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.

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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	0.14 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.02 21	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

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

light-stereo	0.05 57	0.04 52	0.01 10	0.02 14	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.03 53	0.02 20	0.01 10	0.73 437	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.02 20

Wz-Net-TNSev	0.02 15	0.05 66	0.04 64	0.07 67	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.06 70	0.04 66	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

Wz-Net-SNSev	0.03 29	0.09 97	0.07 80	0.09 76	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.09 85	0.07 81	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

Wz-Net-LNSev	0.06 61	0.24 157	0.20 191	0.23 176	0.01 10	0.02 20	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.23 194	0.21 203	0.02 19	0.01 9	0.01 10	0.01 10

Wz-Net-MNSev	0.06 61	0.54 271	0.10 92	0.12 105	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.12 111	0.11 121	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

WZ-Net	0.05 57	0.50 253	0.10 92	0.12 105	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.12 111	0.10 99	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

HITNet	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	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 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	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 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	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 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

PWCK	0.01 9	0.02 12	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

iinet-test	0.08 72	0.16 124	0.02 15	0.16 142	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.17 215	0.02 20	0.02 21	0.71 422	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.16 193

IINet	0.06 61	0.05 66	0.02 15	0.05 60	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.04 100	0.02 20	0.02 21	0.73 437	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.04 96

VMStereo-Base	0.03 29	0.09 97	0.08 82	0.09 76	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.08 77	0.08 84	0.03 41	0.02 21	0.02 21	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 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	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 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	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 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

CoDeX	0.15 146	0.70 289	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.01 9	0.02 20	0.67 463	0.02 15	0.69 453	0.75 471	0.01 9	0.02 21	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 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	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 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

CBFPSM	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	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 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 111	0.44 224	0.33 259	0.39 237	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.39 281	0.36 323	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

psmg	0.43 309	1.91 518	0.92 487	1.91 568	0.02 22	0.02 20	0.03 54	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.03 43	0.02 21	1.97 598	1.44 591	0.04 93	0.03 57	0.02 21	0.03 52

CSP-Net	0.34 238	1.29 447	1.19 516	1.36 545	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	1.26 557	1.21 568	0.03 41	0.09 145	0.02 21	0.09 144

SFCPSM	0.17 158	0.78 301	0.02 15	0.02 14	0.01 10	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.01 10	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.01 9	0.02 20	0.79 500	0.02 15	0.75 466	0.76 473	0.02 21	0.02 21	0.02 20

Syn2CoEx	0.25 200	1.31 451	0.74 461	0.92 435	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.87 462	0.75 466	0.02 19	0.02 21	0.02 21	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 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	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 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	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 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

ADCMid	0.08 72	0.02 12	0.02 15	1.01 456	0.03 52	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.04 90	0.09 143	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

ADCS	0.09 75	0.02 12	0.04 64	0.90 430	0.06 143	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.14 165	0.36 360	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

AnyNet_C01	0.11 111	0.02 12	0.02 15	1.62 561	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.06 119	0.04 97	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.03 52

RYNet	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.02 21	0.03 53	0.03 43	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

LSM	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

LSM0	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

PipStereo	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

PSi22b	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

PSi22a	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

PSi22	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

zh-sn7	0.10 90	0.98 339	0.14 148	0.15 132	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.15 141	0.13 158	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

zh-mn7	0.12 120	1.14 381	0.17 176	0.20 160	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.18 167	0.16 169	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

w-ln-seven-2	0.14 134	1.22 443	0.28 226	0.32 213	0.04 101	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.32 233	0.27 231	0.04 93	0.03 57	0.03 47	0.03 52

G2L-ROB	0.03 29	0.06 82	0.02 15	0.03 29	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.03 34	0.02 16	0.03 41	0.02 21	0.03 47	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 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.03 34	0.02 16	0.03 41	0.02 21	0.03 47	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 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.03 34	0.02 16	0.03 41	0.02 21	0.03 47	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 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.03 34	0.02 16	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

TCMNet	0.03 29	0.04 52	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.02 21	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

YMNet	0.03 29	0.04 52	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.02 20	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 21	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.02 20	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

DualNet (step1)	0.10 90	1.05 368	0.12 123	0.12 105	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.02 21	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 111	0.12 135	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample9	0.10 90	1.05 368	0.12 123	0.12 105	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.02 21	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 111	0.12 135	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample8	0.10 90	1.05 368	0.12 123	0.12 105	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 111	0.12 135	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample7	0.09 75	1.00 348	0.11 112	0.11 97	0.02 22	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 111	0.12 135	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample6	0.09 75	0.97 338	0.10 92	0.10 80	0.03 52	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.10 90	0.10 99	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

test_sample5	0.10 90	1.07 372	0.11 112	0.10 80	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.10 90	0.10 99	0.03 41	0.03 57	0.04 97	0.03 52

test_sample4	0.10 90	1.03 364	0.12 123	0.10 80	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.13 126	0.13 158	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample3	0.09 75	0.87 315	0.10 92	0.12 105	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 111	0.10 99	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

test_sample2	0.09 75	1.03 364	0.11 112	0.11 97	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.09 85	0.09 94	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

test_sample1	0.09 75	0.87 315	0.12 123	0.11 97	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.02 22	0.04 92	0.02 21	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.10 90	0.10 99	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

SMFormer	0.09 75	1.01 358	0.09 88	0.09 76	0.03 52	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.09 85	0.09 94	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

tta	0.09 75	0.95 335	0.09 88	0.10 80	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.09 85	0.10 99	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

mmm	0.14 134	1.83 503	0.12 123	0.11 97	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.04 103	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.06 119	0.04 97	0.12 111	0.11 121	0.05 109	0.04 99	0.05 115	0.04 96

DualNet	0.10 90	1.07 372	0.11 112	0.10 80	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.10 90	0.10 99	0.03 41	0.03 57	0.04 97	0.03 52

1111x	0.10 90	1.14 381	0.13 143	0.14 121	0.03 52	0.04 95	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.13 126	0.11 121	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

xxx	0.09 75	1.01 358	0.10 92	0.10 80	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.10 90	0.10 99	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.03 52

x	0.11 111	1.15 384	0.15 165	0.14 121	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.14 133	0.15 166	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

222	0.10 90	0.99 346	0.12 123	0.13 117	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 111	0.12 135	0.03 41	0.02 21	0.04 97	0.03 52

xxxx	0.11 111	1.16 386	0.16 169	0.12 105	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.13 126	0.16 169	0.03 41	0.04 99	0.04 97	0.04 96

BEATNet_4x	0.11 111	0.03 31	0.03 39	1.60 558	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.05 103	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

ADCL	0.11 111	0.03 31	0.03 39	1.60 558	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.05 103	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

AnyNet_C32	0.14 134	0.04 52	0.03 39	2.22 581	0.04 101	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.04 96	0.02 21	0.07 135	0.04 97	0.02 15	0.02 16	0.03 41	0.03 57	0.02 21	0.03 52

ADCPNet	0.10 90	0.03 31	0.04 64	1.27 530	0.03 52	0.04 95	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.03 53	0.08 138	0.04 97	0.04 59	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

AANet	0.07 67	0.04 52	0.03 39	0.04 53	0.03 52	0.04 95	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.11 165	0.04 90	0.03 52	0.58 395	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.03 52

RT-IGEV	0.07 67	0.05 66	0.03 39	0.05 60	0.03 52	0.04 95	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.04 100	0.04 90	0.03 52	0.75 440	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.04 96

RT-Monster	0.09 75	0.07 85	0.03 39	0.15 132	0.03 52	0.04 95	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.03 46	0.10 152	0.04 90	0.03 52	0.92 466	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.07 139

z-mn7	0.16 153	1.21 437	0.33 259	0.41 262	0.04 101	0.04 95	0.03 54	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.04 100	0.04 90	0.04 97	0.35 250	0.31 265	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

w-ln-seven	0.18 169	1.47 462	0.33 259	0.40 250	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.04 100	0.04 90	0.04 97	0.38 268	0.32 269	0.05 109	0.04 99	0.04 97	0.04 96

GASNet	0.05 57	0.04 52	0.12 123	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 124	0.04 95	0.04 103	0.12 160	0.04 110	0.06 128	0.04 100	0.04 90	0.04 97	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

test_xeample	0.10 90	1.09 374	0.13 143	0.12 105	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.14 133	0.14 162	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

EDNetEfficient	0.04 54	0.05 66	0.04 64	0.04 53	0.03 52	0.04 95	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.03 53	0.04 90	0.03 52	0.05 66	0.03 39	0.05 109	0.03 57	0.04 97	0.03 52

FADNet-RVC-Resample	0.12 120	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.04 100	0.04 90	1.57 616	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.05 127	0.04 97	0.06 134

FADNet_RVC	0.12 120	0.04 52	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.05 121	0.04 90	1.65 620	0.05 66	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

FADNet-RVC	0.13 127	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 124	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.05 131	0.04 96	0.05 121	0.04 90	1.71 625	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.07 137	0.04 96

FADNet	0.12 120	0.05 66	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.05 121	0.04 90	1.66 622	0.06 70	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

ADCRef	0.12 120	0.03 31	0.04 64	1.71 564	0.04 101	0.03 44	0.03 54	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.03 53	0.06 119	0.04 97	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.03 47	0.04 96

ADCP+	0.15 146	0.04 52	0.04 64	2.20 580	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.05 131	0.04 96	0.04 100	0.08 138	0.04 97	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

NVStereoNet_ROB	0.04 54	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.04 100	0.04 90	0.04 97	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	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
ManiGeoR	0.17 158	0.05 66	0.62 419	0.73 406	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.04 103	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.04 97	0.72 432	0.58 419	0.05 109	0.04 99	0.05 115	0.04 96

HLF11	0.17 158	0.05 66	0.63 423	0.72 401	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.04 103	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.04 97	0.71 422	0.59 427	0.05 109	0.04 99	0.04 97	0.04 96

HLf10	0.17 158	0.05 66	0.62 419	0.73 406	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.04 103	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.04 97	0.72 432	0.58 419	0.05 109	0.04 99	0.05 115	0.04 96

HLf8	0.17 158	0.05 66	0.62 419	0.72 401	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.04 103	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.04 97	0.72 432	0.58 419	0.05 109	0.04 99	0.05 115	0.04 96

TestStereo_HLe17	0.17 158	0.05 66	0.65 431	0.72 401	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.04 103	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.04 97	0.71 422	0.59 427	0.05 109	0.04 99	0.05 115	0.04 96

TestStereo_HL3	0.17 158	0.05 66	0.61 416	0.71 397	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.04 103	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.04 97	0.70 420	0.58 419	0.05 109	0.04 99	0.05 115	0.04 96

TestStereo_HL2	0.17 158	0.05 66	0.63 423	0.72 401	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.04 103	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.04 97	0.71 422	0.58 419	0.05 109	0.04 99	0.05 115	0.04 96

TestStereo_HL1	0.16 153	0.05 66	0.61 416	0.71 397	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.04 103	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.04 97	0.71 422	0.57 416	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

TestStereo-Hl	0.21 181	0.08 87	0.83 475	0.73 406	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.04 103	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.04 97	0.85 459	1.04 499	0.05 109	0.04 99	0.05 115	0.06 134

IGEV_i1	0.26 209	0.05 66	0.04 64	0.06 65	0.03 52	0.05 110	0.03 54	0.05 110	0.03 59	0.05 112	0.03 56	0.04 96	0.06 138	0.05 103	0.03 52	4.34 653	0.03 39	0.04 93	0.03 57	0.05 115	0.04 96

z-ln-s-r	0.21 181	1.40 460	0.53 399	0.56 366	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.05 128	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.05 119	0.57 394	0.44 374	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

AASNet	0.06 61	0.08 87	0.08 82	0.08 69	0.05 130	0.06 123	0.05 124	0.05 110	0.06 141	0.06 127	0.06 142	0.05 113	0.06 138	0.06 119	0.05 119	0.08 77	0.08 84	0.08 135	0.05 127	0.06 127	0.05 125

SACVNet	0.06 61	0.08 87	0.08 82	0.08 69	0.05 130	0.06 123	0.05 124	0.05 110	0.06 141	0.06 127	0.06 142	0.05 113	0.06 138	0.06 119	0.05 119	0.08 77	0.08 84	0.08 135	0.05 127	0.06 127	0.05 125

AACVNet	0.06 61	0.08 87	0.08 82	0.08 69	0.05 130	0.06 123	0.05 124	0.05 110	0.06 141	0.06 127	0.06 142	0.05 113	0.06 138	0.06 119	0.05 119	0.08 77	0.08 84	0.08 135	0.05 127	0.06 127	0.05 125

EDNetEfficientorigin	0.04 54	0.06 82	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.04 103	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.04 97	0.05 66	0.03 39	0.06 125	0.03 57	0.04 97	0.03 52

DFGA-Net	0.05 57	0.06 82	0.04 64	0.06 65	0.04 101	0.06 123	0.04 103	0.06 125	0.04 103	0.06 127	0.04 110	0.06 128	0.04 100	0.06 119	0.04 97	0.06 70	0.04 66	0.05 109	0.04 99	0.05 115	0.04 96

ISRNet	0.11 111	0.05 66	0.36 281	0.24 181	0.07 145	0.13 161	0.05 124	0.06 125	0.05 128	0.05 112	0.05 131	0.13 162	0.05 121	0.05 103	0.09 143	0.24 201	0.20 200	0.10 142	0.05 127	0.06 127	0.13 182

qqq1	0.25 200	3.70 606	0.14 148	0.14 121	0.04 101	0.06 123	0.05 124	0.06 125	0.05 128	0.06 127	0.05 131	0.04 96	0.05 121	0.06 119	0.05 119	0.13 126	0.12 135	0.06 125	0.05 127	0.03 47	0.04 96

fff1	0.25 200	3.70 606	0.14 148	0.14 121	0.04 101	0.06 123	0.05 124	0.06 125	0.05 128	0.06 127	0.05 131	0.04 96	0.05 121	0.06 119	0.05 119	0.13 126	0.12 135	0.06 125	0.05 127	0.03 47	0.04 96

11t1	0.17 158	2.16 537	0.13 143	0.13 117	0.04 101	0.06 123	0.04 103	0.06 125	0.04 103	0.06 127	0.03 56	0.06 128	0.03 53	0.06 119	0.05 119	0.18 167	0.12 135	0.06 125	0.03 57	0.05 115	0.03 52

ffm	0.25 200	3.83 612	0.12 123	0.12 105	0.05 130	0.06 123	0.05 124	0.06 125	0.05 128	0.03 44	0.03 56	0.06 128	0.05 121	0.06 119	0.05 119	0.12 111	0.12 135	0.05 109	0.04 99	0.06 127	0.04 96

ff1	0.25 200	3.83 612	0.12 123	0.12 105	0.05 130	0.06 123	0.05 124	0.06 125	0.05 128	0.03 44	0.03 56	0.06 128	0.05 121	0.06 119	0.05 119	0.12 111	0.12 135	0.05 109	0.04 99	0.06 127	0.04 96

mmx	0.25 200	3.83 612	0.12 123	0.12 105	0.05 130	0.06 123	0.05 124	0.06 125	0.05 128	0.03 44	0.03 56	0.06 128	0.05 121	0.06 119	0.05 119	0.12 111	0.12 135	0.05 109	0.04 99	0.06 127	0.04 96

qqq	0.16 153	2.01 527	0.12 123	0.15 132	0.04 101	0.06 123	0.05 124	0.06 125	0.04 103	0.06 127	0.03 56	0.06 128	0.03 53	0.06 119	0.03 52	0.12 111	0.14 162	0.04 93	0.04 99	0.03 47	0.03 52

APVNet	0.09 75	0.05 66	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.05 110	0.90 514	0.06 125	0.04 103	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.04 97	0.05 66	0.04 66	0.05 109	0.04 99	0.05 115	0.05 125

GwcNet	0.12 120	0.07 85	0.05 79	0.08 69	0.05 130	0.08 136	1.20 546	0.07 135	0.05 128	0.05 112	0.05 131	0.08 137	0.05 121	0.08 138	0.03 52	0.07 75	0.05 78	0.06 125	0.05 127	0.07 137	0.05 125

BEATNet-Init1	0.19 173	0.08 87	0.08 82	2.23 582	0.08 147	0.08 136	0.07 145	0.07 135	0.08 149	0.08 137	0.07 146	0.08 137	0.07 144	0.11 159	0.08 138	0.08 77	0.08 84	0.08 135	0.07 139	0.08 142	0.08 141

DeepPrunerF	0.19 173	0.08 87	0.08 82	2.23 582	0.08 147	0.08 136	0.07 145	0.07 135	0.08 149	0.08 137	0.07 146	0.08 137	0.07 144	0.11 159	0.08 138	0.08 77	0.08 84	0.08 135	0.07 139	0.08 142	0.08 141

TS12	0.09 75	0.09 97	0.17 176	0.19 156	0.06 143	0.08 136	0.06 141	0.08 138	0.06 141	0.08 137	0.06 142	0.08 137	0.06 138	0.08 138	0.06 135	0.15 141	0.16 169	0.08 135	0.06 138	0.08 142	0.06 134

DispViT+	0.07 67	0.08 87	0.12 123	0.08 69	0.05 130	0.08 136	0.05 124	0.08 138	0.05 128	0.08 137	0.05 131	0.08 137	0.05 121	0.08 138	0.05 119	0.08 77	0.07 81	0.07 130	0.05 127	0.07 137	0.05 125

BridgeDepth_RVC	0.07 67	0.08 87	0.11 112	0.11 97	0.05 130	0.08 136	0.05 124	0.08 138	0.05 128	0.08 137	0.05 131	0.08 137	0.05 121	0.08 138	0.05 119	0.11 105	0.10 99	0.07 130	0.05 127	0.07 137	0.05 125
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.08 72	0.08 87	0.11 112	0.11 97	0.05 130	0.08 136	0.05 124	0.08 138	0.07 145	0.08 137	0.05 131	0.08 137	0.05 121	0.09 144	0.08 138	0.15 141	0.11 121	0.07 130	0.05 127	0.07 137	0.06 134
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FINET	0.07 67	0.08 87	0.07 80	0.07 67	0.07 145	0.08 136	0.06 141	0.08 138	0.07 145	0.08 137	0.07 146	0.08 137	0.06 138	0.07 135	0.07 136	0.08 77	0.07 81	0.07 130	0.07 139	0.06 127	0.06 134

SuperB	0.21 181	0.10 101	2.51 646	0.12 105	0.09 149	0.10 146	0.09 148	0.08 138	0.07 145	0.10 146	0.09 150	0.09 145	0.07 144	0.07 135	0.07 136	0.07 75	0.08 84	0.07 130	0.07 139	0.08 142	0.07 139

MatchStereo	0.54 383	0.12 114	2.38 644	2.32 588	0.09 149	0.09 144	0.08 147	0.09 144	0.07 145	0.09 144	0.07 146	0.09 145	0.07 144	0.09 144	0.08 138	2.34 621	2.34 640	0.12 156	0.11 164	0.11 157	0.10 149
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
CAS++	0.17 158	0.27 168	0.21 196	0.10 80	0.21 244	0.15 170	0.22 232	0.10 145	0.21 233	0.22 206	0.10 154	0.19 191	0.18 225	0.10 148	0.19 222	0.20 174	0.19 198	0.18 196	0.10 152	0.19 195	0.18 215
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SepStereo	0.09 75	0.09 97	0.10 92	0.09 76	0.09 149	0.09 144	0.09 148	0.10 145	0.08 149	0.10 146	0.09 150	0.09 145	0.09 148	0.09 144	0.08 138	0.09 85	0.08 84	0.09 141	0.08 143	0.09 146	0.08 141

AnonymousM	0.10 90	0.10 101	0.10 92	0.10 80	0.10 156	0.10 146	0.10 153	0.10 145	0.10 153	0.10 146	0.10 154	0.10 148	0.10 152	0.10 148	0.10 149	0.10 90	0.10 99	0.10 142	0.10 152	0.10 147	0.10 149

PVD	0.10 90	0.10 101	0.10 92	0.10 80	0.10 156	0.10 146	0.10 153	0.10 145	0.10 153	0.10 146	0.10 154	0.10 148	0.10 152	0.10 148	0.10 149	0.10 90	0.10 99	0.10 142	0.10 152	0.10 147	0.10 149

SHD	0.10 90	0.10 101	0.10 92	0.10 80	0.10 156	0.10 146	0.10 153	0.10 145	0.10 153	0.10 146	0.10 154	0.10 148	0.10 152	0.10 148	0.10 149	0.10 90	0.10 99	0.10 142	0.10 152	0.10 147	0.10 149

SAMSARA	0.10 90	0.10 101	0.10 92	0.10 80	0.10 156	0.10 146	0.10 153	0.10 145	0.10 153	0.10 146	0.10 154	0.10 148	0.10 152	0.10 148	0.10 149	0.10 90	0.10 99	0.10 142	0.10 152	0.10 147	0.10 149

XQC	0.10 90	0.10 101	0.10 92	0.10 80	0.10 156	0.10 146	0.10 153	0.10 145	0.10 153	0.10 146	0.10 154	0.10 148	0.10 152	0.10 148	0.10 149	0.10 90	0.10 99	0.10 142	0.10 152	0.10 147	0.10 149

RTSC	0.10 90	0.10 101	0.10 92	0.10 80	0.10 156	0.10 146	0.10 153	0.10 145	0.10 153	0.10 146	0.10 154	0.10 148	0.10 152	0.10 148	0.10 149	0.10 90	0.10 99	0.10 142	0.10 152	0.10 147	0.10 149

RTS	0.10 90	0.10 101	0.10 92	0.10 80	0.10 156	0.10 146	0.10 153	0.10 145	0.10 153	0.10 146	0.10 154	0.10 148	0.10 152	0.10 148	0.10 149	0.10 90	0.10 99	0.10 142	0.10 152	0.10 147	0.10 149

RTSA	0.10 90	0.10 101	0.10 92	0.10 80	0.10 156	0.10 146	0.10 153	0.10 145	0.10 153	0.10 146	0.10 154	0.10 148	0.10 152	0.10 148	0.10 149	0.10 90	0.10 99	0.10 142	0.10 152	0.10 147	0.10 149

MADNet+	0.10 90	0.10 101	0.10 92	0.10 80	0.10 156	0.10 146	0.10 153	0.10 145	0.10 153	0.10 146	0.10 154	0.10 148	0.10 152	0.10 148	0.10 149	0.10 90	0.10 99	0.10 142	0.10 152	0.10 147	0.10 149

MADNet++	0.10 90	0.10 101	0.10 92	0.10 80	0.10 156	0.10 146	0.10 153	0.10 145	0.10 153	0.10 146	0.10 154	0.10 148	0.10 152	0.10 148	0.10 149	0.10 90	0.10 99	0.10 142	0.10 152	0.10 147	0.10 149

JetRed	0.11 111	0.12 114	0.11 112	0.11 97	0.11 171	0.11 157	0.14 185	0.11 157	0.11 168	0.12 160	0.11 168	0.11 158	0.11 165	0.11 159	0.11 161	0.11 105	0.16 169	0.11 153	0.11 164	0.11 157	0.11 162

