Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

light-stereo	0.05 57	0.04 52	0.01 10	0.02 14	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.03 59	0.02 26	0.01 16	0.73 541	0.01 16	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.02 20

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

GASNet	0.05 57	0.04 52	0.12 143	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 126	0.04 101	0.04 109	0.12 190	0.04 116	0.06 136	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

WZ-Net	0.05 57	0.50 324	0.10 104	0.12 121	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 133	0.10 117	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

IINet	0.06 62	0.05 67	0.02 15	0.05 60	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 106	0.02 26	0.02 27	0.73 541	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.04 96

Wz-Net-LNSev	0.06 62	0.24 208	0.20 247	0.23 231	0.01 10	0.02 20	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.23 266	0.21 277	0.02 25	0.01 15	0.01 16	0.01 10

Wz-Net-MNSev	0.06 62	0.54 342	0.10 104	0.12 121	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 133	0.11 147	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

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

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

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

Light-Stereo-hy	0.07 68	0.05 67	0.19 236	0.17 183	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.17 207	0.16 216	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

UHP(ZeroShot)	0.07 68	0.41 276	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

UHP(FT)	0.07 68	0.40 263	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

mmmmmm	0.07 68	0.40 263	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

UHP	0.07 68	0.41 276	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

AANet	0.07 68	0.04 52	0.03 39	0.04 53	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.11 198	0.04 96	0.03 58	0.58 492	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.03 52

RT-IGEV	0.07 68	0.05 67	0.03 39	0.05 60	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.03 58	0.75 544	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.04 96

DispViT+	0.07 68	0.08 86	0.12 143	0.08 81	0.05 126	0.08 146	0.05 126	0.08 155	0.05 131	0.08 154	0.05 134	0.08 153	0.05 124	0.08 155	0.05 121	0.08 95	0.07 99	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.05 122

BridgeDepth_RVC	0.07 68	0.08 86	0.11 131	0.11 113	0.05 126	0.08 146	0.05 126	0.08 155	0.05 131	0.08 154	0.05 134	0.08 153	0.05 124	0.08 155	0.05 121	0.11 127	0.10 117	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.05 122
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FINET	0.07 68	0.08 86	0.07 92	0.07 79	0.07 155	0.08 146	0.06 150	0.08 155	0.07 161	0.08 154	0.07 162	0.08 153	0.06 147	0.07 150	0.07 152	0.08 95	0.07 99	0.07 146	0.07 155	0.06 134	0.06 138

TARSTereo(ZeroShot)	0.08 78	0.56 348	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

fsdfsdds	0.08 78	0.58 353	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

nnnnnnn	0.08 78	0.58 353	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

TestStereooo	0.08 78	0.56 348	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

iinet-test	0.08 78	0.16 170	0.02 15	0.16 162	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.17 288	0.02 26	0.02 27	0.71 528	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.16 260

BridgeDepth	0.08 78	0.08 86	0.11 131	0.11 113	0.05 126	0.08 146	0.05 126	0.08 155	0.07 161	0.08 154	0.05 134	0.08 153	0.05 124	0.09 161	0.08 156	0.15 175	0.11 147	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.06 138
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
ADCMid	0.08 78	0.02 12	0.02 15	1.01 548	0.03 52	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 96	0.09 162	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

TARStereo(FT)	0.09 85	0.59 356	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

2222	0.09 85	0.59 356	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

1111	0.09 85	0.60 360	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

anonymous	0.09 85	0.09 95	0.14 174	0.14 140	0.07 155	0.09 154	0.07 161	0.09 161	0.07 161	0.09 161	0.07 162	0.09 162	0.07 160	0.09 161	0.07 152	0.14 160	0.13 187	0.09 159	0.07 155	0.09 162	0.07 149

TS12	0.09 85	0.09 95	0.17 216	0.19 197	0.06 146	0.08 146	0.06 150	0.08 155	0.06 150	0.08 154	0.06 151	0.08 153	0.06 147	0.08 155	0.06 144	0.15 175	0.16 216	0.08 151	0.06 147	0.08 158	0.06 138

RT-Monster	0.09 85	0.07 84	0.03 39	0.15 152	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.10 172	0.04 96	0.03 58	0.92 571	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.07 149

DA	0.09 85	0.13 124	0.39 385	0.08 81	0.05 126	0.07 143	0.05 126	0.13 192	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.06 81	0.05 84	0.14 208	0.13 252	0.06 134	0.05 122

GGEV	0.09 85	0.13 124	0.39 385	0.08 81	0.05 126	0.07 143	0.05 126	0.13 192	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.06 81	0.05 84	0.14 208	0.13 252	0.06 134	0.05 122

test_sample7	0.09 85	1.00 445	0.11 131	0.11 113	0.02 22	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.12 162	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample6	0.09 85	0.97 434	0.10 104	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample3	0.09 85	0.87 407	0.10 104	0.12 121	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample2	0.09 85	1.03 461	0.11 131	0.11 113	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 103	0.09 112	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample1	0.09 85	0.87 407	0.12 143	0.11 113	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

SMFormer	0.09 85	1.01 455	0.09 100	0.09 88	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 103	0.09 112	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

tta	0.09 85	0.95 431	0.09 100	0.10 92	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 103	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

xxx	0.09 85	1.01 455	0.10 104	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.03 52

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

APVNet	0.09 85	0.05 67	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.05 111	0.90 629	0.06 133	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.05 72	0.04 72	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.05 122

ADCS	0.09 85	0.02 12	0.04 64	0.90 522	0.06 146	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.14 210	0.36 463	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

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

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

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

ACC-I	0.10 104	0.10 100	0.12 143	0.13 134	0.08 158	0.11 172	0.08 164	0.10 162	0.08 166	0.11 182	0.08 167	0.10 165	0.08 164	0.10 165	0.08 156	0.13 149	0.12 162	0.10 161	0.08 160	0.10 166	0.08 152

ACC	0.10 104	0.10 100	0.11 131	0.13 134	0.08 158	0.10 156	0.08 164	0.10 162	0.08 166	0.10 165	0.08 167	0.10 165	0.08 164	0.10 165	0.08 156	0.13 149	0.11 147	0.10 161	0.08 160	0.10 166	0.08 152

GIO	0.10 104	0.22 197	0.22 263	0.23 231	0.05 126	0.07 143	0.05 126	0.07 150	0.05 131	0.07 152	0.05 134	0.07 152	0.05 124	0.07 150	0.05 121	0.23 266	0.22 284	0.06 133	0.05 129	0.06 134	0.05 122

zh-sn7	0.10 104	0.98 435	0.14 174	0.15 152	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.15 175	0.13 187	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

DualNet (step1)	0.10 104	1.05 465	0.12 143	0.12 121	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.12 162	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample9	0.10 104	1.05 465	0.12 143	0.12 121	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.12 162	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample8	0.10 104	1.05 465	0.12 143	0.12 121	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.12 162	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample5	0.10 104	1.07 469	0.11 131	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

test_sample4	0.10 104	1.03 461	0.12 143	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 149	0.13 187	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

DualNet	0.10 104	1.07 469	0.11 131	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

1111x	0.10 104	1.14 477	0.13 165	0.14 140	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 149	0.11 147	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

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

222	0.10 104	0.99 443	0.12 143	0.13 134	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.12 162	0.03 47	0.02 27	0.04 103	0.03 52

test_xeample	0.10 104	1.09 471	0.13 165	0.12 121	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 160	0.14 202	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ADCPNet	0.10 104	0.03 31	0.04 64	1.27 622	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.08 155	0.04 103	0.04 65	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

over-6	0.11 131	0.11 117	0.15 199	0.16 162	0.10 170	0.11 172	0.10 172	0.11 180	0.10 176	0.11 182	0.10 173	0.11 183	0.10 172	0.11 184	0.10 169	0.14 160	0.14 202	0.11 178	0.10 173	0.11 182	0.09 159

over v1	0.11 131	0.11 117	0.15 199	0.16 162	0.10 170	0.11 172	0.10 172	0.11 180	0.10 176	0.11 182	0.10 173	0.11 183	0.10 172	0.11 184	0.10 169	0.14 160	0.14 202	0.11 178	0.09 164	0.11 182	0.10 167

over-8	0.11 131	0.14 146	0.15 199	0.16 162	0.10 170	0.11 172	0.10 172	0.11 180	0.09 171	0.11 182	0.10 173	0.11 183	0.10 172	0.11 184	0.09 162	0.14 160	0.14 202	0.11 178	0.09 164	0.11 182	0.09 159

over-9	0.11 131	0.11 117	0.16 206	0.16 162	0.10 170	0.12 183	0.10 172	0.11 180	0.10 176	0.11 182	0.10 173	0.11 183	0.10 172	0.11 184	0.10 169	0.14 160	0.14 202	0.11 178	0.10 173	0.11 182	0.09 159

ISRNet	0.11 131	0.05 67	0.36 367	0.24 237	0.07 155	0.13 186	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.13 193	0.05 124	0.05 110	0.09 162	0.24 276	0.20 273	0.10 161	0.05 129	0.06 134	0.13 243

JetRed	0.11 131	0.12 122	0.11 131	0.11 113	0.11 199	0.11 172	0.14 254	0.11 180	0.11 204	0.12 190	0.11 201	0.11 183	0.11 198	0.11 184	0.11 189	0.11 127	0.16 216	0.11 178	0.11 198	0.11 182	0.11 191

JetBlue	0.11 131	0.11 117	0.12 143	0.13 134	0.14 253	0.11 172	0.11 199	0.11 180	0.11 204	0.11 182	0.11 201	0.11 183	0.11 198	0.12 192	0.12 232	0.11 127	0.11 147	0.11 178	0.11 198	0.11 182	0.11 191

x	0.11 131	1.15 480	0.15 199	0.14 140	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 160	0.15 212	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 131	0.44 293	0.33 341	0.39 313	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.39 369	0.36 413	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

xxxx	0.11 131	1.16 482	0.16 206	0.12 121	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 149	0.16 216	0.03 47	0.04 105	0.04 103	0.04 96

BEATNet_4x	0.11 131	0.03 31	0.03 39	1.60 653	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 110	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ADCL	0.11 131	0.03 31	0.03 39	1.60 653	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 110	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

AnyNet_C01	0.11 131	0.02 12	0.02 15	1.62 656	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.06 127	0.04 103	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.03 52

MatchAttention (ZS)	0.12 144	0.12 122	0.12 143	0.12 121	0.13 249	0.12 183	0.12 240	0.12 189	0.12 244	0.12 190	0.12 235	0.12 192	0.12 240	0.12 192	0.12 232	0.12 133	0.12 162	0.12 185	0.12 233	0.12 190	0.12 231
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
zh-mn7	0.12 144	1.14 477	0.17 216	0.20 210	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.18 225	0.16 216	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

S2M2_L	0.12 144	0.14 146	0.10 104	0.15 152	0.10 170	0.14 201	0.10 172	0.14 210	0.10 176	0.15 233	0.10 173	0.14 210	0.10 172	0.14 210	0.10 169	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.09 164	0.13 193	0.09 159
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GwcNet	0.12 144	0.07 84	0.05 79	0.08 81	0.05 126	0.08 146	1.20 668	0.07 150	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.08 153	0.05 124	0.08 155	0.03 58	0.07 93	0.05 84	0.06 133	0.05 129	0.07 153	0.05 122

FADNet-RVC-Resample	0.12 144	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	1.57 739	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.05 129	0.04 103	0.06 138

FADNet_RVC	0.12 144	0.04 52	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 124	0.04 96	1.65 743	0.05 72	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

FADNet	0.12 144	0.05 67	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 124	0.04 96	1.66 746	0.06 81	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

ADCRef	0.12 144	0.03 31	0.04 64	1.71 661	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.06 127	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.04 96

GFORCE	0.13 152	0.13 124	0.18 227	0.19 197	0.11 199	0.11 172	0.10 172	0.11 180	0.09 171	0.11 182	0.11 201	0.11 183	0.10 172	0.13 194	0.11 189	0.17 207	0.18 266	0.13 189	0.11 198	0.13 193	0.11 191

E$^{3}$Stereo	0.13 152	0.14 146	0.13 165	0.16 162	0.11 199	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 187	0.13 187	0.14 208	0.11 198	0.14 210	0.11 191

LLLLL	0.13 152	0.14 146	0.13 165	0.16 162	0.11 199	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 187	0.13 187	0.14 208	0.11 198	0.14 210	0.11 191

LLL	0.13 152	0.14 146	0.14 174	0.17 183	0.11 199	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 187	0.14 202	0.14 208	0.11 198	0.14 210	0.11 191

low	0.13 152	0.14 146	0.14 174	0.16 162	0.11 199	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 187	0.13 187	0.14 208	0.11 198	0.14 210	0.11 191

100	0.13 152	0.14 146	0.13 165	0.17 183	0.11 199	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 187	0.13 187	0.14 208	0.11 198	0.14 210	0.11 191

300	0.13 152	0.14 146	0.13 165	0.16 162	0.11 199	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 187	0.13 187	0.14 208	0.11 198	0.14 210	0.11 191

Last	0.13 152	0.14 146	0.14 174	0.16 162	0.11 199	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 187	0.13 187	0.14 208	0.11 198	0.14 210	0.11 191

DDDD	0.13 152	0.14 146	0.14 174	0.16 162	0.11 199	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 187	0.13 187	0.14 208	0.11 198	0.14 210	0.11 191

FORCE_4.7	0.13 152	0.13 124	0.19 236	0.19 197	0.11 199	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 193	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.18 225	0.17 246	0.13 189	0.11 198	0.13 193	0.11 191

F4.4	0.13 152	0.13 124	0.18 227	0.19 197	0.11 199	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 193	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.17 207	0.16 216	0.13 189	0.10 173	0.13 193	0.11 191

FORCE_4.6	0.13 152	0.13 124	0.18 227	0.20 210	0.11 199	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 193	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.18 225	0.17 246	0.13 189	0.10 173	0.13 193	0.11 191

F5.5	0.13 152	0.13 124	0.18 227	0.19 197	0.11 199	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 193	0.12 240	0.13 194	0.11 189	0.17 207	0.16 216	0.13 189	0.11 198	0.13 193	0.11 191

F8.5	0.13 152	0.13 124	0.19 236	0.19 197	0.11 199	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 193	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.18 225	0.17 246	0.13 189	0.10 173	0.13 193	0.11 191

FORCE_9	0.13 152	0.13 124	0.20 247	0.19 197	0.11 199	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 193	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.17 207	0.18 266	0.13 189	0.11 198	0.13 193	0.11 191

FORCE_8	0.13 152	0.13 124	0.19 236	0.19 197	0.11 199	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 193	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.18 225	0.17 246	0.13 189	0.11 198	0.13 193	0.11 191

F7	0.13 152	0.13 124	0.19 236	0.20 210	0.11 199	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 193	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.17 207	0.16 216	0.13 189	0.11 198	0.13 193	0.11 191

FORCE_4.5	0.13 152	0.13 124	0.18 227	0.19 197	0.11 199	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 193	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.17 207	0.16 216	0.13 189	0.11 198	0.13 193	0.11 191

TT111	0.13 152	0.14 146	0.14 174	0.16 162	0.11 199	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 187	0.13 187	0.14 208	0.11 198	0.14 210	0.11 191

FORCE_4	0.13 152	0.13 124	0.19 236	0.19 197	0.11 199	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 193	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.17 207	0.16 216	0.13 189	0.10 173	0.13 193	0.11 191

FORCE_5	0.13 152	0.13 124	0.18 227	0.18 189	0.11 199	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 193	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.17 207	0.16 216	0.13 189	0.11 198	0.13 193	0.11 191

FORCE_6	0.13 152	0.13 124	0.18 227	0.18 189	0.11 199	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 193	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.17 207	0.16 216	0.13 189	0.10 173	0.13 193	0.10 167

EE1	0.13 152	0.14 146	0.14 174	0.17 183	0.11 199	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 187	0.13 187	0.14 208	0.11 198	0.14 210	0.11 191

AnonStereo	0.13 152	0.14 146	0.14 174	0.16 162	0.11 199	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 187	0.13 187	0.14 208	0.11 198	0.14 210	0.11 191

CIPLG	0.13 152	0.21 193	0.12 143	0.16 162	0.11 199	0.15 225	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.15 233	0.12 235	0.15 239	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.15 175	0.12 162	0.14 208	0.11 198	0.14 210	0.11 191

IPLG	0.13 152	0.20 187	0.14 174	0.15 152	0.11 199	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.15 175	0.12 162	0.14 208	0.11 198	0.14 210	0.11 191

ACRE	0.13 152	0.21 193	0.14 174	0.15 152	0.11 199	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.12 235	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.15 175	0.12 162	0.14 208	0.11 198	0.14 210	0.11 191

LRCNet_RVC	0.13 152	0.13 124	0.09 100	0.13 134	0.10 170	0.14 201	0.10 172	0.14 210	0.10 176	0.23 285	0.10 173	0.20 266	0.10 172	0.24 293	0.11 189	0.11 127	0.09 112	0.12 185	0.14 257	0.12 190	0.09 159

aanetorigin	0.13 152	0.11 117	0.11 131	0.11 113	0.11 199	0.11 172	0.11 199	0.11 180	0.11 204	0.11 182	0.12 235	0.11 183	0.11 198	0.11 184	0.11 189	0.11 127	0.11 147	0.14 208	0.11 198	0.49 497	0.11 191

FADNet-RVC	0.13 152	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 126	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.05 134	0.04 102	0.05 124	0.04 96	1.71 760	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.07 153	0.04 96

ELAS	0.13 152	0.16 170	0.11 131	0.15 152	0.09 164	0.18 252	0.11 199	0.18 256	0.11 204	0.17 251	0.11 201	0.18 256	0.11 198	0.18 256	0.11 189	0.14 160	0.08 102	0.14 208	0.08 160	0.14 210	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Cross2Single Stereo	0.14 183	0.15 165	0.17 216	0.18 189	0.11 199	0.15 225	0.11 199	0.15 239	0.10 176	0.16 243	0.11 201	0.16 243	0.11 198	0.16 244	0.11 189	0.18 225	0.14 202	0.15 241	0.11 198	0.15 232	0.10 167

tt4	0.14 183	0.14 146	0.21 254	0.20 210	0.10 170	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.10 176	0.13 193	0.10 173	0.13 193	0.12 240	0.14 210	0.11 189	0.19 236	0.17 246	0.13 189	0.12 233	0.13 193	0.12 231

tt5	0.14 183	0.13 124	0.22 263	0.20 210	0.12 239	0.15 225	0.11 199	0.13 192	0.12 244	0.15 233	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.20 244	0.17 246	0.14 208	0.12 233	0.14 210	0.10 167

tt7	0.14 183	0.15 165	0.21 254	0.31 271	0.11 199	0.15 225	0.11 199	0.13 192	0.12 244	0.14 211	0.12 235	0.13 193	0.11 198	0.13 194	0.12 232	0.18 225	0.15 212	0.13 189	0.10 173	0.15 232	0.11 191

tt8	0.14 183	0.15 165	0.20 247	0.28 259	0.11 199	0.14 201	0.10 172	0.14 210	0.12 244	0.15 233	0.12 235	0.13 193	0.12 240	0.14 210	0.11 189	0.18 225	0.17 246	0.14 208	0.10 173	0.15 232	0.12 231

TYNG	0.14 183	0.13 124	0.21 254	0.20 210	0.12 239	0.14 201	0.12 240	0.13 192	0.10 176	0.13 193	0.12 235	0.14 210	0.12 240	0.14 210	0.10 169	0.16 187	0.16 216	0.15 241	0.12 233	0.14 210	0.11 191

w-ln-seven-2	0.14 183	1.22 539	0.28 299	0.32 278	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.32 315	0.27 314	0.04 99	0.03 63	0.03 53	0.03 52

S2M2_XL	0.14 183	0.17 175	0.12 143	0.17 183	0.11 199	0.17 248	0.11 199	0.17 252	0.11 204	0.17 251	0.11 201	0.17 252	0.11 198	0.17 253	0.11 189	0.16 187	0.11 147	0.16 247	0.11 198	0.16 243	0.11 191
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
mmm	0.14 183	1.83 608	0.12 143	0.11 113	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.04 109	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.06 127	0.04 103	0.12 133	0.11 147	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

ProNet	0.14 183	0.20 187	0.14 174	0.16 162	0.11 199	0.16 240	0.11 199	0.17 252	0.11 204	0.17 251	0.12 235	0.17 252	0.13 254	0.17 253	0.12 232	0.15 175	0.11 147	0.16 247	0.11 198	0.15 232	0.12 231

IPLGR_C	0.14 183	0.20 187	0.12 143	0.15 152	0.11 199	0.14 201	0.15 263	0.14 210	0.11 204	0.15 233	0.12 235	0.14 210	0.11 198	0.16 244	0.11 189	0.15 175	0.12 162	0.14 208	0.12 233	0.15 232	0.12 231

MIPNet	0.14 183	0.21 193	0.17 216	0.16 162	0.11 199	0.15 225	0.12 240	0.14 210	0.11 204	0.16 243	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.14 160	0.12 162	0.14 208	0.11 198	0.14 210	0.11 191

IPLGR	0.14 183	0.24 208	0.14 174	0.16 162	0.12 239	0.15 225	0.12 240	0.14 210	0.11 204	0.15 233	0.12 235	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.15 175	0.12 162	0.14 208	0.11 198	0.14 210	0.11 191

GMStereo	0.14 183	0.13 124	0.14 174	0.14 140	0.14 253	0.14 201	0.14 254	0.14 210	0.14 256	0.14 211	0.14 262	0.14 210	0.14 259	0.14 210	0.14 249	0.14 160	0.14 202	0.14 208	0.14 257	0.14 210	0.14 250
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AnyNet_C32	0.14 183	0.04 52	0.03 39	2.22 682	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.04 102	0.02 27	0.07 150	0.04 103	0.02 21	0.02 22	0.03 47	0.03 63	0.02 27	0.03 52

HSM	0.14 183	0.16 170	0.12 143	0.17 183	0.12 239	0.17 248	0.11 199	0.17 252	0.11 204	0.17 251	0.12 235	0.17 252	0.12 240	0.17 253	0.12 232	0.16 187	0.11 147	0.16 247	0.11 198	0.16 243	0.12 231

DRN-Test	0.14 183	0.13 124	0.09 100	0.14 140	0.09 164	0.15 225	0.09 167	0.14 210	0.10 176	0.14 211	0.09 169	0.14 210	0.09 168	0.13 194	0.09 162	0.12 133	0.09 112	0.12 185	0.09 164	0.12 190	0.73 594

ELAS_RVC	0.14 183	0.16 170	0.10 104	0.15 152	0.10 170	0.18 252	0.11 199	0.19 258	0.11 204	0.19 257	0.12 235	0.18 256	0.11 198	0.19 259	0.12 232	0.14 160	0.08 102	0.14 208	0.09 164	0.15 232	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WiStereo	0.15 201	0.14 146	0.21 254	0.26 252	0.12 239	0.15 225	0.12 240	0.15 239	0.10 176	0.13 193	0.12 235	0.14 210	0.12 240	0.15 240	0.11 189	0.19 236	0.17 246	0.14 208	0.12 233	0.15 232	0.12 231

tt3	0.15 201	0.15 165	0.21 254	0.34 289	0.12 239	0.14 201	0.11 199	0.15 239	0.12 244	0.15 233	0.12 235	0.14 210	0.11 198	0.13 194	0.12 232	0.19 236	0.18 266	0.14 208	0.12 233	0.15 232	0.11 191

tt6	0.15 201	0.14 146	0.21 254	0.26 252	0.12 239	0.15 225	0.12 240	0.15 239	0.10 176	0.13 193	0.12 235	0.14 210	0.12 240	0.15 240	0.11 189	0.19 236	0.17 246	0.14 208	0.12 233	0.15 232	0.12 231

tt9	0.15 201	0.15 165	0.21 254	0.40 326	0.10 170	0.15 225	0.12 240	0.13 192	0.11 204	0.14 211	0.10 173	0.15 239	0.12 240	0.14 210	0.11 189	0.19 236	0.17 246	0.14 208	0.12 233	0.14 210	0.11 191

ITSA-stereo	0.15 201	0.17 175	0.13 165	0.20 210	0.13 249	0.19 255	0.13 252	0.18 256	0.13 253	0.19 257	0.13 256	0.18 256	0.14 259	0.18 256	0.14 249	0.16 187	0.11 147	0.15 241	0.14 257	0.18 259	0.11 191

CoDeX	0.15 201	0.70 372	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.01 15	0.02 26	0.67 575	0.02 21	0.69 559	0.75 586	0.01 15	0.02 27	0.02 20

ICVP	0.15 201	0.53 338	0.11 131	0.16 162	0.11 199	0.16 240	0.11 199	0.16 245	0.11 204	0.16 243	0.11 201	0.16 243	0.11 198	0.16 244	0.11 189	0.16 187	0.11 147	0.16 247	0.11 198	0.16 243	0.11 191
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCP+	0.15 201	0.04 52	0.04 64	2.20 681	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.05 134	0.04 102	0.04 106	0.08 155	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

StereoDRNet	0.15 201	0.14 146	0.10 104	0.14 140	0.09 164	0.15 225	0.09 167	0.14 210	0.09 171	0.14 211	0.10 173	0.14 210	0.09 168	0.14 210	0.09 162	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.09 164	0.13 193	0.82 610

LALA_ROB	0.15 201	0.19 183	0.12 143	0.18 189	0.11 199	0.20 261	0.12 240	0.21 275	0.12 244	0.20 264	0.12 235	0.20 266	0.12 240	0.21 276	0.13 244	0.17 207	0.10 117	0.18 267	0.11 198	0.18 259	0.11 191

SGM_RVC	0.15 201	0.17 175	0.11 131	0.18 189	0.11 199	0.19 255	0.11 199	0.19 258	0.12 244	0.19 257	0.12 235	0.20 266	0.12 240	0.19 259	0.12 232	0.16 187	0.11 147	0.17 257	0.10 173	0.17 252	0.10 167
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
VeloStereo	0.16 212	0.92 424	0.16 206	0.18 189	0.08 158	0.11 172	0.12 240	0.12 189	0.09 171	0.09 161	0.28 357	0.10 165	0.08 164	0.10 165	0.12 232	0.15 175	0.17 246	0.08 151	0.12 233	0.09 162	0.08 152

flow	0.16 212	0.92 424	0.16 206	0.18 189	0.08 158	0.11 172	0.12 240	0.12 189	0.09 171	0.09 161	0.28 357	0.10 165	0.08 164	0.10 165	0.12 232	0.15 175	0.17 246	0.08 151	0.12 233	0.09 162	0.08 152

z-mn7	0.16 212	1.21 533	0.33 341	0.41 341	0.04 101	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.35 334	0.31 352	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

GMStereo_Zeroshot	0.16 212	0.16 170	0.16 206	0.16 162	0.16 279	0.16 240	0.16 270	0.16 245	0.16 276	0.16 243	0.16 278	0.16 243	0.16 276	0.16 244	0.16 270	0.16 187	0.16 216	0.16 247	0.16 274	0.16 243	0.16 260

qqq	0.16 212	2.01 634	0.12 143	0.15 152	0.04 101	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.04 109	0.06 135	0.03 62	0.06 136	0.03 59	0.06 127	0.03 58	0.12 133	0.14 202	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.03 52

DeepPruner_ROB	0.16 212	0.18 180	0.13 165	0.19 197	0.13 249	0.19 255	0.13 252	0.19 258	0.13 253	0.19 257	0.13 256	0.19 261	0.13 254	0.19 259	0.13 244	0.18 225	0.13 187	0.18 267	0.13 252	0.18 259	0.13 243

ManiGeoR	0.17 218	0.05 67	0.62 516	0.73 498	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.72 536	0.58 524	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

HLF11	0.17 218	0.05 67	0.63 520	0.72 494	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.71 528	0.59 530	0.05 114	0.04 105	0.04 103	0.04 96

