Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

TADF							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CoDeX	0.15 201	0.70 375	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.01 15	0.02 26	0.67 579	0.02 21	0.69 562	0.75 590	0.01 15	0.02 27	0.02 20

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

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

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

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

SFCPSM	0.17 218	0.78 392	0.02 15	0.02 14	0.01 10	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.01 16	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.01 15	0.02 26	0.79 618	0.02 21	0.75 575	0.76 592	0.02 27	0.02 27	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 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

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

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

ADCMid	0.08 78	0.02 12	0.02 15	1.01 554	0.03 52	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 96	0.09 162	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

ADCS	0.09 85	0.02 12	0.04 64	0.90 525	0.06 146	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.14 211	0.36 466	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

AnyNet_C01	0.11 131	0.02 12	0.02 15	1.62 662	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.06 127	0.04 103	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.03 52

AnyNet_C32	0.14 183	0.04 52	0.03 39	2.22 688	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.04 102	0.02 27	0.07 150	0.04 103	0.02 21	0.02 22	0.03 47	0.03 63	0.02 27	0.03 52

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BEATNet_4x	0.11 131	0.03 31	0.03 39	1.60 659	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 110	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ADCL	0.11 131	0.03 31	0.03 39	1.60 659	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 110	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

GASNet	0.05 57	0.04 52	0.12 143	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 126	0.04 101	0.04 109	0.12 191	0.04 116	0.06 136	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

FADNet-RVC-Resample	0.12 144	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	1.57 745	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.05 129	0.04 103	0.06 138

FADNet-RVC	0.13 152	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 126	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.05 134	0.04 102	0.05 124	0.04 96	1.71 766	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.07 153	0.04 96

ADCRef	0.12 144	0.03 31	0.04 64	1.71 667	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.06 127	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.04 96

ADCP+	0.15 201	0.04 52	0.04 64	2.20 687	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.05 134	0.04 102	0.04 106	0.08 155	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

ADCPNet	0.10 104	0.03 31	0.04 64	1.27 628	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.08 155	0.04 103	0.04 65	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

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

UHP(ZeroShot)	0.07 68	0.41 277	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

UHP(FT)	0.07 68	0.40 264	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

mmmmmm	0.07 68	0.40 264	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

UHP	0.07 68	0.41 277	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

APVNet	0.09 85	0.05 67	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.05 111	0.90 633	0.06 133	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.05 72	0.04 72	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.05 122

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

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

FADNet_RVC	0.12 144	0.04 52	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 124	0.04 96	1.65 749	0.05 72	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

TARSTereo(ZeroShot)	0.08 78	0.56 351	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

TARStereo(FT)	0.09 85	0.59 359	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

2222	0.09 85	0.59 359	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

1111	0.09 85	0.60 363	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

fsdfsdds	0.08 78	0.58 356	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

nnnnnnn	0.08 78	0.58 356	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

TestStereooo	0.08 78	0.56 351	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

DA	0.09 85	0.13 125	0.39 389	0.08 81	0.05 126	0.07 143	0.05 126	0.13 192	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.06 81	0.05 84	0.14 208	0.13 253	0.06 134	0.05 122

GGEV	0.09 85	0.13 125	0.39 389	0.08 81	0.05 126	0.07 143	0.05 126	0.13 192	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.06 81	0.05 84	0.14 208	0.13 253	0.06 134	0.05 122

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

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

FADNet	0.12 144	0.05 67	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 124	0.04 96	1.66 752	0.06 81	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

GwcNet	0.12 144	0.07 84	0.05 79	0.08 81	0.05 126	0.08 147	1.20 674	0.07 150	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.08 153	0.05 124	0.08 155	0.03 58	0.07 93	0.05 84	0.06 133	0.05 129	0.07 153	0.05 122

SuperB	0.21 242	0.10 101	2.51 775	0.12 121	0.09 165	0.10 157	0.09 167	0.08 155	0.07 161	0.10 166	0.09 169	0.09 162	0.07 160	0.07 150	0.07 152	0.07 93	0.08 102	0.07 146	0.07 155	0.08 158	0.07 149

VMStereo-Base	0.03 29	0.09 96	0.08 94	0.09 88	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.08 95	0.08 102	0.03 47	0.02 27	0.02 27	0.02 20

DispViT+	0.07 68	0.08 87	0.12 143	0.08 81	0.05 126	0.08 147	0.05 126	0.08 155	0.05 131	0.08 154	0.05 134	0.08 153	0.05 124	0.08 155	0.05 121	0.08 95	0.07 99	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.05 122

AASNet	0.06 62	0.08 87	0.08 94	0.08 81	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.05 116	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.05 120	0.06 147	0.06 127	0.05 121	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.05 129	0.06 134	0.05 122

SACVNet	0.06 62	0.08 87	0.08 94	0.08 81	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.05 116	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.05 120	0.06 147	0.06 127	0.05 121	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.05 129	0.06 134	0.05 122

AACVNet	0.06 62	0.08 87	0.08 94	0.08 81	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.05 116	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.05 120	0.06 147	0.06 127	0.05 121	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.05 129	0.06 134	0.05 122

FINET	0.07 68	0.08 87	0.07 92	0.07 79	0.07 155	0.08 147	0.06 150	0.08 155	0.07 161	0.08 154	0.07 162	0.08 153	0.06 147	0.07 150	0.07 152	0.08 95	0.07 99	0.07 146	0.07 155	0.06 134	0.06 138

BEATNet-Init1	0.19 231	0.08 87	0.08 94	2.23 689	0.08 159	0.08 147	0.07 161	0.07 150	0.08 166	0.08 154	0.07 162	0.08 153	0.07 160	0.11 184	0.08 156	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.07 155	0.08 158	0.08 152

DeepPrunerF	0.19 231	0.08 87	0.08 94	2.23 689	0.08 159	0.08 147	0.07 161	0.07 150	0.08 166	0.08 154	0.07 162	0.08 153	0.07 160	0.11 184	0.08 156	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.07 155	0.08 158	0.08 152

test_sample2	0.09 85	1.03 466	0.11 131	0.11 113	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 103	0.09 112	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

SMFormer	0.09 85	1.01 460	0.09 100	0.09 88	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 103	0.09 112	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

tta	0.09 85	0.95 434	0.09 100	0.10 92	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 103	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

Wz-Net-SNSev	0.03 29	0.09 96	0.07 92	0.09 88	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.09 103	0.07 99	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

SepStereo	0.09 85	0.09 96	0.10 104	0.09 88	0.09 165	0.09 155	0.09 167	0.10 162	0.08 166	0.10 166	0.09 169	0.09 162	0.09 168	0.09 161	0.08 156	0.09 103	0.08 102	0.09 159	0.08 160	0.09 162	0.08 152

ply	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 92	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

xbf	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 92	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

relubot	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 92	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

relurobot		0.10 101		0.10 92	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

test_sample6	0.09 85	0.97 437	0.10 104	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample5	0.10 104	1.07 474	0.11 131	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

test_sample1	0.09 85	0.87 410	0.12 143	0.11 113	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

DualNet	0.10 104	1.07 474	0.11 131	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

xxx	0.09 85	1.01 460	0.10 104	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.03 52

AnonymousM	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 92	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

PVD	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 92	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

SHD	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 92	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

SAMSARA	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 92	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

XQC	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 92	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

RTSC	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 92	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

RTS	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 92	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

RTSA	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 92	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

MADNet+	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 92	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

MADNet++	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 92	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

BridgeDepth_RVC	0.07 68	0.08 87	0.11 131	0.11 113	0.05 126	0.08 147	0.05 126	0.08 155	0.05 131	0.08 154	0.05 134	0.08 153	0.05 124	0.08 155	0.05 121	0.11 127	0.10 117	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.05 122
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
JetRed	0.11 131	0.12 123	0.11 131	0.11 113	0.11 200	0.11 173	0.14 255	0.11 180	0.11 204	0.12 191	0.11 202	0.11 184	0.11 199	0.11 184	0.11 190	0.11 127	0.16 216	0.11 178	0.11 199	0.11 182	0.11 192

JetBlue	0.11 131	0.11 118	0.12 143	0.13 134	0.14 254	0.11 173	0.11 200	0.11 180	0.11 204	0.11 183	0.11 202	0.11 184	0.11 199	0.12 192	0.12 233	0.11 127	0.11 147	0.11 178	0.11 199	0.11 182	0.11 192

LRCNet_RVC	0.13 152	0.13 125	0.09 100	0.13 134	0.10 171	0.14 202	0.10 173	0.14 210	0.10 176	0.23 286	0.10 174	0.20 267	0.10 173	0.24 294	0.11 190	0.11 127	0.09 112	0.12 185	0.14 258	0.12 190	0.09 159

aanetorigin	0.13 152	0.11 118	0.11 131	0.11 113	0.11 200	0.11 173	0.11 200	0.11 180	0.11 204	0.11 183	0.12 236	0.11 184	0.11 199	0.11 184	0.11 190	0.11 127	0.11 147	0.14 208	0.11 199	0.49 500	0.11 192

PASM	0.39 365	3.06 710	1.36 691	1.58 655	0.09 165	0.11 173	0.11 200	0.11 180	0.11 204	0.09 161	0.09 169	0.11 184	0.09 168	0.09 161	0.09 162	0.11 127	0.11 147	0.11 178	0.09 165	0.11 182	0.11 192

MatchAttention (ZS)	0.12 144	0.12 123	0.12 143	0.12 121	0.13 250	0.12 184	0.12 241	0.12 189	0.12 244	0.12 191	0.12 236	0.12 193	0.12 241	0.12 192	0.12 233	0.12 133	0.12 162	0.12 185	0.12 234	0.12 190	0.12 232
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)	0.10 104	1.05 470	0.12 143	0.12 121	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.12 162	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample9	0.10 104	1.05 470	0.12 143	0.12 121	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.12 162	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample8	0.10 104	1.05 470	0.12 143	0.12 121	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.12 162	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample7	0.09 85	1.00 448	0.11 131	0.11 113	0.02 22	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.12 162	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample3	0.09 85	0.87 410	0.10 104	0.12 121	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

mmm	0.14 183	1.83 616	0.12 143	0.11 113	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.04 109	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.06 127	0.04 103	0.12 133	0.11 147	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

ffm	0.25 266	3.83 731	0.12 143	0.12 121	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.03 50	0.03 62	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.12 133	0.12 162	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

ff1	0.25 266	3.83 731	0.12 143	0.12 121	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.03 50	0.03 62	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.12 133	0.12 162	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

mmx	0.25 266	3.83 731	0.12 143	0.12 121	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.03 50	0.03 62	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.12 133	0.12 162	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

qqq	0.16 212	2.01 641	0.12 143	0.15 152	0.04 101	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.04 109	0.06 135	0.03 62	0.06 136	0.03 59	0.06 127	0.03 58	0.12 133	0.14 202	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.03 52

Wz-Net-MNSev	0.06 62	0.54 345	0.10 104	0.12 121	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 133	0.11 147	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

WZ-Net	0.05 57	0.50 325	0.10 104	0.12 121	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 133	0.10 117	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

222	0.10 104	0.99 446	0.12 143	0.13 134	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.12 162	0.03 47	0.02 27	0.04 103	0.03 52

UNet	0.29 286	0.90 420	0.10 104	0.14 140	0.10 171	0.14 202	0.10 173	0.91 594	0.69 597	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.10 170	0.12 133	0.09 112	0.12 185	0.09 165	0.88 587	0.76 605

DRN-Test	0.14 183	0.13 125	0.09 100	0.14 140	0.09 165	0.15 226	0.09 167	0.14 210	0.10 176	0.14 212	0.09 169	0.14 211	0.09 168	0.13 194	0.09 162	0.12 133	0.09 112	0.12 185	0.09 165	0.12 190	0.73 598

G3	0.21 242	0.17 176	0.10 104	1.52 651	0.10 171	0.14 202	0.10 173	0.14 210	0.27 353	0.14 212	0.10 174	0.14 211	0.10 173	0.14 211	0.16 271	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.15 271	0.17 253	0.10 168

G2	0.21 242	0.17 176	0.10 104	1.68 665	0.10 171	0.15 226	0.10 173	0.14 210	0.26 348	0.14 212	0.10 174	0.14 211	0.10 173	0.14 211	0.16 271	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.16 275	0.17 253	0.10 168

ACC-I	0.10 104	0.10 101	0.12 143	0.13 134	0.08 159	0.11 173	0.08 164	0.10 162	0.08 166	0.11 183	0.08 167	0.10 166	0.08 164	0.10 165	0.08 156	0.13 149	0.12 162	0.10 161	0.08 160	0.10 166	0.08 152

ACC	0.10 104	0.10 101	0.11 131	0.13 134	0.08 159	0.10 157	0.08 164	0.10 162	0.08 166	0.10 166	0.08 167	0.10 166	0.08 164	0.10 165	0.08 156	0.13 149	0.11 147	0.10 161	0.08 160	0.10 166	0.08 152

S2M2_L	0.12 144	0.14 147	0.10 104	0.15 152	0.10 171	0.14 202	0.10 173	0.14 210	0.10 176	0.15 234	0.10 174	0.14 211	0.10 173	0.14 211	0.10 170	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.09 165	0.13 193	0.09 159
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test_sample4	0.10 104	1.03 466	0.12 143	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 149	0.13 187	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

qqq1	0.25 266	3.70 725	0.14 174	0.14 140	0.04 101	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.04 102	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.13 149	0.12 162	0.06 133	0.05 129	0.03 53	0.04 96

fff1	0.25 266	3.70 725	0.14 174	0.14 140	0.04 101	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.04 102	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.13 149	0.12 162	0.06 133	0.05 129	0.03 53	0.04 96

1111x	0.10 104	1.14 482	0.13 165	0.14 140	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 149	0.11 147	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

xxxx	0.11 131	1.16 487	0.16 206	0.12 121	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 149	0.16 216	0.03 47	0.04 105	0.04 103	0.04 96

StereoDRNet	0.15 201	0.14 147	0.10 104	0.14 140	0.09 165	0.15 226	0.09 167	0.14 210	0.09 171	0.14 212	0.10 174	0.14 211	0.09 168	0.14 211	0.09 162	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.09 165	0.13 193	0.82 614

G4	0.22 251	0.18 181	0.10 104	1.73 668	0.10 171	0.15 226	0.10 173	0.14 210	0.27 353	0.15 234	0.10 174	0.15 240	0.10 173	0.15 241	0.17 281	0.14 160	0.10 117	0.14 208	0.16 275	0.18 260	0.10 168

GOStereo-base	0.20 233	0.18 181	0.10 104	1.53 653	0.10 171	0.16 241	0.10 173	0.15 240	0.10 176	0.15 234	0.10 174	0.15 240	0.10 173	0.15 241	0.16 271	0.14 160	0.10 117	0.14 208	0.16 275	0.17 253	0.10 168

over-6	0.11 131	0.11 118	0.15 199	0.16 162	0.10 171	0.11 173	0.10 173	0.11 180	0.10 176	0.11 183	0.10 174	0.11 184	0.10 173	0.11 184	0.10 170	0.14 160	0.14 202	0.11 178	0.10 174	0.11 182	0.09 159

over v1	0.11 131	0.11 118	0.15 199	0.16 162	0.10 171	0.11 173	0.10 173	0.11 180	0.10 176	0.11 183	0.10 174	0.11 184	0.10 173	0.11 184	0.10 170	0.14 160	0.14 202	0.11 178	0.09 165	0.11 182	0.10 168

over-8	0.11 131	0.14 147	0.15 199	0.16 162	0.10 171	0.11 173	0.10 173	0.11 180	0.09 171	0.11 183	0.10 174	0.11 184	0.10 173	0.11 184	0.09 162	0.14 160	0.14 202	0.11 178	0.09 165	0.11 182	0.09 159

over-9	0.11 131	0.11 118	0.16 206	0.16 162	0.10 171	0.12 184	0.10 173	0.11 180	0.10 176	0.11 183	0.10 174	0.11 184	0.10 173	0.11 184	0.10 170	0.14 160	0.14 202	0.11 178	0.10 174	0.11 182	0.09 159

anonymous	0.09 85	0.09 96	0.14 174	0.14 140	0.07 155	0.09 155	0.07 161	0.09 161	0.07 161	0.09 161	0.07 162	0.09 162	0.07 160	0.09 161	0.07 152	0.14 160	0.13 187	0.09 159	0.07 155	0.09 162	0.07 149

x	0.11 131	1.15 485	0.15 199	0.14 140	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 160	0.15 212	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

MIPNet	0.14 183	0.21 194	0.17 216	0.16 162	0.11 200	0.15 226	0.12 241	0.14 210	0.11 204	0.16 244	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.14 160	0.12 162	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

test_xeample	0.10 104	1.09 476	0.13 165	0.12 121	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 160	0.14 202	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

GMStereo	0.14 183	0.13 125	0.14 174	0.14 140	0.14 254	0.14 202	0.14 255	0.14 210	0.14 256	0.14 212	0.14 263	0.14 211	0.14 260	0.14 211	0.14 250	0.14 160	0.14 202	0.14 208	0.14 258	0.14 211	0.14 251
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CCAANet	0.17 218	0.71 377	0.14 174	0.14 140	0.14 254	0.14 202	0.14 255	0.14 210	0.14 256	0.14 212	0.14 263	0.14 211	0.14 260	0.14 211	0.22 314	0.14 160	0.14 202	0.14 208	0.14 258	0.14 211	0.14 251

PDISCO_ROB	0.83 560	2.80 705	3.49 797	0.14 140	0.11 200	0.17 249	0.09 167	0.15 240	0.10 176	0.15 234	0.12 236	0.16 244	0.14 260	3.30 797	0.13 245	0.14 160	2.34 777	0.16 247	0.12 234	2.62 777	0.10 168

ELAS_RVC	0.14 183	0.16 171	0.10 104	0.15 152	0.10 171	0.18 253	0.11 200	0.19 259	0.11 204	0.19 258	0.12 236	0.18 257	0.11 199	0.19 260	0.12 233	0.14 160	0.08 102	0.14 208	0.09 165	0.15 233	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.13 152	0.16 171	0.11 131	0.15 152	0.09 165	0.18 253	0.11 200	0.18 257	0.11 204	0.17 252	0.11 202	0.18 257	0.11 199	0.18 257	0.11 190	0.14 160	0.08 102	0.14 208	0.08 160	0.14 211	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
VeloStereo	0.16 212	0.92 427	0.16 206	0.18 189	0.08 159	0.11 173	0.12 241	0.12 189	0.09 171	0.09 161	0.28 361	0.10 166	0.08 164	0.10 165	0.12 233	0.15 175	0.17 246	0.08 151	0.12 234	0.09 162	0.08 152

flow	0.16 212	0.92 427	0.16 206	0.18 189	0.08 159	0.11 173	0.12 241	0.12 189	0.09 171	0.09 161	0.28 361	0.10 166	0.08 164	0.10 165	0.12 233	0.15 175	0.17 246	0.08 151	0.12 234	0.09 162	0.08 152

TS12	0.09 85	0.09 96	0.17 216	0.19 197	0.06 146	0.08 147	0.06 150	0.08 155	0.06 150	0.08 154	0.06 151	0.08 153	0.06 147	0.08 155	0.06 144	0.15 175	0.16 216	0.08 151	0.06 147	0.08 158	0.06 138

BridgeDepth	0.08 78	0.08 87	0.11 131	0.11 113	0.05 126	0.08 147	0.05 126	0.08 155	0.07 161	0.08 154	0.05 134	0.08 153	0.05 124	0.09 161	0.08 156	0.15 175	0.11 147	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.06 138
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
zh-sn7	0.10 104	0.98 438	0.14 174	0.15 152	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.15 175	0.13 187	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ProNet	0.14 183	0.20 188	0.14 174	0.16 162	0.11 200	0.16 241	0.11 200	0.17 253	0.11 204	0.17 252	0.12 236	0.17 253	0.13 255	0.17 254	0.12 233	0.15 175	0.11 147	0.16 247	0.11 199	0.15 233	0.12 232

CIPLG	0.13 152	0.21 194	0.12 143	0.16 162	0.11 200	0.15 226	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.15 234	0.12 236	0.15 240	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.15 175	0.12 162	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

IPLG	0.13 152	0.20 188	0.14 174	0.15 152	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.15 175	0.12 162	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

IPLGR_C	0.14 183	0.20 188	0.12 143	0.15 152	0.11 200	0.14 202	0.15 264	0.14 210	0.11 204	0.15 234	0.12 236	0.14 211	0.11 199	0.16 245	0.11 190	0.15 175	0.12 162	0.14 208	0.12 234	0.15 233	0.12 232

IPLGR	0.14 183	0.24 209	0.14 174	0.16 162	0.12 240	0.15 226	0.12 241	0.14 210	0.11 204	0.15 234	0.12 236	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.15 175	0.12 162	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

ACRE	0.13 152	0.21 194	0.14 174	0.15 152	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.12 236	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.15 175	0.12 162	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

cf-r	0.66 505	2.17 653	0.12 143	0.18 189	0.12 240	0.18 253	2.70 802	2.60 776	0.12 244	0.18 256	0.12 236	0.18 257	0.12 241	0.18 257	0.12 233	0.15 175	0.11 147	0.15 241	0.11 199	1.81 721	1.74 770

TYNG	0.14 183	0.13 125	0.21 257	0.20 210	0.12 240	0.14 202	0.12 241	0.13 192	0.10 176	0.13 194	0.12 236	0.14 211	0.12 241	0.14 211	0.10 170	0.16 187	0.16 216	0.15 241	0.12 234	0.14 211	0.11 192

E$^{3}$Stereo	0.13 152	0.14 147	0.13 165	0.16 162	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 187	0.13 187	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

LLLLL	0.13 152	0.14 147	0.13 165	0.16 162	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 187	0.13 187	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

LLL	0.13 152	0.14 147	0.14 174	0.17 183	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 187	0.14 202	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

low	0.13 152	0.14 147	0.14 174	0.16 162	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 187	0.13 187	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

100	0.13 152	0.14 147	0.13 165	0.17 183	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 187	0.13 187	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

300	0.13 152	0.14 147	0.13 165	0.16 162	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 187	0.13 187	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

Last	0.13 152	0.14 147	0.14 174	0.16 162	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 187	0.13 187	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

DDDD	0.13 152	0.14 147	0.14 174	0.16 162	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 187	0.13 187	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

TT111	0.13 152	0.14 147	0.14 174	0.16 162	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 187	0.13 187	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

EE1	0.13 152	0.14 147	0.14 174	0.17 183	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 187	0.13 187	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

AnonStereo	0.13 152	0.14 147	0.14 174	0.16 162	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 187	0.13 187	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

S2M2_XL	0.14 183	0.17 176	0.12 143	0.17 183	0.11 200	0.17 249	0.11 200	0.17 253	0.11 204	0.17 252	0.11 202	0.17 253	0.11 199	0.17 254	0.11 190	0.16 187	0.11 147	0.16 247	0.11 199	0.16 244	0.11 192
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune2	0.18 227	0.48 318	0.16 206	0.16 162	0.15 269	0.15 226	0.16 271	0.16 246	0.16 277	0.16 244	0.16 279	0.16 244	0.16 277	0.16 245	0.16 271	0.16 187	0.16 216	0.16 247	0.16 275	0.16 244	0.16 261

xyz-stereo	0.18 227	0.50 325	0.16 206	0.15 152	0.16 280	0.16 241	0.16 271	0.16 246	0.16 277	0.16 244	0.16 279	0.16 244	0.16 277	0.16 245	0.16 271	0.16 187	0.16 216	0.16 247	0.16 275	0.16 244	0.16 261

ITSA-stereo	0.15 201	0.17 176	0.13 165	0.20 210	0.13 250	0.19 256	0.13 253	0.18 257	0.13 253	0.19 258	0.13 257	0.18 257	0.14 260	0.18 257	0.14 250	0.16 187	0.11 147	0.15 241	0.14 258	0.18 260	0.11 192

GMStereo_Zeroshot	0.16 212	0.16 171	0.16 206	0.16 162	0.16 280	0.16 241	0.16 271	0.16 246	0.16 277	0.16 244	0.16 279	0.16 244	0.16 277	0.16 245	0.16 271	0.16 187	0.16 216	0.16 247	0.16 275	0.16 244	0.16 261

ICVP	0.15 201	0.53 341	0.11 131	0.16 162	0.11 200	0.16 241	0.11 200	0.16 246	0.11 204	0.16 244	0.11 202	0.16 244	0.11 199	0.16 245	0.11 190	0.16 187	0.11 147	0.16 247	0.11 199	0.16 244	0.11 192
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HSM	0.14 183	0.16 171	0.12 143	0.17 183	0.12 240	0.17 249	0.11 200	0.17 253	0.11 204	0.17 252	0.12 236	0.17 253	0.12 241	0.17 254	0.12 233	0.16 187	0.11 147	0.16 247	0.11 199	0.16 244	0.12 232

SGM_RVC	0.15 201	0.17 176	0.11 131	0.18 189	0.11 200	0.19 256	0.11 200	0.19 259	0.12 244	0.19 258	0.12 236	0.20 267	0.12 241	0.19 260	0.12 233	0.16 187	0.11 147	0.17 258	0.10 174	0.17 253	0.10 168
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Light-Stereo-hy	0.07 68	0.05 67	0.19 236	0.17 183	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.17 207	0.16 216	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

GFORCE	0.13 152	0.13 125	0.18 227	0.19 197	0.11 200	0.11 173	0.10 173	0.11 180	0.09 171	0.11 183	0.11 202	0.11 184	0.10 173	0.13 194	0.11 190	0.17 207	0.18 266	0.13 189	0.11 199	0.13 193	0.11 192

F4.4	0.13 152	0.13 125	0.18 227	0.19 197	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.17 207	0.16 216	0.13 189	0.10 174	0.13 193	0.11 192

F5.5	0.13 152	0.13 125	0.18 227	0.19 197	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.12 241	0.13 194	0.11 190	0.17 207	0.16 216	0.13 189	0.11 199	0.13 193	0.11 192

FORCE_9	0.13 152	0.13 125	0.20 250	0.19 197	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.17 207	0.18 266	0.13 189	0.11 199	0.13 193	0.11 192

F7	0.13 152	0.13 125	0.19 236	0.20 210	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.17 207	0.16 216	0.13 189	0.11 199	0.13 193	0.11 192

FORCE_4.5	0.13 152	0.13 125	0.18 227	0.19 197	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.17 207	0.16 216	0.13 189	0.11 199	0.13 193	0.11 192

FORCE_4	0.13 152	0.13 125	0.19 236	0.19 197	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.17 207	0.16 216	0.13 189	0.10 174	0.13 193	0.11 192

FORCE_5	0.13 152	0.13 125	0.18 227	0.18 189	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.17 207	0.16 216	0.13 189	0.11 199	0.13 193	0.11 192

