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	0.14 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 25	0.02 27	0.00 1	0.00 1

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 67	0.04 64	0.07 79	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.06 81	0.04 72	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

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 95	0.08 94	0.09 88	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.08 95	0.08 102	0.03 47	0.02 27	0.02 27	0.02 20

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

light-stereo	0.05 57	0.04 52	0.01 10	0.02 14	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.03 59	0.02 26	0.01 16	0.73 527	0.01 16	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.02 20

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

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

WZ-Net	0.05 57	0.50 315	0.10 104	0.12 117	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 129	0.10 117	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

IINet	0.06 62	0.05 67	0.02 15	0.05 60	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 106	0.02 26	0.02 27	0.73 527	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.04 96

Wz-Net-LNSev	0.06 62	0.24 199	0.20 237	0.23 226	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	0.23 257	0.21 266	0.02 25	0.01 15	0.01 16	0.01 10

Wz-Net-MNSev	0.06 62	0.54 333	0.10 104	0.12 117	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 129	0.11 139	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

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

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

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

Light-Stereo-hy	0.07 68	0.05 67	0.19 228	0.17 179	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.17 199	0.16 207	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

UHP(ZeroShot)	0.07 68	0.41 267	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

UHP(FT)	0.07 68	0.40 254	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

mmmmmm	0.07 68	0.40 254	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

UHP	0.07 68	0.41 267	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

AANet	0.07 68	0.04 52	0.03 39	0.04 53	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.11 190	0.04 96	0.03 58	0.58 479	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.03 52

RT-IGEV	0.07 68	0.05 67	0.03 39	0.05 60	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.03 58	0.75 530	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.04 96

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

BridgeDepth_RVC	0.07 68	0.08 86	0.11 124	0.11 109	0.05 126	0.08 146	0.05 126	0.08 155	0.05 131	0.08 154	0.05 134	0.08 153	0.05 124	0.08 155	0.05 121	0.11 123	0.10 117	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.05 122
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FINET	0.07 68	0.08 86	0.07 92	0.07 79	0.07 155	0.08 146	0.06 150	0.08 155	0.07 161	0.08 154	0.07 162	0.08 153	0.06 147	0.07 150	0.07 152	0.08 95	0.07 99	0.07 146	0.07 155	0.06 134	0.06 138

TARSTereo(ZeroShot)	0.08 78	0.56 339	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

fsdfsdds	0.08 78	0.58 344	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

nnnnnnn	0.08 78	0.58 344	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

TestStereooo	0.08 78	0.56 339	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

iinet-test	0.08 78	0.16 165	0.02 15	0.16 158	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.17 279	0.02 26	0.02 27	0.71 514	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.16 251

BridgeDepth	0.08 78	0.08 86	0.11 124	0.11 109	0.05 126	0.08 146	0.05 126	0.08 155	0.07 161	0.08 154	0.05 134	0.08 153	0.05 124	0.09 161	0.08 156	0.15 167	0.11 139	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.06 138
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
ADCMid	0.08 78	0.02 12	0.02 15	1.01 538	0.03 52	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 96	0.09 162	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

TARStereo(FT)	0.09 85	0.59 347	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

2222	0.09 85	0.59 347	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

1111	0.09 85	0.60 351	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

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

TS12	0.09 85	0.09 95	0.17 209	0.19 192	0.06 146	0.08 146	0.06 150	0.08 155	0.06 150	0.08 154	0.06 151	0.08 153	0.06 147	0.08 155	0.06 144	0.15 167	0.16 207	0.08 151	0.06 147	0.08 158	0.06 138

RT-Monster	0.09 85	0.07 84	0.03 39	0.15 148	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.10 172	0.04 96	0.03 58	0.92 557	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.07 149

DA	0.09 85	0.13 120	0.39 375	0.08 81	0.05 126	0.07 143	0.05 126	0.13 188	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.06 81	0.05 84	0.14 202	0.13 247	0.06 134	0.05 122

GGEV	0.09 85	0.13 120	0.39 375	0.08 81	0.05 126	0.07 143	0.05 126	0.13 188	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.06 81	0.05 84	0.14 202	0.13 247	0.06 134	0.05 122

test_sample7	0.09 85	1.00 436	0.11 124	0.11 109	0.02 22	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 129	0.12 154	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample6	0.09 85	0.97 425	0.10 104	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample3	0.09 85	0.87 398	0.10 104	0.12 117	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 129	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample2	0.09 85	1.03 452	0.11 124	0.11 109	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 103	0.09 112	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample1	0.09 85	0.87 398	0.12 136	0.11 109	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

SMFormer	0.09 85	1.01 446	0.09 100	0.09 88	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 103	0.09 112	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

tta	0.09 85	0.95 422	0.09 100	0.10 92	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 103	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

xxx	0.09 85	1.01 446	0.10 104	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.03 52

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

APVNet	0.09 85	0.05 67	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.05 111	0.90 615	0.06 133	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.05 72	0.04 72	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.05 122

ADCS	0.09 85	0.02 12	0.04 64	0.90 512	0.06 146	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.14 206	0.36 450	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

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

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

GIO	0.10 104	0.22 188	0.22 253	0.23 226	0.05 126	0.07 143	0.05 126	0.07 150	0.05 131	0.07 152	0.05 134	0.07 152	0.05 124	0.07 150	0.05 121	0.23 257	0.22 273	0.06 133	0.05 129	0.06 134	0.05 122

zh-sn7	0.10 104	0.98 426	0.14 167	0.15 148	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.15 167	0.13 179	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

DualNet (step1)	0.10 104	1.05 456	0.12 136	0.12 117	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 129	0.12 154	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample9	0.10 104	1.05 456	0.12 136	0.12 117	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 129	0.12 154	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample8	0.10 104	1.05 456	0.12 136	0.12 117	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 129	0.12 154	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample5	0.10 104	1.07 460	0.11 124	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

test_sample4	0.10 104	1.03 452	0.12 136	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 145	0.13 179	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

DualNet	0.10 104	1.07 460	0.11 124	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

1111x	0.10 104	1.14 468	0.13 158	0.14 136	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 145	0.11 139	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

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

222	0.10 104	0.99 434	0.12 136	0.13 130	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 129	0.12 154	0.03 47	0.02 27	0.04 103	0.03 52

test_xeample	0.10 104	1.09 462	0.13 158	0.12 117	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 154	0.14 194	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ADCPNet	0.10 104	0.03 31	0.04 64	1.27 612	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.08 155	0.04 103	0.04 65	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

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

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

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

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

ISRNet	0.11 128	0.05 67	0.36 357	0.24 232	0.07 155	0.13 182	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.13 189	0.05 124	0.05 110	0.09 162	0.24 267	0.20 262	0.10 161	0.05 129	0.06 134	0.13 234

JetRed	0.11 128	0.12 118	0.11 124	0.11 109	0.11 191	0.11 168	0.14 245	0.11 176	0.11 198	0.12 186	0.11 193	0.11 179	0.11 190	0.11 180	0.11 185	0.11 123	0.16 207	0.11 174	0.11 194	0.11 178	0.11 182

JetBlue	0.11 128	0.11 113	0.12 136	0.13 130	0.14 244	0.11 168	0.11 191	0.11 176	0.11 198	0.11 178	0.11 193	0.11 179	0.11 190	0.12 188	0.12 227	0.11 123	0.11 139	0.11 174	0.11 194	0.11 178	0.11 182

x	0.11 128	1.15 471	0.15 192	0.14 136	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 154	0.15 203	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 128	0.44 284	0.33 331	0.39 306	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	0.39 358	0.36 400	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

xxxx	0.11 128	1.16 473	0.16 199	0.12 117	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 145	0.16 207	0.03 47	0.04 105	0.04 103	0.04 96

BEATNet_4x	0.11 128	0.03 31	0.03 39	1.60 641	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 110	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ADCL	0.11 128	0.03 31	0.03 39	1.60 641	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 110	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

AnyNet_C01	0.11 128	0.02 12	0.02 15	1.62 644	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.06 127	0.04 103	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.03 52

MatchAttention (ZS)	0.12 141	0.12 118	0.12 136	0.12 117	0.13 240	0.12 179	0.12 231	0.12 185	0.12 238	0.12 186	0.12 226	0.12 188	0.12 231	0.12 188	0.12 227	0.12 129	0.12 154	0.12 181	0.12 228	0.12 186	0.12 222
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	0.12 141	1.14 468	0.17 209	0.20 205	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.18 217	0.16 207	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

S2M2_L	0.12 141	0.14 142	0.10 104	0.15 148	0.10 170	0.14 197	0.10 172	0.14 206	0.10 176	0.15 227	0.10 173	0.14 206	0.10 172	0.14 206	0.10 169	0.13 145	0.10 117	0.13 185	0.09 164	0.13 189	0.09 159
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GwcNet	0.12 141	0.07 84	0.05 79	0.08 81	0.05 126	0.08 146	1.20 647	0.07 150	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.08 153	0.05 124	0.08 155	0.03 58	0.07 93	0.05 84	0.06 133	0.05 129	0.07 153	0.05 122

FADNet-RVC-Resample	0.12 141	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	1.57 717	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.05 129	0.04 103	0.06 138

FADNet_RVC	0.12 141	0.04 52	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 124	0.04 96	1.65 721	0.05 72	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

FADNet	0.12 141	0.05 67	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 124	0.04 96	1.66 724	0.06 81	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

ADCRef	0.12 141	0.03 31	0.04 64	1.71 648	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.06 127	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.04 96

GFORCE	0.13 149	0.13 120	0.18 219	0.19 192	0.11 191	0.11 168	0.10 172	0.11 176	0.09 171	0.11 178	0.11 193	0.11 179	0.10 172	0.13 190	0.11 185	0.17 199	0.18 257	0.13 185	0.11 194	0.13 189	0.11 182

E$^{3}$Stereo	0.13 149	0.14 142	0.13 158	0.16 158	0.11 191	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 198	0.14 207	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 179	0.13 179	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 182

LLLLL	0.13 149	0.14 142	0.13 158	0.16 158	0.11 191	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 198	0.14 207	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 179	0.13 179	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 182

LLL	0.13 149	0.14 142	0.14 167	0.17 179	0.11 191	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 198	0.14 207	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 179	0.14 194	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 182

low	0.13 149	0.14 142	0.14 167	0.16 158	0.11 191	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 198	0.14 207	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 179	0.13 179	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 182

100	0.13 149	0.14 142	0.13 158	0.17 179	0.11 191	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 198	0.14 207	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 179	0.13 179	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 182

300	0.13 149	0.14 142	0.13 158	0.16 158	0.11 191	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 198	0.14 207	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 179	0.13 179	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 182

Last	0.13 149	0.14 142	0.14 167	0.16 158	0.11 191	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 198	0.14 207	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 179	0.13 179	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 182

DDDD	0.13 149	0.14 142	0.14 167	0.16 158	0.11 191	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 198	0.14 207	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 179	0.13 179	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 182

FORCE_4.7	0.13 149	0.13 120	0.19 228	0.19 192	0.11 191	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 198	0.13 189	0.11 193	0.13 189	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.18 217	0.17 237	0.13 185	0.11 194	0.13 189	0.11 182

F4.4	0.13 149	0.13 120	0.18 219	0.19 192	0.11 191	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 198	0.13 189	0.11 193	0.13 189	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.17 199	0.16 207	0.13 185	0.10 173	0.13 189	0.11 182

FORCE_4.6	0.13 149	0.13 120	0.18 219	0.20 205	0.11 191	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 198	0.13 189	0.11 193	0.13 189	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.18 217	0.17 237	0.13 185	0.10 173	0.13 189	0.11 182

F5.5	0.13 149	0.13 120	0.18 219	0.19 192	0.11 191	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 198	0.13 189	0.11 193	0.13 189	0.12 231	0.13 190	0.11 185	0.17 199	0.16 207	0.13 185	0.11 194	0.13 189	0.11 182

F8.5	0.13 149	0.13 120	0.19 228	0.19 192	0.11 191	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 198	0.13 189	0.11 193	0.13 189	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.18 217	0.17 237	0.13 185	0.10 173	0.13 189	0.11 182

FORCE_9	0.13 149	0.13 120	0.20 237	0.19 192	0.11 191	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 198	0.13 189	0.11 193	0.13 189	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.17 199	0.18 257	0.13 185	0.11 194	0.13 189	0.11 182

FORCE_8	0.13 149	0.13 120	0.19 228	0.19 192	0.11 191	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 198	0.13 189	0.11 193	0.13 189	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.18 217	0.17 237	0.13 185	0.11 194	0.13 189	0.11 182

F7	0.13 149	0.13 120	0.19 228	0.20 205	0.11 191	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 198	0.13 189	0.11 193	0.13 189	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.17 199	0.16 207	0.13 185	0.11 194	0.13 189	0.11 182

FORCE_4.5	0.13 149	0.13 120	0.18 219	0.19 192	0.11 191	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 198	0.13 189	0.11 193	0.13 189	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.17 199	0.16 207	0.13 185	0.11 194	0.13 189	0.11 182

TT111	0.13 149	0.14 142	0.14 167	0.16 158	0.11 191	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 198	0.14 207	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 179	0.13 179	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 182

FORCE_4	0.13 149	0.13 120	0.19 228	0.19 192	0.11 191	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 198	0.13 189	0.11 193	0.13 189	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.17 199	0.16 207	0.13 185	0.10 173	0.13 189	0.11 182

FORCE_5	0.13 149	0.13 120	0.18 219	0.18 185	0.11 191	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 198	0.13 189	0.11 193	0.13 189	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.17 199	0.16 207	0.13 185	0.11 194	0.13 189	0.11 182

FORCE_6	0.13 149	0.13 120	0.18 219	0.18 185	0.11 191	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 198	0.13 189	0.11 193	0.13 189	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.17 199	0.16 207	0.13 185	0.10 173	0.13 189	0.10 167

EE1	0.13 149	0.14 142	0.14 167	0.17 179	0.11 191	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 198	0.14 207	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 179	0.13 179	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 182

AnonStereo	0.13 149	0.14 142	0.14 167	0.16 158	0.11 191	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 198	0.14 207	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 179	0.13 179	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 182

CIPLG	0.13 149	0.21 184	0.12 136	0.16 158	0.11 191	0.15 220	0.11 191	0.14 206	0.11 198	0.15 227	0.12 226	0.15 233	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.15 167	0.12 154	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 182

IPLG	0.13 149	0.20 178	0.14 167	0.15 148	0.11 191	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 198	0.14 207	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.15 167	0.12 154	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 182

ACRE	0.13 149	0.21 184	0.14 167	0.15 148	0.11 191	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 198	0.14 207	0.12 226	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.15 167	0.12 154	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 182

LRCNet_RVC	0.13 149	0.13 120	0.09 100	0.13 130	0.10 170	0.14 197	0.10 172	0.14 206	0.10 176	0.23 276	0.10 173	0.20 257	0.10 172	0.24 284	0.11 185	0.11 123	0.09 112	0.12 181	0.14 252	0.12 186	0.09 159

aanetorigin	0.13 149	0.11 113	0.11 124	0.11 109	0.11 191	0.11 168	0.11 191	0.11 176	0.11 198	0.11 178	0.12 226	0.11 179	0.11 190	0.11 180	0.11 185	0.11 123	0.11 139	0.14 202	0.11 194	0.49 486	0.11 182

FADNet-RVC	0.13 149	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 126	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.05 134	0.04 102	0.05 124	0.04 96	1.71 738	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.07 153	0.04 96

ELAS	0.13 149	0.16 165	0.11 124	0.15 148	0.09 164	0.18 243	0.11 191	0.18 247	0.11 198	0.17 242	0.11 193	0.18 247	0.11 190	0.18 247	0.11 185	0.14 154	0.08 102	0.14 202	0.08 160	0.14 206	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
tt4	0.14 180	0.14 142	0.21 244	0.20 205	0.10 170	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.10 176	0.13 189	0.10 173	0.13 189	0.12 231	0.14 206	0.11 185	0.19 227	0.17 237	0.13 185	0.12 228	0.13 189	0.12 222

tt5	0.14 180	0.13 120	0.22 253	0.20 205	0.12 230	0.15 220	0.11 191	0.13 188	0.12 238	0.15 227	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.20 235	0.17 237	0.14 202	0.12 228	0.14 206	0.10 167

tt7	0.14 180	0.15 161	0.21 244	0.31 264	0.11 191	0.15 220	0.11 191	0.13 188	0.12 238	0.14 207	0.12 226	0.13 189	0.11 190	0.13 190	0.12 227	0.18 217	0.15 203	0.13 185	0.10 173	0.15 228	0.11 182

tt8	0.14 180	0.15 161	0.20 237	0.28 254	0.11 191	0.14 197	0.10 172	0.14 206	0.12 238	0.15 227	0.12 226	0.13 189	0.12 231	0.14 206	0.11 185	0.18 217	0.17 237	0.14 202	0.10 173	0.15 228	0.12 222

TYNG	0.14 180	0.13 120	0.21 244	0.20 205	0.12 230	0.14 197	0.12 231	0.13 188	0.10 176	0.13 189	0.12 226	0.14 206	0.12 231	0.14 206	0.10 169	0.16 179	0.16 207	0.15 233	0.12 228	0.14 206	0.11 182

w-ln-seven-2	0.14 180	1.22 530	0.28 289	0.32 271	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	0.32 304	0.27 303	0.04 99	0.03 63	0.03 53	0.03 52

S2M2_XL	0.14 180	0.17 170	0.12 136	0.17 179	0.11 191	0.17 239	0.11 191	0.17 243	0.11 198	0.17 242	0.11 193	0.17 243	0.11 190	0.17 244	0.11 185	0.16 179	0.11 139	0.16 238	0.11 194	0.16 238	0.11 182
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
mmm	0.14 180	1.83 591	0.12 136	0.11 109	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.04 109	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.06 127	0.04 103	0.12 129	0.11 139	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

ProNet	0.14 180	0.20 178	0.14 167	0.16 158	0.11 191	0.16 232	0.11 191	0.17 243	0.11 198	0.17 242	0.12 226	0.17 243	0.13 245	0.17 244	0.12 227	0.15 167	0.11 139	0.16 238	0.11 194	0.15 228	0.12 222

IPLGR_C	0.14 180	0.20 178	0.12 136	0.15 148	0.11 191	0.14 197	0.15 254	0.14 206	0.11 198	0.15 227	0.12 226	0.14 206	0.11 190	0.16 236	0.11 185	0.15 167	0.12 154	0.14 202	0.12 228	0.15 228	0.12 222

MIPNet	0.14 180	0.21 184	0.17 209	0.16 158	0.11 191	0.15 220	0.12 231	0.14 206	0.11 198	0.16 235	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.14 154	0.12 154	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 182

IPLGR	0.14 180	0.24 199	0.14 167	0.16 158	0.12 230	0.15 220	0.12 231	0.14 206	0.11 198	0.15 227	0.12 226	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.15 167	0.12 154	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 182

GMStereo	0.14 180	0.13 120	0.14 167	0.14 136	0.14 244	0.14 197	0.14 245	0.14 206	0.14 250	0.14 207	0.14 253	0.14 206	0.14 250	0.14 206	0.14 244	0.14 154	0.14 194	0.14 202	0.14 252	0.14 206	0.14 241
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AnyNet_C32	0.14 180	0.04 52	0.03 39	2.22 668	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.04 102	0.02 27	0.07 150	0.04 103	0.02 21	0.02 22	0.03 47	0.03 63	0.02 27	0.03 52

HSM	0.14 180	0.16 165	0.12 136	0.17 179	0.12 230	0.17 239	0.11 191	0.17 243	0.11 198	0.17 242	0.12 226	0.17 243	0.12 231	0.17 244	0.12 227	0.16 179	0.11 139	0.16 238	0.11 194	0.16 238	0.12 222

DRN-Test	0.14 180	0.13 120	0.09 100	0.14 136	0.09 164	0.15 220	0.09 167	0.14 206	0.10 176	0.14 207	0.09 169	0.14 206	0.09 168	0.13 190	0.09 162	0.12 129	0.09 112	0.12 181	0.09 164	0.12 186	0.73 580

ELAS_RVC	0.14 180	0.16 165	0.10 104	0.15 148	0.10 170	0.18 243	0.11 191	0.19 249	0.11 198	0.19 248	0.12 226	0.18 247	0.11 190	0.19 250	0.12 227	0.14 154	0.08 102	0.14 202	0.09 164	0.15 228	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WiStereo	0.15 197	0.14 142	0.21 244	0.26 247	0.12 230	0.15 220	0.12 231	0.15 232	0.10 176	0.13 189	0.12 226	0.14 206	0.12 231	0.15 234	0.11 185	0.19 227	0.17 237	0.14 202	0.12 228	0.15 228	0.12 222

tt3	0.15 197	0.15 161	0.21 244	0.34 282	0.12 230	0.14 197	0.11 191	0.15 232	0.12 238	0.15 227	0.12 226	0.14 206	0.11 190	0.13 190	0.12 227	0.19 227	0.18 257	0.14 202	0.12 228	0.15 228	0.11 182

tt6	0.15 197	0.14 142	0.21 244	0.26 247	0.12 230	0.15 220	0.12 231	0.15 232	0.10 176	0.13 189	0.12 226	0.14 206	0.12 231	0.15 234	0.11 185	0.19 227	0.17 237	0.14 202	0.12 228	0.15 228	0.12 222

tt9	0.15 197	0.15 161	0.21 244	0.40 319	0.10 170	0.15 220	0.12 231	0.13 188	0.11 198	0.14 207	0.10 173	0.15 233	0.12 231	0.14 206	0.11 185	0.19 227	0.17 237	0.14 202	0.12 228	0.14 206	0.11 182

ITSA-stereo	0.15 197	0.17 170	0.13 158	0.20 205	0.13 240	0.19 246	0.13 243	0.18 247	0.13 247	0.19 248	0.13 247	0.18 247	0.14 250	0.18 247	0.14 244	0.16 179	0.11 139	0.15 233	0.14 252	0.18 251	0.11 182

CoDeX	0.15 197	0.70 363	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	0.67 561	0.02 21	0.69 545	0.75 572	0.01 15	0.02 27	0.02 20

ICVP	0.15 197	0.53 329	0.11 124	0.16 158	0.11 191	0.16 232	0.11 191	0.16 236	0.11 198	0.16 235	0.11 193	0.16 235	0.11 190	0.16 236	0.11 185	0.16 179	0.11 139	0.16 238	0.11 194	0.16 238	0.11 182
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCP+	0.15 197	0.04 52	0.04 64	2.20 667	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.05 134	0.04 102	0.04 106	0.08 155	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

StereoDRNet	0.15 197	0.14 142	0.10 104	0.14 136	0.09 164	0.15 220	0.09 167	0.14 206	0.09 171	0.14 207	0.10 173	0.14 206	0.09 168	0.14 206	0.09 162	0.13 145	0.10 117	0.13 185	0.09 164	0.13 189	0.82 596

LALA_ROB	0.15 197	0.19 174	0.12 136	0.18 185	0.11 191	0.20 252	0.12 231	0.21 266	0.12 238	0.20 255	0.12 226	0.20 257	0.12 231	0.21 267	0.13 239	0.17 199	0.10 117	0.18 258	0.11 194	0.18 251	0.11 182

SGM_RVC	0.15 197	0.17 170	0.11 124	0.18 185	0.11 191	0.19 246	0.11 191	0.19 249	0.12 238	0.19 248	0.12 226	0.20 257	0.12 231	0.19 250	0.12 227	0.16 179	0.11 139	0.17 248	0.10 173	0.17 247	0.10 167
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
VeloStereo	0.16 208	0.92 415	0.16 199	0.18 185	0.08 158	0.11 168	0.12 231	0.12 185	0.09 171	0.09 161	0.28 345	0.10 165	0.08 164	0.10 165	0.12 227	0.15 167	0.17 237	0.08 151	0.12 228	0.09 162	0.08 152

flow	0.16 208	0.92 415	0.16 199	0.18 185	0.08 158	0.11 168	0.12 231	0.12 185	0.09 171	0.09 161	0.28 345	0.10 165	0.08 164	0.10 165	0.12 227	0.15 167	0.17 237	0.08 151	0.12 228	0.09 162	0.08 152

z-mn7	0.16 208	1.21 524	0.33 331	0.41 334	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	0.35 323	0.31 340	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

GMStereo_Zeroshot	0.16 208	0.16 165	0.16 199	0.16 158	0.16 270	0.16 232	0.16 261	0.16 236	0.16 270	0.16 235	0.16 269	0.16 235	0.16 267	0.16 236	0.16 265	0.16 179	0.16 207	0.16 238	0.16 268	0.16 238	0.16 251

qqq	0.16 208	2.01 616	0.12 136	0.15 148	0.04 101	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.04 109	0.06 135	0.03 62	0.06 136	0.03 59	0.06 127	0.03 58	0.12 129	0.14 194	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.03 52

DeepPruner_ROB	0.16 208	0.18 173	0.13 158	0.19 192	0.13 240	0.19 246	0.13 243	0.19 249	0.13 247	0.19 248	0.13 247	0.19 252	0.13 245	0.19 250	0.13 239	0.18 217	0.13 179	0.18 258	0.13 247	0.18 251	0.13 234

ManiGeoR	0.17 214	0.05 67	0.62 506	0.73 488	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.72 522	0.58 510	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

HLF11	0.17 214	0.05 67	0.63 510	0.72 484	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.71 514	0.59 516	0.05 114	0.04 105	0.04 103	0.04 96

HLf10	0.17 214	0.05 67	0.62 506	0.73 488	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.72 522	0.58 510	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

HLf8	0.17 214	0.05 67	0.62 506	0.72 484	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.72 522	0.58 510	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

TestStereo_HLe17	0.17 214	0.05 67	0.65 517	0.72 484	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.71 514	0.59 516	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

CAS++	0.17 214	0.27 212	0.21 244	0.10 92	0.21 307	0.15 220	0.22 300	0.10 162	0.21 301	0.22 270	0.10 173	0.19 252	0.18 291	0.10 165	0.19 289	0.20 235	0.19 260	0.18 258	0.10 173	0.19 257	0.18 275
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
11t1	0.17 214	2.16 627	0.13 158	0.13 130	0.04 101	0.06 125	0.04 109	0.06 133	0.04 109	0.06 135	0.03 62	0.06 136	0.03 59	0.06 127	0.05 121	0.18 217	0.12 154	0.06 133	0.03 63	0.05 120	0.03 52

SFCPSM	0.17 214	0.78 380	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	0.79 600	0.02 21	0.75 558	0.76 574	0.02 27	0.02 27	0.02 20

CCAANet	0.17 214	0.71 365	0.14 167	0.14 136	0.14 244	0.14 197	0.14 245	0.14 206	0.14 250	0.14 207	0.14 253	0.14 206	0.14 250	0.14 206	0.22 299	0.14 154	0.14 194	0.14 202	0.14 252	0.14 206	0.14 241

