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	0.14 136	0.00 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 57	0.04 52	0.01 10	0.02 14	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.03 59	0.02 26	0.01 16	0.73 536	0.01 16	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.02 20

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

Wz-Net-SNSev	0.03 29	0.09 95	0.07 92	0.09 88	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.09 103	0.07 99	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

Wz-Net-LNSev	0.06 62	0.24 204	0.20 244	0.23 227	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	0.23 262	0.21 273	0.02 25	0.01 15	0.01 16	0.01 10

Wz-Net-MNSev	0.06 62	0.54 338	0.10 104	0.12 117	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	0.12 129	0.11 143	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

WZ-Net	0.05 57	0.50 320	0.10 104	0.12 117	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	0.12 129	0.10 117	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 78	0.16 166	0.02 15	0.16 158	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.17 284	0.02 26	0.02 27	0.71 523	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.16 256

IINet	0.06 62	0.05 67	0.02 15	0.05 60	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 106	0.02 26	0.02 27	0.73 536	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.04 96

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

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

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

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

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

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 85	0.97 430	0.10 104	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

SMFormer	0.09 85	1.01 451	0.09 100	0.09 88	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 103	0.09 112	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

tta	0.09 85	0.95 427	0.09 100	0.10 92	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 103	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

CoDeX	0.15 198	0.70 368	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	0.67 570	0.02 21	0.69 554	0.75 581	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	0.11 128	0.44 289	0.33 338	0.39 309	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	0.39 365	0.36 408	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

CSP-Net	0.34 309	1.29 539	1.19 614	1.36 632	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	1.26 658	1.21 676	0.03 47	0.09 164	0.02 27	0.09 159

SFCPSM	0.17 215	0.78 385	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	0.79 609	0.02 21	0.75 567	0.76 583	0.02 27	0.02 27	0.02 20

Syn2CoEx	0.25 263	1.31 543	0.74 554	0.92 522	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	0.87 562	0.75 567	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 78	0.02 12	0.02 15	1.01 543	0.03 52	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 96	0.09 162	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

ADCS	0.09 85	0.02 12	0.04 64	0.90 517	0.06 146	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.14 206	0.36 458	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

AnyNet_C01	0.11 128	0.02 12	0.02 15	1.62 651	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.06 127	0.04 103	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.03 52

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	0.26 273	0.05 67	0.04 64	0.06 70	0.03 52	0.05 111	0.03 60	0.05 116	0.03 65	0.05 118	0.03 62	0.04 102	0.06 147	0.05 110	0.03 58	4.34 779	0.03 45	0.04 99	0.03 63	0.05 120	0.04 96

AANet	0.07 68	0.04 52	0.03 39	0.04 53	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.11 194	0.04 96	0.03 58	0.58 487	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.03 52

RT-IGEV	0.07 68	0.05 67	0.03 39	0.05 60	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.03 58	0.75 539	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.04 96

RT-Monster	0.09 85	0.07 84	0.03 39	0.15 148	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.10 172	0.04 96	0.03 58	0.92 566	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.07 149

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	0.10 104	0.98 431	0.14 171	0.15 148	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	0.15 171	0.13 183	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

zh-mn7	0.12 141	1.14 473	0.17 213	0.20 206	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	0.18 221	0.16 212	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

z-mn7	0.16 209	1.21 529	0.33 338	0.41 337	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	0.35 330	0.31 348	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

w-ln-seven-2	0.14 180	1.22 535	0.28 296	0.32 274	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	0.32 311	0.27 310	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)	0.10 104	1.05 461	0.12 140	0.12 117	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	0.12 129	0.12 158	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample9	0.10 104	1.05 461	0.12 140	0.12 117	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	0.12 129	0.12 158	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample8	0.10 104	1.05 461	0.12 140	0.12 117	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	0.12 129	0.12 158	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample7	0.09 85	1.00 441	0.11 128	0.11 109	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	0.12 129	0.12 158	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample5	0.10 104	1.07 465	0.11 128	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

test_sample4	0.10 104	1.03 457	0.12 140	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 145	0.13 183	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample3	0.09 85	0.87 403	0.10 104	0.12 117	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	0.12 129	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample2	0.09 85	1.03 457	0.11 128	0.11 109	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 103	0.09 112	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample1	0.09 85	0.87 403	0.12 140	0.11 109	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

mmm	0.14 180	1.83 604	0.12 140	0.11 109	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.04 109	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.06 127	0.04 103	0.12 129	0.11 143	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

DualNet	0.10 104	1.07 465	0.11 128	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

1111x	0.10 104	1.14 473	0.13 162	0.14 136	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	0.13 145	0.11 143	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

xxx	0.09 85	1.01 451	0.10 104	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.03 52

x	0.11 128	1.15 476	0.15 196	0.14 136	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	0.14 156	0.15 208	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

psmg	0.43 389	1.91 620	0.92 580	1.91 662	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	1.97 709	1.44 700	0.04 99	0.03 63	0.02 27	0.03 52

222	0.10 104	0.99 439	0.12 140	0.13 130	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	0.12 129	0.12 158	0.03 47	0.02 27	0.04 103	0.03 52

xxxx	0.11 128	1.16 478	0.16 203	0.12 117	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	0.13 145	0.16 212	0.03 47	0.04 105	0.04 103	0.04 96

test_xeample	0.10 104	1.09 467	0.13 162	0.12 117	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	0.14 156	0.14 198	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

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

BEATNet_4x	0.11 128	0.03 31	0.03 39	1.60 648	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 110	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ADCL	0.11 128	0.03 31	0.03 39	1.60 648	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 110	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ADCRef	0.12 141	0.03 31	0.04 64	1.71 656	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.06 127	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.04 96

AnyNet_C32	0.14 180	0.04 52	0.03 39	2.22 677	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.04 102	0.02 27	0.07 150	0.04 103	0.02 21	0.02 22	0.03 47	0.03 63	0.02 27	0.03 52

ADCPNet	0.10 104	0.03 31	0.04 64	1.27 617	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.08 155	0.04 103	0.04 65	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ManiGeoR	0.17 215	0.05 67	0.62 513	0.73 493	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.72 531	0.58 519	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

HLF11	0.17 215	0.05 67	0.63 517	0.72 489	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.71 523	0.59 525	0.05 114	0.04 105	0.04 103	0.04 96

HLf10	0.17 215	0.05 67	0.62 513	0.73 493	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.72 531	0.58 519	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

HLf8	0.17 215	0.05 67	0.62 513	0.72 489	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.72 531	0.58 519	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

TestStereo_HLe17	0.17 215	0.05 67	0.65 524	0.72 489	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.71 523	0.59 525	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

z-ln-s-r	0.21 239	1.40 554	0.53 490	0.56 446	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.05 121	0.57 486	0.44 466	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

w-ln-seven	0.18 224	1.47 556	0.33 338	0.40 322	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	0.38 352	0.32 353	0.05 114	0.04 105	0.04 103	0.04 96

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

11t1	0.17 215	2.16 642	0.13 162	0.13 130	0.04 101	0.06 125	0.04 109	0.06 133	0.04 109	0.06 135	0.03 62	0.06 136	0.03 59	0.06 127	0.05 121	0.18 221	0.12 158	0.06 133	0.03 63	0.05 120	0.03 52

BUS	0.83 552	1.91 620	0.92 580	4.48 757	0.02 22	0.40 370	0.04 109	0.41 389	0.02 28	0.48 479	0.03 62	0.41 398	0.05 124	0.03 49	0.05 121	1.97 709	4.19 796	0.33 345	0.23 321	0.34 336	0.27 355

NINENet	0.69 508	3.87 723	1.20 617	1.98 668	0.05 126	0.40 370	0.04 109	0.40 370	0.05 131	0.41 388	0.04 116	0.41 398	0.05 124	0.40 377	0.05 121	1.79 695	1.56 709	0.34 355	0.22 313	0.34 336	0.23 296

