Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

TADF							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSGM							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AHVO							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MCPF							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DSFM							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFTStereoReplicaGSO							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

USTest	0.01 9	0.02 12	0.00 1	0.14 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 25	0.02 27	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CoDeX	0.15 198	0.70 364	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.01 15	0.02 26	0.67 564	0.02 21	0.69 548	0.75 575	0.01 15	0.02 27	0.02 20

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

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

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

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

SFCPSM	0.17 215	0.78 381	0.02 15	0.02 14	0.01 10	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.01 16	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.01 15	0.02 26	0.79 603	0.02 21	0.75 561	0.76 577	0.02 27	0.02 27	0.02 20

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

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

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

ADCMid	0.08 78	0.02 12	0.02 15	1.01 541	0.03 52	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 96	0.09 162	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

ADCS	0.09 85	0.02 12	0.04 64	0.90 515	0.06 146	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.14 206	0.36 453	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

AnyNet_C01	0.11 128	0.02 12	0.02 15	1.62 647	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.06 127	0.04 103	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.03 52

AnyNet_C32	0.14 180	0.04 52	0.03 39	2.22 671	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.04 102	0.02 27	0.07 150	0.04 103	0.02 21	0.02 22	0.03 47	0.03 63	0.02 27	0.03 52

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BEATNet_4x	0.11 128	0.03 31	0.03 39	1.60 644	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 110	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ADCL	0.11 128	0.03 31	0.03 39	1.60 644	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 110	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

GASNet	0.05 57	0.04 52	0.12 136	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 126	0.04 101	0.04 109	0.12 186	0.04 116	0.06 136	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

FADNet-RVC-Resample	0.12 141	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	1.57 720	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.05 129	0.04 103	0.06 138

FADNet-RVC	0.13 149	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 126	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.05 134	0.04 102	0.05 124	0.04 96	1.71 741	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.07 153	0.04 96

ADCRef	0.12 141	0.03 31	0.04 64	1.71 651	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.06 127	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.04 96

ADCP+	0.15 198	0.04 52	0.04 64	2.20 670	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.05 134	0.04 102	0.04 106	0.08 155	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

ADCPNet	0.10 104	0.03 31	0.04 64	1.27 615	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.08 155	0.04 103	0.04 65	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

NVStereoNet_ROB	0.04 54	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Light2-Stereo	0.05 57	0.04 52	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.04 95	0.05 126	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.06 134	0.05 122

UHP(ZeroShot)	0.07 68	0.41 268	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

UHP(FT)	0.07 68	0.40 255	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

mmmmmm	0.07 68	0.40 255	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

UHP	0.07 68	0.41 268	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

APVNet	0.09 85	0.05 67	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.05 111	0.90 618	0.06 133	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.05 72	0.04 72	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.05 122

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

EDNetEfficient	0.04 54	0.05 67	0.04 64	0.04 53	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.04 96	0.03 58	0.05 72	0.03 45	0.05 114	0.03 63	0.04 103	0.03 52

FADNet_RVC	0.12 141	0.04 52	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 124	0.04 96	1.65 724	0.05 72	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

TARSTereo(ZeroShot)	0.08 78	0.56 340	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

TARStereo(FT)	0.09 85	0.59 348	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

2222	0.09 85	0.59 348	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

1111	0.09 85	0.60 352	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

fsdfsdds	0.08 78	0.58 345	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

nnnnnnn	0.08 78	0.58 345	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

TestStereooo	0.08 78	0.56 340	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

DA	0.09 85	0.13 120	0.39 377	0.08 81	0.05 126	0.07 143	0.05 126	0.13 188	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.06 81	0.05 84	0.14 202	0.13 248	0.06 134	0.05 122

GGEV	0.09 85	0.13 120	0.39 377	0.08 81	0.05 126	0.07 143	0.05 126	0.13 188	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.06 81	0.05 84	0.14 202	0.13 248	0.06 134	0.05 122

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

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

FADNet	0.12 141	0.05 67	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 124	0.04 96	1.66 727	0.06 81	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

GwcNet	0.12 141	0.07 84	0.05 79	0.08 81	0.05 126	0.08 146	1.20 650	0.07 150	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.08 153	0.05 124	0.08 155	0.03 58	0.07 93	0.05 84	0.06 133	0.05 129	0.07 153	0.05 122

SuperB	0.21 238	0.10 100	2.51 751	0.12 117	0.09 164	0.10 156	0.09 167	0.08 155	0.07 161	0.10 165	0.09 169	0.09 162	0.07 160	0.07 150	0.07 152	0.07 93	0.08 102	0.07 146	0.07 155	0.08 158	0.07 149

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

DispViT+	0.07 68	0.08 86	0.12 136	0.08 81	0.05 126	0.08 146	0.05 126	0.08 155	0.05 131	0.08 154	0.05 134	0.08 153	0.05 124	0.08 155	0.05 121	0.08 95	0.07 99	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.05 122

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

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

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

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

BEATNet-Init1	0.19 228	0.08 86	0.08 94	2.23 672	0.08 158	0.08 146	0.07 161	0.07 150	0.08 166	0.08 154	0.07 162	0.08 153	0.07 160	0.11 180	0.08 156	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.07 155	0.08 158	0.08 152

DeepPrunerF	0.19 228	0.08 86	0.08 94	2.23 672	0.08 158	0.08 146	0.07 161	0.07 150	0.08 166	0.08 154	0.07 162	0.08 153	0.07 160	0.11 180	0.08 156	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.07 155	0.08 158	0.08 152

test_sample2	0.09 85	1.03 453	0.11 124	0.11 109	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 103	0.09 112	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

SMFormer	0.09 85	1.01 447	0.09 100	0.09 88	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 103	0.09 112	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

tta	0.09 85	0.95 423	0.09 100	0.10 92	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 103	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

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

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

test_sample6	0.09 85	0.97 426	0.10 104	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample5	0.10 104	1.07 461	0.11 124	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

test_sample1	0.09 85	0.87 399	0.12 136	0.11 109	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

DualNet	0.10 104	1.07 461	0.11 124	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

xxx	0.09 85	1.01 447	0.10 104	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.03 52

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.07 68	0.08 86	0.11 124	0.11 109	0.05 126	0.08 146	0.05 126	0.08 155	0.05 131	0.08 154	0.05 134	0.08 153	0.05 124	0.08 155	0.05 121	0.11 123	0.10 117	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.05 122
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
JetRed	0.11 128	0.12 118	0.11 124	0.11 109	0.11 191	0.11 168	0.14 246	0.11 176	0.11 199	0.12 186	0.11 193	0.11 179	0.11 190	0.11 180	0.11 185	0.11 123	0.16 208	0.11 174	0.11 194	0.11 178	0.11 183

JetBlue	0.11 128	0.11 113	0.12 136	0.13 130	0.14 245	0.11 168	0.11 191	0.11 176	0.11 199	0.11 178	0.11 193	0.11 179	0.11 190	0.12 188	0.12 228	0.11 123	0.11 139	0.11 174	0.11 194	0.11 178	0.11 183

LRCNet_RVC	0.13 149	0.13 120	0.09 100	0.13 130	0.10 170	0.14 197	0.10 172	0.14 206	0.10 176	0.23 277	0.10 173	0.20 258	0.10 172	0.24 285	0.11 185	0.11 123	0.09 112	0.12 181	0.14 253	0.12 186	0.09 159

aanetorigin	0.13 149	0.11 113	0.11 124	0.11 109	0.11 191	0.11 168	0.11 191	0.11 176	0.11 199	0.11 178	0.12 227	0.11 179	0.11 190	0.11 180	0.11 185	0.11 123	0.11 139	0.14 202	0.11 194	0.49 488	0.11 183

PASM	0.39 353	3.06 685	1.36 670	1.58 640	0.09 164	0.11 168	0.11 191	0.11 176	0.11 199	0.09 161	0.09 169	0.11 179	0.09 168	0.09 161	0.09 162	0.11 123	0.11 139	0.11 174	0.09 164	0.11 178	0.11 183

MatchAttention (ZS)	0.12 141	0.12 118	0.12 136	0.12 117	0.13 241	0.12 179	0.12 232	0.12 185	0.12 239	0.12 186	0.12 227	0.12 188	0.12 232	0.12 188	0.12 228	0.12 129	0.12 154	0.12 181	0.12 229	0.12 186	0.12 223
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
DualNet (step1)	0.10 104	1.05 457	0.12 136	0.12 117	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 129	0.12 154	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample9	0.10 104	1.05 457	0.12 136	0.12 117	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 129	0.12 154	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample8	0.10 104	1.05 457	0.12 136	0.12 117	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 129	0.12 154	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample7	0.09 85	1.00 437	0.11 124	0.11 109	0.02 22	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 129	0.12 154	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample3	0.09 85	0.87 399	0.10 104	0.12 117	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 129	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

mmm	0.14 180	1.83 592	0.12 136	0.11 109	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.04 109	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.06 127	0.04 103	0.12 129	0.11 139	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

ffm	0.25 259	3.83 706	0.12 136	0.12 117	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.03 50	0.03 62	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.12 129	0.12 154	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

ff1	0.25 259	3.83 706	0.12 136	0.12 117	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.03 50	0.03 62	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.12 129	0.12 154	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

mmx	0.25 259	3.83 706	0.12 136	0.12 117	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.03 50	0.03 62	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.12 129	0.12 154	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

qqq	0.16 209	2.01 618	0.12 136	0.15 148	0.04 101	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.04 109	0.06 135	0.03 62	0.06 136	0.03 59	0.06 127	0.03 58	0.12 129	0.14 194	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.03 52

Wz-Net-MNSev	0.06 62	0.54 334	0.10 104	0.12 117	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 129	0.11 139	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

WZ-Net	0.05 57	0.50 316	0.10 104	0.12 117	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 129	0.10 117	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

222	0.10 104	0.99 435	0.12 136	0.13 130	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 129	0.12 154	0.03 47	0.02 27	0.04 103	0.03 52

UNet	0.29 279	0.90 409	0.10 104	0.14 136	0.10 170	0.14 197	0.10 172	0.91 579	0.69 582	0.14 207	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.10 169	0.12 129	0.09 112	0.12 181	0.09 164	0.88 572	0.76 590

DRN-Test	0.14 180	0.13 120	0.09 100	0.14 136	0.09 164	0.15 220	0.09 167	0.14 206	0.10 176	0.14 207	0.09 169	0.14 206	0.09 168	0.13 190	0.09 162	0.12 129	0.09 112	0.12 181	0.09 164	0.12 186	0.73 583

ACC-I	0.10 104	0.10 100	0.12 136	0.13 130	0.08 158	0.11 168	0.08 164	0.10 162	0.08 166	0.11 178	0.08 167	0.10 165	0.08 164	0.10 165	0.08 156	0.13 145	0.12 154	0.10 161	0.08 160	0.10 166	0.08 152

ACC	0.10 104	0.10 100	0.11 124	0.13 130	0.08 158	0.10 156	0.08 164	0.10 162	0.08 166	0.10 165	0.08 167	0.10 165	0.08 164	0.10 165	0.08 156	0.13 145	0.11 139	0.10 161	0.08 160	0.10 166	0.08 152

S2M2_L	0.12 141	0.14 142	0.10 104	0.15 148	0.10 170	0.14 197	0.10 172	0.14 206	0.10 176	0.15 227	0.10 173	0.14 206	0.10 172	0.14 206	0.10 169	0.13 145	0.10 117	0.13 185	0.09 164	0.13 189	0.09 159
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test_sample4	0.10 104	1.03 453	0.12 136	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 145	0.13 179	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

qqq1	0.25 259	3.70 700	0.14 167	0.14 136	0.04 101	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.04 102	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.13 145	0.12 154	0.06 133	0.05 129	0.03 53	0.04 96

fff1	0.25 259	3.70 700	0.14 167	0.14 136	0.04 101	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.04 102	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.13 145	0.12 154	0.06 133	0.05 129	0.03 53	0.04 96

1111x	0.10 104	1.14 469	0.13 158	0.14 136	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 145	0.11 139	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

xxxx	0.11 128	1.16 474	0.16 199	0.12 117	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 145	0.16 208	0.03 47	0.04 105	0.04 103	0.04 96

StereoDRNet	0.15 198	0.14 142	0.10 104	0.14 136	0.09 164	0.15 220	0.09 167	0.14 206	0.09 171	0.14 207	0.10 173	0.14 206	0.09 168	0.14 206	0.09 162	0.13 145	0.10 117	0.13 185	0.09 164	0.13 189	0.82 599

over-6	0.11 128	0.11 113	0.15 192	0.16 158	0.10 170	0.11 168	0.10 172	0.11 176	0.10 176	0.11 178	0.10 173	0.11 179	0.10 172	0.11 180	0.10 169	0.14 154	0.14 194	0.11 174	0.10 173	0.11 178	0.09 159

over v1	0.11 128	0.11 113	0.15 192	0.16 158	0.10 170	0.11 168	0.10 172	0.11 176	0.10 176	0.11 178	0.10 173	0.11 179	0.10 172	0.11 180	0.10 169	0.14 154	0.14 194	0.11 174	0.09 164	0.11 178	0.10 167

over-8	0.11 128	0.14 142	0.15 192	0.16 158	0.10 170	0.11 168	0.10 172	0.11 176	0.09 171	0.11 178	0.10 173	0.11 179	0.10 172	0.11 180	0.09 162	0.14 154	0.14 194	0.11 174	0.09 164	0.11 178	0.09 159

over-9	0.11 128	0.11 113	0.16 199	0.16 158	0.10 170	0.12 179	0.10 172	0.11 176	0.10 176	0.11 178	0.10 173	0.11 179	0.10 172	0.11 180	0.10 169	0.14 154	0.14 194	0.11 174	0.10 173	0.11 178	0.09 159

anonymous	0.09 85	0.09 95	0.14 167	0.14 136	0.07 155	0.09 154	0.07 161	0.09 161	0.07 161	0.09 161	0.07 162	0.09 162	0.07 160	0.09 161	0.07 152	0.14 154	0.13 179	0.09 159	0.07 155	0.09 162	0.07 149

x	0.11 128	1.15 472	0.15 192	0.14 136	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 154	0.15 204	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

MIPNet	0.14 180	0.21 185	0.17 209	0.16 158	0.11 191	0.15 220	0.12 232	0.14 206	0.11 199	0.16 235	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.14 154	0.12 154	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 183

test_xeample	0.10 104	1.09 463	0.13 158	0.12 117	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 154	0.14 194	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

GMStereo	0.14 180	0.13 120	0.14 167	0.14 136	0.14 245	0.14 197	0.14 246	0.14 206	0.14 251	0.14 207	0.14 254	0.14 206	0.14 251	0.14 206	0.14 245	0.14 154	0.14 194	0.14 202	0.14 253	0.14 206	0.14 242
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CCAANet	0.17 215	0.71 366	0.14 167	0.14 136	0.14 245	0.14 197	0.14 246	0.14 206	0.14 251	0.14 207	0.14 254	0.14 206	0.14 251	0.14 206	0.22 301	0.14 154	0.14 194	0.14 202	0.14 253	0.14 206	0.14 242

PDISCO_ROB	0.83 546	2.80 681	3.49 773	0.14 136	0.11 191	0.17 240	0.09 167	0.15 232	0.10 176	0.15 227	0.12 227	0.16 235	0.14 251	3.30 772	0.13 240	0.14 154	2.34 752	0.16 239	0.12 229	2.62 752	0.10 167

ELAS_RVC	0.14 180	0.16 166	0.10 104	0.15 148	0.10 170	0.18 244	0.11 191	0.19 250	0.11 199	0.19 249	0.12 227	0.18 248	0.11 190	0.19 251	0.12 228	0.14 154	0.08 102	0.14 202	0.09 164	0.15 228	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.13 149	0.16 166	0.11 124	0.15 148	0.09 164	0.18 244	0.11 191	0.18 248	0.11 199	0.17 243	0.11 193	0.18 248	0.11 190	0.18 248	0.11 185	0.14 154	0.08 102	0.14 202	0.08 160	0.14 206	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
VeloStereo	0.16 209	0.92 416	0.16 199	0.18 185	0.08 158	0.11 168	0.12 232	0.12 185	0.09 171	0.09 161	0.28 348	0.10 165	0.08 164	0.10 165	0.12 228	0.15 167	0.17 238	0.08 151	0.12 229	0.09 162	0.08 152

flow	0.16 209	0.92 416	0.16 199	0.18 185	0.08 158	0.11 168	0.12 232	0.12 185	0.09 171	0.09 161	0.28 348	0.10 165	0.08 164	0.10 165	0.12 228	0.15 167	0.17 238	0.08 151	0.12 229	0.09 162	0.08 152

TS12	0.09 85	0.09 95	0.17 209	0.19 193	0.06 146	0.08 146	0.06 150	0.08 155	0.06 150	0.08 154	0.06 151	0.08 153	0.06 147	0.08 155	0.06 144	0.15 167	0.16 208	0.08 151	0.06 147	0.08 158	0.06 138

BridgeDepth	0.08 78	0.08 86	0.11 124	0.11 109	0.05 126	0.08 146	0.05 126	0.08 155	0.07 161	0.08 154	0.05 134	0.08 153	0.05 124	0.09 161	0.08 156	0.15 167	0.11 139	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.06 138
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
zh-sn7	0.10 104	0.98 427	0.14 167	0.15 148	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.15 167	0.13 179	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ProNet	0.14 180	0.20 179	0.14 167	0.16 158	0.11 191	0.16 233	0.11 191	0.17 244	0.11 199	0.17 243	0.12 227	0.17 244	0.13 246	0.17 245	0.12 228	0.15 167	0.11 139	0.16 239	0.11 194	0.15 228	0.12 223

CIPLG	0.13 149	0.21 185	0.12 136	0.16 158	0.11 191	0.15 220	0.11 191	0.14 206	0.11 199	0.15 227	0.12 227	0.15 233	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.15 167	0.12 154	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 183

IPLG	0.13 149	0.20 179	0.14 167	0.15 148	0.11 191	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 199	0.14 207	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.15 167	0.12 154	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 183

IPLGR_C	0.14 180	0.20 179	0.12 136	0.15 148	0.11 191	0.14 197	0.15 255	0.14 206	0.11 199	0.15 227	0.12 227	0.14 206	0.11 190	0.16 236	0.11 185	0.15 167	0.12 154	0.14 202	0.12 229	0.15 228	0.12 223

IPLGR	0.14 180	0.24 200	0.14 167	0.16 158	0.12 231	0.15 220	0.12 232	0.14 206	0.11 199	0.15 227	0.12 227	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.15 167	0.12 154	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 183

ACRE	0.13 149	0.21 185	0.14 167	0.15 148	0.11 191	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 199	0.14 207	0.12 227	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.15 167	0.12 154	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 183

cf-r	0.66 492	2.17 630	0.12 136	0.18 185	0.12 231	0.18 244	2.70 777	2.60 751	0.12 239	0.18 247	0.12 227	0.18 248	0.12 232	0.18 248	0.12 228	0.15 167	0.11 139	0.15 233	0.11 194	1.81 697	1.74 745

TYNG	0.14 180	0.13 120	0.21 246	0.20 206	0.12 231	0.14 197	0.12 232	0.13 188	0.10 176	0.13 189	0.12 227	0.14 206	0.12 232	0.14 206	0.10 169	0.16 179	0.16 208	0.15 233	0.12 229	0.14 206	0.11 183

E$^{3}$Stereo	0.13 149	0.14 142	0.13 158	0.16 158	0.11 191	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 199	0.14 207	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 179	0.13 179	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 183

LLLLL	0.13 149	0.14 142	0.13 158	0.16 158	0.11 191	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 199	0.14 207	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 179	0.13 179	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 183

LLL	0.13 149	0.14 142	0.14 167	0.17 179	0.11 191	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 199	0.14 207	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 179	0.14 194	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 183

low	0.13 149	0.14 142	0.14 167	0.16 158	0.11 191	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 199	0.14 207	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 179	0.13 179	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 183

100	0.13 149	0.14 142	0.13 158	0.17 179	0.11 191	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 199	0.14 207	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 179	0.13 179	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 183

300	0.13 149	0.14 142	0.13 158	0.16 158	0.11 191	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 199	0.14 207	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 179	0.13 179	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 183

Last	0.13 149	0.14 142	0.14 167	0.16 158	0.11 191	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 199	0.14 207	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 179	0.13 179	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 183

DDDD	0.13 149	0.14 142	0.14 167	0.16 158	0.11 191	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 199	0.14 207	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 179	0.13 179	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 183

TT111	0.13 149	0.14 142	0.14 167	0.16 158	0.11 191	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 199	0.14 207	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 179	0.13 179	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 183

EE1	0.13 149	0.14 142	0.14 167	0.17 179	0.11 191	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 199	0.14 207	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 179	0.13 179	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 183

AnonStereo	0.13 149	0.14 142	0.14 167	0.16 158	0.11 191	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 199	0.14 207	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 179	0.13 179	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 183

S2M2_XL	0.14 180	0.17 171	0.12 136	0.17 179	0.11 191	0.17 240	0.11 191	0.17 244	0.11 199	0.17 243	0.11 193	0.17 244	0.11 190	0.17 245	0.11 185	0.16 179	0.11 139	0.16 239	0.11 194	0.16 239	0.11 183
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune2	0.18 224	0.48 309	0.16 199	0.16 158	0.15 260	0.15 220	0.16 262	0.16 237	0.16 271	0.16 235	0.16 270	0.16 235	0.16 268	0.16 236	0.16 266	0.16 179	0.16 208	0.16 239	0.16 269	0.16 239	0.16 252

xyz-stereo	0.18 224	0.50 316	0.16 199	0.15 148	0.16 271	0.16 233	0.16 262	0.16 237	0.16 271	0.16 235	0.16 270	0.16 235	0.16 268	0.16 236	0.16 266	0.16 179	0.16 208	0.16 239	0.16 269	0.16 239	0.16 252

ITSA-stereo	0.15 198	0.17 171	0.13 158	0.20 206	0.13 241	0.19 247	0.13 244	0.18 248	0.13 248	0.19 249	0.13 248	0.18 248	0.14 251	0.18 248	0.14 245	0.16 179	0.11 139	0.15 233	0.14 253	0.18 252	0.11 183

GMStereo_Zeroshot	0.16 209	0.16 166	0.16 199	0.16 158	0.16 271	0.16 233	0.16 262	0.16 237	0.16 271	0.16 235	0.16 270	0.16 235	0.16 268	0.16 236	0.16 266	0.16 179	0.16 208	0.16 239	0.16 269	0.16 239	0.16 252

ICVP	0.15 198	0.53 330	0.11 124	0.16 158	0.11 191	0.16 233	0.11 191	0.16 237	0.11 199	0.16 235	0.11 193	0.16 235	0.11 190	0.16 236	0.11 185	0.16 179	0.11 139	0.16 239	0.11 194	0.16 239	0.11 183
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HSM	0.14 180	0.16 166	0.12 136	0.17 179	0.12 231	0.17 240	0.11 191	0.17 244	0.11 199	0.17 243	0.12 227	0.17 244	0.12 232	0.17 245	0.12 228	0.16 179	0.11 139	0.16 239	0.11 194	0.16 239	0.12 223

SGM_RVC	0.15 198	0.17 171	0.11 124	0.18 185	0.11 191	0.19 247	0.11 191	0.19 250	0.12 239	0.19 249	0.12 227	0.20 258	0.12 232	0.19 251	0.12 228	0.16 179	0.11 139	0.17 249	0.10 173	0.17 248	0.10 167
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Light-Stereo-hy	0.07 68	0.05 67	0.19 229	0.17 179	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.17 199	0.16 208	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

GFORCE	0.13 149	0.13 120	0.18 220	0.19 193	0.11 191	0.11 168	0.10 172	0.11 176	0.09 171	0.11 178	0.11 193	0.11 179	0.10 172	0.13 190	0.11 185	0.17 199	0.18 258	0.13 185	0.11 194	0.13 189	0.11 183

F4.4	0.13 149	0.13 120	0.18 220	0.19 193	0.11 191	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 199	0.13 189	0.11 193	0.13 189	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.17 199	0.16 208	0.13 185	0.10 173	0.13 189	0.11 183

F5.5	0.13 149	0.13 120	0.18 220	0.19 193	0.11 191	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 199	0.13 189	0.11 193	0.13 189	0.12 232	0.13 190	0.11 185	0.17 199	0.16 208	0.13 185	0.11 194	0.13 189	0.11 183

FORCE_9	0.13 149	0.13 120	0.20 239	0.19 193	0.11 191	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 199	0.13 189	0.11 193	0.13 189	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.17 199	0.18 258	0.13 185	0.11 194	0.13 189	0.11 183

F7	0.13 149	0.13 120	0.19 229	0.20 206	0.11 191	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 199	0.13 189	0.11 193	0.13 189	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.17 199	0.16 208	0.13 185	0.11 194	0.13 189	0.11 183

FORCE_4.5	0.13 149	0.13 120	0.18 220	0.19 193	0.11 191	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 199	0.13 189	0.11 193	0.13 189	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.17 199	0.16 208	0.13 185	0.11 194	0.13 189	0.11 183

FORCE_4	0.13 149	0.13 120	0.19 229	0.19 193	0.11 191	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 199	0.13 189	0.11 193	0.13 189	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.17 199	0.16 208	0.13 185	0.10 173	0.13 189	0.11 183

FORCE_5	0.13 149	0.13 120	0.18 220	0.18 185	0.11 191	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 199	0.13 189	0.11 193	0.13 189	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.17 199	0.16 208	0.13 185	0.11 194	0.13 189	0.11 183

FORCE_6	0.13 149	0.13 120	0.18 220	0.18 185	0.11 191	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 199	0.13 189	0.11 193	0.13 189	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.17 199	0.16 208	0.13 185	0.10 173	0.13 189	0.10 167

DDVS	0.30 280	3.10 686	0.14 167	0.19 193	0.14 245	0.19 247	0.14 246	0.20 258	0.14 251	0.19 249	0.13 248	0.16 235	0.13 246	0.19 251	0.13 240	0.17 199	0.13 179	0.17 249	0.13 248	0.17 248	0.13 235

ACVNet	0.20 230	0.19 175	0.14 167	0.20 206	0.14 245	0.20 253	0.96 625	0.21 267	0.14 251	0.20 256	0.13 248	0.21 265	0.14 251	0.20 256	0.14 245	0.17 199	0.12 154	0.17 249	0.12 229	0.17 248	0.12 223

acv_ft	0.20 230	0.19 175	0.14 167	0.20 206	0.14 245	0.20 253	0.96 625	0.21 267	0.14 251	0.20 256	0.13 248	0.21 265	0.14 251	0.20 256	0.14 245	0.17 199	0.12 154	0.17 249	0.12 229	0.17 248	0.12 223

hitnet-ft	0.79 530	2.78 680	0.14 167	0.20 206	0.14 245	0.21 263	2.89 778	2.80 766	0.14 251	0.20 256	0.14 254	0.20 258	0.14 251	0.20 256	0.14 245	0.17 199	0.12 154	0.17 249	0.12 229	2.54 751	2.33 762

