Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test_sample6	0.09 86	0.97 451	0.10 118	0.10 100	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AANet	0.07 69	0.04 52	0.03 39	0.04 53	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.11 212	0.04 96	0.03 58	0.58 511	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.03 52

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

11t1	0.17 230	2.16 667	0.13 179	0.13 142	0.04 101	0.06 126	0.04 109	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.03 62	0.06 137	0.03 59	0.06 128	0.05 129	0.18 240	0.12 175	0.06 141	0.03 63	0.05 121	0.03 52

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

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

qqq	0.16 222	2.01 656	0.12 157	0.15 161	0.04 101	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.03 62	0.06 137	0.03 59	0.06 128	0.03 58	0.12 147	0.14 215	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.03 52

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

psmg	0.43 411	1.91 646	0.92 601	1.91 689	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	1.97 736	1.44 725	0.04 99	0.03 63	0.02 27	0.03 52

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

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

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

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

BEATNet_4x	0.11 132	0.03 31	0.03 39	1.60 675	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 111	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ADCL	0.11 132	0.03 31	0.03 39	1.60 675	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 111	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

AnyNet_C01	0.11 132	0.02 12	0.02 15	1.62 678	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.06 128	0.04 103	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.03 52

AnyNet_C32	0.14 190	0.04 52	0.03 39	2.22 704	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.04 102	0.02 27	0.07 158	0.04 103	0.02 21	0.02 22	0.03 47	0.03 63	0.02 27	0.03 52

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

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

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

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

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

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

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

IGEV_i1	0.26 289	0.05 68	0.04 64	0.06 71	0.03 52	0.05 112	0.03 60	0.05 117	0.03 65	0.05 119	0.03 62	0.04 102	0.06 155	0.05 111	0.03 58	4.34 814	0.03 45	0.04 99	0.03 63	0.05 121	0.04 96

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

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

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

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

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

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

qqq1	0.25 278	3.70 748	0.14 188	0.14 149	0.04 101	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.06 136	0.05 142	0.04 102	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.13 163	0.12 175	0.06 141	0.05 137	0.03 53	0.04 96

fff1	0.25 278	3.70 748	0.14 188	0.14 149	0.04 101	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.06 136	0.05 142	0.04 102	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.13 163	0.12 175	0.06 141	0.05 137	0.03 53	0.04 96

mmm	0.14 190	1.83 631	0.12 157	0.11 121	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.04 109	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.06 128	0.04 103	0.12 147	0.11 160	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

ffm	0.25 278	3.83 754	0.12 157	0.12 129	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.12 147	0.12 175	0.05 115	0.04 105	0.06 135	0.04 96

ff1	0.25 278	3.83 754	0.12 157	0.12 129	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.12 147	0.12 175	0.05 115	0.04 105	0.06 135	0.04 96

mmx	0.25 278	3.83 754	0.12 157	0.12 129	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.12 147	0.12 175	0.05 115	0.04 105	0.06 135	0.04 96

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

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

FADNet_RVC	0.12 147	0.04 52	0.04 64	0.05 61	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 132	0.04 96	1.65 773	0.05 73	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

FADNet-RVC	0.13 158	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 134	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.05 142	0.04 102	0.05 132	0.04 96	1.71 790	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.07 154	0.04 96

FADNet	0.12 147	0.05 68	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 132	0.04 96	1.66 776	0.06 89	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

ADCRef	0.12 147	0.03 31	0.04 64	1.71 683	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.06 128	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.04 96

ADCP+	0.15 210	0.04 52	0.04 64	2.20 703	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.05 142	0.04 102	0.04 106	0.08 164	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

NVStereoNet_ROB	0.04 54	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Light2-Stereo	0.05 58	0.04 52	0.05 87	0.05 61	0.05 127	0.04 95	0.05 134	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.05 129	0.05 73	0.05 92	0.05 115	0.05 137	0.06 135	0.05 123

Light-Stereo-hy	0.07 69	0.05 68	0.19 251	0.17 197	0.05 127	0.05 112	0.05 134	0.05 117	0.05 136	0.05 119	0.05 142	0.05 120	0.05 132	0.05 111	0.05 129	0.17 221	0.16 229	0.05 115	0.05 137	0.05 121	0.05 123

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.07 69	0.08 88	0.11 145	0.11 121	0.05 127	0.08 149	0.05 134	0.08 164	0.05 136	0.08 163	0.05 142	0.08 162	0.05 132	0.08 164	0.05 129	0.11 141	0.10 131	0.07 154	0.05 137	0.07 154	0.05 123
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DA	0.09 86	0.13 126	0.39 404	0.08 89	0.05 127	0.07 144	0.05 134	0.13 205	0.05 136	0.06 136	0.05 142	0.06 137	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.06 89	0.05 92	0.14 217	0.13 266	0.06 135	0.05 123

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

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

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

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

APVNet	0.09 86	0.05 68	0.04 64	0.05 61	0.04 101	0.05 112	0.90 642	0.06 134	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.05 123

GwcNet	0.12 147	0.07 85	0.05 87	0.08 89	0.05 127	0.08 149	1.20 691	0.07 158	0.05 136	0.05 119	0.05 142	0.08 162	0.05 132	0.08 164	0.03 58	0.07 101	0.05 92	0.06 141	0.05 137	0.07 154	0.05 123

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

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

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

1111	0.09 86	0.60 377	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 134	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.06 137	0.06 155	0.06 128	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

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

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

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

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

BridgeDepth	0.08 79	0.08 88	0.11 145	0.11 121	0.05 127	0.08 149	0.05 134	0.08 164	0.07 168	0.08 163	0.05 142	0.08 162	0.05 132	0.09 170	0.08 169	0.15 189	0.11 160	0.07 154	0.05 137	0.07 154	0.06 139
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FINET	0.07 69	0.08 88	0.07 101	0.07 87	0.07 157	0.08 149	0.06 158	0.08 164	0.07 168	0.08 163	0.07 171	0.08 162	0.06 155	0.07 158	0.07 161	0.08 104	0.07 108	0.07 154	0.07 164	0.06 135	0.06 139

FADNet-RVC-Resample	0.12 147	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	1.57 769	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.05 137	0.04 103	0.06 139

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

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

SuperB	0.21 254	0.10 102	2.51 791	0.12 129	0.09 173	0.10 159	0.09 175	0.08 164	0.07 168	0.10 175	0.09 182	0.09 171	0.07 169	0.07 158	0.07 161	0.07 101	0.08 116	0.07 154	0.07 164	0.08 160	0.07 150

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

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

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

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

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

BEATNet-Init1	0.19 243	0.08 88	0.08 108	2.23 705	0.08 166	0.08 149	0.07 169	0.07 158	0.08 176	0.08 163	0.07 171	0.08 162	0.07 169	0.11 196	0.08 169	0.08 104	0.08 116	0.08 159	0.07 164	0.08 160	0.08 153

DeepPrunerF	0.19 243	0.08 88	0.08 108	2.23 705	0.08 166	0.08 149	0.07 169	0.07 158	0.08 176	0.08 163	0.07 171	0.08 162	0.07 169	0.11 196	0.08 169	0.08 104	0.08 116	0.08 159	0.07 164	0.08 160	0.08 153

test_c	0.35 341	0.07 85	1.00 609	0.96 557	0.07 157	0.07 144	0.09 175	0.14 223	0.14 269	0.09 170	0.09 182	0.09 171	0.09 181	0.13 206	0.09 176	1.71 719	1.71 750	0.16 259	0.08 172	0.13 199	0.09 160

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

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

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

S2M2_L	0.12 147	0.14 149	0.10 118	0.15 161	0.10 179	0.14 208	0.10 181	0.14 223	0.10 186	0.15 246	0.10 187	0.14 225	0.10 186	0.14 223	0.10 184	0.13 163	0.10 131	0.13 197	0.09 177	0.13 199	0.09 160
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CSP-Net	0.34 329	1.29 562	1.19 639	1.36 658	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	1.26 683	1.21 701	0.03 47	0.09 177	0.02 27	0.09 160

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

ELAS_RVC	0.14 190	0.16 183	0.10 118	0.15 161	0.10 179	0.18 264	0.11 208	0.19 272	0.11 214	0.19 272	0.12 249	0.18 271	0.11 212	0.19 272	0.12 247	0.14 174	0.08 116	0.14 217	0.09 177	0.15 244	0.09 160
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.13 158	0.16 183	0.11 145	0.15 161	0.09 173	0.18 264	0.11 208	0.18 270	0.11 214	0.17 264	0.11 215	0.18 271	0.11 212	0.18 269	0.11 204	0.14 174	0.08 116	0.14 217	0.08 172	0.14 217	0.09 160
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ply	0.10 105	0.10 102	0.10 118	0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

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

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

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

G4	0.22 263	0.18 195	0.10 118	1.73 684	0.10 179	0.15 232	0.10 181	0.14 223	0.27 368	0.15 246	0.10 187	0.15 254	0.10 186	0.15 253	0.17 296	0.14 174	0.10 131	0.14 217	0.16 290	0.18 275	0.10 169

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

G2	0.21 254	0.17 189	0.10 118	1.68 681	0.10 179	0.15 232	0.10 181	0.14 223	0.26 363	0.14 224	0.10 187	0.14 225	0.10 186	0.14 223	0.16 286	0.13 163	0.10 131	0.13 197	0.16 290	0.17 266	0.10 169

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PDISCO_ROB	0.83 575	2.80 720	3.49 821	0.14 149	0.11 208	0.17 260	0.09 175	0.15 253	0.10 186	0.15 246	0.12 249	0.16 258	0.14 274	3.30 821	0.13 259	0.14 174	2.34 792	0.16 259	0.12 246	2.62 801	0.10 169

SGM_RVC	0.15 210	0.17 189	0.11 145	0.18 203	0.11 208	0.19 267	0.11 208	0.19 272	0.12 254	0.19 272	0.12 249	0.20 281	0.12 254	0.19 272	0.12 247	0.16 201	0.11 160	0.17 270	0.10 186	0.17 266	0.10 169
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
tt3	0.15 210	0.15 175	0.21 272	0.34 307	0.12 248	0.14 208	0.11 208	0.15 253	0.12 254	0.15 246	0.12 249	0.14 225	0.11 212	0.13 206	0.12 247	0.19 251	0.18 280	0.14 217	0.12 246	0.15 244	0.11 193

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

JetRed	0.11 132	0.12 124	0.11 145	0.11 121	0.11 208	0.11 178	0.14 263	0.11 192	0.11 214	0.12 203	0.11 215	0.11 196	0.11 212	0.11 196	0.11 204	0.11 141	0.16 229	0.11 186	0.11 211	0.11 188	0.11 193

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.15 210	0.53 355	0.11 145	0.16 174	0.11 208	0.16 251	0.11 208	0.16 259	0.11 214	0.16 256	0.11 215	0.16 258	0.11 212	0.16 257	0.11 204	0.16 201	0.11 160	0.16 259	0.11 211	0.16 256	0.11 193
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
aanetorigin	0.13 158	0.11 119	0.11 145	0.11 121	0.11 208	0.11 178	0.11 208	0.11 192	0.11 214	0.11 195	0.12 249	0.11 196	0.11 212	0.11 196	0.11 204	0.11 141	0.11 160	0.14 217	0.11 211	0.49 515	0.11 193

PASM	0.39 380	3.06 725	1.36 707	1.58 670	0.09 173	0.11 178	0.11 208	0.11 192	0.11 214	0.09 170	0.09 182	0.11 196	0.09 181	0.09 170	0.09 176	0.11 141	0.11 160	0.11 186	0.09 177	0.11 188	0.11 193

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

AROF-Stereo-S	0.13 158	0.13 126	0.05 87	0.13 142	0.05 127	0.07 144	1.25 740	0.07 158	0.05 136	0.07 160	0.05 142	0.07 160	0.06 155	0.07 158	0.05 129	0.07 101	0.05 92	0.13 197	0.05 137	0.07 154	0.12 233

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

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

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

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

DF	0.39 380	1.37 573	1.02 622	1.14 581	0.12 248	0.16 251	0.12 249	0.16 259	0.12 254	0.16 256	0.12 249	0.16 258	0.12 254	0.16 257	0.12 247	1.12 625	1.00 617	0.15 250	0.12 246	0.15 244	0.12 233

MatchAttention (ZS)	0.12 147	0.12 124	0.12 157	0.12 129	0.13 258	0.12 190	0.12 249	0.12 202	0.12 254	0.12 203	0.12 249	0.12 207	0.12 254	0.12 204	0.12 247	0.12 147	0.12 175	0.12 193	0.12 246	0.12 196	0.12 233
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
ProNet	0.14 190	0.20 203	0.14 188	0.16 174	0.11 208	0.16 251	0.11 208	0.17 266	0.11 214	0.17 264	0.12 249	0.17 267	0.13 268	0.17 266	0.12 247	0.15 189	0.11 160	0.16 259	0.11 211	0.15 244	0.12 233

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

ac_64	0.22 263	0.13 126	0.19 251	0.23 246	0.10 179	0.26 321	1.02 672	0.14 223	0.10 186	0.28 331	0.14 276	0.17 267	0.19 323	0.28 339	0.09 176	0.22 269	0.16 229	0.23 307	0.17 316	0.11 188	0.12 233

ACVNet	0.20 245	0.19 198	0.14 188	0.20 224	0.14 262	0.20 274	0.96 659	0.21 290	0.14 269	0.20 279	0.13 270	0.21 288	0.14 274	0.20 278	0.14 265	0.17 221	0.12 175	0.17 270	0.12 246	0.17 266	0.12 233

acv_ft	0.20 245	0.19 198	0.14 188	0.20 224	0.14 262	0.20 274	0.96 659	0.21 290	0.14 269	0.20 279	0.13 270	0.21 288	0.14 274	0.20 278	0.14 265	0.17 221	0.12 175	0.17 270	0.12 246	0.17 266	0.12 233

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

CR-RVC	0.42 408	0.14 149	1.89 758	1.91 689	0.13 258	0.12 190	0.08 172	0.07 158	0.07 168	0.07 160	0.07 171	0.08 162	0.14 274	0.07 158	0.07 161	0.96 597	1.91 774	0.14 217	0.14 272	0.20 283	0.13 246

LACA_dic	0.45 447	0.13 126	1.78 740	1.70 682	0.12 248	0.13 193	0.12 249	0.16 259	0.15 282	0.13 206	0.12 249	0.13 208	0.11 212	0.16 257	0.13 259	1.73 720	1.69 748	0.16 259	0.11 211	0.13 199	0.13 246

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

castereo++	0.54 492	3.59 745	1.15 633	1.31 652	0.14 262	0.16 251	0.14 263	0.16 259	0.14 269	0.16 256	0.14 276	0.16 258	0.13 268	0.16 257	0.14 265	1.45 700	1.16 649	0.15 250	0.14 272	0.15 244	0.13 246

DDVS	0.30 302	3.10 726	0.14 188	0.19 211	0.14 262	0.19 267	0.14 263	0.20 280	0.14 269	0.19 272	0.13 270	0.16 258	0.13 268	0.19 272	0.13 259	0.17 221	0.13 200	0.17 270	0.13 266	0.17 266	0.13 246

HCRNet	1.22 686	7.11 817	3.00 804	3.55 770	0.33 464	0.29 331	0.14 263	0.19 272	0.15 282	0.33 360	0.29 391	0.25 320	0.14 274	0.22 296	0.33 459	3.64 809	3.00 807	0.76 607	0.32 474	0.18 275	0.13 246

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

AROF-Stereo_1	0.16 222	0.15 175	0.07 101	0.15 161	0.07 157	0.10 159	1.33 748	0.10 171	0.07 168	0.10 175	0.07 171	0.10 175	0.08 174	0.10 174	0.07 161	0.09 112	0.07 108	0.15 250	0.07 164	0.09 164	0.14 253

base_500_lr5e5	0.16 222	0.15 175	0.07 101	0.15 161	0.07 157	0.10 159	1.27 745	0.10 171	0.07 168	0.10 175	0.07 171	0.10 175	0.08 174	0.10 174	0.07 161	0.09 112	0.07 108	0.15 250	0.07 164	0.09 164	0.14 253

base_1k_lr1e5	0.15 210	0.15 175	0.07 101	0.15 161	0.07 157	0.10 159	1.25 740	0.10 171	0.07 168	0.10 175	0.07 171	0.10 175	0.08 174	0.10 174	0.07 161	0.09 112	0.07 108	0.15 250	0.07 164	0.09 164	0.14 253

arf4	0.14 190	0.14 149	0.04 64	0.06 71	1.08 678	0.52 539	0.04 109	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.15 244	0.14 253

arf2	0.12 147	0.14 149	0.04 64	0.06 71	1.07 675	0.16 251	0.04 109	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 217	0.14 253

arf1	0.12 147	0.14 149	0.04 64	0.06 71	1.11 681	0.15 232	0.04 109	0.06 134	0.06 156	0.06 136	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 217	0.14 253

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

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

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

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

RSGM-EC	0.24 275	0.24 223	0.15 214	0.22 241	0.15 277	0.22 290	0.15 272	0.22 296	0.15 282	0.24 308	0.15 286	0.22 298	0.15 287	0.22 296	1.19 696	0.20 259	0.17 259	0.24 318	0.14 272	0.20 283	0.14 253

acva	0.24 275	0.24 223	0.15 214	0.22 241	0.15 277	0.22 290	0.15 272	0.22 296	0.15 282	0.24 308	0.15 286	0.22 298	0.15 287	0.22 296	1.19 696	0.20 259	0.17 259	0.24 318	0.14 272	0.20 283	0.14 253

