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

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

USTest	0.01 9	0.02 12	0.00 1	0.14 141	0.00 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

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

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

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

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

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

Wz-Net-TNSev	0.02 15	0.05 68	0.04 64	0.07 80	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 82	0.04 72	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

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

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

VMStereo-Base	0.03 29	0.09 97	0.08 95	0.09 89	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 96	0.08 103	0.03 47	0.02 27	0.02 27	0.02 20

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

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

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

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

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

Wz-Net-SNSev	0.03 29	0.09 97	0.07 93	0.09 89	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	0.09 104	0.07 100	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

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

EDNetEfficientorigin	0.04 54	0.06 82	0.04 64	0.05 61	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.05 73	0.03 45	0.06 134	0.03 63	0.04 103	0.03 52

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

NVStereoNet_ROB	0.04 54	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Light2-Stereo	0.05 58	0.04 52	0.05 80	0.05 61	0.05 127	0.04 95	0.05 127	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.05 122	0.05 73	0.05 85	0.05 115	0.05 130	0.06 135	0.05 123

light-stereo	0.05 58	0.04 52	0.01 10	0.02 14	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.03 59	0.02 26	0.01 16	0.73 545	0.01 16	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.02 20

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

GASNet	0.05 58	0.04 52	0.12 144	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 127	0.04 101	0.04 109	0.12 192	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

WZ-Net	0.05 58	0.50 326	0.10 105	0.12 122	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	0.12 134	0.10 118	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

IINet	0.06 63	0.05 68	0.02 15	0.05 61	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 106	0.02 26	0.02 27	0.73 545	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.04 96

Wz-Net-LNSev	0.06 63	0.24 210	0.20 251	0.23 232	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	0.23 267	0.21 280	0.02 25	0.01 15	0.01 16	0.01 10

Wz-Net-MNSev	0.06 63	0.54 346	0.10 105	0.12 122	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	0.12 134	0.11 148	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

AASNet	0.06 63	0.08 88	0.08 95	0.08 82	0.05 127	0.06 126	0.05 127	0.05 117	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.05 120	0.06 148	0.06 128	0.05 122	0.08 96	0.08 103	0.08 152	0.05 130	0.06 135	0.05 123

SACVNet	0.06 63	0.08 88	0.08 95	0.08 82	0.05 127	0.06 126	0.05 127	0.05 117	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.05 120	0.06 148	0.06 128	0.05 122	0.08 96	0.08 103	0.08 152	0.05 130	0.06 135	0.05 123

AACVNet	0.06 63	0.08 88	0.08 95	0.08 82	0.05 127	0.06 126	0.05 127	0.05 117	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.05 120	0.06 148	0.06 128	0.05 122	0.08 96	0.08 103	0.08 152	0.05 130	0.06 135	0.05 123

Light-Stereo-hy	0.07 69	0.05 68	0.19 237	0.17 184	0.05 127	0.05 112	0.05 127	0.05 117	0.05 132	0.05 119	0.05 135	0.05 120	0.05 125	0.05 111	0.05 122	0.17 208	0.16 217	0.05 115	0.05 130	0.05 121	0.05 123

UHP(ZeroShot)	0.07 69	0.41 278	0.05 80	0.05 61	0.05 127	0.05 112	0.05 127	0.05 117	0.05 132	0.05 119	0.05 135	0.05 120	0.05 125	0.05 111	0.05 122	0.05 73	0.05 85	0.05 115	0.05 130	0.05 121	0.05 123

UHP(FT)	0.07 69	0.40 265	0.05 80	0.05 61	0.05 127	0.05 112	0.05 127	0.05 117	0.05 132	0.05 119	0.05 135	0.05 120	0.05 125	0.05 111	0.05 122	0.05 73	0.05 85	0.05 115	0.05 130	0.05 121	0.05 123

mmmmmm	0.07 69	0.40 265	0.05 80	0.05 61	0.05 127	0.05 112	0.05 127	0.05 117	0.05 132	0.05 119	0.05 135	0.05 120	0.05 125	0.05 111	0.05 122	0.05 73	0.05 85	0.05 115	0.05 130	0.05 121	0.05 123

UHP	0.07 69	0.41 278	0.05 80	0.05 61	0.05 127	0.05 112	0.05 127	0.05 117	0.05 132	0.05 119	0.05 135	0.05 120	0.05 125	0.05 111	0.05 122	0.05 73	0.05 85	0.05 115	0.05 130	0.05 121	0.05 123

AANet	0.07 69	0.04 52	0.03 39	0.04 53	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.11 200	0.04 96	0.03 58	0.58 497	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.03 52

RT-IGEV	0.07 69	0.05 68	0.03 39	0.05 61	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.03 58	0.75 548	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.04 96

DispViT+	0.07 69	0.08 88	0.12 144	0.08 82	0.05 127	0.08 148	0.05 127	0.08 156	0.05 132	0.08 155	0.05 135	0.08 154	0.05 125	0.08 156	0.05 122	0.08 96	0.07 100	0.07 147	0.05 130	0.07 154	0.05 123

BridgeDepth_RVC	0.07 69	0.08 88	0.11 132	0.11 114	0.05 127	0.08 148	0.05 127	0.08 156	0.05 132	0.08 155	0.05 135	0.08 154	0.05 125	0.08 156	0.05 122	0.11 128	0.10 118	0.07 147	0.05 130	0.07 154	0.05 123
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FINET	0.07 69	0.08 88	0.07 93	0.07 80	0.07 156	0.08 148	0.06 151	0.08 156	0.07 162	0.08 155	0.07 163	0.08 154	0.06 148	0.07 151	0.07 153	0.08 96	0.07 100	0.07 147	0.07 156	0.06 135	0.06 139

TARSTereo(ZeroShot)	0.08 79	0.56 352	0.06 86	0.06 71	0.06 147	0.06 126	0.06 151	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.06 137	0.06 148	0.06 128	0.06 145	0.06 82	0.06 93	0.06 134	0.06 148	0.06 135	0.06 139

fsdfsdds	0.08 79	0.58 357	0.06 86	0.06 71	0.06 147	0.06 126	0.06 151	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.06 137	0.06 148	0.06 128	0.06 145	0.06 82	0.06 93	0.06 134	0.06 148	0.06 135	0.06 139

nnnnnnn	0.08 79	0.58 357	0.06 86	0.06 71	0.06 147	0.06 126	0.06 151	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.06 137	0.06 148	0.06 128	0.06 145	0.06 82	0.06 93	0.06 134	0.06 148	0.06 135	0.06 139

TestStereooo	0.08 79	0.56 352	0.06 86	0.06 71	0.06 147	0.06 126	0.06 151	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.06 137	0.06 148	0.06 128	0.06 145	0.06 82	0.06 93	0.06 134	0.06 148	0.06 135	0.06 139

iinet-test	0.08 79	0.16 172	0.02 15	0.16 163	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.17 290	0.02 26	0.02 27	0.71 532	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.16 262

BridgeDepth	0.08 79	0.08 88	0.11 132	0.11 114	0.05 127	0.08 148	0.05 127	0.08 156	0.07 162	0.08 155	0.05 135	0.08 154	0.05 125	0.09 162	0.08 157	0.15 176	0.11 148	0.07 147	0.05 130	0.07 154	0.06 139
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
ADCMid	0.08 79	0.02 12	0.02 15	1.01 555	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	0.09 163	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

TARStereo(FT)	0.09 86	0.59 360	0.06 86	0.06 71	0.06 147	0.06 126	0.06 151	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.06 137	0.06 148	0.06 128	0.06 145	0.06 82	0.06 93	0.06 134	0.06 148	0.06 135	0.06 139

2222	0.09 86	0.59 360	0.06 86	0.06 71	0.06 147	0.06 126	0.06 151	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.06 137	0.06 148	0.06 128	0.06 145	0.06 82	0.06 93	0.06 134	0.06 148	0.06 135	0.06 139

1111	0.09 86	0.60 364	0.06 86	0.06 71	0.06 147	0.06 126	0.06 151	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.06 137	0.06 148	0.06 128	0.06 145	0.06 82	0.06 93	0.06 134	0.06 148	0.06 135	0.06 139

anonymous	0.09 86	0.09 97	0.14 175	0.14 141	0.07 156	0.09 156	0.07 162	0.09 162	0.07 162	0.09 162	0.07 163	0.09 163	0.07 161	0.09 162	0.07 153	0.14 161	0.13 188	0.09 160	0.07 156	0.09 163	0.07 150

TS12	0.09 86	0.09 97	0.17 217	0.19 198	0.06 147	0.08 148	0.06 151	0.08 156	0.06 151	0.08 155	0.06 152	0.08 154	0.06 148	0.08 156	0.06 145	0.15 176	0.16 217	0.08 152	0.06 148	0.08 159	0.06 139

RT-Monster	0.09 86	0.07 85	0.03 39	0.15 153	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.10 174	0.04 96	0.03 58	0.92 575	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.07 150

DA	0.09 86	0.13 126	0.39 390	0.08 82	0.05 127	0.07 144	0.05 127	0.13 193	0.05 132	0.06 136	0.05 135	0.06 137	0.05 125	0.06 128	0.05 122	0.06 82	0.05 85	0.14 209	0.13 254	0.06 135	0.05 123

GGEV	0.09 86	0.13 126	0.39 390	0.08 82	0.05 127	0.07 144	0.05 127	0.13 193	0.05 132	0.06 136	0.05 135	0.06 137	0.05 125	0.06 128	0.05 122	0.06 82	0.05 85	0.14 209	0.13 254	0.06 135	0.05 123

test_sample7	0.09 86	1.00 449	0.11 132	0.11 114	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	0.12 134	0.12 163	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample6	0.09 86	0.97 438	0.10 105	0.10 93	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	0.10 109	0.10 118	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample3	0.09 86	0.87 411	0.10 105	0.12 122	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	0.12 134	0.10 118	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample2	0.09 86	1.03 467	0.11 132	0.11 114	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	0.09 104	0.09 113	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample1	0.09 86	0.87 411	0.12 144	0.11 114	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	0.10 109	0.10 118	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

SMFormer	0.09 86	1.01 461	0.09 101	0.09 89	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	0.09 104	0.09 113	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

tta	0.09 86	0.95 435	0.09 101	0.10 93	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	0.09 104	0.10 118	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

xxx	0.09 86	1.01 461	0.10 105	0.10 93	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	0.10 109	0.10 118	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.03 52

SepStereo	0.09 86	0.09 97	0.10 105	0.09 89	0.09 166	0.09 156	0.09 168	0.10 163	0.08 167	0.10 167	0.09 170	0.09 163	0.09 169	0.09 162	0.08 157	0.09 104	0.08 103	0.09 160	0.08 161	0.09 163	0.08 153

APVNet	0.09 86	0.05 68	0.04 64	0.05 61	0.04 101	0.05 112	0.90 634	0.06 134	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.05 123

ADCS	0.09 86	0.02 12	0.04 64	0.90 526	0.06 147	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.14 212	0.36 467	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

ply	0.10 105	0.10 102	0.10 105	0.10 93	0.10 172	0.10 158	0.10 174	0.10 163	0.10 177	0.10 167	0.10 175	0.10 167	0.10 174	0.10 166	0.10 171	0.10 109	0.10 118	0.10 162	0.10 175	0.10 167	0.10 169

xbf	0.10 105	0.10 102	0.10 105	0.10 93	0.10 172	0.10 158	0.10 174	0.10 163	0.10 177	0.10 167	0.10 175	0.10 167	0.10 174	0.10 166	0.10 171	0.10 109	0.10 118	0.10 162	0.10 175	0.10 167	0.10 169

relubot	0.10 105	0.10 102	0.10 105	0.10 93	0.10 172	0.10 158	0.10 174	0.10 163	0.10 177	0.10 167	0.10 175	0.10 167	0.10 174	0.10 166	0.10 171	0.10 109	0.10 118	0.10 162	0.10 175	0.10 167	0.10 169

ACC-I	0.10 105	0.10 102	0.12 144	0.13 135	0.08 160	0.11 174	0.08 165	0.10 163	0.08 167	0.11 184	0.08 168	0.10 167	0.08 165	0.10 166	0.08 157	0.13 150	0.12 163	0.10 162	0.08 161	0.10 167	0.08 153

ACC	0.10 105	0.10 102	0.11 132	0.13 135	0.08 160	0.10 158	0.08 165	0.10 163	0.08 167	0.10 167	0.08 168	0.10 167	0.08 165	0.10 166	0.08 157	0.13 150	0.11 148	0.10 162	0.08 161	0.10 167	0.08 153

GIO	0.10 105	0.22 199	0.22 267	0.23 232	0.05 127	0.07 144	0.05 127	0.07 151	0.05 132	0.07 153	0.05 135	0.07 153	0.05 125	0.07 151	0.05 122	0.23 267	0.22 287	0.06 134	0.05 130	0.06 135	0.05 123

zh-sn7	0.10 105	0.98 439	0.14 175	0.15 153	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	0.15 176	0.13 188	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

DualNet (step1)	0.10 105	1.05 471	0.12 144	0.12 122	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	0.12 134	0.12 163	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample9	0.10 105	1.05 471	0.12 144	0.12 122	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	0.12 134	0.12 163	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample8	0.10 105	1.05 471	0.12 144	0.12 122	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	0.12 134	0.12 163	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample5	0.10 105	1.07 475	0.11 132	0.10 93	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	0.10 109	0.10 118	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

test_sample4	0.10 105	1.03 467	0.12 144	0.10 93	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	0.13 150	0.13 188	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

DualNet	0.10 105	1.07 475	0.11 132	0.10 93	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	0.10 109	0.10 118	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

1111x	0.10 105	1.14 483	0.13 166	0.14 141	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	0.13 150	0.11 148	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

AnonymousM	0.10 105	0.10 102	0.10 105	0.10 93	0.10 172	0.10 158	0.10 174	0.10 163	0.10 177	0.10 167	0.10 175	0.10 167	0.10 174	0.10 166	0.10 171	0.10 109	0.10 118	0.10 162	0.10 175	0.10 167	0.10 169

222	0.10 105	0.99 447	0.12 144	0.13 135	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	0.12 134	0.12 163	0.03 47	0.02 27	0.04 103	0.03 52

test_xeample	0.10 105	1.09 477	0.13 166	0.12 122	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	0.14 161	0.14 203	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

PVD	0.10 105	0.10 102	0.10 105	0.10 93	0.10 172	0.10 158	0.10 174	0.10 163	0.10 177	0.10 167	0.10 175	0.10 167	0.10 174	0.10 166	0.10 171	0.10 109	0.10 118	0.10 162	0.10 175	0.10 167	0.10 169

SHD	0.10 105	0.10 102	0.10 105	0.10 93	0.10 172	0.10 158	0.10 174	0.10 163	0.10 177	0.10 167	0.10 175	0.10 167	0.10 174	0.10 166	0.10 171	0.10 109	0.10 118	0.10 162	0.10 175	0.10 167	0.10 169

SAMSARA	0.10 105	0.10 102	0.10 105	0.10 93	0.10 172	0.10 158	0.10 174	0.10 163	0.10 177	0.10 167	0.10 175	0.10 167	0.10 174	0.10 166	0.10 171	0.10 109	0.10 118	0.10 162	0.10 175	0.10 167	0.10 169

XQC	0.10 105	0.10 102	0.10 105	0.10 93	0.10 172	0.10 158	0.10 174	0.10 163	0.10 177	0.10 167	0.10 175	0.10 167	0.10 174	0.10 166	0.10 171	0.10 109	0.10 118	0.10 162	0.10 175	0.10 167	0.10 169

RTSC	0.10 105	0.10 102	0.10 105	0.10 93	0.10 172	0.10 158	0.10 174	0.10 163	0.10 177	0.10 167	0.10 175	0.10 167	0.10 174	0.10 166	0.10 171	0.10 109	0.10 118	0.10 162	0.10 175	0.10 167	0.10 169

RTS	0.10 105	0.10 102	0.10 105	0.10 93	0.10 172	0.10 158	0.10 174	0.10 163	0.10 177	0.10 167	0.10 175	0.10 167	0.10 174	0.10 166	0.10 171	0.10 109	0.10 118	0.10 162	0.10 175	0.10 167	0.10 169

RTSA	0.10 105	0.10 102	0.10 105	0.10 93	0.10 172	0.10 158	0.10 174	0.10 163	0.10 177	0.10 167	0.10 175	0.10 167	0.10 174	0.10 166	0.10 171	0.10 109	0.10 118	0.10 162	0.10 175	0.10 167	0.10 169

MADNet+	0.10 105	0.10 102	0.10 105	0.10 93	0.10 172	0.10 158	0.10 174	0.10 163	0.10 177	0.10 167	0.10 175	0.10 167	0.10 174	0.10 166	0.10 171	0.10 109	0.10 118	0.10 162	0.10 175	0.10 167	0.10 169

MADNet++	0.10 105	0.10 102	0.10 105	0.10 93	0.10 172	0.10 158	0.10 174	0.10 163	0.10 177	0.10 167	0.10 175	0.10 167	0.10 174	0.10 166	0.10 171	0.10 109	0.10 118	0.10 162	0.10 175	0.10 167	0.10 169

ADCPNet	0.10 105	0.03 31	0.04 64	1.27 629	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	0.08 156	0.04 103	0.04 65	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

over-6	0.11 132	0.11 119	0.15 200	0.16 163	0.10 172	0.11 174	0.10 174	0.11 181	0.10 177	0.11 184	0.10 175	0.11 185	0.10 174	0.11 185	0.10 171	0.14 161	0.14 203	0.11 179	0.10 175	0.11 183	0.09 160

over v1	0.11 132	0.11 119	0.15 200	0.16 163	0.10 172	0.11 174	0.10 174	0.11 181	0.10 177	0.11 184	0.10 175	0.11 185	0.10 174	0.11 185	0.10 171	0.14 161	0.14 203	0.11 179	0.09 166	0.11 183	0.10 169

over-8	0.11 132	0.14 148	0.15 200	0.16 163	0.10 172	0.11 174	0.10 174	0.11 181	0.09 172	0.11 184	0.10 175	0.11 185	0.10 174	0.11 185	0.09 163	0.14 161	0.14 203	0.11 179	0.09 166	0.11 183	0.09 160

over-9	0.11 132	0.11 119	0.16 207	0.16 163	0.10 172	0.12 185	0.10 174	0.11 181	0.10 177	0.11 184	0.10 175	0.11 185	0.10 174	0.11 185	0.10 171	0.14 161	0.14 203	0.11 179	0.10 175	0.11 183	0.09 160

ISRNet	0.11 132	0.05 68	0.36 371	0.24 238	0.07 156	0.13 188	0.05 127	0.06 134	0.05 132	0.05 119	0.05 135	0.13 195	0.05 125	0.05 111	0.09 163	0.24 277	0.20 276	0.10 162	0.05 130	0.06 135	0.13 245

JetRed	0.11 132	0.12 124	0.11 132	0.11 114	0.11 201	0.11 174	0.14 256	0.11 181	0.11 205	0.12 192	0.11 203	0.11 185	0.11 200	0.11 185	0.11 191	0.11 128	0.16 217	0.11 179	0.11 200	0.11 183	0.11 193

JetBlue	0.11 132	0.11 119	0.12 144	0.13 135	0.14 255	0.11 174	0.11 201	0.11 181	0.11 205	0.11 184	0.11 203	0.11 185	0.11 200	0.12 193	0.12 234	0.11 128	0.11 148	0.11 179	0.11 200	0.11 183	0.11 193

x	0.11 132	1.15 486	0.15 200	0.14 141	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	0.14 161	0.15 213	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 132	0.44 295	0.33 345	0.39 317	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	0.39 372	0.36 418	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

xxxx	0.11 132	1.16 488	0.16 207	0.12 122	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	0.13 150	0.16 217	0.03 47	0.04 105	0.04 103	0.04 96

BEATNet_4x	0.11 132	0.03 31	0.03 39	1.60 660	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 111	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ADCL	0.11 132	0.03 31	0.03 39	1.60 660	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 111	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

AnyNet_C01	0.11 132	0.02 12	0.02 15	1.62 663	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.06 128	0.04 103	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.03 52

MatchAttention (ZS)	0.12 145	0.12 124	0.12 144	0.12 122	0.13 251	0.12 185	0.12 242	0.12 190	0.12 245	0.12 192	0.12 237	0.12 194	0.12 242	0.12 193	0.12 234	0.12 134	0.12 163	0.12 186	0.12 235	0.12 191	0.12 233
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
zh-mn7	0.12 145	1.14 483	0.17 217	0.20 211	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	0.18 226	0.16 217	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

S2M2_L	0.12 145	0.14 148	0.10 105	0.15 153	0.10 172	0.14 203	0.10 174	0.14 211	0.10 177	0.15 235	0.10 175	0.14 212	0.10 174	0.14 212	0.10 171	0.13 150	0.10 118	0.13 190	0.09 166	0.13 194	0.09 160
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GwcNet	0.12 145	0.07 85	0.05 80	0.08 82	0.05 127	0.08 148	1.20 675	0.07 151	0.05 132	0.05 119	0.05 135	0.08 154	0.05 125	0.08 156	0.03 58	0.07 94	0.05 85	0.06 134	0.05 130	0.07 154	0.05 123

FADNet-RVC-Resample	0.12 145	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	1.57 746	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.05 130	0.04 103	0.06 139

FADNet_RVC	0.12 145	0.04 52	0.04 64	0.05 61	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 125	0.04 96	1.65 750	0.05 73	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

FADNet	0.12 145	0.05 68	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 125	0.04 96	1.66 753	0.06 82	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

ADCRef	0.12 145	0.03 31	0.04 64	1.71 668	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.06 128	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.04 96

GFORCE	0.13 153	0.13 126	0.18 228	0.19 198	0.11 201	0.11 174	0.10 174	0.11 181	0.09 172	0.11 184	0.11 203	0.11 185	0.10 174	0.13 195	0.11 191	0.17 208	0.18 267	0.13 190	0.11 200	0.13 194	0.11 193

E$^{3}$Stereo	0.13 153	0.14 148	0.13 166	0.16 163	0.11 201	0.14 203	0.11 201	0.14 211	0.11 205	0.14 213	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.16 188	0.13 188	0.14 209	0.11 200	0.14 212	0.11 193

LLLLL	0.13 153	0.14 148	0.13 166	0.16 163	0.11 201	0.14 203	0.11 201	0.14 211	0.11 205	0.14 213	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.16 188	0.13 188	0.14 209	0.11 200	0.14 212	0.11 193

LLL	0.13 153	0.14 148	0.14 175	0.17 184	0.11 201	0.14 203	0.11 201	0.14 211	0.11 205	0.14 213	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.16 188	0.14 203	0.14 209	0.11 200	0.14 212	0.11 193

low	0.13 153	0.14 148	0.14 175	0.16 163	0.11 201	0.14 203	0.11 201	0.14 211	0.11 205	0.14 213	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.16 188	0.13 188	0.14 209	0.11 200	0.14 212	0.11 193

100	0.13 153	0.14 148	0.13 166	0.17 184	0.11 201	0.14 203	0.11 201	0.14 211	0.11 205	0.14 213	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.16 188	0.13 188	0.14 209	0.11 200	0.14 212	0.11 193

300	0.13 153	0.14 148	0.13 166	0.16 163	0.11 201	0.14 203	0.11 201	0.14 211	0.11 205	0.14 213	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.16 188	0.13 188	0.14 209	0.11 200	0.14 212	0.11 193

Last	0.13 153	0.14 148	0.14 175	0.16 163	0.11 201	0.14 203	0.11 201	0.14 211	0.11 205	0.14 213	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.16 188	0.13 188	0.14 209	0.11 200	0.14 212	0.11 193

DDDD	0.13 153	0.14 148	0.14 175	0.16 163	0.11 201	0.14 203	0.11 201	0.14 211	0.11 205	0.14 213	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.16 188	0.13 188	0.14 209	0.11 200	0.14 212	0.11 193

FORCE_4.7	0.13 153	0.13 126	0.19 237	0.19 198	0.11 201	0.13 188	0.11 201	0.13 193	0.11 205	0.13 195	0.11 203	0.13 195	0.11 200	0.13 195	0.11 191	0.18 226	0.17 247	0.13 190	0.11 200	0.13 194	0.11 193

F4.4	0.13 153	0.13 126	0.18 228	0.19 198	0.11 201	0.13 188	0.11 201	0.13 193	0.11 205	0.13 195	0.11 203	0.13 195	0.11 200	0.13 195	0.11 191	0.17 208	0.16 217	0.13 190	0.10 175	0.13 194	0.11 193

FORCE_4.6	0.13 153	0.13 126	0.18 228	0.20 211	0.11 201	0.13 188	0.11 201	0.13 193	0.11 205	0.13 195	0.11 203	0.13 195	0.11 200	0.13 195	0.11 191	0.18 226	0.17 247	0.13 190	0.10 175	0.13 194	0.11 193

F5.5	0.13 153	0.13 126	0.18 228	0.19 198	0.11 201	0.13 188	0.11 201	0.13 193	0.11 205	0.13 195	0.11 203	0.13 195	0.12 242	0.13 195	0.11 191	0.17 208	0.16 217	0.13 190	0.11 200	0.13 194	0.11 193

F8.5	0.13 153	0.13 126	0.19 237	0.19 198	0.11 201	0.13 188	0.11 201	0.13 193	0.11 205	0.13 195	0.11 203	0.13 195	0.11 200	0.13 195	0.11 191	0.18 226	0.17 247	0.13 190	0.10 175	0.13 194	0.11 193