PSMNet-RSSM	0.77 526	2.76 675	0.14 167	0.20 206	0.14 245	0.20 253	2.66 775	2.79 765	0.14 251	0.21 267	0.14 254	0.21 265	0.14 251	0.20 256	0.14 245	0.17 199	0.12 154	0.17 249	0.12 229	2.52 743	2.31 760

GwcNet-RSSM	0.77 526	2.77 677	0.14 167	0.20 206	0.14 245	0.20 253	2.67 776	2.78 764	0.14 251	0.20 256	0.14 254	0.20 258	0.14 251	0.21 268	0.14 245	0.17 199	0.12 154	0.17 249	0.12 229	2.52 743	2.31 760

CFNet-ft	0.55 469	1.57 554	0.14 167	0.20 206	0.14 245	0.20 253	2.53 773	1.61 691	0.14 251	0.20 256	0.14 254	0.20 258	0.14 251	0.20 256	0.14 245	0.17 199	0.12 154	0.17 249	0.12 229	1.56 685	1.24 694

LALA_ROB	0.15 198	0.19 175	0.12 136	0.18 185	0.11 191	0.20 253	0.12 232	0.21 267	0.12 239	0.20 256	0.12 227	0.20 258	0.12 232	0.21 268	0.13 240	0.17 199	0.10 117	0.18 259	0.11 194	0.18 252	0.11 183

Cross2Single Stereo	0.14 180	0.15 161	0.17 209	0.18 185	0.11 191	0.15 220	0.11 191	0.15 232	0.10 176	0.16 235	0.11 193	0.16 235	0.11 190	0.16 236	0.11 185	0.18 217	0.14 194	0.15 233	0.11 194	0.15 228	0.10 167

tt7	0.14 180	0.15 161	0.21 246	0.31 266	0.11 191	0.15 220	0.11 191	0.13 188	0.12 239	0.14 207	0.12 227	0.13 189	0.11 190	0.13 190	0.12 228	0.18 217	0.15 204	0.13 185	0.10 173	0.15 228	0.11 183

tt8	0.14 180	0.15 161	0.20 239	0.28 255	0.11 191	0.14 197	0.10 172	0.14 206	0.12 239	0.15 227	0.12 227	0.13 189	0.12 232	0.14 206	0.11 185	0.18 217	0.17 238	0.14 202	0.10 173	0.15 228	0.12 223

FORCE_4.7	0.13 149	0.13 120	0.19 229	0.19 193	0.11 191	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 199	0.13 189	0.11 193	0.13 189	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.18 217	0.17 238	0.13 185	0.11 194	0.13 189	0.11 183

FORCE_4.6	0.13 149	0.13 120	0.18 220	0.20 206	0.11 191	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 199	0.13 189	0.11 193	0.13 189	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.18 217	0.17 238	0.13 185	0.10 173	0.13 189	0.11 183

F8.5	0.13 149	0.13 120	0.19 229	0.19 193	0.11 191	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 199	0.13 189	0.11 193	0.13 189	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.18 217	0.17 238	0.13 185	0.10 173	0.13 189	0.11 183

FORCE_8	0.13 149	0.13 120	0.19 229	0.19 193	0.11 191	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 199	0.13 189	0.11 193	0.13 189	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.18 217	0.17 238	0.13 185	0.11 194	0.13 189	0.11 183

zh-mn7	0.12 141	1.14 469	0.17 209	0.20 206	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.18 217	0.16 208	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

11t1	0.17 215	2.16 629	0.13 158	0.13 130	0.04 101	0.06 125	0.04 109	0.06 133	0.04 109	0.06 135	0.03 62	0.06 136	0.03 59	0.06 127	0.05 121	0.18 217	0.12 154	0.06 133	0.03 63	0.05 120	0.03 52

GANet-RSSM	0.75 520	1.91 608	0.14 167	0.47 369	0.14 245	0.21 263	3.21 794	2.30 737	0.14 251	0.46 461	0.14 254	0.23 283	0.18 292	0.21 268	0.14 245	0.18 217	0.27 305	0.37 380	0.13 248	2.13 720	2.12 755

DeepPruner_ROB	0.16 209	0.18 174	0.13 158	0.19 193	0.13 241	0.19 247	0.13 244	0.19 250	0.13 248	0.19 249	0.13 248	0.19 253	0.13 246	0.19 251	0.13 240	0.18 217	0.13 179	0.18 259	0.13 248	0.18 252	0.13 235

WiStereo	0.15 198	0.14 142	0.21 246	0.26 248	0.12 231	0.15 220	0.12 232	0.15 232	0.10 176	0.13 189	0.12 227	0.14 206	0.12 232	0.15 234	0.11 185	0.19 228	0.17 238	0.14 202	0.12 229	0.15 228	0.12 223

tt3	0.15 198	0.15 161	0.21 246	0.34 284	0.12 231	0.14 197	0.11 191	0.15 232	0.12 239	0.15 227	0.12 227	0.14 206	0.11 190	0.13 190	0.12 228	0.19 228	0.18 258	0.14 202	0.12 229	0.15 228	0.11 183

tt4	0.14 180	0.14 142	0.21 246	0.20 206	0.10 170	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.10 176	0.13 189	0.10 173	0.13 189	0.12 232	0.14 206	0.11 185	0.19 228	0.17 238	0.13 185	0.12 229	0.13 189	0.12 223

tt6	0.15 198	0.14 142	0.21 246	0.26 248	0.12 231	0.15 220	0.12 232	0.15 232	0.10 176	0.13 189	0.12 227	0.14 206	0.12 232	0.15 234	0.11 185	0.19 228	0.17 238	0.14 202	0.12 229	0.15 228	0.12 223

tt9	0.15 198	0.15 161	0.21 246	0.40 321	0.10 170	0.15 220	0.12 232	0.13 188	0.11 199	0.14 207	0.10 173	0.15 233	0.12 232	0.14 206	0.11 185	0.19 228	0.17 238	0.14 202	0.12 229	0.14 206	0.11 183

RAFT-FEzeroshot	0.34 304	0.26 210	0.17 209	0.21 220	0.17 277	0.20 253	0.16 262	0.20 258	0.16 271	0.20 256	0.17 278	0.21 265	0.16 268	0.27 310	0.24 313	0.19 228	0.16 208	0.19 262	0.16 269	0.26 293	3.08 778

RAFT-FE	0.34 304	0.26 210	0.17 209	0.21 220	0.17 277	0.20 253	0.16 262	0.20 258	0.16 271	0.20 256	0.17 278	0.21 265	0.16 268	0.27 310	0.24 313	0.19 228	0.16 208	0.19 262	0.16 269	0.26 293	3.08 778

IGEV-FE	0.35 315	0.37 240	0.17 209	0.19 193	0.17 277	0.20 253	0.17 272	0.19 250	0.17 281	0.19 249	0.17 278	0.19 253	0.17 280	0.37 357	0.36 453	0.19 228	0.17 238	0.19 262	0.17 292	0.38 373	2.84 769

tt5	0.14 180	0.13 120	0.22 255	0.20 206	0.12 231	0.15 220	0.11 191	0.13 188	0.12 239	0.15 227	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.20 236	0.17 238	0.14 202	0.12 229	0.14 206	0.10 167

DepthFocus	0.18 224	0.22 189	0.15 192	0.22 222	0.15 260	0.22 268	0.15 255	0.22 273	0.15 263	0.22 271	0.15 264	0.22 275	0.16 268	0.22 274	0.15 257	0.20 236	0.15 204	0.20 268	0.14 253	0.20 259	0.14 242

RSGM-EC	0.24 256	0.24 200	0.15 192	0.22 222	0.15 260	0.22 268	0.15 255	0.22 273	0.15 263	0.24 284	0.15 264	0.22 275	0.15 264	0.22 274	1.19 650	0.20 236	0.17 238	0.24 296	0.14 253	0.20 259	0.14 242

acva	0.24 256	0.24 200	0.15 192	0.22 222	0.15 260	0.22 268	0.15 255	0.22 273	0.15 263	0.24 284	0.15 264	0.22 275	0.15 264	0.22 274	1.19 650	0.20 236	0.17 238	0.24 296	0.14 253	0.20 259	0.14 242

CAS++	0.17 215	0.27 213	0.21 246	0.10 92	0.21 309	0.15 220	0.22 301	0.10 162	0.21 303	0.22 271	0.10 173	0.19 253	0.18 292	0.10 165	0.19 290	0.20 236	0.19 262	0.18 259	0.10 173	0.19 258	0.18 277
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
IGEV_Zeroshot_test	0.20 230	0.19 175	0.40 410	0.30 260	0.17 277	0.22 268	0.17 272	0.21 267	0.17 281	0.20 256	0.17 278	0.21 265	0.18 292	0.21 268	0.17 273	0.20 236	0.16 208	0.20 268	0.16 269	0.20 259	0.17 270

DAS	0.20 230	0.20 179	0.20 239	0.20 206	0.20 299	0.20 253	0.20 291	0.20 258	0.20 299	0.20 256	0.20 303	0.20 258	0.20 304	0.20 256	0.20 294	0.20 236	0.20 264	0.20 268	0.20 302	0.20 259	0.20 282

GEStereo_RVC	0.86 558	4.45 722	0.20 239	0.27 253	0.20 299	0.27 304	0.20 291	0.26 297	0.18 288	5.03 802	0.20 303	0.27 311	0.19 299	0.27 310	0.21 297	0.20 236	0.19 262	0.19 262	4.02 806	0.20 259	0.18 277

MSKI-zero shot	0.24 256	0.21 185	0.49 465	0.65 466	0.18 289	0.22 268	0.17 272	0.23 280	0.18 288	0.21 267	0.17 278	0.23 283	0.28 352	0.23 281	0.18 286	0.21 244	0.16 208	0.21 272	0.16 269	0.21 268	0.16 252

iResNetv2_ROB	0.20 230	0.23 192	0.18 220	0.24 233	0.20 299	0.24 280	0.18 281	0.24 283	0.18 288	0.24 284	0.18 295	0.23 283	0.19 299	0.24 285	0.18 286	0.21 244	0.16 208	0.21 272	0.16 269	0.22 270	0.16 252

SCION-MonSter	0.21 238	0.76 377	0.22 255	0.25 240	0.15 260	0.19 247	0.15 255	0.19 250	0.15 263	0.19 249	0.15 264	0.19 253	0.15 264	0.19 251	0.14 245	0.22 246	0.21 268	0.16 239	0.14 253	0.16 239	0.15 249

ACV-stereo	0.30 280	2.08 620	0.25 271	0.25 240	0.18 289	0.24 280	0.17 272	0.24 283	0.18 288	0.24 284	0.17 278	0.25 296	0.17 280	0.24 285	0.17 273	0.22 246	0.16 208	0.22 277	0.16 269	0.22 270	0.16 252

Pointernet	0.21 238	0.22 189	0.19 229	0.24 233	0.19 295	0.24 280	0.19 287	0.24 283	0.19 296	0.24 284	0.19 298	0.24 289	0.19 299	0.24 285	0.19 290	0.22 246	0.17 238	0.22 277	0.17 292	0.22 270	0.17 270

WAO-6	0.22 245	0.23 192	0.22 255	0.23 227	0.22 312	0.22 268	0.22 301	0.22 273	0.22 307	0.22 271	0.22 311	0.22 275	0.22 312	0.22 274	0.22 301	0.22 246	0.22 275	0.22 277	0.22 309	0.22 270	0.22 289

IMH-64-1	0.22 245	0.23 192	0.23 261	0.22 222	0.22 312	0.22 268	0.22 301	0.22 273	0.22 307	0.22 271	0.22 311	0.22 275	0.22 312	0.22 274	0.22 301	0.22 246	0.22 275	0.23 286	0.22 309	0.22 270	0.23 291

IMH-64	0.22 245	0.23 192	0.23 261	0.22 222	0.22 312	0.22 268	0.22 301	0.22 273	0.22 307	0.22 271	0.22 311	0.22 275	0.22 312	0.22 274	0.22 301	0.22 246	0.22 275	0.23 286	0.22 309	0.22 270	0.23 291

dd	0.23 252	0.98 427	0.16 199	0.23 227	0.15 260	0.23 277	0.15 255	0.23 280	0.15 263	0.23 277	0.15 264	0.24 289	0.17 280	0.23 281	0.15 257	0.22 246	0.15 204	0.21 272	0.15 266	0.22 270	0.16 252

dad	0.23 252	1.03 453	0.16 199	0.23 227	0.15 260	0.24 280	0.15 255	0.24 283	0.16 271	0.23 277	0.16 270	0.24 289	0.16 268	0.23 281	0.15 257	0.22 246	0.16 208	0.22 277	0.16 269	0.22 270	0.16 252

psm_up	0.43 384	1.19 478	0.17 209	0.25 240	0.18 289	0.25 290	0.19 287	1.26 672	0.91 619	0.26 301	0.17 278	0.25 296	0.17 280	0.25 294	0.17 273	0.22 246	0.17 238	0.23 286	0.16 269	1.18 618	0.99 616

UPFNet	0.42 381	1.20 479	0.17 209	0.24 233	0.17 277	0.25 290	0.17 272	1.19 618	0.90 618	0.25 292	0.17 278	0.24 289	0.17 280	0.25 294	0.17 273	0.22 246	0.17 238	0.22 277	0.16 269	1.15 610	0.93 609

ac_64	0.22 245	0.13 120	0.19 229	0.23 227	0.10 170	0.26 299	1.02 635	0.14 206	0.10 176	0.28 307	0.14 254	0.17 244	0.19 299	0.28 315	0.09 162	0.22 246	0.16 208	0.23 286	0.17 292	0.11 178	0.12 223

iResNet	0.20 230	0.23 192	0.18 220	0.24 233	0.18 289	0.24 280	0.20 291	0.24 283	0.18 288	0.23 277	0.17 278	0.23 283	0.18 292	0.23 281	0.18 286	0.22 246	0.16 208	0.21 272	0.16 269	0.21 268	0.16 252

GIO	0.10 104	0.22 189	0.22 255	0.23 227	0.05 126	0.07 143	0.05 126	0.07 150	0.05 131	0.07 152	0.05 134	0.07 152	0.05 124	0.07 150	0.05 121	0.23 258	0.22 275	0.06 133	0.05 129	0.06 134	0.05 122

SCION-M(vits-remse)	0.34 304	0.79 383	0.30 301	0.33 277	0.28 342	0.40 365	0.28 341	0.40 365	0.28 349	0.40 366	0.28 348	0.39 368	0.28 352	0.40 372	0.28 338	0.23 258	0.21 268	0.35 366	0.27 373	0.35 344	0.27 350

SCION-MonSter(vits)	0.25 259	0.79 383	0.31 319	0.42 346	0.28 342	0.40 365	0.28 341	0.20 258	0.15 263	0.40 366	0.15 264	0.19 253	0.15 264	0.20 256	0.15 257	0.23 258	0.21 268	0.17 249	0.14 253	0.16 239	0.14 242

BStereo	0.22 245	0.23 192	0.20 239	0.24 233	0.20 299	0.23 277	0.33 434	0.39 356	0.17 281	0.23 277	0.17 278	0.23 283	0.16 268	0.24 285	0.17 273	0.23 258	0.16 208	0.22 277	0.20 302	0.22 270	0.16 252

Anonymus123	0.22 245	0.23 192	0.20 239	0.24 233	0.20 299	0.23 277	0.33 434	0.39 356	0.17 281	0.23 277	0.17 278	0.23 283	0.16 268	0.24 285	0.17 273	0.23 258	0.16 208	0.22 277	0.20 302	0.22 270	0.16 252

MIM_Stereo	0.25 259	0.23 192	0.66 521	0.80 502	0.17 277	0.22 268	0.17 272	0.23 280	0.18 288	0.26 301	0.17 278	0.21 265	0.17 280	0.25 294	0.17 273	0.23 258	0.16 208	0.21 272	0.17 292	0.22 270	0.17 270

Wz-Net-LNSev	0.06 62	0.24 200	0.20 239	0.23 227	0.01 10	0.02 20	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.23 258	0.21 268	0.02 25	0.01 15	0.01 16	0.01 10

MMNet	0.44 397	1.24 533	0.17 209	0.25 240	0.17 277	0.25 290	0.18 281	1.26 672	0.93 625	0.25 292	0.17 278	0.25 296	0.18 292	0.25 294	0.17 273	0.23 258	0.16 208	0.23 286	0.16 269	1.20 622	0.99 616

delet	0.43 384	1.21 525	0.17 209	0.25 240	0.17 277	0.25 290	0.18 281	1.26 672	0.95 627	0.25 292	0.17 278	0.25 296	0.17 280	0.25 294	0.17 273	0.23 258	0.16 208	0.22 277	0.16 269	1.18 618	0.98 615

CFNet	1.37 662	5.27 749	0.19 229	5.49 772	0.19 295	0.28 306	0.19 287	0.28 302	0.19 296	0.28 307	0.19 298	0.28 312	4.35 799	0.28 315	0.19 290	0.23 258	0.17 238	0.23 286	4.21 808	4.81 785	0.17 270

Weightmod_eth	0.20 230	0.24 200	0.28 291	0.47 369	0.14 245	0.24 280	0.14 246	0.17 244	0.13 248	0.22 271	0.16 270	0.22 275	0.13 246	0.20 256	0.16 266	0.24 268	0.20 264	0.19 262	0.14 253	0.16 239	0.24 302

ISRNet	0.11 128	0.05 67	0.36 359	0.24 233	0.07 155	0.13 182	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.13 189	0.05 124	0.05 110	0.09 162	0.24 268	0.20 264	0.10 161	0.05 129	0.06 134	0.13 235

tg	0.21 238	0.25 207	0.21 246	0.26 248	0.17 277	0.24 280	0.17 272	0.24 283	0.17 281	0.24 284	0.17 278	0.24 289	0.17 280	0.24 285	0.17 273	0.24 268	0.17 238	0.23 286	0.16 269	0.23 282	0.16 252

gwcnet-sp	0.82 543	1.72 560	1.48 681	0.39 308	0.15 260	0.31 319	0.21 296	0.20 258	0.25 324	1.61 696	0.23 316	0.28 312	0.26 336	0.20 256	0.15 257	0.24 268	1.33 673	0.32 333	0.16 269	6.75 801	0.23 291

scenet	0.82 543	1.72 560	1.48 681	0.39 308	0.15 260	0.31 319	0.21 296	0.20 258	0.25 324	1.61 696	0.23 316	0.28 312	0.26 336	0.20 256	0.15 257	0.24 268	1.33 673	0.32 333	0.16 269	6.75 801	0.23 291

ssnet_v2	0.68 500	1.96 616	1.25 658	0.29 257	0.20 299	0.30 312	0.20 291	0.29 307	0.22 307	1.50 692	0.20 303	0.31 328	0.20 304	0.27 310	0.22 301	0.24 268	1.49 689	0.26 306	0.18 299	3.90 762	0.19 280

ssnet	0.82 543	1.72 560	1.48 681	0.39 308	0.15 260	0.31 319	0.21 296	0.20 258	0.25 324	1.61 696	0.23 316	0.28 312	0.26 336	0.20 256	0.15 257	0.24 268	1.33 673	0.32 333	0.16 269	6.75 801	0.23 291

Select-FE	0.41 367	0.44 285	0.23 261	0.26 248	0.22 312	0.26 299	0.22 301	0.26 297	0.23 314	0.26 301	0.23 316	0.26 308	0.23 318	0.45 463	0.42 499	0.25 275	0.22 275	0.25 301	0.22 309	0.45 462	2.90 770

UNDER WATER-64	0.25 259	0.26 210	0.25 271	0.26 248	0.25 326	0.25 290	0.25 320	0.25 291	0.25 324	0.25 292	0.25 330	0.25 296	0.25 326	0.26 306	0.25 321	0.25 275	0.25 288	0.25 301	0.25 328	0.25 290	0.25 304

depth_test_26	0.20 230	0.34 229	0.25 271	0.34 284	0.14 245	0.21 263	0.14 246	0.21 267	0.14 251	0.21 267	0.14 254	0.21 265	0.14 251	0.21 268	0.14 245	0.26 277	0.26 292	0.22 277	0.15 266	0.22 270	0.14 242

LoS_RVC	0.30 280	1.14 469	0.25 271	0.25 240	0.25 326	0.26 299	0.25 320	0.25 291	0.25 324	0.25 292	0.25 330	0.26 308	0.26 336	0.26 306	0.25 321	0.26 277	0.26 292	0.25 301	0.25 328	0.26 293	0.26 310

CAS	0.30 280	1.17 475	0.25 271	0.25 240	0.25 326	0.26 299	0.25 320	0.25 291	0.26 338	0.25 292	0.25 330	0.25 296	0.25 326	0.25 294	0.25 321	0.26 277	0.26 292	0.26 306	0.25 328	0.26 293	0.25 304

LoS	0.25 259	0.27 213	0.25 271	0.25 240	0.25 326	0.25 290	0.25 320	0.26 297	0.25 324	0.25 292	0.25 330	0.25 296	0.25 326	0.25 294	0.25 321	0.26 277	0.25 288	0.25 301	0.26 334	0.26 293	0.25 304
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MGW-Stereo-1	0.32 297	1.85 598	0.19 229	0.29 257	0.19 295	0.29 309	0.23 311	0.29 307	0.19 296	0.29 312	0.19 298	0.29 318	0.19 299	0.30 322	0.19 290	0.27 281	0.18 258	0.27 311	0.23 317	0.27 299	0.17 270

small-0shot	0.35 315	1.92 614	0.27 282	0.27 253	0.27 334	0.27 304	0.27 330	0.27 301	0.27 343	0.27 306	0.27 340	0.26 308	0.27 343	0.27 310	0.26 326	0.27 281	0.26 292	0.26 306	0.26 334	0.26 293	0.27 350

LACA2	0.21 238	0.24 200	0.26 278	0.31 266	0.16 271	0.24 280	0.16 262	0.24 283	0.16 271	0.24 284	0.16 270	0.24 289	0.16 268	0.24 285	0.16 266	0.27 281	0.23 282	0.24 296	0.16 269	0.23 282	0.16 252

LACA1	0.21 238	0.24 200	0.26 278	0.31 266	0.16 271	0.24 280	0.16 262	0.24 283	0.16 271	0.24 284	0.16 270	0.24 289	0.16 268	0.24 285	0.16 266	0.27 281	0.22 275	0.23 286	0.16 269	0.23 282	0.16 252

TorneroNet-64	0.45 420	0.27 213	0.30 301	0.58 448	0.27 334	0.70 547	0.30 364	0.28 302	0.73 601	0.73 559	0.28 348	0.71 558	0.66 568	0.75 561	0.27 329	0.27 281	0.29 328	0.37 380	0.75 608	0.28 302	0.30 402

tt1	0.31 288	0.93 420	0.24 268	0.33 277	0.23 318	0.31 319	0.24 318	0.32 320	0.24 319	0.32 327	0.23 316	0.32 332	0.25 326	0.32 331	0.24 313	0.27 281	0.26 292	0.27 311	0.26 334	0.27 299	0.27 350

GEAR-Net	0.22 245	0.46 298	0.27 282	0.29 257	0.17 277	0.21 263	0.17 272	0.21 267	0.17 281	0.21 267	0.17 278	0.21 265	0.17 280	0.21 268	0.17 273	0.28 287	0.26 292	0.20 268	0.16 269	0.20 259	0.16 252

LACA3	0.23 252	0.25 207	0.27 282	0.54 438	0.17 277	0.25 290	0.17 272	0.25 291	0.17 281	0.25 292	0.17 278	0.25 296	0.17 280	0.25 294	0.17 273	0.28 287	0.23 282	0.24 296	0.17 292	0.24 287	0.17 270

DCVSM-stereo	0.36 323	1.89 605	0.22 255	0.40 321	0.22 312	0.40 365	0.22 301	0.40 365	0.22 307	0.40 366	0.22 311	0.40 378	0.22 312	0.40 372	0.22 301	0.28 287	0.21 268	0.28 316	0.21 306	0.28 302	0.20 282

xxxxx1	0.31 288	0.91 411	0.23 261	0.31 266	0.23 318	0.31 319	0.23 311	0.33 324	0.25 324	0.31 321	0.24 324	0.33 337	0.25 326	0.32 331	0.24 313	0.28 287	0.28 313	0.28 316	0.28 394	0.29 306	0.27 350

SQANet	0.28 274	0.28 216	0.28 291	0.28 255	0.28 342	0.28 306	0.28 341	0.28 302	0.28 349	0.28 307	0.28 348	0.28 312	0.28 352	0.28 315	0.28 338	0.28 287	0.28 313	0.28 316	0.28 394	0.28 302	0.28 378

tt_ll	0.31 288	0.91 411	0.23 261	0.31 266	0.23 318	0.31 319	0.23 311	0.33 324	0.25 324	0.31 321	0.24 324	0.33 337	0.25 326	0.32 331	0.24 313	0.28 287	0.28 313	0.28 316	0.28 394	0.29 306	0.27 350

ff	0.31 288	0.91 411	0.23 261	0.31 266	0.23 318	0.31 319	0.23 311	0.33 324	0.25 324	0.31 321	0.24 324	0.33 337	0.25 326	0.32 331	0.24 313	0.28 287	0.28 313	0.28 316	0.28 394	0.29 306	0.27 350

RAFT + AFF	0.31 288	0.45 294	0.34 347	0.39 308	0.28 342	0.38 356	0.33 434	0.29 307	0.31 421	0.30 315	0.30 378	0.29 318	0.27 343	0.29 319	0.30 365	0.28 287	0.29 328	0.29 321	0.29 409	0.27 299	0.32 419

FCDSN-DC	0.41 367	0.59 348	0.64 515	0.54 438	0.33 442	0.50 496	0.37 466	0.42 403	0.40 490	0.61 536	0.43 510	0.50 505	0.49 534	0.38 361	0.32 419	0.28 287	0.23 282	0.26 306	0.22 309	0.35 344	0.28 378
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DLNR_Zeroshot_test	0.31 288	0.28 216	0.47 450	0.79 498	0.24 323	0.30 312	0.26 327	0.30 311	0.24 319	0.32 327	0.23 316	0.31 328	0.24 322	0.30 322	0.23 309	0.29 296	0.26 292	0.29 321	0.24 325	0.33 326	0.23 291

DStereoSA	0.32 297	0.52 326	0.34 347	0.31 266	0.31 415	0.30 312	0.30 364	0.31 317	0.30 374	0.31 321	0.31 423	0.31 328	0.30 374	0.31 328	0.31 407	0.30 297	0.32 348	0.31 330	0.31 438	0.31 316	0.31 412

