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

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

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 96	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	0.24 208	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	0.54 344	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	0.50 324	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

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	0.16 171	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	0.17 289	0.02 26	0.02 27	0.71 531	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.16 261

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 96	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

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

CoDeX	0.15 201	0.70 374	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	0.67 579	0.02 21	0.69 561	0.75 590	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	0.44 293	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

psmg	0.43 396	1.91 630	0.92 586	1.91 673	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	1.97 720	1.44 709	0.04 99	0.03 63	0.02 27	0.03 52

CSP-Net	0.34 314	1.29 547	1.19 623	1.36 643	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	1.26 668	1.21 685	0.03 47	0.09 165	0.02 27	0.09 159

SFCPSM	0.17 218	0.78 391	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	0.79 618	0.02 21	0.75 574	0.76 592	0.02 27	0.02 27	0.02 20

Syn2CoEx	0.25 266	1.31 551	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

ADCMid	0.08 78	0.02 12	0.02 15	1.01 554	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

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	0.14 211	0.36 466	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

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

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

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	0.98 437	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	1.14 481	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

w-ln-seven-2	0.14 183	1.22 543	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

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

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

test_sample8	0.10 104	1.05 469	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	0.97 436	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	1.07 473	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	1.03 465	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	0.87 409	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	1.03 465	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

SMFormer	0.09 85	1.01 459	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

tta	0.09 85	0.95 433	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

mmm	0.14 183	1.83 615	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	1.07 473	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

ffm	0.25 266	3.83 730	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	3.83 730	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	3.83 730	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

1111x	0.10 104	1.14 481	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	1.01 459	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

222	0.10 104	0.99 445	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	1.16 486	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	1.09 475	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

BEATNet_4x	0.11 131	0.03 31	0.03 39	1.60 659	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	1.60 659	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

AnyNet_C01	0.11 131	0.02 12	0.02 15	1.62 662	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

AnyNet_C32	0.14 183	0.04 52	0.03 39	2.22 688	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

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

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	0.11 199	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	0.10 173	0.04 96	0.03 58	0.92 574	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.07 149

z-mn7	0.16 212	1.21 537	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

w-ln-seven	0.18 227	1.47 564	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

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

DualNet (step1)	0.10 104	1.05 469	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	1.05 469	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_sample7	0.09 85	1.00 447	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

test_sample1	0.09 85	0.87 409	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

x	0.11 131	1.15 484	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

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

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	1.57 745	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	1.65 749	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	1.71 766	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	1.66 752	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	1.71 667	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

ADCP+	0.15 201	0.04 52	0.04 64	2.20 687	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

ADCPNet	0.10 104	0.03 31	0.04 64	1.27 628	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

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

UHP(ZeroShot)	0.07 68	0.41 276	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	0.40 263	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	0.40 263	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	0.41 276	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

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

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	4.34 790	0.03 45	0.04 99	0.03 63	0.05 120	0.04 96

z-ln-s-r	0.21 242	1.40 562	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

ISRNet	0.11 131	0.05 67	0.36 370	0.24 237	0.07 155	0.13 187	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.13 194	0.05 124	0.05 110	0.09 162	0.24 276	0.20 274	0.10 161	0.05 129	0.06 134	0.13 244

APVNet	0.09 85	0.05 67	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.05 111	0.90 633	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

GwcNet	0.12 144	0.07 84	0.05 79	0.08 81	0.05 126	0.08 147	1.20 674	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	0.56 350	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	0.59 358	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	0.59 358	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	0.60 362	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	0.58 355	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	0.58 355	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	0.56 350	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

DA	0.09 85	0.13 125	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	0.13 253	0.06 134	0.05 122

GGEV	0.09 85	0.13 125	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	0.13 253	0.06 134	0.05 122

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	3.70 724	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	3.70 724	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	2.16 651	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

qqq	0.16 212	2.01 640	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

AASNet	0.06 62	0.08 87	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 87	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 87	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

GIO	0.10 104	0.22 197	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

CR-RVC	0.42 393	0.14 147	1.89 742	1.91 673	0.13 250	0.12 184	0.08 164	0.07 150	0.07 161	0.07 152	0.07 162	0.08 153	0.14 260	0.07 150	0.07 152	0.96 582	1.91 758	0.14 208	0.14 258	0.20 268	0.13 244

TS12	0.09 85	0.09 96	0.17 216	0.19 197	0.06 146	0.08 147	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

DispViT+	0.07 68	0.08 87	0.12 143	0.08 81	0.05 126	0.08 147	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 87	0.11 131	0.11 113	0.05 126	0.08 147	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 87	0.11 131	0.11 113	0.05 126	0.08 147	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
FINET	0.07 68	0.08 87	0.07 92	0.07 79	0.07 155	0.08 147	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

BEATNet-Init1	0.19 231	0.08 87	0.08 94	2.23 689	0.08 159	0.08 147	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 87	0.08 94	2.23 689	0.08 159	0.08 147	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

test_c	0.35 326	0.07 84	1.00 593	0.96 542	0.07 155	0.07 143	0.09 167	0.14 210	0.14 256	0.09 161	0.09 169	0.09 162	0.09 168	0.13 194	0.09 162	1.71 703	1.71 734	0.16 247	0.08 160	0.13 193	0.09 159

VeloStereo	0.16 212	0.92 426	0.16 206	0.18 189	0.08 159	0.11 173	0.12 241	0.12 189	0.09 171	0.09 161	0.28 361	0.10 166	0.08 164	0.10 165	0.12 233	0.15 175	0.17 245	0.08 151	0.12 234	0.09 162	0.08 152

flow	0.16 212	0.92 426	0.16 206	0.18 189	0.08 159	0.11 173	0.12 241	0.12 189	0.09 171	0.09 161	0.28 361	0.10 166	0.08 164	0.10 165	0.12 233	0.15 175	0.17 245	0.08 151	0.12 234	0.09 162	0.08 152

anonymous	0.09 85	0.09 96	0.14 174	0.14 140	0.07 155	0.09 155	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

PASM	0.39 365	3.06 709	1.36 691	1.58 655	0.09 165	0.11 173	0.11 200	0.11 180	0.11 204	0.09 161	0.09 169	0.11 184	0.09 168	0.09 161	0.09 162	0.11 127	0.11 146	0.11 178	0.09 165	0.11 182	0.11 192

ply	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 92	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

xbf	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 92	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

relubot	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 92	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

relurobot		0.10 101		0.10 92	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108		0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

ACC	0.10 104	0.10 101	0.11 131	0.13 134	0.08 159	0.10 157	0.08 164	0.10 162	0.08 166	0.10 166	0.08 167	0.10 166	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

SepStereo	0.09 85	0.09 96	0.10 104	0.09 88	0.09 165	0.09 155	0.09 167	0.10 162	0.08 166	0.10 166	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

AnonymousM	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 92	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

SuperB	0.21 242	0.10 101	2.51 775	0.12 121	0.09 165	0.10 157	0.09 167	0.08 155	0.07 161	0.10 166	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

PVD	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 92	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

SHD	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 92	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

SAMSARA	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 92	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

XQC	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 92	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

RTSC	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 92	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

RTS	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 92	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

RTSA	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 92	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

MADNet+	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 92	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

MADNet++	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 92	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

ACC-I	0.10 104	0.10 101	0.12 143	0.13 134	0.08 159	0.11 173	0.08 164	0.10 162	0.08 166	0.11 183	0.08 167	0.10 166	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

GFORCE	0.13 152	0.13 125	0.18 227	0.19 197	0.11 200	0.11 173	0.10 173	0.11 180	0.09 171	0.11 183	0.11 202	0.11 184	0.10 173	0.13 194	0.11 190	0.17 207	0.18 265	0.13 189	0.11 199	0.13 193	0.11 192

over-6	0.11 131	0.11 118	0.15 199	0.16 162	0.10 171	0.11 173	0.10 173	0.11 180	0.10 176	0.11 183	0.10 174	0.11 184	0.10 173	0.11 184	0.10 170	0.14 160	0.14 201	0.11 178	0.10 174	0.11 182	0.09 159

over v1	0.11 131	0.11 118	0.15 199	0.16 162	0.10 171	0.11 173	0.10 173	0.11 180	0.10 176	0.11 183	0.10 174	0.11 184	0.10 173	0.11 184	0.10 170	0.14 160	0.14 201	0.11 178	0.09 165	0.11 182	0.10 168

over-8	0.11 131	0.14 147	0.15 199	0.16 162	0.10 171	0.11 173	0.10 173	0.11 180	0.09 171	0.11 183	0.10 174	0.11 184	0.10 173	0.11 184	0.09 162	0.14 160	0.14 201	0.11 178	0.09 165	0.11 182	0.09 159

over-9	0.11 131	0.11 118	0.16 206	0.16 162	0.10 171	0.12 184	0.10 173	0.11 180	0.10 176	0.11 183	0.10 174	0.11 184	0.10 173	0.11 184	0.10 170	0.14 160	0.14 201	0.11 178	0.10 174	0.11 182	0.09 159

JetBlue	0.11 131	0.11 118	0.12 143	0.13 134	0.14 254	0.11 173	0.11 200	0.11 180	0.11 204	0.11 183	0.11 202	0.11 184	0.11 199	0.12 192	0.12 233	0.11 127	0.11 146	0.11 178	0.11 199	0.11 182	0.11 192

aanetorigin	0.13 152	0.11 118	0.11 131	0.11 113	0.11 200	0.11 173	0.11 200	0.11 180	0.11 204	0.11 183	0.12 236	0.11 184	0.11 199	0.11 184	0.11 190	0.11 127	0.11 146	0.14 208	0.11 199	0.49 500	0.11 192

MatchAttention (ZS)	0.12 144	0.12 123	0.12 143	0.12 121	0.13 250	0.12 184	0.12 241	0.12 189	0.12 244	0.12 191	0.12 236	0.12 193	0.12 241	0.12 192	0.12 233	0.12 133	0.12 161	0.12 185	0.12 234	0.12 190	0.12 232
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
JetRed	0.11 131	0.12 123	0.11 131	0.11 113	0.11 200	0.11 173	0.14 255	0.11 180	0.11 204	0.12 191	0.11 202	0.11 184	0.11 199	0.11 184	0.11 190	0.11 127	0.16 215	0.11 178	0.11 199	0.11 182	0.11 192

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	0.12 191	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

WiStereo	0.15 201	0.14 147	0.21 257	0.26 252	0.12 240	0.15 226	0.12 241	0.15 240	0.10 176	0.13 194	0.12 236	0.14 211	0.12 241	0.15 241	0.11 190	0.19 236	0.17 245	0.14 208	0.12 234	0.15 233	0.12 232

tt4	0.14 183	0.14 147	0.21 257	0.20 210	0.10 171	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.10 176	0.13 194	0.10 174	0.13 194	0.12 241	0.14 211	0.11 190	0.19 236	0.17 245	0.13 189	0.12 234	0.13 193	0.12 232

tt6	0.15 201	0.14 147	0.21 257	0.26 252	0.12 240	0.15 226	0.12 241	0.15 240	0.10 176	0.13 194	0.12 236	0.14 211	0.12 241	0.15 241	0.11 190	0.19 236	0.17 245	0.14 208	0.12 234	0.15 233	0.12 232

TYNG	0.14 183	0.13 125	0.21 257	0.20 210	0.12 240	0.14 202	0.12 241	0.13 192	0.10 176	0.13 194	0.12 236	0.14 211	0.12 241	0.14 211	0.10 170	0.16 187	0.16 215	0.15 241	0.12 234	0.14 211	0.11 192

CR-Stereo	0.51 470	0.14 147	1.94 757	1.87 670	0.14 254	0.13 187	0.14 255	0.19 259	0.18 294	0.13 194	0.13 257	0.18 257	0.17 289	0.14 211	0.15 262	1.89 714	1.93 759	0.19 271	0.14 258	0.20 268	0.15 258

FORCE_4.7	0.13 152	0.13 125	0.19 236	0.19 197	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.18 225	0.17 245	0.13 189	0.11 199	0.13 193	0.11 192

F4.4	0.13 152	0.13 125	0.18 227	0.19 197	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.17 207	0.16 215	0.13 189	0.10 174	0.13 193	0.11 192

FORCE_4.6	0.13 152	0.13 125	0.18 227	0.20 210	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.18 225	0.17 245	0.13 189	0.10 174	0.13 193	0.11 192

F5.5	0.13 152	0.13 125	0.18 227	0.19 197	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.12 241	0.13 194	0.11 190	0.17 207	0.16 215	0.13 189	0.11 199	0.13 193	0.11 192

F8.5	0.13 152	0.13 125	0.19 236	0.19 197	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.18 225	0.17 245	0.13 189	0.10 174	0.13 193	0.11 192

FORCE_9	0.13 152	0.13 125	0.20 250	0.19 197	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.17 207	0.18 265	0.13 189	0.11 199	0.13 193	0.11 192

FORCE_8	0.13 152	0.13 125	0.19 236	0.19 197	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.18 225	0.17 245	0.13 189	0.11 199	0.13 193	0.11 192

F7	0.13 152	0.13 125	0.19 236	0.20 210	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.17 207	0.16 215	0.13 189	0.11 199	0.13 193	0.11 192

FORCE_4.5	0.13 152	0.13 125	0.18 227	0.19 197	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.17 207	0.16 215	0.13 189	0.11 199	0.13 193	0.11 192

FORCE_4	0.13 152	0.13 125	0.19 236	0.19 197	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.17 207	0.16 215	0.13 189	0.10 174	0.13 193	0.11 192

FORCE_5	0.13 152	0.13 125	0.18 227	0.18 189	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.17 207	0.16 215	0.13 189	0.11 199	0.13 193	0.11 192

FORCE_6	0.13 152	0.13 125	0.18 227	0.18 189	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.17 207	0.16 215	0.13 189	0.10 174	0.13 193	0.10 168

LACA_dic	0.45 432	0.13 125	1.78 724	1.70 666	0.12 240	0.13 187	0.12 241	0.16 246	0.15 269	0.13 194	0.12 236	0.13 194	0.11 199	0.16 245	0.13 245	1.73 704	1.69 732	0.16 247	0.11 199	0.13 193	0.13 244

G3	0.21 242	0.17 176	0.10 104	1.52 651	0.10 171	0.14 202	0.10 173	0.14 210	0.27 353	0.14 212	0.10 174	0.14 211	0.10 173	0.14 211	0.16 271	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.15 271	0.17 253	0.10 168

G2	0.21 242	0.17 176	0.10 104	1.68 665	0.10 171	0.15 226	0.10 173	0.14 210	0.26 348	0.14 212	0.10 174	0.14 211	0.10 173	0.14 211	0.16 271	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.16 275	0.17 253	0.10 168

tt7	0.14 183	0.15 166	0.21 257	0.31 274	0.11 200	0.15 226	0.11 200	0.13 192	0.12 244	0.14 212	0.12 236	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.12 233	0.18 225	0.15 211	0.13 189	0.10 174	0.15 233	0.11 192

tt9	0.15 201	0.15 166	0.21 257	0.40 329	0.10 171	0.15 226	0.12 241	0.13 192	0.11 204	0.14 212	0.10 174	0.15 240	0.12 241	0.14 211	0.11 190	0.19 236	0.17 245	0.14 208	0.12 234	0.14 211	0.11 192

E$^{3}$Stereo	0.13 152	0.14 147	0.13 165	0.16 162	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 187	0.13 186	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

LLLLL	0.13 152	0.14 147	0.13 165	0.16 162	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 187	0.13 186	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

LLL	0.13 152	0.14 147	0.14 174	0.17 183	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 187	0.14 201	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

low	0.13 152	0.14 147	0.14 174	0.16 162	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 187	0.13 186	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

100	0.13 152	0.14 147	0.13 165	0.17 183	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 187	0.13 186	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

300	0.13 152	0.14 147	0.13 165	0.16 162	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 187	0.13 186	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

Last	0.13 152	0.14 147	0.14 174	0.16 162	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 187	0.13 186	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

DDDD	0.13 152	0.14 147	0.14 174	0.16 162	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 187	0.13 186	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

TT111	0.13 152	0.14 147	0.14 174	0.16 162	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 187	0.13 186	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

EE1	0.13 152	0.14 147	0.14 174	0.17 183	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 187	0.13 186	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

AnonStereo	0.13 152	0.14 147	0.14 174	0.16 162	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 187	0.13 186	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

IPLG	0.13 152	0.20 188	0.14 174	0.15 152	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.15 175	0.12 161	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

ACRE	0.13 152	0.21 193	0.14 174	0.15 152	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.12 236	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.15 175	0.12 161	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

GMStereo	0.14 183	0.13 125	0.14 174	0.14 140	0.14 254	0.14 202	0.14 255	0.14 210	0.14 256	0.14 212	0.14 263	0.14 211	0.14 260	0.14 211	0.14 250	0.14 160	0.14 201	0.14 208	0.14 258	0.14 211	0.14 251
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.29 286	0.90 419	0.10 104	0.14 140	0.10 171	0.14 202	0.10 173	0.91 594	0.69 597	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.10 170	0.12 133	0.09 112	0.12 185	0.09 165	0.88 587	0.76 605

CCAANet	0.17 218	0.71 376	0.14 174	0.14 140	0.14 254	0.14 202	0.14 255	0.14 210	0.14 256	0.14 212	0.14 263	0.14 211	0.14 260	0.14 211	0.22 314	0.14 160	0.14 201	0.14 208	0.14 258	0.14 211	0.14 251

DRN-Test	0.14 183	0.13 125	0.09 100	0.14 140	0.09 165	0.15 226	0.09 167	0.14 210	0.10 176	0.14 212	0.09 169	0.14 211	0.09 168	0.13 194	0.09 162	0.12 133	0.09 112	0.12 185	0.09 165	0.12 190	0.73 598

StereoDRNet	0.15 201	0.14 147	0.10 104	0.14 140	0.09 165	0.15 226	0.09 167	0.14 210	0.09 171	0.14 212	0.10 174	0.14 211	0.09 168	0.14 211	0.09 162	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.09 165	0.13 193	0.82 614

G4	0.22 251	0.18 181	0.10 104	1.73 668	0.10 171	0.15 226	0.10 173	0.14 210	0.27 353	0.15 234	0.10 174	0.15 240	0.10 173	0.15 241	0.17 281	0.14 160	0.10 117	0.14 208	0.16 275	0.18 260	0.10 168

GOStereo-base	0.20 233	0.18 181	0.10 104	1.53 653	0.10 171	0.16 241	0.10 173	0.15 240	0.10 176	0.15 234	0.10 174	0.15 240	0.10 173	0.15 241	0.16 271	0.14 160	0.10 117	0.14 208	0.16 275	0.17 253	0.10 168

tt3	0.15 201	0.15 166	0.21 257	0.34 292	0.12 240	0.14 202	0.11 200	0.15 240	0.12 244	0.15 234	0.12 236	0.14 211	0.11 199	0.13 194	0.12 233	0.19 236	0.18 265	0.14 208	0.12 234	0.15 233	0.11 192

tt5	0.14 183	0.13 125	0.22 266	0.20 210	0.12 240	0.15 226	0.11 200	0.13 192	0.12 244	0.15 234	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.20 244	0.17 245	0.14 208	0.12 234	0.14 211	0.10 168

tt8	0.14 183	0.15 166	0.20 250	0.28 259	0.11 200	0.14 202	0.10 173	0.14 210	0.12 244	0.15 234	0.12 236	0.13 194	0.12 241	0.14 211	0.11 190	0.18 225	0.17 245	0.14 208	0.10 174	0.15 233	0.12 232

S2M2_L	0.12 144	0.14 147	0.10 104	0.15 152	0.10 171	0.14 202	0.10 173	0.14 210	0.10 176	0.15 234	0.10 174	0.14 211	0.10 173	0.14 211	0.10 170	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.09 165	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
CIPLG	0.13 152	0.21 193	0.12 143	0.16 162	0.11 200	0.15 226	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.15 234	0.12 236	0.15 240	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.15 175	0.12 161	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

IPLGR_C	0.14 183	0.20 188	0.12 143	0.15 152	0.11 200	0.14 202	0.15 264	0.14 210	0.11 204	0.15 234	0.12 236	0.14 211	0.11 199	0.16 245	0.11 190	0.15 175	0.12 161	0.14 208	0.12 234	0.15 233	0.12 232

IPLGR	0.14 183	0.24 208	0.14 174	0.16 162	0.12 240	0.15 226	0.12 241	0.14 210	0.11 204	0.15 234	0.12 236	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.15 175	0.12 161	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

PDISCO_ROB	0.83 560	2.80 704	3.49 797	0.14 140	0.11 200	0.17 249	0.09 167	0.15 240	0.10 176	0.15 234	0.12 236	0.16 244	0.14 260	3.30 797	0.13 245	0.14 160	2.34 776	0.16 247	0.12 234	2.62 777	0.10 168

Cross2Single Stereo	0.14 183	0.15 166	0.17 216	0.18 189	0.11 200	0.15 226	0.11 200	0.15 240	0.10 176	0.16 244	0.11 202	0.16 244	0.11 199	0.16 245	0.11 190	0.18 225	0.14 201	0.15 241	0.11 199	0.15 233	0.10 168

DF	0.39 365	1.37 558	1.02 606	1.14 566	0.12 240	0.16 241	0.12 241	0.16 246	0.12 244	0.16 244	0.12 236	0.16 244	0.12 241	0.16 245	0.12 233	1.12 610	1.00 601	0.15 241	0.12 234	0.15 233	0.12 232

xyz-stereo-finetune2	0.18 227	0.48 317	0.16 206	0.16 162	0.15 269	0.15 226	0.16 271	0.16 246	0.16 277	0.16 244	0.16 279	0.16 244	0.16 277	0.16 245	0.16 271	0.16 187	0.16 215	0.16 247	0.16 275	0.16 244	0.16 261

xyz-stereo	0.18 227	0.50 324	0.16 206	0.15 152	0.16 280	0.16 241	0.16 271	0.16 246	0.16 277	0.16 244	0.16 279	0.16 244	0.16 277	0.16 245	0.16 271	0.16 187	0.16 215	0.16 247	0.16 275	0.16 244	0.16 261

castereo++	0.54 477	3.59 721	1.15 617	1.31 637	0.14 254	0.16 241	0.14 255	0.16 246	0.14 256	0.16 244	0.14 263	0.16 244	0.13 255	0.16 245	0.14 250	1.45 685	1.16 633	0.15 241	0.14 258	0.15 233	0.13 244

GMStereo_Zeroshot	0.16 212	0.16 171	0.16 206	0.16 162	0.16 280	0.16 241	0.16 271	0.16 246	0.16 277	0.16 244	0.16 279	0.16 244	0.16 277	0.16 245	0.16 271	0.16 187	0.16 215	0.16 247	0.16 275	0.16 244	0.16 261

MIPNet	0.14 183	0.21 193	0.17 216	0.16 162	0.11 200	0.15 226	0.12 241	0.14 210	0.11 204	0.16 244	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.14 160	0.12 161	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

ICVP	0.15 201	0.53 340	0.11 131	0.16 162	0.11 200	0.16 241	0.11 200	0.16 246	0.11 204	0.16 244	0.11 202	0.16 244	0.11 199	0.16 245	0.11 190	0.16 187	0.11 146	0.16 247	0.11 199	0.16 244	0.11 192
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
S2M2_XL	0.14 183	0.17 176	0.12 143	0.17 183	0.11 200	0.17 249	0.11 200	0.17 253	0.11 204	0.17 252	0.11 202	0.17 253	0.11 199	0.17 254	0.11 190	0.16 187	0.11 146	0.16 247	0.11 199	0.16 244	0.11 192
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
ProNet	0.14 183	0.20 188	0.14 174	0.16 162	0.11 200	0.16 241	0.11 200	0.17 253	0.11 204	0.17 252	0.12 236	0.17 253	0.13 255	0.17 254	0.12 233	0.15 175	0.11 146	0.16 247	0.11 199	0.15 233	0.12 232

HSM	0.14 183	0.16 171	0.12 143	0.17 183	0.12 240	0.17 249	0.11 200	0.17 253	0.11 204	0.17 252	0.12 236	0.17 253	0.12 241	0.17 254	0.12 233	0.16 187	0.11 146	0.16 247	0.11 199	0.16 244	0.12 232

ELAS	0.13 152	0.16 171	0.11 131	0.15 152	0.09 165	0.18 253	0.11 200	0.18 257	0.11 204	0.17 252	0.11 202	0.18 257	0.11 199	0.18 257	0.11 190	0.14 160	0.08 102	0.14 208	0.08 160	0.14 211	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
castereo	0.61 495	3.79 729	1.35 683	1.52 651	0.15 269	0.17 249	0.16 271	0.20 267	0.21 313	0.18 256	0.16 279	0.21 274	0.12 241	0.26 315	0.17 281	1.43 684	1.38 705	0.17 258	0.16 275	0.18 260	0.16 261

cf-r	0.66 505	2.17 652	0.12 143	0.18 189	0.12 240	0.18 253	2.70 802	2.60 776	0.12 244	0.18 256	0.12 236	0.18 257	0.12 241	0.18 257	0.12 233	0.15 175	0.11 146	0.15 241	0.11 199	1.81 721	1.74 770

SCION-MonSter	0.21 242	0.76 387	0.22 266	0.25 244	0.15 269	0.19 256	0.15 264	0.19 259	0.15 269	0.19 258	0.15 273	0.19 262	0.15 273	0.19 260	0.14 250	0.22 254	0.21 278	0.16 247	0.14 258	0.16 244	0.15 258