FORCE_9	0.13 153	0.13 126	0.20 251	0.19 198	0.11 201	0.13 188	0.11 201	0.13 193	0.11 205	0.13 195	0.11 203	0.13 195	0.11 200	0.13 195	0.11 191	0.17 208	0.18 267	0.13 190	0.11 200	0.13 194	0.11 193

FORCE_8	0.13 153	0.13 126	0.19 237	0.19 198	0.11 201	0.13 188	0.11 201	0.13 193	0.11 205	0.13 195	0.11 203	0.13 195	0.11 200	0.13 195	0.11 191	0.18 226	0.17 247	0.13 190	0.11 200	0.13 194	0.11 193

F7	0.13 153	0.13 126	0.19 237	0.20 211	0.11 201	0.13 188	0.11 201	0.13 193	0.11 205	0.13 195	0.11 203	0.13 195	0.11 200	0.13 195	0.11 191	0.17 208	0.16 217	0.13 190	0.11 200	0.13 194	0.11 193

FORCE_4.5	0.13 153	0.13 126	0.18 228	0.19 198	0.11 201	0.13 188	0.11 201	0.13 193	0.11 205	0.13 195	0.11 203	0.13 195	0.11 200	0.13 195	0.11 191	0.17 208	0.16 217	0.13 190	0.11 200	0.13 194	0.11 193

TT111	0.13 153	0.14 148	0.14 175	0.16 163	0.11 201	0.14 203	0.11 201	0.14 211	0.11 205	0.14 213	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.16 188	0.13 188	0.14 209	0.11 200	0.14 212	0.11 193

FORCE_4	0.13 153	0.13 126	0.19 237	0.19 198	0.11 201	0.13 188	0.11 201	0.13 193	0.11 205	0.13 195	0.11 203	0.13 195	0.11 200	0.13 195	0.11 191	0.17 208	0.16 217	0.13 190	0.10 175	0.13 194	0.11 193

FORCE_5	0.13 153	0.13 126	0.18 228	0.18 190	0.11 201	0.13 188	0.11 201	0.13 193	0.11 205	0.13 195	0.11 203	0.13 195	0.11 200	0.13 195	0.11 191	0.17 208	0.16 217	0.13 190	0.11 200	0.13 194	0.11 193

FORCE_6	0.13 153	0.13 126	0.18 228	0.18 190	0.11 201	0.13 188	0.11 201	0.13 193	0.11 205	0.13 195	0.11 203	0.13 195	0.11 200	0.13 195	0.11 191	0.17 208	0.16 217	0.13 190	0.10 175	0.13 194	0.10 169

EE1	0.13 153	0.14 148	0.14 175	0.17 184	0.11 201	0.14 203	0.11 201	0.14 211	0.11 205	0.14 213	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.16 188	0.13 188	0.14 209	0.11 200	0.14 212	0.11 193

AnonStereo	0.13 153	0.14 148	0.14 175	0.16 163	0.11 201	0.14 203	0.11 201	0.14 211	0.11 205	0.14 213	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.16 188	0.13 188	0.14 209	0.11 200	0.14 212	0.11 193

CIPLG	0.13 153	0.21 195	0.12 144	0.16 163	0.11 201	0.15 227	0.11 201	0.14 211	0.11 205	0.15 235	0.12 237	0.15 241	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.15 176	0.12 163	0.14 209	0.11 200	0.14 212	0.11 193

IPLG	0.13 153	0.20 189	0.14 175	0.15 153	0.11 201	0.14 203	0.11 201	0.14 211	0.11 205	0.14 213	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.15 176	0.12 163	0.14 209	0.11 200	0.14 212	0.11 193

ACRE	0.13 153	0.21 195	0.14 175	0.15 153	0.11 201	0.14 203	0.11 201	0.14 211	0.11 205	0.14 213	0.12 237	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.15 176	0.12 163	0.14 209	0.11 200	0.14 212	0.11 193

LRCNet_RVC	0.13 153	0.13 126	0.09 101	0.13 135	0.10 172	0.14 203	0.10 174	0.14 211	0.10 177	0.23 287	0.10 175	0.20 268	0.10 174	0.24 295	0.11 191	0.11 128	0.09 113	0.12 186	0.14 259	0.12 191	0.09 160

aanetorigin	0.13 153	0.11 119	0.11 132	0.11 114	0.11 201	0.11 174	0.11 201	0.11 181	0.11 205	0.11 184	0.12 237	0.11 185	0.11 200	0.11 185	0.11 191	0.11 128	0.11 148	0.14 209	0.11 200	0.49 501	0.11 193

FADNet-RVC	0.13 153	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 127	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.05 135	0.04 102	0.05 125	0.04 96	1.71 767	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.07 154	0.04 96

ELAS	0.13 153	0.16 172	0.11 132	0.15 153	0.09 166	0.18 254	0.11 201	0.18 258	0.11 205	0.17 253	0.11 203	0.18 258	0.11 200	0.18 258	0.11 191	0.14 161	0.08 103	0.14 209	0.08 161	0.14 212	0.09 160
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Cross2Single Stereo	0.14 184	0.15 167	0.17 217	0.18 190	0.11 201	0.15 227	0.11 201	0.15 241	0.10 177	0.16 245	0.11 203	0.16 245	0.11 200	0.16 246	0.11 191	0.18 226	0.14 203	0.15 242	0.11 200	0.15 234	0.10 169

tt4	0.14 184	0.14 148	0.21 258	0.20 211	0.10 172	0.14 203	0.11 201	0.14 211	0.10 177	0.13 195	0.10 175	0.13 195	0.12 242	0.14 212	0.11 191	0.19 237	0.17 247	0.13 190	0.12 235	0.13 194	0.12 233

tt5	0.14 184	0.13 126	0.22 267	0.20 211	0.12 241	0.15 227	0.11 201	0.13 193	0.12 245	0.15 235	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.20 245	0.17 247	0.14 209	0.12 235	0.14 212	0.10 169

tt7	0.14 184	0.15 167	0.21 258	0.31 275	0.11 201	0.15 227	0.11 201	0.13 193	0.12 245	0.14 213	0.12 237	0.13 195	0.11 200	0.13 195	0.12 234	0.18 226	0.15 213	0.13 190	0.10 175	0.15 234	0.11 193

tt8	0.14 184	0.15 167	0.20 251	0.28 260	0.11 201	0.14 203	0.10 174	0.14 211	0.12 245	0.15 235	0.12 237	0.13 195	0.12 242	0.14 212	0.11 191	0.18 226	0.17 247	0.14 209	0.10 175	0.15 234	0.12 233

TYNG	0.14 184	0.13 126	0.21 258	0.20 211	0.12 241	0.14 203	0.12 242	0.13 193	0.10 177	0.13 195	0.12 237	0.14 212	0.12 242	0.14 212	0.10 171	0.16 188	0.16 217	0.15 242	0.12 235	0.14 212	0.11 193

w-ln-seven-2	0.14 184	1.22 545	0.28 303	0.32 282	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	0.32 318	0.27 317	0.04 99	0.03 63	0.03 53	0.03 52

S2M2_XL	0.14 184	0.17 177	0.12 144	0.17 184	0.11 201	0.17 250	0.11 201	0.17 254	0.11 205	0.17 253	0.11 203	0.17 254	0.11 200	0.17 255	0.11 191	0.16 188	0.11 148	0.16 248	0.11 200	0.16 245	0.11 193
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
mmm	0.14 184	1.83 617	0.12 144	0.11 114	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.04 109	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.06 128	0.04 103	0.12 134	0.11 148	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

ProNet	0.14 184	0.20 189	0.14 175	0.16 163	0.11 201	0.16 242	0.11 201	0.17 254	0.11 205	0.17 253	0.12 237	0.17 254	0.13 256	0.17 255	0.12 234	0.15 176	0.11 148	0.16 248	0.11 200	0.15 234	0.12 233

IPLGR_C	0.14 184	0.20 189	0.12 144	0.15 153	0.11 201	0.14 203	0.15 265	0.14 211	0.11 205	0.15 235	0.12 237	0.14 212	0.11 200	0.16 246	0.11 191	0.15 176	0.12 163	0.14 209	0.12 235	0.15 234	0.12 233

MIPNet	0.14 184	0.21 195	0.17 217	0.16 163	0.11 201	0.15 227	0.12 242	0.14 211	0.11 205	0.16 245	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.14 161	0.12 163	0.14 209	0.11 200	0.14 212	0.11 193

IPLGR	0.14 184	0.24 210	0.14 175	0.16 163	0.12 241	0.15 227	0.12 242	0.14 211	0.11 205	0.15 235	0.12 237	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.15 176	0.12 163	0.14 209	0.11 200	0.14 212	0.11 193

GMStereo	0.14 184	0.13 126	0.14 175	0.14 141	0.14 255	0.14 203	0.14 256	0.14 211	0.14 257	0.14 213	0.14 264	0.14 212	0.14 261	0.14 212	0.14 251	0.14 161	0.14 203	0.14 209	0.14 259	0.14 212	0.14 252
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AnyNet_C32	0.14 184	0.04 52	0.03 39	2.22 689	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	0.07 151	0.04 103	0.02 21	0.02 22	0.03 47	0.03 63	0.02 27	0.03 52

HSM	0.14 184	0.16 172	0.12 144	0.17 184	0.12 241	0.17 250	0.11 201	0.17 254	0.11 205	0.17 253	0.12 237	0.17 254	0.12 242	0.17 255	0.12 234	0.16 188	0.11 148	0.16 248	0.11 200	0.16 245	0.12 233

DRN-Test	0.14 184	0.13 126	0.09 101	0.14 141	0.09 166	0.15 227	0.09 168	0.14 211	0.10 177	0.14 213	0.09 170	0.14 212	0.09 169	0.13 195	0.09 163	0.12 134	0.09 113	0.12 186	0.09 166	0.12 191	0.73 599

ELAS_RVC	0.14 184	0.16 172	0.10 105	0.15 153	0.10 172	0.18 254	0.11 201	0.19 260	0.11 205	0.19 259	0.12 237	0.18 258	0.11 200	0.19 261	0.12 234	0.14 161	0.08 103	0.14 209	0.09 166	0.15 234	0.09 160
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WiStereo	0.15 202	0.14 148	0.21 258	0.26 253	0.12 241	0.15 227	0.12 242	0.15 241	0.10 177	0.13 195	0.12 237	0.14 212	0.12 242	0.15 242	0.11 191	0.19 237	0.17 247	0.14 209	0.12 235	0.15 234	0.12 233

tt3	0.15 202	0.15 167	0.21 258	0.34 293	0.12 241	0.14 203	0.11 201	0.15 241	0.12 245	0.15 235	0.12 237	0.14 212	0.11 200	0.13 195	0.12 234	0.19 237	0.18 267	0.14 209	0.12 235	0.15 234	0.11 193

tt6	0.15 202	0.14 148	0.21 258	0.26 253	0.12 241	0.15 227	0.12 242	0.15 241	0.10 177	0.13 195	0.12 237	0.14 212	0.12 242	0.15 242	0.11 191	0.19 237	0.17 247	0.14 209	0.12 235	0.15 234	0.12 233

tt9	0.15 202	0.15 167	0.21 258	0.40 330	0.10 172	0.15 227	0.12 242	0.13 193	0.11 205	0.14 213	0.10 175	0.15 241	0.12 242	0.14 212	0.11 191	0.19 237	0.17 247	0.14 209	0.12 235	0.14 212	0.11 193

ITSA-stereo	0.15 202	0.17 177	0.13 166	0.20 211	0.13 251	0.19 257	0.13 254	0.18 258	0.13 254	0.19 259	0.13 258	0.18 258	0.14 261	0.18 258	0.14 251	0.16 188	0.11 148	0.15 242	0.14 259	0.18 261	0.11 193

CoDeX	0.15 202	0.70 376	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	0.67 580	0.02 21	0.69 563	0.75 591	0.01 15	0.02 27	0.02 20

ICVP	0.15 202	0.53 342	0.11 132	0.16 163	0.11 201	0.16 242	0.11 201	0.16 247	0.11 205	0.16 245	0.11 203	0.16 245	0.11 200	0.16 246	0.11 191	0.16 188	0.11 148	0.16 248	0.11 200	0.16 245	0.11 193
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCP+	0.15 202	0.04 52	0.04 64	2.20 688	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.05 135	0.04 102	0.04 106	0.08 156	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

StereoDRNet	0.15 202	0.14 148	0.10 105	0.14 141	0.09 166	0.15 227	0.09 168	0.14 211	0.09 172	0.14 213	0.10 175	0.14 212	0.09 169	0.14 212	0.09 163	0.13 150	0.10 118	0.13 190	0.09 166	0.13 194	0.82 615

LALA_ROB	0.15 202	0.19 185	0.12 144	0.18 190	0.11 201	0.20 263	0.12 242	0.21 277	0.12 245	0.20 266	0.12 237	0.20 268	0.12 242	0.21 278	0.13 246	0.17 208	0.10 118	0.18 269	0.11 200	0.18 261	0.11 193

SGM_RVC	0.15 202	0.17 177	0.11 132	0.18 190	0.11 201	0.19 257	0.11 201	0.19 260	0.12 245	0.19 259	0.12 237	0.20 268	0.12 242	0.19 261	0.12 234	0.16 188	0.11 148	0.17 259	0.10 175	0.17 254	0.10 169
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
VeloStereo	0.16 213	0.92 428	0.16 207	0.18 190	0.08 160	0.11 174	0.12 242	0.12 190	0.09 172	0.09 162	0.28 362	0.10 167	0.08 165	0.10 166	0.12 234	0.15 176	0.17 247	0.08 152	0.12 235	0.09 163	0.08 153

flow	0.16 213	0.92 428	0.16 207	0.18 190	0.08 160	0.11 174	0.12 242	0.12 190	0.09 172	0.09 162	0.28 362	0.10 167	0.08 165	0.10 166	0.12 234	0.15 176	0.17 247	0.08 152	0.12 235	0.09 163	0.08 153

z-mn7	0.16 213	1.21 539	0.33 345	0.41 345	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	0.35 337	0.31 355	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

GMStereo_Zeroshot	0.16 213	0.16 172	0.16 207	0.16 163	0.16 281	0.16 242	0.16 272	0.16 247	0.16 278	0.16 245	0.16 280	0.16 245	0.16 278	0.16 246	0.16 272	0.16 188	0.16 217	0.16 248	0.16 276	0.16 245	0.16 262

qqq	0.16 213	2.01 642	0.12 144	0.15 153	0.04 101	0.06 126	0.05 127	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.03 62	0.06 137	0.03 59	0.06 128	0.03 58	0.12 134	0.14 203	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.03 52

DeepPruner_ROB	0.16 213	0.18 182	0.13 166	0.19 198	0.13 251	0.19 257	0.13 254	0.19 260	0.13 254	0.19 259	0.13 258	0.19 263	0.13 256	0.19 261	0.13 246	0.18 226	0.13 188	0.18 269	0.13 254	0.18 261	0.13 245

ManiGeoR	0.17 219	0.05 68	0.62 520	0.73 502	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.72 540	0.58 528	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

HLF11	0.17 219	0.05 68	0.63 524	0.72 498	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.71 532	0.59 534	0.05 115	0.04 105	0.04 103	0.04 96

HLf10	0.17 219	0.05 68	0.62 520	0.73 502	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.72 540	0.58 528	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

HLf8	0.17 219	0.05 68	0.62 520	0.72 498	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.72 540	0.58 528	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

TestStereo_HLe17	0.17 219	0.05 68	0.65 531	0.72 498	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.71 532	0.59 534	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

CAS++	0.17 219	0.27 223	0.21 258	0.10 93	0.21 323	0.15 227	0.22 311	0.10 163	0.21 314	0.22 281	0.10 175	0.19 263	0.18 302	0.10 166	0.19 300	0.20 245	0.19 274	0.18 269	0.10 175	0.19 268	0.18 286
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
11t1	0.17 219	2.16 653	0.13 166	0.13 135	0.04 101	0.06 126	0.04 109	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.03 62	0.06 137	0.03 59	0.06 128	0.05 122	0.18 226	0.12 163	0.06 134	0.03 63	0.05 121	0.03 52

SFCPSM	0.17 219	0.78 393	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	0.79 619	0.02 21	0.75 576	0.76 593	0.02 27	0.02 27	0.02 20

CCAANet	0.17 219	0.71 378	0.14 175	0.14 141	0.14 255	0.14 203	0.14 256	0.14 211	0.14 257	0.14 213	0.14 264	0.14 212	0.14 261	0.14 212	0.22 315	0.14 161	0.14 203	0.14 209	0.14 259	0.14 212	0.14 252

DepthFocus	0.18 228	0.22 199	0.15 200	0.22 227	0.15 270	0.22 278	0.15 265	0.22 283	0.15 270	0.22 281	0.15 274	0.22 285	0.16 278	0.22 284	0.15 263	0.20 245	0.15 213	0.20 278	0.14 259	0.20 269	0.14 252

w-ln-seven	0.18 228	1.47 566	0.33 345	0.40 330	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	0.38 359	0.32 361	0.05 115	0.04 105	0.04 103	0.04 96

xyz-stereo-finetune2	0.18 228	0.48 319	0.16 207	0.16 163	0.15 270	0.15 227	0.16 272	0.16 247	0.16 278	0.16 245	0.16 280	0.16 245	0.16 278	0.16 246	0.16 272	0.16 188	0.16 217	0.16 248	0.16 276	0.16 245	0.16 262

xyz-stereo	0.18 228	0.50 326	0.16 207	0.15 153	0.16 281	0.16 242	0.16 272	0.16 247	0.16 278	0.16 245	0.16 280	0.16 245	0.16 278	0.16 246	0.16 272	0.16 188	0.16 217	0.16 248	0.16 276	0.16 245	0.16 262

BEATNet-Init1	0.19 232	0.08 88	0.08 95	2.23 690	0.08 160	0.08 148	0.07 162	0.07 151	0.08 167	0.08 155	0.07 163	0.08 154	0.07 161	0.11 185	0.08 157	0.08 96	0.08 103	0.08 152	0.07 156	0.08 159	0.08 153

DeepPrunerF	0.19 232	0.08 88	0.08 95	2.23 690	0.08 160	0.08 148	0.07 162	0.07 151	0.08 167	0.08 155	0.07 163	0.08 154	0.07 161	0.11 185	0.08 157	0.08 96	0.08 103	0.08 152	0.07 156	0.08 159	0.08 153

GOStereo-base	0.20 234	0.18 182	0.10 105	1.53 654	0.10 172	0.16 242	0.10 174	0.15 241	0.10 177	0.15 235	0.10 175	0.15 241	0.10 174	0.15 242	0.16 272	0.14 161	0.10 118	0.14 209	0.16 276	0.17 254	0.10 169

Weightmod_eth	0.20 234	0.24 210	0.28 303	0.47 378	0.14 255	0.24 290	0.14 256	0.17 254	0.13 254	0.22 281	0.16 280	0.22 285	0.13 256	0.20 266	0.16 272	0.24 277	0.20 276	0.19 272	0.14 259	0.16 245	0.24 315

depth_test_26	0.20 234	0.34 239	0.25 283	0.34 293	0.14 255	0.21 273	0.14 256	0.21 277	0.14 257	0.21 277	0.14 264	0.21 275	0.14 261	0.21 278	0.14 251	0.26 286	0.26 304	0.22 287	0.15 272	0.22 280	0.14 252

IGEV_Zeroshot_test	0.20 234	0.19 185	0.40 423	0.30 265	0.17 287	0.22 278	0.17 282	0.21 277	0.17 288	0.20 266	0.17 288	0.21 275	0.18 302	0.21 278	0.17 282	0.20 245	0.16 217	0.20 278	0.16 276	0.20 269	0.17 280

DAS	0.20 234	0.20 189	0.20 251	0.20 211	0.20 313	0.20 263	0.20 301	0.20 268	0.20 310	0.20 266	0.20 317	0.20 268	0.20 317	0.20 266	0.20 308	0.20 245	0.20 276	0.20 278	0.20 312	0.20 269	0.20 295

ACVNet	0.20 234	0.19 185	0.14 175	0.20 211	0.14 255	0.20 263	0.96 643	0.21 277	0.14 257	0.20 266	0.13 258	0.21 275	0.14 261	0.20 266	0.14 251	0.17 208	0.12 163	0.17 259	0.12 235	0.17 254	0.12 233

acv_ft	0.20 234	0.19 185	0.14 175	0.20 211	0.14 255	0.20 263	0.96 643	0.21 277	0.14 257	0.20 266	0.13 258	0.21 275	0.14 261	0.20 266	0.14 251	0.17 208	0.12 163	0.17 259	0.12 235	0.17 254	0.12 233

iResNetv2_ROB	0.20 234	0.23 202	0.18 228	0.24 238	0.20 313	0.24 290	0.18 291	0.24 293	0.18 295	0.24 294	0.18 305	0.23 293	0.19 309	0.24 295	0.18 296	0.21 253	0.16 217	0.21 282	0.16 276	0.22 280	0.16 262

iResNet	0.20 234	0.23 202	0.18 228	0.24 238	0.18 299	0.24 290	0.20 301	0.24 293	0.18 295	0.23 287	0.17 288	0.23 293	0.18 302	0.23 291	0.18 296	0.22 255	0.16 217	0.21 282	0.16 276	0.21 278	0.16 262

G3	0.21 243	0.17 177	0.10 105	1.52 652	0.10 172	0.14 203	0.10 174	0.14 211	0.27 354	0.14 213	0.10 175	0.14 212	0.10 174	0.14 212	0.16 272	0.13 150	0.10 118	0.13 190	0.15 272	0.17 254	0.10 169

G2	0.21 243	0.17 177	0.10 105	1.68 666	0.10 172	0.15 227	0.10 174	0.14 211	0.26 349	0.14 213	0.10 175	0.14 212	0.10 174	0.14 212	0.16 272	0.13 150	0.10 118	0.13 190	0.16 276	0.17 254	0.10 169

SCION-MonSter	0.21 243	0.76 389	0.22 267	0.25 245	0.15 270	0.19 257	0.15 265	0.19 260	0.15 270	0.19 259	0.15 274	0.19 263	0.15 274	0.19 261	0.14 251	0.22 255	0.21 280	0.16 248	0.14 259	0.16 245	0.15 259

LACA2	0.21 243	0.24 210	0.26 290	0.31 275	0.16 281	0.24 290	0.16 272	0.24 293	0.16 278	0.24 294	0.16 280	0.24 299	0.16 278	0.24 295	0.16 272	0.27 290	0.23 294	0.24 306	0.16 276	0.23 292	0.16 262

LACA1	0.21 243	0.24 210	0.26 290	0.31 275	0.16 281	0.24 290	0.16 272	0.24 293	0.16 278	0.24 294	0.16 280	0.24 299	0.16 278	0.24 295	0.16 272	0.27 290	0.22 287	0.23 296	0.16 276	0.23 292	0.16 262

z-ln-s-r	0.21 243	1.40 564	0.53 497	0.56 455	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.05 132	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.05 122	0.57 496	0.44 475	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

tg	0.21 243	0.25 217	0.21 258	0.26 253	0.17 287	0.24 290	0.17 282	0.24 293	0.17 288	0.24 294	0.17 288	0.24 299	0.17 290	0.24 295	0.17 282	0.24 277	0.17 247	0.23 296	0.16 276	0.23 292	0.16 262

Pointernet	0.21 243	0.22 199	0.19 237	0.24 238	0.19 305	0.24 290	0.19 297	0.24 293	0.19 303	0.24 294	0.19 308	0.24 299	0.19 309	0.24 295	0.19 300	0.22 255	0.17 247	0.22 287	0.17 302	0.22 280	0.17 280

SuperB	0.21 243	0.10 102	2.51 776	0.12 122	0.09 166	0.10 158	0.09 168	0.08 156	0.07 162	0.10 167	0.09 170	0.09 163	0.07 161	0.07 151	0.07 153	0.07 94	0.08 103	0.07 147	0.07 156	0.08 159	0.07 150

G4	0.22 252	0.18 182	0.10 105	1.73 669	0.10 172	0.15 227	0.10 174	0.14 211	0.27 354	0.15 235	0.10 175	0.15 241	0.10 174	0.15 242	0.17 282	0.14 161	0.10 118	0.14 209	0.16 276	0.18 261	0.10 169

GEAR-Net	0.22 252	0.46 308	0.27 294	0.29 262	0.17 287	0.21 273	0.17 282	0.21 277	0.17 288	0.21 277	0.17 288	0.21 275	0.17 290	0.21 278	0.17 282	0.28 296	0.26 304	0.20 278	0.16 276	0.20 269	0.16 262

BStereo	0.22 252	0.23 202	0.20 251	0.24 238	0.20 313	0.23 287	0.33 448	0.39 370	0.17 288	0.23 287	0.17 288	0.23 293	0.16 278	0.24 295	0.17 282	0.23 267	0.16 217	0.22 287	0.20 312	0.22 280	0.16 262

Anonymus123	0.22 252	0.23 202	0.20 251	0.24 238	0.20 313	0.23 287	0.33 448	0.39 370	0.17 288	0.23 287	0.17 288	0.23 293	0.16 278	0.24 295	0.17 282	0.23 267	0.16 217	0.22 287	0.20 312	0.22 280	0.16 262

WAO-6	0.22 252	0.23 202	0.22 267	0.23 232	0.22 326	0.22 278	0.22 311	0.22 283	0.22 318	0.22 281	0.22 325	0.22 285	0.22 325	0.22 284	0.22 315	0.22 255	0.22 287	0.22 287	0.22 320	0.22 280	0.22 302

IMH-64-1	0.22 252	0.23 202	0.23 273	0.22 227	0.22 326	0.22 278	0.22 311	0.22 283	0.22 318	0.22 281	0.22 325	0.22 285	0.22 325	0.22 284	0.22 315	0.22 255	0.22 287	0.23 296	0.22 320	0.22 280	0.23 304