DepthFocus	0.18 223	0.22 188	0.15 192	0.22 221	0.15 259	0.22 267	0.15 254	0.22 272	0.15 262	0.22 270	0.15 263	0.22 274	0.16 267	0.22 273	0.15 256	0.20 235	0.15 203	0.20 267	0.14 252	0.20 258	0.14 241

w-ln-seven	0.18 223	1.47 549	0.33 331	0.40 319	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	0.38 345	0.32 345	0.05 114	0.04 105	0.04 103	0.04 96

xyz-stereo-finetune2	0.18 223	0.48 308	0.16 199	0.16 158	0.15 259	0.15 220	0.16 261	0.16 236	0.16 270	0.16 235	0.16 269	0.16 235	0.16 267	0.16 236	0.16 265	0.16 179	0.16 207	0.16 238	0.16 268	0.16 238	0.16 251

xyz-stereo	0.18 223	0.50 315	0.16 199	0.15 148	0.16 270	0.16 232	0.16 261	0.16 236	0.16 270	0.16 235	0.16 269	0.16 235	0.16 267	0.16 236	0.16 265	0.16 179	0.16 207	0.16 238	0.16 268	0.16 238	0.16 251

BEATNet-Init1	0.19 227	0.08 86	0.08 94	2.23 669	0.08 158	0.08 146	0.07 161	0.07 150	0.08 166	0.08 154	0.07 162	0.08 153	0.07 160	0.11 180	0.08 156	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.07 155	0.08 158	0.08 152

DeepPrunerF	0.19 227	0.08 86	0.08 94	2.23 669	0.08 158	0.08 146	0.07 161	0.07 150	0.08 166	0.08 154	0.07 162	0.08 153	0.07 160	0.11 180	0.08 156	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.07 155	0.08 158	0.08 152

Weightmod_eth	0.20 229	0.24 199	0.28 289	0.47 367	0.14 244	0.24 279	0.14 245	0.17 243	0.13 247	0.22 270	0.16 269	0.22 274	0.13 245	0.20 255	0.16 265	0.24 267	0.20 262	0.19 261	0.14 252	0.16 238	0.24 300

depth_test_26	0.20 229	0.34 228	0.25 269	0.34 282	0.14 244	0.21 262	0.14 245	0.21 266	0.14 250	0.21 266	0.14 253	0.21 264	0.14 250	0.21 267	0.14 244	0.26 276	0.26 290	0.22 276	0.15 265	0.22 269	0.14 241

IGEV_Zeroshot_test	0.20 229	0.19 174	0.40 408	0.30 258	0.17 276	0.22 267	0.17 271	0.21 266	0.17 280	0.20 255	0.17 277	0.21 264	0.18 291	0.21 267	0.17 272	0.20 235	0.16 207	0.20 267	0.16 268	0.20 258	0.17 269

DAS	0.20 229	0.20 178	0.20 237	0.20 205	0.20 297	0.20 252	0.20 290	0.20 257	0.20 297	0.20 255	0.20 301	0.20 257	0.20 302	0.20 255	0.20 292	0.20 235	0.20 262	0.20 267	0.20 301	0.20 258	0.20 280

ACVNet	0.20 229	0.19 174	0.14 167	0.20 205	0.14 244	0.20 252	0.96 622	0.21 266	0.14 250	0.20 255	0.13 247	0.21 264	0.14 250	0.20 255	0.14 244	0.17 199	0.12 154	0.17 248	0.12 228	0.17 247	0.12 222

acv_ft	0.20 229	0.19 174	0.14 167	0.20 205	0.14 244	0.20 252	0.96 622	0.21 266	0.14 250	0.20 255	0.13 247	0.21 264	0.14 250	0.20 255	0.14 244	0.17 199	0.12 154	0.17 248	0.12 228	0.17 247	0.12 222

iResNetv2_ROB	0.20 229	0.23 191	0.18 219	0.24 232	0.20 297	0.24 279	0.18 280	0.24 282	0.18 287	0.24 283	0.18 294	0.23 282	0.19 298	0.24 284	0.18 285	0.21 243	0.16 207	0.21 271	0.16 268	0.22 269	0.16 251

iResNet	0.20 229	0.23 191	0.18 219	0.24 232	0.18 288	0.24 279	0.20 290	0.24 282	0.18 287	0.23 276	0.17 277	0.23 282	0.18 291	0.23 280	0.18 285	0.22 245	0.16 207	0.21 271	0.16 268	0.21 267	0.16 251

SCION-MonSter	0.21 237	0.76 376	0.22 253	0.25 239	0.15 259	0.19 246	0.15 254	0.19 249	0.15 262	0.19 248	0.15 263	0.19 252	0.15 263	0.19 250	0.14 244	0.22 245	0.21 266	0.16 238	0.14 252	0.16 238	0.15 248

LACA2	0.21 237	0.24 199	0.26 276	0.31 264	0.16 270	0.24 279	0.16 261	0.24 282	0.16 270	0.24 283	0.16 269	0.24 288	0.16 267	0.24 284	0.16 265	0.27 280	0.23 280	0.24 295	0.16 268	0.23 281	0.16 251

LACA1	0.21 237	0.24 199	0.26 276	0.31 264	0.16 270	0.24 279	0.16 261	0.24 282	0.16 270	0.24 283	0.16 269	0.24 288	0.16 267	0.24 284	0.16 265	0.27 280	0.22 273	0.23 285	0.16 268	0.23 281	0.16 251

z-ln-s-r	0.21 237	1.40 547	0.53 483	0.56 442	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.05 121	0.57 478	0.44 458	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

tg	0.21 237	0.25 206	0.21 244	0.26 247	0.17 276	0.24 279	0.17 271	0.24 282	0.17 280	0.24 283	0.17 277	0.24 288	0.17 279	0.24 284	0.17 272	0.24 267	0.17 237	0.23 285	0.16 268	0.23 281	0.16 251

Pointernet	0.21 237	0.22 188	0.19 228	0.24 232	0.19 294	0.24 279	0.19 286	0.24 282	0.19 295	0.24 283	0.19 297	0.24 288	0.19 298	0.24 284	0.19 289	0.22 245	0.17 237	0.22 276	0.17 291	0.22 269	0.17 269

SuperB	0.21 237	0.10 100	2.51 748	0.12 117	0.09 164	0.10 156	0.09 167	0.08 155	0.07 161	0.10 165	0.09 169	0.09 162	0.07 160	0.07 150	0.07 152	0.07 93	0.08 102	0.07 146	0.07 155	0.08 158	0.07 149

GEAR-Net	0.22 244	0.46 297	0.27 280	0.29 256	0.17 276	0.21 262	0.17 271	0.21 266	0.17 280	0.21 266	0.17 277	0.21 264	0.17 279	0.21 267	0.17 272	0.28 285	0.26 290	0.20 267	0.16 268	0.20 258	0.16 251

BStereo	0.22 244	0.23 191	0.20 237	0.24 232	0.20 297	0.23 276	0.33 431	0.39 354	0.17 280	0.23 276	0.17 277	0.23 282	0.16 267	0.24 284	0.17 272	0.23 257	0.16 207	0.22 276	0.20 301	0.22 269	0.16 251

Anonymus123	0.22 244	0.23 191	0.20 237	0.24 232	0.20 297	0.23 276	0.33 431	0.39 354	0.17 280	0.23 276	0.17 277	0.23 282	0.16 267	0.24 284	0.17 272	0.23 257	0.16 207	0.22 276	0.20 301	0.22 269	0.16 251

WAO-6	0.22 244	0.23 191	0.22 253	0.23 226	0.22 310	0.22 267	0.22 300	0.22 272	0.22 305	0.22 270	0.22 309	0.22 274	0.22 310	0.22 273	0.22 299	0.22 245	0.22 273	0.22 276	0.22 308	0.22 269	0.22 287

IMH-64-1	0.22 244	0.23 191	0.23 259	0.22 221	0.22 310	0.22 267	0.22 300	0.22 272	0.22 305	0.22 270	0.22 309	0.22 274	0.22 310	0.22 273	0.22 299	0.22 245	0.22 273	0.23 285	0.22 308	0.22 269	0.23 289

IMH-64	0.22 244	0.23 191	0.23 259	0.22 221	0.22 310	0.22 267	0.22 300	0.22 272	0.22 305	0.22 270	0.22 309	0.22 274	0.22 310	0.22 273	0.22 299	0.22 245	0.22 273	0.23 285	0.22 308	0.22 269	0.23 289

ac_64	0.22 244	0.13 120	0.19 228	0.23 226	0.10 170	0.26 298	1.02 632	0.14 206	0.10 176	0.28 306	0.14 253	0.17 243	0.19 298	0.28 314	0.09 162	0.22 245	0.16 207	0.23 285	0.17 291	0.11 178	0.12 222

SMOE	0.23 251	0.25 206	0.30 299	0.33 275	0.18 288	0.26 298	0.18 280	0.26 296	0.18 287	0.26 300	0.18 294	0.25 295	0.18 291	0.25 293	0.18 285	0.31 301	0.27 303	0.23 285	0.17 291	0.23 281	0.17 269

LACA3	0.23 251	0.25 206	0.27 280	0.54 435	0.17 276	0.25 289	0.17 271	0.25 290	0.17 280	0.25 291	0.17 277	0.25 295	0.17 279	0.25 293	0.17 272	0.28 285	0.23 280	0.24 295	0.17 291	0.24 286	0.17 269

dd	0.23 251	0.98 426	0.16 199	0.23 226	0.15 259	0.23 276	0.15 254	0.23 279	0.15 262	0.23 276	0.15 263	0.24 288	0.17 279	0.23 280	0.15 256	0.22 245	0.15 203	0.21 271	0.15 265	0.22 269	0.16 251

dad	0.23 251	1.03 452	0.16 199	0.23 226	0.15 259	0.24 279	0.15 254	0.24 282	0.16 270	0.23 276	0.16 269	0.24 288	0.16 267	0.23 280	0.15 256	0.22 245	0.16 207	0.22 276	0.16 268	0.22 269	0.16 251

RSGM-EC	0.24 255	0.24 199	0.15 192	0.22 221	0.15 259	0.22 267	0.15 254	0.22 272	0.15 262	0.24 283	0.15 263	0.22 274	0.15 263	0.22 273	1.19 647	0.20 235	0.17 237	0.24 295	0.14 252	0.20 258	0.14 241

acva	0.24 255	0.24 199	0.15 192	0.22 221	0.15 259	0.22 267	0.15 254	0.22 272	0.15 262	0.24 283	0.15 263	0.22 274	0.15 263	0.22 273	1.19 647	0.20 235	0.17 237	0.24 295	0.14 252	0.20 258	0.14 241

MSKI-zero shot	0.24 255	0.21 184	0.49 463	0.65 463	0.18 288	0.22 267	0.17 271	0.23 279	0.18 287	0.21 266	0.17 277	0.23 282	0.28 350	0.23 280	0.18 285	0.21 243	0.16 207	0.21 271	0.16 268	0.21 267	0.16 251

SCION-MonSter(vits)	0.25 258	0.79 382	0.31 317	0.42 344	0.28 339	0.40 363	0.28 339	0.20 257	0.15 262	0.40 364	0.15 263	0.19 252	0.15 263	0.20 255	0.15 256	0.23 257	0.21 266	0.17 248	0.14 252	0.16 238	0.14 241

qqq1	0.25 258	3.70 697	0.14 167	0.14 136	0.04 101	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.04 102	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.13 145	0.12 154	0.06 133	0.05 129	0.03 53	0.04 96

fff1	0.25 258	3.70 697	0.14 167	0.14 136	0.04 101	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.04 102	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.13 145	0.12 154	0.06 133	0.05 129	0.03 53	0.04 96

UNDER WATER-64	0.25 258	0.26 209	0.25 269	0.26 247	0.25 324	0.25 289	0.25 318	0.25 290	0.25 322	0.25 291	0.25 328	0.25 295	0.25 324	0.26 305	0.25 319	0.25 274	0.25 286	0.25 300	0.25 326	0.25 289	0.25 302

ffm	0.25 258	3.83 703	0.12 136	0.12 117	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.03 50	0.03 62	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.12 129	0.12 154	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

ff1	0.25 258	3.83 703	0.12 136	0.12 117	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.03 50	0.03 62	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.12 129	0.12 154	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

mmx	0.25 258	3.83 703	0.12 136	0.12 117	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.03 50	0.03 62	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.12 129	0.12 154	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

MIM_Stereo	0.25 258	0.23 191	0.66 519	0.80 499	0.17 276	0.22 267	0.17 271	0.23 279	0.18 287	0.26 300	0.17 277	0.21 264	0.17 279	0.25 293	0.17 272	0.23 257	0.16 207	0.21 271	0.17 291	0.22 269	0.17 269

LoS	0.25 258	0.27 212	0.25 269	0.25 239	0.25 324	0.25 289	0.25 318	0.26 296	0.25 322	0.25 291	0.25 328	0.25 295	0.25 324	0.25 293	0.25 319	0.26 276	0.25 286	0.25 300	0.26 332	0.26 292	0.25 302
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Syn2CoEx	0.25 258	1.31 538	0.74 547	0.92 517	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	0.87 553	0.75 558	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

IGEV_i1	0.26 268	0.05 67	0.04 64	0.06 70	0.03 52	0.05 111	0.03 60	0.05 116	0.03 65	0.05 118	0.03 62	0.04 102	0.06 147	0.05 110	0.03 58	4.34 762	0.03 45	0.04 99	0.03 63	0.05 120	0.04 96

GeoAtt-L (ZS)	0.27 269	0.29 217	0.27 280	0.33 275	0.21 307	0.33 329	0.22 300	0.31 315	0.23 312	0.30 313	0.21 306	0.32 330	0.24 320	0.29 318	0.22 299	0.33 310	0.23 280	0.30 321	0.22 308	0.30 308	0.21 283

Weightmod	0.27 269	0.29 217	0.33 331	0.38 296	0.20 297	0.30 310	0.21 295	0.29 306	0.21 301	0.29 311	0.22 309	0.30 321	0.20 302	0.30 321	0.21 295	0.37 331	0.31 340	0.27 310	0.20 301	0.28 300	0.21 283

SME	0.27 269	0.29 217	0.31 317	0.38 296	0.20 297	0.29 308	0.18 280	0.30 309	0.20 297	0.32 325	0.21 306	0.32 330	0.20 302	0.32 329	0.21 295	0.35 323	0.32 345	0.27 310	0.19 299	0.29 304	0.20 280

model_zeroshot	0.27 269	0.20 178	0.27 280	0.33 275	0.21 307	0.37 347	0.22 300	0.37 340	0.24 317	0.26 300	0.27 337	0.33 335	0.21 309	0.25 293	0.27 327	0.32 304	0.20 262	0.34 348	0.23 316	0.25 289	0.26 308

DLNR-FE	0.28 273	0.89 404	0.30 299	0.34 282	0.19 294	0.28 305	0.19 286	0.28 301	0.20 297	0.28 306	0.20 301	0.28 311	0.20 302	0.28 314	0.20 292	0.33 310	0.28 311	0.25 300	0.19 299	0.24 286	0.19 278

xyz-stereo-finetune	0.28 273	0.49 310	0.16 199	0.16 158	0.16 270	0.16 232	0.16 261	0.22 272	0.30 372	0.32 325	0.31 420	0.32 330	0.31 424	0.32 329	0.32 416	0.32 304	0.33 358	0.31 328	0.32 444	0.31 314	0.32 416

SQANet	0.28 273	0.28 215	0.28 289	0.28 254	0.28 339	0.28 305	0.28 339	0.28 301	0.28 347	0.28 306	0.28 345	0.28 311	0.28 350	0.28 314	0.28 336	0.28 285	0.28 311	0.28 314	0.28 392	0.28 300	0.28 375

HGLStereo	0.28 273	0.29 217	0.22 253	0.36 290	0.22 310	0.36 338	0.21 295	0.36 332	0.21 301	0.42 395	0.21 306	0.36 347	0.22 310	0.36 347	0.21 295	0.34 315	0.21 266	0.34 348	0.21 305	0.34 329	0.21 283

iResNet_ROB	0.28 273	0.32 226	0.24 266	0.32 271	0.25 324	0.32 326	0.24 316	0.32 318	0.24 317	0.33 330	0.24 322	0.35 342	0.24 320	0.33 337	0.24 311	0.31 301	0.24 285	0.32 331	0.24 323	0.32 317	0.24 300

UNet	0.29 278	0.90 408	0.10 104	0.14 136	0.10 170	0.14 197	0.10 172	0.91 576	0.69 579	0.14 207	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.10 169	0.12 129	0.09 112	0.12 181	0.09 164	0.88 569	0.76 587

GeoAtt-pt-S (ZS)	0.30 279	0.35 230	0.26 276	0.38 296	0.27 332	0.36 338	0.23 310	0.41 382	0.23 312	0.36 341	0.23 314	0.36 347	0.23 316	0.36 347	0.23 307	0.37 331	0.25 286	0.35 364	0.22 308	0.35 342	0.23 289

MultiAttention	0.30 279	0.30 221	0.30 299	0.30 258	0.30 364	0.30 310	0.30 362	0.30 309	0.30 372	0.30 313	0.30 375	0.30 321	0.30 372	0.30 321	0.30 362	0.30 295	0.30 335	0.30 321	0.30 425	0.30 308	0.30 399

MSAF-DinoV2	0.30 279	0.30 221	0.30 299	0.30 258	0.30 364	0.30 310	0.30 362	0.30 309	0.30 372	0.30 313	0.30 375	0.30 321	0.30 372	0.30 321	0.30 362	0.30 295	0.30 335	0.30 321	0.30 425	0.30 308	0.30 399

DDVS	0.30 279	3.10 683	0.14 167	0.19 192	0.14 244	0.19 246	0.14 245	0.20 257	0.14 250	0.19 248	0.13 247	0.16 235	0.13 245	0.19 250	0.13 239	0.17 199	0.13 179	0.17 248	0.13 247	0.17 247	0.13 234

ACV-stereo	0.30 279	2.08 618	0.25 269	0.25 239	0.18 288	0.24 279	0.17 271	0.24 282	0.18 287	0.24 283	0.17 277	0.25 295	0.17 279	0.24 284	0.17 272	0.22 245	0.16 207	0.22 276	0.16 268	0.22 269	0.16 251

LoS_RVC	0.30 279	1.14 468	0.25 269	0.25 239	0.25 324	0.26 298	0.25 318	0.25 290	0.25 322	0.25 291	0.25 328	0.26 307	0.26 334	0.26 305	0.25 319	0.26 276	0.26 290	0.25 300	0.25 326	0.26 292	0.26 308

CAS	0.30 279	1.17 474	0.25 269	0.25 239	0.25 324	0.26 298	0.25 318	0.25 290	0.26 336	0.25 291	0.25 328	0.25 295	0.25 324	0.25 293	0.25 319	0.26 276	0.26 290	0.26 305	0.25 326	0.26 292	0.25 302

DANet	0.30 279	0.30 221	0.30 299	0.30 258	0.30 364	0.30 310	0.30 362	0.30 309	0.30 372	0.30 313	0.30 375	0.30 321	0.30 372	0.30 321	0.30 362	0.30 295	0.30 335	0.30 321	0.30 425	0.30 308	0.30 399
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoO	0.31 287	0.31 224	0.31 317	0.30 258	0.40 484	0.31 317	0.30 362	0.30 309	0.34 451	0.29 311	0.31 420	0.29 317	0.30 372	0.31 326	0.31 404	0.31 301	0.29 325	0.31 328	0.30 425	0.31 314	0.31 409

tt1	0.31 287	0.93 419	0.24 266	0.33 275	0.23 316	0.31 317	0.24 316	0.32 318	0.24 317	0.32 325	0.23 314	0.32 330	0.25 324	0.32 329	0.24 311	0.27 280	0.26 290	0.27 310	0.26 332	0.27 298	0.27 347

xxxxx1	0.31 287	0.91 410	0.23 259	0.31 264	0.23 316	0.31 317	0.23 310	0.33 322	0.25 322	0.31 319	0.24 322	0.33 335	0.25 324	0.32 329	0.24 311	0.28 285	0.28 311	0.28 314	0.28 392	0.29 304	0.27 347

DLNR_Zeroshot_test	0.31 287	0.28 215	0.47 448	0.79 495	0.24 321	0.30 310	0.26 325	0.30 309	0.24 317	0.32 325	0.23 314	0.31 326	0.24 320	0.30 321	0.23 307	0.29 294	0.26 290	0.29 319	0.24 323	0.33 324	0.23 289

tt_ll	0.31 287	0.91 410	0.23 259	0.31 264	0.23 316	0.31 317	0.23 310	0.33 322	0.25 322	0.31 319	0.24 322	0.33 335	0.25 324	0.32 329	0.24 311	0.28 285	0.28 311	0.28 314	0.28 392	0.29 304	0.27 347

ff	0.31 287	0.91 410	0.23 259	0.31 264	0.23 316	0.31 317	0.23 310	0.33 322	0.25 322	0.31 319	0.24 322	0.33 335	0.25 324	0.32 329	0.24 311	0.28 285	0.28 311	0.28 314	0.28 392	0.29 304	0.27 347

RAFT + AFF	0.31 287	0.45 293	0.34 345	0.39 306	0.28 339	0.38 354	0.33 431	0.29 306	0.31 418	0.30 313	0.30 375	0.29 317	0.27 341	0.29 318	0.30 362	0.28 285	0.29 325	0.29 319	0.29 407	0.27 298	0.32 416

MLCV	0.31 287	0.35 230	0.27 280	0.35 286	0.28 339	0.35 334	0.27 328	0.35 328	0.28 347	0.36 341	0.27 337	0.35 342	0.27 341	0.35 341	0.27 327	0.34 315	0.27 303	0.34 348	0.27 371	0.34 329	0.27 347

DN-CSS_ROB	0.31 287	0.35 230	0.28 289	0.35 286	0.28 339	0.34 330	0.27 328	0.34 325	0.25 322	0.35 337	0.27 337	0.36 347	0.26 334	0.34 338	0.28 336	0.35 323	0.28 311	0.34 348	0.28 392	0.34 329	0.27 347

PStereo	0.32 296	0.36 236	0.28 289	0.38 296	0.29 352	0.36 338	0.27 328	0.38 349	0.27 341	0.38 350	0.28 345	0.36 347	0.27 341	0.36 347	0.28 336	0.32 304	0.27 303	0.33 338	0.27 371	0.33 324	0.27 347

DStereoFS	0.32 296	0.33 227	0.32 326	0.33 275	0.30 364	0.32 326	0.32 420	0.32 318	0.31 418	0.30 313	0.31 420	0.31 326	0.30 372	0.32 329	0.32 416	0.32 304	0.31 340	0.30 321	0.47 535	0.32 317	0.34 432

DStereoSA	0.32 296	0.52 325	0.34 345	0.31 264	0.31 412	0.30 310	0.30 362	0.31 315	0.30 372	0.31 319	0.31 420	0.31 326	0.30 372	0.31 326	0.31 404	0.30 295	0.32 345	0.31 328	0.31 436	0.31 314	0.31 409

WCG-NET（raft）	0.32 296	1.24 532	0.24 266	0.32 271	0.24 321	0.32 326	0.23 310	0.32 318	0.24 317	0.32 325	0.24 322	0.32 330	0.24 320	0.32 329	0.24 311	0.30 295	0.23 280	0.30 321	0.23 316	0.30 308	0.23 289

Any-RAFT	0.32 296	0.36 236	0.27 280	0.36 290	0.27 332	0.36 338	0.27 328	0.36 332	0.27 341	0.36 341	0.27 337	0.36 347	0.27 341	0.36 347	0.28 336	0.36 328	0.28 311	0.36 374	0.28 392	0.36 353	0.28 375

StereoDRNet-Refined	0.33 301	0.39 250	0.26 276	0.39 306	0.26 331	0.40 363	0.26 325	0.40 363	0.26 336	0.39 357	0.26 333	0.39 366	0.26 334	0.39 367	0.26 324	0.37 331	0.25 286	0.37 378	0.25 326	0.37 358	0.37 452
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SCION-M(vits-remse)	0.34 302	0.79 382	0.30 299	0.33 275	0.28 339	0.40 363	0.28 339	0.40 363	0.28 347	0.40 364	0.28 345	0.39 366	0.28 350	0.40 370	0.28 336	0.23 257	0.21 266	0.35 364	0.27 371	0.35 342	0.27 347

SCION-Mon(vits-remp)	0.34 302	0.98 426	0.30 299	0.33 275	0.18 288	0.21 262	0.28 339	0.40 363	0.28 347	0.40 364	0.28 345	0.39 366	0.28 350	0.40 370	0.28 336	0.37 331	0.29 325	0.35 364	0.27 371	0.35 342	0.27 347

RAFT-FEzeroshot	0.34 302	0.26 209	0.17 209	0.21 219	0.17 276	0.20 252	0.16 261	0.20 257	0.16 270	0.20 255	0.17 277	0.21 264	0.16 267	0.27 309	0.24 311	0.19 227	0.16 207	0.19 261	0.16 268	0.26 292	3.08 775

RAFT-FE	0.34 302	0.26 209	0.17 209	0.21 219	0.17 276	0.20 252	0.16 261	0.20 257	0.16 270	0.20 255	0.17 277	0.21 264	0.16 267	0.27 309	0.24 311	0.19 227	0.16 207	0.19 261	0.16 268	0.26 292	3.08 775

LG-Stereo_L2	0.34 302	0.37 239	0.38 364	0.47 367	0.28 339	0.39 361	0.28 339	0.39 354	0.28 347	0.39 357	0.28 345	0.39 366	0.28 350	0.38 359	0.28 336	0.42 388	0.35 394	0.36 374	0.26 332	0.35 342	0.26 308

H2IRNET	0.34 302	0.34 228	0.34 345	0.34 282	0.34 451	0.34 330	0.34 446	0.34 325	0.34 451	0.34 333	0.34 447	0.34 340	0.34 450	0.34 338	0.34 443	0.34 315	0.34 387	0.34 348	0.34 459	0.34 329	0.34 432

IGEV++	0.34 302	0.43 281	0.30 299	0.40 319	0.29 352	0.40 363	0.29 354	0.40 363	0.29 357	0.40 364	0.29 360	0.40 376	0.29 362	0.40 370	0.30 362	0.38 345	0.29 325	0.37 378	0.29 407	0.37 358	0.29 384

iRaft-Stereo_5w	0.34 302	0.42 279	0.31 317	0.39 306	0.30 364	0.38 354	0.30 362	0.40 363	0.29 357	0.40 364	0.37 467	0.41 391	0.34 450	0.38 359	0.30 362	0.34 315	0.27 303	0.34 348	0.26 332	0.34 329	0.26 308

CSP-Net	0.34 302	1.29 534	1.19 602	1.36 627	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	1.26 649	1.21 660	0.03 47	0.09 164	0.02 27	0.09 159

iRaft-Stereo_20w	0.34 302	0.41 267	0.31 317	0.39 306	0.29 352	0.40 363	0.32 420	0.41 382	0.32 430	0.38 350	0.30 375	0.39 366	0.30 372	0.38 359	0.32 416	0.35 323	0.27 303	0.34 348	0.27 371	0.34 329	0.29 384