MultiAttention	0.30 280	0.30 222	0.30 301	0.30 260	0.30 367	0.30 312	0.30 364	0.30 311	0.30 374	0.30 315	0.30 378	0.30 323	0.30 374	0.30 322	0.30 365	0.30 297	0.30 338	0.30 323	0.30 427	0.30 310	0.30 402

MSAF-DinoV2	0.30 280	0.30 222	0.30 301	0.30 260	0.30 367	0.30 312	0.30 364	0.30 311	0.30 374	0.30 315	0.30 378	0.30 323	0.30 374	0.30 322	0.30 365	0.30 297	0.30 338	0.30 323	0.30 427	0.30 310	0.30 402

WCG-NET（raft）	0.32 297	1.24 533	0.24 268	0.32 273	0.24 323	0.32 328	0.23 311	0.32 320	0.24 319	0.32 327	0.24 324	0.32 332	0.24 322	0.32 331	0.24 313	0.30 297	0.23 282	0.30 323	0.23 317	0.30 310	0.23 291

DANet	0.30 280	0.30 222	0.30 301	0.30 260	0.30 367	0.30 312	0.30 364	0.30 311	0.30 374	0.30 315	0.30 378	0.30 323	0.30 374	0.30 322	0.30 365	0.30 297	0.30 338	0.30 323	0.30 427	0.30 310	0.30 402
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DISCO	1.11 601	0.39 251	5.28 787	0.39 308	0.20 299	0.39 363	0.27 330	0.39 356	0.22 307	0.38 352	0.20 303	0.38 363	0.20 304	6.95 813	0.22 301	0.30 297	0.21 268	0.27 311	0.21 306	5.25 794	0.21 285

SMOE	0.23 252	0.25 207	0.30 301	0.33 277	0.18 289	0.26 299	0.18 281	0.26 297	0.18 288	0.26 301	0.18 295	0.25 296	0.18 292	0.25 294	0.18 286	0.31 303	0.27 305	0.23 286	0.17 292	0.23 282	0.17 270

DStereoO	0.31 288	0.31 225	0.31 319	0.30 260	0.40 487	0.31 319	0.30 364	0.30 311	0.34 454	0.29 312	0.31 423	0.29 318	0.30 374	0.31 328	0.31 407	0.31 303	0.29 328	0.31 330	0.30 427	0.31 316	0.31 412

iResNet_ROB	0.28 274	0.32 227	0.24 268	0.32 273	0.25 326	0.32 328	0.24 318	0.32 320	0.24 319	0.33 332	0.24 324	0.35 344	0.24 322	0.33 339	0.24 313	0.31 303	0.24 287	0.32 333	0.24 325	0.32 319	0.24 302

PStereo	0.32 297	0.36 237	0.28 291	0.38 298	0.29 355	0.36 340	0.27 330	0.38 351	0.27 343	0.38 352	0.28 348	0.36 349	0.27 343	0.36 349	0.28 338	0.32 306	0.27 305	0.33 340	0.27 373	0.33 326	0.27 350

DStereoFS	0.32 297	0.33 228	0.32 328	0.33 277	0.30 367	0.32 328	0.32 423	0.32 320	0.31 421	0.30 315	0.31 423	0.31 328	0.30 374	0.32 331	0.32 419	0.32 306	0.31 343	0.30 323	0.47 538	0.32 319	0.34 435

w-ln-seven-2	0.14 180	1.22 531	0.28 291	0.32 273	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.32 306	0.27 305	0.04 99	0.03 63	0.03 53	0.03 52

xyz-stereo-finetune	0.28 274	0.49 311	0.16 199	0.16 158	0.16 271	0.16 233	0.16 262	0.22 273	0.30 374	0.32 327	0.31 423	0.32 332	0.31 426	0.32 331	0.32 419	0.32 306	0.33 361	0.31 330	0.32 446	0.31 316	0.32 419

model_zeroshot	0.27 270	0.20 179	0.27 282	0.33 277	0.21 309	0.37 349	0.22 301	0.37 342	0.24 319	0.26 301	0.27 340	0.33 337	0.21 311	0.25 294	0.27 329	0.32 306	0.20 264	0.34 350	0.23 317	0.25 290	0.26 310

GES	0.66 492	2.34 646	0.29 297	0.41 336	0.29 355	0.41 384	0.29 356	0.42 403	0.29 359	0.40 366	0.41 496	0.41 393	0.30 374	0.51 508	0.29 355	0.32 306	0.29 328	0.32 333	2.46 777	2.49 739	0.30 402

GeoAtt-L (ZS)	0.27 270	0.29 218	0.27 282	0.33 277	0.21 309	0.33 331	0.22 301	0.31 317	0.23 314	0.30 315	0.21 308	0.32 332	0.24 322	0.29 319	0.22 301	0.33 312	0.23 282	0.30 323	0.22 309	0.30 310	0.21 285

DLNR-FE	0.28 274	0.89 405	0.30 301	0.34 284	0.19 295	0.28 306	0.19 287	0.28 302	0.20 299	0.28 307	0.20 303	0.28 312	0.20 304	0.28 315	0.20 294	0.33 312	0.28 313	0.25 301	0.19 300	0.24 287	0.19 280

ACVNet-DCA	0.37 333	1.00 437	0.30 301	0.40 321	0.29 355	0.40 365	0.29 356	0.40 365	0.29 359	0.40 366	0.29 363	0.40 378	0.29 364	0.39 369	0.28 338	0.33 312	0.32 348	0.33 340	0.32 446	0.33 326	0.32 419

1test111	0.37 333	1.02 451	0.30 301	0.39 308	0.29 355	0.40 365	0.28 341	0.39 356	0.29 359	0.39 359	0.29 363	0.39 368	0.28 352	0.40 372	0.29 355	0.33 312	0.32 348	0.33 340	0.31 438	0.32 319	0.31 412

cc1	0.37 333	1.02 451	0.30 301	0.39 308	0.29 355	0.40 365	0.28 341	0.39 356	0.29 359	0.39 359	0.29 363	0.39 368	0.28 352	0.40 372	0.29 355	0.33 312	0.32 348	0.33 340	0.31 438	0.32 319	0.31 412

RSM	0.36 323	0.36 237	0.43 432	0.37 295	0.42 507	0.49 487	0.42 504	0.37 342	0.28 349	0.36 343	0.29 363	0.36 349	0.30 374	0.37 357	0.28 338	0.34 317	0.31 343	0.34 350	0.35 475	0.40 436	0.29 387

H2IRNET	0.34 304	0.34 229	0.34 347	0.34 284	0.34 454	0.34 332	0.34 449	0.34 327	0.34 454	0.34 335	0.34 450	0.34 342	0.34 453	0.34 340	0.34 446	0.34 317	0.34 390	0.34 350	0.34 462	0.34 331	0.34 435

xx1	0.38 339	1.03 453	0.31 319	0.40 321	0.31 415	0.41 384	0.28 341	0.40 365	0.29 359	0.40 366	0.29 363	0.40 378	0.29 364	0.40 372	0.29 355	0.34 317	0.33 361	0.34 350	0.32 446	0.34 331	0.32 419

EKT-Stereo	0.37 333	0.40 255	0.44 434	1.07 545	0.29 355	0.34 332	0.31 412	0.36 334	0.29 359	0.38 352	0.31 423	0.37 360	0.30 374	0.36 349	0.29 355	0.34 317	0.28 313	0.39 432	0.30 427	0.37 360	0.30 402

iRaft-Stereo_5w	0.34 304	0.42 280	0.31 319	0.39 308	0.30 367	0.38 356	0.30 364	0.40 365	0.29 359	0.40 366	0.37 470	0.41 393	0.34 453	0.38 361	0.30 365	0.34 317	0.27 305	0.34 350	0.26 334	0.34 331	0.26 310

GMOStereo	0.37 333	0.45 294	0.23 261	0.30 260	0.37 469	0.41 384	0.36 460	0.41 384	0.35 458	0.43 404	0.36 463	0.41 393	0.40 485	0.41 392	0.36 453	0.34 317	0.22 275	0.47 502	0.37 484	0.39 422	0.33 428

HGLStereo	0.28 274	0.29 218	0.22 255	0.36 292	0.22 312	0.36 340	0.21 296	0.36 334	0.21 303	0.42 397	0.21 308	0.36 349	0.22 312	0.36 349	0.21 297	0.34 317	0.21 268	0.34 350	0.21 306	0.34 331	0.21 285

MLCV	0.31 288	0.35 231	0.27 282	0.35 288	0.28 342	0.35 336	0.27 330	0.35 330	0.28 349	0.36 343	0.27 340	0.35 344	0.27 343	0.35 343	0.27 329	0.34 317	0.27 305	0.34 350	0.27 373	0.34 331	0.27 350

SME	0.27 270	0.29 218	0.31 319	0.38 298	0.20 299	0.29 309	0.18 281	0.30 311	0.20 299	0.32 327	0.21 308	0.32 332	0.20 304	0.32 331	0.21 297	0.35 325	0.32 348	0.27 311	0.19 300	0.29 306	0.20 282

z-mn7	0.16 209	1.21 525	0.33 333	0.41 336	0.04 101	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.35 325	0.31 343	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

iRaft-Stereo_20w	0.34 304	0.41 268	0.31 319	0.39 308	0.29 355	0.40 365	0.32 423	0.41 384	0.32 433	0.38 352	0.30 378	0.39 368	0.30 374	0.38 361	0.32 419	0.35 325	0.27 305	0.34 350	0.27 373	0.34 331	0.29 387

ETE_ROB	0.35 315	0.35 231	0.35 357	0.35 288	0.35 458	0.35 336	0.35 454	0.35 330	0.35 458	0.35 339	0.35 459	0.35 344	0.35 459	0.35 343	0.35 450	0.35 325	0.35 397	0.35 366	0.35 475	0.35 344	0.35 446

DN-CSS_ROB	0.31 288	0.35 231	0.28 291	0.35 288	0.28 342	0.34 332	0.27 330	0.34 327	0.25 324	0.35 339	0.27 340	0.36 349	0.26 336	0.34 340	0.28 338	0.35 325	0.28 313	0.34 350	0.28 394	0.34 331	0.27 350

Any-RAFT	0.32 297	0.36 237	0.27 282	0.36 292	0.27 334	0.36 340	0.27 330	0.36 334	0.27 343	0.36 343	0.27 340	0.36 349	0.27 343	0.36 349	0.28 338	0.36 330	0.28 313	0.36 376	0.28 394	0.36 355	0.28 378

DMCA	0.36 323	0.38 244	0.37 364	0.35 288	0.35 458	0.36 340	0.36 460	0.36 334	0.35 458	0.35 339	0.37 470	0.36 349	0.36 463	0.35 343	0.36 453	0.36 330	0.36 403	0.35 366	0.36 481	0.36 355	0.36 449

UCFNet_RVC	2.75 757	10.06 790	0.29 297	10.31 803	0.29 355	0.42 405	0.29 356	0.43 411	0.29 359	0.42 397	0.29 363	0.42 411	9.87 816	0.43 413	0.29 355	0.36 330	9.84 812	0.36 376	0.26 334	9.77 815	0.26 310

GeoAtt-pt-S (ZS)	0.30 280	0.35 231	0.26 278	0.38 298	0.27 334	0.36 340	0.23 311	0.41 384	0.23 314	0.36 343	0.23 316	0.36 349	0.23 318	0.36 349	0.23 309	0.37 333	0.25 288	0.35 366	0.22 309	0.35 344	0.23 291

SCION-Mon(vits-remp)	0.34 304	0.98 427	0.30 301	0.33 277	0.18 289	0.21 263	0.28 341	0.40 365	0.28 349	0.40 366	0.28 348	0.39 368	0.28 352	0.40 372	0.28 338	0.37 333	0.29 328	0.35 366	0.27 373	0.35 344	0.27 350

Weightmod	0.27 270	0.29 218	0.33 333	0.38 298	0.20 299	0.30 312	0.21 296	0.29 307	0.21 303	0.29 312	0.22 311	0.30 323	0.20 304	0.30 322	0.21 297	0.37 333	0.31 343	0.27 311	0.20 302	0.28 302	0.21 285

HiDET	0.38 339	0.44 285	0.30 301	0.42 346	0.30 367	0.42 405	0.30 364	0.42 403	0.30 374	0.44 443	0.30 378	0.42 411	0.30 374	0.42 406	0.68 571	0.37 333	0.32 348	0.40 445	0.29 409	0.37 360	0.29 387

LCMNet	0.38 339	0.44 285	0.30 301	0.42 346	0.30 367	0.42 405	0.30 364	0.42 403	0.30 374	0.45 455	0.30 378	0.42 411	0.30 374	0.42 406	0.69 579	0.37 333	0.32 348	0.40 445	0.29 409	0.37 360	0.29 387

CSFM-Stereo	0.38 339	0.44 285	0.30 301	0.42 346	0.30 367	0.42 405	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.44 443	0.30 378	0.42 411	0.30 374	0.42 406	0.73 593	0.37 333	0.32 348	0.40 445	0.29 409	0.37 360	0.30 402

Zero-FE251	0.36 323	0.40 255	0.28 291	0.41 336	0.28 342	0.41 384	0.28 341	0.41 384	0.28 349	0.41 383	0.28 348	0.41 393	0.28 352	0.42 406	0.30 365	0.37 333	0.26 292	0.37 380	0.27 373	0.45 462	0.56 543

Venus	0.38 339	0.38 244	0.38 366	0.38 298	0.38 476	0.37 349	0.38 473	0.37 342	0.37 470	0.41 383	0.37 470	0.39 368	0.37 468	0.38 361	0.38 466	0.37 333	0.38 416	0.38 388	0.37 484	0.37 360	0.38 462

CASnet	0.35 315	0.51 324	0.44 434	0.32 273	0.31 415	0.24 280	0.34 449	0.36 334	0.25 324	0.31 321	0.37 470	0.30 323	0.33 446	0.25 294	0.45 508	0.37 333	0.37 408	0.33 340	0.35 475	0.34 331	0.37 455
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT-Test	0.36 323	0.37 240	0.33 333	0.41 336	0.32 429	0.41 384	0.32 423	0.41 384	0.32 433	0.41 383	0.32 433	0.41 393	0.32 434	0.41 392	0.33 431	0.37 333	0.29 328	0.37 380	0.29 409	0.38 373	0.31 412

CES	0.39 353	0.47 303	0.36 359	0.36 292	0.37 469	0.45 461	0.35 454	0.35 330	0.40 490	0.36 343	0.44 512	0.47 477	0.36 463	0.44 444	0.36 453	0.37 333	0.39 423	0.44 482	0.35 475	0.37 360	0.36 449

IER	0.88 563	7.04 768	2.23 744	2.75 702	0.28 342	0.43 412	0.25 320	0.39 356	0.25 324	0.41 383	0.27 340	0.39 368	0.25 326	0.40 372	0.28 338	0.37 333	0.28 313	0.37 380	0.25 328	0.37 360	0.25 304

StereoDRNet-Refined	0.33 303	0.39 251	0.26 278	0.39 308	0.26 333	0.40 365	0.26 327	0.40 365	0.26 338	0.39 359	0.26 335	0.39 368	0.26 336	0.39 369	0.26 326	0.37 333	0.25 288	0.37 380	0.25 328	0.37 360	0.37 455
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
XPNet_ROB	0.37 333	0.37 240	0.37 364	0.37 295	0.37 469	0.37 349	0.37 466	0.37 342	0.37 470	0.37 350	0.37 470	0.37 360	0.37 468	0.37 357	0.37 463	0.37 333	0.37 408	0.37 380	0.37 484	0.37 360	0.37 455

gcap_with_dpt	0.35 315	0.39 251	0.30 301	0.44 357	0.31 415	0.44 447	0.31 412	0.44 450	0.31 421	0.44 443	0.30 378	0.44 456	0.30 374	0.44 444	0.30 365	0.38 347	0.26 292	0.38 388	0.27 373	0.38 373	0.27 350

MonSter++	0.38 339	0.44 285	0.31 319	0.43 353	0.30 367	0.43 412	0.31 412	0.43 411	0.31 421	0.45 455	0.31 423	0.43 420	0.31 426	0.43 413	0.69 579	0.38 347	0.33 361	0.40 445	0.30 427	0.38 373	0.30 402

w-ln-seven	0.18 224	1.47 550	0.33 333	0.40 321	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.38 347	0.32 348	0.05 114	0.04 105	0.04 103	0.04 96

fffy	0.38 339	0.43 282	0.33 333	0.46 362	0.33 442	0.45 461	0.32 423	0.45 459	0.32 433	0.45 455	0.32 433	0.45 466	0.33 446	0.45 463	0.32 419	0.38 347	0.38 416	0.38 388	0.37 484	0.37 360	0.36 449

PAM	0.39 353	1.88 604	0.34 347	0.37 295	0.41 497	0.45 461	0.22 301	0.28 302	0.23 314	0.28 307	0.24 324	0.29 318	0.23 318	0.29 319	0.23 309	0.38 347	0.32 348	0.38 388	0.37 484	0.32 319	0.22 289

RAFT-Stereo-weight	0.45 420	1.90 607	0.34 347	0.42 346	0.36 464	0.43 412	0.35 454	0.42 403	0.34 454	0.42 397	0.34 450	0.44 456	0.34 453	0.41 392	0.34 446	0.38 347	0.32 348	0.38 388	0.32 446	0.38 373	0.33 428

test_for_model	0.35 315	0.39 251	0.30 301	0.43 353	0.30 367	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 378	0.43 420	0.30 374	0.44 444	0.31 407	0.38 347	0.26 292	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

IGEV++	0.34 304	0.43 282	0.30 301	0.40 321	0.29 355	0.40 365	0.29 356	0.40 365	0.29 359	0.40 366	0.29 363	0.40 378	0.29 364	0.40 372	0.30 365	0.38 347	0.29 328	0.37 380	0.29 409	0.37 360	0.29 387

WAO-8	0.38 339	0.38 244	0.38 366	0.38 298	0.38 476	0.38 356	0.38 473	0.38 351	0.38 474	0.38 352	0.38 475	0.38 363	0.38 472	0.38 361	0.38 466	0.38 347	0.38 416	0.38 388	0.37 484	0.38 373	0.38 462

WAO-7	0.38 339	0.38 244	0.38 366	0.38 298	0.38 476	0.38 356	0.38 473	0.38 351	0.38 474	0.38 352	0.38 475	0.38 363	0.38 472	0.38 361	0.38 466	0.38 347	0.38 416	0.38 388	0.38 498	0.38 373	0.38 462

HanzoNet	0.39 353	0.38 244	0.40 410	0.39 308	0.41 497	0.38 356	0.38 473	0.38 351	0.38 474	0.39 359	0.39 485	0.38 363	0.38 472	0.39 369	0.40 483	0.38 347	0.38 416	0.40 445	0.38 498	0.38 373	0.40 472

IMH	0.38 339	0.38 244	0.38 366	0.38 298	0.38 476	0.38 356	0.38 473	0.38 351	0.38 474	0.42 397	0.38 475	0.40 378	0.38 472	0.38 361	0.38 466	0.38 347	0.38 416	0.39 432	0.38 498	0.38 373	0.38 462

RCA-Stereo	0.51 457	3.22 691	0.34 347	0.44 357	0.34 454	0.44 447	0.34 449	0.43 411	0.34 454	0.43 404	0.34 450	0.44 456	0.33 446	0.43 413	0.33 431	0.38 347	0.29 328	0.38 388	0.29 409	0.38 373	0.29 387

NBS	0.39 353	0.68 360	0.36 359	0.38 298	0.36 464	0.38 356	0.39 488	0.39 356	0.39 487	0.37 350	0.35 459	0.37 360	0.38 472	0.37 357	0.38 466	0.39 360	0.36 403	0.36 376	0.39 502	0.38 373	0.38 462

mms	0.40 359	0.45 294	0.35 357	0.48 375	0.36 464	0.47 473	0.34 449	0.45 459	0.38 474	0.47 467	0.33 442	0.45 466	0.32 434	0.45 463	0.32 419	0.39 360	0.38 416	0.38 388	0.37 484	0.39 422	0.39 469

gcap-zeroshot	0.36 323	0.40 255	0.34 347	0.44 357	0.31 415	0.44 447	0.31 412	0.44 450	0.32 433	0.44 443	0.32 433	0.44 456	0.32 434	0.44 444	0.31 407	0.39 360	0.28 313	0.39 432	0.28 394	0.39 422	0.27 350

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 449	0.98 427	0.64 515	0.84 507	0.46 519	0.45 461	0.35 454	0.47 469	0.47 524	0.45 455	0.34 450	0.46 470	0.48 528	0.46 468	0.35 450	0.39 360	0.71 555	0.39 432	0.35 475	0.41 447	0.41 481

testlalala	0.36 323	0.40 255	0.34 347	0.44 357	0.31 415	0.44 447	0.31 412	0.44 450	0.32 433	0.44 443	0.32 433	0.44 456	0.32 434	0.44 444	0.31 407	0.39 360	0.28 313	0.39 432	0.28 394	0.39 422	0.27 350

GCAPDPT-zeroshot	0.36 323	0.40 255	0.30 301	0.43 353	0.30 367	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.31 421	0.43 404	0.30 378	0.43 420	0.30 374	0.44 444	0.31 407	0.39 360	0.28 313	0.39 432	0.27 373	0.39 422	0.26 310

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 128	0.44 285	0.33 333	0.39 308	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.39 360	0.36 403	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

Gwc-CoAtRS	0.41 367	1.49 551	0.32 328	0.42 346	0.32 429	0.41 384	0.32 423	0.41 384	0.33 443	0.41 383	0.32 433	0.41 393	0.32 434	0.41 392	0.32 419	0.39 360	0.28 313	0.39 432	0.28 394	0.40 436	0.28 378

HART	0.38 339	0.45 294	0.34 347	0.42 346	0.33 442	0.41 384	0.34 449	0.42 403	0.33 443	0.43 404	0.34 450	0.42 411	0.34 453	0.41 392	0.38 466	0.40 368	0.32 348	0.42 479	0.32 446	0.40 436	0.32 419

knoymous	0.40 359	0.40 255	0.40 410	0.40 321	0.40 487	0.40 365	0.40 489	0.40 365	0.40 490	0.40 366	0.40 488	0.40 378	0.40 485	0.40 372	0.40 483	0.40 368	0.40 428	0.40 445	0.40 504	0.40 436	0.40 472

anonymousa	0.40 359	0.40 255	0.40 410	0.40 321	0.40 487	0.40 365	0.40 489	0.40 365	0.40 490	0.40 366	0.40 488	0.40 378	0.40 485	0.40 372	0.40 483	0.40 368	0.40 428	0.40 445	0.40 504	0.40 436	0.40 472

riskmin	0.40 359	0.40 255	0.40 410	0.40 321	0.40 487	0.40 365	0.40 489	0.40 365	0.40 490	0.40 366	0.40 488	0.40 378	0.40 485	0.40 372	0.40 483	0.40 368	0.40 428	0.40 445	0.40 504	0.40 436	0.40 472

Anonymous_2	0.40 359	0.40 255	0.40 410	0.40 321	0.40 487	0.40 365	0.40 489	0.40 365	0.40 490	0.40 366	0.40 488	0.40 378	0.40 485	0.40 372	0.40 483	0.40 368	0.40 428	0.40 445	0.40 504	0.40 436	0.40 472

Anonymous_1	0.40 359	0.40 255	0.40 410	0.40 321	0.40 487	0.40 365	0.40 489	0.40 365	0.40 490	0.40 366	0.40 488	0.40 378	0.40 485	0.40 372	0.40 483	0.40 368	0.40 428	0.40 445	0.40 504	0.40 436	0.40 472

DGSMNet	0.34 304	0.41 268	0.27 282	0.41 336	0.28 342	0.41 384	0.28 341	0.41 384	0.27 343	0.41 383	0.27 340	0.42 411	0.27 343	0.41 392	0.28 338	0.40 368	0.29 328	0.40 445	0.28 394	0.40 436	0.27 350

AdaStereo	0.40 359	0.40 255	0.40 410	0.40 321	0.40 487	0.40 365	0.40 489	0.40 365	0.40 490	0.40 366	0.40 488	0.40 378	0.40 485	0.40 372	0.40 483	0.40 368	0.40 428	0.40 445	0.40 504	0.40 436	0.40 472
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.
ccccc		0.44 285		0.48 375	0.35 458	0.48 478		0.51 504		0.47 467		0.47 477		0.47 472		0.41 376	0.40 428	0.40 445	0.40 504	0.41 447

PCWNet_CMD	2.80 762	9.82 788	0.32 328	10.09 802	0.32 429	0.49 487	0.33 434	3.34 773	0.33 443	0.49 484	0.33 442	0.49 491	8.73 812	0.48 482	0.33 431	0.41 376	9.22 807	0.42 479	0.29 409	9.55 814	0.31 412

CFNet_ucs	2.73 755	9.64 787	0.33 333	9.92 800	0.32 429	0.49 487	0.33 434	0.49 481	0.33 443	0.49 484	0.33 442	0.49 491	8.98 814	0.48 482	0.33 431	0.41 376	9.96 813	0.40 445	0.29 409	10.12 817	0.54 532

GwcNet-ADL	0.41 367	0.41 268	0.41 424	0.41 336	0.41 497	0.41 384	0.41 498	0.41 384	0.41 500	0.41 383	0.41 496	0.41 393	0.41 497	0.41 392	0.41 491	0.41 376	0.41 438	0.41 463	0.41 514	0.41 447	0.41 481

PSMNet-ADL	0.41 367	0.41 268	0.41 424	0.41 336	0.41 497	0.41 384	0.41 498	0.41 384	0.41 500	0.41 383	0.41 496	0.41 393	0.41 497	0.41 392	0.41 491	0.41 376	0.41 438	0.41 463	0.41 514	0.41 447	0.41 481

GANet-ADL	0.41 367	0.41 268	0.41 424	0.41 336	0.41 497	0.41 384	0.41 498	0.41 384	0.41 500	0.41 383	0.41 496	0.41 393	0.41 497	0.41 392	0.41 491	0.41 376	0.41 438	0.41 463	0.41 514	0.41 447	0.41 481

ADLNet2	0.41 367	0.41 268	0.41 424	0.41 336	0.41 497	0.41 384	0.41 498	0.41 384	0.41 500	0.41 383	0.41 496	0.41 393	0.41 497	0.41 392	0.41 491	0.41 376	0.41 438	0.41 463	0.41 514	0.41 447	0.41 481

