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	0.14 149	0.00 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

light-stereo	0.05 58	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	0.73 559	0.01 16	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.02 20

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

iinet-test	0.08 79	0.16 183	0.02 15	0.16 174	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.17 303	0.02 26	0.02 27	0.71 546	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.16 272

IINet	0.06 63	0.05 68	0.02 15	0.05 61	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	0.73 559	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.04 96

G2L-ROB	0.03 29	0.06 82	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

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

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

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

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

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

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

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

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 79	0.02 12	0.02 15	1.01 569	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	0.09 176	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

ADCS	0.09 86	0.02 12	0.04 64	0.90 540	0.06 148	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.14 223	0.36 481	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

AnyNet_C01	0.11 132	0.02 12	0.02 15	1.62 679	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	0.06 128	0.04 103	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.03 52

AnyNet_C32	0.14 190	0.04 52	0.03 39	2.22 705	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	0.07 158	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

IGEV_i1	0.26 289	0.05 68	0.04 64	0.06 71	0.03 52	0.05 112	0.03 60	0.05 117	0.03 65	0.05 119	0.03 62	0.04 102	0.06 155	0.05 111	0.03 58	4.34 816	0.03 45	0.04 99	0.03 63	0.05 121	0.04 96

RT-IGEV	0.07 69	0.05 68	0.03 39	0.05 61	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	0.75 562	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.04 96

RT-Monster	0.09 86	0.07 85	0.03 39	0.15 161	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.10 186	0.04 96	0.03 58	0.92 589	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.07 150

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

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

EDNetEfficientorigin	0.04 54	0.06 82	0.04 64	0.05 61	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.05 73	0.03 45	0.06 141	0.03 63	0.04 103	0.03 52

EDNetEfficient	0.04 54	0.05 68	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 73	0.03 45	0.05 115	0.03 63	0.04 103	0.03 52

BEATNet_4x	0.11 132	0.03 31	0.03 39	1.60 676	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	0.05 111	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ADCL	0.11 132	0.03 31	0.03 39	1.60 676	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	0.05 111	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ADCPNet	0.10 105	0.03 31	0.04 64	1.27 643	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	0.08 164	0.04 103	0.04 65	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

arf4	0.14 190	0.14 149	0.04 64	0.06 71	1.08 680	0.52 539	0.04 109	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.15 244	0.14 253

arf3	0.14 190	0.14 149	0.04 64	0.06 71	1.13 685	0.44 473	0.04 109	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.16 256	0.15 267

arf2	0.12 147	0.14 149	0.04 64	0.06 71	1.07 677	0.16 251	0.04 109	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 217	0.14 253

arf1	0.12 147	0.14 149	0.04 64	0.06 71	1.11 683	0.15 232	0.04 109	0.06 134	0.06 156	0.06 136	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 217	0.14 253

AROF3	0.12 147	0.14 149	0.04 64	0.06 71	0.99 661	0.15 232	0.04 109	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 217	0.27 376

AROF2	0.12 147	0.14 149	0.04 64	0.06 71	0.93 653	0.15 232	0.04 109	0.06 134	0.15 282	0.06 136	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 217	0.15 267

valid	0.11 132	0.14 149	0.04 64	0.06 71	0.85 635	0.15 232	0.04 109	0.06 134	0.18 308	0.06 136	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 217	0.14 253

CMRA-Stereo	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	0.05 120	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

AANet	0.07 69	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	0.11 212	0.04 96	0.03 58	0.58 511	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.03 52

DFGA-Net	0.05 58	0.06 82	0.04 64	0.06 71	0.04 101	0.06 126	0.04 109	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.06 89	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

GASNet	0.05 58	0.04 52	0.12 157	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 134	0.04 101	0.04 109	0.12 203	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

Wz-Net-TNSev	0.02 15	0.05 68	0.04 64	0.07 87	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 89	0.04 72	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

APVNet	0.09 86	0.05 68	0.04 64	0.05 61	0.04 101	0.05 112	0.90 643	0.06 134	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.05 123

FADNet-RVC-Resample	0.12 147	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	1.57 771	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.05 137	0.04 103	0.06 139

FADNet_RVC	0.12 147	0.04 52	0.04 64	0.05 61	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 132	0.04 96	1.65 775	0.05 73	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

FADNet-RVC	0.13 158	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 134	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.05 142	0.04 102	0.05 132	0.04 96	1.71 792	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.07 154	0.04 96

FADNet	0.12 147	0.05 68	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	0.05 132	0.04 96	1.66 778	0.06 89	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

ADCRef	0.12 147	0.03 31	0.04 64	1.71 684	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	0.06 128	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.04 96

ADCP+	0.15 210	0.04 52	0.04 64	2.20 704	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.05 142	0.04 102	0.04 106	0.08 164	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

NVStereoNet_ROB	0.04 54	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	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
AROF-Stereo-S	0.13 158	0.13 126	0.05 87	0.13 142	0.05 127	0.07 144	1.25 742	0.07 158	0.05 136	0.07 160	0.05 142	0.07 160	0.06 155	0.07 158	0.05 129	0.07 101	0.05 92	0.13 197	0.05 137	0.07 154	0.12 233

Light2-Stereo	0.05 58	0.04 52	0.05 87	0.05 61	0.05 127	0.04 95	0.05 134	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.05 129	0.05 73	0.05 92	0.05 115	0.05 137	0.06 135	0.05 123

UHP(ZeroShot)	0.07 69	0.41 292	0.05 87	0.05 61	0.05 127	0.05 112	0.05 134	0.05 117	0.05 136	0.05 119	0.05 142	0.05 120	0.05 132	0.05 111	0.05 129	0.05 73	0.05 92	0.05 115	0.05 137	0.05 121	0.05 123

UHP(FT)	0.07 69	0.40 279	0.05 87	0.05 61	0.05 127	0.05 112	0.05 134	0.05 117	0.05 136	0.05 119	0.05 142	0.05 120	0.05 132	0.05 111	0.05 129	0.05 73	0.05 92	0.05 115	0.05 137	0.05 121	0.05 123

mmmmmm	0.07 69	0.40 279	0.05 87	0.05 61	0.05 127	0.05 112	0.05 134	0.05 117	0.05 136	0.05 119	0.05 142	0.05 120	0.05 132	0.05 111	0.05 129	0.05 73	0.05 92	0.05 115	0.05 137	0.05 121	0.05 123

UHP	0.07 69	0.41 292	0.05 87	0.05 61	0.05 127	0.05 112	0.05 134	0.05 117	0.05 136	0.05 119	0.05 142	0.05 120	0.05 132	0.05 111	0.05 129	0.05 73	0.05 92	0.05 115	0.05 137	0.05 121	0.05 123

DA	0.09 86	0.13 126	0.39 404	0.08 89	0.05 127	0.07 144	0.05 134	0.13 205	0.05 136	0.06 136	0.05 142	0.06 137	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.06 89	0.05 92	0.14 217	0.13 266	0.06 135	0.05 123

GGEV	0.09 86	0.13 126	0.39 404	0.08 89	0.05 127	0.07 144	0.05 134	0.13 205	0.05 136	0.06 136	0.05 142	0.06 137	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.06 89	0.05 92	0.14 217	0.13 266	0.06 135	0.05 123

GwcNet	0.12 147	0.07 85	0.05 87	0.08 89	0.05 127	0.08 149	1.20 693	0.07 158	0.05 136	0.05 119	0.05 142	0.08 162	0.05 132	0.08 164	0.03 58	0.07 101	0.05 92	0.06 141	0.05 137	0.07 154	0.05 123

TARSTereo(ZeroShot)	0.08 79	0.56 366	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 134	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.06 137	0.06 155	0.06 128	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

TARStereo(FT)	0.09 86	0.59 374	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 134	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.06 137	0.06 155	0.06 128	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

2222	0.09 86	0.59 374	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 134	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.06 137	0.06 155	0.06 128	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

1111	0.09 86	0.60 378	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 134	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.06 137	0.06 155	0.06 128	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

fsdfsdds	0.08 79	0.58 371	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 134	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.06 137	0.06 155	0.06 128	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

nnnnnnn	0.08 79	0.58 371	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 134	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.06 137	0.06 155	0.06 128	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

TestStereooo	0.08 79	0.56 366	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 134	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.06 137	0.06 155	0.06 128	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

AROF-Stereo_1	0.16 222	0.15 175	0.07 101	0.15 161	0.07 157	0.10 159	1.33 750	0.10 171	0.07 168	0.10 175	0.07 171	0.10 175	0.08 174	0.10 174	0.07 161	0.09 112	0.07 108	0.15 250	0.07 164	0.09 164	0.14 253

AROF-StereoT2	0.25 278	0.19 198	0.14 188	0.16 174	0.07 157	0.19 267	2.16 819	0.25 314	0.13 263	0.17 264	0.07 171	0.23 306	0.13 268	0.23 304	0.08 169	0.10 121	0.07 108	0.23 307	0.15 285	0.09 164	0.18 296

base_500_lr5e5	0.16 222	0.15 175	0.07 101	0.15 161	0.07 157	0.10 159	1.27 747	0.10 171	0.07 168	0.10 175	0.07 171	0.10 175	0.08 174	0.10 174	0.07 161	0.09 112	0.07 108	0.15 250	0.07 164	0.09 164	0.14 253

base_1k_lr1e5	0.15 210	0.15 175	0.07 101	0.15 161	0.07 157	0.10 159	1.25 742	0.10 171	0.07 168	0.10 175	0.07 171	0.10 175	0.08 174	0.10 174	0.07 161	0.09 112	0.07 108	0.15 250	0.07 164	0.09 164	0.14 253

arf5	0.27 290	0.17 189	0.07 101	0.16 174	0.07 157	0.20 274	2.56 825	0.20 280	0.13 263	0.21 290	0.18 317	0.11 196	0.18 315	0.19 272	0.13 259	0.09 112	0.07 108	0.24 318	0.12 246	0.17 266	0.19 304

DispViT+	0.07 69	0.08 88	0.12 157	0.08 89	0.05 127	0.08 149	0.05 134	0.08 164	0.05 136	0.08 163	0.05 142	0.08 162	0.05 132	0.08 164	0.05 129	0.08 104	0.07 108	0.07 154	0.05 137	0.07 154	0.05 123

Wz-Net-SNSev	0.03 29	0.09 97	0.07 101	0.09 96	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	0.09 112	0.07 108	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

FINET	0.07 69	0.08 88	0.07 101	0.07 87	0.07 157	0.08 149	0.06 158	0.08 164	0.07 168	0.08 163	0.07 171	0.08 162	0.06 155	0.07 158	0.07 161	0.08 104	0.07 108	0.07 154	0.07 164	0.06 135	0.06 139

VMStereo-Base	0.03 29	0.09 97	0.08 108	0.09 96	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	0.08 104	0.08 116	0.03 47	0.02 27	0.02 27	0.02 20

SepStereo	0.09 86	0.09 97	0.10 118	0.09 96	0.09 173	0.09 157	0.09 175	0.10 171	0.08 176	0.10 175	0.09 182	0.09 171	0.09 181	0.09 170	0.08 169	0.09 112	0.08 116	0.09 167	0.08 172	0.09 164	0.08 153

AASNet	0.06 63	0.08 88	0.08 108	0.08 89	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.05 117	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.05 120	0.06 155	0.06 128	0.05 129	0.08 104	0.08 116	0.08 159	0.05 137	0.06 135	0.05 123

SACVNet	0.06 63	0.08 88	0.08 108	0.08 89	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.05 117	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.05 120	0.06 155	0.06 128	0.05 129	0.08 104	0.08 116	0.08 159	0.05 137	0.06 135	0.05 123

AACVNet	0.06 63	0.08 88	0.08 108	0.08 89	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.05 117	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.05 120	0.06 155	0.06 128	0.05 129	0.08 104	0.08 116	0.08 159	0.05 137	0.06 135	0.05 123

BEATNet-Init1	0.19 243	0.08 88	0.08 108	2.23 706	0.08 166	0.08 149	0.07 169	0.07 158	0.08 176	0.08 163	0.07 171	0.08 162	0.07 169	0.11 196	0.08 169	0.08 104	0.08 116	0.08 159	0.07 164	0.08 160	0.08 153

SuperB	0.21 254	0.10 102	2.51 792	0.12 129	0.09 173	0.10 159	0.09 175	0.08 164	0.07 168	0.10 175	0.09 182	0.09 171	0.07 169	0.07 158	0.07 161	0.07 101	0.08 116	0.07 154	0.07 164	0.08 160	0.07 150

DeepPrunerF	0.19 243	0.08 88	0.08 108	2.23 706	0.08 166	0.08 149	0.07 169	0.07 158	0.08 176	0.08 163	0.07 171	0.08 162	0.07 169	0.11 196	0.08 169	0.08 104	0.08 116	0.08 159	0.07 164	0.08 160	0.08 153

ELAS_RVC	0.14 190	0.16 183	0.10 118	0.15 161	0.10 179	0.18 264	0.11 208	0.19 272	0.11 214	0.19 272	0.12 249	0.18 271	0.11 212	0.19 272	0.12 247	0.14 174	0.08 116	0.14 217	0.09 177	0.15 244	0.09 160
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.13 158	0.16 183	0.11 145	0.15 161	0.09 173	0.18 264	0.11 208	0.18 270	0.11 214	0.17 264	0.11 215	0.18 271	0.11 212	0.18 269	0.11 204	0.14 174	0.08 116	0.14 217	0.08 172	0.14 217	0.09 160
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
test_sample2	0.09 86	1.03 481	0.11 145	0.11 121	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	0.09 112	0.09 126	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

SMFormer	0.09 86	1.01 475	0.09 114	0.09 96	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	0.09 112	0.09 126	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

LRCNet_RVC	0.13 158	0.13 126	0.09 114	0.13 142	0.10 179	0.14 208	0.10 181	0.14 223	0.10 186	0.23 301	0.10 187	0.20 281	0.10 186	0.24 309	0.11 204	0.11 141	0.09 126	0.12 193	0.14 272	0.12 196	0.09 160

UNet	0.29 301	0.90 435	0.10 118	0.14 149	0.10 179	0.14 208	0.10 181	0.91 609	0.69 612	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.10 184	0.12 147	0.09 126	0.12 193	0.09 177	0.88 602	0.76 620

DRN-Test	0.14 190	0.13 126	0.09 114	0.14 149	0.09 173	0.15 232	0.09 175	0.14 223	0.10 186	0.14 224	0.09 182	0.14 225	0.09 181	0.13 206	0.09 176	0.12 147	0.09 126	0.12 193	0.09 177	0.12 196	0.73 613

ply	0.10 105	0.10 102	0.10 118	0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

xbf	0.10 105	0.10 102	0.10 118	0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

relubot	0.10 105	0.10 102	0.10 118	0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

relurobot		0.10 102		0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

G4	0.22 263	0.18 195	0.10 118	1.73 685	0.10 179	0.15 232	0.10 181	0.14 223	0.27 368	0.15 246	0.10 187	0.15 254	0.10 186	0.15 253	0.17 296	0.14 174	0.10 131	0.14 217	0.16 290	0.18 275	0.10 169

G3	0.21 254	0.17 189	0.10 118	1.52 666	0.10 179	0.14 208	0.10 181	0.14 223	0.27 368	0.14 224	0.10 187	0.14 225	0.10 186	0.14 223	0.16 286	0.13 163	0.10 131	0.13 197	0.15 285	0.17 266	0.10 169

G2	0.21 254	0.17 189	0.10 118	1.68 682	0.10 179	0.15 232	0.10 181	0.14 223	0.26 363	0.14 224	0.10 187	0.14 225	0.10 186	0.14 223	0.16 286	0.13 163	0.10 131	0.13 197	0.16 290	0.17 266	0.10 169

GOStereo-base	0.20 245	0.18 195	0.10 118	1.53 668	0.10 179	0.16 251	0.10 181	0.15 253	0.10 186	0.15 246	0.10 187	0.15 254	0.10 186	0.15 253	0.16 286	0.14 174	0.10 131	0.14 217	0.16 290	0.17 266	0.10 169

BridgeDepth_RVC	0.07 69	0.08 88	0.11 145	0.11 121	0.05 127	0.08 149	0.05 134	0.08 164	0.05 136	0.08 163	0.05 142	0.08 162	0.05 132	0.08 164	0.05 129	0.11 141	0.10 131	0.07 154	0.05 137	0.07 154	0.05 123
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_L	0.12 147	0.14 149	0.10 118	0.15 161	0.10 179	0.14 208	0.10 181	0.14 223	0.10 186	0.15 246	0.10 187	0.14 225	0.10 186	0.14 223	0.10 184	0.13 163	0.10 131	0.13 197	0.09 177	0.13 199	0.09 160
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test_sample6	0.09 86	0.97 452	0.10 118	0.10 100	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	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample5	0.10 105	1.07 489	0.11 145	0.10 100	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	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

test_sample3	0.09 86	0.87 425	0.10 118	0.12 129	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	0.12 147	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample1	0.09 86	0.87 425	0.12 157	0.11 121	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	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

tta	0.09 86	0.95 449	0.09 114	0.10 100	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	0.09 112	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

DualNet	0.10 105	1.07 489	0.11 145	0.10 100	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	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

xxx	0.09 86	1.01 475	0.10 118	0.10 100	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	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.03 52

WZ-Net	0.05 58	0.50 340	0.10 118	0.12 129	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	0.12 147	0.10 131	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

AnonymousM	0.10 105	0.10 102	0.10 118	0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

PVD	0.10 105	0.10 102	0.10 118	0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

SHD	0.10 105	0.10 102	0.10 118	0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

SAMSARA	0.10 105	0.10 102	0.10 118	0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

XQC	0.10 105	0.10 102	0.10 118	0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

RTSC	0.10 105	0.10 102	0.10 118	0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

RTS	0.10 105	0.10 102	0.10 118	0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

RTSA	0.10 105	0.10 102	0.10 118	0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

MADNet+	0.10 105	0.10 102	0.10 118	0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

MADNet++	0.10 105	0.10 102	0.10 118	0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

StereoDRNet	0.15 210	0.14 149	0.10 118	0.14 149	0.09 173	0.15 232	0.09 175	0.14 223	0.09 181	0.14 224	0.10 187	0.14 225	0.09 181	0.14 223	0.09 176	0.13 163	0.10 131	0.13 197	0.09 177	0.13 199	0.82 632

LALA_ROB	0.15 210	0.19 198	0.12 157	0.18 203	0.11 208	0.20 274	0.12 249	0.21 290	0.12 254	0.20 279	0.12 249	0.20 281	0.12 254	0.21 290	0.13 259	0.17 221	0.10 131	0.18 280	0.11 211	0.18 275	0.11 193

ACC	0.10 105	0.10 102	0.11 145	0.13 142	0.08 166	0.10 159	0.08 172	0.10 171	0.08 176	0.10 175	0.08 180	0.10 175	0.08 174	0.10 174	0.08 169	0.13 163	0.11 161	0.10 169	0.08 172	0.10 172	0.08 153

BridgeDepth	0.08 79	0.08 88	0.11 145	0.11 121	0.05 127	0.08 149	0.05 134	0.08 164	0.07 168	0.08 163	0.05 142	0.08 162	0.05 132	0.09 170	0.08 169	0.15 189	0.11 161	0.07 154	0.05 137	0.07 154	0.06 139
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_XL	0.14 190	0.17 189	0.12 157	0.17 197	0.11 208	0.17 260	0.11 208	0.17 266	0.11 214	0.17 264	0.11 215	0.17 267	0.11 212	0.17 266	0.11 204	0.16 201	0.11 161	0.16 259	0.11 211	0.16 256	0.11 193
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
ITSA-stereo	0.15 210	0.17 189	0.13 179	0.20 224	0.13 258	0.19 267	0.13 261	0.18 270	0.13 263	0.19 272	0.13 270	0.18 271	0.14 274	0.18 269	0.14 265	0.16 201	0.11 161	0.15 250	0.14 272	0.18 275	0.11 193

JetBlue	0.11 132	0.11 119	0.12 157	0.13 142	0.14 262	0.11 178	0.11 208	0.11 192	0.11 214	0.11 195	0.11 215	0.11 196	0.11 212	0.12 204	0.12 247	0.11 141	0.11 161	0.11 186	0.11 211	0.11 188	0.11 193

mmm	0.14 190	1.83 633	0.12 157	0.11 121	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	0.06 128	0.04 103	0.12 147	0.11 161	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

1111x	0.10 105	1.14 497	0.13 179	0.14 149	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	0.13 163	0.11 161	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

ProNet	0.14 190	0.20 203	0.14 188	0.16 174	0.11 208	0.16 251	0.11 208	0.17 266	0.11 214	0.17 264	0.12 249	0.17 267	0.13 268	0.17 266	0.12 247	0.15 189	0.11 161	0.16 259	0.11 211	0.15 244	0.12 233

Wz-Net-MNSev	0.06 63	0.54 360	0.10 118	0.12 129	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	0.12 147	0.11 161	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

ICVP	0.15 210	0.53 356	0.11 145	0.16 174	0.11 208	0.16 251	0.11 208	0.16 259	0.11 214	0.16 256	0.11 215	0.16 258	0.11 212	0.16 257	0.11 204	0.16 201	0.11 161	0.16 259	0.11 211	0.16 256	0.11 193
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
aanetorigin	0.13 158	0.11 119	0.11 145	0.11 121	0.11 208	0.11 178	0.11 208	0.11 192	0.11 214	0.11 195	0.12 249	0.11 196	0.11 212	0.11 196	0.11 204	0.11 141	0.11 161	0.14 217	0.11 211	0.49 515	0.11 193

cf-r	0.66 520	2.17 670	0.12 157	0.18 203	0.12 248	0.18 264	2.70 828	2.60 802	0.12 254	0.18 269	0.12 249	0.18 271	0.12 254	0.18 269	0.12 247	0.15 189	0.11 161	0.15 250	0.11 211	1.81 747	1.74 796

PASM	0.39 380	3.06 727	1.36 708	1.58 670	0.09 173	0.11 178	0.11 208	0.11 192	0.11 214	0.09 170	0.09 182	0.11 196	0.09 181	0.09 170	0.09 176	0.11 141	0.11 161	0.11 186	0.09 177	0.11 188	0.11 193

HSM	0.14 190	0.16 183	0.12 157	0.17 197	0.12 248	0.17 260	0.11 208	0.17 266	0.11 214	0.17 264	0.12 249	0.17 267	0.12 254	0.17 266	0.12 247	0.16 201	0.11 161	0.16 259	0.11 211	0.16 256	0.12 233

SGM_RVC	0.15 210	0.17 189	0.11 145	0.18 203	0.11 208	0.19 267	0.11 208	0.19 272	0.12 254	0.19 272	0.12 249	0.20 281	0.12 254	0.19 272	0.12 247	0.16 201	0.11 161	0.17 270	0.10 186	0.17 266	0.10 169
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACC-I	0.10 105	0.10 102	0.12 157	0.13 142	0.08 166	0.11 178	0.08 172	0.10 171	0.08 176	0.11 195	0.08 180	0.10 175	0.08 174	0.10 174	0.08 169	0.13 163	0.12 176	0.10 169	0.08 172	0.10 172	0.08 153

MatchAttention (ZS)	0.12 147	0.12 124	0.12 157	0.12 129	0.13 258	0.12 190	0.12 249	0.12 202	0.12 254	0.12 203	0.12 249	0.12 207	0.12 254	0.12 204	0.12 247	0.12 147	0.12 176	0.12 193	0.12 246	0.12 196	0.12 233
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)	0.10 105	1.05 485	0.12 157	0.12 129	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	0.12 147	0.12 176	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample9	0.10 105	1.05 485	0.12 157	0.12 129	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	0.12 147	0.12 176	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample8	0.10 105	1.05 485	0.12 157	0.12 129	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	0.12 147	0.12 176	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample7	0.09 86	1.00 463	0.11 145	0.11 121	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	0.12 147	0.12 176	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

qqq1	0.25 278	3.70 751	0.14 188	0.14 149	0.04 101	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.06 136	0.05 142	0.04 102	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.13 163	0.12 176	0.06 141	0.05 137	0.03 53	0.04 96

fff1	0.25 278	3.70 751	0.14 188	0.14 149	0.04 101	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.06 136	0.05 142	0.04 102	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.13 163	0.12 176	0.06 141	0.05 137	0.03 53	0.04 96

11t1	0.17 230	2.16 669	0.13 179	0.13 142	0.04 101	0.06 126	0.04 109	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.03 62	0.06 137	0.03 59	0.06 128	0.05 129	0.18 240	0.12 176	0.06 141	0.03 63	0.05 121	0.03 52

ffm	0.25 278	3.83 757	0.12 157	0.12 129	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.12 147	0.12 176	0.05 115	0.04 105	0.06 135	0.04 96

ff1	0.25 278	3.83 757	0.12 157	0.12 129	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.12 147	0.12 176	0.05 115	0.04 105	0.06 135	0.04 96

mmx	0.25 278	3.83 757	0.12 157	0.12 129	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.12 147	0.12 176	0.05 115	0.04 105	0.06 135	0.04 96

CIPLG	0.13 158	0.21 209	0.12 157	0.16 174	0.11 208	0.15 232	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.15 246	0.12 249	0.15 254	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.15 189	0.12 176	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

IPLG	0.13 158	0.20 203	0.14 188	0.15 161	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.15 189	0.12 176	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

IPLGR_C	0.14 190	0.20 203	0.12 157	0.15 161	0.11 208	0.14 208	0.15 272	0.14 223	0.11 214	0.15 246	0.12 249	0.14 225	0.11 212	0.16 257	0.11 204	0.15 189	0.12 176	0.14 217	0.12 246	0.15 244	0.12 233

MIPNet	0.14 190	0.21 209	0.17 231	0.16 174	0.11 208	0.15 232	0.12 249	0.14 223	0.11 214	0.16 256	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.14 174	0.12 176	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

IPLGR	0.14 190	0.24 224	0.14 188	0.16 174	0.12 248	0.15 232	0.12 249	0.14 223	0.11 214	0.15 246	0.12 249	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.15 189	0.12 176	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

ACRE	0.13 158	0.21 209	0.14 188	0.15 161	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.12 249	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.15 189	0.12 176	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

222	0.10 105	0.99 461	0.12 157	0.13 142	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	0.12 147	0.12 176	0.03 47	0.02 27	0.04 103	0.03 52

ACVNet	0.20 245	0.19 198	0.14 188	0.20 224	0.14 262	0.20 274	0.96 661	0.21 290	0.14 269	0.20 279	0.13 270	0.21 288	0.14 274	0.20 278	0.14 265	0.17 221	0.12 176	0.17 270	0.12 246	0.17 266	0.12 233

acv_ft	0.20 245	0.19 198	0.14 188	0.20 224	0.14 262	0.20 274	0.96 661	0.21 290	0.14 269	0.20 279	0.13 270	0.21 288	0.14 274	0.20 278	0.14 265	0.17 221	0.12 176	0.17 270	0.12 246	0.17 266	0.12 233

hitnet-ft	0.79 559	2.78 721	0.14 188	0.20 224	0.14 262	0.21 285	2.89 829	2.80 817	0.14 269	0.20 279	0.14 276	0.20 281	0.14 274	0.20 278	0.14 265	0.17 221	0.12 176	0.17 270	0.12 246	2.54 802	2.33 813

PSMNet-RSSM	0.77 555	2.76 716	0.14 188	0.20 224	0.14 262	0.20 274	2.66 826	2.79 816	0.14 269	0.21 290	0.14 276	0.21 288	0.14 274	0.20 278	0.14 265	0.17 221	0.12 176	0.17 270	0.12 246	2.52 794	2.31 811

GwcNet-RSSM	0.77 555	2.77 718	0.14 188	0.20 224	0.14 262	0.20 274	2.67 827	2.78 815	0.14 269	0.20 279	0.14 276	0.20 281	0.14 274	0.21 290	0.14 265	0.17 221	0.12 176	0.17 270	0.12 246	2.52 794	2.31 811

CFNet-ft	0.55 496	1.57 588	0.14 188	0.20 224	0.14 262	0.20 274	2.53 822	1.61 737	0.14 269	0.20 279	0.14 276	0.20 281	0.14 274	0.20 278	0.14 265	0.17 221	0.12 176	0.17 270	0.12 246	1.56 731	1.24 744

