Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

USTest	0.01 9	0.02 12	0.00 1	0.14 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 25	0.02 27	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

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

light-stereo	0.05 57	0.04 52	0.01 10	0.02 14	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.03 59	0.02 26	0.01 16	0.73 544	0.01 16	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.02 20

Wz-Net-TNSev	0.02 15	0.05 67	0.04 64	0.07 79	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.06 81	0.04 72	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

Wz-Net-SNSev	0.03 29	0.09 95	0.07 92	0.09 88	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.09 103	0.07 99	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

Wz-Net-LNSev	0.06 62	0.24 207	0.20 250	0.23 231	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	0.23 266	0.21 278	0.02 25	0.01 15	0.01 16	0.01 10

Wz-Net-MNSev	0.06 62	0.54 343	0.10 104	0.12 121	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 133	0.11 146	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

WZ-Net	0.05 57	0.50 323	0.10 104	0.12 121	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 133	0.10 117	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

SFCPSM	0.17 218	0.78 390	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	0.79 617	0.02 21	0.75 574	0.76 591	0.02 27	0.02 27	0.02 20

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

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

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

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

iinet-test	0.08 78	0.16 170	0.02 15	0.16 162	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.17 288	0.02 26	0.02 27	0.71 531	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.16 260

IINet	0.06 62	0.05 67	0.02 15	0.05 60	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 106	0.02 26	0.02 27	0.73 544	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.04 96

VMStereo-Base	0.03 29	0.09 95	0.08 94	0.09 88	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.08 95	0.08 102	0.03 47	0.02 27	0.02 27	0.02 20

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

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

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

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

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

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

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

test_sample7	0.09 85	1.00 446	0.11 131	0.11 113	0.02 22	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.12 161	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

tta	0.09 85	0.95 432	0.09 100	0.10 92	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 103	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

CoDeX	0.15 201	0.70 373	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	0.67 578	0.02 21	0.69 561	0.75 589	0.01 15	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

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 131	0.44 292	0.33 344	0.39 316	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	0.39 371	0.36 416	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

BUS	0.83 559	1.91 627	0.92 586	4.48 765	0.02 22	0.40 377	0.04 109	0.41 396	0.02 28	0.48 486	0.03 62	0.41 405	0.05 124	0.03 49	0.05 121	1.97 717	4.19 803	0.33 351	0.23 326	0.34 342	0.27 361

BSDual-CNN	0.81 551	1.91 627	0.92 586	4.48 765	0.02 22	0.42 417	0.06 150	0.41 396	0.02 28	0.48 486	0.03 62	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 717	4.19 803	0.33 351	0.23 326	0.34 342	0.27 361

hknet	1.10 612	1.85 618	3.49 794	4.48 765	0.02 22	0.42 417	0.06 150	0.41 396	0.02 28	0.48 486	0.03 62	0.41 405	0.03 59	0.42 417	0.03 58	4.39 790	4.19 803	0.33 351	0.23 326	0.34 342	0.27 361

psmg	0.43 395	1.91 627	0.92 586	1.91 670	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	1.97 717	1.44 707	0.04 99	0.03 63	0.02 27	0.03 52

CSP-Net	0.34 314	1.29 544	1.19 620	1.36 640	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	1.26 666	1.21 683	0.03 47	0.09 164	0.02 27	0.09 159

Syn2CoEx	0.25 266	1.31 548	0.74 560	0.92 530	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	0.87 570	0.75 574	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

AnyNet_C01	0.11 131	0.02 12	0.02 15	1.62 659	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	0.06 127	0.04 103	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.03 52

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

IGEV_i1	0.26 276	0.05 67	0.04 64	0.06 70	0.03 52	0.05 111	0.03 60	0.05 116	0.03 65	0.05 118	0.03 62	0.04 102	0.06 147	0.05 110	0.03 58	4.34 787	0.03 45	0.04 99	0.03 63	0.05 120	0.04 96

AANet	0.07 68	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	0.11 198	0.04 96	0.03 58	0.58 496	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.03 52

RT-IGEV	0.07 68	0.05 67	0.03 39	0.05 60	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	0.75 547	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.04 96

RT-Monster	0.09 85	0.07 84	0.03 39	0.15 152	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.10 172	0.04 96	0.03 58	0.92 574	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.07 149

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

zh-sn7	0.10 104	0.98 436	0.14 174	0.15 152	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.15 175	0.13 186	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

zh-mn7	0.12 144	1.14 478	0.17 216	0.20 210	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	0.18 225	0.16 215	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

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

DualNet (step1)	0.10 104	1.05 466	0.12 143	0.12 121	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.12 161	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample9	0.10 104	1.05 466	0.12 143	0.12 121	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.12 161	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample8	0.10 104	1.05 466	0.12 143	0.12 121	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.12 161	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample6	0.09 85	0.97 435	0.10 104	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample5	0.10 104	1.07 470	0.11 131	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

test_sample4	0.10 104	1.03 462	0.12 143	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 149	0.13 186	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample3	0.09 85	0.87 408	0.10 104	0.12 121	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample2	0.09 85	1.03 462	0.11 131	0.11 113	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 103	0.09 112	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample1	0.09 85	0.87 408	0.12 143	0.11 113	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

SMFormer	0.09 85	1.01 456	0.09 100	0.09 88	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 103	0.09 112	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

mmm	0.14 183	1.83 612	0.12 143	0.11 113	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	0.06 127	0.04 103	0.12 133	0.11 146	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

DualNet	0.10 104	1.07 470	0.11 131	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

1111x	0.10 104	1.14 478	0.13 165	0.14 140	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	0.13 149	0.11 146	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

xxx	0.09 85	1.01 456	0.10 104	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.03 52

x	0.11 131	1.15 481	0.15 199	0.14 140	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 160	0.15 211	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

222	0.10 104	0.99 444	0.12 143	0.13 134	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.12 161	0.03 47	0.02 27	0.04 103	0.03 52

xxxx	0.11 131	1.16 483	0.16 206	0.12 121	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 149	0.16 215	0.03 47	0.04 105	0.04 103	0.04 96

test_xeample	0.10 104	1.09 472	0.13 165	0.12 121	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 160	0.14 201	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

EDNetEfficient	0.04 54	0.05 67	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 72	0.03 45	0.05 114	0.03 63	0.04 103	0.03 52

BEATNet_4x	0.11 131	0.03 31	0.03 39	1.60 656	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	0.05 110	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ADCL	0.11 131	0.03 31	0.03 39	1.60 656	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	0.05 110	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ADCMid	0.08 78	0.02 12	0.02 15	1.01 551	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	0.09 162	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

ADCPNet	0.10 104	0.03 31	0.04 64	1.27 625	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	0.08 155	0.04 103	0.04 65	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	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

ManiGeoR	0.17 218	0.05 67	0.62 519	0.73 501	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.72 539	0.58 526	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

HLF11	0.17 218	0.05 67	0.63 523	0.72 497	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.71 531	0.59 532	0.05 114	0.04 105	0.04 103	0.04 96

HLf10	0.17 218	0.05 67	0.62 519	0.73 501	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.72 539	0.58 526	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

HLf8	0.17 218	0.05 67	0.62 519	0.72 497	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.72 539	0.58 526	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

TestStereo_HLe17	0.17 218	0.05 67	0.65 530	0.72 497	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.71 531	0.59 532	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

z-mn7	0.16 212	1.21 534	0.33 344	0.41 344	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	0.35 336	0.31 353	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

z-ln-s-r	0.21 242	1.40 559	0.53 496	0.56 454	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.05 121	0.57 495	0.44 473	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

w-ln-seven-2	0.14 183	1.22 540	0.28 302	0.32 281	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	0.32 317	0.27 315	0.04 99	0.03 63	0.03 53	0.03 52

w-ln-seven	0.18 227	1.47 561	0.33 344	0.40 329	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	0.38 358	0.32 359	0.05 114	0.04 105	0.04 103	0.04 96

DFGA-Net	0.05 57	0.06 81	0.04 64	0.06 70	0.04 101	0.06 125	0.04 109	0.06 133	0.04 109	0.06 135	0.04 116	0.06 136	0.04 106	0.06 127	0.04 103	0.06 81	0.04 72	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

qqq1	0.25 266	3.70 721	0.14 174	0.14 140	0.04 101	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.04 102	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.13 149	0.12 161	0.06 133	0.05 129	0.03 53	0.04 96

fff1	0.25 266	3.70 721	0.14 174	0.14 140	0.04 101	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.04 102	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.13 149	0.12 161	0.06 133	0.05 129	0.03 53	0.04 96

11t1	0.17 218	2.16 648	0.13 165	0.13 134	0.04 101	0.06 125	0.04 109	0.06 133	0.04 109	0.06 135	0.03 62	0.06 136	0.03 59	0.06 127	0.05 121	0.18 225	0.12 161	0.06 133	0.03 63	0.05 120	0.03 52

GASNet	0.05 57	0.04 52	0.12 143	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 126	0.04 101	0.04 109	0.12 190	0.04 116	0.06 136	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

qqq	0.16 212	2.01 637	0.12 143	0.15 152	0.04 101	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.04 109	0.06 135	0.03 62	0.06 136	0.03 59	0.06 127	0.03 58	0.12 133	0.14 201	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.03 52

APVNet	0.09 85	0.05 67	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.05 111	0.90 632	0.06 133	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.05 72	0.04 72	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.05 122

EDNetEfficientorigin	0.04 54	0.06 81	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.05 72	0.03 45	0.06 133	0.03 63	0.04 103	0.03 52

FADNet-RVC-Resample	0.12 144	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	1.57 742	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.05 129	0.04 103	0.06 138

FADNet_RVC	0.12 144	0.04 52	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 124	0.04 96	1.65 746	0.05 72	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

FADNet-RVC	0.13 152	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 126	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.05 134	0.04 102	0.05 124	0.04 96	1.71 763	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.07 153	0.04 96

FADNet	0.12 144	0.05 67	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	0.05 124	0.04 96	1.66 749	0.06 81	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

ADCRef	0.12 144	0.03 31	0.04 64	1.71 664	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	0.06 127	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.04 96

AnyNet_C32	0.14 183	0.04 52	0.03 39	2.22 685	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	0.07 150	0.04 103	0.02 21	0.02 22	0.03 47	0.03 63	0.02 27	0.03 52

ADCP+	0.15 201	0.04 52	0.04 64	2.20 684	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.05 134	0.04 102	0.04 106	0.08 155	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
Light2-Stereo	0.05 57	0.04 52	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.04 95	0.05 126	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.06 134	0.05 122

Light-Stereo-hy	0.07 68	0.05 67	0.19 236	0.17 183	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.17 207	0.16 215	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

GIO	0.10 104	0.22 196	0.22 266	0.23 231	0.05 126	0.07 143	0.05 126	0.07 150	0.05 131	0.07 152	0.05 134	0.07 152	0.05 124	0.07 150	0.05 121	0.23 266	0.22 285	0.06 133	0.05 129	0.06 134	0.05 122

UHP(ZeroShot)	0.07 68	0.41 275	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

UHP(FT)	0.07 68	0.40 262	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

mmmmmm	0.07 68	0.40 262	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

UHP	0.07 68	0.41 275	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

DispViT+	0.07 68	0.08 86	0.12 143	0.08 81	0.05 126	0.08 146	0.05 126	0.08 155	0.05 131	0.08 154	0.05 134	0.08 153	0.05 124	0.08 155	0.05 121	0.08 95	0.07 99	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.05 122

BridgeDepth_RVC	0.07 68	0.08 86	0.11 131	0.11 113	0.05 126	0.08 146	0.05 126	0.08 155	0.05 131	0.08 154	0.05 134	0.08 153	0.05 124	0.08 155	0.05 121	0.11 127	0.10 117	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.05 122
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.08 78	0.08 86	0.11 131	0.11 113	0.05 126	0.08 146	0.05 126	0.08 155	0.07 161	0.08 154	0.05 134	0.08 153	0.05 124	0.09 161	0.08 156	0.15 175	0.11 146	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.06 138
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DA	0.09 85	0.13 124	0.39 389	0.08 81	0.05 126	0.07 143	0.05 126	0.13 192	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.06 81	0.05 84	0.14 208	0.13 252	0.06 134	0.05 122

GGEV	0.09 85	0.13 124	0.39 389	0.08 81	0.05 126	0.07 143	0.05 126	0.13 192	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.06 81	0.05 84	0.14 208	0.13 252	0.06 134	0.05 122

ffm	0.25 266	3.83 727	0.12 143	0.12 121	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.03 50	0.03 62	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.12 133	0.12 161	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

ff1	0.25 266	3.83 727	0.12 143	0.12 121	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.03 50	0.03 62	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.12 133	0.12 161	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

mmx	0.25 266	3.83 727	0.12 143	0.12 121	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.03 50	0.03 62	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.12 133	0.12 161	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

NINENet	0.69 515	3.87 730	1.20 623	1.98 676	0.05 126	0.40 377	0.04 109	0.40 377	0.05 131	0.41 395	0.04 116	0.41 405	0.05 124	0.40 383	0.05 121	1.79 703	1.56 716	0.34 361	0.22 318	0.34 342	0.23 302

AASNet	0.06 62	0.08 86	0.08 94	0.08 81	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.05 116	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.05 120	0.06 147	0.06 127	0.05 121	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.05 129	0.06 134	0.05 122

SACVNet	0.06 62	0.08 86	0.08 94	0.08 81	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.05 116	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.05 120	0.06 147	0.06 127	0.05 121	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.05 129	0.06 134	0.05 122

AACVNet	0.06 62	0.08 86	0.08 94	0.08 81	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.05 116	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.05 120	0.06 147	0.06 127	0.05 121	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.05 129	0.06 134	0.05 122

GwcNet	0.12 144	0.07 84	0.05 79	0.08 81	0.05 126	0.08 146	1.20 671	0.07 150	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.08 153	0.05 124	0.08 155	0.03 58	0.07 93	0.05 84	0.06 133	0.05 129	0.07 153	0.05 122

TARSTereo(ZeroShot)	0.08 78	0.56 349	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

TARStereo(FT)	0.09 85	0.59 357	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

2222	0.09 85	0.59 357	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

1111	0.09 85	0.60 361	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

fsdfsdds	0.08 78	0.58 354	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

nnnnnnn	0.08 78	0.58 354	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

TestStereooo	0.08 78	0.56 349	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

TS12	0.09 85	0.09 95	0.17 216	0.19 197	0.06 146	0.08 146	0.06 150	0.08 155	0.06 150	0.08 154	0.06 151	0.08 153	0.06 147	0.08 155	0.06 144	0.15 175	0.16 215	0.08 151	0.06 147	0.08 158	0.06 138

ADCS	0.09 85	0.02 12	0.04 64	0.90 525	0.06 146	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.14 210	0.36 465	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

anonymous	0.09 85	0.09 95	0.14 174	0.14 140	0.07 155	0.09 154	0.07 161	0.09 161	0.07 161	0.09 161	0.07 162	0.09 162	0.07 160	0.09 161	0.07 152	0.14 160	0.13 186	0.09 159	0.07 155	0.09 162	0.07 149

ISRNet	0.11 131	0.05 67	0.36 370	0.24 237	0.07 155	0.13 186	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.13 193	0.05 124	0.05 110	0.09 162	0.24 276	0.20 274	0.10 161	0.05 129	0.06 134	0.13 243

FINET	0.07 68	0.08 86	0.07 92	0.07 79	0.07 155	0.08 146	0.06 150	0.08 155	0.07 161	0.08 154	0.07 162	0.08 153	0.06 147	0.07 150	0.07 152	0.08 95	0.07 99	0.07 146	0.07 155	0.06 134	0.06 138

ACC-I	0.10 104	0.10 100	0.12 143	0.13 134	0.08 158	0.11 172	0.08 164	0.10 162	0.08 166	0.11 182	0.08 167	0.10 165	0.08 164	0.10 165	0.08 156	0.13 149	0.12 161	0.10 161	0.08 160	0.10 166	0.08 152

ACC	0.10 104	0.10 100	0.11 131	0.13 134	0.08 158	0.10 156	0.08 164	0.10 162	0.08 166	0.10 165	0.08 167	0.10 165	0.08 164	0.10 165	0.08 156	0.13 149	0.11 146	0.10 161	0.08 160	0.10 166	0.08 152

VeloStereo	0.16 212	0.92 425	0.16 206	0.18 189	0.08 158	0.11 172	0.12 240	0.12 189	0.09 171	0.09 161	0.28 360	0.10 165	0.08 164	0.10 165	0.12 232	0.15 175	0.17 245	0.08 151	0.12 233	0.09 162	0.08 152

flow	0.16 212	0.92 425	0.16 206	0.18 189	0.08 158	0.11 172	0.12 240	0.12 189	0.09 171	0.09 161	0.28 360	0.10 165	0.08 164	0.10 165	0.12 232	0.15 175	0.17 245	0.08 151	0.12 233	0.09 162	0.08 152

BEATNet-Init1	0.19 231	0.08 86	0.08 94	2.23 686	0.08 158	0.08 146	0.07 161	0.07 150	0.08 166	0.08 154	0.07 162	0.08 153	0.07 160	0.11 184	0.08 156	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.07 155	0.08 158	0.08 152

DeepPrunerF	0.19 231	0.08 86	0.08 94	2.23 686	0.08 158	0.08 146	0.07 161	0.07 150	0.08 166	0.08 154	0.07 162	0.08 153	0.07 160	0.11 184	0.08 156	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.07 155	0.08 158	0.08 152

SepStereo	0.09 85	0.09 95	0.10 104	0.09 88	0.09 164	0.09 154	0.09 167	0.10 162	0.08 166	0.10 165	0.09 169	0.09 162	0.09 168	0.09 161	0.08 156	0.09 103	0.08 102	0.09 159	0.08 160	0.09 162	0.08 152

SuperB	0.21 242	0.10 100	2.51 772	0.12 121	0.09 164	0.10 156	0.09 167	0.08 155	0.07 161	0.10 165	0.09 169	0.09 162	0.07 160	0.07 150	0.07 152	0.07 93	0.08 102	0.07 146	0.07 155	0.08 158	0.07 149

PASM	0.39 364	3.06 706	1.36 688	1.58 652	0.09 164	0.11 172	0.11 199	0.11 180	0.11 204	0.09 161	0.09 169	0.11 183	0.09 168	0.09 161	0.09 162	0.11 127	0.11 146	0.11 178	0.09 164	0.11 182	0.11 191

DRN-Test	0.14 183	0.13 124	0.09 100	0.14 140	0.09 164	0.15 225	0.09 167	0.14 210	0.10 176	0.14 211	0.09 169	0.14 210	0.09 168	0.13 194	0.09 162	0.12 133	0.09 112	0.12 185	0.09 164	0.12 190	0.73 597

StereoDRNet	0.15 201	0.14 146	0.10 104	0.14 140	0.09 164	0.15 225	0.09 167	0.14 210	0.09 171	0.14 211	0.10 173	0.14 210	0.09 168	0.14 210	0.09 162	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.09 164	0.13 193	0.82 613

ELAS	0.13 152	0.16 170	0.11 131	0.15 152	0.09 164	0.18 252	0.11 199	0.18 256	0.11 204	0.17 251	0.11 201	0.18 256	0.11 198	0.18 256	0.11 189	0.14 160	0.08 102	0.14 208	0.08 160	0.14 210	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ply	0.10 104	0.10 100	0.10 104	0.10 92	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 165	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

xbf	0.10 104	0.10 100	0.10 104	0.10 92	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 165	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

relubot	0.10 104	0.10 100	0.10 104	0.10 92	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 165	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

relurobot		0.10 100		0.10 92	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 165	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108		0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

G4	0.22 251	0.18 180	0.10 104	1.73 665	0.10 170	0.15 225	0.10 172	0.14 210	0.27 352	0.15 233	0.10 173	0.15 239	0.10 172	0.15 240	0.17 280	0.14 160	0.10 117	0.14 208	0.16 274	0.18 259	0.10 167

G3	0.21 242	0.17 175	0.10 104	1.52 648	0.10 170	0.14 201	0.10 172	0.14 210	0.27 352	0.14 211	0.10 173	0.14 210	0.10 172	0.14 210	0.16 270	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.15 270	0.17 252	0.10 167

G2	0.21 242	0.17 175	0.10 104	1.68 662	0.10 170	0.15 225	0.10 172	0.14 210	0.26 347	0.14 211	0.10 173	0.14 210	0.10 172	0.14 210	0.16 270	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.16 274	0.17 252	0.10 167

GOStereo-base	0.20 233	0.18 180	0.10 104	1.53 650	0.10 170	0.16 240	0.10 172	0.15 239	0.10 176	0.15 233	0.10 173	0.15 239	0.10 172	0.15 240	0.16 270	0.14 160	0.10 117	0.14 208	0.16 274	0.17 252	0.10 167

tt4	0.14 183	0.14 146	0.21 257	0.20 210	0.10 170	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.10 176	0.13 193	0.10 173	0.13 193	0.12 240	0.14 210	0.11 189	0.19 236	0.17 245	0.13 189	0.12 233	0.13 193	0.12 231

tt9	0.15 201	0.15 165	0.21 257	0.40 329	0.10 170	0.15 225	0.12 240	0.13 192	0.11 204	0.14 211	0.10 173	0.15 239	0.12 240	0.14 210	0.11 189	0.19 236	0.17 245	0.14 208	0.12 233	0.14 210	0.11 191

over-6	0.11 131	0.11 117	0.15 199	0.16 162	0.10 170	0.11 172	0.10 172	0.11 180	0.10 176	0.11 182	0.10 173	0.11 183	0.10 172	0.11 184	0.10 169	0.14 160	0.14 201	0.11 178	0.10 173	0.11 182	0.09 159

over v1	0.11 131	0.11 117	0.15 199	0.16 162	0.10 170	0.11 172	0.10 172	0.11 180	0.10 176	0.11 182	0.10 173	0.11 183	0.10 172	0.11 184	0.10 169	0.14 160	0.14 201	0.11 178	0.09 164	0.11 182	0.10 167

over-8	0.11 131	0.14 146	0.15 199	0.16 162	0.10 170	0.11 172	0.10 172	0.11 180	0.09 171	0.11 182	0.10 173	0.11 183	0.10 172	0.11 184	0.09 162	0.14 160	0.14 201	0.11 178	0.09 164	0.11 182	0.09 159

over-9	0.11 131	0.11 117	0.16 206	0.16 162	0.10 170	0.12 183	0.10 172	0.11 180	0.10 176	0.11 182	0.10 173	0.11 183	0.10 172	0.11 184	0.10 169	0.14 160	0.14 201	0.11 178	0.10 173	0.11 182	0.09 159

S2M2_L	0.12 144	0.14 146	0.10 104	0.15 152	0.10 170	0.14 201	0.10 172	0.14 210	0.10 176	0.15 233	0.10 173	0.14 210	0.10 172	0.14 210	0.10 169	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.09 164	0.13 193	0.09 159
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AnonymousM	0.10 104	0.10 100	0.10 104	0.10 92	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 165	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

LRCNet_RVC	0.13 152	0.13 124	0.09 100	0.13 134	0.10 170	0.14 201	0.10 172	0.14 210	0.10 176	0.23 285	0.10 173	0.20 266	0.10 172	0.24 293	0.11 189	0.11 127	0.09 112	0.12 185	0.14 257	0.12 190	0.09 159

UNet	0.29 286	0.90 418	0.10 104	0.14 140	0.10 170	0.14 201	0.10 172	0.91 593	0.69 596	0.14 211	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.10 169	0.12 133	0.09 112	0.12 185	0.09 164	0.88 586	0.76 604

ac_64	0.22 251	0.13 124	0.19 236	0.23 231	0.10 170	0.26 307	1.02 652	0.14 210	0.10 176	0.28 315	0.14 262	0.17 252	0.19 307	0.28 323	0.09 162	0.22 254	0.16 215	0.23 294	0.17 300	0.11 182	0.12 231

PVD	0.10 104	0.10 100	0.10 104	0.10 92	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 165	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

SHD	0.10 104	0.10 100	0.10 104	0.10 92	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 165	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

SAMSARA	0.10 104	0.10 100	0.10 104	0.10 92	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 165	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

XQC	0.10 104	0.10 100	0.10 104	0.10 92	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 165	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

RTSC	0.10 104	0.10 100	0.10 104	0.10 92	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 165	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

RTS	0.10 104	0.10 100	0.10 104	0.10 92	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 165	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

RTSA	0.10 104	0.10 100	0.10 104	0.10 92	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 165	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

MADNet+	0.10 104	0.10 100	0.10 104	0.10 92	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 165	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

MADNet++	0.10 104	0.10 100	0.10 104	0.10 92	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 165	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

ELAS_RVC	0.14 183	0.16 170	0.10 104	0.15 152	0.10 170	0.18 252	0.11 199	0.19 258	0.11 204	0.19 257	0.12 235	0.18 256	0.11 198	0.19 259	0.12 232	0.14 160	0.08 102	0.14 208	0.09 164	0.15 232	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Cross2Single Stereo	0.14 183	0.15 165	0.17 216	0.18 189	0.11 199	0.15 225	0.11 199	0.15 239	0.10 176	0.16 243	0.11 201	0.16 243	0.11 198	0.16 244	0.11 189	0.18 225	0.14 201	0.15 241	0.11 198	0.15 232	0.10 167

tt7	0.14 183	0.15 165	0.21 257	0.31 274	0.11 199	0.15 225	0.11 199	0.13 192	0.12 244	0.14 211	0.12 235	0.13 193	0.11 198	0.13 194	0.12 232	0.18 225	0.15 211	0.13 189	0.10 173	0.15 232	0.11 191

tt8	0.14 183	0.15 165	0.20 250	0.28 259	0.11 199	0.14 201	0.10 172	0.14 210	0.12 244	0.15 233	0.12 235	0.13 193	0.12 240	0.14 210	0.11 189	0.18 225	0.17 245	0.14 208	0.10 173	0.15 232	0.12 231

GFORCE	0.13 152	0.13 124	0.18 227	0.19 197	0.11 199	0.11 172	0.10 172	0.11 180	0.09 171	0.11 182	0.11 201	0.11 183	0.10 172	0.13 194	0.11 189	0.17 207	0.18 265	0.13 189	0.11 198	0.13 193	0.11 191

E$^{3}$Stereo	0.13 152	0.14 146	0.13 165	0.16 162	0.11 199	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 187	0.13 186	0.14 208	0.11 198	0.14 210	0.11 191

LLLLL	0.13 152	0.14 146	0.13 165	0.16 162	0.11 199	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 187	0.13 186	0.14 208	0.11 198	0.14 210	0.11 191

LLL	0.13 152	0.14 146	0.14 174	0.17 183	0.11 199	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 187	0.14 201	0.14 208	0.11 198	0.14 210	0.11 191

low	0.13 152	0.14 146	0.14 174	0.16 162	0.11 199	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 187	0.13 186	0.14 208	0.11 198	0.14 210	0.11 191

100	0.13 152	0.14 146	0.13 165	0.17 183	0.11 199	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 187	0.13 186	0.14 208	0.11 198	0.14 210	0.11 191

300	0.13 152	0.14 146	0.13 165	0.16 162	0.11 199	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 187	0.13 186	0.14 208	0.11 198	0.14 210	0.11 191

Last	0.13 152	0.14 146	0.14 174	0.16 162	0.11 199	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 187	0.13 186	0.14 208	0.11 198	0.14 210	0.11 191

DDDD	0.13 152	0.14 146	0.14 174	0.16 162	0.11 199	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 187	0.13 186	0.14 208	0.11 198	0.14 210	0.11 191

FORCE_4.7	0.13 152	0.13 124	0.19 236	0.19 197	0.11 199	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 193	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.18 225	0.17 245	0.13 189	0.11 198	0.13 193	0.11 191

F4.4	0.13 152	0.13 124	0.18 227	0.19 197	0.11 199	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 193	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.17 207	0.16 215	0.13 189	0.10 173	0.13 193	0.11 191

FORCE_4.6	0.13 152	0.13 124	0.18 227	0.20 210	0.11 199	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 193	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.18 225	0.17 245	0.13 189	0.10 173	0.13 193	0.11 191

F5.5	0.13 152	0.13 124	0.18 227	0.19 197	0.11 199	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 193	0.12 240	0.13 194	0.11 189	0.17 207	0.16 215	0.13 189	0.11 198	0.13 193	0.11 191