FORCE_6	0.13 152	0.13 125	0.18 227	0.18 189	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.17 207	0.16 216	0.13 189	0.10 174	0.13 193	0.10 168

DDVS	0.30 287	3.10 711	0.14 174	0.19 197	0.14 254	0.19 256	0.14 255	0.20 267	0.14 256	0.19 258	0.13 257	0.16 244	0.13 255	0.19 260	0.13 245	0.17 207	0.13 187	0.17 258	0.13 253	0.17 253	0.13 244

ACVNet	0.20 233	0.19 184	0.14 174	0.20 210	0.14 254	0.20 262	0.96 642	0.21 276	0.14 256	0.20 265	0.13 257	0.21 274	0.14 260	0.20 265	0.14 250	0.17 207	0.12 162	0.17 258	0.12 234	0.17 253	0.12 232

acv_ft	0.20 233	0.19 184	0.14 174	0.20 210	0.14 254	0.20 262	0.96 642	0.21 276	0.14 256	0.20 265	0.13 257	0.21 274	0.14 260	0.20 265	0.14 250	0.17 207	0.12 162	0.17 258	0.12 234	0.17 253	0.12 232

hitnet-ft	0.79 544	2.78 704	0.14 174	0.20 210	0.14 254	0.21 272	2.89 803	2.80 791	0.14 256	0.20 265	0.14 263	0.20 267	0.14 260	0.20 265	0.14 250	0.17 207	0.12 162	0.17 258	0.12 234	2.54 776	2.33 787

PSMNet-RSSM	0.77 540	2.76 699	0.14 174	0.20 210	0.14 254	0.20 262	2.66 800	2.79 790	0.14 256	0.21 276	0.14 263	0.21 274	0.14 260	0.20 265	0.14 250	0.17 207	0.12 162	0.17 258	0.12 234	2.52 768	2.31 785

GwcNet-RSSM	0.77 540	2.77 701	0.14 174	0.20 210	0.14 254	0.20 262	2.67 801	2.78 789	0.14 256	0.20 265	0.14 263	0.20 267	0.14 260	0.21 277	0.14 250	0.17 207	0.12 162	0.17 258	0.12 234	2.52 768	2.31 785

CFNet-ft	0.55 481	1.57 571	0.14 174	0.20 210	0.14 254	0.20 262	2.53 798	1.61 711	0.14 256	0.20 265	0.14 263	0.20 267	0.14 260	0.20 265	0.14 250	0.17 207	0.12 162	0.17 258	0.12 234	1.56 705	1.24 718

LALA_ROB	0.15 201	0.19 184	0.12 143	0.18 189	0.11 200	0.20 262	0.12 241	0.21 276	0.12 244	0.20 265	0.12 236	0.20 267	0.12 241	0.21 277	0.13 245	0.17 207	0.10 117	0.18 268	0.11 199	0.18 260	0.11 192

Cross2Single Stereo	0.14 183	0.15 166	0.17 216	0.18 189	0.11 200	0.15 226	0.11 200	0.15 240	0.10 176	0.16 244	0.11 202	0.16 244	0.11 199	0.16 245	0.11 190	0.18 225	0.14 202	0.15 241	0.11 199	0.15 233	0.10 168

tt7	0.14 183	0.15 166	0.21 257	0.31 274	0.11 200	0.15 226	0.11 200	0.13 192	0.12 244	0.14 212	0.12 236	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.12 233	0.18 225	0.15 212	0.13 189	0.10 174	0.15 233	0.11 192

tt8	0.14 183	0.15 166	0.20 250	0.28 259	0.11 200	0.14 202	0.10 173	0.14 210	0.12 244	0.15 234	0.12 236	0.13 194	0.12 241	0.14 211	0.11 190	0.18 225	0.17 246	0.14 208	0.10 174	0.15 233	0.12 232

FORCE_4.7	0.13 152	0.13 125	0.19 236	0.19 197	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.18 225	0.17 246	0.13 189	0.11 199	0.13 193	0.11 192

FORCE_4.6	0.13 152	0.13 125	0.18 227	0.20 210	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.18 225	0.17 246	0.13 189	0.10 174	0.13 193	0.11 192

F8.5	0.13 152	0.13 125	0.19 236	0.19 197	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.18 225	0.17 246	0.13 189	0.10 174	0.13 193	0.11 192

FORCE_8	0.13 152	0.13 125	0.19 236	0.19 197	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.18 225	0.17 246	0.13 189	0.11 199	0.13 193	0.11 192

zh-mn7	0.12 144	1.14 482	0.17 216	0.20 210	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.18 225	0.16 216	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

11t1	0.17 218	2.16 652	0.13 165	0.13 134	0.04 101	0.06 125	0.04 109	0.06 133	0.04 109	0.06 135	0.03 62	0.06 136	0.03 59	0.06 127	0.05 121	0.18 225	0.12 162	0.06 133	0.03 63	0.05 120	0.03 52

GANet-RSSM	0.75 533	1.91 631	0.14 174	0.47 377	0.14 254	0.21 272	3.21 819	2.30 762	0.14 256	0.46 474	0.14 263	0.23 292	0.18 301	0.21 277	0.14 250	0.18 225	0.27 316	0.37 392	0.13 253	2.13 745	2.12 780

DeepPruner_ROB	0.16 212	0.18 181	0.13 165	0.19 197	0.13 250	0.19 256	0.13 253	0.19 259	0.13 253	0.19 258	0.13 257	0.19 262	0.13 255	0.19 260	0.13 245	0.18 225	0.13 187	0.18 268	0.13 253	0.18 260	0.13 244

WiStereo	0.15 201	0.14 147	0.21 257	0.26 252	0.12 240	0.15 226	0.12 241	0.15 240	0.10 176	0.13 194	0.12 236	0.14 211	0.12 241	0.15 241	0.11 190	0.19 236	0.17 246	0.14 208	0.12 234	0.15 233	0.12 232

tt3	0.15 201	0.15 166	0.21 257	0.34 292	0.12 240	0.14 202	0.11 200	0.15 240	0.12 244	0.15 234	0.12 236	0.14 211	0.11 199	0.13 194	0.12 233	0.19 236	0.18 266	0.14 208	0.12 234	0.15 233	0.11 192

tt4	0.14 183	0.14 147	0.21 257	0.20 210	0.10 171	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.10 176	0.13 194	0.10 174	0.13 194	0.12 241	0.14 211	0.11 190	0.19 236	0.17 246	0.13 189	0.12 234	0.13 193	0.12 232

tt6	0.15 201	0.14 147	0.21 257	0.26 252	0.12 240	0.15 226	0.12 241	0.15 240	0.10 176	0.13 194	0.12 236	0.14 211	0.12 241	0.15 241	0.11 190	0.19 236	0.17 246	0.14 208	0.12 234	0.15 233	0.12 232

tt9	0.15 201	0.15 166	0.21 257	0.40 329	0.10 171	0.15 226	0.12 241	0.13 192	0.11 204	0.14 212	0.10 174	0.15 240	0.12 241	0.14 211	0.11 190	0.19 236	0.17 246	0.14 208	0.12 234	0.14 211	0.11 192

RAFT-FEzeroshot	0.34 314	0.26 219	0.17 216	0.21 224	0.17 286	0.20 262	0.16 271	0.20 267	0.16 277	0.20 265	0.17 287	0.21 274	0.16 277	0.27 319	0.24 326	0.19 236	0.16 216	0.19 271	0.16 275	0.26 302	3.08 803

RAFT-FE	0.34 314	0.26 219	0.17 216	0.21 224	0.17 286	0.20 262	0.16 271	0.20 267	0.16 277	0.20 265	0.17 287	0.21 274	0.16 277	0.27 319	0.24 326	0.19 236	0.16 216	0.19 271	0.16 275	0.26 302	3.08 803

IGEV-FE	0.35 326	0.37 249	0.17 216	0.19 197	0.17 286	0.20 262	0.17 281	0.19 259	0.17 287	0.19 258	0.17 287	0.19 262	0.17 289	0.37 369	0.36 466	0.19 236	0.17 246	0.19 271	0.17 301	0.38 385	2.84 794

tt5	0.14 183	0.13 125	0.22 266	0.20 210	0.12 240	0.15 226	0.11 200	0.13 192	0.12 244	0.15 234	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.20 244	0.17 246	0.14 208	0.12 234	0.14 211	0.10 168

DepthFocus	0.18 227	0.22 198	0.15 199	0.22 226	0.15 269	0.22 277	0.15 264	0.22 282	0.15 269	0.22 280	0.15 273	0.22 284	0.16 277	0.22 283	0.15 262	0.20 244	0.15 212	0.20 277	0.14 258	0.20 268	0.14 251

RSGM-EC	0.24 263	0.24 209	0.15 199	0.22 226	0.15 269	0.22 277	0.15 264	0.22 282	0.15 269	0.24 293	0.15 273	0.22 284	0.15 273	0.22 283	1.19 672	0.20 244	0.17 246	0.24 305	0.14 258	0.20 268	0.14 251

acva	0.24 263	0.24 209	0.15 199	0.22 226	0.15 269	0.22 277	0.15 264	0.22 282	0.15 269	0.24 293	0.15 273	0.22 284	0.15 273	0.22 283	1.19 672	0.20 244	0.17 246	0.24 305	0.14 258	0.20 268	0.14 251

CAS++	0.17 218	0.27 222	0.21 257	0.10 92	0.21 322	0.15 226	0.22 310	0.10 162	0.21 313	0.22 280	0.10 174	0.19 262	0.18 301	0.10 165	0.19 299	0.20 244	0.19 273	0.18 268	0.10 174	0.19 267	0.18 285
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
IGEV_Zeroshot_test	0.20 233	0.19 184	0.40 422	0.30 264	0.17 286	0.22 277	0.17 281	0.21 276	0.17 287	0.20 265	0.17 287	0.21 274	0.18 301	0.21 277	0.17 281	0.20 244	0.16 216	0.20 277	0.16 275	0.20 268	0.17 279

DAS	0.20 233	0.20 188	0.20 250	0.20 210	0.20 312	0.20 262	0.20 300	0.20 267	0.20 309	0.20 265	0.20 316	0.20 267	0.20 316	0.20 265	0.20 307	0.20 244	0.20 275	0.20 277	0.20 311	0.20 268	0.20 294

GEStereo_RVC	0.86 572	4.45 747	0.20 250	0.27 257	0.20 312	0.27 313	0.20 300	0.26 306	0.18 294	5.03 827	0.20 316	0.27 320	0.19 308	0.27 319	0.21 310	0.20 244	0.19 273	0.19 271	4.02 831	0.20 268	0.18 285

MSKI-zero shot	0.24 263	0.21 194	0.49 476	0.65 475	0.18 298	0.22 277	0.17 281	0.23 289	0.18 294	0.21 276	0.17 287	0.23 292	0.28 364	0.23 290	0.18 295	0.21 252	0.16 216	0.21 281	0.16 275	0.21 277	0.16 261

iResNetv2_ROB	0.20 233	0.23 201	0.18 227	0.24 237	0.20 312	0.24 289	0.18 290	0.24 292	0.18 294	0.24 293	0.18 304	0.23 292	0.19 308	0.24 294	0.18 295	0.21 252	0.16 216	0.21 281	0.16 275	0.22 279	0.16 261

SCION-MonSter	0.21 242	0.76 388	0.22 266	0.25 244	0.15 269	0.19 256	0.15 264	0.19 259	0.15 269	0.19 258	0.15 273	0.19 262	0.15 273	0.19 260	0.14 250	0.22 254	0.21 279	0.16 247	0.14 258	0.16 244	0.15 258

ACV-stereo	0.30 287	2.08 643	0.25 282	0.25 244	0.18 298	0.24 289	0.17 281	0.24 292	0.18 294	0.24 293	0.17 287	0.25 305	0.17 289	0.24 294	0.17 281	0.22 254	0.16 216	0.22 286	0.16 275	0.22 279	0.16 261

Pointernet	0.21 242	0.22 198	0.19 236	0.24 237	0.19 304	0.24 289	0.19 296	0.24 292	0.19 302	0.24 293	0.19 307	0.24 298	0.19 308	0.24 294	0.19 299	0.22 254	0.17 246	0.22 286	0.17 301	0.22 279	0.17 279

WAO-6	0.22 251	0.23 201	0.22 266	0.23 231	0.22 325	0.22 277	0.22 310	0.22 282	0.22 317	0.22 280	0.22 324	0.22 284	0.22 324	0.22 283	0.22 314	0.22 254	0.22 286	0.22 286	0.22 319	0.22 279	0.22 301

IMH-64-1	0.22 251	0.23 201	0.23 272	0.22 226	0.22 325	0.22 277	0.22 310	0.22 282	0.22 317	0.22 280	0.22 324	0.22 284	0.22 324	0.22 283	0.22 314	0.22 254	0.22 286	0.23 295	0.22 319	0.22 279	0.23 303

IMH-64	0.22 251	0.23 201	0.23 272	0.22 226	0.22 325	0.22 277	0.22 310	0.22 282	0.22 317	0.22 280	0.22 324	0.22 284	0.22 324	0.22 283	0.22 314	0.22 254	0.22 286	0.23 295	0.22 319	0.22 279	0.23 303

dd	0.23 259	0.98 438	0.16 206	0.23 231	0.15 269	0.23 286	0.15 264	0.23 289	0.15 269	0.23 286	0.15 273	0.24 298	0.17 289	0.23 290	0.15 262	0.22 254	0.15 212	0.21 281	0.15 271	0.22 279	0.16 261

dad	0.23 259	1.03 466	0.16 206	0.23 231	0.15 269	0.24 289	0.15 264	0.24 292	0.16 277	0.23 286	0.16 279	0.24 298	0.16 277	0.23 290	0.15 262	0.22 254	0.16 216	0.22 286	0.16 275	0.22 279	0.16 261

psm_up	0.43 396	1.19 491	0.17 216	0.25 244	0.18 298	0.25 299	0.19 296	1.26 689	0.91 634	0.26 310	0.17 287	0.25 305	0.17 289	0.25 303	0.17 281	0.22 254	0.17 246	0.23 295	0.16 275	1.18 635	0.99 637

UPFNet	0.42 393	1.20 492	0.17 216	0.24 237	0.17 286	0.25 299	0.17 281	1.19 635	0.90 633	0.25 301	0.17 287	0.24 298	0.17 289	0.25 303	0.17 281	0.22 254	0.17 246	0.22 286	0.16 275	1.15 627	0.93 628

ac_64	0.22 251	0.13 125	0.19 236	0.23 231	0.10 171	0.26 308	1.02 655	0.14 210	0.10 176	0.28 316	0.14 263	0.17 253	0.19 308	0.28 324	0.09 162	0.22 254	0.16 216	0.23 295	0.17 301	0.11 182	0.12 232

iResNet	0.20 233	0.23 201	0.18 227	0.24 237	0.18 298	0.24 289	0.20 300	0.24 292	0.18 294	0.23 286	0.17 287	0.23 292	0.18 301	0.23 290	0.18 295	0.22 254	0.16 216	0.21 281	0.16 275	0.21 277	0.16 261

GIO	0.10 104	0.22 198	0.22 266	0.23 231	0.05 126	0.07 143	0.05 126	0.07 150	0.05 131	0.07 152	0.05 134	0.07 152	0.05 124	0.07 150	0.05 121	0.23 266	0.22 286	0.06 133	0.05 129	0.06 134	0.05 122

SCION-M(vits-remse)	0.34 314	0.79 394	0.30 312	0.33 285	0.28 355	0.40 378	0.28 353	0.40 378	0.28 361	0.40 379	0.28 361	0.39 381	0.28 364	0.40 384	0.28 350	0.23 266	0.21 279	0.35 378	0.27 385	0.35 356	0.27 362

SCION-MonSter(vits)	0.25 266	0.79 394	0.31 330	0.42 354	0.28 355	0.40 378	0.28 353	0.20 267	0.15 269	0.40 379	0.15 273	0.19 262	0.15 273	0.20 265	0.15 262	0.23 266	0.21 279	0.17 258	0.14 258	0.16 244	0.14 251

BStereo	0.22 251	0.23 201	0.20 250	0.24 237	0.20 312	0.23 286	0.33 447	0.39 369	0.17 287	0.23 286	0.17 287	0.23 292	0.16 277	0.24 294	0.17 281	0.23 266	0.16 216	0.22 286	0.20 311	0.22 279	0.16 261

Anonymus123	0.22 251	0.23 201	0.20 250	0.24 237	0.20 312	0.23 286	0.33 447	0.39 369	0.17 287	0.23 286	0.17 287	0.23 292	0.16 277	0.24 294	0.17 281	0.23 266	0.16 216	0.22 286	0.20 311	0.22 279	0.16 261

MIM_Stereo	0.25 266	0.23 201	0.66 532	0.80 512	0.17 286	0.22 277	0.17 281	0.23 289	0.18 294	0.26 310	0.17 287	0.21 274	0.17 289	0.25 303	0.17 281	0.23 266	0.16 216	0.21 281	0.17 301	0.22 279	0.17 279

Wz-Net-LNSev	0.06 62	0.24 209	0.20 250	0.23 231	0.01 10	0.02 20	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.23 266	0.21 279	0.02 25	0.01 15	0.01 16	0.01 10

MMNet	0.44 409	1.24 546	0.17 216	0.25 244	0.17 286	0.25 299	0.18 290	1.26 689	0.93 641	0.25 301	0.17 287	0.25 305	0.18 301	0.25 303	0.17 281	0.23 266	0.16 216	0.23 295	0.16 275	1.20 639	0.99 637

delet	0.43 396	1.21 538	0.17 216	0.25 244	0.17 286	0.25 299	0.18 290	1.26 689	0.95 644	0.25 301	0.17 287	0.25 305	0.17 289	0.25 303	0.17 281	0.23 266	0.16 216	0.22 286	0.16 275	1.18 635	0.98 636

CFNet	1.37 680	5.27 774	0.19 236	5.49 797	0.19 304	0.28 315	0.19 296	0.28 311	0.19 302	0.28 316	0.19 307	0.28 321	4.35 824	0.28 324	0.19 299	0.23 266	0.17 246	0.23 295	4.21 833	4.81 810	0.17 279

Weightmod_eth	0.20 233	0.24 209	0.28 302	0.47 377	0.14 254	0.24 289	0.14 255	0.17 253	0.13 253	0.22 280	0.16 279	0.22 284	0.13 255	0.20 265	0.16 271	0.24 276	0.20 275	0.19 271	0.14 258	0.16 244	0.24 314

ISRNet	0.11 131	0.05 67	0.36 370	0.24 237	0.07 155	0.13 187	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.13 194	0.05 124	0.05 110	0.09 162	0.24 276	0.20 275	0.10 161	0.05 129	0.06 134	0.13 244

tg	0.21 242	0.25 216	0.21 257	0.26 252	0.17 286	0.24 289	0.17 281	0.24 292	0.17 287	0.24 293	0.17 287	0.24 298	0.17 289	0.24 294	0.17 281	0.24 276	0.17 246	0.23 295	0.16 275	0.23 291	0.16 261

gwcnet-sp	0.82 557	1.72 582	1.48 704	0.39 316	0.15 269	0.31 332	0.21 305	0.20 267	0.25 334	1.61 715	0.23 329	0.28 321	0.26 348	0.20 265	0.15 262	0.24 276	1.33 697	0.32 345	0.16 275	6.75 826	0.23 303

scenet	0.82 557	1.72 582	1.48 704	0.39 316	0.15 269	0.31 332	0.21 305	0.20 267	0.25 334	1.61 715	0.23 329	0.28 321	0.26 348	0.20 265	0.15 262	0.24 276	1.33 697	0.32 345	0.16 275	6.75 826	0.23 303

ssnet_v2	0.68 513	1.96 639	1.25 679	0.29 261	0.20 312	0.30 324	0.20 300	0.29 316	0.22 317	1.50 711	0.20 316	0.31 341	0.20 316	0.27 319	0.22 314	0.24 276	1.49 713	0.26 315	0.18 308	3.90 787	0.19 292

ssnet	0.82 557	1.72 582	1.48 704	0.39 316	0.15 269	0.31 332	0.21 305	0.20 267	0.25 334	1.61 715	0.23 329	0.28 321	0.26 348	0.20 265	0.15 262	0.24 276	1.33 697	0.32 345	0.16 275	6.75 826	0.23 303

Select-FE	0.41 379	0.44 294	0.23 272	0.26 252	0.22 325	0.26 308	0.22 310	0.26 306	0.23 324	0.26 310	0.23 329	0.26 317	0.23 330	0.45 476	0.42 513	0.25 283	0.22 286	0.25 310	0.22 319	0.45 474	2.90 795

UNDER WATER-64	0.25 266	0.26 219	0.25 282	0.26 252	0.25 339	0.25 299	0.25 331	0.25 300	0.25 334	0.25 301	0.25 343	0.25 305	0.25 338	0.26 315	0.25 334	0.25 283	0.25 299	0.25 310	0.25 340	0.25 299	0.25 316

depth_test_26	0.20 233	0.34 238	0.25 282	0.34 292	0.14 254	0.21 272	0.14 255	0.21 276	0.14 256	0.21 276	0.14 263	0.21 274	0.14 260	0.21 277	0.14 250	0.26 285	0.26 303	0.22 286	0.15 271	0.22 279	0.14 251

LoS_RVC	0.30 287	1.14 482	0.25 282	0.25 244	0.25 339	0.26 308	0.25 331	0.25 300	0.25 334	0.25 301	0.25 343	0.26 317	0.26 348	0.26 315	0.25 334	0.26 285	0.26 303	0.25 310	0.25 340	0.26 302	0.26 322

CAS	0.30 287	1.17 488	0.25 282	0.25 244	0.25 339	0.26 308	0.25 331	0.25 300	0.26 348	0.25 301	0.25 343	0.25 305	0.25 338	0.25 303	0.25 334	0.26 285	0.26 303	0.26 315	0.25 340	0.26 302	0.25 316

LoS	0.25 266	0.27 222	0.25 282	0.25 244	0.25 339	0.25 299	0.25 331	0.26 306	0.25 334	0.25 301	0.25 343	0.25 305	0.25 338	0.25 303	0.25 334	0.26 285	0.25 299	0.25 310	0.26 346	0.26 302	0.25 316
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ww2	0.30 287	1.56 570	0.19 236	0.30 264	0.19 304	0.29 318	0.22 310	0.29 316	0.19 302	0.29 321	0.19 307	0.29 327	0.19 308	0.29 328	0.19 299	0.27 289	0.18 266	0.27 320	0.21 315	0.27 308	0.18 285

small-0shot	0.35 326	1.92 637	0.27 293	0.27 257	0.27 347	0.27 313	0.27 342	0.27 310	0.27 353	0.27 315	0.27 353	0.26 317	0.27 355	0.27 319	0.26 339	0.27 289	0.26 303	0.26 315	0.26 346	0.26 302	0.27 362

LACA2	0.21 242	0.24 209	0.26 289	0.31 274	0.16 280	0.24 289	0.16 271	0.24 292	0.16 277	0.24 293	0.16 279	0.24 298	0.16 277	0.24 294	0.16 271	0.27 289	0.23 293	0.24 305	0.16 275	0.23 291	0.16 261

LACA1	0.21 242	0.24 209	0.26 289	0.31 274	0.16 280	0.24 289	0.16 271	0.24 292	0.16 277	0.24 293	0.16 279	0.24 298	0.16 277	0.24 294	0.16 271	0.27 289	0.22 286	0.23 295	0.16 275	0.23 291	0.16 261

TorneroNet-64	0.45 432	0.27 222	0.30 312	0.58 458	0.27 347	0.70 561	0.30 377	0.28 311	0.73 616	0.73 573	0.28 361	0.71 572	0.66 583	0.75 576	0.27 341	0.27 289	0.29 339	0.37 392	0.75 623	0.28 314	0.30 415

tt1	0.31 296	0.93 431	0.24 279	0.33 285	0.23 331	0.31 332	0.24 328	0.32 333	0.24 329	0.32 340	0.23 329	0.32 345	0.25 338	0.32 343	0.24 326	0.27 289	0.26 303	0.27 320	0.26 346	0.27 308	0.27 362

ww3	0.31 296	1.61 574	0.19 236	0.30 264	0.19 304	0.29 318	0.29 368	0.30 321	0.19 302	0.30 324	0.19 307	0.30 334	0.19 308	0.30 332	0.19 299	0.28 295	0.18 266	0.27 320	0.23 327	0.27 308	0.18 285

MGE	0.32 307	1.81 605	0.19 236	0.29 261	0.19 304	0.29 318	0.23 321	0.30 321	0.19 302	0.30 324	0.19 307	0.30 334	0.19 308	0.30 332	0.19 299	0.28 295	0.18 266	0.27 320	0.23 327	0.27 308	0.18 285

MGW-Stereo	0.31 296	1.60 573	0.19 236	0.30 264	0.19 304	0.30 324	0.24 328	0.30 321	0.19 302	0.30 324	0.19 307	0.29 327	0.19 308	0.30 332	0.19 299	0.28 295	0.18 266	0.27 320	0.23 327	0.27 308	0.18 285

GEAR-Net	0.22 251	0.46 307	0.27 293	0.29 261	0.17 286	0.21 272	0.17 281	0.21 276	0.17 287	0.21 276	0.17 287	0.21 274	0.17 289	0.21 277	0.17 281	0.28 295	0.26 303	0.20 277	0.16 275	0.20 268	0.16 261

LACA3	0.23 259	0.25 216	0.27 293	0.54 446	0.17 286	0.25 299	0.17 281	0.25 300	0.17 287	0.25 301	0.17 287	0.25 305	0.17 289	0.25 303	0.17 281	0.28 295	0.23 293	0.24 305	0.17 301	0.24 296	0.17 279

DCVSM-stereo	0.36 335	1.89 628	0.22 266	0.40 329	0.22 325	0.40 378	0.22 310	0.40 378	0.22 317	0.40 379	0.22 324	0.40 391	0.22 324	0.40 384	0.22 314	0.28 295	0.21 279	0.28 328	0.21 315	0.28 314	0.20 294

xxxxx1	0.31 296	0.91 422	0.23 272	0.31 274	0.23 331	0.31 332	0.23 321	0.33 337	0.25 334	0.31 334	0.24 337	0.33 350	0.25 338	0.32 343	0.24 326	0.28 295	0.28 324	0.28 328	0.28 406	0.29 318	0.27 362