GMStereo	0.14 190	0.13 126	0.14 188	0.14 149	0.14 262	0.14 208	0.14 263	0.14 223	0.14 269	0.14 224	0.14 276	0.14 225	0.14 274	0.14 223	0.14 265	0.14 174	0.14 215	0.14 217	0.14 272	0.14 217	0.14 253
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CCAANet	0.17 230	0.71 391	0.14 188	0.14 149	0.14 262	0.14 208	0.14 263	0.14 223	0.14 269	0.14 224	0.14 276	0.14 225	0.14 274	0.14 223	0.22 329	0.14 174	0.14 215	0.14 217	0.14 272	0.14 217	0.14 253

arf3	0.14 190	0.14 149	0.04 64	0.06 71	1.13 683	0.44 473	0.04 109	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.16 256	0.15 267

AROF2	0.12 147	0.14 149	0.04 64	0.06 71	0.93 651	0.15 232	0.04 109	0.06 134	0.15 282	0.06 136	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 217	0.15 267

CR-Stereo	0.51 485	0.14 149	1.94 773	1.87 686	0.14 262	0.13 193	0.14 263	0.19 272	0.18 308	0.13 206	0.13 270	0.18 271	0.17 303	0.14 223	0.15 277	1.89 730	1.93 775	0.19 283	0.14 272	0.20 283	0.15 267

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

VIP-Stereo	0.70 534	2.97 723	2.43 790	2.49 730	0.16 288	0.25 312	0.16 279	0.25 314	0.16 291	0.25 316	0.18 317	0.25 320	0.16 291	0.26 330	0.16 286	1.86 724	1.26 703	0.23 307	0.15 285	0.23 306	0.15 267

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

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

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

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

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

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

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

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

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 575	5.18 788	1.98 778	2.19 702	0.17 294	0.19 267	0.18 298	0.19 272	0.16 291	0.20 279	0.19 322	0.22 298	0.22 339	0.20 278	0.15 277	2.28 767	2.13 787	0.24 318	0.17 316	0.18 275	0.16 272

castereo	0.61 510	3.79 753	1.35 699	1.52 666	0.15 277	0.17 260	0.16 279	0.20 280	0.21 328	0.18 269	0.16 292	0.21 288	0.12 254	0.26 330	0.17 296	1.43 699	1.38 721	0.17 270	0.16 290	0.18 275	0.16 272

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

ACV-stereo	0.30 302	2.08 658	0.25 297	0.25 259	0.18 306	0.24 302	0.17 289	0.24 306	0.18 308	0.24 308	0.17 300	0.25 320	0.17 303	0.24 309	0.17 296	0.22 269	0.16 229	0.22 298	0.16 290	0.22 294	0.16 272

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CFNet	1.37 696	5.27 797	0.19 251	5.49 821	0.19 312	0.28 328	0.19 304	0.28 326	0.19 317	0.28 331	0.19 322	0.28 336	4.35 848	0.28 339	0.19 314	0.23 281	0.17 259	0.23 307	4.21 857	4.81 834	0.17 290

AROF-StereoT2	0.25 278	0.19 198	0.14 188	0.16 174	0.07 157	0.19 267	2.16 817	0.25 314	0.13 263	0.17 264	0.07 171	0.23 306	0.13 268	0.23 304	0.08 169	0.10 121	0.07 108	0.23 307	0.15 285	0.09 164	0.18 296

ww3	0.31 311	1.61 589	0.19 251	0.30 279	0.19 312	0.29 331	0.29 376	0.30 336	0.19 317	0.30 339	0.19 322	0.30 349	0.19 323	0.30 347	0.19 314	0.28 310	0.18 280	0.27 335	0.23 342	0.27 323	0.18 296

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

MGE	0.32 322	1.81 620	0.19 251	0.29 276	0.19 312	0.29 331	0.23 329	0.30 336	0.19 317	0.30 339	0.19 322	0.30 349	0.19 323	0.30 347	0.19 314	0.28 310	0.18 280	0.27 335	0.23 342	0.27 323	0.18 296

MGW-Stereo	0.31 311	1.60 588	0.19 251	0.30 279	0.19 312	0.30 337	0.24 336	0.30 336	0.19 317	0.30 339	0.19 322	0.29 342	0.19 323	0.30 347	0.19 314	0.28 310	0.18 280	0.27 335	0.23 342	0.27 323	0.18 296

PhaseNet	1.74 720	6.34 815	4.81 831	6.77 830	0.24 344	0.80 592	0.53 569	0.48 502	0.22 332	0.53 542	0.28 376	0.48 512	0.25 353	0.40 399	0.32 447	6.39 847	4.61 833	0.46 519	0.38 528	0.25 314	0.18 296

CAS++	0.17 230	0.27 236	0.21 272	0.10 100	0.21 330	0.15 232	0.22 318	0.10 171	0.21 328	0.22 295	0.10 187	0.19 276	0.18 315	0.10 174	0.19 314	0.20 259	0.19 287	0.18 280	0.10 186	0.19 282	0.18 296
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GEStereo_RVC	0.86 587	4.45 770	0.20 265	0.27 272	0.20 320	0.27 326	0.20 308	0.26 321	0.18 308	5.03 851	0.20 331	0.27 335	0.19 323	0.27 334	0.21 325	0.20 259	0.19 287	0.19 283	4.02 855	0.20 283	0.18 296

AROF-Stereo	0.27 290	0.16 183	0.07 101	0.21 238	0.08 166	0.11 178	2.55 821	0.11 192	0.13 263	0.18 269	0.18 317	0.11 196	0.07 169	0.22 296	0.07 161	0.17 221	0.17 259	0.24 318	0.13 266	0.17 266	0.19 304

arf5	0.27 290	0.17 189	0.07 101	0.16 174	0.07 157	0.20 274	2.56 823	0.20 280	0.13 263	0.21 290	0.18 317	0.11 196	0.18 315	0.19 272	0.13 259	0.09 112	0.07 108	0.24 318	0.12 246	0.17 266	0.19 304

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

ssnet_v2	0.68 528	1.96 654	1.25 695	0.29 276	0.20 320	0.30 337	0.20 308	0.29 331	0.22 332	1.50 734	0.20 331	0.31 356	0.20 331	0.27 334	0.22 329	0.24 291	1.49 728	0.26 330	0.18 323	3.90 811	0.19 304

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

DCVSM-stereo	0.36 350	1.89 643	0.22 281	0.40 344	0.22 333	0.40 391	0.22 318	0.40 393	0.22 332	0.40 394	0.22 339	0.40 406	0.22 339	0.40 399	0.22 329	0.28 310	0.21 293	0.28 343	0.21 330	0.28 329	0.20 308

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

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

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

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

DISCO	1.11 632	0.39 274	5.28 835	0.39 331	0.20 320	0.39 389	0.27 350	0.39 384	0.22 332	0.38 380	0.20 331	0.38 391	0.20 331	6.95 862	0.22 329	0.30 323	0.21 293	0.27 335	0.21 330	5.25 843	0.21 311

PAM	0.39 380	1.88 642	0.34 373	0.37 318	0.41 521	0.45 488	0.22 318	0.28 326	0.23 339	0.28 331	0.24 352	0.29 342	0.23 345	0.29 343	0.23 337	0.38 373	0.32 374	0.38 415	0.37 514	0.32 346	0.22 315

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

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

WCG-NET（raft）	0.32 322	1.24 560	0.24 294	0.32 296	0.24 344	0.32 354	0.23 329	0.32 348	0.24 344	0.32 355	0.24 352	0.32 360	0.24 349	0.32 358	0.24 341	0.30 323	0.23 307	0.30 350	0.23 342	0.30 337	0.23 317

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

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

DLNR_Zeroshot_test	0.31 311	0.28 239	0.47 476	0.79 523	0.24 344	0.30 337	0.26 346	0.30 336	0.24 344	0.32 355	0.23 344	0.31 356	0.24 349	0.30 347	0.23 337	0.29 322	0.26 317	0.29 348	0.24 352	0.33 353	0.23 317

gwcnet-sp	0.82 572	1.72 597	1.48 720	0.39 331	0.15 277	0.31 345	0.21 313	0.20 280	0.25 349	1.61 739	0.23 344	0.28 336	0.26 363	0.20 278	0.15 277	0.24 291	1.33 712	0.32 360	0.16 290	6.75 850	0.23 317

scenet	0.82 572	1.72 597	1.48 720	0.39 331	0.15 277	0.31 345	0.21 313	0.20 280	0.25 349	1.61 739	0.23 344	0.28 336	0.26 363	0.20 278	0.15 277	0.24 291	1.33 712	0.32 360	0.16 290	6.75 850	0.23 317

ssnet	0.82 572	1.72 597	1.48 720	0.39 331	0.15 277	0.31 345	0.21 313	0.20 280	0.25 349	1.61 739	0.23 344	0.28 336	0.26 363	0.20 278	0.15 277	0.24 291	1.33 712	0.32 360	0.16 290	6.75 850	0.23 317

CRFU-Net	0.65 518	1.67 594	1.22 691	1.96 694	0.27 355	0.41 410	0.27 350	0.41 412	0.27 368	0.40 394	0.26 363	0.41 421	0.27 370	0.40 399	0.27 356	1.80 723	1.62 742	0.34 377	0.23 342	0.33 353	0.23 317

NINENet	0.69 531	3.87 757	1.20 642	1.98 695	0.05 127	0.40 391	0.04 109	0.40 393	0.05 136	0.41 411	0.04 116	0.41 421	0.05 132	0.40 399	0.05 129	1.79 722	1.56 734	0.34 377	0.22 334	0.34 358	0.23 317

FENet	0.54 492	1.52 581	1.19 639	1.41 662	0.23 339	0.35 362	0.23 329	0.35 358	0.23 339	0.34 363	0.23 344	0.35 372	0.23 345	0.35 370	0.23 337	1.40 697	1.07 631	0.32 360	0.23 342	0.33 353	0.23 317

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

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

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

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

LoS	0.25 278	0.27 236	0.25 297	0.25 259	0.25 347	0.25 312	0.25 339	0.26 321	0.25 349	0.25 316	0.25 358	0.25 320	0.25 353	0.25 318	0.25 349	0.26 300	0.25 313	0.25 325	0.26 361	0.26 317	0.25 330
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IER	0.88 592	7.04 816	2.23 784	2.75 735	0.28 363	0.43 438	0.25 339	0.39 384	0.25 349	0.41 411	0.27 368	0.39 396	0.25 353	0.40 399	0.28 365	0.37 359	0.28 338	0.37 407	0.25 355	0.37 387	0.25 330

IGEV-Stereo	0.35 341	0.44 308	0.45 462	0.49 405	0.30 388	0.37 375	0.30 385	0.36 362	0.30 402	0.36 371	0.29 391	0.36 377	0.29 391	0.36 376	0.30 393	0.46 460	0.39 451	0.32 360	0.24 352	0.32 346	0.25 330
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.73 544	1.22 558	0.25 297	1.22 638	0.25 347	1.22 699	0.25 339	1.22 700	0.25 349	1.22 709	0.25 358	1.22 711	0.25 353	1.22 711	0.25 349	1.22 681	0.26 317	1.21 727	0.25 355	1.22 709	0.25 330
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
base	0.56 499	2.58 699	1.43 715	0.48 398	0.27 355	0.54 547	0.31 433	0.53 540	0.30 402	0.54 548	0.26 363	0.46 498	0.31 453	0.52 540	0.28 365	0.49 475	0.28 338	0.45 514	0.32 474	0.57 544	0.26 336

GCAP-Stereo-w-DA	0.60 503	5.10 784	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.44 471	0.30 393	0.44 418	0.37 436	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

canet-new	0.44 424	1.82 628	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.44 471	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

bcnet-new	0.44 424	1.81 620	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

LWStereo	0.44 424	1.82 628	0.38 392	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

LMStereo	0.44 424	1.80 615	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.45 448	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

CR7Stereo	0.44 424	1.81 620	0.39 404	0.50 442	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.45 448	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

ARStereo	0.44 424	1.80 615	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

ARStereo-new	0.44 424	1.80 615	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

BARStereo	0.44 424	1.78 609	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.44 478	0.30 402	0.44 471	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.45 448	0.34 418	0.39 459	0.26 361	0.38 400	0.26 336

FCBStereo	0.44 424	1.79 614	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

PSGStereo	0.44 424	1.78 609	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

MUNStereo	0.44 424	1.81 620	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.44 473	0.30 385	0.44 478	0.30 402	0.44 471	0.30 406	0.44 484	0.30 401	0.44 471	0.30 393	0.45 448	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 411	1.76 604	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.31 435	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.27 400	0.38 400	0.26 336

CHEStereo	0.44 424	1.78 609	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

TOTStereo	0.44 424	1.81 620	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.44 424	1.83 631	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

ACMStereo	0.60 503	5.12 785	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.44 471	0.30 393	0.44 418	0.37 436	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

KABStereo	0.43 411	1.76 604	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

KMOStereo	0.43 411	1.80 615	0.38 392	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-cres-4k	0.44 424	1.81 620	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 411	1.77 606	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 411	1.78 609	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.44 424	1.85 637	0.38 392	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 411	1.77 606	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.44 424	1.86 640	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.44 424	1.80 615	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.44 473	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.44 471	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.44 424	1.82 628	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 411	1.77 606	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.44 424	1.83 631	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.36 431	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

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

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

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

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

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

HH	0.71 537	2.54 696	0.74 575	1.10 575	0.32 451	0.41 410	0.37 487	0.69 574	0.78 635	0.73 588	0.90 648	0.75 597	1.00 658	0.84 606	0.69 609	0.69 539	0.40 455	0.35 393	0.26 361	0.35 371	0.26 336

HanStereo	0.71 537	2.54 696	0.74 575	1.10 575	0.32 451	0.41 410	0.37 487	0.69 574	0.78 635	0.73 588	0.90 648	0.75 597	1.00 658	0.84 606	0.69 609	0.69 539	0.40 455	0.35 393	0.26 361	0.35 371	0.26 336

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

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

UCFNet_RVC	2.75 805	10.06 838	0.29 323	10.31 852	0.29 376	0.42 431	0.29 376	0.43 439	0.29 386	0.42 425	0.29 391	0.42 439	9.87 865	0.43 440	0.29 383	0.36 356	9.84 860	0.36 403	0.26 361	9.77 864	0.26 336

AROF3	0.12 147	0.14 149	0.04 64	0.06 71	0.99 659	0.15 232	0.04 109	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 217	0.27 376

GeoMambaStereo_RVC	0.56 499	2.49 695	1.46 718	0.55 468	0.30 388	0.53 542	0.26 346	0.47 497	0.29 386	0.50 525	0.31 451	0.51 544	0.29 391	0.44 471	0.28 365	0.53 496	0.31 368	0.57 569	0.29 436	0.51 528	0.27 376

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

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

small-0shot	0.35 341	1.92 652	0.27 308	0.27 272	0.27 355	0.27 326	0.27 350	0.27 325	0.27 368	0.27 330	0.27 368	0.26 332	0.27 370	0.27 334	0.26 354	0.27 304	0.26 317	0.26 330	0.26 361	0.26 317	0.27 376

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

TestStereo_HL3	2.76 806	0.41 291	11.46 856	14.11 855	0.30 388	0.45 488	0.29 376	0.43 439	0.29 386	0.43 432	0.29 391	0.43 448	0.28 379	0.44 471	0.30 393	13.57 865	10.32 862	0.41 490	0.27 400	0.38 400	0.27 376

TestStereo_HL2	2.73 803	0.41 291	11.06 853	14.13 856	0.30 388	0.44 473	0.28 361	0.43 439	0.29 386	0.43 432	0.28 376	0.43 448	0.29 391	0.43 440	0.28 365	13.51 864	10.37 863	0.41 490	0.27 400	0.38 400	0.27 376

GGDA	2.76 806	0.41 291	11.34 855	14.28 857	0.30 388	0.44 473	0.29 376	0.43 439	0.29 386	0.43 432	0.28 376	0.43 448	0.28 379	0.43 440	0.29 383	13.45 863	10.57 864	0.41 490	0.27 400	0.38 400	0.27 376

TestStereo-Hl	2.78 808	0.42 303	11.23 854	14.38 858	0.30 388	0.44 473	0.30 385	0.43 439	0.28 376	0.43 432	0.29 391	0.44 484	0.29 391	0.44 471	0.29 383	13.64 866	10.73 865	0.41 490	0.27 400	0.38 400	0.27 376

RMAStereo	0.45 447	1.81 620	0.40 437	0.50 442	0.31 437	0.44 473	0.31 433	0.44 478	0.31 449	0.44 471	0.31 451	0.44 484	0.32 461	0.44 471	0.31 435	0.46 460	0.35 425	0.39 459	0.27 400	0.39 449	0.27 376

ATMStereo	0.46 456	1.99 655	0.40 437	0.51 453	0.31 437	0.44 473	0.31 433	0.44 478	0.31 449	0.44 471	0.31 451	0.44 484	0.31 453	0.44 471	0.32 447	0.47 467	0.35 425	0.39 459	0.27 400	0.39 449	0.27 376

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo Lap2	0.77 555	1.29 562	0.29 323	1.27 643	0.29 376	1.27 703	0.26 346	1.26 704	0.26 363	1.26 710	0.26 363	1.27 715	0.26 363	1.26 713	0.27 356	1.27 684	0.27 330	1.27 734	0.27 400	1.27 715	0.27 376

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

BUS	0.83 575	1.91 646	0.92 601	4.48 792	0.02 22	0.40 391	0.04 109	0.41 412	0.02 28	0.48 502	0.03 62	0.41 421	0.05 132	0.03 49	0.05 129	1.97 736	4.19 830	0.33 367	0.23 342	0.34 358	0.27 376

BSDual-CNN	0.81 567	1.91 646	0.92 601	4.48 792	0.02 22	0.42 431	0.06 158	0.41 412	0.02 28	0.48 502	0.03 62	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 736	4.19 830	0.33 367	0.23 342	0.34 358	0.27 376

hknet	1.10 630	1.85 637	3.49 821	4.48 792	0.02 22	0.42 431	0.06 158	0.41 412	0.02 28	0.48 502	0.03 62	0.41 421	0.03 59	0.42 433	0.03 58	4.39 817	4.19 830	0.33 367	0.23 342	0.34 358	0.27 376

