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	0.14 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.02 21	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Wz-Net-TNSev	0.02 15	0.05 66	0.04 64	0.07 78	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.06 74	0.04 66	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

VMStereo-Base	0.03 29	0.09 93	0.08 93	0.09 87	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.08 88	0.08 95	0.03 41	0.02 21	0.02 21	0.02 20

G2L-ROB	0.03 29	0.06 79	0.02 15	0.03 29	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.03 34	0.02 16	0.03 41	0.02 21	0.03 47	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 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.03 34	0.02 16	0.03 41	0.02 21	0.03 47	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 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.03 34	0.02 16	0.03 41	0.02 21	0.03 47	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 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.03 34	0.02 16	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

TCMNet	0.03 29	0.04 52	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.02 21	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

YMNet	0.03 29	0.04 52	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.02 20	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 21	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.02 20	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Wz-Net-SNSev	0.03 29	0.09 93	0.07 91	0.09 87	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.09 96	0.07 92	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

EDNetEfficientorigin	0.04 54	0.06 79	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.04 103	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.04 97	0.05 66	0.03 39	0.06 125	0.03 57	0.04 97	0.03 52

EDNetEfficient	0.04 54	0.05 66	0.04 64	0.04 53	0.03 52	0.04 95	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.03 53	0.04 90	0.03 52	0.05 66	0.03 39	0.05 108	0.03 57	0.04 97	0.03 52

NVStereoNet_ROB	0.04 54	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.04 100	0.04 90	0.04 97	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	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
light-stereo	0.05 57	0.04 52	0.01 10	0.02 14	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.03 53	0.02 20	0.01 10	0.73 503	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.02 20

DFGA-Net	0.05 57	0.06 79	0.04 64	0.06 69	0.04 101	0.06 123	0.04 103	0.06 125	0.04 103	0.06 127	0.04 110	0.06 128	0.04 100	0.06 119	0.04 97	0.06 74	0.04 66	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

GASNet	0.05 57	0.04 52	0.12 134	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 120	0.04 95	0.04 103	0.12 176	0.04 110	0.06 128	0.04 100	0.04 90	0.04 97	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

WZ-Net	0.05 57	0.50 298	0.10 103	0.12 116	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.12 122	0.10 110	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

IINet	0.06 61	0.05 66	0.02 15	0.05 60	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.04 100	0.02 20	0.02 21	0.73 503	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.04 96

Wz-Net-LNSev	0.06 61	0.24 184	0.20 232	0.23 218	0.01 10	0.02 20	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.23 237	0.21 246	0.02 19	0.01 9	0.01 10	0.01 10

Wz-Net-MNSev	0.06 61	0.54 316	0.10 103	0.12 116	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.12 122	0.11 132	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

AASNet	0.06 61	0.08 84	0.08 93	0.08 80	0.05 126	0.06 123	0.05 120	0.05 110	0.06 141	0.06 127	0.06 142	0.05 113	0.06 138	0.06 119	0.05 115	0.08 88	0.08 95	0.08 142	0.05 123	0.06 127	0.05 122

SACVNet	0.06 61	0.08 84	0.08 93	0.08 80	0.05 126	0.06 123	0.05 120	0.05 110	0.06 141	0.06 127	0.06 142	0.05 113	0.06 138	0.06 119	0.05 115	0.08 88	0.08 95	0.08 142	0.05 123	0.06 127	0.05 122

AACVNet	0.06 61	0.08 84	0.08 93	0.08 80	0.05 126	0.06 123	0.05 120	0.05 110	0.06 141	0.06 127	0.06 142	0.05 113	0.06 138	0.06 119	0.05 115	0.08 88	0.08 95	0.08 142	0.05 123	0.06 127	0.05 122

UHP(ZeroShot)	0.07 67	0.41 250	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 110	0.05 120	0.05 110	0.05 124	0.05 112	0.05 127	0.05 113	0.05 117	0.05 103	0.05 115	0.05 66	0.05 78	0.05 108	0.05 123	0.05 114	0.05 122

UHP(FT)	0.07 67	0.40 237	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 110	0.05 120	0.05 110	0.05 124	0.05 112	0.05 127	0.05 113	0.05 117	0.05 103	0.05 115	0.05 66	0.05 78	0.05 108	0.05 123	0.05 114	0.05 122

mmmmmm	0.07 67	0.40 237	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 110	0.05 120	0.05 110	0.05 124	0.05 112	0.05 127	0.05 113	0.05 117	0.05 103	0.05 115	0.05 66	0.05 78	0.05 108	0.05 123	0.05 114	0.05 122

UHP	0.07 67	0.41 250	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 110	0.05 120	0.05 110	0.05 124	0.05 112	0.05 127	0.05 113	0.05 117	0.05 103	0.05 115	0.05 66	0.05 78	0.05 108	0.05 123	0.05 114	0.05 122

AANet	0.07 67	0.04 52	0.03 39	0.04 53	0.03 52	0.04 95	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.11 180	0.04 90	0.03 52	0.58 456	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.03 52

RT-IGEV	0.07 67	0.05 66	0.03 39	0.05 60	0.03 52	0.04 95	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.04 100	0.04 90	0.03 52	0.75 506	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.04 96

DispViT+	0.07 67	0.08 84	0.12 134	0.08 80	0.05 126	0.08 143	0.05 120	0.08 146	0.05 124	0.08 145	0.05 127	0.08 144	0.05 117	0.08 146	0.05 115	0.08 88	0.07 92	0.07 137	0.05 123	0.07 144	0.05 122

BridgeDepth_RVC	0.07 67	0.08 84	0.11 123	0.11 108	0.05 126	0.08 143	0.05 120	0.08 146	0.05 124	0.08 145	0.05 127	0.08 144	0.05 117	0.08 146	0.05 115	0.11 116	0.10 110	0.07 137	0.05 123	0.07 144	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 67	0.08 84	0.07 91	0.07 78	0.07 152	0.08 143	0.06 141	0.08 146	0.07 152	0.08 145	0.07 153	0.08 144	0.06 138	0.07 142	0.07 143	0.08 88	0.07 92	0.07 137	0.07 146	0.06 127	0.06 135

TARSTereo(ZeroShot)	0.08 76	0.56 322	0.06 84	0.06 69	0.06 143	0.06 123	0.06 141	0.06 125	0.06 141	0.06 127	0.06 142	0.06 128	0.06 138	0.06 119	0.06 135	0.06 74	0.06 85	0.06 125	0.06 138	0.06 127	0.06 135

fsdfsdds	0.08 76	0.58 327	0.06 84	0.06 69	0.06 143	0.06 123	0.06 141	0.06 125	0.06 141	0.06 127	0.06 142	0.06 128	0.06 138	0.06 119	0.06 135	0.06 74	0.06 85	0.06 125	0.06 138	0.06 127	0.06 135

nnnnnnn	0.08 76	0.58 327	0.06 84	0.06 69	0.06 143	0.06 123	0.06 141	0.06 125	0.06 141	0.06 127	0.06 142	0.06 128	0.06 138	0.06 119	0.06 135	0.06 74	0.06 85	0.06 125	0.06 138	0.06 127	0.06 135

TestStereooo	0.08 76	0.56 322	0.06 84	0.06 69	0.06 143	0.06 123	0.06 141	0.06 125	0.06 141	0.06 127	0.06 142	0.06 128	0.06 138	0.06 119	0.06 135	0.06 74	0.06 85	0.06 125	0.06 138	0.06 127	0.06 135

iinet-test	0.08 76	0.16 151	0.02 15	0.16 154	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.17 259	0.02 20	0.02 21	0.71 490	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.16 236

BridgeDepth	0.08 76	0.08 84	0.11 123	0.11 108	0.05 126	0.08 143	0.05 120	0.08 146	0.07 152	0.08 145	0.05 127	0.08 144	0.05 117	0.09 152	0.08 147	0.15 157	0.11 132	0.07 137	0.05 123	0.07 144	0.06 135
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
ADCMid	0.08 76	0.02 12	0.02 15	1.01 519	0.03 52	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.04 90	0.09 152	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

TARStereo(FT)	0.09 83	0.59 330	0.06 84	0.06 69	0.06 143	0.06 123	0.06 141	0.06 125	0.06 141	0.06 127	0.06 142	0.06 128	0.06 138	0.06 119	0.06 135	0.06 74	0.06 85	0.06 125	0.06 138	0.06 127	0.06 135

2222	0.09 83	0.59 330	0.06 84	0.06 69	0.06 143	0.06 123	0.06 141	0.06 125	0.06 141	0.06 127	0.06 142	0.06 128	0.06 138	0.06 119	0.06 135	0.06 74	0.06 85	0.06 125	0.06 138	0.06 127	0.06 135

1111	0.09 83	0.60 334	0.06 84	0.06 69	0.06 143	0.06 123	0.06 141	0.06 125	0.06 141	0.06 127	0.06 142	0.06 128	0.06 138	0.06 119	0.06 135	0.06 74	0.06 85	0.06 125	0.06 138	0.06 127	0.06 135

anonymous	0.09 83	0.09 93	0.14 163	0.14 132	0.07 152	0.09 151	0.07 152	0.09 152	0.07 152	0.09 152	0.07 153	0.09 153	0.07 151	0.09 152	0.07 143	0.14 144	0.13 169	0.09 150	0.07 146	0.09 153	0.07 146

TS12	0.09 83	0.09 93	0.17 205	0.19 187	0.06 143	0.08 143	0.06 141	0.08 146	0.06 141	0.08 145	0.06 142	0.08 144	0.06 138	0.08 146	0.06 135	0.15 157	0.16 196	0.08 142	0.06 138	0.08 149	0.06 135

RT-Monster	0.09 83	0.07 82	0.03 39	0.15 144	0.03 52	0.04 95	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.03 46	0.10 162	0.04 90	0.03 52	0.92 532	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.07 146

DA	0.09 83	0.13 116	0.39 358	0.08 80	0.05 126	0.07 141	0.05 120	0.13 177	0.05 124	0.06 127	0.05 127	0.06 128	0.05 117	0.06 119	0.05 115	0.06 74	0.05 78	0.14 189	0.13 227	0.06 127	0.05 122

GGEV	0.09 83	0.13 116	0.39 358	0.08 80	0.05 126	0.07 141	0.05 120	0.13 177	0.05 124	0.06 127	0.05 127	0.06 128	0.05 117	0.06 119	0.05 115	0.06 74	0.05 78	0.14 189	0.13 227	0.06 127	0.05 122

test_sample7	0.09 83	1.00 418	0.11 123	0.11 108	0.02 22	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 122	0.12 146	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample6	0.09 83	0.97 407	0.10 103	0.10 91	0.03 52	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.10 101	0.10 110	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

test_sample3	0.09 83	0.87 380	0.10 103	0.12 116	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 122	0.10 110	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

test_sample2	0.09 83	1.03 434	0.11 123	0.11 108	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.09 96	0.09 105	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

test_sample1	0.09 83	0.87 380	0.12 134	0.11 108	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.02 22	0.04 92	0.02 21	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.10 101	0.10 110	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

SMFormer	0.09 83	1.01 428	0.09 99	0.09 87	0.03 52	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.09 96	0.09 105	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

tta	0.09 83	0.95 404	0.09 99	0.10 91	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.09 96	0.10 110	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

xxx	0.09 83	1.01 428	0.10 103	0.10 91	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.10 101	0.10 110	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.03 52

SepStereo	0.09 83	0.09 93	0.10 103	0.09 87	0.09 159	0.09 151	0.09 157	0.10 154	0.08 158	0.10 157	0.09 159	0.09 153	0.09 158	0.09 152	0.08 147	0.09 96	0.08 95	0.09 150	0.08 151	0.09 153	0.08 149

APVNet	0.09 83	0.05 66	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.05 110	0.90 590	0.06 125	0.04 103	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.04 97	0.05 66	0.04 66	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.05 122

ADCS	0.09 83	0.02 12	0.04 64	0.90 493	0.06 143	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.14 193	0.36 426	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

zh-sn7	0.10 102	0.98 408	0.14 163	0.15 144	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.15 157	0.13 169	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

DualNet (step1)	0.10 102	1.05 438	0.12 134	0.12 116	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.02 21	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 122	0.12 146	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample9	0.10 102	1.05 438	0.12 134	0.12 116	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.02 21	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 122	0.12 146	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample8	0.10 102	1.05 438	0.12 134	0.12 116	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 122	0.12 146	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample5	0.10 102	1.07 442	0.11 123	0.10 91	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.10 101	0.10 110	0.03 41	0.03 57	0.04 97	0.03 52

test_sample4	0.10 102	1.03 434	0.12 134	0.10 91	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.13 137	0.13 169	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

DualNet	0.10 102	1.07 442	0.11 123	0.10 91	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.10 101	0.10 110	0.03 41	0.03 57	0.04 97	0.03 52

1111x	0.10 102	1.14 450	0.13 154	0.14 132	0.03 52	0.04 95	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.13 137	0.11 132	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

AnonymousM	0.10 102	0.10 98	0.10 103	0.10 91	0.10 166	0.10 154	0.10 162	0.10 154	0.10 166	0.10 157	0.10 163	0.10 157	0.10 162	0.10 157	0.10 159	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

222	0.10 102	0.99 416	0.12 134	0.13 128	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 122	0.12 146	0.03 41	0.02 21	0.04 97	0.03 52

test_xeample	0.10 102	1.09 444	0.13 154	0.12 116	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.14 144	0.14 184	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

PVD	0.10 102	0.10 98	0.10 103	0.10 91	0.10 166	0.10 154	0.10 162	0.10 154	0.10 166	0.10 157	0.10 163	0.10 157	0.10 162	0.10 157	0.10 159	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

SHD	0.10 102	0.10 98	0.10 103	0.10 91	0.10 166	0.10 154	0.10 162	0.10 154	0.10 166	0.10 157	0.10 163	0.10 157	0.10 162	0.10 157	0.10 159	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

SAMSARA	0.10 102	0.10 98	0.10 103	0.10 91	0.10 166	0.10 154	0.10 162	0.10 154	0.10 166	0.10 157	0.10 163	0.10 157	0.10 162	0.10 157	0.10 159	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

XQC	0.10 102	0.10 98	0.10 103	0.10 91	0.10 166	0.10 154	0.10 162	0.10 154	0.10 166	0.10 157	0.10 163	0.10 157	0.10 162	0.10 157	0.10 159	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

RTSC	0.10 102	0.10 98	0.10 103	0.10 91	0.10 166	0.10 154	0.10 162	0.10 154	0.10 166	0.10 157	0.10 163	0.10 157	0.10 162	0.10 157	0.10 159	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

RTS	0.10 102	0.10 98	0.10 103	0.10 91	0.10 166	0.10 154	0.10 162	0.10 154	0.10 166	0.10 157	0.10 163	0.10 157	0.10 162	0.10 157	0.10 159	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

RTSA	0.10 102	0.10 98	0.10 103	0.10 91	0.10 166	0.10 154	0.10 162	0.10 154	0.10 166	0.10 157	0.10 163	0.10 157	0.10 162	0.10 157	0.10 159	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

MADNet+	0.10 102	0.10 98	0.10 103	0.10 91	0.10 166	0.10 154	0.10 162	0.10 154	0.10 166	0.10 157	0.10 163	0.10 157	0.10 162	0.10 157	0.10 159	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

MADNet++	0.10 102	0.10 98	0.10 103	0.10 91	0.10 166	0.10 154	0.10 162	0.10 154	0.10 166	0.10 157	0.10 163	0.10 157	0.10 162	0.10 157	0.10 159	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

ADCPNet	0.10 102	0.03 31	0.04 64	1.27 593	0.03 52	0.04 95	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.03 53	0.08 146	0.04 97	0.04 59	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

over-6	0.11 123	0.11 109	0.15 188	0.16 154	0.10 166	0.11 165	0.10 162	0.11 166	0.10 166	0.11 169	0.10 163	0.11 169	0.10 162	0.11 170	0.10 159	0.14 144	0.14 184	0.11 163	0.10 162	0.11 167	0.09 154

over v1	0.11 123	0.11 109	0.15 188	0.16 154	0.10 166	0.11 165	0.10 162	0.11 166	0.10 166	0.11 169	0.10 163	0.11 169	0.10 162	0.11 170	0.10 159	0.14 144	0.14 184	0.11 163	0.09 153	0.11 167	0.10 162

over-8	0.11 123	0.14 136	0.15 188	0.16 154	0.10 166	0.11 165	0.10 162	0.11 166	0.09 161	0.11 169	0.10 163	0.11 169	0.10 162	0.11 170	0.09 152	0.14 144	0.14 184	0.11 163	0.09 153	0.11 167	0.09 154

over-9	0.11 123	0.11 109	0.16 195	0.16 154	0.10 166	0.12 175	0.10 162	0.11 166	0.10 166	0.11 169	0.10 163	0.11 169	0.10 162	0.11 170	0.10 159	0.14 144	0.14 184	0.11 163	0.10 162	0.11 167	0.09 154

ISRNet	0.11 123	0.05 66	0.36 340	0.24 223	0.07 152	0.13 177	0.05 120	0.06 125	0.05 124	0.05 112	0.05 127	0.13 178	0.05 117	0.05 103	0.09 152	0.24 246	0.20 242	0.10 152	0.05 123	0.06 127	0.13 220

JetRed	0.11 123	0.12 114	0.11 123	0.11 108	0.11 185	0.11 165	0.14 225	0.11 166	0.11 184	0.12 176	0.11 181	0.11 169	0.11 180	0.11 170	0.11 174	0.11 116	0.16 196	0.11 163	0.11 181	0.11 167	0.11 177

JetBlue	0.11 123	0.11 109	0.12 134	0.13 128	0.14 230	0.11 165	0.11 180	0.11 166	0.11 184	0.11 169	0.11 181	0.11 169	0.11 180	0.12 178	0.12 210	0.11 116	0.11 132	0.11 163	0.11 181	0.11 167	0.11 177

x	0.11 123	1.15 453	0.15 188	0.14 132	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.14 144	0.15 193	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 123	0.44 267	0.33 314	0.39 290	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.39 335	0.36 377	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

xxxx	0.11 123	1.16 455	0.16 195	0.12 116	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.13 137	0.16 196	0.03 41	0.04 99	0.04 97	0.04 96

BEATNet_4x	0.11 123	0.03 31	0.03 39	1.60 622	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.05 103	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

ADCL	0.11 123	0.03 31	0.03 39	1.60 622	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.05 103	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

AnyNet_C01	0.11 123	0.02 12	0.02 15	1.62 625	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.06 119	0.04 97	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.03 52

zh-mn7	0.12 136	1.14 450	0.17 205	0.20 200	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.18 205	0.16 196	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

S2M2_L	0.12 136	0.14 136	0.10 103	0.15 144	0.10 166	0.14 191	0.10 162	0.14 191	0.10 166	0.15 209	0.10 163	0.14 192	0.10 162	0.14 193	0.10 159	0.13 137	0.10 110	0.13 174	0.09 153	0.13 178	0.09 154
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GwcNet	0.12 136	0.07 82	0.05 79	0.08 80	0.05 126	0.08 143	1.20 622	0.07 142	0.05 124	0.05 112	0.05 127	0.08 144	0.05 117	0.08 146	0.03 52	0.07 86	0.05 78	0.06 125	0.05 123	0.07 144	0.05 122

FADNet-RVC-Resample	0.12 136	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.04 100	0.04 90	1.57 692	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.05 123	0.04 97	0.06 135

FADNet_RVC	0.12 136	0.04 52	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.05 117	0.04 90	1.65 696	0.05 66	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

FADNet	0.12 136	0.05 66	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.05 117	0.04 90	1.66 699	0.06 74	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

ADCRef	0.12 136	0.03 31	0.04 64	1.71 629	0.04 101	0.03 44	0.03 54	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.03 53	0.06 119	0.04 97	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.03 47	0.04 96

GFORCE	0.13 143	0.13 116	0.18 215	0.19 187	0.11 185	0.11 165	0.10 162	0.11 166	0.09 161	0.11 169	0.11 181	0.11 169	0.10 162	0.13 179	0.11 174	0.17 188	0.18 238	0.13 174	0.11 181	0.13 178	0.11 177

E$^{3}$Stereo	0.13 143	0.14 136	0.13 154	0.16 154	0.11 185	0.14 191	0.11 180	0.14 191	0.11 184	0.14 191	0.11 181	0.14 192	0.11 180	0.14 193	0.11 174	0.16 169	0.13 169	0.14 189	0.11 181	0.14 194	0.11 177

LLLLL	0.13 143	0.14 136	0.13 154	0.16 154	0.11 185	0.14 191	0.11 180	0.14 191	0.11 184	0.14 191	0.11 181	0.14 192	0.11 180	0.14 193	0.11 174	0.16 169	0.13 169	0.14 189	0.11 181	0.14 194	0.11 177

LLL	0.13 143	0.14 136	0.14 163	0.17 175	0.11 185	0.14 191	0.11 180	0.14 191	0.11 184	0.14 191	0.11 181	0.14 192	0.11 180	0.14 193	0.11 174	0.16 169	0.14 184	0.14 189	0.11 181	0.14 194	0.11 177

low	0.13 143	0.14 136	0.14 163	0.16 154	0.11 185	0.14 191	0.11 180	0.14 191	0.11 184	0.14 191	0.11 181	0.14 192	0.11 180	0.14 193	0.11 174	0.16 169	0.13 169	0.14 189	0.11 181	0.14 194	0.11 177

100	0.13 143	0.14 136	0.13 154	0.17 175	0.11 185	0.14 191	0.11 180	0.14 191	0.11 184	0.14 191	0.11 181	0.14 192	0.11 180	0.14 193	0.11 174	0.16 169	0.13 169	0.14 189	0.11 181	0.14 194	0.11 177

300	0.13 143	0.14 136	0.13 154	0.16 154	0.11 185	0.14 191	0.11 180	0.14 191	0.11 184	0.14 191	0.11 181	0.14 192	0.11 180	0.14 193	0.11 174	0.16 169	0.13 169	0.14 189	0.11 181	0.14 194	0.11 177

Last	0.13 143	0.14 136	0.14 163	0.16 154	0.11 185	0.14 191	0.11 180	0.14 191	0.11 184	0.14 191	0.11 181	0.14 192	0.11 180	0.14 193	0.11 174	0.16 169	0.13 169	0.14 189	0.11 181	0.14 194	0.11 177

DDDD	0.13 143	0.14 136	0.14 163	0.16 154	0.11 185	0.14 191	0.11 180	0.14 191	0.11 184	0.14 191	0.11 181	0.14 192	0.11 180	0.14 193	0.11 174	0.16 169	0.13 169	0.14 189	0.11 181	0.14 194	0.11 177

FORCE_4.7	0.13 143	0.13 116	0.19 224	0.19 187	0.11 185	0.13 177	0.11 180	0.13 177	0.11 184	0.13 178	0.11 181	0.13 178	0.11 180	0.13 179	0.11 174	0.18 205	0.17 224	0.13 174	0.11 181	0.13 178	0.11 177

F4.4	0.13 143	0.13 116	0.18 215	0.19 187	0.11 185	0.13 177	0.11 180	0.13 177	0.11 184	0.13 178	0.11 181	0.13 178	0.11 180	0.13 179	0.11 174	0.17 188	0.16 196	0.13 174	0.10 162	0.13 178	0.11 177

FORCE_4.6	0.13 143	0.13 116	0.18 215	0.20 200	0.11 185	0.13 177	0.11 180	0.13 177	0.11 184	0.13 178	0.11 181	0.13 178	0.11 180	0.13 179	0.11 174	0.18 205	0.17 224	0.13 174	0.10 162	0.13 178	0.11 177

F5.5	0.13 143	0.13 116	0.18 215	0.19 187	0.11 185	0.13 177	0.11 180	0.13 177	0.11 184	0.13 178	0.11 181	0.13 178	0.12 218	0.13 179	0.11 174	0.17 188	0.16 196	0.13 174	0.11 181	0.13 178	0.11 177

F8.5	0.13 143	0.13 116	0.19 224	0.19 187	0.11 185	0.13 177	0.11 180	0.13 177	0.11 184	0.13 178	0.11 181	0.13 178	0.11 180	0.13 179	0.11 174	0.18 205	0.17 224	0.13 174	0.10 162	0.13 178	0.11 177

FORCE_9	0.13 143	0.13 116	0.20 232	0.19 187	0.11 185	0.13 177	0.11 180	0.13 177	0.11 184	0.13 178	0.11 181	0.13 178	0.11 180	0.13 179	0.11 174	0.17 188	0.18 238	0.13 174	0.11 181	0.13 178	0.11 177

FORCE_8	0.13 143	0.13 116	0.19 224	0.19 187	0.11 185	0.13 177	0.11 180	0.13 177	0.11 184	0.13 178	0.11 181	0.13 178	0.11 180	0.13 179	0.11 174	0.18 205	0.17 224	0.13 174	0.11 181	0.13 178	0.11 177

F7	0.13 143	0.13 116	0.19 224	0.20 200	0.11 185	0.13 177	0.11 180	0.13 177	0.11 184	0.13 178	0.11 181	0.13 178	0.11 180	0.13 179	0.11 174	0.17 188	0.16 196	0.13 174	0.11 181	0.13 178	0.11 177

FORCE_4.5	0.13 143	0.13 116	0.18 215	0.19 187	0.11 185	0.13 177	0.11 180	0.13 177	0.11 184	0.13 178	0.11 181	0.13 178	0.11 180	0.13 179	0.11 174	0.17 188	0.16 196	0.13 174	0.11 181	0.13 178	0.11 177

TT111	0.13 143	0.14 136	0.14 163	0.16 154	0.11 185	0.14 191	0.11 180	0.14 191	0.11 184	0.14 191	0.11 181	0.14 192	0.11 180	0.14 193	0.11 174	0.16 169	0.13 169	0.14 189	0.11 181	0.14 194	0.11 177

FORCE_4	0.13 143	0.13 116	0.19 224	0.19 187	0.11 185	0.13 177	0.11 180	0.13 177	0.11 184	0.13 178	0.11 181	0.13 178	0.11 180	0.13 179	0.11 174	0.17 188	0.16 196	0.13 174	0.10 162	0.13 178	0.11 177

FORCE_5	0.13 143	0.13 116	0.18 215	0.18 180	0.11 185	0.13 177	0.11 180	0.13 177	0.11 184	0.13 178	0.11 181	0.13 178	0.11 180	0.13 179	0.11 174	0.17 188	0.16 196	0.13 174	0.11 181	0.13 178	0.11 177

FORCE_6	0.13 143	0.13 116	0.18 215	0.18 180	0.11 185	0.13 177	0.11 180	0.13 177	0.11 184	0.13 178	0.11 181	0.13 178	0.11 180	0.13 179	0.11 174	0.17 188	0.16 196	0.13 174	0.10 162	0.13 178	0.10 162

EE1	0.13 143	0.14 136	0.14 163	0.17 175	0.11 185	0.14 191	0.11 180	0.14 191	0.11 184	0.14 191	0.11 181	0.14 192	0.11 180	0.14 193	0.11 174	0.16 169	0.13 169	0.14 189	0.11 181	0.14 194	0.11 177

AnonStereo	0.13 143	0.14 136	0.14 163	0.16 154	0.11 185	0.14 191	0.11 180	0.14 191	0.11 184	0.14 191	0.11 181	0.14 192	0.11 180	0.14 193	0.11 174	0.16 169	0.13 169	0.14 189	0.11 181	0.14 194	0.11 177

CIPLG	0.13 143	0.21 170	0.12 134	0.16 154	0.11 185	0.15 210	0.11 180	0.14 191	0.11 184	0.15 209	0.12 213	0.15 214	0.11 180	0.14 193	0.11 174	0.15 157	0.12 146	0.14 189	0.11 181	0.14 194	0.11 177

IPLG	0.13 143	0.20 164	0.14 163	0.15 144	0.11 185	0.14 191	0.11 180	0.14 191	0.11 184	0.14 191	0.11 181	0.14 192	0.11 180	0.14 193	0.11 174	0.15 157	0.12 146	0.14 189	0.11 181	0.14 194	0.11 177

ACRE	0.13 143	0.21 170	0.14 163	0.15 144	0.11 185	0.14 191	0.11 180	0.14 191	0.11 184	0.14 191	0.12 213	0.14 192	0.11 180	0.14 193	0.11 174	0.15 157	0.12 146	0.14 189	0.11 181	0.14 194	0.11 177