JetBlue	0.11 111	0.11 112	0.12 123	0.13 117	0.14 190	0.11 157	0.11 166	0.11 157	0.11 168	0.11 158	0.11 168	0.11 158	0.11 165	0.12 163	0.12 173	0.11 105	0.11 121	0.11 153	0.11 164	0.11 157	0.11 162

aanetorigin	0.13 127	0.11 112	0.11 112	0.11 97	0.11 171	0.11 157	0.11 166	0.11 157	0.11 168	0.11 158	0.12 176	0.11 158	0.11 165	0.11 159	0.11 161	0.11 105	0.11 121	0.14 162	0.11 164	0.49 395	0.11 162

PASM	0.39 282	3.06 591	1.36 582	1.58 554	0.09 149	0.11 157	0.11 166	0.11 157	0.11 168	0.09 144	0.09 150	0.11 158	0.09 148	0.09 144	0.09 143	0.11 105	0.11 121	0.11 153	0.09 145	0.11 157	0.11 162

DA	0.09 75	0.13 116	0.39 298	0.08 69	0.05 130	0.07 134	0.05 124	0.13 161	0.05 128	0.06 127	0.05 131	0.06 128	0.05 121	0.06 119	0.05 119	0.06 70	0.05 78	0.14 162	0.13 188	0.06 127	0.05 125

GGEV	0.09 75	0.13 116	0.39 298	0.08 69	0.05 130	0.07 134	0.05 124	0.13 161	0.05 128	0.06 127	0.05 131	0.06 128	0.05 121	0.06 119	0.05 119	0.06 70	0.05 78	0.14 162	0.13 188	0.06 127	0.05 125

S2M2_L	0.12 120	0.14 122	0.10 92	0.15 132	0.10 156	0.14 162	0.10 153	0.14 163	0.10 153	0.15 169	0.10 154	0.14 163	0.10 152	0.14 165	0.10 149	0.13 126	0.10 99	0.13 160	0.09 145	0.13 164	0.09 144
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CIPLG	0.13 127	0.21 143	0.12 123	0.16 142	0.11 171	0.15 170	0.11 166	0.14 163	0.11 168	0.15 169	0.12 176	0.15 174	0.11 165	0.14 165	0.11 161	0.15 141	0.12 135	0.14 162	0.11 164	0.14 166	0.11 162

IPLG	0.13 127	0.20 137	0.14 148	0.15 132	0.11 171	0.14 162	0.11 166	0.14 163	0.11 168	0.14 162	0.11 168	0.14 163	0.11 165	0.14 165	0.11 161	0.15 141	0.12 135	0.14 162	0.11 164	0.14 166	0.11 162

IPLGR_C	0.14 134	0.20 137	0.12 123	0.15 132	0.11 171	0.14 162	0.15 191	0.14 163	0.11 168	0.15 169	0.12 176	0.14 163	0.11 165	0.16 176	0.11 161	0.15 141	0.12 135	0.14 162	0.12 179	0.15 174	0.12 175

MIPNet	0.14 134	0.21 143	0.17 176	0.16 142	0.11 171	0.15 170	0.12 179	0.14 163	0.11 168	0.16 174	0.11 168	0.14 163	0.11 165	0.14 165	0.11 161	0.14 133	0.12 135	0.14 162	0.11 164	0.14 166	0.11 162

IPLGR	0.14 134	0.24 157	0.14 148	0.16 142	0.12 184	0.15 170	0.12 179	0.14 163	0.11 168	0.15 169	0.12 176	0.14 163	0.11 165	0.14 165	0.11 161	0.15 141	0.12 135	0.14 162	0.11 164	0.14 166	0.11 162

ACRE	0.13 127	0.21 143	0.14 148	0.15 132	0.11 171	0.14 162	0.11 166	0.14 163	0.11 168	0.14 162	0.12 176	0.14 163	0.11 165	0.14 165	0.11 161	0.15 141	0.12 135	0.14 162	0.11 164	0.14 166	0.11 162

LRCNet_RVC	0.13 127	0.13 116	0.09 88	0.13 117	0.10 156	0.14 162	0.10 153	0.14 163	0.10 153	0.23 211	0.10 154	0.20 194	0.10 152	0.24 218	0.11 161	0.11 105	0.09 94	0.12 156	0.14 193	0.12 162	0.09 144

GMStereo	0.14 134	0.13 116	0.14 148	0.14 121	0.14 190	0.14 162	0.14 185	0.14 163	0.14 190	0.14 162	0.14 194	0.14 163	0.14 190	0.14 165	0.14 184	0.14 133	0.14 162	0.14 162	0.14 193	0.14 166	0.14 187
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ac_64	0.22 188	0.13 116	0.19 188	0.23 176	0.10 156	0.26 238	1.02 531	0.14 163	0.10 153	0.28 239	0.14 194	0.17 183	0.19 230	0.28 246	0.09 143	0.22 183	0.16 169	0.23 219	0.17 225	0.11 157	0.12 175

CCAANet	0.17 158	0.71 290	0.14 148	0.14 121	0.14 190	0.14 162	0.14 185	0.14 163	0.14 190	0.14 162	0.14 194	0.14 163	0.14 190	0.14 165	0.22 230	0.14 133	0.14 162	0.14 162	0.14 193	0.14 166	0.14 187

DRN-Test	0.14 134	0.13 116	0.09 88	0.14 121	0.09 149	0.15 170	0.09 148	0.14 163	0.10 153	0.14 162	0.09 150	0.14 163	0.09 148	0.13 164	0.09 143	0.12 111	0.09 94	0.12 156	0.09 145	0.12 162	0.73 485

StereoDRNet	0.15 146	0.14 122	0.10 92	0.14 121	0.09 149	0.15 170	0.09 148	0.14 163	0.09 152	0.14 162	0.10 154	0.14 163	0.09 148	0.14 165	0.09 143	0.13 126	0.10 99	0.13 160	0.09 145	0.13 164	0.82 501

PDISCO_ROB	0.83 458	2.80 587	3.49 667	0.14 121	0.11 171	0.17 184	0.09 148	0.15 176	0.10 153	0.15 169	0.12 176	0.16 175	0.14 190	3.30 654	0.13 180	0.14 133	2.34 640	0.16 179	0.12 179	2.62 634	0.10 149

DF	0.39 282	1.37 457	1.02 500	1.14 468	0.12 184	0.16 177	0.12 179	0.16 177	0.12 184	0.16 174	0.12 176	0.16 175	0.12 180	0.16 176	0.12 173	1.12 499	1.00 490	0.15 175	0.12 179	0.15 174	0.12 175

xyz-stereo-finetune2	0.18 169	0.48 246	0.16 169	0.16 142	0.15 202	0.15 170	0.16 197	0.16 177	0.16 206	0.16 174	0.16 207	0.16 175	0.16 203	0.16 176	0.16 201	0.16 151	0.16 169	0.16 179	0.16 203	0.16 179	0.16 193

xyz-stereo	0.18 169	0.50 253	0.16 169	0.15 132	0.16 212	0.16 177	0.16 197	0.16 177	0.16 206	0.16 174	0.16 207	0.16 175	0.16 203	0.16 176	0.16 201	0.16 151	0.16 169	0.16 179	0.16 203	0.16 179	0.16 193

castereo++	0.54 383	3.59 603	1.15 510	1.31 539	0.14 190	0.16 177	0.14 185	0.16 177	0.14 190	0.16 174	0.14 194	0.16 175	0.13 186	0.16 176	0.14 184	1.45 572	1.16 517	0.15 175	0.14 193	0.15 174	0.13 182

GMStereo_Zeroshot	0.16 153	0.16 124	0.16 169	0.16 142	0.16 212	0.16 177	0.16 197	0.16 177	0.16 206	0.16 174	0.16 207	0.16 175	0.16 203	0.16 176	0.16 201	0.16 151	0.16 169	0.16 179	0.16 203	0.16 179	0.16 193

ICVP	0.15 146	0.53 267	0.11 112	0.16 142	0.11 171	0.16 177	0.11 166	0.16 177	0.11 168	0.16 174	0.11 168	0.16 175	0.11 165	0.16 176	0.11 161	0.16 151	0.11 121	0.16 179	0.11 164	0.16 179	0.11 162
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
S2M2_XL	0.14 134	0.17 129	0.12 123	0.17 151	0.11 171	0.17 184	0.11 166	0.17 183	0.11 168	0.17 181	0.11 168	0.17 183	0.11 165	0.17 183	0.11 161	0.16 151	0.11 121	0.16 179	0.11 164	0.16 179	0.11 162
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
ProNet	0.14 134	0.20 137	0.14 148	0.16 142	0.11 171	0.16 177	0.11 166	0.17 183	0.11 168	0.17 181	0.12 176	0.17 183	0.13 186	0.17 183	0.12 173	0.15 141	0.11 121	0.16 179	0.11 164	0.15 174	0.12 175

HSM	0.14 134	0.16 124	0.12 123	0.17 151	0.12 184	0.17 184	0.11 166	0.17 183	0.11 168	0.17 181	0.12 176	0.17 183	0.12 180	0.17 183	0.12 173	0.16 151	0.11 121	0.16 179	0.11 164	0.16 179	0.12 175

ITSA-stereo	0.15 146	0.17 129	0.13 143	0.20 160	0.13 188	0.19 191	0.13 183	0.18 186	0.13 188	0.19 187	0.13 189	0.18 187	0.14 190	0.18 186	0.14 184	0.16 151	0.11 121	0.15 175	0.14 193	0.18 189	0.11 162

ELAS	0.13 127	0.16 124	0.11 112	0.15 132	0.09 149	0.18 188	0.11 166	0.18 186	0.11 168	0.17 181	0.11 168	0.18 187	0.11 165	0.18 186	0.11 161	0.14 133	0.08 84	0.14 162	0.08 143	0.14 166	0.09 144
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IGEV-FE	0.35 247	0.37 187	0.17 176	0.19 156	0.17 218	0.20 196	0.17 207	0.19 188	0.17 216	0.19 187	0.17 214	0.19 191	0.17 215	0.37 280	0.36 360	0.19 171	0.17 190	0.19 199	0.17 225	0.38 293	2.84 657

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 458	5.18 638	1.98 633	2.19 579	0.17 218	0.19 191	0.18 215	0.19 188	0.16 206	0.20 193	0.19 232	0.22 209	0.22 240	0.20 193	0.15 194	2.28 615	2.13 635	0.24 228	0.17 225	0.18 189	0.16 193

HCRNet	1.22 563	7.11 658	3.00 651	3.55 633	0.33 357	0.29 246	0.14 185	0.19 188	0.15 201	0.33 260	0.29 281	0.25 229	0.14 190	0.22 207	0.33 340	3.64 649	3.00 647	0.76 473	0.32 356	0.18 189	0.13 182

DeepPruner_ROB	0.16 153	0.18 132	0.13 143	0.19 156	0.13 188	0.19 191	0.13 183	0.19 188	0.13 188	0.19 187	0.13 189	0.19 191	0.13 186	0.19 189	0.13 180	0.18 167	0.13 158	0.18 196	0.13 188	0.18 189	0.13 182

ELAS_RVC	0.14 134	0.16 124	0.10 92	0.15 132	0.10 156	0.18 188	0.11 166	0.19 188	0.11 168	0.19 187	0.12 176	0.18 187	0.11 165	0.19 189	0.12 173	0.14 133	0.08 84	0.14 162	0.09 145	0.15 174	0.09 144
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.15 146	0.17 129	0.11 112	0.18 153	0.11 171	0.19 191	0.11 166	0.19 188	0.12 184	0.19 187	0.12 176	0.20 194	0.12 180	0.19 189	0.12 173	0.16 151	0.11 121	0.17 187	0.10 152	0.17 185	0.10 149
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
RAFT-FEzeroshot	0.34 238	0.26 165	0.17 176	0.21 169	0.17 218	0.20 196	0.16 197	0.20 194	0.16 206	0.20 193	0.17 214	0.21 201	0.16 203	0.27 242	0.24 240	0.19 171	0.16 169	0.19 199	0.16 203	0.26 224	3.08 666

RAFT-FE	0.34 238	0.26 165	0.17 176	0.21 169	0.17 218	0.20 196	0.16 197	0.20 194	0.16 206	0.20 193	0.17 214	0.21 201	0.16 203	0.27 242	0.24 240	0.19 171	0.16 169	0.19 199	0.16 203	0.26 224	3.08 666

castereo	0.61 397	3.79 611	1.35 574	1.52 553	0.15 202	0.17 184	0.16 197	0.20 194	0.21 233	0.18 185	0.16 207	0.21 201	0.12 180	0.26 238	0.17 207	1.43 571	1.38 587	0.17 187	0.16 203	0.18 189	0.16 193

DDVS	0.30 217	3.10 592	0.14 148	0.19 156	0.14 190	0.19 191	0.14 185	0.20 194	0.14 190	0.19 187	0.13 189	0.16 175	0.13 186	0.19 189	0.13 180	0.17 159	0.13 158	0.17 187	0.13 188	0.17 185	0.13 182

gwcnet-sp	0.82 455	1.72 471	1.48 592	0.39 237	0.15 202	0.31 253	0.21 228	0.20 194	0.25 250	1.61 593	0.23 246	0.28 243	0.26 261	0.20 193	0.15 194	0.24 201	1.33 578	0.32 260	0.16 203	6.75 683	0.23 225

scenet	0.82 455	1.72 471	1.48 592	0.39 237	0.15 202	0.31 253	0.21 228	0.20 194	0.25 250	1.61 593	0.23 246	0.28 243	0.26 261	0.20 193	0.15 194	0.24 201	1.33 578	0.32 260	0.16 203	6.75 683	0.23 225

ssnet	0.82 455	1.72 471	1.48 592	0.39 237	0.15 202	0.31 253	0.21 228	0.20 194	0.25 250	1.61 593	0.23 246	0.28 243	0.26 261	0.20 193	0.15 194	0.24 201	1.33 578	0.32 260	0.16 203	6.75 683	0.23 225

DAS	0.20 175	0.20 137	0.20 191	0.20 160	0.20 236	0.20 196	0.20 223	0.20 194	0.20 230	0.20 193	0.20 236	0.20 194	0.20 234	0.20 193	0.20 225	0.20 174	0.20 200	0.20 203	0.20 233	0.20 196	0.20 219

IGEV_Zeroshot_test	0.20 175	0.19 133	0.40 330	0.30 201	0.17 218	0.22 208	0.17 207	0.21 202	0.17 216	0.20 193	0.17 214	0.21 201	0.18 225	0.21 203	0.17 207	0.20 174	0.16 169	0.20 203	0.16 203	0.20 196	0.17 210

ACVNet	0.20 175	0.19 133	0.14 148	0.20 160	0.14 190	0.20 196	0.96 521	0.21 202	0.14 190	0.20 193	0.13 189	0.21 201	0.14 190	0.20 193	0.14 184	0.17 159	0.12 135	0.17 187	0.12 179	0.17 185	0.12 175

acv_ft	0.20 175	0.19 133	0.14 148	0.20 160	0.14 190	0.20 196	0.96 521	0.21 202	0.14 190	0.20 193	0.13 189	0.21 201	0.14 190	0.20 193	0.14 184	0.17 159	0.12 135	0.17 187	0.12 179	0.17 185	0.12 175

LALA_ROB	0.15 146	0.19 133	0.12 123	0.18 153	0.11 171	0.20 196	0.12 179	0.21 202	0.12 184	0.20 193	0.12 176	0.20 194	0.12 180	0.21 203	0.13 180	0.17 159	0.10 99	0.18 196	0.11 164	0.18 189	0.11 162

DepthFocus	0.18 169	0.22 147	0.15 165	0.22 171	0.15 202	0.22 208	0.15 191	0.22 206	0.15 201	0.22 206	0.15 203	0.22 209	0.16 203	0.22 207	0.15 194	0.20 174	0.15 166	0.20 203	0.14 193	0.20 196	0.14 187

RSGM-EC	0.24 197	0.24 157	0.15 165	0.22 171	0.15 202	0.22 208	0.15 191	0.22 206	0.15 201	0.24 218	0.15 203	0.22 209	0.15 201	0.22 207	1.19 546	0.20 174	0.17 190	0.24 228	0.14 193	0.20 196	0.14 187

acva	0.24 197	0.24 157	0.15 165	0.22 171	0.15 202	0.22 208	0.15 191	0.22 206	0.15 201	0.24 218	0.15 203	0.22 209	0.15 201	0.22 207	1.19 546	0.20 174	0.17 190	0.24 228	0.14 193	0.20 196	0.14 187

xyz-stereo-finetune	0.28 211	0.49 248	0.16 169	0.16 142	0.16 212	0.16 177	0.16 197	0.22 206	0.30 288	0.32 256	0.31 335	0.32 261	0.31 337	0.32 259	0.32 329	0.32 233	0.33 281	0.31 257	0.32 356	0.31 242	0.32 335

WAO-6	0.22 188	0.23 149	0.22 198	0.23 176	0.22 246	0.22 208	0.22 232	0.22 206	0.22 236	0.22 206	0.22 242	0.22 209	0.22 240	0.22 207	0.22 230	0.22 183	0.22 207	0.22 211	0.22 239	0.22 204	0.22 223

IMH-64-1	0.22 188	0.23 149	0.23 201	0.22 171	0.22 246	0.22 208	0.22 232	0.22 206	0.22 236	0.22 206	0.22 242	0.22 209	0.22 240	0.22 207	0.22 230	0.22 183	0.22 207	0.23 219	0.22 239	0.22 204	0.23 225

IMH-64	0.22 188	0.23 149	0.23 201	0.22 171	0.22 246	0.22 208	0.22 232	0.22 206	0.22 236	0.22 206	0.22 242	0.22 209	0.22 240	0.22 207	0.22 230	0.22 183	0.22 207	0.23 219	0.22 239	0.22 204	0.23 225

MSKI-zero shot	0.24 197	0.21 143	0.49 381	0.65 383	0.18 229	0.22 208	0.17 207	0.23 213	0.18 222	0.21 204	0.17 214	0.23 216	0.28 275	0.23 214	0.18 219	0.21 181	0.16 169	0.21 206	0.16 203	0.21 202	0.16 193

MIM_Stereo	0.25 200	0.23 149	0.66 434	0.80 416	0.17 218	0.22 208	0.17 207	0.23 213	0.18 222	0.26 235	0.17 214	0.21 201	0.17 215	0.25 227	0.17 207	0.23 194	0.16 169	0.21 206	0.17 225	0.22 204	0.17 210

dd	0.23 194	0.98 339	0.16 169	0.23 176	0.15 202	0.23 217	0.15 191	0.23 213	0.15 201	0.23 211	0.15 203	0.24 222	0.17 215	0.23 214	0.15 194	0.22 183	0.15 166	0.21 206	0.15 201	0.22 204	0.16 193

LACA2	0.21 181	0.24 157	0.26 217	0.31 207	0.16 212	0.24 220	0.16 197	0.24 216	0.16 206	0.24 218	0.16 207	0.24 222	0.16 203	0.24 218	0.16 201	0.27 212	0.23 213	0.24 228	0.16 203	0.23 215	0.16 193

LACA1	0.21 181	0.24 157	0.26 217	0.31 207	0.16 212	0.24 220	0.16 197	0.24 216	0.16 206	0.24 218	0.16 207	0.24 222	0.16 203	0.24 218	0.16 201	0.27 212	0.22 207	0.23 219	0.16 203	0.23 215	0.16 193

tg	0.21 181	0.25 163	0.21 196	0.26 195	0.17 218	0.24 220	0.17 207	0.24 216	0.17 216	0.24 218	0.17 214	0.24 222	0.17 215	0.24 218	0.17 207	0.24 201	0.17 190	0.23 219	0.16 203	0.23 215	0.16 193

ACV-stereo	0.30 217	2.08 529	0.25 211	0.25 188	0.18 229	0.24 220	0.17 207	0.24 216	0.18 222	0.24 218	0.17 214	0.25 229	0.17 215	0.24 218	0.17 207	0.22 183	0.16 169	0.22 211	0.16 203	0.22 204	0.16 193

Pointernet	0.21 181	0.22 147	0.19 188	0.24 181	0.19 233	0.24 220	0.19 219	0.24 216	0.19 228	0.24 218	0.19 232	0.24 222	0.19 230	0.24 218	0.19 222	0.22 183	0.17 190	0.22 211	0.17 225	0.22 204	0.17 210

dad	0.23 194	1.03 364	0.16 169	0.23 176	0.15 202	0.24 220	0.15 191	0.24 216	0.16 206	0.23 211	0.16 207	0.24 222	0.16 203	0.23 214	0.15 194	0.22 183	0.16 169	0.22 211	0.16 203	0.22 204	0.16 193

iResNetv2_ROB	0.20 175	0.23 149	0.18 186	0.24 181	0.20 236	0.24 220	0.18 215	0.24 216	0.18 222	0.24 218	0.18 230	0.23 216	0.19 230	0.24 218	0.18 219	0.21 181	0.16 169	0.21 206	0.16 203	0.22 204	0.16 193

iResNet	0.20 175	0.23 149	0.18 186	0.24 181	0.18 229	0.24 220	0.20 223	0.24 216	0.18 222	0.23 211	0.17 214	0.23 216	0.18 225	0.23 214	0.18 219	0.22 183	0.16 169	0.21 206	0.16 203	0.21 202	0.16 193

LACA3	0.23 194	0.25 163	0.27 220	0.54 359	0.17 218	0.25 229	0.17 207	0.25 224	0.17 216	0.25 226	0.17 214	0.25 229	0.17 215	0.25 227	0.17 207	0.28 216	0.23 213	0.24 228	0.17 225	0.24 219	0.17 210

VIP-Stereo	0.70 417	2.97 590	2.43 645	2.49 595	0.16 212	0.25 229	0.16 197	0.25 224	0.16 206	0.25 226	0.18 230	0.25 229	0.16 203	0.26 238	0.16 201	1.86 587	1.26 570	0.23 219	0.15 201	0.23 215	0.15 192

UNDER WATER-64	0.25 200	0.26 165	0.25 211	0.26 195	0.25 259	0.25 229	0.25 247	0.25 224	0.25 250	0.25 226	0.25 259	0.25 229	0.25 252	0.26 238	0.25 248	0.25 207	0.25 218	0.25 233	0.25 255	0.25 222	0.25 236

LoS_RVC	0.30 217	1.14 381	0.25 211	0.25 188	0.25 259	0.26 238	0.25 247	0.25 224	0.25 250	0.25 226	0.25 259	0.26 240	0.26 261	0.26 238	0.25 248	0.26 209	0.26 221	0.25 233	0.25 255	0.26 224	0.26 242

CAS	0.30 217	1.17 387	0.25 211	0.25 188	0.25 259	0.26 238	0.25 247	0.25 224	0.26 263	0.25 226	0.25 259	0.25 229	0.25 252	0.25 227	0.25 248	0.26 209	0.26 221	0.26 238	0.25 255	0.26 224	0.25 236

AANet_RVC	1.26 566	0.31 177	4.99 678	5.93 670	0.20 236	0.25 229	0.20 223	0.25 224	0.20 230	0.23 211	0.19 232	0.25 229	0.20 234	0.25 227	0.20 225	5.66 680	4.76 673	0.26 238	0.30 338	0.24 219	0.27 280

Select-FE	0.41 295	0.44 224	0.23 201	0.26 195	0.22 246	0.26 238	0.22 232	0.26 230	0.23 242	0.26 235	0.23 246	0.26 240	0.23 246	0.45 373	0.42 403	0.25 207	0.22 207	0.25 233	0.22 239	0.45 372	2.90 658