IGEV-FE	0.35 326	0.37 248	0.17 216	0.19 197	0.17 286	0.20 262	0.17 281	0.19 259	0.17 287	0.19 258	0.17 287	0.19 262	0.17 289	0.37 369	0.36 466	0.19 236	0.17 245	0.19 271	0.17 301	0.38 385	2.84 794

DDVS	0.30 287	3.10 710	0.14 174	0.19 197	0.14 254	0.19 256	0.14 255	0.20 267	0.14 256	0.19 258	0.13 257	0.16 244	0.13 255	0.19 260	0.13 245	0.17 207	0.13 186	0.17 258	0.13 253	0.17 253	0.13 244

ITSA-stereo	0.15 201	0.17 176	0.13 165	0.20 210	0.13 250	0.19 256	0.13 253	0.18 257	0.13 253	0.19 258	0.13 257	0.18 257	0.14 260	0.18 257	0.14 250	0.16 187	0.11 146	0.15 241	0.14 258	0.18 260	0.11 192

DeepPruner_ROB	0.16 212	0.18 181	0.13 165	0.19 197	0.13 250	0.19 256	0.13 253	0.19 259	0.13 253	0.19 258	0.13 257	0.19 262	0.13 255	0.19 260	0.13 245	0.18 225	0.13 186	0.18 268	0.13 253	0.18 260	0.13 244

ELAS_RVC	0.14 183	0.16 171	0.10 104	0.15 152	0.10 171	0.18 253	0.11 200	0.19 259	0.11 204	0.19 258	0.12 236	0.18 257	0.11 199	0.19 260	0.12 233	0.14 160	0.08 102	0.14 208	0.09 165	0.15 233	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.15 201	0.17 176	0.11 131	0.18 189	0.11 200	0.19 256	0.11 200	0.19 259	0.12 244	0.19 258	0.12 236	0.20 267	0.12 241	0.19 260	0.12 233	0.16 187	0.11 146	0.17 258	0.10 174	0.17 253	0.10 168
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
RAFT-FEzeroshot	0.34 314	0.26 218	0.17 216	0.21 224	0.17 286	0.20 262	0.16 271	0.20 267	0.16 277	0.20 265	0.17 287	0.21 274	0.16 277	0.27 319	0.24 326	0.19 236	0.16 215	0.19 271	0.16 275	0.26 302	3.08 803

RAFT-FE	0.34 314	0.26 218	0.17 216	0.21 224	0.17 286	0.20 262	0.16 271	0.20 267	0.16 277	0.20 265	0.17 287	0.21 274	0.16 277	0.27 319	0.24 326	0.19 236	0.16 215	0.19 271	0.16 275	0.26 302	3.08 803

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 560	5.18 764	1.98 762	2.19 686	0.17 286	0.19 256	0.18 290	0.19 259	0.16 277	0.20 265	0.19 307	0.22 284	0.22 324	0.20 265	0.15 262	2.28 751	2.13 771	0.24 305	0.17 301	0.18 260	0.16 261

IGEV_Zeroshot_test	0.20 233	0.19 184	0.40 422	0.30 264	0.17 286	0.22 277	0.17 281	0.21 276	0.17 287	0.20 265	0.17 287	0.21 274	0.18 301	0.21 277	0.17 281	0.20 244	0.16 215	0.20 277	0.16 275	0.20 268	0.17 279

DAS	0.20 233	0.20 188	0.20 250	0.20 210	0.20 312	0.20 262	0.20 300	0.20 267	0.20 309	0.20 265	0.20 316	0.20 267	0.20 316	0.20 265	0.20 307	0.20 244	0.20 274	0.20 277	0.20 311	0.20 268	0.20 294

ACVNet	0.20 233	0.19 184	0.14 174	0.20 210	0.14 254	0.20 262	0.96 642	0.21 276	0.14 256	0.20 265	0.13 257	0.21 274	0.14 260	0.20 265	0.14 250	0.17 207	0.12 161	0.17 258	0.12 234	0.17 253	0.12 232

acv_ft	0.20 233	0.19 184	0.14 174	0.20 210	0.14 254	0.20 262	0.96 642	0.21 276	0.14 256	0.20 265	0.13 257	0.21 274	0.14 260	0.20 265	0.14 250	0.17 207	0.12 161	0.17 258	0.12 234	0.17 253	0.12 232

hitnet-ft	0.79 544	2.78 703	0.14 174	0.20 210	0.14 254	0.21 272	2.89 803	2.80 791	0.14 256	0.20 265	0.14 263	0.20 267	0.14 260	0.20 265	0.14 250	0.17 207	0.12 161	0.17 258	0.12 234	2.54 776	2.33 787

GwcNet-RSSM	0.77 540	2.77 700	0.14 174	0.20 210	0.14 254	0.20 262	2.67 801	2.78 789	0.14 256	0.20 265	0.14 263	0.20 267	0.14 260	0.21 277	0.14 250	0.17 207	0.12 161	0.17 258	0.12 234	2.52 768	2.31 785

CFNet-ft	0.55 481	1.57 570	0.14 174	0.20 210	0.14 254	0.20 262	2.53 798	1.61 711	0.14 256	0.20 265	0.14 263	0.20 267	0.14 260	0.20 265	0.14 250	0.17 207	0.12 161	0.17 258	0.12 234	1.56 705	1.24 718

LALA_ROB	0.15 201	0.19 184	0.12 143	0.18 189	0.11 200	0.20 262	0.12 241	0.21 276	0.12 244	0.20 265	0.12 236	0.20 267	0.12 241	0.21 277	0.13 245	0.17 207	0.10 117	0.18 268	0.11 199	0.18 260	0.11 192

GEAR-Net	0.22 251	0.46 306	0.27 293	0.29 261	0.17 286	0.21 272	0.17 281	0.21 276	0.17 287	0.21 276	0.17 287	0.21 274	0.17 289	0.21 277	0.17 281	0.28 295	0.26 302	0.20 277	0.16 275	0.20 268	0.16 261

depth_test_26	0.20 233	0.34 237	0.25 282	0.34 292	0.14 254	0.21 272	0.14 255	0.21 276	0.14 256	0.21 276	0.14 263	0.21 274	0.14 260	0.21 277	0.14 250	0.26 285	0.26 302	0.22 286	0.15 271	0.22 279	0.14 251

MSKI-zero shot	0.24 263	0.21 193	0.49 476	0.65 475	0.18 298	0.22 277	0.17 281	0.23 289	0.18 294	0.21 276	0.17 287	0.23 292	0.28 364	0.23 290	0.18 295	0.21 252	0.16 215	0.21 281	0.16 275	0.21 277	0.16 261

PSMNet-RSSM	0.77 540	2.76 698	0.14 174	0.20 210	0.14 254	0.20 262	2.66 800	2.79 790	0.14 256	0.21 276	0.14 263	0.21 274	0.14 260	0.20 265	0.14 250	0.17 207	0.12 161	0.17 258	0.12 234	2.52 768	2.31 785

Weightmod_eth	0.20 233	0.24 208	0.28 302	0.47 377	0.14 254	0.24 289	0.14 255	0.17 253	0.13 253	0.22 280	0.16 279	0.22 284	0.13 255	0.20 265	0.16 271	0.24 276	0.20 274	0.19 271	0.14 258	0.16 244	0.24 314

DepthFocus	0.18 227	0.22 197	0.15 199	0.22 226	0.15 269	0.22 277	0.15 264	0.22 282	0.15 269	0.22 280	0.15 273	0.22 284	0.16 277	0.22 283	0.15 262	0.20 244	0.15 211	0.20 277	0.14 258	0.20 268	0.14 251

CAS++	0.17 218	0.27 221	0.21 257	0.10 92	0.21 322	0.15 226	0.22 310	0.10 162	0.21 313	0.22 280	0.10 174	0.19 262	0.18 301	0.10 165	0.19 299	0.20 244	0.19 272	0.18 268	0.10 174	0.19 267	0.18 285
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
WAO-6	0.22 251	0.23 200	0.22 266	0.23 231	0.22 325	0.22 277	0.22 310	0.22 282	0.22 317	0.22 280	0.22 324	0.22 284	0.22 324	0.22 283	0.22 314	0.22 254	0.22 285	0.22 286	0.22 319	0.22 279	0.22 301

IMH-64-1	0.22 251	0.23 200	0.23 272	0.22 226	0.22 325	0.22 277	0.22 310	0.22 282	0.22 317	0.22 280	0.22 324	0.22 284	0.22 324	0.22 283	0.22 314	0.22 254	0.22 285	0.23 295	0.22 319	0.22 279	0.23 303

IMH-64	0.22 251	0.23 200	0.23 272	0.22 226	0.22 325	0.22 277	0.22 310	0.22 282	0.22 317	0.22 280	0.22 324	0.22 284	0.22 324	0.22 283	0.22 314	0.22 254	0.22 285	0.23 295	0.22 319	0.22 279	0.23 303

BStereo	0.22 251	0.23 200	0.20 250	0.24 237	0.20 312	0.23 286	0.33 447	0.39 369	0.17 287	0.23 286	0.17 287	0.23 292	0.16 277	0.24 294	0.17 281	0.23 266	0.16 215	0.22 286	0.20 311	0.22 279	0.16 261

Anonymus123	0.22 251	0.23 200	0.20 250	0.24 237	0.20 312	0.23 286	0.33 447	0.39 369	0.17 287	0.23 286	0.17 287	0.23 292	0.16 277	0.24 294	0.17 281	0.23 266	0.16 215	0.22 286	0.20 311	0.22 279	0.16 261

dd	0.23 259	0.98 437	0.16 206	0.23 231	0.15 269	0.23 286	0.15 264	0.23 289	0.15 269	0.23 286	0.15 273	0.24 298	0.17 289	0.23 290	0.15 262	0.22 254	0.15 211	0.21 281	0.15 271	0.22 279	0.16 261

dad	0.23 259	1.03 465	0.16 206	0.23 231	0.15 269	0.24 289	0.15 264	0.24 292	0.16 277	0.23 286	0.16 279	0.24 298	0.16 277	0.23 290	0.15 262	0.22 254	0.16 215	0.22 286	0.16 275	0.22 279	0.16 261

LRCNet_RVC	0.13 152	0.13 125	0.09 100	0.13 134	0.10 171	0.14 202	0.10 173	0.14 210	0.10 176	0.23 286	0.10 174	0.20 267	0.10 173	0.24 294	0.11 190	0.11 127	0.09 112	0.12 185	0.14 258	0.12 190	0.09 159

AANet_RVC	1.26 673	0.31 233	4.99 809	5.93 800	0.20 312	0.25 299	0.20 300	0.25 300	0.20 309	0.23 286	0.19 307	0.25 305	0.20 316	0.25 303	0.20 307	5.66 817	4.76 810	0.26 315	0.30 440	0.24 296	0.27 362

iResNet	0.20 233	0.23 200	0.18 227	0.24 237	0.18 298	0.24 289	0.20 300	0.24 292	0.18 294	0.23 286	0.17 287	0.23 292	0.18 301	0.23 290	0.18 295	0.22 254	0.16 215	0.21 281	0.16 275	0.21 277	0.16 261

LACA2	0.21 242	0.24 208	0.26 289	0.31 274	0.16 280	0.24 289	0.16 271	0.24 292	0.16 277	0.24 293	0.16 279	0.24 298	0.16 277	0.24 294	0.16 271	0.27 289	0.23 292	0.24 305	0.16 275	0.23 291	0.16 261

LACA1	0.21 242	0.24 208	0.26 289	0.31 274	0.16 280	0.24 289	0.16 271	0.24 292	0.16 277	0.24 293	0.16 279	0.24 298	0.16 277	0.24 294	0.16 271	0.27 289	0.22 285	0.23 295	0.16 275	0.23 291	0.16 261

RSGM-EC	0.24 263	0.24 208	0.15 199	0.22 226	0.15 269	0.22 277	0.15 264	0.22 282	0.15 269	0.24 293	0.15 273	0.22 284	0.15 273	0.22 283	1.19 672	0.20 244	0.17 245	0.24 305	0.14 258	0.20 268	0.14 251

acva	0.24 263	0.24 208	0.15 199	0.22 226	0.15 269	0.22 277	0.15 264	0.22 282	0.15 269	0.24 293	0.15 273	0.22 284	0.15 273	0.22 283	1.19 672	0.20 244	0.17 245	0.24 305	0.14 258	0.20 268	0.14 251

tg	0.21 242	0.25 215	0.21 257	0.26 252	0.17 286	0.24 289	0.17 281	0.24 292	0.17 287	0.24 293	0.17 287	0.24 298	0.17 289	0.24 294	0.17 281	0.24 276	0.17 245	0.23 295	0.16 275	0.23 291	0.16 261

ACV-stereo	0.30 287	2.08 642	0.25 282	0.25 244	0.18 298	0.24 289	0.17 281	0.24 292	0.18 294	0.24 293	0.17 287	0.25 305	0.17 289	0.24 294	0.17 281	0.22 254	0.16 215	0.22 286	0.16 275	0.22 279	0.16 261

Pointernet	0.21 242	0.22 197	0.19 236	0.24 237	0.19 304	0.24 289	0.19 296	0.24 292	0.19 302	0.24 293	0.19 307	0.24 298	0.19 308	0.24 294	0.19 299	0.22 254	0.17 245	0.22 286	0.17 301	0.22 279	0.17 279

iResNetv2_ROB	0.20 233	0.23 200	0.18 227	0.24 237	0.20 312	0.24 289	0.18 290	0.24 292	0.18 294	0.24 293	0.18 304	0.23 292	0.19 308	0.24 294	0.18 295	0.21 252	0.16 215	0.21 281	0.16 275	0.22 279	0.16 261

LACA3	0.23 259	0.25 215	0.27 293	0.54 446	0.17 286	0.25 299	0.17 281	0.25 300	0.17 287	0.25 301	0.17 287	0.25 305	0.17 289	0.25 303	0.17 281	0.28 295	0.23 292	0.24 305	0.17 301	0.24 296	0.17 279

VIP-Stereo	0.70 519	2.97 707	2.43 774	2.49 714	0.16 280	0.25 299	0.16 271	0.25 300	0.16 277	0.25 301	0.18 304	0.25 305	0.16 277	0.26 315	0.16 271	1.86 708	1.26 687	0.23 295	0.15 271	0.23 291	0.15 258

UNDER WATER-64	0.25 266	0.26 218	0.25 282	0.26 252	0.25 339	0.25 299	0.25 331	0.25 300	0.25 334	0.25 301	0.25 343	0.25 305	0.25 338	0.26 315	0.25 334	0.25 283	0.25 298	0.25 310	0.25 340	0.25 299	0.25 316

LoS_RVC	0.30 287	1.14 481	0.25 282	0.25 244	0.25 339	0.26 308	0.25 331	0.25 300	0.25 334	0.25 301	0.25 343	0.26 317	0.26 348	0.26 315	0.25 334	0.26 285	0.26 302	0.25 310	0.25 340	0.26 302	0.26 322

CAS	0.30 287	1.17 487	0.25 282	0.25 244	0.25 339	0.26 308	0.25 331	0.25 300	0.26 348	0.25 301	0.25 343	0.25 305	0.25 338	0.25 303	0.25 334	0.26 285	0.26 302	0.26 315	0.25 340	0.26 302	0.25 316

LoS	0.25 266	0.27 221	0.25 282	0.25 244	0.25 339	0.25 299	0.25 331	0.26 306	0.25 334	0.25 301	0.25 343	0.25 305	0.25 338	0.25 303	0.25 334	0.26 285	0.25 298	0.25 310	0.26 346	0.26 302	0.25 316
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MMNet	0.44 409	1.24 545	0.17 216	0.25 244	0.17 286	0.25 299	0.18 290	1.26 689	0.93 641	0.25 301	0.17 287	0.25 305	0.18 301	0.25 303	0.17 281	0.23 266	0.16 215	0.23 295	0.16 275	1.20 639	0.99 637

delet	0.43 396	1.21 537	0.17 216	0.25 244	0.17 286	0.25 299	0.18 290	1.26 689	0.95 644	0.25 301	0.17 287	0.25 305	0.17 289	0.25 303	0.17 281	0.23 266	0.16 215	0.22 286	0.16 275	1.18 635	0.98 636

UPFNet	0.42 393	1.20 491	0.17 216	0.24 237	0.17 286	0.25 299	0.17 281	1.19 635	0.90 633	0.25 301	0.17 287	0.24 298	0.17 289	0.25 303	0.17 281	0.22 254	0.17 245	0.22 286	0.16 275	1.15 627	0.93 628

SMOE	0.23 259	0.25 215	0.30 312	0.33 285	0.18 298	0.26 308	0.18 290	0.26 306	0.18 294	0.26 310	0.18 304	0.25 305	0.18 301	0.25 303	0.18 295	0.31 314	0.27 315	0.23 295	0.17 301	0.23 291	0.17 279

Select-FE	0.41 379	0.44 293	0.23 272	0.26 252	0.22 325	0.26 308	0.22 310	0.26 306	0.23 324	0.26 310	0.23 329	0.26 317	0.23 330	0.45 476	0.42 513	0.25 283	0.22 285	0.25 310	0.22 319	0.45 474	2.90 795

model_zeroshot	0.27 277	0.20 188	0.27 293	0.33 285	0.21 322	0.37 362	0.22 310	0.37 355	0.24 329	0.26 310	0.27 353	0.33 350	0.21 323	0.25 303	0.27 341	0.32 317	0.20 274	0.34 362	0.23 327	0.25 299	0.26 322

MIM_Stereo	0.25 266	0.23 200	0.66 532	0.80 512	0.17 286	0.22 277	0.17 281	0.23 289	0.18 294	0.26 310	0.17 287	0.21 274	0.17 289	0.25 303	0.17 281	0.23 266	0.16 215	0.21 281	0.17 301	0.22 279	0.17 279

psm_up	0.43 396	1.19 490	0.17 216	0.25 244	0.18 298	0.25 299	0.19 296	1.26 689	0.91 634	0.26 310	0.17 287	0.25 305	0.17 289	0.25 303	0.17 281	0.22 254	0.17 245	0.23 295	0.16 275	1.18 635	0.99 637

small-0shot	0.35 326	1.92 636	0.27 293	0.27 257	0.27 347	0.27 313	0.27 342	0.27 310	0.27 353	0.27 315	0.27 353	0.26 317	0.27 355	0.27 319	0.26 339	0.27 289	0.26 302	0.26 315	0.26 346	0.26 302	0.27 362

DLNR-FE	0.28 281	0.89 415	0.30 312	0.34 292	0.19 304	0.28 315	0.19 296	0.28 311	0.20 309	0.28 316	0.20 316	0.28 321	0.20 316	0.28 324	0.20 307	0.33 323	0.28 323	0.25 310	0.19 309	0.24 296	0.19 292

PAM	0.39 365	1.88 626	0.34 358	0.37 303	0.41 513	0.45 474	0.22 310	0.28 311	0.23 324	0.28 316	0.24 337	0.29 327	0.23 330	0.29 328	0.23 322	0.38 358	0.32 359	0.38 400	0.37 499	0.32 331	0.22 301

SQANet	0.28 281	0.28 224	0.28 302	0.28 259	0.28 355	0.28 315	0.28 353	0.28 311	0.28 361	0.28 316	0.28 361	0.28 321	0.28 364	0.28 324	0.28 350	0.28 295	0.28 323	0.28 328	0.28 406	0.28 314	0.28 391

ac_64	0.22 251	0.13 125	0.19 236	0.23 231	0.10 171	0.26 308	1.02 655	0.14 210	0.10 176	0.28 316	0.14 263	0.17 253	0.19 308	0.28 324	0.09 162	0.22 254	0.16 215	0.23 295	0.17 301	0.11 182	0.12 232

CFNet	1.37 680	5.27 773	0.19 236	5.49 797	0.19 304	0.28 315	0.19 296	0.28 311	0.19 302	0.28 316	0.19 307	0.28 321	4.35 824	0.28 324	0.19 299	0.23 266	0.17 245	0.23 295	4.21 833	4.81 810	0.17 279

ww2	0.30 287	1.56 569	0.19 236	0.30 264	0.19 304	0.29 318	0.22 310	0.29 316	0.19 302	0.29 321	0.19 307	0.29 327	0.19 308	0.29 328	0.19 299	0.27 289	0.18 265	0.27 320	0.21 315	0.27 308	0.18 285

Weightmod	0.27 277	0.29 226	0.33 344	0.38 306	0.20 312	0.30 324	0.21 305	0.29 316	0.21 313	0.29 321	0.22 324	0.30 334	0.20 316	0.30 332	0.21 310	0.37 344	0.31 353	0.27 320	0.20 311	0.28 314	0.21 297

DStereoO	0.31 296	0.31 233	0.31 330	0.30 264	0.40 503	0.31 332	0.30 377	0.30 321	0.34 467	0.29 321	0.31 436	0.29 327	0.30 386	0.31 340	0.31 420	0.31 314	0.29 338	0.31 342	0.30 440	0.31 328	0.31 425

ww3	0.31 296	1.61 573	0.19 236	0.30 264	0.19 304	0.29 318	0.29 368	0.30 321	0.19 302	0.30 324	0.19 307	0.30 334	0.19 308	0.30 332	0.19 299	0.28 295	0.18 265	0.27 320	0.23 327	0.27 308	0.18 285

MGE	0.32 307	1.81 604	0.19 236	0.29 261	0.19 304	0.29 318	0.23 321	0.30 321	0.19 302	0.30 324	0.19 307	0.30 334	0.19 308	0.30 332	0.19 299	0.28 295	0.18 265	0.27 320	0.23 327	0.27 308	0.18 285

MGW-Stereo-1	0.34 314	0.52 334	0.19 236	0.30 264	0.19 304	0.29 318	0.38 486	0.29 316	0.19 302	0.30 324	0.19 307	0.29 327	0.37 480	0.57 542	0.19 299	0.49 460	0.33 372	0.49 527	0.33 471	0.49 500	0.33 441

GeoAtt-L-single (ZS)	0.27 277	0.29 226	0.27 293	0.33 285	0.21 322	0.33 344	0.22 310	0.31 330	0.23 324	0.30 324	0.21 321	0.32 345	0.24 334	0.29 328	0.22 314	0.33 323	0.23 292	0.30 335	0.22 319	0.30 322	0.21 297

MGW-Stereo	0.31 296	1.60 572	0.19 236	0.30 264	0.19 304	0.30 324	0.24 328	0.30 321	0.19 302	0.30 324	0.19 307	0.29 327	0.19 308	0.30 332	0.19 299	0.28 295	0.18 265	0.27 320	0.23 327	0.27 308	0.18 285

DStereoFS	0.32 307	0.33 236	0.32 339	0.33 285	0.30 380	0.32 341	0.32 436	0.32 333	0.31 434	0.30 324	0.31 436	0.31 341	0.30 386	0.32 343	0.32 432	0.32 317	0.31 353	0.30 335	0.47 553	0.32 331	0.34 450

MultiAttention	0.30 287	0.30 230	0.30 312	0.30 264	0.30 380	0.30 324	0.30 377	0.30 321	0.30 387	0.30 324	0.30 391	0.30 334	0.30 386	0.30 332	0.30 378	0.30 308	0.30 348	0.30 335	0.30 440	0.30 322	0.30 415

MSAF-DinoV2	0.30 287	0.30 230	0.30 312	0.30 264	0.30 380	0.30 324	0.30 377	0.30 321	0.30 387	0.30 324	0.30 391	0.30 334	0.30 386	0.30 332	0.30 378	0.30 308	0.30 348	0.30 335	0.30 440	0.30 322	0.30 415

RAFT + AFF	0.31 296	0.45 302	0.34 358	0.39 316	0.28 355	0.38 369	0.33 447	0.29 316	0.31 434	0.30 324	0.30 391	0.29 327	0.27 355	0.29 328	0.30 378	0.28 295	0.29 338	0.29 333	0.29 421	0.27 308	0.32 432

DANet	0.30 287	0.30 230	0.30 312	0.30 264	0.30 380	0.30 324	0.30 377	0.30 321	0.30 387	0.30 324	0.30 391	0.30 334	0.30 386	0.30 332	0.30 378	0.30 308	0.30 348	0.30 335	0.30 440	0.30 322	0.30 415
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoSA	0.32 307	0.52 334	0.34 358	0.31 274	0.31 429	0.30 324	0.30 377	0.31 330	0.30 387	0.31 334	0.31 436	0.31 341	0.30 386	0.31 340	0.31 420	0.30 308	0.32 359	0.31 342	0.31 451	0.31 328	0.31 425

DEFOM-Stereo	0.68 513	3.11 711	1.40 697	1.63 663	0.25 339	0.31 332	0.25 331	0.31 330	0.28 361	0.31 334	0.29 376	0.29 327	0.27 355	0.31 340	0.28 350	1.59 698	1.47 711	0.30 335	0.29 421	0.30 322	0.28 391

xxxxx1	0.31 296	0.91 421	0.23 272	0.31 274	0.23 331	0.31 332	0.23 321	0.33 337	0.25 334	0.31 334	0.24 337	0.33 350	0.25 338	0.32 343	0.24 326	0.28 295	0.28 323	0.28 328	0.28 406	0.29 318	0.27 362

