Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

PWC_ROB	0.01 9	0.02 12	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

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

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

PSMNet-RUCA	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

FACV-RUCA	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

IGEV-RUCA	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

coex-ft	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

fast-acv-ft	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

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

iinet-f	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Foundation-i1c-attn	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Foundation-i1b	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Foundation-i1a	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Selective-IGEV-i16pc	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Selective-IGEV-i16pb	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Selective-IGEV-i16pa	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Selective-IGEV-i1pa	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Foundation-i1	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Foundation-i32	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Selective-IGEV-i1	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Selective-IGEV-i32	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

VMStereo-Base	0.03 29	0.09 93	0.08 82	0.09 76	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.08 77	0.08 84	0.03 41	0.02 21	0.02 21	0.02 20

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Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
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Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
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Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
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tta	0.09 75	0.95 364	0.09 88	0.10 80	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.09 85	0.10 99	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

xxx	0.09 75	1.01 388	0.10 92	0.10 80	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.10 90	0.10 99	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.03 52

SepStereo	0.09 75	0.09 93	0.10 92	0.09 76	0.09 148	0.09 140	0.09 145	0.10 142	0.08 146	0.10 145	0.09 147	0.09 141	0.09 147	0.09 140	0.08 135	0.09 85	0.08 84	0.09 139	0.08 140	0.09 142	0.08 138

APVNet	0.09 75	0.05 66	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.05 110	0.90 549	0.06 121	0.04 103	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.04 97	0.05 66	0.04 66	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.05 122

ADCS	0.09 75	0.02 12	0.04 64	0.90 453	0.06 139	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.14 168	0.36 387	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

zh-sn7	0.10 91	0.98 368	0.14 148	0.15 133	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.15 146	0.13 158	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

DualNet (step1)	0.10 91	1.05 398	0.12 123	0.12 105	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.02 21	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 111	0.12 135	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample9	0.10 91	1.05 398	0.12 123	0.12 105	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.02 21	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 111	0.12 135	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample8	0.10 91	1.05 398	0.12 123	0.12 105	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 111	0.12 135	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample5	0.10 91	1.07 402	0.11 112	0.10 80	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.10 90	0.10 99	0.03 41	0.03 57	0.04 97	0.03 52

test_sample4	0.10 91	1.03 394	0.12 123	0.10 80	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.13 126	0.13 158	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

DualNet	0.10 91	1.07 402	0.11 112	0.10 80	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.10 90	0.10 99	0.03 41	0.03 57	0.04 97	0.03 52

1111x	0.10 91	1.14 410	0.13 143	0.14 121	0.03 52	0.04 95	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.13 126	0.11 121	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

AnonymousM	0.10 91	0.10 98	0.10 92	0.10 80	0.10 155	0.10 143	0.10 150	0.10 142	0.10 153	0.10 145	0.10 151	0.10 145	0.10 151	0.10 145	0.10 147	0.10 90	0.10 99	0.10 141	0.10 151	0.10 146	0.10 151

222	0.10 91	0.99 376	0.12 123	0.13 117	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 111	0.12 135	0.03 41	0.02 21	0.04 97	0.03 52

test_xeample	0.10 91	1.09 404	0.13 143	0.12 105	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.14 133	0.14 163	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

PVD	0.10 91	0.10 98	0.10 92	0.10 80	0.10 155	0.10 143	0.10 150	0.10 142	0.10 153	0.10 145	0.10 151	0.10 145	0.10 151	0.10 145	0.10 147	0.10 90	0.10 99	0.10 141	0.10 151	0.10 146	0.10 151

SHD	0.10 91	0.10 98	0.10 92	0.10 80	0.10 155	0.10 143	0.10 150	0.10 142	0.10 153	0.10 145	0.10 151	0.10 145	0.10 151	0.10 145	0.10 147	0.10 90	0.10 99	0.10 141	0.10 151	0.10 146	0.10 151

SAMSARA	0.10 91	0.10 98	0.10 92	0.10 80	0.10 155	0.10 143	0.10 150	0.10 142	0.10 153	0.10 145	0.10 151	0.10 145	0.10 151	0.10 145	0.10 147	0.10 90	0.10 99	0.10 141	0.10 151	0.10 146	0.10 151

XQC	0.10 91	0.10 98	0.10 92	0.10 80	0.10 155	0.10 143	0.10 150	0.10 142	0.10 153	0.10 145	0.10 151	0.10 145	0.10 151	0.10 145	0.10 147	0.10 90	0.10 99	0.10 141	0.10 151	0.10 146	0.10 151

RTSC	0.10 91	0.10 98	0.10 92	0.10 80	0.10 155	0.10 143	0.10 150	0.10 142	0.10 153	0.10 145	0.10 151	0.10 145	0.10 151	0.10 145	0.10 147	0.10 90	0.10 99	0.10 141	0.10 151	0.10 146	0.10 151

RTS	0.10 91	0.10 98	0.10 92	0.10 80	0.10 155	0.10 143	0.10 150	0.10 142	0.10 153	0.10 145	0.10 151	0.10 145	0.10 151	0.10 145	0.10 147	0.10 90	0.10 99	0.10 141	0.10 151	0.10 146	0.10 151

RTSA	0.10 91	0.10 98	0.10 92	0.10 80	0.10 155	0.10 143	0.10 150	0.10 142	0.10 153	0.10 145	0.10 151	0.10 145	0.10 151	0.10 145	0.10 147	0.10 90	0.10 99	0.10 141	0.10 151	0.10 146	0.10 151

MADNet+	0.10 91	0.10 98	0.10 92	0.10 80	0.10 155	0.10 143	0.10 150	0.10 142	0.10 153	0.10 145	0.10 151	0.10 145	0.10 151	0.10 145	0.10 147	0.10 90	0.10 99	0.10 141	0.10 151	0.10 146	0.10 151

MADNet++	0.10 91	0.10 98	0.10 92	0.10 80	0.10 155	0.10 143	0.10 150	0.10 142	0.10 153	0.10 145	0.10 151	0.10 145	0.10 151	0.10 145	0.10 147	0.10 90	0.10 99	0.10 141	0.10 151	0.10 146	0.10 151

ADCPNet	0.10 91	0.03 31	0.04 64	1.27 553	0.03 52	0.04 95	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.03 53	0.08 134	0.04 97	0.04 59	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

over-6	0.11 112	0.11 109	0.15 166	0.16 143	0.10 155	0.11 154	0.10 150	0.11 154	0.10 153	0.11 157	0.10 151	0.11 157	0.10 151	0.11 158	0.10 147	0.14 133	0.14 163	0.11 152	0.10 151	0.11 156	0.09 143

over v1	0.11 112	0.11 109	0.15 166	0.16 143	0.10 155	0.11 154	0.10 150	0.11 154	0.10 153	0.11 157	0.10 151	0.11 157	0.10 151	0.11 158	0.10 147	0.14 133	0.14 163	0.11 152	0.09 142	0.11 156	0.10 151

over-8	0.11 112	0.14 123	0.15 166	0.16 143	0.10 155	0.11 154	0.10 150	0.11 154	0.09 149	0.11 157	0.10 151	0.11 157	0.10 151	0.11 158	0.09 140	0.14 133	0.14 163	0.11 152	0.09 142	0.11 156	0.09 143

over-9	0.11 112	0.11 109	0.16 173	0.16 143	0.10 155	0.12 163	0.10 150	0.11 154	0.10 153	0.11 157	0.10 151	0.11 157	0.10 151	0.11 158	0.10 147	0.14 133	0.14 163	0.11 152	0.10 151	0.11 156	0.09 143

ISRNet	0.11 112	0.05 66	0.36 302	0.24 188	0.07 141	0.13 164	0.05 120	0.06 121	0.05 124	0.05 112	0.05 127	0.13 165	0.05 117	0.05 103	0.09 140	0.24 211	0.20 207	0.10 141	0.05 123	0.06 123	0.13 185

JetRed	0.11 112	0.12 114	0.11 112	0.11 97	0.11 174	0.11 154	0.14 189	0.11 154	0.11 171	0.12 163	0.11 169	0.11 157	0.11 168	0.11 158	0.11 162	0.11 105	0.16 174	0.11 152	0.11 165	0.11 156	0.11 165

JetBlue	0.11 112	0.11 109	0.12 123	0.13 117	0.14 194	0.11 154	0.11 167	0.11 154	0.11 171	0.11 157	0.11 169	0.11 157	0.11 168	0.12 166	0.12 174	0.11 105	0.11 121	0.11 152	0.11 165	0.11 156	0.11 165

x	0.11 112	1.15 413	0.15 166	0.14 121	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.14 133	0.15 171	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 112	0.44 238	0.33 279	0.39 254	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.39 300	0.36 342	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

xxxx	0.11 112	1.16 415	0.16 173	0.12 105	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.13 126	0.16 174	0.03 41	0.04 99	0.04 97	0.04 96

BEATNet_4x	0.11 112	0.03 31	0.03 39	1.60 582	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.05 103	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

ADCL	0.11 112	0.03 31	0.03 39	1.60 582	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.05 103	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

AnyNet_C01	0.11 112	0.02 12	0.02 15	1.62 585	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.06 115	0.04 97	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.03 52

zh-mn7	0.12 125	1.14 410	0.17 183	0.20 167	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.18 174	0.16 174	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

S2M2_L	0.12 125	0.14 123	0.10 92	0.15 133	0.10 155	0.14 166	0.10 150	0.14 166	0.10 153	0.15 173	0.10 151	0.14 167	0.10 151	0.14 168	0.10 147	0.13 126	0.10 99	0.13 163	0.09 142	0.13 167	0.09 143
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GwcNet	0.12 125	0.07 82	0.05 79	0.08 69	0.05 126	0.08 132	1.20 581	0.07 131	0.05 124	0.05 112	0.05 127	0.08 133	0.05 117	0.08 134	0.03 52	0.07 75	0.05 78	0.06 121	0.05 123	0.07 133	0.05 122

FADNet-RVC-Resample	0.12 125	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.04 100	0.04 90	1.57 651	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.05 123	0.04 97	0.06 131

FADNet_RVC	0.12 125	0.04 52	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.05 117	0.04 90	1.65 655	0.05 66	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

FADNet	0.12 125	0.05 66	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.05 117	0.04 90	1.66 658	0.06 70	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

ADCRef	0.12 125	0.03 31	0.04 64	1.71 589	0.04 101	0.03 44	0.03 54	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.03 53	0.06 115	0.04 97	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.03 47	0.04 96

CIPLG	0.13 132	0.21 145	0.12 123	0.16 143	0.11 174	0.15 174	0.11 167	0.14 166	0.11 171	0.15 173	0.12 177	0.15 178	0.11 168	0.14 168	0.11 162	0.15 146	0.12 135	0.14 165	0.11 165	0.14 170	0.11 165

IPLG	0.13 132	0.20 139	0.14 148	0.15 133	0.11 174	0.14 166	0.11 167	0.14 166	0.11 171	0.14 166	0.11 169	0.14 167	0.11 168	0.14 168	0.11 162	0.15 146	0.12 135	0.14 165	0.11 165	0.14 170	0.11 165

ACRE	0.13 132	0.21 145	0.14 148	0.15 133	0.11 174	0.14 166	0.11 167	0.14 166	0.11 171	0.14 166	0.12 177	0.14 167	0.11 168	0.14 168	0.11 162	0.15 146	0.12 135	0.14 165	0.11 165	0.14 170	0.11 165

LRCNet_RVC	0.13 132	0.13 116	0.09 88	0.13 117	0.10 155	0.14 166	0.10 150	0.14 166	0.10 153	0.23 219	0.10 151	0.20 200	0.10 151	0.24 227	0.11 162	0.11 105	0.09 94	0.12 159	0.14 197	0.12 165	0.09 143

aanetorigin	0.13 132	0.11 109	0.11 112	0.11 97	0.11 174	0.11 154	0.11 167	0.11 154	0.11 171	0.11 157	0.12 177	0.11 157	0.11 168	0.11 158	0.11 162	0.11 105	0.11 121	0.14 165	0.11 165	0.49 423	0.11 165

FADNet-RVC	0.13 132	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 120	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.05 127	0.04 96	0.05 117	0.04 90	1.71 672	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.07 133	0.04 96

ELAS	0.13 132	0.16 126	0.11 112	0.15 133	0.09 148	0.18 192	0.11 167	0.18 191	0.11 171	0.17 185	0.11 169	0.18 191	0.11 168	0.18 190	0.11 162	0.14 133	0.08 84	0.14 165	0.08 140	0.14 170	0.09 143
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
w-ln-seven-2	0.14 139	1.22 472	0.28 237	0.32 223	0.04 101	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.32 248	0.27 245	0.04 93	0.03 57	0.03 47	0.03 52

S2M2_XL	0.14 139	0.17 131	0.12 123	0.17 156	0.11 174	0.17 188	0.11 167	0.17 187	0.11 171	0.17 185	0.11 169	0.17 187	0.11 168	0.17 187	0.11 162	0.16 158	0.11 121	0.16 182	0.11 165	0.16 183	0.11 165
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
mmm	0.14 139	1.83 533	0.12 123	0.11 97	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.04 103	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.06 115	0.04 97	0.12 111	0.11 121	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

ProNet	0.14 139	0.20 139	0.14 148	0.16 143	0.11 174	0.16 181	0.11 167	0.17 187	0.11 171	0.17 185	0.12 177	0.17 187	0.13 190	0.17 187	0.12 174	0.15 146	0.11 121	0.16 182	0.11 165	0.15 178	0.12 178

IPLGR_C	0.14 139	0.20 139	0.12 123	0.15 133	0.11 174	0.14 166	0.15 197	0.14 166	0.11 171	0.15 173	0.12 177	0.14 167	0.11 168	0.16 179	0.11 162	0.15 146	0.12 135	0.14 165	0.12 181	0.15 178	0.12 178

MIPNet	0.14 139	0.21 145	0.17 183	0.16 143	0.11 174	0.15 174	0.12 180	0.14 166	0.11 171	0.16 178	0.11 169	0.14 167	0.11 168	0.14 168	0.11 162	0.14 133	0.12 135	0.14 165	0.11 165	0.14 170	0.11 165

IPLGR	0.14 139	0.24 159	0.14 148	0.16 143	0.12 187	0.15 174	0.12 180	0.14 166	0.11 171	0.15 173	0.12 177	0.14 167	0.11 168	0.14 168	0.11 162	0.15 146	0.12 135	0.14 165	0.11 165	0.14 170	0.11 165

GMStereo	0.14 139	0.13 116	0.14 148	0.14 121	0.14 194	0.14 166	0.14 189	0.14 166	0.14 194	0.14 166	0.14 196	0.14 167	0.14 195	0.14 168	0.14 188	0.14 133	0.14 163	0.14 165	0.14 197	0.14 170	0.14 191
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AnyNet_C32	0.14 139	0.04 52	0.03 39	2.22 607	0.04 101	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.04 96	0.02 21	0.07 131	0.04 97	0.02 15	0.02 16	0.03 41	0.03 57	0.02 21	0.03 52

HSM	0.14 139	0.16 126	0.12 123	0.17 156	0.12 187	0.17 188	0.11 167	0.17 187	0.11 171	0.17 185	0.12 177	0.17 187	0.12 184	0.17 187	0.12 174	0.16 158	0.11 121	0.16 182	0.11 165	0.16 183	0.12 178

DRN-Test	0.14 139	0.13 116	0.09 88	0.14 121	0.09 148	0.15 174	0.09 145	0.14 166	0.10 153	0.14 166	0.09 147	0.14 167	0.09 147	0.13 167	0.09 140	0.12 111	0.09 94	0.12 159	0.09 142	0.12 165	0.73 520

ELAS_RVC	0.14 139	0.16 126	0.10 92	0.15 133	0.10 155	0.18 192	0.11 167	0.19 193	0.11 171	0.19 191	0.12 177	0.18 191	0.11 168	0.19 193	0.12 174	0.14 133	0.08 84	0.14 165	0.09 142	0.15 178	0.09 143
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ITSA-stereo	0.15 151	0.17 131	0.13 143	0.20 167	0.13 192	0.19 195	0.13 187	0.18 191	0.13 191	0.19 191	0.13 191	0.18 191	0.14 195	0.18 190	0.14 188	0.16 158	0.11 121	0.15 178	0.14 197	0.18 196	0.11 165

CoDeX	0.15 151	0.70 307	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.01 9	0.02 20	0.67 495	0.02 15	0.69 480	0.75 506	0.01 9	0.02 21	0.02 20

ICVP	0.15 151	0.53 283	0.11 112	0.16 143	0.11 174	0.16 181	0.11 167	0.16 180	0.11 171	0.16 178	0.11 169	0.16 179	0.11 168	0.16 179	0.11 162	0.16 158	0.11 121	0.16 182	0.11 165	0.16 183	0.11 165
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCP+	0.15 151	0.04 52	0.04 64	2.20 606	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.05 127	0.04 96	0.04 100	0.08 134	0.04 97	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

StereoDRNet	0.15 151	0.14 123	0.10 92	0.14 121	0.09 148	0.15 174	0.09 145	0.14 166	0.09 149	0.14 166	0.10 151	0.14 167	0.09 147	0.14 168	0.09 140	0.13 126	0.10 99	0.13 163	0.09 142	0.13 167	0.82 536

LALA_ROB	0.15 151	0.19 135	0.12 123	0.18 158	0.11 174	0.20 201	0.12 180	0.21 209	0.12 187	0.20 198	0.12 177	0.20 200	0.12 184	0.21 210	0.13 183	0.17 166	0.10 99	0.18 202	0.11 165	0.18 196	0.11 165

SGM_RVC	0.15 151	0.17 131	0.11 112	0.18 158	0.11 174	0.19 195	0.11 167	0.19 193	0.12 187	0.19 191	0.12 177	0.20 200	0.12 184	0.19 193	0.12 174	0.16 158	0.11 121	0.17 192	0.10 151	0.17 192	0.10 151
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
VeloStereo	0.16 158	0.92 357	0.16 173	0.18 158	0.08 144	0.11 154	0.12 180	0.12 162	0.09 149	0.09 140	0.28 286	0.10 145	0.08 145	0.10 145	0.12 174	0.15 146	0.17 195	0.08 131	0.12 181	0.09 142	0.08 138

flow	0.16 158	0.92 357	0.16 173	0.18 158	0.08 144	0.11 154	0.12 180	0.12 162	0.09 149	0.09 140	0.28 286	0.10 145	0.08 145	0.10 145	0.12 174	0.15 146	0.17 195	0.08 131	0.12 181	0.09 142	0.08 138

z-mn7	0.16 158	1.21 466	0.33 279	0.41 281	0.04 101	0.04 95	0.03 54	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.04 100	0.04 90	0.04 97	0.35 266	0.31 282	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

GMStereo_Zeroshot	0.16 158	0.16 126	0.16 173	0.16 143	0.16 219	0.16 181	0.16 204	0.16 180	0.16 214	0.16 178	0.16 212	0.16 179	0.16 211	0.16 179	0.16 208	0.16 158	0.16 174	0.16 182	0.16 211	0.16 183	0.16 200

qqq	0.16 158	2.01 558	0.12 123	0.15 133	0.04 101	0.06 119	0.05 120	0.06 121	0.04 103	0.06 123	0.03 56	0.06 124	0.03 53	0.06 115	0.03 52	0.12 111	0.14 163	0.04 93	0.04 99	0.03 47	0.03 52

DeepPruner_ROB	0.16 158	0.18 134	0.13 143	0.19 163	0.13 192	0.19 195	0.13 187	0.19 193	0.13 191	0.19 191	0.13 191	0.19 195	0.13 190	0.19 193	0.13 183	0.18 174	0.13 158	0.18 202	0.13 192	0.18 196	0.13 185

ManiGeoR	0.17 164	0.05 66	0.62 447	0.73 430	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.04 103	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.04 97	0.72 458	0.58 445	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

HLF11	0.17 164	0.05 66	0.63 451	0.72 426	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.04 103	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.04 97	0.71 450	0.59 451	0.05 108	0.04 99	0.04 97	0.04 96

HLf10	0.17 164	0.05 66	0.62 447	0.73 430	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.04 103	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.04 97	0.72 458	0.58 445	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

HLf8	0.17 164	0.05 66	0.62 447	0.72 426	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.04 103	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.04 97	0.72 458	0.58 445	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

TestStereo_HLe17	0.17 164	0.05 66	0.65 458	0.72 426	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.04 103	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.04 97	0.71 450	0.59 451	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