DGSMNet	0.34 302	0.41 267	0.27 280	0.41 334	0.28 339	0.41 382	0.28 339	0.41 382	0.27 341	0.41 381	0.27 337	0.42 409	0.27 341	0.41 390	0.28 336	0.40 366	0.29 325	0.40 443	0.28 392	0.40 434	0.27 347

small-0shot	0.35 313	1.92 612	0.27 280	0.27 252	0.27 332	0.27 303	0.27 328	0.27 300	0.27 341	0.27 305	0.27 337	0.26 307	0.27 341	0.27 309	0.26 324	0.27 280	0.26 290	0.26 305	0.26 332	0.26 292	0.27 347

gcap_with_dpt	0.35 313	0.39 250	0.30 299	0.44 355	0.31 412	0.44 445	0.31 410	0.44 448	0.31 418	0.44 441	0.30 375	0.44 454	0.30 372	0.44 442	0.30 362	0.38 345	0.26 290	0.38 386	0.27 371	0.38 371	0.27 347

FE-Mocha	0.35 313	0.71 365	0.40 408	0.47 367	0.27 332	0.34 330	0.27 328	0.34 325	0.26 336	0.34 333	0.26 333	0.34 340	0.27 341	0.34 338	0.27 327	0.44 390	0.41 435	0.33 338	0.29 407	0.32 317	0.29 384

IGEV-FE	0.35 313	0.37 239	0.17 209	0.19 192	0.17 276	0.20 252	0.17 271	0.19 249	0.17 280	0.19 248	0.17 277	0.19 252	0.17 279	0.37 355	0.36 450	0.19 227	0.17 237	0.19 261	0.17 291	0.38 371	2.84 766

test_for_model	0.35 313	0.39 250	0.30 299	0.43 351	0.30 364	0.43 410	0.30 362	0.43 409	0.30 372	0.43 402	0.30 375	0.43 418	0.30 372	0.44 442	0.31 404	0.38 345	0.26 290	0.38 386	0.26 332	0.38 371	0.26 308

CASnet	0.35 313	0.51 323	0.44 432	0.32 271	0.31 412	0.24 279	0.34 446	0.36 332	0.25 322	0.31 319	0.37 467	0.30 321	0.33 443	0.25 293	0.45 505	0.37 331	0.37 405	0.33 338	0.35 472	0.34 329	0.37 452
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
IGEV-Stereo	0.35 313	0.44 284	0.45 434	0.49 379	0.30 364	0.37 347	0.30 362	0.36 332	0.30 372	0.36 341	0.29 360	0.36 347	0.29 362	0.36 347	0.30 362	0.46 432	0.39 420	0.32 331	0.24 323	0.32 317	0.25 302
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ETE_ROB	0.35 313	0.35 230	0.35 355	0.35 286	0.35 455	0.35 334	0.35 451	0.35 328	0.35 455	0.35 337	0.35 456	0.35 342	0.35 456	0.35 341	0.35 447	0.35 323	0.35 394	0.35 364	0.35 472	0.35 342	0.35 443

GeoVLM	0.36 321	0.38 243	0.27 280	0.46 360	0.28 339	0.35 334	0.28 339	0.37 340	0.27 341	0.35 337	0.28 345	0.36 347	0.38 469	0.35 341	0.28 336	1.08 582	0.26 290	0.33 338	0.27 371	0.34 329	0.33 425

Zero-FE251	0.36 321	0.40 254	0.28 289	0.41 334	0.28 339	0.41 382	0.28 339	0.41 382	0.28 347	0.41 381	0.28 345	0.41 391	0.28 350	0.42 404	0.30 362	0.37 331	0.26 290	0.37 378	0.27 371	0.45 460	0.56 540

GIP-stereo	0.36 321	0.49 310	0.39 375	0.48 373	0.32 426	0.41 382	0.28 339	0.40 363	0.30 372	0.41 381	0.28 345	0.40 376	0.28 350	0.42 404	0.28 336	0.45 420	0.32 345	0.38 386	0.30 425	0.37 358	0.27 347

DCVSM-stereo	0.36 321	1.89 603	0.22 253	0.40 319	0.22 310	0.40 363	0.22 300	0.40 363	0.22 305	0.40 364	0.22 309	0.40 376	0.22 310	0.40 370	0.22 299	0.28 285	0.21 266	0.28 314	0.21 305	0.28 300	0.20 280

RSM	0.36 321	0.36 236	0.43 430	0.37 293	0.42 504	0.49 485	0.42 501	0.37 340	0.28 347	0.36 341	0.29 360	0.36 347	0.30 372	0.37 355	0.28 336	0.34 315	0.31 340	0.34 348	0.35 472	0.40 434	0.29 384

gcap-zeroshot	0.36 321	0.40 254	0.34 345	0.44 355	0.31 412	0.44 445	0.31 410	0.44 448	0.32 430	0.44 441	0.32 430	0.44 454	0.32 431	0.44 442	0.31 404	0.39 358	0.28 311	0.39 430	0.28 392	0.39 420	0.27 347

testlalala	0.36 321	0.40 254	0.34 345	0.44 355	0.31 412	0.44 445	0.31 410	0.44 448	0.32 430	0.44 441	0.32 430	0.44 454	0.32 431	0.44 442	0.31 404	0.39 358	0.28 311	0.39 430	0.28 392	0.39 420	0.27 347

GCAPDPT-zeroshot	0.36 321	0.40 254	0.30 299	0.43 351	0.30 364	0.43 410	0.30 362	0.43 409	0.31 418	0.43 402	0.30 375	0.43 418	0.30 372	0.44 442	0.31 404	0.39 358	0.28 311	0.39 430	0.27 371	0.39 420	0.26 308

RAFT-Test	0.36 321	0.37 239	0.33 331	0.41 334	0.32 426	0.41 382	0.32 420	0.41 382	0.32 430	0.41 381	0.32 430	0.41 391	0.32 431	0.41 390	0.33 428	0.37 331	0.29 325	0.37 378	0.29 407	0.38 371	0.31 409

DMCA	0.36 321	0.38 243	0.37 362	0.35 286	0.35 455	0.36 338	0.36 457	0.36 332	0.35 455	0.35 337	0.37 467	0.36 347	0.36 460	0.35 341	0.36 450	0.36 328	0.36 400	0.35 364	0.36 478	0.36 353	0.36 446

ACVNet-DCA	0.37 331	1.00 436	0.30 299	0.40 319	0.29 352	0.40 363	0.29 354	0.40 363	0.29 357	0.40 364	0.29 360	0.40 376	0.29 362	0.39 367	0.28 336	0.33 310	0.32 345	0.33 338	0.32 444	0.33 324	0.32 416

1test111	0.37 331	1.02 450	0.30 299	0.39 306	0.29 352	0.40 363	0.28 339	0.39 354	0.29 357	0.39 357	0.29 360	0.39 366	0.28 350	0.40 370	0.29 352	0.33 310	0.32 345	0.33 338	0.31 436	0.32 317	0.31 409

cc1	0.37 331	1.02 450	0.30 299	0.39 306	0.29 352	0.40 363	0.28 339	0.39 354	0.29 357	0.39 357	0.29 360	0.39 366	0.28 350	0.40 370	0.29 352	0.33 310	0.32 345	0.33 338	0.31 436	0.32 317	0.31 409

EKT-Stereo	0.37 331	0.40 254	0.44 432	1.07 542	0.29 352	0.34 330	0.31 410	0.36 332	0.29 357	0.38 350	0.31 420	0.37 358	0.30 372	0.36 347	0.29 352	0.34 315	0.28 311	0.39 430	0.30 425	0.37 358	0.30 399

GMOStereo	0.37 331	0.45 293	0.23 259	0.30 258	0.37 466	0.41 382	0.36 457	0.41 382	0.35 455	0.43 402	0.36 460	0.41 391	0.40 482	0.41 390	0.36 450	0.34 315	0.22 273	0.47 499	0.37 481	0.39 420	0.33 425

XPNet_ROB	0.37 331	0.37 239	0.37 362	0.37 293	0.37 466	0.37 347	0.37 463	0.37 340	0.37 467	0.37 348	0.37 467	0.37 358	0.37 465	0.37 355	0.37 460	0.37 331	0.37 405	0.37 378	0.37 481	0.37 358	0.37 452

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 337	0.35 230	0.56 488	0.63 456	0.29 352	0.36 338	0.29 354	0.36 332	0.29 357	0.39 357	0.29 360	0.36 347	0.29 362	0.36 347	0.29 352	0.62 494	0.57 506	0.35 364	0.29 407	0.36 353	0.29 384

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.38 337	0.35 230	0.56 488	0.63 456	0.28 339	0.36 338	0.28 339	0.36 332	0.28 347	0.36 341	0.28 345	0.36 347	0.28 350	0.36 347	0.28 336	0.62 494	0.57 506	0.35 364	0.28 392	0.35 342	0.28 375

MonSter++	0.38 337	0.44 284	0.31 317	0.43 351	0.30 364	0.43 410	0.31 410	0.43 409	0.31 418	0.45 453	0.31 420	0.43 418	0.31 424	0.43 411	0.69 576	0.38 345	0.33 358	0.40 443	0.30 425	0.38 371	0.30 399

HiDET	0.38 337	0.44 284	0.30 299	0.42 344	0.30 364	0.42 403	0.30 362	0.42 401	0.30 372	0.44 441	0.30 375	0.42 409	0.30 372	0.42 404	0.68 568	0.37 331	0.32 345	0.40 443	0.29 407	0.37 358	0.29 384

LCMNet	0.38 337	0.44 284	0.30 299	0.42 344	0.30 364	0.42 403	0.30 362	0.42 401	0.30 372	0.45 453	0.30 375	0.42 409	0.30 372	0.42 404	0.69 576	0.37 331	0.32 345	0.40 443	0.29 407	0.37 358	0.29 384

CSFM-Stereo	0.38 337	0.44 284	0.30 299	0.42 344	0.30 364	0.42 403	0.30 362	0.43 409	0.30 372	0.44 441	0.30 375	0.42 409	0.30 372	0.42 404	0.73 590	0.37 331	0.32 345	0.40 443	0.29 407	0.37 358	0.30 399

HART	0.38 337	0.45 293	0.34 345	0.42 344	0.33 439	0.41 382	0.34 446	0.42 401	0.33 440	0.43 402	0.34 447	0.42 409	0.34 450	0.41 390	0.38 463	0.40 366	0.32 345	0.42 477	0.32 444	0.40 434	0.32 416

GREAT-IGEV	0.38 337	0.43 281	0.36 357	0.48 373	0.32 426	0.45 459	0.32 420	0.45 457	0.32 430	0.45 453	0.32 430	0.45 464	0.32 431	0.45 461	0.32 416	0.44 390	0.33 358	0.41 461	0.29 407	0.41 445	0.29 384
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	0.38 337	0.43 281	0.33 331	0.46 360	0.33 439	0.45 459	0.32 420	0.45 457	0.32 430	0.45 453	0.32 430	0.45 464	0.33 443	0.45 461	0.32 416	0.38 345	0.38 413	0.38 386	0.37 481	0.37 358	0.36 446

WAO-8	0.38 337	0.38 243	0.38 364	0.38 296	0.38 473	0.38 354	0.38 470	0.38 349	0.38 471	0.38 350	0.38 472	0.38 361	0.38 469	0.38 359	0.38 463	0.38 345	0.38 413	0.38 386	0.37 481	0.38 371	0.38 459

WAO-7	0.38 337	0.38 243	0.38 364	0.38 296	0.38 473	0.38 354	0.38 470	0.38 349	0.38 471	0.38 350	0.38 472	0.38 361	0.38 469	0.38 359	0.38 463	0.38 345	0.38 413	0.38 386	0.38 495	0.38 371	0.38 459

xx1	0.38 337	1.03 452	0.31 317	0.40 319	0.31 412	0.41 382	0.28 339	0.40 363	0.29 357	0.40 364	0.29 360	0.40 376	0.29 362	0.40 370	0.29 352	0.34 315	0.33 358	0.34 348	0.32 444	0.34 329	0.32 416

Venus	0.38 337	0.38 243	0.38 364	0.38 296	0.38 473	0.37 347	0.38 470	0.37 340	0.37 467	0.41 381	0.37 467	0.39 366	0.37 465	0.38 359	0.38 463	0.37 331	0.38 413	0.38 386	0.37 481	0.37 358	0.38 459

IMH	0.38 337	0.38 243	0.38 364	0.38 296	0.38 473	0.38 354	0.38 470	0.38 349	0.38 471	0.42 395	0.38 472	0.40 376	0.38 469	0.38 359	0.38 463	0.38 345	0.38 413	0.39 430	0.38 495	0.38 371	0.38 459

NBS	0.39 351	0.68 359	0.36 357	0.38 296	0.36 461	0.38 354	0.39 485	0.39 354	0.39 484	0.37 348	0.35 456	0.37 358	0.38 469	0.37 355	0.38 463	0.39 358	0.36 400	0.36 374	0.39 499	0.38 371	0.38 459

DF	0.39 351	1.37 544	1.02 586	1.14 550	0.12 230	0.16 232	0.12 231	0.16 236	0.12 238	0.16 235	0.12 226	0.16 235	0.12 231	0.16 236	0.12 227	1.12 591	1.00 582	0.15 233	0.12 228	0.15 228	0.12 222

PAM	0.39 351	1.88 602	0.34 345	0.37 293	0.41 494	0.45 459	0.22 300	0.28 301	0.23 312	0.28 306	0.24 322	0.29 317	0.23 316	0.29 318	0.23 307	0.38 345	0.32 345	0.38 386	0.37 481	0.32 317	0.22 287

HanzoNet	0.39 351	0.38 243	0.40 408	0.39 306	0.41 494	0.38 354	0.38 470	0.38 349	0.38 471	0.39 357	0.39 482	0.38 361	0.38 469	0.39 367	0.40 480	0.38 345	0.38 413	0.40 443	0.38 495	0.38 371	0.40 469

CES	0.39 351	0.47 302	0.36 357	0.36 290	0.37 466	0.45 459	0.35 451	0.35 328	0.40 487	0.36 341	0.44 509	0.47 474	0.36 460	0.44 442	0.36 450	0.37 331	0.39 420	0.44 480	0.35 472	0.37 358	0.36 446

PASM	0.39 351	3.06 682	1.36 668	1.58 637	0.09 164	0.11 168	0.11 191	0.11 176	0.11 198	0.09 161	0.09 169	0.11 179	0.09 168	0.09 161	0.09 162	0.11 123	0.11 139	0.11 174	0.09 164	0.11 178	0.11 182

mms	0.40 357	0.45 293	0.35 355	0.48 373	0.36 461	0.47 471	0.34 446	0.45 457	0.38 471	0.47 465	0.33 439	0.45 464	0.32 431	0.45 461	0.32 416	0.39 358	0.38 413	0.38 386	0.37 481	0.39 420	0.39 466

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 357	1.09 462	0.39 375	0.49 379	0.30 364	0.43 410	0.30 362	0.44 448	0.30 372	0.43 402	0.30 375	0.43 418	0.30 372	0.43 411	0.30 362	0.45 420	0.34 387	0.38 386	0.27 371	0.38 371	0.27 347

knoymous	0.40 357	0.40 254	0.40 408	0.40 319	0.40 484	0.40 363	0.40 486	0.40 363	0.40 487	0.40 364	0.40 485	0.40 376	0.40 482	0.40 370	0.40 480	0.40 366	0.40 425	0.40 443	0.40 501	0.40 434	0.40 469

anonymousa	0.40 357	0.40 254	0.40 408	0.40 319	0.40 484	0.40 363	0.40 486	0.40 363	0.40 487	0.40 364	0.40 485	0.40 376	0.40 482	0.40 370	0.40 480	0.40 366	0.40 425	0.40 443	0.40 501	0.40 434	0.40 469

riskmin	0.40 357	0.40 254	0.40 408	0.40 319	0.40 484	0.40 363	0.40 486	0.40 363	0.40 487	0.40 364	0.40 485	0.40 376	0.40 482	0.40 370	0.40 480	0.40 366	0.40 425	0.40 443	0.40 501	0.40 434	0.40 469

Anonymous_2	0.40 357	0.40 254	0.40 408	0.40 319	0.40 484	0.40 363	0.40 486	0.40 363	0.40 487	0.40 364	0.40 485	0.40 376	0.40 482	0.40 370	0.40 480	0.40 366	0.40 425	0.40 443	0.40 501	0.40 434	0.40 469

Anonymous_1	0.40 357	0.40 254	0.40 408	0.40 319	0.40 484	0.40 363	0.40 486	0.40 363	0.40 487	0.40 364	0.40 485	0.40 376	0.40 482	0.40 370	0.40 480	0.40 366	0.40 425	0.40 443	0.40 501	0.40 434	0.40 469

AdaStereo	0.40 357	0.40 254	0.40 408	0.40 319	0.40 484	0.40 363	0.40 486	0.40 363	0.40 487	0.40 364	0.40 485	0.40 376	0.40 482	0.40 370	0.40 480	0.40 366	0.40 425	0.40 443	0.40 501	0.40 434	0.40 469
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	0.41 365	0.89 404	0.31 317	0.40 319	0.31 412	0.40 363	0.31 410	0.40 363	0.31 418	0.61 533	0.53 547	0.40 376	0.31 424	0.40 370	0.31 404	0.58 479	0.47 469	0.38 386	0.29 407	0.38 371	0.29 384

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 365	1.09 462	0.40 408	0.52 430	0.31 412	0.44 445	0.31 410	0.44 448	0.31 418	0.44 441	0.31 420	0.44 454	0.31 424	0.44 442	0.31 404	0.46 432	0.35 394	0.39 430	0.28 392	0.39 420	0.28 375

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 365	1.06 459	0.40 408	0.51 427	0.31 412	0.44 445	0.30 362	0.43 409	0.32 430	0.44 441	0.30 375	0.56 527	0.30 372	0.44 442	0.31 404	0.45 420	0.34 387	0.39 430	0.27 371	0.40 434	0.27 347

Select-FE	0.41 365	0.44 284	0.23 259	0.26 247	0.22 310	0.26 298	0.22 300	0.26 296	0.23 312	0.26 300	0.23 314	0.26 307	0.23 316	0.45 461	0.42 496	0.25 274	0.22 273	0.25 300	0.22 308	0.45 460	2.90 767

water-stereo	0.41 365	0.84 392	0.46 440	0.50 416	0.33 439	0.45 459	0.33 431	0.45 457	0.32 430	0.45 453	0.32 430	0.45 464	0.32 431	0.45 461	0.32 416	0.44 390	0.41 435	0.39 430	0.31 436	0.39 420	0.32 416

GCAP-BAT	0.41 365	1.30 536	0.39 375	0.49 379	0.30 364	0.43 410	0.30 362	0.43 409	0.30 372	0.44 441	0.30 375	0.43 418	0.30 372	0.43 411	0.30 362	0.44 390	0.34 387	0.38 386	0.26 332	0.38 371	0.26 308

GwcNet-ADL	0.41 365	0.41 267	0.41 422	0.41 334	0.41 494	0.41 382	0.41 495	0.41 382	0.41 497	0.41 381	0.41 493	0.41 391	0.41 494	0.41 390	0.41 488	0.41 374	0.41 435	0.41 461	0.41 511	0.41 445	0.41 478

PSMNet-ADL	0.41 365	0.41 267	0.41 422	0.41 334	0.41 494	0.41 382	0.41 495	0.41 382	0.41 497	0.41 381	0.41 493	0.41 391	0.41 494	0.41 390	0.41 488	0.41 374	0.41 435	0.41 461	0.41 511	0.41 445	0.41 478

GANet-ADL	0.41 365	0.41 267	0.41 422	0.41 334	0.41 494	0.41 382	0.41 495	0.41 382	0.41 497	0.41 381	0.41 493	0.41 391	0.41 494	0.41 390	0.41 488	0.41 374	0.41 435	0.41 461	0.41 511	0.41 445	0.41 478

ADLNet2	0.41 365	0.41 267	0.41 422	0.41 334	0.41 494	0.41 382	0.41 495	0.41 382	0.41 497	0.41 381	0.41 493	0.41 391	0.41 494	0.41 390	0.41 488	0.41 374	0.41 435	0.41 461	0.41 511	0.41 445	0.41 478

ADLNet	0.41 365	0.41 267	0.41 422	0.41 334	0.41 494	0.41 382	0.41 495	0.41 382	0.41 497	0.41 381	0.41 493	0.41 391	0.41 494	0.41 390	0.41 488	0.41 374	0.41 435	0.41 461	0.41 511	0.41 445	0.41 478

FCDSN-DC	0.41 365	0.59 347	0.64 513	0.54 435	0.33 439	0.50 494	0.37 463	0.42 401	0.40 487	0.61 533	0.43 507	0.50 502	0.49 531	0.38 359	0.32 416	0.28 285	0.23 280	0.26 305	0.22 308	0.35 342	0.28 375
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
psmorigin	0.41 365	0.46 297	0.33 331	0.49 379	0.33 439	0.49 485	0.33 431	0.49 479	0.33 440	0.49 482	0.33 439	0.49 488	0.33 443	0.51 506	0.33 428	0.41 374	0.30 335	0.41 461	0.30 425	0.79 552	0.29 384

Gwc-CoAtRS	0.41 365	1.49 550	0.32 326	0.42 344	0.32 426	0.41 382	0.32 420	0.41 382	0.33 440	0.41 381	0.32 430	0.41 391	0.32 431	0.41 390	0.32 416	0.39 358	0.28 311	0.39 430	0.28 392	0.40 434	0.28 375

CR-RVC	0.42 379	0.14 142	1.89 715	1.91 653	0.13 240	0.12 179	0.08 164	0.07 150	0.07 161	0.07 152	0.07 162	0.08 153	0.14 250	0.07 150	0.07 152	0.96 565	1.91 731	0.14 202	0.14 252	0.20 258	0.13 234

S0	0.42 379	0.44 284	0.54 484	0.59 448	0.34 451	0.48 476	0.22 300	0.51 502	0.25 322	0.51 504	0.34 447	0.53 516	0.35 456	0.47 470	0.36 450	0.55 472	0.39 420	0.49 512	0.27 371	0.46 465	0.34 432

UPFNet	0.42 379	1.20 478	0.17 209	0.24 232	0.17 276	0.25 289	0.17 271	1.19 615	0.90 615	0.25 291	0.17 277	0.24 288	0.17 279	0.25 293	0.17 272	0.22 245	0.17 237	0.22 276	0.16 268	1.15 607	0.93 606

quiztm	0.43 382	0.49 310	0.40 408	0.51 427	0.40 484	0.51 506	0.40 486	0.50 488	0.40 487	0.50 495	0.40 485	0.51 513	0.40 482	0.50 496	0.40 480	0.44 390	0.34 387	0.44 480	0.34 459	0.44 455	0.34 432

GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 382	1.76 566	0.39 375	0.49 379	0.30 364	0.43 410	0.30 362	0.43 409	0.30 372	0.43 402	0.30 375	0.43 418	0.30 372	0.43 411	0.31 404	0.44 390	0.33 358	0.38 386	0.27 371	0.38 371	0.26 308

KABStereo	0.43 382	1.76 566	0.39 375	0.49 379	0.30 364	0.43 410	0.30 362	0.43 409	0.30 372	0.43 402	0.30 375	0.43 418	0.30 372	0.43 411	0.30 362	0.44 390	0.33 358	0.38 386	0.26 332	0.38 371	0.26 308

KMOStereo	0.43 382	1.80 576	0.38 364	0.49 379	0.30 364	0.43 410	0.30 362	0.43 409	0.30 372	0.43 402	0.30 375	0.43 418	0.30 372	0.43 411	0.30 362	0.44 390	0.33 358	0.38 386	0.26 332	0.38 371	0.26 308

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 382	1.77 568	0.39 375	0.49 379	0.30 364	0.43 410	0.30 362	0.43 409	0.30 372	0.43 402	0.30 375	0.43 418	0.30 372	0.43 411	0.30 362	0.44 390	0.33 358	0.38 386	0.26 332	0.38 371	0.26 308

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 382	1.78 571	0.39 375	0.49 379	0.30 364	0.43 410	0.30 362	0.43 409	0.30 372	0.43 402	0.30 375	0.43 418	0.30 372	0.43 411	0.30 362	0.44 390	0.33 358	0.38 386	0.26 332	0.38 371	0.26 308

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 382	1.77 568	0.39 375	0.49 379	0.30 364	0.43 410	0.30 362	0.43 409	0.30 372	0.43 402	0.30 375	0.43 418	0.30 372	0.43 411	0.30 362	0.44 390	0.33 358	0.38 386	0.26 332	0.38 371	0.26 308

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 382	1.77 568	0.39 375	0.49 379	0.30 364	0.43 410	0.30 362	0.43 409	0.30 372	0.43 402	0.30 375	0.43 418	0.30 372	0.43 411	0.30 362	0.44 390	0.33 358	0.38 386	0.26 332	0.38 371	0.26 308

DDF-Stereo	0.43 382	1.15 471	0.57 492	0.53 432	0.32 426	0.41 382	0.32 420	0.41 382	0.32 430	0.41 381	0.32 430	0.41 391	0.32 431	0.40 370	0.32 416	0.52 462	0.50 486	0.38 386	0.31 436	0.39 420	0.31 409

DVStereo	0.43 382	0.86 396	0.48 456	0.50 416	0.33 439	0.46 466	0.33 431	0.46 461	0.33 440	0.46 459	0.33 439	0.47 474	0.33 443	0.47 470	0.34 443	0.45 420	0.42 445	0.40 443	0.33 455	0.47 479	0.38 459

psmg	0.43 382	1.91 606	0.92 573	1.91 653	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	1.97 693	1.44 683	0.04 99	0.03 63	0.02 27	0.03 52

delet	0.43 382	1.21 524	0.17 209	0.25 239	0.17 276	0.25 289	0.18 280	1.26 669	0.95 624	0.25 291	0.17 277	0.25 295	0.17 279	0.25 293	0.17 272	0.23 257	0.16 207	0.22 276	0.16 268	1.18 615	0.98 612

psm_up	0.43 382	1.19 477	0.17 209	0.25 239	0.18 288	0.25 289	0.19 286	1.26 669	0.91 616	0.26 300	0.17 277	0.25 295	0.17 279	0.25 293	0.17 272	0.22 245	0.17 237	0.23 285	0.16 268	1.18 615	0.99 613

canet-new	0.44 395	1.82 588	0.39 375	0.49 379	0.30 364	0.43 410	0.30 362	0.43 409	0.30 372	0.43 402	0.30 375	0.43 418	0.30 372	0.44 442	0.30 362	0.44 390	0.33 358	0.38 386	0.26 332	0.38 371	0.26 308

bcnet-new	0.44 395	1.81 581	0.39 375	0.49 379	0.30 364	0.43 410	0.30 362	0.43 409	0.30 372	0.43 402	0.30 375	0.43 418	0.30 372	0.43 411	0.30 362	0.44 390	0.33 358	0.38 386	0.26 332	0.38 371	0.26 308