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

FADNet-RVC-Resample	0.12 141	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	1.57 734	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.05 129	0.04 103	0.06 138

FADNet_RVC	0.12 141	0.04 52	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 124	0.04 96	1.65 738	0.05 72	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

FADNet	0.12 141	0.05 67	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 124	0.04 96	1.66 741	0.06 81	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

ADCP+	0.15 198	0.04 52	0.04 64	2.20 676	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.05 134	0.04 102	0.04 106	0.08 155	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

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

Light-Stereo-hy	0.07 68	0.05 67	0.19 233	0.17 179	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.17 203	0.16 212	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

GIO	0.10 104	0.22 193	0.22 260	0.23 227	0.05 126	0.07 143	0.05 126	0.07 150	0.05 131	0.07 152	0.05 134	0.07 152	0.05 124	0.07 150	0.05 121	0.23 262	0.22 280	0.06 133	0.05 129	0.06 134	0.05 122

UHP(ZeroShot)	0.07 68	0.41 272	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

UHP(FT)	0.07 68	0.40 259	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

mmmmmm	0.07 68	0.40 259	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

UHP	0.07 68	0.41 272	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

DispViT+	0.07 68	0.08 86	0.12 140	0.08 81	0.05 126	0.08 146	0.05 126	0.08 155	0.05 131	0.08 154	0.05 134	0.08 153	0.05 124	0.08 155	0.05 121	0.08 95	0.07 99	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.05 122

BridgeDepth_RVC	0.07 68	0.08 86	0.11 128	0.11 109	0.05 126	0.08 146	0.05 126	0.08 155	0.05 131	0.08 154	0.05 134	0.08 153	0.05 124	0.08 155	0.05 121	0.11 123	0.10 117	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.05 122
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.08 78	0.08 86	0.11 128	0.11 109	0.05 126	0.08 146	0.05 126	0.08 155	0.07 161	0.08 154	0.05 134	0.08 153	0.05 124	0.09 161	0.08 156	0.15 171	0.11 143	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.06 138
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DA	0.09 85	0.13 120	0.39 382	0.08 81	0.05 126	0.07 143	0.05 126	0.13 188	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.06 81	0.05 84	0.14 204	0.13 248	0.06 134	0.05 122

GGEV	0.09 85	0.13 120	0.39 382	0.08 81	0.05 126	0.07 143	0.05 126	0.13 188	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.06 81	0.05 84	0.14 204	0.13 248	0.06 134	0.05 122

ISRNet	0.11 128	0.05 67	0.36 364	0.24 233	0.07 155	0.13 182	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.13 189	0.05 124	0.05 110	0.09 162	0.24 272	0.20 269	0.10 161	0.05 129	0.06 134	0.13 239

qqq1	0.25 263	3.70 714	0.14 171	0.14 136	0.04 101	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.04 102	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.13 145	0.12 158	0.06 133	0.05 129	0.03 53	0.04 96

fff1	0.25 263	3.70 714	0.14 171	0.14 136	0.04 101	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.04 102	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.13 145	0.12 158	0.06 133	0.05 129	0.03 53	0.04 96

ffm	0.25 263	3.83 720	0.12 140	0.12 117	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.03 50	0.03 62	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.12 129	0.12 158	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

ff1	0.25 263	3.83 720	0.12 140	0.12 117	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.03 50	0.03 62	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.12 129	0.12 158	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

mmx	0.25 263	3.83 720	0.12 140	0.12 117	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.03 50	0.03 62	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.12 129	0.12 158	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

GASNet	0.05 57	0.04 52	0.12 140	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 126	0.04 101	0.04 109	0.12 186	0.04 116	0.06 136	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

qqq	0.16 209	2.01 630	0.12 140	0.15 148	0.04 101	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.04 109	0.06 135	0.03 62	0.06 136	0.03 59	0.06 127	0.03 58	0.12 129	0.14 198	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.03 52

AASNet	0.06 62	0.08 86	0.08 94	0.08 81	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.05 116	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.05 120	0.06 147	0.06 127	0.05 121	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.05 129	0.06 134	0.05 122

SACVNet	0.06 62	0.08 86	0.08 94	0.08 81	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.05 116	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.05 120	0.06 147	0.06 127	0.05 121	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.05 129	0.06 134	0.05 122

AACVNet	0.06 62	0.08 86	0.08 94	0.08 81	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.05 116	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.05 120	0.06 147	0.06 127	0.05 121	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.05 129	0.06 134	0.05 122

FADNet-RVC	0.13 149	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 126	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.05 134	0.04 102	0.05 124	0.04 96	1.71 755	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.07 153	0.04 96

TARSTereo(ZeroShot)	0.08 78	0.56 344	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

TARStereo(FT)	0.09 85	0.59 352	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

2222	0.09 85	0.59 352	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

1111	0.09 85	0.60 356	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

fsdfsdds	0.08 78	0.58 349	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

nnnnnnn	0.08 78	0.58 349	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

TestStereooo	0.08 78	0.56 344	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

TS12	0.09 85	0.09 95	0.17 213	0.19 193	0.06 146	0.08 146	0.06 150	0.08 155	0.06 150	0.08 154	0.06 151	0.08 153	0.06 147	0.08 155	0.06 144	0.15 171	0.16 212	0.08 151	0.06 147	0.08 158	0.06 138

BSDual-CNN	0.81 544	1.91 620	0.92 580	4.48 757	0.02 22	0.42 410	0.06 150	0.41 389	0.02 28	0.48 479	0.03 62	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 709	4.19 796	0.33 345	0.23 321	0.34 336	0.27 355

hknet	1.10 605	1.85 610	3.49 787	4.48 757	0.02 22	0.42 410	0.06 150	0.41 389	0.02 28	0.48 479	0.03 62	0.41 398	0.03 59	0.42 411	0.03 58	4.39 782	4.19 796	0.33 345	0.23 321	0.34 336	0.27 355

FINET	0.07 68	0.08 86	0.07 92	0.07 79	0.07 155	0.08 146	0.06 150	0.08 155	0.07 161	0.08 154	0.07 162	0.08 153	0.06 147	0.07 150	0.07 152	0.08 95	0.07 99	0.07 146	0.07 155	0.06 134	0.06 138

anonymous	0.09 85	0.09 95	0.14 171	0.14 136	0.07 155	0.09 154	0.07 161	0.09 161	0.07 161	0.09 161	0.07 162	0.09 162	0.07 160	0.09 161	0.07 152	0.14 156	0.13 183	0.09 159	0.07 155	0.09 162	0.07 149

BEATNet-Init1	0.19 228	0.08 86	0.08 94	2.23 678	0.08 158	0.08 146	0.07 161	0.07 150	0.08 166	0.08 154	0.07 162	0.08 153	0.07 160	0.11 180	0.08 156	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.07 155	0.08 158	0.08 152

DeepPrunerF	0.19 228	0.08 86	0.08 94	2.23 678	0.08 158	0.08 146	0.07 161	0.07 150	0.08 166	0.08 154	0.07 162	0.08 153	0.07 160	0.11 180	0.08 156	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.07 155	0.08 158	0.08 152

ACC-I	0.10 104	0.10 100	0.12 140	0.13 130	0.08 158	0.11 168	0.08 164	0.10 162	0.08 166	0.11 178	0.08 167	0.10 165	0.08 164	0.10 165	0.08 156	0.13 145	0.12 158	0.10 161	0.08 160	0.10 166	0.08 152

ACC	0.10 104	0.10 100	0.11 128	0.13 130	0.08 158	0.10 156	0.08 164	0.10 162	0.08 166	0.10 165	0.08 167	0.10 165	0.08 164	0.10 165	0.08 156	0.13 145	0.11 143	0.10 161	0.08 160	0.10 166	0.08 152