E$^{3}$Stereo	0.13 158	0.14 149	0.13 179	0.16 174	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 201	0.13 201	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

LLLLL	0.13 158	0.14 149	0.13 179	0.16 174	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 201	0.13 201	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

low	0.13 158	0.14 149	0.14 188	0.16 174	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 201	0.13 201	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

100	0.13 158	0.14 149	0.13 179	0.17 197	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 201	0.13 201	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

300	0.13 158	0.14 149	0.13 179	0.16 174	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 201	0.13 201	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

Last	0.13 158	0.14 149	0.14 188	0.16 174	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 201	0.13 201	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

DDDD	0.13 158	0.14 149	0.14 188	0.16 174	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 201	0.13 201	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

TT111	0.13 158	0.14 149	0.14 188	0.16 174	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 201	0.13 201	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

EE1	0.13 158	0.14 149	0.14 188	0.17 197	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 201	0.13 201	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

AnonStereo	0.13 158	0.14 149	0.14 188	0.16 174	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 201	0.13 201	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

anonymous	0.09 86	0.09 97	0.14 188	0.14 149	0.07 157	0.09 157	0.07 169	0.09 170	0.07 168	0.09 170	0.07 171	0.09 171	0.07 169	0.09 170	0.07 161	0.14 174	0.13 201	0.09 167	0.07 164	0.09 164	0.07 150

zh-sn7	0.10 105	0.98 453	0.14 188	0.15 161	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	0.15 189	0.13 201	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

DDVS	0.30 302	3.10 728	0.14 188	0.19 211	0.14 262	0.19 267	0.14 263	0.20 280	0.14 269	0.19 272	0.13 270	0.16 258	0.13 268	0.19 272	0.13 259	0.17 221	0.13 201	0.17 270	0.13 266	0.17 266	0.13 246

test_sample4	0.10 105	1.03 481	0.12 157	0.10 100	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	0.13 163	0.13 201	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

DeepPruner_ROB	0.16 222	0.18 195	0.13 179	0.19 211	0.13 258	0.19 267	0.13 261	0.19 272	0.13 263	0.19 272	0.13 270	0.19 276	0.13 268	0.19 272	0.13 259	0.18 240	0.13 201	0.18 280	0.13 266	0.18 275	0.13 246

Cross2Single Stereo	0.14 190	0.15 175	0.17 231	0.18 203	0.11 208	0.15 232	0.11 208	0.15 253	0.10 186	0.16 256	0.11 215	0.16 258	0.11 212	0.16 257	0.11 204	0.18 240	0.14 216	0.15 250	0.11 211	0.15 244	0.10 169

LLL	0.13 158	0.14 149	0.14 188	0.17 197	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 201	0.14 216	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

over-6	0.11 132	0.11 119	0.15 214	0.16 174	0.10 179	0.11 178	0.10 181	0.11 192	0.10 186	0.11 195	0.10 187	0.11 196	0.10 186	0.11 196	0.10 184	0.14 174	0.14 216	0.11 186	0.10 186	0.11 188	0.09 160

over v1	0.11 132	0.11 119	0.15 214	0.16 174	0.10 179	0.11 178	0.10 181	0.11 192	0.10 186	0.11 195	0.10 187	0.11 196	0.10 186	0.11 196	0.10 184	0.14 174	0.14 216	0.11 186	0.09 177	0.11 188	0.10 169

over-8	0.11 132	0.14 149	0.15 214	0.16 174	0.10 179	0.11 178	0.10 181	0.11 192	0.09 181	0.11 195	0.10 187	0.11 196	0.10 186	0.11 196	0.09 176	0.14 174	0.14 216	0.11 186	0.09 177	0.11 188	0.09 160

over-9	0.11 132	0.11 119	0.16 221	0.16 174	0.10 179	0.12 190	0.10 181	0.11 192	0.10 186	0.11 195	0.10 187	0.11 196	0.10 186	0.11 196	0.10 184	0.14 174	0.14 216	0.11 186	0.10 186	0.11 188	0.09 160

qqq	0.16 222	2.01 658	0.12 157	0.15 161	0.04 101	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.03 62	0.06 137	0.03 59	0.06 128	0.03 58	0.12 147	0.14 216	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.03 52

test_xeample	0.10 105	1.09 491	0.13 179	0.12 129	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	0.14 174	0.14 216	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

GMStereo	0.14 190	0.13 126	0.14 188	0.14 149	0.14 262	0.14 208	0.14 263	0.14 223	0.14 269	0.14 224	0.14 276	0.14 225	0.14 274	0.14 223	0.14 265	0.14 174	0.14 216	0.14 217	0.14 272	0.14 217	0.14 253
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CCAANet	0.17 230	0.71 392	0.14 188	0.14 149	0.14 262	0.14 208	0.14 263	0.14 223	0.14 269	0.14 224	0.14 276	0.14 225	0.14 274	0.14 223	0.22 329	0.14 174	0.14 216	0.14 217	0.14 272	0.14 217	0.14 253

tt7	0.14 190	0.15 175	0.21 272	0.31 289	0.11 208	0.15 232	0.11 208	0.13 205	0.12 254	0.14 224	0.12 249	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.12 247	0.18 240	0.15 226	0.13 197	0.10 186	0.15 244	0.11 193

DepthFocus	0.18 239	0.22 213	0.15 214	0.22 241	0.15 277	0.22 290	0.15 272	0.22 296	0.15 282	0.22 295	0.15 286	0.22 298	0.16 291	0.22 296	0.15 277	0.20 259	0.15 226	0.20 289	0.14 272	0.20 283	0.14 253

x	0.11 132	1.15 500	0.15 214	0.14 149	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	0.14 174	0.15 226	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

dd	0.23 271	0.98 453	0.16 221	0.23 246	0.15 277	0.23 299	0.15 272	0.23 303	0.15 282	0.23 301	0.15 286	0.24 313	0.17 303	0.23 304	0.15 277	0.22 269	0.15 226	0.21 293	0.15 285	0.22 294	0.16 272

Light-Stereo-hy	0.07 69	0.05 68	0.19 251	0.17 197	0.05 127	0.05 112	0.05 134	0.05 117	0.05 136	0.05 119	0.05 142	0.05 120	0.05 132	0.05 111	0.05 129	0.17 221	0.16 230	0.05 115	0.05 137	0.05 121	0.05 123

TYNG	0.14 190	0.13 126	0.21 272	0.20 224	0.12 248	0.14 208	0.12 249	0.13 205	0.10 186	0.13 206	0.12 249	0.14 225	0.12 254	0.14 223	0.10 184	0.16 201	0.16 230	0.15 250	0.12 246	0.14 217	0.11 193

F4.4	0.13 158	0.13 126	0.18 242	0.19 211	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.17 221	0.16 230	0.13 197	0.10 186	0.13 199	0.11 193

F5.5	0.13 158	0.13 126	0.18 242	0.19 211	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.12 254	0.13 206	0.11 204	0.17 221	0.16 230	0.13 197	0.11 211	0.13 199	0.11 193

F7	0.13 158	0.13 126	0.19 251	0.20 224	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.17 221	0.16 230	0.13 197	0.11 211	0.13 199	0.11 193

FORCE_4.5	0.13 158	0.13 126	0.18 242	0.19 211	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.17 221	0.16 230	0.13 197	0.11 211	0.13 199	0.11 193

FORCE_4	0.13 158	0.13 126	0.19 251	0.19 211	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.17 221	0.16 230	0.13 197	0.10 186	0.13 199	0.11 193

FORCE_5	0.13 158	0.13 126	0.18 242	0.18 203	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.17 221	0.16 230	0.13 197	0.11 211	0.13 199	0.11 193

FORCE_6	0.13 158	0.13 126	0.18 242	0.18 203	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.17 221	0.16 230	0.13 197	0.10 186	0.13 199	0.10 169

TS12	0.09 86	0.09 97	0.17 231	0.19 211	0.06 148	0.08 149	0.06 158	0.08 164	0.06 156	0.08 163	0.06 160	0.08 162	0.06 155	0.08 164	0.06 153	0.15 189	0.16 230	0.08 159	0.06 156	0.08 160	0.06 139

BStereo	0.22 263	0.23 216	0.20 265	0.24 252	0.20 320	0.23 299	0.33 455	0.39 384	0.17 301	0.23 301	0.17 300	0.23 306	0.16 291	0.24 309	0.17 296	0.23 281	0.16 230	0.22 298	0.20 326	0.22 294	0.16 272

Anonymus123	0.22 263	0.23 216	0.20 265	0.24 252	0.20 320	0.23 299	0.33 455	0.39 384	0.17 301	0.23 301	0.17 300	0.23 306	0.16 291	0.24 309	0.17 296	0.23 281	0.16 230	0.22 298	0.20 326	0.22 294	0.16 272

RAFT-FEzeroshot	0.34 329	0.26 234	0.17 231	0.21 238	0.17 294	0.20 274	0.16 279	0.20 280	0.16 291	0.20 279	0.17 300	0.21 288	0.16 291	0.27 334	0.24 341	0.19 251	0.16 230	0.19 283	0.16 290	0.26 317	3.08 829

RAFT-FE	0.34 329	0.26 234	0.17 231	0.21 238	0.17 294	0.20 274	0.16 279	0.20 280	0.16 291	0.20 279	0.17 300	0.21 288	0.16 291	0.27 334	0.24 341	0.19 251	0.16 230	0.19 283	0.16 290	0.26 317	3.08 829

zh-mn7	0.11 132	1.14 497	0.17 231	0.20 224	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	0.18 240	0.16 230	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

xyz-stereo-finetune2	0.18 239	0.48 333	0.16 221	0.16 174	0.15 277	0.15 232	0.16 279	0.16 259	0.16 291	0.16 256	0.16 292	0.16 258	0.16 291	0.16 257	0.16 286	0.16 201	0.16 230	0.16 259	0.16 290	0.16 256	0.16 272

xyz-stereo	0.18 239	0.50 340	0.16 221	0.15 161	0.16 288	0.16 251	0.16 279	0.16 259	0.16 291	0.16 256	0.16 292	0.16 258	0.16 291	0.16 257	0.16 286	0.16 201	0.16 230	0.16 259	0.16 290	0.16 256	0.16 272

ACV-stereo	0.30 302	2.08 660	0.25 297	0.25 259	0.18 306	0.24 302	0.17 289	0.24 306	0.18 308	0.24 308	0.17 300	0.25 320	0.17 303	0.24 309	0.17 296	0.22 269	0.16 230	0.22 298	0.16 290	0.22 294	0.16 272

JetRed	0.11 132	0.12 124	0.11 145	0.11 121	0.11 208	0.11 178	0.14 263	0.11 192	0.11 214	0.12 203	0.11 215	0.11 196	0.11 212	0.11 196	0.11 204	0.11 141	0.16 230	0.11 186	0.11 211	0.11 188	0.11 193

GMStereo_Zeroshot	0.16 222	0.16 183	0.16 221	0.16 174	0.16 288	0.16 251	0.16 279	0.16 259	0.16 291	0.16 256	0.16 292	0.16 258	0.16 291	0.16 257	0.16 286	0.16 201	0.16 230	0.16 259	0.16 290	0.16 256	0.16 272

IGEV_Zeroshot_test	0.20 245	0.19 198	0.40 437	0.30 279	0.17 294	0.22 290	0.17 289	0.21 290	0.17 301	0.20 279	0.17 300	0.21 288	0.18 315	0.21 290	0.17 296	0.20 259	0.16 230	0.20 289	0.16 290	0.20 283	0.17 290

MSKI-zero shot	0.24 275	0.21 209	0.49 491	0.65 490	0.18 306	0.22 290	0.17 289	0.23 303	0.18 308	0.21 290	0.17 300	0.23 306	0.28 379	0.23 304	0.18 310	0.21 267	0.16 230	0.21 293	0.16 290	0.21 292	0.16 272

MIM_Stereo	0.25 278	0.23 216	0.66 547	0.80 527	0.17 294	0.22 290	0.17 289	0.23 303	0.18 308	0.26 325	0.17 300	0.21 288	0.17 303	0.25 318	0.17 296	0.23 281	0.16 230	0.21 293	0.17 316	0.22 294	0.17 290

dad	0.23 271	1.03 481	0.16 221	0.23 246	0.15 277	0.24 302	0.15 272	0.24 306	0.16 291	0.23 301	0.16 292	0.24 313	0.16 291	0.23 304	0.15 277	0.22 269	0.16 230	0.22 298	0.16 290	0.22 294	0.16 272

xxxx	0.11 132	1.16 502	0.16 221	0.12 129	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	0.13 163	0.16 230	0.03 47	0.04 105	0.04 103	0.04 96

MMNet	0.44 424	1.24 561	0.17 231	0.25 259	0.17 294	0.25 312	0.18 298	1.26 704	0.93 661	0.25 316	0.17 300	0.25 320	0.18 315	0.25 318	0.17 296	0.23 281	0.16 230	0.23 307	0.16 290	1.20 659	0.99 663

delet	0.43 411	1.21 553	0.17 231	0.25 259	0.17 294	0.25 312	0.18 298	1.26 704	0.95 668	0.25 316	0.17 300	0.25 320	0.17 303	0.25 318	0.17 296	0.23 281	0.16 230	0.22 298	0.16 290	1.18 652	0.98 662

ac_64	0.22 263	0.13 126	0.19 251	0.23 246	0.10 179	0.26 321	1.02 674	0.14 223	0.10 186	0.28 331	0.14 276	0.17 267	0.19 323	0.28 339	0.09 176	0.22 269	0.16 230	0.23 307	0.17 316	0.11 188	0.12 233

iResNetv2_ROB	0.20 245	0.23 216	0.18 242	0.24 252	0.20 320	0.24 302	0.18 298	0.24 306	0.18 308	0.24 308	0.18 317	0.23 306	0.19 323	0.24 309	0.18 310	0.21 267	0.16 230	0.21 293	0.16 290	0.22 294	0.16 272

iResNet	0.20 245	0.23 216	0.18 242	0.24 252	0.18 306	0.24 302	0.20 308	0.24 306	0.18 308	0.23 301	0.17 300	0.23 306	0.18 315	0.23 304	0.18 310	0.22 269	0.16 230	0.21 293	0.16 290	0.21 292	0.16 272

AROF-Stereo	0.27 290	0.16 183	0.07 101	0.21 238	0.08 166	0.11 178	2.55 823	0.11 192	0.13 263	0.18 269	0.18 317	0.11 196	0.07 169	0.22 296	0.07 161	0.17 221	0.17 260	0.24 318	0.13 266	0.17 266	0.19 304

WiStereo	0.15 210	0.14 149	0.21 272	0.26 267	0.12 248	0.15 232	0.12 249	0.15 253	0.10 186	0.13 206	0.12 249	0.14 225	0.12 254	0.15 253	0.11 204	0.19 251	0.17 260	0.14 217	0.12 246	0.15 244	0.12 233

tt4	0.14 190	0.14 149	0.21 272	0.20 224	0.10 179	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.10 186	0.13 206	0.10 187	0.13 208	0.12 254	0.14 223	0.11 204	0.19 251	0.17 260	0.13 197	0.12 246	0.13 199	0.12 233

tt5	0.14 190	0.13 126	0.22 281	0.20 224	0.12 248	0.15 232	0.11 208	0.13 205	0.12 254	0.15 246	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.20 259	0.17 260	0.14 217	0.12 246	0.14 217	0.10 169

tt6	0.15 210	0.14 149	0.21 272	0.26 267	0.12 248	0.15 232	0.12 249	0.15 253	0.10 186	0.13 206	0.12 249	0.14 225	0.12 254	0.15 253	0.11 204	0.19 251	0.17 260	0.14 217	0.12 246	0.15 244	0.12 233

tt8	0.14 190	0.15 175	0.20 265	0.28 274	0.11 208	0.14 208	0.10 181	0.14 223	0.12 254	0.15 246	0.12 249	0.13 208	0.12 254	0.14 223	0.11 204	0.18 240	0.17 260	0.14 217	0.10 186	0.15 244	0.12 233

tt9	0.15 210	0.15 175	0.21 272	0.40 344	0.10 179	0.15 232	0.12 249	0.13 205	0.11 214	0.14 224	0.10 187	0.15 254	0.12 254	0.14 223	0.11 204	0.19 251	0.17 260	0.14 217	0.12 246	0.14 217	0.11 193

FORCE_4.7	0.13 158	0.13 126	0.19 251	0.19 211	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.18 240	0.17 260	0.13 197	0.11 211	0.13 199	0.11 193

FORCE_4.6	0.13 158	0.13 126	0.18 242	0.20 224	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.18 240	0.17 260	0.13 197	0.10 186	0.13 199	0.11 193

F8.5	0.13 158	0.13 126	0.19 251	0.19 211	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.18 240	0.17 260	0.13 197	0.10 186	0.13 199	0.11 193

FORCE_8	0.13 158	0.13 126	0.19 251	0.19 211	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.18 240	0.17 260	0.13 197	0.11 211	0.13 199	0.11 193

VeloStereo	0.16 222	0.92 442	0.16 221	0.18 203	0.08 166	0.11 178	0.12 249	0.12 202	0.09 181	0.09 170	0.28 376	0.10 175	0.08 174	0.10 174	0.12 247	0.15 189	0.17 260	0.08 159	0.12 246	0.09 164	0.08 153

flow	0.16 222	0.92 442	0.16 221	0.18 203	0.08 166	0.11 178	0.12 249	0.12 202	0.09 181	0.09 170	0.28 376	0.10 175	0.08 174	0.10 174	0.12 247	0.15 189	0.17 260	0.08 159	0.12 246	0.09 164	0.08 153

RSGM-EC	0.24 275	0.24 224	0.15 214	0.22 241	0.15 277	0.22 290	0.15 272	0.22 296	0.15 282	0.24 308	0.15 286	0.22 298	0.15 287	0.22 296	1.19 698	0.20 259	0.17 260	0.24 318	0.14 272	0.20 283	0.14 253

acva	0.24 275	0.24 224	0.15 214	0.22 241	0.15 277	0.22 290	0.15 272	0.22 296	0.15 282	0.24 308	0.15 286	0.22 298	0.15 287	0.22 296	1.19 698	0.20 259	0.17 260	0.24 318	0.14 272	0.20 283	0.14 253

IGEV-FE	0.35 341	0.37 264	0.17 231	0.19 211	0.17 294	0.20 274	0.17 289	0.19 272	0.17 301	0.19 272	0.17 300	0.19 276	0.17 303	0.37 384	0.36 481	0.19 251	0.17 260	0.19 283	0.17 316	0.38 400	2.84 820

tg	0.21 254	0.25 231	0.21 272	0.26 267	0.17 294	0.24 302	0.17 289	0.24 306	0.17 301	0.24 308	0.17 300	0.24 313	0.17 303	0.24 309	0.17 296	0.24 291	0.17 260	0.23 307	0.16 290	0.23 306	0.16 272

Pointernet	0.21 254	0.22 213	0.19 251	0.24 252	0.19 312	0.24 302	0.19 304	0.24 306	0.19 317	0.24 308	0.19 322	0.24 313	0.19 323	0.24 309	0.19 314	0.22 269	0.17 260	0.22 298	0.17 316	0.22 294	0.17 290

psm_up	0.43 411	1.19 506	0.17 231	0.25 259	0.18 306	0.25 312	0.19 304	1.26 704	0.91 653	0.26 325	0.17 300	0.25 320	0.17 303	0.25 318	0.17 296	0.22 269	0.17 260	0.23 307	0.16 290	1.18 652	0.99 663

UPFNet	0.42 408	1.20 507	0.17 231	0.24 252	0.17 294	0.25 312	0.17 289	1.19 650	0.90 650	0.25 316	0.17 300	0.24 313	0.17 303	0.25 318	0.17 296	0.22 269	0.17 260	0.22 298	0.16 290	1.15 642	0.93 654

CFNet	1.37 697	5.27 800	0.19 251	5.49 823	0.19 312	0.28 328	0.19 304	0.28 326	0.19 317	0.28 331	0.19 322	0.28 336	4.35 850	0.28 339	0.19 314	0.23 281	0.17 260	0.23 307	4.21 859	4.81 836	0.17 290

ww3	0.31 311	1.61 591	0.19 251	0.30 279	0.19 312	0.29 331	0.29 376	0.30 336	0.19 317	0.30 339	0.19 322	0.30 349	0.19 323	0.30 347	0.19 314	0.28 310	0.18 281	0.27 335	0.23 342	0.27 323	0.18 296

ww2	0.30 302	1.56 586	0.19 251	0.30 279	0.19 312	0.29 331	0.22 318	0.29 331	0.19 317	0.29 336	0.19 322	0.29 342	0.19 323	0.29 343	0.19 314	0.27 304	0.18 281	0.27 335	0.21 330	0.27 323	0.18 296

MGE	0.32 322	1.81 622	0.19 251	0.29 276	0.19 312	0.29 331	0.23 329	0.30 336	0.19 317	0.30 339	0.19 322	0.30 349	0.19 323	0.30 347	0.19 314	0.28 310	0.18 281	0.27 335	0.23 342	0.27 323	0.18 296

tt3	0.15 210	0.15 175	0.21 272	0.34 307	0.12 248	0.14 208	0.11 208	0.15 253	0.12 254	0.15 246	0.12 249	0.14 225	0.11 212	0.13 206	0.12 247	0.19 251	0.18 281	0.14 217	0.12 246	0.15 244	0.11 193

MGW-Stereo	0.31 311	1.60 590	0.19 251	0.30 279	0.19 312	0.30 337	0.24 336	0.30 336	0.19 317	0.30 339	0.19 322	0.29 342	0.19 323	0.30 347	0.19 314	0.28 310	0.18 281	0.27 335	0.23 342	0.27 323	0.18 296

GFORCE	0.13 158	0.13 126	0.18 242	0.19 211	0.11 208	0.11 178	0.10 181	0.11 192	0.09 181	0.11 195	0.11 215	0.11 196	0.10 186	0.13 206	0.11 204	0.17 221	0.18 281	0.13 197	0.11 211	0.13 199	0.11 193

FORCE_9	0.13 158	0.13 126	0.20 265	0.19 211	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.17 221	0.18 281	0.13 197	0.11 211	0.13 199	0.11 193

CAS++	0.17 230	0.27 237	0.21 272	0.10 100	0.21 330	0.15 232	0.22 318	0.10 171	0.21 328	0.22 295	0.10 187	0.19 276	0.18 315	0.10 174	0.19 314	0.20 259	0.19 288	0.18 280	0.10 186	0.19 282	0.18 296
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GEStereo_RVC	0.86 587	4.45 773	0.20 265	0.27 272	0.20 320	0.27 326	0.20 308	0.26 321	0.18 308	5.03 853	0.20 331	0.27 335	0.19 323	0.27 334	0.21 325	0.20 259	0.19 288	0.19 283	4.02 857	0.20 283	0.18 296

Weightmod_eth	0.20 245	0.24 224	0.28 317	0.47 392	0.14 262	0.24 302	0.14 263	0.17 266	0.13 263	0.22 295	0.16 292	0.22 298	0.13 268	0.20 278	0.16 286	0.24 291	0.20 290	0.19 283	0.14 272	0.16 256	0.24 328

ISRNet	0.11 132	0.05 68	0.36 385	0.24 252	0.07 157	0.13 193	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.05 119	0.05 142	0.13 208	0.05 132	0.05 111	0.09 176	0.24 291	0.20 290	0.10 169	0.05 137	0.06 135	0.13 246

model_zeroshot	0.27 290	0.20 203	0.27 308	0.33 300	0.21 330	0.37 375	0.22 318	0.37 370	0.24 344	0.26 325	0.27 368	0.33 365	0.21 338	0.25 318	0.27 356	0.32 332	0.20 290	0.34 377	0.23 342	0.25 314	0.26 336

DAS	0.20 245	0.20 203	0.20 265	0.20 224	0.20 320	0.20 274	0.20 308	0.20 280	0.20 324	0.20 279	0.20 331	0.20 281	0.20 331	0.20 278	0.20 322	0.20 259	0.20 290	0.20 289	0.20 326	0.20 283	0.20 308

Codiref-stereo	0.34 329	0.79 409	0.30 327	0.33 300	0.28 363	0.40 391	0.28 361	0.40 393	0.28 376	0.40 394	0.28 376	0.39 396	0.28 379	0.40 399	0.28 365	0.23 281	0.21 294	0.35 393	0.27 400	0.35 371	0.27 376

SCION-MonSter(vits)	0.25 278	0.79 409	0.31 345	0.42 369	0.28 363	0.40 391	0.28 361	0.20 280	0.15 282	0.40 394	0.15 286	0.19 276	0.15 287	0.20 278	0.15 277	0.23 281	0.21 294	0.17 270	0.14 272	0.16 256	0.14 253

SCION-MonSter	0.21 254	0.76 403	0.22 281	0.25 259	0.15 277	0.19 267	0.15 272	0.19 272	0.15 282	0.19 272	0.15 286	0.19 276	0.15 287	0.19 272	0.14 265	0.22 269	0.21 294	0.16 259	0.14 272	0.16 256	0.15 267

DCVSM-stereo	0.36 350	1.89 645	0.22 281	0.40 344	0.22 333	0.40 391	0.22 318	0.40 393	0.22 332	0.40 394	0.22 339	0.40 406	0.22 339	0.40 399	0.22 329	0.28 310	0.21 294	0.28 343	0.21 330	0.28 329	0.20 308

Wz-Net-LNSev	0.06 63	0.24 224	0.20 265	0.23 246	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	0.23 281	0.21 294	0.02 25	0.01 15	0.01 16	0.01 10

HGLStereo	0.28 296	0.29 242	0.22 281	0.36 315	0.22 333	0.36 366	0.21 313	0.36 362	0.21 328	0.42 425	0.21 336	0.36 377	0.22 339	0.36 376	0.21 325	0.34 343	0.21 294	0.34 377	0.21 330	0.34 358	0.21 311

DISCO	1.11 632	0.39 275	5.28 837	0.39 331	0.20 320	0.39 389	0.27 350	0.39 384	0.22 332	0.38 380	0.20 331	0.38 391	0.20 331	6.95 864	0.22 329	0.30 323	0.21 294	0.27 335	0.21 330	5.25 845	0.21 311

GIO	0.10 105	0.22 213	0.22 281	0.23 246	0.05 127	0.07 144	0.05 134	0.07 158	0.05 136	0.07 160	0.05 142	0.07 160	0.05 132	0.07 158	0.05 129	0.23 281	0.22 301	0.06 141	0.05 137	0.06 135	0.05 123

LACA1	0.21 254	0.24 224	0.26 304	0.31 289	0.16 288	0.24 302	0.16 279	0.24 306	0.16 291	0.24 308	0.16 292	0.24 313	0.16 291	0.24 309	0.16 286	0.27 304	0.22 301	0.23 307	0.16 290	0.23 306	0.16 272

Select-FE	0.41 394	0.44 309	0.23 287	0.26 267	0.22 333	0.26 321	0.22 318	0.26 321	0.23 339	0.26 325	0.23 344	0.26 332	0.23 345	0.45 491	0.42 528	0.25 298	0.22 301	0.25 325	0.22 334	0.45 489	2.90 821

WAO-6	0.22 263	0.23 216	0.22 281	0.23 246	0.22 333	0.22 290	0.22 318	0.22 296	0.22 332	0.22 295	0.22 339	0.22 298	0.22 339	0.22 296	0.22 329	0.22 269	0.22 301	0.22 298	0.22 334	0.22 294	0.22 315

IMH-64-1	0.22 263	0.23 216	0.23 287	0.22 241	0.22 333	0.22 290	0.22 318	0.22 296	0.22 332	0.22 295	0.22 339	0.22 298	0.22 339	0.22 296	0.22 329	0.22 269	0.22 301	0.23 307	0.22 334	0.22 294	0.23 317

IMH-64	0.22 263	0.23 216	0.23 287	0.22 241	0.22 333	0.22 290	0.22 318	0.22 296	0.22 332	0.22 295	0.22 339	0.22 298	0.22 339	0.22 296	0.22 329	0.22 269	0.22 301	0.23 307	0.22 334	0.22 294	0.23 317

GMOStereo	0.37 360	0.45 318	0.23 287	0.30 279	0.37 491	0.41 410	0.36 481	0.41 412	0.35 487	0.43 432	0.36 492	0.41 421	0.40 514	0.41 419	0.36 481	0.34 343	0.22 301	0.47 529	0.37 514	0.39 449	0.33 456