F8.5	0.13 152	0.13 124	0.19 236	0.19 197	0.11 199	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 193	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.18 225	0.17 245	0.13 189	0.10 173	0.13 193	0.11 191

FORCE_9	0.13 152	0.13 124	0.20 250	0.19 197	0.11 199	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 193	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.17 207	0.18 265	0.13 189	0.11 198	0.13 193	0.11 191

FORCE_8	0.13 152	0.13 124	0.19 236	0.19 197	0.11 199	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 193	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.18 225	0.17 245	0.13 189	0.11 198	0.13 193	0.11 191

F7	0.13 152	0.13 124	0.19 236	0.20 210	0.11 199	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 193	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.17 207	0.16 215	0.13 189	0.11 198	0.13 193	0.11 191

FORCE_4.5	0.13 152	0.13 124	0.18 227	0.19 197	0.11 199	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 193	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.17 207	0.16 215	0.13 189	0.11 198	0.13 193	0.11 191

TT111	0.13 152	0.14 146	0.14 174	0.16 162	0.11 199	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 187	0.13 186	0.14 208	0.11 198	0.14 210	0.11 191

FORCE_4	0.13 152	0.13 124	0.19 236	0.19 197	0.11 199	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 193	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.17 207	0.16 215	0.13 189	0.10 173	0.13 193	0.11 191

FORCE_5	0.13 152	0.13 124	0.18 227	0.18 189	0.11 199	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 193	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.17 207	0.16 215	0.13 189	0.11 198	0.13 193	0.11 191

FORCE_6	0.13 152	0.13 124	0.18 227	0.18 189	0.11 199	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 193	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.17 207	0.16 215	0.13 189	0.10 173	0.13 193	0.10 167

EE1	0.13 152	0.14 146	0.14 174	0.17 183	0.11 199	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 187	0.13 186	0.14 208	0.11 198	0.14 210	0.11 191

AnonStereo	0.13 152	0.14 146	0.14 174	0.16 162	0.11 199	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 187	0.13 186	0.14 208	0.11 198	0.14 210	0.11 191

S2M2_XL	0.14 183	0.17 175	0.12 143	0.17 183	0.11 199	0.17 248	0.11 199	0.17 252	0.11 204	0.17 251	0.11 201	0.17 252	0.11 198	0.17 253	0.11 189	0.16 187	0.11 146	0.16 247	0.11 198	0.16 243	0.11 191
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
JetRed	0.11 131	0.12 122	0.11 131	0.11 113	0.11 199	0.11 172	0.14 254	0.11 180	0.11 204	0.12 190	0.11 201	0.11 183	0.11 198	0.11 184	0.11 189	0.11 127	0.16 215	0.11 178	0.11 198	0.11 182	0.11 191

ProNet	0.14 183	0.20 187	0.14 174	0.16 162	0.11 199	0.16 240	0.11 199	0.17 252	0.11 204	0.17 251	0.12 235	0.17 252	0.13 254	0.17 253	0.12 232	0.15 175	0.11 146	0.16 247	0.11 198	0.15 232	0.12 231

CIPLG	0.13 152	0.21 192	0.12 143	0.16 162	0.11 199	0.15 225	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.15 233	0.12 235	0.15 239	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.15 175	0.12 161	0.14 208	0.11 198	0.14 210	0.11 191

IPLG	0.13 152	0.20 187	0.14 174	0.15 152	0.11 199	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.15 175	0.12 161	0.14 208	0.11 198	0.14 210	0.11 191

IPLGR_C	0.14 183	0.20 187	0.12 143	0.15 152	0.11 199	0.14 201	0.15 263	0.14 210	0.11 204	0.15 233	0.12 235	0.14 210	0.11 198	0.16 244	0.11 189	0.15 175	0.12 161	0.14 208	0.12 233	0.15 232	0.12 231

MIPNet	0.14 183	0.21 192	0.17 216	0.16 162	0.11 199	0.15 225	0.12 240	0.14 210	0.11 204	0.16 243	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.14 160	0.12 161	0.14 208	0.11 198	0.14 210	0.11 191

ACRE	0.13 152	0.21 192	0.14 174	0.15 152	0.11 199	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.12 235	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.15 175	0.12 161	0.14 208	0.11 198	0.14 210	0.11 191

ICVP	0.15 201	0.53 339	0.11 131	0.16 162	0.11 199	0.16 240	0.11 199	0.16 245	0.11 204	0.16 243	0.11 201	0.16 243	0.11 198	0.16 244	0.11 189	0.16 187	0.11 146	0.16 247	0.11 198	0.16 243	0.11 191
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
aanetorigin	0.13 152	0.11 117	0.11 131	0.11 113	0.11 199	0.11 172	0.11 199	0.11 180	0.11 204	0.11 182	0.12 235	0.11 183	0.11 198	0.11 184	0.11 189	0.11 127	0.11 146	0.14 208	0.11 198	0.49 499	0.11 191

PDISCO_ROB	0.83 559	2.80 701	3.49 794	0.14 140	0.11 199	0.17 248	0.09 167	0.15 239	0.10 176	0.15 233	0.12 235	0.16 243	0.14 259	3.30 794	0.13 244	0.14 160	2.34 773	0.16 247	0.12 233	2.62 774	0.10 167

LALA_ROB	0.15 201	0.19 183	0.12 143	0.18 189	0.11 199	0.20 261	0.12 240	0.21 275	0.12 244	0.20 264	0.12 235	0.20 266	0.12 240	0.21 276	0.13 244	0.17 207	0.10 117	0.18 267	0.11 198	0.18 259	0.11 191

SGM_RVC	0.15 201	0.17 175	0.11 131	0.18 189	0.11 199	0.19 255	0.11 199	0.19 258	0.12 244	0.19 257	0.12 235	0.20 266	0.12 240	0.19 259	0.12 232	0.16 187	0.11 146	0.17 257	0.10 173	0.17 252	0.10 167
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WiStereo	0.15 201	0.14 146	0.21 257	0.26 252	0.12 239	0.15 225	0.12 240	0.15 239	0.10 176	0.13 193	0.12 235	0.14 210	0.12 240	0.15 240	0.11 189	0.19 236	0.17 245	0.14 208	0.12 233	0.15 232	0.12 231

tt3	0.15 201	0.15 165	0.21 257	0.34 292	0.12 239	0.14 201	0.11 199	0.15 239	0.12 244	0.15 233	0.12 235	0.14 210	0.11 198	0.13 194	0.12 232	0.19 236	0.18 265	0.14 208	0.12 233	0.15 232	0.11 191

tt5	0.14 183	0.13 124	0.22 266	0.20 210	0.12 239	0.15 225	0.11 199	0.13 192	0.12 244	0.15 233	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.20 244	0.17 245	0.14 208	0.12 233	0.14 210	0.10 167

tt6	0.15 201	0.14 146	0.21 257	0.26 252	0.12 239	0.15 225	0.12 240	0.15 239	0.10 176	0.13 193	0.12 235	0.14 210	0.12 240	0.15 240	0.11 189	0.19 236	0.17 245	0.14 208	0.12 233	0.15 232	0.12 231

TYNG	0.14 183	0.13 124	0.21 257	0.20 210	0.12 239	0.14 201	0.12 240	0.13 192	0.10 176	0.13 193	0.12 235	0.14 210	0.12 240	0.14 210	0.10 169	0.16 187	0.16 215	0.15 241	0.12 233	0.14 210	0.11 191

LACA_dic	0.45 431	0.13 124	1.78 721	1.70 663	0.12 239	0.13 186	0.12 240	0.16 245	0.15 268	0.13 193	0.12 235	0.13 193	0.11 198	0.16 244	0.13 244	1.73 701	1.69 730	0.16 247	0.11 198	0.13 193	0.13 243

DF	0.39 364	1.37 555	1.02 603	1.14 563	0.12 239	0.16 240	0.12 240	0.16 245	0.12 244	0.16 243	0.12 235	0.16 243	0.12 240	0.16 244	0.12 232	1.12 608	1.00 601	0.15 241	0.12 233	0.15 232	0.12 231

IPLGR	0.14 183	0.24 207	0.14 174	0.16 162	0.12 239	0.15 225	0.12 240	0.14 210	0.11 204	0.15 233	0.12 235	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.15 175	0.12 161	0.14 208	0.11 198	0.14 210	0.11 191

cf-r	0.66 504	2.17 649	0.12 143	0.18 189	0.12 239	0.18 252	2.70 799	2.60 773	0.12 244	0.18 255	0.12 235	0.18 256	0.12 240	0.18 256	0.12 232	0.15 175	0.11 146	0.15 241	0.11 198	1.81 718	1.74 767

HSM	0.14 183	0.16 170	0.12 143	0.17 183	0.12 239	0.17 248	0.11 199	0.17 252	0.11 204	0.17 251	0.12 235	0.17 252	0.12 240	0.17 253	0.12 232	0.16 187	0.11 146	0.16 247	0.11 198	0.16 243	0.12 231

CR-RVC	0.42 392	0.14 146	1.89 739	1.91 670	0.13 249	0.12 183	0.08 164	0.07 150	0.07 161	0.07 152	0.07 162	0.08 153	0.14 259	0.07 150	0.07 152	0.96 582	1.91 755	0.14 208	0.14 257	0.20 267	0.13 243

MatchAttention (ZS)	0.12 144	0.12 122	0.12 143	0.12 121	0.13 249	0.12 183	0.12 240	0.12 189	0.12 244	0.12 190	0.12 235	0.12 192	0.12 240	0.12 192	0.12 232	0.12 133	0.12 161	0.12 185	0.12 233	0.12 190	0.12 231
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
ITSA-stereo	0.15 201	0.17 175	0.13 165	0.20 210	0.13 249	0.19 255	0.13 252	0.18 256	0.13 253	0.19 257	0.13 256	0.18 256	0.14 259	0.18 256	0.14 249	0.16 187	0.11 146	0.15 241	0.14 257	0.18 259	0.11 191

DeepPruner_ROB	0.16 212	0.18 180	0.13 165	0.19 197	0.13 249	0.19 255	0.13 252	0.19 258	0.13 253	0.19 257	0.13 256	0.19 261	0.13 254	0.19 259	0.13 244	0.18 225	0.13 186	0.18 267	0.13 252	0.18 259	0.13 243

CR-Stereo	0.51 469	0.14 146	1.94 754	1.87 667	0.14 253	0.13 186	0.14 254	0.19 258	0.18 293	0.13 193	0.13 256	0.18 256	0.17 288	0.14 210	0.15 261	1.89 711	1.93 756	0.19 270	0.14 257	0.20 267	0.15 257

Weightmod_eth	0.20 233	0.24 207	0.28 302	0.47 377	0.14 253	0.24 288	0.14 254	0.17 252	0.13 253	0.22 279	0.16 278	0.22 283	0.13 254	0.20 264	0.16 270	0.24 276	0.20 274	0.19 270	0.14 257	0.16 243	0.24 313

depth_test_26	0.20 233	0.34 236	0.25 282	0.34 292	0.14 253	0.21 271	0.14 254	0.21 275	0.14 256	0.21 275	0.14 262	0.21 273	0.14 259	0.21 276	0.14 249	0.26 285	0.26 302	0.22 285	0.15 270	0.22 278	0.14 250

castereo++	0.54 476	3.59 718	1.15 614	1.31 634	0.14 253	0.16 240	0.14 254	0.16 245	0.14 256	0.16 243	0.14 262	0.16 243	0.13 254	0.16 244	0.14 249	1.45 683	1.16 631	0.15 241	0.14 257	0.15 232	0.13 243

DDVS	0.30 287	3.10 707	0.14 174	0.19 197	0.14 253	0.19 255	0.14 254	0.20 266	0.14 256	0.19 257	0.13 256	0.16 243	0.13 254	0.19 259	0.13 244	0.17 207	0.13 186	0.17 257	0.13 252	0.17 252	0.13 243

JetBlue	0.11 131	0.11 117	0.12 143	0.13 134	0.14 253	0.11 172	0.11 199	0.11 180	0.11 204	0.11 182	0.11 201	0.11 183	0.11 198	0.12 192	0.12 232	0.11 127	0.11 146	0.11 178	0.11 198	0.11 182	0.11 191

GMStereo	0.14 183	0.13 124	0.14 174	0.14 140	0.14 253	0.14 201	0.14 254	0.14 210	0.14 256	0.14 211	0.14 262	0.14 210	0.14 259	0.14 210	0.14 249	0.14 160	0.14 201	0.14 208	0.14 257	0.14 210	0.14 250
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACVNet	0.20 233	0.19 183	0.14 174	0.20 210	0.14 253	0.20 261	0.96 641	0.21 275	0.14 256	0.20 264	0.13 256	0.21 273	0.14 259	0.20 264	0.14 249	0.17 207	0.12 161	0.17 257	0.12 233	0.17 252	0.12 231

acv_ft	0.20 233	0.19 183	0.14 174	0.20 210	0.14 253	0.20 261	0.96 641	0.21 275	0.14 256	0.20 264	0.13 256	0.21 273	0.14 259	0.20 264	0.14 249	0.17 207	0.12 161	0.17 257	0.12 233	0.17 252	0.12 231

hitnet-ft	0.79 543	2.78 700	0.14 174	0.20 210	0.14 253	0.21 271	2.89 800	2.80 788	0.14 256	0.20 264	0.14 262	0.20 266	0.14 259	0.20 264	0.14 249	0.17 207	0.12 161	0.17 257	0.12 233	2.54 773	2.33 784

GANet-RSSM	0.75 532	1.91 627	0.14 174	0.47 377	0.14 253	0.21 271	3.21 816	2.30 759	0.14 256	0.46 473	0.14 262	0.23 291	0.18 300	0.21 276	0.14 249	0.18 225	0.27 315	0.37 391	0.13 252	2.13 742	2.12 777

PSMNet-RSSM	0.77 539	2.76 695	0.14 174	0.20 210	0.14 253	0.20 261	2.66 797	2.79 787	0.14 256	0.21 275	0.14 262	0.21 273	0.14 259	0.20 264	0.14 249	0.17 207	0.12 161	0.17 257	0.12 233	2.52 765	2.31 782

GwcNet-RSSM	0.77 539	2.77 697	0.14 174	0.20 210	0.14 253	0.20 261	2.67 798	2.78 786	0.14 256	0.20 264	0.14 262	0.20 266	0.14 259	0.21 276	0.14 249	0.17 207	0.12 161	0.17 257	0.12 233	2.52 765	2.31 782

CFNet-ft	0.55 480	1.57 567	0.14 174	0.20 210	0.14 253	0.20 261	2.53 795	1.61 708	0.14 256	0.20 264	0.14 262	0.20 266	0.14 259	0.20 264	0.14 249	0.17 207	0.12 161	0.17 257	0.12 233	1.56 702	1.24 715

CCAANet	0.17 218	0.71 375	0.14 174	0.14 140	0.14 253	0.14 201	0.14 254	0.14 210	0.14 256	0.14 211	0.14 262	0.14 210	0.14 259	0.14 210	0.22 313	0.14 160	0.14 201	0.14 208	0.14 257	0.14 210	0.14 250

SCION-MonSter	0.21 242	0.76 386	0.22 266	0.25 244	0.15 268	0.19 255	0.15 263	0.19 258	0.15 268	0.19 257	0.15 272	0.19 261	0.15 272	0.19 259	0.14 249	0.22 254	0.21 278	0.16 247	0.14 257	0.16 243	0.15 257

DepthFocus	0.18 227	0.22 196	0.15 199	0.22 226	0.15 268	0.22 276	0.15 263	0.22 281	0.15 268	0.22 279	0.15 272	0.22 283	0.16 276	0.22 282	0.15 261	0.20 244	0.15 211	0.20 276	0.14 257	0.20 267	0.14 250

RSGM-EC	0.24 263	0.24 207	0.15 199	0.22 226	0.15 268	0.22 276	0.15 263	0.22 281	0.15 268	0.24 292	0.15 272	0.22 283	0.15 272	0.22 282	1.19 669	0.20 244	0.17 245	0.24 304	0.14 257	0.20 267	0.14 250

acva	0.24 263	0.24 207	0.15 199	0.22 226	0.15 268	0.22 276	0.15 263	0.22 281	0.15 268	0.24 292	0.15 272	0.22 283	0.15 272	0.22 282	1.19 669	0.20 244	0.17 245	0.24 304	0.14 257	0.20 267	0.14 250

xyz-stereo-finetune2	0.18 227	0.48 316	0.16 206	0.16 162	0.15 268	0.15 225	0.16 270	0.16 245	0.16 276	0.16 243	0.16 278	0.16 243	0.16 276	0.16 244	0.16 270	0.16 187	0.16 215	0.16 247	0.16 274	0.16 243	0.16 260

castereo	0.61 494	3.79 726	1.35 680	1.52 648	0.15 268	0.17 248	0.16 270	0.20 266	0.21 312	0.18 255	0.16 278	0.21 273	0.12 240	0.26 314	0.17 280	1.43 682	1.38 703	0.17 257	0.16 274	0.18 259	0.16 260

gwcnet-sp	0.82 556	1.72 578	1.48 701	0.39 316	0.15 268	0.31 331	0.21 304	0.20 266	0.25 333	1.61 712	0.23 328	0.28 320	0.26 347	0.20 264	0.15 261	0.24 276	1.33 694	0.32 344	0.16 274	6.75 823	0.23 302

scenet	0.82 556	1.72 578	1.48 701	0.39 316	0.15 268	0.31 331	0.21 304	0.20 266	0.25 333	1.61 712	0.23 328	0.28 320	0.26 347	0.20 264	0.15 261	0.24 276	1.33 694	0.32 344	0.16 274	6.75 823	0.23 302

ssnet	0.82 556	1.72 578	1.48 701	0.39 316	0.15 268	0.31 331	0.21 304	0.20 266	0.25 333	1.61 712	0.23 328	0.28 320	0.26 347	0.20 264	0.15 261	0.24 276	1.33 694	0.32 344	0.16 274	6.75 823	0.23 302

dd	0.23 259	0.98 436	0.16 206	0.23 231	0.15 268	0.23 285	0.15 263	0.23 288	0.15 268	0.23 285	0.15 272	0.24 297	0.17 288	0.23 289	0.15 261	0.22 254	0.15 211	0.21 280	0.15 270	0.22 278	0.16 260

dad	0.23 259	1.03 462	0.16 206	0.23 231	0.15 268	0.24 288	0.15 263	0.24 291	0.16 276	0.23 285	0.16 278	0.24 297	0.16 276	0.23 289	0.15 261	0.22 254	0.16 215	0.22 285	0.16 274	0.22 278	0.16 260

LACA2	0.21 242	0.24 207	0.26 289	0.31 274	0.16 279	0.24 288	0.16 270	0.24 291	0.16 276	0.24 292	0.16 278	0.24 297	0.16 276	0.24 293	0.16 270	0.27 289	0.23 292	0.24 304	0.16 274	0.23 290	0.16 260

LACA1	0.21 242	0.24 207	0.26 289	0.31 274	0.16 279	0.24 288	0.16 270	0.24 291	0.16 276	0.24 292	0.16 278	0.24 297	0.16 276	0.24 293	0.16 270	0.27 289	0.22 285	0.23 294	0.16 274	0.23 290	0.16 260

VIP-Stereo	0.70 518	2.97 704	2.43 771	2.49 711	0.16 279	0.25 298	0.16 270	0.25 299	0.16 276	0.25 300	0.18 303	0.25 304	0.16 276	0.26 314	0.16 270	1.86 705	1.26 685	0.23 294	0.15 270	0.23 290	0.15 257

xyz-stereo-finetune	0.28 281	0.49 318	0.16 206	0.16 162	0.16 279	0.16 240	0.16 270	0.22 281	0.30 386	0.32 339	0.31 435	0.32 344	0.31 437	0.32 342	0.32 431	0.32 317	0.33 372	0.31 341	0.32 458	0.31 327	0.32 431

xyz-stereo	0.18 227	0.50 323	0.16 206	0.15 152	0.16 279	0.16 240	0.16 270	0.16 245	0.16 276	0.16 243	0.16 278	0.16 243	0.16 276	0.16 244	0.16 270	0.16 187	0.16 215	0.16 247	0.16 274	0.16 243	0.16 260

GMStereo_Zeroshot	0.16 212	0.16 170	0.16 206	0.16 162	0.16 279	0.16 240	0.16 270	0.16 245	0.16 276	0.16 243	0.16 278	0.16 243	0.16 276	0.16 244	0.16 270	0.16 187	0.16 215	0.16 247	0.16 274	0.16 243	0.16 260

GEAR-Net	0.22 251	0.46 305	0.27 293	0.29 261	0.17 285	0.21 271	0.17 280	0.21 275	0.17 286	0.21 275	0.17 286	0.21 273	0.17 288	0.21 276	0.17 280	0.28 295	0.26 302	0.20 276	0.16 274	0.20 267	0.16 260

LACA3	0.23 259	0.25 214	0.27 293	0.54 446	0.17 285	0.25 298	0.17 280	0.25 299	0.17 286	0.25 300	0.17 286	0.25 304	0.17 288	0.25 302	0.17 280	0.28 295	0.23 292	0.24 304	0.17 300	0.24 295	0.17 278

RAFT-FEzeroshot	0.34 314	0.26 217	0.17 216	0.21 224	0.17 285	0.20 261	0.16 270	0.20 266	0.16 276	0.20 264	0.17 286	0.21 273	0.16 276	0.27 318	0.24 325	0.19 236	0.16 215	0.19 270	0.16 274	0.26 301	3.08 800

RAFT-FE	0.34 314	0.26 217	0.17 216	0.21 224	0.17 285	0.20 261	0.16 270	0.20 266	0.16 276	0.20 264	0.17 286	0.21 273	0.16 276	0.27 318	0.24 325	0.19 236	0.16 215	0.19 270	0.16 274	0.26 301	3.08 800

IGEV-FE	0.35 326	0.37 247	0.17 216	0.19 197	0.17 285	0.20 261	0.17 280	0.19 258	0.17 286	0.19 257	0.17 286	0.19 261	0.17 288	0.37 368	0.36 465	0.19 236	0.17 245	0.19 270	0.17 300	0.38 384	2.84 791

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 559	5.18 761	1.98 759	2.19 683	0.17 285	0.19 255	0.18 289	0.19 258	0.16 276	0.20 264	0.19 306	0.22 283	0.22 323	0.20 264	0.15 261	2.28 748	2.13 768	0.24 304	0.17 300	0.18 259	0.16 260

tg	0.21 242	0.25 214	0.21 257	0.26 252	0.17 285	0.24 288	0.17 280	0.24 291	0.17 286	0.24 292	0.17 286	0.24 297	0.17 288	0.24 293	0.17 280	0.24 276	0.17 245	0.23 294	0.16 274	0.23 290	0.16 260

IGEV_Zeroshot_test	0.20 233	0.19 183	0.40 422	0.30 264	0.17 285	0.22 276	0.17 280	0.21 275	0.17 286	0.20 264	0.17 286	0.21 273	0.18 300	0.21 276	0.17 280	0.20 244	0.16 215	0.20 276	0.16 274	0.20 267	0.17 278

MIM_Stereo	0.25 266	0.23 199	0.66 532	0.80 512	0.17 285	0.22 276	0.17 280	0.23 288	0.18 293	0.26 309	0.17 286	0.21 273	0.17 288	0.25 302	0.17 280	0.23 266	0.16 215	0.21 280	0.17 300	0.22 278	0.17 278

MMNet	0.44 408	1.24 542	0.17 216	0.25 244	0.17 285	0.25 298	0.18 289	1.26 686	0.93 640	0.25 300	0.17 286	0.25 304	0.18 300	0.25 302	0.17 280	0.23 266	0.16 215	0.23 294	0.16 274	1.20 636	0.99 636

delet	0.43 395	1.21 534	0.17 216	0.25 244	0.17 285	0.25 298	0.18 289	1.26 686	0.95 643	0.25 300	0.17 286	0.25 304	0.17 288	0.25 302	0.17 280	0.23 266	0.16 215	0.22 285	0.16 274	1.18 632	0.98 635

UPFNet	0.42 392	1.20 488	0.17 216	0.24 237	0.17 285	0.25 298	0.17 280	1.19 632	0.90 632	0.25 300	0.17 286	0.24 297	0.17 288	0.25 302	0.17 280	0.22 254	0.17 245	0.22 285	0.16 274	1.15 624	0.93 627

SCION-Mon(vits-remp)	0.34 314	0.98 436	0.30 312	0.33 285	0.18 297	0.21 271	0.28 352	0.40 377	0.28 360	0.40 378	0.28 360	0.39 380	0.28 363	0.40 383	0.28 349	0.37 344	0.29 338	0.35 377	0.27 384	0.35 355	0.27 361

SMOE	0.23 259	0.25 214	0.30 312	0.33 285	0.18 297	0.26 307	0.18 289	0.26 305	0.18 293	0.26 309	0.18 303	0.25 304	0.18 300	0.25 302	0.18 294	0.31 314	0.27 315	0.23 294	0.17 300	0.23 290	0.17 278

ACV-stereo	0.30 287	2.08 639	0.25 282	0.25 244	0.18 297	0.24 288	0.17 280	0.24 291	0.18 293	0.24 292	0.17 286	0.25 304	0.17 288	0.24 293	0.17 280	0.22 254	0.16 215	0.22 285	0.16 274	0.22 278	0.16 260

MSKI-zero shot	0.24 263	0.21 192	0.49 476	0.65 475	0.18 297	0.22 276	0.17 280	0.23 288	0.18 293	0.21 275	0.17 286	0.23 291	0.28 363	0.23 289	0.18 294	0.21 252	0.16 215	0.21 280	0.16 274	0.21 276	0.16 260

psm_up	0.43 395	1.19 487	0.17 216	0.25 244	0.18 297	0.25 298	0.19 295	1.26 686	0.91 633	0.26 309	0.17 286	0.25 304	0.17 288	0.25 302	0.17 280	0.22 254	0.17 245	0.23 294	0.16 274	1.18 632	0.99 636

iResNet	0.20 233	0.23 199	0.18 227	0.24 237	0.18 297	0.24 288	0.20 299	0.24 291	0.18 293	0.23 285	0.17 286	0.23 291	0.18 300	0.23 289	0.18 294	0.22 254	0.16 215	0.21 280	0.16 274	0.21 276	0.16 260

ww3	0.31 296	1.61 570	0.19 236	0.30 264	0.19 303	0.29 317	0.29 367	0.30 320	0.19 301	0.30 323	0.19 306	0.30 333	0.19 307	0.30 331	0.19 298	0.28 295	0.18 265	0.27 319	0.23 326	0.27 307	0.18 284

ww2	0.30 287	1.56 566	0.19 236	0.30 264	0.19 303	0.29 317	0.22 309	0.29 315	0.19 301	0.29 320	0.19 306	0.29 326	0.19 307	0.29 327	0.19 298	0.27 289	0.18 265	0.27 319	0.21 314	0.27 307	0.18 284

MGE	0.32 307	1.81 601	0.19 236	0.29 261	0.19 303	0.29 317	0.23 320	0.30 320	0.19 301	0.30 323	0.19 306	0.30 333	0.19 307	0.30 331	0.19 298	0.28 295	0.18 265	0.27 319	0.23 326	0.27 307	0.18 284

MGW-Stereo-1	0.34 314	0.52 333	0.19 236	0.30 264	0.19 303	0.29 317	0.38 485	0.29 315	0.19 301	0.30 323	0.19 306	0.29 326	0.37 479	0.57 541	0.19 298	0.49 460	0.33 372	0.49 526	0.33 470	0.49 499	0.33 440

MGW-Stereo	0.31 296	1.60 569	0.19 236	0.30 264	0.19 303	0.30 323	0.24 327	0.30 320	0.19 301	0.30 323	0.19 306	0.29 326	0.19 307	0.30 331	0.19 298	0.28 295	0.18 265	0.27 319	0.23 326	0.27 307	0.18 284

DLNR-FE	0.28 281	0.89 414	0.30 312	0.34 292	0.19 303	0.28 314	0.19 295	0.28 310	0.20 308	0.28 315	0.20 315	0.28 320	0.20 315	0.28 323	0.20 306	0.33 323	0.28 323	0.25 309	0.19 308	0.24 295	0.19 291

Pointernet	0.21 242	0.22 196	0.19 236	0.24 237	0.19 303	0.24 288	0.19 295	0.24 291	0.19 301	0.24 292	0.19 306	0.24 297	0.19 307	0.24 293	0.19 298	0.22 254	0.17 245	0.22 285	0.17 300	0.22 278	0.17 278