LoS	0.25 200	0.27 168	0.25 211	0.25 188	0.25 259	0.25 229	0.25 247	0.26 230	0.25 250	0.25 226	0.25 259	0.25 229	0.25 252	0.25 227	0.25 248	0.26 209	0.25 218	0.25 233	0.26 261	0.26 224	0.25 236
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GEStereo_RVC	0.86 470	4.45 627	0.20 191	0.27 198	0.20 236	0.27 242	0.20 223	0.26 230	0.18 222	5.03 684	0.20 236	0.27 242	0.19 230	0.27 242	0.21 228	0.20 174	0.19 198	0.19 199	4.02 688	0.20 196	0.18 215

DLNR-FE	0.28 211	0.89 320	0.30 234	0.34 220	0.19 233	0.28 243	0.19 219	0.28 233	0.20 230	0.28 239	0.20 236	0.28 243	0.20 234	0.28 246	0.20 225	0.33 238	0.28 237	0.25 233	0.19 232	0.24 219	0.19 217

PAM	0.39 282	1.88 514	0.34 269	0.37 229	0.41 408	0.45 379	0.22 232	0.28 233	0.23 242	0.28 239	0.24 253	0.29 249	0.23 246	0.29 250	0.23 237	0.38 268	0.32 269	0.38 308	0.37 392	0.32 245	0.22 223

TorneroNet-64	0.45 345	0.27 168	0.30 234	0.58 369	0.27 267	0.70 454	0.30 280	0.28 233	0.73 498	0.73 457	0.28 275	0.71 456	0.66 466	0.75 459	0.27 254	0.27 212	0.29 251	0.37 300	0.75 504	0.28 231	0.30 319

SQANet	0.28 211	0.28 171	0.28 226	0.28 199	0.28 272	0.28 243	0.28 265	0.28 233	0.28 271	0.28 239	0.28 275	0.28 243	0.28 275	0.28 246	0.28 263	0.28 216	0.28 237	0.28 244	0.28 311	0.28 231	0.28 300

CFNet	1.37 571	5.27 641	0.19 188	5.49 667	0.19 233	0.28 243	0.19 219	0.28 233	0.19 228	0.28 239	0.19 232	0.28 243	4.35 681	0.28 246	0.19 222	0.23 194	0.17 190	0.23 219	4.21 690	4.81 667	0.17 210

ssnet_v2	0.68 411	1.96 525	1.25 570	0.29 200	0.20 236	0.30 247	0.20 223	0.29 238	0.22 236	1.50 589	0.20 236	0.31 257	0.20 234	0.27 242	0.22 230	0.24 201	1.49 594	0.26 238	0.18 231	3.90 644	0.19 217

RAFT + AFF	0.31 224	0.45 232	0.34 269	0.39 237	0.28 272	0.38 285	0.33 343	0.29 238	0.31 331	0.30 245	0.30 293	0.29 249	0.27 268	0.29 250	0.30 281	0.28 216	0.29 251	0.29 249	0.29 324	0.27 229	0.32 335

DStereoO	0.31 224	0.31 177	0.31 249	0.30 201	0.40 398	0.31 253	0.30 280	0.30 240	0.34 360	0.29 244	0.31 335	0.29 249	0.30 288	0.31 256	0.31 319	0.31 231	0.29 251	0.31 257	0.30 338	0.31 242	0.31 328

MultiAttention	0.30 217	0.30 174	0.30 234	0.30 201	0.30 292	0.30 247	0.30 280	0.30 240	0.30 288	0.30 245	0.30 293	0.30 253	0.30 288	0.30 252	0.30 281	0.30 225	0.30 260	0.30 251	0.30 338	0.30 237	0.30 319

MSAF-DinoV2	0.30 217	0.30 174	0.30 234	0.30 201	0.30 292	0.30 247	0.30 280	0.30 240	0.30 288	0.30 245	0.30 293	0.30 253	0.30 288	0.30 252	0.30 281	0.30 225	0.30 260	0.30 251	0.30 338	0.30 237	0.30 319

DLNR_Zeroshot_test	0.31 224	0.28 171	0.47 366	0.79 413	0.24 257	0.30 247	0.26 254	0.30 240	0.24 245	0.32 256	0.23 246	0.31 257	0.24 249	0.30 252	0.23 237	0.29 224	0.26 221	0.29 249	0.24 252	0.33 252	0.23 225

DANet	0.30 217	0.30 174	0.30 234	0.30 201	0.30 292	0.30 247	0.30 280	0.30 240	0.30 288	0.30 245	0.30 293	0.30 253	0.30 288	0.30 252	0.30 281	0.30 225	0.30 260	0.30 251	0.30 338	0.30 237	0.30 319
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoSA	0.32 233	0.52 263	0.34 269	0.31 207	0.31 335	0.30 247	0.30 280	0.31 245	0.30 288	0.31 250	0.31 335	0.31 257	0.30 288	0.31 256	0.31 319	0.30 225	0.32 269	0.31 257	0.31 349	0.31 242	0.31 328

DEFOM-Stereo	0.68 411	3.11 593	1.40 588	1.63 562	0.25 259	0.31 253	0.25 247	0.31 245	0.28 271	0.31 250	0.29 281	0.29 249	0.27 268	0.31 256	0.28 263	1.59 579	1.47 593	0.30 251	0.29 324	0.30 237	0.28 300

DStereoFS	0.32 233	0.33 180	0.32 254	0.33 217	0.30 292	0.32 262	0.32 332	0.32 247	0.31 331	0.30 245	0.31 335	0.31 257	0.30 288	0.32 259	0.32 329	0.32 233	0.31 265	0.30 251	0.47 438	0.32 245	0.34 349

WCG-NET（raft）	0.32 233	1.24 445	0.24 208	0.32 213	0.24 257	0.32 262	0.23 240	0.32 247	0.24 245	0.32 256	0.24 253	0.32 261	0.24 249	0.32 259	0.24 240	0.30 225	0.23 213	0.30 251	0.23 245	0.30 237	0.23 225

tt1	0.31 224	0.93 332	0.24 208	0.33 217	0.23 252	0.31 253	0.24 245	0.32 247	0.24 245	0.32 256	0.23 246	0.32 261	0.25 252	0.32 259	0.24 240	0.27 212	0.26 221	0.27 242	0.26 261	0.27 229	0.27 280

iResNet_ROB	0.28 211	0.32 179	0.24 208	0.32 213	0.25 259	0.32 262	0.24 245	0.32 247	0.24 245	0.33 260	0.24 253	0.35 270	0.24 249	0.33 266	0.24 240	0.31 231	0.24 217	0.32 260	0.24 252	0.32 245	0.24 235

xxxxx1	0.31 224	0.91 325	0.23 201	0.31 207	0.23 252	0.31 253	0.23 240	0.33 251	0.25 250	0.31 250	0.24 253	0.33 264	0.25 252	0.32 259	0.24 240	0.28 216	0.28 237	0.28 244	0.28 311	0.29 234	0.27 280

tt_ll	0.31 224	0.91 325	0.23 201	0.31 207	0.23 252	0.31 253	0.23 240	0.33 251	0.25 250	0.31 250	0.24 253	0.33 264	0.25 252	0.32 259	0.24 240	0.28 216	0.28 237	0.28 244	0.28 311	0.29 234	0.27 280

ff	0.31 224	0.91 325	0.23 201	0.31 207	0.23 252	0.31 253	0.23 240	0.33 251	0.25 250	0.31 250	0.24 253	0.33 264	0.25 252	0.32 259	0.24 240	0.28 216	0.28 237	0.28 244	0.28 311	0.29 234	0.27 280

FE-Mocha	0.35 247	0.71 290	0.40 330	0.47 293	0.27 267	0.34 265	0.27 257	0.34 254	0.26 263	0.34 262	0.26 264	0.34 268	0.27 268	0.34 267	0.27 254	0.44 312	0.41 353	0.33 267	0.29 324	0.32 245	0.29 306

H2IRNET	0.34 238	0.34 181	0.34 269	0.34 220	0.34 367	0.34 265	0.34 356	0.34 254	0.34 360	0.34 262	0.34 362	0.34 268	0.34 358	0.34 267	0.34 353	0.34 242	0.34 310	0.34 276	0.34 370	0.34 256	0.34 349

DN-CSS_ROB	0.31 224	0.35 182	0.28 226	0.35 222	0.28 272	0.34 265	0.27 257	0.34 254	0.25 250	0.35 266	0.27 268	0.36 275	0.26 261	0.34 267	0.28 263	0.35 250	0.28 237	0.34 276	0.28 311	0.34 256	0.27 280

CES	0.39 282	0.47 240	0.36 281	0.36 226	0.37 380	0.45 379	0.35 361	0.35 257	0.40 393	0.36 270	0.44 419	0.47 386	0.36 367	0.44 357	0.36 360	0.37 257	0.39 340	0.44 393	0.35 383	0.37 280	0.36 362

FENet	0.54 383	1.52 464	1.19 516	1.41 549	0.23 252	0.35 269	0.23 240	0.35 257	0.23 242	0.34 262	0.23 246	0.35 270	0.23 246	0.35 270	0.23 237	1.40 569	1.07 501	0.32 260	0.23 245	0.33 252	0.23 225

MLCV	0.31 224	0.35 182	0.27 220	0.35 222	0.28 272	0.35 269	0.27 257	0.35 257	0.28 271	0.36 270	0.27 268	0.35 270	0.27 268	0.35 270	0.27 254	0.34 242	0.27 231	0.34 276	0.27 298	0.34 256	0.27 280

ETE_ROB	0.35 247	0.35 182	0.35 279	0.35 222	0.35 370	0.35 269	0.35 361	0.35 257	0.35 364	0.35 266	0.35 370	0.35 270	0.35 364	0.35 270	0.35 357	0.35 250	0.35 317	0.35 292	0.35 383	0.35 269	0.35 359

EKT-Stereo	0.37 264	0.40 202	0.44 352	1.07 460	0.29 282	0.34 265	0.31 324	0.36 261	0.29 277	0.38 276	0.31 335	0.37 282	0.30 288	0.36 276	0.29 274	0.34 242	0.28 237	0.39 349	0.30 338	0.37 280	0.30 319

CASnet	0.35 247	0.51 261	0.44 352	0.32 213	0.31 335	0.24 220	0.34 356	0.36 261	0.25 250	0.31 250	0.37 380	0.30 253	0.33 353	0.25 227	0.45 409	0.37 257	0.37 326	0.33 267	0.35 383	0.34 256	0.37 367
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.32 233	0.36 185	0.27 220	0.36 226	0.27 267	0.36 273	0.27 257	0.36 261	0.27 267	0.36 270	0.27 268	0.36 275	0.27 268	0.36 276	0.28 263	0.36 254	0.28 237	0.36 297	0.28 311	0.36 276	0.28 300

IGEV-Stereo	0.35 247	0.44 224	0.45 354	0.49 304	0.30 292	0.37 278	0.30 280	0.36 261	0.30 288	0.36 270	0.29 281	0.36 275	0.29 282	0.36 276	0.30 281	0.46 351	0.39 340	0.32 260	0.24 252	0.32 245	0.25 236
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
HGLStereo	0.28 211	0.29 173	0.22 198	0.36 226	0.22 246	0.36 273	0.21 228	0.36 261	0.21 233	0.42 316	0.21 241	0.36 275	0.22 240	0.36 276	0.21 228	0.34 242	0.21 203	0.34 276	0.21 236	0.34 256	0.21 221

DMCA	0.36 254	0.38 191	0.37 285	0.35 222	0.35 370	0.36 273	0.36 367	0.36 261	0.35 364	0.35 266	0.37 380	0.36 275	0.36 367	0.35 270	0.36 360	0.36 254	0.36 323	0.35 292	0.36 389	0.36 276	0.36 362

GeoVLM	0.36 254	0.38 191	0.27 220	0.46 286	0.28 272	0.35 269	0.28 265	0.37 267	0.27 267	0.35 266	0.28 275	0.36 275	0.38 376	0.35 270	0.28 263	1.08 490	0.26 221	0.33 267	0.27 298	0.34 256	0.33 342

Monster-pub-eth3d	0.45 345	0.57 276	0.60 410	0.39 237	0.28 272	0.37 278	0.28 265	0.37 267	0.30 288	0.39 282	0.29 281	0.39 289	0.30 288	0.92 489	0.27 254	1.42 570	0.28 237	0.34 276	0.28 311	0.37 280	0.53 432

Monster-pub-mixall	0.44 322	0.56 275	0.60 410	0.38 232	0.27 267	0.37 278	0.27 257	0.37 267	0.29 277	0.38 276	0.27 268	0.38 284	0.29 282	0.85 477	0.27 254	1.46 573	0.26 221	0.34 276	0.26 261	0.36 276	0.53 432

Replicate-Monster	0.45 345	0.57 276	0.60 410	0.40 250	0.29 282	0.37 278	0.27 257	0.37 267	0.30 288	0.40 288	0.31 335	0.40 297	0.30 288	0.99 498	0.27 254	1.36 566	0.31 265	0.34 276	0.30 338	0.36 276	0.54 435

model_zeroshot	0.27 210	0.20 137	0.27 220	0.33 217	0.21 244	0.37 278	0.22 232	0.37 267	0.24 245	0.26 235	0.27 268	0.33 264	0.21 239	0.25 227	0.27 254	0.32 233	0.20 200	0.34 276	0.23 245	0.25 222	0.26 242

RSM	0.36 254	0.36 185	0.43 350	0.37 229	0.42 418	0.49 400	0.42 408	0.37 267	0.28 271	0.36 270	0.29 281	0.36 275	0.30 288	0.37 280	0.28 263	0.34 242	0.31 265	0.34 276	0.35 383	0.40 346	0.29 306

MyStereo04	0.56 390	3.72 609	0.59 406	0.49 304	0.41 408	0.36 273	0.32 332	0.37 267	0.31 331	0.34 262	0.46 426	0.35 270	0.32 342	0.35 270	0.33 340	0.49 366	0.45 375	0.34 276	0.32 356	0.35 269	0.43 399

Venus	0.38 270	0.38 191	0.38 287	0.38 232	0.38 387	0.37 278	0.38 380	0.37 267	0.37 375	0.41 302	0.37 380	0.39 289	0.37 372	0.38 283	0.38 372	0.37 257	0.38 333	0.38 308	0.37 392	0.37 280	0.38 374

XPNet_ROB	0.37 264	0.37 187	0.37 285	0.37 229	0.37 380	0.37 278	0.37 373	0.37 267	0.37 375	0.37 275	0.37 380	0.37 282	0.37 372	0.37 280	0.37 369	0.37 257	0.37 326	0.37 300	0.37 392	0.37 280	0.37 367

WAO-8	0.38 270	0.38 191	0.38 287	0.38 232	0.38 387	0.38 285	0.38 380	0.38 276	0.38 379	0.38 276	0.38 385	0.38 284	0.38 376	0.38 283	0.38 372	0.38 268	0.38 333	0.38 308	0.37 392	0.38 293	0.38 374

WAO-7	0.38 270	0.38 191	0.38 287	0.38 232	0.38 387	0.38 285	0.38 380	0.38 276	0.38 379	0.38 276	0.38 385	0.38 284	0.38 376	0.38 283	0.38 372	0.38 268	0.38 333	0.38 308	0.38 405	0.38 293	0.38 374

HanzoNet	0.39 282	0.38 191	0.40 330	0.39 237	0.41 408	0.38 285	0.38 380	0.38 276	0.38 379	0.39 282	0.39 395	0.38 284	0.38 376	0.39 291	0.40 387	0.38 268	0.38 333	0.40 362	0.38 405	0.38 293	0.40 382

IMH	0.38 270	0.38 191	0.38 287	0.38 232	0.38 387	0.38 285	0.38 380	0.38 276	0.38 379	0.42 316	0.38 385	0.40 297	0.38 376	0.38 283	0.38 372	0.38 268	0.38 333	0.39 349	0.38 405	0.38 293	0.38 374

BStereo	0.22 188	0.23 149	0.20 191	0.24 181	0.20 236	0.23 217	0.33 343	0.39 280	0.17 216	0.23 211	0.17 214	0.23 216	0.16 203	0.24 218	0.17 207	0.23 194	0.16 169	0.22 211	0.20 233	0.22 204	0.16 193

Wave_Phase_stereo	0.22 188	0.23 149	0.20 191	0.24 181	0.20 236	0.23 217	0.33 343	0.39 280	0.17 216	0.23 211	0.17 214	0.23 216	0.16 203	0.24 218	0.17 207	0.23 194	0.16 169	0.22 211	0.20 233	0.22 204	0.16 193

LG-Stereo_L2	0.34 238	0.37 187	0.38 287	0.47 293	0.28 272	0.39 291	0.28 265	0.39 280	0.28 271	0.39 282	0.28 275	0.39 289	0.28 275	0.38 283	0.28 263	0.42 310	0.35 317	0.36 297	0.26 261	0.35 269	0.26 242

1test111	0.37 264	1.02 362	0.30 234	0.39 237	0.29 282	0.40 293	0.28 265	0.39 280	0.29 277	0.39 282	0.29 281	0.39 289	0.28 275	0.40 294	0.29 274	0.33 238	0.32 269	0.33 267	0.31 349	0.32 245	0.31 328

cc1	0.37 264	1.02 362	0.30 234	0.39 237	0.29 282	0.40 293	0.28 265	0.39 280	0.29 277	0.39 282	0.29 281	0.39 289	0.28 275	0.40 294	0.29 274	0.33 238	0.32 269	0.33 267	0.31 349	0.32 245	0.31 328

IER	0.88 473	7.04 657	2.23 638	2.75 600	0.28 272	0.43 336	0.25 247	0.39 280	0.25 250	0.41 302	0.27 268	0.39 289	0.25 252	0.40 294	0.28 263	0.37 257	0.28 237	0.37 300	0.25 255	0.37 280	0.25 236

DISCO	1.11 510	0.39 198	5.28 680	0.39 237	0.20 236	0.39 291	0.27 257	0.39 280	0.22 236	0.38 276	0.20 236	0.38 284	0.20 234	6.95 695	0.22 230	0.30 225	0.21 203	0.27 242	0.21 236	5.25 676	0.21 221

GIP-stereo	0.36 254	0.49 248	0.39 298	0.48 298	0.32 345	0.41 309	0.28 265	0.40 287	0.30 288	0.41 302	0.28 275	0.40 297	0.28 275	0.42 322	0.28 263	0.45 341	0.32 269	0.38 308	0.30 338	0.37 280	0.27 280

DCVSM-stereo	0.36 254	1.89 515	0.22 198	0.40 250	0.22 246	0.40 293	0.22 232	0.40 287	0.22 236	0.40 288	0.22 242	0.40 297	0.22 240	0.40 294	0.22 230	0.28 216	0.21 203	0.28 244	0.21 236	0.28 231	0.20 219

IGEV++	0.34 238	0.43 221	0.30 234	0.40 250	0.29 282	0.40 293	0.29 275	0.40 287	0.29 277	0.40 288	0.29 281	0.40 297	0.29 282	0.40 294	0.30 281	0.38 268	0.29 251	0.37 300	0.29 324	0.37 280	0.29 306

ACVNet-DCA	0.37 264	1.00 348	0.30 234	0.40 250	0.29 282	0.40 293	0.29 275	0.40 287	0.29 277	0.40 288	0.29 281	0.40 297	0.29 282	0.39 291	0.28 263	0.33 238	0.32 269	0.33 267	0.32 356	0.33 252	0.32 335

xx1	0.38 270	1.03 364	0.31 249	0.40 250	0.31 335	0.41 309	0.28 265	0.40 287	0.29 277	0.40 288	0.29 281	0.40 297	0.29 282	0.40 294	0.29 274	0.34 242	0.33 281	0.34 276	0.32 356	0.34 256	0.32 335

LL-Strereo2	0.48 364	1.73 476	0.51 392	0.59 372	0.34 367	0.42 329	0.33 343	0.40 287	0.31 331	0.42 316	0.33 354	0.42 328	0.31 337	0.44 357	0.39 384	0.60 398	0.51 405	0.44 393	0.33 366	0.44 367	0.33 342

knoymous	0.40 287	0.40 202	0.40 330	0.40 250	0.40 398	0.40 293	0.40 394	0.40 287	0.40 393	0.40 288	0.40 398	0.40 297	0.40 387	0.40 294	0.40 387	0.40 288	0.40 343	0.40 362	0.40 409	0.40 346	0.40 382

anonymousa	0.40 287	0.40 202	0.40 330	0.40 250	0.40 398	0.40 293	0.40 394	0.40 287	0.40 393	0.40 288	0.40 398	0.40 297	0.40 387	0.40 294	0.40 387	0.40 288	0.40 343	0.40 362	0.40 409	0.40 346	0.40 382

riskmin	0.40 287	0.40 202	0.40 330	0.40 250	0.40 398	0.40 293	0.40 394	0.40 287	0.40 393	0.40 288	0.40 398	0.40 297	0.40 387	0.40 294	0.40 387	0.40 288	0.40 343	0.40 362	0.40 409	0.40 346	0.40 382

Anonymous_2	0.40 287	0.40 202	0.40 330	0.40 250	0.40 398	0.40 293	0.40 394	0.40 287	0.40 393	0.40 288	0.40 398	0.40 297	0.40 387	0.40 294	0.40 387	0.40 288	0.40 343	0.40 362	0.40 409	0.40 346	0.40 382

Anonymous_1	0.40 287	0.40 202	0.40 330	0.40 250	0.40 398	0.40 293	0.40 394	0.40 287	0.40 393	0.40 288	0.40 398	0.40 297	0.40 387	0.40 294	0.40 387	0.40 288	0.40 343	0.40 362	0.40 409	0.40 346	0.40 382

NINENet	0.69 414	3.87 615	1.20 519	1.98 573	0.05 130	0.40 293	0.04 103	0.40 287	0.05 128	0.41 302	0.04 110	0.41 310	0.05 121	0.40 294	0.05 119	1.79 585	1.56 600	0.34 276	0.22 239	0.34 256	0.23 225

iRaft-Stereo_5w	0.34 238	0.42 220	0.31 249	0.39 237	0.30 292	0.38 285	0.30 280	0.40 287	0.29 277	0.40 288	0.37 380	0.41 310	0.34 358	0.38 283	0.30 281	0.34 242	0.27 231	0.34 276	0.26 261	0.34 256	0.26 242

AdaStereo	0.40 287	0.40 202	0.40 330	0.40 250	0.40 398	0.40 293	0.40 394	0.40 287	0.40 393	0.40 288	0.40 398	0.40 297	0.40 387	0.40 294	0.40 387	0.40 288	0.40 343	0.40 362	0.40 409	0.40 346	0.40 382
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.
StereoDRNet-Refined	0.33 237	0.39 198	0.26 217	0.39 237	0.26 266	0.40 293	0.26 254	0.40 287	0.26 263	0.39 282	0.26 264	0.39 289	0.26 261	0.39 291	0.26 253	0.37 257	0.25 218	0.37 300	0.25 255	0.37 280	0.37 367
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DDF-Stereo	0.43 309	1.15 384	0.57 404	0.53 356	0.32 345	0.41 309	0.32 332	0.41 302	0.32 341	0.41 302	0.32 345	0.41 310	0.32 342	0.40 294	0.32 329	0.52 380	0.50 400	0.38 308	0.31 349	0.39 334	0.31 328