GeoAtt-L-single (ZS)	0.27 290	0.29 242	0.27 308	0.33 300	0.21 330	0.33 357	0.22 318	0.31 345	0.23 339	0.30 339	0.21 336	0.32 360	0.24 349	0.29 343	0.22 329	0.33 338	0.23 308	0.30 350	0.22 334	0.30 337	0.21 311

LACA3	0.23 271	0.25 231	0.27 308	0.54 461	0.17 294	0.25 312	0.17 289	0.25 314	0.17 301	0.25 316	0.17 300	0.25 320	0.17 303	0.25 318	0.17 296	0.28 310	0.23 308	0.24 318	0.17 316	0.24 311	0.17 290

LACA2	0.21 254	0.24 224	0.26 304	0.31 289	0.16 288	0.24 302	0.16 279	0.24 306	0.16 291	0.24 308	0.16 292	0.24 313	0.16 291	0.24 309	0.16 286	0.27 304	0.23 308	0.24 318	0.16 290	0.23 306	0.16 272

WCG-NET（raft）	0.32 322	1.24 561	0.24 294	0.32 296	0.24 344	0.32 354	0.23 329	0.32 348	0.24 344	0.32 355	0.24 352	0.32 360	0.24 349	0.32 358	0.24 341	0.30 323	0.23 308	0.30 350	0.23 342	0.30 337	0.23 317

FCDSN-DC	0.41 394	0.59 374	0.64 541	0.54 461	0.33 464	0.50 523	0.37 487	0.42 431	0.40 520	0.61 565	0.43 539	0.50 533	0.49 563	0.38 388	0.32 447	0.28 310	0.23 308	0.26 330	0.22 334	0.35 371	0.28 406
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
iResNet_ROB	0.28 296	0.32 251	0.24 294	0.32 296	0.25 347	0.32 354	0.24 336	0.32 348	0.24 344	0.33 360	0.24 352	0.35 372	0.24 349	0.33 366	0.24 341	0.31 329	0.24 313	0.32 360	0.24 352	0.32 346	0.24 328

Cross2Single-S	0.30 302	0.35 255	0.26 304	0.38 321	0.27 355	0.36 366	0.23 329	0.41 412	0.23 339	0.36 371	0.23 344	0.36 377	0.23 345	0.36 376	0.23 337	0.37 359	0.25 314	0.35 393	0.22 334	0.35 371	0.23 317

UNDER WATER-64	0.25 278	0.26 234	0.25 297	0.26 267	0.25 347	0.25 312	0.25 339	0.25 314	0.25 349	0.25 316	0.25 358	0.25 320	0.25 353	0.26 330	0.25 349	0.25 298	0.25 314	0.25 325	0.25 355	0.25 314	0.25 330

LoS	0.25 278	0.27 237	0.25 297	0.25 259	0.25 347	0.25 312	0.25 339	0.26 321	0.25 349	0.25 316	0.25 358	0.25 320	0.25 353	0.25 318	0.25 349	0.26 300	0.25 314	0.25 325	0.26 361	0.26 317	0.25 330
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
StereoDRNet-Refined	0.33 328	0.39 275	0.26 304	0.39 331	0.26 354	0.40 391	0.26 346	0.40 393	0.26 363	0.39 387	0.26 363	0.39 396	0.26 363	0.39 396	0.26 354	0.37 359	0.25 314	0.37 407	0.25 355	0.37 387	0.37 485
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
GEAR-Net	0.22 263	0.46 322	0.27 308	0.29 276	0.17 294	0.21 285	0.17 289	0.21 290	0.17 301	0.21 290	0.17 300	0.21 288	0.17 303	0.21 290	0.17 296	0.28 310	0.26 318	0.20 289	0.16 290	0.20 283	0.16 272

small-0shot	0.35 341	1.92 654	0.27 308	0.27 272	0.27 355	0.27 326	0.27 350	0.27 325	0.27 368	0.27 330	0.27 368	0.26 332	0.27 370	0.27 334	0.26 354	0.27 304	0.26 318	0.26 330	0.26 361	0.26 317	0.27 376

depth_test_26	0.20 245	0.34 253	0.25 297	0.34 307	0.14 262	0.21 285	0.14 263	0.21 290	0.14 269	0.21 290	0.14 276	0.21 288	0.14 274	0.21 290	0.14 265	0.26 300	0.26 318	0.22 298	0.15 285	0.22 294	0.14 253

GeoVLM	0.36 350	0.38 268	0.27 308	0.46 385	0.28 363	0.35 362	0.28 361	0.37 370	0.27 368	0.35 367	0.28 376	0.36 377	0.38 501	0.35 370	0.28 365	1.08 616	0.26 318	0.33 367	0.27 400	0.34 358	0.33 456

gcap_with_dpt	0.35 341	0.39 275	0.30 327	0.44 380	0.31 437	0.44 473	0.31 433	0.44 478	0.31 449	0.44 471	0.30 406	0.44 484	0.30 401	0.44 471	0.30 393	0.38 373	0.26 318	0.38 415	0.27 400	0.38 400	0.27 376

Zero-FE251	0.36 350	0.40 279	0.28 317	0.41 359	0.28 363	0.41 410	0.28 361	0.41 412	0.28 376	0.41 411	0.28 376	0.41 421	0.28 379	0.42 433	0.30 393	0.37 359	0.26 318	0.37 407	0.27 400	0.45 489	0.56 573

Monster-pub-mixall	0.44 424	0.56 366	0.60 526	0.38 321	0.27 355	0.37 375	0.27 350	0.37 370	0.29 386	0.38 380	0.27 368	0.38 391	0.29 391	0.85 610	0.27 356	1.46 701	0.26 318	0.34 377	0.26 361	0.36 382	0.53 559

test_for_model	0.35 341	0.39 275	0.30 327	0.43 376	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.44 471	0.31 435	0.38 373	0.26 318	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

tt1	0.31 311	0.93 446	0.24 294	0.33 300	0.23 339	0.31 345	0.24 336	0.32 348	0.24 344	0.32 355	0.23 344	0.32 360	0.25 353	0.32 358	0.24 341	0.27 304	0.26 318	0.27 335	0.26 361	0.27 323	0.27 376

DLNR_Zeroshot_test	0.31 311	0.28 240	0.47 476	0.79 523	0.24 344	0.30 337	0.26 346	0.30 336	0.24 344	0.32 355	0.23 344	0.31 356	0.24 349	0.30 347	0.23 337	0.29 322	0.26 318	0.29 348	0.24 352	0.33 353	0.23 317

LoS_RVC	0.30 302	1.14 497	0.25 297	0.25 259	0.25 347	0.26 321	0.25 339	0.25 314	0.25 349	0.25 316	0.25 358	0.26 332	0.26 363	0.26 330	0.25 349	0.26 300	0.26 318	0.25 325	0.25 355	0.26 317	0.26 336

CAS	0.30 302	1.17 503	0.25 297	0.25 259	0.25 347	0.26 321	0.25 339	0.25 314	0.26 363	0.25 316	0.25 358	0.25 320	0.25 353	0.25 318	0.25 349	0.26 300	0.26 318	0.26 330	0.25 355	0.26 317	0.25 330

CroCo-Stereo	0.73 544	1.22 559	0.25 297	1.22 638	0.25 347	1.22 699	0.25 339	1.22 700	0.25 349	1.22 709	0.25 358	1.22 711	0.25 353	1.22 711	0.25 349	1.22 681	0.26 318	1.21 728	0.25 355	1.22 710	0.25 330
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
SMOE	0.23 271	0.25 231	0.30 327	0.33 300	0.18 306	0.26 321	0.18 298	0.26 321	0.18 308	0.26 325	0.18 317	0.25 320	0.18 315	0.25 318	0.18 310	0.31 329	0.27 331	0.23 307	0.17 316	0.23 306	0.17 290

PStereo	0.32 322	0.36 261	0.28 317	0.38 321	0.29 376	0.36 366	0.27 350	0.38 379	0.27 368	0.38 380	0.28 376	0.36 377	0.27 370	0.36 376	0.28 365	0.32 332	0.27 331	0.33 367	0.27 400	0.33 353	0.27 376

w-ln-seven-2	0.14 190	1.22 559	0.28 317	0.32 296	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	0.32 332	0.27 331	0.04 99	0.03 63	0.03 53	0.03 52

CroCo-Stereo Lap2	0.77 555	1.29 563	0.29 323	1.27 643	0.29 376	1.27 703	0.26 346	1.26 704	0.26 363	1.26 710	0.26 363	1.27 715	0.26 363	1.26 713	0.27 356	1.27 684	0.27 331	1.27 735	0.27 400	1.27 716	0.27 376

iRaft-Stereo_5w	0.34 329	0.42 304	0.31 345	0.39 331	0.30 388	0.38 382	0.30 385	0.40 393	0.29 386	0.40 394	0.37 499	0.41 421	0.34 480	0.38 388	0.30 393	0.34 343	0.27 331	0.34 377	0.26 361	0.34 358	0.26 336

iRaft-Stereo_20w	0.34 329	0.41 292	0.31 345	0.39 331	0.29 376	0.40 391	0.32 444	0.41 412	0.32 461	0.38 380	0.30 406	0.39 396	0.30 401	0.38 388	0.32 447	0.35 351	0.27 331	0.34 377	0.27 400	0.34 358	0.29 415

GANet-RSSM	0.75 548	1.91 648	0.14 188	0.47 392	0.14 262	0.21 285	3.21 845	2.30 788	0.14 269	0.46 489	0.14 276	0.23 306	0.18 315	0.21 290	0.14 265	0.18 240	0.27 331	0.37 407	0.13 266	2.13 771	2.12 806

MLCV	0.31 311	0.35 255	0.27 308	0.35 311	0.28 363	0.35 362	0.27 350	0.35 358	0.28 376	0.36 371	0.27 368	0.35 372	0.27 370	0.35 370	0.27 356	0.34 343	0.27 331	0.34 377	0.27 400	0.34 358	0.27 376

base	0.56 499	2.58 701	1.43 716	0.48 398	0.27 355	0.54 547	0.31 433	0.53 540	0.30 402	0.54 548	0.26 363	0.46 498	0.31 453	0.52 540	0.28 365	0.49 475	0.28 339	0.45 514	0.32 474	0.57 544	0.26 336

DLNR-FE	0.28 296	0.89 431	0.30 327	0.34 307	0.19 312	0.28 328	0.19 304	0.28 326	0.20 324	0.28 331	0.20 331	0.28 336	0.20 331	0.28 339	0.20 322	0.33 338	0.28 339	0.25 325	0.19 324	0.24 311	0.19 304

Monster-pub-eth3d	0.45 447	0.57 369	0.60 526	0.39 331	0.28 363	0.37 375	0.28 361	0.37 370	0.30 402	0.39 387	0.29 391	0.39 396	0.30 401	0.92 622	0.27 356	1.42 698	0.28 339	0.34 377	0.28 421	0.37 387	0.53 559

gcap-zeroshot	0.36 350	0.40 279	0.34 373	0.44 380	0.31 437	0.44 473	0.31 433	0.44 478	0.32 461	0.44 471	0.32 462	0.44 484	0.32 461	0.44 471	0.31 435	0.39 386	0.28 339	0.39 459	0.28 421	0.39 449	0.27 376

xxxxx1	0.31 311	0.91 437	0.23 287	0.31 289	0.23 339	0.31 345	0.23 329	0.33 352	0.25 349	0.31 349	0.24 352	0.33 365	0.25 353	0.32 358	0.24 341	0.28 310	0.28 339	0.28 343	0.28 421	0.29 333	0.27 376

EKT-Stereo	0.37 360	0.40 279	0.44 460	1.07 573	0.29 376	0.34 358	0.31 433	0.36 362	0.29 386	0.38 380	0.31 451	0.37 388	0.30 401	0.36 376	0.29 383	0.34 343	0.28 339	0.39 459	0.30 455	0.37 387	0.30 430

SQANet	0.28 296	0.28 240	0.28 317	0.28 274	0.28 363	0.28 328	0.28 361	0.28 326	0.28 376	0.28 331	0.28 376	0.28 336	0.28 379	0.28 339	0.28 365	0.28 310	0.28 339	0.28 343	0.28 421	0.28 329	0.28 406

testlalala	0.36 350	0.40 279	0.34 373	0.44 380	0.31 437	0.44 473	0.31 433	0.44 478	0.32 461	0.44 471	0.32 462	0.44 484	0.32 461	0.44 471	0.31 435	0.39 386	0.28 339	0.39 459	0.28 421	0.39 449	0.27 376

GCAPDPT-zeroshot	0.36 350	0.40 279	0.30 327	0.43 376	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.31 449	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.44 471	0.31 435	0.39 386	0.28 339	0.39 459	0.27 400	0.39 449	0.26 336

Any-RAFT	0.32 322	0.36 261	0.27 308	0.36 315	0.27 355	0.36 366	0.27 350	0.36 362	0.27 368	0.36 371	0.27 368	0.36 377	0.27 370	0.36 376	0.28 365	0.36 356	0.28 339	0.36 403	0.28 421	0.36 382	0.28 406

tt_ll	0.31 311	0.91 437	0.23 287	0.31 289	0.23 339	0.31 345	0.23 329	0.33 352	0.25 349	0.31 349	0.24 352	0.33 365	0.25 353	0.32 358	0.24 341	0.28 310	0.28 339	0.28 343	0.28 421	0.29 333	0.27 376

ff	0.31 311	0.91 437	0.23 287	0.31 289	0.23 339	0.31 345	0.23 329	0.33 352	0.25 349	0.31 349	0.24 352	0.33 365	0.25 353	0.32 358	0.24 341	0.28 310	0.28 339	0.28 343	0.28 421	0.29 333	0.27 376

IER	0.88 592	7.04 819	2.23 785	2.75 736	0.28 363	0.43 438	0.25 339	0.39 384	0.25 349	0.41 411	0.27 368	0.39 396	0.25 353	0.40 399	0.28 365	0.37 359	0.28 339	0.37 407	0.25 355	0.37 387	0.25 330

Gwc-CoAtRS	0.41 394	1.49 581	0.32 354	0.42 369	0.32 451	0.41 410	0.32 444	0.41 412	0.33 471	0.41 411	0.32 462	0.41 421	0.32 461	0.41 419	0.32 447	0.39 386	0.28 339	0.39 459	0.28 421	0.40 463	0.28 406

DN-CSS_ROB	0.31 311	0.35 255	0.28 317	0.35 311	0.28 363	0.34 358	0.27 350	0.34 355	0.25 349	0.35 367	0.27 368	0.36 377	0.26 363	0.34 367	0.28 365	0.35 351	0.28 339	0.34 377	0.28 421	0.34 358	0.27 376

SCION-Mon(vits-remp)	0.34 329	0.98 453	0.30 327	0.33 300	0.18 306	0.21 285	0.28 361	0.40 393	0.28 376	0.40 394	0.28 376	0.39 396	0.28 379	0.40 399	0.28 365	0.37 359	0.29 354	0.35 393	0.27 400	0.35 371	0.27 376

DStereoO	0.31 311	0.31 249	0.31 345	0.30 279	0.40 511	0.31 345	0.30 385	0.30 336	0.34 482	0.29 336	0.31 451	0.29 342	0.30 401	0.31 355	0.31 435	0.31 329	0.29 354	0.31 357	0.30 455	0.31 343	0.31 440

IGEV++	0.34 329	0.43 306	0.30 327	0.40 344	0.29 376	0.40 391	0.29 376	0.40 393	0.29 386	0.40 394	0.29 391	0.40 406	0.29 391	0.40 399	0.30 393	0.38 373	0.29 354	0.37 407	0.29 436	0.37 387	0.29 415

TorneroNet-64	0.45 447	0.27 237	0.30 327	0.58 473	0.27 355	0.70 576	0.30 385	0.28 326	0.73 631	0.73 588	0.28 376	0.71 587	0.66 598	0.75 591	0.27 356	0.27 304	0.29 354	0.37 407	0.75 638	0.28 329	0.30 430

RAFT-Test	0.36 350	0.37 264	0.33 359	0.41 359	0.32 451	0.41 410	0.32 444	0.41 412	0.32 461	0.41 411	0.32 462	0.41 421	0.32 461	0.41 419	0.33 459	0.37 359	0.29 354	0.37 407	0.29 436	0.38 400	0.31 440

RCA-Stereo	0.51 485	3.22 733	0.34 373	0.44 380	0.34 476	0.44 473	0.34 470	0.43 439	0.34 482	0.43 432	0.34 479	0.44 484	0.33 473	0.43 440	0.33 459	0.38 373	0.29 354	0.38 415	0.29 436	0.38 400	0.29 415

GES	0.66 520	2.34 686	0.29 323	0.41 359	0.29 376	0.41 410	0.29 376	0.42 431	0.29 386	0.40 394	0.41 525	0.41 421	0.30 401	0.51 535	0.29 383	0.32 332	0.29 354	0.32 360	2.46 828	2.49 790	0.30 430

DGSMNet	0.34 329	0.41 292	0.27 308	0.41 359	0.28 363	0.41 410	0.28 361	0.41 412	0.27 368	0.41 411	0.27 368	0.42 439	0.27 370	0.41 419	0.28 365	0.40 394	0.29 354	0.40 472	0.28 421	0.40 463	0.27 376

RAFT + AFF	0.31 311	0.45 318	0.34 373	0.39 331	0.28 363	0.38 382	0.33 455	0.29 331	0.31 449	0.30 339	0.30 406	0.29 342	0.27 370	0.29 343	0.30 393	0.28 310	0.29 354	0.29 348	0.29 436	0.27 323	0.32 447

ccnet	0.80 562	2.28 678	0.33 359	0.50 442	0.33 464	0.50 523	0.33 455	0.50 519	0.33 471	0.49 512	0.33 471	0.49 519	1.56 757	2.38 792	0.33 459	0.41 402	0.29 354	0.42 506	1.57 775	2.28 777	0.29 415

MultiAttention	0.30 302	0.30 246	0.30 327	0.30 279	0.30 388	0.30 337	0.30 385	0.30 336	0.30 402	0.30 339	0.30 406	0.30 349	0.30 401	0.30 347	0.30 393	0.30 323	0.30 364	0.30 350	0.30 455	0.30 337	0.30 430

MSAF-DinoV2	0.30 302	0.30 246	0.30 327	0.30 279	0.30 388	0.30 337	0.30 385	0.30 336	0.30 402	0.30 339	0.30 406	0.30 349	0.30 401	0.30 347	0.30 393	0.30 323	0.30 364	0.30 350	0.30 455	0.30 337	0.30 430

PML	0.46 456	1.36 572	0.29 323	0.58 473	0.30 388	0.57 557	0.29 376	0.57 551	0.29 386	0.57 558	0.29 391	0.57 563	0.29 391	0.56 552	0.29 383	0.52 493	0.30 364	0.53 561	0.31 466	0.53 536	0.30 430

psmorigin	0.41 394	0.46 322	0.33 359	0.49 405	0.33 464	0.49 514	0.33 455	0.49 510	0.33 471	0.49 512	0.33 471	0.49 519	0.33 473	0.51 535	0.33 459	0.41 402	0.30 364	0.41 490	0.30 455	0.79 585	0.29 415

DANet	0.30 302	0.30 246	0.30 327	0.30 279	0.30 388	0.30 337	0.30 385	0.30 336	0.30 402	0.30 339	0.30 406	0.30 349	0.30 401	0.30 347	0.30 393	0.30 323	0.30 364	0.30 350	0.30 455	0.30 337	0.30 430
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GeoMambaStereo_RVC	0.56 499	2.49 697	1.46 719	0.55 468	0.30 388	0.53 542	0.26 346	0.47 497	0.29 386	0.50 525	0.31 451	0.51 544	0.29 391	0.44 471	0.28 365	0.53 496	0.31 369	0.57 569	0.29 436	0.51 528	0.27 376

Weightmod	0.27 290	0.29 242	0.33 359	0.38 321	0.20 320	0.30 337	0.21 313	0.29 331	0.21 328	0.29 336	0.22 339	0.30 349	0.20 331	0.30 347	0.21 325	0.37 359	0.31 369	0.27 335	0.20 326	0.28 329	0.21 311

DStereoFS	0.32 322	0.33 252	0.32 354	0.33 300	0.30 388	0.32 354	0.32 444	0.32 348	0.31 449	0.30 339	0.31 451	0.31 356	0.30 401	0.32 358	0.32 447	0.32 332	0.31 369	0.30 350	0.47 568	0.32 346	0.34 465

Replicate-Monster	0.45 447	0.57 369	0.60 526	0.40 344	0.29 376	0.37 375	0.27 350	0.37 370	0.30 402	0.40 394	0.31 451	0.40 406	0.30 401	0.99 630	0.27 356	1.36 694	0.31 369	0.34 377	0.30 455	0.36 382	0.54 562

z-mn7	0.16 222	1.21 553	0.33 359	0.41 359	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	0.35 351	0.31 369	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

RSM	0.36 350	0.36 261	0.43 458	0.37 318	0.42 531	0.49 514	0.42 527	0.37 370	0.28 376	0.36 371	0.29 391	0.36 377	0.30 401	0.37 384	0.28 365	0.34 343	0.31 369	0.34 377	0.35 505	0.40 463	0.29 415

SME	0.27 290	0.29 242	0.31 345	0.38 321	0.20 320	0.29 331	0.18 298	0.30 336	0.20 324	0.32 355	0.21 336	0.32 360	0.20 331	0.32 358	0.21 325	0.35 351	0.32 375	0.27 335	0.19 324	0.29 333	0.20 308

DStereoSA	0.32 322	0.52 350	0.34 373	0.31 289	0.31 437	0.30 337	0.30 385	0.31 345	0.30 402	0.31 349	0.31 451	0.31 356	0.30 401	0.31 355	0.31 435	0.30 323	0.32 375	0.31 357	0.31 466	0.31 343	0.31 440

HiDET	0.38 366	0.44 309	0.30 327	0.42 369	0.30 388	0.42 431	0.30 385	0.42 431	0.30 402	0.44 471	0.30 406	0.42 439	0.30 401	0.42 433	0.68 601	0.37 359	0.32 375	0.40 472	0.29 436	0.37 387	0.29 415

LCMNet	0.38 366	0.44 309	0.30 327	0.42 369	0.30 388	0.42 431	0.30 385	0.42 431	0.30 402	0.45 483	0.30 406	0.42 439	0.30 401	0.42 433	0.69 609	0.37 359	0.32 375	0.40 472	0.29 436	0.37 387	0.29 415

CSFM-Stereo	0.38 366	0.44 309	0.30 327	0.42 369	0.30 388	0.42 431	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.44 471	0.30 406	0.42 439	0.30 401	0.42 433	0.73 623	0.37 359	0.32 375	0.40 472	0.29 436	0.37 387	0.30 430

w-ln-seven	0.18 239	1.47 580	0.33 359	0.40 344	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	0.38 373	0.32 375	0.05 115	0.04 105	0.04 103	0.04 96

HART	0.38 366	0.45 318	0.34 373	0.42 369	0.33 464	0.41 410	0.34 470	0.42 431	0.33 471	0.43 432	0.34 479	0.42 439	0.34 480	0.41 419	0.38 495	0.40 394	0.32 375	0.42 506	0.32 474	0.40 463	0.32 447

GIP-stereo	0.36 350	0.49 335	0.39 404	0.48 398	0.32 451	0.41 410	0.28 361	0.40 393	0.30 402	0.41 411	0.28 376	0.40 406	0.28 379	0.42 433	0.28 365	0.45 448	0.32 375	0.38 415	0.30 455	0.37 387	0.27 376

PAM	0.39 380	1.88 644	0.34 373	0.37 318	0.41 521	0.45 488	0.22 318	0.28 326	0.23 339	0.28 331	0.24 352	0.29 342	0.23 345	0.29 343	0.23 337	0.38 373	0.32 375	0.38 415	0.37 514	0.32 346	0.22 315

RAFT-Stereo-weight	0.45 447	1.90 647	0.34 373	0.42 369	0.36 486	0.43 438	0.35 475	0.42 431	0.34 482	0.42 425	0.34 479	0.44 484	0.34 480	0.41 419	0.34 474	0.38 373	0.32 375	0.38 415	0.32 474	0.38 400	0.33 456

ACVNet-DCA	0.37 360	1.00 463	0.30 327	0.40 344	0.29 376	0.40 391	0.29 376	0.40 393	0.29 386	0.40 394	0.29 391	0.40 406	0.29 391	0.39 396	0.28 365	0.33 338	0.32 375	0.33 367	0.32 474	0.33 353	0.32 447

1test111	0.37 360	1.02 479	0.30 327	0.39 331	0.29 376	0.40 391	0.28 361	0.39 384	0.29 386	0.39 387	0.29 391	0.39 396	0.28 379	0.40 399	0.29 383	0.33 338	0.32 375	0.33 367	0.31 466	0.32 346	0.31 440

cc1	0.37 360	1.02 479	0.30 327	0.39 331	0.29 376	0.40 391	0.28 361	0.39 384	0.29 386	0.39 387	0.29 391	0.39 396	0.28 379	0.40 399	0.29 383	0.33 338	0.32 375	0.33 367	0.31 466	0.32 346	0.31 440

ww	0.47 464	0.52 350	0.38 392	0.56 469	0.37 491	0.56 550	0.38 494	0.56 547	0.37 499	0.56 554	0.77 635	0.56 559	0.37 495	0.57 557	0.37 491	0.49 475	0.33 388	0.49 542	0.33 486	0.49 515	0.33 456

MGW-Stereo-1	0.34 329	0.52 350	0.19 251	0.30 279	0.19 312	0.29 331	0.38 494	0.29 331	0.19 317	0.30 339	0.19 322	0.29 342	0.37 495	0.57 557	0.19 314	0.49 475	0.33 388	0.49 542	0.33 486	0.49 515	0.33 456

canet-new	0.44 424	1.82 630	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.44 471	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

bcnet-new	0.44 424	1.81 622	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

LWStereo	0.44 424	1.82 630	0.38 392	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

LMStereo	0.44 424	1.80 617	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.45 448	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

CR7Stereo	0.44 424	1.81 622	0.39 404	0.50 442	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.45 448	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

ARStereo	0.44 424	1.80 617	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

ARStereo-new	0.44 424	1.80 617	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

FCBStereo	0.44 424	1.79 616	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

PSGStereo	0.44 424	1.78 611	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

MUNStereo	0.44 424	1.81 622	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.44 473	0.30 385	0.44 478	0.30 402	0.44 471	0.30 406	0.44 484	0.30 401	0.44 471	0.30 393	0.45 448	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 411	1.76 606	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.31 435	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.27 400	0.38 400	0.26 336

CHEStereo	0.44 424	1.78 611	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

TOTStereo	0.44 424	1.81 622	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.44 424	1.83 633	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

KABStereo	0.43 411	1.76 606	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

KMOStereo	0.43 411	1.80 617	0.38 392	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-cres-4k	0.44 424	1.81 622	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 411	1.77 608	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 411	1.78 611	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.44 424	1.85 639	0.38 392	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 411	1.77 608	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.44 424	1.86 642	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.44 424	1.80 617	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.44 473	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.44 471	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.44 424	1.82 630	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 411	1.77 608	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

MonSter++	0.38 366	0.44 309	0.31 345	0.43 376	0.30 388	0.43 438	0.31 433	0.43 439	0.31 449	0.45 483	0.31 451	0.43 448	0.31 453	0.43 440	0.69 609	0.38 373	0.33 388	0.40 472	0.30 455	0.38 400	0.30 430

xyz-stereo-finetune	0.28 296	0.49 335	0.16 221	0.16 174	0.16 288	0.16 251	0.16 279	0.22 296	0.30 402	0.32 355	0.31 451	0.32 360	0.31 453	0.32 358	0.32 447	0.32 332	0.33 388	0.31 357	0.32 474	0.31 343	0.32 447