LRCNet_RVC	0.13 143	0.13 116	0.09 99	0.13 128	0.10 166	0.14 191	0.10 162	0.14 191	0.10 166	0.23 255	0.10 163	0.20 236	0.10 162	0.24 263	0.11 174	0.11 116	0.09 105	0.12 170	0.14 232	0.12 176	0.09 154

aanetorigin	0.13 143	0.11 109	0.11 123	0.11 108	0.11 185	0.11 165	0.11 180	0.11 166	0.11 184	0.11 169	0.12 213	0.11 169	0.11 180	0.11 170	0.11 174	0.11 116	0.11 132	0.14 189	0.11 181	0.49 463	0.11 177

FADNet-RVC	0.13 143	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 120	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.05 127	0.04 96	0.05 117	0.04 90	1.71 713	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.07 144	0.04 96

ELAS	0.13 143	0.16 151	0.11 123	0.15 144	0.09 159	0.18 228	0.11 180	0.18 227	0.11 184	0.17 221	0.11 181	0.18 227	0.11 180	0.18 226	0.11 174	0.14 144	0.08 95	0.14 189	0.08 151	0.14 194	0.09 154
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
w-ln-seven-2	0.14 174	1.22 512	0.28 272	0.32 258	0.04 101	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.32 283	0.27 280	0.04 93	0.03 57	0.03 47	0.03 52

S2M2_XL	0.14 174	0.17 156	0.12 134	0.17 175	0.11 185	0.17 224	0.11 180	0.17 223	0.11 184	0.17 221	0.11 181	0.17 223	0.11 180	0.17 223	0.11 174	0.16 169	0.11 132	0.16 218	0.11 181	0.16 218	0.11 177
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
mmm	0.14 174	1.83 573	0.12 134	0.11 108	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.04 103	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.06 119	0.04 97	0.12 122	0.11 132	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

ProNet	0.14 174	0.20 164	0.14 163	0.16 154	0.11 185	0.16 217	0.11 180	0.17 223	0.11 184	0.17 221	0.12 213	0.17 223	0.13 225	0.17 223	0.12 210	0.15 157	0.11 132	0.16 218	0.11 181	0.15 213	0.12 213

IPLGR_C	0.14 174	0.20 164	0.12 134	0.15 144	0.11 185	0.14 191	0.15 233	0.14 191	0.11 184	0.15 209	0.12 213	0.14 192	0.11 180	0.16 215	0.11 174	0.15 157	0.12 146	0.14 189	0.12 216	0.15 213	0.12 213

MIPNet	0.14 174	0.21 170	0.17 205	0.16 154	0.11 185	0.15 210	0.12 216	0.14 191	0.11 184	0.16 214	0.11 181	0.14 192	0.11 180	0.14 193	0.11 174	0.14 144	0.12 146	0.14 189	0.11 181	0.14 194	0.11 177

IPLGR	0.14 174	0.24 184	0.14 163	0.16 154	0.12 222	0.15 210	0.12 216	0.14 191	0.11 184	0.15 209	0.12 213	0.14 192	0.11 180	0.14 193	0.11 174	0.15 157	0.12 146	0.14 189	0.11 181	0.14 194	0.11 177

GMStereo	0.14 174	0.13 116	0.14 163	0.14 132	0.14 230	0.14 191	0.14 225	0.14 191	0.14 230	0.14 191	0.14 232	0.14 192	0.14 230	0.14 193	0.14 224	0.14 144	0.14 184	0.14 189	0.14 232	0.14 194	0.14 227
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AnyNet_C32	0.14 174	0.04 52	0.03 39	2.22 648	0.04 101	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.04 96	0.02 21	0.07 142	0.04 97	0.02 15	0.02 16	0.03 41	0.03 57	0.02 21	0.03 52

HSM	0.14 174	0.16 151	0.12 134	0.17 175	0.12 222	0.17 224	0.11 180	0.17 223	0.11 184	0.17 221	0.12 213	0.17 223	0.12 218	0.17 223	0.12 210	0.16 169	0.11 132	0.16 218	0.11 181	0.16 218	0.12 213

DRN-Test	0.14 174	0.13 116	0.09 99	0.14 132	0.09 159	0.15 210	0.09 157	0.14 191	0.10 166	0.14 191	0.09 159	0.14 192	0.09 158	0.13 179	0.09 152	0.12 122	0.09 105	0.12 170	0.09 153	0.12 176	0.73 561

ELAS_RVC	0.14 174	0.16 151	0.10 103	0.15 144	0.10 166	0.18 228	0.11 180	0.19 229	0.11 184	0.19 227	0.12 213	0.18 227	0.11 180	0.19 229	0.12 210	0.14 144	0.08 95	0.14 189	0.09 153	0.15 213	0.09 154
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ITSA-stereo	0.15 186	0.17 156	0.13 154	0.20 200	0.13 227	0.19 231	0.13 223	0.18 227	0.13 227	0.19 227	0.13 227	0.18 227	0.14 230	0.18 226	0.14 224	0.16 169	0.11 132	0.15 214	0.14 232	0.18 231	0.11 177

CoDeX	0.15 186	0.70 346	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.01 9	0.02 20	0.67 536	0.02 15	0.69 520	0.75 547	0.01 9	0.02 21	0.02 20

ICVP	0.15 186	0.53 312	0.11 123	0.16 154	0.11 185	0.16 217	0.11 180	0.16 216	0.11 184	0.16 214	0.11 181	0.16 215	0.11 180	0.16 215	0.11 174	0.16 169	0.11 132	0.16 218	0.11 181	0.16 218	0.11 177
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCP+	0.15 186	0.04 52	0.04 64	2.20 647	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.05 127	0.04 96	0.04 100	0.08 146	0.04 97	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

StereoDRNet	0.15 186	0.14 136	0.10 103	0.14 132	0.09 159	0.15 210	0.09 157	0.14 191	0.09 161	0.14 191	0.10 163	0.14 192	0.09 158	0.14 193	0.09 152	0.13 137	0.10 110	0.13 174	0.09 153	0.13 178	0.82 577

LALA_ROB	0.15 186	0.19 160	0.12 134	0.18 180	0.11 185	0.20 237	0.12 216	0.21 245	0.12 223	0.20 234	0.12 213	0.20 236	0.12 218	0.21 246	0.13 219	0.17 188	0.10 110	0.18 238	0.11 181	0.18 231	0.11 177

SGM_RVC	0.15 186	0.17 156	0.11 123	0.18 180	0.11 185	0.19 231	0.11 180	0.19 229	0.12 223	0.19 227	0.12 213	0.20 236	0.12 218	0.19 229	0.12 210	0.16 169	0.11 132	0.17 228	0.10 162	0.17 227	0.10 162
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
VeloStereo	0.16 193	0.92 397	0.16 195	0.18 180	0.08 155	0.11 165	0.12 216	0.12 175	0.09 161	0.09 152	0.28 322	0.10 157	0.08 156	0.10 157	0.12 210	0.15 157	0.17 224	0.08 142	0.12 216	0.09 153	0.08 149

flow	0.16 193	0.92 397	0.16 195	0.18 180	0.08 155	0.11 165	0.12 216	0.12 175	0.09 161	0.09 152	0.28 322	0.10 157	0.08 156	0.10 157	0.12 210	0.15 157	0.17 224	0.08 142	0.12 216	0.09 153	0.08 149

z-mn7	0.16 193	1.21 506	0.33 314	0.41 317	0.04 101	0.04 95	0.03 54	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.04 100	0.04 90	0.04 97	0.35 301	0.31 317	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

GMStereo_Zeroshot	0.16 193	0.16 151	0.16 195	0.16 154	0.16 255	0.16 217	0.16 240	0.16 216	0.16 250	0.16 214	0.16 248	0.16 215	0.16 247	0.16 215	0.16 244	0.16 169	0.16 196	0.16 218	0.16 247	0.16 218	0.16 236

qqq	0.16 193	2.01 598	0.12 134	0.15 144	0.04 101	0.06 123	0.05 120	0.06 125	0.04 103	0.06 127	0.03 56	0.06 128	0.03 53	0.06 119	0.03 52	0.12 122	0.14 184	0.04 93	0.04 99	0.03 47	0.03 52

DeepPruner_ROB	0.16 193	0.18 159	0.13 154	0.19 187	0.13 227	0.19 231	0.13 223	0.19 229	0.13 227	0.19 227	0.13 227	0.19 231	0.13 225	0.19 229	0.13 219	0.18 205	0.13 169	0.18 238	0.13 227	0.18 231	0.13 220

ManiGeoR	0.17 199	0.05 66	0.62 487	0.73 470	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.04 103	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.04 97	0.72 498	0.58 485	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

HLF11	0.17 199	0.05 66	0.63 491	0.72 466	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.04 103	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.04 97	0.71 490	0.59 491	0.05 108	0.04 99	0.04 97	0.04 96

HLf10	0.17 199	0.05 66	0.62 487	0.73 470	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.04 103	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.04 97	0.72 498	0.58 485	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

HLf8	0.17 199	0.05 66	0.62 487	0.72 466	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.04 103	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.04 97	0.72 498	0.58 485	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

TestStereo_HLe17	0.17 199	0.05 66	0.65 498	0.72 466	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.04 103	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.04 97	0.71 490	0.59 491	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

CAS++	0.17 199	0.27 197	0.21 238	0.10 91	0.21 292	0.15 210	0.22 279	0.10 154	0.21 280	0.22 249	0.10 163	0.19 231	0.18 270	0.10 157	0.19 268	0.20 216	0.19 240	0.18 238	0.10 162	0.19 237	0.18 260
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
11t1	0.17 199	2.16 608	0.13 154	0.13 128	0.04 101	0.06 123	0.04 103	0.06 125	0.04 103	0.06 127	0.03 56	0.06 128	0.03 53	0.06 119	0.05 115	0.18 205	0.12 146	0.06 125	0.03 57	0.05 114	0.03 52

SFCPSM	0.17 199	0.78 362	0.02 15	0.02 14	0.01 10	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.01 10	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.01 9	0.02 20	0.79 575	0.02 15	0.75 533	0.76 549	0.02 21	0.02 21	0.02 20

CCAANet	0.17 199	0.71 347	0.14 163	0.14 132	0.14 230	0.14 191	0.14 225	0.14 191	0.14 230	0.14 191	0.14 232	0.14 192	0.14 230	0.14 193	0.22 278	0.14 144	0.14 184	0.14 189	0.14 232	0.14 194	0.14 227

DepthFocus	0.18 208	0.22 174	0.15 188	0.22 213	0.15 244	0.22 252	0.15 233	0.22 251	0.15 242	0.22 249	0.15 242	0.22 253	0.16 247	0.22 252	0.15 236	0.20 216	0.15 193	0.20 246	0.14 232	0.20 238	0.14 227

w-ln-seven	0.18 208	1.47 531	0.33 314	0.40 303	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.04 100	0.04 90	0.04 97	0.38 322	0.32 322	0.05 108	0.04 99	0.04 97	0.04 96

xyz-stereo-finetune2	0.18 208	0.48 291	0.16 195	0.16 154	0.15 244	0.15 210	0.16 240	0.16 216	0.16 250	0.16 214	0.16 248	0.16 215	0.16 247	0.16 215	0.16 244	0.16 169	0.16 196	0.16 218	0.16 247	0.16 218	0.16 236

xyz-stereo	0.18 208	0.50 298	0.16 195	0.15 144	0.16 255	0.16 217	0.16 240	0.16 216	0.16 250	0.16 214	0.16 248	0.16 215	0.16 247	0.16 215	0.16 244	0.16 169	0.16 196	0.16 218	0.16 247	0.16 218	0.16 236

BEATNet-Init1	0.19 212	0.08 84	0.08 93	2.23 649	0.08 155	0.08 143	0.07 152	0.07 142	0.08 158	0.08 145	0.07 153	0.08 144	0.07 151	0.11 170	0.08 147	0.08 88	0.08 95	0.08 142	0.07 146	0.08 149	0.08 149

DeepPrunerF	0.19 212	0.08 84	0.08 93	2.23 649	0.08 155	0.08 143	0.07 152	0.07 142	0.08 158	0.08 145	0.07 153	0.08 144	0.07 151	0.11 170	0.08 147	0.08 88	0.08 95	0.08 142	0.07 146	0.08 149	0.08 149

Weightmod_eth	0.20 214	0.24 184	0.28 272	0.47 350	0.14 230	0.24 264	0.14 225	0.17 223	0.13 227	0.22 249	0.16 248	0.22 253	0.13 225	0.20 234	0.16 244	0.24 246	0.20 242	0.19 241	0.14 232	0.16 218	0.24 283

depth_test_26	0.20 214	0.34 212	0.25 254	0.34 268	0.14 230	0.21 247	0.14 225	0.21 245	0.14 230	0.21 245	0.14 232	0.21 243	0.14 230	0.21 246	0.14 224	0.26 255	0.26 267	0.22 255	0.15 244	0.22 248	0.14 227

IGEV_Zeroshot_test	0.20 214	0.19 160	0.40 391	0.30 246	0.17 261	0.22 252	0.17 250	0.21 245	0.17 260	0.20 234	0.17 256	0.21 243	0.18 270	0.21 246	0.17 251	0.20 216	0.16 196	0.20 246	0.16 247	0.20 238	0.17 254

DAS	0.20 214	0.20 164	0.20 232	0.20 200	0.20 282	0.20 237	0.20 269	0.20 236	0.20 276	0.20 234	0.20 280	0.20 236	0.20 281	0.20 234	0.20 271	0.20 216	0.20 242	0.20 246	0.20 280	0.20 238	0.20 265

ACVNet	0.20 214	0.19 160	0.14 163	0.20 200	0.14 230	0.20 237	0.96 597	0.21 245	0.14 230	0.20 234	0.13 227	0.21 243	0.14 230	0.20 234	0.14 224	0.17 188	0.12 146	0.17 228	0.12 216	0.17 227	0.12 213

acv_ft	0.20 214	0.19 160	0.14 163	0.20 200	0.14 230	0.20 237	0.96 597	0.21 245	0.14 230	0.20 234	0.13 227	0.21 243	0.14 230	0.20 234	0.14 224	0.17 188	0.12 146	0.17 228	0.12 216	0.17 227	0.12 213

iResNetv2_ROB	0.20 214	0.23 176	0.18 215	0.24 223	0.20 282	0.24 264	0.18 259	0.24 261	0.18 267	0.24 262	0.18 273	0.23 261	0.19 277	0.24 263	0.18 264	0.21 223	0.16 196	0.21 250	0.16 247	0.22 248	0.16 236

iResNet	0.20 214	0.23 176	0.18 215	0.24 223	0.18 273	0.24 264	0.20 269	0.24 261	0.18 267	0.23 255	0.17 256	0.23 261	0.18 270	0.23 259	0.18 264	0.22 225	0.16 196	0.21 250	0.16 247	0.21 246	0.16 236

SCION-MonSter	0.21 222	0.76 358	0.22 240	0.25 230	0.15 244	0.19 231	0.15 233	0.19 229	0.15 242	0.19 227	0.15 242	0.19 231	0.15 243	0.19 229	0.14 224	0.22 225	0.21 246	0.16 218	0.14 232	0.16 218	0.15 234

LACA2	0.21 222	0.24 184	0.26 261	0.31 252	0.16 255	0.24 264	0.16 240	0.24 261	0.16 250	0.24 262	0.16 248	0.24 267	0.16 247	0.24 263	0.16 244	0.27 259	0.23 259	0.24 274	0.16 247	0.23 260	0.16 236

LACA1	0.21 222	0.24 184	0.26 261	0.31 252	0.16 255	0.24 264	0.16 240	0.24 261	0.16 250	0.24 262	0.16 248	0.24 267	0.16 247	0.24 263	0.16 244	0.27 259	0.22 253	0.23 264	0.16 247	0.23 260	0.16 236

z-ln-s-r	0.21 222	1.40 529	0.53 464	0.56 425	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.05 124	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.05 115	0.57 455	0.44 434	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

tg	0.21 222	0.25 191	0.21 238	0.26 238	0.17 261	0.24 264	0.17 250	0.24 261	0.17 260	0.24 262	0.17 256	0.24 267	0.17 259	0.24 263	0.17 251	0.24 246	0.17 224	0.23 264	0.16 247	0.23 260	0.16 236

Pointernet	0.21 222	0.22 174	0.19 224	0.24 223	0.19 279	0.24 264	0.19 265	0.24 261	0.19 274	0.24 262	0.19 276	0.24 267	0.19 277	0.24 263	0.19 268	0.22 225	0.17 224	0.22 255	0.17 270	0.22 248	0.17 254

SuperB	0.21 222	0.10 98	2.51 729	0.12 116	0.09 159	0.10 154	0.09 157	0.08 146	0.07 152	0.10 157	0.09 159	0.09 153	0.07 151	0.07 142	0.07 143	0.07 86	0.08 95	0.07 137	0.07 146	0.08 149	0.07 146

GEAR-Net	0.22 229	0.46 280	0.27 264	0.29 244	0.17 261	0.21 247	0.17 250	0.21 245	0.17 260	0.21 245	0.17 256	0.21 243	0.17 259	0.21 246	0.17 251	0.28 264	0.26 267	0.20 246	0.16 247	0.20 238	0.16 236

BStereo	0.22 229	0.23 176	0.20 232	0.24 223	0.20 282	0.23 261	0.33 408	0.39 332	0.17 260	0.23 255	0.17 256	0.23 261	0.16 247	0.24 263	0.17 251	0.23 237	0.16 196	0.22 255	0.20 280	0.22 248	0.16 236

Anonymus123	0.22 229	0.23 176	0.20 232	0.24 223	0.20 282	0.23 261	0.33 408	0.39 332	0.17 260	0.23 255	0.17 256	0.23 261	0.16 247	0.24 263	0.17 251	0.23 237	0.16 196	0.22 255	0.20 280	0.22 248	0.16 236

WAO-6	0.22 229	0.23 176	0.22 240	0.23 218	0.22 294	0.22 252	0.22 279	0.22 251	0.22 284	0.22 249	0.22 287	0.22 253	0.22 289	0.22 252	0.22 278	0.22 225	0.22 253	0.22 255	0.22 287	0.22 248	0.22 271

IMH-64-1	0.22 229	0.23 176	0.23 244	0.22 213	0.22 294	0.22 252	0.22 279	0.22 251	0.22 284	0.22 249	0.22 287	0.22 253	0.22 289	0.22 252	0.22 278	0.22 225	0.22 253	0.23 264	0.22 287	0.22 248	0.23 273

IMH-64	0.22 229	0.23 176	0.23 244	0.22 213	0.22 294	0.22 252	0.22 279	0.22 251	0.22 284	0.22 249	0.22 287	0.22 253	0.22 289	0.22 252	0.22 278	0.22 225	0.22 253	0.23 264	0.22 287	0.22 248	0.23 273

ac_64	0.22 229	0.13 116	0.19 224	0.23 218	0.10 166	0.26 283	1.02 607	0.14 191	0.10 166	0.28 285	0.14 232	0.17 223	0.19 277	0.28 293	0.09 152	0.22 225	0.16 196	0.23 264	0.17 270	0.11 167	0.12 213

SMOE	0.23 236	0.25 191	0.30 282	0.33 262	0.18 273	0.26 283	0.18 259	0.26 275	0.18 267	0.26 279	0.18 273	0.25 274	0.18 270	0.25 272	0.18 264	0.31 280	0.27 280	0.23 264	0.17 270	0.23 260	0.17 254

LACA3	0.23 236	0.25 191	0.27 264	0.54 418	0.17 261	0.25 274	0.17 250	0.25 269	0.17 260	0.25 270	0.17 256	0.25 274	0.17 259	0.25 272	0.17 251	0.28 264	0.23 259	0.24 274	0.17 270	0.24 265	0.17 254

dd	0.23 236	0.98 408	0.16 195	0.23 218	0.15 244	0.23 261	0.15 233	0.23 258	0.15 242	0.23 255	0.15 242	0.24 267	0.17 259	0.23 259	0.15 236	0.22 225	0.15 193	0.21 250	0.15 244	0.22 248	0.16 236

dad	0.23 236	1.03 434	0.16 195	0.23 218	0.15 244	0.24 264	0.15 233	0.24 261	0.16 250	0.23 255	0.16 248	0.24 267	0.16 247	0.23 259	0.15 236	0.22 225	0.16 196	0.22 255	0.16 247	0.22 248	0.16 236

RSGM-EC	0.24 240	0.24 184	0.15 188	0.22 213	0.15 244	0.22 252	0.15 233	0.22 251	0.15 242	0.24 262	0.15 242	0.22 253	0.15 243	0.22 252	1.19 622	0.20 216	0.17 224	0.24 274	0.14 232	0.20 238	0.14 227

acva	0.24 240	0.24 184	0.15 188	0.22 213	0.15 244	0.22 252	0.15 233	0.22 251	0.15 242	0.24 262	0.15 242	0.22 253	0.15 243	0.22 252	1.19 622	0.20 216	0.17 224	0.24 274	0.14 232	0.20 238	0.14 227

MSKI-zero shot	0.24 240	0.21 170	0.49 445	0.65 445	0.18 273	0.22 252	0.17 250	0.23 258	0.18 267	0.21 245	0.17 256	0.23 261	0.28 327	0.23 259	0.18 264	0.21 223	0.16 196	0.21 250	0.16 247	0.21 246	0.16 236

SCION-MonSter(vits)	0.25 243	0.79 364	0.31 300	0.42 327	0.28 322	0.40 346	0.28 316	0.20 236	0.15 242	0.40 341	0.15 242	0.19 231	0.15 243	0.20 234	0.15 236	0.23 237	0.21 246	0.17 228	0.14 232	0.16 218	0.14 227

qqq1	0.25 243	3.70 678	0.14 163	0.14 132	0.04 101	0.06 123	0.05 120	0.06 125	0.05 124	0.06 127	0.05 127	0.04 96	0.05 117	0.06 119	0.05 115	0.13 137	0.12 146	0.06 125	0.05 123	0.03 47	0.04 96

fff1	0.25 243	3.70 678	0.14 163	0.14 132	0.04 101	0.06 123	0.05 120	0.06 125	0.05 124	0.06 127	0.05 127	0.04 96	0.05 117	0.06 119	0.05 115	0.13 137	0.12 146	0.06 125	0.05 123	0.03 47	0.04 96

UNDER WATER-64	0.25 243	0.26 194	0.25 254	0.26 238	0.25 308	0.25 274	0.25 295	0.25 269	0.25 299	0.25 270	0.25 305	0.25 274	0.25 301	0.26 284	0.25 296	0.25 253	0.25 264	0.25 279	0.25 303	0.25 268	0.25 285

ffm	0.25 243	3.83 684	0.12 134	0.12 116	0.05 126	0.06 123	0.05 120	0.06 125	0.05 124	0.03 44	0.03 56	0.06 128	0.05 117	0.06 119	0.05 115	0.12 122	0.12 146	0.05 108	0.04 99	0.06 127	0.04 96

ff1	0.25 243	3.83 684	0.12 134	0.12 116	0.05 126	0.06 123	0.05 120	0.06 125	0.05 124	0.03 44	0.03 56	0.06 128	0.05 117	0.06 119	0.05 115	0.12 122	0.12 146	0.05 108	0.04 99	0.06 127	0.04 96

mmx	0.25 243	3.83 684	0.12 134	0.12 116	0.05 126	0.06 123	0.05 120	0.06 125	0.05 124	0.03 44	0.03 56	0.06 128	0.05 117	0.06 119	0.05 115	0.12 122	0.12 146	0.05 108	0.04 99	0.06 127	0.04 96

MIM_Stereo	0.25 243	0.23 176	0.66 500	0.80 480	0.17 261	0.22 252	0.17 250	0.23 258	0.18 267	0.26 279	0.17 256	0.21 243	0.17 259	0.25 272	0.17 251	0.23 237	0.16 196	0.21 250	0.17 270	0.22 248	0.17 254

LoS	0.25 243	0.27 197	0.25 254	0.25 230	0.25 308	0.25 274	0.25 295	0.26 275	0.25 299	0.25 270	0.25 305	0.25 274	0.25 301	0.25 272	0.25 296	0.26 255	0.25 264	0.25 279	0.26 309	0.26 271	0.25 285
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Syn2CoEx	0.25 243	1.31 520	0.74 528	0.92 498	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.87 528	0.75 533	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

IGEV_i1	0.26 253	0.05 66	0.04 64	0.06 69	0.03 52	0.05 110	0.03 54	0.05 110	0.03 59	0.05 112	0.03 56	0.04 96	0.06 138	0.05 103	0.03 52	4.34 737	0.03 39	0.04 93	0.03 57	0.05 114	0.04 96

Weightmod	0.27 254	0.29 202	0.33 314	0.38 281	0.20 282	0.30 295	0.21 274	0.29 285	0.21 280	0.29 290	0.22 287	0.30 300	0.20 281	0.30 299	0.21 274	0.37 309	0.31 317	0.27 289	0.20 280	0.28 279	0.21 268

SME	0.27 254	0.29 202	0.31 300	0.38 281	0.20 282	0.29 293	0.18 259	0.30 288	0.20 276	0.32 303	0.21 285	0.32 309	0.20 281	0.32 307	0.21 274	0.35 301	0.32 322	0.27 289	0.19 278	0.29 283	0.20 265

model_zeroshot	0.27 254	0.20 164	0.27 264	0.33 262	0.21 292	0.37 330	0.22 279	0.37 318	0.24 294	0.26 279	0.27 314	0.33 313	0.21 288	0.25 272	0.27 303	0.32 283	0.20 242	0.34 326	0.23 293	0.25 268	0.26 291

DLNR-FE	0.28 257	0.89 386	0.30 282	0.34 268	0.19 279	0.28 290	0.19 265	0.28 280	0.20 276	0.28 285	0.20 280	0.28 290	0.20 281	0.28 293	0.20 271	0.33 289	0.28 288	0.25 279	0.19 278	0.24 265	0.19 263

xyz-stereo-finetune	0.28 257	0.49 293	0.16 195	0.16 154	0.16 255	0.16 217	0.16 240	0.22 251	0.30 348	0.32 303	0.31 397	0.32 309	0.31 400	0.32 307	0.32 392	0.32 283	0.33 335	0.31 306	0.32 421	0.31 292	0.32 399

SQANet	0.28 257	0.28 200	0.28 272	0.28 243	0.28 322	0.28 290	0.28 316	0.28 280	0.28 323	0.28 285	0.28 322	0.28 290	0.28 327	0.28 293	0.28 312	0.28 264	0.28 288	0.28 293	0.28 369	0.28 279	0.28 358

HGLStereo	0.28 257	0.29 202	0.22 240	0.36 275	0.22 294	0.36 322	0.21 274	0.36 310	0.21 280	0.42 372	0.21 285	0.36 325	0.22 289	0.36 325	0.21 274	0.34 293	0.21 246	0.34 326	0.21 284	0.34 307	0.21 268

iResNet_ROB	0.28 257	0.32 210	0.24 251	0.32 258	0.25 308	0.32 311	0.24 293	0.32 296	0.24 294	0.33 308	0.24 299	0.35 320	0.24 298	0.33 315	0.24 288	0.31 280	0.24 263	0.32 309	0.24 300	0.32 295	0.24 283

UNet	0.29 262	0.90 390	0.10 103	0.14 132	0.10 166	0.14 191	0.10 162	0.91 551	0.69 554	0.14 191	0.11 181	0.14 192	0.11 180	0.14 193	0.10 159	0.12 122	0.09 105	0.12 170	0.09 153	0.88 544	0.76 568

MultiAttention	0.30 263	0.30 205	0.30 282	0.30 246	0.30 347	0.30 295	0.30 339	0.30 288	0.30 348	0.30 292	0.30 352	0.30 300	0.30 348	0.30 299	0.30 338	0.30 274	0.30 312	0.30 300	0.30 402	0.30 287	0.30 382

MSAF-DinoV2	0.30 263	0.30 205	0.30 282	0.30 246	0.30 347	0.30 295	0.30 339	0.30 288	0.30 348	0.30 292	0.30 352	0.30 300	0.30 348	0.30 299	0.30 338	0.30 274	0.30 312	0.30 300	0.30 402	0.30 287	0.30 382