CR-RVC	0.42 386	0.14 142	1.89 732	1.91 662	0.13 245	0.12 179	0.08 164	0.07 150	0.07 161	0.07 152	0.07 162	0.08 153	0.14 255	0.07 150	0.07 152	0.96 574	1.91 748	0.14 204	0.14 253	0.20 263	0.13 239

SepStereo	0.09 85	0.09 95	0.10 104	0.09 88	0.09 164	0.09 154	0.09 167	0.10 162	0.08 166	0.10 165	0.09 169	0.09 162	0.09 168	0.09 161	0.08 156	0.09 103	0.08 102	0.09 159	0.08 160	0.09 162	0.08 152

SuperB	0.21 239	0.10 100	2.51 765	0.12 117	0.09 164	0.10 156	0.09 167	0.08 155	0.07 161	0.10 165	0.09 169	0.09 162	0.07 160	0.07 150	0.07 152	0.07 93	0.08 102	0.07 146	0.07 155	0.08 158	0.07 149

DRN-Test	0.14 180	0.13 120	0.09 100	0.14 136	0.09 164	0.15 221	0.09 167	0.14 206	0.10 176	0.14 207	0.09 169	0.14 206	0.09 168	0.13 190	0.09 162	0.12 129	0.09 112	0.12 181	0.09 164	0.12 186	0.73 589

StereoDRNet	0.15 198	0.14 142	0.10 104	0.14 136	0.09 164	0.15 221	0.09 167	0.14 206	0.09 171	0.14 207	0.10 173	0.14 206	0.09 168	0.14 206	0.09 162	0.13 145	0.10 117	0.13 185	0.09 164	0.13 189	0.82 605

PDISCO_ROB	0.83 552	2.80 694	3.49 787	0.14 136	0.11 195	0.17 244	0.09 167	0.15 235	0.10 176	0.15 229	0.12 231	0.16 239	0.14 255	3.30 786	0.13 240	0.14 156	2.34 766	0.16 243	0.12 229	2.62 766	0.10 167

G4	0.22 248	0.18 176	0.10 104	1.73 657	0.10 170	0.15 221	0.10 172	0.14 206	0.27 346	0.15 229	0.10 173	0.15 235	0.10 172	0.15 236	0.17 276	0.14 156	0.10 117	0.14 204	0.16 270	0.18 255	0.10 167

G3	0.21 239	0.17 171	0.10 104	1.52 640	0.10 170	0.14 197	0.10 172	0.14 206	0.27 346	0.14 207	0.10 173	0.14 206	0.10 172	0.14 206	0.16 266	0.13 145	0.10 117	0.13 185	0.15 266	0.17 248	0.10 167

G2	0.21 239	0.17 171	0.10 104	1.68 654	0.10 170	0.15 221	0.10 172	0.14 206	0.26 340	0.14 207	0.10 173	0.14 206	0.10 172	0.14 206	0.16 266	0.13 145	0.10 117	0.13 185	0.16 270	0.17 248	0.10 167

GOStereo-base	0.20 230	0.18 176	0.10 104	1.53 642	0.10 170	0.16 236	0.10 172	0.15 235	0.10 176	0.15 229	0.10 173	0.15 235	0.10 172	0.15 236	0.16 266	0.14 156	0.10 117	0.14 204	0.16 270	0.17 248	0.10 167

tt8	0.14 180	0.15 161	0.20 244	0.28 255	0.11 195	0.14 197	0.10 172	0.14 206	0.12 240	0.15 229	0.12 231	0.13 189	0.12 236	0.14 206	0.11 185	0.18 221	0.17 242	0.14 204	0.10 173	0.15 228	0.12 227

GFORCE	0.13 149	0.13 120	0.18 224	0.19 193	0.11 195	0.11 168	0.10 172	0.11 176	0.09 171	0.11 178	0.11 197	0.11 179	0.10 172	0.13 190	0.11 185	0.17 203	0.18 262	0.13 185	0.11 194	0.13 189	0.11 187

over-6	0.11 128	0.11 113	0.15 196	0.16 158	0.10 170	0.11 168	0.10 172	0.11 176	0.10 176	0.11 178	0.10 173	0.11 179	0.10 172	0.11 180	0.10 169	0.14 156	0.14 198	0.11 174	0.10 173	0.11 178	0.09 159

over v1	0.11 128	0.11 113	0.15 196	0.16 158	0.10 170	0.11 168	0.10 172	0.11 176	0.10 176	0.11 178	0.10 173	0.11 179	0.10 172	0.11 180	0.10 169	0.14 156	0.14 198	0.11 174	0.09 164	0.11 178	0.10 167

over-8	0.11 128	0.14 142	0.15 196	0.16 158	0.10 170	0.11 168	0.10 172	0.11 176	0.09 171	0.11 178	0.10 173	0.11 179	0.10 172	0.11 180	0.09 162	0.14 156	0.14 198	0.11 174	0.09 164	0.11 178	0.09 159

over-9	0.11 128	0.11 113	0.16 203	0.16 158	0.10 170	0.12 179	0.10 172	0.11 176	0.10 176	0.11 178	0.10 173	0.11 179	0.10 172	0.11 180	0.10 169	0.14 156	0.14 198	0.11 174	0.10 173	0.11 178	0.09 159

S2M2_L	0.12 141	0.14 142	0.10 104	0.15 148	0.10 170	0.14 197	0.10 172	0.14 206	0.10 176	0.15 229	0.10 173	0.14 206	0.10 172	0.14 206	0.10 169	0.13 145	0.10 117	0.13 185	0.09 164	0.13 189	0.09 159
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AnonymousM	0.10 104	0.10 100	0.10 104	0.10 92	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 165	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

LRCNet_RVC	0.13 149	0.13 120	0.09 100	0.13 130	0.10 170	0.14 197	0.10 172	0.14 206	0.10 176	0.23 281	0.10 173	0.20 262	0.10 172	0.24 289	0.11 185	0.11 123	0.09 112	0.12 181	0.14 253	0.12 186	0.09 159

UNet	0.29 283	0.90 413	0.10 104	0.14 136	0.10 170	0.14 197	0.10 172	0.91 585	0.69 588	0.14 207	0.11 197	0.14 206	0.11 194	0.14 206	0.10 169	0.12 129	0.09 112	0.12 181	0.09 164	0.88 578	0.76 596

PVD	0.10 104	0.10 100	0.10 104	0.10 92	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 165	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

SHD	0.10 104	0.10 100	0.10 104	0.10 92	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 165	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

SAMSARA	0.10 104	0.10 100	0.10 104	0.10 92	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 165	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

XQC	0.10 104	0.10 100	0.10 104	0.10 92	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 165	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

RTSC	0.10 104	0.10 100	0.10 104	0.10 92	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 165	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

RTS	0.10 104	0.10 100	0.10 104	0.10 92	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 165	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

RTSA	0.10 104	0.10 100	0.10 104	0.10 92	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 165	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

MADNet+	0.10 104	0.10 100	0.10 104	0.10 92	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 165	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

MADNet++	0.10 104	0.10 100	0.10 104	0.10 92	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 165	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