CFNet	1.37 677	5.27 770	0.19 236	5.49 794	0.19 303	0.28 314	0.19 295	0.28 310	0.19 301	0.28 315	0.19 306	0.28 320	4.35 821	0.28 323	0.19 298	0.23 266	0.17 245	0.23 294	4.21 830	4.81 807	0.17 278

Weightmod	0.27 277	0.29 225	0.33 344	0.38 306	0.20 311	0.30 323	0.21 304	0.29 315	0.21 312	0.29 320	0.22 323	0.30 333	0.20 315	0.30 331	0.21 309	0.37 344	0.31 353	0.27 319	0.20 310	0.28 313	0.21 296

SME	0.27 277	0.29 225	0.31 330	0.38 306	0.20 311	0.29 317	0.18 289	0.30 320	0.20 308	0.32 339	0.21 320	0.32 344	0.20 315	0.32 342	0.21 309	0.35 336	0.32 359	0.27 319	0.19 308	0.29 317	0.20 293

BStereo	0.22 251	0.23 199	0.20 250	0.24 237	0.20 311	0.23 285	0.33 446	0.39 368	0.17 286	0.23 285	0.17 286	0.23 291	0.16 276	0.24 293	0.17 280	0.23 266	0.16 215	0.22 285	0.20 310	0.22 278	0.16 260

Anonymus123	0.22 251	0.23 199	0.20 250	0.24 237	0.20 311	0.23 285	0.33 446	0.39 368	0.17 286	0.23 285	0.17 286	0.23 291	0.16 276	0.24 293	0.17 280	0.23 266	0.16 215	0.22 285	0.20 310	0.22 278	0.16 260

ssnet_v2	0.68 512	1.96 635	1.25 676	0.29 261	0.20 311	0.30 323	0.20 299	0.29 315	0.22 316	1.50 708	0.20 315	0.31 340	0.20 315	0.27 318	0.22 313	0.24 276	1.49 710	0.26 314	0.18 307	3.90 784	0.19 291

DAS	0.20 233	0.20 187	0.20 250	0.20 210	0.20 311	0.20 261	0.20 299	0.20 266	0.20 308	0.20 264	0.20 315	0.20 266	0.20 315	0.20 264	0.20 306	0.20 244	0.20 274	0.20 276	0.20 310	0.20 267	0.20 293

GEStereo_RVC	0.86 571	4.45 743	0.20 250	0.27 257	0.20 311	0.27 312	0.20 299	0.26 305	0.18 293	5.03 824	0.20 315	0.27 319	0.19 307	0.27 318	0.21 309	0.20 244	0.19 272	0.19 270	4.02 828	0.20 267	0.18 284

AANet_RVC	1.26 670	0.31 232	4.99 806	5.93 797	0.20 311	0.25 298	0.20 299	0.25 299	0.20 308	0.23 285	0.19 306	0.25 304	0.20 315	0.25 302	0.20 306	5.66 814	4.76 807	0.26 314	0.30 439	0.24 295	0.27 361

iResNetv2_ROB	0.20 233	0.23 199	0.18 227	0.24 237	0.20 311	0.24 288	0.18 289	0.24 291	0.18 293	0.24 292	0.18 303	0.23 291	0.19 307	0.24 293	0.18 294	0.21 252	0.16 215	0.21 280	0.16 274	0.22 278	0.16 260

DISCO	1.11 614	0.39 258	5.28 808	0.39 316	0.20 311	0.39 375	0.27 341	0.39 368	0.22 316	0.38 364	0.20 315	0.38 375	0.20 315	6.95 835	0.22 313	0.30 308	0.21 278	0.27 319	0.21 314	5.25 816	0.21 296

GeoAtt-L-single (ZS)	0.27 277	0.29 225	0.27 293	0.33 285	0.21 321	0.33 343	0.22 309	0.31 329	0.23 323	0.30 323	0.21 320	0.32 344	0.24 333	0.29 327	0.22 313	0.33 323	0.23 292	0.30 334	0.22 318	0.30 321	0.21 296

model_zeroshot	0.27 277	0.20 187	0.27 293	0.33 285	0.21 321	0.37 361	0.22 309	0.37 354	0.24 328	0.26 309	0.27 352	0.33 349	0.21 322	0.25 302	0.27 340	0.32 317	0.20 274	0.34 361	0.23 326	0.25 298	0.26 321

CAS++	0.17 218	0.27 220	0.21 257	0.10 92	0.21 321	0.15 225	0.22 309	0.10 162	0.21 312	0.22 279	0.10 173	0.19 261	0.18 300	0.10 165	0.19 298	0.20 244	0.19 272	0.18 267	0.10 173	0.19 266	0.18 284
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Select-FE	0.41 378	0.44 292	0.23 272	0.26 252	0.22 324	0.26 307	0.22 309	0.26 305	0.23 323	0.26 309	0.23 328	0.26 316	0.23 329	0.45 475	0.42 512	0.25 283	0.22 285	0.25 309	0.22 318	0.45 473	2.90 792

DCVSM-stereo	0.36 334	1.89 624	0.22 266	0.40 329	0.22 324	0.40 377	0.22 309	0.40 377	0.22 316	0.40 378	0.22 323	0.40 390	0.22 323	0.40 383	0.22 313	0.28 295	0.21 278	0.28 327	0.21 314	0.28 313	0.20 293

WAO-6	0.22 251	0.23 199	0.22 266	0.23 231	0.22 324	0.22 276	0.22 309	0.22 281	0.22 316	0.22 279	0.22 323	0.22 283	0.22 323	0.22 282	0.22 313	0.22 254	0.22 285	0.22 285	0.22 318	0.22 278	0.22 300

IMH-64-1	0.22 251	0.23 199	0.23 272	0.22 226	0.22 324	0.22 276	0.22 309	0.22 281	0.22 316	0.22 279	0.22 323	0.22 283	0.22 323	0.22 282	0.22 313	0.22 254	0.22 285	0.23 294	0.22 318	0.22 278	0.23 302

IMH-64	0.22 251	0.23 199	0.23 272	0.22 226	0.22 324	0.22 276	0.22 309	0.22 281	0.22 316	0.22 279	0.22 323	0.22 283	0.22 323	0.22 282	0.22 313	0.22 254	0.22 285	0.23 294	0.22 318	0.22 278	0.23 302

HGLStereo	0.28 281	0.29 225	0.22 266	0.36 300	0.22 324	0.36 352	0.21 304	0.36 346	0.21 312	0.42 409	0.21 320	0.36 361	0.22 323	0.36 360	0.21 309	0.34 328	0.21 278	0.34 361	0.21 314	0.34 342	0.21 296

tt1	0.31 296	0.93 429	0.24 279	0.33 285	0.23 330	0.31 331	0.24 327	0.32 332	0.24 328	0.32 339	0.23 328	0.32 344	0.25 337	0.32 342	0.24 325	0.27 289	0.26 302	0.27 319	0.26 345	0.27 307	0.27 361

xxxxx1	0.31 296	0.91 420	0.23 272	0.31 274	0.23 330	0.31 331	0.23 320	0.33 336	0.25 333	0.31 333	0.24 336	0.33 349	0.25 337	0.32 342	0.24 325	0.28 295	0.28 323	0.28 327	0.28 405	0.29 317	0.27 361

tt_ll	0.31 296	0.91 420	0.23 272	0.31 274	0.23 330	0.31 331	0.23 320	0.33 336	0.25 333	0.31 333	0.24 336	0.33 349	0.25 337	0.32 342	0.24 325	0.28 295	0.28 323	0.28 327	0.28 405	0.29 317	0.27 361

ff	0.31 296	0.91 420	0.23 272	0.31 274	0.23 330	0.31 331	0.23 320	0.33 336	0.25 333	0.31 333	0.24 336	0.33 349	0.25 337	0.32 342	0.24 325	0.28 295	0.28 323	0.28 327	0.28 405	0.29 317	0.27 361

FENet	0.54 476	1.52 563	1.19 620	1.41 644	0.23 330	0.35 348	0.23 320	0.35 342	0.23 323	0.34 347	0.23 328	0.35 356	0.23 329	0.35 354	0.23 321	1.40 680	1.07 613	0.32 344	0.23 326	0.33 337	0.23 302

PhaseNet	1.74 693	6.34 788	4.81 804	6.77 803	0.24 335	0.80 576	0.53 560	0.48 486	0.22 316	0.53 526	0.28 360	0.48 496	0.25 337	0.40 383	0.32 431	6.39 820	4.61 806	0.46 503	0.38 512	0.25 298	0.18 284

WCG-NET（raft）	0.32 307	1.24 542	0.24 279	0.32 281	0.24 335	0.32 340	0.23 320	0.32 332	0.24 328	0.32 339	0.24 336	0.32 344	0.24 333	0.32 342	0.24 325	0.30 308	0.23 292	0.30 334	0.23 326	0.30 321	0.23 302

DLNR_Zeroshot_test	0.31 296	0.28 223	0.47 461	0.79 508	0.24 335	0.30 323	0.26 337	0.30 320	0.24 328	0.32 339	0.23 328	0.31 340	0.24 333	0.30 331	0.23 321	0.29 307	0.26 302	0.29 332	0.24 336	0.33 337	0.23 302

DEFOM-Stereo	0.68 512	3.11 708	1.40 694	1.63 660	0.25 338	0.31 331	0.25 330	0.31 329	0.28 360	0.31 333	0.29 375	0.29 326	0.27 354	0.31 339	0.28 349	1.59 696	1.47 709	0.30 334	0.29 420	0.30 321	0.28 390

UNDER WATER-64	0.25 266	0.26 217	0.25 282	0.26 252	0.25 338	0.25 298	0.25 330	0.25 299	0.25 333	0.25 300	0.25 342	0.25 304	0.25 337	0.26 314	0.25 333	0.25 283	0.25 298	0.25 309	0.25 339	0.25 298	0.25 315

LoS_RVC	0.30 287	1.14 478	0.25 282	0.25 244	0.25 338	0.26 307	0.25 330	0.25 299	0.25 333	0.25 300	0.25 342	0.26 316	0.26 347	0.26 314	0.25 333	0.26 285	0.26 302	0.25 309	0.25 339	0.26 301	0.26 321

CAS	0.30 287	1.17 484	0.25 282	0.25 244	0.25 338	0.26 307	0.25 330	0.25 299	0.26 347	0.25 300	0.25 342	0.25 304	0.25 337	0.25 302	0.25 333	0.26 285	0.26 302	0.26 314	0.25 339	0.26 301	0.25 315

LoS	0.25 266	0.27 220	0.25 282	0.25 244	0.25 338	0.25 298	0.25 330	0.26 305	0.25 333	0.25 300	0.25 342	0.25 304	0.25 337	0.25 302	0.25 333	0.26 285	0.25 298	0.25 309	0.26 345	0.26 301	0.25 315
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.73 528	1.22 540	0.25 282	1.22 620	0.25 338	1.22 681	0.25 330	1.22 682	0.25 333	1.22 691	0.25 342	1.22 693	0.25 337	1.22 693	0.25 333	1.22 664	0.26 302	1.21 702	0.25 339	1.22 684	0.25 315
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
iResNet_ROB	0.28 281	0.32 234	0.24 279	0.32 281	0.25 338	0.32 340	0.24 327	0.32 332	0.24 328	0.33 344	0.24 336	0.35 356	0.24 333	0.33 350	0.24 325	0.31 314	0.24 297	0.32 344	0.24 336	0.32 330	0.24 313

StereoDRNet-Refined	0.33 313	0.39 258	0.26 289	0.39 316	0.26 345	0.40 377	0.26 337	0.40 377	0.26 347	0.39 371	0.26 347	0.39 380	0.26 347	0.39 380	0.26 338	0.37 344	0.25 298	0.37 391	0.25 339	0.37 371	0.37 469
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
base	0.56 482	2.58 680	1.43 696	0.48 383	0.27 346	0.54 531	0.31 424	0.53 524	0.30 386	0.54 532	0.26 347	0.46 482	0.31 437	0.52 524	0.28 349	0.49 460	0.28 323	0.45 498	0.32 458	0.57 528	0.26 321

Cross2Single-S	0.30 287	0.35 238	0.26 289	0.38 306	0.27 346	0.36 352	0.23 320	0.41 396	0.23 323	0.36 355	0.23 328	0.36 361	0.23 329	0.36 360	0.23 321	0.37 344	0.25 298	0.35 377	0.22 318	0.35 355	0.23 302

small-0shot	0.35 326	1.92 633	0.27 293	0.27 257	0.27 346	0.27 312	0.27 341	0.27 309	0.27 352	0.27 314	0.27 352	0.26 316	0.27 354	0.27 318	0.26 338	0.27 289	0.26 302	0.26 314	0.26 345	0.26 301	0.27 361

FE-Mocha	0.35 326	0.71 375	0.40 422	0.47 377	0.27 346	0.34 344	0.27 341	0.34 339	0.26 347	0.34 347	0.26 347	0.34 354	0.27 354	0.34 351	0.27 340	0.44 403	0.41 450	0.33 351	0.29 420	0.32 330	0.29 399

Monster-pub-mixall	0.44 408	0.56 349	0.60 511	0.38 306	0.27 346	0.37 361	0.27 341	0.37 354	0.29 370	0.38 364	0.27 352	0.38 375	0.29 375	0.85 594	0.27 340	1.46 684	0.26 302	0.34 361	0.26 345	0.36 366	0.53 543

TorneroNet-64	0.45 431	0.27 220	0.30 312	0.58 458	0.27 346	0.70 560	0.30 376	0.28 310	0.73 615	0.73 572	0.28 360	0.71 571	0.66 582	0.75 575	0.27 340	0.27 289	0.29 338	0.37 391	0.75 622	0.28 313	0.30 414

Any-RAFT	0.32 307	0.36 244	0.27 293	0.36 300	0.27 346	0.36 352	0.27 341	0.36 346	0.27 352	0.36 355	0.27 352	0.36 361	0.27 354	0.36 360	0.28 349	0.36 341	0.28 323	0.36 387	0.28 405	0.36 366	0.28 390

CRFU-Net	0.65 502	1.67 575	1.22 672	1.96 675	0.27 346	0.41 396	0.27 341	0.41 396	0.27 352	0.40 378	0.26 347	0.41 405	0.27 354	0.40 383	0.27 340	1.80 704	1.62 724	0.34 361	0.23 326	0.33 337	0.23 302

SCION-M(vits-remse)	0.34 314	0.79 392	0.30 312	0.33 285	0.28 354	0.40 377	0.28 352	0.40 377	0.28 360	0.40 378	0.28 360	0.39 380	0.28 363	0.40 383	0.28 349	0.23 266	0.21 278	0.35 377	0.27 384	0.35 355	0.27 361

SCION-MonSter(vits)	0.25 266	0.79 392	0.31 330	0.42 354	0.28 354	0.40 377	0.28 352	0.20 266	0.15 268	0.40 378	0.15 272	0.19 261	0.15 272	0.20 264	0.15 261	0.23 266	0.21 278	0.17 257	0.14 257	0.16 243	0.14 250

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.38 350	0.35 238	0.56 501	0.63 469	0.28 354	0.36 352	0.28 352	0.36 346	0.28 360	0.36 355	0.28 360	0.36 361	0.28 363	0.36 360	0.28 349	0.62 510	0.57 522	0.35 377	0.28 405	0.35 355	0.28 390

GeoVLM	0.36 334	0.38 251	0.27 293	0.46 370	0.28 354	0.35 348	0.28 352	0.37 354	0.27 352	0.35 351	0.28 360	0.36 361	0.38 485	0.35 354	0.28 349	1.08 599	0.26 302	0.33 351	0.27 384	0.34 342	0.33 440

Zero-FE251	0.36 334	0.40 262	0.28 302	0.41 344	0.28 354	0.41 396	0.28 352	0.41 396	0.28 360	0.41 395	0.28 360	0.41 405	0.28 363	0.42 417	0.30 377	0.37 344	0.26 302	0.37 391	0.27 384	0.45 473	0.56 557

Monster-pub-eth3d	0.45 431	0.57 352	0.60 511	0.39 316	0.28 354	0.37 361	0.28 352	0.37 354	0.30 386	0.39 371	0.29 375	0.39 380	0.30 385	0.92 606	0.27 340	1.42 681	0.28 323	0.34 361	0.28 405	0.37 371	0.53 543

LG-Stereo_L2	0.34 314	0.37 247	0.38 377	0.47 377	0.28 354	0.39 375	0.28 352	0.39 368	0.28 360	0.39 371	0.28 360	0.39 380	0.28 363	0.38 372	0.28 349	0.42 401	0.35 410	0.36 387	0.26 345	0.35 355	0.26 321

SQANet	0.28 281	0.28 223	0.28 302	0.28 259	0.28 354	0.28 314	0.28 352	0.28 310	0.28 360	0.28 315	0.28 360	0.28 320	0.28 363	0.28 323	0.28 349	0.28 295	0.28 323	0.28 327	0.28 405	0.28 313	0.28 390

IER	0.88 576	7.04 789	2.23 765	2.75 716	0.28 354	0.43 424	0.25 330	0.39 368	0.25 333	0.41 395	0.27 352	0.39 380	0.25 337	0.40 383	0.28 349	0.37 344	0.28 323	0.37 391	0.25 339	0.37 371	0.25 315

DGSMNet	0.34 314	0.41 275	0.27 293	0.41 344	0.28 354	0.41 396	0.28 352	0.41 396	0.27 352	0.41 395	0.27 352	0.42 423	0.27 354	0.41 403	0.28 349	0.40 379	0.29 338	0.40 456	0.28 405	0.40 447	0.27 361

RAFT + AFF	0.31 296	0.45 301	0.34 358	0.39 316	0.28 354	0.38 368	0.33 446	0.29 315	0.31 433	0.30 323	0.30 390	0.29 326	0.27 354	0.29 327	0.30 377	0.28 295	0.29 338	0.29 332	0.29 420	0.27 307	0.32 431

MLCV	0.31 296	0.35 238	0.27 293	0.35 296	0.28 354	0.35 348	0.27 341	0.35 342	0.28 360	0.36 355	0.27 352	0.35 356	0.27 354	0.35 354	0.27 340	0.34 328	0.27 315	0.34 361	0.27 384	0.34 342	0.27 361

DN-CSS_ROB	0.31 296	0.35 238	0.28 302	0.35 296	0.28 354	0.34 344	0.27 341	0.34 339	0.25 333	0.35 351	0.27 352	0.36 361	0.26 347	0.34 351	0.28 349	0.35 336	0.28 323	0.34 361	0.28 405	0.34 342	0.27 361

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 350	0.35 238	0.56 501	0.63 469	0.29 367	0.36 352	0.29 367	0.36 346	0.29 370	0.39 371	0.29 375	0.36 361	0.29 375	0.36 360	0.29 367	0.62 510	0.57 522	0.35 377	0.29 420	0.36 366	0.29 399

PStereo	0.32 307	0.36 244	0.28 302	0.38 306	0.29 367	0.36 352	0.27 341	0.38 363	0.27 352	0.38 364	0.28 360	0.36 361	0.27 354	0.36 360	0.28 349	0.32 317	0.27 315	0.33 351	0.27 384	0.33 337	0.27 361

Replicate-Monster	0.45 431	0.57 352	0.60 511	0.40 329	0.29 367	0.37 361	0.27 341	0.37 354	0.30 386	0.40 378	0.31 435	0.40 390	0.30 385	0.99 614	0.27 340	1.36 677	0.31 353	0.34 361	0.30 439	0.36 366	0.54 546

IGEV++	0.34 314	0.43 289	0.30 312	0.40 329	0.29 367	0.40 377	0.29 367	0.40 377	0.29 370	0.40 378	0.29 375	0.40 390	0.29 375	0.40 383	0.30 377	0.38 358	0.29 338	0.37 391	0.29 420	0.37 371	0.29 399

ACVNet-DCA	0.37 344	1.00 446	0.30 312	0.40 329	0.29 367	0.40 377	0.29 367	0.40 377	0.29 370	0.40 378	0.29 375	0.40 390	0.29 375	0.39 380	0.28 349	0.33 323	0.32 359	0.33 351	0.32 458	0.33 337	0.32 431

1test111	0.37 344	1.02 460	0.30 312	0.39 316	0.29 367	0.40 377	0.28 352	0.39 368	0.29 370	0.39 371	0.29 375	0.39 380	0.28 363	0.40 383	0.29 367	0.33 323	0.32 359	0.33 351	0.31 450	0.32 330	0.31 424

cc1	0.37 344	1.02 460	0.30 312	0.39 316	0.29 367	0.40 377	0.28 352	0.39 368	0.29 370	0.39 371	0.29 375	0.39 380	0.28 363	0.40 383	0.29 367	0.33 323	0.32 359	0.33 351	0.31 450	0.32 330	0.31 424

EKT-Stereo	0.37 344	0.40 262	0.44 445	1.07 555	0.29 367	0.34 344	0.31 424	0.36 346	0.29 370	0.38 364	0.31 435	0.37 372	0.30 385	0.36 360	0.29 367	0.34 328	0.28 323	0.39 443	0.30 439	0.37 371	0.30 414

CroCo-Stereo Lap2	0.77 539	1.29 544	0.29 308	1.27 625	0.29 367	1.27 685	0.26 337	1.26 686	0.26 347	1.26 692	0.26 347	1.27 697	0.26 347	1.26 695	0.27 340	1.27 667	0.27 315	1.27 708	0.27 384	1.27 689	0.27 361

iRaft-Stereo_20w	0.34 314	0.41 275	0.31 330	0.39 316	0.29 367	0.40 377	0.32 435	0.41 396	0.32 445	0.38 364	0.30 390	0.39 380	0.30 385	0.38 372	0.32 431	0.35 336	0.27 315	0.34 361	0.27 384	0.34 342	0.29 399

GES	0.66 504	2.34 665	0.29 308	0.41 344	0.29 367	0.41 396	0.29 367	0.42 415	0.29 370	0.40 378	0.41 509	0.41 405	0.30 385	0.51 519	0.29 367	0.32 317	0.29 338	0.32 344	2.46 799	2.49 761	0.30 414

UCFNet_RVC	2.75 778	10.06 811	0.29 308	10.31 825	0.29 367	0.42 417	0.29 367	0.43 423	0.29 370	0.42 409	0.29 375	0.42 423	9.87 838	0.43 424	0.29 367	0.36 341	9.84 833	0.36 387	0.26 345	9.77 837	0.26 321

GeoMambaStereo_RVC	0.56 482	2.49 676	1.46 699	0.55 453	0.30 379	0.53 526	0.26 337	0.47 481	0.29 370	0.50 509	0.31 435	0.51 528	0.29 375	0.44 455	0.28 349	0.53 481	0.31 353	0.57 553	0.29 420	0.51 512	0.27 361

GCAP-Stereo-w-DA	0.60 487	5.10 757	0.39 389	0.49 390	0.30 379	0.43 424	0.30 376	0.43 423	0.30 386	0.43 416	0.30 390	0.43 432	0.30 385	0.44 455	0.30 377	0.44 403	0.37 421	0.38 399	0.26 345	0.38 384	0.26 321

TestStereo_HL3	2.76 779	0.41 275	11.46 829	14.11 828	0.30 379	0.45 473	0.29 367	0.43 423	0.29 370	0.43 416	0.29 375	0.43 432	0.28 363	0.44 455	0.30 377	13.57 838	10.32 835	0.41 474	0.27 384	0.38 384	0.27 361

TestStereo_HL2	2.73 776	0.41 275	11.06 826	14.13 829	0.30 379	0.44 459	0.28 352	0.43 423	0.29 370	0.43 416	0.28 360	0.43 432	0.29 375	0.43 424	0.28 349	13.51 837	10.37 836	0.41 474	0.27 384	0.38 384	0.27 361

GGDA	2.76 779	0.41 275	11.34 828	14.28 830	0.30 379	0.44 459	0.29 367	0.43 423	0.29 370	0.43 416	0.28 360	0.43 432	0.28 363	0.43 424	0.29 367	13.45 836	10.57 837	0.41 474	0.27 384	0.38 384	0.27 361

TestStereo-Hl	2.78 781	0.42 287	11.23 827	14.38 831	0.30 379	0.44 459	0.30 376	0.43 423	0.28 360	0.43 416	0.29 375	0.44 468	0.29 375	0.44 455	0.29 367	13.64 839	10.73 838	0.41 474	0.27 384	0.38 384	0.27 361

canet-new	0.44 408	1.82 609	0.39 389	0.49 390	0.30 379	0.43 424	0.30 376	0.43 423	0.30 386	0.43 416	0.30 390	0.43 432	0.30 385	0.44 455	0.30 377	0.44 403	0.33 372	0.38 399	0.26 345	0.38 384	0.26 321

bcnet-new	0.44 408	1.81 601	0.39 389	0.49 390	0.30 379	0.43 424	0.30 376	0.43 423	0.30 386	0.43 416	0.30 390	0.43 432	0.30 385	0.43 424	0.30 377	0.44 403	0.33 372	0.38 399	0.26 345	0.38 384	0.26 321

LWStereo	0.44 408	1.82 609	0.38 377	0.49 390	0.30 379	0.43 424	0.30 376	0.43 423	0.30 386	0.43 416	0.30 390	0.43 432	0.30 385	0.43 424	0.30 377	0.44 403	0.33 372	0.38 399	0.26 345	0.38 384	0.26 321

LMStereo	0.44 408	1.80 596	0.39 389	0.49 390	0.30 379	0.43 424	0.30 376	0.43 423	0.30 386	0.43 416	0.30 390	0.43 432	0.30 385	0.43 424	0.30 377	0.45 433	0.33 372	0.38 399	0.26 345	0.38 384	0.26 321

CR7Stereo	0.44 408	1.81 601	0.39 389	0.50 427	0.30 379	0.43 424	0.30 376	0.43 423	0.30 386	0.43 416	0.30 390	0.43 432	0.30 385	0.43 424	0.30 377	0.45 433	0.33 372	0.38 399	0.26 345	0.38 384	0.26 321

ARStereo	0.44 408	1.80 596	0.39 389	0.49 390	0.30 379	0.43 424	0.30 376	0.43 423	0.30 386	0.43 416	0.30 390	0.43 432	0.30 385	0.43 424	0.30 377	0.44 403	0.33 372	0.38 399	0.26 345	0.38 384	0.26 321

ARStereo-new	0.44 408	1.80 596	0.39 389	0.49 390	0.30 379	0.43 424	0.30 376	0.43 423	0.30 386	0.43 416	0.30 390	0.43 432	0.30 385	0.43 424	0.30 377	0.44 403	0.33 372	0.38 399	0.26 345	0.38 384	0.26 321

BARStereo	0.44 408	1.78 590	0.39 389	0.49 390	0.30 379	0.43 424	0.30 376	0.44 462	0.30 386	0.44 455	0.30 390	0.43 432	0.30 385	0.43 424	0.30 377	0.45 433	0.34 403	0.39 443	0.26 345	0.38 384	0.26 321

FCBStereo	0.44 408	1.79 595	0.39 389	0.49 390	0.30 379	0.43 424	0.30 376	0.43 423	0.30 386	0.43 416	0.30 390	0.43 432	0.30 385	0.43 424	0.30 377	0.44 403	0.33 372	0.38 399	0.26 345	0.38 384	0.26 321

PSGStereo	0.44 408	1.78 590	0.39 389	0.49 390	0.30 379	0.43 424	0.30 376	0.43 423	0.30 386	0.43 416	0.30 390	0.43 432	0.30 385	0.43 424	0.30 377	0.44 403	0.33 372	0.38 399	0.26 345	0.38 384	0.26 321

MUNStereo	0.44 408	1.81 601	0.39 389	0.49 390	0.30 379	0.44 459	0.30 376	0.44 462	0.30 386	0.44 455	0.30 390	0.44 468	0.30 385	0.44 455	0.30 377	0.45 433	0.33 372	0.38 399	0.26 345	0.38 384	0.26 321

GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 395	1.76 585	0.39 389	0.49 390	0.30 379	0.43 424	0.30 376	0.43 423	0.30 386	0.43 416	0.30 390	0.43 432	0.30 385	0.43 424	0.31 419	0.44 403	0.33 372	0.38 399	0.27 384	0.38 384	0.26 321

CHEStereo	0.44 408	1.78 590	0.39 389	0.49 390	0.30 379	0.43 424	0.30 376	0.43 423	0.30 386	0.43 416	0.30 390	0.43 432	0.30 385	0.43 424	0.30 377	0.44 403	0.33 372	0.38 399	0.26 345	0.38 384	0.26 321

