Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 10	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 10	0.01 10	0.01 11	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 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 10	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 10	0.01 10	0.01 11	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 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 10	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 10	0.01 10	0.01 11	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 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 10	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 10	0.01 10	0.01 11	0.01 10

PWCK	0.01 9	0.02 12	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 10	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 10	0.01 10	0.01 11	0.01 10

light-stereo	0.05 57	0.04 52	0.01 10	0.02 14	0.01 10	0.01 10	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.03 54	0.02 21	0.01 11	0.73 505	0.01 11	0.01 10	0.01 10	0.01 11	0.02 20

PSMNet-RUCA	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 23	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 21	0.02 22	0.02 16	0.02 17	0.02 20	0.02 22	0.02 22	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 22	0.02 22	0.02 23	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 21	0.02 22	0.02 16	0.02 17	0.02 20	0.02 22	0.02 22	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 22	0.02 22	0.02 23	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 21	0.02 22	0.02 16	0.02 17	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 20

CoDeX	0.15 187	0.70 347	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 23	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.01 10	0.02 21	0.67 538	0.02 16	0.69 522	0.75 549	0.01 10	0.02 22	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 22	0.02 22	0.02 23	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 21	0.02 22	0.02 16	0.02 17	0.02 20	0.02 22	0.02 22	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 22	0.02 22	0.02 23	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 21	0.02 22	0.02 16	0.02 17	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 20

CBFPSM	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 23	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 21	0.02 22	0.02 16	0.02 17	0.02 20	0.02 22	0.02 22	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 22	0.02 22	0.02 23	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 21	0.02 22	0.02 16	0.02 17	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 20

SFCPSM	0.17 200	0.78 363	0.02 15	0.02 14	0.01 10	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.01 11	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.01 10	0.02 21	0.79 577	0.02 16	0.75 535	0.76 551	0.02 22	0.02 22	0.02 20

MFN_U_SF_RVC	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 23	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 21	0.02 22	0.02 16	0.02 17	0.02 20	0.02 22	0.02 22	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 22	0.02 22	0.02 23	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 21	0.02 22	0.02 16	0.02 17	0.02 20	0.02 22	0.02 22	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 22	0.02 22	0.02 23	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 21	0.02 22	0.02 16	0.02 17	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 20

LSM	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 23	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 21	0.02 22	0.02 16	0.02 17	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 20

LSM0	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 23	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 21	0.02 22	0.02 16	0.02 17	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 20

PipStereo	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.03 35	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	0.03 52

PSi22b	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.03 35	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	0.03 52

PSi22a	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.03 35	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	0.03 52

PSi22	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.03 35	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	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 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.03 35	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	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 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.03 35	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	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 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.03 35	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	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 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.03 35	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	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 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.03 35	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	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 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.03 35	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	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 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.03 35	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	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 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.03 35	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	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 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.03 35	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	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 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.03 35	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	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 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.03 35	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	0.03 52

G2L-ROB	0.03 29	0.06 79	0.02 15	0.03 29	0.02 22	0.03 44	0.02 22	0.03 47	0.02 23	0.03 45	0.02 22	0.03 47	0.02 22	0.03 44	0.02 22	0.03 35	0.02 17	0.03 42	0.02 22	0.03 48	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 22	0.03 47	0.02 23	0.03 45	0.02 22	0.03 47	0.02 22	0.03 44	0.02 22	0.03 35	0.02 17	0.03 42	0.02 22	0.03 48	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 22	0.03 47	0.02 23	0.03 45	0.02 22	0.03 47	0.02 22	0.03 44	0.02 22	0.03 35	0.02 17	0.03 42	0.02 22	0.03 48	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 22	0.03 47	0.02 23	0.03 45	0.02 22	0.03 47	0.02 22	0.03 44	0.02 22	0.03 35	0.02 17	0.03 42	0.02 22	0.03 48	0.02 20

TCMNet	0.03 29	0.04 52	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.04 93	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.03 35	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	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 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.02 22	0.03 35	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	0.03 52

YMNet	0.03 29	0.04 52	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.02 22	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.02 21	0.03 53	0.03 35	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	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 22	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.02 21	0.03 53	0.03 35	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	0.03 52

RYNet	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.02 22	0.02 22	0.02 23	0.03 45	0.02 22	0.02 22	0.03 54	0.03 44	0.02 22	0.02 16	0.02 17	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 20

AANet	0.07 67	0.04 52	0.03 39	0.04 53	0.03 52	0.04 95	0.03 55	0.04 96	0.03 60	0.04 93	0.03 57	0.04 97	0.11 180	0.04 91	0.03 53	0.58 458	0.04 67	0.04 94	0.04 100	0.04 98	0.03 52

GASNet	0.05 57	0.04 52	0.12 134	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 121	0.04 96	0.04 104	0.12 176	0.04 111	0.06 129	0.04 101	0.04 91	0.04 98	0.04 60	0.04 67	0.04 94	0.04 100	0.04 98	0.04 96

EDNetEfficient	0.04 54	0.05 66	0.04 64	0.04 53	0.03 52	0.04 95	0.03 55	0.04 96	0.03 60	0.04 93	0.03 57	0.04 97	0.03 54	0.04 91	0.03 53	0.05 67	0.03 40	0.05 109	0.03 58	0.04 98	0.03 52

FADNet-RVC-Resample	0.12 136	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 104	0.04 96	0.04 104	0.04 93	0.04 111	0.04 97	0.04 101	0.04 91	1.57 694	0.04 60	0.04 67	0.04 94	0.05 124	0.04 98	0.06 135

FADNet-RVC	0.13 144	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 121	0.04 96	0.04 104	0.04 93	0.05 128	0.04 97	0.05 118	0.04 91	1.71 715	0.04 60	0.04 67	0.04 94	0.04 100	0.07 145	0.04 96

FADNet	0.12 136	0.05 66	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 104	0.04 96	0.04 104	0.04 93	0.04 111	0.04 97	0.05 118	0.04 91	1.66 701	0.06 75	0.04 67	0.04 94	0.04 100	0.04 98	0.04 96

NVStereoNet_ROB	0.04 54	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 104	0.04 96	0.04 104	0.04 93	0.04 111	0.04 97	0.04 101	0.04 91	0.04 98	0.04 60	0.04 67	0.04 94	0.04 100	0.04 98	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
UHP(ZeroShot)	0.07 67	0.41 251	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 110	0.05 121	0.05 111	0.05 125	0.05 113	0.05 128	0.05 114	0.05 118	0.05 104	0.05 116	0.05 67	0.05 79	0.05 109	0.05 124	0.05 115	0.05 122

UHP(FT)	0.07 67	0.40 238	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 110	0.05 121	0.05 111	0.05 125	0.05 113	0.05 128	0.05 114	0.05 118	0.05 104	0.05 116	0.05 67	0.05 79	0.05 109	0.05 124	0.05 115	0.05 122

mmmmmm	0.07 67	0.40 238	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 110	0.05 121	0.05 111	0.05 125	0.05 113	0.05 128	0.05 114	0.05 118	0.05 104	0.05 116	0.05 67	0.05 79	0.05 109	0.05 124	0.05 115	0.05 122

UHP	0.07 67	0.41 251	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 110	0.05 121	0.05 111	0.05 125	0.05 113	0.05 128	0.05 114	0.05 118	0.05 104	0.05 116	0.05 67	0.05 79	0.05 109	0.05 124	0.05 115	0.05 122

RT-IGEV	0.07 67	0.05 66	0.03 39	0.05 60	0.03 52	0.04 95	0.03 55	0.04 96	0.03 60	0.04 93	0.03 57	0.04 97	0.04 101	0.04 91	0.03 53	0.75 508	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	0.04 96

IINet	0.06 61	0.05 66	0.02 15	0.05 60	0.02 22	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 23	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.04 101	0.02 21	0.02 22	0.73 505	0.02 17	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.04 96

APVNet	0.09 83	0.05 66	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.05 110	0.90 592	0.06 126	0.04 104	0.05 113	0.04 111	0.05 114	0.04 101	0.05 104	0.04 98	0.05 67	0.04 67	0.05 109	0.04 100	0.05 115	0.05 122

EDNetEfficientorigin	0.04 54	0.06 79	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.05 110	0.04 104	0.05 111	0.04 104	0.05 113	0.04 111	0.05 114	0.04 101	0.05 104	0.04 98	0.05 67	0.03 40	0.06 126	0.03 58	0.04 98	0.03 52

FADNet_RVC	0.12 136	0.04 52	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.04 95	0.04 104	0.04 96	0.04 104	0.04 93	0.04 111	0.04 97	0.05 118	0.04 91	1.65 698	0.05 67	0.04 67	0.04 94	0.04 100	0.04 98	0.04 96

TARSTereo(ZeroShot)	0.08 76	0.56 323	0.06 84	0.06 69	0.06 143	0.06 123	0.06 142	0.06 126	0.06 142	0.06 128	0.06 143	0.06 129	0.06 139	0.06 120	0.06 136	0.06 75	0.06 86	0.06 126	0.06 139	0.06 128	0.06 135

TARStereo(FT)	0.09 83	0.59 331	0.06 84	0.06 69	0.06 143	0.06 123	0.06 142	0.06 126	0.06 142	0.06 128	0.06 143	0.06 129	0.06 139	0.06 120	0.06 136	0.06 75	0.06 86	0.06 126	0.06 139	0.06 128	0.06 135

2222	0.09 83	0.59 331	0.06 84	0.06 69	0.06 143	0.06 123	0.06 142	0.06 126	0.06 142	0.06 128	0.06 143	0.06 129	0.06 139	0.06 120	0.06 136	0.06 75	0.06 86	0.06 126	0.06 139	0.06 128	0.06 135

1111	0.09 83	0.60 335	0.06 84	0.06 69	0.06 143	0.06 123	0.06 142	0.06 126	0.06 142	0.06 128	0.06 143	0.06 129	0.06 139	0.06 120	0.06 136	0.06 75	0.06 86	0.06 126	0.06 139	0.06 128	0.06 135

fsdfsdds	0.08 76	0.58 328	0.06 84	0.06 69	0.06 143	0.06 123	0.06 142	0.06 126	0.06 142	0.06 128	0.06 143	0.06 129	0.06 139	0.06 120	0.06 136	0.06 75	0.06 86	0.06 126	0.06 139	0.06 128	0.06 135

nnnnnnn	0.08 76	0.58 328	0.06 84	0.06 69	0.06 143	0.06 123	0.06 142	0.06 126	0.06 142	0.06 128	0.06 143	0.06 129	0.06 139	0.06 120	0.06 136	0.06 75	0.06 86	0.06 126	0.06 139	0.06 128	0.06 135

TestStereooo	0.08 76	0.56 323	0.06 84	0.06 69	0.06 143	0.06 123	0.06 142	0.06 126	0.06 142	0.06 128	0.06 143	0.06 129	0.06 139	0.06 120	0.06 136	0.06 75	0.06 86	0.06 126	0.06 139	0.06 128	0.06 135

IGEV_i1	0.26 254	0.05 66	0.04 64	0.06 69	0.03 52	0.05 110	0.03 55	0.05 111	0.03 60	0.05 113	0.03 57	0.04 97	0.06 139	0.05 104	0.03 53	4.34 739	0.03 40	0.04 94	0.03 58	0.05 115	0.04 96

DFGA-Net	0.05 57	0.06 79	0.04 64	0.06 69	0.04 101	0.06 123	0.04 104	0.06 126	0.04 104	0.06 128	0.04 111	0.06 129	0.04 101	0.06 120	0.04 98	0.06 75	0.04 67	0.05 109	0.04 100	0.05 115	0.04 96

Wz-Net-TNSev	0.02 15	0.05 66	0.04 64	0.07 78	0.01 10	0.01 10	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 10	0.01 11	0.01 11	0.06 75	0.04 67	0.01 10	0.01 10	0.01 11	0.01 10

FINET	0.07 67	0.08 84	0.07 91	0.07 78	0.07 152	0.08 143	0.06 142	0.08 147	0.07 153	0.08 146	0.07 154	0.08 145	0.06 139	0.07 143	0.07 144	0.08 89	0.07 93	0.07 138	0.07 147	0.06 128	0.06 135

DispViT+	0.07 67	0.08 84	0.12 134	0.08 80	0.05 126	0.08 143	0.05 121	0.08 147	0.05 125	0.08 146	0.05 128	0.08 145	0.05 118	0.08 147	0.05 116	0.08 89	0.07 93	0.07 138	0.05 124	0.07 145	0.05 122

DA	0.09 83	0.13 116	0.39 359	0.08 80	0.05 126	0.07 141	0.05 121	0.13 178	0.05 125	0.06 128	0.05 128	0.06 129	0.05 118	0.06 120	0.05 116	0.06 75	0.05 79	0.14 190	0.13 228	0.06 128	0.05 122

GGEV	0.09 83	0.13 116	0.39 359	0.08 80	0.05 126	0.07 141	0.05 121	0.13 178	0.05 125	0.06 128	0.05 128	0.06 129	0.05 118	0.06 120	0.05 116	0.06 75	0.05 79	0.14 190	0.13 228	0.06 128	0.05 122

AASNet	0.06 61	0.08 84	0.08 93	0.08 80	0.05 126	0.06 123	0.05 121	0.05 111	0.06 142	0.06 128	0.06 143	0.05 114	0.06 139	0.06 120	0.05 116	0.08 89	0.08 96	0.08 143	0.05 124	0.06 128	0.05 122

SACVNet	0.06 61	0.08 84	0.08 93	0.08 80	0.05 126	0.06 123	0.05 121	0.05 111	0.06 142	0.06 128	0.06 143	0.05 114	0.06 139	0.06 120	0.05 116	0.08 89	0.08 96	0.08 143	0.05 124	0.06 128	0.05 122

AACVNet	0.06 61	0.08 84	0.08 93	0.08 80	0.05 126	0.06 123	0.05 121	0.05 111	0.06 142	0.06 128	0.06 143	0.05 114	0.06 139	0.06 120	0.05 116	0.08 89	0.08 96	0.08 143	0.05 124	0.06 128	0.05 122

GwcNet	0.12 136	0.07 82	0.05 79	0.08 80	0.05 126	0.08 143	1.20 624	0.07 143	0.05 125	0.05 113	0.05 128	0.08 145	0.05 118	0.08 147	0.03 53	0.07 87	0.05 79	0.06 126	0.05 124	0.07 145	0.05 122

VMStereo-Base	0.03 29	0.09 93	0.08 93	0.09 87	0.02 22	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 23	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 21	0.02 22	0.08 89	0.08 96	0.03 42	0.02 22	0.02 22	0.02 20

SMFormer	0.09 83	1.01 429	0.09 99	0.09 87	0.03 52	0.03 44	0.02 22	0.03 47	0.02 23	0.03 45	0.02 22	0.03 47	0.02 22	0.03 44	0.02 22	0.09 97	0.09 106	0.03 42	0.02 22	0.03 48	0.02 20

Wz-Net-SNSev	0.03 29	0.09 93	0.07 91	0.09 87	0.01 10	0.01 10	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 10	0.01 11	0.01 11	0.09 97	0.07 93	0.01 10	0.01 10	0.01 11	0.01 10

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	0.09 154	0.09 158	0.09 153	0.08 148	0.09 97	0.08 96	0.09 151	0.08 152	0.09 154	0.08 149

test_sample6	0.09 83	0.97 408	0.10 103	0.10 91	0.03 52	0.03 44	0.02 22	0.03 47	0.02 23	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.02 22	0.03 44	0.02 22	0.10 102	0.10 111	0.03 42	0.02 22	0.03 48	0.02 20

test_sample5	0.10 102	1.07 443	0.11 123	0.10 91	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.10 102	0.10 111	0.03 42	0.03 58	0.04 98	0.03 52

test_sample4	0.10 102	1.03 435	0.12 134	0.10 91	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.13 139	0.13 171	0.03 42	0.03 58	0.03 48	0.03 52

CAS++	0.17 200	0.27 198	0.21 239	0.10 91	0.21 293	0.15 211	0.22 281	0.10 154	0.21 282	0.22 251	0.10 163	0.19 233	0.18 272	0.10 157	0.19 270	0.20 218	0.19 242	0.18 239	0.10 163	0.19 238	0.18 261
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
tta	0.09 83	0.95 405	0.09 99	0.10 91	0.02 22	0.03 44	0.02 22	0.03 47	0.02 23	0.03 45	0.02 22	0.03 47	0.02 22	0.03 44	0.02 22	0.09 97	0.10 111	0.03 42	0.02 22	0.03 48	0.02 20

DualNet	0.10 102	1.07 443	0.11 123	0.10 91	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.10 102	0.10 111	0.03 42	0.03 58	0.04 98	0.03 52

xxx	0.09 83	1.01 429	0.10 103	0.10 91	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.02 23	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.02 22	0.03 44	0.02 22	0.10 102	0.10 111	0.03 42	0.02 22	0.03 48	0.03 52

AnonymousM	0.10 102	0.10 98	0.10 103	0.10 91	0.10 165	0.10 153	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	0.10 102	0.10 111	0.10 153	0.10 163	0.10 158	0.10 162

PVD	0.10 102	0.10 98	0.10 103	0.10 91	0.10 165	0.10 153	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	0.10 102	0.10 111	0.10 153	0.10 163	0.10 158	0.10 162

SHD	0.10 102	0.10 98	0.10 103	0.10 91	0.10 165	0.10 153	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	0.10 102	0.10 111	0.10 153	0.10 163	0.10 158	0.10 162

SAMSARA	0.10 102	0.10 98	0.10 103	0.10 91	0.10 165	0.10 153	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	0.10 102	0.10 111	0.10 153	0.10 163	0.10 158	0.10 162

XQC	0.10 102	0.10 98	0.10 103	0.10 91	0.10 165	0.10 153	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	0.10 102	0.10 111	0.10 153	0.10 163	0.10 158	0.10 162

RTSC	0.10 102	0.10 98	0.10 103	0.10 91	0.10 165	0.10 153	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	0.10 102	0.10 111	0.10 153	0.10 163	0.10 158	0.10 162

RTS	0.10 102	0.10 98	0.10 103	0.10 91	0.10 165	0.10 153	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	0.10 102	0.10 111	0.10 153	0.10 163	0.10 158	0.10 162

RTSA	0.10 102	0.10 98	0.10 103	0.10 91	0.10 165	0.10 153	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	0.10 102	0.10 111	0.10 153	0.10 163	0.10 158	0.10 162

MADNet+	0.10 102	0.10 98	0.10 103	0.10 91	0.10 165	0.10 153	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	0.10 102	0.10 111	0.10 153	0.10 163	0.10 158	0.10 162

MADNet++	0.10 102	0.10 98	0.10 103	0.10 91	0.10 165	0.10 153	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	0.10 102	0.10 111	0.10 153	0.10 163	0.10 158	0.10 162

BridgeDepth_RVC	0.07 67	0.08 84	0.11 123	0.11 108	0.05 126	0.08 143	0.05 121	0.08 147	0.05 125	0.08 146	0.05 128	0.08 145	0.05 118	0.08 147	0.05 116	0.11 117	0.10 111	0.07 138	0.05 124	0.07 145	0.05 122
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.08 76	0.08 84	0.11 123	0.11 108	0.05 126	0.08 143	0.05 121	0.08 147	0.07 153	0.08 146	0.05 128	0.08 145	0.05 118	0.09 153	0.08 148	0.15 159	0.11 133	0.07 138	0.05 124	0.07 145	0.06 135
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
test_sample7	0.09 83	1.00 419	0.11 123	0.11 108	0.02 22	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.04 93	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.12 123	0.12 147	0.03 42	0.03 58	0.03 48	0.03 52

test_sample2	0.09 83	1.03 435	0.11 123	0.11 108	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.02 23	0.03 45	0.02 22	0.03 47	0.02 22	0.03 44	0.02 22	0.09 97	0.09 106	0.03 42	0.02 22	0.03 48	0.02 20

test_sample1	0.09 83	0.87 381	0.12 134	0.11 108	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.02 23	0.04 93	0.02 22	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.10 102	0.10 111	0.03 42	0.02 22	0.03 48	0.02 20

JetRed	0.11 123	0.12 114	0.11 123	0.11 108	0.11 184	0.11 164	0.14 226	0.11 166	0.11 184	0.12 176	0.11 181	0.11 169	0.11 180	0.11 170	0.11 174	0.11 117	0.16 198	0.11 164	0.11 182	0.11 168	0.11 176

mmm	0.14 175	1.83 574	0.12 134	0.11 108	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.04 104	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.06 120	0.04 98	0.12 123	0.11 133	0.05 109	0.04 100	0.05 115	0.04 96

aanetorigin	0.13 144	0.11 109	0.11 123	0.11 108	0.11 184	0.11 164	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	0.11 117	0.11 133	0.14 190	0.11 182	0.49 465	0.11 176

MatchAttention (ZS)	0.12 136	0.12 114	0.12 134	0.12 116	0.13 226	0.12 174	0.12 216	0.12 175	0.12 223	0.12 176	0.12 213	0.12 178	0.12 218	0.12 178	0.12 210	0.12 123	0.12 147	0.12 171	0.12 216	0.12 176	0.12 212
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
DualNet (step1)	0.10 102	1.05 439	0.12 134	0.12 116	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.04 93	0.02 22	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.12 123	0.12 147	0.03 42	0.03 58	0.03 48	0.03 52

test_sample9	0.10 102	1.05 439	0.12 134	0.12 116	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.04 93	0.02 22	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.12 123	0.12 147	0.03 42	0.03 58	0.03 48	0.03 52

test_sample8	0.10 102	1.05 439	0.12 134	0.12 116	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.12 123	0.12 147	0.03 42	0.03 58	0.03 48	0.03 52

test_sample3	0.09 83	0.87 381	0.10 103	0.12 116	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.12 123	0.10 111	0.03 42	0.02 22	0.03 48	0.02 20

ffm	0.25 244	3.83 685	0.12 134	0.12 116	0.05 126	0.06 123	0.05 121	0.06 126	0.05 125	0.03 45	0.03 57	0.06 129	0.05 118	0.06 120	0.05 116	0.12 123	0.12 147	0.05 109	0.04 100	0.06 128	0.04 96

ff1	0.25 244	3.83 685	0.12 134	0.12 116	0.05 126	0.06 123	0.05 121	0.06 126	0.05 125	0.03 45	0.03 57	0.06 129	0.05 118	0.06 120	0.05 116	0.12 123	0.12 147	0.05 109	0.04 100	0.06 128	0.04 96

mmx	0.25 244	3.83 685	0.12 134	0.12 116	0.05 126	0.06 123	0.05 121	0.06 126	0.05 125	0.03 45	0.03 57	0.06 129	0.05 118	0.06 120	0.05 116	0.12 123	0.12 147	0.05 109	0.04 100	0.06 128	0.04 96

Wz-Net-MNSev	0.06 61	0.54 317	0.10 103	0.12 116	0.01 10	0.01 10	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 10	0.01 11	0.01 11	0.12 123	0.11 133	0.01 10	0.01 10	0.01 11	0.01 10

WZ-Net	0.05 57	0.50 299	0.10 103	0.12 116	0.01 10	0.01 10	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 10	0.01 11	0.01 11	0.12 123	0.10 111	0.01 10	0.01 10	0.01 11	0.01 10

xxxx	0.11 123	1.16 456	0.16 196	0.12 116	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.13 139	0.16 198	0.03 42	0.04 100	0.04 98	0.04 96

test_xeample	0.10 102	1.09 445	0.13 155	0.12 116	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.04 96	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.14 146	0.14 186	0.03 42	0.03 58	0.03 48	0.03 52

SuperB	0.21 223	0.10 98	2.51 730	0.12 116	0.09 159	0.10 153	0.09 157	0.08 147	0.07 153	0.10 157	0.09 159	0.09 154	0.07 152	0.07 143	0.07 144	0.07 87	0.08 96	0.07 138	0.07 147	0.08 150	0.07 146

JetBlue	0.11 123	0.11 109	0.12 134	0.13 129	0.14 230	0.11 164	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	0.11 117	0.11 133	0.11 164	0.11 182	0.11 168	0.11 176

11t1	0.17 200	2.16 609	0.13 155	0.13 129	0.04 101	0.06 123	0.04 104	0.06 126	0.04 104	0.06 128	0.03 57	0.06 129	0.03 54	0.06 120	0.05 116	0.18 207	0.12 147	0.06 126	0.03 58	0.05 115	0.03 52

LRCNet_RVC	0.13 144	0.13 116	0.09 99	0.13 129	0.10 165	0.14 192	0.10 162	0.14 192	0.10 166	0.23 257	0.10 163	0.20 238	0.10 162	0.24 265	0.11 174	0.11 117	0.09 106	0.12 171	0.14 233	0.12 176	0.09 154

222	0.10 102	0.99 417	0.12 134	0.13 129	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.12 123	0.12 147	0.03 42	0.02 22	0.04 98	0.03 52

anonymous	0.09 83	0.09 93	0.14 164	0.14 133	0.07 152	0.09 151	0.07 153	0.09 153	0.07 153	0.09 153	0.07 154	0.09 154	0.07 152	0.09 153	0.07 144	0.14 146	0.13 171	0.09 151	0.07 147	0.09 154	0.07 146