DDVS	0.30 263	3.10 664	0.14 163	0.19 187	0.14 230	0.19 231	0.14 225	0.20 236	0.14 230	0.19 227	0.13 227	0.16 215	0.13 225	0.19 229	0.13 219	0.17 188	0.13 169	0.17 228	0.13 227	0.17 227	0.13 220

ACV-stereo	0.30 263	2.08 600	0.25 254	0.25 230	0.18 273	0.24 264	0.17 250	0.24 261	0.18 267	0.24 262	0.17 256	0.25 274	0.17 259	0.24 263	0.17 251	0.22 225	0.16 196	0.22 255	0.16 247	0.22 248	0.16 236

LoS_RVC	0.30 263	1.14 450	0.25 254	0.25 230	0.25 308	0.26 283	0.25 295	0.25 269	0.25 299	0.25 270	0.25 305	0.26 286	0.26 311	0.26 284	0.25 296	0.26 255	0.26 267	0.25 279	0.25 303	0.26 271	0.26 291

CAS	0.30 263	1.17 456	0.25 254	0.25 230	0.25 308	0.26 283	0.25 295	0.25 269	0.26 313	0.25 270	0.25 305	0.25 274	0.25 301	0.25 272	0.25 296	0.26 255	0.26 267	0.26 284	0.25 303	0.26 271	0.25 285

DANet	0.30 263	0.30 205	0.30 282	0.30 246	0.30 347	0.30 295	0.30 339	0.30 288	0.30 348	0.30 292	0.30 352	0.30 300	0.30 348	0.30 299	0.30 338	0.30 274	0.30 312	0.30 300	0.30 402	0.30 287	0.30 382
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoO	0.31 270	0.31 208	0.31 300	0.30 246	0.40 467	0.31 302	0.30 339	0.30 288	0.34 427	0.29 290	0.31 397	0.29 296	0.30 348	0.31 304	0.31 380	0.31 280	0.29 302	0.31 306	0.30 402	0.31 292	0.31 392

tt1	0.31 270	0.93 401	0.24 251	0.33 262	0.23 300	0.31 302	0.24 293	0.32 296	0.24 294	0.32 303	0.23 292	0.32 309	0.25 301	0.32 307	0.24 288	0.27 259	0.26 267	0.27 289	0.26 309	0.27 277	0.27 330

xxxxx1	0.31 270	0.91 392	0.23 244	0.31 252	0.23 300	0.31 302	0.23 288	0.33 300	0.25 299	0.31 297	0.24 299	0.33 313	0.25 301	0.32 307	0.24 288	0.28 264	0.28 288	0.28 293	0.28 369	0.29 283	0.27 330

DLNR_Zeroshot_test	0.31 270	0.28 200	0.47 430	0.79 476	0.24 305	0.30 295	0.26 302	0.30 288	0.24 294	0.32 303	0.23 292	0.31 305	0.24 298	0.30 299	0.23 285	0.29 273	0.26 267	0.29 298	0.24 300	0.33 302	0.23 273

tt_ll	0.31 270	0.91 392	0.23 244	0.31 252	0.23 300	0.31 302	0.23 288	0.33 300	0.25 299	0.31 297	0.24 299	0.33 313	0.25 301	0.32 307	0.24 288	0.28 264	0.28 288	0.28 293	0.28 369	0.29 283	0.27 330

ff	0.31 270	0.91 392	0.23 244	0.31 252	0.23 300	0.31 302	0.23 288	0.33 300	0.25 299	0.31 297	0.24 299	0.33 313	0.25 301	0.32 307	0.24 288	0.28 264	0.28 288	0.28 293	0.28 369	0.29 283	0.27 330

RAFT + AFF	0.31 270	0.45 276	0.34 328	0.39 290	0.28 322	0.38 337	0.33 408	0.29 285	0.31 394	0.30 292	0.30 352	0.29 296	0.27 318	0.29 297	0.30 338	0.28 264	0.29 302	0.29 298	0.29 384	0.27 277	0.32 399

MLCV	0.31 270	0.35 214	0.27 264	0.35 271	0.28 322	0.35 318	0.27 305	0.35 306	0.28 323	0.36 319	0.27 314	0.35 320	0.27 318	0.35 319	0.27 303	0.34 293	0.27 280	0.34 326	0.27 348	0.34 307	0.27 330

DN-CSS_ROB	0.31 270	0.35 214	0.28 272	0.35 271	0.28 322	0.34 314	0.27 305	0.34 303	0.25 299	0.35 315	0.27 314	0.36 325	0.26 311	0.34 316	0.28 312	0.35 301	0.28 288	0.34 326	0.28 369	0.34 307	0.27 330

PStereo	0.32 279	0.36 219	0.28 272	0.38 281	0.29 335	0.36 322	0.27 305	0.38 327	0.27 317	0.38 327	0.28 322	0.36 325	0.27 318	0.36 325	0.28 312	0.32 283	0.27 280	0.33 316	0.27 348	0.33 302	0.27 330

DStereoFS	0.32 279	0.33 211	0.32 309	0.33 262	0.30 347	0.32 311	0.32 397	0.32 296	0.31 394	0.30 292	0.31 397	0.31 305	0.30 348	0.32 307	0.32 392	0.32 283	0.31 317	0.30 300	0.47 510	0.32 295	0.34 415

DStereoSA	0.32 279	0.52 308	0.34 328	0.31 252	0.31 395	0.30 295	0.30 339	0.31 294	0.30 348	0.31 297	0.31 397	0.31 305	0.30 348	0.31 304	0.31 380	0.30 274	0.32 322	0.31 306	0.31 413	0.31 292	0.31 392

WCG-NET（raft）	0.32 279	1.24 514	0.24 251	0.32 258	0.24 305	0.32 311	0.23 288	0.32 296	0.24 294	0.32 303	0.24 299	0.32 309	0.24 298	0.32 307	0.24 288	0.30 274	0.23 259	0.30 300	0.23 293	0.30 287	0.23 273

Any-RAFT	0.32 279	0.36 219	0.27 264	0.36 275	0.27 316	0.36 322	0.27 305	0.36 310	0.27 317	0.36 319	0.27 314	0.36 325	0.27 318	0.36 325	0.28 312	0.36 306	0.28 288	0.36 351	0.28 369	0.36 330	0.28 358

StereoDRNet-Refined	0.33 284	0.39 233	0.26 261	0.39 290	0.26 315	0.40 346	0.26 302	0.40 341	0.26 313	0.39 334	0.26 310	0.39 343	0.26 311	0.39 344	0.26 301	0.37 309	0.25 264	0.37 355	0.25 303	0.37 335	0.37 435
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SCION-M(vits-remse)	0.34 285	0.79 364	0.30 282	0.33 262	0.28 322	0.40 346	0.28 316	0.40 341	0.28 323	0.40 341	0.28 322	0.39 343	0.28 327	0.40 347	0.28 312	0.23 237	0.21 246	0.35 342	0.27 348	0.35 320	0.27 330

SCION-Mon(vits-remp)	0.34 285	0.98 408	0.30 282	0.33 262	0.18 273	0.21 247	0.28 316	0.40 341	0.28 323	0.40 341	0.28 322	0.39 343	0.28 327	0.40 347	0.28 312	0.37 309	0.29 302	0.35 342	0.27 348	0.35 320	0.27 330

RAFT-FEzeroshot	0.34 285	0.26 194	0.17 205	0.21 211	0.17 261	0.20 237	0.16 240	0.20 236	0.16 250	0.20 234	0.17 256	0.21 243	0.16 247	0.27 288	0.24 288	0.19 213	0.16 196	0.19 241	0.16 247	0.26 271	3.08 756

RAFT-FE	0.34 285	0.26 194	0.17 205	0.21 211	0.17 261	0.20 237	0.16 240	0.20 236	0.16 250	0.20 234	0.17 256	0.21 243	0.16 247	0.27 288	0.24 288	0.19 213	0.16 196	0.19 241	0.16 247	0.26 271	3.08 756

LG-Stereo_L2	0.34 285	0.37 222	0.38 347	0.47 350	0.28 322	0.39 344	0.28 316	0.39 332	0.28 323	0.39 334	0.28 322	0.39 343	0.28 327	0.38 336	0.28 312	0.42 365	0.35 371	0.36 351	0.26 309	0.35 320	0.26 291

H2IRNET	0.34 285	0.34 212	0.34 328	0.34 268	0.34 434	0.34 314	0.34 423	0.34 303	0.34 427	0.34 311	0.34 424	0.34 318	0.34 426	0.34 316	0.34 419	0.34 293	0.34 364	0.34 326	0.34 436	0.34 307	0.34 415

IGEV++	0.34 285	0.43 264	0.30 282	0.40 303	0.29 335	0.40 346	0.29 331	0.40 341	0.29 333	0.40 341	0.29 337	0.40 353	0.29 339	0.40 347	0.30 338	0.38 322	0.29 302	0.37 355	0.29 384	0.37 335	0.29 367

iRaft-Stereo_5w	0.34 285	0.42 262	0.31 300	0.39 290	0.30 347	0.38 337	0.30 339	0.40 341	0.29 333	0.40 341	0.37 444	0.41 368	0.34 426	0.38 336	0.30 338	0.34 293	0.27 280	0.34 326	0.26 309	0.34 307	0.26 291

CSP-Net	0.34 285	1.29 516	1.19 583	1.36 608	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	1.26 624	1.21 635	0.03 41	0.09 153	0.02 21	0.09 154

iRaft-Stereo_20w	0.34 285	0.41 250	0.31 300	0.39 290	0.29 335	0.40 346	0.32 397	0.41 360	0.32 406	0.38 327	0.30 352	0.39 343	0.30 348	0.38 336	0.32 392	0.35 301	0.27 280	0.34 326	0.27 348	0.34 307	0.29 367

DGSMNet	0.34 285	0.41 250	0.27 264	0.41 317	0.28 322	0.41 365	0.28 316	0.41 360	0.27 317	0.41 358	0.27 314	0.42 386	0.27 318	0.41 367	0.28 312	0.40 343	0.29 302	0.40 420	0.28 369	0.40 411	0.27 330

small-0shot	0.35 296	1.92 594	0.27 264	0.27 241	0.27 316	0.27 288	0.27 305	0.27 279	0.27 317	0.27 284	0.27 314	0.26 286	0.27 318	0.27 288	0.26 301	0.27 259	0.26 267	0.26 284	0.26 309	0.26 271	0.27 330

gcap_with_dpt	0.35 296	0.39 233	0.30 282	0.44 338	0.31 395	0.44 428	0.31 387	0.44 425	0.31 394	0.44 418	0.30 352	0.44 431	0.30 348	0.44 419	0.30 338	0.38 322	0.26 267	0.38 363	0.27 348	0.38 348	0.27 330

FE-Mocha	0.35 296	0.71 347	0.40 391	0.47 350	0.27 316	0.34 314	0.27 305	0.34 303	0.26 313	0.34 311	0.26 310	0.34 318	0.27 318	0.34 316	0.27 303	0.44 367	0.41 411	0.33 316	0.29 384	0.32 295	0.29 367

IGEV-FE	0.35 296	0.37 222	0.17 205	0.19 187	0.17 261	0.20 237	0.17 250	0.19 229	0.17 260	0.19 227	0.17 256	0.19 231	0.17 259	0.37 332	0.36 426	0.19 213	0.17 224	0.19 241	0.17 270	0.38 348	2.84 747

test_for_model	0.35 296	0.39 233	0.30 282	0.43 334	0.30 347	0.43 393	0.30 339	0.43 386	0.30 348	0.43 379	0.30 352	0.43 395	0.30 348	0.44 419	0.31 380	0.38 322	0.26 267	0.38 363	0.26 309	0.38 348	0.26 291

CASnet	0.35 296	0.51 306	0.44 414	0.32 258	0.31 395	0.24 264	0.34 423	0.36 310	0.25 299	0.31 297	0.37 444	0.30 300	0.33 419	0.25 272	0.45 481	0.37 309	0.37 382	0.33 316	0.35 449	0.34 307	0.37 435
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
IGEV-Stereo	0.35 296	0.44 267	0.45 416	0.49 362	0.30 347	0.37 330	0.30 339	0.36 310	0.30 348	0.36 319	0.29 337	0.36 325	0.29 339	0.36 325	0.30 338	0.46 409	0.39 397	0.32 309	0.24 300	0.32 295	0.25 285
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ETE_ROB	0.35 296	0.35 214	0.35 338	0.35 271	0.35 438	0.35 318	0.35 428	0.35 306	0.35 431	0.35 315	0.35 433	0.35 320	0.35 432	0.35 319	0.35 423	0.35 301	0.35 371	0.35 342	0.35 449	0.35 320	0.35 426

GeoVLM	0.36 304	0.38 226	0.27 264	0.46 343	0.28 322	0.35 318	0.28 316	0.37 318	0.27 317	0.35 315	0.28 322	0.36 325	0.38 445	0.35 319	0.28 312	1.08 557	0.26 267	0.33 316	0.27 348	0.34 307	0.33 408

Zero-FE251	0.36 304	0.40 237	0.28 272	0.41 317	0.28 322	0.41 365	0.28 316	0.41 360	0.28 323	0.41 358	0.28 322	0.41 368	0.28 327	0.42 381	0.30 338	0.37 309	0.26 267	0.37 355	0.27 348	0.45 437	0.56 521

GIP-stereo	0.36 304	0.49 293	0.39 358	0.48 356	0.32 409	0.41 365	0.28 316	0.40 341	0.30 348	0.41 358	0.28 322	0.40 353	0.28 327	0.42 381	0.28 312	0.45 397	0.32 322	0.38 363	0.30 402	0.37 335	0.27 330

DCVSM-stereo	0.36 304	1.89 585	0.22 240	0.40 303	0.22 294	0.40 346	0.22 279	0.40 341	0.22 284	0.40 341	0.22 287	0.40 353	0.22 289	0.40 347	0.22 278	0.28 264	0.21 246	0.28 293	0.21 284	0.28 279	0.20 265

RSM	0.36 304	0.36 219	0.43 412	0.37 278	0.42 487	0.49 468	0.42 477	0.37 318	0.28 323	0.36 319	0.29 337	0.36 325	0.30 348	0.37 332	0.28 312	0.34 293	0.31 317	0.34 326	0.35 449	0.40 411	0.29 367

gcap-zeroshot	0.36 304	0.40 237	0.34 328	0.44 338	0.31 395	0.44 428	0.31 387	0.44 425	0.32 406	0.44 418	0.32 407	0.44 431	0.32 407	0.44 419	0.31 380	0.39 335	0.28 288	0.39 407	0.28 369	0.39 397	0.27 330

testlalala	0.36 304	0.40 237	0.34 328	0.44 338	0.31 395	0.44 428	0.31 387	0.44 425	0.32 406	0.44 418	0.32 407	0.44 431	0.32 407	0.44 419	0.31 380	0.39 335	0.28 288	0.39 407	0.28 369	0.39 397	0.27 330

GCAPDPT-zeroshot	0.36 304	0.40 237	0.30 282	0.43 334	0.30 347	0.43 393	0.30 339	0.43 386	0.31 394	0.43 379	0.30 352	0.43 395	0.30 348	0.44 419	0.31 380	0.39 335	0.28 288	0.39 407	0.27 348	0.39 397	0.26 291

RAFT-Test	0.36 304	0.37 222	0.33 314	0.41 317	0.32 409	0.41 365	0.32 397	0.41 360	0.32 406	0.41 358	0.32 407	0.41 368	0.32 407	0.41 367	0.33 404	0.37 309	0.29 302	0.37 355	0.29 384	0.38 348	0.31 392

DMCA	0.36 304	0.38 226	0.37 345	0.35 271	0.35 438	0.36 322	0.36 434	0.36 310	0.35 431	0.35 315	0.37 444	0.36 325	0.36 436	0.35 319	0.36 426	0.36 306	0.36 377	0.35 342	0.36 455	0.36 330	0.36 429

ACVNet-DCA	0.37 314	1.00 418	0.30 282	0.40 303	0.29 335	0.40 346	0.29 331	0.40 341	0.29 333	0.40 341	0.29 337	0.40 353	0.29 339	0.39 344	0.28 312	0.33 289	0.32 322	0.33 316	0.32 421	0.33 302	0.32 399

1test111	0.37 314	1.02 432	0.30 282	0.39 290	0.29 335	0.40 346	0.28 316	0.39 332	0.29 333	0.39 334	0.29 337	0.39 343	0.28 327	0.40 347	0.29 328	0.33 289	0.32 322	0.33 316	0.31 413	0.32 295	0.31 392

cc1	0.37 314	1.02 432	0.30 282	0.39 290	0.29 335	0.40 346	0.28 316	0.39 332	0.29 333	0.39 334	0.29 337	0.39 343	0.28 327	0.40 347	0.29 328	0.33 289	0.32 322	0.33 316	0.31 413	0.32 295	0.31 392

EKT-Stereo	0.37 314	0.40 237	0.44 414	1.07 523	0.29 335	0.34 314	0.31 387	0.36 310	0.29 333	0.38 327	0.31 397	0.37 335	0.30 348	0.36 325	0.29 328	0.34 293	0.28 288	0.39 407	0.30 402	0.37 335	0.30 382

GMOStereo	0.37 314	0.45 276	0.23 244	0.30 246	0.37 449	0.41 365	0.36 434	0.41 360	0.35 431	0.43 379	0.36 437	0.41 368	0.40 458	0.41 367	0.36 426	0.34 293	0.22 253	0.47 476	0.37 458	0.39 397	0.33 408

XPNet_ROB	0.37 314	0.37 222	0.37 345	0.37 278	0.37 449	0.37 330	0.37 440	0.37 318	0.37 443	0.37 325	0.37 444	0.37 335	0.37 441	0.37 332	0.37 436	0.37 309	0.37 382	0.37 355	0.37 458	0.37 335	0.37 435

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 320	0.35 214	0.56 469	0.63 439	0.29 335	0.36 322	0.29 331	0.36 310	0.29 333	0.39 334	0.29 337	0.36 325	0.29 339	0.36 325	0.29 328	0.62 470	0.57 481	0.35 342	0.29 384	0.36 330	0.29 367

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.38 320	0.35 214	0.56 469	0.63 439	0.28 322	0.36 322	0.28 316	0.36 310	0.28 323	0.36 319	0.28 322	0.36 325	0.28 327	0.36 325	0.28 312	0.62 470	0.57 481	0.35 342	0.28 369	0.35 320	0.28 358

MonSter++	0.38 320	0.44 267	0.31 300	0.43 334	0.30 347	0.43 393	0.31 387	0.43 386	0.31 394	0.45 430	0.31 397	0.43 395	0.31 400	0.43 388	0.69 551	0.38 322	0.33 335	0.40 420	0.30 402	0.38 348	0.30 382

HiDET	0.38 320	0.44 267	0.30 282	0.42 327	0.30 347	0.42 386	0.30 339	0.42 378	0.30 348	0.44 418	0.30 352	0.42 386	0.30 348	0.42 381	0.68 543	0.37 309	0.32 322	0.40 420	0.29 384	0.37 335	0.29 367

LCMNet	0.38 320	0.44 267	0.30 282	0.42 327	0.30 347	0.42 386	0.30 339	0.42 378	0.30 348	0.45 430	0.30 352	0.42 386	0.30 348	0.42 381	0.69 551	0.37 309	0.32 322	0.40 420	0.29 384	0.37 335	0.29 367

CSFM-Stereo	0.38 320	0.44 267	0.30 282	0.42 327	0.30 347	0.42 386	0.30 339	0.43 386	0.30 348	0.44 418	0.30 352	0.42 386	0.30 348	0.42 381	0.73 565	0.37 309	0.32 322	0.40 420	0.29 384	0.37 335	0.30 382

HART	0.38 320	0.45 276	0.34 328	0.42 327	0.33 422	0.41 365	0.34 423	0.42 378	0.33 416	0.43 379	0.34 424	0.42 386	0.34 426	0.41 367	0.38 439	0.40 343	0.32 322	0.42 454	0.32 421	0.40 411	0.32 399

GREAT-IGEV	0.38 320	0.43 264	0.36 340	0.48 356	0.32 409	0.45 442	0.32 397	0.45 434	0.32 406	0.45 430	0.32 407	0.45 441	0.32 407	0.45 438	0.32 392	0.44 367	0.33 335	0.41 438	0.29 384	0.41 422	0.29 367
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	0.38 320	0.43 264	0.33 314	0.46 343	0.33 422	0.45 442	0.32 397	0.45 434	0.32 406	0.45 430	0.32 407	0.45 441	0.33 419	0.45 438	0.32 392	0.38 322	0.38 390	0.38 363	0.37 458	0.37 335	0.36 429

WAO-8	0.38 320	0.38 226	0.38 347	0.38 281	0.38 456	0.38 337	0.38 447	0.38 327	0.38 447	0.38 327	0.38 449	0.38 338	0.38 445	0.38 336	0.38 439	0.38 322	0.38 390	0.38 363	0.37 458	0.38 348	0.38 442

WAO-7	0.38 320	0.38 226	0.38 347	0.38 281	0.38 456	0.38 337	0.38 447	0.38 327	0.38 447	0.38 327	0.38 449	0.38 338	0.38 445	0.38 336	0.38 439	0.38 322	0.38 390	0.38 363	0.38 472	0.38 348	0.38 442

xx1	0.38 320	1.03 434	0.31 300	0.40 303	0.31 395	0.41 365	0.28 316	0.40 341	0.29 333	0.40 341	0.29 337	0.40 353	0.29 339	0.40 347	0.29 328	0.34 293	0.33 335	0.34 326	0.32 421	0.34 307	0.32 399

Venus	0.38 320	0.38 226	0.38 347	0.38 281	0.38 456	0.37 330	0.38 447	0.37 318	0.37 443	0.41 358	0.37 444	0.39 343	0.37 441	0.38 336	0.38 439	0.37 309	0.38 390	0.38 363	0.37 458	0.37 335	0.38 442

IMH	0.38 320	0.38 226	0.38 347	0.38 281	0.38 456	0.38 337	0.38 447	0.38 327	0.38 447	0.42 372	0.38 449	0.40 353	0.38 445	0.38 336	0.38 439	0.38 322	0.38 390	0.39 407	0.38 472	0.38 348	0.38 442

NBS	0.39 334	0.68 342	0.36 340	0.38 281	0.36 444	0.38 337	0.39 461	0.39 332	0.39 460	0.37 325	0.35 433	0.37 335	0.38 445	0.37 332	0.38 439	0.39 335	0.36 377	0.36 351	0.39 476	0.38 348	0.38 442

DF	0.39 334	1.37 526	1.02 567	1.14 531	0.12 222	0.16 217	0.12 216	0.16 216	0.12 223	0.16 214	0.12 213	0.16 215	0.12 218	0.16 215	0.12 210	1.12 566	1.00 557	0.15 214	0.12 216	0.15 213	0.12 213

PAM	0.39 334	1.88 584	0.34 328	0.37 278	0.41 477	0.45 442	0.22 279	0.28 280	0.23 291	0.28 285	0.24 299	0.29 296	0.23 295	0.29 297	0.23 285	0.38 322	0.32 322	0.38 363	0.37 458	0.32 295	0.22 271

HanzoNet	0.39 334	0.38 226	0.40 391	0.39 290	0.41 477	0.38 337	0.38 447	0.38 327	0.38 447	0.39 334	0.39 459	0.38 338	0.38 445	0.39 344	0.40 456	0.38 322	0.38 390	0.40 420	0.38 472	0.38 348	0.40 451

CES	0.39 334	0.47 285	0.36 340	0.36 275	0.37 449	0.45 442	0.35 428	0.35 306	0.40 463	0.36 319	0.44 485	0.47 451	0.36 436	0.44 419	0.36 426	0.37 309	0.39 397	0.44 457	0.35 449	0.37 335	0.36 429

PASM	0.39 334	3.06 663	1.36 649	1.58 618	0.09 159	0.11 165	0.11 180	0.11 166	0.11 184	0.09 152	0.09 159	0.11 169	0.09 158	0.09 152	0.09 152	0.11 116	0.11 132	0.11 163	0.09 153	0.11 167	0.11 177

mms	0.40 340	0.45 276	0.35 338	0.48 356	0.36 444	0.47 454	0.34 423	0.45 434	0.38 447	0.47 442	0.33 416	0.45 441	0.32 407	0.45 438	0.32 392	0.39 335	0.38 390	0.38 363	0.37 458	0.39 397	0.39 449

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 340	1.09 444	0.39 358	0.49 362	0.30 347	0.43 393	0.30 339	0.44 425	0.30 348	0.43 379	0.30 352	0.43 395	0.30 348	0.43 388	0.30 338	0.45 397	0.34 364	0.38 363	0.27 348	0.38 348	0.27 330

knoymous	0.40 340	0.40 237	0.40 391	0.40 303	0.40 467	0.40 346	0.40 462	0.40 341	0.40 463	0.40 341	0.40 462	0.40 353	0.40 458	0.40 347	0.40 456	0.40 343	0.40 401	0.40 420	0.40 478	0.40 411	0.40 451

anonymousa	0.40 340	0.40 237	0.40 391	0.40 303	0.40 467	0.40 346	0.40 462	0.40 341	0.40 463	0.40 341	0.40 462	0.40 353	0.40 458	0.40 347	0.40 456	0.40 343	0.40 401	0.40 420	0.40 478	0.40 411	0.40 451

riskmin	0.40 340	0.40 237	0.40 391	0.40 303	0.40 467	0.40 346	0.40 462	0.40 341	0.40 463	0.40 341	0.40 462	0.40 353	0.40 458	0.40 347	0.40 456	0.40 343	0.40 401	0.40 420	0.40 478	0.40 411	0.40 451

Anonymous_2	0.40 340	0.40 237	0.40 391	0.40 303	0.40 467	0.40 346	0.40 462	0.40 341	0.40 463	0.40 341	0.40 462	0.40 353	0.40 458	0.40 347	0.40 456	0.40 343	0.40 401	0.40 420	0.40 478	0.40 411	0.40 451

Anonymous_1	0.40 340	0.40 237	0.40 391	0.40 303	0.40 467	0.40 346	0.40 462	0.40 341	0.40 463	0.40 341	0.40 462	0.40 353	0.40 458	0.40 347	0.40 456	0.40 343	0.40 401	0.40 420	0.40 478	0.40 411	0.40 451

AdaStereo	0.40 340	0.40 237	0.40 391	0.40 303	0.40 467	0.40 346	0.40 462	0.40 341	0.40 463	0.40 341	0.40 462	0.40 353	0.40 458	0.40 347	0.40 456	0.40 343	0.40 401	0.40 420	0.40 478	0.40 411	0.40 451
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	0.41 348	0.89 386	0.31 300	0.40 303	0.31 395	0.40 346	0.31 387	0.40 341	0.31 394	0.61 509	0.53 522	0.40 353	0.31 400	0.40 347	0.31 380	0.58 456	0.47 445	0.38 363	0.29 384	0.38 348	0.29 367

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 348	1.09 444	0.40 391	0.52 413	0.31 395	0.44 428	0.31 387	0.44 425	0.31 394	0.44 418	0.31 397	0.44 431	0.31 400	0.44 419	0.31 380	0.46 409	0.35 371	0.39 407	0.28 369	0.39 397	0.28 358

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 348	1.06 441	0.40 391	0.51 410	0.31 395	0.44 428	0.30 339	0.43 386	0.32 406	0.44 418	0.30 352	0.56 504	0.30 348	0.44 419	0.31 380	0.45 397	0.34 364	0.39 407	0.27 348	0.40 411	0.27 330

Select-FE	0.41 348	0.44 267	0.23 244	0.26 238	0.22 294	0.26 283	0.22 279	0.26 275	0.23 291	0.26 279	0.23 292	0.26 286	0.23 295	0.45 438	0.42 472	0.25 253	0.22 253	0.25 279	0.22 287	0.45 437	2.90 748

water-stereo	0.41 348	0.84 374	0.46 422	0.50 399	0.33 422	0.45 442	0.33 408	0.45 434	0.32 406	0.45 430	0.32 407	0.45 441	0.32 407	0.45 438	0.32 392	0.44 367	0.41 411	0.39 407	0.31 413	0.39 397	0.32 399