TOTStereo	0.44 408	1.81 601	0.39 389	0.49 390	0.30 379	0.43 424	0.30 376	0.43 423	0.30 386	0.43 416	0.30 390	0.43 432	0.30 385	0.43 424	0.30 377	0.44 403	0.33 372	0.38 399	0.26 345	0.38 384	0.26 321

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.44 408	1.83 612	0.39 389	0.49 390	0.30 379	0.43 424	0.30 376	0.43 423	0.30 386	0.43 416	0.30 390	0.43 432	0.30 385	0.43 424	0.30 377	0.44 403	0.33 372	0.38 399	0.26 345	0.38 384	0.26 321

ACMStereo	0.60 487	5.12 758	0.39 389	0.49 390	0.30 379	0.43 424	0.30 376	0.43 423	0.30 386	0.43 416	0.30 390	0.43 432	0.30 385	0.44 455	0.30 377	0.44 403	0.37 421	0.38 399	0.26 345	0.38 384	0.26 321

KABStereo	0.43 395	1.76 585	0.39 389	0.49 390	0.30 379	0.43 424	0.30 376	0.43 423	0.30 386	0.43 416	0.30 390	0.43 432	0.30 385	0.43 424	0.30 377	0.44 403	0.33 372	0.38 399	0.26 345	0.38 384	0.26 321

KMOStereo	0.43 395	1.80 596	0.38 377	0.49 390	0.30 379	0.43 424	0.30 376	0.43 423	0.30 386	0.43 416	0.30 390	0.43 432	0.30 385	0.43 424	0.30 377	0.44 403	0.33 372	0.38 399	0.26 345	0.38 384	0.26 321

GCAP-Stereo-cres-4k	0.44 408	1.81 601	0.39 389	0.49 390	0.30 379	0.43 424	0.30 376	0.43 423	0.30 386	0.43 416	0.30 390	0.43 432	0.30 385	0.43 424	0.30 377	0.44 403	0.33 372	0.38 399	0.26 345	0.38 384	0.26 321

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 395	1.77 587	0.39 389	0.49 390	0.30 379	0.43 424	0.30 376	0.43 423	0.30 386	0.43 416	0.30 390	0.43 432	0.30 385	0.43 424	0.30 377	0.44 403	0.33 372	0.38 399	0.26 345	0.38 384	0.26 321

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 395	1.78 590	0.39 389	0.49 390	0.30 379	0.43 424	0.30 376	0.43 423	0.30 386	0.43 416	0.30 390	0.43 432	0.30 385	0.43 424	0.30 377	0.44 403	0.33 372	0.38 399	0.26 345	0.38 384	0.26 321

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.44 408	1.85 618	0.38 377	0.49 390	0.30 379	0.43 424	0.30 376	0.43 423	0.30 386	0.43 416	0.30 390	0.43 432	0.30 385	0.43 424	0.30 377	0.44 403	0.33 372	0.38 399	0.26 345	0.38 384	0.26 321

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 395	1.77 587	0.39 389	0.49 390	0.30 379	0.43 424	0.30 376	0.43 423	0.30 386	0.43 416	0.30 390	0.43 432	0.30 385	0.43 424	0.30 377	0.44 403	0.33 372	0.38 399	0.26 345	0.38 384	0.26 321

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.44 408	1.86 621	0.39 389	0.49 390	0.30 379	0.43 424	0.30 376	0.43 423	0.30 386	0.43 416	0.30 390	0.43 432	0.30 385	0.43 424	0.30 377	0.44 403	0.33 372	0.38 399	0.26 345	0.38 384	0.26 321

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.44 408	1.80 596	0.39 389	0.49 390	0.30 379	0.44 459	0.30 376	0.43 423	0.30 386	0.43 416	0.30 390	0.43 432	0.30 385	0.44 455	0.30 377	0.44 403	0.33 372	0.38 399	0.26 345	0.38 384	0.26 321

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.44 408	1.82 609	0.39 389	0.49 390	0.30 379	0.43 424	0.30 376	0.43 423	0.30 386	0.43 416	0.30 390	0.43 432	0.30 385	0.43 424	0.30 377	0.44 403	0.33 372	0.38 399	0.26 345	0.38 384	0.26 321

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 395	1.77 587	0.39 389	0.49 390	0.30 379	0.43 424	0.30 376	0.43 423	0.30 386	0.43 416	0.30 390	0.43 432	0.30 385	0.43 424	0.30 377	0.44 403	0.33 372	0.38 399	0.26 345	0.38 384	0.26 321

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.44 408	1.83 612	0.39 389	0.49 390	0.30 379	0.43 424	0.30 376	0.43 423	0.30 386	0.43 416	0.30 390	0.43 432	0.30 385	0.43 424	0.30 377	0.44 403	0.36 416	0.38 399	0.26 345	0.38 384	0.26 321

DStereoFS	0.32 307	0.33 235	0.32 339	0.33 285	0.30 379	0.32 340	0.32 435	0.32 332	0.31 433	0.30 323	0.31 435	0.31 340	0.30 385	0.32 342	0.32 431	0.32 317	0.31 353	0.30 334	0.47 552	0.32 330	0.34 449

MonSter++	0.38 350	0.44 292	0.31 330	0.43 361	0.30 379	0.43 424	0.31 424	0.43 423	0.31 433	0.45 467	0.31 435	0.43 432	0.31 437	0.43 424	0.69 593	0.38 358	0.33 372	0.40 456	0.30 439	0.38 384	0.30 414

HiDET	0.38 350	0.44 292	0.30 312	0.42 354	0.30 379	0.42 417	0.30 376	0.42 415	0.30 386	0.44 455	0.30 390	0.42 423	0.30 385	0.42 417	0.68 585	0.37 344	0.32 359	0.40 456	0.29 420	0.37 371	0.29 399

LCMNet	0.38 350	0.44 292	0.30 312	0.42 354	0.30 379	0.42 417	0.30 376	0.42 415	0.30 386	0.45 467	0.30 390	0.42 423	0.30 385	0.42 417	0.69 593	0.37 344	0.32 359	0.40 456	0.29 420	0.37 371	0.29 399

CSFM-Stereo	0.38 350	0.44 292	0.30 312	0.42 354	0.30 379	0.42 417	0.30 376	0.43 423	0.30 386	0.44 455	0.30 390	0.42 423	0.30 385	0.42 417	0.73 607	0.37 344	0.32 359	0.40 456	0.29 420	0.37 371	0.30 414

MultiAttention	0.30 287	0.30 229	0.30 312	0.30 264	0.30 379	0.30 323	0.30 376	0.30 320	0.30 386	0.30 323	0.30 390	0.30 333	0.30 385	0.30 331	0.30 377	0.30 308	0.30 348	0.30 334	0.30 439	0.30 321	0.30 414

MSAF-DinoV2	0.30 287	0.30 229	0.30 312	0.30 264	0.30 379	0.30 323	0.30 376	0.30 320	0.30 386	0.30 323	0.30 390	0.30 333	0.30 385	0.30 331	0.30 377	0.30 308	0.30 348	0.30 334	0.30 439	0.30 321	0.30 414

GCAP-BAT	0.41 378	1.30 546	0.39 389	0.49 390	0.30 379	0.43 424	0.30 376	0.43 423	0.30 386	0.44 455	0.30 390	0.43 432	0.30 385	0.43 424	0.30 377	0.44 403	0.34 403	0.38 399	0.26 345	0.38 384	0.26 321

test_for_model	0.35 326	0.39 258	0.30 312	0.43 361	0.30 379	0.43 424	0.30 376	0.43 423	0.30 386	0.43 416	0.30 390	0.43 432	0.30 385	0.44 455	0.31 419	0.38 358	0.26 302	0.38 399	0.26 345	0.38 384	0.26 321

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 370	1.09 472	0.39 389	0.49 390	0.30 379	0.43 424	0.30 376	0.44 462	0.30 386	0.43 416	0.30 390	0.43 432	0.30 385	0.43 424	0.30 377	0.45 433	0.34 403	0.38 399	0.27 384	0.38 384	0.27 361

GCAPDPT-zeroshot	0.36 334	0.40 262	0.30 312	0.43 361	0.30 379	0.43 424	0.30 376	0.43 423	0.31 433	0.43 416	0.30 390	0.43 432	0.30 385	0.44 455	0.31 419	0.39 371	0.28 323	0.39 443	0.27 384	0.39 433	0.26 321

IGEV-Stereo	0.35 326	0.44 292	0.45 447	0.49 390	0.30 379	0.37 361	0.30 376	0.36 346	0.30 386	0.36 355	0.29 375	0.36 361	0.29 375	0.36 360	0.30 377	0.46 445	0.39 436	0.32 344	0.24 336	0.32 330	0.25 315
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.34 314	0.42 287	0.31 330	0.39 316	0.30 379	0.38 368	0.30 376	0.40 377	0.29 370	0.40 378	0.37 483	0.41 405	0.34 464	0.38 372	0.30 377	0.34 328	0.27 315	0.34 361	0.26 345	0.34 342	0.26 321

PML	0.46 440	1.36 553	0.29 308	0.58 458	0.30 379	0.57 541	0.29 367	0.57 535	0.29 370	0.57 542	0.29 375	0.57 547	0.29 375	0.56 536	0.29 367	0.52 478	0.30 348	0.53 545	0.31 450	0.53 520	0.30 414

DANet	0.30 287	0.30 229	0.30 312	0.30 264	0.30 379	0.30 323	0.30 376	0.30 320	0.30 386	0.30 323	0.30 390	0.30 333	0.30 385	0.30 331	0.30 377	0.30 308	0.30 348	0.30 334	0.30 439	0.30 321	0.30 414
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
test410_97500	0.41 378	0.89 414	0.31 330	0.40 329	0.31 428	0.40 377	0.31 424	0.40 377	0.31 433	0.61 549	0.53 563	0.40 390	0.31 437	0.40 383	0.31 419	0.58 496	0.47 484	0.38 399	0.29 420	0.38 384	0.29 399

test410	0.66 504	5.69 781	0.31 330	0.40 329	0.31 428	0.41 396	0.31 424	0.40 377	0.31 433	0.62 553	0.55 566	0.40 390	0.31 437	0.40 383	0.31 419	0.59 499	0.47 484	0.38 399	0.29 420	0.38 384	0.30 414

testmc14	2.43 765	10.48 814	8.02 823	8.93 815	0.31 428	0.44 459	0.30 376	0.42 415	0.30 386	0.42 409	0.30 390	0.42 423	0.30 385	0.42 417	0.30 377	8.88 833	6.99 822	0.41 474	0.28 405	0.39 433	0.28 390

MCSU-Stereo	2.48 768	10.56 815	8.50 825	9.47 819	0.31 428	0.43 424	0.30 376	0.42 415	0.30 386	0.42 409	0.30 390	0.42 423	0.30 385	0.41 403	0.30 377	8.86 832	6.93 821	0.40 456	0.29 420	0.39 433	0.28 390

RMAStereo	0.45 431	1.81 601	0.40 422	0.50 427	0.31 428	0.44 459	0.31 424	0.44 462	0.31 433	0.44 455	0.31 435	0.44 468	0.32 445	0.44 455	0.31 419	0.46 445	0.35 410	0.39 443	0.27 384	0.39 433	0.27 361

ATMStereo	0.46 440	1.99 636	0.40 422	0.51 438	0.31 428	0.44 459	0.31 424	0.44 462	0.31 433	0.44 455	0.31 435	0.44 468	0.31 437	0.44 455	0.32 431	0.47 452	0.35 410	0.39 443	0.27 384	0.39 433	0.27 361

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 378	1.09 472	0.40 422	0.52 441	0.31 428	0.44 459	0.31 424	0.44 462	0.31 433	0.44 455	0.31 435	0.44 468	0.31 437	0.44 455	0.31 419	0.46 445	0.35 410	0.39 443	0.28 405	0.39 433	0.28 390

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 378	1.06 469	0.40 422	0.51 438	0.31 428	0.44 459	0.30 376	0.43 423	0.32 445	0.44 455	0.30 390	0.56 543	0.30 385	0.44 455	0.31 419	0.45 433	0.34 403	0.39 443	0.27 384	0.40 447	0.27 361

gcap_with_dpt	0.35 326	0.39 258	0.30 312	0.44 365	0.31 428	0.44 459	0.31 424	0.44 462	0.31 433	0.44 455	0.30 390	0.44 468	0.30 385	0.44 455	0.30 377	0.38 358	0.26 302	0.38 399	0.27 384	0.38 384	0.27 361

DStereoSA	0.32 307	0.52 333	0.34 358	0.31 274	0.31 428	0.30 323	0.30 376	0.31 329	0.30 386	0.31 333	0.31 435	0.31 340	0.30 385	0.31 339	0.31 419	0.30 308	0.32 359	0.31 341	0.31 450	0.31 327	0.31 424

gcap-zeroshot	0.36 334	0.40 262	0.34 358	0.44 365	0.31 428	0.44 459	0.31 424	0.44 462	0.32 445	0.44 455	0.32 446	0.44 468	0.32 445	0.44 455	0.31 419	0.39 371	0.28 323	0.39 443	0.28 405	0.39 433	0.27 361

xx1	0.38 350	1.03 462	0.31 330	0.40 329	0.31 428	0.41 396	0.28 352	0.40 377	0.29 370	0.40 378	0.29 375	0.40 390	0.29 375	0.40 383	0.29 367	0.34 328	0.33 372	0.34 361	0.32 458	0.34 342	0.32 431

CASnet	0.35 326	0.51 331	0.44 445	0.32 281	0.31 428	0.24 288	0.34 461	0.36 346	0.25 333	0.31 333	0.37 483	0.30 333	0.33 457	0.25 302	0.45 521	0.37 344	0.37 421	0.33 351	0.35 489	0.34 342	0.37 469
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.36 334	0.40 262	0.34 358	0.44 365	0.31 428	0.44 459	0.31 424	0.44 462	0.32 445	0.44 455	0.32 446	0.44 468	0.32 445	0.44 455	0.31 419	0.39 371	0.28 323	0.39 443	0.28 405	0.39 433	0.27 361

rgla	0.45 431	0.54 343	0.33 344	0.67 480	0.32 442	0.48 490	0.33 446	0.48 486	0.33 455	0.48 486	0.94 640	0.48 496	0.33 457	0.47 484	0.33 443	0.45 433	0.52 511	0.53 545	0.31 450	0.45 473	0.32 431

DDF-Stereo	0.43 395	1.15 481	0.57 505	0.53 443	0.32 442	0.41 396	0.32 435	0.41 396	0.32 445	0.41 395	0.32 446	0.41 405	0.32 445	0.40 383	0.32 431	0.52 478	0.50 502	0.38 399	0.31 450	0.39 433	0.31 424

GREAT-IGEV	0.38 350	0.43 289	0.36 370	0.48 383	0.32 442	0.45 473	0.32 435	0.45 471	0.32 445	0.45 467	0.32 446	0.45 478	0.32 445	0.45 475	0.32 431	0.44 403	0.33 372	0.41 474	0.29 420	0.41 458	0.29 399
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
GIP-stereo	0.36 334	0.49 318	0.39 389	0.48 383	0.32 442	0.41 396	0.28 352	0.40 377	0.30 386	0.41 395	0.28 360	0.40 390	0.28 363	0.42 417	0.28 349	0.45 433	0.32 359	0.38 399	0.30 439	0.37 371	0.27 361

PCWNet_CMD	2.80 783	9.82 809	0.32 339	10.09 824	0.32 442	0.49 499	0.33 446	3.34 795	0.33 455	0.49 496	0.33 455	0.49 503	8.73 834	0.48 494	0.33 443	0.41 387	9.22 828	0.42 490	0.29 420	9.55 836	0.31 424

CFNet_ucs	2.73 776	9.64 808	0.33 344	9.92 822	0.32 442	0.49 499	0.33 446	0.49 494	0.33 455	0.49 496	0.33 455	0.49 503	8.98 836	0.48 494	0.33 443	0.41 387	9.96 834	0.40 456	0.29 420	10.12 839	0.54 546

RAFT-Test	0.36 334	0.37 247	0.33 344	0.41 344	0.32 442	0.41 396	0.32 435	0.41 396	0.32 445	0.41 395	0.32 446	0.41 405	0.32 445	0.41 403	0.33 443	0.37 344	0.29 338	0.37 391	0.29 420	0.38 384	0.31 424

HH	0.71 521	2.54 677	0.74 560	1.10 557	0.32 442	0.41 396	0.37 478	0.69 558	0.78 619	0.73 572	0.90 632	0.75 581	1.00 633	0.84 590	0.69 593	0.69 524	0.40 440	0.35 377	0.26 345	0.35 355	0.26 321

HanStereo	0.71 521	2.54 677	0.74 560	1.10 557	0.32 442	0.41 396	0.37 478	0.69 558	0.78 619	0.73 572	0.90 632	0.75 581	1.00 633	0.84 590	0.69 593	0.69 524	0.40 440	0.35 377	0.26 345	0.35 355	0.26 321

4D-IteraStereo	0.78 542	3.13 709	0.89 579	0.69 486	0.32 442	0.40 377	0.32 435	0.76 571	0.97 646	0.52 523	0.65 584	0.89 601	0.32 445	0.76 576	0.98 637	0.83 565	0.94 599	0.35 377	0.27 384	0.70 553	0.89 620

pcwnet_v2	2.66 774	9.89 810	0.33 344	9.89 821	0.32 442	0.50 508	0.32 435	0.49 494	0.33 455	0.49 496	0.34 463	0.49 503	8.76 835	0.48 494	0.33 443	0.41 387	9.58 830	0.40 456	0.29 420	9.01 834	0.63 567

Gwc-CoAtRS	0.41 378	1.49 562	0.32 339	0.42 354	0.32 442	0.41 396	0.32 435	0.41 396	0.33 455	0.41 395	0.32 446	0.41 405	0.32 445	0.41 403	0.32 431	0.39 371	0.28 323	0.39 443	0.28 405	0.40 447	0.28 390

MSMDNet	2.65 773	10.14 812	0.33 344	9.74 820	0.32 442	0.87 589	0.33 446	2.95 790	0.68 591	0.49 496	0.34 463	0.49 503	5.70 828	0.49 501	0.33 443	0.42 401	9.57 829	0.41 474	0.31 450	8.36 831	0.65 575

416test1013	0.49 461	0.80 395	0.33 344	0.67 480	0.33 455	0.48 490	0.41 511	0.48 486	0.39 501	0.48 486	0.93 639	0.52 530	0.32 445	0.52 524	0.38 479	0.49 460	0.51 507	0.53 545	0.37 498	0.51 512	0.36 463

416test	0.46 440	0.55 346	0.33 344	0.67 480	0.33 455	0.48 490	0.33 446	0.48 486	0.33 455	0.48 486	0.99 646	0.48 496	0.33 457	0.48 494	0.33 443	0.45 433	0.52 511	0.54 548	0.32 458	0.45 473	0.32 431

water-stereo	0.41 378	0.84 402	0.46 453	0.50 427	0.33 455	0.45 473	0.33 446	0.45 471	0.32 445	0.45 467	0.32 446	0.45 478	0.32 445	0.45 475	0.32 431	0.44 403	0.41 450	0.39 443	0.31 450	0.39 433	0.32 431

DVStereo	0.43 395	0.86 406	0.48 469	0.50 427	0.33 455	0.46 480	0.33 446	0.46 475	0.33 455	0.46 473	0.33 455	0.47 489	0.33 457	0.47 484	0.34 458	0.45 433	0.42 460	0.40 456	0.33 470	0.47 492	0.38 476

HART	0.38 350	0.45 301	0.34 358	0.42 354	0.33 455	0.41 396	0.34 461	0.42 415	0.33 455	0.43 416	0.34 463	0.42 423	0.34 464	0.41 403	0.38 479	0.40 379	0.32 359	0.42 490	0.32 458	0.40 447	0.32 431

fffy	0.38 350	0.43 289	0.33 344	0.46 370	0.33 455	0.45 473	0.32 435	0.45 471	0.32 445	0.45 467	0.32 446	0.45 478	0.33 457	0.45 475	0.32 431	0.38 358	0.38 429	0.38 399	0.37 498	0.37 371	0.36 463

CFNet_pseudo	2.67 775	9.36 806	0.32 339	10.99 826	0.33 455	0.85 586	0.33 446	0.49 494	0.33 455	0.49 496	0.32 446	0.49 503	7.26 832	0.49 501	0.33 443	0.41 387	9.62 831	0.41 474	0.29 420	10.03 838	0.29 399

HCRNet	1.22 667	7.11 790	3.00 777	3.55 750	0.33 455	0.29 317	0.14 254	0.19 258	0.15 268	0.33 344	0.29 375	0.25 304	0.14 259	0.22 282	0.33 443	3.64 782	3.00 780	0.76 591	0.32 458	0.18 259	0.13 243

ccnet	0.80 546	2.28 657	0.33 344	0.50 427	0.33 455	0.50 508	0.33 446	0.50 503	0.33 455	0.49 496	0.33 455	0.49 503	1.56 728	2.38 763	0.33 443	0.41 387	0.29 338	0.42 490	1.57 746	2.28 748	0.29 399

FCDSN-DC	0.41 378	0.59 357	0.64 526	0.54 446	0.33 455	0.50 508	0.37 478	0.42 415	0.40 504	0.61 549	0.43 523	0.50 517	0.49 547	0.38 372	0.32 431	0.28 295	0.23 292	0.26 314	0.22 318	0.35 355	0.28 390
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
psmorigin	0.41 378	0.46 305	0.33 344	0.49 390	0.33 455	0.49 499	0.33 446	0.49 494	0.33 455	0.49 496	0.33 455	0.49 503	0.33 457	0.51 519	0.33 443	0.41 387	0.30 348	0.41 474	0.30 439	0.79 569	0.29 399

ccs_rob	2.79 782	10.17 813	0.32 339	10.00 823	0.33 455	0.49 499	0.33 446	1.90 723	0.32 445	0.51 519	0.33 455	0.49 503	9.24 837	0.49 501	0.33 443	0.41 387	9.82 832	0.41 474	0.28 405	9.34 835	0.29 399

S0	0.42 392	0.44 292	0.54 497	0.59 461	0.34 467	0.48 490	0.22 309	0.51 517	0.25 333	0.51 519	0.34 463	0.53 532	0.35 470	0.47 484	0.36 465	0.55 489	0.39 436	0.49 526	0.27 384	0.46 478	0.34 449

H2IRNET	0.34 314	0.34 236	0.34 358	0.34 292	0.34 467	0.34 344	0.34 461	0.34 339	0.34 466	0.34 347	0.34 463	0.34 354	0.34 464	0.34 351	0.34 458	0.34 328	0.34 403	0.34 361	0.34 476	0.34 342	0.34 449

LL-Strereo2	0.48 455	1.73 583	0.51 488	0.59 461	0.34 467	0.42 417	0.33 446	0.40 377	0.31 433	0.42 409	0.33 455	0.42 423	0.31 437	0.44 455	0.39 493	0.60 501	0.51 507	0.44 493	0.33 470	0.44 468	0.33 440

RCA-Stereo	0.51 469	3.22 712	0.34 358	0.44 365	0.34 467	0.44 459	0.34 461	0.43 423	0.34 466	0.43 416	0.34 463	0.44 468	0.33 457	0.43 424	0.33 443	0.38 358	0.29 338	0.38 399	0.29 420	0.38 384	0.29 399

ccccc		0.44 292		0.48 383	0.35 471	0.48 490		0.51 517		0.47 479		0.47 489		0.47 484		0.41 387	0.40 440	0.40 456	0.40 518	0.41 458

UGAM	0.51 469	2.23 654	0.39 389	0.54 446	0.35 471	0.50 508	0.35 466	0.49 494	0.35 471	0.49 496	0.35 472	0.49 503	0.36 474	0.50 509	0.36 465	0.49 460	0.37 421	0.45 498	0.34 476	0.45 473	0.34 449

GCST	0.50 464	2.08 639	0.38 377	0.53 443	0.35 471	0.49 499	0.35 466	0.50 503	0.35 471	0.49 496	0.35 472	0.49 503	0.35 470	0.49 501	0.35 462	0.48 457	0.37 421	0.45 498	0.33 470	0.44 468	0.33 440

GCAP-Stereo	0.75 532	4.15 738	0.42 441	0.75 505	0.35 471	0.78 571	0.40 502	0.79 574	0.38 488	0.78 582	0.36 476	0.78 584	0.36 474	0.79 578	0.39 493	0.75 547	0.39 436	0.76 591	0.39 516	0.75 560	0.39 483

DMCA	0.36 334	0.38 251	0.37 375	0.35 296	0.35 471	0.36 352	0.36 472	0.36 346	0.35 471	0.35 351	0.37 483	0.36 361	0.36 474	0.35 354	0.36 465	0.36 341	0.36 416	0.35 377	0.36 495	0.36 366	0.36 463

ETE_ROB	0.35 326	0.35 238	0.35 368	0.35 296	0.35 471	0.35 348	0.35 466	0.35 342	0.35 471	0.35 351	0.35 472	0.35 356	0.35 470	0.35 354	0.35 462	0.35 336	0.35 410	0.35 377	0.35 489	0.35 355	0.35 460

NBS	0.39 364	0.68 369	0.36 370	0.38 306	0.36 477	0.38 368	0.39 501	0.39 368	0.39 501	0.37 362	0.35 472	0.37 372	0.38 485	0.37 368	0.38 479	0.39 371	0.36 416	0.36 387	0.39 516	0.38 384	0.38 476

252Zero-FE	0.45 431	0.50 323	0.36 370	0.50 427	0.36 477	0.50 508	0.36 472	0.50 503	0.36 481	0.49 496	0.36 476	0.49 503	0.36 474	0.54 531	0.41 504	0.45 433	0.34 403	0.45 498	0.34 476	0.55 522	0.75 601

mms	0.40 370	0.45 301	0.35 368	0.48 383	0.36 477	0.47 485	0.34 461	0.45 471	0.38 488	0.47 479	0.33 455	0.45 478	0.32 445	0.45 475	0.32 431	0.39 371	0.38 429	0.38 399	0.37 498	0.39 433	0.39 483

UGAM-zero	0.51 469	2.17 649	0.39 389	0.53 443	0.36 477	0.50 508	0.36 472	0.50 503	0.36 481	0.49 496	0.36 476	0.50 517	0.35 470	0.50 509	0.36 465	0.49 460	0.37 421	0.47 513	0.35 489	0.46 478	0.34 449

RAFT-Stereo-weight	0.45 431	1.90 626	0.34 358	0.42 354	0.36 477	0.43 424	0.35 466	0.42 415	0.34 466	0.42 409	0.34 463	0.44 468	0.34 464	0.41 403	0.34 458	0.38 358	0.32 359	0.38 399	0.32 458	0.38 384	0.33 440

ww	0.47 448	0.52 333	0.38 377	0.56 454	0.37 482	0.56 534	0.38 485	0.56 531	0.37 483	0.56 538	0.77 619	0.56 543	0.37 479	0.57 541	0.37 475	0.49 460	0.33 372	0.49 526	0.33 470	0.49 499	0.33 440

SCV_C0	0.45 431	0.88 411	0.49 476	0.54 446	0.37 482	0.48 490	0.37 478	0.48 486	0.37 483	0.48 486	0.36 476	0.48 496	0.37 479	0.49 501	0.37 475	0.50 470	0.41 450	0.44 493	0.34 476	0.44 468	0.34 449

SCV	0.46 440	0.94 431	0.45 447	0.54 446	0.37 482	0.48 490	0.38 485	0.48 486	0.37 483	0.48 486	0.39 498	0.48 496	0.37 479	0.49 501	0.37 475	0.50 470	0.46 476	0.44 493	0.34 476	0.44 468	0.34 449

CES	0.39 364	0.47 310	0.36 370	0.36 300	0.37 482	0.45 473	0.35 466	0.35 342	0.40 504	0.36 355	0.44 525	0.47 489	0.36 474	0.44 455	0.36 465	0.37 344	0.39 436	0.44 493	0.35 489	0.37 371	0.36 463