CFNet_pseudo	2.67 754	9.36 785	0.32 328	10.99 804	0.33 442	0.85 572	0.33 434	0.49 481	0.33 443	0.49 484	0.32 433	0.49 491	7.26 810	0.49 489	0.33 431	0.41 376	9.62 810	0.41 463	0.29 409	10.03 816	0.29 387

pcwnet_v2	2.66 753	9.89 789	0.33 333	9.89 799	0.32 429	0.50 496	0.32 423	0.49 481	0.33 443	0.49 484	0.34 450	0.49 491	8.76 813	0.48 482	0.33 431	0.41 376	9.58 809	0.40 445	0.29 409	9.01 812	0.63 553

ADLNet	0.41 367	0.41 268	0.41 424	0.41 336	0.41 497	0.41 384	0.41 498	0.41 384	0.41 500	0.41 383	0.41 496	0.41 393	0.41 497	0.41 392	0.41 491	0.41 376	0.41 438	0.41 463	0.41 514	0.41 447	0.41 481

ccnet	0.80 533	2.28 638	0.33 333	0.50 419	0.33 442	0.50 496	0.33 434	0.50 490	0.33 443	0.49 484	0.33 442	0.49 491	1.56 707	2.38 741	0.33 431	0.41 376	0.29 328	0.42 479	1.57 724	2.28 726	0.29 387

CFNet-RSSM	0.91 566	4.89 728	0.34 347	0.44 357	1.07 635	1.62 695	1.40 715	0.91 579	0.35 458	1.60 693	1.39 715	0.64 546	0.34 453	0.44 444	0.33 431	0.41 376	0.35 397	0.75 575	0.30 427	0.41 447	0.29 387

psmorigin	0.41 367	0.46 298	0.33 333	0.49 382	0.33 442	0.49 487	0.33 434	0.49 481	0.33 443	0.49 484	0.33 442	0.49 491	0.33 446	0.51 508	0.33 431	0.41 376	0.30 338	0.41 463	0.30 427	0.79 555	0.29 387

ccs_rob	2.79 761	10.17 792	0.32 328	10.00 801	0.33 442	0.49 487	0.33 434	1.90 702	0.32 433	0.51 506	0.33 442	0.49 491	9.24 815	0.49 489	0.33 431	0.41 376	9.82 811	0.41 463	0.28 394	9.34 813	0.29 387

LG-Stereo_L2	0.34 304	0.37 240	0.38 366	0.47 369	0.28 342	0.39 363	0.28 341	0.39 356	0.28 349	0.39 359	0.28 348	0.39 368	0.28 352	0.38 361	0.28 338	0.42 390	0.35 397	0.36 376	0.26 334	0.35 344	0.26 310

MSMDNet	2.65 752	10.14 791	0.33 333	9.74 798	0.32 429	0.87 575	0.33 434	2.95 768	0.68 577	0.49 484	0.34 450	0.49 491	5.70 806	0.49 489	0.33 431	0.42 390	9.57 808	0.41 463	0.31 438	8.36 809	0.65 561

GCAP-Stereo-w-DA	0.60 475	5.10 736	0.39 377	0.49 382	0.30 367	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 378	0.43 420	0.30 374	0.44 444	0.30 365	0.44 392	0.37 408	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

quiztm	0.43 384	0.49 311	0.40 410	0.51 430	0.40 487	0.51 508	0.40 489	0.50 490	0.40 490	0.50 497	0.40 488	0.51 516	0.40 485	0.50 498	0.40 483	0.44 392	0.34 390	0.44 482	0.34 462	0.44 457	0.34 435

canet-new	0.44 397	1.82 589	0.39 377	0.49 382	0.30 367	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 378	0.43 420	0.30 374	0.44 444	0.30 365	0.44 392	0.33 361	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

bcnet-new	0.44 397	1.81 582	0.39 377	0.49 382	0.30 367	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 378	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 365	0.44 392	0.33 361	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

LWStereo	0.44 397	1.82 589	0.38 366	0.49 382	0.30 367	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 378	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 365	0.44 392	0.33 361	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

ARStereo	0.44 397	1.80 577	0.39 377	0.49 382	0.30 367	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 378	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 365	0.44 392	0.33 361	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

ARStereo-new	0.44 397	1.80 577	0.39 377	0.49 382	0.30 367	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 378	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 365	0.44 392	0.33 361	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

FCBStereo	0.44 397	1.79 576	0.39 377	0.49 382	0.30 367	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 378	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 365	0.44 392	0.33 361	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

PSGStereo	0.44 397	1.78 572	0.39 377	0.49 382	0.30 367	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 378	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 365	0.44 392	0.33 361	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 384	1.76 567	0.39 377	0.49 382	0.30 367	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 378	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.31 407	0.44 392	0.33 361	0.38 388	0.27 373	0.38 373	0.26 310

CHEStereo	0.44 397	1.78 572	0.39 377	0.49 382	0.30 367	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 378	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 365	0.44 392	0.33 361	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

TOTStereo	0.44 397	1.81 582	0.39 377	0.49 382	0.30 367	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 378	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 365	0.44 392	0.33 361	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.44 397	1.83 592	0.39 377	0.49 382	0.30 367	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 378	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 365	0.44 392	0.33 361	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

ACMStereo	0.60 475	5.12 737	0.39 377	0.49 382	0.30 367	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 378	0.43 420	0.30 374	0.44 444	0.30 365	0.44 392	0.37 408	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

KABStereo	0.43 384	1.76 567	0.39 377	0.49 382	0.30 367	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 378	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 365	0.44 392	0.33 361	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

KMOStereo	0.43 384	1.80 577	0.38 366	0.49 382	0.30 367	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 378	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 365	0.44 392	0.33 361	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

GCAP-Stereo-cres-4k	0.44 397	1.81 582	0.39 377	0.49 382	0.30 367	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 378	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 365	0.44 392	0.33 361	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 384	1.77 569	0.39 377	0.49 382	0.30 367	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 378	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 365	0.44 392	0.33 361	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 384	1.78 572	0.39 377	0.49 382	0.30 367	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 378	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 365	0.44 392	0.33 361	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.44 397	1.85 598	0.38 366	0.49 382	0.30 367	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 378	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 365	0.44 392	0.33 361	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 384	1.77 569	0.39 377	0.49 382	0.30 367	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 378	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 365	0.44 392	0.33 361	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.44 397	1.86 602	0.39 377	0.49 382	0.30 367	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 378	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 365	0.44 392	0.33 361	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.44 397	1.80 577	0.39 377	0.49 382	0.30 367	0.44 447	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 378	0.43 420	0.30 374	0.44 444	0.30 365	0.44 392	0.33 361	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.44 397	1.82 589	0.39 377	0.49 382	0.30 367	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 378	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 365	0.44 392	0.33 361	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 384	1.77 569	0.39 377	0.49 382	0.30 367	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 378	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 365	0.44 392	0.33 361	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.44 397	1.83 592	0.39 377	0.49 382	0.30 367	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 378	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 365	0.44 392	0.36 403	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

FE-Mocha	0.35 315	0.71 366	0.40 410	0.47 369	0.27 334	0.34 332	0.27 330	0.34 327	0.26 338	0.34 335	0.26 335	0.34 342	0.27 343	0.34 340	0.27 329	0.44 392	0.41 438	0.33 340	0.29 409	0.32 319	0.29 387

water-stereo	0.41 367	0.84 393	0.46 442	0.50 419	0.33 442	0.45 461	0.33 434	0.45 459	0.32 433	0.45 455	0.32 433	0.45 466	0.32 434	0.45 463	0.32 419	0.44 392	0.41 438	0.39 432	0.31 438	0.39 422	0.32 419

GREAT-IGEV	0.38 339	0.43 282	0.36 359	0.48 375	0.32 429	0.45 461	0.32 423	0.45 459	0.32 433	0.45 455	0.32 433	0.45 466	0.32 434	0.45 463	0.32 419	0.44 392	0.33 361	0.41 463	0.29 409	0.41 447	0.29 387
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
GCAP-BAT	0.41 367	1.30 537	0.39 377	0.49 382	0.30 367	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.44 443	0.30 378	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 365	0.44 392	0.34 390	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

rgla	0.45 420	0.54 334	0.33 333	0.67 471	0.32 429	0.48 478	0.33 434	0.48 473	0.33 443	0.48 474	0.94 626	0.48 484	0.33 446	0.47 472	0.33 431	0.45 422	0.52 498	0.53 533	0.31 438	0.45 462	0.32 419

416test	0.46 429	0.55 337	0.33 333	0.67 471	0.33 442	0.48 478	0.33 434	0.48 473	0.33 443	0.48 474	0.99 631	0.48 484	0.33 446	0.48 482	0.33 431	0.45 422	0.52 498	0.54 536	0.32 446	0.45 462	0.32 419

LMStereo	0.44 397	1.80 577	0.39 377	0.49 382	0.30 367	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 378	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 365	0.45 422	0.33 361	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

CR7Stereo	0.44 397	1.81 582	0.39 377	0.50 419	0.30 367	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 378	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 365	0.45 422	0.33 361	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

BARStereo	0.44 397	1.78 572	0.39 377	0.49 382	0.30 367	0.43 412	0.30 364	0.44 450	0.30 374	0.44 443	0.30 378	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 365	0.45 422	0.34 390	0.39 432	0.26 334	0.38 373	0.26 310

MUNStereo	0.44 397	1.81 582	0.39 377	0.49 382	0.30 367	0.44 447	0.30 364	0.44 450	0.30 374	0.44 443	0.30 378	0.44 456	0.30 374	0.44 444	0.30 365	0.45 422	0.33 361	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 367	1.06 460	0.40 410	0.51 430	0.31 415	0.44 447	0.30 364	0.43 411	0.32 433	0.44 443	0.30 378	0.56 530	0.30 374	0.44 444	0.31 407	0.45 422	0.34 390	0.39 432	0.27 373	0.40 436	0.27 350

252Zero-FE	0.45 420	0.50 316	0.36 359	0.50 419	0.36 464	0.50 496	0.36 460	0.50 490	0.36 468	0.49 484	0.36 463	0.49 491	0.36 463	0.54 520	0.41 491	0.45 422	0.34 390	0.45 487	0.34 462	0.55 509	0.75 587

depthmonostereo	0.44 397	0.85 395	0.46 442	0.54 438	0.40 487	0.52 512	0.38 473	0.52 509	0.35 458	0.47 467	0.34 450	0.46 470	0.34 453	0.47 472	0.34 446	0.45 422	0.43 453	0.41 463	0.33 458	0.41 447	0.32 419

DVStereo	0.43 384	0.86 397	0.48 458	0.50 419	0.33 442	0.46 468	0.33 434	0.46 463	0.33 443	0.46 461	0.33 442	0.47 477	0.33 446	0.47 472	0.34 446	0.45 422	0.42 448	0.40 445	0.33 458	0.47 481	0.38 462

GIP-stereo	0.36 323	0.49 311	0.39 377	0.48 375	0.32 429	0.41 384	0.28 341	0.40 365	0.30 374	0.41 383	0.28 348	0.40 378	0.28 352	0.42 406	0.28 338	0.45 422	0.32 348	0.38 388	0.30 427	0.37 360	0.27 350

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 359	1.09 463	0.39 377	0.49 382	0.30 367	0.43 412	0.30 364	0.44 450	0.30 374	0.43 404	0.30 378	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 365	0.45 422	0.34 390	0.38 388	0.27 373	0.38 373	0.27 350

RMAStereo	0.45 420	1.81 582	0.40 410	0.50 419	0.31 415	0.44 447	0.31 412	0.44 450	0.31 421	0.44 443	0.31 423	0.44 456	0.32 434	0.44 444	0.31 407	0.46 434	0.35 397	0.39 432	0.27 373	0.39 422	0.27 350

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 367	1.09 463	0.40 410	0.52 433	0.31 415	0.44 447	0.31 412	0.44 450	0.31 421	0.44 443	0.31 423	0.44 456	0.31 426	0.44 444	0.31 407	0.46 434	0.35 397	0.39 432	0.28 394	0.39 422	0.28 378

otaku	0.46 429	0.46 298	0.46 442	0.46 362	0.46 519	0.46 468	0.46 518	0.46 463	0.46 518	0.46 461	0.46 521	0.46 470	0.46 518	0.46 468	0.46 512	0.46 434	0.46 464	0.46 492	0.46 531	0.46 467	0.46 499

Dean	0.46 429	0.46 298	0.46 442	0.46 362	0.46 519	0.46 468	0.46 518	0.46 463	0.46 518	0.47 467	0.46 521	0.46 470	0.46 518	0.46 468	0.46 512	0.46 434	0.46 464	0.46 492	0.46 531	0.46 467	0.46 499

ACVNet_1	0.46 429	0.47 303	0.46 442	0.46 362	0.46 519	0.46 468	0.46 518	0.46 463	0.47 524	0.46 461	0.46 521	0.46 470	0.46 518	0.46 468	0.46 512	0.46 434	0.46 464	0.47 502	0.46 531	0.46 467	0.46 499

ACVNet-4b	0.46 429	0.46 298	0.46 442	0.46 362	0.46 519	0.46 468	0.46 518	0.46 463	0.46 518	0.46 461	0.46 521	0.46 470	0.46 518	0.47 472	0.46 512	0.46 434	0.46 464	0.46 492	0.46 531	0.46 467	0.46 499

IGEV-Stereo	0.35 315	0.44 285	0.45 436	0.49 382	0.30 367	0.37 349	0.30 364	0.36 334	0.30 374	0.36 343	0.29 363	0.36 349	0.29 364	0.36 349	0.30 365	0.46 434	0.39 423	0.32 333	0.24 325	0.32 319	0.25 304
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ATMStereo	0.46 429	1.99 617	0.40 410	0.51 430	0.31 415	0.44 447	0.31 412	0.44 450	0.31 421	0.44 443	0.31 423	0.44 456	0.31 426	0.44 444	0.32 419	0.47 441	0.35 397	0.39 432	0.27 373	0.39 422	0.27 350

Ntro	0.47 437	0.47 303	0.46 442	0.46 362	0.46 519	0.47 473	0.47 524	0.46 463	0.47 524	0.46 461	0.46 521	0.47 477	0.46 518	0.47 472	0.47 520	0.47 441	0.46 464	0.46 492	0.46 531	0.46 467	0.46 499

HaxPig	0.47 437	0.47 303	0.47 450	0.49 382	0.47 527	0.47 473	0.47 524	0.47 469	0.47 524	0.47 467	0.47 530	0.47 477	0.47 527	0.47 472	0.47 520	0.47 441	0.47 472	0.47 502	0.47 538	0.47 481	0.48 509

UNDER WATER	0.47 437	0.47 303	0.47 450	0.47 369	0.47 527	0.47 473	0.47 524	0.47 469	0.47 524	0.47 467	0.47 530	0.47 477	0.46 518	0.47 472	0.47 520	0.47 441	0.47 472	0.47 502	0.46 531	0.47 481	0.47 507

LVE	0.47 437	0.47 303	0.47 450	0.47 369	0.49 535	0.47 473	0.47 524	0.47 469	0.49 533	0.47 467	0.47 530	0.47 477	0.46 518	0.47 472	0.47 520	0.47 441	0.47 472	0.48 510	0.47 538	0.47 481	0.47 507

GCST	0.50 452	2.08 620	0.38 366	0.53 435	0.35 458	0.49 487	0.35 454	0.50 490	0.35 458	0.49 484	0.35 459	0.49 491	0.35 459	0.49 489	0.35 450	0.48 446	0.37 408	0.45 487	0.33 458	0.44 457	0.33 428

RainbowNet	0.48 443	0.48 309	0.48 458	0.48 375	0.48 531	0.48 478	0.48 533	0.48 473	0.48 531	0.48 474	0.48 534	0.48 484	0.48 528	0.48 482	0.48 526	0.48 446	0.48 478	0.48 510	0.48 542	0.48 485	0.48 509

notaker	0.48 443	0.49 311	0.48 458	0.48 375	0.48 531	0.48 478	0.48 533	0.48 473	0.49 533	0.48 474	0.48 534	0.48 484	0.48 528	0.48 482	0.48 526	0.48 446	0.48 478	0.48 510	0.48 542	0.48 485	0.49 515

base	0.56 471	2.58 660	1.43 677	0.48 375	0.27 334	0.54 518	0.31 412	0.53 511	0.30 374	0.54 519	0.26 335	0.46 470	0.31 426	0.52 513	0.28 338	0.49 449	0.28 313	0.45 487	0.32 446	0.57 515	0.26 310

416test1013	0.49 449	0.80 386	0.33 333	0.67 471	0.33 442	0.48 478	0.41 498	0.48 473	0.39 487	0.48 474	0.93 625	0.52 517	0.32 434	0.52 513	0.38 466	0.49 449	0.51 494	0.53 533	0.37 484	0.51 499	0.36 449

UGAM-zero	0.51 457	2.17 630	0.39 377	0.53 435	0.36 464	0.50 496	0.36 460	0.50 490	0.36 468	0.49 484	0.36 463	0.50 505	0.35 459	0.50 498	0.36 453	0.49 449	0.37 408	0.47 502	0.35 475	0.46 467	0.34 435

UGAM	0.51 457	2.23 635	0.39 377	0.54 438	0.35 458	0.50 496	0.35 454	0.49 481	0.35 458	0.49 484	0.35 459	0.49 491	0.36 463	0.50 498	0.36 453	0.49 449	0.37 408	0.45 487	0.34 462	0.45 462	0.34 435

MyStereo07	0.60 475	3.72 703	0.48 458	0.49 382	0.41 497	0.36 340	0.32 423	0.49 481	0.43 510	0.51 506	0.42 506	0.49 491	0.43 508	0.51 508	0.64 557	0.49 449	0.45 462	0.34 350	0.32 446	0.35 344	0.43 491

MyStereo04	0.56 471	3.72 703	0.59 496	0.49 382	0.41 497	0.36 340	0.32 423	0.37 342	0.31 421	0.34 335	0.46 521	0.35 344	0.32 434	0.35 343	0.33 431	0.49 449	0.45 462	0.34 350	0.32 446	0.35 344	0.43 491

KSHMR	0.66 492	0.50 316	0.48 458	1.15 556	0.52 546	0.49 487	0.51 543	0.49 481	0.71 595	0.67 550	0.50 541	1.16 630	1.11 630	0.66 544	0.52 538	0.49 449	0.49 481	0.51 527	0.66 585	0.50 493	1.14 635

ACVNet_2	0.49 449	0.49 311	0.49 465	0.49 382	0.49 535	0.49 487	0.49 535	0.49 481	0.49 533	0.49 484	0.49 537	0.49 491	0.49 534	0.49 489	0.49 528	0.49 449	0.49 481	0.49 515	0.49 546	0.49 488	0.49 515

SCV_C0	0.45 420	0.88 402	0.49 465	0.54 438	0.37 469	0.48 478	0.37 466	0.48 473	0.37 470	0.48 474	0.36 463	0.48 484	0.37 468	0.49 489	0.37 463	0.50 457	0.41 438	0.44 482	0.34 462	0.44 457	0.34 435

SCV	0.46 429	0.94 422	0.45 436	0.54 438	0.37 469	0.48 478	0.38 473	0.48 473	0.37 470	0.48 474	0.39 485	0.48 484	0.37 468	0.49 489	0.37 463	0.50 457	0.46 464	0.44 482	0.34 462	0.44 457	0.34 435

FoundationStereo	0.50 452	0.50 316	0.50 471	0.50 419	0.50 539	0.50 496	0.50 539	0.50 490	0.50 538	0.50 497	0.50 541	0.50 505	0.50 538	0.50 498	0.50 531	0.50 457	0.50 489	0.50 521	0.50 548	0.50 493	0.50 518

StereoAnything_RVC	0.50 452	0.50 316	0.50 471	0.50 419	0.50 539	0.50 496	0.50 539	0.50 490	0.50 538	0.50 497	0.50 541	0.50 505	0.50 538	0.50 498	0.50 531	0.50 457	0.50 489	0.50 521	0.50 548	0.50 493	0.50 518

dual_stereo	0.50 452	0.50 316	0.50 471	0.50 419	0.50 539	0.50 496	0.50 539	0.50 490	0.50 538	0.50 497	0.50 541	0.50 505	0.50 538	0.50 498	0.50 531	0.50 457	0.50 489	0.50 521	0.50 548	0.50 493	0.50 518

SANet	0.50 452	0.50 316	0.50 471	0.50 419	0.50 539	0.50 496	0.50 539	0.50 490	0.50 538	0.50 497	0.50 541	0.50 505	0.50 538	0.50 498	0.50 531	0.50 457	0.50 489	0.50 521	0.50 548	0.50 493	0.50 518

fffft	0.48 443	0.51 324	0.45 436	0.52 433	0.45 517	0.52 512	0.45 514	0.52 509	0.48 531	0.53 513	0.45 517	0.52 517	0.45 514	0.52 513	0.46 512	0.51 463	0.41 438	0.50 521	0.41 514	0.50 493	0.41 481
1: 1. 1
ktn	0.72 512	0.53 330	1.08 592	1.14 553	0.51 545	1.22 667	1.36 708	0.51 504	0.59 558	0.51 506	0.51 547	0.69 554	1.20 642	0.67 546	0.51 536	0.51 463	0.49 481	0.58 542	0.66 585	0.52 502	0.53 529

DDF-Stereo	0.43 384	1.15 472	0.57 494	0.53 435	0.32 429	0.41 384	0.32 423	0.41 384	0.32 433	0.41 383	0.32 433	0.41 393	0.32 434	0.40 372	0.32 419	0.52 465	0.50 489	0.38 388	0.31 438	0.39 422	0.31 412

GASTEREO	0.48 443	1.21 525	0.47 450	0.57 446	0.38 476	0.50 496	0.38 473	0.50 490	0.38 474	0.50 497	0.38 475	0.50 505	0.38 472	0.50 498	0.38 466	0.52 465	0.42 448	0.46 492	0.34 462	0.46 467	0.34 435

PML	0.46 429	1.36 543	0.29 297	0.58 448	0.30 367	0.57 527	0.29 356	0.57 521	0.29 359	0.57 528	0.29 363	0.57 534	0.29 364	0.56 525	0.29 355	0.52 465	0.30 338	0.53 533	0.31 438	0.53 506	0.30 402

CFNet_RVC	2.38 743	8.71 780	0.38 366	9.33 794	0.42 507	0.56 521	0.42 504	0.60 530	0.38 474	0.62 540	0.42 506	0.56 530	7.29 811	0.62 536	0.42 499	0.53 468	0.37 408	0.49 515	0.34 462	8.30 808	6.87 807

GEAStereo	0.62 484	3.91 710	0.48 458	0.69 477	0.38 476	0.51 508	0.38 473	0.51 504	0.38 474	0.53 513	0.38 475	0.50 505	0.38 472	0.51 508	0.38 466	0.54 469	0.43 453	0.46 492	0.34 462	0.46 467	0.34 435

GSStereo	0.81 538	4.28 720	0.50 471	0.59 451	0.40 487	0.51 508	0.38 473	0.50 490	0.38 474	0.50 497	0.38 475	0.50 505	3.79 791	0.50 498	0.38 466	0.54 469	0.43 453	0.46 492	0.34 462	0.46 467	0.35 446

GS-Stereo							0.38 473	0.50 490	0.38 474	0.50 497	0.38 475	0.50 505	3.79 791	0.50 498	0.38 466	0.54 469	0.43 453	0.46 492	0.34 462	0.46 467	0.35 446

gasm-f	0.62 484	3.91 710	0.48 458	0.69 477	0.38 476	0.51 508	0.38 473	0.51 504	0.38 474	0.53 513	0.38 475	0.50 505	0.38 472	0.51 508	0.38 466	0.54 469	0.43 453	0.46 492	0.34 462	0.46 467	0.34 435

MyStereo8	0.71 509	3.92 712	0.52 481	0.59 451	0.52 546	0.57 527	0.53 546	0.59 527	0.50 538	0.59 533	0.51 547	0.57 534	0.50 538	0.56 525	0.52 538	0.54 469	0.49 481	0.54 536	0.49 546	0.55 509	0.50 518

PSMNet_ROB	0.54 464	0.54 334	0.54 486	0.54 438	0.53 549	0.54 518	0.54 549	0.53 511	0.54 549	0.54 519	0.54 552	0.54 523	0.53 545	0.54 520	0.54 542	0.54 469	0.53 502	0.54 536	0.54 556	0.54 508	0.54 532

S0	0.42 381	0.44 285	0.54 486	0.59 451	0.34 454	0.48 478	0.22 301	0.51 504	0.25 324	0.51 506	0.34 450	0.53 519	0.35 459	0.47 472	0.36 453	0.55 475	0.39 423	0.49 515	0.27 373	0.46 467	0.34 435

LG-Stereo_L1	0.47 437	0.52 326	0.47 450	0.62 457	0.39 486	0.53 514	0.40 489	0.53 511	0.39 487	0.53 513	0.39 485	0.53 519	0.39 484	0.53 517	0.39 480	0.55 475	0.46 464	0.49 515	0.37 484	0.49 488	0.37 455

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 443	0.55 337	0.47 450	0.63 459	0.41 497	0.56 521	0.44 508	0.56 518	0.41 500	0.56 525	0.41 496	0.57 534	0.42 503	0.56 525	0.41 491	0.55 475	0.43 453	0.51 527	0.37 484	0.51 499	0.37 455

CASS	0.57 474	0.89 405	0.56 490	0.57 446	0.56 553	0.56 521	0.56 551	0.56 518	0.53 547	0.57 528	0.57 555	0.59 538	0.48 528	0.56 525	0.57 546	0.55 475	0.56 507	0.47 502	0.56 562	0.62 522	0.56 543
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymus	0.47 437	0.73 369	0.46 442	0.43 353	0.54 552	0.53 514	0.27 330	0.39 356	0.35 458	0.33 332	0.40 488	0.33 337	0.38 472	0.53 517	0.54 542	0.56 479	0.36 403	0.49 515	0.53 554	0.66 526	0.54 532

DN	0.53 463	0.85 395	0.45 436	0.65 466	0.44 513	0.60 530	0.44 508	0.60 530	0.44 513	0.60 534	0.45 517	0.60 539	0.44 510	0.60 534	0.44 505	0.56 479	0.42 448	0.56 540	0.42 522	0.56 512	0.42 488

z-ln-s-r	0.21 238	1.40 548	0.53 485	0.56 445	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.05 121	0.57 481	0.44 461	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

test410_97500	0.41 367	0.89 405	0.31 319	0.40 321	0.31 415	0.40 365	0.31 412	0.40 365	0.31 421	0.61 536	0.53 550	0.40 378	0.31 426	0.40 372	0.31 407	0.58 482	0.47 472	0.38 388	0.29 409	0.38 373	0.29 387

AANet	0.07 68	0.04 52	0.03 39	0.04 53	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.11 190	0.04 96	0.03 58	0.58 482	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.03 52

MonSter	0.60 475	0.64 357	0.52 481	0.62 457	0.44 513	2.07 711	0.44 508	0.62 535	0.44 513	0.62 540	0.44 512	0.62 544	0.44 510	0.62 536	0.44 505	0.58 482	0.42 448	0.62 547	0.46 531	0.58 518	0.42 488