CAS++	0.17 164	0.27 172	0.21 203	0.10 80	0.21 256	0.15 174	0.22 243	0.10 142	0.21 244	0.22 213	0.10 151	0.19 195	0.18 234	0.10 145	0.19 232	0.20 181	0.19 205	0.18 202	0.10 151	0.19 202	0.18 224
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
11t1	0.17 164	2.16 568	0.13 143	0.13 117	0.04 101	0.06 119	0.04 103	0.06 121	0.04 103	0.06 123	0.03 56	0.06 124	0.03 53	0.06 115	0.05 115	0.18 174	0.12 135	0.06 121	0.03 57	0.05 114	0.03 52

SFCPSM	0.17 164	0.78 323	0.02 15	0.02 14	0.01 10	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.01 10	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.01 9	0.02 20	0.79 534	0.02 15	0.75 493	0.76 508	0.02 21	0.02 21	0.02 20

CCAANet	0.17 164	0.71 308	0.14 148	0.14 121	0.14 194	0.14 166	0.14 189	0.14 166	0.14 194	0.14 166	0.14 196	0.14 167	0.14 195	0.14 168	0.22 242	0.14 133	0.14 163	0.14 165	0.14 197	0.14 170	0.14 191

DepthFocus	0.18 173	0.22 149	0.15 166	0.22 178	0.15 208	0.22 216	0.15 197	0.22 215	0.15 206	0.22 213	0.15 206	0.22 217	0.16 211	0.22 216	0.15 200	0.20 181	0.15 171	0.20 210	0.14 197	0.20 203	0.14 191

w-ln-seven	0.18 173	1.47 491	0.33 279	0.40 267	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.04 100	0.04 90	0.04 97	0.38 287	0.32 287	0.05 108	0.04 99	0.04 97	0.04 96

xyz-stereo-finetune2	0.18 173	0.48 262	0.16 173	0.16 143	0.15 208	0.15 174	0.16 204	0.16 180	0.16 214	0.16 178	0.16 212	0.16 179	0.16 211	0.16 179	0.16 208	0.16 158	0.16 174	0.16 182	0.16 211	0.16 183	0.16 200

xyz-stereo	0.18 173	0.50 269	0.16 173	0.15 133	0.16 219	0.16 181	0.16 204	0.16 180	0.16 214	0.16 178	0.16 212	0.16 179	0.16 211	0.16 179	0.16 208	0.16 158	0.16 174	0.16 182	0.16 211	0.16 183	0.16 200

BEATNet-Init1	0.19 177	0.08 84	0.08 82	2.23 608	0.08 144	0.08 132	0.07 141	0.07 131	0.08 146	0.08 133	0.07 142	0.08 133	0.07 140	0.11 158	0.08 135	0.08 77	0.08 84	0.08 131	0.07 135	0.08 138	0.08 138

DeepPrunerF	0.19 177	0.08 84	0.08 82	2.23 608	0.08 144	0.08 132	0.07 141	0.07 131	0.08 146	0.08 133	0.07 142	0.08 133	0.07 140	0.11 158	0.08 135	0.08 77	0.08 84	0.08 131	0.07 135	0.08 138	0.08 138

Weightmod_eth	0.20 179	0.24 159	0.28 237	0.47 314	0.14 194	0.24 228	0.14 189	0.17 187	0.13 191	0.22 213	0.16 212	0.22 217	0.13 190	0.20 198	0.16 208	0.24 211	0.20 207	0.19 205	0.14 197	0.16 183	0.24 247

depth_test_26	0.20 179	0.34 187	0.25 219	0.34 233	0.14 194	0.21 211	0.14 189	0.21 209	0.14 194	0.21 209	0.14 196	0.21 207	0.14 195	0.21 210	0.14 188	0.26 220	0.26 232	0.22 219	0.15 208	0.22 212	0.14 191

IGEV_Zeroshot_test	0.20 179	0.19 135	0.40 351	0.30 211	0.17 225	0.22 216	0.17 214	0.21 209	0.17 224	0.20 198	0.17 220	0.21 207	0.18 234	0.21 210	0.17 215	0.20 181	0.16 174	0.20 210	0.16 211	0.20 203	0.17 218

DAS	0.20 179	0.20 139	0.20 198	0.20 167	0.20 246	0.20 201	0.20 233	0.20 200	0.20 240	0.20 198	0.20 244	0.20 200	0.20 245	0.20 198	0.20 235	0.20 181	0.20 207	0.20 210	0.20 244	0.20 203	0.20 229

ACVNet	0.20 179	0.19 135	0.14 148	0.20 167	0.14 194	0.20 201	0.96 556	0.21 209	0.14 194	0.20 198	0.13 191	0.21 207	0.14 195	0.20 198	0.14 188	0.17 166	0.12 135	0.17 192	0.12 181	0.17 192	0.12 178

acv_ft	0.20 179	0.19 135	0.14 148	0.20 167	0.14 194	0.20 201	0.96 556	0.21 209	0.14 194	0.20 198	0.13 191	0.21 207	0.14 195	0.20 198	0.14 188	0.17 166	0.12 135	0.17 192	0.12 181	0.17 192	0.12 178

iResNetv2_ROB	0.20 179	0.23 151	0.18 193	0.24 188	0.20 246	0.24 228	0.18 223	0.24 225	0.18 231	0.24 226	0.18 237	0.23 225	0.19 241	0.24 227	0.18 228	0.21 188	0.16 174	0.21 214	0.16 211	0.22 212	0.16 200

iResNet	0.20 179	0.23 151	0.18 193	0.24 188	0.18 237	0.24 228	0.20 233	0.24 225	0.18 231	0.23 219	0.17 220	0.23 225	0.18 234	0.23 223	0.18 228	0.22 190	0.16 174	0.21 214	0.16 211	0.21 210	0.16 200

SCION-MonSter	0.21 187	0.76 319	0.22 205	0.25 195	0.15 208	0.19 195	0.15 197	0.19 193	0.15 206	0.19 191	0.15 206	0.19 195	0.15 207	0.19 193	0.14 188	0.22 190	0.21 211	0.16 182	0.14 197	0.16 183	0.15 198

LACA2	0.21 187	0.24 159	0.26 226	0.31 217	0.16 219	0.24 228	0.16 204	0.24 225	0.16 214	0.24 226	0.16 212	0.24 231	0.16 211	0.24 227	0.16 208	0.27 224	0.23 224	0.24 238	0.16 211	0.23 224	0.16 200

LACA1	0.21 187	0.24 159	0.26 226	0.31 217	0.16 219	0.24 228	0.16 204	0.24 225	0.16 214	0.24 226	0.16 212	0.24 231	0.16 211	0.24 227	0.16 208	0.27 224	0.22 218	0.23 228	0.16 211	0.23 224	0.16 200

z-ln-s-r	0.21 187	1.40 489	0.53 424	0.56 388	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.05 124	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.05 115	0.57 415	0.44 397	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

tg	0.21 187	0.25 166	0.21 203	0.26 203	0.17 225	0.24 228	0.17 214	0.24 225	0.17 224	0.24 226	0.17 220	0.24 231	0.17 223	0.24 227	0.17 215	0.24 211	0.17 195	0.23 228	0.16 211	0.23 224	0.16 200

Pointernet	0.21 187	0.22 149	0.19 195	0.24 188	0.19 243	0.24 228	0.19 229	0.24 225	0.19 238	0.24 226	0.19 240	0.24 231	0.19 241	0.24 227	0.19 232	0.22 190	0.17 195	0.22 219	0.17 234	0.22 212	0.17 218

SuperB	0.21 187	0.10 98	2.51 688	0.12 105	0.09 148	0.10 143	0.09 145	0.08 134	0.07 141	0.10 145	0.09 147	0.09 141	0.07 140	0.07 131	0.07 132	0.07 75	0.08 84	0.07 126	0.07 135	0.08 138	0.07 135

GEAR-Net	0.22 194	0.46 251	0.27 229	0.29 209	0.17 225	0.21 211	0.17 214	0.21 209	0.17 224	0.21 209	0.17 220	0.21 207	0.17 223	0.21 210	0.17 215	0.28 229	0.26 232	0.20 210	0.16 211	0.20 203	0.16 200

BStereo	0.22 194	0.23 151	0.20 198	0.24 188	0.20 246	0.23 225	0.33 371	0.39 296	0.17 224	0.23 219	0.17 220	0.23 225	0.16 211	0.24 227	0.17 215	0.23 202	0.16 174	0.22 219	0.20 244	0.22 212	0.16 200

Anonymus123	0.22 194	0.23 151	0.20 198	0.24 188	0.20 246	0.23 225	0.33 371	0.39 296	0.17 224	0.23 219	0.17 220	0.23 225	0.16 211	0.24 227	0.17 215	0.23 202	0.16 174	0.22 219	0.20 244	0.22 212	0.16 200

WAO-6	0.22 194	0.23 151	0.22 205	0.23 183	0.22 258	0.22 216	0.22 243	0.22 215	0.22 248	0.22 213	0.22 251	0.22 217	0.22 253	0.22 216	0.22 242	0.22 190	0.22 218	0.22 219	0.22 251	0.22 212	0.22 235

IMH-64-1	0.22 194	0.23 151	0.23 209	0.22 178	0.22 258	0.22 216	0.22 243	0.22 215	0.22 248	0.22 213	0.22 251	0.22 217	0.22 253	0.22 216	0.22 242	0.22 190	0.22 218	0.23 228	0.22 251	0.22 212	0.23 237

IMH-64	0.22 194	0.23 151	0.23 209	0.22 178	0.22 258	0.22 216	0.22 243	0.22 215	0.22 248	0.22 213	0.22 251	0.22 217	0.22 253	0.22 216	0.22 242	0.22 190	0.22 218	0.23 228	0.22 251	0.22 212	0.23 237

ac_64	0.22 194	0.13 116	0.19 195	0.23 183	0.10 155	0.26 247	1.02 566	0.14 166	0.10 153	0.28 249	0.14 196	0.17 187	0.19 241	0.28 257	0.09 140	0.22 190	0.16 174	0.23 228	0.17 234	0.11 156	0.12 178

SMOE	0.23 201	0.25 166	0.30 247	0.33 227	0.18 237	0.26 247	0.18 223	0.26 239	0.18 231	0.26 243	0.18 237	0.25 238	0.18 234	0.25 236	0.18 228	0.31 245	0.27 245	0.23 228	0.17 234	0.23 224	0.17 218

LACA3	0.23 201	0.25 166	0.27 229	0.54 381	0.17 225	0.25 238	0.17 214	0.25 233	0.17 224	0.25 234	0.17 220	0.25 238	0.17 223	0.25 236	0.17 215	0.28 229	0.23 224	0.24 238	0.17 234	0.24 229	0.17 218

dd	0.23 201	0.98 368	0.16 173	0.23 183	0.15 208	0.23 225	0.15 197	0.23 222	0.15 206	0.23 219	0.15 206	0.24 231	0.17 223	0.23 223	0.15 200	0.22 190	0.15 171	0.21 214	0.15 208	0.22 212	0.16 200

dad	0.23 201	1.03 394	0.16 173	0.23 183	0.15 208	0.24 228	0.15 197	0.24 225	0.16 214	0.23 219	0.16 212	0.24 231	0.16 211	0.23 223	0.15 200	0.22 190	0.16 174	0.22 219	0.16 211	0.22 212	0.16 200

RSGM-EC	0.24 205	0.24 159	0.15 166	0.22 178	0.15 208	0.22 216	0.15 197	0.22 215	0.15 206	0.24 226	0.15 206	0.22 217	0.15 207	0.22 216	1.19 581	0.20 181	0.17 195	0.24 238	0.14 197	0.20 203	0.14 191

acva	0.24 205	0.24 159	0.15 166	0.22 178	0.15 208	0.22 216	0.15 197	0.22 215	0.15 206	0.24 226	0.15 206	0.22 217	0.15 207	0.22 216	1.19 581	0.20 181	0.17 195	0.24 238	0.14 197	0.20 203	0.14 191

MSKI-zero shot	0.24 205	0.21 145	0.49 405	0.65 408	0.18 237	0.22 216	0.17 214	0.23 222	0.18 231	0.21 209	0.17 220	0.23 225	0.28 291	0.23 223	0.18 228	0.21 188	0.16 174	0.21 214	0.16 211	0.21 210	0.16 200

SCION-MonSter(vits)	0.25 208	0.79 325	0.31 265	0.42 291	0.28 286	0.40 309	0.28 280	0.20 200	0.15 206	0.40 304	0.15 206	0.19 195	0.15 207	0.20 198	0.15 200	0.23 202	0.21 211	0.17 192	0.14 197	0.16 183	0.14 191

qqq1	0.25 208	3.70 638	0.14 148	0.14 121	0.04 101	0.06 119	0.05 120	0.06 121	0.05 124	0.06 123	0.05 127	0.04 96	0.05 117	0.06 115	0.05 115	0.13 126	0.12 135	0.06 121	0.05 123	0.03 47	0.04 96

fff1	0.25 208	3.70 638	0.14 148	0.14 121	0.04 101	0.06 119	0.05 120	0.06 121	0.05 124	0.06 123	0.05 127	0.04 96	0.05 117	0.06 115	0.05 115	0.13 126	0.12 135	0.06 121	0.05 123	0.03 47	0.04 96

UNDER WATER-64	0.25 208	0.26 169	0.25 219	0.26 203	0.25 272	0.25 238	0.25 259	0.25 233	0.25 263	0.25 234	0.25 269	0.25 238	0.25 265	0.26 248	0.25 260	0.25 218	0.25 229	0.25 243	0.25 267	0.25 232	0.25 249

ffm	0.25 208	3.83 644	0.12 123	0.12 105	0.05 126	0.06 119	0.05 120	0.06 121	0.05 124	0.03 44	0.03 56	0.06 124	0.05 117	0.06 115	0.05 115	0.12 111	0.12 135	0.05 108	0.04 99	0.06 123	0.04 96

ff1	0.25 208	3.83 644	0.12 123	0.12 105	0.05 126	0.06 119	0.05 120	0.06 121	0.05 124	0.03 44	0.03 56	0.06 124	0.05 117	0.06 115	0.05 115	0.12 111	0.12 135	0.05 108	0.04 99	0.06 123	0.04 96

mmx	0.25 208	3.83 644	0.12 123	0.12 105	0.05 126	0.06 119	0.05 120	0.06 121	0.05 124	0.03 44	0.03 56	0.06 124	0.05 117	0.06 115	0.05 115	0.12 111	0.12 135	0.05 108	0.04 99	0.06 123	0.04 96

MIM_Stereo	0.25 208	0.23 151	0.66 460	0.80 440	0.17 225	0.22 216	0.17 214	0.23 222	0.18 231	0.26 243	0.17 220	0.21 207	0.17 223	0.25 236	0.17 215	0.23 202	0.16 174	0.21 214	0.17 234	0.22 212	0.17 218

LoS	0.25 208	0.27 172	0.25 219	0.25 195	0.25 272	0.25 238	0.25 259	0.26 239	0.25 263	0.25 234	0.25 269	0.25 238	0.25 265	0.25 236	0.25 260	0.26 220	0.25 229	0.25 243	0.26 273	0.26 235	0.25 249
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Syn2CoEx	0.25 208	1.31 480	0.74 488	0.92 458	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.87 488	0.75 493	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

IGEV_i1	0.26 218	0.05 66	0.04 64	0.06 65	0.03 52	0.05 110	0.03 54	0.05 110	0.03 59	0.05 112	0.03 56	0.04 96	0.06 134	0.05 103	0.03 52	4.34 696	0.03 39	0.04 93	0.03 57	0.05 114	0.04 96

Weightmod	0.27 219	0.29 177	0.33 279	0.38 246	0.20 246	0.30 259	0.21 238	0.29 249	0.21 244	0.29 254	0.22 251	0.30 264	0.20 245	0.30 263	0.21 238	0.37 274	0.31 282	0.27 253	0.20 244	0.28 243	0.21 232

SME	0.27 219	0.29 177	0.31 265	0.38 246	0.20 246	0.29 257	0.18 223	0.30 252	0.20 240	0.32 267	0.21 249	0.32 273	0.20 245	0.32 271	0.21 238	0.35 266	0.32 287	0.27 253	0.19 242	0.29 247	0.20 229

model_zeroshot	0.27 219	0.20 139	0.27 229	0.33 227	0.21 256	0.37 294	0.22 243	0.37 282	0.24 258	0.26 243	0.27 278	0.33 277	0.21 252	0.25 236	0.27 267	0.32 248	0.20 207	0.34 290	0.23 257	0.25 232	0.26 255

DLNR-FE	0.28 222	0.89 346	0.30 247	0.34 233	0.19 243	0.28 254	0.19 229	0.28 244	0.20 240	0.28 249	0.20 244	0.28 254	0.20 245	0.28 257	0.20 235	0.33 254	0.28 253	0.25 243	0.19 242	0.24 229	0.19 227

xyz-stereo-finetune	0.28 222	0.49 264	0.16 173	0.16 143	0.16 219	0.16 181	0.16 204	0.22 215	0.30 312	0.32 267	0.31 360	0.32 273	0.31 363	0.32 271	0.32 355	0.32 248	0.33 300	0.31 270	0.32 383	0.31 256	0.32 362

SQANet	0.28 222	0.28 175	0.28 237	0.28 208	0.28 286	0.28 254	0.28 280	0.28 244	0.28 287	0.28 249	0.28 286	0.28 254	0.28 291	0.28 257	0.28 276	0.28 229	0.28 253	0.28 257	0.28 332	0.28 243	0.28 321

HGLStereo	0.28 222	0.29 177	0.22 205	0.36 240	0.22 258	0.36 286	0.21 238	0.36 274	0.21 244	0.42 335	0.21 249	0.36 289	0.22 253	0.36 289	0.21 238	0.34 258	0.21 211	0.34 290	0.21 248	0.34 271	0.21 232

iResNet_ROB	0.28 222	0.32 185	0.24 216	0.32 223	0.25 272	0.32 275	0.24 257	0.32 260	0.24 258	0.33 272	0.24 263	0.35 284	0.24 262	0.33 279	0.24 252	0.31 245	0.24 228	0.32 273	0.24 264	0.32 259	0.24 247

UNet	0.29 227	0.90 350	0.10 92	0.14 121	0.10 155	0.14 166	0.10 150	0.91 510	0.69 513	0.14 166	0.11 169	0.14 167	0.11 168	0.14 168	0.10 147	0.12 111	0.09 94	0.12 159	0.09 142	0.88 503	0.76 527

MultiAttention	0.30 228	0.30 180	0.30 247	0.30 211	0.30 311	0.30 259	0.30 303	0.30 252	0.30 312	0.30 256	0.30 316	0.30 264	0.30 312	0.30 263	0.30 302	0.30 239	0.30 277	0.30 264	0.30 365	0.30 251	0.30 345

MSAF-DinoV2	0.30 228	0.30 180	0.30 247	0.30 211	0.30 311	0.30 259	0.30 303	0.30 252	0.30 312	0.30 256	0.30 316	0.30 264	0.30 312	0.30 263	0.30 302	0.30 239	0.30 277	0.30 264	0.30 365	0.30 251	0.30 345

DDVS	0.30 228	3.10 624	0.14 148	0.19 163	0.14 194	0.19 195	0.14 189	0.20 200	0.14 194	0.19 191	0.13 191	0.16 179	0.13 190	0.19 193	0.13 183	0.17 166	0.13 158	0.17 192	0.13 192	0.17 192	0.13 185

ACV-stereo	0.30 228	2.08 560	0.25 219	0.25 195	0.18 237	0.24 228	0.17 214	0.24 225	0.18 231	0.24 226	0.17 220	0.25 238	0.17 223	0.24 227	0.17 215	0.22 190	0.16 174	0.22 219	0.16 211	0.22 212	0.16 200

LoS_RVC	0.30 228	1.14 410	0.25 219	0.25 195	0.25 272	0.26 247	0.25 259	0.25 233	0.25 263	0.25 234	0.25 269	0.26 250	0.26 275	0.26 248	0.25 260	0.26 220	0.26 232	0.25 243	0.25 267	0.26 235	0.26 255

CAS	0.30 228	1.17 416	0.25 219	0.25 195	0.25 272	0.26 247	0.25 259	0.25 233	0.26 277	0.25 234	0.25 269	0.25 238	0.25 265	0.25 236	0.25 260	0.26 220	0.26 232	0.26 248	0.25 267	0.26 235	0.25 249