IMH-64	0.22 252	0.23 202	0.23 273	0.22 227	0.22 326	0.22 278	0.22 311	0.22 283	0.22 318	0.22 281	0.22 325	0.22 285	0.22 325	0.22 284	0.22 315	0.22 255	0.22 287	0.23 296	0.22 320	0.22 280	0.23 304

ac_64	0.22 252	0.13 126	0.19 237	0.23 232	0.10 172	0.26 309	1.02 656	0.14 211	0.10 177	0.28 317	0.14 264	0.17 254	0.19 309	0.28 325	0.09 163	0.22 255	0.16 217	0.23 296	0.17 302	0.11 183	0.12 233

SMOE	0.23 260	0.25 217	0.30 313	0.33 286	0.18 299	0.26 309	0.18 291	0.26 307	0.18 295	0.26 311	0.18 305	0.25 306	0.18 302	0.25 304	0.18 296	0.31 315	0.27 317	0.23 296	0.17 302	0.23 292	0.17 280

LACA3	0.23 260	0.25 217	0.27 294	0.54 447	0.17 287	0.25 300	0.17 282	0.25 301	0.17 288	0.25 302	0.17 288	0.25 306	0.17 290	0.25 304	0.17 282	0.28 296	0.23 294	0.24 306	0.17 302	0.24 297	0.17 280

dd	0.23 260	0.98 439	0.16 207	0.23 232	0.15 270	0.23 287	0.15 265	0.23 290	0.15 270	0.23 287	0.15 274	0.24 299	0.17 290	0.23 291	0.15 263	0.22 255	0.15 213	0.21 282	0.15 272	0.22 280	0.16 262

dad	0.23 260	1.03 467	0.16 207	0.23 232	0.15 270	0.24 290	0.15 265	0.24 293	0.16 278	0.23 287	0.16 280	0.24 299	0.16 278	0.23 291	0.15 263	0.22 255	0.16 217	0.22 287	0.16 276	0.22 280	0.16 262

RSGM-EC	0.24 264	0.24 210	0.15 200	0.22 227	0.15 270	0.22 278	0.15 265	0.22 283	0.15 270	0.24 294	0.15 274	0.22 285	0.15 274	0.22 284	1.19 673	0.20 245	0.17 247	0.24 306	0.14 259	0.20 269	0.14 252

acva	0.24 264	0.24 210	0.15 200	0.22 227	0.15 270	0.22 278	0.15 265	0.22 283	0.15 270	0.24 294	0.15 274	0.22 285	0.15 274	0.22 284	1.19 673	0.20 245	0.17 247	0.24 306	0.14 259	0.20 269	0.14 252

MSKI-zero shot	0.24 264	0.21 195	0.49 477	0.65 476	0.18 299	0.22 278	0.17 282	0.23 290	0.18 295	0.21 277	0.17 288	0.23 293	0.28 365	0.23 291	0.18 296	0.21 253	0.16 217	0.21 282	0.16 276	0.21 278	0.16 262

SCION-MonSter(vits)	0.25 267	0.79 395	0.31 331	0.42 355	0.28 356	0.40 379	0.28 354	0.20 268	0.15 270	0.40 380	0.15 274	0.19 263	0.15 274	0.20 266	0.15 263	0.23 267	0.21 280	0.17 259	0.14 259	0.16 245	0.14 252

qqq1	0.25 267	3.70 726	0.14 175	0.14 141	0.04 101	0.06 126	0.05 127	0.06 134	0.05 132	0.06 136	0.05 135	0.04 102	0.05 125	0.06 128	0.05 122	0.13 150	0.12 163	0.06 134	0.05 130	0.03 53	0.04 96

fff1	0.25 267	3.70 726	0.14 175	0.14 141	0.04 101	0.06 126	0.05 127	0.06 134	0.05 132	0.06 136	0.05 135	0.04 102	0.05 125	0.06 128	0.05 122	0.13 150	0.12 163	0.06 134	0.05 130	0.03 53	0.04 96

UNDER WATER-64	0.25 267	0.26 220	0.25 283	0.26 253	0.25 340	0.25 300	0.25 332	0.25 301	0.25 335	0.25 302	0.25 344	0.25 306	0.25 339	0.26 316	0.25 335	0.25 284	0.25 300	0.25 311	0.25 341	0.25 300	0.25 317

ffm	0.25 267	3.83 732	0.12 144	0.12 122	0.05 127	0.06 126	0.05 127	0.06 134	0.05 132	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 125	0.06 128	0.05 122	0.12 134	0.12 163	0.05 115	0.04 105	0.06 135	0.04 96

ff1	0.25 267	3.83 732	0.12 144	0.12 122	0.05 127	0.06 126	0.05 127	0.06 134	0.05 132	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 125	0.06 128	0.05 122	0.12 134	0.12 163	0.05 115	0.04 105	0.06 135	0.04 96

mmx	0.25 267	3.83 732	0.12 144	0.12 122	0.05 127	0.06 126	0.05 127	0.06 134	0.05 132	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 125	0.06 128	0.05 122	0.12 134	0.12 163	0.05 115	0.04 105	0.06 135	0.04 96

MIM_Stereo	0.25 267	0.23 202	0.66 533	0.80 513	0.17 287	0.22 278	0.17 282	0.23 290	0.18 295	0.26 311	0.17 288	0.21 275	0.17 290	0.25 304	0.17 282	0.23 267	0.16 217	0.21 282	0.17 302	0.22 280	0.17 280

LoS	0.25 267	0.27 223	0.25 283	0.25 245	0.25 340	0.25 300	0.25 332	0.26 307	0.25 335	0.25 302	0.25 344	0.25 306	0.25 339	0.25 304	0.25 335	0.26 286	0.25 300	0.25 311	0.26 347	0.26 303	0.25 317
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Syn2CoEx	0.25 267	1.31 553	0.74 561	0.92 531	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	0.87 571	0.75 576	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

IGEV_i1	0.26 277	0.05 68	0.04 64	0.06 71	0.03 52	0.05 112	0.03 60	0.05 117	0.03 65	0.05 119	0.03 62	0.04 102	0.06 148	0.05 111	0.03 58	4.34 791	0.03 45	0.04 99	0.03 63	0.05 121	0.04 96

GeoAtt-L-single (ZS)	0.27 278	0.29 228	0.27 294	0.33 286	0.21 323	0.33 345	0.22 311	0.31 331	0.23 325	0.30 325	0.21 322	0.32 346	0.24 335	0.29 329	0.22 315	0.33 324	0.23 294	0.30 336	0.22 320	0.30 323	0.21 298

Weightmod	0.27 278	0.29 228	0.33 345	0.38 307	0.20 313	0.30 325	0.21 306	0.29 317	0.21 314	0.29 322	0.22 325	0.30 335	0.20 317	0.30 333	0.21 311	0.37 345	0.31 355	0.27 321	0.20 312	0.28 315	0.21 298

SME	0.27 278	0.29 228	0.31 331	0.38 307	0.20 313	0.29 319	0.18 291	0.30 322	0.20 310	0.32 341	0.21 322	0.32 346	0.20 317	0.32 344	0.21 311	0.35 337	0.32 361	0.27 321	0.19 310	0.29 319	0.20 295

model_zeroshot	0.27 278	0.20 189	0.27 294	0.33 286	0.21 323	0.37 363	0.22 311	0.37 356	0.24 330	0.26 311	0.27 354	0.33 351	0.21 324	0.25 304	0.27 342	0.32 318	0.20 276	0.34 363	0.23 328	0.25 300	0.26 323

DLNR-FE	0.28 282	0.89 417	0.30 313	0.34 293	0.19 305	0.28 316	0.19 297	0.28 312	0.20 310	0.28 317	0.20 317	0.28 322	0.20 317	0.28 325	0.20 308	0.33 324	0.28 325	0.25 311	0.19 310	0.24 297	0.19 293

xyz-stereo-finetune	0.28 282	0.49 321	0.16 207	0.16 163	0.16 281	0.16 242	0.16 272	0.22 283	0.30 388	0.32 341	0.31 437	0.32 346	0.31 439	0.32 344	0.32 433	0.32 318	0.33 374	0.31 343	0.32 460	0.31 329	0.32 433

SQANet	0.28 282	0.28 226	0.28 303	0.28 260	0.28 356	0.28 316	0.28 354	0.28 312	0.28 362	0.28 317	0.28 362	0.28 322	0.28 365	0.28 325	0.28 351	0.28 296	0.28 325	0.28 329	0.28 407	0.28 315	0.28 392

HGLStereo	0.28 282	0.29 228	0.22 267	0.36 301	0.22 326	0.36 354	0.21 306	0.36 348	0.21 314	0.42 411	0.21 322	0.36 363	0.22 325	0.36 362	0.21 311	0.34 329	0.21 280	0.34 363	0.21 316	0.34 344	0.21 298

iResNet_ROB	0.28 282	0.32 237	0.24 280	0.32 282	0.25 340	0.32 342	0.24 329	0.32 334	0.24 330	0.33 346	0.24 338	0.35 358	0.24 335	0.33 352	0.24 327	0.31 315	0.24 299	0.32 346	0.24 338	0.32 332	0.24 315

UNet	0.29 287	0.90 421	0.10 105	0.14 141	0.10 172	0.14 203	0.10 174	0.91 595	0.69 598	0.14 213	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.10 171	0.12 134	0.09 113	0.12 186	0.09 166	0.88 588	0.76 606

ww2	0.30 288	1.56 571	0.19 237	0.30 265	0.19 305	0.29 319	0.22 311	0.29 317	0.19 303	0.29 322	0.19 308	0.29 328	0.19 309	0.29 329	0.19 300	0.27 290	0.18 267	0.27 321	0.21 316	0.27 309	0.18 286

Cross2Single-S	0.30 288	0.35 241	0.26 290	0.38 307	0.27 348	0.36 354	0.23 322	0.41 398	0.23 325	0.36 357	0.23 330	0.36 363	0.23 331	0.36 362	0.23 323	0.37 345	0.25 300	0.35 379	0.22 320	0.35 357	0.23 304

MultiAttention	0.30 288	0.30 232	0.30 313	0.30 265	0.30 381	0.30 325	0.30 378	0.30 322	0.30 388	0.30 325	0.30 392	0.30 335	0.30 387	0.30 333	0.30 379	0.30 309	0.30 350	0.30 336	0.30 441	0.30 323	0.30 416

MSAF-DinoV2	0.30 288	0.30 232	0.30 313	0.30 265	0.30 381	0.30 325	0.30 378	0.30 322	0.30 388	0.30 325	0.30 392	0.30 335	0.30 387	0.30 333	0.30 379	0.30 309	0.30 350	0.30 336	0.30 441	0.30 323	0.30 416

DDVS	0.30 288	3.10 712	0.14 175	0.19 198	0.14 255	0.19 257	0.14 256	0.20 268	0.14 257	0.19 259	0.13 258	0.16 245	0.13 256	0.19 261	0.13 246	0.17 208	0.13 188	0.17 259	0.13 254	0.17 254	0.13 245

ACV-stereo	0.30 288	2.08 644	0.25 283	0.25 245	0.18 299	0.24 290	0.17 282	0.24 293	0.18 295	0.24 294	0.17 288	0.25 306	0.17 290	0.24 295	0.17 282	0.22 255	0.16 217	0.22 287	0.16 276	0.22 280	0.16 262

LoS_RVC	0.30 288	1.14 483	0.25 283	0.25 245	0.25 340	0.26 309	0.25 332	0.25 301	0.25 335	0.25 302	0.25 344	0.26 318	0.26 349	0.26 316	0.25 335	0.26 286	0.26 304	0.25 311	0.25 341	0.26 303	0.26 323

CAS	0.30 288	1.17 489	0.25 283	0.25 245	0.25 340	0.26 309	0.25 332	0.25 301	0.26 349	0.25 302	0.25 344	0.25 306	0.25 339	0.25 304	0.25 335	0.26 286	0.26 304	0.26 316	0.25 341	0.26 303	0.25 317

DANet	0.30 288	0.30 232	0.30 313	0.30 265	0.30 381	0.30 325	0.30 378	0.30 322	0.30 388	0.30 325	0.30 392	0.30 335	0.30 387	0.30 333	0.30 379	0.30 309	0.30 350	0.30 336	0.30 441	0.30 323	0.30 416
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ww3	0.31 297	1.61 575	0.19 237	0.30 265	0.19 305	0.29 319	0.29 369	0.30 322	0.19 303	0.30 325	0.19 308	0.30 335	0.19 309	0.30 333	0.19 300	0.28 296	0.18 267	0.27 321	0.23 328	0.27 309	0.18 286

MGW-Stereo	0.31 297	1.60 574	0.19 237	0.30 265	0.19 305	0.30 325	0.24 329	0.30 322	0.19 303	0.30 325	0.19 308	0.29 328	0.19 309	0.30 333	0.19 300	0.28 296	0.18 267	0.27 321	0.23 328	0.27 309	0.18 286

DStereoO	0.31 297	0.31 235	0.31 331	0.30 265	0.40 504	0.31 333	0.30 378	0.30 322	0.34 468	0.29 322	0.31 437	0.29 328	0.30 387	0.31 341	0.31 421	0.31 315	0.29 340	0.31 343	0.30 441	0.31 329	0.31 426

tt1	0.31 297	0.93 432	0.24 280	0.33 286	0.23 332	0.31 333	0.24 329	0.32 334	0.24 330	0.32 341	0.23 330	0.32 346	0.25 339	0.32 344	0.24 327	0.27 290	0.26 304	0.27 321	0.26 347	0.27 309	0.27 363

xxxxx1	0.31 297	0.91 423	0.23 273	0.31 275	0.23 332	0.31 333	0.23 322	0.33 338	0.25 335	0.31 335	0.24 338	0.33 351	0.25 339	0.32 344	0.24 327	0.28 296	0.28 325	0.28 329	0.28 407	0.29 319	0.27 363

DLNR_Zeroshot_test	0.31 297	0.28 226	0.47 462	0.79 509	0.24 337	0.30 325	0.26 339	0.30 322	0.24 330	0.32 341	0.23 330	0.31 342	0.24 335	0.30 333	0.23 323	0.29 308	0.26 304	0.29 334	0.24 338	0.33 339	0.23 304

tt_ll	0.31 297	0.91 423	0.23 273	0.31 275	0.23 332	0.31 333	0.23 322	0.33 338	0.25 335	0.31 335	0.24 338	0.33 351	0.25 339	0.32 344	0.24 327	0.28 296	0.28 325	0.28 329	0.28 407	0.29 319	0.27 363

ff	0.31 297	0.91 423	0.23 273	0.31 275	0.23 332	0.31 333	0.23 322	0.33 338	0.25 335	0.31 335	0.24 338	0.33 351	0.25 339	0.32 344	0.24 327	0.28 296	0.28 325	0.28 329	0.28 407	0.29 319	0.27 363

RAFT + AFF	0.31 297	0.45 304	0.34 359	0.39 317	0.28 356	0.38 370	0.33 448	0.29 317	0.31 435	0.30 325	0.30 392	0.29 328	0.27 356	0.29 329	0.30 379	0.28 296	0.29 340	0.29 334	0.29 422	0.27 309	0.32 433

MLCV	0.31 297	0.35 241	0.27 294	0.35 297	0.28 356	0.35 350	0.27 343	0.35 344	0.28 362	0.36 357	0.27 354	0.35 358	0.27 356	0.35 356	0.27 342	0.34 329	0.27 317	0.34 363	0.27 386	0.34 344	0.27 363

DN-CSS_ROB	0.31 297	0.35 241	0.28 303	0.35 297	0.28 356	0.34 346	0.27 343	0.34 341	0.25 335	0.35 353	0.27 354	0.36 363	0.26 349	0.34 353	0.28 351	0.35 337	0.28 325	0.34 363	0.28 407	0.34 344	0.27 363

MGE	0.32 308	1.81 606	0.19 237	0.29 262	0.19 305	0.29 319	0.23 322	0.30 322	0.19 303	0.30 325	0.19 308	0.30 335	0.19 309	0.30 333	0.19 300	0.28 296	0.18 267	0.27 321	0.23 328	0.27 309	0.18 286

PStereo	0.32 308	0.36 247	0.28 303	0.38 307	0.29 369	0.36 354	0.27 343	0.38 365	0.27 354	0.38 366	0.28 362	0.36 363	0.27 356	0.36 362	0.28 351	0.32 318	0.27 317	0.33 353	0.27 386	0.33 339	0.27 363

DStereoFS	0.32 308	0.33 238	0.32 340	0.33 286	0.30 381	0.32 342	0.32 437	0.32 334	0.31 435	0.30 325	0.31 437	0.31 342	0.30 387	0.32 344	0.32 433	0.32 318	0.31 355	0.30 336	0.47 554	0.32 332	0.34 451

DStereoSA	0.32 308	0.52 336	0.34 359	0.31 275	0.31 430	0.30 325	0.30 378	0.31 331	0.30 388	0.31 335	0.31 437	0.31 342	0.30 387	0.31 341	0.31 421	0.30 309	0.32 361	0.31 343	0.31 452	0.31 329	0.31 426

WCG-NET（raft）	0.32 308	1.24 547	0.24 280	0.32 282	0.24 337	0.32 342	0.23 322	0.32 334	0.24 330	0.32 341	0.24 338	0.32 346	0.24 335	0.32 344	0.24 327	0.30 309	0.23 294	0.30 336	0.23 328	0.30 323	0.23 304

Any-RAFT	0.32 308	0.36 247	0.27 294	0.36 301	0.27 348	0.36 354	0.27 343	0.36 348	0.27 354	0.36 357	0.27 354	0.36 363	0.27 356	0.36 362	0.28 351	0.36 342	0.28 325	0.36 389	0.28 407	0.36 368	0.28 392

StereoDRNet-Refined	0.33 314	0.39 261	0.26 290	0.39 317	0.26 347	0.40 379	0.26 339	0.40 379	0.26 349	0.39 373	0.26 349	0.39 382	0.26 349	0.39 382	0.26 340	0.37 345	0.25 300	0.37 393	0.25 341	0.37 373	0.37 471
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MGW-Stereo-1	0.34 315	0.52 336	0.19 237	0.30 265	0.19 305	0.29 319	0.38 487	0.29 317	0.19 303	0.30 325	0.19 308	0.29 328	0.37 481	0.57 543	0.19 300	0.49 461	0.33 374	0.49 528	0.33 472	0.49 501	0.33 442

SCION-M(vits-remse)	0.34 315	0.79 395	0.30 313	0.33 286	0.28 356	0.40 379	0.28 354	0.40 379	0.28 362	0.40 380	0.28 362	0.39 382	0.28 365	0.40 385	0.28 351	0.23 267	0.21 280	0.35 379	0.27 386	0.35 357	0.27 363

SCION-Mon(vits-remp)	0.34 315	0.98 439	0.30 313	0.33 286	0.18 299	0.21 273	0.28 354	0.40 379	0.28 362	0.40 380	0.28 362	0.39 382	0.28 365	0.40 385	0.28 351	0.37 345	0.29 340	0.35 379	0.27 386	0.35 357	0.27 363

RAFT-FEzeroshot	0.34 315	0.26 220	0.17 217	0.21 225	0.17 287	0.20 263	0.16 272	0.20 268	0.16 278	0.20 266	0.17 288	0.21 275	0.16 278	0.27 320	0.24 327	0.19 237	0.16 217	0.19 272	0.16 276	0.26 303	3.08 804

RAFT-FE	0.34 315	0.26 220	0.17 217	0.21 225	0.17 287	0.20 263	0.16 272	0.20 268	0.16 278	0.20 266	0.17 288	0.21 275	0.16 278	0.27 320	0.24 327	0.19 237	0.16 217	0.19 272	0.16 276	0.26 303	3.08 804

LG-Stereo_L2	0.34 315	0.37 250	0.38 378	0.47 378	0.28 356	0.39 377	0.28 354	0.39 370	0.28 362	0.39 373	0.28 362	0.39 382	0.28 365	0.38 374	0.28 351	0.42 402	0.35 412	0.36 389	0.26 347	0.35 357	0.26 323

H2IRNET	0.34 315	0.34 239	0.34 359	0.34 293	0.34 469	0.34 346	0.34 463	0.34 341	0.34 468	0.34 349	0.34 465	0.34 356	0.34 466	0.34 353	0.34 460	0.34 329	0.34 405	0.34 363	0.34 478	0.34 344	0.34 451

IGEV++	0.34 315	0.43 292	0.30 313	0.40 330	0.29 369	0.40 379	0.29 369	0.40 379	0.29 372	0.40 380	0.29 377	0.40 392	0.29 377	0.40 385	0.30 379	0.38 359	0.29 340	0.37 393	0.29 422	0.37 373	0.29 401

iRaft-Stereo_5w	0.34 315	0.42 290	0.31 331	0.39 317	0.30 381	0.38 370	0.30 378	0.40 379	0.29 372	0.40 380	0.37 485	0.41 407	0.34 466	0.38 374	0.30 379	0.34 329	0.27 317	0.34 363	0.26 347	0.34 344	0.26 323

CSP-Net	0.34 315	1.29 549	1.19 624	1.36 644	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	1.26 669	1.21 687	0.03 47	0.09 166	0.02 27	0.09 160

iRaft-Stereo_20w	0.34 315	0.41 278	0.31 331	0.39 317	0.29 369	0.40 379	0.32 437	0.41 398	0.32 447	0.38 366	0.30 392	0.39 382	0.30 387	0.38 374	0.32 433	0.35 337	0.27 317	0.34 363	0.27 386	0.34 344	0.29 401

DGSMNet	0.34 315	0.41 278	0.27 294	0.41 345	0.28 356	0.41 398	0.28 354	0.41 398	0.27 354	0.41 397	0.27 354	0.42 425	0.27 356	0.41 405	0.28 351	0.40 380	0.29 340	0.40 458	0.28 407	0.40 449	0.27 363

test_c	0.35 327	0.07 85	1.00 594	0.96 543	0.07 156	0.07 144	0.09 168	0.14 211	0.14 257	0.09 162	0.09 170	0.09 163	0.09 169	0.13 195	0.09 163	1.71 704	1.71 736	0.16 248	0.08 161	0.13 194	0.09 160

small-0shot	0.35 327	1.92 638	0.27 294	0.27 258	0.27 348	0.27 314	0.27 343	0.27 311	0.27 354	0.27 316	0.27 354	0.26 318	0.27 356	0.27 320	0.26 340	0.27 290	0.26 304	0.26 316	0.26 347	0.26 303	0.27 363

gcap_with_dpt	0.35 327	0.39 261	0.30 313	0.44 366	0.31 430	0.44 461	0.31 426	0.44 464	0.31 435	0.44 457	0.30 392	0.44 470	0.30 387	0.44 457	0.30 379	0.38 359	0.26 304	0.38 401	0.27 386	0.38 386	0.27 363

FE-Mocha	0.35 327	0.71 378	0.40 423	0.47 378	0.27 348	0.34 346	0.27 343	0.34 341	0.26 349	0.34 349	0.26 349	0.34 356	0.27 356	0.34 353	0.27 342	0.44 404	0.41 452	0.33 353	0.29 422	0.32 332	0.29 401

IGEV-FE	0.35 327	0.37 250	0.17 217	0.19 198	0.17 287	0.20 263	0.17 282	0.19 260	0.17 288	0.19 259	0.17 288	0.19 263	0.17 290	0.37 370	0.36 467	0.19 237	0.17 247	0.19 272	0.17 302	0.38 386	2.84 795

test_for_model	0.35 327	0.39 261	0.30 313	0.43 362	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.44 457	0.31 421	0.38 359	0.26 304	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

CASnet	0.35 327	0.51 334	0.44 446	0.32 282	0.31 430	0.24 290	0.34 463	0.36 348	0.25 335	0.31 335	0.37 485	0.30 335	0.33 459	0.25 304	0.45 523	0.37 345	0.37 423	0.33 353	0.35 491	0.34 344	0.37 471
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
IGEV-Stereo	0.35 327	0.44 295	0.45 448	0.49 391	0.30 381	0.37 363	0.30 378	0.36 348	0.30 388	0.36 357	0.29 377	0.36 363	0.29 377	0.36 362	0.30 379	0.46 446	0.39 438	0.32 346	0.24 338	0.32 332	0.25 317
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ETE_ROB	0.35 327	0.35 241	0.35 369	0.35 297	0.35 473	0.35 350	0.35 468	0.35 344	0.35 473	0.35 353	0.35 474	0.35 358	0.35 472	0.35 356	0.35 464	0.35 337	0.35 412	0.35 379	0.35 491	0.35 357	0.35 462

GeoVLM	0.36 336	0.38 254	0.27 294	0.46 371	0.28 356	0.35 350	0.28 354	0.37 356	0.27 354	0.35 353	0.28 362	0.36 363	0.38 487	0.35 356	0.28 351	1.08 602	0.26 304	0.33 353	0.27 386	0.34 344	0.33 442

Zero-FE251	0.36 336	0.40 265	0.28 303	0.41 345	0.28 356	0.41 398	0.28 354	0.41 398	0.28 362	0.41 397	0.28 362	0.41 407	0.28 365	0.42 419	0.30 379	0.37 345	0.26 304	0.37 393	0.27 386	0.45 475	0.56 559

GIP-stereo	0.36 336	0.49 321	0.39 390	0.48 384	0.32 444	0.41 398	0.28 354	0.40 379	0.30 388	0.41 397	0.28 362	0.40 392	0.28 365	0.42 419	0.28 351	0.45 434	0.32 361	0.38 401	0.30 441	0.37 373	0.27 363

