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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Wz-Net-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

CSP-Net	0.34 329	1.29 563	1.19 639	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	1.21 702	0.03 47	0.09 177	0.02 27	0.09 160

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

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	1.62 678	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

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	4.34 811	0.03 45	0.04 99	0.03 63	0.05 121	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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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_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

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

mmm	0.14 190	1.83 632	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

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

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

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

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

psmg	0.43 411	1.91 647	0.92 601	1.91 689	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	1.97 736	1.44 726	0.04 99	0.03 63	0.02 27	0.03 52

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

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

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

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	1.60 675	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	1.60 675	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

ADCRef	0.12 147	0.03 31	0.04 64	1.71 683	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

AnyNet_C32	0.14 190	0.04 52	0.03 39	2.22 704	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

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	1.08 675	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	1.13 680	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	1.07 672	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	1.11 678	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	0.99 656	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	0.93 650	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

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

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

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

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

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

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

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

11t1	0.17 230	2.16 668	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

BUS	0.83 575	1.91 647	0.92 601	4.48 789	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	1.97 736	4.19 828	0.33 367	0.23 342	0.34 358	0.27 376

NINENet	0.69 531	3.87 755	1.20 642	1.98 695	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	1.79 722	1.56 735	0.34 377	0.22 334	0.34 358	0.23 317

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

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	1.57 766	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	1.65 770	0.05 73	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	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	1.66 773	0.06 89	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

ADCP+	0.15 210	0.04 52	0.04 64	2.20 703	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
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

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

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

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

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

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
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
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

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

qqq1	0.25 278	3.70 746	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	3.70 746	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

ffm	0.25 278	3.83 752	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	3.83 752	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	3.83 752	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

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

qqq	0.16 222	2.01 657	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

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

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	1.71 787	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.07 154	0.04 96

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

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

BSDual-CNN	0.81 567	1.91 647	0.92 601	4.48 789	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	1.97 736	4.19 828	0.33 367	0.23 342	0.34 358	0.27 376

hknet	1.10 630	1.85 638	3.49 818	4.48 789	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	4.39 814	4.19 828	0.33 367	0.23 342	0.34 358	0.27 376

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

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

BEATNet-Init1	0.19 243	0.08 88	0.08 108	2.23 705	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

DeepPrunerF	0.19 243	0.08 88	0.08 108	2.23 705	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

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

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

CR-RVC	0.42 408	0.14 149	1.89 758	1.91 689	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	1.91 775	0.14 217	0.14 272	0.20 283	0.13 246

test_c	0.35 341	0.07 85	1.00 609	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	1.71 719	1.71 751	0.16 259	0.08 172	0.13 199	0.09 160

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

SuperB	0.21 254	0.10 102	2.51 791	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

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

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	0.82 631

PDISCO_ROB	0.83 575	2.80 721	3.49 818	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	3.30 818	0.13 259	0.14 174	2.34 793	0.16 259	0.12 246	2.62 798	0.10 169

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	1.73 684	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	1.68 681	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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

PASM	0.39 380	3.06 726	1.36 707	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

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
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
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
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

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

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

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

LACA_dic	0.45 447	0.13 126	1.78 740	1.70 682	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	1.73 720	1.69 749	0.16 259	0.11 211	0.13 199	0.13 246

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

DF	0.39 380	1.37 574	1.02 622	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	1.00 618	0.15 250	0.12 246	0.15 244	0.12 233

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
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

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

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

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

CR-Stereo	0.51 485	0.14 149	1.94 773	1.87 686	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	1.89 730	1.93 776	0.19 283	0.14 272	0.20 283	0.15 267

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

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

castereo++	0.54 492	3.59 743	1.15 633	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	1.16 650	0.15 250	0.14 272	0.15 244	0.13 246

DDVS	0.30 302	3.10 727	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

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

HCRNet	1.22 686	7.11 815	3.00 801	3.55 770	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	3.64 806	3.00 805	0.76 607	0.32 474	0.18 275	0.13 246

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

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

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

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	1.19 693	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	1.19 693	0.20 259	0.17 260	0.24 318	0.14 272	0.20 283	0.14 253

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

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

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

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

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

VIP-Stereo	0.70 534	2.97 724	2.43 790	2.49 730	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	1.86 724	1.26 704	0.23 307	0.15 285	0.23 306	0.15 267

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	3.08 824

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	3.08 824

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-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

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

castereo	0.61 510	3.79 751	1.35 699	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	1.38 722	0.17 270	0.16 290	0.18 275	0.16 272

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

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

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

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	2.84 815

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

ACV-stereo	0.30 302	2.08 659	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

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

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	0.90 649	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	0.93 649

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

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

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 575	5.18 786	1.98 778	2.19 702	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	2.28 767	2.13 788	0.24 318	0.17 316	0.18 275	0.16 272

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	0.93 659	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	1.20 657	0.99 658

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	0.95 665	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	0.98 657

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

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

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	0.91 652	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	0.99 658

CFNet	1.37 696	5.27 795	0.19 251	5.49 818	0.19 312	0.28 328	0.19 304	0.28 326	0.19 317	0.28 331	0.19 322	0.28 336	4.35 845	0.28 339	0.19 314	0.23 281	0.17 260	0.23 307	4.21 854	4.81 831	0.17 290

ssnet_v2	0.68 528	1.96 655	1.25 695	0.29 276	0.20 320	0.30 337	0.20 308	0.29 331	0.22 332	1.50 731	0.20 331	0.31 356	0.20 331	0.27 334	0.22 329	0.24 291	1.49 729	0.26 330	0.18 323	3.90 808	0.19 304

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

GEStereo_RVC	0.86 587	4.45 768	0.20 265	0.27 272	0.20 320	0.27 326	0.20 308	0.26 321	0.18 308	5.03 848	0.20 331	0.27 335	0.19 323	0.27 334	0.21 325	0.20 259	0.19 288	0.19 283	4.02 852	0.20 283	0.18 296

AANet_RVC	1.26 689	0.31 249	4.99 830	5.93 821	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	5.66 838	4.76 832	0.26 330	0.30 455	0.24 311	0.27 376

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

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

gwcnet-sp	0.82 572	1.72 598	1.48 720	0.39 331	0.15 277	0.31 345	0.21 313	0.20 280	0.25 349	1.61 736	0.23 344	0.28 336	0.26 363	0.20 278	0.15 277	0.24 291	1.33 713	0.32 360	0.16 290	6.75 847	0.23 317

scenet	0.82 572	1.72 598	1.48 720	0.39 331	0.15 277	0.31 345	0.21 313	0.20 280	0.25 349	1.61 736	0.23 344	0.28 336	0.26 363	0.20 278	0.15 277	0.24 291	1.33 713	0.32 360	0.16 290	6.75 847	0.23 317

ssnet	0.82 572	1.72 598	1.48 720	0.39 331	0.15 277	0.31 345	0.21 313	0.20 280	0.25 349	1.61 736	0.23 344	0.28 336	0.26 363	0.20 278	0.15 277	0.24 291	1.33 713	0.32 360	0.16 290	6.75 847	0.23 317

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

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

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

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

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	2.90 816

PAM	0.39 380	1.88 643	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

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

DCVSM-stereo	0.36 350	1.89 644	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

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
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

MGE	0.32 322	1.81 621	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

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

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

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

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

FENet	0.54 492	1.52 582	1.19 639	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	1.07 632	0.32 360	0.23 342	0.33 353	0.23 317

MGW-Stereo	0.31 311	1.60 589	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

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

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

DEFOM-Stereo	0.68 528	3.11 728	1.40 713	1.63 679	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	1.59 714	1.47 728	0.30 350	0.29 436	0.30 337	0.28 406

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_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

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.
IER	0.88 592	7.04 814	2.23 784	2.75 735	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

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	1.21 725	0.25 355	1.22 706	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
GeoMambaStereo_RVC	0.56 499	2.49 696	1.46 718	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

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

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	1.27 731	0.27 400	1.27 712	0.27 376

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
small-0shot	0.35 341	1.92 653	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

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

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

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

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

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

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

CRFU-Net	0.65 518	1.67 595	1.22 691	1.96 694	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	1.80 723	1.62 743	0.34 377	0.23 342	0.33 353	0.23 317

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

DISCO	1.11 632	0.39 275	5.28 832	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	6.95 859	0.22 329	0.30 323	0.21 294	0.27 335	0.21 330	5.25 840	0.21 311

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

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-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

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

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

TestStereo_HL2	2.73 800	0.41 292	11.06 850	14.13 853	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	13.51 861	10.37 861	0.41 490	0.27 400	0.38 400	0.27 376

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

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-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

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

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

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

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

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

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

ww3	0.31 311	1.61 590	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

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

TestStereo_HL3	2.76 803	0.41 292	11.46 853	14.11 852	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	13.57 862	10.32 860	0.41 490	0.27 400	0.38 400	0.27 376

GGDA	2.76 803	0.41 292	11.34 852	14.28 854	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	13.45 860	10.57 862	0.41 490	0.27 400	0.38 400	0.27 376

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

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

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

GES	0.66 520	2.34 685	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	2.46 823	2.49 785	0.30 430

UCFNet_RVC	2.75 802	10.06 836	0.29 323	10.31 849	0.29 376	0.42 431	0.29 376	0.43 439	0.29 386	0.42 425	0.29 391	0.42 439	9.87 862	0.43 440	0.29 383	0.36 356	9.84 858	0.36 403	0.26 361	9.77 861	0.26 336

GCAP-Stereo-w-DA	0.60 503	5.10 782	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

testmc14	2.43 789	10.48 839	8.02 847	8.93 839	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	8.88 857	6.99 847	0.41 490	0.28 421	0.39 449	0.28 406

TestStereo-Hl	2.78 805	0.42 304	11.23 851	14.38 855	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	13.64 863	10.73 863	0.41 490	0.27 400	0.38 400	0.27 376

MCSU-Stereo	2.48 792	10.56 840	8.50 849	9.47 843	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	8.86 856	6.93 846	0.40 472	0.29 436	0.39 449	0.28 406

canet-new	0.44 424	1.82 629	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	1.81 621	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	1.82 629	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	1.80 616	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	0.45 448	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

CR7Stereo	0.44 424	1.81 621	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	1.80 616	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

ARStereo-new	0.44 424	1.80 616	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

BARStereo	0.44 424	1.78 610	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

FCBStereo	0.44 424	1.79 615	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	1.78 610	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	1.81 621	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	1.76 605	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	1.78 610	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	1.81 621	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	1.83 632	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

ACMStereo	0.60 503	5.12 783	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

KABStereo	0.43 411	1.76 605	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	1.80 616	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	1.81 621	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	1.77 607	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	1.78 610	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	1.85 638	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	1.77 607	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	1.86 641	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	1.80 616	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	1.82 629	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	1.77 607	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-50K	0.44 424	1.83 632	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
base	0.56 499	2.58 700	1.43 715	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

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	5.69 806	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

RMAStereo	0.45 447	1.81 621	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	1.99 656	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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

MyStereo07	0.60 503	3.72 749	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	3.72 749	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

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

4D-IteraStereo	0.78 558	3.13 729	0.89 594	0.69 501	0.32 451	0.40 391	0.32 444	0.76 587	0.97 668	0.52 539	0.65 600	0.89 617	0.32 461	0.76 592	0.98 659	0.83 580	0.94 616	0.35 393	0.27 400	0.70 569	0.89 642

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

pcwnet_v2	2.66 798	9.89 835	0.33 359	9.89 845	0.32 451	0.50 523	0.32 444	0.49 510	0.33 471	0.49 512	0.34 479	0.49 519	8.76 859	0.48 510	0.33 459	0.41 402	9.58 855	0.40 472	0.29 436	9.01 858	0.63 583

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

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	0.94 662	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	0.99 668	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

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

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

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

PCWNet_CMD	2.80 807	9.82 834	0.32 354	10.09 848	0.32 451	0.49 514	0.33 455	3.34 819	0.33 471	0.49 512	0.33 471	0.49 519	8.73 858	0.48 510	0.33 459	0.41 402	9.22 853	0.42 506	0.29 436	9.55 860	0.31 440