DANet	0.30 228	0.30 180	0.30 247	0.30 211	0.30 311	0.30 259	0.30 303	0.30 252	0.30 312	0.30 256	0.30 316	0.30 264	0.30 312	0.30 263	0.30 302	0.30 239	0.30 277	0.30 264	0.30 365	0.30 251	0.30 345
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoO	0.31 235	0.31 183	0.31 265	0.30 211	0.40 426	0.31 266	0.30 303	0.30 252	0.34 388	0.29 254	0.31 360	0.29 260	0.30 312	0.31 268	0.31 343	0.31 245	0.29 267	0.31 270	0.30 365	0.31 256	0.31 355

tt1	0.31 235	0.93 361	0.24 216	0.33 227	0.23 264	0.31 266	0.24 257	0.32 260	0.24 258	0.32 267	0.23 256	0.32 273	0.25 265	0.32 271	0.24 252	0.27 224	0.26 232	0.27 253	0.26 273	0.27 241	0.27 293

xxxxx1	0.31 235	0.91 352	0.23 209	0.31 217	0.23 264	0.31 266	0.23 252	0.33 264	0.25 263	0.31 261	0.24 263	0.33 277	0.25 265	0.32 271	0.24 252	0.28 229	0.28 253	0.28 257	0.28 332	0.29 247	0.27 293

DLNR_Zeroshot_test	0.31 235	0.28 175	0.47 390	0.79 436	0.24 269	0.30 259	0.26 266	0.30 252	0.24 258	0.32 267	0.23 256	0.31 269	0.24 262	0.30 263	0.23 249	0.29 238	0.26 232	0.29 262	0.24 264	0.33 266	0.23 237

tt_ll	0.31 235	0.91 352	0.23 209	0.31 217	0.23 264	0.31 266	0.23 252	0.33 264	0.25 263	0.31 261	0.24 263	0.33 277	0.25 265	0.32 271	0.24 252	0.28 229	0.28 253	0.28 257	0.28 332	0.29 247	0.27 293

ff	0.31 235	0.91 352	0.23 209	0.31 217	0.23 264	0.31 266	0.23 252	0.33 264	0.25 263	0.31 261	0.24 263	0.33 277	0.25 265	0.32 271	0.24 252	0.28 229	0.28 253	0.28 257	0.28 332	0.29 247	0.27 293

RAFT + AFF	0.31 235	0.45 247	0.34 290	0.39 254	0.28 286	0.38 301	0.33 371	0.29 249	0.31 357	0.30 256	0.30 316	0.29 260	0.27 282	0.29 261	0.30 302	0.28 229	0.29 267	0.29 262	0.29 347	0.27 241	0.32 362

MLCV	0.31 235	0.35 189	0.27 229	0.35 236	0.28 286	0.35 282	0.27 269	0.35 270	0.28 287	0.36 283	0.27 278	0.35 284	0.27 282	0.35 283	0.27 267	0.34 258	0.27 245	0.34 290	0.27 311	0.34 271	0.27 293

DN-CSS_ROB	0.31 235	0.35 189	0.28 237	0.35 236	0.28 286	0.34 278	0.27 269	0.34 267	0.25 263	0.35 279	0.27 278	0.36 289	0.26 275	0.34 280	0.28 276	0.35 266	0.28 253	0.34 290	0.28 332	0.34 271	0.27 293

PStereo	0.32 244	0.36 194	0.28 237	0.38 246	0.29 299	0.36 286	0.27 269	0.38 291	0.27 281	0.38 290	0.28 286	0.36 289	0.27 282	0.36 289	0.28 276	0.32 248	0.27 245	0.33 280	0.27 311	0.33 266	0.27 293

DStereoFS	0.32 244	0.33 186	0.32 274	0.33 227	0.30 311	0.32 275	0.32 360	0.32 260	0.31 357	0.30 256	0.31 360	0.31 269	0.30 312	0.32 271	0.32 355	0.32 248	0.31 282	0.30 264	0.47 469	0.32 259	0.34 376

DStereoSA	0.32 244	0.52 279	0.34 290	0.31 217	0.31 358	0.30 259	0.30 303	0.31 258	0.30 312	0.31 261	0.31 360	0.31 269	0.30 312	0.31 268	0.31 343	0.30 239	0.32 287	0.31 270	0.31 376	0.31 256	0.31 355

WCG-NET（raft）	0.32 244	1.24 474	0.24 216	0.32 223	0.24 269	0.32 275	0.23 252	0.32 260	0.24 258	0.32 267	0.24 263	0.32 273	0.24 262	0.32 271	0.24 252	0.30 239	0.23 224	0.30 264	0.23 257	0.30 251	0.23 237

Any-RAFT	0.32 244	0.36 194	0.27 229	0.36 240	0.27 280	0.36 286	0.27 269	0.36 274	0.27 281	0.36 283	0.27 278	0.36 289	0.27 282	0.36 289	0.28 276	0.36 271	0.28 253	0.36 315	0.28 332	0.36 294	0.28 321

StereoDRNet-Refined	0.33 249	0.39 208	0.26 226	0.39 254	0.26 279	0.40 309	0.26 266	0.40 304	0.26 277	0.39 297	0.26 274	0.39 306	0.26 275	0.39 307	0.26 265	0.37 274	0.25 229	0.37 318	0.25 267	0.37 299	0.37 395
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SCION-M(vits-remse)	0.34 250	0.79 325	0.30 247	0.33 227	0.28 286	0.40 309	0.28 280	0.40 304	0.28 287	0.40 304	0.28 286	0.39 306	0.28 291	0.40 310	0.28 276	0.23 202	0.21 211	0.35 306	0.27 311	0.35 284	0.27 293

SCION-Mon(vits-remp)	0.34 250	0.98 368	0.30 247	0.33 227	0.18 237	0.21 211	0.28 280	0.40 304	0.28 287	0.40 304	0.28 286	0.39 306	0.28 291	0.40 310	0.28 276	0.37 274	0.29 267	0.35 306	0.27 311	0.35 284	0.27 293

RAFT-FEzeroshot	0.34 250	0.26 169	0.17 183	0.21 176	0.17 225	0.20 201	0.16 204	0.20 200	0.16 214	0.20 198	0.17 220	0.21 207	0.16 211	0.27 252	0.24 252	0.19 178	0.16 174	0.19 205	0.16 211	0.26 235	3.08 715

RAFT-FE	0.34 250	0.26 169	0.17 183	0.21 176	0.17 225	0.20 201	0.16 204	0.20 200	0.16 214	0.20 198	0.17 220	0.21 207	0.16 211	0.27 252	0.24 252	0.19 178	0.16 174	0.19 205	0.16 211	0.26 235	3.08 715

LG-Stereo_L2	0.34 250	0.37 197	0.38 308	0.47 314	0.28 286	0.39 307	0.28 280	0.39 296	0.28 287	0.39 297	0.28 286	0.39 306	0.28 291	0.38 299	0.28 276	0.42 329	0.35 336	0.36 315	0.26 273	0.35 284	0.26 255

H2IRNET	0.34 250	0.34 187	0.34 290	0.34 233	0.34 394	0.34 278	0.34 384	0.34 267	0.34 388	0.34 275	0.34 387	0.34 282	0.34 386	0.34 280	0.34 380	0.34 258	0.34 329	0.34 290	0.34 397	0.34 271	0.34 376

IGEV++	0.34 250	0.43 235	0.30 247	0.40 267	0.29 299	0.40 309	0.29 295	0.40 304	0.29 297	0.40 304	0.29 301	0.40 316	0.29 303	0.40 310	0.30 302	0.38 287	0.29 267	0.37 318	0.29 347	0.37 299	0.29 330

iRaft-Stereo_5w	0.34 250	0.42 233	0.31 265	0.39 254	0.30 311	0.38 301	0.30 303	0.40 304	0.29 297	0.40 304	0.37 406	0.41 331	0.34 386	0.38 299	0.30 302	0.34 258	0.27 245	0.34 290	0.26 273	0.34 271	0.26 255

CSP-Net	0.34 250	1.29 476	1.19 543	1.36 568	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	1.26 583	1.21 595	0.03 41	0.09 142	0.02 21	0.09 143

iRaft-Stereo_20w	0.34 250	0.41 223	0.31 265	0.39 254	0.29 299	0.40 309	0.32 360	0.41 323	0.32 369	0.38 290	0.30 316	0.39 306	0.30 312	0.38 299	0.32 355	0.35 266	0.27 245	0.34 290	0.27 311	0.34 271	0.29 330

DGSMNet	0.34 250	0.41 223	0.27 229	0.41 281	0.28 286	0.41 328	0.28 280	0.41 323	0.27 281	0.41 321	0.27 278	0.42 349	0.27 282	0.41 330	0.28 276	0.40 307	0.29 267	0.40 382	0.28 332	0.40 373	0.27 293

small-0shot	0.35 261	1.92 554	0.27 229	0.27 206	0.27 280	0.27 252	0.27 269	0.27 243	0.27 281	0.27 248	0.27 278	0.26 250	0.27 282	0.27 252	0.26 265	0.27 224	0.26 232	0.26 248	0.26 273	0.26 235	0.27 293

gcap_with_dpt	0.35 261	0.39 208	0.30 247	0.44 302	0.31 358	0.44 390	0.31 350	0.44 387	0.31 357	0.44 380	0.30 316	0.44 393	0.30 312	0.44 382	0.30 302	0.38 287	0.26 232	0.38 326	0.27 311	0.38 312	0.27 293

FE-Mocha	0.35 261	0.71 308	0.40 351	0.47 314	0.27 280	0.34 278	0.27 269	0.34 267	0.26 277	0.34 275	0.26 274	0.34 282	0.27 282	0.34 280	0.27 267	0.44 331	0.41 374	0.33 280	0.29 347	0.32 259	0.29 330

IGEV-FE	0.35 261	0.37 197	0.17 183	0.19 163	0.17 225	0.20 201	0.17 214	0.19 193	0.17 224	0.19 191	0.17 220	0.19 195	0.17 223	0.37 296	0.36 387	0.19 178	0.17 195	0.19 205	0.17 234	0.38 312	2.84 706

test_for_model	0.35 261	0.39 208	0.30 247	0.43 298	0.30 311	0.43 356	0.30 303	0.43 349	0.30 312	0.43 342	0.30 316	0.43 358	0.30 312	0.44 382	0.31 343	0.38 287	0.26 232	0.38 326	0.26 273	0.38 312	0.26 255

CASnet	0.35 261	0.51 277	0.44 374	0.32 223	0.31 358	0.24 228	0.34 384	0.36 274	0.25 263	0.31 261	0.37 406	0.30 264	0.33 381	0.25 236	0.45 440	0.37 274	0.37 346	0.33 280	0.35 410	0.34 271	0.37 395
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
IGEV-Stereo	0.35 261	0.44 238	0.45 376	0.49 326	0.30 311	0.37 294	0.30 303	0.36 274	0.30 312	0.36 283	0.29 301	0.36 289	0.29 303	0.36 289	0.30 302	0.46 370	0.39 360	0.32 273	0.24 264	0.32 259	0.25 249
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ETE_ROB	0.35 261	0.35 189	0.35 300	0.35 236	0.35 398	0.35 282	0.35 389	0.35 270	0.35 392	0.35 279	0.35 396	0.35 284	0.35 392	0.35 283	0.35 384	0.35 266	0.35 336	0.35 306	0.35 410	0.35 284	0.35 387

GeoVLM	0.36 269	0.38 201	0.27 229	0.46 307	0.28 286	0.35 282	0.28 280	0.37 282	0.27 281	0.35 279	0.28 286	0.36 289	0.38 405	0.35 283	0.28 276	1.08 516	0.26 232	0.33 280	0.27 311	0.34 271	0.33 369

Zero-FE251	0.36 269	0.40 212	0.28 237	0.41 281	0.28 286	0.41 328	0.28 280	0.41 323	0.28 287	0.41 321	0.28 286	0.41 331	0.28 291	0.42 344	0.30 302	0.37 274	0.26 232	0.37 318	0.27 311	0.45 399	0.56 480

GIP-stereo	0.36 269	0.49 264	0.39 319	0.48 320	0.32 372	0.41 328	0.28 280	0.40 304	0.30 312	0.41 321	0.28 286	0.40 316	0.28 291	0.42 344	0.28 276	0.45 360	0.32 287	0.38 326	0.30 365	0.37 299	0.27 293

DCVSM-stereo	0.36 269	1.89 545	0.22 205	0.40 267	0.22 258	0.40 309	0.22 243	0.40 304	0.22 248	0.40 304	0.22 251	0.40 316	0.22 253	0.40 310	0.22 242	0.28 229	0.21 211	0.28 257	0.21 248	0.28 243	0.20 229

RSM	0.36 269	0.36 194	0.43 372	0.37 243	0.42 446	0.49 427	0.42 436	0.37 282	0.28 287	0.36 283	0.29 301	0.36 289	0.30 312	0.37 296	0.28 276	0.34 258	0.31 282	0.34 290	0.35 410	0.40 373	0.29 330

gcap-zeroshot	0.36 269	0.40 212	0.34 290	0.44 302	0.31 358	0.44 390	0.31 350	0.44 387	0.32 369	0.44 380	0.32 370	0.44 393	0.32 370	0.44 382	0.31 343	0.39 300	0.28 253	0.39 369	0.28 332	0.39 359	0.27 293

testlalala	0.36 269	0.40 212	0.34 290	0.44 302	0.31 358	0.44 390	0.31 350	0.44 387	0.32 369	0.44 380	0.32 370	0.44 393	0.32 370	0.44 382	0.31 343	0.39 300	0.28 253	0.39 369	0.28 332	0.39 359	0.27 293

GCAPDPT-zeroshot	0.36 269	0.40 212	0.30 247	0.43 298	0.30 311	0.43 356	0.30 303	0.43 349	0.31 357	0.43 342	0.30 316	0.43 358	0.30 312	0.44 382	0.31 343	0.39 300	0.28 253	0.39 369	0.27 311	0.39 359	0.26 255

RAFT-Test	0.36 269	0.37 197	0.33 279	0.41 281	0.32 372	0.41 328	0.32 360	0.41 323	0.32 369	0.41 321	0.32 370	0.41 331	0.32 370	0.41 330	0.33 367	0.37 274	0.29 267	0.37 318	0.29 347	0.38 312	0.31 355

DMCA	0.36 269	0.38 201	0.37 306	0.35 236	0.35 398	0.36 286	0.36 395	0.36 274	0.35 392	0.35 279	0.37 406	0.36 289	0.36 396	0.35 283	0.36 387	0.36 271	0.36 342	0.35 306	0.36 416	0.36 294	0.36 390

ACVNet-DCA	0.37 279	1.00 378	0.30 247	0.40 267	0.29 299	0.40 309	0.29 295	0.40 304	0.29 297	0.40 304	0.29 301	0.40 316	0.29 303	0.39 307	0.28 276	0.33 254	0.32 287	0.33 280	0.32 383	0.33 266	0.32 362

1test111	0.37 279	1.02 392	0.30 247	0.39 254	0.29 299	0.40 309	0.28 280	0.39 296	0.29 297	0.39 297	0.29 301	0.39 306	0.28 291	0.40 310	0.29 292	0.33 254	0.32 287	0.33 280	0.31 376	0.32 259	0.31 355

cc1	0.37 279	1.02 392	0.30 247	0.39 254	0.29 299	0.40 309	0.28 280	0.39 296	0.29 297	0.39 297	0.29 301	0.39 306	0.28 291	0.40 310	0.29 292	0.33 254	0.32 287	0.33 280	0.31 376	0.32 259	0.31 355

EKT-Stereo	0.37 279	0.40 212	0.44 374	1.07 483	0.29 299	0.34 278	0.31 350	0.36 274	0.29 297	0.38 290	0.31 360	0.37 299	0.30 312	0.36 289	0.29 292	0.34 258	0.28 253	0.39 369	0.30 365	0.37 299	0.30 345

GMOStereo	0.37 279	0.45 247	0.23 209	0.30 211	0.37 408	0.41 328	0.36 395	0.41 323	0.35 392	0.43 342	0.36 399	0.41 331	0.40 417	0.41 330	0.36 387	0.34 258	0.22 218	0.47 438	0.37 419	0.39 359	0.33 369

XPNet_ROB	0.37 279	0.37 197	0.37 306	0.37 243	0.37 408	0.37 294	0.37 401	0.37 282	0.37 404	0.37 289	0.37 406	0.37 299	0.37 401	0.37 296	0.37 397	0.37 274	0.37 346	0.37 318	0.37 419	0.37 299	0.37 395

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 285	0.35 189	0.56 429	0.63 402	0.29 299	0.36 286	0.29 295	0.36 274	0.29 297	0.39 297	0.29 301	0.36 289	0.29 303	0.36 289	0.29 292	0.62 430	0.57 441	0.35 306	0.29 347	0.36 294	0.29 330

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.38 285	0.35 189	0.56 429	0.63 402	0.28 286	0.36 286	0.28 280	0.36 274	0.28 287	0.36 283	0.28 286	0.36 289	0.28 291	0.36 289	0.28 276	0.62 430	0.57 441	0.35 306	0.28 332	0.35 284	0.28 321

MonSter++	0.38 285	0.44 238	0.31 265	0.43 298	0.30 311	0.43 356	0.31 350	0.43 349	0.31 357	0.45 392	0.31 360	0.43 358	0.31 363	0.43 351	0.69 510	0.38 287	0.33 300	0.40 382	0.30 365	0.38 312	0.30 345

HiDET	0.38 285	0.44 238	0.30 247	0.42 291	0.30 311	0.42 349	0.30 303	0.42 341	0.30 312	0.44 380	0.30 316	0.42 349	0.30 312	0.42 344	0.68 502	0.37 274	0.32 287	0.40 382	0.29 347	0.37 299	0.29 330

LCMNet	0.38 285	0.44 238	0.30 247	0.42 291	0.30 311	0.42 349	0.30 303	0.42 341	0.30 312	0.45 392	0.30 316	0.42 349	0.30 312	0.42 344	0.69 510	0.37 274	0.32 287	0.40 382	0.29 347	0.37 299	0.29 330

CSFM-Stereo	0.38 285	0.44 238	0.30 247	0.42 291	0.30 311	0.42 349	0.30 303	0.43 349	0.30 312	0.44 380	0.30 316	0.42 349	0.30 312	0.42 344	0.73 524	0.37 274	0.32 287	0.40 382	0.29 347	0.37 299	0.30 345

HART	0.38 285	0.45 247	0.34 290	0.42 291	0.33 384	0.41 328	0.34 384	0.42 341	0.33 379	0.43 342	0.34 387	0.42 349	0.34 386	0.41 330	0.38 400	0.40 307	0.32 287	0.42 416	0.32 383	0.40 373	0.32 362

GREAT-IGEV	0.38 285	0.43 235	0.36 302	0.48 320	0.32 372	0.45 404	0.32 360	0.45 396	0.32 369	0.45 392	0.32 370	0.45 403	0.32 370	0.45 400	0.32 355	0.44 331	0.33 300	0.41 400	0.29 347	0.41 384	0.29 330
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	0.38 285	0.43 235	0.33 279	0.46 307	0.33 384	0.45 404	0.32 360	0.45 396	0.32 369	0.45 392	0.32 370	0.45 403	0.33 381	0.45 400	0.32 355	0.38 287	0.38 353	0.38 326	0.37 419	0.37 299	0.36 390

WAO-8	0.38 285	0.38 201	0.38 308	0.38 246	0.38 415	0.38 301	0.38 408	0.38 291	0.38 408	0.38 290	0.38 411	0.38 301	0.38 405	0.38 299	0.38 400	0.38 287	0.38 353	0.38 326	0.37 419	0.38 312	0.38 402

WAO-7	0.38 285	0.38 201	0.38 308	0.38 246	0.38 415	0.38 301	0.38 408	0.38 291	0.38 408	0.38 290	0.38 411	0.38 301	0.38 405	0.38 299	0.38 400	0.38 287	0.38 353	0.38 326	0.38 432	0.38 312	0.38 402

xx1	0.38 285	1.03 394	0.31 265	0.40 267	0.31 358	0.41 328	0.28 280	0.40 304	0.29 297	0.40 304	0.29 301	0.40 316	0.29 303	0.40 310	0.29 292	0.34 258	0.33 300	0.34 290	0.32 383	0.34 271	0.32 362

Venus	0.38 285	0.38 201	0.38 308	0.38 246	0.38 415	0.37 294	0.38 408	0.37 282	0.37 404	0.41 321	0.37 406	0.39 306	0.37 401	0.38 299	0.38 400	0.37 274	0.38 353	0.38 326	0.37 419	0.37 299	0.38 402

IMH	0.38 285	0.38 201	0.38 308	0.38 246	0.38 415	0.38 301	0.38 408	0.38 291	0.38 408	0.42 335	0.38 411	0.40 316	0.38 405	0.38 299	0.38 400	0.38 287	0.38 353	0.39 369	0.38 432	0.38 312	0.38 402