LWStereo	0.44 395	1.82 588	0.38 364	0.49 379	0.30 364	0.43 410	0.30 362	0.43 409	0.30 372	0.43 402	0.30 375	0.43 418	0.30 372	0.43 411	0.30 362	0.44 390	0.33 358	0.38 386	0.26 332	0.38 371	0.26 308

LMStereo	0.44 395	1.80 576	0.39 375	0.49 379	0.30 364	0.43 410	0.30 362	0.43 409	0.30 372	0.43 402	0.30 375	0.43 418	0.30 372	0.43 411	0.30 362	0.45 420	0.33 358	0.38 386	0.26 332	0.38 371	0.26 308

CR7Stereo	0.44 395	1.81 581	0.39 375	0.50 416	0.30 364	0.43 410	0.30 362	0.43 409	0.30 372	0.43 402	0.30 375	0.43 418	0.30 372	0.43 411	0.30 362	0.45 420	0.33 358	0.38 386	0.26 332	0.38 371	0.26 308

ARStereo	0.44 395	1.80 576	0.39 375	0.49 379	0.30 364	0.43 410	0.30 362	0.43 409	0.30 372	0.43 402	0.30 375	0.43 418	0.30 372	0.43 411	0.30 362	0.44 390	0.33 358	0.38 386	0.26 332	0.38 371	0.26 308

ARStereo-new	0.44 395	1.80 576	0.39 375	0.49 379	0.30 364	0.43 410	0.30 362	0.43 409	0.30 372	0.43 402	0.30 375	0.43 418	0.30 372	0.43 411	0.30 362	0.44 390	0.33 358	0.38 386	0.26 332	0.38 371	0.26 308

BARStereo	0.44 395	1.78 571	0.39 375	0.49 379	0.30 364	0.43 410	0.30 362	0.44 448	0.30 372	0.44 441	0.30 375	0.43 418	0.30 372	0.43 411	0.30 362	0.45 420	0.34 387	0.39 430	0.26 332	0.38 371	0.26 308

FCBStereo	0.44 395	1.79 575	0.39 375	0.49 379	0.30 364	0.43 410	0.30 362	0.43 409	0.30 372	0.43 402	0.30 375	0.43 418	0.30 372	0.43 411	0.30 362	0.44 390	0.33 358	0.38 386	0.26 332	0.38 371	0.26 308

PSGStereo	0.44 395	1.78 571	0.39 375	0.49 379	0.30 364	0.43 410	0.30 362	0.43 409	0.30 372	0.43 402	0.30 375	0.43 418	0.30 372	0.43 411	0.30 362	0.44 390	0.33 358	0.38 386	0.26 332	0.38 371	0.26 308

MUNStereo	0.44 395	1.81 581	0.39 375	0.49 379	0.30 364	0.44 445	0.30 362	0.44 448	0.30 372	0.44 441	0.30 375	0.44 454	0.30 372	0.44 442	0.30 362	0.45 420	0.33 358	0.38 386	0.26 332	0.38 371	0.26 308

CHEStereo	0.44 395	1.78 571	0.39 375	0.49 379	0.30 364	0.43 410	0.30 362	0.43 409	0.30 372	0.43 402	0.30 375	0.43 418	0.30 372	0.43 411	0.30 362	0.44 390	0.33 358	0.38 386	0.26 332	0.38 371	0.26 308

TOTStereo	0.44 395	1.81 581	0.39 375	0.49 379	0.30 364	0.43 410	0.30 362	0.43 409	0.30 372	0.43 402	0.30 375	0.43 418	0.30 372	0.43 411	0.30 362	0.44 390	0.33 358	0.38 386	0.26 332	0.38 371	0.26 308

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.44 395	1.83 591	0.39 375	0.49 379	0.30 364	0.43 410	0.30 362	0.43 409	0.30 372	0.43 402	0.30 375	0.43 418	0.30 372	0.43 411	0.30 362	0.44 390	0.33 358	0.38 386	0.26 332	0.38 371	0.26 308

GCAP-Stereo-cres-4k	0.44 395	1.81 581	0.39 375	0.49 379	0.30 364	0.43 410	0.30 362	0.43 409	0.30 372	0.43 402	0.30 375	0.43 418	0.30 372	0.43 411	0.30 362	0.44 390	0.33 358	0.38 386	0.26 332	0.38 371	0.26 308

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.44 395	1.85 597	0.38 364	0.49 379	0.30 364	0.43 410	0.30 362	0.43 409	0.30 372	0.43 402	0.30 375	0.43 418	0.30 372	0.43 411	0.30 362	0.44 390	0.33 358	0.38 386	0.26 332	0.38 371	0.26 308

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.44 395	1.86 600	0.39 375	0.49 379	0.30 364	0.43 410	0.30 362	0.43 409	0.30 372	0.43 402	0.30 375	0.43 418	0.30 372	0.43 411	0.30 362	0.44 390	0.33 358	0.38 386	0.26 332	0.38 371	0.26 308

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.44 395	1.80 576	0.39 375	0.49 379	0.30 364	0.44 445	0.30 362	0.43 409	0.30 372	0.43 402	0.30 375	0.43 418	0.30 372	0.44 442	0.30 362	0.44 390	0.33 358	0.38 386	0.26 332	0.38 371	0.26 308

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.44 395	1.82 588	0.39 375	0.49 379	0.30 364	0.43 410	0.30 362	0.43 409	0.30 372	0.43 402	0.30 375	0.43 418	0.30 372	0.43 411	0.30 362	0.44 390	0.33 358	0.38 386	0.26 332	0.38 371	0.26 308

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.44 395	1.83 591	0.39 375	0.49 379	0.30 364	0.43 410	0.30 362	0.43 409	0.30 372	0.43 402	0.30 375	0.43 418	0.30 372	0.43 411	0.30 362	0.44 390	0.36 400	0.38 386	0.26 332	0.38 371	0.26 308

Monster-pub-mixall	0.44 395	0.56 339	0.60 498	0.38 296	0.27 332	0.37 347	0.27 328	0.37 340	0.29 357	0.38 350	0.27 337	0.38 361	0.29 362	0.85 577	0.27 327	1.46 665	0.26 290	0.34 348	0.26 332	0.36 353	0.53 526

depthmonostereo	0.44 395	0.85 394	0.46 440	0.54 435	0.40 484	0.52 510	0.38 470	0.52 507	0.35 455	0.47 465	0.34 447	0.46 468	0.34 450	0.47 470	0.34 443	0.45 420	0.43 450	0.41 461	0.33 455	0.41 445	0.32 416

MMNet	0.44 395	1.24 532	0.17 209	0.25 239	0.17 276	0.25 289	0.18 280	1.26 669	0.93 622	0.25 291	0.17 277	0.25 295	0.18 291	0.25 293	0.17 272	0.23 257	0.16 207	0.23 285	0.16 268	1.20 619	0.99 613

rgla	0.45 418	0.54 333	0.33 331	0.67 468	0.32 426	0.48 476	0.33 431	0.48 471	0.33 440	0.48 472	0.94 623	0.48 481	0.33 443	0.47 470	0.33 428	0.45 420	0.52 495	0.53 530	0.31 436	0.45 460	0.32 416

LACA_dic	0.45 418	0.13 120	1.78 697	1.70 647	0.12 230	0.13 182	0.12 231	0.16 236	0.15 262	0.13 189	0.12 226	0.13 189	0.11 190	0.16 236	0.13 239	1.73 677	1.69 706	0.16 238	0.11 194	0.13 189	0.13 234

RMAStereo	0.45 418	1.81 581	0.40 408	0.50 416	0.31 412	0.44 445	0.31 410	0.44 448	0.31 418	0.44 441	0.31 420	0.44 454	0.32 431	0.44 442	0.31 404	0.46 432	0.35 394	0.39 430	0.27 371	0.39 420	0.27 347

252Zero-FE	0.45 418	0.50 315	0.36 357	0.50 416	0.36 461	0.50 494	0.36 457	0.50 488	0.36 465	0.49 482	0.36 460	0.49 488	0.36 460	0.54 517	0.41 488	0.45 420	0.34 387	0.45 485	0.34 459	0.55 507	0.75 584

Monster-pub-eth3d	0.45 418	0.57 342	0.60 498	0.39 306	0.28 339	0.37 347	0.28 339	0.37 340	0.30 372	0.39 357	0.29 360	0.39 366	0.30 372	0.92 589	0.27 327	1.42 662	0.28 311	0.34 348	0.28 392	0.37 358	0.53 526

Replicate-Monster	0.45 418	0.57 342	0.60 498	0.40 319	0.29 352	0.37 347	0.27 328	0.37 340	0.30 372	0.40 364	0.31 420	0.40 376	0.30 372	0.99 597	0.27 327	1.36 658	0.31 340	0.34 348	0.30 425	0.36 353	0.54 529

SCV_C0	0.45 418	0.88 401	0.49 463	0.54 435	0.37 466	0.48 476	0.37 463	0.48 471	0.37 467	0.48 472	0.36 460	0.48 481	0.37 465	0.49 487	0.37 460	0.50 454	0.41 435	0.44 480	0.34 459	0.44 455	0.34 432

RAFT-Stereo-weight	0.45 418	1.90 605	0.34 345	0.42 344	0.36 461	0.43 410	0.35 451	0.42 401	0.34 451	0.42 395	0.34 447	0.44 454	0.34 450	0.41 390	0.34 443	0.38 345	0.32 345	0.38 386	0.32 444	0.38 371	0.33 425

TorneroNet-64	0.45 418	0.27 212	0.30 299	0.58 445	0.27 332	0.70 544	0.30 362	0.28 301	0.73 598	0.73 556	0.28 345	0.71 555	0.66 565	0.75 558	0.27 327	0.27 280	0.29 325	0.37 378	0.75 605	0.28 300	0.30 399

416test	0.46 427	0.55 336	0.33 331	0.67 468	0.33 439	0.48 476	0.33 431	0.48 471	0.33 440	0.48 472	0.99 628	0.48 481	0.33 443	0.48 480	0.33 428	0.45 420	0.52 495	0.54 533	0.32 444	0.45 460	0.32 416

ATMStereo	0.46 427	1.99 615	0.40 408	0.51 427	0.31 412	0.44 445	0.31 410	0.44 448	0.31 418	0.44 441	0.31 420	0.44 454	0.31 424	0.44 442	0.32 416	0.47 439	0.35 394	0.39 430	0.27 371	0.39 420	0.27 347

SCV	0.46 427	0.94 421	0.45 434	0.54 435	0.37 466	0.48 476	0.38 470	0.48 471	0.37 467	0.48 472	0.39 482	0.48 481	0.37 465	0.49 487	0.37 460	0.50 454	0.46 461	0.44 480	0.34 459	0.44 455	0.34 432

otaku	0.46 427	0.46 297	0.46 440	0.46 360	0.46 516	0.46 466	0.46 515	0.46 461	0.46 515	0.46 459	0.46 518	0.46 468	0.46 515	0.46 466	0.46 509	0.46 432	0.46 461	0.46 489	0.46 528	0.46 465	0.46 496

Dean	0.46 427	0.46 297	0.46 440	0.46 360	0.46 516	0.46 466	0.46 515	0.46 461	0.46 515	0.47 465	0.46 518	0.46 468	0.46 515	0.46 466	0.46 509	0.46 432	0.46 461	0.46 489	0.46 528	0.46 465	0.46 496

ACVNet_1	0.46 427	0.47 302	0.46 440	0.46 360	0.46 516	0.46 466	0.46 515	0.46 461	0.47 521	0.46 459	0.46 518	0.46 468	0.46 515	0.46 466	0.46 509	0.46 432	0.46 461	0.47 499	0.46 528	0.46 465	0.46 496

ACVNet-4b	0.46 427	0.46 297	0.46 440	0.46 360	0.46 516	0.46 466	0.46 515	0.46 461	0.46 515	0.46 459	0.46 518	0.46 468	0.46 515	0.47 470	0.46 509	0.46 432	0.46 461	0.46 489	0.46 528	0.46 465	0.46 496

PML	0.46 427	1.36 542	0.29 295	0.58 445	0.30 364	0.57 524	0.29 354	0.57 518	0.29 357	0.57 525	0.29 360	0.57 531	0.29 362	0.56 522	0.29 352	0.52 462	0.30 335	0.53 530	0.31 436	0.53 504	0.30 399

Anonymus	0.47 435	0.73 368	0.46 440	0.43 351	0.54 549	0.53 512	0.27 328	0.39 354	0.35 455	0.33 330	0.40 485	0.33 335	0.38 469	0.53 514	0.54 539	0.56 476	0.36 400	0.49 512	0.53 551	0.66 523	0.54 529

LG-Stereo_L1	0.47 435	0.52 325	0.47 448	0.62 454	0.39 483	0.53 512	0.40 486	0.53 509	0.39 484	0.53 511	0.39 482	0.53 516	0.39 481	0.53 514	0.39 477	0.55 472	0.46 461	0.49 512	0.37 481	0.49 486	0.37 452

Ntro	0.47 435	0.47 302	0.46 440	0.46 360	0.46 516	0.47 471	0.47 521	0.46 461	0.47 521	0.46 459	0.46 518	0.47 474	0.46 515	0.47 470	0.47 517	0.47 439	0.46 461	0.46 489	0.46 528	0.46 465	0.46 496

HaxPig	0.47 435	0.47 302	0.47 448	0.49 379	0.47 524	0.47 471	0.47 521	0.47 467	0.47 521	0.47 465	0.47 527	0.47 474	0.47 524	0.47 470	0.47 517	0.47 439	0.47 469	0.47 499	0.47 535	0.47 479	0.48 506

UNDER WATER	0.47 435	0.47 302	0.47 448	0.47 367	0.47 524	0.47 471	0.47 521	0.47 467	0.47 521	0.47 465	0.47 527	0.47 474	0.46 515	0.47 470	0.47 517	0.47 439	0.47 469	0.47 499	0.46 528	0.47 479	0.47 504

LVE	0.47 435	0.47 302	0.47 448	0.47 367	0.49 532	0.47 471	0.47 521	0.47 467	0.49 530	0.47 465	0.47 527	0.47 474	0.46 515	0.47 470	0.47 517	0.47 439	0.47 469	0.48 507	0.47 535	0.47 479	0.47 504

GASTEREO	0.48 441	1.21 524	0.47 448	0.57 443	0.38 473	0.50 494	0.38 470	0.50 488	0.38 471	0.50 495	0.38 472	0.50 502	0.38 469	0.50 496	0.38 463	0.52 462	0.42 445	0.46 489	0.34 459	0.46 465	0.34 432

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 441	0.55 336	0.47 448	0.63 456	0.41 494	0.56 518	0.44 505	0.56 515	0.41 497	0.56 522	0.41 493	0.57 531	0.42 500	0.56 522	0.41 488	0.55 472	0.43 450	0.51 524	0.37 481	0.51 497	0.37 452

fffft	0.48 441	0.51 323	0.45 434	0.52 430	0.45 514	0.52 510	0.45 511	0.52 507	0.48 528	0.53 511	0.45 514	0.52 514	0.45 511	0.52 511	0.46 509	0.51 460	0.41 435	0.50 518	0.41 511	0.50 491	0.41 478
1: 1. 1
RainbowNet	0.48 441	0.48 308	0.48 456	0.48 373	0.48 528	0.48 476	0.48 530	0.48 471	0.48 528	0.48 472	0.48 531	0.48 481	0.48 525	0.48 480	0.48 523	0.48 444	0.48 475	0.48 507	0.48 539	0.48 483	0.48 506

notaker	0.48 441	0.49 310	0.48 456	0.48 373	0.48 528	0.48 476	0.48 530	0.48 471	0.49 530	0.48 472	0.48 531	0.48 481	0.48 525	0.48 480	0.48 523	0.48 444	0.48 475	0.48 507	0.48 539	0.48 483	0.49 512

LL-Strereo2	0.48 441	1.73 564	0.51 475	0.59 448	0.34 451	0.42 403	0.33 431	0.40 363	0.31 418	0.42 395	0.33 439	0.42 409	0.31 424	0.44 442	0.39 477	0.60 485	0.51 491	0.44 480	0.33 455	0.44 455	0.33 425

416test1013	0.49 447	0.80 385	0.33 331	0.67 468	0.33 439	0.48 476	0.41 495	0.48 471	0.39 484	0.48 472	0.93 622	0.52 514	0.32 431	0.52 511	0.38 463	0.49 447	0.51 491	0.53 530	0.37 481	0.51 497	0.36 446

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 447	0.98 426	0.64 513	0.84 504	0.46 516	0.45 459	0.35 451	0.47 467	0.47 521	0.45 453	0.34 447	0.46 468	0.48 525	0.46 466	0.35 447	0.39 358	0.71 552	0.39 430	0.35 472	0.41 445	0.41 478

ACVNet_2	0.49 447	0.49 310	0.49 463	0.49 379	0.49 532	0.49 485	0.49 532	0.49 479	0.49 530	0.49 482	0.49 534	0.49 488	0.49 531	0.49 487	0.49 525	0.49 447	0.49 478	0.49 512	0.49 543	0.49 486	0.49 512

FoundationStereo	0.50 450	0.50 315	0.50 469	0.50 416	0.50 536	0.50 494	0.50 536	0.50 488	0.50 535	0.50 495	0.50 538	0.50 502	0.50 535	0.50 496	0.50 528	0.50 454	0.50 486	0.50 518	0.50 545	0.50 491	0.50 515

StereoAnything_RVC	0.50 450	0.50 315	0.50 469	0.50 416	0.50 536	0.50 494	0.50 536	0.50 488	0.50 535	0.50 495	0.50 538	0.50 502	0.50 535	0.50 496	0.50 528	0.50 454	0.50 486	0.50 518	0.50 545	0.50 491	0.50 515

dual_stereo	0.50 450	0.50 315	0.50 469	0.50 416	0.50 536	0.50 494	0.50 536	0.50 488	0.50 535	0.50 495	0.50 538	0.50 502	0.50 535	0.50 496	0.50 528	0.50 454	0.50 486	0.50 518	0.50 545	0.50 491	0.50 515

GCST	0.50 450	2.08 618	0.38 364	0.53 432	0.35 455	0.49 485	0.35 451	0.50 488	0.35 455	0.49 482	0.35 456	0.49 488	0.35 456	0.49 487	0.35 447	0.48 444	0.37 405	0.45 485	0.33 455	0.44 455	0.33 425

SANet	0.50 450	0.50 315	0.50 469	0.50 416	0.50 536	0.50 494	0.50 536	0.50 488	0.50 535	0.50 495	0.50 538	0.50 502	0.50 535	0.50 496	0.50 528	0.50 454	0.50 486	0.50 518	0.50 545	0.50 491	0.50 515

CR-Stereo	0.51 455	0.14 142	1.94 730	1.87 650	0.14 244	0.13 182	0.14 245	0.19 249	0.18 287	0.13 189	0.13 247	0.18 247	0.17 279	0.14 206	0.15 256	1.89 687	1.93 732	0.19 261	0.14 252	0.20 258	0.15 248

MSCF	0.51 455	1.40 547	0.49 463	0.58 445	0.38 473	0.50 494	0.38 470	0.54 511	0.41 497	0.52 508	0.41 493	0.53 516	0.42 500	0.53 514	0.41 488	0.60 485	0.47 469	0.48 507	0.37 481	0.48 483	0.38 459

UGAM-zero	0.51 455	2.17 628	0.39 375	0.53 432	0.36 461	0.50 494	0.36 457	0.50 488	0.36 465	0.49 482	0.36 460	0.50 502	0.35 456	0.50 496	0.36 450	0.49 447	0.37 405	0.47 499	0.35 472	0.46 465	0.34 432

UGAM	0.51 455	2.23 633	0.39 375	0.54 435	0.35 455	0.50 494	0.35 451	0.49 479	0.35 455	0.49 482	0.35 456	0.49 488	0.36 460	0.50 496	0.36 450	0.49 447	0.37 405	0.45 485	0.34 459	0.45 460	0.34 432

Selective-IGEV	0.51 455	0.55 336	0.45 434	0.69 474	0.45 514	0.61 529	0.45 511	0.50 488	0.40 487	0.56 522	0.44 509	0.55 524	0.40 482	0.72 552	0.67 561	0.59 482	0.46 461	0.45 485	0.34 459	0.46 465	0.37 452

RCA-Stereo	0.51 455	3.22 688	0.34 345	0.44 355	0.34 451	0.44 445	0.34 446	0.43 409	0.34 451	0.43 402	0.34 447	0.44 454	0.33 443	0.43 411	0.33 428	0.38 345	0.29 325	0.38 386	0.29 407	0.38 371	0.29 384

DN	0.53 461	0.85 394	0.45 434	0.65 463	0.44 510	0.60 527	0.44 505	0.60 527	0.44 510	0.60 531	0.45 514	0.60 536	0.44 507	0.60 531	0.44 502	0.56 476	0.42 445	0.56 537	0.42 519	0.56 510	0.42 485

MGW-Stereo	0.54 462	2.14 625	0.41 422	0.64 461	0.42 504	0.63 534	0.38 470	0.59 524	0.26 336	0.58 529	0.42 503	0.56 527	0.29 362	0.49 487	0.26 324	0.59 482	0.39 420	0.50 518	0.40 501	0.53 504	0.39 466

AIO-test1	0.54 462	0.60 351	0.52 479	0.66 467	0.47 524	0.61 529	0.47 521	0.58 521	0.46 515	0.61 533	0.46 518	0.61 539	0.45 511	0.62 533	0.45 505	0.61 489	0.52 495	0.57 538	0.48 539	0.57 513	0.48 506

castereo++	0.54 462	3.59 694	1.15 596	1.31 621	0.14 244	0.16 232	0.14 245	0.16 236	0.14 250	0.16 235	0.14 253	0.16 235	0.13 245	0.16 236	0.14 244	1.45 664	1.16 608	0.15 233	0.14 252	0.15 228	0.13 234

FENet	0.54 462	1.52 551	1.19 602	1.41 631	0.23 316	0.35 334	0.23 310	0.35 328	0.23 312	0.34 333	0.23 314	0.35 342	0.23 316	0.35 341	0.23 307	1.40 661	1.07 592	0.32 331	0.23 316	0.33 324	0.23 289

PSMNet_ROB	0.54 462	0.54 333	0.54 484	0.54 435	0.53 546	0.54 516	0.54 546	0.53 509	0.54 546	0.54 517	0.54 549	0.54 520	0.53 542	0.54 517	0.54 539	0.54 466	0.53 499	0.54 533	0.54 553	0.54 506	0.54 529

AIO-test2	0.55 467	0.59 347	0.52 479	0.67 468	0.47 524	0.61 529	0.47 521	0.61 531	0.47 521	0.61 533	0.47 527	0.61 539	0.48 525	0.62 533	0.47 517	0.64 500	0.53 499	0.58 539	0.47 535	0.58 515	0.48 506

CFNet-ft	0.55 467	1.57 553	0.14 167	0.20 205	0.14 244	0.20 252	2.53 770	1.61 688	0.14 250	0.20 255	0.14 253	0.20 257	0.14 250	0.20 255	0.14 244	0.17 199	0.12 154	0.17 248	0.12 228	1.56 682	1.24 691

S	0.56 469	0.61 353	0.54 484	0.68 473	0.48 528	0.65 536	0.49 532	0.63 533	0.49 530	0.64 541	0.49 534	0.64 543	0.48 525	0.62 533	0.49 525	0.63 498	0.62 525	0.59 542	0.48 539	0.57 513	0.48 506

MyStereo04	0.56 469	3.72 700	0.59 494	0.49 379	0.41 494	0.36 338	0.32 420	0.37 340	0.31 418	0.34 333	0.46 518	0.35 342	0.32 431	0.35 341	0.33 428	0.49 447	0.45 459	0.34 348	0.32 444	0.35 342	0.43 488

CASS	0.57 471	0.89 404	0.56 488	0.57 443	0.56 550	0.56 518	0.56 548	0.56 515	0.53 544	0.57 525	0.57 552	0.59 535	0.48 525	0.56 522	0.57 543	0.55 472	0.56 504	0.47 499	0.56 559	0.62 519	0.56 540
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GeoAtt-pt-L (ZS)	0.60 472	0.70 363	0.51 475	0.75 492	0.46 516	0.72 548	0.46 515	0.76 554	0.46 515	0.72 553	0.46 518	0.72 558	0.46 515	0.72 552	0.46 509	0.75 530	0.51 491	0.70 563	0.45 525	0.69 532	0.45 493

GCAP-Stereo-w-DA	0.60 472	5.10 733	0.39 375	0.49 379	0.30 364	0.43 410	0.30 362	0.43 409	0.30 372	0.43 402	0.30 375	0.43 418	0.30 372	0.44 442	0.30 362	0.44 390	0.37 405	0.38 386	0.26 332	0.38 371	0.26 308

PointNet	0.60 472	0.75 373	0.49 463	0.79 495	0.50 536	0.79 557	0.49 532	0.79 557	0.49 530	0.80 568	0.49 534	0.79 569	0.49 531	0.80 563	0.49 525	0.63 498	0.40 425	0.63 546	0.40 501	0.63 520	0.40 469

ACMStereo	0.60 472	5.12 734	0.39 375	0.49 379	0.30 364	0.43 410	0.30 362	0.43 409	0.30 372	0.43 402	0.30 375	0.43 418	0.30 372	0.44 442	0.30 362	0.44 390	0.37 405	0.38 386	0.26 332	0.38 371	0.26 308

LG-Stereo	0.60 472	0.58 344	0.47 448	0.64 461	0.74 588	1.00 586	0.69 580	0.57 518	0.41 497	0.57 525	0.41 493	0.57 531	0.41 494	1.00 599	0.75 595	0.91 554	0.51 491	0.52 527	0.37 481	0.52 500	0.37 452

MonSter	0.60 472	0.64 356	0.52 479	0.62 454	0.44 510	2.07 708	0.44 505	0.62 532	0.44 510	0.62 537	0.44 509	0.62 541	0.44 507	0.62 533	0.44 502	0.58 479	0.42 445	0.62 544	0.46 528	0.58 515	0.42 485

MyStereo07	0.60 472	3.72 700	0.48 456	0.49 379	0.41 494	0.36 338	0.32 420	0.49 479	0.43 507	0.51 504	0.42 503	0.49 488	0.43 505	0.51 506	0.64 554	0.49 447	0.45 459	0.34 348	0.32 444	0.35 342	0.43 488

castereo	0.61 479	3.79 702	1.35 660	1.52 635	0.15 259	0.17 239	0.16 261	0.20 257	0.21 301	0.18 246	0.16 269	0.21 264	0.12 231	0.26 305	0.17 272	1.43 663	1.38 679	0.17 248	0.16 268	0.18 251	0.16 251