GCAP-BAT	0.41 348	1.30 518	0.39 358	0.49 362	0.30 347	0.43 393	0.30 339	0.43 386	0.30 348	0.44 418	0.30 352	0.43 395	0.30 348	0.43 388	0.30 338	0.44 367	0.34 364	0.38 363	0.26 309	0.38 348	0.26 291

GwcNet-ADL	0.41 348	0.41 250	0.41 405	0.41 317	0.41 477	0.41 365	0.41 471	0.41 360	0.41 473	0.41 358	0.41 470	0.41 368	0.41 470	0.41 367	0.41 464	0.41 351	0.41 411	0.41 438	0.41 487	0.41 422	0.41 460

PSMNet-ADL	0.41 348	0.41 250	0.41 405	0.41 317	0.41 477	0.41 365	0.41 471	0.41 360	0.41 473	0.41 358	0.41 470	0.41 368	0.41 470	0.41 367	0.41 464	0.41 351	0.41 411	0.41 438	0.41 487	0.41 422	0.41 460

GANet-ADL	0.41 348	0.41 250	0.41 405	0.41 317	0.41 477	0.41 365	0.41 471	0.41 360	0.41 473	0.41 358	0.41 470	0.41 368	0.41 470	0.41 367	0.41 464	0.41 351	0.41 411	0.41 438	0.41 487	0.41 422	0.41 460

ADLNet2	0.41 348	0.41 250	0.41 405	0.41 317	0.41 477	0.41 365	0.41 471	0.41 360	0.41 473	0.41 358	0.41 470	0.41 368	0.41 470	0.41 367	0.41 464	0.41 351	0.41 411	0.41 438	0.41 487	0.41 422	0.41 460

ADLNet	0.41 348	0.41 250	0.41 405	0.41 317	0.41 477	0.41 365	0.41 471	0.41 360	0.41 473	0.41 358	0.41 470	0.41 368	0.41 470	0.41 367	0.41 464	0.41 351	0.41 411	0.41 438	0.41 487	0.41 422	0.41 460

FCDSN-DC	0.41 348	0.59 330	0.64 494	0.54 418	0.33 422	0.50 477	0.37 440	0.42 378	0.40 463	0.61 509	0.43 483	0.50 479	0.49 506	0.38 336	0.32 392	0.28 264	0.23 259	0.26 284	0.22 287	0.35 320	0.28 358
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
psmorigin	0.41 348	0.46 280	0.33 314	0.49 362	0.33 422	0.49 468	0.33 408	0.49 456	0.33 416	0.49 459	0.33 416	0.49 465	0.33 419	0.51 482	0.33 404	0.41 351	0.30 312	0.41 438	0.30 402	0.79 527	0.29 367

Gwc-CoAtRS	0.41 348	1.49 532	0.32 309	0.42 327	0.32 409	0.41 365	0.32 397	0.41 360	0.33 416	0.41 358	0.32 407	0.41 368	0.32 407	0.41 367	0.32 392	0.39 335	0.28 288	0.39 407	0.28 369	0.40 411	0.28 358

CR-RVC	0.42 362	0.14 136	1.89 696	1.91 633	0.13 227	0.12 175	0.08 155	0.07 142	0.07 152	0.07 144	0.07 153	0.08 144	0.14 230	0.07 142	0.07 143	0.96 540	1.91 706	0.14 189	0.14 232	0.20 238	0.13 220

S0	0.42 362	0.44 267	0.54 465	0.59 431	0.34 434	0.48 459	0.22 279	0.51 479	0.25 299	0.51 481	0.34 424	0.53 493	0.35 432	0.47 447	0.36 426	0.55 449	0.39 397	0.49 489	0.27 348	0.46 442	0.34 415

UPFNet	0.42 362	1.20 460	0.17 205	0.24 223	0.17 261	0.25 274	0.17 250	1.19 590	0.90 590	0.25 270	0.17 256	0.24 267	0.17 259	0.25 272	0.17 251	0.22 225	0.17 224	0.22 255	0.16 247	1.15 582	0.93 587

quiztm	0.43 365	0.49 293	0.40 391	0.51 410	0.40 467	0.51 489	0.40 462	0.50 465	0.40 463	0.50 472	0.40 462	0.51 490	0.40 458	0.50 472	0.40 456	0.44 367	0.34 364	0.44 457	0.34 436	0.44 432	0.34 415

GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 365	1.76 548	0.39 358	0.49 362	0.30 347	0.43 393	0.30 339	0.43 386	0.30 348	0.43 379	0.30 352	0.43 395	0.30 348	0.43 388	0.31 380	0.44 367	0.33 335	0.38 363	0.27 348	0.38 348	0.26 291

aanet-new-8k	0.43 365	1.76 548	0.39 358	0.49 362	0.30 347	0.43 393	0.30 339	0.43 386	0.30 348	0.43 379	0.30 352	0.43 395	0.30 348	0.43 388	0.30 338	0.44 367	0.33 335	0.38 363	0.26 309	0.38 348	0.26 291

aanet-new	0.43 365	1.80 558	0.38 347	0.49 362	0.30 347	0.43 393	0.30 339	0.43 386	0.30 348	0.43 379	0.30 352	0.43 395	0.30 348	0.43 388	0.30 338	0.44 367	0.33 335	0.38 363	0.26 309	0.38 348	0.26 291

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 365	1.77 550	0.39 358	0.49 362	0.30 347	0.43 393	0.30 339	0.43 386	0.30 348	0.43 379	0.30 352	0.43 395	0.30 348	0.43 388	0.30 338	0.44 367	0.33 335	0.38 363	0.26 309	0.38 348	0.26 291

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 365	1.78 553	0.39 358	0.49 362	0.30 347	0.43 393	0.30 339	0.43 386	0.30 348	0.43 379	0.30 352	0.43 395	0.30 348	0.43 388	0.30 338	0.44 367	0.33 335	0.38 363	0.26 309	0.38 348	0.26 291

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 365	1.77 550	0.39 358	0.49 362	0.30 347	0.43 393	0.30 339	0.43 386	0.30 348	0.43 379	0.30 352	0.43 395	0.30 348	0.43 388	0.30 338	0.44 367	0.33 335	0.38 363	0.26 309	0.38 348	0.26 291

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 365	1.77 550	0.39 358	0.49 362	0.30 347	0.43 393	0.30 339	0.43 386	0.30 348	0.43 379	0.30 352	0.43 395	0.30 348	0.43 388	0.30 338	0.44 367	0.33 335	0.38 363	0.26 309	0.38 348	0.26 291

DDF-Stereo	0.43 365	1.15 453	0.57 473	0.53 415	0.32 409	0.41 365	0.32 397	0.41 360	0.32 406	0.41 358	0.32 407	0.41 368	0.32 407	0.40 347	0.32 392	0.52 439	0.50 462	0.38 363	0.31 413	0.39 397	0.31 392

DVStereo	0.43 365	0.86 378	0.48 438	0.50 399	0.33 422	0.46 449	0.33 408	0.46 438	0.33 416	0.46 436	0.33 416	0.47 451	0.33 419	0.47 447	0.34 419	0.45 397	0.42 421	0.40 420	0.33 432	0.47 456	0.38 442

psmg	0.43 365	1.91 588	0.92 554	1.91 633	0.02 22	0.02 20	0.03 54	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.03 43	0.02 21	1.97 667	1.44 658	0.04 93	0.03 57	0.02 21	0.03 52

delet	0.43 365	1.21 506	0.17 205	0.25 230	0.17 261	0.25 274	0.18 259	1.26 644	0.95 599	0.25 270	0.17 256	0.25 274	0.17 259	0.25 272	0.17 251	0.23 237	0.16 196	0.22 255	0.16 247	1.18 590	0.98 593

psm_up	0.43 365	1.19 459	0.17 205	0.25 230	0.18 273	0.25 274	0.19 265	1.26 644	0.91 591	0.26 279	0.17 256	0.25 274	0.17 259	0.25 272	0.17 251	0.22 225	0.17 224	0.23 264	0.16 247	1.18 590	0.99 594

aanet-new-90k	0.44 378	1.82 570	0.39 358	0.49 362	0.30 347	0.43 393	0.30 339	0.43 386	0.30 348	0.43 379	0.30 352	0.43 395	0.30 348	0.44 419	0.30 338	0.44 367	0.33 335	0.38 363	0.26 309	0.38 348	0.26 291

aanet-new-60k	0.44 378	1.81 563	0.39 358	0.49 362	0.30 347	0.43 393	0.30 339	0.43 386	0.30 348	0.43 379	0.30 352	0.43 395	0.30 348	0.43 388	0.30 338	0.44 367	0.33 335	0.38 363	0.26 309	0.38 348	0.26 291

aanet-new-70k	0.44 378	1.82 570	0.38 347	0.49 362	0.30 347	0.43 393	0.30 339	0.43 386	0.30 348	0.43 379	0.30 352	0.43 395	0.30 348	0.43 388	0.30 338	0.44 367	0.33 335	0.38 363	0.26 309	0.38 348	0.26 291

aanet-new-78k	0.44 378	1.80 558	0.39 358	0.49 362	0.30 347	0.43 393	0.30 339	0.43 386	0.30 348	0.43 379	0.30 352	0.43 395	0.30 348	0.43 388	0.30 338	0.45 397	0.33 335	0.38 363	0.26 309	0.38 348	0.26 291

aanet-new-40k	0.44 378	1.81 563	0.39 358	0.50 399	0.30 347	0.43 393	0.30 339	0.43 386	0.30 348	0.43 379	0.30 352	0.43 395	0.30 348	0.43 388	0.30 338	0.45 397	0.33 335	0.38 363	0.26 309	0.38 348	0.26 291

aanet-new-36k	0.44 378	1.80 558	0.39 358	0.49 362	0.30 347	0.43 393	0.30 339	0.43 386	0.30 348	0.43 379	0.30 352	0.43 395	0.30 348	0.43 388	0.30 338	0.44 367	0.33 335	0.38 363	0.26 309	0.38 348	0.26 291

aanet-new-34k	0.44 378	1.80 558	0.39 358	0.49 362	0.30 347	0.43 393	0.30 339	0.43 386	0.30 348	0.43 379	0.30 352	0.43 395	0.30 348	0.43 388	0.30 338	0.44 367	0.33 335	0.38 363	0.26 309	0.38 348	0.26 291

aanet-32k-new	0.44 378	1.78 553	0.39 358	0.49 362	0.30 347	0.43 393	0.30 339	0.44 425	0.30 348	0.44 418	0.30 352	0.43 395	0.30 348	0.43 388	0.30 338	0.45 397	0.34 364	0.39 407	0.26 309	0.38 348	0.26 291

aanet-new-32k	0.44 378	1.79 557	0.39 358	0.49 362	0.30 347	0.43 393	0.30 339	0.43 386	0.30 348	0.43 379	0.30 352	0.43 395	0.30 348	0.43 388	0.30 338	0.44 367	0.33 335	0.38 363	0.26 309	0.38 348	0.26 291

aanet-new-30k	0.44 378	1.78 553	0.39 358	0.49 362	0.30 347	0.43 393	0.30 339	0.43 386	0.30 348	0.43 379	0.30 352	0.43 395	0.30 348	0.43 388	0.30 338	0.44 367	0.33 335	0.38 363	0.26 309	0.38 348	0.26 291

aanet-new-28k	0.44 378	1.81 563	0.39 358	0.49 362	0.30 347	0.44 428	0.30 339	0.44 425	0.30 348	0.44 418	0.30 352	0.44 431	0.30 348	0.44 419	0.30 338	0.45 397	0.33 335	0.38 363	0.26 309	0.38 348	0.26 291

aanet-new-24k	0.44 378	1.78 553	0.39 358	0.49 362	0.30 347	0.43 393	0.30 339	0.43 386	0.30 348	0.43 379	0.30 352	0.43 395	0.30 348	0.43 388	0.30 338	0.44 367	0.33 335	0.38 363	0.26 309	0.38 348	0.26 291

aanet-new-22k	0.44 378	1.81 563	0.39 358	0.49 362	0.30 347	0.43 393	0.30 339	0.43 386	0.30 348	0.43 379	0.30 352	0.43 395	0.30 348	0.43 388	0.30 338	0.44 367	0.33 335	0.38 363	0.26 309	0.38 348	0.26 291

aanet-new-16k	0.44 378	1.83 573	0.39 358	0.49 362	0.30 347	0.43 393	0.30 339	0.43 386	0.30 348	0.43 379	0.30 352	0.43 395	0.30 348	0.43 388	0.30 338	0.44 367	0.33 335	0.38 363	0.26 309	0.38 348	0.26 291

GCAP-Stereo-cres-4k	0.44 378	1.81 563	0.39 358	0.49 362	0.30 347	0.43 393	0.30 339	0.43 386	0.30 348	0.43 379	0.30 352	0.43 395	0.30 348	0.43 388	0.30 338	0.44 367	0.33 335	0.38 363	0.26 309	0.38 348	0.26 291

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.44 378	1.85 579	0.38 347	0.49 362	0.30 347	0.43 393	0.30 339	0.43 386	0.30 348	0.43 379	0.30 352	0.43 395	0.30 348	0.43 388	0.30 338	0.44 367	0.33 335	0.38 363	0.26 309	0.38 348	0.26 291

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.44 378	1.86 582	0.39 358	0.49 362	0.30 347	0.43 393	0.30 339	0.43 386	0.30 348	0.43 379	0.30 352	0.43 395	0.30 348	0.43 388	0.30 338	0.44 367	0.33 335	0.38 363	0.26 309	0.38 348	0.26 291

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.44 378	1.80 558	0.39 358	0.49 362	0.30 347	0.44 428	0.30 339	0.43 386	0.30 348	0.43 379	0.30 352	0.43 395	0.30 348	0.44 419	0.30 338	0.44 367	0.33 335	0.38 363	0.26 309	0.38 348	0.26 291

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.44 378	1.82 570	0.39 358	0.49 362	0.30 347	0.43 393	0.30 339	0.43 386	0.30 348	0.43 379	0.30 352	0.43 395	0.30 348	0.43 388	0.30 338	0.44 367	0.33 335	0.38 363	0.26 309	0.38 348	0.26 291

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.44 378	1.83 573	0.39 358	0.49 362	0.30 347	0.43 393	0.30 339	0.43 386	0.30 348	0.43 379	0.30 352	0.43 395	0.30 348	0.43 388	0.30 338	0.44 367	0.36 377	0.38 363	0.26 309	0.38 348	0.26 291

Monster-pub-mixall	0.44 378	0.56 322	0.60 479	0.38 281	0.27 316	0.37 330	0.27 305	0.37 318	0.29 333	0.38 327	0.27 314	0.38 338	0.29 339	0.85 552	0.27 303	1.46 640	0.26 267	0.34 326	0.26 309	0.36 330	0.53 507

depthmonostereo	0.44 378	0.85 376	0.46 422	0.54 418	0.40 467	0.52 493	0.38 447	0.52 484	0.35 431	0.47 442	0.34 424	0.46 445	0.34 426	0.47 447	0.34 419	0.45 397	0.43 426	0.41 438	0.33 432	0.41 422	0.32 399

MMNet	0.44 378	1.24 514	0.17 205	0.25 230	0.17 261	0.25 274	0.18 259	1.26 644	0.93 597	0.25 270	0.17 256	0.25 274	0.18 270	0.25 272	0.17 251	0.23 237	0.16 196	0.23 264	0.16 247	1.20 594	0.99 594

rgla	0.45 401	0.54 316	0.33 314	0.67 450	0.32 409	0.48 459	0.33 408	0.48 448	0.33 416	0.48 449	0.94 598	0.48 458	0.33 419	0.47 447	0.33 404	0.45 397	0.52 470	0.53 506	0.31 413	0.45 437	0.32 399

LACA_dic	0.45 401	0.13 116	1.78 678	1.70 628	0.12 222	0.13 177	0.12 216	0.16 216	0.15 242	0.13 178	0.12 213	0.13 178	0.11 180	0.16 215	0.13 219	1.73 652	1.69 681	0.16 218	0.11 181	0.13 178	0.13 220

aanet-new-10k	0.45 401	1.81 563	0.40 391	0.50 399	0.31 395	0.44 428	0.31 387	0.44 425	0.31 394	0.44 418	0.31 397	0.44 431	0.32 407	0.44 419	0.31 380	0.46 409	0.35 371	0.39 407	0.27 348	0.39 397	0.27 330

252Zero-FE	0.45 401	0.50 298	0.36 340	0.50 399	0.36 444	0.50 477	0.36 434	0.50 465	0.36 441	0.49 459	0.36 437	0.49 465	0.36 436	0.54 493	0.41 464	0.45 397	0.34 364	0.45 462	0.34 436	0.55 483	0.75 565

Monster-pub-eth3d	0.45 401	0.57 325	0.60 479	0.39 290	0.28 322	0.37 330	0.28 316	0.37 318	0.30 348	0.39 334	0.29 337	0.39 343	0.30 348	0.92 564	0.27 303	1.42 637	0.28 288	0.34 326	0.28 369	0.37 335	0.53 507

Replicate-Monster	0.45 401	0.57 325	0.60 479	0.40 303	0.29 335	0.37 330	0.27 305	0.37 318	0.30 348	0.40 341	0.31 397	0.40 353	0.30 348	0.99 572	0.27 303	1.36 633	0.31 317	0.34 326	0.30 402	0.36 330	0.54 510

SCV_C0	0.45 401	0.88 383	0.49 445	0.54 418	0.37 449	0.48 459	0.37 440	0.48 448	0.37 443	0.48 449	0.36 437	0.48 458	0.37 441	0.49 464	0.37 436	0.50 431	0.41 411	0.44 457	0.34 436	0.44 432	0.34 415

RAFT-Stereo-weight	0.45 401	1.90 587	0.34 328	0.42 327	0.36 444	0.43 393	0.35 428	0.42 378	0.34 427	0.42 372	0.34 424	0.44 431	0.34 426	0.41 367	0.34 419	0.38 322	0.32 322	0.38 363	0.32 421	0.38 348	0.33 408

TorneroNet-64	0.45 401	0.27 197	0.30 282	0.58 428	0.27 316	0.70 526	0.30 339	0.28 280	0.73 573	0.73 531	0.28 322	0.71 531	0.66 540	0.75 533	0.27 303	0.27 259	0.29 302	0.37 355	0.75 580	0.28 279	0.30 382

416test	0.46 410	0.55 319	0.33 314	0.67 450	0.33 422	0.48 459	0.33 408	0.48 448	0.33 416	0.48 449	0.99 603	0.48 458	0.33 419	0.48 457	0.33 404	0.45 397	0.52 470	0.54 509	0.32 421	0.45 437	0.32 399

aanet-new-12k	0.46 410	1.99 597	0.40 391	0.51 410	0.31 395	0.44 428	0.31 387	0.44 425	0.31 394	0.44 418	0.31 397	0.44 431	0.31 400	0.44 419	0.32 392	0.47 416	0.35 371	0.39 407	0.27 348	0.39 397	0.27 330

SCV	0.46 410	0.94 403	0.45 416	0.54 418	0.37 449	0.48 459	0.38 447	0.48 448	0.37 443	0.48 449	0.39 459	0.48 458	0.37 441	0.49 464	0.37 436	0.50 431	0.46 437	0.44 457	0.34 436	0.44 432	0.34 415

otaku	0.46 410	0.46 280	0.46 422	0.46 343	0.46 498	0.46 449	0.46 491	0.46 438	0.46 491	0.46 436	0.46 494	0.46 445	0.46 491	0.46 443	0.46 485	0.46 409	0.46 437	0.46 466	0.46 503	0.46 442	0.46 477

Dean	0.46 410	0.46 280	0.46 422	0.46 343	0.46 498	0.46 449	0.46 491	0.46 438	0.46 491	0.47 442	0.46 494	0.46 445	0.46 491	0.46 443	0.46 485	0.46 409	0.46 437	0.46 466	0.46 503	0.46 442	0.46 477

ACVNet_1	0.46 410	0.47 285	0.46 422	0.46 343	0.46 498	0.46 449	0.46 491	0.46 438	0.47 496	0.46 436	0.46 494	0.46 445	0.46 491	0.46 443	0.46 485	0.46 409	0.46 437	0.47 476	0.46 503	0.46 442	0.46 477

ACVNet-4b	0.46 410	0.46 280	0.46 422	0.46 343	0.46 498	0.46 449	0.46 491	0.46 438	0.46 491	0.46 436	0.46 494	0.46 445	0.46 491	0.47 447	0.46 485	0.46 409	0.46 437	0.46 466	0.46 503	0.46 442	0.46 477

PML	0.46 410	1.36 524	0.29 278	0.58 428	0.30 347	0.57 507	0.29 331	0.57 495	0.29 333	0.57 502	0.29 337	0.57 507	0.29 339	0.56 498	0.29 328	0.52 439	0.30 312	0.53 506	0.31 413	0.53 481	0.30 382

Anonymus	0.47 418	0.73 350	0.46 422	0.43 334	0.54 530	0.53 495	0.27 305	0.39 332	0.35 431	0.33 308	0.40 462	0.33 313	0.38 445	0.53 490	0.54 514	0.56 453	0.36 377	0.49 489	0.53 526	0.66 499	0.54 510

LG-Stereo_L1	0.47 418	0.52 308	0.47 430	0.62 437	0.39 466	0.53 495	0.40 462	0.53 486	0.39 460	0.53 488	0.39 459	0.53 493	0.39 457	0.53 490	0.39 453	0.55 449	0.46 437	0.49 489	0.37 458	0.49 463	0.37 435

Ntro	0.47 418	0.47 285	0.46 422	0.46 343	0.46 498	0.47 454	0.47 496	0.46 438	0.47 496	0.46 436	0.46 494	0.47 451	0.46 491	0.47 447	0.47 492	0.47 416	0.46 437	0.46 466	0.46 503	0.46 442	0.46 477

HaxPig	0.47 418	0.47 285	0.47 430	0.49 362	0.47 505	0.47 454	0.47 496	0.47 444	0.47 496	0.47 442	0.47 502	0.47 451	0.47 499	0.47 447	0.47 492	0.47 416	0.47 445	0.47 476	0.47 510	0.47 456	0.48 487

UNDER WATER	0.47 418	0.47 285	0.47 430	0.47 350	0.47 505	0.47 454	0.47 496	0.47 444	0.47 496	0.47 442	0.47 502	0.47 451	0.46 491	0.47 447	0.47 492	0.47 416	0.47 445	0.47 476	0.46 503	0.47 456	0.47 485

LVE	0.47 418	0.47 285	0.47 430	0.47 350	0.49 513	0.47 454	0.47 496	0.47 444	0.49 505	0.47 442	0.47 502	0.47 451	0.46 491	0.47 447	0.47 492	0.47 416	0.47 445	0.48 484	0.47 510	0.47 456	0.47 485

GASTEREO	0.48 424	1.21 506	0.47 430	0.57 426	0.38 456	0.50 477	0.38 447	0.50 465	0.38 447	0.50 472	0.38 449	0.50 479	0.38 445	0.50 472	0.38 439	0.52 439	0.42 421	0.46 466	0.34 436	0.46 442	0.34 415

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 424	0.55 319	0.47 430	0.63 439	0.41 477	0.56 501	0.44 481	0.56 492	0.41 473	0.56 499	0.41 470	0.57 507	0.42 476	0.56 498	0.41 464	0.55 449	0.43 426	0.51 500	0.37 458	0.51 474	0.37 435

fffft	0.48 424	0.51 306	0.45 416	0.52 413	0.45 496	0.52 493	0.45 487	0.52 484	0.48 503	0.53 488	0.45 490	0.52 491	0.45 487	0.52 487	0.46 485	0.51 437	0.41 411	0.50 495	0.41 487	0.50 468	0.41 460
1: 1. 1
RainbowNet	0.48 424	0.48 291	0.48 438	0.48 356	0.48 509	0.48 459	0.48 505	0.48 448	0.48 503	0.48 449	0.48 506	0.48 458	0.48 500	0.48 457	0.48 498	0.48 421	0.48 451	0.48 484	0.48 514	0.48 460	0.48 487

notaker	0.48 424	0.49 293	0.48 438	0.48 356	0.48 509	0.48 459	0.48 505	0.48 448	0.49 505	0.48 449	0.48 506	0.48 458	0.48 500	0.48 457	0.48 498	0.48 421	0.48 451	0.48 484	0.48 514	0.48 460	0.49 493

LL-Strereo2	0.48 424	1.73 546	0.51 457	0.59 431	0.34 434	0.42 386	0.33 408	0.40 341	0.31 394	0.42 372	0.33 416	0.42 386	0.31 400	0.44 419	0.39 453	0.60 461	0.51 467	0.44 457	0.33 432	0.44 432	0.33 408

416test1013	0.49 430	0.80 367	0.33 314	0.67 450	0.33 422	0.48 459	0.41 471	0.48 448	0.39 460	0.48 449	0.93 597	0.52 491	0.32 407	0.52 487	0.38 439	0.49 424	0.51 467	0.53 506	0.37 458	0.51 474	0.36 429

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 430	0.98 408	0.64 494	0.84 485	0.46 498	0.45 442	0.35 428	0.47 444	0.47 496	0.45 430	0.34 424	0.46 445	0.48 500	0.46 443	0.35 423	0.39 335	0.71 527	0.39 407	0.35 449	0.41 422	0.41 460

ACVNet_2	0.49 430	0.49 293	0.49 445	0.49 362	0.49 513	0.49 468	0.49 507	0.49 456	0.49 505	0.49 459	0.49 509	0.49 465	0.49 506	0.49 464	0.49 500	0.49 424	0.49 454	0.49 489	0.49 518	0.49 463	0.49 493

FoundationStereo	0.50 433	0.50 298	0.50 451	0.50 399	0.50 517	0.50 477	0.50 511	0.50 465	0.50 510	0.50 472	0.50 513	0.50 479	0.50 510	0.50 472	0.50 503	0.50 431	0.50 462	0.50 495	0.50 520	0.50 468	0.50 496

StereoAnything_RVC	0.50 433	0.50 298	0.50 451	0.50 399	0.50 517	0.50 477	0.50 511	0.50 465	0.50 510	0.50 472	0.50 513	0.50 479	0.50 510	0.50 472	0.50 503	0.50 431	0.50 462	0.50 495	0.50 520	0.50 468	0.50 496

dual_stereo	0.50 433	0.50 298	0.50 451	0.50 399	0.50 517	0.50 477	0.50 511	0.50 465	0.50 510	0.50 472	0.50 513	0.50 479	0.50 510	0.50 472	0.50 503	0.50 431	0.50 462	0.50 495	0.50 520	0.50 468	0.50 496

GCST	0.50 433	2.08 600	0.38 347	0.53 415	0.35 438	0.49 468	0.35 428	0.50 465	0.35 431	0.49 459	0.35 433	0.49 465	0.35 432	0.49 464	0.35 423	0.48 421	0.37 382	0.45 462	0.33 432	0.44 432	0.33 408

SANet	0.50 433	0.50 298	0.50 451	0.50 399	0.50 517	0.50 477	0.50 511	0.50 465	0.50 510	0.50 472	0.50 513	0.50 479	0.50 510	0.50 472	0.50 503	0.50 431	0.50 462	0.50 495	0.50 520	0.50 468	0.50 496

MSCF	0.51 438	1.40 529	0.49 445	0.58 428	0.38 456	0.50 477	0.38 447	0.54 488	0.41 473	0.52 485	0.41 470	0.53 493	0.42 476	0.53 490	0.41 464	0.60 461	0.47 445	0.48 484	0.37 458	0.48 460	0.38 442

UGAM-zero	0.51 438	2.17 609	0.39 358	0.53 415	0.36 444	0.50 477	0.36 434	0.50 465	0.36 441	0.49 459	0.36 437	0.50 479	0.35 432	0.50 472	0.36 426	0.49 424	0.37 382	0.47 476	0.35 449	0.46 442	0.34 415

UGAM	0.51 438	2.23 614	0.39 358	0.54 418	0.35 438	0.50 477	0.35 428	0.49 456	0.35 431	0.49 459	0.35 433	0.49 465	0.36 436	0.50 472	0.36 426	0.49 424	0.37 382	0.45 462	0.34 436	0.45 437	0.34 415