DF	0.39 299	1.37 486	1.02 527	1.14 491	0.12 187	0.16 181	0.12 180	0.16 180	0.12 187	0.16 178	0.12 177	0.16 179	0.12 184	0.16 179	0.12 174	1.12 525	1.00 517	0.15 178	0.12 181	0.15 178	0.12 178

PAM	0.39 299	1.88 544	0.34 290	0.37 243	0.41 436	0.45 404	0.22 243	0.28 244	0.23 255	0.28 249	0.24 263	0.29 260	0.23 259	0.29 261	0.23 249	0.38 287	0.32 287	0.38 326	0.37 419	0.32 259	0.22 235

HanzoNet	0.39 299	0.38 201	0.40 351	0.39 254	0.41 436	0.38 301	0.38 408	0.38 291	0.38 408	0.39 297	0.39 421	0.38 301	0.38 405	0.39 307	0.40 415	0.38 287	0.38 353	0.40 382	0.38 432	0.38 312	0.40 410

CES	0.39 299	0.47 256	0.36 302	0.36 240	0.37 408	0.45 404	0.35 389	0.35 270	0.40 422	0.36 283	0.44 447	0.47 413	0.36 396	0.44 382	0.36 387	0.37 274	0.39 360	0.44 419	0.35 410	0.37 299	0.36 390

PASM	0.39 299	3.06 623	1.36 609	1.58 578	0.09 148	0.11 154	0.11 167	0.11 154	0.11 171	0.09 140	0.09 147	0.11 157	0.09 147	0.09 140	0.09 140	0.11 105	0.11 121	0.11 152	0.09 142	0.11 156	0.11 165

mms	0.40 304	0.45 247	0.35 300	0.48 320	0.36 404	0.47 416	0.34 384	0.45 396	0.38 408	0.47 404	0.33 379	0.45 403	0.32 370	0.45 400	0.32 355	0.39 300	0.38 353	0.38 326	0.37 419	0.39 359	0.39 408

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 304	1.09 404	0.39 319	0.49 326	0.30 311	0.43 356	0.30 303	0.44 387	0.30 312	0.43 342	0.30 316	0.43 358	0.30 312	0.43 351	0.30 302	0.45 360	0.34 329	0.38 326	0.27 311	0.38 312	0.27 293

knoymous	0.40 304	0.40 212	0.40 351	0.40 267	0.40 426	0.40 309	0.40 422	0.40 304	0.40 422	0.40 304	0.40 424	0.40 316	0.40 417	0.40 310	0.40 415	0.40 307	0.40 364	0.40 382	0.40 437	0.40 373	0.40 410

anonymousa	0.40 304	0.40 212	0.40 351	0.40 267	0.40 426	0.40 309	0.40 422	0.40 304	0.40 422	0.40 304	0.40 424	0.40 316	0.40 417	0.40 310	0.40 415	0.40 307	0.40 364	0.40 382	0.40 437	0.40 373	0.40 410

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Anonymous_2	0.40 304	0.40 212	0.40 351	0.40 267	0.40 426	0.40 309	0.40 422	0.40 304	0.40 422	0.40 304	0.40 424	0.40 316	0.40 417	0.40 310	0.40 415	0.40 307	0.40 364	0.40 382	0.40 437	0.40 373	0.40 410

Anonymous_1	0.40 304	0.40 212	0.40 351	0.40 267	0.40 426	0.40 309	0.40 422	0.40 304	0.40 422	0.40 304	0.40 424	0.40 316	0.40 417	0.40 310	0.40 415	0.40 307	0.40 364	0.40 382	0.40 437	0.40 373	0.40 410

AdaStereo	0.40 304	0.40 212	0.40 351	0.40 267	0.40 426	0.40 309	0.40 422	0.40 304	0.40 422	0.40 304	0.40 424	0.40 316	0.40 417	0.40 310	0.40 415	0.40 307	0.40 364	0.40 382	0.40 437	0.40 373	0.40 410
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	0.41 312	0.89 346	0.31 265	0.40 267	0.31 358	0.40 309	0.31 350	0.40 304	0.31 357	0.61 468	0.53 484	0.40 316	0.31 363	0.40 310	0.31 343	0.58 416	0.47 408	0.38 326	0.29 347	0.38 312	0.29 330

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 312	1.09 404	0.40 351	0.52 376	0.31 358	0.44 390	0.31 350	0.44 387	0.31 357	0.44 380	0.31 360	0.44 393	0.31 363	0.44 382	0.31 343	0.46 370	0.35 336	0.39 369	0.28 332	0.39 359	0.28 321

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 312	1.06 401	0.40 351	0.51 373	0.31 358	0.44 390	0.30 303	0.43 349	0.32 369	0.44 380	0.30 316	0.56 463	0.30 312	0.44 382	0.31 343	0.45 360	0.34 329	0.39 369	0.27 311	0.40 373	0.27 293

Select-FE	0.41 312	0.44 238	0.23 209	0.26 203	0.22 258	0.26 247	0.22 243	0.26 239	0.23 255	0.26 243	0.23 256	0.26 250	0.23 259	0.45 400	0.42 431	0.25 218	0.22 218	0.25 243	0.22 251	0.45 399	2.90 707

water-stereo	0.41 312	0.84 334	0.46 382	0.50 362	0.33 384	0.45 404	0.33 371	0.45 396	0.32 369	0.45 392	0.32 370	0.45 403	0.32 370	0.45 400	0.32 355	0.44 331	0.41 374	0.39 369	0.31 376	0.39 359	0.32 362

GCAP-BAT	0.41 312	1.30 478	0.39 319	0.49 326	0.30 311	0.43 356	0.30 303	0.43 349	0.30 312	0.44 380	0.30 316	0.43 358	0.30 312	0.43 351	0.30 302	0.44 331	0.34 329	0.38 326	0.26 273	0.38 312	0.26 255

GwcNet-ADL	0.41 312	0.41 223	0.41 365	0.41 281	0.41 436	0.41 328	0.41 431	0.41 323	0.41 432	0.41 321	0.41 432	0.41 331	0.41 429	0.41 330	0.41 423	0.41 315	0.41 374	0.41 400	0.41 446	0.41 384	0.41 419

PSMNet-ADL	0.41 312	0.41 223	0.41 365	0.41 281	0.41 436	0.41 328	0.41 431	0.41 323	0.41 432	0.41 321	0.41 432	0.41 331	0.41 429	0.41 330	0.41 423	0.41 315	0.41 374	0.41 400	0.41 446	0.41 384	0.41 419

GANet-ADL	0.41 312	0.41 223	0.41 365	0.41 281	0.41 436	0.41 328	0.41 431	0.41 323	0.41 432	0.41 321	0.41 432	0.41 331	0.41 429	0.41 330	0.41 423	0.41 315	0.41 374	0.41 400	0.41 446	0.41 384	0.41 419

ADLNet2	0.41 312	0.41 223	0.41 365	0.41 281	0.41 436	0.41 328	0.41 431	0.41 323	0.41 432	0.41 321	0.41 432	0.41 331	0.41 429	0.41 330	0.41 423	0.41 315	0.41 374	0.41 400	0.41 446	0.41 384	0.41 419

ADLNet	0.41 312	0.41 223	0.41 365	0.41 281	0.41 436	0.41 328	0.41 431	0.41 323	0.41 432	0.41 321	0.41 432	0.41 331	0.41 429	0.41 330	0.41 423	0.41 315	0.41 374	0.41 400	0.41 446	0.41 384	0.41 419

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Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
psmorigin	0.41 312	0.46 251	0.33 279	0.49 326	0.33 384	0.49 427	0.33 371	0.49 415	0.33 379	0.49 418	0.33 379	0.49 425	0.33 381	0.51 442	0.33 367	0.41 315	0.30 277	0.41 400	0.30 365	0.79 486	0.29 330

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1: 1. 1
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DN	0.53 403	0.85 336	0.45 376	0.65 408	0.44 451	0.60 469	0.44 440	0.60 462	0.44 445	0.60 466	0.45 452	0.60 471	0.44 442	0.60 466	0.44 437	0.56 413	0.42 384	0.56 472	0.42 454	0.56 445	0.42 426

MatchStereo	0.54 404	0.12 114	2.38 686	2.32 623	0.09 148	0.09 140	0.08 144	0.09 140	0.07 141	0.09 140	0.07 142	0.09 141	0.07 140	0.09 140	0.08 135	2.34 663	2.34 682	0.12 159	0.11 165	0.11 156	0.10 151
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
AIO-test1	0.54 404	0.60 297	0.52 420	0.66 412	0.47 464	0.61 471	0.47 455	0.58 457	0.46 450	0.61 468	0.46 456	0.61 474	0.45 446	0.62 468	0.45 440	0.61 425	0.52 432	0.57 473	0.48 473	0.57 448	0.48 446

castereo++	0.54 404	3.59 635	1.15 537	1.31 562	0.14 194	0.16 181	0.14 189	0.16 180	0.14 194	0.16 178	0.14 196	0.16 179	0.13 190	0.16 179	0.14 188	1.45 598	1.16 543	0.15 178	0.14 197	0.15 178	0.13 185

FENet	0.54 404	1.52 493	1.19 543	1.41 572	0.23 264	0.35 282	0.23 252	0.35 270	0.23 255	0.34 275	0.23 256	0.35 284	0.23 259	0.35 283	0.23 249	1.40 595	1.07 527	0.32 273	0.23 257	0.33 266	0.23 237

PSMNet_ROB	0.54 404	0.54 287	0.54 425	0.54 381	0.53 486	0.54 458	0.54 480	0.53 445	0.54 480	0.54 453	0.54 486	0.54 456	0.53 476	0.54 452	0.54 473	0.54 403	0.53 434	0.54 469	0.54 487	0.54 441	0.54 469

AIO-test2	0.55 409	0.59 295	0.52 420	0.67 413	0.47 464	0.61 471	0.47 455	0.61 466	0.47 455	0.61 468	0.47 464	0.61 474	0.48 459	0.62 468	0.47 451	0.64 436	0.53 434	0.58 474	0.47 469	0.58 450	0.48 446

CFNet-ft	0.55 409	1.57 495	0.14 148	0.20 167	0.14 194	0.20 201	2.53 704	1.61 622	0.14 194	0.20 198	0.14 196	0.20 200	0.14 195	0.20 198	0.14 188	0.17 166	0.12 135	0.17 192	0.12 181	1.56 616	1.24 631

S	0.56 411	0.61 298	0.54 425	0.68 415	0.48 468	0.65 477	0.49 466	0.63 468	0.49 464	0.64 476	0.49 471	0.64 478	0.48 459	0.62 468	0.49 459	0.63 434	0.62 460	0.59 477	0.48 473	0.57 448	0.48 446

MyStereo04	0.56 411	3.72 641	0.59 435	0.49 326	0.41 436	0.36 286	0.32 360	0.37 282	0.31 357	0.34 275	0.46 456	0.35 284	0.32 370	0.35 283	0.33 367	0.49 385	0.45 398	0.34 290	0.32 383	0.35 284	0.43 429

CASS	0.57 413	0.89 346	0.56 429	0.57 389	0.56 490	0.56 460	0.56 482	0.56 451	0.53 478	0.57 461	0.57 489	0.59 470	0.48 459	0.56 457	0.57 477	0.55 409	0.56 439	0.47 438	0.56 493	0.62 454	0.56 480
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
PointNet	0.60 414	0.75 316	0.49 405	0.79 436	0.50 476	0.79 497	0.49 466	0.79 491	0.49 464	0.80 502	0.49 471	0.79 503	0.49 465	0.80 497	0.49 459	0.63 434	0.40 364	0.63 481	0.40 437	0.63 455	0.40 410

aanet-new-14k	0.60 414	5.12 674	0.39 319	0.49 326	0.30 311	0.43 356	0.30 303	0.43 349	0.30 312	0.43 342	0.30 316	0.43 358	0.30 312	0.44 382	0.30 302	0.44 331	0.37 346	0.38 326	0.26 273	0.38 312	0.26 255

LG-Stereo	0.60 414	0.58 294	0.47 390	0.64 407	0.74 528	1.00 526	0.69 514	0.57 454	0.41 432	0.57 461	0.41 432	0.57 466	0.41 429	1.00 533	0.75 529	0.91 489	0.51 430	0.52 465	0.37 419	0.52 436	0.37 395

MonSter	0.60 414	0.64 301	0.52 420	0.62 400	0.44 451	2.07 648	0.44 440	0.62 467	0.44 445	0.62 472	0.44 447	0.62 476	0.44 442	0.62 468	0.44 437	0.58 416	0.42 384	0.62 479	0.46 462	0.58 450	0.42 426

MyStereo07	0.60 414	3.72 641	0.48 398	0.49 326	0.41 436	0.36 286	0.32 360	0.49 415	0.43 442	0.51 440	0.42 442	0.49 425	0.43 440	0.51 442	0.64 488	0.49 385	0.45 398	0.34 290	0.32 383	0.35 284	0.43 429

castereo	0.61 419	3.79 643	1.35 601	1.52 576	0.15 208	0.17 188	0.16 204	0.20 200	0.21 244	0.18 189	0.16 212	0.21 207	0.12 184	0.26 248	0.17 215	1.43 597	1.38 614	0.17 192	0.16 211	0.18 196	0.16 200

WCG-NET	0.61 419	1.21 466	0.54 425	0.61 399	0.53 486	0.67 480	0.53 477	0.66 474	0.53 478	0.64 476	0.53 484	0.65 482	0.53 476	0.59 464	0.52 469	0.65 438	0.48 414	0.64 483	0.52 483	0.58 450	0.50 455

GEAStereo	0.62 421	3.91 648	0.48 398	0.69 416	0.38 415	0.51 448	0.38 408	0.51 438	0.38 408	0.53 447	0.38 411	0.50 439	0.38 405	0.51 442	0.38 400	0.54 403	0.43 389	0.46 428	0.34 397	0.46 402	0.34 376

gasm-f	0.62 421	3.91 648	0.48 398	0.69 416	0.38 415	0.51 448	0.38 408	0.51 438	0.38 408	0.53 447	0.38 411	0.50 439	0.38 405	0.51 442	0.38 400	0.54 403	0.43 389	0.46 428	0.34 397	0.46 402	0.34 376

SMoEStereo_RVC	0.63 423	0.75 316	0.51 417	0.73 430	0.53 486	0.71 487	0.47 455	0.67 475	0.58 484	0.74 495	0.60 495	0.72 493	0.53 476	0.74 491	0.51 467	0.61 425	0.62 460	0.62 479	0.61 502	0.63 455	0.61 486

anonymity	0.63 423	0.69 304	0.56 429	0.71 424	0.56 490	0.71 487	0.56 482	0.71 482	0.56 481	0.72 488	0.56 488	0.71 490	0.56 480	0.71 485	0.58 479	0.68 443	0.55 437	0.68 490	0.55 489	0.68 463	0.54 469

SE	0.64 425	0.73 311	0.77 493	0.79 436	0.59 493	0.78 494	0.54 480	0.58 457	0.58 484	0.78 499	0.59 493	0.63 477	0.18 234	0.78 494	0.52 469	0.80 474	0.65 465	0.69 493	0.57 496	0.75 477	0.52 463

PAM_32	0.64 425	2.38 589	0.51 417	0.92 458	0.43 450	0.53 454	0.44 440	0.87 503	0.43 442	0.52 444	0.45 452	0.53 452	0.40 417	0.54 452	0.46 444	0.62 430	0.56 439	0.48 446	0.45 460	0.76 480	0.44 432

CRFU-Net	0.65 427	1.67 498	1.22 593	1.96 597	0.27 280	0.41 328	0.27 269	0.41 323	0.27 281	0.40 304	0.26 274	0.41 331	0.27 282	0.40 310	0.27 267	1.80 614	1.62 635	0.34 290	0.23 257	0.33 266	0.23 237

LMCR-Stereo	0.65 427	0.63 299	0.65 458	0.65 408	0.65 508	0.66 479	0.63 493	0.58 457	0.65 498	0.63 475	0.64 503	0.65 482	0.65 496	0.66 476	0.66 494	0.66 440	0.64 463	0.65 487	0.67 520	0.68 463	0.73 520

test410	0.66 429	5.69 697	0.31 265	0.40 267	0.31 358	0.41 328	0.31 350	0.40 304	0.31 357	0.62 472	0.55 487	0.40 316	0.31 363	0.40 310	0.31 343	0.59 419	0.47 408	0.38 326	0.29 347	0.38 312	0.30 345

KSHMR	0.66 429	0.50 269	0.48 398	1.15 494	0.52 483	0.49 427	0.51 474	0.49 415	0.71 526	0.67 482	0.50 475	1.16 561	1.11 561	0.66 476	0.52 469	0.49 385	0.49 417	0.51 462	0.66 516	0.50 428	1.14 572

TorneroNet	0.66 429	0.53 283	0.50 411	0.50 362	0.64 506	1.06 543	0.70 520	0.50 424	0.51 476	0.49 418	0.69 519	0.49 425	0.50 469	0.48 418	1.15 572	0.71 450	0.49 417	1.14 560	1.08 573	0.49 423	0.49 452

GES	0.66 429	2.34 585	0.29 243	0.41 281	0.29 299	0.41 328	0.29 295	0.42 341	0.29 297	0.40 304	0.41 432	0.41 331	0.30 312	0.51 442	0.29 292	0.32 248	0.29 267	0.32 273	2.46 708	2.49 670	0.30 345

cf-r	0.66 429	2.17 569	0.12 123	0.18 158	0.12 187	0.18 192	2.70 708	2.60 682	0.12 187	0.18 189	0.12 177	0.18 191	0.12 184	0.18 190	0.12 174	0.15 146	0.11 121	0.15 178	0.11 165	1.81 628	1.74 682

DSFCA	0.66 429	0.73 311	0.78 495	0.65 408	0.65 508	0.64 476	0.64 494	0.65 471	0.63 496	0.64 476	0.64 503	0.64 478	0.64 494	0.65 475	0.65 491	0.65 438	0.65 465	0.65 487	0.65 513	0.66 458	0.64 496

MWDA-net	0.67 435	0.66 302	0.45 376	2.84 645	0.46 457	0.73 489	0.45 446	0.71 482	0.44 445	0.72 488	0.45 452	0.70 489	0.45 446	0.70 483	0.44 437	0.61 425	0.41 374	0.61 478	0.43 457	0.61 453	0.42 426

WAFT-Stereo (ZS)	0.67 435	0.78 323	0.67 464	0.67 413	0.66 511	0.67 480	0.67 501	0.65 471	0.66 500	0.66 480	0.67 508	0.66 485	0.67 501	0.67 478	0.72 523	0.66 440	0.67 468	0.67 489	0.67 520	0.67 461	0.67 502

DEFOM-Stereo	0.68 437	3.11 625	1.40 615	1.63 586	0.25 272	0.31 266	0.25 259	0.31 258	0.28 287	0.31 261	0.29 301	0.29 260	0.27 282	0.31 268	0.28 276	1.59 606	1.47 620	0.30 264	0.29 347	0.30 251	0.28 321

ssnet_v2	0.68 437	1.96 556	1.25 597	0.29 209	0.20 246	0.30 259	0.20 233	0.29 249	0.22 248	1.50 623	0.20 244	0.31 269	0.20 245	0.27 252	0.22 242	0.24 211	1.49 621	0.26 248	0.18 241	3.90 693	0.19 227

ARAFT	0.68 437	0.81 331	0.63 451	0.74 433	0.60 495	0.78 494	0.62 492	0.77 490	0.66 500	0.74 495	0.63 501	0.75 498	0.62 493	0.83 506	0.60 484	0.70 449	0.55 437	0.70 498	0.60 500	0.78 484	0.55 477

mm2	0.69 440	0.69 304	0.69 474	0.69 416	0.69 517	0.69 482	0.69 514	0.69 477	0.69 513	0.69 485	0.69 519	0.69 486	0.69 512	0.69 481	0.69 510	0.69 444	0.69 480	0.69 493	0.69 526	0.69 467	0.69 506

mm1	0.69 440	0.69 304	0.69 474	0.69 416	0.69 517	0.69 482	0.69 514	0.69 477	0.69 513	0.69 485	0.69 519	0.69 486	0.69 512	0.69 481	0.69 510	0.69 444	0.69 480	0.69 493	0.69 526	0.69 467	0.69 506

NINENet	0.69 440	3.87 647	1.20 546	1.98 598	0.05 126	0.40 309	0.04 103	0.40 304	0.05 124	0.41 321	0.04 110	0.41 331	0.05 117	0.40 310	0.05 115	1.79 613	1.56 627	0.34 290	0.22 251	0.34 271	0.23 237