MGW-Stereo	0.54 464	2.14 627	0.41 424	0.64 464	0.42 507	0.63 537	0.38 473	0.59 527	0.26 338	0.58 532	0.42 506	0.56 530	0.29 364	0.49 489	0.26 326	0.59 485	0.39 423	0.50 521	0.40 504	0.53 506	0.39 469

test410	0.66 492	5.69 760	0.31 319	0.40 321	0.31 415	0.41 384	0.31 412	0.40 365	0.31 421	0.62 540	0.55 553	0.40 378	0.31 426	0.40 372	0.31 407	0.59 485	0.47 472	0.38 388	0.29 409	0.38 373	0.30 402

Selective-IGEV	0.51 457	0.55 337	0.45 436	0.69 477	0.45 517	0.61 532	0.45 514	0.50 490	0.40 490	0.56 525	0.44 512	0.55 527	0.40 485	0.72 555	0.67 564	0.59 485	0.46 464	0.45 487	0.34 462	0.46 467	0.37 455

MSCF	0.51 457	1.40 548	0.49 465	0.58 448	0.38 476	0.50 496	0.38 473	0.54 514	0.41 500	0.52 510	0.41 496	0.53 519	0.42 503	0.53 517	0.41 491	0.60 488	0.47 472	0.48 510	0.37 484	0.48 485	0.38 462

MyStereo06	0.75 520	4.12 714	0.60 500	0.63 459	0.61 563	0.62 535	0.66 566	0.56 518	0.45 517	0.55 523	0.48 534	0.54 523	0.46 518	0.57 530	0.45 508	0.60 488	0.57 509	0.64 551	0.55 558	0.72 541	0.55 540

MyStereo05	0.80 533	4.12 714	0.63 512	0.63 459	0.61 563	0.62 535	0.66 566	0.65 539	0.62 562	0.67 550	0.61 565	0.65 550	0.58 554	0.67 546	0.55 545	0.60 488	0.57 509	0.64 551	0.55 558	0.72 541	0.55 540

LL-Strereo2	0.48 443	1.73 565	0.51 477	0.59 451	0.34 454	0.42 405	0.33 434	0.40 365	0.31 421	0.42 397	0.33 442	0.42 411	0.31 426	0.44 444	0.39 480	0.60 488	0.51 494	0.44 482	0.33 458	0.44 457	0.33 428

MWDA-net	0.67 498	0.66 358	0.45 436	2.84 708	0.46 519	0.73 552	0.45 514	0.71 550	0.44 513	0.72 556	0.45 517	0.70 557	0.45 514	0.70 551	0.44 505	0.61 492	0.41 438	0.61 546	0.43 525	0.61 521	0.42 488

FSD					0.44 513	0.56 521	0.44 508	0.55 517	0.44 513	0.56 525	0.44 512	0.56 530	0.44 510	0.56 525	0.46 512	0.61 492	0.42 448	0.52 530	0.42 522	0.52 502

AIO-test1	0.54 464	0.60 352	0.52 481	0.66 470	0.47 527	0.61 532	0.47 524	0.58 524	0.46 518	0.61 536	0.46 521	0.61 542	0.45 514	0.62 536	0.45 508	0.61 492	0.52 498	0.57 541	0.48 542	0.57 515	0.48 509

SMoEStereo_RVC	0.63 486	0.75 374	0.51 477	0.73 491	0.53 549	0.71 549	0.47 524	0.67 543	0.58 553	0.74 564	0.60 561	0.72 561	0.53 545	0.74 560	0.51 536	0.61 492	0.62 528	0.62 547	0.61 571	0.63 523	0.61 549

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 566	0.86 397	0.89 568	1.25 613	0.69 580	1.05 605	0.81 610	1.16 613	0.50 538	1.12 622	0.97 629	0.72 561	0.82 606	1.06 617	0.95 620	0.61 492	0.87 576	1.03 626	0.85 623	1.04 601	1.01 624

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 339	0.35 231	0.56 490	0.63 459	0.29 355	0.36 340	0.29 356	0.36 334	0.29 359	0.39 359	0.29 363	0.36 349	0.29 364	0.36 349	0.29 355	0.62 497	0.57 509	0.35 366	0.29 409	0.36 355	0.29 387

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.38 339	0.35 231	0.56 490	0.63 459	0.28 342	0.36 340	0.28 341	0.36 334	0.28 349	0.36 343	0.28 348	0.36 349	0.28 352	0.36 349	0.28 338	0.62 497	0.57 509	0.35 366	0.28 394	0.35 344	0.28 378

PAM_32	0.64 488	2.38 650	0.51 477	0.92 520	0.43 512	0.53 514	0.44 508	0.87 572	0.43 510	0.52 510	0.45 517	0.53 519	0.40 485	0.54 520	0.46 512	0.62 497	0.56 507	0.48 510	0.45 528	0.76 549	0.44 494

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 520	0.92 416	0.85 567	0.96 532	0.59 556	1.27 671	0.44 508	0.59 527	0.69 582	0.91 585	0.68 580	0.55 527	0.61 561	1.06 617	0.83 611	0.62 497	0.70 551	0.90 597	0.41 514	0.89 573	0.56 543

S	0.56 471	0.61 354	0.54 486	0.68 476	0.48 531	0.65 539	0.49 535	0.63 536	0.49 533	0.64 544	0.49 537	0.64 546	0.48 528	0.62 536	0.49 528	0.63 501	0.62 528	0.59 545	0.48 542	0.57 515	0.48 509

PointNet	0.60 475	0.75 374	0.49 465	0.79 498	0.50 539	0.79 560	0.49 535	0.79 560	0.49 533	0.80 571	0.49 537	0.79 572	0.49 534	0.80 566	0.49 528	0.63 501	0.40 428	0.63 549	0.40 504	0.63 523	0.40 472

FAST (zero-shot)	0.87 562	1.55 553	0.42 430	1.57 639	0.42 507	1.62 695	0.45 514	1.59 689	0.42 508	1.66 700	0.44 512	1.62 700	0.42 503	1.59 695	0.42 499	0.64 503	0.43 453	0.64 551	0.42 522	0.67 529	0.46 499

AIO-test2	0.55 469	0.59 348	0.52 481	0.67 471	0.47 527	0.61 532	0.47 524	0.61 534	0.47 524	0.61 536	0.47 530	0.61 542	0.48 528	0.62 536	0.47 520	0.64 503	0.53 502	0.58 542	0.47 538	0.58 518	0.48 509

WCG-NET	0.61 482	1.21 525	0.54 486	0.61 456	0.53 549	0.67 542	0.53 546	0.66 542	0.53 547	0.64 544	0.53 550	0.65 550	0.53 545	0.59 532	0.52 538	0.65 505	0.48 478	0.64 551	0.52 552	0.58 518	0.50 518

DSFCA	0.66 492	0.73 369	0.78 556	0.65 466	0.65 571	0.64 538	0.64 563	0.65 539	0.63 565	0.64 544	0.64 569	0.64 546	0.64 563	0.65 543	0.65 560	0.65 505	0.65 533	0.65 555	0.65 582	0.66 526	0.64 559

WAFT-Stereo (ZS)	0.67 498	0.78 381	0.67 525	0.67 471	0.66 574	0.67 542	0.67 570	0.65 539	0.66 569	0.66 548	0.67 574	0.66 553	0.67 570	0.67 546	0.72 592	0.66 507	0.67 536	0.67 557	0.67 589	0.67 529	0.67 565

LMCR-Stereo	0.65 490	0.63 355	0.65 519	0.65 466	0.65 571	0.66 541	0.63 562	0.58 524	0.65 567	0.63 543	0.64 569	0.65 550	0.65 565	0.66 544	0.66 563	0.66 507	0.64 531	0.65 555	0.67 589	0.68 531	0.73 583

PA-Net	11.80 808	223.51 841	0.62 508	0.59 451	0.71 586	0.59 529	0.73 596	0.67 543	0.73 601	0.55 523	0.61 565	0.60 539	0.74 593	0.63 541	0.73 593	0.66 507	0.60 522	0.69 561	0.66 585	0.72 541	0.65 561
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
anonymity	0.63 486	0.69 361	0.56 490	0.71 485	0.56 553	0.71 549	0.56 551	0.71 550	0.56 550	0.72 556	0.56 554	0.71 558	0.56 549	0.71 553	0.58 548	0.68 510	0.55 505	0.68 558	0.55 558	0.68 531	0.54 532

mm2	0.69 503	0.69 361	0.69 535	0.69 477	0.69 580	0.69 544	0.69 583	0.69 545	0.69 582	0.69 553	0.69 585	0.69 554	0.69 581	0.69 549	0.69 579	0.69 511	0.69 548	0.69 561	0.69 595	0.69 535	0.69 569

mm1	0.69 503	0.69 361	0.69 535	0.69 477	0.69 580	0.69 544	0.69 583	0.69 545	0.69 582	0.69 553	0.69 585	0.69 554	0.69 581	0.69 549	0.69 579	0.69 511	0.69 548	0.69 561	0.69 595	0.69 535	0.69 569

HH	0.71 509	2.54 657	0.74 549	1.10 547	0.32 429	0.41 384	0.37 466	0.69 545	0.78 605	0.73 559	0.90 618	0.75 567	1.00 617	0.84 576	0.69 579	0.69 511	0.40 428	0.35 366	0.26 334	0.35 344	0.26 310

HanStereo	0.71 509	2.54 657	0.74 549	1.10 547	0.32 429	0.41 384	0.37 466	0.69 545	0.78 605	0.73 559	0.90 618	0.75 567	1.00 617	0.84 576	0.69 579	0.69 511	0.40 428	0.35 366	0.26 334	0.35 344	0.26 310

DMCA-RVC	0.70 506	0.80 386	0.70 538	0.70 483	0.70 584	0.70 547	0.70 589	0.71 550	0.70 590	0.70 555	0.71 595	0.71 558	0.70 585	0.70 551	0.69 579	0.69 511	0.70 551	0.69 561	0.70 599	0.69 535	0.70 572

ARAFT	0.68 500	0.81 390	0.63 512	0.74 494	0.60 558	0.78 557	0.62 561	0.77 559	0.66 569	0.74 564	0.63 567	0.75 567	0.62 562	0.83 575	0.60 553	0.70 516	0.55 505	0.70 566	0.60 569	0.78 553	0.55 540

HLF11	0.17 215	0.05 67	0.63 512	0.72 487	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.71 517	0.59 519	0.05 114	0.04 105	0.04 103	0.04 96

TestStereo_HLe17	0.17 215	0.05 67	0.65 519	0.72 487	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.71 517	0.59 519	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

MGA	0.73 516	0.76 377	0.60 500	0.92 520	1.17 645	0.81 565	0.59 558	0.84 570	0.62 562	0.81 574	0.59 559	0.84 581	0.60 558	0.81 569	0.61 555	0.71 517	0.53 502	0.89 596	0.53 554	0.75 546	0.54 532

CAR	0.72 512	0.76 377	0.59 496	0.84 507	1.19 649	0.81 565	0.58 554	0.81 566	0.58 553	0.81 574	0.58 557	0.83 579	0.59 556	0.82 570	0.59 551	0.71 517	0.49 481	0.73 569	0.68 591	0.87 569	0.52 526

MSE-Stereo	0.72 512	0.76 377	0.59 496	0.84 507	1.19 649	0.81 565	0.58 554	0.81 566	0.58 553	0.81 574	0.58 557	0.83 579	0.59 556	0.82 570	0.59 551	0.71 517	0.49 481	0.73 569	0.68 591	0.87 569	0.52 526

iinet-test	0.08 78	0.16 166	0.02 15	0.16 158	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.17 280	0.02 26	0.02 27	0.71 517	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.16 252

Pro-Stereo	0.79 530	0.53 330	0.38 366	0.49 382	0.38 476	0.49 487	0.37 466	0.49 481	0.67 571	0.50 497	0.38 475	1.10 622	0.38 472	0.49 489	0.38 466	0.71 517	0.88 577	5.98 810	0.36 481	0.46 467	0.36 449

TorneroNet	0.66 492	0.53 330	0.50 471	0.50 419	0.64 569	1.06 606	0.70 589	0.50 490	0.51 545	0.49 484	0.69 585	0.49 491	0.50 538	0.48 482	1.15 641	0.71 517	0.49 481	1.14 629	1.08 642	0.49 488	0.49 515

ManiGeoR	0.17 215	0.05 67	0.62 508	0.73 491	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.72 525	0.58 513	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

HLf10	0.17 215	0.05 67	0.62 508	0.73 491	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.72 525	0.58 513	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

HLf8	0.17 215	0.05 67	0.62 508	0.72 487	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.72 525	0.58 513	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

999	1.00 581	1.12 468	0.59 496	1.10 547	1.21 697	1.09 611	0.52 544	1.08 605	1.43 717	1.18 629	1.35 709	0.98 600	0.52 544	0.91 588	0.85 612	0.72 525	1.46 687	0.83 591	0.98 630	0.68 531	1.41 707

iGMRVC	0.84 549	2.85 682	0.72 544	0.72 487	0.73 589	0.77 555	0.79 603	0.73 554	0.74 603	0.73 559	0.72 598	0.73 564	0.76 596	0.73 558	0.73 593	0.72 525	0.73 558	0.73 569	0.72 604	0.73 544	0.72 579

light-stereo	0.05 57	0.04 52	0.01 10	0.02 14	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.03 59	0.02 26	0.01 16	0.73 530	0.01 16	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.02 20

IINet	0.06 62	0.05 67	0.02 15	0.05 60	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 106	0.02 26	0.02 27	0.73 530	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.04 96

zero-FE	0.72 512	1.31 539	0.66 521	0.92 520	0.60 558	0.82 568	0.58 554	0.82 569	0.58 553	0.81 574	0.60 561	0.81 577	0.60 558	0.82 570	0.58 548	0.74 532	0.59 519	0.73 569	0.52 552	0.76 549	0.51 525

GeoAtt-pt-L (ZS)	0.60 475	0.70 364	0.51 477	0.75 495	0.46 519	0.72 551	0.46 518	0.76 557	0.46 518	0.72 556	0.46 521	0.72 561	0.46 518	0.72 555	0.46 512	0.75 533	0.51 494	0.70 566	0.45 528	0.69 535	0.45 496

RT-IGEV	0.07 68	0.05 67	0.03 39	0.05 60	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.03 58	0.75 533	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.04 96

GCAP-Stereo	0.75 520	4.15 717	0.42 430	0.75 495	0.35 458	0.78 557	0.40 489	0.79 560	0.38 474	0.78 568	0.36 463	0.78 570	0.36 463	0.79 564	0.39 480	0.75 533	0.39 423	0.76 577	0.39 502	0.75 546	0.39 469

MWSP-net	0.96 577	0.75 374	0.49 465	4.84 765	0.48 531	1.28 673	0.52 544	1.20 621	0.51 545	1.14 626	0.70 589	1.00 601	0.56 549	0.90 586	0.69 579	0.76 536	0.60 522	0.95 612	0.56 562	0.73 544	0.45 496

DStereoRT	0.73 516	0.81 390	0.73 548	0.71 485	0.74 591	0.73 552	0.75 598	0.71 550	0.71 595	0.74 564	0.72 598	0.73 564	0.80 602	0.71 553	0.73 593	0.76 536	0.71 555	0.73 569	0.72 604	0.70 539	0.76 590

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 506	0.72 368	0.71 541	0.80 502	0.62 568	0.82 568	0.61 560	0.81 566	0.62 562	0.81 574	0.63 567	0.80 574	0.70 585	0.73 558	0.61 555	0.76 536	0.61 527	0.74 574	0.61 571	0.77 551	0.61 549

AFF-stereo	0.73 516	0.88 402	0.67 525	0.75 495	0.68 579	0.75 554	0.64 563	0.80 563	0.72 598	0.83 579	0.70 589	0.82 578	0.64 563	0.84 576	0.67 564	0.77 539	0.63 530	0.81 586	0.63 573	0.78 553	0.62 552

monster-pro	0.75 520	1.67 557	0.64 515	0.89 513	0.57 555	0.86 574	0.56 551	0.87 572	0.56 550	0.87 580	0.57 555	0.88 584	0.57 551	0.87 581	0.57 546	0.79 540	0.58 513	0.76 577	0.54 556	0.77 551	0.54 532

G-Net	0.79 530	0.79 383	0.79 559	0.79 498	0.79 604	0.79 560	0.79 603	0.79 560	0.79 609	0.79 570	0.79 610	0.79 572	0.79 601	0.79 564	0.79 603	0.79 540	0.79 568	0.79 581	0.79 615	0.79 555	0.79 595

SE	0.64 488	0.73 369	0.77 554	0.79 498	0.59 556	0.78 557	0.54 549	0.58 524	0.58 553	0.78 568	0.59 559	0.63 545	0.18 292	0.78 563	0.52 538	0.80 542	0.65 533	0.69 561	0.57 565	0.75 546	0.52 526

FC-DCNN	1.07 596	1.09 463	0.98 580	0.89 513	0.52 546	1.41 686	0.91 619	1.21 667	1.24 703	1.96 706	2.05 775	1.91 707	1.30 695	1.27 684	1.08 635	0.80 542	0.60 522	0.58 542	0.41 514	0.68 531	0.54 532

NaN_ROB	0.80 533	0.80 386	0.80 560	0.80 502	0.80 607	0.80 562	0.80 606	0.80 563	0.80 611	0.80 571	0.80 612	0.80 574	0.80 602	0.80 566	0.80 606	0.80 542	0.80 571	0.80 584	0.80 617	0.80 558	0.80 596

CSAN	0.80 533	0.80 386	0.80 560	0.80 502	0.80 607	0.80 562	0.80 606	0.80 563	0.80 611	0.80 571	0.80 612	0.80 574	0.80 602	0.80 566	0.80 606	0.80 542	0.80 571	0.80 584	0.80 617	0.80 558	0.80 596

FlowAnything_test	1.02 591	1.72 560	0.71 541	1.59 641	0.70 584	1.61 693	0.69 583	1.61 691	0.70 590	1.60 693	0.70 589	1.61 699	0.69 581	1.61 698	0.70 588	0.81 546	0.58 513	0.81 586	0.55 558	0.81 561	0.56 543

FlowAnything	1.02 591	1.71 559	0.72 544	1.59 641	0.69 580	1.60 692	0.69 583	1.61 691	0.70 590	1.60 693	0.69 585	1.60 696	0.69 581	1.61 698	0.69 579	0.81 546	0.58 513	0.81 586	0.56 562	0.82 563	0.56 543

RSM++	0.76 525	0.82 392	0.66 521	0.85 511	0.64 569	0.85 572	0.71 592	0.94 586	0.64 566	0.87 580	0.67 574	0.87 583	0.65 565	0.84 576	0.65 560	0.81 546	0.70 551	0.79 581	0.71 602	0.83 565	0.70 572

Selective-RAFT-Error	0.88 563	0.84 393	0.98 580	0.86 512	0.97 623	0.88 576	0.95 624	0.84 570	0.99 633	0.92 587	0.82 614	0.84 581	0.98 616	0.87 581	0.97 622	0.81 546	0.83 574	0.79 581	0.82 620	0.79 555	0.85 601

DCRE	0.84 549	1.89 605	0.77 554	0.94 527	0.72 588	0.88 576	0.73 596	0.87 572	0.78 605	0.90 583	0.71 595	0.88 584	0.67 570	0.88 583	0.73 593	0.81 546	0.68 542	0.81 586	0.70 599	0.82 563	0.70 572

4D-IteraStereo	0.78 529	3.13 688	0.89 568	0.69 477	0.32 429	0.40 365	0.32 423	0.76 557	0.97 630	0.52 510	0.65 571	0.89 587	0.32 434	0.76 562	0.98 623	0.83 551	0.94 583	0.35 366	0.27 373	0.70 539	0.89 605

Selective-RAFT	0.89 565	0.89 405	0.72 544	1.16 561	0.78 602	1.06 606	0.82 613	0.87 572	0.97 630	1.00 595	0.91 621	0.90 588	1.00 617	0.89 585	0.93 619	0.83 551	0.83 574	0.82 590	0.82 620	0.81 561	0.82 599

DDUNet	0.81 538	2.45 655	0.57 494	0.90 515	0.60 558	0.88 576	0.59 558	0.90 577	0.60 559	0.88 582	0.60 561	0.90 588	0.58 554	0.88 583	0.60 553	0.84 553	0.60 522	0.86 594	0.57 565	0.86 568	0.60 548

MoCha-V2	2.11 717	26.97 813	0.78 556	0.92 520	0.77 601	0.96 586	0.72 595	0.90 577	0.72 598	0.94 591	0.70 589	0.90 588	0.71 590	0.91 588	0.71 590	0.85 554	0.71 555	0.88 595	0.69 595	0.87 569	0.67 565

UDG	0.80 533	2.21 634	0.60 500	0.91 517	0.60 558	0.90 579	0.58 554	0.88 576	0.60 559	0.90 583	0.60 561	0.88 584	0.60 558	0.90 586	0.58 548	0.86 555	0.60 522	0.84 592	0.59 568	0.84 566	0.61 549

Syn2CoEx	0.25 259	1.31 539	0.74 549	0.92 520	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.87 556	0.75 561	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

LG-Stereo	0.60 475	0.58 345	0.47 450	0.64 464	0.74 591	1.00 589	0.69 583	0.57 521	0.41 500	0.57 528	0.41 496	0.57 534	0.41 497	1.00 602	0.75 598	0.91 557	0.51 494	0.52 530	0.37 484	0.52 502	0.37 455

tt45	1.04 594	0.88 402	1.36 670	0.92 520	1.03 633	1.51 691	0.79 603	0.70 549	0.88 617	0.74 564	0.90 618	1.60 696	0.72 591	1.60 696	0.75 598	0.91 557	0.78 566	1.52 705	0.79 615	1.14 607	1.32 699

ToySt	0.92 568	2.11 623	0.90 571	0.95 529	0.79 604	0.99 588	0.78 602	0.94 586	0.81 614	0.94 591	0.78 608	0.95 597	0.77 598	0.94 594	0.86 613	0.91 557	0.79 568	0.85 593	0.77 611	0.89 573	0.73 583

RT-Monster	0.09 85	0.07 84	0.03 39	0.15 148	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.10 172	0.04 96	0.03 58	0.92 560	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.07 149

AdaDepth	0.86 558	0.93 420	0.71 541	1.01 541	1.07 635	1.02 603	0.71 592	1.00 590	0.71 595	1.01 606	0.71 595	1.00 601	0.72 591	1.14 628	0.71 590	0.92 560	0.64 531	0.90 597	0.64 578	0.89 573	0.69 569

DGTPSM_ROB	0.93 573	1.00 437	0.92 575	0.94 527	0.96 622	0.91 580	0.92 620	0.91 579	0.96 629	0.91 585	0.96 627	0.93 594	0.92 611	0.94 594	0.92 615	0.92 560	0.92 581	0.90 597	0.92 625	0.94 588	0.91 607

DPSM_ROB	0.92 568	0.91 411	0.91 573	0.91 517	0.92 618	0.92 581	0.92 620	0.92 582	0.91 619	0.93 589	0.91 621	0.92 591	0.90 609	0.91 588	0.92 615	0.92 560	0.91 579	0.91 600	0.92 625	0.93 584	0.93 609

DPSM	0.92 568	0.91 411	0.91 573	0.91 517	0.92 618	0.92 581	0.92 620	0.92 582	0.91 619	0.93 589	0.91 621	0.92 591	0.90 609	0.91 588	0.92 615	0.92 560	0.91 579	0.91 600	0.92 625	0.93 584	0.93 609

pmcnn	0.92 568	0.92 416	0.92 575	0.92 520	0.92 618	0.92 581	0.92 620	0.92 582	0.92 623	0.92 587	0.92 624	0.92 591	0.92 611	0.92 592	0.92 615	0.92 560	0.92 581	0.92 603	0.92 625	0.92 579	0.92 608

R-Stereo Train	0.81 538	0.96 424	0.67 525	0.95 529	0.67 576	0.95 584	0.68 575	0.95 588	0.68 577	0.95 593	0.68 580	0.96 598	0.68 575	0.96 598	0.68 571	0.94 566	0.68 542	0.94 610	0.68 591	0.94 588	0.68 567

RAFT-Stereo	0.81 538	0.96 424	0.67 525	0.95 529	0.67 576	0.95 584	0.68 575	0.95 588	0.68 577	0.95 593	0.68 580	0.96 598	0.68 575	0.96 598	0.68 571	0.94 566	0.68 542	0.94 610	0.68 591	0.94 588	0.68 567
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CR-RVC	0.42 381	0.14 142	1.89 718	1.91 656	0.13 241	0.12 179	0.08 164	0.07 150	0.07 161	0.07 152	0.07 162	0.08 153	0.14 251	0.07 150	0.07 152	0.96 568	1.91 734	0.14 202	0.14 253	0.20 259	0.13 235

WQFJA1++	0.84 549	0.98 427	0.67 525	1.26 614	0.75 593	1.00 589	0.67 570	1.00 590	0.67 571	1.00 595	0.67 574	1.00 601	0.67 570	1.00 602	0.67 564	0.96 568	0.67 536	0.91 600	0.63 573	0.92 579	0.63 553

WQFJX	0.85 555	1.00 437	0.68 533	1.30 622	0.75 593	1.01 597	0.68 575	1.01 599	0.68 577	1.01 606	0.68 580	1.03 615	0.68 575	1.02 614	0.67 564	0.97 570	0.67 536	0.93 606	0.63 573	0.94 588	0.63 553

NLMM1	0.86 558	0.98 427	0.69 535	1.48 637	0.75 593	1.01 597	0.69 583	1.00 590	0.69 582	1.00 595	0.70 589	1.00 601	0.68 575	1.01 610	0.67 564	0.97 570	0.68 542	0.92 603	0.63 573	0.93 584	0.63 553

NLMM	0.84 549	1.00 437	0.67 525	1.27 615	0.75 593	1.00 589	0.68 575	1.00 590	0.67 571	1.00 595	0.67 574	1.02 614	0.67 570	1.02 614	0.67 564	0.97 570	0.67 536	0.93 606	0.63 573	0.92 579	0.63 553

NLSM3	0.85 555	0.99 435	0.68 533	1.29 620	0.76 598	1.01 597	0.68 575	1.01 599	0.68 577	1.02 610	0.68 580	1.01 610	0.68 575	1.01 610	0.68 571	0.97 570	0.68 542	0.93 606	0.64 578	0.93 584	0.63 553

WQFJX1	0.84 549	0.98 427	0.67 525	1.30 622	0.75 593	1.01 597	0.67 570	1.01 599	0.67 571	1.01 606	0.67 574	1.01 610	0.68 575	1.00 602	0.68 571	0.98 574	0.67 536	0.92 603	0.64 578	0.92 579	0.64 559