HLf10	0.17 218	0.05 67	0.62 516	0.73 498	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.72 536	0.58 524	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

HLf8	0.17 218	0.05 67	0.62 516	0.72 494	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.72 536	0.58 524	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

TestStereo_HLe17	0.17 218	0.05 67	0.65 527	0.72 494	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.71 528	0.59 530	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

CAS++	0.17 218	0.27 221	0.21 254	0.10 92	0.21 318	0.15 225	0.22 309	0.10 162	0.21 309	0.22 279	0.10 173	0.19 261	0.18 300	0.10 165	0.19 298	0.20 244	0.19 271	0.18 267	0.10 173	0.19 266	0.18 285
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
11t1	0.17 218	2.16 646	0.13 165	0.13 134	0.04 101	0.06 125	0.04 109	0.06 133	0.04 109	0.06 135	0.03 62	0.06 136	0.03 59	0.06 127	0.05 121	0.18 225	0.12 162	0.06 133	0.03 63	0.05 120	0.03 52

SFCPSM	0.17 218	0.78 389	0.02 15	0.02 14	0.01 10	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.01 16	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.01 15	0.02 26	0.79 614	0.02 21	0.75 572	0.76 588	0.02 27	0.02 27	0.02 20

CCAANet	0.17 218	0.71 374	0.14 174	0.14 140	0.14 253	0.14 201	0.14 254	0.14 210	0.14 256	0.14 211	0.14 262	0.14 210	0.14 259	0.14 210	0.22 310	0.14 160	0.14 202	0.14 208	0.14 257	0.14 210	0.14 250

DepthFocus	0.18 227	0.22 197	0.15 199	0.22 226	0.15 268	0.22 276	0.15 263	0.22 281	0.15 268	0.22 279	0.15 272	0.22 283	0.16 276	0.22 282	0.15 261	0.20 244	0.15 212	0.20 276	0.14 257	0.20 267	0.14 250

w-ln-seven	0.18 227	1.47 560	0.33 341	0.40 326	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.38 356	0.32 358	0.05 114	0.04 105	0.04 103	0.04 96

xyz-stereo-finetune2	0.18 227	0.48 317	0.16 206	0.16 162	0.15 268	0.15 225	0.16 270	0.16 245	0.16 276	0.16 243	0.16 278	0.16 243	0.16 276	0.16 244	0.16 270	0.16 187	0.16 216	0.16 247	0.16 274	0.16 243	0.16 260

xyz-stereo	0.18 227	0.50 324	0.16 206	0.15 152	0.16 279	0.16 240	0.16 270	0.16 245	0.16 276	0.16 243	0.16 278	0.16 243	0.16 276	0.16 244	0.16 270	0.16 187	0.16 216	0.16 247	0.16 274	0.16 243	0.16 260

BEATNet-Init1	0.19 231	0.08 86	0.08 94	2.23 683	0.08 158	0.08 146	0.07 161	0.07 150	0.08 166	0.08 154	0.07 162	0.08 153	0.07 160	0.11 184	0.08 156	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.07 155	0.08 158	0.08 152

DeepPrunerF	0.19 231	0.08 86	0.08 94	2.23 683	0.08 158	0.08 146	0.07 161	0.07 150	0.08 166	0.08 154	0.07 162	0.08 153	0.07 160	0.11 184	0.08 156	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.07 155	0.08 158	0.08 152

GOStereo-base	0.20 233	0.18 180	0.10 104	1.53 647	0.10 170	0.16 240	0.10 172	0.15 239	0.10 176	0.15 233	0.10 173	0.15 239	0.10 172	0.15 240	0.16 270	0.14 160	0.10 117	0.14 208	0.16 274	0.17 252	0.10 167

Weightmod_eth	0.20 233	0.24 208	0.28 299	0.47 374	0.14 253	0.24 288	0.14 254	0.17 252	0.13 253	0.22 279	0.16 278	0.22 283	0.13 254	0.20 264	0.16 270	0.24 276	0.20 273	0.19 270	0.14 257	0.16 243	0.24 311

depth_test_26	0.20 233	0.34 237	0.25 279	0.34 289	0.14 253	0.21 271	0.14 254	0.21 275	0.14 256	0.21 275	0.14 262	0.21 273	0.14 259	0.21 276	0.14 249	0.26 285	0.26 301	0.22 285	0.15 270	0.22 278	0.14 250

IGEV_Zeroshot_test	0.20 233	0.19 183	0.40 418	0.30 265	0.17 285	0.22 276	0.17 280	0.21 275	0.17 286	0.20 264	0.17 286	0.21 273	0.18 300	0.21 276	0.17 280	0.20 244	0.16 216	0.20 276	0.16 274	0.20 267	0.17 278

DAS	0.20 233	0.20 187	0.20 247	0.20 210	0.20 308	0.20 261	0.20 299	0.20 266	0.20 305	0.20 264	0.20 312	0.20 266	0.20 313	0.20 264	0.20 303	0.20 244	0.20 273	0.20 276	0.20 310	0.20 267	0.20 291

ACVNet	0.20 233	0.19 183	0.14 174	0.20 210	0.14 253	0.20 261	0.96 638	0.21 275	0.14 256	0.20 264	0.13 256	0.21 273	0.14 259	0.20 264	0.14 249	0.17 207	0.12 162	0.17 257	0.12 233	0.17 252	0.12 231

acv_ft	0.20 233	0.19 183	0.14 174	0.20 210	0.14 253	0.20 261	0.96 638	0.21 275	0.14 256	0.20 264	0.13 256	0.21 273	0.14 259	0.20 264	0.14 249	0.17 207	0.12 162	0.17 257	0.12 233	0.17 252	0.12 231

iResNetv2_ROB	0.20 233	0.23 200	0.18 227	0.24 237	0.20 308	0.24 288	0.18 289	0.24 291	0.18 293	0.24 292	0.18 303	0.23 291	0.19 307	0.24 293	0.18 294	0.21 252	0.16 216	0.21 280	0.16 274	0.22 278	0.16 260

iResNet	0.20 233	0.23 200	0.18 227	0.24 237	0.18 297	0.24 288	0.20 299	0.24 291	0.18 293	0.23 285	0.17 286	0.23 291	0.18 300	0.23 289	0.18 294	0.22 254	0.16 216	0.21 280	0.16 274	0.21 276	0.16 260

G3	0.21 242	0.17 175	0.10 104	1.52 645	0.10 170	0.14 201	0.10 172	0.14 210	0.27 350	0.14 211	0.10 173	0.14 210	0.10 172	0.14 210	0.16 270	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.15 270	0.17 252	0.10 167

G2	0.21 242	0.17 175	0.10 104	1.68 659	0.10 170	0.15 225	0.10 172	0.14 210	0.26 344	0.14 211	0.10 173	0.14 210	0.10 172	0.14 210	0.16 270	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.16 274	0.17 252	0.10 167

SCION-MonSter	0.21 242	0.76 385	0.22 263	0.25 244	0.15 268	0.19 255	0.15 263	0.19 258	0.15 268	0.19 257	0.15 272	0.19 261	0.15 272	0.19 259	0.14 249	0.22 254	0.21 277	0.16 247	0.14 257	0.16 243	0.15 257

LACA2	0.21 242	0.24 208	0.26 286	0.31 271	0.16 279	0.24 288	0.16 270	0.24 291	0.16 276	0.24 292	0.16 278	0.24 297	0.16 276	0.24 293	0.16 270	0.27 289	0.23 291	0.24 304	0.16 274	0.23 290	0.16 260

LACA1	0.21 242	0.24 208	0.26 286	0.31 271	0.16 279	0.24 288	0.16 270	0.24 291	0.16 276	0.24 292	0.16 278	0.24 297	0.16 276	0.24 293	0.16 270	0.27 289	0.22 284	0.23 294	0.16 274	0.23 290	0.16 260

z-ln-s-r	0.21 242	1.40 558	0.53 493	0.56 451	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.05 121	0.57 491	0.44 471	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

tg	0.21 242	0.25 215	0.21 254	0.26 252	0.17 285	0.24 288	0.17 280	0.24 291	0.17 286	0.24 292	0.17 286	0.24 297	0.17 288	0.24 293	0.17 280	0.24 276	0.17 246	0.23 294	0.16 274	0.23 290	0.16 260

Pointernet	0.21 242	0.22 197	0.19 236	0.24 237	0.19 303	0.24 288	0.19 295	0.24 291	0.19 301	0.24 292	0.19 306	0.24 297	0.19 307	0.24 293	0.19 298	0.22 254	0.17 246	0.22 285	0.17 300	0.22 278	0.17 278

SuperB	0.21 242	0.10 100	2.51 769	0.12 121	0.09 164	0.10 156	0.09 167	0.08 155	0.07 161	0.10 165	0.09 169	0.09 162	0.07 160	0.07 150	0.07 152	0.07 93	0.08 102	0.07 146	0.07 155	0.08 158	0.07 149

G4	0.22 251	0.18 180	0.10 104	1.73 662	0.10 170	0.15 225	0.10 172	0.14 210	0.27 350	0.15 233	0.10 173	0.15 239	0.10 172	0.15 240	0.17 280	0.14 160	0.10 117	0.14 208	0.16 274	0.18 259	0.10 167

GEAR-Net	0.22 251	0.46 306	0.27 290	0.29 261	0.17 285	0.21 271	0.17 280	0.21 275	0.17 286	0.21 275	0.17 286	0.21 273	0.17 288	0.21 276	0.17 280	0.28 295	0.26 301	0.20 276	0.16 274	0.20 267	0.16 260

BStereo	0.22 251	0.23 200	0.20 247	0.24 237	0.20 308	0.23 285	0.33 444	0.39 365	0.17 286	0.23 285	0.17 286	0.23 291	0.16 276	0.24 293	0.17 280	0.23 266	0.16 216	0.22 285	0.20 310	0.22 278	0.16 260

Anonymus123	0.22 251	0.23 200	0.20 247	0.24 237	0.20 308	0.23 285	0.33 444	0.39 365	0.17 286	0.23 285	0.17 286	0.23 291	0.16 276	0.24 293	0.17 280	0.23 266	0.16 216	0.22 285	0.20 310	0.22 278	0.16 260

WAO-6	0.22 251	0.23 200	0.22 263	0.23 231	0.22 321	0.22 276	0.22 309	0.22 281	0.22 313	0.22 279	0.22 320	0.22 283	0.22 321	0.22 282	0.22 310	0.22 254	0.22 284	0.22 285	0.22 317	0.22 278	0.22 298

IMH-64-1	0.22 251	0.23 200	0.23 269	0.22 226	0.22 321	0.22 276	0.22 309	0.22 281	0.22 313	0.22 279	0.22 320	0.22 283	0.22 321	0.22 282	0.22 310	0.22 254	0.22 284	0.23 294	0.22 317	0.22 278	0.23 300

IMH-64	0.22 251	0.23 200	0.23 269	0.22 226	0.22 321	0.22 276	0.22 309	0.22 281	0.22 313	0.22 279	0.22 320	0.22 283	0.22 321	0.22 282	0.22 310	0.22 254	0.22 284	0.23 294	0.22 317	0.22 278	0.23 300

ac_64	0.22 251	0.13 124	0.19 236	0.23 231	0.10 170	0.26 307	1.02 649	0.14 210	0.10 176	0.28 315	0.14 262	0.17 252	0.19 307	0.28 323	0.09 162	0.22 254	0.16 216	0.23 294	0.17 300	0.11 182	0.12 231

SMOE	0.23 259	0.25 215	0.30 309	0.33 282	0.18 297	0.26 307	0.18 289	0.26 305	0.18 293	0.26 309	0.18 303	0.25 304	0.18 300	0.25 302	0.18 294	0.31 312	0.27 314	0.23 294	0.17 300	0.23 290	0.17 278

LACA3	0.23 259	0.25 215	0.27 290	0.54 443	0.17 285	0.25 298	0.17 280	0.25 299	0.17 286	0.25 300	0.17 286	0.25 304	0.17 288	0.25 302	0.17 280	0.28 295	0.23 291	0.24 304	0.17 300	0.24 295	0.17 278

dd	0.23 259	0.98 435	0.16 206	0.23 231	0.15 268	0.23 285	0.15 263	0.23 288	0.15 268	0.23 285	0.15 272	0.24 297	0.17 288	0.23 289	0.15 261	0.22 254	0.15 212	0.21 280	0.15 270	0.22 278	0.16 260

dad	0.23 259	1.03 461	0.16 206	0.23 231	0.15 268	0.24 288	0.15 263	0.24 291	0.16 276	0.23 285	0.16 278	0.24 297	0.16 276	0.23 289	0.15 261	0.22 254	0.16 216	0.22 285	0.16 274	0.22 278	0.16 260

RSGM-EC	0.24 263	0.24 208	0.15 199	0.22 226	0.15 268	0.22 276	0.15 263	0.22 281	0.15 268	0.24 292	0.15 272	0.22 283	0.15 272	0.22 282	1.19 666	0.20 244	0.17 246	0.24 304	0.14 257	0.20 267	0.14 250

acva	0.24 263	0.24 208	0.15 199	0.22 226	0.15 268	0.22 276	0.15 263	0.22 281	0.15 268	0.24 292	0.15 272	0.22 283	0.15 272	0.22 282	1.19 666	0.20 244	0.17 246	0.24 304	0.14 257	0.20 267	0.14 250

MSKI-zero shot	0.24 263	0.21 193	0.49 473	0.65 472	0.18 297	0.22 276	0.17 280	0.23 288	0.18 293	0.21 275	0.17 286	0.23 291	0.28 361	0.23 289	0.18 294	0.21 252	0.16 216	0.21 280	0.16 274	0.21 276	0.16 260

SCION-MonSter(vits)	0.25 266	0.79 391	0.31 327	0.42 351	0.28 351	0.40 374	0.28 351	0.20 266	0.15 268	0.40 375	0.15 272	0.19 261	0.15 272	0.20 264	0.15 261	0.23 266	0.21 277	0.17 257	0.14 257	0.16 243	0.14 250

qqq1	0.25 266	3.70 719	0.14 174	0.14 140	0.04 101	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.04 102	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.13 149	0.12 162	0.06 133	0.05 129	0.03 53	0.04 96

fff1	0.25 266	3.70 719	0.14 174	0.14 140	0.04 101	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.04 102	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.13 149	0.12 162	0.06 133	0.05 129	0.03 53	0.04 96

UNDER WATER-64	0.25 266	0.26 218	0.25 279	0.26 252	0.25 335	0.25 298	0.25 329	0.25 299	0.25 330	0.25 300	0.25 339	0.25 304	0.25 335	0.26 314	0.25 330	0.25 283	0.25 297	0.25 309	0.25 337	0.25 298	0.25 313

ffm	0.25 266	3.83 725	0.12 143	0.12 121	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.03 50	0.03 62	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.12 133	0.12 162	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

ff1	0.25 266	3.83 725	0.12 143	0.12 121	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.03 50	0.03 62	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.12 133	0.12 162	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

mmx	0.25 266	3.83 725	0.12 143	0.12 121	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.03 50	0.03 62	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.12 133	0.12 162	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

MIM_Stereo	0.25 266	0.23 200	0.66 529	0.80 509	0.17 285	0.22 276	0.17 280	0.23 288	0.18 293	0.26 309	0.17 286	0.21 273	0.17 288	0.25 302	0.17 280	0.23 266	0.16 216	0.21 280	0.17 300	0.22 278	0.17 278

LoS	0.25 266	0.27 221	0.25 279	0.25 244	0.25 335	0.25 298	0.25 329	0.26 305	0.25 330	0.25 300	0.25 339	0.25 304	0.25 335	0.25 302	0.25 330	0.26 285	0.25 297	0.25 309	0.26 343	0.26 301	0.25 313
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Syn2CoEx	0.25 266	1.31 547	0.74 557	0.92 527	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.87 567	0.75 572	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

IGEV_i1	0.26 276	0.05 67	0.04 64	0.06 70	0.03 52	0.05 111	0.03 60	0.05 116	0.03 65	0.05 118	0.03 62	0.04 102	0.06 147	0.05 110	0.03 58	4.34 784	0.03 45	0.04 99	0.03 63	0.05 120	0.04 96

GeoAtt-L-single (ZS)	0.27 277	0.29 226	0.27 290	0.33 282	0.21 318	0.33 340	0.22 309	0.31 326	0.23 320	0.30 323	0.21 317	0.32 341	0.24 331	0.29 327	0.22 310	0.33 321	0.23 291	0.30 332	0.22 317	0.30 319	0.21 294

Weightmod	0.27 277	0.29 226	0.33 341	0.38 303	0.20 308	0.30 321	0.21 304	0.29 315	0.21 309	0.29 320	0.22 320	0.30 331	0.20 313	0.30 330	0.21 306	0.37 342	0.31 352	0.27 319	0.20 310	0.28 311	0.21 294

SME	0.27 277	0.29 226	0.31 327	0.38 303	0.20 308	0.29 317	0.18 289	0.30 319	0.20 305	0.32 336	0.21 317	0.32 341	0.20 313	0.32 340	0.21 306	0.35 334	0.32 358	0.27 319	0.19 308	0.29 315	0.20 291

model_zeroshot	0.27 277	0.20 187	0.27 290	0.33 282	0.21 318	0.37 358	0.22 309	0.37 351	0.24 325	0.26 309	0.27 349	0.33 346	0.21 320	0.25 302	0.27 338	0.32 315	0.20 273	0.34 359	0.23 325	0.25 298	0.26 319

DLNR-FE	0.28 281	0.89 413	0.30 309	0.34 289	0.19 303	0.28 314	0.19 295	0.28 310	0.20 305	0.28 315	0.20 312	0.28 320	0.20 313	0.28 323	0.20 303	0.33 321	0.28 322	0.25 309	0.19 308	0.24 295	0.19 289

xyz-stereo-finetune	0.28 281	0.49 319	0.16 206	0.16 162	0.16 279	0.16 240	0.16 270	0.22 281	0.30 384	0.32 336	0.31 432	0.32 341	0.31 436	0.32 340	0.32 429	0.32 315	0.33 371	0.31 339	0.32 456	0.31 325	0.32 429

SQANet	0.28 281	0.28 224	0.28 299	0.28 259	0.28 351	0.28 314	0.28 351	0.28 310	0.28 358	0.28 315	0.28 357	0.28 320	0.28 361	0.28 323	0.28 347	0.28 295	0.28 322	0.28 325	0.28 403	0.28 311	0.28 388

HGLStereo	0.28 281	0.29 226	0.22 263	0.36 297	0.22 321	0.36 349	0.21 304	0.36 343	0.21 309	0.42 406	0.21 317	0.36 358	0.22 321	0.36 358	0.21 306	0.34 326	0.21 277	0.34 359	0.21 314	0.34 340	0.21 294

iResNet_ROB	0.28 281	0.32 235	0.24 276	0.32 278	0.25 335	0.32 337	0.24 327	0.32 329	0.24 325	0.33 341	0.24 333	0.35 353	0.24 331	0.33 348	0.24 322	0.31 312	0.24 296	0.32 342	0.24 334	0.32 328	0.24 311

UNet	0.29 286	0.90 417	0.10 104	0.14 140	0.10 170	0.14 201	0.10 172	0.91 590	0.69 593	0.14 211	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.10 169	0.12 133	0.09 112	0.12 185	0.09 164	0.88 583	0.76 601

Cross2Single-S	0.30 287	0.35 239	0.26 286	0.38 303	0.27 343	0.36 349	0.23 319	0.41 393	0.23 320	0.36 352	0.23 325	0.36 358	0.23 327	0.36 358	0.23 318	0.37 342	0.25 297	0.35 375	0.22 317	0.35 353	0.23 300

MultiAttention	0.30 287	0.30 230	0.30 309	0.30 265	0.30 376	0.30 321	0.30 374	0.30 319	0.30 384	0.30 323	0.30 387	0.30 331	0.30 384	0.30 330	0.30 375	0.30 306	0.30 347	0.30 332	0.30 437	0.30 319	0.30 412

MSAF-DinoV2	0.30 287	0.30 230	0.30 309	0.30 265	0.30 376	0.30 321	0.30 374	0.30 319	0.30 384	0.30 323	0.30 387	0.30 331	0.30 384	0.30 330	0.30 375	0.30 306	0.30 347	0.30 332	0.30 437	0.30 319	0.30 412

DDVS	0.30 287	3.10 705	0.14 174	0.19 197	0.14 253	0.19 255	0.14 254	0.20 266	0.14 256	0.19 257	0.13 256	0.16 243	0.13 254	0.19 259	0.13 244	0.17 207	0.13 187	0.17 257	0.13 252	0.17 252	0.13 243

ACV-stereo	0.30 287	2.08 636	0.25 279	0.25 244	0.18 297	0.24 288	0.17 280	0.24 291	0.18 293	0.24 292	0.17 286	0.25 304	0.17 288	0.24 293	0.17 280	0.22 254	0.16 216	0.22 285	0.16 274	0.22 278	0.16 260

LoS_RVC	0.30 287	1.14 477	0.25 279	0.25 244	0.25 335	0.26 307	0.25 329	0.25 299	0.25 330	0.25 300	0.25 339	0.26 316	0.26 345	0.26 314	0.25 330	0.26 285	0.26 301	0.25 309	0.25 337	0.26 301	0.26 319

CAS	0.30 287	1.17 483	0.25 279	0.25 244	0.25 335	0.26 307	0.25 329	0.25 299	0.26 344	0.25 300	0.25 339	0.25 304	0.25 335	0.25 302	0.25 330	0.26 285	0.26 301	0.26 314	0.25 337	0.26 301	0.25 313

DANet	0.30 287	0.30 230	0.30 309	0.30 265	0.30 376	0.30 321	0.30 374	0.30 319	0.30 384	0.30 323	0.30 387	0.30 331	0.30 384	0.30 330	0.30 375	0.30 306	0.30 347	0.30 332	0.30 437	0.30 319	0.30 412
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoO	0.31 295	0.31 233	0.31 327	0.30 265	0.40 498	0.31 328	0.30 374	0.30 319	0.34 464	0.29 320	0.31 432	0.29 326	0.30 384	0.31 337	0.31 417	0.31 312	0.29 337	0.31 339	0.30 437	0.31 325	0.31 422

tt1	0.31 295	0.93 428	0.24 276	0.33 282	0.23 327	0.31 328	0.24 327	0.32 329	0.24 325	0.32 336	0.23 325	0.32 341	0.25 335	0.32 340	0.24 322	0.27 289	0.26 301	0.27 319	0.26 343	0.27 307	0.27 359

xxxxx1	0.31 295	0.91 419	0.23 269	0.31 271	0.23 327	0.31 328	0.23 319	0.33 333	0.25 330	0.31 330	0.24 333	0.33 346	0.25 335	0.32 340	0.24 322	0.28 295	0.28 322	0.28 325	0.28 403	0.29 315	0.27 359

DLNR_Zeroshot_test	0.31 295	0.28 224	0.47 458	0.79 505	0.24 332	0.30 321	0.26 336	0.30 319	0.24 325	0.32 336	0.23 325	0.31 337	0.24 331	0.30 330	0.23 318	0.29 305	0.26 301	0.29 330	0.24 334	0.33 335	0.23 300

tt_ll	0.31 295	0.91 419	0.23 269	0.31 271	0.23 327	0.31 328	0.23 319	0.33 333	0.25 330	0.31 330	0.24 333	0.33 346	0.25 335	0.32 340	0.24 322	0.28 295	0.28 322	0.28 325	0.28 403	0.29 315	0.27 359

ff	0.31 295	0.91 419	0.23 269	0.31 271	0.23 327	0.31 328	0.23 319	0.33 333	0.25 330	0.31 330	0.24 333	0.33 346	0.25 335	0.32 340	0.24 322	0.28 295	0.28 322	0.28 325	0.28 403	0.29 315	0.27 359

RAFT + AFF	0.31 295	0.45 302	0.34 355	0.39 313	0.28 351	0.38 365	0.33 444	0.29 315	0.31 431	0.30 323	0.30 387	0.29 326	0.27 352	0.29 327	0.30 375	0.28 295	0.29 337	0.29 330	0.29 418	0.27 307	0.32 429

MLCV	0.31 295	0.35 239	0.27 290	0.35 293	0.28 351	0.35 345	0.27 340	0.35 339	0.28 358	0.36 352	0.27 349	0.35 353	0.27 352	0.35 352	0.27 338	0.34 326	0.27 314	0.34 359	0.27 382	0.34 340	0.27 359

DN-CSS_ROB	0.31 295	0.35 239	0.28 299	0.35 293	0.28 351	0.34 341	0.27 340	0.34 336	0.25 330	0.35 348	0.27 349	0.36 358	0.26 345	0.34 349	0.28 347	0.35 334	0.28 322	0.34 359	0.28 403	0.34 340	0.27 359

MGE	0.32 304	1.81 597	0.19 236	0.29 261	0.19 303	0.29 317	0.23 319	0.30 319	0.19 301	0.30 323	0.19 306	0.30 331	0.19 307	0.30 330	0.19 298	0.28 295	0.18 266	0.27 319	0.23 325	0.27 307	0.18 285

MGW-Stereo-1	0.32 304	1.85 614	0.19 236	0.29 261	0.19 303	0.29 317	0.23 319	0.29 315	0.19 301	0.29 320	0.19 306	0.29 326	0.19 307	0.30 330	0.19 298	0.27 289	0.18 266	0.27 319	0.23 325	0.27 307	0.17 278

PStereo	0.32 304	0.36 245	0.28 299	0.38 303	0.29 364	0.36 349	0.27 340	0.38 360	0.27 350	0.38 361	0.28 357	0.36 358	0.27 352	0.36 358	0.28 347	0.32 315	0.27 314	0.33 349	0.27 382	0.33 335	0.27 359

DStereoFS	0.32 304	0.33 236	0.32 336	0.33 282	0.30 376	0.32 337	0.32 433	0.32 329	0.31 431	0.30 323	0.31 432	0.31 337	0.30 384	0.32 340	0.32 429	0.32 315	0.31 352	0.30 332	0.47 549	0.32 328	0.34 445

DStereoSA	0.32 304	0.52 334	0.34 355	0.31 271	0.31 425	0.30 321	0.30 374	0.31 326	0.30 384	0.31 330	0.31 432	0.31 337	0.30 384	0.31 337	0.31 417	0.30 306	0.32 358	0.31 339	0.31 448	0.31 325	0.31 422

WCG-NET（raft）	0.32 304	1.24 541	0.24 276	0.32 278	0.24 332	0.32 337	0.23 319	0.32 329	0.24 325	0.32 336	0.24 333	0.32 341	0.24 331	0.32 340	0.24 322	0.30 306	0.23 291	0.30 332	0.23 325	0.30 319	0.23 300

Any-RAFT	0.32 304	0.36 245	0.27 290	0.36 297	0.27 343	0.36 349	0.27 340	0.36 343	0.27 350	0.36 352	0.27 349	0.36 358	0.27 352	0.36 358	0.28 347	0.36 339	0.28 322	0.36 385	0.28 403	0.36 364	0.28 388

StereoDRNet-Refined	0.33 311	0.39 259	0.26 286	0.39 313	0.26 342	0.40 374	0.26 336	0.40 374	0.26 344	0.39 368	0.26 344	0.39 377	0.26 345	0.39 378	0.26 335	0.37 342	0.25 297	0.37 389	0.25 337	0.37 369	0.37 465
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SCION-M(vits-remse)	0.34 312	0.79 391	0.30 309	0.33 282	0.28 351	0.40 374	0.28 351	0.40 374	0.28 358	0.40 375	0.28 357	0.39 377	0.28 361	0.40 381	0.28 347	0.23 266	0.21 277	0.35 375	0.27 382	0.35 353	0.27 359