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

AANet_RVC	1.26 689	0.31 248	4.99 833	5.93 824	0.20 320	0.25 312	0.20 308	0.25 314	0.20 324	0.23 301	0.19 322	0.25 320	0.20 331	0.25 318	0.20 322	5.66 841	4.76 834	0.26 330	0.30 455	0.24 311	0.27 376

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

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

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

testmc14	2.43 792	10.48 841	8.02 850	8.93 842	0.31 437	0.44 473	0.30 385	0.42 431	0.30 402	0.42 425	0.30 406	0.42 439	0.30 401	0.42 433	0.30 393	8.88 860	6.99 849	0.41 490	0.28 421	0.39 449	0.28 406

MCSU-Stereo	2.48 795	10.56 842	8.50 852	9.47 846	0.31 437	0.43 438	0.30 385	0.42 431	0.30 402	0.42 425	0.30 406	0.42 439	0.30 401	0.41 419	0.30 393	8.86 859	6.93 848	0.40 472	0.29 436	0.39 449	0.28 406

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

DEFOM-Stereo	0.68 528	3.11 727	1.40 713	1.63 679	0.25 347	0.31 345	0.25 339	0.31 345	0.28 376	0.31 349	0.29 391	0.29 342	0.27 370	0.31 355	0.28 365	1.59 714	1.47 727	0.30 350	0.29 436	0.30 337	0.28 406

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

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

FCDSN-DC	0.41 394	0.59 373	0.64 541	0.54 461	0.33 464	0.50 523	0.37 487	0.42 431	0.40 520	0.61 565	0.43 539	0.50 533	0.49 563	0.38 388	0.32 447	0.28 310	0.23 307	0.26 330	0.22 334	0.35 371	0.28 406
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Gwc-CoAtRS	0.41 394	1.49 580	0.32 354	0.42 369	0.32 451	0.41 410	0.32 444	0.41 412	0.33 471	0.41 411	0.32 462	0.41 421	0.32 461	0.41 419	0.32 447	0.39 386	0.28 338	0.39 459	0.28 421	0.40 463	0.28 406

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

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.38 366	0.43 305	0.36 385	0.48 398	0.32 451	0.45 488	0.32 444	0.45 487	0.32 461	0.45 483	0.32 462	0.45 494	0.32 461	0.45 491	0.32 447	0.44 418	0.33 387	0.41 490	0.29 436	0.41 474	0.29 415
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
RSM	0.36 350	0.36 260	0.43 458	0.37 318	0.42 531	0.49 514	0.42 527	0.37 370	0.28 376	0.36 371	0.29 391	0.36 377	0.30 401	0.37 384	0.28 365	0.34 343	0.31 368	0.34 377	0.35 505	0.40 463	0.29 415

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

RCA-Stereo	0.51 485	3.22 731	0.34 373	0.44 380	0.34 476	0.44 473	0.34 470	0.43 439	0.34 482	0.43 432	0.34 479	0.44 484	0.33 473	0.43 440	0.33 459	0.38 373	0.29 353	0.38 415	0.29 436	0.38 400	0.29 415

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

CFNet_pseudo	2.67 802	9.36 833	0.32 354	10.99 853	0.33 464	0.85 602	0.33 455	0.49 510	0.33 471	0.49 512	0.32 462	0.49 519	7.26 859	0.49 517	0.33 459	0.41 402	9.62 858	0.41 490	0.29 436	10.03 865	0.29 415

ccnet	0.80 562	2.28 676	0.33 359	0.50 442	0.33 464	0.50 523	0.33 455	0.50 519	0.33 471	0.49 512	0.33 471	0.49 519	1.56 755	2.38 790	0.33 459	0.41 402	0.29 353	0.42 506	1.57 773	2.28 775	0.29 415

CFNet-RSSM	0.91 595	4.89 776	0.34 373	0.44 380	1.07 675	1.62 739	1.40 760	0.91 609	0.35 487	1.60 736	1.39 764	0.64 575	0.34 480	0.44 471	0.33 459	0.41 402	0.35 425	0.75 605	0.30 455	0.41 474	0.29 415

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

ccs_rob	2.79 809	10.17 840	0.32 354	10.00 850	0.33 464	0.49 514	0.33 455	1.90 750	0.32 461	0.51 535	0.33 471	0.49 519	9.24 864	0.49 517	0.33 459	0.41 402	9.82 859	0.41 490	0.28 421	9.34 862	0.29 415

test410	0.66 520	5.69 808	0.31 345	0.40 344	0.31 437	0.41 410	0.31 433	0.40 393	0.31 449	0.62 569	0.55 582	0.40 406	0.31 453	0.40 399	0.31 435	0.59 514	0.47 499	0.38 415	0.29 436	0.38 400	0.30 430

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

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

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

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

TorneroNet-64	0.45 447	0.27 236	0.30 327	0.58 473	0.27 355	0.70 576	0.30 385	0.28 326	0.73 631	0.73 588	0.28 376	0.71 587	0.66 598	0.75 591	0.27 356	0.27 304	0.29 353	0.37 407	0.75 638	0.28 329	0.30 430

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

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

GES	0.66 520	2.34 684	0.29 323	0.41 359	0.29 376	0.41 410	0.29 376	0.42 431	0.29 386	0.40 394	0.41 525	0.41 421	0.30 401	0.51 535	0.29 383	0.32 332	0.29 353	0.32 360	2.46 826	2.49 788	0.30 430

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

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

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

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

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

PCWNet_CMD	2.80 810	9.82 836	0.32 354	10.09 851	0.32 451	0.49 514	0.33 455	3.34 822	0.33 471	0.49 512	0.33 471	0.49 519	8.73 861	0.48 510	0.33 459	0.41 402	9.22 855	0.42 506	0.29 436	9.55 863	0.31 440

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

rgla	0.45 447	0.54 359	0.33 359	0.67 495	0.32 451	0.48 505	0.33 455	0.48 502	0.33 471	0.48 502	0.94 665	0.48 512	0.33 473	0.47 500	0.33 459	0.45 448	0.52 526	0.53 561	0.31 466	0.45 489	0.32 447

416test	0.46 456	0.55 362	0.33 359	0.67 495	0.33 464	0.48 505	0.33 455	0.48 502	0.33 471	0.48 502	0.99 671	0.48 512	0.33 473	0.48 510	0.33 459	0.45 448	0.52 526	0.54 564	0.32 474	0.45 489	0.32 447

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

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

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

HART	0.38 366	0.45 317	0.34 373	0.42 369	0.33 464	0.41 410	0.34 470	0.42 431	0.33 471	0.43 432	0.34 479	0.42 439	0.34 480	0.41 419	0.38 495	0.40 394	0.32 374	0.42 506	0.32 474	0.40 463	0.32 447

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

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

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

ww	0.47 464	0.52 349	0.38 392	0.56 469	0.37 491	0.56 550	0.38 494	0.56 547	0.37 499	0.56 554	0.77 635	0.56 559	0.37 495	0.57 557	0.37 491	0.49 475	0.33 387	0.49 542	0.33 486	0.49 515	0.33 456

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

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

GCST	0.50 480	2.08 658	0.38 392	0.53 458	0.35 480	0.49 514	0.35 475	0.50 519	0.35 487	0.49 512	0.35 488	0.49 519	0.35 486	0.49 517	0.35 478	0.48 472	0.37 436	0.45 514	0.33 486	0.44 484	0.33 456

RAFT-Stereo-weight	0.45 447	1.90 645	0.34 373	0.42 369	0.36 486	0.43 438	0.35 475	0.42 431	0.34 482	0.42 425	0.34 479	0.44 484	0.34 480	0.41 419	0.34 474	0.38 373	0.32 374	0.38 415	0.32 474	0.38 400	0.33 456

LL-Strereo2	0.48 471	1.73 602	0.51 503	0.59 476	0.34 476	0.42 431	0.33 455	0.40 393	0.31 449	0.42 425	0.33 471	0.42 439	0.31 453	0.44 471	0.39 509	0.60 516	0.51 522	0.44 509	0.33 486	0.44 484	0.33 456

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

error version	0.93 602	4.47 771	2.35 787	1.99 696	0.37 491	0.41 410	0.36 481	0.41 412	0.35 487	0.43 432	0.36 492	0.41 421	0.40 514	0.41 419	0.36 481	1.87 726	2.16 788	0.47 529	0.37 514	0.39 449	0.33 456

test_1	0.93 602	4.47 771	2.35 787	1.99 696	0.37 491	0.41 410	0.36 481	0.41 412	0.35 487	0.43 432	0.36 492	0.41 421	0.40 514	0.41 419	0.36 481	1.87 726	2.16 788	0.47 529	0.37 514	0.39 449	0.33 456

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

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

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

GEAStereo	0.62 512	3.91 758	0.48 484	0.69 501	0.38 499	0.51 535	0.38 494	0.51 533	0.38 504	0.53 542	0.38 504	0.50 533	0.38 501	0.51 535	0.38 495	0.54 498	0.43 480	0.46 519	0.34 492	0.46 494	0.34 465

gasm-f	0.62 512	3.91 758	0.48 484	0.69 501	0.38 499	0.51 535	0.38 494	0.51 533	0.38 504	0.53 542	0.38 504	0.50 533	0.38 501	0.51 535	0.38 495	0.54 498	0.43 480	0.46 519	0.34 492	0.46 494	0.34 465

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

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

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

UGAM-zero	0.51 485	2.17 668	0.39 404	0.53 458	0.36 486	0.50 523	0.36 481	0.50 519	0.36 497	0.49 512	0.36 492	0.50 533	0.35 486	0.50 525	0.36 481	0.49 475	0.37 436	0.47 529	0.35 505	0.46 494	0.34 465

UGAM	0.51 485	2.23 673	0.39 404	0.54 461	0.35 480	0.50 523	0.35 475	0.49 510	0.35 487	0.49 512	0.35 488	0.49 519	0.36 490	0.50 525	0.36 481	0.49 475	0.37 436	0.45 514	0.34 492	0.45 489	0.34 465

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

GSStereo	0.81 567	4.28 768	0.50 497	0.59 476	0.40 511	0.51 535	0.38 494	0.50 519	0.38 504	0.50 525	0.38 504	0.50 533	3.79 840	0.50 525	0.38 495	0.54 498	0.43 480	0.46 519	0.34 492	0.46 494	0.35 476

GS-Stereo							0.38 494	0.50 519	0.38 504	0.50 525	0.38 504	0.50 533	3.79 840	0.50 525	0.38 495	0.54 498	0.43 480	0.46 519	0.34 492	0.46 494	0.35 476

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

416test1013	0.49 477	0.80 411	0.33 359	0.67 495	0.33 464	0.48 505	0.41 520	0.48 502	0.39 517	0.48 502	0.93 659	0.52 546	0.32 461	0.52 540	0.38 495	0.49 475	0.51 522	0.53 561	0.37 514	0.51 528	0.36 479

Pro-Stereo	0.79 559	0.53 355	0.38 392	0.49 405	0.38 499	0.49 514	0.37 487	0.49 510	0.67 601	0.50 525	0.38 504	1.10 654	0.38 501	0.49 517	0.38 495	0.71 546	0.88 605	5.98 859	0.36 511	0.46 494	0.36 479

fffy	0.38 366	0.43 305	0.33 359	0.46 385	0.33 464	0.45 488	0.32 444	0.45 487	0.32 461	0.45 483	0.32 462	0.45 494	0.33 473	0.45 491	0.32 447	0.38 373	0.38 444	0.38 415	0.37 514	0.37 387	0.36 479

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

iRaftStereo_RVC	0.97 607	3.17 730	2.30 786	2.42 727	0.38 499	0.54 547	0.38 494	0.54 543	0.38 504	0.54 548	0.38 504	0.54 552	0.38 501	0.54 547	0.38 495	2.38 776	2.34 792	0.49 542	0.36 511	0.49 515	0.36 479

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

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

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

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

CASnet	0.35 341	0.51 347	0.44 460	0.32 296	0.31 437	0.24 302	0.34 470	0.36 362	0.25 349	0.31 349	0.37 499	0.30 349	0.33 473	0.25 318	0.45 537	0.37 359	0.37 436	0.33 367	0.35 505	0.34 358	0.37 485
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-IGEV	0.51 485	0.55 362	0.45 462	0.69 501	0.45 540	0.61 562	0.45 537	0.50 519	0.40 520	0.56 554	0.44 541	0.55 556	0.40 514	0.72 584	0.67 594	0.59 514	0.46 491	0.45 514	0.34 492	0.46 494	0.37 485

StereoDRNet-Refined	0.33 328	0.39 274	0.26 304	0.39 331	0.26 354	0.40 391	0.26 346	0.40 393	0.26 363	0.39 387	0.26 363	0.39 396	0.26 363	0.39 396	0.26 354	0.37 359	0.25 313	0.37 407	0.25 355	0.37 387	0.37 485
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
XPNet_ROB	0.37 360	0.37 263	0.37 390	0.37 318	0.37 491	0.37 375	0.37 487	0.37 370	0.37 499	0.37 378	0.37 499	0.37 388	0.37 495	0.37 384	0.37 491	0.37 359	0.37 436	0.37 407	0.37 514	0.37 387	0.37 485

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

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

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

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

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

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

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

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

GCAP-Stereo	0.75 548	4.15 765	0.42 456	0.75 520	0.35 480	0.78 587	0.40 511	0.79 590	0.38 504	0.78 598	0.36 492	0.78 600	0.36 490	0.79 594	0.39 509	0.75 562	0.39 451	0.76 607	0.39 532	0.75 576	0.39 499

DNS	0.86 587	2.43 692	1.66 732	2.03 698	0.42 531	0.60 560	0.42 527	0.60 559	0.42 538	0.60 563	0.42 536	0.60 568	0.42 532	0.60 563	0.42 528	1.97 736	1.63 744	0.55 567	0.40 534	0.55 538	0.40 501

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

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

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.40 386	0.40 278	0.40 437	0.40 344	0.40 511	0.40 391	0.40 511	0.40 393	0.40 520	0.40 394	0.40 517	0.40 406	0.40 514	0.40 399	0.40 512	0.40 394	0.40 455	0.40 472	0.40 534	0.40 463	0.40 501
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
fffft	0.48 471	0.51 347	0.45 462	0.52 456	0.45 540	0.52 539	0.45 537	0.52 538	0.48 561	0.53 542	0.45 546	0.52 546	0.45 543	0.52 540	0.46 541	0.51 491	0.41 465	0.50 550	0.41 544	0.50 522	0.41 510
1: 1. 1
Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 477	0.98 452	0.64 541	0.84 532	0.46 542	0.45 488	0.35 475	0.47 497	0.47 554	0.45 483	0.34 479	0.46 498	0.48 557	0.46 496	0.35 478	0.39 386	0.71 583	0.39 459	0.35 505	0.41 474	0.41 510

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

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

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

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

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

MWDA-net	0.67 526	0.66 383	0.45 462	2.84 741	0.46 542	0.73 582	0.45 537	0.71 579	0.44 543	0.72 585	0.45 546	0.70 586	0.45 543	0.70 580	0.44 534	0.61 520	0.41 465	0.61 575	0.43 555	0.61 550	0.42 517

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

MonSter	0.60 503	0.64 382	0.52 507	0.62 482	0.44 536	2.07 759	0.44 531	0.62 564	0.44 543	0.62 569	0.44 541	0.62 573	0.44 539	0.62 565	0.44 534	0.58 511	0.42 475	0.62 576	0.46 561	0.58 547	0.42 517

DispNO	1.00 610	0.63 380	0.43 458	3.45 764	0.44 536	0.65 568	0.43 530	0.64 567	0.43 540	0.64 573	0.43 539	0.64 575	3.03 818	0.64 571	0.43 533	4.55 820	0.43 480	0.63 578	0.43 555	0.63 552	0.43 520

MyStereo07	0.60 503	3.72 751	0.48 484	0.49 405	0.41 521	0.36 366	0.32 444	0.49 510	0.43 540	0.51 535	0.42 536	0.49 519	0.43 537	0.51 535	0.64 587	0.49 475	0.45 489	0.34 377	0.32 474	0.35 371	0.43 520

MyStereo04	0.55 496	3.72 751	0.59 522	0.49 405	0.41 521	0.36 366	0.32 444	0.37 370	0.31 449	0.34 363	0.46 550	0.35 372	0.32 461	0.35 370	0.33 459	0.49 475	0.45 489	0.34 377	0.32 474	0.35 371	0.43 520

GStereo	0.75 548	2.98 724	1.68 733	0.69 501	0.39 509	0.72 580	0.41 520	0.72 583	0.34 482	0.73 588	0.41 525	0.72 590	0.49 563	0.74 589	0.47 549	0.69 539	0.48 505	0.74 603	0.40 534	0.69 564	0.44 523

PAM_32	0.64 516	2.38 688	0.51 503	0.92 545	0.43 535	0.53 542	0.44 531	0.87 602	0.43 540	0.52 539	0.45 546	0.53 548	0.40 514	0.54 547	0.46 541	0.62 525	0.56 535	0.48 537	0.45 558	0.76 579	0.44 523

Occ-G	1.12 633	0.52 349	3.72 826	3.50 768	0.50 562	0.56 550	0.47 547	0.54 543	0.46 548	0.54 548	0.41 525	0.54 552	0.42 532	0.52 540	0.42 528	3.42 808	4.02 829	0.52 558	0.45 558	0.51 528	0.44 523

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

MWSP-net	0.96 606	0.75 399	0.49 491	4.84 812	0.48 554	1.28 705	0.52 567	1.20 653	0.51 575	1.14 658	0.70 618	1.00 631	0.56 579	0.90 616	0.69 609	0.76 565	0.60 550	0.95 642	0.56 592	0.73 574	0.45 526