USTest	0.01 9	0.02 12	0.00 1	0.14 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.02 22	0.00 1	0.00 1

qqq1	0.25 244	3.70 679	0.14 164	0.14 133	0.04 101	0.06 123	0.05 121	0.06 126	0.05 125	0.06 128	0.05 128	0.04 97	0.05 118	0.06 120	0.05 116	0.13 139	0.12 147	0.06 126	0.05 124	0.03 48	0.04 96

fff1	0.25 244	3.70 679	0.14 164	0.14 133	0.04 101	0.06 123	0.05 121	0.06 126	0.05 125	0.06 128	0.05 128	0.04 97	0.05 118	0.06 120	0.05 116	0.13 139	0.12 147	0.06 126	0.05 124	0.03 48	0.04 96

1111x	0.10 102	1.14 451	0.13 155	0.14 133	0.03 52	0.04 95	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.13 139	0.11 133	0.03 42	0.02 22	0.03 48	0.02 20

x	0.11 123	1.15 454	0.15 189	0.14 133	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.04 93	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.14 146	0.15 195	0.03 42	0.03 58	0.03 48	0.03 52

GMStereo	0.14 175	0.13 116	0.14 164	0.14 133	0.14 230	0.14 192	0.14 226	0.14 192	0.14 231	0.14 193	0.14 234	0.14 193	0.14 231	0.14 194	0.14 225	0.14 146	0.14 186	0.14 190	0.14 233	0.14 195	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
UNet	0.29 263	0.90 391	0.10 103	0.14 133	0.10 165	0.14 192	0.10 162	0.91 553	0.69 556	0.14 193	0.11 181	0.14 193	0.11 180	0.14 194	0.10 159	0.12 123	0.09 106	0.12 171	0.09 154	0.88 546	0.76 569

CCAANet	0.17 200	0.71 348	0.14 164	0.14 133	0.14 230	0.14 192	0.14 226	0.14 192	0.14 231	0.14 193	0.14 234	0.14 193	0.14 231	0.14 194	0.22 280	0.14 146	0.14 186	0.14 190	0.14 233	0.14 195	0.14 227

DRN-Test	0.14 175	0.13 116	0.09 99	0.14 133	0.09 159	0.15 211	0.09 157	0.14 192	0.10 166	0.14 193	0.09 159	0.14 193	0.09 158	0.13 180	0.09 152	0.12 123	0.09 106	0.12 171	0.09 154	0.12 176	0.73 562

StereoDRNet	0.15 187	0.14 136	0.10 103	0.14 133	0.09 159	0.15 211	0.09 157	0.14 192	0.09 161	0.14 193	0.10 163	0.14 193	0.09 158	0.14 194	0.09 152	0.13 139	0.10 111	0.13 175	0.09 154	0.13 179	0.82 578

PDISCO_ROB	0.83 525	2.80 660	3.49 752	0.14 133	0.11 184	0.17 225	0.09 157	0.15 216	0.10 166	0.15 211	0.12 213	0.16 216	0.14 231	3.30 746	0.13 220	0.14 146	2.34 726	0.16 219	0.12 216	2.62 726	0.10 162

RT-Monster	0.09 83	0.07 82	0.03 39	0.15 145	0.03 52	0.04 95	0.03 55	0.04 96	0.03 60	0.04 93	0.03 57	0.03 47	0.10 162	0.04 91	0.03 53	0.92 534	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	0.07 146

zh-sn7	0.10 102	0.98 409	0.14 164	0.15 145	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.15 159	0.13 171	0.03 42	0.03 58	0.03 48	0.03 52

xyz-stereo	0.18 209	0.50 299	0.16 196	0.15 145	0.16 256	0.16 218	0.16 242	0.16 217	0.16 251	0.16 216	0.16 250	0.16 216	0.16 248	0.16 217	0.16 246	0.16 171	0.16 198	0.16 219	0.16 249	0.16 219	0.16 237

S2M2_L	0.12 136	0.14 136	0.10 103	0.15 145	0.10 165	0.14 192	0.10 162	0.14 192	0.10 166	0.15 211	0.10 163	0.14 193	0.10 162	0.14 194	0.10 159	0.13 139	0.10 111	0.13 175	0.09 154	0.13 179	0.09 154
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
qqq	0.16 194	2.01 599	0.12 134	0.15 145	0.04 101	0.06 123	0.05 121	0.06 126	0.04 104	0.06 128	0.03 57	0.06 129	0.03 54	0.06 120	0.03 53	0.12 123	0.14 186	0.04 94	0.04 100	0.03 48	0.03 52

IPLG	0.13 144	0.20 165	0.14 164	0.15 145	0.11 184	0.14 192	0.11 180	0.14 192	0.11 184	0.14 193	0.11 181	0.14 193	0.11 180	0.14 194	0.11 174	0.15 159	0.12 147	0.14 190	0.11 182	0.14 195	0.11 176

IPLGR_C	0.14 175	0.20 165	0.12 134	0.15 145	0.11 184	0.14 192	0.15 235	0.14 192	0.11 184	0.15 211	0.12 213	0.14 193	0.11 180	0.16 217	0.11 174	0.15 159	0.12 147	0.14 190	0.12 216	0.15 214	0.12 212

ACRE	0.13 144	0.21 171	0.14 164	0.15 145	0.11 184	0.14 192	0.11 180	0.14 192	0.11 184	0.14 193	0.12 213	0.14 193	0.11 180	0.14 194	0.11 174	0.15 159	0.12 147	0.14 190	0.11 182	0.14 195	0.11 176

ELAS_RVC	0.14 175	0.16 152	0.10 103	0.15 145	0.10 165	0.18 229	0.11 180	0.19 230	0.11 184	0.19 229	0.12 213	0.18 228	0.11 180	0.19 231	0.12 210	0.14 146	0.08 96	0.14 190	0.09 154	0.15 214	0.09 154
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.13 144	0.16 152	0.11 123	0.15 145	0.09 159	0.18 229	0.11 180	0.18 228	0.11 184	0.17 223	0.11 181	0.18 228	0.11 180	0.18 228	0.11 174	0.14 146	0.08 96	0.14 190	0.08 152	0.14 195	0.09 154
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
E$^{3}$Stereo	0.13 144	0.14 136	0.13 155	0.16 155	0.11 184	0.14 192	0.11 180	0.14 192	0.11 184	0.14 193	0.11 181	0.14 193	0.11 180	0.14 194	0.11 174	0.16 171	0.13 171	0.14 190	0.11 182	0.14 195	0.11 176

LLLLL	0.13 144	0.14 136	0.13 155	0.16 155	0.11 184	0.14 192	0.11 180	0.14 192	0.11 184	0.14 193	0.11 181	0.14 193	0.11 180	0.14 194	0.11 174	0.16 171	0.13 171	0.14 190	0.11 182	0.14 195	0.11 176

low	0.13 144	0.14 136	0.14 164	0.16 155	0.11 184	0.14 192	0.11 180	0.14 192	0.11 184	0.14 193	0.11 181	0.14 193	0.11 180	0.14 194	0.11 174	0.16 171	0.13 171	0.14 190	0.11 182	0.14 195	0.11 176

300	0.13 144	0.14 136	0.13 155	0.16 155	0.11 184	0.14 192	0.11 180	0.14 192	0.11 184	0.14 193	0.11 181	0.14 193	0.11 180	0.14 194	0.11 174	0.16 171	0.13 171	0.14 190	0.11 182	0.14 195	0.11 176

Last	0.13 144	0.14 136	0.14 164	0.16 155	0.11 184	0.14 192	0.11 180	0.14 192	0.11 184	0.14 193	0.11 181	0.14 193	0.11 180	0.14 194	0.11 174	0.16 171	0.13 171	0.14 190	0.11 182	0.14 195	0.11 176

DDDD	0.13 144	0.14 136	0.14 164	0.16 155	0.11 184	0.14 192	0.11 180	0.14 192	0.11 184	0.14 193	0.11 181	0.14 193	0.11 180	0.14 194	0.11 174	0.16 171	0.13 171	0.14 190	0.11 182	0.14 195	0.11 176

TT111	0.13 144	0.14 136	0.14 164	0.16 155	0.11 184	0.14 192	0.11 180	0.14 192	0.11 184	0.14 193	0.11 181	0.14 193	0.11 180	0.14 194	0.11 174	0.16 171	0.13 171	0.14 190	0.11 182	0.14 195	0.11 176

AnonStereo	0.13 144	0.14 136	0.14 164	0.16 155	0.11 184	0.14 192	0.11 180	0.14 192	0.11 184	0.14 193	0.11 181	0.14 193	0.11 180	0.14 194	0.11 174	0.16 171	0.13 171	0.14 190	0.11 182	0.14 195	0.11 176

over-6	0.11 123	0.11 109	0.15 189	0.16 155	0.10 165	0.11 164	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	0.14 146	0.14 186	0.11 164	0.10 163	0.11 168	0.09 154

over v1	0.11 123	0.11 109	0.15 189	0.16 155	0.10 165	0.11 164	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	0.14 146	0.14 186	0.11 164	0.09 154	0.11 168	0.10 162

over-8	0.11 123	0.14 136	0.15 189	0.16 155	0.10 165	0.11 164	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	0.14 146	0.14 186	0.11 164	0.09 154	0.11 168	0.09 154

over-9	0.11 123	0.11 109	0.16 196	0.16 155	0.10 165	0.12 174	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	0.14 146	0.14 186	0.11 164	0.10 163	0.11 168	0.09 154

iinet-test	0.08 76	0.16 152	0.02 15	0.16 155	0.02 22	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 23	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.17 260	0.02 21	0.02 22	0.71 492	0.02 17	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.16 237

xyz-stereo-finetune2	0.18 209	0.48 292	0.16 196	0.16 155	0.15 245	0.15 211	0.16 242	0.16 217	0.16 251	0.16 216	0.16 250	0.16 216	0.16 248	0.16 217	0.16 246	0.16 171	0.16 198	0.16 219	0.16 249	0.16 219	0.16 237

xyz-stereo-finetune	0.28 258	0.49 294	0.16 196	0.16 155	0.16 256	0.16 218	0.16 242	0.22 253	0.30 350	0.32 305	0.31 399	0.32 311	0.31 402	0.32 309	0.32 394	0.32 285	0.33 337	0.31 308	0.32 423	0.31 294	0.32 400

GMStereo_Zeroshot	0.16 194	0.16 152	0.16 196	0.16 155	0.16 256	0.16 218	0.16 242	0.16 217	0.16 251	0.16 216	0.16 250	0.16 216	0.16 248	0.16 217	0.16 246	0.16 171	0.16 198	0.16 219	0.16 249	0.16 219	0.16 237

ProNet	0.14 175	0.20 165	0.14 164	0.16 155	0.11 184	0.16 218	0.11 180	0.17 224	0.11 184	0.17 223	0.12 213	0.17 224	0.13 226	0.17 225	0.12 210	0.15 159	0.11 133	0.16 219	0.11 182	0.15 214	0.12 212

CIPLG	0.13 144	0.21 171	0.12 134	0.16 155	0.11 184	0.15 211	0.11 180	0.14 192	0.11 184	0.15 211	0.12 213	0.15 215	0.11 180	0.14 194	0.11 174	0.15 159	0.12 147	0.14 190	0.11 182	0.14 195	0.11 176

MIPNet	0.14 175	0.21 171	0.17 206	0.16 155	0.11 184	0.15 211	0.12 216	0.14 192	0.11 184	0.16 216	0.11 181	0.14 193	0.11 180	0.14 194	0.11 174	0.14 146	0.12 147	0.14 190	0.11 182	0.14 195	0.11 176

IPLGR	0.14 175	0.24 185	0.14 164	0.16 155	0.12 221	0.15 211	0.12 216	0.14 192	0.11 184	0.15 211	0.12 213	0.14 193	0.11 180	0.14 194	0.11 174	0.15 159	0.12 147	0.14 190	0.11 182	0.14 195	0.11 176

ICVP	0.15 187	0.53 313	0.11 123	0.16 155	0.11 184	0.16 218	0.11 180	0.16 217	0.11 184	0.16 216	0.11 181	0.16 216	0.11 180	0.16 217	0.11 174	0.16 171	0.11 133	0.16 219	0.11 182	0.16 219	0.11 176
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
LLL	0.13 144	0.14 136	0.14 164	0.17 176	0.11 184	0.14 192	0.11 180	0.14 192	0.11 184	0.14 193	0.11 181	0.14 193	0.11 180	0.14 194	0.11 174	0.16 171	0.14 186	0.14 190	0.11 182	0.14 195	0.11 176

100	0.13 144	0.14 136	0.13 155	0.17 176	0.11 184	0.14 192	0.11 180	0.14 192	0.11 184	0.14 193	0.11 181	0.14 193	0.11 180	0.14 194	0.11 174	0.16 171	0.13 171	0.14 190	0.11 182	0.14 195	0.11 176

EE1	0.13 144	0.14 136	0.14 164	0.17 176	0.11 184	0.14 192	0.11 180	0.14 192	0.11 184	0.14 193	0.11 181	0.14 193	0.11 180	0.14 194	0.11 174	0.16 171	0.13 171	0.14 190	0.11 182	0.14 195	0.11 176

S2M2_XL	0.14 175	0.17 157	0.12 134	0.17 176	0.11 184	0.17 225	0.11 180	0.17 224	0.11 184	0.17 223	0.11 181	0.17 224	0.11 180	0.17 225	0.11 174	0.16 171	0.11 133	0.16 219	0.11 182	0.16 219	0.11 176
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HSM	0.14 175	0.16 152	0.12 134	0.17 176	0.12 221	0.17 225	0.11 180	0.17 224	0.11 184	0.17 223	0.12 213	0.17 224	0.12 218	0.17 225	0.12 210	0.16 171	0.11 133	0.16 219	0.11 182	0.16 219	0.12 212

FORCE_5	0.13 144	0.13 116	0.18 216	0.18 181	0.11 184	0.13 177	0.11 180	0.13 178	0.11 184	0.13 179	0.11 181	0.13 179	0.11 180	0.13 180	0.11 174	0.17 190	0.16 198	0.13 175	0.11 182	0.13 179	0.11 176

FORCE_6	0.13 144	0.13 116	0.18 216	0.18 181	0.11 184	0.13 177	0.11 180	0.13 178	0.11 184	0.13 179	0.11 181	0.13 179	0.11 180	0.13 180	0.11 174	0.17 190	0.16 198	0.13 175	0.10 163	0.13 179	0.10 162

VeloStereo	0.16 194	0.92 398	0.16 196	0.18 181	0.08 155	0.11 164	0.12 216	0.12 175	0.09 161	0.09 153	0.28 324	0.10 157	0.08 156	0.10 157	0.12 210	0.15 159	0.17 226	0.08 143	0.12 216	0.09 154	0.08 149

flow	0.16 194	0.92 398	0.16 196	0.18 181	0.08 155	0.11 164	0.12 216	0.12 175	0.09 161	0.09 153	0.28 324	0.10 157	0.08 156	0.10 157	0.12 210	0.15 159	0.17 226	0.08 143	0.12 216	0.09 154	0.08 149

cf-r	0.66 471	2.17 610	0.12 134	0.18 181	0.12 221	0.18 229	2.70 751	2.60 725	0.12 223	0.18 227	0.12 213	0.18 228	0.12 218	0.18 228	0.12 210	0.15 159	0.11 133	0.15 215	0.11 182	1.81 671	1.74 724

LALA_ROB	0.15 187	0.19 161	0.12 134	0.18 181	0.11 184	0.20 238	0.12 216	0.21 247	0.12 223	0.20 236	0.12 213	0.20 238	0.12 218	0.21 248	0.13 220	0.17 190	0.10 111	0.18 239	0.11 182	0.18 232	0.11 176

SGM_RVC	0.15 187	0.17 157	0.11 123	0.18 181	0.11 184	0.19 232	0.11 180	0.19 230	0.12 223	0.19 229	0.12 213	0.20 238	0.12 218	0.19 231	0.12 210	0.16 171	0.11 133	0.17 229	0.10 163	0.17 228	0.10 162
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
GFORCE	0.13 144	0.13 116	0.18 216	0.19 188	0.11 184	0.11 164	0.10 162	0.11 166	0.09 161	0.11 169	0.11 181	0.11 169	0.10 162	0.13 180	0.11 174	0.17 190	0.18 240	0.13 175	0.11 182	0.13 179	0.11 176

FORCE_4.7	0.13 144	0.13 116	0.19 225	0.19 188	0.11 184	0.13 177	0.11 180	0.13 178	0.11 184	0.13 179	0.11 181	0.13 179	0.11 180	0.13 180	0.11 174	0.18 207	0.17 226	0.13 175	0.11 182	0.13 179	0.11 176

F4.4	0.13 144	0.13 116	0.18 216	0.19 188	0.11 184	0.13 177	0.11 180	0.13 178	0.11 184	0.13 179	0.11 181	0.13 179	0.11 180	0.13 180	0.11 174	0.17 190	0.16 198	0.13 175	0.10 163	0.13 179	0.11 176

F5.5	0.13 144	0.13 116	0.18 216	0.19 188	0.11 184	0.13 177	0.11 180	0.13 178	0.11 184	0.13 179	0.11 181	0.13 179	0.12 218	0.13 180	0.11 174	0.17 190	0.16 198	0.13 175	0.11 182	0.13 179	0.11 176

F8.5	0.13 144	0.13 116	0.19 225	0.19 188	0.11 184	0.13 177	0.11 180	0.13 178	0.11 184	0.13 179	0.11 181	0.13 179	0.11 180	0.13 180	0.11 174	0.18 207	0.17 226	0.13 175	0.10 163	0.13 179	0.11 176

FORCE_9	0.13 144	0.13 116	0.20 233	0.19 188	0.11 184	0.13 177	0.11 180	0.13 178	0.11 184	0.13 179	0.11 181	0.13 179	0.11 180	0.13 180	0.11 174	0.17 190	0.18 240	0.13 175	0.11 182	0.13 179	0.11 176

FORCE_8	0.13 144	0.13 116	0.19 225	0.19 188	0.11 184	0.13 177	0.11 180	0.13 178	0.11 184	0.13 179	0.11 181	0.13 179	0.11 180	0.13 180	0.11 174	0.18 207	0.17 226	0.13 175	0.11 182	0.13 179	0.11 176

FORCE_4.5	0.13 144	0.13 116	0.18 216	0.19 188	0.11 184	0.13 177	0.11 180	0.13 178	0.11 184	0.13 179	0.11 181	0.13 179	0.11 180	0.13 180	0.11 174	0.17 190	0.16 198	0.13 175	0.11 182	0.13 179	0.11 176

FORCE_4	0.13 144	0.13 116	0.19 225	0.19 188	0.11 184	0.13 177	0.11 180	0.13 178	0.11 184	0.13 179	0.11 181	0.13 179	0.11 180	0.13 180	0.11 174	0.17 190	0.16 198	0.13 175	0.10 163	0.13 179	0.11 176

TS12	0.09 83	0.09 93	0.17 206	0.19 188	0.06 143	0.08 143	0.06 142	0.08 147	0.06 142	0.08 146	0.06 143	0.08 145	0.06 139	0.08 147	0.06 136	0.15 159	0.16 198	0.08 143	0.06 139	0.08 150	0.06 135

IGEV-FE	0.35 297	0.37 223	0.17 206	0.19 188	0.17 262	0.20 238	0.17 252	0.19 230	0.17 261	0.19 229	0.17 258	0.19 233	0.17 260	0.37 334	0.36 428	0.19 215	0.17 226	0.19 242	0.17 272	0.38 350	2.84 748

DDVS	0.30 264	3.10 665	0.14 164	0.19 188	0.14 230	0.19 232	0.14 226	0.20 238	0.14 231	0.19 229	0.13 228	0.16 216	0.13 226	0.19 231	0.13 220	0.17 190	0.13 171	0.17 229	0.13 228	0.17 228	0.13 220

DeepPruner_ROB	0.16 194	0.18 160	0.13 155	0.19 188	0.13 226	0.19 232	0.13 224	0.19 230	0.13 228	0.19 229	0.13 228	0.19 233	0.13 226	0.19 231	0.13 220	0.18 207	0.13 171	0.18 239	0.13 228	0.18 232	0.13 220

FORCE_4.6	0.13 144	0.13 116	0.18 216	0.20 201	0.11 184	0.13 177	0.11 180	0.13 178	0.11 184	0.13 179	0.11 181	0.13 179	0.11 180	0.13 180	0.11 174	0.18 207	0.17 226	0.13 175	0.10 163	0.13 179	0.11 176

F7	0.13 144	0.13 116	0.19 225	0.20 201	0.11 184	0.13 177	0.11 180	0.13 178	0.11 184	0.13 179	0.11 181	0.13 179	0.11 180	0.13 180	0.11 174	0.17 190	0.16 198	0.13 175	0.11 182	0.13 179	0.11 176

zh-mn7	0.12 136	1.14 451	0.17 206	0.20 201	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.18 207	0.16 198	0.03 42	0.03 58	0.03 48	0.03 52

ITSA-stereo	0.15 187	0.17 157	0.13 155	0.20 201	0.13 226	0.19 232	0.13 224	0.18 228	0.13 228	0.19 229	0.13 228	0.18 228	0.14 231	0.18 228	0.14 225	0.16 171	0.11 133	0.15 215	0.14 233	0.18 232	0.11 176

DAS	0.20 215	0.20 165	0.20 233	0.20 201	0.20 283	0.20 238	0.20 271	0.20 238	0.20 278	0.20 236	0.20 282	0.20 238	0.20 283	0.20 236	0.20 273	0.20 218	0.20 244	0.20 248	0.20 282	0.20 239	0.20 266

ACVNet	0.20 215	0.19 161	0.14 164	0.20 201	0.14 230	0.20 238	0.96 599	0.21 247	0.14 231	0.20 236	0.13 228	0.21 245	0.14 231	0.20 236	0.14 225	0.17 190	0.12 147	0.17 229	0.12 216	0.17 228	0.12 212

acv_ft	0.20 215	0.19 161	0.14 164	0.20 201	0.14 230	0.20 238	0.96 599	0.21 247	0.14 231	0.20 236	0.13 228	0.21 245	0.14 231	0.20 236	0.14 225	0.17 190	0.12 147	0.17 229	0.12 216	0.17 228	0.12 212

hitnet-ft	0.79 509	2.78 659	0.14 164	0.20 201	0.14 230	0.21 248	2.89 752	2.80 740	0.14 231	0.20 236	0.14 234	0.20 238	0.14 231	0.20 236	0.14 225	0.17 190	0.12 147	0.17 229	0.12 216	2.54 725	2.33 741

PSMNet-RSSM	0.77 505	2.76 654	0.14 164	0.20 201	0.14 230	0.20 238	2.66 749	2.79 739	0.14 231	0.21 247	0.14 234	0.21 245	0.14 231	0.20 236	0.14 225	0.17 190	0.12 147	0.17 229	0.12 216	2.52 717	2.31 739

GwcNet-RSSM	0.77 505	2.77 656	0.14 164	0.20 201	0.14 230	0.20 238	2.67 750	2.78 738	0.14 231	0.20 236	0.14 234	0.20 238	0.14 231	0.21 248	0.14 225	0.17 190	0.12 147	0.17 229	0.12 216	2.52 717	2.31 739

CFNet-ft	0.55 450	1.57 536	0.14 164	0.20 201	0.14 230	0.20 238	2.53 747	1.61 665	0.14 231	0.20 236	0.14 234	0.20 238	0.14 231	0.20 236	0.14 225	0.17 190	0.12 147	0.17 229	0.12 216	1.56 659	1.24 673

RAFT-FEzeroshot	0.34 286	0.26 195	0.17 206	0.21 212	0.17 262	0.20 238	0.16 242	0.20 238	0.16 251	0.20 236	0.17 258	0.21 245	0.16 248	0.27 290	0.24 290	0.19 215	0.16 198	0.19 242	0.16 249	0.26 273	3.08 757

RAFT-FE	0.34 286	0.26 195	0.17 206	0.21 212	0.17 262	0.20 238	0.16 242	0.20 238	0.16 251	0.20 236	0.17 258	0.21 245	0.16 248	0.27 290	0.24 290	0.19 215	0.16 198	0.19 242	0.16 249	0.26 273	3.08 757

DepthFocus	0.18 209	0.22 175	0.15 189	0.22 214	0.15 245	0.22 253	0.15 235	0.22 253	0.15 243	0.22 251	0.15 244	0.22 255	0.16 248	0.22 254	0.15 237	0.20 218	0.15 195	0.20 248	0.14 233	0.20 239	0.14 227

RSGM-EC	0.24 241	0.24 185	0.15 189	0.22 214	0.15 245	0.22 253	0.15 235	0.22 253	0.15 243	0.24 264	0.15 244	0.22 255	0.15 244	0.22 254	1.19 624	0.20 218	0.17 226	0.24 276	0.14 233	0.20 239	0.14 227

acva	0.24 241	0.24 185	0.15 189	0.22 214	0.15 245	0.22 253	0.15 235	0.22 253	0.15 243	0.24 264	0.15 244	0.22 255	0.15 244	0.22 254	1.19 624	0.20 218	0.17 226	0.24 276	0.14 233	0.20 239	0.14 227

IMH-64-1	0.22 230	0.23 177	0.23 245	0.22 214	0.22 295	0.22 253	0.22 281	0.22 253	0.22 286	0.22 251	0.22 289	0.22 255	0.22 291	0.22 254	0.22 280	0.22 227	0.22 255	0.23 266	0.22 289	0.22 250	0.23 274