WQFJA1	0.85 555	0.98 427	0.67 525	1.29 620	0.76 598	1.01 597	0.67 570	1.02 603	0.67 571	1.02 610	0.67 574	1.01 610	0.67 570	1.01 610	0.68 571	0.99 575	0.67 536	0.93 606	0.64 578	0.92 579	0.65 561

LGCAT	1.00 581	1.00 437	1.00 582	1.00 536	1.00 624	1.00 589	1.00 628	1.00 590	1.00 634	1.00 595	1.00 632	1.00 601	1.00 617	1.00 602	1.00 625	1.00 576	1.00 585	1.00 618	1.00 632	1.00 593	1.00 618

Test_v1	1.00 581	1.00 437	1.00 582	1.00 536	1.00 624	1.00 589	1.00 628	1.00 590	1.00 634	1.00 595	1.00 632	1.00 601	1.00 617	1.00 602	1.00 625	1.00 576	1.00 585	1.00 618	1.00 632	1.00 593	1.00 618

GANet	1.00 581	1.00 437	1.00 582	1.00 536	1.00 624	1.00 589	1.00 628	1.00 590	1.00 634	1.00 595	1.00 632	1.00 601	1.00 617	1.00 602	1.00 625	1.00 576	1.00 585	1.00 618	1.00 632	1.00 593	1.00 618

TDLM	1.00 581	1.00 437	1.00 582	1.00 536	1.00 624	1.00 589	1.00 628	1.00 590	1.00 634	1.00 595	1.00 632	1.00 601	1.00 617	1.00 602	1.00 625	1.00 576	1.00 585	1.00 618	1.00 632	1.00 593	1.00 618

CVANet_RVC	1.00 581	1.00 437	1.00 582	1.00 536	1.00 624	1.00 589	1.00 628	1.00 590	1.00 634	1.00 595	1.00 632	1.00 601	1.00 617	1.00 602	1.00 625	1.00 576	1.00 585	1.00 618	1.00 632	1.00 593	1.00 618

trnet	1.01 589	1.01 447	1.01 587	1.01 541	1.01 630	1.01 597	1.01 633	1.01 599	1.01 639	1.01 606	1.01 637	1.01 610	1.01 625	1.01 610	1.01 630	1.01 581	1.01 591	1.01 623	1.01 639	1.01 598	1.01 624

AIO-Stereo	0.84 549	0.66 358	0.70 538	0.83 506	0.67 576	0.98 587	0.82 613	1.14 609	0.72 598	1.03 612	0.74 602	1.03 615	1.09 629	0.99 600	0.45 508	1.04 582	0.73 558	0.95 612	0.74 606	0.94 588	0.46 499

HBP-ISP	1.24 656	1.72 560	1.65 691	1.15 556	0.76 598	1.40 684	0.88 616	1.67 697	1.02 640	1.69 701	1.38 714	1.69 701	1.21 688	1.87 708	1.21 697	1.05 583	0.79 568	0.97 616	0.80 617	1.19 620	0.75 587

GLC_STEREO	1.07 596	1.01 447	1.06 590	1.07 545	1.05 634	1.06 606	1.08 638	1.08 605	1.05 643	1.07 614	1.06 639	1.08 618	1.05 627	1.06 617	1.10 636	1.07 584	1.09 601	1.05 627	1.05 641	1.06 602	1.12 631

GeoVLM	0.36 323	0.38 244	0.27 282	0.46 362	0.28 342	0.35 336	0.28 341	0.37 342	0.27 343	0.35 339	0.28 348	0.36 349	0.38 472	0.35 343	0.28 338	1.08 585	0.26 292	0.33 340	0.27 373	0.34 331	0.33 428

NCC-stereo	2.36 739	25.52 808	1.17 600	1.15 556	1.17 645	1.11 615	1.11 639	1.15 610	1.16 648	1.10 616	1.16 647	1.10 622	1.15 635	1.14 628	1.13 639	1.09 586	1.11 605	1.15 631	1.16 648	1.17 617	1.17 640

Abc-Net	2.32 736	24.75 805	1.14 596	1.17 562	1.17 645	1.11 615	1.15 644	1.17 615	1.21 700	1.08 615	1.16 647	1.12 627	1.14 634	1.09 621	1.17 647	1.09 586	1.16 611	1.17 636	1.17 649	1.16 612	1.11 629
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AF-Net	2.37 741	25.71 809	1.17 600	1.13 552	1.15 640	1.15 619	1.18 648	1.19 618	1.16 648	1.10 616	1.15 644	1.10 622	1.18 640	1.12 627	1.15 641	1.10 588	1.10 604	1.17 636	1.15 646	1.16 612	1.12 631

RGC	2.36 739	25.48 807	1.19 604	1.15 556	1.15 640	1.10 612	1.16 646	1.17 615	1.16 648	1.12 622	1.16 647	1.11 626	1.13 631	1.09 621	1.18 648	1.10 588	1.15 610	1.16 632	1.12 644	1.14 607	1.12 631

edge stereo	2.43 744	27.07 814	1.14 596	1.06 544	1.14 638	1.08 609	1.17 647	1.16 613	1.14 646	1.10 616	1.16 647	1.09 620	1.16 639	1.10 623	1.16 645	1.10 588	1.11 605	1.16 632	1.19 650	1.13 606	1.11 629

Nwc_Net	2.37 741	25.95 810	1.15 598	1.14 553	1.15 640	1.08 609	1.14 642	1.17 615	1.16 648	1.14 626	1.15 644	1.08 618	1.15 635	1.11 625	1.14 640	1.10 588	1.11 605	1.16 632	1.09 643	1.16 612	1.15 636

MSMD_ROB	1.19 606	1.10 467	0.70 538	1.10 547	0.60 558	1.10 612	0.70 589	1.10 608	0.70 590	1.10 616	0.70 589	1.10 622	0.70 585	7.00 814	0.70 588	1.10 588	0.70 551	1.10 628	0.70 599	1.10 604	0.70 572

RP	2.33 737	25.00 806	1.13 595	1.15 556	1.15 640	1.10 612	1.15 644	1.15 610	1.15 647	1.12 622	1.15 644	1.09 620	1.13 631	1.10 623	1.15 641	1.11 593	1.09 601	1.16 632	1.12 644	1.16 612	1.17 640

DF	0.39 353	1.37 545	1.02 588	1.14 553	0.12 231	0.16 233	0.12 232	0.16 237	0.12 239	0.16 235	0.12 227	0.16 235	0.12 232	0.16 236	0.12 228	1.12 594	1.00 585	0.15 233	0.12 229	0.15 228	0.12 223

MLG-Stereo	0.92 568	0.90 409	0.84 566	1.27 615	0.49 535	1.38 682	0.88 616	1.41 686	0.97 630	0.73 559	1.09 641	1.26 680	0.43 508	0.72 555	1.05 633	1.13 595	0.49 481	1.18 639	0.66 585	1.01 598	0.46 499

HSM-Net_RVC	0.95 576	1.17 475	0.78 556	1.18 563	0.71 586	1.16 620	0.75 598	1.09 607	0.80 611	1.10 616	0.75 603	1.17 631	0.74 593	1.17 631	0.80 606	1.13 595	0.73 558	1.17 636	0.77 611	1.16 612	0.72 579
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
stereogan	2.33 737	24.38 804	1.18 602	1.18 563	1.18 648	1.14 618	1.18 648	1.19 618	1.19 654	1.14 626	1.18 651	1.14 628	1.18 640	1.14 628	1.18 648	1.14 597	1.14 609	1.19 641	1.19 650	1.15 610	1.19 644

Hybrid-DGEV	1.03 593	1.75 566	0.80 560	1.28 619	0.78 602	1.26 670	0.80 606	1.26 672	0.78 605	1.26 678	0.78 608	1.26 680	0.78 600	1.26 681	0.78 602	1.15 598	0.75 561	1.14 629	0.74 606	1.14 607	0.75 587

DPSimNet_ROB	0.97 578	1.18 477	0.81 563	1.10 547	0.91 617	1.02 603	0.82 613	1.04 604	0.91 619	1.03 612	0.86 617	1.28 684	0.82 606	1.03 616	0.89 614	1.17 599	0.81 573	1.02 624	0.82 620	1.08 603	0.81 598

Hybrid-DGEV-03	1.07 596	1.83 592	0.83 564	1.34 627	0.81 609	1.32 676	0.81 610	1.31 679	0.81 614	1.31 681	0.82 614	1.32 685	0.82 606	1.32 686	0.81 609	1.19 600	0.77 564	1.19 641	0.76 609	1.19 620	0.77 592

S-Stereo	2.51 748	26.86 812	1.23 656	1.22 610	1.22 699	1.24 669	1.25 699	1.22 668	1.24 703	1.21 676	1.24 700	1.19 632	1.27 692	1.19 632	1.24 699	1.19 600	1.20 616	1.25 691	1.19 650	1.24 671	1.23 693

Hybrid-DGEV-2	1.05 595	1.83 592	0.83 564	1.33 626	0.82 610	1.30 674	0.81 610	1.26 672	0.79 609	1.29 680	0.79 610	1.26 680	0.80 602	1.26 681	0.79 603	1.20 602	0.78 566	1.18 639	0.77 611	1.20 622	0.77 592

DisPM	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

CrosDoStereo	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

PFNet+	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

LCNet	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

HHNet	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

Patchmatch Stereo++	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645
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	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

STrans-v2	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

TransformOpticalFlow	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

OMP-Stereo	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

IIG-Stereo	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

NF-Stereo	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

OCTAStereo	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

PSM-softLoss	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

KMStereo	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

NRIStereo	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

PSM-adaLoss	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

PSM-AAD	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

FTStereo	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

ROB_FTStereo_v2	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

ROB_FTStereo	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

Consistency-Raft	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

KYRaft	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

HUI-Stereo	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

ASMatch	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

DeepStereo_LL	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

DEmStereo	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

SST-Stereo	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

THIR-Stereo	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

RAFT_R40	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

DRaft	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

PFNet	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

GrayStereo	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

RE-Stereo	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

Pruner-Stereo	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

TVStereo	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

DeepStereo_RVC	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

RAFT-RH_RVC	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

IRAFT_RVC	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

RAFT-345	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

iRAFT	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

CRE-IMP	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

GMM-Stereo	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

RAFT-IKP	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

Prome-Stereo	1.20 607	1.20 479	1.20 607	1.20 565	1.20 651	1.20 621	1.20 650	1.20 621	1.20 655	1.20 631	1.20 652	1.20 633	1.20 642	1.20 633	1.20 652	1.20 602	1.20 616	1.20 643	1.20 653	1.20 622	1.20 645

Wavelet-MonSter	1.00 581	1.21 525	0.76 552	1.94 658	1.01 630	1.11 615	0.76 600	1.15 610	0.76 604	1.11 621	0.76 604	1.14 628	0.76 596	1.11 625	0.76 600	1.21 648	0.90 578	1.02 624	0.71 602	1.02 600	0.71 578

FAT-Stereo	2.46 746	26.05 811	1.23 656	1.23 612	1.22 699	1.20 621	1.24 698	1.23 670	1.23 702	1.19 630	1.22 698	1.21 678	1.24 690	1.20 633	1.24 699	1.21 648	1.17 614	1.22 689	1.25 703	1.20 622	1.24 694

CroCo-Stereo	0.73 516	1.22 531	0.25 271	1.22 610	0.25 326	1.22 667	0.25 320	1.22 668	0.25 324	1.22 677	0.25 330	1.22 679	0.25 326	1.22 679	0.25 321	1.22 650	0.26 292	1.21 688	0.25 328	1.22 670	0.25 304
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
qqai	1.22 654	1.38 546	1.12 593	1.39 633	1.14 638	1.40 684	1.14 642	1.41 686	1.12 644	1.40 687	1.11 643	1.40 691	1.13 631	1.41 690	1.15 641	1.25 651	0.97 584	1.24 690	1.01 639	1.24 671	0.96 613

CSP-Net	0.34 304	1.29 535	1.19 604	1.36 630	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	1.26 652	1.21 663	0.03 47	0.09 164	0.02 27	0.09 159

BLMT-Stereo	1.53 665	1.36 543	1.06 590	1.42 635	1.23 701	1.41 686	1.07 637	1.43 688	1.12 644	1.42 689	1.06 639	1.83 704	1.07 628	1.42 692	1.07 634	1.27 653	1.38 682	6.80 811	1.00 632	1.26 673	1.00 618

CroCo-Stereo Lap2	0.77 526	1.29 535	0.29 297	1.27 615	0.29 355	1.27 671	0.26 327	1.26 672	0.26 338	1.26 678	0.26 335	1.27 683	0.26 336	1.26 681	0.27 329	1.27 653	0.27 305	1.27 692	0.27 373	1.27 674	0.27 350

ff7	1.68 670	2.68 664	1.35 662	0.97 533	0.89 613	1.84 697	2.15 768	2.12 711	1.80 751	2.05 716	1.56 721	2.33 736	2.12 759	2.23 732	2.25 771	1.31 655	1.07 595	1.48 702	1.41 714	0.90 576	1.04 626

ffff	1.68 670	2.68 664	1.35 662	0.97 533	0.89 613	1.84 697	2.15 768	2.12 711	1.80 751	2.05 716	1.56 721	2.33 736	2.12 759	2.23 732	2.25 771	1.31 655	1.07 595	1.48 702	1.41 714	0.90 576	1.04 626

ccc-4	1.68 670	2.68 664	1.35 662	0.97 533	0.89 613	1.84 697	2.15 768	2.12 711	1.80 751	2.05 716	1.56 721	2.33 736	2.12 759	2.23 732	2.25 771	1.31 655	1.07 595	1.48 702	1.41 714	0.90 576	1.04 626

test_xeample3	1.10 599	1.81 582	0.61 506	0.84 507	0.49 535	0.77 555	0.66 566	0.92 582	1.40 715	0.68 552	0.46 521	0.78 570	0.54 548	1.72 701	1.48 717	1.34 658	1.52 691	1.35 698	1.67 749	1.33 677	1.55 712

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 660	1.35 542	1.35 662	1.35 629	1.35 702	1.35 678	1.35 706	1.36 681	1.35 711	1.36 685	1.35 709	1.36 687	1.36 700	1.36 687	1.35 710	1.35 659	1.35 678	1.35 698	1.35 708	1.35 678	1.35 703

CC-Net-ROB	1.36 661	1.33 541	1.33 659	1.36 630	1.38 706	1.36 680	1.33 704	1.37 683	1.34 708	1.35 684	1.36 711	1.38 688	1.34 698	1.38 689	1.38 713	1.35 659	1.38 682	1.33 695	1.35 708	1.43 681	1.34 702

Replicate-Monster	0.45 420	0.57 343	0.60 500	0.40 321	0.29 355	0.37 349	0.27 330	0.37 342	0.30 374	0.40 366	0.31 423	0.40 378	0.30 374	0.99 600	0.27 329	1.36 661	0.31 343	0.34 350	0.30 427	0.36 355	0.54 532

PS-NSSS	1.38 663	1.39 547	1.34 660	1.34 627	1.35 702	1.38 682	1.37 713	1.35 680	1.38 714	1.34 683	1.34 708	1.39 689	1.38 703	1.70 700	1.40 714	1.36 661	1.36 679	1.36 700	1.37 711	1.37 679	1.36 704

MM-Stereo_test2	1.20 607	1.85 598	1.05 589	1.46 636	0.94 621	1.36 680	0.99 627	1.36 681	0.95 627	1.41 688	0.98 630	1.40 691	0.96 613	1.37 688	0.95 620	1.37 663	1.06 594	1.33 695	0.93 629	1.29 676	0.89 605

FENet	0.54 464	1.52 552	1.19 604	1.41 634	0.23 318	0.35 336	0.23 311	0.35 330	0.23 314	0.34 335	0.23 316	0.35 344	0.23 318	0.35 343	0.23 309	1.40 664	1.07 595	0.32 333	0.23 317	0.33 326	0.23 291

Monster-pub-eth3d	0.45 420	0.57 343	0.60 500	0.39 308	0.28 342	0.37 349	0.28 341	0.37 342	0.30 374	0.39 359	0.29 363	0.39 368	0.30 374	0.92 592	0.27 329	1.42 665	0.28 313	0.34 350	0.28 394	0.37 360	0.53 529

castereo	0.61 482	3.79 705	1.35 662	1.52 638	0.15 260	0.17 240	0.16 262	0.20 258	0.21 303	0.18 247	0.16 270	0.21 265	0.12 232	0.26 306	0.17 273	1.43 666	1.38 682	0.17 249	0.16 269	0.18 252	0.16 252

castereo++	0.54 464	3.59 697	1.15 598	1.31 624	0.14 245	0.16 233	0.14 246	0.16 237	0.14 251	0.16 235	0.14 254	0.16 235	0.13 246	0.16 236	0.14 245	1.45 667	1.16 611	0.15 233	0.14 253	0.15 228	0.13 235

Monster-pub-mixall	0.44 397	0.56 340	0.60 500	0.38 298	0.27 334	0.37 349	0.27 330	0.37 342	0.29 359	0.38 352	0.27 340	0.38 363	0.29 364	0.85 580	0.27 329	1.46 668	0.26 292	0.34 350	0.26 334	0.36 355	0.53 529

11t	1.27 658	2.70 667	1.34 660	1.32 625	0.89 613	1.30 674	1.34 705	1.64 694	0.57 552	1.45 691	0.72 598	1.05 617	1.29 694	1.07 620	1.29 706	1.49 669	1.02 592	0.97 616	1.15 646	1.48 682	1.31 698

IGEVStereo-DCA	1.77 675	4.21 718	1.84 711	2.49 697	2.11 763	2.54 748	1.36 708	1.65 695	1.17 652	2.75 764	1.90 758	2.54 749	1.15 635	0.94 594	1.11 637	1.50 670	1.32 666	0.96 614	1.46 720	1.49 683	0.88 602

rrr	1.77 675	4.21 718	1.84 711	2.49 697	2.11 763	2.54 748	1.36 708	1.65 695	1.17 652	2.75 764	1.90 758	2.54 749	1.15 635	0.94 594	1.11 637	1.50 670	1.32 666	0.96 614	1.46 720	1.49 683	0.88 602

MM-Stereo_test3	1.27 658	2.07 619	1.18 602	1.60 644	1.02 632	1.45 688	1.01 633	1.40 685	1.04 642	1.44 690	1.03 638	1.46 694	1.02 626	1.44 693	1.02 631	1.51 672	1.12 608	1.32 694	0.98 630	1.38 680	0.97 614

RASNet	1.49 664	1.65 556	1.45 679	1.38 632	1.43 709	1.47 689	1.36 708	1.38 684	1.36 712	1.39 686	1.60 725	1.45 693	1.45 706	1.51 694	2.21 770	1.53 673	1.36 679	1.36 700	1.36 710	1.66 690	1.36 704

MEA-ACV	1.66 669	0.87 399	0.61 506	11.81 805	1.35 702	1.50 690	0.71 592	1.23 670	0.92 623	1.13 625	0.96 627	1.69 701	0.70 585	1.23 680	1.16 645	1.54 674	1.20 616	1.58 706	0.85 623	1.12 605	0.95 612

DEFOM-Stereo	0.68 500	3.11 687	1.40 676	1.63 648	0.25 326	0.31 319	0.25 320	0.31 317	0.28 349	0.31 321	0.29 363	0.29 318	0.27 343	0.31 328	0.28 338	1.59 675	1.47 688	0.30 323	0.29 409	0.30 310	0.28 378

DPSMNet_ROB	1.60 668	1.59 555	1.70 694	1.59 641	1.59 715	1.61 693	1.61 724	1.60 690	1.60 721	1.62 699	1.59 724	1.60 696	1.60 709	1.60 696	1.59 721	1.59 675	1.60 702	1.59 707	1.59 729	1.59 686	1.59 718

ours_stereo	1.20 607	1.21 525	0.90 571	1.64 649	1.11 637	1.35 678	0.67 570	1.76 698	0.93 625	1.70 702	1.10 642	1.39 689	0.75 595	1.41 690	0.81 609	1.60 677	1.03 593	1.33 695	1.00 632	1.61 687	0.72 579

LL-Strereo	1.01 589	5.06 735	1.63 690	0.70 483	1.43 709	0.56 521	0.46 518	0.57 521	0.50 538	0.57 528	0.50 541	1.58 695	0.49 534	0.59 532	0.50 531	1.64 678	0.52 498	0.51 527	1.37 711	0.52 502	0.45 496

test-3	0.98 580	4.13 716	1.85 713	1.85 652	0.61 563	0.69 544	0.37 466	0.63 536	0.61 561	0.66 548	0.51 547	0.73 564	0.44 510	0.57 530	0.54 542	1.68 679	1.81 717	0.40 445	0.43 525	0.66 526	0.50 518

LACA_dic	0.45 420	0.13 120	1.78 700	1.70 650	0.12 231	0.13 182	0.12 232	0.16 237	0.15 263	0.13 189	0.12 227	0.13 189	0.11 190	0.16 236	0.13 240	1.73 680	1.69 709	0.16 239	0.11 194	0.13 189	0.13 235

RAFT_CTSACE	1.92 681	3.71 702	1.72 697	1.88 654	1.72 740	2.04 709	1.42 718	2.18 717	1.89 764	2.02 713	1.97 764	1.95 708	2.06 758	1.93 710	1.62 722	1.76 681	1.66 707	2.02 726	1.73 757	1.73 693	1.43 709

NINENet	0.69 503	3.87 709	1.20 607	1.98 662	0.05 126	0.40 365	0.04 109	0.40 365	0.05 131	0.41 383	0.04 116	0.41 393	0.05 124	0.40 372	0.05 121	1.79 682	1.56 695	0.34 350	0.22 309	0.34 331	0.23 291

CRFU-Net	0.65 490	1.67 557	1.22 654	1.96 661	0.27 334	0.41 384	0.27 330	0.41 384	0.27 343	0.40 366	0.26 335	0.41 393	0.27 343	0.40 372	0.27 329	1.80 683	1.62 703	0.34 350	0.23 317	0.33 326	0.23 291

VIP-Stereo	0.70 506	2.97 684	2.43 750	2.49 697	0.16 271	0.25 290	0.16 262	0.25 291	0.16 271	0.25 292	0.18 295	0.25 296	0.16 268	0.26 306	0.16 266	1.86 684	1.26 665	0.23 286	0.15 266	0.23 282	0.15 249

MFMNet_re	1.81 678	1.91 608	1.71 696	1.95 660	1.70 738	1.95 705	1.70 741	1.96 703	1.74 747	1.97 708	1.72 746	1.95 708	1.71 730	1.97 712	1.71 741	1.86 684	1.62 703	1.85 714	1.66 748	1.86 698	1.64 736

error version	0.93 573	4.47 723	2.35 747	1.99 663	0.37 469	0.41 384	0.36 460	0.41 384	0.35 458	0.43 404	0.36 463	0.41 393	0.40 485	0.41 392	0.36 453	1.87 686	2.16 748	0.47 502	0.37 484	0.39 422	0.33 428

test_1	0.93 573	4.47 723	2.35 747	1.99 663	0.37 469	0.41 384	0.36 460	0.41 384	0.35 458	0.43 404	0.36 463	0.41 393	0.40 485	0.41 392	0.36 453	1.87 686	2.16 748	0.47 502	0.37 484	0.39 422	0.33 428

GANetREF_RVC	1.55 666	1.94 615	1.22 654	1.88 654	1.21 697	1.88 700	1.22 696	1.88 700	1.22 701	1.88 703	1.22 698	1.88 705	1.22 689	1.89 709	1.22 698	1.87 686	1.22 664	1.88 721	1.22 699	1.88 699	1.22 691
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
4.25w-stereo	1.98 684	2.72 671	1.46 680	3.47 732	1.43 709	2.07 711	1.98 759	2.53 750	1.52 719	2.71 757	1.98 770	1.81 703	1.62 711	1.96 711	1.36 711	1.88 689	2.00 737	2.53 762	1.61 736	1.74 694	1.15 636

CR-Stereo	0.51 457	0.14 142	1.94 733	1.87 653	0.14 245	0.13 182	0.14 246	0.19 250	0.18 288	0.13 189	0.13 248	0.18 248	0.17 280	0.14 206	0.15 257	1.89 690	1.93 735	0.19 262	0.14 253	0.20 259	0.15 249

SPS-STEREO	1.59 667	1.91 608	1.21 653	1.94 658	1.20 651	2.00 708	1.23 697	1.99 705	1.24 703	2.00 711	1.25 701	2.03 715	1.26 691	2.00 713	1.29 706	1.90 691	1.18 615	1.89 722	1.21 698	1.89 700	1.20 645
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MonStereo1	1.94 683	2.77 677	1.52 686	3.73 743	1.51 712	2.13 713	1.42 718	2.32 738	1.52 719	2.31 742	1.50 719	2.53 746	1.59 708	2.34 740	1.56 719	1.91 692	1.36 679	1.86 717	1.31 706	2.07 713	1.53 710

4.5w-stereo	1.99 685	2.33 642	1.81 702	3.28 722	1.68 728	1.94 702	1.99 762	2.72 754	1.70 738	2.72 758	1.99 773	1.97 710	1.68 720	1.76 702	1.29 706	1.91 692	2.02 743	2.53 762	1.61 736	1.75 695	1.16 639

derf	1.91 680	2.15 628	1.78 700	2.16 668	1.75 741	2.21 723	1.80 745	2.22 728	1.80 751	2.21 731	1.76 747	2.17 718	1.81 739	2.24 735	1.74 750	1.93 694	1.56 695	1.96 724	1.53 722	1.95 701	1.56 713

2w_stereo	1.99 685	2.36 649	1.81 702	3.24 720	1.67 724	1.94 702	1.98 759	2.72 754	1.68 730	2.72 758	1.94 761	1.98 711	1.74 734	1.79 705	1.27 703	1.95 695	2.00 737	2.53 762	1.60 732	1.68 691	1.15 636

DNS	0.86 558	2.43 654	1.66 693	2.03 665	0.42 507	0.60 530	0.42 504	0.60 530	0.42 508	0.60 534	0.42 506	0.60 539	0.42 503	0.60 534	0.42 499	1.97 696	1.63 705	0.55 539	0.40 504	0.55 509	0.40 472

MC-Stereo	1.76 674	2.96 683	1.37 672	2.14 667	1.37 705	2.14 714	1.36 708	2.14 714	1.37 713	2.14 720	1.37 712	2.14 717	1.37 702	2.14 718	1.37 712	1.97 696	1.32 666	1.97 725	1.32 707	1.98 702	1.33 700

BUS	0.83 546	1.91 608	0.92 575	4.48 748	0.02 22	0.40 365	0.04 109	0.41 384	0.02 28	0.48 474	0.03 62	0.41 393	0.05 124	0.03 49	0.05 121	1.97 696	4.19 782	0.33 340	0.23 317	0.34 331	0.27 350