LL-Strereo	1.01 620	5.06 783	1.63 729	0.70 508	1.43 757	0.56 550	0.46 541	0.57 551	0.50 568	0.57 558	0.50 570	1.58 738	0.49 563	0.59 561	0.50 561	1.64 717	0.52 526	0.51 555	1.37 760	0.52 532	0.45 526

FAST (zero-shot)	0.87 591	1.55 583	0.42 456	1.57 669	0.42 531	1.62 739	0.45 537	1.59 733	0.42 538	1.66 744	0.44 541	1.62 744	0.42 532	1.59 738	0.42 528	0.64 531	0.43 480	0.64 580	0.42 552	0.67 558	0.46 529

MLG-Stereo	0.92 597	0.90 434	0.84 592	1.27 643	0.49 558	1.38 723	0.88 639	1.41 727	0.97 671	0.73 588	1.09 685	1.26 712	0.43 537	0.72 584	1.05 675	1.13 626	0.49 509	1.18 673	0.66 615	1.01 630	0.46 529

AIO-Stereo	0.84 578	0.66 383	0.70 564	0.83 531	0.67 599	0.98 617	0.82 636	1.14 641	0.72 628	1.03 644	0.74 631	1.03 647	1.09 676	0.99 630	0.45 537	1.04 613	0.73 586	0.95 642	0.74 636	0.94 618	0.46 529

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AEACV	1.12 633	0.52 349	3.12 817	3.24 753	0.86 636	0.53 542	0.49 558	0.60 559	0.47 554	0.53 542	0.49 566	0.55 556	0.45 543	0.55 551	0.47 549	3.01 795	3.88 827	0.71 597	0.60 599	0.80 588	0.48 539

TorneroNet	0.66 520	0.53 355	0.50 497	0.50 442	0.64 592	1.06 638	0.70 612	0.50 519	0.51 575	0.49 512	0.69 614	0.49 519	0.50 568	0.48 510	1.15 687	0.71 546	0.49 509	1.14 661	1.08 688	0.49 515	0.49 545

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

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

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

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

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

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

MyStereo8	0.71 537	3.92 760	0.52 507	0.59 476	0.52 569	0.57 557	0.53 569	0.59 557	0.50 568	0.59 562	0.51 576	0.57 563	0.50 568	0.56 552	0.52 568	0.54 498	0.49 509	0.54 564	0.49 576	0.55 538	0.50 548

test-3	0.98 609	4.13 764	1.85 753	1.85 685	0.61 586	0.69 573	0.37 487	0.63 565	0.61 591	0.66 577	0.51 576	0.73 594	0.44 539	0.57 557	0.54 572	1.68 718	1.81 757	0.40 472	0.43 555	0.66 555	0.50 548

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

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

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

CAR	0.72 540	0.76 402	0.59 522	0.84 532	1.19 695	0.81 595	0.58 577	0.81 596	0.58 583	0.81 604	0.58 586	0.83 609	0.59 586	0.82 600	0.59 581	0.71 546	0.49 509	0.73 598	0.68 621	0.87 599	0.52 556

MSE-Stereo	0.72 540	0.76 402	0.59 522	0.84 532	1.19 695	0.81 595	0.58 577	0.81 596	0.58 583	0.81 604	0.58 586	0.83 609	0.59 586	0.82 600	0.59 581	0.71 546	0.49 509	0.73 598	0.68 621	0.87 599	0.52 556

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

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

ktn	0.72 540	0.53 355	1.08 627	1.14 581	0.51 568	1.22 699	1.36 753	0.51 533	0.59 588	0.51 535	0.51 576	0.69 583	1.20 689	0.67 575	0.51 566	0.51 491	0.49 509	0.58 571	0.66 615	0.52 532	0.53 559

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

MGA	0.73 544	0.76 402	0.60 526	0.92 545	1.17 691	0.81 595	0.59 581	0.84 600	0.62 592	0.81 604	0.59 588	0.84 611	0.60 588	0.81 599	0.61 585	0.71 546	0.53 530	0.89 626	0.53 584	0.75 576	0.54 562

monster-pro	0.75 548	1.67 594	0.64 541	0.89 538	0.57 578	0.86 604	0.56 574	0.87 602	0.56 580	0.87 610	0.57 584	0.88 614	0.57 581	0.87 611	0.57 576	0.79 569	0.58 541	0.76 607	0.54 586	0.77 581	0.54 562

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

CFNet_ucs	2.73 803	9.64 835	0.33 359	9.92 849	0.32 451	0.49 514	0.33 455	0.49 510	0.33 471	0.49 512	0.33 471	0.49 519	8.98 863	0.48 510	0.33 459	0.41 402	9.96 861	0.40 472	0.29 436	10.12 866	0.54 562

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

FC-DCNN	1.07 627	1.09 490	0.98 607	0.89 538	0.52 569	1.41 727	0.91 644	1.21 699	1.24 751	1.96 754	2.05 824	1.91 755	1.30 743	1.27 716	1.08 677	0.80 571	0.60 550	0.58 571	0.41 544	0.68 560	0.54 562

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

MyStereo06	0.75 548	4.12 762	0.60 526	0.63 484	0.61 586	0.62 565	0.66 589	0.56 547	0.45 547	0.55 552	0.48 563	0.54 552	0.46 547	0.57 557	0.45 537	0.60 516	0.57 537	0.64 580	0.55 588	0.72 571	0.55 570

MyStereo05	0.80 562	4.12 762	0.63 538	0.63 484	0.61 586	0.62 565	0.66 589	0.65 568	0.62 592	0.67 579	0.61 594	0.65 579	0.58 584	0.67 575	0.55 575	0.60 516	0.57 537	0.64 580	0.55 588	0.72 571	0.55 570

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

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

FlowAnything_test	1.02 622	1.72 597	0.71 567	1.59 671	0.70 607	1.61 737	0.69 606	1.61 735	0.70 620	1.60 736	0.70 618	1.61 743	0.69 611	1.61 741	0.70 618	0.81 575	0.58 541	0.81 616	0.55 588	0.81 591	0.56 573

FlowAnything	1.02 622	1.71 596	0.72 570	1.59 671	0.69 603	1.60 736	0.69 606	1.61 735	0.70 620	1.60 736	0.69 614	1.60 740	0.69 611	1.61 741	0.69 609	0.81 575	0.58 541	0.81 616	0.56 592	0.82 593	0.56 573

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

CASS	0.57 502	0.89 430	0.56 516	0.57 471	0.56 576	0.56 550	0.56 574	0.56 547	0.53 577	0.57 558	0.57 584	0.59 567	0.48 557	0.56 552	0.57 576	0.55 504	0.56 535	0.47 529	0.56 592	0.62 551	0.56 573
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DDUNet	0.81 567	2.45 693	0.57 520	0.90 540	0.60 581	0.88 606	0.59 581	0.90 607	0.60 589	0.88 612	0.60 590	0.90 618	0.58 584	0.88 613	0.60 583	0.84 582	0.60 550	0.86 624	0.57 595	0.86 598	0.60 578

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

UDG	0.80 562	2.21 672	0.60 526	0.91 542	0.60 581	0.90 609	0.58 577	0.88 606	0.60 589	0.90 613	0.60 590	0.88 614	0.60 588	0.90 616	0.58 578	0.86 584	0.60 550	0.84 622	0.59 598	0.84 596	0.61 579

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

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

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

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

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

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

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

pcwnet_v2	2.66 801	9.89 837	0.33 359	9.89 848	0.32 451	0.50 523	0.32 444	0.49 510	0.33 471	0.49 512	0.34 479	0.49 519	8.76 862	0.48 510	0.33 459	0.41 402	9.58 857	0.40 472	0.29 436	9.01 861	0.63 583

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

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

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

plain	1.88 726	3.16 729	0.64 541	3.10 746	0.65 594	3.10 813	0.64 586	3.12 818	0.65 597	3.10 819	0.65 600	3.11 819	0.65 595	3.12 818	0.65 590	3.12 796	0.65 561	3.13 817	0.65 612	3.13 805	0.65 591

MSMDNet	2.65 800	10.14 839	0.33 359	9.74 847	0.32 451	0.87 605	0.33 455	2.95 817	0.68 607	0.49 512	0.34 479	0.49 519	5.70 855	0.49 517	0.33 459	0.42 416	9.57 856	0.41 490	0.31 466	8.36 858	0.65 591

PA-Net	11.80 856	223.51 889	0.62 534	0.59 476	0.71 609	0.59 559	0.73 619	0.67 572	0.73 631	0.55 552	0.61 594	0.60 568	0.74 623	0.63 570	0.73 623	0.66 535	0.60 550	0.69 590	0.66 615	0.72 571	0.65 591
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
WAFT-Stereo (ZS)	0.67 526	0.78 406	0.67 551	0.67 495	0.66 597	0.67 571	0.67 593	0.65 568	0.66 599	0.66 577	0.67 603	0.66 582	0.67 600	0.67 575	0.72 622	0.66 535	0.67 564	0.67 586	0.67 619	0.67 558	0.67 595

MoCha-V2	2.11 765	26.97 861	0.78 582	0.92 545	0.77 624	0.96 616	0.72 618	0.90 607	0.72 628	0.94 621	0.70 618	0.90 618	0.71 620	0.91 618	0.71 620	0.85 583	0.71 583	0.88 625	0.69 625	0.87 599	0.67 595

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

RAFT-Stereo	0.81 567	0.96 449	0.67 551	0.95 554	0.67 599	0.95 614	0.68 598	0.95 618	0.68 607	0.95 623	0.68 609	0.96 628	0.68 605	0.96 628	0.68 601	0.94 595	0.68 570	0.94 640	0.68 621	0.94 618	0.68 597
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
mm2	0.69 531	0.69 386	0.69 561	0.69 501	0.69 603	0.69 573	0.69 606	0.69 574	0.69 612	0.69 582	0.69 614	0.69 583	0.69 611	0.69 578	0.69 609	0.69 539	0.69 576	0.69 590	0.69 625	0.69 564	0.69 599

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

AdaDepth	0.86 587	0.93 445	0.71 567	1.01 569	1.07 675	1.02 635	0.71 615	1.00 620	0.71 625	1.01 638	0.71 624	1.00 631	0.72 621	1.14 660	0.71 620	0.92 589	0.64 559	0.90 627	0.64 608	0.89 603	0.69 599

LiteMatch	1.13 635	0.73 394	2.80 802	3.23 751	0.61 586	0.83 600	0.68 598	0.73 584	0.69 612	1.00 625	0.77 635	0.94 625	0.57 581	0.82 600	0.64 587	2.97 793	2.43 794	0.68 587	0.32 474	0.56 541	0.70 602

Lsterematch	1.13 635	0.73 394	2.80 802	3.23 751	0.61 586	0.83 600	0.68 598	0.73 584	0.69 612	1.00 625	0.77 635	0.94 625	0.57 581	0.82 600	0.64 587	2.97 793	2.43 794	0.68 587	0.32 474	0.56 541	0.70 602

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

DCRE	0.84 578	1.89 643	0.77 580	0.94 552	0.72 611	0.88 606	0.73 619	0.87 602	0.78 635	0.90 613	0.71 624	0.88 614	0.67 600	0.88 613	0.73 623	0.81 575	0.68 570	0.81 616	0.70 629	0.82 593	0.70 602

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

MSMD_ROB	1.19 637	1.10 494	0.70 564	1.10 575	0.60 581	1.10 644	0.70 612	1.10 640	0.70 620	1.10 648	0.70 618	1.10 654	0.70 615	7.00 863	0.70 618	1.10 619	0.70 579	1.10 660	0.70 629	1.10 636	0.70 602

Wavelet-MonSter	1.00 610	1.21 552	0.76 578	1.94 691	1.01 668	1.11 647	0.76 623	1.15 642	0.76 634	1.11 653	0.76 633	1.14 660	0.76 626	1.11 657	0.76 630	1.21 679	0.90 607	1.02 656	0.71 632	1.02 632	0.71 608

noway5	1.92 729	4.97 779	1.95 775	2.31 718	1.68 777	2.21 771	1.68 781	2.21 775	1.69 786	2.22 783	1.68 788	2.21 774	1.68 769	2.21 776	1.68 785	2.18 754	1.87 772	1.71 759	0.65 612	0.85 597	0.72 609

ours_stereo	1.20 639	1.21 552	0.90 597	1.64 680	1.11 681	1.35 718	0.67 593	1.76 745	0.93 660	1.70 748	1.10 686	1.39 729	0.75 625	1.41 732	0.81 639	1.60 716	1.03 627	1.33 737	1.00 675	1.61 733	0.72 609

iGMRVC	0.84 578	2.85 721	0.72 570	0.72 512	0.73 612	0.77 585	0.79 626	0.73 584	0.74 633	0.73 588	0.72 627	0.73 594	0.76 626	0.73 587	0.73 623	0.72 554	0.73 586	0.73 598	0.72 634	0.73 574	0.72 609

HSM-Net_RVC	0.95 605	1.17 502	0.78 582	1.18 591	0.71 609	1.16 652	0.75 621	1.09 639	0.80 641	1.10 648	0.75 632	1.17 663	0.74 623	1.17 663	0.80 636	1.13 626	0.73 586	1.17 668	0.77 641	1.16 644	0.72 609
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UniTT-Stereo	2.03 747	3.43 739	0.72 570	3.42 763	0.73 612	3.27 816	0.68 598	3.38 823	0.69 612	3.29 822	0.72 627	3.28 822	0.70 615	3.35 824	0.68 601	3.39 807	0.68 570	3.31 820	0.69 625	3.37 806	0.73 613

ToySt	0.92 597	2.11 662	0.90 597	0.95 554	0.79 627	0.99 618	0.78 625	0.94 616	0.81 644	0.94 621	0.78 638	0.95 627	0.77 628	0.94 624	0.86 643	0.91 586	0.79 596	0.85 623	0.77 641	0.89 603	0.73 613

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

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

Hybrid-DGEV	1.03 624	1.75 603	0.80 586	1.28 647	0.78 625	1.26 702	0.80 629	1.26 704	0.78 635	1.26 710	0.78 638	1.26 712	0.78 630	1.26 713	0.78 632	1.15 629	0.75 589	1.14 661	0.74 636	1.14 639	0.75 617

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

HBP-ISP	1.24 688	1.72 597	1.65 730	1.15 584	0.76 621	1.40 725	0.88 639	1.67 741	1.02 683	1.69 746	1.38 762	1.69 746	1.21 735	1.87 756	1.21 743	1.05 614	0.79 596	0.97 646	0.80 647	1.19 654	0.75 617

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

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

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

Hybrid-DGEV-2	1.05 626	1.83 631	0.83 590	1.33 654	0.82 633	1.30 706	0.81 633	1.26 704	0.79 639	1.29 712	0.79 640	1.26 712	0.80 632	1.26 713	0.79 633	1.20 633	0.78 594	1.18 673	0.77 641	1.20 659	0.77 622

RAStereo	2.23 781	3.64 747	0.76 578	3.65 779	0.86 636	3.66 821	0.76 623	3.67 827	0.81 644	3.66 824	0.76 633	3.66 825	0.77 628	3.68 826	0.77 631	3.68 810	0.77 592	3.69 825	0.77 641	3.70 809	0.77 622

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

vfmstereo	1.56 706	3.35 735	2.69 795	3.52 769	0.91 643	1.31 708	0.91 644	1.31 711	0.90 649	1.31 713	0.90 648	1.31 717	0.90 640	1.32 719	0.91 647	3.30 802	2.44 797	1.17 668	0.80 647	1.17 649	0.80 626

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

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

123456	1.60 712	3.43 739	2.70 798	3.59 772	0.94 655	1.34 716	0.92 646	1.34 718	0.94 665	1.34 723	0.93 659	1.34 723	0.92 647	1.34 724	0.93 654	3.31 804	2.70 804	1.20 680	0.83 658	1.20 659	0.81 629

DPSimNet_ROB	0.97 607	1.18 504	0.81 589	1.10 575	0.91 643	1.02 635	0.82 636	1.04 636	0.91 652	1.03 644	0.86 647	1.28 716	0.82 636	1.03 648	0.89 645	1.17 630	0.81 601	1.02 656	0.82 655	1.08 635	0.81 629

test12345	1.57 707	3.40 737	2.65 793	3.62 776	0.91 643	1.31 708	0.90 642	1.31 711	0.90 649	1.31 713	0.90 648	1.31 717	0.90 640	1.31 718	0.90 646	3.27 799	2.43 794	1.17 668	0.80 647	1.17 649	0.82 631

Selective-RAFT	0.89 594	0.89 430	0.72 570	1.16 589	0.78 625	1.06 638	0.82 636	0.87 602	0.97 671	1.00 625	0.91 653	0.90 618	1.00 658	0.89 615	0.93 654	0.83 580	0.83 602	0.82 620	0.82 655	0.81 591	0.82 631

StereoDRNet	0.15 210	0.14 149	0.10 118	0.14 149	0.09 173	0.15 232	0.09 175	0.14 223	0.09 181	0.14 224	0.10 187	0.14 225	0.09 181	0.14 223	0.09 176	0.13 163	0.10 131	0.13 197	0.09 177	0.13 199	0.82 631

25000	1.60 712	3.38 736	2.69 795	3.67 781	0.91 643	1.33 711	0.94 656	1.33 714	0.95 667	1.33 716	0.93 659	1.35 725	0.93 653	1.35 726	0.92 648	3.34 805	2.59 803	1.21 727	0.83 658	1.21 708	0.83 634

15000	1.59 708	3.43 739	2.66 794	3.61 774	0.93 651	1.33 711	0.92 646	1.33 714	0.91 652	1.33 716	0.92 656	1.39 729	0.91 644	1.33 721	0.92 648	3.28 800	2.51 799	1.19 675	0.81 652	1.19 654	0.83 634