Zero-FE251	0.36 254	0.40 202	0.28 226	0.41 262	0.28 272	0.41 309	0.28 265	0.41 302	0.28 271	0.41 302	0.28 275	0.41 310	0.28 275	0.42 322	0.30 281	0.37 257	0.26 221	0.37 300	0.27 298	0.45 372	0.56 445

RAFT-Test	0.36 254	0.37 187	0.33 259	0.41 262	0.32 345	0.41 309	0.32 332	0.41 302	0.32 341	0.41 302	0.32 345	0.41 310	0.32 342	0.41 309	0.33 340	0.37 257	0.29 251	0.37 300	0.29 324	0.38 293	0.31 328

BUS	0.83 458	1.91 518	0.92 487	4.48 644	0.02 22	0.40 293	0.04 103	0.41 302	0.02 22	0.48 386	0.03 56	0.41 310	0.05 121	0.03 43	0.05 119	1.97 598	4.19 670	0.33 267	0.23 245	0.34 256	0.27 280

CRFU-Net	0.65 404	1.67 468	1.22 566	1.96 572	0.27 267	0.41 309	0.27 257	0.41 302	0.27 267	0.40 288	0.26 264	0.41 310	0.27 268	0.40 294	0.27 254	1.80 586	1.62 608	0.34 276	0.23 245	0.33 252	0.23 225

BSDual-CNN	0.81 450	1.91 518	0.92 487	4.48 644	0.02 22	0.42 329	0.06 141	0.41 302	0.02 22	0.48 386	0.03 56	0.02 21	0.02 21	0.03 43	0.02 21	1.97 598	4.19 670	0.33 267	0.23 245	0.34 256	0.27 280

hknet	1.10 508	1.85 509	3.49 667	4.48 644	0.02 22	0.42 329	0.06 141	0.41 302	0.02 22	0.48 386	0.03 56	0.41 310	0.03 53	0.42 322	0.03 52	4.39 656	4.19 670	0.33 267	0.23 245	0.34 256	0.27 280

iRaft-Stereo_20w	0.34 238	0.41 213	0.31 249	0.39 237	0.29 282	0.40 293	0.32 332	0.41 302	0.32 341	0.38 276	0.30 293	0.39 289	0.30 288	0.38 283	0.32 329	0.35 250	0.27 231	0.34 276	0.27 298	0.34 256	0.29 306

GMOStereo	0.37 264	0.45 232	0.23 201	0.30 201	0.37 380	0.41 309	0.36 367	0.41 302	0.35 364	0.43 321	0.36 373	0.41 310	0.40 387	0.41 309	0.36 360	0.34 242	0.22 207	0.47 411	0.37 392	0.39 334	0.33 342

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test_1	0.93 483	4.47 628	2.35 641	1.99 574	0.37 380	0.41 309	0.36 367	0.41 302	0.35 364	0.43 321	0.36 373	0.41 310	0.40 387	0.41 309	0.36 360	1.87 589	2.16 636	0.47 411	0.37 392	0.39 334	0.33 342

GwcNet-ADL	0.41 295	0.41 213	0.41 344	0.41 262	0.41 408	0.41 309	0.41 403	0.41 302	0.41 403	0.41 302	0.41 405	0.41 310	0.41 399	0.41 309	0.41 395	0.41 296	0.41 353	0.41 379	0.41 417	0.41 357	0.41 390

PSMNet-ADL	0.41 295	0.41 213	0.41 344	0.41 262	0.41 408	0.41 309	0.41 403	0.41 302	0.41 403	0.41 302	0.41 405	0.41 310	0.41 399	0.41 309	0.41 395	0.41 296	0.41 353	0.41 379	0.41 417	0.41 357	0.41 390

GANet-ADL	0.41 295	0.41 213	0.41 344	0.41 262	0.41 408	0.41 309	0.41 403	0.41 302	0.41 403	0.41 302	0.41 405	0.41 310	0.41 399	0.41 309	0.41 395	0.41 296	0.41 353	0.41 379	0.41 417	0.41 357	0.41 390

ADLNet2	0.41 295	0.41 213	0.41 344	0.41 262	0.41 408	0.41 309	0.41 403	0.41 302	0.41 403	0.41 302	0.41 405	0.41 310	0.41 399	0.41 309	0.41 395	0.41 296	0.41 353	0.41 379	0.41 417	0.41 357	0.41 390

ADLNet	0.41 295	0.41 213	0.41 344	0.41 262	0.41 408	0.41 309	0.41 403	0.41 302	0.41 403	0.41 302	0.41 405	0.41 310	0.41 399	0.41 309	0.41 395	0.41 296	0.41 353	0.41 379	0.41 417	0.41 357	0.41 390

DGSMNet	0.34 238	0.41 213	0.27 220	0.41 262	0.28 272	0.41 309	0.28 265	0.41 302	0.27 267	0.41 302	0.27 268	0.42 328	0.27 268	0.41 309	0.28 263	0.40 288	0.29 251	0.40 362	0.28 311	0.40 346	0.27 280

Gwc-CoAtRS	0.41 295	1.49 463	0.32 254	0.42 272	0.32 345	0.41 309	0.32 332	0.41 302	0.33 351	0.41 302	0.32 345	0.41 310	0.32 342	0.41 309	0.32 329	0.39 281	0.28 237	0.39 349	0.28 311	0.40 346	0.28 300

HiDET	0.38 270	0.44 224	0.30 234	0.42 272	0.30 292	0.42 329	0.30 280	0.42 320	0.30 288	0.44 355	0.30 293	0.42 328	0.30 288	0.42 322	0.68 470	0.37 257	0.32 269	0.40 362	0.29 324	0.37 280	0.29 306

LCMNet	0.38 270	0.44 224	0.30 234	0.42 272	0.30 292	0.42 329	0.30 280	0.42 320	0.30 288	0.45 367	0.30 293	0.42 328	0.30 288	0.42 322	0.69 478	0.37 257	0.32 269	0.40 362	0.29 324	0.37 280	0.29 306

HART	0.38 270	0.45 232	0.34 269	0.42 272	0.33 357	0.41 309	0.34 356	0.42 320	0.33 351	0.43 321	0.34 362	0.42 328	0.34 358	0.41 309	0.38 372	0.40 288	0.32 269	0.42 390	0.32 356	0.40 346	0.32 335

RAFT-Stereo-weight	0.45 345	1.90 517	0.34 269	0.42 272	0.36 376	0.43 336	0.35 361	0.42 320	0.34 360	0.42 316	0.34 362	0.44 367	0.34 358	0.41 309	0.34 353	0.38 268	0.32 269	0.38 308	0.32 356	0.38 293	0.33 342

GES	0.66 406	2.34 554	0.29 230	0.41 262	0.29 282	0.41 309	0.29 275	0.42 320	0.29 277	0.40 288	0.41 405	0.41 310	0.30 288	0.51 414	0.29 274	0.32 233	0.29 251	0.32 260	2.46 659	2.49 621	0.30 319

FCDSN-DC	0.41 295	0.59 279	0.64 427	0.54 359	0.33 357	0.50 409	0.37 373	0.42 320	0.40 393	0.61 440	0.43 417	0.50 411	0.49 431	0.38 283	0.32 329	0.28 216	0.23 213	0.26 238	0.22 239	0.35 269	0.28 300
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
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aanet-new-12k	0.46 352	1.99 526	0.40 330	0.51 351	0.31 335	0.44 369	0.31 324	0.44 360	0.31 331	0.44 355	0.31 335	0.44 367	0.31 337	0.44 357	0.32 329	0.47 358	0.35 317	0.39 349	0.27 298	0.39 334	0.27 280

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 295	1.09 374	0.40 330	0.52 354	0.31 335	0.44 369	0.31 324	0.44 360	0.31 331	0.44 355	0.31 335	0.44 367	0.31 337	0.44 357	0.31 319	0.46 351	0.35 317	0.39 349	0.28 311	0.39 334	0.28 300

gcap_with_dpt	0.35 247	0.39 198	0.30 234	0.44 281	0.31 335	0.44 369	0.31 324	0.44 360	0.31 331	0.44 355	0.30 293	0.44 367	0.30 288	0.44 357	0.30 281	0.38 268	0.26 221	0.38 308	0.27 298	0.38 293	0.27 280

gcap-zeroshot	0.36 254	0.40 202	0.34 269	0.44 281	0.31 335	0.44 369	0.31 324	0.44 360	0.32 341	0.44 355	0.32 345	0.44 367	0.32 342	0.44 357	0.31 319	0.39 281	0.28 237	0.39 349	0.28 311	0.39 334	0.27 280

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 287	1.09 374	0.39 298	0.49 304	0.30 292	0.43 336	0.30 280	0.44 360	0.30 288	0.43 321	0.30 293	0.43 335	0.30 288	0.43 328	0.30 281	0.45 341	0.34 310	0.38 308	0.27 298	0.38 293	0.27 280

testlalala	0.36 254	0.40 202	0.34 269	0.44 281	0.31 335	0.44 369	0.31 324	0.44 360	0.32 341	0.44 355	0.32 345	0.44 367	0.32 342	0.44 357	0.31 319	0.39 281	0.28 237	0.39 349	0.28 311	0.39 334	0.27 280

water-stereo	0.41 295	0.84 309	0.46 359	0.50 340	0.33 357	0.45 379	0.33 343	0.45 369	0.32 341	0.45 367	0.32 345	0.45 376	0.32 342	0.45 373	0.32 329	0.44 312	0.41 353	0.39 349	0.31 349	0.39 334	0.32 335

GREAT-IGEV	0.38 270	0.43 221	0.36 281	0.48 298	0.32 345	0.45 379	0.32 332	0.45 369	0.32 341	0.45 367	0.32 345	0.45 376	0.32 342	0.45 373	0.32 329	0.44 312	0.33 281	0.41 379	0.29 324	0.41 357	0.29 306
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
mms	0.40 287	0.45 232	0.35 279	0.48 298	0.36 376	0.47 390	0.34 356	0.45 369	0.38 379	0.47 379	0.33 354	0.45 376	0.32 342	0.45 373	0.32 329	0.39 281	0.38 333	0.38 308	0.37 392	0.39 334	0.39 380

fffy	0.38 270	0.43 221	0.33 259	0.46 286	0.33 357	0.45 379	0.32 332	0.45 369	0.32 341	0.45 367	0.32 345	0.45 376	0.33 353	0.45 373	0.32 329	0.38 268	0.38 333	0.38 308	0.37 392	0.37 280	0.36 362

DilatedVolume-Stereo	0.43 309	0.86 313	0.48 374	0.50 340	0.33 357	0.46 385	0.33 343	0.46 373	0.33 351	0.46 373	0.33 354	0.47 386	0.33 353	0.47 382	0.34 353	0.45 341	0.42 362	0.40 362	0.33 366	0.47 388	0.38 374

otaku	0.46 352	0.46 236	0.46 359	0.46 286	0.46 427	0.46 385	0.46 419	0.46 373	0.46 418	0.46 373	0.46 426	0.46 380	0.46 417	0.46 378	0.46 413	0.46 351	0.46 377	0.46 402	0.46 431	0.46 375	0.46 405

Ntro	0.47 359	0.47 240	0.46 359	0.46 286	0.46 427	0.47 390	0.47 424	0.46 373	0.47 423	0.46 373	0.46 426	0.47 386	0.46 417	0.47 382	0.47 420	0.47 358	0.46 377	0.46 402	0.46 431	0.46 375	0.46 405

Dean	0.46 352	0.46 236	0.46 359	0.46 286	0.46 427	0.46 385	0.46 419	0.46 373	0.46 418	0.47 379	0.46 426	0.46 380	0.46 417	0.46 378	0.46 413	0.46 351	0.46 377	0.46 402	0.46 431	0.46 375	0.46 405

ACVNet_1	0.46 352	0.47 240	0.46 359	0.46 286	0.46 427	0.46 385	0.46 419	0.46 373	0.47 423	0.46 373	0.46 426	0.46 380	0.46 417	0.46 378	0.46 413	0.46 351	0.46 377	0.47 411	0.46 431	0.46 375	0.46 405

ACVNet-4b	0.46 352	0.46 236	0.46 359	0.46 286	0.46 427	0.46 385	0.46 419	0.46 373	0.46 418	0.46 373	0.46 426	0.46 380	0.46 417	0.47 382	0.46 413	0.46 351	0.46 377	0.46 402	0.46 431	0.46 375	0.46 405

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 370	0.98 339	0.64 427	0.84 421	0.46 427	0.45 379	0.35 361	0.47 379	0.47 423	0.45 367	0.34 362	0.46 380	0.48 426	0.46 378	0.35 357	0.39 281	0.71 460	0.39 349	0.35 383	0.41 357	0.41 390

HaxPig	0.47 359	0.47 240	0.47 366	0.49 304	0.47 433	0.47 390	0.47 424	0.47 379	0.47 423	0.47 379	0.47 434	0.47 386	0.47 425	0.47 382	0.47 420	0.47 358	0.47 385	0.47 411	0.47 438	0.47 388	0.48 414

UNDER WATER	0.47 359	0.47 240	0.47 366	0.47 293	0.47 433	0.47 390	0.47 424	0.47 379	0.47 423	0.47 379	0.47 434	0.47 386	0.46 417	0.47 382	0.47 420	0.47 358	0.47 385	0.47 411	0.46 431	0.47 388	0.47 412

LVE	0.47 359	0.47 240	0.47 366	0.47 293	0.49 439	0.47 390	0.47 424	0.47 379	0.49 432	0.47 379	0.47 434	0.47 386	0.46 417	0.47 382	0.47 420	0.47 358	0.47 385	0.48 419	0.47 438	0.47 388	0.47 412

SCV_C0	0.45 345	0.88 317	0.49 381	0.54 359	0.37 380	0.48 395	0.37 373	0.48 383	0.37 375	0.48 386	0.36 373	0.48 393	0.37 372	0.49 396	0.37 369	0.50 372	0.41 353	0.44 393	0.34 370	0.44 367	0.34 349

SCV	0.46 352	0.94 334	0.45 354	0.54 359	0.37 380	0.48 395	0.38 380	0.48 383	0.37 375	0.48 386	0.39 395	0.48 393	0.37 372	0.49 396	0.37 369	0.50 372	0.46 377	0.44 393	0.34 370	0.44 367	0.34 349

RainbowNet	0.48 364	0.48 246	0.48 374	0.48 298	0.48 437	0.48 395	0.48 433	0.48 383	0.48 430	0.48 386	0.48 438	0.48 393	0.48 426	0.48 390	0.48 426	0.48 363	0.48 389	0.48 419	0.48 442	0.48 392	0.48 414

notaker	0.48 364	0.49 248	0.48 374	0.48 298	0.48 437	0.48 395	0.48 433	0.48 383	0.49 432	0.48 386	0.48 438	0.48 393	0.48 426	0.48 390	0.48 426	0.48 363	0.48 389	0.48 419	0.48 442	0.48 392	0.49 419

Pro-Stereo	0.79 442	0.53 267	0.38 287	0.49 304	0.38 387	0.49 400	0.37 373	0.49 387	0.67 468	0.50 406	0.38 385	1.10 520	0.38 376	0.49 396	0.38 372	0.71 422	0.88 482	5.98 692	0.36 389	0.46 375	0.36 362

UGAM	0.51 377	2.23 543	0.39 298	0.54 359	0.35 370	0.50 409	0.35 361	0.49 387	0.35 364	0.49 393	0.35 370	0.49 397	0.36 367	0.50 404	0.36 360	0.49 366	0.37 326	0.45 398	0.34 370	0.45 372	0.34 349

MyStereo07	0.60 392	3.72 609	0.48 374	0.49 304	0.41 408	0.36 273	0.32 332	0.49 387	0.43 411	0.51 415	0.42 415	0.49 397	0.43 408	0.51 414	0.64 454	0.49 366	0.45 375	0.34 276	0.32 356	0.35 269	0.43 399

KSHMR	0.66 406	0.50 253	0.48 374	1.15 471	0.52 450	0.49 400	0.51 442	0.49 387	0.71 492	0.67 450	0.50 444	1.16 528	1.11 526	0.66 445	0.52 437	0.49 366	0.49 392	0.51 433	0.66 482	0.50 400	1.14 536

ACVNet_2	0.49 370	0.49 248	0.49 381	0.49 304	0.49 439	0.49 400	0.49 435	0.49 387	0.49 432	0.49 393	0.49 441	0.49 397	0.49 431	0.49 396	0.49 428	0.49 366	0.49 392	0.49 424	0.49 445	0.49 395	0.49 419

CFNet_ucs	2.73 646	9.64 676	0.33 259	9.92 692	0.32 345	0.49 400	0.33 343	0.49 387	0.33 351	0.49 393	0.33 354	0.49 397	8.98 696	0.48 390	0.33 340	0.41 296	9.96 698	0.40 362	0.29 324	10.12 699	0.54 435

CFNet_pseudo	2.67 645	9.36 674	0.32 254	10.99 696	0.33 357	0.85 475	0.33 343	0.49 387	0.33 351	0.49 393	0.32 345	0.49 397	7.26 692	0.49 396	0.33 340	0.41 296	9.62 695	0.41 379	0.29 324	10.03 698	0.29 306

pcwnet_v2	2.66 644	9.89 678	0.33 259	9.89 691	0.32 345	0.50 409	0.32 332	0.49 387	0.33 351	0.49 393	0.34 362	0.49 397	8.76 695	0.48 390	0.33 340	0.41 296	9.58 694	0.40 362	0.29 324	9.01 694	0.63 457

psmorigin	0.41 295	0.46 236	0.33 259	0.49 304	0.33 357	0.49 400	0.33 343	0.49 387	0.33 351	0.49 393	0.33 354	0.49 397	0.33 353	0.51 414	0.33 340	0.41 296	0.30 260	0.41 379	0.30 338	0.79 450	0.29 306

quiztm	0.43 309	0.49 248	0.40 330	0.51 351	0.40 398	0.51 421	0.40 394	0.50 396	0.40 393	0.50 406	0.40 398	0.51 422	0.40 387	0.50 404	0.40 387	0.44 312	0.34 310	0.44 393	0.34 370	0.44 367	0.34 349

GSStereo	0.81 450	4.28 626	0.50 386	0.59 372	0.40 398	0.51 421	0.38 380	0.50 396	0.38 379	0.50 406	0.38 385	0.50 411	3.79 673	0.50 404	0.38 372	0.54 384	0.43 367	0.46 402	0.34 370	0.46 375	0.35 359

GS-Stereo							0.38 380	0.50 396	0.38 379	0.50 406	0.38 385	0.50 411	3.79 673	0.50 404	0.38 372	0.54 384	0.43 367	0.46 402	0.34 370	0.46 375	0.35 359

252Zero-FE	0.45 345	0.50 253	0.36 281	0.50 340	0.36 376	0.50 409	0.36 367	0.50 396	0.36 373	0.49 393	0.36 373	0.49 397	0.36 367	0.54 423	0.41 395	0.45 341	0.34 310	0.45 398	0.34 370	0.55 414	0.75 489

GASTEREO	0.48 364	1.21 437	0.47 366	0.57 367	0.38 387	0.50 409	0.38 380	0.50 396	0.38 379	0.50 406	0.38 385	0.50 411	0.38 376	0.50 404	0.38 372	0.52 380	0.42 362	0.46 402	0.34 370	0.46 375	0.34 349

FoundationStereo	0.50 372	0.50 253	0.50 386	0.50 340	0.50 443	0.50 409	0.50 438	0.50 396	0.50 436	0.50 406	0.50 444	0.50 411	0.50 435	0.50 404	0.50 430	0.50 372	0.50 400	0.50 428	0.50 447	0.50 400	0.50 422

StereoAnything_RVC	0.50 372	0.50 253	0.50 386	0.50 340	0.50 443	0.50 409	0.50 438	0.50 396	0.50 436	0.50 406	0.50 444	0.50 411	0.50 435	0.50 404	0.50 430	0.50 372	0.50 400	0.50 428	0.50 447	0.50 400	0.50 422

dual_stereo	0.50 372	0.50 253	0.50 386	0.50 340	0.50 443	0.50 409	0.50 438	0.50 396	0.50 436	0.50 406	0.50 444	0.50 411	0.50 435	0.50 404	0.50 430	0.50 372	0.50 400	0.50 428	0.50 447	0.50 400	0.50 422

UGAM-zero	0.51 377	2.17 538	0.39 298	0.53 356	0.36 376	0.50 409	0.36 367	0.50 396	0.36 373	0.49 393	0.36 373	0.50 411	0.35 364	0.50 404	0.36 360	0.49 366	0.37 326	0.47 411	0.35 383	0.46 375	0.34 349

GCST	0.50 372	2.08 529	0.38 287	0.53 356	0.35 370	0.49 400	0.35 361	0.50 396	0.35 364	0.49 393	0.35 370	0.49 397	0.35 364	0.49 396	0.35 357	0.48 363	0.37 326	0.45 398	0.33 366	0.44 367	0.33 342

TorneroNet	0.66 406	0.53 267	0.50 386	0.50 340	0.64 471	1.06 511	0.70 486	0.50 396	0.51 443	0.49 393	0.69 486	0.49 397	0.50 435	0.48 390	1.15 538	0.71 422	0.49 392	1.14 526	1.08 537	0.49 395	0.49 419

Selective-IGEV	0.51 377	0.55 273	0.45 354	0.69 389	0.45 425	0.61 442	0.45 417	0.50 396	0.40 393	0.56 431	0.44 419	0.55 431	0.40 387	0.72 454	0.67 463	0.59 397	0.46 377	0.45 398	0.34 370	0.46 375	0.37 367

ccnet	0.80 445	2.28 546	0.33 259	0.50 340	0.33 357	0.50 409	0.33 343	0.50 396	0.33 351	0.49 393	0.33 354	0.49 397	1.56 603	2.38 624	0.33 340	0.41 296	0.29 251	0.42 390	1.57 619	2.28 609	0.29 306

SANet	0.50 372	0.50 253	0.50 386	0.50 340	0.50 443	0.50 409	0.50 438	0.50 396	0.50 436	0.50 406	0.50 444	0.50 411	0.50 435	0.50 404	0.50 430	0.50 372	0.50 400	0.50 428	0.50 447	0.50 400	0.50 422

GEAStereo	0.62 399	3.91 616	0.48 374	0.69 389	0.38 387	0.51 421	0.38 380	0.51 410	0.38 379	0.53 421	0.38 385	0.50 411	0.38 376	0.51 414	0.38 372	0.54 384	0.43 367	0.46 402	0.34 370	0.46 375	0.34 349

gasm-f	0.62 399	3.91 616	0.48 374	0.69 389	0.38 387	0.51 421	0.38 380	0.51 410	0.38 379	0.53 421	0.38 385	0.50 411	0.38 376	0.51 414	0.38 372	0.54 384	0.43 367	0.46 402	0.34 370	0.46 375	0.34 349

ccccc		0.44 224		0.48 298	0.35 370	0.48 395		0.51 410		0.47 379		0.47 386		0.47 382		0.41 296	0.40 343	0.40 362	0.40 409	0.41 357

ktn	0.72 423	0.53 267	1.08 504	1.14 468	0.51 449	1.22 572	1.36 604	0.51 410	0.59 454	0.51 415	0.51 450	0.69 453	1.20 538	0.67 447	0.51 435	0.51 378	0.49 392	0.58 444	0.66 482	0.52 408	0.53 432

depthmonostereo	0.44 322	0.85 311	0.46 359	0.54 359	0.40 398	0.52 425	0.38 380	0.52 414	0.35 364	0.47 379	0.34 362	0.46 380	0.34 358	0.47 382	0.34 353	0.45 341	0.43 367	0.41 379	0.33 366	0.41 357	0.32 335

fffft	0.48 364	0.51 261	0.45 354	0.52 354	0.45 425	0.52 425	0.45 417	0.52 414	0.48 430	0.53 421	0.45 423	0.52 423	0.45 414	0.52 419	0.46 413	0.51 378	0.41 353	0.50 428	0.41 417	0.50 400	0.41 390
1: 1. 1
LG-Stereo_L1	0.47 359	0.52 263	0.47 366	0.62 377	0.39 397	0.53 427	0.40 394	0.53 416	0.39 392	0.53 421	0.39 395	0.53 424	0.39 386	0.53 421	0.39 384	0.55 390	0.46 377	0.49 424	0.37 392	0.49 395	0.37 367