IMH-64	0.22 230	0.23 177	0.23 245	0.22 214	0.22 295	0.22 253	0.22 281	0.22 253	0.22 286	0.22 251	0.22 289	0.22 255	0.22 291	0.22 254	0.22 280	0.22 227	0.22 255	0.23 266	0.22 289	0.22 250	0.23 274

WAO-6	0.22 230	0.23 177	0.22 241	0.23 219	0.22 295	0.22 253	0.22 281	0.22 253	0.22 286	0.22 251	0.22 289	0.22 255	0.22 291	0.22 254	0.22 280	0.22 227	0.22 255	0.22 257	0.22 289	0.22 250	0.22 272

Wz-Net-LNSev	0.06 61	0.24 185	0.20 233	0.23 219	0.01 10	0.02 20	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 10	0.01 11	0.01 11	0.23 239	0.21 248	0.02 20	0.01 10	0.01 11	0.01 10

dd	0.23 237	0.98 409	0.16 196	0.23 219	0.15 245	0.23 262	0.15 235	0.23 260	0.15 243	0.23 257	0.15 244	0.24 269	0.17 260	0.23 261	0.15 237	0.22 227	0.15 195	0.21 252	0.15 246	0.22 250	0.16 237

dad	0.23 237	1.03 435	0.16 196	0.23 219	0.15 245	0.24 265	0.15 235	0.24 263	0.16 251	0.23 257	0.16 250	0.24 269	0.16 248	0.23 261	0.15 237	0.22 227	0.16 198	0.22 257	0.16 249	0.22 250	0.16 237

ac_64	0.22 230	0.13 116	0.19 225	0.23 219	0.10 165	0.26 284	1.02 609	0.14 192	0.10 166	0.28 287	0.14 234	0.17 224	0.19 279	0.28 295	0.09 152	0.22 227	0.16 198	0.23 266	0.17 272	0.11 168	0.12 212

BStereo	0.22 230	0.23 177	0.20 233	0.24 224	0.20 283	0.23 262	0.33 410	0.39 334	0.17 261	0.23 257	0.17 258	0.23 263	0.16 248	0.24 265	0.17 253	0.23 239	0.16 198	0.22 257	0.20 282	0.22 250	0.16 237

Anonymus123	0.22 230	0.23 177	0.20 233	0.24 224	0.20 283	0.23 262	0.33 410	0.39 334	0.17 261	0.23 257	0.17 258	0.23 263	0.16 248	0.24 265	0.17 253	0.23 239	0.16 198	0.22 257	0.20 282	0.22 250	0.16 237

ISRNet	0.11 123	0.05 66	0.36 341	0.24 224	0.07 152	0.13 177	0.05 121	0.06 126	0.05 125	0.05 113	0.05 128	0.13 179	0.05 118	0.05 104	0.09 152	0.24 248	0.20 244	0.10 153	0.05 124	0.06 128	0.13 220

Pointernet	0.21 223	0.22 175	0.19 225	0.24 224	0.19 280	0.24 265	0.19 267	0.24 263	0.19 276	0.24 264	0.19 278	0.24 269	0.19 279	0.24 265	0.19 270	0.22 227	0.17 226	0.22 257	0.17 272	0.22 250	0.17 255

UPFNet	0.42 363	1.20 461	0.17 206	0.24 224	0.17 262	0.25 275	0.17 252	1.19 592	0.90 592	0.25 272	0.17 258	0.24 269	0.17 260	0.25 274	0.17 253	0.22 227	0.17 226	0.22 257	0.16 249	1.15 584	0.93 588

iResNetv2_ROB	0.20 215	0.23 177	0.18 216	0.24 224	0.20 283	0.24 265	0.18 261	0.24 263	0.18 268	0.24 264	0.18 275	0.23 263	0.19 279	0.24 265	0.18 266	0.21 225	0.16 198	0.21 252	0.16 249	0.22 250	0.16 237

iResNet	0.20 215	0.23 177	0.18 216	0.24 224	0.18 274	0.24 265	0.20 271	0.24 263	0.18 268	0.23 257	0.17 258	0.23 263	0.18 272	0.23 261	0.18 266	0.22 227	0.16 198	0.21 252	0.16 249	0.21 248	0.16 237

SCION-MonSter	0.21 223	0.76 359	0.22 241	0.25 231	0.15 245	0.19 232	0.15 235	0.19 230	0.15 243	0.19 229	0.15 244	0.19 233	0.15 244	0.19 231	0.14 225	0.22 227	0.21 248	0.16 219	0.14 233	0.16 219	0.15 234

ACV-stereo	0.30 264	2.08 601	0.25 255	0.25 231	0.18 274	0.24 265	0.17 252	0.24 263	0.18 268	0.24 264	0.17 258	0.25 276	0.17 260	0.24 265	0.17 253	0.22 227	0.16 198	0.22 257	0.16 249	0.22 250	0.16 237

LoS_RVC	0.30 264	1.14 451	0.25 255	0.25 231	0.25 309	0.26 284	0.25 297	0.25 271	0.25 301	0.25 272	0.25 307	0.26 288	0.26 313	0.26 286	0.25 298	0.26 257	0.26 269	0.25 281	0.25 305	0.26 273	0.26 292

CAS	0.30 264	1.17 457	0.25 255	0.25 231	0.25 309	0.26 284	0.25 297	0.25 271	0.26 315	0.25 272	0.25 307	0.25 276	0.25 303	0.25 274	0.25 298	0.26 257	0.26 269	0.26 286	0.25 305	0.26 273	0.25 286

LoS	0.25 244	0.27 198	0.25 255	0.25 231	0.25 309	0.25 275	0.25 297	0.26 277	0.25 301	0.25 272	0.25 307	0.25 276	0.25 303	0.25 274	0.25 298	0.26 257	0.25 266	0.25 281	0.26 311	0.26 273	0.25 286
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MMNet	0.44 379	1.24 515	0.17 206	0.25 231	0.17 262	0.25 275	0.18 261	1.26 646	0.93 599	0.25 272	0.17 258	0.25 276	0.18 272	0.25 274	0.17 253	0.23 239	0.16 198	0.23 266	0.16 249	1.20 596	0.99 595

delet	0.43 366	1.21 507	0.17 206	0.25 231	0.17 262	0.25 275	0.18 261	1.26 646	0.95 601	0.25 272	0.17 258	0.25 276	0.17 260	0.25 274	0.17 253	0.23 239	0.16 198	0.22 257	0.16 249	1.18 592	0.98 594

psm_up	0.43 366	1.19 460	0.17 206	0.25 231	0.18 274	0.25 275	0.19 267	1.26 646	0.91 593	0.26 281	0.17 258	0.25 276	0.17 260	0.25 274	0.17 253	0.22 227	0.17 226	0.23 266	0.16 249	1.18 592	0.99 595

Select-FE	0.41 349	0.44 268	0.23 245	0.26 239	0.22 295	0.26 284	0.22 281	0.26 277	0.23 293	0.26 281	0.23 294	0.26 288	0.23 297	0.45 440	0.42 474	0.25 255	0.22 255	0.25 281	0.22 289	0.45 439	2.90 749

tg	0.21 223	0.25 192	0.21 239	0.26 239	0.17 262	0.24 265	0.17 252	0.24 263	0.17 261	0.24 264	0.17 258	0.24 269	0.17 260	0.24 265	0.17 253	0.24 248	0.17 226	0.23 266	0.16 249	0.23 262	0.16 237

UNDER WATER-64	0.25 244	0.26 195	0.25 255	0.26 239	0.25 309	0.25 275	0.25 297	0.25 271	0.25 301	0.25 272	0.25 307	0.25 276	0.25 303	0.26 286	0.25 298	0.25 255	0.25 266	0.25 281	0.25 305	0.25 270	0.25 286

small-0shot	0.35 297	1.92 595	0.27 265	0.27 242	0.27 317	0.27 289	0.27 307	0.27 281	0.27 319	0.27 286	0.27 316	0.26 288	0.27 320	0.27 290	0.26 303	0.27 261	0.26 269	0.26 286	0.26 311	0.26 273	0.27 331

GEStereo_RVC	0.86 537	4.45 701	0.20 233	0.27 242	0.20 283	0.27 289	0.20 271	0.26 277	0.18 268	5.03 776	0.20 282	0.27 291	0.19 279	0.27 290	0.21 276	0.20 218	0.19 242	0.19 242	4.02 780	0.20 239	0.18 261

SQANet	0.28 258	0.28 201	0.28 273	0.28 244	0.28 323	0.28 291	0.28 318	0.28 282	0.28 325	0.28 287	0.28 324	0.28 292	0.28 329	0.28 295	0.28 314	0.28 266	0.28 290	0.28 295	0.28 371	0.28 281	0.28 359

GEAR-Net	0.22 230	0.46 281	0.27 265	0.29 245	0.17 262	0.21 248	0.17 252	0.21 247	0.17 261	0.21 247	0.17 258	0.21 245	0.17 260	0.21 248	0.17 253	0.28 266	0.26 269	0.20 248	0.16 249	0.20 239	0.16 237

ssnet_v2	0.68 479	1.96 597	1.25 638	0.29 245	0.20 283	0.30 296	0.20 271	0.29 287	0.22 286	1.50 666	0.20 282	0.31 307	0.20 283	0.27 290	0.22 280	0.24 248	1.49 663	0.26 286	0.18 279	3.90 736	0.19 264

DStereoO	0.31 271	0.31 209	0.31 301	0.30 247	0.40 468	0.31 303	0.30 341	0.30 290	0.34 429	0.29 292	0.31 399	0.29 298	0.30 350	0.31 306	0.31 382	0.31 282	0.29 304	0.31 308	0.30 404	0.31 294	0.31 393

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IGEV_Zeroshot_test	0.20 215	0.19 161	0.40 392	0.30 247	0.17 262	0.22 253	0.17 252	0.21 247	0.17 261	0.20 236	0.17 258	0.21 245	0.18 272	0.21 248	0.17 253	0.20 218	0.16 198	0.20 248	0.16 249	0.20 239	0.17 255

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Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
LACA2	0.21 223	0.24 185	0.26 262	0.31 253	0.16 256	0.24 265	0.16 242	0.24 263	0.16 251	0.24 264	0.16 250	0.24 269	0.16 248	0.24 265	0.16 246	0.27 261	0.23 261	0.24 276	0.16 249	0.23 262	0.16 237

LACA1	0.21 223	0.24 185	0.26 262	0.31 253	0.16 256	0.24 265	0.16 242	0.24 263	0.16 251	0.24 264	0.16 250	0.24 269	0.16 248	0.24 265	0.16 246	0.27 261	0.22 255	0.23 266	0.16 249	0.23 262	0.16 237

DStereoSA	0.32 280	0.52 309	0.34 329	0.31 253	0.31 396	0.30 296	0.30 341	0.31 296	0.30 350	0.31 299	0.31 399	0.31 307	0.30 350	0.31 306	0.31 382	0.30 276	0.32 324	0.31 308	0.31 415	0.31 294	0.31 393

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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iResNet_ROB	0.28 258	0.32 211	0.24 252	0.32 259	0.25 309	0.32 312	0.24 295	0.32 298	0.24 296	0.33 310	0.24 301	0.35 322	0.24 300	0.33 317	0.24 290	0.31 282	0.24 265	0.32 311	0.24 302	0.32 297	0.24 284

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Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	1.11 580	0.39 234	5.28 766	0.39 291	0.20 283	0.39 345	0.27 307	0.39 334	0.22 286	0.38 329	0.20 282	0.38 340	0.20 283	6.95 787	0.22 280	0.30 276	0.21 248	0.27 291	0.21 286	5.25 768	0.21 269

test410_97500	0.41 349	0.89 387	0.31 301	0.40 304	0.31 396	0.40 347	0.31 389	0.40 343	0.31 396	0.61 511	0.53 524	0.40 355	0.31 402	0.40 349	0.31 382	0.58 458	0.47 447	0.38 365	0.29 386	0.38 350	0.29 368

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Anonymous_2	0.40 341	0.40 238	0.40 392	0.40 304	0.40 468	0.40 347	0.40 464	0.40 343	0.40 465	0.40 343	0.40 464	0.40 355	0.40 460	0.40 349	0.40 458	0.40 345	0.40 403	0.40 422	0.40 480	0.40 413	0.40 452

Anonymous_1	0.40 341	0.40 238	0.40 392	0.40 304	0.40 468	0.40 347	0.40 464	0.40 343	0.40 465	0.40 343	0.40 464	0.40 355	0.40 460	0.40 349	0.40 458	0.40 345	0.40 403	0.40 422	0.40 480	0.40 413	0.40 452

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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.
Zero-FE251	0.36 305	0.40 238	0.28 273	0.41 318	0.28 323	0.41 366	0.28 318	0.41 362	0.28 325	0.41 360	0.28 324	0.41 370	0.28 329	0.42 383	0.30 340	0.37 311	0.26 269	0.37 357	0.27 350	0.45 439	0.56 522

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RAFT-Test	0.36 305	0.37 223	0.33 315	0.41 318	0.32 410	0.41 366	0.32 399	0.41 362	0.32 408	0.41 360	0.32 409	0.41 370	0.32 409	0.41 369	0.33 406	0.37 311	0.29 304	0.37 357	0.29 386	0.38 350	0.31 393

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PSMNet-ADL	0.41 349	0.41 251	0.41 406	0.41 318	0.41 478	0.41 366	0.41 473	0.41 362	0.41 475	0.41 360	0.41 472	0.41 370	0.41 472	0.41 369	0.41 466	0.41 353	0.41 413	0.41 440	0.41 489	0.41 424	0.41 461

GANet-ADL	0.41 349	0.41 251	0.41 406	0.41 318	0.41 478	0.41 366	0.41 473	0.41 362	0.41 475	0.41 360	0.41 472	0.41 370	0.41 472	0.41 369	0.41 466	0.41 353	0.41 413	0.41 440	0.41 489	0.41 424	0.41 461

ADLNet2	0.41 349	0.41 251	0.41 406	0.41 318	0.41 478	0.41 366	0.41 473	0.41 362	0.41 475	0.41 360	0.41 472	0.41 370	0.41 472	0.41 369	0.41 466	0.41 353	0.41 413	0.41 440	0.41 489	0.41 424	0.41 461

ADLNet	0.41 349	0.41 251	0.41 406	0.41 318	0.41 478	0.41 366	0.41 473	0.41 362	0.41 475	0.41 360	0.41 472	0.41 370	0.41 472	0.41 369	0.41 466	0.41 353	0.41 413	0.41 440	0.41 489	0.41 424	0.41 461

GES	0.66 471	2.34 626	0.29 279	0.41 318	0.29 336	0.41 366	0.29 333	0.42 380	0.29 335	0.40 343	0.41 472	0.41 370	0.30 350	0.51 484	0.29 330	0.32 285	0.29 304	0.32 311	2.46 751	2.49 713	0.30 383

DGSMNet	0.34 286	0.41 251	0.27 265	0.41 318	0.28 323	0.41 366	0.28 318	0.41 362	0.27 319	0.41 360	0.27 316	0.42 388	0.27 320	0.41 369	0.28 314	0.40 345	0.29 304	0.40 422	0.28 371	0.40 413	0.27 331

SCION-MonSter(vits)	0.25 244	0.79 365	0.31 301	0.42 328	0.28 323	0.40 347	0.28 318	0.20 238	0.15 243	0.40 343	0.15 244	0.19 233	0.15 244	0.20 236	0.15 237	0.23 239	0.21 248	0.17 229	0.14 233	0.16 219	0.14 227

HiDET	0.38 321	0.44 268	0.30 283	0.42 328	0.30 348	0.42 387	0.30 341	0.42 380	0.30 350	0.44 420	0.30 354	0.42 388	0.30 350	0.42 383	0.68 545	0.37 311	0.32 324	0.40 422	0.29 386	0.37 337	0.29 368

LCMNet	0.38 321	0.44 268	0.30 283	0.42 328	0.30 348	0.42 387	0.30 341	0.42 380	0.30 350	0.45 432	0.30 354	0.42 388	0.30 350	0.42 383	0.69 553	0.37 311	0.32 324	0.40 422	0.29 386	0.37 337	0.29 368

CSFM-Stereo	0.38 321	0.44 268	0.30 283	0.42 328	0.30 348	0.42 387	0.30 341	0.43 388	0.30 350	0.44 420	0.30 354	0.42 388	0.30 350	0.42 383	0.73 567	0.37 311	0.32 324	0.40 422	0.29 386	0.37 337	0.30 383

HART	0.38 321	0.45 277	0.34 329	0.42 328	0.33 423	0.41 366	0.34 425	0.42 380	0.33 418	0.43 381	0.34 426	0.42 388	0.34 428	0.41 369	0.38 441	0.40 345	0.32 324	0.42 456	0.32 423	0.40 413	0.32 400

RAFT-Stereo-weight	0.45 402	1.90 588	0.34 329	0.42 328	0.36 445	0.43 394	0.35 430	0.42 380	0.34 429	0.42 374	0.34 426	0.44 433	0.34 428	0.41 369	0.34 421	0.38 324	0.32 324	0.38 365	0.32 423	0.38 350	0.33 409

Gwc-CoAtRS	0.41 349	1.49 533	0.32 310	0.42 328	0.32 410	0.41 366	0.32 399	0.41 362	0.33 418	0.41 360	0.32 409	0.41 370	0.32 409	0.41 369	0.32 394	0.39 337	0.28 290	0.39 409	0.28 371	0.40 413	0.28 359

Anonymus	0.47 419	0.73 351	0.46 423	0.43 335	0.54 531	0.53 496	0.27 307	0.39 334	0.35 433	0.33 310	0.40 464	0.33 315	0.38 447	0.53 492	0.54 516	0.56 455	0.36 379	0.49 491	0.53 528	0.66 501	0.54 511

MonSter++	0.38 321	0.44 268	0.31 301	0.43 335	0.30 348	0.43 394	0.31 389	0.43 388	0.31 396	0.45 432	0.31 399	0.43 397	0.31 402	0.43 390	0.69 553	0.38 324	0.33 337	0.40 422	0.30 404	0.38 350	0.30 383

test_for_model	0.35 297	0.39 234	0.30 283	0.43 335	0.30 348	0.43 394	0.30 341	0.43 388	0.30 350	0.43 381	0.30 354	0.43 397	0.30 350	0.44 421	0.31 382	0.38 324	0.26 269	0.38 365	0.26 311	0.38 350	0.26 292

GCAPDPT-zeroshot	0.36 305	0.40 238	0.30 283	0.43 335	0.30 348	0.43 394	0.30 341	0.43 388	0.31 396	0.43 381	0.30 354	0.43 397	0.30 350	0.44 421	0.31 382	0.39 337	0.28 290	0.39 409	0.27 350	0.39 399	0.26 292

gcap_with_dpt	0.35 297	0.39 234	0.30 283	0.44 339	0.31 396	0.44 429	0.31 389	0.44 427	0.31 396	0.44 420	0.30 354	0.44 433	0.30 350	0.44 421	0.30 340	0.38 324	0.26 269	0.38 365	0.27 350	0.38 350	0.27 331

gcap-zeroshot	0.36 305	0.40 238	0.34 329	0.44 339	0.31 396	0.44 429	0.31 389	0.44 427	0.32 408	0.44 420	0.32 409	0.44 433	0.32 409	0.44 421	0.31 382	0.39 337	0.28 290	0.39 409	0.28 371	0.39 399	0.27 331

testlalala	0.36 305	0.40 238	0.34 329	0.44 339	0.31 396	0.44 429	0.31 389	0.44 427	0.32 408	0.44 420	0.32 409	0.44 433	0.32 409	0.44 421	0.31 382	0.39 337	0.28 290	0.39 409	0.28 371	0.39 399	0.27 331

RCA-Stereo	0.51 439	3.22 670	0.34 329	0.44 339	0.34 435	0.44 429	0.34 425	0.43 388	0.34 429	0.43 381	0.34 426	0.44 433	0.33 421	0.43 390	0.33 406	0.38 324	0.29 304	0.38 365	0.29 386	0.38 350	0.29 368

CFNet-RSSM	0.91 545	4.89 707	0.34 329	0.44 339	1.07 614	1.62 674	1.40 689	0.91 553	0.35 433	1.60 667	1.39 689	0.64 521	0.34 428	0.44 421	0.33 406	0.41 353	0.35 373	0.75 549	0.30 404	0.41 424	0.29 368

GeoVLM	0.36 305	0.38 227	0.27 265	0.46 344	0.28 323	0.35 319	0.28 318	0.37 320	0.27 319	0.35 317	0.28 324	0.36 327	0.38 447	0.35 321	0.28 314	1.08 559	0.26 269	0.33 318	0.27 350	0.34 309	0.33 409

fffy	0.38 321	0.43 265	0.33 315	0.46 344	0.33 423	0.45 443	0.32 399	0.45 436	0.32 408	0.45 432	0.32 409	0.45 443	0.33 421	0.45 440	0.32 394	0.38 324	0.38 392	0.38 365	0.37 460	0.37 337	0.36 430

otaku	0.46 411	0.46 281	0.46 423	0.46 344	0.46 499	0.46 450	0.46 493	0.46 440	0.46 493	0.46 438	0.46 496	0.46 447	0.46 493	0.46 445	0.46 487	0.46 411	0.46 439	0.46 468	0.46 505	0.46 444	0.46 478

Ntro	0.47 419	0.47 286	0.46 423	0.46 344	0.46 499	0.47 455	0.47 498	0.46 440	0.47 498	0.46 438	0.46 496	0.47 453	0.46 493	0.47 449	0.47 494	0.47 418	0.46 439	0.46 468	0.46 505	0.46 444	0.46 478

Dean	0.46 411	0.46 281	0.46 423	0.46 344	0.46 499	0.46 450	0.46 493	0.46 440	0.46 493	0.47 444	0.46 496	0.46 447	0.46 493	0.46 445	0.46 487	0.46 411	0.46 439	0.46 468	0.46 505	0.46 444	0.46 478

ACVNet_1	0.46 411	0.47 286	0.46 423	0.46 344	0.46 499	0.46 450	0.46 493	0.46 440	0.47 498	0.46 438	0.46 496	0.46 447	0.46 493	0.46 445	0.46 487	0.46 411	0.46 439	0.47 478	0.46 505	0.46 444	0.46 478

ACVNet-4b	0.46 411	0.46 281	0.46 423	0.46 344	0.46 499	0.46 450	0.46 493	0.46 440	0.46 493	0.46 438	0.46 496	0.46 447	0.46 493	0.47 449	0.46 487	0.46 411	0.46 439	0.46 468	0.46 505	0.46 444	0.46 478

Weightmod_eth	0.20 215	0.24 185	0.28 273	0.47 351	0.14 230	0.24 265	0.14 226	0.17 224	0.13 228	0.22 251	0.16 250	0.22 255	0.13 226	0.20 236	0.16 246	0.24 248	0.20 244	0.19 242	0.14 233	0.16 219	0.24 284

FE-Mocha	0.35 297	0.71 348	0.40 392	0.47 351	0.27 317	0.34 315	0.27 307	0.34 305	0.26 315	0.34 313	0.26 312	0.34 320	0.27 320	0.34 318	0.27 305	0.44 369	0.41 413	0.33 318	0.29 386	0.32 297	0.29 368

LG-Stereo_L2	0.34 286	0.37 223	0.38 348	0.47 351	0.28 323	0.39 345	0.28 318	0.39 334	0.28 325	0.39 336	0.28 324	0.39 345	0.28 329	0.38 338	0.28 314	0.42 367	0.35 373	0.36 353	0.26 311	0.35 322	0.26 292

UNDER WATER	0.47 419	0.47 286	0.47 431	0.47 351	0.47 506	0.47 455	0.47 498	0.47 446	0.47 498	0.47 444	0.47 504	0.47 453	0.46 493	0.47 449	0.47 494	0.47 418	0.47 447	0.47 478	0.46 505	0.47 458	0.47 486

LVE	0.47 419	0.47 286	0.47 431	0.47 351	0.49 514	0.47 455	0.47 498	0.47 446	0.49 507	0.47 444	0.47 504	0.47 453	0.46 493	0.47 449	0.47 494	0.47 418	0.47 447	0.48 486	0.47 512	0.47 458	0.47 486

GANet-RSSM	0.75 499	1.91 589	0.14 164	0.47 351	0.14 230	0.21 248	3.21 768	2.30 711	0.14 231	0.46 438	0.14 234	0.23 263	0.18 272	0.21 248	0.14 225	0.18 207	0.27 282	0.37 357	0.13 228	2.13 694	2.12 734

GREAT-IGEV	0.38 321	0.43 265	0.36 341	0.48 357	0.32 410	0.45 443	0.32 399	0.45 436	0.32 408	0.45 432	0.32 409	0.45 443	0.32 409	0.45 440	0.32 394	0.44 369	0.33 337	0.41 440	0.29 386	0.41 424	0.29 368
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
GIP-stereo	0.36 305	0.49 294	0.39 359	0.48 357	0.32 410	0.41 366	0.28 318	0.40 343	0.30 350	0.41 360	0.28 324	0.40 355	0.28 329	0.42 383	0.28 314	0.45 399	0.32 324	0.38 365	0.30 404	0.37 337	0.27 331

mms	0.40 341	0.45 277	0.35 339	0.48 357	0.36 445	0.47 455	0.34 425	0.45 436	0.38 449	0.47 444	0.33 418	0.45 443	0.32 409	0.45 440	0.32 394	0.39 337	0.38 392	0.38 365	0.37 460	0.39 399	0.39 450

ccccc		0.44 268		0.48 357	0.35 439	0.48 460		0.51 481		0.47 444		0.47 453		0.47 449		0.41 353	0.40 403	0.40 422	0.40 480	0.41 424