SQANet	0.28 281	0.28 225	0.28 302	0.28 259	0.28 355	0.28 315	0.28 353	0.28 311	0.28 361	0.28 316	0.28 361	0.28 321	0.28 364	0.28 324	0.28 350	0.28 295	0.28 324	0.28 328	0.28 406	0.28 314	0.28 391

tt_ll	0.31 296	0.91 422	0.23 272	0.31 274	0.23 331	0.31 332	0.23 321	0.33 337	0.25 334	0.31 334	0.24 337	0.33 350	0.25 338	0.32 343	0.24 326	0.28 295	0.28 324	0.28 328	0.28 406	0.29 318	0.27 362

ff	0.31 296	0.91 422	0.23 272	0.31 274	0.23 331	0.31 332	0.23 321	0.33 337	0.25 334	0.31 334	0.24 337	0.33 350	0.25 338	0.32 343	0.24 326	0.28 295	0.28 324	0.28 328	0.28 406	0.29 318	0.27 362

RAFT + AFF	0.31 296	0.45 303	0.34 358	0.39 316	0.28 355	0.38 369	0.33 447	0.29 316	0.31 434	0.30 324	0.30 391	0.29 327	0.27 355	0.29 328	0.30 378	0.28 295	0.29 339	0.29 333	0.29 421	0.27 308	0.32 432

FCDSN-DC	0.41 379	0.59 359	0.64 526	0.54 446	0.33 456	0.50 509	0.37 479	0.42 416	0.40 505	0.61 550	0.43 524	0.50 518	0.49 548	0.38 373	0.32 432	0.28 295	0.23 293	0.26 315	0.22 319	0.35 356	0.28 391
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DLNR_Zeroshot_test	0.31 296	0.28 225	0.47 461	0.79 508	0.24 336	0.30 324	0.26 338	0.30 321	0.24 329	0.32 340	0.23 329	0.31 341	0.24 334	0.30 332	0.23 322	0.29 307	0.26 303	0.29 333	0.24 337	0.33 338	0.23 303

DStereoSA	0.32 307	0.52 335	0.34 358	0.31 274	0.31 429	0.30 324	0.30 377	0.31 330	0.30 387	0.31 334	0.31 436	0.31 341	0.30 386	0.31 340	0.31 420	0.30 308	0.32 360	0.31 342	0.31 451	0.31 328	0.31 425

MultiAttention	0.30 287	0.30 231	0.30 312	0.30 264	0.30 380	0.30 324	0.30 377	0.30 321	0.30 387	0.30 324	0.30 391	0.30 334	0.30 386	0.30 332	0.30 378	0.30 308	0.30 349	0.30 335	0.30 440	0.30 322	0.30 415

MSAF-DinoV2	0.30 287	0.30 231	0.30 312	0.30 264	0.30 380	0.30 324	0.30 377	0.30 321	0.30 387	0.30 324	0.30 391	0.30 334	0.30 386	0.30 332	0.30 378	0.30 308	0.30 349	0.30 335	0.30 440	0.30 322	0.30 415

WCG-NET（raft）	0.32 307	1.24 546	0.24 279	0.32 281	0.24 336	0.32 341	0.23 321	0.32 333	0.24 329	0.32 340	0.24 337	0.32 345	0.24 334	0.32 343	0.24 326	0.30 308	0.23 293	0.30 335	0.23 327	0.30 322	0.23 303

DANet	0.30 287	0.30 231	0.30 312	0.30 264	0.30 380	0.30 324	0.30 377	0.30 321	0.30 387	0.30 324	0.30 391	0.30 334	0.30 386	0.30 332	0.30 378	0.30 308	0.30 349	0.30 335	0.30 440	0.30 322	0.30 415
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DISCO	1.11 617	0.39 260	5.28 811	0.39 316	0.20 312	0.39 376	0.27 342	0.39 369	0.22 317	0.38 365	0.20 316	0.38 376	0.20 316	6.95 838	0.22 314	0.30 308	0.21 279	0.27 320	0.21 315	5.25 819	0.21 297

SMOE	0.23 259	0.25 216	0.30 312	0.33 285	0.18 298	0.26 308	0.18 290	0.26 306	0.18 294	0.26 310	0.18 304	0.25 305	0.18 301	0.25 303	0.18 295	0.31 314	0.27 316	0.23 295	0.17 301	0.23 291	0.17 279

DStereoO	0.31 296	0.31 234	0.31 330	0.30 264	0.40 503	0.31 332	0.30 377	0.30 321	0.34 467	0.29 321	0.31 436	0.29 327	0.30 386	0.31 340	0.31 420	0.31 314	0.29 339	0.31 342	0.30 440	0.31 328	0.31 425

iResNet_ROB	0.28 281	0.32 236	0.24 279	0.32 281	0.25 339	0.32 341	0.24 328	0.32 333	0.24 329	0.33 345	0.24 337	0.35 357	0.24 334	0.33 351	0.24 326	0.31 314	0.24 298	0.32 345	0.24 337	0.32 331	0.24 314

PStereo	0.32 307	0.36 246	0.28 302	0.38 306	0.29 368	0.36 353	0.27 342	0.38 364	0.27 353	0.38 365	0.28 361	0.36 362	0.27 355	0.36 361	0.28 350	0.32 317	0.27 316	0.33 352	0.27 385	0.33 338	0.27 362

DStereoFS	0.32 307	0.33 237	0.32 339	0.33 285	0.30 380	0.32 341	0.32 436	0.32 333	0.31 434	0.30 324	0.31 436	0.31 341	0.30 386	0.32 343	0.32 432	0.32 317	0.31 354	0.30 335	0.47 553	0.32 331	0.34 450

w-ln-seven-2	0.14 183	1.22 544	0.28 302	0.32 281	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.32 317	0.27 316	0.04 99	0.03 63	0.03 53	0.03 52

xyz-stereo-finetune	0.28 281	0.49 320	0.16 206	0.16 162	0.16 280	0.16 241	0.16 271	0.22 282	0.30 387	0.32 340	0.31 436	0.32 345	0.31 438	0.32 343	0.32 432	0.32 317	0.33 373	0.31 342	0.32 459	0.31 328	0.32 432

model_zeroshot	0.27 277	0.20 188	0.27 293	0.33 285	0.21 322	0.37 362	0.22 310	0.37 355	0.24 329	0.26 310	0.27 353	0.33 350	0.21 323	0.25 303	0.27 341	0.32 317	0.20 275	0.34 362	0.23 327	0.25 299	0.26 322

GES	0.66 505	2.34 669	0.29 308	0.41 344	0.29 368	0.41 397	0.29 368	0.42 416	0.29 371	0.40 379	0.41 510	0.41 406	0.30 386	0.51 520	0.29 368	0.32 317	0.29 339	0.32 345	2.46 802	2.49 764	0.30 415

GeoAtt-L-single (ZS)	0.27 277	0.29 227	0.27 293	0.33 285	0.21 322	0.33 344	0.22 310	0.31 330	0.23 324	0.30 324	0.21 321	0.32 345	0.24 334	0.29 328	0.22 314	0.33 323	0.23 293	0.30 335	0.22 319	0.30 322	0.21 297

DLNR-FE	0.28 281	0.89 416	0.30 312	0.34 292	0.19 304	0.28 315	0.19 296	0.28 311	0.20 309	0.28 316	0.20 316	0.28 321	0.20 316	0.28 324	0.20 307	0.33 323	0.28 324	0.25 310	0.19 309	0.24 296	0.19 292

ACVNet-DCA	0.37 345	1.00 448	0.30 312	0.40 329	0.29 368	0.40 378	0.29 368	0.40 378	0.29 371	0.40 379	0.29 376	0.40 391	0.29 376	0.39 381	0.28 350	0.33 323	0.32 360	0.33 352	0.32 459	0.33 338	0.32 432

1test111	0.37 345	1.02 464	0.30 312	0.39 316	0.29 368	0.40 378	0.28 353	0.39 369	0.29 371	0.39 372	0.29 376	0.39 381	0.28 364	0.40 384	0.29 368	0.33 323	0.32 360	0.33 352	0.31 451	0.32 331	0.31 425

cc1	0.37 345	1.02 464	0.30 312	0.39 316	0.29 368	0.40 378	0.28 353	0.39 369	0.29 371	0.39 372	0.29 376	0.39 381	0.28 364	0.40 384	0.29 368	0.33 323	0.32 360	0.33 352	0.31 451	0.32 331	0.31 425

RSM	0.36 335	0.36 246	0.43 443	0.37 303	0.42 523	0.49 500	0.42 519	0.37 355	0.28 361	0.36 356	0.29 376	0.36 362	0.30 386	0.37 369	0.28 350	0.34 328	0.31 354	0.34 362	0.35 490	0.40 448	0.29 400

H2IRNET	0.34 314	0.34 238	0.34 358	0.34 292	0.34 468	0.34 345	0.34 462	0.34 340	0.34 467	0.34 348	0.34 464	0.34 355	0.34 465	0.34 352	0.34 459	0.34 328	0.34 404	0.34 362	0.34 477	0.34 343	0.34 450

xx1	0.38 351	1.03 466	0.31 330	0.40 329	0.31 429	0.41 397	0.28 353	0.40 378	0.29 371	0.40 379	0.29 376	0.40 391	0.29 376	0.40 384	0.29 368	0.34 328	0.33 373	0.34 362	0.32 459	0.34 343	0.32 432

EKT-Stereo	0.37 345	0.40 264	0.44 445	1.07 558	0.29 368	0.34 345	0.31 425	0.36 347	0.29 371	0.38 365	0.31 436	0.37 373	0.30 386	0.36 361	0.29 368	0.34 328	0.28 324	0.39 444	0.30 440	0.37 372	0.30 415

iRaft-Stereo_5w	0.34 314	0.42 289	0.31 330	0.39 316	0.30 380	0.38 369	0.30 377	0.40 378	0.29 371	0.40 379	0.37 484	0.41 406	0.34 465	0.38 373	0.30 378	0.34 328	0.27 316	0.34 362	0.26 346	0.34 343	0.26 322

GMOStereo	0.37 345	0.45 303	0.23 272	0.30 264	0.37 483	0.41 397	0.36 473	0.41 397	0.35 472	0.43 417	0.36 477	0.41 406	0.40 499	0.41 404	0.36 466	0.34 328	0.22 286	0.47 514	0.37 499	0.39 434	0.33 441

HGLStereo	0.28 281	0.29 227	0.22 266	0.36 300	0.22 325	0.36 353	0.21 305	0.36 347	0.21 313	0.42 410	0.21 321	0.36 362	0.22 324	0.36 361	0.21 310	0.34 328	0.21 279	0.34 362	0.21 315	0.34 343	0.21 297

MLCV	0.31 296	0.35 240	0.27 293	0.35 296	0.28 355	0.35 349	0.27 342	0.35 343	0.28 361	0.36 356	0.27 353	0.35 357	0.27 355	0.35 355	0.27 341	0.34 328	0.27 316	0.34 362	0.27 385	0.34 343	0.27 362

SME	0.27 277	0.29 227	0.31 330	0.38 306	0.20 312	0.29 318	0.18 290	0.30 321	0.20 309	0.32 340	0.21 321	0.32 345	0.20 316	0.32 343	0.21 310	0.35 336	0.32 360	0.27 320	0.19 309	0.29 318	0.20 294

z-mn7	0.16 212	1.21 538	0.33 344	0.41 344	0.04 101	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.35 336	0.31 354	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

iRaft-Stereo_20w	0.34 314	0.41 277	0.31 330	0.39 316	0.29 368	0.40 378	0.32 436	0.41 397	0.32 446	0.38 365	0.30 391	0.39 381	0.30 386	0.38 373	0.32 432	0.35 336	0.27 316	0.34 362	0.27 385	0.34 343	0.29 400

ETE_ROB	0.35 326	0.35 240	0.35 368	0.35 296	0.35 472	0.35 349	0.35 467	0.35 343	0.35 472	0.35 352	0.35 473	0.35 357	0.35 471	0.35 355	0.35 463	0.35 336	0.35 411	0.35 378	0.35 490	0.35 356	0.35 461

DN-CSS_ROB	0.31 296	0.35 240	0.28 302	0.35 296	0.28 355	0.34 345	0.27 342	0.34 340	0.25 334	0.35 352	0.27 353	0.36 362	0.26 348	0.34 352	0.28 350	0.35 336	0.28 324	0.34 362	0.28 406	0.34 343	0.27 362

Any-RAFT	0.32 307	0.36 246	0.27 293	0.36 300	0.27 347	0.36 353	0.27 342	0.36 347	0.27 353	0.36 356	0.27 353	0.36 362	0.27 355	0.36 361	0.28 350	0.36 341	0.28 324	0.36 388	0.28 406	0.36 367	0.28 391

DMCA	0.36 335	0.38 253	0.37 375	0.35 296	0.35 472	0.36 353	0.36 473	0.36 347	0.35 472	0.35 352	0.37 484	0.36 362	0.36 475	0.35 355	0.36 466	0.36 341	0.36 417	0.35 378	0.36 496	0.36 367	0.36 464

UCFNet_RVC	2.75 781	10.06 815	0.29 308	10.31 828	0.29 368	0.42 418	0.29 368	0.43 424	0.29 371	0.42 410	0.29 376	0.42 424	9.87 841	0.43 425	0.29 368	0.36 341	9.84 837	0.36 388	0.26 346	9.77 840	0.26 322

Cross2Single-S	0.30 287	0.35 240	0.26 289	0.38 306	0.27 347	0.36 353	0.23 321	0.41 397	0.23 324	0.36 356	0.23 329	0.36 362	0.23 330	0.36 361	0.23 322	0.37 344	0.25 299	0.35 378	0.22 319	0.35 356	0.23 303

SCION-Mon(vits-remp)	0.34 314	0.98 438	0.30 312	0.33 285	0.18 298	0.21 272	0.28 353	0.40 378	0.28 361	0.40 379	0.28 361	0.39 381	0.28 364	0.40 384	0.28 350	0.37 344	0.29 339	0.35 378	0.27 385	0.35 356	0.27 362

Weightmod	0.27 277	0.29 227	0.33 344	0.38 306	0.20 312	0.30 324	0.21 305	0.29 316	0.21 313	0.29 321	0.22 324	0.30 334	0.20 316	0.30 332	0.21 310	0.37 344	0.31 354	0.27 320	0.20 311	0.28 314	0.21 297

HiDET	0.38 351	0.44 294	0.30 312	0.42 354	0.30 380	0.42 418	0.30 377	0.42 416	0.30 387	0.44 456	0.30 391	0.42 424	0.30 386	0.42 418	0.68 586	0.37 344	0.32 360	0.40 457	0.29 421	0.37 372	0.29 400

LCMNet	0.38 351	0.44 294	0.30 312	0.42 354	0.30 380	0.42 418	0.30 377	0.42 416	0.30 387	0.45 468	0.30 391	0.42 424	0.30 386	0.42 418	0.69 594	0.37 344	0.32 360	0.40 457	0.29 421	0.37 372	0.29 400

CSFM-Stereo	0.38 351	0.44 294	0.30 312	0.42 354	0.30 380	0.42 418	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.44 456	0.30 391	0.42 424	0.30 386	0.42 418	0.73 608	0.37 344	0.32 360	0.40 457	0.29 421	0.37 372	0.30 415

Zero-FE251	0.36 335	0.40 264	0.28 302	0.41 344	0.28 355	0.41 397	0.28 353	0.41 397	0.28 361	0.41 396	0.28 361	0.41 406	0.28 364	0.42 418	0.30 378	0.37 344	0.26 303	0.37 392	0.27 385	0.45 474	0.56 558

Venus	0.38 351	0.38 253	0.38 377	0.38 306	0.38 491	0.37 362	0.38 486	0.37 355	0.37 484	0.41 396	0.37 484	0.39 381	0.37 480	0.38 373	0.38 480	0.37 344	0.38 430	0.38 400	0.37 499	0.37 372	0.38 477

CASnet	0.35 326	0.51 333	0.44 445	0.32 281	0.31 429	0.24 289	0.34 462	0.36 347	0.25 334	0.31 334	0.37 484	0.30 334	0.33 458	0.25 303	0.45 522	0.37 344	0.37 422	0.33 352	0.35 490	0.34 343	0.37 470
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT-Test	0.36 335	0.37 249	0.33 344	0.41 344	0.32 443	0.41 397	0.32 436	0.41 397	0.32 446	0.41 396	0.32 447	0.41 406	0.32 446	0.41 404	0.33 444	0.37 344	0.29 339	0.37 392	0.29 421	0.38 385	0.31 425

CES	0.39 365	0.47 312	0.36 370	0.36 300	0.37 483	0.45 474	0.35 467	0.35 343	0.40 505	0.36 356	0.44 526	0.47 490	0.36 475	0.44 456	0.36 466	0.37 344	0.39 437	0.44 494	0.35 490	0.37 372	0.36 464

IER	0.88 577	7.04 793	2.23 768	2.75 719	0.28 355	0.43 425	0.25 331	0.39 369	0.25 334	0.41 396	0.27 353	0.39 381	0.25 338	0.40 384	0.28 350	0.37 344	0.28 324	0.37 392	0.25 340	0.37 372	0.25 316

StereoDRNet-Refined	0.33 313	0.39 260	0.26 289	0.39 316	0.26 346	0.40 378	0.26 338	0.40 378	0.26 348	0.39 372	0.26 348	0.39 381	0.26 348	0.39 381	0.26 339	0.37 344	0.25 299	0.37 392	0.25 340	0.37 372	0.37 470
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
XPNet_ROB	0.37 345	0.37 249	0.37 375	0.37 303	0.37 483	0.37 362	0.37 479	0.37 355	0.37 484	0.37 363	0.37 484	0.37 373	0.37 480	0.37 369	0.37 476	0.37 344	0.37 422	0.37 392	0.37 499	0.37 372	0.37 470

gcap_with_dpt	0.35 326	0.39 260	0.30 312	0.44 365	0.31 429	0.44 460	0.31 425	0.44 463	0.31 434	0.44 456	0.30 391	0.44 469	0.30 386	0.44 456	0.30 378	0.38 358	0.26 303	0.38 400	0.27 385	0.38 385	0.27 362

MonSter++	0.38 351	0.44 294	0.31 330	0.43 361	0.30 380	0.43 425	0.31 425	0.43 424	0.31 434	0.45 468	0.31 436	0.43 433	0.31 438	0.43 425	0.69 594	0.38 358	0.33 373	0.40 457	0.30 440	0.38 385	0.30 415

w-ln-seven	0.18 227	1.47 565	0.33 344	0.40 329	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.38 358	0.32 360	0.05 114	0.04 105	0.04 103	0.04 96

fffy	0.38 351	0.43 291	0.33 344	0.46 370	0.33 456	0.45 474	0.32 436	0.45 472	0.32 446	0.45 468	0.32 447	0.45 479	0.33 458	0.45 476	0.32 432	0.38 358	0.38 430	0.38 400	0.37 499	0.37 372	0.36 464

PAM	0.39 365	1.88 627	0.34 358	0.37 303	0.41 513	0.45 474	0.22 310	0.28 311	0.23 324	0.28 316	0.24 337	0.29 327	0.23 330	0.29 328	0.23 322	0.38 358	0.32 360	0.38 400	0.37 499	0.32 331	0.22 301

RAFT-Stereo-weight	0.45 432	1.90 630	0.34 358	0.42 354	0.36 478	0.43 425	0.35 467	0.42 416	0.34 467	0.42 410	0.34 464	0.44 469	0.34 465	0.41 404	0.34 459	0.38 358	0.32 360	0.38 400	0.32 459	0.38 385	0.33 441

test_for_model	0.35 326	0.39 260	0.30 312	0.43 361	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.44 456	0.31 420	0.38 358	0.26 303	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

IGEV++	0.34 314	0.43 291	0.30 312	0.40 329	0.29 368	0.40 378	0.29 368	0.40 378	0.29 371	0.40 379	0.29 376	0.40 391	0.29 376	0.40 384	0.30 378	0.38 358	0.29 339	0.37 392	0.29 421	0.37 372	0.29 400

WAO-8	0.38 351	0.38 253	0.38 377	0.38 306	0.38 491	0.38 369	0.38 486	0.38 364	0.38 489	0.38 365	0.38 489	0.38 376	0.38 486	0.38 373	0.38 480	0.38 358	0.38 430	0.38 400	0.37 499	0.38 385	0.38 477

WAO-7	0.38 351	0.38 253	0.38 377	0.38 306	0.38 491	0.38 369	0.38 486	0.38 364	0.38 489	0.38 365	0.38 489	0.38 376	0.38 486	0.38 373	0.38 480	0.38 358	0.38 430	0.38 400	0.38 513	0.38 385	0.38 477

HanzoNet	0.39 365	0.38 253	0.40 422	0.39 316	0.41 513	0.38 369	0.38 486	0.38 364	0.38 489	0.39 372	0.39 499	0.38 376	0.38 486	0.39 381	0.40 497	0.38 358	0.38 430	0.40 457	0.38 513	0.38 385	0.40 486

IMH	0.38 351	0.38 253	0.38 377	0.38 306	0.38 491	0.38 369	0.38 486	0.38 364	0.38 489	0.42 410	0.38 489	0.40 391	0.38 486	0.38 373	0.38 480	0.38 358	0.38 430	0.39 444	0.38 513	0.38 385	0.38 477

RCA-Stereo	0.51 470	3.22 716	0.34 358	0.44 365	0.34 468	0.44 460	0.34 462	0.43 424	0.34 467	0.43 417	0.34 464	0.44 469	0.33 458	0.43 425	0.33 444	0.38 358	0.29 339	0.38 400	0.29 421	0.38 385	0.29 400

NBS	0.39 365	0.68 371	0.36 370	0.38 306	0.36 478	0.38 369	0.39 502	0.39 369	0.39 502	0.37 363	0.35 473	0.37 373	0.38 486	0.37 369	0.38 480	0.39 371	0.36 417	0.36 388	0.39 517	0.38 385	0.38 477

mms	0.40 371	0.45 303	0.35 368	0.48 383	0.36 478	0.47 486	0.34 462	0.45 472	0.38 489	0.47 480	0.33 456	0.45 479	0.32 446	0.45 476	0.32 432	0.39 371	0.38 430	0.38 400	0.37 499	0.39 434	0.39 484

gcap-zeroshot	0.36 335	0.40 264	0.34 358	0.44 365	0.31 429	0.44 460	0.31 425	0.44 463	0.32 446	0.44 456	0.32 447	0.44 469	0.32 446	0.44 456	0.31 420	0.39 371	0.28 324	0.39 444	0.28 406	0.39 434	0.27 362

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 462	0.98 438	0.64 526	0.84 517	0.46 534	0.45 474	0.35 467	0.47 482	0.47 539	0.45 468	0.34 464	0.46 483	0.48 542	0.46 481	0.35 463	0.39 371	0.71 569	0.39 444	0.35 490	0.41 459	0.41 495

testlalala	0.36 335	0.40 264	0.34 358	0.44 365	0.31 429	0.44 460	0.31 425	0.44 463	0.32 446	0.44 456	0.32 447	0.44 469	0.32 446	0.44 456	0.31 420	0.39 371	0.28 324	0.39 444	0.28 406	0.39 434	0.27 362

GCAPDPT-zeroshot	0.36 335	0.40 264	0.30 312	0.43 361	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.31 434	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.44 456	0.31 420	0.39 371	0.28 324	0.39 444	0.27 385	0.39 434	0.26 322

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 131	0.44 294	0.33 344	0.39 316	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.39 371	0.36 417	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

Gwc-CoAtRS	0.41 379	1.49 566	0.32 339	0.42 354	0.32 443	0.41 397	0.32 436	0.41 397	0.33 456	0.41 396	0.32 447	0.41 406	0.32 446	0.41 404	0.32 432	0.39 371	0.28 324	0.39 444	0.28 406	0.40 448	0.28 391

HART	0.38 351	0.45 303	0.34 358	0.42 354	0.33 456	0.41 397	0.34 462	0.42 416	0.33 456	0.43 417	0.34 464	0.42 424	0.34 465	0.41 404	0.38 480	0.40 379	0.32 360	0.42 491	0.32 459	0.40 448	0.32 432

knoymous	0.40 371	0.40 264	0.40 422	0.40 329	0.40 503	0.40 378	0.40 503	0.40 378	0.40 505	0.40 379	0.40 502	0.40 391	0.40 499	0.40 384	0.40 497	0.40 379	0.40 441	0.40 457	0.40 519	0.40 448	0.40 486

anonymousa	0.40 371	0.40 264	0.40 422	0.40 329	0.40 503	0.40 378	0.40 503	0.40 378	0.40 505	0.40 379	0.40 502	0.40 391	0.40 499	0.40 384	0.40 497	0.40 379	0.40 441	0.40 457	0.40 519	0.40 448	0.40 486

riskmin	0.40 371	0.40 264	0.40 422	0.40 329	0.40 503	0.40 378	0.40 503	0.40 378	0.40 505	0.40 379	0.40 502	0.40 391	0.40 499	0.40 384	0.40 497	0.40 379	0.40 441	0.40 457	0.40 519	0.40 448	0.40 486

Anonymous_2	0.40 371	0.40 264	0.40 422	0.40 329	0.40 503	0.40 378	0.40 503	0.40 378	0.40 505	0.40 379	0.40 502	0.40 391	0.40 499	0.40 384	0.40 497	0.40 379	0.40 441	0.40 457	0.40 519	0.40 448	0.40 486

Anonymous_1	0.40 371	0.40 264	0.40 422	0.40 329	0.40 503	0.40 378	0.40 503	0.40 378	0.40 505	0.40 379	0.40 502	0.40 391	0.40 499	0.40 384	0.40 497	0.40 379	0.40 441	0.40 457	0.40 519	0.40 448	0.40 486

DGSMNet	0.34 314	0.41 277	0.27 293	0.41 344	0.28 355	0.41 397	0.28 353	0.41 397	0.27 353	0.41 396	0.27 353	0.42 424	0.27 355	0.41 404	0.28 350	0.40 379	0.29 339	0.40 457	0.28 406	0.40 448	0.27 362

AdaStereo	0.40 371	0.40 264	0.40 422	0.40 329	0.40 503	0.40 378	0.40 503	0.40 378	0.40 505	0.40 379	0.40 502	0.40 391	0.40 499	0.40 384	0.40 497	0.40 379	0.40 441	0.40 457	0.40 519	0.40 448	0.40 486
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.
ccccc		0.44 294		0.48 383	0.35 472	0.48 491		0.51 518		0.47 480		0.47 490		0.47 485		0.41 387	0.40 441	0.40 457	0.40 519	0.41 459

PCWNet_CMD	2.80 786	9.82 813	0.32 339	10.09 827	0.32 443	0.49 500	0.33 447	3.34 798	0.33 456	0.49 497	0.33 456	0.49 504	8.73 837	0.48 495	0.33 444	0.41 387	9.22 832	0.42 491	0.29 421	9.55 839	0.31 425