PSMNet_ROB	0.54 383	0.54 271	0.54 400	0.54 359	0.53 453	0.54 430	0.54 446	0.53 416	0.54 446	0.54 426	0.54 454	0.54 427	0.53 442	0.54 423	0.54 440	0.54 384	0.53 409	0.54 440	0.54 454	0.54 413	0.54 435

MSCF	0.51 377	1.40 460	0.49 381	0.58 369	0.38 387	0.50 409	0.38 380	0.54 418	0.41 403	0.52 418	0.41 405	0.53 424	0.42 405	0.53 421	0.41 395	0.60 398	0.47 385	0.48 419	0.37 392	0.48 392	0.38 374

Occ-G	1.12 511	0.52 263	3.72 672	3.50 632	0.50 443	0.56 432	0.47 424	0.54 418	0.46 418	0.54 426	0.41 405	0.54 427	0.42 405	0.52 419	0.42 403	3.42 648	4.02 669	0.52 436	0.45 429	0.51 406	0.44 402

iRaftStereo_RVC	0.97 487	3.17 596	2.30 640	2.42 592	0.38 387	0.54 430	0.38 380	0.54 418	0.38 379	0.54 426	0.38 385	0.54 427	0.38 376	0.54 423	0.38 372	2.38 624	2.34 640	0.49 424	0.36 389	0.49 395	0.36 362

FSD					0.44 421	0.56 432	0.44 411	0.55 421	0.44 414	0.56 431	0.44 419	0.56 434	0.44 410	0.56 428	0.46 413	0.61 402	0.42 362	0.52 436	0.42 425	0.52 408

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 364	0.55 273	0.47 366	0.63 379	0.41 408	0.56 432	0.44 411	0.56 422	0.41 403	0.56 431	0.41 405	0.57 437	0.42 405	0.56 428	0.41 395	0.55 390	0.43 367	0.51 433	0.37 392	0.51 406	0.37 367

MyStereo06	0.75 431	4.12 620	0.60 410	0.63 379	0.61 465	0.62 445	0.66 464	0.56 422	0.45 417	0.55 429	0.48 438	0.54 427	0.46 417	0.57 433	0.45 409	0.60 398	0.57 416	0.64 451	0.55 456	0.72 438	0.55 442

CASS	0.57 391	0.89 320	0.56 402	0.57 367	0.56 456	0.56 432	0.56 447	0.56 422	0.53 444	0.57 434	0.57 456	0.59 441	0.48 426	0.56 428	0.57 443	0.55 390	0.56 414	0.47 411	0.56 460	0.62 423	0.56 445
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
LG-Stereo	0.60 392	0.58 278	0.47 366	0.64 382	0.74 494	1.00 494	0.69 480	0.57 425	0.41 403	0.57 434	0.41 405	0.57 437	0.41 399	1.00 500	0.75 495	0.91 463	0.51 405	0.52 436	0.37 392	0.52 408	0.37 367

LL-Strereo	1.01 498	5.06 635	1.63 601	0.70 395	1.43 611	0.56 432	0.46 419	0.57 425	0.50 436	0.57 434	0.50 444	1.58 593	0.49 431	0.59 435	0.50 430	1.64 582	0.52 407	0.51 433	1.37 606	0.52 408	0.45 404

PML	0.46 352	1.36 455	0.29 230	0.58 369	0.30 292	0.57 438	0.29 275	0.57 425	0.29 277	0.57 434	0.29 281	0.57 437	0.29 282	0.56 428	0.29 274	0.52 380	0.30 260	0.53 439	0.31 349	0.53 412	0.30 319

AIO-test1	0.54 383	0.60 281	0.52 395	0.66 387	0.47 433	0.61 442	0.47 424	0.58 428	0.46 418	0.61 440	0.46 426	0.61 444	0.45 414	0.62 438	0.45 409	0.61 402	0.52 407	0.57 443	0.48 442	0.57 419	0.48 414

LMCR-Stereo	0.65 404	0.63 282	0.65 431	0.65 383	0.65 473	0.66 449	0.63 458	0.58 428	0.65 464	0.63 445	0.64 469	0.65 450	0.65 462	0.66 445	0.66 462	0.66 412	0.64 438	0.65 454	0.67 486	0.68 429	0.73 485

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 431	0.92 330	0.85 479	0.96 447	0.59 459	1.27 576	0.44 411	0.59 430	0.69 479	0.91 483	0.68 481	0.55 431	0.61 457	1.06 515	0.83 508	0.62 406	0.70 456	0.90 495	0.41 417	0.89 469	0.56 445

MyStereo8	0.71 420	3.92 618	0.52 395	0.59 372	0.52 450	0.57 438	0.53 444	0.59 430	0.50 436	0.59 438	0.51 450	0.57 437	0.50 435	0.56 428	0.52 437	0.54 384	0.49 392	0.54 440	0.49 445	0.55 414	0.50 422

DN	0.53 382	0.85 311	0.45 354	0.65 383	0.44 421	0.60 441	0.44 411	0.60 432	0.44 414	0.60 439	0.45 423	0.60 442	0.44 410	0.60 437	0.44 407	0.56 393	0.42 362	0.56 442	0.42 425	0.56 416	0.42 397

AEACV	1.12 511	0.52 263	3.12 663	3.24 617	0.86 514	0.53 427	0.49 435	0.60 432	0.47 423	0.53 421	0.49 441	0.55 431	0.45 414	0.55 427	0.47 420	3.01 643	3.88 667	0.71 464	0.60 465	0.80 453	0.48 414

CFNet_RVC	2.38 637	8.71 669	0.38 287	9.33 687	0.42 418	0.56 432	0.42 408	0.60 432	0.38 379	0.62 443	0.42 415	0.56 434	7.29 693	0.62 438	0.42 403	0.53 383	0.37 326	0.49 424	0.34 370	8.30 690	6.87 695

AIO-test2	0.55 388	0.59 279	0.52 395	0.67 388	0.47 433	0.61 442	0.47 424	0.61 435	0.47 423	0.61 440	0.47 434	0.61 444	0.48 426	0.62 438	0.47 420	0.64 409	0.53 409	0.58 444	0.47 438	0.58 420	0.48 414

MonSter	0.60 392	0.64 284	0.52 395	0.62 377	0.44 421	2.07 613	0.44 411	0.62 436	0.44 414	0.62 443	0.44 419	0.62 446	0.44 410	0.62 438	0.44 407	0.58 395	0.42 362	0.62 447	0.46 431	0.58 420	0.42 397

test-3	0.98 489	4.13 622	1.85 622	1.85 565	0.61 465	0.69 451	0.37 373	0.63 437	0.61 457	0.66 449	0.51 450	0.73 461	0.44 410	0.57 433	0.54 440	1.68 583	1.81 620	0.40 362	0.43 427	0.66 427	0.50 422

DispNO	1.00 490	0.63 282	0.43 350	3.45 628	0.44 421	0.65 448	0.43 410	0.64 438	0.43 411	0.64 446	0.43 417	0.64 447	3.03 651	0.64 443	0.43 406	4.55 659	0.43 367	0.63 449	0.43 427	0.63 424	0.43 399

MyStereo05	0.80 445	4.12 620	0.63 423	0.63 379	0.61 465	0.62 445	0.66 464	0.65 439	0.62 458	0.67 450	0.61 465	0.65 450	0.58 450	0.67 447	0.55 442	0.60 398	0.57 416	0.64 451	0.55 456	0.72 438	0.55 442

DSFCA	0.66 406	0.73 293	0.78 467	0.65 383	0.65 473	0.64 447	0.64 459	0.65 439	0.63 461	0.64 446	0.64 469	0.64 447	0.64 459	0.65 444	0.65 458	0.65 410	0.65 440	0.65 454	0.65 480	0.66 427	0.64 463

WCG-NET	0.61 397	1.21 437	0.54 400	0.61 376	0.53 453	0.67 450	0.53 444	0.66 441	0.53 444	0.64 446	0.53 453	0.65 450	0.53 442	0.59 435	0.52 437	0.65 410	0.48 389	0.64 451	0.52 451	0.58 420	0.50 422

SMoEStereo_RVC	0.63 401	0.75 296	0.51 392	0.73 406	0.53 453	0.71 456	0.47 424	0.67 442	0.58 450	0.74 462	0.60 461	0.72 459	0.53 442	0.74 458	0.51 435	0.61 402	0.62 435	0.62 447	0.61 468	0.63 424	0.61 452

PA-Net	11.80 696	223.51 724	0.62 419	0.59 372	0.71 489	0.59 440	0.73 492	0.67 442	0.73 498	0.55 429	0.61 465	0.60 442	0.74 489	0.63 442	0.73 490	0.66 412	0.60 430	0.69 459	0.66 482	0.72 438	0.65 465
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
mm2	0.69 414	0.69 286	0.69 447	0.69 389	0.69 483	0.69 451	0.69 480	0.69 444	0.69 479	0.69 453	0.69 486	0.69 453	0.69 478	0.69 449	0.69 478	0.69 415	0.69 453	0.69 459	0.69 491	0.69 433	0.69 472

mm1	0.69 414	0.69 286	0.69 447	0.69 389	0.69 483	0.69 451	0.69 480	0.69 444	0.69 479	0.69 453	0.69 486	0.69 453	0.69 478	0.69 449	0.69 478	0.69 415	0.69 453	0.69 459	0.69 491	0.69 433	0.69 472

HH	0.71 420	2.54 564	0.74 461	1.10 462	0.32 345	0.41 309	0.37 373	0.69 444	0.78 502	0.73 457	0.90 518	0.75 464	1.00 513	0.84 473	0.69 478	0.69 415	0.40 343	0.35 292	0.26 261	0.35 269	0.26 242

HanStereo	0.71 420	2.54 564	0.74 461	1.10 462	0.32 345	0.41 309	0.37 373	0.69 444	0.78 502	0.73 457	0.90 518	0.75 464	1.00 513	0.84 473	0.69 478	0.69 415	0.40 343	0.35 292	0.26 261	0.35 269	0.26 242

tt45	1.04 503	0.88 317	1.36 582	0.92 435	1.03 536	1.51 594	0.79 499	0.70 448	0.88 514	0.74 462	0.90 518	1.60 594	0.72 487	1.60 592	0.75 495	0.91 463	0.78 471	1.52 602	0.79 511	1.14 502	1.32 600

DStereoRT	0.73 427	0.81 306	0.73 460	0.71 397	0.74 494	0.73 458	0.75 494	0.71 449	0.71 492	0.74 462	0.72 498	0.73 461	0.80 498	0.71 452	0.73 490	0.76 442	0.71 460	0.73 465	0.72 500	0.70 436	0.76 492

anonymity	0.63 401	0.69 286	0.56 402	0.71 397	0.56 456	0.71 456	0.56 447	0.71 449	0.56 447	0.72 456	0.56 455	0.71 456	0.56 446	0.71 452	0.58 445	0.68 414	0.55 412	0.68 456	0.55 456	0.68 429	0.54 435

DMCA-RVC	0.70 417	0.80 303	0.70 450	0.70 395	0.70 487	0.70 454	0.70 486	0.71 449	0.70 487	0.70 455	0.71 495	0.71 456	0.70 482	0.70 451	0.69 478	0.69 415	0.70 456	0.69 459	0.70 495	0.69 433	0.70 475

LiteMatch	1.13 513	0.73 293	2.80 649	3.23 615	0.61 465	0.83 473	0.68 472	0.73 452	0.69 479	1.00 494	0.77 506	0.94 494	0.57 447	0.82 467	0.64 454	2.97 641	2.43 643	0.68 456	0.32 356	0.56 416	0.70 475

Lsterematch	1.13 513	0.73 293	2.80 649	3.23 615	0.61 465	0.83 473	0.68 472	0.73 452	0.69 479	1.00 494	0.77 506	0.94 494	0.57 447	0.82 467	0.64 454	2.97 641	2.43 643	0.68 456	0.32 356	0.56 416	0.70 475

iGMRVC	0.84 461	2.85 588	0.72 456	0.72 401	0.73 492	0.77 460	0.79 499	0.73 452	0.74 500	0.73 457	0.72 498	0.73 461	0.76 492	0.73 456	0.73 490	0.72 432	0.73 463	0.73 465	0.72 500	0.73 441	0.72 482

4D-IteraStereo	0.78 441	3.13 594	0.89 480	0.69 389	0.32 345	0.40 293	0.32 332	0.76 455	0.97 526	0.52 418	0.65 472	0.89 484	0.32 342	0.76 460	0.98 520	0.83 455	0.94 488	0.35 292	0.27 298	0.70 436	0.89 507

ARAFT	0.68 411	0.81 306	0.63 423	0.74 410	0.60 460	0.78 462	0.62 457	0.77 456	0.66 467	0.74 462	0.63 467	0.75 464	0.62 458	0.83 472	0.60 450	0.70 420	0.55 412	0.70 463	0.60 465	0.78 448	0.55 442

PointNet	0.60 392	0.75 296	0.49 381	0.79 413	0.50 443	0.79 464	0.49 435	0.79 457	0.49 432	0.80 468	0.49 441	0.79 469	0.49 431	0.80 463	0.49 428	0.63 408	0.40 343	0.63 449	0.40 409	0.63 424	0.40 382

GCAP-Stereo	0.75 431	4.15 623	0.42 349	0.75 411	0.35 370	0.78 462	0.40 394	0.79 457	0.38 379	0.78 466	0.36 373	0.78 467	0.36 367	0.79 461	0.39 384	0.75 440	0.39 340	0.76 473	0.39 408	0.75 442	0.39 380

G-Net	0.79 442	0.79 302	0.79 470	0.79 413	0.79 507	0.79 464	0.79 499	0.79 457	0.79 506	0.79 467	0.79 510	0.79 469	0.79 497	0.79 461	0.79 500	0.79 445	0.79 473	0.79 477	0.79 511	0.79 450	0.79 497

AFF-stereo	0.73 427	0.88 317	0.67 438	0.75 411	0.68 482	0.75 459	0.64 459	0.80 460	0.72 495	0.83 476	0.70 490	0.82 475	0.64 459	0.84 473	0.67 463	0.77 444	0.63 437	0.81 482	0.63 471	0.78 448	0.62 455

NaN_ROB	0.80 445	0.80 303	0.80 471	0.80 416	0.80 510	0.80 466	0.80 502	0.80 460	0.80 508	0.80 468	0.80 512	0.80 471	0.80 498	0.80 463	0.80 503	0.80 447	0.80 476	0.80 480	0.80 513	0.80 453	0.80 498

CSAN	0.80 445	0.80 303	0.80 471	0.80 416	0.80 510	0.80 466	0.80 502	0.80 460	0.80 508	0.80 468	0.80 512	0.80 471	0.80 498	0.80 463	0.80 503	0.80 447	0.80 476	0.80 480	0.80 513	0.80 453	0.80 498

CAR	0.72 423	0.76 298	0.59 406	0.84 421	1.19 552	0.81 468	0.58 450	0.81 463	0.58 450	0.81 471	0.58 458	0.83 476	0.59 452	0.82 467	0.59 448	0.71 422	0.49 392	0.73 465	0.68 487	0.87 465	0.52 430

MSE-Stereo	0.72 423	0.76 298	0.59 406	0.84 421	1.19 552	0.81 468	0.58 450	0.81 463	0.58 450	0.81 471	0.58 458	0.83 476	0.59 452	0.82 467	0.59 448	0.71 422	0.49 392	0.73 465	0.68 487	0.87 465	0.52 430

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 417	0.72 292	0.71 453	0.80 416	0.62 470	0.82 471	0.61 456	0.81 463	0.62 458	0.81 471	0.63 467	0.80 471	0.70 482	0.73 456	0.61 452	0.76 442	0.61 434	0.74 470	0.61 468	0.77 446	0.61 452

zero-FE	0.72 423	1.31 451	0.66 434	0.92 435	0.60 460	0.82 471	0.58 450	0.82 466	0.58 450	0.81 471	0.60 461	0.81 474	0.60 454	0.82 467	0.58 445	0.74 439	0.59 427	0.73 465	0.52 451	0.76 444	0.51 429

MGA	0.73 427	0.76 298	0.60 410	0.92 435	1.17 548	0.81 468	0.59 454	0.84 467	0.62 458	0.81 471	0.59 460	0.84 478	0.60 454	0.81 466	0.61 452	0.71 422	0.53 409	0.89 494	0.53 453	0.75 442	0.54 435

Selective-RAFT-Error	0.88 473	0.84 309	0.98 492	0.86 426	0.97 526	0.88 479	0.95 520	0.84 467	0.99 529	0.92 485	0.82 514	0.84 478	0.98 512	0.87 478	0.97 519	0.81 450	0.83 479	0.79 477	0.82 516	0.79 450	0.85 503

monster-pro	0.75 431	1.67 468	0.64 427	0.89 427	0.57 458	0.86 477	0.56 447	0.87 469	0.56 447	0.87 477	0.57 456	0.88 481	0.57 447	0.87 478	0.57 443	0.79 445	0.58 419	0.76 473	0.54 454	0.77 446	0.54 435

PAM_32	0.64 403	2.38 558	0.51 392	0.92 435	0.43 420	0.53 427	0.44 411	0.87 469	0.43 411	0.52 418	0.45 423	0.53 424	0.40 387	0.54 423	0.46 413	0.62 406	0.56 414	0.48 419	0.45 429	0.76 444	0.44 402

DCRE	0.84 461	1.89 515	0.77 466	0.94 442	0.72 491	0.88 479	0.73 492	0.87 469	0.78 502	0.90 481	0.71 495	0.88 481	0.67 468	0.88 480	0.73 490	0.81 450	0.68 447	0.81 482	0.70 495	0.82 458	0.70 475

Selective-RAFT	0.89 475	0.89 320	0.72 456	1.16 476	0.78 505	1.06 511	0.82 509	0.87 469	0.97 526	1.00 494	0.91 521	0.90 486	1.00 513	0.89 482	0.93 516	0.83 455	0.83 479	0.82 486	0.82 516	0.81 456	0.82 501

UDG	0.80 445	2.21 542	0.60 410	0.91 432	0.60 460	0.90 483	0.58 450	0.88 473	0.60 455	0.90 481	0.60 461	0.88 481	0.60 454	0.90 483	0.58 445	0.86 461	0.60 430	0.84 488	0.59 464	0.84 462	0.61 452

DNS	0.77 437	1.09 374	0.65 431	0.89 427	0.65 473	0.89 482	0.65 463	0.89 474	0.65 464	0.89 480	0.65 472	0.89 484	0.65 462	0.90 483	0.65 458	0.84 457	0.62 435	0.84 488	0.61 468	0.84 462	0.62 455

MoCha-V2	2.11 613	26.97 700	0.78 467	0.92 435	0.77 504	0.96 491	0.72 491	0.90 475	0.72 495	0.94 490	0.70 490	0.90 486	0.71 486	0.91 485	0.71 488	0.85 459	0.71 460	0.88 492	0.69 491	0.87 465	0.67 469

DDUNet	0.81 450	2.45 562	0.57 404	0.90 430	0.60 460	0.88 479	0.59 454	0.90 475	0.60 455	0.88 479	0.60 461	0.90 486	0.58 450	0.88 480	0.60 450	0.84 457	0.60 430	0.86 491	0.57 462	0.86 464	0.60 450

CFNet-RSSM	0.91 476	4.89 633	0.34 269	0.44 281	1.07 538	1.62 598	1.40 611	0.91 477	0.35 364	1.60 590	1.39 611	0.64 447	0.34 358	0.44 357	0.33 340	0.41 296	0.35 317	0.75 471	0.30 338	0.41 357	0.29 306

UNet	0.29 216	0.90 323	0.10 92	0.14 121	0.10 156	0.14 162	0.10 153	0.91 477	0.69 479	0.14 162	0.11 168	0.14 163	0.11 165	0.14 165	0.10 149	0.12 111	0.09 94	0.12 156	0.09 145	0.88 468	0.76 492

DGTPSM_ROB	0.93 483	1.00 348	0.92 487	0.94 442	0.96 525	0.91 484	0.92 516	0.91 477	0.96 525	0.91 483	0.96 525	0.93 492	0.92 507	0.94 492	0.92 512	0.92 466	0.92 486	0.90 495	0.92 520	0.94 484	0.91 509

MCSU-Stereo	7.34 693	31.03 707	23.33 703	30.31 704	0.67 478	0.93 488	0.64 459	0.92 480	0.64 462	0.92 485	0.64 469	0.93 492	0.64 459	0.92 489	0.64 454	28.35 706	22.39 706	0.88 492	0.60 465	0.83 460	0.60 450

test_xeample3	1.10 508	1.81 493	0.61 416	0.84 421	0.49 439	0.77 460	0.66 464	0.92 480	1.40 611	0.68 452	0.46 426	0.78 467	0.54 445	1.72 597	1.48 613	1.34 563	1.52 596	1.35 595	1.67 632	1.33 572	1.55 613

DPSM_ROB	0.92 478	0.91 325	0.91 485	0.91 432	0.92 521	0.92 485	0.92 516	0.92 480	0.91 516	0.93 488	0.91 521	0.92 489	0.90 505	0.91 485	0.92 512	0.92 466	0.91 484	0.91 498	0.92 520	0.93 480	0.93 511

DPSM	0.92 478	0.91 325	0.91 485	0.91 432	0.92 521	0.92 485	0.92 516	0.92 480	0.91 516	0.93 488	0.91 521	0.92 489	0.90 505	0.91 485	0.92 512	0.92 466	0.91 484	0.91 498	0.92 520	0.93 480	0.93 511

pmcnn	0.92 478	0.92 330	0.92 487	0.92 435	0.92 521	0.92 485	0.92 516	0.92 480	0.92 520	0.92 485	0.92 524	0.92 489	0.92 507	0.92 489	0.92 512	0.92 466	0.92 486	0.92 501	0.92 520	0.92 475	0.92 510

RSM++	0.76 436	0.82 308	0.66 434	0.85 425	0.64 471	0.85 475	0.71 489	0.94 485	0.64 462	0.87 477	0.67 476	0.87 480	0.65 462	0.84 473	0.65 458	0.81 450	0.70 456	0.79 477	0.71 498	0.83 460	0.70 475

ToySt	0.92 478	2.11 532	0.90 483	0.95 444	0.79 507	0.99 493	0.78 498	0.94 485	0.81 511	0.94 490	0.78 508	0.95 496	0.77 494	0.94 492	0.86 510	0.91 463	0.79 473	0.85 490	0.77 507	0.89 469	0.73 485