Cross2Single Stereo	0.14 180	0.15 161	0.17 213	0.18 185	0.11 195	0.15 221	0.11 195	0.15 235	0.10 176	0.16 239	0.11 197	0.16 239	0.11 194	0.16 240	0.11 185	0.18 221	0.14 198	0.15 237	0.11 194	0.15 228	0.10 167

tt3	0.15 198	0.15 161	0.21 251	0.34 285	0.12 235	0.14 197	0.11 195	0.15 235	0.12 240	0.15 229	0.12 231	0.14 206	0.11 194	0.13 190	0.12 228	0.19 232	0.18 262	0.14 204	0.12 229	0.15 228	0.11 187

tt4	0.14 180	0.14 142	0.21 251	0.20 206	0.10 170	0.14 197	0.11 195	0.14 206	0.10 176	0.13 189	0.10 173	0.13 189	0.12 236	0.14 206	0.11 185	0.19 232	0.17 242	0.13 185	0.12 229	0.13 189	0.12 227

tt5	0.14 180	0.13 120	0.22 260	0.20 206	0.12 235	0.15 221	0.11 195	0.13 188	0.12 240	0.15 229	0.11 197	0.14 206	0.11 194	0.14 206	0.11 185	0.20 240	0.17 242	0.14 204	0.12 229	0.14 206	0.10 167

tt7	0.14 180	0.15 161	0.21 251	0.31 267	0.11 195	0.15 221	0.11 195	0.13 188	0.12 240	0.14 207	0.12 231	0.13 189	0.11 194	0.13 190	0.12 228	0.18 221	0.15 208	0.13 185	0.10 173	0.15 228	0.11 187

E$^{3}$Stereo	0.13 149	0.14 142	0.13 162	0.16 158	0.11 195	0.14 197	0.11 195	0.14 206	0.11 200	0.14 207	0.11 197	0.14 206	0.11 194	0.14 206	0.11 185	0.16 183	0.13 183	0.14 204	0.11 194	0.14 206	0.11 187

LLLLL	0.13 149	0.14 142	0.13 162	0.16 158	0.11 195	0.14 197	0.11 195	0.14 206	0.11 200	0.14 207	0.11 197	0.14 206	0.11 194	0.14 206	0.11 185	0.16 183	0.13 183	0.14 204	0.11 194	0.14 206	0.11 187

LLL	0.13 149	0.14 142	0.14 171	0.17 179	0.11 195	0.14 197	0.11 195	0.14 206	0.11 200	0.14 207	0.11 197	0.14 206	0.11 194	0.14 206	0.11 185	0.16 183	0.14 198	0.14 204	0.11 194	0.14 206	0.11 187

low	0.13 149	0.14 142	0.14 171	0.16 158	0.11 195	0.14 197	0.11 195	0.14 206	0.11 200	0.14 207	0.11 197	0.14 206	0.11 194	0.14 206	0.11 185	0.16 183	0.13 183	0.14 204	0.11 194	0.14 206	0.11 187

100	0.13 149	0.14 142	0.13 162	0.17 179	0.11 195	0.14 197	0.11 195	0.14 206	0.11 200	0.14 207	0.11 197	0.14 206	0.11 194	0.14 206	0.11 185	0.16 183	0.13 183	0.14 204	0.11 194	0.14 206	0.11 187

300	0.13 149	0.14 142	0.13 162	0.16 158	0.11 195	0.14 197	0.11 195	0.14 206	0.11 200	0.14 207	0.11 197	0.14 206	0.11 194	0.14 206	0.11 185	0.16 183	0.13 183	0.14 204	0.11 194	0.14 206	0.11 187

Last	0.13 149	0.14 142	0.14 171	0.16 158	0.11 195	0.14 197	0.11 195	0.14 206	0.11 200	0.14 207	0.11 197	0.14 206	0.11 194	0.14 206	0.11 185	0.16 183	0.13 183	0.14 204	0.11 194	0.14 206	0.11 187

DDDD	0.13 149	0.14 142	0.14 171	0.16 158	0.11 195	0.14 197	0.11 195	0.14 206	0.11 200	0.14 207	0.11 197	0.14 206	0.11 194	0.14 206	0.11 185	0.16 183	0.13 183	0.14 204	0.11 194	0.14 206	0.11 187

FORCE_4.7	0.13 149	0.13 120	0.19 233	0.19 193	0.11 195	0.13 182	0.11 195	0.13 188	0.11 200	0.13 189	0.11 197	0.13 189	0.11 194	0.13 190	0.11 185	0.18 221	0.17 242	0.13 185	0.11 194	0.13 189	0.11 187

F4.4	0.13 149	0.13 120	0.18 224	0.19 193	0.11 195	0.13 182	0.11 195	0.13 188	0.11 200	0.13 189	0.11 197	0.13 189	0.11 194	0.13 190	0.11 185	0.17 203	0.16 212	0.13 185	0.10 173	0.13 189	0.11 187

FORCE_4.6	0.13 149	0.13 120	0.18 224	0.20 206	0.11 195	0.13 182	0.11 195	0.13 188	0.11 200	0.13 189	0.11 197	0.13 189	0.11 194	0.13 190	0.11 185	0.18 221	0.17 242	0.13 185	0.10 173	0.13 189	0.11 187

F5.5	0.13 149	0.13 120	0.18 224	0.19 193	0.11 195	0.13 182	0.11 195	0.13 188	0.11 200	0.13 189	0.11 197	0.13 189	0.12 236	0.13 190	0.11 185	0.17 203	0.16 212	0.13 185	0.11 194	0.13 189	0.11 187

F8.5	0.13 149	0.13 120	0.19 233	0.19 193	0.11 195	0.13 182	0.11 195	0.13 188	0.11 200	0.13 189	0.11 197	0.13 189	0.11 194	0.13 190	0.11 185	0.18 221	0.17 242	0.13 185	0.10 173	0.13 189	0.11 187

FORCE_9	0.13 149	0.13 120	0.20 244	0.19 193	0.11 195	0.13 182	0.11 195	0.13 188	0.11 200	0.13 189	0.11 197	0.13 189	0.11 194	0.13 190	0.11 185	0.17 203	0.18 262	0.13 185	0.11 194	0.13 189	0.11 187

FORCE_8	0.13 149	0.13 120	0.19 233	0.19 193	0.11 195	0.13 182	0.11 195	0.13 188	0.11 200	0.13 189	0.11 197	0.13 189	0.11 194	0.13 190	0.11 185	0.18 221	0.17 242	0.13 185	0.11 194	0.13 189	0.11 187

F7	0.13 149	0.13 120	0.19 233	0.20 206	0.11 195	0.13 182	0.11 195	0.13 188	0.11 200	0.13 189	0.11 197	0.13 189	0.11 194	0.13 190	0.11 185	0.17 203	0.16 212	0.13 185	0.11 194	0.13 189	0.11 187

FORCE_4.5	0.13 149	0.13 120	0.18 224	0.19 193	0.11 195	0.13 182	0.11 195	0.13 188	0.11 200	0.13 189	0.11 197	0.13 189	0.11 194	0.13 190	0.11 185	0.17 203	0.16 212	0.13 185	0.11 194	0.13 189	0.11 187

TT111	0.13 149	0.14 142	0.14 171	0.16 158	0.11 195	0.14 197	0.11 195	0.14 206	0.11 200	0.14 207	0.11 197	0.14 206	0.11 194	0.14 206	0.11 185	0.16 183	0.13 183	0.14 204	0.11 194	0.14 206	0.11 187

FORCE_4	0.13 149	0.13 120	0.19 233	0.19 193	0.11 195	0.13 182	0.11 195	0.13 188	0.11 200	0.13 189	0.11 197	0.13 189	0.11 194	0.13 190	0.11 185	0.17 203	0.16 212	0.13 185	0.10 173	0.13 189	0.11 187

FORCE_5	0.13 149	0.13 120	0.18 224	0.18 185	0.11 195	0.13 182	0.11 195	0.13 188	0.11 200	0.13 189	0.11 197	0.13 189	0.11 194	0.13 190	0.11 185	0.17 203	0.16 212	0.13 185	0.11 194	0.13 189	0.11 187

FORCE_6	0.13 149	0.13 120	0.18 224	0.18 185	0.11 195	0.13 182	0.11 195	0.13 188	0.11 200	0.13 189	0.11 197	0.13 189	0.11 194	0.13 190	0.11 185	0.17 203	0.16 212	0.13 185	0.10 173	0.13 189	0.10 167