CFNet_ucs	2.73 779	9.64 812	0.33 344	9.92 825	0.32 443	0.49 500	0.33 447	0.49 495	0.33 456	0.49 497	0.33 456	0.49 504	8.98 839	0.48 495	0.33 444	0.41 387	9.96 838	0.40 457	0.29 421	10.12 842	0.54 547

GwcNet-ADL	0.41 379	0.41 277	0.41 436	0.41 344	0.41 513	0.41 397	0.41 512	0.41 397	0.41 515	0.41 396	0.41 510	0.41 406	0.41 511	0.41 404	0.41 505	0.41 387	0.41 451	0.41 475	0.41 529	0.41 459	0.41 495

PSMNet-ADL	0.41 379	0.41 277	0.41 436	0.41 344	0.41 513	0.41 397	0.41 512	0.41 397	0.41 515	0.41 396	0.41 510	0.41 406	0.41 511	0.41 404	0.41 505	0.41 387	0.41 451	0.41 475	0.41 529	0.41 459	0.41 495

GANet-ADL	0.41 379	0.41 277	0.41 436	0.41 344	0.41 513	0.41 397	0.41 512	0.41 397	0.41 515	0.41 396	0.41 510	0.41 406	0.41 511	0.41 404	0.41 505	0.41 387	0.41 451	0.41 475	0.41 529	0.41 459	0.41 495

ADLNet2	0.41 379	0.41 277	0.41 436	0.41 344	0.41 513	0.41 397	0.41 512	0.41 397	0.41 515	0.41 396	0.41 510	0.41 406	0.41 511	0.41 404	0.41 505	0.41 387	0.41 451	0.41 475	0.41 529	0.41 459	0.41 495

CFNet_pseudo	2.67 778	9.36 810	0.32 339	10.99 829	0.33 456	0.85 587	0.33 447	0.49 495	0.33 456	0.49 497	0.32 447	0.49 504	7.26 835	0.49 502	0.33 444	0.41 387	9.62 835	0.41 475	0.29 421	10.03 841	0.29 400

pcwnet_v2	2.66 777	9.89 814	0.33 344	9.89 824	0.32 443	0.50 509	0.32 436	0.49 495	0.33 456	0.49 497	0.34 464	0.49 504	8.76 838	0.48 495	0.33 444	0.41 387	9.58 834	0.40 457	0.29 421	9.01 837	0.63 568

ADLNet	0.41 379	0.41 277	0.41 436	0.41 344	0.41 513	0.41 397	0.41 512	0.41 397	0.41 515	0.41 396	0.41 510	0.41 406	0.41 511	0.41 404	0.41 505	0.41 387	0.41 451	0.41 475	0.41 529	0.41 459	0.41 495

ccnet	0.80 547	2.28 661	0.33 344	0.50 427	0.33 456	0.50 509	0.33 447	0.50 504	0.33 456	0.49 497	0.33 456	0.49 504	1.56 731	2.38 766	0.33 444	0.41 387	0.29 339	0.42 491	1.57 749	2.28 751	0.29 400

CFNet-RSSM	0.91 580	4.89 753	0.34 358	0.44 365	1.07 655	1.62 715	1.40 739	0.91 594	0.35 472	1.60 712	1.39 740	0.64 560	0.34 465	0.44 456	0.33 444	0.41 387	0.35 411	0.75 590	0.30 440	0.41 459	0.29 400

psmorigin	0.41 379	0.46 307	0.33 344	0.49 390	0.33 456	0.49 500	0.33 447	0.49 495	0.33 456	0.49 497	0.33 456	0.49 504	0.33 458	0.51 520	0.33 444	0.41 387	0.30 349	0.41 475	0.30 440	0.79 570	0.29 400

ccs_rob	2.79 785	10.17 817	0.32 339	10.00 826	0.33 456	0.49 500	0.33 447	1.90 726	0.32 446	0.51 520	0.33 456	0.49 504	9.24 840	0.49 502	0.33 444	0.41 387	9.82 836	0.41 475	0.28 406	9.34 838	0.29 400

LG-Stereo_L2	0.34 314	0.37 249	0.38 377	0.47 377	0.28 355	0.39 376	0.28 353	0.39 369	0.28 361	0.39 372	0.28 361	0.39 381	0.28 364	0.38 373	0.28 350	0.42 401	0.35 411	0.36 388	0.26 346	0.35 356	0.26 322

MSMDNet	2.65 776	10.14 816	0.33 344	9.74 823	0.32 443	0.87 590	0.33 447	2.95 793	0.68 592	0.49 497	0.34 464	0.49 504	5.70 831	0.49 502	0.33 444	0.42 401	9.57 833	0.41 475	0.31 451	8.36 834	0.65 576

GCAP-Stereo-w-DA	0.60 488	5.10 761	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.44 456	0.30 378	0.44 403	0.37 422	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

quiztm	0.43 396	0.49 320	0.40 422	0.51 438	0.40 503	0.51 521	0.40 503	0.50 504	0.40 505	0.50 510	0.40 502	0.51 529	0.40 499	0.50 510	0.40 497	0.44 403	0.34 404	0.44 494	0.34 477	0.44 469	0.34 450

canet-new	0.44 409	1.82 613	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.44 456	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

bcnet-new	0.44 409	1.81 605	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

LWStereo	0.44 409	1.82 613	0.38 377	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

ARStereo	0.44 409	1.80 600	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

ARStereo-new	0.44 409	1.80 600	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

FCBStereo	0.44 409	1.79 599	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

PSGStereo	0.44 409	1.78 594	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 396	1.76 589	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.31 420	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.27 385	0.38 385	0.26 322

CHEStereo	0.44 409	1.78 594	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

TOTStereo	0.44 409	1.81 605	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.44 409	1.83 616	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

ACMStereo	0.60 488	5.12 762	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.44 456	0.30 378	0.44 403	0.37 422	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

KABStereo	0.43 396	1.76 589	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

KMOStereo	0.43 396	1.80 600	0.38 377	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-cres-4k	0.44 409	1.81 605	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 396	1.77 591	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 396	1.78 594	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.44 409	1.85 622	0.38 377	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 396	1.77 591	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.44 409	1.86 625	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.44 409	1.80 600	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.44 460	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.44 456	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.44 409	1.82 613	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 396	1.77 591	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.44 409	1.83 616	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.36 417	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

FE-Mocha	0.35 326	0.71 377	0.40 422	0.47 377	0.27 347	0.34 345	0.27 342	0.34 340	0.26 348	0.34 348	0.26 348	0.34 355	0.27 355	0.34 352	0.27 341	0.44 403	0.41 451	0.33 352	0.29 421	0.32 331	0.29 400

water-stereo	0.41 379	0.84 404	0.46 453	0.50 427	0.33 456	0.45 474	0.33 447	0.45 472	0.32 446	0.45 468	0.32 447	0.45 479	0.32 446	0.45 476	0.32 432	0.44 403	0.41 451	0.39 444	0.31 451	0.39 434	0.32 432

GREAT-IGEV	0.38 351	0.43 291	0.36 370	0.48 383	0.32 443	0.45 474	0.32 436	0.45 472	0.32 446	0.45 468	0.32 447	0.45 479	0.32 446	0.45 476	0.32 432	0.44 403	0.33 373	0.41 475	0.29 421	0.41 459	0.29 400
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
GCAP-BAT	0.41 379	1.30 550	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.44 456	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.34 404	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

rgla	0.45 432	0.54 345	0.33 344	0.67 480	0.32 443	0.48 491	0.33 447	0.48 487	0.33 456	0.48 487	0.94 641	0.48 497	0.33 458	0.47 485	0.33 444	0.45 433	0.52 512	0.53 546	0.31 451	0.45 474	0.32 432

416test	0.46 441	0.55 348	0.33 344	0.67 480	0.33 456	0.48 491	0.33 447	0.48 487	0.33 456	0.48 487	0.99 647	0.48 497	0.33 458	0.48 495	0.33 444	0.45 433	0.52 512	0.54 549	0.32 459	0.45 474	0.32 432

LMStereo	0.44 409	1.80 600	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.45 433	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

CR7Stereo	0.44 409	1.81 605	0.39 389	0.50 427	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.45 433	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

BARStereo	0.44 409	1.78 594	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.44 463	0.30 387	0.44 456	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.45 433	0.34 404	0.39 444	0.26 346	0.38 385	0.26 322

MUNStereo	0.44 409	1.81 605	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.44 460	0.30 377	0.44 463	0.30 387	0.44 456	0.30 391	0.44 469	0.30 386	0.44 456	0.30 378	0.45 433	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 379	1.06 473	0.40 422	0.51 438	0.31 429	0.44 460	0.30 377	0.43 424	0.32 446	0.44 456	0.30 391	0.56 544	0.30 386	0.44 456	0.31 420	0.45 433	0.34 404	0.39 444	0.27 385	0.40 448	0.27 362

252Zero-FE	0.45 432	0.50 325	0.36 370	0.50 427	0.36 478	0.50 509	0.36 473	0.50 504	0.36 482	0.49 497	0.36 477	0.49 504	0.36 475	0.54 532	0.41 505	0.45 433	0.34 404	0.45 499	0.34 477	0.55 523	0.75 602

depthmonostereo	0.44 409	0.85 406	0.46 453	0.54 446	0.40 503	0.52 525	0.38 486	0.52 523	0.35 472	0.47 480	0.34 464	0.46 483	0.34 465	0.47 485	0.34 459	0.45 433	0.43 466	0.41 475	0.33 471	0.41 459	0.32 432

DVStereo	0.43 396	0.86 408	0.48 469	0.50 427	0.33 456	0.46 481	0.33 447	0.46 476	0.33 456	0.46 474	0.33 456	0.47 490	0.33 458	0.47 485	0.34 459	0.45 433	0.42 461	0.40 457	0.33 471	0.47 493	0.38 477

GIP-stereo	0.36 335	0.49 320	0.39 389	0.48 383	0.32 443	0.41 397	0.28 353	0.40 378	0.30 387	0.41 396	0.28 361	0.40 391	0.28 364	0.42 418	0.28 350	0.45 433	0.32 360	0.38 400	0.30 440	0.37 372	0.27 362

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 371	1.09 476	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.44 463	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.45 433	0.34 404	0.38 400	0.27 385	0.38 385	0.27 362

RMAStereo	0.45 432	1.81 605	0.40 422	0.50 427	0.31 429	0.44 460	0.31 425	0.44 463	0.31 434	0.44 456	0.31 436	0.44 469	0.32 446	0.44 456	0.31 420	0.46 445	0.35 411	0.39 444	0.27 385	0.39 434	0.27 362

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 379	1.09 476	0.40 422	0.52 441	0.31 429	0.44 460	0.31 425	0.44 463	0.31 434	0.44 456	0.31 436	0.44 469	0.31 438	0.44 456	0.31 420	0.46 445	0.35 411	0.39 444	0.28 406	0.39 434	0.28 391

otaku	0.46 441	0.46 307	0.46 453	0.46 370	0.46 534	0.46 481	0.46 533	0.46 476	0.46 533	0.46 474	0.46 535	0.46 483	0.46 532	0.46 481	0.46 526	0.46 445	0.46 477	0.46 504	0.46 546	0.46 479	0.46 514

Dean	0.46 441	0.46 307	0.46 453	0.46 370	0.46 534	0.46 481	0.46 533	0.46 476	0.46 533	0.47 480	0.46 535	0.46 483	0.46 532	0.46 481	0.46 526	0.46 445	0.46 477	0.46 504	0.46 546	0.46 479	0.46 514

ACVNet_1	0.46 441	0.47 312	0.46 453	0.46 370	0.46 534	0.46 481	0.46 533	0.46 476	0.47 539	0.46 474	0.46 535	0.46 483	0.46 532	0.46 481	0.46 526	0.46 445	0.46 477	0.47 514	0.46 546	0.46 479	0.46 514

ACVNet-4b	0.46 441	0.46 307	0.46 453	0.46 370	0.46 534	0.46 481	0.46 533	0.46 476	0.46 533	0.46 474	0.46 535	0.46 483	0.46 532	0.47 485	0.46 526	0.46 445	0.46 477	0.46 504	0.46 546	0.46 479	0.46 514

IGEV-Stereo	0.35 326	0.44 294	0.45 447	0.49 390	0.30 380	0.37 362	0.30 377	0.36 347	0.30 387	0.36 356	0.29 376	0.36 362	0.29 376	0.36 361	0.30 378	0.46 445	0.39 437	0.32 345	0.24 337	0.32 331	0.25 316
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ATMStereo	0.46 441	1.99 640	0.40 422	0.51 438	0.31 429	0.44 460	0.31 425	0.44 463	0.31 434	0.44 456	0.31 436	0.44 469	0.31 438	0.44 456	0.32 432	0.47 452	0.35 411	0.39 444	0.27 385	0.39 434	0.27 362

Ntro	0.47 449	0.47 312	0.46 453	0.46 370	0.46 534	0.47 486	0.47 539	0.46 476	0.47 539	0.46 474	0.46 535	0.47 490	0.46 532	0.47 485	0.47 534	0.47 452	0.46 477	0.46 504	0.46 546	0.46 479	0.46 514

HaxPig	0.47 449	0.47 312	0.47 461	0.49 390	0.47 542	0.47 486	0.47 539	0.47 482	0.47 539	0.47 480	0.47 544	0.47 490	0.47 541	0.47 485	0.47 534	0.47 452	0.47 485	0.47 514	0.47 553	0.47 493	0.48 524

UNDER WATER	0.47 449	0.47 312	0.47 461	0.47 377	0.47 542	0.47 486	0.47 539	0.47 482	0.47 539	0.47 480	0.47 544	0.47 490	0.46 532	0.47 485	0.47 534	0.47 452	0.47 485	0.47 514	0.46 546	0.47 493	0.47 522

LVE	0.47 449	0.47 312	0.47 461	0.47 377	0.49 550	0.47 486	0.47 539	0.47 482	0.49 548	0.47 480	0.47 544	0.47 490	0.46 532	0.47 485	0.47 534	0.47 452	0.47 485	0.48 522	0.47 553	0.47 493	0.47 522

GCST	0.50 465	2.08 643	0.38 377	0.53 443	0.35 472	0.49 500	0.35 467	0.50 504	0.35 472	0.49 497	0.35 473	0.49 504	0.35 471	0.49 502	0.35 463	0.48 457	0.37 422	0.45 499	0.33 471	0.44 469	0.33 441

RainbowNet	0.48 456	0.48 318	0.48 469	0.48 383	0.48 546	0.48 491	0.48 548	0.48 487	0.48 546	0.48 487	0.48 548	0.48 497	0.48 542	0.48 495	0.48 541	0.48 457	0.48 491	0.48 522	0.48 557	0.48 497	0.48 524

notaker	0.48 456	0.49 320	0.48 469	0.48 383	0.48 546	0.48 491	0.48 548	0.48 487	0.49 548	0.48 487	0.48 548	0.48 497	0.48 542	0.48 495	0.48 541	0.48 457	0.48 491	0.48 522	0.48 557	0.48 497	0.49 530

ww	0.47 449	0.52 335	0.38 377	0.56 454	0.37 483	0.56 535	0.38 486	0.56 532	0.37 484	0.56 539	0.77 620	0.56 544	0.37 480	0.57 542	0.37 476	0.49 460	0.33 373	0.49 527	0.33 471	0.49 500	0.33 441

base	0.56 483	2.58 684	1.43 699	0.48 383	0.27 347	0.54 532	0.31 425	0.53 525	0.30 387	0.54 533	0.26 348	0.46 483	0.31 438	0.52 525	0.28 350	0.49 460	0.28 324	0.45 499	0.32 459	0.57 529	0.26 322

MGW-Stereo-1	0.34 314	0.52 335	0.19 236	0.30 264	0.19 304	0.29 318	0.38 486	0.29 316	0.19 302	0.30 324	0.19 307	0.29 327	0.37 480	0.57 542	0.19 299	0.49 460	0.33 373	0.49 527	0.33 471	0.49 500	0.33 441

416test1013	0.49 462	0.80 397	0.33 344	0.67 480	0.33 456	0.48 491	0.41 512	0.48 487	0.39 502	0.48 487	0.93 640	0.52 531	0.32 446	0.52 525	0.38 480	0.49 460	0.51 508	0.53 546	0.37 499	0.51 513	0.36 464

UGAM-zero	0.51 470	2.17 653	0.39 389	0.53 443	0.36 478	0.50 509	0.36 473	0.50 504	0.36 482	0.49 497	0.36 477	0.50 518	0.35 471	0.50 510	0.36 466	0.49 460	0.37 422	0.47 514	0.35 490	0.46 479	0.34 450

UGAM	0.51 470	2.23 658	0.39 389	0.54 446	0.35 472	0.50 509	0.35 467	0.49 495	0.35 472	0.49 497	0.35 473	0.49 504	0.36 475	0.50 510	0.36 466	0.49 460	0.37 422	0.45 499	0.34 477	0.45 474	0.34 450

MyStereo07	0.60 488	3.72 728	0.48 469	0.49 390	0.41 513	0.36 353	0.32 436	0.49 495	0.43 525	0.51 520	0.42 521	0.49 504	0.43 522	0.51 520	0.64 572	0.49 460	0.45 475	0.34 362	0.32 459	0.35 356	0.43 505

MyStereo04	0.56 483	3.72 728	0.59 507	0.49 390	0.41 513	0.36 353	0.32 436	0.37 355	0.31 434	0.34 348	0.46 535	0.35 357	0.32 446	0.35 355	0.33 444	0.49 460	0.45 475	0.34 362	0.32 459	0.35 356	0.43 505

KSHMR	0.66 505	0.50 325	0.48 469	1.15 569	0.52 561	0.49 500	0.51 558	0.49 495	0.71 610	0.67 564	0.50 555	1.16 647	1.11 653	0.66 558	0.52 553	0.49 460	0.49 495	0.51 540	0.66 600	0.50 507	1.14 659

ACVNet_2	0.49 462	0.49 320	0.49 476	0.49 390	0.49 550	0.49 500	0.49 550	0.49 495	0.49 548	0.49 497	0.49 551	0.49 504	0.49 548	0.49 502	0.49 543	0.49 460	0.49 495	0.49 527	0.49 561	0.49 500	0.49 530

SCV_C0	0.45 432	0.88 413	0.49 476	0.54 446	0.37 483	0.48 491	0.37 479	0.48 487	0.37 484	0.48 487	0.36 477	0.48 497	0.37 480	0.49 502	0.37 476	0.50 470	0.41 451	0.44 494	0.34 477	0.44 469	0.34 450

SCV	0.46 441	0.94 433	0.45 447	0.54 446	0.37 483	0.48 491	0.38 486	0.48 487	0.37 484	0.48 487	0.39 499	0.48 497	0.37 480	0.49 502	0.37 476	0.50 470	0.46 477	0.44 494	0.34 477	0.44 469	0.34 450

FoundationStereo	0.50 465	0.50 325	0.50 482	0.50 427	0.50 554	0.50 509	0.50 554	0.50 504	0.50 553	0.50 510	0.50 555	0.50 518	0.50 553	0.50 510	0.50 546	0.50 470	0.50 503	0.50 535	0.50 563	0.50 507	0.50 533

StereoAnything_RVC	0.50 465	0.50 325	0.50 482	0.50 427	0.50 554	0.50 509	0.50 554	0.50 504	0.50 553	0.50 510	0.50 555	0.50 518	0.50 553	0.50 510	0.50 546	0.50 470	0.50 503	0.50 535	0.50 563	0.50 507	0.50 533

dual_stereo	0.50 465	0.50 325	0.50 482	0.50 427	0.50 554	0.50 509	0.50 554	0.50 504	0.50 553	0.50 510	0.50 555	0.50 518	0.50 553	0.50 510	0.50 546	0.50 470	0.50 503	0.50 535	0.50 563	0.50 507	0.50 533

SANet	0.50 465	0.50 325	0.50 482	0.50 427	0.50 554	0.50 509	0.50 554	0.50 504	0.50 553	0.50 510	0.50 555	0.50 518	0.50 553	0.50 510	0.50 546	0.50 470	0.50 503	0.50 535	0.50 563	0.50 507	0.50 533

fffft	0.48 456	0.51 333	0.45 447	0.52 441	0.45 532	0.52 525	0.45 529	0.52 523	0.48 546	0.53 527	0.45 531	0.52 531	0.45 528	0.52 525	0.46 526	0.51 476	0.41 451	0.50 535	0.41 529	0.50 507	0.41 495
1: 1. 1
ktn	0.72 525	0.53 341	1.08 611	1.14 566	0.51 560	1.22 684	1.36 732	0.51 518	0.59 573	0.51 520	0.51 561	0.69 568	1.20 665	0.67 560	0.51 551	0.51 476	0.49 495	0.58 556	0.66 600	0.52 517	0.53 544

DDF-Stereo	0.43 396	1.15 485	0.57 505	0.53 443	0.32 443	0.41 397	0.32 436	0.41 397	0.32 446	0.41 396	0.32 447	0.41 406	0.32 446	0.40 384	0.32 432	0.52 478	0.50 503	0.38 400	0.31 451	0.39 434	0.31 425

GASTEREO	0.48 456	1.21 538	0.47 461	0.57 456	0.38 491	0.50 509	0.38 486	0.50 504	0.38 489	0.50 510	0.38 489	0.50 518	0.38 486	0.50 510	0.38 480	0.52 478	0.42 461	0.46 504	0.34 477	0.46 479	0.34 450

PML	0.46 441	1.36 557	0.29 308	0.58 458	0.30 380	0.57 542	0.29 368	0.57 536	0.29 371	0.57 543	0.29 376	0.57 548	0.29 376	0.56 537	0.29 368	0.52 478	0.30 349	0.53 546	0.31 451	0.53 521	0.30 415

GeoMambaStereo_RVC	0.56 483	2.49 680	1.46 702	0.55 453	0.30 380	0.53 527	0.26 338	0.47 482	0.29 371	0.50 510	0.31 436	0.51 529	0.29 376	0.44 456	0.28 350	0.53 481	0.31 354	0.57 554	0.29 421	0.51 513	0.27 362

CFNet_RVC	2.38 767	8.71 805	0.38 377	9.33 819	0.42 523	0.56 535	0.42 519	0.60 544	0.38 489	0.62 554	0.42 521	0.56 544	7.29 836	0.62 550	0.42 513	0.53 481	0.37 422	0.49 527	0.34 477	8.30 833	6.87 832

GEAStereo	0.62 497	3.91 735	0.48 469	0.69 486	0.38 491	0.51 521	0.38 486	0.51 518	0.38 489	0.53 527	0.38 489	0.50 518	0.38 486	0.51 520	0.38 480	0.54 483	0.43 466	0.46 504	0.34 477	0.46 479	0.34 450

GSStereo	0.81 552	4.28 745	0.50 482	0.59 461	0.40 503	0.51 521	0.38 486	0.50 504	0.38 489	0.50 510	0.38 489	0.50 518	3.79 816	0.50 510	0.38 480	0.54 483	0.43 466	0.46 504	0.34 477	0.46 479	0.35 461

GS-Stereo							0.38 486	0.50 504	0.38 489	0.50 510	0.38 489	0.50 518	3.79 816	0.50 510	0.38 480	0.54 483	0.43 466	0.46 504	0.34 477	0.46 479	0.35 461

gasm-f	0.62 497	3.91 735	0.48 469	0.69 486	0.38 491	0.51 521	0.38 486	0.51 518	0.38 489	0.53 527	0.38 489	0.50 518	0.38 486	0.51 520	0.38 480	0.54 483	0.43 466	0.46 504	0.34 477	0.46 479	0.34 450

MyStereo8	0.71 522	3.92 737	0.52 492	0.59 461	0.52 561	0.57 542	0.53 561	0.59 542	0.50 553	0.59 547	0.51 561	0.57 548	0.50 553	0.56 537	0.52 553	0.54 483	0.49 495	0.54 549	0.49 561	0.55 523	0.50 533

PSMNet_ROB	0.54 477	0.54 345	0.54 497	0.54 446	0.53 564	0.54 532	0.54 564	0.53 525	0.54 564	0.54 533	0.54 566	0.54 537	0.53 560	0.54 532	0.54 557	0.54 483	0.53 516	0.54 549	0.54 571	0.54 522	0.54 547

S0	0.42 393	0.44 294	0.54 497	0.59 461	0.34 468	0.48 491	0.22 310	0.51 518	0.25 334	0.51 520	0.34 464	0.53 533	0.35 471	0.47 485	0.36 466	0.55 489	0.39 437	0.49 527	0.27 385	0.46 479	0.34 450

LG-Stereo_L1	0.47 449	0.52 335	0.47 461	0.62 467	0.39 501	0.53 527	0.40 503	0.53 525	0.39 502	0.53 527	0.39 499	0.53 533	0.39 498	0.53 529	0.39 494	0.55 489	0.46 477	0.49 527	0.37 499	0.49 500	0.37 470

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 456	0.55 348	0.47 461	0.63 469	0.41 513	0.56 535	0.44 523	0.56 532	0.41 515	0.56 539	0.41 510	0.57 548	0.42 517	0.56 537	0.41 505	0.55 489	0.43 466	0.51 540	0.37 499	0.51 513	0.37 470

CASS	0.57 487	0.89 416	0.56 501	0.57 456	0.56 568	0.56 535	0.56 566	0.56 532	0.53 562	0.57 543	0.57 569	0.59 552	0.48 542	0.56 537	0.57 561	0.55 489	0.56 521	0.47 514	0.56 577	0.62 536	0.56 558
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymus	0.47 449	0.73 380	0.46 453	0.43 361	0.54 567	0.53 527	0.27 342	0.39 369	0.35 472	0.33 345	0.40 502	0.33 350	0.38 486	0.53 529	0.54 557	0.56 493	0.36 417	0.49 527	0.53 569	0.66 540	0.54 547

DN	0.53 476	0.85 406	0.45 447	0.65 475	0.44 528	0.60 545	0.44 523	0.60 544	0.44 528	0.60 548	0.45 531	0.60 553	0.44 524	0.60 548	0.44 519	0.56 493	0.42 461	0.56 553	0.42 537	0.56 526	0.42 502

z-ln-s-r	0.21 242	1.40 563	0.53 496	0.56 454	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.05 121	0.57 495	0.44 474	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

test410_97500	0.41 379	0.89 416	0.31 330	0.40 329	0.31 429	0.40 378	0.31 425	0.40 378	0.31 434	0.61 550	0.53 564	0.40 391	0.31 438	0.40 384	0.31 420	0.58 496	0.47 485	0.38 400	0.29 421	0.38 385	0.29 400

AANet	0.07 68	0.04 52	0.03 39	0.04 53	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.11 199	0.04 96	0.03 58	0.58 496	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.03 52