R-Stereo Train	0.81 450	0.96 336	0.67 438	0.95 444	0.67 478	0.95 489	0.68 472	0.95 487	0.68 474	0.95 492	0.68 481	0.96 497	0.68 472	0.96 496	0.68 470	0.94 472	0.68 447	0.94 508	0.68 487	0.94 484	0.68 470

RAFT-Stereo	0.81 450	0.96 336	0.67 438	0.95 444	0.67 478	0.95 489	0.68 472	0.95 487	0.68 474	0.95 492	0.68 481	0.96 497	0.68 472	0.96 496	0.68 470	0.94 472	0.68 447	0.94 508	0.68 487	0.94 484	0.68 470
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
LGCAT	1.00 490	1.00 348	1.00 494	1.00 451	1.00 527	1.00 494	1.00 524	1.00 489	1.00 530	1.00 494	1.00 528	1.00 500	1.00 513	1.00 500	1.00 522	1.00 481	1.00 490	1.00 515	1.00 527	1.00 489	1.00 519

Test_v1	1.00 490	1.00 348	1.00 494	1.00 451	1.00 527	1.00 494	1.00 524	1.00 489	1.00 530	1.00 494	1.00 528	1.00 500	1.00 513	1.00 500	1.00 522	1.00 481	1.00 490	1.00 515	1.00 527	1.00 489	1.00 519

WQFJA1++	0.84 461	0.98 339	0.67 438	1.26 529	0.75 496	1.00 494	0.67 468	1.00 489	0.67 468	1.00 494	0.67 476	1.00 500	0.67 468	1.00 500	0.67 463	0.96 474	0.67 442	0.91 498	0.63 471	0.92 475	0.63 457

NLMM1	0.86 470	0.98 339	0.69 447	1.48 552	0.75 496	1.01 502	0.69 480	1.00 489	0.69 479	1.00 494	0.70 490	1.00 500	0.68 472	1.01 508	0.67 463	0.97 475	0.68 447	0.92 501	0.63 471	0.93 480	0.63 457

NLMM	0.84 461	1.00 348	0.67 438	1.27 530	0.75 496	1.00 494	0.68 472	1.00 489	0.67 468	1.00 494	0.67 476	1.02 512	0.67 468	1.02 512	0.67 463	0.97 475	0.67 442	0.93 504	0.63 471	0.92 475	0.63 457

AdaDepth	0.86 470	0.93 332	0.71 453	1.01 456	1.07 538	1.02 508	0.71 489	1.00 489	0.71 492	1.01 505	0.71 495	1.00 500	0.72 487	1.14 526	0.71 488	0.92 466	0.64 438	0.90 495	0.64 476	0.89 469	0.69 472

GANet	1.00 490	1.00 348	1.00 494	1.00 451	1.00 527	1.00 494	1.00 524	1.00 489	1.00 530	1.00 494	1.00 528	1.00 500	1.00 513	1.00 500	1.00 522	1.00 481	1.00 490	1.00 515	1.00 527	1.00 489	1.00 519

TDLM	1.00 490	1.00 348	1.00 494	1.00 451	1.00 527	1.00 494	1.00 524	1.00 489	1.00 530	1.00 494	1.00 528	1.00 500	1.00 513	1.00 500	1.00 522	1.00 481	1.00 490	1.00 515	1.00 527	1.00 489	1.00 519

CVANet_RVC	1.00 490	1.00 348	1.00 494	1.00 451	1.00 527	1.00 494	1.00 524	1.00 489	1.00 530	1.00 494	1.00 528	1.00 500	1.00 513	1.00 500	1.00 522	1.00 481	1.00 490	1.00 515	1.00 527	1.00 489	1.00 519

WQFJX1	0.84 461	0.98 339	0.67 438	1.30 537	0.75 496	1.01 502	0.67 468	1.01 498	0.67 468	1.01 505	0.67 476	1.01 508	0.68 472	1.00 500	0.68 470	0.98 479	0.67 442	0.92 501	0.64 476	0.92 475	0.64 463

WQFJX	0.85 467	1.00 348	0.68 445	1.30 537	0.75 496	1.01 502	0.68 472	1.01 498	0.68 474	1.01 505	0.68 481	1.03 513	0.68 472	1.02 512	0.67 463	0.97 475	0.67 442	0.93 504	0.63 471	0.94 484	0.63 457

NLSM3	0.85 467	0.99 346	0.68 445	1.29 535	0.76 501	1.01 502	0.68 472	1.01 498	0.68 474	1.02 509	0.68 481	1.01 508	0.68 472	1.01 508	0.68 470	0.97 475	0.68 447	0.93 504	0.64 476	0.93 480	0.63 457

trnet	1.01 498	1.01 358	1.01 499	1.01 456	1.01 533	1.01 502	1.01 529	1.01 498	1.01 535	1.01 505	1.01 533	1.01 508	1.01 521	1.01 508	1.01 527	1.01 486	1.01 496	1.01 520	1.01 534	1.01 494	1.01 525

WQFJA1	0.85 467	0.98 339	0.67 438	1.29 535	0.76 501	1.01 502	0.67 468	1.02 502	0.67 468	1.02 509	0.67 476	1.01 508	0.67 468	1.01 508	0.68 470	0.99 480	0.67 442	0.93 504	0.64 476	0.92 475	0.65 465

DPSimNet_ROB	0.97 487	1.18 389	0.81 474	1.10 462	0.91 520	1.02 508	0.82 509	1.04 503	0.91 516	1.03 511	0.86 517	1.28 582	0.82 502	1.03 514	0.89 511	1.17 504	0.81 478	1.02 521	0.82 516	1.08 499	0.81 500

999	1.00 490	1.12 380	0.59 406	1.10 462	1.21 600	1.09 516	0.52 443	1.08 504	1.43 613	1.18 526	1.35 605	0.98 499	0.52 441	0.91 485	0.85 509	0.72 432	1.46 592	0.83 487	0.98 525	0.68 429	1.41 608

GLC_STEREO	1.07 505	1.01 358	1.06 502	1.07 460	1.05 537	1.06 511	1.08 534	1.08 504	1.05 539	1.07 513	1.06 535	1.08 516	1.05 523	1.06 515	1.10 533	1.07 489	1.09 507	1.05 524	1.05 536	1.06 498	1.12 532

HSM-Net_RVC	0.95 486	1.17 387	0.78 467	1.18 478	0.71 489	1.16 525	0.75 494	1.09 506	0.80 508	1.10 515	0.75 503	1.17 529	0.74 489	1.17 529	0.80 503	1.13 500	0.73 463	1.17 533	0.77 507	1.16 507	0.72 482
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MSMD_ROB	1.19 515	1.10 379	0.70 450	1.10 462	0.60 460	1.10 517	0.70 486	1.10 507	0.70 487	1.10 515	0.70 490	1.10 520	0.70 482	7.00 696	0.70 486	1.10 493	0.70 456	1.10 525	0.70 495	1.10 500	0.70 475

AIO-Stereo	0.84 461	0.66 285	0.70 450	0.83 420	0.67 478	0.98 492	0.82 509	1.14 508	0.72 495	1.03 511	0.74 502	1.03 513	1.09 525	0.99 498	0.45 409	1.04 487	0.73 463	0.95 510	0.74 502	0.94 484	0.46 405

Wavelet-MonSter	1.00 490	1.21 437	0.76 464	1.94 569	1.01 533	1.11 520	0.76 496	1.15 509	0.76 501	1.11 520	0.76 504	1.14 526	0.76 492	1.11 523	0.76 497	1.21 553	0.90 483	1.02 521	0.71 498	1.02 496	0.71 481

RP	2.33 631	25.00 693	1.13 507	1.15 471	1.15 543	1.10 517	1.15 540	1.15 509	1.15 543	1.12 521	1.15 540	1.09 518	1.13 527	1.10 521	1.15 538	1.11 498	1.09 507	1.16 529	1.12 539	1.16 507	1.17 541

NCC-stereo	2.36 633	25.52 695	1.17 512	1.15 471	1.17 548	1.11 520	1.11 535	1.15 509	1.16 544	1.10 515	1.16 543	1.10 520	1.15 531	1.14 526	1.13 536	1.09 491	1.11 511	1.15 528	1.16 543	1.17 512	1.17 541

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 476	0.86 313	0.89 480	1.25 528	0.69 483	1.05 510	0.81 506	1.16 512	0.50 436	1.12 521	0.97 526	0.72 459	0.82 502	1.06 515	0.95 517	0.61 402	0.87 481	1.03 523	0.85 519	1.04 497	1.01 525

edge stereo	2.43 638	27.07 701	1.14 508	1.06 459	1.14 541	1.08 514	1.17 543	1.16 512	1.14 542	1.10 515	1.16 543	1.09 518	1.16 535	1.10 521	1.16 542	1.10 493	1.11 511	1.16 529	1.19 545	1.13 501	1.11 530

RGC	2.36 633	25.48 694	1.19 516	1.15 471	1.15 543	1.10 517	1.16 542	1.17 514	1.16 544	1.12 521	1.16 543	1.11 524	1.13 527	1.09 519	1.18 544	1.10 493	1.15 516	1.16 529	1.12 539	1.14 502	1.12 532

Nwc_Net	2.37 635	25.95 697	1.15 510	1.14 468	1.15 543	1.08 514	1.14 538	1.17 514	1.16 544	1.14 524	1.15 540	1.08 516	1.15 531	1.11 523	1.14 537	1.10 493	1.11 511	1.16 529	1.09 538	1.16 507	1.15 537

Abc-Net	2.32 630	24.75 692	1.14 508	1.17 477	1.17 548	1.11 520	1.15 540	1.17 514	1.21 596	1.08 514	1.16 543	1.12 525	1.14 530	1.09 519	1.17 543	1.09 491	1.16 517	1.17 533	1.17 544	1.16 507	1.11 530
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
UPFNet	0.42 308	1.20 391	0.17 176	0.24 181	0.17 218	0.25 229	0.17 207	1.19 517	0.90 515	0.25 226	0.17 214	0.24 222	0.17 215	0.25 227	0.17 207	0.22 183	0.17 190	0.22 211	0.16 203	1.15 505	0.93 511

AF-Net	2.37 635	25.71 696	1.17 512	1.13 467	1.15 543	1.15 524	1.18 544	1.19 517	1.16 544	1.10 515	1.15 540	1.10 520	1.18 536	1.12 525	1.15 538	1.10 493	1.10 510	1.17 533	1.15 541	1.16 507	1.12 532

stereogan	2.33 631	24.38 691	1.18 514	1.18 478	1.18 551	1.14 523	1.18 544	1.19 517	1.19 550	1.14 524	1.18 547	1.14 526	1.18 536	1.14 526	1.18 544	1.14 502	1.14 515	1.19 538	1.19 545	1.15 505	1.19 545

DisPM	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

CrosDoStereo	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

PFNet+	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

LCNet	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

HHNet	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

Patchmatch Stereo++	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546
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	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

STrans-v2	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

TransformOpticalFlow	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

OMP-Stereo	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

IIG-Stereo	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

NF-Stereo	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

OCTAStereo	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

PSM-softLoss	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

KMStereo	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

NRIStereo	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

PSM-adaLoss	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

PSM-AAD	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

FTStereo	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

ROB_FTStereo_v2	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

ROB_FTStereo	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

Consistency-Raft	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

KYRaft	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

HUI-Stereo	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

ASMatch	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

DeepStereo_LL	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

DEmStereo	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

SST-Stereo	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

THIR-Stereo	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

RAFT_R40	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

DRaft	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

PFNet	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

GrayStereo	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

RE-Stereo	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

Pruner-Stereo	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

TVStereo	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

DeepStereo_RVC	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

RAFT-RH_RVC	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

IRAFT_RVC	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

RAFT-345	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

iRAFT	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

CRE-IMP	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

GMM-Stereo	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

RAFT-IKP	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

Prome-Stereo	1.20 516	1.20 391	1.20 519	1.20 480	1.20 554	1.20 526	1.20 546	1.20 520	1.20 551	1.20 528	1.20 548	1.20 531	1.20 538	1.20 531	1.20 548	1.20 507	1.20 522	1.20 540	1.20 548	1.20 517	1.20 546

FC-DCNN	1.07 505	1.09 374	0.98 492	0.89 427	0.52 450	1.41 590	0.91 515	1.21 565	1.24 599	1.96 602	2.05 657	1.91 603	1.30 591	1.27 581	1.08 532	0.80 447	0.60 430	0.58 444	0.41 417	0.68 429	0.54 435

CroCo-Stereo	0.73 427	1.22 443	0.25 211	1.22 525	0.25 259	1.22 572	0.25 247	1.22 566	0.25 250	1.22 574	0.25 259	1.22 577	0.25 252	1.22 577	0.25 248	1.22 555	0.26 221	1.21 585	0.25 255	1.22 565	0.25 236
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
S-Stereo	2.51 640	26.86 699	1.23 568	1.22 525	1.22 602	1.24 574	1.25 595	1.22 566	1.24 599	1.21 573	1.24 596	1.19 530	1.27 588	1.19 530	1.24 595	1.19 505	1.20 522	1.25 588	1.19 545	1.24 566	1.23 594

FAT-Stereo	2.46 639	26.05 698	1.23 568	1.23 527	1.22 602	1.20 526	1.24 594	1.23 568	1.23 598	1.19 527	1.22 594	1.21 576	1.24 586	1.20 531	1.24 595	1.21 553	1.17 520	1.22 586	1.25 598	1.20 517	1.24 595

Hybrid-DGEV-2	1.05 504	1.83 503	0.83 475	1.33 541	0.82 513	1.30 578	0.81 506	1.26 569	0.79 506	1.29 577	0.79 510	1.26 578	0.80 498	1.26 578	0.79 500	1.20 507	0.78 471	1.18 536	0.77 507	1.20 517	0.77 494

Hybrid-DGEV	1.03 502	1.75 477	0.80 471	1.28 534	0.78 505	1.26 575	0.80 502	1.26 569	0.78 502	1.26 575	0.78 508	1.26 578	0.78 496	1.26 578	0.78 499	1.15 503	0.75 466	1.14 526	0.74 502	1.14 502	0.75 489

CroCo-Stereo Lap2	0.77 437	1.29 447	0.29 230	1.27 530	0.29 282	1.27 576	0.26 254	1.26 569	0.26 263	1.26 575	0.26 264	1.27 581	0.26 261	1.26 578	0.27 254	1.27 558	0.27 231	1.27 589	0.27 298	1.27 569	0.27 280

MMNet	0.44 322	1.24 445	0.17 176	0.25 188	0.17 218	0.25 229	0.18 215	1.26 569	0.93 521	0.25 226	0.17 214	0.25 229	0.18 225	0.25 227	0.17 207	0.23 194	0.16 169	0.23 219	0.16 203	1.20 517	0.99 517

delet	0.43 309	1.21 437	0.17 176	0.25 188	0.17 218	0.25 229	0.18 215	1.26 569	0.95 523	0.25 226	0.17 214	0.25 229	0.17 215	0.25 227	0.17 207	0.23 194	0.16 169	0.22 211	0.16 203	1.18 513	0.98 516

psm_up	0.43 309	1.19 390	0.17 176	0.25 188	0.18 229	0.25 229	0.19 219	1.26 569	0.91 516	0.26 235	0.17 214	0.25 229	0.17 215	0.25 227	0.17 207	0.22 183	0.17 190	0.23 219	0.16 203	1.18 513	0.99 517

LiteMatch*	2.07 611	1.30 449	5.73 683	6.28 673	0.79 507	1.33 581	0.80 502	1.30 575	1.02 536	1.33 579	0.84 516	1.33 584	0.97 510	1.28 582	1.04 529	6.05 684	5.89 679	1.28 590	0.76 505	1.28 570	0.88 504

Hybrid-DGEV-03	1.07 505	1.83 503	0.83 475	1.34 542	0.81 512	1.32 580	0.81 506	1.31 576	0.81 511	1.31 578	0.82 514	1.32 583	0.82 502	1.32 583	0.81 506	1.19 505	0.77 469	1.19 538	0.76 505	1.19 515	0.77 494

PS-NSSS	1.38 572	1.39 459	1.34 572	1.34 542	1.35 605	1.38 586	1.37 609	1.35 577	1.38 610	1.34 580	1.34 604	1.39 587	1.38 599	1.70 596	1.40 610	1.36 566	1.36 584	1.36 597	1.37 606	1.37 574	1.36 605

MM-Stereo_test2	1.20 516	1.85 509	1.05 501	1.46 551	0.94 524	1.36 584	0.99 523	1.36 578	0.95 523	1.41 585	0.98 527	1.40 589	0.96 509	1.37 585	0.95 517	1.37 568	1.06 500	1.33 592	0.93 524	1.29 571	0.89 507

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 569	1.35 454	1.35 574	1.35 544	1.35 605	1.35 582	1.35 602	1.36 578	1.35 607	1.36 582	1.35 605	1.36 585	1.36 596	1.36 584	1.35 606	1.35 564	1.35 583	1.35 595	1.35 603	1.35 573	1.35 604

CC-Net-ROB	1.36 570	1.33 453	1.33 571	1.36 545	1.38 608	1.36 584	1.33 600	1.37 580	1.34 604	1.35 581	1.36 607	1.38 586	1.34 594	1.38 586	1.38 609	1.35 564	1.38 587	1.33 592	1.35 603	1.43 576	1.34 603

RASNet	1.49 573	1.65 467	1.45 590	1.38 547	1.43 611	1.47 593	1.36 604	1.38 581	1.36 608	1.39 583	1.60 621	1.45 591	1.45 602	1.51 591	2.21 652	1.53 578	1.36 584	1.36 597	1.36 605	1.66 585	1.36 605

MM-Stereo_test3	1.27 567	2.07 528	1.18 514	1.60 558	1.02 535	1.45 592	1.01 529	1.40 582	1.04 538	1.44 587	1.03 534	1.46 592	1.02 522	1.44 590	1.02 528	1.51 577	1.12 514	1.32 591	0.98 525	1.38 575	0.97 515

qqai	1.22 563	1.38 458	1.12 505	1.39 548	1.14 541	1.40 588	1.14 538	1.41 583	1.12 540	1.40 584	1.11 539	1.40 589	1.13 527	1.41 587	1.15 538	1.25 556	0.97 489	1.24 587	1.01 534	1.24 566	0.96 514

MLG-Stereo	0.92 478	0.90 323	0.84 478	1.27 530	0.49 439	1.38 586	0.88 512	1.41 583	0.97 526	0.73 457	1.09 537	1.26 578	0.43 408	0.72 454	1.05 530	1.13 500	0.49 392	1.18 536	0.66 482	1.01 494	0.46 405

BLMT-Stereo	1.53 574	1.36 455	1.06 502	1.42 550	1.23 604	1.41 590	1.07 533	1.43 585	1.12 540	1.42 586	1.06 535	1.83 600	1.07 524	1.42 589	1.07 531	1.27 558	1.38 587	6.80 693	1.00 527	1.26 568	1.00 519

DPSMNet_ROB	1.60 577	1.59 466	1.70 604	1.59 555	1.59 617	1.61 596	1.61 620	1.60 586	1.60 617	1.62 596	1.59 620	1.60 594	1.60 605	1.60 592	1.59 617	1.59 579	1.60 607	1.59 603	1.59 624	1.59 581	1.59 619

FlowAnything_test	1.02 500	1.72 471	0.71 453	1.59 555	0.70 487	1.61 596	0.69 480	1.61 587	0.70 487	1.60 590	0.70 490	1.61 597	0.69 478	1.61 594	0.70 486	0.81 450	0.58 419	0.81 482	0.55 456	0.81 456	0.56 445

FlowAnything	1.02 500	1.71 470	0.72 456	1.59 555	0.69 483	1.60 595	0.69 480	1.61 587	0.70 487	1.60 590	0.69 486	1.60 594	0.69 478	1.61 594	0.69 478	0.81 450	0.58 419	0.81 482	0.56 460	0.82 458	0.56 445

CFNet-ft	0.55 388	1.57 465	0.14 148	0.20 160	0.14 190	0.20 196	2.53 655	1.61 587	0.14 190	0.20 193	0.14 194	0.20 194	0.14 190	0.20 193	0.14 184	0.17 159	0.12 135	0.17 187	0.12 179	1.56 580	1.24 595

11t	1.27 567	2.70 573	1.34 572	1.32 540	0.89 516	1.30 578	1.34 601	1.64 590	0.57 449	1.45 588	0.72 498	1.05 515	1.29 590	1.07 518	1.29 602	1.49 574	1.02 497	0.97 513	1.15 541	1.48 577	1.31 599

IGEVStereo-DCA	1.77 582	4.21 624	1.84 620	2.49 595	2.11 651	2.54 637	1.36 604	1.65 591	1.17 548	2.75 646	1.90 640	2.54 632	1.15 531	0.94 492	1.11 534	1.50 575	1.32 571	0.96 511	1.46 615	1.49 578	0.88 504

rrr	1.77 582	4.21 624	1.84 620	2.49 595	2.11 651	2.54 637	1.36 604	1.65 591	1.17 548	2.75 646	1.90 640	2.54 632	1.15 531	0.94 492	1.11 534	1.50 575	1.32 571	0.96 511	1.46 615	1.49 578	0.88 504

HBP-ISP	1.24 565	1.72 471	1.65 602	1.15 471	0.76 501	1.40 588	0.88 512	1.67 593	1.02 536	1.69 597	1.38 610	1.69 598	1.21 584	1.87 604	1.21 593	1.05 488	0.79 473	0.97 513	0.80 513	1.19 515	0.75 489

ours_stereo	1.20 516	1.21 437	0.90 483	1.64 563	1.11 540	1.35 582	0.67 468	1.76 594	0.93 521	1.70 598	1.10 538	1.39 587	0.75 491	1.41 587	0.81 506	1.60 581	1.03 498	1.33 592	1.00 527	1.61 582	0.72 482

2.5w	2.01 602	2.40 559	1.37 584	3.28 619	2.01 645	2.71 642	1.43 617	1.82 595	1.83 638	1.90 601	1.41 612	2.71 641	1.35 595	2.71 641	1.85 639	2.66 635	1.53 597	1.64 604	1.23 595	2.53 628	1.87 639

1w_stereo	2.05 610	2.32 549	1.35 574	3.74 641	2.01 645	2.73 645	1.42 614	1.88 596	1.93 648	2.03 610	1.28 600	2.71 641	1.99 636	2.72 643	1.72 627	2.20 608	1.32 571	1.87 613	1.86 643	2.45 617	1.54 612

GANetREF_RVC	1.55 575	1.94 524	1.22 566	1.88 566	1.21 600	1.88 602	1.22 592	1.88 596	1.22 597	1.88 599	1.22 594	1.88 601	1.22 585	1.89 605	1.22 594	1.87 589	1.22 569	1.88 616	1.22 594	1.88 594	1.22 592
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
ccs_rob	2.79 648	10.17 681	0.32 254	10.00 693	0.33 357	0.49 400	0.33 343	1.90 598	0.32 341	0.51 415	0.33 354	0.49 397	9.24 697	0.49 396	0.33 340	0.41 296	9.82 696	0.41 379	0.28 311	9.34 695	0.29 306

3.25w	2.04 608	2.20 540	1.48 592	3.03 609	2.17 655	2.63 641	1.39 610	1.96 599	1.95 649	1.96 602	1.37 608	2.71 641	1.96 633	2.71 641	1.73 632	2.26 611	1.32 571	1.87 613	1.87 644	2.51 624	1.63 624