SCION-Mon(vits-remp)	0.34 312	0.98 435	0.30 309	0.33 282	0.18 297	0.21 271	0.28 351	0.40 374	0.28 358	0.40 375	0.28 357	0.39 377	0.28 361	0.40 381	0.28 347	0.37 342	0.29 337	0.35 375	0.27 382	0.35 353	0.27 359

RAFT-FEzeroshot	0.34 312	0.26 218	0.17 216	0.21 224	0.17 285	0.20 261	0.16 270	0.20 266	0.16 276	0.20 264	0.17 286	0.21 273	0.16 276	0.27 318	0.24 322	0.19 236	0.16 216	0.19 270	0.16 274	0.26 301	3.08 797

RAFT-FE	0.34 312	0.26 218	0.17 216	0.21 224	0.17 285	0.20 261	0.16 270	0.20 266	0.16 276	0.20 264	0.17 286	0.21 273	0.16 276	0.27 318	0.24 322	0.19 236	0.16 216	0.19 270	0.16 274	0.26 301	3.08 797

LG-Stereo_L2	0.34 312	0.37 248	0.38 374	0.47 374	0.28 351	0.39 372	0.28 351	0.39 365	0.28 358	0.39 368	0.28 357	0.39 377	0.28 361	0.38 370	0.28 347	0.42 399	0.35 407	0.36 385	0.26 343	0.35 353	0.26 319

H2IRNET	0.34 312	0.34 237	0.34 355	0.34 289	0.34 464	0.34 341	0.34 459	0.34 336	0.34 464	0.34 344	0.34 460	0.34 351	0.34 463	0.34 349	0.34 456	0.34 326	0.34 400	0.34 359	0.34 472	0.34 340	0.34 445

IGEV++	0.34 312	0.43 290	0.30 309	0.40 326	0.29 364	0.40 374	0.29 366	0.40 374	0.29 368	0.40 375	0.29 372	0.40 387	0.29 373	0.40 381	0.30 375	0.38 356	0.29 337	0.37 389	0.29 418	0.37 369	0.29 397

iRaft-Stereo_5w	0.34 312	0.42 288	0.31 327	0.39 313	0.30 376	0.38 365	0.30 374	0.40 374	0.29 368	0.40 375	0.37 480	0.41 402	0.34 463	0.38 370	0.30 375	0.34 326	0.27 314	0.34 359	0.26 343	0.34 340	0.26 319

CSP-Net	0.34 312	1.29 543	1.19 617	1.36 637	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	1.26 663	1.21 681	0.03 47	0.09 164	0.02 27	0.09 159

iRaft-Stereo_20w	0.34 312	0.41 276	0.31 327	0.39 313	0.29 364	0.40 374	0.32 433	0.41 393	0.32 443	0.38 361	0.30 387	0.39 377	0.30 384	0.38 370	0.32 429	0.35 334	0.27 314	0.34 359	0.27 382	0.34 340	0.29 397

DGSMNet	0.34 312	0.41 276	0.27 290	0.41 341	0.28 351	0.41 393	0.28 351	0.41 393	0.27 350	0.41 392	0.27 349	0.42 420	0.27 352	0.41 401	0.28 347	0.40 377	0.29 337	0.40 454	0.28 403	0.40 445	0.27 359

small-0shot	0.35 323	1.92 630	0.27 290	0.27 257	0.27 343	0.27 312	0.27 340	0.27 309	0.27 350	0.27 314	0.27 349	0.26 316	0.27 352	0.27 318	0.26 335	0.27 289	0.26 301	0.26 314	0.26 343	0.26 301	0.27 359

gcap_with_dpt	0.35 323	0.39 259	0.30 309	0.44 362	0.31 425	0.44 456	0.31 422	0.44 459	0.31 431	0.44 452	0.30 387	0.44 465	0.30 384	0.44 453	0.30 375	0.38 356	0.26 301	0.38 397	0.27 382	0.38 382	0.27 359

FE-Mocha	0.35 323	0.71 374	0.40 418	0.47 374	0.27 343	0.34 341	0.27 340	0.34 336	0.26 344	0.34 344	0.26 344	0.34 351	0.27 352	0.34 349	0.27 338	0.44 401	0.41 448	0.33 349	0.29 418	0.32 328	0.29 397

IGEV-FE	0.35 323	0.37 248	0.17 216	0.19 197	0.17 285	0.20 261	0.17 280	0.19 258	0.17 286	0.19 257	0.17 286	0.19 261	0.17 288	0.37 366	0.36 463	0.19 236	0.17 246	0.19 270	0.17 300	0.38 382	2.84 788

test_for_model	0.35 323	0.39 259	0.30 309	0.43 358	0.30 376	0.43 421	0.30 374	0.43 420	0.30 384	0.43 413	0.30 387	0.43 429	0.30 384	0.44 453	0.31 417	0.38 356	0.26 301	0.38 397	0.26 343	0.38 382	0.26 319

CASnet	0.35 323	0.51 332	0.44 442	0.32 278	0.31 425	0.24 288	0.34 459	0.36 343	0.25 330	0.31 330	0.37 480	0.30 331	0.33 456	0.25 302	0.45 518	0.37 342	0.37 418	0.33 349	0.35 485	0.34 340	0.37 465
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
IGEV-Stereo	0.35 323	0.44 293	0.45 444	0.49 387	0.30 376	0.37 358	0.30 374	0.36 343	0.30 384	0.36 352	0.29 372	0.36 358	0.29 373	0.36 358	0.30 375	0.46 443	0.39 433	0.32 342	0.24 334	0.32 328	0.25 313
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ETE_ROB	0.35 323	0.35 239	0.35 365	0.35 293	0.35 468	0.35 345	0.35 464	0.35 339	0.35 469	0.35 348	0.35 469	0.35 353	0.35 469	0.35 352	0.35 460	0.35 334	0.35 407	0.35 375	0.35 485	0.35 353	0.35 456

GeoVLM	0.36 331	0.38 252	0.27 290	0.46 367	0.28 351	0.35 345	0.28 351	0.37 351	0.27 350	0.35 348	0.28 357	0.36 358	0.38 482	0.35 352	0.28 347	1.08 596	0.26 301	0.33 349	0.27 382	0.34 340	0.33 438

Zero-FE251	0.36 331	0.40 263	0.28 299	0.41 341	0.28 351	0.41 393	0.28 351	0.41 393	0.28 358	0.41 392	0.28 357	0.41 402	0.28 361	0.42 415	0.30 375	0.37 342	0.26 301	0.37 389	0.27 382	0.45 471	0.56 554

GIP-stereo	0.36 331	0.49 319	0.39 385	0.48 380	0.32 439	0.41 393	0.28 351	0.40 374	0.30 384	0.41 392	0.28 357	0.40 387	0.28 361	0.42 415	0.28 347	0.45 431	0.32 358	0.38 397	0.30 437	0.37 369	0.27 359

DCVSM-stereo	0.36 331	1.89 621	0.22 263	0.40 326	0.22 321	0.40 374	0.22 309	0.40 374	0.22 313	0.40 375	0.22 320	0.40 387	0.22 321	0.40 381	0.22 310	0.28 295	0.21 277	0.28 325	0.21 314	0.28 311	0.20 291

RSM	0.36 331	0.36 245	0.43 440	0.37 300	0.42 518	0.49 496	0.42 515	0.37 351	0.28 358	0.36 352	0.29 372	0.36 358	0.30 384	0.37 366	0.28 347	0.34 326	0.31 352	0.34 359	0.35 485	0.40 445	0.29 397

gcap-zeroshot	0.36 331	0.40 263	0.34 355	0.44 362	0.31 425	0.44 456	0.31 422	0.44 459	0.32 443	0.44 452	0.32 443	0.44 465	0.32 444	0.44 453	0.31 417	0.39 369	0.28 322	0.39 441	0.28 403	0.39 431	0.27 359

testlalala	0.36 331	0.40 263	0.34 355	0.44 362	0.31 425	0.44 456	0.31 422	0.44 459	0.32 443	0.44 452	0.32 443	0.44 465	0.32 444	0.44 453	0.31 417	0.39 369	0.28 322	0.39 441	0.28 403	0.39 431	0.27 359

GCAPDPT-zeroshot	0.36 331	0.40 263	0.30 309	0.43 358	0.30 376	0.43 421	0.30 374	0.43 420	0.31 431	0.43 413	0.30 387	0.43 429	0.30 384	0.44 453	0.31 417	0.39 369	0.28 322	0.39 441	0.27 382	0.39 431	0.26 319

RAFT-Test	0.36 331	0.37 248	0.33 341	0.41 341	0.32 439	0.41 393	0.32 433	0.41 393	0.32 443	0.41 392	0.32 443	0.41 402	0.32 444	0.41 401	0.33 441	0.37 342	0.29 337	0.37 389	0.29 418	0.38 382	0.31 422

DMCA	0.36 331	0.38 252	0.37 372	0.35 293	0.35 468	0.36 349	0.36 470	0.36 343	0.35 469	0.35 348	0.37 480	0.36 358	0.36 473	0.35 352	0.36 463	0.36 339	0.36 413	0.35 375	0.36 491	0.36 364	0.36 459

ACVNet-DCA	0.37 341	1.00 445	0.30 309	0.40 326	0.29 364	0.40 374	0.29 366	0.40 374	0.29 368	0.40 375	0.29 372	0.40 387	0.29 373	0.39 378	0.28 347	0.33 321	0.32 358	0.33 349	0.32 456	0.33 335	0.32 429

1test111	0.37 341	1.02 459	0.30 309	0.39 313	0.29 364	0.40 374	0.28 351	0.39 365	0.29 368	0.39 368	0.29 372	0.39 377	0.28 361	0.40 381	0.29 365	0.33 321	0.32 358	0.33 349	0.31 448	0.32 328	0.31 422

cc1	0.37 341	1.02 459	0.30 309	0.39 313	0.29 364	0.40 374	0.28 351	0.39 365	0.29 368	0.39 368	0.29 372	0.39 377	0.28 361	0.40 381	0.29 365	0.33 321	0.32 358	0.33 349	0.31 448	0.32 328	0.31 422

EKT-Stereo	0.37 341	0.40 263	0.44 442	1.07 552	0.29 364	0.34 341	0.31 422	0.36 343	0.29 368	0.38 361	0.31 432	0.37 369	0.30 384	0.36 358	0.29 365	0.34 326	0.28 322	0.39 441	0.30 437	0.37 369	0.30 412

GMOStereo	0.37 341	0.45 302	0.23 269	0.30 265	0.37 479	0.41 393	0.36 470	0.41 393	0.35 469	0.43 413	0.36 473	0.41 402	0.40 495	0.41 401	0.36 463	0.34 326	0.22 284	0.47 511	0.37 494	0.39 431	0.33 438

XPNet_ROB	0.37 341	0.37 248	0.37 372	0.37 300	0.37 479	0.37 358	0.37 476	0.37 351	0.37 481	0.37 359	0.37 480	0.37 369	0.37 478	0.37 366	0.37 473	0.37 342	0.37 418	0.37 389	0.37 494	0.37 369	0.37 465

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 347	0.35 239	0.56 498	0.63 465	0.29 364	0.36 349	0.29 366	0.36 343	0.29 368	0.39 368	0.29 372	0.36 358	0.29 373	0.36 358	0.29 365	0.62 507	0.57 520	0.35 375	0.29 418	0.36 364	0.29 397

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.38 347	0.35 239	0.56 498	0.63 465	0.28 351	0.36 349	0.28 351	0.36 343	0.28 358	0.36 352	0.28 357	0.36 358	0.28 361	0.36 358	0.28 347	0.62 507	0.57 520	0.35 375	0.28 403	0.35 353	0.28 388

MonSter++	0.38 347	0.44 293	0.31 327	0.43 358	0.30 376	0.43 421	0.31 422	0.43 420	0.31 431	0.45 464	0.31 432	0.43 429	0.31 436	0.43 422	0.69 590	0.38 356	0.33 371	0.40 454	0.30 437	0.38 382	0.30 412

HiDET	0.38 347	0.44 293	0.30 309	0.42 351	0.30 376	0.42 414	0.30 374	0.42 412	0.30 384	0.44 452	0.30 387	0.42 420	0.30 384	0.42 415	0.68 582	0.37 342	0.32 358	0.40 454	0.29 418	0.37 369	0.29 397

LCMNet	0.38 347	0.44 293	0.30 309	0.42 351	0.30 376	0.42 414	0.30 374	0.42 412	0.30 384	0.45 464	0.30 387	0.42 420	0.30 384	0.42 415	0.69 590	0.37 342	0.32 358	0.40 454	0.29 418	0.37 369	0.29 397

CSFM-Stereo	0.38 347	0.44 293	0.30 309	0.42 351	0.30 376	0.42 414	0.30 374	0.43 420	0.30 384	0.44 452	0.30 387	0.42 420	0.30 384	0.42 415	0.73 604	0.37 342	0.32 358	0.40 454	0.29 418	0.37 369	0.30 412

HART	0.38 347	0.45 302	0.34 355	0.42 351	0.33 452	0.41 393	0.34 459	0.42 412	0.33 453	0.43 413	0.34 460	0.42 420	0.34 463	0.41 401	0.38 476	0.40 377	0.32 358	0.42 488	0.32 456	0.40 445	0.32 429

GREAT-IGEV	0.38 347	0.43 290	0.36 367	0.48 380	0.32 439	0.45 470	0.32 433	0.45 468	0.32 443	0.45 464	0.32 443	0.45 475	0.32 444	0.45 473	0.32 429	0.44 401	0.33 371	0.41 472	0.29 418	0.41 456	0.29 397
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	0.38 347	0.43 290	0.33 341	0.46 367	0.33 452	0.45 470	0.32 433	0.45 468	0.32 443	0.45 464	0.32 443	0.45 475	0.33 456	0.45 473	0.32 429	0.38 356	0.38 426	0.38 397	0.37 494	0.37 369	0.36 459

WAO-8	0.38 347	0.38 252	0.38 374	0.38 303	0.38 486	0.38 365	0.38 483	0.38 360	0.38 485	0.38 361	0.38 485	0.38 372	0.38 482	0.38 370	0.38 476	0.38 356	0.38 426	0.38 397	0.37 494	0.38 382	0.38 472

WAO-7	0.38 347	0.38 252	0.38 374	0.38 303	0.38 486	0.38 365	0.38 483	0.38 360	0.38 485	0.38 361	0.38 485	0.38 372	0.38 482	0.38 370	0.38 476	0.38 356	0.38 426	0.38 397	0.38 508	0.38 382	0.38 472

xx1	0.38 347	1.03 461	0.31 327	0.40 326	0.31 425	0.41 393	0.28 351	0.40 374	0.29 368	0.40 375	0.29 372	0.40 387	0.29 373	0.40 381	0.29 365	0.34 326	0.33 371	0.34 359	0.32 456	0.34 340	0.32 429

Venus	0.38 347	0.38 252	0.38 374	0.38 303	0.38 486	0.37 358	0.38 483	0.37 351	0.37 481	0.41 392	0.37 480	0.39 377	0.37 478	0.38 370	0.38 476	0.37 342	0.38 426	0.38 397	0.37 494	0.37 369	0.38 472

IMH	0.38 347	0.38 252	0.38 374	0.38 303	0.38 486	0.38 365	0.38 483	0.38 360	0.38 485	0.42 406	0.38 485	0.40 387	0.38 482	0.38 370	0.38 476	0.38 356	0.38 426	0.39 441	0.38 508	0.38 382	0.38 472

NBS	0.39 361	0.68 368	0.36 367	0.38 303	0.36 474	0.38 365	0.39 498	0.39 365	0.39 498	0.37 359	0.35 469	0.37 369	0.38 482	0.37 366	0.38 476	0.39 369	0.36 413	0.36 385	0.39 512	0.38 382	0.38 472

DF	0.39 361	1.37 554	1.02 600	1.14 560	0.12 239	0.16 240	0.12 240	0.16 245	0.12 244	0.16 243	0.12 235	0.16 243	0.12 240	0.16 244	0.12 232	1.12 605	1.00 599	0.15 241	0.12 233	0.15 232	0.12 231

PAM	0.39 361	1.88 620	0.34 355	0.37 300	0.41 508	0.45 470	0.22 309	0.28 310	0.23 320	0.28 315	0.24 333	0.29 326	0.23 327	0.29 327	0.23 318	0.38 356	0.32 358	0.38 397	0.37 494	0.32 328	0.22 298

HanzoNet	0.39 361	0.38 252	0.40 418	0.39 313	0.41 508	0.38 365	0.38 483	0.38 360	0.38 485	0.39 368	0.39 495	0.38 372	0.38 482	0.39 378	0.40 493	0.38 356	0.38 426	0.40 454	0.38 508	0.38 382	0.40 482

CES	0.39 361	0.47 311	0.36 367	0.36 297	0.37 479	0.45 470	0.35 464	0.35 339	0.40 501	0.36 352	0.44 523	0.47 486	0.36 473	0.44 453	0.36 463	0.37 342	0.39 433	0.44 491	0.35 485	0.37 369	0.36 459

PASM	0.39 361	3.06 704	1.36 685	1.58 649	0.09 164	0.11 172	0.11 199	0.11 180	0.11 204	0.09 161	0.09 169	0.11 183	0.09 168	0.09 161	0.09 162	0.11 127	0.11 147	0.11 178	0.09 164	0.11 182	0.11 191

mms	0.40 367	0.45 302	0.35 365	0.48 380	0.36 474	0.47 482	0.34 459	0.45 468	0.38 485	0.47 476	0.33 452	0.45 475	0.32 444	0.45 473	0.32 429	0.39 369	0.38 426	0.38 397	0.37 494	0.39 431	0.39 479

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 367	1.09 471	0.39 385	0.49 387	0.30 376	0.43 421	0.30 374	0.44 459	0.30 384	0.43 413	0.30 387	0.43 429	0.30 384	0.43 422	0.30 375	0.45 431	0.34 400	0.38 397	0.27 382	0.38 382	0.27 359

knoymous	0.40 367	0.40 263	0.40 418	0.40 326	0.40 498	0.40 374	0.40 499	0.40 374	0.40 501	0.40 375	0.40 498	0.40 387	0.40 495	0.40 381	0.40 493	0.40 377	0.40 438	0.40 454	0.40 514	0.40 445	0.40 482

anonymousa	0.40 367	0.40 263	0.40 418	0.40 326	0.40 498	0.40 374	0.40 499	0.40 374	0.40 501	0.40 375	0.40 498	0.40 387	0.40 495	0.40 381	0.40 493	0.40 377	0.40 438	0.40 454	0.40 514	0.40 445	0.40 482

riskmin	0.40 367	0.40 263	0.40 418	0.40 326	0.40 498	0.40 374	0.40 499	0.40 374	0.40 501	0.40 375	0.40 498	0.40 387	0.40 495	0.40 381	0.40 493	0.40 377	0.40 438	0.40 454	0.40 514	0.40 445	0.40 482

Anonymous_2	0.40 367	0.40 263	0.40 418	0.40 326	0.40 498	0.40 374	0.40 499	0.40 374	0.40 501	0.40 375	0.40 498	0.40 387	0.40 495	0.40 381	0.40 493	0.40 377	0.40 438	0.40 454	0.40 514	0.40 445	0.40 482

Anonymous_1	0.40 367	0.40 263	0.40 418	0.40 326	0.40 498	0.40 374	0.40 499	0.40 374	0.40 501	0.40 375	0.40 498	0.40 387	0.40 495	0.40 381	0.40 493	0.40 377	0.40 438	0.40 454	0.40 514	0.40 445	0.40 482

AdaStereo	0.40 367	0.40 263	0.40 418	0.40 326	0.40 498	0.40 374	0.40 499	0.40 374	0.40 501	0.40 375	0.40 498	0.40 387	0.40 495	0.40 381	0.40 493	0.40 377	0.40 438	0.40 454	0.40 514	0.40 445	0.40 482
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	0.41 375	0.89 413	0.31 327	0.40 326	0.31 425	0.40 374	0.31 422	0.40 374	0.31 431	0.61 546	0.53 561	0.40 387	0.31 436	0.40 381	0.31 417	0.58 492	0.47 482	0.38 397	0.29 418	0.38 382	0.29 397

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 375	1.09 471	0.40 418	0.52 438	0.31 425	0.44 456	0.31 422	0.44 459	0.31 431	0.44 452	0.31 432	0.44 465	0.31 436	0.44 453	0.31 417	0.46 443	0.35 407	0.39 441	0.28 403	0.39 431	0.28 388

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 375	1.06 468	0.40 418	0.51 435	0.31 425	0.44 456	0.30 374	0.43 420	0.32 443	0.44 452	0.30 387	0.56 540	0.30 384	0.44 453	0.31 417	0.45 431	0.34 400	0.39 441	0.27 382	0.40 445	0.27 359

Select-FE	0.41 375	0.44 293	0.23 269	0.26 252	0.22 321	0.26 307	0.22 309	0.26 305	0.23 320	0.26 309	0.23 325	0.26 316	0.23 327	0.45 473	0.42 509	0.25 283	0.22 284	0.25 309	0.22 317	0.45 471	2.90 789

water-stereo	0.41 375	0.84 401	0.46 450	0.50 424	0.33 452	0.45 470	0.33 444	0.45 468	0.32 443	0.45 464	0.32 443	0.45 475	0.32 444	0.45 473	0.32 429	0.44 401	0.41 448	0.39 441	0.31 448	0.39 431	0.32 429

GCAP-BAT	0.41 375	1.30 545	0.39 385	0.49 387	0.30 376	0.43 421	0.30 374	0.43 420	0.30 384	0.44 452	0.30 387	0.43 429	0.30 384	0.43 422	0.30 375	0.44 401	0.34 400	0.38 397	0.26 343	0.38 382	0.26 319

GwcNet-ADL	0.41 375	0.41 276	0.41 432	0.41 341	0.41 508	0.41 393	0.41 508	0.41 393	0.41 511	0.41 392	0.41 506	0.41 402	0.41 507	0.41 401	0.41 501	0.41 385	0.41 448	0.41 472	0.41 525	0.41 456	0.41 491

PSMNet-ADL	0.41 375	0.41 276	0.41 432	0.41 341	0.41 508	0.41 393	0.41 508	0.41 393	0.41 511	0.41 392	0.41 506	0.41 402	0.41 507	0.41 401	0.41 501	0.41 385	0.41 448	0.41 472	0.41 525	0.41 456	0.41 491

GANet-ADL	0.41 375	0.41 276	0.41 432	0.41 341	0.41 508	0.41 393	0.41 508	0.41 393	0.41 511	0.41 392	0.41 506	0.41 402	0.41 507	0.41 401	0.41 501	0.41 385	0.41 448	0.41 472	0.41 525	0.41 456	0.41 491

ADLNet2	0.41 375	0.41 276	0.41 432	0.41 341	0.41 508	0.41 393	0.41 508	0.41 393	0.41 511	0.41 392	0.41 506	0.41 402	0.41 507	0.41 401	0.41 501	0.41 385	0.41 448	0.41 472	0.41 525	0.41 456	0.41 491

ADLNet	0.41 375	0.41 276	0.41 432	0.41 341	0.41 508	0.41 393	0.41 508	0.41 393	0.41 511	0.41 392	0.41 506	0.41 402	0.41 507	0.41 401	0.41 501	0.41 385	0.41 448	0.41 472	0.41 525	0.41 456	0.41 491

FCDSN-DC	0.41 375	0.59 356	0.64 523	0.54 443	0.33 452	0.50 505	0.37 476	0.42 412	0.40 501	0.61 546	0.43 521	0.50 514	0.49 544	0.38 370	0.32 429	0.28 295	0.23 291	0.26 314	0.22 317	0.35 353	0.28 388
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
psmorigin	0.41 375	0.46 306	0.33 341	0.49 387	0.33 452	0.49 496	0.33 444	0.49 491	0.33 453	0.49 493	0.33 452	0.49 500	0.33 456	0.51 518	0.33 441	0.41 385	0.30 347	0.41 472	0.30 437	0.79 566	0.29 397

Gwc-CoAtRS	0.41 375	1.49 561	0.32 336	0.42 351	0.32 439	0.41 393	0.32 433	0.41 393	0.33 453	0.41 392	0.32 443	0.41 402	0.32 444	0.41 401	0.32 429	0.39 369	0.28 322	0.39 441	0.28 403	0.40 445	0.28 388

CR-RVC	0.42 389	0.14 146	1.89 736	1.91 667	0.13 249	0.12 183	0.08 164	0.07 150	0.07 161	0.07 152	0.07 162	0.08 153	0.14 259	0.07 150	0.07 152	0.96 579	1.91 753	0.14 208	0.14 257	0.20 267	0.13 243

S0	0.42 389	0.44 293	0.54 494	0.59 457	0.34 464	0.48 487	0.22 309	0.51 514	0.25 330	0.51 516	0.34 460	0.53 529	0.35 469	0.47 482	0.36 463	0.55 485	0.39 433	0.49 524	0.27 382	0.46 476	0.34 445

UPFNet	0.42 389	1.20 487	0.17 216	0.24 237	0.17 285	0.25 298	0.17 280	1.19 629	0.90 629	0.25 300	0.17 286	0.24 297	0.17 288	0.25 302	0.17 280	0.22 254	0.17 246	0.22 285	0.16 274	1.15 621	0.93 624

quiztm	0.43 392	0.49 319	0.40 418	0.51 435	0.40 498	0.51 517	0.40 499	0.50 500	0.40 501	0.50 506	0.40 498	0.51 525	0.40 495	0.50 508	0.40 493	0.44 401	0.34 400	0.44 491	0.34 472	0.44 466	0.34 445

GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 392	1.76 581	0.39 385	0.49 387	0.30 376	0.43 421	0.30 374	0.43 420	0.30 384	0.43 413	0.30 387	0.43 429	0.30 384	0.43 422	0.31 417	0.44 401	0.33 371	0.38 397	0.27 382	0.38 382	0.26 319

KABStereo	0.43 392	1.76 581	0.39 385	0.49 387	0.30 376	0.43 421	0.30 374	0.43 420	0.30 384	0.43 413	0.30 387	0.43 429	0.30 384	0.43 422	0.30 375	0.44 401	0.33 371	0.38 397	0.26 343	0.38 382	0.26 319

KMOStereo	0.43 392	1.80 592	0.38 374	0.49 387	0.30 376	0.43 421	0.30 374	0.43 420	0.30 384	0.43 413	0.30 387	0.43 429	0.30 384	0.43 422	0.30 375	0.44 401	0.33 371	0.38 397	0.26 343	0.38 382	0.26 319

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 392	1.77 583	0.39 385	0.49 387	0.30 376	0.43 421	0.30 374	0.43 420	0.30 384	0.43 413	0.30 387	0.43 429	0.30 384	0.43 422	0.30 375	0.44 401	0.33 371	0.38 397	0.26 343	0.38 382	0.26 319

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 392	1.78 586	0.39 385	0.49 387	0.30 376	0.43 421	0.30 374	0.43 420	0.30 384	0.43 413	0.30 387	0.43 429	0.30 384	0.43 422	0.30 375	0.44 401	0.33 371	0.38 397	0.26 343	0.38 382	0.26 319

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 392	1.77 583	0.39 385	0.49 387	0.30 376	0.43 421	0.30 374	0.43 420	0.30 384	0.43 413	0.30 387	0.43 429	0.30 384	0.43 422	0.30 375	0.44 401	0.33 371	0.38 397	0.26 343	0.38 382	0.26 319

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 392	1.77 583	0.39 385	0.49 387	0.30 376	0.43 421	0.30 374	0.43 420	0.30 384	0.43 413	0.30 387	0.43 429	0.30 384	0.43 422	0.30 375	0.44 401	0.33 371	0.38 397	0.26 343	0.38 382	0.26 319

DDF-Stereo	0.43 392	1.15 480	0.57 502	0.53 440	0.32 439	0.41 393	0.32 433	0.41 393	0.32 443	0.41 392	0.32 443	0.41 402	0.32 444	0.40 381	0.32 429	0.52 474	0.50 500	0.38 397	0.31 448	0.39 431	0.31 422