CFNet_ucs	2.73 800	9.64 833	0.33 359	9.92 846	0.32 451	0.49 514	0.33 455	0.49 510	0.33 471	0.49 512	0.33 471	0.49 519	8.98 860	0.48 510	0.33 459	0.41 402	9.96 859	0.40 472	0.29 436	10.12 863	0.54 562

LL-Strereo2	0.48 471	1.73 603	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

CFNet_pseudo	2.67 799	9.36 831	0.32 354	10.99 850	0.33 464	0.85 602	0.33 455	0.49 510	0.33 471	0.49 512	0.32 462	0.49 519	7.26 856	0.49 517	0.33 459	0.41 402	9.62 856	0.41 490	0.29 436	10.03 862	0.29 415

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	2.28 677	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	1.56 752	2.38 787	0.33 459	0.41 402	0.29 354	0.42 506	1.57 770	2.28 772	0.29 415

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

MSMDNet	2.65 797	10.14 837	0.33 359	9.74 844	0.32 451	0.87 605	0.33 455	2.95 814	0.68 607	0.49 512	0.34 479	0.49 519	5.70 852	0.49 517	0.33 459	0.42 416	9.57 854	0.41 490	0.31 466	8.36 855	0.65 591

ccs_rob	2.79 806	10.17 838	0.32 354	10.00 847	0.33 464	0.49 514	0.33 455	1.90 747	0.32 461	0.51 535	0.33 471	0.49 519	9.24 861	0.49 517	0.33 459	0.41 402	9.82 857	0.41 490	0.28 421	9.34 859	0.29 415

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

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

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

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)
RCA-Stereo	0.51 485	3.22 732	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

UGAM	0.51 485	2.23 674	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	2.08 659	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

RAFT-Stereo-weight	0.45 447	1.90 646	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

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

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

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

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

UGAM-zero	0.51 485	2.17 669	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

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

error version	0.93 602	4.47 769	2.35 787	1.99 696	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	1.87 726	2.16 789	0.47 529	0.37 514	0.39 449	0.33 456

test_1	0.93 602	4.47 769	2.35 787	1.99 696	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	1.87 726	2.16 789	0.47 529	0.37 514	0.39 449	0.33 456

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

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	5.98 856	0.36 511	0.46 494	0.36 479

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

HH	0.71 537	2.54 697	0.74 575	1.10 575	0.32 451	0.41 410	0.37 487	0.69 574	0.78 635	0.73 588	0.90 648	0.75 597	1.00 655	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	2.54 697	0.74 575	1.10 575	0.32 451	0.41 410	0.37 487	0.69 574	0.78 635	0.73 588	0.90 648	0.75 597	1.00 655	0.84 606	0.69 609	0.69 539	0.40 456	0.35 393	0.26 361	0.35 371	0.26 336

test-3	0.98 609	4.13 762	1.85 753	1.85 685	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	1.68 718	1.81 758	0.40 472	0.43 555	0.66 555	0.50 548

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.
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

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

GEAStereo	0.62 512	3.91 756	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	4.28 766	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	3.79 837	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	3.79 837	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	3.91 756	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

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

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

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

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

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

iRaftStereo_RVC	0.97 607	3.17 731	2.30 786	2.42 727	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	2.38 776	2.34 793	0.49 542	0.36 511	0.49 515	0.36 479

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

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

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

GCAP-Stereo	0.75 548	4.15 763	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

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.
GStereo	0.75 548	2.98 725	1.68 733	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

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	0.93 658	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

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

DNS	0.86 587	2.43 693	1.66 732	2.03 698	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	1.97 736	1.63 745	0.55 567	0.40 534	0.55 538	0.40 501

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

CFNet_RVC	2.38 788	8.71 826	0.38 392	9.33 840	0.42 531	0.56 550	0.42 527	0.60 559	0.38 504	0.62 569	0.42 536	0.56 559	7.29 857	0.62 565	0.42 528	0.53 496	0.37 437	0.49 542	0.34 492	8.30 854	6.87 853

DispNO	1.00 610	0.63 381	0.43 458	3.45 764	0.44 536	0.65 568	0.43 530	0.64 567	0.43 540	0.64 573	0.43 539	0.64 575	3.03 815	0.64 571	0.43 533	4.55 817	0.43 481	0.63 578	0.43 555	0.63 552	0.43 520

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

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

MonSter	0.60 503	0.64 383	0.52 507	0.62 482	0.44 536	2.07 756	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

PAM_32	0.64 516	2.38 689	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

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

MWDA-net	0.67 526	0.66 384	0.45 462	2.84 741	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

FAST (zero-shot)	0.87 591	1.55 584	0.42 456	1.57 669	0.42 531	1.62 736	0.45 537	1.59 730	0.42 538	1.66 741	0.44 541	1.62 741	0.42 532	1.59 735	0.42 528	0.64 531	0.43 481	0.64 580	0.42 552	0.67 558	0.46 529

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
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

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

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

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

LL-Strereo	1.01 620	5.06 781	1.63 729	0.70 508	1.43 754	0.56 550	0.46 541	0.57 551	0.50 568	0.57 558	0.50 570	1.58 735	0.49 563	0.59 561	0.50 561	1.64 717	0.52 527	0.51 555	1.37 757	0.52 532	0.45 526

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

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

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

Occ-G	1.12 633	0.52 350	3.72 823	3.50 768	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	3.42 805	4.02 827	0.52 558	0.45 558	0.51 528	0.44 523

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 843	50.87 880	2.78 798	2.87 742	2.71 820	2.78 808	0.47 547	2.88 813	2.86 826	1.89 749	2.67 825	2.79 815	2.79 814	2.78 814	2.83 823	2.82 792	2.82 803	2.83 813	2.77 825	2.83 800	2.76 814
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
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

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

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

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

AEACV	1.12 633	0.52 350	3.12 814	3.24 753	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	3.01 795	3.88 825	0.71 597	0.60 599	0.80 588	0.48 539

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

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	1.11 674	0.66 573	0.52 568	0.49 475	0.49 510	0.51 555	0.66 615	0.50 522	1.14 680

MWSP-net	0.96 606	0.75 400	0.49 491	4.84 809	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

999	1.00 610	1.12 496	0.59 522	1.10 575	1.21 740	1.09 643	0.52 567	1.08 637	1.43 762	1.18 661	1.35 754	0.98 630	0.52 574	0.91 618	0.85 642	0.72 554	1.46 727	0.83 621	0.98 669	0.68 560	1.41 753

PhaseNet	1.74 717	6.34 813	4.81 828	6.77 827	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	6.39 844	4.61 831	0.46 519	0.38 528	0.25 314	0.18 296

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

MyStereo8	0.71 537	3.92 758	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

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

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

monster-pro	0.75 548	1.67 595	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

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.
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

CAR	0.72 540	0.76 403	0.59 522	0.84 532	1.19 692	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	1.19 692	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

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

UDG	0.80 562	2.21 673	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

MGA	0.73 544	0.76 403	0.60 526	0.92 545	1.17 688	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

DDUNet	0.81 567	2.45 694	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

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

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

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

plain	1.88 723	3.16 730	0.64 541	3.10 746	0.65 594	3.10 810	0.64 586	3.12 815	0.65 597	3.10 816	0.65 600	3.11 816	0.65 595	3.12 815	0.65 590	3.12 796	0.65 562	3.13 814	0.65 612	3.13 802	0.65 591

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

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

MyStereo06	0.75 548	4.12 760	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	4.12 760	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

MIF-Stereo (partial)	2.58 796	3.31 735	0.66 547	3.18 750	0.66 597	3.18 811	0.66 589	3.21 816	0.67 601	3.19 817	0.66 602	3.19 817	0.66 598	3.31 819	0.68 601	5.09 834	1.79 757	8.23 861	1.67 795	6.18 845	1.38 752

test_xeample3	1.10 630	1.81 621	0.61 532	0.84 532	0.49 558	0.77 585	0.66 589	0.92 612	1.40 760	0.68 581	0.46 550	0.78 600	0.54 578	1.72 742	1.48 763	1.34 691	1.52 731	1.35 737	1.67 795	1.33 716	1.55 758

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

ours_stereo	1.20 639	1.21 553	0.90 597	1.64 680	1.11 678	1.35 715	0.67 593	1.76 742	0.93 659	1.70 745	1.10 683	1.39 727	0.75 625	1.41 729	0.81 639	1.60 716	1.03 628	1.33 734	1.00 672	1.61 730	0.72 609

LiteMatch	1.13 635	0.73 395	2.80 799	3.23 751	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	2.97 793	2.43 795	0.68 587	0.32 474	0.56 541	0.70 602

Lsterematch	1.13 635	0.73 395	2.80 799	3.23 751	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	2.97 793	2.43 795	0.68 587	0.32 474	0.56 541	0.70 602

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

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	2.03 744	3.43 739	0.72 570	3.42 763	0.73 612	3.27 813	0.68 598	3.38 820	0.69 612	3.29 819	0.72 627	3.28 819	0.70 615	3.35 821	0.68 601	3.39 804	0.68 571	3.31 817	0.69 625	3.37 803	0.73 613

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

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

FlowAnything_test	1.02 622	1.72 598	0.71 567	1.59 671	0.70 607	1.61 734	0.69 606	1.61 732	0.70 620	1.60 733	0.70 618	1.61 740	0.69 611	1.61 738	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	1.71 597	0.72 570	1.59 671	0.69 603	1.60 733	0.69 606	1.61 732	0.70 620	1.60 733	0.69 614	1.60 737	0.69 611	1.61 738	0.69 609	0.81 575	0.58 542	0.81 616	0.56 592	0.82 593	0.56 573

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

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	1.15 684	0.71 546	0.49 510	1.14 661	1.08 685	0.49 515	0.49 545

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	7.00 860	0.70 618	1.10 619	0.70 580	1.10 660	0.70 629	1.10 636	0.70 602

MEA-ACV	1.66 713	0.87 425	0.61 532	11.81 851	1.35 747	1.50 729	0.71 615	1.23 702	0.92 657	1.13 657	0.96 663	1.69 743	0.70 615	1.23 712	1.16 688	1.54 712	1.20 655	1.58 749	0.85 658	1.12 637	0.95 652

AdaDepth	0.86 587	0.93 446	0.71 567	1.01 569	1.07 672	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

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

MoCha-V2	2.11 762	26.97 859	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

DCRE	0.84 578	1.89 644	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

PA-Net	11.80 853	223.51 887	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.
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

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
Wavelet-MonSter	1.00 610	1.21 553	0.76 578	1.94 691	1.01 665	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	0.90 608	1.02 656	0.71 632	1.02 632	0.71 608

RAStereo	2.23 778	3.64 745	0.76 578	3.65 777	0.86 636	3.66 818	0.76 623	3.67 824	0.81 644	3.66 821	0.76 633	3.66 822	0.77 628	3.68 823	0.77 631	3.68 807	0.77 593	3.69 822	0.77 641	3.70 806	0.77 622

ToySt	0.92 597	2.11 663	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

tt45	1.04 625	0.88 428	1.36 707	0.92 545	1.03 668	1.51 730	0.79 626	0.70 578	0.88 647	0.74 594	0.90 648	1.60 737	0.72 621	1.60 736	0.75 628	0.91 586	0.78 595	1.52 747	0.79 645	1.14 639	1.32 745

iGMRVC	0.84 578	2.85 722	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

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

LiteMatch*	2.07 750	1.30 565	5.73 835	6.28 824	0.79 627	1.33 711	0.80 629	1.30 710	1.02 680	1.33 716	0.84 646	1.33 720	0.97 652	1.28 717	1.04 670	6.05 842	5.89 838	1.28 732	0.76 639	1.28 713	0.88 638

Hybrid-DGEV	1.03 624	1.75 604	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

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

Hybrid-DGEV-03	1.07 627	1.83 632	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

Hybrid-DGEV-2	1.05 626	1.83 632	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	1.20 657	0.77 622

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	0.97 665	0.72 590	0.82 636	1.06 649	0.95 656	0.61 520	0.87 605	1.03 658	0.85 658	1.04 633	1.01 668