MonSter	0.60 488	0.64 368	0.52 492	0.62 467	0.44 528	2.07 735	0.44 523	0.62 549	0.44 528	0.62 554	0.44 526	0.62 558	0.44 524	0.62 550	0.44 519	0.58 496	0.42 461	0.62 561	0.46 546	0.58 532	0.42 502

test410	0.66 505	5.69 785	0.31 330	0.40 329	0.31 429	0.41 397	0.31 425	0.40 378	0.31 434	0.62 554	0.55 567	0.40 391	0.31 438	0.40 384	0.31 420	0.59 499	0.47 485	0.38 400	0.29 421	0.38 385	0.30 415

Selective-IGEV	0.51 470	0.55 348	0.45 447	0.69 486	0.45 532	0.61 547	0.45 529	0.50 504	0.40 505	0.56 539	0.44 526	0.55 541	0.40 499	0.72 569	0.67 579	0.59 499	0.46 477	0.45 499	0.34 477	0.46 479	0.37 470

MSCF	0.51 470	1.40 563	0.49 476	0.58 458	0.38 491	0.50 509	0.38 486	0.54 528	0.41 515	0.52 524	0.41 510	0.53 533	0.42 517	0.53 529	0.41 505	0.60 501	0.47 485	0.48 522	0.37 499	0.48 497	0.38 477

MyStereo06	0.75 533	4.12 739	0.60 511	0.63 469	0.61 578	0.62 550	0.66 581	0.56 532	0.45 532	0.55 537	0.48 548	0.54 537	0.46 532	0.57 542	0.45 522	0.60 501	0.57 523	0.64 565	0.55 573	0.72 556	0.55 555

MyStereo05	0.80 547	4.12 739	0.63 523	0.63 469	0.61 578	0.62 550	0.66 581	0.65 553	0.62 577	0.67 564	0.61 579	0.65 564	0.58 569	0.67 560	0.55 560	0.60 501	0.57 523	0.64 565	0.55 573	0.72 556	0.55 555

LL-Strereo2	0.48 456	1.73 587	0.51 488	0.59 461	0.34 468	0.42 418	0.33 447	0.40 378	0.31 434	0.42 410	0.33 456	0.42 424	0.31 438	0.44 456	0.39 494	0.60 501	0.51 508	0.44 494	0.33 471	0.44 469	0.33 441

MWDA-net	0.67 511	0.66 369	0.45 447	2.84 725	0.46 534	0.73 567	0.45 529	0.71 564	0.44 528	0.72 570	0.45 531	0.70 571	0.45 528	0.70 565	0.44 519	0.61 505	0.41 451	0.61 560	0.43 540	0.61 535	0.42 502

FSD					0.44 528	0.56 535	0.44 523	0.55 531	0.44 528	0.56 539	0.44 526	0.56 544	0.44 524	0.56 537	0.46 526	0.61 505	0.42 461	0.52 543	0.42 537	0.52 517

AIO-test1	0.54 477	0.60 363	0.52 492	0.66 479	0.47 542	0.61 547	0.47 539	0.58 539	0.46 533	0.61 550	0.46 535	0.61 556	0.45 528	0.62 550	0.45 522	0.61 505	0.52 512	0.57 554	0.48 557	0.57 529	0.48 524

SMoEStereo_RVC	0.63 499	0.75 385	0.51 488	0.73 501	0.53 564	0.71 563	0.47 539	0.67 557	0.58 568	0.74 579	0.60 575	0.72 575	0.53 560	0.74 574	0.51 551	0.61 505	0.62 542	0.62 561	0.61 586	0.63 537	0.61 564

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 580	0.86 408	0.89 579	1.25 626	0.69 595	1.05 622	0.81 625	1.16 630	0.50 553	1.12 639	0.97 644	0.72 575	0.82 621	1.06 634	0.95 635	0.61 505	0.87 590	1.03 643	0.85 638	1.04 618	1.01 647

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 351	0.35 240	0.56 501	0.63 469	0.29 368	0.36 353	0.29 368	0.36 347	0.29 371	0.39 372	0.29 376	0.36 362	0.29 376	0.36 361	0.29 368	0.62 510	0.57 523	0.35 378	0.29 421	0.36 367	0.29 400

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.38 351	0.35 240	0.56 501	0.63 469	0.28 355	0.36 353	0.28 353	0.36 347	0.28 361	0.36 356	0.28 361	0.36 362	0.28 364	0.36 361	0.28 350	0.62 510	0.57 523	0.35 378	0.28 406	0.35 356	0.28 391

PAM_32	0.64 501	2.38 673	0.51 488	0.92 530	0.43 527	0.53 527	0.44 523	0.87 587	0.43 525	0.52 524	0.45 531	0.53 533	0.40 499	0.54 532	0.46 526	0.62 510	0.56 521	0.48 522	0.45 543	0.76 564	0.44 508

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 533	0.92 427	0.85 578	0.96 542	0.59 571	1.27 688	0.44 523	0.59 542	0.69 597	0.91 600	0.68 594	0.55 541	0.61 576	1.06 634	0.83 626	0.62 510	0.70 565	0.90 612	0.41 529	0.89 588	0.56 558

S	0.56 483	0.61 365	0.54 497	0.68 485	0.48 546	0.65 553	0.49 550	0.63 550	0.49 548	0.64 558	0.49 551	0.64 560	0.48 542	0.62 550	0.49 543	0.63 514	0.62 542	0.59 559	0.48 557	0.57 529	0.48 524

PointNet	0.60 488	0.75 385	0.49 476	0.79 508	0.50 554	0.79 575	0.49 550	0.79 575	0.49 548	0.80 586	0.49 551	0.79 587	0.49 548	0.80 581	0.49 543	0.63 514	0.40 441	0.63 563	0.40 519	0.63 537	0.40 486

FAST (zero-shot)	0.87 576	1.55 569	0.42 441	1.57 654	0.42 523	1.62 715	0.45 529	1.59 709	0.42 523	1.66 720	0.44 526	1.62 720	0.42 517	1.59 714	0.42 513	0.64 516	0.43 466	0.64 565	0.42 537	0.67 543	0.46 514

AIO-test2	0.55 481	0.59 359	0.52 492	0.67 480	0.47 542	0.61 547	0.47 539	0.61 548	0.47 539	0.61 550	0.47 544	0.61 556	0.48 542	0.62 550	0.47 534	0.64 516	0.53 516	0.58 556	0.47 553	0.58 532	0.48 524

WCG-NET	0.61 495	1.21 538	0.54 497	0.61 466	0.53 564	0.67 556	0.53 561	0.66 556	0.53 562	0.64 558	0.53 564	0.65 564	0.53 560	0.59 546	0.52 553	0.65 518	0.48 491	0.64 565	0.52 567	0.58 532	0.50 533

DSFCA	0.66 505	0.73 380	0.78 567	0.65 475	0.65 586	0.64 552	0.64 578	0.65 553	0.63 580	0.64 558	0.64 583	0.64 560	0.64 578	0.65 557	0.65 575	0.65 518	0.65 547	0.65 569	0.65 597	0.66 540	0.64 574

WAFT-Stereo (ZS)	0.67 511	0.78 392	0.67 536	0.67 480	0.66 589	0.67 556	0.67 585	0.65 553	0.66 584	0.66 562	0.67 588	0.66 567	0.67 585	0.67 560	0.72 607	0.66 520	0.67 550	0.67 571	0.67 604	0.67 543	0.67 580

LMCR-Stereo	0.65 503	0.63 366	0.65 530	0.65 475	0.65 586	0.66 555	0.63 577	0.58 539	0.65 582	0.63 557	0.64 583	0.65 564	0.65 580	0.66 558	0.66 578	0.66 520	0.64 545	0.65 569	0.67 604	0.68 545	0.73 598

PA-Net	11.80 832	223.51 866	0.62 519	0.59 461	0.71 601	0.59 544	0.73 611	0.67 557	0.73 616	0.55 537	0.61 579	0.60 553	0.74 608	0.63 555	0.73 608	0.66 520	0.60 536	0.69 575	0.66 600	0.72 556	0.65 576
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
anonymity	0.63 499	0.69 372	0.56 501	0.71 495	0.56 568	0.71 563	0.56 566	0.71 564	0.56 565	0.72 570	0.56 568	0.71 572	0.56 564	0.71 567	0.58 563	0.68 523	0.55 519	0.68 572	0.55 573	0.68 545	0.54 547

GStereo	0.75 533	2.98 709	1.68 717	0.69 486	0.39 501	0.72 565	0.41 512	0.72 568	0.34 467	0.73 573	0.41 510	0.72 575	0.49 548	0.74 574	0.47 534	0.69 524	0.48 491	0.74 588	0.40 519	0.69 549	0.44 508

mm2	0.69 516	0.69 372	0.69 546	0.69 486	0.69 595	0.69 558	0.69 598	0.69 559	0.69 597	0.69 567	0.69 599	0.69 568	0.69 596	0.69 563	0.69 594	0.69 524	0.69 562	0.69 575	0.69 610	0.69 549	0.69 584

mm1	0.69 516	0.69 372	0.69 546	0.69 486	0.69 595	0.69 558	0.69 598	0.69 559	0.69 597	0.69 567	0.69 599	0.69 568	0.69 596	0.69 563	0.69 594	0.69 524	0.69 562	0.69 575	0.69 610	0.69 549	0.69 584

HH	0.71 522	2.54 681	0.74 560	1.10 560	0.32 443	0.41 397	0.37 479	0.69 559	0.78 620	0.73 573	0.90 633	0.75 582	1.00 634	0.84 591	0.69 594	0.69 524	0.40 441	0.35 378	0.26 346	0.35 356	0.26 322

HanStereo	0.71 522	2.54 681	0.74 560	1.10 560	0.32 443	0.41 397	0.37 479	0.69 559	0.78 620	0.73 573	0.90 633	0.75 582	1.00 634	0.84 591	0.69 594	0.69 524	0.40 441	0.35 378	0.26 346	0.35 356	0.26 322

DMCA-RVC	0.70 519	0.80 397	0.70 549	0.70 493	0.70 599	0.70 561	0.70 604	0.71 564	0.70 605	0.70 569	0.71 609	0.71 572	0.70 600	0.70 565	0.69 594	0.69 524	0.70 565	0.69 575	0.70 614	0.69 549	0.70 587

ARAFT	0.68 513	0.81 401	0.63 523	0.74 504	0.60 573	0.78 572	0.62 576	0.77 574	0.66 584	0.74 579	0.63 581	0.75 582	0.62 577	0.83 590	0.60 568	0.70 530	0.55 519	0.70 580	0.60 584	0.78 568	0.55 555

HLF11	0.17 218	0.05 67	0.63 523	0.72 497	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.71 531	0.59 533	0.05 114	0.04 105	0.04 103	0.04 96

TestStereo_HLe17	0.17 218	0.05 67	0.65 530	0.72 497	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.71 531	0.59 533	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

MGA	0.73 529	0.76 388	0.60 511	0.92 530	1.17 667	0.81 580	0.59 573	0.84 585	0.62 577	0.81 589	0.59 573	0.84 596	0.60 573	0.81 584	0.61 570	0.71 531	0.53 516	0.89 611	0.53 569	0.75 561	0.54 547

CAR	0.72 525	0.76 388	0.59 507	0.84 517	1.19 671	0.81 580	0.58 569	0.81 581	0.58 568	0.81 589	0.58 571	0.83 594	0.59 571	0.82 585	0.59 566	0.71 531	0.49 495	0.73 583	0.68 606	0.87 584	0.52 541

MSE-Stereo	0.72 525	0.76 388	0.59 507	0.84 517	1.19 671	0.81 580	0.58 569	0.81 581	0.58 568	0.81 589	0.58 571	0.83 594	0.59 571	0.82 585	0.59 566	0.71 531	0.49 495	0.73 583	0.68 606	0.87 584	0.52 541

iinet-test	0.08 78	0.16 171	0.02 15	0.16 162	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.17 289	0.02 26	0.02 27	0.71 531	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.16 261

Pro-Stereo	0.79 544	0.53 341	0.38 377	0.49 390	0.38 491	0.49 500	0.37 479	0.49 495	0.67 586	0.50 510	0.38 489	1.10 639	0.38 486	0.49 502	0.38 480	0.71 531	0.88 591	5.98 835	0.36 496	0.46 479	0.36 464

TorneroNet	0.66 505	0.53 341	0.50 482	0.50 427	0.64 584	1.06 623	0.70 604	0.50 504	0.51 560	0.49 497	0.69 599	0.49 504	0.50 553	0.48 495	1.15 663	0.71 531	0.49 495	1.14 646	1.08 664	0.49 500	0.49 530

ManiGeoR	0.17 218	0.05 67	0.62 519	0.73 501	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.72 539	0.58 527	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

HLf10	0.17 218	0.05 67	0.62 519	0.73 501	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.72 539	0.58 527	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

HLf8	0.17 218	0.05 67	0.62 519	0.72 497	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.72 539	0.58 527	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

999	1.00 595	1.12 481	0.59 507	1.10 560	1.21 719	1.09 628	0.52 559	1.08 622	1.43 741	1.18 646	1.35 733	0.98 615	0.52 559	0.91 603	0.85 627	0.72 539	1.46 711	0.83 606	0.98 648	0.68 545	1.41 732

iGMRVC	0.84 563	2.85 706	0.72 555	0.72 497	0.73 604	0.77 570	0.79 618	0.73 569	0.74 618	0.73 573	0.72 612	0.73 579	0.76 611	0.73 572	0.73 608	0.72 539	0.73 572	0.73 583	0.72 619	0.73 559	0.72 594

light-stereo	0.05 57	0.04 52	0.01 10	0.02 14	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.03 59	0.02 26	0.01 16	0.73 544	0.01 16	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.02 20

IINet	0.06 62	0.05 67	0.02 15	0.05 60	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 106	0.02 26	0.02 27	0.73 544	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.04 96

zero-FE	0.72 525	1.31 552	0.66 532	0.92 530	0.60 573	0.82 583	0.58 569	0.82 584	0.58 568	0.81 589	0.60 575	0.81 592	0.60 573	0.82 585	0.58 563	0.74 546	0.59 533	0.73 583	0.52 567	0.76 564	0.51 540

GeoAtt-L (ZS)	0.60 488	0.70 375	0.51 488	0.75 505	0.46 534	0.72 565	0.46 533	0.76 572	0.46 533	0.72 570	0.46 535	0.72 575	0.46 532	0.72 569	0.46 526	0.75 547	0.51 508	0.70 580	0.45 543	0.69 549	0.45 511

RT-IGEV	0.07 68	0.05 67	0.03 39	0.05 60	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.03 58	0.75 547	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.04 96

GCAP-Stereo	0.75 533	4.15 742	0.42 441	0.75 505	0.35 472	0.78 572	0.40 503	0.79 575	0.38 489	0.78 583	0.36 477	0.78 585	0.36 475	0.79 579	0.39 494	0.75 547	0.39 437	0.76 592	0.39 517	0.75 561	0.39 484

MWSP-net	0.96 591	0.75 385	0.49 476	4.84 788	0.48 546	1.28 690	0.52 559	1.20 638	0.51 560	1.14 643	0.70 603	1.00 616	0.56 564	0.90 601	0.69 594	0.76 550	0.60 536	0.95 627	0.56 577	0.73 559	0.45 511

DStereoRT	0.73 529	0.81 401	0.73 559	0.71 495	0.74 606	0.73 567	0.75 613	0.71 564	0.71 610	0.74 579	0.72 612	0.73 579	0.80 617	0.71 567	0.73 608	0.76 550	0.71 569	0.73 583	0.72 619	0.70 554	0.76 605

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 519	0.72 379	0.71 552	0.80 512	0.62 583	0.82 583	0.61 575	0.81 581	0.62 577	0.81 589	0.63 581	0.80 589	0.70 600	0.73 572	0.61 570	0.76 550	0.61 541	0.74 588	0.61 586	0.77 566	0.61 564

AFF-stereo	0.73 529	0.88 413	0.67 536	0.75 505	0.68 594	0.75 569	0.64 578	0.80 578	0.72 613	0.83 594	0.70 603	0.82 593	0.64 578	0.84 591	0.67 579	0.77 553	0.63 544	0.81 601	0.63 588	0.78 568	0.62 567

monster-pro	0.75 533	1.67 579	0.64 526	0.89 523	0.57 570	0.86 589	0.56 566	0.87 587	0.56 565	0.87 595	0.57 569	0.88 599	0.57 566	0.87 596	0.57 561	0.79 554	0.58 527	0.76 592	0.54 571	0.77 566	0.54 547

G-Net	0.79 544	0.79 394	0.79 570	0.79 508	0.79 619	0.79 575	0.79 618	0.79 575	0.79 624	0.79 585	0.79 625	0.79 587	0.79 616	0.79 579	0.79 618	0.79 554	0.79 582	0.79 596	0.79 630	0.79 570	0.79 610

SE	0.64 501	0.73 380	0.77 565	0.79 508	0.59 571	0.78 572	0.54 564	0.58 539	0.58 568	0.78 583	0.59 573	0.63 559	0.18 301	0.78 578	0.52 553	0.80 556	0.65 547	0.69 575	0.57 580	0.75 561	0.52 541

FC-DCNN	1.07 612	1.09 476	0.98 591	0.89 523	0.52 561	1.41 704	0.91 634	1.21 684	1.24 727	1.96 730	2.05 800	1.91 731	1.30 719	1.27 701	1.08 653	0.80 556	0.60 536	0.58 556	0.41 529	0.68 545	0.54 547

NaN_ROB	0.80 547	0.80 397	0.80 571	0.80 512	0.80 622	0.80 577	0.80 621	0.80 578	0.80 626	0.80 586	0.80 627	0.80 589	0.80 617	0.80 581	0.80 621	0.80 556	0.80 585	0.80 599	0.80 632	0.80 573	0.80 611

CSAN	0.80 547	0.80 397	0.80 571	0.80 512	0.80 622	0.80 577	0.80 621	0.80 578	0.80 626	0.80 586	0.80 627	0.80 589	0.80 617	0.80 581	0.80 621	0.80 556	0.80 585	0.80 599	0.80 632	0.80 573	0.80 611

FlowAnything_test	1.02 607	1.72 582	0.71 552	1.59 656	0.70 599	1.61 713	0.69 598	1.61 711	0.70 605	1.60 712	0.70 603	1.61 719	0.69 596	1.61 717	0.70 603	0.81 560	0.58 527	0.81 601	0.55 573	0.81 576	0.56 558

FlowAnything	1.02 607	1.71 581	0.72 555	1.59 656	0.69 595	1.60 712	0.69 598	1.61 711	0.70 605	1.60 712	0.69 599	1.60 716	0.69 596	1.61 717	0.69 594	0.81 560	0.58 527	0.81 601	0.56 577	0.82 578	0.56 558

RSM++	0.76 539	0.82 403	0.66 532	0.85 521	0.64 584	0.85 587	0.71 607	0.94 601	0.64 581	0.87 595	0.67 588	0.87 598	0.65 580	0.84 591	0.65 575	0.81 560	0.70 565	0.79 596	0.71 617	0.83 580	0.70 587

Selective-RAFT-Error	0.88 577	0.84 404	0.98 591	0.86 522	0.97 639	0.88 591	0.95 640	0.84 585	0.99 650	0.92 602	0.82 629	0.84 596	0.98 633	0.87 596	0.97 637	0.81 560	0.83 588	0.79 596	0.82 635	0.79 570	0.85 616

DCRE	0.84 563	1.89 628	0.77 565	0.94 537	0.72 603	0.88 591	0.73 611	0.87 587	0.78 620	0.90 598	0.71 609	0.88 599	0.67 585	0.88 598	0.73 608	0.81 560	0.68 556	0.81 601	0.70 614	0.82 578	0.70 587

4D-IteraStereo	0.78 543	3.13 713	0.89 579	0.69 486	0.32 443	0.40 378	0.32 436	0.76 572	0.97 647	0.52 524	0.65 585	0.89 602	0.32 446	0.76 577	0.98 638	0.83 565	0.94 600	0.35 378	0.27 385	0.70 554	0.89 621

Selective-RAFT	0.89 579	0.89 416	0.72 555	1.16 574	0.78 617	1.06 623	0.82 628	0.87 587	0.97 647	1.00 610	0.91 636	0.90 603	1.00 634	0.89 600	0.93 634	0.83 565	0.83 588	0.82 605	0.82 635	0.81 576	0.82 614

DDUNet	0.81 552	2.45 678	0.57 505	0.90 525	0.60 573	0.88 591	0.59 573	0.90 592	0.60 574	0.88 597	0.60 575	0.90 603	0.58 569	0.88 598	0.60 568	0.84 567	0.60 536	0.86 609	0.57 580	0.86 583	0.60 563

MoCha-V2	2.11 741	26.97 838	0.78 567	0.92 530	0.77 616	0.96 601	0.72 610	0.90 592	0.72 613	0.94 606	0.70 603	0.90 603	0.71 605	0.91 603	0.71 605	0.85 568	0.71 569	0.88 610	0.69 610	0.87 584	0.67 580

UDG	0.80 547	2.21 657	0.60 511	0.91 527	0.60 573	0.90 594	0.58 569	0.88 591	0.60 574	0.90 598	0.60 575	0.88 599	0.60 573	0.90 601	0.58 563	0.86 569	0.60 536	0.84 607	0.59 583	0.84 581	0.61 564

Syn2CoEx	0.25 266	1.31 552	0.74 560	0.92 530	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.87 570	0.75 575	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

LG-Stereo	0.60 488	0.58 356	0.47 461	0.64 474	0.74 606	1.00 604	0.69 598	0.57 536	0.41 515	0.57 543	0.41 510	0.57 548	0.41 511	1.00 617	0.75 613	0.91 571	0.51 508	0.52 543	0.37 499	0.52 517	0.37 470

tt45	1.04 610	0.88 413	1.36 691	0.92 530	1.03 651	1.51 710	0.79 618	0.70 563	0.88 632	0.74 579	0.90 633	1.60 716	0.72 606	1.60 715	0.75 613	0.91 571	0.78 580	1.52 726	0.79 630	1.14 624	1.32 724

ToySt	0.92 582	2.11 647	0.90 582	0.95 539	0.79 619	0.99 603	0.78 617	0.94 601	0.81 629	0.94 606	0.78 623	0.95 612	0.77 613	0.94 609	0.86 628	0.91 571	0.79 582	0.85 608	0.77 626	0.89 588	0.73 598

RT-Monster	0.09 85	0.07 84	0.03 39	0.15 152	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.10 173	0.04 96	0.03 58	0.92 574	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.07 149

AdaDepth	0.86 572	0.93 431	0.71 552	1.01 554	1.07 655	1.02 620	0.71 607	1.00 605	0.71 610	1.01 623	0.71 609	1.00 616	0.72 606	1.14 645	0.71 605	0.92 574	0.64 545	0.90 612	0.64 593	0.89 588	0.69 584

DGTPSM_ROB	0.93 587	1.00 448	0.92 586	0.94 537	0.96 638	0.91 595	0.92 635	0.91 594	0.96 646	0.91 600	0.96 642	0.93 609	0.92 627	0.94 609	0.92 630	0.92 574	0.92 596	0.90 612	0.92 640	0.94 603	0.91 625

DPSM_ROB	0.92 582	0.91 422	0.91 584	0.91 527	0.92 634	0.92 596	0.92 635	0.92 597	0.91 634	0.93 604	0.91 636	0.92 606	0.90 624	0.91 603	0.92 630	0.92 574	0.91 594	0.91 615	0.92 640	0.93 599	0.93 628

DPSM	0.92 582	0.91 422	0.91 584	0.91 527	0.92 634	0.92 596	0.92 635	0.92 597	0.91 634	0.93 604	0.91 636	0.92 606	0.90 624	0.91 603	0.92 630	0.92 574	0.91 594	0.91 615	0.92 640	0.93 599	0.93 628

pmcnn	0.92 582	0.92 427	0.92 586	0.92 530	0.92 634	0.92 596	0.92 635	0.92 597	0.92 639	0.92 602	0.92 639	0.92 606	0.92 627	0.92 607	0.92 630	0.92 574	0.92 596	0.92 618	0.92 640	0.92 594	0.92 626

R-Stereo Train	0.81 552	0.96 435	0.67 536	0.95 539	0.67 591	0.95 599	0.68 590	0.95 603	0.68 592	0.95 608	0.68 594	0.96 613	0.68 590	0.96 613	0.68 586	0.94 580	0.68 556	0.94 625	0.68 606	0.94 603	0.68 582

RAFT-Stereo	0.81 552	0.96 435	0.67 536	0.95 539	0.67 591	0.95 599	0.68 590	0.95 603	0.68 592	0.95 608	0.68 594	0.96 613	0.68 590	0.96 613	0.68 586	0.94 580	0.68 556	0.94 625	0.68 606	0.94 603	0.68 582
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CR-RVC	0.42 393	0.14 147	1.89 742	1.91 673	0.13 250	0.12 184	0.08 164	0.07 150	0.07 161	0.07 152	0.07 162	0.08 153	0.14 260	0.07 150	0.07 152	0.96 582	1.91 759	0.14 208	0.14 258	0.20 268	0.13 244

WQFJA1++	0.84 563	0.98 438	0.67 536	1.26 627	0.75 608	1.00 604	0.67 585	1.00 605	0.67 586	1.00 610	0.67 588	1.00 616	0.67 585	1.00 617	0.67 579	0.96 582	0.67 550	0.91 615	0.63 588	0.92 594	0.63 568

WQFJX	0.85 569	1.00 448	0.68 544	1.30 635	0.75 608	1.01 614	0.68 590	1.01 616	0.68 592	1.01 623	0.68 594	1.03 632	0.68 590	1.02 631	0.67 579	0.97 584	0.67 550	0.93 621	0.63 588	0.94 603	0.63 568

NLMM1	0.86 572	0.98 438	0.69 546	1.48 650	0.75 608	1.01 614	0.69 598	1.00 605	0.69 597	1.00 610	0.70 603	1.00 616	0.68 590	1.01 627	0.67 579	0.97 584	0.68 556	0.92 618	0.63 588	0.93 599	0.63 568

NLMM	0.84 563	1.00 448	0.67 536	1.27 628	0.75 608	1.00 604	0.68 590	1.00 605	0.67 586	1.00 610	0.67 588	1.02 631	0.67 585	1.02 631	0.67 579	0.97 584	0.67 550	0.93 621	0.63 588	0.92 594	0.63 568

NLSM3	0.85 569	0.99 446	0.68 544	1.29 633	0.76 613	1.01 614	0.68 590	1.01 616	0.68 592	1.02 627	0.68 594	1.01 627	0.68 590	1.01 627	0.68 586	0.97 584	0.68 556	0.93 621	0.64 593	0.93 599	0.63 568