BSDual-CNN	0.81 538	1.91 608	0.92 575	4.48 748	0.02 22	0.42 405	0.06 150	0.41 384	0.02 28	0.48 474	0.03 62	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 696	4.19 782	0.33 340	0.23 317	0.34 331	0.27 350

psmg	0.43 384	1.91 608	0.92 575	1.91 656	0.02 22	0.02 20	0.03 60	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 696	1.44 686	0.04 99	0.03 63	0.02 27	0.03 52

MM-Stereo_test1	1.80 677	3.41 695	1.52 686	2.12 666	1.41 708	2.04 709	1.41 716	2.05 709	1.46 718	2.04 715	1.41 716	2.05 716	1.42 705	2.05 714	1.43 716	2.04 701	1.54 694	1.94 723	1.38 713	1.99 703	1.33 700

TRStereo	2.00 689	2.13 624	1.85 713	2.27 674	1.84 745	2.28 732	1.84 747	2.29 733	1.86 757	2.30 739	1.87 753	2.30 733	1.87 742	2.08 715	1.72 744	2.08 702	1.72 711	2.08 737	1.72 754	2.08 715	1.72 741

XX-Stereo	2.00 689	2.13 624	1.85 713	2.27 674	1.84 745	2.28 732	1.84 747	2.29 733	1.86 757	2.30 739	1.87 753	2.30 733	1.87 742	2.08 715	1.72 744	2.08 702	1.72 711	2.08 737	1.72 754	2.08 715	1.72 741

EAI-Stereo	2.00 689	2.13 624	1.85 713	2.27 674	1.84 745	2.28 732	1.84 747	2.29 733	1.86 757	2.30 739	1.87 753	2.30 733	1.87 742	2.08 715	1.72 744	2.08 702	1.72 711	2.08 737	1.72 754	2.08 715	1.72 741

noway7	2.08 708	5.18 740	1.92 722	2.27 674	1.66 720	2.18 715	1.66 727	2.17 716	1.66 722	2.18 723	1.65 729	2.18 719	1.66 712	2.17 719	1.66 727	2.15 705	1.85 724	2.05 727	1.60 732	2.05 705	1.60 720

monster_256*512	2.09 711	5.21 743	1.98 738	2.30 682	1.67 724	2.18 715	1.66 727	2.20 723	1.67 725	2.19 726	1.67 734	2.19 722	1.66 712	2.19 723	1.66 727	2.15 705	1.86 728	2.05 727	1.60 732	2.06 709	1.61 725

zzzz4	2.08 708	5.22 744	1.93 725	2.27 674	1.66 720	2.19 717	1.66 727	2.18 717	1.67 725	2.18 723	1.66 732	2.18 719	1.66 712	2.18 720	1.66 727	2.15 705	1.84 719	2.05 727	1.60 732	2.05 705	1.60 720

zzzzzz3	2.07 705	5.00 733	1.93 725	2.28 679	1.66 720	2.19 717	1.66 727	2.18 717	1.67 725	2.19 726	1.66 732	2.18 719	1.67 718	2.18 720	1.66 727	2.15 705	1.85 724	2.05 727	1.59 729	2.05 705	1.59 718

noway2	2.07 705	4.96 730	1.92 722	2.28 679	1.66 720	2.20 720	1.66 727	2.19 720	1.66 722	2.19 726	1.65 729	2.19 722	1.68 720	2.18 720	1.65 724	2.15 705	1.86 728	2.06 731	1.59 729	2.06 709	1.60 720

noway1	2.10 713	5.26 748	1.93 725	2.31 685	1.69 733	2.21 723	1.67 733	2.19 720	1.68 730	2.21 731	1.68 739	2.21 726	1.67 718	2.20 725	1.66 727	2.15 705	1.84 719	2.07 733	1.61 736	2.07 713	1.61 725

zzzz2	2.08 708	4.92 729	1.93 725	2.30 682	1.67 724	2.19 717	1.66 727	2.20 723	1.67 725	2.20 729	1.68 739	2.21 726	1.66 712	2.20 725	1.68 736	2.17 711	1.84 719	2.07 733	1.62 742	2.05 705	1.61 725

zzz1	2.09 711	4.97 731	1.93 725	2.30 682	1.68 728	2.21 723	1.68 735	2.21 726	1.68 730	2.21 731	1.67 734	2.21 726	1.68 720	2.21 728	1.69 739	2.17 711	1.85 724	2.08 737	1.61 736	2.06 709	1.61 725

noway5	1.92 681	4.97 731	1.95 735	2.31 685	1.68 728	2.21 723	1.68 735	2.21 726	1.69 737	2.22 735	1.68 739	2.21 726	1.68 720	2.21 728	1.68 736	2.18 713	1.87 732	1.71 711	0.65 582	0.85 567	0.72 579

4.25_new	2.00 689	2.33 642	1.82 707	3.32 725	1.69 733	1.95 705	1.99 762	2.72 754	1.71 740	2.72 758	1.97 764	2.01 713	1.74 734	1.77 703	1.28 704	2.18 713	2.01 739	2.48 760	1.58 727	1.65 688	1.17 640

4.5w_new	2.00 689	2.33 642	1.82 707	3.32 725	1.69 733	1.95 705	1.99 762	2.72 754	1.71 740	2.72 758	1.97 764	2.01 713	1.74 734	1.77 703	1.28 704	2.18 713	2.01 739	2.48 760	1.58 727	1.65 688	1.17 640

1w_stereo	2.05 704	2.32 641	1.35 662	3.74 744	2.01 757	2.73 757	1.42 718	1.88 700	1.93 766	2.03 714	1.28 704	2.71 759	1.99 754	2.72 761	1.72 744	2.20 716	1.32 666	1.87 718	1.86 761	2.45 735	1.54 711

2.25w	2.00 689	1.86 602	1.98 738	2.95 711	2.17 767	2.26 729	1.35 706	2.42 744	2.00 771	2.07 719	1.27 703	2.53 746	1.99 754	2.29 737	1.49 718	2.21 717	1.32 666	1.85 714	1.87 762	2.52 743	1.62 731

3w_stereo	2.04 702	2.24 636	1.70 694	3.15 715	2.18 769	2.49 742	1.26 701	2.03 708	1.98 768	1.98 709	1.33 707	2.72 763	1.99 754	2.59 752	1.72 744	2.22 718	1.33 673	1.85 714	1.88 767	2.50 741	1.58 717

GELT-Stereo	2.10 713	5.33 751	1.94 733	2.37 689	1.68 728	2.21 723	1.69 739	2.19 720	1.67 725	2.18 723	1.67 734	2.19 722	1.66 712	2.19 723	1.66 727	2.23 719	1.83 718	2.07 733	1.61 736	2.04 704	1.61 725

zzzzzzz1	2.10 713	5.20 742	1.93 725	2.38 691	1.68 728	2.20 720	1.67 733	2.20 723	1.68 730	2.20 729	1.67 734	2.20 725	1.68 720	2.20 725	1.67 735	2.24 720	1.86 728	2.06 731	1.61 736	2.06 709	1.62 731

noway4	2.11 717	5.14 738	1.93 725	2.37 689	1.69 733	2.20 720	1.68 735	2.22 728	1.68 730	2.21 731	1.69 743	2.23 730	1.68 720	2.22 730	1.66 727	2.24 720	1.84 719	2.09 742	1.63 745	2.09 718	1.62 731

4.5_new	2.00 689	1.84 597	1.98 738	2.77 704	2.16 765	2.27 730	1.28 703	2.09 710	1.98 768	2.01 712	1.28 704	2.71 759	1.98 752	2.51 749	1.65 724	2.26 722	1.33 673	1.87 718	1.87 762	2.49 739	1.60 720

3.25w	2.04 702	2.20 632	1.48 681	3.03 712	2.17 767	2.63 752	1.39 714	1.96 703	1.95 767	1.96 706	1.37 712	2.71 759	1.96 751	2.71 759	1.73 749	2.26 722	1.32 666	1.87 718	1.87 762	2.51 742	1.63 734

IGEV	2.02 697	2.20 632	1.82 707	2.90 710	2.16 765	2.41 738	1.25 699	2.00 706	1.98 768	1.99 710	1.31 706	2.72 763	1.93 748	2.67 758	1.69 739	2.26 722	1.32 666	1.83 713	1.87 762	2.53 746	1.61 725

3.75w	1.99 685	2.31 640	1.83 710	3.16 716	1.65 719	1.93 701	1.98 759	2.72 754	1.68 730	2.73 763	1.97 764	2.00 712	1.72 731	1.81 706	1.25 702	2.27 725	2.01 739	2.38 753	1.42 717	1.71 692	1.24 694

noway3	2.12 719	5.22 744	1.93 725	2.39 692	1.70 738	2.23 728	1.70 741	2.22 728	1.70 738	2.22 735	1.70 745	2.23 730	1.69 727	2.22 730	1.71 741	2.28 726	1.86 728	2.08 737	1.63 745	2.09 718	1.63 734

MonStereo	2.17 721	2.41 652	1.49 685	2.67 701	1.67 724	2.60 751	2.04 766	2.32 738	1.76 748	2.44 747	1.68 739	2.50 744	1.69 727	2.38 741	1.80 753	2.28 726	1.78 714	2.63 765	2.14 770	3.47 758	1.68 739

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 546	5.18 740	1.98 738	2.19 669	0.17 277	0.19 247	0.18 281	0.19 250	0.16 271	0.20 256	0.19 298	0.22 275	0.22 312	0.20 256	0.15 257	2.28 726	2.13 747	0.24 296	0.17 292	0.18 252	0.16 252

NCCL2	2.28 735	2.27 637	2.28 745	2.28 679	2.28 770	2.27 730	2.29 771	2.28 731	2.28 774	2.27 738	2.28 776	2.28 732	2.27 762	2.27 736	2.28 775	2.28 726	2.28 751	2.27 745	2.29 775	2.27 725	2.29 759

HUF	2.18 723	2.30 639	1.99 742	2.34 688	2.02 760	2.41 738	2.06 767	2.38 742	1.89 764	2.36 744	1.85 750	2.56 751	1.98 752	2.31 739	1.97 766	2.30 730	2.03 744	2.30 747	2.11 769	2.23 722	2.16 756

FBW_ROB	2.12 719	2.46 656	1.77 699	2.49 697	1.79 744	2.38 736	1.83 746	2.46 745	1.78 750	2.48 750	1.97 764	2.40 741	1.78 737	2.42 746	1.83 754	2.31 731	1.85 724	2.38 753	1.82 760	2.35 729	1.84 747

AIO_rvc	2.18 723	2.34 646	1.87 717	2.32 687	1.94 755	2.40 737	1.89 756	2.37 741	2.07 773	2.52 752	1.95 763	2.44 743	1.99 754	2.41 744	1.89 763	2.32 732	2.09 745	2.24 744	2.18 771	2.21 721	2.23 758

STTStereo	3.73 770	30.40 818	2.37 749	2.39 692	2.31 772	2.35 735	2.33 772	2.29 733	2.42 775	2.32 743	2.34 777	2.33 736	2.36 763	2.30 738	2.27 774	2.35 733	2.22 750	2.31 748	2.22 772	2.29 727	2.34 763

2.75w_new	1.99 685	2.34 646	1.81 702	3.14 714	1.62 717	1.94 702	1.99 762	2.72 754	1.71 740	2.72 758	1.99 773	1.90 706	1.73 732	1.82 707	1.29 706	2.37 734	2.01 739	2.31 748	1.42 717	1.77 696	1.22 691

iRaftStereo_RVC	0.97 578	3.17 690	2.30 746	2.42 694	0.38 476	0.54 518	0.38 473	0.54 514	0.38 474	0.54 519	0.38 475	0.54 523	0.38 472	0.54 520	0.38 466	2.38 735	2.34 752	0.49 515	0.36 481	0.49 488	0.36 449

AIO_test	2.18 723	2.09 622	2.04 743	2.42 694	2.01 757	2.47 740	1.94 758	2.34 740	2.03 772	2.56 753	1.94 761	2.43 742	1.94 749	2.41 744	1.87 760	2.39 736	2.10 746	2.35 752	1.91 768	2.25 724	2.19 757

UDGNet	2.23 733	5.40 755	1.72 697	2.48 696	1.69 733	2.51 745	1.69 739	2.51 749	1.72 744	2.50 751	1.69 743	2.52 745	1.69 727	2.50 748	1.68 736	2.41 737	1.70 710	2.42 755	1.69 753	2.42 732	1.64 736

monsters	2.18 723	2.41 652	1.96 737	3.47 732	2.03 761	2.53 746	1.64 726	2.48 746	1.73 745	2.40 746	1.50 719	2.62 754	1.94 749	2.59 752	1.94 764	2.44 738	1.57 697	2.28 746	1.87 762	2.42 732	1.86 749

LGtest1	2.22 730	2.70 667	1.89 718	2.76 703	1.86 748	2.75 759	1.86 751	2.75 761	1.86 757	2.75 764	1.86 751	2.77 768	1.87 742	2.75 765	1.86 757	2.46 739	1.58 698	2.45 757	1.56 723	2.45 735	1.56 713

LG-G_1	2.22 730	2.71 669	1.89 718	2.77 704	1.87 752	2.75 759	1.87 754	2.76 762	1.87 761	2.75 764	1.87 753	2.76 766	1.87 742	2.75 765	1.86 757	2.47 740	1.58 698	2.45 757	1.57 724	2.45 735	1.57 715

LG-G	2.22 730	2.71 669	1.89 718	2.77 704	1.87 752	2.75 759	1.87 754	2.76 762	1.87 761	2.75 764	1.87 753	2.76 766	1.87 742	2.75 765	1.86 757	2.47 740	1.58 698	2.45 757	1.57 724	2.45 735	1.57 715

monsterstereo	2.20 729	2.33 642	1.95 735	3.65 739	2.07 762	2.49 742	1.61 724	2.48 746	1.83 755	2.45 748	1.61 727	2.67 758	1.86 740	2.64 754	1.94 764	2.48 742	1.66 707	2.34 750	1.68 751	2.40 731	1.86 749

asda	2.17 721	2.54 657	1.81 702	3.47 732	1.78 743	2.50 744	1.86 751	2.61 752	1.68 730	2.61 754	1.83 749	2.37 740	1.73 732	2.44 747	1.88 762	2.51 743	1.84 719	2.34 750	1.62 742	2.23 722	1.77 746

asd	2.18 723	2.77 677	1.58 688	3.59 737	2.00 756	2.58 750	1.85 750	2.39 743	1.71 740	2.47 749	1.97 764	2.59 753	1.61 710	2.56 750	1.79 752	2.51 743	1.99 736	2.11 743	1.62 742	2.36 730	1.60 720

qwe	2.18 723	2.60 661	1.58 688	3.83 745	1.90 754	2.53 746	1.90 757	2.48 746	1.73 745	2.37 745	1.92 760	2.53 746	1.68 720	2.56 750	1.83 754	2.52 745	1.87 732	2.07 733	1.68 751	2.32 728	1.71 740

2.5w	2.01 696	2.40 651	1.37 672	3.28 722	2.01 757	2.71 754	1.43 721	1.82 699	1.83 755	1.90 705	1.41 716	2.71 759	1.35 699	2.71 759	1.85 756	2.66 746	1.53 692	1.64 708	1.23 700	2.53 746	1.87 751

3.5w_stereo	2.03 699	2.72 671	1.35 662	3.41 729	1.57 713	2.72 755	1.49 722	2.01 707	1.34 708	2.15 721	1.61 727	2.63 755	1.36 700	2.72 761	1.99 768	2.66 746	1.58 698	1.68 710	1.24 701	2.53 746	1.87 751

4w-stereo	2.02 697	2.72 671	1.44 678	3.36 728	1.59 715	2.48 741	1.72 743	2.28 731	1.24 703	2.24 737	1.65 729	2.56 751	1.32 697	2.39 743	1.98 767	2.67 748	1.51 690	1.66 709	1.24 701	2.53 746	1.88 754

3.25w_new	2.03 699	2.72 671	1.35 662	3.33 727	1.57 713	2.72 755	1.53 723	2.15 715	1.33 707	2.15 721	1.60 725	2.63 755	1.30 695	2.72 761	1.99 768	2.67 748	1.53 692	1.75 712	1.25 703	2.53 746	1.87 751

sCroCo_RVC	2.10 713	2.76 675	1.92 722	2.78 707	1.39 707	2.73 757	1.41 716	2.73 760	1.40 715	2.77 769	1.41 716	2.74 765	1.40 704	2.74 764	1.40 714	2.72 750	1.42 685	2.72 766	1.44 719	2.79 753	1.42 708

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 798	50.87 834	2.78 753	2.87 709	2.71 774	2.78 762	0.47 524	2.88 767	2.86 780	1.89 704	2.67 779	2.79 769	2.79 768	2.78 768	2.83 777	2.82 751	2.82 757	2.83 767	2.77 779	2.83 754	2.76 768
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
LiteMatch	1.13 604	0.73 369	2.80 754	3.23 718	0.61 563	0.83 570	0.68 575	0.73 554	0.69 582	1.00 595	0.77 606	0.94 595	0.57 551	0.82 570	0.64 557	2.97 752	2.43 754	0.68 558	0.32 446	0.56 512	0.70 572

Lsterematch	1.13 604	0.73 369	2.80 754	3.23 718	0.61 563	0.83 570	0.68 575	0.73 554	0.69 582	1.00 595	0.77 606	0.94 595	0.57 551	0.82 570	0.64 557	2.97 752	2.43 754	0.68 558	0.32 446	0.56 512	0.70 572

AEACV	1.12 602	0.52 326	3.12 769	3.24 720	0.86 611	0.53 514	0.49 535	0.60 530	0.47 524	0.53 513	0.49 537	0.55 527	0.45 514	0.55 524	0.47 520	3.01 754	3.88 779	0.71 568	0.60 569	0.80 558	0.48 509

plain	1.88 679	3.16 689	0.64 515	3.10 713	0.65 571	3.10 764	0.64 563	3.12 769	0.65 567	3.10 770	0.65 571	3.11 770	0.65 565	3.12 769	0.65 560	3.12 755	0.65 533	3.13 768	0.65 582	3.13 756	0.65 561

NLSM1	2.93 763	3.24 692	2.57 752	4.04 746	2.66 773	3.30 768	2.55 774	3.29 772	2.55 776	3.35 774	2.48 778	3.28 773	2.47 764	3.34 774	2.49 776	3.26 756	2.55 756	3.13 768	2.57 778	3.00 755	2.46 766

Anonymous3	2.55 749	3.26 693	1.65 691	3.28 722	1.63 718	3.24 766	1.68 735	3.27 771	1.66 722	3.28 772	1.67 734	3.25 772	1.66 712	3.27 771	1.64 723	3.26 756	1.65 706	3.30 770	1.65 747	4.95 790	1.65 738

UniTT-Stereo	2.03 699	3.43 696	0.72 544	3.42 730	0.73 589	3.27 767	0.68 575	3.38 774	0.69 582	3.29 773	0.72 598	3.28 773	0.70 585	3.35 775	0.68 571	3.39 758	0.68 542	3.31 771	0.69 595	3.37 757	0.73 583

Occ-G	1.12 602	0.52 326	3.72 778	3.50 735	0.50 539	0.56 521	0.47 524	0.54 514	0.46 518	0.54 519	0.41 496	0.54 523	0.42 503	0.52 513	0.42 499	3.42 759	4.02 781	0.52 530	0.45 528	0.51 499	0.44 494

HCRNet	1.22 654	7.11 769	3.00 756	3.55 736	0.33 442	0.29 309	0.14 246	0.19 250	0.15 263	0.33 332	0.29 363	0.25 296	0.14 251	0.22 274	0.33 431	3.64 760	3.00 759	0.76 577	0.32 446	0.18 252	0.13 235

RAStereo	2.23 733	3.64 699	0.76 552	3.65 739	0.86 611	3.66 772	0.76 600	3.67 778	0.81 614	3.66 775	0.76 604	3.66 776	0.77 598	3.68 777	0.77 601	3.68 761	0.77 564	3.69 776	0.77 611	3.70 760	0.77 592

DPSNet	3.66 768	3.60 698	3.62 776	3.63 738	3.64 795	3.65 771	3.65 800	3.66 777	3.67 797	3.67 776	3.65 798	3.67 777	3.66 786	3.66 776	3.68 795	3.68 761	3.66 777	3.67 775	3.68 801	3.67 759	3.67 792

DNSM	2.56 750	4.43 721	3.08 767	4.09 747	1.86 748	2.66 753	1.86 751	2.66 753	1.87 761	2.66 756	1.86 751	2.66 757	1.86 740	2.66 757	1.87 760	3.82 763	2.94 758	2.42 755	1.73 757	2.42 732	1.73 744

NLCSM	3.67 769	4.08 713	3.19 772	4.80 763	3.26 788	3.99 776	3.24 795	4.25 784	3.18 793	4.09 780	3.27 793	4.14 782	3.18 781	4.13 782	3.28 791	4.06 764	3.10 767	3.85 780	3.14 792	3.91 765	3.27 788

IGEV_i1	0.26 269	0.05 67	0.04 64	0.06 70	0.03 52	0.05 111	0.03 60	0.05 116	0.03 65	0.05 118	0.03 62	0.04 102	0.06 147	0.05 110	0.03 58	4.34 765	0.03 45	0.04 99	0.03 63	0.05 120	0.04 96

sAnonymous2	3.31 766	2.63 662	1.38 674	3.71 741	1.86 748	4.70 792	1.11 639	4.82 801	2.72 778	5.45 806	1.98 770	4.59 791	2.64 765	2.65 755	6.21 811	4.37 766	1.08 599	5.16 803	2.24 773	4.52 772	2.39 764

CroCo_RVC	3.31 766	2.63 662	1.38 674	3.71 741	1.86 748	4.70 792	1.11 639	4.82 801	2.72 778	5.45 806	1.98 770	4.59 791	2.64 765	2.65 755	6.21 811	4.37 766	1.08 599	5.16 803	2.24 773	4.52 772	2.39 764

hknet	1.10 599	1.85 598	3.49 773	4.48 748	0.02 22	0.42 405	0.06 150	0.41 384	0.02 28	0.48 474	0.03 62	0.41 393	0.03 59	0.42 406	0.03 58	4.39 768	4.19 782	0.33 340	0.23 317	0.34 331	0.27 350

MLG-Stereo_test2	4.28 785	5.46 758	3.69 777	4.86 766	3.72 796	5.58 801	3.42 796	4.81 800	3.77 802	4.85 799	3.72 800	5.55 808	3.63 785	5.58 806	3.53 794	4.41 769	3.28 775	4.99 801	2.95 781	4.75 783	3.13 783

MaDis-Stereo	3.19 765	6.02 766	1.12 593	5.61 774	1.16 644	5.43 800	1.02 635	5.15 805	0.70 590	5.43 805	1.21 697	5.03 806	0.97 614	4.85 799	0.99 624	4.53 770	1.16 611	5.53 805	1.25 703	5.37 795	1.30 697

DispNO	1.00 581	0.63 355	0.43 432	3.45 731	0.44 513	0.65 539	0.43 507	0.64 538	0.43 510	0.64 544	0.43 510	0.64 546	3.03 769	0.64 542	0.43 504	4.55 771	0.43 453	0.63 549	0.43 525	0.63 523	0.43 491

rvit_105_1	3.83 771	5.22 744	3.01 757	4.53 751	3.01 776	4.51 780	3.01 780	4.56 788	3.04 781	4.53 787	3.03 782	4.55 789	3.03 769	4.56 788	3.04 778	4.57 772	3.05 760	4.57 784	3.05 783	4.57 774	3.05 773

rvit_stereo_0081	3.83 771	5.23 747	3.01 757	4.53 751	3.03 778	4.55 786	3.02 781	4.56 788	3.04 781	4.52 785	3.02 780	4.54 787	3.03 769	4.56 788	3.04 778	4.57 772	3.05 760	4.57 784	3.05 783	4.58 775	3.05 773

rvit_stereo_0082	3.86 773	5.82 764	3.01 757	4.53 751	3.03 778	4.54 782	3.02 781	4.56 788	3.04 781	4.53 787	3.02 780	4.55 789	3.04 772	4.57 791	3.05 780	4.57 772	3.05 760	4.58 786	3.05 783	4.58 775	3.06 776

rvit_0105_6	3.87 775	5.73 763	3.10 768	4.69 761	3.12 786	4.54 782	3.02 781	4.56 788	3.04 781	4.54 789	3.03 782	4.54 787	3.04 772	4.56 788	3.05 780	4.58 775	3.05 760	4.58 786	3.05 783	4.58 775	3.05 773

rvit_stereo_0081_aga	3.86 773	5.33 751	3.02 760	4.55 757	3.04 782	4.54 782	3.02 781	4.64 795	3.06 785	4.54 789	3.04 784	4.62 796	3.08 776	4.62 794	3.07 783	4.58 775	3.06 764	4.60 788	3.08 787	4.63 778	3.07 777

rvit_stereo_0080	3.89 776	5.70 761	3.04 762	4.54 754	3.03 778	4.56 787	3.05 787	4.60 792	3.07 786	4.58 792	3.06 785	4.59 791	3.06 774	4.61 792	3.08 784	4.63 777	3.09 765	4.64 790	3.10 788	4.65 779	3.10 780

whm_eth	3.89 776	5.70 761	3.04 762	4.54 754	3.03 778	4.56 787	3.05 787	4.60 792	3.07 786	4.58 792	3.06 785	4.59 791	3.06 774	4.61 792	3.08 784	4.63 777	3.09 765	4.64 790	3.10 788	4.65 779	3.10 780

rvit_0105_4	3.91 778	5.47 759	3.02 760	4.54 754	3.02 777	4.54 782	3.03 785	4.75 798	3.17 792	4.57 791	3.06 785	4.61 795	3.16 780	4.65 795	3.09 786	4.66 779	3.11 768	4.68 793	3.18 794	4.81 785	3.16 785

rvit_0105_3	3.91 778	5.33 751	3.06 765	4.60 759	3.07 784	4.60 789	3.06 789	4.62 794	3.08 789	4.60 794	3.07 788	4.62 796	3.08 776	4.67 796	3.10 787	4.70 780	3.11 768	4.77 797	3.19 795	4.77 784	3.14 784

rvit_stereo_ft	3.93 781	5.44 757	3.05 764	4.59 758	3.06 783	4.61 790	3.08 790	4.67 797	3.12 791	4.63 796	3.10 790	4.65 798	3.11 778	4.69 798	3.13 788	4.70 780	3.14 770	4.71 795	3.15 793	4.74 782	3.16 785

rvit_stereo_0083	3.92 780	5.30 750	3.06 765	4.61 760	3.09 785	4.67 791	3.08 790	4.66 796	3.09 790	4.62 795	3.10 790	4.66 799	3.11 778	4.67 796	3.16 789	4.72 782	3.16 771	4.77 797	3.11 790	4.66 781	3.11 782