MFMNet_re	1.81 585	1.91 518	1.71 606	1.95 571	1.70 628	1.95 607	1.70 625	1.96 599	1.74 630	1.97 604	1.72 629	1.95 604	1.71 613	1.97 608	1.71 625	1.86 587	1.62 608	1.85 609	1.66 631	1.86 593	1.64 625

SPS-STEREO	1.59 576	1.91 518	1.21 565	1.94 569	1.20 554	2.00 610	1.23 593	1.99 601	1.24 599	2.00 607	1.25 597	2.03 611	1.26 587	2.00 609	1.29 602	1.90 593	1.18 521	1.89 617	1.21 593	1.89 595	1.20 546
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IGEV	2.02 603	2.20 540	1.82 616	2.90 607	2.16 653	2.41 627	1.25 595	2.00 602	1.98 650	1.99 606	1.31 602	2.72 645	1.93 630	2.67 640	1.69 624	2.26 611	1.32 571	1.83 608	1.87 644	2.53 628	1.61 622

3.5w_stereo	2.03 605	2.72 577	1.35 574	3.41 626	1.57 615	2.72 643	1.49 618	2.01 603	1.34 604	2.15 617	1.61 623	2.63 638	1.36 596	2.72 643	1.99 650	2.66 635	1.58 603	1.68 606	1.24 596	2.53 628	1.87 639

3w_stereo	2.04 608	2.24 544	1.70 604	3.15 612	2.18 657	2.49 631	1.26 597	2.03 604	1.98 650	1.98 605	1.33 603	2.72 645	1.99 636	2.59 635	1.72 627	2.22 610	1.33 578	1.85 609	1.88 649	2.50 623	1.58 618

MM-Stereo_test1	1.80 584	3.41 601	1.52 597	2.12 576	1.41 610	2.04 611	1.41 612	2.05 605	1.46 614	2.04 611	1.41 612	2.05 612	1.42 601	2.05 610	1.43 612	2.04 602	1.54 599	1.94 618	1.38 608	1.99 598	1.33 601

4.5_new	2.00 595	1.84 508	1.98 633	2.77 602	2.16 653	2.27 619	1.28 599	2.09 606	1.98 650	2.01 608	1.28 600	2.71 641	1.98 634	2.51 632	1.65 620	2.26 611	1.33 578	1.87 613	1.87 644	2.49 621	1.60 620

ff7	1.68 578	2.68 570	1.35 574	0.97 448	0.89 516	1.84 599	2.15 650	2.12 607	1.80 634	2.05 612	1.56 617	2.33 619	2.12 641	2.23 615	2.25 653	1.31 560	1.07 501	1.48 599	1.41 609	0.90 472	1.04 527

ffff	1.68 578	2.68 570	1.35 574	0.97 448	0.89 516	1.84 599	2.15 650	2.12 607	1.80 634	2.05 612	1.56 617	2.33 619	2.12 641	2.23 615	2.25 653	1.31 560	1.07 501	1.48 599	1.41 609	0.90 472	1.04 527

ccc-4	1.68 578	2.68 570	1.35 574	0.97 448	0.89 516	1.84 599	2.15 650	2.12 607	1.80 634	2.05 612	1.56 617	2.33 619	2.12 641	2.23 615	2.25 653	1.31 560	1.07 501	1.48 599	1.41 609	0.90 472	1.04 527

MC-Stereo	1.76 581	2.96 589	1.37 584	2.14 577	1.37 607	2.14 616	1.36 604	2.14 610	1.37 609	2.14 616	1.37 608	2.14 613	1.37 598	2.14 614	1.37 608	1.97 598	1.32 571	1.97 620	1.32 602	1.98 597	1.33 601

3.25w_new	2.03 605	2.72 577	1.35 574	3.33 624	1.57 615	2.72 643	1.53 619	2.15 611	1.33 603	2.15 617	1.60 621	2.63 638	1.30 591	2.72 643	1.99 650	2.67 637	1.53 597	1.75 607	1.25 598	2.53 628	1.87 639

RAFT_CTSACE	1.92 588	3.71 608	1.72 607	1.88 566	1.72 629	2.04 611	1.42 614	2.18 612	1.89 646	2.02 609	1.97 646	1.95 604	2.06 640	1.93 606	1.62 618	1.76 584	1.66 611	2.02 621	1.73 640	1.73 588	1.43 610

derf	1.91 587	2.15 536	1.78 610	2.16 578	1.75 630	2.21 617	1.80 628	2.22 613	1.80 634	2.21 619	1.76 630	2.17 614	1.81 622	2.24 618	1.74 633	1.93 596	1.56 600	1.96 619	1.53 617	1.95 596	1.56 614

4w-stereo	2.02 603	2.72 577	1.44 589	3.36 625	1.59 617	2.48 630	1.72 626	2.28 614	1.24 599	2.24 620	1.65 625	2.56 634	1.32 593	2.39 626	1.98 649	2.67 637	1.51 595	1.66 605	1.24 596	2.53 628	1.88 642

NCCL2	2.28 629	2.27 545	2.28 639	2.28 587	2.28 658	2.27 619	2.29 653	2.28 614	2.28 656	2.27 621	2.28 658	2.28 615	2.27 644	2.27 619	2.28 657	2.28 615	2.28 639	2.27 628	2.29 657	2.27 608	2.29 647

TRStereo	2.00 595	2.13 533	1.85 622	2.27 584	1.84 634	2.28 621	1.84 630	2.29 616	1.86 640	2.30 622	1.87 635	2.30 616	1.87 624	2.08 611	1.72 627	2.08 603	1.72 614	2.08 623	1.72 637	2.08 600	1.72 630

XX-Stereo	2.00 595	2.13 533	1.85 622	2.27 584	1.84 634	2.28 621	1.84 630	2.29 616	1.86 640	2.30 622	1.87 635	2.30 616	1.87 624	2.08 611	1.72 627	2.08 603	1.72 614	2.08 623	1.72 637	2.08 600	1.72 630

EAI-Stereo	2.00 595	2.13 533	1.85 622	2.27 584	1.84 634	2.28 621	1.84 630	2.29 616	1.86 640	2.30 622	1.87 635	2.30 616	1.87 624	2.08 611	1.72 627	2.08 603	1.72 614	2.08 623	1.72 637	2.08 600	1.72 630

STTStereo	3.73 657	30.40 705	2.37 643	2.39 591	2.31 660	2.35 624	2.33 654	2.29 616	2.42 657	2.32 626	2.34 659	2.33 619	2.36 645	2.30 621	2.27 656	2.35 622	2.22 638	2.31 631	2.22 654	2.29 610	2.34 651

GANet-RSSM	0.75 431	1.91 518	0.14 148	0.47 293	0.14 190	0.21 206	3.21 676	2.30 620	0.14 190	0.46 373	0.14 194	0.23 216	0.18 225	0.21 203	0.14 184	0.18 167	0.27 231	0.37 300	0.13 188	2.13 603	2.12 643

MonStereo1	1.94 589	2.77 583	1.52 597	3.73 640	1.51 614	2.13 615	1.42 614	2.32 621	1.52 615	2.31 625	1.50 615	2.53 629	1.59 604	2.34 623	1.56 615	1.91 594	1.36 584	1.86 612	1.31 601	2.07 599	1.53 611

MonStereo	2.17 615	2.41 560	1.49 596	2.67 599	1.67 622	2.60 640	2.04 648	2.32 621	1.76 631	2.44 630	1.68 627	2.50 627	1.69 611	2.38 624	1.80 636	2.28 615	1.78 617	2.63 647	2.14 652	3.47 640	1.68 628

AIO_test	2.18 617	2.09 531	2.04 637	2.42 592	2.01 645	2.47 629	1.94 640	2.34 623	2.03 654	2.56 636	1.94 643	2.43 625	1.94 631	2.41 627	1.87 643	2.39 625	2.10 634	2.35 635	1.91 650	2.25 607	2.19 645

AIO_rvc	2.18 617	2.34 554	1.87 626	2.32 588	1.94 643	2.40 626	1.89 638	2.37 624	2.07 655	2.52 635	1.95 645	2.44 626	1.99 636	2.41 627	1.89 645	2.32 620	2.09 633	2.24 627	2.18 653	2.21 604	2.23 646

HUF	2.18 617	2.30 547	1.99 636	2.34 590	2.02 648	2.41 627	2.06 649	2.38 625	1.89 646	2.36 627	1.85 633	2.56 634	1.98 634	2.31 622	1.97 648	2.30 618	2.03 632	2.30 630	2.11 651	2.23 605	2.16 644

asd	2.18 617	2.77 583	1.58 599	3.59 634	2.00 644	2.58 639	1.85 633	2.39 626	1.71 623	2.47 632	1.97 646	2.59 636	1.61 606	2.56 633	1.79 635	2.51 632	1.99 624	2.11 626	1.62 628	2.36 613	1.60 620

2.25w	2.00 595	1.86 512	1.98 633	2.95 608	2.17 655	2.26 618	1.35 602	2.42 627	2.00 653	2.07 615	1.27 599	2.53 629	1.99 636	2.29 620	1.49 614	2.21 609	1.32 571	1.85 609	1.87 644	2.52 625	1.62 623

FBW_ROB	2.12 614	2.46 563	1.77 609	2.49 595	1.79 633	2.38 625	1.83 629	2.46 628	1.78 633	2.48 633	1.97 646	2.40 624	1.78 620	2.42 629	1.83 637	2.31 619	1.85 622	2.38 636	1.82 642	2.35 612	1.84 635

qwe	2.18 617	2.60 567	1.58 599	3.83 642	1.90 642	2.53 635	1.90 639	2.48 629	1.73 628	2.37 628	1.92 642	2.53 629	1.68 609	2.56 633	1.83 637	2.52 634	1.87 623	2.07 622	1.68 634	2.32 611	1.71 629

monsterstereo	2.20 623	2.33 550	1.95 631	3.65 636	2.07 650	2.49 631	1.61 620	2.48 629	1.83 638	2.45 631	1.61 623	2.67 640	1.86 623	2.64 637	1.94 646	2.48 631	1.66 611	2.34 633	1.68 634	2.40 614	1.86 637

monsters	2.18 617	2.41 560	1.96 632	3.47 629	2.03 649	2.53 635	1.64 622	2.48 629	1.73 628	2.40 629	1.50 615	2.62 637	1.94 631	2.59 635	1.94 646	2.44 627	1.57 602	2.28 629	1.87 644	2.42 615	1.86 637

UDGNet	2.23 627	5.40 646	1.72 607	2.48 594	1.69 625	2.51 634	1.69 624	2.51 632	1.72 627	2.50 634	1.69 628	2.52 628	1.69 611	2.50 631	1.68 623	2.41 626	1.70 613	2.42 638	1.69 636	2.42 615	1.64 625

4.25w-stereo	1.98 590	2.72 577	1.46 591	3.47 629	1.43 611	2.07 613	1.98 641	2.53 633	1.52 615	2.71 639	1.98 652	1.81 599	1.62 607	1.96 607	1.36 607	1.88 592	2.00 625	2.53 644	1.61 626	1.74 589	1.15 537

cf-r	0.66 406	2.17 538	0.12 123	0.18 153	0.12 184	0.18 188	2.70 659	2.60 634	0.12 184	0.18 185	0.12 176	0.18 187	0.12 180	0.18 186	0.12 173	0.15 141	0.11 121	0.15 175	0.11 164	1.81 592	1.74 633

asda	2.17 615	2.54 564	1.81 611	3.47 629	1.78 632	2.50 633	1.86 634	2.61 635	1.68 619	2.61 637	1.83 632	2.37 623	1.73 615	2.44 630	1.88 644	2.51 632	1.84 621	2.34 633	1.62 628	2.23 605	1.77 634

4.25_new	2.00 595	2.33 550	1.82 616	3.32 622	1.69 625	1.95 607	1.99 644	2.72 636	1.71 623	2.72 640	1.97 646	2.01 609	1.74 617	1.77 599	1.28 600	2.18 606	2.01 627	2.48 642	1.58 622	1.65 583	1.17 541

4.5w_new	2.00 595	2.33 550	1.82 616	3.32 622	1.69 625	1.95 607	1.99 644	2.72 636	1.71 623	2.72 640	1.97 646	2.01 609	1.74 617	1.77 599	1.28 600	2.18 606	2.01 627	2.48 642	1.58 622	1.65 583	1.17 541

4.5w-stereo	1.99 591	2.33 550	1.81 611	3.28 619	1.68 624	1.94 604	1.99 644	2.72 636	1.70 622	2.72 640	1.99 655	1.97 606	1.68 609	1.76 598	1.29 602	1.91 594	2.02 631	2.53 644	1.61 626	1.75 590	1.16 540

2.75w_new	1.99 591	2.34 554	1.81 611	3.14 611	1.62 619	1.94 604	1.99 644	2.72 636	1.71 623	2.72 640	1.99 655	1.90 602	1.73 615	1.82 603	1.29 602	2.37 623	2.01 627	2.31 631	1.42 612	1.77 591	1.22 592

3.75w	1.99 591	2.31 548	1.83 619	3.16 613	1.65 621	1.93 603	1.98 641	2.72 636	1.68 619	2.73 645	1.97 646	2.00 608	1.72 614	1.81 602	1.25 598	2.27 614	2.01 627	2.38 636	1.42 612	1.71 587	1.24 595

2w_stereo	1.99 591	2.36 557	1.81 611	3.24 617	1.67 622	1.94 604	1.98 641	2.72 636	1.68 619	2.72 640	1.94 643	1.98 607	1.74 617	1.79 601	1.27 599	1.95 597	2.00 625	2.53 644	1.60 625	1.68 586	1.15 537

sCroCo_RVC	2.10 612	2.76 581	1.92 630	2.78 605	1.39 609	2.73 645	1.41 612	2.73 642	1.40 611	2.77 651	1.41 612	2.74 647	1.40 600	2.74 646	1.40 610	2.72 639	1.42 590	2.72 648	1.44 614	2.79 635	1.42 609

LGtest1	2.22 624	2.70 573	1.89 627	2.76 601	1.86 637	2.75 647	1.86 634	2.75 643	1.86 640	2.75 646	1.86 634	2.77 650	1.87 624	2.75 647	1.86 640	2.46 628	1.58 603	2.45 639	1.56 618	2.45 617	1.56 614

LG-G_1	2.22 624	2.71 575	1.89 627	2.77 602	1.87 640	2.75 647	1.87 636	2.76 644	1.87 644	2.75 646	1.87 635	2.76 648	1.87 624	2.75 647	1.86 640	2.47 629	1.58 603	2.45 639	1.57 619	2.45 617	1.57 616

LG-G	2.22 624	2.71 575	1.89 627	2.77 602	1.87 640	2.75 647	1.87 636	2.76 644	1.87 644	2.75 646	1.87 635	2.76 648	1.87 624	2.75 647	1.86 640	2.47 629	1.58 603	2.45 639	1.57 619	2.45 617	1.57 616

GwcNet-RSSM	0.77 437	2.77 583	0.14 148	0.20 160	0.14 190	0.20 196	2.67 658	2.78 646	0.14 190	0.20 193	0.14 194	0.20 194	0.14 190	0.21 203	0.14 184	0.17 159	0.12 135	0.17 187	0.12 179	2.52 625	2.31 648

PSMNet-RSSM	0.77 437	2.76 581	0.14 148	0.20 160	0.14 190	0.20 196	2.66 657	2.79 647	0.14 190	0.21 204	0.14 194	0.21 201	0.14 190	0.20 193	0.14 184	0.17 159	0.12 135	0.17 187	0.12 179	2.52 625	2.31 648

hitnet-ft	0.79 442	2.78 586	0.14 148	0.20 160	0.14 190	0.21 206	2.89 660	2.80 648	0.14 190	0.20 193	0.14 194	0.20 194	0.14 190	0.20 193	0.14 184	0.17 159	0.12 135	0.17 187	0.12 179	2.54 633	2.33 650

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 685	50.87 717	2.78 648	2.87 606	2.71 662	2.78 650	0.47 424	2.88 649	2.86 662	1.89 600	2.67 661	2.79 651	2.79 650	2.78 650	2.83 659	2.82 640	2.82 646	2.83 649	2.77 661	2.83 636	2.76 656
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MSMDNet	2.65 643	10.14 680	0.33 259	9.74 690	0.32 345	0.87 478	0.33 343	2.95 650	0.68 474	0.49 393	0.34 362	0.49 397	5.70 688	0.49 396	0.33 340	0.42 310	9.57 693	0.41 379	0.31 349	8.36 691	0.65 465

plain	1.88 586	3.16 595	0.64 427	3.10 610	0.65 473	3.10 652	0.64 459	3.12 651	0.65 464	3.10 652	0.65 472	3.11 652	0.65 462	3.12 651	0.65 458	3.12 644	0.65 440	3.13 650	0.65 480	3.13 638	0.65 465

MIF-Stereo (partial)	2.58 642	3.31 600	0.66 434	3.18 614	0.66 477	3.18 653	0.66 464	3.21 652	0.67 468	3.19 653	0.66 475	3.19 653	0.66 466	3.31 655	0.68 470	5.09 676	1.79 619	8.23 697	1.67 632	6.18 681	1.38 607

Anonymous3	2.55 641	3.26 599	1.65 602	3.28 619	1.63 620	3.24 654	1.68 623	3.27 653	1.66 618	3.28 654	1.67 626	3.25 654	1.66 608	3.27 653	1.64 619	3.26 645	1.65 610	3.30 652	1.65 630	4.95 672	1.65 627

NLSM1	2.93 650	3.24 598	2.57 647	4.04 643	2.66 661	3.30 656	2.55 656	3.29 654	2.55 658	3.35 656	2.48 660	3.28 655	2.47 646	3.34 656	2.49 658	3.26 645	2.55 645	3.13 650	2.57 660	3.00 637	2.46 654

PCWNet_CMD	2.80 649	9.82 677	0.32 254	10.09 694	0.32 345	0.49 400	0.33 343	3.34 655	0.33 351	0.49 393	0.33 354	0.49 397	8.73 694	0.48 390	0.33 340	0.41 296	9.22 692	0.42 390	0.29 324	9.55 696	0.31 328

UniTT-Stereo	2.03 605	3.43 602	0.72 456	3.42 627	0.73 492	3.27 655	0.68 472	3.38 656	0.69 479	3.29 655	0.72 498	3.28 655	0.70 482	3.35 657	0.68 470	3.39 647	0.68 447	3.31 653	0.69 491	3.37 639	0.73 485

Sa-1000	4.34 675	8.37 665	6.84 688	6.98 679	4.45 691	3.58 657	3.00 661	3.42 657	3.39 677	2.61 637	4.00 686	3.83 661	4.01 679	3.90 661	3.90 682	5.98 683	5.62 678	3.76 659	2.34 658	4.35 652	2.47 655

test_5	4.62 679	7.55 661	6.23 684	6.32 674	3.40 679	5.29 687	3.50 679	3.53 658	4.11 687	4.28 664	4.47 690	4.26 667	4.38 682	3.68 659	3.24 672	5.89 681	5.60 677	4.84 681	3.50 679	4.33 651	3.93 687

DPSNet	3.66 655	3.60 604	3.62 670	3.63 635	3.64 683	3.65 659	3.65 682	3.66 659	3.67 679	3.67 658	3.65 680	3.67 659	3.66 668	3.66 658	3.68 677	3.68 650	3.66 665	3.67 657	3.68 683	3.67 641	3.67 680

RAStereo	2.23 627	3.64 605	0.76 464	3.65 636	0.86 514	3.66 660	0.76 496	3.67 660	0.81 511	3.66 657	0.76 504	3.66 658	0.77 494	3.68 659	0.77 498	3.68 650	0.77 469	3.69 658	0.77 507	3.70 642	0.77 494

SA	4.33 674	7.35 659	6.85 689	5.96 671	4.09 688	3.59 658	3.15 675	3.82 661	2.64 659	3.91 659	3.85 683	3.57 657	2.72 649	3.13 652	4.03 684	7.09 691	6.86 686	3.57 655	3.12 673	3.85 643	3.51 679

test_3	5.01 684	8.86 671	7.77 692	8.09 682	2.76 663	4.13 665	4.05 688	3.88 662	3.76 683	4.33 665	4.13 687	3.71 660	3.91 676	4.21 666	4.06 685	7.93 692	7.69 689	4.53 664	3.91 686	4.17 649	4.29 689

TestStereo1	4.60 676	8.41 666	6.44 686	6.86 677	3.79 685	3.97 662	3.78 684	3.99 663	3.74 681	3.97 660	3.52 678	3.94 662	3.58 665	3.98 662	3.72 679	6.82 688	6.50 684	3.76 659	3.66 681	3.90 644	3.74 683

SA-5K	4.60 676	8.41 666	6.44 686	6.86 677	3.79 685	3.97 662	3.78 684	3.99 663	3.74 681	3.97 660	3.52 678	3.94 662	3.58 665	3.98 662	3.72 679	6.82 688	6.50 684	3.76 659	3.66 681	3.90 644	3.74 683

test_4	4.88 682	8.13 664	6.98 690	7.46 680	4.44 690	4.25 666	3.85 686	4.04 665	3.92 685	4.13 663	3.91 684	4.18 666	3.84 675	4.14 665	4.06 685	7.01 690	7.13 687	4.53 664	3.72 684	4.09 648	3.72 681

NLCSM	3.67 656	4.08 619	3.19 666	4.80 659	3.26 676	3.99 664	3.24 677	4.25 666	3.18 675	4.09 662	3.27 675	4.14 664	3.18 663	4.13 664	3.28 673	4.06 652	3.10 655	3.85 662	3.14 674	3.91 647	3.27 676

raft_robust	4.71 680	7.75 663	5.40 682	6.81 676	3.31 677	4.28 667	4.20 689	4.32 667	4.37 690	4.35 666	4.35 689	4.14 664	3.75 672	4.30 668	4.20 687	6.67 687	6.37 682	3.36 654	4.24 691	4.86 670	3.25 675

