Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

USTest	0.01 9	0.02 12	0.00 1	0.14 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 25	0.02 27	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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	0.15 201	0.70 375	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.01 15	0.02 26	0.67 579	0.02 21	0.69 562	0.75 590	0.01 15	0.02 27	0.02 20

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

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

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

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

SFCPSM	0.17 218	0.78 392	0.02 15	0.02 14	0.01 10	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.01 16	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.01 15	0.02 26	0.79 618	0.02 21	0.75 575	0.76 592	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	1.01 552	0.03 52	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 96	0.09 162	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

ADCS	0.09 85	0.02 12	0.04 64	0.90 525	0.06 146	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.14 211	0.36 466	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

AnyNet_C01	0.11 131	0.02 12	0.02 15	1.62 660	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.06 127	0.04 103	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.03 52

AnyNet_C32	0.14 183	0.04 52	0.03 39	2.22 686	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	0.11 131	0.03 31	0.03 39	1.60 657	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 110	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ADCL	0.11 131	0.03 31	0.03 39	1.60 657	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	0.12 143	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 126	0.04 101	0.04 109	0.12 191	0.04 116	0.06 136	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

FADNet-RVC-Resample	0.12 144	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	1.57 743	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.05 129	0.04 103	0.06 138

FADNet-RVC	0.13 152	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 126	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.05 134	0.04 102	0.05 124	0.04 96	1.71 764	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.07 153	0.04 96

ADCRef	0.12 144	0.03 31	0.04 64	1.71 665	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.06 127	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.04 96

ADCP+	0.15 201	0.04 52	0.04 64	2.20 685	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	1.27 626	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	0.41 277	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	0.40 264	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	0.40 264	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	0.41 277	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	0.90 633	0.06 133	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.05 72	0.04 72	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.05 122

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

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	0.12 144	0.04 52	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 124	0.04 96	1.65 747	0.05 72	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

TARSTereo(ZeroShot)	0.08 78	0.56 351	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	0.59 359	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	0.59 359	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	0.60 363	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	0.58 356	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	0.58 356	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	0.56 351	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

DA	0.09 85	0.13 125	0.39 389	0.08 81	0.05 126	0.07 143	0.05 126	0.13 192	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.06 81	0.05 84	0.14 208	0.13 253	0.06 134	0.05 122

GGEV	0.09 85	0.13 125	0.39 389	0.08 81	0.05 126	0.07 143	0.05 126	0.13 192	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.06 81	0.05 84	0.14 208	0.13 253	0.06 134	0.05 122

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

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	0.12 144	0.05 67	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 124	0.04 96	1.66 750	0.06 81	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

GwcNet	0.12 144	0.07 84	0.05 79	0.08 81	0.05 126	0.08 147	1.20 672	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	0.21 242	0.10 101	2.51 773	0.12 121	0.09 165	0.10 157	0.09 167	0.08 155	0.07 161	0.10 166	0.09 169	0.09 162	0.07 160	0.07 150	0.07 152	0.07 93	0.08 102	0.07 146	0.07 155	0.08 158	0.07 149

VMStereo-Base	0.03 29	0.09 96	0.08 94	0.09 88	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.08 95	0.08 102	0.03 47	0.02 27	0.02 27	0.02 20

DispViT+	0.07 68	0.08 87	0.12 143	0.08 81	0.05 126	0.08 147	0.05 126	0.08 155	0.05 131	0.08 154	0.05 134	0.08 153	0.05 124	0.08 155	0.05 121	0.08 95	0.07 99	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.05 122

AASNet	0.06 62	0.08 87	0.08 94	0.08 81	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.05 116	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.05 120	0.06 147	0.06 127	0.05 121	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.05 129	0.06 134	0.05 122

SACVNet	0.06 62	0.08 87	0.08 94	0.08 81	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.05 116	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.05 120	0.06 147	0.06 127	0.05 121	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.05 129	0.06 134	0.05 122

AACVNet	0.06 62	0.08 87	0.08 94	0.08 81	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.05 116	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.05 120	0.06 147	0.06 127	0.05 121	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.05 129	0.06 134	0.05 122

FINET	0.07 68	0.08 87	0.07 92	0.07 79	0.07 155	0.08 147	0.06 150	0.08 155	0.07 161	0.08 154	0.07 162	0.08 153	0.06 147	0.07 150	0.07 152	0.08 95	0.07 99	0.07 146	0.07 155	0.06 134	0.06 138

BEATNet-Init1	0.19 231	0.08 87	0.08 94	2.23 687	0.08 159	0.08 147	0.07 161	0.07 150	0.08 166	0.08 154	0.07 162	0.08 153	0.07 160	0.11 184	0.08 156	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.07 155	0.08 158	0.08 152

DeepPrunerF	0.19 231	0.08 87	0.08 94	2.23 687	0.08 159	0.08 147	0.07 161	0.07 150	0.08 166	0.08 154	0.07 162	0.08 153	0.07 160	0.11 184	0.08 156	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.07 155	0.08 158	0.08 152

test_sample2	0.09 85	1.03 464	0.11 131	0.11 113	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 103	0.09 112	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

SMFormer	0.09 85	1.01 458	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	0.95 434	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 96	0.07 92	0.09 88	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.09 103	0.07 99	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

SepStereo	0.09 85	0.09 96	0.10 104	0.09 88	0.09 165	0.09 155	0.09 167	0.10 162	0.08 166	0.10 166	0.09 169	0.09 162	0.09 168	0.09 161	0.08 156	0.09 103	0.08 102	0.09 159	0.08 160	0.09 162	0.08 152

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

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

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

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

test_sample6	0.09 85	0.97 437	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	1.07 472	0.11 131	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

test_sample1	0.09 85	0.87 410	0.12 143	0.11 113	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

DualNet	0.10 104	1.07 472	0.11 131	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

xxx	0.09 85	1.01 458	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	0.10 101	0.10 104	0.10 92	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.07 68	0.08 87	0.11 131	0.11 113	0.05 126	0.08 147	0.05 126	0.08 155	0.05 131	0.08 154	0.05 134	0.08 153	0.05 124	0.08 155	0.05 121	0.11 127	0.10 117	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.05 122
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
JetRed	0.11 131	0.12 123	0.11 131	0.11 113	0.11 200	0.11 173	0.14 255	0.11 180	0.11 204	0.12 191	0.11 202	0.11 184	0.11 199	0.11 184	0.11 190	0.11 127	0.16 216	0.11 178	0.11 199	0.11 182	0.11 192

JetBlue	0.11 131	0.11 118	0.12 143	0.13 134	0.14 254	0.11 173	0.11 200	0.11 180	0.11 204	0.11 183	0.11 202	0.11 184	0.11 199	0.12 192	0.12 233	0.11 127	0.11 147	0.11 178	0.11 199	0.11 182	0.11 192

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

aanetorigin	0.13 152	0.11 118	0.11 131	0.11 113	0.11 200	0.11 173	0.11 200	0.11 180	0.11 204	0.11 183	0.12 236	0.11 184	0.11 199	0.11 184	0.11 190	0.11 127	0.11 147	0.14 208	0.11 199	0.49 500	0.11 192

PASM	0.39 365	3.06 708	1.36 689	1.58 653	0.09 165	0.11 173	0.11 200	0.11 180	0.11 204	0.09 161	0.09 169	0.11 184	0.09 168	0.09 161	0.09 162	0.11 127	0.11 147	0.11 178	0.09 165	0.11 182	0.11 192

MatchAttention (ZS)	0.12 144	0.12 123	0.12 143	0.12 121	0.13 250	0.12 184	0.12 241	0.12 189	0.12 244	0.12 191	0.12 236	0.12 193	0.12 241	0.12 192	0.12 233	0.12 133	0.12 162	0.12 185	0.12 234	0.12 190	0.12 232
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
DualNet (step1)	0.10 104	1.05 468	0.12 143	0.12 121	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.12 162	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample9	0.10 104	1.05 468	0.12 143	0.12 121	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.12 162	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample8	0.10 104	1.05 468	0.12 143	0.12 121	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.12 162	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample7	0.09 85	1.00 448	0.11 131	0.11 113	0.02 22	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.12 162	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample3	0.09 85	0.87 410	0.10 104	0.12 121	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

mmm	0.14 183	1.83 614	0.12 143	0.11 113	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.04 109	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.06 127	0.04 103	0.12 133	0.11 147	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

ffm	0.25 266	3.83 729	0.12 143	0.12 121	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.03 50	0.03 62	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.12 133	0.12 162	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

ff1	0.25 266	3.83 729	0.12 143	0.12 121	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.03 50	0.03 62	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.12 133	0.12 162	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

mmx	0.25 266	3.83 729	0.12 143	0.12 121	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.03 50	0.03 62	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.12 133	0.12 162	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

qqq	0.16 212	2.01 639	0.12 143	0.15 152	0.04 101	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.04 109	0.06 135	0.03 62	0.06 136	0.03 59	0.06 127	0.03 58	0.12 133	0.14 202	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.03 52

Wz-Net-MNSev	0.06 62	0.54 345	0.10 104	0.12 121	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 133	0.11 147	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

WZ-Net	0.05 57	0.50 325	0.10 104	0.12 121	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 133	0.10 117	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

222	0.10 104	0.99 446	0.12 143	0.13 134	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.12 162	0.03 47	0.02 27	0.04 103	0.03 52

UNet	0.29 286	0.90 420	0.10 104	0.14 140	0.10 171	0.14 202	0.10 173	0.91 594	0.69 597	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.10 170	0.12 133	0.09 112	0.12 185	0.09 165	0.88 587	0.76 605

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

G3	0.21 242	0.17 176	0.10 104	1.52 649	0.10 171	0.14 202	0.10 173	0.14 210	0.27 353	0.14 212	0.10 174	0.14 211	0.10 173	0.14 211	0.16 271	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.15 271	0.17 253	0.10 168

G2	0.21 242	0.17 176	0.10 104	1.68 663	0.10 171	0.15 226	0.10 173	0.14 210	0.26 348	0.14 212	0.10 174	0.14 211	0.10 173	0.14 211	0.16 271	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.16 275	0.17 253	0.10 168

ACC-I	0.10 104	0.10 101	0.12 143	0.13 134	0.08 159	0.11 173	0.08 164	0.10 162	0.08 166	0.11 183	0.08 167	0.10 166	0.08 164	0.10 165	0.08 156	0.13 149	0.12 162	0.10 161	0.08 160	0.10 166	0.08 152

ACC	0.10 104	0.10 101	0.11 131	0.13 134	0.08 159	0.10 157	0.08 164	0.10 162	0.08 166	0.10 166	0.08 167	0.10 166	0.08 164	0.10 165	0.08 156	0.13 149	0.11 147	0.10 161	0.08 160	0.10 166	0.08 152

S2M2_L	0.12 144	0.14 147	0.10 104	0.15 152	0.10 171	0.14 202	0.10 173	0.14 210	0.10 176	0.15 234	0.10 174	0.14 211	0.10 173	0.14 211	0.10 170	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.09 165	0.13 193	0.09 159
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test_sample4	0.10 104	1.03 464	0.12 143	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 149	0.13 187	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

qqq1	0.25 266	3.70 723	0.14 174	0.14 140	0.04 101	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.04 102	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.13 149	0.12 162	0.06 133	0.05 129	0.03 53	0.04 96

fff1	0.25 266	3.70 723	0.14 174	0.14 140	0.04 101	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.04 102	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.13 149	0.12 162	0.06 133	0.05 129	0.03 53	0.04 96

1111x	0.10 104	1.14 480	0.13 165	0.14 140	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 149	0.11 147	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

xxxx	0.11 131	1.16 485	0.16 206	0.12 121	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 149	0.16 216	0.03 47	0.04 105	0.04 103	0.04 96

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

G4	0.22 251	0.18 181	0.10 104	1.73 666	0.10 171	0.15 226	0.10 173	0.14 210	0.27 353	0.15 234	0.10 174	0.15 240	0.10 173	0.15 241	0.17 281	0.14 160	0.10 117	0.14 208	0.16 275	0.18 260	0.10 168

GOStereo-base	0.20 233	0.18 181	0.10 104	1.53 651	0.10 171	0.16 241	0.10 173	0.15 240	0.10 176	0.15 234	0.10 174	0.15 240	0.10 173	0.15 241	0.16 271	0.14 160	0.10 117	0.14 208	0.16 275	0.17 253	0.10 168

over-6	0.11 131	0.11 118	0.15 199	0.16 162	0.10 171	0.11 173	0.10 173	0.11 180	0.10 176	0.11 183	0.10 174	0.11 184	0.10 173	0.11 184	0.10 170	0.14 160	0.14 202	0.11 178	0.10 174	0.11 182	0.09 159

over v1	0.11 131	0.11 118	0.15 199	0.16 162	0.10 171	0.11 173	0.10 173	0.11 180	0.10 176	0.11 183	0.10 174	0.11 184	0.10 173	0.11 184	0.10 170	0.14 160	0.14 202	0.11 178	0.09 165	0.11 182	0.10 168

over-8	0.11 131	0.14 147	0.15 199	0.16 162	0.10 171	0.11 173	0.10 173	0.11 180	0.09 171	0.11 183	0.10 174	0.11 184	0.10 173	0.11 184	0.09 162	0.14 160	0.14 202	0.11 178	0.09 165	0.11 182	0.09 159

over-9	0.11 131	0.11 118	0.16 206	0.16 162	0.10 171	0.12 184	0.10 173	0.11 180	0.10 176	0.11 183	0.10 174	0.11 184	0.10 173	0.11 184	0.10 170	0.14 160	0.14 202	0.11 178	0.10 174	0.11 182	0.09 159

anonymous	0.09 85	0.09 96	0.14 174	0.14 140	0.07 155	0.09 155	0.07 161	0.09 161	0.07 161	0.09 161	0.07 162	0.09 162	0.07 160	0.09 161	0.07 152	0.14 160	0.13 187	0.09 159	0.07 155	0.09 162	0.07 149

x	0.11 131	1.15 483	0.15 199	0.14 140	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 160	0.15 212	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

MIPNet	0.14 183	0.21 194	0.17 216	0.16 162	0.11 200	0.15 226	0.12 241	0.14 210	0.11 204	0.16 244	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.14 160	0.12 162	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

test_xeample	0.10 104	1.09 474	0.13 165	0.12 121	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 160	0.14 202	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

GMStereo	0.14 183	0.13 125	0.14 174	0.14 140	0.14 254	0.14 202	0.14 255	0.14 210	0.14 256	0.14 212	0.14 263	0.14 211	0.14 260	0.14 211	0.14 250	0.14 160	0.14 202	0.14 208	0.14 258	0.14 211	0.14 251
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CCAANet	0.17 218	0.71 377	0.14 174	0.14 140	0.14 254	0.14 202	0.14 255	0.14 210	0.14 256	0.14 212	0.14 263	0.14 211	0.14 260	0.14 211	0.22 314	0.14 160	0.14 202	0.14 208	0.14 258	0.14 211	0.14 251

PDISCO_ROB	0.83 560	2.80 703	3.49 795	0.14 140	0.11 200	0.17 249	0.09 167	0.15 240	0.10 176	0.15 234	0.12 236	0.16 244	0.14 260	3.30 795	0.13 245	0.14 160	2.34 775	0.16 247	0.12 234	2.62 775	0.10 168

ELAS_RVC	0.14 183	0.16 171	0.10 104	0.15 152	0.10 171	0.18 253	0.11 200	0.19 259	0.11 204	0.19 258	0.12 236	0.18 257	0.11 199	0.19 260	0.12 233	0.14 160	0.08 102	0.14 208	0.09 165	0.15 233	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.13 152	0.16 171	0.11 131	0.15 152	0.09 165	0.18 253	0.11 200	0.18 257	0.11 204	0.17 252	0.11 202	0.18 257	0.11 199	0.18 257	0.11 190	0.14 160	0.08 102	0.14 208	0.08 160	0.14 211	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
VeloStereo	0.16 212	0.92 427	0.16 206	0.18 189	0.08 159	0.11 173	0.12 241	0.12 189	0.09 171	0.09 161	0.28 361	0.10 166	0.08 164	0.10 165	0.12 233	0.15 175	0.17 246	0.08 151	0.12 234	0.09 162	0.08 152

flow	0.16 212	0.92 427	0.16 206	0.18 189	0.08 159	0.11 173	0.12 241	0.12 189	0.09 171	0.09 161	0.28 361	0.10 166	0.08 164	0.10 165	0.12 233	0.15 175	0.17 246	0.08 151	0.12 234	0.09 162	0.08 152

TS12	0.09 85	0.09 96	0.17 216	0.19 197	0.06 146	0.08 147	0.06 150	0.08 155	0.06 150	0.08 154	0.06 151	0.08 153	0.06 147	0.08 155	0.06 144	0.15 175	0.16 216	0.08 151	0.06 147	0.08 158	0.06 138

BridgeDepth	0.08 78	0.08 87	0.11 131	0.11 113	0.05 126	0.08 147	0.05 126	0.08 155	0.07 161	0.08 154	0.05 134	0.08 153	0.05 124	0.09 161	0.08 156	0.15 175	0.11 147	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	0.98 438	0.14 174	0.15 152	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.15 175	0.13 187	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ProNet	0.14 183	0.20 188	0.14 174	0.16 162	0.11 200	0.16 241	0.11 200	0.17 253	0.11 204	0.17 252	0.12 236	0.17 253	0.13 255	0.17 254	0.12 233	0.15 175	0.11 147	0.16 247	0.11 199	0.15 233	0.12 232

CIPLG	0.13 152	0.21 194	0.12 143	0.16 162	0.11 200	0.15 226	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.15 234	0.12 236	0.15 240	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.15 175	0.12 162	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

IPLG	0.13 152	0.20 188	0.14 174	0.15 152	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.15 175	0.12 162	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

IPLGR_C	0.14 183	0.20 188	0.12 143	0.15 152	0.11 200	0.14 202	0.15 264	0.14 210	0.11 204	0.15 234	0.12 236	0.14 211	0.11 199	0.16 245	0.11 190	0.15 175	0.12 162	0.14 208	0.12 234	0.15 233	0.12 232

IPLGR	0.14 183	0.24 209	0.14 174	0.16 162	0.12 240	0.15 226	0.12 241	0.14 210	0.11 204	0.15 234	0.12 236	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.15 175	0.12 162	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

ACRE	0.13 152	0.21 194	0.14 174	0.15 152	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.12 236	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.15 175	0.12 162	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

cf-r	0.66 505	2.17 651	0.12 143	0.18 189	0.12 240	0.18 253	2.70 800	2.60 774	0.12 244	0.18 256	0.12 236	0.18 257	0.12 241	0.18 257	0.12 233	0.15 175	0.11 147	0.15 241	0.11 199	1.81 719	1.74 768

TYNG	0.14 183	0.13 125	0.21 257	0.20 210	0.12 240	0.14 202	0.12 241	0.13 192	0.10 176	0.13 194	0.12 236	0.14 211	0.12 241	0.14 211	0.10 170	0.16 187	0.16 216	0.15 241	0.12 234	0.14 211	0.11 192

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.14 183	0.17 176	0.12 143	0.17 183	0.11 200	0.17 249	0.11 200	0.17 253	0.11 204	0.17 252	0.11 202	0.17 253	0.11 199	0.17 254	0.11 190	0.16 187	0.11 147	0.16 247	0.11 199	0.16 244	0.11 192
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune2	0.18 227	0.48 318	0.16 206	0.16 162	0.15 269	0.15 226	0.16 271	0.16 246	0.16 277	0.16 244	0.16 279	0.16 244	0.16 277	0.16 245	0.16 271	0.16 187	0.16 216	0.16 247	0.16 275	0.16 244	0.16 261

xyz-stereo	0.18 227	0.50 325	0.16 206	0.15 152	0.16 280	0.16 241	0.16 271	0.16 246	0.16 277	0.16 244	0.16 279	0.16 244	0.16 277	0.16 245	0.16 271	0.16 187	0.16 216	0.16 247	0.16 275	0.16 244	0.16 261

ITSA-stereo	0.15 201	0.17 176	0.13 165	0.20 210	0.13 250	0.19 256	0.13 253	0.18 257	0.13 253	0.19 258	0.13 257	0.18 257	0.14 260	0.18 257	0.14 250	0.16 187	0.11 147	0.15 241	0.14 258	0.18 260	0.11 192

GMStereo_Zeroshot	0.16 212	0.16 171	0.16 206	0.16 162	0.16 280	0.16 241	0.16 271	0.16 246	0.16 277	0.16 244	0.16 279	0.16 244	0.16 277	0.16 245	0.16 271	0.16 187	0.16 216	0.16 247	0.16 275	0.16 244	0.16 261

ICVP	0.15 201	0.53 341	0.11 131	0.16 162	0.11 200	0.16 241	0.11 200	0.16 246	0.11 204	0.16 244	0.11 202	0.16 244	0.11 199	0.16 245	0.11 190	0.16 187	0.11 147	0.16 247	0.11 199	0.16 244	0.11 192
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HSM	0.14 183	0.16 171	0.12 143	0.17 183	0.12 240	0.17 249	0.11 200	0.17 253	0.11 204	0.17 252	0.12 236	0.17 253	0.12 241	0.17 254	0.12 233	0.16 187	0.11 147	0.16 247	0.11 199	0.16 244	0.12 232

SGM_RVC	0.15 201	0.17 176	0.11 131	0.18 189	0.11 200	0.19 256	0.11 200	0.19 259	0.12 244	0.19 258	0.12 236	0.20 267	0.12 241	0.19 260	0.12 233	0.16 187	0.11 147	0.17 258	0.10 174	0.17 253	0.10 168
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Light-Stereo-hy	0.07 68	0.05 67	0.19 236	0.17 183	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.17 207	0.16 216	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

GFORCE	0.13 152	0.13 125	0.18 227	0.19 197	0.11 200	0.11 173	0.10 173	0.11 180	0.09 171	0.11 183	0.11 202	0.11 184	0.10 173	0.13 194	0.11 190	0.17 207	0.18 266	0.13 189	0.11 199	0.13 193	0.11 192

F4.4	0.13 152	0.13 125	0.18 227	0.19 197	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.17 207	0.16 216	0.13 189	0.10 174	0.13 193	0.11 192

F5.5	0.13 152	0.13 125	0.18 227	0.19 197	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.12 241	0.13 194	0.11 190	0.17 207	0.16 216	0.13 189	0.11 199	0.13 193	0.11 192

FORCE_9	0.13 152	0.13 125	0.20 250	0.19 197	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.17 207	0.18 266	0.13 189	0.11 199	0.13 193	0.11 192

F7	0.13 152	0.13 125	0.19 236	0.20 210	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.17 207	0.16 216	0.13 189	0.11 199	0.13 193	0.11 192

FORCE_4.5	0.13 152	0.13 125	0.18 227	0.19 197	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.17 207	0.16 216	0.13 189	0.11 199	0.13 193	0.11 192

FORCE_4	0.13 152	0.13 125	0.19 236	0.19 197	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.17 207	0.16 216	0.13 189	0.10 174	0.13 193	0.11 192

FORCE_5	0.13 152	0.13 125	0.18 227	0.18 189	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.17 207	0.16 216	0.13 189	0.11 199	0.13 193	0.11 192

FORCE_6	0.13 152	0.13 125	0.18 227	0.18 189	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.17 207	0.16 216	0.13 189	0.10 174	0.13 193	0.10 168

DDVS	0.30 287	3.10 709	0.14 174	0.19 197	0.14 254	0.19 256	0.14 255	0.20 267	0.14 256	0.19 258	0.13 257	0.16 244	0.13 255	0.19 260	0.13 245	0.17 207	0.13 187	0.17 258	0.13 253	0.17 253	0.13 244

ACVNet	0.20 233	0.19 184	0.14 174	0.20 210	0.14 254	0.20 262	0.96 642	0.21 276	0.14 256	0.20 265	0.13 257	0.21 274	0.14 260	0.20 265	0.14 250	0.17 207	0.12 162	0.17 258	0.12 234	0.17 253	0.12 232

acv_ft	0.20 233	0.19 184	0.14 174	0.20 210	0.14 254	0.20 262	0.96 642	0.21 276	0.14 256	0.20 265	0.13 257	0.21 274	0.14 260	0.20 265	0.14 250	0.17 207	0.12 162	0.17 258	0.12 234	0.17 253	0.12 232

hitnet-ft	0.79 544	2.78 702	0.14 174	0.20 210	0.14 254	0.21 272	2.89 801	2.80 789	0.14 256	0.20 265	0.14 263	0.20 267	0.14 260	0.20 265	0.14 250	0.17 207	0.12 162	0.17 258	0.12 234	2.54 774	2.33 785

PSMNet-RSSM	0.77 540	2.76 697	0.14 174	0.20 210	0.14 254	0.20 262	2.66 798	2.79 788	0.14 256	0.21 276	0.14 263	0.21 274	0.14 260	0.20 265	0.14 250	0.17 207	0.12 162	0.17 258	0.12 234	2.52 766	2.31 783

GwcNet-RSSM	0.77 540	2.77 699	0.14 174	0.20 210	0.14 254	0.20 262	2.67 799	2.78 787	0.14 256	0.20 265	0.14 263	0.20 267	0.14 260	0.21 277	0.14 250	0.17 207	0.12 162	0.17 258	0.12 234	2.52 766	2.31 783

CFNet-ft	0.55 481	1.57 569	0.14 174	0.20 210	0.14 254	0.20 262	2.53 796	1.61 709	0.14 256	0.20 265	0.14 263	0.20 267	0.14 260	0.20 265	0.14 250	0.17 207	0.12 162	0.17 258	0.12 234	1.56 703	1.24 716

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

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

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

tt8	0.14 183	0.15 166	0.20 250	0.28 259	0.11 200	0.14 202	0.10 173	0.14 210	0.12 244	0.15 234	0.12 236	0.13 194	0.12 241	0.14 211	0.11 190	0.18 225	0.17 246	0.14 208	0.10 174	0.15 233	0.12 232

FORCE_4.7	0.13 152	0.13 125	0.19 236	0.19 197	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.18 225	0.17 246	0.13 189	0.11 199	0.13 193	0.11 192

FORCE_4.6	0.13 152	0.13 125	0.18 227	0.20 210	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.18 225	0.17 246	0.13 189	0.10 174	0.13 193	0.11 192

F8.5	0.13 152	0.13 125	0.19 236	0.19 197	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.18 225	0.17 246	0.13 189	0.10 174	0.13 193	0.11 192