WCG-NET	0.61 479	1.21 524	0.54 484	0.61 453	0.53 546	0.67 539	0.53 543	0.66 539	0.53 544	0.64 541	0.53 547	0.65 547	0.53 542	0.59 529	0.52 535	0.65 502	0.48 475	0.64 548	0.52 549	0.58 515	0.50 515

GEAStereo	0.62 481	3.91 707	0.48 456	0.69 474	0.38 473	0.51 506	0.38 470	0.51 502	0.38 471	0.53 511	0.38 472	0.50 502	0.38 469	0.51 506	0.38 463	0.54 466	0.43 450	0.46 489	0.34 459	0.46 465	0.34 432

gasm-f	0.62 481	3.91 707	0.48 456	0.69 474	0.38 473	0.51 506	0.38 470	0.51 502	0.38 471	0.53 511	0.38 472	0.50 502	0.38 469	0.51 506	0.38 463	0.54 466	0.43 450	0.46 489	0.34 459	0.46 465	0.34 432

SMoEStereo_RVC	0.63 483	0.75 373	0.51 475	0.73 488	0.53 546	0.71 546	0.47 521	0.67 540	0.58 550	0.74 561	0.60 558	0.72 558	0.53 542	0.74 557	0.51 533	0.61 489	0.62 525	0.62 544	0.61 568	0.63 520	0.61 546

anonymity	0.63 483	0.69 360	0.56 488	0.71 482	0.56 550	0.71 546	0.56 548	0.71 547	0.56 547	0.72 553	0.56 551	0.71 555	0.56 546	0.71 550	0.58 545	0.68 507	0.55 502	0.68 555	0.55 555	0.68 528	0.54 529

SE	0.64 485	0.73 368	0.77 552	0.79 495	0.59 553	0.78 554	0.54 546	0.58 521	0.58 550	0.78 565	0.59 556	0.63 542	0.18 291	0.78 560	0.52 535	0.80 539	0.65 530	0.69 558	0.57 562	0.75 543	0.52 523

PAM_32	0.64 485	2.38 648	0.51 475	0.92 517	0.43 509	0.53 512	0.44 505	0.87 569	0.43 507	0.52 508	0.45 514	0.53 516	0.40 482	0.54 517	0.46 509	0.62 494	0.56 504	0.48 507	0.45 525	0.76 546	0.44 491

CRFU-Net	0.65 487	1.67 556	1.22 652	1.96 658	0.27 332	0.41 382	0.27 328	0.41 382	0.27 341	0.40 364	0.26 333	0.41 391	0.27 341	0.40 370	0.27 327	1.80 680	1.62 700	0.34 348	0.23 316	0.33 324	0.23 289

LMCR-Stereo	0.65 487	0.63 354	0.65 517	0.65 463	0.65 568	0.66 538	0.63 559	0.58 521	0.65 564	0.63 540	0.64 566	0.65 547	0.65 562	0.66 541	0.66 560	0.66 504	0.64 528	0.65 552	0.67 586	0.68 528	0.73 580

test410	0.66 489	5.69 757	0.31 317	0.40 319	0.31 412	0.41 382	0.31 410	0.40 363	0.31 418	0.62 537	0.55 550	0.40 376	0.31 424	0.40 370	0.31 404	0.59 482	0.47 469	0.38 386	0.29 407	0.38 371	0.30 399

KSHMR	0.66 489	0.50 315	0.48 456	1.15 553	0.52 543	0.49 485	0.51 540	0.49 479	0.71 592	0.67 547	0.50 538	1.16 627	1.11 627	0.66 541	0.52 535	0.49 447	0.49 478	0.51 524	0.66 582	0.50 491	1.14 632

TorneroNet	0.66 489	0.53 329	0.50 469	0.50 416	0.64 566	1.06 603	0.70 586	0.50 488	0.51 542	0.49 482	0.69 582	0.49 488	0.50 535	0.48 480	1.15 638	0.71 514	0.49 478	1.14 626	1.08 639	0.49 486	0.49 512

GES	0.66 489	2.34 644	0.29 295	0.41 334	0.29 352	0.41 382	0.29 354	0.42 401	0.29 357	0.40 364	0.41 493	0.41 391	0.30 372	0.51 506	0.29 352	0.32 304	0.29 325	0.32 331	2.46 774	2.49 736	0.30 399

cf-r	0.66 489	2.17 628	0.12 136	0.18 185	0.12 230	0.18 243	2.70 774	2.60 748	0.12 238	0.18 246	0.12 226	0.18 247	0.12 231	0.18 247	0.12 227	0.15 167	0.11 139	0.15 233	0.11 194	1.81 694	1.74 742

DSFCA	0.66 489	0.73 368	0.78 554	0.65 463	0.65 568	0.64 535	0.64 560	0.65 536	0.63 562	0.64 541	0.64 566	0.64 543	0.64 560	0.65 540	0.65 557	0.65 502	0.65 530	0.65 552	0.65 579	0.66 523	0.64 556

MWDA-net	0.67 495	0.66 357	0.45 434	2.84 705	0.46 516	0.73 549	0.45 511	0.71 547	0.44 510	0.72 553	0.45 514	0.70 554	0.45 511	0.70 548	0.44 502	0.61 489	0.41 435	0.61 543	0.43 522	0.61 518	0.42 485

WAFT-Stereo (ZS)	0.67 495	0.78 380	0.67 523	0.67 468	0.66 571	0.67 539	0.67 567	0.65 536	0.66 566	0.66 545	0.67 571	0.66 550	0.67 567	0.67 543	0.72 589	0.66 504	0.67 533	0.67 554	0.67 586	0.67 526	0.67 562

DEFOM-Stereo	0.68 497	3.11 684	1.40 674	1.63 645	0.25 324	0.31 317	0.25 318	0.31 315	0.28 347	0.31 319	0.29 360	0.29 317	0.27 341	0.31 326	0.28 336	1.59 672	1.47 685	0.30 321	0.29 407	0.30 308	0.28 375

ssnet_v2	0.68 497	1.96 614	1.25 656	0.29 256	0.20 297	0.30 310	0.20 290	0.29 306	0.22 305	1.50 689	0.20 301	0.31 326	0.20 302	0.27 309	0.22 299	0.24 267	1.49 686	0.26 305	0.18 298	3.90 759	0.19 278

ARAFT	0.68 497	0.81 389	0.63 510	0.74 491	0.60 555	0.78 554	0.62 558	0.77 556	0.66 566	0.74 561	0.63 564	0.75 564	0.62 559	0.83 572	0.60 550	0.70 513	0.55 502	0.70 563	0.60 566	0.78 550	0.55 537

mm2	0.69 500	0.69 360	0.69 533	0.69 474	0.69 577	0.69 541	0.69 580	0.69 542	0.69 579	0.69 550	0.69 582	0.69 551	0.69 578	0.69 546	0.69 576	0.69 508	0.69 545	0.69 558	0.69 592	0.69 532	0.69 566

mm1	0.69 500	0.69 360	0.69 533	0.69 474	0.69 577	0.69 541	0.69 580	0.69 542	0.69 579	0.69 550	0.69 582	0.69 551	0.69 578	0.69 546	0.69 576	0.69 508	0.69 545	0.69 558	0.69 592	0.69 532	0.69 566

NINENet	0.69 500	3.87 706	1.20 605	1.98 659	0.05 126	0.40 363	0.04 109	0.40 363	0.05 131	0.41 381	0.04 116	0.41 391	0.05 124	0.40 370	0.05 121	1.79 679	1.56 692	0.34 348	0.22 308	0.34 329	0.23 289

VIP-Stereo	0.70 503	2.97 681	2.43 747	2.49 694	0.16 270	0.25 289	0.16 261	0.25 290	0.16 270	0.25 291	0.18 294	0.25 295	0.16 267	0.26 305	0.16 265	1.86 681	1.26 662	0.23 285	0.15 265	0.23 281	0.15 248

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 503	0.72 367	0.71 539	0.80 499	0.62 565	0.82 565	0.61 557	0.81 563	0.62 559	0.81 571	0.63 564	0.80 571	0.70 582	0.73 555	0.61 552	0.76 533	0.61 524	0.74 571	0.61 568	0.77 548	0.61 546

DMCA-RVC	0.70 503	0.80 385	0.70 536	0.70 480	0.70 581	0.70 544	0.70 586	0.71 547	0.70 587	0.70 552	0.71 592	0.71 555	0.70 582	0.70 548	0.69 576	0.69 508	0.70 548	0.69 558	0.70 596	0.69 532	0.70 569

MyStereo8	0.71 506	3.92 709	0.52 479	0.59 448	0.52 543	0.57 524	0.53 543	0.59 524	0.50 535	0.59 530	0.51 544	0.57 531	0.50 535	0.56 522	0.52 535	0.54 466	0.49 478	0.54 533	0.49 543	0.55 507	0.50 515

HH	0.71 506	2.54 655	0.74 547	1.10 544	0.32 426	0.41 382	0.37 463	0.69 542	0.78 602	0.73 556	0.90 615	0.75 564	1.00 614	0.84 573	0.69 576	0.69 508	0.40 425	0.35 364	0.26 332	0.35 342	0.26 308

HanStereo	0.71 506	2.54 655	0.74 547	1.10 544	0.32 426	0.41 382	0.37 463	0.69 542	0.78 602	0.73 556	0.90 615	0.75 564	1.00 614	0.84 573	0.69 576	0.69 508	0.40 425	0.35 364	0.26 332	0.35 342	0.26 308

CAR	0.72 509	0.76 376	0.59 494	0.84 504	1.19 646	0.81 562	0.58 551	0.81 563	0.58 550	0.81 571	0.58 554	0.83 576	0.59 553	0.82 567	0.59 548	0.71 514	0.49 478	0.73 566	0.68 588	0.87 566	0.52 523

MSE-Stereo	0.72 509	0.76 376	0.59 494	0.84 504	1.19 646	0.81 562	0.58 551	0.81 563	0.58 550	0.81 571	0.58 554	0.83 576	0.59 553	0.82 567	0.59 548	0.71 514	0.49 478	0.73 566	0.68 588	0.87 566	0.52 523

zero-FE	0.72 509	1.31 538	0.66 519	0.92 517	0.60 555	0.82 565	0.58 551	0.82 566	0.58 550	0.81 571	0.60 558	0.81 574	0.60 555	0.82 567	0.58 545	0.74 529	0.59 516	0.73 566	0.52 549	0.76 546	0.51 522

ktn	0.72 509	0.53 329	1.08 590	1.14 550	0.51 542	1.22 664	1.36 705	0.51 502	0.59 555	0.51 504	0.51 544	0.69 551	1.20 639	0.67 543	0.51 533	0.51 460	0.49 478	0.58 539	0.66 582	0.52 500	0.53 526

MGA	0.73 513	0.76 376	0.60 498	0.92 517	1.17 642	0.81 562	0.59 555	0.84 567	0.62 559	0.81 571	0.59 556	0.84 578	0.60 555	0.81 566	0.61 552	0.71 514	0.53 499	0.89 593	0.53 551	0.75 543	0.54 529

DStereoRT	0.73 513	0.81 389	0.73 546	0.71 482	0.74 588	0.73 549	0.75 595	0.71 547	0.71 592	0.74 561	0.72 595	0.73 561	0.80 599	0.71 550	0.73 590	0.76 533	0.71 552	0.73 566	0.72 601	0.70 536	0.76 587

CroCo-Stereo	0.73 513	1.22 530	0.25 269	1.22 607	0.25 324	1.22 664	0.25 318	1.22 665	0.25 322	1.22 674	0.25 328	1.22 676	0.25 324	1.22 676	0.25 319	1.22 647	0.26 290	1.21 685	0.25 326	1.22 667	0.25 302
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	0.73 513	0.88 401	0.67 523	0.75 492	0.68 576	0.75 551	0.64 560	0.80 560	0.72 595	0.83 576	0.70 586	0.82 575	0.64 560	0.84 573	0.67 561	0.77 536	0.63 527	0.81 583	0.63 570	0.78 550	0.62 549

monster-pro	0.75 517	1.67 556	0.64 513	0.89 510	0.57 552	0.86 571	0.56 548	0.87 569	0.56 547	0.87 577	0.57 552	0.88 581	0.57 548	0.87 578	0.57 543	0.79 537	0.58 510	0.76 574	0.54 553	0.77 548	0.54 529

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 517	0.92 415	0.85 565	0.96 529	0.59 553	1.27 668	0.44 505	0.59 524	0.69 579	0.91 582	0.68 577	0.55 524	0.61 558	1.06 614	0.83 608	0.62 494	0.70 548	0.90 594	0.41 511	0.89 570	0.56 540

MyStereo06	0.75 517	4.12 711	0.60 498	0.63 456	0.61 560	0.62 532	0.66 563	0.56 515	0.45 514	0.55 520	0.48 531	0.54 520	0.46 515	0.57 527	0.45 505	0.60 485	0.57 506	0.64 548	0.55 555	0.72 538	0.55 537

GCAP-Stereo	0.75 517	4.15 714	0.42 428	0.75 492	0.35 455	0.78 554	0.40 486	0.79 557	0.38 471	0.78 565	0.36 460	0.78 567	0.36 460	0.79 561	0.39 477	0.75 530	0.39 420	0.76 574	0.39 499	0.75 543	0.39 466

GANet-RSSM	0.75 517	1.91 606	0.14 167	0.47 367	0.14 244	0.21 262	3.21 791	2.30 734	0.14 250	0.46 459	0.14 253	0.23 282	0.18 291	0.21 267	0.14 244	0.18 217	0.27 303	0.37 378	0.13 247	2.13 717	2.12 752

RSM++	0.76 522	0.82 391	0.66 519	0.85 508	0.64 566	0.85 569	0.71 589	0.94 583	0.64 563	0.87 577	0.67 571	0.87 580	0.65 562	0.84 573	0.65 557	0.81 543	0.70 548	0.79 578	0.71 599	0.83 562	0.70 569

CroCo-Stereo Lap2	0.77 523	1.29 534	0.29 295	1.27 612	0.29 352	1.27 668	0.26 325	1.26 669	0.26 336	1.26 675	0.26 333	1.27 680	0.26 334	1.26 678	0.27 327	1.27 650	0.27 303	1.27 689	0.27 371	1.27 671	0.27 347

PSMNet-RSSM	0.77 523	2.76 672	0.14 167	0.20 205	0.14 244	0.20 252	2.66 772	2.79 762	0.14 250	0.21 266	0.14 253	0.21 264	0.14 250	0.20 255	0.14 244	0.17 199	0.12 154	0.17 248	0.12 228	2.52 740	2.31 757

GwcNet-RSSM	0.77 523	2.77 674	0.14 167	0.20 205	0.14 244	0.20 252	2.67 773	2.78 761	0.14 250	0.20 255	0.14 253	0.20 257	0.14 250	0.21 267	0.14 244	0.17 199	0.12 154	0.17 248	0.12 228	2.52 740	2.31 757

4D-IteraStereo	0.78 526	3.13 685	0.89 566	0.69 474	0.32 426	0.40 363	0.32 420	0.76 554	0.97 627	0.52 508	0.65 568	0.89 584	0.32 431	0.76 559	0.98 620	0.83 548	0.94 580	0.35 364	0.27 371	0.70 536	0.89 602

Pro-Stereo	0.79 527	0.53 329	0.38 364	0.49 379	0.38 473	0.49 485	0.37 463	0.49 479	0.67 568	0.50 495	0.38 472	1.10 619	0.38 469	0.49 487	0.38 463	0.71 514	0.88 574	5.98 807	0.36 478	0.46 465	0.36 446

hitnet-ft	0.79 527	2.78 677	0.14 167	0.20 205	0.14 244	0.21 262	2.89 775	2.80 763	0.14 250	0.20 255	0.14 253	0.20 257	0.14 250	0.20 255	0.14 244	0.17 199	0.12 154	0.17 248	0.12 228	2.54 748	2.33 759

G-Net	0.79 527	0.79 382	0.79 557	0.79 495	0.79 601	0.79 557	0.79 600	0.79 557	0.79 606	0.79 567	0.79 607	0.79 569	0.79 598	0.79 561	0.79 600	0.79 537	0.79 565	0.79 578	0.79 612	0.79 552	0.79 592

MyStereo05	0.80 530	4.12 711	0.63 510	0.63 456	0.61 560	0.62 532	0.66 563	0.65 536	0.62 559	0.67 547	0.61 562	0.65 547	0.58 551	0.67 543	0.55 542	0.60 485	0.57 506	0.64 548	0.55 555	0.72 538	0.55 537

UDG	0.80 530	2.21 632	0.60 498	0.91 514	0.60 555	0.90 576	0.58 551	0.88 573	0.60 556	0.90 580	0.60 558	0.88 581	0.60 555	0.90 583	0.58 545	0.86 552	0.60 519	0.84 589	0.59 565	0.84 563	0.61 546

ccnet	0.80 530	2.28 636	0.33 331	0.50 416	0.33 439	0.50 494	0.33 431	0.50 488	0.33 440	0.49 482	0.33 439	0.49 488	1.56 704	2.38 738	0.33 428	0.41 374	0.29 325	0.42 477	1.57 721	2.28 723	0.29 384

NaN_ROB	0.80 530	0.80 385	0.80 558	0.80 499	0.80 604	0.80 559	0.80 603	0.80 560	0.80 608	0.80 568	0.80 609	0.80 571	0.80 599	0.80 563	0.80 603	0.80 539	0.80 568	0.80 581	0.80 614	0.80 555	0.80 593

CSAN	0.80 530	0.80 385	0.80 558	0.80 499	0.80 604	0.80 559	0.80 603	0.80 560	0.80 608	0.80 568	0.80 609	0.80 571	0.80 599	0.80 563	0.80 603	0.80 539	0.80 568	0.80 581	0.80 614	0.80 555	0.80 593

GSStereo	0.81 535	4.28 717	0.50 469	0.59 448	0.40 484	0.51 506	0.38 470	0.50 488	0.38 471	0.50 495	0.38 472	0.50 502	3.79 788	0.50 496	0.38 463	0.54 466	0.43 450	0.46 489	0.34 459	0.46 465	0.35 443

BSDual-CNN	0.81 535	1.91 606	0.92 573	4.48 745	0.02 22	0.42 403	0.06 150	0.41 382	0.02 28	0.48 472	0.03 62	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 693	4.19 779	0.33 338	0.23 316	0.34 329	0.27 347

DDUNet	0.81 535	2.45 653	0.57 492	0.90 512	0.60 555	0.88 573	0.59 555	0.90 574	0.60 556	0.88 579	0.60 558	0.90 585	0.58 551	0.88 580	0.60 550	0.84 550	0.60 519	0.86 591	0.57 562	0.86 565	0.60 545

R-Stereo Train	0.81 535	0.96 423	0.67 523	0.95 526	0.67 573	0.95 581	0.68 572	0.95 585	0.68 574	0.95 590	0.68 577	0.96 595	0.68 572	0.96 595	0.68 568	0.94 563	0.68 539	0.94 607	0.68 588	0.94 585	0.68 564

RAFT-Stereo	0.81 535	0.96 423	0.67 523	0.95 526	0.67 573	0.95 581	0.68 572	0.95 585	0.68 574	0.95 590	0.68 577	0.96 595	0.68 572	0.96 595	0.68 568	0.94 563	0.68 539	0.94 607	0.68 588	0.94 585	0.68 564
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
gwcnet-sp	0.82 540	1.72 559	1.48 678	0.39 306	0.15 259	0.31 317	0.21 295	0.20 257	0.25 322	1.61 693	0.23 314	0.28 311	0.26 334	0.20 255	0.15 256	0.24 267	1.33 670	0.32 331	0.16 268	6.75 798	0.23 289

scenet	0.82 540	1.72 559	1.48 678	0.39 306	0.15 259	0.31 317	0.21 295	0.20 257	0.25 322	1.61 693	0.23 314	0.28 311	0.26 334	0.20 255	0.15 256	0.24 267	1.33 670	0.32 331	0.16 268	6.75 798	0.23 289

ssnet	0.82 540	1.72 559	1.48 678	0.39 306	0.15 259	0.31 317	0.21 295	0.20 257	0.25 322	1.61 693	0.23 314	0.28 311	0.26 334	0.20 255	0.15 256	0.24 267	1.33 670	0.32 331	0.16 268	6.75 798	0.23 289

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 543	5.18 737	1.98 735	2.19 666	0.17 276	0.19 246	0.18 280	0.19 249	0.16 270	0.20 255	0.19 297	0.22 274	0.22 310	0.20 255	0.15 256	2.28 723	2.13 744	0.24 295	0.17 291	0.18 251	0.16 251

BUS	0.83 543	1.91 606	0.92 573	4.48 745	0.02 22	0.40 363	0.04 109	0.41 382	0.02 28	0.48 472	0.03 62	0.41 391	0.05 124	0.03 49	0.05 121	1.97 693	4.19 779	0.33 338	0.23 316	0.34 329	0.27 347

PDISCO_ROB	0.83 543	2.80 678	3.49 770	0.14 136	0.11 191	0.17 239	0.09 167	0.15 232	0.10 176	0.15 227	0.12 226	0.16 235	0.14 250	3.30 769	0.13 239	0.14 154	2.34 749	0.16 238	0.12 228	2.62 749	0.10 167

WQFJA1++	0.84 546	0.98 426	0.67 523	1.26 611	0.75 590	1.00 586	0.67 567	1.00 587	0.67 568	1.00 592	0.67 571	1.00 598	0.67 567	1.00 599	0.67 561	0.96 565	0.67 533	0.91 597	0.63 570	0.92 576	0.63 550

WQFJX1	0.84 546	0.98 426	0.67 523	1.30 619	0.75 590	1.01 594	0.67 567	1.01 596	0.67 568	1.01 603	0.67 571	1.01 607	0.68 572	1.00 599	0.68 568	0.98 571	0.67 533	0.92 600	0.64 575	0.92 576	0.64 556

NLMM	0.84 546	1.00 436	0.67 523	1.27 612	0.75 590	1.00 586	0.68 572	1.00 587	0.67 568	1.00 592	0.67 571	1.02 611	0.67 567	1.02 611	0.67 561	0.97 567	0.67 533	0.93 603	0.63 570	0.92 576	0.63 550

AIO-Stereo	0.84 546	0.66 357	0.70 536	0.83 503	0.67 573	0.98 584	0.82 610	1.14 606	0.72 595	1.03 609	0.74 599	1.03 612	1.09 626	0.99 597	0.45 505	1.04 579	0.73 555	0.95 609	0.74 603	0.94 585	0.46 496

DCRE	0.84 546	1.89 603	0.77 552	0.94 524	0.72 585	0.88 573	0.73 593	0.87 569	0.78 602	0.90 580	0.71 592	0.88 581	0.67 567	0.88 580	0.73 590	0.81 543	0.68 539	0.81 583	0.70 596	0.82 560	0.70 569

iGMRVC	0.84 546	2.85 679	0.72 542	0.72 484	0.73 586	0.77 552	0.79 600	0.73 551	0.74 600	0.73 556	0.72 595	0.73 561	0.76 593	0.73 555	0.73 590	0.72 522	0.73 555	0.73 566	0.72 601	0.73 541	0.72 576

WQFJA1	0.85 552	0.98 426	0.67 523	1.29 617	0.76 595	1.01 594	0.67 567	1.02 600	0.67 568	1.02 607	0.67 571	1.01 607	0.67 567	1.01 607	0.68 568	0.99 572	0.67 533	0.93 603	0.64 575	0.92 576	0.65 558

WQFJX	0.85 552	1.00 436	0.68 531	1.30 619	0.75 590	1.01 594	0.68 572	1.01 596	0.68 574	1.01 603	0.68 577	1.03 612	0.68 572	1.02 611	0.67 561	0.97 567	0.67 533	0.93 603	0.63 570	0.94 585	0.63 550

NLSM3	0.85 552	0.99 434	0.68 531	1.29 617	0.76 595	1.01 594	0.68 572	1.01 596	0.68 574	1.02 607	0.68 577	1.01 607	0.68 572	1.01 607	0.68 568	0.97 567	0.68 539	0.93 603	0.64 575	0.93 581	0.63 550

DNS	0.86 555	2.43 652	1.66 690	2.03 662	0.42 504	0.60 527	0.42 501	0.60 527	0.42 505	0.60 531	0.42 503	0.60 536	0.42 500	0.60 531	0.42 496	1.97 693	1.63 702	0.55 536	0.40 501	0.55 507	0.40 469

NLMM1	0.86 555	0.98 426	0.69 533	1.48 634	0.75 590	1.01 594	0.69 580	1.00 587	0.69 579	1.00 592	0.70 586	1.00 598	0.68 572	1.01 607	0.67 561	0.97 567	0.68 539	0.92 600	0.63 570	0.93 581	0.63 550

AdaDepth	0.86 555	0.93 419	0.71 539	1.01 538	1.07 632	1.02 600	0.71 589	1.00 587	0.71 592	1.01 603	0.71 592	1.00 598	0.72 588	1.14 625	0.71 587	0.92 557	0.64 528	0.90 594	0.64 575	0.89 570	0.69 566

GEStereo_RVC	0.86 555	4.45 719	0.20 237	0.27 252	0.20 297	0.27 303	0.20 290	0.26 296	0.18 287	5.03 799	0.20 301	0.27 310	0.19 298	0.27 309	0.21 295	0.20 235	0.19 260	0.19 261	4.02 803	0.20 258	0.18 275

FAST (zero-shot)	0.87 559	1.55 552	0.42 428	1.57 636	0.42 504	1.62 692	0.45 511	1.59 686	0.42 505	1.66 697	0.44 509	1.62 697	0.42 500	1.59 692	0.42 496	0.64 500	0.43 450	0.64 548	0.42 519	0.67 526	0.46 496

Selective-RAFT-Error	0.88 560	0.84 392	0.98 578	0.86 509	0.97 620	0.88 573	0.95 621	0.84 567	0.99 630	0.92 584	0.82 611	0.84 578	0.98 613	0.87 578	0.97 619	0.81 543	0.83 571	0.79 578	0.82 617	0.79 552	0.85 598

IER	0.88 560	7.04 765	2.23 741	2.75 699	0.28 339	0.43 410	0.25 318	0.39 354	0.25 322	0.41 381	0.27 337	0.39 366	0.25 324	0.40 370	0.28 336	0.37 331	0.28 311	0.37 378	0.25 326	0.37 358	0.25 302

Selective-RAFT	0.89 562	0.89 404	0.72 542	1.16 558	0.78 599	1.06 603	0.82 610	0.87 569	0.97 627	1.00 592	0.91 618	0.90 585	1.00 614	0.89 582	0.93 616	0.83 548	0.83 571	0.82 587	0.82 617	0.81 558	0.82 596

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 563	0.86 396	0.89 566	1.25 610	0.69 577	1.05 602	0.81 607	1.16 610	0.50 535	1.12 619	0.97 626	0.72 558	0.82 603	1.06 614	0.95 617	0.61 489	0.87 573	1.03 623	0.85 620	1.04 598	1.01 621