RainbowNet	0.48 425	0.48 292	0.48 439	0.48 357	0.48 510	0.48 460	0.48 507	0.48 450	0.48 505	0.48 451	0.48 508	0.48 460	0.48 502	0.48 459	0.48 500	0.48 423	0.48 453	0.48 486	0.48 516	0.48 462	0.48 488

notaker	0.48 425	0.49 294	0.48 439	0.48 357	0.48 510	0.48 460	0.48 507	0.48 450	0.49 507	0.48 451	0.48 508	0.48 460	0.48 502	0.48 459	0.48 500	0.48 423	0.48 453	0.48 486	0.48 516	0.48 462	0.49 494

GCAP-Stereo-w-DA	0.60 455	5.10 715	0.39 359	0.49 363	0.30 348	0.43 394	0.30 341	0.43 388	0.30 350	0.43 381	0.30 354	0.43 397	0.30 350	0.44 421	0.30 340	0.44 369	0.37 384	0.38 365	0.26 311	0.38 350	0.26 292

canet-new	0.44 379	1.82 571	0.39 359	0.49 363	0.30 348	0.43 394	0.30 341	0.43 388	0.30 350	0.43 381	0.30 354	0.43 397	0.30 350	0.44 421	0.30 340	0.44 369	0.33 337	0.38 365	0.26 311	0.38 350	0.26 292

bcnet-new	0.44 379	1.81 564	0.39 359	0.49 363	0.30 348	0.43 394	0.30 341	0.43 388	0.30 350	0.43 381	0.30 354	0.43 397	0.30 350	0.43 390	0.30 340	0.44 369	0.33 337	0.38 365	0.26 311	0.38 350	0.26 292

LWStereo	0.44 379	1.82 571	0.38 348	0.49 363	0.30 348	0.43 394	0.30 341	0.43 388	0.30 350	0.43 381	0.30 354	0.43 397	0.30 350	0.43 390	0.30 340	0.44 369	0.33 337	0.38 365	0.26 311	0.38 350	0.26 292

LMStereo	0.44 379	1.80 559	0.39 359	0.49 363	0.30 348	0.43 394	0.30 341	0.43 388	0.30 350	0.43 381	0.30 354	0.43 397	0.30 350	0.43 390	0.30 340	0.45 399	0.33 337	0.38 365	0.26 311	0.38 350	0.26 292

ARStereo	0.44 379	1.80 559	0.39 359	0.49 363	0.30 348	0.43 394	0.30 341	0.43 388	0.30 350	0.43 381	0.30 354	0.43 397	0.30 350	0.43 390	0.30 340	0.44 369	0.33 337	0.38 365	0.26 311	0.38 350	0.26 292

ARStereo-new	0.44 379	1.80 559	0.39 359	0.49 363	0.30 348	0.43 394	0.30 341	0.43 388	0.30 350	0.43 381	0.30 354	0.43 397	0.30 350	0.43 390	0.30 340	0.44 369	0.33 337	0.38 365	0.26 311	0.38 350	0.26 292

BARStereo	0.44 379	1.78 554	0.39 359	0.49 363	0.30 348	0.43 394	0.30 341	0.44 427	0.30 350	0.44 420	0.30 354	0.43 397	0.30 350	0.43 390	0.30 340	0.45 399	0.34 366	0.39 409	0.26 311	0.38 350	0.26 292

FCBStereo	0.44 379	1.79 558	0.39 359	0.49 363	0.30 348	0.43 394	0.30 341	0.43 388	0.30 350	0.43 381	0.30 354	0.43 397	0.30 350	0.43 390	0.30 340	0.44 369	0.33 337	0.38 365	0.26 311	0.38 350	0.26 292

PSGStereo	0.44 379	1.78 554	0.39 359	0.49 363	0.30 348	0.43 394	0.30 341	0.43 388	0.30 350	0.43 381	0.30 354	0.43 397	0.30 350	0.43 390	0.30 340	0.44 369	0.33 337	0.38 365	0.26 311	0.38 350	0.26 292

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GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 366	1.76 549	0.39 359	0.49 363	0.30 348	0.43 394	0.30 341	0.43 388	0.30 350	0.43 381	0.30 354	0.43 397	0.30 350	0.43 390	0.31 382	0.44 369	0.33 337	0.38 365	0.27 350	0.38 350	0.26 292

CHEStereo	0.44 379	1.78 554	0.39 359	0.49 363	0.30 348	0.43 394	0.30 341	0.43 388	0.30 350	0.43 381	0.30 354	0.43 397	0.30 350	0.43 390	0.30 340	0.44 369	0.33 337	0.38 365	0.26 311	0.38 350	0.26 292

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ACMStereo	0.60 455	5.12 716	0.39 359	0.49 363	0.30 348	0.43 394	0.30 341	0.43 388	0.30 350	0.43 381	0.30 354	0.43 397	0.30 350	0.44 421	0.30 340	0.44 369	0.37 384	0.38 365	0.26 311	0.38 350	0.26 292

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GCAP-Stereo-DPT-5K	0.44 379	1.80 559	0.39 359	0.49 363	0.30 348	0.44 429	0.30 341	0.43 388	0.30 350	0.43 381	0.30 354	0.43 397	0.30 350	0.44 421	0.30 340	0.44 369	0.33 337	0.38 365	0.26 311	0.38 350	0.26 292

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Pro-Stereo	0.79 509	0.53 313	0.38 348	0.49 363	0.38 457	0.49 469	0.37 442	0.49 458	0.67 545	0.50 474	0.38 451	1.10 596	0.38 447	0.49 466	0.38 441	0.71 492	0.88 551	5.98 784	0.36 457	0.46 444	0.36 430

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Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmorigin	0.41 349	0.46 281	0.33 315	0.49 363	0.33 423	0.49 469	0.33 410	0.49 458	0.33 418	0.49 461	0.33 418	0.49 467	0.33 421	0.51 484	0.33 406	0.41 353	0.30 314	0.41 440	0.30 404	0.79 529	0.29 368

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RMAStereo	0.45 402	1.81 564	0.40 392	0.50 400	0.31 396	0.44 429	0.31 389	0.44 427	0.31 396	0.44 420	0.31 399	0.44 433	0.32 409	0.44 421	0.31 382	0.46 411	0.35 373	0.39 409	0.27 350	0.39 399	0.27 331

252Zero-FE	0.45 402	0.50 299	0.36 341	0.50 400	0.36 445	0.50 478	0.36 436	0.50 467	0.36 443	0.49 461	0.36 439	0.49 467	0.36 438	0.54 495	0.41 466	0.45 399	0.34 366	0.45 464	0.34 438	0.55 485	0.75 566

water-stereo	0.41 349	0.84 375	0.46 423	0.50 400	0.33 423	0.45 443	0.33 410	0.45 436	0.32 408	0.45 432	0.32 409	0.45 443	0.32 409	0.45 440	0.32 394	0.44 369	0.41 413	0.39 409	0.31 415	0.39 399	0.32 400

DVStereo	0.43 366	0.86 379	0.48 439	0.50 400	0.33 423	0.46 450	0.33 410	0.46 440	0.33 418	0.46 438	0.33 418	0.47 453	0.33 421	0.47 449	0.34 421	0.45 399	0.42 423	0.40 422	0.33 434	0.47 458	0.38 443

FoundationStereo	0.50 434	0.50 299	0.50 452	0.50 400	0.50 518	0.50 478	0.50 513	0.50 467	0.50 512	0.50 474	0.50 515	0.50 481	0.50 512	0.50 474	0.50 505	0.50 433	0.50 464	0.50 497	0.50 522	0.50 470	0.50 497

StereoAnything_RVC	0.50 434	0.50 299	0.50 452	0.50 400	0.50 518	0.50 478	0.50 513	0.50 467	0.50 512	0.50 474	0.50 515	0.50 481	0.50 512	0.50 474	0.50 505	0.50 433	0.50 464	0.50 497	0.50 522	0.50 470	0.50 497

dual_stereo	0.50 434	0.50 299	0.50 452	0.50 400	0.50 518	0.50 478	0.50 513	0.50 467	0.50 512	0.50 474	0.50 515	0.50 481	0.50 512	0.50 474	0.50 505	0.50 433	0.50 464	0.50 497	0.50 522	0.50 470	0.50 497

TorneroNet	0.66 471	0.53 313	0.50 452	0.50 400	0.64 548	1.06 585	0.70 563	0.50 467	0.51 519	0.49 461	0.69 559	0.49 467	0.50 512	0.48 459	1.15 615	0.71 492	0.49 456	1.14 603	1.08 616	0.49 465	0.49 494

ccnet	0.80 512	2.28 618	0.33 315	0.50 400	0.33 423	0.50 478	0.33 410	0.50 467	0.33 418	0.49 461	0.33 418	0.49 467	1.56 681	2.38 715	0.33 406	0.41 353	0.29 304	0.42 456	1.57 698	2.28 700	0.29 368

SANet	0.50 434	0.50 299	0.50 452	0.50 400	0.50 518	0.50 478	0.50 513	0.50 467	0.50 512	0.50 474	0.50 515	0.50 481	0.50 512	0.50 474	0.50 505	0.50 433	0.50 464	0.50 497	0.50 522	0.50 470	0.50 497

quiztm	0.43 366	0.49 294	0.40 392	0.51 411	0.40 468	0.51 490	0.40 464	0.50 467	0.40 465	0.50 474	0.40 464	0.51 492	0.40 460	0.50 474	0.40 458	0.44 369	0.34 366	0.44 459	0.34 438	0.44 434	0.34 416

ATMStereo	0.46 411	1.99 598	0.40 392	0.51 411	0.31 396	0.44 429	0.31 389	0.44 427	0.31 396	0.44 420	0.31 399	0.44 433	0.31 402	0.44 421	0.32 394	0.47 418	0.35 373	0.39 409	0.27 350	0.39 399	0.27 331

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 349	1.06 442	0.40 392	0.51 411	0.31 396	0.44 429	0.30 341	0.43 388	0.32 408	0.44 420	0.30 354	0.56 506	0.30 350	0.44 421	0.31 382	0.45 399	0.34 366	0.39 409	0.27 350	0.40 413	0.27 331

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 349	1.09 445	0.40 392	0.52 414	0.31 396	0.44 429	0.31 389	0.44 427	0.31 396	0.44 420	0.31 399	0.44 433	0.31 402	0.44 421	0.31 382	0.46 411	0.35 373	0.39 409	0.28 371	0.39 399	0.28 359

fffft	0.48 425	0.51 307	0.45 417	0.52 414	0.45 497	0.52 494	0.45 489	0.52 486	0.48 505	0.53 490	0.45 492	0.52 493	0.45 489	0.52 489	0.46 487	0.51 439	0.41 413	0.50 497	0.41 489	0.50 470	0.41 461
1: 1. 1
DDF-Stereo	0.43 366	1.15 454	0.57 474	0.53 416	0.32 410	0.41 366	0.32 399	0.41 362	0.32 408	0.41 360	0.32 409	0.41 370	0.32 409	0.40 349	0.32 394	0.52 441	0.50 464	0.38 365	0.31 415	0.39 399	0.31 393

UGAM-zero	0.51 439	2.17 610	0.39 359	0.53 416	0.36 445	0.50 478	0.36 436	0.50 467	0.36 443	0.49 461	0.36 439	0.50 481	0.35 434	0.50 474	0.36 428	0.49 426	0.37 384	0.47 478	0.35 451	0.46 444	0.34 416

GCST	0.50 434	2.08 601	0.38 348	0.53 416	0.35 439	0.49 469	0.35 430	0.50 467	0.35 433	0.49 461	0.35 435	0.49 467	0.35 434	0.49 466	0.35 425	0.48 423	0.37 384	0.45 464	0.33 434	0.44 434	0.33 409

LACA3	0.23 237	0.25 192	0.27 265	0.54 419	0.17 262	0.25 275	0.17 252	0.25 271	0.17 261	0.25 272	0.17 258	0.25 276	0.17 260	0.25 274	0.17 253	0.28 266	0.23 261	0.24 276	0.17 272	0.24 267	0.17 255

depthmonostereo	0.44 379	0.85 377	0.46 423	0.54 419	0.40 468	0.52 494	0.38 449	0.52 486	0.35 433	0.47 444	0.34 426	0.46 447	0.34 428	0.47 449	0.34 421	0.45 399	0.43 428	0.41 440	0.33 434	0.41 424	0.32 400

SCV_C0	0.45 402	0.88 384	0.49 446	0.54 419	0.37 450	0.48 460	0.37 442	0.48 450	0.37 445	0.48 451	0.36 439	0.48 460	0.37 443	0.49 466	0.37 438	0.50 433	0.41 413	0.44 459	0.34 438	0.44 434	0.34 416

SCV	0.46 411	0.94 404	0.45 417	0.54 419	0.37 450	0.48 460	0.38 449	0.48 450	0.37 445	0.48 451	0.39 461	0.48 460	0.37 443	0.49 466	0.37 438	0.50 433	0.46 439	0.44 459	0.34 438	0.44 434	0.34 416

UGAM	0.51 439	2.23 615	0.39 359	0.54 419	0.35 439	0.50 478	0.35 430	0.49 458	0.35 433	0.49 461	0.35 435	0.49 467	0.36 438	0.50 474	0.36 428	0.49 426	0.37 384	0.45 464	0.34 438	0.45 439	0.34 416

FCDSN-DC	0.41 349	0.59 331	0.64 495	0.54 419	0.33 423	0.50 478	0.37 442	0.42 380	0.40 465	0.61 511	0.43 485	0.50 481	0.49 508	0.38 338	0.32 394	0.28 266	0.23 261	0.26 286	0.22 289	0.35 322	0.28 359
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PSMNet_ROB	0.54 446	0.54 317	0.54 466	0.54 419	0.53 528	0.54 500	0.54 523	0.53 488	0.54 523	0.54 496	0.54 526	0.54 499	0.53 519	0.54 495	0.54 516	0.54 445	0.53 476	0.54 511	0.54 530	0.54 484	0.54 511

z-ln-s-r	0.21 223	1.40 530	0.53 465	0.56 426	0.04 101	0.05 110	0.04 104	0.05 111	0.05 125	0.05 113	0.04 111	0.05 114	0.04 101	0.05 104	0.05 116	0.57 457	0.44 436	0.04 94	0.04 100	0.04 98	0.04 96

GASTEREO	0.48 425	1.21 507	0.47 431	0.57 427	0.38 457	0.50 478	0.38 449	0.50 467	0.38 449	0.50 474	0.38 451	0.50 481	0.38 447	0.50 474	0.38 441	0.52 441	0.42 423	0.46 468	0.34 438	0.46 444	0.34 416

CASS	0.57 454	0.89 387	0.56 470	0.57 427	0.56 532	0.56 502	0.56 525	0.56 494	0.53 521	0.57 504	0.57 529	0.59 513	0.48 502	0.56 500	0.57 520	0.55 451	0.56 481	0.47 478	0.56 536	0.62 497	0.56 522
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MSCF	0.51 439	1.40 530	0.49 446	0.58 429	0.38 457	0.50 478	0.38 449	0.54 490	0.41 475	0.52 487	0.41 472	0.53 495	0.42 478	0.53 492	0.41 466	0.60 463	0.47 447	0.48 486	0.37 460	0.48 462	0.38 443

TorneroNet-64	0.45 402	0.27 198	0.30 283	0.58 429	0.27 317	0.70 527	0.30 341	0.28 282	0.73 575	0.73 533	0.28 324	0.71 533	0.66 542	0.75 535	0.27 305	0.27 261	0.29 304	0.37 357	0.75 582	0.28 281	0.30 383

PML	0.46 411	1.36 525	0.29 279	0.58 429	0.30 348	0.57 508	0.29 333	0.57 497	0.29 335	0.57 504	0.29 339	0.57 509	0.29 341	0.56 500	0.29 330	0.52 441	0.30 314	0.53 508	0.31 415	0.53 483	0.30 383

S0	0.42 363	0.44 268	0.54 466	0.59 432	0.34 435	0.48 460	0.22 281	0.51 481	0.25 301	0.51 483	0.34 426	0.53 495	0.35 434	0.47 449	0.36 428	0.55 451	0.39 399	0.49 491	0.27 350	0.46 444	0.34 416

GSStereo	0.81 517	4.28 699	0.50 452	0.59 432	0.40 468	0.51 490	0.38 449	0.50 467	0.38 449	0.50 474	0.38 451	0.50 481	3.79 765	0.50 474	0.38 441	0.54 445	0.43 428	0.46 468	0.34 438	0.46 444	0.35 427

MyStereo8	0.71 488	3.92 691	0.52 461	0.59 432	0.52 525	0.57 508	0.53 520	0.59 503	0.50 512	0.59 508	0.51 521	0.57 509	0.50 512	0.56 500	0.52 512	0.54 445	0.49 456	0.54 511	0.49 520	0.55 485	0.50 497

LL-Strereo2	0.48 425	1.73 547	0.51 458	0.59 432	0.34 435	0.42 387	0.33 410	0.40 343	0.31 396	0.42 374	0.33 418	0.42 388	0.31 402	0.44 421	0.39 455	0.60 463	0.51 469	0.44 459	0.33 434	0.44 434	0.33 409

PA-Net	11.80 787	223.51 820	0.62 488	0.59 432	0.71 565	0.59 510	0.73 570	0.67 518	0.73 575	0.55 499	0.61 539	0.60 514	0.74 567	0.63 516	0.73 567	0.66 482	0.60 496	0.69 536	0.66 559	0.72 515	0.65 540
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
WCG-NET	0.61 461	1.21 507	0.54 466	0.61 437	0.53 528	0.67 522	0.53 520	0.66 517	0.53 521	0.64 519	0.53 524	0.65 525	0.53 519	0.59 507	0.52 512	0.65 480	0.48 453	0.64 526	0.52 526	0.58 493	0.50 497

LG-Stereo_L1	0.47 419	0.52 309	0.47 431	0.62 438	0.39 467	0.53 496	0.40 464	0.53 488	0.39 462	0.53 490	0.39 461	0.53 495	0.39 459	0.53 492	0.39 455	0.55 451	0.46 439	0.49 491	0.37 460	0.49 465	0.37 436

MonSter	0.60 455	0.64 340	0.52 461	0.62 438	0.44 493	2.07 690	0.44 483	0.62 510	0.44 488	0.62 515	0.44 487	0.62 519	0.44 485	0.62 511	0.44 480	0.58 458	0.42 423	0.62 522	0.46 505	0.58 493	0.42 468

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 321	0.35 215	0.56 470	0.63 440	0.29 336	0.36 323	0.29 333	0.36 312	0.29 335	0.39 336	0.29 339	0.36 327	0.29 341	0.36 327	0.29 330	0.62 472	0.57 483	0.35 344	0.29 386	0.36 332	0.29 368

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.38 321	0.35 215	0.56 470	0.63 440	0.28 323	0.36 323	0.28 318	0.36 312	0.28 325	0.36 321	0.28 324	0.36 327	0.28 329	0.36 327	0.28 314	0.62 472	0.57 483	0.35 344	0.28 371	0.35 322	0.28 359

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 425	0.55 320	0.47 431	0.63 440	0.41 478	0.56 502	0.44 483	0.56 494	0.41 475	0.56 501	0.41 472	0.57 509	0.42 478	0.56 500	0.41 466	0.55 451	0.43 428	0.51 502	0.37 460	0.51 476	0.37 436

MyStereo06	0.75 499	4.12 693	0.60 480	0.63 440	0.61 542	0.62 516	0.66 540	0.56 494	0.45 492	0.55 499	0.48 508	0.54 499	0.46 493	0.57 505	0.45 483	0.60 463	0.57 483	0.64 526	0.55 532	0.72 515	0.55 519

MyStereo05	0.80 512	4.12 693	0.63 492	0.63 440	0.61 542	0.62 516	0.66 540	0.65 514	0.62 536	0.67 525	0.61 539	0.65 525	0.58 528	0.67 521	0.55 519	0.60 463	0.57 483	0.64 526	0.55 532	0.72 515	0.55 519

LG-Stereo	0.60 455	0.58 328	0.47 431	0.64 445	0.74 570	1.00 568	0.69 557	0.57 497	0.41 475	0.57 504	0.41 472	0.57 509	0.41 472	1.00 576	0.75 572	0.91 531	0.51 469	0.52 505	0.37 460	0.52 479	0.37 436

DN	0.53 445	0.85 377	0.45 417	0.65 446	0.44 493	0.60 511	0.44 483	0.60 505	0.44 488	0.60 509	0.45 492	0.60 514	0.44 485	0.60 509	0.44 480	0.56 455	0.42 423	0.56 515	0.42 497	0.56 488	0.42 468

MSKI-zero shot	0.24 241	0.21 171	0.49 446	0.65 446	0.18 274	0.22 253	0.17 252	0.23 260	0.18 268	0.21 247	0.17 258	0.23 263	0.28 329	0.23 261	0.18 266	0.21 225	0.16 198	0.21 252	0.16 249	0.21 248	0.16 237

LMCR-Stereo	0.65 469	0.63 338	0.65 499	0.65 446	0.65 550	0.66 521	0.63 536	0.58 500	0.65 541	0.63 518	0.64 543	0.65 525	0.65 539	0.66 519	0.66 537	0.66 482	0.64 505	0.65 530	0.67 563	0.68 506	0.73 562

DSFCA	0.66 471	0.73 351	0.78 536	0.65 446	0.65 550	0.64 518	0.64 537	0.65 514	0.63 539	0.64 519	0.64 543	0.64 521	0.64 537	0.65 518	0.65 534	0.65 480	0.65 507	0.65 530	0.65 556	0.66 501	0.64 538

AIO-test1	0.54 446	0.60 335	0.52 461	0.66 450	0.47 506	0.61 513	0.47 498	0.58 500	0.46 493	0.61 511	0.46 496	0.61 517	0.45 489	0.62 511	0.45 483	0.61 467	0.52 472	0.57 516	0.48 516	0.57 491	0.48 488

rgla	0.45 402	0.54 317	0.33 315	0.67 451	0.32 410	0.48 460	0.33 410	0.48 450	0.33 418	0.48 451	0.94 600	0.48 460	0.33 421	0.47 449	0.33 406	0.45 399	0.52 472	0.53 508	0.31 415	0.45 439	0.32 400

416test1013	0.49 431	0.80 368	0.33 315	0.67 451	0.33 423	0.48 460	0.41 473	0.48 450	0.39 462	0.48 451	0.93 599	0.52 493	0.32 409	0.52 489	0.38 441	0.49 426	0.51 469	0.53 508	0.37 460	0.51 476	0.36 430

416test	0.46 411	0.55 320	0.33 315	0.67 451	0.33 423	0.48 460	0.33 410	0.48 450	0.33 418	0.48 451	0.99 605	0.48 460	0.33 421	0.48 459	0.33 406	0.45 399	0.52 472	0.54 511	0.32 423	0.45 439	0.32 400

WAFT-Stereo (ZS)	0.67 477	0.78 363	0.67 505	0.67 451	0.66 553	0.67 522	0.67 544	0.65 514	0.66 543	0.66 523	0.67 548	0.66 528	0.67 544	0.67 521	0.72 566	0.66 482	0.67 510	0.67 532	0.67 563	0.67 504	0.67 544

AIO-test2	0.55 450	0.59 331	0.52 461	0.67 451	0.47 506	0.61 513	0.47 498	0.61 509	0.47 498	0.61 511	0.47 504	0.61 517	0.48 502	0.62 511	0.47 494	0.64 478	0.53 476	0.58 517	0.47 512	0.58 493	0.48 488

S	0.56 452	0.61 337	0.54 466	0.68 456	0.48 510	0.65 519	0.49 509	0.63 511	0.49 507	0.64 519	0.49 511	0.64 521	0.48 502	0.62 511	0.49 502	0.63 476	0.62 502	0.59 520	0.48 516	0.57 491	0.48 488

mm2	0.69 482	0.69 344	0.69 515	0.69 457	0.69 559	0.69 524	0.69 557	0.69 520	0.69 556	0.69 528	0.69 559	0.69 529	0.69 555	0.69 524	0.69 553	0.69 486	0.69 522	0.69 536	0.69 569	0.69 510	0.69 548

mm1	0.69 482	0.69 344	0.69 515	0.69 457	0.69 559	0.69 524	0.69 557	0.69 520	0.69 556	0.69 528	0.69 559	0.69 529	0.69 555	0.69 524	0.69 553	0.69 486	0.69 522	0.69 536	0.69 569	0.69 510	0.69 548

GEAStereo	0.62 463	3.91 689	0.48 439	0.69 457	0.38 457	0.51 490	0.38 449	0.51 481	0.38 449	0.53 490	0.38 451	0.50 481	0.38 447	0.51 484	0.38 441	0.54 445	0.43 428	0.46 468	0.34 438	0.46 444	0.34 416

gasm-f	0.62 463	3.91 689	0.48 439	0.69 457	0.38 457	0.51 490	0.38 449	0.51 481	0.38 449	0.53 490	0.38 451	0.50 481	0.38 447	0.51 484	0.38 441	0.54 445	0.43 428	0.46 468	0.34 438	0.46 444	0.34 416