DVStereo	0.43 392	0.86 405	0.48 466	0.50 424	0.33 452	0.46 477	0.33 444	0.46 472	0.33 453	0.46 470	0.33 452	0.47 486	0.33 456	0.47 482	0.34 456	0.45 431	0.42 458	0.40 454	0.33 468	0.47 490	0.38 472

psmg	0.43 392	1.91 624	0.92 583	1.91 667	0.02 22	0.02 20	0.03 60	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 714	1.44 705	0.04 99	0.03 63	0.02 27	0.03 52

delet	0.43 392	1.21 533	0.17 216	0.25 244	0.17 285	0.25 298	0.18 289	1.26 683	0.95 640	0.25 300	0.17 286	0.25 304	0.17 288	0.25 302	0.17 280	0.23 266	0.16 216	0.22 285	0.16 274	1.18 629	0.98 632

psm_up	0.43 392	1.19 486	0.17 216	0.25 244	0.18 297	0.25 298	0.19 295	1.26 683	0.91 630	0.26 309	0.17 286	0.25 304	0.17 288	0.25 302	0.17 280	0.22 254	0.17 246	0.23 294	0.16 274	1.18 629	0.99 633

canet-new	0.44 405	1.82 605	0.39 385	0.49 387	0.30 376	0.43 421	0.30 374	0.43 420	0.30 384	0.43 413	0.30 387	0.43 429	0.30 384	0.44 453	0.30 375	0.44 401	0.33 371	0.38 397	0.26 343	0.38 382	0.26 319

bcnet-new	0.44 405	1.81 597	0.39 385	0.49 387	0.30 376	0.43 421	0.30 374	0.43 420	0.30 384	0.43 413	0.30 387	0.43 429	0.30 384	0.43 422	0.30 375	0.44 401	0.33 371	0.38 397	0.26 343	0.38 382	0.26 319

LWStereo	0.44 405	1.82 605	0.38 374	0.49 387	0.30 376	0.43 421	0.30 374	0.43 420	0.30 384	0.43 413	0.30 387	0.43 429	0.30 384	0.43 422	0.30 375	0.44 401	0.33 371	0.38 397	0.26 343	0.38 382	0.26 319

LMStereo	0.44 405	1.80 592	0.39 385	0.49 387	0.30 376	0.43 421	0.30 374	0.43 420	0.30 384	0.43 413	0.30 387	0.43 429	0.30 384	0.43 422	0.30 375	0.45 431	0.33 371	0.38 397	0.26 343	0.38 382	0.26 319

CR7Stereo	0.44 405	1.81 597	0.39 385	0.50 424	0.30 376	0.43 421	0.30 374	0.43 420	0.30 384	0.43 413	0.30 387	0.43 429	0.30 384	0.43 422	0.30 375	0.45 431	0.33 371	0.38 397	0.26 343	0.38 382	0.26 319

ARStereo	0.44 405	1.80 592	0.39 385	0.49 387	0.30 376	0.43 421	0.30 374	0.43 420	0.30 384	0.43 413	0.30 387	0.43 429	0.30 384	0.43 422	0.30 375	0.44 401	0.33 371	0.38 397	0.26 343	0.38 382	0.26 319

ARStereo-new	0.44 405	1.80 592	0.39 385	0.49 387	0.30 376	0.43 421	0.30 374	0.43 420	0.30 384	0.43 413	0.30 387	0.43 429	0.30 384	0.43 422	0.30 375	0.44 401	0.33 371	0.38 397	0.26 343	0.38 382	0.26 319

BARStereo	0.44 405	1.78 586	0.39 385	0.49 387	0.30 376	0.43 421	0.30 374	0.44 459	0.30 384	0.44 452	0.30 387	0.43 429	0.30 384	0.43 422	0.30 375	0.45 431	0.34 400	0.39 441	0.26 343	0.38 382	0.26 319

FCBStereo	0.44 405	1.79 591	0.39 385	0.49 387	0.30 376	0.43 421	0.30 374	0.43 420	0.30 384	0.43 413	0.30 387	0.43 429	0.30 384	0.43 422	0.30 375	0.44 401	0.33 371	0.38 397	0.26 343	0.38 382	0.26 319

PSGStereo	0.44 405	1.78 586	0.39 385	0.49 387	0.30 376	0.43 421	0.30 374	0.43 420	0.30 384	0.43 413	0.30 387	0.43 429	0.30 384	0.43 422	0.30 375	0.44 401	0.33 371	0.38 397	0.26 343	0.38 382	0.26 319

MUNStereo	0.44 405	1.81 597	0.39 385	0.49 387	0.30 376	0.44 456	0.30 374	0.44 459	0.30 384	0.44 452	0.30 387	0.44 465	0.30 384	0.44 453	0.30 375	0.45 431	0.33 371	0.38 397	0.26 343	0.38 382	0.26 319

CHEStereo	0.44 405	1.78 586	0.39 385	0.49 387	0.30 376	0.43 421	0.30 374	0.43 420	0.30 384	0.43 413	0.30 387	0.43 429	0.30 384	0.43 422	0.30 375	0.44 401	0.33 371	0.38 397	0.26 343	0.38 382	0.26 319

TOTStereo	0.44 405	1.81 597	0.39 385	0.49 387	0.30 376	0.43 421	0.30 374	0.43 420	0.30 384	0.43 413	0.30 387	0.43 429	0.30 384	0.43 422	0.30 375	0.44 401	0.33 371	0.38 397	0.26 343	0.38 382	0.26 319

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.44 405	1.83 608	0.39 385	0.49 387	0.30 376	0.43 421	0.30 374	0.43 420	0.30 384	0.43 413	0.30 387	0.43 429	0.30 384	0.43 422	0.30 375	0.44 401	0.33 371	0.38 397	0.26 343	0.38 382	0.26 319

GCAP-Stereo-cres-4k	0.44 405	1.81 597	0.39 385	0.49 387	0.30 376	0.43 421	0.30 374	0.43 420	0.30 384	0.43 413	0.30 387	0.43 429	0.30 384	0.43 422	0.30 375	0.44 401	0.33 371	0.38 397	0.26 343	0.38 382	0.26 319

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.44 405	1.85 614	0.38 374	0.49 387	0.30 376	0.43 421	0.30 374	0.43 420	0.30 384	0.43 413	0.30 387	0.43 429	0.30 384	0.43 422	0.30 375	0.44 401	0.33 371	0.38 397	0.26 343	0.38 382	0.26 319

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.44 405	1.86 618	0.39 385	0.49 387	0.30 376	0.43 421	0.30 374	0.43 420	0.30 384	0.43 413	0.30 387	0.43 429	0.30 384	0.43 422	0.30 375	0.44 401	0.33 371	0.38 397	0.26 343	0.38 382	0.26 319

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.44 405	1.80 592	0.39 385	0.49 387	0.30 376	0.44 456	0.30 374	0.43 420	0.30 384	0.43 413	0.30 387	0.43 429	0.30 384	0.44 453	0.30 375	0.44 401	0.33 371	0.38 397	0.26 343	0.38 382	0.26 319

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.44 405	1.82 605	0.39 385	0.49 387	0.30 376	0.43 421	0.30 374	0.43 420	0.30 384	0.43 413	0.30 387	0.43 429	0.30 384	0.43 422	0.30 375	0.44 401	0.33 371	0.38 397	0.26 343	0.38 382	0.26 319

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.44 405	1.83 608	0.39 385	0.49 387	0.30 376	0.43 421	0.30 374	0.43 420	0.30 384	0.43 413	0.30 387	0.43 429	0.30 384	0.43 422	0.30 375	0.44 401	0.36 413	0.38 397	0.26 343	0.38 382	0.26 319

Monster-pub-mixall	0.44 405	0.56 348	0.60 508	0.38 303	0.27 343	0.37 358	0.27 340	0.37 351	0.29 368	0.38 361	0.27 349	0.38 372	0.29 373	0.85 591	0.27 338	1.46 681	0.26 301	0.34 359	0.26 343	0.36 364	0.53 540

depthmonostereo	0.44 405	0.85 403	0.46 450	0.54 443	0.40 498	0.52 521	0.38 483	0.52 519	0.35 469	0.47 476	0.34 460	0.46 479	0.34 463	0.47 482	0.34 456	0.45 431	0.43 463	0.41 472	0.33 468	0.41 456	0.32 429

MMNet	0.44 405	1.24 541	0.17 216	0.25 244	0.17 285	0.25 298	0.18 289	1.26 683	0.93 637	0.25 300	0.17 286	0.25 304	0.18 300	0.25 302	0.17 280	0.23 266	0.16 216	0.23 294	0.16 274	1.20 633	0.99 633

rgla	0.45 428	0.54 342	0.33 341	0.67 477	0.32 439	0.48 487	0.33 444	0.48 483	0.33 453	0.48 483	0.94 637	0.48 493	0.33 456	0.47 482	0.33 441	0.45 431	0.52 509	0.53 542	0.31 448	0.45 471	0.32 429

LACA_dic	0.45 428	0.13 124	1.78 718	1.70 660	0.12 239	0.13 186	0.12 240	0.16 245	0.15 268	0.13 193	0.12 235	0.13 193	0.11 198	0.16 244	0.13 244	1.73 698	1.69 728	0.16 247	0.11 198	0.13 193	0.13 243

RMAStereo	0.45 428	1.81 597	0.40 418	0.50 424	0.31 425	0.44 456	0.31 422	0.44 459	0.31 431	0.44 452	0.31 432	0.44 465	0.32 444	0.44 453	0.31 417	0.46 443	0.35 407	0.39 441	0.27 382	0.39 431	0.27 359

252Zero-FE	0.45 428	0.50 324	0.36 367	0.50 424	0.36 474	0.50 505	0.36 470	0.50 500	0.36 479	0.49 493	0.36 473	0.49 500	0.36 473	0.54 530	0.41 501	0.45 431	0.34 400	0.45 496	0.34 472	0.55 519	0.75 598

Monster-pub-eth3d	0.45 428	0.57 351	0.60 508	0.39 313	0.28 351	0.37 358	0.28 351	0.37 351	0.30 384	0.39 368	0.29 372	0.39 377	0.30 384	0.92 603	0.27 338	1.42 678	0.28 322	0.34 359	0.28 403	0.37 369	0.53 540

Replicate-Monster	0.45 428	0.57 351	0.60 508	0.40 326	0.29 364	0.37 358	0.27 340	0.37 351	0.30 384	0.40 375	0.31 432	0.40 387	0.30 384	0.99 611	0.27 338	1.36 674	0.31 352	0.34 359	0.30 437	0.36 364	0.54 543

SCV_C0	0.45 428	0.88 410	0.49 473	0.54 443	0.37 479	0.48 487	0.37 476	0.48 483	0.37 481	0.48 483	0.36 473	0.48 493	0.37 478	0.49 499	0.37 473	0.50 466	0.41 448	0.44 491	0.34 472	0.44 466	0.34 445

RAFT-Stereo-weight	0.45 428	1.90 623	0.34 355	0.42 351	0.36 474	0.43 421	0.35 464	0.42 412	0.34 464	0.42 406	0.34 460	0.44 465	0.34 463	0.41 401	0.34 456	0.38 356	0.32 358	0.38 397	0.32 456	0.38 382	0.33 438

TorneroNet-64	0.45 428	0.27 221	0.30 309	0.58 454	0.27 343	0.70 557	0.30 374	0.28 310	0.73 612	0.73 569	0.28 357	0.71 568	0.66 579	0.75 572	0.27 338	0.27 289	0.29 337	0.37 389	0.75 619	0.28 311	0.30 412

416test	0.46 437	0.55 345	0.33 341	0.67 477	0.33 452	0.48 487	0.33 444	0.48 483	0.33 453	0.48 483	0.99 643	0.48 493	0.33 456	0.48 492	0.33 441	0.45 431	0.52 509	0.54 545	0.32 456	0.45 471	0.32 429

ATMStereo	0.46 437	1.99 633	0.40 418	0.51 435	0.31 425	0.44 456	0.31 422	0.44 459	0.31 431	0.44 452	0.31 432	0.44 465	0.31 436	0.44 453	0.32 429	0.47 450	0.35 407	0.39 441	0.27 382	0.39 431	0.27 359

SCV	0.46 437	0.94 430	0.45 444	0.54 443	0.37 479	0.48 487	0.38 483	0.48 483	0.37 481	0.48 483	0.39 495	0.48 493	0.37 478	0.49 499	0.37 473	0.50 466	0.46 474	0.44 491	0.34 472	0.44 466	0.34 445

otaku	0.46 437	0.46 306	0.46 450	0.46 367	0.46 530	0.46 477	0.46 529	0.46 472	0.46 529	0.46 470	0.46 532	0.46 479	0.46 528	0.46 478	0.46 522	0.46 443	0.46 474	0.46 501	0.46 542	0.46 476	0.46 510

Dean	0.46 437	0.46 306	0.46 450	0.46 367	0.46 530	0.46 477	0.46 529	0.46 472	0.46 529	0.47 476	0.46 532	0.46 479	0.46 528	0.46 478	0.46 522	0.46 443	0.46 474	0.46 501	0.46 542	0.46 476	0.46 510

ACVNet_1	0.46 437	0.47 311	0.46 450	0.46 367	0.46 530	0.46 477	0.46 529	0.46 472	0.47 535	0.46 470	0.46 532	0.46 479	0.46 528	0.46 478	0.46 522	0.46 443	0.46 474	0.47 511	0.46 542	0.46 476	0.46 510

ACVNet-4b	0.46 437	0.46 306	0.46 450	0.46 367	0.46 530	0.46 477	0.46 529	0.46 472	0.46 529	0.46 470	0.46 532	0.46 479	0.46 528	0.47 482	0.46 522	0.46 443	0.46 474	0.46 501	0.46 542	0.46 476	0.46 510

PML	0.46 437	1.36 552	0.29 305	0.58 454	0.30 376	0.57 537	0.29 366	0.57 531	0.29 368	0.57 538	0.29 372	0.57 544	0.29 373	0.56 535	0.29 365	0.52 474	0.30 347	0.53 542	0.31 448	0.53 516	0.30 412

Anonymus	0.47 445	0.73 377	0.46 450	0.43 358	0.54 563	0.53 523	0.27 340	0.39 365	0.35 469	0.33 341	0.40 498	0.33 346	0.38 482	0.53 527	0.54 553	0.56 489	0.36 413	0.49 524	0.53 565	0.66 536	0.54 543

LG-Stereo_L1	0.47 445	0.52 334	0.47 458	0.62 463	0.39 496	0.53 523	0.40 499	0.53 521	0.39 498	0.53 523	0.39 495	0.53 529	0.39 494	0.53 527	0.39 490	0.55 485	0.46 474	0.49 524	0.37 494	0.49 497	0.37 465

Ntro	0.47 445	0.47 311	0.46 450	0.46 367	0.46 530	0.47 482	0.47 535	0.46 472	0.47 535	0.46 470	0.46 532	0.47 486	0.46 528	0.47 482	0.47 530	0.47 450	0.46 474	0.46 501	0.46 542	0.46 476	0.46 510

HaxPig	0.47 445	0.47 311	0.47 458	0.49 387	0.47 538	0.47 482	0.47 535	0.47 478	0.47 535	0.47 476	0.47 541	0.47 486	0.47 537	0.47 482	0.47 530	0.47 450	0.47 482	0.47 511	0.47 549	0.47 490	0.48 520

UNDER WATER	0.47 445	0.47 311	0.47 458	0.47 374	0.47 538	0.47 482	0.47 535	0.47 478	0.47 535	0.47 476	0.47 541	0.47 486	0.46 528	0.47 482	0.47 530	0.47 450	0.47 482	0.47 511	0.46 542	0.47 490	0.47 518

LVE	0.47 445	0.47 311	0.47 458	0.47 374	0.49 546	0.47 482	0.47 535	0.47 478	0.49 544	0.47 476	0.47 541	0.47 486	0.46 528	0.47 482	0.47 530	0.47 450	0.47 482	0.48 519	0.47 549	0.47 490	0.47 518

GASTEREO	0.48 451	1.21 533	0.47 458	0.57 452	0.38 486	0.50 505	0.38 483	0.50 500	0.38 485	0.50 506	0.38 485	0.50 514	0.38 482	0.50 508	0.38 476	0.52 474	0.42 458	0.46 501	0.34 472	0.46 476	0.34 445

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 451	0.55 345	0.47 458	0.63 465	0.41 508	0.56 531	0.44 519	0.56 528	0.41 511	0.56 535	0.41 506	0.57 544	0.42 513	0.56 535	0.41 501	0.55 485	0.43 463	0.51 536	0.37 494	0.51 508	0.37 465

fffft	0.48 451	0.51 332	0.45 444	0.52 438	0.45 528	0.52 521	0.45 525	0.52 519	0.48 542	0.53 523	0.45 528	0.52 527	0.45 524	0.52 523	0.46 522	0.51 472	0.41 448	0.50 530	0.41 525	0.50 502	0.41 491
1: 1. 1
RainbowNet	0.48 451	0.48 317	0.48 466	0.48 380	0.48 542	0.48 487	0.48 544	0.48 483	0.48 542	0.48 483	0.48 545	0.48 493	0.48 538	0.48 492	0.48 537	0.48 455	0.48 488	0.48 519	0.48 553	0.48 494	0.48 520

notaker	0.48 451	0.49 319	0.48 466	0.48 380	0.48 542	0.48 487	0.48 544	0.48 483	0.49 544	0.48 483	0.48 545	0.48 493	0.48 538	0.48 492	0.48 537	0.48 455	0.48 488	0.48 519	0.48 553	0.48 494	0.49 526

LL-Strereo2	0.48 451	1.73 579	0.51 485	0.59 457	0.34 464	0.42 414	0.33 444	0.40 374	0.31 431	0.42 406	0.33 452	0.42 420	0.31 436	0.44 453	0.39 490	0.60 498	0.51 505	0.44 491	0.33 468	0.44 466	0.33 438

416test1013	0.49 457	0.80 394	0.33 341	0.67 477	0.33 452	0.48 487	0.41 508	0.48 483	0.39 498	0.48 483	0.93 636	0.52 527	0.32 444	0.52 523	0.38 476	0.49 458	0.51 505	0.53 542	0.37 494	0.51 508	0.36 459

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 457	0.98 435	0.64 523	0.84 514	0.46 530	0.45 470	0.35 464	0.47 478	0.47 535	0.45 464	0.34 460	0.46 479	0.48 538	0.46 478	0.35 460	0.39 369	0.71 566	0.39 441	0.35 485	0.41 456	0.41 491

ACVNet_2	0.49 457	0.49 319	0.49 473	0.49 387	0.49 546	0.49 496	0.49 546	0.49 491	0.49 544	0.49 493	0.49 548	0.49 500	0.49 544	0.49 499	0.49 539	0.49 458	0.49 492	0.49 524	0.49 557	0.49 497	0.49 526

FoundationStereo	0.50 460	0.50 324	0.50 479	0.50 424	0.50 550	0.50 505	0.50 550	0.50 500	0.50 549	0.50 506	0.50 552	0.50 514	0.50 549	0.50 508	0.50 542	0.50 466	0.50 500	0.50 530	0.50 559	0.50 502	0.50 529

StereoAnything_RVC	0.50 460	0.50 324	0.50 479	0.50 424	0.50 550	0.50 505	0.50 550	0.50 500	0.50 549	0.50 506	0.50 552	0.50 514	0.50 549	0.50 508	0.50 542	0.50 466	0.50 500	0.50 530	0.50 559	0.50 502	0.50 529

dual_stereo	0.50 460	0.50 324	0.50 479	0.50 424	0.50 550	0.50 505	0.50 550	0.50 500	0.50 549	0.50 506	0.50 552	0.50 514	0.50 549	0.50 508	0.50 542	0.50 466	0.50 500	0.50 530	0.50 559	0.50 502	0.50 529

GCST	0.50 460	2.08 636	0.38 374	0.53 440	0.35 468	0.49 496	0.35 464	0.50 500	0.35 469	0.49 493	0.35 469	0.49 500	0.35 469	0.49 499	0.35 460	0.48 455	0.37 418	0.45 496	0.33 468	0.44 466	0.33 438

SANet	0.50 460	0.50 324	0.50 479	0.50 424	0.50 550	0.50 505	0.50 550	0.50 500	0.50 549	0.50 506	0.50 552	0.50 514	0.50 549	0.50 508	0.50 542	0.50 466	0.50 500	0.50 530	0.50 559	0.50 502	0.50 529

CR-Stereo	0.51 465	0.14 146	1.94 751	1.87 664	0.14 253	0.13 186	0.14 254	0.19 258	0.18 293	0.13 193	0.13 256	0.18 256	0.17 288	0.14 210	0.15 261	1.89 708	1.93 754	0.19 270	0.14 257	0.20 267	0.15 257

MSCF	0.51 465	1.40 558	0.49 473	0.58 454	0.38 486	0.50 505	0.38 483	0.54 524	0.41 511	0.52 520	0.41 506	0.53 529	0.42 513	0.53 527	0.41 501	0.60 498	0.47 482	0.48 519	0.37 494	0.48 494	0.38 472

UGAM-zero	0.51 465	2.17 647	0.39 385	0.53 440	0.36 474	0.50 505	0.36 470	0.50 500	0.36 479	0.49 493	0.36 473	0.50 514	0.35 469	0.50 508	0.36 463	0.49 458	0.37 418	0.47 511	0.35 485	0.46 476	0.34 445

UGAM	0.51 465	2.23 652	0.39 385	0.54 443	0.35 468	0.50 505	0.35 464	0.49 491	0.35 469	0.49 493	0.35 469	0.49 500	0.36 473	0.50 508	0.36 463	0.49 458	0.37 418	0.45 496	0.34 472	0.45 471	0.34 445

Selective-IGEV	0.51 465	0.55 345	0.45 444	0.69 483	0.45 528	0.61 542	0.45 525	0.50 500	0.40 501	0.56 535	0.44 523	0.55 537	0.40 495	0.72 565	0.67 575	0.59 495	0.46 474	0.45 496	0.34 472	0.46 476	0.37 465

RCA-Stereo	0.51 465	3.22 710	0.34 355	0.44 362	0.34 464	0.44 456	0.34 459	0.43 420	0.34 464	0.43 413	0.34 460	0.44 465	0.33 456	0.43 422	0.33 441	0.38 356	0.29 337	0.38 397	0.29 418	0.38 382	0.29 397

DN	0.53 471	0.85 403	0.45 444	0.65 472	0.44 524	0.60 540	0.44 519	0.60 540	0.44 524	0.60 544	0.45 528	0.60 549	0.44 520	0.60 544	0.44 515	0.56 489	0.42 458	0.56 549	0.42 533	0.56 522	0.42 498

MGW-Stereo	0.54 472	2.14 644	0.41 432	0.64 470	0.42 518	0.63 547	0.38 483	0.59 537	0.26 344	0.58 542	0.42 517	0.56 540	0.29 373	0.49 499	0.26 335	0.59 495	0.39 433	0.50 530	0.40 514	0.53 516	0.39 479

AIO-test1	0.54 472	0.60 360	0.52 489	0.66 476	0.47 538	0.61 542	0.47 535	0.58 534	0.46 529	0.61 546	0.46 532	0.61 552	0.45 524	0.62 546	0.45 518	0.61 502	0.52 509	0.57 550	0.48 553	0.57 525	0.48 520

castereo++	0.54 472	3.59 716	1.15 611	1.31 631	0.14 253	0.16 240	0.14 254	0.16 245	0.14 256	0.16 243	0.14 262	0.16 243	0.13 254	0.16 244	0.14 249	1.45 680	1.16 629	0.15 241	0.14 257	0.15 232	0.13 243

FENet	0.54 472	1.52 562	1.19 617	1.41 641	0.23 327	0.35 345	0.23 319	0.35 339	0.23 320	0.34 344	0.23 325	0.35 353	0.23 327	0.35 352	0.23 318	1.40 677	1.07 611	0.32 342	0.23 325	0.33 335	0.23 300

PSMNet_ROB	0.54 472	0.54 342	0.54 494	0.54 443	0.53 560	0.54 528	0.54 560	0.53 521	0.54 560	0.54 529	0.54 563	0.54 533	0.53 556	0.54 530	0.54 553	0.54 479	0.53 513	0.54 545	0.54 567	0.54 518	0.54 543

AIO-test2	0.55 477	0.59 356	0.52 489	0.67 477	0.47 538	0.61 542	0.47 535	0.61 544	0.47 535	0.61 546	0.47 541	0.61 552	0.48 538	0.62 546	0.47 530	0.64 513	0.53 513	0.58 552	0.47 549	0.58 528	0.48 520

CFNet-ft	0.55 477	1.57 565	0.14 174	0.20 210	0.14 253	0.20 261	2.53 792	1.61 705	0.14 256	0.20 264	0.14 262	0.20 266	0.14 259	0.20 264	0.14 249	0.17 207	0.12 162	0.17 257	0.12 233	1.56 699	1.24 712

GeoMambaStereo_RVC	0.56 479	2.49 674	1.46 696	0.55 450	0.30 376	0.53 523	0.26 336	0.47 478	0.29 368	0.50 506	0.31 432	0.51 525	0.29 373	0.44 453	0.28 347	0.53 477	0.31 352	0.57 550	0.29 418	0.51 508	0.27 359

base	0.56 479	2.58 678	1.43 693	0.48 380	0.27 343	0.54 528	0.31 422	0.53 521	0.30 384	0.54 529	0.26 344	0.46 479	0.31 436	0.52 523	0.28 347	0.49 458	0.28 322	0.45 496	0.32 456	0.57 525	0.26 319

S	0.56 479	0.61 362	0.54 494	0.68 482	0.48 542	0.65 549	0.49 546	0.63 546	0.49 544	0.64 554	0.49 548	0.64 556	0.48 538	0.62 546	0.49 539	0.63 511	0.62 539	0.59 555	0.48 553	0.57 525	0.48 520

MyStereo04	0.56 479	3.72 722	0.59 504	0.49 387	0.41 508	0.36 349	0.32 433	0.37 351	0.31 431	0.34 344	0.46 532	0.35 353	0.32 444	0.35 352	0.33 441	0.49 458	0.45 472	0.34 359	0.32 456	0.35 353	0.43 501

CASS	0.57 483	0.89 413	0.56 498	0.57 452	0.56 564	0.56 531	0.56 562	0.56 528	0.53 558	0.57 538	0.57 566	0.59 548	0.48 538	0.56 535	0.57 557	0.55 485	0.56 518	0.47 511	0.56 573	0.62 532	0.56 554
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GeoAtt-L (ZS)	0.60 484	0.70 372	0.51 485	0.75 502	0.46 530	0.72 561	0.46 529	0.76 568	0.46 529	0.72 566	0.46 532	0.72 571	0.46 528	0.72 565	0.46 522	0.75 544	0.51 505	0.70 576	0.45 539	0.69 545	0.45 507

GCAP-Stereo-w-DA	0.60 484	5.10 755	0.39 385	0.49 387	0.30 376	0.43 421	0.30 374	0.43 420	0.30 384	0.43 413	0.30 387	0.43 429	0.30 384	0.44 453	0.30 375	0.44 401	0.37 418	0.38 397	0.26 343	0.38 382	0.26 319

PointNet	0.60 484	0.75 382	0.49 473	0.79 505	0.50 550	0.79 571	0.49 546	0.79 571	0.49 544	0.80 582	0.49 548	0.79 583	0.49 544	0.80 577	0.49 539	0.63 511	0.40 438	0.63 559	0.40 514	0.63 533	0.40 482

ACMStereo	0.60 484	5.12 756	0.39 385	0.49 387	0.30 376	0.43 421	0.30 374	0.43 420	0.30 384	0.43 413	0.30 387	0.43 429	0.30 384	0.44 453	0.30 375	0.44 401	0.37 418	0.38 397	0.26 343	0.38 382	0.26 319