CFNet-RSSM	0.91 563	4.89 725	0.34 345	0.44 355	1.07 632	1.62 692	1.40 712	0.91 576	0.35 455	1.60 690	1.39 712	0.64 543	0.34 450	0.44 442	0.33 428	0.41 374	0.35 394	0.75 572	0.30 425	0.41 445	0.29 384

MLG-Stereo	0.92 565	0.90 408	0.84 564	1.27 612	0.49 532	1.38 679	0.88 613	1.41 683	0.97 627	0.73 556	1.09 638	1.26 677	0.43 505	0.72 552	1.05 630	1.13 592	0.49 478	1.18 636	0.66 582	1.01 595	0.46 496

ToySt	0.92 565	2.11 621	0.90 569	0.95 526	0.79 601	0.99 585	0.78 599	0.94 583	0.81 611	0.94 588	0.78 605	0.95 594	0.77 595	0.94 591	0.86 610	0.91 554	0.79 565	0.85 590	0.77 608	0.89 570	0.73 580

DPSM_ROB	0.92 565	0.91 410	0.91 571	0.91 514	0.92 615	0.92 578	0.92 617	0.92 579	0.91 616	0.93 586	0.91 618	0.92 588	0.90 606	0.91 585	0.92 612	0.92 557	0.91 576	0.91 597	0.92 622	0.93 581	0.93 606

DPSM	0.92 565	0.91 410	0.91 571	0.91 514	0.92 615	0.92 578	0.92 617	0.92 579	0.91 616	0.93 586	0.91 618	0.92 588	0.90 606	0.91 585	0.92 612	0.92 557	0.91 576	0.91 597	0.92 622	0.93 581	0.93 606

pmcnn	0.92 565	0.92 415	0.92 573	0.92 517	0.92 615	0.92 578	0.92 617	0.92 579	0.92 620	0.92 584	0.92 621	0.92 588	0.92 608	0.92 589	0.92 612	0.92 557	0.92 578	0.92 600	0.92 622	0.92 576	0.92 605

error version	0.93 570	4.47 720	2.35 744	1.99 660	0.37 466	0.41 382	0.36 457	0.41 382	0.35 455	0.43 402	0.36 460	0.41 391	0.40 482	0.41 390	0.36 450	1.87 683	2.16 745	0.47 499	0.37 481	0.39 420	0.33 425

test_1	0.93 570	4.47 720	2.35 744	1.99 660	0.37 466	0.41 382	0.36 457	0.41 382	0.35 455	0.43 402	0.36 460	0.41 391	0.40 482	0.41 390	0.36 450	1.87 683	2.16 745	0.47 499	0.37 481	0.39 420	0.33 425

DGTPSM_ROB	0.93 570	1.00 436	0.92 573	0.94 524	0.96 619	0.91 577	0.92 617	0.91 576	0.96 626	0.91 582	0.96 624	0.93 591	0.92 608	0.94 591	0.92 612	0.92 557	0.92 578	0.90 594	0.92 622	0.94 585	0.91 604

HSM-Net_RVC	0.95 573	1.17 474	0.78 554	1.18 560	0.71 583	1.16 617	0.75 595	1.09 604	0.80 608	1.10 613	0.75 600	1.17 628	0.74 590	1.17 628	0.80 603	1.13 592	0.73 555	1.17 633	0.77 608	1.16 609	0.72 576
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MWSP-net	0.96 574	0.75 373	0.49 463	4.84 762	0.48 528	1.28 670	0.52 541	1.20 618	0.51 542	1.14 623	0.70 586	1.00 598	0.56 546	0.90 583	0.69 576	0.76 533	0.60 519	0.95 609	0.56 559	0.73 541	0.45 493

iRaftStereo_RVC	0.97 575	3.17 687	2.30 743	2.42 691	0.38 473	0.54 516	0.38 470	0.54 511	0.38 471	0.54 517	0.38 472	0.54 520	0.38 469	0.54 517	0.38 463	2.38 732	2.34 749	0.49 512	0.36 478	0.49 486	0.36 446

DPSimNet_ROB	0.97 575	1.18 476	0.81 561	1.10 544	0.91 614	1.02 600	0.82 610	1.04 601	0.91 616	1.03 609	0.86 614	1.28 681	0.82 603	1.03 613	0.89 611	1.17 596	0.81 570	1.02 621	0.82 617	1.08 600	0.81 595

test-3	0.98 577	4.13 713	1.85 710	1.85 649	0.61 560	0.69 541	0.37 463	0.63 533	0.61 558	0.66 545	0.51 544	0.73 561	0.44 507	0.57 527	0.54 539	1.68 676	1.81 714	0.40 443	0.43 522	0.66 523	0.50 515

LGCAT	1.00 578	1.00 436	1.00 580	1.00 533	1.00 621	1.00 586	1.00 625	1.00 587	1.00 631	1.00 592	1.00 629	1.00 598	1.00 614	1.00 599	1.00 622	1.00 573	1.00 582	1.00 615	1.00 629	1.00 590	1.00 615

Test_v1	1.00 578	1.00 436	1.00 580	1.00 533	1.00 621	1.00 586	1.00 625	1.00 587	1.00 631	1.00 592	1.00 629	1.00 598	1.00 614	1.00 599	1.00 622	1.00 573	1.00 582	1.00 615	1.00 629	1.00 590	1.00 615

Wavelet-MonSter	1.00 578	1.21 524	0.76 550	1.94 655	1.01 627	1.11 612	0.76 597	1.15 607	0.76 601	1.11 618	0.76 601	1.14 625	0.76 593	1.11 622	0.76 597	1.21 645	0.90 575	1.02 621	0.71 599	1.02 597	0.71 575

999	1.00 578	1.12 467	0.59 494	1.10 544	1.21 694	1.09 608	0.52 541	1.08 602	1.43 714	1.18 626	1.35 706	0.98 597	0.52 541	0.91 585	0.85 609	0.72 522	1.46 684	0.83 588	0.98 627	0.68 528	1.41 704

DispNO	1.00 578	0.63 354	0.43 430	3.45 728	0.44 510	0.65 536	0.43 504	0.64 535	0.43 507	0.64 541	0.43 507	0.64 543	3.03 766	0.64 539	0.43 501	4.55 768	0.43 450	0.63 546	0.43 522	0.63 520	0.43 488

GANet	1.00 578	1.00 436	1.00 580	1.00 533	1.00 621	1.00 586	1.00 625	1.00 587	1.00 631	1.00 592	1.00 629	1.00 598	1.00 614	1.00 599	1.00 622	1.00 573	1.00 582	1.00 615	1.00 629	1.00 590	1.00 615

TDLM	1.00 578	1.00 436	1.00 580	1.00 533	1.00 621	1.00 586	1.00 625	1.00 587	1.00 631	1.00 592	1.00 629	1.00 598	1.00 614	1.00 599	1.00 622	1.00 573	1.00 582	1.00 615	1.00 629	1.00 590	1.00 615

CVANet_RVC	1.00 578	1.00 436	1.00 580	1.00 533	1.00 621	1.00 586	1.00 625	1.00 587	1.00 631	1.00 592	1.00 629	1.00 598	1.00 614	1.00 599	1.00 622	1.00 573	1.00 582	1.00 615	1.00 629	1.00 590	1.00 615

trnet	1.01 586	1.01 446	1.01 585	1.01 538	1.01 627	1.01 594	1.01 630	1.01 596	1.01 636	1.01 603	1.01 634	1.01 607	1.01 622	1.01 607	1.01 627	1.01 578	1.01 588	1.01 620	1.01 636	1.01 595	1.01 621

LL-Strereo	1.01 586	5.06 732	1.63 687	0.70 480	1.43 706	0.56 518	0.46 515	0.57 518	0.50 535	0.57 525	0.50 538	1.58 692	0.49 531	0.59 529	0.50 528	1.64 675	0.52 495	0.51 524	1.37 708	0.52 500	0.45 493

FlowAnything_test	1.02 588	1.72 559	0.71 539	1.59 638	0.70 581	1.61 690	0.69 580	1.61 688	0.70 587	1.60 690	0.70 586	1.61 696	0.69 578	1.61 695	0.70 585	0.81 543	0.58 510	0.81 583	0.55 555	0.81 558	0.56 540

FlowAnything	1.02 588	1.71 558	0.72 542	1.59 638	0.69 577	1.60 689	0.69 580	1.61 688	0.70 587	1.60 690	0.69 582	1.60 693	0.69 578	1.61 695	0.69 576	0.81 543	0.58 510	0.81 583	0.56 559	0.82 560	0.56 540

Hybrid-DGEV	1.03 590	1.75 565	0.80 558	1.28 616	0.78 599	1.26 667	0.80 603	1.26 669	0.78 602	1.26 675	0.78 605	1.26 677	0.78 597	1.26 678	0.78 599	1.15 595	0.75 558	1.14 626	0.74 603	1.14 604	0.75 584

tt45	1.04 591	0.88 401	1.36 668	0.92 517	1.03 630	1.51 688	0.79 600	0.70 546	0.88 614	0.74 561	0.90 615	1.60 693	0.72 588	1.60 693	0.75 595	0.91 554	0.78 563	1.52 702	0.79 612	1.14 604	1.32 696

Hybrid-DGEV-2	1.05 592	1.83 591	0.83 562	1.33 623	0.82 607	1.30 671	0.81 607	1.26 669	0.79 606	1.29 677	0.79 607	1.26 677	0.80 599	1.26 678	0.79 600	1.20 599	0.78 563	1.18 636	0.77 608	1.20 619	0.77 589

Hybrid-DGEV-03	1.07 593	1.83 591	0.83 562	1.34 624	0.81 606	1.32 673	0.81 607	1.31 676	0.81 611	1.31 678	0.82 611	1.32 682	0.82 603	1.32 683	0.81 606	1.19 597	0.77 561	1.19 638	0.76 606	1.19 617	0.77 589

GLC_STEREO	1.07 593	1.01 446	1.06 588	1.07 542	1.05 631	1.06 603	1.08 635	1.08 602	1.05 640	1.07 611	1.06 636	1.08 615	1.05 624	1.06 614	1.10 633	1.07 581	1.09 598	1.05 624	1.05 638	1.06 599	1.12 628

FC-DCNN	1.07 593	1.09 462	0.98 578	0.89 510	0.52 543	1.41 683	0.91 616	1.21 664	1.24 700	1.96 703	2.05 772	1.91 704	1.30 692	1.27 681	1.08 632	0.80 539	0.60 519	0.58 539	0.41 511	0.68 528	0.54 529

hknet	1.10 596	1.85 597	3.49 770	4.48 745	0.02 22	0.42 403	0.06 150	0.41 382	0.02 28	0.48 472	0.03 62	0.41 391	0.03 59	0.42 404	0.03 58	4.39 765	4.19 779	0.33 338	0.23 316	0.34 329	0.27 347

test_xeample3	1.10 596	1.81 581	0.61 504	0.84 504	0.49 532	0.77 552	0.66 563	0.92 579	1.40 712	0.68 549	0.46 518	0.78 567	0.54 545	1.72 698	1.48 714	1.34 655	1.52 688	1.35 695	1.67 746	1.33 674	1.55 709

DISCO	1.11 598	0.39 250	5.28 784	0.39 306	0.20 297	0.39 361	0.27 328	0.39 354	0.22 305	0.38 350	0.20 301	0.38 361	0.20 302	6.95 810	0.22 299	0.30 295	0.21 266	0.27 310	0.21 305	5.25 791	0.21 283

Occ-G	1.12 599	0.52 325	3.72 775	3.50 732	0.50 536	0.56 518	0.47 521	0.54 511	0.46 515	0.54 517	0.41 493	0.54 520	0.42 500	0.52 511	0.42 496	3.42 756	4.02 778	0.52 527	0.45 525	0.51 497	0.44 491

AEACV	1.12 599	0.52 325	3.12 766	3.24 717	0.86 608	0.53 512	0.49 532	0.60 527	0.47 521	0.53 511	0.49 534	0.55 524	0.45 511	0.55 521	0.47 517	3.01 751	3.88 776	0.71 565	0.60 566	0.80 555	0.48 506

LiteMatch	1.13 601	0.73 368	2.80 751	3.23 715	0.61 560	0.83 567	0.68 572	0.73 551	0.69 579	1.00 592	0.77 603	0.94 592	0.57 548	0.82 567	0.64 554	2.97 749	2.43 751	0.68 555	0.32 444	0.56 510	0.70 569

Lsterematch	1.13 601	0.73 368	2.80 751	3.23 715	0.61 560	0.83 567	0.68 572	0.73 551	0.69 579	1.00 592	0.77 603	0.94 592	0.57 548	0.82 567	0.64 554	2.97 749	2.43 751	0.68 555	0.32 444	0.56 510	0.70 569

MSMD_ROB	1.19 603	1.10 466	0.70 536	1.10 544	0.60 555	1.10 609	0.70 586	1.10 605	0.70 587	1.10 613	0.70 586	1.10 619	0.70 582	7.00 811	0.70 585	1.10 585	0.70 548	1.10 625	0.70 596	1.10 601	0.70 569

MM-Stereo_test2	1.20 604	1.85 597	1.05 587	1.46 633	0.94 618	1.36 677	0.99 624	1.36 678	0.95 624	1.41 685	0.98 627	1.40 688	0.96 610	1.37 685	0.95 617	1.37 660	1.06 591	1.33 692	0.93 626	1.29 673	0.89 602

ours_stereo	1.20 604	1.21 524	0.90 569	1.64 646	1.11 634	1.35 675	0.67 567	1.76 695	0.93 622	1.70 699	1.10 639	1.39 686	0.75 592	1.41 687	0.81 606	1.60 674	1.03 590	1.33 692	1.00 629	1.61 684	0.72 576

DisPM	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

CrosDoStereo	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

PFNet+	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

LCNet	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

HHNet	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

Patchmatch Stereo++	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642
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	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

STrans-v2	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

TransformOpticalFlow	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

OMP-Stereo	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

IIG-Stereo	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

NF-Stereo	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

OCTAStereo	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

PSM-softLoss	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

KMStereo	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

NRIStereo	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

PSM-adaLoss	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

PSM-AAD	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

FTStereo	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

ROB_FTStereo_v2	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

ROB_FTStereo	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

Consistency-Raft	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

KYRaft	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

HUI-Stereo	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

ASMatch	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

DeepStereo_LL	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

DEmStereo	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

SST-Stereo	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

THIR-Stereo	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

RAFT_R40	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

DRaft	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

PFNet	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

GrayStereo	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

RE-Stereo	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

Pruner-Stereo	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

TVStereo	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

DeepStereo_RVC	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

RAFT-RH_RVC	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

IRAFT_RVC	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

RAFT-345	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

iRAFT	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

CRE-IMP	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

GMM-Stereo	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

RAFT-IKP	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

Prome-Stereo	1.20 604	1.20 478	1.20 605	1.20 562	1.20 648	1.20 618	1.20 647	1.20 618	1.20 652	1.20 628	1.20 649	1.20 630	1.20 639	1.20 630	1.20 649	1.20 599	1.20 613	1.20 640	1.20 650	1.20 619	1.20 642

qqai	1.22 651	1.38 545	1.12 591	1.39 630	1.14 635	1.40 681	1.14 639	1.41 683	1.12 641	1.40 684	1.11 640	1.40 688	1.13 628	1.41 687	1.15 638	1.25 648	0.97 581	1.24 687	1.01 636	1.24 668	0.96 610

HCRNet	1.22 651	7.11 766	3.00 753	3.55 733	0.33 439	0.29 308	0.14 245	0.19 249	0.15 262	0.33 330	0.29 360	0.25 295	0.14 250	0.22 273	0.33 428	3.64 757	3.00 756	0.76 574	0.32 444	0.18 251	0.13 234

HBP-ISP	1.24 653	1.72 559	1.65 688	1.15 553	0.76 595	1.40 681	0.88 613	1.67 694	1.02 637	1.69 698	1.38 711	1.69 698	1.21 685	1.87 705	1.21 694	1.05 580	0.79 565	0.97 613	0.80 614	1.19 617	0.75 584

AANet_RVC	1.26 654	0.31 224	4.99 782	5.93 772	0.20 297	0.25 289	0.20 290	0.25 290	0.20 297	0.23 276	0.19 297	0.25 295	0.20 302	0.25 293	0.20 292	5.66 789	4.76 783	0.26 305	0.30 425	0.24 286	0.27 347

MM-Stereo_test3	1.27 655	2.07 617	1.18 600	1.60 641	1.02 629	1.45 685	1.01 630	1.40 682	1.04 639	1.44 687	1.03 635	1.46 691	1.02 623	1.44 690	1.02 628	1.51 669	1.12 605	1.32 691	0.98 627	1.38 677	0.97 611

11t	1.27 655	2.70 664	1.34 658	1.32 622	0.89 610	1.30 671	1.34 702	1.64 691	0.57 549	1.45 688	0.72 595	1.05 614	1.29 691	1.07 617	1.29 703	1.49 666	1.02 589	0.97 613	1.15 643	1.48 679	1.31 695

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 657	1.35 541	1.35 660	1.35 626	1.35 699	1.35 675	1.35 703	1.36 678	1.35 708	1.36 682	1.35 706	1.36 684	1.36 697	1.36 684	1.35 707	1.35 656	1.35 675	1.35 695	1.35 705	1.35 675	1.35 700

CC-Net-ROB	1.36 658	1.33 540	1.33 657	1.36 627	1.38 703	1.36 677	1.33 701	1.37 680	1.34 705	1.35 681	1.36 708	1.38 685	1.34 695	1.38 686	1.38 710	1.35 656	1.38 679	1.33 692	1.35 705	1.43 678	1.34 699

CFNet	1.37 659	5.27 746	0.19 228	5.49 769	0.19 294	0.28 305	0.19 286	0.28 301	0.19 295	0.28 306	0.19 297	0.28 311	4.35 796	0.28 314	0.19 289	0.23 257	0.17 237	0.23 285	4.21 805	4.81 782	0.17 269

PS-NSSS	1.38 660	1.39 546	1.34 658	1.34 624	1.35 699	1.38 679	1.37 710	1.35 677	1.38 711	1.34 680	1.34 705	1.39 686	1.38 700	1.70 697	1.40 711	1.36 658	1.36 676	1.36 697	1.37 708	1.37 676	1.36 701

RASNet	1.49 661	1.65 555	1.45 676	1.38 629	1.43 706	1.47 686	1.36 705	1.38 681	1.36 709	1.39 683	1.60 722	1.45 690	1.45 703	1.51 691	2.21 767	1.53 670	1.36 676	1.36 697	1.36 707	1.66 687	1.36 701

BLMT-Stereo	1.53 662	1.36 542	1.06 588	1.42 632	1.23 698	1.41 683	1.07 634	1.43 685	1.12 641	1.42 686	1.06 636	1.83 701	1.07 625	1.42 689	1.07 631	1.27 650	1.38 679	6.80 808	1.00 629	1.26 670	1.00 615

GANetREF_RVC	1.55 663	1.94 613	1.22 652	1.88 651	1.21 694	1.88 697	1.22 693	1.88 697	1.22 698	1.88 700	1.22 695	1.88 702	1.22 686	1.89 706	1.22 695	1.87 683	1.22 661	1.88 718	1.22 696	1.88 696	1.22 688
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	1.59 664	1.91 606	1.21 651	1.94 655	1.20 648	2.00 705	1.23 694	1.99 702	1.24 700	2.00 708	1.25 698	2.03 712	1.26 688	2.00 710	1.29 703	1.90 688	1.18 612	1.89 719	1.21 695	1.89 697	1.20 642
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DPSMNet_ROB	1.60 665	1.59 554	1.70 691	1.59 638	1.59 712	1.61 690	1.61 721	1.60 687	1.60 718	1.62 696	1.59 721	1.60 693	1.60 706	1.60 693	1.59 718	1.59 672	1.60 699	1.59 704	1.59 726	1.59 683	1.59 715

MEA-ACV	1.66 666	0.87 398	0.61 504	11.81 802	1.35 699	1.50 687	0.71 589	1.23 667	0.92 620	1.13 622	0.96 624	1.69 698	0.70 582	1.23 677	1.16 642	1.54 671	1.20 613	1.58 703	0.85 620	1.12 602	0.95 609

ff7	1.68 667	2.68 661	1.35 660	0.97 530	0.89 610	1.84 694	2.15 765	2.12 708	1.80 748	2.05 713	1.56 718	2.33 733	2.12 756	2.23 729	2.25 768	1.31 652	1.07 592	1.48 699	1.41 711	0.90 573	1.04 623

ffff	1.68 667	2.68 661	1.35 660	0.97 530	0.89 610	1.84 694	2.15 765	2.12 708	1.80 748	2.05 713	1.56 718	2.33 733	2.12 756	2.23 729	2.25 768	1.31 652	1.07 592	1.48 699	1.41 711	0.90 573	1.04 623

ccc-4	1.68 667	2.68 661	1.35 660	0.97 530	0.89 610	1.84 694	2.15 765	2.12 708	1.80 748	2.05 713	1.56 718	2.33 733	2.12 756	2.23 729	2.25 768	1.31 652	1.07 592	1.48 699	1.41 711	0.90 573	1.04 623

PhaseNet	1.74 670	6.34 764	4.81 780	6.77 778	0.24 321	0.80 559	0.53 543	0.48 471	0.22 305	0.53 511	0.28 345	0.48 481	0.25 324	0.40 370	0.32 416	6.39 795	4.61 782	0.46 489	0.38 495	0.25 289	0.18 275

MC-Stereo	1.76 671	2.96 680	1.37 670	2.14 664	1.37 702	2.14 711	1.36 705	2.14 711	1.37 710	2.14 717	1.37 709	2.14 714	1.37 699	2.14 715	1.37 709	1.97 693	1.32 663	1.97 722	1.32 704	1.98 699	1.33 697

IGEVStereo-DCA	1.77 672	4.21 715	1.84 708	2.49 694	2.11 760	2.54 745	1.36 705	1.65 692	1.17 649	2.75 761	1.90 755	2.54 746	1.15 632	0.94 591	1.11 634	1.50 667	1.32 663	0.96 611	1.46 717	1.49 680	0.88 599

rrr	1.77 672	4.21 715	1.84 708	2.49 694	2.11 760	2.54 745	1.36 705	1.65 692	1.17 649	2.75 761	1.90 755	2.54 746	1.15 632	0.94 591	1.11 634	1.50 667	1.32 663	0.96 611	1.46 717	1.49 680	0.88 599

MM-Stereo_test1	1.80 674	3.41 692	1.52 683	2.12 663	1.41 705	2.04 706	1.41 713	2.05 706	1.46 715	2.04 712	1.41 713	2.05 713	1.42 702	2.05 711	1.43 713	2.04 698	1.54 691	1.94 720	1.38 710	1.99 700	1.33 697

MFMNet_re	1.81 675	1.91 606	1.71 693	1.95 657	1.70 735	1.95 702	1.70 738	1.96 700	1.74 744	1.97 705	1.72 743	1.95 705	1.71 727	1.97 709	1.71 738	1.86 681	1.62 700	1.85 711	1.66 745	1.86 695	1.64 733

plain	1.88 676	3.16 686	0.64 513	3.10 710	0.65 568	3.10 761	0.64 560	3.12 766	0.65 564	3.10 767	0.65 568	3.11 767	0.65 562	3.12 766	0.65 557	3.12 752	0.65 530	3.13 765	0.65 579	3.13 753	0.65 558

derf	1.91 677	2.15 626	1.78 697	2.16 665	1.75 738	2.21 720	1.80 742	2.22 725	1.80 748	2.21 728	1.76 744	2.17 715	1.81 736	2.24 732	1.74 747	1.93 691	1.56 692	1.96 721	1.53 719	1.95 698	1.56 710

noway5	1.92 678	4.97 728	1.95 732	2.31 682	1.68 725	2.21 720	1.68 732	2.21 723	1.69 734	2.22 732	1.68 736	2.21 723	1.68 717	2.21 725	1.68 733	2.18 710	1.87 729	1.71 708	0.65 579	0.85 564	0.72 576

RAFT_CTSACE	1.92 678	3.71 699	1.72 694	1.88 651	1.72 737	2.04 706	1.42 715	2.18 714	1.89 761	2.02 710	1.97 761	1.95 705	2.06 755	1.93 707	1.62 719	1.76 678	1.66 704	2.02 723	1.73 754	1.73 690	1.43 706

MonStereo1	1.94 680	2.77 674	1.52 683	3.73 740	1.51 709	2.13 710	1.42 715	2.32 735	1.52 716	2.31 739	1.50 716	2.53 743	1.59 705	2.34 737	1.56 716	1.91 689	1.36 676	1.86 714	1.31 703	2.07 710	1.53 707

4.25w-stereo	1.98 681	2.72 668	1.46 677	3.47 729	1.43 706	2.07 708	1.98 756	2.53 747	1.52 716	2.71 754	1.98 767	1.81 700	1.62 708	1.96 708	1.36 708	1.88 686	2.00 734	2.53 759	1.61 733	1.74 691	1.15 633

4.5w-stereo	1.99 682	2.33 640	1.81 699	3.28 719	1.68 725	1.94 699	1.99 759	2.72 751	1.70 735	2.72 755	1.99 770	1.97 707	1.68 717	1.76 699	1.29 703	1.91 689	2.02 740	2.53 759	1.61 733	1.75 692	1.16 636

2.75w_new	1.99 682	2.34 644	1.81 699	3.14 711	1.62 714	1.94 699	1.99 759	2.72 751	1.71 737	2.72 755	1.99 770	1.90 703	1.73 729	1.82 704	1.29 703	2.37 731	2.01 736	2.31 745	1.42 714	1.77 693	1.22 688

3.75w	1.99 682	2.31 638	1.83 707	3.16 713	1.65 716	1.93 698	1.98 756	2.72 751	1.68 727	2.73 760	1.97 761	2.00 709	1.72 728	1.81 703	1.25 699	2.27 722	2.01 736	2.38 750	1.42 714	1.71 689	1.24 691

2w_stereo	1.99 682	2.36 647	1.81 699	3.24 717	1.67 721	1.94 699	1.98 756	2.72 751	1.68 727	2.72 755	1.94 758	1.98 708	1.74 731	1.79 702	1.27 700	1.95 692	2.00 734	2.53 759	1.60 729	1.68 688	1.15 633

2.25w	2.00 686	1.86 600	1.98 735	2.95 708	2.17 764	2.26 726	1.35 703	2.42 741	2.00 768	2.07 716	1.27 700	2.53 743	1.99 751	2.29 734	1.49 715	2.21 714	1.32 663	1.85 711	1.87 759	2.52 740	1.62 728

4.25_new	2.00 686	2.33 640	1.82 704	3.32 722	1.69 730	1.95 702	1.99 759	2.72 751	1.71 737	2.72 755	1.97 761	2.01 710	1.74 731	1.77 700	1.28 701	2.18 710	2.01 736	2.48 757	1.58 724	1.65 685	1.17 637

4.5w_new	2.00 686	2.33 640	1.82 704	3.32 722	1.69 730	1.95 702	1.99 759	2.72 751	1.71 737	2.72 755	1.97 761	2.01 710	1.74 731	1.77 700	1.28 701	2.18 710	2.01 736	2.48 757	1.58 724	1.65 685	1.17 637