CASnet	0.35 326	0.51 332	0.44 445	0.32 281	0.31 429	0.24 289	0.34 462	0.36 347	0.25 334	0.31 334	0.37 484	0.30 334	0.33 458	0.25 303	0.45 522	0.37 344	0.37 421	0.33 352	0.35 490	0.34 343	0.37 470
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
tt_ll	0.31 296	0.91 421	0.23 272	0.31 274	0.23 331	0.31 332	0.23 321	0.33 337	0.25 334	0.31 334	0.24 337	0.33 350	0.25 338	0.32 343	0.24 326	0.28 295	0.28 323	0.28 328	0.28 406	0.29 318	0.27 362

ff	0.31 296	0.91 421	0.23 272	0.31 274	0.23 331	0.31 332	0.23 321	0.33 337	0.25 334	0.31 334	0.24 337	0.33 350	0.25 338	0.32 343	0.24 326	0.28 295	0.28 323	0.28 328	0.28 406	0.29 318	0.27 362

SME	0.27 277	0.29 226	0.31 330	0.38 306	0.20 312	0.29 318	0.18 290	0.30 321	0.20 309	0.32 340	0.21 321	0.32 345	0.20 316	0.32 343	0.21 310	0.35 336	0.32 359	0.27 320	0.19 309	0.29 318	0.20 294

xyz-stereo-finetune	0.28 281	0.49 319	0.16 206	0.16 162	0.16 280	0.16 241	0.16 271	0.22 282	0.30 387	0.32 340	0.31 436	0.32 345	0.31 438	0.32 343	0.32 432	0.32 317	0.33 372	0.31 342	0.32 459	0.31 328	0.32 432

WCG-NET（raft）	0.32 307	1.24 545	0.24 279	0.32 281	0.24 336	0.32 341	0.23 321	0.32 333	0.24 329	0.32 340	0.24 337	0.32 345	0.24 334	0.32 343	0.24 326	0.30 308	0.23 292	0.30 335	0.23 327	0.30 322	0.23 303

tt1	0.31 296	0.93 430	0.24 279	0.33 285	0.23 331	0.31 332	0.24 328	0.32 333	0.24 329	0.32 340	0.23 329	0.32 345	0.25 338	0.32 343	0.24 326	0.27 289	0.26 302	0.27 320	0.26 346	0.27 308	0.27 362

DLNR_Zeroshot_test	0.31 296	0.28 224	0.47 461	0.79 508	0.24 336	0.30 324	0.26 338	0.30 321	0.24 329	0.32 340	0.23 329	0.31 341	0.24 334	0.30 332	0.23 322	0.29 307	0.26 302	0.29 333	0.24 337	0.33 338	0.23 303

Anonymus	0.47 449	0.73 379	0.46 453	0.43 361	0.54 567	0.53 527	0.27 342	0.39 369	0.35 472	0.33 345	0.40 502	0.33 350	0.38 486	0.53 529	0.54 557	0.56 493	0.36 416	0.49 527	0.53 569	0.66 540	0.54 547

HCRNet	1.22 670	7.11 793	3.00 780	3.55 753	0.33 456	0.29 318	0.14 255	0.19 259	0.15 269	0.33 345	0.29 376	0.25 305	0.14 260	0.22 283	0.33 444	3.64 785	3.00 783	0.76 592	0.32 459	0.18 260	0.13 244

iResNet_ROB	0.28 281	0.32 235	0.24 279	0.32 281	0.25 339	0.32 341	0.24 328	0.32 333	0.24 329	0.33 345	0.24 337	0.35 357	0.24 334	0.33 351	0.24 326	0.31 314	0.24 297	0.32 345	0.24 337	0.32 331	0.24 314

FE-Mocha	0.35 326	0.71 376	0.40 422	0.47 377	0.27 347	0.34 345	0.27 342	0.34 340	0.26 348	0.34 348	0.26 348	0.34 355	0.27 355	0.34 352	0.27 341	0.44 403	0.41 450	0.33 352	0.29 421	0.32 331	0.29 400

H2IRNET	0.34 314	0.34 237	0.34 358	0.34 292	0.34 468	0.34 345	0.34 462	0.34 340	0.34 467	0.34 348	0.34 464	0.34 355	0.34 465	0.34 352	0.34 459	0.34 328	0.34 403	0.34 362	0.34 477	0.34 343	0.34 450

MyStereo04	0.56 483	3.72 727	0.59 507	0.49 390	0.41 513	0.36 353	0.32 436	0.37 355	0.31 434	0.34 348	0.46 535	0.35 357	0.32 446	0.35 355	0.33 444	0.49 460	0.45 474	0.34 362	0.32 459	0.35 356	0.43 505

FENet	0.54 477	1.52 566	1.19 623	1.41 647	0.23 331	0.35 349	0.23 321	0.35 343	0.23 324	0.34 348	0.23 329	0.35 357	0.23 330	0.35 355	0.23 322	1.40 682	1.07 615	0.32 345	0.23 327	0.33 338	0.23 303

GeoVLM	0.36 335	0.38 252	0.27 293	0.46 370	0.28 355	0.35 349	0.28 353	0.37 355	0.27 353	0.35 352	0.28 361	0.36 362	0.38 486	0.35 355	0.28 350	1.08 601	0.26 302	0.33 352	0.27 385	0.34 343	0.33 441

DMCA	0.36 335	0.38 252	0.37 375	0.35 296	0.35 472	0.36 353	0.36 473	0.36 347	0.35 472	0.35 352	0.37 484	0.36 362	0.36 475	0.35 355	0.36 466	0.36 341	0.36 416	0.35 378	0.36 496	0.36 367	0.36 464

ETE_ROB	0.35 326	0.35 239	0.35 368	0.35 296	0.35 472	0.35 349	0.35 467	0.35 343	0.35 472	0.35 352	0.35 473	0.35 357	0.35 471	0.35 355	0.35 463	0.35 336	0.35 410	0.35 378	0.35 490	0.35 356	0.35 461

DN-CSS_ROB	0.31 296	0.35 239	0.28 302	0.35 296	0.28 355	0.34 345	0.27 342	0.34 340	0.25 334	0.35 352	0.27 353	0.36 362	0.26 348	0.34 352	0.28 350	0.35 336	0.28 323	0.34 362	0.28 406	0.34 343	0.27 362

Cross2Single-S	0.30 287	0.35 239	0.26 289	0.38 306	0.27 347	0.36 353	0.23 321	0.41 397	0.23 324	0.36 356	0.23 329	0.36 362	0.23 330	0.36 361	0.23 322	0.37 344	0.25 298	0.35 378	0.22 319	0.35 356	0.23 303

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.38 351	0.35 239	0.56 501	0.63 469	0.28 355	0.36 353	0.28 353	0.36 347	0.28 361	0.36 356	0.28 361	0.36 362	0.28 364	0.36 361	0.28 350	0.62 510	0.57 522	0.35 378	0.28 406	0.35 356	0.28 391

RSM	0.36 335	0.36 245	0.43 443	0.37 303	0.42 523	0.49 500	0.42 519	0.37 355	0.28 361	0.36 356	0.29 376	0.36 362	0.30 386	0.37 369	0.28 350	0.34 328	0.31 353	0.34 362	0.35 490	0.40 448	0.29 400

Any-RAFT	0.32 307	0.36 245	0.27 293	0.36 300	0.27 347	0.36 353	0.27 342	0.36 347	0.27 353	0.36 356	0.27 353	0.36 362	0.27 355	0.36 361	0.28 350	0.36 341	0.28 323	0.36 388	0.28 406	0.36 367	0.28 391

CES	0.39 365	0.47 311	0.36 370	0.36 300	0.37 483	0.45 474	0.35 467	0.35 343	0.40 505	0.36 356	0.44 526	0.47 490	0.36 475	0.44 456	0.36 466	0.37 344	0.39 436	0.44 494	0.35 490	0.37 372	0.36 464

IGEV-Stereo	0.35 326	0.44 293	0.45 447	0.49 390	0.30 380	0.37 362	0.30 377	0.36 347	0.30 387	0.36 356	0.29 376	0.36 362	0.29 376	0.36 361	0.30 378	0.46 445	0.39 436	0.32 345	0.24 337	0.32 331	0.25 316
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
MLCV	0.31 296	0.35 239	0.27 293	0.35 296	0.28 355	0.35 349	0.27 342	0.35 343	0.28 361	0.36 356	0.27 353	0.35 357	0.27 355	0.35 355	0.27 341	0.34 328	0.27 315	0.34 362	0.27 385	0.34 343	0.27 362

NBS	0.39 365	0.68 370	0.36 370	0.38 306	0.36 478	0.38 369	0.39 502	0.39 369	0.39 502	0.37 363	0.35 473	0.37 373	0.38 486	0.37 369	0.38 480	0.39 371	0.36 416	0.36 388	0.39 517	0.38 385	0.38 477

XPNet_ROB	0.37 345	0.37 248	0.37 375	0.37 303	0.37 483	0.37 362	0.37 479	0.37 355	0.37 484	0.37 363	0.37 484	0.37 373	0.37 480	0.37 369	0.37 476	0.37 344	0.37 421	0.37 392	0.37 499	0.37 372	0.37 470

PStereo	0.32 307	0.36 245	0.28 302	0.38 306	0.29 368	0.36 353	0.27 342	0.38 364	0.27 353	0.38 365	0.28 361	0.36 362	0.27 355	0.36 361	0.28 350	0.32 317	0.27 315	0.33 352	0.27 385	0.33 338	0.27 362

Monster-pub-mixall	0.44 409	0.56 350	0.60 511	0.38 306	0.27 347	0.37 362	0.27 342	0.37 355	0.29 371	0.38 365	0.27 353	0.38 376	0.29 376	0.85 595	0.27 341	1.46 686	0.26 302	0.34 362	0.26 346	0.36 367	0.53 544

WAO-8	0.38 351	0.38 252	0.38 377	0.38 306	0.38 491	0.38 369	0.38 486	0.38 364	0.38 489	0.38 365	0.38 489	0.38 376	0.38 486	0.38 373	0.38 480	0.38 358	0.38 429	0.38 400	0.37 499	0.38 385	0.38 477

WAO-7	0.38 351	0.38 252	0.38 377	0.38 306	0.38 491	0.38 369	0.38 486	0.38 364	0.38 489	0.38 365	0.38 489	0.38 376	0.38 486	0.38 373	0.38 480	0.38 358	0.38 429	0.38 400	0.38 513	0.38 385	0.38 477

EKT-Stereo	0.37 345	0.40 263	0.44 445	1.07 558	0.29 368	0.34 345	0.31 425	0.36 347	0.29 371	0.38 365	0.31 436	0.37 373	0.30 386	0.36 361	0.29 368	0.34 328	0.28 323	0.39 444	0.30 440	0.37 372	0.30 415

iRaft-Stereo_20w	0.34 314	0.41 276	0.31 330	0.39 316	0.29 368	0.40 378	0.32 436	0.41 397	0.32 446	0.38 365	0.30 391	0.39 381	0.30 386	0.38 373	0.32 432	0.35 336	0.27 315	0.34 362	0.27 385	0.34 343	0.29 400

DISCO	1.11 617	0.39 259	5.28 811	0.39 316	0.20 312	0.39 376	0.27 342	0.39 369	0.22 317	0.38 365	0.20 316	0.38 376	0.20 316	6.95 838	0.22 314	0.30 308	0.21 278	0.27 320	0.21 315	5.25 819	0.21 297

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 351	0.35 239	0.56 501	0.63 469	0.29 368	0.36 353	0.29 368	0.36 347	0.29 371	0.39 372	0.29 376	0.36 362	0.29 376	0.36 361	0.29 368	0.62 510	0.57 522	0.35 378	0.29 421	0.36 367	0.29 400

Monster-pub-eth3d	0.45 432	0.57 353	0.60 511	0.39 316	0.28 355	0.37 362	0.28 353	0.37 355	0.30 387	0.39 372	0.29 376	0.39 381	0.30 386	0.92 607	0.27 341	1.42 683	0.28 323	0.34 362	0.28 406	0.37 372	0.53 544

LG-Stereo_L2	0.34 314	0.37 248	0.38 377	0.47 377	0.28 355	0.39 376	0.28 353	0.39 369	0.28 361	0.39 372	0.28 361	0.39 381	0.28 364	0.38 373	0.28 350	0.42 401	0.35 410	0.36 388	0.26 346	0.35 356	0.26 322

1test111	0.37 345	1.02 463	0.30 312	0.39 316	0.29 368	0.40 378	0.28 353	0.39 369	0.29 371	0.39 372	0.29 376	0.39 381	0.28 364	0.40 384	0.29 368	0.33 323	0.32 359	0.33 352	0.31 451	0.32 331	0.31 425

cc1	0.37 345	1.02 463	0.30 312	0.39 316	0.29 368	0.40 378	0.28 353	0.39 369	0.29 371	0.39 372	0.29 376	0.39 381	0.28 364	0.40 384	0.29 368	0.33 323	0.32 359	0.33 352	0.31 451	0.32 331	0.31 425

HanzoNet	0.39 365	0.38 252	0.40 422	0.39 316	0.41 513	0.38 369	0.38 486	0.38 364	0.38 489	0.39 372	0.39 499	0.38 376	0.38 486	0.39 381	0.40 497	0.38 358	0.38 429	0.40 457	0.38 513	0.38 385	0.40 486

StereoDRNet-Refined	0.33 313	0.39 259	0.26 289	0.39 316	0.26 346	0.40 378	0.26 338	0.40 378	0.26 348	0.39 372	0.26 348	0.39 381	0.26 348	0.39 381	0.26 339	0.37 344	0.25 298	0.37 392	0.25 340	0.37 372	0.37 470
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SCION-M(vits-remse)	0.34 314	0.79 393	0.30 312	0.33 285	0.28 355	0.40 378	0.28 353	0.40 378	0.28 361	0.40 379	0.28 361	0.39 381	0.28 364	0.40 384	0.28 350	0.23 266	0.21 278	0.35 378	0.27 385	0.35 356	0.27 362

SCION-Mon(vits-remp)	0.34 314	0.98 437	0.30 312	0.33 285	0.18 298	0.21 272	0.28 353	0.40 378	0.28 361	0.40 379	0.28 361	0.39 381	0.28 364	0.40 384	0.28 350	0.37 344	0.29 338	0.35 378	0.27 385	0.35 356	0.27 362

SCION-MonSter(vits)	0.25 266	0.79 393	0.31 330	0.42 354	0.28 355	0.40 378	0.28 353	0.20 267	0.15 269	0.40 379	0.15 273	0.19 262	0.15 273	0.20 265	0.15 262	0.23 266	0.21 278	0.17 258	0.14 258	0.16 244	0.14 251

Replicate-Monster	0.45 432	0.57 353	0.60 511	0.40 329	0.29 368	0.37 362	0.27 342	0.37 355	0.30 387	0.40 379	0.31 436	0.40 391	0.30 386	0.99 615	0.27 341	1.36 679	0.31 353	0.34 362	0.30 440	0.36 367	0.54 547

DCVSM-stereo	0.36 335	1.89 627	0.22 266	0.40 329	0.22 325	0.40 378	0.22 310	0.40 378	0.22 317	0.40 379	0.22 324	0.40 391	0.22 324	0.40 384	0.22 314	0.28 295	0.21 278	0.28 328	0.21 315	0.28 314	0.20 294

IGEV++	0.34 314	0.43 290	0.30 312	0.40 329	0.29 368	0.40 378	0.29 368	0.40 378	0.29 371	0.40 379	0.29 376	0.40 391	0.29 376	0.40 384	0.30 378	0.38 358	0.29 338	0.37 392	0.29 421	0.37 372	0.29 400

ACVNet-DCA	0.37 345	1.00 447	0.30 312	0.40 329	0.29 368	0.40 378	0.29 368	0.40 378	0.29 371	0.40 379	0.29 376	0.40 391	0.29 376	0.39 381	0.28 350	0.33 323	0.32 359	0.33 352	0.32 459	0.33 338	0.32 432

xx1	0.38 351	1.03 465	0.31 330	0.40 329	0.31 429	0.41 397	0.28 353	0.40 378	0.29 371	0.40 379	0.29 376	0.40 391	0.29 376	0.40 384	0.29 368	0.34 328	0.33 372	0.34 362	0.32 459	0.34 343	0.32 432

knoymous	0.40 371	0.40 263	0.40 422	0.40 329	0.40 503	0.40 378	0.40 503	0.40 378	0.40 505	0.40 379	0.40 502	0.40 391	0.40 499	0.40 384	0.40 497	0.40 379	0.40 440	0.40 457	0.40 519	0.40 448	0.40 486

anonymousa	0.40 371	0.40 263	0.40 422	0.40 329	0.40 503	0.40 378	0.40 503	0.40 378	0.40 505	0.40 379	0.40 502	0.40 391	0.40 499	0.40 384	0.40 497	0.40 379	0.40 440	0.40 457	0.40 519	0.40 448	0.40 486

riskmin	0.40 371	0.40 263	0.40 422	0.40 329	0.40 503	0.40 378	0.40 503	0.40 378	0.40 505	0.40 379	0.40 502	0.40 391	0.40 499	0.40 384	0.40 497	0.40 379	0.40 440	0.40 457	0.40 519	0.40 448	0.40 486

Anonymous_2	0.40 371	0.40 263	0.40 422	0.40 329	0.40 503	0.40 378	0.40 503	0.40 378	0.40 505	0.40 379	0.40 502	0.40 391	0.40 499	0.40 384	0.40 497	0.40 379	0.40 440	0.40 457	0.40 519	0.40 448	0.40 486

Anonymous_1	0.40 371	0.40 263	0.40 422	0.40 329	0.40 503	0.40 378	0.40 503	0.40 378	0.40 505	0.40 379	0.40 502	0.40 391	0.40 499	0.40 384	0.40 497	0.40 379	0.40 440	0.40 457	0.40 519	0.40 448	0.40 486

CRFU-Net	0.65 503	1.67 578	1.22 675	1.96 678	0.27 347	0.41 397	0.27 342	0.41 397	0.27 353	0.40 379	0.26 348	0.41 406	0.27 355	0.40 384	0.27 341	1.80 707	1.62 726	0.34 362	0.23 327	0.33 338	0.23 303

iRaft-Stereo_5w	0.34 314	0.42 288	0.31 330	0.39 316	0.30 380	0.38 369	0.30 377	0.40 378	0.29 371	0.40 379	0.37 484	0.41 406	0.34 465	0.38 373	0.30 378	0.34 328	0.27 315	0.34 362	0.26 346	0.34 343	0.26 322

GES	0.66 505	2.34 668	0.29 308	0.41 344	0.29 368	0.41 397	0.29 368	0.42 416	0.29 371	0.40 379	0.41 510	0.41 406	0.30 386	0.51 520	0.29 368	0.32 317	0.29 338	0.32 345	2.46 802	2.49 764	0.30 415

AdaStereo	0.40 371	0.40 263	0.40 422	0.40 329	0.40 503	0.40 378	0.40 503	0.40 378	0.40 505	0.40 379	0.40 502	0.40 391	0.40 499	0.40 384	0.40 497	0.40 379	0.40 440	0.40 457	0.40 519	0.40 448	0.40 486
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.
DDF-Stereo	0.43 396	1.15 484	0.57 505	0.53 443	0.32 443	0.41 397	0.32 436	0.41 397	0.32 446	0.41 396	0.32 447	0.41 406	0.32 446	0.40 384	0.32 432	0.52 478	0.50 502	0.38 400	0.31 451	0.39 434	0.31 425

Zero-FE251	0.36 335	0.40 263	0.28 302	0.41 344	0.28 355	0.41 397	0.28 353	0.41 397	0.28 361	0.41 396	0.28 361	0.41 406	0.28 364	0.42 418	0.30 378	0.37 344	0.26 302	0.37 392	0.27 385	0.45 474	0.56 558

GIP-stereo	0.36 335	0.49 319	0.39 389	0.48 383	0.32 443	0.41 397	0.28 353	0.40 378	0.30 387	0.41 396	0.28 361	0.40 391	0.28 364	0.42 418	0.28 350	0.45 433	0.32 359	0.38 400	0.30 440	0.37 372	0.27 362

Venus	0.38 351	0.38 252	0.38 377	0.38 306	0.38 491	0.37 362	0.38 486	0.37 355	0.37 484	0.41 396	0.37 484	0.39 381	0.37 480	0.38 373	0.38 480	0.37 344	0.38 429	0.38 400	0.37 499	0.37 372	0.38 477

RAFT-Test	0.36 335	0.37 248	0.33 344	0.41 344	0.32 443	0.41 397	0.32 436	0.41 397	0.32 446	0.41 396	0.32 447	0.41 406	0.32 446	0.41 404	0.33 444	0.37 344	0.29 338	0.37 392	0.29 421	0.38 385	0.31 425

IER	0.88 577	7.04 792	2.23 768	2.75 719	0.28 355	0.43 425	0.25 331	0.39 369	0.25 334	0.41 396	0.27 353	0.39 381	0.25 338	0.40 384	0.28 350	0.37 344	0.28 323	0.37 392	0.25 340	0.37 372	0.25 316

NINENet	0.69 516	3.87 733	1.20 626	1.98 679	0.05 126	0.40 378	0.04 109	0.40 378	0.05 131	0.41 396	0.04 116	0.41 406	0.05 124	0.40 384	0.05 121	1.79 706	1.56 718	0.34 362	0.22 319	0.34 343	0.23 303

GwcNet-ADL	0.41 379	0.41 276	0.41 436	0.41 344	0.41 513	0.41 397	0.41 512	0.41 397	0.41 515	0.41 396	0.41 510	0.41 406	0.41 511	0.41 404	0.41 505	0.41 387	0.41 450	0.41 475	0.41 529	0.41 459	0.41 495

PSMNet-ADL	0.41 379	0.41 276	0.41 436	0.41 344	0.41 513	0.41 397	0.41 512	0.41 397	0.41 515	0.41 396	0.41 510	0.41 406	0.41 511	0.41 404	0.41 505	0.41 387	0.41 450	0.41 475	0.41 529	0.41 459	0.41 495

GANet-ADL	0.41 379	0.41 276	0.41 436	0.41 344	0.41 513	0.41 397	0.41 512	0.41 397	0.41 515	0.41 396	0.41 510	0.41 406	0.41 511	0.41 404	0.41 505	0.41 387	0.41 450	0.41 475	0.41 529	0.41 459	0.41 495

ADLNet2	0.41 379	0.41 276	0.41 436	0.41 344	0.41 513	0.41 397	0.41 512	0.41 397	0.41 515	0.41 396	0.41 510	0.41 406	0.41 511	0.41 404	0.41 505	0.41 387	0.41 450	0.41 475	0.41 529	0.41 459	0.41 495

ADLNet	0.41 379	0.41 276	0.41 436	0.41 344	0.41 513	0.41 397	0.41 512	0.41 397	0.41 515	0.41 396	0.41 510	0.41 406	0.41 511	0.41 404	0.41 505	0.41 387	0.41 450	0.41 475	0.41 529	0.41 459	0.41 495

DGSMNet	0.34 314	0.41 276	0.27 293	0.41 344	0.28 355	0.41 397	0.28 353	0.41 397	0.27 353	0.41 396	0.27 353	0.42 424	0.27 355	0.41 404	0.28 350	0.40 379	0.29 338	0.40 457	0.28 406	0.40 448	0.27 362

Gwc-CoAtRS	0.41 379	1.49 565	0.32 339	0.42 354	0.32 443	0.41 397	0.32 436	0.41 397	0.33 456	0.41 396	0.32 447	0.41 406	0.32 446	0.41 404	0.32 432	0.39 371	0.28 323	0.39 444	0.28 406	0.40 448	0.28 391

testmc14	2.43 768	10.48 817	8.02 826	8.93 818	0.31 429	0.44 460	0.30 377	0.42 416	0.30 387	0.42 410	0.30 391	0.42 424	0.30 386	0.42 418	0.30 378	8.88 836	6.99 825	0.41 475	0.28 406	0.39 434	0.28 391

MCSU-Stereo	2.48 771	10.56 818	8.50 828	9.47 822	0.31 429	0.43 425	0.30 377	0.42 416	0.30 387	0.42 410	0.30 391	0.42 424	0.30 386	0.41 404	0.30 378	8.86 835	6.93 824	0.40 457	0.29 421	0.39 434	0.28 391

RAFT-Stereo-weight	0.45 432	1.90 629	0.34 358	0.42 354	0.36 478	0.43 425	0.35 467	0.42 416	0.34 467	0.42 410	0.34 464	0.44 469	0.34 465	0.41 404	0.34 459	0.38 358	0.32 359	0.38 400	0.32 459	0.38 385	0.33 441

IMH	0.38 351	0.38 252	0.38 377	0.38 306	0.38 491	0.38 369	0.38 486	0.38 364	0.38 489	0.42 410	0.38 489	0.40 391	0.38 486	0.38 373	0.38 480	0.38 358	0.38 429	0.39 444	0.38 513	0.38 385	0.38 477

LL-Strereo2	0.48 456	1.73 586	0.51 488	0.59 461	0.34 468	0.42 418	0.33 447	0.40 378	0.31 434	0.42 410	0.33 456	0.42 424	0.31 438	0.44 456	0.39 494	0.60 501	0.51 507	0.44 494	0.33 471	0.44 469	0.33 441

HGLStereo	0.28 281	0.29 226	0.22 266	0.36 300	0.22 325	0.36 353	0.21 305	0.36 347	0.21 313	0.42 410	0.21 321	0.36 362	0.22 324	0.36 361	0.21 310	0.34 328	0.21 278	0.34 362	0.21 315	0.34 343	0.21 297

UCFNet_RVC	2.75 781	10.06 814	0.29 308	10.31 828	0.29 368	0.42 418	0.29 368	0.43 424	0.29 371	0.42 410	0.29 376	0.42 424	9.87 841	0.43 425	0.29 368	0.36 341	9.84 836	0.36 388	0.26 346	9.77 840	0.26 322