EE1	0.13 149	0.14 142	0.14 171	0.17 179	0.11 195	0.14 197	0.11 195	0.14 206	0.11 200	0.14 207	0.11 197	0.14 206	0.11 194	0.14 206	0.11 185	0.16 183	0.13 183	0.14 204	0.11 194	0.14 206	0.11 187

AnonStereo	0.13 149	0.14 142	0.14 171	0.16 158	0.11 195	0.14 197	0.11 195	0.14 206	0.11 200	0.14 207	0.11 197	0.14 206	0.11 194	0.14 206	0.11 185	0.16 183	0.13 183	0.14 204	0.11 194	0.14 206	0.11 187

S2M2_XL	0.14 180	0.17 171	0.12 140	0.17 179	0.11 195	0.17 244	0.11 195	0.17 248	0.11 200	0.17 247	0.11 197	0.17 248	0.11 194	0.17 249	0.11 185	0.16 183	0.11 143	0.16 243	0.11 194	0.16 239	0.11 187
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
JetBlue	0.11 128	0.11 113	0.12 140	0.13 130	0.14 249	0.11 168	0.11 195	0.11 176	0.11 200	0.11 178	0.11 197	0.11 179	0.11 194	0.12 188	0.12 228	0.11 123	0.11 143	0.11 174	0.11 194	0.11 178	0.11 187

ProNet	0.14 180	0.20 183	0.14 171	0.16 158	0.11 195	0.16 236	0.11 195	0.17 248	0.11 200	0.17 247	0.12 231	0.17 248	0.13 250	0.17 249	0.12 228	0.15 171	0.11 143	0.16 243	0.11 194	0.15 228	0.12 227

CIPLG	0.13 149	0.21 189	0.12 140	0.16 158	0.11 195	0.15 221	0.11 195	0.14 206	0.11 200	0.15 229	0.12 231	0.15 235	0.11 194	0.14 206	0.11 185	0.15 171	0.12 158	0.14 204	0.11 194	0.14 206	0.11 187

IPLG	0.13 149	0.20 183	0.14 171	0.15 148	0.11 195	0.14 197	0.11 195	0.14 206	0.11 200	0.14 207	0.11 197	0.14 206	0.11 194	0.14 206	0.11 185	0.15 171	0.12 158	0.14 204	0.11 194	0.14 206	0.11 187

ACRE	0.13 149	0.21 189	0.14 171	0.15 148	0.11 195	0.14 197	0.11 195	0.14 206	0.11 200	0.14 207	0.12 231	0.14 206	0.11 194	0.14 206	0.11 185	0.15 171	0.12 158	0.14 204	0.11 194	0.14 206	0.11 187

ICVP	0.15 198	0.53 334	0.11 128	0.16 158	0.11 195	0.16 236	0.11 195	0.16 241	0.11 200	0.16 239	0.11 197	0.16 239	0.11 194	0.16 240	0.11 185	0.16 183	0.11 143	0.16 243	0.11 194	0.16 239	0.11 187
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
aanetorigin	0.13 149	0.11 113	0.11 128	0.11 109	0.11 195	0.11 168	0.11 195	0.11 176	0.11 200	0.11 178	0.12 231	0.11 179	0.11 194	0.11 180	0.11 185	0.11 123	0.11 143	0.14 204	0.11 194	0.49 493	0.11 187

PASM	0.39 358	3.06 699	1.36 682	1.58 644	0.09 164	0.11 168	0.11 195	0.11 176	0.11 200	0.09 161	0.09 169	0.11 179	0.09 168	0.09 161	0.09 162	0.11 123	0.11 143	0.11 174	0.09 164	0.11 178	0.11 187

HSM	0.14 180	0.16 166	0.12 140	0.17 179	0.12 235	0.17 244	0.11 195	0.17 248	0.11 200	0.17 247	0.12 231	0.17 248	0.12 236	0.17 249	0.12 228	0.16 183	0.11 143	0.16 243	0.11 194	0.16 239	0.12 227

ELAS_RVC	0.14 180	0.16 166	0.10 104	0.15 148	0.10 170	0.18 248	0.11 195	0.19 254	0.11 200	0.19 253	0.12 231	0.18 252	0.11 194	0.19 255	0.12 228	0.14 156	0.08 102	0.14 204	0.09 164	0.15 228	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.15 198	0.17 171	0.11 128	0.18 185	0.11 195	0.19 251	0.11 195	0.19 254	0.12 240	0.19 253	0.12 231	0.20 262	0.12 236	0.19 255	0.12 228	0.16 183	0.11 143	0.17 253	0.10 173	0.17 248	0.10 167
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	0.13 149	0.16 166	0.11 128	0.15 148	0.09 164	0.18 248	0.11 195	0.18 252	0.11 200	0.17 247	0.11 197	0.18 252	0.11 194	0.18 252	0.11 185	0.14 156	0.08 102	0.14 204	0.08 160	0.14 206	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WiStereo	0.15 198	0.14 142	0.21 251	0.26 248	0.12 235	0.15 221	0.12 236	0.15 235	0.10 176	0.13 189	0.12 231	0.14 206	0.12 236	0.15 236	0.11 185	0.19 232	0.17 242	0.14 204	0.12 229	0.15 228	0.12 227

tt6	0.15 198	0.14 142	0.21 251	0.26 248	0.12 235	0.15 221	0.12 236	0.15 235	0.10 176	0.13 189	0.12 231	0.14 206	0.12 236	0.15 236	0.11 185	0.19 232	0.17 242	0.14 204	0.12 229	0.15 228	0.12 227

tt9	0.15 198	0.15 161	0.21 251	0.40 322	0.10 170	0.15 221	0.12 236	0.13 188	0.11 200	0.14 207	0.10 173	0.15 235	0.12 236	0.14 206	0.11 185	0.19 232	0.17 242	0.14 204	0.12 229	0.14 206	0.11 187

TYNG	0.14 180	0.13 120	0.21 251	0.20 206	0.12 235	0.14 197	0.12 236	0.13 188	0.10 176	0.13 189	0.12 231	0.14 206	0.12 236	0.14 206	0.10 169	0.16 183	0.16 212	0.15 237	0.12 229	0.14 206	0.11 187

LACA_dic	0.45 425	0.13 120	1.78 714	1.70 655	0.12 235	0.13 182	0.12 236	0.16 241	0.15 264	0.13 189	0.12 231	0.13 189	0.11 194	0.16 240	0.13 240	1.73 693	1.69 723	0.16 243	0.11 194	0.13 189	0.13 239

VeloStereo	0.16 209	0.92 420	0.16 203	0.18 185	0.08 158	0.11 168	0.12 236	0.12 185	0.09 171	0.09 161	0.28 353	0.10 165	0.08 164	0.10 165	0.12 228	0.15 171	0.17 242	0.08 151	0.12 229	0.09 162	0.08 152

flow	0.16 209	0.92 420	0.16 203	0.18 185	0.08 158	0.11 168	0.12 236	0.12 185	0.09 171	0.09 161	0.28 353	0.10 165	0.08 164	0.10 165	0.12 228	0.15 171	0.17 242	0.08 151	0.12 229	0.09 162	0.08 152

DF	0.39 358	1.37 550	1.02 597	1.14 555	0.12 235	0.16 236	0.12 236	0.16 241	0.12 240	0.16 239	0.12 231	0.16 239	0.12 236	0.16 240	0.12 228	1.12 600	1.00 594	0.15 237	0.12 229	0.15 228	0.12 227

MatchAttention (ZS)	0.12 141	0.12 118	0.12 140	0.12 117	0.13 245	0.12 179	0.12 236	0.12 185	0.12 240	0.12 186	0.12 231	0.12 188	0.12 236	0.12 188	0.12 228	0.12 129	0.12 158	0.12 181	0.12 229	0.12 186	0.12 227
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	0.14 180	0.21 189	0.17 213	0.16 158	0.11 195	0.15 221	0.12 236	0.14 206	0.11 200	0.16 239	0.11 197	0.14 206	0.11 194	0.14 206	0.11 185	0.14 156	0.12 158	0.14 204	0.11 194	0.14 206	0.11 187