FORCE_8	0.13 152	0.13 125	0.19 236	0.19 197	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.18 225	0.17 246	0.13 189	0.11 199	0.13 193	0.11 192

zh-mn7	0.12 144	1.14 480	0.17 216	0.20 210	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.18 225	0.16 216	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

11t1	0.17 218	2.16 650	0.13 165	0.13 134	0.04 101	0.06 125	0.04 109	0.06 133	0.04 109	0.06 135	0.03 62	0.06 136	0.03 59	0.06 127	0.05 121	0.18 225	0.12 162	0.06 133	0.03 63	0.05 120	0.03 52

GANet-RSSM	0.75 533	1.91 629	0.14 174	0.47 377	0.14 254	0.21 272	3.21 817	2.30 760	0.14 256	0.46 474	0.14 263	0.23 292	0.18 301	0.21 277	0.14 250	0.18 225	0.27 316	0.37 392	0.13 253	2.13 743	2.12 778

DeepPruner_ROB	0.16 212	0.18 181	0.13 165	0.19 197	0.13 250	0.19 256	0.13 253	0.19 259	0.13 253	0.19 258	0.13 257	0.19 262	0.13 255	0.19 260	0.13 245	0.18 225	0.13 187	0.18 268	0.13 253	0.18 260	0.13 244

WiStereo	0.15 201	0.14 147	0.21 257	0.26 252	0.12 240	0.15 226	0.12 241	0.15 240	0.10 176	0.13 194	0.12 236	0.14 211	0.12 241	0.15 241	0.11 190	0.19 236	0.17 246	0.14 208	0.12 234	0.15 233	0.12 232

tt3	0.15 201	0.15 166	0.21 257	0.34 292	0.12 240	0.14 202	0.11 200	0.15 240	0.12 244	0.15 234	0.12 236	0.14 211	0.11 199	0.13 194	0.12 233	0.19 236	0.18 266	0.14 208	0.12 234	0.15 233	0.11 192

tt4	0.14 183	0.14 147	0.21 257	0.20 210	0.10 171	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.10 176	0.13 194	0.10 174	0.13 194	0.12 241	0.14 211	0.11 190	0.19 236	0.17 246	0.13 189	0.12 234	0.13 193	0.12 232

tt6	0.15 201	0.14 147	0.21 257	0.26 252	0.12 240	0.15 226	0.12 241	0.15 240	0.10 176	0.13 194	0.12 236	0.14 211	0.12 241	0.15 241	0.11 190	0.19 236	0.17 246	0.14 208	0.12 234	0.15 233	0.12 232

tt9	0.15 201	0.15 166	0.21 257	0.40 329	0.10 171	0.15 226	0.12 241	0.13 192	0.11 204	0.14 212	0.10 174	0.15 240	0.12 241	0.14 211	0.11 190	0.19 236	0.17 246	0.14 208	0.12 234	0.14 211	0.11 192

RAFT-FEzeroshot	0.34 314	0.26 219	0.17 216	0.21 224	0.17 286	0.20 262	0.16 271	0.20 267	0.16 277	0.20 265	0.17 287	0.21 274	0.16 277	0.27 319	0.24 326	0.19 236	0.16 216	0.19 271	0.16 275	0.26 302	3.08 801

RAFT-FE	0.34 314	0.26 219	0.17 216	0.21 224	0.17 286	0.20 262	0.16 271	0.20 267	0.16 277	0.20 265	0.17 287	0.21 274	0.16 277	0.27 319	0.24 326	0.19 236	0.16 216	0.19 271	0.16 275	0.26 302	3.08 801

IGEV-FE	0.35 326	0.37 249	0.17 216	0.19 197	0.17 286	0.20 262	0.17 281	0.19 259	0.17 287	0.19 258	0.17 287	0.19 262	0.17 289	0.37 369	0.36 466	0.19 236	0.17 246	0.19 271	0.17 301	0.38 385	2.84 792

tt5	0.14 183	0.13 125	0.22 266	0.20 210	0.12 240	0.15 226	0.11 200	0.13 192	0.12 244	0.15 234	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.20 244	0.17 246	0.14 208	0.12 234	0.14 211	0.10 168

DepthFocus	0.18 227	0.22 198	0.15 199	0.22 226	0.15 269	0.22 277	0.15 264	0.22 282	0.15 269	0.22 280	0.15 273	0.22 284	0.16 277	0.22 283	0.15 262	0.20 244	0.15 212	0.20 277	0.14 258	0.20 268	0.14 251

RSGM-EC	0.24 263	0.24 209	0.15 199	0.22 226	0.15 269	0.22 277	0.15 264	0.22 282	0.15 269	0.24 293	0.15 273	0.22 284	0.15 273	0.22 283	1.19 670	0.20 244	0.17 246	0.24 305	0.14 258	0.20 268	0.14 251

acva	0.24 263	0.24 209	0.15 199	0.22 226	0.15 269	0.22 277	0.15 264	0.22 282	0.15 269	0.24 293	0.15 273	0.22 284	0.15 273	0.22 283	1.19 670	0.20 244	0.17 246	0.24 305	0.14 258	0.20 268	0.14 251

CAS++	0.17 218	0.27 222	0.21 257	0.10 92	0.21 322	0.15 226	0.22 310	0.10 162	0.21 313	0.22 280	0.10 174	0.19 262	0.18 301	0.10 165	0.19 299	0.20 244	0.19 273	0.18 268	0.10 174	0.19 267	0.18 285
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
IGEV_Zeroshot_test	0.20 233	0.19 184	0.40 422	0.30 264	0.17 286	0.22 277	0.17 281	0.21 276	0.17 287	0.20 265	0.17 287	0.21 274	0.18 301	0.21 277	0.17 281	0.20 244	0.16 216	0.20 277	0.16 275	0.20 268	0.17 279

DAS	0.20 233	0.20 188	0.20 250	0.20 210	0.20 312	0.20 262	0.20 300	0.20 267	0.20 309	0.20 265	0.20 316	0.20 267	0.20 316	0.20 265	0.20 307	0.20 244	0.20 275	0.20 277	0.20 311	0.20 268	0.20 294

GEStereo_RVC	0.86 572	4.45 745	0.20 250	0.27 257	0.20 312	0.27 313	0.20 300	0.26 306	0.18 294	5.03 825	0.20 316	0.27 320	0.19 308	0.27 319	0.21 310	0.20 244	0.19 273	0.19 271	4.02 829	0.20 268	0.18 285

MSKI-zero shot	0.24 263	0.21 194	0.49 476	0.65 475	0.18 298	0.22 277	0.17 281	0.23 289	0.18 294	0.21 276	0.17 287	0.23 292	0.28 364	0.23 290	0.18 295	0.21 252	0.16 216	0.21 281	0.16 275	0.21 277	0.16 261

iResNetv2_ROB	0.20 233	0.23 201	0.18 227	0.24 237	0.20 312	0.24 289	0.18 290	0.24 292	0.18 294	0.24 293	0.18 304	0.23 292	0.19 308	0.24 294	0.18 295	0.21 252	0.16 216	0.21 281	0.16 275	0.22 279	0.16 261

SCION-MonSter	0.21 242	0.76 388	0.22 266	0.25 244	0.15 269	0.19 256	0.15 264	0.19 259	0.15 269	0.19 258	0.15 273	0.19 262	0.15 273	0.19 260	0.14 250	0.22 254	0.21 279	0.16 247	0.14 258	0.16 244	0.15 258

ACV-stereo	0.30 287	2.08 641	0.25 282	0.25 244	0.18 298	0.24 289	0.17 281	0.24 292	0.18 294	0.24 293	0.17 287	0.25 305	0.17 289	0.24 294	0.17 281	0.22 254	0.16 216	0.22 286	0.16 275	0.22 279	0.16 261

Pointernet	0.21 242	0.22 198	0.19 236	0.24 237	0.19 304	0.24 289	0.19 296	0.24 292	0.19 302	0.24 293	0.19 307	0.24 298	0.19 308	0.24 294	0.19 299	0.22 254	0.17 246	0.22 286	0.17 301	0.22 279	0.17 279

WAO-6	0.22 251	0.23 201	0.22 266	0.23 231	0.22 325	0.22 277	0.22 310	0.22 282	0.22 317	0.22 280	0.22 324	0.22 284	0.22 324	0.22 283	0.22 314	0.22 254	0.22 286	0.22 286	0.22 319	0.22 279	0.22 301

IMH-64-1	0.22 251	0.23 201	0.23 272	0.22 226	0.22 325	0.22 277	0.22 310	0.22 282	0.22 317	0.22 280	0.22 324	0.22 284	0.22 324	0.22 283	0.22 314	0.22 254	0.22 286	0.23 295	0.22 319	0.22 279	0.23 303

IMH-64	0.22 251	0.23 201	0.23 272	0.22 226	0.22 325	0.22 277	0.22 310	0.22 282	0.22 317	0.22 280	0.22 324	0.22 284	0.22 324	0.22 283	0.22 314	0.22 254	0.22 286	0.23 295	0.22 319	0.22 279	0.23 303

dd	0.23 259	0.98 438	0.16 206	0.23 231	0.15 269	0.23 286	0.15 264	0.23 289	0.15 269	0.23 286	0.15 273	0.24 298	0.17 289	0.23 290	0.15 262	0.22 254	0.15 212	0.21 281	0.15 271	0.22 279	0.16 261

dad	0.23 259	1.03 464	0.16 206	0.23 231	0.15 269	0.24 289	0.15 264	0.24 292	0.16 277	0.23 286	0.16 279	0.24 298	0.16 277	0.23 290	0.15 262	0.22 254	0.16 216	0.22 286	0.16 275	0.22 279	0.16 261

psm_up	0.43 396	1.19 489	0.17 216	0.25 244	0.18 298	0.25 299	0.19 296	1.26 687	0.91 634	0.26 310	0.17 287	0.25 305	0.17 289	0.25 303	0.17 281	0.22 254	0.17 246	0.23 295	0.16 275	1.18 633	0.99 637

UPFNet	0.42 393	1.20 490	0.17 216	0.24 237	0.17 286	0.25 299	0.17 281	1.19 633	0.90 633	0.25 301	0.17 287	0.24 298	0.17 289	0.25 303	0.17 281	0.22 254	0.17 246	0.22 286	0.16 275	1.15 625	0.93 628

ac_64	0.22 251	0.13 125	0.19 236	0.23 231	0.10 171	0.26 308	1.02 653	0.14 210	0.10 176	0.28 316	0.14 263	0.17 253	0.19 308	0.28 324	0.09 162	0.22 254	0.16 216	0.23 295	0.17 301	0.11 182	0.12 232

iResNet	0.20 233	0.23 201	0.18 227	0.24 237	0.18 298	0.24 289	0.20 300	0.24 292	0.18 294	0.23 286	0.17 287	0.23 292	0.18 301	0.23 290	0.18 295	0.22 254	0.16 216	0.21 281	0.16 275	0.21 277	0.16 261

GIO	0.10 104	0.22 198	0.22 266	0.23 231	0.05 126	0.07 143	0.05 126	0.07 150	0.05 131	0.07 152	0.05 134	0.07 152	0.05 124	0.07 150	0.05 121	0.23 266	0.22 286	0.06 133	0.05 129	0.06 134	0.05 122

SCION-M(vits-remse)	0.34 314	0.79 394	0.30 312	0.33 285	0.28 355	0.40 378	0.28 353	0.40 378	0.28 361	0.40 379	0.28 361	0.39 381	0.28 364	0.40 384	0.28 350	0.23 266	0.21 279	0.35 378	0.27 385	0.35 356	0.27 362

SCION-MonSter(vits)	0.25 266	0.79 394	0.31 330	0.42 354	0.28 355	0.40 378	0.28 353	0.20 267	0.15 269	0.40 379	0.15 273	0.19 262	0.15 273	0.20 265	0.15 262	0.23 266	0.21 279	0.17 258	0.14 258	0.16 244	0.14 251

BStereo	0.22 251	0.23 201	0.20 250	0.24 237	0.20 312	0.23 286	0.33 447	0.39 369	0.17 287	0.23 286	0.17 287	0.23 292	0.16 277	0.24 294	0.17 281	0.23 266	0.16 216	0.22 286	0.20 311	0.22 279	0.16 261

Anonymus123	0.22 251	0.23 201	0.20 250	0.24 237	0.20 312	0.23 286	0.33 447	0.39 369	0.17 287	0.23 286	0.17 287	0.23 292	0.16 277	0.24 294	0.17 281	0.23 266	0.16 216	0.22 286	0.20 311	0.22 279	0.16 261

MIM_Stereo	0.25 266	0.23 201	0.66 532	0.80 512	0.17 286	0.22 277	0.17 281	0.23 289	0.18 294	0.26 310	0.17 287	0.21 274	0.17 289	0.25 303	0.17 281	0.23 266	0.16 216	0.21 281	0.17 301	0.22 279	0.17 279

Wz-Net-LNSev	0.06 62	0.24 209	0.20 250	0.23 231	0.01 10	0.02 20	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.23 266	0.21 279	0.02 25	0.01 15	0.01 16	0.01 10

MMNet	0.44 409	1.24 544	0.17 216	0.25 244	0.17 286	0.25 299	0.18 290	1.26 687	0.93 641	0.25 301	0.17 287	0.25 305	0.18 301	0.25 303	0.17 281	0.23 266	0.16 216	0.23 295	0.16 275	1.20 637	0.99 637

delet	0.43 396	1.21 536	0.17 216	0.25 244	0.17 286	0.25 299	0.18 290	1.26 687	0.95 644	0.25 301	0.17 287	0.25 305	0.17 289	0.25 303	0.17 281	0.23 266	0.16 216	0.22 286	0.16 275	1.18 633	0.98 636

CFNet	1.37 678	5.27 772	0.19 236	5.49 795	0.19 304	0.28 315	0.19 296	0.28 311	0.19 302	0.28 316	0.19 307	0.28 321	4.35 822	0.28 324	0.19 299	0.23 266	0.17 246	0.23 295	4.21 831	4.81 808	0.17 279

Weightmod_eth	0.20 233	0.24 209	0.28 302	0.47 377	0.14 254	0.24 289	0.14 255	0.17 253	0.13 253	0.22 280	0.16 279	0.22 284	0.13 255	0.20 265	0.16 271	0.24 276	0.20 275	0.19 271	0.14 258	0.16 244	0.24 314

ISRNet	0.11 131	0.05 67	0.36 370	0.24 237	0.07 155	0.13 187	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.13 194	0.05 124	0.05 110	0.09 162	0.24 276	0.20 275	0.10 161	0.05 129	0.06 134	0.13 244

tg	0.21 242	0.25 216	0.21 257	0.26 252	0.17 286	0.24 289	0.17 281	0.24 292	0.17 287	0.24 293	0.17 287	0.24 298	0.17 289	0.24 294	0.17 281	0.24 276	0.17 246	0.23 295	0.16 275	0.23 291	0.16 261

gwcnet-sp	0.82 557	1.72 580	1.48 702	0.39 316	0.15 269	0.31 332	0.21 305	0.20 267	0.25 334	1.61 713	0.23 329	0.28 321	0.26 348	0.20 265	0.15 262	0.24 276	1.33 695	0.32 345	0.16 275	6.75 824	0.23 303

scenet	0.82 557	1.72 580	1.48 702	0.39 316	0.15 269	0.31 332	0.21 305	0.20 267	0.25 334	1.61 713	0.23 329	0.28 321	0.26 348	0.20 265	0.15 262	0.24 276	1.33 695	0.32 345	0.16 275	6.75 824	0.23 303

ssnet_v2	0.68 513	1.96 637	1.25 677	0.29 261	0.20 312	0.30 324	0.20 300	0.29 316	0.22 317	1.50 709	0.20 316	0.31 341	0.20 316	0.27 319	0.22 314	0.24 276	1.49 711	0.26 315	0.18 308	3.90 785	0.19 292

ssnet	0.82 557	1.72 580	1.48 702	0.39 316	0.15 269	0.31 332	0.21 305	0.20 267	0.25 334	1.61 713	0.23 329	0.28 321	0.26 348	0.20 265	0.15 262	0.24 276	1.33 695	0.32 345	0.16 275	6.75 824	0.23 303

Select-FE	0.41 379	0.44 294	0.23 272	0.26 252	0.22 325	0.26 308	0.22 310	0.26 306	0.23 324	0.26 310	0.23 329	0.26 317	0.23 330	0.45 476	0.42 513	0.25 283	0.22 286	0.25 310	0.22 319	0.45 474	2.90 793

UNDER WATER-64	0.25 266	0.26 219	0.25 282	0.26 252	0.25 339	0.25 299	0.25 331	0.25 300	0.25 334	0.25 301	0.25 343	0.25 305	0.25 338	0.26 315	0.25 334	0.25 283	0.25 299	0.25 310	0.25 340	0.25 299	0.25 316

depth_test_26	0.20 233	0.34 238	0.25 282	0.34 292	0.14 254	0.21 272	0.14 255	0.21 276	0.14 256	0.21 276	0.14 263	0.21 274	0.14 260	0.21 277	0.14 250	0.26 285	0.26 303	0.22 286	0.15 271	0.22 279	0.14 251

LoS_RVC	0.30 287	1.14 480	0.25 282	0.25 244	0.25 339	0.26 308	0.25 331	0.25 300	0.25 334	0.25 301	0.25 343	0.26 317	0.26 348	0.26 315	0.25 334	0.26 285	0.26 303	0.25 310	0.25 340	0.26 302	0.26 322

CAS	0.30 287	1.17 486	0.25 282	0.25 244	0.25 339	0.26 308	0.25 331	0.25 300	0.26 348	0.25 301	0.25 343	0.25 305	0.25 338	0.25 303	0.25 334	0.26 285	0.26 303	0.26 315	0.25 340	0.26 302	0.25 316

LoS	0.25 266	0.27 222	0.25 282	0.25 244	0.25 339	0.25 299	0.25 331	0.26 306	0.25 334	0.25 301	0.25 343	0.25 305	0.25 338	0.25 303	0.25 334	0.26 285	0.25 299	0.25 310	0.26 346	0.26 302	0.25 316
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ww2	0.30 287	1.56 568	0.19 236	0.30 264	0.19 304	0.29 318	0.22 310	0.29 316	0.19 302	0.29 321	0.19 307	0.29 327	0.19 308	0.29 328	0.19 299	0.27 289	0.18 266	0.27 320	0.21 315	0.27 308	0.18 285

small-0shot	0.35 326	1.92 635	0.27 293	0.27 257	0.27 347	0.27 313	0.27 342	0.27 310	0.27 353	0.27 315	0.27 353	0.26 317	0.27 355	0.27 319	0.26 339	0.27 289	0.26 303	0.26 315	0.26 346	0.26 302	0.27 362

LACA2	0.21 242	0.24 209	0.26 289	0.31 274	0.16 280	0.24 289	0.16 271	0.24 292	0.16 277	0.24 293	0.16 279	0.24 298	0.16 277	0.24 294	0.16 271	0.27 289	0.23 293	0.24 305	0.16 275	0.23 291	0.16 261

LACA1	0.21 242	0.24 209	0.26 289	0.31 274	0.16 280	0.24 289	0.16 271	0.24 292	0.16 277	0.24 293	0.16 279	0.24 298	0.16 277	0.24 294	0.16 271	0.27 289	0.22 286	0.23 295	0.16 275	0.23 291	0.16 261

TorneroNet-64	0.45 432	0.27 222	0.30 312	0.58 458	0.27 347	0.70 561	0.30 377	0.28 311	0.73 616	0.73 573	0.28 361	0.71 572	0.66 583	0.75 576	0.27 341	0.27 289	0.29 339	0.37 392	0.75 623	0.28 314	0.30 415

tt1	0.31 296	0.93 431	0.24 279	0.33 285	0.23 331	0.31 332	0.24 328	0.32 333	0.24 329	0.32 340	0.23 329	0.32 345	0.25 338	0.32 343	0.24 326	0.27 289	0.26 303	0.27 320	0.26 346	0.27 308	0.27 362

ww3	0.31 296	1.61 572	0.19 236	0.30 264	0.19 304	0.29 318	0.29 368	0.30 321	0.19 302	0.30 324	0.19 307	0.30 334	0.19 308	0.30 332	0.19 299	0.28 295	0.18 266	0.27 320	0.23 327	0.27 308	0.18 285

MGE	0.32 307	1.81 603	0.19 236	0.29 261	0.19 304	0.29 318	0.23 321	0.30 321	0.19 302	0.30 324	0.19 307	0.30 334	0.19 308	0.30 332	0.19 299	0.28 295	0.18 266	0.27 320	0.23 327	0.27 308	0.18 285

MGW-Stereo	0.31 296	1.60 571	0.19 236	0.30 264	0.19 304	0.30 324	0.24 328	0.30 321	0.19 302	0.30 324	0.19 307	0.29 327	0.19 308	0.30 332	0.19 299	0.28 295	0.18 266	0.27 320	0.23 327	0.27 308	0.18 285

GEAR-Net	0.22 251	0.46 307	0.27 293	0.29 261	0.17 286	0.21 272	0.17 281	0.21 276	0.17 287	0.21 276	0.17 287	0.21 274	0.17 289	0.21 277	0.17 281	0.28 295	0.26 303	0.20 277	0.16 275	0.20 268	0.16 261

LACA3	0.23 259	0.25 216	0.27 293	0.54 446	0.17 286	0.25 299	0.17 281	0.25 300	0.17 287	0.25 301	0.17 287	0.25 305	0.17 289	0.25 303	0.17 281	0.28 295	0.23 293	0.24 305	0.17 301	0.24 296	0.17 279

DCVSM-stereo	0.36 335	1.89 626	0.22 266	0.40 329	0.22 325	0.40 378	0.22 310	0.40 378	0.22 317	0.40 379	0.22 324	0.40 391	0.22 324	0.40 384	0.22 314	0.28 295	0.21 279	0.28 328	0.21 315	0.28 314	0.20 294

xxxxx1	0.31 296	0.91 422	0.23 272	0.31 274	0.23 331	0.31 332	0.23 321	0.33 337	0.25 334	0.31 334	0.24 337	0.33 350	0.25 338	0.32 343	0.24 326	0.28 295	0.28 324	0.28 328	0.28 406	0.29 318	0.27 362

SQANet	0.28 281	0.28 225	0.28 302	0.28 259	0.28 355	0.28 315	0.28 353	0.28 311	0.28 361	0.28 316	0.28 361	0.28 321	0.28 364	0.28 324	0.28 350	0.28 295	0.28 324	0.28 328	0.28 406	0.28 314	0.28 391

tt_ll	0.31 296	0.91 422	0.23 272	0.31 274	0.23 331	0.31 332	0.23 321	0.33 337	0.25 334	0.31 334	0.24 337	0.33 350	0.25 338	0.32 343	0.24 326	0.28 295	0.28 324	0.28 328	0.28 406	0.29 318	0.27 362

ff	0.31 296	0.91 422	0.23 272	0.31 274	0.23 331	0.31 332	0.23 321	0.33 337	0.25 334	0.31 334	0.24 337	0.33 350	0.25 338	0.32 343	0.24 326	0.28 295	0.28 324	0.28 328	0.28 406	0.29 318	0.27 362

RAFT + AFF	0.31 296	0.45 303	0.34 358	0.39 316	0.28 355	0.38 369	0.33 447	0.29 316	0.31 434	0.30 324	0.30 391	0.29 327	0.27 355	0.29 328	0.30 378	0.28 295	0.29 339	0.29 333	0.29 421	0.27 308	0.32 432

FCDSN-DC	0.41 379	0.59 359	0.64 526	0.54 446	0.33 456	0.50 509	0.37 479	0.42 416	0.40 505	0.61 550	0.43 524	0.50 518	0.49 548	0.38 373	0.32 432	0.28 295	0.23 293	0.26 315	0.22 319	0.35 356	0.28 391
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DLNR_Zeroshot_test	0.31 296	0.28 225	0.47 461	0.79 508	0.24 336	0.30 324	0.26 338	0.30 321	0.24 329	0.32 340	0.23 329	0.31 341	0.24 334	0.30 332	0.23 322	0.29 307	0.26 303	0.29 333	0.24 337	0.33 338	0.23 303

DStereoSA	0.32 307	0.52 335	0.34 358	0.31 274	0.31 429	0.30 324	0.30 377	0.31 330	0.30 387	0.31 334	0.31 436	0.31 341	0.30 386	0.31 340	0.31 420	0.30 308	0.32 360	0.31 342	0.31 451	0.31 328	0.31 425

MultiAttention	0.30 287	0.30 231	0.30 312	0.30 264	0.30 380	0.30 324	0.30 377	0.30 321	0.30 387	0.30 324	0.30 391	0.30 334	0.30 386	0.30 332	0.30 378	0.30 308	0.30 349	0.30 335	0.30 440	0.30 322	0.30 415

MSAF-DinoV2	0.30 287	0.30 231	0.30 312	0.30 264	0.30 380	0.30 324	0.30 377	0.30 321	0.30 387	0.30 324	0.30 391	0.30 334	0.30 386	0.30 332	0.30 378	0.30 308	0.30 349	0.30 335	0.30 440	0.30 322	0.30 415

WCG-NET（raft）	0.32 307	1.24 544	0.24 279	0.32 281	0.24 336	0.32 341	0.23 321	0.32 333	0.24 329	0.32 340	0.24 337	0.32 345	0.24 334	0.32 343	0.24 326	0.30 308	0.23 293	0.30 335	0.23 327	0.30 322	0.23 303

DANet	0.30 287	0.30 231	0.30 312	0.30 264	0.30 380	0.30 324	0.30 377	0.30 321	0.30 387	0.30 324	0.30 391	0.30 334	0.30 386	0.30 332	0.30 378	0.30 308	0.30 349	0.30 335	0.30 440	0.30 322	0.30 415
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DISCO	1.11 615	0.39 260	5.28 809	0.39 316	0.20 312	0.39 376	0.27 342	0.39 369	0.22 317	0.38 365	0.20 316	0.38 376	0.20 316	6.95 836	0.22 314	0.30 308	0.21 279	0.27 320	0.21 315	5.25 817	0.21 297

SMOE	0.23 259	0.25 216	0.30 312	0.33 285	0.18 298	0.26 308	0.18 290	0.26 306	0.18 294	0.26 310	0.18 304	0.25 305	0.18 301	0.25 303	0.18 295	0.31 314	0.27 316	0.23 295	0.17 301	0.23 291	0.17 279