GCAP-Stereo-w-DA	0.60 488	5.10 760	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.44 456	0.30 378	0.44 403	0.37 421	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

TestStereo_HL3	2.76 782	0.41 276	11.46 832	14.11 831	0.30 380	0.45 474	0.29 368	0.43 424	0.29 371	0.43 417	0.29 376	0.43 433	0.28 364	0.44 456	0.30 378	13.57 841	10.32 838	0.41 475	0.27 385	0.38 385	0.27 362

TestStereo_HL2	2.73 779	0.41 276	11.06 829	14.13 832	0.30 380	0.44 460	0.28 353	0.43 424	0.29 371	0.43 417	0.28 361	0.43 433	0.29 376	0.43 425	0.28 350	13.51 840	10.37 839	0.41 475	0.27 385	0.38 385	0.27 362

GGDA	2.76 782	0.41 276	11.34 831	14.28 833	0.30 380	0.44 460	0.29 368	0.43 424	0.29 371	0.43 417	0.28 361	0.43 433	0.28 364	0.43 425	0.29 368	13.45 839	10.57 840	0.41 475	0.27 385	0.38 385	0.27 362

TestStereo-Hl	2.78 784	0.42 288	11.23 830	14.38 834	0.30 380	0.44 460	0.30 377	0.43 424	0.28 361	0.43 417	0.29 376	0.44 469	0.29 376	0.44 456	0.29 368	13.64 842	10.73 841	0.41 475	0.27 385	0.38 385	0.27 362

canet-new	0.44 409	1.82 612	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.44 456	0.30 378	0.44 403	0.33 372	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

bcnet-new	0.44 409	1.81 604	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 372	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

LWStereo	0.44 409	1.82 612	0.38 377	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 372	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

LMStereo	0.44 409	1.80 599	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.45 433	0.33 372	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

CR7Stereo	0.44 409	1.81 604	0.39 389	0.50 427	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.45 433	0.33 372	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

ARStereo	0.44 409	1.80 599	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 372	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

ARStereo-new	0.44 409	1.80 599	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 372	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

FCBStereo	0.44 409	1.79 598	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 372	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

PSGStereo	0.44 409	1.78 593	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 372	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 396	1.76 588	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.31 420	0.44 403	0.33 372	0.38 400	0.27 385	0.38 385	0.26 322

CHEStereo	0.44 409	1.78 593	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 372	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

TOTStereo	0.44 409	1.81 604	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 372	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.44 409	1.83 615	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 372	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

ACMStereo	0.60 488	5.12 761	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.44 456	0.30 378	0.44 403	0.37 421	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

KABStereo	0.43 396	1.76 588	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 372	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

KMOStereo	0.43 396	1.80 599	0.38 377	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 372	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-cres-4k	0.44 409	1.81 604	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 372	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 396	1.77 590	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 372	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 396	1.78 593	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 372	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.44 409	1.85 621	0.38 377	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 372	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 396	1.77 590	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 372	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.44 409	1.86 624	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 372	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.44 409	1.80 599	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.44 460	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.44 456	0.30 378	0.44 403	0.33 372	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.44 409	1.82 612	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 372	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 396	1.77 590	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 372	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.44 409	1.83 615	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.36 416	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

HART	0.38 351	0.45 302	0.34 358	0.42 354	0.33 456	0.41 397	0.34 462	0.42 416	0.33 456	0.43 417	0.34 464	0.42 424	0.34 465	0.41 404	0.38 480	0.40 379	0.32 359	0.42 491	0.32 459	0.40 448	0.32 432

test_for_model	0.35 326	0.39 259	0.30 312	0.43 361	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.44 456	0.31 420	0.38 358	0.26 302	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 371	1.09 475	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.44 463	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.45 433	0.34 403	0.38 400	0.27 385	0.38 385	0.27 362

GCAPDPT-zeroshot	0.36 335	0.40 263	0.30 312	0.43 361	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.31 434	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.44 456	0.31 420	0.39 371	0.28 323	0.39 444	0.27 385	0.39 434	0.26 322

RCA-Stereo	0.51 470	3.22 715	0.34 358	0.44 365	0.34 468	0.44 460	0.34 462	0.43 424	0.34 467	0.43 417	0.34 464	0.44 469	0.33 458	0.43 425	0.33 444	0.38 358	0.29 338	0.38 400	0.29 421	0.38 385	0.29 400

GMOStereo	0.37 345	0.45 302	0.23 272	0.30 264	0.37 483	0.41 397	0.36 473	0.41 397	0.35 472	0.43 417	0.36 477	0.41 406	0.40 499	0.41 404	0.36 466	0.34 328	0.22 285	0.47 514	0.37 499	0.39 434	0.33 441

error version	0.93 587	4.47 747	2.35 771	1.99 680	0.37 483	0.41 397	0.36 473	0.41 397	0.35 472	0.43 417	0.36 477	0.41 406	0.40 499	0.41 404	0.36 466	1.87 710	2.16 772	0.47 514	0.37 499	0.39 434	0.33 441

test_1	0.93 587	4.47 747	2.35 771	1.99 680	0.37 483	0.41 397	0.36 473	0.41 397	0.35 472	0.43 417	0.36 477	0.41 406	0.40 499	0.41 404	0.36 466	1.87 710	2.16 772	0.47 514	0.37 499	0.39 434	0.33 441

BARStereo	0.44 409	1.78 593	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.44 463	0.30 387	0.44 456	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.45 433	0.34 403	0.39 444	0.26 346	0.38 385	0.26 322

MUNStereo	0.44 409	1.81 604	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.44 460	0.30 377	0.44 463	0.30 387	0.44 456	0.30 391	0.44 469	0.30 386	0.44 456	0.30 378	0.45 433	0.33 372	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

RMAStereo	0.45 432	1.81 604	0.40 422	0.50 427	0.31 429	0.44 460	0.31 425	0.44 463	0.31 434	0.44 456	0.31 436	0.44 469	0.32 446	0.44 456	0.31 420	0.46 445	0.35 410	0.39 444	0.27 385	0.39 434	0.27 362

ATMStereo	0.46 441	1.99 639	0.40 422	0.51 438	0.31 429	0.44 460	0.31 425	0.44 463	0.31 434	0.44 456	0.31 436	0.44 469	0.31 438	0.44 456	0.32 432	0.47 452	0.35 410	0.39 444	0.27 385	0.39 434	0.27 362

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 379	1.09 475	0.40 422	0.52 441	0.31 429	0.44 460	0.31 425	0.44 463	0.31 434	0.44 456	0.31 436	0.44 469	0.31 438	0.44 456	0.31 420	0.46 445	0.35 410	0.39 444	0.28 406	0.39 434	0.28 391

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 379	1.06 472	0.40 422	0.51 438	0.31 429	0.44 460	0.30 377	0.43 424	0.32 446	0.44 456	0.30 391	0.56 544	0.30 386	0.44 456	0.31 420	0.45 433	0.34 403	0.39 444	0.27 385	0.40 448	0.27 362

gcap_with_dpt	0.35 326	0.39 259	0.30 312	0.44 365	0.31 429	0.44 460	0.31 425	0.44 463	0.31 434	0.44 456	0.30 391	0.44 469	0.30 386	0.44 456	0.30 378	0.38 358	0.26 302	0.38 400	0.27 385	0.38 385	0.27 362

HiDET	0.38 351	0.44 293	0.30 312	0.42 354	0.30 380	0.42 418	0.30 377	0.42 416	0.30 387	0.44 456	0.30 391	0.42 424	0.30 386	0.42 418	0.68 586	0.37 344	0.32 359	0.40 457	0.29 421	0.37 372	0.29 400

CSFM-Stereo	0.38 351	0.44 293	0.30 312	0.42 354	0.30 380	0.42 418	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.44 456	0.30 391	0.42 424	0.30 386	0.42 418	0.73 608	0.37 344	0.32 359	0.40 457	0.29 421	0.37 372	0.30 415

GCAP-BAT	0.41 379	1.30 549	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.44 456	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.34 403	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

gcap-zeroshot	0.36 335	0.40 263	0.34 358	0.44 365	0.31 429	0.44 460	0.31 425	0.44 463	0.32 446	0.44 456	0.32 447	0.44 469	0.32 446	0.44 456	0.31 420	0.39 371	0.28 323	0.39 444	0.28 406	0.39 434	0.27 362

testlalala	0.36 335	0.40 263	0.34 358	0.44 365	0.31 429	0.44 460	0.31 425	0.44 463	0.32 446	0.44 456	0.32 447	0.44 469	0.32 446	0.44 456	0.31 420	0.39 371	0.28 323	0.39 444	0.28 406	0.39 434	0.27 362

MonSter++	0.38 351	0.44 293	0.31 330	0.43 361	0.30 380	0.43 425	0.31 425	0.43 424	0.31 434	0.45 468	0.31 436	0.43 433	0.31 438	0.43 425	0.69 594	0.38 358	0.33 372	0.40 457	0.30 440	0.38 385	0.30 415

LCMNet	0.38 351	0.44 293	0.30 312	0.42 354	0.30 380	0.42 418	0.30 377	0.42 416	0.30 387	0.45 468	0.30 391	0.42 424	0.30 386	0.42 418	0.69 594	0.37 344	0.32 359	0.40 457	0.29 421	0.37 372	0.29 400

water-stereo	0.41 379	0.84 403	0.46 453	0.50 427	0.33 456	0.45 474	0.33 447	0.45 472	0.32 446	0.45 468	0.32 447	0.45 479	0.32 446	0.45 476	0.32 432	0.44 403	0.41 450	0.39 444	0.31 451	0.39 434	0.32 432

GREAT-IGEV	0.38 351	0.43 290	0.36 370	0.48 383	0.32 443	0.45 474	0.32 436	0.45 472	0.32 446	0.45 468	0.32 447	0.45 479	0.32 446	0.45 476	0.32 432	0.44 403	0.33 372	0.41 475	0.29 421	0.41 459	0.29 400
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
fffy	0.38 351	0.43 290	0.33 344	0.46 370	0.33 456	0.45 474	0.32 436	0.45 472	0.32 446	0.45 468	0.32 447	0.45 479	0.33 458	0.45 476	0.32 432	0.38 358	0.38 429	0.38 400	0.37 499	0.37 372	0.36 464

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 462	0.98 437	0.64 526	0.84 517	0.46 534	0.45 474	0.35 467	0.47 482	0.47 539	0.45 468	0.34 464	0.46 483	0.48 542	0.46 481	0.35 463	0.39 371	0.71 568	0.39 444	0.35 490	0.41 459	0.41 495

DVStereo	0.43 396	0.86 407	0.48 469	0.50 427	0.33 456	0.46 481	0.33 447	0.46 476	0.33 456	0.46 474	0.33 456	0.47 490	0.33 458	0.47 485	0.34 459	0.45 433	0.42 460	0.40 457	0.33 471	0.47 493	0.38 477

otaku	0.46 441	0.46 306	0.46 453	0.46 370	0.46 534	0.46 481	0.46 533	0.46 476	0.46 533	0.46 474	0.46 535	0.46 483	0.46 532	0.46 481	0.46 526	0.46 445	0.46 476	0.46 504	0.46 546	0.46 479	0.46 514

Ntro	0.47 449	0.47 311	0.46 453	0.46 370	0.46 534	0.47 486	0.47 539	0.46 476	0.47 539	0.46 474	0.46 535	0.47 490	0.46 532	0.47 485	0.47 534	0.47 452	0.46 476	0.46 504	0.46 546	0.46 479	0.46 514

ACVNet_1	0.46 441	0.47 311	0.46 453	0.46 370	0.46 534	0.46 481	0.46 533	0.46 476	0.47 539	0.46 474	0.46 535	0.46 483	0.46 532	0.46 481	0.46 526	0.46 445	0.46 476	0.47 514	0.46 546	0.46 479	0.46 514

ACVNet-4b	0.46 441	0.46 306	0.46 453	0.46 370	0.46 534	0.46 481	0.46 533	0.46 476	0.46 533	0.46 474	0.46 535	0.46 483	0.46 532	0.47 485	0.46 526	0.46 445	0.46 476	0.46 504	0.46 546	0.46 479	0.46 514

GANet-RSSM	0.75 533	1.91 630	0.14 174	0.47 377	0.14 254	0.21 272	3.21 819	2.30 762	0.14 256	0.46 474	0.14 263	0.23 292	0.18 301	0.21 277	0.14 250	0.18 225	0.27 315	0.37 392	0.13 253	2.13 745	2.12 780

depthmonostereo	0.44 409	0.85 405	0.46 453	0.54 446	0.40 503	0.52 525	0.38 486	0.52 523	0.35 472	0.47 480	0.34 464	0.46 483	0.34 465	0.47 485	0.34 459	0.45 433	0.43 465	0.41 475	0.33 471	0.41 459	0.32 432

mms	0.40 371	0.45 302	0.35 368	0.48 383	0.36 478	0.47 486	0.34 462	0.45 472	0.38 489	0.47 480	0.33 456	0.45 479	0.32 446	0.45 476	0.32 432	0.39 371	0.38 429	0.38 400	0.37 499	0.39 434	0.39 484

ccccc		0.44 293		0.48 383	0.35 472	0.48 491		0.51 518		0.47 480		0.47 490		0.47 485		0.41 387	0.40 440	0.40 457	0.40 519	0.41 459

HaxPig	0.47 449	0.47 311	0.47 461	0.49 390	0.47 542	0.47 486	0.47 539	0.47 482	0.47 539	0.47 480	0.47 544	0.47 490	0.47 541	0.47 485	0.47 534	0.47 452	0.47 484	0.47 514	0.47 553	0.47 493	0.48 524

UNDER WATER	0.47 449	0.47 311	0.47 461	0.47 377	0.47 542	0.47 486	0.47 539	0.47 482	0.47 539	0.47 480	0.47 544	0.47 490	0.46 532	0.47 485	0.47 534	0.47 452	0.47 484	0.47 514	0.46 546	0.47 493	0.47 522

LVE	0.47 449	0.47 311	0.47 461	0.47 377	0.49 550	0.47 486	0.47 539	0.47 482	0.49 548	0.47 480	0.47 544	0.47 490	0.46 532	0.47 485	0.47 534	0.47 452	0.47 484	0.48 522	0.47 553	0.47 493	0.47 522

Dean	0.46 441	0.46 306	0.46 453	0.46 370	0.46 534	0.46 481	0.46 533	0.46 476	0.46 533	0.47 480	0.46 535	0.46 483	0.46 532	0.46 481	0.46 526	0.46 445	0.46 476	0.46 504	0.46 546	0.46 479	0.46 514

rgla	0.45 432	0.54 344	0.33 344	0.67 480	0.32 443	0.48 491	0.33 447	0.48 487	0.33 456	0.48 487	0.94 641	0.48 497	0.33 458	0.47 485	0.33 444	0.45 433	0.52 511	0.53 546	0.31 451	0.45 474	0.32 432

416test1013	0.49 462	0.80 396	0.33 344	0.67 480	0.33 456	0.48 491	0.41 512	0.48 487	0.39 502	0.48 487	0.93 640	0.52 531	0.32 446	0.52 525	0.38 480	0.49 460	0.51 507	0.53 546	0.37 499	0.51 513	0.36 464

416test	0.46 441	0.55 347	0.33 344	0.67 480	0.33 456	0.48 491	0.33 447	0.48 487	0.33 456	0.48 487	0.99 647	0.48 497	0.33 458	0.48 495	0.33 444	0.45 433	0.52 511	0.54 549	0.32 459	0.45 474	0.32 432

SCV_C0	0.45 432	0.88 412	0.49 476	0.54 446	0.37 483	0.48 491	0.37 479	0.48 487	0.37 484	0.48 487	0.36 477	0.48 497	0.37 480	0.49 502	0.37 476	0.50 470	0.41 450	0.44 494	0.34 477	0.44 469	0.34 450

SCV	0.46 441	0.94 432	0.45 447	0.54 446	0.37 483	0.48 491	0.38 486	0.48 487	0.37 484	0.48 487	0.39 499	0.48 497	0.37 480	0.49 502	0.37 476	0.50 470	0.46 476	0.44 494	0.34 477	0.44 469	0.34 450

RainbowNet	0.48 456	0.48 317	0.48 469	0.48 383	0.48 546	0.48 491	0.48 548	0.48 487	0.48 546	0.48 487	0.48 548	0.48 497	0.48 542	0.48 495	0.48 541	0.48 457	0.48 490	0.48 522	0.48 557	0.48 497	0.48 524

notaker	0.48 456	0.49 319	0.48 469	0.48 383	0.48 546	0.48 491	0.48 548	0.48 487	0.49 548	0.48 487	0.48 548	0.48 497	0.48 542	0.48 495	0.48 541	0.48 457	0.48 490	0.48 522	0.48 557	0.48 497	0.49 530

BUS	0.83 560	1.91 630	0.92 586	4.48 768	0.02 22	0.40 378	0.04 109	0.41 397	0.02 28	0.48 487	0.03 62	0.41 406	0.05 124	0.03 49	0.05 121	1.97 720	4.19 806	0.33 352	0.23 327	0.34 343	0.27 362

BSDual-CNN	0.81 552	1.91 630	0.92 586	4.48 768	0.02 22	0.42 418	0.06 150	0.41 397	0.02 28	0.48 487	0.03 62	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 720	4.19 806	0.33 352	0.23 327	0.34 343	0.27 362

hknet	1.10 615	1.85 621	3.49 797	4.48 768	0.02 22	0.42 418	0.06 150	0.41 397	0.02 28	0.48 487	0.03 62	0.41 406	0.03 59	0.42 418	0.03 58	4.39 793	4.19 806	0.33 352	0.23 327	0.34 343	0.27 362

252Zero-FE	0.45 432	0.50 324	0.36 370	0.50 427	0.36 478	0.50 509	0.36 473	0.50 504	0.36 482	0.49 497	0.36 477	0.49 504	0.36 475	0.54 532	0.41 505	0.45 433	0.34 403	0.45 499	0.34 477	0.55 523	0.75 602

UGAM-zero	0.51 470	2.17 652	0.39 389	0.53 443	0.36 478	0.50 509	0.36 473	0.50 504	0.36 482	0.49 497	0.36 477	0.50 518	0.35 471	0.50 510	0.36 466	0.49 460	0.37 421	0.47 514	0.35 490	0.46 479	0.34 450

UGAM	0.51 470	2.23 657	0.39 389	0.54 446	0.35 472	0.50 509	0.35 467	0.49 495	0.35 472	0.49 497	0.35 473	0.49 504	0.36 475	0.50 510	0.36 466	0.49 460	0.37 421	0.45 499	0.34 477	0.45 474	0.34 450

GCST	0.50 465	2.08 642	0.38 377	0.53 443	0.35 472	0.49 500	0.35 467	0.50 504	0.35 472	0.49 497	0.35 473	0.49 504	0.35 471	0.49 502	0.35 463	0.48 457	0.37 421	0.45 499	0.33 471	0.44 469	0.33 441

TorneroNet	0.66 505	0.53 340	0.50 482	0.50 427	0.64 584	1.06 623	0.70 604	0.50 504	0.51 560	0.49 497	0.69 599	0.49 504	0.50 553	0.48 495	1.15 663	0.71 531	0.49 494	1.14 646	1.08 664	0.49 500	0.49 530

ACVNet_2	0.49 462	0.49 319	0.49 476	0.49 390	0.49 550	0.49 500	0.49 550	0.49 495	0.49 548	0.49 497	0.49 551	0.49 504	0.49 548	0.49 502	0.49 543	0.49 460	0.49 494	0.49 527	0.49 561	0.49 500	0.49 530

PCWNet_CMD	2.80 786	9.82 812	0.32 339	10.09 827	0.32 443	0.49 500	0.33 447	3.34 798	0.33 456	0.49 497	0.33 456	0.49 504	8.73 837	0.48 495	0.33 444	0.41 387	9.22 831	0.42 491	0.29 421	9.55 839	0.31 425

CFNet_ucs	2.73 779	9.64 811	0.33 344	9.92 825	0.32 443	0.49 500	0.33 447	0.49 495	0.33 456	0.49 497	0.33 456	0.49 504	8.98 839	0.48 495	0.33 444	0.41 387	9.96 837	0.40 457	0.29 421	10.12 842	0.54 547

CFNet_pseudo	2.67 778	9.36 809	0.32 339	10.99 829	0.33 456	0.85 587	0.33 447	0.49 495	0.33 456	0.49 497	0.32 447	0.49 504	7.26 835	0.49 502	0.33 444	0.41 387	9.62 834	0.41 475	0.29 421	10.03 841	0.29 400

pcwnet_v2	2.66 777	9.89 813	0.33 344	9.89 824	0.32 443	0.50 509	0.32 436	0.49 495	0.33 456	0.49 497	0.34 464	0.49 504	8.76 838	0.48 495	0.33 444	0.41 387	9.58 833	0.40 457	0.29 421	9.01 837	0.63 568

ccnet	0.80 547	2.28 660	0.33 344	0.50 427	0.33 456	0.50 509	0.33 447	0.50 504	0.33 456	0.49 497	0.33 456	0.49 504	1.56 731	2.38 766	0.33 444	0.41 387	0.29 338	0.42 491	1.57 749	2.28 751	0.29 400

psmorigin	0.41 379	0.46 306	0.33 344	0.49 390	0.33 456	0.49 500	0.33 447	0.49 495	0.33 456	0.49 497	0.33 456	0.49 504	0.33 458	0.51 520	0.33 444	0.41 387	0.30 348	0.41 475	0.30 440	0.79 570	0.29 400

MSMDNet	2.65 776	10.14 815	0.33 344	9.74 823	0.32 443	0.87 590	0.33 447	2.95 793	0.68 592	0.49 497	0.34 464	0.49 504	5.70 831	0.49 502	0.33 444	0.42 401	9.57 832	0.41 475	0.31 451	8.36 834	0.65 576

GeoMambaStereo_RVC	0.56 483	2.49 679	1.46 702	0.55 453	0.30 380	0.53 527	0.26 338	0.47 482	0.29 371	0.50 510	0.31 436	0.51 529	0.29 376	0.44 456	0.28 350	0.53 481	0.31 353	0.57 554	0.29 421	0.51 513	0.27 362

quiztm	0.43 396	0.49 319	0.40 422	0.51 438	0.40 503	0.51 521	0.40 503	0.50 504	0.40 505	0.50 510	0.40 502	0.51 529	0.40 499	0.50 510	0.40 497	0.44 403	0.34 403	0.44 494	0.34 477	0.44 469	0.34 450

Pro-Stereo	0.79 544	0.53 340	0.38 377	0.49 390	0.38 491	0.49 500	0.37 479	0.49 495	0.67 586	0.50 510	0.38 489	1.10 639	0.38 486	0.49 502	0.38 480	0.71 531	0.88 590	5.98 835	0.36 496	0.46 479	0.36 464

GSStereo	0.81 552	4.28 744	0.50 482	0.59 461	0.40 503	0.51 521	0.38 486	0.50 504	0.38 489	0.50 510	0.38 489	0.50 518	3.79 816	0.50 510	0.38 480	0.54 483	0.43 465	0.46 504	0.34 477	0.46 479	0.35 461

GS-Stereo							0.38 486	0.50 504	0.38 489	0.50 510	0.38 489	0.50 518	3.79 816	0.50 510	0.38 480	0.54 483	0.43 465	0.46 504	0.34 477	0.46 479	0.35 461

GASTEREO	0.48 456	1.21 537	0.47 461	0.57 456	0.38 491	0.50 509	0.38 486	0.50 504	0.38 489	0.50 510	0.38 489	0.50 518	0.38 486	0.50 510	0.38 480	0.52 478	0.42 460	0.46 504	0.34 477	0.46 479	0.34 450

FoundationStereo	0.50 465	0.50 324	0.50 482	0.50 427	0.50 554	0.50 509	0.50 554	0.50 504	0.50 553	0.50 510	0.50 555	0.50 518	0.50 553	0.50 510	0.50 546	0.50 470	0.50 502	0.50 535	0.50 563	0.50 507	0.50 533

StereoAnything_RVC	0.50 465	0.50 324	0.50 482	0.50 427	0.50 554	0.50 509	0.50 554	0.50 504	0.50 553	0.50 510	0.50 555	0.50 518	0.50 553	0.50 510	0.50 546	0.50 470	0.50 502	0.50 535	0.50 563	0.50 507	0.50 533

dual_stereo	0.50 465	0.50 324	0.50 482	0.50 427	0.50 554	0.50 509	0.50 554	0.50 504	0.50 553	0.50 510	0.50 555	0.50 518	0.50 553	0.50 510	0.50 546	0.50 470	0.50 502	0.50 535	0.50 563	0.50 507	0.50 533

SANet	0.50 465	0.50 324	0.50 482	0.50 427	0.50 554	0.50 509	0.50 554	0.50 504	0.50 553	0.50 510	0.50 555	0.50 518	0.50 553	0.50 510	0.50 546	0.50 470	0.50 502	0.50 535	0.50 563	0.50 507	0.50 533

S0	0.42 393	0.44 293	0.54 497	0.59 461	0.34 468	0.48 491	0.22 310	0.51 518	0.25 334	0.51 520	0.34 464	0.53 533	0.35 471	0.47 485	0.36 466	0.55 489	0.39 436	0.49 527	0.27 385	0.46 479	0.34 450