LG-Stereo	0.60 484	0.58 353	0.47 458	0.64 470	0.74 602	1.00 600	0.69 594	0.57 531	0.41 511	0.57 538	0.41 506	0.57 544	0.41 507	1.00 613	0.75 609	0.91 568	0.51 505	0.52 539	0.37 494	0.52 512	0.37 465

MonSter	0.60 484	0.64 365	0.52 489	0.62 463	0.44 524	2.07 729	0.44 519	0.62 545	0.44 524	0.62 550	0.44 523	0.62 554	0.44 520	0.62 546	0.44 515	0.58 492	0.42 458	0.62 557	0.46 542	0.58 528	0.42 498

MyStereo07	0.60 484	3.72 722	0.48 466	0.49 387	0.41 508	0.36 349	0.32 433	0.49 491	0.43 521	0.51 516	0.42 517	0.49 500	0.43 518	0.51 518	0.64 568	0.49 458	0.45 472	0.34 359	0.32 456	0.35 353	0.43 501

castereo	0.61 491	3.79 724	1.35 677	1.52 645	0.15 268	0.17 248	0.16 270	0.20 266	0.21 309	0.18 255	0.16 278	0.21 273	0.12 240	0.26 314	0.17 280	1.43 679	1.38 701	0.17 257	0.16 274	0.18 259	0.16 260

WCG-NET	0.61 491	1.21 533	0.54 494	0.61 462	0.53 560	0.67 552	0.53 557	0.66 552	0.53 558	0.64 554	0.53 561	0.65 560	0.53 556	0.59 542	0.52 549	0.65 515	0.48 488	0.64 561	0.52 563	0.58 528	0.50 529

GEAStereo	0.62 493	3.91 729	0.48 466	0.69 483	0.38 486	0.51 517	0.38 483	0.51 514	0.38 485	0.53 523	0.38 485	0.50 514	0.38 482	0.51 518	0.38 476	0.54 479	0.43 463	0.46 501	0.34 472	0.46 476	0.34 445

gasm-f	0.62 493	3.91 729	0.48 466	0.69 483	0.38 486	0.51 517	0.38 483	0.51 514	0.38 485	0.53 523	0.38 485	0.50 514	0.38 482	0.51 518	0.38 476	0.54 479	0.43 463	0.46 501	0.34 472	0.46 476	0.34 445

SMoEStereo_RVC	0.63 495	0.75 382	0.51 485	0.73 498	0.53 560	0.71 559	0.47 535	0.67 553	0.58 564	0.74 575	0.60 572	0.72 571	0.53 556	0.74 570	0.51 547	0.61 502	0.62 539	0.62 557	0.61 582	0.63 533	0.61 560

anonymity	0.63 495	0.69 369	0.56 498	0.71 492	0.56 564	0.71 559	0.56 562	0.71 560	0.56 561	0.72 566	0.56 565	0.71 568	0.56 560	0.71 563	0.58 559	0.68 520	0.55 516	0.68 568	0.55 569	0.68 541	0.54 543

SE	0.64 497	0.73 377	0.77 562	0.79 505	0.59 567	0.78 568	0.54 560	0.58 534	0.58 564	0.78 579	0.59 570	0.63 555	0.18 300	0.78 574	0.52 549	0.80 553	0.65 544	0.69 571	0.57 576	0.75 557	0.52 537

PAM_32	0.64 497	2.38 667	0.51 485	0.92 527	0.43 523	0.53 523	0.44 519	0.87 583	0.43 521	0.52 520	0.45 528	0.53 529	0.40 495	0.54 530	0.46 522	0.62 507	0.56 518	0.48 519	0.45 539	0.76 560	0.44 504

CRFU-Net	0.65 499	1.67 571	1.22 669	1.96 672	0.27 343	0.41 393	0.27 340	0.41 393	0.27 350	0.40 375	0.26 344	0.41 402	0.27 352	0.40 381	0.27 338	1.80 701	1.62 722	0.34 359	0.23 325	0.33 335	0.23 300

LMCR-Stereo	0.65 499	0.63 363	0.65 527	0.65 472	0.65 582	0.66 551	0.63 573	0.58 534	0.65 578	0.63 553	0.64 580	0.65 560	0.65 576	0.66 554	0.66 574	0.66 517	0.64 542	0.65 565	0.67 600	0.68 541	0.73 594

test410	0.66 501	5.69 779	0.31 327	0.40 326	0.31 425	0.41 393	0.31 422	0.40 374	0.31 431	0.62 550	0.55 564	0.40 387	0.31 436	0.40 381	0.31 417	0.59 495	0.47 482	0.38 397	0.29 418	0.38 382	0.30 412

KSHMR	0.66 501	0.50 324	0.48 466	1.15 563	0.52 557	0.49 496	0.51 554	0.49 491	0.71 606	0.67 560	0.50 552	1.16 641	1.11 647	0.66 554	0.52 549	0.49 458	0.49 492	0.51 536	0.66 596	0.50 502	1.14 653

TorneroNet	0.66 501	0.53 338	0.50 479	0.50 424	0.64 580	1.06 617	0.70 600	0.50 500	0.51 556	0.49 493	0.69 596	0.49 500	0.50 549	0.48 492	1.15 657	0.71 528	0.49 492	1.14 640	1.08 658	0.49 497	0.49 526

GES	0.66 501	2.34 663	0.29 305	0.41 341	0.29 364	0.41 393	0.29 366	0.42 412	0.29 368	0.40 375	0.41 506	0.41 402	0.30 384	0.51 518	0.29 365	0.32 315	0.29 337	0.32 342	2.46 796	2.49 758	0.30 412

cf-r	0.66 501	2.17 647	0.12 143	0.18 189	0.12 239	0.18 252	2.70 796	2.60 770	0.12 244	0.18 255	0.12 235	0.18 256	0.12 240	0.18 256	0.12 232	0.15 175	0.11 147	0.15 241	0.11 198	1.81 715	1.74 764

DSFCA	0.66 501	0.73 377	0.78 564	0.65 472	0.65 582	0.64 548	0.64 574	0.65 549	0.63 576	0.64 554	0.64 580	0.64 556	0.64 574	0.65 553	0.65 571	0.65 515	0.65 544	0.65 565	0.65 593	0.66 536	0.64 570

MWDA-net	0.67 507	0.66 366	0.45 444	2.84 719	0.46 530	0.73 563	0.45 525	0.71 560	0.44 524	0.72 566	0.45 528	0.70 567	0.45 524	0.70 561	0.44 515	0.61 502	0.41 448	0.61 556	0.43 536	0.61 531	0.42 498

WAFT-Stereo (ZS)	0.67 507	0.78 389	0.67 533	0.67 477	0.66 585	0.67 552	0.67 581	0.65 549	0.66 580	0.66 558	0.67 585	0.66 563	0.67 581	0.67 556	0.72 603	0.66 517	0.67 547	0.67 567	0.67 600	0.67 539	0.67 576

DEFOM-Stereo	0.68 509	3.11 706	1.40 691	1.63 657	0.25 335	0.31 328	0.25 329	0.31 326	0.28 358	0.31 330	0.29 372	0.29 326	0.27 352	0.31 337	0.28 347	1.59 693	1.47 707	0.30 332	0.29 418	0.30 319	0.28 388

ssnet_v2	0.68 509	1.96 632	1.25 673	0.29 261	0.20 308	0.30 321	0.20 299	0.29 315	0.22 313	1.50 705	0.20 312	0.31 337	0.20 313	0.27 318	0.22 310	0.24 276	1.49 708	0.26 314	0.18 307	3.90 781	0.19 289

ARAFT	0.68 509	0.81 398	0.63 520	0.74 501	0.60 569	0.78 568	0.62 572	0.77 570	0.66 580	0.74 575	0.63 578	0.75 578	0.62 573	0.83 586	0.60 564	0.70 527	0.55 516	0.70 576	0.60 580	0.78 564	0.55 551

mm2	0.69 512	0.69 369	0.69 543	0.69 483	0.69 591	0.69 554	0.69 594	0.69 555	0.69 593	0.69 563	0.69 596	0.69 564	0.69 592	0.69 559	0.69 590	0.69 521	0.69 559	0.69 571	0.69 606	0.69 545	0.69 580

mm1	0.69 512	0.69 369	0.69 543	0.69 483	0.69 591	0.69 554	0.69 594	0.69 555	0.69 593	0.69 563	0.69 596	0.69 564	0.69 592	0.69 559	0.69 590	0.69 521	0.69 559	0.69 571	0.69 606	0.69 545	0.69 580

NINENet	0.69 512	3.87 728	1.20 620	1.98 673	0.05 126	0.40 374	0.04 109	0.40 374	0.05 131	0.41 392	0.04 116	0.41 402	0.05 124	0.40 381	0.05 121	1.79 700	1.56 714	0.34 359	0.22 317	0.34 340	0.23 300

VIP-Stereo	0.70 515	2.97 702	2.43 768	2.49 708	0.16 279	0.25 298	0.16 270	0.25 299	0.16 276	0.25 300	0.18 303	0.25 304	0.16 276	0.26 314	0.16 270	1.86 702	1.26 683	0.23 294	0.15 270	0.23 290	0.15 257

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 515	0.72 376	0.71 549	0.80 509	0.62 579	0.82 579	0.61 571	0.81 577	0.62 573	0.81 585	0.63 578	0.80 585	0.70 596	0.73 568	0.61 566	0.76 547	0.61 538	0.74 584	0.61 582	0.77 562	0.61 560

DMCA-RVC	0.70 515	0.80 394	0.70 546	0.70 490	0.70 595	0.70 557	0.70 600	0.71 560	0.70 601	0.70 565	0.71 606	0.71 568	0.70 596	0.70 561	0.69 590	0.69 521	0.70 562	0.69 571	0.70 610	0.69 545	0.70 583

MyStereo8	0.71 518	3.92 731	0.52 489	0.59 457	0.52 557	0.57 537	0.53 557	0.59 537	0.50 549	0.59 543	0.51 558	0.57 544	0.50 549	0.56 535	0.52 549	0.54 479	0.49 492	0.54 545	0.49 557	0.55 519	0.50 529

HH	0.71 518	2.54 675	0.74 557	1.10 554	0.32 439	0.41 393	0.37 476	0.69 555	0.78 616	0.73 569	0.90 629	0.75 578	1.00 630	0.84 587	0.69 590	0.69 521	0.40 438	0.35 375	0.26 343	0.35 353	0.26 319

HanStereo	0.71 518	2.54 675	0.74 557	1.10 554	0.32 439	0.41 393	0.37 476	0.69 555	0.78 616	0.73 569	0.90 629	0.75 578	1.00 630	0.84 587	0.69 590	0.69 521	0.40 438	0.35 375	0.26 343	0.35 353	0.26 319

CAR	0.72 521	0.76 385	0.59 504	0.84 514	1.19 665	0.81 576	0.58 565	0.81 577	0.58 564	0.81 585	0.58 568	0.83 590	0.59 567	0.82 581	0.59 562	0.71 528	0.49 492	0.73 579	0.68 602	0.87 580	0.52 537

MSE-Stereo	0.72 521	0.76 385	0.59 504	0.84 514	1.19 665	0.81 576	0.58 565	0.81 577	0.58 564	0.81 585	0.58 568	0.83 590	0.59 567	0.82 581	0.59 562	0.71 528	0.49 492	0.73 579	0.68 602	0.87 580	0.52 537

zero-FE	0.72 521	1.31 547	0.66 529	0.92 527	0.60 569	0.82 579	0.58 565	0.82 580	0.58 564	0.81 585	0.60 572	0.81 588	0.60 569	0.82 581	0.58 559	0.74 543	0.59 530	0.73 579	0.52 563	0.76 560	0.51 536

ktn	0.72 521	0.53 338	1.08 605	1.14 560	0.51 556	1.22 678	1.36 726	0.51 514	0.59 569	0.51 516	0.51 558	0.69 564	1.20 659	0.67 556	0.51 547	0.51 472	0.49 492	0.58 552	0.66 596	0.52 512	0.53 540

MGA	0.73 525	0.76 385	0.60 508	0.92 527	1.17 661	0.81 576	0.59 569	0.84 581	0.62 573	0.81 585	0.59 570	0.84 592	0.60 569	0.81 580	0.61 566	0.71 528	0.53 513	0.89 607	0.53 565	0.75 557	0.54 543

DStereoRT	0.73 525	0.81 398	0.73 556	0.71 492	0.74 602	0.73 563	0.75 609	0.71 560	0.71 606	0.74 575	0.72 609	0.73 575	0.80 613	0.71 563	0.73 604	0.76 547	0.71 566	0.73 579	0.72 615	0.70 550	0.76 601

CroCo-Stereo	0.73 525	1.22 539	0.25 279	1.22 617	0.25 335	1.22 678	0.25 329	1.22 679	0.25 330	1.22 688	0.25 339	1.22 690	0.25 335	1.22 690	0.25 330	1.22 661	0.26 301	1.21 699	0.25 337	1.22 681	0.25 313
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	0.73 525	0.88 410	0.67 533	0.75 502	0.68 590	0.75 565	0.64 574	0.80 574	0.72 609	0.83 590	0.70 600	0.82 589	0.64 574	0.84 587	0.67 575	0.77 550	0.63 541	0.81 597	0.63 584	0.78 564	0.62 563

GStereo	0.75 529	2.98 703	1.68 711	0.69 483	0.39 496	0.72 561	0.41 508	0.72 564	0.34 464	0.73 569	0.41 506	0.72 571	0.49 544	0.74 570	0.47 530	0.69 521	0.48 488	0.74 584	0.40 514	0.69 545	0.44 504

monster-pro	0.75 529	1.67 571	0.64 523	0.89 520	0.57 566	0.86 585	0.56 562	0.87 583	0.56 561	0.87 591	0.57 566	0.88 595	0.57 562	0.87 592	0.57 557	0.79 551	0.58 524	0.76 588	0.54 567	0.77 562	0.54 543

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 529	0.92 424	0.85 575	0.96 539	0.59 567	1.27 682	0.44 519	0.59 537	0.69 593	0.91 596	0.68 591	0.55 537	0.61 572	1.06 628	0.83 622	0.62 507	0.70 562	0.90 608	0.41 525	0.89 584	0.56 554

MyStereo06	0.75 529	4.12 733	0.60 508	0.63 465	0.61 574	0.62 545	0.66 577	0.56 528	0.45 528	0.55 533	0.48 545	0.54 533	0.46 528	0.57 540	0.45 518	0.60 498	0.57 520	0.64 561	0.55 569	0.72 552	0.55 551

GCAP-Stereo	0.75 529	4.15 736	0.42 438	0.75 502	0.35 468	0.78 568	0.40 499	0.79 571	0.38 485	0.78 579	0.36 473	0.78 581	0.36 473	0.79 575	0.39 490	0.75 544	0.39 433	0.76 588	0.39 512	0.75 557	0.39 479

GANet-RSSM	0.75 529	1.91 624	0.14 174	0.47 374	0.14 253	0.21 271	3.21 813	2.30 756	0.14 256	0.46 470	0.14 262	0.23 291	0.18 300	0.21 276	0.14 249	0.18 225	0.27 314	0.37 389	0.13 252	2.13 739	2.12 774

RSM++	0.76 535	0.82 400	0.66 529	0.85 518	0.64 580	0.85 583	0.71 603	0.94 597	0.64 577	0.87 591	0.67 585	0.87 594	0.65 576	0.84 587	0.65 571	0.81 557	0.70 562	0.79 592	0.71 613	0.83 576	0.70 583

CroCo-Stereo Lap2	0.77 536	1.29 543	0.29 305	1.27 622	0.29 364	1.27 682	0.26 336	1.26 683	0.26 344	1.26 689	0.26 344	1.27 694	0.26 345	1.26 692	0.27 338	1.27 664	0.27 314	1.27 705	0.27 382	1.27 686	0.27 359

PSMNet-RSSM	0.77 536	2.76 693	0.14 174	0.20 210	0.14 253	0.20 261	2.66 794	2.79 784	0.14 256	0.21 275	0.14 262	0.21 273	0.14 259	0.20 264	0.14 249	0.17 207	0.12 162	0.17 257	0.12 233	2.52 762	2.31 779

GwcNet-RSSM	0.77 536	2.77 695	0.14 174	0.20 210	0.14 253	0.20 261	2.67 795	2.78 783	0.14 256	0.20 264	0.14 262	0.20 266	0.14 259	0.21 276	0.14 249	0.17 207	0.12 162	0.17 257	0.12 233	2.52 762	2.31 779

4D-IteraStereo	0.78 539	3.13 707	0.89 576	0.69 483	0.32 439	0.40 374	0.32 433	0.76 568	0.97 643	0.52 520	0.65 582	0.89 598	0.32 444	0.76 573	0.98 634	0.83 562	0.94 597	0.35 375	0.27 382	0.70 550	0.89 617

Pro-Stereo	0.79 540	0.53 338	0.38 374	0.49 387	0.38 486	0.49 496	0.37 476	0.49 491	0.67 582	0.50 506	0.38 485	1.10 633	0.38 482	0.49 499	0.38 476	0.71 528	0.88 588	5.98 829	0.36 491	0.46 476	0.36 459

hitnet-ft	0.79 540	2.78 698	0.14 174	0.20 210	0.14 253	0.21 271	2.89 797	2.80 785	0.14 256	0.20 264	0.14 262	0.20 266	0.14 259	0.20 264	0.14 249	0.17 207	0.12 162	0.17 257	0.12 233	2.54 770	2.33 781

G-Net	0.79 540	0.79 391	0.79 567	0.79 505	0.79 615	0.79 571	0.79 614	0.79 571	0.79 620	0.79 581	0.79 621	0.79 583	0.79 612	0.79 575	0.79 614	0.79 551	0.79 579	0.79 592	0.79 626	0.79 566	0.79 606

MyStereo05	0.80 543	4.12 733	0.63 520	0.63 465	0.61 574	0.62 545	0.66 577	0.65 549	0.62 573	0.67 560	0.61 576	0.65 560	0.58 565	0.67 556	0.55 556	0.60 498	0.57 520	0.64 561	0.55 569	0.72 552	0.55 551

UDG	0.80 543	2.21 651	0.60 508	0.91 524	0.60 569	0.90 590	0.58 565	0.88 587	0.60 570	0.90 594	0.60 572	0.88 595	0.60 569	0.90 597	0.58 559	0.86 566	0.60 533	0.84 603	0.59 579	0.84 577	0.61 560

ccnet	0.80 543	2.28 655	0.33 341	0.50 424	0.33 452	0.50 505	0.33 444	0.50 500	0.33 453	0.49 493	0.33 452	0.49 500	1.56 725	2.38 760	0.33 441	0.41 385	0.29 337	0.42 488	1.57 743	2.28 745	0.29 397

NaN_ROB	0.80 543	0.80 394	0.80 568	0.80 509	0.80 618	0.80 573	0.80 617	0.80 574	0.80 622	0.80 582	0.80 623	0.80 585	0.80 613	0.80 577	0.80 617	0.80 553	0.80 582	0.80 595	0.80 628	0.80 569	0.80 607

CSAN	0.80 543	0.80 394	0.80 568	0.80 509	0.80 618	0.80 573	0.80 617	0.80 574	0.80 622	0.80 582	0.80 623	0.80 585	0.80 613	0.80 577	0.80 617	0.80 553	0.80 582	0.80 595	0.80 628	0.80 569	0.80 607

GSStereo	0.81 548	4.28 739	0.50 479	0.59 457	0.40 498	0.51 517	0.38 483	0.50 500	0.38 485	0.50 506	0.38 485	0.50 514	3.79 810	0.50 508	0.38 476	0.54 479	0.43 463	0.46 501	0.34 472	0.46 476	0.35 456

BSDual-CNN	0.81 548	1.91 624	0.92 583	4.48 762	0.02 22	0.42 414	0.06 150	0.41 393	0.02 28	0.48 483	0.03 62	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 714	4.19 801	0.33 349	0.23 325	0.34 340	0.27 359

DDUNet	0.81 548	2.45 672	0.57 502	0.90 522	0.60 569	0.88 587	0.59 569	0.90 588	0.60 570	0.88 593	0.60 572	0.90 599	0.58 565	0.88 594	0.60 564	0.84 564	0.60 533	0.86 605	0.57 576	0.86 579	0.60 559

R-Stereo Train	0.81 548	0.96 432	0.67 533	0.95 536	0.67 587	0.95 595	0.68 586	0.95 599	0.68 588	0.95 604	0.68 591	0.96 609	0.68 586	0.96 609	0.68 582	0.94 577	0.68 553	0.94 621	0.68 602	0.94 599	0.68 578

RAFT-Stereo	0.81 548	0.96 432	0.67 533	0.95 536	0.67 587	0.95 595	0.68 586	0.95 599	0.68 588	0.95 604	0.68 591	0.96 609	0.68 586	0.96 609	0.68 582	0.94 577	0.68 553	0.94 621	0.68 602	0.94 599	0.68 578
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
gwcnet-sp	0.82 553	1.72 574	1.48 698	0.39 313	0.15 268	0.31 328	0.21 304	0.20 266	0.25 330	1.61 709	0.23 325	0.28 320	0.26 345	0.20 264	0.15 261	0.24 276	1.33 692	0.32 342	0.16 274	6.75 820	0.23 300

scenet	0.82 553	1.72 574	1.48 698	0.39 313	0.15 268	0.31 328	0.21 304	0.20 266	0.25 330	1.61 709	0.23 325	0.28 320	0.26 345	0.20 264	0.15 261	0.24 276	1.33 692	0.32 342	0.16 274	6.75 820	0.23 300

ssnet	0.82 553	1.72 574	1.48 698	0.39 313	0.15 268	0.31 328	0.21 304	0.20 266	0.25 330	1.61 709	0.23 325	0.28 320	0.26 345	0.20 264	0.15 261	0.24 276	1.33 692	0.32 342	0.16 274	6.75 820	0.23 300

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 556	5.18 759	1.98 756	2.19 680	0.17 285	0.19 255	0.18 289	0.19 258	0.16 276	0.20 264	0.19 306	0.22 283	0.22 321	0.20 264	0.15 261	2.28 745	2.13 766	0.24 304	0.17 300	0.18 259	0.16 260

BUS	0.83 556	1.91 624	0.92 583	4.48 762	0.02 22	0.40 374	0.04 109	0.41 393	0.02 28	0.48 483	0.03 62	0.41 402	0.05 124	0.03 49	0.05 121	1.97 714	4.19 801	0.33 349	0.23 325	0.34 340	0.27 359

PDISCO_ROB	0.83 556	2.80 699	3.49 791	0.14 140	0.11 199	0.17 248	0.09 167	0.15 239	0.10 176	0.15 233	0.12 235	0.16 243	0.14 259	3.30 791	0.13 244	0.14 160	2.34 771	0.16 247	0.12 233	2.62 771	0.10 167

WQFJA1++	0.84 559	0.98 435	0.67 533	1.26 621	0.75 604	1.00 600	0.67 581	1.00 601	0.67 582	1.00 606	0.67 585	1.00 612	0.67 581	1.00 613	0.67 575	0.96 579	0.67 547	0.91 611	0.63 584	0.92 590	0.63 564

WQFJX1	0.84 559	0.98 435	0.67 533	1.30 629	0.75 604	1.01 608	0.67 581	1.01 610	0.67 582	1.01 617	0.67 585	1.01 621	0.68 586	1.00 613	0.68 582	0.98 585	0.67 547	0.92 614	0.64 589	0.92 590	0.64 570

NLMM	0.84 559	1.00 445	0.67 533	1.27 622	0.75 604	1.00 600	0.68 586	1.00 601	0.67 582	1.00 606	0.67 585	1.02 625	0.67 581	1.02 625	0.67 575	0.97 581	0.67 547	0.93 617	0.63 584	0.92 590	0.63 564

AIO-Stereo	0.84 559	0.66 366	0.70 546	0.83 513	0.67 587	0.98 598	0.82 624	1.14 620	0.72 609	1.03 623	0.74 613	1.03 626	1.09 646	0.99 611	0.45 518	1.04 593	0.73 569	0.95 623	0.74 617	0.94 599	0.46 510

DCRE	0.84 559	1.89 621	0.77 562	0.94 534	0.72 599	0.88 587	0.73 607	0.87 583	0.78 616	0.90 594	0.71 606	0.88 595	0.67 581	0.88 594	0.73 604	0.81 557	0.68 553	0.81 597	0.70 610	0.82 574	0.70 583

iGMRVC	0.84 559	2.85 700	0.72 552	0.72 494	0.73 600	0.77 566	0.79 614	0.73 565	0.74 614	0.73 569	0.72 609	0.73 575	0.76 607	0.73 568	0.73 604	0.72 536	0.73 569	0.73 579	0.72 615	0.73 555	0.72 590

WQFJA1	0.85 565	0.98 435	0.67 533	1.29 627	0.76 609	1.01 608	0.67 581	1.02 614	0.67 582	1.02 621	0.67 585	1.01 621	0.67 581	1.01 621	0.68 582	0.99 586	0.67 547	0.93 617	0.64 589	0.92 590	0.65 572

WQFJX	0.85 565	1.00 445	0.68 541	1.30 629	0.75 604	1.01 608	0.68 586	1.01 610	0.68 588	1.01 617	0.68 591	1.03 626	0.68 586	1.02 625	0.67 575	0.97 581	0.67 547	0.93 617	0.63 584	0.94 599	0.63 564

NLSM3	0.85 565	0.99 443	0.68 541	1.29 627	0.76 609	1.01 608	0.68 586	1.01 610	0.68 588	1.02 621	0.68 591	1.01 621	0.68 586	1.01 621	0.68 582	0.97 581	0.68 553	0.93 617	0.64 589	0.93 595	0.63 564

DNS	0.86 568	2.43 671	1.66 710	2.03 676	0.42 518	0.60 540	0.42 515	0.60 540	0.42 519	0.60 544	0.42 517	0.60 549	0.42 513	0.60 544	0.42 509	1.97 714	1.63 724	0.55 548	0.40 514	0.55 519	0.40 482

NLMM1	0.86 568	0.98 435	0.69 543	1.48 644	0.75 604	1.01 608	0.69 594	1.00 601	0.69 593	1.00 606	0.70 600	1.00 612	0.68 586	1.01 621	0.67 575	0.97 581	0.68 553	0.92 614	0.63 584	0.93 595	0.63 564

AdaDepth	0.86 568	0.93 428	0.71 549	1.01 548	1.07 649	1.02 614	0.71 603	1.00 601	0.71 606	1.01 617	0.71 606	1.00 612	0.72 602	1.14 639	0.71 601	0.92 571	0.64 542	0.90 608	0.64 589	0.89 584	0.69 580

GEStereo_RVC	0.86 568	4.45 741	0.20 247	0.27 257	0.20 308	0.27 312	0.20 299	0.26 305	0.18 293	5.03 821	0.20 312	0.27 319	0.19 307	0.27 318	0.21 306	0.20 244	0.19 271	0.19 270	4.02 825	0.20 267	0.18 285

FAST (zero-shot)	0.87 572	1.55 564	0.42 438	1.57 648	0.42 518	1.62 709	0.45 525	1.59 703	0.42 519	1.66 714	0.44 523	1.62 714	0.42 513	1.59 708	0.42 509	0.64 513	0.43 463	0.64 561	0.42 533	0.67 539	0.46 510

Selective-RAFT-Error	0.88 573	0.84 401	0.98 588	0.86 519	0.97 635	0.88 587	0.95 636	0.84 581	0.99 646	0.92 598	0.82 625	0.84 592	0.98 629	0.87 592	0.97 633	0.81 557	0.83 585	0.79 592	0.82 631	0.79 566	0.85 612