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	1.09 673	0.99 630	0.45 537	1.04 613	0.73 587	0.95 642	0.74 636	0.94 618	0.46 529

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	0.97 668	1.00 625	0.91 653	0.90 618	1.00 655	0.89 615	0.93 652	0.83 580	0.83 603	0.82 620	0.82 653	0.81 591	0.82 631

DPSimNet_ROB	0.97 607	1.18 505	0.81 589	1.10 575	0.91 643	1.02 635	0.82 636	1.04 636	0.91 652	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	0.82 653	1.08 635	0.81 629

ww1	1.21 685	1.55 584	0.93 606	1.59 671	0.88 638	1.57 732	0.88 639	1.58 729	0.88 647	1.57 732	0.93 658	1.58 735	0.88 639	1.58 734	0.88 644	1.49 703	0.88 606	1.46 742	0.86 660	1.46 721	0.86 637

MLG-Stereo	0.92 597	0.90 435	0.84 592	1.27 643	0.49 558	1.38 720	0.88 639	1.41 724	0.97 668	0.73 588	1.09 682	1.26 712	0.43 537	0.72 584	1.05 672	1.13 626	0.49 510	1.18 673	0.66 615	1.01 630	0.46 529

HBP-ISP	1.24 688	1.72 598	1.65 730	1.15 584	0.76 621	1.40 722	0.88 639	1.67 738	1.02 680	1.69 743	1.38 759	1.69 743	1.21 732	1.87 753	1.21 740	1.05 614	0.79 597	0.97 646	0.80 647	1.19 654	0.75 617

test12345	1.57 707	3.40 737	2.65 793	3.62 775	0.91 643	1.31 708	0.90 642	1.31 711	0.90 649	1.31 713	0.90 648	1.31 717	0.90 640	1.31 718	0.90 646	3.27 799	2.43 795	1.17 668	0.80 647	1.17 649	0.82 631

APVNet	0.09 86	0.05 68	0.04 64	0.05 61	0.04 101	0.05 112	0.90 642	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

vfmstereo	1.56 706	3.35 736	2.69 794	3.52 769	0.91 643	1.31 708	0.91 644	1.31 711	0.90 649	1.31 713	0.90 648	1.31 717	0.90 640	1.32 719	0.91 647	3.30 800	2.44 798	1.17 668	0.80 647	1.17 649	0.80 626

FC-DCNN	1.07 627	1.09 491	0.98 607	0.89 538	0.52 569	1.41 724	0.91 644	1.21 699	1.24 748	1.96 751	2.05 821	1.91 752	1.30 740	1.27 716	1.08 674	0.80 571	0.60 551	0.58 571	0.41 544	0.68 560	0.54 562

vfm_20000	1.59 708	3.45 741	2.74 797	3.61 774	0.93 650	1.33 711	0.92 646	1.33 714	0.93 659	1.33 716	0.93 658	1.33 720	0.91 644	1.33 721	0.93 652	3.35 803	2.48 799	1.19 675	0.81 652	1.19 654	0.83 634

123456	1.60 711	3.43 739	2.70 796	3.59 772	0.94 652	1.34 714	0.92 646	1.34 716	0.94 663	1.34 721	0.93 658	1.34 723	0.92 646	1.34 723	0.93 652	3.31 802	2.70 802	1.20 678	0.83 656	1.20 657	0.81 629

L400	1.29 692	1.38 575	1.00 609	4.01 784	1.03 668	1.42 726	0.92 646	1.42 726	0.91 652	1.33 716	1.01 676	1.39 727	0.92 646	1.40 727	1.09 676	1.31 687	0.92 612	1.21 725	0.95 668	1.30 715	0.88 638

DGTPSM_ROB	0.93 602	1.00 463	0.92 601	0.94 552	0.96 654	0.91 610	0.92 646	0.91 609	0.96 667	0.91 615	0.96 663	0.93 624	0.92 646	0.94 624	0.92 648	0.92 589	0.92 612	0.90 627	0.92 661	0.94 618	0.91 646

DPSM_ROB	0.92 597	0.91 437	0.91 599	0.91 542	0.92 646	0.92 611	0.92 646	0.92 612	0.91 652	0.93 619	0.91 653	0.92 621	0.90 640	0.91 618	0.92 648	0.92 589	0.91 610	0.91 630	0.92 661	0.93 614	0.93 649

DPSM	0.92 597	0.91 437	0.91 599	0.91 542	0.92 646	0.92 611	0.92 646	0.92 612	0.91 652	0.93 619	0.91 653	0.92 621	0.90 640	0.91 618	0.92 648	0.92 589	0.91 610	0.91 630	0.92 661	0.93 614	0.93 649

pmcnn	0.92 597	0.92 442	0.92 601	0.92 545	0.92 646	0.92 611	0.92 646	0.92 612	0.92 657	0.92 617	0.92 656	0.92 621	0.92 646	0.92 622	0.92 648	0.92 589	0.92 612	0.92 633	0.92 661	0.92 609	0.92 647

onlyftn100k	1.59 708	3.54 742	2.69 794	3.56 771	0.92 646	1.33 711	0.93 653	1.33 714	0.93 659	1.33 716	0.92 656	1.33 720	0.92 646	1.33 721	0.93 652	3.30 800	2.53 800	1.20 678	0.83 656	1.22 706	0.83 634

L500	1.30 693	1.33 569	1.01 619	4.69 803	0.84 634	1.35 715	0.95 654	1.38 721	0.94 663	1.33 716	0.98 666	1.36 724	0.91 644	1.40 727	1.08 674	1.28 686	0.90 608	1.21 725	0.99 671	1.23 708	0.90 645

Selective-RAFT-Error	0.88 592	0.84 419	0.98 607	0.86 537	0.97 655	0.88 606	0.95 654	0.84 600	0.99 671	0.92 617	0.82 644	0.84 611	0.98 654	0.87 611	0.97 658	0.81 575	0.83 603	0.79 611	0.82 653	0.79 585	0.85 636

ACVNet	0.20 245	0.19 198	0.14 188	0.20 224	0.14 262	0.20 274	0.96 656	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	0.96 656	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

MM-Stereo_test2	1.19 637	1.85 638	1.05 623	1.46 664	0.94 652	1.36 718	0.99 658	1.36 718	0.95 665	1.41 727	0.98 666	1.40 730	0.96 651	1.37 725	0.95 656	1.37 696	1.06 630	1.33 734	0.93 666	1.29 714	0.89 642

StereoNetSlim22	1.00 610	1.00 463	1.00 609	1.00 562	1.00 657	1.00 619	1.00 659	1.00 620	1.00 672	1.00 625	1.00 669	1.00 631	1.00 655	1.00 632	1.00 661	1.00 605	1.00 618	1.00 648	1.00 672	1.00 623	1.00 660

StereoNetSlim	1.00 610	1.00 463	1.00 609	1.00 562	1.00 657	1.00 619	1.00 659	1.00 620	1.00 672	1.00 625	1.00 669	1.00 631	1.00 655	1.00 632	1.00 661	1.00 605	1.00 618	1.00 648	1.00 672	1.00 623	1.00 660

FETStereo	1.53 702	1.64 592	1.01 619	4.86 810	1.22 742	1.73 738	1.00 659	1.74 740	1.06 685	1.67 742	1.22 741	1.71 745	1.02 666	1.78 748	1.11 678	1.51 709	1.13 646	1.60 751	1.03 683	1.71 735	0.92 647

LGCAT	1.00 610	1.00 463	1.00 609	1.00 562	1.00 657	1.00 619	1.00 659	1.00 620	1.00 672	1.00 625	1.00 669	1.00 631	1.00 655	1.00 632	1.00 661	1.00 605	1.00 618	1.00 648	1.00 672	1.00 623	1.00 660

Test_v1	1.00 610	1.00 463	1.00 609	1.00 562	1.00 657	1.00 619	1.00 659	1.00 620	1.00 672	1.00 625	1.00 669	1.00 631	1.00 655	1.00 632	1.00 661	1.00 605	1.00 618	1.00 648	1.00 672	1.00 623	1.00 660

GANet	1.00 610	1.00 463	1.00 609	1.00 562	1.00 657	1.00 619	1.00 659	1.00 620	1.00 672	1.00 625	1.00 669	1.00 631	1.00 655	1.00 632	1.00 661	1.00 605	1.00 618	1.00 648	1.00 672	1.00 623	1.00 660

TDLM	1.00 610	1.00 463	1.00 609	1.00 562	1.00 657	1.00 619	1.00 659	1.00 620	1.00 672	1.00 625	1.00 669	1.00 631	1.00 655	1.00 632	1.00 661	1.00 605	1.00 618	1.00 648	1.00 672	1.00 623	1.00 660

CVANet_RVC	1.00 610	1.00 463	1.00 609	1.00 562	1.00 657	1.00 619	1.00 659	1.00 620	1.00 672	1.00 625	1.00 669	1.00 631	1.00 655	1.00 632	1.00 661	1.00 605	1.00 618	1.00 648	1.00 672	1.00 623	1.00 660

MM-Stereo_test3	1.27 690	2.07 658	1.18 637	1.60 675	1.02 667	1.45 727	1.01 667	1.40 723	1.04 682	1.44 729	1.03 679	1.46 733	1.02 666	1.44 732	1.02 669	1.51 709	1.12 645	1.32 733	0.98 669	1.38 719	0.97 655

trnet	1.01 620	1.01 475	1.01 619	1.01 569	1.01 665	1.01 629	1.01 667	1.01 631	1.01 679	1.01 638	1.01 676	1.01 642	1.01 665	1.01 642	1.01 668	1.01 612	1.01 626	1.01 655	1.01 681	1.01 630	1.01 668

MaDis-Stereo	3.19 810	6.02 812	1.12 628	5.61 820	1.16 687	5.43 846	1.02 669	5.15 851	0.70 620	5.43 851	1.21 740	5.03 852	0.97 652	4.85 845	0.99 660	4.53 816	1.16 650	5.53 851	1.25 748	5.37 841	1.30 742

ac_64	0.22 263	0.13 126	0.19 251	0.23 246	0.10 179	0.26 321	1.02 669	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

CGFBStereo	1.54 704	1.61 590	1.00 609	4.82 807	1.22 742	1.75 739	1.06 671	1.71 739	1.04 682	1.69 743	1.22 741	1.68 742	1.08 672	1.81 750	1.04 670	1.50 706	1.13 646	1.70 755	1.13 690	1.72 737	0.89 642

L4000	1.46 698	1.52 582	1.21 689	4.04 785	1.10 677	1.51 730	1.07 672	1.57 728	1.09 686	1.64 740	1.20 694	1.56 734	1.21 732	1.76 744	1.14 682	1.58 713	1.06 630	1.41 741	1.08 685	1.51 725	0.97 655

BLMT-Stereo	1.53 702	1.36 572	1.06 625	1.42 663	1.23 746	1.41 724	1.07 672	1.43 727	1.12 688	1.42 728	1.06 680	1.83 749	1.07 670	1.42 731	1.07 673	1.27 684	1.38 722	6.80 857	1.00 672	1.26 711	1.00 660

GLC_STEREO	1.07 627	1.01 475	1.06 625	1.07 573	1.05 670	1.06 638	1.08 674	1.08 637	1.05 684	1.07 646	1.06 680	1.08 650	1.05 668	1.06 649	1.10 677	1.07 615	1.09 638	1.05 659	1.05 684	1.06 634	1.12 675

sAnonymous2	3.31 811	2.63 702	1.38 711	3.71 779	1.86 794	4.70 838	1.11 675	4.82 847	2.72 824	5.45 852	1.98 816	4.59 837	2.64 811	2.65 801	6.21 857	4.37 812	1.08 636	5.16 849	2.24 819	4.52 818	2.39 810

CroCo_RVC	3.31 811	2.63 702	1.38 711	3.71 779	1.86 794	4.70 838	1.11 675	4.82 847	2.72 824	5.45 852	1.98 816	4.59 837	2.64 811	2.65 801	6.21 857	4.37 812	1.08 636	5.16 849	2.24 819	4.52 818	2.39 810