GREAT-IGEV	0.38 366	0.43 306	0.36 385	0.48 398	0.32 451	0.45 488	0.32 444	0.45 487	0.32 461	0.45 483	0.32 462	0.45 494	0.32 461	0.45 491	0.32 447	0.44 418	0.33 388	0.41 490	0.29 436	0.41 474	0.29 415
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
xx1	0.38 366	1.03 481	0.31 345	0.40 344	0.31 437	0.41 410	0.28 361	0.40 393	0.29 386	0.40 394	0.29 391	0.40 406	0.29 391	0.40 399	0.29 383	0.34 343	0.33 388	0.34 377	0.32 474	0.34 358	0.32 447

quiztm	0.43 411	0.49 335	0.40 437	0.51 453	0.40 511	0.51 535	0.40 511	0.50 519	0.40 520	0.50 525	0.40 517	0.51 544	0.40 514	0.50 525	0.40 512	0.44 418	0.34 419	0.44 509	0.34 492	0.44 484	0.34 465

BARStereo	0.44 424	1.78 611	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.44 478	0.30 402	0.44 471	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.45 448	0.34 419	0.39 459	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 394	1.06 488	0.40 437	0.51 453	0.31 437	0.44 473	0.30 385	0.43 439	0.32 461	0.44 471	0.30 406	0.56 559	0.30 401	0.44 471	0.31 435	0.45 448	0.34 419	0.39 459	0.27 400	0.40 463	0.27 376

252Zero-FE	0.45 447	0.50 340	0.36 385	0.50 442	0.36 486	0.50 523	0.36 481	0.50 519	0.36 497	0.49 512	0.36 492	0.49 519	0.36 490	0.54 547	0.41 520	0.45 448	0.34 419	0.45 514	0.34 492	0.55 538	0.75 617

GCAP-BAT	0.41 394	1.30 565	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.44 471	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.34 419	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 386	1.09 491	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.44 478	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.45 448	0.34 419	0.38 415	0.27 400	0.38 400	0.27 376

H2IRNET	0.34 329	0.34 253	0.34 373	0.34 307	0.34 476	0.34 358	0.34 470	0.34 355	0.34 482	0.34 363	0.34 479	0.34 370	0.34 480	0.34 367	0.34 474	0.34 343	0.34 419	0.34 377	0.34 492	0.34 358	0.34 465

RMAStereo	0.45 447	1.81 622	0.40 437	0.50 442	0.31 437	0.44 473	0.31 433	0.44 478	0.31 449	0.44 471	0.31 451	0.44 484	0.32 461	0.44 471	0.31 435	0.46 460	0.35 426	0.39 459	0.27 400	0.39 449	0.27 376

ATMStereo	0.46 456	1.99 657	0.40 437	0.51 453	0.31 437	0.44 473	0.31 433	0.44 478	0.31 449	0.44 471	0.31 451	0.44 484	0.31 453	0.44 471	0.32 447	0.47 467	0.35 426	0.39 459	0.27 400	0.39 449	0.27 376

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 394	1.09 491	0.40 437	0.52 456	0.31 437	0.44 473	0.31 433	0.44 478	0.31 449	0.44 471	0.31 451	0.44 484	0.31 453	0.44 471	0.31 435	0.46 460	0.35 426	0.39 459	0.28 421	0.39 449	0.28 406

LG-Stereo_L2	0.34 329	0.37 264	0.38 392	0.47 392	0.28 363	0.39 389	0.28 361	0.39 384	0.28 376	0.39 387	0.28 376	0.39 396	0.28 379	0.38 388	0.28 365	0.42 416	0.35 426	0.36 403	0.26 361	0.35 371	0.26 336

CFNet-RSSM	0.91 595	4.89 779	0.34 373	0.44 380	1.07 677	1.62 741	1.40 762	0.91 609	0.35 487	1.60 738	1.39 766	0.64 575	0.34 480	0.44 471	0.33 459	0.41 402	0.35 426	0.75 605	0.30 455	0.41 474	0.29 415

ETE_ROB	0.35 341	0.35 255	0.35 383	0.35 311	0.35 480	0.35 362	0.35 475	0.35 358	0.35 487	0.35 367	0.35 488	0.35 372	0.35 486	0.35 370	0.35 478	0.35 351	0.35 426	0.35 393	0.35 505	0.35 371	0.35 476

NBS	0.39 380	0.68 386	0.36 385	0.38 321	0.36 486	0.38 382	0.39 510	0.39 384	0.39 517	0.37 378	0.35 488	0.37 388	0.38 501	0.37 384	0.38 495	0.39 386	0.36 432	0.36 403	0.39 532	0.38 400	0.38 492

Anonymus	0.47 464	0.73 395	0.46 468	0.43 376	0.54 575	0.53 542	0.27 350	0.39 384	0.35 487	0.33 360	0.40 517	0.33 365	0.38 501	0.53 544	0.54 572	0.56 508	0.36 432	0.49 542	0.53 584	0.66 555	0.54 562

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.44 424	1.83 633	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.36 432	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 132	0.44 309	0.33 359	0.39 331	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	0.39 386	0.36 432	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

DMCA	0.36 350	0.38 268	0.37 390	0.35 311	0.35 480	0.36 366	0.36 481	0.36 362	0.35 487	0.35 367	0.37 499	0.36 377	0.36 490	0.35 370	0.36 481	0.36 356	0.36 432	0.35 393	0.36 511	0.36 382	0.36 479

GCAP-Stereo-w-DA	0.60 503	5.10 787	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.44 471	0.30 393	0.44 418	0.37 437	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

ACMStereo	0.60 503	5.12 788	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.44 471	0.30 393	0.44 418	0.37 437	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

UGAM-zero	0.51 485	2.17 670	0.39 404	0.53 458	0.36 486	0.50 523	0.36 481	0.50 519	0.36 497	0.49 512	0.36 492	0.50 533	0.35 486	0.50 525	0.36 481	0.49 475	0.37 437	0.47 529	0.35 505	0.46 494	0.34 465

UGAM	0.51 485	2.23 675	0.39 404	0.54 461	0.35 480	0.50 523	0.35 475	0.49 510	0.35 487	0.49 512	0.35 488	0.49 519	0.36 490	0.50 525	0.36 481	0.49 475	0.37 437	0.45 514	0.34 492	0.45 489	0.34 465

GCST	0.50 480	2.08 660	0.38 392	0.53 458	0.35 480	0.49 514	0.35 475	0.50 519	0.35 487	0.49 512	0.35 488	0.49 519	0.35 486	0.49 517	0.35 478	0.48 472	0.37 437	0.45 514	0.33 486	0.44 484	0.33 456

CASnet	0.35 341	0.51 348	0.44 460	0.32 296	0.31 437	0.24 302	0.34 470	0.36 362	0.25 349	0.31 349	0.37 499	0.30 349	0.33 473	0.25 318	0.45 537	0.37 359	0.37 437	0.33 367	0.35 505	0.34 358	0.37 485
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_RVC	2.38 793	8.71 831	0.38 392	9.33 845	0.42 531	0.56 550	0.42 527	0.60 559	0.38 504	0.62 569	0.42 536	0.56 559	7.29 862	0.62 565	0.42 528	0.53 496	0.37 437	0.49 542	0.34 492	8.30 859	6.87 858

XPNet_ROB	0.37 360	0.37 264	0.37 390	0.37 318	0.37 491	0.37 375	0.37 487	0.37 370	0.37 499	0.37 378	0.37 499	0.37 388	0.37 495	0.37 384	0.37 491	0.37 359	0.37 437	0.37 407	0.37 514	0.37 387	0.37 485

mms	0.40 386	0.45 318	0.35 383	0.48 398	0.36 486	0.47 500	0.34 470	0.45 487	0.38 504	0.47 495	0.33 471	0.45 494	0.32 461	0.45 491	0.32 447	0.39 386	0.38 445	0.38 415	0.37 514	0.39 449	0.39 499

fffy	0.38 366	0.43 306	0.33 359	0.46 385	0.33 464	0.45 488	0.32 444	0.45 487	0.32 461	0.45 483	0.32 462	0.45 494	0.33 473	0.45 491	0.32 447	0.38 373	0.38 445	0.38 415	0.37 514	0.37 387	0.36 479

WAO-8	0.38 366	0.38 268	0.38 392	0.38 321	0.38 499	0.38 382	0.38 494	0.38 379	0.38 504	0.38 380	0.38 504	0.38 391	0.38 501	0.38 388	0.38 495	0.38 373	0.38 445	0.38 415	0.37 514	0.38 400	0.38 492

WAO-7	0.38 366	0.38 268	0.38 392	0.38 321	0.38 499	0.38 382	0.38 494	0.38 379	0.38 504	0.38 380	0.38 504	0.38 391	0.38 501	0.38 388	0.38 495	0.38 373	0.38 445	0.38 415	0.38 528	0.38 400	0.38 492

HanzoNet	0.39 380	0.38 268	0.40 437	0.39 331	0.41 521	0.38 382	0.38 494	0.38 379	0.38 504	0.39 387	0.39 514	0.38 391	0.38 501	0.39 396	0.40 512	0.38 373	0.38 445	0.40 472	0.38 528	0.38 400	0.40 501

Venus	0.38 366	0.38 268	0.38 392	0.38 321	0.38 499	0.37 375	0.38 494	0.37 370	0.37 499	0.41 411	0.37 499	0.39 396	0.37 495	0.38 388	0.38 495	0.37 359	0.38 445	0.38 415	0.37 514	0.37 387	0.38 492

IMH	0.38 366	0.38 268	0.38 392	0.38 321	0.38 499	0.38 382	0.38 494	0.38 379	0.38 504	0.42 425	0.38 504	0.40 406	0.38 501	0.38 388	0.38 495	0.38 373	0.38 445	0.39 459	0.38 528	0.38 400	0.38 492

S0	0.42 408	0.44 309	0.54 512	0.59 476	0.34 476	0.48 505	0.22 318	0.51 533	0.25 349	0.51 535	0.34 479	0.53 548	0.35 486	0.47 500	0.36 481	0.55 504	0.39 452	0.49 542	0.27 400	0.46 494	0.34 465

GCAP-Stereo	0.75 548	4.15 768	0.42 456	0.75 520	0.35 480	0.78 587	0.40 511	0.79 590	0.38 504	0.78 598	0.36 492	0.78 600	0.36 490	0.79 594	0.39 509	0.75 562	0.39 452	0.76 607	0.39 532	0.75 576	0.39 499

CES	0.39 380	0.47 327	0.36 385	0.36 315	0.37 491	0.45 488	0.35 475	0.35 358	0.40 520	0.36 371	0.44 541	0.47 505	0.36 490	0.44 471	0.36 481	0.37 359	0.39 452	0.44 509	0.35 505	0.37 387	0.36 479

IGEV-Stereo	0.35 341	0.44 309	0.45 462	0.49 405	0.30 388	0.37 375	0.30 385	0.36 362	0.30 402	0.36 371	0.29 391	0.36 377	0.29 391	0.36 376	0.30 393	0.46 460	0.39 452	0.32 360	0.24 352	0.32 346	0.25 330
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PointNet	0.60 503	0.75 400	0.49 491	0.79 523	0.50 562	0.79 590	0.49 558	0.79 590	0.49 563	0.80 601	0.49 566	0.79 602	0.49 563	0.80 596	0.49 558	0.63 529	0.40 456	0.63 578	0.40 534	0.63 552	0.40 501

ccccc		0.44 309		0.48 398	0.35 480	0.48 505		0.51 533		0.47 495		0.47 505		0.47 500		0.41 402	0.40 456	0.40 472	0.40 534	0.41 474

HH	0.71 537	2.54 698	0.74 575	1.10 575	0.32 451	0.41 410	0.37 487	0.69 574	0.78 635	0.73 588	0.90 649	0.75 597	1.00 660	0.84 606	0.69 609	0.69 539	0.40 456	0.35 393	0.26 361	0.35 371	0.26 336

HanStereo	0.71 537	2.54 698	0.74 575	1.10 575	0.32 451	0.41 410	0.37 487	0.69 574	0.78 635	0.73 588	0.90 649	0.75 597	1.00 660	0.84 606	0.69 609	0.69 539	0.40 456	0.35 393	0.26 361	0.35 371	0.26 336

knoymous	0.40 386	0.40 279	0.40 437	0.40 344	0.40 511	0.40 391	0.40 511	0.40 393	0.40 520	0.40 394	0.40 517	0.40 406	0.40 514	0.40 399	0.40 512	0.40 394	0.40 456	0.40 472	0.40 534	0.40 463	0.40 501

anonymousa	0.40 386	0.40 279	0.40 437	0.40 344	0.40 511	0.40 391	0.40 511	0.40 393	0.40 520	0.40 394	0.40 517	0.40 406	0.40 514	0.40 399	0.40 512	0.40 394	0.40 456	0.40 472	0.40 534	0.40 463	0.40 501

riskmin	0.40 386	0.40 279	0.40 437	0.40 344	0.40 511	0.40 391	0.40 511	0.40 393	0.40 520	0.40 394	0.40 517	0.40 406	0.40 514	0.40 399	0.40 512	0.40 394	0.40 456	0.40 472	0.40 534	0.40 463	0.40 501

Anonymous_2	0.40 386	0.40 279	0.40 437	0.40 344	0.40 511	0.40 391	0.40 511	0.40 393	0.40 520	0.40 394	0.40 517	0.40 406	0.40 514	0.40 399	0.40 512	0.40 394	0.40 456	0.40 472	0.40 534	0.40 463	0.40 501

Anonymous_1	0.40 386	0.40 279	0.40 437	0.40 344	0.40 511	0.40 391	0.40 511	0.40 393	0.40 520	0.40 394	0.40 517	0.40 406	0.40 514	0.40 399	0.40 512	0.40 394	0.40 456	0.40 472	0.40 534	0.40 463	0.40 501

AdaStereo	0.40 386	0.40 279	0.40 437	0.40 344	0.40 511	0.40 391	0.40 511	0.40 393	0.40 520	0.40 394	0.40 517	0.40 406	0.40 514	0.40 399	0.40 512	0.40 394	0.40 456	0.40 472	0.40 534	0.40 463	0.40 501
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.
MWDA-net	0.67 526	0.66 384	0.45 462	2.84 742	0.46 542	0.73 582	0.45 537	0.71 579	0.44 543	0.72 585	0.45 546	0.70 586	0.45 543	0.70 580	0.44 534	0.61 520	0.41 466	0.61 575	0.43 555	0.61 550	0.42 517

FE-Mocha	0.35 341	0.71 392	0.40 437	0.47 392	0.27 355	0.34 358	0.27 350	0.34 355	0.26 363	0.34 363	0.26 363	0.34 370	0.27 370	0.34 367	0.27 356	0.44 418	0.41 466	0.33 367	0.29 436	0.32 346	0.29 415

water-stereo	0.41 394	0.84 419	0.46 468	0.50 442	0.33 464	0.45 488	0.33 455	0.45 487	0.32 461	0.45 483	0.32 462	0.45 494	0.32 461	0.45 491	0.32 447	0.44 418	0.41 466	0.39 459	0.31 466	0.39 449	0.32 447

SCV_C0	0.45 447	0.88 428	0.49 491	0.54 461	0.37 491	0.48 505	0.37 487	0.48 502	0.37 499	0.48 502	0.36 492	0.48 512	0.37 495	0.49 517	0.37 491	0.50 485	0.41 466	0.44 509	0.34 492	0.44 484	0.34 465

fffft	0.48 471	0.51 348	0.45 462	0.52 456	0.45 540	0.52 539	0.45 537	0.52 538	0.48 561	0.53 542	0.45 546	0.52 546	0.45 543	0.52 540	0.46 541	0.51 491	0.41 466	0.50 550	0.41 544	0.50 522	0.41 510
1: 1. 1
GwcNet-ADL	0.41 394	0.41 292	0.41 451	0.41 359	0.41 521	0.41 410	0.41 520	0.41 412	0.41 530	0.41 411	0.41 525	0.41 421	0.41 526	0.41 419	0.41 520	0.41 402	0.41 466	0.41 490	0.41 544	0.41 474	0.41 510

PSMNet-ADL	0.41 394	0.41 292	0.41 451	0.41 359	0.41 521	0.41 410	0.41 520	0.41 412	0.41 530	0.41 411	0.41 525	0.41 421	0.41 526	0.41 419	0.41 520	0.41 402	0.41 466	0.41 490	0.41 544	0.41 474	0.41 510

GANet-ADL	0.41 394	0.41 292	0.41 451	0.41 359	0.41 521	0.41 410	0.41 520	0.41 412	0.41 530	0.41 411	0.41 525	0.41 421	0.41 526	0.41 419	0.41 520	0.41 402	0.41 466	0.41 490	0.41 544	0.41 474	0.41 510

ADLNet2	0.41 394	0.41 292	0.41 451	0.41 359	0.41 521	0.41 410	0.41 520	0.41 412	0.41 530	0.41 411	0.41 525	0.41 421	0.41 526	0.41 419	0.41 520	0.41 402	0.41 466	0.41 490	0.41 544	0.41 474	0.41 510

ADLNet	0.41 394	0.41 292	0.41 451	0.41 359	0.41 521	0.41 410	0.41 520	0.41 412	0.41 530	0.41 411	0.41 525	0.41 421	0.41 526	0.41 419	0.41 520	0.41 402	0.41 466	0.41 490	0.41 544	0.41 474	0.41 510

DN	0.53 491	0.85 421	0.45 462	0.65 490	0.44 536	0.60 560	0.44 531	0.60 559	0.44 543	0.60 563	0.45 546	0.60 568	0.44 539	0.60 563	0.44 534	0.56 508	0.42 476	0.56 568	0.42 552	0.56 541	0.42 517

FSD					0.44 536	0.56 550	0.44 531	0.55 546	0.44 543	0.56 554	0.44 541	0.56 559	0.44 539	0.56 552	0.46 541	0.61 520	0.42 476	0.52 558	0.42 552	0.52 532

GASTEREO	0.48 471	1.21 553	0.47 476	0.57 471	0.38 499	0.50 523	0.38 494	0.50 519	0.38 504	0.50 525	0.38 504	0.50 533	0.38 501	0.50 525	0.38 495	0.52 493	0.42 476	0.46 519	0.34 492	0.46 494	0.34 465

DVStereo	0.43 411	0.86 423	0.48 484	0.50 442	0.33 464	0.46 495	0.33 455	0.46 491	0.33 471	0.46 489	0.33 471	0.47 505	0.33 473	0.47 500	0.34 474	0.45 448	0.42 476	0.40 472	0.33 486	0.47 508	0.38 492

MonSter	0.60 503	0.64 383	0.52 507	0.62 482	0.44 536	2.07 761	0.44 531	0.62 564	0.44 543	0.62 569	0.44 541	0.62 573	0.44 539	0.62 565	0.44 534	0.58 511	0.42 476	0.62 576	0.46 561	0.58 547	0.42 517

FAST (zero-shot)	0.87 591	1.55 584	0.42 456	1.57 669	0.42 531	1.62 741	0.45 537	1.59 735	0.42 538	1.66 746	0.44 541	1.62 746	0.42 532	1.59 740	0.42 528	0.64 531	0.43 481	0.64 580	0.42 552	0.67 558	0.46 529

GEAStereo	0.62 512	3.91 761	0.48 484	0.69 501	0.38 499	0.51 535	0.38 494	0.51 533	0.38 504	0.53 542	0.38 504	0.50 533	0.38 501	0.51 535	0.38 495	0.54 498	0.43 481	0.46 519	0.34 492	0.46 494	0.34 465

GSStereo	0.81 567	4.28 771	0.50 497	0.59 476	0.40 511	0.51 535	0.38 494	0.50 519	0.38 504	0.50 525	0.38 504	0.50 533	3.79 842	0.50 525	0.38 495	0.54 498	0.43 481	0.46 519	0.34 492	0.46 494	0.35 476

GS-Stereo							0.38 494	0.50 519	0.38 504	0.50 525	0.38 504	0.50 533	3.79 842	0.50 525	0.38 495	0.54 498	0.43 481	0.46 519	0.34 492	0.46 494	0.35 476

gasm-f	0.62 512	3.91 761	0.48 484	0.69 501	0.38 499	0.51 535	0.38 494	0.51 533	0.38 504	0.53 542	0.38 504	0.50 533	0.38 501	0.51 535	0.38 495	0.54 498	0.43 481	0.46 519	0.34 492	0.46 494	0.34 465

depthmonostereo	0.44 424	0.85 421	0.46 468	0.54 461	0.40 511	0.52 539	0.38 494	0.52 538	0.35 487	0.47 495	0.34 479	0.46 498	0.34 480	0.47 500	0.34 474	0.45 448	0.43 481	0.41 490	0.33 486	0.41 474	0.32 447

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 471	0.55 363	0.47 476	0.63 484	0.41 521	0.56 550	0.44 531	0.56 547	0.41 530	0.56 554	0.41 525	0.57 563	0.42 532	0.56 552	0.41 520	0.55 504	0.43 481	0.51 555	0.37 514	0.51 528	0.37 485

DispNO	1.00 610	0.63 381	0.43 458	3.45 765	0.44 536	0.65 568	0.43 530	0.64 567	0.43 540	0.64 573	0.43 539	0.64 575	3.03 820	0.64 571	0.43 533	4.55 822	0.43 481	0.63 578	0.43 555	0.63 552	0.43 520

z-ln-s-r	0.21 254	1.40 578	0.53 511	0.56 469	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.05 136	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.05 129	0.57 510	0.44 489	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

MyStereo07	0.60 503	3.72 754	0.48 484	0.49 405	0.41 521	0.36 366	0.32 444	0.49 510	0.43 540	0.51 535	0.42 536	0.49 519	0.43 537	0.51 535	0.64 587	0.49 475	0.45 490	0.34 377	0.32 474	0.35 371	0.43 520

MyStereo04	0.55 496	3.72 754	0.59 522	0.49 405	0.41 521	0.36 366	0.32 444	0.37 370	0.31 449	0.34 363	0.46 550	0.35 372	0.32 461	0.35 370	0.33 459	0.49 475	0.45 490	0.34 377	0.32 474	0.35 371	0.43 520

LG-Stereo_L1	0.47 464	0.52 350	0.47 476	0.62 482	0.39 509	0.53 542	0.40 511	0.53 540	0.39 517	0.53 542	0.39 514	0.53 548	0.39 513	0.53 544	0.39 509	0.55 504	0.46 492	0.49 542	0.37 514	0.49 515	0.37 485

SCV	0.46 456	0.94 448	0.45 462	0.54 461	0.37 491	0.48 505	0.38 494	0.48 502	0.37 499	0.48 502	0.39 514	0.48 512	0.37 495	0.49 517	0.37 491	0.50 485	0.46 492	0.44 509	0.34 492	0.44 484	0.34 465

otaku	0.46 456	0.46 322	0.46 468	0.46 385	0.46 542	0.46 495	0.46 541	0.46 491	0.46 548	0.46 489	0.46 550	0.46 498	0.46 547	0.46 496	0.46 541	0.46 460	0.46 492	0.46 519	0.46 561	0.46 494	0.46 529

Ntro	0.47 464	0.47 327	0.46 468	0.46 385	0.46 542	0.47 500	0.47 547	0.46 491	0.47 554	0.46 489	0.46 550	0.47 505	0.46 547	0.47 500	0.47 549	0.47 467	0.46 492	0.46 519	0.46 561	0.46 494	0.46 529

Dean	0.46 456	0.46 322	0.46 468	0.46 385	0.46 542	0.46 495	0.46 541	0.46 491	0.46 548	0.47 495	0.46 550	0.46 498	0.46 547	0.46 496	0.46 541	0.46 460	0.46 492	0.46 519	0.46 561	0.46 494	0.46 529

ACVNet_1	0.46 456	0.47 327	0.46 468	0.46 385	0.46 542	0.46 495	0.46 541	0.46 491	0.47 554	0.46 489	0.46 550	0.46 498	0.46 547	0.46 496	0.46 541	0.46 460	0.46 492	0.47 529	0.46 561	0.46 494	0.46 529

ACVNet-4b	0.46 456	0.46 322	0.46 468	0.46 385	0.46 542	0.46 495	0.46 541	0.46 491	0.46 548	0.46 489	0.46 550	0.46 498	0.46 547	0.47 500	0.46 541	0.46 460	0.46 492	0.46 519	0.46 561	0.46 494	0.46 529

Selective-IGEV	0.51 485	0.55 363	0.45 462	0.69 501	0.45 540	0.61 562	0.45 537	0.50 519	0.40 520	0.56 554	0.44 541	0.55 556	0.40 514	0.72 584	0.67 594	0.59 514	0.46 492	0.45 514	0.34 492	0.46 494	0.37 485

test410_97500	0.41 394	0.89 431	0.31 345	0.40 344	0.31 437	0.40 391	0.31 433	0.40 393	0.31 449	0.61 565	0.53 579	0.40 406	0.31 453	0.40 399	0.31 435	0.58 511	0.47 500	0.38 415	0.29 436	0.38 400	0.29 415

test410	0.66 520	5.69 811	0.31 345	0.40 344	0.31 437	0.41 410	0.31 433	0.40 393	0.31 449	0.62 569	0.55 582	0.40 406	0.31 453	0.40 399	0.31 435	0.59 514	0.47 500	0.38 415	0.29 436	0.38 400	0.30 430

MSCF	0.51 485	1.40 578	0.49 491	0.58 473	0.38 499	0.50 523	0.38 494	0.54 543	0.41 530	0.52 539	0.41 525	0.53 548	0.42 532	0.53 544	0.41 520	0.60 516	0.47 500	0.48 537	0.37 514	0.48 512	0.38 492

HaxPig	0.47 464	0.47 327	0.47 476	0.49 405	0.47 550	0.47 500	0.47 547	0.47 497	0.47 554	0.47 495	0.47 559	0.47 505	0.47 556	0.47 500	0.47 549	0.47 467	0.47 500	0.47 529	0.47 568	0.47 508	0.48 539

UNDER WATER	0.47 464	0.47 327	0.47 476	0.47 392	0.47 550	0.47 500	0.47 547	0.47 497	0.47 554	0.47 495	0.47 559	0.47 505	0.46 547	0.47 500	0.47 549	0.47 467	0.47 500	0.47 529	0.46 561	0.47 508	0.47 537

LVE	0.47 464	0.47 327	0.47 476	0.47 392	0.49 558	0.47 500	0.47 547	0.47 497	0.49 563	0.47 495	0.47 559	0.47 505	0.46 547	0.47 500	0.47 549	0.47 467	0.47 500	0.48 537	0.47 568	0.47 508	0.47 537

GStereo	0.75 548	2.98 726	1.68 734	0.69 501	0.39 509	0.72 580	0.41 520	0.72 583	0.34 482	0.73 588	0.41 525	0.72 590	0.49 563	0.74 589	0.47 549	0.69 539	0.48 506	0.74 603	0.40 534	0.69 564	0.44 523

WCG-NET	0.61 510	1.21 553	0.54 512	0.61 481	0.53 572	0.67 571	0.53 569	0.66 571	0.53 577	0.64 573	0.53 579	0.65 579	0.53 575	0.59 561	0.52 568	0.65 533	0.48 506	0.64 580	0.52 582	0.58 547	0.50 548

RainbowNet	0.48 471	0.48 333	0.48 484	0.48 398	0.48 554	0.48 505	0.48 556	0.48 502	0.48 561	0.48 502	0.48 563	0.48 512	0.48 557	0.48 510	0.48 556	0.48 472	0.48 506	0.48 537	0.48 572	0.48 512	0.48 539

notaker	0.48 471	0.49 335	0.48 484	0.48 398	0.48 554	0.48 505	0.48 556	0.48 502	0.49 563	0.48 502	0.48 563	0.48 512	0.48 557	0.48 510	0.48 556	0.48 472	0.48 506	0.48 537	0.48 572	0.48 512	0.49 545

CAR	0.72 540	0.76 403	0.59 522	0.84 532	1.19 697	0.81 595	0.58 577	0.81 596	0.58 583	0.81 604	0.58 586	0.83 609	0.59 586	0.82 600	0.59 581	0.71 546	0.49 510	0.73 598	0.68 621	0.87 599	0.52 556

MSE-Stereo	0.72 540	0.76 403	0.59 522	0.84 532	1.19 697	0.81 595	0.58 577	0.81 596	0.58 583	0.81 604	0.58 586	0.83 609	0.59 586	0.82 600	0.59 581	0.71 546	0.49 510	0.73 598	0.68 621	0.87 599	0.52 556