DStereoO	0.31 296	0.31 234	0.31 330	0.30 264	0.40 503	0.31 332	0.30 377	0.30 321	0.34 467	0.29 321	0.31 436	0.29 327	0.30 386	0.31 340	0.31 420	0.31 314	0.29 339	0.31 342	0.30 440	0.31 328	0.31 425

iResNet_ROB	0.28 281	0.32 236	0.24 279	0.32 281	0.25 339	0.32 341	0.24 328	0.32 333	0.24 329	0.33 345	0.24 337	0.35 357	0.24 334	0.33 351	0.24 326	0.31 314	0.24 298	0.32 345	0.24 337	0.32 331	0.24 314

PStereo	0.32 307	0.36 246	0.28 302	0.38 306	0.29 368	0.36 353	0.27 342	0.38 364	0.27 353	0.38 365	0.28 361	0.36 362	0.27 355	0.36 361	0.28 350	0.32 317	0.27 316	0.33 352	0.27 385	0.33 338	0.27 362

DStereoFS	0.32 307	0.33 237	0.32 339	0.33 285	0.30 380	0.32 341	0.32 436	0.32 333	0.31 434	0.30 324	0.31 436	0.31 341	0.30 386	0.32 343	0.32 432	0.32 317	0.31 354	0.30 335	0.47 553	0.32 331	0.34 450

w-ln-seven-2	0.14 183	1.22 542	0.28 302	0.32 281	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.32 317	0.27 316	0.04 99	0.03 63	0.03 53	0.03 52

xyz-stereo-finetune	0.28 281	0.49 320	0.16 206	0.16 162	0.16 280	0.16 241	0.16 271	0.22 282	0.30 387	0.32 340	0.31 436	0.32 345	0.31 438	0.32 343	0.32 432	0.32 317	0.33 373	0.31 342	0.32 459	0.31 328	0.32 432

model_zeroshot	0.27 277	0.20 188	0.27 293	0.33 285	0.21 322	0.37 362	0.22 310	0.37 355	0.24 329	0.26 310	0.27 353	0.33 350	0.21 323	0.25 303	0.27 341	0.32 317	0.20 275	0.34 362	0.23 327	0.25 299	0.26 322

GES	0.66 505	2.34 667	0.29 308	0.41 344	0.29 368	0.41 397	0.29 368	0.42 416	0.29 371	0.40 379	0.41 510	0.41 406	0.30 386	0.51 520	0.29 368	0.32 317	0.29 339	0.32 345	2.46 800	2.49 762	0.30 415

GeoAtt-L-single (ZS)	0.27 277	0.29 227	0.27 293	0.33 285	0.21 322	0.33 344	0.22 310	0.31 330	0.23 324	0.30 324	0.21 321	0.32 345	0.24 334	0.29 328	0.22 314	0.33 323	0.23 293	0.30 335	0.22 319	0.30 322	0.21 297

DLNR-FE	0.28 281	0.89 416	0.30 312	0.34 292	0.19 304	0.28 315	0.19 296	0.28 311	0.20 309	0.28 316	0.20 316	0.28 321	0.20 316	0.28 324	0.20 307	0.33 323	0.28 324	0.25 310	0.19 309	0.24 296	0.19 292

ACVNet-DCA	0.37 345	1.00 448	0.30 312	0.40 329	0.29 368	0.40 378	0.29 368	0.40 378	0.29 371	0.40 379	0.29 376	0.40 391	0.29 376	0.39 381	0.28 350	0.33 323	0.32 360	0.33 352	0.32 459	0.33 338	0.32 432

1test111	0.37 345	1.02 462	0.30 312	0.39 316	0.29 368	0.40 378	0.28 353	0.39 369	0.29 371	0.39 372	0.29 376	0.39 381	0.28 364	0.40 384	0.29 368	0.33 323	0.32 360	0.33 352	0.31 451	0.32 331	0.31 425

cc1	0.37 345	1.02 462	0.30 312	0.39 316	0.29 368	0.40 378	0.28 353	0.39 369	0.29 371	0.39 372	0.29 376	0.39 381	0.28 364	0.40 384	0.29 368	0.33 323	0.32 360	0.33 352	0.31 451	0.32 331	0.31 425

RSM	0.36 335	0.36 246	0.43 443	0.37 303	0.42 523	0.49 500	0.42 519	0.37 355	0.28 361	0.36 356	0.29 376	0.36 362	0.30 386	0.37 369	0.28 350	0.34 328	0.31 354	0.34 362	0.35 490	0.40 448	0.29 400

H2IRNET	0.34 314	0.34 238	0.34 358	0.34 292	0.34 468	0.34 345	0.34 462	0.34 340	0.34 467	0.34 348	0.34 464	0.34 355	0.34 465	0.34 352	0.34 459	0.34 328	0.34 404	0.34 362	0.34 477	0.34 343	0.34 450

xx1	0.38 351	1.03 464	0.31 330	0.40 329	0.31 429	0.41 397	0.28 353	0.40 378	0.29 371	0.40 379	0.29 376	0.40 391	0.29 376	0.40 384	0.29 368	0.34 328	0.33 373	0.34 362	0.32 459	0.34 343	0.32 432

EKT-Stereo	0.37 345	0.40 264	0.44 445	1.07 556	0.29 368	0.34 345	0.31 425	0.36 347	0.29 371	0.38 365	0.31 436	0.37 373	0.30 386	0.36 361	0.29 368	0.34 328	0.28 324	0.39 444	0.30 440	0.37 372	0.30 415

iRaft-Stereo_5w	0.34 314	0.42 289	0.31 330	0.39 316	0.30 380	0.38 369	0.30 377	0.40 378	0.29 371	0.40 379	0.37 484	0.41 406	0.34 465	0.38 373	0.30 378	0.34 328	0.27 316	0.34 362	0.26 346	0.34 343	0.26 322

GMOStereo	0.37 345	0.45 303	0.23 272	0.30 264	0.37 483	0.41 397	0.36 473	0.41 397	0.35 472	0.43 417	0.36 477	0.41 406	0.40 499	0.41 404	0.36 466	0.34 328	0.22 286	0.47 514	0.37 499	0.39 434	0.33 441

HGLStereo	0.28 281	0.29 227	0.22 266	0.36 300	0.22 325	0.36 353	0.21 305	0.36 347	0.21 313	0.42 410	0.21 321	0.36 362	0.22 324	0.36 361	0.21 310	0.34 328	0.21 279	0.34 362	0.21 315	0.34 343	0.21 297

MLCV	0.31 296	0.35 240	0.27 293	0.35 296	0.28 355	0.35 349	0.27 342	0.35 343	0.28 361	0.36 356	0.27 353	0.35 357	0.27 355	0.35 355	0.27 341	0.34 328	0.27 316	0.34 362	0.27 385	0.34 343	0.27 362

SME	0.27 277	0.29 227	0.31 330	0.38 306	0.20 312	0.29 318	0.18 290	0.30 321	0.20 309	0.32 340	0.21 321	0.32 345	0.20 316	0.32 343	0.21 310	0.35 336	0.32 360	0.27 320	0.19 309	0.29 318	0.20 294

z-mn7	0.16 212	1.21 536	0.33 344	0.41 344	0.04 101	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.35 336	0.31 354	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

iRaft-Stereo_20w	0.34 314	0.41 277	0.31 330	0.39 316	0.29 368	0.40 378	0.32 436	0.41 397	0.32 446	0.38 365	0.30 391	0.39 381	0.30 386	0.38 373	0.32 432	0.35 336	0.27 316	0.34 362	0.27 385	0.34 343	0.29 400

ETE_ROB	0.35 326	0.35 240	0.35 368	0.35 296	0.35 472	0.35 349	0.35 467	0.35 343	0.35 472	0.35 352	0.35 473	0.35 357	0.35 471	0.35 355	0.35 463	0.35 336	0.35 411	0.35 378	0.35 490	0.35 356	0.35 461

DN-CSS_ROB	0.31 296	0.35 240	0.28 302	0.35 296	0.28 355	0.34 345	0.27 342	0.34 340	0.25 334	0.35 352	0.27 353	0.36 362	0.26 348	0.34 352	0.28 350	0.35 336	0.28 324	0.34 362	0.28 406	0.34 343	0.27 362

Any-RAFT	0.32 307	0.36 246	0.27 293	0.36 300	0.27 347	0.36 353	0.27 342	0.36 347	0.27 353	0.36 356	0.27 353	0.36 362	0.27 355	0.36 361	0.28 350	0.36 341	0.28 324	0.36 388	0.28 406	0.36 367	0.28 391

DMCA	0.36 335	0.38 253	0.37 375	0.35 296	0.35 472	0.36 353	0.36 473	0.36 347	0.35 472	0.35 352	0.37 484	0.36 362	0.36 475	0.35 355	0.36 466	0.36 341	0.36 417	0.35 378	0.36 496	0.36 367	0.36 464

UCFNet_RVC	2.75 779	10.06 813	0.29 308	10.31 826	0.29 368	0.42 418	0.29 368	0.43 424	0.29 371	0.42 410	0.29 376	0.42 424	9.87 839	0.43 425	0.29 368	0.36 341	9.84 835	0.36 388	0.26 346	9.77 838	0.26 322

Cross2Single-S	0.30 287	0.35 240	0.26 289	0.38 306	0.27 347	0.36 353	0.23 321	0.41 397	0.23 324	0.36 356	0.23 329	0.36 362	0.23 330	0.36 361	0.23 322	0.37 344	0.25 299	0.35 378	0.22 319	0.35 356	0.23 303

SCION-Mon(vits-remp)	0.34 314	0.98 438	0.30 312	0.33 285	0.18 298	0.21 272	0.28 353	0.40 378	0.28 361	0.40 379	0.28 361	0.39 381	0.28 364	0.40 384	0.28 350	0.37 344	0.29 339	0.35 378	0.27 385	0.35 356	0.27 362

Weightmod	0.27 277	0.29 227	0.33 344	0.38 306	0.20 312	0.30 324	0.21 305	0.29 316	0.21 313	0.29 321	0.22 324	0.30 334	0.20 316	0.30 332	0.21 310	0.37 344	0.31 354	0.27 320	0.20 311	0.28 314	0.21 297

HiDET	0.38 351	0.44 294	0.30 312	0.42 354	0.30 380	0.42 418	0.30 377	0.42 416	0.30 387	0.44 456	0.30 391	0.42 424	0.30 386	0.42 418	0.68 586	0.37 344	0.32 360	0.40 457	0.29 421	0.37 372	0.29 400

LCMNet	0.38 351	0.44 294	0.30 312	0.42 354	0.30 380	0.42 418	0.30 377	0.42 416	0.30 387	0.45 468	0.30 391	0.42 424	0.30 386	0.42 418	0.69 594	0.37 344	0.32 360	0.40 457	0.29 421	0.37 372	0.29 400

CSFM-Stereo	0.38 351	0.44 294	0.30 312	0.42 354	0.30 380	0.42 418	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.44 456	0.30 391	0.42 424	0.30 386	0.42 418	0.73 608	0.37 344	0.32 360	0.40 457	0.29 421	0.37 372	0.30 415

Zero-FE251	0.36 335	0.40 264	0.28 302	0.41 344	0.28 355	0.41 397	0.28 353	0.41 397	0.28 361	0.41 396	0.28 361	0.41 406	0.28 364	0.42 418	0.30 378	0.37 344	0.26 303	0.37 392	0.27 385	0.45 474	0.56 558

Venus	0.38 351	0.38 253	0.38 377	0.38 306	0.38 491	0.37 362	0.38 486	0.37 355	0.37 484	0.41 396	0.37 484	0.39 381	0.37 480	0.38 373	0.38 480	0.37 344	0.38 430	0.38 400	0.37 499	0.37 372	0.38 477

CASnet	0.35 326	0.51 333	0.44 445	0.32 281	0.31 429	0.24 289	0.34 462	0.36 347	0.25 334	0.31 334	0.37 484	0.30 334	0.33 458	0.25 303	0.45 522	0.37 344	0.37 422	0.33 352	0.35 490	0.34 343	0.37 470
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT-Test	0.36 335	0.37 249	0.33 344	0.41 344	0.32 443	0.41 397	0.32 436	0.41 397	0.32 446	0.41 396	0.32 447	0.41 406	0.32 446	0.41 404	0.33 444	0.37 344	0.29 339	0.37 392	0.29 421	0.38 385	0.31 425

CES	0.39 365	0.47 312	0.36 370	0.36 300	0.37 483	0.45 474	0.35 467	0.35 343	0.40 505	0.36 356	0.44 526	0.47 490	0.36 475	0.44 456	0.36 466	0.37 344	0.39 437	0.44 494	0.35 490	0.37 372	0.36 464

IER	0.88 577	7.04 791	2.23 766	2.75 717	0.28 355	0.43 425	0.25 331	0.39 369	0.25 334	0.41 396	0.27 353	0.39 381	0.25 338	0.40 384	0.28 350	0.37 344	0.28 324	0.37 392	0.25 340	0.37 372	0.25 316

StereoDRNet-Refined	0.33 313	0.39 260	0.26 289	0.39 316	0.26 346	0.40 378	0.26 338	0.40 378	0.26 348	0.39 372	0.26 348	0.39 381	0.26 348	0.39 381	0.26 339	0.37 344	0.25 299	0.37 392	0.25 340	0.37 372	0.37 470
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
XPNet_ROB	0.37 345	0.37 249	0.37 375	0.37 303	0.37 483	0.37 362	0.37 479	0.37 355	0.37 484	0.37 363	0.37 484	0.37 373	0.37 480	0.37 369	0.37 476	0.37 344	0.37 422	0.37 392	0.37 499	0.37 372	0.37 470

gcap_with_dpt	0.35 326	0.39 260	0.30 312	0.44 365	0.31 429	0.44 460	0.31 425	0.44 463	0.31 434	0.44 456	0.30 391	0.44 469	0.30 386	0.44 456	0.30 378	0.38 358	0.26 303	0.38 400	0.27 385	0.38 385	0.27 362

MonSter++	0.38 351	0.44 294	0.31 330	0.43 361	0.30 380	0.43 425	0.31 425	0.43 424	0.31 434	0.45 468	0.31 436	0.43 433	0.31 438	0.43 425	0.69 594	0.38 358	0.33 373	0.40 457	0.30 440	0.38 385	0.30 415

w-ln-seven	0.18 227	1.47 563	0.33 344	0.40 329	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.38 358	0.32 360	0.05 114	0.04 105	0.04 103	0.04 96

fffy	0.38 351	0.43 291	0.33 344	0.46 370	0.33 456	0.45 474	0.32 436	0.45 472	0.32 446	0.45 468	0.32 447	0.45 479	0.33 458	0.45 476	0.32 432	0.38 358	0.38 430	0.38 400	0.37 499	0.37 372	0.36 464

PAM	0.39 365	1.88 625	0.34 358	0.37 303	0.41 513	0.45 474	0.22 310	0.28 311	0.23 324	0.28 316	0.24 337	0.29 327	0.23 330	0.29 328	0.23 322	0.38 358	0.32 360	0.38 400	0.37 499	0.32 331	0.22 301

RAFT-Stereo-weight	0.45 432	1.90 628	0.34 358	0.42 354	0.36 478	0.43 425	0.35 467	0.42 416	0.34 467	0.42 410	0.34 464	0.44 469	0.34 465	0.41 404	0.34 459	0.38 358	0.32 360	0.38 400	0.32 459	0.38 385	0.33 441

test_for_model	0.35 326	0.39 260	0.30 312	0.43 361	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.44 456	0.31 420	0.38 358	0.26 303	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

IGEV++	0.34 314	0.43 291	0.30 312	0.40 329	0.29 368	0.40 378	0.29 368	0.40 378	0.29 371	0.40 379	0.29 376	0.40 391	0.29 376	0.40 384	0.30 378	0.38 358	0.29 339	0.37 392	0.29 421	0.37 372	0.29 400

WAO-8	0.38 351	0.38 253	0.38 377	0.38 306	0.38 491	0.38 369	0.38 486	0.38 364	0.38 489	0.38 365	0.38 489	0.38 376	0.38 486	0.38 373	0.38 480	0.38 358	0.38 430	0.38 400	0.37 499	0.38 385	0.38 477

WAO-7	0.38 351	0.38 253	0.38 377	0.38 306	0.38 491	0.38 369	0.38 486	0.38 364	0.38 489	0.38 365	0.38 489	0.38 376	0.38 486	0.38 373	0.38 480	0.38 358	0.38 430	0.38 400	0.38 513	0.38 385	0.38 477

HanzoNet	0.39 365	0.38 253	0.40 422	0.39 316	0.41 513	0.38 369	0.38 486	0.38 364	0.38 489	0.39 372	0.39 499	0.38 376	0.38 486	0.39 381	0.40 497	0.38 358	0.38 430	0.40 457	0.38 513	0.38 385	0.40 486

IMH	0.38 351	0.38 253	0.38 377	0.38 306	0.38 491	0.38 369	0.38 486	0.38 364	0.38 489	0.42 410	0.38 489	0.40 391	0.38 486	0.38 373	0.38 480	0.38 358	0.38 430	0.39 444	0.38 513	0.38 385	0.38 477

RCA-Stereo	0.51 470	3.22 714	0.34 358	0.44 365	0.34 468	0.44 460	0.34 462	0.43 424	0.34 467	0.43 417	0.34 464	0.44 469	0.33 458	0.43 425	0.33 444	0.38 358	0.29 339	0.38 400	0.29 421	0.38 385	0.29 400

NBS	0.39 365	0.68 371	0.36 370	0.38 306	0.36 478	0.38 369	0.39 502	0.39 369	0.39 502	0.37 363	0.35 473	0.37 373	0.38 486	0.37 369	0.38 480	0.39 371	0.36 417	0.36 388	0.39 517	0.38 385	0.38 477

mms	0.40 371	0.45 303	0.35 368	0.48 383	0.36 478	0.47 486	0.34 462	0.45 472	0.38 489	0.47 480	0.33 456	0.45 479	0.32 446	0.45 476	0.32 432	0.39 371	0.38 430	0.38 400	0.37 499	0.39 434	0.39 484

gcap-zeroshot	0.36 335	0.40 264	0.34 358	0.44 365	0.31 429	0.44 460	0.31 425	0.44 463	0.32 446	0.44 456	0.32 447	0.44 469	0.32 446	0.44 456	0.31 420	0.39 371	0.28 324	0.39 444	0.28 406	0.39 434	0.27 362

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 462	0.98 438	0.64 526	0.84 517	0.46 534	0.45 474	0.35 467	0.47 482	0.47 539	0.45 468	0.34 464	0.46 483	0.48 542	0.46 481	0.35 463	0.39 371	0.71 569	0.39 444	0.35 490	0.41 459	0.41 495

testlalala	0.36 335	0.40 264	0.34 358	0.44 365	0.31 429	0.44 460	0.31 425	0.44 463	0.32 446	0.44 456	0.32 447	0.44 469	0.32 446	0.44 456	0.31 420	0.39 371	0.28 324	0.39 444	0.28 406	0.39 434	0.27 362

GCAPDPT-zeroshot	0.36 335	0.40 264	0.30 312	0.43 361	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.31 434	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.44 456	0.31 420	0.39 371	0.28 324	0.39 444	0.27 385	0.39 434	0.26 322

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 131	0.44 294	0.33 344	0.39 316	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.39 371	0.36 417	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

Gwc-CoAtRS	0.41 379	1.49 564	0.32 339	0.42 354	0.32 443	0.41 397	0.32 436	0.41 397	0.33 456	0.41 396	0.32 447	0.41 406	0.32 446	0.41 404	0.32 432	0.39 371	0.28 324	0.39 444	0.28 406	0.40 448	0.28 391

HART	0.38 351	0.45 303	0.34 358	0.42 354	0.33 456	0.41 397	0.34 462	0.42 416	0.33 456	0.43 417	0.34 464	0.42 424	0.34 465	0.41 404	0.38 480	0.40 379	0.32 360	0.42 491	0.32 459	0.40 448	0.32 432

knoymous	0.40 371	0.40 264	0.40 422	0.40 329	0.40 503	0.40 378	0.40 503	0.40 378	0.40 505	0.40 379	0.40 502	0.40 391	0.40 499	0.40 384	0.40 497	0.40 379	0.40 441	0.40 457	0.40 519	0.40 448	0.40 486

anonymousa	0.40 371	0.40 264	0.40 422	0.40 329	0.40 503	0.40 378	0.40 503	0.40 378	0.40 505	0.40 379	0.40 502	0.40 391	0.40 499	0.40 384	0.40 497	0.40 379	0.40 441	0.40 457	0.40 519	0.40 448	0.40 486

riskmin	0.40 371	0.40 264	0.40 422	0.40 329	0.40 503	0.40 378	0.40 503	0.40 378	0.40 505	0.40 379	0.40 502	0.40 391	0.40 499	0.40 384	0.40 497	0.40 379	0.40 441	0.40 457	0.40 519	0.40 448	0.40 486

Anonymous_2	0.40 371	0.40 264	0.40 422	0.40 329	0.40 503	0.40 378	0.40 503	0.40 378	0.40 505	0.40 379	0.40 502	0.40 391	0.40 499	0.40 384	0.40 497	0.40 379	0.40 441	0.40 457	0.40 519	0.40 448	0.40 486

Anonymous_1	0.40 371	0.40 264	0.40 422	0.40 329	0.40 503	0.40 378	0.40 503	0.40 378	0.40 505	0.40 379	0.40 502	0.40 391	0.40 499	0.40 384	0.40 497	0.40 379	0.40 441	0.40 457	0.40 519	0.40 448	0.40 486

DGSMNet	0.34 314	0.41 277	0.27 293	0.41 344	0.28 355	0.41 397	0.28 353	0.41 397	0.27 353	0.41 396	0.27 353	0.42 424	0.27 355	0.41 404	0.28 350	0.40 379	0.29 339	0.40 457	0.28 406	0.40 448	0.27 362

AdaStereo	0.40 371	0.40 264	0.40 422	0.40 329	0.40 503	0.40 378	0.40 503	0.40 378	0.40 505	0.40 379	0.40 502	0.40 391	0.40 499	0.40 384	0.40 497	0.40 379	0.40 441	0.40 457	0.40 519	0.40 448	0.40 486
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
ccccc		0.44 294		0.48 383	0.35 472	0.48 491		0.51 518		0.47 480		0.47 490		0.47 485		0.41 387	0.40 441	0.40 457	0.40 519	0.41 459

PCWNet_CMD	2.80 784	9.82 811	0.32 339	10.09 825	0.32 443	0.49 500	0.33 447	3.34 796	0.33 456	0.49 497	0.33 456	0.49 504	8.73 835	0.48 495	0.33 444	0.41 387	9.22 830	0.42 491	0.29 421	9.55 837	0.31 425

CFNet_ucs	2.73 777	9.64 810	0.33 344	9.92 823	0.32 443	0.49 500	0.33 447	0.49 495	0.33 456	0.49 497	0.33 456	0.49 504	8.98 837	0.48 495	0.33 444	0.41 387	9.96 836	0.40 457	0.29 421	10.12 840	0.54 547

GwcNet-ADL	0.41 379	0.41 277	0.41 436	0.41 344	0.41 513	0.41 397	0.41 512	0.41 397	0.41 515	0.41 396	0.41 510	0.41 406	0.41 511	0.41 404	0.41 505	0.41 387	0.41 451	0.41 475	0.41 529	0.41 459	0.41 495

PSMNet-ADL	0.41 379	0.41 277	0.41 436	0.41 344	0.41 513	0.41 397	0.41 512	0.41 397	0.41 515	0.41 396	0.41 510	0.41 406	0.41 511	0.41 404	0.41 505	0.41 387	0.41 451	0.41 475	0.41 529	0.41 459	0.41 495

GANet-ADL	0.41 379	0.41 277	0.41 436	0.41 344	0.41 513	0.41 397	0.41 512	0.41 397	0.41 515	0.41 396	0.41 510	0.41 406	0.41 511	0.41 404	0.41 505	0.41 387	0.41 451	0.41 475	0.41 529	0.41 459	0.41 495

ADLNet2	0.41 379	0.41 277	0.41 436	0.41 344	0.41 513	0.41 397	0.41 512	0.41 397	0.41 515	0.41 396	0.41 510	0.41 406	0.41 511	0.41 404	0.41 505	0.41 387	0.41 451	0.41 475	0.41 529	0.41 459	0.41 495

CFNet_pseudo	2.67 776	9.36 808	0.32 339	10.99 827	0.33 456	0.85 587	0.33 447	0.49 495	0.33 456	0.49 497	0.32 447	0.49 504	7.26 833	0.49 502	0.33 444	0.41 387	9.62 833	0.41 475	0.29 421	10.03 839	0.29 400

pcwnet_v2	2.66 775	9.89 812	0.33 344	9.89 822	0.32 443	0.50 509	0.32 436	0.49 495	0.33 456	0.49 497	0.34 464	0.49 504	8.76 836	0.48 495	0.33 444	0.41 387	9.58 832	0.40 457	0.29 421	9.01 835	0.63 568

ADLNet	0.41 379	0.41 277	0.41 436	0.41 344	0.41 513	0.41 397	0.41 512	0.41 397	0.41 515	0.41 396	0.41 510	0.41 406	0.41 511	0.41 404	0.41 505	0.41 387	0.41 451	0.41 475	0.41 529	0.41 459	0.41 495

ccnet	0.80 547	2.28 659	0.33 344	0.50 427	0.33 456	0.50 509	0.33 447	0.50 504	0.33 456	0.49 497	0.33 456	0.49 504	1.56 729	2.38 764	0.33 444	0.41 387	0.29 339	0.42 491	1.57 747	2.28 749	0.29 400

CFNet-RSSM	0.91 580	4.89 751	0.34 358	0.44 365	1.07 653	1.62 713	1.40 737	0.91 594	0.35 472	1.60 710	1.39 738	0.64 560	0.34 465	0.44 456	0.33 444	0.41 387	0.35 411	0.75 590	0.30 440	0.41 459	0.29 400

psmorigin	0.41 379	0.46 307	0.33 344	0.49 390	0.33 456	0.49 500	0.33 447	0.49 495	0.33 456	0.49 497	0.33 456	0.49 504	0.33 458	0.51 520	0.33 444	0.41 387	0.30 349	0.41 475	0.30 440	0.79 570	0.29 400

ccs_rob	2.79 783	10.17 815	0.32 339	10.00 824	0.33 456	0.49 500	0.33 447	1.90 724	0.32 446	0.51 520	0.33 456	0.49 504	9.24 838	0.49 502	0.33 444	0.41 387	9.82 834	0.41 475	0.28 406	9.34 836	0.29 400

LG-Stereo_L2	0.34 314	0.37 249	0.38 377	0.47 377	0.28 355	0.39 376	0.28 353	0.39 369	0.28 361	0.39 372	0.28 361	0.39 381	0.28 364	0.38 373	0.28 350	0.42 401	0.35 411	0.36 388	0.26 346	0.35 356	0.26 322