20000	1.60 712	3.48 743	2.79 801	3.62 776	0.93 651	1.34 716	0.92 646	1.34 718	0.93 660	1.34 723	0.93 659	1.34 723	0.92 647	1.34 724	0.93 654	3.28 800	2.54 801	1.19 675	0.81 652	1.19 654	0.83 634

vfm_20000	1.59 708	3.45 742	2.74 799	3.61 774	0.93 651	1.33 711	0.92 646	1.33 714	0.93 660	1.33 716	0.93 659	1.33 720	0.91 644	1.33 721	0.93 654	3.35 806	2.48 798	1.19 675	0.81 652	1.19 654	0.83 634

onlyftn100k	1.59 708	3.54 744	2.69 795	3.56 771	0.92 647	1.33 711	0.93 655	1.33 714	0.93 660	1.33 716	0.92 656	1.33 720	0.92 647	1.33 721	0.93 654	3.30 802	2.53 800	1.20 680	0.83 658	1.22 709	0.83 634

Selective-RAFT-Error	0.88 592	0.84 418	0.98 607	0.86 537	0.97 658	0.88 606	0.95 657	0.84 600	0.99 674	0.92 617	0.82 644	0.84 611	0.98 657	0.87 611	0.97 661	0.81 575	0.83 602	0.79 611	0.82 655	0.79 585	0.85 639

ww1	1.21 685	1.55 583	0.93 606	1.59 671	0.88 638	1.57 735	0.88 639	1.58 732	0.88 647	1.57 735	0.93 659	1.58 738	0.88 639	1.58 737	0.88 644	1.49 703	0.88 605	1.46 745	0.86 663	1.46 724	0.86 640

L400	1.29 692	1.38 574	1.00 609	4.01 787	1.03 671	1.42 729	0.92 646	1.42 729	0.91 652	1.33 716	1.01 679	1.39 729	0.92 647	1.40 730	1.09 679	1.31 687	0.92 611	1.21 727	0.95 671	1.30 718	0.88 641

LiteMatch*	2.07 753	1.30 564	5.73 838	6.28 827	0.79 627	1.33 711	0.80 629	1.30 710	1.02 683	1.33 716	0.84 646	1.33 720	0.97 655	1.28 717	1.04 673	6.05 845	5.89 840	1.28 735	0.76 639	1.28 716	0.88 641

IGEVStereo-DCA	1.77 722	4.21 766	1.84 751	2.49 730	2.11 812	2.54 797	1.36 753	1.65 739	1.17 700	2.75 813	1.90 807	2.54 798	1.15 682	0.94 624	1.11 681	1.50 706	1.32 705	0.96 644	1.46 769	1.49 726	0.88 641

rrr	1.77 722	4.21 766	1.84 751	2.49 730	2.11 812	2.54 797	1.36 753	1.65 739	1.17 700	2.75 813	1.90 807	2.54 798	1.15 682	0.94 624	1.11 681	1.50 706	1.32 705	0.96 644	1.46 769	1.49 726	0.88 641

CGFBStereo	1.54 704	1.61 589	1.00 609	4.82 810	1.22 745	1.75 742	1.06 674	1.71 742	1.04 685	1.69 746	1.22 744	1.68 745	1.08 675	1.81 753	1.04 673	1.50 706	1.13 645	1.70 758	1.13 693	1.72 740	0.89 645

MM-Stereo_test2	1.19 637	1.85 637	1.05 623	1.46 664	0.94 655	1.36 721	0.99 661	1.36 721	0.95 667	1.41 730	0.98 669	1.40 733	0.96 654	1.37 728	0.95 659	1.37 696	1.06 629	1.33 737	0.93 669	1.29 717	0.89 645

4D-IteraStereo	0.78 558	3.13 728	0.89 594	0.69 501	0.32 451	0.40 391	0.32 444	0.76 587	0.97 671	0.52 539	0.65 600	0.89 617	0.32 461	0.76 592	0.98 662	0.83 580	0.94 615	0.35 393	0.27 400	0.70 569	0.89 645

L500	1.30 693	1.33 568	1.01 619	4.69 806	0.84 634	1.35 718	0.95 657	1.38 724	0.94 665	1.33 716	0.98 669	1.36 726	0.91 644	1.40 730	1.08 677	1.28 686	0.90 607	1.21 727	0.99 674	1.23 711	0.90 648

DGTPSM_ROB	0.93 602	1.00 462	0.92 601	0.94 552	0.96 657	0.91 610	0.92 646	0.91 609	0.96 670	0.91 615	0.96 666	0.93 624	0.92 647	0.94 624	0.92 648	0.92 589	0.92 611	0.90 627	0.92 664	0.94 618	0.91 649

FETStereo	1.53 702	1.64 591	1.01 619	4.86 813	1.22 745	1.73 741	1.00 662	1.74 743	1.06 688	1.67 745	1.22 744	1.71 748	1.02 669	1.78 751	1.11 681	1.51 709	1.13 645	1.60 754	1.03 686	1.71 738	0.92 650

pmcnn	0.92 597	0.92 441	0.92 601	0.92 545	0.92 647	0.92 611	0.92 646	0.92 612	0.92 658	0.92 617	0.92 656	0.92 621	0.92 647	0.92 622	0.92 648	0.92 589	0.92 611	0.92 633	0.92 664	0.92 609	0.92 650

UPFNet	0.42 408	1.20 506	0.17 231	0.24 252	0.17 294	0.25 312	0.17 289	1.19 650	0.90 649	0.25 316	0.17 300	0.24 313	0.17 303	0.25 318	0.17 296	0.22 269	0.17 259	0.22 298	0.16 290	1.15 642	0.93 652

DPSM_ROB	0.92 597	0.91 436	0.91 599	0.91 542	0.92 647	0.92 611	0.92 646	0.92 612	0.91 652	0.93 619	0.91 653	0.92 621	0.90 640	0.91 618	0.92 648	0.92 589	0.91 609	0.91 630	0.92 664	0.93 614	0.93 652

DPSM	0.92 597	0.91 436	0.91 599	0.91 542	0.92 647	0.92 611	0.92 646	0.92 612	0.91 652	0.93 619	0.91 653	0.92 621	0.90 640	0.91 618	0.92 648	0.92 589	0.91 609	0.91 630	0.92 664	0.93 614	0.93 652

MEA-ACV	1.66 716	0.87 424	0.61 532	11.81 854	1.35 750	1.50 732	0.71 615	1.23 702	0.92 658	1.13 657	0.96 666	1.69 746	0.70 615	1.23 712	1.16 691	1.54 712	1.20 654	1.58 752	0.85 661	1.12 637	0.95 655

FETCStereo	1.51 700	1.66 593	1.05 623	4.56 802	1.06 674	1.79 744	1.15 684	1.75 744	1.16 695	1.73 749	1.10 686	1.74 749	1.06 672	1.74 746	1.22 744	1.47 702	1.04 628	1.54 751	0.92 664	1.56 729	0.96 656

qqai	1.22 686	1.38 574	1.12 628	1.39 661	1.14 684	1.40 725	1.14 682	1.41 727	1.12 691	1.40 729	1.11 688	1.40 733	1.13 678	1.41 732	1.15 687	1.25 682	0.97 616	1.24 732	1.01 684	1.24 712	0.96 656

L4000	1.46 698	1.52 581	1.21 689	4.04 788	1.10 680	1.51 733	1.07 675	1.57 731	1.09 689	1.64 743	1.20 697	1.56 737	1.21 735	1.76 747	1.14 685	1.58 713	1.06 629	1.41 744	1.08 688	1.51 728	0.97 658

MM-Stereo_test3	1.27 690	2.07 657	1.18 637	1.60 675	1.02 670	1.45 730	1.01 670	1.40 726	1.04 685	1.44 732	1.03 682	1.46 736	1.02 669	1.44 735	1.02 672	1.51 709	1.12 644	1.32 736	0.98 672	1.38 722	0.97 658

delet	0.43 411	1.21 552	0.17 231	0.25 259	0.17 294	0.25 312	0.18 298	1.26 704	0.95 667	0.25 316	0.17 300	0.25 320	0.17 303	0.25 318	0.17 296	0.23 281	0.16 229	0.22 298	0.16 290	1.18 652	0.98 660

MMNet	0.44 424	1.24 560	0.17 231	0.25 259	0.17 294	0.25 312	0.18 298	1.26 704	0.93 660	0.25 316	0.17 300	0.25 320	0.18 315	0.25 318	0.17 296	0.23 281	0.16 229	0.23 307	0.16 290	1.20 659	0.99 661

psm_up	0.43 411	1.19 505	0.17 231	0.25 259	0.18 306	0.25 312	0.19 304	1.26 704	0.91 652	0.26 325	0.17 300	0.25 320	0.17 303	0.25 318	0.17 296	0.22 269	0.17 259	0.23 307	0.16 290	1.18 652	0.99 661

StereoNetSlim22	1.00 610	1.00 462	1.00 609	1.00 562	1.00 660	1.00 619	1.00 662	1.00 620	1.00 675	1.00 625	1.00 672	1.00 631	1.00 658	1.00 632	1.00 664	1.00 605	1.00 617	1.00 648	1.00 675	1.00 623	1.00 663

StereoNetSlim	1.00 610	1.00 462	1.00 609	1.00 562	1.00 660	1.00 619	1.00 662	1.00 620	1.00 675	1.00 625	1.00 672	1.00 631	1.00 658	1.00 632	1.00 664	1.00 605	1.00 617	1.00 648	1.00 675	1.00 623	1.00 663

LGCAT	1.00 610	1.00 462	1.00 609	1.00 562	1.00 660	1.00 619	1.00 662	1.00 620	1.00 675	1.00 625	1.00 672	1.00 631	1.00 658	1.00 632	1.00 664	1.00 605	1.00 617	1.00 648	1.00 675	1.00 623	1.00 663

Test_v1	1.00 610	1.00 462	1.00 609	1.00 562	1.00 660	1.00 619	1.00 662	1.00 620	1.00 675	1.00 625	1.00 672	1.00 631	1.00 658	1.00 632	1.00 664	1.00 605	1.00 617	1.00 648	1.00 675	1.00 623	1.00 663

BLMT-Stereo	1.53 702	1.36 571	1.06 625	1.42 663	1.23 749	1.41 727	1.07 675	1.43 730	1.12 691	1.42 731	1.06 683	1.83 752	1.07 673	1.42 734	1.07 676	1.27 684	1.38 721	6.80 860	1.00 675	1.26 714	1.00 663

GANet	1.00 610	1.00 462	1.00 609	1.00 562	1.00 660	1.00 619	1.00 662	1.00 620	1.00 675	1.00 625	1.00 672	1.00 631	1.00 658	1.00 632	1.00 664	1.00 605	1.00 617	1.00 648	1.00 675	1.00 623	1.00 663

TDLM	1.00 610	1.00 462	1.00 609	1.00 562	1.00 660	1.00 619	1.00 662	1.00 620	1.00 675	1.00 625	1.00 672	1.00 631	1.00 658	1.00 632	1.00 664	1.00 605	1.00 617	1.00 648	1.00 675	1.00 623	1.00 663

CVANet_RVC	1.00 610	1.00 462	1.00 609	1.00 562	1.00 660	1.00 619	1.00 662	1.00 620	1.00 675	1.00 625	1.00 672	1.00 631	1.00 658	1.00 632	1.00 664	1.00 605	1.00 617	1.00 648	1.00 675	1.00 623	1.00 663

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 595	0.86 422	0.89 594	1.25 641	0.69 603	1.05 637	0.81 633	1.16 645	0.50 568	1.12 654	0.97 668	0.72 590	0.82 636	1.06 649	0.95 659	0.61 520	0.87 604	1.03 658	0.85 661	1.04 633	1.01 671

trnet	1.01 620	1.01 474	1.01 619	1.01 569	1.01 668	1.01 629	1.01 670	1.01 631	1.01 682	1.01 638	1.01 679	1.01 642	1.01 668	1.01 642	1.01 671	1.01 612	1.01 625	1.01 655	1.01 684	1.01 630	1.01 671

ff7	1.68 717	2.68 703	1.35 699	0.97 559	0.89 639	1.84 745	2.15 814	2.12 760	1.80 800	2.05 764	1.56 770	2.33 785	2.12 808	2.23 781	2.25 820	1.31 687	1.07 631	1.48 746	1.41 763	0.90 606	1.04 673

ffff	1.68 717	2.68 703	1.35 699	0.97 559	0.89 639	1.84 745	2.15 814	2.12 760	1.80 800	2.05 764	1.56 770	2.33 785	2.12 808	2.23 781	2.25 820	1.31 687	1.07 631	1.48 746	1.41 763	0.90 606	1.04 673

ccc-4	1.68 717	2.68 703	1.35 699	0.97 559	0.89 639	1.84 745	2.15 814	2.12 760	1.80 800	2.05 764	1.56 770	2.33 785	2.12 808	2.23 781	2.25 820	1.31 687	1.07 631	1.48 746	1.41 763	0.90 606	1.04 673

edge stereo	2.43 792	27.07 862	1.14 631	1.06 572	1.14 684	1.08 641	1.17 688	1.16 645	1.14 693	1.10 648	1.16 692	1.09 652	1.16 686	1.10 655	1.16 691	1.10 619	1.11 641	1.16 664	1.19 698	1.13 638	1.11 676

Abc-Net	2.32 784	24.75 853	1.14 631	1.17 590	1.17 691	1.11 647	1.15 684	1.17 647	1.21 748	1.08 647	1.16 692	1.12 659	1.14 681	1.09 653	1.17 693	1.09 617	1.16 649	1.17 668	1.17 697	1.16 644	1.11 676
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
HNOStereo	1.51 700	1.78 609	1.20 642	4.42 791	1.08 678	1.78 743	1.12 681	1.76 745	1.10 690	1.74 750	1.02 681	1.78 750	1.07 673	1.68 743	1.22 744	1.49 703	0.93 614	1.50 749	0.93 669	1.56 729	1.12 678

StereoVision	3.15 812	5.00 781	0.89 594	4.83 811	1.00 660	3.93 822	1.27 745	6.37 857	1.34 756	5.67 857	1.26 750	5.84 858	1.27 740	5.03 854	1.24 747	5.10 838	1.09 637	4.61 838	0.57 595	5.62 846	1.12 678

GLC_STEREO	1.07 627	1.01 474	1.06 625	1.07 573	1.05 673	1.06 638	1.08 677	1.08 637	1.05 687	1.07 646	1.06 683	1.08 650	1.05 671	1.06 649	1.10 680	1.07 615	1.09 637	1.05 659	1.05 687	1.06 634	1.12 678

AF-Net	2.37 789	25.71 857	1.17 635	1.13 580	1.15 686	1.15 651	1.18 689	1.19 650	1.16 695	1.10 648	1.15 689	1.10 654	1.18 687	1.12 659	1.15 687	1.10 619	1.10 640	1.17 668	1.15 694	1.16 644	1.12 678

RGC	2.36 787	25.48 855	1.19 639	1.15 584	1.15 686	1.10 644	1.16 687	1.17 647	1.16 695	1.12 654	1.16 692	1.11 658	1.13 678	1.09 653	1.18 694	1.10 619	1.15 648	1.16 664	1.12 691	1.14 639	1.12 678

KSHMR	0.66 520	0.50 339	0.48 484	1.15 584	0.52 569	0.49 514	0.51 566	0.49 510	0.71 625	0.67 579	0.50 570	1.16 662	1.11 677	0.66 573	0.52 568	0.49 475	0.49 509	0.51 555	0.66 615	0.50 522	1.14 683

4.25w-stereo	1.98 732	2.72 710	1.46 718	3.47 765	1.43 757	2.07 759	1.98 805	2.53 799	1.52 768	2.71 806	1.98 819	1.81 751	1.62 760	1.96 759	1.36 759	1.88 729	2.00 777	2.53 811	1.61 785	1.74 742	1.15 684

2w_stereo	1.99 733	2.36 687	1.81 742	3.24 753	1.67 773	1.94 750	1.98 805	2.72 803	1.68 779	2.72 807	1.94 810	1.98 759	1.74 783	1.79 752	1.27 751	1.95 735	2.00 777	2.53 811	1.60 781	1.68 737	1.15 684

Nwc_Net	2.37 789	25.95 858	1.15 633	1.14 581	1.15 686	1.08 641	1.14 682	1.17 647	1.16 695	1.14 658	1.15 689	1.08 650	1.15 682	1.11 657	1.14 685	1.10 619	1.11 641	1.16 664	1.09 690	1.16 644	1.15 684

4.5w-stereo	1.99 733	2.33 680	1.81 742	3.28 755	1.68 777	1.94 750	1.99 808	2.72 803	1.70 787	2.72 807	1.99 822	1.97 758	1.68 769	1.76 747	1.29 754	1.91 732	2.02 783	2.53 811	1.61 785	1.75 743	1.16 687

4.25_new	2.00 740	2.33 680	1.82 747	3.32 758	1.69 782	1.95 753	1.99 808	2.72 803	1.71 789	2.72 807	1.97 813	2.01 761	1.74 783	1.77 749	1.28 752	2.18 754	2.01 779	2.48 809	1.58 776	1.65 734	1.17 688

4.5w_new	2.00 740	2.33 680	1.82 747	3.32 758	1.69 782	1.95 753	1.99 808	2.72 803	1.71 789	2.72 807	1.97 813	2.01 761	1.74 783	1.77 749	1.28 752	2.18 754	2.01 779	2.48 809	1.58 776	1.65 734	1.17 688

RP	2.33 785	25.00 854	1.13 630	1.15 584	1.15 686	1.10 644	1.15 684	1.15 642	1.15 694	1.12 654	1.15 689	1.09 652	1.13 678	1.10 655	1.15 687	1.11 624	1.09 637	1.16 664	1.12 691	1.16 644	1.17 688