4.5_new	2.00 686	1.84 596	1.98 735	2.77 701	2.16 762	2.27 727	1.28 700	2.09 707	1.98 765	2.01 709	1.28 701	2.71 756	1.98 749	2.51 746	1.65 721	2.26 719	1.33 670	1.87 715	1.87 759	2.49 736	1.60 717

TRStereo	2.00 686	2.13 622	1.85 710	2.27 671	1.84 742	2.28 729	1.84 744	2.29 730	1.86 754	2.30 736	1.87 750	2.30 730	1.87 739	2.08 712	1.72 741	2.08 699	1.72 708	2.08 734	1.72 751	2.08 712	1.72 738

XX-Stereo	2.00 686	2.13 622	1.85 710	2.27 671	1.84 742	2.28 729	1.84 744	2.29 730	1.86 754	2.30 736	1.87 750	2.30 730	1.87 739	2.08 712	1.72 741	2.08 699	1.72 708	2.08 734	1.72 751	2.08 712	1.72 738

EAI-Stereo	2.00 686	2.13 622	1.85 710	2.27 671	1.84 742	2.28 729	1.84 744	2.29 730	1.86 754	2.30 736	1.87 750	2.30 730	1.87 739	2.08 712	1.72 741	2.08 699	1.72 708	2.08 734	1.72 751	2.08 712	1.72 738

2.5w	2.01 693	2.40 649	1.37 670	3.28 719	2.01 754	2.71 751	1.43 718	1.82 696	1.83 752	1.90 702	1.41 713	2.71 756	1.35 696	2.71 756	1.85 753	2.66 743	1.53 689	1.64 705	1.23 697	2.53 743	1.87 748

4w-stereo	2.02 694	2.72 668	1.44 675	3.36 725	1.59 712	2.48 738	1.72 740	2.28 728	1.24 700	2.24 734	1.65 726	2.56 748	1.32 694	2.39 740	1.98 764	2.67 745	1.51 687	1.66 706	1.24 698	2.53 743	1.88 751

IGEV	2.02 694	2.20 630	1.82 704	2.90 707	2.16 762	2.41 735	1.25 696	2.00 703	1.98 765	1.99 707	1.31 703	2.72 760	1.93 745	2.67 755	1.69 736	2.26 719	1.32 663	1.83 710	1.87 759	2.53 743	1.61 722

3.25w_new	2.03 696	2.72 668	1.35 660	3.33 724	1.57 710	2.72 752	1.53 720	2.15 712	1.33 704	2.15 718	1.60 722	2.63 752	1.30 692	2.72 758	1.99 765	2.67 745	1.53 689	1.75 709	1.25 700	2.53 743	1.87 748

3.5w_stereo	2.03 696	2.72 668	1.35 660	3.41 726	1.57 710	2.72 752	1.49 719	2.01 704	1.34 705	2.15 718	1.61 724	2.63 752	1.36 697	2.72 758	1.99 765	2.66 743	1.58 695	1.68 707	1.24 698	2.53 743	1.87 748

UniTT-Stereo	2.03 696	3.43 693	0.72 542	3.42 727	0.73 586	3.27 764	0.68 572	3.38 771	0.69 579	3.29 770	0.72 595	3.28 770	0.70 582	3.35 772	0.68 568	3.39 755	0.68 539	3.31 768	0.69 592	3.37 754	0.73 580

3.25w	2.04 699	2.20 630	1.48 678	3.03 709	2.17 764	2.63 749	1.39 711	1.96 700	1.95 764	1.96 703	1.37 709	2.71 756	1.96 748	2.71 756	1.73 746	2.26 719	1.32 663	1.87 715	1.87 759	2.51 739	1.63 731

3w_stereo	2.04 699	2.24 634	1.70 691	3.15 712	2.18 766	2.49 739	1.26 698	2.03 705	1.98 765	1.98 706	1.33 704	2.72 760	1.99 751	2.59 749	1.72 741	2.22 715	1.33 670	1.85 711	1.88 764	2.50 738	1.58 714

1w_stereo	2.05 701	2.32 639	1.35 660	3.74 741	2.01 754	2.73 754	1.42 715	1.88 697	1.93 763	2.03 711	1.28 701	2.71 756	1.99 751	2.72 758	1.72 741	2.20 713	1.32 663	1.87 715	1.86 758	2.45 732	1.54 708

zzzzzz3	2.07 702	5.00 730	1.93 722	2.28 676	1.66 717	2.19 714	1.66 724	2.18 714	1.67 722	2.19 723	1.66 729	2.18 716	1.67 715	2.18 717	1.66 724	2.15 702	1.85 721	2.05 724	1.59 726	2.05 702	1.59 715

noway2	2.07 702	4.96 727	1.92 719	2.28 676	1.66 717	2.20 717	1.66 724	2.19 717	1.66 719	2.19 723	1.65 726	2.19 719	1.68 717	2.18 717	1.65 721	2.15 702	1.86 725	2.06 728	1.59 726	2.06 706	1.60 717

LiteMatch*	2.07 702	1.30 536	5.73 787	6.28 775	0.79 601	1.33 674	0.80 603	1.30 675	1.02 637	1.33 679	0.84 613	1.33 683	0.97 611	1.28 682	1.04 629	6.05 793	5.89 789	1.28 690	0.76 606	1.28 672	0.88 599

noway7	2.08 705	5.18 737	1.92 719	2.27 671	1.66 717	2.18 712	1.66 724	2.17 713	1.66 719	2.18 720	1.65 726	2.18 716	1.66 709	2.17 716	1.66 724	2.15 702	1.85 721	2.05 724	1.60 729	2.05 702	1.60 717

zzzz4	2.08 705	5.22 741	1.93 722	2.27 671	1.66 717	2.19 714	1.66 724	2.18 714	1.67 722	2.18 720	1.66 729	2.18 716	1.66 709	2.18 717	1.66 724	2.15 702	1.84 716	2.05 724	1.60 729	2.05 702	1.60 717

zzzz2	2.08 705	4.92 726	1.93 722	2.30 679	1.67 721	2.19 714	1.66 724	2.20 720	1.67 722	2.20 726	1.68 736	2.21 723	1.66 709	2.20 722	1.68 733	2.17 708	1.84 716	2.07 730	1.62 739	2.05 702	1.61 722

monster_256*512	2.09 708	5.21 740	1.98 735	2.30 679	1.67 721	2.18 712	1.66 724	2.20 720	1.67 722	2.19 723	1.67 731	2.19 719	1.66 709	2.19 720	1.66 724	2.15 702	1.86 725	2.05 724	1.60 729	2.06 706	1.61 722

zzz1	2.09 708	4.97 728	1.93 722	2.30 679	1.68 725	2.21 720	1.68 732	2.21 723	1.68 727	2.21 728	1.67 731	2.21 723	1.68 717	2.21 725	1.69 736	2.17 708	1.85 721	2.08 734	1.61 733	2.06 706	1.61 722

zzzzzzz1	2.10 710	5.20 739	1.93 722	2.38 688	1.68 725	2.20 717	1.67 730	2.20 720	1.68 727	2.20 726	1.67 731	2.20 722	1.68 717	2.20 722	1.67 732	2.24 717	1.86 725	2.06 728	1.61 733	2.06 706	1.62 728

GELT-Stereo	2.10 710	5.33 748	1.94 730	2.37 686	1.68 725	2.21 720	1.69 736	2.19 717	1.67 722	2.18 720	1.67 731	2.19 719	1.66 709	2.19 720	1.66 724	2.23 716	1.83 715	2.07 730	1.61 733	2.04 701	1.61 722

noway1	2.10 710	5.26 745	1.93 722	2.31 682	1.69 730	2.21 720	1.67 730	2.19 717	1.68 727	2.21 728	1.68 736	2.21 723	1.67 715	2.20 722	1.66 724	2.15 702	1.84 716	2.07 730	1.61 733	2.07 710	1.61 722

sCroCo_RVC	2.10 710	2.76 672	1.92 719	2.78 704	1.39 704	2.73 754	1.41 713	2.73 757	1.40 712	2.77 766	1.41 713	2.74 762	1.40 701	2.74 761	1.40 711	2.72 747	1.42 682	2.72 763	1.44 716	2.79 750	1.42 705

noway4	2.11 714	5.14 735	1.93 722	2.37 686	1.69 730	2.20 717	1.68 732	2.22 725	1.68 727	2.21 728	1.69 740	2.23 727	1.68 717	2.22 727	1.66 724	2.24 717	1.84 716	2.09 739	1.63 742	2.09 715	1.62 728

MoCha-V2	2.11 714	26.97 810	0.78 554	0.92 517	0.77 598	0.96 583	0.72 592	0.90 574	0.72 595	0.94 588	0.70 586	0.90 585	0.71 587	0.91 585	0.71 587	0.85 551	0.71 552	0.88 592	0.69 592	0.87 566	0.67 562

noway3	2.12 716	5.22 741	1.93 722	2.39 689	1.70 735	2.23 725	1.70 738	2.22 725	1.70 735	2.22 732	1.70 742	2.23 727	1.69 724	2.22 727	1.71 738	2.28 723	1.86 725	2.08 734	1.63 742	2.09 715	1.63 731

FBW_ROB	2.12 716	2.46 654	1.77 696	2.49 694	1.79 741	2.38 733	1.83 743	2.46 742	1.78 747	2.48 747	1.97 761	2.40 738	1.78 734	2.42 743	1.83 751	2.31 728	1.85 721	2.38 750	1.82 757	2.35 726	1.84 744

MonStereo	2.17 718	2.41 650	1.49 682	2.67 698	1.67 721	2.60 748	2.04 763	2.32 735	1.76 745	2.44 744	1.68 736	2.50 741	1.69 724	2.38 738	1.80 750	2.28 723	1.78 711	2.63 762	2.14 767	3.47 755	1.68 736

asda	2.17 718	2.54 655	1.81 699	3.47 729	1.78 740	2.50 741	1.86 748	2.61 749	1.68 727	2.61 751	1.83 746	2.37 737	1.73 729	2.44 744	1.88 759	2.51 740	1.84 716	2.34 747	1.62 739	2.23 719	1.77 743

asd	2.18 720	2.77 674	1.58 685	3.59 734	2.00 753	2.58 747	1.85 747	2.39 740	1.71 737	2.47 746	1.97 761	2.59 750	1.61 707	2.56 747	1.79 749	2.51 740	1.99 733	2.11 740	1.62 739	2.36 727	1.60 717

qwe	2.18 720	2.60 658	1.58 685	3.83 742	1.90 751	2.53 743	1.90 754	2.48 743	1.73 742	2.37 742	1.92 757	2.53 743	1.68 717	2.56 747	1.83 751	2.52 742	1.87 729	2.07 730	1.68 748	2.32 725	1.71 737

monsters	2.18 720	2.41 650	1.96 734	3.47 729	2.03 758	2.53 743	1.64 723	2.48 743	1.73 742	2.40 743	1.50 716	2.62 751	1.94 746	2.59 749	1.94 761	2.44 735	1.57 694	2.28 743	1.87 759	2.42 729	1.86 746

AIO_rvc	2.18 720	2.34 644	1.87 714	2.32 684	1.94 752	2.40 734	1.89 753	2.37 738	2.07 770	2.52 749	1.95 760	2.44 740	1.99 751	2.41 741	1.89 760	2.32 729	2.09 742	2.24 741	2.18 768	2.21 718	2.23 755

HUF	2.18 720	2.30 637	1.99 739	2.34 685	2.02 757	2.41 735	2.06 764	2.38 739	1.89 761	2.36 741	1.85 747	2.56 748	1.98 749	2.31 736	1.97 763	2.30 727	2.03 741	2.30 744	2.11 766	2.23 719	2.16 753

AIO_test	2.18 720	2.09 620	2.04 740	2.42 691	2.01 754	2.47 737	1.94 755	2.34 737	2.03 769	2.56 750	1.94 758	2.43 739	1.94 746	2.41 741	1.87 757	2.39 733	2.10 743	2.35 749	1.91 765	2.25 721	2.19 754

monsterstereo	2.20 726	2.33 640	1.95 732	3.65 736	2.07 759	2.49 739	1.61 721	2.48 743	1.83 752	2.45 745	1.61 724	2.67 755	1.86 737	2.64 751	1.94 761	2.48 739	1.66 704	2.34 747	1.68 748	2.40 728	1.86 746

LG-G_1	2.22 727	2.71 666	1.89 715	2.77 701	1.87 749	2.75 756	1.87 751	2.76 759	1.87 758	2.75 761	1.87 750	2.76 763	1.87 739	2.75 762	1.86 754	2.47 737	1.58 695	2.45 754	1.57 721	2.45 732	1.57 712

LG-G	2.22 727	2.71 666	1.89 715	2.77 701	1.87 749	2.75 756	1.87 751	2.76 759	1.87 758	2.75 761	1.87 750	2.76 763	1.87 739	2.75 762	1.86 754	2.47 737	1.58 695	2.45 754	1.57 721	2.45 732	1.57 712

LGtest1	2.22 727	2.70 664	1.89 715	2.76 700	1.86 745	2.75 756	1.86 748	2.75 758	1.86 754	2.75 761	1.86 748	2.77 765	1.87 739	2.75 762	1.86 754	2.46 736	1.58 695	2.45 754	1.56 720	2.45 732	1.56 710

RAStereo	2.23 730	3.64 696	0.76 550	3.65 736	0.86 608	3.66 769	0.76 597	3.67 775	0.81 611	3.66 772	0.76 601	3.66 773	0.77 595	3.68 774	0.77 598	3.68 758	0.77 561	3.69 773	0.77 608	3.70 757	0.77 589

UDGNet	2.23 730	5.40 752	1.72 694	2.48 693	1.69 730	2.51 742	1.69 736	2.51 746	1.72 741	2.50 748	1.69 740	2.52 742	1.69 724	2.50 745	1.68 733	2.41 734	1.70 707	2.42 752	1.69 750	2.42 729	1.64 733

NCCL2	2.28 732	2.27 635	2.28 742	2.28 676	2.28 767	2.27 727	2.29 768	2.28 728	2.28 771	2.27 735	2.28 773	2.28 729	2.27 759	2.27 733	2.28 772	2.28 723	2.28 748	2.27 742	2.29 772	2.27 722	2.29 756

Abc-Net	2.32 733	24.75 802	1.14 594	1.17 559	1.17 642	1.11 612	1.15 641	1.17 612	1.21 697	1.08 612	1.16 644	1.12 624	1.14 631	1.09 618	1.17 644	1.09 583	1.16 608	1.17 633	1.17 646	1.16 609	1.11 626
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RP	2.33 734	25.00 803	1.13 593	1.15 553	1.15 637	1.10 609	1.15 641	1.15 607	1.15 644	1.12 619	1.15 641	1.09 617	1.13 628	1.10 620	1.15 638	1.11 590	1.09 598	1.16 629	1.12 641	1.16 609	1.17 637

stereogan	2.33 734	24.38 801	1.18 600	1.18 560	1.18 645	1.14 615	1.18 645	1.19 615	1.19 651	1.14 623	1.18 648	1.14 625	1.18 637	1.14 625	1.18 645	1.14 594	1.14 606	1.19 638	1.19 647	1.15 607	1.19 641

RGC	2.36 736	25.48 804	1.19 602	1.15 553	1.15 637	1.10 609	1.16 643	1.17 612	1.16 645	1.12 619	1.16 644	1.11 623	1.13 628	1.09 618	1.18 645	1.10 585	1.15 607	1.16 629	1.12 641	1.14 604	1.12 628

NCC-stereo	2.36 736	25.52 805	1.17 598	1.15 553	1.17 642	1.11 612	1.11 636	1.15 607	1.16 645	1.10 613	1.16 644	1.10 619	1.15 632	1.14 625	1.13 636	1.09 583	1.11 602	1.15 628	1.16 645	1.17 614	1.17 637

AF-Net	2.37 738	25.71 806	1.17 598	1.13 549	1.15 637	1.15 616	1.18 645	1.19 615	1.16 645	1.10 613	1.15 641	1.10 619	1.18 637	1.12 624	1.15 638	1.10 585	1.10 601	1.17 633	1.15 643	1.16 609	1.12 628

Nwc_Net	2.37 738	25.95 807	1.15 596	1.14 550	1.15 637	1.08 606	1.14 639	1.17 612	1.16 645	1.14 623	1.15 641	1.08 615	1.15 632	1.11 622	1.14 637	1.10 585	1.11 602	1.16 629	1.09 640	1.16 609	1.15 633

CFNet_RVC	2.38 740	8.71 777	0.38 364	9.33 791	0.42 504	0.56 518	0.42 501	0.60 527	0.38 471	0.62 537	0.42 503	0.56 527	7.29 808	0.62 533	0.42 496	0.53 465	0.37 405	0.49 512	0.34 459	8.30 805	6.87 804

testmc14	2.43 741	10.48 790	8.02 799	8.93 790	0.31 412	0.44 445	0.30 362	0.42 401	0.30 372	0.42 395	0.30 375	0.42 409	0.30 372	0.42 404	0.30 362	8.88 808	6.99 798	0.41 461	0.28 392	0.39 420	0.28 375

edge stereo	2.43 741	27.07 811	1.14 594	1.06 541	1.14 635	1.08 606	1.17 644	1.16 610	1.14 643	1.10 613	1.16 644	1.09 617	1.16 636	1.10 620	1.16 642	1.10 585	1.11 602	1.16 629	1.19 647	1.13 603	1.11 626

FAT-Stereo	2.46 743	26.05 808	1.23 654	1.23 609	1.22 696	1.20 618	1.24 695	1.23 667	1.23 699	1.19 627	1.22 695	1.21 675	1.24 687	1.20 630	1.24 696	1.21 645	1.17 611	1.22 686	1.25 700	1.20 619	1.24 691

MCSU-Stereo	2.48 744	10.56 791	8.50 801	9.47 794	0.31 412	0.43 410	0.30 362	0.42 401	0.30 372	0.42 395	0.30 375	0.42 409	0.30 372	0.41 390	0.30 362	8.86 807	6.93 797	0.40 443	0.29 407	0.39 420	0.28 375

S-Stereo	2.51 745	26.86 809	1.23 654	1.22 607	1.22 696	1.24 666	1.25 696	1.22 665	1.24 700	1.21 673	1.24 697	1.19 629	1.27 689	1.19 629	1.24 696	1.19 597	1.20 613	1.25 688	1.19 647	1.24 668	1.23 690

Anonymous3	2.55 746	3.26 690	1.65 688	3.28 719	1.63 715	3.24 763	1.68 732	3.27 768	1.66 719	3.28 769	1.67 731	3.25 769	1.66 709	3.27 768	1.64 720	3.26 753	1.65 703	3.30 767	1.65 744	4.95 787	1.65 735

DNSM	2.56 747	4.43 718	3.08 764	4.09 744	1.86 745	2.66 750	1.86 748	2.66 750	1.87 758	2.66 753	1.86 748	2.66 754	1.86 737	2.66 754	1.87 757	3.82 760	2.94 755	2.42 752	1.73 754	2.42 729	1.73 741

MIF-Stereo (partial)	2.58 748	3.31 691	0.66 519	3.18 714	0.66 571	3.18 762	0.66 563	3.21 767	0.67 568	3.19 768	0.66 570	3.19 768	0.66 565	3.31 770	0.68 568	5.09 785	1.79 713	8.23 812	1.67 746	6.18 796	1.38 703

MSMDNet	2.65 749	10.14 788	0.33 331	9.74 795	0.32 426	0.87 572	0.33 431	2.95 765	0.68 574	0.49 482	0.34 447	0.49 488	5.70 803	0.49 487	0.33 428	0.42 388	9.57 805	0.41 461	0.31 436	8.36 806	0.65 558

pcwnet_v2	2.66 750	9.89 786	0.33 331	9.89 796	0.32 426	0.50 494	0.32 420	0.49 479	0.33 440	0.49 482	0.34 447	0.49 488	8.76 810	0.48 480	0.33 428	0.41 374	9.58 806	0.40 443	0.29 407	9.01 809	0.63 550

CFNet_pseudo	2.67 751	9.36 782	0.32 326	10.99 801	0.33 439	0.85 569	0.33 431	0.49 479	0.33 440	0.49 482	0.32 430	0.49 488	7.26 807	0.49 487	0.33 428	0.41 374	9.62 807	0.41 461	0.29 407	10.03 813	0.29 384

TestStereo_HL2	2.73 752	0.41 267	11.06 802	14.13 804	0.30 364	0.44 445	0.28 339	0.43 409	0.29 357	0.43 402	0.28 345	0.43 418	0.29 362	0.43 411	0.28 336	13.51 812	10.37 812	0.41 461	0.27 371	0.38 371	0.27 347

CFNet_ucs	2.73 752	9.64 784	0.33 331	9.92 797	0.32 426	0.49 485	0.33 431	0.49 479	0.33 440	0.49 482	0.33 439	0.49 488	8.98 811	0.48 480	0.33 428	0.41 374	9.96 810	0.40 443	0.29 407	10.12 814	0.54 529

UCFNet_RVC	2.75 754	10.06 787	0.29 295	10.31 800	0.29 352	0.42 403	0.29 354	0.43 409	0.29 357	0.42 395	0.29 360	0.42 409	9.87 813	0.43 411	0.29 352	0.36 328	9.84 809	0.36 374	0.26 332	9.77 812	0.26 308

TestStereo_HL3	2.76 755	0.41 267	11.46 805	14.11 803	0.30 364	0.45 459	0.29 354	0.43 409	0.29 357	0.43 402	0.29 360	0.43 418	0.28 350	0.44 442	0.30 362	13.57 813	10.32 811	0.41 461	0.27 371	0.38 371	0.27 347

GGDA	2.76 755	0.41 267	11.34 804	14.28 805	0.30 364	0.44 445	0.29 354	0.43 409	0.29 357	0.43 402	0.28 345	0.43 418	0.28 350	0.43 411	0.29 352	13.45 811	10.57 813	0.41 461	0.27 371	0.38 371	0.27 347

TestStereo-Hl	2.78 757	0.42 279	11.23 803	14.38 806	0.30 364	0.44 445	0.30 362	0.43 409	0.28 347	0.43 402	0.29 360	0.44 454	0.29 362	0.44 442	0.29 352	13.64 814	10.73 814	0.41 461	0.27 371	0.38 371	0.27 347

ccs_rob	2.79 758	10.17 789	0.32 326	10.00 798	0.33 439	0.49 485	0.33 431	1.90 699	0.32 430	0.51 504	0.33 439	0.49 488	9.24 812	0.49 487	0.33 428	0.41 374	9.82 808	0.41 461	0.28 392	9.34 810	0.29 384

PCWNet_CMD	2.80 759	9.82 785	0.32 326	10.09 799	0.32 426	0.49 485	0.33 431	3.34 770	0.33 440	0.49 482	0.33 439	0.49 488	8.73 809	0.48 480	0.33 428	0.41 374	9.22 804	0.42 477	0.29 407	9.55 811	0.31 409

NLSM1	2.93 760	3.24 689	2.57 749	4.04 743	2.66 770	3.30 765	2.55 771	3.29 769	2.55 773	3.35 771	2.48 775	3.28 770	2.47 761	3.34 771	2.49 773	3.26 753	2.55 753	3.13 765	2.57 775	3.00 752	2.46 763

StereoVision	3.15 761	5.00 730	0.89 566	4.83 761	1.00 621	3.93 770	1.27 699	6.37 805	1.34 705	5.67 805	1.26 699	5.84 806	1.27 689	5.03 802	1.24 696	5.10 786	1.09 598	4.61 786	0.57 562	5.62 794	1.12 628

MaDis-Stereo	3.19 762	6.02 763	1.12 591	5.61 771	1.16 641	5.43 797	1.02 632	5.15 802	0.70 587	5.43 802	1.21 694	5.03 803	0.97 611	4.85 796	0.99 621	4.53 767	1.16 608	5.53 802	1.25 700	5.37 792	1.30 694

sAnonymous2	3.31 763	2.63 659	1.38 672	3.71 738	1.86 745	4.70 789	1.11 636	4.82 798	2.72 775	5.45 803	1.98 767	4.59 788	2.64 762	2.65 752	6.21 808	4.37 763	1.08 596	5.16 800	2.24 770	4.52 769	2.39 761

CroCo_RVC	3.31 763	2.63 659	1.38 672	3.71 738	1.86 745	4.70 789	1.11 636	4.82 798	2.72 775	5.45 803	1.98 767	4.59 788	2.64 762	2.65 752	6.21 808	4.37 763	1.08 596	5.16 800	2.24 770	4.52 769	2.39 761

DPSNet	3.66 765	3.60 695	3.62 773	3.63 735	3.64 792	3.65 768	3.65 797	3.66 774	3.67 794	3.67 773	3.65 795	3.67 774	3.66 783	3.66 773	3.68 792	3.68 758	3.66 774	3.67 772	3.68 798	3.67 756	3.67 789

NLCSM	3.67 766	4.08 710	3.19 769	4.80 760	3.26 785	3.99 773	3.24 792	4.25 781	3.18 790	4.09 777	3.27 790	4.14 779	3.18 778	4.13 779	3.28 788	4.06 761	3.10 764	3.85 777	3.14 789	3.91 762	3.27 785