MSMDNet	2.65 774	10.14 814	0.33 344	9.74 821	0.32 443	0.87 590	0.33 447	2.95 791	0.68 592	0.49 497	0.34 464	0.49 504	5.70 829	0.49 502	0.33 444	0.42 401	9.57 831	0.41 475	0.31 451	8.36 832	0.65 576

GCAP-Stereo-w-DA	0.60 488	5.10 759	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.44 456	0.30 378	0.44 403	0.37 422	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

quiztm	0.43 396	0.49 320	0.40 422	0.51 438	0.40 503	0.51 521	0.40 503	0.50 504	0.40 505	0.50 510	0.40 502	0.51 529	0.40 499	0.50 510	0.40 497	0.44 403	0.34 404	0.44 494	0.34 477	0.44 469	0.34 450

canet-new	0.44 409	1.82 611	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.44 456	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

bcnet-new	0.44 409	1.81 603	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

LWStereo	0.44 409	1.82 611	0.38 377	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

ARStereo	0.44 409	1.80 598	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

ARStereo-new	0.44 409	1.80 598	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

FCBStereo	0.44 409	1.79 597	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

PSGStereo	0.44 409	1.78 592	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 396	1.76 587	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.31 420	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.27 385	0.38 385	0.26 322

CHEStereo	0.44 409	1.78 592	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

TOTStereo	0.44 409	1.81 603	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.44 409	1.83 614	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

ACMStereo	0.60 488	5.12 760	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.44 456	0.30 378	0.44 403	0.37 422	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

KABStereo	0.43 396	1.76 587	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

KMOStereo	0.43 396	1.80 598	0.38 377	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-cres-4k	0.44 409	1.81 603	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 396	1.77 589	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 396	1.78 592	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.44 409	1.85 620	0.38 377	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 396	1.77 589	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.44 409	1.86 623	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.44 409	1.80 598	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.44 460	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.44 456	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.44 409	1.82 611	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 396	1.77 589	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.44 409	1.83 614	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.36 417	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

FE-Mocha	0.35 326	0.71 377	0.40 422	0.47 377	0.27 347	0.34 345	0.27 342	0.34 340	0.26 348	0.34 348	0.26 348	0.34 355	0.27 355	0.34 352	0.27 341	0.44 403	0.41 451	0.33 352	0.29 421	0.32 331	0.29 400

water-stereo	0.41 379	0.84 404	0.46 453	0.50 427	0.33 456	0.45 474	0.33 447	0.45 472	0.32 446	0.45 468	0.32 447	0.45 479	0.32 446	0.45 476	0.32 432	0.44 403	0.41 451	0.39 444	0.31 451	0.39 434	0.32 432

GREAT-IGEV	0.38 351	0.43 291	0.36 370	0.48 383	0.32 443	0.45 474	0.32 436	0.45 472	0.32 446	0.45 468	0.32 447	0.45 479	0.32 446	0.45 476	0.32 432	0.44 403	0.33 373	0.41 475	0.29 421	0.41 459	0.29 400
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
GCAP-BAT	0.41 379	1.30 548	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.44 456	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.34 404	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

rgla	0.45 432	0.54 345	0.33 344	0.67 480	0.32 443	0.48 491	0.33 447	0.48 487	0.33 456	0.48 487	0.94 641	0.48 497	0.33 458	0.47 485	0.33 444	0.45 433	0.52 512	0.53 546	0.31 451	0.45 474	0.32 432

416test	0.46 441	0.55 348	0.33 344	0.67 480	0.33 456	0.48 491	0.33 447	0.48 487	0.33 456	0.48 487	0.99 647	0.48 497	0.33 458	0.48 495	0.33 444	0.45 433	0.52 512	0.54 549	0.32 459	0.45 474	0.32 432

LMStereo	0.44 409	1.80 598	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.45 433	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

CR7Stereo	0.44 409	1.81 603	0.39 389	0.50 427	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.45 433	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

BARStereo	0.44 409	1.78 592	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.44 463	0.30 387	0.44 456	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.45 433	0.34 404	0.39 444	0.26 346	0.38 385	0.26 322

MUNStereo	0.44 409	1.81 603	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.44 460	0.30 377	0.44 463	0.30 387	0.44 456	0.30 391	0.44 469	0.30 386	0.44 456	0.30 378	0.45 433	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 379	1.06 471	0.40 422	0.51 438	0.31 429	0.44 460	0.30 377	0.43 424	0.32 446	0.44 456	0.30 391	0.56 544	0.30 386	0.44 456	0.31 420	0.45 433	0.34 404	0.39 444	0.27 385	0.40 448	0.27 362

252Zero-FE	0.45 432	0.50 325	0.36 370	0.50 427	0.36 478	0.50 509	0.36 473	0.50 504	0.36 482	0.49 497	0.36 477	0.49 504	0.36 475	0.54 532	0.41 505	0.45 433	0.34 404	0.45 499	0.34 477	0.55 523	0.75 602

depthmonostereo	0.44 409	0.85 406	0.46 453	0.54 446	0.40 503	0.52 525	0.38 486	0.52 523	0.35 472	0.47 480	0.34 464	0.46 483	0.34 465	0.47 485	0.34 459	0.45 433	0.43 466	0.41 475	0.33 471	0.41 459	0.32 432

DVStereo	0.43 396	0.86 408	0.48 469	0.50 427	0.33 456	0.46 481	0.33 447	0.46 476	0.33 456	0.46 474	0.33 456	0.47 490	0.33 458	0.47 485	0.34 459	0.45 433	0.42 461	0.40 457	0.33 471	0.47 493	0.38 477

GIP-stereo	0.36 335	0.49 320	0.39 389	0.48 383	0.32 443	0.41 397	0.28 353	0.40 378	0.30 387	0.41 396	0.28 361	0.40 391	0.28 364	0.42 418	0.28 350	0.45 433	0.32 360	0.38 400	0.30 440	0.37 372	0.27 362

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 371	1.09 474	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.44 463	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.45 433	0.34 404	0.38 400	0.27 385	0.38 385	0.27 362

RMAStereo	0.45 432	1.81 603	0.40 422	0.50 427	0.31 429	0.44 460	0.31 425	0.44 463	0.31 434	0.44 456	0.31 436	0.44 469	0.32 446	0.44 456	0.31 420	0.46 445	0.35 411	0.39 444	0.27 385	0.39 434	0.27 362

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 379	1.09 474	0.40 422	0.52 441	0.31 429	0.44 460	0.31 425	0.44 463	0.31 434	0.44 456	0.31 436	0.44 469	0.31 438	0.44 456	0.31 420	0.46 445	0.35 411	0.39 444	0.28 406	0.39 434	0.28 391

otaku	0.46 441	0.46 307	0.46 453	0.46 370	0.46 534	0.46 481	0.46 533	0.46 476	0.46 533	0.46 474	0.46 535	0.46 483	0.46 532	0.46 481	0.46 526	0.46 445	0.46 477	0.46 504	0.46 546	0.46 479	0.46 514

Dean	0.46 441	0.46 307	0.46 453	0.46 370	0.46 534	0.46 481	0.46 533	0.46 476	0.46 533	0.47 480	0.46 535	0.46 483	0.46 532	0.46 481	0.46 526	0.46 445	0.46 477	0.46 504	0.46 546	0.46 479	0.46 514

ACVNet_1	0.46 441	0.47 312	0.46 453	0.46 370	0.46 534	0.46 481	0.46 533	0.46 476	0.47 539	0.46 474	0.46 535	0.46 483	0.46 532	0.46 481	0.46 526	0.46 445	0.46 477	0.47 514	0.46 546	0.46 479	0.46 514

ACVNet-4b	0.46 441	0.46 307	0.46 453	0.46 370	0.46 534	0.46 481	0.46 533	0.46 476	0.46 533	0.46 474	0.46 535	0.46 483	0.46 532	0.47 485	0.46 526	0.46 445	0.46 477	0.46 504	0.46 546	0.46 479	0.46 514

IGEV-Stereo	0.35 326	0.44 294	0.45 447	0.49 390	0.30 380	0.37 362	0.30 377	0.36 347	0.30 387	0.36 356	0.29 376	0.36 362	0.29 376	0.36 361	0.30 378	0.46 445	0.39 437	0.32 345	0.24 337	0.32 331	0.25 316
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ATMStereo	0.46 441	1.99 638	0.40 422	0.51 438	0.31 429	0.44 460	0.31 425	0.44 463	0.31 434	0.44 456	0.31 436	0.44 469	0.31 438	0.44 456	0.32 432	0.47 452	0.35 411	0.39 444	0.27 385	0.39 434	0.27 362

Ntro	0.47 449	0.47 312	0.46 453	0.46 370	0.46 534	0.47 486	0.47 539	0.46 476	0.47 539	0.46 474	0.46 535	0.47 490	0.46 532	0.47 485	0.47 534	0.47 452	0.46 477	0.46 504	0.46 546	0.46 479	0.46 514

HaxPig	0.47 449	0.47 312	0.47 461	0.49 390	0.47 542	0.47 486	0.47 539	0.47 482	0.47 539	0.47 480	0.47 544	0.47 490	0.47 541	0.47 485	0.47 534	0.47 452	0.47 485	0.47 514	0.47 553	0.47 493	0.48 524

UNDER WATER	0.47 449	0.47 312	0.47 461	0.47 377	0.47 542	0.47 486	0.47 539	0.47 482	0.47 539	0.47 480	0.47 544	0.47 490	0.46 532	0.47 485	0.47 534	0.47 452	0.47 485	0.47 514	0.46 546	0.47 493	0.47 522

LVE	0.47 449	0.47 312	0.47 461	0.47 377	0.49 550	0.47 486	0.47 539	0.47 482	0.49 548	0.47 480	0.47 544	0.47 490	0.46 532	0.47 485	0.47 534	0.47 452	0.47 485	0.48 522	0.47 553	0.47 493	0.47 522

GCST	0.50 465	2.08 641	0.38 377	0.53 443	0.35 472	0.49 500	0.35 467	0.50 504	0.35 472	0.49 497	0.35 473	0.49 504	0.35 471	0.49 502	0.35 463	0.48 457	0.37 422	0.45 499	0.33 471	0.44 469	0.33 441

RainbowNet	0.48 456	0.48 318	0.48 469	0.48 383	0.48 546	0.48 491	0.48 548	0.48 487	0.48 546	0.48 487	0.48 548	0.48 497	0.48 542	0.48 495	0.48 541	0.48 457	0.48 491	0.48 522	0.48 557	0.48 497	0.48 524

notaker	0.48 456	0.49 320	0.48 469	0.48 383	0.48 546	0.48 491	0.48 548	0.48 487	0.49 548	0.48 487	0.48 548	0.48 497	0.48 542	0.48 495	0.48 541	0.48 457	0.48 491	0.48 522	0.48 557	0.48 497	0.49 530

ww	0.47 449	0.52 335	0.38 377	0.56 454	0.37 483	0.56 535	0.38 486	0.56 532	0.37 484	0.56 539	0.77 620	0.56 544	0.37 480	0.57 542	0.37 476	0.49 460	0.33 373	0.49 527	0.33 471	0.49 500	0.33 441

base	0.56 483	2.58 682	1.43 697	0.48 383	0.27 347	0.54 532	0.31 425	0.53 525	0.30 387	0.54 533	0.26 348	0.46 483	0.31 438	0.52 525	0.28 350	0.49 460	0.28 324	0.45 499	0.32 459	0.57 529	0.26 322

MGW-Stereo-1	0.34 314	0.52 335	0.19 236	0.30 264	0.19 304	0.29 318	0.38 486	0.29 316	0.19 302	0.30 324	0.19 307	0.29 327	0.37 480	0.57 542	0.19 299	0.49 460	0.33 373	0.49 527	0.33 471	0.49 500	0.33 441

416test1013	0.49 462	0.80 397	0.33 344	0.67 480	0.33 456	0.48 491	0.41 512	0.48 487	0.39 502	0.48 487	0.93 640	0.52 531	0.32 446	0.52 525	0.38 480	0.49 460	0.51 508	0.53 546	0.37 499	0.51 513	0.36 464

UGAM-zero	0.51 470	2.17 651	0.39 389	0.53 443	0.36 478	0.50 509	0.36 473	0.50 504	0.36 482	0.49 497	0.36 477	0.50 518	0.35 471	0.50 510	0.36 466	0.49 460	0.37 422	0.47 514	0.35 490	0.46 479	0.34 450

UGAM	0.51 470	2.23 656	0.39 389	0.54 446	0.35 472	0.50 509	0.35 467	0.49 495	0.35 472	0.49 497	0.35 473	0.49 504	0.36 475	0.50 510	0.36 466	0.49 460	0.37 422	0.45 499	0.34 477	0.45 474	0.34 450

MyStereo07	0.60 488	3.72 726	0.48 469	0.49 390	0.41 513	0.36 353	0.32 436	0.49 495	0.43 525	0.51 520	0.42 521	0.49 504	0.43 522	0.51 520	0.64 572	0.49 460	0.45 475	0.34 362	0.32 459	0.35 356	0.43 505

MyStereo04	0.56 483	3.72 726	0.59 507	0.49 390	0.41 513	0.36 353	0.32 436	0.37 355	0.31 434	0.34 348	0.46 535	0.35 357	0.32 446	0.35 355	0.33 444	0.49 460	0.45 475	0.34 362	0.32 459	0.35 356	0.43 505

KSHMR	0.66 505	0.50 325	0.48 469	1.15 567	0.52 561	0.49 500	0.51 558	0.49 495	0.71 610	0.67 564	0.50 555	1.16 645	1.11 651	0.66 558	0.52 553	0.49 460	0.49 495	0.51 540	0.66 600	0.50 507	1.14 657

ACVNet_2	0.49 462	0.49 320	0.49 476	0.49 390	0.49 550	0.49 500	0.49 550	0.49 495	0.49 548	0.49 497	0.49 551	0.49 504	0.49 548	0.49 502	0.49 543	0.49 460	0.49 495	0.49 527	0.49 561	0.49 500	0.49 530

SCV_C0	0.45 432	0.88 413	0.49 476	0.54 446	0.37 483	0.48 491	0.37 479	0.48 487	0.37 484	0.48 487	0.36 477	0.48 497	0.37 480	0.49 502	0.37 476	0.50 470	0.41 451	0.44 494	0.34 477	0.44 469	0.34 450

SCV	0.46 441	0.94 433	0.45 447	0.54 446	0.37 483	0.48 491	0.38 486	0.48 487	0.37 484	0.48 487	0.39 499	0.48 497	0.37 480	0.49 502	0.37 476	0.50 470	0.46 477	0.44 494	0.34 477	0.44 469	0.34 450

FoundationStereo	0.50 465	0.50 325	0.50 482	0.50 427	0.50 554	0.50 509	0.50 554	0.50 504	0.50 553	0.50 510	0.50 555	0.50 518	0.50 553	0.50 510	0.50 546	0.50 470	0.50 503	0.50 535	0.50 563	0.50 507	0.50 533

StereoAnything_RVC	0.50 465	0.50 325	0.50 482	0.50 427	0.50 554	0.50 509	0.50 554	0.50 504	0.50 553	0.50 510	0.50 555	0.50 518	0.50 553	0.50 510	0.50 546	0.50 470	0.50 503	0.50 535	0.50 563	0.50 507	0.50 533

dual_stereo	0.50 465	0.50 325	0.50 482	0.50 427	0.50 554	0.50 509	0.50 554	0.50 504	0.50 553	0.50 510	0.50 555	0.50 518	0.50 553	0.50 510	0.50 546	0.50 470	0.50 503	0.50 535	0.50 563	0.50 507	0.50 533

SANet	0.50 465	0.50 325	0.50 482	0.50 427	0.50 554	0.50 509	0.50 554	0.50 504	0.50 553	0.50 510	0.50 555	0.50 518	0.50 553	0.50 510	0.50 546	0.50 470	0.50 503	0.50 535	0.50 563	0.50 507	0.50 533

fffft	0.48 456	0.51 333	0.45 447	0.52 441	0.45 532	0.52 525	0.45 529	0.52 523	0.48 546	0.53 527	0.45 531	0.52 531	0.45 528	0.52 525	0.46 526	0.51 476	0.41 451	0.50 535	0.41 529	0.50 507	0.41 495
1: 1. 1
ktn	0.72 525	0.53 341	1.08 609	1.14 564	0.51 560	1.22 682	1.36 730	0.51 518	0.59 573	0.51 520	0.51 561	0.69 568	1.20 663	0.67 560	0.51 551	0.51 476	0.49 495	0.58 556	0.66 600	0.52 517	0.53 544

DDF-Stereo	0.43 396	1.15 483	0.57 505	0.53 443	0.32 443	0.41 397	0.32 436	0.41 397	0.32 446	0.41 396	0.32 447	0.41 406	0.32 446	0.40 384	0.32 432	0.52 478	0.50 503	0.38 400	0.31 451	0.39 434	0.31 425

GASTEREO	0.48 456	1.21 536	0.47 461	0.57 456	0.38 491	0.50 509	0.38 486	0.50 504	0.38 489	0.50 510	0.38 489	0.50 518	0.38 486	0.50 510	0.38 480	0.52 478	0.42 461	0.46 504	0.34 477	0.46 479	0.34 450

PML	0.46 441	1.36 555	0.29 308	0.58 458	0.30 380	0.57 542	0.29 368	0.57 536	0.29 371	0.57 543	0.29 376	0.57 548	0.29 376	0.56 537	0.29 368	0.52 478	0.30 349	0.53 546	0.31 451	0.53 521	0.30 415

GeoMambaStereo_RVC	0.56 483	2.49 678	1.46 700	0.55 453	0.30 380	0.53 527	0.26 338	0.47 482	0.29 371	0.50 510	0.31 436	0.51 529	0.29 376	0.44 456	0.28 350	0.53 481	0.31 354	0.57 554	0.29 421	0.51 513	0.27 362

CFNet_RVC	2.38 765	8.71 803	0.38 377	9.33 817	0.42 523	0.56 535	0.42 519	0.60 544	0.38 489	0.62 554	0.42 521	0.56 544	7.29 834	0.62 550	0.42 513	0.53 481	0.37 422	0.49 527	0.34 477	8.30 831	6.87 830

GEAStereo	0.62 497	3.91 733	0.48 469	0.69 486	0.38 491	0.51 521	0.38 486	0.51 518	0.38 489	0.53 527	0.38 489	0.50 518	0.38 486	0.51 520	0.38 480	0.54 483	0.43 466	0.46 504	0.34 477	0.46 479	0.34 450

GSStereo	0.81 552	4.28 743	0.50 482	0.59 461	0.40 503	0.51 521	0.38 486	0.50 504	0.38 489	0.50 510	0.38 489	0.50 518	3.79 814	0.50 510	0.38 480	0.54 483	0.43 466	0.46 504	0.34 477	0.46 479	0.35 461

GS-Stereo							0.38 486	0.50 504	0.38 489	0.50 510	0.38 489	0.50 518	3.79 814	0.50 510	0.38 480	0.54 483	0.43 466	0.46 504	0.34 477	0.46 479	0.35 461

gasm-f	0.62 497	3.91 733	0.48 469	0.69 486	0.38 491	0.51 521	0.38 486	0.51 518	0.38 489	0.53 527	0.38 489	0.50 518	0.38 486	0.51 520	0.38 480	0.54 483	0.43 466	0.46 504	0.34 477	0.46 479	0.34 450

MyStereo8	0.71 522	3.92 735	0.52 492	0.59 461	0.52 561	0.57 542	0.53 561	0.59 542	0.50 553	0.59 547	0.51 561	0.57 548	0.50 553	0.56 537	0.52 553	0.54 483	0.49 495	0.54 549	0.49 561	0.55 523	0.50 533

PSMNet_ROB	0.54 477	0.54 345	0.54 497	0.54 446	0.53 564	0.54 532	0.54 564	0.53 525	0.54 564	0.54 533	0.54 566	0.54 537	0.53 560	0.54 532	0.54 557	0.54 483	0.53 516	0.54 549	0.54 571	0.54 522	0.54 547

S0	0.42 393	0.44 294	0.54 497	0.59 461	0.34 468	0.48 491	0.22 310	0.51 518	0.25 334	0.51 520	0.34 464	0.53 533	0.35 471	0.47 485	0.36 466	0.55 489	0.39 437	0.49 527	0.27 385	0.46 479	0.34 450

LG-Stereo_L1	0.47 449	0.52 335	0.47 461	0.62 467	0.39 501	0.53 527	0.40 503	0.53 525	0.39 502	0.53 527	0.39 499	0.53 533	0.39 498	0.53 529	0.39 494	0.55 489	0.46 477	0.49 527	0.37 499	0.49 500	0.37 470

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 456	0.55 348	0.47 461	0.63 469	0.41 513	0.56 535	0.44 523	0.56 532	0.41 515	0.56 539	0.41 510	0.57 548	0.42 517	0.56 537	0.41 505	0.55 489	0.43 466	0.51 540	0.37 499	0.51 513	0.37 470

CASS	0.57 487	0.89 416	0.56 501	0.57 456	0.56 568	0.56 535	0.56 566	0.56 532	0.53 562	0.57 543	0.57 569	0.59 552	0.48 542	0.56 537	0.57 561	0.55 489	0.56 521	0.47 514	0.56 577	0.62 536	0.56 558
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymus	0.47 449	0.73 380	0.46 453	0.43 361	0.54 567	0.53 527	0.27 342	0.39 369	0.35 472	0.33 345	0.40 502	0.33 350	0.38 486	0.53 529	0.54 557	0.56 493	0.36 417	0.49 527	0.53 569	0.66 540	0.54 547

DN	0.53 476	0.85 406	0.45 447	0.65 475	0.44 528	0.60 545	0.44 523	0.60 544	0.44 528	0.60 548	0.45 531	0.60 553	0.44 524	0.60 548	0.44 519	0.56 493	0.42 461	0.56 553	0.42 537	0.56 526	0.42 502

z-ln-s-r	0.21 242	1.40 561	0.53 496	0.56 454	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.05 121	0.57 495	0.44 474	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

test410_97500	0.41 379	0.89 416	0.31 330	0.40 329	0.31 429	0.40 378	0.31 425	0.40 378	0.31 434	0.61 550	0.53 564	0.40 391	0.31 438	0.40 384	0.31 420	0.58 496	0.47 485	0.38 400	0.29 421	0.38 385	0.29 400

AANet	0.07 68	0.04 52	0.03 39	0.04 53	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.11 199	0.04 96	0.03 58	0.58 496	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.03 52

MonSter	0.60 488	0.64 368	0.52 492	0.62 467	0.44 528	2.07 733	0.44 523	0.62 549	0.44 528	0.62 554	0.44 526	0.62 558	0.44 524	0.62 550	0.44 519	0.58 496	0.42 461	0.62 561	0.46 546	0.58 532	0.42 502

test410	0.66 505	5.69 783	0.31 330	0.40 329	0.31 429	0.41 397	0.31 425	0.40 378	0.31 434	0.62 554	0.55 567	0.40 391	0.31 438	0.40 384	0.31 420	0.59 499	0.47 485	0.38 400	0.29 421	0.38 385	0.30 415

Selective-IGEV	0.51 470	0.55 348	0.45 447	0.69 486	0.45 532	0.61 547	0.45 529	0.50 504	0.40 505	0.56 539	0.44 526	0.55 541	0.40 499	0.72 569	0.67 579	0.59 499	0.46 477	0.45 499	0.34 477	0.46 479	0.37 470

MSCF	0.51 470	1.40 561	0.49 476	0.58 458	0.38 491	0.50 509	0.38 486	0.54 528	0.41 515	0.52 524	0.41 510	0.53 533	0.42 517	0.53 529	0.41 505	0.60 501	0.47 485	0.48 522	0.37 499	0.48 497	0.38 477

MyStereo06	0.75 533	4.12 737	0.60 511	0.63 469	0.61 578	0.62 550	0.66 581	0.56 532	0.45 532	0.55 537	0.48 548	0.54 537	0.46 532	0.57 542	0.45 522	0.60 501	0.57 523	0.64 565	0.55 573	0.72 556	0.55 555

MyStereo05	0.80 547	4.12 737	0.63 523	0.63 469	0.61 578	0.62 550	0.66 581	0.65 553	0.62 577	0.67 564	0.61 579	0.65 564	0.58 569	0.67 560	0.55 560	0.60 501	0.57 523	0.64 565	0.55 573	0.72 556	0.55 555

LL-Strereo2	0.48 456	1.73 585	0.51 488	0.59 461	0.34 468	0.42 418	0.33 447	0.40 378	0.31 434	0.42 410	0.33 456	0.42 424	0.31 438	0.44 456	0.39 494	0.60 501	0.51 508	0.44 494	0.33 471	0.44 469	0.33 441

MWDA-net	0.67 511	0.66 369	0.45 447	2.84 723	0.46 534	0.73 567	0.45 529	0.71 564	0.44 528	0.72 570	0.45 531	0.70 571	0.45 528	0.70 565	0.44 519	0.61 505	0.41 451	0.61 560	0.43 540	0.61 535	0.42 502

FSD					0.44 528	0.56 535	0.44 523	0.55 531	0.44 528	0.56 539	0.44 526	0.56 544	0.44 524	0.56 537	0.46 526	0.61 505	0.42 461	0.52 543	0.42 537	0.52 517

AIO-test1	0.54 477	0.60 363	0.52 492	0.66 479	0.47 542	0.61 547	0.47 539	0.58 539	0.46 533	0.61 550	0.46 535	0.61 556	0.45 528	0.62 550	0.45 522	0.61 505	0.52 512	0.57 554	0.48 557	0.57 529	0.48 524

SMoEStereo_RVC	0.63 499	0.75 385	0.51 488	0.73 501	0.53 564	0.71 563	0.47 539	0.67 557	0.58 568	0.74 579	0.60 575	0.72 575	0.53 560	0.74 574	0.51 551	0.61 505	0.62 542	0.62 561	0.61 586	0.63 537	0.61 564

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 580	0.86 408	0.89 579	1.25 624	0.69 595	1.05 620	0.81 625	1.16 628	0.50 553	1.12 637	0.97 644	0.72 575	0.82 621	1.06 632	0.95 635	0.61 505	0.87 590	1.03 641	0.85 638	1.04 616	1.01 645

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 351	0.35 240	0.56 501	0.63 469	0.29 368	0.36 353	0.29 368	0.36 347	0.29 371	0.39 372	0.29 376	0.36 362	0.29 376	0.36 361	0.29 368	0.62 510	0.57 523	0.35 378	0.29 421	0.36 367	0.29 400