Selective-IGEV	0.51 438	0.55 319	0.45 416	0.69 456	0.45 496	0.61 512	0.45 487	0.50 465	0.40 463	0.56 499	0.44 485	0.55 501	0.40 458	0.72 528	0.67 536	0.59 459	0.46 437	0.45 462	0.34 436	0.46 442	0.37 435

RCA-Stereo	0.51 438	3.22 669	0.34 328	0.44 338	0.34 434	0.44 428	0.34 423	0.43 386	0.34 427	0.43 379	0.34 424	0.44 431	0.33 419	0.43 388	0.33 404	0.38 322	0.29 302	0.38 363	0.29 384	0.38 348	0.29 367

DN	0.53 443	0.85 376	0.45 416	0.65 445	0.44 492	0.60 510	0.44 481	0.60 503	0.44 486	0.60 507	0.45 490	0.60 512	0.44 483	0.60 507	0.44 478	0.56 453	0.42 421	0.56 513	0.42 495	0.56 486	0.42 467

MatchStereo	0.54 444	0.12 114	2.38 727	2.32 664	0.09 159	0.09 151	0.08 155	0.09 152	0.07 152	0.09 152	0.07 153	0.09 153	0.07 151	0.09 152	0.08 147	2.34 704	2.34 723	0.12 170	0.11 181	0.11 167	0.10 162
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
AIO-test1	0.54 444	0.60 334	0.52 460	0.66 449	0.47 505	0.61 512	0.47 496	0.58 498	0.46 491	0.61 509	0.46 494	0.61 515	0.45 487	0.62 509	0.45 481	0.61 465	0.52 470	0.57 514	0.48 514	0.57 489	0.48 487

castereo++	0.54 444	3.59 675	1.15 577	1.31 602	0.14 230	0.16 217	0.14 225	0.16 216	0.14 230	0.16 214	0.14 232	0.16 215	0.13 225	0.16 215	0.14 224	1.45 639	1.16 583	0.15 214	0.14 232	0.15 213	0.13 220

FENet	0.54 444	1.52 533	1.19 583	1.41 612	0.23 300	0.35 318	0.23 288	0.35 306	0.23 291	0.34 311	0.23 292	0.35 320	0.23 295	0.35 319	0.23 285	1.40 636	1.07 567	0.32 309	0.23 293	0.33 302	0.23 273

PSMNet_ROB	0.54 444	0.54 316	0.54 465	0.54 418	0.53 527	0.54 499	0.54 521	0.53 486	0.54 521	0.54 494	0.54 524	0.54 497	0.53 517	0.54 493	0.54 514	0.54 443	0.53 474	0.54 509	0.54 528	0.54 482	0.54 510

AIO-test2	0.55 449	0.59 330	0.52 460	0.67 450	0.47 505	0.61 512	0.47 496	0.61 507	0.47 496	0.61 509	0.47 502	0.61 515	0.48 500	0.62 509	0.47 492	0.64 476	0.53 474	0.58 515	0.47 510	0.58 491	0.48 487

CFNet-ft	0.55 449	1.57 535	0.14 163	0.20 200	0.14 230	0.20 237	2.53 745	1.61 663	0.14 230	0.20 234	0.14 232	0.20 236	0.14 230	0.20 234	0.14 224	0.17 188	0.12 146	0.17 228	0.12 216	1.56 657	1.24 672

S	0.56 451	0.61 336	0.54 465	0.68 455	0.48 509	0.65 518	0.49 507	0.63 509	0.49 505	0.64 517	0.49 509	0.64 519	0.48 500	0.62 509	0.49 500	0.63 474	0.62 500	0.59 518	0.48 514	0.57 489	0.48 487

MyStereo04	0.56 451	3.72 681	0.59 475	0.49 362	0.41 477	0.36 322	0.32 397	0.37 318	0.31 394	0.34 311	0.46 494	0.35 320	0.32 407	0.35 319	0.33 404	0.49 424	0.45 435	0.34 326	0.32 421	0.35 320	0.43 470

CASS	0.57 453	0.89 386	0.56 469	0.57 426	0.56 531	0.56 501	0.56 523	0.56 492	0.53 519	0.57 502	0.57 527	0.59 511	0.48 500	0.56 498	0.57 518	0.55 449	0.56 479	0.47 476	0.56 534	0.62 495	0.56 521
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GCAP-Stereo-w-DA	0.60 454	5.10 714	0.39 358	0.49 362	0.30 347	0.43 393	0.30 339	0.43 386	0.30 348	0.43 379	0.30 352	0.43 395	0.30 348	0.44 419	0.30 338	0.44 367	0.37 382	0.38 363	0.26 309	0.38 348	0.26 291

PointNet	0.60 454	0.75 355	0.49 445	0.79 476	0.50 517	0.79 538	0.49 507	0.79 532	0.49 505	0.80 543	0.49 509	0.79 544	0.49 506	0.80 538	0.49 500	0.63 474	0.40 401	0.63 522	0.40 478	0.63 496	0.40 451

aanet-new-14k	0.60 454	5.12 715	0.39 358	0.49 362	0.30 347	0.43 393	0.30 339	0.43 386	0.30 348	0.43 379	0.30 352	0.43 395	0.30 348	0.44 419	0.30 338	0.44 367	0.37 382	0.38 363	0.26 309	0.38 348	0.26 291

LG-Stereo	0.60 454	0.58 327	0.47 430	0.64 444	0.74 569	1.00 567	0.69 555	0.57 495	0.41 473	0.57 502	0.41 470	0.57 507	0.41 470	1.00 574	0.75 570	0.91 529	0.51 467	0.52 503	0.37 458	0.52 477	0.37 435

MonSter	0.60 454	0.64 339	0.52 460	0.62 437	0.44 492	2.07 689	0.44 481	0.62 508	0.44 486	0.62 513	0.44 485	0.62 517	0.44 483	0.62 509	0.44 478	0.58 456	0.42 421	0.62 520	0.46 503	0.58 491	0.42 467

MyStereo07	0.60 454	3.72 681	0.48 438	0.49 362	0.41 477	0.36 322	0.32 397	0.49 456	0.43 483	0.51 481	0.42 480	0.49 465	0.43 481	0.51 482	0.64 529	0.49 424	0.45 435	0.34 326	0.32 421	0.35 320	0.43 470

castereo	0.61 460	3.79 683	1.35 641	1.52 616	0.15 244	0.17 224	0.16 240	0.20 236	0.21 280	0.18 225	0.16 248	0.21 243	0.12 218	0.26 284	0.17 251	1.43 638	1.38 654	0.17 228	0.16 247	0.18 231	0.16 236

WCG-NET	0.61 460	1.21 506	0.54 465	0.61 436	0.53 527	0.67 521	0.53 518	0.66 515	0.53 519	0.64 517	0.53 522	0.65 523	0.53 517	0.59 505	0.52 510	0.65 478	0.48 451	0.64 524	0.52 524	0.58 491	0.50 496

GEAStereo	0.62 462	3.91 688	0.48 438	0.69 456	0.38 456	0.51 489	0.38 447	0.51 479	0.38 447	0.53 488	0.38 449	0.50 479	0.38 445	0.51 482	0.38 439	0.54 443	0.43 426	0.46 466	0.34 436	0.46 442	0.34 415

gasm-f	0.62 462	3.91 688	0.48 438	0.69 456	0.38 456	0.51 489	0.38 447	0.51 479	0.38 447	0.53 488	0.38 449	0.50 479	0.38 445	0.51 482	0.38 439	0.54 443	0.43 426	0.46 466	0.34 436	0.46 442	0.34 415

SMoEStereo_RVC	0.63 464	0.75 355	0.51 457	0.73 470	0.53 527	0.71 528	0.47 496	0.67 516	0.58 525	0.74 536	0.60 533	0.72 534	0.53 517	0.74 532	0.51 508	0.61 465	0.62 500	0.62 520	0.61 543	0.63 496	0.61 527

anonymity	0.63 464	0.69 343	0.56 469	0.71 464	0.56 531	0.71 528	0.56 523	0.71 523	0.56 522	0.72 529	0.56 526	0.71 531	0.56 521	0.71 526	0.58 520	0.68 483	0.55 477	0.68 531	0.55 530	0.68 504	0.54 510

SE	0.64 466	0.73 350	0.77 533	0.79 476	0.59 534	0.78 535	0.54 521	0.58 498	0.58 525	0.78 540	0.59 531	0.63 518	0.18 270	0.78 535	0.52 510	0.80 514	0.65 505	0.69 534	0.57 537	0.75 518	0.52 504

PAM_32	0.64 466	2.38 629	0.51 457	0.92 498	0.43 491	0.53 495	0.44 481	0.87 544	0.43 483	0.52 485	0.45 490	0.53 493	0.40 458	0.54 493	0.46 485	0.62 470	0.56 479	0.48 484	0.45 501	0.76 521	0.44 473

CRFU-Net	0.65 468	1.67 538	1.22 633	1.96 638	0.27 316	0.41 365	0.27 305	0.41 360	0.27 317	0.40 341	0.26 310	0.41 368	0.27 318	0.40 347	0.27 303	1.80 655	1.62 675	0.34 326	0.23 293	0.33 302	0.23 273

LMCR-Stereo	0.65 468	0.63 337	0.65 498	0.65 445	0.65 549	0.66 520	0.63 534	0.58 498	0.65 539	0.63 516	0.64 541	0.65 523	0.65 537	0.66 517	0.66 535	0.66 480	0.64 503	0.65 528	0.67 561	0.68 504	0.73 561

test410	0.66 470	5.69 738	0.31 300	0.40 303	0.31 395	0.41 365	0.31 387	0.40 341	0.31 394	0.62 513	0.55 525	0.40 353	0.31 400	0.40 347	0.31 380	0.59 459	0.47 445	0.38 363	0.29 384	0.38 348	0.30 382

KSHMR	0.66 470	0.50 298	0.48 438	1.15 534	0.52 524	0.49 468	0.51 515	0.49 456	0.71 567	0.67 523	0.50 513	1.16 602	1.11 602	0.66 517	0.52 510	0.49 424	0.49 454	0.51 500	0.66 557	0.50 468	1.14 613

TorneroNet	0.66 470	0.53 312	0.50 451	0.50 399	0.64 547	1.06 584	0.70 561	0.50 465	0.51 517	0.49 459	0.69 557	0.49 465	0.50 510	0.48 457	1.15 613	0.71 490	0.49 454	1.14 601	1.08 614	0.49 463	0.49 493

GES	0.66 470	2.34 625	0.29 278	0.41 317	0.29 335	0.41 365	0.29 331	0.42 378	0.29 333	0.40 341	0.41 470	0.41 368	0.30 348	0.51 482	0.29 328	0.32 283	0.29 302	0.32 309	2.46 749	2.49 711	0.30 382

cf-r	0.66 470	2.17 609	0.12 134	0.18 180	0.12 222	0.18 228	2.70 749	2.60 723	0.12 223	0.18 225	0.12 213	0.18 227	0.12 218	0.18 226	0.12 210	0.15 157	0.11 132	0.15 214	0.11 181	1.81 669	1.74 723

DSFCA	0.66 470	0.73 350	0.78 535	0.65 445	0.65 549	0.64 517	0.64 535	0.65 512	0.63 537	0.64 517	0.64 541	0.64 519	0.64 535	0.65 516	0.65 532	0.65 478	0.65 505	0.65 528	0.65 554	0.66 499	0.64 537

MWDA-net	0.67 476	0.66 340	0.45 416	2.84 686	0.46 498	0.73 530	0.45 487	0.71 523	0.44 486	0.72 529	0.45 490	0.70 530	0.45 487	0.70 524	0.44 478	0.61 465	0.41 411	0.61 519	0.43 498	0.61 494	0.42 467

WAFT-Stereo (ZS)	0.67 476	0.78 362	0.67 504	0.67 450	0.66 552	0.67 521	0.67 542	0.65 512	0.66 541	0.66 521	0.67 546	0.66 526	0.67 542	0.67 519	0.72 564	0.66 480	0.67 508	0.67 530	0.67 561	0.67 502	0.67 543

DEFOM-Stereo	0.68 478	3.11 665	1.40 655	1.63 626	0.25 308	0.31 302	0.25 295	0.31 294	0.28 323	0.31 297	0.29 337	0.29 296	0.27 318	0.31 304	0.28 312	1.59 647	1.47 660	0.30 300	0.29 384	0.30 287	0.28 358

ssnet_v2	0.68 478	1.96 596	1.25 637	0.29 244	0.20 282	0.30 295	0.20 269	0.29 285	0.22 284	1.50 664	0.20 280	0.31 305	0.20 281	0.27 288	0.22 278	0.24 246	1.49 661	0.26 284	0.18 277	3.90 734	0.19 263

ARAFT	0.68 478	0.81 371	0.63 491	0.74 473	0.60 536	0.78 535	0.62 533	0.77 531	0.66 541	0.74 536	0.63 539	0.75 539	0.62 534	0.83 547	0.60 525	0.70 489	0.55 477	0.70 539	0.60 541	0.78 525	0.55 518

mm2	0.69 481	0.69 343	0.69 514	0.69 456	0.69 558	0.69 523	0.69 555	0.69 518	0.69 554	0.69 526	0.69 557	0.69 527	0.69 553	0.69 522	0.69 551	0.69 484	0.69 520	0.69 534	0.69 567	0.69 508	0.69 547

mm1	0.69 481	0.69 343	0.69 514	0.69 456	0.69 558	0.69 523	0.69 555	0.69 518	0.69 554	0.69 526	0.69 557	0.69 527	0.69 553	0.69 522	0.69 551	0.69 484	0.69 520	0.69 534	0.69 567	0.69 508	0.69 547

NINENet	0.69 481	3.87 687	1.20 586	1.98 639	0.05 126	0.40 346	0.04 103	0.40 341	0.05 124	0.41 358	0.04 110	0.41 368	0.05 117	0.40 347	0.05 115	1.79 654	1.56 667	0.34 326	0.22 287	0.34 307	0.23 273

VIP-Stereo	0.70 484	2.97 662	2.43 728	2.49 675	0.16 255	0.25 274	0.16 240	0.25 269	0.16 250	0.25 270	0.18 273	0.25 274	0.16 247	0.26 284	0.16 244	1.86 656	1.26 637	0.23 264	0.15 244	0.23 260	0.15 234

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 484	0.72 349	0.71 520	0.80 480	0.62 546	0.82 546	0.61 532	0.81 538	0.62 534	0.81 546	0.63 539	0.80 546	0.70 557	0.73 530	0.61 527	0.76 508	0.61 499	0.74 546	0.61 543	0.77 523	0.61 527

DMCA-RVC	0.70 484	0.80 367	0.70 517	0.70 462	0.70 562	0.70 526	0.70 561	0.71 523	0.70 562	0.70 528	0.71 567	0.71 531	0.70 557	0.70 524	0.69 551	0.69 484	0.70 523	0.69 534	0.70 571	0.69 508	0.70 550

MyStereo8	0.71 487	3.92 690	0.52 460	0.59 431	0.52 524	0.57 507	0.53 518	0.59 501	0.50 510	0.59 506	0.51 519	0.57 507	0.50 510	0.56 498	0.52 510	0.54 443	0.49 454	0.54 509	0.49 518	0.55 483	0.50 496

HH	0.71 487	2.54 636	0.74 528	1.10 525	0.32 409	0.41 365	0.37 440	0.69 518	0.78 577	0.73 531	0.90 590	0.75 539	1.00 589	0.84 548	0.69 551	0.69 484	0.40 401	0.35 342	0.26 309	0.35 320	0.26 291

HanStereo	0.71 487	2.54 636	0.74 528	1.10 525	0.32 409	0.41 365	0.37 440	0.69 518	0.78 577	0.73 531	0.90 590	0.75 539	1.00 589	0.84 548	0.69 551	0.69 484	0.40 401	0.35 342	0.26 309	0.35 320	0.26 291

CAR	0.72 490	0.76 358	0.59 475	0.84 485	1.19 627	0.81 543	0.58 526	0.81 538	0.58 525	0.81 546	0.58 529	0.83 551	0.59 528	0.82 542	0.59 523	0.71 490	0.49 454	0.73 541	0.68 563	0.87 541	0.52 504

MSE-Stereo	0.72 490	0.76 358	0.59 475	0.84 485	1.19 627	0.81 543	0.58 526	0.81 538	0.58 525	0.81 546	0.58 529	0.83 551	0.59 528	0.82 542	0.59 523	0.71 490	0.49 454	0.73 541	0.68 563	0.87 541	0.52 504

zero-FE	0.72 490	1.31 520	0.66 500	0.92 498	0.60 536	0.82 546	0.58 526	0.82 541	0.58 525	0.81 546	0.60 533	0.81 549	0.60 530	0.82 542	0.58 520	0.74 505	0.59 491	0.73 541	0.52 524	0.76 521	0.51 503

ktn	0.72 490	0.53 312	1.08 571	1.14 531	0.51 523	1.22 645	1.36 680	0.51 479	0.59 530	0.51 481	0.51 519	0.69 527	1.20 614	0.67 519	0.51 508	0.51 437	0.49 454	0.58 515	0.66 557	0.52 477	0.53 507

MGA	0.73 494	0.76 358	0.60 479	0.92 498	1.17 623	0.81 543	0.59 530	0.84 542	0.62 534	0.81 546	0.59 531	0.84 553	0.60 530	0.81 541	0.61 527	0.71 490	0.53 474	0.89 568	0.53 526	0.75 518	0.54 510

DStereoRT	0.73 494	0.81 371	0.73 527	0.71 464	0.74 569	0.73 530	0.75 570	0.71 523	0.71 567	0.74 536	0.72 570	0.73 536	0.80 574	0.71 526	0.73 565	0.76 508	0.71 527	0.73 541	0.72 576	0.70 511	0.76 568

CroCo-Stereo	0.73 494	1.22 512	0.25 254	1.22 588	0.25 308	1.22 645	0.25 295	1.22 640	0.25 299	1.22 649	0.25 305	1.22 651	0.25 301	1.22 651	0.25 296	1.22 622	0.26 267	1.21 660	0.25 303	1.22 642	0.25 285
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	0.73 494	0.88 383	0.67 504	0.75 474	0.68 557	0.75 532	0.64 535	0.80 535	0.72 570	0.83 551	0.70 561	0.82 550	0.64 535	0.84 548	0.67 536	0.77 511	0.63 502	0.81 558	0.63 545	0.78 525	0.62 530

monster-pro	0.75 498	1.67 538	0.64 494	0.89 491	0.57 533	0.86 552	0.56 523	0.87 544	0.56 522	0.87 552	0.57 527	0.88 556	0.57 523	0.87 553	0.57 518	0.79 512	0.58 485	0.76 549	0.54 528	0.77 523	0.54 510

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 498	0.92 397	0.85 546	0.96 510	0.59 534	1.27 649	0.44 481	0.59 501	0.69 554	0.91 557	0.68 552	0.55 501	0.61 533	1.06 589	0.83 583	0.62 470	0.70 523	0.90 569	0.41 487	0.89 545	0.56 521

MyStereo06	0.75 498	4.12 692	0.60 479	0.63 439	0.61 541	0.62 515	0.66 538	0.56 492	0.45 490	0.55 497	0.48 506	0.54 497	0.46 491	0.57 503	0.45 481	0.60 461	0.57 481	0.64 524	0.55 530	0.72 513	0.55 518

GCAP-Stereo	0.75 498	4.15 695	0.42 410	0.75 474	0.35 438	0.78 535	0.40 462	0.79 532	0.38 447	0.78 540	0.36 437	0.78 542	0.36 436	0.79 536	0.39 453	0.75 506	0.39 397	0.76 549	0.39 476	0.75 518	0.39 449

GANet-RSSM	0.75 498	1.91 588	0.14 163	0.47 350	0.14 230	0.21 247	3.21 766	2.30 709	0.14 230	0.46 436	0.14 232	0.23 261	0.18 270	0.21 246	0.14 224	0.18 205	0.27 280	0.37 355	0.13 227	2.13 692	2.12 733

RSM++	0.76 503	0.82 373	0.66 500	0.85 489	0.64 547	0.85 550	0.71 564	0.94 558	0.64 538	0.87 552	0.67 546	0.87 555	0.65 537	0.84 548	0.65 532	0.81 518	0.70 523	0.79 553	0.71 574	0.83 537	0.70 550

CroCo-Stereo Lap2	0.77 504	1.29 516	0.29 278	1.27 593	0.29 335	1.27 649	0.26 302	1.26 644	0.26 313	1.26 650	0.26 310	1.27 655	0.26 311	1.26 653	0.27 303	1.27 625	0.27 280	1.27 664	0.27 348	1.27 646	0.27 330

PSMNet-RSSM	0.77 504	2.76 653	0.14 163	0.20 200	0.14 230	0.20 237	2.66 747	2.79 737	0.14 230	0.21 245	0.14 232	0.21 243	0.14 230	0.20 234	0.14 224	0.17 188	0.12 146	0.17 228	0.12 216	2.52 715	2.31 738

GwcNet-RSSM	0.77 504	2.77 655	0.14 163	0.20 200	0.14 230	0.20 237	2.67 748	2.78 736	0.14 230	0.20 234	0.14 232	0.20 236	0.14 230	0.21 246	0.14 224	0.17 188	0.12 146	0.17 228	0.12 216	2.52 715	2.31 738

4D-IteraStereo	0.78 507	3.13 666	0.89 547	0.69 456	0.32 409	0.40 346	0.32 397	0.76 530	0.97 602	0.52 485	0.65 543	0.89 559	0.32 407	0.76 534	0.98 595	0.83 523	0.94 555	0.35 342	0.27 348	0.70 511	0.89 583

Pro-Stereo	0.79 508	0.53 312	0.38 347	0.49 362	0.38 456	0.49 468	0.37 440	0.49 456	0.67 543	0.50 472	0.38 449	1.10 594	0.38 445	0.49 464	0.38 439	0.71 490	0.88 549	5.98 782	0.36 455	0.46 442	0.36 429

hitnet-ft	0.79 508	2.78 658	0.14 163	0.20 200	0.14 230	0.21 247	2.89 750	2.80 738	0.14 230	0.20 234	0.14 232	0.20 236	0.14 230	0.20 234	0.14 224	0.17 188	0.12 146	0.17 228	0.12 216	2.54 723	2.33 740

G-Net	0.79 508	0.79 364	0.79 538	0.79 476	0.79 582	0.79 538	0.79 575	0.79 532	0.79 581	0.79 542	0.79 582	0.79 544	0.79 573	0.79 536	0.79 575	0.79 512	0.79 540	0.79 553	0.79 587	0.79 527	0.79 573

MyStereo05	0.80 511	4.12 692	0.63 491	0.63 439	0.61 541	0.62 515	0.66 538	0.65 512	0.62 534	0.67 523	0.61 537	0.65 523	0.58 526	0.67 519	0.55 517	0.60 461	0.57 481	0.64 524	0.55 530	0.72 513	0.55 518

UDG	0.80 511	2.21 613	0.60 479	0.91 495	0.60 536	0.90 557	0.58 526	0.88 548	0.60 531	0.90 555	0.60 533	0.88 556	0.60 530	0.90 558	0.58 520	0.86 527	0.60 494	0.84 564	0.59 540	0.84 538	0.61 527

ccnet	0.80 511	2.28 617	0.33 314	0.50 399	0.33 422	0.50 477	0.33 408	0.50 465	0.33 416	0.49 459	0.33 416	0.49 465	1.56 679	2.38 713	0.33 404	0.41 351	0.29 302	0.42 454	1.57 696	2.28 698	0.29 367

NaN_ROB	0.80 511	0.80 367	0.80 539	0.80 480	0.80 585	0.80 540	0.80 578	0.80 535	0.80 583	0.80 543	0.80 584	0.80 546	0.80 574	0.80 538	0.80 578	0.80 514	0.80 543	0.80 556	0.80 589	0.80 530	0.80 574

CSAN	0.80 511	0.80 367	0.80 539	0.80 480	0.80 585	0.80 540	0.80 578	0.80 535	0.80 583	0.80 543	0.80 584	0.80 546	0.80 574	0.80 538	0.80 578	0.80 514	0.80 543	0.80 556	0.80 589	0.80 530	0.80 574

GSStereo	0.81 516	4.28 698	0.50 451	0.59 431	0.40 467	0.51 489	0.38 447	0.50 465	0.38 447	0.50 472	0.38 449	0.50 479	3.79 763	0.50 472	0.38 439	0.54 443	0.43 426	0.46 466	0.34 436	0.46 442	0.35 426

BSDual-CNN	0.81 516	1.91 588	0.92 554	4.48 726	0.02 22	0.42 386	0.06 141	0.41 360	0.02 22	0.48 449	0.03 56	0.02 21	0.02 21	0.03 43	0.02 21	1.97 667	4.19 754	0.33 316	0.23 293	0.34 307	0.27 330

DDUNet	0.81 516	2.45 634	0.57 473	0.90 493	0.60 536	0.88 554	0.59 530	0.90 549	0.60 531	0.88 554	0.60 533	0.90 560	0.58 526	0.88 555	0.60 525	0.84 525	0.60 494	0.86 566	0.57 537	0.86 540	0.60 526

R-Stereo Train	0.81 516	0.96 405	0.67 504	0.95 507	0.67 554	0.95 562	0.68 547	0.95 560	0.68 549	0.95 565	0.68 552	0.96 570	0.68 547	0.96 570	0.68 543	0.94 538	0.68 514	0.94 582	0.68 563	0.94 560	0.68 545

RAFT-Stereo	0.81 516	0.96 405	0.67 504	0.95 507	0.67 554	0.95 562	0.68 547	0.95 560	0.68 549	0.95 565	0.68 552	0.96 570	0.68 547	0.96 570	0.68 543	0.94 538	0.68 514	0.94 582	0.68 563	0.94 560	0.68 545
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
gwcnet-sp	0.82 521	1.72 541	1.48 659	0.39 290	0.15 244	0.31 302	0.21 274	0.20 236	0.25 299	1.61 668	0.23 292	0.28 290	0.26 311	0.20 234	0.15 236	0.24 246	1.33 645	0.32 309	0.16 247	6.75 773	0.23 273

scenet	0.82 521	1.72 541	1.48 659	0.39 290	0.15 244	0.31 302	0.21 274	0.20 236	0.25 299	1.61 668	0.23 292	0.28 290	0.26 311	0.20 234	0.15 236	0.24 246	1.33 645	0.32 309	0.16 247	6.75 773	0.23 273

ssnet	0.82 521	1.72 541	1.48 659	0.39 290	0.15 244	0.31 302	0.21 274	0.20 236	0.25 299	1.61 668	0.23 292	0.28 290	0.26 311	0.20 234	0.15 236	0.24 246	1.33 645	0.32 309	0.16 247	6.75 773	0.23 273

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 524	5.18 718	1.98 715	2.19 646	0.17 261	0.19 231	0.18 259	0.19 229	0.16 250	0.20 234	0.19 276	0.22 253	0.22 289	0.20 234	0.15 236	2.28 697	2.13 718	0.24 274	0.17 270	0.18 231	0.16 236

BUS	0.83 524	1.91 588	0.92 554	4.48 726	0.02 22	0.40 346	0.04 103	0.41 360	0.02 22	0.48 449	0.03 56	0.41 368	0.05 117	0.03 43	0.05 115	1.97 667	4.19 754	0.33 316	0.23 293	0.34 307	0.27 330

PDISCO_ROB	0.83 524	2.80 659	3.49 751	0.14 132	0.11 185	0.17 224	0.09 157	0.15 215	0.10 166	0.15 209	0.12 213	0.16 215	0.14 230	3.30 744	0.13 219	0.14 144	2.34 723	0.16 218	0.12 216	2.62 724	0.10 162

WQFJA1++	0.84 527	0.98 408	0.67 504	1.26 592	0.75 571	1.00 567	0.67 542	1.00 562	0.67 543	1.00 567	0.67 546	1.00 573	0.67 542	1.00 574	0.67 536	0.96 540	0.67 508	0.91 572	0.63 545	0.92 551	0.63 531

WQFJX1	0.84 527	0.98 408	0.67 504	1.30 600	0.75 571	1.01 575	0.67 542	1.01 571	0.67 543	1.01 578	0.67 546	1.01 582	0.68 547	1.00 574	0.68 543	0.98 546	0.67 508	0.92 575	0.64 550	0.92 551	0.64 537