DCVSM-stereo	0.36 336	1.89 629	0.22 267	0.40 330	0.22 326	0.40 379	0.22 311	0.40 379	0.22 318	0.40 380	0.22 325	0.40 392	0.22 325	0.40 385	0.22 315	0.28 296	0.21 280	0.28 329	0.21 316	0.28 315	0.20 295

RSM	0.36 336	0.36 247	0.43 444	0.37 304	0.42 524	0.49 501	0.42 520	0.37 356	0.28 362	0.36 357	0.29 377	0.36 363	0.30 387	0.37 370	0.28 351	0.34 329	0.31 355	0.34 363	0.35 491	0.40 449	0.29 401

gcap-zeroshot	0.36 336	0.40 265	0.34 359	0.44 366	0.31 430	0.44 461	0.31 426	0.44 464	0.32 447	0.44 457	0.32 448	0.44 470	0.32 447	0.44 457	0.31 421	0.39 372	0.28 325	0.39 445	0.28 407	0.39 435	0.27 363

testlalala	0.36 336	0.40 265	0.34 359	0.44 366	0.31 430	0.44 461	0.31 426	0.44 464	0.32 447	0.44 457	0.32 448	0.44 470	0.32 447	0.44 457	0.31 421	0.39 372	0.28 325	0.39 445	0.28 407	0.39 435	0.27 363

GCAPDPT-zeroshot	0.36 336	0.40 265	0.30 313	0.43 362	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.31 435	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.44 457	0.31 421	0.39 372	0.28 325	0.39 445	0.27 386	0.39 435	0.26 323

RAFT-Test	0.36 336	0.37 250	0.33 345	0.41 345	0.32 444	0.41 398	0.32 437	0.41 398	0.32 447	0.41 397	0.32 448	0.41 407	0.32 447	0.41 405	0.33 445	0.37 345	0.29 340	0.37 393	0.29 422	0.38 386	0.31 426

DMCA	0.36 336	0.38 254	0.37 376	0.35 297	0.35 473	0.36 354	0.36 474	0.36 348	0.35 473	0.35 353	0.37 485	0.36 363	0.36 476	0.35 356	0.36 467	0.36 342	0.36 418	0.35 379	0.36 497	0.36 368	0.36 465

ACVNet-DCA	0.37 346	1.00 449	0.30 313	0.40 330	0.29 369	0.40 379	0.29 369	0.40 379	0.29 372	0.40 380	0.29 377	0.40 392	0.29 377	0.39 382	0.28 351	0.33 324	0.32 361	0.33 353	0.32 460	0.33 339	0.32 433

1test111	0.37 346	1.02 465	0.30 313	0.39 317	0.29 369	0.40 379	0.28 354	0.39 370	0.29 372	0.39 373	0.29 377	0.39 382	0.28 365	0.40 385	0.29 369	0.33 324	0.32 361	0.33 353	0.31 452	0.32 332	0.31 426

cc1	0.37 346	1.02 465	0.30 313	0.39 317	0.29 369	0.40 379	0.28 354	0.39 370	0.29 372	0.39 373	0.29 377	0.39 382	0.28 365	0.40 385	0.29 369	0.33 324	0.32 361	0.33 353	0.31 452	0.32 332	0.31 426

EKT-Stereo	0.37 346	0.40 265	0.44 446	1.07 559	0.29 369	0.34 346	0.31 426	0.36 348	0.29 372	0.38 366	0.31 437	0.37 374	0.30 387	0.36 362	0.29 369	0.34 329	0.28 325	0.39 445	0.30 441	0.37 373	0.30 416

GMOStereo	0.37 346	0.45 304	0.23 273	0.30 265	0.37 484	0.41 398	0.36 474	0.41 398	0.35 473	0.43 418	0.36 478	0.41 407	0.40 500	0.41 405	0.36 467	0.34 329	0.22 287	0.47 515	0.37 500	0.39 435	0.33 442

XPNet_ROB	0.37 346	0.37 250	0.37 376	0.37 304	0.37 484	0.37 363	0.37 480	0.37 356	0.37 485	0.37 364	0.37 485	0.37 374	0.37 481	0.37 370	0.37 477	0.37 345	0.37 423	0.37 393	0.37 500	0.37 373	0.37 471

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 352	0.35 241	0.56 502	0.63 470	0.29 369	0.36 354	0.29 369	0.36 348	0.29 372	0.39 373	0.29 377	0.36 363	0.29 377	0.36 362	0.29 369	0.62 511	0.57 524	0.35 379	0.29 422	0.36 368	0.29 401

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.38 352	0.35 241	0.56 502	0.63 470	0.28 356	0.36 354	0.28 354	0.36 348	0.28 362	0.36 357	0.28 362	0.36 363	0.28 365	0.36 362	0.28 351	0.62 511	0.57 524	0.35 379	0.28 407	0.35 357	0.28 392

MonSter++	0.38 352	0.44 295	0.31 331	0.43 362	0.30 381	0.43 426	0.31 426	0.43 425	0.31 435	0.45 469	0.31 437	0.43 434	0.31 439	0.43 426	0.69 595	0.38 359	0.33 374	0.40 458	0.30 441	0.38 386	0.30 416

HiDET	0.38 352	0.44 295	0.30 313	0.42 355	0.30 381	0.42 419	0.30 378	0.42 417	0.30 388	0.44 457	0.30 392	0.42 425	0.30 387	0.42 419	0.68 587	0.37 345	0.32 361	0.40 458	0.29 422	0.37 373	0.29 401

LCMNet	0.38 352	0.44 295	0.30 313	0.42 355	0.30 381	0.42 419	0.30 378	0.42 417	0.30 388	0.45 469	0.30 392	0.42 425	0.30 387	0.42 419	0.69 595	0.37 345	0.32 361	0.40 458	0.29 422	0.37 373	0.29 401

CSFM-Stereo	0.38 352	0.44 295	0.30 313	0.42 355	0.30 381	0.42 419	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.44 457	0.30 392	0.42 425	0.30 387	0.42 419	0.73 609	0.37 345	0.32 361	0.40 458	0.29 422	0.37 373	0.30 416

HART	0.38 352	0.45 304	0.34 359	0.42 355	0.33 457	0.41 398	0.34 463	0.42 417	0.33 457	0.43 418	0.34 465	0.42 425	0.34 466	0.41 405	0.38 481	0.40 380	0.32 361	0.42 492	0.32 460	0.40 449	0.32 433

GREAT-IGEV	0.38 352	0.43 292	0.36 371	0.48 384	0.32 444	0.45 475	0.32 437	0.45 473	0.32 447	0.45 469	0.32 448	0.45 480	0.32 447	0.45 477	0.32 433	0.44 404	0.33 374	0.41 476	0.29 422	0.41 460	0.29 401
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
fffy	0.38 352	0.43 292	0.33 345	0.46 371	0.33 457	0.45 475	0.32 437	0.45 473	0.32 447	0.45 469	0.32 448	0.45 480	0.33 459	0.45 477	0.32 433	0.38 359	0.38 431	0.38 401	0.37 500	0.37 373	0.36 465

WAO-8	0.38 352	0.38 254	0.38 378	0.38 307	0.38 492	0.38 370	0.38 487	0.38 365	0.38 490	0.38 366	0.38 490	0.38 377	0.38 487	0.38 374	0.38 481	0.38 359	0.38 431	0.38 401	0.37 500	0.38 386	0.38 478

WAO-7	0.38 352	0.38 254	0.38 378	0.38 307	0.38 492	0.38 370	0.38 487	0.38 365	0.38 490	0.38 366	0.38 490	0.38 377	0.38 487	0.38 374	0.38 481	0.38 359	0.38 431	0.38 401	0.38 514	0.38 386	0.38 478

xx1	0.38 352	1.03 467	0.31 331	0.40 330	0.31 430	0.41 398	0.28 354	0.40 379	0.29 372	0.40 380	0.29 377	0.40 392	0.29 377	0.40 385	0.29 369	0.34 329	0.33 374	0.34 363	0.32 460	0.34 344	0.32 433

Venus	0.38 352	0.38 254	0.38 378	0.38 307	0.38 492	0.37 363	0.38 487	0.37 356	0.37 485	0.41 397	0.37 485	0.39 382	0.37 481	0.38 374	0.38 481	0.37 345	0.38 431	0.38 401	0.37 500	0.37 373	0.38 478

IMH	0.38 352	0.38 254	0.38 378	0.38 307	0.38 492	0.38 370	0.38 487	0.38 365	0.38 490	0.42 411	0.38 490	0.40 392	0.38 487	0.38 374	0.38 481	0.38 359	0.38 431	0.39 445	0.38 514	0.38 386	0.38 478

NBS	0.39 366	0.68 372	0.36 371	0.38 307	0.36 479	0.38 370	0.39 503	0.39 370	0.39 503	0.37 364	0.35 474	0.37 374	0.38 487	0.37 370	0.38 481	0.39 372	0.36 418	0.36 389	0.39 518	0.38 386	0.38 478

DF	0.39 366	1.37 560	1.02 607	1.14 567	0.12 241	0.16 242	0.12 242	0.16 247	0.12 245	0.16 245	0.12 237	0.16 245	0.12 242	0.16 246	0.12 234	1.12 611	1.00 603	0.15 242	0.12 235	0.15 234	0.12 233

PAM	0.39 366	1.88 628	0.34 359	0.37 304	0.41 514	0.45 475	0.22 311	0.28 312	0.23 325	0.28 317	0.24 338	0.29 328	0.23 331	0.29 329	0.23 323	0.38 359	0.32 361	0.38 401	0.37 500	0.32 332	0.22 302

HanzoNet	0.39 366	0.38 254	0.40 423	0.39 317	0.41 514	0.38 370	0.38 487	0.38 365	0.38 490	0.39 373	0.39 500	0.38 377	0.38 487	0.39 382	0.40 498	0.38 359	0.38 431	0.40 458	0.38 514	0.38 386	0.40 487

CES	0.39 366	0.47 313	0.36 371	0.36 301	0.37 484	0.45 475	0.35 468	0.35 344	0.40 506	0.36 357	0.44 527	0.47 491	0.36 476	0.44 457	0.36 467	0.37 345	0.39 438	0.44 495	0.35 491	0.37 373	0.36 465

PASM	0.39 366	3.06 711	1.36 692	1.58 656	0.09 166	0.11 174	0.11 201	0.11 181	0.11 205	0.09 162	0.09 170	0.11 185	0.09 169	0.09 162	0.09 163	0.11 128	0.11 148	0.11 179	0.09 166	0.11 183	0.11 193

mms	0.40 372	0.45 304	0.35 369	0.48 384	0.36 479	0.47 487	0.34 463	0.45 473	0.38 490	0.47 481	0.33 457	0.45 480	0.32 447	0.45 477	0.32 433	0.39 372	0.38 431	0.38 401	0.37 500	0.39 435	0.39 485

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 372	1.09 477	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.44 464	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.45 434	0.34 405	0.38 401	0.27 386	0.38 386	0.27 363

knoymous	0.40 372	0.40 265	0.40 423	0.40 330	0.40 504	0.40 379	0.40 504	0.40 379	0.40 506	0.40 380	0.40 503	0.40 392	0.40 500	0.40 385	0.40 498	0.40 380	0.40 442	0.40 458	0.40 520	0.40 449	0.40 487

anonymousa	0.40 372	0.40 265	0.40 423	0.40 330	0.40 504	0.40 379	0.40 504	0.40 379	0.40 506	0.40 380	0.40 503	0.40 392	0.40 500	0.40 385	0.40 498	0.40 380	0.40 442	0.40 458	0.40 520	0.40 449	0.40 487

riskmin	0.40 372	0.40 265	0.40 423	0.40 330	0.40 504	0.40 379	0.40 504	0.40 379	0.40 506	0.40 380	0.40 503	0.40 392	0.40 500	0.40 385	0.40 498	0.40 380	0.40 442	0.40 458	0.40 520	0.40 449	0.40 487

Anonymous_2	0.40 372	0.40 265	0.40 423	0.40 330	0.40 504	0.40 379	0.40 504	0.40 379	0.40 506	0.40 380	0.40 503	0.40 392	0.40 500	0.40 385	0.40 498	0.40 380	0.40 442	0.40 458	0.40 520	0.40 449	0.40 487

Anonymous_1	0.40 372	0.40 265	0.40 423	0.40 330	0.40 504	0.40 379	0.40 504	0.40 379	0.40 506	0.40 380	0.40 503	0.40 392	0.40 500	0.40 385	0.40 498	0.40 380	0.40 442	0.40 458	0.40 520	0.40 449	0.40 487

AdaStereo	0.40 372	0.40 265	0.40 423	0.40 330	0.40 504	0.40 379	0.40 504	0.40 379	0.40 506	0.40 380	0.40 503	0.40 392	0.40 500	0.40 385	0.40 498	0.40 380	0.40 442	0.40 458	0.40 520	0.40 449	0.40 487
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.
test410_97500	0.41 380	0.89 417	0.31 331	0.40 330	0.31 430	0.40 379	0.31 426	0.40 379	0.31 435	0.61 551	0.53 565	0.40 392	0.31 439	0.40 385	0.31 421	0.58 497	0.47 486	0.38 401	0.29 422	0.38 386	0.29 401

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 380	1.09 477	0.40 423	0.52 442	0.31 430	0.44 461	0.31 426	0.44 464	0.31 435	0.44 457	0.31 437	0.44 470	0.31 439	0.44 457	0.31 421	0.46 446	0.35 412	0.39 445	0.28 407	0.39 435	0.28 392

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 380	1.06 474	0.40 423	0.51 439	0.31 430	0.44 461	0.30 378	0.43 425	0.32 447	0.44 457	0.30 392	0.56 545	0.30 387	0.44 457	0.31 421	0.45 434	0.34 405	0.39 445	0.27 386	0.40 449	0.27 363

Select-FE	0.41 380	0.44 295	0.23 273	0.26 253	0.22 326	0.26 309	0.22 311	0.26 307	0.23 325	0.26 311	0.23 330	0.26 318	0.23 331	0.45 477	0.42 514	0.25 284	0.22 287	0.25 311	0.22 320	0.45 475	2.90 796

water-stereo	0.41 380	0.84 405	0.46 454	0.50 428	0.33 457	0.45 475	0.33 448	0.45 473	0.32 447	0.45 469	0.32 448	0.45 480	0.32 447	0.45 477	0.32 433	0.44 404	0.41 452	0.39 445	0.31 452	0.39 435	0.32 433

GCAP-BAT	0.41 380	1.30 551	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.44 457	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 404	0.34 405	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GwcNet-ADL	0.41 380	0.41 278	0.41 437	0.41 345	0.41 514	0.41 398	0.41 513	0.41 398	0.41 516	0.41 397	0.41 511	0.41 407	0.41 512	0.41 405	0.41 506	0.41 388	0.41 452	0.41 476	0.41 530	0.41 460	0.41 496

PSMNet-ADL	0.41 380	0.41 278	0.41 437	0.41 345	0.41 514	0.41 398	0.41 513	0.41 398	0.41 516	0.41 397	0.41 511	0.41 407	0.41 512	0.41 405	0.41 506	0.41 388	0.41 452	0.41 476	0.41 530	0.41 460	0.41 496

GANet-ADL	0.41 380	0.41 278	0.41 437	0.41 345	0.41 514	0.41 398	0.41 513	0.41 398	0.41 516	0.41 397	0.41 511	0.41 407	0.41 512	0.41 405	0.41 506	0.41 388	0.41 452	0.41 476	0.41 530	0.41 460	0.41 496

ADLNet2	0.41 380	0.41 278	0.41 437	0.41 345	0.41 514	0.41 398	0.41 513	0.41 398	0.41 516	0.41 397	0.41 511	0.41 407	0.41 512	0.41 405	0.41 506	0.41 388	0.41 452	0.41 476	0.41 530	0.41 460	0.41 496

ADLNet	0.41 380	0.41 278	0.41 437	0.41 345	0.41 514	0.41 398	0.41 513	0.41 398	0.41 516	0.41 397	0.41 511	0.41 407	0.41 512	0.41 405	0.41 506	0.41 388	0.41 452	0.41 476	0.41 530	0.41 460	0.41 496

FCDSN-DC	0.41 380	0.59 360	0.64 527	0.54 447	0.33 457	0.50 510	0.37 480	0.42 417	0.40 506	0.61 551	0.43 525	0.50 519	0.49 549	0.38 374	0.32 433	0.28 296	0.23 294	0.26 316	0.22 320	0.35 357	0.28 392
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
psmorigin	0.41 380	0.46 308	0.33 345	0.49 391	0.33 457	0.49 501	0.33 448	0.49 496	0.33 457	0.49 498	0.33 457	0.49 505	0.33 459	0.51 521	0.33 445	0.41 388	0.30 350	0.41 476	0.30 441	0.79 571	0.29 401

Gwc-CoAtRS	0.41 380	1.49 567	0.32 340	0.42 355	0.32 444	0.41 398	0.32 437	0.41 398	0.33 457	0.41 397	0.32 448	0.41 407	0.32 447	0.41 405	0.32 433	0.39 372	0.28 325	0.39 445	0.28 407	0.40 449	0.28 392

CR-RVC	0.42 394	0.14 148	1.89 743	1.91 674	0.13 251	0.12 185	0.08 165	0.07 151	0.07 162	0.07 153	0.07 163	0.08 154	0.14 261	0.07 151	0.07 153	0.96 583	1.91 760	0.14 209	0.14 259	0.20 269	0.13 245

S0	0.42 394	0.44 295	0.54 498	0.59 462	0.34 469	0.48 492	0.22 311	0.51 519	0.25 335	0.51 521	0.34 465	0.53 534	0.35 472	0.47 486	0.36 467	0.55 490	0.39 438	0.49 528	0.27 386	0.46 480	0.34 451

UPFNet	0.42 394	1.20 493	0.17 217	0.24 238	0.17 287	0.25 300	0.17 282	1.19 636	0.90 634	0.25 302	0.17 288	0.24 299	0.17 290	0.25 304	0.17 282	0.22 255	0.17 247	0.22 287	0.16 276	1.15 628	0.93 629

quiztm	0.43 397	0.49 321	0.40 423	0.51 439	0.40 504	0.51 522	0.40 504	0.50 505	0.40 506	0.50 511	0.40 503	0.51 530	0.40 500	0.50 511	0.40 498	0.44 404	0.34 405	0.44 495	0.34 478	0.44 470	0.34 451

GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 397	1.76 590	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.31 421	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.27 386	0.38 386	0.26 323

KABStereo	0.43 397	1.76 590	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

KMOStereo	0.43 397	1.80 601	0.38 378	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 397	1.77 592	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 397	1.78 595	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 397	1.77 592	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 397	1.77 592	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

DDF-Stereo	0.43 397	1.15 486	0.57 506	0.53 444	0.32 444	0.41 398	0.32 437	0.41 398	0.32 447	0.41 397	0.32 448	0.41 407	0.32 447	0.40 385	0.32 433	0.52 479	0.50 504	0.38 401	0.31 452	0.39 435	0.31 426

DVStereo	0.43 397	0.86 409	0.48 470	0.50 428	0.33 457	0.46 482	0.33 448	0.46 477	0.33 457	0.46 475	0.33 457	0.47 491	0.33 459	0.47 486	0.34 460	0.45 434	0.42 462	0.40 458	0.33 472	0.47 494	0.38 478

psmg	0.43 397	1.91 632	0.92 587	1.91 674	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	1.97 721	1.44 711	0.04 99	0.03 63	0.02 27	0.03 52

delet	0.43 397	1.21 539	0.17 217	0.25 245	0.17 287	0.25 300	0.18 291	1.26 690	0.95 645	0.25 302	0.17 288	0.25 306	0.17 290	0.25 304	0.17 282	0.23 267	0.16 217	0.22 287	0.16 276	1.18 636	0.98 637

psm_up	0.43 397	1.19 492	0.17 217	0.25 245	0.18 299	0.25 300	0.19 297	1.26 690	0.91 635	0.26 311	0.17 288	0.25 306	0.17 290	0.25 304	0.17 282	0.22 255	0.17 247	0.23 296	0.16 276	1.18 636	0.99 638

canet-new	0.44 410	1.82 614	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.44 457	0.30 379	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

bcnet-new	0.44 410	1.81 606	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

LWStereo	0.44 410	1.82 614	0.38 378	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

LMStereo	0.44 410	1.80 601	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.45 434	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

CR7Stereo	0.44 410	1.81 606	0.39 390	0.50 428	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.45 434	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

ARStereo	0.44 410	1.80 601	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

ARStereo-new	0.44 410	1.80 601	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

BARStereo	0.44 410	1.78 595	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.44 464	0.30 388	0.44 457	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.45 434	0.34 405	0.39 445	0.26 347	0.38 386	0.26 323

FCBStereo	0.44 410	1.79 600	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

PSGStereo	0.44 410	1.78 595	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

MUNStereo	0.44 410	1.81 606	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.44 461	0.30 378	0.44 464	0.30 388	0.44 457	0.30 392	0.44 470	0.30 387	0.44 457	0.30 379	0.45 434	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

CHEStereo	0.44 410	1.78 595	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

TOTStereo	0.44 410	1.81 606	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.44 410	1.83 617	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-cres-4k	0.44 410	1.81 606	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.44 410	1.85 623	0.38 378	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.44 410	1.86 626	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.44 410	1.80 601	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.44 461	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.44 457	0.30 379	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.44 410	1.82 614	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.44 410	1.83 617	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 404	0.36 418	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

Monster-pub-mixall	0.44 410	0.56 352	0.60 512	0.38 307	0.27 348	0.37 363	0.27 343	0.37 356	0.29 372	0.38 366	0.27 354	0.38 377	0.29 377	0.85 596	0.27 342	1.46 687	0.26 304	0.34 363	0.26 347	0.36 368	0.53 545

depthmonostereo	0.44 410	0.85 407	0.46 454	0.54 447	0.40 504	0.52 526	0.38 487	0.52 524	0.35 473	0.47 481	0.34 465	0.46 484	0.34 466	0.47 486	0.34 460	0.45 434	0.43 467	0.41 476	0.33 472	0.41 460	0.32 433

MMNet	0.44 410	1.24 547	0.17 217	0.25 245	0.17 287	0.25 300	0.18 291	1.26 690	0.93 642	0.25 302	0.17 288	0.25 306	0.18 302	0.25 304	0.17 282	0.23 267	0.16 217	0.23 296	0.16 276	1.20 640	0.99 638

rgla	0.45 433	0.54 346	0.33 345	0.67 481	0.32 444	0.48 492	0.33 448	0.48 488	0.33 457	0.48 488	0.94 642	0.48 498	0.33 459	0.47 486	0.33 445	0.45 434	0.52 513	0.53 547	0.31 452	0.45 475	0.32 433

LACA_dic	0.45 433	0.13 126	1.78 725	1.70 667	0.12 241	0.13 188	0.12 242	0.16 247	0.15 270	0.13 195	0.12 237	0.13 195	0.11 200	0.16 246	0.13 246	1.73 705	1.69 734	0.16 248	0.11 200	0.13 194	0.13 245

RMAStereo	0.45 433	1.81 606	0.40 423	0.50 428	0.31 430	0.44 461	0.31 426	0.44 464	0.31 435	0.44 457	0.31 437	0.44 470	0.32 447	0.44 457	0.31 421	0.46 446	0.35 412	0.39 445	0.27 386	0.39 435	0.27 363

252Zero-FE	0.45 433	0.50 326	0.36 371	0.50 428	0.36 479	0.50 510	0.36 474	0.50 505	0.36 483	0.49 498	0.36 478	0.49 505	0.36 476	0.54 533	0.41 506	0.45 434	0.34 405	0.45 500	0.34 478	0.55 524	0.75 603

Monster-pub-eth3d	0.45 433	0.57 355	0.60 512	0.39 317	0.28 356	0.37 363	0.28 354	0.37 356	0.30 388	0.39 373	0.29 377	0.39 382	0.30 387	0.92 608	0.27 342	1.42 684	0.28 325	0.34 363	0.28 407	0.37 373	0.53 545

Replicate-Monster	0.45 433	0.57 355	0.60 512	0.40 330	0.29 369	0.37 363	0.27 343	0.37 356	0.30 388	0.40 380	0.31 437	0.40 392	0.30 387	0.99 616	0.27 342	1.36 680	0.31 355	0.34 363	0.30 441	0.36 368	0.54 548

SCV_C0	0.45 433	0.88 414	0.49 477	0.54 447	0.37 484	0.48 492	0.37 480	0.48 488	0.37 485	0.48 488	0.36 478	0.48 498	0.37 481	0.49 503	0.37 477	0.50 471	0.41 452	0.44 495	0.34 478	0.44 470	0.34 451

RAFT-Stereo-weight	0.45 433	1.90 631	0.34 359	0.42 355	0.36 479	0.43 426	0.35 468	0.42 417	0.34 468	0.42 411	0.34 465	0.44 470	0.34 466	0.41 405	0.34 460	0.38 359	0.32 361	0.38 401	0.32 460	0.38 386	0.33 442

TorneroNet-64	0.45 433	0.27 223	0.30 313	0.58 459	0.27 348	0.70 562	0.30 378	0.28 312	0.73 617	0.73 574	0.28 362	0.71 573	0.66 584	0.75 577	0.27 342	0.27 290	0.29 340	0.37 393	0.75 624	0.28 315	0.30 416

416test	0.46 442	0.55 349	0.33 345	0.67 481	0.33 457	0.48 492	0.33 448	0.48 488	0.33 457	0.48 488	0.99 648	0.48 498	0.33 459	0.48 496	0.33 445	0.45 434	0.52 513	0.54 550	0.32 460	0.45 475	0.32 433