NCC-stereo	2.36 787	25.52 856	1.17 635	1.15 584	1.17 691	1.11 647	1.11 678	1.15 642	1.16 695	1.10 648	1.16 692	1.10 654	1.15 682	1.14 660	1.13 684	1.09 617	1.11 641	1.15 663	1.16 696	1.17 649	1.17 688

stereogan	2.33 785	24.38 852	1.18 637	1.18 591	1.18 694	1.14 650	1.18 689	1.19 650	1.19 702	1.14 658	1.18 696	1.14 660	1.18 687	1.14 660	1.18 694	1.14 628	1.14 647	1.19 675	1.19 698	1.15 642	1.19 692

DisPM	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

CrosDoStereo	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

PFNet+	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

LCNet	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

HHNet	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

Patchmatch Stereo++	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

STrans-v2	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

TransformOpticalFlow	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

OMP-Stereo	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

IIG-Stereo	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

NF-Stereo	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

OCTAStereo	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

PSM-softLoss	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

KMStereo	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

NRIStereo	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

PSM-adaLoss	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

PSM-AAD	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

FTStereo	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

ROB_FTStereo_v2	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

ROB_FTStereo	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

Consistency-Raft	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

KYRaft	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

HUI-Stereo	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

ASMatch	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

DeepStereo_LL	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

DEmStereo	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

SST-Stereo	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

THIR-Stereo	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

RAFT_R40	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

DRaft	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

PFNet	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

GrayStereo	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

RE-Stereo	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

Pruner-Stereo	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

TVStereo	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

DeepStereo_RVC	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

RAFT-RH_RVC	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

IRAFT_RVC	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

RAFT-345	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

iRAFT	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

CRE-IMP	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

GMM-Stereo	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

RAFT-IKP	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

Prome-Stereo	1.20 639	1.20 506	1.20 642	1.20 593	1.20 697	1.20 653	1.20 691	1.20 653	1.20 703	1.20 663	1.20 697	1.20 665	1.20 689	1.20 665	1.20 698	1.20 633	1.20 654	1.20 680	1.20 701	1.20 659	1.20 693

SPS-STEREO	1.59 708	1.91 646	1.21 689	1.94 691	1.20 697	2.00 756	1.23 738	1.99 753	1.24 751	2.00 759	1.25 749	2.03 763	1.26 739	2.00 761	1.29 754	1.90 731	1.18 653	1.89 770	1.21 746	1.89 749	1.20 693
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
2.75w_new	1.99 733	2.34 684	1.81 742	3.14 747	1.62 766	1.94 750	1.99 808	2.72 803	1.71 789	2.72 807	1.99 822	1.90 754	1.73 781	1.82 755	1.29 754	2.37 775	2.01 779	2.31 797	1.42 766	1.77 744	1.22 739

GANetREF_RVC	1.55 705	1.94 653	1.22 691	1.88 687	1.21 743	1.88 748	1.22 737	1.88 748	1.22 749	1.88 751	1.22 744	1.88 753	1.22 737	1.89 757	1.22 744	1.87 726	1.22 702	1.88 769	1.22 747	1.88 748	1.22 739
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
S-Stereo	2.51 796	26.86 860	1.23 693	1.22 638	1.22 745	1.24 701	1.25 740	1.22 700	1.24 751	1.21 708	1.24 748	1.19 664	1.27 740	1.19 664	1.24 747	1.19 631	1.20 654	1.25 733	1.19 698	1.24 712	1.23 741

3.75w	1.99 733	2.31 678	1.83 750	3.16 749	1.65 768	1.93 749	1.98 805	2.72 803	1.68 779	2.73 812	1.97 813	2.00 760	1.72 780	1.81 753	1.25 750	2.27 766	2.01 779	2.38 802	1.42 766	1.71 738	1.24 742

CFNet-ft	0.55 496	1.57 586	0.14 188	0.20 224	0.14 262	0.20 274	2.53 820	1.61 735	0.14 269	0.20 279	0.14 276	0.20 281	0.14 274	0.20 278	0.14 265	0.17 221	0.12 175	0.17 270	0.12 246	1.56 729	1.24 742

FAT-Stereo	2.46 794	26.05 859	1.23 693	1.23 640	1.22 745	1.20 653	1.24 739	1.23 702	1.23 750	1.19 662	1.22 744	1.21 710	1.24 738	1.20 665	1.24 747	1.21 679	1.17 652	1.22 731	1.25 751	1.20 659	1.24 742

MaDis-Stereo	3.19 813	6.02 814	1.12 628	5.61 823	1.16 690	5.43 849	1.02 672	5.15 854	0.70 620	5.43 854	1.21 743	5.03 855	0.97 655	4.85 848	0.99 663	4.53 819	1.16 649	5.53 854	1.25 751	5.37 844	1.30 745

CEFStereo	1.90 727	2.10 661	1.41 714	5.22 818	1.44 760	2.21 771	1.43 766	2.09 758	1.45 766	2.23 785	1.38 762	2.23 778	1.57 756	2.22 778	1.36 759	1.97 736	1.29 704	2.01 774	1.28 754	1.87 747	1.31 746

11t	1.27 690	2.70 706	1.34 697	1.32 653	0.89 639	1.30 706	1.34 750	1.64 738	0.57 582	1.45 733	0.72 627	1.05 649	1.29 742	1.07 652	1.29 754	1.49 703	1.02 626	0.97 646	1.15 694	1.48 725	1.31 746

tt45	1.04 625	0.88 427	1.36 707	0.92 545	1.03 671	1.51 733	0.79 626	0.70 578	0.88 647	0.74 594	0.90 648	1.60 740	0.72 621	1.60 739	0.75 628	0.91 586	0.78 594	1.52 750	0.79 645	1.14 639	1.32 748

MM-Stereo_test1	1.80 724	3.41 738	1.52 725	2.12 699	1.41 756	2.04 757	1.41 761	2.05 757	1.46 767	2.04 763	1.41 765	2.05 764	1.42 753	2.05 762	1.43 765	2.04 742	1.54 733	1.94 771	1.38 762	1.99 752	1.33 749

MC-Stereo	1.76 721	2.96 722	1.37 709	2.14 700	1.37 753	2.14 762	1.36 753	2.14 763	1.37 761	2.14 768	1.37 760	2.14 765	1.37 750	2.14 766	1.37 761	1.97 736	1.32 705	1.97 773	1.32 756	1.98 751	1.33 749

CC-Net-ROB	1.36 695	1.33 568	1.33 696	1.36 658	1.38 754	1.36 721	1.33 748	1.37 723	1.34 756	1.35 726	1.36 759	1.38 728	1.34 746	1.38 729	1.38 762	1.35 692	1.38 721	1.33 737	1.35 757	1.43 723	1.34 751

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 694	1.35 570	1.35 699	1.35 657	1.35 750	1.35 718	1.35 751	1.36 721	1.35 759	1.36 727	1.35 757	1.36 726	1.36 748	1.36 727	1.35 758	1.35 692	1.35 717	1.35 740	1.35 757	1.35 720	1.35 752

RASNet	1.49 699	1.65 592	1.45 717	1.38 660	1.43 757	1.47 731	1.36 753	1.38 724	1.36 760	1.39 728	1.60 774	1.45 735	1.45 754	1.51 736	2.21 819	1.53 711	1.36 718	1.36 742	1.36 759	1.66 736	1.36 753

PS-NSSS	1.38 697	1.39 576	1.34 697	1.34 655	1.35 750	1.38 723	1.37 758	1.35 720	1.38 762	1.34 723	1.34 756	1.39 729	1.38 751	1.70 744	1.40 763	1.36 694	1.36 718	1.36 742	1.37 760	1.37 721	1.36 753

MIF-Stereo (partial)	2.58 799	3.31 734	0.66 547	3.18 750	0.66 597	3.18 814	0.66 589	3.21 819	0.67 601	3.19 820	0.66 602	3.19 820	0.66 598	3.31 822	0.68 601	5.09 837	1.79 756	8.23 864	1.67 798	6.18 848	1.38 755

999	1.00 610	1.12 495	0.59 522	1.10 575	1.21 743	1.09 643	0.52 567	1.08 637	1.43 765	1.18 661	1.35 757	0.98 630	0.52 574	0.91 618	0.85 642	0.72 554	1.46 726	0.83 621	0.98 672	0.68 560	1.41 756

sCroCo_RVC	2.10 761	2.76 714	1.92 762	2.78 740	1.39 755	2.73 806	1.41 761	2.73 809	1.40 763	2.77 818	1.41 765	2.74 814	1.40 752	2.74 813	1.40 763	2.72 791	1.42 724	2.72 815	1.44 768	2.79 802	1.42 757

RAFT_CTSACE	1.92 729	3.71 750	1.72 737	1.88 687	1.72 789	2.04 757	1.42 763	2.18 766	1.89 813	2.02 761	1.97 813	1.95 756	2.06 807	1.93 758	1.62 771	1.76 721	1.66 746	2.02 775	1.73 806	1.73 741	1.43 758

MonStereo1	1.94 731	2.77 716	1.52 725	3.73 784	1.51 761	2.13 761	1.42 763	2.32 787	1.52 768	2.31 791	1.50 768	2.53 795	1.59 757	2.34 789	1.56 768	1.91 732	1.36 718	1.86 765	1.31 755	2.07 762	1.53 759

1w_stereo	2.05 752	2.32 679	1.35 699	3.74 785	2.01 806	2.73 806	1.42 763	1.88 748	1.93 815	2.03 762	1.28 752	2.71 808	1.99 803	2.72 810	1.72 793	2.20 757	1.32 705	1.87 766	1.86 810	2.45 784	1.54 760

test_xeample3	1.10 630	1.81 620	0.61 532	0.84 532	0.49 558	0.77 585	0.66 589	0.92 612	1.40 763	0.68 581	0.46 550	0.78 600	0.54 578	1.72 745	1.48 766	1.34 691	1.52 730	1.35 740	1.67 798	1.33 719	1.55 761

derf	1.91 728	2.15 666	1.78 740	2.16 701	1.75 790	2.21 771	1.80 791	2.22 777	1.80 800	2.21 779	1.76 796	2.17 766	1.81 788	2.24 784	1.74 799	1.93 734	1.56 734	1.96 772	1.53 771	1.95 750	1.56 762

LGtest1	2.22 778	2.70 706	1.89 758	2.76 736	1.86 797	2.75 808	1.86 797	2.75 810	1.86 806	2.75 813	1.86 800	2.77 817	1.87 791	2.75 814	1.86 806	2.46 780	1.58 737	2.45 806	1.56 772	2.45 784	1.56 762

LG-G_1	2.22 778	2.71 708	1.89 758	2.77 737	1.87 801	2.75 808	1.87 800	2.76 811	1.87 810	2.75 813	1.87 802	2.76 815	1.87 791	2.75 814	1.86 806	2.47 781	1.58 737	2.45 806	1.57 773	2.45 784	1.57 764

LG-G	2.22 778	2.71 708	1.89 758	2.77 737	1.87 801	2.75 808	1.87 800	2.76 811	1.87 810	2.75 813	1.87 802	2.76 815	1.87 791	2.75 814	1.86 806	2.47 781	1.58 737	2.45 806	1.57 773	2.45 784	1.57 764

3w_stereo	2.04 750	2.24 674	1.70 734	3.15 748	2.18 818	2.49 791	1.26 744	2.03 756	1.98 817	1.98 757	1.33 755	2.72 812	1.99 803	2.59 801	1.72 793	2.22 759	1.33 712	1.85 762	1.88 816	2.50 790	1.58 766

zzzzzz3	2.07 753	5.00 781	1.93 765	2.28 712	1.66 769	2.19 765	1.66 773	2.18 766	1.67 774	2.19 774	1.66 781	2.18 767	1.67 767	2.18 768	1.66 776	2.15 746	1.85 764	2.05 776	1.59 778	2.05 754	1.59 767

DPSMNet_ROB	1.60 712	1.59 587	1.70 734	1.59 671	1.59 764	1.61 737	1.61 770	1.60 734	1.60 770	1.62 742	1.59 773	1.60 740	1.60 758	1.60 739	1.59 770	1.59 714	1.60 741	1.59 753	1.59 778	1.59 732	1.59 767

noway7	2.08 756	5.18 788	1.92 762	2.27 707	1.66 769	2.18 763	1.66 773	2.17 765	1.66 771	2.18 771	1.65 778	2.18 767	1.66 761	2.17 767	1.66 776	2.15 746	1.85 764	2.05 776	1.60 781	2.05 754	1.60 769

zzzz4	2.08 756	5.22 792	1.93 765	2.27 707	1.66 769	2.19 765	1.66 773	2.18 766	1.67 774	2.18 771	1.66 781	2.18 767	1.66 761	2.18 768	1.66 776	2.15 746	1.84 759	2.05 776	1.60 781	2.05 754	1.60 769

noway2	2.07 753	4.96 778	1.92 762	2.28 712	1.66 769	2.20 768	1.66 773	2.19 769	1.66 771	2.19 774	1.65 778	2.19 770	1.68 769	2.18 768	1.65 773	2.15 746	1.86 768	2.06 780	1.59 778	2.06 758	1.60 769

asd	2.18 771	2.77 716	1.58 727	3.59 772	2.00 805	2.58 799	1.85 796	2.39 792	1.71 789	2.47 798	1.97 813	2.59 802	1.61 759	2.56 799	1.79 801	2.51 784	1.99 776	2.11 792	1.62 791	2.36 779	1.60 769

4.5_new	2.00 740	1.84 636	1.98 778	2.77 737	2.16 814	2.27 779	1.28 747	2.09 758	1.98 817	2.01 760	1.28 752	2.71 808	1.98 801	2.51 798	1.65 773	2.26 763	1.33 712	1.87 766	1.87 811	2.49 788	1.60 769

GELT-Stereo	2.10 761	5.33 799	1.94 773	2.37 722	1.68 777	2.21 771	1.69 785	2.19 769	1.67 774	2.18 771	1.67 783	2.19 770	1.66 761	2.19 771	1.66 776	2.23 760	1.83 758	2.07 782	1.61 785	2.04 753	1.61 774

monster_256*512	2.09 759	5.21 791	1.98 778	2.30 715	1.67 773	2.18 763	1.66 773	2.20 772	1.67 774	2.19 774	1.67 783	2.19 770	1.66 761	2.19 771	1.66 776	2.15 746	1.86 768	2.05 776	1.60 781	2.06 758	1.61 774

zzzz2	2.08 756	4.92 777	1.93 765	2.30 715	1.67 773	2.19 765	1.66 773	2.20 772	1.67 774	2.20 777	1.68 788	2.21 774	1.66 761	2.20 773	1.68 785	2.17 752	1.84 759	2.07 782	1.62 791	2.05 754	1.61 774

zzz1	2.09 759	4.97 779	1.93 765	2.30 715	1.68 777	2.21 771	1.68 781	2.21 775	1.68 779	2.21 779	1.67 783	2.21 774	1.68 769	2.21 776	1.69 788	2.17 752	1.85 764	2.08 786	1.61 785	2.06 758	1.61 774

noway1	2.10 761	5.26 796	1.93 765	2.31 718	1.69 782	2.21 771	1.67 779	2.19 769	1.68 779	2.21 779	1.68 788	2.21 774	1.67 767	2.20 773	1.66 776	2.15 746	1.84 759	2.07 782	1.61 785	2.07 762	1.61 774

IGEV	2.02 745	2.20 670	1.82 747	2.90 743	2.16 814	2.41 787	1.25 740	2.00 754	1.98 817	1.99 758	1.31 754	2.72 812	1.93 797	2.67 807	1.69 788	2.26 763	1.32 705	1.83 761	1.87 811	2.53 795	1.61 774

zzzzzzz1	2.10 761	5.20 790	1.93 765	2.38 724	1.68 777	2.20 768	1.67 779	2.20 772	1.68 779	2.20 777	1.67 783	2.20 773	1.68 769	2.20 773	1.67 784	2.24 761	1.86 768	2.06 780	1.61 785	2.06 758	1.62 780

noway4	2.11 765	5.14 786	1.93 765	2.37 722	1.69 782	2.20 768	1.68 781	2.22 777	1.68 779	2.21 779	1.69 792	2.23 778	1.68 769	2.22 778	1.66 776	2.24 761	1.84 759	2.09 791	1.63 794	2.09 767	1.62 780

2.25w	2.00 740	1.86 640	1.98 778	2.95 744	2.17 816	2.26 778	1.35 751	2.42 793	2.00 820	2.07 767	1.27 751	2.53 795	1.99 803	2.29 786	1.49 767	2.21 758	1.32 705	1.85 762	1.87 811	2.52 792	1.62 780

noway3	2.12 767	5.22 792	1.93 765	2.39 725	1.70 787	2.23 777	1.70 787	2.22 777	1.70 787	2.22 783	1.70 794	2.23 778	1.69 776	2.22 778	1.71 790	2.28 767	1.86 768	2.08 786	1.63 794	2.09 767	1.63 783

3.25w	2.04 750	2.20 670	1.48 720	3.03 745	2.17 816	2.63 801	1.39 759	1.96 751	1.95 816	1.96 754	1.37 760	2.71 808	1.96 800	2.71 808	1.73 798	2.26 763	1.32 705	1.87 766	1.87 811	2.51 791	1.63 783

UDGNet	2.23 781	5.40 803	1.72 737	2.48 729	1.69 782	2.51 794	1.69 785	2.51 798	1.72 793	2.50 800	1.69 792	2.52 794	1.69 776	2.50 797	1.68 785	2.41 778	1.70 749	2.42 804	1.69 802	2.42 781	1.64 785

MFMNet_re	1.81 725	1.91 646	1.71 736	1.95 693	1.70 787	1.95 753	1.70 787	1.96 751	1.74 796	1.97 756	1.72 795	1.95 756	1.71 779	1.97 760	1.71 790	1.86 724	1.62 742	1.85 762	1.66 797	1.86 746	1.64 785