IER	0.88 573	7.04 787	2.23 762	2.75 713	0.28 351	0.43 421	0.25 329	0.39 365	0.25 330	0.41 392	0.27 349	0.39 377	0.25 335	0.40 381	0.28 347	0.37 342	0.28 322	0.37 389	0.25 337	0.37 369	0.25 313

Selective-RAFT	0.89 575	0.89 413	0.72 552	1.16 568	0.78 613	1.06 617	0.82 624	0.87 583	0.97 643	1.00 606	0.91 632	0.90 599	1.00 630	0.89 596	0.93 630	0.83 562	0.83 585	0.82 601	0.82 631	0.81 572	0.82 610

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 576	0.86 405	0.89 576	1.25 620	0.69 591	1.05 616	0.81 621	1.16 624	0.50 549	1.12 633	0.97 640	0.72 571	0.82 617	1.06 628	0.95 631	0.61 502	0.87 587	1.03 637	0.85 634	1.04 612	1.01 641

CFNet-RSSM	0.91 576	4.89 747	0.34 355	0.44 362	1.07 649	1.62 709	1.40 733	0.91 590	0.35 469	1.60 706	1.39 734	0.64 556	0.34 463	0.44 453	0.33 441	0.41 385	0.35 407	0.75 586	0.30 437	0.41 456	0.29 397

MLG-Stereo	0.92 578	0.90 417	0.84 574	1.27 622	0.49 546	1.38 694	0.88 627	1.41 698	0.97 643	0.73 569	1.09 655	1.26 691	0.43 518	0.72 565	1.05 645	1.13 606	0.49 492	1.18 650	0.66 596	1.01 609	0.46 510

ToySt	0.92 578	2.11 640	0.90 579	0.95 536	0.79 615	0.99 599	0.78 613	0.94 597	0.81 625	0.94 602	0.78 619	0.95 608	0.77 609	0.94 605	0.86 624	0.91 568	0.79 579	0.85 604	0.77 622	0.89 584	0.73 594

DPSM_ROB	0.92 578	0.91 419	0.91 581	0.91 524	0.92 630	0.92 592	0.92 631	0.92 593	0.91 630	0.93 600	0.91 632	0.92 602	0.90 620	0.91 599	0.92 626	0.92 571	0.91 591	0.91 611	0.92 636	0.93 595	0.93 624

DPSM	0.92 578	0.91 419	0.91 581	0.91 524	0.92 630	0.92 592	0.92 631	0.92 593	0.91 630	0.93 600	0.91 632	0.92 602	0.90 620	0.91 599	0.92 626	0.92 571	0.91 591	0.91 611	0.92 636	0.93 595	0.93 624

pmcnn	0.92 578	0.92 424	0.92 583	0.92 527	0.92 630	0.92 592	0.92 631	0.92 593	0.92 635	0.92 598	0.92 635	0.92 602	0.92 623	0.92 603	0.92 626	0.92 571	0.92 593	0.92 614	0.92 636	0.92 590	0.92 622

error version	0.93 583	4.47 742	2.35 765	1.99 674	0.37 479	0.41 393	0.36 470	0.41 393	0.35 469	0.43 413	0.36 473	0.41 402	0.40 495	0.41 401	0.36 463	1.87 704	2.16 767	0.47 511	0.37 494	0.39 431	0.33 438

test_1	0.93 583	4.47 742	2.35 765	1.99 674	0.37 479	0.41 393	0.36 470	0.41 393	0.35 469	0.43 413	0.36 473	0.41 402	0.40 495	0.41 401	0.36 463	1.87 704	2.16 767	0.47 511	0.37 494	0.39 431	0.33 438

DGTPSM_ROB	0.93 583	1.00 445	0.92 583	0.94 534	0.96 634	0.91 591	0.92 631	0.91 590	0.96 642	0.91 596	0.96 638	0.93 605	0.92 623	0.94 605	0.92 626	0.92 571	0.92 593	0.90 608	0.92 636	0.94 599	0.91 621

HSM-Net_RVC	0.95 586	1.17 483	0.78 564	1.18 570	0.71 597	1.16 631	0.75 609	1.09 618	0.80 622	1.10 627	0.75 614	1.17 642	0.74 604	1.17 642	0.80 617	1.13 606	0.73 569	1.17 647	0.77 622	1.16 623	0.72 590
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MWSP-net	0.96 587	0.75 382	0.49 473	4.84 782	0.48 542	1.28 684	0.52 555	1.20 632	0.51 556	1.14 637	0.70 600	1.00 612	0.56 560	0.90 597	0.69 590	0.76 547	0.60 533	0.95 623	0.56 573	0.73 555	0.45 507

iRaftStereo_RVC	0.97 588	3.17 709	2.30 764	2.42 705	0.38 486	0.54 528	0.38 483	0.54 524	0.38 485	0.54 529	0.38 485	0.54 533	0.38 482	0.54 530	0.38 476	2.38 754	2.34 771	0.49 524	0.36 491	0.49 497	0.36 459

DPSimNet_ROB	0.97 588	1.18 485	0.81 571	1.10 554	0.91 629	1.02 614	0.82 624	1.04 615	0.91 630	1.03 623	0.86 628	1.28 695	0.82 617	1.03 627	0.89 625	1.17 610	0.81 584	1.02 635	0.82 631	1.08 614	0.81 609

test-3	0.98 590	4.13 735	1.85 731	1.85 663	0.61 574	0.69 554	0.37 476	0.63 546	0.61 572	0.66 558	0.51 558	0.73 575	0.44 520	0.57 540	0.54 553	1.68 697	1.81 736	0.40 454	0.43 536	0.66 536	0.50 529

LGCAT	1.00 591	1.00 445	1.00 590	1.00 543	1.00 636	1.00 600	1.00 641	1.00 601	1.00 647	1.00 606	1.00 644	1.00 612	1.00 630	1.00 613	1.00 636	1.00 587	1.00 599	1.00 629	1.00 647	1.00 604	1.00 635

Test_v1	1.00 591	1.00 445	1.00 590	1.00 543	1.00 636	1.00 600	1.00 641	1.00 601	1.00 647	1.00 606	1.00 644	1.00 612	1.00 630	1.00 613	1.00 636	1.00 587	1.00 599	1.00 629	1.00 647	1.00 604	1.00 635

Wavelet-MonSter	1.00 591	1.21 533	0.76 560	1.94 669	1.01 642	1.11 626	0.76 611	1.15 621	0.76 615	1.11 632	0.76 615	1.14 639	0.76 607	1.11 636	0.76 611	1.21 659	0.90 589	1.02 635	0.71 613	1.02 611	0.71 589

999	1.00 591	1.12 476	0.59 504	1.10 554	1.21 713	1.09 622	0.52 555	1.08 616	1.43 735	1.18 640	1.35 727	0.98 611	0.52 555	0.91 599	0.85 623	0.72 536	1.46 706	0.83 602	0.98 644	0.68 541	1.41 726

DispNO	1.00 591	0.63 363	0.43 440	3.45 742	0.44 524	0.65 549	0.43 518	0.64 548	0.43 521	0.64 554	0.43 521	0.64 556	3.03 788	0.64 552	0.43 514	4.55 790	0.43 463	0.63 559	0.43 536	0.63 533	0.43 501

GANet	1.00 591	1.00 445	1.00 590	1.00 543	1.00 636	1.00 600	1.00 641	1.00 601	1.00 647	1.00 606	1.00 644	1.00 612	1.00 630	1.00 613	1.00 636	1.00 587	1.00 599	1.00 629	1.00 647	1.00 604	1.00 635

TDLM	1.00 591	1.00 445	1.00 590	1.00 543	1.00 636	1.00 600	1.00 641	1.00 601	1.00 647	1.00 606	1.00 644	1.00 612	1.00 630	1.00 613	1.00 636	1.00 587	1.00 599	1.00 629	1.00 647	1.00 604	1.00 635

CVANet_RVC	1.00 591	1.00 445	1.00 590	1.00 543	1.00 636	1.00 600	1.00 641	1.00 601	1.00 647	1.00 606	1.00 644	1.00 612	1.00 630	1.00 613	1.00 636	1.00 587	1.00 599	1.00 629	1.00 647	1.00 604	1.00 635

trnet	1.01 599	1.01 455	1.01 597	1.01 548	1.01 642	1.01 608	1.01 647	1.01 610	1.01 652	1.01 617	1.01 649	1.01 621	1.01 638	1.01 621	1.01 641	1.01 592	1.01 605	1.01 634	1.01 654	1.01 609	1.01 641

LL-Strereo	1.01 599	5.06 754	1.63 707	0.70 490	1.43 727	0.56 531	0.46 529	0.57 531	0.50 549	0.57 538	0.50 552	1.58 709	0.49 544	0.59 542	0.50 542	1.64 696	0.52 509	0.51 536	1.37 730	0.52 512	0.45 507

FlowAnything_test	1.02 601	1.72 574	0.71 549	1.59 650	0.70 595	1.61 707	0.69 594	1.61 705	0.70 601	1.60 706	0.70 600	1.61 713	0.69 592	1.61 711	0.70 599	0.81 557	0.58 524	0.81 597	0.55 569	0.81 572	0.56 554

FlowAnything	1.02 601	1.71 573	0.72 552	1.59 650	0.69 591	1.60 706	0.69 594	1.61 705	0.70 601	1.60 706	0.69 596	1.60 710	0.69 592	1.61 711	0.69 590	0.81 557	0.58 524	0.81 597	0.56 573	0.82 574	0.56 554

Hybrid-DGEV	1.03 603	1.75 580	0.80 568	1.28 626	0.78 613	1.26 681	0.80 617	1.26 683	0.78 616	1.26 689	0.78 619	1.26 691	0.78 611	1.26 692	0.78 613	1.15 609	0.75 572	1.14 640	0.74 617	1.14 618	0.75 598

tt45	1.04 604	0.88 410	1.36 685	0.92 527	1.03 645	1.51 704	0.79 614	0.70 559	0.88 628	0.74 575	0.90 629	1.60 710	0.72 602	1.60 709	0.75 609	0.91 568	0.78 577	1.52 720	0.79 626	1.14 618	1.32 718

Hybrid-DGEV-2	1.05 605	1.83 608	0.83 572	1.33 633	0.82 621	1.30 685	0.81 621	1.26 683	0.79 620	1.29 691	0.79 621	1.26 691	0.80 613	1.26 692	0.79 614	1.20 613	0.78 577	1.18 650	0.77 622	1.20 633	0.77 603

Hybrid-DGEV-03	1.07 606	1.83 608	0.83 572	1.34 634	0.81 620	1.32 687	0.81 621	1.31 690	0.81 625	1.31 692	0.82 625	1.32 696	0.82 617	1.32 697	0.81 620	1.19 611	0.77 575	1.19 652	0.76 620	1.19 631	0.77 603

GLC_STEREO	1.07 606	1.01 455	1.06 603	1.07 552	1.05 647	1.06 617	1.08 654	1.08 616	1.05 657	1.07 625	1.06 653	1.08 629	1.05 641	1.06 628	1.10 650	1.07 595	1.09 617	1.05 638	1.05 657	1.06 613	1.12 648

FC-DCNN	1.07 606	1.09 471	0.98 588	0.89 520	0.52 557	1.41 698	0.91 630	1.21 678	1.24 721	1.96 724	2.05 794	1.91 725	1.30 713	1.27 695	1.08 647	0.80 553	0.60 533	0.58 552	0.41 525	0.68 541	0.54 543

hknet	1.10 609	1.85 614	3.49 791	4.48 762	0.02 22	0.42 414	0.06 150	0.41 393	0.02 28	0.48 483	0.03 62	0.41 402	0.03 59	0.42 415	0.03 58	4.39 787	4.19 801	0.33 349	0.23 325	0.34 340	0.27 359

test_xeample3	1.10 609	1.81 597	0.61 514	0.84 514	0.49 546	0.77 566	0.66 577	0.92 593	1.40 733	0.68 562	0.46 532	0.78 581	0.54 559	1.72 715	1.48 736	1.34 671	1.52 710	1.35 711	1.67 768	1.33 690	1.55 731

DISCO	1.11 611	0.39 259	5.28 805	0.39 313	0.20 308	0.39 372	0.27 340	0.39 365	0.22 313	0.38 361	0.20 312	0.38 372	0.20 313	6.95 832	0.22 310	0.30 306	0.21 277	0.27 319	0.21 314	5.25 813	0.21 294

Occ-G	1.12 612	0.52 334	3.72 796	3.50 746	0.50 550	0.56 531	0.47 535	0.54 524	0.46 529	0.54 529	0.41 506	0.54 533	0.42 513	0.52 523	0.42 509	3.42 778	4.02 800	0.52 539	0.45 539	0.51 508	0.44 504

AEACV	1.12 612	0.52 334	3.12 787	3.24 731	0.86 623	0.53 523	0.49 546	0.60 540	0.47 535	0.53 523	0.49 548	0.55 537	0.45 524	0.55 534	0.47 530	3.01 773	3.88 798	0.71 578	0.60 580	0.80 569	0.48 520

LiteMatch	1.13 614	0.73 377	2.80 772	3.23 729	0.61 574	0.83 581	0.68 586	0.73 565	0.69 593	1.00 606	0.77 617	0.94 606	0.57 562	0.82 581	0.64 568	2.97 771	2.43 773	0.68 568	0.32 456	0.56 522	0.70 583

Lsterematch	1.13 614	0.73 377	2.80 772	3.23 729	0.61 574	0.83 581	0.68 586	0.73 565	0.69 593	1.00 606	0.77 617	0.94 606	0.57 562	0.82 581	0.64 568	2.97 771	2.43 773	0.68 568	0.32 456	0.56 522	0.70 583

MSMD_ROB	1.19 616	1.10 475	0.70 546	1.10 554	0.60 569	1.10 623	0.70 600	1.10 619	0.70 601	1.10 627	0.70 600	1.10 633	0.70 596	7.00 833	0.70 599	1.10 599	0.70 562	1.10 639	0.70 610	1.10 615	0.70 583

MM-Stereo_test2	1.20 617	1.85 614	1.05 601	1.46 643	0.94 633	1.36 692	0.99 640	1.36 692	0.95 640	1.41 701	0.98 641	1.40 704	0.96 626	1.37 699	0.95 631	1.37 676	1.06 609	1.33 708	0.93 641	1.29 688	0.89 617

ours_stereo	1.20 617	1.21 533	0.90 579	1.64 658	1.11 653	1.35 689	0.67 581	1.76 715	0.93 637	1.70 718	1.10 656	1.39 701	0.75 606	1.41 703	0.81 620	1.60 695	1.03 607	1.33 708	1.00 647	1.61 703	0.72 590

DisPM	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

CrosDoStereo	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

PFNet+	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

LCNet	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

HHNet	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

Patchmatch Stereo++	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663
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	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

STrans-v2	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

TransformOpticalFlow	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

OMP-Stereo	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

IIG-Stereo	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

NF-Stereo	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

OCTAStereo	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

PSM-softLoss	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

KMStereo	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

NRIStereo	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

PSM-adaLoss	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

PSM-AAD	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

FTStereo	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

ROB_FTStereo_v2	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

ROB_FTStereo	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

Consistency-Raft	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

KYRaft	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

HUI-Stereo	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

ASMatch	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

DeepStereo_LL	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

DEmStereo	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

SST-Stereo	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

THIR-Stereo	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

RAFT_R40	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

DRaft	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

PFNet	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

GrayStereo	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

RE-Stereo	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

Pruner-Stereo	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

TVStereo	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

DeepStereo_RVC	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

RAFT-RH_RVC	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

IRAFT_RVC	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

RAFT-345	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

iRAFT	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

CRE-IMP	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

GMM-Stereo	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

RAFT-IKP	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

Prome-Stereo	1.20 617	1.20 487	1.20 620	1.20 572	1.20 667	1.20 632	1.20 668	1.20 632	1.20 673	1.20 642	1.20 667	1.20 644	1.20 659	1.20 644	1.20 668	1.20 613	1.20 634	1.20 654	1.20 671	1.20 633	1.20 663

qqai	1.22 664	1.38 555	1.12 606	1.39 640	1.14 654	1.40 696	1.14 659	1.41 698	1.12 661	1.40 700	1.11 658	1.40 704	1.13 648	1.41 703	1.15 657	1.25 662	0.97 598	1.24 703	1.01 654	1.24 683	0.96 628

HCRNet	1.22 664	7.11 788	3.00 774	3.55 747	0.33 452	0.29 317	0.14 254	0.19 258	0.15 268	0.33 341	0.29 372	0.25 304	0.14 259	0.22 282	0.33 441	3.64 779	3.00 778	0.76 588	0.32 456	0.18 259	0.13 243

HBP-ISP	1.24 666	1.72 574	1.65 708	1.15 563	0.76 609	1.40 696	0.88 627	1.67 711	1.02 653	1.69 716	1.38 732	1.69 716	1.21 705	1.87 726	1.21 713	1.05 594	0.79 579	0.97 627	0.80 628	1.19 631	0.75 598

AANet_RVC	1.26 667	0.31 233	4.99 803	5.93 794	0.20 308	0.25 298	0.20 299	0.25 299	0.20 305	0.23 285	0.19 306	0.25 304	0.20 313	0.25 302	0.20 303	5.66 811	4.76 805	0.26 314	0.30 437	0.24 295	0.27 359

MM-Stereo_test3	1.27 668	2.07 635	1.18 615	1.60 653	1.02 644	1.45 701	1.01 647	1.40 697	1.04 655	1.44 703	1.03 652	1.46 707	1.02 639	1.44 706	1.02 642	1.51 688	1.12 624	1.32 707	0.98 644	1.38 693	0.97 630

11t	1.27 668	2.70 685	1.34 675	1.32 632	0.89 625	1.30 685	1.34 723	1.64 708	0.57 563	1.45 704	0.72 609	1.05 628	1.29 712	1.07 631	1.29 724	1.49 683	1.02 606	0.97 627	1.15 664	1.48 695	1.31 716

L400	1.29 670	1.38 555	1.00 590	4.01 757	1.03 645	1.42 700	0.92 631	1.42 700	0.91 630	1.33 693	1.01 649	1.39 701	0.92 623	1.40 701	1.09 649	1.31 667	0.92 593	1.21 699	0.95 643	1.30 689	0.88 613

L500	1.30 671	1.33 549	1.01 597	4.69 776	0.84 622	1.35 689	0.95 636	1.38 695	0.94 639	1.33 693	0.98 641	1.36 698	0.91 622	1.40 701	1.08 647	1.28 666	0.90 589	1.21 699	0.99 646	1.23 682	0.90 620

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 672	1.35 551	1.35 677	1.35 636	1.35 720	1.35 689	1.35 724	1.36 692	1.35 729	1.36 698	1.35 727	1.36 698	1.36 718	1.36 698	1.35 728	1.35 672	1.35 697	1.35 711	1.35 727	1.35 691	1.35 722

CC-Net-ROB	1.36 673	1.33 549	1.33 674	1.36 637	1.38 724	1.36 692	1.33 722	1.37 694	1.34 726	1.35 697	1.36 729	1.38 700	1.34 716	1.38 700	1.38 732	1.35 672	1.38 701	1.33 708	1.35 727	1.43 694	1.34 721

CFNet	1.37 674	5.27 768	0.19 236	5.49 791	0.19 303	0.28 314	0.19 295	0.28 310	0.19 301	0.28 315	0.19 306	0.28 320	4.35 818	0.28 323	0.19 298	0.23 266	0.17 246	0.23 294	4.21 827	4.81 804	0.17 278

PS-NSSS	1.38 675	1.39 557	1.34 675	1.34 634	1.35 720	1.38 694	1.37 731	1.35 691	1.38 732	1.34 696	1.34 726	1.39 701	1.38 721	1.70 714	1.40 733	1.36 674	1.36 698	1.36 713	1.37 730	1.37 692	1.36 723

L4000	1.46 676	1.52 562	1.21 667	4.04 758	1.10 652	1.51 704	1.07 652	1.57 702	1.09 659	1.64 713	1.20 667	1.56 708	1.21 705	1.76 717	1.14 655	1.58 692	1.06 609	1.41 715	1.08 658	1.51 698	0.97 630

RASNet	1.49 677	1.65 569	1.45 695	1.38 639	1.43 727	1.47 702	1.36 726	1.38 695	1.36 730	1.39 699	1.60 744	1.45 706	1.45 724	1.51 707	2.21 789	1.53 690	1.36 698	1.36 713	1.36 729	1.66 706	1.36 723

HNOStereo	1.51 678	1.78 586	1.20 620	4.42 761	1.08 651	1.78 713	1.12 658	1.76 715	1.10 660	1.74 720	1.02 651	1.78 720	1.07 643	1.68 713	1.22 714	1.49 683	0.93 596	1.50 719	0.93 641	1.56 699	1.12 648

FETCStereo	1.51 678	1.66 570	1.05 601	4.56 772	1.06 648	1.79 714	1.15 661	1.75 714	1.16 665	1.73 719	1.10 656	1.74 719	1.06 642	1.74 716	1.22 714	1.47 682	1.04 608	1.54 721	0.92 636	1.56 699	0.96 628

FETStereo	1.53 680	1.64 568	1.01 597	4.86 783	1.22 715	1.73 711	1.00 641	1.74 713	1.06 658	1.67 715	1.22 714	1.71 718	1.02 639	1.78 721	1.11 651	1.51 688	1.13 625	1.60 724	1.03 656	1.71 708	0.92 622

BLMT-Stereo	1.53 680	1.36 552	1.06 603	1.42 642	1.23 719	1.41 698	1.07 652	1.43 701	1.12 661	1.42 702	1.06 653	1.83 722	1.07 643	1.42 705	1.07 646	1.27 664	1.38 701	6.80 830	1.00 647	1.26 685	1.00 635

CGFBStereo	1.54 682	1.61 567	1.00 590	4.82 780	1.22 715	1.75 712	1.06 651	1.71 712	1.04 655	1.69 716	1.22 714	1.68 715	1.08 645	1.81 723	1.04 643	1.50 685	1.13 625	1.70 728	1.13 663	1.72 710	0.89 617

GANetREF_RVC	1.55 683	1.94 631	1.22 669	1.88 665	1.21 713	1.88 718	1.22 714	1.88 718	1.22 719	1.88 721	1.22 714	1.88 723	1.22 707	1.89 727	1.22 714	1.87 704	1.22 682	1.88 739	1.22 717	1.88 718	1.22 709
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	1.59 684	1.91 624	1.21 667	1.94 669	1.20 667	2.00 726	1.23 715	1.99 723	1.24 721	2.00 729	1.25 719	2.03 733	1.26 709	2.00 731	1.29 724	1.90 709	1.18 633	1.89 740	1.21 716	1.89 719	1.20 663
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DPSMNet_ROB	1.60 685	1.59 566	1.70 712	1.59 650	1.59 734	1.61 707	1.61 743	1.60 704	1.60 740	1.62 712	1.59 743	1.60 710	1.60 728	1.60 709	1.59 740	1.59 693	1.60 721	1.59 723	1.59 748	1.59 702	1.59 737

MEA-ACV	1.66 686	0.87 407	0.61 514	11.81 824	1.35 720	1.50 703	0.71 603	1.23 681	0.92 635	1.13 636	0.96 638	1.69 716	0.70 596	1.23 691	1.16 661	1.54 691	1.20 634	1.58 722	0.85 634	1.12 616	0.95 627

ff7	1.68 687	2.68 682	1.35 677	0.97 540	0.89 625	1.84 715	2.15 787	2.12 730	1.80 770	2.05 734	1.56 740	2.33 755	2.12 778	2.23 751	2.25 790	1.31 667	1.07 611	1.48 716	1.41 733	0.90 587	1.04 643

ffff	1.68 687	2.68 682	1.35 677	0.97 540	0.89 625	1.84 715	2.15 787	2.12 730	1.80 770	2.05 734	1.56 740	2.33 755	2.12 778	2.23 751	2.25 790	1.31 667	1.07 611	1.48 716	1.41 733	0.90 587	1.04 643

ccc-4	1.68 687	2.68 682	1.35 677	0.97 540	0.89 625	1.84 715	2.15 787	2.12 730	1.80 770	2.05 734	1.56 740	2.33 755	2.12 778	2.23 751	2.25 790	1.31 667	1.07 611	1.48 716	1.41 733	0.90 587	1.04 643

PhaseNet	1.74 690	6.34 786	4.81 801	6.77 800	0.24 332	0.80 573	0.53 557	0.48 483	0.22 313	0.53 523	0.28 357	0.48 493	0.25 335	0.40 381	0.32 429	6.39 817	4.61 804	0.46 501	0.38 508	0.25 298	0.18 285

MC-Stereo	1.76 691	2.96 701	1.37 687	2.14 678	1.37 723	2.14 732	1.36 726	2.14 733	1.37 731	2.14 738	1.37 730	2.14 735	1.37 720	2.14 736	1.37 731	1.97 714	1.32 685	1.97 743	1.32 726	1.98 721	1.33 719

IGEVStereo-DCA	1.77 692	4.21 737	1.84 729	2.49 708	2.11 782	2.54 767	1.36 726	1.65 709	1.17 670	2.75 783	1.90 777	2.54 768	1.15 652	0.94 605	1.11 651	1.50 685	1.32 685	0.96 625	1.46 739	1.49 696	0.88 613

rrr	1.77 692	4.21 737	1.84 729	2.49 708	2.11 782	2.54 767	1.36 726	1.65 709	1.17 670	2.75 783	1.90 777	2.54 768	1.15 652	0.94 605	1.11 651	1.50 685	1.32 685	0.96 625	1.46 739	1.49 696	0.88 613

MM-Stereo_test1	1.80 694	3.41 714	1.52 703	2.12 677	1.41 726	2.04 727	1.41 734	2.05 727	1.46 737	2.04 733	1.41 735	2.05 734	1.42 723	2.05 732	1.43 735	2.04 720	1.54 713	1.94 741	1.38 732	1.99 722	1.33 719

MFMNet_re	1.81 695	1.91 624	1.71 714	1.95 671	1.70 757	1.95 723	1.70 760	1.96 721	1.74 766	1.97 726	1.72 765	1.95 726	1.71 749	1.97 730	1.71 760	1.86 702	1.62 722	1.85 732	1.66 767	1.86 716	1.64 755

plain	1.88 696	3.16 708	0.64 523	3.10 724	0.65 582	3.10 783	0.64 574	3.12 788	0.65 578	3.10 789	0.65 582	3.11 789	0.65 576	3.12 788	0.65 571	3.12 774	0.65 544	3.13 787	0.65 593	3.13 775	0.65 572

CEFStereo	1.90 697	2.10 639	1.41 692	5.22 788	1.44 730	2.21 741	1.43 739	2.09 728	1.45 736	2.23 755	1.38 732	2.23 748	1.57 726	2.22 748	1.36 729	1.97 714	1.29 684	2.01 744	1.28 724	1.87 717	1.31 716

derf	1.91 698	2.15 645	1.78 718	2.16 679	1.75 760	2.21 741	1.80 764	2.22 747	1.80 770	2.21 749	1.76 766	2.17 736	1.81 758	2.24 754	1.74 769	1.93 712	1.56 714	1.96 742	1.53 741	1.95 720	1.56 732

noway5	1.92 699	4.97 750	1.95 753	2.31 696	1.68 747	2.21 741	1.68 754	2.21 745	1.69 756	2.22 753	1.68 758	2.21 744	1.68 739	2.21 746	1.68 755	2.18 732	1.87 751	1.71 729	0.65 593	0.85 578	0.72 590

RAFT_CTSACE	1.92 699	3.71 721	1.72 715	1.88 665	1.72 759	2.04 727	1.42 736	2.18 736	1.89 783	2.02 731	1.97 783	1.95 726	2.06 777	1.93 728	1.62 741	1.76 699	1.66 726	2.02 745	1.73 776	1.73 711	1.43 728

MonStereo1	1.94 701	2.77 695	1.52 703	3.73 754	1.51 731	2.13 731	1.42 736	2.32 757	1.52 738	2.31 761	1.50 738	2.53 765	1.59 727	2.34 759	1.56 738	1.91 710	1.36 698	1.86 735	1.31 725	2.07 732	1.53 729