ATMStereo	0.46 442	1.99 641	0.40 423	0.51 439	0.31 430	0.44 461	0.31 426	0.44 464	0.31 435	0.44 457	0.31 437	0.44 470	0.31 439	0.44 457	0.32 433	0.47 453	0.35 412	0.39 445	0.27 386	0.39 435	0.27 363

SCV	0.46 442	0.94 434	0.45 448	0.54 447	0.37 484	0.48 492	0.38 487	0.48 488	0.37 485	0.48 488	0.39 500	0.48 498	0.37 481	0.49 503	0.37 477	0.50 471	0.46 478	0.44 495	0.34 478	0.44 470	0.34 451

otaku	0.46 442	0.46 308	0.46 454	0.46 371	0.46 535	0.46 482	0.46 534	0.46 477	0.46 534	0.46 475	0.46 536	0.46 484	0.46 533	0.46 482	0.46 527	0.46 446	0.46 478	0.46 505	0.46 547	0.46 480	0.46 515

Dean	0.46 442	0.46 308	0.46 454	0.46 371	0.46 535	0.46 482	0.46 534	0.46 477	0.46 534	0.47 481	0.46 536	0.46 484	0.46 533	0.46 482	0.46 527	0.46 446	0.46 478	0.46 505	0.46 547	0.46 480	0.46 515

ACVNet_1	0.46 442	0.47 313	0.46 454	0.46 371	0.46 535	0.46 482	0.46 534	0.46 477	0.47 540	0.46 475	0.46 536	0.46 484	0.46 533	0.46 482	0.46 527	0.46 446	0.46 478	0.47 515	0.46 547	0.46 480	0.46 515

ACVNet-4b	0.46 442	0.46 308	0.46 454	0.46 371	0.46 535	0.46 482	0.46 534	0.46 477	0.46 534	0.46 475	0.46 536	0.46 484	0.46 533	0.47 486	0.46 527	0.46 446	0.46 478	0.46 505	0.46 547	0.46 480	0.46 515

PML	0.46 442	1.36 558	0.29 309	0.58 459	0.30 381	0.57 543	0.29 369	0.57 537	0.29 372	0.57 544	0.29 377	0.57 549	0.29 377	0.56 538	0.29 369	0.52 479	0.30 350	0.53 547	0.31 452	0.53 522	0.30 416

ww	0.47 450	0.52 336	0.38 378	0.56 455	0.37 484	0.56 536	0.38 487	0.56 533	0.37 485	0.56 540	0.77 621	0.56 545	0.37 481	0.57 543	0.37 477	0.49 461	0.33 374	0.49 528	0.33 472	0.49 501	0.33 442

Anonymus	0.47 450	0.73 381	0.46 454	0.43 362	0.54 568	0.53 528	0.27 343	0.39 370	0.35 473	0.33 346	0.40 503	0.33 351	0.38 487	0.53 530	0.54 558	0.56 494	0.36 418	0.49 528	0.53 570	0.66 541	0.54 548

LG-Stereo_L1	0.47 450	0.52 336	0.47 462	0.62 468	0.39 502	0.53 528	0.40 504	0.53 526	0.39 503	0.53 528	0.39 500	0.53 534	0.39 499	0.53 530	0.39 495	0.55 490	0.46 478	0.49 528	0.37 500	0.49 501	0.37 471

Ntro	0.47 450	0.47 313	0.46 454	0.46 371	0.46 535	0.47 487	0.47 540	0.46 477	0.47 540	0.46 475	0.46 536	0.47 491	0.46 533	0.47 486	0.47 535	0.47 453	0.46 478	0.46 505	0.46 547	0.46 480	0.46 515

HaxPig	0.47 450	0.47 313	0.47 462	0.49 391	0.47 543	0.47 487	0.47 540	0.47 483	0.47 540	0.47 481	0.47 545	0.47 491	0.47 542	0.47 486	0.47 535	0.47 453	0.47 486	0.47 515	0.47 554	0.47 494	0.48 525

UNDER WATER	0.47 450	0.47 313	0.47 462	0.47 378	0.47 543	0.47 487	0.47 540	0.47 483	0.47 540	0.47 481	0.47 545	0.47 491	0.46 533	0.47 486	0.47 535	0.47 453	0.47 486	0.47 515	0.46 547	0.47 494	0.47 523

LVE	0.47 450	0.47 313	0.47 462	0.47 378	0.49 551	0.47 487	0.47 540	0.47 483	0.49 549	0.47 481	0.47 545	0.47 491	0.46 533	0.47 486	0.47 535	0.47 453	0.47 486	0.48 523	0.47 554	0.47 494	0.47 523

GASTEREO	0.48 457	1.21 539	0.47 462	0.57 457	0.38 492	0.50 510	0.38 487	0.50 505	0.38 490	0.50 511	0.38 490	0.50 519	0.38 487	0.50 511	0.38 481	0.52 479	0.42 462	0.46 505	0.34 478	0.46 480	0.34 451

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 457	0.55 349	0.47 462	0.63 470	0.41 514	0.56 536	0.44 524	0.56 533	0.41 516	0.56 540	0.41 511	0.57 549	0.42 518	0.56 538	0.41 506	0.55 490	0.43 467	0.51 541	0.37 500	0.51 514	0.37 471

fffft	0.48 457	0.51 334	0.45 448	0.52 442	0.45 533	0.52 526	0.45 530	0.52 524	0.48 547	0.53 528	0.45 532	0.52 532	0.45 529	0.52 526	0.46 527	0.51 477	0.41 452	0.50 536	0.41 530	0.50 508	0.41 496
1: 1. 1
RainbowNet	0.48 457	0.48 319	0.48 470	0.48 384	0.48 547	0.48 492	0.48 549	0.48 488	0.48 547	0.48 488	0.48 549	0.48 498	0.48 543	0.48 496	0.48 542	0.48 458	0.48 492	0.48 523	0.48 558	0.48 498	0.48 525

notaker	0.48 457	0.49 321	0.48 470	0.48 384	0.48 547	0.48 492	0.48 549	0.48 488	0.49 549	0.48 488	0.48 549	0.48 498	0.48 543	0.48 496	0.48 542	0.48 458	0.48 492	0.48 523	0.48 558	0.48 498	0.49 531

LL-Strereo2	0.48 457	1.73 588	0.51 489	0.59 462	0.34 469	0.42 419	0.33 448	0.40 379	0.31 435	0.42 411	0.33 457	0.42 425	0.31 439	0.44 457	0.39 495	0.60 502	0.51 509	0.44 495	0.33 472	0.44 470	0.33 442

416test1013	0.49 463	0.80 398	0.33 345	0.67 481	0.33 457	0.48 492	0.41 513	0.48 488	0.39 503	0.48 488	0.93 641	0.52 532	0.32 447	0.52 526	0.38 481	0.49 461	0.51 509	0.53 547	0.37 500	0.51 514	0.36 465

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 463	0.98 439	0.64 527	0.84 518	0.46 535	0.45 475	0.35 468	0.47 483	0.47 540	0.45 469	0.34 465	0.46 484	0.48 543	0.46 482	0.35 464	0.39 372	0.71 570	0.39 445	0.35 491	0.41 460	0.41 496

ACVNet_2	0.49 463	0.49 321	0.49 477	0.49 391	0.49 551	0.49 501	0.49 551	0.49 496	0.49 549	0.49 498	0.49 552	0.49 505	0.49 549	0.49 503	0.49 544	0.49 461	0.49 496	0.49 528	0.49 562	0.49 501	0.49 531

FoundationStereo	0.50 466	0.50 326	0.50 483	0.50 428	0.50 555	0.50 510	0.50 555	0.50 505	0.50 554	0.50 511	0.50 556	0.50 519	0.50 554	0.50 511	0.50 547	0.50 471	0.50 504	0.50 536	0.50 564	0.50 508	0.50 534

StereoAnything_RVC	0.50 466	0.50 326	0.50 483	0.50 428	0.50 555	0.50 510	0.50 555	0.50 505	0.50 554	0.50 511	0.50 556	0.50 519	0.50 554	0.50 511	0.50 547	0.50 471	0.50 504	0.50 536	0.50 564	0.50 508	0.50 534

dual_stereo	0.50 466	0.50 326	0.50 483	0.50 428	0.50 555	0.50 510	0.50 555	0.50 505	0.50 554	0.50 511	0.50 556	0.50 519	0.50 554	0.50 511	0.50 547	0.50 471	0.50 504	0.50 536	0.50 564	0.50 508	0.50 534

GCST	0.50 466	2.08 644	0.38 378	0.53 444	0.35 473	0.49 501	0.35 468	0.50 505	0.35 473	0.49 498	0.35 474	0.49 505	0.35 472	0.49 503	0.35 464	0.48 458	0.37 423	0.45 500	0.33 472	0.44 470	0.33 442

SANet	0.50 466	0.50 326	0.50 483	0.50 428	0.50 555	0.50 510	0.50 555	0.50 505	0.50 554	0.50 511	0.50 556	0.50 519	0.50 554	0.50 511	0.50 547	0.50 471	0.50 504	0.50 536	0.50 564	0.50 508	0.50 534

CR-Stereo	0.51 471	0.14 148	1.94 758	1.87 671	0.14 255	0.13 188	0.14 256	0.19 260	0.18 295	0.13 195	0.13 258	0.18 258	0.17 290	0.14 212	0.15 263	1.89 715	1.93 761	0.19 272	0.14 259	0.20 269	0.15 259

MSCF	0.51 471	1.40 564	0.49 477	0.58 459	0.38 492	0.50 510	0.38 487	0.54 529	0.41 516	0.52 525	0.41 511	0.53 534	0.42 518	0.53 530	0.41 506	0.60 502	0.47 486	0.48 523	0.37 500	0.48 498	0.38 478

UGAM-zero	0.51 471	2.17 654	0.39 390	0.53 444	0.36 479	0.50 510	0.36 474	0.50 505	0.36 483	0.49 498	0.36 478	0.50 519	0.35 472	0.50 511	0.36 467	0.49 461	0.37 423	0.47 515	0.35 491	0.46 480	0.34 451

UGAM	0.51 471	2.23 659	0.39 390	0.54 447	0.35 473	0.50 510	0.35 468	0.49 496	0.35 473	0.49 498	0.35 474	0.49 505	0.36 476	0.50 511	0.36 467	0.49 461	0.37 423	0.45 500	0.34 478	0.45 475	0.34 451

Selective-IGEV	0.51 471	0.55 349	0.45 448	0.69 487	0.45 533	0.61 548	0.45 530	0.50 505	0.40 506	0.56 540	0.44 527	0.55 542	0.40 500	0.72 570	0.67 580	0.59 500	0.46 478	0.45 500	0.34 478	0.46 480	0.37 471

RCA-Stereo	0.51 471	3.22 717	0.34 359	0.44 366	0.34 469	0.44 461	0.34 463	0.43 425	0.34 468	0.43 418	0.34 465	0.44 470	0.33 459	0.43 426	0.33 445	0.38 359	0.29 340	0.38 401	0.29 422	0.38 386	0.29 401

DN	0.53 477	0.85 407	0.45 448	0.65 476	0.44 529	0.60 546	0.44 524	0.60 545	0.44 529	0.60 549	0.45 532	0.60 554	0.44 525	0.60 549	0.44 520	0.56 494	0.42 462	0.56 554	0.42 538	0.56 527	0.42 503

AIO-test1	0.54 478	0.60 364	0.52 493	0.66 480	0.47 543	0.61 548	0.47 540	0.58 540	0.46 534	0.61 551	0.46 536	0.61 557	0.45 529	0.62 551	0.45 523	0.61 506	0.52 513	0.57 555	0.48 558	0.57 530	0.48 525

castereo++	0.54 478	3.59 723	1.15 618	1.31 638	0.14 255	0.16 242	0.14 256	0.16 247	0.14 257	0.16 245	0.14 264	0.16 245	0.13 256	0.16 246	0.14 251	1.45 686	1.16 635	0.15 242	0.14 259	0.15 234	0.13 245

FENet	0.54 478	1.52 568	1.19 624	1.41 648	0.23 332	0.35 350	0.23 322	0.35 344	0.23 325	0.34 349	0.23 330	0.35 358	0.23 331	0.35 356	0.23 323	1.40 683	1.07 617	0.32 346	0.23 328	0.33 339	0.23 304

PSMNet_ROB	0.54 478	0.54 346	0.54 498	0.54 447	0.53 565	0.54 533	0.54 565	0.53 526	0.54 565	0.54 534	0.54 567	0.54 538	0.53 561	0.54 533	0.54 558	0.54 484	0.53 517	0.54 550	0.54 572	0.54 523	0.54 548

AIO-test2	0.55 482	0.59 360	0.52 493	0.67 481	0.47 543	0.61 548	0.47 540	0.61 549	0.47 540	0.61 551	0.47 545	0.61 557	0.48 543	0.62 551	0.47 535	0.64 517	0.53 517	0.58 557	0.47 554	0.58 533	0.48 525

CFNet-ft	0.55 482	1.57 572	0.14 175	0.20 211	0.14 255	0.20 263	2.53 799	1.61 712	0.14 257	0.20 266	0.14 264	0.20 268	0.14 261	0.20 266	0.14 251	0.17 208	0.12 163	0.17 259	0.12 235	1.56 706	1.24 719

GeoMambaStereo_RVC	0.56 484	2.49 681	1.46 703	0.55 454	0.30 381	0.53 528	0.26 339	0.47 483	0.29 372	0.50 511	0.31 437	0.51 530	0.29 377	0.44 457	0.28 351	0.53 482	0.31 355	0.57 555	0.29 422	0.51 514	0.27 363

base	0.56 484	2.58 685	1.43 700	0.48 384	0.27 348	0.54 533	0.31 426	0.53 526	0.30 388	0.54 534	0.26 349	0.46 484	0.31 439	0.52 526	0.28 351	0.49 461	0.28 325	0.45 500	0.32 460	0.57 530	0.26 323

S	0.56 484	0.61 366	0.54 498	0.68 486	0.48 547	0.65 554	0.49 551	0.63 551	0.49 549	0.64 559	0.49 552	0.64 561	0.48 543	0.62 551	0.49 544	0.63 515	0.62 543	0.59 560	0.48 558	0.57 530	0.48 525

MyStereo04	0.56 484	3.72 729	0.59 508	0.49 391	0.41 514	0.36 354	0.32 437	0.37 356	0.31 435	0.34 349	0.46 536	0.35 358	0.32 447	0.35 356	0.33 445	0.49 461	0.45 476	0.34 363	0.32 460	0.35 357	0.43 506

CASS	0.57 488	0.89 417	0.56 502	0.57 457	0.56 569	0.56 536	0.56 567	0.56 533	0.53 563	0.57 544	0.57 570	0.59 553	0.48 543	0.56 538	0.57 562	0.55 490	0.56 522	0.47 515	0.56 578	0.62 537	0.56 559
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GeoAtt-L (ZS)	0.60 489	0.70 376	0.51 489	0.75 506	0.46 535	0.72 566	0.46 534	0.76 573	0.46 534	0.72 571	0.46 536	0.72 576	0.46 533	0.72 570	0.46 527	0.75 548	0.51 509	0.70 581	0.45 544	0.69 550	0.45 512

GCAP-Stereo-w-DA	0.60 489	5.10 762	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.44 457	0.30 379	0.44 404	0.37 423	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

PointNet	0.60 489	0.75 386	0.49 477	0.79 509	0.50 555	0.79 576	0.49 551	0.79 576	0.49 549	0.80 587	0.49 552	0.79 588	0.49 549	0.80 582	0.49 544	0.63 515	0.40 442	0.63 564	0.40 520	0.63 538	0.40 487

ACMStereo	0.60 489	5.12 763	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.44 457	0.30 379	0.44 404	0.37 423	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

LG-Stereo	0.60 489	0.58 357	0.47 462	0.64 475	0.74 607	1.00 605	0.69 599	0.57 537	0.41 516	0.57 544	0.41 511	0.57 549	0.41 512	1.00 618	0.75 614	0.91 572	0.51 509	0.52 544	0.37 500	0.52 518	0.37 471

MonSter	0.60 489	0.64 369	0.52 493	0.62 468	0.44 529	2.07 736	0.44 524	0.62 550	0.44 529	0.62 555	0.44 527	0.62 559	0.44 525	0.62 551	0.44 520	0.58 497	0.42 462	0.62 562	0.46 547	0.58 533	0.42 503

MyStereo07	0.60 489	3.72 729	0.48 470	0.49 391	0.41 514	0.36 354	0.32 437	0.49 496	0.43 526	0.51 521	0.42 522	0.49 505	0.43 523	0.51 521	0.64 573	0.49 461	0.45 476	0.34 363	0.32 460	0.35 357	0.43 506

castereo	0.61 496	3.79 731	1.35 684	1.52 652	0.15 270	0.17 250	0.16 272	0.20 268	0.21 314	0.18 257	0.16 280	0.21 275	0.12 242	0.26 316	0.17 282	1.43 685	1.38 707	0.17 259	0.16 276	0.18 261	0.16 262

WCG-NET	0.61 496	1.21 539	0.54 498	0.61 467	0.53 565	0.67 557	0.53 562	0.66 557	0.53 563	0.64 559	0.53 565	0.65 565	0.53 561	0.59 547	0.52 554	0.65 519	0.48 492	0.64 566	0.52 568	0.58 533	0.50 534

GEAStereo	0.62 498	3.91 736	0.48 470	0.69 487	0.38 492	0.51 522	0.38 487	0.51 519	0.38 490	0.53 528	0.38 490	0.50 519	0.38 487	0.51 521	0.38 481	0.54 484	0.43 467	0.46 505	0.34 478	0.46 480	0.34 451

gasm-f	0.62 498	3.91 736	0.48 470	0.69 487	0.38 492	0.51 522	0.38 487	0.51 519	0.38 490	0.53 528	0.38 490	0.50 519	0.38 487	0.51 521	0.38 481	0.54 484	0.43 467	0.46 505	0.34 478	0.46 480	0.34 451

SMoEStereo_RVC	0.63 500	0.75 386	0.51 489	0.73 502	0.53 565	0.71 564	0.47 540	0.67 558	0.58 569	0.74 580	0.60 576	0.72 576	0.53 561	0.74 575	0.51 552	0.61 506	0.62 543	0.62 562	0.61 587	0.63 538	0.61 565

anonymity	0.63 500	0.69 373	0.56 502	0.71 496	0.56 569	0.71 564	0.56 567	0.71 565	0.56 566	0.72 571	0.56 569	0.71 573	0.56 565	0.71 568	0.58 564	0.68 524	0.55 520	0.68 573	0.55 574	0.68 546	0.54 548

SE	0.64 502	0.73 381	0.77 566	0.79 509	0.59 572	0.78 573	0.54 565	0.58 540	0.58 569	0.78 584	0.59 574	0.63 560	0.18 302	0.78 579	0.52 554	0.80 557	0.65 548	0.69 576	0.57 581	0.75 562	0.52 542

PAM_32	0.64 502	2.38 674	0.51 489	0.92 531	0.43 528	0.53 528	0.44 524	0.87 588	0.43 526	0.52 525	0.45 532	0.53 534	0.40 500	0.54 533	0.46 527	0.62 511	0.56 522	0.48 523	0.45 544	0.76 565	0.44 509

CRFU-Net	0.65 504	1.67 580	1.22 676	1.96 679	0.27 348	0.41 398	0.27 343	0.41 398	0.27 354	0.40 380	0.26 349	0.41 407	0.27 356	0.40 385	0.27 342	1.80 708	1.62 728	0.34 363	0.23 328	0.33 339	0.23 304

LMCR-Stereo	0.65 504	0.63 367	0.65 531	0.65 476	0.65 587	0.66 556	0.63 578	0.58 540	0.65 583	0.63 558	0.64 584	0.65 565	0.65 581	0.66 559	0.66 579	0.66 521	0.64 546	0.65 570	0.67 605	0.68 546	0.73 599

test410	0.66 506	5.69 786	0.31 331	0.40 330	0.31 430	0.41 398	0.31 426	0.40 379	0.31 435	0.62 555	0.55 568	0.40 392	0.31 439	0.40 385	0.31 421	0.59 500	0.47 486	0.38 401	0.29 422	0.38 386	0.30 416

KSHMR	0.66 506	0.50 326	0.48 470	1.15 570	0.52 562	0.49 501	0.51 559	0.49 496	0.71 611	0.67 565	0.50 556	1.16 648	1.11 654	0.66 559	0.52 554	0.49 461	0.49 496	0.51 541	0.66 601	0.50 508	1.14 660

TorneroNet	0.66 506	0.53 342	0.50 483	0.50 428	0.64 585	1.06 624	0.70 605	0.50 505	0.51 561	0.49 498	0.69 600	0.49 505	0.50 554	0.48 496	1.15 664	0.71 532	0.49 496	1.14 647	1.08 665	0.49 501	0.49 531

GES	0.66 506	2.34 670	0.29 309	0.41 345	0.29 369	0.41 398	0.29 369	0.42 417	0.29 372	0.40 380	0.41 511	0.41 407	0.30 387	0.51 521	0.29 369	0.32 318	0.29 340	0.32 346	2.46 803	2.49 765	0.30 416

cf-r	0.66 506	2.17 654	0.12 144	0.18 190	0.12 241	0.18 254	2.70 803	2.60 777	0.12 245	0.18 257	0.12 237	0.18 258	0.12 242	0.18 258	0.12 234	0.15 176	0.11 148	0.15 242	0.11 200	1.81 722	1.74 771

DSFCA	0.66 506	0.73 381	0.78 568	0.65 476	0.65 587	0.64 553	0.64 579	0.65 554	0.63 581	0.64 559	0.64 584	0.64 561	0.64 579	0.65 558	0.65 576	0.65 519	0.65 548	0.65 570	0.65 598	0.66 541	0.64 575

MWDA-net	0.67 512	0.66 370	0.45 448	2.84 726	0.46 535	0.73 568	0.45 530	0.71 565	0.44 529	0.72 571	0.45 532	0.70 572	0.45 529	0.70 566	0.44 520	0.61 506	0.41 452	0.61 561	0.43 541	0.61 536	0.42 503

WAFT-Stereo (ZS)	0.67 512	0.78 393	0.67 537	0.67 481	0.66 590	0.67 557	0.67 586	0.65 554	0.66 585	0.66 563	0.67 589	0.66 568	0.67 586	0.67 561	0.72 608	0.66 521	0.67 551	0.67 572	0.67 605	0.67 544	0.67 581

DEFOM-Stereo	0.68 514	3.11 713	1.40 698	1.63 664	0.25 340	0.31 333	0.25 332	0.31 331	0.28 362	0.31 335	0.29 377	0.29 328	0.27 356	0.31 341	0.28 351	1.59 699	1.47 713	0.30 336	0.29 422	0.30 323	0.28 392

ssnet_v2	0.68 514	1.96 640	1.25 680	0.29 262	0.20 313	0.30 325	0.20 301	0.29 317	0.22 318	1.50 712	0.20 317	0.31 342	0.20 317	0.27 320	0.22 315	0.24 277	1.49 714	0.26 316	0.18 309	3.90 788	0.19 293

ARAFT	0.68 514	0.81 402	0.63 524	0.74 505	0.60 574	0.78 573	0.62 577	0.77 575	0.66 585	0.74 580	0.63 582	0.75 583	0.62 578	0.83 591	0.60 569	0.70 531	0.55 520	0.70 581	0.60 585	0.78 569	0.55 556

mm2	0.69 517	0.69 373	0.69 547	0.69 487	0.69 596	0.69 559	0.69 599	0.69 560	0.69 598	0.69 568	0.69 600	0.69 569	0.69 597	0.69 564	0.69 595	0.69 525	0.69 563	0.69 576	0.69 611	0.69 550	0.69 585

mm1	0.69 517	0.69 373	0.69 547	0.69 487	0.69 596	0.69 559	0.69 599	0.69 560	0.69 598	0.69 568	0.69 600	0.69 569	0.69 597	0.69 564	0.69 595	0.69 525	0.69 563	0.69 576	0.69 611	0.69 550	0.69 585

NINENet	0.69 517	3.87 735	1.20 627	1.98 680	0.05 127	0.40 379	0.04 109	0.40 379	0.05 132	0.41 397	0.04 116	0.41 407	0.05 125	0.40 385	0.05 122	1.79 707	1.56 720	0.34 363	0.22 320	0.34 344	0.23 304

VIP-Stereo	0.70 520	2.97 709	2.43 775	2.49 715	0.16 281	0.25 300	0.16 272	0.25 301	0.16 278	0.25 302	0.18 305	0.25 306	0.16 278	0.26 316	0.16 272	1.86 709	1.26 689	0.23 296	0.15 272	0.23 292	0.15 259

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 520	0.72 380	0.71 553	0.80 513	0.62 584	0.82 584	0.61 576	0.81 582	0.62 578	0.81 590	0.63 582	0.80 590	0.70 601	0.73 573	0.61 571	0.76 551	0.61 542	0.74 589	0.61 587	0.77 567	0.61 565

DMCA-RVC	0.70 520	0.80 398	0.70 550	0.70 494	0.70 600	0.70 562	0.70 605	0.71 565	0.70 606	0.70 570	0.71 610	0.71 573	0.70 601	0.70 566	0.69 595	0.69 525	0.70 566	0.69 576	0.70 615	0.69 550	0.70 588

MyStereo8	0.71 523	3.92 738	0.52 493	0.59 462	0.52 562	0.57 543	0.53 562	0.59 543	0.50 554	0.59 548	0.51 562	0.57 549	0.50 554	0.56 538	0.52 554	0.54 484	0.49 496	0.54 550	0.49 562	0.55 524	0.50 534