WQFJX1	0.84 563	0.98 438	0.67 536	1.30 635	0.75 608	1.01 614	0.67 585	1.01 616	0.67 586	1.01 623	0.67 588	1.01 627	0.68 590	1.00 617	0.68 586	0.98 588	0.67 550	0.92 618	0.64 593	0.92 594	0.64 574

WQFJA1	0.85 569	0.98 438	0.67 536	1.29 633	0.76 613	1.01 614	0.67 585	1.02 620	0.67 586	1.02 627	0.67 588	1.01 627	0.67 585	1.01 627	0.68 586	0.99 589	0.67 550	0.93 621	0.64 593	0.92 594	0.65 576

StereoNetSlim22	1.00 595	1.00 448	1.00 593	1.00 547	1.00 640	1.00 604	1.00 645	1.00 605	1.00 651	1.00 610	1.00 648	1.00 616	1.00 634	1.00 617	1.00 640	1.00 590	1.00 602	1.00 633	1.00 651	1.00 608	1.00 639

StereoNetSlim	1.00 595	1.00 448	1.00 593	1.00 547	1.00 640	1.00 604	1.00 645	1.00 605	1.00 651	1.00 610	1.00 648	1.00 616	1.00 634	1.00 617	1.00 640	1.00 590	1.00 602	1.00 633	1.00 651	1.00 608	1.00 639

LGCAT	1.00 595	1.00 448	1.00 593	1.00 547	1.00 640	1.00 604	1.00 645	1.00 605	1.00 651	1.00 610	1.00 648	1.00 616	1.00 634	1.00 617	1.00 640	1.00 590	1.00 602	1.00 633	1.00 651	1.00 608	1.00 639

Test_v1	1.00 595	1.00 448	1.00 593	1.00 547	1.00 640	1.00 604	1.00 645	1.00 605	1.00 651	1.00 610	1.00 648	1.00 616	1.00 634	1.00 617	1.00 640	1.00 590	1.00 602	1.00 633	1.00 651	1.00 608	1.00 639

GANet	1.00 595	1.00 448	1.00 593	1.00 547	1.00 640	1.00 604	1.00 645	1.00 605	1.00 651	1.00 610	1.00 648	1.00 616	1.00 634	1.00 617	1.00 640	1.00 590	1.00 602	1.00 633	1.00 651	1.00 608	1.00 639

TDLM	1.00 595	1.00 448	1.00 593	1.00 547	1.00 640	1.00 604	1.00 645	1.00 605	1.00 651	1.00 610	1.00 648	1.00 616	1.00 634	1.00 617	1.00 640	1.00 590	1.00 602	1.00 633	1.00 651	1.00 608	1.00 639

CVANet_RVC	1.00 595	1.00 448	1.00 593	1.00 547	1.00 640	1.00 604	1.00 645	1.00 605	1.00 651	1.00 610	1.00 648	1.00 616	1.00 634	1.00 617	1.00 640	1.00 590	1.00 602	1.00 633	1.00 651	1.00 608	1.00 639

trnet	1.01 605	1.01 460	1.01 603	1.01 554	1.01 648	1.01 614	1.01 653	1.01 616	1.01 658	1.01 623	1.01 655	1.01 627	1.01 644	1.01 627	1.01 647	1.01 597	1.01 610	1.01 640	1.01 660	1.01 615	1.01 647

AIO-Stereo	0.84 563	0.66 369	0.70 549	0.83 516	0.67 591	0.98 602	0.82 628	1.14 626	0.72 613	1.03 629	0.74 616	1.03 632	1.09 652	0.99 615	0.45 522	1.04 598	0.73 572	0.95 627	0.74 621	0.94 603	0.46 514

HBP-ISP	1.24 672	1.72 582	1.65 714	1.15 569	0.76 613	1.40 702	0.88 631	1.67 717	1.02 659	1.69 722	1.38 738	1.69 722	1.21 711	1.87 732	1.21 719	1.05 599	0.79 582	0.97 631	0.80 632	1.19 637	0.75 602

GLC_STEREO	1.07 612	1.01 460	1.06 609	1.07 558	1.05 653	1.06 623	1.08 660	1.08 622	1.05 663	1.07 631	1.06 659	1.08 635	1.05 647	1.06 634	1.10 656	1.07 600	1.09 622	1.05 644	1.05 663	1.06 619	1.12 654

GeoVLM	0.36 335	0.38 253	0.27 293	0.46 370	0.28 355	0.35 349	0.28 353	0.37 355	0.27 353	0.35 352	0.28 361	0.36 362	0.38 486	0.35 355	0.28 350	1.08 601	0.26 303	0.33 352	0.27 385	0.34 343	0.33 441

NCC-stereo	2.36 763	25.52 833	1.17 619	1.15 569	1.17 667	1.11 632	1.11 661	1.15 627	1.16 671	1.10 633	1.16 668	1.10 639	1.15 658	1.14 645	1.13 660	1.09 602	1.11 626	1.15 648	1.16 672	1.17 634	1.17 664

Abc-Net	2.32 760	24.75 830	1.14 615	1.17 575	1.17 667	1.11 632	1.15 667	1.17 632	1.21 724	1.08 632	1.16 668	1.12 644	1.14 657	1.09 638	1.17 669	1.09 602	1.16 634	1.17 653	1.17 673	1.16 629	1.11 652
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AF-Net	2.37 765	25.71 834	1.17 619	1.13 565	1.15 662	1.15 636	1.18 672	1.19 635	1.16 671	1.10 633	1.15 665	1.10 639	1.18 663	1.12 644	1.15 663	1.10 604	1.10 625	1.17 653	1.15 670	1.16 629	1.12 654

RGC	2.36 763	25.48 832	1.19 623	1.15 569	1.15 662	1.10 629	1.16 670	1.17 632	1.16 671	1.12 639	1.16 668	1.11 643	1.13 654	1.09 638	1.18 670	1.10 604	1.15 633	1.16 649	1.12 667	1.14 624	1.12 654

edge stereo	2.43 768	27.07 839	1.14 615	1.06 557	1.14 660	1.08 626	1.17 671	1.16 630	1.14 669	1.10 633	1.16 668	1.09 637	1.16 662	1.10 640	1.16 667	1.10 604	1.11 626	1.16 649	1.19 674	1.13 623	1.11 652

Nwc_Net	2.37 765	25.95 835	1.15 617	1.14 566	1.15 662	1.08 626	1.14 665	1.17 632	1.16 671	1.14 643	1.15 665	1.08 635	1.15 658	1.11 642	1.14 661	1.10 604	1.11 626	1.16 649	1.09 666	1.16 629	1.15 660

MSMD_ROB	1.19 622	1.10 480	0.70 549	1.10 560	0.60 573	1.10 629	0.70 604	1.10 625	0.70 605	1.10 633	0.70 603	1.10 639	0.70 600	7.00 839	0.70 603	1.10 604	0.70 565	1.10 645	0.70 614	1.10 621	0.70 587

RP	2.33 761	25.00 831	1.13 614	1.15 569	1.15 662	1.10 629	1.15 667	1.15 627	1.15 670	1.12 639	1.15 665	1.09 637	1.13 654	1.10 640	1.15 663	1.11 609	1.09 622	1.16 649	1.12 667	1.16 629	1.17 664

DF	0.39 365	1.37 559	1.02 606	1.14 566	0.12 240	0.16 241	0.12 241	0.16 246	0.12 244	0.16 244	0.12 236	0.16 244	0.12 241	0.16 245	0.12 233	1.12 610	1.00 602	0.15 241	0.12 234	0.15 233	0.12 232

MLG-Stereo	0.92 582	0.90 420	0.84 577	1.27 628	0.49 550	1.38 700	0.88 631	1.41 704	0.97 647	0.73 573	1.09 661	1.26 697	0.43 522	0.72 569	1.05 651	1.13 611	0.49 495	1.18 656	0.66 600	1.01 615	0.46 514

HSM-Net_RVC	0.95 590	1.17 488	0.78 567	1.18 576	0.71 601	1.16 637	0.75 613	1.09 624	0.80 626	1.10 633	0.75 617	1.17 648	0.74 608	1.17 648	0.80 621	1.13 611	0.73 572	1.17 653	0.77 626	1.16 629	0.72 594
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
stereogan	2.33 761	24.38 829	1.18 621	1.18 576	1.18 670	1.14 635	1.18 672	1.19 635	1.19 678	1.14 643	1.18 672	1.14 645	1.18 663	1.14 645	1.18 670	1.14 613	1.14 632	1.19 658	1.19 674	1.15 627	1.19 668

Hybrid-DGEV	1.03 609	1.75 588	0.80 571	1.28 632	0.78 617	1.26 687	0.80 621	1.26 689	0.78 620	1.26 695	0.78 623	1.26 697	0.78 615	1.26 698	0.78 617	1.15 614	0.75 575	1.14 646	0.74 621	1.14 624	0.75 602

DPSimNet_ROB	0.97 592	1.18 490	0.81 574	1.10 560	0.91 633	1.02 620	0.82 628	1.04 621	0.91 634	1.03 629	0.86 632	1.28 701	0.82 621	1.03 633	0.89 629	1.17 615	0.81 587	1.02 641	0.82 635	1.08 620	0.81 613

Hybrid-DGEV-03	1.07 612	1.83 616	0.83 575	1.34 640	0.81 624	1.32 693	0.81 625	1.31 696	0.81 629	1.31 698	0.82 629	1.32 702	0.82 621	1.32 703	0.81 624	1.19 616	0.77 578	1.19 658	0.76 624	1.19 637	0.77 607

S-Stereo	2.51 772	26.86 837	1.23 677	1.22 623	1.22 721	1.24 686	1.25 723	1.22 685	1.24 727	1.21 693	1.24 724	1.19 649	1.27 716	1.19 649	1.24 723	1.19 616	1.20 639	1.25 710	1.19 674	1.24 689	1.23 717

Hybrid-DGEV-2	1.05 611	1.83 616	0.83 575	1.33 639	0.82 625	1.30 691	0.81 625	1.26 689	0.79 624	1.29 697	0.79 625	1.26 697	0.80 617	1.26 698	0.79 618	1.20 618	0.78 580	1.18 656	0.77 626	1.20 639	0.77 607

DisPM	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

CrosDoStereo	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

PFNet+	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

LCNet	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

HHNet	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

Patchmatch Stereo++	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669
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	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

STrans-v2	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

TransformOpticalFlow	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

OMP-Stereo	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

IIG-Stereo	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

NF-Stereo	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

OCTAStereo	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

PSM-softLoss	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

KMStereo	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

NRIStereo	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

PSM-adaLoss	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

PSM-AAD	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

FTStereo	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

ROB_FTStereo_v2	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

ROB_FTStereo	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

Consistency-Raft	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

KYRaft	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

HUI-Stereo	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

ASMatch	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

DeepStereo_LL	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

DEmStereo	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

SST-Stereo	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

THIR-Stereo	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

RAFT_R40	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

DRaft	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

PFNet	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

GrayStereo	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

RE-Stereo	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

Pruner-Stereo	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

TVStereo	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

DeepStereo_RVC	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

RAFT-RH_RVC	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

IRAFT_RVC	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

RAFT-345	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

iRAFT	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

CRE-IMP	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

GMM-Stereo	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

RAFT-IKP	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

Prome-Stereo	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

Wavelet-MonSter	1.00 595	1.21 538	0.76 563	1.94 675	1.01 648	1.11 632	0.76 615	1.15 627	0.76 619	1.11 638	0.76 618	1.14 645	0.76 611	1.11 642	0.76 615	1.21 664	0.90 592	1.02 641	0.71 617	1.02 617	0.71 593

FAT-Stereo	2.46 770	26.05 836	1.23 677	1.23 625	1.22 721	1.20 638	1.24 722	1.23 687	1.23 726	1.19 647	1.22 720	1.21 695	1.24 714	1.20 650	1.24 723	1.21 664	1.17 637	1.22 708	1.25 727	1.20 639	1.24 718

CroCo-Stereo	0.73 529	1.22 544	0.25 282	1.22 623	0.25 339	1.22 684	0.25 331	1.22 685	0.25 334	1.22 694	0.25 343	1.22 696	0.25 338	1.22 696	0.25 334	1.22 666	0.26 303	1.21 705	0.25 340	1.22 687	0.25 316
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
qqai	1.22 670	1.38 560	1.12 612	1.39 646	1.14 660	1.40 702	1.14 665	1.41 704	1.12 667	1.40 706	1.11 664	1.40 710	1.13 654	1.41 709	1.15 663	1.25 667	0.97 601	1.24 709	1.01 660	1.24 689	0.96 632

CSP-Net	0.34 314	1.29 548	1.19 623	1.36 643	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	1.26 668	1.21 686	0.03 47	0.09 165	0.02 27	0.09 159

BLMT-Stereo	1.53 686	1.36 557	1.06 609	1.42 648	1.23 725	1.41 704	1.07 658	1.43 707	1.12 667	1.42 708	1.06 659	1.83 728	1.07 649	1.42 711	1.07 652	1.27 669	1.38 706	6.80 836	1.00 651	1.26 691	1.00 639

CroCo-Stereo Lap2	0.77 540	1.29 548	0.29 308	1.27 628	0.29 368	1.27 688	0.26 338	1.26 689	0.26 348	1.26 695	0.26 348	1.27 700	0.26 348	1.26 698	0.27 341	1.27 669	0.27 316	1.27 711	0.27 385	1.27 692	0.27 362

L500	1.30 677	1.33 554	1.01 603	4.69 782	0.84 626	1.35 695	0.95 640	1.38 701	0.94 643	1.33 699	0.98 645	1.36 704	0.91 626	1.40 707	1.08 653	1.28 671	0.90 592	1.21 705	0.99 650	1.23 688	0.90 624

L400	1.29 676	1.38 560	1.00 593	4.01 763	1.03 651	1.42 706	0.92 635	1.42 706	0.91 634	1.33 699	1.01 655	1.39 707	0.92 627	1.40 707	1.09 655	1.31 672	0.92 596	1.21 705	0.95 647	1.30 695	0.88 617

ff7	1.68 693	2.68 688	1.35 683	0.97 544	0.89 629	1.84 721	2.15 793	2.12 736	1.80 776	2.05 740	1.56 746	2.33 761	2.12 784	2.23 757	2.25 796	1.31 672	1.07 616	1.48 722	1.41 739	0.90 591	1.04 649

ffff	1.68 693	2.68 688	1.35 683	0.97 544	0.89 629	1.84 721	2.15 793	2.12 736	1.80 776	2.05 740	1.56 746	2.33 761	2.12 784	2.23 757	2.25 796	1.31 672	1.07 616	1.48 722	1.41 739	0.90 591	1.04 649

ccc-4	1.68 693	2.68 688	1.35 683	0.97 544	0.89 629	1.84 721	2.15 793	2.12 736	1.80 776	2.05 740	1.56 746	2.33 761	2.12 784	2.23 757	2.25 796	1.31 672	1.07 616	1.48 722	1.41 739	0.90 591	1.04 649

test_xeample3	1.10 615	1.81 605	0.61 517	0.84 517	0.49 550	0.77 570	0.66 581	0.92 597	1.40 739	0.68 566	0.46 535	0.78 585	0.54 563	1.72 721	1.48 742	1.34 676	1.52 715	1.35 717	1.67 774	1.33 696	1.55 737

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 678	1.35 556	1.35 683	1.35 642	1.35 726	1.35 695	1.35 730	1.36 698	1.35 735	1.36 704	1.35 733	1.36 704	1.36 724	1.36 704	1.35 734	1.35 677	1.35 702	1.35 717	1.35 733	1.35 697	1.35 728

CC-Net-ROB	1.36 679	1.33 554	1.33 680	1.36 643	1.38 730	1.36 698	1.33 728	1.37 700	1.34 732	1.35 703	1.36 735	1.38 706	1.34 722	1.38 706	1.38 738	1.35 677	1.38 706	1.33 714	1.35 733	1.43 700	1.34 727

Replicate-Monster	0.45 432	0.57 354	0.60 511	0.40 329	0.29 368	0.37 362	0.27 342	0.37 355	0.30 387	0.40 379	0.31 436	0.40 391	0.30 386	0.99 615	0.27 341	1.36 679	0.31 354	0.34 362	0.30 440	0.36 367	0.54 547

PS-NSSS	1.38 681	1.39 562	1.34 681	1.34 640	1.35 726	1.38 700	1.37 737	1.35 697	1.38 738	1.34 702	1.34 732	1.39 707	1.38 727	1.70 720	1.40 739	1.36 679	1.36 703	1.36 719	1.37 736	1.37 698	1.36 729

MM-Stereo_test2	1.20 623	1.85 622	1.05 607	1.46 649	0.94 637	1.36 698	0.99 644	1.36 698	0.95 644	1.41 707	0.98 645	1.40 710	0.96 630	1.37 705	0.95 635	1.37 681	1.06 614	1.33 714	0.93 645	1.29 694	0.89 621

FENet	0.54 477	1.52 567	1.19 623	1.41 647	0.23 331	0.35 349	0.23 321	0.35 343	0.23 324	0.34 348	0.23 329	0.35 357	0.23 330	0.35 355	0.23 322	1.40 682	1.07 616	0.32 345	0.23 327	0.33 338	0.23 303

Monster-pub-eth3d	0.45 432	0.57 354	0.60 511	0.39 316	0.28 355	0.37 362	0.28 353	0.37 355	0.30 387	0.39 372	0.29 376	0.39 381	0.30 386	0.92 607	0.27 341	1.42 683	0.28 324	0.34 362	0.28 406	0.37 372	0.53 544

castereo	0.61 495	3.79 730	1.35 683	1.52 651	0.15 269	0.17 249	0.16 271	0.20 267	0.21 313	0.18 256	0.16 279	0.21 274	0.12 241	0.26 315	0.17 281	1.43 684	1.38 706	0.17 258	0.16 275	0.18 260	0.16 261

castereo++	0.54 477	3.59 722	1.15 617	1.31 637	0.14 254	0.16 241	0.14 255	0.16 246	0.14 256	0.16 244	0.14 263	0.16 244	0.13 255	0.16 245	0.14 250	1.45 685	1.16 634	0.15 241	0.14 258	0.15 233	0.13 244

Monster-pub-mixall	0.44 409	0.56 351	0.60 511	0.38 306	0.27 347	0.37 362	0.27 342	0.37 355	0.29 371	0.38 365	0.27 353	0.38 376	0.29 376	0.85 595	0.27 341	1.46 686	0.26 303	0.34 362	0.26 346	0.36 367	0.53 544

FETCStereo	1.51 684	1.66 578	1.05 607	4.56 778	1.06 654	1.79 720	1.15 667	1.75 720	1.16 671	1.73 725	1.10 662	1.74 725	1.06 648	1.74 722	1.22 720	1.47 687	1.04 613	1.54 727	0.92 640	1.56 705	0.96 632

HNOStereo	1.51 684	1.78 594	1.20 626	4.42 767	1.08 657	1.78 719	1.12 664	1.76 721	1.10 666	1.74 726	1.02 657	1.78 726	1.07 649	1.68 719	1.22 720	1.49 688	0.93 599	1.50 725	0.93 645	1.56 705	1.12 654

11t	1.27 674	2.70 691	1.34 681	1.32 638	0.89 629	1.30 691	1.34 729	1.64 714	0.57 567	1.45 710	0.72 612	1.05 634	1.29 718	1.07 637	1.29 730	1.49 688	1.02 611	0.97 631	1.15 670	1.48 701	1.31 722

CGFBStereo	1.54 688	1.61 574	1.00 593	4.82 786	1.22 721	1.75 718	1.06 657	1.71 718	1.04 661	1.69 722	1.22 720	1.68 721	1.08 651	1.81 729	1.04 649	1.50 690	1.13 630	1.70 734	1.13 669	1.72 716	0.89 621

IGEVStereo-DCA	1.77 698	4.21 743	1.84 735	2.49 714	2.11 788	2.54 773	1.36 732	1.65 715	1.17 676	2.75 789	1.90 783	2.54 774	1.15 658	0.94 609	1.11 657	1.50 690	1.32 690	0.96 629	1.46 745	1.49 702	0.88 617

rrr	1.77 698	4.21 743	1.84 735	2.49 714	2.11 788	2.54 773	1.36 732	1.65 715	1.17 676	2.75 789	1.90 783	2.54 774	1.15 658	0.94 609	1.11 657	1.50 690	1.32 690	0.96 629	1.46 745	1.49 702	0.88 617

FETStereo	1.53 686	1.64 576	1.01 603	4.86 789	1.22 721	1.73 717	1.00 645	1.74 719	1.06 664	1.67 721	1.22 720	1.71 724	1.02 645	1.78 727	1.11 657	1.51 693	1.13 630	1.60 730	1.03 662	1.71 714	0.92 626

MM-Stereo_test3	1.27 674	2.07 642	1.18 621	1.60 659	1.02 650	1.45 707	1.01 653	1.40 703	1.04 661	1.44 709	1.03 658	1.46 713	1.02 645	1.44 712	1.02 648	1.51 693	1.12 629	1.32 713	0.98 648	1.38 699	0.97 634

RASNet	1.49 683	1.65 577	1.45 701	1.38 645	1.43 733	1.47 708	1.36 732	1.38 701	1.36 736	1.39 705	1.60 750	1.45 712	1.45 730	1.51 713	2.21 795	1.53 695	1.36 703	1.36 719	1.36 735	1.66 712	1.36 729

MEA-ACV	1.66 692	0.87 410	0.61 517	11.81 830	1.35 726	1.50 709	0.71 607	1.23 687	0.92 639	1.13 642	0.96 642	1.69 722	0.70 600	1.23 697	1.16 667	1.54 696	1.20 639	1.58 728	0.85 638	1.12 622	0.95 631

L4000	1.46 682	1.52 567	1.21 673	4.04 764	1.10 658	1.51 710	1.07 658	1.57 708	1.09 665	1.64 719	1.20 673	1.56 714	1.21 711	1.76 723	1.14 661	1.58 697	1.06 614	1.41 721	1.08 664	1.51 704	0.97 634

DEFOM-Stereo	0.68 513	3.11 712	1.40 697	1.63 663	0.25 339	0.31 332	0.25 331	0.31 330	0.28 361	0.31 334	0.29 376	0.29 327	0.27 355	0.31 340	0.28 350	1.59 698	1.47 712	0.30 335	0.29 421	0.30 322	0.28 391

DPSMNet_ROB	1.60 691	1.59 572	1.70 718	1.59 656	1.59 740	1.61 713	1.61 749	1.60 710	1.60 746	1.62 718	1.59 749	1.60 716	1.60 734	1.60 715	1.59 746	1.59 698	1.60 726	1.59 729	1.59 754	1.59 708	1.59 743

ours_stereo	1.20 623	1.21 538	0.90 582	1.64 664	1.11 659	1.35 695	0.67 585	1.76 721	0.93 641	1.70 724	1.10 662	1.39 707	0.75 610	1.41 709	0.81 624	1.60 700	1.03 612	1.33 714	1.00 651	1.61 709	0.72 594

LL-Strereo	1.01 605	5.06 760	1.63 713	0.70 493	1.43 733	0.56 535	0.46 533	0.57 536	0.50 553	0.57 543	0.50 555	1.58 715	0.49 548	0.59 546	0.50 546	1.64 701	0.52 512	0.51 540	1.37 736	0.52 517	0.45 511

test-3	0.98 594	4.13 741	1.85 737	1.85 669	0.61 578	0.69 558	0.37 479	0.63 550	0.61 576	0.66 562	0.51 561	0.73 579	0.44 524	0.57 542	0.54 557	1.68 702	1.81 742	0.40 457	0.43 540	0.66 540	0.50 533

test_c	0.35 326	0.07 84	1.00 593	0.96 542	0.07 155	0.07 143	0.09 167	0.14 210	0.14 256	0.09 161	0.09 169	0.09 162	0.09 168	0.13 194	0.09 162	1.71 703	1.71 735	0.16 247	0.08 160	0.13 193	0.09 159

LACA_dic	0.45 432	0.13 125	1.78 724	1.70 666	0.12 240	0.13 187	0.12 241	0.16 246	0.15 269	0.13 194	0.12 236	0.13 194	0.11 199	0.16 245	0.13 245	1.73 704	1.69 733	0.16 247	0.11 199	0.13 193	0.13 244

RAFT_CTSACE	1.92 705	3.71 727	1.72 721	1.88 671	1.72 765	2.04 733	1.42 742	2.18 742	1.89 789	2.02 737	1.97 789	1.95 732	2.06 783	1.93 734	1.62 747	1.76 705	1.66 731	2.02 751	1.73 782	1.73 717	1.43 734

NINENet	0.69 516	3.87 734	1.20 626	1.98 679	0.05 126	0.40 378	0.04 109	0.40 378	0.05 131	0.41 396	0.04 116	0.41 406	0.05 124	0.40 384	0.05 121	1.79 706	1.56 719	0.34 362	0.22 319	0.34 343	0.23 303

CRFU-Net	0.65 503	1.67 579	1.22 675	1.96 678	0.27 347	0.41 397	0.27 342	0.41 397	0.27 353	0.40 379	0.26 348	0.41 406	0.27 355	0.40 384	0.27 341	1.80 707	1.62 727	0.34 362	0.23 327	0.33 338	0.23 303

VIP-Stereo	0.70 519	2.97 708	2.43 774	2.49 714	0.16 280	0.25 299	0.16 271	0.25 300	0.16 277	0.25 301	0.18 304	0.25 305	0.16 277	0.26 315	0.16 271	1.86 708	1.26 688	0.23 295	0.15 271	0.23 291	0.15 258

MFMNet_re	1.81 701	1.91 631	1.71 720	1.95 677	1.70 763	1.95 729	1.70 766	1.96 727	1.74 772	1.97 732	1.72 771	1.95 732	1.71 755	1.97 736	1.71 766	1.86 708	1.62 727	1.85 738	1.66 773	1.86 722	1.64 761

error version	0.93 587	4.47 748	2.35 771	1.99 680	0.37 483	0.41 397	0.36 473	0.41 397	0.35 472	0.43 417	0.36 477	0.41 406	0.40 499	0.41 404	0.36 466	1.87 710	2.16 773	0.47 514	0.37 499	0.39 434	0.33 441

test_1	0.93 587	4.47 748	2.35 771	1.99 680	0.37 483	0.41 397	0.36 473	0.41 397	0.35 472	0.43 417	0.36 477	0.41 406	0.40 499	0.41 404	0.36 466	1.87 710	2.16 773	0.47 514	0.37 499	0.39 434	0.33 441