MLG-Stereo	0.92 597	0.90 435	0.84 592	1.27 643	0.49 558	1.38 724	0.88 639	1.41 728	0.97 673	0.73 588	1.09 687	1.26 712	0.43 537	0.72 584	1.05 677	1.13 626	0.49 510	1.18 673	0.66 615	1.01 630	0.46 529

MyStereo8	0.71 537	3.92 763	0.52 507	0.59 476	0.52 569	0.57 557	0.53 569	0.59 557	0.50 568	0.59 562	0.51 576	0.57 563	0.50 568	0.56 552	0.52 568	0.54 498	0.49 510	0.54 564	0.49 576	0.55 538	0.50 548

ktn	0.72 540	0.53 356	1.08 628	1.14 581	0.51 568	1.22 699	1.36 755	0.51 533	0.59 588	0.51 535	0.51 576	0.69 583	1.20 691	0.67 575	0.51 566	0.51 491	0.49 510	0.58 571	0.66 615	0.52 532	0.53 559

KSHMR	0.66 520	0.50 340	0.48 484	1.15 584	0.52 569	0.49 514	0.51 566	0.49 510	0.71 625	0.67 579	0.50 570	1.16 662	1.11 679	0.66 573	0.52 568	0.49 475	0.49 510	0.51 555	0.66 615	0.50 522	1.14 685

TorneroNet	0.66 520	0.53 356	0.50 497	0.50 442	0.64 592	1.06 638	0.70 612	0.50 519	0.51 575	0.49 512	0.69 614	0.49 519	0.50 568	0.48 510	1.15 689	0.71 546	0.49 510	1.14 661	1.08 690	0.49 515	0.49 545

ACVNet_2	0.49 477	0.49 335	0.49 491	0.49 405	0.49 558	0.49 514	0.49 558	0.49 510	0.49 563	0.49 512	0.49 566	0.49 519	0.49 563	0.49 517	0.49 558	0.49 475	0.49 510	0.49 542	0.49 576	0.49 515	0.49 545

DDF-Stereo	0.43 411	1.15 500	0.57 520	0.53 458	0.32 451	0.41 410	0.32 444	0.41 412	0.32 461	0.41 411	0.32 462	0.41 421	0.32 461	0.40 399	0.32 447	0.52 493	0.50 518	0.38 415	0.31 466	0.39 449	0.31 440

FoundationStereo	0.50 480	0.50 340	0.50 497	0.50 442	0.50 562	0.50 523	0.50 562	0.50 519	0.50 568	0.50 525	0.50 570	0.50 533	0.50 568	0.50 525	0.50 561	0.50 485	0.50 518	0.50 550	0.50 578	0.50 522	0.50 548

StereoAnything_RVC	0.50 480	0.50 340	0.50 497	0.50 442	0.50 562	0.50 523	0.50 562	0.50 519	0.50 568	0.50 525	0.50 570	0.50 533	0.50 568	0.50 525	0.50 561	0.50 485	0.50 518	0.50 550	0.50 578	0.50 522	0.50 548

dual_stereo	0.50 480	0.50 340	0.50 497	0.50 442	0.50 562	0.50 523	0.50 562	0.50 519	0.50 568	0.50 525	0.50 570	0.50 533	0.50 568	0.50 525	0.50 561	0.50 485	0.50 518	0.50 550	0.50 578	0.50 522	0.50 548

SANet	0.50 480	0.50 340	0.50 497	0.50 442	0.50 562	0.50 523	0.50 562	0.50 519	0.50 568	0.50 525	0.50 570	0.50 533	0.50 568	0.50 525	0.50 561	0.50 485	0.50 518	0.50 550	0.50 578	0.50 522	0.50 548

GeoAtt-L (ZS)	0.60 503	0.70 390	0.51 503	0.75 520	0.46 542	0.72 580	0.46 541	0.76 587	0.46 548	0.72 585	0.46 550	0.72 590	0.46 547	0.72 584	0.46 541	0.75 562	0.51 523	0.70 595	0.45 558	0.69 564	0.45 526

416test1013	0.49 477	0.80 412	0.33 359	0.67 495	0.33 464	0.48 505	0.41 520	0.48 502	0.39 517	0.48 502	0.93 661	0.52 546	0.32 461	0.52 540	0.38 495	0.49 475	0.51 523	0.53 561	0.37 514	0.51 528	0.36 479

LG-Stereo	0.60 503	0.58 371	0.47 476	0.64 489	0.74 614	1.00 619	0.69 606	0.57 551	0.41 530	0.57 558	0.41 525	0.57 563	0.41 526	1.00 632	0.75 628	0.91 586	0.51 523	0.52 558	0.37 514	0.52 532	0.37 485

LL-Strereo2	0.48 471	1.73 604	0.51 503	0.59 476	0.34 476	0.42 431	0.33 455	0.40 393	0.31 449	0.42 425	0.33 471	0.42 439	0.31 453	0.44 471	0.39 509	0.60 516	0.51 523	0.44 509	0.33 486	0.44 484	0.33 456

rgla	0.45 447	0.54 360	0.33 359	0.67 495	0.32 451	0.48 505	0.33 455	0.48 502	0.33 471	0.48 502	0.94 667	0.48 512	0.33 473	0.47 500	0.33 459	0.45 448	0.52 527	0.53 561	0.31 466	0.45 489	0.32 447

416test	0.46 456	0.55 363	0.33 359	0.67 495	0.33 464	0.48 505	0.33 455	0.48 502	0.33 471	0.48 502	0.99 673	0.48 512	0.33 473	0.48 510	0.33 459	0.45 448	0.52 527	0.54 564	0.32 474	0.45 489	0.32 447

AIO-test1	0.54 492	0.60 378	0.52 507	0.66 494	0.47 550	0.61 562	0.47 547	0.58 554	0.46 548	0.61 565	0.46 550	0.61 571	0.45 543	0.62 565	0.45 537	0.61 520	0.52 527	0.57 569	0.48 572	0.57 544	0.48 539

LL-Strereo	1.01 620	5.06 786	1.63 730	0.70 508	1.43 759	0.56 550	0.46 541	0.57 551	0.50 568	0.57 558	0.50 570	1.58 739	0.49 563	0.59 561	0.50 561	1.64 718	0.52 527	0.51 555	1.37 762	0.52 532	0.45 526

MGA	0.73 544	0.76 403	0.60 526	0.92 545	1.17 693	0.81 595	0.59 581	0.84 600	0.62 592	0.81 604	0.59 588	0.84 611	0.60 588	0.81 599	0.61 585	0.71 546	0.53 531	0.89 626	0.53 584	0.75 576	0.54 562

AIO-test2	0.55 496	0.59 374	0.52 507	0.67 495	0.47 550	0.61 562	0.47 547	0.61 563	0.47 554	0.61 565	0.47 559	0.61 571	0.48 557	0.62 565	0.47 549	0.64 531	0.53 531	0.58 571	0.47 568	0.58 547	0.48 539

PSMNet_ROB	0.54 492	0.54 360	0.54 512	0.54 461	0.53 572	0.54 547	0.54 572	0.53 540	0.54 579	0.54 548	0.54 581	0.54 552	0.53 575	0.54 547	0.54 572	0.54 498	0.53 531	0.54 564	0.54 586	0.54 537	0.54 562

anonymity	0.63 514	0.69 387	0.56 516	0.71 510	0.56 576	0.71 578	0.56 574	0.71 579	0.56 580	0.72 585	0.56 583	0.71 587	0.56 579	0.71 582	0.58 578	0.68 538	0.55 534	0.68 587	0.55 588	0.68 560	0.54 562

ARAFT	0.68 528	0.81 416	0.63 538	0.74 519	0.60 581	0.78 587	0.62 584	0.77 589	0.66 599	0.74 594	0.63 596	0.75 597	0.62 592	0.83 605	0.60 583	0.70 545	0.55 534	0.70 595	0.60 599	0.78 583	0.55 570

PAM_32	0.64 516	2.38 690	0.51 503	0.92 545	0.43 535	0.53 542	0.44 531	0.87 602	0.43 540	0.52 539	0.45 546	0.53 548	0.40 514	0.54 547	0.46 541	0.62 525	0.56 536	0.48 537	0.45 558	0.76 579	0.44 523

CASS	0.57 502	0.89 431	0.56 516	0.57 471	0.56 576	0.56 550	0.56 574	0.56 547	0.53 577	0.57 558	0.57 584	0.59 567	0.48 557	0.56 552	0.57 576	0.55 504	0.56 536	0.47 529	0.56 592	0.62 551	0.56 573
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GREATEN-IGEV_RVC	0.38 366	0.35 255	0.56 516	0.63 484	0.29 376	0.36 366	0.29 376	0.36 362	0.29 386	0.39 387	0.29 391	0.36 377	0.29 391	0.36 376	0.29 383	0.62 525	0.57 538	0.35 393	0.29 436	0.36 382	0.29 415

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.38 366	0.35 255	0.56 516	0.63 484	0.28 363	0.36 366	0.28 361	0.36 362	0.28 376	0.36 371	0.28 376	0.36 377	0.28 379	0.36 376	0.28 365	0.62 525	0.57 538	0.35 393	0.28 421	0.35 371	0.28 406

MyStereo06	0.75 548	4.12 765	0.60 526	0.63 484	0.61 586	0.62 565	0.66 589	0.56 547	0.45 547	0.55 552	0.48 563	0.54 552	0.46 547	0.57 557	0.45 537	0.60 516	0.57 538	0.64 580	0.55 588	0.72 571	0.55 570

MyStereo05	0.80 562	4.12 765	0.63 538	0.63 484	0.61 586	0.62 565	0.66 589	0.65 568	0.62 592	0.67 579	0.61 594	0.65 579	0.58 584	0.67 575	0.55 575	0.60 516	0.57 538	0.64 580	0.55 588	0.72 571	0.55 570

ManiGeoR	0.17 230	0.05 68	0.62 534	0.73 516	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.72 554	0.58 542	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

HLf10	0.17 230	0.05 68	0.62 534	0.73 516	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.72 554	0.58 542	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

HLf8	0.17 230	0.05 68	0.62 534	0.72 512	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.72 554	0.58 542	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

monster-pro	0.75 548	1.67 596	0.64 541	0.89 538	0.57 578	0.86 604	0.56 574	0.87 602	0.56 580	0.87 610	0.57 584	0.88 614	0.57 581	0.87 611	0.57 576	0.79 569	0.58 542	0.76 607	0.54 586	0.77 581	0.54 562

FlowAnything_test	1.02 622	1.72 599	0.71 567	1.59 671	0.70 607	1.61 739	0.69 606	1.61 737	0.70 620	1.60 738	0.70 618	1.61 745	0.69 611	1.61 743	0.70 618	0.81 575	0.58 542	0.81 616	0.55 588	0.81 591	0.56 573

FlowAnything	1.02 622	1.71 598	0.72 570	1.59 671	0.69 603	1.60 738	0.69 606	1.61 737	0.70 620	1.60 738	0.69 614	1.60 742	0.69 611	1.61 743	0.69 609	0.81 575	0.58 542	0.81 616	0.56 592	0.82 593	0.56 573

HLF11	0.17 230	0.05 68	0.63 538	0.72 512	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.71 546	0.59 548	0.05 115	0.04 105	0.04 103	0.04 96

TestStereo_HLe17	0.17 230	0.05 68	0.65 545	0.72 512	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.71 546	0.59 548	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

zero-FE	0.72 540	1.31 567	0.66 547	0.92 545	0.60 581	0.82 598	0.58 577	0.82 599	0.58 583	0.81 604	0.60 590	0.81 607	0.60 588	0.82 600	0.58 578	0.74 561	0.59 548	0.73 598	0.52 582	0.76 579	0.51 555

MWSP-net	0.96 606	0.75 400	0.49 491	4.84 814	0.48 554	1.28 705	0.52 567	1.20 653	0.51 575	1.14 658	0.70 618	1.00 631	0.56 579	0.90 616	0.69 609	0.76 565	0.60 551	0.95 642	0.56 592	0.73 574	0.45 526

DDUNet	0.81 567	2.45 695	0.57 520	0.90 540	0.60 581	0.88 606	0.59 581	0.90 607	0.60 589	0.88 612	0.60 590	0.90 618	0.58 584	0.88 613	0.60 583	0.84 582	0.60 551	0.86 624	0.57 595	0.86 598	0.60 578

UDG	0.80 562	2.21 674	0.60 526	0.91 542	0.60 581	0.90 609	0.58 577	0.88 606	0.60 589	0.90 613	0.60 590	0.88 614	0.60 588	0.90 616	0.58 578	0.86 584	0.60 551	0.84 622	0.59 598	0.84 596	0.61 579

PA-Net	11.80 858	223.51 892	0.62 534	0.59 476	0.71 609	0.59 559	0.73 619	0.67 572	0.73 631	0.55 552	0.61 594	0.60 568	0.74 623	0.63 570	0.73 623	0.66 535	0.60 551	0.69 590	0.66 615	0.72 571	0.65 591
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FC-DCNN	1.07 627	1.09 491	0.98 608	0.89 538	0.52 569	1.41 728	0.91 645	1.21 699	1.24 753	1.96 756	2.05 826	1.91 757	1.30 745	1.27 716	1.08 679	0.80 571	0.60 551	0.58 571	0.41 544	0.68 560	0.54 562

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 534	0.72 394	0.71 567	0.80 527	0.62 591	0.82 598	0.61 583	0.81 596	0.62 592	0.81 604	0.63 596	0.80 604	0.70 615	0.73 587	0.61 585	0.76 565	0.61 556	0.74 603	0.61 601	0.77 581	0.61 579

S	0.56 499	0.61 380	0.54 512	0.68 500	0.48 554	0.65 568	0.49 558	0.63 565	0.49 563	0.64 573	0.49 566	0.64 575	0.48 557	0.62 565	0.49 558	0.63 529	0.62 557	0.59 574	0.48 572	0.57 544	0.48 539

SMoEStereo_RVC	0.63 514	0.75 400	0.51 503	0.73 516	0.53 572	0.71 578	0.47 547	0.67 572	0.58 583	0.74 594	0.60 590	0.72 590	0.53 575	0.74 589	0.51 566	0.61 520	0.62 557	0.62 576	0.61 601	0.63 552	0.61 579

AFF-stereo	0.73 544	0.88 428	0.67 551	0.75 520	0.68 602	0.75 584	0.64 586	0.80 593	0.72 628	0.83 609	0.70 618	0.82 608	0.64 593	0.84 606	0.67 594	0.77 568	0.63 559	0.81 616	0.63 603	0.78 583	0.62 582

AdaDepth	0.86 587	0.93 446	0.71 567	1.01 569	1.07 677	1.02 635	0.71 615	1.00 620	0.71 625	1.01 638	0.71 624	1.00 631	0.72 621	1.14 660	0.71 620	0.92 589	0.64 560	0.90 627	0.64 608	0.89 603	0.69 599

LMCR-Stereo	0.65 518	0.63 381	0.65 545	0.65 490	0.65 594	0.66 570	0.63 585	0.58 554	0.65 597	0.63 572	0.64 598	0.65 579	0.65 595	0.66 573	0.66 593	0.66 535	0.64 560	0.65 584	0.67 619	0.68 560	0.73 613

SE	0.64 516	0.73 395	0.77 580	0.79 523	0.59 579	0.78 587	0.54 572	0.58 554	0.58 583	0.78 598	0.59 588	0.63 574	0.18 315	0.78 593	0.52 568	0.80 571	0.65 562	0.69 590	0.57 595	0.75 576	0.52 556

plain	1.88 728	3.16 731	0.64 541	3.10 747	0.65 594	3.10 815	0.64 586	3.12 820	0.65 597	3.10 821	0.65 600	3.11 821	0.65 595	3.12 820	0.65 590	3.12 797	0.65 562	3.13 819	0.65 612	3.13 807	0.65 591

DSFCA	0.66 520	0.73 395	0.78 582	0.65 490	0.65 594	0.64 567	0.64 586	0.65 568	0.63 595	0.64 573	0.64 598	0.64 575	0.64 593	0.65 572	0.65 590	0.65 533	0.65 562	0.65 584	0.65 612	0.66 555	0.64 589

WAFT-Stereo (ZS)	0.67 526	0.78 407	0.67 551	0.67 495	0.66 597	0.67 571	0.67 593	0.65 568	0.66 599	0.66 577	0.67 603	0.66 582	0.67 600	0.67 575	0.72 622	0.66 535	0.67 565	0.67 586	0.67 619	0.67 558	0.67 595

WQFJA1++	0.84 578	0.98 453	0.67 551	1.26 642	0.75 616	1.00 619	0.67 593	1.00 620	0.67 601	1.00 625	0.67 603	1.00 631	0.67 600	1.00 632	0.67 594	0.96 597	0.67 565	0.91 630	0.63 603	0.92 609	0.63 583

WQFJA1	0.85 584	0.98 453	0.67 551	1.29 648	0.76 621	1.01 629	0.67 593	1.02 635	0.67 601	1.02 642	0.67 603	1.01 642	0.67 600	1.01 642	0.68 601	0.99 604	0.67 565	0.93 636	0.64 608	0.92 609	0.65 591

WQFJX1	0.84 578	0.98 453	0.67 551	1.30 650	0.75 616	1.01 629	0.67 593	1.01 631	0.67 601	1.01 638	0.67 603	1.01 642	0.68 605	1.00 632	0.68 601	0.98 603	0.67 565	0.92 633	0.64 608	0.92 609	0.64 589

WQFJX	0.85 584	1.00 463	0.68 559	1.30 650	0.75 616	1.01 629	0.68 598	1.01 631	0.68 607	1.01 638	0.68 609	1.03 647	0.68 605	1.02 646	0.67 594	0.97 599	0.67 565	0.93 636	0.63 603	0.94 618	0.63 583

NLMM	0.84 578	1.00 463	0.67 551	1.27 643	0.75 616	1.00 619	0.68 598	1.00 620	0.67 601	1.00 625	0.67 603	1.02 646	0.67 600	1.02 646	0.67 594	0.97 599	0.67 565	0.93 636	0.63 603	0.92 609	0.63 583

NLMM1	0.86 587	0.98 453	0.69 561	1.48 665	0.75 616	1.01 629	0.69 606	1.00 620	0.69 612	1.00 625	0.70 618	1.00 631	0.68 605	1.01 642	0.67 594	0.97 599	0.68 571	0.92 633	0.63 603	0.93 614	0.63 583

NLSM3	0.85 584	0.99 461	0.68 559	1.29 648	0.76 621	1.01 629	0.68 598	1.01 631	0.68 607	1.02 642	0.68 609	1.01 642	0.68 605	1.01 642	0.68 601	0.97 599	0.68 571	0.93 636	0.64 608	0.93 614	0.63 583

UniTT-Stereo	2.03 749	3.43 741	0.72 570	3.42 764	0.73 612	3.27 818	0.68 598	3.38 825	0.69 612	3.29 824	0.72 627	3.28 824	0.70 615	3.35 826	0.68 601	3.39 809	0.68 571	3.31 822	0.69 625	3.37 808	0.73 613

DCRE	0.84 578	1.89 645	0.77 580	0.94 552	0.72 611	0.88 606	0.73 619	0.87 602	0.78 635	0.90 613	0.71 624	0.88 614	0.67 600	0.88 613	0.73 623	0.81 575	0.68 571	0.81 616	0.70 629	0.82 593	0.70 602

R-Stereo Train	0.81 567	0.96 450	0.67 551	0.95 554	0.67 599	0.95 614	0.68 598	0.95 618	0.68 607	0.95 623	0.68 609	0.96 628	0.68 605	0.96 628	0.68 601	0.94 595	0.68 571	0.94 640	0.68 621	0.94 618	0.68 597

RAFT-Stereo	0.81 567	0.96 450	0.67 551	0.95 554	0.67 599	0.95 614	0.68 598	0.95 618	0.68 607	0.95 623	0.68 609	0.96 628	0.68 605	0.96 628	0.68 601	0.94 595	0.68 571	0.94 640	0.68 621	0.94 618	0.68 597
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
mm2	0.69 531	0.69 387	0.69 561	0.69 501	0.69 603	0.69 573	0.69 606	0.69 574	0.69 612	0.69 582	0.69 614	0.69 583	0.69 611	0.69 578	0.69 609	0.69 539	0.69 577	0.69 590	0.69 625	0.69 564	0.69 599

mm1	0.69 531	0.69 387	0.69 561	0.69 501	0.69 603	0.69 573	0.69 606	0.69 574	0.69 612	0.69 582	0.69 614	0.69 583	0.69 611	0.69 578	0.69 609	0.69 539	0.69 577	0.69 590	0.69 625	0.69 564	0.69 599

CoDeX	0.15 210	0.70 390	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	0.67 594	0.02 21	0.69 577	0.75 605	0.01 15	0.02 27	0.02 20

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 548	0.92 442	0.85 593	0.96 557	0.59 579	1.27 703	0.44 531	0.59 557	0.69 612	0.91 615	0.68 609	0.55 556	0.61 591	1.06 649	0.83 641	0.62 525	0.70 580	0.90 627	0.41 544	0.89 603	0.56 573

RSM++	0.76 554	0.82 418	0.66 547	0.85 536	0.64 592	0.85 602	0.71 615	0.94 616	0.64 596	0.87 610	0.67 603	0.87 613	0.65 595	0.84 606	0.65 590	0.81 575	0.70 580	0.79 611	0.71 632	0.83 595	0.70 602

DMCA-RVC	0.70 534	0.80 412	0.70 564	0.70 508	0.70 607	0.70 576	0.70 612	0.71 579	0.70 620	0.70 584	0.71 624	0.71 587	0.70 615	0.70 580	0.69 609	0.69 539	0.70 580	0.69 590	0.70 629	0.69 564	0.70 602

MSMD_ROB	1.19 637	1.10 495	0.70 564	1.10 575	0.60 581	1.10 644	0.70 612	1.10 640	0.70 620	1.10 648	0.70 618	1.10 654	0.70 615	7.00 865	0.70 618	1.10 619	0.70 580	1.10 660	0.70 629	1.10 636	0.70 602

DStereoRT	0.73 544	0.81 416	0.73 574	0.71 510	0.74 614	0.73 582	0.75 621	0.71 579	0.71 625	0.74 594	0.72 627	0.73 594	0.80 632	0.71 582	0.73 623	0.76 565	0.71 584	0.73 598	0.72 634	0.70 569	0.76 620

MoCha-V2	2.11 767	26.97 864	0.78 582	0.92 545	0.77 624	0.96 616	0.72 618	0.90 607	0.72 628	0.94 621	0.70 618	0.90 618	0.71 620	0.91 618	0.71 620	0.85 583	0.71 584	0.88 625	0.69 625	0.87 599	0.67 595

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 477	0.98 453	0.64 541	0.84 532	0.46 542	0.45 488	0.35 475	0.47 497	0.47 554	0.45 483	0.34 479	0.46 498	0.48 557	0.46 496	0.35 478	0.39 386	0.71 584	0.39 459	0.35 505	0.41 474	0.41 510

AIO-Stereo	0.84 578	0.66 384	0.70 564	0.83 531	0.67 599	0.98 617	0.82 636	1.14 641	0.72 628	1.03 644	0.74 631	1.03 647	1.09 678	0.99 630	0.45 537	1.04 613	0.73 587	0.95 642	0.74 636	0.94 618	0.46 529

iGMRVC	0.84 578	2.85 723	0.72 570	0.72 512	0.73 612	0.77 585	0.79 626	0.73 584	0.74 633	0.73 588	0.72 627	0.73 594	0.76 626	0.73 587	0.73 623	0.72 554	0.73 587	0.73 598	0.72 634	0.73 574	0.72 609

HSM-Net_RVC	0.95 605	1.17 503	0.78 582	1.18 591	0.71 609	1.16 652	0.75 621	1.09 639	0.80 641	1.10 648	0.75 632	1.17 663	0.74 623	1.17 663	0.80 636	1.13 626	0.73 587	1.17 668	0.77 641	1.16 644	0.72 609
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Hybrid-DGEV	1.03 624	1.75 605	0.80 586	1.28 647	0.78 625	1.26 702	0.80 629	1.26 704	0.78 635	1.26 710	0.78 638	1.26 712	0.78 630	1.26 713	0.78 632	1.15 629	0.75 590	1.14 661	0.74 636	1.14 639	0.75 617

SFCPSM	0.17 230	0.78 407	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	0.79 633	0.02 21	0.75 590	0.76 607	0.02 27	0.02 27	0.02 20

Syn2CoEx	0.25 278	1.31 567	0.74 575	0.92 545	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	0.87 585	0.75 590	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

Hybrid-DGEV-03	1.07 627	1.83 633	0.83 590	1.34 655	0.81 632	1.32 710	0.81 633	1.31 711	0.81 644	1.31 713	0.82 644	1.32 719	0.82 636	1.32 719	0.81 639	1.19 631	0.77 593	1.19 675	0.76 639	1.19 654	0.77 622

RAStereo	2.23 783	3.64 750	0.76 578	3.65 781	0.86 636	3.66 823	0.76 623	3.67 829	0.81 644	3.66 826	0.76 633	3.66 827	0.77 628	3.68 828	0.77 631	3.68 812	0.77 593	3.69 827	0.77 641	3.70 811	0.77 622

Hybrid-DGEV-2	1.05 626	1.83 633	0.83 590	1.33 654	0.82 633	1.30 706	0.81 633	1.26 704	0.79 639	1.29 712	0.79 640	1.26 712	0.80 632	1.26 713	0.79 633	1.20 633	0.78 595	1.18 673	0.77 641	1.20 659	0.77 622

tt45	1.04 625	0.88 428	1.36 708	0.92 545	1.03 673	1.51 734	0.79 626	0.70 578	0.88 647	0.74 594	0.90 649	1.60 742	0.72 621	1.60 741	0.75 628	0.91 586	0.78 595	1.52 752	0.79 645	1.14 639	1.32 750

ToySt	0.92 597	2.11 664	0.90 597	0.95 554	0.79 627	0.99 618	0.78 625	0.94 616	0.81 644	0.94 621	0.78 638	0.95 627	0.77 628	0.94 624	0.86 643	0.91 586	0.79 597	0.85 623	0.77 641	0.89 603	0.73 613

HBP-ISP	1.24 689	1.72 599	1.65 731	1.15 584	0.76 621	1.40 726	0.88 639	1.67 743	1.02 685	1.69 748	1.38 764	1.69 748	1.21 737	1.87 758	1.21 745	1.05 614	0.79 597	0.97 646	0.80 647	1.19 654	0.75 617

G-Net	0.79 559	0.79 409	0.79 585	0.79 523	0.79 627	0.79 590	0.79 626	0.79 590	0.79 639	0.79 600	0.79 640	0.79 602	0.79 631	0.79 594	0.79 633	0.79 569	0.79 597	0.79 611	0.79 645	0.79 585	0.79 625

NaN_ROB	0.80 562	0.80 412	0.80 586	0.80 527	0.80 630	0.80 592	0.80 629	0.80 593	0.80 641	0.80 601	0.80 642	0.80 604	0.80 632	0.80 596	0.80 636	0.80 571	0.80 600	0.80 614	0.80 647	0.80 588	0.80 626

CSAN	0.80 562	0.80 412	0.80 586	0.80 527	0.80 630	0.80 592	0.80 629	0.80 593	0.80 641	0.80 601	0.80 642	0.80 604	0.80 632	0.80 596	0.80 636	0.80 571	0.80 600	0.80 614	0.80 647	0.80 588	0.80 626

DPSimNet_ROB	0.97 607	1.18 505	0.81 589	1.10 575	0.91 644	1.02 635	0.82 636	1.04 636	0.91 653	1.03 644	0.86 647	1.28 716	0.82 636	1.03 648	0.89 645	1.17 630	0.81 602	1.02 656	0.82 656	1.08 635	0.81 629

Selective-RAFT-Error	0.88 592	0.84 419	0.98 608	0.86 537	0.97 660	0.88 606	0.95 658	0.84 600	0.99 676	0.92 617	0.82 644	0.84 611	0.98 659	0.87 611	0.97 663	0.81 575	0.83 603	0.79 611	0.82 656	0.79 585	0.85 640

Selective-RAFT	0.89 594	0.89 431	0.72 570	1.16 589	0.78 625	1.06 638	0.82 636	0.87 602	0.97 673	1.00 625	0.91 654	0.90 618	1.00 660	0.89 615	0.93 656	0.83 580	0.83 603	0.82 620	0.82 656	0.81 591	0.82 632