4.25w-stereo	1.98 702	2.72 689	1.46 696	3.47 743	1.43 727	2.07 729	1.98 778	2.53 769	1.52 738	2.71 776	1.98 789	1.81 721	1.62 730	1.96 729	1.36 729	1.88 707	2.00 756	2.53 781	1.61 755	1.74 712	1.15 654

4.5w-stereo	1.99 703	2.33 659	1.81 720	3.28 733	1.68 747	1.94 720	1.99 781	2.72 773	1.70 757	2.72 777	1.99 792	1.97 728	1.68 739	1.76 717	1.29 724	1.91 710	2.02 762	2.53 781	1.61 755	1.75 713	1.16 657

2.75w_new	1.99 703	2.34 663	1.81 720	3.14 725	1.62 736	1.94 720	1.99 781	2.72 773	1.71 759	2.72 777	1.99 792	1.90 724	1.73 751	1.82 725	1.29 724	2.37 753	2.01 758	2.31 767	1.42 736	1.77 714	1.22 709

3.75w	1.99 703	2.31 657	1.83 728	3.16 727	1.65 738	1.93 719	1.98 778	2.72 773	1.68 749	2.73 782	1.97 783	2.00 730	1.72 750	1.81 723	1.25 720	2.27 744	2.01 758	2.38 772	1.42 736	1.71 708	1.24 712

2w_stereo	1.99 703	2.36 666	1.81 720	3.24 731	1.67 743	1.94 720	1.98 778	2.72 773	1.68 749	2.72 777	1.94 780	1.98 729	1.74 753	1.79 722	1.27 721	1.95 713	2.00 756	2.53 781	1.60 751	1.68 707	1.15 654

2.25w	2.00 707	1.86 618	1.98 756	2.95 722	2.17 786	2.26 748	1.35 724	2.42 763	2.00 790	2.07 737	1.27 721	2.53 765	1.99 773	2.29 756	1.49 737	2.21 736	1.32 685	1.85 732	1.87 781	2.52 762	1.62 750

4.25_new	2.00 707	2.33 659	1.82 725	3.32 736	1.69 752	1.95 723	1.99 781	2.72 773	1.71 759	2.72 777	1.97 783	2.01 731	1.74 753	1.77 719	1.28 722	2.18 732	2.01 758	2.48 779	1.58 746	1.65 704	1.17 658

4.5w_new	2.00 707	2.33 659	1.82 725	3.32 736	1.69 752	1.95 723	1.99 781	2.72 773	1.71 759	2.72 777	1.97 783	2.01 731	1.74 753	1.77 719	1.28 722	2.18 732	2.01 758	2.48 779	1.58 746	1.65 704	1.17 658

4.5_new	2.00 707	1.84 613	1.98 756	2.77 715	2.16 784	2.27 749	1.28 721	2.09 728	1.98 787	2.01 730	1.28 722	2.71 778	1.98 771	2.51 768	1.65 743	2.26 741	1.33 692	1.87 736	1.87 781	2.49 758	1.60 739

TRStereo	2.00 707	2.13 641	1.85 731	2.27 685	1.84 764	2.28 751	1.84 766	2.29 752	1.86 776	2.30 758	1.87 772	2.30 752	1.87 761	2.08 733	1.72 763	2.08 721	1.72 730	2.08 756	1.72 773	2.08 734	1.72 760

XX-Stereo	2.00 707	2.13 641	1.85 731	2.27 685	1.84 764	2.28 751	1.84 766	2.29 752	1.86 776	2.30 758	1.87 772	2.30 752	1.87 761	2.08 733	1.72 763	2.08 721	1.72 730	2.08 756	1.72 773	2.08 734	1.72 760

EAI-Stereo	2.00 707	2.13 641	1.85 731	2.27 685	1.84 764	2.28 751	1.84 766	2.29 752	1.86 776	2.30 758	1.87 772	2.30 752	1.87 761	2.08 733	1.72 763	2.08 721	1.72 730	2.08 756	1.72 773	2.08 734	1.72 760

2.5w	2.01 714	2.40 668	1.37 687	3.28 733	2.01 776	2.71 773	1.43 739	1.82 717	1.83 774	1.90 723	1.41 735	2.71 778	1.35 717	2.71 778	1.85 775	2.66 765	1.53 711	1.64 725	1.23 718	2.53 765	1.87 770

4w-stereo	2.02 715	2.72 689	1.44 694	3.36 739	1.59 734	2.48 760	1.72 762	2.28 750	1.24 721	2.24 756	1.65 748	2.56 770	1.32 715	2.39 762	1.98 786	2.67 767	1.51 709	1.66 726	1.24 719	2.53 765	1.88 773

IGEV	2.02 715	2.20 649	1.82 725	2.90 721	2.16 784	2.41 757	1.25 717	2.00 724	1.98 787	1.99 728	1.31 724	2.72 782	1.93 767	2.67 777	1.69 758	2.26 741	1.32 685	1.83 731	1.87 781	2.53 765	1.61 744

3.25w_new	2.03 717	2.72 689	1.35 677	3.33 738	1.57 732	2.72 774	1.53 742	2.15 734	1.33 725	2.15 739	1.60 744	2.63 774	1.30 713	2.72 780	1.99 787	2.67 767	1.53 711	1.75 730	1.25 721	2.53 765	1.87 770

3.5w_stereo	2.03 717	2.72 689	1.35 677	3.41 740	1.57 732	2.72 774	1.49 741	2.01 725	1.34 726	2.15 739	1.61 746	2.63 774	1.36 718	2.72 780	1.99 787	2.66 765	1.58 717	1.68 727	1.24 719	2.53 765	1.87 770

UniTT-Stereo	2.03 717	3.43 715	0.72 552	3.42 741	0.73 600	3.27 786	0.68 586	3.38 793	0.69 593	3.29 792	0.72 609	3.28 792	0.70 596	3.35 794	0.68 582	3.39 777	0.68 553	3.31 790	0.69 606	3.37 776	0.73 594

3.25w	2.04 720	2.20 649	1.48 698	3.03 723	2.17 786	2.63 771	1.39 732	1.96 721	1.95 786	1.96 724	1.37 730	2.71 778	1.96 770	2.71 778	1.73 768	2.26 741	1.32 685	1.87 736	1.87 781	2.51 761	1.63 753

3w_stereo	2.04 720	2.24 653	1.70 712	3.15 726	2.18 788	2.49 761	1.26 719	2.03 726	1.98 787	1.98 727	1.33 725	2.72 782	1.99 773	2.59 771	1.72 763	2.22 737	1.33 692	1.85 732	1.88 786	2.50 760	1.58 736

1w_stereo	2.05 722	2.32 658	1.35 677	3.74 755	2.01 776	2.73 776	1.42 736	1.88 718	1.93 785	2.03 732	1.28 722	2.71 778	1.99 773	2.72 780	1.72 763	2.20 735	1.32 685	1.87 736	1.86 780	2.45 754	1.54 730

zzzzzz3	2.07 723	5.00 752	1.93 743	2.28 690	1.66 739	2.19 735	1.66 746	2.18 736	1.67 744	2.19 744	1.66 751	2.18 737	1.67 737	2.18 738	1.66 746	2.15 724	1.85 743	2.05 746	1.59 748	2.05 724	1.59 737

noway2	2.07 723	4.96 749	1.92 740	2.28 690	1.66 739	2.20 738	1.66 746	2.19 739	1.66 741	2.19 744	1.65 748	2.19 740	1.68 739	2.18 738	1.65 743	2.15 724	1.86 747	2.06 750	1.59 748	2.06 728	1.60 739

LiteMatch*	2.07 723	1.30 545	5.73 808	6.28 797	0.79 615	1.33 688	0.80 617	1.30 689	1.02 653	1.33 693	0.84 627	1.33 697	0.97 627	1.28 696	1.04 643	6.05 815	5.89 811	1.28 706	0.76 620	1.28 687	0.88 613

noway7	2.08 726	5.18 759	1.92 740	2.27 685	1.66 739	2.18 733	1.66 746	2.17 735	1.66 741	2.18 741	1.65 748	2.18 737	1.66 731	2.17 737	1.66 746	2.15 724	1.85 743	2.05 746	1.60 751	2.05 724	1.60 739

zzzz4	2.08 726	5.22 763	1.93 743	2.27 685	1.66 739	2.19 735	1.66 746	2.18 736	1.67 744	2.18 741	1.66 751	2.18 737	1.66 731	2.18 738	1.66 746	2.15 724	1.84 738	2.05 746	1.60 751	2.05 724	1.60 739

zzzz2	2.08 726	4.92 748	1.93 743	2.30 693	1.67 743	2.19 735	1.66 746	2.20 742	1.67 744	2.20 747	1.68 758	2.21 744	1.66 731	2.20 743	1.68 755	2.17 730	1.84 738	2.07 752	1.62 761	2.05 724	1.61 744

monster_256*512	2.09 729	5.21 762	1.98 756	2.30 693	1.67 743	2.18 733	1.66 746	2.20 742	1.67 744	2.19 744	1.67 753	2.19 740	1.66 731	2.19 741	1.66 746	2.15 724	1.86 747	2.05 746	1.60 751	2.06 728	1.61 744

zzz1	2.09 729	4.97 750	1.93 743	2.30 693	1.68 747	2.21 741	1.68 754	2.21 745	1.68 749	2.21 749	1.67 753	2.21 744	1.68 739	2.21 746	1.69 758	2.17 730	1.85 743	2.08 756	1.61 755	2.06 728	1.61 744

zzzzzzz1	2.10 731	5.20 761	1.93 743	2.38 702	1.68 747	2.20 738	1.67 752	2.20 742	1.68 749	2.20 747	1.67 753	2.20 743	1.68 739	2.20 743	1.67 754	2.24 739	1.86 747	2.06 750	1.61 755	2.06 728	1.62 750

GELT-Stereo	2.10 731	5.33 770	1.94 751	2.37 700	1.68 747	2.21 741	1.69 758	2.19 739	1.67 744	2.18 741	1.67 753	2.19 740	1.66 731	2.19 741	1.66 746	2.23 738	1.83 737	2.07 752	1.61 755	2.04 723	1.61 744

noway1	2.10 731	5.26 767	1.93 743	2.31 696	1.69 752	2.21 741	1.67 752	2.19 739	1.68 749	2.21 749	1.68 758	2.21 744	1.67 737	2.20 743	1.66 746	2.15 724	1.84 738	2.07 752	1.61 755	2.07 732	1.61 744

sCroCo_RVC	2.10 731	2.76 693	1.92 740	2.78 718	1.39 725	2.73 776	1.41 734	2.73 779	1.40 733	2.77 788	1.41 735	2.74 784	1.40 722	2.74 783	1.40 733	2.72 769	1.42 704	2.72 785	1.44 738	2.79 772	1.42 727

noway4	2.11 735	5.14 757	1.93 743	2.37 700	1.69 752	2.20 738	1.68 754	2.22 747	1.68 749	2.21 749	1.69 762	2.23 748	1.68 739	2.22 748	1.66 746	2.24 739	1.84 738	2.09 761	1.63 764	2.09 737	1.62 750

MoCha-V2	2.11 735	26.97 832	0.78 564	0.92 527	0.77 612	0.96 597	0.72 606	0.90 588	0.72 609	0.94 602	0.70 600	0.90 599	0.71 601	0.91 599	0.71 601	0.85 565	0.71 566	0.88 606	0.69 606	0.87 580	0.67 576

noway3	2.12 737	5.22 763	1.93 743	2.39 703	1.70 757	2.23 747	1.70 760	2.22 747	1.70 757	2.22 753	1.70 764	2.23 748	1.69 746	2.22 748	1.71 760	2.28 745	1.86 747	2.08 756	1.63 764	2.09 737	1.63 753

FBW_ROB	2.12 737	2.46 673	1.77 717	2.49 708	1.79 763	2.38 755	1.83 765	2.46 764	1.78 769	2.48 769	1.97 783	2.40 760	1.78 756	2.42 765	1.83 773	2.31 750	1.85 743	2.38 772	1.82 779	2.35 748	1.84 766

MonStereo	2.17 739	2.41 669	1.49 702	2.67 712	1.67 743	2.60 770	2.04 785	2.32 757	1.76 767	2.44 766	1.68 758	2.50 763	1.69 746	2.38 760	1.80 772	2.28 745	1.78 733	2.63 784	2.14 789	3.47 777	1.68 758

asda	2.17 739	2.54 675	1.81 720	3.47 743	1.78 762	2.50 763	1.86 770	2.61 771	1.68 749	2.61 773	1.83 768	2.37 759	1.73 751	2.44 766	1.88 781	2.51 762	1.84 738	2.34 769	1.62 761	2.23 741	1.77 765

asd	2.18 741	2.77 695	1.58 705	3.59 748	2.00 775	2.58 769	1.85 769	2.39 762	1.71 759	2.47 768	1.97 783	2.59 772	1.61 729	2.56 769	1.79 771	2.51 762	1.99 755	2.11 762	1.62 761	2.36 749	1.60 739

qwe	2.18 741	2.60 679	1.58 705	3.83 756	1.90 773	2.53 765	1.90 776	2.48 765	1.73 764	2.37 764	1.92 779	2.53 765	1.68 739	2.56 769	1.83 773	2.52 764	1.87 751	2.07 752	1.68 770	2.32 747	1.71 759

monsters	2.18 741	2.41 669	1.96 755	3.47 743	2.03 780	2.53 765	1.64 745	2.48 765	1.73 764	2.40 765	1.50 738	2.62 773	1.94 768	2.59 771	1.94 783	2.44 757	1.57 716	2.28 765	1.87 781	2.42 751	1.86 768

AIO_rvc	2.18 741	2.34 663	1.87 735	2.32 698	1.94 774	2.40 756	1.89 775	2.37 760	2.07 792	2.52 771	1.95 782	2.44 762	1.99 773	2.41 763	1.89 782	2.32 751	2.09 764	2.24 763	2.18 790	2.21 740	2.23 777

HUF	2.18 741	2.30 656	1.99 760	2.34 699	2.02 779	2.41 757	2.06 786	2.38 761	1.89 783	2.36 763	1.85 769	2.56 770	1.98 771	2.31 758	1.97 785	2.30 749	2.03 763	2.30 766	2.11 788	2.23 741	2.16 775

AIO_test	2.18 741	2.09 638	2.04 761	2.42 705	2.01 776	2.47 759	1.94 777	2.34 759	2.03 791	2.56 772	1.94 780	2.43 761	1.94 768	2.41 763	1.87 779	2.39 755	2.10 765	2.35 771	1.91 787	2.25 743	2.19 776

monsterstereo	2.20 747	2.33 659	1.95 753	3.65 750	2.07 781	2.49 761	1.61 743	2.48 765	1.83 774	2.45 767	1.61 746	2.67 777	1.86 759	2.64 773	1.94 783	2.48 761	1.66 726	2.34 769	1.68 770	2.40 750	1.86 768

LG-G_1	2.22 748	2.71 687	1.89 736	2.77 715	1.87 771	2.75 778	1.87 773	2.76 781	1.87 780	2.75 783	1.87 772	2.76 785	1.87 761	2.75 784	1.86 776	2.47 759	1.58 717	2.45 776	1.57 743	2.45 754	1.57 734

LG-G	2.22 748	2.71 687	1.89 736	2.77 715	1.87 771	2.75 778	1.87 773	2.76 781	1.87 780	2.75 783	1.87 772	2.76 785	1.87 761	2.75 784	1.86 776	2.47 759	1.58 717	2.45 776	1.57 743	2.45 754	1.57 734

LGtest1	2.22 748	2.70 685	1.89 736	2.76 714	1.86 767	2.75 778	1.86 770	2.75 780	1.86 776	2.75 783	1.86 770	2.77 787	1.87 761	2.75 784	1.86 776	2.46 758	1.58 717	2.45 776	1.56 742	2.45 754	1.56 732

RAStereo	2.23 751	3.64 718	0.76 560	3.65 750	0.86 623	3.66 791	0.76 611	3.67 797	0.81 625	3.66 794	0.76 615	3.66 795	0.77 609	3.68 796	0.77 612	3.68 780	0.77 575	3.69 795	0.77 622	3.70 779	0.77 603

UDGNet	2.23 751	5.40 774	1.72 715	2.48 707	1.69 752	2.51 764	1.69 758	2.51 768	1.72 763	2.50 770	1.69 762	2.52 764	1.69 746	2.50 767	1.68 755	2.41 756	1.70 729	2.42 774	1.69 772	2.42 751	1.64 755

NCCL2	2.28 753	2.27 654	2.28 763	2.28 690	2.28 789	2.27 749	2.29 790	2.28 750	2.28 793	2.27 757	2.28 795	2.28 751	2.27 781	2.27 755	2.28 794	2.28 745	2.28 770	2.27 764	2.29 794	2.27 744	2.29 778

Abc-Net	2.32 754	24.75 824	1.14 609	1.17 569	1.17 661	1.11 626	1.15 661	1.17 626	1.21 718	1.08 626	1.16 662	1.12 638	1.14 651	1.09 632	1.17 663	1.09 597	1.16 629	1.17 647	1.17 667	1.16 623	1.11 646
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RP	2.33 755	25.00 825	1.13 608	1.15 563	1.15 656	1.10 623	1.15 661	1.15 621	1.15 664	1.12 633	1.15 659	1.09 631	1.13 648	1.10 634	1.15 657	1.11 604	1.09 617	1.16 643	1.12 661	1.16 623	1.17 658

stereogan	2.33 755	24.38 823	1.18 615	1.18 570	1.18 664	1.14 629	1.18 666	1.19 629	1.19 672	1.14 637	1.18 666	1.14 639	1.18 657	1.14 639	1.18 664	1.14 608	1.14 627	1.19 652	1.19 668	1.15 621	1.19 662

RGC	2.36 757	25.48 826	1.19 617	1.15 563	1.15 656	1.10 623	1.16 664	1.17 626	1.16 665	1.12 633	1.16 662	1.11 637	1.13 648	1.09 632	1.18 664	1.10 599	1.15 628	1.16 643	1.12 661	1.14 618	1.12 648

NCC-stereo	2.36 757	25.52 827	1.17 613	1.15 563	1.17 661	1.11 626	1.11 655	1.15 621	1.16 665	1.10 627	1.16 662	1.10 633	1.15 652	1.14 639	1.13 654	1.09 597	1.11 621	1.15 642	1.16 666	1.17 628	1.17 658

AF-Net	2.37 759	25.71 828	1.17 613	1.13 559	1.15 656	1.15 630	1.18 666	1.19 629	1.16 665	1.10 627	1.15 659	1.10 633	1.18 657	1.12 638	1.15 657	1.10 599	1.10 620	1.17 647	1.15 664	1.16 623	1.12 648

Nwc_Net	2.37 759	25.95 829	1.15 611	1.14 560	1.15 656	1.08 620	1.14 659	1.17 626	1.16 665	1.14 637	1.15 659	1.08 629	1.15 652	1.11 636	1.14 655	1.10 599	1.11 621	1.16 643	1.09 660	1.16 623	1.15 654

CFNet_RVC	2.38 761	8.71 799	0.38 374	9.33 813	0.42 518	0.56 531	0.42 515	0.60 540	0.38 485	0.62 550	0.42 517	0.56 540	7.29 830	0.62 546	0.42 509	0.53 477	0.37 418	0.49 524	0.34 472	8.30 827	6.87 826

testmc14	2.43 762	10.48 812	8.02 820	8.93 812	0.31 425	0.44 456	0.30 374	0.42 412	0.30 384	0.42 406	0.30 387	0.42 420	0.30 384	0.42 415	0.30 375	8.88 830	6.99 820	0.41 472	0.28 403	0.39 431	0.28 388

edge stereo	2.43 762	27.07 833	1.14 609	1.06 551	1.14 654	1.08 620	1.17 665	1.16 624	1.14 663	1.10 627	1.16 662	1.09 631	1.16 656	1.10 634	1.16 661	1.10 599	1.11 621	1.16 643	1.19 668	1.13 617	1.11 646

FAT-Stereo	2.46 764	26.05 830	1.23 671	1.23 619	1.22 715	1.20 632	1.24 716	1.23 681	1.23 720	1.19 641	1.22 714	1.21 689	1.24 708	1.20 644	1.24 717	1.21 659	1.17 632	1.22 702	1.25 721	1.20 633	1.24 712

MCSU-Stereo	2.48 765	10.56 813	8.50 822	9.47 816	0.31 425	0.43 421	0.30 374	0.42 412	0.30 384	0.42 406	0.30 387	0.42 420	0.30 384	0.41 401	0.30 375	8.86 829	6.93 819	0.40 454	0.29 418	0.39 431	0.28 388

S-Stereo	2.51 766	26.86 831	1.23 671	1.22 617	1.22 715	1.24 680	1.25 717	1.22 679	1.24 721	1.21 687	1.24 718	1.19 643	1.27 710	1.19 643	1.24 717	1.19 611	1.20 634	1.25 704	1.19 668	1.24 683	1.23 711

Anonymous3	2.55 767	3.26 712	1.65 708	3.28 733	1.63 737	3.24 785	1.68 754	3.27 790	1.66 741	3.28 791	1.67 753	3.25 791	1.66 731	3.27 790	1.64 742	3.26 775	1.65 725	3.30 789	1.65 766	4.95 809	1.65 757

DNSM	2.56 768	4.43 740	3.08 785	4.09 760	1.86 767	2.66 772	1.86 770	2.66 772	1.87 780	2.66 775	1.86 770	2.66 776	1.86 759	2.66 776	1.87 779	3.82 782	2.94 777	2.42 774	1.73 776	2.42 751	1.73 763

MIF-Stereo (partial)	2.58 769	3.31 713	0.66 529	3.18 728	0.66 585	3.18 784	0.66 577	3.21 789	0.67 582	3.19 790	0.66 584	3.19 790	0.66 579	3.31 792	0.68 582	5.09 807	1.79 735	8.23 834	1.67 768	6.18 818	1.38 725

MSMDNet	2.65 770	10.14 810	0.33 341	9.74 817	0.32 439	0.87 586	0.33 444	2.95 787	0.68 588	0.49 493	0.34 460	0.49 500	5.70 825	0.49 499	0.33 441	0.42 399	9.57 827	0.41 472	0.31 448	8.36 828	0.65 572

pcwnet_v2	2.66 771	9.89 808	0.33 341	9.89 818	0.32 439	0.50 505	0.32 433	0.49 491	0.33 453	0.49 493	0.34 460	0.49 500	8.76 832	0.48 492	0.33 441	0.41 385	9.58 828	0.40 454	0.29 418	9.01 831	0.63 564

CFNet_pseudo	2.67 772	9.36 804	0.32 336	10.99 823	0.33 452	0.85 583	0.33 444	0.49 491	0.33 453	0.49 493	0.32 443	0.49 500	7.26 829	0.49 499	0.33 441	0.41 385	9.62 829	0.41 472	0.29 418	10.03 835	0.29 397

TestStereo_HL2	2.73 773	0.41 276	11.06 823	14.13 826	0.30 376	0.44 456	0.28 351	0.43 420	0.29 368	0.43 413	0.28 357	0.43 429	0.29 373	0.43 422	0.28 347	13.51 834	10.37 834	0.41 472	0.27 382	0.38 382	0.27 359

CFNet_ucs	2.73 773	9.64 806	0.33 341	9.92 819	0.32 439	0.49 496	0.33 444	0.49 491	0.33 453	0.49 493	0.33 452	0.49 500	8.98 833	0.48 492	0.33 441	0.41 385	9.96 832	0.40 454	0.29 418	10.12 836	0.54 543

UCFNet_RVC	2.75 775	10.06 809	0.29 305	10.31 822	0.29 364	0.42 414	0.29 366	0.43 420	0.29 368	0.42 406	0.29 372	0.42 420	9.87 835	0.43 422	0.29 365	0.36 339	9.84 831	0.36 385	0.26 343	9.77 834	0.26 319

TestStereo_HL3	2.76 776	0.41 276	11.46 826	14.11 825	0.30 376	0.45 470	0.29 366	0.43 420	0.29 368	0.43 413	0.29 372	0.43 429	0.28 361	0.44 453	0.30 375	13.57 835	10.32 833	0.41 472	0.27 382	0.38 382	0.27 359

GGDA	2.76 776	0.41 276	11.34 825	14.28 827	0.30 376	0.44 456	0.29 366	0.43 420	0.29 368	0.43 413	0.28 357	0.43 429	0.28 361	0.43 422	0.29 365	13.45 833	10.57 835	0.41 472	0.27 382	0.38 382	0.27 359

TestStereo-Hl	2.78 778	0.42 288	11.23 824	14.38 828	0.30 376	0.44 456	0.30 374	0.43 420	0.28 358	0.43 413	0.29 372	0.44 465	0.29 373	0.44 453	0.29 365	13.64 836	10.73 836	0.41 472	0.27 382	0.38 382	0.27 359

ccs_rob	2.79 779	10.17 811	0.32 336	10.00 820	0.33 452	0.49 496	0.33 444	1.90 720	0.32 443	0.51 516	0.33 452	0.49 500	9.24 834	0.49 499	0.33 441	0.41 385	9.82 830	0.41 472	0.28 403	9.34 832	0.29 397

PCWNet_CMD	2.80 780	9.82 807	0.32 336	10.09 821	0.32 439	0.49 496	0.33 444	3.34 792	0.33 453	0.49 493	0.33 452	0.49 500	8.73 831	0.48 492	0.33 441	0.41 385	9.22 826	0.42 488	0.29 418	9.55 833	0.31 422

NLSM1	2.93 781	3.24 711	2.57 770	4.04 758	2.66 792	3.30 787	2.55 793	3.29 791	2.55 795	3.35 793	2.48 797	3.28 792	2.47 783	3.34 793	2.49 795	3.26 775	2.55 775	3.13 787	2.57 797	3.00 774	2.46 785

StereoVision	3.15 782	5.00 752	0.89 576	4.83 781	1.00 636	3.93 792	1.27 720	6.37 827	1.34 726	5.67 827	1.26 720	5.84 828	1.27 710	5.03 824	1.24 717	5.10 808	1.09 617	4.61 808	0.57 576	5.62 816	1.12 648

MaDis-Stereo	3.19 783	6.02 785	1.12 606	5.61 793	1.16 660	5.43 819	1.02 649	5.15 824	0.70 601	5.43 824	1.21 713	5.03 825	0.97 627	4.85 818	0.99 635	4.53 789	1.16 629	5.53 824	1.25 721	5.37 814	1.30 715

sAnonymous2	3.31 784	2.63 680	1.38 689	3.71 752	1.86 767	4.70 811	1.11 655	4.82 820	2.72 797	5.45 825	1.98 789	4.59 810	2.64 784	2.65 774	6.21 830	4.37 785	1.08 615	5.16 822	2.24 792	4.52 791	2.39 783

CroCo_RVC	3.31 784	2.63 680	1.38 689	3.71 752	1.86 767	4.70 811	1.11 655	4.82 820	2.72 797	5.45 825	1.98 789	4.59 810	2.64 784	2.65 774	6.21 830	4.37 785	1.08 615	5.16 822	2.24 792	4.52 791	2.39 783

DPSNet	3.66 786	3.60 717	3.62 794	3.63 749	3.64 814	3.65 790	3.65 819	3.66 796	3.67 816	3.67 795	3.65 817	3.67 796	3.66 805	3.66 795	3.68 814	3.68 780	3.66 796	3.67 794	3.68 820	3.67 778	3.67 811

NLCSM	3.67 787	4.08 732	3.19 790	4.80 779	3.26 807	3.99 795	3.24 814	4.25 803	3.18 812	4.09 799	3.27 812	4.14 801	3.18 800	4.13 801	3.28 810	4.06 783	3.10 786	3.85 799	3.14 811	3.91 784	3.27 807