NCC-stereo	2.36 784	25.52 854	1.17 635	1.15 584	1.17 688	1.11 647	1.11 675	1.15 642	1.16 692	1.10 648	1.16 689	1.10 654	1.15 679	1.14 660	1.13 681	1.09 617	1.11 642	1.15 663	1.16 693	1.17 649	1.17 685

HNOStereo	1.51 700	1.78 610	1.20 642	4.42 788	1.08 675	1.78 740	1.12 678	1.76 742	1.10 687	1.74 747	1.02 678	1.78 747	1.07 670	1.68 740	1.22 741	1.49 703	0.93 615	1.50 746	0.93 666	1.56 726	1.12 675

qqai	1.22 686	1.38 575	1.12 628	1.39 661	1.14 681	1.40 722	1.14 679	1.41 724	1.12 688	1.40 726	1.11 685	1.40 730	1.13 675	1.41 729	1.15 684	1.25 682	0.97 617	1.24 729	1.01 681	1.24 709	0.96 653

Nwc_Net	2.37 786	25.95 856	1.15 633	1.14 581	1.15 683	1.08 641	1.14 679	1.17 647	1.16 692	1.14 658	1.15 686	1.08 650	1.15 679	1.11 657	1.14 682	1.10 619	1.11 642	1.16 664	1.09 687	1.16 644	1.15 681

FETCStereo	1.51 700	1.66 594	1.05 623	4.56 799	1.06 671	1.79 741	1.15 681	1.75 741	1.16 692	1.73 746	1.10 683	1.74 746	1.06 669	1.74 743	1.22 741	1.47 702	1.04 629	1.54 748	0.92 661	1.56 726	0.96 653

RP	2.33 782	25.00 852	1.13 630	1.15 584	1.15 683	1.10 644	1.15 681	1.15 642	1.15 691	1.12 654	1.15 686	1.09 652	1.13 675	1.10 655	1.15 684	1.11 624	1.09 638	1.16 664	1.12 688	1.16 644	1.17 685

Abc-Net	2.32 781	24.75 851	1.14 631	1.17 590	1.17 688	1.11 647	1.15 681	1.17 647	1.21 745	1.08 647	1.16 689	1.12 659	1.14 678	1.09 653	1.17 690	1.09 617	1.16 650	1.17 668	1.17 694	1.16 644	1.11 673
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	2.36 784	25.48 853	1.19 639	1.15 584	1.15 683	1.10 644	1.16 684	1.17 647	1.16 692	1.12 654	1.16 689	1.11 658	1.13 675	1.09 653	1.18 691	1.10 619	1.15 649	1.16 664	1.12 688	1.14 639	1.12 675

edge stereo	2.43 789	27.07 860	1.14 631	1.06 572	1.14 681	1.08 641	1.17 685	1.16 645	1.14 690	1.10 648	1.16 689	1.09 652	1.16 683	1.10 655	1.16 688	1.10 619	1.11 642	1.16 664	1.19 695	1.13 638	1.11 673

AF-Net	2.37 786	25.71 855	1.17 635	1.13 580	1.15 683	1.15 651	1.18 686	1.19 650	1.16 692	1.10 648	1.15 686	1.10 654	1.18 684	1.12 659	1.15 684	1.10 619	1.10 641	1.17 668	1.15 691	1.16 644	1.12 675

stereogan	2.33 782	24.38 850	1.18 637	1.18 591	1.18 691	1.14 650	1.18 686	1.19 650	1.19 699	1.14 658	1.18 693	1.14 660	1.18 684	1.14 660	1.18 691	1.14 628	1.14 648	1.19 675	1.19 695	1.15 642	1.19 689

DisPM	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

CrosDoStereo	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

PFNet+	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

LCNet	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

HHNet	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

Patchmatch Stereo++	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690
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	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

STrans-v2	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

TransformOpticalFlow	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

OMP-Stereo	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

IIG-Stereo	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

NF-Stereo	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

OCTAStereo	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

PSM-softLoss	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

KMStereo	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

NRIStereo	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

PSM-adaLoss	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

PSM-AAD	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

FTStereo	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

ROB_FTStereo_v2	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

ROB_FTStereo	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

Consistency-Raft	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

KYRaft	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

HUI-Stereo	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

ASMatch	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

DeepStereo_LL	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

DEmStereo	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

SST-Stereo	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

THIR-Stereo	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

RAFT_R40	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

DRaft	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

PFNet	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

GrayStereo	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

RE-Stereo	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

Pruner-Stereo	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

TVStereo	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

DeepStereo_RVC	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

RAFT-RH_RVC	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

IRAFT_RVC	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

RAFT-345	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

iRAFT	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

CRE-IMP	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

GMM-Stereo	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

RAFT-IKP	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

Prome-Stereo	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 694	1.20 653	1.20 688	1.20 653	1.20 700	1.20 663	1.20 694	1.20 665	1.20 686	1.20 665	1.20 695	1.20 633	1.20 655	1.20 678	1.20 698	1.20 657	1.20 690

GwcNet	0.12 147	0.07 85	0.05 87	0.08 89	0.05 127	0.08 149	1.20 688	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

GANetREF_RVC	1.55 705	1.94 654	1.22 691	1.88 687	1.21 740	1.88 745	1.22 734	1.88 745	1.22 746	1.88 748	1.22 741	1.88 750	1.22 734	1.89 754	1.22 741	1.87 726	1.22 703	1.88 766	1.22 744	1.88 745	1.22 736
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
SPS-STEREO	1.59 708	1.91 647	1.21 689	1.94 691	1.20 694	2.00 753	1.23 735	1.99 750	1.24 748	2.00 756	1.25 746	2.03 760	1.26 736	2.00 758	1.29 751	1.90 731	1.18 654	1.89 767	1.21 743	1.89 746	1.20 690
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FAT-Stereo	2.46 791	26.05 857	1.23 693	1.23 640	1.22 742	1.20 653	1.24 736	1.23 702	1.23 747	1.19 662	1.22 741	1.21 710	1.24 735	1.20 665	1.24 744	1.21 679	1.17 653	1.22 728	1.25 748	1.20 657	1.24 739

AROF-Stereo-S	0.13 158	0.13 126	0.05 87	0.13 142	0.05 127	0.07 144	1.25 737	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

base_1k_lr1e5	0.15 210	0.15 175	0.07 101	0.15 161	0.07 157	0.10 159	1.25 737	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

IGEV	2.02 742	2.20 671	1.82 747	2.90 743	2.16 811	2.41 784	1.25 737	2.00 751	1.98 814	1.99 755	1.31 751	2.72 809	1.93 794	2.67 804	1.69 785	2.26 763	1.32 706	1.83 758	1.87 808	2.53 792	1.61 771

S-Stereo	2.51 793	26.86 858	1.23 693	1.22 638	1.22 742	1.24 701	1.25 737	1.22 700	1.24 748	1.21 708	1.24 745	1.19 664	1.27 737	1.19 664	1.24 744	1.19 631	1.20 655	1.25 730	1.19 695	1.24 709	1.23 738

3w_stereo	2.04 747	2.24 675	1.70 734	3.15 748	2.18 815	2.49 788	1.26 741	2.03 753	1.98 814	1.98 754	1.33 752	2.72 809	1.99 800	2.59 798	1.72 790	2.22 759	1.33 713	1.85 759	1.88 813	2.50 787	1.58 763

base_500_lr5e5	0.16 222	0.15 175	0.07 101	0.15 161	0.07 157	0.10 159	1.27 742	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

StereoVision	3.15 809	5.00 779	0.89 594	4.83 808	1.00 657	3.93 819	1.27 742	6.37 854	1.34 753	5.67 854	1.26 747	5.84 855	1.27 737	5.03 851	1.24 744	5.10 835	1.09 638	4.61 835	0.57 595	5.62 843	1.12 675

4.5_new	2.00 737	1.84 637	1.98 778	2.77 737	2.16 811	2.27 776	1.28 744	2.09 755	1.98 814	2.01 757	1.28 749	2.71 805	1.98 798	2.51 795	1.65 770	2.26 763	1.33 713	1.87 763	1.87 808	2.49 785	1.60 766

AROF-Stereo_1	0.16 222	0.15 175	0.07 101	0.15 161	0.07 157	0.10 159	1.33 745	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

CC-Net-ROB	1.36 695	1.33 569	1.33 696	1.36 658	1.38 751	1.36 718	1.33 745	1.37 720	1.34 753	1.35 723	1.36 756	1.38 726	1.34 743	1.38 726	1.38 759	1.35 692	1.38 722	1.33 734	1.35 754	1.43 720	1.34 748

11t	1.27 690	2.70 707	1.34 697	1.32 653	0.89 639	1.30 706	1.34 747	1.64 735	0.57 582	1.45 730	0.72 627	1.05 649	1.29 739	1.07 652	1.29 751	1.49 703	1.02 627	0.97 646	1.15 691	1.48 722	1.31 743

2.25w	2.00 737	1.86 641	1.98 778	2.95 744	2.17 813	2.26 775	1.35 748	2.42 790	2.00 817	2.07 764	1.27 748	2.53 792	1.99 800	2.29 783	1.49 764	2.21 758	1.32 706	1.85 759	1.87 808	2.52 789	1.62 777

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 694	1.35 571	1.35 699	1.35 657	1.35 747	1.35 715	1.35 748	1.36 718	1.35 756	1.36 724	1.35 754	1.36 724	1.36 745	1.36 724	1.35 755	1.35 692	1.35 718	1.35 737	1.35 754	1.35 717	1.35 749

ktn	0.72 540	0.53 356	1.08 627	1.14 581	0.51 568	1.22 699	1.36 750	0.51 533	0.59 588	0.51 535	0.51 576	0.69 583	1.20 686	0.67 575	0.51 566	0.51 491	0.49 510	0.58 571	0.66 615	0.52 532	0.53 559

IGEVStereo-DCA	1.77 719	4.21 764	1.84 751	2.49 730	2.11 809	2.54 794	1.36 750	1.65 736	1.17 697	2.75 810	1.90 804	2.54 795	1.15 679	0.94 624	1.11 678	1.50 706	1.32 706	0.96 644	1.46 766	1.49 723	0.88 638

rrr	1.77 719	4.21 764	1.84 751	2.49 730	2.11 809	2.54 794	1.36 750	1.65 736	1.17 697	2.75 810	1.90 804	2.54 795	1.15 679	0.94 624	1.11 678	1.50 706	1.32 706	0.96 644	1.46 766	1.49 723	0.88 638

MC-Stereo	1.76 718	2.96 723	1.37 709	2.14 700	1.37 750	2.14 759	1.36 750	2.14 760	1.37 758	2.14 765	1.37 757	2.14 762	1.37 747	2.14 763	1.37 758	1.97 736	1.32 706	1.97 770	1.32 753	1.98 748	1.33 746

RASNet	1.49 699	1.65 593	1.45 717	1.38 660	1.43 754	1.47 728	1.36 750	1.38 721	1.36 757	1.39 725	1.60 771	1.45 732	1.45 751	1.51 733	2.21 816	1.53 711	1.36 719	1.36 739	1.36 756	1.66 733	1.36 750

PS-NSSS	1.38 697	1.39 577	1.34 697	1.34 655	1.35 747	1.38 720	1.37 755	1.35 717	1.38 759	1.34 721	1.34 753	1.39 727	1.38 748	1.70 741	1.40 760	1.36 694	1.36 719	1.36 739	1.37 757	1.37 718	1.36 750

3.25w	2.04 747	2.20 671	1.48 720	3.03 745	2.17 813	2.63 798	1.39 756	1.96 748	1.95 813	1.96 751	1.37 757	2.71 805	1.96 797	2.71 805	1.73 795	2.26 763	1.32 706	1.87 763	1.87 808	2.51 788	1.63 780

CFNet-RSSM	0.91 595	4.89 774	0.34 373	0.44 380	1.07 672	1.62 736	1.40 757	0.91 609	0.35 487	1.60 733	1.39 761	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