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.38 351	0.35 240	0.56 501	0.63 469	0.28 355	0.36 353	0.28 353	0.36 347	0.28 361	0.36 356	0.28 361	0.36 362	0.28 364	0.36 361	0.28 350	0.62 510	0.57 523	0.35 378	0.28 406	0.35 356	0.28 391

PAM_32	0.64 501	2.38 671	0.51 488	0.92 530	0.43 527	0.53 527	0.44 523	0.87 587	0.43 525	0.52 524	0.45 531	0.53 533	0.40 499	0.54 532	0.46 526	0.62 510	0.56 521	0.48 522	0.45 543	0.76 564	0.44 508

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 533	0.92 427	0.85 578	0.96 542	0.59 571	1.27 686	0.44 523	0.59 542	0.69 597	0.91 600	0.68 594	0.55 541	0.61 576	1.06 632	0.83 626	0.62 510	0.70 565	0.90 612	0.41 529	0.89 588	0.56 558

S	0.56 483	0.61 365	0.54 497	0.68 485	0.48 546	0.65 553	0.49 550	0.63 550	0.49 548	0.64 558	0.49 551	0.64 560	0.48 542	0.62 550	0.49 543	0.63 514	0.62 542	0.59 559	0.48 557	0.57 529	0.48 524

PointNet	0.60 488	0.75 385	0.49 476	0.79 508	0.50 554	0.79 575	0.49 550	0.79 575	0.49 548	0.80 586	0.49 551	0.79 587	0.49 548	0.80 581	0.49 543	0.63 514	0.40 441	0.63 563	0.40 519	0.63 537	0.40 486

FAST (zero-shot)	0.87 576	1.55 567	0.42 441	1.57 652	0.42 523	1.62 713	0.45 529	1.59 707	0.42 523	1.66 718	0.44 526	1.62 718	0.42 517	1.59 712	0.42 513	0.64 516	0.43 466	0.64 565	0.42 537	0.67 543	0.46 514

AIO-test2	0.55 481	0.59 359	0.52 492	0.67 480	0.47 542	0.61 547	0.47 539	0.61 548	0.47 539	0.61 550	0.47 544	0.61 556	0.48 542	0.62 550	0.47 534	0.64 516	0.53 516	0.58 556	0.47 553	0.58 532	0.48 524

WCG-NET	0.61 495	1.21 536	0.54 497	0.61 466	0.53 564	0.67 556	0.53 561	0.66 556	0.53 562	0.64 558	0.53 564	0.65 564	0.53 560	0.59 546	0.52 553	0.65 518	0.48 491	0.64 565	0.52 567	0.58 532	0.50 533

DSFCA	0.66 505	0.73 380	0.78 567	0.65 475	0.65 586	0.64 552	0.64 578	0.65 553	0.63 580	0.64 558	0.64 583	0.64 560	0.64 578	0.65 557	0.65 575	0.65 518	0.65 547	0.65 569	0.65 597	0.66 540	0.64 574

WAFT-Stereo (ZS)	0.67 511	0.78 392	0.67 536	0.67 480	0.66 589	0.67 556	0.67 585	0.65 553	0.66 584	0.66 562	0.67 588	0.66 567	0.67 585	0.67 560	0.72 607	0.66 520	0.67 550	0.67 571	0.67 604	0.67 543	0.67 580

LMCR-Stereo	0.65 503	0.63 366	0.65 530	0.65 475	0.65 586	0.66 555	0.63 577	0.58 539	0.65 582	0.63 557	0.64 583	0.65 564	0.65 580	0.66 558	0.66 578	0.66 520	0.64 545	0.65 569	0.67 604	0.68 545	0.73 598

PA-Net	11.80 830	223.51 864	0.62 519	0.59 461	0.71 601	0.59 544	0.73 611	0.67 557	0.73 616	0.55 537	0.61 579	0.60 553	0.74 608	0.63 555	0.73 608	0.66 520	0.60 536	0.69 575	0.66 600	0.72 556	0.65 576
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
anonymity	0.63 499	0.69 372	0.56 501	0.71 495	0.56 568	0.71 563	0.56 566	0.71 564	0.56 565	0.72 570	0.56 568	0.71 572	0.56 564	0.71 567	0.58 563	0.68 523	0.55 519	0.68 572	0.55 573	0.68 545	0.54 547

GStereo	0.75 533	2.98 707	1.68 715	0.69 486	0.39 501	0.72 565	0.41 512	0.72 568	0.34 467	0.73 573	0.41 510	0.72 575	0.49 548	0.74 574	0.47 534	0.69 524	0.48 491	0.74 588	0.40 519	0.69 549	0.44 508

mm2	0.69 516	0.69 372	0.69 546	0.69 486	0.69 595	0.69 558	0.69 598	0.69 559	0.69 597	0.69 567	0.69 599	0.69 568	0.69 596	0.69 563	0.69 594	0.69 524	0.69 562	0.69 575	0.69 610	0.69 549	0.69 584

mm1	0.69 516	0.69 372	0.69 546	0.69 486	0.69 595	0.69 558	0.69 598	0.69 559	0.69 597	0.69 567	0.69 599	0.69 568	0.69 596	0.69 563	0.69 594	0.69 524	0.69 562	0.69 575	0.69 610	0.69 549	0.69 584

HH	0.71 522	2.54 679	0.74 560	1.10 558	0.32 443	0.41 397	0.37 479	0.69 559	0.78 620	0.73 573	0.90 633	0.75 582	1.00 634	0.84 591	0.69 594	0.69 524	0.40 441	0.35 378	0.26 346	0.35 356	0.26 322

HanStereo	0.71 522	2.54 679	0.74 560	1.10 558	0.32 443	0.41 397	0.37 479	0.69 559	0.78 620	0.73 573	0.90 633	0.75 582	1.00 634	0.84 591	0.69 594	0.69 524	0.40 441	0.35 378	0.26 346	0.35 356	0.26 322

DMCA-RVC	0.70 519	0.80 397	0.70 549	0.70 493	0.70 599	0.70 561	0.70 604	0.71 564	0.70 605	0.70 569	0.71 609	0.71 572	0.70 600	0.70 565	0.69 594	0.69 524	0.70 565	0.69 575	0.70 614	0.69 549	0.70 587

ARAFT	0.68 513	0.81 401	0.63 523	0.74 504	0.60 573	0.78 572	0.62 576	0.77 574	0.66 584	0.74 579	0.63 581	0.75 582	0.62 577	0.83 590	0.60 568	0.70 530	0.55 519	0.70 580	0.60 584	0.78 568	0.55 555

HLF11	0.17 218	0.05 67	0.63 523	0.72 497	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.71 531	0.59 533	0.05 114	0.04 105	0.04 103	0.04 96

TestStereo_HLe17	0.17 218	0.05 67	0.65 530	0.72 497	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.71 531	0.59 533	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

MGA	0.73 529	0.76 388	0.60 511	0.92 530	1.17 665	0.81 580	0.59 573	0.84 585	0.62 577	0.81 589	0.59 573	0.84 596	0.60 573	0.81 584	0.61 570	0.71 531	0.53 516	0.89 611	0.53 569	0.75 561	0.54 547

CAR	0.72 525	0.76 388	0.59 507	0.84 517	1.19 669	0.81 580	0.58 569	0.81 581	0.58 568	0.81 589	0.58 571	0.83 594	0.59 571	0.82 585	0.59 566	0.71 531	0.49 495	0.73 583	0.68 606	0.87 584	0.52 541

MSE-Stereo	0.72 525	0.76 388	0.59 507	0.84 517	1.19 669	0.81 580	0.58 569	0.81 581	0.58 568	0.81 589	0.58 571	0.83 594	0.59 571	0.82 585	0.59 566	0.71 531	0.49 495	0.73 583	0.68 606	0.87 584	0.52 541

iinet-test	0.08 78	0.16 171	0.02 15	0.16 162	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.17 289	0.02 26	0.02 27	0.71 531	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.16 261

Pro-Stereo	0.79 544	0.53 341	0.38 377	0.49 390	0.38 491	0.49 500	0.37 479	0.49 495	0.67 586	0.50 510	0.38 489	1.10 637	0.38 486	0.49 502	0.38 480	0.71 531	0.88 591	5.98 833	0.36 496	0.46 479	0.36 464

TorneroNet	0.66 505	0.53 341	0.50 482	0.50 427	0.64 584	1.06 621	0.70 604	0.50 504	0.51 560	0.49 497	0.69 599	0.49 504	0.50 553	0.48 495	1.15 661	0.71 531	0.49 495	1.14 644	1.08 662	0.49 500	0.49 530

ManiGeoR	0.17 218	0.05 67	0.62 519	0.73 501	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.72 539	0.58 527	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

HLf10	0.17 218	0.05 67	0.62 519	0.73 501	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.72 539	0.58 527	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

HLf8	0.17 218	0.05 67	0.62 519	0.72 497	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.72 539	0.58 527	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

999	1.00 595	1.12 479	0.59 507	1.10 558	1.21 717	1.09 626	0.52 559	1.08 620	1.43 739	1.18 644	1.35 731	0.98 615	0.52 559	0.91 603	0.85 627	0.72 539	1.46 709	0.83 606	0.98 648	0.68 545	1.41 730

iGMRVC	0.84 563	2.85 704	0.72 555	0.72 497	0.73 604	0.77 570	0.79 618	0.73 569	0.74 618	0.73 573	0.72 612	0.73 579	0.76 611	0.73 572	0.73 608	0.72 539	0.73 572	0.73 583	0.72 619	0.73 559	0.72 594

light-stereo	0.05 57	0.04 52	0.01 10	0.02 14	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.03 59	0.02 26	0.01 16	0.73 544	0.01 16	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.02 20

IINet	0.06 62	0.05 67	0.02 15	0.05 60	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 106	0.02 26	0.02 27	0.73 544	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.04 96

zero-FE	0.72 525	1.31 550	0.66 532	0.92 530	0.60 573	0.82 583	0.58 569	0.82 584	0.58 568	0.81 589	0.60 575	0.81 592	0.60 573	0.82 585	0.58 563	0.74 546	0.59 533	0.73 583	0.52 567	0.76 564	0.51 540

GeoAtt-L (ZS)	0.60 488	0.70 375	0.51 488	0.75 505	0.46 534	0.72 565	0.46 533	0.76 572	0.46 533	0.72 570	0.46 535	0.72 575	0.46 532	0.72 569	0.46 526	0.75 547	0.51 508	0.70 580	0.45 543	0.69 549	0.45 511

RT-IGEV	0.07 68	0.05 67	0.03 39	0.05 60	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.03 58	0.75 547	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.04 96

GCAP-Stereo	0.75 533	4.15 740	0.42 441	0.75 505	0.35 472	0.78 572	0.40 503	0.79 575	0.38 489	0.78 583	0.36 477	0.78 585	0.36 475	0.79 579	0.39 494	0.75 547	0.39 437	0.76 592	0.39 517	0.75 561	0.39 484

MWSP-net	0.96 591	0.75 385	0.49 476	4.84 786	0.48 546	1.28 688	0.52 559	1.20 636	0.51 560	1.14 641	0.70 603	1.00 616	0.56 564	0.90 601	0.69 594	0.76 550	0.60 536	0.95 627	0.56 577	0.73 559	0.45 511

DStereoRT	0.73 529	0.81 401	0.73 559	0.71 495	0.74 606	0.73 567	0.75 613	0.71 564	0.71 610	0.74 579	0.72 612	0.73 579	0.80 617	0.71 567	0.73 608	0.76 550	0.71 569	0.73 583	0.72 619	0.70 554	0.76 605

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 519	0.72 379	0.71 552	0.80 512	0.62 583	0.82 583	0.61 575	0.81 581	0.62 577	0.81 589	0.63 581	0.80 589	0.70 600	0.73 572	0.61 570	0.76 550	0.61 541	0.74 588	0.61 586	0.77 566	0.61 564

AFF-stereo	0.73 529	0.88 413	0.67 536	0.75 505	0.68 594	0.75 569	0.64 578	0.80 578	0.72 613	0.83 594	0.70 603	0.82 593	0.64 578	0.84 591	0.67 579	0.77 553	0.63 544	0.81 601	0.63 588	0.78 568	0.62 567

monster-pro	0.75 533	1.67 577	0.64 526	0.89 523	0.57 570	0.86 589	0.56 566	0.87 587	0.56 565	0.87 595	0.57 569	0.88 599	0.57 566	0.87 596	0.57 561	0.79 554	0.58 527	0.76 592	0.54 571	0.77 566	0.54 547

G-Net	0.79 544	0.79 394	0.79 570	0.79 508	0.79 619	0.79 575	0.79 618	0.79 575	0.79 624	0.79 585	0.79 625	0.79 587	0.79 616	0.79 579	0.79 618	0.79 554	0.79 582	0.79 596	0.79 630	0.79 570	0.79 610

SE	0.64 501	0.73 380	0.77 565	0.79 508	0.59 571	0.78 572	0.54 564	0.58 539	0.58 568	0.78 583	0.59 573	0.63 559	0.18 301	0.78 578	0.52 553	0.80 556	0.65 547	0.69 575	0.57 580	0.75 561	0.52 541

FC-DCNN	1.07 610	1.09 474	0.98 591	0.89 523	0.52 561	1.41 702	0.91 634	1.21 682	1.24 725	1.96 728	2.05 798	1.91 729	1.30 717	1.27 699	1.08 651	0.80 556	0.60 536	0.58 556	0.41 529	0.68 545	0.54 547

NaN_ROB	0.80 547	0.80 397	0.80 571	0.80 512	0.80 622	0.80 577	0.80 621	0.80 578	0.80 626	0.80 586	0.80 627	0.80 589	0.80 617	0.80 581	0.80 621	0.80 556	0.80 585	0.80 599	0.80 632	0.80 573	0.80 611

CSAN	0.80 547	0.80 397	0.80 571	0.80 512	0.80 622	0.80 577	0.80 621	0.80 578	0.80 626	0.80 586	0.80 627	0.80 589	0.80 617	0.80 581	0.80 621	0.80 556	0.80 585	0.80 599	0.80 632	0.80 573	0.80 611

FlowAnything_test	1.02 605	1.72 580	0.71 552	1.59 654	0.70 599	1.61 711	0.69 598	1.61 709	0.70 605	1.60 710	0.70 603	1.61 717	0.69 596	1.61 715	0.70 603	0.81 560	0.58 527	0.81 601	0.55 573	0.81 576	0.56 558

FlowAnything	1.02 605	1.71 579	0.72 555	1.59 654	0.69 595	1.60 710	0.69 598	1.61 709	0.70 605	1.60 710	0.69 599	1.60 714	0.69 596	1.61 715	0.69 594	0.81 560	0.58 527	0.81 601	0.56 577	0.82 578	0.56 558

RSM++	0.76 539	0.82 403	0.66 532	0.85 521	0.64 584	0.85 587	0.71 607	0.94 601	0.64 581	0.87 595	0.67 588	0.87 598	0.65 580	0.84 591	0.65 575	0.81 560	0.70 565	0.79 596	0.71 617	0.83 580	0.70 587

Selective-RAFT-Error	0.88 577	0.84 404	0.98 591	0.86 522	0.97 639	0.88 591	0.95 640	0.84 585	0.99 650	0.92 602	0.82 629	0.84 596	0.98 633	0.87 596	0.97 637	0.81 560	0.83 588	0.79 596	0.82 635	0.79 570	0.85 616

DCRE	0.84 563	1.89 626	0.77 565	0.94 537	0.72 603	0.88 591	0.73 611	0.87 587	0.78 620	0.90 598	0.71 609	0.88 599	0.67 585	0.88 598	0.73 608	0.81 560	0.68 556	0.81 601	0.70 614	0.82 578	0.70 587

4D-IteraStereo	0.78 543	3.13 711	0.89 579	0.69 486	0.32 443	0.40 378	0.32 436	0.76 572	0.97 647	0.52 524	0.65 585	0.89 602	0.32 446	0.76 577	0.98 638	0.83 565	0.94 600	0.35 378	0.27 385	0.70 554	0.89 621

Selective-RAFT	0.89 579	0.89 416	0.72 555	1.16 572	0.78 617	1.06 621	0.82 628	0.87 587	0.97 647	1.00 610	0.91 636	0.90 603	1.00 634	0.89 600	0.93 634	0.83 565	0.83 588	0.82 605	0.82 635	0.81 576	0.82 614

DDUNet	0.81 552	2.45 676	0.57 505	0.90 525	0.60 573	0.88 591	0.59 573	0.90 592	0.60 574	0.88 597	0.60 575	0.90 603	0.58 569	0.88 598	0.60 568	0.84 567	0.60 536	0.86 609	0.57 580	0.86 583	0.60 563

MoCha-V2	2.11 739	26.97 836	0.78 567	0.92 530	0.77 616	0.96 601	0.72 610	0.90 592	0.72 613	0.94 606	0.70 603	0.90 603	0.71 605	0.91 603	0.71 605	0.85 568	0.71 569	0.88 610	0.69 610	0.87 584	0.67 580

UDG	0.80 547	2.21 655	0.60 511	0.91 527	0.60 573	0.90 594	0.58 569	0.88 591	0.60 574	0.90 598	0.60 575	0.88 599	0.60 573	0.90 601	0.58 563	0.86 569	0.60 536	0.84 607	0.59 583	0.84 581	0.61 564

Syn2CoEx	0.25 266	1.31 550	0.74 560	0.92 530	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.87 570	0.75 575	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

LG-Stereo	0.60 488	0.58 356	0.47 461	0.64 474	0.74 606	1.00 604	0.69 598	0.57 536	0.41 515	0.57 543	0.41 510	0.57 548	0.41 511	1.00 617	0.75 613	0.91 571	0.51 508	0.52 543	0.37 499	0.52 517	0.37 470

tt45	1.04 608	0.88 413	1.36 689	0.92 530	1.03 649	1.51 708	0.79 618	0.70 563	0.88 632	0.74 579	0.90 633	1.60 714	0.72 606	1.60 713	0.75 613	0.91 571	0.78 580	1.52 724	0.79 630	1.14 622	1.32 722

ToySt	0.92 582	2.11 645	0.90 582	0.95 539	0.79 619	0.99 603	0.78 617	0.94 601	0.81 629	0.94 606	0.78 623	0.95 612	0.77 613	0.94 609	0.86 628	0.91 571	0.79 582	0.85 608	0.77 626	0.89 588	0.73 598

RT-Monster	0.09 85	0.07 84	0.03 39	0.15 152	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.10 173	0.04 96	0.03 58	0.92 574	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.07 149

AdaDepth	0.86 572	0.93 431	0.71 552	1.01 552	1.07 653	1.02 618	0.71 607	1.00 605	0.71 610	1.01 621	0.71 609	1.00 616	0.72 606	1.14 643	0.71 605	0.92 574	0.64 545	0.90 612	0.64 593	0.89 588	0.69 584

DGTPSM_ROB	0.93 587	1.00 448	0.92 586	0.94 537	0.96 638	0.91 595	0.92 635	0.91 594	0.96 646	0.91 600	0.96 642	0.93 609	0.92 627	0.94 609	0.92 630	0.92 574	0.92 596	0.90 612	0.92 640	0.94 603	0.91 625

DPSM_ROB	0.92 582	0.91 422	0.91 584	0.91 527	0.92 634	0.92 596	0.92 635	0.92 597	0.91 634	0.93 604	0.91 636	0.92 606	0.90 624	0.91 603	0.92 630	0.92 574	0.91 594	0.91 615	0.92 640	0.93 599	0.93 628

DPSM	0.92 582	0.91 422	0.91 584	0.91 527	0.92 634	0.92 596	0.92 635	0.92 597	0.91 634	0.93 604	0.91 636	0.92 606	0.90 624	0.91 603	0.92 630	0.92 574	0.91 594	0.91 615	0.92 640	0.93 599	0.93 628

pmcnn	0.92 582	0.92 427	0.92 586	0.92 530	0.92 634	0.92 596	0.92 635	0.92 597	0.92 639	0.92 602	0.92 639	0.92 606	0.92 627	0.92 607	0.92 630	0.92 574	0.92 596	0.92 618	0.92 640	0.92 594	0.92 626

R-Stereo Train	0.81 552	0.96 435	0.67 536	0.95 539	0.67 591	0.95 599	0.68 590	0.95 603	0.68 592	0.95 608	0.68 594	0.96 613	0.68 590	0.96 613	0.68 586	0.94 580	0.68 556	0.94 625	0.68 606	0.94 603	0.68 582

RAFT-Stereo	0.81 552	0.96 435	0.67 536	0.95 539	0.67 591	0.95 599	0.68 590	0.95 603	0.68 592	0.95 608	0.68 594	0.96 613	0.68 590	0.96 613	0.68 586	0.94 580	0.68 556	0.94 625	0.68 606	0.94 603	0.68 582
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CR-RVC	0.42 393	0.14 147	1.89 740	1.91 671	0.13 250	0.12 184	0.08 164	0.07 150	0.07 161	0.07 152	0.07 162	0.08 153	0.14 260	0.07 150	0.07 152	0.96 582	1.91 757	0.14 208	0.14 258	0.20 268	0.13 244

WQFJA1++	0.84 563	0.98 438	0.67 536	1.26 625	0.75 608	1.00 604	0.67 585	1.00 605	0.67 586	1.00 610	0.67 588	1.00 616	0.67 585	1.00 617	0.67 579	0.96 582	0.67 550	0.91 615	0.63 588	0.92 594	0.63 568

WQFJX	0.85 569	1.00 448	0.68 544	1.30 633	0.75 608	1.01 612	0.68 590	1.01 614	0.68 592	1.01 621	0.68 594	1.03 630	0.68 590	1.02 629	0.67 579	0.97 584	0.67 550	0.93 621	0.63 588	0.94 603	0.63 568

NLMM1	0.86 572	0.98 438	0.69 546	1.48 648	0.75 608	1.01 612	0.69 598	1.00 605	0.69 597	1.00 610	0.70 603	1.00 616	0.68 590	1.01 625	0.67 579	0.97 584	0.68 556	0.92 618	0.63 588	0.93 599	0.63 568

NLMM	0.84 563	1.00 448	0.67 536	1.27 626	0.75 608	1.00 604	0.68 590	1.00 605	0.67 586	1.00 610	0.67 588	1.02 629	0.67 585	1.02 629	0.67 579	0.97 584	0.67 550	0.93 621	0.63 588	0.92 594	0.63 568

NLSM3	0.85 569	0.99 446	0.68 544	1.29 631	0.76 613	1.01 612	0.68 590	1.01 614	0.68 592	1.02 625	0.68 594	1.01 625	0.68 590	1.01 625	0.68 586	0.97 584	0.68 556	0.93 621	0.64 593	0.93 599	0.63 568

WQFJX1	0.84 563	0.98 438	0.67 536	1.30 633	0.75 608	1.01 612	0.67 585	1.01 614	0.67 586	1.01 621	0.67 588	1.01 625	0.68 590	1.00 617	0.68 586	0.98 588	0.67 550	0.92 618	0.64 593	0.92 594	0.64 574

WQFJA1	0.85 569	0.98 438	0.67 536	1.29 631	0.76 613	1.01 612	0.67 585	1.02 618	0.67 586	1.02 625	0.67 588	1.01 625	0.67 585	1.01 625	0.68 586	0.99 589	0.67 550	0.93 621	0.64 593	0.92 594	0.65 576

LGCAT	1.00 595	1.00 448	1.00 593	1.00 547	1.00 640	1.00 604	1.00 645	1.00 605	1.00 651	1.00 610	1.00 648	1.00 616	1.00 634	1.00 617	1.00 640	1.00 590	1.00 602	1.00 633	1.00 651	1.00 608	1.00 639

Test_v1	1.00 595	1.00 448	1.00 593	1.00 547	1.00 640	1.00 604	1.00 645	1.00 605	1.00 651	1.00 610	1.00 648	1.00 616	1.00 634	1.00 617	1.00 640	1.00 590	1.00 602	1.00 633	1.00 651	1.00 608	1.00 639

GANet	1.00 595	1.00 448	1.00 593	1.00 547	1.00 640	1.00 604	1.00 645	1.00 605	1.00 651	1.00 610	1.00 648	1.00 616	1.00 634	1.00 617	1.00 640	1.00 590	1.00 602	1.00 633	1.00 651	1.00 608	1.00 639

TDLM	1.00 595	1.00 448	1.00 593	1.00 547	1.00 640	1.00 604	1.00 645	1.00 605	1.00 651	1.00 610	1.00 648	1.00 616	1.00 634	1.00 617	1.00 640	1.00 590	1.00 602	1.00 633	1.00 651	1.00 608	1.00 639

CVANet_RVC	1.00 595	1.00 448	1.00 593	1.00 547	1.00 640	1.00 604	1.00 645	1.00 605	1.00 651	1.00 610	1.00 648	1.00 616	1.00 634	1.00 617	1.00 640	1.00 590	1.00 602	1.00 633	1.00 651	1.00 608	1.00 639

trnet	1.01 603	1.01 458	1.01 601	1.01 552	1.01 646	1.01 612	1.01 651	1.01 614	1.01 656	1.01 621	1.01 653	1.01 625	1.01 642	1.01 625	1.01 645	1.01 595	1.01 608	1.01 638	1.01 658	1.01 613	1.01 645

AIO-Stereo	0.84 563	0.66 369	0.70 549	0.83 516	0.67 591	0.98 602	0.82 628	1.14 624	0.72 613	1.03 627	0.74 616	1.03 630	1.09 650	0.99 615	0.45 522	1.04 596	0.73 572	0.95 627	0.74 621	0.94 603	0.46 514

HBP-ISP	1.24 670	1.72 580	1.65 712	1.15 567	0.76 613	1.40 700	0.88 631	1.67 715	1.02 657	1.69 720	1.38 736	1.69 720	1.21 709	1.87 730	1.21 717	1.05 597	0.79 582	0.97 631	0.80 632	1.19 635	0.75 602

GLC_STEREO	1.07 610	1.01 458	1.06 607	1.07 556	1.05 651	1.06 621	1.08 658	1.08 620	1.05 661	1.07 629	1.06 657	1.08 633	1.05 645	1.06 632	1.10 654	1.07 598	1.09 620	1.05 642	1.05 661	1.06 617	1.12 652

GeoVLM	0.36 335	0.38 253	0.27 293	0.46 370	0.28 355	0.35 349	0.28 353	0.37 355	0.27 353	0.35 352	0.28 361	0.36 362	0.38 486	0.35 355	0.28 350	1.08 599	0.26 303	0.33 352	0.27 385	0.34 343	0.33 441