IPLGR	0.14 180	0.24 204	0.14 171	0.16 158	0.12 235	0.15 221	0.12 236	0.14 206	0.11 200	0.15 229	0.12 231	0.14 206	0.11 194	0.14 206	0.11 185	0.15 171	0.12 158	0.14 204	0.11 194	0.14 206	0.11 187

LALA_ROB	0.15 198	0.19 179	0.12 140	0.18 185	0.11 195	0.20 257	0.12 236	0.21 271	0.12 240	0.20 260	0.12 231	0.20 262	0.12 236	0.21 272	0.13 240	0.17 203	0.10 117	0.18 263	0.11 194	0.18 255	0.11 187

ITSA-stereo	0.15 198	0.17 171	0.13 162	0.20 206	0.13 245	0.19 251	0.13 248	0.18 252	0.13 249	0.19 253	0.13 252	0.18 252	0.14 255	0.18 252	0.14 245	0.16 183	0.11 143	0.15 237	0.14 253	0.18 255	0.11 187

DeepPruner_ROB	0.16 209	0.18 176	0.13 162	0.19 193	0.13 245	0.19 251	0.13 248	0.19 254	0.13 249	0.19 253	0.13 252	0.19 257	0.13 250	0.19 255	0.13 240	0.18 221	0.13 183	0.18 263	0.13 248	0.18 255	0.13 239

CR-Stereo	0.51 462	0.14 142	1.94 747	1.87 659	0.14 249	0.13 182	0.14 250	0.19 254	0.18 289	0.13 189	0.13 252	0.18 252	0.17 284	0.14 206	0.15 257	1.89 703	1.93 749	0.19 266	0.14 253	0.20 263	0.15 253

Weightmod_eth	0.20 230	0.24 204	0.28 296	0.47 370	0.14 249	0.24 284	0.14 250	0.17 248	0.13 249	0.22 275	0.16 274	0.22 279	0.13 250	0.20 260	0.16 266	0.24 272	0.20 269	0.19 266	0.14 253	0.16 239	0.24 307

depth_test_26	0.20 230	0.34 233	0.25 276	0.34 285	0.14 249	0.21 267	0.14 250	0.21 271	0.14 252	0.21 271	0.14 258	0.21 269	0.14 255	0.21 272	0.14 245	0.26 281	0.26 297	0.22 281	0.15 266	0.22 274	0.14 246

castereo++	0.54 469	3.59 711	1.15 608	1.31 626	0.14 249	0.16 236	0.14 250	0.16 241	0.14 252	0.16 239	0.14 258	0.16 239	0.13 250	0.16 240	0.14 245	1.45 675	1.16 624	0.15 237	0.14 253	0.15 228	0.13 239

DDVS	0.30 284	3.10 700	0.14 171	0.19 193	0.14 249	0.19 251	0.14 250	0.20 262	0.14 252	0.19 253	0.13 252	0.16 239	0.13 250	0.19 255	0.13 240	0.17 203	0.13 183	0.17 253	0.13 248	0.17 248	0.13 239

JetRed	0.11 128	0.12 118	0.11 128	0.11 109	0.11 195	0.11 168	0.14 250	0.11 176	0.11 200	0.12 186	0.11 197	0.11 179	0.11 194	0.11 180	0.11 185	0.11 123	0.16 212	0.11 174	0.11 194	0.11 178	0.11 187

HCRNet	1.22 660	7.11 783	3.00 770	3.55 742	0.33 447	0.29 313	0.14 250	0.19 254	0.15 264	0.33 337	0.29 368	0.25 300	0.14 255	0.22 278	0.33 436	3.64 774	3.00 773	0.76 583	0.32 451	0.18 255	0.13 239

GMStereo	0.14 180	0.13 120	0.14 171	0.14 136	0.14 249	0.14 197	0.14 250	0.14 206	0.14 252	0.14 207	0.14 258	0.14 206	0.14 255	0.14 206	0.14 245	0.14 156	0.14 198	0.14 204	0.14 253	0.14 206	0.14 246
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CCAANet	0.17 215	0.71 370	0.14 171	0.14 136	0.14 249	0.14 197	0.14 250	0.14 206	0.14 252	0.14 207	0.14 258	0.14 206	0.14 255	0.14 206	0.22 306	0.14 156	0.14 198	0.14 204	0.14 253	0.14 206	0.14 246

SCION-MonSter	0.21 239	0.76 381	0.22 260	0.25 240	0.15 264	0.19 251	0.15 259	0.19 254	0.15 264	0.19 253	0.15 268	0.19 257	0.15 268	0.19 255	0.14 245	0.22 250	0.21 273	0.16 243	0.14 253	0.16 239	0.15 253

DepthFocus	0.18 224	0.22 193	0.15 196	0.22 222	0.15 264	0.22 272	0.15 259	0.22 277	0.15 264	0.22 275	0.15 268	0.22 279	0.16 272	0.22 278	0.15 257	0.20 240	0.15 208	0.20 272	0.14 253	0.20 263	0.14 246

RSGM-EC	0.24 260	0.24 204	0.15 196	0.22 222	0.15 264	0.22 272	0.15 259	0.22 277	0.15 264	0.24 288	0.15 268	0.22 279	0.15 268	0.22 278	1.19 661	0.20 240	0.17 242	0.24 300	0.14 253	0.20 263	0.14 246

acva	0.24 260	0.24 204	0.15 196	0.22 222	0.15 264	0.22 272	0.15 259	0.22 277	0.15 264	0.24 288	0.15 268	0.22 279	0.15 268	0.22 278	1.19 661	0.20 240	0.17 242	0.24 300	0.14 253	0.20 263	0.14 246

dd	0.23 256	0.98 431	0.16 203	0.23 227	0.15 264	0.23 281	0.15 259	0.23 284	0.15 264	0.23 281	0.15 268	0.24 293	0.17 284	0.23 285	0.15 257	0.22 250	0.15 208	0.21 276	0.15 266	0.22 274	0.16 256

dad	0.23 256	1.03 457	0.16 203	0.23 227	0.15 264	0.24 284	0.15 259	0.24 287	0.16 272	0.23 281	0.16 274	0.24 293	0.16 272	0.23 285	0.15 257	0.22 250	0.16 212	0.22 281	0.16 270	0.22 274	0.16 256

IPLGR_C	0.14 180	0.20 183	0.12 140	0.15 148	0.11 195	0.14 197	0.15 259	0.14 206	0.11 200	0.15 229	0.12 231	0.14 206	0.11 194	0.16 240	0.11 185	0.15 171	0.12 158	0.14 204	0.12 229	0.15 228	0.12 227

LACA2	0.21 239	0.24 204	0.26 283	0.31 267	0.16 275	0.24 284	0.16 266	0.24 287	0.16 272	0.24 288	0.16 274	0.24 293	0.16 272	0.24 289	0.16 266	0.27 285	0.23 287	0.24 300	0.16 270	0.23 286	0.16 256

LACA1	0.21 239	0.24 204	0.26 283	0.31 267	0.16 275	0.24 284	0.16 266	0.24 287	0.16 272	0.24 288	0.16 274	0.24 293	0.16 272	0.24 289	0.16 266	0.27 285	0.22 280	0.23 290	0.16 270	0.23 286	0.16 256

VIP-Stereo	0.70 511	2.97 697	2.43 764	2.49 703	0.16 275	0.25 294	0.16 266	0.25 295	0.16 272	0.25 296	0.18 299	0.25 300	0.16 272	0.26 310	0.16 266	1.86 697	1.26 678	0.23 290	0.15 266	0.23 286	0.15 253