VIP-Stereo	0.70 443	2.97 622	2.43 687	2.49 634	0.16 219	0.25 238	0.16 204	0.25 233	0.16 214	0.25 234	0.18 237	0.25 238	0.16 211	0.26 248	0.16 208	1.86 615	1.26 597	0.23 228	0.15 208	0.23 224	0.15 198

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 443	0.72 310	0.71 480	0.80 440	0.62 505	0.82 505	0.61 491	0.81 497	0.62 493	0.81 505	0.63 501	0.80 505	0.70 516	0.73 489	0.61 486	0.76 468	0.61 459	0.74 505	0.61 502	0.77 482	0.61 486

DMCA-RVC	0.70 443	0.80 328	0.70 477	0.70 422	0.70 521	0.70 485	0.70 520	0.71 482	0.70 521	0.70 487	0.71 529	0.71 490	0.70 516	0.70 483	0.69 510	0.69 444	0.70 483	0.69 493	0.70 530	0.69 467	0.70 509

MyStereo8	0.71 446	3.92 650	0.52 420	0.59 394	0.52 483	0.57 466	0.53 477	0.59 460	0.50 469	0.59 465	0.51 481	0.57 466	0.50 469	0.56 457	0.52 469	0.54 403	0.49 417	0.54 469	0.49 477	0.55 442	0.50 455

HH	0.71 446	2.54 596	0.74 488	1.10 485	0.32 372	0.41 328	0.37 401	0.69 477	0.78 536	0.73 490	0.90 552	0.75 498	1.00 548	0.84 507	0.69 510	0.69 444	0.40 364	0.35 306	0.26 273	0.35 284	0.26 255

HanStereo	0.71 446	2.54 596	0.74 488	1.10 485	0.32 372	0.41 328	0.37 401	0.69 477	0.78 536	0.73 490	0.90 552	0.75 498	1.00 548	0.84 507	0.69 510	0.69 444	0.40 364	0.35 306	0.26 273	0.35 284	0.26 255

CAR	0.72 449	0.76 319	0.59 435	0.84 445	1.19 586	0.81 502	0.58 485	0.81 497	0.58 484	0.81 505	0.58 491	0.83 510	0.59 487	0.82 501	0.59 482	0.71 450	0.49 417	0.73 500	0.68 522	0.87 500	0.52 463

MSE-Stereo	0.72 449	0.76 319	0.59 435	0.84 445	1.19 586	0.81 502	0.58 485	0.81 497	0.58 484	0.81 505	0.58 491	0.83 510	0.59 487	0.82 501	0.59 482	0.71 450	0.49 417	0.73 500	0.68 522	0.87 500	0.52 463

zero-FE	0.72 449	1.31 480	0.66 460	0.92 458	0.60 495	0.82 505	0.58 485	0.82 500	0.58 484	0.81 505	0.60 495	0.81 508	0.60 489	0.82 501	0.58 479	0.74 465	0.59 451	0.73 500	0.52 483	0.76 480	0.51 462

ktn	0.72 449	0.53 283	1.08 531	1.14 491	0.51 482	1.22 604	1.36 639	0.51 438	0.59 489	0.51 440	0.51 481	0.69 486	1.20 573	0.67 478	0.51 467	0.51 397	0.49 417	0.58 474	0.66 516	0.52 436	0.53 466

MGA	0.73 453	0.76 319	0.60 439	0.92 458	1.17 582	0.81 502	0.59 489	0.84 501	0.62 493	0.81 505	0.59 493	0.84 512	0.60 489	0.81 500	0.61 486	0.71 450	0.53 434	0.89 527	0.53 485	0.75 477	0.54 469

DStereoRT	0.73 453	0.81 331	0.73 487	0.71 424	0.74 528	0.73 489	0.75 529	0.71 482	0.71 526	0.74 495	0.72 532	0.73 495	0.80 533	0.71 485	0.73 524	0.76 468	0.71 487	0.73 500	0.72 535	0.70 470	0.76 527

CroCo-Stereo	0.73 453	1.22 472	0.25 219	1.22 548	0.25 272	1.22 604	0.25 259	1.22 599	0.25 263	1.22 608	0.25 269	1.22 610	0.25 265	1.22 610	0.25 260	1.22 581	0.26 232	1.21 619	0.25 267	1.22 601	0.25 249
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	0.73 453	0.88 343	0.67 464	0.75 434	0.68 516	0.75 491	0.64 494	0.80 494	0.72 529	0.83 510	0.70 523	0.82 509	0.64 494	0.84 507	0.67 495	0.77 471	0.63 462	0.81 517	0.63 504	0.78 484	0.62 489

monster-pro	0.75 457	1.67 498	0.64 454	0.89 451	0.57 492	0.86 511	0.56 482	0.87 503	0.56 481	0.87 511	0.57 489	0.88 515	0.57 482	0.87 512	0.57 477	0.79 472	0.58 445	0.76 508	0.54 487	0.77 482	0.54 469

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 457	0.92 357	0.85 506	0.96 470	0.59 493	1.27 608	0.44 440	0.59 460	0.69 513	0.91 516	0.68 514	0.55 460	0.61 492	1.06 548	0.83 542	0.62 430	0.70 483	0.90 528	0.41 446	0.89 504	0.56 480

MyStereo06	0.75 457	4.12 652	0.60 439	0.63 402	0.61 500	0.62 474	0.66 497	0.56 451	0.45 449	0.55 456	0.48 468	0.54 456	0.46 450	0.57 462	0.45 440	0.60 421	0.57 441	0.64 483	0.55 489	0.72 472	0.55 477

GCAP-Stereo	0.75 457	4.15 655	0.42 370	0.75 434	0.35 398	0.78 494	0.40 422	0.79 491	0.38 408	0.78 499	0.36 399	0.78 501	0.36 396	0.79 495	0.39 412	0.75 466	0.39 360	0.76 508	0.39 436	0.75 477	0.39 408

GANet-RSSM	0.75 457	1.91 548	0.14 148	0.47 314	0.14 194	0.21 211	3.21 725	2.30 668	0.14 194	0.46 398	0.14 196	0.23 225	0.18 234	0.21 210	0.14 188	0.18 174	0.27 245	0.37 318	0.13 192	2.13 651	2.12 692

RSM++	0.76 462	0.82 333	0.66 460	0.85 449	0.64 506	0.85 509	0.71 523	0.94 517	0.64 497	0.87 511	0.67 508	0.87 514	0.65 496	0.84 507	0.65 491	0.81 478	0.70 483	0.79 512	0.71 533	0.83 496	0.70 509

CroCo-Stereo Lap2	0.77 463	1.29 476	0.29 243	1.27 553	0.29 299	1.27 608	0.26 266	1.26 603	0.26 277	1.26 609	0.26 274	1.27 614	0.26 275	1.26 612	0.27 267	1.27 584	0.27 245	1.27 623	0.27 311	1.27 605	0.27 293

PSMNet-RSSM	0.77 463	2.76 613	0.14 148	0.20 167	0.14 194	0.20 201	2.66 706	2.79 696	0.14 194	0.21 209	0.14 196	0.21 207	0.14 195	0.20 198	0.14 188	0.17 166	0.12 135	0.17 192	0.12 181	2.52 674	2.31 697

GwcNet-RSSM	0.77 463	2.77 615	0.14 148	0.20 167	0.14 194	0.20 201	2.67 707	2.78 695	0.14 194	0.20 198	0.14 196	0.20 200	0.14 195	0.21 210	0.14 188	0.17 166	0.12 135	0.17 192	0.12 181	2.52 674	2.31 697

4D-IteraStereo	0.78 466	3.13 626	0.89 507	0.69 416	0.32 372	0.40 309	0.32 360	0.76 489	0.97 561	0.52 444	0.65 505	0.89 518	0.32 370	0.76 493	0.98 554	0.83 483	0.94 515	0.35 306	0.27 311	0.70 470	0.89 542

Pro-Stereo	0.79 467	0.53 283	0.38 308	0.49 326	0.38 415	0.49 427	0.37 401	0.49 415	0.67 502	0.50 431	0.38 411	1.10 553	0.38 405	0.49 424	0.38 400	0.71 450	0.88 509	5.98 741	0.36 416	0.46 402	0.36 390

hitnet-ft	0.79 467	2.78 618	0.14 148	0.20 167	0.14 194	0.21 211	2.89 709	2.80 697	0.14 194	0.20 198	0.14 196	0.20 200	0.14 195	0.20 198	0.14 188	0.17 166	0.12 135	0.17 192	0.12 181	2.54 682	2.33 699

G-Net	0.79 467	0.79 325	0.79 498	0.79 436	0.79 541	0.79 497	0.79 534	0.79 491	0.79 540	0.79 501	0.79 544	0.79 503	0.79 532	0.79 495	0.79 534	0.79 472	0.79 500	0.79 512	0.79 546	0.79 486	0.79 532

MyStereo05	0.80 470	4.12 652	0.63 451	0.63 402	0.61 500	0.62 474	0.66 497	0.65 471	0.62 493	0.67 482	0.61 499	0.65 482	0.58 485	0.67 478	0.55 476	0.60 421	0.57 441	0.64 483	0.55 489	0.72 472	0.55 477

UDG	0.80 470	2.21 573	0.60 439	0.91 455	0.60 495	0.90 516	0.58 485	0.88 507	0.60 490	0.90 514	0.60 495	0.88 515	0.60 489	0.90 517	0.58 479	0.86 487	0.60 454	0.84 523	0.59 499	0.84 497	0.61 486

ccnet	0.80 470	2.28 577	0.33 279	0.50 362	0.33 384	0.50 436	0.33 371	0.50 424	0.33 379	0.49 418	0.33 379	0.49 425	1.56 638	2.38 672	0.33 367	0.41 315	0.29 267	0.42 416	1.57 655	2.28 657	0.29 330

NaN_ROB	0.80 470	0.80 328	0.80 499	0.80 440	0.80 544	0.80 499	0.80 537	0.80 494	0.80 542	0.80 502	0.80 546	0.80 505	0.80 533	0.80 497	0.80 537	0.80 474	0.80 503	0.80 515	0.80 548	0.80 489	0.80 533

CSAN	0.80 470	0.80 328	0.80 499	0.80 440	0.80 544	0.80 499	0.80 537	0.80 494	0.80 542	0.80 502	0.80 546	0.80 505	0.80 533	0.80 497	0.80 537	0.80 474	0.80 503	0.80 515	0.80 548	0.80 489	0.80 533

GSStereo	0.81 475	4.28 658	0.50 411	0.59 394	0.40 426	0.51 448	0.38 408	0.50 424	0.38 408	0.50 431	0.38 411	0.50 439	3.79 722	0.50 432	0.38 400	0.54 403	0.43 389	0.46 428	0.34 397	0.46 402	0.35 387

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DDUNet	0.81 475	2.45 594	0.57 433	0.90 453	0.60 495	0.88 513	0.59 489	0.90 508	0.60 490	0.88 513	0.60 495	0.90 519	0.58 485	0.88 514	0.60 484	0.84 485	0.60 454	0.86 525	0.57 496	0.86 499	0.60 485

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RAFT-Stereo	0.81 475	0.96 365	0.67 464	0.95 467	0.67 513	0.95 521	0.68 506	0.95 519	0.68 508	0.95 524	0.68 514	0.96 529	0.68 506	0.96 529	0.68 502	0.94 498	0.68 474	0.94 541	0.68 522	0.94 519	0.68 504
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
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Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
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Wavelet-MonSter	1.00 518	1.21 466	0.76 491	1.94 594	1.01 567	1.11 552	0.76 531	1.15 541	0.76 535	1.11 552	0.76 538	1.14 559	0.76 527	1.11 556	0.76 531	1.21 579	0.90 510	1.02 555	0.71 533	1.02 531	0.71 515

999	1.00 518	1.12 409	0.59 435	1.10 485	1.21 634	1.09 548	0.52 475	1.08 536	1.43 648	1.18 560	1.35 640	0.98 531	0.52 475	0.91 519	0.85 543	0.72 458	1.46 619	0.83 522	0.98 561	0.68 463	1.41 644

DispNO	1.00 518	0.63 299	0.43 372	3.45 668	0.44 451	0.65 477	0.43 439	0.64 470	0.43 442	0.64 476	0.43 445	0.64 478	3.03 700	0.64 474	0.43 436	4.55 702	0.43 389	0.63 481	0.43 457	0.63 455	0.43 429

GANet	1.00 518	1.00 378	1.00 521	1.00 474	1.00 561	1.00 526	1.00 559	1.00 521	1.00 565	1.00 526	1.00 563	1.00 532	1.00 548	1.00 533	1.00 556	1.00 507	1.00 517	1.00 549	1.00 563	1.00 524	1.00 555

TDLM	1.00 518	1.00 378	1.00 521	1.00 474	1.00 561	1.00 526	1.00 559	1.00 521	1.00 565	1.00 526	1.00 563	1.00 532	1.00 548	1.00 533	1.00 556	1.00 507	1.00 517	1.00 549	1.00 563	1.00 524	1.00 555

CVANet_RVC	1.00 518	1.00 378	1.00 521	1.00 474	1.00 561	1.00 526	1.00 559	1.00 521	1.00 565	1.00 526	1.00 563	1.00 532	1.00 548	1.00 533	1.00 556	1.00 507	1.00 517	1.00 549	1.00 563	1.00 524	1.00 555

trnet	1.01 526	1.01 388	1.01 526	1.01 479	1.01 567	1.01 534	1.01 564	1.01 530	1.01 570	1.01 537	1.01 568	1.01 541	1.01 556	1.01 541	1.01 561	1.01 512	1.01 523	1.01 554	1.01 570	1.01 529	1.01 561

LL-Strereo	1.01 526	5.06 673	1.63 628	0.70 422	1.43 646	0.56 460	0.46 450	0.57 454	0.50 469	0.57 461	0.50 475	1.58 626	0.49 465	0.59 464	0.50 462	1.64 609	0.52 432	0.51 462	1.37 642	0.52 436	0.45 434

FlowAnything_test	1.02 528	1.72 501	0.71 480	1.59 579	0.70 521	1.61 630	0.69 514	1.61 622	0.70 521	1.60 624	0.70 523	1.61 630	0.69 512	1.61 629	0.70 519	0.81 478	0.58 445	0.81 517	0.55 489	0.81 492	0.56 480

FlowAnything	1.02 528	1.71 500	0.72 483	1.59 579	0.69 517	1.60 629	0.69 514	1.61 622	0.70 521	1.60 624	0.69 519	1.60 627	0.69 512	1.61 629	0.69 510	0.81 478	0.58 445	0.81 517	0.56 493	0.82 494	0.56 480

Hybrid-DGEV	1.03 530	1.75 507	0.80 499	1.28 557	0.78 539	1.26 607	0.80 537	1.26 603	0.78 536	1.26 609	0.78 542	1.26 611	0.78 531	1.26 612	0.78 533	1.15 529	0.75 493	1.14 560	0.74 537	1.14 538	0.75 524

tt45	1.04 531	0.88 343	1.36 609	0.92 458	1.03 570	1.51 628	0.79 534	0.70 481	0.88 548	0.74 495	0.90 552	1.60 627	0.72 522	1.60 627	0.75 529	0.91 489	0.78 498	1.52 636	0.79 546	1.14 538	1.32 636

Hybrid-DGEV-2	1.05 532	1.83 533	0.83 503	1.33 564	0.82 547	1.30 611	0.81 541	1.26 603	0.79 540	1.29 611	0.79 544	1.26 611	0.80 533	1.26 612	0.79 534	1.20 533	0.78 498	1.18 570	0.77 542	1.20 553	0.77 529

Hybrid-DGEV-03	1.07 533	1.83 533	0.83 503	1.34 565	0.81 546	1.32 613	0.81 541	1.31 610	0.81 545	1.31 612	0.82 548	1.32 616	0.82 537	1.32 617	0.81 540	1.19 531	0.77 496	1.19 572	0.76 540	1.19 551	0.77 529

GLC_STEREO	1.07 533	1.01 388	1.06 529	1.07 483	1.05 571	1.06 543	1.08 569	1.08 536	1.05 574	1.07 545	1.06 570	1.08 549	1.05 558	1.06 548	1.10 567	1.07 515	1.09 533	1.05 558	1.05 572	1.06 533	1.12 568

FC-DCNN	1.07 533	1.09 404	0.98 519	0.89 451	0.52 483	1.41 623	0.91 550	1.21 598	1.24 634	1.96 637	2.05 706	1.91 638	1.30 626	1.27 615	1.08 566	0.80 474	0.60 454	0.58 474	0.41 446	0.68 463	0.54 469

hknet	1.10 536	1.85 539	3.49 710	4.48 685	0.02 22	0.42 349	0.06 137	0.41 323	0.02 22	0.48 411	0.03 56	0.41 331	0.03 53	0.42 344	0.03 52	4.39 699	4.19 713	0.33 280	0.23 257	0.34 271	0.27 293

test_xeample3	1.10 536	1.81 523	0.61 445	0.84 445	0.49 472	0.77 492	0.66 497	0.92 513	1.40 646	0.68 484	0.46 456	0.78 501	0.54 479	1.72 632	1.48 648	1.34 589	1.52 623	1.35 629	1.67 680	1.33 608	1.55 649

DISCO	1.11 538	0.39 208	5.28 724	0.39 254	0.20 246	0.39 307	0.27 269	0.39 296	0.22 248	0.38 290	0.20 244	0.38 301	0.20 245	6.95 744	0.22 242	0.30 239	0.21 211	0.27 253	0.21 248	5.25 725	0.21 232

Occ-G	1.12 539	0.52 279	3.72 715	3.50 672	0.50 476	0.56 460	0.47 455	0.54 447	0.46 450	0.54 453	0.41 432	0.54 456	0.42 435	0.52 447	0.42 431	3.42 690	4.02 712	0.52 465	0.45 460	0.51 434	0.44 432

AEACV	1.12 539	0.52 279	3.12 706	3.24 657	0.86 548	0.53 454	0.49 466	0.60 462	0.47 455	0.53 447	0.49 471	0.55 460	0.45 446	0.55 456	0.47 451	3.01 685	3.88 710	0.71 499	0.60 500	0.80 489	0.48 446

LiteMatch	1.13 541	0.73 311	2.80 691	3.23 655	0.61 500	0.83 507	0.68 506	0.73 486	0.69 513	1.00 526	0.77 540	0.94 526	0.57 482	0.82 501	0.64 488	2.97 683	2.43 685	0.68 490	0.32 383	0.56 445	0.70 509

Lsterematch	1.13 541	0.73 311	2.80 691	3.23 655	0.61 500	0.83 507	0.68 506	0.73 486	0.69 513	1.00 526	0.77 540	0.94 526	0.57 482	0.82 501	0.64 488	2.97 683	2.43 685	0.68 490	0.32 383	0.56 445	0.70 509

MSMD_ROB	1.19 543	1.10 408	0.70 477	1.10 485	0.60 495	1.10 549	0.70 520	1.10 539	0.70 521	1.10 547	0.70 523	1.10 553	0.70 516	7.00 745	0.70 519	1.10 519	0.70 483	1.10 559	0.70 530	1.10 535	0.70 509

MM-Stereo_test2	1.20 544	1.85 539	1.05 528	1.46 574	0.94 558	1.36 617	0.99 558	1.36 612	0.95 558	1.41 619	0.98 562	1.40 622	0.96 544	1.37 619	0.95 551	1.37 594	1.06 526	1.33 626	0.93 560	1.29 607	0.89 542

ours_stereo	1.20 544	1.21 466	0.90 510	1.64 587	1.11 574	1.35 615	0.67 501	1.76 629	0.93 556	1.70 633	1.10 573	1.39 620	0.75 526	1.41 621	0.81 540	1.60 608	1.03 525	1.33 626	1.00 563	1.61 618	0.72 516

DisPM	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

CrosDoStereo	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

PFNet+	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

LCNet	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

HHNet	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

Patchmatch Stereo++	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582
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	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