Anonymous3	2.55 797	3.26 733	1.65 730	3.28 755	1.63 767	3.24 815	1.68 781	3.27 820	1.66 771	3.28 821	1.67 783	3.25 821	1.66 761	3.27 820	1.64 772	3.26 797	1.65 745	3.30 819	1.65 796	4.95 839	1.65 787

MonStereo	2.17 769	2.41 690	1.49 724	2.67 734	1.67 773	2.60 800	2.04 812	2.32 787	1.76 797	2.44 796	1.68 788	2.50 793	1.69 776	2.38 790	1.80 802	2.28 767	1.78 754	2.63 814	2.14 819	3.47 807	1.68 788

qwe	2.18 771	2.60 700	1.58 727	3.83 786	1.90 803	2.53 795	1.90 803	2.48 795	1.73 794	2.37 794	1.92 809	2.53 795	1.68 769	2.56 799	1.83 803	2.52 786	1.87 772	2.07 782	1.68 800	2.32 777	1.71 789

TRStereo	1.99 733	2.13 663	1.85 753	2.27 707	1.84 794	2.28 781	1.84 793	2.29 782	1.86 806	2.30 788	1.87 802	2.30 782	1.87 791	2.08 763	1.72 793	2.08 743	1.72 751	2.08 786	1.72 803	2.08 764	1.72 790

XX-Stereo	1.99 733	2.13 663	1.85 753	2.27 707	1.84 794	2.28 781	1.84 793	2.29 782	1.86 806	2.30 788	1.87 802	2.30 782	1.87 791	2.08 763	1.72 793	2.08 743	1.72 751	2.08 786	1.72 803	2.08 764	1.72 790

EAI-Stereo	1.99 733	2.13 663	1.85 753	2.27 707	1.84 794	2.28 781	1.84 793	2.29 782	1.86 806	2.30 788	1.87 802	2.30 782	1.87 791	2.08 763	1.72 793	2.08 743	1.72 751	2.08 786	1.72 803	2.08 764	1.72 790

DNSM	2.56 798	4.43 769	3.08 815	4.09 790	1.86 797	2.66 802	1.86 797	2.66 802	1.87 810	2.66 805	1.86 800	2.66 806	1.86 789	2.66 806	1.87 809	3.82 812	2.94 806	2.42 804	1.73 806	2.42 781	1.73 793

cf-r	0.66 520	2.17 668	0.12 157	0.18 203	0.12 248	0.18 264	2.70 826	2.60 800	0.12 254	0.18 269	0.12 249	0.18 271	0.12 254	0.18 269	0.12 247	0.15 189	0.11 160	0.15 250	0.11 211	1.81 745	1.74 794

asda	2.17 769	2.54 696	1.81 742	3.47 765	1.78 792	2.50 793	1.86 797	2.61 801	1.68 779	2.61 803	1.83 798	2.37 789	1.73 781	2.44 796	1.88 811	2.51 784	1.84 759	2.34 799	1.62 791	2.23 771	1.77 795

U	5.15 848	8.49 827	1.81 742	8.49 839	1.77 791	8.49 858	1.77 790	8.51 865	1.77 798	8.49 865	1.77 797	8.50 865	1.78 786	8.58 865	1.77 800	8.54 857	1.78 754	8.55 865	1.78 808	8.55 859	1.84 796

FBW_ROB	2.12 767	2.46 694	1.77 739	2.49 730	1.79 793	2.38 785	1.83 792	2.46 794	1.78 799	2.48 799	1.97 813	2.40 790	1.78 786	2.42 795	1.83 803	2.31 772	1.85 764	2.38 802	1.82 809	2.35 778	1.84 796

monsterstereo	2.20 777	2.33 680	1.95 775	3.65 779	2.07 811	2.49 791	1.61 770	2.48 795	1.83 804	2.45 797	1.61 776	2.67 807	1.86 789	2.64 803	1.94 813	2.48 783	1.66 746	2.34 799	1.68 800	2.40 780	1.86 798

monsters	2.18 771	2.41 690	1.96 777	3.47 765	2.03 810	2.53 795	1.64 772	2.48 795	1.73 794	2.40 795	1.50 768	2.62 803	1.94 798	2.59 801	1.94 813	2.44 779	1.57 736	2.28 795	1.87 811	2.42 781	1.86 798

2.5w	2.01 744	2.40 689	1.37 709	3.28 755	2.01 806	2.71 803	1.43 766	1.82 747	1.83 804	1.90 753	1.41 765	2.71 808	1.35 747	2.71 808	1.85 805	2.66 787	1.53 731	1.64 755	1.23 748	2.53 795	1.87 800

3.25w_new	2.03 747	2.72 710	1.35 699	3.33 760	1.57 762	2.72 804	1.53 769	2.15 764	1.33 755	2.15 769	1.60 774	2.63 804	1.30 743	2.72 810	1.99 817	2.67 789	1.53 731	1.75 760	1.25 751	2.53 795	1.87 800

3.5w_stereo	2.03 747	2.72 710	1.35 699	3.41 762	1.57 762	2.72 804	1.49 768	2.01 755	1.34 756	2.15 769	1.61 776	2.63 804	1.36 748	2.72 810	1.99 817	2.66 787	1.58 737	1.68 757	1.24 749	2.53 795	1.87 800

4w-stereo	2.02 745	2.72 710	1.44 716	3.36 761	1.59 764	2.48 790	1.72 789	2.28 780	1.24 751	2.24 786	1.65 778	2.56 800	1.32 745	2.39 792	1.98 816	2.67 789	1.51 729	1.66 756	1.24 749	2.53 795	1.88 803

GANet-RSSM	0.75 548	1.91 646	0.14 188	0.47 392	0.14 262	0.21 285	3.21 843	2.30 786	0.14 269	0.46 489	0.14 276	0.23 306	0.18 315	0.21 290	0.14 265	0.18 240	0.27 330	0.37 407	0.13 266	2.13 769	2.12 804

HUF	2.18 771	2.30 677	1.99 782	2.34 721	2.02 809	2.41 787	2.06 813	2.38 791	1.89 813	2.36 793	1.85 799	2.56 800	1.98 801	2.31 788	1.97 815	2.30 771	2.03 784	2.30 796	2.11 818	2.23 771	2.16 805

AIO_test	2.18 771	2.09 660	2.04 783	2.42 727	2.01 806	2.47 789	1.94 804	2.34 789	2.03 821	2.56 802	1.94 810	2.43 791	1.94 798	2.41 793	1.87 809	2.39 777	2.10 786	2.35 801	1.91 817	2.25 773	2.19 806

AIO_rvc	2.18 771	2.34 684	1.87 757	2.32 720	1.94 804	2.40 786	1.89 802	2.37 790	2.07 822	2.52 801	1.95 812	2.44 792	1.99 803	2.41 793	1.89 812	2.32 773	2.09 785	2.24 793	2.18 820	2.21 770	2.23 807

NCCL2	2.28 783	2.27 675	2.28 785	2.28 712	2.28 819	2.27 779	2.29 818	2.28 780	2.28 823	2.27 787	2.28 825	2.28 781	2.27 811	2.27 785	2.28 824	2.28 767	2.28 791	2.27 794	2.29 824	2.27 774	2.29 808

PSMNet-RSSM	0.77 555	2.76 714	0.14 188	0.20 224	0.14 262	0.20 274	2.66 824	2.79 814	0.14 269	0.21 290	0.14 276	0.21 288	0.14 274	0.20 278	0.14 265	0.17 221	0.12 175	0.17 270	0.12 246	2.52 792	2.31 809

GwcNet-RSSM	0.77 555	2.77 716	0.14 188	0.20 224	0.14 262	0.20 274	2.67 825	2.78 813	0.14 269	0.20 279	0.14 276	0.20 281	0.14 274	0.21 290	0.14 265	0.17 221	0.12 175	0.17 270	0.12 246	2.52 792	2.31 809

hitnet-ft	0.79 559	2.78 719	0.14 188	0.20 224	0.14 262	0.21 285	2.89 827	2.80 815	0.14 269	0.20 279	0.14 276	0.20 281	0.14 274	0.20 278	0.14 265	0.17 221	0.12 175	0.17 270	0.12 246	2.54 800	2.33 811

STTStereo	3.73 818	30.40 866	2.37 789	2.39 725	2.31 821	2.35 784	2.33 819	2.29 782	2.42 824	2.32 792	2.34 826	2.33 785	2.36 812	2.30 787	2.27 823	2.35 774	2.22 790	2.31 797	2.22 821	2.29 776	2.34 812

sAnonymous2	3.31 814	2.63 701	1.38 711	3.71 782	1.86 797	4.70 841	1.11 678	4.82 850	2.72 827	5.45 855	1.98 819	4.59 840	2.64 814	2.65 804	6.21 860	4.37 815	1.08 635	5.16 852	2.24 822	4.52 821	2.39 813

CroCo_RVC	3.31 814	2.63 701	1.38 711	3.71 782	1.86 797	4.70 841	1.11 678	4.82 850	2.72 827	5.45 855	1.98 819	4.59 840	2.64 814	2.65 804	6.21 860	4.37 815	1.08 635	5.16 852	2.24 822	4.52 821	2.39 813

NLSM1	2.93 811	3.24 732	2.57 792	4.04 788	2.66 822	3.30 817	2.55 821	3.29 821	2.55 825	3.35 823	2.48 827	3.28 822	2.47 813	3.34 823	2.49 825	3.26 797	2.55 802	3.13 817	2.57 827	3.00 804	2.46 815

Sa-1000	4.34 836	8.37 824	6.84 843	6.98 834	4.45 852	3.58 818	3.00 828	3.42 824	3.39 844	2.61 803	4.00 853	3.83 828	4.01 846	3.90 828	3.90 849	5.98 844	5.62 839	3.76 826	2.34 825	4.35 819	2.47 816

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 846	50.87 882	2.78 800	2.87 742	2.71 823	2.78 811	0.47 547	2.88 816	2.86 829	1.89 752	2.67 828	2.79 818	2.79 817	2.78 817	2.83 826	2.82 792	2.82 805	2.83 816	2.77 828	2.83 803	2.76 817
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
IGEV-FE	0.35 341	0.37 263	0.17 231	0.19 211	0.17 294	0.20 274	0.17 289	0.19 272	0.17 301	0.19 272	0.17 300	0.19 276	0.17 303	0.37 384	0.36 481	0.19 251	0.17 259	0.19 283	0.17 316	0.38 400	2.84 818

Select-FE	0.41 394	0.44 308	0.23 287	0.26 267	0.22 333	0.26 321	0.22 318	0.26 321	0.23 339	0.26 325	0.23 344	0.26 332	0.23 345	0.45 491	0.42 528	0.25 298	0.22 300	0.25 325	0.22 334	0.45 489	2.90 819

MLG-Stereo_test1	4.25 831	5.34 802	3.61 823	5.31 819	3.63 843	5.23 847	3.57 847	5.38 855	3.65 845	5.23 852	3.47 844	4.76 849	3.74 838	4.85 848	3.71 845	4.96 833	3.18 821	4.71 844	2.92 829	4.86 837	2.90 819

MLG-Stereo_test3	4.26 832	4.85 775	3.95 827	5.35 820	3.60 842	4.75 844	3.76 850	5.49 856	3.71 847	5.39 853	3.69 848	4.82 851	3.66 835	4.85 848	3.73 848	4.93 832	3.19 822	4.69 843	2.99 831	4.84 836	2.98 821

rvit_0105_6	3.87 823	5.73 811	3.10 816	4.69 806	3.12 835	4.54 831	3.02 830	4.56 837	3.04 830	4.54 838	3.03 831	4.54 836	3.04 821	4.56 837	3.05 829	4.58 824	3.05 808	4.58 835	3.05 832	4.58 824	3.05 822

rvit_105_1	3.83 819	5.22 792	3.01 805	4.53 795	3.01 825	4.51 829	3.01 829	4.56 837	3.04 830	4.53 836	3.03 831	4.55 838	3.03 818	4.56 837	3.04 827	4.57 821	3.05 808	4.57 833	3.05 832	4.57 823	3.05 822

rvit_stereo_0081	3.83 819	5.23 795	3.01 805	4.53 795	3.03 827	4.55 835	3.02 830	4.56 837	3.04 830	4.52 834	3.02 829	4.54 836	3.03 818	4.56 837	3.04 827	4.57 821	3.05 808	4.57 833	3.05 832	4.58 824	3.05 822

rvit_stereo_0082	3.86 821	5.82 812	3.01 805	4.53 795	3.03 827	4.54 831	3.02 830	4.56 837	3.04 830	4.53 836	3.02 829	4.55 838	3.04 821	4.57 840	3.05 829	4.57 821	3.05 808	4.58 835	3.05 832	4.58 824	3.06 825

rvit_stereo_0081_aga	3.86 821	5.33 799	3.02 808	4.55 801	3.04 831	4.54 831	3.02 830	4.64 844	3.06 834	4.54 838	3.04 833	4.62 845	3.08 825	4.62 843	3.07 832	4.58 824	3.06 812	4.60 837	3.08 836	4.63 827	3.07 826

RAFT-FEzeroshot	0.34 329	0.26 233	0.17 231	0.21 238	0.17 294	0.20 274	0.16 279	0.20 280	0.16 291	0.20 279	0.17 300	0.21 288	0.16 291	0.27 334	0.24 341	0.19 251	0.16 229	0.19 283	0.16 290	0.26 317	3.08 827

RAFT-FE	0.34 329	0.26 233	0.17 231	0.21 238	0.17 294	0.20 274	0.16 279	0.20 280	0.16 291	0.20 279	0.17 300	0.21 288	0.16 291	0.27 334	0.24 341	0.19 251	0.16 229	0.19 283	0.16 290	0.26 317	3.08 827

rvit_stereo_0080	3.89 824	5.70 809	3.04 810	4.54 798	3.03 827	4.56 836	3.05 836	4.60 841	3.07 835	4.58 841	3.06 834	4.59 840	3.06 823	4.61 841	3.08 833	4.63 826	3.09 813	4.64 839	3.10 837	4.65 828	3.10 829

whm_eth	3.89 824	5.70 809	3.04 810	4.54 798	3.03 827	4.56 836	3.05 836	4.60 841	3.07 835	4.58 841	3.06 834	4.59 840	3.06 823	4.61 841	3.08 833	4.63 826	3.09 813	4.64 839	3.10 837	4.65 828	3.10 829

rvit_stereo_0083	3.92 828	5.30 798	3.06 813	4.61 805	3.09 834	4.67 840	3.08 839	4.66 845	3.09 839	4.62 844	3.10 839	4.66 848	3.11 827	4.67 845	3.16 838	4.72 831	3.16 819	4.77 846	3.11 839	4.66 830	3.11 831

MLG-Stereo_test2	4.28 833	5.46 806	3.69 825	4.86 813	3.72 845	5.58 850	3.42 845	4.81 849	3.77 851	4.85 848	3.72 849	5.55 857	3.63 834	5.58 855	3.53 843	4.41 818	3.28 823	4.99 850	2.95 830	4.75 832	3.13 832

rvit_0105_3	3.91 826	5.33 799	3.06 813	4.60 804	3.07 833	4.60 838	3.06 838	4.62 843	3.08 838	4.60 843	3.07 837	4.62 845	3.08 825	4.67 845	3.10 836	4.70 829	3.11 816	4.77 846	3.19 844	4.77 833	3.14 833

rvit_0105_4	3.91 826	5.47 807	3.02 808	4.54 798	3.02 826	4.54 831	3.03 834	4.75 847	3.17 841	4.57 840	3.06 834	4.61 844	3.16 829	4.65 844	3.09 835	4.66 828	3.11 816	4.68 842	3.18 843	4.81 834	3.16 834

rvit_stereo_ft	3.93 829	5.44 805	3.05 812	4.59 803	3.06 832	4.61 839	3.08 839	4.67 846	3.12 840	4.63 845	3.10 839	4.65 847	3.11 827	4.69 847	3.13 837	4.70 829	3.14 818	4.71 844	3.15 842	4.74 831	3.16 834

raft_robust	4.71 841	7.75 822	5.40 837	6.81 831	3.31 838	4.28 828	4.20 856	4.32 834	4.37 857	4.35 833	4.35 856	4.14 831	3.75 839	4.30 835	4.20 854	6.67 849	6.37 843	3.36 821	4.24 858	4.86 837	3.25 836

NLCSM	3.67 817	4.08 761	3.19 820	4.80 809	3.26 837	3.99 825	3.24 844	4.25 833	3.18 842	4.09 829	3.27 842	4.14 831	3.18 830	4.13 831	3.28 840	4.06 813	3.10 815	3.85 829	3.14 841	3.91 814	3.27 837

rvit_0105_5	4.10 830	5.40 803	3.13 819	4.71 808	3.15 836	4.72 843	3.10 841	4.90 852	3.27 843	4.69 846	3.16 841	4.84 852	3.25 831	4.96 851	3.34 841	5.05 836	3.39 824	5.10 851	3.40 845	5.11 841	3.42 838

DispFullNet	4.61 839	4.84 774	3.12 817	5.00 816	3.57 841	4.75 844	3.03 834	7.75 863	4.17 855	4.91 850	3.09 838	6.20 859	3.95 844	6.71 859	3.51 842	5.30 839	3.67 826	5.86 858	3.63 847	5.61 845	3.46 839

SA	4.33 835	7.35 818	6.85 844	5.96 825	4.09 849	3.59 819	3.15 842	3.82 828	2.64 826	3.91 826	3.85 850	3.57 824	2.72 816	3.13 819	4.03 851	7.09 853	6.86 847	3.57 822	3.12 840	3.85 810	3.51 840

DPSNet	3.66 816	3.60 746	3.62 824	3.63 778	3.64 844	3.65 820	3.65 849	3.66 826	3.67 846	3.67 825	3.65 847	3.67 826	3.66 835	3.66 825	3.68 844	3.68 810	3.66 825	3.67 824	3.68 850	3.67 808	3.67 841