RAFT-FEzeroshot	0.34 309	0.26 214	0.17 213	0.21 220	0.17 281	0.20 257	0.16 266	0.20 262	0.16 272	0.20 260	0.17 282	0.21 269	0.16 272	0.27 314	0.24 318	0.19 232	0.16 212	0.19 266	0.16 270	0.26 297	3.08 792

RAFT-FE	0.34 309	0.26 214	0.17 213	0.21 220	0.17 281	0.20 257	0.16 266	0.20 262	0.16 272	0.20 260	0.17 282	0.21 269	0.16 272	0.27 314	0.24 318	0.19 232	0.16 212	0.19 266	0.16 270	0.26 297	3.08 792

xyz-stereo-finetune2	0.18 224	0.48 313	0.16 203	0.16 158	0.15 264	0.15 221	0.16 266	0.16 241	0.16 272	0.16 239	0.16 274	0.16 239	0.16 272	0.16 240	0.16 266	0.16 183	0.16 212	0.16 243	0.16 270	0.16 239	0.16 256

xyz-stereo-finetune	0.28 278	0.49 315	0.16 203	0.16 158	0.16 275	0.16 236	0.16 266	0.22 277	0.30 379	0.32 332	0.31 428	0.32 337	0.31 431	0.32 336	0.32 424	0.32 311	0.33 366	0.31 335	0.32 451	0.31 321	0.32 424

xyz-stereo	0.18 224	0.50 320	0.16 203	0.15 148	0.16 275	0.16 236	0.16 266	0.16 241	0.16 272	0.16 239	0.16 274	0.16 239	0.16 272	0.16 240	0.16 266	0.16 183	0.16 212	0.16 243	0.16 270	0.16 239	0.16 256

castereo	0.61 487	3.79 719	1.35 674	1.52 640	0.15 264	0.17 244	0.16 266	0.20 262	0.21 305	0.18 251	0.16 274	0.21 269	0.12 236	0.26 310	0.17 276	1.43 674	1.38 696	0.17 253	0.16 270	0.18 255	0.16 256

GMStereo_Zeroshot	0.16 209	0.16 166	0.16 203	0.16 158	0.16 275	0.16 236	0.16 266	0.16 241	0.16 272	0.16 239	0.16 274	0.16 239	0.16 272	0.16 240	0.16 266	0.16 183	0.16 212	0.16 243	0.16 270	0.16 239	0.16 256

GEAR-Net	0.22 248	0.46 302	0.27 287	0.29 257	0.17 281	0.21 267	0.17 276	0.21 271	0.17 282	0.21 271	0.17 282	0.21 269	0.17 284	0.21 272	0.17 276	0.28 291	0.26 297	0.20 272	0.16 270	0.20 263	0.16 256

LACA3	0.23 256	0.25 211	0.27 287	0.54 439	0.17 281	0.25 294	0.17 276	0.25 295	0.17 282	0.25 296	0.17 282	0.25 300	0.17 284	0.25 298	0.17 276	0.28 291	0.23 287	0.24 300	0.17 296	0.24 291	0.17 274

IGEV-FE	0.35 320	0.37 244	0.17 213	0.19 193	0.17 281	0.20 257	0.17 276	0.19 254	0.17 282	0.19 253	0.17 282	0.19 257	0.17 284	0.37 362	0.36 458	0.19 232	0.17 242	0.19 266	0.17 296	0.38 378	2.84 783

tg	0.21 239	0.25 211	0.21 251	0.26 248	0.17 281	0.24 284	0.17 276	0.24 287	0.17 282	0.24 288	0.17 282	0.24 293	0.17 284	0.24 289	0.17 276	0.24 272	0.17 242	0.23 290	0.16 270	0.23 286	0.16 256

ACV-stereo	0.30 284	2.08 632	0.25 276	0.25 240	0.18 293	0.24 284	0.17 276	0.24 287	0.18 289	0.24 288	0.17 282	0.25 300	0.17 284	0.24 289	0.17 276	0.22 250	0.16 212	0.22 281	0.16 270	0.22 274	0.16 256

IGEV_Zeroshot_test	0.20 230	0.19 179	0.40 415	0.30 261	0.17 281	0.22 272	0.17 276	0.21 271	0.17 282	0.20 260	0.17 282	0.21 269	0.18 296	0.21 272	0.17 276	0.20 240	0.16 212	0.20 272	0.16 270	0.20 263	0.17 274

MSKI-zero shot	0.24 260	0.21 189	0.49 470	0.65 467	0.18 293	0.22 272	0.17 276	0.23 284	0.18 289	0.21 271	0.17 282	0.23 287	0.28 357	0.23 285	0.18 290	0.21 248	0.16 212	0.21 276	0.16 270	0.21 272	0.16 256

MIM_Stereo	0.25 263	0.23 196	0.66 526	0.80 504	0.17 281	0.22 272	0.17 276	0.23 284	0.18 289	0.26 305	0.17 282	0.21 269	0.17 284	0.25 298	0.17 276	0.23 262	0.16 212	0.21 276	0.17 296	0.22 274	0.17 274

UPFNet	0.42 386	1.20 483	0.17 213	0.24 233	0.17 281	0.25 294	0.17 276	1.19 624	0.90 624	0.25 296	0.17 282	0.24 293	0.17 284	0.25 298	0.17 276	0.22 250	0.17 242	0.22 281	0.16 270	1.15 616	0.93 619

SMOE	0.23 256	0.25 211	0.30 306	0.33 278	0.18 293	0.26 303	0.18 285	0.26 301	0.18 289	0.26 305	0.18 299	0.25 300	0.18 296	0.25 298	0.18 290	0.31 308	0.27 310	0.23 290	0.17 296	0.23 286	0.17 274

SME	0.27 274	0.29 222	0.31 324	0.38 299	0.20 304	0.29 313	0.18 285	0.30 315	0.20 301	0.32 332	0.21 313	0.32 337	0.20 309	0.32 336	0.21 302	0.35 330	0.32 353	0.27 315	0.19 304	0.29 311	0.20 287

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 552	5.18 754	1.98 752	2.19 675	0.17 281	0.19 251	0.18 285	0.19 254	0.16 272	0.20 260	0.19 302	0.22 279	0.22 317	0.20 260	0.15 257	2.28 740	2.13 761	0.24 300	0.17 296	0.18 255	0.16 256

MMNet	0.44 402	1.24 537	0.17 213	0.25 240	0.17 281	0.25 294	0.18 285	1.26 678	0.93 632	0.25 296	0.17 282	0.25 300	0.18 296	0.25 298	0.17 276	0.23 262	0.16 212	0.23 290	0.16 270	1.20 628	0.99 628

delet	0.43 389	1.21 529	0.17 213	0.25 240	0.17 281	0.25 294	0.18 285	1.26 678	0.95 635	0.25 296	0.17 282	0.25 300	0.17 284	0.25 298	0.17 276	0.23 262	0.16 212	0.22 281	0.16 270	1.18 624	0.98 627

iResNetv2_ROB	0.20 230	0.23 196	0.18 224	0.24 233	0.20 304	0.24 284	0.18 285	0.24 287	0.18 289	0.24 288	0.18 299	0.23 287	0.19 303	0.24 289	0.18 290	0.21 248	0.16 212	0.21 276	0.16 270	0.22 274	0.16 256

DLNR-FE	0.28 278	0.89 409	0.30 306	0.34 285	0.19 299	0.28 310	0.19 291	0.28 306	0.20 301	0.28 311	0.20 308	0.28 316	0.20 309	0.28 319	0.20 299	0.33 317	0.28 318	0.25 305	0.19 304	0.24 291	0.19 285