STrans-v2	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

TransformOpticalFlow	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

OMP-Stereo	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

IIG-Stereo	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

NF-Stereo	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

OCTAStereo	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

PSM-softLoss	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

KMStereo	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

NRIStereo	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

PSM-adaLoss	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

PSM-AAD	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

FTStereo	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

ROB_FTStereo_v2	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

ROB_FTStereo	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

Consistency-Raft	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

KYRaft	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

HUI-Stereo	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

ASMatch	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

DeepStereo_LL	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

DEmStereo	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

SST-Stereo	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

THIR-Stereo	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

RAFT_R40	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

DRaft	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

PFNet	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

GrayStereo	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

RE-Stereo	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

Pruner-Stereo	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

TVStereo	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

DeepStereo_RVC	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

RAFT-RH_RVC	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

IRAFT_RVC	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

RAFT-345	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

iRAFT	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

CRE-IMP	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

GMM-Stereo	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

RAFT-IKP	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

Prome-Stereo	1.20 544	1.20 420	1.20 546	1.20 503	1.20 588	1.20 558	1.20 581	1.20 552	1.20 586	1.20 562	1.20 583	1.20 564	1.20 573	1.20 564	1.20 583	1.20 533	1.20 548	1.20 574	1.20 584	1.20 553	1.20 582

qqai	1.22 591	1.38 487	1.12 532	1.39 571	1.14 575	1.40 621	1.14 573	1.41 617	1.12 575	1.40 618	1.11 574	1.40 622	1.13 562	1.41 621	1.15 572	1.25 582	0.97 516	1.24 621	1.01 570	1.24 602	0.96 550

HCRNet	1.22 591	7.11 706	3.00 693	3.55 673	0.33 384	0.29 257	0.14 189	0.19 193	0.15 206	0.33 272	0.29 301	0.25 238	0.14 195	0.22 216	0.33 367	3.64 691	3.00 690	0.76 508	0.32 383	0.18 196	0.13 185

HBP-ISP	1.24 593	1.72 501	1.65 629	1.15 494	0.76 535	1.40 621	0.88 547	1.67 628	1.02 571	1.69 632	1.38 645	1.69 632	1.21 619	1.87 639	1.21 628	1.05 514	0.79 500	0.97 547	0.80 548	1.19 551	0.75 524

AANet_RVC	1.26 594	0.31 183	4.99 722	5.93 712	0.20 246	0.25 238	0.20 233	0.25 233	0.20 240	0.23 219	0.19 240	0.25 238	0.20 245	0.25 236	0.20 235	5.66 723	4.76 717	0.26 248	0.30 365	0.24 229	0.27 293

MM-Stereo_test3	1.27 595	2.07 559	1.18 541	1.60 582	1.02 569	1.45 625	1.01 564	1.40 616	1.04 573	1.44 621	1.03 569	1.46 625	1.02 557	1.44 624	1.02 562	1.51 603	1.12 540	1.32 625	0.98 561	1.38 611	0.97 551

11t	1.27 595	2.70 605	1.34 599	1.32 563	0.89 550	1.30 611	1.34 636	1.64 625	0.57 483	1.45 622	0.72 532	1.05 548	1.29 625	1.07 551	1.29 637	1.49 600	1.02 524	0.97 547	1.15 577	1.48 613	1.31 635

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 597	1.35 483	1.35 601	1.35 567	1.35 639	1.35 615	1.35 637	1.36 612	1.35 642	1.36 616	1.35 640	1.36 618	1.36 631	1.36 618	1.35 641	1.35 590	1.35 610	1.35 629	1.35 639	1.35 609	1.35 640

CC-Net-ROB	1.36 598	1.33 482	1.33 598	1.36 568	1.38 643	1.36 617	1.33 635	1.37 614	1.34 639	1.35 615	1.36 642	1.38 619	1.34 629	1.38 620	1.38 644	1.35 590	1.38 614	1.33 626	1.35 639	1.43 612	1.34 639

CFNet	1.37 599	5.27 686	0.19 195	5.49 709	0.19 243	0.28 254	0.19 229	0.28 244	0.19 238	0.28 249	0.19 240	0.28 254	4.35 730	0.28 257	0.19 232	0.23 202	0.17 195	0.23 228	4.21 739	4.81 716	0.17 218

PS-NSSS	1.38 600	1.39 488	1.34 599	1.34 565	1.35 639	1.38 619	1.37 644	1.35 611	1.38 645	1.34 614	1.34 639	1.39 620	1.38 634	1.70 631	1.40 645	1.36 592	1.36 611	1.36 631	1.37 642	1.37 610	1.36 641

RASNet	1.49 601	1.65 497	1.45 617	1.38 570	1.43 646	1.47 626	1.36 639	1.38 615	1.36 643	1.39 617	1.60 656	1.45 624	1.45 637	1.51 625	2.21 701	1.53 604	1.36 611	1.36 631	1.36 641	1.66 621	1.36 641

BLMT-Stereo	1.53 602	1.36 484	1.06 529	1.42 573	1.23 638	1.41 623	1.07 568	1.43 619	1.12 575	1.42 620	1.06 570	1.83 635	1.07 559	1.42 623	1.07 565	1.27 584	1.38 614	6.80 742	1.00 563	1.26 604	1.00 555

GANetREF_RVC	1.55 603	1.94 555	1.22 593	1.88 591	1.21 634	1.88 637	1.22 627	1.88 631	1.22 632	1.88 634	1.22 629	1.88 636	1.22 620	1.89 640	1.22 629	1.87 617	1.22 596	1.88 652	1.22 630	1.88 630	1.22 628
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	1.59 604	1.91 548	1.21 592	1.94 594	1.20 588	2.00 645	1.23 628	1.99 636	1.24 634	2.00 642	1.25 632	2.03 646	1.26 622	2.00 644	1.29 637	1.90 621	1.18 547	1.89 653	1.21 629	1.89 631	1.20 582
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DPSMNet_ROB	1.60 605	1.59 496	1.70 632	1.59 579	1.59 652	1.61 630	1.61 655	1.60 621	1.60 652	1.62 630	1.59 655	1.60 627	1.60 640	1.60 627	1.59 652	1.59 606	1.60 634	1.59 638	1.59 660	1.59 617	1.59 655

MEA-ACV	1.66 606	0.87 340	0.61 445	11.81 742	1.35 639	1.50 627	0.71 523	1.23 601	0.92 554	1.13 556	0.96 559	1.69 632	0.70 516	1.23 611	1.16 576	1.54 605	1.20 548	1.58 637	0.85 554	1.12 536	0.95 549

ff7	1.68 607	2.68 602	1.35 601	0.97 471	0.89 550	1.84 634	2.15 699	2.12 642	1.80 682	2.05 647	1.56 652	2.33 667	2.12 690	2.23 663	2.25 702	1.31 586	1.07 527	1.48 633	1.41 645	0.90 507	1.04 563

ffff	1.68 607	2.68 602	1.35 601	0.97 471	0.89 550	1.84 634	2.15 699	2.12 642	1.80 682	2.05 647	1.56 652	2.33 667	2.12 690	2.23 663	2.25 702	1.31 586	1.07 527	1.48 633	1.41 645	0.90 507	1.04 563

ccc-4	1.68 607	2.68 602	1.35 601	0.97 471	0.89 550	1.84 634	2.15 699	2.12 642	1.80 682	2.05 647	1.56 652	2.33 667	2.12 690	2.23 663	2.25 702	1.31 586	1.07 527	1.48 633	1.41 645	0.90 507	1.04 563

PhaseNet	1.74 610	6.34 704	4.81 720	6.77 718	0.24 269	0.80 499	0.53 477	0.48 410	0.22 248	0.53 447	0.28 286	0.48 420	0.25 265	0.40 310	0.32 355	6.39 729	4.61 716	0.46 428	0.38 432	0.25 232	0.18 224

MC-Stereo	1.76 611	2.96 621	1.37 611	2.14 603	1.37 642	2.14 651	1.36 639	2.14 645	1.37 644	2.14 651	1.37 643	2.14 648	1.37 633	2.14 649	1.37 643	1.97 626	1.32 598	1.97 656	1.32 638	1.98 633	1.33 637

IGEVStereo-DCA	1.77 612	4.21 656	1.84 649	2.49 634	2.11 700	2.54 685	1.36 639	1.65 626	1.17 583	2.75 695	1.90 689	2.54 680	1.15 566	0.94 525	1.11 568	1.50 601	1.32 598	0.96 545	1.46 651	1.49 614	0.88 539

rrr	1.77 612	4.21 656	1.84 649	2.49 634	2.11 700	2.54 685	1.36 639	1.65 626	1.17 583	2.75 695	1.90 689	2.54 680	1.15 566	0.94 525	1.11 568	1.50 601	1.32 598	0.96 545	1.46 651	1.49 614	0.88 539

MM-Stereo_test1	1.80 614	3.41 633	1.52 624	2.12 602	1.41 645	2.04 646	1.41 647	2.05 640	1.46 649	2.04 646	1.41 647	2.05 647	1.42 636	2.05 645	1.43 647	2.04 631	1.54 626	1.94 654	1.38 644	1.99 634	1.33 637

MFMNet_re	1.81 615	1.91 548	1.71 634	1.95 596	1.70 675	1.95 642	1.70 672	1.96 634	1.74 678	1.97 639	1.72 677	1.95 639	1.71 661	1.97 643	1.71 672	1.86 615	1.62 635	1.85 645	1.66 679	1.86 629	1.64 673

plain	1.88 616	3.16 627	0.64 454	3.10 650	0.65 508	3.10 701	0.64 494	3.12 700	0.65 498	3.10 701	0.65 505	3.11 701	0.65 496	3.12 700	0.65 491	3.12 686	0.65 465	3.13 699	0.65 513	3.13 687	0.65 498

derf	1.91 617	2.15 567	1.78 638	2.16 604	1.75 678	2.21 660	1.80 676	2.22 659	1.80 682	2.21 662	1.76 678	2.17 649	1.81 670	2.24 666	1.74 681	1.93 624	1.56 627	1.96 655	1.53 653	1.95 632	1.56 650

noway5	1.92 618	4.97 669	1.95 671	2.31 621	1.68 665	2.21 660	1.68 666	2.21 657	1.69 668	2.22 666	1.68 670	2.21 657	1.68 651	2.21 659	1.68 667	2.18 643	1.87 664	1.71 642	0.65 513	0.85 498	0.72 516

RAFT_CTSACE	1.92 618	3.71 640	1.72 635	1.88 591	1.72 677	2.04 646	1.42 649	2.18 648	1.89 695	2.02 644	1.97 695	1.95 639	2.06 689	1.93 641	1.62 653	1.76 612	1.66 639	2.02 657	1.73 688	1.73 624	1.43 646

MonStereo1	1.94 620	2.77 615	1.52 624	3.73 680	1.51 649	2.13 650	1.42 649	2.32 669	1.52 650	2.31 673	1.50 650	2.53 677	1.59 639	2.34 671	1.56 650	1.91 622	1.36 611	1.86 648	1.31 637	2.07 644	1.53 647

4.25w-stereo	1.98 621	2.72 609	1.46 618	3.47 669	1.43 646	2.07 648	1.98 690	2.53 681	1.52 650	2.71 688	1.98 701	1.81 634	1.62 642	1.96 642	1.36 642	1.88 620	2.00 667	2.53 693	1.61 667	1.74 625	1.15 573

4.5w-stereo	1.99 622	2.33 581	1.81 640	3.28 659	1.68 665	1.94 639	1.99 693	2.72 685	1.70 669	2.72 689	1.99 704	1.97 641	1.68 651	1.76 633	1.29 637	1.91 622	2.02 673	2.53 693	1.61 667	1.75 626	1.16 576

2.75w_new	1.99 622	2.34 585	1.81 640	3.14 651	1.62 654	1.94 639	1.99 693	2.72 685	1.71 671	2.72 689	1.99 704	1.90 637	1.73 663	1.82 638	1.29 637	2.37 665	2.01 669	2.31 679	1.42 648	1.77 627	1.22 628

3.75w	1.99 622	2.31 579	1.83 648	3.16 653	1.65 656	1.93 638	1.98 690	2.72 685	1.68 661	2.73 694	1.97 695	2.00 643	1.72 662	1.81 637	1.25 633	2.27 655	2.01 669	2.38 684	1.42 648	1.71 623	1.24 631

2w_stereo	1.99 622	2.36 588	1.81 640	3.24 657	1.67 661	1.94 639	1.98 690	2.72 685	1.68 661	2.72 689	1.94 692	1.98 642	1.74 665	1.79 636	1.27 634	1.95 625	2.00 667	2.53 693	1.60 663	1.68 622	1.15 573

2.25w	2.00 626	1.86 542	1.98 674	2.95 648	2.17 704	2.26 666	1.35 637	2.42 675	2.00 702	2.07 650	1.27 634	2.53 677	1.99 685	2.29 668	1.49 649	2.21 647	1.32 598	1.85 645	1.87 693	2.52 674	1.62 668

4.25_new	2.00 626	2.33 581	1.82 645	3.32 662	1.69 670	1.95 642	1.99 693	2.72 685	1.71 671	2.72 689	1.97 695	2.01 644	1.74 665	1.77 634	1.28 635	2.18 643	2.01 669	2.48 691	1.58 658	1.65 619	1.17 577

4.5w_new	2.00 626	2.33 581	1.82 645	3.32 662	1.69 670	1.95 642	1.99 693	2.72 685	1.71 671	2.72 689	1.97 695	2.01 644	1.74 665	1.77 634	1.28 635	2.18 643	2.01 669	2.48 691	1.58 658	1.65 619	1.17 577

4.5_new	2.00 626	1.84 538	1.98 674	2.77 641	2.16 702	2.27 667	1.28 634	2.09 641	1.98 699	2.01 643	1.28 635	2.71 690	1.98 683	2.51 680	1.65 655	2.26 652	1.33 605	1.87 649	1.87 693	2.49 670	1.60 657

TRStereo	2.00 626	2.13 564	1.85 651	2.27 610	1.84 682	2.28 669	1.84 678	2.29 664	1.86 688	2.30 670	1.87 684	2.30 664	1.87 673	2.08 646	1.72 675	2.08 632	1.72 643	2.08 668	1.72 685	2.08 646	1.72 678

XX-Stereo	2.00 626	2.13 564	1.85 651	2.27 610	1.84 682	2.28 669	1.84 678	2.29 664	1.86 688	2.30 670	1.87 684	2.30 664	1.87 673	2.08 646	1.72 675	2.08 632	1.72 643	2.08 668	1.72 685	2.08 646	1.72 678

EAI-Stereo	2.00 626	2.13 564	1.85 651	2.27 610	1.84 682	2.28 669	1.84 678	2.29 664	1.86 688	2.30 670	1.87 684	2.30 664	1.87 673	2.08 646	1.72 675	2.08 632	1.72 643	2.08 668	1.72 685	2.08 646	1.72 678

2.5w	2.01 633	2.40 590	1.37 611	3.28 659	2.01 694	2.71 691	1.43 652	1.82 630	1.83 686	1.90 636	1.41 647	2.71 690	1.35 630	2.71 690	1.85 687	2.66 677	1.53 624	1.64 639	1.23 631	2.53 677	1.87 688

4w-stereo	2.02 634	2.72 609	1.44 616	3.36 665	1.59 652	2.48 678	1.72 674	2.28 662	1.24 634	2.24 668	1.65 660	2.56 682	1.32 628	2.39 674	1.98 698	2.67 679	1.51 622	1.66 640	1.24 632	2.53 677	1.88 691

IGEV	2.02 634	2.20 571	1.82 645	2.90 647	2.16 702	2.41 675	1.25 630	2.00 637	1.98 699	1.99 641	1.31 637	2.72 694	1.93 679	2.67 689	1.69 670	2.26 652	1.32 598	1.83 644	1.87 693	2.53 677	1.61 662

3.25w_new	2.03 636	2.72 609	1.35 601	3.33 664	1.57 650	2.72 692	1.53 654	2.15 646	1.33 638	2.15 652	1.60 656	2.63 686	1.30 626	2.72 692	1.99 699	2.67 679	1.53 624	1.75 643	1.25 634	2.53 677	1.87 688

3.5w_stereo	2.03 636	2.72 609	1.35 601	3.41 666	1.57 650	2.72 692	1.49 653	2.01 638	1.34 639	2.15 652	1.61 658	2.63 686	1.36 631	2.72 692	1.99 699	2.66 677	1.58 630	1.68 641	1.24 632	2.53 677	1.87 688

UniTT-Stereo	2.03 636	3.43 634	0.72 483	3.42 667	0.73 526	3.27 704	0.68 506	3.38 705	0.69 513	3.29 704	0.72 532	3.28 704	0.70 516	3.35 706	0.68 502	3.39 689	0.68 474	3.31 702	0.69 526	3.37 688	0.73 520

3.25w	2.04 639	2.20 571	1.48 619	3.03 649	2.17 704	2.63 689	1.39 645	1.96 634	1.95 698	1.96 637	1.37 643	2.71 690	1.96 682	2.71 690	1.73 680	2.26 652	1.32 598	1.87 649	1.87 693	2.51 673	1.63 671

3w_stereo	2.04 639	2.24 575	1.70 632	3.15 652	2.18 706	2.49 679	1.26 632	2.03 639	1.98 699	1.98 640	1.33 638	2.72 694	1.99 685	2.59 683	1.72 675	2.22 648	1.33 605	1.85 645	1.88 698	2.50 672	1.58 654

1w_stereo	2.05 641	2.32 580	1.35 601	3.74 681	2.01 694	2.73 694	1.42 649	1.88 631	1.93 697	2.03 645	1.28 635	2.71 690	1.99 685	2.72 692	1.72 675	2.20 646	1.32 598	1.87 649	1.86 692	2.45 666	1.54 648

zzzzzz3	2.07 642	5.00 671	1.93 662	2.28 615	1.66 657	2.19 654	1.66 658	2.18 648	1.67 656	2.19 657	1.66 663	2.18 650	1.67 649	2.18 651	1.66 658	2.15 635	1.85 656	2.05 658	1.59 660	2.05 636	1.59 655

noway2	2.07 642	4.96 668	1.92 659	2.28 615	1.66 657	2.20 657	1.66 658	2.19 651	1.66 653	2.19 657	1.65 660	2.19 653	1.68 651	2.18 651	1.65 655	2.15 635	1.86 660	2.06 662	1.59 660	2.06 640	1.60 657

LiteMatch*	2.07 642	1.30 478	5.73 727	6.28 715	0.79 541	1.33 614	0.80 537	1.30 609	1.02 571	1.33 613	0.84 550	1.33 617	0.97 545	1.28 616	1.04 563	6.05 727	5.89 723	1.28 624	0.76 540	1.28 606	0.88 539

noway7	2.08 645	5.18 677	1.92 659	2.27 610	1.66 657	2.18 652	1.66 658	2.17 647	1.66 653	2.18 654	1.65 660	2.18 650	1.66 643	2.17 650	1.66 658	2.15 635	1.85 656	2.05 658	1.60 663	2.05 636	1.60 657

zzzz4	2.08 645	5.22 681	1.93 662	2.27 610	1.66 657	2.19 654	1.66 658	2.18 648	1.67 656	2.18 654	1.66 663	2.18 650	1.66 643	2.18 651	1.66 658	2.15 635	1.84 651	2.05 658	1.60 663	2.05 636	1.60 657

zzzz2	2.08 645	4.92 667	1.93 662	2.30 618	1.67 661	2.19 654	1.66 658	2.20 654	1.67 656	2.20 660	1.68 670	2.21 657	1.66 643	2.20 656	1.68 667	2.17 641	1.84 651	2.07 664	1.62 673	2.05 636	1.61 662

monster_256*512	2.09 648	5.21 680	1.98 674	2.30 618	1.67 661	2.18 652	1.66 658	2.20 654	1.67 656	2.19 657	1.67 665	2.19 653	1.66 643	2.19 654	1.66 658	2.15 635	1.86 660	2.05 658	1.60 663	2.06 640	1.61 662

zzz1	2.09 648	4.97 669	1.93 662	2.30 618	1.68 665	2.21 660	1.68 666	2.21 657	1.68 661	2.21 662	1.67 665	2.21 657	1.68 651	2.21 659	1.69 670	2.17 641	1.85 656	2.08 668	1.61 667	2.06 640	1.61 662

zzzzzzz1	2.10 650	5.20 679	1.93 662	2.38 628	1.68 665	2.20 657	1.67 664	2.20 654	1.68 661	2.20 660	1.67 665	2.20 656	1.68 651	2.20 656	1.67 666	2.24 650	1.86 660	2.06 662	1.61 667	2.06 640	1.62 668

GELT-Stereo	2.10 650	5.33 688	1.94 670	2.37 626	1.68 665	2.21 660	1.69 670	2.19 651	1.67 656	2.18 654	1.67 665	2.19 653	1.66 643	2.19 654	1.66 658	2.23 649	1.83 650	2.07 664	1.61 667	2.04 635	1.61 662

noway1	2.10 650	5.26 685	1.93 662	2.31 621	1.69 670	2.21 660	1.67 664	2.19 651	1.68 661	2.21 662	1.68 670	2.21 657	1.67 649	2.20 656	1.66 658	2.15 635	1.84 651	2.07 664	1.61 667	2.07 644	1.61 662

sCroCo_RVC	2.10 650	2.76 613	1.92 659	2.78 644	1.39 644	2.73 694	1.41 647	2.73 691	1.40 646	2.77 700	1.41 647	2.74 696	1.40 635	2.74 695	1.40 645	2.72 681	1.42 617	2.72 697	1.44 650	2.79 684	1.42 645

noway4	2.11 654	5.14 675	1.93 662	2.37 626	1.69 670	2.20 657	1.68 666	2.22 659	1.68 661	2.21 662	1.69 674	2.23 661	1.68 651	2.22 661	1.66 658	2.24 650	1.84 651	2.09 673	1.63 676	2.09 649	1.62 668