MyStereo07	0.60 488	3.72 727	0.48 469	0.49 390	0.41 513	0.36 353	0.32 436	0.49 495	0.43 525	0.51 520	0.42 521	0.49 504	0.43 522	0.51 520	0.64 572	0.49 460	0.45 474	0.34 362	0.32 459	0.35 356	0.43 505

ktn	0.72 525	0.53 340	1.08 611	1.14 566	0.51 560	1.22 684	1.36 732	0.51 518	0.59 573	0.51 520	0.51 561	0.69 568	1.20 665	0.67 560	0.51 551	0.51 476	0.49 494	0.58 556	0.66 600	0.52 517	0.53 544

ccs_rob	2.79 785	10.17 816	0.32 339	10.00 826	0.33 456	0.49 500	0.33 447	1.90 726	0.32 446	0.51 520	0.33 456	0.49 504	9.24 840	0.49 502	0.33 444	0.41 387	9.82 835	0.41 475	0.28 406	9.34 838	0.29 400

MSCF	0.51 470	1.40 562	0.49 476	0.58 458	0.38 491	0.50 509	0.38 486	0.54 528	0.41 515	0.52 524	0.41 510	0.53 533	0.42 517	0.53 529	0.41 505	0.60 501	0.47 484	0.48 522	0.37 499	0.48 497	0.38 477

PAM_32	0.64 501	2.38 672	0.51 488	0.92 530	0.43 527	0.53 527	0.44 523	0.87 587	0.43 525	0.52 524	0.45 531	0.53 533	0.40 499	0.54 532	0.46 526	0.62 510	0.56 520	0.48 522	0.45 543	0.76 564	0.44 508

4D-IteraStereo	0.78 543	3.13 712	0.89 579	0.69 486	0.32 443	0.40 378	0.32 436	0.76 572	0.97 647	0.52 524	0.65 585	0.89 602	0.32 446	0.76 577	0.98 638	0.83 565	0.94 599	0.35 378	0.27 385	0.70 554	0.89 621

PhaseNet	1.74 696	6.34 791	4.81 807	6.77 806	0.24 336	0.80 577	0.53 561	0.48 487	0.22 317	0.53 527	0.28 361	0.48 497	0.25 338	0.40 384	0.32 432	6.39 823	4.61 809	0.46 504	0.38 513	0.25 299	0.18 285

GEAStereo	0.62 497	3.91 734	0.48 469	0.69 486	0.38 491	0.51 521	0.38 486	0.51 518	0.38 489	0.53 527	0.38 489	0.50 518	0.38 486	0.51 520	0.38 480	0.54 483	0.43 465	0.46 504	0.34 477	0.46 479	0.34 450

gasm-f	0.62 497	3.91 734	0.48 469	0.69 486	0.38 491	0.51 521	0.38 486	0.51 518	0.38 489	0.53 527	0.38 489	0.50 518	0.38 486	0.51 520	0.38 480	0.54 483	0.43 465	0.46 504	0.34 477	0.46 479	0.34 450

LG-Stereo_L1	0.47 449	0.52 334	0.47 461	0.62 467	0.39 501	0.53 527	0.40 503	0.53 525	0.39 502	0.53 527	0.39 499	0.53 533	0.39 498	0.53 529	0.39 494	0.55 489	0.46 476	0.49 527	0.37 499	0.49 500	0.37 470

fffft	0.48 456	0.51 332	0.45 447	0.52 441	0.45 532	0.52 525	0.45 529	0.52 523	0.48 546	0.53 527	0.45 531	0.52 531	0.45 528	0.52 525	0.46 526	0.51 476	0.41 450	0.50 535	0.41 529	0.50 507	0.41 495
1: 1. 1
AEACV	1.12 618	0.52 334	3.12 793	3.24 737	0.86 627	0.53 527	0.49 550	0.60 544	0.47 539	0.53 527	0.49 551	0.55 541	0.45 528	0.55 536	0.47 534	3.01 779	3.88 803	0.71 582	0.60 584	0.80 573	0.48 524

base	0.56 483	2.58 683	1.43 699	0.48 383	0.27 347	0.54 532	0.31 425	0.53 525	0.30 387	0.54 533	0.26 348	0.46 483	0.31 438	0.52 525	0.28 350	0.49 460	0.28 323	0.45 499	0.32 459	0.57 529	0.26 322

Occ-G	1.12 618	0.52 334	3.72 802	3.50 752	0.50 554	0.56 535	0.47 539	0.54 528	0.46 533	0.54 533	0.41 510	0.54 537	0.42 517	0.52 525	0.42 513	3.42 784	4.02 805	0.52 543	0.45 543	0.51 513	0.44 508

iRaftStereo_RVC	0.97 592	3.17 714	2.30 770	2.42 711	0.38 491	0.54 532	0.38 486	0.54 528	0.38 489	0.54 533	0.38 489	0.54 537	0.38 486	0.54 532	0.38 480	2.38 760	2.34 776	0.49 527	0.36 496	0.49 500	0.36 464

PSMNet_ROB	0.54 477	0.54 344	0.54 497	0.54 446	0.53 564	0.54 532	0.54 564	0.53 525	0.54 564	0.54 533	0.54 566	0.54 537	0.53 560	0.54 532	0.54 557	0.54 483	0.53 515	0.54 549	0.54 571	0.54 522	0.54 547

MyStereo06	0.75 533	4.12 738	0.60 511	0.63 469	0.61 578	0.62 550	0.66 581	0.56 532	0.45 532	0.55 537	0.48 548	0.54 537	0.46 532	0.57 542	0.45 522	0.60 501	0.57 522	0.64 565	0.55 573	0.72 556	0.55 555

PA-Net	11.80 832	223.51 865	0.62 519	0.59 461	0.71 601	0.59 544	0.73 611	0.67 557	0.73 616	0.55 537	0.61 579	0.60 553	0.74 608	0.63 555	0.73 608	0.66 520	0.60 535	0.69 575	0.66 600	0.72 556	0.65 576
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ww	0.47 449	0.52 334	0.38 377	0.56 454	0.37 483	0.56 535	0.38 486	0.56 532	0.37 484	0.56 539	0.77 620	0.56 544	0.37 480	0.57 542	0.37 476	0.49 460	0.33 372	0.49 527	0.33 471	0.49 500	0.33 441

FSD					0.44 528	0.56 535	0.44 523	0.55 531	0.44 528	0.56 539	0.44 526	0.56 544	0.44 524	0.56 537	0.46 526	0.61 505	0.42 460	0.52 543	0.42 537	0.52 517

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 456	0.55 347	0.47 461	0.63 469	0.41 513	0.56 535	0.44 523	0.56 532	0.41 515	0.56 539	0.41 510	0.57 548	0.42 517	0.56 537	0.41 505	0.55 489	0.43 465	0.51 540	0.37 499	0.51 513	0.37 470

Selective-IGEV	0.51 470	0.55 347	0.45 447	0.69 486	0.45 532	0.61 547	0.45 529	0.50 504	0.40 505	0.56 539	0.44 526	0.55 541	0.40 499	0.72 569	0.67 579	0.59 499	0.46 476	0.45 499	0.34 477	0.46 479	0.37 470

LG-Stereo	0.60 488	0.58 355	0.47 461	0.64 474	0.74 606	1.00 604	0.69 598	0.57 536	0.41 515	0.57 543	0.41 510	0.57 548	0.41 511	1.00 617	0.75 613	0.91 571	0.51 507	0.52 543	0.37 499	0.52 517	0.37 470

LL-Strereo	1.01 605	5.06 759	1.63 713	0.70 493	1.43 733	0.56 535	0.46 533	0.57 536	0.50 553	0.57 543	0.50 555	1.58 715	0.49 548	0.59 546	0.50 546	1.64 701	0.52 511	0.51 540	1.37 736	0.52 517	0.45 511

CASS	0.57 487	0.89 415	0.56 501	0.57 456	0.56 568	0.56 535	0.56 566	0.56 532	0.53 562	0.57 543	0.57 569	0.59 552	0.48 542	0.56 537	0.57 561	0.55 489	0.56 520	0.47 514	0.56 577	0.62 536	0.56 558
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
PML	0.46 441	1.36 556	0.29 308	0.58 458	0.30 380	0.57 542	0.29 368	0.57 536	0.29 371	0.57 543	0.29 376	0.57 548	0.29 376	0.56 537	0.29 368	0.52 478	0.30 348	0.53 546	0.31 451	0.53 521	0.30 415

MyStereo8	0.71 522	3.92 736	0.52 492	0.59 461	0.52 561	0.57 542	0.53 561	0.59 542	0.50 553	0.59 547	0.51 561	0.57 548	0.50 553	0.56 537	0.52 553	0.54 483	0.49 494	0.54 549	0.49 561	0.55 523	0.50 533

DNS	0.86 572	2.43 676	1.66 716	2.03 682	0.42 523	0.60 545	0.42 519	0.60 544	0.42 523	0.60 548	0.42 521	0.60 553	0.42 517	0.60 548	0.42 513	1.97 720	1.63 728	0.55 552	0.40 519	0.55 523	0.40 486

DN	0.53 476	0.85 405	0.45 447	0.65 475	0.44 528	0.60 545	0.44 523	0.60 544	0.44 528	0.60 548	0.45 531	0.60 553	0.44 524	0.60 548	0.44 519	0.56 493	0.42 460	0.56 553	0.42 537	0.56 526	0.42 502

test410_97500	0.41 379	0.89 415	0.31 330	0.40 329	0.31 429	0.40 378	0.31 425	0.40 378	0.31 434	0.61 550	0.53 564	0.40 391	0.31 438	0.40 384	0.31 420	0.58 496	0.47 484	0.38 400	0.29 421	0.38 385	0.29 400

AIO-test2	0.55 481	0.59 358	0.52 492	0.67 480	0.47 542	0.61 547	0.47 539	0.61 548	0.47 539	0.61 550	0.47 544	0.61 556	0.48 542	0.62 550	0.47 534	0.64 516	0.53 515	0.58 556	0.47 553	0.58 532	0.48 524

AIO-test1	0.54 477	0.60 362	0.52 492	0.66 479	0.47 542	0.61 547	0.47 539	0.58 539	0.46 533	0.61 550	0.46 535	0.61 556	0.45 528	0.62 550	0.45 522	0.61 505	0.52 511	0.57 554	0.48 557	0.57 529	0.48 524

FCDSN-DC	0.41 379	0.59 358	0.64 526	0.54 446	0.33 456	0.50 509	0.37 479	0.42 416	0.40 505	0.61 550	0.43 524	0.50 518	0.49 548	0.38 373	0.32 432	0.28 295	0.23 292	0.26 315	0.22 319	0.35 356	0.28 391
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
test410	0.66 505	5.69 784	0.31 330	0.40 329	0.31 429	0.41 397	0.31 425	0.40 378	0.31 434	0.62 554	0.55 567	0.40 391	0.31 438	0.40 384	0.31 420	0.59 499	0.47 484	0.38 400	0.29 421	0.38 385	0.30 415

MonSter	0.60 488	0.64 367	0.52 492	0.62 467	0.44 528	2.07 735	0.44 523	0.62 549	0.44 528	0.62 554	0.44 526	0.62 558	0.44 524	0.62 550	0.44 519	0.58 496	0.42 460	0.62 561	0.46 546	0.58 532	0.42 502

CFNet_RVC	2.38 767	8.71 804	0.38 377	9.33 819	0.42 523	0.56 535	0.42 519	0.60 544	0.38 489	0.62 554	0.42 521	0.56 544	7.29 836	0.62 550	0.42 513	0.53 481	0.37 421	0.49 527	0.34 477	8.30 833	6.87 832

LMCR-Stereo	0.65 503	0.63 365	0.65 530	0.65 475	0.65 586	0.66 555	0.63 577	0.58 539	0.65 582	0.63 557	0.64 583	0.65 564	0.65 580	0.66 558	0.66 578	0.66 520	0.64 544	0.65 569	0.67 604	0.68 545	0.73 598

S	0.56 483	0.61 364	0.54 497	0.68 485	0.48 546	0.65 553	0.49 550	0.63 550	0.49 548	0.64 558	0.49 551	0.64 560	0.48 542	0.62 550	0.49 543	0.63 514	0.62 541	0.59 559	0.48 557	0.57 529	0.48 524

WCG-NET	0.61 495	1.21 537	0.54 497	0.61 466	0.53 564	0.67 556	0.53 561	0.66 556	0.53 562	0.64 558	0.53 564	0.65 564	0.53 560	0.59 546	0.52 553	0.65 518	0.48 490	0.64 565	0.52 567	0.58 532	0.50 533

DispNO	1.00 595	0.63 365	0.43 443	3.45 748	0.44 528	0.65 553	0.43 522	0.64 552	0.43 525	0.64 558	0.43 524	0.64 560	3.03 794	0.64 556	0.43 518	4.55 796	0.43 465	0.63 563	0.43 540	0.63 537	0.43 505

DSFCA	0.66 505	0.73 379	0.78 567	0.65 475	0.65 586	0.64 552	0.64 578	0.65 553	0.63 580	0.64 558	0.64 583	0.64 560	0.64 578	0.65 557	0.65 575	0.65 518	0.65 546	0.65 569	0.65 597	0.66 540	0.64 574

WAFT-Stereo (ZS)	0.67 511	0.78 391	0.67 536	0.67 480	0.66 589	0.67 556	0.67 585	0.65 553	0.66 584	0.66 562	0.67 588	0.66 567	0.67 585	0.67 560	0.72 607	0.66 520	0.67 549	0.67 571	0.67 604	0.67 543	0.67 580

test-3	0.98 594	4.13 740	1.85 737	1.85 669	0.61 578	0.69 558	0.37 479	0.63 550	0.61 576	0.66 562	0.51 561	0.73 579	0.44 524	0.57 542	0.54 557	1.68 702	1.81 741	0.40 457	0.43 540	0.66 540	0.50 533

MyStereo05	0.80 547	4.12 738	0.63 523	0.63 469	0.61 578	0.62 550	0.66 581	0.65 553	0.62 577	0.67 564	0.61 579	0.65 564	0.58 569	0.67 560	0.55 560	0.60 501	0.57 522	0.64 565	0.55 573	0.72 556	0.55 555

KSHMR	0.66 505	0.50 324	0.48 469	1.15 569	0.52 561	0.49 500	0.51 558	0.49 495	0.71 610	0.67 564	0.50 555	1.16 647	1.11 653	0.66 558	0.52 553	0.49 460	0.49 494	0.51 540	0.66 600	0.50 507	1.14 659

test_xeample3	1.10 615	1.81 604	0.61 517	0.84 517	0.49 550	0.77 570	0.66 581	0.92 597	1.40 739	0.68 566	0.46 535	0.78 585	0.54 563	1.72 721	1.48 742	1.34 676	1.52 714	1.35 717	1.67 774	1.33 696	1.55 737

mm2	0.69 516	0.69 371	0.69 546	0.69 486	0.69 595	0.69 558	0.69 598	0.69 559	0.69 597	0.69 567	0.69 599	0.69 568	0.69 596	0.69 563	0.69 594	0.69 524	0.69 561	0.69 575	0.69 610	0.69 549	0.69 584

mm1	0.69 516	0.69 371	0.69 546	0.69 486	0.69 595	0.69 558	0.69 598	0.69 559	0.69 597	0.69 567	0.69 599	0.69 568	0.69 596	0.69 563	0.69 594	0.69 524	0.69 561	0.69 575	0.69 610	0.69 549	0.69 584

DMCA-RVC	0.70 519	0.80 396	0.70 549	0.70 493	0.70 599	0.70 561	0.70 604	0.71 564	0.70 605	0.70 569	0.71 609	0.71 572	0.70 600	0.70 565	0.69 594	0.69 524	0.70 564	0.69 575	0.70 614	0.69 549	0.70 587

GeoAtt-L (ZS)	0.60 488	0.70 374	0.51 488	0.75 505	0.46 534	0.72 565	0.46 533	0.76 572	0.46 533	0.72 570	0.46 535	0.72 575	0.46 532	0.72 569	0.46 526	0.75 547	0.51 507	0.70 580	0.45 543	0.69 549	0.45 511

MWDA-net	0.67 511	0.66 368	0.45 447	2.84 725	0.46 534	0.73 567	0.45 529	0.71 564	0.44 528	0.72 570	0.45 531	0.70 571	0.45 528	0.70 565	0.44 519	0.61 505	0.41 450	0.61 560	0.43 540	0.61 535	0.42 502

anonymity	0.63 499	0.69 371	0.56 501	0.71 495	0.56 568	0.71 563	0.56 566	0.71 564	0.56 565	0.72 570	0.56 568	0.71 572	0.56 564	0.71 567	0.58 563	0.68 523	0.55 518	0.68 572	0.55 573	0.68 545	0.54 547

GStereo	0.75 533	2.98 708	1.68 717	0.69 486	0.39 501	0.72 565	0.41 512	0.72 568	0.34 467	0.73 573	0.41 510	0.72 575	0.49 548	0.74 574	0.47 534	0.69 524	0.48 490	0.74 588	0.40 519	0.69 549	0.44 508

MLG-Stereo	0.92 582	0.90 419	0.84 577	1.27 628	0.49 550	1.38 700	0.88 631	1.41 704	0.97 647	0.73 573	1.09 661	1.26 697	0.43 522	0.72 569	1.05 651	1.13 611	0.49 494	1.18 656	0.66 600	1.01 615	0.46 514

TorneroNet-64	0.45 432	0.27 221	0.30 312	0.58 458	0.27 347	0.70 561	0.30 377	0.28 311	0.73 616	0.73 573	0.28 361	0.71 572	0.66 583	0.75 576	0.27 341	0.27 289	0.29 338	0.37 392	0.75 623	0.28 314	0.30 415

HH	0.71 522	2.54 680	0.74 560	1.10 560	0.32 443	0.41 397	0.37 479	0.69 559	0.78 620	0.73 573	0.90 633	0.75 582	1.00 634	0.84 591	0.69 594	0.69 524	0.40 440	0.35 378	0.26 346	0.35 356	0.26 322

HanStereo	0.71 522	2.54 680	0.74 560	1.10 560	0.32 443	0.41 397	0.37 479	0.69 559	0.78 620	0.73 573	0.90 633	0.75 582	1.00 634	0.84 591	0.69 594	0.69 524	0.40 440	0.35 378	0.26 346	0.35 356	0.26 322

iGMRVC	0.84 563	2.85 705	0.72 555	0.72 497	0.73 604	0.77 570	0.79 618	0.73 569	0.74 618	0.73 573	0.72 612	0.73 579	0.76 611	0.73 572	0.73 608	0.72 539	0.73 571	0.73 583	0.72 619	0.73 559	0.72 594

DStereoRT	0.73 529	0.81 400	0.73 559	0.71 495	0.74 606	0.73 567	0.75 613	0.71 564	0.71 610	0.74 579	0.72 612	0.73 579	0.80 617	0.71 567	0.73 608	0.76 550	0.71 568	0.73 583	0.72 619	0.70 554	0.76 605

SMoEStereo_RVC	0.63 499	0.75 384	0.51 488	0.73 501	0.53 564	0.71 563	0.47 539	0.67 557	0.58 568	0.74 579	0.60 575	0.72 575	0.53 560	0.74 574	0.51 551	0.61 505	0.62 541	0.62 561	0.61 586	0.63 537	0.61 564

tt45	1.04 610	0.88 412	1.36 691	0.92 530	1.03 651	1.51 710	0.79 618	0.70 563	0.88 632	0.74 579	0.90 633	1.60 716	0.72 606	1.60 715	0.75 613	0.91 571	0.78 579	1.52 726	0.79 630	1.14 624	1.32 724

ARAFT	0.68 513	0.81 400	0.63 523	0.74 504	0.60 573	0.78 572	0.62 576	0.77 574	0.66 584	0.74 579	0.63 581	0.75 582	0.62 577	0.83 590	0.60 568	0.70 530	0.55 518	0.70 580	0.60 584	0.78 568	0.55 555

SE	0.64 501	0.73 379	0.77 565	0.79 508	0.59 571	0.78 572	0.54 564	0.58 539	0.58 568	0.78 583	0.59 573	0.63 559	0.18 301	0.78 578	0.52 553	0.80 556	0.65 546	0.69 575	0.57 580	0.75 561	0.52 541

GCAP-Stereo	0.75 533	4.15 741	0.42 441	0.75 505	0.35 472	0.78 572	0.40 503	0.79 575	0.38 489	0.78 583	0.36 477	0.78 585	0.36 475	0.79 579	0.39 494	0.75 547	0.39 436	0.76 592	0.39 517	0.75 561	0.39 484

G-Net	0.79 544	0.79 393	0.79 570	0.79 508	0.79 619	0.79 575	0.79 618	0.79 575	0.79 624	0.79 585	0.79 625	0.79 587	0.79 616	0.79 579	0.79 618	0.79 554	0.79 581	0.79 596	0.79 630	0.79 570	0.79 610

PointNet	0.60 488	0.75 384	0.49 476	0.79 508	0.50 554	0.79 575	0.49 550	0.79 575	0.49 548	0.80 586	0.49 551	0.79 587	0.49 548	0.80 581	0.49 543	0.63 514	0.40 440	0.63 563	0.40 519	0.63 537	0.40 486

NaN_ROB	0.80 547	0.80 396	0.80 571	0.80 512	0.80 622	0.80 577	0.80 621	0.80 578	0.80 626	0.80 586	0.80 627	0.80 589	0.80 617	0.80 581	0.80 621	0.80 556	0.80 584	0.80 599	0.80 632	0.80 573	0.80 611

CSAN	0.80 547	0.80 396	0.80 571	0.80 512	0.80 622	0.80 577	0.80 621	0.80 578	0.80 626	0.80 586	0.80 627	0.80 589	0.80 617	0.80 581	0.80 621	0.80 556	0.80 584	0.80 599	0.80 632	0.80 573	0.80 611

MGA	0.73 529	0.76 387	0.60 511	0.92 530	1.17 667	0.81 580	0.59 573	0.84 585	0.62 577	0.81 589	0.59 573	0.84 596	0.60 573	0.81 584	0.61 570	0.71 531	0.53 515	0.89 611	0.53 569	0.75 561	0.54 547

CAR	0.72 525	0.76 387	0.59 507	0.84 517	1.19 671	0.81 580	0.58 569	0.81 581	0.58 568	0.81 589	0.58 571	0.83 594	0.59 571	0.82 585	0.59 566	0.71 531	0.49 494	0.73 583	0.68 606	0.87 584	0.52 541

MSE-Stereo	0.72 525	0.76 387	0.59 507	0.84 517	1.19 671	0.81 580	0.58 569	0.81 581	0.58 568	0.81 589	0.58 571	0.83 594	0.59 571	0.82 585	0.59 566	0.71 531	0.49 494	0.73 583	0.68 606	0.87 584	0.52 541

zero-FE	0.72 525	1.31 551	0.66 532	0.92 530	0.60 573	0.82 583	0.58 569	0.82 584	0.58 568	0.81 589	0.60 575	0.81 592	0.60 573	0.82 585	0.58 563	0.74 546	0.59 532	0.73 583	0.52 567	0.76 564	0.51 540

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 519	0.72 378	0.71 552	0.80 512	0.62 583	0.82 583	0.61 575	0.81 581	0.62 577	0.81 589	0.63 581	0.80 589	0.70 600	0.73 572	0.61 570	0.76 550	0.61 540	0.74 588	0.61 586	0.77 566	0.61 564

AFF-stereo	0.73 529	0.88 412	0.67 536	0.75 505	0.68 594	0.75 569	0.64 578	0.80 578	0.72 613	0.83 594	0.70 603	0.82 593	0.64 578	0.84 591	0.67 579	0.77 553	0.63 543	0.81 601	0.63 588	0.78 568	0.62 567

monster-pro	0.75 533	1.67 578	0.64 526	0.89 523	0.57 570	0.86 589	0.56 566	0.87 587	0.56 565	0.87 595	0.57 569	0.88 599	0.57 566	0.87 596	0.57 561	0.79 554	0.58 526	0.76 592	0.54 571	0.77 566	0.54 547

RSM++	0.76 539	0.82 402	0.66 532	0.85 521	0.64 584	0.85 587	0.71 607	0.94 601	0.64 581	0.87 595	0.67 588	0.87 598	0.65 580	0.84 591	0.65 575	0.81 560	0.70 564	0.79 596	0.71 617	0.83 580	0.70 587

DDUNet	0.81 552	2.45 677	0.57 505	0.90 525	0.60 573	0.88 591	0.59 573	0.90 592	0.60 574	0.88 597	0.60 575	0.90 603	0.58 569	0.88 598	0.60 568	0.84 567	0.60 535	0.86 609	0.57 580	0.86 583	0.60 563

DCRE	0.84 563	1.89 627	0.77 565	0.94 537	0.72 603	0.88 591	0.73 611	0.87 587	0.78 620	0.90 598	0.71 609	0.88 599	0.67 585	0.88 598	0.73 608	0.81 560	0.68 555	0.81 601	0.70 614	0.82 578	0.70 587

UDG	0.80 547	2.21 656	0.60 511	0.91 527	0.60 573	0.90 594	0.58 569	0.88 591	0.60 574	0.90 598	0.60 575	0.88 599	0.60 573	0.90 601	0.58 563	0.86 569	0.60 535	0.84 607	0.59 583	0.84 581	0.61 564

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 533	0.92 426	0.85 578	0.96 542	0.59 571	1.27 688	0.44 523	0.59 542	0.69 597	0.91 600	0.68 594	0.55 541	0.61 576	1.06 634	0.83 626	0.62 510	0.70 564	0.90 612	0.41 529	0.89 588	0.56 558