NLMM	0.84 527	1.00 418	0.67 504	1.27 593	0.75 571	1.00 567	0.68 547	1.00 562	0.67 543	1.00 567	0.67 546	1.02 586	0.67 542	1.02 586	0.67 536	0.97 542	0.67 508	0.93 578	0.63 545	0.92 551	0.63 531

AIO-Stereo	0.84 527	0.66 340	0.70 517	0.83 484	0.67 554	0.98 565	0.82 585	1.14 581	0.72 570	1.03 584	0.74 574	1.03 587	1.09 601	0.99 572	0.45 481	1.04 554	0.73 530	0.95 584	0.74 578	0.94 560	0.46 477

DCRE	0.84 527	1.89 585	0.77 533	0.94 505	0.72 566	0.88 554	0.73 568	0.87 544	0.78 577	0.90 555	0.71 567	0.88 556	0.67 542	0.88 555	0.73 565	0.81 518	0.68 514	0.81 558	0.70 571	0.82 535	0.70 550

iGMRVC	0.84 527	2.85 660	0.72 523	0.72 466	0.73 567	0.77 533	0.79 575	0.73 527	0.74 575	0.73 531	0.72 570	0.73 536	0.76 568	0.73 530	0.73 565	0.72 498	0.73 530	0.73 541	0.72 576	0.73 516	0.72 557

WQFJA1	0.85 533	0.98 408	0.67 504	1.29 598	0.76 576	1.01 575	0.67 542	1.02 575	0.67 543	1.02 582	0.67 546	1.01 582	0.67 542	1.01 582	0.68 543	0.99 547	0.67 508	0.93 578	0.64 550	0.92 551	0.65 539

WQFJX	0.85 533	1.00 418	0.68 512	1.30 600	0.75 571	1.01 575	0.68 547	1.01 571	0.68 549	1.01 578	0.68 552	1.03 587	0.68 547	1.02 586	0.67 536	0.97 542	0.67 508	0.93 578	0.63 545	0.94 560	0.63 531

NLSM3	0.85 533	0.99 416	0.68 512	1.29 598	0.76 576	1.01 575	0.68 547	1.01 571	0.68 549	1.02 582	0.68 552	1.01 582	0.68 547	1.01 582	0.68 543	0.97 542	0.68 514	0.93 578	0.64 550	0.93 556	0.63 531

DNS	0.86 536	2.43 633	1.66 671	2.03 642	0.42 487	0.60 510	0.42 477	0.60 503	0.42 481	0.60 507	0.42 480	0.60 512	0.42 476	0.60 507	0.42 472	1.97 667	1.63 677	0.55 512	0.40 478	0.55 483	0.40 451

NLMM1	0.86 536	0.98 408	0.69 514	1.48 615	0.75 571	1.01 575	0.69 555	1.00 562	0.69 554	1.00 567	0.70 561	1.00 573	0.68 547	1.01 582	0.67 536	0.97 542	0.68 514	0.92 575	0.63 545	0.93 556	0.63 531

AdaDepth	0.86 536	0.93 401	0.71 520	1.01 519	1.07 613	1.02 581	0.71 564	1.00 562	0.71 567	1.01 578	0.71 567	1.00 573	0.72 563	1.14 600	0.71 562	0.92 532	0.64 503	0.90 569	0.64 550	0.89 545	0.69 547

GEStereo_RVC	0.86 536	4.45 700	0.20 232	0.27 241	0.20 282	0.27 288	0.20 269	0.26 275	0.18 267	5.03 774	0.20 280	0.27 289	0.19 277	0.27 288	0.21 274	0.20 216	0.19 240	0.19 241	4.02 778	0.20 238	0.18 260

FAST (zero-shot)	0.87 540	1.55 534	0.42 410	1.57 617	0.42 487	1.62 673	0.45 487	1.59 661	0.42 481	1.66 672	0.44 485	1.62 672	0.42 476	1.59 667	0.42 472	0.64 476	0.43 426	0.64 524	0.42 495	0.67 502	0.46 477

Selective-RAFT-Error	0.88 541	0.84 374	0.98 559	0.86 490	0.97 601	0.88 554	0.95 596	0.84 542	0.99 605	0.92 559	0.82 586	0.84 553	0.98 588	0.87 553	0.97 594	0.81 518	0.83 546	0.79 553	0.82 592	0.79 527	0.85 579

IER	0.88 541	7.04 746	2.23 721	2.75 680	0.28 322	0.43 393	0.25 295	0.39 332	0.25 299	0.41 358	0.27 314	0.39 343	0.25 301	0.40 347	0.28 312	0.37 309	0.28 288	0.37 355	0.25 303	0.37 335	0.25 285

Selective-RAFT	0.89 543	0.89 386	0.72 523	1.16 539	0.78 580	1.06 584	0.82 585	0.87 544	0.97 602	1.00 567	0.91 593	0.90 560	1.00 589	0.89 557	0.93 591	0.83 523	0.83 546	0.82 562	0.82 592	0.81 533	0.82 577

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 544	0.86 378	0.89 547	1.25 591	0.69 558	1.05 583	0.81 582	1.16 585	0.50 510	1.12 594	0.97 601	0.72 534	0.82 578	1.06 589	0.95 592	0.61 465	0.87 548	1.03 598	0.85 595	1.04 573	1.01 602

CFNet-RSSM	0.91 544	4.89 706	0.34 328	0.44 338	1.07 613	1.62 673	1.40 687	0.91 551	0.35 431	1.60 665	1.39 687	0.64 519	0.34 426	0.44 419	0.33 404	0.41 351	0.35 371	0.75 547	0.30 402	0.41 422	0.29 367

MLG-Stereo	0.92 546	0.90 390	0.84 545	1.27 593	0.49 513	1.38 660	0.88 588	1.41 658	0.97 602	0.73 531	1.09 613	1.26 652	0.43 481	0.72 528	1.05 605	1.13 567	0.49 454	1.18 611	0.66 557	1.01 570	0.46 477

ToySt	0.92 546	2.11 603	0.90 550	0.95 507	0.79 582	0.99 566	0.78 574	0.94 558	0.81 586	0.94 563	0.78 580	0.95 569	0.77 570	0.94 566	0.86 585	0.91 529	0.79 540	0.85 565	0.77 583	0.89 545	0.73 561

DPSM_ROB	0.92 546	0.91 392	0.91 552	0.91 495	0.92 596	0.92 559	0.92 592	0.92 554	0.91 591	0.93 561	0.91 593	0.92 563	0.90 581	0.91 560	0.92 587	0.92 532	0.91 551	0.91 572	0.92 597	0.93 556	0.93 587

DPSM	0.92 546	0.91 392	0.91 552	0.91 495	0.92 596	0.92 559	0.92 592	0.92 554	0.91 591	0.93 561	0.91 593	0.92 563	0.90 581	0.91 560	0.92 587	0.92 532	0.91 551	0.91 572	0.92 597	0.93 556	0.93 587

pmcnn	0.92 546	0.92 397	0.92 554	0.92 498	0.92 596	0.92 559	0.92 592	0.92 554	0.92 595	0.92 559	0.92 596	0.92 563	0.92 583	0.92 564	0.92 587	0.92 532	0.92 553	0.92 575	0.92 597	0.92 551	0.92 586

error version	0.93 551	4.47 701	2.35 724	1.99 640	0.37 449	0.41 365	0.36 434	0.41 360	0.35 431	0.43 379	0.36 437	0.41 368	0.40 458	0.41 367	0.36 426	1.87 658	2.16 719	0.47 476	0.37 458	0.39 397	0.33 408

test_1	0.93 551	4.47 701	2.35 724	1.99 640	0.37 449	0.41 365	0.36 434	0.41 360	0.35 431	0.43 379	0.36 437	0.41 368	0.40 458	0.41 367	0.36 426	1.87 658	2.16 719	0.47 476	0.37 458	0.39 397	0.33 408

DGTPSM_ROB	0.93 551	1.00 418	0.92 554	0.94 505	0.96 600	0.91 558	0.92 592	0.91 551	0.96 601	0.91 557	0.96 599	0.93 566	0.92 583	0.94 566	0.92 587	0.92 532	0.92 553	0.90 569	0.92 597	0.94 560	0.91 585

HSM-Net_RVC	0.95 554	1.17 456	0.78 535	1.18 541	0.71 564	1.16 598	0.75 570	1.09 579	0.80 583	1.10 588	0.75 575	1.17 603	0.74 565	1.17 603	0.80 578	1.13 567	0.73 530	1.17 608	0.77 583	1.16 584	0.72 557
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MWSP-net	0.96 555	0.75 355	0.49 445	4.84 743	0.48 509	1.28 651	0.52 516	1.20 593	0.51 517	1.14 598	0.70 561	1.00 573	0.56 521	0.90 558	0.69 551	0.76 508	0.60 494	0.95 584	0.56 534	0.73 516	0.45 475

iRaftStereo_RVC	0.97 556	3.17 668	2.30 723	2.42 672	0.38 456	0.54 499	0.38 447	0.54 488	0.38 447	0.54 494	0.38 449	0.54 497	0.38 445	0.54 493	0.38 439	2.38 707	2.34 723	0.49 489	0.36 455	0.49 463	0.36 429

DPSimNet_ROB	0.97 556	1.18 458	0.81 542	1.10 525	0.91 595	1.02 581	0.82 585	1.04 576	0.91 591	1.03 584	0.86 589	1.28 656	0.82 578	1.03 588	0.89 586	1.17 571	0.81 545	1.02 596	0.82 592	1.08 575	0.81 576

test-3	0.98 558	4.13 694	1.85 691	1.85 630	0.61 541	0.69 523	0.37 440	0.63 509	0.61 533	0.66 521	0.51 519	0.73 536	0.44 483	0.57 503	0.54 514	1.68 651	1.81 689	0.40 420	0.43 498	0.66 499	0.50 496

LGCAT	1.00 559	1.00 418	1.00 561	1.00 514	1.00 602	1.00 567	1.00 600	1.00 562	1.00 606	1.00 567	1.00 604	1.00 573	1.00 589	1.00 574	1.00 597	1.00 548	1.00 557	1.00 590	1.00 604	1.00 565	1.00 596

Test_v1	1.00 559	1.00 418	1.00 561	1.00 514	1.00 602	1.00 567	1.00 600	1.00 562	1.00 606	1.00 567	1.00 604	1.00 573	1.00 589	1.00 574	1.00 597	1.00 548	1.00 557	1.00 590	1.00 604	1.00 565	1.00 596

Wavelet-MonSter	1.00 559	1.21 506	0.76 531	1.94 635	1.01 608	1.11 593	0.76 572	1.15 582	0.76 576	1.11 593	0.76 576	1.14 600	0.76 568	1.11 597	0.76 572	1.21 620	0.90 550	1.02 596	0.71 574	1.02 572	0.71 556

999	1.00 559	1.12 449	0.59 475	1.10 525	1.21 675	1.09 589	0.52 516	1.08 577	1.43 689	1.18 601	1.35 681	0.98 572	0.52 516	0.91 560	0.85 584	0.72 498	1.46 659	0.83 563	0.98 602	0.68 504	1.41 685

DispNO	1.00 559	0.63 337	0.43 412	3.45 709	0.44 492	0.65 518	0.43 480	0.64 511	0.43 483	0.64 517	0.43 483	0.64 519	3.03 741	0.64 515	0.43 477	4.55 743	0.43 426	0.63 522	0.43 498	0.63 496	0.43 470

GANet	1.00 559	1.00 418	1.00 561	1.00 514	1.00 602	1.00 567	1.00 600	1.00 562	1.00 606	1.00 567	1.00 604	1.00 573	1.00 589	1.00 574	1.00 597	1.00 548	1.00 557	1.00 590	1.00 604	1.00 565	1.00 596

TDLM	1.00 559	1.00 418	1.00 561	1.00 514	1.00 602	1.00 567	1.00 600	1.00 562	1.00 606	1.00 567	1.00 604	1.00 573	1.00 589	1.00 574	1.00 597	1.00 548	1.00 557	1.00 590	1.00 604	1.00 565	1.00 596

CVANet_RVC	1.00 559	1.00 418	1.00 561	1.00 514	1.00 602	1.00 567	1.00 600	1.00 562	1.00 606	1.00 567	1.00 604	1.00 573	1.00 589	1.00 574	1.00 597	1.00 548	1.00 557	1.00 590	1.00 604	1.00 565	1.00 596

trnet	1.01 567	1.01 428	1.01 566	1.01 519	1.01 608	1.01 575	1.01 605	1.01 571	1.01 611	1.01 578	1.01 609	1.01 582	1.01 597	1.01 582	1.01 602	1.01 553	1.01 563	1.01 595	1.01 611	1.01 570	1.01 602

LL-Strereo	1.01 567	5.06 713	1.63 668	0.70 462	1.43 687	0.56 501	0.46 491	0.57 495	0.50 510	0.57 502	0.50 513	1.58 667	0.49 506	0.59 505	0.50 503	1.64 650	0.52 470	0.51 500	1.37 683	0.52 477	0.45 475

FlowAnything_test	1.02 569	1.72 541	0.71 520	1.59 619	0.70 562	1.61 671	0.69 555	1.61 663	0.70 562	1.60 665	0.70 561	1.61 671	0.69 553	1.61 670	0.70 560	0.81 518	0.58 485	0.81 558	0.55 530	0.81 533	0.56 521

FlowAnything	1.02 569	1.71 540	0.72 523	1.59 619	0.69 558	1.60 670	0.69 555	1.61 663	0.70 562	1.60 665	0.69 557	1.60 668	0.69 553	1.61 670	0.69 551	0.81 518	0.58 485	0.81 558	0.56 534	0.82 535	0.56 521

Hybrid-DGEV	1.03 571	1.75 547	0.80 539	1.28 597	0.78 580	1.26 648	0.80 578	1.26 644	0.78 577	1.26 650	0.78 580	1.26 652	0.78 572	1.26 653	0.78 574	1.15 570	0.75 533	1.14 601	0.74 578	1.14 579	0.75 565

tt45	1.04 572	0.88 383	1.36 649	0.92 498	1.03 611	1.51 669	0.79 575	0.70 522	0.88 589	0.74 536	0.90 590	1.60 668	0.72 563	1.60 668	0.75 570	0.91 529	0.78 538	1.52 677	0.79 587	1.14 579	1.32 677

Hybrid-DGEV-2	1.05 573	1.83 573	0.83 543	1.33 604	0.82 588	1.30 652	0.81 582	1.26 644	0.79 581	1.29 652	0.79 582	1.26 652	0.80 574	1.26 653	0.79 575	1.20 574	0.78 538	1.18 611	0.77 583	1.20 594	0.77 570

Hybrid-DGEV-03	1.07 574	1.83 573	0.83 543	1.34 605	0.81 587	1.32 654	0.81 582	1.31 651	0.81 586	1.31 653	0.82 586	1.32 657	0.82 578	1.32 658	0.81 581	1.19 572	0.77 536	1.19 613	0.76 581	1.19 592	0.77 570

GLC_STEREO	1.07 574	1.01 428	1.06 569	1.07 523	1.05 612	1.06 584	1.08 610	1.08 577	1.05 615	1.07 586	1.06 611	1.08 590	1.05 599	1.06 589	1.10 608	1.07 556	1.09 573	1.05 599	1.05 613	1.06 574	1.12 609

FC-DCNN	1.07 574	1.09 444	0.98 559	0.89 491	0.52 524	1.41 664	0.91 591	1.21 639	1.24 675	1.96 678	2.05 747	1.91 679	1.30 667	1.27 656	1.08 607	0.80 514	0.60 494	0.58 515	0.41 487	0.68 504	0.54 510

hknet	1.10 577	1.85 579	3.49 751	4.48 726	0.02 22	0.42 386	0.06 141	0.41 360	0.02 22	0.48 449	0.03 56	0.41 368	0.03 53	0.42 381	0.03 52	4.39 740	4.19 754	0.33 316	0.23 293	0.34 307	0.27 330

test_xeample3	1.10 577	1.81 563	0.61 485	0.84 485	0.49 513	0.77 533	0.66 538	0.92 554	1.40 687	0.68 525	0.46 494	0.78 542	0.54 520	1.72 673	1.48 689	1.34 630	1.52 663	1.35 670	1.67 721	1.33 649	1.55 690

DISCO	1.11 579	0.39 233	5.28 765	0.39 290	0.20 282	0.39 344	0.27 305	0.39 332	0.22 284	0.38 327	0.20 280	0.38 338	0.20 281	6.95 785	0.22 278	0.30 274	0.21 246	0.27 289	0.21 284	5.25 766	0.21 268

Occ-G	1.12 580	0.52 308	3.72 756	3.50 713	0.50 517	0.56 501	0.47 496	0.54 488	0.46 491	0.54 494	0.41 470	0.54 497	0.42 476	0.52 487	0.42 472	3.42 731	4.02 753	0.52 503	0.45 501	0.51 474	0.44 473

AEACV	1.12 580	0.52 308	3.12 747	3.24 698	0.86 589	0.53 495	0.49 507	0.60 503	0.47 496	0.53 488	0.49 509	0.55 501	0.45 487	0.55 497	0.47 492	3.01 726	3.88 751	0.71 540	0.60 541	0.80 530	0.48 487

LiteMatch	1.13 582	0.73 350	2.80 732	3.23 696	0.61 541	0.83 548	0.68 547	0.73 527	0.69 554	1.00 567	0.77 578	0.94 567	0.57 523	0.82 542	0.64 529	2.97 724	2.43 726	0.68 531	0.32 421	0.56 486	0.70 550

Lsterematch	1.13 582	0.73 350	2.80 732	3.23 696	0.61 541	0.83 548	0.68 547	0.73 527	0.69 554	1.00 567	0.77 578	0.94 567	0.57 523	0.82 542	0.64 529	2.97 724	2.43 726	0.68 531	0.32 421	0.56 486	0.70 550

MSMD_ROB	1.19 584	1.10 448	0.70 517	1.10 525	0.60 536	1.10 590	0.70 561	1.10 580	0.70 562	1.10 588	0.70 561	1.10 594	0.70 557	7.00 786	0.70 560	1.10 560	0.70 523	1.10 600	0.70 571	1.10 576	0.70 550

MM-Stereo_test2	1.20 585	1.85 579	1.05 568	1.46 614	0.94 599	1.36 658	0.99 599	1.36 653	0.95 599	1.41 660	0.98 602	1.40 663	0.96 585	1.37 660	0.95 592	1.37 635	1.06 566	1.33 667	0.93 601	1.29 648	0.89 583

ours_stereo	1.20 585	1.21 506	0.90 550	1.64 627	1.11 615	1.35 656	0.67 542	1.76 670	0.93 597	1.70 674	1.10 614	1.39 661	0.75 567	1.41 662	0.81 581	1.60 649	1.03 565	1.33 667	1.00 604	1.61 659	0.72 557

DisPM	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

CrosDoStereo	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

PFNet+	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

LCNet	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

HHNet	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

Patchmatch Stereo++	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623
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	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

STrans-v2	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

TransformOpticalFlow	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

OMP-Stereo	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

IIG-Stereo	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

NF-Stereo	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

OCTAStereo	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

PSM-softLoss	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

KMStereo	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

NRIStereo	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

PSM-adaLoss	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

PSM-AAD	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

FTStereo	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

ROB_FTStereo_v2	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

ROB_FTStereo	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

Consistency-Raft	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

KYRaft	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

HUI-Stereo	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

ASMatch	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

DeepStereo_LL	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

DEmStereo	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

SST-Stereo	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

THIR-Stereo	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

RAFT_R40	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

DRaft	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

PFNet	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

GrayStereo	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

RE-Stereo	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

Pruner-Stereo	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

TVStereo	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

DeepStereo_RVC	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

RAFT-RH_RVC	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

IRAFT_RVC	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

RAFT-345	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

iRAFT	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

CRE-IMP	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

GMM-Stereo	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

RAFT-IKP	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

Prome-Stereo	1.20 585	1.20 460	1.20 586	1.20 543	1.20 629	1.20 599	1.20 622	1.20 593	1.20 627	1.20 603	1.20 624	1.20 605	1.20 614	1.20 605	1.20 624	1.20 574	1.20 588	1.20 615	1.20 625	1.20 594	1.20 623

qqai	1.22 632	1.38 527	1.12 572	1.39 611	1.14 616	1.40 662	1.14 614	1.41 658	1.12 616	1.40 659	1.11 615	1.40 663	1.13 603	1.41 662	1.15 613	1.25 623	0.97 556	1.24 662	1.01 611	1.24 643	0.96 591

HCRNet	1.22 632	7.11 747	3.00 734	3.55 714	0.33 422	0.29 293	0.14 225	0.19 229	0.15 242	0.33 308	0.29 337	0.25 274	0.14 230	0.22 252	0.33 404	3.64 732	3.00 731	0.76 549	0.32 421	0.18 231	0.13 220

HBP-ISP	1.24 634	1.72 541	1.65 669	1.15 534	0.76 576	1.40 662	0.88 588	1.67 669	1.02 612	1.69 673	1.38 686	1.69 673	1.21 660	1.87 680	1.21 669	1.05 555	0.79 540	0.97 588	0.80 589	1.19 592	0.75 565

AANet_RVC	1.26 635	0.31 208	4.99 763	5.93 753	0.20 282	0.25 274	0.20 269	0.25 269	0.20 276	0.23 255	0.19 276	0.25 274	0.20 281	0.25 272	0.20 271	5.66 764	4.76 758	0.26 284	0.30 402	0.24 265	0.27 330

MM-Stereo_test3	1.27 636	2.07 599	1.18 581	1.60 622	1.02 610	1.45 666	1.01 605	1.40 657	1.04 614	1.44 662	1.03 610	1.46 666	1.02 598	1.44 665	1.02 603	1.51 644	1.12 580	1.32 666	0.98 602	1.38 652	0.97 592

11t	1.27 636	2.70 645	1.34 639	1.32 603	0.89 591	1.30 652	1.34 677	1.64 666	0.57 524	1.45 663	0.72 570	1.05 589	1.29 666	1.07 592	1.29 678	1.49 641	1.02 564	0.97 588	1.15 618	1.48 654	1.31 676

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 638	1.35 523	1.35 641	1.35 607	1.35 680	1.35 656	1.35 678	1.36 653	1.35 683	1.36 657	1.35 681	1.36 659	1.36 672	1.36 659	1.35 682	1.35 631	1.35 650	1.35 670	1.35 680	1.35 650	1.35 681

CC-Net-ROB	1.36 639	1.33 522	1.33 638	1.36 608	1.38 684	1.36 658	1.33 676	1.37 655	1.34 680	1.35 656	1.36 683	1.38 660	1.34 670	1.38 661	1.38 685	1.35 631	1.38 654	1.33 667	1.35 680	1.43 653	1.34 680

CFNet	1.37 640	5.27 727	0.19 224	5.49 750	0.19 279	0.28 290	0.19 265	0.28 280	0.19 274	0.28 285	0.19 276	0.28 290	4.35 771	0.28 293	0.19 268	0.23 237	0.17 224	0.23 264	4.21 780	4.81 757	0.17 254

PS-NSSS	1.38 641	1.39 528	1.34 639	1.34 605	1.35 680	1.38 660	1.37 685	1.35 652	1.38 686	1.34 655	1.34 680	1.39 661	1.38 675	1.70 672	1.40 686	1.36 633	1.36 651	1.36 672	1.37 683	1.37 651	1.36 682

RASNet	1.49 642	1.65 537	1.45 657	1.38 610	1.43 687	1.47 667	1.36 680	1.38 656	1.36 684	1.39 658	1.60 697	1.45 665	1.45 678	1.51 666	2.21 742	1.53 645	1.36 651	1.36 672	1.36 682	1.66 662	1.36 682

BLMT-Stereo	1.53 643	1.36 524	1.06 569	1.42 613	1.23 679	1.41 664	1.07 609	1.43 660	1.12 616	1.42 661	1.06 611	1.83 676	1.07 600	1.42 664	1.07 606	1.27 625	1.38 654	6.80 783	1.00 604	1.26 645	1.00 596

GANetREF_RVC	1.55 644	1.94 595	1.22 633	1.88 631	1.21 675	1.88 678	1.22 668	1.88 672	1.22 673	1.88 675	1.22 670	1.88 677	1.22 661	1.89 681	1.22 670	1.87 658	1.22 636	1.88 693	1.22 671	1.88 671	1.22 669
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	1.59 645	1.91 588	1.21 632	1.94 635	1.20 629	2.00 686	1.23 669	1.99 677	1.24 675	2.00 683	1.25 673	2.03 687	1.26 663	2.00 685	1.29 678	1.90 662	1.18 587	1.89 694	1.21 670	1.89 672	1.20 623
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DPSMNet_ROB	1.60 646	1.59 536	1.70 672	1.59 619	1.59 693	1.61 671	1.61 696	1.60 662	1.60 693	1.62 671	1.59 696	1.60 668	1.60 681	1.60 668	1.59 693	1.59 647	1.60 674	1.59 679	1.59 701	1.59 658	1.59 696

MEA-ACV	1.66 647	0.87 380	0.61 485	11.81 783	1.35 680	1.50 668	0.71 564	1.23 642	0.92 595	1.13 597	0.96 599	1.69 673	0.70 557	1.23 652	1.16 617	1.54 646	1.20 588	1.58 678	0.85 595	1.12 577	0.95 590

ff7	1.68 648	2.68 642	1.35 641	0.97 511	0.89 591	1.84 675	2.15 740	2.12 683	1.80 723	2.05 688	1.56 693	2.33 708	2.12 731	2.23 704	2.25 743	1.31 627	1.07 567	1.48 674	1.41 686	0.90 548	1.04 604

ffff	1.68 648	2.68 642	1.35 641	0.97 511	0.89 591	1.84 675	2.15 740	2.12 683	1.80 723	2.05 688	1.56 693	2.33 708	2.12 731	2.23 704	2.25 743	1.31 627	1.07 567	1.48 674	1.41 686	0.90 548	1.04 604

ccc-4	1.68 648	2.68 642	1.35 641	0.97 511	0.89 591	1.84 675	2.15 740	2.12 683	1.80 723	2.05 688	1.56 693	2.33 708	2.12 731	2.23 704	2.25 743	1.31 627	1.07 567	1.48 674	1.41 686	0.90 548	1.04 604

PhaseNet	1.74 651	6.34 745	4.81 761	6.77 759	0.24 305	0.80 540	0.53 518	0.48 448	0.22 284	0.53 488	0.28 322	0.48 458	0.25 301	0.40 347	0.32 392	6.39 770	4.61 757	0.46 466	0.38 472	0.25 268	0.18 260

MC-Stereo	1.76 652	2.96 661	1.37 651	2.14 644	1.37 683	2.14 692	1.36 680	2.14 686	1.37 685	2.14 692	1.37 684	2.14 689	1.37 674	2.14 690	1.37 684	1.97 667	1.32 638	1.97 697	1.32 679	1.98 674	1.33 678

IGEVStereo-DCA	1.77 653	4.21 696	1.84 689	2.49 675	2.11 741	2.54 726	1.36 680	1.65 667	1.17 624	2.75 736	1.90 730	2.54 721	1.15 607	0.94 566	1.11 609	1.50 642	1.32 638	0.96 586	1.46 692	1.49 655	0.88 580

rrr	1.77 653	4.21 696	1.84 689	2.49 675	2.11 741	2.54 726	1.36 680	1.65 667	1.17 624	2.75 736	1.90 730	2.54 721	1.15 607	0.94 566	1.11 609	1.50 642	1.32 638	0.96 586	1.46 692	1.49 655	0.88 580

MM-Stereo_test1	1.80 655	3.41 673	1.52 664	2.12 643	1.41 686	2.04 687	1.41 688	2.05 681	1.46 690	2.04 687	1.41 688	2.05 688	1.42 677	2.05 686	1.43 688	2.04 672	1.54 666	1.94 695	1.38 685	1.99 675	1.33 678