MoCha-V2	2.11 654	26.97 750	0.78 495	0.92 458	0.77 538	0.96 523	0.72 526	0.90 508	0.72 529	0.94 522	0.70 523	0.90 519	0.71 521	0.91 519	0.71 521	0.85 486	0.71 487	0.88 526	0.69 526	0.87 500	0.67 502

noway3	2.12 656	5.22 681	1.93 662	2.39 629	1.70 675	2.23 665	1.70 672	2.22 659	1.70 669	2.22 666	1.70 676	2.23 661	1.69 658	2.22 661	1.71 672	2.28 656	1.86 660	2.08 668	1.63 676	2.09 649	1.63 671

FBW_ROB	2.12 656	2.46 595	1.77 637	2.49 634	1.79 681	2.38 673	1.83 677	2.46 676	1.78 681	2.48 681	1.97 695	2.40 672	1.78 668	2.42 677	1.83 685	2.31 661	1.85 656	2.38 684	1.82 691	2.35 660	1.84 684

MonStereo	2.17 658	2.41 591	1.49 623	2.67 638	1.67 661	2.60 688	2.04 697	2.32 669	1.76 679	2.44 678	1.68 670	2.50 675	1.69 658	2.38 672	1.80 684	2.28 656	1.78 646	2.63 696	2.14 701	3.47 689	1.68 676

asda	2.17 658	2.54 596	1.81 640	3.47 669	1.78 680	2.50 681	1.86 682	2.61 683	1.68 661	2.61 685	1.83 680	2.37 671	1.73 663	2.44 678	1.88 693	2.51 674	1.84 651	2.34 681	1.62 673	2.23 653	1.77 683

asd	2.18 660	2.77 615	1.58 626	3.59 674	2.00 693	2.58 687	1.85 681	2.39 674	1.71 671	2.47 680	1.97 695	2.59 684	1.61 641	2.56 681	1.79 683	2.51 674	1.99 666	2.11 674	1.62 673	2.36 661	1.60 657

qwe	2.18 660	2.60 599	1.58 626	3.83 682	1.90 691	2.53 683	1.90 688	2.48 677	1.73 676	2.37 676	1.92 691	2.53 677	1.68 651	2.56 681	1.83 685	2.52 676	1.87 664	2.07 664	1.68 682	2.32 659	1.71 677

monsters	2.18 660	2.41 591	1.96 673	3.47 669	2.03 698	2.53 683	1.64 657	2.48 677	1.73 676	2.40 677	1.50 650	2.62 685	1.94 680	2.59 683	1.94 695	2.44 669	1.57 629	2.28 677	1.87 693	2.42 663	1.86 686

AIO_rvc	2.18 660	2.34 585	1.87 655	2.32 623	1.94 692	2.40 674	1.89 687	2.37 672	2.07 704	2.52 683	1.95 694	2.44 674	1.99 685	2.41 675	1.89 694	2.32 662	2.09 675	2.24 675	2.18 702	2.21 652	2.23 695

HUF	2.18 660	2.30 578	1.99 678	2.34 625	2.02 697	2.41 675	2.06 698	2.38 673	1.89 695	2.36 675	1.85 681	2.56 682	1.98 683	2.31 670	1.97 697	2.30 660	2.03 674	2.30 678	2.11 700	2.23 653	2.16 693

AIO_test	2.18 660	2.09 562	2.04 679	2.42 631	2.01 694	2.47 677	1.94 689	2.34 671	2.03 703	2.56 684	1.94 692	2.43 673	1.94 680	2.41 675	1.87 691	2.39 667	2.10 676	2.35 683	1.91 699	2.25 655	2.19 694

monsterstereo	2.20 666	2.33 581	1.95 671	3.65 676	2.07 699	2.49 679	1.61 655	2.48 677	1.83 686	2.45 679	1.61 658	2.67 689	1.86 671	2.64 685	1.94 695	2.48 673	1.66 639	2.34 681	1.68 682	2.40 662	1.86 686

LG-G_1	2.22 667	2.71 607	1.89 656	2.77 641	1.87 689	2.75 696	1.87 685	2.76 693	1.87 692	2.75 695	1.87 684	2.76 697	1.87 673	2.75 696	1.86 688	2.47 671	1.58 630	2.45 688	1.57 655	2.45 666	1.57 652

LG-G	2.22 667	2.71 607	1.89 656	2.77 641	1.87 689	2.75 696	1.87 685	2.76 693	1.87 692	2.75 695	1.87 684	2.76 697	1.87 673	2.75 696	1.86 688	2.47 671	1.58 630	2.45 688	1.57 655	2.45 666	1.57 652

LGtest1	2.22 667	2.70 605	1.89 656	2.76 640	1.86 685	2.75 696	1.86 682	2.75 692	1.86 688	2.75 695	1.86 682	2.77 699	1.87 673	2.75 696	1.86 688	2.46 670	1.58 630	2.45 688	1.56 654	2.45 666	1.56 650

RAStereo	2.23 670	3.64 637	0.76 491	3.65 676	0.86 548	3.66 709	0.76 531	3.67 709	0.81 545	3.66 706	0.76 538	3.66 707	0.77 529	3.68 708	0.77 532	3.68 692	0.77 496	3.69 707	0.77 542	3.70 691	0.77 529

UDGNet	2.23 670	5.40 692	1.72 635	2.48 633	1.69 670	2.51 682	1.69 670	2.51 680	1.72 675	2.50 682	1.69 674	2.52 676	1.69 658	2.50 679	1.68 667	2.41 668	1.70 642	2.42 686	1.69 684	2.42 663	1.64 673

NCCL2	2.28 672	2.27 576	2.28 681	2.28 615	2.28 707	2.27 667	2.29 702	2.28 662	2.28 705	2.27 669	2.28 707	2.28 663	2.27 693	2.27 667	2.28 706	2.28 656	2.28 681	2.27 676	2.29 706	2.27 656	2.29 696

Abc-Net	2.32 673	24.75 742	1.14 535	1.17 500	1.17 582	1.11 552	1.15 575	1.17 546	1.21 631	1.08 546	1.16 578	1.12 558	1.14 565	1.09 552	1.17 578	1.09 517	1.16 543	1.17 567	1.17 580	1.16 543	1.11 566
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RP	2.33 674	25.00 743	1.13 534	1.15 494	1.15 577	1.10 549	1.15 575	1.15 541	1.15 578	1.12 553	1.15 575	1.09 551	1.13 562	1.10 554	1.15 572	1.11 524	1.09 533	1.16 563	1.12 575	1.16 543	1.17 577

stereogan	2.33 674	24.38 741	1.18 541	1.18 501	1.18 585	1.14 555	1.18 579	1.19 549	1.19 585	1.14 557	1.18 582	1.14 559	1.18 571	1.14 559	1.18 579	1.14 528	1.14 541	1.19 572	1.19 581	1.15 541	1.19 581

RGC	2.36 676	25.48 744	1.19 543	1.15 494	1.15 577	1.10 549	1.16 577	1.17 546	1.16 579	1.12 553	1.16 578	1.11 557	1.13 562	1.09 552	1.18 579	1.10 519	1.15 542	1.16 563	1.12 575	1.14 538	1.12 568

NCC-stereo	2.36 676	25.52 745	1.17 539	1.15 494	1.17 582	1.11 552	1.11 570	1.15 541	1.16 579	1.10 547	1.16 578	1.10 553	1.15 566	1.14 559	1.13 570	1.09 517	1.11 537	1.15 562	1.16 579	1.17 548	1.17 577

AF-Net	2.37 678	25.71 746	1.17 539	1.13 490	1.15 577	1.15 556	1.18 579	1.19 549	1.16 579	1.10 547	1.15 575	1.10 553	1.18 571	1.12 558	1.15 572	1.10 519	1.10 536	1.17 567	1.15 577	1.16 543	1.12 568

Nwc_Net	2.37 678	25.95 747	1.15 537	1.14 491	1.15 577	1.08 546	1.14 573	1.17 546	1.16 579	1.14 557	1.15 575	1.08 549	1.15 566	1.11 556	1.14 571	1.10 519	1.11 537	1.16 563	1.09 574	1.16 543	1.15 573

CFNet_RVC	2.38 680	8.71 717	0.38 308	9.33 731	0.42 446	0.56 460	0.42 436	0.60 462	0.38 408	0.62 472	0.42 442	0.56 463	7.29 742	0.62 468	0.42 431	0.53 402	0.37 346	0.49 451	0.34 397	8.30 739	6.87 744

testmc14	2.43 681	10.48 730	8.02 739	8.93 730	0.31 358	0.44 390	0.30 303	0.42 341	0.30 312	0.42 335	0.30 316	0.42 349	0.30 312	0.42 344	0.30 302	8.88 742	6.99 732	0.41 400	0.28 332	0.39 359	0.28 321

edge stereo	2.43 681	27.07 751	1.14 535	1.06 482	1.14 575	1.08 546	1.17 578	1.16 544	1.14 577	1.10 547	1.16 578	1.09 551	1.16 570	1.10 554	1.16 576	1.10 519	1.11 537	1.16 563	1.19 581	1.13 537	1.11 566

FAT-Stereo	2.46 683	26.05 748	1.23 595	1.23 550	1.22 636	1.20 558	1.24 629	1.23 601	1.23 633	1.19 561	1.22 629	1.21 609	1.24 621	1.20 564	1.24 630	1.21 579	1.17 546	1.22 620	1.25 634	1.20 553	1.24 631

MCSU-Stereo	2.48 684	10.56 731	8.50 741	9.47 734	0.31 358	0.43 356	0.30 303	0.42 341	0.30 312	0.42 335	0.30 316	0.42 349	0.30 312	0.41 330	0.30 302	8.86 741	6.93 731	0.40 382	0.29 347	0.39 359	0.28 321

S-Stereo	2.51 685	26.86 749	1.23 595	1.22 548	1.22 636	1.24 606	1.25 630	1.22 599	1.24 634	1.21 607	1.24 631	1.19 563	1.27 623	1.19 563	1.24 630	1.19 531	1.20 548	1.25 622	1.19 581	1.24 602	1.23 630

Anonymous3	2.55 686	3.26 631	1.65 629	3.28 659	1.63 655	3.24 703	1.68 666	3.27 702	1.66 653	3.28 703	1.67 665	3.25 703	1.66 643	3.27 702	1.64 654	3.26 687	1.65 638	3.30 701	1.65 678	4.95 721	1.65 675

DNSM	2.56 687	4.43 659	3.08 704	4.09 684	1.86 685	2.66 690	1.86 682	2.66 684	1.87 692	2.66 687	1.86 682	2.66 688	1.86 671	2.66 688	1.87 691	3.82 694	2.94 689	2.42 686	1.73 688	2.42 663	1.73 681

MIF-Stereo (partial)	2.58 688	3.31 632	0.66 460	3.18 654	0.66 511	3.18 702	0.66 497	3.21 701	0.67 502	3.19 702	0.66 507	3.19 702	0.66 499	3.31 704	0.68 502	5.09 719	1.79 648	8.23 746	1.67 680	6.18 730	1.38 643

MSMDNet	2.65 689	10.14 728	0.33 279	9.74 735	0.32 372	0.87 512	0.33 371	2.95 699	0.68 508	0.49 418	0.34 387	0.49 425	5.70 737	0.49 424	0.33 367	0.42 329	9.57 739	0.41 400	0.31 376	8.36 740	0.65 498

pcwnet_v2	2.66 690	9.89 726	0.33 279	9.89 736	0.32 372	0.50 436	0.32 360	0.49 415	0.33 379	0.49 418	0.34 387	0.49 425	8.76 744	0.48 418	0.33 367	0.41 315	9.58 740	0.40 382	0.29 347	9.01 743	0.63 490

CFNet_pseudo	2.67 691	9.36 722	0.32 274	10.99 741	0.33 384	0.85 509	0.33 371	0.49 415	0.33 379	0.49 418	0.32 370	0.49 425	7.26 741	0.49 424	0.33 367	0.41 315	9.62 741	0.41 400	0.29 347	10.03 747	0.29 330

TestStereo_HL2	2.73 692	0.41 223	11.06 742	14.13 744	0.30 311	0.44 390	0.28 280	0.43 349	0.29 297	0.43 342	0.28 286	0.43 358	0.29 303	0.43 351	0.28 276	13.51 746	10.37 746	0.41 400	0.27 311	0.38 312	0.27 293

CFNet_ucs	2.73 692	9.64 724	0.33 279	9.92 737	0.32 372	0.49 427	0.33 371	0.49 415	0.33 379	0.49 418	0.33 379	0.49 425	8.98 745	0.48 418	0.33 367	0.41 315	9.96 744	0.40 382	0.29 347	10.12 748	0.54 469

UCFNet_RVC	2.75 694	10.06 727	0.29 243	10.31 740	0.29 299	0.42 349	0.29 295	0.43 349	0.29 297	0.42 335	0.29 301	0.42 349	9.87 747	0.43 351	0.29 292	0.36 271	9.84 743	0.36 315	0.26 273	9.77 746	0.26 255

TestStereo_HL3	2.76 695	0.41 223	11.46 745	14.11 743	0.30 311	0.45 404	0.29 295	0.43 349	0.29 297	0.43 342	0.29 301	0.43 358	0.28 291	0.44 382	0.30 302	13.57 747	10.32 745	0.41 400	0.27 311	0.38 312	0.27 293

GGDA	2.76 695	0.41 223	11.34 744	14.28 745	0.30 311	0.44 390	0.29 295	0.43 349	0.29 297	0.43 342	0.28 286	0.43 358	0.28 291	0.43 351	0.29 292	13.45 745	10.57 747	0.41 400	0.27 311	0.38 312	0.27 293

TestStereo-Hl	2.78 697	0.42 233	11.23 743	14.38 746	0.30 311	0.44 390	0.30 303	0.43 349	0.28 287	0.43 342	0.29 301	0.44 393	0.29 303	0.44 382	0.29 292	13.64 748	10.73 748	0.41 400	0.27 311	0.38 312	0.27 293

ccs_rob	2.79 698	10.17 729	0.32 274	10.00 738	0.33 384	0.49 427	0.33 371	1.90 633	0.32 369	0.51 440	0.33 379	0.49 425	9.24 746	0.49 424	0.33 367	0.41 315	9.82 742	0.41 400	0.28 332	9.34 744	0.29 330

PCWNet_CMD	2.80 699	9.82 725	0.32 274	10.09 739	0.32 372	0.49 427	0.33 371	3.34 704	0.33 379	0.49 418	0.33 379	0.49 425	8.73 743	0.48 418	0.33 367	0.41 315	9.22 738	0.42 416	0.29 347	9.55 745	0.31 355

NLSM1	2.93 700	3.24 630	2.57 689	4.04 683	2.66 710	3.30 705	2.55 705	3.29 703	2.55 707	3.35 705	2.48 709	3.28 704	2.47 695	3.34 705	2.49 707	3.26 687	2.55 687	3.13 699	2.57 709	3.00 686	2.46 703

StereoVision	3.15 701	5.00 671	0.89 507	4.83 701	1.00 561	3.93 710	1.27 633	6.37 739	1.34 639	5.67 739	1.26 633	5.84 740	1.27 623	5.03 736	1.24 630	5.10 720	1.09 533	4.61 720	0.57 496	5.62 728	1.12 568

MaDis-Stereo	3.19 702	6.02 703	1.12 532	5.61 711	1.16 581	5.43 737	1.02 566	5.15 736	0.70 521	5.43 736	1.21 628	5.03 737	0.97 545	4.85 730	0.99 555	4.53 701	1.16 543	5.53 736	1.25 634	5.37 726	1.30 634

sAnonymous2	3.31 703	2.63 600	1.38 613	3.71 678	1.86 685	4.70 729	1.11 570	4.82 732	2.72 709	5.45 737	1.98 701	4.59 722	2.64 696	2.65 686	6.21 742	4.37 697	1.08 531	5.16 734	2.24 704	4.52 703	2.39 701

CroCo_RVC	3.31 703	2.63 600	1.38 613	3.71 678	1.86 685	4.70 729	1.11 570	4.82 732	2.72 709	5.45 737	1.98 701	4.59 722	2.64 696	2.65 686	6.21 742	4.37 697	1.08 531	5.16 734	2.24 704	4.52 703	2.39 701

DPSNet	3.66 705	3.60 636	3.62 713	3.63 675	3.64 732	3.65 708	3.65 731	3.66 708	3.67 728	3.67 707	3.65 729	3.67 708	3.66 717	3.66 707	3.68 726	3.68 692	3.66 708	3.67 706	3.68 732	3.67 690	3.67 729

NLCSM	3.67 706	4.08 651	3.19 709	4.80 700	3.26 725	3.99 713	3.24 726	4.25 715	3.18 724	4.09 711	3.27 724	4.14 713	3.18 712	4.13 713	3.28 722	4.06 695	3.10 698	3.85 711	3.14 723	3.91 696	3.27 725

STTStereo	3.73 707	30.40 755	2.37 685	2.39 629	2.31 709	2.35 672	2.33 703	2.29 664	2.42 706	2.32 674	2.34 708	2.33 667	2.36 694	2.30 669	2.27 705	2.35 664	2.22 680	2.31 679	2.22 703	2.29 658	2.34 700

rvit_105_1	3.83 708	5.22 681	3.01 694	4.53 688	3.01 713	4.51 717	3.01 711	4.56 719	3.04 712	4.53 718	3.03 713	4.55 720	3.03 700	4.56 719	3.04 709	4.57 703	3.05 691	4.57 715	3.05 714	4.57 705	3.05 710

rvit_stereo_0081	3.83 708	5.23 684	3.01 694	4.53 688	3.03 715	4.55 723	3.02 712	4.56 719	3.04 712	4.52 716	3.02 711	4.54 718	3.03 700	4.56 719	3.04 709	4.57 703	3.05 691	4.57 715	3.05 714	4.58 706	3.05 710

rvit_stereo_0081_aga	3.86 710	5.33 688	3.02 697	4.55 694	3.04 719	4.54 719	3.02 712	4.64 726	3.06 716	4.54 720	3.04 715	4.62 727	3.08 707	4.62 725	3.07 714	4.58 706	3.06 695	4.60 719	3.08 718	4.63 709	3.07 714

rvit_stereo_0082	3.86 710	5.82 701	3.01 694	4.53 688	3.03 715	4.54 719	3.02 712	4.56 719	3.04 712	4.53 718	3.02 711	4.55 720	3.04 703	4.57 722	3.05 711	4.57 703	3.05 691	4.58 717	3.05 714	4.58 706	3.06 713

rvit_0105_6	3.87 712	5.73 700	3.10 705	4.69 698	3.12 723	4.54 719	3.02 712	4.56 719	3.04 712	4.54 720	3.03 713	4.54 718	3.04 703	4.56 719	3.05 711	4.58 706	3.05 691	4.58 717	3.05 714	4.58 706	3.05 710

rvit_stereo_0080	3.89 713	5.70 698	3.04 699	4.54 691	3.03 715	4.56 724	3.05 718	4.60 723	3.07 717	4.58 723	3.06 716	4.59 722	3.06 705	4.61 723	3.08 715	4.63 708	3.09 696	4.64 721	3.10 719	4.65 710	3.10 717

whm_eth	3.89 713	5.70 698	3.04 699	4.54 691	3.03 715	4.56 724	3.05 718	4.60 723	3.07 717	4.58 723	3.06 716	4.59 722	3.06 705	4.61 723	3.08 715	4.63 708	3.09 696	4.64 721	3.10 719	4.65 710	3.10 717

rvit_0105_4	3.91 715	5.47 696	3.02 697	4.54 691	3.02 714	4.54 719	3.03 716	4.75 729	3.17 723	4.57 722	3.06 716	4.61 726	3.16 711	4.65 726	3.09 717	4.66 710	3.11 699	4.68 724	3.18 725	4.81 716	3.16 722

rvit_0105_3	3.91 715	5.33 688	3.06 702	4.60 696	3.07 721	4.60 726	3.06 720	4.62 725	3.08 720	4.60 725	3.07 719	4.62 727	3.08 707	4.67 727	3.10 718	4.70 711	3.11 699	4.77 728	3.19 726	4.77 715	3.14 721

rvit_stereo_0083	3.92 717	5.30 687	3.06 702	4.61 697	3.09 722	4.67 728	3.08 721	4.66 727	3.09 721	4.62 726	3.10 721	4.66 730	3.11 709	4.67 727	3.16 720	4.72 713	3.16 702	4.77 728	3.11 721	4.66 712	3.11 719

rvit_stereo_ft	3.93 718	5.44 694	3.05 701	4.59 695	3.06 720	4.61 727	3.08 721	4.67 728	3.12 722	4.63 727	3.10 721	4.65 729	3.11 709	4.69 729	3.13 719	4.70 711	3.14 701	4.71 726	3.15 724	4.74 713	3.16 722

rvit_0105_5	4.10 719	5.40 692	3.13 708	4.71 699	3.15 724	4.72 731	3.10 723	4.90 734	3.27 725	4.69 728	3.16 723	4.84 734	3.25 713	4.96 733	3.34 723	5.05 718	3.39 707	5.10 733	3.40 727	5.11 723	3.42 726