DGTPSM_ROB	0.93 587	1.00 447	0.92 586	0.94 537	0.96 638	0.91 595	0.92 635	0.91 594	0.96 646	0.91 600	0.96 642	0.93 609	0.92 627	0.94 609	0.92 630	0.92 574	0.92 595	0.90 612	0.92 640	0.94 603	0.91 625

Selective-RAFT-Error	0.88 577	0.84 403	0.98 591	0.86 522	0.97 639	0.88 591	0.95 640	0.84 585	0.99 650	0.92 602	0.82 629	0.84 596	0.98 633	0.87 596	0.97 637	0.81 560	0.83 587	0.79 596	0.82 635	0.79 570	0.85 616

pmcnn	0.92 582	0.92 426	0.92 586	0.92 530	0.92 634	0.92 596	0.92 635	0.92 597	0.92 639	0.92 602	0.92 639	0.92 606	0.92 627	0.92 607	0.92 630	0.92 574	0.92 595	0.92 618	0.92 640	0.92 594	0.92 626

DPSM_ROB	0.92 582	0.91 421	0.91 584	0.91 527	0.92 634	0.92 596	0.92 635	0.92 597	0.91 634	0.93 604	0.91 636	0.92 606	0.90 624	0.91 603	0.92 630	0.92 574	0.91 593	0.91 615	0.92 640	0.93 599	0.93 628

DPSM	0.92 582	0.91 421	0.91 584	0.91 527	0.92 634	0.92 596	0.92 635	0.92 597	0.91 634	0.93 604	0.91 636	0.92 606	0.90 624	0.91 603	0.92 630	0.92 574	0.91 593	0.91 615	0.92 640	0.93 599	0.93 628

MoCha-V2	2.11 741	26.97 837	0.78 567	0.92 530	0.77 616	0.96 601	0.72 610	0.90 592	0.72 613	0.94 606	0.70 603	0.90 603	0.71 605	0.91 603	0.71 605	0.85 568	0.71 568	0.88 610	0.69 610	0.87 584	0.67 580

ToySt	0.92 582	2.11 646	0.90 582	0.95 539	0.79 619	0.99 603	0.78 617	0.94 601	0.81 629	0.94 606	0.78 623	0.95 612	0.77 613	0.94 609	0.86 628	0.91 571	0.79 581	0.85 608	0.77 626	0.89 588	0.73 598

R-Stereo Train	0.81 552	0.96 434	0.67 536	0.95 539	0.67 591	0.95 599	0.68 590	0.95 603	0.68 592	0.95 608	0.68 594	0.96 613	0.68 590	0.96 613	0.68 586	0.94 580	0.68 555	0.94 625	0.68 606	0.94 603	0.68 582

RAFT-Stereo	0.81 552	0.96 434	0.67 536	0.95 539	0.67 591	0.95 599	0.68 590	0.95 603	0.68 592	0.95 608	0.68 594	0.96 613	0.68 590	0.96 613	0.68 586	0.94 580	0.68 555	0.94 625	0.68 606	0.94 603	0.68 582
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
StereoNetSlim22	1.00 595	1.00 447	1.00 593	1.00 547	1.00 640	1.00 604	1.00 645	1.00 605	1.00 651	1.00 610	1.00 648	1.00 616	1.00 634	1.00 617	1.00 640	1.00 590	1.00 601	1.00 633	1.00 651	1.00 608	1.00 639

StereoNetSlim	1.00 595	1.00 447	1.00 593	1.00 547	1.00 640	1.00 604	1.00 645	1.00 605	1.00 651	1.00 610	1.00 648	1.00 616	1.00 634	1.00 617	1.00 640	1.00 590	1.00 601	1.00 633	1.00 651	1.00 608	1.00 639

LGCAT	1.00 595	1.00 447	1.00 593	1.00 547	1.00 640	1.00 604	1.00 645	1.00 605	1.00 651	1.00 610	1.00 648	1.00 616	1.00 634	1.00 617	1.00 640	1.00 590	1.00 601	1.00 633	1.00 651	1.00 608	1.00 639

LiteMatch	1.13 620	0.73 379	2.80 778	3.23 735	0.61 578	0.83 585	0.68 590	0.73 569	0.69 597	1.00 610	0.77 620	0.94 610	0.57 566	0.82 585	0.64 572	2.97 777	2.43 778	0.68 572	0.32 459	0.56 526	0.70 587

Lsterematch	1.13 620	0.73 379	2.80 778	3.23 735	0.61 578	0.83 585	0.68 590	0.73 569	0.69 597	1.00 610	0.77 620	0.94 610	0.57 566	0.82 585	0.64 572	2.97 777	2.43 778	0.68 572	0.32 459	0.56 526	0.70 587

Test_v1	1.00 595	1.00 447	1.00 593	1.00 547	1.00 640	1.00 604	1.00 645	1.00 605	1.00 651	1.00 610	1.00 648	1.00 616	1.00 634	1.00 617	1.00 640	1.00 590	1.00 601	1.00 633	1.00 651	1.00 608	1.00 639

WQFJA1++	0.84 563	0.98 437	0.67 536	1.26 627	0.75 608	1.00 604	0.67 585	1.00 605	0.67 586	1.00 610	0.67 588	1.00 616	0.67 585	1.00 617	0.67 579	0.96 582	0.67 549	0.91 615	0.63 588	0.92 594	0.63 568

NLMM1	0.86 572	0.98 437	0.69 546	1.48 650	0.75 608	1.01 614	0.69 598	1.00 605	0.69 597	1.00 610	0.70 603	1.00 616	0.68 590	1.01 627	0.67 579	0.97 584	0.68 555	0.92 618	0.63 588	0.93 599	0.63 568

NLMM	0.84 563	1.00 447	0.67 536	1.27 628	0.75 608	1.00 604	0.68 590	1.00 605	0.67 586	1.00 610	0.67 588	1.02 631	0.67 585	1.02 631	0.67 579	0.97 584	0.67 549	0.93 621	0.63 588	0.92 594	0.63 568

Selective-RAFT	0.89 579	0.89 415	0.72 555	1.16 574	0.78 617	1.06 623	0.82 628	0.87 587	0.97 647	1.00 610	0.91 636	0.90 603	1.00 634	0.89 600	0.93 634	0.83 565	0.83 587	0.82 605	0.82 635	0.81 576	0.82 614

GANet	1.00 595	1.00 447	1.00 593	1.00 547	1.00 640	1.00 604	1.00 645	1.00 605	1.00 651	1.00 610	1.00 648	1.00 616	1.00 634	1.00 617	1.00 640	1.00 590	1.00 601	1.00 633	1.00 651	1.00 608	1.00 639

TDLM	1.00 595	1.00 447	1.00 593	1.00 547	1.00 640	1.00 604	1.00 645	1.00 605	1.00 651	1.00 610	1.00 648	1.00 616	1.00 634	1.00 617	1.00 640	1.00 590	1.00 601	1.00 633	1.00 651	1.00 608	1.00 639

CVANet_RVC	1.00 595	1.00 447	1.00 593	1.00 547	1.00 640	1.00 604	1.00 645	1.00 605	1.00 651	1.00 610	1.00 648	1.00 616	1.00 634	1.00 617	1.00 640	1.00 590	1.00 601	1.00 633	1.00 651	1.00 608	1.00 639

WQFJX1	0.84 563	0.98 437	0.67 536	1.30 635	0.75 608	1.01 614	0.67 585	1.01 616	0.67 586	1.01 623	0.67 588	1.01 627	0.68 590	1.00 617	0.68 586	0.98 588	0.67 549	0.92 618	0.64 593	0.92 594	0.64 574

WQFJX	0.85 569	1.00 447	0.68 544	1.30 635	0.75 608	1.01 614	0.68 590	1.01 616	0.68 592	1.01 623	0.68 594	1.03 632	0.68 590	1.02 631	0.67 579	0.97 584	0.67 549	0.93 621	0.63 588	0.94 603	0.63 568

AdaDepth	0.86 572	0.93 430	0.71 552	1.01 554	1.07 655	1.02 620	0.71 607	1.00 605	0.71 610	1.01 623	0.71 609	1.00 616	0.72 606	1.14 645	0.71 605	0.92 574	0.64 544	0.90 612	0.64 593	0.89 588	0.69 584

trnet	1.01 605	1.01 459	1.01 603	1.01 554	1.01 648	1.01 614	1.01 653	1.01 616	1.01 658	1.01 623	1.01 655	1.01 627	1.01 644	1.01 627	1.01 647	1.01 597	1.01 609	1.01 640	1.01 660	1.01 615	1.01 647

WQFJA1	0.85 569	0.98 437	0.67 536	1.29 633	0.76 613	1.01 614	0.67 585	1.02 620	0.67 586	1.02 627	0.67 588	1.01 627	0.67 585	1.01 627	0.68 586	0.99 589	0.67 549	0.93 621	0.64 593	0.92 594	0.65 576

NLSM3	0.85 569	0.99 445	0.68 544	1.29 633	0.76 613	1.01 614	0.68 590	1.01 616	0.68 592	1.02 627	0.68 594	1.01 627	0.68 590	1.01 627	0.68 586	0.97 584	0.68 555	0.93 621	0.64 593	0.93 599	0.63 568

AIO-Stereo	0.84 563	0.66 368	0.70 549	0.83 516	0.67 591	0.98 602	0.82 628	1.14 626	0.72 613	1.03 629	0.74 616	1.03 632	1.09 652	0.99 615	0.45 522	1.04 598	0.73 571	0.95 627	0.74 621	0.94 603	0.46 514

DPSimNet_ROB	0.97 592	1.18 489	0.81 574	1.10 560	0.91 633	1.02 620	0.82 628	1.04 621	0.91 634	1.03 629	0.86 632	1.28 701	0.82 621	1.03 633	0.89 629	1.17 615	0.81 586	1.02 641	0.82 635	1.08 620	0.81 613

GLC_STEREO	1.07 612	1.01 459	1.06 609	1.07 558	1.05 653	1.06 623	1.08 660	1.08 622	1.05 663	1.07 631	1.06 659	1.08 635	1.05 647	1.06 634	1.10 656	1.07 600	1.09 621	1.05 644	1.05 663	1.06 619	1.12 654

Abc-Net	2.32 760	24.75 829	1.14 615	1.17 575	1.17 667	1.11 632	1.15 667	1.17 632	1.21 724	1.08 632	1.16 668	1.12 644	1.14 657	1.09 638	1.17 669	1.09 602	1.16 633	1.17 653	1.17 673	1.16 629	1.11 652
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AF-Net	2.37 765	25.71 833	1.17 619	1.13 565	1.15 662	1.15 636	1.18 672	1.19 635	1.16 671	1.10 633	1.15 665	1.10 639	1.18 663	1.12 644	1.15 663	1.10 604	1.10 624	1.17 653	1.15 670	1.16 629	1.12 654

NCC-stereo	2.36 763	25.52 832	1.17 619	1.15 569	1.17 667	1.11 632	1.11 661	1.15 627	1.16 671	1.10 633	1.16 668	1.10 639	1.15 658	1.14 645	1.13 660	1.09 602	1.11 625	1.15 648	1.16 672	1.17 634	1.17 664

edge stereo	2.43 768	27.07 838	1.14 615	1.06 557	1.14 660	1.08 626	1.17 671	1.16 630	1.14 669	1.10 633	1.16 668	1.09 637	1.16 662	1.10 640	1.16 667	1.10 604	1.11 625	1.16 649	1.19 674	1.13 623	1.11 652

HSM-Net_RVC	0.95 590	1.17 487	0.78 567	1.18 576	0.71 601	1.16 637	0.75 613	1.09 624	0.80 626	1.10 633	0.75 617	1.17 648	0.74 608	1.17 648	0.80 621	1.13 611	0.73 571	1.17 653	0.77 626	1.16 629	0.72 594
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MSMD_ROB	1.19 622	1.10 479	0.70 549	1.10 560	0.60 573	1.10 629	0.70 604	1.10 625	0.70 605	1.10 633	0.70 603	1.10 639	0.70 600	7.00 839	0.70 603	1.10 604	0.70 564	1.10 645	0.70 614	1.10 621	0.70 587

Wavelet-MonSter	1.00 595	1.21 537	0.76 563	1.94 675	1.01 648	1.11 632	0.76 615	1.15 627	0.76 619	1.11 638	0.76 618	1.14 645	0.76 611	1.11 642	0.76 615	1.21 664	0.90 591	1.02 641	0.71 617	1.02 617	0.71 593

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 580	0.86 407	0.89 579	1.25 626	0.69 595	1.05 622	0.81 625	1.16 630	0.50 553	1.12 639	0.97 644	0.72 575	0.82 621	1.06 634	0.95 635	0.61 505	0.87 589	1.03 643	0.85 638	1.04 618	1.01 647

RP	2.33 761	25.00 830	1.13 614	1.15 569	1.15 662	1.10 629	1.15 667	1.15 627	1.15 670	1.12 639	1.15 665	1.09 637	1.13 654	1.10 640	1.15 663	1.11 609	1.09 621	1.16 649	1.12 667	1.16 629	1.17 664

RGC	2.36 763	25.48 831	1.19 623	1.15 569	1.15 662	1.10 629	1.16 670	1.17 632	1.16 671	1.12 639	1.16 668	1.11 643	1.13 654	1.09 638	1.18 670	1.10 604	1.15 632	1.16 649	1.12 667	1.14 624	1.12 654

MEA-ACV	1.66 692	0.87 409	0.61 517	11.81 830	1.35 726	1.50 709	0.71 607	1.23 687	0.92 639	1.13 642	0.96 642	1.69 722	0.70 600	1.23 697	1.16 667	1.54 696	1.20 638	1.58 728	0.85 638	1.12 622	0.95 631

MWSP-net	0.96 591	0.75 384	0.49 476	4.84 788	0.48 546	1.28 690	0.52 559	1.20 638	0.51 560	1.14 643	0.70 603	1.00 616	0.56 564	0.90 601	0.69 594	0.76 550	0.60 535	0.95 627	0.56 577	0.73 559	0.45 511

stereogan	2.33 761	24.38 828	1.18 621	1.18 576	1.18 670	1.14 635	1.18 672	1.19 635	1.19 678	1.14 643	1.18 672	1.14 645	1.18 663	1.14 645	1.18 670	1.14 613	1.14 631	1.19 658	1.19 674	1.15 627	1.19 668

Nwc_Net	2.37 765	25.95 834	1.15 617	1.14 566	1.15 662	1.08 626	1.14 665	1.17 632	1.16 671	1.14 643	1.15 665	1.08 635	1.15 658	1.11 642	1.14 661	1.10 604	1.11 625	1.16 649	1.09 666	1.16 629	1.15 660

999	1.00 595	1.12 480	0.59 507	1.10 560	1.21 719	1.09 628	0.52 559	1.08 622	1.43 741	1.18 646	1.35 733	0.98 615	0.52 559	0.91 603	0.85 627	0.72 539	1.46 710	0.83 606	0.98 648	0.68 545	1.41 732

FAT-Stereo	2.46 770	26.05 835	1.23 677	1.23 625	1.22 721	1.20 638	1.24 722	1.23 687	1.23 726	1.19 647	1.22 720	1.21 695	1.24 714	1.20 650	1.24 723	1.21 664	1.17 636	1.22 708	1.25 727	1.20 639	1.24 718

DisPM	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

CrosDoStereo	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

PFNet+	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

LCNet	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

HHNet	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

Patchmatch Stereo++	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669
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	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

STrans-v2	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

TransformOpticalFlow	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

OMP-Stereo	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

IIG-Stereo	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

NF-Stereo	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

OCTAStereo	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

PSM-softLoss	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

KMStereo	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

NRIStereo	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

PSM-adaLoss	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

PSM-AAD	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

FTStereo	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

ROB_FTStereo_v2	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

ROB_FTStereo	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

Consistency-Raft	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

KYRaft	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

HUI-Stereo	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

ASMatch	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

DeepStereo_LL	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

DEmStereo	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

SST-Stereo	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

THIR-Stereo	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

RAFT_R40	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

DRaft	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

PFNet	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

GrayStereo	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

RE-Stereo	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

Pruner-Stereo	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

TVStereo	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

DeepStereo_RVC	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

RAFT-RH_RVC	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

IRAFT_RVC	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

RAFT-345	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

iRAFT	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

CRE-IMP	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

GMM-Stereo	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

RAFT-IKP	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

Prome-Stereo	1.20 623	1.20 491	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 638	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

S-Stereo	2.51 772	26.86 836	1.23 677	1.22 623	1.22 721	1.24 686	1.25 723	1.22 685	1.24 727	1.21 693	1.24 724	1.19 649	1.27 716	1.19 649	1.24 723	1.19 616	1.20 638	1.25 710	1.19 674	1.24 689	1.23 717

CroCo-Stereo	0.73 529	1.22 543	0.25 282	1.22 623	0.25 339	1.22 684	0.25 331	1.22 685	0.25 334	1.22 694	0.25 343	1.22 696	0.25 338	1.22 696	0.25 334	1.22 666	0.26 302	1.21 705	0.25 340	1.22 687	0.25 316
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
Hybrid-DGEV	1.03 609	1.75 587	0.80 571	1.28 632	0.78 617	1.26 687	0.80 621	1.26 689	0.78 620	1.26 695	0.78 623	1.26 697	0.78 615	1.26 698	0.78 617	1.15 614	0.75 574	1.14 646	0.74 621	1.14 624	0.75 602

CroCo-Stereo Lap2	0.77 540	1.29 547	0.29 308	1.27 628	0.29 368	1.27 688	0.26 338	1.26 689	0.26 348	1.26 695	0.26 348	1.27 700	0.26 348	1.26 698	0.27 341	1.27 669	0.27 315	1.27 711	0.27 385	1.27 692	0.27 362

Hybrid-DGEV-2	1.05 611	1.83 615	0.83 575	1.33 639	0.82 625	1.30 691	0.81 625	1.26 689	0.79 624	1.29 697	0.79 625	1.26 697	0.80 617	1.26 698	0.79 618	1.20 618	0.78 579	1.18 656	0.77 626	1.20 639	0.77 607

Hybrid-DGEV-03	1.07 612	1.83 615	0.83 575	1.34 640	0.81 624	1.32 693	0.81 625	1.31 696	0.81 629	1.31 698	0.82 629	1.32 702	0.82 621	1.32 703	0.81 624	1.19 616	0.77 577	1.19 658	0.76 624	1.19 637	0.77 607

L400	1.29 676	1.38 559	1.00 593	4.01 763	1.03 651	1.42 706	0.92 635	1.42 706	0.91 634	1.33 699	1.01 655	1.39 707	0.92 627	1.40 707	1.09 655	1.31 672	0.92 595	1.21 705	0.95 647	1.30 695	0.88 617

L500	1.30 677	1.33 553	1.01 603	4.69 782	0.84 626	1.35 695	0.95 640	1.38 701	0.94 643	1.33 699	0.98 645	1.36 704	0.91 626	1.40 707	1.08 653	1.28 671	0.90 591	1.21 705	0.99 650	1.23 688	0.90 624

LiteMatch*	2.07 729	1.30 549	5.73 814	6.28 803	0.79 619	1.33 694	0.80 621	1.30 695	1.02 659	1.33 699	0.84 631	1.33 703	0.97 631	1.28 702	1.04 649	6.05 821	5.89 816	1.28 712	0.76 624	1.28 693	0.88 617

PS-NSSS	1.38 681	1.39 561	1.34 681	1.34 640	1.35 726	1.38 700	1.37 737	1.35 697	1.38 738	1.34 702	1.34 732	1.39 707	1.38 727	1.70 720	1.40 739	1.36 679	1.36 702	1.36 719	1.37 736	1.37 698	1.36 729

CC-Net-ROB	1.36 679	1.33 553	1.33 680	1.36 643	1.38 730	1.36 698	1.33 728	1.37 700	1.34 732	1.35 703	1.36 735	1.38 706	1.34 722	1.38 706	1.38 738	1.35 677	1.38 705	1.33 714	1.35 733	1.43 700	1.34 727

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 678	1.35 555	1.35 683	1.35 642	1.35 726	1.35 695	1.35 730	1.36 698	1.35 735	1.36 704	1.35 733	1.36 704	1.36 724	1.36 704	1.35 734	1.35 677	1.35 701	1.35 717	1.35 733	1.35 697	1.35 728

RASNet	1.49 683	1.65 576	1.45 701	1.38 645	1.43 733	1.47 708	1.36 732	1.38 701	1.36 736	1.39 705	1.60 750	1.45 712	1.45 730	1.51 713	2.21 795	1.53 695	1.36 702	1.36 719	1.36 735	1.66 712	1.36 729

qqai	1.22 670	1.38 559	1.12 612	1.39 646	1.14 660	1.40 702	1.14 665	1.41 704	1.12 667	1.40 706	1.11 664	1.40 710	1.13 654	1.41 709	1.15 663	1.25 667	0.97 600	1.24 709	1.01 660	1.24 689	0.96 632

MM-Stereo_test2	1.20 623	1.85 621	1.05 607	1.46 649	0.94 637	1.36 698	0.99 644	1.36 698	0.95 644	1.41 707	0.98 645	1.40 710	0.96 630	1.37 705	0.95 635	1.37 681	1.06 613	1.33 714	0.93 645	1.29 694	0.89 621

BLMT-Stereo	1.53 686	1.36 556	1.06 609	1.42 648	1.23 725	1.41 704	1.07 658	1.43 707	1.12 667	1.42 708	1.06 659	1.83 728	1.07 649	1.42 711	1.07 652	1.27 669	1.38 705	6.80 836	1.00 651	1.26 691	1.00 639

MM-Stereo_test3	1.27 674	2.07 641	1.18 621	1.60 659	1.02 650	1.45 707	1.01 653	1.40 703	1.04 661	1.44 709	1.03 658	1.46 713	1.02 645	1.44 712	1.02 648	1.51 693	1.12 628	1.32 713	0.98 648	1.38 699	0.97 634

11t	1.27 674	2.70 690	1.34 681	1.32 638	0.89 629	1.30 691	1.34 729	1.64 714	0.57 567	1.45 710	0.72 612	1.05 634	1.29 718	1.07 637	1.29 730	1.49 688	1.02 610	0.97 631	1.15 670	1.48 701	1.31 722

ssnet_v2	0.68 513	1.96 638	1.25 679	0.29 261	0.20 312	0.30 324	0.20 300	0.29 316	0.22 317	1.50 711	0.20 316	0.31 341	0.20 316	0.27 319	0.22 314	0.24 276	1.49 712	0.26 315	0.18 308	3.90 787	0.19 292

FlowAnything_test	1.02 607	1.72 581	0.71 552	1.59 656	0.70 599	1.61 713	0.69 598	1.61 711	0.70 605	1.60 712	0.70 603	1.61 719	0.69 596	1.61 717	0.70 603	0.81 560	0.58 526	0.81 601	0.55 573	0.81 576	0.56 558

FlowAnything	1.02 607	1.71 580	0.72 555	1.59 656	0.69 595	1.60 712	0.69 598	1.61 711	0.70 605	1.60 712	0.69 599	1.60 716	0.69 596	1.61 717	0.69 594	0.81 560	0.58 526	0.81 601	0.56 577	0.82 578	0.56 558

CFNet-RSSM	0.91 580	4.89 752	0.34 358	0.44 365	1.07 655	1.62 715	1.40 739	0.91 594	0.35 472	1.60 712	1.39 740	0.64 560	0.34 465	0.44 456	0.33 444	0.41 387	0.35 410	0.75 590	0.30 440	0.41 459	0.29 400

gwcnet-sp	0.82 557	1.72 581	1.48 704	0.39 316	0.15 269	0.31 332	0.21 305	0.20 267	0.25 334	1.61 715	0.23 329	0.28 321	0.26 348	0.20 265	0.15 262	0.24 276	1.33 696	0.32 345	0.16 275	6.75 826	0.23 303

scenet	0.82 557	1.72 581	1.48 704	0.39 316	0.15 269	0.31 332	0.21 305	0.20 267	0.25 334	1.61 715	0.23 329	0.28 321	0.26 348	0.20 265	0.15 262	0.24 276	1.33 696	0.32 345	0.16 275	6.75 826	0.23 303

ssnet	0.82 557	1.72 581	1.48 704	0.39 316	0.15 269	0.31 332	0.21 305	0.20 267	0.25 334	1.61 715	0.23 329	0.28 321	0.26 348	0.20 265	0.15 262	0.24 276	1.33 696	0.32 345	0.16 275	6.75 826	0.23 303

DPSMNet_ROB	1.60 691	1.59 571	1.70 718	1.59 656	1.59 740	1.61 713	1.61 749	1.60 710	1.60 746	1.62 718	1.59 749	1.60 716	1.60 734	1.60 715	1.59 746	1.59 698	1.60 725	1.59 729	1.59 754	1.59 708	1.59 743

L4000	1.46 682	1.52 566	1.21 673	4.04 764	1.10 658	1.51 710	1.07 658	1.57 708	1.09 665	1.64 719	1.20 673	1.56 714	1.21 711	1.76 723	1.14 661	1.58 697	1.06 613	1.41 721	1.08 664	1.51 704	0.97 634

FAST (zero-shot)	0.87 576	1.55 568	0.42 441	1.57 654	0.42 523	1.62 715	0.45 529	1.59 709	0.42 523	1.66 720	0.44 526	1.62 720	0.42 517	1.59 714	0.42 513	0.64 516	0.43 465	0.64 565	0.42 537	0.67 543	0.46 514