GANetREF_RVC	1.55 689	1.94 638	1.22 675	1.88 671	1.21 719	1.88 724	1.22 720	1.88 724	1.22 725	1.88 727	1.22 720	1.88 729	1.22 713	1.89 733	1.22 720	1.87 710	1.22 687	1.88 745	1.22 723	1.88 724	1.22 715
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
4.25w-stereo	1.98 708	2.72 695	1.46 702	3.47 749	1.43 733	2.07 735	1.98 784	2.53 775	1.52 744	2.71 782	1.98 795	1.81 727	1.62 736	1.96 735	1.36 735	1.88 713	2.00 762	2.53 787	1.61 761	1.74 718	1.15 660

CR-Stereo	0.51 470	0.14 147	1.94 757	1.87 670	0.14 254	0.13 187	0.14 255	0.19 259	0.18 294	0.13 194	0.13 257	0.18 257	0.17 289	0.14 211	0.15 262	1.89 714	1.93 760	0.19 271	0.14 258	0.20 268	0.15 258

SPS-STEREO	1.59 690	1.91 631	1.21 673	1.94 675	1.20 673	2.00 732	1.23 721	1.99 729	1.24 727	2.00 735	1.25 725	2.03 739	1.26 715	2.00 737	1.29 730	1.90 715	1.18 638	1.89 746	1.21 722	1.89 725	1.20 669
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MonStereo1	1.94 707	2.77 701	1.52 709	3.73 760	1.51 737	2.13 737	1.42 742	2.32 763	1.52 744	2.31 767	1.50 744	2.53 771	1.59 733	2.34 765	1.56 744	1.91 716	1.36 703	1.86 741	1.31 731	2.07 738	1.53 735

4.5w-stereo	1.99 709	2.33 665	1.81 726	3.28 739	1.68 753	1.94 726	1.99 787	2.72 779	1.70 763	2.72 783	1.99 798	1.97 734	1.68 745	1.76 723	1.29 730	1.91 716	2.02 768	2.53 787	1.61 761	1.75 719	1.16 663

derf	1.91 704	2.15 651	1.78 724	2.16 685	1.75 766	2.21 747	1.80 770	2.22 753	1.80 776	2.21 755	1.76 772	2.17 742	1.81 764	2.24 760	1.74 775	1.93 718	1.56 719	1.96 748	1.53 747	1.95 726	1.56 738

2w_stereo	1.99 709	2.36 672	1.81 726	3.24 737	1.67 749	1.94 726	1.98 784	2.72 779	1.68 755	2.72 783	1.94 786	1.98 735	1.74 759	1.79 728	1.27 727	1.95 719	2.00 762	2.53 787	1.60 757	1.68 713	1.15 660

CEFStereo	1.90 703	2.10 646	1.41 698	5.22 794	1.44 736	2.21 747	1.43 745	2.09 734	1.45 742	2.23 761	1.38 738	2.23 754	1.57 732	2.22 754	1.36 735	1.97 720	1.29 689	2.01 750	1.28 730	1.87 723	1.31 722

DNS	0.86 572	2.43 677	1.66 716	2.03 682	0.42 523	0.60 545	0.42 519	0.60 544	0.42 523	0.60 548	0.42 521	0.60 553	0.42 517	0.60 548	0.42 513	1.97 720	1.63 729	0.55 552	0.40 519	0.55 523	0.40 486

MC-Stereo	1.76 697	2.96 707	1.37 693	2.14 684	1.37 729	2.14 738	1.36 732	2.14 739	1.37 737	2.14 744	1.37 736	2.14 741	1.37 726	2.14 742	1.37 737	1.97 720	1.32 690	1.97 749	1.32 732	1.98 727	1.33 725

BUS	0.83 560	1.91 631	0.92 586	4.48 768	0.02 22	0.40 378	0.04 109	0.41 397	0.02 28	0.48 487	0.03 62	0.41 406	0.05 124	0.03 49	0.05 121	1.97 720	4.19 807	0.33 352	0.23 327	0.34 343	0.27 362

BSDual-CNN	0.81 552	1.91 631	0.92 586	4.48 768	0.02 22	0.42 418	0.06 150	0.41 397	0.02 28	0.48 487	0.03 62	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 720	4.19 807	0.33 352	0.23 327	0.34 343	0.27 362

psmg	0.43 396	1.91 631	0.92 586	1.91 673	0.02 22	0.02 20	0.03 60	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 720	1.44 710	0.04 99	0.03 63	0.02 27	0.03 52

MM-Stereo_test1	1.80 700	3.41 720	1.52 709	2.12 683	1.41 732	2.04 733	1.41 740	2.05 733	1.46 743	2.04 739	1.41 741	2.05 740	1.42 729	2.05 738	1.43 741	2.04 726	1.54 718	1.94 747	1.38 738	1.99 728	1.33 725

TRStereo	2.00 713	2.13 648	1.85 737	2.27 691	1.84 770	2.28 757	1.84 772	2.29 758	1.86 782	2.30 764	1.87 778	2.30 758	1.87 767	2.08 739	1.72 769	2.08 727	1.72 736	2.08 762	1.72 779	2.08 740	1.72 766

XX-Stereo	2.00 713	2.13 648	1.85 737	2.27 691	1.84 770	2.28 757	1.84 772	2.29 758	1.86 782	2.30 764	1.87 778	2.30 758	1.87 767	2.08 739	1.72 769	2.08 727	1.72 736	2.08 762	1.72 779	2.08 740	1.72 766

EAI-Stereo	2.00 713	2.13 648	1.85 737	2.27 691	1.84 770	2.28 757	1.84 772	2.29 758	1.86 782	2.30 764	1.87 778	2.30 758	1.87 767	2.08 739	1.72 769	2.08 727	1.72 736	2.08 762	1.72 779	2.08 740	1.72 766

noway7	2.08 732	5.18 765	1.92 746	2.27 691	1.66 745	2.18 739	1.66 752	2.17 741	1.66 747	2.18 747	1.65 754	2.18 743	1.66 737	2.17 743	1.66 752	2.15 730	1.85 749	2.05 752	1.60 757	2.05 730	1.60 745

monster_256*512	2.09 735	5.21 768	1.98 762	2.30 699	1.67 749	2.18 739	1.66 752	2.20 748	1.67 750	2.19 750	1.67 759	2.19 746	1.66 737	2.19 747	1.66 752	2.15 730	1.86 753	2.05 752	1.60 757	2.06 734	1.61 750

zzzz4	2.08 732	5.22 769	1.93 749	2.27 691	1.66 745	2.19 741	1.66 752	2.18 742	1.67 750	2.18 747	1.66 757	2.18 743	1.66 737	2.18 744	1.66 752	2.15 730	1.84 744	2.05 752	1.60 757	2.05 730	1.60 745

zzzzzz3	2.07 729	5.00 758	1.93 749	2.28 696	1.66 745	2.19 741	1.66 752	2.18 742	1.67 750	2.19 750	1.66 757	2.18 743	1.67 743	2.18 744	1.66 752	2.15 730	1.85 749	2.05 752	1.59 754	2.05 730	1.59 743

noway2	2.07 729	4.96 755	1.92 746	2.28 696	1.66 745	2.20 744	1.66 752	2.19 745	1.66 747	2.19 750	1.65 754	2.19 746	1.68 745	2.18 744	1.65 749	2.15 730	1.86 753	2.06 756	1.59 754	2.06 734	1.60 745

noway1	2.10 737	5.26 773	1.93 749	2.31 702	1.69 758	2.21 747	1.67 758	2.19 745	1.68 755	2.21 755	1.68 764	2.21 750	1.67 743	2.20 749	1.66 752	2.15 730	1.84 744	2.07 758	1.61 761	2.07 738	1.61 750

zzzz2	2.08 732	4.92 754	1.93 749	2.30 699	1.67 749	2.19 741	1.66 752	2.20 748	1.67 750	2.20 753	1.68 764	2.21 750	1.66 737	2.20 749	1.68 761	2.17 736	1.84 744	2.07 758	1.62 767	2.05 730	1.61 750

zzz1	2.09 735	4.97 756	1.93 749	2.30 699	1.68 753	2.21 747	1.68 760	2.21 751	1.68 755	2.21 755	1.67 759	2.21 750	1.68 745	2.21 752	1.69 764	2.17 736	1.85 749	2.08 762	1.61 761	2.06 734	1.61 750

noway5	1.92 705	4.97 756	1.95 759	2.31 702	1.68 753	2.21 747	1.68 760	2.21 751	1.69 762	2.22 759	1.68 764	2.21 750	1.68 745	2.21 752	1.68 761	2.18 738	1.87 757	1.71 735	0.65 597	0.85 582	0.72 594

4.25_new	2.00 713	2.33 665	1.82 731	3.32 742	1.69 758	1.95 729	1.99 787	2.72 779	1.71 765	2.72 783	1.97 789	2.01 737	1.74 759	1.77 725	1.28 728	2.18 738	2.01 764	2.48 785	1.58 752	1.65 710	1.17 664

4.5w_new	2.00 713	2.33 665	1.82 731	3.32 742	1.69 758	1.95 729	1.99 787	2.72 779	1.71 765	2.72 783	1.97 789	2.01 737	1.74 759	1.77 725	1.28 728	2.18 738	2.01 764	2.48 785	1.58 752	1.65 710	1.17 664

1w_stereo	2.05 728	2.32 664	1.35 683	3.74 761	2.01 782	2.73 782	1.42 742	1.88 724	1.93 791	2.03 738	1.28 728	2.71 784	1.99 779	2.72 786	1.72 769	2.20 741	1.32 690	1.87 742	1.86 786	2.45 760	1.54 736

2.25w	2.00 713	1.86 625	1.98 762	2.95 728	2.17 792	2.26 754	1.35 730	2.42 769	2.00 796	2.07 743	1.27 727	2.53 771	1.99 779	2.29 762	1.49 743	2.21 742	1.32 690	1.85 738	1.87 787	2.52 768	1.62 756

3w_stereo	2.04 726	2.24 659	1.70 718	3.15 732	2.18 794	2.49 767	1.26 725	2.03 732	1.98 793	1.98 733	1.33 731	2.72 788	1.99 779	2.59 777	1.72 769	2.22 743	1.33 697	1.85 738	1.88 792	2.50 766	1.58 742

GELT-Stereo	2.10 737	5.33 776	1.94 757	2.37 706	1.68 753	2.21 747	1.69 764	2.19 745	1.67 750	2.18 747	1.67 759	2.19 746	1.66 737	2.19 747	1.66 752	2.23 744	1.83 743	2.07 758	1.61 761	2.04 729	1.61 750

zzzzzzz1	2.10 737	5.20 767	1.93 749	2.38 708	1.68 753	2.20 744	1.67 758	2.20 748	1.68 755	2.20 753	1.67 759	2.20 749	1.68 745	2.20 749	1.67 760	2.24 745	1.86 753	2.06 756	1.61 761	2.06 734	1.62 756

noway4	2.11 741	5.14 763	1.93 749	2.37 706	1.69 758	2.20 744	1.68 760	2.22 753	1.68 755	2.21 755	1.69 768	2.23 754	1.68 745	2.22 754	1.66 752	2.24 745	1.84 744	2.09 767	1.63 770	2.09 743	1.62 756

4.5_new	2.00 713	1.84 621	1.98 762	2.77 721	2.16 790	2.27 755	1.28 727	2.09 734	1.98 793	2.01 736	1.28 728	2.71 784	1.98 777	2.51 774	1.65 749	2.26 747	1.33 697	1.87 742	1.87 787	2.49 764	1.60 745

3.25w	2.04 726	2.20 655	1.48 704	3.03 729	2.17 792	2.63 777	1.39 738	1.96 727	1.95 792	1.96 730	1.37 736	2.71 784	1.96 776	2.71 784	1.73 774	2.26 747	1.32 690	1.87 742	1.87 787	2.51 767	1.63 759

IGEV	2.02 721	2.20 655	1.82 731	2.90 727	2.16 790	2.41 763	1.25 723	2.00 730	1.98 793	1.99 734	1.31 730	2.72 788	1.93 773	2.67 783	1.69 764	2.26 747	1.32 690	1.83 737	1.87 787	2.53 771	1.61 750

3.75w	1.99 709	2.31 663	1.83 734	3.16 733	1.65 744	1.93 725	1.98 784	2.72 779	1.68 755	2.73 788	1.97 789	2.00 736	1.72 756	1.81 729	1.25 726	2.27 750	2.01 764	2.38 778	1.42 742	1.71 714	1.24 718

noway3	2.12 743	5.22 769	1.93 749	2.39 709	1.70 763	2.23 753	1.70 766	2.22 753	1.70 763	2.22 759	1.70 770	2.23 754	1.69 752	2.22 754	1.71 766	2.28 751	1.86 753	2.08 762	1.63 770	2.09 743	1.63 759

MonStereo	2.17 745	2.41 675	1.49 708	2.67 718	1.67 749	2.60 776	2.04 791	2.32 763	1.76 773	2.44 772	1.68 764	2.50 769	1.69 752	2.38 766	1.80 778	2.28 751	1.78 739	2.63 790	2.14 795	3.47 783	1.68 764

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 560	5.18 765	1.98 762	2.19 686	0.17 286	0.19 256	0.18 290	0.19 259	0.16 277	0.20 265	0.19 307	0.22 284	0.22 324	0.20 265	0.15 262	2.28 751	2.13 772	0.24 305	0.17 301	0.18 260	0.16 261

NCCL2	2.28 759	2.27 660	2.28 769	2.28 696	2.28 795	2.27 755	2.29 796	2.28 756	2.28 799	2.27 763	2.28 801	2.28 757	2.27 787	2.27 761	2.28 800	2.28 751	2.28 776	2.27 770	2.29 800	2.27 750	2.29 784

HUF	2.18 747	2.30 662	1.99 766	2.34 705	2.02 785	2.41 763	2.06 792	2.38 767	1.89 789	2.36 769	1.85 775	2.56 776	1.98 777	2.31 764	1.97 791	2.30 755	2.03 769	2.30 772	2.11 794	2.23 747	2.16 781

FBW_ROB	2.12 743	2.46 679	1.77 723	2.49 714	1.79 769	2.38 761	1.83 771	2.46 770	1.78 775	2.48 775	1.97 789	2.40 766	1.78 762	2.42 771	1.83 779	2.31 756	1.85 749	2.38 778	1.82 785	2.35 754	1.84 772

AIO_rvc	2.18 747	2.34 669	1.87 741	2.32 704	1.94 780	2.40 762	1.89 781	2.37 766	2.07 798	2.52 777	1.95 788	2.44 768	1.99 779	2.41 769	1.89 788	2.32 757	2.09 770	2.24 769	2.18 796	2.21 746	2.23 783

STTStereo	3.73 794	30.40 843	2.37 773	2.39 709	2.31 797	2.35 760	2.33 797	2.29 758	2.42 800	2.32 768	2.34 802	2.33 761	2.36 788	2.30 763	2.27 799	2.35 758	2.22 775	2.31 773	2.22 797	2.29 752	2.34 788

2.75w_new	1.99 709	2.34 669	1.81 726	3.14 731	1.62 742	1.94 726	1.99 787	2.72 779	1.71 765	2.72 783	1.99 798	1.90 730	1.73 757	1.82 731	1.29 730	2.37 759	2.01 764	2.31 773	1.42 742	1.77 720	1.22 715

iRaftStereo_RVC	0.97 592	3.17 715	2.30 770	2.42 711	0.38 491	0.54 532	0.38 486	0.54 528	0.38 489	0.54 533	0.38 489	0.54 537	0.38 486	0.54 532	0.38 480	2.38 760	2.34 777	0.49 527	0.36 496	0.49 500	0.36 464

AIO_test	2.18 747	2.09 645	2.04 767	2.42 711	2.01 782	2.47 765	1.94 783	2.34 765	2.03 797	2.56 778	1.94 786	2.43 767	1.94 774	2.41 769	1.87 785	2.39 761	2.10 771	2.35 777	1.91 793	2.25 749	2.19 782

UDGNet	2.23 757	5.40 780	1.72 721	2.48 713	1.69 758	2.51 770	1.69 764	2.51 774	1.72 769	2.50 776	1.69 768	2.52 770	1.69 752	2.50 773	1.68 761	2.41 762	1.70 734	2.42 780	1.69 778	2.42 757	1.64 761

monsters	2.18 747	2.41 675	1.96 761	3.47 749	2.03 786	2.53 771	1.64 751	2.48 771	1.73 770	2.40 771	1.50 744	2.62 779	1.94 774	2.59 777	1.94 789	2.44 763	1.57 721	2.28 771	1.87 787	2.42 757	1.86 774

LGtest1	2.22 754	2.70 691	1.89 742	2.76 720	1.86 773	2.75 784	1.86 776	2.75 786	1.86 782	2.75 789	1.86 776	2.77 793	1.87 767	2.75 790	1.86 782	2.46 764	1.58 722	2.45 782	1.56 748	2.45 760	1.56 738

LG-G_1	2.22 754	2.71 693	1.89 742	2.77 721	1.87 777	2.75 784	1.87 779	2.76 787	1.87 786	2.75 789	1.87 778	2.76 791	1.87 767	2.75 790	1.86 782	2.47 765	1.58 722	2.45 782	1.57 749	2.45 760	1.57 740

LG-G	2.22 754	2.71 693	1.89 742	2.77 721	1.87 777	2.75 784	1.87 779	2.76 787	1.87 786	2.75 789	1.87 778	2.76 791	1.87 767	2.75 790	1.86 782	2.47 765	1.58 722	2.45 782	1.57 749	2.45 760	1.57 740

monsterstereo	2.20 753	2.33 665	1.95 759	3.65 756	2.07 787	2.49 767	1.61 749	2.48 771	1.83 780	2.45 773	1.61 752	2.67 783	1.86 765	2.64 779	1.94 789	2.48 767	1.66 731	2.34 775	1.68 776	2.40 756	1.86 774

asda	2.17 745	2.54 681	1.81 726	3.47 749	1.78 768	2.50 769	1.86 776	2.61 777	1.68 755	2.61 779	1.83 774	2.37 765	1.73 757	2.44 772	1.88 787	2.51 768	1.84 744	2.34 775	1.62 767	2.23 747	1.77 771

asd	2.18 747	2.77 701	1.58 711	3.59 754	2.00 781	2.58 775	1.85 775	2.39 768	1.71 765	2.47 774	1.97 789	2.59 778	1.61 735	2.56 775	1.79 777	2.51 768	1.99 761	2.11 768	1.62 767	2.36 755	1.60 745

qwe	2.18 747	2.60 685	1.58 711	3.83 762	1.90 779	2.53 771	1.90 782	2.48 771	1.73 770	2.37 770	1.92 785	2.53 771	1.68 745	2.56 775	1.83 779	2.52 770	1.87 757	2.07 758	1.68 776	2.32 753	1.71 765

2.5w	2.01 720	2.40 674	1.37 693	3.28 739	2.01 782	2.71 779	1.43 745	1.82 723	1.83 780	1.90 729	1.41 741	2.71 784	1.35 723	2.71 784	1.85 781	2.66 771	1.53 716	1.64 731	1.23 724	2.53 771	1.87 776

3.5w_stereo	2.03 723	2.72 695	1.35 683	3.41 746	1.57 738	2.72 780	1.49 747	2.01 731	1.34 732	2.15 745	1.61 752	2.63 780	1.36 724	2.72 786	1.99 793	2.66 771	1.58 722	1.68 733	1.24 725	2.53 771	1.87 776

4w-stereo	2.02 721	2.72 695	1.44 700	3.36 745	1.59 740	2.48 766	1.72 768	2.28 756	1.24 727	2.24 762	1.65 754	2.56 776	1.32 721	2.39 768	1.98 792	2.67 773	1.51 714	1.66 732	1.24 725	2.53 771	1.88 779

3.25w_new	2.03 723	2.72 695	1.35 683	3.33 744	1.57 738	2.72 780	1.53 748	2.15 740	1.33 731	2.15 745	1.60 750	2.63 780	1.30 719	2.72 786	1.99 793	2.67 773	1.53 716	1.75 736	1.25 727	2.53 771	1.87 776

sCroCo_RVC	2.10 737	2.76 699	1.92 746	2.78 724	1.39 731	2.73 782	1.41 740	2.73 785	1.40 739	2.77 794	1.41 741	2.74 790	1.40 728	2.74 789	1.40 739	2.72 775	1.42 709	2.72 791	1.44 744	2.79 778	1.42 733

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 822	50.87 859	2.78 777	2.87 726	2.71 799	2.78 787	0.47 539	2.88 792	2.86 805	1.89 728	2.67 804	2.79 794	2.79 793	2.78 793	2.83 802	2.82 776	2.82 782	2.83 792	2.77 804	2.83 779	2.76 793
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
LiteMatch	1.13 620	0.73 380	2.80 778	3.23 735	0.61 578	0.83 585	0.68 590	0.73 569	0.69 597	1.00 610	0.77 620	0.94 610	0.57 566	0.82 585	0.64 572	2.97 777	2.43 779	0.68 572	0.32 459	0.56 526	0.70 587

Lsterematch	1.13 620	0.73 380	2.80 778	3.23 735	0.61 578	0.83 585	0.68 590	0.73 569	0.69 597	1.00 610	0.77 620	0.94 610	0.57 566	0.82 585	0.64 572	2.97 777	2.43 779	0.68 572	0.32 459	0.56 526	0.70 587

AEACV	1.12 618	0.52 335	3.12 793	3.24 737	0.86 627	0.53 527	0.49 550	0.60 544	0.47 539	0.53 527	0.49 551	0.55 541	0.45 528	0.55 536	0.47 534	3.01 779	3.88 804	0.71 582	0.60 584	0.80 573	0.48 524

plain	1.88 702	3.16 714	0.64 526	3.10 730	0.65 586	3.10 789	0.64 578	3.12 794	0.65 582	3.10 795	0.65 585	3.11 795	0.65 580	3.12 794	0.65 575	3.12 780	0.65 547	3.13 793	0.65 597	3.13 781	0.65 576

NLSM1	2.93 787	3.24 717	2.57 776	4.04 764	2.66 798	3.30 793	2.55 799	3.29 797	2.55 801	3.35 799	2.48 803	3.28 798	2.47 789	3.34 799	2.49 801	3.26 781	2.55 781	3.13 793	2.57 803	3.00 780	2.46 791

Anonymous3	2.55 773	3.26 718	1.65 714	3.28 739	1.63 743	3.24 791	1.68 760	3.27 796	1.66 747	3.28 797	1.67 759	3.25 797	1.66 737	3.27 796	1.64 748	3.26 781	1.65 730	3.30 795	1.65 772	4.95 815	1.65 763

UniTT-Stereo	2.03 723	3.43 721	0.72 555	3.42 747	0.73 604	3.27 792	0.68 590	3.38 799	0.69 597	3.29 798	0.72 612	3.28 798	0.70 600	3.35 800	0.68 586	3.39 783	0.68 556	3.31 796	0.69 610	3.37 782	0.73 598

Occ-G	1.12 618	0.52 335	3.72 802	3.50 752	0.50 554	0.56 535	0.47 539	0.54 528	0.46 533	0.54 533	0.41 510	0.54 537	0.42 517	0.52 525	0.42 513	3.42 784	4.02 806	0.52 543	0.45 543	0.51 513	0.44 508

HCRNet	1.22 670	7.11 794	3.00 780	3.55 753	0.33 456	0.29 318	0.14 255	0.19 259	0.15 269	0.33 345	0.29 376	0.25 305	0.14 260	0.22 283	0.33 444	3.64 785	3.00 784	0.76 592	0.32 459	0.18 260	0.13 244

RAStereo	2.23 757	3.64 724	0.76 563	3.65 756	0.86 627	3.66 797	0.76 615	3.67 803	0.81 629	3.66 800	0.76 618	3.66 801	0.77 613	3.68 802	0.77 616	3.68 786	0.77 578	3.69 801	0.77 626	3.70 785	0.77 607

DPSNet	3.66 792	3.60 723	3.62 800	3.63 755	3.64 820	3.65 796	3.65 825	3.66 802	3.67 822	3.67 801	3.65 823	3.67 802	3.66 811	3.66 801	3.68 820	3.68 786	3.66 802	3.67 800	3.68 826	3.67 784	3.67 817

DNSM	2.56 774	4.43 746	3.08 791	4.09 766	1.86 773	2.66 778	1.86 776	2.66 778	1.87 786	2.66 781	1.86 776	2.66 782	1.86 765	2.66 782	1.87 785	3.82 788	2.94 783	2.42 780	1.73 782	2.42 757	1.73 769

NLCSM	3.67 793	4.08 738	3.19 796	4.80 785	3.26 813	3.99 801	3.24 820	4.25 809	3.18 818	4.09 805	3.27 818	4.14 807	3.18 806	4.13 807	3.28 816	4.06 789	3.10 792	3.85 805	3.14 817	3.91 790	3.27 813

IGEV_i1	0.26 276	0.05 67	0.04 64	0.06 70	0.03 52	0.05 111	0.03 60	0.05 116	0.03 65	0.05 118	0.03 62	0.04 102	0.06 147	0.05 110	0.03 58	4.34 790	0.03 45	0.04 99	0.03 63	0.05 120	0.04 96

sAnonymous2	3.31 790	2.63 686	1.38 695	3.71 758	1.86 773	4.70 817	1.11 661	4.82 826	2.72 803	5.45 831	1.98 795	4.59 816	2.64 790	2.65 780	6.21 836	4.37 791	1.08 620	5.16 828	2.24 798	4.52 797	2.39 789

CroCo_RVC	3.31 790	2.63 686	1.38 695	3.71 758	1.86 773	4.70 817	1.11 661	4.82 826	2.72 803	5.45 831	1.98 795	4.59 816	2.64 790	2.65 780	6.21 836	4.37 791	1.08 620	5.16 828	2.24 798	4.52 797	2.39 789

hknet	1.10 615	1.85 622	3.49 797	4.48 768	0.02 22	0.42 418	0.06 150	0.41 397	0.02 28	0.48 487	0.03 62	0.41 406	0.03 59	0.42 418	0.03 58	4.39 793	4.19 807	0.33 352	0.23 327	0.34 343	0.27 362

MLG-Stereo_test2	4.28 809	5.46 783	3.69 801	4.86 789	3.72 821	5.58 826	3.42 821	4.81 825	3.77 827	4.85 824	3.72 825	5.55 833	3.63 810	5.58 831	3.53 819	4.41 794	3.28 800	4.99 826	2.95 806	4.75 808	3.13 808

MaDis-Stereo	3.19 789	6.02 791	1.12 612	5.61 799	1.16 666	5.43 825	1.02 655	5.15 830	0.70 605	5.43 830	1.21 719	5.03 831	0.97 631	4.85 824	0.99 639	4.53 795	1.16 634	5.53 830	1.25 727	5.37 820	1.30 721