4D-IteraStereo	0.78 508	3.13 667	0.89 548	0.69 457	0.32 410	0.40 347	0.32 399	0.76 532	0.97 604	0.52 487	0.65 545	0.89 561	0.32 409	0.76 536	0.98 597	0.83 525	0.94 557	0.35 344	0.27 350	0.70 513	0.89 584

Selective-IGEV	0.51 439	0.55 320	0.45 417	0.69 457	0.45 497	0.61 513	0.45 489	0.50 467	0.40 465	0.56 501	0.44 487	0.55 503	0.40 460	0.72 530	0.67 538	0.59 461	0.46 439	0.45 464	0.34 438	0.46 444	0.37 436

LL-Strereo	1.01 568	5.06 714	1.63 669	0.70 463	1.43 688	0.56 502	0.46 493	0.57 497	0.50 512	0.57 504	0.50 515	1.58 669	0.49 508	0.59 507	0.50 505	1.64 652	0.52 472	0.51 502	1.37 685	0.52 479	0.45 476

DMCA-RVC	0.70 485	0.80 368	0.70 518	0.70 463	0.70 563	0.70 527	0.70 563	0.71 525	0.70 564	0.70 530	0.71 569	0.71 533	0.70 559	0.70 526	0.69 553	0.69 486	0.70 525	0.69 536	0.70 573	0.69 510	0.70 551

DStereoRT	0.73 495	0.81 372	0.73 528	0.71 465	0.74 570	0.73 531	0.75 572	0.71 525	0.71 569	0.74 538	0.72 572	0.73 538	0.80 576	0.71 528	0.73 567	0.76 510	0.71 529	0.73 543	0.72 578	0.70 513	0.76 569

anonymity	0.63 465	0.69 344	0.56 470	0.71 465	0.56 532	0.71 529	0.56 525	0.71 525	0.56 524	0.72 531	0.56 528	0.71 533	0.56 523	0.71 528	0.58 522	0.68 485	0.55 479	0.68 533	0.55 532	0.68 506	0.54 511

HLF11	0.17 200	0.05 66	0.63 492	0.72 467	0.04 101	0.05 110	0.04 104	0.05 111	0.04 104	0.05 113	0.04 111	0.05 114	0.04 101	0.05 104	0.04 98	0.71 492	0.59 493	0.05 109	0.04 100	0.04 98	0.04 96

HLf8	0.17 200	0.05 66	0.62 488	0.72 467	0.04 101	0.05 110	0.04 104	0.05 111	0.04 104	0.05 113	0.04 111	0.05 114	0.04 101	0.05 104	0.04 98	0.72 500	0.58 487	0.05 109	0.04 100	0.05 115	0.04 96

TestStereo_HLe17	0.17 200	0.05 66	0.65 499	0.72 467	0.04 101	0.05 110	0.04 104	0.05 111	0.04 104	0.05 113	0.04 111	0.05 114	0.04 101	0.05 104	0.04 98	0.71 492	0.59 493	0.05 109	0.04 100	0.05 115	0.04 96

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HLf10	0.17 200	0.05 66	0.62 488	0.73 471	0.04 101	0.05 110	0.04 104	0.05 111	0.04 104	0.05 113	0.04 111	0.05 114	0.04 101	0.05 104	0.04 98	0.72 500	0.58 487	0.05 109	0.04 100	0.05 115	0.04 96

SMoEStereo_RVC	0.63 465	0.75 356	0.51 458	0.73 471	0.53 528	0.71 529	0.47 498	0.67 518	0.58 527	0.74 538	0.60 535	0.72 536	0.53 519	0.74 534	0.51 510	0.61 467	0.62 502	0.62 522	0.61 545	0.63 498	0.61 528

ARAFT	0.68 479	0.81 372	0.63 492	0.74 474	0.60 537	0.78 536	0.62 535	0.77 533	0.66 543	0.74 538	0.63 541	0.75 541	0.62 536	0.83 549	0.60 527	0.70 491	0.55 479	0.70 541	0.60 543	0.78 527	0.55 519

GCAP-Stereo	0.75 499	4.15 696	0.42 411	0.75 475	0.35 439	0.78 536	0.40 464	0.79 534	0.38 449	0.78 542	0.36 439	0.78 544	0.36 438	0.79 538	0.39 455	0.75 508	0.39 399	0.76 551	0.39 478	0.75 520	0.39 450

AFF-stereo	0.73 495	0.88 384	0.67 505	0.75 475	0.68 558	0.75 533	0.64 537	0.80 537	0.72 572	0.83 553	0.70 563	0.82 552	0.64 537	0.84 550	0.67 538	0.77 513	0.63 504	0.81 560	0.63 547	0.78 527	0.62 531

SE	0.64 467	0.73 351	0.77 534	0.79 477	0.59 535	0.78 536	0.54 523	0.58 500	0.58 527	0.78 542	0.59 533	0.63 520	0.18 272	0.78 537	0.52 512	0.80 516	0.65 507	0.69 536	0.57 539	0.75 520	0.52 505

PointNet	0.60 455	0.75 356	0.49 446	0.79 477	0.50 518	0.79 539	0.49 509	0.79 534	0.49 507	0.80 545	0.49 511	0.79 546	0.49 508	0.80 540	0.49 502	0.63 476	0.40 403	0.63 524	0.40 480	0.63 498	0.40 452

DLNR_Zeroshot_test	0.31 271	0.28 201	0.47 431	0.79 477	0.24 306	0.30 296	0.26 304	0.30 290	0.24 296	0.32 305	0.23 294	0.31 307	0.24 300	0.30 301	0.23 287	0.29 275	0.26 269	0.29 300	0.24 302	0.33 304	0.23 274

G-Net	0.79 509	0.79 365	0.79 539	0.79 477	0.79 583	0.79 539	0.79 577	0.79 534	0.79 583	0.79 544	0.79 584	0.79 546	0.79 575	0.79 538	0.79 577	0.79 514	0.79 542	0.79 555	0.79 589	0.79 529	0.79 574

MIM_Stereo	0.25 244	0.23 177	0.66 501	0.80 481	0.17 262	0.22 253	0.17 252	0.23 260	0.18 268	0.26 281	0.17 258	0.21 245	0.17 260	0.25 274	0.17 253	0.23 239	0.16 198	0.21 252	0.17 272	0.22 250	0.17 255

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 485	0.72 350	0.71 521	0.80 481	0.62 547	0.82 547	0.61 534	0.81 540	0.62 536	0.81 548	0.63 541	0.80 548	0.70 559	0.73 532	0.61 529	0.76 510	0.61 501	0.74 548	0.61 545	0.77 525	0.61 528

NaN_ROB	0.80 512	0.80 368	0.80 540	0.80 481	0.80 586	0.80 541	0.80 580	0.80 537	0.80 585	0.80 545	0.80 586	0.80 548	0.80 576	0.80 540	0.80 580	0.80 516	0.80 545	0.80 558	0.80 591	0.80 532	0.80 575

CSAN	0.80 512	0.80 368	0.80 540	0.80 481	0.80 586	0.80 541	0.80 580	0.80 537	0.80 585	0.80 545	0.80 586	0.80 548	0.80 576	0.80 540	0.80 580	0.80 516	0.80 545	0.80 558	0.80 591	0.80 532	0.80 575

AIO-Stereo	0.84 528	0.66 341	0.70 518	0.83 485	0.67 555	0.98 566	0.82 587	1.14 583	0.72 572	1.03 586	0.74 576	1.03 589	1.09 603	0.99 574	0.45 483	1.04 556	0.73 532	0.95 586	0.74 580	0.94 562	0.46 478

CAR	0.72 491	0.76 359	0.59 476	0.84 486	1.19 628	0.81 544	0.58 528	0.81 540	0.58 527	0.81 548	0.58 531	0.83 553	0.59 530	0.82 544	0.59 525	0.71 492	0.49 456	0.73 543	0.68 565	0.87 543	0.52 505

MSE-Stereo	0.72 491	0.76 359	0.59 476	0.84 486	1.19 628	0.81 544	0.58 528	0.81 540	0.58 527	0.81 548	0.58 531	0.83 553	0.59 530	0.82 544	0.59 525	0.71 492	0.49 456	0.73 543	0.68 565	0.87 543	0.52 505

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 431	0.98 409	0.64 495	0.84 486	0.46 499	0.45 443	0.35 430	0.47 446	0.47 498	0.45 432	0.34 426	0.46 447	0.48 502	0.46 445	0.35 425	0.39 337	0.71 529	0.39 409	0.35 451	0.41 424	0.41 461

test_xeample3	1.10 578	1.81 564	0.61 486	0.84 486	0.49 514	0.77 534	0.66 540	0.92 556	1.40 689	0.68 527	0.46 496	0.78 544	0.54 522	1.72 675	1.48 691	1.34 632	1.52 665	1.35 672	1.67 723	1.33 651	1.55 691

RSM++	0.76 504	0.82 374	0.66 501	0.85 490	0.64 548	0.85 551	0.71 566	0.94 560	0.64 540	0.87 554	0.67 548	0.87 557	0.65 539	0.84 550	0.65 534	0.81 520	0.70 525	0.79 555	0.71 576	0.83 539	0.70 551

Selective-RAFT-Error	0.88 542	0.84 375	0.98 560	0.86 491	0.97 602	0.88 555	0.95 598	0.84 544	0.99 607	0.92 561	0.82 588	0.84 555	0.98 590	0.87 555	0.97 596	0.81 520	0.83 548	0.79 555	0.82 594	0.79 529	0.85 580

monster-pro	0.75 499	1.67 539	0.64 495	0.89 492	0.57 534	0.86 553	0.56 525	0.87 546	0.56 524	0.87 554	0.57 529	0.88 558	0.57 525	0.87 555	0.57 520	0.79 514	0.58 487	0.76 551	0.54 530	0.77 525	0.54 511

FC-DCNN	1.07 575	1.09 445	0.98 560	0.89 492	0.52 525	1.41 665	0.91 593	1.21 641	1.24 677	1.96 680	2.05 749	1.91 681	1.30 669	1.27 658	1.08 609	0.80 516	0.60 496	0.58 517	0.41 489	0.68 506	0.54 511

DDUNet	0.81 517	2.45 635	0.57 474	0.90 494	0.60 537	0.88 555	0.59 532	0.90 551	0.60 533	0.88 556	0.60 535	0.90 562	0.58 528	0.88 557	0.60 527	0.84 527	0.60 496	0.86 568	0.57 539	0.86 542	0.60 527

ADCS	0.09 83	0.02 12	0.04 64	0.90 494	0.06 143	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 23	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.14 194	0.36 428	0.02 16	0.02 17	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 20

UDG	0.80 512	2.21 614	0.60 480	0.91 496	0.60 537	0.90 558	0.58 528	0.88 550	0.60 533	0.90 557	0.60 535	0.88 558	0.60 532	0.90 560	0.58 522	0.86 529	0.60 496	0.84 566	0.59 542	0.84 540	0.61 528

DPSM_ROB	0.92 547	0.91 393	0.91 553	0.91 496	0.92 597	0.92 560	0.92 594	0.92 556	0.91 593	0.93 563	0.91 595	0.92 565	0.90 583	0.91 562	0.92 589	0.92 534	0.91 553	0.91 574	0.92 599	0.93 558	0.93 588

DPSM	0.92 547	0.91 393	0.91 553	0.91 496	0.92 597	0.92 560	0.92 594	0.92 556	0.91 593	0.93 563	0.91 595	0.92 565	0.90 583	0.91 562	0.92 589	0.92 534	0.91 553	0.91 574	0.92 599	0.93 558	0.93 588

MGA	0.73 495	0.76 359	0.60 480	0.92 499	1.17 624	0.81 544	0.59 532	0.84 544	0.62 536	0.81 548	0.59 533	0.84 555	0.60 532	0.81 543	0.61 529	0.71 492	0.53 476	0.89 570	0.53 528	0.75 520	0.54 511

zero-FE	0.72 491	1.31 521	0.66 501	0.92 499	0.60 537	0.82 547	0.58 528	0.82 543	0.58 527	0.81 548	0.60 535	0.81 551	0.60 532	0.82 544	0.58 522	0.74 507	0.59 493	0.73 543	0.52 526	0.76 523	0.51 504

tt45	1.04 573	0.88 384	1.36 650	0.92 499	1.03 612	1.51 670	0.79 577	0.70 524	0.88 591	0.74 538	0.90 592	1.60 670	0.72 565	1.60 670	0.75 572	0.91 531	0.78 540	1.52 679	0.79 589	1.14 581	1.32 678

PAM_32	0.64 467	2.38 630	0.51 458	0.92 499	0.43 492	0.53 496	0.44 483	0.87 546	0.43 485	0.52 487	0.45 492	0.53 495	0.40 460	0.54 495	0.46 487	0.62 472	0.56 481	0.48 486	0.45 503	0.76 523	0.44 474

MoCha-V2	2.11 696	26.97 792	0.78 536	0.92 499	0.77 580	0.96 565	0.72 569	0.90 551	0.72 572	0.94 565	0.70 563	0.90 562	0.71 564	0.91 562	0.71 564	0.85 528	0.71 529	0.88 569	0.69 569	0.87 543	0.67 544

Syn2CoEx	0.25 244	1.31 521	0.74 529	0.92 499	0.02 22	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 23	0.02 22	0.02 22	0.03 47	0.02 22	0.02 21	0.02 22	0.87 530	0.75 535	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 20

pmcnn	0.92 547	0.92 398	0.92 555	0.92 499	0.92 597	0.92 560	0.92 594	0.92 556	0.92 597	0.92 561	0.92 598	0.92 565	0.92 585	0.92 566	0.92 589	0.92 534	0.92 555	0.92 577	0.92 599	0.92 553	0.92 587

DCRE	0.84 528	1.89 586	0.77 534	0.94 506	0.72 567	0.88 555	0.73 570	0.87 546	0.78 579	0.90 557	0.71 569	0.88 558	0.67 544	0.88 557	0.73 567	0.81 520	0.68 516	0.81 560	0.70 573	0.82 537	0.70 551

DGTPSM_ROB	0.93 552	1.00 419	0.92 555	0.94 506	0.96 601	0.91 559	0.92 594	0.91 553	0.96 603	0.91 559	0.96 601	0.93 568	0.92 585	0.94 568	0.92 589	0.92 534	0.92 555	0.90 571	0.92 599	0.94 562	0.91 586

ToySt	0.92 547	2.11 604	0.90 551	0.95 508	0.79 583	0.99 567	0.78 576	0.94 560	0.81 588	0.94 565	0.78 582	0.95 571	0.77 572	0.94 568	0.86 587	0.91 531	0.79 542	0.85 567	0.77 585	0.89 547	0.73 562

R-Stereo Train	0.81 517	0.96 406	0.67 505	0.95 508	0.67 555	0.95 563	0.68 549	0.95 562	0.68 551	0.95 567	0.68 554	0.96 572	0.68 549	0.96 572	0.68 545	0.94 540	0.68 516	0.94 584	0.68 565	0.94 562	0.68 546

RAFT-Stereo	0.81 517	0.96 406	0.67 505	0.95 508	0.67 555	0.95 563	0.68 549	0.95 562	0.68 551	0.95 567	0.68 554	0.96 572	0.68 549	0.96 572	0.68 545	0.94 540	0.68 516	0.94 584	0.68 565	0.94 562	0.68 546
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 499	0.92 398	0.85 547	0.96 511	0.59 535	1.27 650	0.44 483	0.59 503	0.69 556	0.91 559	0.68 554	0.55 503	0.61 535	1.06 591	0.83 585	0.62 472	0.70 525	0.90 571	0.41 489	0.89 547	0.56 522

ff7	1.68 649	2.68 643	1.35 642	0.97 512	0.89 592	1.84 676	2.15 742	2.12 685	1.80 725	2.05 690	1.56 695	2.33 710	2.12 733	2.23 706	2.25 745	1.31 629	1.07 569	1.48 676	1.41 688	0.90 550	1.04 605

ffff	1.68 649	2.68 643	1.35 642	0.97 512	0.89 592	1.84 676	2.15 742	2.12 685	1.80 725	2.05 690	1.56 695	2.33 710	2.12 733	2.23 706	2.25 745	1.31 629	1.07 569	1.48 676	1.41 688	0.90 550	1.04 605

ccc-4	1.68 649	2.68 643	1.35 642	0.97 512	0.89 592	1.84 676	2.15 742	2.12 685	1.80 725	2.05 690	1.56 695	2.33 710	2.12 733	2.23 706	2.25 745	1.31 629	1.07 569	1.48 676	1.41 688	0.90 550	1.04 605

LGCAT	1.00 560	1.00 419	1.00 562	1.00 515	1.00 603	1.00 568	1.00 602	1.00 564	1.00 608	1.00 569	1.00 606	1.00 575	1.00 591	1.00 576	1.00 599	1.00 550	1.00 559	1.00 592	1.00 606	1.00 567	1.00 597

Test_v1	1.00 560	1.00 419	1.00 562	1.00 515	1.00 603	1.00 568	1.00 602	1.00 564	1.00 608	1.00 569	1.00 606	1.00 575	1.00 591	1.00 576	1.00 599	1.00 550	1.00 559	1.00 592	1.00 606	1.00 567	1.00 597

GANet	1.00 560	1.00 419	1.00 562	1.00 515	1.00 603	1.00 568	1.00 602	1.00 564	1.00 608	1.00 569	1.00 606	1.00 575	1.00 591	1.00 576	1.00 599	1.00 550	1.00 559	1.00 592	1.00 606	1.00 567	1.00 597

TDLM	1.00 560	1.00 419	1.00 562	1.00 515	1.00 603	1.00 568	1.00 602	1.00 564	1.00 608	1.00 569	1.00 606	1.00 575	1.00 591	1.00 576	1.00 599	1.00 550	1.00 559	1.00 592	1.00 606	1.00 567	1.00 597

CVANet_RVC	1.00 560	1.00 419	1.00 562	1.00 515	1.00 603	1.00 568	1.00 602	1.00 564	1.00 608	1.00 569	1.00 606	1.00 575	1.00 591	1.00 576	1.00 599	1.00 550	1.00 559	1.00 592	1.00 606	1.00 567	1.00 597

AdaDepth	0.86 537	0.93 402	0.71 521	1.01 520	1.07 614	1.02 582	0.71 566	1.00 564	0.71 569	1.01 580	0.71 569	1.00 575	0.72 565	1.14 602	0.71 564	0.92 534	0.64 505	0.90 571	0.64 552	0.89 547	0.69 548

trnet	1.01 568	1.01 429	1.01 567	1.01 520	1.01 609	1.01 576	1.01 607	1.01 573	1.01 613	1.01 580	1.01 611	1.01 584	1.01 599	1.01 584	1.01 604	1.01 555	1.01 565	1.01 597	1.01 613	1.01 572	1.01 603

ADCMid	0.08 76	0.02 12	0.02 15	1.01 520	0.03 52	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 23	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.04 91	0.09 152	0.02 16	0.02 17	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 20

edge stereo	2.43 723	27.07 793	1.14 576	1.06 523	1.14 617	1.08 588	1.17 621	1.16 587	1.14 620	1.10 590	1.16 621	1.09 594	1.16 613	1.10 597	1.16 619	1.10 562	1.11 579	1.16 606	1.19 624	1.13 580	1.11 608

EKT-Stereo	0.37 315	0.40 238	0.44 415	1.07 524	0.29 336	0.34 315	0.31 389	0.36 312	0.29 335	0.38 329	0.31 399	0.37 337	0.30 350	0.36 327	0.29 330	0.34 295	0.28 290	0.39 409	0.30 404	0.37 337	0.30 383

GLC_STEREO	1.07 575	1.01 429	1.06 570	1.07 524	1.05 613	1.06 585	1.08 612	1.08 579	1.05 617	1.07 588	1.06 613	1.08 592	1.05 601	1.06 591	1.10 610	1.07 558	1.09 575	1.05 601	1.05 615	1.06 576	1.12 610

999	1.00 560	1.12 450	0.59 476	1.10 526	1.21 676	1.09 590	0.52 518	1.08 579	1.43 691	1.18 603	1.35 683	0.98 574	0.52 518	0.91 562	0.85 586	0.72 500	1.46 661	0.83 565	0.98 604	0.68 506	1.41 686

HH	0.71 488	2.54 637	0.74 529	1.10 526	0.32 410	0.41 366	0.37 442	0.69 520	0.78 579	0.73 533	0.90 592	0.75 541	1.00 591	0.84 550	0.69 553	0.69 486	0.40 403	0.35 344	0.26 311	0.35 322	0.26 292

HanStereo	0.71 488	2.54 637	0.74 529	1.10 526	0.32 410	0.41 366	0.37 442	0.69 520	0.78 579	0.73 533	0.90 592	0.75 541	1.00 591	0.84 550	0.69 553	0.69 486	0.40 403	0.35 344	0.26 311	0.35 322	0.26 292

DPSimNet_ROB	0.97 557	1.18 459	0.81 543	1.10 526	0.91 596	1.02 582	0.82 587	1.04 578	0.91 593	1.03 586	0.86 591	1.28 658	0.82 580	1.03 590	0.89 588	1.17 573	0.81 547	1.02 598	0.82 594	1.08 577	0.81 577

MSMD_ROB	1.19 585	1.10 449	0.70 518	1.10 526	0.60 537	1.10 591	0.70 563	1.10 582	0.70 564	1.10 590	0.70 563	1.10 596	0.70 559	7.00 788	0.70 562	1.10 562	0.70 525	1.10 602	0.70 573	1.10 578	0.70 551

AF-Net	2.37 720	25.71 788	1.17 580	1.13 531	1.15 619	1.15 598	1.18 622	1.19 592	1.16 622	1.10 590	1.15 618	1.10 596	1.18 614	1.12 601	1.15 615	1.10 562	1.10 578	1.17 610	1.15 620	1.16 586	1.12 610

DF	0.39 335	1.37 527	1.02 568	1.14 532	0.12 221	0.16 218	0.12 216	0.16 217	0.12 223	0.16 216	0.12 213	0.16 216	0.12 218	0.16 217	0.12 210	1.12 568	1.00 559	0.15 215	0.12 216	0.15 214	0.12 212

ktn	0.72 491	0.53 313	1.08 572	1.14 532	0.51 524	1.22 646	1.36 682	0.51 481	0.59 532	0.51 483	0.51 521	0.69 529	1.20 616	0.67 521	0.51 510	0.51 439	0.49 456	0.58 517	0.66 559	0.52 479	0.53 508

Nwc_Net	2.37 720	25.95 789	1.15 578	1.14 532	1.15 619	1.08 588	1.14 616	1.17 589	1.16 622	1.14 600	1.15 618	1.08 592	1.15 609	1.11 599	1.14 614	1.10 562	1.11 579	1.16 606	1.09 617	1.16 586	1.15 615

KSHMR	0.66 471	0.50 299	0.48 439	1.15 535	0.52 525	0.49 469	0.51 517	0.49 458	0.71 569	0.67 525	0.50 515	1.16 604	1.11 604	0.66 519	0.52 512	0.49 426	0.49 456	0.51 502	0.66 559	0.50 470	1.14 614

HBP-ISP	1.24 635	1.72 542	1.65 670	1.15 535	0.76 577	1.40 663	0.88 590	1.67 671	1.02 614	1.69 675	1.38 688	1.69 675	1.21 662	1.87 682	1.21 671	1.05 557	0.79 542	0.97 590	0.80 591	1.19 594	0.75 566

RP	2.33 716	25.00 785	1.13 575	1.15 535	1.15 619	1.10 591	1.15 618	1.15 584	1.15 621	1.12 596	1.15 618	1.09 594	1.13 605	1.10 597	1.15 615	1.11 567	1.09 575	1.16 606	1.12 618	1.16 586	1.17 619

RGC	2.36 718	25.48 786	1.19 584	1.15 535	1.15 619	1.10 591	1.16 620	1.17 589	1.16 622	1.12 596	1.16 621	1.11 600	1.13 605	1.09 595	1.18 622	1.10 562	1.15 584	1.16 606	1.12 618	1.14 581	1.12 610

NCC-stereo	2.36 718	25.52 787	1.17 580	1.15 535	1.17 624	1.11 594	1.11 613	1.15 584	1.16 622	1.10 590	1.16 621	1.10 596	1.15 609	1.14 602	1.13 613	1.09 560	1.11 579	1.15 605	1.16 622	1.17 591	1.17 619

Selective-RAFT	0.89 544	0.89 387	0.72 524	1.16 540	0.78 581	1.06 585	0.82 587	0.87 546	0.97 604	1.00 569	0.91 595	0.90 562	1.00 591	0.89 559	0.93 593	0.83 525	0.83 548	0.82 564	0.82 594	0.81 535	0.82 578

Abc-Net	2.32 715	24.75 784	1.14 576	1.17 541	1.17 624	1.11 594	1.15 618	1.17 589	1.21 674	1.08 589	1.16 621	1.12 601	1.14 608	1.09 595	1.17 621	1.09 560	1.16 585	1.17 610	1.17 623	1.16 586	1.11 608
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
stereogan	2.33 716	24.38 783	1.18 582	1.18 542	1.18 627	1.14 597	1.18 622	1.19 592	1.19 628	1.14 600	1.18 625	1.14 602	1.18 614	1.14 602	1.18 622	1.14 571	1.14 583	1.19 615	1.19 624	1.15 584	1.19 623