MFMNet_re	1.81 656	1.91 588	1.71 674	1.95 637	1.70 716	1.95 683	1.70 713	1.96 675	1.74 719	1.97 680	1.72 718	1.95 680	1.71 702	1.97 684	1.71 713	1.86 656	1.62 675	1.85 686	1.66 720	1.86 670	1.64 714

plain	1.88 657	3.16 667	0.64 494	3.10 691	0.65 549	3.10 742	0.64 535	3.12 741	0.65 539	3.10 742	0.65 543	3.11 742	0.65 537	3.12 741	0.65 532	3.12 727	0.65 505	3.13 740	0.65 554	3.13 728	0.65 539

derf	1.91 658	2.15 607	1.78 678	2.16 645	1.75 719	2.21 701	1.80 717	2.22 700	1.80 723	2.21 703	1.76 719	2.17 690	1.81 711	2.24 707	1.74 722	1.93 665	1.56 667	1.96 696	1.53 694	1.95 673	1.56 691

noway5	1.92 659	4.97 709	1.95 712	2.31 662	1.68 706	2.21 701	1.68 707	2.21 698	1.69 709	2.22 707	1.68 711	2.21 698	1.68 692	2.21 700	1.68 708	2.18 684	1.87 704	1.71 683	0.65 554	0.85 539	0.72 557

RAFT_CTSACE	1.92 659	3.71 680	1.72 675	1.88 631	1.72 718	2.04 687	1.42 690	2.18 689	1.89 736	2.02 685	1.97 736	1.95 680	2.06 730	1.93 682	1.62 694	1.76 653	1.66 679	2.02 698	1.73 729	1.73 665	1.43 687

MonStereo1	1.94 661	2.77 655	1.52 664	3.73 721	1.51 690	2.13 691	1.42 690	2.32 710	1.52 691	2.31 714	1.50 691	2.53 718	1.59 680	2.34 712	1.56 691	1.91 663	1.36 651	1.86 689	1.31 678	2.07 685	1.53 688

4.25w-stereo	1.98 662	2.72 649	1.46 658	3.47 710	1.43 687	2.07 689	1.98 731	2.53 722	1.52 691	2.71 729	1.98 742	1.81 675	1.62 683	1.96 683	1.36 683	1.88 661	2.00 708	2.53 734	1.61 708	1.74 666	1.15 614

4.5w-stereo	1.99 663	2.33 621	1.81 680	3.28 700	1.68 706	1.94 680	1.99 734	2.72 726	1.70 710	2.72 730	1.99 745	1.97 682	1.68 692	1.76 674	1.29 678	1.91 663	2.02 714	2.53 734	1.61 708	1.75 667	1.16 617

2.75w_new	1.99 663	2.34 625	1.81 680	3.14 692	1.62 695	1.94 680	1.99 734	2.72 726	1.71 712	2.72 730	1.99 745	1.90 678	1.73 704	1.82 679	1.29 678	2.37 706	2.01 710	2.31 720	1.42 689	1.77 668	1.22 669

3.75w	1.99 663	2.31 619	1.83 688	3.16 694	1.65 697	1.93 679	1.98 731	2.72 726	1.68 702	2.73 735	1.97 736	2.00 684	1.72 703	1.81 678	1.25 674	2.27 696	2.01 710	2.38 725	1.42 689	1.71 664	1.24 672

2w_stereo	1.99 663	2.36 628	1.81 680	3.24 698	1.67 702	1.94 680	1.98 731	2.72 726	1.68 702	2.72 730	1.94 733	1.98 683	1.74 706	1.79 677	1.27 675	1.95 666	2.00 708	2.53 734	1.60 704	1.68 663	1.15 614

2.25w	2.00 667	1.86 582	1.98 715	2.95 689	2.17 745	2.26 707	1.35 678	2.42 716	2.00 743	2.07 691	1.27 675	2.53 718	1.99 726	2.29 709	1.49 690	2.21 688	1.32 638	1.85 686	1.87 734	2.52 715	1.62 709

4.25_new	2.00 667	2.33 621	1.82 685	3.32 703	1.69 711	1.95 683	1.99 734	2.72 726	1.71 712	2.72 730	1.97 736	2.01 685	1.74 706	1.77 675	1.28 676	2.18 684	2.01 710	2.48 732	1.58 699	1.65 660	1.17 618

4.5w_new	2.00 667	2.33 621	1.82 685	3.32 703	1.69 711	1.95 683	1.99 734	2.72 726	1.71 712	2.72 730	1.97 736	2.01 685	1.74 706	1.77 675	1.28 676	2.18 684	2.01 710	2.48 732	1.58 699	1.65 660	1.17 618

4.5_new	2.00 667	1.84 578	1.98 715	2.77 682	2.16 743	2.27 708	1.28 675	2.09 682	1.98 740	2.01 684	1.28 676	2.71 731	1.98 724	2.51 721	1.65 696	2.26 693	1.33 645	1.87 690	1.87 734	2.49 711	1.60 698

TRStereo	2.00 667	2.13 604	1.85 691	2.27 651	1.84 723	2.28 710	1.84 719	2.29 705	1.86 729	2.30 711	1.87 725	2.30 705	1.87 714	2.08 687	1.72 716	2.08 673	1.72 683	2.08 709	1.72 726	2.08 687	1.72 719

XX-Stereo	2.00 667	2.13 604	1.85 691	2.27 651	1.84 723	2.28 710	1.84 719	2.29 705	1.86 729	2.30 711	1.87 725	2.30 705	1.87 714	2.08 687	1.72 716	2.08 673	1.72 683	2.08 709	1.72 726	2.08 687	1.72 719

EAI-Stereo	2.00 667	2.13 604	1.85 691	2.27 651	1.84 723	2.28 710	1.84 719	2.29 705	1.86 729	2.30 711	1.87 725	2.30 705	1.87 714	2.08 687	1.72 716	2.08 673	1.72 683	2.08 709	1.72 726	2.08 687	1.72 719

2.5w	2.01 674	2.40 630	1.37 651	3.28 700	2.01 735	2.71 732	1.43 693	1.82 671	1.83 727	1.90 677	1.41 688	2.71 731	1.35 671	2.71 731	1.85 728	2.66 718	1.53 664	1.64 680	1.23 672	2.53 718	1.87 729

4w-stereo	2.02 675	2.72 649	1.44 656	3.36 706	1.59 693	2.48 719	1.72 715	2.28 703	1.24 675	2.24 709	1.65 701	2.56 723	1.32 669	2.39 715	1.98 739	2.67 720	1.51 662	1.66 681	1.24 673	2.53 718	1.88 732

IGEV	2.02 675	2.20 611	1.82 685	2.90 688	2.16 743	2.41 716	1.25 671	2.00 678	1.98 740	1.99 682	1.31 678	2.72 735	1.93 720	2.67 730	1.69 711	2.26 693	1.32 638	1.83 685	1.87 734	2.53 718	1.61 703

3.25w_new	2.03 677	2.72 649	1.35 641	3.33 705	1.57 691	2.72 733	1.53 695	2.15 687	1.33 679	2.15 693	1.60 697	2.63 727	1.30 667	2.72 733	1.99 740	2.67 720	1.53 664	1.75 684	1.25 675	2.53 718	1.87 729

3.5w_stereo	2.03 677	2.72 649	1.35 641	3.41 707	1.57 691	2.72 733	1.49 694	2.01 679	1.34 680	2.15 693	1.61 699	2.63 727	1.36 672	2.72 733	1.99 740	2.66 718	1.58 670	1.68 682	1.24 673	2.53 718	1.87 729

UniTT-Stereo	2.03 677	3.43 674	0.72 523	3.42 708	0.73 567	3.27 745	0.68 547	3.38 746	0.69 554	3.29 745	0.72 570	3.28 745	0.70 557	3.35 747	0.68 543	3.39 730	0.68 514	3.31 743	0.69 567	3.37 729	0.73 561

3.25w	2.04 680	2.20 611	1.48 659	3.03 690	2.17 745	2.63 730	1.39 686	1.96 675	1.95 739	1.96 678	1.37 684	2.71 731	1.96 723	2.71 731	1.73 721	2.26 693	1.32 638	1.87 690	1.87 734	2.51 714	1.63 712

3w_stereo	2.04 680	2.24 615	1.70 672	3.15 693	2.18 747	2.49 720	1.26 673	2.03 680	1.98 740	1.98 681	1.33 679	2.72 735	1.99 726	2.59 724	1.72 716	2.22 689	1.33 645	1.85 686	1.88 739	2.50 713	1.58 695

1w_stereo	2.05 682	2.32 620	1.35 641	3.74 722	2.01 735	2.73 735	1.42 690	1.88 672	1.93 738	2.03 686	1.28 676	2.71 731	1.99 726	2.72 733	1.72 716	2.20 687	1.32 638	1.87 690	1.86 733	2.45 707	1.54 689

zzzzzz3	2.07 683	5.00 711	1.93 703	2.28 656	1.66 698	2.19 695	1.66 699	2.18 689	1.67 697	2.19 698	1.66 704	2.18 691	1.67 690	2.18 692	1.66 699	2.15 676	1.85 696	2.05 699	1.59 701	2.05 677	1.59 696

noway2	2.07 683	4.96 708	1.92 700	2.28 656	1.66 698	2.20 698	1.66 699	2.19 692	1.66 694	2.19 698	1.65 701	2.19 694	1.68 692	2.18 692	1.65 696	2.15 676	1.86 700	2.06 703	1.59 701	2.06 681	1.60 698

LiteMatch*	2.07 683	1.30 518	5.73 768	6.28 756	0.79 582	1.33 655	0.80 578	1.30 650	1.02 612	1.33 654	0.84 588	1.33 658	0.97 586	1.28 657	1.04 604	6.05 768	5.89 764	1.28 665	0.76 581	1.28 647	0.88 580

noway7	2.08 686	5.18 718	1.92 700	2.27 651	1.66 698	2.18 693	1.66 699	2.17 688	1.66 694	2.18 695	1.65 701	2.18 691	1.66 684	2.17 691	1.66 699	2.15 676	1.85 696	2.05 699	1.60 704	2.05 677	1.60 698

zzzz4	2.08 686	5.22 722	1.93 703	2.27 651	1.66 698	2.19 695	1.66 699	2.18 689	1.67 697	2.18 695	1.66 704	2.18 691	1.66 684	2.18 692	1.66 699	2.15 676	1.84 691	2.05 699	1.60 704	2.05 677	1.60 698

zzzz2	2.08 686	4.92 707	1.93 703	2.30 659	1.67 702	2.19 695	1.66 699	2.20 695	1.67 697	2.20 701	1.68 711	2.21 698	1.66 684	2.20 697	1.68 708	2.17 682	1.84 691	2.07 705	1.62 714	2.05 677	1.61 703

monster_256*512	2.09 689	5.21 721	1.98 715	2.30 659	1.67 702	2.18 693	1.66 699	2.20 695	1.67 697	2.19 698	1.67 706	2.19 694	1.66 684	2.19 695	1.66 699	2.15 676	1.86 700	2.05 699	1.60 704	2.06 681	1.61 703

zzz1	2.09 689	4.97 709	1.93 703	2.30 659	1.68 706	2.21 701	1.68 707	2.21 698	1.68 702	2.21 703	1.67 706	2.21 698	1.68 692	2.21 700	1.69 711	2.17 682	1.85 696	2.08 709	1.61 708	2.06 681	1.61 703

zzzzzzz1	2.10 691	5.20 720	1.93 703	2.38 669	1.68 706	2.20 698	1.67 705	2.20 695	1.68 702	2.20 701	1.67 706	2.20 697	1.68 692	2.20 697	1.67 707	2.24 691	1.86 700	2.06 703	1.61 708	2.06 681	1.62 709

GELT-Stereo	2.10 691	5.33 729	1.94 711	2.37 667	1.68 706	2.21 701	1.69 711	2.19 692	1.67 697	2.18 695	1.67 706	2.19 694	1.66 684	2.19 695	1.66 699	2.23 690	1.83 690	2.07 705	1.61 708	2.04 676	1.61 703

noway1	2.10 691	5.26 726	1.93 703	2.31 662	1.69 711	2.21 701	1.67 705	2.19 692	1.68 702	2.21 703	1.68 711	2.21 698	1.67 690	2.20 697	1.66 699	2.15 676	1.84 691	2.07 705	1.61 708	2.07 685	1.61 703

sCroCo_RVC	2.10 691	2.76 653	1.92 700	2.78 685	1.39 685	2.73 735	1.41 688	2.73 732	1.40 687	2.77 741	1.41 688	2.74 737	1.40 676	2.74 736	1.40 686	2.72 722	1.42 657	2.72 738	1.44 691	2.79 725	1.42 686

noway4	2.11 695	5.14 716	1.93 703	2.37 667	1.69 711	2.20 698	1.68 707	2.22 700	1.68 702	2.21 703	1.69 715	2.23 702	1.68 692	2.22 702	1.66 699	2.24 691	1.84 691	2.09 714	1.63 717	2.09 690	1.62 709

MoCha-V2	2.11 695	26.97 791	0.78 535	0.92 498	0.77 579	0.96 564	0.72 567	0.90 549	0.72 570	0.94 563	0.70 561	0.90 560	0.71 562	0.91 560	0.71 562	0.85 526	0.71 527	0.88 567	0.69 567	0.87 541	0.67 543

noway3	2.12 697	5.22 722	1.93 703	2.39 670	1.70 716	2.23 706	1.70 713	2.22 700	1.70 710	2.22 707	1.70 717	2.23 702	1.69 699	2.22 702	1.71 713	2.28 697	1.86 700	2.08 709	1.63 717	2.09 690	1.63 712

FBW_ROB	2.12 697	2.46 635	1.77 677	2.49 675	1.79 722	2.38 714	1.83 718	2.46 717	1.78 722	2.48 722	1.97 736	2.40 713	1.78 709	2.42 718	1.83 726	2.31 702	1.85 696	2.38 725	1.82 732	2.35 701	1.84 725

MonStereo	2.17 699	2.41 631	1.49 663	2.67 679	1.67 702	2.60 729	2.04 738	2.32 710	1.76 720	2.44 719	1.68 711	2.50 716	1.69 699	2.38 713	1.80 725	2.28 697	1.78 686	2.63 737	2.14 742	3.47 730	1.68 717

asda	2.17 699	2.54 636	1.81 680	3.47 710	1.78 721	2.50 722	1.86 723	2.61 724	1.68 702	2.61 726	1.83 721	2.37 712	1.73 704	2.44 719	1.88 734	2.51 715	1.84 691	2.34 722	1.62 714	2.23 694	1.77 724

asd	2.18 701	2.77 655	1.58 666	3.59 715	2.00 734	2.58 728	1.85 722	2.39 715	1.71 712	2.47 721	1.97 736	2.59 725	1.61 682	2.56 722	1.79 724	2.51 715	1.99 707	2.11 715	1.62 714	2.36 702	1.60 698

qwe	2.18 701	2.60 639	1.58 666	3.83 723	1.90 732	2.53 724	1.90 729	2.48 718	1.73 717	2.37 717	1.92 732	2.53 718	1.68 692	2.56 722	1.83 726	2.52 717	1.87 704	2.07 705	1.68 723	2.32 700	1.71 718

monsters	2.18 701	2.41 631	1.96 714	3.47 710	2.03 739	2.53 724	1.64 698	2.48 718	1.73 717	2.40 718	1.50 691	2.62 726	1.94 721	2.59 724	1.94 736	2.44 710	1.57 669	2.28 718	1.87 734	2.42 704	1.86 727

AIO_rvc	2.18 701	2.34 625	1.87 695	2.32 664	1.94 733	2.40 715	1.89 728	2.37 713	2.07 745	2.52 724	1.95 735	2.44 715	1.99 726	2.41 716	1.89 735	2.32 703	2.09 716	2.24 716	2.18 743	2.21 693	2.23 736

HUF	2.18 701	2.30 618	1.99 719	2.34 666	2.02 738	2.41 716	2.06 739	2.38 714	1.89 736	2.36 716	1.85 722	2.56 723	1.98 724	2.31 711	1.97 738	2.30 701	2.03 715	2.30 719	2.11 741	2.23 694	2.16 734

AIO_test	2.18 701	2.09 602	2.04 720	2.42 672	2.01 735	2.47 718	1.94 730	2.34 712	2.03 744	2.56 725	1.94 733	2.43 714	1.94 721	2.41 716	1.87 732	2.39 708	2.10 717	2.35 724	1.91 740	2.25 696	2.19 735

monsterstereo	2.20 707	2.33 621	1.95 712	3.65 717	2.07 740	2.49 720	1.61 696	2.48 718	1.83 727	2.45 720	1.61 699	2.67 730	1.86 712	2.64 726	1.94 736	2.48 714	1.66 679	2.34 722	1.68 723	2.40 703	1.86 727

LG-G_1	2.22 708	2.71 647	1.89 696	2.77 682	1.87 730	2.75 737	1.87 726	2.76 734	1.87 733	2.75 736	1.87 725	2.76 738	1.87 714	2.75 737	1.86 729	2.47 712	1.58 670	2.45 729	1.57 696	2.45 707	1.57 693

LG-G	2.22 708	2.71 647	1.89 696	2.77 682	1.87 730	2.75 737	1.87 726	2.76 734	1.87 733	2.75 736	1.87 725	2.76 738	1.87 714	2.75 737	1.86 729	2.47 712	1.58 670	2.45 729	1.57 696	2.45 707	1.57 693

LGtest1	2.22 708	2.70 645	1.89 696	2.76 681	1.86 726	2.75 737	1.86 723	2.75 733	1.86 729	2.75 736	1.86 723	2.77 740	1.87 714	2.75 737	1.86 729	2.46 711	1.58 670	2.45 729	1.56 695	2.45 707	1.56 691

RAStereo	2.23 711	3.64 677	0.76 531	3.65 717	0.86 589	3.66 750	0.76 572	3.67 750	0.81 586	3.66 747	0.76 576	3.66 748	0.77 570	3.68 749	0.77 573	3.68 733	0.77 536	3.69 748	0.77 583	3.70 732	0.77 570

UDGNet	2.23 711	5.40 733	1.72 675	2.48 674	1.69 711	2.51 723	1.69 711	2.51 721	1.72 716	2.50 723	1.69 715	2.52 717	1.69 699	2.50 720	1.68 708	2.41 709	1.70 682	2.42 727	1.69 725	2.42 704	1.64 714

NCCL2	2.28 713	2.27 616	2.28 722	2.28 656	2.28 748	2.27 708	2.29 743	2.28 703	2.28 746	2.27 710	2.28 748	2.28 704	2.27 734	2.27 708	2.28 747	2.28 697	2.28 722	2.27 717	2.29 747	2.27 697	2.29 737

Abc-Net	2.32 714	24.75 783	1.14 575	1.17 540	1.17 623	1.11 593	1.15 616	1.17 587	1.21 672	1.08 587	1.16 619	1.12 599	1.14 606	1.09 593	1.17 619	1.09 558	1.16 583	1.17 608	1.17 621	1.16 584	1.11 607
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RP	2.33 715	25.00 784	1.13 574	1.15 534	1.15 618	1.10 590	1.15 616	1.15 582	1.15 619	1.12 594	1.15 616	1.09 592	1.13 603	1.10 595	1.15 613	1.11 565	1.09 573	1.16 604	1.12 616	1.16 584	1.17 618

stereogan	2.33 715	24.38 782	1.18 581	1.18 541	1.18 626	1.14 596	1.18 620	1.19 590	1.19 626	1.14 598	1.18 623	1.14 600	1.18 612	1.14 600	1.18 620	1.14 569	1.14 581	1.19 613	1.19 622	1.15 582	1.19 622

RGC	2.36 717	25.48 785	1.19 583	1.15 534	1.15 618	1.10 590	1.16 618	1.17 587	1.16 620	1.12 594	1.16 619	1.11 598	1.13 603	1.09 593	1.18 620	1.10 560	1.15 582	1.16 604	1.12 616	1.14 579	1.12 609

NCC-stereo	2.36 717	25.52 786	1.17 579	1.15 534	1.17 623	1.11 593	1.11 611	1.15 582	1.16 620	1.10 588	1.16 619	1.10 594	1.15 607	1.14 600	1.13 611	1.09 558	1.11 577	1.15 603	1.16 620	1.17 589	1.17 618

AF-Net	2.37 719	25.71 787	1.17 579	1.13 530	1.15 618	1.15 597	1.18 620	1.19 590	1.16 620	1.10 588	1.15 616	1.10 594	1.18 612	1.12 599	1.15 613	1.10 560	1.10 576	1.17 608	1.15 618	1.16 584	1.12 609

Nwc_Net	2.37 719	25.95 788	1.15 577	1.14 531	1.15 618	1.08 587	1.14 614	1.17 587	1.16 620	1.14 598	1.15 616	1.08 590	1.15 607	1.11 597	1.14 612	1.10 560	1.11 577	1.16 604	1.09 615	1.16 584	1.15 614

CFNet_RVC	2.38 721	8.71 758	0.38 347	9.33 772	0.42 487	0.56 501	0.42 477	0.60 503	0.38 447	0.62 513	0.42 480	0.56 504	7.29 783	0.62 509	0.42 472	0.53 442	0.37 382	0.49 489	0.34 436	8.30 780	6.87 785

testmc14	2.43 722	10.48 771	8.02 780	8.93 771	0.31 395	0.44 428	0.30 339	0.42 378	0.30 348	0.42 372	0.30 352	0.42 386	0.30 348	0.42 381	0.30 338	8.88 783	6.99 773	0.41 438	0.28 369	0.39 397	0.28 358

edge stereo	2.43 722	27.07 792	1.14 575	1.06 522	1.14 616	1.08 587	1.17 619	1.16 585	1.14 618	1.10 588	1.16 619	1.09 592	1.16 611	1.10 595	1.16 617	1.10 560	1.11 577	1.16 604	1.19 622	1.13 578	1.11 607

FAT-Stereo	2.46 724	26.05 789	1.23 635	1.23 590	1.22 677	1.20 599	1.24 670	1.23 642	1.23 674	1.19 602	1.22 670	1.21 650	1.24 662	1.20 605	1.24 671	1.21 620	1.17 586	1.22 661	1.25 675	1.20 594	1.24 672

MCSU-Stereo	2.48 725	10.56 772	8.50 782	9.47 775	0.31 395	0.43 393	0.30 339	0.42 378	0.30 348	0.42 372	0.30 352	0.42 386	0.30 348	0.41 367	0.30 338	8.86 782	6.93 772	0.40 420	0.29 384	0.39 397	0.28 358

S-Stereo	2.51 726	26.86 790	1.23 635	1.22 588	1.22 677	1.24 647	1.25 671	1.22 640	1.24 675	1.21 648	1.24 672	1.19 604	1.27 664	1.19 604	1.24 671	1.19 572	1.20 588	1.25 663	1.19 622	1.24 643	1.23 671

Anonymous3	2.55 727	3.26 671	1.65 669	3.28 700	1.63 696	3.24 744	1.68 707	3.27 743	1.66 694	3.28 744	1.67 706	3.25 744	1.66 684	3.27 743	1.64 695	3.26 728	1.65 678	3.30 742	1.65 719	4.95 762	1.65 716

DNSM	2.56 728	4.43 699	3.08 745	4.09 725	1.86 726	2.66 731	1.86 723	2.66 725	1.87 733	2.66 728	1.86 723	2.66 729	1.86 712	2.66 729	1.87 732	3.82 735	2.94 730	2.42 727	1.73 729	2.42 704	1.73 722

MIF-Stereo (partial)	2.58 729	3.31 672	0.66 500	3.18 695	0.66 552	3.18 743	0.66 538	3.21 742	0.67 543	3.19 743	0.66 545	3.19 743	0.66 540	3.31 745	0.68 543	5.09 760	1.79 688	8.23 787	1.67 721	6.18 771	1.38 684

MSMDNet	2.65 730	10.14 769	0.33 314	9.74 776	0.32 409	0.87 553	0.33 408	2.95 740	0.68 549	0.49 459	0.34 424	0.49 465	5.70 778	0.49 464	0.33 404	0.42 365	9.57 780	0.41 438	0.31 413	8.36 781	0.65 539

pcwnet_v2	2.66 731	9.89 767	0.33 314	9.89 777	0.32 409	0.50 477	0.32 397	0.49 456	0.33 416	0.49 459	0.34 424	0.49 465	8.76 785	0.48 457	0.33 404	0.41 351	9.58 781	0.40 420	0.29 384	9.01 784	0.63 531

CFNet_pseudo	2.67 732	9.36 763	0.32 309	10.99 782	0.33 422	0.85 550	0.33 408	0.49 456	0.33 416	0.49 459	0.32 407	0.49 465	7.26 782	0.49 464	0.33 404	0.41 351	9.62 782	0.41 438	0.29 384	10.03 788	0.29 367

TestStereo_HL2	2.73 733	0.41 250	11.06 783	14.13 785	0.30 347	0.44 428	0.28 316	0.43 386	0.29 333	0.43 379	0.28 322	0.43 395	0.29 339	0.43 388	0.28 312	13.51 787	10.37 787	0.41 438	0.27 348	0.38 348	0.27 330

CFNet_ucs	2.73 733	9.64 765	0.33 314	9.92 778	0.32 409	0.49 468	0.33 408	0.49 456	0.33 416	0.49 459	0.33 416	0.49 465	8.98 786	0.48 457	0.33 404	0.41 351	9.96 785	0.40 420	0.29 384	10.12 789	0.54 510

UCFNet_RVC	2.75 735	10.06 768	0.29 278	10.31 781	0.29 335	0.42 386	0.29 331	0.43 386	0.29 333	0.42 372	0.29 337	0.42 386	9.87 788	0.43 388	0.29 328	0.36 306	9.84 784	0.36 351	0.26 309	9.77 787	0.26 291

TestStereo_HL3	2.76 736	0.41 250	11.46 786	14.11 784	0.30 347	0.45 442	0.29 331	0.43 386	0.29 333	0.43 379	0.29 337	0.43 395	0.28 327	0.44 419	0.30 338	13.57 788	10.32 786	0.41 438	0.27 348	0.38 348	0.27 330

GGDA	2.76 736	0.41 250	11.34 785	14.28 786	0.30 347	0.44 428	0.29 331	0.43 386	0.29 333	0.43 379	0.28 322	0.43 395	0.28 327	0.43 388	0.29 328	13.45 786	10.57 788	0.41 438	0.27 348	0.38 348	0.27 330

TestStereo-Hl	2.78 738	0.42 262	11.23 784	14.38 787	0.30 347	0.44 428	0.30 339	0.43 386	0.28 323	0.43 379	0.29 337	0.44 431	0.29 339	0.44 419	0.29 328	13.64 789	10.73 789	0.41 438	0.27 348	0.38 348	0.27 330

ccs_rob	2.79 739	10.17 770	0.32 309	10.00 779	0.33 422	0.49 468	0.33 408	1.90 674	0.32 406	0.51 481	0.33 416	0.49 465	9.24 787	0.49 464	0.33 404	0.41 351	9.82 783	0.41 438	0.28 369	9.34 785	0.29 367

PCWNet_CMD	2.80 740	9.82 766	0.32 309	10.09 780	0.32 409	0.49 468	0.33 408	3.34 745	0.33 416	0.49 459	0.33 416	0.49 465	8.73 784	0.48 457	0.33 404	0.41 351	9.22 779	0.42 454	0.29 384	9.55 786	0.31 392

NLSM1	2.93 741	3.24 670	2.57 730	4.04 724	2.66 751	3.30 746	2.55 746	3.29 744	2.55 748	3.35 746	2.48 750	3.28 745	2.47 736	3.34 746	2.49 748	3.26 728	2.55 728	3.13 740	2.57 750	3.00 727	2.46 744

StereoVision	3.15 742	5.00 711	0.89 547	4.83 742	1.00 602	3.93 751	1.27 674	6.37 780	1.34 680	5.67 780	1.26 674	5.84 781	1.27 664	5.03 777	1.24 671	5.10 761	1.09 573	4.61 761	0.57 537	5.62 769	1.12 609

MaDis-Stereo	3.19 743	6.02 744	1.12 572	5.61 752	1.16 622	5.43 778	1.02 607	5.15 777	0.70 562	5.43 777	1.21 669	5.03 778	0.97 586	4.85 771	0.99 596	4.53 742	1.16 583	5.53 777	1.25 675	5.37 767	1.30 675

sAnonymous2	3.31 744	2.63 640	1.38 653	3.71 719	1.86 726	4.70 770	1.11 611	4.82 773	2.72 750	5.45 778	1.98 742	4.59 763	2.64 737	2.65 727	6.21 783	4.37 738	1.08 571	5.16 775	2.24 745	4.52 744	2.39 742