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 595	0.86 423	0.89 594	1.25 641	0.69 603	1.05 637	0.81 633	1.16 645	0.50 568	1.12 654	0.97 670	0.72 590	0.82 636	1.06 649	0.95 661	0.61 520	0.87 605	1.03 658	0.85 662	1.04 633	1.01 673

WS3	1.22 686	1.56 586	0.91 599	1.59 671	0.89 639	1.58 737	0.89 642	1.58 733	0.89 649	1.58 737	0.89 648	1.58 739	0.89 640	1.58 738	0.89 645	1.46 701	0.88 606	1.46 746	0.87 665	1.46 725	0.87 642

ww1	1.21 685	1.55 584	0.93 607	1.59 671	0.88 638	1.57 736	0.88 639	1.58 733	0.88 647	1.57 736	0.93 661	1.58 739	0.88 639	1.58 738	0.88 644	1.49 704	0.88 606	1.46 746	0.86 664	1.46 725	0.86 641

Pro-Stereo	0.79 559	0.53 356	0.38 392	0.49 405	0.38 499	0.49 514	0.37 487	0.49 510	0.67 601	0.50 525	0.38 504	1.10 654	0.38 501	0.49 517	0.38 495	0.71 546	0.88 606	5.98 861	0.36 511	0.46 494	0.36 479

L500	1.30 694	1.33 569	1.01 620	4.69 808	0.84 634	1.35 719	0.95 658	1.38 725	0.94 666	1.33 716	0.98 671	1.36 727	0.91 645	1.40 731	1.08 679	1.28 686	0.90 609	1.21 728	0.99 676	1.23 712	0.90 650

Wavelet-MonSter	1.00 610	1.21 553	0.76 578	1.94 692	1.01 670	1.11 647	0.76 623	1.15 642	0.76 634	1.11 653	0.76 633	1.14 660	0.76 626	1.11 657	0.76 630	1.21 679	0.90 609	1.02 656	0.71 632	1.02 632	0.71 608

DPSM_ROB	0.92 597	0.91 437	0.91 599	0.91 542	0.92 648	0.92 611	0.92 647	0.92 612	0.91 653	0.93 619	0.91 654	0.92 621	0.90 641	0.91 618	0.92 649	0.92 589	0.91 611	0.91 630	0.92 666	0.93 614	0.93 654

DPSM	0.92 597	0.91 437	0.91 599	0.91 542	0.92 648	0.92 611	0.92 647	0.92 612	0.91 653	0.93 619	0.91 654	0.92 621	0.90 641	0.91 618	0.92 649	0.92 589	0.91 611	0.91 630	0.92 666	0.93 614	0.93 654

L400	1.29 693	1.38 575	1.00 610	4.01 789	1.03 673	1.42 730	0.92 647	1.42 730	0.91 653	1.33 716	1.01 681	1.39 730	0.92 648	1.40 731	1.09 681	1.31 687	0.92 613	1.21 728	0.95 673	1.30 719	0.88 643

DGTPSM_ROB	0.93 602	1.00 463	0.92 602	0.94 552	0.96 659	0.91 610	0.92 647	0.91 609	0.96 672	0.91 615	0.96 668	0.93 624	0.92 648	0.94 624	0.92 649	0.92 589	0.92 613	0.90 627	0.92 666	0.94 618	0.91 651

pmcnn	0.92 597	0.92 442	0.92 602	0.92 545	0.92 648	0.92 611	0.92 647	0.92 612	0.92 659	0.92 617	0.92 657	0.92 621	0.92 648	0.92 622	0.92 649	0.92 589	0.92 613	0.92 633	0.92 666	0.92 609	0.92 652

HNOStereo	1.51 701	1.78 611	1.20 643	4.42 793	1.08 680	1.78 745	1.12 683	1.76 747	1.10 692	1.74 752	1.02 683	1.78 752	1.07 675	1.68 745	1.22 746	1.49 704	0.93 616	1.50 751	0.93 671	1.56 731	1.12 680

4D-IteraStereo	0.78 558	3.13 730	0.89 594	0.69 501	0.32 451	0.40 391	0.32 444	0.76 587	0.97 673	0.52 539	0.65 600	0.89 617	0.32 461	0.76 592	0.98 664	0.83 580	0.94 617	0.35 393	0.27 400	0.70 569	0.89 647

qqai	1.22 686	1.38 575	1.12 629	1.39 661	1.14 686	1.40 726	1.14 684	1.41 728	1.12 693	1.40 730	1.11 690	1.40 734	1.13 680	1.41 733	1.15 689	1.25 682	0.97 618	1.24 733	1.01 686	1.24 713	0.96 658

StereoNetSlim22	1.00 610	1.00 463	1.00 610	1.00 562	1.00 662	1.00 619	1.00 664	1.00 620	1.00 677	1.00 625	1.00 674	1.00 631	1.00 660	1.00 632	1.00 666	1.00 605	1.00 619	1.00 648	1.00 677	1.00 623	1.00 665

StereoNetSlim	1.00 610	1.00 463	1.00 610	1.00 562	1.00 662	1.00 619	1.00 664	1.00 620	1.00 677	1.00 625	1.00 674	1.00 631	1.00 660	1.00 632	1.00 666	1.00 605	1.00 619	1.00 648	1.00 677	1.00 623	1.00 665

LGCAT	1.00 610	1.00 463	1.00 610	1.00 562	1.00 662	1.00 619	1.00 664	1.00 620	1.00 677	1.00 625	1.00 674	1.00 631	1.00 660	1.00 632	1.00 666	1.00 605	1.00 619	1.00 648	1.00 677	1.00 623	1.00 665

DF	0.39 380	1.37 574	1.02 623	1.14 581	0.12 248	0.16 251	0.12 249	0.16 259	0.12 254	0.16 256	0.12 249	0.16 258	0.12 254	0.16 257	0.12 247	1.12 625	1.00 619	0.15 250	0.12 246	0.15 244	0.12 233

Test_v1	1.00 610	1.00 463	1.00 610	1.00 562	1.00 662	1.00 619	1.00 664	1.00 620	1.00 677	1.00 625	1.00 674	1.00 631	1.00 660	1.00 632	1.00 666	1.00 605	1.00 619	1.00 648	1.00 677	1.00 623	1.00 665

GANet	1.00 610	1.00 463	1.00 610	1.00 562	1.00 662	1.00 619	1.00 664	1.00 620	1.00 677	1.00 625	1.00 674	1.00 631	1.00 660	1.00 632	1.00 666	1.00 605	1.00 619	1.00 648	1.00 677	1.00 623	1.00 665

TDLM	1.00 610	1.00 463	1.00 610	1.00 562	1.00 662	1.00 619	1.00 664	1.00 620	1.00 677	1.00 625	1.00 674	1.00 631	1.00 660	1.00 632	1.00 666	1.00 605	1.00 619	1.00 648	1.00 677	1.00 623	1.00 665

CVANet_RVC	1.00 610	1.00 463	1.00 610	1.00 562	1.00 662	1.00 619	1.00 664	1.00 620	1.00 677	1.00 625	1.00 674	1.00 631	1.00 660	1.00 632	1.00 666	1.00 605	1.00 619	1.00 648	1.00 677	1.00 623	1.00 665

trnet	1.01 620	1.01 475	1.01 620	1.01 569	1.01 670	1.01 629	1.01 672	1.01 631	1.01 684	1.01 638	1.01 681	1.01 642	1.01 670	1.01 642	1.01 673	1.01 612	1.01 627	1.01 655	1.01 686	1.01 630	1.01 673

11t	1.27 691	2.70 708	1.34 698	1.32 653	0.89 639	1.30 706	1.34 752	1.64 740	0.57 582	1.45 734	0.72 627	1.05 649	1.29 744	1.07 652	1.29 756	1.49 704	1.02 628	0.97 646	1.15 696	1.48 727	1.31 748

ours_stereo	1.20 639	1.21 553	0.90 597	1.64 681	1.11 683	1.35 719	0.67 593	1.76 747	0.93 661	1.70 750	1.10 688	1.39 730	0.75 625	1.41 733	0.81 639	1.60 717	1.03 629	1.33 738	1.00 677	1.61 735	0.72 609

FETCStereo	1.51 701	1.66 595	1.05 624	4.56 804	1.06 676	1.79 746	1.15 686	1.75 746	1.16 697	1.73 751	1.10 688	1.74 751	1.06 674	1.74 748	1.22 746	1.47 703	1.04 630	1.54 753	0.92 666	1.56 731	0.96 658

L4000	1.46 699	1.52 582	1.21 690	4.04 790	1.10 682	1.51 734	1.07 677	1.57 732	1.09 691	1.64 745	1.20 699	1.56 738	1.21 737	1.76 749	1.14 687	1.58 714	1.06 631	1.41 745	1.08 690	1.51 730	0.97 660

MM-Stereo_test2	1.19 637	1.85 639	1.05 624	1.46 664	0.94 657	1.36 722	0.99 663	1.36 722	0.95 668	1.41 731	0.98 671	1.40 734	0.96 656	1.37 729	0.95 661	1.37 696	1.06 631	1.33 738	0.93 671	1.29 718	0.89 647

ff7	1.68 719	2.68 705	1.35 700	0.97 559	0.89 639	1.84 747	2.15 816	2.12 762	1.80 802	2.05 766	1.56 772	2.33 787	2.12 810	2.23 783	2.25 822	1.31 687	1.07 633	1.48 748	1.41 765	0.90 606	1.04 675

ffff	1.68 719	2.68 705	1.35 700	0.97 559	0.89 639	1.84 747	2.15 816	2.12 762	1.80 802	2.05 766	1.56 772	2.33 787	2.12 810	2.23 783	2.25 822	1.31 687	1.07 633	1.48 748	1.41 765	0.90 606	1.04 675

ccc-4	1.68 719	2.68 705	1.35 700	0.97 559	0.89 639	1.84 747	2.15 816	2.12 762	1.80 802	2.05 766	1.56 772	2.33 787	2.12 810	2.23 783	2.25 822	1.31 687	1.07 633	1.48 748	1.41 765	0.90 606	1.04 675

FENet	0.54 492	1.52 582	1.19 640	1.41 662	0.23 339	0.35 362	0.23 329	0.35 358	0.23 339	0.34 363	0.23 344	0.35 372	0.23 345	0.35 370	0.23 337	1.40 697	1.07 633	0.32 360	0.23 342	0.33 353	0.23 317

sAnonymous2	3.31 816	2.63 703	1.38 712	3.71 784	1.86 799	4.70 843	1.11 680	4.82 852	2.72 829	5.45 857	1.98 821	4.59 842	2.64 816	2.65 806	6.21 862	4.37 817	1.08 637	5.16 854	2.24 824	4.52 823	2.39 815

CroCo_RVC	3.31 816	2.63 703	1.38 712	3.71 784	1.86 799	4.70 843	1.11 680	4.82 852	2.72 829	5.45 857	1.98 821	4.59 842	2.64 816	2.65 806	6.21 862	4.37 817	1.08 637	5.16 854	2.24 824	4.52 823	2.39 815

StereoVision	3.15 814	5.00 784	0.89 594	4.83 813	1.00 662	3.93 824	1.27 747	6.37 859	1.34 758	5.67 859	1.26 752	5.84 860	1.27 742	5.03 856	1.24 749	5.10 840	1.09 639	4.61 840	0.57 595	5.62 848	1.12 680

GLC_STEREO	1.07 627	1.01 475	1.06 626	1.07 573	1.05 675	1.06 638	1.08 679	1.08 637	1.05 689	1.07 646	1.06 685	1.08 650	1.05 673	1.06 649	1.10 682	1.07 615	1.09 639	1.05 659	1.05 689	1.06 634	1.12 680

RP	2.33 787	25.00 857	1.13 631	1.15 584	1.15 688	1.10 644	1.15 686	1.15 642	1.15 696	1.12 654	1.15 691	1.09 652	1.13 680	1.10 655	1.15 689	1.11 624	1.09 639	1.16 664	1.12 693	1.16 644	1.17 690

AF-Net	2.37 791	25.71 860	1.17 636	1.13 580	1.15 688	1.15 651	1.18 691	1.19 650	1.16 697	1.10 648	1.15 691	1.10 654	1.18 689	1.12 659	1.15 689	1.10 619	1.10 642	1.17 668	1.15 696	1.16 644	1.12 680

NCC-stereo	2.36 789	25.52 859	1.17 636	1.15 584	1.17 693	1.11 647	1.11 680	1.15 642	1.16 697	1.10 648	1.16 694	1.10 654	1.15 684	1.14 660	1.13 686	1.09 617	1.11 643	1.15 663	1.16 698	1.17 649	1.17 690

edge stereo	2.43 794	27.07 865	1.14 632	1.06 572	1.14 686	1.08 641	1.17 690	1.16 645	1.14 695	1.10 648	1.16 694	1.09 652	1.16 688	1.10 655	1.16 693	1.10 619	1.11 643	1.16 664	1.19 700	1.13 638	1.11 678

Nwc_Net	2.37 791	25.95 861	1.15 634	1.14 581	1.15 688	1.08 641	1.14 684	1.17 647	1.16 697	1.14 658	1.15 691	1.08 650	1.15 684	1.11 657	1.14 687	1.10 619	1.11 643	1.16 664	1.09 692	1.16 644	1.15 686

MM-Stereo_test3	1.27 691	2.07 659	1.18 638	1.60 676	1.02 672	1.45 731	1.01 672	1.40 727	1.04 687	1.44 733	1.03 684	1.46 737	1.02 671	1.44 736	1.02 674	1.51 710	1.12 646	1.32 737	0.98 674	1.38 723	0.97 660

FETStereo	1.53 703	1.64 593	1.01 620	4.86 815	1.22 747	1.73 743	1.00 664	1.74 745	1.06 690	1.67 747	1.22 746	1.71 750	1.02 671	1.78 753	1.11 683	1.51 710	1.13 647	1.60 756	1.03 688	1.71 740	0.92 652

CGFBStereo	1.54 705	1.61 591	1.00 610	4.82 812	1.22 747	1.75 744	1.06 676	1.71 744	1.04 687	1.69 748	1.22 746	1.68 747	1.08 677	1.81 755	1.04 675	1.50 707	1.13 647	1.70 760	1.13 695	1.72 742	0.89 647

stereogan	2.33 787	24.38 855	1.18 638	1.18 591	1.18 696	1.14 650	1.18 691	1.19 650	1.19 704	1.14 658	1.18 698	1.14 660	1.18 689	1.14 660	1.18 696	1.14 628	1.14 649	1.19 675	1.19 700	1.15 642	1.19 694

RGC	2.36 789	25.48 858	1.19 640	1.15 584	1.15 688	1.10 644	1.16 689	1.17 647	1.16 697	1.12 654	1.16 694	1.11 658	1.13 680	1.09 653	1.18 696	1.10 619	1.15 650	1.16 664	1.12 693	1.14 639	1.12 680

castereo++	0.54 492	3.59 748	1.15 634	1.31 652	0.14 262	0.16 251	0.14 263	0.16 259	0.14 269	0.16 256	0.14 276	0.16 258	0.13 268	0.16 257	0.14 265	1.45 700	1.16 651	0.15 250	0.14 272	0.15 244	0.13 246

MaDis-Stereo	3.19 815	6.02 817	1.12 629	5.61 825	1.16 692	5.43 851	1.02 674	5.15 856	0.70 620	5.43 856	1.21 745	5.03 857	0.97 657	4.85 850	0.99 665	4.53 821	1.16 651	5.53 856	1.25 753	5.37 846	1.30 747

Abc-Net	2.32 786	24.75 856	1.14 632	1.17 590	1.17 693	1.11 647	1.15 686	1.17 647	1.21 750	1.08 647	1.16 694	1.12 659	1.14 683	1.09 653	1.17 695	1.09 617	1.16 651	1.17 668	1.17 699	1.16 644	1.11 678
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FAT-Stereo	2.46 796	26.05 862	1.23 694	1.23 640	1.22 747	1.20 653	1.24 741	1.23 702	1.23 752	1.19 662	1.22 746	1.21 710	1.24 740	1.20 665	1.24 749	1.21 679	1.17 654	1.22 732	1.25 753	1.20 659	1.24 744

SPS-STEREO	1.59 709	1.91 648	1.21 690	1.94 692	1.20 699	2.00 758	1.23 740	1.99 755	1.24 753	2.00 761	1.25 751	2.03 765	1.26 741	2.00 763	1.29 756	1.90 732	1.18 655	1.89 772	1.21 748	1.89 751	1.20 695
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MEA-ACV	1.66 718	0.87 425	0.61 532	11.81 856	1.35 752	1.50 733	0.71 615	1.23 702	0.92 659	1.13 657	0.96 668	1.69 748	0.70 615	1.23 712	1.16 693	1.54 713	1.20 656	1.58 754	0.85 662	1.12 637	0.95 657

DisPM	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

CrosDoStereo	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

PFNet+	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

LCNet	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

HHNet	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

Patchmatch Stereo++	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695
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	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

STrans-v2	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

TransformOpticalFlow	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

OMP-Stereo	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

IIG-Stereo	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

NF-Stereo	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

OCTAStereo	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

PSM-softLoss	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

KMStereo	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

NRIStereo	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

PSM-adaLoss	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

PSM-AAD	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

FTStereo	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

ROB_FTStereo_v2	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

ROB_FTStereo	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

Consistency-Raft	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

KYRaft	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

HUI-Stereo	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

ASMatch	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

DeepStereo_LL	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

DEmStereo	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

SST-Stereo	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

THIR-Stereo	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

RAFT_R40	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

DRaft	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

PFNet	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

GrayStereo	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

RE-Stereo	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

Pruner-Stereo	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

TVStereo	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

DeepStereo_RVC	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

RAFT-RH_RVC	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

IRAFT_RVC	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

RAFT-345	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

iRAFT	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

CRE-IMP	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

GMM-Stereo	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

RAFT-IKP	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

Prome-Stereo	1.20 639	1.20 507	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 656	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

S-Stereo	2.51 798	26.86 863	1.23 694	1.22 638	1.22 747	1.24 701	1.25 742	1.22 700	1.24 753	1.21 708	1.24 750	1.19 664	1.27 742	1.19 664	1.24 749	1.19 631	1.20 656	1.25 734	1.19 700	1.24 713	1.23 743

CSP-Net	0.34 329	1.29 563	1.19 640	1.36 658	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	1.26 683	1.21 703	0.03 47	0.09 177	0.02 27	0.09 160

GANetREF_RVC	1.55 706	1.94 655	1.22 692	1.88 688	1.21 745	1.88 750	1.22 739	1.88 750	1.22 751	1.88 753	1.22 746	1.88 755	1.22 739	1.89 759	1.22 746	1.87 727	1.22 704	1.88 771	1.22 749	1.88 750	1.22 741
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
VIP-Stereo	0.70 534	2.97 725	2.43 791	2.49 731	0.16 288	0.25 312	0.16 279	0.25 314	0.16 291	0.25 316	0.18 317	0.25 320	0.16 291	0.26 330	0.16 286	1.86 725	1.26 705	0.23 307	0.15 285	0.23 306	0.15 267

CEFStereo	1.90 729	2.10 663	1.41 715	5.22 820	1.44 762	2.21 773	1.43 768	2.09 760	1.45 768	2.23 787	1.38 764	2.23 780	1.57 758	2.22 780	1.36 761	1.97 737	1.29 706	2.01 776	1.28 756	1.87 749	1.31 748

2.25w	2.00 742	1.86 642	1.98 779	2.95 745	2.17 818	2.26 780	1.35 753	2.42 795	2.00 822	2.07 769	1.27 753	2.53 797	1.99 805	2.29 788	1.49 769	2.21 759	1.32 707	1.85 764	1.87 813	2.52 794	1.62 782

3.25w	2.04 752	2.20 672	1.48 721	3.03 746	2.17 818	2.63 803	1.39 761	1.96 753	1.95 818	1.96 756	1.37 762	2.71 810	1.96 802	2.71 810	1.73 800	2.26 764	1.32 707	1.87 768	1.87 813	2.51 793	1.63 785

1w_stereo	2.05 754	2.32 681	1.35 700	3.74 787	2.01 808	2.73 808	1.42 765	1.88 750	1.93 817	2.03 764	1.28 754	2.71 810	1.99 805	2.72 812	1.72 795	2.20 758	1.32 707	1.87 768	1.86 812	2.45 786	1.54 762

IGEV	2.02 747	2.20 672	1.82 748	2.90 744	2.16 816	2.41 789	1.25 742	2.00 756	1.98 819	1.99 760	1.31 756	2.72 814	1.93 799	2.67 809	1.69 790	2.26 764	1.32 707	1.83 763	1.87 813	2.53 797	1.61 776

IGEVStereo-DCA	1.77 724	4.21 769	1.84 752	2.49 731	2.11 814	2.54 799	1.36 755	1.65 741	1.17 702	2.75 815	1.90 809	2.54 800	1.15 684	0.94 624	1.11 683	1.50 707	1.32 707	0.96 644	1.46 771	1.49 728	0.88 643

rrr	1.77 724	4.21 769	1.84 752	2.49 731	2.11 814	2.54 799	1.36 755	1.65 741	1.17 702	2.75 815	1.90 809	2.54 800	1.15 684	0.94 624	1.11 683	1.50 707	1.32 707	0.96 644	1.46 771	1.49 728	0.88 643

MC-Stereo	1.76 723	2.96 724	1.37 710	2.14 701	1.37 755	2.14 764	1.36 755	2.14 765	1.37 763	2.14 770	1.37 762	2.14 767	1.37 752	2.14 768	1.37 763	1.97 737	1.32 707	1.97 775	1.32 758	1.98 753	1.33 751

4.5_new	2.00 742	1.84 638	1.98 779	2.77 738	2.16 816	2.27 781	1.28 749	2.09 760	1.98 819	2.01 762	1.28 754	2.71 810	1.98 803	2.51 800	1.65 775	2.26 764	1.33 714	1.87 768	1.87 813	2.49 790	1.60 771

3w_stereo	2.04 752	2.24 676	1.70 735	3.15 749	2.18 820	2.49 793	1.26 746	2.03 758	1.98 819	1.98 759	1.33 757	2.72 814	1.99 805	2.59 803	1.72 795	2.22 760	1.33 714	1.85 764	1.88 818	2.50 792	1.58 768

gwcnet-sp	0.82 572	1.72 599	1.48 721	0.39 331	0.15 277	0.31 345	0.21 313	0.20 280	0.25 349	1.61 741	0.23 344	0.28 336	0.26 363	0.20 278	0.15 277	0.24 291	1.33 714	0.32 360	0.16 290	6.75 852	0.23 317

scenet	0.82 572	1.72 599	1.48 721	0.39 331	0.15 277	0.31 345	0.21 313	0.20 280	0.25 349	1.61 741	0.23 344	0.28 336	0.26 363	0.20 278	0.15 277	0.24 291	1.33 714	0.32 360	0.16 290	6.75 852	0.23 317

ssnet	0.82 572	1.72 599	1.48 721	0.39 331	0.15 277	0.31 345	0.21 313	0.20 280	0.25 349	1.61 741	0.23 344	0.28 336	0.26 363	0.20 278	0.15 277	0.24 291	1.33 714	0.32 360	0.16 290	6.75 852	0.23 317

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 695	1.35 571	1.35 700	1.35 657	1.35 752	1.35 719	1.35 753	1.36 722	1.35 761	1.36 728	1.35 759	1.36 727	1.36 750	1.36 728	1.35 760	1.35 692	1.35 719	1.35 741	1.35 759	1.35 721	1.35 754

MonStereo1	1.94 733	2.77 718	1.52 726	3.73 786	1.51 763	2.13 763	1.42 765	2.32 789	1.52 770	2.31 793	1.50 770	2.53 797	1.59 759	2.34 791	1.56 770	1.91 733	1.36 720	1.86 767	1.31 757	2.07 764	1.53 761

RASNet	1.49 700	1.65 594	1.45 718	1.38 660	1.43 759	1.47 732	1.36 755	1.38 725	1.36 762	1.39 729	1.60 776	1.45 736	1.45 756	1.51 737	2.21 821	1.53 712	1.36 720	1.36 743	1.36 761	1.66 738	1.36 755

PS-NSSS	1.38 698	1.39 577	1.34 698	1.34 655	1.35 752	1.38 724	1.37 760	1.35 721	1.38 764	1.34 723	1.34 758	1.39 730	1.38 753	1.70 746	1.40 765	1.36 694	1.36 720	1.36 743	1.37 762	1.37 722	1.36 755

BLMT-Stereo	1.53 703	1.36 572	1.06 626	1.42 663	1.23 751	1.41 728	1.07 677	1.43 731	1.12 693	1.42 732	1.06 685	1.83 754	1.07 675	1.42 735	1.07 678	1.27 684	1.38 723	6.80 862	1.00 677	1.26 715	1.00 665

castereo	0.61 510	3.79 756	1.35 700	1.52 666	0.15 277	0.17 260	0.16 279	0.20 280	0.21 328	0.18 269	0.16 292	0.21 288	0.12 254	0.26 330	0.17 296	1.43 699	1.38 723	0.17 270	0.16 290	0.18 275	0.16 272

CC-Net-ROB	1.36 696	1.33 569	1.33 697	1.36 658	1.38 756	1.36 722	1.33 750	1.37 724	1.34 758	1.35 726	1.36 761	1.38 729	1.34 748	1.38 730	1.38 764	1.35 692	1.38 723	1.33 738	1.35 759	1.43 724	1.34 753

sCroCo_RVC	2.10 763	2.76 716	1.92 763	2.78 741	1.39 757	2.73 808	1.41 763	2.73 811	1.40 765	2.77 820	1.41 767	2.74 816	1.40 754	2.74 815	1.40 765	2.72 792	1.42 726	2.72 817	1.44 770	2.79 804	1.42 759

psmg	0.43 411	1.91 648	0.92 602	1.91 690	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	1.97 737	1.44 727	0.04 99	0.03 63	0.02 27	0.03 52

999	1.00 610	1.12 496	0.59 522	1.10 575	1.21 745	1.09 643	0.52 567	1.08 637	1.43 767	1.18 661	1.35 759	0.98 630	0.52 574	0.91 618	0.85 642	0.72 554	1.46 728	0.83 621	0.98 674	0.68 560	1.41 758

DEFOM-Stereo	0.68 528	3.11 729	1.40 714	1.63 680	0.25 347	0.31 345	0.25 339	0.31 345	0.28 376	0.31 349	0.29 391	0.29 342	0.27 370	0.31 355	0.28 365	1.59 715	1.47 729	0.30 350	0.29 436	0.30 337	0.28 406

ssnet_v2	0.68 528	1.96 656	1.25 696	0.29 276	0.20 320	0.30 337	0.20 308	0.29 331	0.22 332	1.50 735	0.20 331	0.31 356	0.20 331	0.27 334	0.22 329	0.24 291	1.49 730	0.26 330	0.18 323	3.90 813	0.19 304

4w-stereo	2.02 747	2.72 712	1.44 717	3.36 762	1.59 766	2.48 792	1.72 791	2.28 782	1.24 753	2.24 788	1.65 780	2.56 802	1.32 747	2.39 794	1.98 818	2.67 790	1.51 731	1.66 758	1.24 751	2.53 797	1.88 805

test_xeample3	1.10 630	1.81 622	0.61 532	0.84 532	0.49 558	0.77 585	0.66 589	0.92 612	1.40 765	0.68 581	0.46 550	0.78 600	0.54 578	1.72 747	1.48 768	1.34 691	1.52 732	1.35 741	1.67 800	1.33 720	1.55 763

2.5w	2.01 746	2.40 691	1.37 710	3.28 756	2.01 808	2.71 805	1.43 768	1.82 749	1.83 806	1.90 755	1.41 767	2.71 810	1.35 749	2.71 810	1.85 807	2.66 788	1.53 733	1.64 757	1.23 750	2.53 797	1.87 802

3.25w_new	2.03 749	2.72 712	1.35 700	3.33 761	1.57 764	2.72 806	1.53 771	2.15 766	1.33 757	2.15 771	1.60 776	2.63 806	1.30 745	2.72 812	1.99 819	2.67 790	1.53 733	1.75 762	1.25 753	2.53 797	1.87 802