HH	0.71 523	2.54 682	0.74 561	1.10 561	0.32 444	0.41 398	0.37 480	0.69 560	0.78 621	0.73 574	0.90 634	0.75 583	1.00 635	0.84 592	0.69 595	0.69 525	0.40 442	0.35 379	0.26 347	0.35 357	0.26 323

HanStereo	0.71 523	2.54 682	0.74 561	1.10 561	0.32 444	0.41 398	0.37 480	0.69 560	0.78 621	0.73 574	0.90 634	0.75 583	1.00 635	0.84 592	0.69 595	0.69 525	0.40 442	0.35 379	0.26 347	0.35 357	0.26 323

CAR	0.72 526	0.76 389	0.59 508	0.84 518	1.19 672	0.81 581	0.58 570	0.81 582	0.58 569	0.81 590	0.58 572	0.83 595	0.59 572	0.82 586	0.59 567	0.71 532	0.49 496	0.73 584	0.68 607	0.87 585	0.52 542

MSE-Stereo	0.72 526	0.76 389	0.59 508	0.84 518	1.19 672	0.81 581	0.58 570	0.81 582	0.58 569	0.81 590	0.58 572	0.83 595	0.59 572	0.82 586	0.59 567	0.71 532	0.49 496	0.73 584	0.68 607	0.87 585	0.52 542

zero-FE	0.72 526	1.31 553	0.66 533	0.92 531	0.60 574	0.82 584	0.58 570	0.82 585	0.58 569	0.81 590	0.60 576	0.81 593	0.60 574	0.82 586	0.58 564	0.74 547	0.59 534	0.73 584	0.52 568	0.76 565	0.51 541

ktn	0.72 526	0.53 342	1.08 612	1.14 567	0.51 561	1.22 685	1.36 733	0.51 519	0.59 574	0.51 521	0.51 562	0.69 569	1.20 666	0.67 561	0.51 552	0.51 477	0.49 496	0.58 557	0.66 601	0.52 518	0.53 545

MGA	0.73 530	0.76 389	0.60 512	0.92 531	1.17 668	0.81 581	0.59 574	0.84 586	0.62 578	0.81 590	0.59 574	0.84 597	0.60 574	0.81 585	0.61 571	0.71 532	0.53 517	0.89 612	0.53 570	0.75 562	0.54 548

DStereoRT	0.73 530	0.81 402	0.73 560	0.71 496	0.74 607	0.73 568	0.75 614	0.71 565	0.71 611	0.74 580	0.72 613	0.73 580	0.80 618	0.71 568	0.73 609	0.76 551	0.71 570	0.73 584	0.72 620	0.70 555	0.76 606

CroCo-Stereo	0.73 530	1.22 545	0.25 283	1.22 624	0.25 340	1.22 685	0.25 332	1.22 686	0.25 335	1.22 695	0.25 344	1.22 697	0.25 339	1.22 697	0.25 335	1.22 667	0.26 304	1.21 706	0.25 341	1.22 688	0.25 317
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
AFF-stereo	0.73 530	0.88 414	0.67 537	0.75 506	0.68 595	0.75 570	0.64 579	0.80 579	0.72 614	0.83 595	0.70 604	0.82 594	0.64 579	0.84 592	0.67 580	0.77 554	0.63 545	0.81 602	0.63 589	0.78 569	0.62 568

GStereo	0.75 534	2.98 710	1.68 718	0.69 487	0.39 502	0.72 566	0.41 513	0.72 569	0.34 468	0.73 574	0.41 511	0.72 576	0.49 549	0.74 575	0.47 535	0.69 525	0.48 492	0.74 589	0.40 520	0.69 550	0.44 509

monster-pro	0.75 534	1.67 580	0.64 527	0.89 524	0.57 571	0.86 590	0.56 567	0.87 588	0.56 566	0.87 596	0.57 570	0.88 600	0.57 567	0.87 597	0.57 562	0.79 555	0.58 528	0.76 593	0.54 572	0.77 567	0.54 548

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 534	0.92 428	0.85 579	0.96 543	0.59 572	1.27 689	0.44 524	0.59 543	0.69 598	0.91 601	0.68 595	0.55 542	0.61 577	1.06 635	0.83 627	0.62 511	0.70 566	0.90 613	0.41 530	0.89 589	0.56 559

MyStereo06	0.75 534	4.12 740	0.60 512	0.63 470	0.61 579	0.62 551	0.66 582	0.56 533	0.45 533	0.55 538	0.48 549	0.54 538	0.46 533	0.57 543	0.45 523	0.60 502	0.57 524	0.64 566	0.55 574	0.72 557	0.55 556

GCAP-Stereo	0.75 534	4.15 743	0.42 442	0.75 506	0.35 473	0.78 573	0.40 504	0.79 576	0.38 490	0.78 584	0.36 478	0.78 586	0.36 476	0.79 580	0.39 495	0.75 548	0.39 438	0.76 593	0.39 518	0.75 562	0.39 485

GANet-RSSM	0.75 534	1.91 632	0.14 175	0.47 378	0.14 255	0.21 273	3.21 820	2.30 763	0.14 257	0.46 475	0.14 264	0.23 293	0.18 302	0.21 278	0.14 251	0.18 226	0.27 317	0.37 393	0.13 254	2.13 746	2.12 781

RSM++	0.76 540	0.82 404	0.66 533	0.85 522	0.64 585	0.85 588	0.71 608	0.94 602	0.64 582	0.87 596	0.67 589	0.87 599	0.65 581	0.84 592	0.65 576	0.81 561	0.70 566	0.79 597	0.71 618	0.83 581	0.70 588

CroCo-Stereo Lap2	0.77 541	1.29 549	0.29 309	1.27 629	0.29 369	1.27 689	0.26 339	1.26 690	0.26 349	1.26 696	0.26 349	1.27 701	0.26 349	1.26 699	0.27 342	1.27 670	0.27 317	1.27 712	0.27 386	1.27 693	0.27 363

PSMNet-RSSM	0.77 541	2.76 700	0.14 175	0.20 211	0.14 255	0.20 263	2.66 801	2.79 791	0.14 257	0.21 277	0.14 264	0.21 275	0.14 261	0.20 266	0.14 251	0.17 208	0.12 163	0.17 259	0.12 235	2.52 769	2.31 786

GwcNet-RSSM	0.77 541	2.77 702	0.14 175	0.20 211	0.14 255	0.20 263	2.67 802	2.78 790	0.14 257	0.20 266	0.14 264	0.20 268	0.14 261	0.21 278	0.14 251	0.17 208	0.12 163	0.17 259	0.12 235	2.52 769	2.31 786

4D-IteraStereo	0.78 544	3.13 714	0.89 580	0.69 487	0.32 444	0.40 379	0.32 437	0.76 573	0.97 648	0.52 525	0.65 586	0.89 603	0.32 447	0.76 578	0.98 639	0.83 566	0.94 601	0.35 379	0.27 386	0.70 555	0.89 622

Pro-Stereo	0.79 545	0.53 342	0.38 378	0.49 391	0.38 492	0.49 501	0.37 480	0.49 496	0.67 587	0.50 511	0.38 490	1.10 640	0.38 487	0.49 503	0.38 481	0.71 532	0.88 592	5.98 836	0.36 497	0.46 480	0.36 465

hitnet-ft	0.79 545	2.78 705	0.14 175	0.20 211	0.14 255	0.21 273	2.89 804	2.80 792	0.14 257	0.20 266	0.14 264	0.20 268	0.14 261	0.20 266	0.14 251	0.17 208	0.12 163	0.17 259	0.12 235	2.54 777	2.33 788

G-Net	0.79 545	0.79 395	0.79 571	0.79 509	0.79 620	0.79 576	0.79 619	0.79 576	0.79 625	0.79 586	0.79 626	0.79 588	0.79 617	0.79 580	0.79 619	0.79 555	0.79 583	0.79 597	0.79 631	0.79 571	0.79 611

MyStereo05	0.80 548	4.12 740	0.63 524	0.63 470	0.61 579	0.62 551	0.66 582	0.65 554	0.62 578	0.67 565	0.61 580	0.65 565	0.58 570	0.67 561	0.55 561	0.60 502	0.57 524	0.64 566	0.55 574	0.72 557	0.55 556

UDG	0.80 548	2.21 658	0.60 512	0.91 528	0.60 574	0.90 595	0.58 570	0.88 592	0.60 575	0.90 599	0.60 576	0.88 600	0.60 574	0.90 602	0.58 564	0.86 570	0.60 537	0.84 608	0.59 584	0.84 582	0.61 565

ccnet	0.80 548	2.28 662	0.33 345	0.50 428	0.33 457	0.50 510	0.33 448	0.50 505	0.33 457	0.49 498	0.33 457	0.49 505	1.56 732	2.38 767	0.33 445	0.41 388	0.29 340	0.42 492	1.57 750	2.28 752	0.29 401

NaN_ROB	0.80 548	0.80 398	0.80 572	0.80 513	0.80 623	0.80 578	0.80 622	0.80 579	0.80 627	0.80 587	0.80 628	0.80 590	0.80 618	0.80 582	0.80 622	0.80 557	0.80 586	0.80 600	0.80 633	0.80 574	0.80 612

CSAN	0.80 548	0.80 398	0.80 572	0.80 513	0.80 623	0.80 578	0.80 622	0.80 579	0.80 627	0.80 587	0.80 628	0.80 590	0.80 618	0.80 582	0.80 622	0.80 557	0.80 586	0.80 600	0.80 633	0.80 574	0.80 612

GSStereo	0.81 553	4.28 746	0.50 483	0.59 462	0.40 504	0.51 522	0.38 487	0.50 505	0.38 490	0.50 511	0.38 490	0.50 519	3.79 817	0.50 511	0.38 481	0.54 484	0.43 467	0.46 505	0.34 478	0.46 480	0.35 462

BSDual-CNN	0.81 553	1.91 632	0.92 587	4.48 769	0.02 22	0.42 419	0.06 151	0.41 398	0.02 28	0.48 488	0.03 62	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 721	4.19 808	0.33 353	0.23 328	0.34 344	0.27 363

DDUNet	0.81 553	2.45 679	0.57 506	0.90 526	0.60 574	0.88 592	0.59 574	0.90 593	0.60 575	0.88 598	0.60 576	0.90 604	0.58 570	0.88 599	0.60 569	0.84 568	0.60 537	0.86 610	0.57 581	0.86 584	0.60 564

R-Stereo Train	0.81 553	0.96 436	0.67 537	0.95 540	0.67 592	0.95 600	0.68 591	0.95 604	0.68 593	0.95 609	0.68 595	0.96 614	0.68 591	0.96 614	0.68 587	0.94 581	0.68 557	0.94 626	0.68 607	0.94 604	0.68 583

RAFT-Stereo	0.81 553	0.96 436	0.67 537	0.95 540	0.67 592	0.95 600	0.68 591	0.95 604	0.68 593	0.95 609	0.68 595	0.96 614	0.68 591	0.96 614	0.68 587	0.94 581	0.68 557	0.94 626	0.68 607	0.94 604	0.68 583
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
gwcnet-sp	0.82 558	1.72 583	1.48 705	0.39 317	0.15 270	0.31 333	0.21 306	0.20 268	0.25 335	1.61 716	0.23 330	0.28 322	0.26 349	0.20 266	0.15 263	0.24 277	1.33 698	0.32 346	0.16 276	6.75 827	0.23 304

scenet	0.82 558	1.72 583	1.48 705	0.39 317	0.15 270	0.31 333	0.21 306	0.20 268	0.25 335	1.61 716	0.23 330	0.28 322	0.26 349	0.20 266	0.15 263	0.24 277	1.33 698	0.32 346	0.16 276	6.75 827	0.23 304

ssnet	0.82 558	1.72 583	1.48 705	0.39 317	0.15 270	0.31 333	0.21 306	0.20 268	0.25 335	1.61 716	0.23 330	0.28 322	0.26 349	0.20 266	0.15 263	0.24 277	1.33 698	0.32 346	0.16 276	6.75 827	0.23 304

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 561	5.18 766	1.98 763	2.19 687	0.17 287	0.19 257	0.18 291	0.19 260	0.16 278	0.20 266	0.19 308	0.22 285	0.22 325	0.20 266	0.15 263	2.28 752	2.13 773	0.24 306	0.17 302	0.18 261	0.16 262

BUS	0.83 561	1.91 632	0.92 587	4.48 769	0.02 22	0.40 379	0.04 109	0.41 398	0.02 28	0.48 488	0.03 62	0.41 407	0.05 125	0.03 49	0.05 122	1.97 721	4.19 808	0.33 353	0.23 328	0.34 344	0.27 363

PDISCO_ROB	0.83 561	2.80 706	3.49 798	0.14 141	0.11 201	0.17 250	0.09 168	0.15 241	0.10 177	0.15 235	0.12 237	0.16 245	0.14 261	3.30 798	0.13 246	0.14 161	2.34 778	0.16 248	0.12 235	2.62 778	0.10 169

WQFJA1++	0.84 564	0.98 439	0.67 537	1.26 628	0.75 609	1.00 605	0.67 586	1.00 606	0.67 587	1.00 611	0.67 589	1.00 617	0.67 586	1.00 618	0.67 580	0.96 583	0.67 551	0.91 616	0.63 589	0.92 595	0.63 569

WQFJX1	0.84 564	0.98 439	0.67 537	1.30 636	0.75 609	1.01 615	0.67 586	1.01 617	0.67 587	1.01 624	0.67 589	1.01 628	0.68 591	1.00 618	0.68 587	0.98 589	0.67 551	0.92 619	0.64 594	0.92 595	0.64 575

NLMM	0.84 564	1.00 449	0.67 537	1.27 629	0.75 609	1.00 605	0.68 591	1.00 606	0.67 587	1.00 611	0.67 589	1.02 632	0.67 586	1.02 632	0.67 580	0.97 585	0.67 551	0.93 622	0.63 589	0.92 595	0.63 569

AIO-Stereo	0.84 564	0.66 370	0.70 550	0.83 517	0.67 592	0.98 603	0.82 629	1.14 627	0.72 614	1.03 630	0.74 617	1.03 633	1.09 653	0.99 616	0.45 523	1.04 599	0.73 573	0.95 628	0.74 622	0.94 604	0.46 515

DCRE	0.84 564	1.89 629	0.77 566	0.94 538	0.72 604	0.88 592	0.73 612	0.87 588	0.78 621	0.90 599	0.71 610	0.88 600	0.67 586	0.88 599	0.73 609	0.81 561	0.68 557	0.81 602	0.70 615	0.82 579	0.70 588

iGMRVC	0.84 564	2.85 707	0.72 556	0.72 498	0.73 605	0.77 571	0.79 619	0.73 570	0.74 619	0.73 574	0.72 613	0.73 580	0.76 612	0.73 573	0.73 609	0.72 540	0.73 573	0.73 584	0.72 620	0.73 560	0.72 595

WQFJA1	0.85 570	0.98 439	0.67 537	1.29 634	0.76 614	1.01 615	0.67 586	1.02 621	0.67 587	1.02 628	0.67 589	1.01 628	0.67 586	1.01 628	0.68 587	0.99 590	0.67 551	0.93 622	0.64 594	0.92 595	0.65 577

WQFJX	0.85 570	1.00 449	0.68 545	1.30 636	0.75 609	1.01 615	0.68 591	1.01 617	0.68 593	1.01 624	0.68 595	1.03 633	0.68 591	1.02 632	0.67 580	0.97 585	0.67 551	0.93 622	0.63 589	0.94 604	0.63 569

NLSM3	0.85 570	0.99 447	0.68 545	1.29 634	0.76 614	1.01 615	0.68 591	1.01 617	0.68 593	1.02 628	0.68 595	1.01 628	0.68 591	1.01 628	0.68 587	0.97 585	0.68 557	0.93 622	0.64 594	0.93 600	0.63 569

DNS	0.86 573	2.43 678	1.66 717	2.03 683	0.42 524	0.60 546	0.42 520	0.60 545	0.42 524	0.60 549	0.42 522	0.60 554	0.42 518	0.60 549	0.42 514	1.97 721	1.63 730	0.55 553	0.40 520	0.55 524	0.40 487

NLMM1	0.86 573	0.98 439	0.69 547	1.48 651	0.75 609	1.01 615	0.69 599	1.00 606	0.69 598	1.00 611	0.70 604	1.00 617	0.68 591	1.01 628	0.67 580	0.97 585	0.68 557	0.92 619	0.63 589	0.93 600	0.63 569

AdaDepth	0.86 573	0.93 432	0.71 553	1.01 555	1.07 656	1.02 621	0.71 608	1.00 606	0.71 611	1.01 624	0.71 610	1.00 617	0.72 607	1.14 646	0.71 606	0.92 575	0.64 546	0.90 613	0.64 594	0.89 589	0.69 585

GEStereo_RVC	0.86 573	4.45 748	0.20 251	0.27 258	0.20 313	0.27 314	0.20 301	0.26 307	0.18 295	5.03 828	0.20 317	0.27 321	0.19 309	0.27 320	0.21 311	0.20 245	0.19 274	0.19 272	4.02 832	0.20 269	0.18 286

FAST (zero-shot)	0.87 577	1.55 570	0.42 442	1.57 655	0.42 524	1.62 716	0.45 530	1.59 710	0.42 524	1.66 721	0.44 527	1.62 721	0.42 518	1.59 715	0.42 514	0.64 517	0.43 467	0.64 566	0.42 538	0.67 544	0.46 515

Selective-RAFT-Error	0.88 578	0.84 405	0.98 592	0.86 523	0.97 640	0.88 592	0.95 641	0.84 586	0.99 651	0.92 603	0.82 630	0.84 597	0.98 634	0.87 597	0.97 638	0.81 561	0.83 589	0.79 597	0.82 636	0.79 571	0.85 617

IER	0.88 578	7.04 794	2.23 769	2.75 720	0.28 356	0.43 426	0.25 332	0.39 370	0.25 335	0.41 397	0.27 354	0.39 382	0.25 339	0.40 385	0.28 351	0.37 345	0.28 325	0.37 393	0.25 341	0.37 373	0.25 317

Selective-RAFT	0.89 580	0.89 417	0.72 556	1.16 575	0.78 618	1.06 624	0.82 629	0.87 588	0.97 648	1.00 611	0.91 637	0.90 604	1.00 635	0.89 601	0.93 635	0.83 566	0.83 589	0.82 606	0.82 636	0.81 577	0.82 615

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 581	0.86 409	0.89 580	1.25 627	0.69 596	1.05 623	0.81 626	1.16 631	0.50 554	1.12 640	0.97 645	0.72 576	0.82 622	1.06 635	0.95 636	0.61 506	0.87 591	1.03 644	0.85 639	1.04 619	1.01 648

CFNet-RSSM	0.91 581	4.89 754	0.34 359	0.44 366	1.07 656	1.62 716	1.40 740	0.91 595	0.35 473	1.60 713	1.39 741	0.64 561	0.34 466	0.44 457	0.33 445	0.41 388	0.35 412	0.75 591	0.30 441	0.41 460	0.29 401

MLG-Stereo	0.92 583	0.90 421	0.84 578	1.27 629	0.49 551	1.38 701	0.88 632	1.41 705	0.97 648	0.73 574	1.09 662	1.26 698	0.43 523	0.72 570	1.05 652	1.13 612	0.49 496	1.18 657	0.66 601	1.01 616	0.46 515

ToySt	0.92 583	2.11 648	0.90 583	0.95 540	0.79 620	0.99 604	0.78 618	0.94 602	0.81 630	0.94 607	0.78 624	0.95 613	0.77 614	0.94 610	0.86 629	0.91 572	0.79 583	0.85 609	0.77 627	0.89 589	0.73 599

DPSM_ROB	0.92 583	0.91 423	0.91 585	0.91 528	0.92 635	0.92 597	0.92 636	0.92 598	0.91 635	0.93 605	0.91 637	0.92 607	0.90 625	0.91 604	0.92 631	0.92 575	0.91 595	0.91 616	0.92 641	0.93 600	0.93 629

DPSM	0.92 583	0.91 423	0.91 585	0.91 528	0.92 635	0.92 597	0.92 636	0.92 598	0.91 635	0.93 605	0.91 637	0.92 607	0.90 625	0.91 604	0.92 631	0.92 575	0.91 595	0.91 616	0.92 641	0.93 600	0.93 629

pmcnn	0.92 583	0.92 428	0.92 587	0.92 531	0.92 635	0.92 597	0.92 636	0.92 598	0.92 640	0.92 603	0.92 640	0.92 607	0.92 628	0.92 608	0.92 631	0.92 575	0.92 597	0.92 619	0.92 641	0.92 595	0.92 627

error version	0.93 588	4.47 749	2.35 772	1.99 681	0.37 484	0.41 398	0.36 474	0.41 398	0.35 473	0.43 418	0.36 478	0.41 407	0.40 500	0.41 405	0.36 467	1.87 711	2.16 774	0.47 515	0.37 500	0.39 435	0.33 442

test_1	0.93 588	4.47 749	2.35 772	1.99 681	0.37 484	0.41 398	0.36 474	0.41 398	0.35 473	0.43 418	0.36 478	0.41 407	0.40 500	0.41 405	0.36 467	1.87 711	2.16 774	0.47 515	0.37 500	0.39 435	0.33 442

DGTPSM_ROB	0.93 588	1.00 449	0.92 587	0.94 538	0.96 639	0.91 596	0.92 636	0.91 595	0.96 647	0.91 601	0.96 643	0.93 610	0.92 628	0.94 610	0.92 631	0.92 575	0.92 597	0.90 613	0.92 641	0.94 604	0.91 626

HSM-Net_RVC	0.95 591	1.17 489	0.78 568	1.18 577	0.71 602	1.16 638	0.75 614	1.09 625	0.80 627	1.10 634	0.75 618	1.17 649	0.74 609	1.17 649	0.80 622	1.13 612	0.73 573	1.17 654	0.77 627	1.16 630	0.72 595
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MWSP-net	0.96 592	0.75 386	0.49 477	4.84 789	0.48 547	1.28 691	0.52 560	1.20 639	0.51 561	1.14 644	0.70 604	1.00 617	0.56 565	0.90 602	0.69 595	0.76 551	0.60 537	0.95 628	0.56 578	0.73 560	0.45 512

iRaftStereo_RVC	0.97 593	3.17 716	2.30 771	2.42 712	0.38 492	0.54 533	0.38 487	0.54 529	0.38 490	0.54 534	0.38 490	0.54 538	0.38 487	0.54 533	0.38 481	2.38 761	2.34 778	0.49 528	0.36 497	0.49 501	0.36 465

DPSimNet_ROB	0.97 593	1.18 491	0.81 575	1.10 561	0.91 634	1.02 621	0.82 629	1.04 622	0.91 635	1.03 630	0.86 633	1.28 702	0.82 622	1.03 634	0.89 630	1.17 616	0.81 588	1.02 642	0.82 636	1.08 621	0.81 614

test-3	0.98 595	4.13 742	1.85 738	1.85 670	0.61 579	0.69 559	0.37 480	0.63 551	0.61 577	0.66 563	0.51 562	0.73 580	0.44 525	0.57 543	0.54 558	1.68 703	1.81 743	0.40 458	0.43 541	0.66 541	0.50 534

StereoNetSlim22	1.00 596	1.00 449	1.00 594	1.00 548	1.00 641	1.00 605	1.00 646	1.00 606	1.00 652	1.00 611	1.00 649	1.00 617	1.00 635	1.00 618	1.00 641	1.00 591	1.00 603	1.00 634	1.00 652	1.00 609	1.00 640

StereoNetSlim	1.00 596	1.00 449	1.00 594	1.00 548	1.00 641	1.00 605	1.00 646	1.00 606	1.00 652	1.00 611	1.00 649	1.00 617	1.00 635	1.00 618	1.00 641	1.00 591	1.00 603	1.00 634	1.00 652	1.00 609	1.00 640

LGCAT	1.00 596	1.00 449	1.00 594	1.00 548	1.00 641	1.00 605	1.00 646	1.00 606	1.00 652	1.00 611	1.00 649	1.00 617	1.00 635	1.00 618	1.00 641	1.00 591	1.00 603	1.00 634	1.00 652	1.00 609	1.00 640

Test_v1	1.00 596	1.00 449	1.00 594	1.00 548	1.00 641	1.00 605	1.00 646	1.00 606	1.00 652	1.00 611	1.00 649	1.00 617	1.00 635	1.00 618	1.00 641	1.00 591	1.00 603	1.00 634	1.00 652	1.00 609	1.00 640

Wavelet-MonSter	1.00 596	1.21 539	0.76 564	1.94 676	1.01 649	1.11 633	0.76 616	1.15 628	0.76 620	1.11 639	0.76 619	1.14 646	0.76 612	1.11 643	0.76 616	1.21 665	0.90 593	1.02 642	0.71 618	1.02 618	0.71 594

999	1.00 596	1.12 482	0.59 508	1.10 561	1.21 720	1.09 629	0.52 560	1.08 623	1.43 742	1.18 647	1.35 734	0.98 616	0.52 560	0.91 604	0.85 628	0.72 540	1.46 712	0.83 607	0.98 649	0.68 546	1.41 733

DispNO	1.00 596	0.63 367	0.43 444	3.45 749	0.44 529	0.65 554	0.43 523	0.64 553	0.43 526	0.64 559	0.43 525	0.64 561	3.03 795	0.64 557	0.43 519	4.55 797	0.43 467	0.63 564	0.43 541	0.63 538	0.43 506

GANet	1.00 596	1.00 449	1.00 594	1.00 548	1.00 641	1.00 605	1.00 646	1.00 606	1.00 652	1.00 611	1.00 649	1.00 617	1.00 635	1.00 618	1.00 641	1.00 591	1.00 603	1.00 634	1.00 652	1.00 609	1.00 640