GMOStereo	0.37 344	0.45 301	0.23 272	0.30 264	0.37 482	0.41 396	0.36 472	0.41 396	0.35 471	0.43 416	0.36 476	0.41 405	0.40 498	0.41 403	0.36 465	0.34 328	0.22 285	0.47 513	0.37 498	0.39 433	0.33 440

error version	0.93 586	4.47 744	2.35 768	1.99 677	0.37 482	0.41 396	0.36 472	0.41 396	0.35 471	0.43 416	0.36 476	0.41 405	0.40 498	0.41 403	0.36 465	1.87 707	2.16 769	0.47 513	0.37 498	0.39 433	0.33 440

test_1	0.93 586	4.47 744	2.35 768	1.99 677	0.37 482	0.41 396	0.36 472	0.41 396	0.35 471	0.43 416	0.36 476	0.41 405	0.40 498	0.41 403	0.36 465	1.87 707	2.16 769	0.47 513	0.37 498	0.39 433	0.33 440

XPNet_ROB	0.37 344	0.37 247	0.37 375	0.37 303	0.37 482	0.37 361	0.37 478	0.37 354	0.37 483	0.37 362	0.37 483	0.37 372	0.37 479	0.37 368	0.37 475	0.37 344	0.37 421	0.37 391	0.37 498	0.37 371	0.37 469

Pro-Stereo	0.79 543	0.53 339	0.38 377	0.49 390	0.38 490	0.49 499	0.37 478	0.49 494	0.67 585	0.50 509	0.38 488	1.10 636	0.38 485	0.49 501	0.38 479	0.71 531	0.88 590	5.98 832	0.36 495	0.46 478	0.36 463

GEAStereo	0.62 496	3.91 731	0.48 469	0.69 486	0.38 490	0.51 520	0.38 485	0.51 517	0.38 488	0.53 526	0.38 488	0.50 517	0.38 485	0.51 519	0.38 479	0.54 483	0.43 465	0.46 503	0.34 476	0.46 478	0.34 449

gasm-f	0.62 496	3.91 731	0.48 469	0.69 486	0.38 490	0.51 520	0.38 485	0.51 517	0.38 488	0.53 526	0.38 488	0.50 517	0.38 485	0.51 519	0.38 479	0.54 483	0.43 465	0.46 503	0.34 476	0.46 478	0.34 449

GASTEREO	0.48 455	1.21 534	0.47 461	0.57 456	0.38 490	0.50 508	0.38 485	0.50 503	0.38 488	0.50 509	0.38 488	0.50 517	0.38 485	0.50 509	0.38 479	0.52 478	0.42 460	0.46 503	0.34 476	0.46 478	0.34 449

MSCF	0.51 469	1.40 559	0.49 476	0.58 458	0.38 490	0.50 508	0.38 485	0.54 527	0.41 514	0.52 523	0.41 509	0.53 532	0.42 516	0.53 528	0.41 504	0.60 501	0.47 484	0.48 521	0.37 498	0.48 496	0.38 476

WAO-8	0.38 350	0.38 251	0.38 377	0.38 306	0.38 490	0.38 368	0.38 485	0.38 363	0.38 488	0.38 364	0.38 488	0.38 375	0.38 485	0.38 372	0.38 479	0.38 358	0.38 429	0.38 399	0.37 498	0.38 384	0.38 476

WAO-7	0.38 350	0.38 251	0.38 377	0.38 306	0.38 490	0.38 368	0.38 485	0.38 363	0.38 488	0.38 364	0.38 488	0.38 375	0.38 485	0.38 372	0.38 479	0.38 358	0.38 429	0.38 399	0.38 512	0.38 384	0.38 476

Venus	0.38 350	0.38 251	0.38 377	0.38 306	0.38 490	0.37 361	0.38 485	0.37 354	0.37 483	0.41 395	0.37 483	0.39 380	0.37 479	0.38 372	0.38 479	0.37 344	0.38 429	0.38 399	0.37 498	0.37 371	0.38 476

IMH	0.38 350	0.38 251	0.38 377	0.38 306	0.38 490	0.38 368	0.38 485	0.38 363	0.38 488	0.42 409	0.38 488	0.40 390	0.38 485	0.38 372	0.38 479	0.38 358	0.38 429	0.39 443	0.38 512	0.38 384	0.38 476

iRaftStereo_RVC	0.97 591	3.17 711	2.30 767	2.42 708	0.38 490	0.54 531	0.38 485	0.54 527	0.38 488	0.54 532	0.38 488	0.54 536	0.38 485	0.54 531	0.38 479	2.38 757	2.34 773	0.49 526	0.36 495	0.49 499	0.36 463

GStereo	0.75 532	2.98 705	1.68 714	0.69 486	0.39 500	0.72 564	0.41 511	0.72 567	0.34 466	0.73 572	0.41 509	0.72 574	0.49 547	0.74 573	0.47 533	0.69 524	0.48 490	0.74 587	0.40 518	0.69 548	0.44 507

LG-Stereo_L1	0.47 448	0.52 333	0.47 461	0.62 467	0.39 500	0.53 526	0.40 502	0.53 524	0.39 501	0.53 526	0.39 498	0.53 532	0.39 497	0.53 528	0.39 493	0.55 489	0.46 476	0.49 526	0.37 498	0.49 499	0.37 469

quiztm	0.43 395	0.49 318	0.40 422	0.51 438	0.40 502	0.51 520	0.40 502	0.50 503	0.40 504	0.50 509	0.40 501	0.51 528	0.40 498	0.50 509	0.40 496	0.44 403	0.34 403	0.44 493	0.34 476	0.44 468	0.34 449

DStereoO	0.31 296	0.31 232	0.31 330	0.30 264	0.40 502	0.31 331	0.30 376	0.30 320	0.34 466	0.29 320	0.31 435	0.29 326	0.30 385	0.31 339	0.31 419	0.31 314	0.29 338	0.31 341	0.30 439	0.31 327	0.31 424

GSStereo	0.81 551	4.28 741	0.50 482	0.59 461	0.40 502	0.51 520	0.38 485	0.50 503	0.38 488	0.50 509	0.38 488	0.50 517	3.79 813	0.50 509	0.38 479	0.54 483	0.43 465	0.46 503	0.34 476	0.46 478	0.35 460

depthmonostereo	0.44 408	0.85 404	0.46 453	0.54 446	0.40 502	0.52 524	0.38 485	0.52 522	0.35 471	0.47 479	0.34 463	0.46 482	0.34 464	0.47 484	0.34 458	0.45 433	0.43 465	0.41 474	0.33 470	0.41 458	0.32 431

knoymous	0.40 370	0.40 262	0.40 422	0.40 329	0.40 502	0.40 377	0.40 502	0.40 377	0.40 504	0.40 378	0.40 501	0.40 390	0.40 498	0.40 383	0.40 496	0.40 379	0.40 440	0.40 456	0.40 518	0.40 447	0.40 485

anonymousa	0.40 370	0.40 262	0.40 422	0.40 329	0.40 502	0.40 377	0.40 502	0.40 377	0.40 504	0.40 378	0.40 501	0.40 390	0.40 498	0.40 383	0.40 496	0.40 379	0.40 440	0.40 456	0.40 518	0.40 447	0.40 485

riskmin	0.40 370	0.40 262	0.40 422	0.40 329	0.40 502	0.40 377	0.40 502	0.40 377	0.40 504	0.40 378	0.40 501	0.40 390	0.40 498	0.40 383	0.40 496	0.40 379	0.40 440	0.40 456	0.40 518	0.40 447	0.40 485

Anonymous_2	0.40 370	0.40 262	0.40 422	0.40 329	0.40 502	0.40 377	0.40 502	0.40 377	0.40 504	0.40 378	0.40 501	0.40 390	0.40 498	0.40 383	0.40 496	0.40 379	0.40 440	0.40 456	0.40 518	0.40 447	0.40 485

Anonymous_1	0.40 370	0.40 262	0.40 422	0.40 329	0.40 502	0.40 377	0.40 502	0.40 377	0.40 504	0.40 378	0.40 501	0.40 390	0.40 498	0.40 383	0.40 496	0.40 379	0.40 440	0.40 456	0.40 518	0.40 447	0.40 485

AdaStereo	0.40 370	0.40 262	0.40 422	0.40 329	0.40 502	0.40 377	0.40 502	0.40 377	0.40 504	0.40 378	0.40 501	0.40 390	0.40 498	0.40 383	0.40 496	0.40 379	0.40 440	0.40 456	0.40 518	0.40 447	0.40 485
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.
LG-Stereo_Zeroshot	0.48 455	0.55 346	0.47 461	0.63 469	0.41 512	0.56 534	0.44 522	0.56 531	0.41 514	0.56 538	0.41 509	0.57 547	0.42 516	0.56 536	0.41 504	0.55 489	0.43 465	0.51 539	0.37 498	0.51 512	0.37 469

PAM	0.39 364	1.88 623	0.34 358	0.37 303	0.41 512	0.45 473	0.22 309	0.28 310	0.23 323	0.28 315	0.24 336	0.29 326	0.23 329	0.29 327	0.23 321	0.38 358	0.32 359	0.38 399	0.37 498	0.32 330	0.22 300

MyStereo07	0.60 487	3.72 724	0.48 469	0.49 390	0.41 512	0.36 352	0.32 435	0.49 494	0.43 524	0.51 519	0.42 520	0.49 503	0.43 521	0.51 519	0.64 571	0.49 460	0.45 474	0.34 361	0.32 458	0.35 355	0.43 504

MyStereo04	0.56 482	3.72 724	0.59 507	0.49 390	0.41 512	0.36 352	0.32 435	0.37 354	0.31 433	0.34 347	0.46 534	0.35 356	0.32 445	0.35 354	0.33 443	0.49 460	0.45 474	0.34 361	0.32 458	0.35 355	0.43 504

HanzoNet	0.39 364	0.38 251	0.40 422	0.39 316	0.41 512	0.38 368	0.38 485	0.38 363	0.38 488	0.39 371	0.39 498	0.38 375	0.38 485	0.39 380	0.40 496	0.38 358	0.38 429	0.40 456	0.38 512	0.38 384	0.40 485

GwcNet-ADL	0.41 378	0.41 275	0.41 436	0.41 344	0.41 512	0.41 396	0.41 511	0.41 396	0.41 514	0.41 395	0.41 509	0.41 405	0.41 510	0.41 403	0.41 504	0.41 387	0.41 450	0.41 474	0.41 528	0.41 458	0.41 494

PSMNet-ADL	0.41 378	0.41 275	0.41 436	0.41 344	0.41 512	0.41 396	0.41 511	0.41 396	0.41 514	0.41 395	0.41 509	0.41 405	0.41 510	0.41 403	0.41 504	0.41 387	0.41 450	0.41 474	0.41 528	0.41 458	0.41 494

GANet-ADL	0.41 378	0.41 275	0.41 436	0.41 344	0.41 512	0.41 396	0.41 511	0.41 396	0.41 514	0.41 395	0.41 509	0.41 405	0.41 510	0.41 403	0.41 504	0.41 387	0.41 450	0.41 474	0.41 528	0.41 458	0.41 494

ADLNet2	0.41 378	0.41 275	0.41 436	0.41 344	0.41 512	0.41 396	0.41 511	0.41 396	0.41 514	0.41 395	0.41 509	0.41 405	0.41 510	0.41 403	0.41 504	0.41 387	0.41 450	0.41 474	0.41 528	0.41 458	0.41 494

ADLNet	0.41 378	0.41 275	0.41 436	0.41 344	0.41 512	0.41 396	0.41 511	0.41 396	0.41 514	0.41 395	0.41 509	0.41 405	0.41 510	0.41 403	0.41 504	0.41 387	0.41 450	0.41 474	0.41 528	0.41 458	0.41 494

FAST (zero-shot)	0.87 575	1.55 565	0.42 441	1.57 651	0.42 522	1.62 712	0.45 528	1.59 706	0.42 522	1.66 717	0.44 525	1.62 717	0.42 516	1.59 711	0.42 512	0.64 516	0.43 465	0.64 564	0.42 536	0.67 542	0.46 513

DNS	0.86 571	2.43 673	1.66 713	2.03 679	0.42 522	0.60 544	0.42 518	0.60 543	0.42 522	0.60 547	0.42 520	0.60 552	0.42 516	0.60 547	0.42 512	1.97 717	1.63 726	0.55 551	0.40 518	0.55 522	0.40 485

RSM	0.36 334	0.36 244	0.43 443	0.37 303	0.42 522	0.49 499	0.42 518	0.37 354	0.28 360	0.36 355	0.29 375	0.36 361	0.30 385	0.37 368	0.28 349	0.34 328	0.31 353	0.34 361	0.35 489	0.40 447	0.29 399

CFNet_RVC	2.38 764	8.71 801	0.38 377	9.33 816	0.42 522	0.56 534	0.42 518	0.60 543	0.38 488	0.62 553	0.42 520	0.56 543	7.29 833	0.62 549	0.42 512	0.53 481	0.37 421	0.49 526	0.34 476	8.30 830	6.87 829

PAM_32	0.64 500	2.38 669	0.51 488	0.92 530	0.43 526	0.53 526	0.44 522	0.87 586	0.43 524	0.52 523	0.45 530	0.53 532	0.40 498	0.54 531	0.46 525	0.62 510	0.56 520	0.48 521	0.45 542	0.76 563	0.44 507

DN	0.53 475	0.85 404	0.45 447	0.65 475	0.44 527	0.60 544	0.44 522	0.60 543	0.44 527	0.60 547	0.45 530	0.60 552	0.44 523	0.60 547	0.44 518	0.56 493	0.42 460	0.56 552	0.42 536	0.56 525	0.42 501

FSD					0.44 527	0.56 534	0.44 522	0.55 530	0.44 527	0.56 538	0.44 525	0.56 543	0.44 523	0.56 536	0.46 525	0.61 505	0.42 460	0.52 542	0.42 536	0.52 516

MonSter	0.60 487	0.64 366	0.52 492	0.62 467	0.44 527	2.07 732	0.44 522	0.62 548	0.44 527	0.62 553	0.44 525	0.62 557	0.44 523	0.62 549	0.44 518	0.58 496	0.42 460	0.62 560	0.46 545	0.58 531	0.42 501

DispNO	1.00 594	0.63 364	0.43 443	3.45 745	0.44 527	0.65 552	0.43 521	0.64 551	0.43 524	0.64 557	0.43 523	0.64 559	3.03 791	0.64 555	0.43 517	4.55 793	0.43 465	0.63 562	0.43 539	0.63 536	0.43 504

fffft	0.48 455	0.51 331	0.45 447	0.52 441	0.45 531	0.52 524	0.45 528	0.52 522	0.48 545	0.53 526	0.45 530	0.52 530	0.45 527	0.52 524	0.46 525	0.51 476	0.41 450	0.50 534	0.41 528	0.50 506	0.41 494
1: 1. 1
Selective-IGEV	0.51 469	0.55 346	0.45 447	0.69 486	0.45 531	0.61 546	0.45 528	0.50 503	0.40 504	0.56 538	0.44 525	0.55 540	0.40 498	0.72 568	0.67 578	0.59 499	0.46 476	0.45 498	0.34 476	0.46 478	0.37 469

GeoAtt-L (ZS)	0.60 487	0.70 373	0.51 488	0.75 505	0.46 533	0.72 564	0.46 532	0.76 571	0.46 532	0.72 569	0.46 534	0.72 574	0.46 531	0.72 568	0.46 525	0.75 547	0.51 507	0.70 579	0.45 542	0.69 548	0.45 510

MWDA-net	0.67 510	0.66 367	0.45 447	2.84 722	0.46 533	0.73 566	0.45 528	0.71 563	0.44 527	0.72 569	0.45 530	0.70 570	0.45 527	0.70 564	0.44 518	0.61 505	0.41 450	0.61 559	0.43 539	0.61 534	0.42 501

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 461	0.98 436	0.64 526	0.84 517	0.46 533	0.45 473	0.35 466	0.47 481	0.47 538	0.45 467	0.34 463	0.46 482	0.48 541	0.46 480	0.35 462	0.39 371	0.71 568	0.39 443	0.35 489	0.41 458	0.41 494

otaku	0.46 440	0.46 305	0.46 453	0.46 370	0.46 533	0.46 480	0.46 532	0.46 475	0.46 532	0.46 473	0.46 534	0.46 482	0.46 531	0.46 480	0.46 525	0.46 445	0.46 476	0.46 503	0.46 545	0.46 478	0.46 513

Ntro	0.47 448	0.47 310	0.46 453	0.46 370	0.46 533	0.47 485	0.47 538	0.46 475	0.47 538	0.46 473	0.46 534	0.47 489	0.46 531	0.47 484	0.47 533	0.47 452	0.46 476	0.46 503	0.46 545	0.46 478	0.46 513

Dean	0.46 440	0.46 305	0.46 453	0.46 370	0.46 533	0.46 480	0.46 532	0.46 475	0.46 532	0.47 479	0.46 534	0.46 482	0.46 531	0.46 480	0.46 525	0.46 445	0.46 476	0.46 503	0.46 545	0.46 478	0.46 513

ACVNet_1	0.46 440	0.47 310	0.46 453	0.46 370	0.46 533	0.46 480	0.46 532	0.46 475	0.47 538	0.46 473	0.46 534	0.46 482	0.46 531	0.46 480	0.46 525	0.46 445	0.46 476	0.47 513	0.46 545	0.46 478	0.46 513

ACVNet-4b	0.46 440	0.46 305	0.46 453	0.46 370	0.46 533	0.46 480	0.46 532	0.46 475	0.46 532	0.46 473	0.46 534	0.46 482	0.46 531	0.47 484	0.46 525	0.46 445	0.46 476	0.46 503	0.46 545	0.46 478	0.46 513

AIO-test2	0.55 480	0.59 357	0.52 492	0.67 480	0.47 541	0.61 546	0.47 538	0.61 547	0.47 538	0.61 549	0.47 543	0.61 555	0.48 541	0.62 549	0.47 533	0.64 516	0.53 515	0.58 555	0.47 552	0.58 531	0.48 523

AIO-test1	0.54 476	0.60 361	0.52 492	0.66 479	0.47 541	0.61 546	0.47 538	0.58 538	0.46 532	0.61 549	0.46 534	0.61 555	0.45 527	0.62 549	0.45 521	0.61 505	0.52 511	0.57 553	0.48 556	0.57 528	0.48 523

HaxPig	0.47 448	0.47 310	0.47 461	0.49 390	0.47 541	0.47 485	0.47 538	0.47 481	0.47 538	0.47 479	0.47 543	0.47 489	0.47 540	0.47 484	0.47 533	0.47 452	0.47 484	0.47 513	0.47 552	0.47 492	0.48 523

UNDER WATER	0.47 448	0.47 310	0.47 461	0.47 377	0.47 541	0.47 485	0.47 538	0.47 481	0.47 538	0.47 479	0.47 543	0.47 489	0.46 531	0.47 484	0.47 533	0.47 452	0.47 484	0.47 513	0.46 545	0.47 492	0.47 521

MWSP-net	0.96 590	0.75 383	0.49 476	4.84 785	0.48 545	1.28 687	0.52 558	1.20 635	0.51 559	1.14 640	0.70 602	1.00 615	0.56 563	0.90 600	0.69 593	0.76 550	0.60 535	0.95 626	0.56 576	0.73 558	0.45 510

S	0.56 482	0.61 363	0.54 497	0.68 485	0.48 545	0.65 552	0.49 549	0.63 549	0.49 547	0.64 557	0.49 550	0.64 559	0.48 541	0.62 549	0.49 542	0.63 514	0.62 541	0.59 558	0.48 556	0.57 528	0.48 523

RainbowNet	0.48 455	0.48 316	0.48 469	0.48 383	0.48 545	0.48 490	0.48 547	0.48 486	0.48 545	0.48 486	0.48 547	0.48 496	0.48 541	0.48 494	0.48 540	0.48 457	0.48 490	0.48 521	0.48 556	0.48 496	0.48 523

notaker	0.48 455	0.49 318	0.48 469	0.48 383	0.48 545	0.48 490	0.48 547	0.48 486	0.49 547	0.48 486	0.48 547	0.48 496	0.48 541	0.48 494	0.48 540	0.48 457	0.48 490	0.48 521	0.48 556	0.48 496	0.49 529

MLG-Stereo	0.92 581	0.90 418	0.84 577	1.27 625	0.49 549	1.38 697	0.88 630	1.41 701	0.97 646	0.73 572	1.09 658	1.26 694	0.43 521	0.72 568	1.05 648	1.13 609	0.49 494	1.18 653	0.66 599	1.01 612	0.46 513

LVE	0.47 448	0.47 310	0.47 461	0.47 377	0.49 549	0.47 485	0.47 538	0.47 481	0.49 547	0.47 479	0.47 543	0.47 489	0.46 531	0.47 484	0.47 533	0.47 452	0.47 484	0.48 521	0.47 552	0.47 492	0.47 521

ACVNet_2	0.49 461	0.49 318	0.49 476	0.49 390	0.49 549	0.49 499	0.49 549	0.49 494	0.49 547	0.49 496	0.49 550	0.49 503	0.49 547	0.49 501	0.49 542	0.49 460	0.49 494	0.49 526	0.49 560	0.49 499	0.49 529

test_xeample3	1.10 612	1.81 601	0.61 517	0.84 517	0.49 549	0.77 569	0.66 580	0.92 596	1.40 736	0.68 565	0.46 534	0.78 584	0.54 562	1.72 718	1.48 739	1.34 674	1.52 712	1.35 714	1.67 771	1.33 693	1.55 734

PointNet	0.60 487	0.75 383	0.49 476	0.79 508	0.50 553	0.79 574	0.49 549	0.79 574	0.49 547	0.80 585	0.49 550	0.79 586	0.49 547	0.80 580	0.49 542	0.63 514	0.40 440	0.63 562	0.40 518	0.63 536	0.40 485

FoundationStereo	0.50 464	0.50 323	0.50 482	0.50 427	0.50 553	0.50 508	0.50 553	0.50 503	0.50 552	0.50 509	0.50 554	0.50 517	0.50 552	0.50 509	0.50 545	0.50 470	0.50 502	0.50 534	0.50 562	0.50 506	0.50 532

StereoAnything_RVC	0.50 464	0.50 323	0.50 482	0.50 427	0.50 553	0.50 508	0.50 553	0.50 503	0.50 552	0.50 509	0.50 554	0.50 517	0.50 552	0.50 509	0.50 545	0.50 470	0.50 502	0.50 534	0.50 562	0.50 506	0.50 532

dual_stereo	0.50 464	0.50 323	0.50 482	0.50 427	0.50 553	0.50 508	0.50 553	0.50 503	0.50 552	0.50 509	0.50 554	0.50 517	0.50 552	0.50 509	0.50 545	0.50 470	0.50 502	0.50 534	0.50 562	0.50 506	0.50 532

Occ-G	1.12 615	0.52 333	3.72 799	3.50 749	0.50 553	0.56 534	0.47 538	0.54 527	0.46 532	0.54 532	0.41 509	0.54 536	0.42 516	0.52 524	0.42 512	3.42 781	4.02 802	0.52 542	0.45 542	0.51 512	0.44 507

SANet	0.50 464	0.50 323	0.50 482	0.50 427	0.50 553	0.50 508	0.50 553	0.50 503	0.50 552	0.50 509	0.50 554	0.50 517	0.50 552	0.50 509	0.50 545	0.50 470	0.50 502	0.50 534	0.50 562	0.50 506	0.50 532

ktn	0.72 524	0.53 339	1.08 608	1.14 563	0.51 559	1.22 681	1.36 729	0.51 517	0.59 572	0.51 519	0.51 560	0.69 567	1.20 662	0.67 559	0.51 550	0.51 476	0.49 494	0.58 555	0.66 599	0.52 516	0.53 543

MyStereo8	0.71 521	3.92 733	0.52 492	0.59 461	0.52 560	0.57 541	0.53 560	0.59 541	0.50 552	0.59 546	0.51 560	0.57 547	0.50 552	0.56 536	0.52 552	0.54 483	0.49 494	0.54 548	0.49 560	0.55 522	0.50 532

KSHMR	0.66 504	0.50 323	0.48 469	1.15 566	0.52 560	0.49 499	0.51 557	0.49 494	0.71 609	0.67 563	0.50 554	1.16 644	1.11 650	0.66 557	0.52 552	0.49 460	0.49 494	0.51 539	0.66 599	0.50 506	1.14 656

FC-DCNN	1.07 609	1.09 472	0.98 591	0.89 523	0.52 560	1.41 701	0.91 633	1.21 681	1.24 724	1.96 727	2.05 797	1.91 728	1.30 716	1.27 698	1.08 650	0.80 556	0.60 535	0.58 555	0.41 528	0.68 544	0.54 546

SMoEStereo_RVC	0.63 498	0.75 383	0.51 488	0.73 501	0.53 563	0.71 562	0.47 538	0.67 556	0.58 567	0.74 578	0.60 574	0.72 574	0.53 559	0.74 573	0.51 550	0.61 505	0.62 541	0.62 560	0.61 585	0.63 536	0.61 563

WCG-NET	0.61 494	1.21 534	0.54 497	0.61 466	0.53 563	0.67 555	0.53 560	0.66 555	0.53 561	0.64 557	0.53 563	0.65 563	0.53 559	0.59 545	0.52 552	0.65 518	0.48 490	0.64 564	0.52 566	0.58 531	0.50 532

PSMNet_ROB	0.54 476	0.54 343	0.54 497	0.54 446	0.53 563	0.54 531	0.54 563	0.53 524	0.54 563	0.54 532	0.54 565	0.54 536	0.53 559	0.54 531	0.54 556	0.54 483	0.53 515	0.54 548	0.54 570	0.54 521	0.54 546

Anonymus	0.47 448	0.73 378	0.46 453	0.43 361	0.54 566	0.53 526	0.27 341	0.39 368	0.35 471	0.33 344	0.40 501	0.33 349	0.38 485	0.53 528	0.54 556	0.56 493	0.36 416	0.49 526	0.53 568	0.66 539	0.54 546

CASS	0.57 486	0.89 414	0.56 501	0.57 456	0.56 567	0.56 534	0.56 565	0.56 531	0.53 561	0.57 542	0.57 568	0.59 551	0.48 541	0.56 536	0.57 560	0.55 489	0.56 520	0.47 513	0.56 576	0.62 535	0.56 557
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymity	0.63 498	0.69 370	0.56 501	0.71 495	0.56 567	0.71 562	0.56 565	0.71 563	0.56 564	0.72 569	0.56 567	0.71 571	0.56 563	0.71 566	0.58 562	0.68 523	0.55 518	0.68 571	0.55 572	0.68 544	0.54 546

monster-pro	0.75 532	1.67 575	0.64 526	0.89 523	0.57 569	0.86 588	0.56 565	0.87 586	0.56 564	0.87 594	0.57 568	0.88 598	0.57 565	0.87 595	0.57 560	0.79 554	0.58 526	0.76 591	0.54 570	0.77 565	0.54 546

SE	0.64 500	0.73 378	0.77 565	0.79 508	0.59 570	0.78 571	0.54 563	0.58 538	0.58 567	0.78 582	0.59 572	0.63 558	0.18 300	0.78 577	0.52 552	0.80 556	0.65 546	0.69 574	0.57 579	0.75 560	0.52 540

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 532	0.92 425	0.85 578	0.96 542	0.59 570	1.27 685	0.44 522	0.59 541	0.69 596	0.91 599	0.68 593	0.55 540	0.61 575	1.06 631	0.83 625	0.62 510	0.70 564	0.90 611	0.41 528	0.89 587	0.56 557

zero-FE	0.72 524	1.31 548	0.66 532	0.92 530	0.60 572	0.82 582	0.58 568	0.82 583	0.58 567	0.81 588	0.60 574	0.81 591	0.60 572	0.82 584	0.58 562	0.74 546	0.59 532	0.73 582	0.52 566	0.76 563	0.51 539

DDUNet	0.81 551	2.45 674	0.57 505	0.90 525	0.60 572	0.88 590	0.59 572	0.90 591	0.60 573	0.88 596	0.60 574	0.90 602	0.58 568	0.88 597	0.60 567	0.84 567	0.60 535	0.86 608	0.57 579	0.86 582	0.60 562

UDG	0.80 546	2.21 653	0.60 511	0.91 527	0.60 572	0.90 593	0.58 568	0.88 590	0.60 573	0.90 597	0.60 574	0.88 598	0.60 572	0.90 600	0.58 562	0.86 569	0.60 535	0.84 606	0.59 582	0.84 580	0.61 563

ARAFT	0.68 512	0.81 399	0.63 523	0.74 504	0.60 572	0.78 571	0.62 575	0.77 573	0.66 583	0.74 578	0.63 580	0.75 581	0.62 576	0.83 589	0.60 567	0.70 530	0.55 518	0.70 579	0.60 583	0.78 567	0.55 554