MM-Stereo_test1	1.80 721	3.41 738	1.52 725	2.12 699	1.41 753	2.04 754	1.41 758	2.05 754	1.46 764	2.04 760	1.41 762	2.05 761	1.42 750	2.05 759	1.43 762	2.04 742	1.54 734	1.94 768	1.38 759	1.99 749	1.33 746

sCroCo_RVC	2.10 758	2.76 715	1.92 762	2.78 740	1.39 752	2.73 803	1.41 758	2.73 806	1.40 760	2.77 815	1.41 762	2.74 811	1.40 749	2.74 810	1.40 760	2.72 791	1.42 725	2.72 812	1.44 765	2.79 799	1.42 754

MonStereo1	1.94 728	2.77 717	1.52 725	3.73 781	1.51 758	2.13 758	1.42 760	2.32 784	1.52 765	2.31 788	1.50 765	2.53 792	1.59 754	2.34 786	1.56 765	1.91 732	1.36 719	1.86 762	1.31 752	2.07 759	1.53 756

1w_stereo	2.05 749	2.32 680	1.35 699	3.74 782	2.01 803	2.73 803	1.42 760	1.88 745	1.93 812	2.03 759	1.28 749	2.71 805	1.99 800	2.72 807	1.72 790	2.20 757	1.32 706	1.87 763	1.86 807	2.45 781	1.54 757

RAFT_CTSACE	1.92 726	3.71 748	1.72 737	1.88 687	1.72 786	2.04 754	1.42 760	2.18 763	1.89 810	2.02 758	1.97 810	1.95 753	2.06 804	1.93 755	1.62 768	1.76 721	1.66 747	2.02 772	1.73 803	1.73 738	1.43 755

CEFStereo	1.90 724	2.10 662	1.41 714	5.22 815	1.44 757	2.21 768	1.43 763	2.09 755	1.45 763	2.23 782	1.38 759	2.23 775	1.57 753	2.22 775	1.36 756	1.97 736	1.29 705	2.01 771	1.28 751	1.87 744	1.31 743

2.5w	2.01 741	2.40 690	1.37 709	3.28 755	2.01 803	2.71 800	1.43 763	1.82 744	1.83 801	1.90 750	1.41 762	2.71 805	1.35 744	2.71 805	1.85 802	2.66 787	1.53 732	1.64 752	1.23 745	2.53 792	1.87 797

3.5w_stereo	2.03 744	2.72 711	1.35 699	3.41 762	1.57 759	2.72 801	1.49 765	2.01 752	1.34 753	2.15 766	1.61 773	2.63 801	1.36 745	2.72 807	1.99 814	2.66 787	1.58 738	1.68 754	1.24 746	2.53 792	1.87 797

3.25w_new	2.03 744	2.72 711	1.35 699	3.33 760	1.57 759	2.72 801	1.53 766	2.15 761	1.33 752	2.15 766	1.60 771	2.63 801	1.30 740	2.72 807	1.99 814	2.67 789	1.53 732	1.75 757	1.25 748	2.53 792	1.87 797

monsterstereo	2.20 774	2.33 681	1.95 775	3.65 777	2.07 808	2.49 788	1.61 767	2.48 792	1.83 801	2.45 794	1.61 773	2.67 804	1.86 786	2.64 800	1.94 810	2.48 783	1.66 747	2.34 796	1.68 797	2.40 777	1.86 795

DPSMNet_ROB	1.60 711	1.59 588	1.70 734	1.59 671	1.59 761	1.61 734	1.61 767	1.60 731	1.60 767	1.62 739	1.59 770	1.60 737	1.60 755	1.60 736	1.59 767	1.59 714	1.60 742	1.59 750	1.59 775	1.59 729	1.59 764

monsters	2.18 768	2.41 691	1.96 777	3.47 765	2.03 807	2.53 792	1.64 769	2.48 792	1.73 791	2.40 792	1.50 765	2.62 800	1.94 795	2.59 798	1.94 810	2.44 779	1.57 737	2.28 792	1.87 808	2.42 778	1.86 795

noway7	2.08 753	5.18 786	1.92 762	2.27 707	1.66 766	2.18 760	1.66 770	2.17 762	1.66 768	2.18 768	1.65 775	2.18 764	1.66 758	2.17 764	1.66 773	2.15 746	1.85 765	2.05 773	1.60 778	2.05 751	1.60 766

monster_256*512	2.09 756	5.21 789	1.98 778	2.30 715	1.67 770	2.18 760	1.66 770	2.20 769	1.67 771	2.19 771	1.67 780	2.19 767	1.66 758	2.19 768	1.66 773	2.15 746	1.86 769	2.05 773	1.60 778	2.06 755	1.61 771

zzzz4	2.08 753	5.22 790	1.93 765	2.27 707	1.66 766	2.19 762	1.66 770	2.18 763	1.67 771	2.18 768	1.66 778	2.18 764	1.66 758	2.18 765	1.66 773	2.15 746	1.84 760	2.05 773	1.60 778	2.05 751	1.60 766

zzzzzz3	2.07 750	5.00 779	1.93 765	2.28 712	1.66 766	2.19 762	1.66 770	2.18 763	1.67 771	2.19 771	1.66 778	2.18 764	1.67 764	2.18 765	1.66 773	2.15 746	1.85 765	2.05 773	1.59 775	2.05 751	1.59 764

zzzz2	2.08 753	4.92 775	1.93 765	2.30 715	1.67 770	2.19 762	1.66 770	2.20 769	1.67 771	2.20 774	1.68 785	2.21 771	1.66 758	2.20 770	1.68 782	2.17 752	1.84 760	2.07 779	1.62 788	2.05 751	1.61 771

noway2	2.07 750	4.96 776	1.92 762	2.28 712	1.66 766	2.20 765	1.66 770	2.19 766	1.66 768	2.19 771	1.65 775	2.19 767	1.68 766	2.18 765	1.65 770	2.15 746	1.86 769	2.06 777	1.59 775	2.06 755	1.60 766

zzzzzzz1	2.10 758	5.20 788	1.93 765	2.38 724	1.68 774	2.20 765	1.67 776	2.20 769	1.68 776	2.20 774	1.67 780	2.20 770	1.68 766	2.20 770	1.67 781	2.24 761	1.86 769	2.06 777	1.61 782	2.06 755	1.62 777

noway1	2.10 758	5.26 794	1.93 765	2.31 718	1.69 779	2.21 768	1.67 776	2.19 766	1.68 776	2.21 776	1.68 785	2.21 771	1.67 764	2.20 770	1.66 773	2.15 746	1.84 760	2.07 779	1.61 782	2.07 759	1.61 771

zzz1	2.09 756	4.97 777	1.93 765	2.30 715	1.68 774	2.21 768	1.68 778	2.21 772	1.68 776	2.21 776	1.67 780	2.21 771	1.68 766	2.21 773	1.69 785	2.17 752	1.85 765	2.08 783	1.61 782	2.06 755	1.61 771

noway5	1.92 726	4.97 777	1.95 775	2.31 718	1.68 774	2.21 768	1.68 778	2.21 772	1.69 783	2.22 780	1.68 785	2.21 771	1.68 766	2.21 773	1.68 782	2.18 754	1.87 773	1.71 756	0.65 612	0.85 597	0.72 609

noway4	2.11 762	5.14 784	1.93 765	2.37 722	1.69 779	2.20 765	1.68 778	2.22 774	1.68 776	2.21 776	1.69 789	2.23 775	1.68 766	2.22 775	1.66 773	2.24 761	1.84 760	2.09 788	1.63 791	2.09 764	1.62 777

Anonymous3	2.55 794	3.26 734	1.65 730	3.28 755	1.63 764	3.24 812	1.68 778	3.27 817	1.66 768	3.28 818	1.67 780	3.25 818	1.66 758	3.27 817	1.64 769	3.26 797	1.65 746	3.30 816	1.65 793	4.95 836	1.65 784

GELT-Stereo	2.10 758	5.33 797	1.94 773	2.37 722	1.68 774	2.21 768	1.69 782	2.19 766	1.67 771	2.18 768	1.67 780	2.19 767	1.66 758	2.19 768	1.66 773	2.23 760	1.83 759	2.07 779	1.61 782	2.04 750	1.61 771

UDGNet	2.23 778	5.40 801	1.72 737	2.48 729	1.69 779	2.51 791	1.69 782	2.51 795	1.72 790	2.50 797	1.69 789	2.52 791	1.69 773	2.50 794	1.68 782	2.41 778	1.70 750	2.42 801	1.69 799	2.42 778	1.64 782

noway3	2.12 764	5.22 790	1.93 765	2.39 725	1.70 784	2.23 774	1.70 784	2.22 774	1.70 784	2.22 780	1.70 791	2.23 775	1.69 773	2.22 775	1.71 787	2.28 767	1.86 769	2.08 783	1.63 791	2.09 764	1.63 780

MFMNet_re	1.81 722	1.91 647	1.71 736	1.95 693	1.70 784	1.95 750	1.70 784	1.96 748	1.74 793	1.97 753	1.72 792	1.95 753	1.71 776	1.97 757	1.71 787	1.86 724	1.62 743	1.85 759	1.66 794	1.86 743	1.64 782

4w-stereo	2.02 742	2.72 711	1.44 716	3.36 761	1.59 761	2.48 787	1.72 786	2.28 777	1.24 748	2.24 783	1.65 775	2.56 797	1.32 742	2.39 789	1.98 813	2.67 789	1.51 730	1.66 753	1.24 746	2.53 792	1.88 800

U	5.15 845	8.49 825	1.81 742	8.49 836	1.77 788	8.49 855	1.77 787	8.51 862	1.77 795	8.49 862	1.77 794	8.50 862	1.78 783	8.58 862	1.77 797	8.54 854	1.78 755	8.55 862	1.78 805	8.55 856	1.84 793

derf	1.91 725	2.15 667	1.78 740	2.16 701	1.75 787	2.21 768	1.80 788	2.22 774	1.80 797	2.21 776	1.76 793	2.17 763	1.81 785	2.24 781	1.74 796	1.93 734	1.56 735	1.96 769	1.53 768	1.95 747	1.56 759

FBW_ROB	2.12 764	2.46 695	1.77 739	2.49 730	1.79 790	2.38 782	1.83 789	2.46 791	1.78 796	2.48 796	1.97 810	2.40 787	1.78 783	2.42 792	1.83 800	2.31 772	1.85 765	2.38 799	1.82 806	2.35 775	1.84 793

TRStereo	1.99 730	2.13 664	1.85 753	2.27 707	1.84 791	2.28 778	1.84 790	2.29 779	1.86 803	2.30 785	1.87 799	2.30 779	1.87 788	2.08 760	1.72 790	2.08 743	1.72 752	2.08 783	1.72 800	2.08 761	1.72 787

XX-Stereo	1.99 730	2.13 664	1.85 753	2.27 707	1.84 791	2.28 778	1.84 790	2.29 779	1.86 803	2.30 785	1.87 799	2.30 779	1.87 788	2.08 760	1.72 790	2.08 743	1.72 752	2.08 783	1.72 800	2.08 761	1.72 787

EAI-Stereo	1.99 730	2.13 664	1.85 753	2.27 707	1.84 791	2.28 778	1.84 790	2.29 779	1.86 803	2.30 785	1.87 799	2.30 779	1.87 788	2.08 760	1.72 790	2.08 743	1.72 752	2.08 783	1.72 800	2.08 761	1.72 787

asd	2.18 768	2.77 717	1.58 727	3.59 772	2.00 802	2.58 796	1.85 793	2.39 789	1.71 786	2.47 795	1.97 810	2.59 799	1.61 756	2.56 796	1.79 798	2.51 784	1.99 777	2.11 789	1.62 788	2.36 776	1.60 766

DNSM	2.56 795	4.43 767	3.08 812	4.09 787	1.86 794	2.66 799	1.86 794	2.66 799	1.87 807	2.66 802	1.86 797	2.66 803	1.86 786	2.66 803	1.87 806	3.82 809	2.94 804	2.42 801	1.73 803	2.42 778	1.73 790

asda	2.17 766	2.54 697	1.81 742	3.47 765	1.78 789	2.50 790	1.86 794	2.61 798	1.68 776	2.61 800	1.83 795	2.37 786	1.73 778	2.44 793	1.88 808	2.51 784	1.84 760	2.34 796	1.62 788	2.23 768	1.77 792