FETStereo	1.53 686	1.64 575	1.01 603	4.86 789	1.22 721	1.73 717	1.00 645	1.74 719	1.06 664	1.67 721	1.22 720	1.71 724	1.02 645	1.78 727	1.11 657	1.51 693	1.13 629	1.60 730	1.03 662	1.71 714	0.92 626

CGFBStereo	1.54 688	1.61 573	1.00 593	4.82 786	1.22 721	1.75 718	1.06 657	1.71 718	1.04 661	1.69 722	1.22 720	1.68 721	1.08 651	1.81 729	1.04 649	1.50 690	1.13 629	1.70 734	1.13 669	1.72 716	0.89 621

HBP-ISP	1.24 672	1.72 581	1.65 714	1.15 569	0.76 613	1.40 702	0.88 631	1.67 717	1.02 659	1.69 722	1.38 738	1.69 722	1.21 711	1.87 732	1.21 719	1.05 599	0.79 581	0.97 631	0.80 632	1.19 637	0.75 602

ours_stereo	1.20 623	1.21 537	0.90 582	1.64 664	1.11 659	1.35 695	0.67 585	1.76 721	0.93 641	1.70 724	1.10 662	1.39 707	0.75 610	1.41 709	0.81 624	1.60 700	1.03 611	1.33 714	1.00 651	1.61 709	0.72 594

FETCStereo	1.51 684	1.66 577	1.05 607	4.56 778	1.06 654	1.79 720	1.15 667	1.75 720	1.16 671	1.73 725	1.10 662	1.74 725	1.06 648	1.74 722	1.22 720	1.47 687	1.04 612	1.54 727	0.92 640	1.56 705	0.96 632

HNOStereo	1.51 684	1.78 593	1.20 626	4.42 767	1.08 657	1.78 719	1.12 664	1.76 721	1.10 666	1.74 726	1.02 657	1.78 726	1.07 649	1.68 719	1.22 720	1.49 688	0.93 598	1.50 725	0.93 645	1.56 705	1.12 654

GANetREF_RVC	1.55 689	1.94 637	1.22 675	1.88 671	1.21 719	1.88 724	1.22 720	1.88 724	1.22 725	1.88 727	1.22 720	1.88 729	1.22 713	1.89 733	1.22 720	1.87 710	1.22 686	1.88 745	1.22 723	1.88 724	1.22 715
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
NLCA_NET_v2_RVC	5.04 822	50.87 858	2.78 777	2.87 726	2.71 799	2.78 787	0.47 539	2.88 792	2.86 805	1.89 728	2.67 804	2.79 794	2.79 793	2.78 793	2.83 802	2.82 776	2.82 781	2.83 792	2.77 804	2.83 779	2.76 793
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
2.5w	2.01 720	2.40 673	1.37 693	3.28 739	2.01 782	2.71 779	1.43 745	1.82 723	1.83 780	1.90 729	1.41 741	2.71 784	1.35 723	2.71 784	1.85 781	2.66 771	1.53 715	1.64 731	1.23 724	2.53 771	1.87 776

3.25w	2.04 726	2.20 654	1.48 704	3.03 729	2.17 792	2.63 777	1.39 738	1.96 727	1.95 792	1.96 730	1.37 736	2.71 784	1.96 776	2.71 784	1.73 774	2.26 747	1.32 689	1.87 742	1.87 787	2.51 767	1.63 759

FC-DCNN	1.07 612	1.09 475	0.98 591	0.89 523	0.52 561	1.41 704	0.91 634	1.21 684	1.24 727	1.96 730	2.05 800	1.91 731	1.30 719	1.27 701	1.08 653	0.80 556	0.60 535	0.58 556	0.41 529	0.68 545	0.54 547

MFMNet_re	1.81 701	1.91 630	1.71 720	1.95 677	1.70 763	1.95 729	1.70 766	1.96 727	1.74 772	1.97 732	1.72 771	1.95 732	1.71 755	1.97 736	1.71 766	1.86 708	1.62 726	1.85 738	1.66 773	1.86 722	1.64 761

3w_stereo	2.04 726	2.24 658	1.70 718	3.15 732	2.18 794	2.49 767	1.26 725	2.03 732	1.98 793	1.98 733	1.33 731	2.72 788	1.99 779	2.59 777	1.72 769	2.22 743	1.33 696	1.85 738	1.88 792	2.50 766	1.58 742

IGEV	2.02 721	2.20 654	1.82 731	2.90 727	2.16 790	2.41 763	1.25 723	2.00 730	1.98 793	1.99 734	1.31 730	2.72 788	1.93 773	2.67 783	1.69 764	2.26 747	1.32 689	1.83 737	1.87 787	2.53 771	1.61 750

SPS-STEREO	1.59 690	1.91 630	1.21 673	1.94 675	1.20 673	2.00 732	1.23 721	1.99 729	1.24 727	2.00 735	1.25 725	2.03 739	1.26 715	2.00 737	1.29 730	1.90 715	1.18 637	1.89 746	1.21 722	1.89 725	1.20 669
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
4.5_new	2.00 713	1.84 620	1.98 762	2.77 721	2.16 790	2.27 755	1.28 727	2.09 734	1.98 793	2.01 736	1.28 728	2.71 784	1.98 777	2.51 774	1.65 749	2.26 747	1.33 696	1.87 742	1.87 787	2.49 764	1.60 745

RAFT_CTSACE	1.92 705	3.71 726	1.72 721	1.88 671	1.72 765	2.04 733	1.42 742	2.18 742	1.89 789	2.02 737	1.97 789	1.95 732	2.06 783	1.93 734	1.62 747	1.76 705	1.66 730	2.02 751	1.73 782	1.73 717	1.43 734

1w_stereo	2.05 728	2.32 663	1.35 683	3.74 761	2.01 782	2.73 782	1.42 742	1.88 724	1.93 791	2.03 738	1.28 728	2.71 784	1.99 779	2.72 786	1.72 769	2.20 741	1.32 689	1.87 742	1.86 786	2.45 760	1.54 736

MM-Stereo_test1	1.80 700	3.41 719	1.52 709	2.12 683	1.41 732	2.04 733	1.41 740	2.05 733	1.46 743	2.04 739	1.41 741	2.05 740	1.42 729	2.05 738	1.43 741	2.04 726	1.54 717	1.94 747	1.38 738	1.99 728	1.33 725

ff7	1.68 693	2.68 687	1.35 683	0.97 544	0.89 629	1.84 721	2.15 793	2.12 736	1.80 776	2.05 740	1.56 746	2.33 761	2.12 784	2.23 757	2.25 796	1.31 672	1.07 615	1.48 722	1.41 739	0.90 591	1.04 649

ffff	1.68 693	2.68 687	1.35 683	0.97 544	0.89 629	1.84 721	2.15 793	2.12 736	1.80 776	2.05 740	1.56 746	2.33 761	2.12 784	2.23 757	2.25 796	1.31 672	1.07 615	1.48 722	1.41 739	0.90 591	1.04 649

ccc-4	1.68 693	2.68 687	1.35 683	0.97 544	0.89 629	1.84 721	2.15 793	2.12 736	1.80 776	2.05 740	1.56 746	2.33 761	2.12 784	2.23 757	2.25 796	1.31 672	1.07 615	1.48 722	1.41 739	0.90 591	1.04 649

2.25w	2.00 713	1.86 624	1.98 762	2.95 728	2.17 792	2.26 754	1.35 730	2.42 769	2.00 796	2.07 743	1.27 727	2.53 771	1.99 779	2.29 762	1.49 743	2.21 742	1.32 689	1.85 738	1.87 787	2.52 768	1.62 756

MC-Stereo	1.76 697	2.96 706	1.37 693	2.14 684	1.37 729	2.14 738	1.36 732	2.14 739	1.37 737	2.14 744	1.37 736	2.14 741	1.37 726	2.14 742	1.37 737	1.97 720	1.32 689	1.97 749	1.32 732	1.98 727	1.33 725

3.25w_new	2.03 723	2.72 694	1.35 683	3.33 744	1.57 738	2.72 780	1.53 748	2.15 740	1.33 731	2.15 745	1.60 750	2.63 780	1.30 719	2.72 786	1.99 793	2.67 773	1.53 715	1.75 736	1.25 727	2.53 771	1.87 776

3.5w_stereo	2.03 723	2.72 694	1.35 683	3.41 746	1.57 738	2.72 780	1.49 747	2.01 731	1.34 732	2.15 745	1.61 752	2.63 780	1.36 724	2.72 786	1.99 793	2.66 771	1.58 721	1.68 733	1.24 725	2.53 771	1.87 776

GELT-Stereo	2.10 737	5.33 775	1.94 757	2.37 706	1.68 753	2.21 747	1.69 764	2.19 745	1.67 750	2.18 747	1.67 759	2.19 746	1.66 737	2.19 747	1.66 752	2.23 744	1.83 742	2.07 758	1.61 761	2.04 729	1.61 750

noway7	2.08 732	5.18 764	1.92 746	2.27 691	1.66 745	2.18 739	1.66 752	2.17 741	1.66 747	2.18 747	1.65 754	2.18 743	1.66 737	2.17 743	1.66 752	2.15 730	1.85 748	2.05 752	1.60 757	2.05 730	1.60 745

zzzz4	2.08 732	5.22 768	1.93 749	2.27 691	1.66 745	2.19 741	1.66 752	2.18 742	1.67 750	2.18 747	1.66 757	2.18 743	1.66 737	2.18 744	1.66 752	2.15 730	1.84 743	2.05 752	1.60 757	2.05 730	1.60 745

monster_256*512	2.09 735	5.21 767	1.98 762	2.30 699	1.67 749	2.18 739	1.66 752	2.20 748	1.67 750	2.19 750	1.67 759	2.19 746	1.66 737	2.19 747	1.66 752	2.15 730	1.86 752	2.05 752	1.60 757	2.06 734	1.61 750

zzzzzz3	2.07 729	5.00 757	1.93 749	2.28 696	1.66 745	2.19 741	1.66 752	2.18 742	1.67 750	2.19 750	1.66 757	2.18 743	1.67 743	2.18 744	1.66 752	2.15 730	1.85 748	2.05 752	1.59 754	2.05 730	1.59 743

noway2	2.07 729	4.96 754	1.92 746	2.28 696	1.66 745	2.20 744	1.66 752	2.19 745	1.66 747	2.19 750	1.65 754	2.19 746	1.68 745	2.18 744	1.65 749	2.15 730	1.86 752	2.06 756	1.59 754	2.06 734	1.60 745

zzzzzzz1	2.10 737	5.20 766	1.93 749	2.38 708	1.68 753	2.20 744	1.67 758	2.20 748	1.68 755	2.20 753	1.67 759	2.20 749	1.68 745	2.20 749	1.67 760	2.24 745	1.86 752	2.06 756	1.61 761	2.06 734	1.62 756

zzzz2	2.08 732	4.92 753	1.93 749	2.30 699	1.67 749	2.19 741	1.66 752	2.20 748	1.67 750	2.20 753	1.68 764	2.21 750	1.66 737	2.20 749	1.68 761	2.17 736	1.84 743	2.07 758	1.62 767	2.05 730	1.61 750

zzz1	2.09 735	4.97 755	1.93 749	2.30 699	1.68 753	2.21 747	1.68 760	2.21 751	1.68 755	2.21 755	1.67 759	2.21 750	1.68 745	2.21 752	1.69 764	2.17 736	1.85 748	2.08 762	1.61 761	2.06 734	1.61 750

noway4	2.11 741	5.14 762	1.93 749	2.37 706	1.69 758	2.20 744	1.68 760	2.22 753	1.68 755	2.21 755	1.69 768	2.23 754	1.68 745	2.22 754	1.66 752	2.24 745	1.84 743	2.09 767	1.63 770	2.09 743	1.62 756

noway1	2.10 737	5.26 772	1.93 749	2.31 702	1.69 758	2.21 747	1.67 758	2.19 745	1.68 755	2.21 755	1.68 764	2.21 750	1.67 743	2.20 749	1.66 752	2.15 730	1.84 743	2.07 758	1.61 761	2.07 738	1.61 750

derf	1.91 704	2.15 650	1.78 724	2.16 685	1.75 766	2.21 747	1.80 770	2.22 753	1.80 776	2.21 755	1.76 772	2.17 742	1.81 764	2.24 760	1.74 775	1.93 718	1.56 718	1.96 748	1.53 747	1.95 726	1.56 738

noway5	1.92 705	4.97 755	1.95 759	2.31 702	1.68 753	2.21 747	1.68 760	2.21 751	1.69 762	2.22 759	1.68 764	2.21 750	1.68 745	2.21 752	1.68 761	2.18 738	1.87 756	1.71 735	0.65 597	0.85 582	0.72 594

noway3	2.12 743	5.22 768	1.93 749	2.39 709	1.70 763	2.23 753	1.70 766	2.22 753	1.70 763	2.22 759	1.70 770	2.23 754	1.69 752	2.22 754	1.71 766	2.28 751	1.86 752	2.08 762	1.63 770	2.09 743	1.63 759

CEFStereo	1.90 703	2.10 645	1.41 698	5.22 794	1.44 736	2.21 747	1.43 745	2.09 734	1.45 742	2.23 761	1.38 738	2.23 754	1.57 732	2.22 754	1.36 735	1.97 720	1.29 688	2.01 750	1.28 730	1.87 723	1.31 722

4w-stereo	2.02 721	2.72 694	1.44 700	3.36 745	1.59 740	2.48 766	1.72 768	2.28 756	1.24 727	2.24 762	1.65 754	2.56 776	1.32 721	2.39 768	1.98 792	2.67 773	1.51 713	1.66 732	1.24 725	2.53 771	1.88 779

NCCL2	2.28 759	2.27 659	2.28 769	2.28 696	2.28 795	2.27 755	2.29 796	2.28 756	2.28 799	2.27 763	2.28 801	2.28 757	2.27 787	2.27 761	2.28 800	2.28 751	2.28 775	2.27 770	2.29 800	2.27 750	2.29 784

TRStereo	2.00 713	2.13 647	1.85 737	2.27 691	1.84 770	2.28 757	1.84 772	2.29 758	1.86 782	2.30 764	1.87 778	2.30 758	1.87 767	2.08 739	1.72 769	2.08 727	1.72 735	2.08 762	1.72 779	2.08 740	1.72 766

XX-Stereo	2.00 713	2.13 647	1.85 737	2.27 691	1.84 770	2.28 757	1.84 772	2.29 758	1.86 782	2.30 764	1.87 778	2.30 758	1.87 767	2.08 739	1.72 769	2.08 727	1.72 735	2.08 762	1.72 779	2.08 740	1.72 766

EAI-Stereo	2.00 713	2.13 647	1.85 737	2.27 691	1.84 770	2.28 757	1.84 772	2.29 758	1.86 782	2.30 764	1.87 778	2.30 758	1.87 767	2.08 739	1.72 769	2.08 727	1.72 735	2.08 762	1.72 779	2.08 740	1.72 766

MonStereo1	1.94 707	2.77 700	1.52 709	3.73 760	1.51 737	2.13 737	1.42 742	2.32 763	1.52 744	2.31 767	1.50 744	2.53 771	1.59 733	2.34 765	1.56 744	1.91 716	1.36 702	1.86 741	1.31 731	2.07 738	1.53 735

STTStereo	3.73 794	30.40 842	2.37 773	2.39 709	2.31 797	2.35 760	2.33 797	2.29 758	2.42 800	2.32 768	2.34 802	2.33 761	2.36 788	2.30 763	2.27 799	2.35 758	2.22 774	2.31 773	2.22 797	2.29 752	2.34 788

HUF	2.18 747	2.30 661	1.99 766	2.34 705	2.02 785	2.41 763	2.06 792	2.38 767	1.89 789	2.36 769	1.85 775	2.56 776	1.98 777	2.31 764	1.97 791	2.30 755	2.03 768	2.30 772	2.11 794	2.23 747	2.16 781

qwe	2.18 747	2.60 684	1.58 711	3.83 762	1.90 779	2.53 771	1.90 782	2.48 771	1.73 770	2.37 770	1.92 785	2.53 771	1.68 745	2.56 775	1.83 779	2.52 770	1.87 756	2.07 758	1.68 776	2.32 753	1.71 765

monsters	2.18 747	2.41 674	1.96 761	3.47 749	2.03 786	2.53 771	1.64 751	2.48 771	1.73 770	2.40 771	1.50 744	2.62 779	1.94 774	2.59 777	1.94 789	2.44 763	1.57 720	2.28 771	1.87 787	2.42 757	1.86 774

MonStereo	2.17 745	2.41 674	1.49 708	2.67 718	1.67 749	2.60 776	2.04 791	2.32 763	1.76 773	2.44 772	1.68 764	2.50 769	1.69 752	2.38 766	1.80 778	2.28 751	1.78 738	2.63 790	2.14 795	3.47 783	1.68 764

monsterstereo	2.20 753	2.33 664	1.95 759	3.65 756	2.07 787	2.49 767	1.61 749	2.48 771	1.83 780	2.45 773	1.61 752	2.67 783	1.86 765	2.64 779	1.94 789	2.48 767	1.66 730	2.34 775	1.68 776	2.40 756	1.86 774

asd	2.18 747	2.77 700	1.58 711	3.59 754	2.00 781	2.58 775	1.85 775	2.39 768	1.71 765	2.47 774	1.97 789	2.59 778	1.61 735	2.56 775	1.79 777	2.51 768	1.99 760	2.11 768	1.62 767	2.36 755	1.60 745

FBW_ROB	2.12 743	2.46 678	1.77 723	2.49 714	1.79 769	2.38 761	1.83 771	2.46 770	1.78 775	2.48 775	1.97 789	2.40 766	1.78 762	2.42 771	1.83 779	2.31 756	1.85 748	2.38 778	1.82 785	2.35 754	1.84 772

UDGNet	2.23 757	5.40 779	1.72 721	2.48 713	1.69 758	2.51 770	1.69 764	2.51 774	1.72 769	2.50 776	1.69 768	2.52 770	1.69 752	2.50 773	1.68 761	2.41 762	1.70 733	2.42 780	1.69 778	2.42 757	1.64 761

AIO_rvc	2.18 747	2.34 668	1.87 741	2.32 704	1.94 780	2.40 762	1.89 781	2.37 766	2.07 798	2.52 777	1.95 788	2.44 768	1.99 779	2.41 769	1.89 788	2.32 757	2.09 769	2.24 769	2.18 796	2.21 746	2.23 783

AIO_test	2.18 747	2.09 644	2.04 767	2.42 711	2.01 782	2.47 765	1.94 783	2.34 765	2.03 797	2.56 778	1.94 786	2.43 767	1.94 774	2.41 769	1.87 785	2.39 761	2.10 770	2.35 777	1.91 793	2.25 749	2.19 782

asda	2.17 745	2.54 680	1.81 726	3.47 749	1.78 768	2.50 769	1.86 776	2.61 777	1.68 755	2.61 779	1.83 774	2.37 765	1.73 757	2.44 772	1.88 787	2.51 768	1.84 743	2.34 775	1.62 767	2.23 747	1.77 771

Sa-1000	4.34 812	8.37 800	6.84 819	6.98 810	4.45 828	3.58 794	3.00 804	3.42 800	3.39 820	2.61 779	4.00 829	3.83 804	4.01 822	3.90 804	3.90 825	5.98 820	5.62 815	3.76 802	2.34 801	4.35 795	2.47 792

DNSM	2.56 774	4.43 745	3.08 791	4.09 766	1.86 773	2.66 778	1.86 776	2.66 778	1.87 786	2.66 781	1.86 776	2.66 782	1.86 765	2.66 782	1.87 785	3.82 788	2.94 782	2.42 780	1.73 782	2.42 757	1.73 769

4.25w-stereo	1.98 708	2.72 694	1.46 702	3.47 749	1.43 733	2.07 735	1.98 784	2.53 775	1.52 744	2.71 782	1.98 795	1.81 727	1.62 736	1.96 735	1.36 735	1.88 713	2.00 761	2.53 787	1.61 761	1.74 718	1.15 660

4.25_new	2.00 713	2.33 664	1.82 731	3.32 742	1.69 758	1.95 729	1.99 787	2.72 779	1.71 765	2.72 783	1.97 789	2.01 737	1.74 759	1.77 725	1.28 728	2.18 738	2.01 763	2.48 785	1.58 752	1.65 710	1.17 664

4.5w_new	2.00 713	2.33 664	1.82 731	3.32 742	1.69 758	1.95 729	1.99 787	2.72 779	1.71 765	2.72 783	1.97 789	2.01 737	1.74 759	1.77 725	1.28 728	2.18 738	2.01 763	2.48 785	1.58 752	1.65 710	1.17 664

4.5w-stereo	1.99 709	2.33 664	1.81 726	3.28 739	1.68 753	1.94 726	1.99 787	2.72 779	1.70 763	2.72 783	1.99 798	1.97 734	1.68 745	1.76 723	1.29 730	1.91 716	2.02 767	2.53 787	1.61 761	1.75 719	1.16 663

2.75w_new	1.99 709	2.34 668	1.81 726	3.14 731	1.62 742	1.94 726	1.99 787	2.72 779	1.71 765	2.72 783	1.99 798	1.90 730	1.73 757	1.82 731	1.29 730	2.37 759	2.01 763	2.31 773	1.42 742	1.77 720	1.22 715

2w_stereo	1.99 709	2.36 671	1.81 726	3.24 737	1.67 749	1.94 726	1.98 784	2.72 779	1.68 755	2.72 783	1.94 786	1.98 735	1.74 759	1.79 728	1.27 727	1.95 719	2.00 761	2.53 787	1.60 757	1.68 713	1.15 660

3.75w	1.99 709	2.31 662	1.83 734	3.16 733	1.65 744	1.93 725	1.98 784	2.72 779	1.68 755	2.73 788	1.97 789	2.00 736	1.72 756	1.81 729	1.25 726	2.27 750	2.01 763	2.38 778	1.42 742	1.71 714	1.24 718

LG-G_1	2.22 754	2.71 692	1.89 742	2.77 721	1.87 777	2.75 784	1.87 779	2.76 787	1.87 786	2.75 789	1.87 778	2.76 791	1.87 767	2.75 790	1.86 782	2.47 765	1.58 721	2.45 782	1.57 749	2.45 760	1.57 740

LG-G	2.22 754	2.71 692	1.89 742	2.77 721	1.87 777	2.75 784	1.87 779	2.76 787	1.87 786	2.75 789	1.87 778	2.76 791	1.87 767	2.75 790	1.86 782	2.47 765	1.58 721	2.45 782	1.57 749	2.45 760	1.57 740

LGtest1	2.22 754	2.70 690	1.89 742	2.76 720	1.86 773	2.75 784	1.86 776	2.75 786	1.86 782	2.75 789	1.86 776	2.77 793	1.87 767	2.75 790	1.86 782	2.46 764	1.58 721	2.45 782	1.56 748	2.45 760	1.56 738

IGEVStereo-DCA	1.77 698	4.21 742	1.84 735	2.49 714	2.11 788	2.54 773	1.36 732	1.65 715	1.17 676	2.75 789	1.90 783	2.54 774	1.15 658	0.94 609	1.11 657	1.50 690	1.32 689	0.96 629	1.46 745	1.49 702	0.88 617

rrr	1.77 698	4.21 742	1.84 735	2.49 714	2.11 788	2.54 773	1.36 732	1.65 715	1.17 676	2.75 789	1.90 783	2.54 774	1.15 658	0.94 609	1.11 657	1.50 690	1.32 689	0.96 629	1.46 745	1.49 702	0.88 617

sCroCo_RVC	2.10 737	2.76 698	1.92 746	2.78 724	1.39 731	2.73 782	1.41 740	2.73 785	1.40 739	2.77 794	1.41 741	2.74 790	1.40 728	2.74 789	1.40 739	2.72 775	1.42 708	2.72 791	1.44 744	2.79 778	1.42 733

plain	1.88 702	3.16 713	0.64 526	3.10 730	0.65 586	3.10 789	0.64 578	3.12 794	0.65 582	3.10 795	0.65 585	3.11 795	0.65 580	3.12 794	0.65 575	3.12 780	0.65 546	3.13 793	0.65 597	3.13 781	0.65 576

MIF-Stereo (partial)	2.58 775	3.31 718	0.66 532	3.18 734	0.66 589	3.18 790	0.66 581	3.21 795	0.67 586	3.19 796	0.66 587	3.19 796	0.66 583	3.31 798	0.68 586	5.09 813	1.79 740	8.23 840	1.67 774	6.18 824	1.38 731

Anonymous3	2.55 773	3.26 717	1.65 714	3.28 739	1.63 743	3.24 791	1.68 760	3.27 796	1.66 747	3.28 797	1.67 759	3.25 797	1.66 737	3.27 796	1.64 748	3.26 781	1.65 729	3.30 795	1.65 772	4.95 815	1.65 763

UniTT-Stereo	2.03 723	3.43 720	0.72 555	3.42 747	0.73 604	3.27 792	0.68 590	3.38 799	0.69 597	3.29 798	0.72 612	3.28 798	0.70 600	3.35 800	0.68 586	3.39 783	0.68 555	3.31 796	0.69 610	3.37 782	0.73 598

NLSM1	2.93 787	3.24 716	2.57 776	4.04 764	2.66 798	3.30 793	2.55 799	3.29 797	2.55 801	3.35 799	2.48 803	3.28 798	2.47 789	3.34 799	2.49 801	3.26 781	2.55 780	3.13 793	2.57 803	3.00 780	2.46 791