MM-Stereo_test1	1.80 726	3.41 740	1.52 726	2.12 700	1.41 758	2.04 759	1.41 763	2.05 759	1.46 769	2.04 765	1.41 767	2.05 766	1.42 755	2.05 764	1.43 767	2.04 743	1.54 735	1.94 773	1.38 764	1.99 754	1.33 751

derf	1.91 730	2.15 668	1.78 741	2.16 702	1.75 792	2.21 773	1.80 793	2.22 779	1.80 802	2.21 781	1.76 798	2.17 768	1.81 790	2.24 786	1.74 801	1.93 735	1.56 736	1.96 774	1.53 773	1.95 752	1.56 764

NINENet	0.69 531	3.87 760	1.20 643	1.98 696	0.05 127	0.40 391	0.04 109	0.40 393	0.05 136	0.41 411	0.04 116	0.41 421	0.05 132	0.40 399	0.05 129	1.79 723	1.56 736	0.34 377	0.22 334	0.34 358	0.23 317

monsters	2.18 773	2.41 692	1.96 778	3.47 766	2.03 812	2.53 797	1.64 774	2.48 797	1.73 796	2.40 797	1.50 770	2.62 805	1.94 800	2.59 803	1.94 815	2.44 780	1.57 738	2.28 797	1.87 813	2.42 783	1.86 800

3.5w_stereo	2.03 749	2.72 712	1.35 700	3.41 763	1.57 764	2.72 806	1.49 770	2.01 757	1.34 758	2.15 771	1.61 778	2.63 806	1.36 750	2.72 812	1.99 819	2.66 788	1.58 739	1.68 759	1.24 751	2.53 797	1.87 802

LG-G_1	2.22 780	2.71 710	1.89 759	2.77 738	1.87 803	2.75 810	1.87 802	2.76 813	1.87 812	2.75 815	1.87 804	2.76 817	1.87 793	2.75 816	1.86 808	2.47 782	1.58 739	2.45 808	1.57 775	2.45 786	1.57 766

LG-G	2.22 780	2.71 710	1.89 759	2.77 738	1.87 803	2.75 810	1.87 802	2.76 813	1.87 812	2.75 815	1.87 804	2.76 817	1.87 793	2.75 816	1.86 808	2.47 782	1.58 739	2.45 808	1.57 775	2.45 786	1.57 766

LGtest1	2.22 780	2.70 708	1.89 759	2.76 737	1.86 799	2.75 810	1.86 799	2.75 812	1.86 808	2.75 815	1.86 802	2.77 819	1.87 793	2.75 816	1.86 808	2.46 781	1.58 739	2.45 808	1.56 774	2.45 786	1.56 764

DPSMNet_ROB	1.60 713	1.59 589	1.70 735	1.59 671	1.59 766	1.61 739	1.61 772	1.60 736	1.60 772	1.62 744	1.59 775	1.60 742	1.60 760	1.60 741	1.59 772	1.59 715	1.60 743	1.59 755	1.59 780	1.59 734	1.59 769

CRFU-Net	0.65 518	1.67 596	1.22 692	1.96 695	0.27 355	0.41 410	0.27 350	0.41 412	0.27 368	0.40 394	0.26 363	0.41 421	0.27 370	0.40 399	0.27 356	1.80 724	1.62 744	0.34 377	0.23 342	0.33 353	0.23 317

MFMNet_re	1.81 727	1.91 648	1.71 737	1.95 694	1.70 789	1.95 755	1.70 789	1.96 753	1.74 798	1.97 758	1.72 797	1.95 758	1.71 781	1.97 762	1.71 792	1.86 725	1.62 744	1.85 764	1.66 799	1.86 748	1.64 787

DNS	0.86 587	2.43 694	1.66 733	2.03 699	0.42 531	0.60 560	0.42 527	0.60 559	0.42 538	0.60 563	0.42 536	0.60 568	0.42 532	0.60 563	0.42 528	1.97 737	1.63 746	0.55 567	0.40 534	0.55 538	0.40 501

Anonymous3	2.55 799	3.26 735	1.65 731	3.28 756	1.63 769	3.24 817	1.68 783	3.27 822	1.66 773	3.28 823	1.67 785	3.25 823	1.66 763	3.27 822	1.64 774	3.26 798	1.65 747	3.30 821	1.65 798	4.95 841	1.65 789

monsterstereo	2.20 779	2.33 682	1.95 776	3.65 781	2.07 813	2.49 793	1.61 772	2.48 797	1.83 806	2.45 799	1.61 778	2.67 809	1.86 791	2.64 805	1.94 815	2.48 784	1.66 748	2.34 801	1.68 802	2.40 782	1.86 800

RAFT_CTSACE	1.92 731	3.71 753	1.72 738	1.88 688	1.72 791	2.04 759	1.42 765	2.18 768	1.89 815	2.02 763	1.97 815	1.95 758	2.06 809	1.93 760	1.62 773	1.76 722	1.66 748	2.02 777	1.73 808	1.73 743	1.43 760

LACA_dic	0.45 447	0.13 126	1.78 741	1.70 683	0.12 248	0.13 193	0.12 249	0.16 259	0.15 282	0.13 206	0.12 249	0.13 208	0.11 212	0.16 257	0.13 259	1.73 721	1.69 750	0.16 259	0.11 211	0.13 199	0.13 246

UDGNet	2.23 783	5.40 806	1.72 738	2.48 730	1.69 784	2.51 796	1.69 787	2.51 800	1.72 795	2.50 802	1.69 794	2.52 796	1.69 778	2.50 799	1.68 787	2.41 779	1.70 751	2.42 806	1.69 804	2.42 783	1.64 787

test_c	0.35 341	0.07 85	1.00 610	0.96 557	0.07 157	0.07 144	0.09 175	0.14 223	0.14 269	0.09 170	0.09 182	0.09 171	0.09 181	0.13 206	0.09 176	1.71 720	1.71 752	0.16 259	0.08 172	0.13 199	0.09 160

TRStereo	1.99 735	2.13 665	1.85 754	2.27 708	1.84 796	2.28 783	1.84 795	2.29 784	1.86 808	2.30 790	1.87 804	2.30 784	1.87 793	2.08 765	1.72 795	2.08 744	1.72 753	2.08 788	1.72 805	2.08 766	1.72 792

XX-Stereo	1.99 735	2.13 665	1.85 754	2.27 708	1.84 796	2.28 783	1.84 795	2.29 784	1.86 808	2.30 790	1.87 804	2.30 784	1.87 793	2.08 765	1.72 795	2.08 744	1.72 753	2.08 788	1.72 805	2.08 766	1.72 792

EAI-Stereo	1.99 735	2.13 665	1.85 754	2.27 708	1.84 796	2.28 783	1.84 795	2.29 784	1.86 808	2.30 790	1.87 804	2.30 784	1.87 793	2.08 765	1.72 795	2.08 744	1.72 753	2.08 788	1.72 805	2.08 766	1.72 792

MonStereo	2.17 771	2.41 692	1.49 725	2.67 735	1.67 775	2.60 802	2.04 814	2.32 789	1.76 799	2.44 798	1.68 790	2.50 795	1.69 778	2.38 792	1.80 804	2.28 768	1.78 756	2.63 816	2.14 821	3.47 809	1.68 790

U	5.15 850	8.49 830	1.81 743	8.49 841	1.77 793	8.49 860	1.77 792	8.51 867	1.77 800	8.49 867	1.77 799	8.50 867	1.78 788	8.58 867	1.77 802	8.54 859	1.78 756	8.55 867	1.78 810	8.55 861	1.84 798

MIF-Stereo (partial)	2.58 801	3.31 736	0.66 547	3.18 751	0.66 597	3.18 816	0.66 589	3.21 821	0.67 601	3.19 822	0.66 602	3.19 822	0.66 598	3.31 824	0.68 601	5.09 839	1.79 758	8.23 866	1.67 800	6.18 850	1.38 757

test-3	0.98 609	4.13 767	1.85 754	1.85 686	0.61 586	0.69 573	0.37 487	0.63 565	0.61 591	0.66 577	0.51 576	0.73 594	0.44 539	0.57 557	0.54 572	1.68 719	1.81 759	0.40 472	0.43 555	0.66 555	0.50 548

GELT-Stereo	2.10 763	5.33 802	1.94 774	2.37 723	1.68 779	2.21 773	1.69 787	2.19 771	1.67 776	2.18 773	1.67 785	2.19 772	1.66 763	2.19 773	1.66 778	2.23 761	1.83 760	2.07 784	1.61 787	2.04 755	1.61 776

zzzz4	2.08 758	5.22 795	1.93 766	2.27 708	1.66 771	2.19 767	1.66 775	2.18 768	1.67 776	2.18 773	1.66 783	2.18 769	1.66 763	2.18 770	1.66 778	2.15 747	1.84 761	2.05 778	1.60 783	2.05 756	1.60 771

zzzz2	2.08 758	4.92 780	1.93 766	2.30 716	1.67 775	2.19 767	1.66 775	2.20 774	1.67 776	2.20 779	1.68 790	2.21 776	1.66 763	2.20 775	1.68 787	2.17 753	1.84 761	2.07 784	1.62 793	2.05 756	1.61 776

noway4	2.11 767	5.14 789	1.93 766	2.37 723	1.69 784	2.20 770	1.68 783	2.22 779	1.68 781	2.21 781	1.69 794	2.23 780	1.68 771	2.22 780	1.66 778	2.24 762	1.84 761	2.09 793	1.63 796	2.09 769	1.62 782

noway1	2.10 763	5.26 799	1.93 766	2.31 719	1.69 784	2.21 773	1.67 781	2.19 771	1.68 781	2.21 781	1.68 790	2.21 776	1.67 769	2.20 775	1.66 778	2.15 747	1.84 761	2.07 784	1.61 787	2.07 764	1.61 776

asda	2.17 771	2.54 698	1.81 743	3.47 766	1.78 794	2.50 795	1.86 799	2.61 803	1.68 781	2.61 805	1.83 800	2.37 791	1.73 783	2.44 798	1.88 813	2.51 785	1.84 761	2.34 801	1.62 793	2.23 773	1.77 797

noway7	2.08 758	5.18 791	1.92 763	2.27 708	1.66 771	2.18 765	1.66 775	2.17 767	1.66 773	2.18 773	1.65 780	2.18 769	1.66 763	2.17 769	1.66 778	2.15 747	1.85 766	2.05 778	1.60 783	2.05 756	1.60 771

zzzzzz3	2.07 755	5.00 784	1.93 766	2.28 713	1.66 771	2.19 767	1.66 775	2.18 768	1.67 776	2.19 776	1.66 783	2.18 769	1.67 769	2.18 770	1.66 778	2.15 747	1.85 766	2.05 778	1.59 780	2.05 756	1.59 769

zzz1	2.09 761	4.97 782	1.93 766	2.30 716	1.68 779	2.21 773	1.68 783	2.21 777	1.68 781	2.21 781	1.67 785	2.21 776	1.68 771	2.21 778	1.69 790	2.17 753	1.85 766	2.08 788	1.61 787	2.06 760	1.61 776

FBW_ROB	2.12 769	2.46 696	1.77 740	2.49 731	1.79 795	2.38 787	1.83 794	2.46 796	1.78 801	2.48 801	1.97 815	2.40 792	1.78 788	2.42 797	1.83 805	2.31 773	1.85 766	2.38 804	1.82 811	2.35 780	1.84 798

zzzzzzz1	2.10 763	5.20 793	1.93 766	2.38 725	1.68 779	2.20 770	1.67 781	2.20 774	1.68 781	2.20 779	1.67 785	2.20 775	1.68 771	2.20 775	1.67 786	2.24 762	1.86 770	2.06 782	1.61 787	2.06 760	1.62 782

monster_256*512	2.09 761	5.21 794	1.98 779	2.30 716	1.67 775	2.18 765	1.66 775	2.20 774	1.67 776	2.19 776	1.67 785	2.19 772	1.66 763	2.19 773	1.66 778	2.15 747	1.86 770	2.05 778	1.60 783	2.06 760	1.61 776

noway3	2.12 769	5.22 795	1.93 766	2.39 726	1.70 789	2.23 779	1.70 789	2.22 779	1.70 789	2.22 785	1.70 796	2.23 780	1.69 778	2.22 780	1.71 792	2.28 768	1.86 770	2.08 788	1.63 796	2.09 769	1.63 785

noway2	2.07 755	4.96 781	1.92 763	2.28 713	1.66 771	2.20 770	1.66 775	2.19 771	1.66 773	2.19 776	1.65 780	2.19 772	1.68 771	2.18 770	1.65 775	2.15 747	1.86 770	2.06 782	1.59 780	2.06 760	1.60 771

noway5	1.92 731	4.97 782	1.95 776	2.31 719	1.68 779	2.21 773	1.68 783	2.21 777	1.69 788	2.22 785	1.68 790	2.21 776	1.68 771	2.21 778	1.68 787	2.18 755	1.87 774	1.71 761	0.65 612	0.85 597	0.72 609

qwe	2.18 773	2.60 702	1.58 728	3.83 788	1.90 805	2.53 797	1.90 805	2.48 797	1.73 796	2.37 796	1.92 811	2.53 797	1.68 771	2.56 801	1.83 805	2.52 787	1.87 774	2.07 784	1.68 802	2.32 779	1.71 791

CR-RVC	0.42 408	0.14 149	1.89 759	1.91 690	0.13 258	0.12 190	0.08 172	0.07 158	0.07 168	0.07 160	0.07 171	0.08 162	0.14 274	0.07 158	0.07 161	0.96 597	1.91 776	0.14 217	0.14 272	0.20 283	0.13 246

CR-Stereo	0.51 485	0.14 149	1.94 774	1.87 687	0.14 262	0.13 193	0.14 263	0.19 272	0.18 308	0.13 206	0.13 270	0.18 271	0.17 303	0.14 223	0.15 277	1.89 731	1.93 777	0.19 283	0.14 272	0.20 283	0.15 267

asd	2.18 773	2.77 718	1.58 728	3.59 773	2.00 807	2.58 801	1.85 798	2.39 794	1.71 791	2.47 800	1.97 815	2.59 804	1.61 761	2.56 801	1.79 803	2.51 785	1.99 778	2.11 794	1.62 793	2.36 781	1.60 771

4.25w-stereo	1.98 734	2.72 712	1.46 719	3.47 766	1.43 759	2.07 761	1.98 807	2.53 801	1.52 770	2.71 808	1.98 821	1.81 753	1.62 762	1.96 761	1.36 761	1.88 730	2.00 779	2.53 813	1.61 787	1.74 744	1.15 686

2w_stereo	1.99 735	2.36 689	1.81 743	3.24 754	1.67 775	1.94 752	1.98 807	2.72 805	1.68 781	2.72 809	1.94 812	1.98 761	1.74 785	1.79 754	1.27 753	1.95 736	2.00 779	2.53 813	1.60 783	1.68 739	1.15 686

4.25_new	2.00 742	2.33 682	1.82 748	3.32 759	1.69 784	1.95 755	1.99 810	2.72 805	1.71 791	2.72 809	1.97 815	2.01 763	1.74 785	1.77 751	1.28 754	2.18 755	2.01 781	2.48 811	1.58 778	1.65 736	1.17 690

4.5w_new	2.00 742	2.33 682	1.82 748	3.32 759	1.69 784	1.95 755	1.99 810	2.72 805	1.71 791	2.72 809	1.97 815	2.01 763	1.74 785	1.77 751	1.28 754	2.18 755	2.01 781	2.48 811	1.58 778	1.65 736	1.17 690

2.75w_new	1.99 735	2.34 686	1.81 743	3.14 748	1.62 768	1.94 752	1.99 810	2.72 805	1.71 791	2.72 809	1.99 824	1.90 756	1.73 783	1.82 757	1.29 756	2.37 776	2.01 781	2.31 799	1.42 768	1.77 746	1.22 741

3.75w	1.99 735	2.31 680	1.83 751	3.16 750	1.65 770	1.93 751	1.98 807	2.72 805	1.68 781	2.73 814	1.97 815	2.00 762	1.72 782	1.81 755	1.25 752	2.27 767	2.01 781	2.38 804	1.42 768	1.71 740	1.24 744

4.5w-stereo	1.99 735	2.33 682	1.81 743	3.28 756	1.68 779	1.94 752	1.99 810	2.72 805	1.70 789	2.72 809	1.99 824	1.97 760	1.68 771	1.76 749	1.29 756	1.91 733	2.02 785	2.53 813	1.61 787	1.75 745	1.16 689

HUF	2.18 773	2.30 679	1.99 783	2.34 722	2.02 811	2.41 789	2.06 815	2.38 793	1.89 815	2.36 795	1.85 801	2.56 802	1.98 803	2.31 790	1.97 817	2.30 772	2.03 786	2.30 798	2.11 820	2.23 773	2.16 807

AIO_rvc	2.18 773	2.34 686	1.87 758	2.32 721	1.94 806	2.40 788	1.89 804	2.37 792	2.07 824	2.52 803	1.95 814	2.44 794	1.99 805	2.41 795	1.89 814	2.32 774	2.09 787	2.24 795	2.18 822	2.21 772	2.23 809

AIO_test	2.18 773	2.09 662	2.04 784	2.42 728	2.01 808	2.47 791	1.94 806	2.34 791	2.03 823	2.56 804	1.94 812	2.43 793	1.94 800	2.41 795	1.87 811	2.39 778	2.10 788	2.35 803	1.91 819	2.25 775	2.19 808

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 575	5.18 791	1.98 779	2.19 703	0.17 294	0.19 267	0.18 298	0.19 272	0.16 291	0.20 279	0.19 322	0.22 298	0.22 339	0.20 278	0.15 277	2.28 768	2.13 789	0.24 318	0.17 316	0.18 275	0.16 272

error version	0.93 602	4.47 774	2.35 788	1.99 697	0.37 491	0.41 410	0.36 481	0.41 412	0.35 487	0.43 432	0.36 492	0.41 421	0.40 514	0.41 419	0.36 481	1.87 727	2.16 790	0.47 529	0.37 514	0.39 449	0.33 456

test_1	0.93 602	4.47 774	2.35 788	1.99 697	0.37 491	0.41 410	0.36 481	0.41 412	0.35 487	0.43 432	0.36 492	0.41 421	0.40 514	0.41 419	0.36 481	1.87 727	2.16 790	0.47 529	0.37 514	0.39 449	0.33 456

STTStereo	3.73 820	30.40 869	2.37 790	2.39 726	2.31 823	2.35 786	2.33 821	2.29 784	2.42 826	2.32 794	2.34 828	2.33 787	2.36 814	2.30 789	2.27 825	2.35 775	2.22 792	2.31 799	2.22 823	2.29 778	2.34 814

NCCL2	2.28 785	2.27 677	2.28 786	2.28 713	2.28 821	2.27 781	2.29 820	2.28 782	2.28 825	2.27 789	2.28 827	2.28 783	2.27 813	2.27 787	2.28 826	2.28 768	2.28 793	2.27 796	2.29 826	2.27 776	2.29 810

iRaftStereo_RVC	0.97 607	3.17 732	2.30 787	2.42 728	0.38 499	0.54 547	0.38 494	0.54 543	0.38 504	0.54 548	0.38 504	0.54 552	0.38 501	0.54 547	0.38 495	2.38 777	2.34 794	0.49 542	0.36 511	0.49 515	0.36 479

PDISCO_ROB	0.83 575	2.80 722	3.49 823	0.14 149	0.11 208	0.17 260	0.09 175	0.15 253	0.10 186	0.15 246	0.12 249	0.16 258	0.14 274	3.30 823	0.13 259	0.14 174	2.34 794	0.16 259	0.12 246	2.62 803	0.10 169

test12345	1.57 708	3.40 739	2.65 794	3.62 777	0.91 644	1.31 708	0.90 643	1.31 711	0.90 650	1.31 713	0.90 649	1.31 717	0.90 641	1.31 718	0.90 647	3.27 800	2.43 796	1.17 668	0.80 647	1.17 649	0.82 632

LiteMatch	1.13 635	0.73 395	2.80 804	3.23 752	0.61 586	0.83 600	0.68 598	0.73 584	0.69 612	1.00 625	0.77 635	0.94 625	0.57 581	0.82 600	0.64 587	2.97 794	2.43 796	0.68 587	0.32 474	0.56 541	0.70 602

Lsterematch	1.13 635	0.73 395	2.80 804	3.23 752	0.61 586	0.83 600	0.68 598	0.73 584	0.69 612	1.00 625	0.77 635	0.94 625	0.57 581	0.82 600	0.64 587	2.97 794	2.43 796	0.68 587	0.32 474	0.56 541	0.70 602

vfmstereo	1.56 707	3.35 737	2.69 796	3.52 770	0.91 644	1.31 708	0.91 645	1.31 711	0.90 650	1.31 713	0.90 649	1.31 717	0.90 641	1.32 719	0.91 648	3.30 803	2.44 799	1.17 668	0.80 647	1.17 649	0.80 626

vfm_20000	1.59 709	3.45 744	2.74 800	3.61 775	0.93 653	1.33 711	0.92 647	1.33 714	0.93 661	1.33 716	0.93 661	1.33 720	0.91 645	1.33 721	0.93 656	3.35 808	2.48 800	1.19 675	0.81 652	1.19 654	0.83 635

15000	1.59 709	3.43 741	2.66 795	3.61 775	0.93 653	1.33 711	0.92 647	1.33 714	0.91 653	1.33 716	0.92 657	1.39 730	0.91 645	1.33 721	0.92 649	3.28 801	2.51 801	1.19 675	0.81 652	1.19 654	0.83 635

onlyftn100k	1.59 709	3.54 747	2.69 796	3.56 772	0.92 648	1.33 711	0.93 656	1.33 714	0.93 661	1.33 716	0.92 657	1.33 720	0.92 648	1.33 721	0.93 656	3.30 803	2.53 802	1.20 681	0.83 659	1.22 710	0.83 635

20000	1.60 713	3.48 746	2.79 803	3.62 777	0.93 653	1.34 717	0.92 647	1.34 719	0.93 661	1.34 723	0.93 661	1.34 724	0.92 648	1.34 724	0.93 656	3.28 801	2.54 803	1.19 675	0.81 652	1.19 654	0.83 635

NLSM1	2.93 813	3.24 734	2.57 793	4.04 790	2.66 824	3.30 819	2.55 823	3.29 823	2.55 827	3.35 825	2.48 829	3.28 824	2.47 815	3.34 825	2.49 827	3.26 798	2.55 804	3.13 819	2.57 829	3.00 806	2.46 817

25000	1.60 713	3.38 738	2.69 796	3.67 783	0.91 644	1.33 711	0.94 657	1.33 714	0.95 668	1.33 716	0.93 661	1.35 726	0.93 654	1.35 726	0.92 649	3.34 807	2.59 805	1.21 728	0.83 659	1.21 708	0.83 635

17500	1.60 713	3.45 744	2.77 801	3.64 780	0.92 648	1.33 711	0.95 658	1.33 714	0.95 668	1.35 726	0.92 657	1.33 720	0.95 655	1.35 726	0.92 649	3.30 803	2.61 806	1.19 675	0.81 652	1.21 708	0.81 629

123456	1.60 713	3.43 741	2.70 799	3.59 773	0.94 657	1.34 717	0.92 647	1.34 719	0.94 666	1.34 723	0.93 661	1.34 724	0.92 648	1.34 724	0.93 656	3.31 806	2.70 807	1.20 681	0.83 659	1.20 659	0.81 629

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 848	50.87 885	2.78 802	2.87 743	2.71 825	2.78 813	0.47 547	2.88 818	2.86 831	1.89 754	2.67 830	2.79 820	2.79 819	2.78 819	2.83 828	2.82 793	2.82 808	2.83 818	2.77 830	2.83 805	2.76 819
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DNSM	2.56 800	4.43 772	3.08 817	4.09 792	1.86 799	2.66 804	1.86 799	2.66 804	1.87 812	2.66 807	1.86 802	2.66 808	1.86 791	2.66 808	1.87 811	3.82 814	2.94 809	2.42 806	1.73 808	2.42 783	1.73 795

HCRNet	1.22 686	7.11 820	3.00 806	3.55 771	0.33 464	0.29 331	0.14 263	0.19 272	0.15 282	0.33 360	0.29 391	0.25 320	0.14 274	0.22 296	0.33 459	3.64 811	3.00 810	0.76 607	0.32 474	0.18 275	0.13 246

rvit_0105_6	3.87 825	5.73 814	3.10 818	4.69 808	3.12 837	4.54 833	3.02 832	4.56 839	3.04 832	4.54 840	3.03 833	4.54 838	3.04 823	4.56 839	3.05 831	4.58 826	3.05 811	4.58 837	3.05 834	4.58 826	3.05 824

rvit_105_1	3.83 821	5.22 795	3.01 807	4.53 797	3.01 827	4.51 831	3.01 831	4.56 839	3.04 832	4.53 838	3.03 833	4.55 840	3.03 820	4.56 839	3.04 829	4.57 823	3.05 811	4.57 835	3.05 834	4.57 825	3.05 824

rvit_stereo_0081	3.83 821	5.23 798	3.01 807	4.53 797	3.03 829	4.55 837	3.02 832	4.56 839	3.04 832	4.52 836	3.02 831	4.54 838	3.03 820	4.56 839	3.04 829	4.57 823	3.05 811	4.57 835	3.05 834	4.58 826	3.05 824

rvit_stereo_0082	3.86 823	5.82 815	3.01 807	4.53 797	3.03 829	4.54 833	3.02 832	4.56 839	3.04 832	4.53 838	3.02 831	4.55 840	3.04 823	4.57 842	3.05 831	4.57 823	3.05 811	4.58 837	3.05 834	4.58 826	3.06 827

rvit_stereo_0081_aga	3.86 823	5.33 802	3.02 810	4.55 803	3.04 833	4.54 833	3.02 832	4.64 846	3.06 836	4.54 840	3.04 835	4.62 847	3.08 827	4.62 845	3.07 834	4.58 826	3.06 815	4.60 839	3.08 838	4.63 829	3.07 828

rvit_stereo_0080	3.89 826	5.70 812	3.04 812	4.54 800	3.03 829	4.56 838	3.05 838	4.60 843	3.07 837	4.58 843	3.06 836	4.59 842	3.06 825	4.61 843	3.08 835	4.63 828	3.09 816	4.64 841	3.10 839	4.65 830	3.10 831

whm_eth	3.89 826	5.70 812	3.04 812	4.54 800	3.03 829	4.56 838	3.05 838	4.60 843	3.07 837	4.58 843	3.06 836	4.59 842	3.06 825	4.61 843	3.08 835	4.63 828	3.09 816	4.64 841	3.10 839	4.65 830	3.10 831

NLCSM	3.67 819	4.08 764	3.19 822	4.80 811	3.26 839	3.99 827	3.24 846	4.25 835	3.18 844	4.09 831	3.27 844	4.14 833	3.18 832	4.13 833	3.28 842	4.06 815	3.10 818	3.85 831	3.14 843	3.91 816	3.27 839

rvit_0105_4	3.91 828	5.47 810	3.02 810	4.54 800	3.02 828	4.54 833	3.03 836	4.75 849	3.17 843	4.57 842	3.06 836	4.61 846	3.16 831	4.65 846	3.09 837	4.66 830	3.11 819	4.68 844	3.18 845	4.81 836	3.16 836

rvit_0105_3	3.91 828	5.33 802	3.06 815	4.60 806	3.07 835	4.60 840	3.06 840	4.62 845	3.08 840	4.60 845	3.07 839	4.62 847	3.08 827	4.67 847	3.10 838	4.70 831	3.11 819	4.77 848	3.19 846	4.77 835	3.14 835

rvit_stereo_ft	3.93 831	5.44 808	3.05 814	4.59 805	3.06 834	4.61 841	3.08 841	4.67 848	3.12 842	4.63 847	3.10 841	4.65 849	3.11 829	4.69 849	3.13 839	4.70 831	3.14 821	4.71 846	3.15 844	4.74 833	3.16 836

rvit_stereo_0083	3.92 830	5.30 801	3.06 815	4.61 807	3.09 836	4.67 842	3.08 841	4.66 847	3.09 841	4.62 846	3.10 841	4.66 850	3.11 829	4.67 847	3.16 840	4.72 833	3.16 822	4.77 848	3.11 841	4.66 832	3.11 833