LGtest1	2.22 775	2.70 707	1.89 758	2.76 736	1.86 794	2.75 805	1.86 794	2.75 807	1.86 803	2.75 810	1.86 797	2.77 814	1.87 788	2.75 811	1.86 803	2.46 780	1.58 738	2.45 803	1.56 769	2.45 781	1.56 759

LG-G_1	2.22 775	2.71 709	1.89 758	2.77 737	1.87 798	2.75 805	1.87 797	2.76 808	1.87 807	2.75 810	1.87 799	2.76 812	1.87 788	2.75 811	1.86 803	2.47 781	1.58 738	2.45 803	1.57 770	2.45 781	1.57 761

LG-G	2.22 775	2.71 709	1.89 758	2.77 737	1.87 798	2.75 805	1.87 797	2.76 808	1.87 807	2.75 810	1.87 799	2.76 812	1.87 788	2.75 811	1.86 803	2.47 781	1.58 738	2.45 803	1.57 770	2.45 781	1.57 761

AIO_rvc	2.18 768	2.34 685	1.87 757	2.32 720	1.94 801	2.40 783	1.89 799	2.37 787	2.07 819	2.52 798	1.95 809	2.44 789	1.99 800	2.41 790	1.89 809	2.32 773	2.09 786	2.24 790	2.18 817	2.21 767	2.23 804

qwe	2.18 768	2.60 701	1.58 727	3.83 783	1.90 800	2.53 792	1.90 800	2.48 792	1.73 791	2.37 791	1.92 806	2.53 792	1.68 766	2.56 796	1.83 800	2.52 786	1.87 773	2.07 779	1.68 797	2.32 774	1.71 786

AIO_test	2.18 768	2.09 661	2.04 783	2.42 727	2.01 803	2.47 786	1.94 801	2.34 786	2.03 818	2.56 799	1.94 807	2.43 788	1.94 795	2.41 790	1.87 806	2.39 777	2.10 787	2.35 798	1.91 814	2.25 770	2.19 803

4.25w-stereo	1.98 729	2.72 711	1.46 718	3.47 765	1.43 754	2.07 756	1.98 802	2.53 796	1.52 765	2.71 803	1.98 816	1.81 748	1.62 757	1.96 756	1.36 756	1.88 729	2.00 778	2.53 808	1.61 782	1.74 739	1.15 681

3.75w	1.99 730	2.31 679	1.83 750	3.16 749	1.65 765	1.93 746	1.98 802	2.72 800	1.68 776	2.73 809	1.97 810	2.00 757	1.72 777	1.81 750	1.25 747	2.27 766	2.01 780	2.38 799	1.42 763	1.71 735	1.24 739

2w_stereo	1.99 730	2.36 688	1.81 742	3.24 753	1.67 770	1.94 747	1.98 802	2.72 800	1.68 776	2.72 804	1.94 807	1.98 756	1.74 780	1.79 749	1.27 748	1.95 735	2.00 778	2.53 808	1.60 778	1.68 734	1.15 681

4.25_new	2.00 737	2.33 681	1.82 747	3.32 758	1.69 779	1.95 750	1.99 805	2.72 800	1.71 786	2.72 804	1.97 810	2.01 758	1.74 780	1.77 746	1.28 749	2.18 754	2.01 780	2.48 806	1.58 773	1.65 731	1.17 685

4.5w_new	2.00 737	2.33 681	1.82 747	3.32 758	1.69 779	1.95 750	1.99 805	2.72 800	1.71 786	2.72 804	1.97 810	2.01 758	1.74 780	1.77 746	1.28 749	2.18 754	2.01 780	2.48 806	1.58 773	1.65 731	1.17 685

4.5w-stereo	1.99 730	2.33 681	1.81 742	3.28 755	1.68 774	1.94 747	1.99 805	2.72 800	1.70 784	2.72 804	1.99 819	1.97 755	1.68 766	1.76 744	1.29 751	1.91 732	2.02 784	2.53 808	1.61 782	1.75 740	1.16 684

2.75w_new	1.99 730	2.34 685	1.81 742	3.14 747	1.62 763	1.94 747	1.99 805	2.72 800	1.71 786	2.72 804	1.99 819	1.90 751	1.73 778	1.82 752	1.29 751	2.37 775	2.01 780	2.31 794	1.42 763	1.77 741	1.22 736

MonStereo	2.17 766	2.41 691	1.49 724	2.67 734	1.67 770	2.60 797	2.04 809	2.32 784	1.76 794	2.44 793	1.68 785	2.50 790	1.69 773	2.38 787	1.80 799	2.28 767	1.78 755	2.63 811	2.14 816	3.47 804	1.68 785

HUF	2.18 768	2.30 678	1.99 782	2.34 721	2.02 806	2.41 784	2.06 810	2.38 788	1.89 810	2.36 790	1.85 796	2.56 797	1.98 798	2.31 785	1.97 812	2.30 771	2.03 785	2.30 793	2.11 815	2.23 768	2.16 802

ff7	1.68 714	2.68 704	1.35 699	0.97 559	0.89 639	1.84 742	2.15 811	2.12 757	1.80 797	2.05 761	1.56 767	2.33 782	2.12 805	2.23 778	2.25 817	1.31 687	1.07 632	1.48 743	1.41 760	0.90 606	1.04 670

ffff	1.68 714	2.68 704	1.35 699	0.97 559	0.89 639	1.84 742	2.15 811	2.12 757	1.80 797	2.05 761	1.56 767	2.33 782	2.12 805	2.23 778	2.25 817	1.31 687	1.07 632	1.48 743	1.41 760	0.90 606	1.04 670

ccc-4	1.68 714	2.68 704	1.35 699	0.97 559	0.89 639	1.84 742	2.15 811	2.12 757	1.80 797	2.05 761	1.56 767	2.33 782	2.12 805	2.23 778	2.25 817	1.31 687	1.07 632	1.48 743	1.41 760	0.90 606	1.04 670

AROF-StereoT2	0.25 278	0.19 198	0.14 188	0.16 174	0.07 157	0.19 267	2.16 814	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

NCCL2	2.28 780	2.27 676	2.28 785	2.28 712	2.28 816	2.27 776	2.29 815	2.28 777	2.28 820	2.27 784	2.28 822	2.28 778	2.27 808	2.27 782	2.28 821	2.28 767	2.28 792	2.27 791	2.29 821	2.27 771	2.29 805

STTStereo	3.73 815	30.40 864	2.37 789	2.39 725	2.31 818	2.35 781	2.33 816	2.29 779	2.42 821	2.32 789	2.34 823	2.33 782	2.36 809	2.30 784	2.27 820	2.35 774	2.22 791	2.31 794	2.22 818	2.29 773	2.34 809

CFNet-ft	0.55 496	1.57 587	0.14 188	0.20 224	0.14 262	0.20 274	2.53 817	1.61 732	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	1.56 726	1.24 739

AROF-Stereo	0.27 290	0.16 183	0.07 101	0.21 238	0.08 166	0.11 178	2.55 818	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

NLSM1	2.93 808	3.24 733	2.57 792	4.04 785	2.66 819	3.30 814	2.55 818	3.29 818	2.55 822	3.35 820	2.48 824	3.28 819	2.47 810	3.34 820	2.49 822	3.26 797	2.55 801	3.13 814	2.57 824	3.00 801	2.46 812

arf5	0.27 290	0.17 189	0.07 101	0.16 174	0.07 157	0.20 274	2.56 820	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

PSMNet-RSSM	0.77 555	2.76 715	0.14 188	0.20 224	0.14 262	0.20 274	2.66 821	2.79 811	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	2.52 789	2.31 806

GwcNet-RSSM	0.77 555	2.77 717	0.14 188	0.20 224	0.14 262	0.20 274	2.67 822	2.78 810	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	2.52 789	2.31 806

cf-r	0.66 520	2.17 669	0.12 157	0.18 203	0.12 248	0.18 264	2.70 823	2.60 797	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	1.81 742	1.74 791

hitnet-ft	0.79 559	2.78 720	0.14 188	0.20 224	0.14 262	0.21 285	2.89 824	2.80 812	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	2.54 797	2.33 808

Sa-1000	4.34 833	8.37 822	6.84 840	6.98 831	4.45 849	3.58 815	3.00 825	3.42 821	3.39 841	2.61 800	4.00 850	3.83 825	4.01 843	3.90 825	3.90 846	5.98 841	5.62 837	3.76 823	2.34 822	4.35 816	2.47 813

rvit_105_1	3.83 816	5.22 790	3.01 802	4.53 792	3.01 822	4.51 826	3.01 826	4.56 834	3.04 827	4.53 833	3.03 828	4.55 835	3.03 815	4.56 834	3.04 824	4.57 818	3.05 806	4.57 830	3.05 829	4.57 820	3.05 819

rvit_0105_6	3.87 820	5.73 809	3.10 813	4.69 803	3.12 832	4.54 828	3.02 827	4.56 834	3.04 827	4.54 835	3.03 828	4.54 833	3.04 818	4.56 834	3.05 826	4.58 821	3.05 806	4.58 832	3.05 829	4.58 821	3.05 819

rvit_stereo_0081_aga	3.86 818	5.33 797	3.02 805	4.55 798	3.04 828	4.54 828	3.02 827	4.64 841	3.06 831	4.54 835	3.04 830	4.62 842	3.08 822	4.62 840	3.07 829	4.58 821	3.06 810	4.60 834	3.08 833	4.63 824	3.07 823

rvit_stereo_0081	3.83 816	5.23 793	3.01 802	4.53 792	3.03 824	4.55 832	3.02 827	4.56 834	3.04 827	4.52 831	3.02 826	4.54 833	3.03 815	4.56 834	3.04 824	4.57 818	3.05 806	4.57 830	3.05 829	4.58 821	3.05 819

rvit_stereo_0082	3.86 818	5.82 810	3.01 802	4.53 792	3.03 824	4.54 828	3.02 827	4.56 834	3.04 827	4.53 833	3.02 826	4.55 835	3.04 818	4.57 837	3.05 826	4.57 818	3.05 806	4.58 832	3.05 829	4.58 821	3.06 822

rvit_0105_4	3.91 823	5.47 805	3.02 805	4.54 795	3.02 823	4.54 828	3.03 831	4.75 844	3.17 838	4.57 837	3.06 831	4.61 841	3.16 826	4.65 841	3.09 832	4.66 825	3.11 814	4.68 839	3.18 840	4.81 831	3.16 831

DispFullNet	4.61 836	4.84 772	3.12 814	5.00 813	3.57 838	4.75 841	3.03 831	7.75 860	4.17 852	4.91 847	3.09 835	6.20 856	3.95 841	6.71 856	3.51 839	5.30 836	3.67 824	5.86 855	3.63 844	5.61 842	3.46 836

rvit_stereo_0080	3.89 821	5.70 807	3.04 807	4.54 795	3.03 824	4.56 833	3.05 833	4.60 838	3.07 832	4.58 838	3.06 831	4.59 837	3.06 820	4.61 838	3.08 830	4.63 823	3.09 811	4.64 836	3.10 834	4.65 825	3.10 826

whm_eth	3.89 821	5.70 807	3.04 807	4.54 795	3.03 824	4.56 833	3.05 833	4.60 838	3.07 832	4.58 838	3.06 831	4.59 837	3.06 820	4.61 838	3.08 830	4.63 823	3.09 811	4.64 836	3.10 834	4.65 825	3.10 826

rvit_0105_3	3.91 823	5.33 797	3.06 810	4.60 801	3.07 830	4.60 835	3.06 835	4.62 840	3.08 835	4.60 840	3.07 834	4.62 842	3.08 822	4.67 842	3.10 833	4.70 826	3.11 814	4.77 843	3.19 841	4.77 830	3.14 830

rvit_stereo_0083	3.92 825	5.30 796	3.06 810	4.61 802	3.09 831	4.67 837	3.08 836	4.66 842	3.09 836	4.62 841	3.10 836	4.66 845	3.11 824	4.67 842	3.16 835	4.72 828	3.16 817	4.77 843	3.11 836	4.66 827	3.11 828

rvit_stereo_ft	3.93 826	5.44 803	3.05 809	4.59 800	3.06 829	4.61 836	3.08 836	4.67 843	3.12 837	4.63 842	3.10 836	4.65 844	3.11 824	4.69 844	3.13 834	4.70 826	3.14 816	4.71 841	3.15 839	4.74 828	3.16 831

rvit_0105_5	4.10 827	5.40 801	3.13 816	4.71 805	3.15 833	4.72 840	3.10 838	4.90 849	3.27 840	4.69 843	3.16 838	4.84 849	3.25 828	4.96 848	3.34 838	5.05 833	3.39 822	5.10 848	3.40 842	5.11 838	3.42 835