DispNO	1.00 595	0.63 366	0.43 443	3.45 748	0.44 528	0.65 553	0.43 522	0.64 552	0.43 525	0.64 558	0.43 524	0.64 560	3.03 794	0.64 556	0.43 518	4.55 796	0.43 466	0.63 563	0.43 540	0.63 537	0.43 505

rvit_105_1	3.83 795	5.22 769	3.01 781	4.53 771	3.01 801	4.51 805	3.01 805	4.56 813	3.04 806	4.53 812	3.03 807	4.55 814	3.03 794	4.56 813	3.04 803	4.57 797	3.05 785	4.57 809	3.05 808	4.57 799	3.05 798

rvit_stereo_0081	3.83 795	5.23 772	3.01 781	4.53 771	3.03 803	4.55 811	3.02 806	4.56 813	3.04 806	4.52 810	3.02 805	4.54 812	3.03 794	4.56 813	3.04 803	4.57 797	3.05 785	4.57 809	3.05 808	4.58 800	3.05 798

rvit_stereo_0082	3.86 797	5.82 789	3.01 781	4.53 771	3.03 803	4.54 807	3.02 806	4.56 813	3.04 806	4.53 812	3.02 805	4.55 814	3.04 797	4.57 816	3.05 805	4.57 797	3.05 785	4.58 811	3.05 808	4.58 800	3.06 801

rvit_0105_6	3.87 799	5.73 788	3.10 792	4.69 782	3.12 811	4.54 807	3.02 806	4.56 813	3.04 806	4.54 814	3.03 807	4.54 812	3.04 797	4.56 813	3.05 805	4.58 800	3.05 785	4.58 811	3.05 808	4.58 800	3.05 798

rvit_stereo_0081_aga	3.86 797	5.33 776	3.02 784	4.55 777	3.04 807	4.54 807	3.02 806	4.64 820	3.06 810	4.54 814	3.04 809	4.62 821	3.08 801	4.62 819	3.07 808	4.58 800	3.06 789	4.60 813	3.08 812	4.63 803	3.07 802

rvit_stereo_0080	3.89 800	5.70 786	3.04 786	4.54 774	3.03 803	4.56 812	3.05 812	4.60 817	3.07 811	4.58 817	3.06 810	4.59 816	3.06 799	4.61 817	3.08 809	4.63 802	3.09 790	4.64 815	3.10 813	4.65 804	3.10 805

whm_eth	3.89 800	5.70 786	3.04 786	4.54 774	3.03 803	4.56 812	3.05 812	4.60 817	3.07 811	4.58 817	3.06 810	4.59 816	3.06 799	4.61 817	3.08 809	4.63 802	3.09 790	4.64 815	3.10 813	4.65 804	3.10 805

rvit_0105_4	3.91 802	5.47 784	3.02 784	4.54 774	3.02 802	4.54 807	3.03 810	4.75 823	3.17 817	4.57 816	3.06 810	4.61 820	3.16 805	4.65 820	3.09 811	4.66 804	3.11 793	4.68 818	3.18 819	4.81 810	3.16 810

rvit_0105_3	3.91 802	5.33 776	3.06 789	4.60 780	3.07 809	4.60 814	3.06 814	4.62 819	3.08 814	4.60 819	3.07 813	4.62 821	3.08 801	4.67 821	3.10 812	4.70 805	3.11 793	4.77 822	3.19 820	4.77 809	3.14 809

rvit_stereo_ft	3.93 805	5.44 782	3.05 788	4.59 779	3.06 808	4.61 815	3.08 815	4.67 822	3.12 816	4.63 821	3.10 815	4.65 823	3.11 803	4.69 823	3.13 813	4.70 805	3.14 795	4.71 820	3.15 818	4.74 807	3.16 810

rvit_stereo_0083	3.92 804	5.30 775	3.06 789	4.61 781	3.09 810	4.67 816	3.08 815	4.66 821	3.09 815	4.62 820	3.10 815	4.66 824	3.11 803	4.67 821	3.16 814	4.72 807	3.16 796	4.77 822	3.11 815	4.66 806	3.11 807

MLG-Stereo_test3	4.26 808	4.85 752	3.95 803	5.35 796	3.60 818	4.75 820	3.76 826	5.49 832	3.71 823	5.39 829	3.69 824	4.82 827	3.66 811	4.85 824	3.73 824	4.93 808	3.19 799	4.69 819	2.99 807	4.84 812	2.98 797

MLG-Stereo_test1	4.25 807	5.34 779	3.61 799	5.31 795	3.63 819	5.23 823	3.57 823	5.38 831	3.65 821	5.23 828	3.47 820	4.76 825	3.74 814	4.85 824	3.71 821	4.96 809	3.18 798	4.71 820	2.92 805	4.86 813	2.90 795

TestStereo	4.88 819	4.75 750	4.79 806	4.87 791	4.92 829	4.81 822	4.90 835	4.78 824	4.77 834	4.87 825	4.89 834	4.90 829	4.91 827	4.99 828	4.79 832	4.98 810	4.87 812	4.87 825	4.92 836	5.00 816	5.00 827

FC-DCNN v2	5.10 823	5.15 764	4.49 805	5.07 793	3.37 815	6.87 829	4.75 834	5.04 829	6.34 838	7.84 839	5.06 835	6.72 839	4.09 823	4.99 828	5.44 835	5.03 811	3.16 796	4.67 817	4.86 835	5.15 818	3.89 822

rvit_0105_5	4.10 806	5.40 780	3.13 795	4.71 784	3.15 812	4.72 819	3.10 817	4.90 828	3.27 819	4.69 822	3.16 817	4.84 828	3.25 807	4.96 827	3.34 817	5.05 812	3.39 801	5.10 827	3.40 821	5.11 817	3.42 814

MIF-Stereo (partial)	2.58 775	3.31 719	0.66 532	3.18 734	0.66 589	3.18 790	0.66 581	3.21 795	0.67 586	3.19 796	0.66 587	3.19 796	0.66 583	3.31 798	0.68 586	5.09 813	1.79 741	8.23 840	1.67 774	6.18 824	1.38 731

StereoVision	3.15 788	5.00 758	0.89 579	4.83 787	1.00 640	3.93 798	1.27 726	6.37 833	1.34 732	5.67 833	1.26 726	5.84 834	1.27 716	5.03 830	1.24 723	5.10 814	1.09 622	4.61 814	0.57 580	5.62 822	1.12 654

DispFullNet	4.61 815	4.84 751	3.12 793	5.00 792	3.57 817	4.75 820	3.03 810	7.75 839	4.17 831	4.91 826	3.09 814	6.20 835	3.95 820	6.71 835	3.51 818	5.30 815	3.67 803	5.86 834	3.63 823	5.61 821	3.46 815

RAFT+CT+SA	4.28 809	7.62 798	4.91 808	5.55 798	2.28 795	3.09 788	3.64 824	4.49 811	3.07 811	4.80 823	3.35 819	4.77 826	3.70 813	4.29 810	3.05 805	5.58 816	5.98 819	3.58 799	3.78 828	4.26 793	3.72 818

AANet_RVC	1.26 673	0.31 234	4.99 809	5.93 800	0.20 312	0.25 299	0.20 300	0.25 300	0.20 309	0.23 286	0.19 307	0.25 305	0.20 316	0.25 303	0.20 307	5.66 817	4.76 811	0.26 315	0.30 440	0.24 296	0.27 362

test_5	4.62 816	7.55 797	6.23 815	6.32 804	3.40 816	5.29 824	3.50 822	3.53 801	4.11 830	4.28 807	4.47 833	4.26 810	4.38 825	3.68 802	3.24 815	5.89 818	5.60 815	4.84 824	3.50 822	4.33 794	3.93 824

SGM-Forest	5.21 825	5.92 790	4.08 804	6.18 802	4.16 826	6.31 828	4.34 833	6.50 834	4.33 832	6.14 835	4.21 831	6.61 838	4.55 826	6.67 834	4.48 831	5.94 819	3.94 805	5.85 833	4.03 832	5.79 823	4.17 825
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Sa-1000	4.34 812	8.37 801	6.84 819	6.98 810	4.45 828	3.58 794	3.00 804	3.42 800	3.39 820	2.61 779	4.00 829	3.83 804	4.01 822	3.90 804	3.90 825	5.98 820	5.62 816	3.76 802	2.34 801	4.35 795	2.47 792

LiteMatch*	2.07 729	1.30 550	5.73 814	6.28 803	0.79 619	1.33 694	0.80 621	1.30 695	1.02 659	1.33 699	0.84 631	1.33 703	0.97 631	1.28 702	1.04 649	6.05 821	5.89 817	1.28 712	0.76 624	1.28 693	0.88 617

test-1	6.46 826	9.16 809	8.03 827	8.09 813	5.62 832	6.11 827	6.35 838	6.85 836	4.94 835	6.08 834	6.29 840	4.98 830	6.43 832	6.22 832	6.36 838	6.16 822	7.47 828	5.82 832	5.44 839	7.11 829	5.68 830

PhaseNet	1.74 696	6.34 792	4.81 807	6.77 806	0.24 336	0.80 577	0.53 561	0.48 487	0.22 317	0.53 527	0.28 361	0.48 497	0.25 338	0.40 384	0.32 432	6.39 823	4.61 810	0.46 504	0.38 513	0.25 299	0.18 285

cross-raft	4.83 818	7.52 796	6.43 816	6.63 805	3.96 824	4.51 805	3.99 830	4.49 811	3.96 829	4.52 810	3.96 828	4.50 811	3.97 821	4.50 812	3.97 826	6.65 824	6.44 821	4.33 806	3.92 830	4.35 795	3.91 823

raft_robust	4.71 817	7.75 799	5.40 813	6.81 807	3.31 814	4.28 804	4.20 832	4.32 810	4.37 833	4.35 809	4.35 832	4.14 807	3.75 815	4.30 811	4.20 830	6.67 825	6.37 820	3.36 797	4.24 834	4.86 813	3.25 812

TestStereo1	4.60 813	8.41 802	6.44 817	6.86 808	3.79 822	3.97 799	3.78 827	3.99 806	3.74 824	3.97 803	3.52 821	3.94 805	3.58 808	3.98 805	3.72 822	6.82 826	6.50 822	3.76 802	3.66 824	3.90 787	3.74 820

SA-5K	4.60 813	8.41 802	6.44 817	6.86 808	3.79 822	3.97 799	3.78 827	3.99 806	3.74 824	3.97 803	3.52 821	3.94 805	3.58 808	3.98 805	3.72 822	6.82 826	6.50 822	3.76 802	3.66 824	3.90 787	3.74 820

test_4	4.88 819	8.13 800	6.98 821	7.46 811	4.44 827	4.25 803	3.85 829	4.04 808	3.92 828	4.13 806	3.91 827	4.18 809	3.84 818	4.14 808	4.06 828	7.01 828	7.13 827	4.53 807	3.72 827	4.09 791	3.72 818

SA	4.33 811	7.35 795	6.85 820	5.96 801	4.09 825	3.59 795	3.15 818	3.82 804	2.64 802	3.91 802	3.85 826	3.57 800	2.72 792	3.13 795	4.03 827	7.09 829	6.86 824	3.57 798	3.12 816	3.85 786	3.51 816

rvit_stereo_0075_2	6.64 827	8.80 806	5.25 810	7.89 812	5.27 831	7.90 833	5.27 836	7.92 840	5.28 836	7.91 840	5.29 837	7.93 840	5.27 828	7.92 840	5.28 833	7.93 830	5.28 814	7.93 839	5.29 838	7.93 832	5.28 829

test_3	5.01 821	8.86 807	7.77 823	8.09 813	2.76 800	4.13 802	4.05 831	3.88 805	3.76 826	4.33 808	4.13 830	3.71 803	3.91 819	4.21 809	4.06 828	7.93 830	7.69 829	4.53 807	3.91 829	4.17 792	4.29 826

RAFT	6.73 828	9.36 810	7.40 822	8.51 816	6.55 833	6.88 830	6.60 839	6.79 835	6.60 839	6.80 836	6.72 841	5.31 832	5.50 830	6.61 833	6.61 839	8.42 832	5.89 817	5.73 831	5.45 840	6.61 825	6.24 831

U	5.15 824	8.49 804	1.81 726	8.49 815	1.77 767	8.49 834	1.77 769	8.51 841	1.77 774	8.49 841	1.77 773	8.50 841	1.78 762	8.58 841	1.77 776	8.54 833	1.78 739	8.55 841	1.78 784	8.55 835	1.84 772

SGM+DAISY	7.06 829	9.15 808	5.38 812	8.84 817	5.18 830	8.80 835	5.31 837	8.79 842	5.28 836	8.89 842	5.20 836	8.93 842	5.33 829	8.95 842	5.36 834	8.70 834	5.21 813	8.74 842	5.20 837	8.89 836	5.15 828

MCSU-Stereo	2.48 771	10.56 819	8.50 828	9.47 822	0.31 429	0.43 425	0.30 377	0.42 416	0.30 387	0.42 410	0.30 391	0.42 424	0.30 386	0.41 404	0.30 378	8.86 835	6.93 825	0.40 457	0.29 421	0.39 434	0.28 391

testmc14	2.43 768	10.48 818	8.02 826	8.93 818	0.31 429	0.44 460	0.30 377	0.42 416	0.30 387	0.42 410	0.30 391	0.42 424	0.30 386	0.42 418	0.30 378	8.88 836	6.99 826	0.41 475	0.28 406	0.39 434	0.28 391

test-v	7.53 830	11.89 820	7.98 824	9.36 820	7.14 834	7.06 831	7.09 840	7.37 837	6.91 840	7.29 837	5.71 838	6.45 836	6.93 833	6.73 836	7.27 840	8.93 837	7.85 830	6.98 837	6.80 841	7.56 830	7.34 833

test-2	7.53 830	11.89 820	7.98 824	9.36 820	7.14 834	7.06 831	7.09 840	7.37 837	6.91 840	7.29 837	5.71 838	6.45 836	6.93 833	6.73 836	7.27 840	8.93 837	7.85 830	6.98 837	6.80 841	7.56 830	7.34 833

GGDA	2.76 782	0.41 277	11.34 831	14.28 833	0.30 380	0.44 460	0.29 368	0.43 424	0.29 371	0.43 417	0.28 361	0.43 433	0.28 364	0.43 425	0.29 368	13.45 839	10.57 841	0.41 475	0.27 385	0.38 385	0.27 362

TestStereo_HL2	2.73 779	0.41 277	11.06 829	14.13 832	0.30 380	0.44 460	0.28 353	0.43 424	0.29 371	0.43 417	0.28 361	0.43 433	0.29 376	0.43 425	0.28 350	13.51 840	10.37 840	0.41 475	0.27 385	0.38 385	0.27 362

TestStereo_HL3	2.76 782	0.41 277	11.46 832	14.11 831	0.30 380	0.45 474	0.29 368	0.43 424	0.29 371	0.43 417	0.29 376	0.43 433	0.28 364	0.44 456	0.30 378	13.57 841	10.32 839	0.41 475	0.27 385	0.38 385	0.27 362

TestStereo-Hl	2.78 784	0.42 289	11.23 830	14.38 834	0.30 380	0.44 460	0.30 377	0.43 424	0.28 361	0.43 417	0.29 376	0.44 469	0.29 376	0.44 456	0.29 368	13.64 842	10.73 842	0.41 475	0.27 385	0.38 385	0.27 362

rafts_anoy	20.00 834	20.00 822	20.00 834	20.00 835	20.00 837	20.00 836	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 836

raft+_RVC	20.00 834	20.00 822	20.00 834	20.00 835	20.00 837	20.00 836	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 836

raftrobust	20.00 834	20.00 822	20.00 834	20.00 835	20.00 837	20.00 836	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 836

CasAABBNet	20.00 834	20.00 822	20.00 834	20.00 835	20.00 837	20.00 836	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 836

RALCasStereoNet	20.00 834	20.00 822	20.00 834	20.00 835	20.00 837	20.00 836	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 836

RALAANet	20.00 834	20.00 822	20.00 834	20.00 835	20.00 837	20.00 836	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 836

MANE	19.05 833	23.00 828	15.00 833	23.00 841	15.00 836	24.00 842	16.00 842	24.00 849	16.00 842	22.00 849	15.00 842	23.00 849	16.00 842	23.00 849	15.00 842	22.00 849	15.00 843	22.00 849	15.00 843	22.00 849	15.00 835

111	30.40 840	30.94 844	29.72 845	32.61 842	30.02 848	33.57 843	30.47 854	31.50 850	29.39 854	30.98 850	29.11 854	29.78 850	30.39 857	29.45 850	30.76 857	30.08 850	29.02 855	29.92 850	30.32 858	29.86 850	30.17 847

fff	1000028.16 866	29.62 840	29.72 845	32.61 842	30.02 848	35.13 845	31.83 855	32.07 851	10000000.00 875	35.27 853	29.82 855	32.45 851	30.15 854	32.35 851	30.09 854	31.04 851	29.55 856	30.64 851	30.14 855	10000000.00 877	30.77 848

csc	1000028.16 866	29.62 840	29.72 845	32.61 842	30.02 848	35.13 845	31.83 855	32.07 851	10000000.00 875	35.27 853	29.82 855	32.45 851	30.15 854	32.35 851	30.09 854	31.04 851	29.55 856	30.64 851	30.14 855	10000000.00 877	30.77 848

cscssc	1000028.16 866	29.62 840	29.72 845	32.61 842	30.02 848	35.13 845	31.83 855	32.07 851	10000000.00 875	35.27 853	29.82 855	32.45 851	30.15 854	32.35 851	30.09 854	31.04 851	29.55 856	30.64 851	30.14 855	10000000.00 877	30.77 848

tt	500032.53 864	34.60 846	29.72 845	37.47 857	34.41 853	36.85 849	35.22 859	34.71 854	33.55 856	34.50 851	35.43 858	33.81 854	10000000.00 876	33.57 854	33.13 858	33.68 854	35.00 860	34.03 855	35.26 861	30.96 851	34.63 852

DCANet	500032.53 864	34.60 846	29.72 845	37.47 857	34.41 853	36.85 849	35.22 859	34.71 854	33.55 856	34.50 851	35.43 858	33.81 854	10000000.00 876	33.57 854	33.13 858	33.68 854	35.00 860	34.03 855	35.26 861	30.96 851	34.63 852

DCANet-4	35.22 846	34.54 845	35.08 851	33.58 846	35.47 855	34.55 844	35.53 861	36.08 856	35.85 858	35.92 856	35.77 860	35.18 856	35.48 859	35.39 856	37.15 864	34.55 856	33.92 859	35.02 857	34.90 860	35.79 854	34.74 854

WCMA_ROB	31.10 845	35.43 848	27.12 844	39.51 859	23.10 843	38.78 860	25.30 853	37.49 867	25.39 853	37.29 866	27.02 853	38.52 867	26.48 853	37.80 866	26.44 853	36.28 857	22.65 850	33.90 854	22.30 850	37.10 864	24.18 846

PM Cens cmp D40	30.50 841	37.00 850	24.00 840	37.00 848	24.00 844	37.00 851	24.00 849	37.00 858	24.00 849	37.00 857	24.00 849	37.00 858	24.00 849	37.00 857	24.00 849	37.00 858	24.00 851	37.00 859	24.00 851	37.00 855	24.00 842

PM Graph cmp D40	30.50 841	37.00 850	24.00 840	37.00 848	24.00 844	37.00 851	24.00 849	37.00 858	24.00 849	37.00 857	24.00 849	37.00 858	24.00 849	37.00 857	24.00 849	37.00 858	24.00 851	37.00 859	24.00 851	37.00 855	24.00 842

PatchMatch Cens Cmp	30.50 841	37.00 850	24.00 840	37.00 848	24.00 844	37.00 851	24.00 849	37.00 858	24.00 849	37.00 857	24.00 849	37.00 858	24.00 849	37.00 857	24.00 849	37.00 858	24.00 851	37.00 859	24.00 851	37.00 855	24.00 842

PatchMatch Graph Cmp	30.50 841	37.00 850	24.00 840	37.00 848	24.00 844	37.00 851	24.00 849	37.00 858	24.00 849	37.00 857	24.00 849	37.00 858	24.00 849	37.00 857	24.00 849	37.00 858	24.00 851	37.00 859	24.00 851	37.00 855	24.00 842

PatchMatch		37.00 850		37.00 848		37.00 851		37.00 858		37.00 857		37.00 858		37.00 857		37.00 858		37.00 859		37.00 855

fast-reg	37.00 848	37.00 850	37.00 852	37.00 848	37.00 856	37.00 851	37.00 862	37.00 858	37.00 859	37.00 857	37.00 862	37.00 858	37.00 860	37.00 857	37.00 860	37.00 858	37.00 863	37.00 859	37.00 863	37.00 855	37.00 855

Reg-Stereo(zero)	37.00 848	37.00 850	37.00 852	37.00 848	37.00 856	37.00 851	37.00 862	37.00 858	37.00 859	37.00 857	37.00 862	37.00 858	37.00 860	37.00 857	37.00 860	37.00 858	37.00 863	37.00 859	37.00 863	37.00 855	37.00 855

FLISNet	37.00 848	37.00 850	37.00 852	37.00 848	37.00 856	37.00 851	37.00 862	37.00 858	37.00 859	37.00 857	37.00 862	37.00 858	37.00 860	37.00 857	37.00 860	37.00 858	37.00 863	37.00 859	37.00 863	37.00 855	37.00 855

CoSv	37.00 848	37.00 850	37.00 852	37.00 848	37.00 856	37.00 851	37.00 862	37.00 858	37.00 859	37.00 857	37.00 862	37.00 858	37.00 860	37.00 857	37.00 860	37.00 858	37.00 863	37.00 859	37.00 863	37.00 855	37.00 855

ADStereo(finetuned)	36.13 847	36.63 849	38.07 856	36.97 847	33.25 852	35.91 848	34.45 858	36.36 857	32.99 855	38.14 867	36.71 861	36.69 857	34.13 858	38.57 867	40.79 865	37.60 867	36.58 862	35.90 858	33.36 859	35.42 853	34.04 851

NOSS_ROB	102.95 853	153.00 864	121.00 860	51.00 860	44.00 860	165.00 864	127.00 868	153.00 870	119.00 865	164.00 871	125.00 868	168.00 871	120.00 866	153.00 870	117.00 868	49.00 868	44.00 867	49.00 868	44.00 867	49.00 865	44.00 859

CBMV	128.50 854	1422.70 872	53.10 858	79.50 861	51.30 861	77.30 862	49.70 866	74.00 868	48.20 864	77.20 869	48.80 867	73.90 869	48.00 865	73.80 869	48.80 867	70.40 869	45.10 868	68.90 869	46.10 868	68.20 866	45.00 860
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	69.83 852	87.70 860	41.95 857	113.75 862	65.62 862	75.05 861	55.25 867	75.64 869	45.04 863	71.61 868	41.75 866	72.81 868	44.06 864	68.38 868	44.63 866	101.89 870	59.57 869	107.10 870	61.05 869	104.38 867	59.38 861

MeshStereo	159.24 855	171.00 865	160.68 863	162.58 863	160.59 864	164.01 863	160.35 870	158.51 871	158.56 867	158.34 870	160.12 870	158.56 870	159.92 868	157.26 871	158.94 870	154.38 871	158.36 870	155.75 871	159.13 872	153.67 868	154.07 863
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	201.80 857	123.00 861	115.00 859	219.00 864	218.00 866	223.00 866	244.00 872	217.00 873	236.00 869	202.00 873	203.00 871	205.00 873	208.00 869	225.00 873	204.00 871	210.00 872	198.00 872	197.00 873	184.00 873	204.00 870	201.00 864

DF_test	189.29 856	560.34 869	182.58 864	229.00 865	135.68 863	197.79 865	135.52 869	197.80 872	135.44 866	197.75 872	135.49 869	197.90 872	135.51 867	197.84 872	135.75 869	217.37 873	171.11 871	183.74 872	127.67 871	183.56 869	127.88 862

MGS-Stereo	239.45 858	123.00 861	135.00 861	266.00 866	286.00 867	277.00 867	305.00 873	271.00 874	242.00 870	274.00 874	279.00 873	255.00 874	270.00 871	268.00 874	297.00 873	221.00 874	247.00 874	216.00 874	123.00 870	217.00 871	217.00 866

EGLCR-Stereo	246.90 859	129.00 863	139.00 862	266.00 866	286.00 867	277.00 867	305.00 873	271.00 874	242.00 870	274.00 874	279.00 873	255.00 874	270.00 871	268.00 874	297.00 873	230.00 875	247.00 874	216.00 874	223.00 875	237.00 872	227.00 867

DLCB_ROB	284.23 860	354.61 867	207.27 865	363.24 868	206.46 865	364.72 869	210.41 871	364.72 876	210.41 868	364.81 876	208.64 872	364.81 876	208.64 870	364.72 876	210.41 872	354.70 876	205.53 873	354.70 876	205.53 874	354.70 873	205.53 865

LE_ROB	396.57 861	471.28 868	329.84 866	471.48 869	308.15 869	526.83 870	322.10 875	488.15 877	323.76 872	495.46 877	317.97 875	497.17 877	320.10 873	481.62 877	326.76 875	462.71 877	298.97 876	466.16 877	285.98 876	447.62 874	289.21 868

SGM-ForestM	596.69 862	677.77 870	444.52 867	699.85 870	517.25 870	732.94 871	488.29 876	770.79 878	460.11 873	750.81 878	487.98 876	792.79 878	499.41 874	730.90 878	475.81 876	720.03 878	491.16 877	663.96 878	418.60 877	674.76 875	436.05 869

CBMV_ROB	818.48 863	913.88 871	709.52 868	862.84 871	597.78 871	1073.99 872	700.52 877	1015.66 879	702.59 874	1115.65 879	760.02 877	1130.24 879	721.57 875	1037.41 879	692.65 877	814.05 879	564.29 878	843.28 879	595.31 878	915.51 876	602.92 870

111111	10000000.00 869	10000000.00 873	10000000.00 869	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 875	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 871

SGD-Stereo	10000000.00 869	10000000.00 873	10000000.00 869	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 875	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 871

IGEV-Stereo++	10000000.00 869	10000000.00 873	10000000.00 869	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 875	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 871

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 869	10000000.00 873	10000000.00 869	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 875	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 871

IGEV-Stereo+	10000000.00 869	10000000.00 873	10000000.00 869	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 875	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 871

SDNR	10000000.00 869	10000000.00 873	10000000.00 869	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 875	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 871

anonymousdsp2	10000000.00 869	10000000.00 873	10000000.00 869	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 875	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 871

anonymousdsp	10000000.00 869	10000000.00 873	10000000.00 869	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 875	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 871

test_example2	10000000.00 869	10000000.00 873	10000000.00 869	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 875	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 871

DIP-Stereo	10000000.00 869	10000000.00 873	10000000.00 869	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 875	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 871
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ASD4		0.20 188

Low-res two-view benchmark