MSMD_ROB	1.19 619	1.10 476	0.70 549	1.10 557	0.60 572	1.10 626	0.70 603	1.10 622	0.70 604	1.10 630	0.70 602	1.10 636	0.70 599	7.00 836	0.70 602	1.10 602	0.70 564	1.10 642	0.70 613	1.10 618	0.70 586

LiteMatch	1.13 617	0.73 378	2.80 775	3.23 732	0.61 577	0.83 584	0.68 589	0.73 568	0.69 596	1.00 609	0.77 619	0.94 609	0.57 565	0.82 584	0.64 571	2.97 774	2.43 775	0.68 571	0.32 458	0.56 525	0.70 586

Lsterematch	1.13 617	0.73 378	2.80 775	3.23 732	0.61 577	0.83 584	0.68 589	0.73 568	0.69 596	1.00 609	0.77 619	0.94 609	0.57 565	0.82 584	0.64 571	2.97 774	2.43 775	0.68 571	0.32 458	0.56 525	0.70 586

MyStereo06	0.75 532	4.12 735	0.60 511	0.63 469	0.61 577	0.62 549	0.66 580	0.56 531	0.45 531	0.55 536	0.48 547	0.54 536	0.46 531	0.57 541	0.45 521	0.60 501	0.57 522	0.64 564	0.55 572	0.72 555	0.55 554

MyStereo05	0.80 546	4.12 735	0.63 523	0.63 469	0.61 577	0.62 549	0.66 580	0.65 552	0.62 576	0.67 563	0.61 578	0.65 563	0.58 568	0.67 559	0.55 559	0.60 501	0.57 522	0.64 564	0.55 572	0.72 555	0.55 554

test-3	0.98 593	4.13 737	1.85 734	1.85 666	0.61 577	0.69 557	0.37 478	0.63 549	0.61 575	0.66 561	0.51 560	0.73 578	0.44 523	0.57 541	0.54 556	1.68 700	1.81 738	0.40 456	0.43 539	0.66 539	0.50 532

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 518	0.72 377	0.71 552	0.80 512	0.62 582	0.82 582	0.61 574	0.81 580	0.62 576	0.81 588	0.63 580	0.80 588	0.70 599	0.73 571	0.61 569	0.76 550	0.61 540	0.74 587	0.61 585	0.77 565	0.61 563

RSM++	0.76 538	0.82 401	0.66 532	0.85 521	0.64 583	0.85 586	0.71 606	0.94 600	0.64 580	0.87 594	0.67 587	0.87 597	0.65 579	0.84 590	0.65 574	0.81 560	0.70 564	0.79 595	0.71 616	0.83 579	0.70 586

TorneroNet	0.66 504	0.53 339	0.50 482	0.50 427	0.64 583	1.06 620	0.70 603	0.50 503	0.51 559	0.49 496	0.69 598	0.49 503	0.50 552	0.48 494	1.15 660	0.71 531	0.49 494	1.14 643	1.08 661	0.49 499	0.49 529

plain	1.88 699	3.16 710	0.64 526	3.10 727	0.65 585	3.10 786	0.64 577	3.12 791	0.65 581	3.10 792	0.65 584	3.11 792	0.65 579	3.12 791	0.65 574	3.12 777	0.65 546	3.13 790	0.65 596	3.13 778	0.65 575

LMCR-Stereo	0.65 502	0.63 364	0.65 530	0.65 475	0.65 585	0.66 554	0.63 576	0.58 538	0.65 581	0.63 556	0.64 582	0.65 563	0.65 579	0.66 557	0.66 577	0.66 520	0.64 544	0.65 568	0.67 603	0.68 544	0.73 597

DSFCA	0.66 504	0.73 378	0.78 567	0.65 475	0.65 585	0.64 551	0.64 577	0.65 552	0.63 579	0.64 557	0.64 582	0.64 559	0.64 577	0.65 556	0.65 574	0.65 518	0.65 546	0.65 568	0.65 596	0.66 539	0.64 573

WAFT-Stereo (ZS)	0.67 510	0.78 390	0.67 536	0.67 480	0.66 588	0.67 555	0.67 584	0.65 552	0.66 583	0.66 561	0.67 587	0.66 566	0.67 584	0.67 559	0.72 606	0.66 520	0.67 549	0.67 570	0.67 603	0.67 542	0.67 579

MIF-Stereo (partial)	2.58 772	3.31 715	0.66 532	3.18 731	0.66 588	3.18 787	0.66 580	3.21 792	0.67 585	3.19 793	0.66 586	3.19 793	0.66 582	3.31 795	0.68 585	5.09 810	1.79 737	8.23 837	1.67 771	6.18 821	1.38 728

AIO-Stereo	0.84 562	0.66 367	0.70 549	0.83 516	0.67 590	0.98 601	0.82 627	1.14 623	0.72 612	1.03 626	0.74 615	1.03 629	1.09 649	0.99 614	0.45 521	1.04 596	0.73 571	0.95 626	0.74 620	0.94 602	0.46 513

R-Stereo Train	0.81 551	0.96 433	0.67 536	0.95 539	0.67 590	0.95 598	0.68 589	0.95 602	0.68 591	0.95 607	0.68 593	0.96 612	0.68 589	0.96 612	0.68 585	0.94 580	0.68 555	0.94 624	0.68 605	0.94 602	0.68 581

RAFT-Stereo	0.81 551	0.96 433	0.67 536	0.95 539	0.67 590	0.95 598	0.68 589	0.95 602	0.68 591	0.95 607	0.68 593	0.96 612	0.68 589	0.96 612	0.68 585	0.94 580	0.68 555	0.94 624	0.68 605	0.94 602	0.68 581
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AFF-stereo	0.73 528	0.88 411	0.67 536	0.75 505	0.68 593	0.75 568	0.64 577	0.80 577	0.72 612	0.83 593	0.70 602	0.82 592	0.64 577	0.84 590	0.67 578	0.77 553	0.63 543	0.81 600	0.63 587	0.78 567	0.62 566

mm2	0.69 515	0.69 370	0.69 546	0.69 486	0.69 594	0.69 557	0.69 597	0.69 558	0.69 596	0.69 566	0.69 598	0.69 567	0.69 595	0.69 562	0.69 593	0.69 524	0.69 561	0.69 574	0.69 609	0.69 548	0.69 583

mm1	0.69 515	0.69 370	0.69 546	0.69 486	0.69 594	0.69 557	0.69 597	0.69 558	0.69 596	0.69 566	0.69 598	0.69 567	0.69 595	0.69 562	0.69 593	0.69 524	0.69 561	0.69 574	0.69 609	0.69 548	0.69 583

FlowAnything	1.02 604	1.71 577	0.72 555	1.59 653	0.69 594	1.60 709	0.69 597	1.61 708	0.70 604	1.60 709	0.69 598	1.60 713	0.69 595	1.61 714	0.69 593	0.81 560	0.58 526	0.81 600	0.56 576	0.82 577	0.56 557

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 579	0.86 406	0.89 579	1.25 623	0.69 594	1.05 619	0.81 624	1.16 627	0.50 552	1.12 636	0.97 643	0.72 574	0.82 620	1.06 631	0.95 634	0.61 505	0.87 589	1.03 640	0.85 637	1.04 615	1.01 644

FlowAnything_test	1.02 604	1.72 578	0.71 552	1.59 653	0.70 598	1.61 710	0.69 597	1.61 708	0.70 604	1.60 709	0.70 602	1.61 716	0.69 595	1.61 714	0.70 602	0.81 560	0.58 526	0.81 600	0.55 572	0.81 575	0.56 557

DMCA-RVC	0.70 518	0.80 395	0.70 549	0.70 493	0.70 598	0.70 560	0.70 603	0.71 563	0.70 604	0.70 568	0.71 608	0.71 571	0.70 599	0.70 564	0.69 593	0.69 524	0.70 564	0.69 574	0.70 613	0.69 548	0.70 586

HSM-Net_RVC	0.95 589	1.17 484	0.78 567	1.18 573	0.71 600	1.16 634	0.75 612	1.09 621	0.80 625	1.10 630	0.75 616	1.17 645	0.74 607	1.17 645	0.80 620	1.13 609	0.73 571	1.17 650	0.77 625	1.16 626	0.72 593
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PA-Net	11.80 829	223.51 862	0.62 519	0.59 461	0.71 600	0.59 543	0.73 610	0.67 556	0.73 615	0.55 536	0.61 578	0.60 552	0.74 607	0.63 554	0.73 607	0.66 520	0.60 535	0.69 574	0.66 599	0.72 555	0.65 575
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DCRE	0.84 562	1.89 624	0.77 565	0.94 537	0.72 602	0.88 590	0.73 610	0.87 586	0.78 619	0.90 597	0.71 608	0.88 598	0.67 584	0.88 597	0.73 607	0.81 560	0.68 555	0.81 600	0.70 613	0.82 577	0.70 586

UniTT-Stereo	2.03 720	3.43 717	0.72 555	3.42 744	0.73 603	3.27 789	0.68 589	3.38 796	0.69 596	3.29 795	0.72 611	3.28 795	0.70 599	3.35 797	0.68 585	3.39 780	0.68 555	3.31 793	0.69 609	3.37 779	0.73 597

iGMRVC	0.84 562	2.85 702	0.72 555	0.72 497	0.73 603	0.77 569	0.79 617	0.73 568	0.74 617	0.73 572	0.72 611	0.73 578	0.76 610	0.73 571	0.73 607	0.72 539	0.73 571	0.73 582	0.72 618	0.73 558	0.72 593

DStereoRT	0.73 528	0.81 399	0.73 559	0.71 495	0.74 605	0.73 566	0.75 612	0.71 563	0.71 609	0.74 578	0.72 611	0.73 578	0.80 616	0.71 566	0.73 607	0.76 550	0.71 568	0.73 582	0.72 618	0.70 553	0.76 604

LG-Stereo	0.60 487	0.58 354	0.47 461	0.64 474	0.74 605	1.00 603	0.69 597	0.57 535	0.41 514	0.57 542	0.41 509	0.57 547	0.41 510	1.00 616	0.75 612	0.91 571	0.51 507	0.52 542	0.37 498	0.52 516	0.37 469

WQFJA1++	0.84 562	0.98 436	0.67 536	1.26 624	0.75 607	1.00 603	0.67 584	1.00 604	0.67 585	1.00 609	0.67 587	1.00 615	0.67 584	1.00 616	0.67 578	0.96 582	0.67 549	0.91 614	0.63 587	0.92 593	0.63 567

WQFJX1	0.84 562	0.98 436	0.67 536	1.30 632	0.75 607	1.01 611	0.67 584	1.01 613	0.67 585	1.01 620	0.67 587	1.01 624	0.68 589	1.00 616	0.68 585	0.98 588	0.67 549	0.92 617	0.64 592	0.92 593	0.64 573

WQFJX	0.85 568	1.00 446	0.68 544	1.30 632	0.75 607	1.01 611	0.68 589	1.01 613	0.68 591	1.01 620	0.68 593	1.03 629	0.68 589	1.02 628	0.67 578	0.97 584	0.67 549	0.93 620	0.63 587	0.94 602	0.63 567

NLMM1	0.86 571	0.98 436	0.69 546	1.48 647	0.75 607	1.01 611	0.69 597	1.00 604	0.69 596	1.00 609	0.70 602	1.00 615	0.68 589	1.01 624	0.67 578	0.97 584	0.68 555	0.92 617	0.63 587	0.93 598	0.63 567

NLMM	0.84 562	1.00 446	0.67 536	1.27 625	0.75 607	1.00 603	0.68 589	1.00 604	0.67 585	1.00 609	0.67 587	1.02 628	0.67 584	1.02 628	0.67 578	0.97 584	0.67 549	0.93 620	0.63 587	0.92 593	0.63 567

WQFJA1	0.85 568	0.98 436	0.67 536	1.29 630	0.76 612	1.01 611	0.67 584	1.02 617	0.67 585	1.02 624	0.67 587	1.01 624	0.67 584	1.01 624	0.68 585	0.99 589	0.67 549	0.93 620	0.64 592	0.92 593	0.65 575

NLSM3	0.85 568	0.99 444	0.68 544	1.29 630	0.76 612	1.01 611	0.68 589	1.01 613	0.68 591	1.02 624	0.68 593	1.01 624	0.68 589	1.01 624	0.68 585	0.97 584	0.68 555	0.93 620	0.64 592	0.93 598	0.63 567

HBP-ISP	1.24 669	1.72 578	1.65 711	1.15 566	0.76 612	1.40 699	0.88 630	1.67 714	1.02 656	1.69 719	1.38 735	1.69 719	1.21 708	1.87 729	1.21 716	1.05 597	0.79 581	0.97 630	0.80 631	1.19 634	0.75 601

MoCha-V2	2.11 738	26.97 834	0.78 567	0.92 530	0.77 615	0.96 600	0.72 609	0.90 591	0.72 612	0.94 605	0.70 602	0.90 602	0.71 604	0.91 602	0.71 604	0.85 568	0.71 568	0.88 609	0.69 609	0.87 583	0.67 579

Hybrid-DGEV	1.03 606	1.75 584	0.80 571	1.28 629	0.78 616	1.26 684	0.80 620	1.26 686	0.78 619	1.26 692	0.78 622	1.26 694	0.78 614	1.26 695	0.78 616	1.15 612	0.75 574	1.14 643	0.74 620	1.14 621	0.75 601

Selective-RAFT	0.89 578	0.89 414	0.72 555	1.16 571	0.78 616	1.06 620	0.82 627	0.87 586	0.97 646	1.00 609	0.91 635	0.90 602	1.00 633	0.89 599	0.93 633	0.83 565	0.83 587	0.82 604	0.82 634	0.81 575	0.82 613

LiteMatch*	2.07 726	1.30 546	5.73 811	6.28 800	0.79 618	1.33 691	0.80 620	1.30 692	1.02 656	1.33 696	0.84 630	1.33 700	0.97 630	1.28 699	1.04 646	6.05 818	5.89 813	1.28 709	0.76 623	1.28 690	0.88 616

ToySt	0.92 581	2.11 643	0.90 582	0.95 539	0.79 618	0.99 602	0.78 616	0.94 600	0.81 628	0.94 605	0.78 622	0.95 611	0.77 612	0.94 608	0.86 627	0.91 571	0.79 581	0.85 607	0.77 625	0.89 587	0.73 597

G-Net	0.79 543	0.79 392	0.79 570	0.79 508	0.79 618	0.79 574	0.79 617	0.79 574	0.79 623	0.79 584	0.79 624	0.79 586	0.79 615	0.79 578	0.79 617	0.79 554	0.79 581	0.79 595	0.79 629	0.79 569	0.79 609

NaN_ROB	0.80 546	0.80 395	0.80 571	0.80 512	0.80 621	0.80 576	0.80 620	0.80 577	0.80 625	0.80 585	0.80 626	0.80 588	0.80 616	0.80 580	0.80 620	0.80 556	0.80 584	0.80 598	0.80 631	0.80 572	0.80 610

CSAN	0.80 546	0.80 395	0.80 571	0.80 512	0.80 621	0.80 576	0.80 620	0.80 577	0.80 625	0.80 585	0.80 626	0.80 588	0.80 616	0.80 580	0.80 620	0.80 556	0.80 584	0.80 598	0.80 631	0.80 572	0.80 610

Hybrid-DGEV-03	1.07 609	1.83 612	0.83 575	1.34 637	0.81 623	1.32 690	0.81 624	1.31 693	0.81 628	1.31 695	0.82 628	1.32 699	0.82 620	1.32 700	0.81 623	1.19 614	0.77 577	1.19 655	0.76 623	1.19 634	0.77 606

Hybrid-DGEV-2	1.05 608	1.83 612	0.83 575	1.33 636	0.82 624	1.30 688	0.81 624	1.26 686	0.79 623	1.29 694	0.79 624	1.26 694	0.80 616	1.26 695	0.79 617	1.20 616	0.78 579	1.18 653	0.77 625	1.20 636	0.77 606

L500	1.30 674	1.33 550	1.01 600	4.69 779	0.84 625	1.35 692	0.95 639	1.38 698	0.94 642	1.33 696	0.98 644	1.36 701	0.91 625	1.40 704	1.08 650	1.28 669	0.90 591	1.21 702	0.99 649	1.23 685	0.90 623

RAStereo	2.23 754	3.64 720	0.76 563	3.65 753	0.86 626	3.66 794	0.76 614	3.67 800	0.81 628	3.66 797	0.76 617	3.66 798	0.77 612	3.68 799	0.77 615	3.68 783	0.77 577	3.69 798	0.77 625	3.70 782	0.77 606

AEACV	1.12 615	0.52 333	3.12 790	3.24 734	0.86 626	0.53 526	0.49 549	0.60 543	0.47 538	0.53 526	0.49 550	0.55 540	0.45 527	0.55 535	0.47 533	3.01 776	3.88 800	0.71 581	0.60 583	0.80 572	0.48 523

ff7	1.68 690	2.68 684	1.35 680	0.97 543	0.89 628	1.84 718	2.15 790	2.12 733	1.80 773	2.05 737	1.56 743	2.33 758	2.12 781	2.23 754	2.25 793	1.31 670	1.07 613	1.48 719	1.41 736	0.90 590	1.04 646

ffff	1.68 690	2.68 684	1.35 680	0.97 543	0.89 628	1.84 718	2.15 790	2.12 733	1.80 773	2.05 737	1.56 743	2.33 758	2.12 781	2.23 754	2.25 793	1.31 670	1.07 613	1.48 719	1.41 736	0.90 590	1.04 646

11t	1.27 671	2.70 687	1.34 678	1.32 635	0.89 628	1.30 688	1.34 726	1.64 711	0.57 566	1.45 707	0.72 611	1.05 631	1.29 715	1.07 634	1.29 727	1.49 686	1.02 608	0.97 630	1.15 667	1.48 698	1.31 719

ccc-4	1.68 690	2.68 684	1.35 680	0.97 543	0.89 628	1.84 718	2.15 790	2.12 733	1.80 773	2.05 737	1.56 743	2.33 758	2.12 781	2.23 754	2.25 793	1.31 670	1.07 613	1.48 719	1.41 736	0.90 590	1.04 646

DPSimNet_ROB	0.97 591	1.18 486	0.81 574	1.10 557	0.91 632	1.02 617	0.82 627	1.04 618	0.91 633	1.03 626	0.86 631	1.28 698	0.82 620	1.03 630	0.89 628	1.17 613	0.81 586	1.02 638	0.82 634	1.08 617	0.81 612

DPSM_ROB	0.92 581	0.91 420	0.91 584	0.91 527	0.92 633	0.92 595	0.92 634	0.92 596	0.91 633	0.93 603	0.91 635	0.92 605	0.90 623	0.91 602	0.92 629	0.92 574	0.91 593	0.91 614	0.92 639	0.93 598	0.93 627

DPSM	0.92 581	0.91 420	0.91 584	0.91 527	0.92 633	0.92 595	0.92 634	0.92 596	0.91 633	0.93 603	0.91 635	0.92 605	0.90 623	0.91 602	0.92 629	0.92 574	0.91 593	0.91 614	0.92 639	0.93 598	0.93 627

pmcnn	0.92 581	0.92 425	0.92 586	0.92 530	0.92 633	0.92 595	0.92 634	0.92 596	0.92 638	0.92 601	0.92 638	0.92 605	0.92 626	0.92 606	0.92 629	0.92 574	0.92 595	0.92 617	0.92 639	0.92 593	0.92 625

MM-Stereo_test2	1.20 620	1.85 618	1.05 604	1.46 646	0.94 636	1.36 695	0.99 643	1.36 695	0.95 643	1.41 704	0.98 644	1.40 707	0.96 629	1.37 702	0.95 634	1.37 679	1.06 611	1.33 711	0.93 644	1.29 691	0.89 620

DGTPSM_ROB	0.93 586	1.00 446	0.92 586	0.94 537	0.96 637	0.91 594	0.92 634	0.91 593	0.96 645	0.91 599	0.96 641	0.93 608	0.92 626	0.94 608	0.92 629	0.92 574	0.92 595	0.90 611	0.92 639	0.94 602	0.91 624

Selective-RAFT-Error	0.88 576	0.84 402	0.98 591	0.86 522	0.97 638	0.88 590	0.95 639	0.84 584	0.99 649	0.92 601	0.82 628	0.84 595	0.98 632	0.87 595	0.97 636	0.81 560	0.83 587	0.79 595	0.82 634	0.79 569	0.85 615

LGCAT	1.00 594	1.00 446	1.00 593	1.00 546	1.00 639	1.00 603	1.00 644	1.00 604	1.00 650	1.00 609	1.00 647	1.00 615	1.00 633	1.00 616	1.00 639	1.00 590	1.00 601	1.00 632	1.00 650	1.00 607	1.00 638

Test_v1	1.00 594	1.00 446	1.00 593	1.00 546	1.00 639	1.00 603	1.00 644	1.00 604	1.00 650	1.00 609	1.00 647	1.00 615	1.00 633	1.00 616	1.00 639	1.00 590	1.00 601	1.00 632	1.00 650	1.00 607	1.00 638

StereoVision	3.15 785	5.00 754	0.89 579	4.83 784	1.00 639	3.93 795	1.27 723	6.37 830	1.34 729	5.67 830	1.26 723	5.84 831	1.27 713	5.03 827	1.24 720	5.10 811	1.09 619	4.61 811	0.57 579	5.62 819	1.12 651

GANet	1.00 594	1.00 446	1.00 593	1.00 546	1.00 639	1.00 603	1.00 644	1.00 604	1.00 650	1.00 609	1.00 647	1.00 615	1.00 633	1.00 616	1.00 639	1.00 590	1.00 601	1.00 632	1.00 650	1.00 607	1.00 638

TDLM	1.00 594	1.00 446	1.00 593	1.00 546	1.00 639	1.00 603	1.00 644	1.00 604	1.00 650	1.00 609	1.00 647	1.00 615	1.00 633	1.00 616	1.00 639	1.00 590	1.00 601	1.00 632	1.00 650	1.00 607	1.00 638

CVANet_RVC	1.00 594	1.00 446	1.00 593	1.00 546	1.00 639	1.00 603	1.00 644	1.00 604	1.00 650	1.00 609	1.00 647	1.00 615	1.00 633	1.00 616	1.00 639	1.00 590	1.00 601	1.00 632	1.00 650	1.00 607	1.00 638

Wavelet-MonSter	1.00 594	1.21 534	0.76 563	1.94 672	1.01 645	1.11 629	0.76 614	1.15 624	0.76 618	1.11 635	0.76 617	1.14 642	0.76 610	1.11 639	0.76 614	1.21 662	0.90 591	1.02 638	0.71 616	1.02 614	0.71 592

trnet	1.01 602	1.01 456	1.01 600	1.01 551	1.01 645	1.01 611	1.01 650	1.01 613	1.01 655	1.01 620	1.01 652	1.01 624	1.01 641	1.01 624	1.01 644	1.01 595	1.01 607	1.01 637	1.01 657	1.01 612	1.01 644

MM-Stereo_test3	1.27 671	2.07 638	1.18 618	1.60 656	1.02 647	1.45 704	1.01 650	1.40 700	1.04 658	1.44 706	1.03 655	1.46 710	1.02 642	1.44 709	1.02 645	1.51 691	1.12 626	1.32 710	0.98 647	1.38 696	0.97 633

L400	1.29 673	1.38 556	1.00 593	4.01 760	1.03 648	1.42 703	0.92 634	1.42 703	0.91 633	1.33 696	1.01 652	1.39 704	0.92 626	1.40 704	1.09 652	1.31 670	0.92 595	1.21 702	0.95 646	1.30 692	0.88 616

tt45	1.04 607	0.88 411	1.36 688	0.92 530	1.03 648	1.51 707	0.79 617	0.70 562	0.88 631	0.74 578	0.90 632	1.60 713	0.72 605	1.60 712	0.75 612	0.91 571	0.78 579	1.52 723	0.79 629	1.14 621	1.32 721

GLC_STEREO	1.07 609	1.01 456	1.06 606	1.07 555	1.05 650	1.06 620	1.08 657	1.08 619	1.05 660	1.07 628	1.06 656	1.08 632	1.05 644	1.06 631	1.10 653	1.07 598	1.09 619	1.05 641	1.05 660	1.06 616	1.12 651

FETCStereo	1.51 681	1.66 574	1.05 604	4.56 775	1.06 651	1.79 717	1.15 664	1.75 717	1.16 668	1.73 722	1.10 659	1.74 722	1.06 645	1.74 719	1.22 717	1.47 685	1.04 610	1.54 724	0.92 639	1.56 702	0.96 631

AdaDepth	0.86 571	0.93 429	0.71 552	1.01 551	1.07 652	1.02 617	0.71 606	1.00 604	0.71 609	1.01 620	0.71 608	1.00 615	0.72 605	1.14 642	0.71 604	0.92 574	0.64 544	0.90 611	0.64 592	0.89 587	0.69 583

CFNet-RSSM	0.91 579	4.89 749	0.34 358	0.44 365	1.07 652	1.62 712	1.40 736	0.91 593	0.35 471	1.60 709	1.39 737	0.64 559	0.34 464	0.44 455	0.33 443	0.41 387	0.35 410	0.75 589	0.30 439	0.41 458	0.29 399

HNOStereo	1.51 681	1.78 590	1.20 623	4.42 764	1.08 654	1.78 716	1.12 661	1.76 718	1.10 663	1.74 723	1.02 654	1.78 723	1.07 646	1.68 716	1.22 717	1.49 686	0.93 598	1.50 722	0.93 644	1.56 702	1.12 651

L4000	1.46 679	1.52 563	1.21 670	4.04 761	1.10 655	1.51 707	1.07 655	1.57 705	1.09 662	1.64 716	1.20 670	1.56 711	1.21 708	1.76 720	1.14 658	1.58 695	1.06 611	1.41 718	1.08 661	1.51 701	0.97 633

ours_stereo	1.20 620	1.21 534	0.90 582	1.64 661	1.11 656	1.35 692	0.67 584	1.76 718	0.93 640	1.70 721	1.10 659	1.39 704	0.75 609	1.41 706	0.81 623	1.60 698	1.03 609	1.33 711	1.00 650	1.61 706	0.72 593

qqai	1.22 667	1.38 556	1.12 609	1.39 643	1.14 657	1.40 699	1.14 662	1.41 701	1.12 664	1.40 703	1.11 661	1.40 707	1.13 651	1.41 706	1.15 660	1.25 665	0.97 600	1.24 706	1.01 657	1.24 686	0.96 631

edge stereo	2.43 765	27.07 835	1.14 612	1.06 554	1.14 657	1.08 623	1.17 668	1.16 627	1.14 666	1.10 630	1.16 665	1.09 634	1.16 659	1.10 637	1.16 664	1.10 602	1.11 623	1.16 646	1.19 671	1.13 620	1.11 649

AF-Net	2.37 762	25.71 830	1.17 616	1.13 562	1.15 659	1.15 633	1.18 669	1.19 632	1.16 668	1.10 630	1.15 662	1.10 636	1.18 660	1.12 641	1.15 660	1.10 602	1.10 622	1.17 650	1.15 667	1.16 626	1.12 651

RP	2.33 758	25.00 827	1.13 611	1.15 566	1.15 659	1.10 626	1.15 664	1.15 624	1.15 667	1.12 636	1.15 662	1.09 634	1.13 651	1.10 637	1.15 660	1.11 607	1.09 619	1.16 646	1.12 664	1.16 626	1.17 661

RGC	2.36 760	25.48 828	1.19 620	1.15 566	1.15 659	1.10 626	1.16 667	1.17 629	1.16 668	1.12 636	1.16 665	1.11 640	1.13 651	1.09 635	1.18 667	1.10 602	1.15 630	1.16 646	1.12 664	1.14 621	1.12 651

Nwc_Net	2.37 762	25.95 831	1.15 614	1.14 563	1.15 659	1.08 623	1.14 662	1.17 629	1.16 668	1.14 640	1.15 662	1.08 632	1.15 655	1.11 639	1.14 658	1.10 602	1.11 623	1.16 646	1.09 663	1.16 626	1.15 657

MaDis-Stereo	3.19 786	6.02 787	1.12 609	5.61 796	1.16 663	5.43 822	1.02 652	5.15 827	0.70 604	5.43 827	1.21 716	5.03 828	0.97 630	4.85 821	0.99 638	4.53 792	1.16 631	5.53 827	1.25 724	5.37 817	1.30 718