NCC-stereo	2.36 761	25.52 831	1.17 617	1.15 567	1.17 665	1.11 630	1.11 659	1.15 625	1.16 669	1.10 631	1.16 666	1.10 637	1.15 656	1.14 643	1.13 658	1.09 600	1.11 624	1.15 646	1.16 670	1.17 632	1.17 662

Abc-Net	2.32 758	24.75 828	1.14 613	1.17 573	1.17 665	1.11 630	1.15 665	1.17 630	1.21 722	1.08 630	1.16 666	1.12 642	1.14 655	1.09 636	1.17 667	1.09 600	1.16 632	1.17 651	1.17 671	1.16 627	1.11 650
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	2.37 763	25.71 832	1.17 617	1.13 563	1.15 660	1.15 634	1.18 670	1.19 633	1.16 669	1.10 631	1.15 663	1.10 637	1.18 661	1.12 642	1.15 661	1.10 602	1.10 623	1.17 651	1.15 668	1.16 627	1.12 652

RGC	2.36 761	25.48 830	1.19 621	1.15 567	1.15 660	1.10 627	1.16 668	1.17 630	1.16 669	1.12 637	1.16 666	1.11 641	1.13 652	1.09 636	1.18 668	1.10 602	1.15 631	1.16 647	1.12 665	1.14 622	1.12 652

edge stereo	2.43 766	27.07 837	1.14 613	1.06 555	1.14 658	1.08 624	1.17 669	1.16 628	1.14 667	1.10 631	1.16 666	1.09 635	1.16 660	1.10 638	1.16 665	1.10 602	1.11 624	1.16 647	1.19 672	1.13 621	1.11 650

Nwc_Net	2.37 763	25.95 833	1.15 615	1.14 564	1.15 660	1.08 624	1.14 663	1.17 630	1.16 669	1.14 641	1.15 663	1.08 633	1.15 656	1.11 640	1.14 659	1.10 602	1.11 624	1.16 647	1.09 664	1.16 627	1.15 658

MSMD_ROB	1.19 620	1.10 478	0.70 549	1.10 558	0.60 573	1.10 627	0.70 604	1.10 623	0.70 605	1.10 631	0.70 603	1.10 637	0.70 600	7.00 837	0.70 603	1.10 602	0.70 565	1.10 643	0.70 614	1.10 619	0.70 587

RP	2.33 759	25.00 829	1.13 612	1.15 567	1.15 660	1.10 627	1.15 665	1.15 625	1.15 668	1.12 637	1.15 663	1.09 635	1.13 652	1.10 638	1.15 661	1.11 607	1.09 620	1.16 647	1.12 665	1.16 627	1.17 662

DF	0.39 365	1.37 557	1.02 604	1.14 564	0.12 240	0.16 241	0.12 241	0.16 246	0.12 244	0.16 244	0.12 236	0.16 244	0.12 241	0.16 245	0.12 233	1.12 608	1.00 602	0.15 241	0.12 234	0.15 233	0.12 232

MLG-Stereo	0.92 582	0.90 420	0.84 577	1.27 626	0.49 550	1.38 698	0.88 631	1.41 702	0.97 647	0.73 573	1.09 659	1.26 695	0.43 522	0.72 569	1.05 649	1.13 609	0.49 495	1.18 654	0.66 600	1.01 613	0.46 514

HSM-Net_RVC	0.95 590	1.17 486	0.78 567	1.18 574	0.71 601	1.16 635	0.75 613	1.09 622	0.80 626	1.10 631	0.75 617	1.17 646	0.74 608	1.17 646	0.80 621	1.13 609	0.73 572	1.17 651	0.77 626	1.16 627	0.72 594
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
stereogan	2.33 759	24.38 827	1.18 619	1.18 574	1.18 668	1.14 633	1.18 670	1.19 633	1.19 676	1.14 641	1.18 670	1.14 643	1.18 661	1.14 643	1.18 668	1.14 611	1.14 630	1.19 656	1.19 672	1.15 625	1.19 666

Hybrid-DGEV	1.03 607	1.75 586	0.80 571	1.28 630	0.78 617	1.26 685	0.80 621	1.26 687	0.78 620	1.26 693	0.78 623	1.26 695	0.78 615	1.26 696	0.78 617	1.15 612	0.75 575	1.14 644	0.74 621	1.14 622	0.75 602

DPSimNet_ROB	0.97 592	1.18 488	0.81 574	1.10 558	0.91 633	1.02 618	0.82 628	1.04 619	0.91 634	1.03 627	0.86 632	1.28 699	0.82 621	1.03 631	0.89 629	1.17 613	0.81 587	1.02 639	0.82 635	1.08 618	0.81 613

Hybrid-DGEV-03	1.07 610	1.83 614	0.83 575	1.34 638	0.81 624	1.32 691	0.81 625	1.31 694	0.81 629	1.31 696	0.82 629	1.32 700	0.82 621	1.32 701	0.81 624	1.19 614	0.77 578	1.19 656	0.76 624	1.19 635	0.77 607

S-Stereo	2.51 770	26.86 835	1.23 675	1.22 621	1.22 719	1.24 684	1.25 721	1.22 683	1.24 725	1.21 691	1.24 722	1.19 647	1.27 714	1.19 647	1.24 721	1.19 614	1.20 637	1.25 708	1.19 672	1.24 687	1.23 715

Hybrid-DGEV-2	1.05 609	1.83 614	0.83 575	1.33 637	0.82 625	1.30 689	0.81 625	1.26 687	0.79 624	1.29 695	0.79 625	1.26 695	0.80 617	1.26 696	0.79 618	1.20 616	0.78 580	1.18 654	0.77 626	1.20 637	0.77 607

DisPM	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

CrosDoStereo	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

PFNet+	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

LCNet	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

HHNet	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

Patchmatch Stereo++	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667
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	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

STrans-v2	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

TransformOpticalFlow	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

OMP-Stereo	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

IIG-Stereo	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

NF-Stereo	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

OCTAStereo	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

PSM-softLoss	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

KMStereo	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

NRIStereo	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

PSM-adaLoss	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

PSM-AAD	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

FTStereo	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

ROB_FTStereo_v2	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

ROB_FTStereo	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

Consistency-Raft	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

KYRaft	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

HUI-Stereo	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

ASMatch	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

DeepStereo_LL	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

DEmStereo	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

SST-Stereo	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

THIR-Stereo	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

RAFT_R40	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

DRaft	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

PFNet	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

GrayStereo	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

RE-Stereo	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

Pruner-Stereo	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

TVStereo	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

DeepStereo_RVC	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

RAFT-RH_RVC	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

IRAFT_RVC	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

RAFT-345	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

iRAFT	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

CRE-IMP	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

GMM-Stereo	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

RAFT-IKP	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

Prome-Stereo	1.20 621	1.20 490	1.20 624	1.20 576	1.20 671	1.20 636	1.20 672	1.20 636	1.20 677	1.20 646	1.20 671	1.20 648	1.20 663	1.20 648	1.20 672	1.20 616	1.20 637	1.20 658	1.20 675	1.20 637	1.20 667

Wavelet-MonSter	1.00 595	1.21 536	0.76 563	1.94 673	1.01 646	1.11 630	0.76 615	1.15 625	0.76 619	1.11 636	0.76 618	1.14 643	0.76 611	1.11 640	0.76 615	1.21 662	0.90 592	1.02 639	0.71 617	1.02 615	0.71 593

FAT-Stereo	2.46 768	26.05 834	1.23 675	1.23 623	1.22 719	1.20 636	1.24 720	1.23 685	1.23 724	1.19 645	1.22 718	1.21 693	1.24 712	1.20 648	1.24 721	1.21 662	1.17 635	1.22 706	1.25 725	1.20 637	1.24 716

CroCo-Stereo	0.73 529	1.22 542	0.25 282	1.22 621	0.25 339	1.22 682	0.25 331	1.22 683	0.25 334	1.22 692	0.25 343	1.22 694	0.25 338	1.22 694	0.25 334	1.22 664	0.26 303	1.21 703	0.25 340	1.22 685	0.25 316
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
qqai	1.22 668	1.38 558	1.12 610	1.39 644	1.14 658	1.40 700	1.14 663	1.41 702	1.12 665	1.40 704	1.11 662	1.40 708	1.13 652	1.41 707	1.15 661	1.25 665	0.97 601	1.24 707	1.01 658	1.24 687	0.96 632

CSP-Net	0.34 314	1.29 546	1.19 621	1.36 641	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	1.26 666	1.21 684	0.03 47	0.09 165	0.02 27	0.09 159

BLMT-Stereo	1.53 684	1.36 555	1.06 607	1.42 646	1.23 723	1.41 702	1.07 656	1.43 705	1.12 665	1.42 706	1.06 657	1.83 726	1.07 647	1.42 709	1.07 650	1.27 667	1.38 704	6.80 834	1.00 651	1.26 689	1.00 639

CroCo-Stereo Lap2	0.77 540	1.29 546	0.29 308	1.27 626	0.29 368	1.27 686	0.26 338	1.26 687	0.26 348	1.26 693	0.26 348	1.27 698	0.26 348	1.26 696	0.27 341	1.27 667	0.27 316	1.27 709	0.27 385	1.27 690	0.27 362

L500	1.30 675	1.33 552	1.01 601	4.69 780	0.84 626	1.35 693	0.95 640	1.38 699	0.94 643	1.33 697	0.98 645	1.36 702	0.91 626	1.40 705	1.08 651	1.28 669	0.90 592	1.21 703	0.99 650	1.23 686	0.90 624

L400	1.29 674	1.38 558	1.00 593	4.01 761	1.03 649	1.42 704	0.92 635	1.42 704	0.91 634	1.33 697	1.01 653	1.39 705	0.92 627	1.40 705	1.09 653	1.31 670	0.92 596	1.21 703	0.95 647	1.30 693	0.88 617

ff7	1.68 691	2.68 686	1.35 681	0.97 544	0.89 629	1.84 719	2.15 791	2.12 734	1.80 774	2.05 738	1.56 744	2.33 759	2.12 782	2.23 755	2.25 794	1.31 670	1.07 614	1.48 720	1.41 737	0.90 591	1.04 647

ffff	1.68 691	2.68 686	1.35 681	0.97 544	0.89 629	1.84 719	2.15 791	2.12 734	1.80 774	2.05 738	1.56 744	2.33 759	2.12 782	2.23 755	2.25 794	1.31 670	1.07 614	1.48 720	1.41 737	0.90 591	1.04 647

ccc-4	1.68 691	2.68 686	1.35 681	0.97 544	0.89 629	1.84 719	2.15 791	2.12 734	1.80 774	2.05 738	1.56 744	2.33 759	2.12 782	2.23 755	2.25 794	1.31 670	1.07 614	1.48 720	1.41 737	0.90 591	1.04 647

test_xeample3	1.10 613	1.81 603	0.61 517	0.84 517	0.49 550	0.77 570	0.66 581	0.92 597	1.40 737	0.68 566	0.46 535	0.78 585	0.54 563	1.72 719	1.48 740	1.34 674	1.52 713	1.35 715	1.67 772	1.33 694	1.55 735

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 676	1.35 554	1.35 681	1.35 640	1.35 724	1.35 693	1.35 728	1.36 696	1.35 733	1.36 702	1.35 731	1.36 702	1.36 722	1.36 702	1.35 732	1.35 675	1.35 700	1.35 715	1.35 731	1.35 695	1.35 726

CC-Net-ROB	1.36 677	1.33 552	1.33 678	1.36 641	1.38 728	1.36 696	1.33 726	1.37 698	1.34 730	1.35 701	1.36 733	1.38 704	1.34 720	1.38 704	1.38 736	1.35 675	1.38 704	1.33 712	1.35 731	1.43 698	1.34 725

Replicate-Monster	0.45 432	0.57 354	0.60 511	0.40 329	0.29 368	0.37 362	0.27 342	0.37 355	0.30 387	0.40 379	0.31 436	0.40 391	0.30 386	0.99 615	0.27 341	1.36 677	0.31 354	0.34 362	0.30 440	0.36 367	0.54 547

PS-NSSS	1.38 679	1.39 560	1.34 679	1.34 638	1.35 724	1.38 698	1.37 735	1.35 695	1.38 736	1.34 700	1.34 730	1.39 705	1.38 725	1.70 718	1.40 737	1.36 677	1.36 701	1.36 717	1.37 734	1.37 696	1.36 727

MM-Stereo_test2	1.20 621	1.85 620	1.05 605	1.46 647	0.94 637	1.36 696	0.99 644	1.36 696	0.95 644	1.41 705	0.98 645	1.40 708	0.96 630	1.37 703	0.95 635	1.37 679	1.06 612	1.33 712	0.93 645	1.29 692	0.89 621

FENet	0.54 477	1.52 565	1.19 621	1.41 645	0.23 331	0.35 349	0.23 321	0.35 343	0.23 324	0.34 348	0.23 329	0.35 357	0.23 330	0.35 355	0.23 322	1.40 680	1.07 614	0.32 345	0.23 327	0.33 338	0.23 303

Monster-pub-eth3d	0.45 432	0.57 354	0.60 511	0.39 316	0.28 355	0.37 362	0.28 353	0.37 355	0.30 387	0.39 372	0.29 376	0.39 381	0.30 386	0.92 607	0.27 341	1.42 681	0.28 324	0.34 362	0.28 406	0.37 372	0.53 544

castereo	0.61 495	3.79 728	1.35 681	1.52 649	0.15 269	0.17 249	0.16 271	0.20 267	0.21 313	0.18 256	0.16 279	0.21 274	0.12 241	0.26 315	0.17 281	1.43 682	1.38 704	0.17 258	0.16 275	0.18 260	0.16 261

castereo++	0.54 477	3.59 720	1.15 615	1.31 635	0.14 254	0.16 241	0.14 255	0.16 246	0.14 256	0.16 244	0.14 263	0.16 244	0.13 255	0.16 245	0.14 250	1.45 683	1.16 632	0.15 241	0.14 258	0.15 233	0.13 244

Monster-pub-mixall	0.44 409	0.56 351	0.60 511	0.38 306	0.27 347	0.37 362	0.27 342	0.37 355	0.29 371	0.38 365	0.27 353	0.38 376	0.29 376	0.85 595	0.27 341	1.46 684	0.26 303	0.34 362	0.26 346	0.36 367	0.53 544

FETCStereo	1.51 682	1.66 576	1.05 605	4.56 776	1.06 652	1.79 718	1.15 665	1.75 718	1.16 669	1.73 723	1.10 660	1.74 723	1.06 646	1.74 720	1.22 718	1.47 685	1.04 611	1.54 725	0.92 640	1.56 703	0.96 632

HNOStereo	1.51 682	1.78 592	1.20 624	4.42 765	1.08 655	1.78 717	1.12 662	1.76 719	1.10 664	1.74 724	1.02 655	1.78 724	1.07 647	1.68 717	1.22 718	1.49 686	0.93 599	1.50 723	0.93 645	1.56 703	1.12 652

11t	1.27 672	2.70 689	1.34 679	1.32 636	0.89 629	1.30 689	1.34 727	1.64 712	0.57 567	1.45 708	0.72 612	1.05 632	1.29 716	1.07 635	1.29 728	1.49 686	1.02 609	0.97 631	1.15 668	1.48 699	1.31 720

CGFBStereo	1.54 686	1.61 572	1.00 593	4.82 784	1.22 719	1.75 716	1.06 655	1.71 716	1.04 659	1.69 720	1.22 718	1.68 719	1.08 649	1.81 727	1.04 647	1.50 688	1.13 628	1.70 732	1.13 667	1.72 714	0.89 621

IGEVStereo-DCA	1.77 696	4.21 741	1.84 733	2.49 712	2.11 786	2.54 771	1.36 730	1.65 713	1.17 674	2.75 787	1.90 781	2.54 772	1.15 656	0.94 609	1.11 655	1.50 688	1.32 688	0.96 629	1.46 743	1.49 700	0.88 617

rrr	1.77 696	4.21 741	1.84 733	2.49 712	2.11 786	2.54 771	1.36 730	1.65 713	1.17 674	2.75 787	1.90 781	2.54 772	1.15 656	0.94 609	1.11 655	1.50 688	1.32 688	0.96 629	1.46 743	1.49 700	0.88 617

FETStereo	1.53 684	1.64 574	1.01 601	4.86 787	1.22 719	1.73 715	1.00 645	1.74 717	1.06 662	1.67 719	1.22 718	1.71 722	1.02 643	1.78 725	1.11 655	1.51 691	1.13 628	1.60 728	1.03 660	1.71 712	0.92 626

MM-Stereo_test3	1.27 672	2.07 640	1.18 619	1.60 657	1.02 648	1.45 705	1.01 651	1.40 701	1.04 659	1.44 707	1.03 656	1.46 711	1.02 643	1.44 710	1.02 646	1.51 691	1.12 627	1.32 711	0.98 648	1.38 697	0.97 634

RASNet	1.49 681	1.65 575	1.45 699	1.38 643	1.43 731	1.47 706	1.36 730	1.38 699	1.36 734	1.39 703	1.60 748	1.45 710	1.45 728	1.51 711	2.21 793	1.53 693	1.36 701	1.36 717	1.36 733	1.66 710	1.36 727

MEA-ACV	1.66 690	0.87 410	0.61 517	11.81 828	1.35 724	1.50 707	0.71 607	1.23 685	0.92 639	1.13 640	0.96 642	1.69 720	0.70 600	1.23 695	1.16 665	1.54 694	1.20 637	1.58 726	0.85 638	1.12 620	0.95 631

L4000	1.46 680	1.52 565	1.21 671	4.04 762	1.10 656	1.51 708	1.07 656	1.57 706	1.09 663	1.64 717	1.20 671	1.56 712	1.21 709	1.76 721	1.14 659	1.58 695	1.06 612	1.41 719	1.08 662	1.51 702	0.97 634

DEFOM-Stereo	0.68 513	3.11 710	1.40 695	1.63 661	0.25 339	0.31 332	0.25 331	0.31 330	0.28 361	0.31 334	0.29 376	0.29 327	0.27 355	0.31 340	0.28 350	1.59 696	1.47 710	0.30 335	0.29 421	0.30 322	0.28 391

DPSMNet_ROB	1.60 689	1.59 570	1.70 716	1.59 654	1.59 738	1.61 711	1.61 747	1.60 708	1.60 744	1.62 716	1.59 747	1.60 714	1.60 732	1.60 713	1.59 744	1.59 696	1.60 724	1.59 727	1.59 752	1.59 706	1.59 741

ours_stereo	1.20 621	1.21 536	0.90 582	1.64 662	1.11 657	1.35 693	0.67 585	1.76 719	0.93 641	1.70 722	1.10 660	1.39 705	0.75 610	1.41 707	0.81 624	1.60 698	1.03 610	1.33 712	1.00 651	1.61 707	0.72 594

LL-Strereo	1.01 603	5.06 758	1.63 711	0.70 493	1.43 731	0.56 535	0.46 533	0.57 536	0.50 553	0.57 543	0.50 555	1.58 713	0.49 548	0.59 546	0.50 546	1.64 699	0.52 512	0.51 540	1.37 734	0.52 517	0.45 511

test-3	0.98 594	4.13 739	1.85 735	1.85 667	0.61 578	0.69 558	0.37 479	0.63 550	0.61 576	0.66 562	0.51 561	0.73 579	0.44 524	0.57 542	0.54 557	1.68 700	1.81 740	0.40 457	0.43 540	0.66 540	0.50 533

test_c	0.35 326	0.07 84	1.00 593	0.96 542	0.07 155	0.07 143	0.09 167	0.14 210	0.14 256	0.09 161	0.09 169	0.09 162	0.09 168	0.13 194	0.09 162	1.71 701	1.71 733	0.16 247	0.08 160	0.13 193	0.09 159

LACA_dic	0.45 432	0.13 125	1.78 722	1.70 664	0.12 240	0.13 187	0.12 241	0.16 246	0.15 269	0.13 194	0.12 236	0.13 194	0.11 199	0.16 245	0.13 245	1.73 702	1.69 731	0.16 247	0.11 199	0.13 193	0.13 244

RAFT_CTSACE	1.92 703	3.71 725	1.72 719	1.88 669	1.72 763	2.04 731	1.42 740	2.18 740	1.89 787	2.02 735	1.97 787	1.95 730	2.06 781	1.93 732	1.62 745	1.76 703	1.66 729	2.02 749	1.73 780	1.73 715	1.43 732

NINENet	0.69 516	3.87 732	1.20 624	1.98 677	0.05 126	0.40 378	0.04 109	0.40 378	0.05 131	0.41 396	0.04 116	0.41 406	0.05 124	0.40 384	0.05 121	1.79 704	1.56 717	0.34 362	0.22 319	0.34 343	0.23 303

CRFU-Net	0.65 503	1.67 577	1.22 673	1.96 676	0.27 347	0.41 397	0.27 342	0.41 397	0.27 353	0.40 379	0.26 348	0.41 406	0.27 355	0.40 384	0.27 341	1.80 705	1.62 725	0.34 362	0.23 327	0.33 338	0.23 303

VIP-Stereo	0.70 519	2.97 706	2.43 772	2.49 712	0.16 280	0.25 299	0.16 271	0.25 300	0.16 277	0.25 301	0.18 304	0.25 305	0.16 277	0.26 315	0.16 271	1.86 706	1.26 686	0.23 295	0.15 271	0.23 291	0.15 258

MFMNet_re	1.81 699	1.91 629	1.71 718	1.95 675	1.70 761	1.95 727	1.70 764	1.96 725	1.74 770	1.97 730	1.72 769	1.95 730	1.71 753	1.97 734	1.71 764	1.86 706	1.62 725	1.85 736	1.66 771	1.86 720	1.64 759

error version	0.93 587	4.47 746	2.35 769	1.99 678	0.37 483	0.41 397	0.36 473	0.41 397	0.35 472	0.43 417	0.36 477	0.41 406	0.40 499	0.41 404	0.36 466	1.87 708	2.16 771	0.47 514	0.37 499	0.39 434	0.33 441

test_1	0.93 587	4.47 746	2.35 769	1.99 678	0.37 483	0.41 397	0.36 473	0.41 397	0.35 472	0.43 417	0.36 477	0.41 406	0.40 499	0.41 404	0.36 466	1.87 708	2.16 771	0.47 514	0.37 499	0.39 434	0.33 441

GANetREF_RVC	1.55 687	1.94 636	1.22 673	1.88 669	1.21 717	1.88 722	1.22 718	1.88 722	1.22 723	1.88 725	1.22 718	1.88 727	1.22 711	1.89 731	1.22 718	1.87 708	1.22 685	1.88 743	1.22 721	1.88 722	1.22 713
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	1.98 706	2.72 693	1.46 700	3.47 747	1.43 731	2.07 733	1.98 782	2.53 773	1.52 742	2.71 780	1.98 793	1.81 725	1.62 734	1.96 733	1.36 733	1.88 711	2.00 760	2.53 785	1.61 759	1.74 716	1.15 658

CR-Stereo	0.51 470	0.14 147	1.94 755	1.87 668	0.14 254	0.13 187	0.14 255	0.19 259	0.18 294	0.13 194	0.13 257	0.18 257	0.17 289	0.14 211	0.15 262	1.89 712	1.93 758	0.19 271	0.14 258	0.20 268	0.15 258

SPS-STEREO	1.59 688	1.91 629	1.21 671	1.94 673	1.20 671	2.00 730	1.23 719	1.99 727	1.24 725	2.00 733	1.25 723	2.03 737	1.26 713	2.00 735	1.29 728	1.90 713	1.18 636	1.89 744	1.21 720	1.89 723	1.20 667
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MonStereo1	1.94 705	2.77 699	1.52 707	3.73 758	1.51 735	2.13 735	1.42 740	2.32 761	1.52 742	2.31 765	1.50 742	2.53 769	1.59 731	2.34 763	1.56 742	1.91 714	1.36 701	1.86 739	1.31 729	2.07 736	1.53 733

4.5w-stereo	1.99 707	2.33 663	1.81 724	3.28 737	1.68 751	1.94 724	1.99 785	2.72 777	1.70 761	2.72 781	1.99 796	1.97 732	1.68 743	1.76 721	1.29 728	1.91 714	2.02 766	2.53 785	1.61 759	1.75 717	1.16 661

derf	1.91 702	2.15 649	1.78 722	2.16 683	1.75 764	2.21 745	1.80 768	2.22 751	1.80 774	2.21 753	1.76 770	2.17 740	1.81 762	2.24 758	1.74 773	1.93 716	1.56 717	1.96 746	1.53 745	1.95 724	1.56 736

2w_stereo	1.99 707	2.36 670	1.81 724	3.24 735	1.67 747	1.94 724	1.98 782	2.72 777	1.68 753	2.72 781	1.94 784	1.98 733	1.74 757	1.79 726	1.27 725	1.95 717	2.00 760	2.53 785	1.60 755	1.68 711	1.15 658

CEFStereo	1.90 701	2.10 644	1.41 696	5.22 792	1.44 734	2.21 745	1.43 743	2.09 732	1.45 740	2.23 759	1.38 736	2.23 752	1.57 730	2.22 752	1.36 733	1.97 718	1.29 687	2.01 748	1.28 728	1.87 721	1.31 720

DNS	0.86 572	2.43 675	1.66 714	2.03 680	0.42 523	0.60 545	0.42 519	0.60 544	0.42 523	0.60 548	0.42 521	0.60 553	0.42 517	0.60 548	0.42 513	1.97 718	1.63 727	0.55 552	0.40 519	0.55 523	0.40 486

MC-Stereo	1.76 695	2.96 705	1.37 691	2.14 682	1.37 727	2.14 736	1.36 730	2.14 737	1.37 735	2.14 742	1.37 734	2.14 739	1.37 724	2.14 740	1.37 735	1.97 718	1.32 688	1.97 747	1.32 730	1.98 725	1.33 723

BUS	0.83 560	1.91 629	0.92 586	4.48 766	0.02 22	0.40 378	0.04 109	0.41 397	0.02 28	0.48 487	0.03 62	0.41 406	0.05 124	0.03 49	0.05 121	1.97 718	4.19 805	0.33 352	0.23 327	0.34 343	0.27 362

BSDual-CNN	0.81 552	1.91 629	0.92 586	4.48 766	0.02 22	0.42 418	0.06 150	0.41 397	0.02 28	0.48 487	0.03 62	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 718	4.19 805	0.33 352	0.23 327	0.34 343	0.27 362

psmg	0.43 396	1.91 629	0.92 586	1.91 671	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	1.97 718	1.44 708	0.04 99	0.03 63	0.02 27	0.03 52