STTStereo	3.73 788	30.40 837	2.37 767	2.39 703	2.31 791	2.35 754	2.33 791	2.29 752	2.42 794	2.32 762	2.34 796	2.33 755	2.36 782	2.30 757	2.27 793	2.35 752	2.22 769	2.31 767	2.22 791	2.29 746	2.34 782

rvit_105_1	3.83 789	5.22 763	3.01 775	4.53 765	3.01 795	4.51 799	3.01 799	4.56 807	3.04 800	4.53 806	3.03 801	4.55 808	3.03 788	4.56 807	3.04 797	4.57 791	3.05 779	4.57 803	3.05 802	4.57 793	3.05 792

rvit_stereo_0081	3.83 789	5.23 766	3.01 775	4.53 765	3.03 797	4.55 805	3.02 800	4.56 807	3.04 800	4.52 804	3.02 799	4.54 806	3.03 788	4.56 807	3.04 797	4.57 791	3.05 779	4.57 803	3.05 802	4.58 794	3.05 792

rvit_stereo_0081_aga	3.86 791	5.33 770	3.02 778	4.55 771	3.04 801	4.54 801	3.02 800	4.64 814	3.06 804	4.54 808	3.04 803	4.62 815	3.08 795	4.62 813	3.07 802	4.58 794	3.06 783	4.60 807	3.08 806	4.63 797	3.07 796

rvit_stereo_0082	3.86 791	5.82 783	3.01 775	4.53 765	3.03 797	4.54 801	3.02 800	4.56 807	3.04 800	4.53 806	3.02 799	4.55 808	3.04 791	4.57 810	3.05 799	4.57 791	3.05 779	4.58 805	3.05 802	4.58 794	3.06 795

rvit_0105_6	3.87 793	5.73 782	3.10 786	4.69 776	3.12 805	4.54 801	3.02 800	4.56 807	3.04 800	4.54 808	3.03 801	4.54 806	3.04 791	4.56 807	3.05 799	4.58 794	3.05 779	4.58 805	3.05 802	4.58 794	3.05 792

rvit_stereo_0080	3.89 794	5.70 780	3.04 780	4.54 768	3.03 797	4.56 806	3.05 806	4.60 811	3.07 805	4.58 811	3.06 804	4.59 810	3.06 793	4.61 811	3.08 803	4.63 796	3.09 784	4.64 809	3.10 807	4.65 798	3.10 799

whm_eth	3.89 794	5.70 780	3.04 780	4.54 768	3.03 797	4.56 806	3.05 806	4.60 811	3.07 805	4.58 811	3.06 804	4.59 810	3.06 793	4.61 811	3.08 803	4.63 796	3.09 784	4.64 809	3.10 807	4.65 798	3.10 799

rvit_0105_4	3.91 796	5.47 778	3.02 778	4.54 768	3.02 796	4.54 801	3.03 804	4.75 817	3.17 811	4.57 810	3.06 804	4.61 814	3.16 799	4.65 814	3.09 805	4.66 798	3.11 787	4.68 812	3.18 813	4.81 804	3.16 804

rvit_0105_3	3.91 796	5.33 770	3.06 783	4.60 774	3.07 803	4.60 808	3.06 808	4.62 813	3.08 808	4.60 813	3.07 807	4.62 815	3.08 795	4.67 815	3.10 806	4.70 799	3.11 787	4.77 816	3.19 814	4.77 803	3.14 803

rvit_stereo_0083	3.92 798	5.30 769	3.06 783	4.61 775	3.09 804	4.67 810	3.08 809	4.66 815	3.09 809	4.62 814	3.10 809	4.66 818	3.11 797	4.67 815	3.16 808	4.72 801	3.16 790	4.77 816	3.11 809	4.66 800	3.11 801

rvit_stereo_ft	3.93 799	5.44 776	3.05 782	4.59 773	3.06 802	4.61 809	3.08 809	4.67 816	3.12 810	4.63 815	3.10 809	4.65 817	3.11 797	4.69 817	3.13 807	4.70 799	3.14 789	4.71 814	3.15 812	4.74 801	3.16 804

rvit_0105_5	4.10 800	5.40 774	3.13 789	4.71 778	3.15 806	4.72 813	3.10 811	4.90 822	3.27 813	4.69 816	3.16 811	4.84 822	3.25 801	4.96 821	3.34 811	5.05 806	3.39 795	5.10 821	3.40 815	5.11 811	3.42 808

MLG-Stereo_test1	4.25 801	5.34 773	3.61 793	5.31 789	3.63 813	5.23 817	3.57 817	5.38 825	3.65 815	5.23 822	3.47 814	4.76 819	3.74 808	4.85 818	3.71 815	4.96 803	3.18 792	4.71 814	2.92 799	4.86 807	2.90 789

MLG-Stereo_test3	4.26 802	4.85 746	3.95 797	5.35 790	3.60 812	4.75 814	3.76 820	5.49 826	3.71 817	5.39 823	3.69 818	4.82 821	3.66 805	4.85 818	3.73 818	4.93 802	3.19 793	4.69 813	2.99 801	4.84 806	2.98 791

MLG-Stereo_test2	4.28 803	5.46 777	3.69 795	4.86 783	3.72 815	5.58 820	3.42 815	4.81 819	3.77 821	4.85 818	3.72 819	5.55 827	3.63 804	5.58 825	3.53 813	4.41 788	3.28 794	4.99 820	2.95 800	4.75 802	3.13 802

RAFT+CT+SA	4.28 803	7.62 792	4.91 802	5.55 792	2.28 789	3.09 782	3.64 818	4.49 805	3.07 805	4.80 817	3.35 813	4.77 820	3.70 807	4.29 804	3.05 799	5.58 810	5.98 813	3.58 793	3.78 822	4.26 787	3.72 812

SA	4.33 805	7.35 789	6.85 814	5.96 795	4.09 819	3.59 789	3.15 812	3.82 798	2.64 796	3.91 796	3.85 820	3.57 794	2.72 786	3.13 789	4.03 821	7.09 823	6.86 818	3.57 792	3.12 810	3.85 780	3.51 810

Sa-1000	4.34 806	8.37 795	6.84 813	6.98 804	4.45 822	3.58 788	3.00 798	3.42 794	3.39 814	2.61 773	4.00 823	3.83 798	4.01 816	3.90 798	3.90 819	5.98 814	5.62 810	3.76 796	2.34 795	4.35 789	2.47 786

TestStereo1	4.60 807	8.41 796	6.44 811	6.86 802	3.79 816	3.97 793	3.78 821	3.99 800	3.74 818	3.97 797	3.52 815	3.94 799	3.58 802	3.98 799	3.72 816	6.82 820	6.50 816	3.76 796	3.66 818	3.90 781	3.74 814

SA-5K	4.60 807	8.41 796	6.44 811	6.86 802	3.79 816	3.97 793	3.78 821	3.99 800	3.74 818	3.97 797	3.52 815	3.94 799	3.58 802	3.98 799	3.72 816	6.82 820	6.50 816	3.76 796	3.66 818	3.90 781	3.74 814

DispFullNet	4.61 809	4.84 745	3.12 787	5.00 786	3.57 811	4.75 814	3.03 804	7.75 833	4.17 825	4.91 820	3.09 808	6.20 829	3.95 814	6.71 829	3.51 812	5.30 809	3.67 797	5.86 828	3.63 817	5.61 815	3.46 809

test_5	4.62 810	7.55 791	6.23 809	6.32 798	3.40 810	5.29 818	3.50 816	3.53 795	4.11 824	4.28 801	4.47 827	4.26 804	4.38 819	3.68 796	3.24 809	5.89 812	5.60 809	4.84 818	3.50 816	4.33 788	3.93 818

raft_robust	4.71 811	7.75 793	5.40 807	6.81 801	3.31 808	4.28 798	4.20 826	4.32 804	4.37 827	4.35 803	4.35 826	4.14 801	3.75 809	4.30 805	4.20 824	6.67 819	6.37 814	3.36 791	4.24 828	4.86 807	3.25 806

cross-raft	4.83 812	7.52 790	6.43 810	6.63 799	3.96 818	4.51 799	3.99 824	4.49 805	3.96 823	4.52 804	3.96 822	4.50 805	3.97 815	4.50 806	3.97 820	6.65 818	6.44 815	4.33 800	3.92 824	4.35 789	3.91 817

test_4	4.88 813	8.13 794	6.98 815	7.46 805	4.44 821	4.25 797	3.85 823	4.04 802	3.92 822	4.13 800	3.91 821	4.18 803	3.84 812	4.14 802	4.06 822	7.01 822	7.13 821	4.53 801	3.72 821	4.09 785	3.72 812

TestStereo	4.88 813	4.75 744	4.79 800	4.87 785	4.92 823	4.81 816	4.90 829	4.78 818	4.77 828	4.87 819	4.89 828	4.90 823	4.91 821	4.99 822	4.79 826	4.98 804	4.87 806	4.87 819	4.92 830	5.00 810	5.00 821

test_3	5.01 815	8.86 801	7.77 817	8.09 807	2.76 794	4.13 796	4.05 825	3.88 799	3.76 820	4.33 802	4.13 824	3.71 797	3.91 813	4.21 803	4.06 822	7.93 824	7.69 823	4.53 801	3.91 823	4.17 786	4.29 820

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 816	50.87 853	2.78 771	2.87 720	2.71 793	2.78 781	0.47 535	2.88 786	2.86 799	1.89 722	2.67 798	2.79 788	2.79 787	2.78 787	2.83 796	2.82 770	2.82 776	2.83 786	2.77 798	2.83 773	2.76 787
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	5.10 817	5.15 758	4.49 799	5.07 787	3.37 809	6.87 823	4.75 828	5.04 823	6.34 832	7.84 833	5.06 829	6.72 833	4.09 817	4.99 822	5.44 829	5.03 805	3.16 790	4.67 811	4.86 829	5.15 812	3.89 816

U	5.15 818	8.49 798	1.81 720	8.49 809	1.77 761	8.49 828	1.77 763	8.51 835	1.77 768	8.49 835	1.77 767	8.50 835	1.78 756	8.58 835	1.77 770	8.54 827	1.78 733	8.55 835	1.78 778	8.55 829	1.84 766

SGM-Forest	5.21 819	5.92 784	4.08 798	6.18 796	4.16 820	6.31 822	4.34 827	6.50 828	4.33 826	6.14 829	4.21 825	6.61 832	4.55 820	6.67 828	4.48 825	5.94 813	3.94 799	5.85 827	4.03 826	5.79 817	4.17 819
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test-1	6.46 820	9.16 803	8.03 821	8.09 807	5.62 826	6.11 821	6.35 832	6.85 830	4.94 829	6.08 828	6.29 834	4.98 824	6.43 826	6.22 826	6.36 832	6.16 816	7.47 822	5.82 826	5.44 833	7.11 823	5.68 824

rvit_stereo_0075_2	6.64 821	8.80 800	5.25 804	7.89 806	5.27 825	7.90 827	5.27 830	7.92 834	5.28 830	7.91 834	5.29 831	7.93 834	5.27 822	7.92 834	5.28 827	7.93 824	5.28 808	7.93 833	5.29 832	7.93 826	5.28 823

RAFT	6.73 822	9.36 804	7.40 816	8.51 810	6.55 827	6.88 824	6.60 833	6.79 829	6.60 833	6.80 830	6.72 835	5.31 826	5.50 824	6.61 827	6.61 833	8.42 826	5.89 811	5.73 825	5.45 834	6.61 819	6.24 825

SGM+DAISY	7.06 823	9.15 802	5.38 806	8.84 811	5.18 824	8.80 829	5.31 831	8.79 836	5.28 830	8.89 836	5.20 830	8.93 836	5.33 823	8.95 836	5.36 828	8.70 828	5.21 807	8.74 836	5.20 831	8.89 830	5.15 822

test-v	7.53 824	11.89 814	7.98 818	9.36 814	7.14 828	7.06 825	7.09 834	7.37 831	6.91 834	7.29 831	5.71 832	6.45 830	6.93 827	6.73 830	7.27 834	8.93 831	7.85 824	6.98 831	6.80 835	7.56 824	7.34 827

test-2	7.53 824	11.89 814	7.98 818	9.36 814	7.14 828	7.06 825	7.09 834	7.37 831	6.91 834	7.29 831	5.71 832	6.45 830	6.93 827	6.73 830	7.27 834	8.93 831	7.85 824	6.98 831	6.80 835	7.56 824	7.34 827

PA-Net	11.80 826	223.51 860	0.62 516	0.59 457	0.71 597	0.59 539	0.73 607	0.67 553	0.73 612	0.55 533	0.61 576	0.60 549	0.74 604	0.63 551	0.73 604	0.66 517	0.60 533	0.69 571	0.66 596	0.72 552	0.65 572
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MANE	19.05 827	23.00 822	15.00 827	23.00 835	15.00 830	24.00 836	16.00 836	24.00 843	16.00 836	22.00 843	15.00 836	23.00 843	16.00 836	23.00 843	15.00 836	22.00 843	15.00 837	22.00 843	15.00 837	22.00 843	15.00 829

rafts_anoy	20.00 828	20.00 816	20.00 828	20.00 829	20.00 831	20.00 830	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 838	20.00 837	20.00 838	20.00 837	20.00 830

raft+_RVC	20.00 828	20.00 816	20.00 828	20.00 829	20.00 831	20.00 830	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 838	20.00 837	20.00 838	20.00 837	20.00 830

raftrobust	20.00 828	20.00 816	20.00 828	20.00 829	20.00 831	20.00 830	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 838	20.00 837	20.00 838	20.00 837	20.00 830

CasAABBNet	20.00 828	20.00 816	20.00 828	20.00 829	20.00 831	20.00 830	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 838	20.00 837	20.00 838	20.00 837	20.00 830

RALCasStereoNet	20.00 828	20.00 816	20.00 828	20.00 829	20.00 831	20.00 830	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 838	20.00 837	20.00 838	20.00 837	20.00 830

RALAANet	20.00 828	20.00 816	20.00 828	20.00 829	20.00 831	20.00 830	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 837	20.00 838	20.00 837	20.00 838	20.00 837	20.00 830

111	30.40 834	30.94 838	29.72 839	32.61 836	30.02 842	33.57 837	30.47 848	31.50 844	29.39 848	30.98 844	29.11 848	29.78 844	30.39 851	29.45 844	30.76 851	30.08 844	29.02 849	29.92 844	30.32 852	29.86 844	30.17 841

PM Cens cmp D40	30.50 835	37.00 844	24.00 834	37.00 842	24.00 838	37.00 845	24.00 843	37.00 852	24.00 843	37.00 851	24.00 843	37.00 852	24.00 843	37.00 851	24.00 843	37.00 852	24.00 845	37.00 853	24.00 845	37.00 849	24.00 836

PM Graph cmp D40	30.50 835	37.00 844	24.00 834	37.00 842	24.00 838	37.00 845	24.00 843	37.00 852	24.00 843	37.00 851	24.00 843	37.00 852	24.00 843	37.00 851	24.00 843	37.00 852	24.00 845	37.00 853	24.00 845	37.00 849	24.00 836

PatchMatch Cens Cmp	30.50 835	37.00 844	24.00 834	37.00 842	24.00 838	37.00 845	24.00 843	37.00 852	24.00 843	37.00 851	24.00 843	37.00 852	24.00 843	37.00 851	24.00 843	37.00 852	24.00 845	37.00 853	24.00 845	37.00 849	24.00 836

PatchMatch Graph Cmp	30.50 835	37.00 844	24.00 834	37.00 842	24.00 838	37.00 845	24.00 843	37.00 852	24.00 843	37.00 851	24.00 843	37.00 852	24.00 843	37.00 851	24.00 843	37.00 852	24.00 845	37.00 853	24.00 845	37.00 849	24.00 836

WCMA_ROB	31.10 839	35.43 842	27.12 838	39.51 853	23.10 837	38.78 854	25.30 847	37.49 861	25.39 847	37.29 860	27.02 847	38.52 861	26.48 847	37.80 860	26.44 847	36.28 851	22.65 844	33.90 848	22.30 844	37.10 858	24.18 840

DCANet-4	35.22 840	34.54 839	35.08 845	33.58 840	35.47 849	34.55 838	35.53 855	36.08 850	35.85 852	35.92 850	35.77 854	35.18 850	35.48 853	35.39 850	37.15 858	34.55 850	33.92 853	35.02 851	34.90 854	35.79 848	34.74 848

ADStereo(finetuned)	36.13 841	36.63 843	38.07 850	36.97 841	33.25 846	35.91 842	34.45 852	36.36 851	32.99 849	38.14 861	36.71 855	36.69 851	34.13 852	38.57 861	40.79 859	37.60 861	36.58 856	35.90 852	33.36 853	35.42 847	34.04 845

fast-reg	37.00 842	37.00 844	37.00 846	37.00 842	37.00 850	37.00 845	37.00 856	37.00 852	37.00 853	37.00 851	37.00 856	37.00 852	37.00 854	37.00 851	37.00 854	37.00 852	37.00 857	37.00 853	37.00 857	37.00 849	37.00 849

Reg-Stereo(zero)	37.00 842	37.00 844	37.00 846	37.00 842	37.00 850	37.00 845	37.00 856	37.00 852	37.00 853	37.00 851	37.00 856	37.00 852	37.00 854	37.00 851	37.00 854	37.00 852	37.00 857	37.00 853	37.00 857	37.00 849	37.00 849

FLISNet	37.00 842	37.00 844	37.00 846	37.00 842	37.00 850	37.00 845	37.00 856	37.00 852	37.00 853	37.00 851	37.00 856	37.00 852	37.00 854	37.00 851	37.00 854	37.00 852	37.00 857	37.00 853	37.00 857	37.00 849	37.00 849

CoSv	37.00 842	37.00 844	37.00 846	37.00 842	37.00 850	37.00 845	37.00 856	37.00 852	37.00 853	37.00 851	37.00 856	37.00 852	37.00 854	37.00 851	37.00 854	37.00 852	37.00 857	37.00 853	37.00 857	37.00 849	37.00 849

MDST_ROB	69.83 846	87.70 854	41.95 851	113.75 856	65.62 856	75.05 855	55.25 861	75.64 863	45.04 857	71.61 862	41.75 860	72.81 862	44.06 858	68.38 862	44.63 860	101.89 864	59.57 863	107.10 864	61.05 863	104.38 861	59.38 855

NOSS_ROB	102.95 847	153.00 858	121.00 854	51.00 854	44.00 854	165.00 858	127.00 862	153.00 864	119.00 859	164.00 865	125.00 862	168.00 865	120.00 860	153.00 864	117.00 862	49.00 862	44.00 861	49.00 862	44.00 861	49.00 859	44.00 853

CBMV	128.50 848	1422.70 866	53.10 852	79.50 855	51.30 855	77.30 856	49.70 860	74.00 862	48.20 858	77.20 863	48.80 861	73.90 863	48.00 859	73.80 863	48.80 861	70.40 863	45.10 862	68.90 863	46.10 862	68.20 860	45.00 854
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	159.24 849	171.00 859	160.68 857	162.58 857	160.59 858	164.01 857	160.35 864	158.51 865	158.56 861	158.34 864	160.12 864	158.56 864	159.92 862	157.26 865	158.94 864	154.38 865	158.36 864	155.75 865	159.13 866	153.67 862	154.07 857
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	189.29 850	560.34 863	182.58 858	229.00 859	135.68 857	197.79 859	135.52 863	197.80 866	135.44 860	197.75 866	135.49 863	197.90 866	135.51 861	197.84 866	135.75 863	217.37 867	171.11 865	183.74 866	127.67 865	183.56 863	127.88 856

AE-Stereo	201.80 851	123.00 855	115.00 853	219.00 858	218.00 860	223.00 860	244.00 866	217.00 867	236.00 863	202.00 867	203.00 865	205.00 867	208.00 863	225.00 867	204.00 865	210.00 866	198.00 866	197.00 867	184.00 867	204.00 864	201.00 858

MGS-Stereo	239.45 852	123.00 855	135.00 855	266.00 860	286.00 861	277.00 861	305.00 867	271.00 868	242.00 864	274.00 868	279.00 867	255.00 868	270.00 865	268.00 868	297.00 867	221.00 868	247.00 868	216.00 868	123.00 864	217.00 865	217.00 860

EGLCR-Stereo	246.90 853	129.00 857	139.00 856	266.00 860	286.00 861	277.00 861	305.00 867	271.00 868	242.00 864	274.00 868	279.00 867	255.00 868	270.00 865	268.00 868	297.00 867	230.00 869	247.00 868	216.00 868	223.00 869	237.00 866	227.00 861

DLCB_ROB	284.23 854	354.61 861	207.27 859	363.24 862	206.46 859	364.72 863	210.41 865	364.72 870	210.41 862	364.81 870	208.64 866	364.81 870	208.64 864	364.72 870	210.41 866	354.70 870	205.53 867	354.70 870	205.53 868	354.70 867	205.53 859

LE_ROB	396.57 855	471.28 862	329.84 860	471.48 863	308.15 863	526.83 864	322.10 869	488.15 871	323.76 866	495.46 871	317.97 869	497.17 871	320.10 867	481.62 871	326.76 869	462.71 871	298.97 870	466.16 871	285.98 870	447.62 868	289.21 862

SGM-ForestM	596.69 856	677.77 864	444.52 861	699.85 864	517.25 864	732.94 865	488.29 870	770.79 872	460.11 867	750.81 872	487.98 870	792.79 872	499.41 868	730.90 872	475.81 870	720.03 872	491.16 871	663.96 872	418.60 871	674.76 869	436.05 863

CBMV_ROB	818.48 857	913.88 865	709.52 862	862.84 865	597.78 865	1073.99 866	700.52 871	1015.66 873	702.59 868	1115.65 873	760.02 871	1130.24 873	721.57 869	1037.41 873	692.65 871	814.05 873	564.29 872	843.28 873	595.31 872	915.51 870	602.92 864

tt	500032.53 858	34.60 840	29.72 839	37.47 851	34.41 847	36.85 843	35.22 853	34.71 848	33.55 850	34.50 845	35.43 852	33.81 848	10000000.00 870	33.57 848	33.13 852	33.68 848	35.00 854	34.03 849	35.26 855	30.96 845	34.63 846

DCANet	500032.53 858	34.60 840	29.72 839	37.47 851	34.41 847	36.85 843	35.22 853	34.71 848	33.55 850	34.50 845	35.43 852	33.81 848	10000000.00 870	33.57 848	33.13 852	33.68 848	35.00 854	34.03 849	35.26 855	30.96 845	34.63 846

fff	1000028.16 860	29.62 834	29.72 839	32.61 836	30.02 842	35.13 839	31.83 849	32.07 845	10000000.00 869	35.27 847	29.82 849	32.45 845	30.15 848	32.35 845	30.09 848	31.04 845	29.55 850	30.64 845	30.14 849	10000000.00 871	30.77 842

csc	1000028.16 860	29.62 834	29.72 839	32.61 836	30.02 842	35.13 839	31.83 849	32.07 845	10000000.00 869	35.27 847	29.82 849	32.45 845	30.15 848	32.35 845	30.09 848	31.04 845	29.55 850	30.64 845	30.14 849	10000000.00 871	30.77 842

cscssc	1000028.16 860	29.62 834	29.72 839	32.61 836	30.02 842	35.13 839	31.83 849	32.07 845	10000000.00 869	35.27 847	29.82 849	32.45 845	30.15 848	32.35 845	30.09 848	31.04 845	29.55 850	30.64 845	30.14 849	10000000.00 871	30.77 842

111111	10000000.00 863	10000000.00 867	10000000.00 863	10000000.00 866	10000000.00 866	10000000.00 867	10000000.00 872	10000000.00 874	10000000.00 869	10000000.00 874	10000000.00 872	10000000.00 874	10000000.00 870	10000000.00 874	10000000.00 872	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 871	10000000.00 865

SGD-Stereo	10000000.00 863	10000000.00 867	10000000.00 863	10000000.00 866	10000000.00 866	10000000.00 867	10000000.00 872	10000000.00 874	10000000.00 869	10000000.00 874	10000000.00 872	10000000.00 874	10000000.00 870	10000000.00 874	10000000.00 872	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 871	10000000.00 865

IGEV-Stereo++	10000000.00 863	10000000.00 867	10000000.00 863	10000000.00 866	10000000.00 866	10000000.00 867	10000000.00 872	10000000.00 874	10000000.00 869	10000000.00 874	10000000.00 872	10000000.00 874	10000000.00 870	10000000.00 874	10000000.00 872	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 871	10000000.00 865

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 863	10000000.00 867	10000000.00 863	10000000.00 866	10000000.00 866	10000000.00 867	10000000.00 872	10000000.00 874	10000000.00 869	10000000.00 874	10000000.00 872	10000000.00 874	10000000.00 870	10000000.00 874	10000000.00 872	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 871	10000000.00 865

IGEV-Stereo+	10000000.00 863	10000000.00 867	10000000.00 863	10000000.00 866	10000000.00 866	10000000.00 867	10000000.00 872	10000000.00 874	10000000.00 869	10000000.00 874	10000000.00 872	10000000.00 874	10000000.00 870	10000000.00 874	10000000.00 872	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 871	10000000.00 865

SDNR	10000000.00 863	10000000.00 867	10000000.00 863	10000000.00 866	10000000.00 866	10000000.00 867	10000000.00 872	10000000.00 874	10000000.00 869	10000000.00 874	10000000.00 872	10000000.00 874	10000000.00 870	10000000.00 874	10000000.00 872	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 871	10000000.00 865

anonymousdsp2	10000000.00 863	10000000.00 867	10000000.00 863	10000000.00 866	10000000.00 866	10000000.00 867	10000000.00 872	10000000.00 874	10000000.00 869	10000000.00 874	10000000.00 872	10000000.00 874	10000000.00 870	10000000.00 874	10000000.00 872	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 871	10000000.00 865

anonymousdsp	10000000.00 863	10000000.00 867	10000000.00 863	10000000.00 866	10000000.00 866	10000000.00 867	10000000.00 872	10000000.00 874	10000000.00 869	10000000.00 874	10000000.00 872	10000000.00 874	10000000.00 870	10000000.00 874	10000000.00 872	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 871	10000000.00 865

test_example2	10000000.00 863	10000000.00 867	10000000.00 863	10000000.00 866	10000000.00 866	10000000.00 867	10000000.00 872	10000000.00 874	10000000.00 869	10000000.00 874	10000000.00 872	10000000.00 874	10000000.00 870	10000000.00 874	10000000.00 872	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 871	10000000.00 865

DIP-Stereo	10000000.00 863	10000000.00 867	10000000.00 863	10000000.00 866	10000000.00 866	10000000.00 867	10000000.00 872	10000000.00 874	10000000.00 869	10000000.00 874	10000000.00 872	10000000.00 874	10000000.00 870	10000000.00 874	10000000.00 872	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 871	10000000.00 865
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
relurobot		0.10 100		0.10 92	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 165	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

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

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

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

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

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

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

PatchMatch		37.00 844		37.00 842		37.00 845		37.00 852		37.00 851		37.00 852		37.00 851		37.00 852		37.00 853		37.00 849

GS-Stereo							0.38 483	0.50 500	0.38 485	0.50 506	0.38 485	0.50 514	3.79 810	0.50 508	0.38 476	0.54 479	0.43 463	0.46 501	0.34 472	0.46 476	0.35 456

FSD					0.44 524	0.56 531	0.44 519	0.55 527	0.44 524	0.56 535	0.44 523	0.56 540	0.44 520	0.56 535	0.46 522	0.61 502	0.42 458	0.52 539	0.42 533	0.52 512

ccccc		0.44 293		0.48 380	0.35 468	0.48 487		0.51 514		0.47 476		0.47 486		0.47 482		0.41 385	0.40 438	0.40 454	0.40 514	0.41 456

ASD4		0.20 187

Low-res two-view benchmark