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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DualNet (step1)	0.10 104	1.05 469	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_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_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_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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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.
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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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_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

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_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_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

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

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

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_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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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-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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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