TDLM	1.00 596	1.00 449	1.00 594	1.00 548	1.00 641	1.00 605	1.00 646	1.00 606	1.00 652	1.00 611	1.00 649	1.00 617	1.00 635	1.00 618	1.00 641	1.00 591	1.00 603	1.00 634	1.00 652	1.00 609	1.00 640

CVANet_RVC	1.00 596	1.00 449	1.00 594	1.00 548	1.00 641	1.00 605	1.00 646	1.00 606	1.00 652	1.00 611	1.00 649	1.00 617	1.00 635	1.00 618	1.00 641	1.00 591	1.00 603	1.00 634	1.00 652	1.00 609	1.00 640

trnet	1.01 606	1.01 461	1.01 604	1.01 555	1.01 649	1.01 615	1.01 654	1.01 617	1.01 659	1.01 624	1.01 656	1.01 628	1.01 645	1.01 628	1.01 648	1.01 598	1.01 611	1.01 641	1.01 661	1.01 616	1.01 648

LL-Strereo	1.01 606	5.06 761	1.63 714	0.70 494	1.43 734	0.56 536	0.46 534	0.57 537	0.50 554	0.57 544	0.50 556	1.58 716	0.49 549	0.59 547	0.50 547	1.64 702	0.52 513	0.51 541	1.37 737	0.52 518	0.45 512

FlowAnything_test	1.02 608	1.72 583	0.71 553	1.59 657	0.70 600	1.61 714	0.69 599	1.61 712	0.70 606	1.60 713	0.70 604	1.61 720	0.69 597	1.61 718	0.70 604	0.81 561	0.58 528	0.81 602	0.55 574	0.81 577	0.56 559

FlowAnything	1.02 608	1.71 582	0.72 556	1.59 657	0.69 596	1.60 713	0.69 599	1.61 712	0.70 606	1.60 713	0.69 600	1.60 717	0.69 597	1.61 718	0.69 595	0.81 561	0.58 528	0.81 602	0.56 578	0.82 579	0.56 559

Hybrid-DGEV	1.03 610	1.75 589	0.80 572	1.28 633	0.78 618	1.26 688	0.80 622	1.26 690	0.78 621	1.26 696	0.78 624	1.26 698	0.78 616	1.26 699	0.78 618	1.15 615	0.75 576	1.14 647	0.74 622	1.14 625	0.75 603

tt45	1.04 611	0.88 414	1.36 692	0.92 531	1.03 652	1.51 711	0.79 619	0.70 564	0.88 633	0.74 580	0.90 634	1.60 717	0.72 607	1.60 716	0.75 614	0.91 572	0.78 581	1.52 727	0.79 631	1.14 625	1.32 725

Hybrid-DGEV-2	1.05 612	1.83 617	0.83 576	1.33 640	0.82 626	1.30 692	0.81 626	1.26 690	0.79 625	1.29 698	0.79 626	1.26 698	0.80 618	1.26 699	0.79 619	1.20 619	0.78 581	1.18 657	0.77 627	1.20 640	0.77 608

Hybrid-DGEV-03	1.07 613	1.83 617	0.83 576	1.34 641	0.81 625	1.32 694	0.81 626	1.31 697	0.81 630	1.31 699	0.82 630	1.32 703	0.82 622	1.32 704	0.81 625	1.19 617	0.77 579	1.19 659	0.76 625	1.19 638	0.77 608

GLC_STEREO	1.07 613	1.01 461	1.06 610	1.07 559	1.05 654	1.06 624	1.08 661	1.08 623	1.05 664	1.07 632	1.06 660	1.08 636	1.05 648	1.06 635	1.10 657	1.07 601	1.09 623	1.05 645	1.05 664	1.06 620	1.12 655

FC-DCNN	1.07 613	1.09 477	0.98 592	0.89 524	0.52 562	1.41 705	0.91 635	1.21 685	1.24 728	1.96 731	2.05 801	1.91 732	1.30 720	1.27 702	1.08 654	0.80 557	0.60 537	0.58 557	0.41 530	0.68 546	0.54 548

hknet	1.10 616	1.85 623	3.49 798	4.48 769	0.02 22	0.42 419	0.06 151	0.41 398	0.02 28	0.48 488	0.03 62	0.41 407	0.03 59	0.42 419	0.03 58	4.39 794	4.19 808	0.33 353	0.23 328	0.34 344	0.27 363

test_xeample3	1.10 616	1.81 606	0.61 518	0.84 518	0.49 551	0.77 571	0.66 582	0.92 598	1.40 740	0.68 567	0.46 536	0.78 586	0.54 564	1.72 722	1.48 743	1.34 677	1.52 716	1.35 718	1.67 775	1.33 697	1.55 738

DISCO	1.11 618	0.39 261	5.28 812	0.39 317	0.20 313	0.39 377	0.27 343	0.39 370	0.22 318	0.38 366	0.20 317	0.38 377	0.20 317	6.95 839	0.22 315	0.30 309	0.21 280	0.27 321	0.21 316	5.25 820	0.21 298

Occ-G	1.12 619	0.52 336	3.72 803	3.50 753	0.50 555	0.56 536	0.47 540	0.54 529	0.46 534	0.54 534	0.41 511	0.54 538	0.42 518	0.52 526	0.42 514	3.42 785	4.02 807	0.52 544	0.45 544	0.51 514	0.44 509

AEACV	1.12 619	0.52 336	3.12 794	3.24 738	0.86 628	0.53 528	0.49 551	0.60 545	0.47 540	0.53 528	0.49 552	0.55 542	0.45 529	0.55 537	0.47 535	3.01 780	3.88 805	0.71 583	0.60 585	0.80 574	0.48 525

LiteMatch	1.13 621	0.73 381	2.80 779	3.23 736	0.61 579	0.83 586	0.68 591	0.73 570	0.69 598	1.00 611	0.77 621	0.94 611	0.57 567	0.82 586	0.64 573	2.97 778	2.43 780	0.68 573	0.32 460	0.56 527	0.70 588

Lsterematch	1.13 621	0.73 381	2.80 779	3.23 736	0.61 579	0.83 586	0.68 591	0.73 570	0.69 598	1.00 611	0.77 621	0.94 611	0.57 567	0.82 586	0.64 573	2.97 778	2.43 780	0.68 573	0.32 460	0.56 527	0.70 588

MSMD_ROB	1.19 623	1.10 481	0.70 550	1.10 561	0.60 574	1.10 630	0.70 605	1.10 626	0.70 606	1.10 634	0.70 604	1.10 640	0.70 601	7.00 840	0.70 604	1.10 605	0.70 566	1.10 646	0.70 615	1.10 622	0.70 588

MM-Stereo_test2	1.20 624	1.85 623	1.05 608	1.46 650	0.94 638	1.36 699	0.99 645	1.36 699	0.95 645	1.41 708	0.98 646	1.40 711	0.96 631	1.37 706	0.95 636	1.37 682	1.06 615	1.33 715	0.93 646	1.29 695	0.89 622

ours_stereo	1.20 624	1.21 539	0.90 583	1.64 665	1.11 660	1.35 696	0.67 586	1.76 722	0.93 642	1.70 725	1.10 663	1.39 708	0.75 611	1.41 710	0.81 625	1.60 701	1.03 613	1.33 715	1.00 652	1.61 710	0.72 595

DisPM	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

CrosDoStereo	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

PFNet+	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

LCNet	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

HHNet	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

Patchmatch Stereo++	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670
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	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

STrans-v2	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

TransformOpticalFlow	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

OMP-Stereo	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

IIG-Stereo	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

NF-Stereo	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

OCTAStereo	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

PSM-softLoss	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

KMStereo	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

NRIStereo	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

PSM-adaLoss	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

PSM-AAD	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

FTStereo	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

ROB_FTStereo_v2	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

ROB_FTStereo	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

Consistency-Raft	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

KYRaft	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

HUI-Stereo	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

ASMatch	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

DeepStereo_LL	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

DEmStereo	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

SST-Stereo	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

THIR-Stereo	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

RAFT_R40	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

DRaft	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

PFNet	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

GrayStereo	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

RE-Stereo	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

Pruner-Stereo	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

TVStereo	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

DeepStereo_RVC	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

RAFT-RH_RVC	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

IRAFT_RVC	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

RAFT-345	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

iRAFT	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

CRE-IMP	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

GMM-Stereo	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

RAFT-IKP	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

Prome-Stereo	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

qqai	1.22 671	1.38 561	1.12 613	1.39 647	1.14 661	1.40 703	1.14 666	1.41 705	1.12 668	1.40 707	1.11 665	1.40 711	1.13 655	1.41 710	1.15 664	1.25 668	0.97 602	1.24 710	1.01 661	1.24 690	0.96 633

HCRNet	1.22 671	7.11 795	3.00 781	3.55 754	0.33 457	0.29 319	0.14 256	0.19 260	0.15 270	0.33 346	0.29 377	0.25 306	0.14 261	0.22 284	0.33 445	3.64 786	3.00 785	0.76 593	0.32 460	0.18 261	0.13 245

HBP-ISP	1.24 673	1.72 583	1.65 715	1.15 570	0.76 614	1.40 703	0.88 632	1.67 718	1.02 660	1.69 723	1.38 739	1.69 723	1.21 712	1.87 733	1.21 720	1.05 600	0.79 583	0.97 632	0.80 633	1.19 638	0.75 603

AANet_RVC	1.26 674	0.31 235	4.99 810	5.93 801	0.20 313	0.25 300	0.20 301	0.25 301	0.20 310	0.23 287	0.19 308	0.25 306	0.20 317	0.25 304	0.20 308	5.66 818	4.76 812	0.26 316	0.30 441	0.24 297	0.27 363

MM-Stereo_test3	1.27 675	2.07 643	1.18 622	1.60 660	1.02 651	1.45 708	1.01 654	1.40 704	1.04 662	1.44 710	1.03 659	1.46 714	1.02 646	1.44 713	1.02 649	1.51 694	1.12 630	1.32 714	0.98 649	1.38 700	0.97 635

11t	1.27 675	2.70 692	1.34 682	1.32 639	0.89 630	1.30 692	1.34 730	1.64 715	0.57 568	1.45 711	0.72 613	1.05 635	1.29 719	1.07 638	1.29 731	1.49 689	1.02 612	0.97 632	1.15 671	1.48 702	1.31 723

L400	1.29 677	1.38 561	1.00 594	4.01 764	1.03 652	1.42 707	0.92 636	1.42 707	0.91 635	1.33 700	1.01 656	1.39 708	0.92 628	1.40 708	1.09 656	1.31 673	0.92 597	1.21 706	0.95 648	1.30 696	0.88 618

L500	1.30 678	1.33 555	1.01 604	4.69 783	0.84 627	1.35 696	0.95 641	1.38 702	0.94 644	1.33 700	0.98 646	1.36 705	0.91 627	1.40 708	1.08 654	1.28 672	0.90 593	1.21 706	0.99 651	1.23 689	0.90 625

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 679	1.35 557	1.35 684	1.35 643	1.35 727	1.35 696	1.35 731	1.36 699	1.35 736	1.36 705	1.35 734	1.36 705	1.36 725	1.36 705	1.35 735	1.35 678	1.35 703	1.35 718	1.35 734	1.35 698	1.35 729

CC-Net-ROB	1.36 680	1.33 555	1.33 681	1.36 644	1.38 731	1.36 699	1.33 729	1.37 701	1.34 733	1.35 704	1.36 736	1.38 707	1.34 723	1.38 707	1.38 739	1.35 678	1.38 707	1.33 715	1.35 734	1.43 701	1.34 728

CFNet	1.37 681	5.27 775	0.19 237	5.49 798	0.19 305	0.28 316	0.19 297	0.28 312	0.19 303	0.28 317	0.19 308	0.28 322	4.35 825	0.28 325	0.19 300	0.23 267	0.17 247	0.23 296	4.21 834	4.81 811	0.17 280

PS-NSSS	1.38 682	1.39 563	1.34 682	1.34 641	1.35 727	1.38 701	1.37 738	1.35 698	1.38 739	1.34 703	1.34 733	1.39 708	1.38 728	1.70 721	1.40 740	1.36 680	1.36 704	1.36 720	1.37 737	1.37 699	1.36 730

L4000	1.46 683	1.52 568	1.21 674	4.04 765	1.10 659	1.51 711	1.07 659	1.57 709	1.09 666	1.64 720	1.20 674	1.56 715	1.21 712	1.76 724	1.14 662	1.58 698	1.06 615	1.41 722	1.08 665	1.51 705	0.97 635

RASNet	1.49 684	1.65 578	1.45 702	1.38 646	1.43 734	1.47 709	1.36 733	1.38 702	1.36 737	1.39 706	1.60 751	1.45 713	1.45 731	1.51 714	2.21 796	1.53 696	1.36 704	1.36 720	1.36 736	1.66 713	1.36 730

HNOStereo	1.51 685	1.78 595	1.20 627	4.42 768	1.08 658	1.78 720	1.12 665	1.76 722	1.10 667	1.74 727	1.02 658	1.78 727	1.07 650	1.68 720	1.22 721	1.49 689	0.93 600	1.50 726	0.93 646	1.56 706	1.12 655

FETCStereo	1.51 685	1.66 579	1.05 608	4.56 779	1.06 655	1.79 721	1.15 668	1.75 721	1.16 672	1.73 726	1.10 663	1.74 726	1.06 649	1.74 723	1.22 721	1.47 688	1.04 614	1.54 728	0.92 641	1.56 706	0.96 633

FETStereo	1.53 687	1.64 577	1.01 604	4.86 790	1.22 722	1.73 718	1.00 646	1.74 720	1.06 665	1.67 722	1.22 721	1.71 725	1.02 646	1.78 728	1.11 658	1.51 694	1.13 631	1.60 731	1.03 663	1.71 715	0.92 627

BLMT-Stereo	1.53 687	1.36 558	1.06 610	1.42 649	1.23 726	1.41 705	1.07 659	1.43 708	1.12 668	1.42 709	1.06 660	1.83 729	1.07 650	1.42 712	1.07 653	1.27 670	1.38 707	6.80 837	1.00 652	1.26 692	1.00 640

CGFBStereo	1.54 689	1.61 575	1.00 594	4.82 787	1.22 722	1.75 719	1.06 658	1.71 719	1.04 662	1.69 723	1.22 721	1.68 722	1.08 652	1.81 730	1.04 650	1.50 691	1.13 631	1.70 735	1.13 670	1.72 717	0.89 622

GANetREF_RVC	1.55 690	1.94 639	1.22 676	1.88 672	1.21 720	1.88 725	1.22 721	1.88 725	1.22 726	1.88 728	1.22 721	1.88 730	1.22 714	1.89 734	1.22 721	1.87 711	1.22 688	1.88 746	1.22 724	1.88 725	1.22 716
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
SPS-STEREO	1.59 691	1.91 632	1.21 674	1.94 676	1.20 674	2.00 733	1.23 722	1.99 730	1.24 728	2.00 736	1.25 726	2.03 740	1.26 716	2.00 738	1.29 731	1.90 716	1.18 639	1.89 747	1.21 723	1.89 726	1.20 670
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DPSMNet_ROB	1.60 692	1.59 573	1.70 719	1.59 657	1.59 741	1.61 714	1.61 750	1.60 711	1.60 747	1.62 719	1.59 750	1.60 717	1.60 735	1.60 716	1.59 747	1.59 699	1.60 727	1.59 730	1.59 755	1.59 709	1.59 744

MEA-ACV	1.66 693	0.87 411	0.61 518	11.81 831	1.35 727	1.50 710	0.71 608	1.23 688	0.92 640	1.13 643	0.96 643	1.69 723	0.70 601	1.23 698	1.16 668	1.54 697	1.20 640	1.58 729	0.85 639	1.12 623	0.95 632

ff7	1.68 694	2.68 689	1.35 684	0.97 545	0.89 630	1.84 722	2.15 794	2.12 737	1.80 777	2.05 741	1.56 747	2.33 762	2.12 785	2.23 758	2.25 797	1.31 673	1.07 617	1.48 723	1.41 740	0.90 592	1.04 650

ffff	1.68 694	2.68 689	1.35 684	0.97 545	0.89 630	1.84 722	2.15 794	2.12 737	1.80 777	2.05 741	1.56 747	2.33 762	2.12 785	2.23 758	2.25 797	1.31 673	1.07 617	1.48 723	1.41 740	0.90 592	1.04 650

ccc-4	1.68 694	2.68 689	1.35 684	0.97 545	0.89 630	1.84 722	2.15 794	2.12 737	1.80 777	2.05 741	1.56 747	2.33 762	2.12 785	2.23 758	2.25 797	1.31 673	1.07 617	1.48 723	1.41 740	0.90 592	1.04 650

PhaseNet	1.74 697	6.34 793	4.81 808	6.77 807	0.24 337	0.80 578	0.53 562	0.48 488	0.22 318	0.53 528	0.28 362	0.48 498	0.25 339	0.40 385	0.32 433	6.39 824	4.61 811	0.46 505	0.38 514	0.25 300	0.18 286

MC-Stereo	1.76 698	2.96 708	1.37 694	2.14 685	1.37 730	2.14 739	1.36 733	2.14 740	1.37 738	2.14 745	1.37 737	2.14 742	1.37 727	2.14 743	1.37 738	1.97 721	1.32 691	1.97 750	1.32 733	1.98 728	1.33 726

IGEVStereo-DCA	1.77 699	4.21 744	1.84 736	2.49 715	2.11 789	2.54 774	1.36 733	1.65 716	1.17 677	2.75 790	1.90 784	2.54 775	1.15 659	0.94 610	1.11 658	1.50 691	1.32 691	0.96 630	1.46 746	1.49 703	0.88 618

rrr	1.77 699	4.21 744	1.84 736	2.49 715	2.11 789	2.54 774	1.36 733	1.65 716	1.17 677	2.75 790	1.90 784	2.54 775	1.15 659	0.94 610	1.11 658	1.50 691	1.32 691	0.96 630	1.46 746	1.49 703	0.88 618

MM-Stereo_test1	1.80 701	3.41 721	1.52 710	2.12 684	1.41 733	2.04 734	1.41 741	2.05 734	1.46 744	2.04 740	1.41 742	2.05 741	1.42 730	2.05 739	1.43 742	2.04 727	1.54 719	1.94 748	1.38 739	1.99 729	1.33 726

MFMNet_re	1.81 702	1.91 632	1.71 721	1.95 678	1.70 764	1.95 730	1.70 767	1.96 728	1.74 773	1.97 733	1.72 772	1.95 733	1.71 756	1.97 737	1.71 767	1.86 709	1.62 728	1.85 739	1.66 774	1.86 723	1.64 762

plain	1.88 703	3.16 715	0.64 527	3.10 731	0.65 587	3.10 790	0.64 579	3.12 795	0.65 583	3.10 796	0.65 586	3.11 796	0.65 581	3.12 795	0.65 576	3.12 781	0.65 548	3.13 794	0.65 598	3.13 782	0.65 577

CEFStereo	1.90 704	2.10 647	1.41 699	5.22 795	1.44 737	2.21 748	1.43 746	2.09 735	1.45 743	2.23 762	1.38 739	2.23 755	1.57 733	2.22 755	1.36 736	1.97 721	1.29 690	2.01 751	1.28 731	1.87 724	1.31 723

derf	1.91 705	2.15 652	1.78 725	2.16 686	1.75 767	2.21 748	1.80 771	2.22 754	1.80 777	2.21 756	1.76 773	2.17 743	1.81 765	2.24 761	1.74 776	1.93 719	1.56 720	1.96 749	1.53 748	1.95 727	1.56 739

noway5	1.92 706	4.97 757	1.95 760	2.31 703	1.68 754	2.21 748	1.68 761	2.21 752	1.69 763	2.22 760	1.68 765	2.21 751	1.68 746	2.21 753	1.68 762	2.18 739	1.87 758	1.71 736	0.65 598	0.85 583	0.72 595

RAFT_CTSACE	1.92 706	3.71 728	1.72 722	1.88 672	1.72 766	2.04 734	1.42 743	2.18 743	1.89 790	2.02 738	1.97 790	1.95 733	2.06 784	1.93 735	1.62 748	1.76 706	1.66 732	2.02 752	1.73 783	1.73 718	1.43 735

MonStereo1	1.94 708	2.77 702	1.52 710	3.73 761	1.51 738	2.13 738	1.42 743	2.32 764	1.52 745	2.31 768	1.50 745	2.53 772	1.59 734	2.34 766	1.56 745	1.91 717	1.36 704	1.86 742	1.31 732	2.07 739	1.53 736

4.25w-stereo	1.98 709	2.72 696	1.46 703	3.47 750	1.43 734	2.07 736	1.98 785	2.53 776	1.52 745	2.71 783	1.98 796	1.81 728	1.62 737	1.96 736	1.36 736	1.88 714	2.00 763	2.53 788	1.61 762	1.74 719	1.15 661

4.5w-stereo	1.99 710	2.33 666	1.81 727	3.28 740	1.68 754	1.94 727	1.99 788	2.72 780	1.70 764	2.72 784	1.99 799	1.97 735	1.68 746	1.76 724	1.29 731	1.91 717	2.02 769	2.53 788	1.61 762	1.75 720	1.16 664

2.75w_new	1.99 710	2.34 670	1.81 727	3.14 732	1.62 743	1.94 727	1.99 788	2.72 780	1.71 766	2.72 784	1.99 799	1.90 731	1.73 758	1.82 732	1.29 731	2.37 760	2.01 765	2.31 774	1.42 743	1.77 721	1.22 716

3.75w	1.99 710	2.31 664	1.83 735	3.16 734	1.65 745	1.93 726	1.98 785	2.72 780	1.68 756	2.73 789	1.97 790	2.00 737	1.72 757	1.81 730	1.25 727	2.27 751	2.01 765	2.38 779	1.42 743	1.71 715	1.24 719

2w_stereo	1.99 710	2.36 673	1.81 727	3.24 738	1.67 750	1.94 727	1.98 785	2.72 780	1.68 756	2.72 784	1.94 787	1.98 736	1.74 760	1.79 729	1.27 728	1.95 720	2.00 763	2.53 788	1.60 758	1.68 714	1.15 661

2.25w	2.00 714	1.86 626	1.98 763	2.95 729	2.17 793	2.26 755	1.35 731	2.42 770	2.00 797	2.07 744	1.27 728	2.53 772	1.99 780	2.29 763	1.49 744	2.21 743	1.32 691	1.85 739	1.87 788	2.52 769	1.62 757

4.25_new	2.00 714	2.33 666	1.82 732	3.32 743	1.69 759	1.95 730	1.99 788	2.72 780	1.71 766	2.72 784	1.97 790	2.01 738	1.74 760	1.77 726	1.28 729	2.18 739	2.01 765	2.48 786	1.58 753	1.65 711	1.17 665

4.5w_new	2.00 714	2.33 666	1.82 732	3.32 743	1.69 759	1.95 730	1.99 788	2.72 780	1.71 766	2.72 784	1.97 790	2.01 738	1.74 760	1.77 726	1.28 729	2.18 739	2.01 765	2.48 786	1.58 753	1.65 711	1.17 665

4.5_new	2.00 714	1.84 622	1.98 763	2.77 722	2.16 791	2.27 756	1.28 728	2.09 735	1.98 794	2.01 737	1.28 729	2.71 785	1.98 778	2.51 775	1.65 750	2.26 748	1.33 698	1.87 743	1.87 788	2.49 765	1.60 746

TRStereo	2.00 714	2.13 649	1.85 738	2.27 692	1.84 771	2.28 758	1.84 773	2.29 759	1.86 783	2.30 765	1.87 779	2.30 759	1.87 768	2.08 740	1.72 770	2.08 728	1.72 737	2.08 763	1.72 780	2.08 741	1.72 767

XX-Stereo	2.00 714	2.13 649	1.85 738	2.27 692	1.84 771	2.28 758	1.84 773	2.29 759	1.86 783	2.30 765	1.87 779	2.30 759	1.87 768	2.08 740	1.72 770	2.08 728	1.72 737	2.08 763	1.72 780	2.08 741	1.72 767

EAI-Stereo	2.00 714	2.13 649	1.85 738	2.27 692	1.84 771	2.28 758	1.84 773	2.29 759	1.86 783	2.30 765	1.87 779	2.30 759	1.87 768	2.08 740	1.72 770	2.08 728	1.72 737	2.08 763	1.72 780	2.08 741	1.72 767

2.5w	2.01 721	2.40 675	1.37 694	3.28 740	2.01 783	2.71 780	1.43 746	1.82 724	1.83 781	1.90 730	1.41 742	2.71 785	1.35 724	2.71 785	1.85 782	2.66 772	1.53 717	1.64 732	1.23 725	2.53 772	1.87 777

4w-stereo	2.02 722	2.72 696	1.44 701	3.36 746	1.59 741	2.48 767	1.72 769	2.28 757	1.24 728	2.24 763	1.65 755	2.56 777	1.32 722	2.39 769	1.98 793	2.67 774	1.51 715	1.66 733	1.24 726	2.53 772	1.88 780

IGEV	2.02 722	2.20 656	1.82 732	2.90 728	2.16 791	2.41 764	1.25 724	2.00 731	1.98 794	1.99 735	1.31 731	2.72 789	1.93 774	2.67 784	1.69 765	2.26 748	1.32 691	1.83 738	1.87 788	2.53 772	1.61 751