STTStereo	3.73 767	30.40 815	2.37 746	2.39 689	2.31 769	2.35 732	2.33 769	2.29 730	2.42 772	2.32 740	2.34 774	2.33 733	2.36 760	2.30 735	2.27 771	2.35 730	2.22 747	2.31 745	2.22 769	2.29 724	2.34 760

rvit_105_1	3.83 768	5.22 741	3.01 754	4.53 748	3.01 773	4.51 777	3.01 777	4.56 785	3.04 778	4.53 784	3.03 779	4.55 786	3.03 766	4.56 785	3.04 775	4.57 769	3.05 757	4.57 781	3.05 780	4.57 771	3.05 770

rvit_stereo_0081	3.83 768	5.23 744	3.01 754	4.53 748	3.03 775	4.55 783	3.02 778	4.56 785	3.04 778	4.52 782	3.02 777	4.54 784	3.03 766	4.56 785	3.04 775	4.57 769	3.05 757	4.57 781	3.05 780	4.58 772	3.05 770

rvit_stereo_0081_aga	3.86 770	5.33 748	3.02 757	4.55 754	3.04 779	4.54 779	3.02 778	4.64 792	3.06 782	4.54 786	3.04 781	4.62 793	3.08 773	4.62 791	3.07 780	4.58 772	3.06 761	4.60 785	3.08 784	4.63 775	3.07 774

rvit_stereo_0082	3.86 770	5.82 761	3.01 754	4.53 748	3.03 775	4.54 779	3.02 778	4.56 785	3.04 778	4.53 784	3.02 777	4.55 786	3.04 769	4.57 788	3.05 777	4.57 769	3.05 757	4.58 783	3.05 780	4.58 772	3.06 773

rvit_0105_6	3.87 772	5.73 760	3.10 765	4.69 758	3.12 783	4.54 779	3.02 778	4.56 785	3.04 778	4.54 786	3.03 779	4.54 784	3.04 769	4.56 785	3.05 777	4.58 772	3.05 757	4.58 783	3.05 780	4.58 772	3.05 770

rvit_stereo_0080	3.89 773	5.70 758	3.04 759	4.54 751	3.03 775	4.56 784	3.05 784	4.60 789	3.07 783	4.58 789	3.06 782	4.59 788	3.06 771	4.61 789	3.08 781	4.63 774	3.09 762	4.64 787	3.10 785	4.65 776	3.10 777

whm_eth	3.89 773	5.70 758	3.04 759	4.54 751	3.03 775	4.56 784	3.05 784	4.60 789	3.07 783	4.58 789	3.06 782	4.59 788	3.06 771	4.61 789	3.08 781	4.63 774	3.09 762	4.64 787	3.10 785	4.65 776	3.10 777

rvit_0105_4	3.91 775	5.47 756	3.02 757	4.54 751	3.02 774	4.54 779	3.03 782	4.75 795	3.17 789	4.57 788	3.06 782	4.61 792	3.16 777	4.65 792	3.09 783	4.66 776	3.11 765	4.68 790	3.18 791	4.81 782	3.16 782

rvit_0105_3	3.91 775	5.33 748	3.06 762	4.60 756	3.07 781	4.60 786	3.06 786	4.62 791	3.08 786	4.60 791	3.07 785	4.62 793	3.08 773	4.67 793	3.10 784	4.70 777	3.11 765	4.77 794	3.19 792	4.77 781	3.14 781

rvit_stereo_0083	3.92 777	5.30 747	3.06 762	4.61 757	3.09 782	4.67 788	3.08 787	4.66 793	3.09 787	4.62 792	3.10 787	4.66 796	3.11 775	4.67 793	3.16 786	4.72 779	3.16 768	4.77 794	3.11 787	4.66 778	3.11 779

rvit_stereo_ft	3.93 778	5.44 754	3.05 761	4.59 755	3.06 780	4.61 787	3.08 787	4.67 794	3.12 788	4.63 793	3.10 787	4.65 795	3.11 775	4.69 795	3.13 785	4.70 777	3.14 767	4.71 792	3.15 790	4.74 779	3.16 782

rvit_0105_5	4.10 779	5.40 752	3.13 768	4.71 759	3.15 784	4.72 791	3.10 789	4.90 800	3.27 791	4.69 794	3.16 789	4.84 800	3.25 779	4.96 799	3.34 789	5.05 784	3.39 773	5.10 799	3.40 793	5.11 789	3.42 786

MLG-Stereo_test1	4.25 780	5.34 751	3.61 772	5.31 767	3.63 791	5.23 795	3.57 795	5.38 803	3.65 793	5.23 800	3.47 792	4.76 797	3.74 786	4.85 796	3.71 793	4.96 781	3.18 770	4.71 792	2.92 777	4.86 785	2.90 767

MLG-Stereo_test3	4.26 781	4.85 724	3.95 776	5.35 768	3.60 790	4.75 792	3.76 798	5.49 804	3.71 795	5.39 801	3.69 796	4.82 799	3.66 783	4.85 796	3.73 796	4.93 780	3.19 771	4.69 791	2.99 779	4.84 784	2.98 769

MLG-Stereo_test2	4.28 782	5.46 755	3.69 774	4.86 763	3.72 793	5.58 798	3.42 793	4.81 797	3.77 799	4.85 796	3.72 797	5.55 805	3.63 782	5.58 803	3.53 791	4.41 766	3.28 772	4.99 798	2.95 778	4.75 780	3.13 780

RAFT+CT+SA	4.28 782	7.62 770	4.91 781	5.55 770	2.28 767	3.09 760	3.64 796	4.49 783	3.07 783	4.80 795	3.35 791	4.77 798	3.70 785	4.29 782	3.05 777	5.58 788	5.98 791	3.58 771	3.78 800	4.26 765	3.72 790

SA	4.33 784	7.35 767	6.85 793	5.96 773	4.09 797	3.59 767	3.15 790	3.82 776	2.64 774	3.91 774	3.85 798	3.57 772	2.72 764	3.13 767	4.03 799	7.09 801	6.86 796	3.57 770	3.12 788	3.85 758	3.51 788

Sa-1000	4.34 785	8.37 773	6.84 792	6.98 782	4.45 800	3.58 766	3.00 776	3.42 772	3.39 792	2.61 751	4.00 801	3.83 776	4.01 794	3.90 776	3.90 797	5.98 792	5.62 788	3.76 774	2.34 773	4.35 767	2.47 764

TestStereo1	4.60 786	8.41 774	6.44 790	6.86 780	3.79 794	3.97 771	3.78 799	3.99 778	3.74 796	3.97 775	3.52 793	3.94 777	3.58 780	3.98 777	3.72 794	6.82 798	6.50 794	3.76 774	3.66 796	3.90 759	3.74 792

SA-5K	4.60 786	8.41 774	6.44 790	6.86 780	3.79 794	3.97 771	3.78 799	3.99 778	3.74 796	3.97 775	3.52 793	3.94 777	3.58 780	3.98 777	3.72 794	6.82 798	6.50 794	3.76 774	3.66 796	3.90 759	3.74 792

DispFullNet	4.61 788	4.84 723	3.12 766	5.00 765	3.57 789	4.75 792	3.03 782	7.75 811	4.17 803	4.91 798	3.09 786	6.20 807	3.95 792	6.71 807	3.51 790	5.30 787	3.67 775	5.86 806	3.63 795	5.61 793	3.46 787

test_5	4.62 789	7.55 769	6.23 788	6.32 776	3.40 788	5.29 796	3.50 794	3.53 773	4.11 802	4.28 779	4.47 805	4.26 782	4.38 797	3.68 774	3.24 787	5.89 790	5.60 787	4.84 796	3.50 794	4.33 766	3.93 796

raft_robust	4.71 790	7.75 771	5.40 786	6.81 779	3.31 786	4.28 776	4.20 804	4.32 782	4.37 805	4.35 781	4.35 804	4.14 779	3.75 787	4.30 783	4.20 802	6.67 797	6.37 792	3.36 769	4.24 806	4.86 785	3.25 784

cross-raft	4.83 791	7.52 768	6.43 789	6.63 777	3.96 796	4.51 777	3.99 802	4.49 783	3.96 801	4.52 782	3.96 800	4.50 783	3.97 793	4.50 784	3.97 798	6.65 796	6.44 793	4.33 778	3.92 802	4.35 767	3.91 795

test_4	4.88 792	8.13 772	6.98 794	7.46 783	4.44 799	4.25 775	3.85 801	4.04 780	3.92 800	4.13 778	3.91 799	4.18 781	3.84 790	4.14 780	4.06 800	7.01 800	7.13 799	4.53 779	3.72 799	4.09 763	3.72 790

TestStereo	4.88 792	4.75 722	4.79 779	4.87 764	4.92 801	4.81 794	4.90 807	4.78 796	4.77 806	4.87 797	4.89 806	4.90 801	4.91 799	4.99 800	4.79 804	4.98 782	4.87 784	4.87 797	4.92 808	5.00 788	5.00 799

test_3	5.01 794	8.86 779	7.77 796	8.09 785	2.76 772	4.13 774	4.05 803	3.88 777	3.76 798	4.33 780	4.13 802	3.71 775	3.91 791	4.21 781	4.06 800	7.93 802	7.69 801	4.53 779	3.91 801	4.17 764	4.29 798

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 795	50.87 831	2.78 750	2.87 706	2.71 771	2.78 759	0.47 521	2.88 764	2.86 777	1.89 701	2.67 776	2.79 766	2.79 765	2.78 765	2.83 774	2.82 748	2.82 754	2.83 764	2.77 776	2.83 751	2.76 765
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
FC-DCNN v2	5.10 796	5.15 736	4.49 778	5.07 766	3.37 787	6.87 801	4.75 806	5.04 801	6.34 810	7.84 811	5.06 807	6.72 811	4.09 795	4.99 800	5.44 807	5.03 783	3.16 768	4.67 789	4.86 807	5.15 790	3.89 794

U	5.15 797	8.49 776	1.81 699	8.49 787	1.77 739	8.49 806	1.77 741	8.51 813	1.77 746	8.49 813	1.77 745	8.50 813	1.78 734	8.58 813	1.77 748	8.54 805	1.78 711	8.55 813	1.78 756	8.55 807	1.84 744

SGM-Forest	5.21 798	5.92 762	4.08 777	6.18 774	4.16 798	6.31 800	4.34 805	6.50 806	4.33 804	6.14 807	4.21 803	6.61 810	4.55 798	6.67 806	4.48 803	5.94 791	3.94 777	5.85 805	4.03 804	5.79 795	4.17 797
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test-1	6.46 799	9.16 781	8.03 800	8.09 785	5.62 804	6.11 799	6.35 810	6.85 808	4.94 807	6.08 806	6.29 812	4.98 802	6.43 804	6.22 804	6.36 810	6.16 794	7.47 800	5.82 804	5.44 811	7.11 801	5.68 802

rvit_stereo_0075_2	6.64 800	8.80 778	5.25 783	7.89 784	5.27 803	7.90 805	5.27 808	7.92 812	5.28 808	7.91 812	5.29 809	7.93 812	5.27 800	7.92 812	5.28 805	7.93 802	5.28 786	7.93 811	5.29 810	7.93 804	5.28 801

RAFT	6.73 801	9.36 782	7.40 795	8.51 788	6.55 805	6.88 802	6.60 811	6.79 807	6.60 811	6.80 808	6.72 813	5.31 804	5.50 802	6.61 805	6.61 811	8.42 804	5.89 789	5.73 803	5.45 812	6.61 797	6.24 803

SGM+DAISY	7.06 802	9.15 780	5.38 785	8.84 789	5.18 802	8.80 807	5.31 809	8.79 814	5.28 808	8.89 814	5.20 808	8.93 814	5.33 801	8.95 814	5.36 806	8.70 806	5.21 785	8.74 814	5.20 809	8.89 808	5.15 800

test-v	7.53 803	11.89 792	7.98 797	9.36 792	7.14 806	7.06 803	7.09 812	7.37 809	6.91 812	7.29 809	5.71 810	6.45 808	6.93 805	6.73 808	7.27 812	8.93 809	7.85 802	6.98 809	6.80 813	7.56 802	7.34 805

test-2	7.53 803	11.89 792	7.98 797	9.36 792	7.14 806	7.06 803	7.09 812	7.37 809	6.91 812	7.29 809	5.71 810	6.45 808	6.93 805	6.73 808	7.27 812	8.93 809	7.85 802	6.98 809	6.80 813	7.56 802	7.34 805

PA-Net	11.80 805	223.51 838	0.62 506	0.59 448	0.71 583	0.59 526	0.73 593	0.67 540	0.73 598	0.55 520	0.61 562	0.60 536	0.74 590	0.63 538	0.73 590	0.66 504	0.60 519	0.69 558	0.66 582	0.72 538	0.65 558
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MANE	19.05 806	23.00 800	15.00 806	23.00 813	15.00 808	24.00 814	16.00 814	24.00 821	16.00 814	22.00 821	15.00 814	23.00 821	16.00 814	23.00 821	15.00 814	22.00 821	15.00 815	22.00 821	15.00 815	22.00 821	15.00 807

rafts_anoy	20.00 807	20.00 794	20.00 807	20.00 807	20.00 809	20.00 808	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 816	20.00 815	20.00 816	20.00 815	20.00 808

raft+_RVC	20.00 807	20.00 794	20.00 807	20.00 807	20.00 809	20.00 808	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 816	20.00 815	20.00 816	20.00 815	20.00 808

raftrobust	20.00 807	20.00 794	20.00 807	20.00 807	20.00 809	20.00 808	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 816	20.00 815	20.00 816	20.00 815	20.00 808

CasAABBNet	20.00 807	20.00 794	20.00 807	20.00 807	20.00 809	20.00 808	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 816	20.00 815	20.00 816	20.00 815	20.00 808

RALCasStereoNet	20.00 807	20.00 794	20.00 807	20.00 807	20.00 809	20.00 808	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 816	20.00 815	20.00 816	20.00 815	20.00 808

RALAANet	20.00 807	20.00 794	20.00 807	20.00 807	20.00 809	20.00 808	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 815	20.00 816	20.00 815	20.00 816	20.00 815	20.00 808

111	30.40 813	30.94 816	29.72 818	32.61 814	30.02 820	33.57 815	30.47 826	31.50 822	29.39 826	30.98 822	29.11 826	29.78 822	30.39 829	29.45 822	30.76 829	30.08 822	29.02 827	29.92 822	30.32 830	29.86 822	30.17 819

PM Cens cmp D40	30.50 814	37.00 822	24.00 813	37.00 820	24.00 816	37.00 823	24.00 821	37.00 830	24.00 821	37.00 829	24.00 821	37.00 830	24.00 821	37.00 829	24.00 821	37.00 830	24.00 823	37.00 831	24.00 823	37.00 827	24.00 814

PM Graph cmp D40	30.50 814	37.00 822	24.00 813	37.00 820	24.00 816	37.00 823	24.00 821	37.00 830	24.00 821	37.00 829	24.00 821	37.00 830	24.00 821	37.00 829	24.00 821	37.00 830	24.00 823	37.00 831	24.00 823	37.00 827	24.00 814

PatchMatch Cens Cmp	30.50 814	37.00 822	24.00 813	37.00 820	24.00 816	37.00 823	24.00 821	37.00 830	24.00 821	37.00 829	24.00 821	37.00 830	24.00 821	37.00 829	24.00 821	37.00 830	24.00 823	37.00 831	24.00 823	37.00 827	24.00 814

PatchMatch Graph Cmp	30.50 814	37.00 822	24.00 813	37.00 820	24.00 816	37.00 823	24.00 821	37.00 830	24.00 821	37.00 829	24.00 821	37.00 830	24.00 821	37.00 829	24.00 821	37.00 830	24.00 823	37.00 831	24.00 823	37.00 827	24.00 814

WCMA_ROB	31.10 818	35.43 820	27.12 817	39.51 831	23.10 815	38.78 832	25.30 825	37.49 839	25.39 825	37.29 838	27.02 825	38.52 839	26.48 825	37.80 838	26.44 825	36.28 829	22.65 822	33.90 826	22.30 822	37.10 836	24.18 818

DCANet-4	35.22 819	34.54 817	35.08 824	33.58 818	35.47 827	34.55 816	35.53 833	36.08 828	35.85 830	35.92 828	35.77 832	35.18 828	35.48 831	35.39 828	37.15 836	34.55 828	33.92 831	35.02 829	34.90 832	35.79 826	34.74 826

ADStereo(finetuned)	36.13 820	36.63 821	38.07 829	36.97 819	33.25 824	35.91 820	34.45 830	36.36 829	32.99 827	38.14 839	36.71 833	36.69 829	34.13 830	38.57 839	40.79 837	37.60 839	36.58 834	35.90 830	33.36 831	35.42 825	34.04 823

fast-reg	37.00 821	37.00 822	37.00 825	37.00 820	37.00 828	37.00 823	37.00 834	37.00 830	37.00 831	37.00 829	37.00 834	37.00 830	37.00 832	37.00 829	37.00 832	37.00 830	37.00 835	37.00 831	37.00 835	37.00 827	37.00 827

Reg-Stereo(zero)	37.00 821	37.00 822	37.00 825	37.00 820	37.00 828	37.00 823	37.00 834	37.00 830	37.00 831	37.00 829	37.00 834	37.00 830	37.00 832	37.00 829	37.00 832	37.00 830	37.00 835	37.00 831	37.00 835	37.00 827	37.00 827

FLISNet	37.00 821	37.00 822	37.00 825	37.00 820	37.00 828	37.00 823	37.00 834	37.00 830	37.00 831	37.00 829	37.00 834	37.00 830	37.00 832	37.00 829	37.00 832	37.00 830	37.00 835	37.00 831	37.00 835	37.00 827	37.00 827

CoSv	37.00 821	37.00 822	37.00 825	37.00 820	37.00 828	37.00 823	37.00 834	37.00 830	37.00 831	37.00 829	37.00 834	37.00 830	37.00 832	37.00 829	37.00 832	37.00 830	37.00 835	37.00 831	37.00 835	37.00 827	37.00 827

MDST_ROB	69.83 825	87.70 832	41.95 830	113.75 834	65.62 834	75.05 833	55.25 839	75.64 841	45.04 835	71.61 840	41.75 838	72.81 840	44.06 836	68.38 840	44.63 838	101.89 842	59.57 841	107.10 842	61.05 841	104.38 839	59.38 833

NOSS_ROB	102.95 826	153.00 836	121.00 833	51.00 832	44.00 832	165.00 836	127.00 840	153.00 842	119.00 837	164.00 843	125.00 840	168.00 843	120.00 838	153.00 842	117.00 840	49.00 840	44.00 839	49.00 840	44.00 839	49.00 837	44.00 831

CBMV	128.50 827	1422.70 844	53.10 831	79.50 833	51.30 833	77.30 834	49.70 838	74.00 840	48.20 836	77.20 841	48.80 839	73.90 841	48.00 837	73.80 841	48.80 839	70.40 841	45.10 840	68.90 841	46.10 840	68.20 838	45.00 832
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	159.24 828	171.00 837	160.68 836	162.58 835	160.59 836	164.01 835	160.35 842	158.51 843	158.56 839	158.34 842	160.12 842	158.56 842	159.92 840	157.26 843	158.94 842	154.38 843	158.36 842	155.75 843	159.13 844	153.67 840	154.07 835
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
DF_test	189.29 829	560.34 841	182.58 837	229.00 837	135.68 835	197.79 837	135.52 841	197.80 844	135.44 838	197.75 844	135.49 841	197.90 844	135.51 839	197.84 844	135.75 841	217.37 845	171.11 843	183.74 844	127.67 843	183.56 841	127.88 834

AE-Stereo	201.80 830	123.00 833	115.00 832	219.00 836	218.00 838	223.00 838	244.00 844	217.00 845	236.00 841	202.00 845	203.00 843	205.00 845	208.00 841	225.00 845	204.00 843	210.00 844	198.00 844	197.00 845	184.00 845	204.00 842	201.00 836

MGS-Stereo	239.45 831	123.00 833	135.00 834	266.00 838	286.00 839	277.00 839	305.00 845	271.00 846	242.00 842	274.00 846	279.00 845	255.00 846	270.00 843	268.00 846	297.00 845	221.00 846	247.00 846	216.00 846	123.00 842	217.00 843	217.00 838

EGLCR-Stereo	246.90 832	129.00 835	139.00 835	266.00 838	286.00 839	277.00 839	305.00 845	271.00 846	242.00 842	274.00 846	279.00 845	255.00 846	270.00 843	268.00 846	297.00 845	230.00 847	247.00 846	216.00 846	223.00 847	237.00 844	227.00 839

DLCB_ROB	284.23 833	354.61 839	207.27 838	363.24 840	206.46 837	364.72 841	210.41 843	364.72 848	210.41 840	364.81 848	208.64 844	364.81 848	208.64 842	364.72 848	210.41 844	354.70 848	205.53 845	354.70 848	205.53 846	354.70 845	205.53 837

LE_ROB	396.57 834	471.28 840	329.84 839	471.48 841	308.15 841	526.83 842	322.10 847	488.15 849	323.76 844	495.46 849	317.97 847	497.17 849	320.10 845	481.62 849	326.76 847	462.71 849	298.97 848	466.16 849	285.98 848	447.62 846	289.21 840

SGM-ForestM	596.69 835	677.77 842	444.52 840	699.85 842	517.25 842	732.94 843	488.29 848	770.79 850	460.11 845	750.81 850	487.98 848	792.79 850	499.41 846	730.90 850	475.81 848	720.03 850	491.16 849	663.96 850	418.60 849	674.76 847	436.05 841

CBMV_ROB	818.48 836	913.88 843	709.52 841	862.84 843	597.78 843	1073.99 844	700.52 849	1015.66 851	702.59 846	1115.65 851	760.02 849	1130.24 851	721.57 847	1037.41 851	692.65 849	814.05 851	564.29 850	843.28 851	595.31 850	915.51 848	602.92 842

tt	500032.53 837	34.60 818	29.72 818	37.47 829	34.41 825	36.85 821	35.22 831	34.71 826	33.55 828	34.50 823	35.43 830	33.81 826	10000000.00 848	33.57 826	33.13 830	33.68 826	35.00 832	34.03 827	35.26 833	30.96 823	34.63 824

DCANet	500032.53 837	34.60 818	29.72 818	37.47 829	34.41 825	36.85 821	35.22 831	34.71 826	33.55 828	34.50 823	35.43 830	33.81 826	10000000.00 848	33.57 826	33.13 830	33.68 826	35.00 832	34.03 827	35.26 833	30.96 823	34.63 824

fff	1000028.16 839	29.62 812	29.72 818	32.61 814	30.02 820	35.13 817	31.83 827	32.07 823	10000000.00 847	35.27 825	29.82 827	32.45 823	30.15 826	32.35 823	30.09 826	31.04 823	29.55 828	30.64 823	30.14 827	10000000.00 849	30.77 820

csc	1000028.16 839	29.62 812	29.72 818	32.61 814	30.02 820	35.13 817	31.83 827	32.07 823	10000000.00 847	35.27 825	29.82 827	32.45 823	30.15 826	32.35 823	30.09 826	31.04 823	29.55 828	30.64 823	30.14 827	10000000.00 849	30.77 820

cscssc	1000028.16 839	29.62 812	29.72 818	32.61 814	30.02 820	35.13 817	31.83 827	32.07 823	10000000.00 847	35.27 825	29.82 827	32.45 823	30.15 826	32.35 823	30.09 826	31.04 823	29.55 828	30.64 823	30.14 827	10000000.00 849	30.77 820

111111	10000000.00 842	10000000.00 845	10000000.00 842	10000000.00 844	10000000.00 844	10000000.00 845	10000000.00 850	10000000.00 852	10000000.00 847	10000000.00 852	10000000.00 850	10000000.00 852	10000000.00 848	10000000.00 852	10000000.00 850	10000000.00 852	10000000.00 851	10000000.00 852	10000000.00 851	10000000.00 849	10000000.00 843

SGD-Stereo	10000000.00 842	10000000.00 845	10000000.00 842	10000000.00 844	10000000.00 844	10000000.00 845	10000000.00 850	10000000.00 852	10000000.00 847	10000000.00 852	10000000.00 850	10000000.00 852	10000000.00 848	10000000.00 852	10000000.00 850	10000000.00 852	10000000.00 851	10000000.00 852	10000000.00 851	10000000.00 849	10000000.00 843

IGEV-Stereo++	10000000.00 842	10000000.00 845	10000000.00 842	10000000.00 844	10000000.00 844	10000000.00 845	10000000.00 850	10000000.00 852	10000000.00 847	10000000.00 852	10000000.00 850	10000000.00 852	10000000.00 848	10000000.00 852	10000000.00 850	10000000.00 852	10000000.00 851	10000000.00 852	10000000.00 851	10000000.00 849	10000000.00 843

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 842	10000000.00 845	10000000.00 842	10000000.00 844	10000000.00 844	10000000.00 845	10000000.00 850	10000000.00 852	10000000.00 847	10000000.00 852	10000000.00 850	10000000.00 852	10000000.00 848	10000000.00 852	10000000.00 850	10000000.00 852	10000000.00 851	10000000.00 852	10000000.00 851	10000000.00 849	10000000.00 843

IGEV-Stereo+	10000000.00 842	10000000.00 845	10000000.00 842	10000000.00 844	10000000.00 844	10000000.00 845	10000000.00 850	10000000.00 852	10000000.00 847	10000000.00 852	10000000.00 850	10000000.00 852	10000000.00 848	10000000.00 852	10000000.00 850	10000000.00 852	10000000.00 851	10000000.00 852	10000000.00 851	10000000.00 849	10000000.00 843

SDNR	10000000.00 842	10000000.00 845	10000000.00 842	10000000.00 844	10000000.00 844	10000000.00 845	10000000.00 850	10000000.00 852	10000000.00 847	10000000.00 852	10000000.00 850	10000000.00 852	10000000.00 848	10000000.00 852	10000000.00 850	10000000.00 852	10000000.00 851	10000000.00 852	10000000.00 851	10000000.00 849	10000000.00 843

anonymousdsp2	10000000.00 842	10000000.00 845	10000000.00 842	10000000.00 844	10000000.00 844	10000000.00 845	10000000.00 850	10000000.00 852	10000000.00 847	10000000.00 852	10000000.00 850	10000000.00 852	10000000.00 848	10000000.00 852	10000000.00 850	10000000.00 852	10000000.00 851	10000000.00 852	10000000.00 851	10000000.00 849	10000000.00 843

anonymousdsp	10000000.00 842	10000000.00 845	10000000.00 842	10000000.00 844	10000000.00 844	10000000.00 845	10000000.00 850	10000000.00 852	10000000.00 847	10000000.00 852	10000000.00 850	10000000.00 852	10000000.00 848	10000000.00 852	10000000.00 850	10000000.00 852	10000000.00 851	10000000.00 852	10000000.00 851	10000000.00 849	10000000.00 843

test_example2	10000000.00 842	10000000.00 845	10000000.00 842	10000000.00 844	10000000.00 844	10000000.00 845	10000000.00 850	10000000.00 852	10000000.00 847	10000000.00 852	10000000.00 850	10000000.00 852	10000000.00 848	10000000.00 852	10000000.00 850	10000000.00 852	10000000.00 851	10000000.00 852	10000000.00 851	10000000.00 849	10000000.00 843

DIP-Stereo	10000000.00 842	10000000.00 845	10000000.00 842	10000000.00 844	10000000.00 844	10000000.00 845	10000000.00 850	10000000.00 852	10000000.00 847	10000000.00 852	10000000.00 850	10000000.00 852	10000000.00 848	10000000.00 852	10000000.00 850	10000000.00 852	10000000.00 851	10000000.00 852	10000000.00 851	10000000.00 849	10000000.00 843
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TADF							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

PatchMatch		37.00 822		37.00 820		37.00 823		37.00 830		37.00 829		37.00 830		37.00 829		37.00 830		37.00 831		37.00 827

GS-Stereo							0.38 470	0.50 488	0.38 471	0.50 495	0.38 472	0.50 502	3.79 788	0.50 496	0.38 463	0.54 466	0.43 450	0.46 489	0.34 459	0.46 465	0.35 443

FSD					0.44 510	0.56 518	0.44 505	0.55 514	0.44 510	0.56 522	0.44 509	0.56 527	0.44 507	0.56 522	0.46 509	0.61 489	0.42 445	0.52 527	0.42 519	0.52 500

ccccc		0.44 284		0.48 373	0.35 455	0.48 476		0.51 502		0.47 465		0.47 474		0.47 470		0.41 374	0.40 425	0.40 443	0.40 501	0.41 445

ASD4		0.20 178

Low-res two-view benchmark