SA	4.33 832	7.35 816	6.85 841	5.96 822	4.09 846	3.59 816	3.15 839	3.82 825	2.64 823	3.91 823	3.85 847	3.57 821	2.72 813	3.13 816	4.03 848	7.09 850	6.86 845	3.57 819	3.12 837	3.85 807	3.51 837

GANet-RSSM	0.75 548	1.91 647	0.14 188	0.47 392	0.14 262	0.21 285	3.21 840	2.30 783	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	2.13 766	2.12 801

NLCSM	3.67 814	4.08 759	3.19 817	4.80 806	3.26 834	3.99 822	3.24 841	4.25 830	3.18 839	4.09 826	3.27 839	4.14 828	3.18 827	4.13 828	3.28 837	4.06 810	3.10 813	3.85 826	3.14 838	3.91 811	3.27 834

MLG-Stereo_test2	4.28 830	5.46 804	3.69 822	4.86 810	3.72 842	5.58 847	3.42 842	4.81 846	3.77 848	4.85 845	3.72 846	5.55 854	3.63 831	5.58 852	3.53 840	4.41 815	3.28 821	4.99 847	2.95 827	4.75 829	3.13 829

test_5	4.62 837	7.55 818	6.23 836	6.32 825	3.40 837	5.29 845	3.50 843	3.53 822	4.11 851	4.28 828	4.47 854	4.26 831	4.38 846	3.68 823	3.24 836	5.89 839	5.60 836	4.84 845	3.50 843	4.33 815	3.93 845

MLG-Stereo_test1	4.25 828	5.34 800	3.61 820	5.31 816	3.63 840	5.23 844	3.57 844	5.38 852	3.65 842	5.23 849	3.47 841	4.76 846	3.74 835	4.85 845	3.71 842	4.96 830	3.18 819	4.71 841	2.92 826	4.86 834	2.90 816

RAFT+CT+SA	4.28 830	7.62 819	4.91 829	5.55 819	2.28 816	3.09 809	3.64 845	4.49 832	3.07 832	4.80 844	3.35 840	4.77 847	3.70 834	4.29 831	3.05 826	5.58 837	5.98 840	3.58 820	3.78 849	4.26 814	3.72 839

DPSNet	3.66 813	3.60 744	3.62 821	3.63 776	3.64 841	3.65 817	3.65 846	3.66 823	3.67 843	3.67 822	3.65 844	3.67 823	3.66 832	3.66 822	3.68 841	3.68 807	3.66 823	3.67 821	3.68 847	3.67 805	3.67 838

MLG-Stereo_test3	4.26 829	4.85 773	3.95 824	5.35 817	3.60 839	4.75 841	3.76 847	5.49 853	3.71 844	5.39 850	3.69 845	4.82 848	3.66 832	4.85 845	3.73 845	4.93 829	3.19 820	4.69 840	2.99 828	4.84 833	2.98 818

TestStereo1	4.60 834	8.41 823	6.44 838	6.86 829	3.79 843	3.97 820	3.78 848	3.99 827	3.74 845	3.97 824	3.52 842	3.94 826	3.58 829	3.98 826	3.72 843	6.82 847	6.50 843	3.76 823	3.66 845	3.90 808	3.74 841

SA-5K	4.60 834	8.41 823	6.44 838	6.86 829	3.79 843	3.97 820	3.78 848	3.99 827	3.74 845	3.97 824	3.52 842	3.94 826	3.58 829	3.98 826	3.72 843	6.82 847	6.50 843	3.76 823	3.66 845	3.90 808	3.74 841

test_4	4.88 840	8.13 821	6.98 842	7.46 832	4.44 848	4.25 824	3.85 850	4.04 829	3.92 849	4.13 827	3.91 848	4.18 830	3.84 839	4.14 829	4.06 849	7.01 849	7.13 848	4.53 828	3.72 848	4.09 812	3.72 839

cross-raft	4.83 839	7.52 817	6.43 837	6.63 826	3.96 845	4.51 826	3.99 851	4.49 832	3.96 850	4.52 831	3.96 849	4.50 832	3.97 842	4.50 833	3.97 847	6.65 845	6.44 842	4.33 827	3.92 851	4.35 816	3.91 844

test_3	5.01 842	8.86 828	7.77 844	8.09 834	2.76 821	4.13 823	4.05 852	3.88 826	3.76 847	4.33 829	4.13 851	3.71 824	3.91 840	4.21 830	4.06 849	7.93 851	7.69 850	4.53 828	3.91 850	4.17 813	4.29 847

raft_robust	4.71 838	7.75 820	5.40 834	6.81 828	3.31 835	4.28 825	4.20 853	4.32 831	4.37 854	4.35 830	4.35 853	4.14 828	3.75 836	4.30 832	4.20 851	6.67 846	6.37 841	3.36 818	4.24 855	4.86 834	3.25 833

SGM-Forest	5.21 846	5.92 811	4.08 825	6.18 823	4.16 847	6.31 849	4.34 854	6.50 855	4.33 853	6.14 856	4.21 852	6.61 859	4.55 847	6.67 855	4.48 852	5.94 840	3.94 826	5.85 854	4.03 853	5.79 844	4.17 846
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FC-DCNN v2	5.10 844	5.15 785	4.49 826	5.07 814	3.37 836	6.87 850	4.75 855	5.04 850	6.34 859	7.84 860	5.06 856	6.72 860	4.09 844	4.99 849	5.44 856	5.03 832	3.16 817	4.67 838	4.86 856	5.15 839	3.89 843

TestStereo	4.88 840	4.75 771	4.79 827	4.87 812	4.92 850	4.81 843	4.90 856	4.78 845	4.77 855	4.87 846	4.89 855	4.90 850	4.91 848	4.99 849	4.79 853	4.98 831	4.87 833	4.87 846	4.92 857	5.00 837	5.00 848

rvit_stereo_0075_2	6.64 848	8.80 827	5.25 831	7.89 833	5.27 852	7.90 854	5.27 857	7.92 861	5.28 857	7.91 861	5.29 858	7.93 861	5.27 849	7.92 861	5.28 854	7.93 851	5.28 835	7.93 860	5.29 859	7.93 853	5.28 850

SGM+DAISY	7.06 850	9.15 829	5.38 833	8.84 838	5.18 851	8.80 856	5.31 858	8.79 863	5.28 857	8.89 863	5.20 857	8.93 863	5.33 850	8.95 863	5.36 855	8.70 855	5.21 834	8.74 863	5.20 858	8.89 857	5.15 849

test-1	6.46 847	9.16 830	8.03 848	8.09 834	5.62 853	6.11 848	6.35 859	6.85 857	4.94 856	6.08 855	6.29 861	4.98 851	6.43 853	6.22 853	6.36 859	6.16 843	7.47 849	5.82 853	5.44 860	7.11 850	5.68 851

RAFT	6.73 849	9.36 831	7.40 843	8.51 837	6.55 854	6.88 851	6.60 860	6.79 856	6.60 860	6.80 857	6.72 862	5.31 853	5.50 851	6.61 854	6.61 860	8.42 853	5.89 838	5.73 852	5.45 861	6.61 846	6.24 852

test-v	7.53 851	11.89 841	7.98 845	9.36 841	7.14 855	7.06 852	7.09 861	7.37 858	6.91 861	7.29 858	5.71 859	6.45 857	6.93 854	6.73 857	7.27 861	8.93 858	7.85 851	6.98 858	6.80 862	7.56 851	7.34 854

test-2	7.53 851	11.89 841	7.98 845	9.36 841	7.14 855	7.06 852	7.09 861	7.37 858	6.91 861	7.29 858	5.71 859	6.45 857	6.93 854	6.73 857	7.27 861	8.93 858	7.85 851	6.98 858	6.80 862	7.56 851	7.34 854

MANE	19.05 854	23.00 849	15.00 854	23.00 862	15.00 857	24.00 863	16.00 863	24.00 870	16.00 863	22.00 870	15.00 863	23.00 870	16.00 863	23.00 870	15.00 863	22.00 870	15.00 864	22.00 870	15.00 864	22.00 870	15.00 856

rafts_anoy	20.00 855	20.00 843	20.00 855	20.00 856	20.00 858	20.00 857	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 865	20.00 864	20.00 865	20.00 864	20.00 857

raft+_RVC	20.00 855	20.00 843	20.00 855	20.00 856	20.00 858	20.00 857	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 865	20.00 864	20.00 865	20.00 864	20.00 857

raftrobust	20.00 855	20.00 843	20.00 855	20.00 856	20.00 858	20.00 857	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 865	20.00 864	20.00 865	20.00 864	20.00 857

CasAABBNet	20.00 855	20.00 843	20.00 855	20.00 856	20.00 858	20.00 857	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 865	20.00 864	20.00 865	20.00 864	20.00 857

RALCasStereoNet	20.00 855	20.00 843	20.00 855	20.00 856	20.00 858	20.00 857	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 865	20.00 864	20.00 865	20.00 864	20.00 857

RALAANet	20.00 855	20.00 843	20.00 855	20.00 856	20.00 858	20.00 857	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 864	20.00 865	20.00 864	20.00 865	20.00 864	20.00 857

PM Cens cmp D40	30.50 862	37.00 871	24.00 861	37.00 869	24.00 865	37.00 872	24.00 870	37.00 879	24.00 870	37.00 878	24.00 870	37.00 879	24.00 870	37.00 878	24.00 870	37.00 879	24.00 872	37.00 880	24.00 872	37.00 876	24.00 863

PM Graph cmp D40	30.50 862	37.00 871	24.00 861	37.00 869	24.00 865	37.00 872	24.00 870	37.00 879	24.00 870	37.00 878	24.00 870	37.00 879	24.00 870	37.00 878	24.00 870	37.00 879	24.00 872	37.00 880	24.00 872	37.00 876	24.00 863

PatchMatch Cens Cmp	30.50 862	37.00 871	24.00 861	37.00 869	24.00 865	37.00 872	24.00 870	37.00 879	24.00 870	37.00 878	24.00 870	37.00 879	24.00 870	37.00 878	24.00 870	37.00 879	24.00 872	37.00 880	24.00 872	37.00 876	24.00 863

PatchMatch Graph Cmp	30.50 862	37.00 871	24.00 861	37.00 869	24.00 865	37.00 872	24.00 870	37.00 879	24.00 870	37.00 878	24.00 870	37.00 879	24.00 870	37.00 878	24.00 870	37.00 879	24.00 872	37.00 880	24.00 872	37.00 876	24.00 863

WCMA_ROB	31.10 866	35.43 869	27.12 865	39.51 880	23.10 864	38.78 881	25.30 874	37.49 888	25.39 874	37.29 887	27.02 874	38.52 888	26.48 874	37.80 887	26.44 874	36.28 878	22.65 871	33.90 875	22.30 871	37.10 885	24.18 867