MLG-Stereo_test3	4.26 784	4.85 727	3.95 779	5.35 771	3.60 793	4.75 795	3.76 801	5.49 807	3.71 798	5.39 804	3.69 799	4.82 802	3.66 786	4.85 799	3.73 799	4.93 783	3.19 774	4.69 794	2.99 782	4.84 787	2.98 772

MLG-Stereo_test1	4.25 783	5.34 754	3.61 775	5.31 770	3.63 794	5.23 798	3.57 798	5.38 806	3.65 796	5.23 803	3.47 795	4.76 800	3.74 789	4.85 799	3.71 796	4.96 784	3.18 773	4.71 795	2.92 780	4.86 788	2.90 770

TestStereo	4.88 795	4.75 725	4.79 782	4.87 767	4.92 804	4.81 797	4.90 810	4.78 799	4.77 809	4.87 800	4.89 809	4.90 804	4.91 802	4.99 803	4.79 807	4.98 785	4.87 787	4.87 800	4.92 811	5.00 791	5.00 802

FC-DCNN v2	5.10 799	5.15 739	4.49 781	5.07 769	3.37 790	6.87 804	4.75 809	5.04 804	6.34 813	7.84 814	5.06 810	6.72 814	4.09 798	4.99 803	5.44 810	5.03 786	3.16 771	4.67 792	4.86 810	5.15 793	3.89 797

rvit_0105_5	4.10 782	5.40 755	3.13 771	4.71 762	3.15 787	4.72 794	3.10 792	4.90 803	3.27 794	4.69 797	3.16 792	4.84 803	3.25 782	4.96 802	3.34 792	5.05 787	3.39 776	5.10 802	3.40 796	5.11 792	3.42 789

MIF-Stereo (partial)	2.58 751	3.31 694	0.66 521	3.18 717	0.66 574	3.18 765	0.66 566	3.21 770	0.67 571	3.19 771	0.66 573	3.19 771	0.66 568	3.31 773	0.68 571	5.09 788	1.79 716	8.23 815	1.67 749	6.18 799	1.38 706

StereoVision	3.15 764	5.00 733	0.89 568	4.83 764	1.00 624	3.93 773	1.27 702	6.37 808	1.34 708	5.67 808	1.26 702	5.84 809	1.27 692	5.03 805	1.24 699	5.10 789	1.09 601	4.61 789	0.57 565	5.62 797	1.12 631

DispFullNet	4.61 791	4.84 726	3.12 769	5.00 768	3.57 792	4.75 795	3.03 785	7.75 814	4.17 806	4.91 801	3.09 789	6.20 810	3.95 795	6.71 810	3.51 793	5.30 790	3.67 778	5.86 809	3.63 798	5.61 796	3.46 790

RAFT+CT+SA	4.28 785	7.62 773	4.91 784	5.55 773	2.28 770	3.09 763	3.64 799	4.49 786	3.07 786	4.80 798	3.35 794	4.77 801	3.70 788	4.29 785	3.05 780	5.58 791	5.98 794	3.58 774	3.78 803	4.26 768	3.72 793

AANet_RVC	1.26 657	0.31 225	4.99 785	5.93 775	0.20 299	0.25 290	0.20 291	0.25 291	0.20 299	0.23 277	0.19 298	0.25 296	0.20 304	0.25 294	0.20 294	5.66 792	4.76 786	0.26 306	0.30 427	0.24 287	0.27 350

test_5	4.62 792	7.55 772	6.23 791	6.32 779	3.40 791	5.29 799	3.50 797	3.53 776	4.11 805	4.28 782	4.47 808	4.26 785	4.38 800	3.68 777	3.24 790	5.89 793	5.60 790	4.84 799	3.50 797	4.33 769	3.93 799

SGM-Forest	5.21 801	5.92 765	4.08 780	6.18 777	4.16 801	6.31 803	4.34 808	6.50 809	4.33 807	6.14 810	4.21 806	6.61 813	4.55 801	6.67 809	4.48 806	5.94 794	3.94 780	5.85 808	4.03 807	5.79 798	4.17 800
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Sa-1000	4.34 788	8.37 776	6.84 795	6.98 785	4.45 803	3.58 769	3.00 779	3.42 775	3.39 795	2.61 754	4.00 804	3.83 779	4.01 797	3.90 779	3.90 800	5.98 795	5.62 791	3.76 777	2.34 776	4.35 770	2.47 767

LiteMatch*	2.07 705	1.30 537	5.73 790	6.28 778	0.79 604	1.33 677	0.80 606	1.30 678	1.02 640	1.33 682	0.84 616	1.33 686	0.97 614	1.28 685	1.04 632	6.05 796	5.89 792	1.28 693	0.76 609	1.28 675	0.88 602

test-1	6.46 802	9.16 784	8.03 803	8.09 788	5.62 807	6.11 802	6.35 813	6.85 811	4.94 810	6.08 809	6.29 815	4.98 805	6.43 807	6.22 807	6.36 813	6.16 797	7.47 803	5.82 807	5.44 814	7.11 804	5.68 805

PhaseNet	1.74 673	6.34 767	4.81 783	6.77 781	0.24 323	0.80 562	0.53 546	0.48 473	0.22 307	0.53 513	0.28 348	0.48 484	0.25 326	0.40 372	0.32 419	6.39 798	4.61 785	0.46 492	0.38 498	0.25 290	0.18 277

cross-raft	4.83 794	7.52 771	6.43 792	6.63 780	3.96 799	4.51 780	3.99 805	4.49 786	3.96 804	4.52 785	3.96 803	4.50 786	3.97 796	4.50 787	3.97 801	6.65 799	6.44 796	4.33 781	3.92 805	4.35 770	3.91 798

raft_robust	4.71 793	7.75 774	5.40 789	6.81 782	3.31 789	4.28 779	4.20 807	4.32 785	4.37 808	4.35 784	4.35 807	4.14 782	3.75 790	4.30 786	4.20 805	6.67 800	6.37 795	3.36 772	4.24 809	4.86 788	3.25 787

TestStereo1	4.60 789	8.41 777	6.44 793	6.86 783	3.79 797	3.97 774	3.78 802	3.99 781	3.74 799	3.97 778	3.52 796	3.94 780	3.58 783	3.98 780	3.72 797	6.82 801	6.50 797	3.76 777	3.66 799	3.90 762	3.74 795

SA-5K	4.60 789	8.41 777	6.44 793	6.86 783	3.79 797	3.97 774	3.78 802	3.99 781	3.74 799	3.97 778	3.52 796	3.94 780	3.58 783	3.98 780	3.72 797	6.82 801	6.50 797	3.76 777	3.66 799	3.90 762	3.74 795

test_4	4.88 795	8.13 775	6.98 797	7.46 786	4.44 802	4.25 778	3.85 804	4.04 783	3.92 803	4.13 781	3.91 802	4.18 784	3.84 793	4.14 783	4.06 803	7.01 803	7.13 802	4.53 782	3.72 802	4.09 766	3.72 793

SA	4.33 787	7.35 770	6.85 796	5.96 776	4.09 800	3.59 770	3.15 793	3.82 779	2.64 777	3.91 777	3.85 801	3.57 775	2.72 767	3.13 770	4.03 802	7.09 804	6.86 799	3.57 773	3.12 791	3.85 761	3.51 791

rvit_stereo_0075_2	6.64 803	8.80 781	5.25 786	7.89 787	5.27 806	7.90 808	5.27 811	7.92 815	5.28 811	7.91 815	5.29 812	7.93 815	5.27 803	7.92 815	5.28 808	7.93 805	5.28 789	7.93 814	5.29 813	7.93 807	5.28 804

test_3	5.01 797	8.86 782	7.77 799	8.09 788	2.76 775	4.13 777	4.05 806	3.88 780	3.76 801	4.33 783	4.13 805	3.71 778	3.91 794	4.21 784	4.06 803	7.93 805	7.69 804	4.53 782	3.91 804	4.17 767	4.29 801

RAFT	6.73 804	9.36 785	7.40 798	8.51 791	6.55 808	6.88 805	6.60 814	6.79 810	6.60 814	6.80 811	6.72 816	5.31 807	5.50 805	6.61 808	6.61 814	8.42 807	5.89 792	5.73 806	5.45 815	6.61 800	6.24 806

U	5.15 800	8.49 779	1.81 702	8.49 790	1.77 742	8.49 809	1.77 744	8.51 816	1.77 749	8.49 816	1.77 748	8.50 816	1.78 737	8.58 816	1.77 751	8.54 808	1.78 714	8.55 816	1.78 759	8.55 810	1.84 747

SGM+DAISY	7.06 805	9.15 783	5.38 788	8.84 792	5.18 805	8.80 810	5.31 812	8.79 817	5.28 811	8.89 817	5.20 811	8.93 817	5.33 804	8.95 817	5.36 809	8.70 809	5.21 788	8.74 817	5.20 812	8.89 811	5.15 803

MCSU-Stereo	2.48 747	10.56 794	8.50 804	9.47 797	0.31 415	0.43 412	0.30 364	0.42 403	0.30 374	0.42 397	0.30 378	0.42 411	0.30 374	0.41 392	0.30 365	8.86 810	6.93 800	0.40 445	0.29 409	0.39 422	0.28 378

testmc14	2.43 744	10.48 793	8.02 802	8.93 793	0.31 415	0.44 447	0.30 364	0.42 403	0.30 374	0.42 397	0.30 378	0.42 411	0.30 374	0.42 406	0.30 365	8.88 811	6.99 801	0.41 463	0.28 394	0.39 422	0.28 378

test-v	7.53 806	11.89 795	7.98 800	9.36 795	7.14 809	7.06 806	7.09 815	7.37 812	6.91 815	7.29 812	5.71 813	6.45 811	6.93 808	6.73 811	7.27 815	8.93 812	7.85 805	6.98 812	6.80 816	7.56 805	7.34 808

test-2	7.53 806	11.89 795	7.98 800	9.36 795	7.14 809	7.06 806	7.09 815	7.37 812	6.91 815	7.29 812	5.71 813	6.45 811	6.93 808	6.73 811	7.27 815	8.93 812	7.85 805	6.98 812	6.80 816	7.56 805	7.34 808

GGDA	2.76 758	0.41 268	11.34 807	14.28 808	0.30 367	0.44 447	0.29 356	0.43 411	0.29 359	0.43 404	0.28 348	0.43 420	0.28 352	0.43 413	0.29 355	13.45 814	10.57 816	0.41 463	0.27 373	0.38 373	0.27 350

TestStereo_HL2	2.73 755	0.41 268	11.06 805	14.13 807	0.30 367	0.44 447	0.28 341	0.43 411	0.29 359	0.43 404	0.28 348	0.43 420	0.29 364	0.43 413	0.28 338	13.51 815	10.37 815	0.41 463	0.27 373	0.38 373	0.27 350

TestStereo_HL3	2.76 758	0.41 268	11.46 808	14.11 806	0.30 367	0.45 461	0.29 356	0.43 411	0.29 359	0.43 404	0.29 363	0.43 420	0.28 352	0.44 444	0.30 365	13.57 816	10.32 814	0.41 463	0.27 373	0.38 373	0.27 350

TestStereo-Hl	2.78 760	0.42 280	11.23 806	14.38 809	0.30 367	0.44 447	0.30 364	0.43 411	0.28 349	0.43 404	0.29 363	0.44 456	0.29 364	0.44 444	0.29 355	13.64 817	10.73 817	0.41 463	0.27 373	0.38 373	0.27 350

rafts_anoy	20.00 810	20.00 797	20.00 810	20.00 810	20.00 812	20.00 811	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 819	20.00 818	20.00 819	20.00 818	20.00 811

raft+_RVC	20.00 810	20.00 797	20.00 810	20.00 810	20.00 812	20.00 811	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 819	20.00 818	20.00 819	20.00 818	20.00 811

raftrobust	20.00 810	20.00 797	20.00 810	20.00 810	20.00 812	20.00 811	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 819	20.00 818	20.00 819	20.00 818	20.00 811

CasAABBNet	20.00 810	20.00 797	20.00 810	20.00 810	20.00 812	20.00 811	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 819	20.00 818	20.00 819	20.00 818	20.00 811

RALCasStereoNet	20.00 810	20.00 797	20.00 810	20.00 810	20.00 812	20.00 811	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 819	20.00 818	20.00 819	20.00 818	20.00 811

RALAANet	20.00 810	20.00 797	20.00 810	20.00 810	20.00 812	20.00 811	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 818	20.00 819	20.00 818	20.00 819	20.00 818	20.00 811

MANE	19.05 809	23.00 803	15.00 809	23.00 816	15.00 811	24.00 817	16.00 817	24.00 824	16.00 817	22.00 824	15.00 817	23.00 824	16.00 817	23.00 824	15.00 817	22.00 824	15.00 818	22.00 824	15.00 818	22.00 824	15.00 810

111	30.40 816	30.94 819	29.72 821	32.61 817	30.02 823	33.57 818	30.47 829	31.50 825	29.39 829	30.98 825	29.11 829	29.78 825	30.39 832	29.45 825	30.76 832	30.08 825	29.02 830	29.92 825	30.32 833	29.86 825	30.17 822

fff	1000028.16 842	29.62 815	29.72 821	32.61 817	30.02 823	35.13 820	31.83 830	32.07 826	10000000.00 850	35.27 828	29.82 830	32.45 826	30.15 829	32.35 826	30.09 829	31.04 826	29.55 831	30.64 826	30.14 830	10000000.00 852	30.77 823

csc	1000028.16 842	29.62 815	29.72 821	32.61 817	30.02 823	35.13 820	31.83 830	32.07 826	10000000.00 850	35.27 828	29.82 830	32.45 826	30.15 829	32.35 826	30.09 829	31.04 826	29.55 831	30.64 826	30.14 830	10000000.00 852	30.77 823

cscssc	1000028.16 842	29.62 815	29.72 821	32.61 817	30.02 823	35.13 820	31.83 830	32.07 826	10000000.00 850	35.27 828	29.82 830	32.45 826	30.15 829	32.35 826	30.09 829	31.04 826	29.55 831	30.64 826	30.14 830	10000000.00 852	30.77 823

tt	500032.53 840	34.60 821	29.72 821	37.47 832	34.41 828	36.85 824	35.22 834	34.71 829	33.55 831	34.50 826	35.43 833	33.81 829	10000000.00 851	33.57 829	33.13 833	33.68 829	35.00 835	34.03 830	35.26 836	30.96 826	34.63 827

DCANet	500032.53 840	34.60 821	29.72 821	37.47 832	34.41 828	36.85 824	35.22 834	34.71 829	33.55 831	34.50 826	35.43 833	33.81 829	10000000.00 851	33.57 829	33.13 833	33.68 829	35.00 835	34.03 830	35.26 836	30.96 826	34.63 827

DCANet-4	35.22 822	34.54 820	35.08 827	33.58 821	35.47 830	34.55 819	35.53 836	36.08 831	35.85 833	35.92 831	35.77 835	35.18 831	35.48 834	35.39 831	37.15 839	34.55 831	33.92 834	35.02 832	34.90 835	35.79 829	34.74 829

WCMA_ROB	31.10 821	35.43 823	27.12 820	39.51 834	23.10 818	38.78 835	25.30 828	37.49 842	25.39 828	37.29 841	27.02 828	38.52 842	26.48 828	37.80 841	26.44 828	36.28 832	22.65 825	33.90 829	22.30 825	37.10 839	24.18 821

PM Cens cmp D40	30.50 817	37.00 825	24.00 816	37.00 823	24.00 819	37.00 826	24.00 824	37.00 833	24.00 824	37.00 832	24.00 824	37.00 833	24.00 824	37.00 832	24.00 824	37.00 833	24.00 826	37.00 834	24.00 826	37.00 830	24.00 817

PM Graph cmp D40	30.50 817	37.00 825	24.00 816	37.00 823	24.00 819	37.00 826	24.00 824	37.00 833	24.00 824	37.00 832	24.00 824	37.00 833	24.00 824	37.00 832	24.00 824	37.00 833	24.00 826	37.00 834	24.00 826	37.00 830	24.00 817

PatchMatch Cens Cmp	30.50 817	37.00 825	24.00 816	37.00 823	24.00 819	37.00 826	24.00 824	37.00 833	24.00 824	37.00 832	24.00 824	37.00 833	24.00 824	37.00 832	24.00 824	37.00 833	24.00 826	37.00 834	24.00 826	37.00 830	24.00 817

PatchMatch Graph Cmp	30.50 817	37.00 825	24.00 816	37.00 823	24.00 819	37.00 826	24.00 824	37.00 833	24.00 824	37.00 832	24.00 824	37.00 833	24.00 824	37.00 832	24.00 824	37.00 833	24.00 826	37.00 834	24.00 826	37.00 830	24.00 817

PatchMatch		37.00 825		37.00 823		37.00 826		37.00 833		37.00 832		37.00 833		37.00 832		37.00 833		37.00 834		37.00 830

fast-reg	37.00 824	37.00 825	37.00 828	37.00 823	37.00 831	37.00 826	37.00 837	37.00 833	37.00 834	37.00 832	37.00 837	37.00 833	37.00 835	37.00 832	37.00 835	37.00 833	37.00 838	37.00 834	37.00 838	37.00 830	37.00 830

Reg-Stereo(zero)	37.00 824	37.00 825	37.00 828	37.00 823	37.00 831	37.00 826	37.00 837	37.00 833	37.00 834	37.00 832	37.00 837	37.00 833	37.00 835	37.00 832	37.00 835	37.00 833	37.00 838	37.00 834	37.00 838	37.00 830	37.00 830

FLISNet	37.00 824	37.00 825	37.00 828	37.00 823	37.00 831	37.00 826	37.00 837	37.00 833	37.00 834	37.00 832	37.00 837	37.00 833	37.00 835	37.00 832	37.00 835	37.00 833	37.00 838	37.00 834	37.00 838	37.00 830	37.00 830

CoSv	37.00 824	37.00 825	37.00 828	37.00 823	37.00 831	37.00 826	37.00 837	37.00 833	37.00 834	37.00 832	37.00 837	37.00 833	37.00 835	37.00 832	37.00 835	37.00 833	37.00 838	37.00 834	37.00 838	37.00 830	37.00 830

ADStereo(finetuned)	36.13 823	36.63 824	38.07 832	36.97 822	33.25 827	35.91 823	34.45 833	36.36 832	32.99 830	38.14 842	36.71 836	36.69 832	34.13 833	38.57 842	40.79 840	37.60 842	36.58 837	35.90 833	33.36 834	35.42 828	34.04 826

NOSS_ROB	102.95 829	153.00 839	121.00 836	51.00 835	44.00 835	165.00 839	127.00 843	153.00 845	119.00 840	164.00 846	125.00 843	168.00 846	120.00 841	153.00 845	117.00 843	49.00 843	44.00 842	49.00 843	44.00 842	49.00 840	44.00 834

CBMV	128.50 830	1422.70 847	53.10 834	79.50 836	51.30 836	77.30 837	49.70 841	74.00 843	48.20 839	77.20 844	48.80 842	73.90 844	48.00 840	73.80 844	48.80 842	70.40 844	45.10 843	68.90 844	46.10 843	68.20 841	45.00 835
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	69.83 828	87.70 835	41.95 833	113.75 837	65.62 837	75.05 836	55.25 842	75.64 844	45.04 838	71.61 843	41.75 841	72.81 843	44.06 839	68.38 843	44.63 841	101.89 845	59.57 844	107.10 845	61.05 844	104.38 842	59.38 836

MeshStereo	159.24 831	171.00 840	160.68 839	162.58 838	160.59 839	164.01 838	160.35 845	158.51 846	158.56 842	158.34 845	160.12 845	158.56 845	159.92 843	157.26 846	158.94 845	154.38 846	158.36 845	155.75 846	159.13 847	153.67 843	154.07 838
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	201.80 833	123.00 836	115.00 835	219.00 839	218.00 841	223.00 841	244.00 847	217.00 848	236.00 844	202.00 848	203.00 846	205.00 848	208.00 844	225.00 848	204.00 846	210.00 847	198.00 847	197.00 848	184.00 848	204.00 845	201.00 839

DF_test	189.29 832	560.34 844	182.58 840	229.00 840	135.68 838	197.79 840	135.52 844	197.80 847	135.44 841	197.75 847	135.49 844	197.90 847	135.51 842	197.84 847	135.75 844	217.37 848	171.11 846	183.74 847	127.67 846	183.56 844	127.88 837

MGS-Stereo	239.45 834	123.00 836	135.00 837	266.00 841	286.00 842	277.00 842	305.00 848	271.00 849	242.00 845	274.00 849	279.00 848	255.00 849	270.00 846	268.00 849	297.00 848	221.00 849	247.00 849	216.00 849	123.00 845	217.00 846	217.00 841

EGLCR-Stereo	246.90 835	129.00 838	139.00 838	266.00 841	286.00 842	277.00 842	305.00 848	271.00 849	242.00 845	274.00 849	279.00 848	255.00 849	270.00 846	268.00 849	297.00 848	230.00 850	247.00 849	216.00 849	223.00 850	237.00 847	227.00 842

DLCB_ROB	284.23 836	354.61 842	207.27 841	363.24 843	206.46 840	364.72 844	210.41 846	364.72 851	210.41 843	364.81 851	208.64 847	364.81 851	208.64 845	364.72 851	210.41 847	354.70 851	205.53 848	354.70 851	205.53 849	354.70 848	205.53 840

LE_ROB	396.57 837	471.28 843	329.84 842	471.48 844	308.15 844	526.83 845	322.10 850	488.15 852	323.76 847	495.46 852	317.97 850	497.17 852	320.10 848	481.62 852	326.76 850	462.71 852	298.97 851	466.16 852	285.98 851	447.62 849	289.21 843

SGM-ForestM	596.69 838	677.77 845	444.52 843	699.85 845	517.25 845	732.94 846	488.29 851	770.79 853	460.11 848	750.81 853	487.98 851	792.79 853	499.41 849	730.90 853	475.81 851	720.03 853	491.16 852	663.96 853	418.60 852	674.76 850	436.05 844

CBMV_ROB	818.48 839	913.88 846	709.52 844	862.84 846	597.78 846	1073.99 847	700.52 852	1015.66 854	702.59 849	1115.65 854	760.02 852	1130.24 854	721.57 850	1037.41 854	692.65 852	814.05 854	564.29 853	843.28 854	595.31 853	915.51 851	602.92 845

111111	10000000.00 845	10000000.00 848	10000000.00 845	10000000.00 847	10000000.00 847	10000000.00 848	10000000.00 853	10000000.00 855	10000000.00 850	10000000.00 855	10000000.00 853	10000000.00 855	10000000.00 851	10000000.00 855	10000000.00 853	10000000.00 855	10000000.00 854	10000000.00 855	10000000.00 854	10000000.00 852	10000000.00 846

SGD-Stereo	10000000.00 845	10000000.00 848	10000000.00 845	10000000.00 847	10000000.00 847	10000000.00 848	10000000.00 853	10000000.00 855	10000000.00 850	10000000.00 855	10000000.00 853	10000000.00 855	10000000.00 851	10000000.00 855	10000000.00 853	10000000.00 855	10000000.00 854	10000000.00 855	10000000.00 854	10000000.00 852	10000000.00 846

IGEV-Stereo++	10000000.00 845	10000000.00 848	10000000.00 845	10000000.00 847	10000000.00 847	10000000.00 848	10000000.00 853	10000000.00 855	10000000.00 850	10000000.00 855	10000000.00 853	10000000.00 855	10000000.00 851	10000000.00 855	10000000.00 853	10000000.00 855	10000000.00 854	10000000.00 855	10000000.00 854	10000000.00 852	10000000.00 846

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 845	10000000.00 848	10000000.00 845	10000000.00 847	10000000.00 847	10000000.00 848	10000000.00 853	10000000.00 855	10000000.00 850	10000000.00 855	10000000.00 853	10000000.00 855	10000000.00 851	10000000.00 855	10000000.00 853	10000000.00 855	10000000.00 854	10000000.00 855	10000000.00 854	10000000.00 852	10000000.00 846

IGEV-Stereo+	10000000.00 845	10000000.00 848	10000000.00 845	10000000.00 847	10000000.00 847	10000000.00 848	10000000.00 853	10000000.00 855	10000000.00 850	10000000.00 855	10000000.00 853	10000000.00 855	10000000.00 851	10000000.00 855	10000000.00 853	10000000.00 855	10000000.00 854	10000000.00 855	10000000.00 854	10000000.00 852	10000000.00 846

SDNR	10000000.00 845	10000000.00 848	10000000.00 845	10000000.00 847	10000000.00 847	10000000.00 848	10000000.00 853	10000000.00 855	10000000.00 850	10000000.00 855	10000000.00 853	10000000.00 855	10000000.00 851	10000000.00 855	10000000.00 853	10000000.00 855	10000000.00 854	10000000.00 855	10000000.00 854	10000000.00 852	10000000.00 846

anonymousdsp2	10000000.00 845	10000000.00 848	10000000.00 845	10000000.00 847	10000000.00 847	10000000.00 848	10000000.00 853	10000000.00 855	10000000.00 850	10000000.00 855	10000000.00 853	10000000.00 855	10000000.00 851	10000000.00 855	10000000.00 853	10000000.00 855	10000000.00 854	10000000.00 855	10000000.00 854	10000000.00 852	10000000.00 846

anonymousdsp	10000000.00 845	10000000.00 848	10000000.00 845	10000000.00 847	10000000.00 847	10000000.00 848	10000000.00 853	10000000.00 855	10000000.00 850	10000000.00 855	10000000.00 853	10000000.00 855	10000000.00 851	10000000.00 855	10000000.00 853	10000000.00 855	10000000.00 854	10000000.00 855	10000000.00 854	10000000.00 852	10000000.00 846

test_example2	10000000.00 845	10000000.00 848	10000000.00 845	10000000.00 847	10000000.00 847	10000000.00 848	10000000.00 853	10000000.00 855	10000000.00 850	10000000.00 855	10000000.00 853	10000000.00 855	10000000.00 851	10000000.00 855	10000000.00 853	10000000.00 855	10000000.00 854	10000000.00 855	10000000.00 854	10000000.00 852	10000000.00 846

DIP-Stereo	10000000.00 845	10000000.00 848	10000000.00 845	10000000.00 847	10000000.00 847	10000000.00 848	10000000.00 853	10000000.00 855	10000000.00 850	10000000.00 855	10000000.00 853	10000000.00 855	10000000.00 851	10000000.00 855	10000000.00 853	10000000.00 855	10000000.00 854	10000000.00 855	10000000.00 854	10000000.00 852	10000000.00 846
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		0.20 179

Low-res two-view benchmark