HSM-Net_RVC	0.95 555	1.17 457	0.78 536	1.18 542	0.71 565	1.16 599	0.75 572	1.09 581	0.80 585	1.10 590	0.75 577	1.17 605	0.74 567	1.17 605	0.80 580	1.13 569	0.73 532	1.17 610	0.77 585	1.16 586	0.72 558
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DisPM	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

CrosDoStereo	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

PFNet+	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

LCNet	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

HHNet	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

Patchmatch Stereo++	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624
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	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

STrans-v2	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

TransformOpticalFlow	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

OMP-Stereo	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

IIG-Stereo	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

NF-Stereo	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

OCTAStereo	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

PSM-softLoss	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

KMStereo	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

NRIStereo	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

PSM-adaLoss	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

PSM-AAD	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

FTStereo	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

ROB_FTStereo_v2	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

ROB_FTStereo	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

Consistency-Raft	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

KYRaft	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

HUI-Stereo	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

ASMatch	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

DeepStereo_LL	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

DEmStereo	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

SST-Stereo	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

THIR-Stereo	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

RAFT_R40	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

DRaft	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

PFNet	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

GrayStereo	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

RE-Stereo	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

Pruner-Stereo	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

TVStereo	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

DeepStereo_RVC	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

RAFT-RH_RVC	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

IRAFT_RVC	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

RAFT-345	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

iRAFT	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

CRE-IMP	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

GMM-Stereo	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

RAFT-IKP	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

Prome-Stereo	1.20 586	1.20 461	1.20 587	1.20 544	1.20 630	1.20 600	1.20 624	1.20 595	1.20 629	1.20 605	1.20 626	1.20 607	1.20 616	1.20 607	1.20 626	1.20 576	1.20 590	1.20 617	1.20 627	1.20 596	1.20 624

CroCo-Stereo	0.73 495	1.22 513	0.25 255	1.22 589	0.25 309	1.22 646	0.25 297	1.22 642	0.25 301	1.22 651	0.25 307	1.22 653	0.25 303	1.22 653	0.25 298	1.22 624	0.26 269	1.21 662	0.25 305	1.22 644	0.25 286
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
S-Stereo	2.51 727	26.86 791	1.23 636	1.22 589	1.22 678	1.24 648	1.25 673	1.22 642	1.24 677	1.21 650	1.24 674	1.19 606	1.27 666	1.19 606	1.24 673	1.19 574	1.20 590	1.25 665	1.19 624	1.24 645	1.23 672

FAT-Stereo	2.46 725	26.05 790	1.23 636	1.23 591	1.22 678	1.20 600	1.24 672	1.23 644	1.23 676	1.19 604	1.22 672	1.21 652	1.24 664	1.20 607	1.24 673	1.21 622	1.17 588	1.22 663	1.25 677	1.20 596	1.24 673

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 545	0.86 379	0.89 548	1.25 592	0.69 559	1.05 584	0.81 584	1.16 587	0.50 512	1.12 596	0.97 603	0.72 536	0.82 580	1.06 591	0.95 594	0.61 467	0.87 550	1.03 600	0.85 597	1.04 575	1.01 603

WQFJA1++	0.84 528	0.98 409	0.67 505	1.26 593	0.75 572	1.00 568	0.67 544	1.00 564	0.67 545	1.00 569	0.67 548	1.00 575	0.67 544	1.00 576	0.67 538	0.96 542	0.67 510	0.91 574	0.63 547	0.92 553	0.63 532

NLMM	0.84 528	1.00 419	0.67 505	1.27 594	0.75 572	1.00 568	0.68 549	1.00 564	0.67 545	1.00 569	0.67 548	1.02 588	0.67 544	1.02 588	0.67 538	0.97 544	0.67 510	0.93 580	0.63 547	0.92 553	0.63 532

MLG-Stereo	0.92 547	0.90 391	0.84 546	1.27 594	0.49 514	1.38 661	0.88 590	1.41 660	0.97 604	0.73 533	1.09 615	1.26 654	0.43 483	0.72 530	1.05 607	1.13 569	0.49 456	1.18 613	0.66 559	1.01 572	0.46 478

CroCo-Stereo Lap2	0.77 505	1.29 517	0.29 279	1.27 594	0.29 336	1.27 650	0.26 304	1.26 646	0.26 315	1.26 652	0.26 312	1.27 657	0.26 313	1.26 655	0.27 305	1.27 627	0.27 282	1.27 666	0.27 350	1.27 648	0.27 331

ADCPNet	0.10 102	0.03 31	0.04 64	1.27 594	0.03 52	0.04 95	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.04 93	0.03 57	0.04 97	0.03 54	0.08 147	0.04 98	0.04 60	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	0.03 52

Hybrid-DGEV	1.03 572	1.75 548	0.80 540	1.28 598	0.78 581	1.26 649	0.80 580	1.26 646	0.78 579	1.26 652	0.78 582	1.26 654	0.78 574	1.26 655	0.78 576	1.15 572	0.75 535	1.14 603	0.74 580	1.14 581	0.75 566

WQFJA1	0.85 534	0.98 409	0.67 505	1.29 599	0.76 577	1.01 576	0.67 544	1.02 577	0.67 545	1.02 584	0.67 548	1.01 584	0.67 544	1.01 584	0.68 545	0.99 549	0.67 510	0.93 580	0.64 552	0.92 553	0.65 540

NLSM3	0.85 534	0.99 417	0.68 513	1.29 599	0.76 577	1.01 576	0.68 549	1.01 573	0.68 551	1.02 584	0.68 554	1.01 584	0.68 549	1.01 584	0.68 545	0.97 544	0.68 516	0.93 580	0.64 552	0.93 558	0.63 532

WQFJX1	0.84 528	0.98 409	0.67 505	1.30 601	0.75 572	1.01 576	0.67 544	1.01 573	0.67 545	1.01 580	0.67 548	1.01 584	0.68 549	1.00 576	0.68 545	0.98 548	0.67 510	0.92 577	0.64 552	0.92 553	0.64 538

WQFJX	0.85 534	1.00 419	0.68 513	1.30 601	0.75 572	1.01 576	0.68 549	1.01 573	0.68 551	1.01 580	0.68 554	1.03 589	0.68 549	1.02 588	0.67 538	0.97 544	0.67 510	0.93 580	0.63 547	0.94 562	0.63 532

castereo++	0.54 446	3.59 676	1.15 578	1.31 603	0.14 230	0.16 218	0.14 226	0.16 217	0.14 231	0.16 216	0.14 234	0.16 216	0.13 226	0.16 217	0.14 225	1.45 641	1.16 585	0.15 215	0.14 233	0.15 214	0.13 220

11t	1.27 637	2.70 646	1.34 640	1.32 604	0.89 592	1.30 653	1.34 679	1.64 668	0.57 526	1.45 665	0.72 572	1.05 591	1.29 668	1.07 594	1.29 680	1.49 643	1.02 566	0.97 590	1.15 620	1.48 656	1.31 677

Hybrid-DGEV-2	1.05 574	1.83 574	0.83 544	1.33 605	0.82 589	1.30 653	0.81 584	1.26 646	0.79 583	1.29 654	0.79 584	1.26 654	0.80 576	1.26 655	0.79 577	1.20 576	0.78 540	1.18 613	0.77 585	1.20 596	0.77 571

Hybrid-DGEV-03	1.07 575	1.83 574	0.83 544	1.34 606	0.81 588	1.32 655	0.81 584	1.31 653	0.81 588	1.31 655	0.82 588	1.32 659	0.82 580	1.32 660	0.81 583	1.19 574	0.77 538	1.19 615	0.76 583	1.19 594	0.77 571

PS-NSSS	1.38 642	1.39 529	1.34 640	1.34 606	1.35 681	1.38 661	1.37 687	1.35 654	1.38 688	1.34 657	1.34 682	1.39 663	1.38 677	1.70 674	1.40 688	1.36 635	1.36 653	1.36 674	1.37 685	1.37 653	1.36 683

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 639	1.35 524	1.35 642	1.35 608	1.35 681	1.35 657	1.35 680	1.36 655	1.35 685	1.36 659	1.35 683	1.36 661	1.36 674	1.36 661	1.35 684	1.35 633	1.35 652	1.35 672	1.35 682	1.35 652	1.35 682

CSP-Net	0.34 286	1.29 517	1.19 584	1.36 609	0.02 22	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 23	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 21	0.02 22	1.26 626	1.21 637	0.03 42	0.09 154	0.02 22	0.09 154

CC-Net-ROB	1.36 640	1.33 523	1.33 639	1.36 609	1.38 685	1.36 659	1.33 678	1.37 657	1.34 682	1.35 658	1.36 685	1.38 662	1.34 672	1.38 663	1.38 687	1.35 633	1.38 656	1.33 669	1.35 682	1.43 655	1.34 681

RASNet	1.49 643	1.65 538	1.45 658	1.38 611	1.43 688	1.47 668	1.36 682	1.38 658	1.36 686	1.39 660	1.60 699	1.45 667	1.45 680	1.51 668	2.21 744	1.53 647	1.36 653	1.36 674	1.36 684	1.66 664	1.36 683

qqai	1.22 633	1.38 528	1.12 573	1.39 612	1.14 617	1.40 663	1.14 616	1.41 660	1.12 618	1.40 661	1.11 617	1.40 665	1.13 605	1.41 664	1.15 615	1.25 625	0.97 558	1.24 664	1.01 613	1.24 645	0.96 592

FENet	0.54 446	1.52 534	1.19 584	1.41 613	0.23 301	0.35 319	0.23 290	0.35 308	0.23 293	0.34 313	0.23 294	0.35 322	0.23 297	0.35 321	0.23 287	1.40 638	1.07 569	0.32 311	0.23 295	0.33 304	0.23 274

BLMT-Stereo	1.53 644	1.36 525	1.06 570	1.42 614	1.23 680	1.41 665	1.07 611	1.43 662	1.12 618	1.42 663	1.06 613	1.83 678	1.07 602	1.42 666	1.07 608	1.27 627	1.38 656	6.80 785	1.00 606	1.26 647	1.00 597

MM-Stereo_test2	1.20 586	1.85 580	1.05 569	1.46 615	0.94 600	1.36 659	0.99 601	1.36 655	0.95 601	1.41 662	0.98 604	1.40 665	0.96 587	1.37 662	0.95 594	1.37 637	1.06 568	1.33 669	0.93 603	1.29 650	0.89 584

NLMM1	0.86 537	0.98 409	0.69 515	1.48 616	0.75 572	1.01 576	0.69 557	1.00 564	0.69 556	1.00 569	0.70 563	1.00 575	0.68 549	1.01 584	0.67 538	0.97 544	0.68 516	0.92 577	0.63 547	0.93 558	0.63 532

castereo	0.61 461	3.79 684	1.35 642	1.52 617	0.15 245	0.17 225	0.16 242	0.20 238	0.21 282	0.18 227	0.16 250	0.21 245	0.12 218	0.26 286	0.17 253	1.43 640	1.38 656	0.17 229	0.16 249	0.18 232	0.16 237

FAST (zero-shot)	0.87 541	1.55 535	0.42 411	1.57 618	0.42 488	1.62 674	0.45 489	1.59 663	0.42 483	1.66 674	0.44 487	1.62 674	0.42 478	1.59 669	0.42 474	0.64 478	0.43 428	0.64 526	0.42 497	0.67 504	0.46 478

PASM	0.39 335	3.06 664	1.36 650	1.58 619	0.09 159	0.11 164	0.11 180	0.11 166	0.11 184	0.09 153	0.09 159	0.11 169	0.09 158	0.09 153	0.09 152	0.11 117	0.11 133	0.11 164	0.09 154	0.11 168	0.11 176

FlowAnything_test	1.02 570	1.72 542	0.71 521	1.59 620	0.70 563	1.61 672	0.69 557	1.61 665	0.70 564	1.60 667	0.70 563	1.61 673	0.69 555	1.61 672	0.70 562	0.81 520	0.58 487	0.81 560	0.55 532	0.81 535	0.56 522

FlowAnything	1.02 570	1.71 541	0.72 524	1.59 620	0.69 559	1.60 671	0.69 557	1.61 665	0.70 564	1.60 667	0.69 559	1.60 670	0.69 555	1.61 672	0.69 553	0.81 520	0.58 487	0.81 560	0.56 536	0.82 537	0.56 522

DPSMNet_ROB	1.60 647	1.59 537	1.70 673	1.59 620	1.59 694	1.61 672	1.61 698	1.60 664	1.60 695	1.62 673	1.59 698	1.60 670	1.60 683	1.60 670	1.59 695	1.59 649	1.60 676	1.59 681	1.59 703	1.59 660	1.59 697

MM-Stereo_test3	1.27 637	2.07 600	1.18 582	1.60 623	1.02 611	1.45 667	1.01 607	1.40 659	1.04 616	1.44 664	1.03 612	1.46 668	1.02 600	1.44 667	1.02 605	1.51 646	1.12 582	1.32 668	0.98 604	1.38 654	0.97 593

BEATNet_4x	0.11 123	0.03 31	0.03 39	1.60 623	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.05 104	0.03 53	0.03 35	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	0.03 52

ADCL	0.11 123	0.03 31	0.03 39	1.60 623	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.05 104	0.03 53	0.03 35	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	0.03 52

AnyNet_C01	0.11 123	0.02 12	0.02 15	1.62 626	0.02 22	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 23	0.03 45	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.06 120	0.04 98	0.02 16	0.02 17	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.03 52

DEFOM-Stereo	0.68 479	3.11 666	1.40 656	1.63 627	0.25 309	0.31 303	0.25 297	0.31 296	0.28 325	0.31 299	0.29 339	0.29 298	0.27 320	0.31 306	0.28 314	1.59 649	1.47 662	0.30 302	0.29 386	0.30 289	0.28 359

ours_stereo	1.20 586	1.21 507	0.90 551	1.64 628	1.11 616	1.35 657	0.67 544	1.76 672	0.93 599	1.70 676	1.10 616	1.39 663	0.75 569	1.41 664	0.81 583	1.60 651	1.03 567	1.33 669	1.00 606	1.61 661	0.72 558

LACA_dic	0.45 402	0.13 116	1.78 679	1.70 629	0.12 221	0.13 177	0.12 216	0.16 217	0.15 243	0.13 179	0.12 213	0.13 179	0.11 180	0.16 217	0.13 220	1.73 654	1.69 683	0.16 219	0.11 182	0.13 179	0.13 220

ADCRef	0.12 136	0.03 31	0.04 64	1.71 630	0.04 101	0.03 44	0.03 55	0.04 96	0.04 104	0.04 93	0.03 57	0.04 97	0.03 54	0.06 120	0.04 98	0.04 60	0.04 67	0.04 94	0.04 100	0.03 48	0.04 96

test-3	0.98 559	4.13 695	1.85 692	1.85 631	0.61 542	0.69 524	0.37 442	0.63 511	0.61 535	0.66 523	0.51 521	0.73 538	0.44 485	0.57 505	0.54 516	1.68 653	1.81 691	0.40 422	0.43 500	0.66 501	0.50 497

CR-Stereo	0.51 439	0.14 136	1.94 712	1.87 632	0.14 230	0.13 177	0.14 226	0.19 230	0.18 268	0.13 179	0.13 228	0.18 228	0.17 260	0.14 194	0.15 237	1.89 664	1.93 709	0.19 242	0.14 233	0.20 239	0.15 234

RAFT_CTSACE	1.92 660	3.71 681	1.72 676	1.88 633	1.72 719	2.04 688	1.42 692	2.18 691	1.89 738	2.02 687	1.97 738	1.95 682	2.06 732	1.93 684	1.62 696	1.76 655	1.66 681	2.02 700	1.73 731	1.73 667	1.43 688

GANetREF_RVC	1.55 645	1.94 596	1.22 634	1.88 633	1.21 676	1.88 679	1.22 670	1.88 674	1.22 675	1.88 677	1.22 672	1.88 679	1.22 663	1.89 683	1.22 672	1.87 660	1.22 638	1.88 695	1.22 673	1.88 673	1.22 670
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
CR-RVC	0.42 363	0.14 136	1.89 697	1.91 635	0.13 226	0.12 174	0.08 156	0.07 143	0.07 153	0.07 145	0.07 154	0.08 145	0.14 231	0.07 143	0.07 144	0.96 542	1.91 708	0.14 190	0.14 233	0.20 239	0.13 220

psmg	0.43 366	1.91 589	0.92 555	1.91 635	0.02 22	0.02 20	0.03 55	0.02 22	0.02 23	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.03 44	0.02 22	1.97 670	1.44 660	0.04 94	0.03 58	0.02 22	0.03 52

Wavelet-MonSter	1.00 560	1.21 507	0.76 532	1.94 637	1.01 609	1.11 594	0.76 574	1.15 584	0.76 578	1.11 595	0.76 578	1.14 602	0.76 570	1.11 599	0.76 574	1.21 622	0.90 552	1.02 598	0.71 576	1.02 574	0.71 557

SPS-STEREO	1.59 646	1.91 589	1.21 633	1.94 637	1.20 630	2.00 687	1.23 671	1.99 679	1.24 677	2.00 685	1.25 675	2.03 689	1.26 665	2.00 687	1.29 680	1.90 665	1.18 589	1.89 696	1.21 672	1.89 674	1.20 624
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	1.81 657	1.91 589	1.71 675	1.95 639	1.70 717	1.95 684	1.70 715	1.96 677	1.74 721	1.97 682	1.72 720	1.95 682	1.71 704	1.97 686	1.71 715	1.86 658	1.62 677	1.85 688	1.66 722	1.86 672	1.64 715

CRFU-Net	0.65 469	1.67 539	1.22 634	1.96 640	0.27 317	0.41 366	0.27 307	0.41 362	0.27 319	0.40 343	0.26 312	0.41 370	0.27 320	0.40 349	0.27 305	1.80 657	1.62 677	0.34 328	0.23 295	0.33 304	0.23 274

NINENet	0.69 482	3.87 688	1.20 587	1.98 641	0.05 126	0.40 347	0.04 104	0.40 343	0.05 125	0.41 360	0.04 111	0.41 370	0.05 118	0.40 349	0.05 116	1.79 656	1.56 669	0.34 328	0.22 289	0.34 309	0.23 274

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DNS	0.86 537	2.43 634	1.66 672	2.03 644	0.42 488	0.60 511	0.42 479	0.60 505	0.42 483	0.60 509	0.42 482	0.60 514	0.42 478	0.60 509	0.42 474	1.97 670	1.63 679	0.55 514	0.40 480	0.55 485	0.40 452

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MC-Stereo	1.76 653	2.96 662	1.37 652	2.14 646	1.37 684	2.14 693	1.36 682	2.14 688	1.37 687	2.14 694	1.37 686	2.14 691	1.37 676	2.14 692	1.37 686	1.97 670	1.32 640	1.97 699	1.32 681	1.98 676	1.33 679

derf	1.91 659	2.15 608	1.78 679	2.16 647	1.75 720	2.21 702	1.80 719	2.22 702	1.80 725	2.21 705	1.76 721	2.17 692	1.81 713	2.24 709	1.74 724	1.93 668	1.56 669	1.96 698	1.53 696	1.95 675	1.56 692

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noway7	2.08 687	5.18 719	1.92 701	2.27 653	1.66 699	2.18 694	1.66 701	2.17 690	1.66 696	2.18 697	1.65 703	2.18 693	1.66 686	2.17 693	1.66 701	2.15 679	1.85 698	2.05 701	1.60 706	2.05 679	1.60 699

zzzz4	2.08 687	5.22 723	1.93 704	2.27 653	1.66 699	2.19 696	1.66 701	2.18 691	1.67 699	2.18 697	1.66 706	2.18 693	1.66 686	2.18 694	1.66 701	2.15 679	1.84 693	2.05 701	1.60 706	2.05 679	1.60 699

TRStereo	2.00 668	2.13 605	1.85 692	2.27 653	1.84 724	2.28 711	1.84 721	2.29 707	1.86 731	2.30 713	1.87 727	2.30 707	1.87 716	2.08 689	1.72 718	2.08 676	1.72 685	2.08 711	1.72 728	2.08 689	1.72 720

XX-Stereo	2.00 668	2.13 605	1.85 692	2.27 653	1.84 724	2.28 711	1.84 721	2.29 707	1.86 731	2.30 713	1.87 727	2.30 707	1.87 716	2.08 689	1.72 718	2.08 676	1.72 685	2.08 711	1.72 728	2.08 689	1.72 720

EAI-Stereo	2.00 668	2.13 605	1.85 692	2.27 653	1.84 724	2.28 711	1.84 721	2.29 707	1.86 731	2.30 713	1.87 727	2.30 707	1.87 716	2.08 689	1.72 718	2.08 676	1.72 685	2.08 711	1.72 728	2.08 689	1.72 720

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noway2	2.07 684	4.96 709	1.92 701	2.28 658	1.66 699	2.20 699	1.66 701	2.19 694	1.66 696	2.19 700	1.65 703	2.19 696	1.68 694	2.18 694	1.65 698	2.15 679	1.86 702	2.06 705	1.59 703	2.06 683	1.60 699

NCCL2	2.28 714	2.27 617	2.28 724	2.28 658	2.28 749	2.27 709	2.29 745	2.28 705	2.28 748	2.27 712	2.28 750	2.28 706	2.27 736	2.27 710	2.28 749	2.28 700	2.28 725	2.27 719	2.29 749	2.27 699	2.29 738

monster_256*512	2.09 690	5.21 722	1.98 717	2.30 661	1.67 703	2.18 694	1.66 701	2.20 697	1.67 699	2.19 700	1.67 708	2.19 696	1.66 686	2.19 697	1.66 701	2.15 679	1.86 702	2.05 701	1.60 706	2.06 683	1.61 704

zzzz2	2.08 687	4.92 708	1.93 704	2.30 661	1.67 703	2.19 696	1.66 701	2.20 697	1.67 699	2.20 703	1.68 713	2.21 700	1.66 686	2.20 699	1.68 710	2.17 685	1.84 693	2.07 707	1.62 716	2.05 679	1.61 704

zzz1	2.09 690	4.97 710	1.93 704	2.30 661	1.68 707	2.21 702	1.68 709	2.21 700	1.68 704	2.21 705	1.67 708	2.21 700	1.68 694	2.21 702	1.69 713	2.17 685	1.85 698	2.08 711	1.61 710	2.06 683	1.61 704

noway5	1.92 660	4.97 710	1.95 714	2.31 664	1.68 707	2.21 702	1.68 709	2.21 700	1.69 711	2.22 709	1.68 713	2.21 700	1.68 694	2.21 702	1.68 710	2.18 687	1.87 706	1.71 685	0.65 556	0.85 541	0.72 558

noway1	2.10 692	5.26 727	1.93 704	2.31 664	1.69 712	2.21 702	1.67 707	2.19 694	1.68 704	2.21 705	1.68 713	2.21 700	1.67 692	2.20 699	1.66 701	2.15 679	1.84 693	2.07 707	1.61 710	2.07 687	1.61 704

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HUF	2.18 702	2.30 619	1.99 721	2.34 667	2.02 739	2.41 717	2.06 741	2.38 716	1.89 738	2.36 718	1.85 724	2.56 725	1.98 726	2.31 713	1.97 740	2.30 704	2.03 718	2.30 721	2.11 743	2.23 696	2.16 735

GELT-Stereo	2.10 692	5.33 730	1.94 712	2.37 668	1.68 707	2.21 702	1.69 713	2.19 694	1.67 699	2.18 697	1.67 708	2.19 696	1.66 686	2.19 697	1.66 701	2.23 693	1.83 692	2.07 707	1.61 710	2.04 678	1.61 704

noway4	2.11 696	5.14 717	1.93 704	2.37 668	1.69 712	2.20 699	1.68 709	2.22 702	1.68 704	2.21 705	1.69 717	2.23 704	1.68 694	2.22 704	1.66 701	2.24 694	1.84 693	2.09 716	1.63 719	2.09 692	1.62 710

zzzzzzz1	2.10 692	5.20 721	1.93 704	2.38 670	1.68 707	2.20 699	1.67 707	2.20 697	1.68 704	2.20 703	1.67 708	2.20 699	1.68 694	2.20 699	1.67 709	2.24 694	1.86 702	2.06 705	1.61 710	2.06 683	1.62 710

noway3	2.12 698	5.22 723	1.93 704	2.39 671	1.70 717	2.23 707	1.70 715	2.22 702	1.70 712	2.22 709	1.70 719	2.23 704	1.69 701	2.22 704	1.71 715	2.28 700	1.86 702	2.08 711	1.63 719	2.09 692	1.63 713

STTStereo	3.73 749	30.40 797	2.37 728	2.39 671	2.31 751	2.35 714	2.33 746	2.29 707	2.42 749	2.32 717	2.34 751	2.33 710	2.36 737	2.30 712	2.27 748	2.35 707	2.22 724	2.31 722	2.22 746	2.29 701	2.34 742