FC-DCNN v2	5.10 849	5.15 790	4.49 831	5.07 819	3.37 841	6.87 855	4.75 860	5.04 855	6.34 864	7.84 865	5.06 861	6.72 865	4.09 849	4.99 854	5.44 861	5.03 837	3.16 822	4.67 843	4.86 861	5.15 844	3.89 848

MLG-Stereo_test1	4.25 833	5.34 805	3.61 825	5.31 821	3.63 845	5.23 849	3.57 849	5.38 857	3.65 847	5.23 854	3.47 846	4.76 851	3.74 840	4.85 850	3.71 847	4.96 835	3.18 824	4.71 846	2.92 831	4.86 839	2.90 821

MLG-Stereo_test3	4.26 834	4.85 778	3.95 829	5.35 822	3.60 844	4.75 846	3.76 852	5.49 858	3.71 849	5.39 855	3.69 850	4.82 853	3.66 837	4.85 850	3.73 850	4.93 834	3.19 825	4.69 845	2.99 833	4.84 838	2.98 823

MLG-Stereo_test2	4.28 835	5.46 809	3.69 827	4.86 815	3.72 847	5.58 852	3.42 847	4.81 851	3.77 853	4.85 850	3.72 851	5.55 859	3.63 836	5.58 857	3.53 845	4.41 820	3.28 826	4.99 852	2.95 832	4.75 834	3.13 834

rvit_0105_5	4.10 832	5.40 806	3.13 821	4.71 810	3.15 838	4.72 845	3.10 843	4.90 854	3.27 845	4.69 848	3.16 843	4.84 854	3.25 833	4.96 853	3.34 843	5.05 838	3.39 827	5.10 853	3.40 847	5.11 843	3.42 840

DPSNet	3.66 818	3.60 749	3.62 826	3.63 779	3.64 846	3.65 822	3.65 851	3.66 828	3.67 848	3.67 827	3.65 849	3.67 828	3.66 837	3.66 827	3.68 846	3.68 812	3.66 828	3.67 826	3.68 852	3.67 810	3.67 843

DispFullNet	4.61 841	4.84 777	3.12 819	5.00 818	3.57 843	4.75 846	3.03 836	7.75 865	4.17 857	4.91 852	3.09 840	6.20 861	3.95 846	6.71 861	3.51 844	5.30 841	3.67 829	5.86 860	3.63 849	5.61 847	3.46 841

AEACV	1.12 633	0.52 350	3.12 819	3.24 754	0.86 636	0.53 542	0.49 558	0.60 559	0.47 554	0.53 542	0.49 566	0.55 556	0.45 543	0.55 551	0.47 549	3.01 796	3.88 830	0.71 597	0.60 599	0.80 588	0.48 539

SGM-Forest	5.21 851	5.92 816	4.08 830	6.18 828	4.16 852	6.31 854	4.34 859	6.50 860	4.33 858	6.14 861	4.21 857	6.61 864	4.55 852	6.67 860	4.48 857	5.94 845	3.94 831	5.85 859	4.03 858	5.79 849	4.17 851
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Occ-G	1.12 633	0.52 350	3.72 828	3.50 769	0.50 562	0.56 550	0.47 547	0.54 543	0.46 548	0.54 548	0.41 525	0.54 552	0.42 532	0.52 540	0.42 528	3.42 810	4.02 832	0.52 558	0.45 558	0.51 528	0.44 523

BUS	0.83 575	1.91 648	0.92 602	4.48 794	0.02 22	0.40 391	0.04 109	0.41 412	0.02 28	0.48 502	0.03 62	0.41 421	0.05 132	0.03 49	0.05 129	1.97 737	4.19 833	0.33 367	0.23 342	0.34 358	0.27 376

BSDual-CNN	0.81 567	1.91 648	0.92 602	4.48 794	0.02 22	0.42 431	0.06 158	0.41 412	0.02 28	0.48 502	0.03 62	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 737	4.19 833	0.33 367	0.23 342	0.34 358	0.27 376

hknet	1.10 630	1.85 639	3.49 823	4.48 794	0.02 22	0.42 431	0.06 158	0.41 412	0.02 28	0.48 502	0.03 62	0.41 421	0.03 59	0.42 433	0.03 58	4.39 819	4.19 833	0.33 367	0.23 342	0.34 358	0.27 376

PhaseNet	1.74 722	6.34 818	4.81 833	6.77 832	0.24 344	0.80 592	0.53 569	0.48 502	0.22 332	0.53 542	0.28 376	0.48 512	0.25 353	0.40 399	0.32 447	6.39 849	4.61 836	0.46 519	0.38 528	0.25 314	0.18 296

AANet_RVC	1.26 690	0.31 249	4.99 835	5.93 826	0.20 320	0.25 312	0.20 308	0.25 314	0.20 324	0.23 301	0.19 322	0.25 320	0.20 331	0.25 318	0.20 322	5.66 843	4.76 837	0.26 330	0.30 455	0.24 311	0.27 376

TestStereo	4.88 845	4.75 776	4.79 832	4.87 817	4.92 855	4.81 848	4.90 861	4.78 850	4.77 860	4.87 851	4.89 860	4.90 855	4.91 853	4.99 854	4.79 858	4.98 836	4.87 838	4.87 851	4.92 862	5.00 842	5.00 853

SGM+DAISY	7.06 855	9.15 834	5.38 838	8.84 843	5.18 856	8.80 861	5.31 863	8.79 868	5.28 862	8.89 868	5.20 862	8.93 868	5.33 855	8.95 868	5.36 860	8.70 860	5.21 839	8.74 868	5.20 863	8.89 862	5.15 854

rvit_stereo_0075_2	6.64 853	8.80 832	5.25 836	7.89 838	5.27 857	7.90 859	5.27 862	7.92 866	5.28 862	7.91 866	5.29 863	7.93 866	5.27 854	7.92 866	5.28 859	7.93 856	5.28 840	7.93 865	5.29 864	7.93 858	5.28 855

test_5	4.62 842	7.55 823	6.23 841	6.32 830	3.40 842	5.29 850	3.50 848	3.53 827	4.11 856	4.28 833	4.47 859	4.26 836	4.38 851	3.68 828	3.24 841	5.89 844	5.60 841	4.84 850	3.50 848	4.33 820	3.93 850

Sa-1000	4.34 838	8.37 827	6.84 845	6.98 836	4.45 854	3.58 820	3.00 830	3.42 826	3.39 846	2.61 805	4.00 855	3.83 830	4.01 848	3.90 830	3.90 851	5.98 846	5.62 842	3.76 828	2.34 827	4.35 821	2.47 818

LiteMatch*	2.07 755	1.30 565	5.73 840	6.28 829	0.79 627	1.33 711	0.80 629	1.30 710	1.02 685	1.33 716	0.84 646	1.33 720	0.97 657	1.28 717	1.04 675	6.05 847	5.89 843	1.28 736	0.76 639	1.28 717	0.88 643

RAFT	6.73 854	9.36 836	7.40 848	8.51 842	6.55 859	6.88 856	6.60 865	6.79 861	6.60 865	6.80 862	6.72 867	5.31 858	5.50 856	6.61 859	6.61 865	8.42 858	5.89 843	5.73 857	5.45 866	6.61 851	6.24 857

RAFT+CT+SA	4.28 835	7.62 824	4.91 834	5.55 824	2.28 821	3.09 814	3.64 850	4.49 837	3.07 837	4.80 849	3.35 845	4.77 852	3.70 839	4.29 836	3.05 831	5.58 842	5.98 845	3.58 825	3.78 854	4.26 819	3.72 844

raft_robust	4.71 843	7.75 825	5.40 839	6.81 833	3.31 840	4.28 830	4.20 858	4.32 836	4.37 859	4.35 835	4.35 858	4.14 833	3.75 841	4.30 837	4.20 856	6.67 851	6.37 846	3.36 823	4.24 860	4.86 839	3.25 838

cross-raft	4.83 844	7.52 822	6.43 842	6.63 831	3.96 850	4.51 831	3.99 856	4.49 837	3.96 855	4.52 836	3.96 854	4.50 837	3.97 847	4.50 838	3.97 852	6.65 850	6.44 847	4.33 832	3.92 856	4.35 821	3.91 849

TestStereo1	4.60 839	8.41 828	6.44 843	6.86 834	3.79 848	3.97 825	3.78 853	3.99 832	3.74 850	3.97 829	3.52 847	3.94 831	3.58 834	3.98 831	3.72 848	6.82 852	6.50 848	3.76 828	3.66 850	3.90 813	3.74 846

SA-5K	4.60 839	8.41 828	6.44 843	6.86 834	3.79 848	3.97 825	3.78 853	3.99 832	3.74 850	3.97 829	3.52 847	3.94 831	3.58 834	3.98 831	3.72 848	6.82 852	6.50 848	3.76 828	3.66 850	3.90 813	3.74 846

SA	4.33 837	7.35 821	6.85 846	5.96 827	4.09 851	3.59 821	3.15 844	3.82 830	2.64 828	3.91 828	3.85 852	3.57 826	2.72 818	3.13 821	4.03 853	7.09 855	6.86 850	3.57 824	3.12 842	3.85 812	3.51 842

MCSU-Stereo	2.48 797	10.56 845	8.50 854	9.47 848	0.31 437	0.43 438	0.30 385	0.42 431	0.30 402	0.42 425	0.30 406	0.42 439	0.30 401	0.41 419	0.30 393	8.86 861	6.93 851	0.40 472	0.29 436	0.39 449	0.28 406

testmc14	2.43 794	10.48 844	8.02 852	8.93 844	0.31 437	0.44 473	0.30 385	0.42 431	0.30 402	0.42 425	0.30 406	0.42 439	0.30 401	0.42 433	0.30 393	8.88 862	6.99 852	0.41 490	0.28 421	0.39 449	0.28 406

test_4	4.88 845	8.13 826	6.98 847	7.46 837	4.44 853	4.25 829	3.85 855	4.04 834	3.92 854	4.13 832	3.91 853	4.18 835	3.84 844	4.14 834	4.06 854	7.01 854	7.13 853	4.53 833	3.72 853	4.09 817	3.72 844

test-1	6.46 852	9.16 835	8.03 853	8.09 839	5.62 858	6.11 853	6.35 864	6.85 862	4.94 861	6.08 860	6.29 866	4.98 856	6.43 858	6.22 858	6.36 864	6.16 848	7.47 854	5.82 858	5.44 865	7.11 855	5.68 856

test_3	5.01 847	8.86 833	7.77 849	8.09 839	2.76 826	4.13 828	4.05 857	3.88 831	3.76 852	4.33 834	4.13 856	3.71 829	3.91 845	4.21 835	4.06 854	7.93 856	7.69 855	4.53 833	3.91 855	4.17 818	4.29 852

test-v	7.53 856	11.89 846	7.98 850	9.36 846	7.14 860	7.06 857	7.09 866	7.37 863	6.91 866	7.29 863	5.71 864	6.45 862	6.93 859	6.73 862	7.27 866	8.93 863	7.85 856	6.98 863	6.80 867	7.56 856	7.34 859

test-2	7.53 856	11.89 846	7.98 850	9.36 846	7.14 860	7.06 857	7.09 866	7.37 863	6.91 866	7.29 863	5.71 864	6.45 862	6.93 859	6.73 862	7.27 866	8.93 863	7.85 856	6.98 863	6.80 867	7.56 856	7.34 859

PCWNet_CMD	2.80 812	9.82 839	0.32 354	10.09 853	0.32 451	0.49 514	0.33 455	3.34 824	0.33 471	0.49 512	0.33 471	0.49 519	8.73 863	0.48 510	0.33 459	0.41 402	9.22 858	0.42 506	0.29 436	9.55 865	0.31 440

MSMDNet	2.65 802	10.14 842	0.33 359	9.74 849	0.32 451	0.87 605	0.33 455	2.95 819	0.68 607	0.49 512	0.34 479	0.49 519	5.70 857	0.49 517	0.33 459	0.42 416	9.57 859	0.41 490	0.31 466	8.36 860	0.65 591

pcwnet_v2	2.66 803	9.89 840	0.33 359	9.89 850	0.32 451	0.50 523	0.32 444	0.49 510	0.33 471	0.49 512	0.34 479	0.49 519	8.76 864	0.48 510	0.33 459	0.41 402	9.58 860	0.40 472	0.29 436	9.01 863	0.63 583

CFNet_pseudo	2.67 804	9.36 836	0.32 354	10.99 855	0.33 464	0.85 602	0.33 455	0.49 510	0.33 471	0.49 512	0.32 462	0.49 519	7.26 861	0.49 517	0.33 459	0.41 402	9.62 861	0.41 490	0.29 436	10.03 867	0.29 415

ccs_rob	2.79 811	10.17 843	0.32 354	10.00 852	0.33 464	0.49 514	0.33 455	1.90 752	0.32 461	0.51 535	0.33 471	0.49 519	9.24 866	0.49 517	0.33 459	0.41 402	9.82 862	0.41 490	0.28 421	9.34 864	0.29 415

UCFNet_RVC	2.75 807	10.06 841	0.29 323	10.31 854	0.29 376	0.42 431	0.29 376	0.43 439	0.29 386	0.42 425	0.29 391	0.42 439	9.87 867	0.43 440	0.29 383	0.36 356	9.84 863	0.36 403	0.26 361	9.77 866	0.26 336

CFNet_ucs	2.73 805	9.64 838	0.33 359	9.92 851	0.32 451	0.49 514	0.33 455	0.49 510	0.33 471	0.49 512	0.33 471	0.49 519	8.98 865	0.48 510	0.33 459	0.41 402	9.96 864	0.40 472	0.29 436	10.12 868	0.54 562

TestStereo_HL3	2.76 808	0.41 292	11.46 858	14.11 857	0.30 388	0.45 488	0.29 376	0.43 439	0.29 386	0.43 432	0.29 391	0.43 448	0.28 379	0.44 471	0.30 393	13.57 867	10.32 865	0.41 490	0.27 400	0.38 400	0.27 376

TestStereo_HL2	2.73 805	0.41 292	11.06 855	14.13 858	0.30 388	0.44 473	0.28 361	0.43 439	0.29 386	0.43 432	0.28 376	0.43 448	0.29 391	0.43 440	0.28 365	13.51 866	10.37 866	0.41 490	0.27 400	0.38 400	0.27 376

GGDA	2.76 808	0.41 292	11.34 857	14.28 859	0.30 388	0.44 473	0.29 376	0.43 439	0.29 386	0.43 432	0.28 376	0.43 448	0.28 379	0.43 440	0.29 383	13.45 865	10.57 867	0.41 490	0.27 400	0.38 400	0.27 376

TestStereo-Hl	2.78 810	0.42 304	11.23 856	14.38 860	0.30 388	0.44 473	0.30 385	0.43 439	0.28 376	0.43 432	0.29 391	0.44 484	0.29 391	0.44 471	0.29 383	13.64 868	10.73 868	0.41 490	0.27 400	0.38 400	0.27 376

MANE	19.05 859	23.00 854	15.00 859	23.00 867	15.00 862	24.00 868	16.00 868	24.00 875	16.00 868	22.00 875	15.00 868	23.00 875	16.00 868	23.00 875	15.00 868	22.00 875	15.00 869	22.00 875	15.00 869	22.00 875	15.00 861

rafts_anoy	20.00 860	20.00 848	20.00 860	20.00 861	20.00 863	20.00 862	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 870	20.00 869	20.00 870	20.00 869	20.00 862

raft+_RVC	20.00 860	20.00 848	20.00 860	20.00 861	20.00 863	20.00 862	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 870	20.00 869	20.00 870	20.00 869	20.00 862

raftrobust	20.00 860	20.00 848	20.00 860	20.00 861	20.00 863	20.00 862	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 870	20.00 869	20.00 870	20.00 869	20.00 862

CasAABBNet	20.00 860	20.00 848	20.00 860	20.00 861	20.00 863	20.00 862	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 870	20.00 869	20.00 870	20.00 869	20.00 862

RALCasStereoNet	20.00 860	20.00 848	20.00 860	20.00 861	20.00 863	20.00 862	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 870	20.00 869	20.00 870	20.00 869	20.00 862

RALAANet	20.00 860	20.00 848	20.00 860	20.00 861	20.00 863	20.00 862	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 870	20.00 869	20.00 870	20.00 869	20.00 862

WCMA_ROB	31.10 871	35.43 874	27.12 870	39.51 885	23.10 869	38.78 886	25.30 879	37.49 893	25.39 879	37.29 892	27.02 879	38.52 893	26.48 879	37.80 892	26.44 879	36.28 883	22.65 876	33.90 880	22.30 876	37.10 890	24.18 872

PM Cens cmp D40	30.50 867	37.00 876	24.00 866	37.00 874	24.00 870	37.00 877	24.00 875	37.00 884	24.00 875	37.00 883	24.00 875	37.00 884	24.00 875	37.00 883	24.00 875	37.00 884	24.00 877	37.00 885	24.00 877	37.00 881	24.00 868

PM Graph cmp D40	30.50 867	37.00 876	24.00 866	37.00 874	24.00 870	37.00 877	24.00 875	37.00 884	24.00 875	37.00 883	24.00 875	37.00 884	24.00 875	37.00 883	24.00 875	37.00 884	24.00 877	37.00 885	24.00 877	37.00 881	24.00 868

PatchMatch Cens Cmp	30.50 867	37.00 876	24.00 866	37.00 874	24.00 870	37.00 877	24.00 875	37.00 884	24.00 875	37.00 883	24.00 875	37.00 884	24.00 875	37.00 883	24.00 875	37.00 884	24.00 877	37.00 885	24.00 877	37.00 881	24.00 868

PatchMatch Graph Cmp	30.50 867	37.00 876	24.00 866	37.00 874	24.00 870	37.00 877	24.00 875	37.00 884	24.00 875	37.00 883	24.00 875	37.00 884	24.00 875	37.00 883	24.00 875	37.00 884	24.00 877	37.00 885	24.00 877	37.00 881	24.00 868

111	30.40 866	30.94 870	29.72 871	32.61 868	30.02 874	33.57 869	30.47 880	31.50 876	29.39 880	30.98 876	29.11 880	29.78 876	30.39 883	29.45 876	30.76 883	30.08 876	29.02 881	29.92 876	30.32 884	29.86 876	30.17 873

fff	1000028.16 892	29.62 866	29.72 871	32.61 868	30.02 874	35.13 871	31.83 881	32.07 877	10000000.00 901	35.27 879	29.82 881	32.45 877	30.15 880	32.35 877	30.09 880	31.04 877	29.55 882	30.64 877	30.14 881	10000000.00 903	30.77 874

csc	1000028.16 892	29.62 866	29.72 871	32.61 868	30.02 874	35.13 871	31.83 881	32.07 877	10000000.00 901	35.27 879	29.82 881	32.45 877	30.15 880	32.35 877	30.09 880	31.04 877	29.55 882	30.64 877	30.14 881	10000000.00 903	30.77 874

cscssc	1000028.16 892	29.62 866	29.72 871	32.61 868	30.02 874	35.13 871	31.83 881	32.07 877	10000000.00 901	35.27 879	29.82 881	32.45 877	30.15 880	32.35 877	30.09 880	31.04 877	29.55 882	30.64 877	30.14 881	10000000.00 903	30.77 874

DCANet-4	35.22 872	34.54 871	35.08 877	33.58 872	35.47 881	34.55 870	35.53 887	36.08 882	35.85 884	35.92 882	35.77 886	35.18 882	35.48 885	35.39 882	37.15 890	34.55 882	33.92 885	35.02 883	34.90 886	35.79 880	34.74 880

tt	500032.53 890	34.60 872	29.72 871	37.47 883	34.41 879	36.85 875	35.22 885	34.71 880	33.55 882	34.50 877	35.43 884	33.81 880	10000000.00 902	33.57 880	33.13 884	33.68 880	35.00 886	34.03 881	35.26 887	30.96 877	34.63 878

DCANet	500032.53 890	34.60 872	29.72 871	37.47 883	34.41 879	36.85 875	35.22 885	34.71 880	33.55 882	34.50 877	35.43 884	33.81 880	10000000.00 902	33.57 880	33.13 884	33.68 880	35.00 886	34.03 881	35.26 887	30.96 877	34.63 878

ADStereo(finetuned)	36.13 873	36.63 875	38.07 882	36.97 873	33.25 878	35.91 874	34.45 884	36.36 883	32.99 881	38.14 893	36.71 887	36.69 883	34.13 884	38.57 893	40.79 891	37.60 893	36.58 888	35.90 884	33.36 885	35.42 879	34.04 877

fast-reg	37.00 874	37.00 876	37.00 878	37.00 874	37.00 882	37.00 877	37.00 888	37.00 884	37.00 885	37.00 883	37.00 888	37.00 884	37.00 886	37.00 883	37.00 886	37.00 884	37.00 889	37.00 885	37.00 889	37.00 881	37.00 881

Reg-Stereo(zero)	37.00 874	37.00 876	37.00 878	37.00 874	37.00 882	37.00 877	37.00 888	37.00 884	37.00 885	37.00 883	37.00 888	37.00 884	37.00 886	37.00 883	37.00 886	37.00 884	37.00 889	37.00 885	37.00 889	37.00 881	37.00 881

FLISNet	37.00 874	37.00 876	37.00 878	37.00 874	37.00 882	37.00 877	37.00 888	37.00 884	37.00 885	37.00 883	37.00 888	37.00 884	37.00 886	37.00 883	37.00 886	37.00 884	37.00 889	37.00 885	37.00 889	37.00 881	37.00 881

CoSv	37.00 874	37.00 876	37.00 878	37.00 874	37.00 882	37.00 877	37.00 888	37.00 884	37.00 885	37.00 883	37.00 888	37.00 884	37.00 886	37.00 883	37.00 886	37.00 884	37.00 889	37.00 885	37.00 889	37.00 881	37.00 881

NOSS_ROB	102.95 879	153.00 890	121.00 886	51.00 886	44.00 886	165.00 890	127.00 894	153.00 896	119.00 891	164.00 897	125.00 894	168.00 897	120.00 892	153.00 896	117.00 894	49.00 894	44.00 893	49.00 894	44.00 893	49.00 891	44.00 885

CBMV	128.50 880	1422.70 898	53.10 884	79.50 887	51.30 887	77.30 888	49.70 892	74.00 894	48.20 890	77.20 895	48.80 893	73.90 895	48.00 891	73.80 895	48.80 893	70.40 895	45.10 894	68.90 895	46.10 894	68.20 892	45.00 886
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	69.83 878	87.70 886	41.95 883	113.75 888	65.62 888	75.05 887	55.25 893	75.64 895	45.04 889	71.61 894	41.75 892	72.81 894	44.06 890	68.38 894	44.63 892	101.89 896	59.57 895	107.10 896	61.05 895	104.38 893	59.38 887

MeshStereo	159.24 881	171.00 891	160.68 889	162.58 889	160.59 890	164.01 889	160.35 896	158.51 897	158.56 893	158.34 896	160.12 896	158.56 896	159.92 894	157.26 897	158.94 896	154.38 897	158.36 896	155.75 897	159.13 898	153.67 894	154.07 889
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
DF_test	189.29 882	560.34 895	182.58 890	229.00 891	135.68 889	197.79 891	135.52 895	197.80 898	135.44 892	197.75 898	135.49 895	197.90 898	135.51 893	197.84 898	135.75 895	217.37 899	171.11 897	183.74 898	127.67 897	183.56 895	127.88 888

AE-Stereo	201.80 883	123.00 887	115.00 885	219.00 890	218.00 892	223.00 892	244.00 898	217.00 899	236.00 895	202.00 899	203.00 897	205.00 899	208.00 895	225.00 899	204.00 897	210.00 898	198.00 898	197.00 899	184.00 899	204.00 896	201.00 890

DLCB_ROB	284.23 886	354.61 893	207.27 891	363.24 894	206.46 891	364.72 895	210.41 897	364.72 902	210.41 894	364.81 902	208.64 898	364.81 902	208.64 896	364.72 902	210.41 898	354.70 902	205.53 899	354.70 902	205.53 900	354.70 899	205.53 891

MGS-Stereo	239.45 884	123.00 887	135.00 887	266.00 892	286.00 893	277.00 893	305.00 899	271.00 900	242.00 896	274.00 900	279.00 899	255.00 900	270.00 897	268.00 900	297.00 899	221.00 900	247.00 900	216.00 900	123.00 896	217.00 897	217.00 892

EGLCR-Stereo	246.90 885	129.00 889	139.00 888	266.00 892	286.00 893	277.00 893	305.00 899	271.00 900	242.00 896	274.00 900	279.00 899	255.00 900	270.00 897	268.00 900	297.00 899	230.00 901	247.00 900	216.00 900	223.00 901	237.00 898	227.00 893

LE_ROB	396.57 887	471.28 894	329.84 892	471.48 895	308.15 895	526.83 896	322.10 901	488.15 903	323.76 898	495.46 903	317.97 901	497.17 903	320.10 899	481.62 903	326.76 901	462.71 903	298.97 902	466.16 903	285.98 902	447.62 900	289.21 894

SGM-ForestM	596.69 888	677.77 896	444.52 893	699.85 896	517.25 896	732.94 897	488.29 902	770.79 904	460.11 899	750.81 904	487.98 902	792.79 904	499.41 900	730.90 904	475.81 902	720.03 904	491.16 903	663.96 904	418.60 903	674.76 901	436.05 895

CBMV_ROB	818.48 889	913.88 897	709.52 894	862.84 897	597.78 897	1073.99 898	700.52 903	1015.66 905	702.59 900	1115.65 905	760.02 903	1130.24 905	721.57 901	1037.41 905	692.65 903	814.05 905	564.29 904	843.28 905	595.31 904	915.51 902	602.92 896

111111	10000000.00 895	10000000.00 899	10000000.00 895	10000000.00 898	10000000.00 898	10000000.00 899	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 901	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 902	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 905	10000000.00 906	10000000.00 905	10000000.00 903	10000000.00 897

SGD-Stereo	10000000.00 895	10000000.00 899	10000000.00 895	10000000.00 898	10000000.00 898	10000000.00 899	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 901	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 902	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 905	10000000.00 906	10000000.00 905	10000000.00 903	10000000.00 897

IGEV-Stereo++	10000000.00 895	10000000.00 899	10000000.00 895	10000000.00 898	10000000.00 898	10000000.00 899	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 901	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 902	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 905	10000000.00 906	10000000.00 905	10000000.00 903	10000000.00 897

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 895	10000000.00 899	10000000.00 895	10000000.00 898	10000000.00 898	10000000.00 899	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 901	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 902	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 905	10000000.00 906	10000000.00 905	10000000.00 903	10000000.00 897

IGEV-Stereo+	10000000.00 895	10000000.00 899	10000000.00 895	10000000.00 898	10000000.00 898	10000000.00 899	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 901	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 902	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 905	10000000.00 906	10000000.00 905	10000000.00 903	10000000.00 897

SDNR	10000000.00 895	10000000.00 899	10000000.00 895	10000000.00 898	10000000.00 898	10000000.00 899	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 901	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 902	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 905	10000000.00 906	10000000.00 905	10000000.00 903	10000000.00 897

anonymousdsp2	10000000.00 895	10000000.00 899	10000000.00 895	10000000.00 898	10000000.00 898	10000000.00 899	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 901	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 902	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 905	10000000.00 906	10000000.00 905	10000000.00 903	10000000.00 897

anonymousdsp	10000000.00 895	10000000.00 899	10000000.00 895	10000000.00 898	10000000.00 898	10000000.00 899	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 901	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 902	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 905	10000000.00 906	10000000.00 905	10000000.00 903	10000000.00 897

test_example2	10000000.00 895	10000000.00 899	10000000.00 895	10000000.00 898	10000000.00 898	10000000.00 899	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 901	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 902	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 905	10000000.00 906	10000000.00 905	10000000.00 903	10000000.00 897

DIP-Stereo	10000000.00 895	10000000.00 899	10000000.00 895	10000000.00 898	10000000.00 898	10000000.00 899	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 901	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 902	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 905	10000000.00 906	10000000.00 905	10000000.00 903	10000000.00 897
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
PatchMatch		37.00 876		37.00 874		37.00 877		37.00 884		37.00 883		37.00 884		37.00 883		37.00 884		37.00 885		37.00 881

ASD4		0.20 203

Low-res two-view benchmark