MM-Stereo_test1	1.80 698	3.41 718	1.52 707	2.12 681	1.41 730	2.04 731	1.41 738	2.05 731	1.46 741	2.04 737	1.41 739	2.05 738	1.42 727	2.05 736	1.43 739	2.04 724	1.54 716	1.94 745	1.38 736	1.99 726	1.33 723

TRStereo	2.00 711	2.13 646	1.85 735	2.27 689	1.84 768	2.28 755	1.84 770	2.29 756	1.86 780	2.30 762	1.87 776	2.30 756	1.87 765	2.08 737	1.72 767	2.08 725	1.72 734	2.08 760	1.72 777	2.08 738	1.72 764

XX-Stereo	2.00 711	2.13 646	1.85 735	2.27 689	1.84 768	2.28 755	1.84 770	2.29 756	1.86 780	2.30 762	1.87 776	2.30 756	1.87 765	2.08 737	1.72 767	2.08 725	1.72 734	2.08 760	1.72 777	2.08 738	1.72 764

EAI-Stereo	2.00 711	2.13 646	1.85 735	2.27 689	1.84 768	2.28 755	1.84 770	2.29 756	1.86 780	2.30 762	1.87 776	2.30 756	1.87 765	2.08 737	1.72 767	2.08 725	1.72 734	2.08 760	1.72 777	2.08 738	1.72 764

noway7	2.08 730	5.18 763	1.92 744	2.27 689	1.66 743	2.18 737	1.66 750	2.17 739	1.66 745	2.18 745	1.65 752	2.18 741	1.66 735	2.17 741	1.66 750	2.15 728	1.85 747	2.05 750	1.60 755	2.05 728	1.60 743

monster_256*512	2.09 733	5.21 766	1.98 760	2.30 697	1.67 747	2.18 737	1.66 750	2.20 746	1.67 748	2.19 748	1.67 757	2.19 744	1.66 735	2.19 745	1.66 750	2.15 728	1.86 751	2.05 750	1.60 755	2.06 732	1.61 748

zzzz4	2.08 730	5.22 767	1.93 747	2.27 689	1.66 743	2.19 739	1.66 750	2.18 740	1.67 748	2.18 745	1.66 755	2.18 741	1.66 735	2.18 742	1.66 750	2.15 728	1.84 742	2.05 750	1.60 755	2.05 728	1.60 743

zzzzzz3	2.07 727	5.00 756	1.93 747	2.28 694	1.66 743	2.19 739	1.66 750	2.18 740	1.67 748	2.19 748	1.66 755	2.18 741	1.67 741	2.18 742	1.66 750	2.15 728	1.85 747	2.05 750	1.59 752	2.05 728	1.59 741

noway2	2.07 727	4.96 753	1.92 744	2.28 694	1.66 743	2.20 742	1.66 750	2.19 743	1.66 745	2.19 748	1.65 752	2.19 744	1.68 743	2.18 742	1.65 747	2.15 728	1.86 751	2.06 754	1.59 752	2.06 732	1.60 743

noway1	2.10 735	5.26 771	1.93 747	2.31 700	1.69 756	2.21 745	1.67 756	2.19 743	1.68 753	2.21 753	1.68 762	2.21 748	1.67 741	2.20 747	1.66 750	2.15 728	1.84 742	2.07 756	1.61 759	2.07 736	1.61 748

zzzz2	2.08 730	4.92 752	1.93 747	2.30 697	1.67 747	2.19 739	1.66 750	2.20 746	1.67 748	2.20 751	1.68 762	2.21 748	1.66 735	2.20 747	1.68 759	2.17 734	1.84 742	2.07 756	1.62 765	2.05 728	1.61 748

zzz1	2.09 733	4.97 754	1.93 747	2.30 697	1.68 751	2.21 745	1.68 758	2.21 749	1.68 753	2.21 753	1.67 757	2.21 748	1.68 743	2.21 750	1.69 762	2.17 734	1.85 747	2.08 760	1.61 759	2.06 732	1.61 748

noway5	1.92 703	4.97 754	1.95 757	2.31 700	1.68 751	2.21 745	1.68 758	2.21 749	1.69 760	2.22 757	1.68 762	2.21 748	1.68 743	2.21 750	1.68 759	2.18 736	1.87 755	1.71 733	0.65 597	0.85 582	0.72 594

4.25_new	2.00 711	2.33 663	1.82 729	3.32 740	1.69 756	1.95 727	1.99 785	2.72 777	1.71 763	2.72 781	1.97 787	2.01 735	1.74 757	1.77 723	1.28 726	2.18 736	2.01 762	2.48 783	1.58 750	1.65 708	1.17 662

4.5w_new	2.00 711	2.33 663	1.82 729	3.32 740	1.69 756	1.95 727	1.99 785	2.72 777	1.71 763	2.72 781	1.97 787	2.01 735	1.74 757	1.77 723	1.28 726	2.18 736	2.01 762	2.48 783	1.58 750	1.65 708	1.17 662

1w_stereo	2.05 726	2.32 662	1.35 681	3.74 759	2.01 780	2.73 780	1.42 740	1.88 722	1.93 789	2.03 736	1.28 726	2.71 782	1.99 777	2.72 784	1.72 767	2.20 739	1.32 688	1.87 740	1.86 784	2.45 758	1.54 734

2.25w	2.00 711	1.86 623	1.98 760	2.95 726	2.17 790	2.26 752	1.35 728	2.42 767	2.00 794	2.07 741	1.27 725	2.53 769	1.99 777	2.29 760	1.49 741	2.21 740	1.32 688	1.85 736	1.87 785	2.52 766	1.62 754

3w_stereo	2.04 724	2.24 657	1.70 716	3.15 730	2.18 792	2.49 765	1.26 723	2.03 730	1.98 791	1.98 731	1.33 729	2.72 786	1.99 777	2.59 775	1.72 767	2.22 741	1.33 695	1.85 736	1.88 790	2.50 764	1.58 740

GELT-Stereo	2.10 735	5.33 774	1.94 755	2.37 704	1.68 751	2.21 745	1.69 762	2.19 743	1.67 748	2.18 745	1.67 757	2.19 744	1.66 735	2.19 745	1.66 750	2.23 742	1.83 741	2.07 756	1.61 759	2.04 727	1.61 748

zzzzzzz1	2.10 735	5.20 765	1.93 747	2.38 706	1.68 751	2.20 742	1.67 756	2.20 746	1.68 753	2.20 751	1.67 757	2.20 747	1.68 743	2.20 747	1.67 758	2.24 743	1.86 751	2.06 754	1.61 759	2.06 732	1.62 754

noway4	2.11 739	5.14 761	1.93 747	2.37 704	1.69 756	2.20 742	1.68 758	2.22 751	1.68 753	2.21 753	1.69 766	2.23 752	1.68 743	2.22 752	1.66 750	2.24 743	1.84 742	2.09 765	1.63 768	2.09 741	1.62 754

4.5_new	2.00 711	1.84 619	1.98 760	2.77 719	2.16 788	2.27 753	1.28 725	2.09 732	1.98 791	2.01 734	1.28 726	2.71 782	1.98 775	2.51 772	1.65 747	2.26 745	1.33 695	1.87 740	1.87 785	2.49 762	1.60 743

3.25w	2.04 724	2.20 653	1.48 702	3.03 727	2.17 790	2.63 775	1.39 736	1.96 725	1.95 790	1.96 728	1.37 734	2.71 782	1.96 774	2.71 782	1.73 772	2.26 745	1.32 688	1.87 740	1.87 785	2.51 765	1.63 757

IGEV	2.02 719	2.20 653	1.82 729	2.90 725	2.16 788	2.41 761	1.25 721	2.00 728	1.98 791	1.99 732	1.31 728	2.72 786	1.93 771	2.67 781	1.69 762	2.26 745	1.32 688	1.83 735	1.87 785	2.53 769	1.61 748

3.75w	1.99 707	2.31 661	1.83 732	3.16 731	1.65 742	1.93 723	1.98 782	2.72 777	1.68 753	2.73 786	1.97 787	2.00 734	1.72 754	1.81 727	1.25 724	2.27 748	2.01 762	2.38 776	1.42 740	1.71 712	1.24 716

noway3	2.12 741	5.22 767	1.93 747	2.39 707	1.70 761	2.23 751	1.70 764	2.22 751	1.70 761	2.22 757	1.70 768	2.23 752	1.69 750	2.22 752	1.71 764	2.28 749	1.86 751	2.08 760	1.63 768	2.09 741	1.63 757

MonStereo	2.17 743	2.41 673	1.49 706	2.67 716	1.67 747	2.60 774	2.04 789	2.32 761	1.76 771	2.44 770	1.68 762	2.50 767	1.69 750	2.38 764	1.80 776	2.28 749	1.78 737	2.63 788	2.14 793	3.47 781	1.68 762

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 560	5.18 763	1.98 760	2.19 684	0.17 286	0.19 256	0.18 290	0.19 259	0.16 277	0.20 265	0.19 307	0.22 284	0.22 324	0.20 265	0.15 262	2.28 749	2.13 770	0.24 305	0.17 301	0.18 260	0.16 261

NCCL2	2.28 757	2.27 658	2.28 767	2.28 694	2.28 793	2.27 753	2.29 794	2.28 754	2.28 797	2.27 761	2.28 799	2.28 755	2.27 785	2.27 759	2.28 798	2.28 749	2.28 774	2.27 768	2.29 798	2.27 748	2.29 782

HUF	2.18 745	2.30 660	1.99 764	2.34 703	2.02 783	2.41 761	2.06 790	2.38 765	1.89 787	2.36 767	1.85 773	2.56 774	1.98 775	2.31 762	1.97 789	2.30 753	2.03 767	2.30 770	2.11 792	2.23 745	2.16 779

FBW_ROB	2.12 741	2.46 677	1.77 721	2.49 712	1.79 767	2.38 759	1.83 769	2.46 768	1.78 773	2.48 773	1.97 787	2.40 764	1.78 760	2.42 769	1.83 777	2.31 754	1.85 747	2.38 776	1.82 783	2.35 752	1.84 770

AIO_rvc	2.18 745	2.34 667	1.87 739	2.32 702	1.94 778	2.40 760	1.89 779	2.37 764	2.07 796	2.52 775	1.95 786	2.44 766	1.99 777	2.41 767	1.89 786	2.32 755	2.09 768	2.24 767	2.18 794	2.21 744	2.23 781

STTStereo	3.73 792	30.40 841	2.37 771	2.39 707	2.31 795	2.35 758	2.33 795	2.29 756	2.42 798	2.32 766	2.34 800	2.33 759	2.36 786	2.30 761	2.27 797	2.35 756	2.22 773	2.31 771	2.22 795	2.29 750	2.34 786

2.75w_new	1.99 707	2.34 667	1.81 724	3.14 729	1.62 740	1.94 724	1.99 785	2.72 777	1.71 763	2.72 781	1.99 796	1.90 728	1.73 755	1.82 729	1.29 728	2.37 757	2.01 762	2.31 771	1.42 740	1.77 718	1.22 713

iRaftStereo_RVC	0.97 592	3.17 713	2.30 768	2.42 709	0.38 491	0.54 532	0.38 486	0.54 528	0.38 489	0.54 533	0.38 489	0.54 537	0.38 486	0.54 532	0.38 480	2.38 758	2.34 775	0.49 527	0.36 496	0.49 500	0.36 464

AIO_test	2.18 745	2.09 643	2.04 765	2.42 709	2.01 780	2.47 763	1.94 781	2.34 763	2.03 795	2.56 776	1.94 784	2.43 765	1.94 772	2.41 767	1.87 783	2.39 759	2.10 769	2.35 775	1.91 791	2.25 747	2.19 780

UDGNet	2.23 755	5.40 778	1.72 719	2.48 711	1.69 756	2.51 768	1.69 762	2.51 772	1.72 767	2.50 774	1.69 766	2.52 768	1.69 750	2.50 771	1.68 759	2.41 760	1.70 732	2.42 778	1.69 776	2.42 755	1.64 759

monsters	2.18 745	2.41 673	1.96 759	3.47 747	2.03 784	2.53 769	1.64 749	2.48 769	1.73 768	2.40 769	1.50 742	2.62 777	1.94 772	2.59 775	1.94 787	2.44 761	1.57 719	2.28 769	1.87 785	2.42 755	1.86 772

LGtest1	2.22 752	2.70 689	1.89 740	2.76 718	1.86 771	2.75 782	1.86 774	2.75 784	1.86 780	2.75 787	1.86 774	2.77 791	1.87 765	2.75 788	1.86 780	2.46 762	1.58 720	2.45 780	1.56 746	2.45 758	1.56 736

LG-G_1	2.22 752	2.71 691	1.89 740	2.77 719	1.87 775	2.75 782	1.87 777	2.76 785	1.87 784	2.75 787	1.87 776	2.76 789	1.87 765	2.75 788	1.86 780	2.47 763	1.58 720	2.45 780	1.57 747	2.45 758	1.57 738

LG-G	2.22 752	2.71 691	1.89 740	2.77 719	1.87 775	2.75 782	1.87 777	2.76 785	1.87 784	2.75 787	1.87 776	2.76 789	1.87 765	2.75 788	1.86 780	2.47 763	1.58 720	2.45 780	1.57 747	2.45 758	1.57 738

monsterstereo	2.20 751	2.33 663	1.95 757	3.65 754	2.07 785	2.49 765	1.61 747	2.48 769	1.83 778	2.45 771	1.61 750	2.67 781	1.86 763	2.64 777	1.94 787	2.48 765	1.66 729	2.34 773	1.68 774	2.40 754	1.86 772

asda	2.17 743	2.54 679	1.81 724	3.47 747	1.78 766	2.50 767	1.86 774	2.61 775	1.68 753	2.61 777	1.83 772	2.37 763	1.73 755	2.44 770	1.88 785	2.51 766	1.84 742	2.34 773	1.62 765	2.23 745	1.77 769

asd	2.18 745	2.77 699	1.58 709	3.59 752	2.00 779	2.58 773	1.85 773	2.39 766	1.71 763	2.47 772	1.97 787	2.59 776	1.61 733	2.56 773	1.79 775	2.51 766	1.99 759	2.11 766	1.62 765	2.36 753	1.60 743

qwe	2.18 745	2.60 683	1.58 709	3.83 760	1.90 777	2.53 769	1.90 780	2.48 769	1.73 768	2.37 768	1.92 783	2.53 769	1.68 743	2.56 773	1.83 777	2.52 768	1.87 755	2.07 756	1.68 774	2.32 751	1.71 763

2.5w	2.01 718	2.40 672	1.37 691	3.28 737	2.01 780	2.71 777	1.43 743	1.82 721	1.83 778	1.90 727	1.41 739	2.71 782	1.35 721	2.71 782	1.85 779	2.66 769	1.53 714	1.64 729	1.23 722	2.53 769	1.87 774

3.5w_stereo	2.03 721	2.72 693	1.35 681	3.41 744	1.57 736	2.72 778	1.49 745	2.01 729	1.34 730	2.15 743	1.61 750	2.63 778	1.36 722	2.72 784	1.99 791	2.66 769	1.58 720	1.68 731	1.24 723	2.53 769	1.87 774

4w-stereo	2.02 719	2.72 693	1.44 698	3.36 743	1.59 738	2.48 764	1.72 766	2.28 754	1.24 725	2.24 760	1.65 752	2.56 774	1.32 719	2.39 766	1.98 790	2.67 771	1.51 712	1.66 730	1.24 723	2.53 769	1.88 777

3.25w_new	2.03 721	2.72 693	1.35 681	3.33 742	1.57 736	2.72 778	1.53 746	2.15 738	1.33 729	2.15 743	1.60 748	2.63 778	1.30 717	2.72 784	1.99 791	2.67 771	1.53 714	1.75 734	1.25 725	2.53 769	1.87 774

sCroCo_RVC	2.10 735	2.76 697	1.92 744	2.78 722	1.39 729	2.73 780	1.41 738	2.73 783	1.40 737	2.77 792	1.41 739	2.74 788	1.40 726	2.74 787	1.40 737	2.72 773	1.42 707	2.72 789	1.44 742	2.79 776	1.42 731

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 820	50.87 857	2.78 775	2.87 724	2.71 797	2.78 785	0.47 539	2.88 790	2.86 803	1.89 726	2.67 802	2.79 792	2.79 791	2.78 791	2.83 800	2.82 774	2.82 780	2.83 790	2.77 802	2.83 777	2.76 791
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	1.13 618	0.73 380	2.80 776	3.23 733	0.61 578	0.83 585	0.68 590	0.73 569	0.69 597	1.00 610	0.77 620	0.94 610	0.57 566	0.82 585	0.64 572	2.97 775	2.43 777	0.68 572	0.32 459	0.56 526	0.70 587

Lsterematch	1.13 618	0.73 380	2.80 776	3.23 733	0.61 578	0.83 585	0.68 590	0.73 569	0.69 597	1.00 610	0.77 620	0.94 610	0.57 566	0.82 585	0.64 572	2.97 775	2.43 777	0.68 572	0.32 459	0.56 526	0.70 587

AEACV	1.12 616	0.52 335	3.12 791	3.24 735	0.86 627	0.53 527	0.49 550	0.60 544	0.47 539	0.53 527	0.49 551	0.55 541	0.45 528	0.55 536	0.47 534	3.01 777	3.88 802	0.71 582	0.60 584	0.80 573	0.48 524

plain	1.88 700	3.16 712	0.64 526	3.10 728	0.65 586	3.10 787	0.64 578	3.12 792	0.65 582	3.10 793	0.65 585	3.11 793	0.65 580	3.12 792	0.65 575	3.12 778	0.65 547	3.13 791	0.65 597	3.13 779	0.65 576

NLSM1	2.93 785	3.24 715	2.57 774	4.04 762	2.66 796	3.30 791	2.55 797	3.29 795	2.55 799	3.35 797	2.48 801	3.28 796	2.47 787	3.34 797	2.49 799	3.26 779	2.55 779	3.13 791	2.57 801	3.00 778	2.46 789

Anonymous3	2.55 771	3.26 716	1.65 712	3.28 737	1.63 741	3.24 789	1.68 758	3.27 794	1.66 745	3.28 795	1.67 757	3.25 795	1.66 735	3.27 794	1.64 746	3.26 779	1.65 728	3.30 793	1.65 770	4.95 813	1.65 761

UniTT-Stereo	2.03 721	3.43 719	0.72 555	3.42 745	0.73 604	3.27 790	0.68 590	3.38 797	0.69 597	3.29 796	0.72 612	3.28 796	0.70 600	3.35 798	0.68 586	3.39 781	0.68 556	3.31 794	0.69 610	3.37 780	0.73 598

Occ-G	1.12 616	0.52 335	3.72 800	3.50 750	0.50 554	0.56 535	0.47 539	0.54 528	0.46 533	0.54 533	0.41 510	0.54 537	0.42 517	0.52 525	0.42 513	3.42 782	4.02 804	0.52 543	0.45 543	0.51 513	0.44 508

HCRNet	1.22 668	7.11 792	3.00 778	3.55 751	0.33 456	0.29 318	0.14 255	0.19 259	0.15 269	0.33 345	0.29 376	0.25 305	0.14 260	0.22 283	0.33 444	3.64 783	3.00 782	0.76 592	0.32 459	0.18 260	0.13 244

RAStereo	2.23 755	3.64 722	0.76 563	3.65 754	0.86 627	3.66 795	0.76 615	3.67 801	0.81 629	3.66 798	0.76 618	3.66 799	0.77 613	3.68 800	0.77 616	3.68 784	0.77 578	3.69 799	0.77 626	3.70 783	0.77 607

DPSNet	3.66 790	3.60 721	3.62 798	3.63 753	3.64 818	3.65 794	3.65 823	3.66 800	3.67 820	3.67 799	3.65 821	3.67 800	3.66 809	3.66 799	3.68 818	3.68 784	3.66 800	3.67 798	3.68 824	3.67 782	3.67 815

DNSM	2.56 772	4.43 744	3.08 789	4.09 764	1.86 771	2.66 776	1.86 774	2.66 776	1.87 784	2.66 779	1.86 774	2.66 780	1.86 763	2.66 780	1.87 783	3.82 786	2.94 781	2.42 778	1.73 780	2.42 755	1.73 767

NLCSM	3.67 791	4.08 736	3.19 794	4.80 783	3.26 811	3.99 799	3.24 818	4.25 807	3.18 816	4.09 803	3.27 816	4.14 805	3.18 804	4.13 805	3.28 814	4.06 787	3.10 790	3.85 803	3.14 815	3.91 788	3.27 811

IGEV_i1	0.26 276	0.05 67	0.04 64	0.06 70	0.03 52	0.05 111	0.03 60	0.05 116	0.03 65	0.05 118	0.03 62	0.04 102	0.06 147	0.05 110	0.03 58	4.34 788	0.03 45	0.04 99	0.03 63	0.05 120	0.04 96

sAnonymous2	3.31 788	2.63 684	1.38 693	3.71 756	1.86 771	4.70 815	1.11 659	4.82 824	2.72 801	5.45 829	1.98 793	4.59 814	2.64 788	2.65 778	6.21 834	4.37 789	1.08 618	5.16 826	2.24 796	4.52 795	2.39 787

CroCo_RVC	3.31 788	2.63 684	1.38 693	3.71 756	1.86 771	4.70 815	1.11 659	4.82 824	2.72 801	5.45 829	1.98 793	4.59 814	2.64 788	2.65 778	6.21 834	4.37 789	1.08 618	5.16 826	2.24 796	4.52 795	2.39 787

hknet	1.10 613	1.85 620	3.49 795	4.48 766	0.02 22	0.42 418	0.06 150	0.41 397	0.02 28	0.48 487	0.03 62	0.41 406	0.03 59	0.42 418	0.03 58	4.39 791	4.19 805	0.33 352	0.23 327	0.34 343	0.27 362

MLG-Stereo_test2	4.28 807	5.46 781	3.69 799	4.86 787	3.72 819	5.58 824	3.42 819	4.81 823	3.77 825	4.85 822	3.72 823	5.55 831	3.63 808	5.58 829	3.53 817	4.41 792	3.28 798	4.99 824	2.95 804	4.75 806	3.13 806

MaDis-Stereo	3.19 787	6.02 789	1.12 610	5.61 797	1.16 664	5.43 823	1.02 653	5.15 828	0.70 605	5.43 828	1.21 717	5.03 829	0.97 631	4.85 822	0.99 639	4.53 793	1.16 632	5.53 828	1.25 725	5.37 818	1.30 719

DispNO	1.00 595	0.63 366	0.43 443	3.45 746	0.44 528	0.65 553	0.43 522	0.64 552	0.43 525	0.64 558	0.43 524	0.64 560	3.03 792	0.64 556	0.43 518	4.55 794	0.43 466	0.63 563	0.43 540	0.63 537	0.43 505

rvit_105_1	3.83 793	5.22 767	3.01 779	4.53 769	3.01 799	4.51 803	3.01 803	4.56 811	3.04 804	4.53 810	3.03 805	4.55 812	3.03 792	4.56 811	3.04 801	4.57 795	3.05 783	4.57 807	3.05 806	4.57 797	3.05 796

rvit_stereo_0081	3.83 793	5.23 770	3.01 779	4.53 769	3.03 801	4.55 809	3.02 804	4.56 811	3.04 804	4.52 808	3.02 803	4.54 810	3.03 792	4.56 811	3.04 801	4.57 795	3.05 783	4.57 807	3.05 806	4.58 798	3.05 796

rvit_stereo_0082	3.86 795	5.82 787	3.01 779	4.53 769	3.03 801	4.54 805	3.02 804	4.56 811	3.04 804	4.53 810	3.02 803	4.55 812	3.04 795	4.57 814	3.05 803	4.57 795	3.05 783	4.58 809	3.05 806	4.58 798	3.06 799

rvit_0105_6	3.87 797	5.73 786	3.10 790	4.69 780	3.12 809	4.54 805	3.02 804	4.56 811	3.04 804	4.54 812	3.03 805	4.54 810	3.04 795	4.56 811	3.05 803	4.58 798	3.05 783	4.58 809	3.05 806	4.58 798	3.05 796

rvit_stereo_0081_aga	3.86 795	5.33 774	3.02 782	4.55 775	3.04 805	4.54 805	3.02 804	4.64 818	3.06 808	4.54 812	3.04 807	4.62 819	3.08 799	4.62 817	3.07 806	4.58 798	3.06 787	4.60 811	3.08 810	4.63 801	3.07 800

rvit_stereo_0080	3.89 798	5.70 784	3.04 784	4.54 772	3.03 801	4.56 810	3.05 810	4.60 815	3.07 809	4.58 815	3.06 808	4.59 814	3.06 797	4.61 815	3.08 807	4.63 800	3.09 788	4.64 813	3.10 811	4.65 802	3.10 803

whm_eth	3.89 798	5.70 784	3.04 784	4.54 772	3.03 801	4.56 810	3.05 810	4.60 815	3.07 809	4.58 815	3.06 808	4.59 814	3.06 797	4.61 815	3.08 807	4.63 800	3.09 788	4.64 813	3.10 811	4.65 802	3.10 803

rvit_0105_4	3.91 800	5.47 782	3.02 782	4.54 772	3.02 800	4.54 805	3.03 808	4.75 821	3.17 815	4.57 814	3.06 808	4.61 818	3.16 803	4.65 818	3.09 809	4.66 802	3.11 791	4.68 816	3.18 817	4.81 808	3.16 808

rvit_0105_3	3.91 800	5.33 774	3.06 787	4.60 778	3.07 807	4.60 812	3.06 812	4.62 817	3.08 812	4.60 817	3.07 811	4.62 819	3.08 799	4.67 819	3.10 810	4.70 803	3.11 791	4.77 820	3.19 818	4.77 807	3.14 807

rvit_stereo_ft	3.93 803	5.44 780	3.05 786	4.59 777	3.06 806	4.61 813	3.08 813	4.67 820	3.12 814	4.63 819	3.10 813	4.65 821	3.11 801	4.69 821	3.13 811	4.70 803	3.14 793	4.71 818	3.15 816	4.74 805	3.16 808

rvit_stereo_0083	3.92 802	5.30 773	3.06 787	4.61 779	3.09 808	4.67 814	3.08 813	4.66 819	3.09 813	4.62 818	3.10 813	4.66 822	3.11 801	4.67 819	3.16 812	4.72 805	3.16 794	4.77 820	3.11 813	4.66 804	3.11 805