AIO_test	2.18 702	2.09 603	2.04 722	2.42 673	2.01 736	2.47 719	1.94 732	2.34 714	2.03 746	2.56 727	1.94 735	2.43 716	1.94 723	2.41 718	1.87 734	2.39 710	2.10 720	2.35 726	1.91 742	2.25 698	2.19 736

iRaftStereo_RVC	0.97 557	3.17 669	2.30 725	2.42 673	0.38 457	0.54 500	0.38 449	0.54 490	0.38 449	0.54 496	0.38 451	0.54 499	0.38 447	0.54 495	0.38 441	2.38 709	2.34 726	0.49 491	0.36 457	0.49 465	0.36 430

UDGNet	2.23 712	5.40 734	1.72 676	2.48 675	1.69 712	2.51 724	1.69 713	2.51 723	1.72 718	2.50 725	1.69 717	2.52 719	1.69 701	2.50 722	1.68 710	2.41 711	1.70 684	2.42 729	1.69 727	2.42 706	1.64 715

VIP-Stereo	0.70 485	2.97 663	2.43 729	2.49 676	0.16 256	0.25 275	0.16 242	0.25 271	0.16 251	0.25 272	0.18 275	0.25 276	0.16 248	0.26 286	0.16 246	1.86 658	1.26 639	0.23 266	0.15 246	0.23 262	0.15 234

IGEVStereo-DCA	1.77 654	4.21 697	1.84 690	2.49 676	2.11 742	2.54 727	1.36 682	1.65 669	1.17 626	2.75 738	1.90 732	2.54 723	1.15 609	0.94 568	1.11 611	1.50 644	1.32 640	0.96 588	1.46 694	1.49 657	0.88 581

rrr	1.77 654	4.21 697	1.84 690	2.49 676	2.11 742	2.54 727	1.36 682	1.65 669	1.17 626	2.75 738	1.90 732	2.54 723	1.15 609	0.94 568	1.11 611	1.50 644	1.32 640	0.96 588	1.46 694	1.49 657	0.88 581

FBW_ROB	2.12 698	2.46 636	1.77 678	2.49 676	1.79 723	2.38 715	1.83 720	2.46 719	1.78 724	2.48 724	1.97 738	2.40 715	1.78 711	2.42 720	1.83 728	2.31 705	1.85 698	2.38 727	1.82 734	2.35 703	1.84 726

MonStereo	2.17 700	2.41 632	1.49 664	2.67 680	1.67 703	2.60 730	2.04 740	2.32 712	1.76 722	2.44 721	1.68 713	2.50 718	1.69 701	2.38 715	1.80 727	2.28 700	1.78 688	2.63 739	2.14 744	3.47 732	1.68 718

IER	0.88 542	7.04 747	2.23 723	2.75 681	0.28 323	0.43 394	0.25 297	0.39 334	0.25 301	0.41 360	0.27 316	0.39 345	0.25 303	0.40 349	0.28 314	0.37 311	0.28 290	0.37 357	0.25 305	0.37 337	0.25 286

LGtest1	2.22 709	2.70 646	1.89 697	2.76 682	1.86 727	2.75 738	1.86 725	2.75 735	1.86 731	2.75 738	1.86 725	2.77 742	1.87 716	2.75 739	1.86 731	2.46 713	1.58 672	2.45 731	1.56 697	2.45 709	1.56 692

4.5_new	2.00 668	1.84 579	1.98 717	2.77 683	2.16 744	2.27 709	1.28 677	2.09 684	1.98 742	2.01 686	1.28 678	2.71 733	1.98 726	2.51 723	1.65 698	2.26 696	1.33 647	1.87 692	1.87 736	2.49 713	1.60 699

LG-G_1	2.22 709	2.71 648	1.89 697	2.77 683	1.87 731	2.75 738	1.87 728	2.76 736	1.87 735	2.75 738	1.87 727	2.76 740	1.87 716	2.75 739	1.86 731	2.47 714	1.58 672	2.45 731	1.57 698	2.45 709	1.57 694

LG-G	2.22 709	2.71 648	1.89 697	2.77 683	1.87 731	2.75 738	1.87 728	2.76 736	1.87 735	2.75 738	1.87 727	2.76 740	1.87 716	2.75 739	1.86 731	2.47 714	1.58 672	2.45 731	1.57 698	2.45 709	1.57 694

sCroCo_RVC	2.10 692	2.76 654	1.92 701	2.78 686	1.39 686	2.73 736	1.41 690	2.73 734	1.40 689	2.77 743	1.41 690	2.74 739	1.40 678	2.74 738	1.40 688	2.72 724	1.42 659	2.72 740	1.44 693	2.79 727	1.42 687

MWDA-net	0.67 477	0.66 341	0.45 417	2.84 687	0.46 499	0.73 531	0.45 489	0.71 525	0.44 488	0.72 531	0.45 492	0.70 532	0.45 489	0.70 526	0.44 480	0.61 467	0.41 413	0.61 521	0.43 500	0.61 496	0.42 468

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 777	50.87 813	2.78 732	2.87 688	2.71 753	2.78 741	0.47 498	2.88 741	2.86 754	1.89 678	2.67 753	2.79 743	2.79 742	2.78 742	2.83 751	2.82 725	2.82 731	2.83 741	2.77 753	2.83 728	2.76 747
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
IGEV	2.02 676	2.20 612	1.82 686	2.90 689	2.16 744	2.41 717	1.25 673	2.00 680	1.98 742	1.99 684	1.31 680	2.72 737	1.93 722	2.67 732	1.69 713	2.26 696	1.32 640	1.83 687	1.87 736	2.53 720	1.61 704

2.25w	2.00 668	1.86 583	1.98 717	2.95 690	2.17 746	2.26 708	1.35 680	2.42 718	2.00 745	2.07 693	1.27 677	2.53 720	1.99 728	2.29 711	1.49 692	2.21 691	1.32 640	1.85 688	1.87 736	2.52 717	1.62 710

3.25w	2.04 681	2.20 612	1.48 660	3.03 691	2.17 746	2.63 731	1.39 688	1.96 677	1.95 741	1.96 680	1.37 686	2.71 733	1.96 725	2.71 733	1.73 723	2.26 696	1.32 640	1.87 692	1.87 736	2.51 716	1.63 713

plain	1.88 658	3.16 668	0.64 495	3.10 692	0.65 550	3.10 743	0.64 537	3.12 743	0.65 541	3.10 744	0.65 545	3.11 744	0.65 539	3.12 743	0.65 534	3.12 729	0.65 507	3.13 742	0.65 556	3.13 730	0.65 540

2.75w_new	1.99 664	2.34 626	1.81 681	3.14 693	1.62 696	1.94 681	1.99 736	2.72 728	1.71 714	2.72 732	1.99 747	1.90 680	1.73 706	1.82 681	1.29 680	2.37 708	2.01 713	2.31 722	1.42 691	1.77 670	1.22 670

3w_stereo	2.04 681	2.24 616	1.70 673	3.15 694	2.18 748	2.49 721	1.26 675	2.03 682	1.98 742	1.98 683	1.33 681	2.72 737	1.99 728	2.59 726	1.72 718	2.22 692	1.33 647	1.85 688	1.88 741	2.50 715	1.58 696

3.75w	1.99 664	2.31 620	1.83 689	3.16 695	1.65 698	1.93 680	1.98 733	2.72 728	1.68 704	2.73 737	1.97 738	2.00 686	1.72 705	1.81 680	1.25 676	2.27 699	2.01 713	2.38 727	1.42 691	1.71 666	1.24 673

MIF-Stereo (partial)	2.58 730	3.31 673	0.66 501	3.18 696	0.66 553	3.18 744	0.66 540	3.21 744	0.67 545	3.19 745	0.66 547	3.19 745	0.66 542	3.31 747	0.68 545	5.09 762	1.79 690	8.23 789	1.67 723	6.18 773	1.38 685

LiteMatch	1.13 583	0.73 351	2.80 733	3.23 697	0.61 542	0.83 549	0.68 549	0.73 529	0.69 556	1.00 569	0.77 580	0.94 569	0.57 525	0.82 544	0.64 531	2.97 726	2.43 728	0.68 533	0.32 423	0.56 488	0.70 551

Lsterematch	1.13 583	0.73 351	2.80 733	3.23 697	0.61 542	0.83 549	0.68 549	0.73 529	0.69 556	1.00 569	0.77 580	0.94 569	0.57 525	0.82 544	0.64 531	2.97 726	2.43 728	0.68 533	0.32 423	0.56 488	0.70 551

2w_stereo	1.99 664	2.36 629	1.81 681	3.24 699	1.67 703	1.94 681	1.98 733	2.72 728	1.68 704	2.72 732	1.94 735	1.98 685	1.74 708	1.79 679	1.27 677	1.95 669	2.00 711	2.53 736	1.60 706	1.68 665	1.15 615

AEACV	1.12 581	0.52 309	3.12 748	3.24 699	0.86 590	0.53 496	0.49 509	0.60 505	0.47 498	0.53 490	0.49 511	0.55 503	0.45 489	0.55 499	0.47 494	3.01 728	3.88 753	0.71 542	0.60 543	0.80 532	0.48 488

4.5w-stereo	1.99 664	2.33 622	1.81 681	3.28 701	1.68 707	1.94 681	1.99 736	2.72 728	1.70 712	2.72 732	1.99 747	1.97 684	1.68 694	1.76 676	1.29 680	1.91 666	2.02 717	2.53 736	1.61 710	1.75 669	1.16 618

2.5w	2.01 675	2.40 631	1.37 652	3.28 701	2.01 736	2.71 733	1.43 695	1.82 673	1.83 729	1.90 679	1.41 690	2.71 733	1.35 673	2.71 733	1.85 730	2.66 720	1.53 666	1.64 682	1.23 674	2.53 720	1.87 730

Anonymous3	2.55 728	3.26 672	1.65 670	3.28 701	1.63 697	3.24 745	1.68 709	3.27 745	1.66 696	3.28 746	1.67 708	3.25 746	1.66 686	3.27 745	1.64 697	3.26 730	1.65 680	3.30 744	1.65 721	4.95 764	1.65 717

4.25_new	2.00 668	2.33 622	1.82 686	3.32 704	1.69 712	1.95 684	1.99 736	2.72 728	1.71 714	2.72 732	1.97 738	2.01 687	1.74 708	1.77 677	1.28 678	2.18 687	2.01 713	2.48 734	1.58 701	1.65 662	1.17 619

4.5w_new	2.00 668	2.33 622	1.82 686	3.32 704	1.69 712	1.95 684	1.99 736	2.72 728	1.71 714	2.72 732	1.97 738	2.01 687	1.74 708	1.77 677	1.28 678	2.18 687	2.01 713	2.48 734	1.58 701	1.65 662	1.17 619

3.25w_new	2.03 678	2.72 650	1.35 642	3.33 706	1.57 692	2.72 734	1.53 697	2.15 689	1.33 681	2.15 695	1.60 699	2.63 729	1.30 669	2.72 735	1.99 742	2.67 722	1.53 666	1.75 686	1.25 677	2.53 720	1.87 730

4w-stereo	2.02 676	2.72 650	1.44 657	3.36 707	1.59 694	2.48 720	1.72 717	2.28 705	1.24 677	2.24 711	1.65 703	2.56 725	1.32 671	2.39 717	1.98 741	2.67 722	1.51 664	1.66 683	1.24 675	2.53 720	1.88 733

3.5w_stereo	2.03 678	2.72 650	1.35 642	3.41 708	1.57 692	2.72 734	1.49 696	2.01 681	1.34 682	2.15 695	1.61 701	2.63 729	1.36 674	2.72 735	1.99 742	2.66 720	1.58 672	1.68 684	1.24 675	2.53 720	1.87 730

UniTT-Stereo	2.03 678	3.43 675	0.72 524	3.42 709	0.73 568	3.27 746	0.68 549	3.38 748	0.69 556	3.29 747	0.72 572	3.28 747	0.70 559	3.35 749	0.68 545	3.39 732	0.68 516	3.31 745	0.69 569	3.37 731	0.73 562

DispNO	1.00 560	0.63 338	0.43 413	3.45 710	0.44 493	0.65 519	0.43 482	0.64 513	0.43 485	0.64 519	0.43 485	0.64 521	3.03 743	0.64 517	0.43 479	4.55 745	0.43 428	0.63 524	0.43 500	0.63 498	0.43 471

asda	2.17 700	2.54 637	1.81 681	3.47 711	1.78 722	2.50 723	1.86 725	2.61 726	1.68 704	2.61 728	1.83 723	2.37 714	1.73 706	2.44 721	1.88 736	2.51 717	1.84 693	2.34 724	1.62 716	2.23 696	1.77 725

4.25w-stereo	1.98 663	2.72 650	1.46 659	3.47 711	1.43 688	2.07 690	1.98 733	2.53 724	1.52 693	2.71 731	1.98 744	1.81 677	1.62 685	1.96 685	1.36 685	1.88 663	2.00 711	2.53 736	1.61 710	1.74 668	1.15 615

monsters	2.18 702	2.41 632	1.96 716	3.47 711	2.03 740	2.53 725	1.64 700	2.48 720	1.73 719	2.40 720	1.50 693	2.62 728	1.94 723	2.59 726	1.94 738	2.44 712	1.57 671	2.28 720	1.87 736	2.42 706	1.86 728

Occ-G	1.12 581	0.52 309	3.72 757	3.50 714	0.50 518	0.56 502	0.47 498	0.54 490	0.46 493	0.54 496	0.41 472	0.54 499	0.42 478	0.52 489	0.42 474	3.42 733	4.02 755	0.52 505	0.45 503	0.51 476	0.44 474

HCRNet	1.22 633	7.11 748	3.00 735	3.55 715	0.33 423	0.29 294	0.14 226	0.19 230	0.15 243	0.33 310	0.29 339	0.25 276	0.14 231	0.22 254	0.33 406	3.64 734	3.00 733	0.76 551	0.32 423	0.18 232	0.13 220

asd	2.18 702	2.77 656	1.58 667	3.59 716	2.00 735	2.58 729	1.85 724	2.39 717	1.71 714	2.47 723	1.97 738	2.59 727	1.61 684	2.56 724	1.79 726	2.51 717	1.99 710	2.11 717	1.62 716	2.36 704	1.60 699

DPSNet	3.66 747	3.60 677	3.62 755	3.63 717	3.64 774	3.65 750	3.65 774	3.66 751	3.67 771	3.67 750	3.65 772	3.67 751	3.66 760	3.66 750	3.68 769	3.68 735	3.66 751	3.67 749	3.68 775	3.67 733	3.67 771

monsterstereo	2.20 708	2.33 622	1.95 714	3.65 718	2.07 741	2.49 721	1.61 698	2.48 720	1.83 729	2.45 722	1.61 701	2.67 732	1.86 714	2.64 728	1.94 738	2.48 716	1.66 681	2.34 724	1.68 725	2.40 705	1.86 728

RAStereo	2.23 712	3.64 678	0.76 532	3.65 718	0.86 590	3.66 751	0.76 574	3.67 752	0.81 588	3.66 749	0.76 578	3.66 750	0.77 572	3.68 751	0.77 575	3.68 735	0.77 538	3.69 750	0.77 585	3.70 734	0.77 571

sAnonymous2	3.31 745	2.63 641	1.38 654	3.71 720	1.86 727	4.70 771	1.11 613	4.82 775	2.72 752	5.45 780	1.98 744	4.59 765	2.64 739	2.65 729	6.21 785	4.37 740	1.08 573	5.16 777	2.24 747	4.52 746	2.39 743

CroCo_RVC	3.31 745	2.63 641	1.38 654	3.71 720	1.86 727	4.70 771	1.11 613	4.82 775	2.72 752	5.45 780	1.98 744	4.59 765	2.64 739	2.65 729	6.21 785	4.37 740	1.08 573	5.16 777	2.24 747	4.52 746	2.39 743

MonStereo1	1.94 662	2.77 656	1.52 665	3.73 722	1.51 691	2.13 692	1.42 692	2.32 712	1.52 693	2.31 716	1.50 693	2.53 720	1.59 682	2.34 714	1.56 693	1.91 666	1.36 653	1.86 691	1.31 680	2.07 687	1.53 689

1w_stereo	2.05 683	2.32 621	1.35 642	3.74 723	2.01 736	2.73 736	1.42 692	1.88 674	1.93 740	2.03 688	1.28 678	2.71 733	1.99 728	2.72 735	1.72 718	2.20 690	1.32 640	1.87 692	1.86 735	2.45 709	1.54 690

qwe	2.18 702	2.60 640	1.58 667	3.83 724	1.90 733	2.53 725	1.90 731	2.48 720	1.73 719	2.37 719	1.92 734	2.53 720	1.68 694	2.56 724	1.83 728	2.52 719	1.87 706	2.07 707	1.68 725	2.32 702	1.71 719

NLSM1	2.93 742	3.24 671	2.57 731	4.04 725	2.66 752	3.30 747	2.55 748	3.29 746	2.55 750	3.35 748	2.48 752	3.28 747	2.47 738	3.34 748	2.49 750	3.26 730	2.55 730	3.13 742	2.57 752	3.00 729	2.46 745

DNSM	2.56 729	4.43 700	3.08 746	4.09 726	1.86 727	2.66 732	1.86 725	2.66 727	1.87 735	2.66 730	1.86 725	2.66 731	1.86 714	2.66 731	1.87 734	3.82 737	2.94 732	2.42 729	1.73 731	2.42 706	1.73 723

BUS	0.83 525	1.91 589	0.92 555	4.48 727	0.02 22	0.40 347	0.04 104	0.41 362	0.02 23	0.48 451	0.03 57	0.41 370	0.05 118	0.03 44	0.05 116	1.97 670	4.19 756	0.33 318	0.23 295	0.34 309	0.27 331

BSDual-CNN	0.81 517	1.91 589	0.92 555	4.48 727	0.02 22	0.42 387	0.06 142	0.41 362	0.02 23	0.48 451	0.03 57	0.02 22	0.02 22	0.03 44	0.02 22	1.97 670	4.19 756	0.33 318	0.23 295	0.34 309	0.27 331

hknet	1.10 578	1.85 580	3.49 752	4.48 727	0.02 22	0.42 387	0.06 142	0.41 362	0.02 23	0.48 451	0.03 57	0.41 370	0.03 54	0.42 383	0.03 53	4.39 742	4.19 756	0.33 318	0.23 295	0.34 309	0.27 331

rvit_105_1	3.83 750	5.22 723	3.01 736	4.53 730	3.01 755	4.51 759	3.01 754	4.56 762	3.04 755	4.53 761	3.03 756	4.55 763	3.03 743	4.56 762	3.04 752	4.57 746	3.05 734	4.57 758	3.05 757	4.57 748	3.05 752

rvit_stereo_0081	3.83 750	5.23 726	3.01 736	4.53 730	3.03 757	4.55 765	3.02 755	4.56 762	3.04 755	4.52 759	3.02 754	4.54 761	3.03 743	4.56 762	3.04 752	4.57 746	3.05 734	4.57 758	3.05 757	4.58 749	3.05 752

rvit_stereo_0082	3.86 752	5.82 743	3.01 736	4.53 730	3.03 757	4.54 761	3.02 755	4.56 762	3.04 755	4.53 761	3.02 754	4.55 763	3.04 746	4.57 765	3.05 754	4.57 746	3.05 734	4.58 760	3.05 757	4.58 749	3.06 755

rvit_0105_4	3.91 757	5.47 738	3.02 739	4.54 733	3.02 756	4.54 761	3.03 759	4.75 772	3.17 766	4.57 765	3.06 759	4.61 769	3.16 754	4.65 769	3.09 760	4.66 753	3.11 742	4.68 767	3.18 768	4.81 759	3.16 764

rvit_stereo_0080	3.89 755	5.70 740	3.04 741	4.54 733	3.03 757	4.56 766	3.05 761	4.60 766	3.07 760	4.58 766	3.06 759	4.59 765	3.06 748	4.61 766	3.08 758	4.63 751	3.09 739	4.64 764	3.10 762	4.65 753	3.10 759

whm_eth	3.89 755	5.70 740	3.04 741	4.54 733	3.03 757	4.56 766	3.05 761	4.60 766	3.07 760	4.58 766	3.06 759	4.59 765	3.06 748	4.61 766	3.08 758	4.63 751	3.09 739	4.64 764	3.10 762	4.65 753	3.10 759

rvit_stereo_0081_aga	3.86 752	5.33 730	3.02 739	4.55 736	3.04 761	4.54 761	3.02 755	4.64 769	3.06 759	4.54 763	3.04 758	4.62 770	3.08 750	4.62 768	3.07 757	4.58 749	3.06 738	4.60 762	3.08 761	4.63 752	3.07 756

rvit_stereo_ft	3.93 760	5.44 736	3.05 743	4.59 737	3.06 762	4.61 769	3.08 764	4.67 771	3.12 765	4.63 770	3.10 764	4.65 772	3.11 752	4.69 772	3.13 762	4.70 754	3.14 744	4.71 769	3.15 767	4.74 756	3.16 764

rvit_0105_3	3.91 757	5.33 730	3.06 744	4.60 738	3.07 763	4.60 768	3.06 763	4.62 768	3.08 763	4.60 768	3.07 762	4.62 770	3.08 750	4.67 770	3.10 761	4.70 754	3.11 742	4.77 771	3.19 769	4.77 758	3.14 763

rvit_stereo_0083	3.92 759	5.30 729	3.06 744	4.61 739	3.09 764	4.67 770	3.08 764	4.66 770	3.09 764	4.62 769	3.10 764	4.66 773	3.11 752	4.67 770	3.16 763	4.72 756	3.16 745	4.77 771	3.11 764	4.66 755	3.11 761

rvit_0105_6	3.87 754	5.73 742	3.10 747	4.69 740	3.12 765	4.54 761	3.02 755	4.56 762	3.04 755	4.54 763	3.03 756	4.54 761	3.04 746	4.56 762	3.05 754	4.58 749	3.05 734	4.58 760	3.05 757	4.58 749	3.05 752

rvit_0105_5	4.10 761	5.40 734	3.13 750	4.71 741	3.15 766	4.72 773	3.10 766	4.90 777	3.27 768	4.69 771	3.16 766	4.84 777	3.25 756	4.96 776	3.34 766	5.05 761	3.39 750	5.10 776	3.40 770	5.11 766	3.42 768

NLCSM	3.67 748	4.08 692	3.19 751	4.80 742	3.26 767	3.99 755	3.24 769	4.25 758	3.18 767	4.09 754	3.27 767	4.14 756	3.18 755	4.13 756	3.28 765	4.06 738	3.10 741	3.85 754	3.14 766	3.91 739	3.27 767

StereoVision	3.15 743	5.00 712	0.89 548	4.83 743	1.00 603	3.93 752	1.27 676	6.37 782	1.34 682	5.67 782	1.26 676	5.84 783	1.27 666	5.03 779	1.24 673	5.10 763	1.09 575	4.61 763	0.57 539	5.62 771	1.12 610

MWSP-net	0.96 556	0.75 356	0.49 446	4.84 744	0.48 510	1.28 652	0.52 518	1.20 595	0.51 519	1.14 600	0.70 563	1.00 575	0.56 523	0.90 560	0.69 553	0.76 510	0.60 496	0.95 586	0.56 536	0.73 518	0.45 476

MLG-Stereo_test2	4.28 764	5.46 737	3.69 756	4.86 745	3.72 775	5.58 780	3.42 770	4.81 774	3.77 776	4.85 773	3.72 774	5.55 782	3.63 759	5.58 780	3.53 768	4.41 743	3.28 749	4.99 775	2.95 755	4.75 757	3.13 762

TestStereo	4.88 774	4.75 704	4.79 761	4.87 746	4.92 783	4.81 776	4.90 784	4.78 773	4.77 783	4.87 774	4.89 783	4.90 778	4.91 776	4.99 777	4.79 781	4.98 759	4.87 761	4.87 774	4.92 785	5.00 765	5.00 781

DispFullNet	4.61 770	4.84 705	3.12 748	5.00 747	3.57 771	4.75 774	3.03 759	7.75 788	4.17 780	4.91 775	3.09 763	6.20 784	3.95 769	6.71 784	3.51 767	5.30 764	3.67 752	5.86 783	3.63 772	5.61 770	3.46 769

FC-DCNN v2	5.10 778	5.15 718	4.49 760	5.07 748	3.37 769	6.87 783	4.75 783	5.04 778	6.34 787	7.84 788	5.06 784	6.72 788	4.09 772	4.99 777	5.44 784	5.03 760	3.16 745	4.67 766	4.86 784	5.15 767	3.89 776

MLG-Stereo_test1	4.25 762	5.34 733	3.61 754	5.31 749	3.63 773	5.23 777	3.57 772	5.38 780	3.65 770	5.23 777	3.47 769	4.76 774	3.74 763	4.85 773	3.71 770	4.96 758	3.18 747	4.71 769	2.92 754	4.86 762	2.90 749

MLG-Stereo_test3	4.26 763	4.85 706	3.95 758	5.35 750	3.60 772	4.75 774	3.76 775	5.49 781	3.71 772	5.39 778	3.69 773	4.82 776	3.66 760	4.85 773	3.73 773	4.93 757	3.19 748	4.69 768	2.99 756	4.84 761	2.98 751

CFNet	1.37 641	5.27 728	0.19 225	5.49 751	0.19 280	0.28 291	0.19 267	0.28 282	0.19 276	0.28 287	0.19 278	0.28 292	4.35 773	0.28 295	0.19 270	0.23 239	0.17 226	0.23 266	4.21 782	4.81 759	0.17 255