MGA	0.73 528	0.76 386	0.60 511	0.92 530	1.17 664	0.81 579	0.59 572	0.84 584	0.62 576	0.81 588	0.59 572	0.84 595	0.60 572	0.81 583	0.61 569	0.71 531	0.53 515	0.89 610	0.53 568	0.75 560	0.54 546

NCC-stereo	2.36 760	25.52 829	1.17 616	1.15 566	1.17 664	1.11 629	1.11 658	1.15 624	1.16 668	1.10 630	1.16 665	1.10 636	1.15 655	1.14 642	1.13 657	1.09 600	1.11 623	1.15 645	1.16 669	1.17 631	1.17 661

Abc-Net	2.32 757	24.75 826	1.14 612	1.17 572	1.17 664	1.11 629	1.15 664	1.17 629	1.21 721	1.08 629	1.16 665	1.12 641	1.14 654	1.09 635	1.17 666	1.09 600	1.16 631	1.17 650	1.17 670	1.16 626	1.11 649
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
stereogan	2.33 758	24.38 825	1.18 618	1.18 573	1.18 667	1.14 632	1.18 669	1.19 632	1.19 675	1.14 640	1.18 669	1.14 642	1.18 660	1.14 642	1.18 667	1.14 611	1.14 629	1.19 655	1.19 671	1.15 624	1.19 665

CAR	0.72 524	0.76 386	0.59 507	0.84 517	1.19 668	0.81 579	0.58 568	0.81 580	0.58 567	0.81 588	0.58 570	0.83 593	0.59 570	0.82 584	0.59 565	0.71 531	0.49 494	0.73 582	0.68 605	0.87 583	0.52 540

MSE-Stereo	0.72 524	0.76 386	0.59 507	0.84 517	1.19 668	0.81 579	0.58 568	0.81 580	0.58 567	0.81 588	0.58 570	0.83 593	0.59 570	0.82 584	0.59 565	0.71 531	0.49 494	0.73 582	0.68 605	0.87 583	0.52 540

DisPM	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

CrosDoStereo	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

PFNet+	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

LCNet	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

HHNet	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

Patchmatch Stereo++	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666
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	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

STrans-v2	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

TransformOpticalFlow	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

OMP-Stereo	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

IIG-Stereo	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

NF-Stereo	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

OCTAStereo	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

PSM-softLoss	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

KMStereo	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

NRIStereo	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

PSM-adaLoss	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

PSM-AAD	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

FTStereo	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

ROB_FTStereo_v2	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

ROB_FTStereo	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

Consistency-Raft	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

KYRaft	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

HUI-Stereo	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

ASMatch	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

DeepStereo_LL	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

DEmStereo	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

SST-Stereo	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

THIR-Stereo	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

RAFT_R40	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

DRaft	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

PFNet	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

GrayStereo	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

RE-Stereo	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

Pruner-Stereo	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

TVStereo	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

DeepStereo_RVC	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

RAFT-RH_RVC	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

IRAFT_RVC	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

RAFT-345	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

iRAFT	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

CRE-IMP	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

GMM-Stereo	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

RAFT-IKP	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

Prome-Stereo	1.20 620	1.20 488	1.20 623	1.20 575	1.20 670	1.20 635	1.20 671	1.20 635	1.20 676	1.20 645	1.20 670	1.20 647	1.20 662	1.20 647	1.20 671	1.20 616	1.20 636	1.20 657	1.20 674	1.20 636	1.20 666

SPS-STEREO	1.59 687	1.91 627	1.21 670	1.94 672	1.20 670	2.00 729	1.23 718	1.99 726	1.24 724	2.00 732	1.25 722	2.03 736	1.26 712	2.00 734	1.29 727	1.90 712	1.18 635	1.89 743	1.21 719	1.89 722	1.20 666
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
999	1.00 594	1.12 477	0.59 507	1.10 557	1.21 716	1.09 625	0.52 558	1.08 619	1.43 738	1.18 643	1.35 730	0.98 614	0.52 558	0.91 602	0.85 626	0.72 539	1.46 708	0.83 605	0.98 647	0.68 544	1.41 729

GANetREF_RVC	1.55 686	1.94 634	1.22 672	1.88 668	1.21 716	1.88 721	1.22 717	1.88 721	1.22 722	1.88 724	1.22 717	1.88 726	1.22 710	1.89 730	1.22 717	1.87 707	1.22 684	1.88 742	1.22 720	1.88 721	1.22 712
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
FETStereo	1.53 683	1.64 572	1.01 600	4.86 786	1.22 718	1.73 714	1.00 644	1.74 716	1.06 661	1.67 718	1.22 717	1.71 721	1.02 642	1.78 724	1.11 654	1.51 691	1.13 627	1.60 727	1.03 659	1.71 711	0.92 625

CGFBStereo	1.54 685	1.61 570	1.00 593	4.82 783	1.22 718	1.75 715	1.06 654	1.71 715	1.04 658	1.69 719	1.22 717	1.68 718	1.08 648	1.81 726	1.04 646	1.50 688	1.13 627	1.70 731	1.13 666	1.72 713	0.89 620

FAT-Stereo	2.46 767	26.05 832	1.23 674	1.23 622	1.22 718	1.20 635	1.24 719	1.23 684	1.23 723	1.19 644	1.22 717	1.21 692	1.24 711	1.20 647	1.24 720	1.21 662	1.17 634	1.22 705	1.25 724	1.20 636	1.24 715

S-Stereo	2.51 769	26.86 833	1.23 674	1.22 620	1.22 718	1.24 683	1.25 720	1.22 682	1.24 724	1.21 690	1.24 721	1.19 646	1.27 713	1.19 646	1.24 720	1.19 614	1.20 636	1.25 707	1.19 671	1.24 686	1.23 714

BLMT-Stereo	1.53 683	1.36 553	1.06 606	1.42 645	1.23 722	1.41 701	1.07 655	1.43 704	1.12 664	1.42 705	1.06 656	1.83 725	1.07 646	1.42 708	1.07 649	1.27 667	1.38 703	6.80 833	1.00 650	1.26 688	1.00 638

MEA-ACV	1.66 689	0.87 408	0.61 517	11.81 827	1.35 723	1.50 706	0.71 606	1.23 684	0.92 638	1.13 639	0.96 641	1.69 719	0.70 599	1.23 694	1.16 664	1.54 694	1.20 636	1.58 725	0.85 637	1.12 619	0.95 630

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 675	1.35 552	1.35 680	1.35 639	1.35 723	1.35 692	1.35 727	1.36 695	1.35 732	1.36 701	1.35 730	1.36 701	1.36 721	1.36 701	1.35 731	1.35 675	1.35 699	1.35 714	1.35 730	1.35 694	1.35 725

PS-NSSS	1.38 678	1.39 558	1.34 678	1.34 637	1.35 723	1.38 697	1.37 734	1.35 694	1.38 735	1.34 699	1.34 729	1.39 704	1.38 724	1.70 717	1.40 736	1.36 677	1.36 700	1.36 716	1.37 733	1.37 695	1.36 726

MC-Stereo	1.76 694	2.96 703	1.37 690	2.14 681	1.37 726	2.14 735	1.36 729	2.14 736	1.37 734	2.14 741	1.37 733	2.14 738	1.37 723	2.14 739	1.37 734	1.97 717	1.32 687	1.97 746	1.32 729	1.98 724	1.33 722

CC-Net-ROB	1.36 676	1.33 550	1.33 677	1.36 640	1.38 727	1.36 695	1.33 725	1.37 697	1.34 729	1.35 700	1.36 732	1.38 703	1.34 719	1.38 703	1.38 735	1.35 675	1.38 703	1.33 711	1.35 730	1.43 697	1.34 724

sCroCo_RVC	2.10 734	2.76 695	1.92 743	2.78 721	1.39 728	2.73 779	1.41 737	2.73 782	1.40 736	2.77 791	1.41 738	2.74 787	1.40 725	2.74 786	1.40 736	2.72 772	1.42 706	2.72 788	1.44 741	2.79 775	1.42 730

MM-Stereo_test1	1.80 697	3.41 716	1.52 706	2.12 680	1.41 729	2.04 730	1.41 737	2.05 730	1.46 740	2.04 736	1.41 738	2.05 737	1.42 726	2.05 735	1.43 738	2.04 723	1.54 715	1.94 744	1.38 735	1.99 725	1.33 722

4.25w-stereo	1.98 705	2.72 691	1.46 699	3.47 746	1.43 730	2.07 732	1.98 781	2.53 772	1.52 741	2.71 779	1.98 792	1.81 724	1.62 733	1.96 732	1.36 732	1.88 710	2.00 758	2.53 784	1.61 758	1.74 715	1.15 657

LL-Strereo	1.01 602	5.06 756	1.63 710	0.70 493	1.43 730	0.56 534	0.46 532	0.57 535	0.50 552	0.57 542	0.50 554	1.58 712	0.49 547	0.59 545	0.50 545	1.64 699	0.52 511	0.51 539	1.37 733	0.52 516	0.45 510

RASNet	1.49 680	1.65 573	1.45 698	1.38 642	1.43 730	1.47 705	1.36 729	1.38 698	1.36 733	1.39 702	1.60 747	1.45 709	1.45 727	1.51 710	2.21 792	1.53 693	1.36 700	1.36 716	1.36 732	1.66 709	1.36 726

CEFStereo	1.90 700	2.10 642	1.41 695	5.22 791	1.44 733	2.21 744	1.43 742	2.09 731	1.45 739	2.23 758	1.38 735	2.23 751	1.57 729	2.22 751	1.36 732	1.97 717	1.29 686	2.01 747	1.28 727	1.87 720	1.31 719

MonStereo1	1.94 704	2.77 697	1.52 706	3.73 757	1.51 734	2.13 734	1.42 739	2.32 760	1.52 741	2.31 764	1.50 741	2.53 768	1.59 730	2.34 762	1.56 741	1.91 713	1.36 700	1.86 738	1.31 728	2.07 735	1.53 732

3.25w_new	2.03 720	2.72 691	1.35 680	3.33 741	1.57 735	2.72 777	1.53 745	2.15 737	1.33 728	2.15 742	1.60 747	2.63 777	1.30 716	2.72 783	1.99 790	2.67 770	1.53 713	1.75 733	1.25 724	2.53 768	1.87 773

3.5w_stereo	2.03 720	2.72 691	1.35 680	3.41 743	1.57 735	2.72 777	1.49 744	2.01 728	1.34 729	2.15 742	1.61 749	2.63 777	1.36 721	2.72 783	1.99 790	2.66 768	1.58 719	1.68 730	1.24 722	2.53 768	1.87 773

4w-stereo	2.02 718	2.72 691	1.44 697	3.36 742	1.59 737	2.48 763	1.72 765	2.28 753	1.24 724	2.24 759	1.65 751	2.56 773	1.32 718	2.39 765	1.98 789	2.67 770	1.51 711	1.66 729	1.24 722	2.53 768	1.88 776

DPSMNet_ROB	1.60 688	1.59 568	1.70 715	1.59 653	1.59 737	1.61 710	1.61 746	1.60 707	1.60 743	1.62 715	1.59 746	1.60 713	1.60 731	1.60 712	1.59 743	1.59 696	1.60 723	1.59 726	1.59 751	1.59 705	1.59 740

2.75w_new	1.99 706	2.34 665	1.81 723	3.14 728	1.62 739	1.94 723	1.99 784	2.72 776	1.71 762	2.72 780	1.99 795	1.90 727	1.73 754	1.82 728	1.29 727	2.37 756	2.01 760	2.31 770	1.42 739	1.77 717	1.22 712

Anonymous3	2.55 770	3.26 714	1.65 711	3.28 736	1.63 740	3.24 788	1.68 757	3.27 793	1.66 744	3.28 794	1.67 756	3.25 794	1.66 734	3.27 793	1.64 745	3.26 778	1.65 727	3.30 792	1.65 769	4.95 812	1.65 760

3.75w	1.99 706	2.31 659	1.83 731	3.16 730	1.65 741	1.93 722	1.98 781	2.72 776	1.68 752	2.73 785	1.97 786	2.00 733	1.72 753	1.81 726	1.25 723	2.27 747	2.01 760	2.38 775	1.42 739	1.71 711	1.24 715

noway7	2.08 729	5.18 761	1.92 743	2.27 688	1.66 742	2.18 736	1.66 749	2.17 738	1.66 744	2.18 744	1.65 751	2.18 740	1.66 734	2.17 740	1.66 749	2.15 727	1.85 745	2.05 749	1.60 754	2.05 727	1.60 742

zzzz4	2.08 729	5.22 765	1.93 746	2.27 688	1.66 742	2.19 738	1.66 749	2.18 739	1.67 747	2.18 744	1.66 754	2.18 740	1.66 734	2.18 741	1.66 749	2.15 727	1.84 740	2.05 749	1.60 754	2.05 727	1.60 742

zzzzzz3	2.07 726	5.00 754	1.93 746	2.28 693	1.66 742	2.19 738	1.66 749	2.18 739	1.67 747	2.19 747	1.66 754	2.18 740	1.67 740	2.18 741	1.66 749	2.15 727	1.85 745	2.05 749	1.59 751	2.05 727	1.59 740

noway2	2.07 726	4.96 751	1.92 743	2.28 693	1.66 742	2.20 741	1.66 749	2.19 742	1.66 744	2.19 747	1.65 751	2.19 743	1.68 742	2.18 741	1.65 746	2.15 727	1.86 749	2.06 753	1.59 751	2.06 731	1.60 742

monster_256*512	2.09 732	5.21 764	1.98 759	2.30 696	1.67 746	2.18 736	1.66 749	2.20 745	1.67 747	2.19 747	1.67 756	2.19 743	1.66 734	2.19 744	1.66 749	2.15 727	1.86 749	2.05 749	1.60 754	2.06 731	1.61 747

zzzz2	2.08 729	4.92 750	1.93 746	2.30 696	1.67 746	2.19 738	1.66 749	2.20 745	1.67 747	2.20 750	1.68 761	2.21 747	1.66 734	2.20 746	1.68 758	2.17 733	1.84 740	2.07 755	1.62 764	2.05 727	1.61 747

MonStereo	2.17 742	2.41 671	1.49 705	2.67 715	1.67 746	2.60 773	2.04 788	2.32 760	1.76 770	2.44 769	1.68 761	2.50 766	1.69 749	2.38 763	1.80 775	2.28 748	1.78 735	2.63 787	2.14 792	3.47 780	1.68 761

2w_stereo	1.99 706	2.36 668	1.81 723	3.24 734	1.67 746	1.94 723	1.98 781	2.72 776	1.68 752	2.72 780	1.94 783	1.98 732	1.74 756	1.79 725	1.27 724	1.95 716	2.00 758	2.53 784	1.60 754	1.68 710	1.15 657

zzzzzzz1	2.10 734	5.20 763	1.93 746	2.38 705	1.68 750	2.20 741	1.67 755	2.20 745	1.68 752	2.20 750	1.67 756	2.20 746	1.68 742	2.20 746	1.67 757	2.24 742	1.86 749	2.06 753	1.61 758	2.06 731	1.62 753

GELT-Stereo	2.10 734	5.33 772	1.94 754	2.37 703	1.68 750	2.21 744	1.69 761	2.19 742	1.67 747	2.18 744	1.67 756	2.19 743	1.66 734	2.19 744	1.66 749	2.23 741	1.83 739	2.07 755	1.61 758	2.04 726	1.61 747

zzz1	2.09 732	4.97 752	1.93 746	2.30 696	1.68 750	2.21 744	1.68 757	2.21 748	1.68 752	2.21 752	1.67 756	2.21 747	1.68 742	2.21 749	1.69 761	2.17 733	1.85 745	2.08 759	1.61 758	2.06 731	1.61 747

noway5	1.92 702	4.97 752	1.95 756	2.31 699	1.68 750	2.21 744	1.68 757	2.21 748	1.69 759	2.22 756	1.68 761	2.21 747	1.68 742	2.21 749	1.68 758	2.18 735	1.87 753	1.71 732	0.65 596	0.85 581	0.72 593

4.5w-stereo	1.99 706	2.33 661	1.81 723	3.28 736	1.68 750	1.94 723	1.99 784	2.72 776	1.70 760	2.72 780	1.99 795	1.97 731	1.68 742	1.76 720	1.29 727	1.91 713	2.02 764	2.53 784	1.61 758	1.75 716	1.16 660

noway4	2.11 738	5.14 759	1.93 746	2.37 703	1.69 755	2.20 741	1.68 757	2.22 750	1.68 752	2.21 752	1.69 765	2.23 751	1.68 742	2.22 751	1.66 749	2.24 742	1.84 740	2.09 764	1.63 767	2.09 740	1.62 753

noway1	2.10 734	5.26 769	1.93 746	2.31 699	1.69 755	2.21 744	1.67 755	2.19 742	1.68 752	2.21 752	1.68 761	2.21 747	1.67 740	2.20 746	1.66 749	2.15 727	1.84 740	2.07 755	1.61 758	2.07 735	1.61 747

4.25_new	2.00 710	2.33 661	1.82 728	3.32 739	1.69 755	1.95 726	1.99 784	2.72 776	1.71 762	2.72 780	1.97 786	2.01 734	1.74 756	1.77 722	1.28 725	2.18 735	2.01 760	2.48 782	1.58 749	1.65 707	1.17 661

4.5w_new	2.00 710	2.33 661	1.82 728	3.32 739	1.69 755	1.95 726	1.99 784	2.72 776	1.71 762	2.72 780	1.97 786	2.01 734	1.74 756	1.77 722	1.28 725	2.18 735	2.01 760	2.48 782	1.58 749	1.65 707	1.17 661

UDGNet	2.23 754	5.40 776	1.72 718	2.48 710	1.69 755	2.51 767	1.69 761	2.51 771	1.72 766	2.50 773	1.69 765	2.52 767	1.69 749	2.50 770	1.68 758	2.41 759	1.70 731	2.42 777	1.69 775	2.42 754	1.64 758

noway3	2.12 740	5.22 765	1.93 746	2.39 706	1.70 760	2.23 750	1.70 763	2.22 750	1.70 760	2.22 756	1.70 767	2.23 751	1.69 749	2.22 751	1.71 763	2.28 748	1.86 749	2.08 759	1.63 767	2.09 740	1.63 756

MFMNet_re	1.81 698	1.91 627	1.71 717	1.95 674	1.70 760	1.95 726	1.70 763	1.96 724	1.74 769	1.97 729	1.72 768	1.95 729	1.71 752	1.97 733	1.71 763	1.86 705	1.62 724	1.85 735	1.66 770	1.86 719	1.64 758

RAFT_CTSACE	1.92 702	3.71 723	1.72 718	1.88 668	1.72 762	2.04 730	1.42 739	2.18 739	1.89 786	2.02 734	1.97 786	1.95 729	2.06 780	1.93 731	1.62 744	1.76 702	1.66 728	2.02 748	1.73 779	1.73 714	1.43 731

derf	1.91 701	2.15 647	1.78 721	2.16 682	1.75 763	2.21 744	1.80 767	2.22 750	1.80 773	2.21 752	1.76 769	2.17 739	1.81 761	2.24 757	1.74 772	1.93 715	1.56 716	1.96 745	1.53 744	1.95 723	1.56 735

U	5.15 821	8.49 800	1.81 723	8.49 812	1.77 764	8.49 831	1.77 766	8.51 838	1.77 771	8.49 838	1.77 770	8.50 838	1.78 759	8.58 838	1.77 773	8.54 830	1.78 735	8.55 838	1.78 781	8.55 832	1.84 769

asda	2.17 742	2.54 677	1.81 723	3.47 746	1.78 765	2.50 766	1.86 773	2.61 774	1.68 752	2.61 776	1.83 771	2.37 762	1.73 754	2.44 769	1.88 784	2.51 765	1.84 740	2.34 772	1.62 764	2.23 744	1.77 768

FBW_ROB	2.12 740	2.46 675	1.77 720	2.49 711	1.79 766	2.38 758	1.83 768	2.46 767	1.78 772	2.48 772	1.97 786	2.40 763	1.78 759	2.42 768	1.83 776	2.31 753	1.85 745	2.38 775	1.82 782	2.35 751	1.84 769

TRStereo	2.00 710	2.13 644	1.85 734	2.27 688	1.84 767	2.28 754	1.84 769	2.29 755	1.86 779	2.30 761	1.87 775	2.30 755	1.87 764	2.08 736	1.72 766	2.08 724	1.72 732	2.08 759	1.72 776	2.08 737	1.72 763

XX-Stereo	2.00 710	2.13 644	1.85 734	2.27 688	1.84 767	2.28 754	1.84 769	2.29 755	1.86 779	2.30 761	1.87 775	2.30 755	1.87 764	2.08 736	1.72 766	2.08 724	1.72 732	2.08 759	1.72 776	2.08 737	1.72 763

EAI-Stereo	2.00 710	2.13 644	1.85 734	2.27 688	1.84 767	2.28 754	1.84 769	2.29 755	1.86 779	2.30 761	1.87 775	2.30 755	1.87 764	2.08 736	1.72 766	2.08 724	1.72 732	2.08 759	1.72 776	2.08 737	1.72 763

DNSM	2.56 771	4.43 742	3.08 788	4.09 763	1.86 770	2.66 775	1.86 773	2.66 775	1.87 783	2.66 778	1.86 773	2.66 779	1.86 762	2.66 779	1.87 782	3.82 785	2.94 779	2.42 777	1.73 779	2.42 754	1.73 766

LGtest1	2.22 751	2.70 687	1.89 739	2.76 717	1.86 770	2.75 781	1.86 773	2.75 783	1.86 779	2.75 786	1.86 773	2.77 790	1.87 764	2.75 787	1.86 779	2.46 761	1.58 719	2.45 779	1.56 745	2.45 757	1.56 735

sAnonymous2	3.31 787	2.63 682	1.38 692	3.71 755	1.86 770	4.70 814	1.11 658	4.82 823	2.72 800	5.45 828	1.98 792	4.59 813	2.64 787	2.65 777	6.21 833	4.37 788	1.08 617	5.16 825	2.24 795	4.52 794	2.39 786

CroCo_RVC	3.31 787	2.63 682	1.38 692	3.71 755	1.86 770	4.70 814	1.11 658	4.82 823	2.72 800	5.45 828	1.98 792	4.59 813	2.64 787	2.65 777	6.21 833	4.37 788	1.08 617	5.16 825	2.24 795	4.52 794	2.39 786

LG-G_1	2.22 751	2.71 689	1.89 739	2.77 718	1.87 774	2.75 781	1.87 776	2.76 784	1.87 783	2.75 786	1.87 775	2.76 788	1.87 764	2.75 787	1.86 779	2.47 762	1.58 719	2.45 779	1.57 746	2.45 757	1.57 737

LG-G	2.22 751	2.71 689	1.89 739	2.77 718	1.87 774	2.75 781	1.87 776	2.76 784	1.87 783	2.75 786	1.87 775	2.76 788	1.87 764	2.75 787	1.86 779	2.47 762	1.58 719	2.45 779	1.57 746	2.45 757	1.57 737

qwe	2.18 744	2.60 681	1.58 708	3.83 759	1.90 776	2.53 768	1.90 779	2.48 768	1.73 767	2.37 767	1.92 782	2.53 768	1.68 742	2.56 772	1.83 776	2.52 767	1.87 753	2.07 755	1.68 773	2.32 750	1.71 762

AIO_rvc	2.18 744	2.34 665	1.87 738	2.32 701	1.94 777	2.40 759	1.89 778	2.37 763	2.07 795	2.52 774	1.95 785	2.44 765	1.99 776	2.41 766	1.89 785	2.32 754	2.09 766	2.24 766	2.18 793	2.21 743	2.23 780

asd	2.18 744	2.77 697	1.58 708	3.59 751	2.00 778	2.58 772	1.85 772	2.39 765	1.71 762	2.47 771	1.97 786	2.59 775	1.61 732	2.56 772	1.79 774	2.51 765	1.99 757	2.11 765	1.62 764	2.36 752	1.60 742

2.5w	2.01 717	2.40 670	1.37 690	3.28 736	2.01 779	2.71 776	1.43 742	1.82 720	1.83 777	1.90 726	1.41 738	2.71 781	1.35 720	2.71 781	1.85 778	2.66 768	1.53 713	1.64 728	1.23 721	2.53 768	1.87 773

1w_stereo	2.05 725	2.32 660	1.35 680	3.74 758	2.01 779	2.73 779	1.42 739	1.88 721	1.93 788	2.03 735	1.28 725	2.71 781	1.99 776	2.72 783	1.72 766	2.20 738	1.32 687	1.87 739	1.86 783	2.45 757	1.54 733

AIO_test	2.18 744	2.09 641	2.04 764	2.42 708	2.01 779	2.47 762	1.94 780	2.34 762	2.03 794	2.56 775	1.94 783	2.43 764	1.94 771	2.41 766	1.87 782	2.39 758	2.10 767	2.35 774	1.91 790	2.25 746	2.19 779

HUF	2.18 744	2.30 658	1.99 763	2.34 702	2.02 782	2.41 760	2.06 789	2.38 764	1.89 786	2.36 766	1.85 772	2.56 773	1.98 774	2.31 761	1.97 788	2.30 752	2.03 765	2.30 769	2.11 791	2.23 744	2.16 778

monsters	2.18 744	2.41 671	1.96 758	3.47 746	2.03 783	2.53 768	1.64 748	2.48 768	1.73 767	2.40 768	1.50 741	2.62 776	1.94 771	2.59 774	1.94 786	2.44 760	1.57 718	2.28 768	1.87 784	2.42 754	1.86 771

monsterstereo	2.20 750	2.33 661	1.95 756	3.65 753	2.07 784	2.49 764	1.61 746	2.48 768	1.83 777	2.45 770	1.61 749	2.67 780	1.86 762	2.64 776	1.94 786	2.48 764	1.66 728	2.34 772	1.68 773	2.40 753	1.86 771

IGEVStereo-DCA	1.77 695	4.21 739	1.84 732	2.49 711	2.11 785	2.54 770	1.36 729	1.65 712	1.17 673	2.75 786	1.90 780	2.54 771	1.15 655	0.94 608	1.11 654	1.50 688	1.32 687	0.96 628	1.46 742	1.49 699	0.88 616

rrr	1.77 695	4.21 739	1.84 732	2.49 711	2.11 785	2.54 770	1.36 729	1.65 712	1.17 673	2.75 786	1.90 780	2.54 771	1.15 655	0.94 608	1.11 654	1.50 688	1.32 687	0.96 628	1.46 742	1.49 699	0.88 616

4.5_new	2.00 710	1.84 617	1.98 759	2.77 718	2.16 787	2.27 752	1.28 724	2.09 731	1.98 790	2.01 733	1.28 725	2.71 781	1.98 774	2.51 771	1.65 746	2.26 744	1.33 694	1.87 739	1.87 784	2.49 761	1.60 742

IGEV	2.02 718	2.20 651	1.82 728	2.90 724	2.16 787	2.41 760	1.25 720	2.00 727	1.98 790	1.99 731	1.31 727	2.72 785	1.93 770	2.67 780	1.69 761	2.26 744	1.32 687	1.83 734	1.87 784	2.53 768	1.61 747

2.25w	2.00 710	1.86 621	1.98 759	2.95 725	2.17 789	2.26 751	1.35 727	2.42 766	2.00 793	2.07 740	1.27 724	2.53 768	1.99 776	2.29 759	1.49 740	2.21 739	1.32 687	1.85 735	1.87 784	2.52 765	1.62 753

3.25w	2.04 723	2.20 651	1.48 701	3.03 726	2.17 789	2.63 774	1.39 735	1.96 724	1.95 789	1.96 727	1.37 733	2.71 781	1.96 773	2.71 781	1.73 771	2.26 744	1.32 687	1.87 739	1.87 784	2.51 764	1.63 756

3w_stereo	2.04 723	2.24 655	1.70 715	3.15 729	2.18 791	2.49 764	1.26 722	2.03 729	1.98 790	1.98 730	1.33 728	2.72 785	1.99 776	2.59 774	1.72 766	2.22 740	1.33 694	1.85 735	1.88 789	2.50 763	1.58 739

RAFT+CT+SA	4.28 806	7.62 794	4.91 805	5.55 795	2.28 792	3.09 785	3.64 821	4.49 808	3.07 808	4.80 820	3.35 816	4.77 823	3.70 810	4.29 807	3.05 802	5.58 813	5.98 815	3.58 796	3.78 825	4.26 790	3.72 815