RAStereo	2.23 757	3.64 723	0.76 563	3.65 756	0.86 627	3.66 797	0.76 615	3.67 803	0.81 629	3.66 800	0.76 618	3.66 801	0.77 613	3.68 802	0.77 616	3.68 786	0.77 577	3.69 801	0.77 626	3.70 785	0.77 607

DPSNet	3.66 792	3.60 722	3.62 800	3.63 755	3.64 820	3.65 796	3.65 825	3.66 802	3.67 822	3.67 801	3.65 823	3.67 802	3.66 811	3.66 801	3.68 820	3.68 786	3.66 801	3.67 800	3.68 826	3.67 784	3.67 817

SA	4.33 811	7.35 794	6.85 820	5.96 801	4.09 825	3.59 795	3.15 818	3.82 804	2.64 802	3.91 802	3.85 826	3.57 800	2.72 792	3.13 795	4.03 827	7.09 829	6.86 823	3.57 798	3.12 816	3.85 786	3.51 816

TestStereo1	4.60 813	8.41 801	6.44 817	6.86 808	3.79 822	3.97 799	3.78 827	3.99 806	3.74 824	3.97 803	3.52 821	3.94 805	3.58 808	3.98 805	3.72 822	6.82 826	6.50 821	3.76 802	3.66 824	3.90 787	3.74 820

SA-5K	4.60 813	8.41 801	6.44 817	6.86 808	3.79 822	3.97 799	3.78 827	3.99 806	3.74 824	3.97 803	3.52 821	3.94 805	3.58 808	3.98 805	3.72 822	6.82 826	6.50 821	3.76 802	3.66 824	3.90 787	3.74 820

NLCSM	3.67 793	4.08 737	3.19 796	4.80 785	3.26 813	3.99 801	3.24 820	4.25 809	3.18 818	4.09 805	3.27 818	4.14 807	3.18 806	4.13 807	3.28 816	4.06 789	3.10 791	3.85 805	3.14 817	3.91 790	3.27 813

test_4	4.88 819	8.13 799	6.98 821	7.46 811	4.44 827	4.25 803	3.85 829	4.04 808	3.92 828	4.13 806	3.91 827	4.18 809	3.84 818	4.14 808	4.06 828	7.01 828	7.13 826	4.53 807	3.72 827	4.09 791	3.72 818

test_5	4.62 816	7.55 796	6.23 815	6.32 804	3.40 816	5.29 824	3.50 822	3.53 801	4.11 830	4.28 807	4.47 833	4.26 810	4.38 825	3.68 802	3.24 815	5.89 818	5.60 814	4.84 824	3.50 822	4.33 794	3.93 824

test_3	5.01 821	8.86 806	7.77 823	8.09 813	2.76 800	4.13 802	4.05 831	3.88 805	3.76 826	4.33 808	4.13 830	3.71 803	3.91 819	4.21 809	4.06 828	7.93 830	7.69 828	4.53 807	3.91 829	4.17 792	4.29 826

raft_robust	4.71 817	7.75 798	5.40 813	6.81 807	3.31 814	4.28 804	4.20 832	4.32 810	4.37 833	4.35 809	4.35 832	4.14 807	3.75 815	4.30 811	4.20 830	6.67 825	6.37 819	3.36 797	4.24 834	4.86 813	3.25 812

rvit_stereo_0081	3.83 795	5.23 771	3.01 781	4.53 771	3.03 803	4.55 811	3.02 806	4.56 813	3.04 806	4.52 810	3.02 805	4.54 812	3.03 794	4.56 813	3.04 803	4.57 797	3.05 784	4.57 809	3.05 808	4.58 800	3.05 798

cross-raft	4.83 818	7.52 795	6.43 816	6.63 805	3.96 824	4.51 805	3.99 830	4.49 811	3.96 829	4.52 810	3.96 828	4.50 811	3.97 821	4.50 812	3.97 826	6.65 824	6.44 820	4.33 806	3.92 830	4.35 795	3.91 823

rvit_105_1	3.83 795	5.22 768	3.01 781	4.53 771	3.01 801	4.51 805	3.01 805	4.56 813	3.04 806	4.53 812	3.03 807	4.55 814	3.03 794	4.56 813	3.04 803	4.57 797	3.05 784	4.57 809	3.05 808	4.57 799	3.05 798

rvit_stereo_0082	3.86 797	5.82 788	3.01 781	4.53 771	3.03 803	4.54 807	3.02 806	4.56 813	3.04 806	4.53 812	3.02 805	4.55 814	3.04 797	4.57 816	3.05 805	4.57 797	3.05 784	4.58 811	3.05 808	4.58 800	3.06 801

rvit_0105_6	3.87 799	5.73 787	3.10 792	4.69 782	3.12 811	4.54 807	3.02 806	4.56 813	3.04 806	4.54 814	3.03 807	4.54 812	3.04 797	4.56 813	3.05 805	4.58 800	3.05 784	4.58 811	3.05 808	4.58 800	3.05 798

rvit_stereo_0081_aga	3.86 797	5.33 775	3.02 784	4.55 777	3.04 807	4.54 807	3.02 806	4.64 820	3.06 810	4.54 814	3.04 809	4.62 821	3.08 801	4.62 819	3.07 808	4.58 800	3.06 788	4.60 813	3.08 812	4.63 803	3.07 802

rvit_0105_4	3.91 802	5.47 783	3.02 784	4.54 774	3.02 802	4.54 807	3.03 810	4.75 823	3.17 817	4.57 816	3.06 810	4.61 820	3.16 805	4.65 820	3.09 811	4.66 804	3.11 792	4.68 818	3.18 819	4.81 810	3.16 810

rvit_stereo_0080	3.89 800	5.70 785	3.04 786	4.54 774	3.03 803	4.56 812	3.05 812	4.60 817	3.07 811	4.58 817	3.06 810	4.59 816	3.06 799	4.61 817	3.08 809	4.63 802	3.09 789	4.64 815	3.10 813	4.65 804	3.10 805

whm_eth	3.89 800	5.70 785	3.04 786	4.54 774	3.03 803	4.56 812	3.05 812	4.60 817	3.07 811	4.58 817	3.06 810	4.59 816	3.06 799	4.61 817	3.08 809	4.63 802	3.09 789	4.64 815	3.10 813	4.65 804	3.10 805

rvit_0105_3	3.91 802	5.33 775	3.06 789	4.60 780	3.07 809	4.60 814	3.06 814	4.62 819	3.08 814	4.60 819	3.07 813	4.62 821	3.08 801	4.67 821	3.10 812	4.70 805	3.11 792	4.77 822	3.19 820	4.77 809	3.14 809

rvit_stereo_0083	3.92 804	5.30 774	3.06 789	4.61 781	3.09 810	4.67 816	3.08 815	4.66 821	3.09 815	4.62 820	3.10 815	4.66 824	3.11 803	4.67 821	3.16 814	4.72 807	3.16 795	4.77 822	3.11 815	4.66 806	3.11 807

rvit_stereo_ft	3.93 805	5.44 781	3.05 788	4.59 779	3.06 808	4.61 815	3.08 815	4.67 822	3.12 816	4.63 821	3.10 815	4.65 823	3.11 803	4.69 823	3.13 813	4.70 805	3.14 794	4.71 820	3.15 818	4.74 807	3.16 810

rvit_0105_5	4.10 806	5.40 779	3.13 795	4.71 784	3.15 812	4.72 819	3.10 817	4.90 828	3.27 819	4.69 822	3.16 817	4.84 828	3.25 807	4.96 827	3.34 817	5.05 812	3.39 800	5.10 827	3.40 821	5.11 817	3.42 814

RAFT+CT+SA	4.28 809	7.62 797	4.91 808	5.55 798	2.28 795	3.09 788	3.64 824	4.49 811	3.07 811	4.80 823	3.35 819	4.77 826	3.70 813	4.29 810	3.05 805	5.58 816	5.98 818	3.58 799	3.78 828	4.26 793	3.72 818

MLG-Stereo_test2	4.28 809	5.46 782	3.69 801	4.86 789	3.72 821	5.58 826	3.42 821	4.81 825	3.77 827	4.85 824	3.72 825	5.55 833	3.63 810	5.58 831	3.53 819	4.41 794	3.28 799	4.99 826	2.95 806	4.75 808	3.13 808

TestStereo	4.88 819	4.75 749	4.79 806	4.87 791	4.92 829	4.81 822	4.90 835	4.78 824	4.77 834	4.87 825	4.89 834	4.90 829	4.91 827	4.99 828	4.79 832	4.98 810	4.87 811	4.87 825	4.92 836	5.00 816	5.00 827

DispFullNet	4.61 815	4.84 750	3.12 793	5.00 792	3.57 817	4.75 820	3.03 810	7.75 839	4.17 831	4.91 826	3.09 814	6.20 835	3.95 820	6.71 835	3.51 818	5.30 815	3.67 802	5.86 834	3.63 823	5.61 821	3.46 815

GEStereo_RVC	0.86 572	4.45 746	0.20 250	0.27 257	0.20 312	0.27 313	0.20 300	0.26 306	0.18 294	5.03 827	0.20 316	0.27 320	0.19 308	0.27 319	0.21 310	0.20 244	0.19 272	0.19 271	4.02 831	0.20 268	0.18 285

MLG-Stereo_test1	4.25 807	5.34 778	3.61 799	5.31 795	3.63 819	5.23 823	3.57 823	5.38 831	3.65 821	5.23 828	3.47 820	4.76 825	3.74 814	4.85 824	3.71 821	4.96 809	3.18 797	4.71 820	2.92 805	4.86 813	2.90 795

MLG-Stereo_test3	4.26 808	4.85 751	3.95 803	5.35 796	3.60 818	4.75 820	3.76 826	5.49 832	3.71 823	5.39 829	3.69 824	4.82 827	3.66 811	4.85 824	3.73 824	4.93 808	3.19 798	4.69 819	2.99 807	4.84 812	2.98 797

MaDis-Stereo	3.19 789	6.02 790	1.12 612	5.61 799	1.16 666	5.43 825	1.02 655	5.15 830	0.70 605	5.43 830	1.21 719	5.03 831	0.97 631	4.85 824	0.99 639	4.53 795	1.16 633	5.53 830	1.25 727	5.37 820	1.30 721

sAnonymous2	3.31 790	2.63 685	1.38 695	3.71 758	1.86 773	4.70 817	1.11 661	4.82 826	2.72 803	5.45 831	1.98 795	4.59 816	2.64 790	2.65 780	6.21 836	4.37 791	1.08 619	5.16 828	2.24 798	4.52 797	2.39 789

CroCo_RVC	3.31 790	2.63 685	1.38 695	3.71 758	1.86 773	4.70 817	1.11 661	4.82 826	2.72 803	5.45 831	1.98 795	4.59 816	2.64 790	2.65 780	6.21 836	4.37 791	1.08 619	5.16 828	2.24 798	4.52 797	2.39 789

StereoVision	3.15 788	5.00 757	0.89 579	4.83 787	1.00 640	3.93 798	1.27 726	6.37 833	1.34 732	5.67 833	1.26 726	5.84 834	1.27 716	5.03 830	1.24 723	5.10 814	1.09 621	4.61 814	0.57 580	5.62 822	1.12 654

test-1	6.46 826	9.16 808	8.03 827	8.09 813	5.62 832	6.11 827	6.35 838	6.85 836	4.94 835	6.08 834	6.29 840	4.98 830	6.43 832	6.22 832	6.36 838	6.16 822	7.47 827	5.82 832	5.44 839	7.11 829	5.68 830

SGM-Forest	5.21 825	5.92 789	4.08 804	6.18 802	4.16 826	6.31 828	4.34 833	6.50 834	4.33 832	6.14 835	4.21 831	6.61 838	4.55 826	6.67 834	4.48 831	5.94 819	3.94 804	5.85 833	4.03 832	5.79 823	4.17 825
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RAFT	6.73 828	9.36 809	7.40 822	8.51 816	6.55 833	6.88 830	6.60 839	6.79 835	6.60 839	6.80 836	6.72 841	5.31 832	5.50 830	6.61 833	6.61 839	8.42 832	5.89 816	5.73 831	5.45 840	6.61 825	6.24 831

test-v	7.53 830	11.89 819	7.98 824	9.36 820	7.14 834	7.06 831	7.09 840	7.37 837	6.91 840	7.29 837	5.71 838	6.45 836	6.93 833	6.73 836	7.27 840	8.93 837	7.85 829	6.98 837	6.80 841	7.56 830	7.34 833

test-2	7.53 830	11.89 819	7.98 824	9.36 820	7.14 834	7.06 831	7.09 840	7.37 837	6.91 840	7.29 837	5.71 838	6.45 836	6.93 833	6.73 836	7.27 840	8.93 837	7.85 829	6.98 837	6.80 841	7.56 830	7.34 833

FC-DCNN v2	5.10 823	5.15 763	4.49 805	5.07 793	3.37 815	6.87 829	4.75 834	5.04 829	6.34 838	7.84 839	5.06 835	6.72 839	4.09 823	4.99 828	5.44 835	5.03 811	3.16 795	4.67 817	4.86 835	5.15 818	3.89 822

rvit_stereo_0075_2	6.64 827	8.80 805	5.25 810	7.89 812	5.27 831	7.90 833	5.27 836	7.92 840	5.28 836	7.91 840	5.29 837	7.93 840	5.27 828	7.92 840	5.28 833	7.93 830	5.28 813	7.93 839	5.29 838	7.93 832	5.28 829

U	5.15 824	8.49 803	1.81 726	8.49 815	1.77 767	8.49 834	1.77 769	8.51 841	1.77 774	8.49 841	1.77 773	8.50 841	1.78 762	8.58 841	1.77 776	8.54 833	1.78 738	8.55 841	1.78 784	8.55 835	1.84 772

SGM+DAISY	7.06 829	9.15 807	5.38 812	8.84 817	5.18 830	8.80 835	5.31 837	8.79 842	5.28 836	8.89 842	5.20 836	8.93 842	5.33 829	8.95 842	5.36 834	8.70 834	5.21 812	8.74 842	5.20 837	8.89 836	5.15 828

rafts_anoy	20.00 834	20.00 821	20.00 834	20.00 835	20.00 837	20.00 836	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 836

raft+_RVC	20.00 834	20.00 821	20.00 834	20.00 835	20.00 837	20.00 836	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 836

raftrobust	20.00 834	20.00 821	20.00 834	20.00 835	20.00 837	20.00 836	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 836

CasAABBNet	20.00 834	20.00 821	20.00 834	20.00 835	20.00 837	20.00 836	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 836

RALCasStereoNet	20.00 834	20.00 821	20.00 834	20.00 835	20.00 837	20.00 836	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 836

RALAANet	20.00 834	20.00 821	20.00 834	20.00 835	20.00 837	20.00 836	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 836

MANE	19.05 833	23.00 827	15.00 833	23.00 841	15.00 836	24.00 842	16.00 842	24.00 849	16.00 842	22.00 849	15.00 842	23.00 849	16.00 842	23.00 849	15.00 842	22.00 849	15.00 842	22.00 849	15.00 843	22.00 849	15.00 835

111	30.40 840	30.94 843	29.72 845	32.61 842	30.02 848	33.57 843	30.47 854	31.50 850	29.39 854	30.98 850	29.11 854	29.78 850	30.39 857	29.45 850	30.76 857	30.08 850	29.02 854	29.92 850	30.32 858	29.86 850	30.17 847

tt	500032.53 864	34.60 845	29.72 845	37.47 857	34.41 853	36.85 849	35.22 859	34.71 854	33.55 856	34.50 851	35.43 858	33.81 854	10000000.00 876	33.57 854	33.13 858	33.68 854	35.00 859	34.03 855	35.26 861	30.96 851	34.63 852

DCANet	500032.53 864	34.60 845	29.72 845	37.47 857	34.41 853	36.85 849	35.22 859	34.71 854	33.55 856	34.50 851	35.43 858	33.81 854	10000000.00 876	33.57 854	33.13 858	33.68 854	35.00 859	34.03 855	35.26 861	30.96 851	34.63 852

fff	1000028.16 866	29.62 839	29.72 845	32.61 842	30.02 848	35.13 845	31.83 855	32.07 851	10000000.00 875	35.27 853	29.82 855	32.45 851	30.15 854	32.35 851	30.09 854	31.04 851	29.55 855	30.64 851	30.14 855	10000000.00 877	30.77 848

csc	1000028.16 866	29.62 839	29.72 845	32.61 842	30.02 848	35.13 845	31.83 855	32.07 851	10000000.00 875	35.27 853	29.82 855	32.45 851	30.15 854	32.35 851	30.09 854	31.04 851	29.55 855	30.64 851	30.14 855	10000000.00 877	30.77 848

cscssc	1000028.16 866	29.62 839	29.72 845	32.61 842	30.02 848	35.13 845	31.83 855	32.07 851	10000000.00 875	35.27 853	29.82 855	32.45 851	30.15 854	32.35 851	30.09 854	31.04 851	29.55 855	30.64 851	30.14 855	10000000.00 877	30.77 848

DCANet-4	35.22 846	34.54 844	35.08 851	33.58 846	35.47 855	34.55 844	35.53 861	36.08 856	35.85 858	35.92 856	35.77 860	35.18 856	35.48 859	35.39 856	37.15 864	34.55 856	33.92 858	35.02 857	34.90 860	35.79 854	34.74 854

PM Cens cmp D40	30.50 841	37.00 849	24.00 840	37.00 848	24.00 844	37.00 851	24.00 849	37.00 858	24.00 849	37.00 857	24.00 849	37.00 858	24.00 849	37.00 857	24.00 849	37.00 858	24.00 850	37.00 859	24.00 851	37.00 855	24.00 842

PM Graph cmp D40	30.50 841	37.00 849	24.00 840	37.00 848	24.00 844	37.00 851	24.00 849	37.00 858	24.00 849	37.00 857	24.00 849	37.00 858	24.00 849	37.00 857	24.00 849	37.00 858	24.00 850	37.00 859	24.00 851	37.00 855	24.00 842

PatchMatch Cens Cmp	30.50 841	37.00 849	24.00 840	37.00 848	24.00 844	37.00 851	24.00 849	37.00 858	24.00 849	37.00 857	24.00 849	37.00 858	24.00 849	37.00 857	24.00 849	37.00 858	24.00 850	37.00 859	24.00 851	37.00 855	24.00 842

PatchMatch Graph Cmp	30.50 841	37.00 849	24.00 840	37.00 848	24.00 844	37.00 851	24.00 849	37.00 858	24.00 849	37.00 857	24.00 849	37.00 858	24.00 849	37.00 857	24.00 849	37.00 858	24.00 850	37.00 859	24.00 851	37.00 855	24.00 842

PatchMatch		37.00 849		37.00 848		37.00 851		37.00 858		37.00 857		37.00 858		37.00 857		37.00 858		37.00 859		37.00 855

fast-reg	37.00 848	37.00 849	37.00 852	37.00 848	37.00 856	37.00 851	37.00 862	37.00 858	37.00 859	37.00 857	37.00 862	37.00 858	37.00 860	37.00 857	37.00 860	37.00 858	37.00 862	37.00 859	37.00 863	37.00 855	37.00 855

Reg-Stereo(zero)	37.00 848	37.00 849	37.00 852	37.00 848	37.00 856	37.00 851	37.00 862	37.00 858	37.00 859	37.00 857	37.00 862	37.00 858	37.00 860	37.00 857	37.00 860	37.00 858	37.00 862	37.00 859	37.00 863	37.00 855	37.00 855

FLISNet	37.00 848	37.00 849	37.00 852	37.00 848	37.00 856	37.00 851	37.00 862	37.00 858	37.00 859	37.00 857	37.00 862	37.00 858	37.00 860	37.00 857	37.00 860	37.00 858	37.00 862	37.00 859	37.00 863	37.00 855	37.00 855

CoSv	37.00 848	37.00 849	37.00 852	37.00 848	37.00 856	37.00 851	37.00 862	37.00 858	37.00 859	37.00 857	37.00 862	37.00 858	37.00 860	37.00 857	37.00 860	37.00 858	37.00 862	37.00 859	37.00 863	37.00 855	37.00 855

WCMA_ROB	31.10 845	35.43 847	27.12 844	39.51 859	23.10 843	38.78 860	25.30 853	37.49 867	25.39 853	37.29 866	27.02 853	38.52 867	26.48 853	37.80 866	26.44 853	36.28 857	22.65 849	33.90 854	22.30 850	37.10 864	24.18 846

ADStereo(finetuned)	36.13 847	36.63 848	38.07 856	36.97 847	33.25 852	35.91 848	34.45 858	36.36 857	32.99 855	38.14 867	36.71 861	36.69 857	34.13 858	38.57 867	40.79 865	37.60 867	36.58 861	35.90 858	33.36 859	35.42 853	34.04 851

MDST_ROB	69.83 852	87.70 859	41.95 857	113.75 862	65.62 862	75.05 861	55.25 867	75.64 869	45.04 863	71.61 868	41.75 866	72.81 868	44.06 864	68.38 868	44.63 866	101.89 870	59.57 868	107.10 870	61.05 869	104.38 867	59.38 861

CBMV	128.50 854	1422.70 871	53.10 858	79.50 861	51.30 861	77.30 862	49.70 866	74.00 868	48.20 864	77.20 869	48.80 867	73.90 869	48.00 865	73.80 869	48.80 867	70.40 869	45.10 867	68.90 869	46.10 868	68.20 866	45.00 860
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	159.24 855	171.00 864	160.68 863	162.58 863	160.59 864	164.01 863	160.35 870	158.51 871	158.56 867	158.34 870	160.12 870	158.56 870	159.92 868	157.26 871	158.94 870	154.38 871	158.36 869	155.75 871	159.13 872	153.67 868	154.07 863
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
NOSS_ROB	102.95 853	153.00 863	121.00 860	51.00 860	44.00 860	165.00 864	127.00 868	153.00 870	119.00 865	164.00 871	125.00 868	168.00 871	120.00 866	153.00 870	117.00 868	49.00 868	44.00 866	49.00 868	44.00 867	49.00 865	44.00 859

DF_test	189.29 856	560.34 868	182.58 864	229.00 865	135.68 863	197.79 865	135.52 869	197.80 872	135.44 866	197.75 872	135.49 869	197.90 872	135.51 867	197.84 872	135.75 869	217.37 873	171.11 870	183.74 872	127.67 871	183.56 869	127.88 862

AE-Stereo	201.80 857	123.00 860	115.00 859	219.00 864	218.00 866	223.00 866	244.00 872	217.00 873	236.00 869	202.00 873	203.00 871	205.00 873	208.00 869	225.00 873	204.00 871	210.00 872	198.00 871	197.00 873	184.00 873	204.00 870	201.00 864

MGS-Stereo	239.45 858	123.00 860	135.00 861	266.00 866	286.00 867	277.00 867	305.00 873	271.00 874	242.00 870	274.00 874	279.00 873	255.00 874	270.00 871	268.00 874	297.00 873	221.00 874	247.00 873	216.00 874	123.00 870	217.00 871	217.00 866

EGLCR-Stereo	246.90 859	129.00 862	139.00 862	266.00 866	286.00 867	277.00 867	305.00 873	271.00 874	242.00 870	274.00 874	279.00 873	255.00 874	270.00 871	268.00 874	297.00 873	230.00 875	247.00 873	216.00 874	223.00 875	237.00 872	227.00 867

DLCB_ROB	284.23 860	354.61 866	207.27 865	363.24 868	206.46 865	364.72 869	210.41 871	364.72 876	210.41 868	364.81 876	208.64 872	364.81 876	208.64 870	364.72 876	210.41 872	354.70 876	205.53 872	354.70 876	205.53 874	354.70 873	205.53 865

LE_ROB	396.57 861	471.28 867	329.84 866	471.48 869	308.15 869	526.83 870	322.10 875	488.15 877	323.76 872	495.46 877	317.97 875	497.17 877	320.10 873	481.62 877	326.76 875	462.71 877	298.97 875	466.16 877	285.98 876	447.62 874	289.21 868

SGM-ForestM	596.69 862	677.77 869	444.52 867	699.85 870	517.25 870	732.94 871	488.29 876	770.79 878	460.11 873	750.81 878	487.98 876	792.79 878	499.41 874	730.90 878	475.81 876	720.03 878	491.16 876	663.96 878	418.60 877	674.76 875	436.05 869

CBMV_ROB	818.48 863	913.88 870	709.52 868	862.84 871	597.78 871	1073.99 872	700.52 877	1015.66 879	702.59 874	1115.65 879	760.02 877	1130.24 879	721.57 875	1037.41 879	692.65 877	814.05 879	564.29 877	843.28 879	595.31 878	915.51 876	602.92 870

111111	10000000.00 869	10000000.00 872	10000000.00 869	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 875	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 871

SGD-Stereo	10000000.00 869	10000000.00 872	10000000.00 869	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 875	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 871

IGEV-Stereo++	10000000.00 869	10000000.00 872	10000000.00 869	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 875	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 871

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 869	10000000.00 872	10000000.00 869	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 875	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 871

IGEV-Stereo+	10000000.00 869	10000000.00 872	10000000.00 869	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 875	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 871

SDNR	10000000.00 869	10000000.00 872	10000000.00 869	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 875	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 871

anonymousdsp2	10000000.00 869	10000000.00 872	10000000.00 869	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 875	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 871

anonymousdsp	10000000.00 869	10000000.00 872	10000000.00 869	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 875	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 871

test_example2	10000000.00 869	10000000.00 872	10000000.00 869	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 875	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 871

DIP-Stereo	10000000.00 869	10000000.00 872	10000000.00 869	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 875	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 871
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022

Low-res two-view benchmark