RAFT+CT+SA	4.28 833	7.62 821	4.91 832	5.55 822	2.28 819	3.09 812	3.64 848	4.49 835	3.07 835	4.80 847	3.35 843	4.77 850	3.70 837	4.29 834	3.05 829	5.58 840	5.98 842	3.58 823	3.78 852	4.26 817	3.72 842

test_4	4.88 843	8.13 823	6.98 845	7.46 835	4.44 851	4.25 827	3.85 853	4.04 832	3.92 852	4.13 830	3.91 851	4.18 833	3.84 842	4.14 832	4.06 852	7.01 852	7.13 850	4.53 831	3.72 851	4.09 815	3.72 842

TestStereo1	4.60 837	8.41 825	6.44 841	6.86 832	3.79 846	3.97 823	3.78 851	3.99 830	3.74 848	3.97 827	3.52 845	3.94 829	3.58 832	3.98 829	3.72 846	6.82 850	6.50 845	3.76 826	3.66 848	3.90 811	3.74 844

SA-5K	4.60 837	8.41 825	6.44 841	6.86 832	3.79 846	3.97 823	3.78 851	3.99 830	3.74 848	3.97 827	3.52 845	3.94 829	3.58 832	3.98 829	3.72 846	6.82 850	6.50 845	3.76 826	3.66 848	3.90 811	3.74 844

FC-DCNN v2	5.10 847	5.15 787	4.49 829	5.07 817	3.37 839	6.87 853	4.75 858	5.04 853	6.34 862	7.84 863	5.06 859	6.72 863	4.09 847	4.99 852	5.44 859	5.03 835	3.16 819	4.67 841	4.86 859	5.15 842	3.89 846

cross-raft	4.83 842	7.52 819	6.43 840	6.63 829	3.96 848	4.51 829	3.99 854	4.49 835	3.96 853	4.52 834	3.96 852	4.50 835	3.97 845	4.50 836	3.97 850	6.65 848	6.44 844	4.33 830	3.92 854	4.35 819	3.91 847

test_5	4.62 840	7.55 820	6.23 839	6.32 828	3.40 840	5.29 848	3.50 846	3.53 825	4.11 854	4.28 831	4.47 857	4.26 834	4.38 849	3.68 826	3.24 839	5.89 842	5.60 838	4.84 848	3.50 846	4.33 818	3.93 848

SGM-Forest	5.21 849	5.92 813	4.08 828	6.18 826	4.16 850	6.31 852	4.34 857	6.50 858	4.33 856	6.14 859	4.21 855	6.61 862	4.55 850	6.67 858	4.48 855	5.94 843	3.94 828	5.85 857	4.03 856	5.79 847	4.17 849
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test_3	5.01 845	8.86 830	7.77 847	8.09 837	2.76 824	4.13 826	4.05 855	3.88 829	3.76 850	4.33 832	4.13 854	3.71 827	3.91 843	4.21 833	4.06 852	7.93 854	7.69 852	4.53 831	3.91 853	4.17 816	4.29 850

TestStereo	4.88 843	4.75 773	4.79 830	4.87 815	4.92 853	4.81 846	4.90 859	4.78 848	4.77 858	4.87 849	4.89 858	4.90 853	4.91 851	4.99 852	4.79 856	4.98 834	4.87 835	4.87 849	4.92 860	5.00 840	5.00 851

SGM+DAISY	7.06 853	9.15 831	5.38 836	8.84 841	5.18 854	8.80 859	5.31 861	8.79 866	5.28 860	8.89 866	5.20 860	8.93 866	5.33 853	8.95 866	5.36 858	8.70 858	5.21 836	8.74 866	5.20 861	8.89 860	5.15 852

rvit_stereo_0075_2	6.64 851	8.80 829	5.25 834	7.89 836	5.27 855	7.90 857	5.27 860	7.92 864	5.28 860	7.91 864	5.29 861	7.93 864	5.27 852	7.92 864	5.28 857	7.93 854	5.28 837	7.93 863	5.29 862	7.93 856	5.28 853

test-1	6.46 850	9.16 832	8.03 851	8.09 837	5.62 856	6.11 851	6.35 862	6.85 860	4.94 859	6.08 858	6.29 864	4.98 854	6.43 856	6.22 856	6.36 862	6.16 846	7.47 851	5.82 856	5.44 863	7.11 853	5.68 854

RAFT	6.73 852	9.36 833	7.40 846	8.51 840	6.55 857	6.88 854	6.60 863	6.79 859	6.60 863	6.80 860	6.72 865	5.31 856	5.50 854	6.61 857	6.61 863	8.42 856	5.89 840	5.73 855	5.45 864	6.61 849	6.24 855

CFNet_RVC	2.38 791	8.71 828	0.38 392	9.33 843	0.42 531	0.56 550	0.42 527	0.60 559	0.38 504	0.62 569	0.42 536	0.56 559	7.29 860	0.62 565	0.42 528	0.53 496	0.37 436	0.49 542	0.34 492	8.30 857	6.87 856

test-v	7.53 854	11.89 843	7.98 848	9.36 844	7.14 858	7.06 855	7.09 864	7.37 861	6.91 864	7.29 861	5.71 862	6.45 860	6.93 857	6.73 860	7.27 864	8.93 861	7.85 853	6.98 861	6.80 865	7.56 854	7.34 857

test-2	7.53 854	11.89 843	7.98 848	9.36 844	7.14 858	7.06 855	7.09 864	7.37 861	6.91 864	7.29 861	5.71 862	6.45 860	6.93 857	6.73 860	7.27 864	8.93 861	7.85 853	6.98 861	6.80 865	7.56 854	7.34 857

MANE	19.05 857	23.00 851	15.00 857	23.00 865	15.00 860	24.00 866	16.00 866	24.00 873	16.00 866	22.00 873	15.00 866	23.00 873	16.00 866	23.00 873	15.00 866	22.00 873	15.00 866	22.00 873	15.00 867	22.00 873	15.00 859

rafts_anoy	20.00 858	20.00 845	20.00 858	20.00 859	20.00 861	20.00 860	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 860

raft+_RVC	20.00 858	20.00 845	20.00 858	20.00 859	20.00 861	20.00 860	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 860

raftrobust	20.00 858	20.00 845	20.00 858	20.00 859	20.00 861	20.00 860	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 860

CasAABBNet	20.00 858	20.00 845	20.00 858	20.00 859	20.00 861	20.00 860	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 860

RALCasStereoNet	20.00 858	20.00 845	20.00 858	20.00 859	20.00 861	20.00 860	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 860

RALAANet	20.00 858	20.00 845	20.00 858	20.00 859	20.00 861	20.00 860	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 860

PM Cens cmp D40	30.50 865	37.00 873	24.00 864	37.00 872	24.00 868	37.00 875	24.00 873	37.00 882	24.00 873	37.00 881	24.00 873	37.00 882	24.00 873	37.00 881	24.00 873	37.00 882	24.00 874	37.00 883	24.00 875	37.00 879	24.00 866

PM Graph cmp D40	30.50 865	37.00 873	24.00 864	37.00 872	24.00 868	37.00 875	24.00 873	37.00 882	24.00 873	37.00 881	24.00 873	37.00 882	24.00 873	37.00 881	24.00 873	37.00 882	24.00 874	37.00 883	24.00 875	37.00 879	24.00 866

PatchMatch Cens Cmp	30.50 865	37.00 873	24.00 864	37.00 872	24.00 868	37.00 875	24.00 873	37.00 882	24.00 873	37.00 881	24.00 873	37.00 882	24.00 873	37.00 881	24.00 873	37.00 882	24.00 874	37.00 883	24.00 875	37.00 879	24.00 866

PatchMatch Graph Cmp	30.50 865	37.00 873	24.00 864	37.00 872	24.00 868	37.00 875	24.00 873	37.00 882	24.00 873	37.00 881	24.00 873	37.00 882	24.00 873	37.00 881	24.00 873	37.00 882	24.00 874	37.00 883	24.00 875	37.00 879	24.00 866

WCMA_ROB	31.10 869	35.43 871	27.12 868	39.51 883	23.10 867	38.78 884	25.30 877	37.49 891	25.39 877	37.29 890	27.02 877	38.52 891	26.48 877	37.80 890	26.44 877	36.28 881	22.65 873	33.90 878	22.30 874	37.10 888	24.18 870

111	30.40 864	30.94 867	29.72 869	32.61 866	30.02 872	33.57 867	30.47 878	31.50 874	29.39 878	30.98 874	29.11 878	29.78 874	30.39 881	29.45 874	30.76 881	30.08 874	29.02 878	29.92 874	30.32 882	29.86 874	30.17 871

fff	1000028.16 890	29.62 863	29.72 869	32.61 866	30.02 872	35.13 869	31.83 879	32.07 875	10000000.00 899	35.27 877	29.82 879	32.45 875	30.15 878	32.35 875	30.09 878	31.04 875	29.55 879	30.64 875	30.14 879	10000000.00 901	30.77 872

csc	1000028.16 890	29.62 863	29.72 869	32.61 866	30.02 872	35.13 869	31.83 879	32.07 875	10000000.00 899	35.27 877	29.82 879	32.45 875	30.15 878	32.35 875	30.09 878	31.04 875	29.55 879	30.64 875	30.14 879	10000000.00 901	30.77 872

cscssc	1000028.16 890	29.62 863	29.72 869	32.61 866	30.02 872	35.13 869	31.83 879	32.07 875	10000000.00 899	35.27 877	29.82 879	32.45 875	30.15 878	32.35 875	30.09 878	31.04 875	29.55 879	30.64 875	30.14 879	10000000.00 901	30.77 872

ADStereo(finetuned)	36.13 871	36.63 872	38.07 880	36.97 871	33.25 876	35.91 872	34.45 882	36.36 881	32.99 879	38.14 891	36.71 885	36.69 881	34.13 882	38.57 891	40.79 889	37.60 891	36.58 885	35.90 882	33.36 883	35.42 877	34.04 875

tt	500032.53 888	34.60 869	29.72 869	37.47 881	34.41 877	36.85 873	35.22 883	34.71 878	33.55 880	34.50 875	35.43 882	33.81 878	10000000.00 900	33.57 878	33.13 882	33.68 878	35.00 883	34.03 879	35.26 885	30.96 875	34.63 876

DCANet	500032.53 888	34.60 869	29.72 869	37.47 881	34.41 877	36.85 873	35.22 883	34.71 878	33.55 880	34.50 875	35.43 882	33.81 878	10000000.00 900	33.57 878	33.13 882	33.68 878	35.00 883	34.03 879	35.26 885	30.96 875	34.63 876

DCANet-4	35.22 870	34.54 868	35.08 875	33.58 870	35.47 879	34.55 868	35.53 885	36.08 880	35.85 882	35.92 880	35.77 884	35.18 880	35.48 883	35.39 880	37.15 888	34.55 880	33.92 882	35.02 881	34.90 884	35.79 878	34.74 878

fast-reg	37.00 872	37.00 873	37.00 876	37.00 872	37.00 880	37.00 875	37.00 886	37.00 882	37.00 883	37.00 881	37.00 886	37.00 882	37.00 884	37.00 881	37.00 884	37.00 882	37.00 886	37.00 883	37.00 887	37.00 879	37.00 879

Reg-Stereo(zero)	37.00 872	37.00 873	37.00 876	37.00 872	37.00 880	37.00 875	37.00 886	37.00 882	37.00 883	37.00 881	37.00 886	37.00 882	37.00 884	37.00 881	37.00 884	37.00 882	37.00 886	37.00 883	37.00 887	37.00 879	37.00 879

FLISNet	37.00 872	37.00 873	37.00 876	37.00 872	37.00 880	37.00 875	37.00 886	37.00 882	37.00 883	37.00 881	37.00 886	37.00 882	37.00 884	37.00 881	37.00 884	37.00 882	37.00 886	37.00 883	37.00 887	37.00 879	37.00 879

CoSv	37.00 872	37.00 873	37.00 876	37.00 872	37.00 880	37.00 875	37.00 886	37.00 882	37.00 883	37.00 881	37.00 886	37.00 882	37.00 884	37.00 881	37.00 884	37.00 882	37.00 886	37.00 883	37.00 887	37.00 879	37.00 879

NOSS_ROB	102.95 877	153.00 887	121.00 884	51.00 884	44.00 884	165.00 888	127.00 892	153.00 894	119.00 889	164.00 895	125.00 892	168.00 895	120.00 890	153.00 894	117.00 892	49.00 892	44.00 890	49.00 892	44.00 891	49.00 889	44.00 883

CBMV	128.50 878	1422.70 895	53.10 882	79.50 885	51.30 885	77.30 886	49.70 890	74.00 892	48.20 888	77.20 893	48.80 891	73.90 893	48.00 889	73.80 893	48.80 891	70.40 893	45.10 891	68.90 893	46.10 892	68.20 890	45.00 884
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	69.83 876	87.70 883	41.95 881	113.75 886	65.62 886	75.05 885	55.25 891	75.64 893	45.04 887	71.61 892	41.75 890	72.81 892	44.06 888	68.38 892	44.63 890	101.89 894	59.57 892	107.10 894	61.05 893	104.38 891	59.38 885

DF_test	189.29 880	560.34 892	182.58 888	229.00 889	135.68 887	197.79 889	135.52 893	197.80 896	135.44 890	197.75 896	135.49 893	197.90 896	135.51 891	197.84 896	135.75 893	217.37 897	171.11 894	183.74 896	127.67 895	183.56 893	127.88 886

MeshStereo	159.24 879	171.00 888	160.68 887	162.58 887	160.59 888	164.01 887	160.35 894	158.51 895	158.56 891	158.34 894	160.12 894	158.56 894	159.92 892	157.26 895	158.94 894	154.38 895	158.36 893	155.75 895	159.13 896	153.67 892	154.07 887
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
AE-Stereo	201.80 881	123.00 884	115.00 883	219.00 888	218.00 890	223.00 890	244.00 896	217.00 897	236.00 893	202.00 897	203.00 895	205.00 897	208.00 893	225.00 897	204.00 895	210.00 896	198.00 895	197.00 897	184.00 897	204.00 894	201.00 888

DLCB_ROB	284.23 884	354.61 890	207.27 889	363.24 892	206.46 889	364.72 893	210.41 895	364.72 900	210.41 892	364.81 900	208.64 896	364.81 900	208.64 894	364.72 900	210.41 896	354.70 900	205.53 896	354.70 900	205.53 898	354.70 897	205.53 889

MGS-Stereo	239.45 882	123.00 884	135.00 885	266.00 890	286.00 891	277.00 891	305.00 897	271.00 898	242.00 894	274.00 898	279.00 897	255.00 898	270.00 895	268.00 898	297.00 897	221.00 898	247.00 897	216.00 898	123.00 894	217.00 895	217.00 890

EGLCR-Stereo	246.90 883	129.00 886	139.00 886	266.00 890	286.00 891	277.00 891	305.00 897	271.00 898	242.00 894	274.00 898	279.00 897	255.00 898	270.00 895	268.00 898	297.00 897	230.00 899	247.00 897	216.00 898	223.00 899	237.00 896	227.00 891

LE_ROB	396.57 885	471.28 891	329.84 890	471.48 893	308.15 893	526.83 894	322.10 899	488.15 901	323.76 896	495.46 901	317.97 899	497.17 901	320.10 897	481.62 901	326.76 899	462.71 901	298.97 899	466.16 901	285.98 900	447.62 898	289.21 892

SGM-ForestM	596.69 886	677.77 893	444.52 891	699.85 894	517.25 894	732.94 895	488.29 900	770.79 902	460.11 897	750.81 902	487.98 900	792.79 902	499.41 898	730.90 902	475.81 900	720.03 902	491.16 900	663.96 902	418.60 901	674.76 899	436.05 893

CBMV_ROB	818.48 887	913.88 894	709.52 892	862.84 895	597.78 895	1073.99 896	700.52 901	1015.66 903	702.59 898	1115.65 903	760.02 901	1130.24 903	721.57 899	1037.41 903	692.65 901	814.05 903	564.29 901	843.28 903	595.31 902	915.51 900	602.92 894

111111	10000000.00 893	10000000.00 896	10000000.00 893	10000000.00 896	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 899	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 901	10000000.00 895

SGD-Stereo	10000000.00 893	10000000.00 896	10000000.00 893	10000000.00 896	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 899	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 901	10000000.00 895

IGEV-Stereo++	10000000.00 893	10000000.00 896	10000000.00 893	10000000.00 896	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 899	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 901	10000000.00 895

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 893	10000000.00 896	10000000.00 893	10000000.00 896	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 899	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 901	10000000.00 895

IGEV-Stereo+	10000000.00 893	10000000.00 896	10000000.00 893	10000000.00 896	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 899	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 901	10000000.00 895

SDNR	10000000.00 893	10000000.00 896	10000000.00 893	10000000.00 896	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 899	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 901	10000000.00 895

anonymousdsp2	10000000.00 893	10000000.00 896	10000000.00 893	10000000.00 896	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 899	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 901	10000000.00 895

anonymousdsp	10000000.00 893	10000000.00 896	10000000.00 893	10000000.00 896	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 899	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 901	10000000.00 895

test_example2	10000000.00 893	10000000.00 896	10000000.00 893	10000000.00 896	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 899	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 901	10000000.00 895

DIP-Stereo	10000000.00 893	10000000.00 896	10000000.00 893	10000000.00 896	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 899	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 901	10000000.00 895
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TADF							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSGM							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AHVO							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MCPF							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DSFM							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFTStereoReplicaGSO							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PatchMatch		37.00 873		37.00 872		37.00 875		37.00 882		37.00 881		37.00 882		37.00 881		37.00 882		37.00 883		37.00 879

FSD					0.44 536	0.56 550	0.44 531	0.55 546	0.44 543	0.56 554	0.44 541	0.56 559	0.44 539	0.56 552	0.46 541	0.61 520	0.42 475	0.52 558	0.42 552	0.52 532

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

Low-res two-view benchmark