NCCL2	2.28 756	2.27 656	2.28 766	2.28 693	2.28 792	2.27 752	2.29 793	2.28 753	2.28 796	2.27 760	2.28 798	2.28 754	2.27 784	2.27 758	2.28 797	2.28 748	2.28 772	2.27 767	2.29 797	2.27 747	2.29 781

STTStereo	3.73 791	30.40 839	2.37 770	2.39 706	2.31 794	2.35 757	2.33 794	2.29 755	2.42 797	2.32 765	2.34 799	2.33 758	2.36 785	2.30 760	2.27 796	2.35 755	2.22 771	2.31 770	2.22 794	2.29 749	2.34 785

NLSM1	2.93 784	3.24 713	2.57 773	4.04 761	2.66 795	3.30 790	2.55 796	3.29 794	2.55 798	3.35 796	2.48 800	3.28 795	2.47 786	3.34 796	2.49 798	3.26 778	2.55 777	3.13 790	2.57 800	3.00 777	2.46 788

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 819	50.87 855	2.78 774	2.87 723	2.71 796	2.78 784	0.47 538	2.88 789	2.86 802	1.89 725	2.67 801	2.79 791	2.79 790	2.78 790	2.83 799	2.82 773	2.82 778	2.83 789	2.77 801	2.83 776	2.76 790
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
test_3	5.01 818	8.86 803	7.77 820	8.09 810	2.76 797	4.13 799	4.05 828	3.88 802	3.76 823	4.33 805	4.13 827	3.71 800	3.91 816	4.21 806	4.06 825	7.93 827	7.69 825	4.53 804	3.91 826	4.17 789	4.29 823

rvit_105_1	3.83 792	5.22 765	3.01 778	4.53 768	3.01 798	4.51 802	3.01 802	4.56 810	3.04 803	4.53 809	3.03 804	4.55 811	3.03 791	4.56 810	3.04 800	4.57 794	3.05 781	4.57 806	3.05 805	4.57 796	3.05 795

rvit_0105_4	3.91 799	5.47 780	3.02 781	4.54 771	3.02 799	4.54 804	3.03 807	4.75 820	3.17 814	4.57 813	3.06 807	4.61 817	3.16 802	4.65 817	3.09 808	4.66 801	3.11 789	4.68 815	3.18 816	4.81 807	3.16 807

rvit_stereo_0081	3.83 792	5.23 768	3.01 778	4.53 768	3.03 800	4.55 808	3.02 803	4.56 810	3.04 803	4.52 807	3.02 802	4.54 809	3.03 791	4.56 810	3.04 800	4.57 794	3.05 781	4.57 806	3.05 805	4.58 797	3.05 795

rvit_stereo_0082	3.86 794	5.82 785	3.01 778	4.53 768	3.03 800	4.54 804	3.02 803	4.56 810	3.04 803	4.53 809	3.02 802	4.55 811	3.04 794	4.57 813	3.05 802	4.57 794	3.05 781	4.58 808	3.05 805	4.58 797	3.06 798

rvit_stereo_0080	3.89 797	5.70 782	3.04 783	4.54 771	3.03 800	4.56 809	3.05 809	4.60 814	3.07 808	4.58 814	3.06 807	4.59 813	3.06 796	4.61 814	3.08 806	4.63 799	3.09 786	4.64 812	3.10 810	4.65 801	3.10 802

whm_eth	3.89 797	5.70 782	3.04 783	4.54 771	3.03 800	4.56 809	3.05 809	4.60 814	3.07 808	4.58 814	3.06 807	4.59 813	3.06 796	4.61 814	3.08 806	4.63 799	3.09 786	4.64 812	3.10 810	4.65 801	3.10 802

rvit_stereo_0081_aga	3.86 794	5.33 772	3.02 781	4.55 774	3.04 804	4.54 804	3.02 803	4.64 817	3.06 807	4.54 811	3.04 806	4.62 818	3.08 798	4.62 816	3.07 805	4.58 797	3.06 785	4.60 810	3.08 809	4.63 800	3.07 799

rvit_stereo_ft	3.93 802	5.44 778	3.05 785	4.59 776	3.06 805	4.61 812	3.08 812	4.67 819	3.12 813	4.63 818	3.10 812	4.65 820	3.11 800	4.69 820	3.13 810	4.70 802	3.14 791	4.71 817	3.15 815	4.74 804	3.16 807

rvit_0105_3	3.91 799	5.33 772	3.06 786	4.60 777	3.07 806	4.60 811	3.06 811	4.62 816	3.08 811	4.60 816	3.07 810	4.62 818	3.08 798	4.67 818	3.10 809	4.70 802	3.11 789	4.77 819	3.19 817	4.77 806	3.14 806

rvit_stereo_0083	3.92 801	5.30 771	3.06 786	4.61 778	3.09 807	4.67 813	3.08 812	4.66 818	3.09 812	4.62 817	3.10 812	4.66 821	3.11 800	4.67 818	3.16 811	4.72 804	3.16 792	4.77 819	3.11 812	4.66 803	3.11 804

rvit_0105_6	3.87 796	5.73 784	3.10 789	4.69 779	3.12 808	4.54 804	3.02 803	4.56 810	3.04 803	4.54 811	3.03 804	4.54 809	3.04 794	4.56 810	3.05 802	4.58 797	3.05 781	4.58 808	3.05 805	4.58 797	3.05 795

rvit_0105_5	4.10 803	5.40 776	3.13 792	4.71 781	3.15 809	4.72 816	3.10 814	4.90 825	3.27 816	4.69 819	3.16 814	4.84 825	3.25 804	4.96 824	3.34 814	5.05 809	3.39 797	5.10 824	3.40 818	5.11 814	3.42 811

NLCSM	3.67 790	4.08 734	3.19 793	4.80 782	3.26 810	3.99 798	3.24 817	4.25 806	3.18 815	4.09 802	3.27 815	4.14 804	3.18 803	4.13 804	3.28 813	4.06 786	3.10 788	3.85 802	3.14 814	3.91 787	3.27 810

raft_robust	4.71 814	7.75 795	5.40 810	6.81 804	3.31 811	4.28 801	4.20 829	4.32 807	4.37 830	4.35 806	4.35 829	4.14 804	3.75 812	4.30 808	4.20 827	6.67 822	6.37 816	3.36 794	4.24 831	4.86 810	3.25 809

FC-DCNN v2	5.10 820	5.15 760	4.49 802	5.07 790	3.37 812	6.87 826	4.75 831	5.04 826	6.34 835	7.84 836	5.06 832	6.72 836	4.09 820	4.99 825	5.44 832	5.03 808	3.16 792	4.67 814	4.86 832	5.15 815	3.89 819

test_5	4.62 813	7.55 793	6.23 812	6.32 801	3.40 813	5.29 821	3.50 819	3.53 798	4.11 827	4.28 804	4.47 830	4.26 807	4.38 822	3.68 799	3.24 812	5.89 815	5.60 811	4.84 821	3.50 819	4.33 791	3.93 821

DispFullNet	4.61 812	4.84 747	3.12 790	5.00 789	3.57 814	4.75 817	3.03 807	7.75 836	4.17 828	4.91 823	3.09 811	6.20 832	3.95 817	6.71 832	3.51 815	5.30 812	3.67 799	5.86 831	3.63 820	5.61 818	3.46 812

MLG-Stereo_test3	4.26 805	4.85 748	3.95 800	5.35 793	3.60 815	4.75 817	3.76 823	5.49 829	3.71 820	5.39 826	3.69 821	4.82 824	3.66 808	4.85 821	3.73 821	4.93 805	3.19 795	4.69 816	2.99 804	4.84 809	2.98 794

MLG-Stereo_test1	4.25 804	5.34 775	3.61 796	5.31 792	3.63 816	5.23 820	3.57 820	5.38 828	3.65 818	5.23 825	3.47 817	4.76 822	3.74 811	4.85 821	3.71 818	4.96 806	3.18 794	4.71 817	2.92 802	4.86 810	2.90 792

DPSNet	3.66 789	3.60 719	3.62 797	3.63 752	3.64 817	3.65 793	3.65 822	3.66 799	3.67 819	3.67 798	3.65 820	3.67 799	3.66 808	3.66 798	3.68 817	3.68 783	3.66 798	3.67 797	3.68 823	3.67 781	3.67 814

MLG-Stereo_test2	4.28 806	5.46 779	3.69 798	4.86 786	3.72 818	5.58 823	3.42 818	4.81 822	3.77 824	4.85 821	3.72 822	5.55 830	3.63 807	5.58 828	3.53 816	4.41 791	3.28 796	4.99 823	2.95 803	4.75 805	3.13 805

TestStereo1	4.60 810	8.41 798	6.44 814	6.86 805	3.79 819	3.97 796	3.78 824	3.99 803	3.74 821	3.97 800	3.52 818	3.94 802	3.58 805	3.98 802	3.72 819	6.82 823	6.50 818	3.76 799	3.66 821	3.90 784	3.74 817

SA-5K	4.60 810	8.41 798	6.44 814	6.86 805	3.79 819	3.97 796	3.78 824	3.99 803	3.74 821	3.97 800	3.52 818	3.94 802	3.58 805	3.98 802	3.72 819	6.82 823	6.50 818	3.76 799	3.66 821	3.90 784	3.74 817

cross-raft	4.83 815	7.52 792	6.43 813	6.63 802	3.96 821	4.51 802	3.99 827	4.49 808	3.96 826	4.52 807	3.96 825	4.50 808	3.97 818	4.50 809	3.97 823	6.65 821	6.44 817	4.33 803	3.92 827	4.35 792	3.91 820

SA	4.33 808	7.35 791	6.85 817	5.96 798	4.09 822	3.59 792	3.15 815	3.82 801	2.64 799	3.91 799	3.85 823	3.57 797	2.72 789	3.13 792	4.03 824	7.09 826	6.86 820	3.57 795	3.12 813	3.85 783	3.51 813

SGM-Forest	5.21 822	5.92 786	4.08 801	6.18 799	4.16 823	6.31 825	4.34 830	6.50 831	4.33 829	6.14 832	4.21 828	6.61 835	4.55 823	6.67 831	4.48 828	5.94 816	3.94 801	5.85 830	4.03 829	5.79 820	4.17 822
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test_4	4.88 816	8.13 796	6.98 818	7.46 808	4.44 824	4.25 800	3.85 826	4.04 805	3.92 825	4.13 803	3.91 824	4.18 806	3.84 815	4.14 805	4.06 825	7.01 825	7.13 823	4.53 804	3.72 824	4.09 788	3.72 815

Sa-1000	4.34 809	8.37 797	6.84 816	6.98 807	4.45 825	3.58 791	3.00 801	3.42 797	3.39 817	2.61 776	4.00 826	3.83 801	4.01 819	3.90 801	3.90 822	5.98 817	5.62 812	3.76 799	2.34 798	4.35 792	2.47 789

TestStereo	4.88 816	4.75 746	4.79 803	4.87 788	4.92 826	4.81 819	4.90 832	4.78 821	4.77 831	4.87 822	4.89 831	4.90 826	4.91 824	4.99 825	4.79 829	4.98 807	4.87 808	4.87 822	4.92 833	5.00 813	5.00 824

SGM+DAISY	7.06 826	9.15 804	5.38 809	8.84 814	5.18 827	8.80 832	5.31 834	8.79 839	5.28 833	8.89 839	5.20 833	8.93 839	5.33 826	8.95 839	5.36 831	8.70 831	5.21 809	8.74 839	5.20 834	8.89 833	5.15 825

rvit_stereo_0075_2	6.64 824	8.80 802	5.25 807	7.89 809	5.27 828	7.90 830	5.27 833	7.92 837	5.28 833	7.91 837	5.29 834	7.93 837	5.27 825	7.92 837	5.28 830	7.93 827	5.28 810	7.93 836	5.29 835	7.93 829	5.28 826

test-1	6.46 823	9.16 805	8.03 824	8.09 810	5.62 829	6.11 824	6.35 835	6.85 833	4.94 832	6.08 831	6.29 837	4.98 827	6.43 829	6.22 829	6.36 835	6.16 819	7.47 824	5.82 829	5.44 836	7.11 826	5.68 827

RAFT	6.73 825	9.36 806	7.40 819	8.51 813	6.55 830	6.88 827	6.60 836	6.79 832	6.60 836	6.80 833	6.72 838	5.31 829	5.50 827	6.61 830	6.61 836	8.42 829	5.89 813	5.73 828	5.45 837	6.61 822	6.24 828

test-v	7.53 827	11.89 816	7.98 821	9.36 817	7.14 831	7.06 828	7.09 837	7.37 834	6.91 837	7.29 834	5.71 835	6.45 833	6.93 830	6.73 833	7.27 837	8.93 834	7.85 826	6.98 834	6.80 838	7.56 827	7.34 830

test-2	7.53 827	11.89 816	7.98 821	9.36 817	7.14 831	7.06 828	7.09 837	7.37 834	6.91 837	7.29 834	5.71 835	6.45 833	6.93 830	6.73 833	7.27 837	8.93 834	7.85 826	6.98 834	6.80 838	7.56 827	7.34 830

MANE	19.05 830	23.00 824	15.00 830	23.00 838	15.00 833	24.00 839	16.00 839	24.00 846	16.00 839	22.00 846	15.00 839	23.00 846	16.00 839	23.00 846	15.00 839	22.00 846	15.00 839	22.00 846	15.00 840	22.00 846	15.00 832

rafts_anoy	20.00 831	20.00 818	20.00 831	20.00 832	20.00 834	20.00 833	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 841	20.00 840	20.00 833

raft+_RVC	20.00 831	20.00 818	20.00 831	20.00 832	20.00 834	20.00 833	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 841	20.00 840	20.00 833

raftrobust	20.00 831	20.00 818	20.00 831	20.00 832	20.00 834	20.00 833	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 841	20.00 840	20.00 833

CasAABBNet	20.00 831	20.00 818	20.00 831	20.00 832	20.00 834	20.00 833	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 841	20.00 840	20.00 833

RALCasStereoNet	20.00 831	20.00 818	20.00 831	20.00 832	20.00 834	20.00 833	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 841	20.00 840	20.00 833

RALAANet	20.00 831	20.00 818	20.00 831	20.00 832	20.00 834	20.00 833	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 840	20.00 841	20.00 840	20.00 833

WCMA_ROB	31.10 842	35.43 844	27.12 841	39.51 856	23.10 840	38.78 857	25.30 850	37.49 864	25.39 850	37.29 863	27.02 850	38.52 864	26.48 850	37.80 863	26.44 850	36.28 854	22.65 846	33.90 851	22.30 847	37.10 861	24.18 843

PM Cens cmp D40	30.50 838	37.00 846	24.00 837	37.00 845	24.00 841	37.00 848	24.00 846	37.00 855	24.00 846	37.00 854	24.00 846	37.00 855	24.00 846	37.00 854	24.00 846	37.00 855	24.00 847	37.00 856	24.00 848	37.00 852	24.00 839

PM Graph cmp D40	30.50 838	37.00 846	24.00 837	37.00 845	24.00 841	37.00 848	24.00 846	37.00 855	24.00 846	37.00 854	24.00 846	37.00 855	24.00 846	37.00 854	24.00 846	37.00 855	24.00 847	37.00 856	24.00 848	37.00 852	24.00 839

PatchMatch Cens Cmp	30.50 838	37.00 846	24.00 837	37.00 845	24.00 841	37.00 848	24.00 846	37.00 855	24.00 846	37.00 854	24.00 846	37.00 855	24.00 846	37.00 854	24.00 846	37.00 855	24.00 847	37.00 856	24.00 848	37.00 852	24.00 839

PatchMatch Graph Cmp	30.50 838	37.00 846	24.00 837	37.00 845	24.00 841	37.00 848	24.00 846	37.00 855	24.00 846	37.00 854	24.00 846	37.00 855	24.00 846	37.00 854	24.00 846	37.00 855	24.00 847	37.00 856	24.00 848	37.00 852	24.00 839

fff	1000028.16 863	29.62 836	29.72 842	32.61 839	30.02 845	35.13 842	31.83 852	32.07 848	10000000.00 872	35.27 850	29.82 852	32.45 848	30.15 851	32.35 848	30.09 851	31.04 848	29.55 852	30.64 848	30.14 852	10000000.00 874	30.77 845

csc	1000028.16 863	29.62 836	29.72 842	32.61 839	30.02 845	35.13 842	31.83 852	32.07 848	10000000.00 872	35.27 850	29.82 852	32.45 848	30.15 851	32.35 848	30.09 851	31.04 848	29.55 852	30.64 848	30.14 852	10000000.00 874	30.77 845

cscssc	1000028.16 863	29.62 836	29.72 842	32.61 839	30.02 845	35.13 842	31.83 852	32.07 848	10000000.00 872	35.27 850	29.82 852	32.45 848	30.15 851	32.35 848	30.09 851	31.04 848	29.55 852	30.64 848	30.14 852	10000000.00 874	30.77 845

111	30.40 837	30.94 840	29.72 842	32.61 839	30.02 845	33.57 840	30.47 851	31.50 847	29.39 851	30.98 847	29.11 851	29.78 847	30.39 854	29.45 847	30.76 854	30.08 847	29.02 851	29.92 847	30.32 855	29.86 847	30.17 844

ADStereo(finetuned)	36.13 844	36.63 845	38.07 853	36.97 844	33.25 849	35.91 845	34.45 855	36.36 854	32.99 852	38.14 864	36.71 858	36.69 854	34.13 855	38.57 864	40.79 862	37.60 864	36.58 858	35.90 855	33.36 856	35.42 850	34.04 848

tt	500032.53 861	34.60 842	29.72 842	37.47 854	34.41 850	36.85 846	35.22 856	34.71 851	33.55 853	34.50 848	35.43 855	33.81 851	10000000.00 873	33.57 851	33.13 855	33.68 851	35.00 856	34.03 852	35.26 858	30.96 848	34.63 849

DCANet	500032.53 861	34.60 842	29.72 842	37.47 854	34.41 850	36.85 846	35.22 856	34.71 851	33.55 853	34.50 848	35.43 855	33.81 851	10000000.00 873	33.57 851	33.13 855	33.68 851	35.00 856	34.03 852	35.26 858	30.96 848	34.63 849

DCANet-4	35.22 843	34.54 841	35.08 848	33.58 843	35.47 852	34.55 841	35.53 858	36.08 853	35.85 855	35.92 853	35.77 857	35.18 853	35.48 856	35.39 853	37.15 861	34.55 853	33.92 855	35.02 854	34.90 857	35.79 851	34.74 851

fast-reg	37.00 845	37.00 846	37.00 849	37.00 845	37.00 853	37.00 848	37.00 859	37.00 855	37.00 856	37.00 854	37.00 859	37.00 855	37.00 857	37.00 854	37.00 857	37.00 855	37.00 859	37.00 856	37.00 860	37.00 852	37.00 852

Reg-Stereo(zero)	37.00 845	37.00 846	37.00 849	37.00 845	37.00 853	37.00 848	37.00 859	37.00 855	37.00 856	37.00 854	37.00 859	37.00 855	37.00 857	37.00 854	37.00 857	37.00 855	37.00 859	37.00 856	37.00 860	37.00 852	37.00 852

FLISNet	37.00 845	37.00 846	37.00 849	37.00 845	37.00 853	37.00 848	37.00 859	37.00 855	37.00 856	37.00 854	37.00 859	37.00 855	37.00 857	37.00 854	37.00 857	37.00 855	37.00 859	37.00 856	37.00 860	37.00 852	37.00 852

CoSv	37.00 845	37.00 846	37.00 849	37.00 845	37.00 853	37.00 848	37.00 859	37.00 855	37.00 856	37.00 854	37.00 859	37.00 855	37.00 857	37.00 854	37.00 857	37.00 855	37.00 859	37.00 856	37.00 860	37.00 852	37.00 852

NOSS_ROB	102.95 850	153.00 860	121.00 857	51.00 857	44.00 857	165.00 861	127.00 865	153.00 867	119.00 862	164.00 868	125.00 865	168.00 868	120.00 863	153.00 867	117.00 865	49.00 865	44.00 863	49.00 865	44.00 864	49.00 862	44.00 856

CBMV	128.50 851	1422.70 868	53.10 855	79.50 858	51.30 858	77.30 859	49.70 863	74.00 865	48.20 861	77.20 866	48.80 864	73.90 866	48.00 862	73.80 866	48.80 864	70.40 866	45.10 864	68.90 866	46.10 865	68.20 863	45.00 857
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	69.83 849	87.70 856	41.95 854	113.75 859	65.62 859	75.05 858	55.25 864	75.64 866	45.04 860	71.61 865	41.75 863	72.81 865	44.06 861	68.38 865	44.63 863	101.89 867	59.57 865	107.10 867	61.05 866	104.38 864	59.38 858

DF_test	189.29 853	560.34 865	182.58 861	229.00 862	135.68 860	197.79 862	135.52 866	197.80 869	135.44 863	197.75 869	135.49 866	197.90 869	135.51 864	197.84 869	135.75 866	217.37 870	171.11 867	183.74 869	127.67 868	183.56 866	127.88 859

MeshStereo	159.24 852	171.00 861	160.68 860	162.58 860	160.59 861	164.01 860	160.35 867	158.51 868	158.56 864	158.34 867	160.12 867	158.56 867	159.92 865	157.26 868	158.94 867	154.38 868	158.36 866	155.75 868	159.13 869	153.67 865	154.07 860
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
DLCB_ROB	284.23 857	354.61 863	207.27 862	363.24 865	206.46 862	364.72 866	210.41 868	364.72 873	210.41 865	364.81 873	208.64 869	364.81 873	208.64 867	364.72 873	210.41 869	354.70 873	205.53 869	354.70 873	205.53 871	354.70 870	205.53 862

AE-Stereo	201.80 854	123.00 857	115.00 856	219.00 861	218.00 863	223.00 863	244.00 869	217.00 870	236.00 866	202.00 870	203.00 868	205.00 870	208.00 866	225.00 870	204.00 868	210.00 869	198.00 868	197.00 870	184.00 870	204.00 867	201.00 861

MGS-Stereo	239.45 855	123.00 857	135.00 858	266.00 863	286.00 864	277.00 864	305.00 870	271.00 871	242.00 867	274.00 871	279.00 870	255.00 871	270.00 868	268.00 871	297.00 870	221.00 871	247.00 870	216.00 871	123.00 867	217.00 868	217.00 863

EGLCR-Stereo	246.90 856	129.00 859	139.00 859	266.00 863	286.00 864	277.00 864	305.00 870	271.00 871	242.00 867	274.00 871	279.00 870	255.00 871	270.00 868	268.00 871	297.00 870	230.00 872	247.00 870	216.00 871	223.00 872	237.00 869	227.00 864

LE_ROB	396.57 858	471.28 864	329.84 863	471.48 866	308.15 866	526.83 867	322.10 872	488.15 874	323.76 869	495.46 874	317.97 872	497.17 874	320.10 870	481.62 874	326.76 872	462.71 874	298.97 872	466.16 874	285.98 873	447.62 871	289.21 865

SGM-ForestM	596.69 859	677.77 866	444.52 864	699.85 867	517.25 867	732.94 868	488.29 873	770.79 875	460.11 870	750.81 875	487.98 873	792.79 875	499.41 871	730.90 875	475.81 873	720.03 875	491.16 873	663.96 875	418.60 874	674.76 872	436.05 866

CBMV_ROB	818.48 860	913.88 867	709.52 865	862.84 868	597.78 868	1073.99 869	700.52 874	1015.66 876	702.59 871	1115.65 876	760.02 874	1130.24 876	721.57 872	1037.41 876	692.65 874	814.05 876	564.29 874	843.28 876	595.31 875	915.51 873	602.92 867

111111	10000000.00 866	10000000.00 869	10000000.00 866	10000000.00 869	10000000.00 869	10000000.00 870	10000000.00 875	10000000.00 877	10000000.00 872	10000000.00 877	10000000.00 875	10000000.00 877	10000000.00 873	10000000.00 877	10000000.00 875	10000000.00 877	10000000.00 875	10000000.00 877	10000000.00 876	10000000.00 874	10000000.00 868

SGD-Stereo	10000000.00 866	10000000.00 869	10000000.00 866	10000000.00 869	10000000.00 869	10000000.00 870	10000000.00 875	10000000.00 877	10000000.00 872	10000000.00 877	10000000.00 875	10000000.00 877	10000000.00 873	10000000.00 877	10000000.00 875	10000000.00 877	10000000.00 875	10000000.00 877	10000000.00 876	10000000.00 874	10000000.00 868

IGEV-Stereo++	10000000.00 866	10000000.00 869	10000000.00 866	10000000.00 869	10000000.00 869	10000000.00 870	10000000.00 875	10000000.00 877	10000000.00 872	10000000.00 877	10000000.00 875	10000000.00 877	10000000.00 873	10000000.00 877	10000000.00 875	10000000.00 877	10000000.00 875	10000000.00 877	10000000.00 876	10000000.00 874	10000000.00 868

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 866	10000000.00 869	10000000.00 866	10000000.00 869	10000000.00 869	10000000.00 870	10000000.00 875	10000000.00 877	10000000.00 872	10000000.00 877	10000000.00 875	10000000.00 877	10000000.00 873	10000000.00 877	10000000.00 875	10000000.00 877	10000000.00 875	10000000.00 877	10000000.00 876	10000000.00 874	10000000.00 868

IGEV-Stereo+	10000000.00 866	10000000.00 869	10000000.00 866	10000000.00 869	10000000.00 869	10000000.00 870	10000000.00 875	10000000.00 877	10000000.00 872	10000000.00 877	10000000.00 875	10000000.00 877	10000000.00 873	10000000.00 877	10000000.00 875	10000000.00 877	10000000.00 875	10000000.00 877	10000000.00 876	10000000.00 874	10000000.00 868

SDNR	10000000.00 866	10000000.00 869	10000000.00 866	10000000.00 869	10000000.00 869	10000000.00 870	10000000.00 875	10000000.00 877	10000000.00 872	10000000.00 877	10000000.00 875	10000000.00 877	10000000.00 873	10000000.00 877	10000000.00 875	10000000.00 877	10000000.00 875	10000000.00 877	10000000.00 876	10000000.00 874	10000000.00 868

anonymousdsp2	10000000.00 866	10000000.00 869	10000000.00 866	10000000.00 869	10000000.00 869	10000000.00 870	10000000.00 875	10000000.00 877	10000000.00 872	10000000.00 877	10000000.00 875	10000000.00 877	10000000.00 873	10000000.00 877	10000000.00 875	10000000.00 877	10000000.00 875	10000000.00 877	10000000.00 876	10000000.00 874	10000000.00 868

anonymousdsp	10000000.00 866	10000000.00 869	10000000.00 866	10000000.00 869	10000000.00 869	10000000.00 870	10000000.00 875	10000000.00 877	10000000.00 872	10000000.00 877	10000000.00 875	10000000.00 877	10000000.00 873	10000000.00 877	10000000.00 875	10000000.00 877	10000000.00 875	10000000.00 877	10000000.00 876	10000000.00 874	10000000.00 868

test_example2	10000000.00 866	10000000.00 869	10000000.00 866	10000000.00 869	10000000.00 869	10000000.00 870	10000000.00 875	10000000.00 877	10000000.00 872	10000000.00 877	10000000.00 875	10000000.00 877	10000000.00 873	10000000.00 877	10000000.00 875	10000000.00 877	10000000.00 875	10000000.00 877	10000000.00 876	10000000.00 874	10000000.00 868

DIP-Stereo	10000000.00 866	10000000.00 869	10000000.00 866	10000000.00 869	10000000.00 869	10000000.00 870	10000000.00 875	10000000.00 877	10000000.00 872	10000000.00 877	10000000.00 875	10000000.00 877	10000000.00 873	10000000.00 877	10000000.00 875	10000000.00 877	10000000.00 875	10000000.00 877	10000000.00 876	10000000.00 874	10000000.00 868
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TADF							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

PatchMatch		37.00 846		37.00 845		37.00 848		37.00 855		37.00 854		37.00 855		37.00 854		37.00 855		37.00 856		37.00 852

GS-Stereo							0.38 485	0.50 503	0.38 488	0.50 509	0.38 488	0.50 517	3.79 813	0.50 509	0.38 479	0.54 483	0.43 465	0.46 503	0.34 476	0.46 478	0.35 460

Low-res two-view benchmark