RAFT+CT+SA	4.28 764	7.62 752	4.91 763	5.55 752	2.28 749	3.09 742	3.64 773	4.49 760	3.07 760	4.80 772	3.35 768	4.77 775	3.70 762	4.29 759	3.05 754	5.58 765	5.98 768	3.58 748	3.78 777	4.26 742	3.72 772

MaDis-Stereo	3.19 744	6.02 745	1.12 573	5.61 753	1.16 623	5.43 779	1.02 609	5.15 779	0.70 564	5.43 779	1.21 671	5.03 780	0.97 588	4.85 773	0.99 598	4.53 744	1.16 585	5.53 779	1.25 677	5.37 769	1.30 676

AANet_RVC	1.26 636	0.31 209	4.99 764	5.93 754	0.20 283	0.25 275	0.20 271	0.25 271	0.20 278	0.23 257	0.19 278	0.25 276	0.20 283	0.25 274	0.20 273	5.66 766	4.76 760	0.26 286	0.30 404	0.24 267	0.27 331

SA	4.33 766	7.35 749	6.85 775	5.96 755	4.09 779	3.59 749	3.15 767	3.82 753	2.64 751	3.91 751	3.85 775	3.57 749	2.72 741	3.13 744	4.03 776	7.09 778	6.86 773	3.57 747	3.12 765	3.85 735	3.51 770

SGM-Forest	5.21 780	5.92 744	4.08 759	6.18 756	4.16 780	6.31 782	4.34 782	6.50 783	4.33 781	6.14 784	4.21 780	6.61 787	4.55 775	6.67 783	4.48 780	5.94 768	3.94 754	5.85 782	4.03 781	5.79 772	4.17 779
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
LiteMatch*	2.07 684	1.30 519	5.73 769	6.28 757	0.79 583	1.33 656	0.80 580	1.30 652	1.02 614	1.33 656	0.84 590	1.33 660	0.97 588	1.28 659	1.04 606	6.05 770	5.89 766	1.28 667	0.76 583	1.28 649	0.88 581

test_5	4.62 771	7.55 751	6.23 770	6.32 758	3.40 770	5.29 778	3.50 771	3.53 750	4.11 779	4.28 756	4.47 782	4.26 759	4.38 774	3.68 751	3.24 764	5.89 767	5.60 764	4.84 773	3.50 771	4.33 743	3.93 778

cross-raft	4.83 773	7.52 750	6.43 771	6.63 759	3.96 778	4.51 759	3.99 779	4.49 760	3.96 778	4.52 759	3.96 777	4.50 760	3.97 770	4.50 761	3.97 775	6.65 773	6.44 770	4.33 755	3.92 779	4.35 744	3.91 777

PhaseNet	1.74 652	6.34 746	4.81 762	6.77 760	0.24 306	0.80 541	0.53 520	0.48 450	0.22 286	0.53 490	0.28 324	0.48 460	0.25 303	0.40 349	0.32 394	6.39 772	4.61 759	0.46 468	0.38 474	0.25 270	0.18 261

raft_robust	4.71 772	7.75 753	5.40 768	6.81 761	3.31 768	4.28 758	4.20 781	4.32 759	4.37 782	4.35 758	4.35 781	4.14 756	3.75 764	4.30 760	4.20 779	6.67 774	6.37 769	3.36 746	4.24 783	4.86 762	3.25 766

TestStereo1	4.60 768	8.41 756	6.44 772	6.86 762	3.79 776	3.97 753	3.78 776	3.99 755	3.74 773	3.97 752	3.52 770	3.94 754	3.58 757	3.98 754	3.72 771	6.82 775	6.50 771	3.76 751	3.66 773	3.90 736	3.74 774

SA-5K	4.60 768	8.41 756	6.44 772	6.86 762	3.79 776	3.97 753	3.78 776	3.99 755	3.74 773	3.97 752	3.52 770	3.94 754	3.58 757	3.98 754	3.72 771	6.82 775	6.50 771	3.76 751	3.66 773	3.90 736	3.74 774

Sa-1000	4.34 767	8.37 755	6.84 774	6.98 764	4.45 782	3.58 748	3.00 753	3.42 749	3.39 769	2.61 728	4.00 778	3.83 753	4.01 771	3.90 753	3.90 774	5.98 769	5.62 765	3.76 751	2.34 750	4.35 744	2.47 746

test_4	4.88 774	8.13 754	6.98 776	7.46 765	4.44 781	4.25 757	3.85 778	4.04 757	3.92 777	4.13 755	3.91 776	4.18 758	3.84 767	4.14 757	4.06 777	7.01 777	7.13 776	4.53 756	3.72 776	4.09 740	3.72 772

rvit_stereo_0075_2	6.64 782	8.80 760	5.25 765	7.89 766	5.27 785	7.90 787	5.27 785	7.92 789	5.28 785	7.91 789	5.29 786	7.93 789	5.27 777	7.92 789	5.28 782	7.93 779	5.28 763	7.93 788	5.29 787	7.93 781	5.28 783

test_3	5.01 776	8.86 761	7.77 778	8.09 767	2.76 754	4.13 756	4.05 780	3.88 754	3.76 775	4.33 757	4.13 779	3.71 752	3.91 768	4.21 758	4.06 777	7.93 779	7.69 778	4.53 756	3.91 778	4.17 741	4.29 780

test-1	6.46 781	9.16 763	8.03 782	8.09 767	5.62 786	6.11 781	6.35 787	6.85 785	4.94 784	6.08 783	6.29 789	4.98 779	6.43 781	6.22 781	6.36 787	6.16 771	7.47 777	5.82 781	5.44 788	7.11 778	5.68 784

U	5.15 779	8.49 758	1.81 681	8.49 769	1.77 721	8.49 788	1.77 718	8.51 790	1.77 723	8.49 790	1.77 722	8.50 790	1.78 711	8.58 790	1.77 725	8.54 782	1.78 688	8.55 790	1.78 733	8.55 784	1.84 726

RAFT	6.73 783	9.36 764	7.40 777	8.51 770	6.55 787	6.88 784	6.60 788	6.79 784	6.60 788	6.80 785	6.72 790	5.31 781	5.50 779	6.61 782	6.61 788	8.42 781	5.89 766	5.73 780	5.45 789	6.61 774	6.24 785

SGM+DAISY	7.06 784	9.15 762	5.38 767	8.84 771	5.18 784	8.80 789	5.31 786	8.79 791	5.28 785	8.89 791	5.20 785	8.93 791	5.33 778	8.95 791	5.36 783	8.70 783	5.21 762	8.74 791	5.20 786	8.89 785	5.15 782

testmc14	2.43 723	10.48 772	8.02 781	8.93 772	0.31 396	0.44 429	0.30 341	0.42 380	0.30 350	0.42 374	0.30 354	0.42 388	0.30 350	0.42 383	0.30 340	8.88 785	6.99 775	0.41 440	0.28 371	0.39 399	0.28 359

CFNet_RVC	2.38 722	8.71 759	0.38 348	9.33 773	0.42 488	0.56 502	0.42 479	0.60 505	0.38 449	0.62 515	0.42 482	0.56 506	7.29 785	0.62 511	0.42 474	0.53 444	0.37 384	0.49 491	0.34 438	8.30 782	6.87 786

test-v	7.53 785	11.89 774	7.98 779	9.36 774	7.14 788	7.06 785	7.09 789	7.37 786	6.91 789	7.29 786	5.71 787	6.45 785	6.93 782	6.73 785	7.27 789	8.93 786	7.85 779	6.98 786	6.80 790	7.56 779	7.34 787

test-2	7.53 785	11.89 774	7.98 779	9.36 774	7.14 788	7.06 785	7.09 789	7.37 786	6.91 789	7.29 786	5.71 787	6.45 785	6.93 782	6.73 785	7.27 789	8.93 786	7.85 779	6.98 786	6.80 790	7.56 779	7.34 787

MCSU-Stereo	2.48 726	10.56 773	8.50 783	9.47 776	0.31 396	0.43 394	0.30 341	0.42 380	0.30 350	0.42 374	0.30 354	0.42 388	0.30 350	0.41 369	0.30 340	8.86 784	6.93 774	0.40 422	0.29 386	0.39 399	0.28 359

MSMDNet	2.65 731	10.14 770	0.33 315	9.74 777	0.32 410	0.87 554	0.33 410	2.95 742	0.68 551	0.49 461	0.34 426	0.49 467	5.70 780	0.49 466	0.33 406	0.42 367	9.57 782	0.41 440	0.31 415	8.36 783	0.65 540

pcwnet_v2	2.66 732	9.89 768	0.33 315	9.89 778	0.32 410	0.50 478	0.32 399	0.49 458	0.33 418	0.49 461	0.34 426	0.49 467	8.76 787	0.48 459	0.33 406	0.41 353	9.58 783	0.40 422	0.29 386	9.01 786	0.63 532

CFNet_ucs	2.73 734	9.64 766	0.33 315	9.92 779	0.32 410	0.49 469	0.33 410	0.49 458	0.33 418	0.49 461	0.33 418	0.49 467	8.98 788	0.48 459	0.33 406	0.41 353	9.96 787	0.40 422	0.29 386	10.12 791	0.54 511

ccs_rob	2.79 740	10.17 771	0.32 310	10.00 780	0.33 423	0.49 469	0.33 410	1.90 676	0.32 408	0.51 483	0.33 418	0.49 467	9.24 789	0.49 466	0.33 406	0.41 353	9.82 785	0.41 440	0.28 371	9.34 787	0.29 368

PCWNet_CMD	2.80 741	9.82 767	0.32 310	10.09 781	0.32 410	0.49 469	0.33 410	3.34 747	0.33 418	0.49 461	0.33 418	0.49 467	8.73 786	0.48 459	0.33 406	0.41 353	9.22 781	0.42 456	0.29 386	9.55 788	0.31 393

UCFNet_RVC	2.75 736	10.06 769	0.29 279	10.31 782	0.29 336	0.42 387	0.29 333	0.43 388	0.29 335	0.42 374	0.29 339	0.42 388	9.87 790	0.43 390	0.29 330	0.36 308	9.84 786	0.36 353	0.26 311	9.77 789	0.26 292

CFNet_pseudo	2.67 733	9.36 764	0.32 310	10.99 783	0.33 423	0.85 551	0.33 410	0.49 458	0.33 418	0.49 461	0.32 409	0.49 467	7.26 784	0.49 466	0.33 406	0.41 353	9.62 784	0.41 440	0.29 386	10.03 790	0.29 368

MEA-ACV	1.66 648	0.87 381	0.61 486	11.81 784	1.35 681	1.50 669	0.71 566	1.23 644	0.92 597	1.13 599	0.96 601	1.69 675	0.70 559	1.23 654	1.16 619	1.54 648	1.20 590	1.58 680	0.85 597	1.12 579	0.95 591

TestStereo_HL3	2.76 737	0.41 251	11.46 787	14.11 785	0.30 348	0.45 443	0.29 333	0.43 388	0.29 335	0.43 381	0.29 339	0.43 397	0.28 329	0.44 421	0.30 340	13.57 790	10.32 788	0.41 440	0.27 350	0.38 350	0.27 331

TestStereo_HL2	2.73 734	0.41 251	11.06 784	14.13 786	0.30 348	0.44 429	0.28 318	0.43 388	0.29 335	0.43 381	0.28 324	0.43 397	0.29 341	0.43 390	0.28 314	13.51 789	10.37 789	0.41 440	0.27 350	0.38 350	0.27 331

GGDA	2.76 737	0.41 251	11.34 786	14.28 787	0.30 348	0.44 429	0.29 333	0.43 388	0.29 335	0.43 381	0.28 324	0.43 397	0.28 329	0.43 390	0.29 330	13.45 788	10.57 790	0.41 440	0.27 350	0.38 350	0.27 331

TestStereo-Hl	2.78 739	0.42 263	11.23 785	14.38 788	0.30 348	0.44 429	0.30 341	0.43 388	0.28 325	0.43 381	0.29 339	0.44 433	0.29 341	0.44 421	0.29 330	13.64 791	10.73 791	0.41 440	0.27 350	0.38 350	0.27 331

rafts_anoy	20.00 789	20.00 776	20.00 789	20.00 789	20.00 791	20.00 790	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 793	20.00 792	20.00 793	20.00 792	20.00 790

raft+_RVC	20.00 789	20.00 776	20.00 789	20.00 789	20.00 791	20.00 790	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 793	20.00 792	20.00 793	20.00 792	20.00 790

raftrobust	20.00 789	20.00 776	20.00 789	20.00 789	20.00 791	20.00 790	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 793	20.00 792	20.00 793	20.00 792	20.00 790

CasAABBNet	20.00 789	20.00 776	20.00 789	20.00 789	20.00 791	20.00 790	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 793	20.00 792	20.00 793	20.00 792	20.00 790

RALCasStereoNet	20.00 789	20.00 776	20.00 789	20.00 789	20.00 791	20.00 790	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 793	20.00 792	20.00 793	20.00 792	20.00 790

RALAANet	20.00 789	20.00 776	20.00 789	20.00 789	20.00 791	20.00 790	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 792	20.00 793	20.00 792	20.00 793	20.00 792	20.00 790

MANE	19.05 788	23.00 782	15.00 788	23.00 795	15.00 790	24.00 796	16.00 791	24.00 798	16.00 791	22.00 798	15.00 791	23.00 798	16.00 791	23.00 798	15.00 791	22.00 798	15.00 792	22.00 798	15.00 792	22.00 798	15.00 789

fff	1000028.16 821	29.62 794	29.72 800	32.61 796	30.02 802	35.13 799	31.83 804	32.07 800	10000000.00 824	35.27 802	29.82 804	32.45 800	30.15 803	32.35 800	30.09 803	31.04 800	29.55 805	30.64 800	30.14 804	10000000.00 826	30.77 802

csc	1000028.16 821	29.62 794	29.72 800	32.61 796	30.02 802	35.13 799	31.83 804	32.07 800	10000000.00 824	35.27 802	29.82 804	32.45 800	30.15 803	32.35 800	30.09 803	31.04 800	29.55 805	30.64 800	30.14 804	10000000.00 826	30.77 802

cscssc	1000028.16 821	29.62 794	29.72 800	32.61 796	30.02 802	35.13 799	31.83 804	32.07 800	10000000.00 824	35.27 802	29.82 804	32.45 800	30.15 803	32.35 800	30.09 803	31.04 800	29.55 805	30.64 800	30.14 804	10000000.00 826	30.77 802

111	30.40 795	30.94 798	29.72 800	32.61 796	30.02 802	33.57 797	30.47 803	31.50 799	29.39 803	30.98 799	29.11 803	29.78 799	30.39 806	29.45 799	30.76 806	30.08 799	29.02 804	29.92 799	30.32 807	29.86 799	30.17 801

DCANet-4	35.22 801	34.54 799	35.08 806	33.58 800	35.47 809	34.55 798	35.53 810	36.08 805	35.85 807	35.92 805	35.77 809	35.18 805	35.48 808	35.39 805	37.15 813	34.55 805	33.92 808	35.02 806	34.90 809	35.79 803	34.74 808

ADStereo(finetuned)	36.13 802	36.63 803	38.07 811	36.97 801	33.25 806	35.91 802	34.45 807	36.36 806	32.99 804	38.14 816	36.71 810	36.69 806	34.13 807	38.57 816	40.79 814	37.60 816	36.58 811	35.90 807	33.36 808	35.42 802	34.04 805

PM Cens cmp D40	30.50 796	37.00 804	24.00 795	37.00 802	24.00 798	37.00 805	24.00 798	37.00 807	24.00 798	37.00 806	24.00 798	37.00 807	24.00 798	37.00 806	24.00 798	37.00 807	24.00 800	37.00 808	24.00 800	37.00 804	24.00 796

PM Graph cmp D40	30.50 796	37.00 804	24.00 795	37.00 802	24.00 798	37.00 805	24.00 798	37.00 807	24.00 798	37.00 806	24.00 798	37.00 807	24.00 798	37.00 806	24.00 798	37.00 807	24.00 800	37.00 808	24.00 800	37.00 804	24.00 796

PatchMatch Cens Cmp	30.50 796	37.00 804	24.00 795	37.00 802	24.00 798	37.00 805	24.00 798	37.00 807	24.00 798	37.00 806	24.00 798	37.00 807	24.00 798	37.00 806	24.00 798	37.00 807	24.00 800	37.00 808	24.00 800	37.00 804	24.00 796

PatchMatch Graph Cmp	30.50 796	37.00 804	24.00 795	37.00 802	24.00 798	37.00 805	24.00 798	37.00 807	24.00 798	37.00 806	24.00 798	37.00 807	24.00 798	37.00 806	24.00 798	37.00 807	24.00 800	37.00 808	24.00 800	37.00 804	24.00 796

PatchMatch		37.00 804		37.00 802		37.00 805		37.00 807		37.00 806		37.00 807		37.00 806		37.00 807		37.00 808		37.00 804

fast-reg	37.00 803	37.00 804	37.00 807	37.00 802	37.00 810	37.00 805	37.00 811	37.00 807	37.00 808	37.00 806	37.00 811	37.00 807	37.00 809	37.00 806	37.00 809	37.00 807	37.00 812	37.00 808	37.00 812	37.00 804	37.00 809

Reg-Stereo(zero)	37.00 803	37.00 804	37.00 807	37.00 802	37.00 810	37.00 805	37.00 811	37.00 807	37.00 808	37.00 806	37.00 811	37.00 807	37.00 809	37.00 806	37.00 809	37.00 807	37.00 812	37.00 808	37.00 812	37.00 804	37.00 809

FLISNet	37.00 803	37.00 804	37.00 807	37.00 802	37.00 810	37.00 805	37.00 811	37.00 807	37.00 808	37.00 806	37.00 811	37.00 807	37.00 809	37.00 806	37.00 809	37.00 807	37.00 812	37.00 808	37.00 812	37.00 804	37.00 809

CoSv	37.00 803	37.00 804	37.00 807	37.00 802	37.00 810	37.00 805	37.00 811	37.00 807	37.00 808	37.00 806	37.00 811	37.00 807	37.00 809	37.00 806	37.00 809	37.00 807	37.00 812	37.00 808	37.00 812	37.00 804	37.00 809

tt	500032.53 819	34.60 800	29.72 800	37.47 811	34.41 807	36.85 803	35.22 808	34.71 803	33.55 805	34.50 800	35.43 807	33.81 803	10000000.00 825	33.57 803	33.13 807	33.68 803	35.00 809	34.03 804	35.26 810	30.96 800	34.63 806

DCANet	500032.53 819	34.60 800	29.72 800	37.47 811	34.41 807	36.85 803	35.22 808	34.71 803	33.55 805	34.50 800	35.43 807	33.81 803	10000000.00 825	33.57 803	33.13 807	33.68 803	35.00 809	34.03 804	35.26 810	30.96 800	34.63 806

WCMA_ROB	31.10 800	35.43 802	27.12 799	39.51 813	23.10 797	38.78 814	25.30 802	37.49 816	25.39 802	37.29 815	27.02 802	38.52 816	26.48 802	37.80 815	26.44 802	36.28 806	22.65 799	33.90 803	22.30 799	37.10 813	24.18 800

NOSS_ROB	102.95 808	153.00 818	121.00 815	51.00 814	44.00 814	165.00 818	127.00 817	153.00 819	119.00 814	164.00 820	125.00 817	168.00 820	120.00 815	153.00 819	117.00 817	49.00 817	44.00 816	49.00 817	44.00 816	49.00 814	44.00 813

CBMV	128.50 809	1422.70 826	53.10 813	79.50 815	51.30 815	77.30 816	49.70 815	74.00 817	48.20 813	77.20 818	48.80 816	73.90 818	48.00 814	73.80 818	48.80 816	70.40 818	45.10 817	68.90 818	46.10 817	68.20 815	45.00 814
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	69.83 807	87.70 814	41.95 812	113.75 816	65.62 816	75.05 815	55.25 816	75.64 818	45.04 812	71.61 817	41.75 815	72.81 817	44.06 813	68.38 817	44.63 815	101.89 819	59.57 818	107.10 819	61.05 818	104.38 816	59.38 815

MeshStereo	159.24 810	171.00 819	160.68 818	162.58 817	160.59 818	164.01 817	160.35 819	158.51 820	158.56 816	158.34 819	160.12 819	158.56 819	159.92 817	157.26 820	158.94 819	154.38 820	158.36 819	155.75 820	159.13 821	153.67 817	154.07 817
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
AE-Stereo	201.80 812	123.00 815	115.00 814	219.00 818	218.00 820	223.00 820	244.00 821	217.00 822	236.00 818	202.00 822	203.00 820	205.00 822	208.00 818	225.00 822	204.00 820	210.00 821	198.00 821	197.00 822	184.00 822	204.00 819	201.00 818

DF_test	189.29 811	560.34 823	182.58 819	229.00 819	135.68 817	197.79 819	135.52 818	197.80 821	135.44 815	197.75 821	135.49 818	197.90 821	135.51 816	197.84 821	135.75 818	217.37 822	171.11 820	183.74 821	127.67 820	183.56 818	127.88 816

MGS-Stereo	239.45 813	123.00 815	135.00 816	266.00 820	286.00 821	277.00 821	305.00 822	271.00 823	242.00 819	274.00 823	279.00 822	255.00 823	270.00 820	268.00 823	297.00 822	221.00 823	247.00 823	216.00 823	123.00 819	217.00 820	217.00 820

EGLCR-Stereo	246.90 814	129.00 817	139.00 817	266.00 820	286.00 821	277.00 821	305.00 822	271.00 823	242.00 819	274.00 823	279.00 822	255.00 823	270.00 820	268.00 823	297.00 822	230.00 824	247.00 823	216.00 823	223.00 824	237.00 821	227.00 821

DLCB_ROB	284.23 815	354.61 821	207.27 820	363.24 822	206.46 819	364.72 823	210.41 820	364.72 825	210.41 817	364.81 825	208.64 821	364.81 825	208.64 819	364.72 825	210.41 821	354.70 825	205.53 822	354.70 825	205.53 823	354.70 822	205.53 819

LE_ROB	396.57 816	471.28 822	329.84 821	471.48 823	308.15 823	526.83 824	322.10 824	488.15 826	323.76 821	495.46 826	317.97 824	497.17 826	320.10 822	481.62 826	326.76 824	462.71 826	298.97 825	466.16 826	285.98 825	447.62 823	289.21 822

SGM-ForestM	596.69 817	677.77 824	444.52 822	699.85 824	517.25 824	732.94 825	488.29 825	770.79 827	460.11 822	750.81 827	487.98 825	792.79 827	499.41 823	730.90 827	475.81 825	720.03 827	491.16 826	663.96 827	418.60 826	674.76 824	436.05 823

CBMV_ROB	818.48 818	913.88 825	709.52 823	862.84 825	597.78 825	1073.99 826	700.52 826	1015.66 828	702.59 823	1115.65 828	760.02 826	1130.24 828	721.57 824	1037.41 828	692.65 826	814.05 828	564.29 827	843.28 828	595.31 827	915.51 825	602.92 824

111111	10000000.00 824	10000000.00 827	10000000.00 824	10000000.00 826	10000000.00 826	10000000.00 827	10000000.00 827	10000000.00 829	10000000.00 824	10000000.00 829	10000000.00 827	10000000.00 829	10000000.00 825	10000000.00 829	10000000.00 827	10000000.00 829	10000000.00 828	10000000.00 829	10000000.00 828	10000000.00 826	10000000.00 825

SGD-Stereo	10000000.00 824	10000000.00 827	10000000.00 824	10000000.00 826	10000000.00 826	10000000.00 827	10000000.00 827	10000000.00 829	10000000.00 824	10000000.00 829	10000000.00 827	10000000.00 829	10000000.00 825	10000000.00 829	10000000.00 827	10000000.00 829	10000000.00 828	10000000.00 829	10000000.00 828	10000000.00 826	10000000.00 825

IGEV-Stereo++	10000000.00 824	10000000.00 827	10000000.00 824	10000000.00 826	10000000.00 826	10000000.00 827	10000000.00 827	10000000.00 829	10000000.00 824	10000000.00 829	10000000.00 827	10000000.00 829	10000000.00 825	10000000.00 829	10000000.00 827	10000000.00 829	10000000.00 828	10000000.00 829	10000000.00 828	10000000.00 826	10000000.00 825

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DIP-Stereo	10000000.00 824	10000000.00 827	10000000.00 824	10000000.00 826	10000000.00 826	10000000.00 827	10000000.00 827	10000000.00 829	10000000.00 824	10000000.00 829	10000000.00 827	10000000.00 829	10000000.00 825	10000000.00 829	10000000.00 827	10000000.00 829	10000000.00 828	10000000.00 829	10000000.00 828	10000000.00 826	10000000.00 825
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RAFTStereoReplicaGSO							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GS-Stereo							0.38 449	0.50 467	0.38 449	0.50 474	0.38 451	0.50 481	3.79 765	0.50 474	0.38 441	0.54 445	0.43 428	0.46 468	0.34 438	0.46 444	0.35 427

FSD					0.44 493	0.56 502	0.44 483	0.55 493	0.44 488	0.56 501	0.44 487	0.56 506	0.44 485	0.56 500	0.46 487	0.61 467	0.42 423	0.52 505	0.42 497	0.52 479

ASD4		0.20 165

Low-res two-view benchmark