RAFT+CT+SA	4.28 672	7.62 662	4.91 677	5.55 668	2.28 658	3.09 651	3.64 681	4.49 668	3.07 668	4.80 680	3.35 676	4.77 683	3.70 670	4.29 667	3.05 662	5.58 679	5.98 681	3.58 656	3.78 685	4.26 650	3.72 681

cross-raft	4.83 681	7.52 660	6.43 685	6.63 675	3.96 687	4.51 668	3.99 687	4.49 668	3.96 686	4.52 667	3.96 685	4.50 668	3.97 678	4.50 669	3.97 683	6.65 686	6.44 683	4.33 663	3.92 687	4.35 652	3.91 686

rvit_0105_6	3.87 662	5.73 653	3.10 662	4.69 657	3.12 674	4.54 670	3.02 663	4.56 670	3.04 663	4.54 671	3.03 664	4.54 669	3.04 654	4.56 670	3.05 662	4.58 663	3.05 648	4.58 668	3.05 665	4.58 657	3.05 661

rvit_105_1	3.83 658	5.22 639	3.01 652	4.53 647	3.01 664	4.51 668	3.01 662	4.56 670	3.04 663	4.53 669	3.03 664	4.55 671	3.03 651	4.56 670	3.04 660	4.57 660	3.05 648	4.57 666	3.05 665	4.57 656	3.05 661

rvit_stereo_0081	3.83 658	5.23 640	3.01 652	4.53 647	3.03 666	4.55 674	3.02 663	4.56 670	3.04 663	4.52 667	3.02 662	4.54 669	3.03 651	4.56 670	3.04 660	4.57 660	3.05 648	4.57 666	3.05 665	4.58 657	3.05 661

rvit_stereo_0082	3.86 660	5.82 654	3.01 652	4.53 647	3.03 666	4.54 670	3.02 663	4.56 670	3.04 663	4.53 669	3.02 662	4.55 671	3.04 654	4.57 673	3.05 662	4.57 660	3.05 648	4.58 668	3.05 665	4.58 657	3.06 664

rvit_stereo_0080	3.89 663	5.70 651	3.04 657	4.54 650	3.03 666	4.56 675	3.05 669	4.60 674	3.07 668	4.58 674	3.06 667	4.59 673	3.06 656	4.61 674	3.08 666	4.63 665	3.09 653	4.64 672	3.10 670	4.65 661	3.10 668

whm_eth	3.89 663	5.70 651	3.04 657	4.54 650	3.03 666	4.56 675	3.05 669	4.60 674	3.07 668	4.58 674	3.06 667	4.59 673	3.06 656	4.61 674	3.08 666	4.63 665	3.09 653	4.64 672	3.10 670	4.65 661	3.10 668

rvit_0105_3	3.91 665	5.33 643	3.06 660	4.60 655	3.07 672	4.60 677	3.06 671	4.62 676	3.08 671	4.60 676	3.07 670	4.62 678	3.08 658	4.67 678	3.10 669	4.70 668	3.11 656	4.77 679	3.19 677	4.77 666	3.14 672

rvit_stereo_0081_aga	3.86 660	5.33 643	3.02 655	4.55 653	3.04 670	4.54 670	3.02 663	4.64 677	3.06 667	4.54 671	3.04 666	4.62 678	3.08 658	4.62 676	3.07 665	4.58 663	3.06 652	4.60 670	3.08 669	4.63 660	3.07 665

rvit_stereo_0083	3.92 667	5.30 642	3.06 660	4.61 656	3.09 673	4.67 679	3.08 672	4.66 678	3.09 672	4.62 677	3.10 672	4.66 681	3.11 660	4.67 678	3.16 671	4.72 670	3.16 659	4.77 679	3.11 672	4.66 663	3.11 670

rvit_stereo_ft	3.93 668	5.44 648	3.05 659	4.59 654	3.06 671	4.61 678	3.08 672	4.67 679	3.12 673	4.63 678	3.10 672	4.65 680	3.11 660	4.69 680	3.13 670	4.70 668	3.14 658	4.71 677	3.15 675	4.74 664	3.16 673

rvit_0105_4	3.91 665	5.47 650	3.02 655	4.54 650	3.02 665	4.54 670	3.03 667	4.75 680	3.17 674	4.57 673	3.06 667	4.61 677	3.16 662	4.65 677	3.09 668	4.66 667	3.11 656	4.68 675	3.18 676	4.81 667	3.16 673

TestStereo	4.88 682	4.75 630	4.79 676	4.87 662	4.92 692	4.81 685	4.90 692	4.78 681	4.77 691	4.87 682	4.89 691	4.90 686	4.91 684	4.99 685	4.79 689	4.98 673	4.87 674	4.87 682	4.92 693	5.00 673	5.00 690

MLG-Stereo_test2	4.28 672	5.46 649	3.69 671	4.86 661	3.72 684	5.58 689	3.42 678	4.81 682	3.77 684	4.85 681	3.72 682	5.55 690	3.63 667	5.58 688	3.53 676	4.41 657	3.28 663	4.99 683	2.95 663	4.75 665	3.13 671

sAnonymous2	3.31 653	2.63 568	1.38 586	3.71 638	1.86 637	4.70 680	1.11 535	4.82 683	2.72 660	5.45 688	1.98 652	4.59 673	2.64 647	2.65 638	6.21 693	4.37 654	1.08 505	5.16 685	2.24 655	4.52 654	2.39 652

CroCo_RVC	3.31 653	2.63 568	1.38 586	3.71 638	1.86 637	4.70 680	1.11 535	4.82 683	2.72 660	5.45 688	1.98 652	4.59 673	2.64 647	2.65 638	6.21 693	4.37 654	1.08 505	5.16 685	2.24 655	4.52 654	2.39 652

rvit_0105_5	4.10 669	5.40 646	3.13 665	4.71 658	3.15 675	4.72 682	3.10 674	4.90 685	3.27 676	4.69 679	3.16 674	4.84 685	3.25 664	4.96 684	3.34 674	5.05 675	3.39 664	5.10 684	3.40 678	5.11 674	3.42 677

FC-DCNN v2	5.10 686	5.15 637	4.49 675	5.07 664	3.37 678	6.87 692	4.75 691	5.04 686	6.34 695	7.84 696	5.06 692	6.72 696	4.09 680	4.99 685	5.44 692	5.03 674	3.16 659	4.67 674	4.86 692	5.15 675	3.89 685

MaDis-Stereo	3.19 652	6.02 656	1.12 505	5.61 669	1.16 547	5.43 688	1.02 531	5.15 687	0.70 487	5.43 687	1.21 593	5.03 688	0.97 510	4.85 681	0.99 521	4.53 658	1.16 517	5.53 687	1.25 598	5.37 677	1.30 598

MLG-Stereo_test1	4.25 670	5.34 645	3.61 669	5.31 665	3.63 682	5.23 686	3.57 680	5.38 688	3.65 678	5.23 685	3.47 677	4.76 682	3.74 671	4.85 681	3.71 678	4.96 672	3.18 661	4.71 677	2.92 662	4.86 670	2.90 658

MLG-Stereo_test3	4.26 671	4.85 632	3.95 673	5.35 666	3.60 681	4.75 683	3.76 683	5.49 689	3.71 680	5.39 686	3.69 681	4.82 684	3.66 668	4.85 681	3.73 681	4.93 671	3.19 662	4.69 676	2.99 664	4.84 669	2.98 660

StereoVision	3.15 651	5.00 634	0.89 480	4.83 660	1.00 527	3.93 661	1.27 598	6.37 690	1.34 604	5.67 690	1.26 598	5.84 691	1.27 588	5.03 687	1.24 595	5.10 677	1.09 507	4.61 671	0.57 462	5.62 679	1.12 532

SGM-Forest	5.21 688	5.92 655	4.08 674	6.18 672	4.16 689	6.31 691	4.34 690	6.50 691	4.33 689	6.14 692	4.21 688	6.61 695	4.55 683	6.67 691	4.48 688	5.94 682	3.94 668	5.85 690	4.03 689	5.79 680	4.17 688
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RAFT	6.73 691	9.36 674	7.40 691	8.51 685	6.55 696	6.88 693	6.60 696	6.79 692	6.60 696	6.80 693	6.72 698	5.31 689	5.50 687	6.61 690	6.61 696	8.42 694	5.89 679	5.73 688	5.45 697	6.61 682	6.24 694

test-1	6.46 689	9.16 673	8.03 695	8.09 682	5.62 695	6.11 690	6.35 695	6.85 693	4.94 692	6.08 691	6.29 697	4.98 687	6.43 689	6.22 689	6.36 695	6.16 685	7.47 688	5.82 689	5.44 696	7.11 686	5.68 693

test-v	7.53 694	11.89 682	7.98 693	9.36 688	7.14 697	7.06 694	7.09 697	7.37 694	6.91 697	7.29 694	5.71 695	6.45 693	6.93 690	6.73 693	7.27 697	8.93 697	7.85 690	6.98 694	6.80 698	7.56 687	7.34 696

test-2	7.53 694	11.89 682	7.98 693	9.36 688	7.14 697	7.06 694	7.09 697	7.37 694	6.91 697	7.29 694	5.71 695	6.45 693	6.93 690	6.73 693	7.27 697	8.93 697	7.85 690	6.98 694	6.80 698	7.56 687	7.34 696

DispFullNet	4.61 678	4.84 631	3.12 663	5.00 663	3.57 680	4.75 683	3.03 667	7.75 696	4.17 688	4.91 683	3.09 671	6.20 692	3.95 677	6.71 692	3.51 675	5.30 678	3.67 666	5.86 691	3.63 680	5.61 678	3.46 678

rvit_stereo_0075_2	6.64 690	8.80 670	5.25 679	7.89 681	5.27 694	7.90 696	5.27 693	7.92 697	5.28 693	7.91 697	5.29 694	7.93 697	5.27 685	7.92 697	5.28 690	7.93 692	5.28 676	7.93 696	5.29 695	7.93 689	5.28 692

U	5.15 687	8.49 668	1.81 611	8.49 684	1.77 631	8.49 697	1.77 627	8.51 698	1.77 632	8.49 698	1.77 631	8.50 698	1.78 620	8.58 698	1.77 634	8.54 695	1.78 617	8.55 698	1.78 641	8.55 692	1.84 635

SGM+DAISY	7.06 692	9.15 672	5.38 681	8.84 686	5.18 693	8.80 698	5.31 694	8.79 699	5.28 693	8.89 699	5.20 693	8.93 699	5.33 686	8.95 699	5.36 691	8.70 696	5.21 675	8.74 699	5.20 694	8.89 693	5.15 691

rafts_anoy	20.00 698	20.00 684	20.00 697	20.00 697	20.00 700	20.00 699	20.00 700	20.00 700	20.00 700	20.00 700	20.00 700	20.00 700	20.00 700	20.00 700	20.00 700	20.00 699	20.00 700	20.00 700	20.00 701	20.00 700	20.00 699

raft+_RVC	20.00 698	20.00 684	20.00 697	20.00 697	20.00 700	20.00 699	20.00 700	20.00 700	20.00 700	20.00 700	20.00 700	20.00 700	20.00 700	20.00 700	20.00 700	20.00 699	20.00 700	20.00 700	20.00 701	20.00 700	20.00 699

raftrobust	20.00 698	20.00 684	20.00 697	20.00 697	20.00 700	20.00 699	20.00 700	20.00 700	20.00 700	20.00 700	20.00 700	20.00 700	20.00 700	20.00 700	20.00 700	20.00 699	20.00 700	20.00 700	20.00 701	20.00 700	20.00 699

CasAABBNet	20.00 698	20.00 684	20.00 697	20.00 697	20.00 700	20.00 699	20.00 700	20.00 700	20.00 700	20.00 700	20.00 700	20.00 700	20.00 700	20.00 700	20.00 700	20.00 699	20.00 700	20.00 700	20.00 701	20.00 700	20.00 699

RALCasStereoNet	20.00 698	20.00 684	20.00 697	20.00 697	20.00 700	20.00 699	20.00 700	20.00 700	20.00 700	20.00 700	20.00 700	20.00 700	20.00 700	20.00 700	20.00 700	20.00 699	20.00 700	20.00 700	20.00 701	20.00 700	20.00 699

RALAANet	20.00 698	20.00 684	20.00 697	20.00 697	20.00 700	20.00 699	20.00 700	20.00 700	20.00 700	20.00 700	20.00 700	20.00 700	20.00 700	20.00 700	20.00 700	20.00 699	20.00 700	20.00 700	20.00 701	20.00 700	20.00 699

MANE	19.05 697	23.00 690	15.00 696	23.00 703	15.00 699	24.00 705	16.00 699	24.00 706	16.00 699	22.00 706	15.00 699	23.00 706	16.00 699	23.00 706	15.00 699	22.00 705	15.00 699	22.00 706	15.00 700	22.00 706	15.00 698

111	30.40 704	30.94 706	29.72 705	32.61 705	30.02 707	33.57 706	30.47 707	31.50 707	29.39 707	30.98 707	29.11 707	29.78 707	30.39 710	29.45 707	30.76 710	30.08 707	29.02 708	29.92 707	30.32 711	29.86 707	30.17 706

fff	1000028.16 725	29.62 702	29.72 705	32.61 705	30.02 707	35.13 708	31.83 708	32.07 708	10000000.00 727	35.27 710	29.82 708	32.45 708	30.15 707	32.35 708	30.09 707	31.04 708	29.55 709	30.64 708	30.14 708	10000000.00 728	30.77 707

csc	1000028.16 725	29.62 702	29.72 705	32.61 705	30.02 707	35.13 708	31.83 708	32.07 708	10000000.00 727	35.27 710	29.82 708	32.45 708	30.15 707	32.35 708	30.09 707	31.04 708	29.55 709	30.64 708	30.14 708	10000000.00 728	30.77 707

cscssc	1000028.16 725	29.62 702	29.72 705	32.61 705	30.02 707	35.13 708	31.83 708	32.07 708	10000000.00 727	35.27 710	29.82 708	32.45 708	30.15 707	32.35 708	30.09 707	31.04 708	29.55 709	30.64 708	30.14 708	10000000.00 728	30.77 707

tt	500032.53 723	34.60 709	29.72 705	37.47 715	34.41 712	36.85 712	35.22 712	34.71 711	33.55 709	34.50 708	35.43 711	33.81 711	10000000.00 728	33.57 711	33.13 711	33.68 711	35.00 713	34.03 712	35.26 714	30.96 708	34.63 711

DCANet	500032.53 723	34.60 709	29.72 705	37.47 715	34.41 712	36.85 712	35.22 712	34.71 711	33.55 709	34.50 708	35.43 711	33.81 711	10000000.00 728	33.57 711	33.13 711	33.68 711	35.00 713	34.03 712	35.26 714	30.96 708	34.63 711

DCANet-4	35.22 706	34.54 708	35.08 711	33.58 709	35.47 714	34.55 707	35.53 714	36.08 713	35.85 711	35.92 713	35.77 713	35.18 713	35.48 712	35.39 713	37.15 717	34.55 713	33.92 712	35.02 714	34.90 713	35.79 711	34.74 713

ADStereo(finetuned)	36.13 707	36.63 712	38.07 716	36.97 710	33.25 711	35.91 711	34.45 711	36.36 714	32.99 708	38.14 719	36.71 714	36.69 714	34.13 711	38.57 719	40.79 718	37.60 719	36.58 715	35.90 715	33.36 712	35.42 710	34.04 710

fast-reg	37.00 708	37.00 713	37.00 712	37.00 711	37.00 715	37.00 714	37.00 715	37.00 715	37.00 712	37.00 714	37.00 715	37.00 715	37.00 713	37.00 714	37.00 713	37.00 715	37.00 716	37.00 716	37.00 716	37.00 712	37.00 714

Reg-Stereo(zero)	37.00 708	37.00 713	37.00 712	37.00 711	37.00 715	37.00 714	37.00 715	37.00 715	37.00 712	37.00 714	37.00 715	37.00 715	37.00 713	37.00 714	37.00 713	37.00 715	37.00 716	37.00 716	37.00 716	37.00 712	37.00 714

fast-iter	37.00 708	37.00 713	37.00 712	37.00 711	37.00 715	37.00 714	37.00 715	37.00 715	37.00 712	37.00 714	37.00 715	37.00 715	37.00 713	37.00 714	37.00 713	37.00 715	37.00 716	37.00 716	37.00 716	37.00 712	37.00 714

CoSv	37.00 708	37.00 713	37.00 712	37.00 711	37.00 715	37.00 714	37.00 715	37.00 715	37.00 712	37.00 714	37.00 715	37.00 715	37.00 713	37.00 714	37.00 713	37.00 715	37.00 716	37.00 716	37.00 716	37.00 712	37.00 714

WCMA_ROB	31.10 705	35.43 711	27.12 704	39.51 717	23.10 706	38.78 718	25.30 706	37.49 719	25.39 706	37.29 718	27.02 706	38.52 719	26.48 706	37.80 718	26.44 706	36.28 714	22.65 707	33.90 711	22.30 707	37.10 716	24.18 705

CBMV	128.50 714	1422.70 729	53.10 718	79.50 719	51.30 720	77.30 720	49.70 719	74.00 720	48.20 717	77.20 721	48.80 720	73.90 721	48.00 718	73.80 721	48.80 720	70.40 721	45.10 721	68.90 721	46.10 721	68.20 718	45.00 719
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	69.83 712	87.70 718	41.95 717	113.75 720	65.62 721	75.05 719	55.25 720	75.64 721	45.04 716	71.61 720	41.75 719	72.81 720	44.06 717	68.38 720	44.63 719	101.89 722	59.57 722	107.10 722	61.05 722	104.38 719	59.38 720

NOSS_ROB	102.95 713	153.00 722	121.00 720	51.00 718	44.00 719	165.00 722	127.00 721	153.00 722	119.00 718	164.00 723	125.00 721	168.00 723	120.00 719	153.00 722	117.00 721	49.00 720	44.00 720	49.00 720	44.00 720	49.00 717	44.00 718

MeshStereo	159.24 715	171.00 723	160.68 723	162.58 721	160.59 722	164.01 721	160.35 722	158.51 723	158.56 719	158.34 722	160.12 722	158.56 722	159.92 720	157.26 723	158.94 722	154.38 723	158.36 723	155.75 723	159.13 724	153.67 720	154.07 721
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	201.80 716	123.00 719	115.00 719	219.00 722	218.00 724	223.00 723	244.00 724	217.00 724	236.00 721	202.00 724	203.00 723	205.00 724	208.00 721	225.00 724	204.00 723	210.00 724	198.00 724	197.00 724	184.00 725	204.00 721	201.00 722

MGS-Stereo	239.45 717	123.00 719	135.00 721	266.00 723	286.00 725	277.00 724	305.00 725	271.00 725	242.00 722	274.00 725	279.00 725	255.00 725	270.00 723	268.00 725	297.00 725	221.00 725	247.00 726	216.00 725	123.00 723	217.00 722	217.00 724

EGLCR-Stereo	246.90 718	129.00 721	139.00 722	266.00 723	286.00 725	277.00 724	305.00 725	271.00 725	242.00 722	274.00 725	279.00 725	255.00 725	270.00 723	268.00 725	297.00 725	230.00 726	247.00 726	216.00 725	223.00 727	237.00 723	227.00 725

DLCB_ROB	284.23 719	354.61 725	207.27 724	363.24 725	206.46 723	364.72 726	210.41 723	364.72 727	210.41 720	364.81 727	208.64 724	364.81 727	208.64 722	364.72 727	210.41 724	354.70 727	205.53 725	354.70 727	205.53 726	354.70 724	205.53 723

LE_ROB	396.57 720	471.28 726	329.84 725	471.48 726	308.15 727	526.83 727	322.10 727	488.15 728	323.76 724	495.46 728	317.97 727	497.17 728	320.10 725	481.62 728	326.76 727	462.71 728	298.97 728	466.16 728	285.98 728	447.62 725	289.21 726

SGM-ForestM	596.69 721	677.77 727	444.52 726	699.85 727	517.25 728	732.94 728	488.29 728	770.79 729	460.11 725	750.81 729	487.98 728	792.79 729	499.41 726	730.90 729	475.81 728	720.03 729	491.16 729	663.96 729	418.60 729	674.76 726	436.05 727

CBMV_ROB	818.48 722	913.88 728	709.52 727	862.84 728	597.78 729	1073.99 729	700.52 729	1015.66 730	702.59 726	1115.65 730	760.02 729	1130.24 730	721.57 727	1037.41 730	692.65 729	814.05 730	564.29 730	843.28 730	595.31 730	915.51 727	602.92 728

111111	10000000.00 728	10000000.00 730	10000000.00 728	10000000.00 729	10000000.00 730	10000000.00 730	10000000.00 730	10000000.00 731	10000000.00 727	10000000.00 731	10000000.00 730	10000000.00 731	10000000.00 728	10000000.00 731	10000000.00 730	10000000.00 731	10000000.00 731	10000000.00 731	10000000.00 731	10000000.00 728	10000000.00 729

SGD-Stereo	10000000.00 728	10000000.00 730	10000000.00 728	10000000.00 729	10000000.00 730	10000000.00 730	10000000.00 730	10000000.00 731	10000000.00 727	10000000.00 731	10000000.00 730	10000000.00 731	10000000.00 728	10000000.00 731	10000000.00 730	10000000.00 731	10000000.00 731	10000000.00 731	10000000.00 731	10000000.00 728	10000000.00 729

IGEV-Stereo++	10000000.00 728	10000000.00 730	10000000.00 728	10000000.00 729	10000000.00 730	10000000.00 730	10000000.00 730	10000000.00 731	10000000.00 727	10000000.00 731	10000000.00 730	10000000.00 731	10000000.00 728	10000000.00 731	10000000.00 730	10000000.00 731	10000000.00 731	10000000.00 731	10000000.00 731	10000000.00 728	10000000.00 729

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 728	10000000.00 730	10000000.00 728	10000000.00 729	10000000.00 730	10000000.00 730	10000000.00 730	10000000.00 731	10000000.00 727	10000000.00 731	10000000.00 730	10000000.00 731	10000000.00 728	10000000.00 731	10000000.00 730	10000000.00 731	10000000.00 731	10000000.00 731	10000000.00 731	10000000.00 728	10000000.00 729

IGEV-Stereo+	10000000.00 728	10000000.00 730	10000000.00 728	10000000.00 729	10000000.00 730	10000000.00 730	10000000.00 730	10000000.00 731	10000000.00 727	10000000.00 731	10000000.00 730	10000000.00 731	10000000.00 728	10000000.00 731	10000000.00 730	10000000.00 731	10000000.00 731	10000000.00 731	10000000.00 731	10000000.00 728	10000000.00 729

SDNR	10000000.00 728	10000000.00 730	10000000.00 728	10000000.00 729	10000000.00 730	10000000.00 730	10000000.00 730	10000000.00 731	10000000.00 727	10000000.00 731	10000000.00 730	10000000.00 731	10000000.00 728	10000000.00 731	10000000.00 730	10000000.00 731	10000000.00 731	10000000.00 731	10000000.00 731	10000000.00 728	10000000.00 729

anonymousdsp2	10000000.00 728	10000000.00 730	10000000.00 728	10000000.00 729	10000000.00 730	10000000.00 730	10000000.00 730	10000000.00 731	10000000.00 727	10000000.00 731	10000000.00 730	10000000.00 731	10000000.00 728	10000000.00 731	10000000.00 730	10000000.00 731	10000000.00 731	10000000.00 731	10000000.00 731	10000000.00 728	10000000.00 729

anonymousdsp	10000000.00 728	10000000.00 730	10000000.00 728	10000000.00 729	10000000.00 730	10000000.00 730	10000000.00 730	10000000.00 731	10000000.00 727	10000000.00 731	10000000.00 730	10000000.00 731	10000000.00 728	10000000.00 731	10000000.00 730	10000000.00 731	10000000.00 731	10000000.00 731	10000000.00 731	10000000.00 728	10000000.00 729

test_example2	10000000.00 728	10000000.00 730	10000000.00 728	10000000.00 729	10000000.00 730	10000000.00 730	10000000.00 730	10000000.00 731	10000000.00 727	10000000.00 731	10000000.00 730	10000000.00 731	10000000.00 728	10000000.00 731	10000000.00 730	10000000.00 731	10000000.00 731	10000000.00 731	10000000.00 731	10000000.00 728	10000000.00 729

DIP-Stereo	10000000.00 728	10000000.00 730	10000000.00 728	10000000.00 729	10000000.00 730	10000000.00 730	10000000.00 730	10000000.00 731	10000000.00 727	10000000.00 731	10000000.00 730	10000000.00 731	10000000.00 728	10000000.00 731	10000000.00 730	10000000.00 731	10000000.00 731	10000000.00 731	10000000.00 731	10000000.00 728	10000000.00 729
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ASD4		0.20 137

Low-res two-view benchmark