MLG-Stereo_test3	4.26 806	4.85 750	3.95 801	5.35 794	3.60 816	4.75 818	3.76 824	5.49 830	3.71 821	5.39 827	3.69 822	4.82 825	3.66 809	4.85 822	3.73 822	4.93 806	3.19 797	4.69 817	2.99 805	4.84 810	2.98 795

MLG-Stereo_test1	4.25 805	5.34 777	3.61 797	5.31 793	3.63 817	5.23 821	3.57 821	5.38 829	3.65 819	5.23 826	3.47 818	4.76 823	3.74 812	4.85 822	3.71 819	4.96 807	3.18 796	4.71 818	2.92 803	4.86 811	2.90 793

TestStereo	4.88 817	4.75 748	4.79 804	4.87 789	4.92 827	4.81 820	4.90 833	4.78 822	4.77 832	4.87 823	4.89 832	4.90 827	4.91 825	4.99 826	4.79 830	4.98 808	4.87 810	4.87 823	4.92 834	5.00 814	5.00 825

FC-DCNN v2	5.10 821	5.15 762	4.49 803	5.07 791	3.37 813	6.87 827	4.75 832	5.04 827	6.34 836	7.84 837	5.06 833	6.72 837	4.09 821	4.99 826	5.44 833	5.03 809	3.16 794	4.67 815	4.86 833	5.15 816	3.89 820

rvit_0105_5	4.10 804	5.40 778	3.13 793	4.71 782	3.15 810	4.72 817	3.10 815	4.90 826	3.27 817	4.69 820	3.16 815	4.84 826	3.25 805	4.96 825	3.34 815	5.05 810	3.39 799	5.10 825	3.40 819	5.11 815	3.42 812

MIF-Stereo (partial)	2.58 773	3.31 717	0.66 532	3.18 732	0.66 589	3.18 788	0.66 581	3.21 793	0.67 586	3.19 794	0.66 587	3.19 794	0.66 583	3.31 796	0.68 586	5.09 811	1.79 739	8.23 838	1.67 772	6.18 822	1.38 729

StereoVision	3.15 786	5.00 756	0.89 579	4.83 785	1.00 640	3.93 796	1.27 724	6.37 831	1.34 730	5.67 831	1.26 724	5.84 832	1.27 714	5.03 828	1.24 721	5.10 812	1.09 620	4.61 812	0.57 580	5.62 820	1.12 652

DispFullNet	4.61 813	4.84 749	3.12 791	5.00 790	3.57 815	4.75 818	3.03 808	7.75 837	4.17 829	4.91 824	3.09 812	6.20 833	3.95 818	6.71 833	3.51 816	5.30 813	3.67 801	5.86 832	3.63 821	5.61 819	3.46 813

RAFT+CT+SA	4.28 807	7.62 796	4.91 806	5.55 796	2.28 793	3.09 786	3.64 822	4.49 809	3.07 809	4.80 821	3.35 817	4.77 824	3.70 811	4.29 808	3.05 803	5.58 814	5.98 817	3.58 797	3.78 826	4.26 791	3.72 816

AANet_RVC	1.26 671	0.31 234	4.99 807	5.93 798	0.20 312	0.25 299	0.20 300	0.25 300	0.20 309	0.23 286	0.19 307	0.25 305	0.20 316	0.25 303	0.20 307	5.66 815	4.76 809	0.26 315	0.30 440	0.24 296	0.27 362

test_5	4.62 814	7.55 795	6.23 813	6.32 802	3.40 814	5.29 822	3.50 820	3.53 799	4.11 828	4.28 805	4.47 831	4.26 808	4.38 823	3.68 800	3.24 813	5.89 816	5.60 813	4.84 822	3.50 820	4.33 792	3.93 822

SGM-Forest	5.21 823	5.92 788	4.08 802	6.18 800	4.16 824	6.31 826	4.34 831	6.50 832	4.33 830	6.14 833	4.21 829	6.61 836	4.55 824	6.67 832	4.48 829	5.94 817	3.94 803	5.85 831	4.03 830	5.79 821	4.17 823
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Sa-1000	4.34 810	8.37 799	6.84 817	6.98 808	4.45 826	3.58 792	3.00 802	3.42 798	3.39 818	2.61 777	4.00 827	3.83 802	4.01 820	3.90 802	3.90 823	5.98 818	5.62 814	3.76 800	2.34 799	4.35 793	2.47 790

LiteMatch*	2.07 727	1.30 548	5.73 812	6.28 801	0.79 619	1.33 692	0.80 621	1.30 693	1.02 657	1.33 697	0.84 631	1.33 701	0.97 631	1.28 700	1.04 647	6.05 819	5.89 815	1.28 710	0.76 624	1.28 691	0.88 617

test-1	6.46 824	9.16 807	8.03 825	8.09 811	5.62 830	6.11 825	6.35 836	6.85 834	4.94 833	6.08 832	6.29 838	4.98 828	6.43 830	6.22 830	6.36 836	6.16 820	7.47 826	5.82 830	5.44 837	7.11 827	5.68 828

PhaseNet	1.74 694	6.34 790	4.81 805	6.77 804	0.24 336	0.80 577	0.53 561	0.48 487	0.22 317	0.53 527	0.28 361	0.48 497	0.25 338	0.40 384	0.32 432	6.39 821	4.61 808	0.46 504	0.38 513	0.25 299	0.18 285

cross-raft	4.83 816	7.52 794	6.43 814	6.63 803	3.96 822	4.51 803	3.99 828	4.49 809	3.96 827	4.52 808	3.96 826	4.50 809	3.97 819	4.50 810	3.97 824	6.65 822	6.44 819	4.33 804	3.92 828	4.35 793	3.91 821

raft_robust	4.71 815	7.75 797	5.40 811	6.81 805	3.31 812	4.28 802	4.20 830	4.32 808	4.37 831	4.35 807	4.35 830	4.14 805	3.75 813	4.30 809	4.20 828	6.67 823	6.37 818	3.36 795	4.24 832	4.86 811	3.25 810

TestStereo1	4.60 811	8.41 800	6.44 815	6.86 806	3.79 820	3.97 797	3.78 825	3.99 804	3.74 822	3.97 801	3.52 819	3.94 803	3.58 806	3.98 803	3.72 820	6.82 824	6.50 820	3.76 800	3.66 822	3.90 785	3.74 818

SA-5K	4.60 811	8.41 800	6.44 815	6.86 806	3.79 820	3.97 797	3.78 825	3.99 804	3.74 822	3.97 801	3.52 819	3.94 803	3.58 806	3.98 803	3.72 820	6.82 824	6.50 820	3.76 800	3.66 822	3.90 785	3.74 818

test_4	4.88 817	8.13 798	6.98 819	7.46 809	4.44 825	4.25 801	3.85 827	4.04 806	3.92 826	4.13 804	3.91 825	4.18 807	3.84 816	4.14 806	4.06 826	7.01 826	7.13 825	4.53 805	3.72 825	4.09 789	3.72 816

SA	4.33 809	7.35 793	6.85 818	5.96 799	4.09 823	3.59 793	3.15 816	3.82 802	2.64 800	3.91 800	3.85 824	3.57 798	2.72 790	3.13 793	4.03 825	7.09 827	6.86 822	3.57 796	3.12 814	3.85 784	3.51 814

rvit_stereo_0075_2	6.64 825	8.80 804	5.25 808	7.89 810	5.27 829	7.90 831	5.27 834	7.92 838	5.28 834	7.91 838	5.29 835	7.93 838	5.27 826	7.92 838	5.28 831	7.93 828	5.28 812	7.93 837	5.29 836	7.93 830	5.28 827

test_3	5.01 819	8.86 805	7.77 821	8.09 811	2.76 798	4.13 800	4.05 829	3.88 803	3.76 824	4.33 806	4.13 828	3.71 801	3.91 817	4.21 807	4.06 826	7.93 828	7.69 827	4.53 805	3.91 827	4.17 790	4.29 824

RAFT	6.73 826	9.36 808	7.40 820	8.51 814	6.55 831	6.88 828	6.60 837	6.79 833	6.60 837	6.80 834	6.72 839	5.31 830	5.50 828	6.61 831	6.61 837	8.42 830	5.89 815	5.73 829	5.45 838	6.61 823	6.24 829

U	5.15 822	8.49 802	1.81 724	8.49 813	1.77 765	8.49 832	1.77 767	8.51 839	1.77 772	8.49 839	1.77 771	8.50 839	1.78 760	8.58 839	1.77 774	8.54 831	1.78 737	8.55 839	1.78 782	8.55 833	1.84 770

SGM+DAISY	7.06 827	9.15 806	5.38 810	8.84 815	5.18 828	8.80 833	5.31 835	8.79 840	5.28 834	8.89 840	5.20 834	8.93 840	5.33 827	8.95 840	5.36 832	8.70 832	5.21 811	8.74 840	5.20 835	8.89 834	5.15 826

MCSU-Stereo	2.48 769	10.56 817	8.50 826	9.47 820	0.31 429	0.43 425	0.30 377	0.42 416	0.30 387	0.42 410	0.30 391	0.42 424	0.30 386	0.41 404	0.30 378	8.86 833	6.93 823	0.40 457	0.29 421	0.39 434	0.28 391

testmc14	2.43 766	10.48 816	8.02 824	8.93 816	0.31 429	0.44 460	0.30 377	0.42 416	0.30 387	0.42 410	0.30 391	0.42 424	0.30 386	0.42 418	0.30 378	8.88 834	6.99 824	0.41 475	0.28 406	0.39 434	0.28 391

test-v	7.53 828	11.89 818	7.98 822	9.36 818	7.14 832	7.06 829	7.09 838	7.37 835	6.91 838	7.29 835	5.71 836	6.45 834	6.93 831	6.73 834	7.27 838	8.93 835	7.85 828	6.98 835	6.80 839	7.56 828	7.34 831

test-2	7.53 828	11.89 818	7.98 822	9.36 818	7.14 832	7.06 829	7.09 838	7.37 835	6.91 838	7.29 835	5.71 836	6.45 834	6.93 831	6.73 834	7.27 838	8.93 835	7.85 828	6.98 835	6.80 839	7.56 828	7.34 831

GGDA	2.76 780	0.41 277	11.34 829	14.28 831	0.30 380	0.44 460	0.29 368	0.43 424	0.29 371	0.43 417	0.28 361	0.43 433	0.28 364	0.43 425	0.29 368	13.45 837	10.57 839	0.41 475	0.27 385	0.38 385	0.27 362

TestStereo_HL2	2.73 777	0.41 277	11.06 827	14.13 830	0.30 380	0.44 460	0.28 353	0.43 424	0.29 371	0.43 417	0.28 361	0.43 433	0.29 376	0.43 425	0.28 350	13.51 838	10.37 838	0.41 475	0.27 385	0.38 385	0.27 362

TestStereo_HL3	2.76 780	0.41 277	11.46 830	14.11 829	0.30 380	0.45 474	0.29 368	0.43 424	0.29 371	0.43 417	0.29 376	0.43 433	0.28 364	0.44 456	0.30 378	13.57 839	10.32 837	0.41 475	0.27 385	0.38 385	0.27 362

TestStereo-Hl	2.78 782	0.42 289	11.23 828	14.38 832	0.30 380	0.44 460	0.30 377	0.43 424	0.28 361	0.43 417	0.29 376	0.44 469	0.29 376	0.44 456	0.29 368	13.64 840	10.73 840	0.41 475	0.27 385	0.38 385	0.27 362

rafts_anoy	20.00 832	20.00 820	20.00 832	20.00 833	20.00 835	20.00 834	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 842	20.00 841	20.00 842	20.00 841	20.00 834

raft+_RVC	20.00 832	20.00 820	20.00 832	20.00 833	20.00 835	20.00 834	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 842	20.00 841	20.00 842	20.00 841	20.00 834

raftrobust	20.00 832	20.00 820	20.00 832	20.00 833	20.00 835	20.00 834	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 842	20.00 841	20.00 842	20.00 841	20.00 834

CasAABBNet	20.00 832	20.00 820	20.00 832	20.00 833	20.00 835	20.00 834	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 842	20.00 841	20.00 842	20.00 841	20.00 834

RALCasStereoNet	20.00 832	20.00 820	20.00 832	20.00 833	20.00 835	20.00 834	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 842	20.00 841	20.00 842	20.00 841	20.00 834

RALAANet	20.00 832	20.00 820	20.00 832	20.00 833	20.00 835	20.00 834	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 841	20.00 842	20.00 841	20.00 842	20.00 841	20.00 834

MANE	19.05 831	23.00 826	15.00 831	23.00 839	15.00 834	24.00 840	16.00 840	24.00 847	16.00 840	22.00 847	15.00 840	23.00 847	16.00 840	23.00 847	15.00 840	22.00 847	15.00 841	22.00 847	15.00 841	22.00 847	15.00 833

111	30.40 838	30.94 842	29.72 843	32.61 840	30.02 846	33.57 841	30.47 852	31.50 848	29.39 852	30.98 848	29.11 852	29.78 848	30.39 855	29.45 848	30.76 855	30.08 848	29.02 853	29.92 848	30.32 856	29.86 848	30.17 845

fff	1000028.16 864	29.62 838	29.72 843	32.61 840	30.02 846	35.13 843	31.83 853	32.07 849	10000000.00 873	35.27 851	29.82 853	32.45 849	30.15 852	32.35 849	30.09 852	31.04 849	29.55 854	30.64 849	30.14 853	10000000.00 875	30.77 846

csc	1000028.16 864	29.62 838	29.72 843	32.61 840	30.02 846	35.13 843	31.83 853	32.07 849	10000000.00 873	35.27 851	29.82 853	32.45 849	30.15 852	32.35 849	30.09 852	31.04 849	29.55 854	30.64 849	30.14 853	10000000.00 875	30.77 846

cscssc	1000028.16 864	29.62 838	29.72 843	32.61 840	30.02 846	35.13 843	31.83 853	32.07 849	10000000.00 873	35.27 851	29.82 853	32.45 849	30.15 852	32.35 849	30.09 852	31.04 849	29.55 854	30.64 849	30.14 853	10000000.00 875	30.77 846

tt	500032.53 862	34.60 844	29.72 843	37.47 855	34.41 851	36.85 847	35.22 857	34.71 852	33.55 854	34.50 849	35.43 856	33.81 852	10000000.00 874	33.57 852	33.13 856	33.68 852	35.00 858	34.03 853	35.26 859	30.96 849	34.63 850

DCANet	500032.53 862	34.60 844	29.72 843	37.47 855	34.41 851	36.85 847	35.22 857	34.71 852	33.55 854	34.50 849	35.43 856	33.81 852	10000000.00 874	33.57 852	33.13 856	33.68 852	35.00 858	34.03 853	35.26 859	30.96 849	34.63 850

DCANet-4	35.22 844	34.54 843	35.08 849	33.58 844	35.47 853	34.55 842	35.53 859	36.08 854	35.85 856	35.92 854	35.77 858	35.18 854	35.48 857	35.39 854	37.15 862	34.55 854	33.92 857	35.02 855	34.90 858	35.79 852	34.74 852

WCMA_ROB	31.10 843	35.43 846	27.12 842	39.51 857	23.10 841	38.78 858	25.30 851	37.49 865	25.39 851	37.29 864	27.02 851	38.52 865	26.48 851	37.80 864	26.44 851	36.28 855	22.65 848	33.90 852	22.30 848	37.10 862	24.18 844

PM Cens cmp D40	30.50 839	37.00 848	24.00 838	37.00 846	24.00 842	37.00 849	24.00 847	37.00 856	24.00 847	37.00 855	24.00 847	37.00 856	24.00 847	37.00 855	24.00 847	37.00 856	24.00 849	37.00 857	24.00 849	37.00 853	24.00 840

PM Graph cmp D40	30.50 839	37.00 848	24.00 838	37.00 846	24.00 842	37.00 849	24.00 847	37.00 856	24.00 847	37.00 855	24.00 847	37.00 856	24.00 847	37.00 855	24.00 847	37.00 856	24.00 849	37.00 857	24.00 849	37.00 853	24.00 840

PatchMatch Cens Cmp	30.50 839	37.00 848	24.00 838	37.00 846	24.00 842	37.00 849	24.00 847	37.00 856	24.00 847	37.00 855	24.00 847	37.00 856	24.00 847	37.00 855	24.00 847	37.00 856	24.00 849	37.00 857	24.00 849	37.00 853	24.00 840

PatchMatch Graph Cmp	30.50 839	37.00 848	24.00 838	37.00 846	24.00 842	37.00 849	24.00 847	37.00 856	24.00 847	37.00 855	24.00 847	37.00 856	24.00 847	37.00 855	24.00 847	37.00 856	24.00 849	37.00 857	24.00 849	37.00 853	24.00 840

PatchMatch		37.00 848		37.00 846		37.00 849		37.00 856		37.00 855		37.00 856		37.00 855		37.00 856		37.00 857		37.00 853

fast-reg	37.00 846	37.00 848	37.00 850	37.00 846	37.00 854	37.00 849	37.00 860	37.00 856	37.00 857	37.00 855	37.00 860	37.00 856	37.00 858	37.00 855	37.00 858	37.00 856	37.00 861	37.00 857	37.00 861	37.00 853	37.00 853

Reg-Stereo(zero)	37.00 846	37.00 848	37.00 850	37.00 846	37.00 854	37.00 849	37.00 860	37.00 856	37.00 857	37.00 855	37.00 860	37.00 856	37.00 858	37.00 855	37.00 858	37.00 856	37.00 861	37.00 857	37.00 861	37.00 853	37.00 853

FLISNet	37.00 846	37.00 848	37.00 850	37.00 846	37.00 854	37.00 849	37.00 860	37.00 856	37.00 857	37.00 855	37.00 860	37.00 856	37.00 858	37.00 855	37.00 858	37.00 856	37.00 861	37.00 857	37.00 861	37.00 853	37.00 853

CoSv	37.00 846	37.00 848	37.00 850	37.00 846	37.00 854	37.00 849	37.00 860	37.00 856	37.00 857	37.00 855	37.00 860	37.00 856	37.00 858	37.00 855	37.00 858	37.00 856	37.00 861	37.00 857	37.00 861	37.00 853	37.00 853

ADStereo(finetuned)	36.13 845	36.63 847	38.07 854	36.97 845	33.25 850	35.91 846	34.45 856	36.36 855	32.99 853	38.14 865	36.71 859	36.69 855	34.13 856	38.57 865	40.79 863	37.60 865	36.58 860	35.90 856	33.36 857	35.42 851	34.04 849

NOSS_ROB	102.95 851	153.00 862	121.00 858	51.00 858	44.00 858	165.00 862	127.00 866	153.00 868	119.00 863	164.00 869	125.00 866	168.00 869	120.00 864	153.00 868	117.00 866	49.00 866	44.00 865	49.00 866	44.00 865	49.00 863	44.00 857

CBMV	128.50 852	1422.70 870	53.10 856	79.50 859	51.30 859	77.30 860	49.70 864	74.00 866	48.20 862	77.20 867	48.80 865	73.90 867	48.00 863	73.80 867	48.80 865	70.40 867	45.10 866	68.90 867	46.10 866	68.20 864	45.00 858
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	69.83 850	87.70 858	41.95 855	113.75 860	65.62 860	75.05 859	55.25 865	75.64 867	45.04 861	71.61 866	41.75 864	72.81 866	44.06 862	68.38 866	44.63 864	101.89 868	59.57 867	107.10 868	61.05 867	104.38 865	59.38 859

MeshStereo	159.24 853	171.00 863	160.68 861	162.58 861	160.59 862	164.01 861	160.35 868	158.51 869	158.56 865	158.34 868	160.12 868	158.56 868	159.92 866	157.26 869	158.94 868	154.38 869	158.36 868	155.75 869	159.13 870	153.67 866	154.07 861
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	201.80 855	123.00 859	115.00 857	219.00 862	218.00 864	223.00 864	244.00 870	217.00 871	236.00 867	202.00 871	203.00 869	205.00 871	208.00 867	225.00 871	204.00 869	210.00 870	198.00 870	197.00 871	184.00 871	204.00 868	201.00 862

DF_test	189.29 854	560.34 867	182.58 862	229.00 863	135.68 861	197.79 863	135.52 867	197.80 870	135.44 864	197.75 870	135.49 867	197.90 870	135.51 865	197.84 870	135.75 867	217.37 871	171.11 869	183.74 870	127.67 869	183.56 867	127.88 860

MGS-Stereo	239.45 856	123.00 859	135.00 859	266.00 864	286.00 865	277.00 865	305.00 871	271.00 872	242.00 868	274.00 872	279.00 871	255.00 872	270.00 869	268.00 872	297.00 871	221.00 872	247.00 872	216.00 872	123.00 868	217.00 869	217.00 864

EGLCR-Stereo	246.90 857	129.00 861	139.00 860	266.00 864	286.00 865	277.00 865	305.00 871	271.00 872	242.00 868	274.00 872	279.00 871	255.00 872	270.00 869	268.00 872	297.00 871	230.00 873	247.00 872	216.00 872	223.00 873	237.00 870	227.00 865

DLCB_ROB	284.23 858	354.61 865	207.27 863	363.24 866	206.46 863	364.72 867	210.41 869	364.72 874	210.41 866	364.81 874	208.64 870	364.81 874	208.64 868	364.72 874	210.41 870	354.70 874	205.53 871	354.70 874	205.53 872	354.70 871	205.53 863

LE_ROB	396.57 859	471.28 866	329.84 864	471.48 867	308.15 867	526.83 868	322.10 873	488.15 875	323.76 870	495.46 875	317.97 873	497.17 875	320.10 871	481.62 875	326.76 873	462.71 875	298.97 874	466.16 875	285.98 874	447.62 872	289.21 866

SGM-ForestM	596.69 860	677.77 868	444.52 865	699.85 868	517.25 868	732.94 869	488.29 874	770.79 876	460.11 871	750.81 876	487.98 874	792.79 876	499.41 872	730.90 876	475.81 874	720.03 876	491.16 875	663.96 876	418.60 875	674.76 873	436.05 867

CBMV_ROB	818.48 861	913.88 869	709.52 866	862.84 869	597.78 869	1073.99 870	700.52 875	1015.66 877	702.59 872	1115.65 877	760.02 875	1130.24 877	721.57 873	1037.41 877	692.65 875	814.05 877	564.29 876	843.28 877	595.31 876	915.51 874	602.92 868

111111	10000000.00 867	10000000.00 871	10000000.00 867	10000000.00 870	10000000.00 870	10000000.00 871	10000000.00 876	10000000.00 878	10000000.00 873	10000000.00 878	10000000.00 876	10000000.00 878	10000000.00 874	10000000.00 878	10000000.00 876	10000000.00 878	10000000.00 877	10000000.00 878	10000000.00 877	10000000.00 875	10000000.00 869

SGD-Stereo	10000000.00 867	10000000.00 871	10000000.00 867	10000000.00 870	10000000.00 870	10000000.00 871	10000000.00 876	10000000.00 878	10000000.00 873	10000000.00 878	10000000.00 876	10000000.00 878	10000000.00 874	10000000.00 878	10000000.00 876	10000000.00 878	10000000.00 877	10000000.00 878	10000000.00 877	10000000.00 875	10000000.00 869

IGEV-Stereo++	10000000.00 867	10000000.00 871	10000000.00 867	10000000.00 870	10000000.00 870	10000000.00 871	10000000.00 876	10000000.00 878	10000000.00 873	10000000.00 878	10000000.00 876	10000000.00 878	10000000.00 874	10000000.00 878	10000000.00 876	10000000.00 878	10000000.00 877	10000000.00 878	10000000.00 877	10000000.00 875	10000000.00 869

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 867	10000000.00 871	10000000.00 867	10000000.00 870	10000000.00 870	10000000.00 871	10000000.00 876	10000000.00 878	10000000.00 873	10000000.00 878	10000000.00 876	10000000.00 878	10000000.00 874	10000000.00 878	10000000.00 876	10000000.00 878	10000000.00 877	10000000.00 878	10000000.00 877	10000000.00 875	10000000.00 869

IGEV-Stereo+	10000000.00 867	10000000.00 871	10000000.00 867	10000000.00 870	10000000.00 870	10000000.00 871	10000000.00 876	10000000.00 878	10000000.00 873	10000000.00 878	10000000.00 876	10000000.00 878	10000000.00 874	10000000.00 878	10000000.00 876	10000000.00 878	10000000.00 877	10000000.00 878	10000000.00 877	10000000.00 875	10000000.00 869

SDNR	10000000.00 867	10000000.00 871	10000000.00 867	10000000.00 870	10000000.00 870	10000000.00 871	10000000.00 876	10000000.00 878	10000000.00 873	10000000.00 878	10000000.00 876	10000000.00 878	10000000.00 874	10000000.00 878	10000000.00 876	10000000.00 878	10000000.00 877	10000000.00 878	10000000.00 877	10000000.00 875	10000000.00 869

anonymousdsp2	10000000.00 867	10000000.00 871	10000000.00 867	10000000.00 870	10000000.00 870	10000000.00 871	10000000.00 876	10000000.00 878	10000000.00 873	10000000.00 878	10000000.00 876	10000000.00 878	10000000.00 874	10000000.00 878	10000000.00 876	10000000.00 878	10000000.00 877	10000000.00 878	10000000.00 877	10000000.00 875	10000000.00 869

anonymousdsp	10000000.00 867	10000000.00 871	10000000.00 867	10000000.00 870	10000000.00 870	10000000.00 871	10000000.00 876	10000000.00 878	10000000.00 873	10000000.00 878	10000000.00 876	10000000.00 878	10000000.00 874	10000000.00 878	10000000.00 876	10000000.00 878	10000000.00 877	10000000.00 878	10000000.00 877	10000000.00 875	10000000.00 869

test_example2	10000000.00 867	10000000.00 871	10000000.00 867	10000000.00 870	10000000.00 870	10000000.00 871	10000000.00 876	10000000.00 878	10000000.00 873	10000000.00 878	10000000.00 876	10000000.00 878	10000000.00 874	10000000.00 878	10000000.00 876	10000000.00 878	10000000.00 877	10000000.00 878	10000000.00 877	10000000.00 875	10000000.00 869

DIP-Stereo	10000000.00 867	10000000.00 871	10000000.00 867	10000000.00 870	10000000.00 870	10000000.00 871	10000000.00 876	10000000.00 878	10000000.00 873	10000000.00 878	10000000.00 876	10000000.00 878	10000000.00 874	10000000.00 878	10000000.00 876	10000000.00 878	10000000.00 877	10000000.00 878	10000000.00 877	10000000.00 875	10000000.00 869
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		0.20 188

Low-res two-view benchmark