3.25w_new	2.03 724	2.72 696	1.35 684	3.33 745	1.57 739	2.72 781	1.53 749	2.15 741	1.33 732	2.15 746	1.60 751	2.63 781	1.30 720	2.72 787	1.99 794	2.67 774	1.53 717	1.75 737	1.25 728	2.53 772	1.87 777

3.5w_stereo	2.03 724	2.72 696	1.35 684	3.41 747	1.57 739	2.72 781	1.49 748	2.01 732	1.34 733	2.15 746	1.61 753	2.63 781	1.36 725	2.72 787	1.99 794	2.66 772	1.58 723	1.68 734	1.24 726	2.53 772	1.87 777

UniTT-Stereo	2.03 724	3.43 722	0.72 556	3.42 748	0.73 605	3.27 793	0.68 591	3.38 800	0.69 598	3.29 799	0.72 613	3.28 799	0.70 601	3.35 801	0.68 587	3.39 784	0.68 557	3.31 797	0.69 611	3.37 783	0.73 599

3.25w	2.04 727	2.20 656	1.48 705	3.03 730	2.17 793	2.63 778	1.39 739	1.96 728	1.95 793	1.96 731	1.37 737	2.71 785	1.96 777	2.71 785	1.73 775	2.26 748	1.32 691	1.87 743	1.87 788	2.51 768	1.63 760

3w_stereo	2.04 727	2.24 660	1.70 719	3.15 733	2.18 795	2.49 768	1.26 726	2.03 733	1.98 794	1.98 734	1.33 732	2.72 789	1.99 780	2.59 778	1.72 770	2.22 744	1.33 698	1.85 739	1.88 793	2.50 767	1.58 743

1w_stereo	2.05 729	2.32 665	1.35 684	3.74 762	2.01 783	2.73 783	1.42 743	1.88 725	1.93 792	2.03 739	1.28 729	2.71 785	1.99 780	2.72 787	1.72 770	2.20 742	1.32 691	1.87 743	1.86 787	2.45 761	1.54 737

zzzzzz3	2.07 730	5.00 759	1.93 750	2.28 697	1.66 746	2.19 742	1.66 753	2.18 743	1.67 751	2.19 751	1.66 758	2.18 744	1.67 744	2.18 745	1.66 753	2.15 731	1.85 750	2.05 753	1.59 755	2.05 731	1.59 744

noway2	2.07 730	4.96 756	1.92 747	2.28 697	1.66 746	2.20 745	1.66 753	2.19 746	1.66 748	2.19 751	1.65 755	2.19 747	1.68 746	2.18 745	1.65 750	2.15 731	1.86 754	2.06 757	1.59 755	2.06 735	1.60 746

LiteMatch*	2.07 730	1.30 551	5.73 815	6.28 804	0.79 620	1.33 695	0.80 622	1.30 696	1.02 660	1.33 700	0.84 632	1.33 704	0.97 632	1.28 703	1.04 650	6.05 822	5.89 818	1.28 713	0.76 625	1.28 694	0.88 618

noway7	2.08 733	5.18 766	1.92 747	2.27 692	1.66 746	2.18 740	1.66 753	2.17 742	1.66 748	2.18 748	1.65 755	2.18 744	1.66 738	2.17 744	1.66 753	2.15 731	1.85 750	2.05 753	1.60 758	2.05 731	1.60 746

zzzz4	2.08 733	5.22 770	1.93 750	2.27 692	1.66 746	2.19 742	1.66 753	2.18 743	1.67 751	2.18 748	1.66 758	2.18 744	1.66 738	2.18 745	1.66 753	2.15 731	1.84 745	2.05 753	1.60 758	2.05 731	1.60 746

zzzz2	2.08 733	4.92 755	1.93 750	2.30 700	1.67 750	2.19 742	1.66 753	2.20 749	1.67 751	2.20 754	1.68 765	2.21 751	1.66 738	2.20 750	1.68 762	2.17 737	1.84 745	2.07 759	1.62 768	2.05 731	1.61 751

monster_256*512	2.09 736	5.21 769	1.98 763	2.30 700	1.67 750	2.18 740	1.66 753	2.20 749	1.67 751	2.19 751	1.67 760	2.19 747	1.66 738	2.19 748	1.66 753	2.15 731	1.86 754	2.05 753	1.60 758	2.06 735	1.61 751

zzz1	2.09 736	4.97 757	1.93 750	2.30 700	1.68 754	2.21 748	1.68 761	2.21 752	1.68 756	2.21 756	1.67 760	2.21 751	1.68 746	2.21 753	1.69 765	2.17 737	1.85 750	2.08 763	1.61 762	2.06 735	1.61 751

zzzzzzz1	2.10 738	5.20 768	1.93 750	2.38 709	1.68 754	2.20 745	1.67 759	2.20 749	1.68 756	2.20 754	1.67 760	2.20 750	1.68 746	2.20 750	1.67 761	2.24 746	1.86 754	2.06 757	1.61 762	2.06 735	1.62 757

GELT-Stereo	2.10 738	5.33 777	1.94 758	2.37 707	1.68 754	2.21 748	1.69 765	2.19 746	1.67 751	2.18 748	1.67 760	2.19 747	1.66 738	2.19 748	1.66 753	2.23 745	1.83 744	2.07 759	1.61 762	2.04 730	1.61 751

noway1	2.10 738	5.26 774	1.93 750	2.31 703	1.69 759	2.21 748	1.67 759	2.19 746	1.68 756	2.21 756	1.68 765	2.21 751	1.67 744	2.20 750	1.66 753	2.15 731	1.84 745	2.07 759	1.61 762	2.07 739	1.61 751

sCroCo_RVC	2.10 738	2.76 700	1.92 747	2.78 725	1.39 732	2.73 783	1.41 741	2.73 786	1.40 740	2.77 795	1.41 742	2.74 791	1.40 729	2.74 790	1.40 740	2.72 776	1.42 710	2.72 792	1.44 745	2.79 779	1.42 734

noway4	2.11 742	5.14 764	1.93 750	2.37 707	1.69 759	2.20 745	1.68 761	2.22 754	1.68 756	2.21 756	1.69 769	2.23 755	1.68 746	2.22 755	1.66 753	2.24 746	1.84 745	2.09 768	1.63 771	2.09 744	1.62 757

MoCha-V2	2.11 742	26.97 839	0.78 568	0.92 531	0.77 617	0.96 602	0.72 611	0.90 593	0.72 614	0.94 607	0.70 604	0.90 604	0.71 606	0.91 604	0.71 606	0.85 569	0.71 570	0.88 611	0.69 611	0.87 585	0.67 581

noway3	2.12 744	5.22 770	1.93 750	2.39 710	1.70 764	2.23 754	1.70 767	2.22 754	1.70 764	2.22 760	1.70 771	2.23 755	1.69 753	2.22 755	1.71 767	2.28 752	1.86 754	2.08 763	1.63 771	2.09 744	1.63 760

FBW_ROB	2.12 744	2.46 680	1.77 724	2.49 715	1.79 770	2.38 762	1.83 772	2.46 771	1.78 776	2.48 776	1.97 790	2.40 767	1.78 763	2.42 772	1.83 780	2.31 757	1.85 750	2.38 779	1.82 786	2.35 755	1.84 773

MonStereo	2.17 746	2.41 676	1.49 709	2.67 719	1.67 750	2.60 777	2.04 792	2.32 764	1.76 774	2.44 773	1.68 765	2.50 770	1.69 753	2.38 767	1.80 779	2.28 752	1.78 740	2.63 791	2.14 796	3.47 784	1.68 765

asda	2.17 746	2.54 682	1.81 727	3.47 750	1.78 769	2.50 770	1.86 777	2.61 778	1.68 756	2.61 780	1.83 775	2.37 766	1.73 758	2.44 773	1.88 788	2.51 769	1.84 745	2.34 776	1.62 768	2.23 748	1.77 772

asd	2.18 748	2.77 702	1.58 712	3.59 755	2.00 782	2.58 776	1.85 776	2.39 769	1.71 766	2.47 775	1.97 790	2.59 779	1.61 736	2.56 776	1.79 778	2.51 769	1.99 762	2.11 769	1.62 768	2.36 756	1.60 746

qwe	2.18 748	2.60 686	1.58 712	3.83 763	1.90 780	2.53 772	1.90 783	2.48 772	1.73 771	2.37 771	1.92 786	2.53 772	1.68 746	2.56 776	1.83 780	2.52 771	1.87 758	2.07 759	1.68 777	2.32 754	1.71 766

monsters	2.18 748	2.41 676	1.96 762	3.47 750	2.03 787	2.53 772	1.64 752	2.48 772	1.73 771	2.40 772	1.50 745	2.62 780	1.94 775	2.59 778	1.94 790	2.44 764	1.57 722	2.28 772	1.87 788	2.42 758	1.86 775

AIO_rvc	2.18 748	2.34 670	1.87 742	2.32 705	1.94 781	2.40 763	1.89 782	2.37 767	2.07 799	2.52 778	1.95 789	2.44 769	1.99 780	2.41 770	1.89 789	2.32 758	2.09 771	2.24 770	2.18 797	2.21 747	2.23 784

HUF	2.18 748	2.30 663	1.99 767	2.34 706	2.02 786	2.41 764	2.06 793	2.38 768	1.89 790	2.36 770	1.85 776	2.56 777	1.98 778	2.31 765	1.97 792	2.30 756	2.03 770	2.30 773	2.11 795	2.23 748	2.16 782

AIO_test	2.18 748	2.09 646	2.04 768	2.42 712	2.01 783	2.47 766	1.94 784	2.34 766	2.03 798	2.56 779	1.94 787	2.43 768	1.94 775	2.41 770	1.87 786	2.39 762	2.10 772	2.35 778	1.91 794	2.25 750	2.19 783

monsterstereo	2.20 754	2.33 666	1.95 760	3.65 757	2.07 788	2.49 768	1.61 750	2.48 772	1.83 781	2.45 774	1.61 753	2.67 784	1.86 766	2.64 780	1.94 790	2.48 768	1.66 732	2.34 776	1.68 777	2.40 757	1.86 775

LG-G_1	2.22 755	2.71 694	1.89 743	2.77 722	1.87 778	2.75 785	1.87 780	2.76 788	1.87 787	2.75 790	1.87 779	2.76 792	1.87 768	2.75 791	1.86 783	2.47 766	1.58 723	2.45 783	1.57 750	2.45 761	1.57 741

LG-G	2.22 755	2.71 694	1.89 743	2.77 722	1.87 778	2.75 785	1.87 780	2.76 788	1.87 787	2.75 790	1.87 779	2.76 792	1.87 768	2.75 791	1.86 783	2.47 766	1.58 723	2.45 783	1.57 750	2.45 761	1.57 741

LGtest1	2.22 755	2.70 692	1.89 743	2.76 721	1.86 774	2.75 785	1.86 777	2.75 787	1.86 783	2.75 790	1.86 777	2.77 794	1.87 768	2.75 791	1.86 783	2.46 765	1.58 723	2.45 783	1.56 749	2.45 761	1.56 739

RAStereo	2.23 758	3.64 725	0.76 564	3.65 757	0.86 628	3.66 798	0.76 616	3.67 804	0.81 630	3.66 801	0.76 619	3.66 802	0.77 614	3.68 803	0.77 617	3.68 787	0.77 579	3.69 802	0.77 627	3.70 786	0.77 608

UDGNet	2.23 758	5.40 781	1.72 722	2.48 714	1.69 759	2.51 771	1.69 765	2.51 775	1.72 770	2.50 777	1.69 769	2.52 771	1.69 753	2.50 774	1.68 762	2.41 763	1.70 735	2.42 781	1.69 779	2.42 758	1.64 762

NCCL2	2.28 760	2.27 661	2.28 770	2.28 697	2.28 796	2.27 756	2.29 797	2.28 757	2.28 800	2.27 764	2.28 802	2.28 758	2.27 788	2.27 762	2.28 801	2.28 752	2.28 777	2.27 771	2.29 801	2.27 751	2.29 785

Abc-Net	2.32 761	24.75 831	1.14 616	1.17 576	1.17 668	1.11 633	1.15 668	1.17 633	1.21 725	1.08 633	1.16 669	1.12 645	1.14 658	1.09 639	1.17 670	1.09 603	1.16 635	1.17 654	1.17 674	1.16 630	1.11 653
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RP	2.33 762	25.00 832	1.13 615	1.15 570	1.15 663	1.10 630	1.15 668	1.15 628	1.15 671	1.12 640	1.15 666	1.09 638	1.13 655	1.10 641	1.15 664	1.11 610	1.09 623	1.16 650	1.12 668	1.16 630	1.17 665

stereogan	2.33 762	24.38 830	1.18 622	1.18 577	1.18 671	1.14 636	1.18 673	1.19 636	1.19 679	1.14 644	1.18 673	1.14 646	1.18 664	1.14 646	1.18 671	1.14 614	1.14 633	1.19 659	1.19 675	1.15 628	1.19 669

RGC	2.36 764	25.48 833	1.19 624	1.15 570	1.15 663	1.10 630	1.16 671	1.17 633	1.16 672	1.12 640	1.16 669	1.11 644	1.13 655	1.09 639	1.18 671	1.10 605	1.15 634	1.16 650	1.12 668	1.14 625	1.12 655

NCC-stereo	2.36 764	25.52 834	1.17 620	1.15 570	1.17 668	1.11 633	1.11 662	1.15 628	1.16 672	1.10 634	1.16 669	1.10 640	1.15 659	1.14 646	1.13 661	1.09 603	1.11 627	1.15 649	1.16 673	1.17 635	1.17 665

AF-Net	2.37 766	25.71 835	1.17 620	1.13 566	1.15 663	1.15 637	1.18 673	1.19 636	1.16 672	1.10 634	1.15 666	1.10 640	1.18 664	1.12 645	1.15 664	1.10 605	1.10 626	1.17 654	1.15 671	1.16 630	1.12 655

Nwc_Net	2.37 766	25.95 836	1.15 618	1.14 567	1.15 663	1.08 627	1.14 666	1.17 633	1.16 672	1.14 644	1.15 666	1.08 636	1.15 659	1.11 643	1.14 662	1.10 605	1.11 627	1.16 650	1.09 667	1.16 630	1.15 661

CFNet_RVC	2.38 768	8.71 806	0.38 378	9.33 820	0.42 524	0.56 536	0.42 520	0.60 545	0.38 490	0.62 555	0.42 522	0.56 545	7.29 837	0.62 551	0.42 514	0.53 482	0.37 423	0.49 528	0.34 478	8.30 834	6.87 833

testmc14	2.43 769	10.48 819	8.02 827	8.93 819	0.31 430	0.44 461	0.30 378	0.42 417	0.30 388	0.42 411	0.30 392	0.42 425	0.30 387	0.42 419	0.30 379	8.88 837	6.99 827	0.41 476	0.28 407	0.39 435	0.28 392

edge stereo	2.43 769	27.07 840	1.14 616	1.06 558	1.14 661	1.08 627	1.17 672	1.16 631	1.14 670	1.10 634	1.16 669	1.09 638	1.16 663	1.10 641	1.16 668	1.10 605	1.11 627	1.16 650	1.19 675	1.13 624	1.11 653

FAT-Stereo	2.46 771	26.05 837	1.23 678	1.23 626	1.22 722	1.20 639	1.24 723	1.23 688	1.23 727	1.19 648	1.22 721	1.21 696	1.24 715	1.20 651	1.24 724	1.21 665	1.17 638	1.22 709	1.25 728	1.20 640	1.24 719

MCSU-Stereo	2.48 772	10.56 820	8.50 829	9.47 823	0.31 430	0.43 426	0.30 378	0.42 417	0.30 388	0.42 411	0.30 392	0.42 425	0.30 387	0.41 405	0.30 379	8.86 836	6.93 826	0.40 458	0.29 422	0.39 435	0.28 392

S-Stereo	2.51 773	26.86 838	1.23 678	1.22 624	1.22 722	1.24 687	1.25 724	1.22 686	1.24 728	1.21 694	1.24 725	1.19 650	1.27 717	1.19 650	1.24 724	1.19 617	1.20 640	1.25 711	1.19 675	1.24 690	1.23 718

Anonymous3	2.55 774	3.26 719	1.65 715	3.28 740	1.63 744	3.24 792	1.68 761	3.27 797	1.66 748	3.28 798	1.67 760	3.25 798	1.66 738	3.27 797	1.64 749	3.26 782	1.65 731	3.30 796	1.65 773	4.95 816	1.65 764

DNSM	2.56 775	4.43 747	3.08 792	4.09 767	1.86 774	2.66 779	1.86 777	2.66 779	1.87 787	2.66 782	1.86 777	2.66 783	1.86 766	2.66 783	1.87 786	3.82 789	2.94 784	2.42 781	1.73 783	2.42 758	1.73 770

MIF-Stereo (partial)	2.58 776	3.31 720	0.66 533	3.18 735	0.66 590	3.18 791	0.66 582	3.21 796	0.67 587	3.19 797	0.66 588	3.19 797	0.66 584	3.31 799	0.68 587	5.09 814	1.79 742	8.23 841	1.67 775	6.18 825	1.38 732

MSMDNet	2.65 777	10.14 817	0.33 345	9.74 824	0.32 444	0.87 591	0.33 448	2.95 794	0.68 593	0.49 498	0.34 465	0.49 505	5.70 832	0.49 503	0.33 445	0.42 402	9.57 834	0.41 476	0.31 452	8.36 835	0.65 577

pcwnet_v2	2.66 778	9.89 815	0.33 345	9.89 825	0.32 444	0.50 510	0.32 437	0.49 496	0.33 457	0.49 498	0.34 465	0.49 505	8.76 839	0.48 496	0.33 445	0.41 388	9.58 835	0.40 458	0.29 422	9.01 838	0.63 569

CFNet_pseudo	2.67 779	9.36 811	0.32 340	10.99 830	0.33 457	0.85 588	0.33 448	0.49 496	0.33 457	0.49 498	0.32 448	0.49 505	7.26 836	0.49 503	0.33 445	0.41 388	9.62 836	0.41 476	0.29 422	10.03 842	0.29 401

TestStereo_HL2	2.73 780	0.41 278	11.06 830	14.13 833	0.30 381	0.44 461	0.28 354	0.43 425	0.29 372	0.43 418	0.28 362	0.43 434	0.29 377	0.43 426	0.28 351	13.51 841	10.37 841	0.41 476	0.27 386	0.38 386	0.27 363

CFNet_ucs	2.73 780	9.64 813	0.33 345	9.92 826	0.32 444	0.49 501	0.33 448	0.49 496	0.33 457	0.49 498	0.33 457	0.49 505	8.98 840	0.48 496	0.33 445	0.41 388	9.96 839	0.40 458	0.29 422	10.12 843	0.54 548

UCFNet_RVC	2.75 782	10.06 816	0.29 309	10.31 829	0.29 369	0.42 419	0.29 369	0.43 425	0.29 372	0.42 411	0.29 377	0.42 425	9.87 842	0.43 426	0.29 369	0.36 342	9.84 838	0.36 389	0.26 347	9.77 841	0.26 323

TestStereo_HL3	2.76 783	0.41 278	11.46 833	14.11 832	0.30 381	0.45 475	0.29 369	0.43 425	0.29 372	0.43 418	0.29 377	0.43 434	0.28 365	0.44 457	0.30 379	13.57 842	10.32 840	0.41 476	0.27 386	0.38 386	0.27 363

GGDA	2.76 783	0.41 278	11.34 832	14.28 834	0.30 381	0.44 461	0.29 369	0.43 425	0.29 372	0.43 418	0.28 362	0.43 434	0.28 365	0.43 426	0.29 369	13.45 840	10.57 842	0.41 476	0.27 386	0.38 386	0.27 363

TestStereo-Hl	2.78 785	0.42 290	11.23 831	14.38 835	0.30 381	0.44 461	0.30 378	0.43 425	0.28 362	0.43 418	0.29 377	0.44 470	0.29 377	0.44 457	0.29 369	13.64 843	10.73 843	0.41 476	0.27 386	0.38 386	0.27 363

ccs_rob	2.79 786	10.17 818	0.32 340	10.00 827	0.33 457	0.49 501	0.33 448	1.90 727	0.32 447	0.51 521	0.33 457	0.49 505	9.24 841	0.49 503	0.33 445	0.41 388	9.82 837	0.41 476	0.28 407	9.34 839	0.29 401

PCWNet_CMD	2.80 787	9.82 814	0.32 340	10.09 828	0.32 444	0.49 501	0.33 448	3.34 799	0.33 457	0.49 498	0.33 457	0.49 505	8.73 838	0.48 496	0.33 445	0.41 388	9.22 833	0.42 492	0.29 422	9.55 840	0.31 426

NLSM1	2.93 788	3.24 718	2.57 777	4.04 765	2.66 799	3.30 794	2.55 800	3.29 798	2.55 802	3.35 800	2.48 804	3.28 799	2.47 790	3.34 800	2.49 802	3.26 782	2.55 782	3.13 794	2.57 804	3.00 781	2.46 792

StereoVision	3.15 789	5.00 759	0.89 580	4.83 788	1.00 641	3.93 799	1.27 727	6.37 834	1.34 733	5.67 834	1.26 727	5.84 835	1.27 717	5.03 831	1.24 724	5.10 815	1.09 623	4.61 815	0.57 581	5.62 823	1.12 655

MaDis-Stereo	3.19 790	6.02 792	1.12 613	5.61 800	1.16 667	5.43 826	1.02 656	5.15 831	0.70 606	5.43 831	1.21 720	5.03 832	0.97 632	4.85 825	0.99 640	4.53 796	1.16 635	5.53 831	1.25 728	5.37 821	1.30 722

sAnonymous2	3.31 791	2.63 687	1.38 696	3.71 759	1.86 774	4.70 818	1.11 662	4.82 827	2.72 804	5.45 832	1.98 796	4.59 817	2.64 791	2.65 781	6.21 837	4.37 792	1.08 621	5.16 829	2.24 799	4.52 798	2.39 790

CroCo_RVC	3.31 791	2.63 687	1.38 696	3.71 759	1.86 774	4.70 818	1.11 662	4.82 827	2.72 804	5.45 832	1.98 796	4.59 817	2.64 791	2.65 781	6.21 837	4.37 792	1.08 621	5.16 829	2.24 799	4.52 798	2.39 790

DPSNet	3.66 793	3.60 724	3.62 801	3.63 756	3.64 821	3.65 797	3.65 826	3.66 803	3.67 823	3.67 802	3.65 824	3.67 803	3.66 812	3.66 802	3.68 821	3.68 787	3.66 803	3.67 801	3.68 827	3.67 785	3.67 818

NLCSM	3.67 794	4.08 739	3.19 797	4.80 786	3.26 814	3.99 802	3.24 821	4.25 810	3.18 819	4.09 806	3.27 819	4.14 808	3.18 807	4.13 808	3.28 817	4.06 790	3.10 793	3.85 806	3.14 818	3.91 791	3.27 814

STTStereo	3.73 795	30.40 844	2.37 774	2.39 710	2.31 798	2.35 761	2.33 798	2.29 759	2.42 801	2.32 769	2.34 803	2.33 762	2.36 789	2.30 764	2.27 800	2.35 759	2.22 776	2.31 774	2.22 798	2.29 753	2.34 789

rvit_105_1	3.83 796	5.22 770	3.01 782	4.53 772	3.01 802	4.51 806	3.01 806	4.56 814	3.04 807	4.53 813	3.03 808	4.55 815	3.03 795	4.56 814	3.04 804	4.57 798	3.05 786	4.57 810	3.05 809	4.57 800	3.05 799

rvit_stereo_0081	3.83 796	5.23 773	3.01 782	4.53 772	3.03 804	4.55 812	3.02 807	4.56 814	3.04 807	4.52 811	3.02 806	4.54 813	3.03 795	4.56 814	3.04 804	4.57 798	3.05 786	4.57 810	3.05 809	4.58 801	3.05 799

rvit_stereo_0081_aga	3.86 798	5.33 777	3.02 785	4.55 778	3.04 808	4.54 808	3.02 807	4.64 821	3.06 811	4.54 815	3.04 810	4.62 822	3.08 802	4.62 820	3.07 809	4.58 801	3.06 790	4.60 814	3.08 813	4.63 804	3.07 803

rvit_stereo_0082	3.86 798	5.82 790	3.01 782	4.53 772	3.03 804	4.54 808	3.02 807	4.56 814	3.04 807	4.53 813	3.02 806	4.55 815	3.04 798	4.57 817	3.05 806	4.57 798	3.05 786	4.58 812	3.05 809	4.58 801	3.06 802

rvit_0105_6	3.87 800	5.73 789	3.10 793	4.69 783	3.12 812	4.54 808	3.02 807	4.56 814	3.04 807	4.54 815	3.03 808	4.54 813	3.04 798	4.56 814	3.05 806	4.58 801	3.05 786	4.58 812	3.05 809	4.58 801	3.05 799

rvit_stereo_0080	3.89 801	5.70 787	3.04 787	4.54 775	3.03 804	4.56 813	3.05 813	4.60 818	3.07 812	4.58 818	3.06 811	4.59 817	3.06 800	4.61 818	3.08 810	4.63 803	3.09 791	4.64 816	3.10 814	4.65 805	3.10 806

whm_eth	3.89 801	5.70 787	3.04 787	4.54 775	3.03 804	4.56 813	3.05 813	4.60 818	3.07 812	4.58 818	3.06 811	4.59 817	3.06 800	4.61 818	3.08 810	4.63 803	3.09 791	4.64 816	3.10 814	4.65 805	3.10 806

rvit_0105_4	3.91 803	5.47 785	3.02 785	4.54 775	3.02 803	4.54 808	3.03 811	4.75 824	3.17 818	4.57 817	3.06 811	4.61 821	3.16 806

Low-res two-view benchmark