CroCo_RVC	3.31 744	2.63 640	1.38 653	3.71 719	1.86 726	4.70 770	1.11 611	4.82 773	2.72 750	5.45 778	1.98 742	4.59 763	2.64 737	2.65 727	6.21 783	4.37 738	1.08 571	5.16 775	2.24 745	4.52 744	2.39 742

DPSNet	3.66 746	3.60 676	3.62 754	3.63 716	3.64 773	3.65 749	3.65 772	3.66 749	3.67 769	3.67 748	3.65 770	3.67 749	3.66 758	3.66 748	3.68 767	3.68 733	3.66 749	3.67 747	3.68 773	3.67 731	3.67 770

NLCSM	3.67 747	4.08 691	3.19 750	4.80 741	3.26 766	3.99 754	3.24 767	4.25 756	3.18 765	4.09 752	3.27 765	4.14 754	3.18 753	4.13 754	3.28 763	4.06 736	3.10 739	3.85 752	3.14 764	3.91 737	3.27 766

STTStereo	3.73 748	30.40 796	2.37 726	2.39 670	2.31 750	2.35 713	2.33 744	2.29 705	2.42 747	2.32 715	2.34 749	2.33 708	2.36 735	2.30 710	2.27 746	2.35 705	2.22 721	2.31 720	2.22 744	2.29 699	2.34 741

rvit_105_1	3.83 749	5.22 722	3.01 735	4.53 729	3.01 754	4.51 758	3.01 752	4.56 760	3.04 753	4.53 759	3.03 754	4.55 761	3.03 741	4.56 760	3.04 750	4.57 744	3.05 732	4.57 756	3.05 755	4.57 746	3.05 751

rvit_stereo_0081	3.83 749	5.23 725	3.01 735	4.53 729	3.03 756	4.55 764	3.02 753	4.56 760	3.04 753	4.52 757	3.02 752	4.54 759	3.03 741	4.56 760	3.04 750	4.57 744	3.05 732	4.57 756	3.05 755	4.58 747	3.05 751

rvit_stereo_0081_aga	3.86 751	5.33 729	3.02 738	4.55 735	3.04 760	4.54 760	3.02 753	4.64 767	3.06 757	4.54 761	3.04 756	4.62 768	3.08 748	4.62 766	3.07 755	4.58 747	3.06 736	4.60 760	3.08 759	4.63 750	3.07 755

rvit_stereo_0082	3.86 751	5.82 742	3.01 735	4.53 729	3.03 756	4.54 760	3.02 753	4.56 760	3.04 753	4.53 759	3.02 752	4.55 761	3.04 744	4.57 763	3.05 752	4.57 744	3.05 732	4.58 758	3.05 755	4.58 747	3.06 754

rvit_0105_6	3.87 753	5.73 741	3.10 746	4.69 739	3.12 764	4.54 760	3.02 753	4.56 760	3.04 753	4.54 761	3.03 754	4.54 759	3.04 744	4.56 760	3.05 752	4.58 747	3.05 732	4.58 758	3.05 755	4.58 747	3.05 751

rvit_stereo_0080	3.89 754	5.70 739	3.04 740	4.54 732	3.03 756	4.56 765	3.05 759	4.60 764	3.07 758	4.58 764	3.06 757	4.59 763	3.06 746	4.61 764	3.08 756	4.63 749	3.09 737	4.64 762	3.10 760	4.65 751	3.10 758

whm_eth	3.89 754	5.70 739	3.04 740	4.54 732	3.03 756	4.56 765	3.05 759	4.60 764	3.07 758	4.58 764	3.06 757	4.59 763	3.06 746	4.61 764	3.08 756	4.63 749	3.09 737	4.64 762	3.10 760	4.65 751	3.10 758

rvit_0105_4	3.91 756	5.47 737	3.02 738	4.54 732	3.02 755	4.54 760	3.03 757	4.75 770	3.17 764	4.57 763	3.06 757	4.61 767	3.16 752	4.65 767	3.09 758	4.66 751	3.11 740	4.68 765	3.18 766	4.81 757	3.16 763

rvit_0105_3	3.91 756	5.33 729	3.06 743	4.60 737	3.07 762	4.60 767	3.06 761	4.62 766	3.08 761	4.60 766	3.07 760	4.62 768	3.08 748	4.67 768	3.10 759	4.70 752	3.11 740	4.77 769	3.19 767	4.77 756	3.14 762

rvit_stereo_0083	3.92 758	5.30 728	3.06 743	4.61 738	3.09 763	4.67 769	3.08 762	4.66 768	3.09 762	4.62 767	3.10 762	4.66 771	3.11 750	4.67 768	3.16 761	4.72 754	3.16 743	4.77 769	3.11 762	4.66 753	3.11 760

rvit_stereo_ft	3.93 759	5.44 735	3.05 742	4.59 736	3.06 761	4.61 768	3.08 762	4.67 769	3.12 763	4.63 768	3.10 762	4.65 770	3.11 750	4.69 770	3.13 760	4.70 752	3.14 742	4.71 767	3.15 765	4.74 754	3.16 763

rvit_0105_5	4.10 760	5.40 733	3.13 749	4.71 740	3.15 765	4.72 772	3.10 764	4.90 775	3.27 766	4.69 769	3.16 764	4.84 775	3.25 754	4.96 774	3.34 764	5.05 759	3.39 748	5.10 774	3.40 768	5.11 764	3.42 767

MLG-Stereo_test1	4.25 761	5.34 732	3.61 753	5.31 748	3.63 772	5.23 776	3.57 770	5.38 778	3.65 768	5.23 775	3.47 767	4.76 772	3.74 761	4.85 771	3.71 768	4.96 756	3.18 745	4.71 767	2.92 752	4.86 760	2.90 748

MLG-Stereo_test3	4.26 762	4.85 705	3.95 757	5.35 749	3.60 771	4.75 773	3.76 773	5.49 779	3.71 770	5.39 776	3.69 771	4.82 774	3.66 758	4.85 771	3.73 771	4.93 755	3.19 746	4.69 766	2.99 754	4.84 759	2.98 750

MLG-Stereo_test2	4.28 763	5.46 736	3.69 755	4.86 744	3.72 774	5.58 779	3.42 768	4.81 772	3.77 774	4.85 771	3.72 772	5.55 780	3.63 757	5.58 778	3.53 766	4.41 741	3.28 747	4.99 773	2.95 753	4.75 755	3.13 761

RAFT+CT+SA	4.28 763	7.62 751	4.91 762	5.55 751	2.28 748	3.09 741	3.64 771	4.49 758	3.07 758	4.80 770	3.35 766	4.77 773	3.70 760	4.29 757	3.05 752	5.58 763	5.98 766	3.58 746	3.78 775	4.26 740	3.72 771

SA	4.33 765	7.35 748	6.85 774	5.96 754	4.09 778	3.59 748	3.15 765	3.82 751	2.64 749	3.91 749	3.85 773	3.57 747	2.72 739	3.13 742	4.03 774	7.09 776	6.86 771	3.57 745	3.12 763	3.85 733	3.51 769

Sa-1000	4.34 766	8.37 754	6.84 773	6.98 763	4.45 781	3.58 747	3.00 751	3.42 747	3.39 767	2.61 726	4.00 776	3.83 751	4.01 769	3.90 751	3.90 772	5.98 767	5.62 763	3.76 749	2.34 748	4.35 742	2.47 745

TestStereo1	4.60 767	8.41 755	6.44 771	6.86 761	3.79 775	3.97 752	3.78 774	3.99 753	3.74 771	3.97 750	3.52 768	3.94 752	3.58 755	3.98 752	3.72 769	6.82 773	6.50 769	3.76 749	3.66 771	3.90 734	3.74 773

SA-5K	4.60 767	8.41 755	6.44 771	6.86 761	3.79 775	3.97 752	3.78 774	3.99 753	3.74 771	3.97 750	3.52 768	3.94 752	3.58 755	3.98 752	3.72 769	6.82 773	6.50 769	3.76 749	3.66 771	3.90 734	3.74 773

DispFullNet	4.61 769	4.84 704	3.12 747	5.00 746	3.57 770	4.75 773	3.03 757	7.75 786	4.17 778	4.91 773	3.09 761	6.20 782	3.95 767	6.71 782	3.51 765	5.30 762	3.67 750	5.86 781	3.63 770	5.61 768	3.46 768

test_5	4.62 770	7.55 750	6.23 769	6.32 757	3.40 769	5.29 777	3.50 769	3.53 748	4.11 777	4.28 754	4.47 780	4.26 757	4.38 772	3.68 749	3.24 762	5.89 765	5.60 762	4.84 771	3.50 769	4.33 741	3.93 777

raft_robust	4.71 771	7.75 752	5.40 767	6.81 760	3.31 767	4.28 757	4.20 779	4.32 757	4.37 780	4.35 756	4.35 779	4.14 754	3.75 762	4.30 758	4.20 777	6.67 772	6.37 767	3.36 744	4.24 781	4.86 760	3.25 765

cross-raft	4.83 772	7.52 749	6.43 770	6.63 758	3.96 777	4.51 758	3.99 777	4.49 758	3.96 776	4.52 757	3.96 775	4.50 758	3.97 768	4.50 759	3.97 773	6.65 771	6.44 768	4.33 753	3.92 777	4.35 742	3.91 776

test_4	4.88 773	8.13 753	6.98 775	7.46 764	4.44 780	4.25 756	3.85 776	4.04 755	3.92 775	4.13 753	3.91 774	4.18 756	3.84 765	4.14 755	4.06 775	7.01 775	7.13 774	4.53 754	3.72 774	4.09 738	3.72 771

TestStereo	4.88 773	4.75 703	4.79 760	4.87 745	4.92 782	4.81 775	4.90 782	4.78 771	4.77 781	4.87 772	4.89 781	4.90 776	4.91 774	4.99 775	4.79 779	4.98 757	4.87 759	4.87 772	4.92 783	5.00 763	5.00 780

test_3	5.01 775	8.86 760	7.77 777	8.09 766	2.76 753	4.13 755	4.05 778	3.88 752	3.76 773	4.33 755	4.13 777	3.71 750	3.91 766	4.21 756	4.06 775	7.93 777	7.69 776	4.53 754	3.91 776	4.17 739	4.29 779

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 776	50.87 807	2.78 731	2.87 687	2.71 752	2.78 740	0.47 496	2.88 739	2.86 752	1.89 676	2.67 751	2.79 741	2.79 740	2.78 740	2.83 749	2.82 723	2.82 729	2.83 739	2.77 751	2.83 726	2.76 746
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	5.10 777	5.15 717	4.49 759	5.07 747	3.37 768	6.87 782	4.75 781	5.04 776	6.34 785	7.84 786	5.06 782	6.72 786	4.09 770	4.99 775	5.44 782	5.03 758	3.16 743	4.67 764	4.86 782	5.15 765	3.89 775

U	5.15 778	8.49 757	1.81 680	8.49 768	1.77 720	8.49 787	1.77 716	8.51 788	1.77 721	8.49 788	1.77 720	8.50 788	1.78 709	8.58 788	1.77 723	8.54 780	1.78 686	8.55 788	1.78 731	8.55 782	1.84 725

SGM-Forest	5.21 779	5.92 743	4.08 758	6.18 755	4.16 779	6.31 781	4.34 780	6.50 781	4.33 779	6.14 782	4.21 778	6.61 785	4.55 773	6.67 781	4.48 778	5.94 766	3.94 752	5.85 780	4.03 779	5.79 770	4.17 778
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test-1	6.46 780	9.16 762	8.03 781	8.09 766	5.62 785	6.11 780	6.35 785	6.85 783	4.94 782	6.08 781	6.29 787	4.98 777	6.43 779	6.22 779	6.36 785	6.16 769	7.47 775	5.82 779	5.44 786	7.11 776	5.68 783

rvit_stereo_0075_2	6.64 781	8.80 759	5.25 764	7.89 765	5.27 784	7.90 786	5.27 783	7.92 787	5.28 783	7.91 787	5.29 784	7.93 787	5.27 775	7.92 787	5.28 780	7.93 777	5.28 761	7.93 786	5.29 785	7.93 779	5.28 782

RAFT	6.73 782	9.36 763	7.40 776	8.51 769	6.55 786	6.88 783	6.60 786	6.79 782	6.60 786	6.80 783	6.72 788	5.31 779	5.50 777	6.61 780	6.61 786	8.42 779	5.89 764	5.73 778	5.45 787	6.61 772	6.24 784

SGM+DAISY	7.06 783	9.15 761	5.38 766	8.84 770	5.18 783	8.80 788	5.31 784	8.79 789	5.28 783	8.89 789	5.20 783	8.93 789	5.33 776	8.95 789	5.36 781	8.70 781	5.21 760	8.74 789	5.20 784	8.89 783	5.15 781

test-v	7.53 784	11.89 773	7.98 778	9.36 773	7.14 787	7.06 784	7.09 787	7.37 784	6.91 787	7.29 784	5.71 785	6.45 783	6.93 780	6.73 783	7.27 787	8.93 784	7.85 777	6.98 784	6.80 788	7.56 777	7.34 786

test-2	7.53 784	11.89 773	7.98 778	9.36 773	7.14 787	7.06 784	7.09 787	7.37 784	6.91 787	7.29 784	5.71 785	6.45 783	6.93 780	6.73 783	7.27 787	8.93 784	7.85 777	6.98 784	6.80 788	7.56 777	7.34 786

PA-Net	11.80 786	223.51 814	0.62 487	0.59 431	0.71 564	0.59 509	0.73 568	0.67 516	0.73 573	0.55 497	0.61 537	0.60 512	0.74 565	0.63 514	0.73 565	0.66 480	0.60 494	0.69 534	0.66 557	0.72 513	0.65 539
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MANE	19.05 787	23.00 781	15.00 787	23.00 794	15.00 789	24.00 795	16.00 789	24.00 796	16.00 789	22.00 796	15.00 789	23.00 796	16.00 789	23.00 796	15.00 789	22.00 796	15.00 790	22.00 796	15.00 790	22.00 796	15.00 788

rafts_anoy	20.00 788	20.00 775	20.00 788	20.00 788	20.00 790	20.00 789	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 791	20.00 790	20.00 791	20.00 790	20.00 789

raft+_RVC	20.00 788	20.00 775	20.00 788	20.00 788	20.00 790	20.00 789	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 791	20.00 790	20.00 791	20.00 790	20.00 789

raftrobust	20.00 788	20.00 775	20.00 788	20.00 788	20.00 790	20.00 789	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 791	20.00 790	20.00 791	20.00 790	20.00 789

CasAABBNet	20.00 788	20.00 775	20.00 788	20.00 788	20.00 790	20.00 789	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 791	20.00 790	20.00 791	20.00 790	20.00 789

RALCasStereoNet	20.00 788	20.00 775	20.00 788	20.00 788	20.00 790	20.00 789	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 791	20.00 790	20.00 791	20.00 790	20.00 789

RALAANet	20.00 788	20.00 775	20.00 788	20.00 788	20.00 790	20.00 789	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 790	20.00 791	20.00 790	20.00 791	20.00 790	20.00 789

111	30.40 794	30.94 797	29.72 795	32.61 795	30.02 797	33.57 796	30.47 797	31.50 797	29.39 797	30.98 797	29.11 797	29.78 797	30.39 800	29.45 797	30.76 800	30.08 797	29.02 798	29.92 797	30.32 801	29.86 797	30.17 796

WCMA_ROB	31.10 795	35.43 801	27.12 794	39.51 807	23.10 796	38.78 808	25.30 796	37.49 809	25.39 796	37.29 808	27.02 796	38.52 809	26.48 796	37.80 808	26.44 796	36.28 804	22.65 797	33.90 801	22.30 797	37.10 806	24.18 795

DCANet-4	35.22 796	34.54 798	35.08 801	33.58 799	35.47 804	34.55 797	35.53 804	36.08 803	35.85 801	35.92 803	35.77 803	35.18 803	35.48 802	35.39 803	37.15 807	34.55 803	33.92 802	35.02 804	34.90 803	35.79 801	34.74 803

ADStereo(finetuned)	36.13 797	36.63 802	38.07 806	36.97 800	33.25 801	35.91 801	34.45 801	36.36 804	32.99 798	38.14 809	36.71 804	36.69 804	34.13 801	38.57 809	40.79 808	37.60 809	36.58 805	35.90 805	33.36 802	35.42 800	34.04 800

fast-reg	37.00 798	37.00 803	37.00 802	37.00 801	37.00 805	37.00 804	37.00 805	37.00 805	37.00 802	37.00 804	37.00 805	37.00 805	37.00 803	37.00 804	37.00 803	37.00 805	37.00 806	37.00 806	37.00 806	37.00 802	37.00 804

Reg-Stereo(zero)	37.00 798	37.00 803	37.00 802	37.00 801	37.00 805	37.00 804	37.00 805	37.00 805	37.00 802	37.00 804	37.00 805	37.00 805	37.00 803	37.00 804	37.00 803	37.00 805	37.00 806	37.00 806	37.00 806	37.00 802	37.00 804

FLISNet	37.00 798	37.00 803	37.00 802	37.00 801	37.00 805	37.00 804	37.00 805	37.00 805	37.00 802	37.00 804	37.00 805	37.00 805	37.00 803	37.00 804	37.00 803	37.00 805	37.00 806	37.00 806	37.00 806	37.00 802	37.00 804

CoSv	37.00 798	37.00 803	37.00 802	37.00 801	37.00 805	37.00 804	37.00 805	37.00 805	37.00 802	37.00 804	37.00 805	37.00 805	37.00 803	37.00 804	37.00 803	37.00 805	37.00 806	37.00 806	37.00 806	37.00 802	37.00 804

MDST_ROB	69.83 802	87.70 808	41.95 807	113.75 810	65.62 811	75.05 809	55.25 810	75.64 811	45.04 806	71.61 810	41.75 809	72.81 810	44.06 807	68.38 810	44.63 809	101.89 812	59.57 812	107.10 812	61.05 812	104.38 809	59.38 810

NOSS_ROB	102.95 803	153.00 812	121.00 810	51.00 808	44.00 809	165.00 812	127.00 811	153.00 812	119.00 808	164.00 813	125.00 811	168.00 813	120.00 809	153.00 812	117.00 811	49.00 810	44.00 810	49.00 810	44.00 810	49.00 807	44.00 808

CBMV	128.50 804	1422.70 820	53.10 808	79.50 809	51.30 810	77.30 810	49.70 809	74.00 810	48.20 807	77.20 811	48.80 810	73.90 811	48.00 808	73.80 811	48.80 810	70.40 811	45.10 811	68.90 811	46.10 811	68.20 808	45.00 809
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	159.24 805	171.00 813	160.68 813	162.58 811	160.59 813	164.01 811	160.35 813	158.51 813	158.56 810	158.34 812	160.12 813	158.56 812	159.92 811	157.26 813	158.94 813	154.38 813	158.36 813	155.75 813	159.13 815	153.67 810	154.07 812
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	189.29 806	560.34 817	182.58 814	229.00 813	135.68 812	197.79 813	135.52 812	197.80 814	135.44 809	197.75 814	135.49 812	197.90 814	135.51 810	197.84 814	135.75 812	217.37 815	171.11 814	183.74 814	127.67 814	183.56 811	127.88 811

AE-Stereo	201.80 807	123.00 809	115.00 809	219.00 812	218.00 815	223.00 814	244.00 815	217.00 815	236.00 812	202.00 815	203.00 814	205.00 815	208.00 812	225.00 815	204.00 814	210.00 814	198.00 815	197.00 815	184.00 816	204.00 812	201.00 813

MGS-Stereo	239.45 808	123.00 809	135.00 811	266.00 814	286.00 816	277.00 815	305.00 816	271.00 816	242.00 813	274.00 816	279.00 816	255.00 816	270.00 814	268.00 816	297.00 816	221.00 816	247.00 817	216.00 816	123.00 813	217.00 813	217.00 815

EGLCR-Stereo	246.90 809	129.00 811	139.00 812	266.00 814	286.00 816	277.00 815	305.00 816	271.00 816	242.00 813	274.00 816	279.00 816	255.00 816	270.00 814	268.00 816	297.00 816	230.00 817	247.00 817	216.00 816	223.00 818	237.00 814	227.00 816

DLCB_ROB	284.23 810	354.61 815	207.27 815	363.24 816	206.46 814	364.72 817	210.41 814	364.72 818	210.41 811	364.81 818	208.64 815	364.81 818	208.64 813	364.72 818	210.41 815	354.70 818	205.53 816	354.70 818	205.53 817	354.70 815	205.53 814

LE_ROB	396.57 811	471.28 816	329.84 816	471.48 817	308.15 818	526.83 818	322.10 818	488.15 819	323.76 815	495.46 819	317.97 818	497.17 819	320.10 816	481.62 819	326.76 818	462.71 819	298.97 819	466.16 819	285.98 819	447.62 816	289.21 817

SGM-ForestM	596.69 812	677.77 818	444.52 817	699.85 818	517.25 819	732.94 819	488.29 819	770.79 820	460.11 816	750.81 820	487.98 819	792.79 820	499.41 817	730.90 820	475.81 819	720.03 820	491.16 820	663.96 820	418.60 820	674.76 817	436.05 818

CBMV_ROB	818.48 813	913.88 819	709.52 818	862.84 819	597.78 820	1073.99 820	700.52 820	1015.66 821	702.59 817	1115.65 821	760.02 820	1130.24 821	721.57 818	1037.41 821	692.65 820	814.05 821	564.29 821	843.28 821	595.31 821	915.51 818	602.92 819

tt	500032.53 814	34.60 799	29.72 795	37.47 805	34.41 802	36.85 802	35.22 802	34.71 801	33.55 799	34.50 798	35.43 801	33.81 801	10000000.00 819	33.57 801	33.13 801	33.68 801	35.00 803	34.03 802	35.26 804	30.96 798	34.63 801

DCANet	500032.53 814	34.60 799	29.72 795	37.47 805	34.41 802	36.85 802	35.22 802	34.71 801	33.55 799	34.50 798	35.43 801	33.81 801	10000000.00 819	33.57 801	33.13 801	33.68 801	35.00 803	34.03 802	35.26 804	30.96 798	34.63 801

fff	1000028.16 816	29.62 793	29.72 795	32.61 795	30.02 797	35.13 798	31.83 798	32.07 798	10000000.00 818	35.27 800	29.82 798	32.45 798	30.15 797	32.35 798	30.09 797	31.04 798	29.55 799	30.64 798	30.14 798	10000000.00 819	30.77 797

csc	1000028.16 816	29.62 793	29.72 795	32.61 795	30.02 797	35.13 798	31.83 798	32.07 798	10000000.00 818	35.27 800	29.82 798	32.45 798	30.15 797	32.35 798	30.09 797	31.04 798	29.55 799	30.64 798	30.14 798	10000000.00 819	30.77 797

cscssc	1000028.16 816	29.62 793	29.72 795	32.61 795	30.02 797	35.13 798	31.83 798	32.07 798	10000000.00 818	35.27 800	29.82 798	32.45 798	30.15 797	32.35 798	30.09 797	31.04 798	29.55 799	30.64 798	30.14 798	10000000.00 819	30.77 797

111111	10000000.00 819	10000000.00 821	10000000.00 819	10000000.00 820	10000000.00 821	10000000.00 821	10000000.00 821	10000000.00 822	10000000.00 818	10000000.00 822	10000000.00 821	10000000.00 822	10000000.00 819	10000000.00 822	10000000.00 821	10000000.00 822	10000000.00 822	10000000.00 822	10000000.00 822	10000000.00 819	10000000.00 820

SGD-Stereo	10000000.00 819	10000000.00 821	10000000.00 819	10000000.00 820	10000000.00 821	10000000.00 821	10000000.00 821	10000000.00 822	10000000.00 818	10000000.00 822	10000000.00 821	10000000.00 822	10000000.00 819	10000000.00 822	10000000.00 821	10000000.00 822	10000000.00 822	10000000.00 822	10000000.00 822	10000000.00 819	10000000.00 820

IGEV-Stereo++	10000000.00 819	10000000.00 821	10000000.00 819	10000000.00 820	10000000.00 821	10000000.00 821	10000000.00 821	10000000.00 822	10000000.00 818	10000000.00 822	10000000.00 821	10000000.00 822	10000000.00 819	10000000.00 822	10000000.00 821	10000000.00 822	10000000.00 822	10000000.00 822	10000000.00 822	10000000.00 819	10000000.00 820

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 819	10000000.00 821	10000000.00 819	10000000.00 820	10000000.00 821	10000000.00 821	10000000.00 821	10000000.00 822	10000000.00 818	10000000.00 822	10000000.00 821	10000000.00 822	10000000.00 819	10000000.00 822	10000000.00 821	10000000.00 822	10000000.00 822	10000000.00 822	10000000.00 822	10000000.00 819	10000000.00 820

IGEV-Stereo+	10000000.00 819	10000000.00 821	10000000.00 819	10000000.00 820	10000000.00 821	10000000.00 821	10000000.00 821	10000000.00 822	10000000.00 818	10000000.00 822	10000000.00 821	10000000.00 822	10000000.00 819	10000000.00 822	10000000.00 821	10000000.00 822	10000000.00 822	10000000.00 822	10000000.00 822	10000000.00 819	10000000.00 820

SDNR	10000000.00 819	10000000.00 821	10000000.00 819	10000000.00 820	10000000.00 821	10000000.00 821	10000000.00 821	10000000.00 822	10000000.00 818	10000000.00 822	10000000.00 821	10000000.00 822	10000000.00 819	10000000.00 822	10000000.00 821	10000000.00 822	10000000.00 822	10000000.00 822	10000000.00 822	10000000.00 819	10000000.00 820

anonymousdsp2	10000000.00 819	10000000.00 821	10000000.00 819	10000000.00 820	10000000.00 821	10000000.00 821	10000000.00 821	10000000.00 822	10000000.00 818	10000000.00 822	10000000.00 821	10000000.00 822	10000000.00 819	10000000.00 822	10000000.00 821	10000000.00 822	10000000.00 822	10000000.00 822	10000000.00 822	10000000.00 819	10000000.00 820

anonymousdsp	10000000.00 819	10000000.00 821	10000000.00 819	10000000.00 820	10000000.00 821	10000000.00 821	10000000.00 821	10000000.00 822	10000000.00 818	10000000.00 822	10000000.00 821	10000000.00 822	10000000.00 819	10000000.00 822	10000000.00 821	10000000.00 822	10000000.00 822	10000000.00 822	10000000.00 822	10000000.00 819	10000000.00 820

test_example2	10000000.00 819	10000000.00 821	10000000.00 819	10000000.00 820	10000000.00 821	10000000.00 821	10000000.00 821	10000000.00 822	10000000.00 818	10000000.00 822	10000000.00 821	10000000.00 822	10000000.00 819	10000000.00 822	10000000.00 821	10000000.00 822	10000000.00 822	10000000.00 822	10000000.00 822	10000000.00 819	10000000.00 820

DIP-Stereo	10000000.00 819	10000000.00 821	10000000.00 819	10000000.00 820	10000000.00 821	10000000.00 821	10000000.00 821	10000000.00 822	10000000.00 818	10000000.00 822	10000000.00 821	10000000.00 822	10000000.00 819	10000000.00 822	10000000.00 821	10000000.00 822	10000000.00 822	10000000.00 822	10000000.00 822	10000000.00 819	10000000.00 820
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GS-Stereo							0.38 447	0.50 465	0.38 447	0.50 472	0.38 449	0.50 479	3.79 763	0.50 472	0.38 439	0.54 443	0.43 426	0.46 466	0.34 436	0.46 442	0.35 426

FSD					0.44 492	0.56 501	0.44 481	0.55 491	0.44 486	0.56 499	0.44 485	0.56 504	0.44 483	0.56 498	0.46 485	0.61 465	0.42 421	0.52 503	0.42 495	0.52 477

ccccc		0.44 267		0.48 356	0.35 438	0.48 459		0.51 479		0.47 442		0.47 451		0.47 447		0.41 351	0.40 401	0.40 420	0.40 478	0.41 422

ASD4		0.20 164

Low-res two-view benchmark