MLG-Stereo_test1	4.25 720	5.34 691	3.61 712	5.31 707	3.63 731	5.23 735	3.57 729	5.38 737	3.65 727	5.23 734	3.47 726	4.76 731	3.74 720	4.85 730	3.71 727	4.96 715	3.18 704	4.71 726	2.92 711	4.86 719	2.90 707

MLG-Stereo_test3	4.26 721	4.85 665	3.95 716	5.35 708	3.60 730	4.75 732	3.76 732	5.49 738	3.71 729	5.39 735	3.69 730	4.82 733	3.66 717	4.85 730	3.73 730	4.93 714	3.19 705	4.69 725	2.99 713	4.84 718	2.98 709

MLG-Stereo_test2	4.28 722	5.46 695	3.69 714	4.86 703	3.72 733	5.58 738	3.42 727	4.81 731	3.77 733	4.85 730	3.72 731	5.55 739	3.63 716	5.58 737	3.53 725	4.41 700	3.28 706	4.99 732	2.95 712	4.75 714	3.13 720

RAFT+CT+SA	4.28 722	7.62 710	4.91 721	5.55 710	2.28 707	3.09 700	3.64 730	4.49 717	3.07 717	4.80 729	3.35 725	4.77 732	3.70 719	4.29 716	3.05 711	5.58 722	5.98 725	3.58 705	3.78 734	4.26 699	3.72 730

SA	4.33 724	7.35 707	6.85 733	5.96 713	4.09 737	3.59 707	3.15 724	3.82 710	2.64 708	3.91 708	3.85 732	3.57 706	2.72 698	3.13 701	4.03 733	7.09 735	6.86 730	3.57 704	3.12 722	3.85 692	3.51 728

Sa-1000	4.34 725	8.37 713	6.84 732	6.98 722	4.45 740	3.58 706	3.00 710	3.42 706	3.39 726	2.61 685	4.00 735	3.83 710	4.01 728	3.90 710	3.90 731	5.98 726	5.62 722	3.76 708	2.34 707	4.35 701	2.47 704

TestStereo1	4.60 726	8.41 714	6.44 730	6.86 720	3.79 734	3.97 711	3.78 733	3.99 712	3.74 730	3.97 709	3.52 727	3.94 711	3.58 714	3.98 711	3.72 728	6.82 732	6.50 728	3.76 708	3.66 730	3.90 693	3.74 732

SA-5K	4.60 726	8.41 714	6.44 730	6.86 720	3.79 734	3.97 711	3.78 733	3.99 712	3.74 730	3.97 709	3.52 727	3.94 711	3.58 714	3.98 711	3.72 728	6.82 732	6.50 728	3.76 708	3.66 730	3.90 693	3.74 732

DispFullNet	4.61 728	4.84 664	3.12 706	5.00 705	3.57 729	4.75 732	3.03 716	7.75 745	4.17 737	4.91 732	3.09 720	6.20 741	3.95 726	6.71 741	3.51 724	5.30 721	3.67 709	5.86 740	3.63 729	5.61 727	3.46 727

test_5	4.62 729	7.55 709	6.23 728	6.32 716	3.40 728	5.29 736	3.50 728	3.53 707	4.11 736	4.28 713	4.47 739	4.26 716	4.38 731	3.68 708	3.24 721	5.89 724	5.60 721	4.84 730	3.50 728	4.33 700	3.93 736

raft_robust	4.71 730	7.75 711	5.40 726	6.81 719	3.31 726	4.28 716	4.20 738	4.32 716	4.37 739	4.35 715	4.35 738	4.14 713	3.75 721	4.30 717	4.20 736	6.67 731	6.37 726	3.36 703	4.24 740	4.86 719	3.25 724

cross-raft	4.83 731	7.52 708	6.43 729	6.63 717	3.96 736	4.51 717	3.99 736	4.49 717	3.96 735	4.52 716	3.96 734	4.50 717	3.97 727	4.50 718	3.97 732	6.65 730	6.44 727	4.33 712	3.92 736	4.35 701	3.91 735

test_4	4.88 732	8.13 712	6.98 734	7.46 723	4.44 739	4.25 715	3.85 735	4.04 714	3.92 734	4.13 712	3.91 733	4.18 715	3.84 724	4.14 714	4.06 734	7.01 734	7.13 733	4.53 713	3.72 733	4.09 697	3.72 730

TestStereo	4.88 732	4.75 663	4.79 719	4.87 704	4.92 741	4.81 734	4.90 741	4.78 730	4.77 740	4.87 731	4.89 740	4.90 735	4.91 733	4.99 734	4.79 738	4.98 716	4.87 718	4.87 731	4.92 742	5.00 722	5.00 739

test_3	5.01 734	8.86 719	7.77 736	8.09 725	2.76 712	4.13 714	4.05 737	3.88 711	3.76 732	4.33 714	4.13 736	3.71 709	3.91 725	4.21 715	4.06 734	7.93 736	7.69 735	4.53 713	3.91 735	4.17 698	4.29 738

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 735	50.87 766	2.78 690	2.87 646	2.71 711	2.78 699	0.47 455	2.88 698	2.86 711	1.89 635	2.67 710	2.79 700	2.79 699	2.78 699	2.83 708	2.82 682	2.82 688	2.83 698	2.77 710	2.83 685	2.76 705
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	5.10 736	5.15 676	4.49 718	5.07 706	3.37 727	6.87 741	4.75 740	5.04 735	6.34 744	7.84 745	5.06 741	6.72 745	4.09 729	4.99 734	5.44 741	5.03 717	3.16 702	4.67 723	4.86 741	5.15 724	3.89 734

U	5.15 737	8.49 716	1.81 640	8.49 727	1.77 679	8.49 746	1.77 675	8.51 747	1.77 680	8.49 747	1.77 679	8.50 747	1.78 668	8.58 747	1.77 682	8.54 739	1.78 646	8.55 747	1.78 690	8.55 741	1.84 684

SGM-Forest	5.21 738	5.92 702	4.08 717	6.18 714	4.16 738	6.31 740	4.34 739	6.50 740	4.33 738	6.14 741	4.21 737	6.61 744	4.55 732	6.67 740	4.48 737	5.94 725	3.94 711	5.85 739	4.03 738	5.79 729	4.17 737
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test-1	6.46 739	9.16 721	8.03 740	8.09 725	5.62 744	6.11 739	6.35 744	6.85 742	4.94 741	6.08 740	6.29 746	4.98 736	6.43 738	6.22 738	6.36 744	6.16 728	7.47 734	5.82 738	5.44 745	7.11 735	5.68 742

rvit_stereo_0075_2	6.64 740	8.80 718	5.25 723	7.89 724	5.27 743	7.90 745	5.27 742	7.92 746	5.28 742	7.91 746	5.29 743	7.93 746	5.27 734	7.92 746	5.28 739	7.93 736	5.28 720	7.93 745	5.29 744	7.93 738	5.28 741

RAFT	6.73 741	9.36 722	7.40 735	8.51 728	6.55 745	6.88 742	6.60 745	6.79 741	6.60 745	6.80 742	6.72 747	5.31 738	5.50 736	6.61 739	6.61 745	8.42 738	5.89 723	5.73 737	5.45 746	6.61 731	6.24 743

SGM+DAISY	7.06 742	9.15 720	5.38 725	8.84 729	5.18 742	8.80 747	5.31 743	8.79 748	5.28 742	8.89 748	5.20 742	8.93 748	5.33 735	8.95 748	5.36 740	8.70 740	5.21 719	8.74 748	5.20 743	8.89 742	5.15 740

test-v	7.53 743	11.89 732	7.98 737	9.36 732	7.14 746	7.06 743	7.09 746	7.37 743	6.91 746	7.29 743	5.71 744	6.45 742	6.93 739	6.73 742	7.27 746	8.93 743	7.85 736	6.98 743	6.80 747	7.56 736	7.34 745

test-2	7.53 743	11.89 732	7.98 737	9.36 732	7.14 746	7.06 743	7.09 746	7.37 743	6.91 746	7.29 743	5.71 744	6.45 742	6.93 739	6.73 742	7.27 746	8.93 743	7.85 736	6.98 743	6.80 747	7.56 736	7.34 745

PA-Net	11.80 745	223.51 773	0.62 447	0.59 394	0.71 523	0.59 468	0.73 527	0.67 475	0.73 532	0.55 456	0.61 499	0.60 471	0.74 524	0.63 473	0.73 524	0.66 440	0.60 454	0.69 493	0.66 516	0.72 472	0.65 498
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MANE	19.05 746	23.00 740	15.00 746	23.00 753	15.00 748	24.00 754	16.00 748	24.00 755	16.00 748	22.00 755	15.00 748	23.00 755	16.00 748	23.00 755	15.00 748	22.00 755	15.00 749	22.00 755	15.00 749	22.00 755	15.00 747

rafts_anoy	20.00 747	20.00 734	20.00 747	20.00 747	20.00 749	20.00 748	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 750	20.00 749	20.00 750	20.00 749	20.00 748

raft+_RVC	20.00 747	20.00 734	20.00 747	20.00 747	20.00 749	20.00 748	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 750	20.00 749	20.00 750	20.00 749	20.00 748

raftrobust	20.00 747	20.00 734	20.00 747	20.00 747	20.00 749	20.00 748	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 750	20.00 749	20.00 750	20.00 749	20.00 748

CasAABBNet	20.00 747	20.00 734	20.00 747	20.00 747	20.00 749	20.00 748	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 750	20.00 749	20.00 750	20.00 749	20.00 748

RALCasStereoNet	20.00 747	20.00 734	20.00 747	20.00 747	20.00 749	20.00 748	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 750	20.00 749	20.00 750	20.00 749	20.00 748

RALAANet	20.00 747	20.00 734	20.00 747	20.00 747	20.00 749	20.00 748	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 749	20.00 750	20.00 749	20.00 750	20.00 749	20.00 748

111	30.40 753	30.94 756	29.72 754	32.61 754	30.02 756	33.57 755	30.47 756	31.50 756	29.39 756	30.98 756	29.11 756	29.78 756	30.39 759	29.45 756	30.76 759	30.08 756	29.02 757	29.92 756	30.32 760	29.86 756	30.17 755

WCMA_ROB	31.10 754	35.43 760	27.12 753	39.51 766	23.10 755	38.78 767	25.30 755	37.49 768	25.39 755	37.29 767	27.02 755	38.52 768	26.48 755	37.80 767	26.44 755	36.28 763	22.65 756	33.90 760	22.30 756	37.10 765	24.18 754

DCANet-4	35.22 755	34.54 757	35.08 760	33.58 758	35.47 763	34.55 756	35.53 763	36.08 762	35.85 760	35.92 762	35.77 762	35.18 762	35.48 761	35.39 762	37.15 766	34.55 762	33.92 761	35.02 763	34.90 762	35.79 760	34.74 762

ADStereo(finetuned)	36.13 756	36.63 761	38.07 765	36.97 759	33.25 760	35.91 760	34.45 760	36.36 763	32.99 757	38.14 768	36.71 763	36.69 763	34.13 760	38.57 768	40.79 767	37.60 768	36.58 764	35.90 764	33.36 761	35.42 759	34.04 759

fast-reg	37.00 757	37.00 762	37.00 761	37.00 760	37.00 764	37.00 763	37.00 764	37.00 764	37.00 761	37.00 763	37.00 764	37.00 764	37.00 762	37.00 763	37.00 762	37.00 764	37.00 765	37.00 765	37.00 765	37.00 761	37.00 763

Reg-Stereo(zero)	37.00 757	37.00 762	37.00 761	37.00 760	37.00 764	37.00 763	37.00 764	37.00 764	37.00 761	37.00 763	37.00 764	37.00 764	37.00 762	37.00 763	37.00 762	37.00 764	37.00 765	37.00 765	37.00 765	37.00 761	37.00 763

FLISNet	37.00 757	37.00 762	37.00 761	37.00 760	37.00 764	37.00 763	37.00 764	37.00 764	37.00 761	37.00 763	37.00 764	37.00 764	37.00 762	37.00 763	37.00 762	37.00 764	37.00 765	37.00 765	37.00 765	37.00 761	37.00 763

CoSv	37.00 757	37.00 762	37.00 761	37.00 760	37.00 764	37.00 763	37.00 764	37.00 764	37.00 761	37.00 763	37.00 764	37.00 764	37.00 762	37.00 763	37.00 762	37.00 764	37.00 765	37.00 765	37.00 765	37.00 761	37.00 763

MDST_ROB	69.83 761	87.70 767	41.95 766	113.75 769	65.62 770	75.05 768	55.25 769	75.64 770	45.04 765	71.61 769	41.75 768	72.81 769	44.06 766	68.38 769	44.63 768	101.89 771	59.57 771	107.10 771	61.05 771	104.38 768	59.38 769

NOSS_ROB	102.95 762	153.00 771	121.00 769	51.00 767	44.00 768	165.00 771	127.00 770	153.00 771	119.00 767	164.00 772	125.00 770	168.00 772	120.00 768	153.00 771	117.00 770	49.00 769	44.00 769	49.00 769	44.00 769	49.00 766	44.00 767

CBMV	128.50 763	1422.70 779	53.10 767	79.50 768	51.30 769	77.30 769	49.70 768	74.00 769	48.20 766	77.20 770	48.80 769	73.90 770	48.00 767	73.80 770	48.80 769	70.40 770	45.10 770	68.90 770	46.10 770	68.20 767	45.00 768
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	159.24 764	171.00 772	160.68 772	162.58 770	160.59 772	164.01 770	160.35 772	158.51 772	158.56 769	158.34 771	160.12 772	158.56 771	159.92 770	157.26 772	158.94 772	154.38 772	158.36 772	155.75 772	159.13 774	153.67 769	154.07 771
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	189.29 765	560.34 776	182.58 773	229.00 772	135.68 771	197.79 772	135.52 771	197.80 773	135.44 768	197.75 773	135.49 771	197.90 773	135.51 769	197.84 773	135.75 771	217.37 774	171.11 773	183.74 773	127.67 773	183.56 770	127.88 770

AE-Stereo	201.80 766	123.00 768	115.00 768	219.00 771	218.00 774	223.00 773	244.00 774	217.00 774	236.00 771	202.00 774	203.00 773	205.00 774	208.00 771	225.00 774	204.00 773	210.00 773	198.00 774	197.00 774	184.00 775	204.00 771	201.00 772

MGS-Stereo	239.45 767	123.00 768	135.00 770	266.00 773	286.00 775	277.00 774	305.00 775	271.00 775	242.00 772	274.00 775	279.00 775	255.00 775	270.00 773	268.00 775	297.00 775	221.00 775	247.00 776	216.00 775	123.00 772	217.00 772	217.00 774

EGLCR-Stereo	246.90 768	129.00 770	139.00 771	266.00 773	286.00 775	277.00 774	305.00 775	271.00 775	242.00 772	274.00 775	279.00 775	255.00 775	270.00 773	268.00 775	297.00 775	230.00 776	247.00 776	216.00 775	223.00 777	237.00 773	227.00 775

DLCB_ROB	284.23 769	354.61 774	207.27 774	363.24 775	206.46 773	364.72 776	210.41 773	364.72 777	210.41 770	364.81 777	208.64 774	364.81 777	208.64 772	364.72 777	210.41 774	354.70 777	205.53 775	354.70 777	205.53 776	354.70 774	205.53 773

LE_ROB	396.57 770	471.28 775	329.84 775	471.48 776	308.15 777	526.83 777	322.10 777	488.15 778	323.76 774	495.46 778	317.97 777	497.17 778	320.10 775	481.62 778	326.76 777	462.71 778	298.97 778	466.16 778	285.98 778	447.62 775	289.21 776

SGM-ForestM	596.69 771	677.77 777	444.52 776	699.85 777	517.25 778	732.94 778	488.29 778	770.79 779	460.11 775	750.81 779	487.98 778	792.79 779	499.41 776	730.90 779	475.81 778	720.03 779	491.16 779	663.96 779	418.60 779	674.76 776	436.05 777

CBMV_ROB	818.48 772	913.88 778	709.52 777	862.84 778	597.78 779	1073.99 779	700.52 779	1015.66 780	702.59 776	1115.65 780	760.02 779	1130.24 780	721.57 777	1037.41 780	692.65 779	814.05 780	564.29 780	843.28 780	595.31 780	915.51 777	602.92 778

tt	500032.53 773	34.60 758	29.72 754	37.47 764	34.41 761	36.85 761	35.22 761	34.71 760	33.55 758	34.50 757	35.43 760	33.81 760	10000000.00 778	33.57 760	33.13 760	33.68 760	35.00 762	34.03 761	35.26 763	30.96 757	34.63 760

DCANet	500032.53 773	34.60 758	29.72 754	37.47 764	34.41 761	36.85 761	35.22 761	34.71 760	33.55 758	34.50 757	35.43 760	33.81 760	10000000.00 778	33.57 760	33.13 760	33.68 760	35.00 762	34.03 761	35.26 763	30.96 757	34.63 760

fff	1000028.16 775	29.62 752	29.72 754	32.61 754	30.02 756	35.13 757	31.83 757	32.07 757	10000000.00 777	35.27 759	29.82 757	32.45 757	30.15 756	32.35 757	30.09 756	31.04 757	29.55 758	30.64 757	30.14 757	10000000.00 778	30.77 756

csc	1000028.16 775	29.62 752	29.72 754	32.61 754	30.02 756	35.13 757	31.83 757	32.07 757	10000000.00 777	35.27 759	29.82 757	32.45 757	30.15 756	32.35 757	30.09 756	31.04 757	29.55 758	30.64 757	30.14 757	10000000.00 778	30.77 756

cscssc	1000028.16 775	29.62 752	29.72 754	32.61 754	30.02 756	35.13 757	31.83 757	32.07 757	10000000.00 777	35.27 759	29.82 757	32.45 757	30.15 756	32.35 757	30.09 756	31.04 757	29.55 758	30.64 757	30.14 757	10000000.00 778	30.77 756

111111	10000000.00 778	10000000.00 780	10000000.00 778	10000000.00 779	10000000.00 780	10000000.00 780	10000000.00 780	10000000.00 781	10000000.00 777	10000000.00 781	10000000.00 780	10000000.00 781	10000000.00 778	10000000.00 781	10000000.00 780	10000000.00 781	10000000.00 781	10000000.00 781	10000000.00 781	10000000.00 778	10000000.00 779

SGD-Stereo	10000000.00 778	10000000.00 780	10000000.00 778	10000000.00 779	10000000.00 780	10000000.00 780	10000000.00 780	10000000.00 781	10000000.00 777	10000000.00 781	10000000.00 780	10000000.00 781	10000000.00 778	10000000.00 781	10000000.00 780	10000000.00 781	10000000.00 781	10000000.00 781	10000000.00 781	10000000.00 778	10000000.00 779

IGEV-Stereo++	10000000.00 778	10000000.00 780	10000000.00 778	10000000.00 779	10000000.00 780	10000000.00 780	10000000.00 780	10000000.00 781	10000000.00 777	10000000.00 781	10000000.00 780	10000000.00 781	10000000.00 778	10000000.00 781	10000000.00 780	10000000.00 781	10000000.00 781	10000000.00 781	10000000.00 781	10000000.00 778	10000000.00 779

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Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GS-Stereo							0.38 408	0.50 424	0.38 408	0.50 431	0.38 411	0.50 439	3.79 722	0.50 432	0.38 400	0.54 403	0.43 389	0.46 428	0.34 397	0.46 402	0.35 387

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ASD4		0.20 139

Low-res two-view benchmark