111	30.40 861	30.94 865	29.72 866	32.61 863	30.02 869	33.57 864	30.47 875	31.50 871	29.39 875	30.98 871	29.11 875	29.78 871	30.39 878	29.45 871	30.76 878	30.08 871	29.02 876	29.92 871	30.32 879	29.86 871	30.17 868

fff	1000028.16 887	29.62 861	29.72 866	32.61 863	30.02 869	35.13 866	31.83 876	32.07 872	10000000.00 896	35.27 874	29.82 876	32.45 872	30.15 875	32.35 872	30.09 875	31.04 872	29.55 877	30.64 872	30.14 876	10000000.00 898	30.77 869

csc	1000028.16 887	29.62 861	29.72 866	32.61 863	30.02 869	35.13 866	31.83 876	32.07 872	10000000.00 896	35.27 874	29.82 876	32.45 872	30.15 875	32.35 872	30.09 875	31.04 872	29.55 877	30.64 872	30.14 876	10000000.00 898	30.77 869

cscssc	1000028.16 887	29.62 861	29.72 866	32.61 863	30.02 869	35.13 866	31.83 876	32.07 872	10000000.00 896	35.27 874	29.82 876	32.45 872	30.15 875	32.35 872	30.09 875	31.04 872	29.55 877	30.64 872	30.14 876	10000000.00 898	30.77 869

ADStereo(finetuned)	36.13 868	36.63 870	38.07 877	36.97 868	33.25 873	35.91 869	34.45 879	36.36 878	32.99 876	38.14 888	36.71 882	36.69 878	34.13 879	38.57 888	40.79 886	37.60 888	36.58 883	35.90 879	33.36 880	35.42 874	34.04 872

tt	500032.53 885	34.60 867	29.72 866	37.47 878	34.41 874	36.85 870	35.22 880	34.71 875	33.55 877	34.50 872	35.43 879	33.81 875	10000000.00 897	33.57 875	33.13 879	33.68 875	35.00 881	34.03 876	35.26 882	30.96 872	34.63 873

DCANet	500032.53 885	34.60 867	29.72 866	37.47 878	34.41 874	36.85 870	35.22 880	34.71 875	33.55 877	34.50 872	35.43 879	33.81 875	10000000.00 897	33.57 875	33.13 879	33.68 875	35.00 881	34.03 876	35.26 882	30.96 872	34.63 873

DCANet-4	35.22 867	34.54 866	35.08 872	33.58 867	35.47 876	34.55 865	35.53 882	36.08 877	35.85 879	35.92 877	35.77 881	35.18 877	35.48 880	35.39 877	37.15 885	34.55 877	33.92 880	35.02 878	34.90 881	35.79 875	34.74 875

fast-reg	37.00 869	37.00 871	37.00 873	37.00 869	37.00 877	37.00 872	37.00 883	37.00 879	37.00 880	37.00 878	37.00 883	37.00 879	37.00 881	37.00 878	37.00 881	37.00 879	37.00 884	37.00 880	37.00 884	37.00 876	37.00 876

Reg-Stereo(zero)	37.00 869	37.00 871	37.00 873	37.00 869	37.00 877	37.00 872	37.00 883	37.00 879	37.00 880	37.00 878	37.00 883	37.00 879	37.00 881	37.00 878	37.00 881	37.00 879	37.00 884	37.00 880	37.00 884	37.00 876	37.00 876

FLISNet	37.00 869	37.00 871	37.00 873	37.00 869	37.00 877	37.00 872	37.00 883	37.00 879	37.00 880	37.00 878	37.00 883	37.00 879	37.00 881	37.00 878	37.00 881	37.00 879	37.00 884	37.00 880	37.00 884	37.00 876	37.00 876

CoSv	37.00 869	37.00 871	37.00 873	37.00 869	37.00 877	37.00 872	37.00 883	37.00 879	37.00 880	37.00 878	37.00 883	37.00 879	37.00 881	37.00 878	37.00 881	37.00 879	37.00 884	37.00 880	37.00 884	37.00 876	37.00 876

CBMV	128.50 875	1422.70 893	53.10 879	79.50 882	51.30 882	77.30 883	49.70 887	74.00 889	48.20 885	77.20 890	48.80 888	73.90 890	48.00 886	73.80 890	48.80 888	70.40 890	45.10 889	68.90 890	46.10 889	68.20 887	45.00 881
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	69.83 873	87.70 881	41.95 878	113.75 883	65.62 883	75.05 882	55.25 888	75.64 890	45.04 884	71.61 889	41.75 887	72.81 889	44.06 885	68.38 889	44.63 887	101.89 891	59.57 890	107.10 891	61.05 890	104.38 888	59.38 882

NOSS_ROB	102.95 874	153.00 885	121.00 881	51.00 881	44.00 881	165.00 885	127.00 889	153.00 891	119.00 886	164.00 892	125.00 889	168.00 892	120.00 887	153.00 891	117.00 889	49.00 889	44.00 888	49.00 889	44.00 888	49.00 886	44.00 880

DF_test	189.29 877	560.34 890	182.58 885	229.00 886	135.68 884	197.79 886	135.52 890	197.80 893	135.44 887	197.75 893	135.49 890	197.90 893	135.51 888	197.84 893	135.75 890	217.37 894	171.11 892	183.74 893	127.67 892	183.56 890	127.88 883

MeshStereo	159.24 876	171.00 886	160.68 884	162.58 884	160.59 885	164.01 884	160.35 891	158.51 892	158.56 888	158.34 891	160.12 891	158.56 891	159.92 889	157.26 892	158.94 891	154.38 892	158.36 891	155.75 892	159.13 893	153.67 889	154.07 884
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
DLCB_ROB	284.23 881	354.61 888	207.27 886	363.24 889	206.46 886	364.72 890	210.41 892	364.72 897	210.41 889	364.81 897	208.64 893	364.81 897	208.64 891	364.72 897	210.41 893	354.70 897	205.53 894	354.70 897	205.53 895	354.70 894	205.53 886

AE-Stereo	201.80 878	123.00 882	115.00 880	219.00 885	218.00 887	223.00 887	244.00 893	217.00 894	236.00 890	202.00 894	203.00 892	205.00 894	208.00 890	225.00 894	204.00 892	210.00 893	198.00 893	197.00 894	184.00 894	204.00 891	201.00 885

MGS-Stereo	239.45 879	123.00 882	135.00 882	266.00 887	286.00 888	277.00 888	305.00 894	271.00 895	242.00 891	274.00 895	279.00 894	255.00 895	270.00 892	268.00 895	297.00 894	221.00 895	247.00 895	216.00 895	123.00 891	217.00 892	217.00 887

EGLCR-Stereo	246.90 880	129.00 884	139.00 883	266.00 887	286.00 888	277.00 888	305.00 894	271.00 895	242.00 891	274.00 895	279.00 894	255.00 895	270.00 892	268.00 895	297.00 894	230.00 896	247.00 895	216.00 895	223.00 896	237.00 893	227.00 888

LE_ROB	396.57 882	471.28 889	329.84 887	471.48 890	308.15 890	526.83 891	322.10 896	488.15 898	323.76 893	495.46 898	317.97 896	497.17 898	320.10 894	481.62 898	326.76 896	462.71 898	298.97 897	466.16 898	285.98 897	447.62 895	289.21 889

SGM-ForestM	596.69 883	677.77 891	444.52 888	699.85 891	517.25 891	732.94 892	488.29 897	770.79 899	460.11 894	750.81 899	487.98 897	792.79 899	499.41 895	730.90 899	475.81 897	720.03 899	491.16 898	663.96 899	418.60 898	674.76 896	436.05 890

CBMV_ROB	818.48 884	913.88 892	709.52 889	862.84 892	597.78 892	1073.99 893	700.52 898	1015.66 900	702.59 895	1115.65 900	760.02 898	1130.24 900	721.57 896	1037.41 900	692.65 898	814.05 900	564.29 899	843.28 900	595.31 899	915.51 897	602.92 891

111111	10000000.00 890	10000000.00 894	10000000.00 890	10000000.00 893	10000000.00 893	10000000.00 894	10000000.00 899	10000000.00 901	10000000.00 896	10000000.00 901	10000000.00 899	10000000.00 901	10000000.00 897	10000000.00 901	10000000.00 899	10000000.00 901	10000000.00 900	10000000.00 901	10000000.00 900	10000000.00 898	10000000.00 892

SGD-Stereo	10000000.00 890	10000000.00 894	10000000.00 890	10000000.00 893	10000000.00 893	10000000.00 894	10000000.00 899	10000000.00 901	10000000.00 896	10000000.00 901	10000000.00 899	10000000.00 901	10000000.00 897	10000000.00 901	10000000.00 899	10000000.00 901	10000000.00 900	10000000.00 901	10000000.00 900	10000000.00 898	10000000.00 892

IGEV-Stereo++	10000000.00 890	10000000.00 894	10000000.00 890	10000000.00 893	10000000.00 893	10000000.00 894	10000000.00 899	10000000.00 901	10000000.00 896	10000000.00 901	10000000.00 899	10000000.00 901	10000000.00 897	10000000.00 901	10000000.00 899	10000000.00 901	10000000.00 900	10000000.00 901	10000000.00 900	10000000.00 898	10000000.00 892

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 890	10000000.00 894	10000000.00 890	10000000.00 893	10000000.00 893	10000000.00 894	10000000.00 899	10000000.00 901	10000000.00 896	10000000.00 901	10000000.00 899	10000000.00 901	10000000.00 897	10000000.00 901	10000000.00 899	10000000.00 901	10000000.00 900	10000000.00 901	10000000.00 900	10000000.00 898	10000000.00 892

IGEV-Stereo+	10000000.00 890	10000000.00 894	10000000.00 890	10000000.00 893	10000000.00 893	10000000.00 894	10000000.00 899	10000000.00 901	10000000.00 896	10000000.00 901	10000000.00 899	10000000.00 901	10000000.00 897	10000000.00 901	10000000.00 899	10000000.00 901	10000000.00 900	10000000.00 901	10000000.00 900	10000000.00 898	10000000.00 892

SDNR	10000000.00 890	10000000.00 894	10000000.00 890	10000000.00 893	10000000.00 893	10000000.00 894	10000000.00 899	10000000.00 901	10000000.00 896	10000000.00 901	10000000.00 899	10000000.00 901	10000000.00 897	10000000.00 901	10000000.00 899	10000000.00 901	10000000.00 900	10000000.00 901	10000000.00 900	10000000.00 898	10000000.00 892

anonymousdsp2	10000000.00 890	10000000.00 894	10000000.00 890	10000000.00 893	10000000.00 893	10000000.00 894	10000000.00 899	10000000.00 901	10000000.00 896	10000000.00 901	10000000.00 899	10000000.00 901	10000000.00 897	10000000.00 901	10000000.00 899	10000000.00 901	10000000.00 900	10000000.00 901	10000000.00 900	10000000.00 898	10000000.00 892

anonymousdsp	10000000.00 890	10000000.00 894	10000000.00 890	10000000.00 893	10000000.00 893	10000000.00 894	10000000.00 899	10000000.00 901	10000000.00 896	10000000.00 901	10000000.00 899	10000000.00 901	10000000.00 897	10000000.00 901	10000000.00 899	10000000.00 901	10000000.00 900	10000000.00 901	10000000.00 900	10000000.00 898	10000000.00 892

test_example2	10000000.00 890	10000000.00 894	10000000.00 890	10000000.00 893	10000000.00 893	10000000.00 894	10000000.00 899	10000000.00 901	10000000.00 896	10000000.00 901	10000000.00 899	10000000.00 901	10000000.00 897	10000000.00 901	10000000.00 899	10000000.00 901	10000000.00 900	10000000.00 901	10000000.00 900	10000000.00 898	10000000.00 892

DIP-Stereo	10000000.00 890	10000000.00 894	10000000.00 890	10000000.00 893	10000000.00 893	10000000.00 894	10000000.00 899	10000000.00 901	10000000.00 896	10000000.00 901	10000000.00 899	10000000.00 901	10000000.00 897	10000000.00 901	10000000.00 899	10000000.00 901	10000000.00 900	10000000.00 901	10000000.00 900	10000000.00 898	10000000.00 892
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		37.00 871		37.00 869		37.00 872		37.00 879		37.00 878		37.00 879		37.00 878		37.00 879		37.00 880		37.00 876

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

ASD4		0.20 203

Low-res two-view benchmark