Pointernet	0.21 239	0.22 193	0.19 233	0.24 233	0.19 299	0.24 284	0.19 291	0.24 287	0.19 297	0.24 288	0.19 302	0.24 293	0.19 303	0.24 289	0.19 294	0.22 250	0.17 242	0.22 281	0.17 296	0.22 274	0.17 274

psm_up	0.43 389	1.19 482	0.17 213	0.25 240	0.18 293	0.25 294	0.19 291	1.26 678	0.91 625	0.26 305	0.17 282	0.25 300	0.17 284	0.25 298	0.17 276	0.22 250	0.17 242	0.23 290	0.16 270	1.18 624	0.99 628

CFNet	1.37 670	5.27 763	0.19 233	5.49 786	0.19 299	0.28 310	0.19 291	0.28 306	0.19 297	0.28 311	0.19 302	0.28 316	4.35 813	0.28 319	0.19 294	0.23 262	0.17 242	0.23 290	4.21 822	4.81 799	0.17 274

ssnet_v2	0.68 505	1.96 628	1.25 670	0.29 257	0.20 304	0.30 317	0.20 295	0.29 311	0.22 309	1.50 700	0.20 308	0.31 333	0.20 309	0.27 314	0.22 306	0.24 272	1.49 703	0.26 310	0.18 303	3.90 776	0.19 285

DAS	0.20 230	0.20 183	0.20 244	0.20 206	0.20 304	0.20 257	0.20 295	0.20 262	0.20 301	0.20 260	0.20 308	0.20 262	0.20 309	0.20 260	0.20 299	0.20 240	0.20 269	0.20 272	0.20 306	0.20 263	0.20 287

GEStereo_RVC	0.86 564	4.45 736	0.20 244	0.27 253	0.20 304	0.27 308	0.20 295	0.26 301	0.18 289	5.03 816	0.20 308	0.27 315	0.19 303	0.27 314	0.21 302	0.20 240	0.19 267	0.19 266	4.02 820	0.20 263	0.18 281

AANet_RVC	1.26 663	0.31 229	4.99 799	5.93 789	0.20 304	0.25 294	0.20 295	0.25 295	0.20 301	0.23 281	0.19 302	0.25 300	0.20 309	0.25 298	0.20 299	5.66 806	4.76 800	0.26 310	0.30 432	0.24 291	0.27 355

iResNet	0.20 230	0.23 196	0.18 224	0.24 233	0.18 293	0.24 284	0.20 295	0.24 287	0.18 289	0.23 281	0.17 282	0.23 287	0.18 296	0.23 285	0.18 290	0.22 250	0.16 212	0.21 276	0.16 270	0.21 272	0.16 256

Weightmod	0.27 274	0.29 222	0.33 338	0.38 299	0.20 304	0.30 317	0.21 300	0.29 311	0.21 305	0.29 316	0.22 316	0.30 327	0.20 309	0.30 326	0.21 302	0.37 338	0.31 348	0.27 315	0.20 306	0.28 307	0.21 290

gwcnet-sp	0.82 549	1.72 570	1.48 694	0.39 309	0.15 264	0.31 324	0.21 300	0.20 262	0.25 326	1.61 704	0.23 321	0.28 316	0.26 341	0.20 260	0.15 257	0.24 272	1.33 687	0.32 338	0.16 270	6.75 815	0.23 296

scenet	0.82 549	1.72 570	1.48 694	0.39 309	0.15 264	0.31 324	0.21 300	0.20 262	0.25 326	1.61 704	0.23 321	0.28 316	0.26 341	0.20 260	0.15 257	0.24 272	1.33 687	0.32 338	0.16 270	6.75 815	0.23 296

ssnet	0.82 549	1.72 570	1.48 694	0.39 309	0.15 264	0.31 324	0.21 300	0.20 262	0.25 326	1.61 704	0.23 321	0.28 316	0.26 341	0.20 260	0.15 257	0.24 272	1.33 687	0.32 338	0.16 270	6.75 815	0.23 296

HGLStereo	0.28 278	0.29 222	0.22 260	0.36 293	0.22 317	0.36 345	0.21 300	0.36 339	0.21 305	0.42 402	0.21 313	0.36 354	0.22 317	0.36 354	0.21 302	0.34 322	0.21 273	0.34 355	0.21 310	0.34 336	0.21 290

GeoAtt-L-single (ZS)	0.27 274	0.29 222	0.27 287	0.33 278	0.21 314	0.33 336	0.22 305	0.31 322	0.23 316	0.30 319	0.21 313	0.32 337	0.24 327	0.29 323	0.22 306	0.33 317	0.23 287	0.30 328	0.22 313	0.30 315	0.21 290

S0	0.42 386	0.44 289	0.54 491	0.59 452	0.34 459	0.48 483	0.22 305	0.51 509	0.25 326	0.51 511	0.34 455	0.53 524	0.35 464	0.47 477	0.36 458	0.55 480	0.39 428	0.49 520	0.27 378	0.46 472	0.34 440

Select-FE	0.41 372	0.44 289	0.23 266	0.26 248	0.22 317	0.26 303	0.22 305	0.26 301	0.23 316	0.26 305	0.23 321	0.26 312	0.23 323	0.45 468	0.42 504	0.25 279	0.22 280	0.25 305	0.22 313	0.45 467	2.90 784

PAM	0.39 358	1.88 616	0.34 352	0.37 296	0.41 503	0.45 466	0.22 305	0.28 306	0.23 316	0.28 311	0.24 329	0.29 322	0.23 323	0.29 323	0.23 314	0.38 352	0.32 353	0.38 393	0.37 489	0.32 324	0.22 294

model_zeroshot	0.27 274	0.20 183	0.27 287	0.33 278	0.21 314	0.37 354	0.22 305	0.37 347	0.24 321	0.26 305	0.27 345	0.33 342	0.21 316	0.25 298	0.27 334	0.32 311	0.20 269	0.34 355	0.23 321	0.25 294	0.26 315

DCVSM-stereo	0.36 328	1.89 617	0.22 260	0.40 322	0.22 317	0.40 370	0.22 305	0.40 370	0.22 309	0.40 371	0.22 316	0.40 383	0.22 317	0.40 377	0.22 306	0.28 291	0.21 273	0.28 321	0.21 310	0.28 307	0.20 287

CAS++	0.17 215	0.27 217	0.21 251	0.10 92	0.21 314	0.15 221	0.22 305	0.10 162	0.21 305	0.22 275	0.10 173	0.19 257	0.18 296	0.10 165	0.19 294	0.20 240	0.19 267	0.18 263	0.10 173	0.19 262	0.18 281
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
WAO-6	0.22 248	0.23 196	0.22 260	0.23 227	0.22 317	0.22 272	0.22 305	0.22 277	0.22 309	0.22 275	0.22 316	0.22 279	0.22 317	0.22 278	0.22 306	0.22 250	0.22 280	0.22 281	0.22 313	0.22 274	0.22 294

IMH-64-1	0.22 248	0.23 196	0.23 266	0.22 222	0.22 317	0.22 272	0.22 305	0.22 277	0.22 309	0.22 275	0.22 316	0.22 279	0.22 317	0.22 278	0.22 306	0.22 250	0.22 280	0.23 290	0.22 313	0.22 274	0.23 296

IMH-64	0.22 248	0.23 196	0.23 266	0.22 222	0.22 317	0.22 272	0.22 305	0.22 277	0.22 309	0.22 275	0.22 316	0.22 279	0.22 317	0.22 278	0.22 306	0.22 250	0.22 280	0.23 290	0.22 313	0.22 274	0.23 296

MGE	0.32 301	1.81 593	0.19 233	0.29 257	0.19 299	0.29 313	0.23 315	0.30 315	0.19 297	0.30 319	0.19 302	0.30 327	0.19 303	0.30 326	0.19 294	0.28 291	0.18 262	0.27 315	0.23 321	0.27 303	0.18 281

MGW-Stereo-1	0.32 301	1.85 610	0.19 233	0.29 257	0.19 299	0.29 313	0.23 315	0.29 311	0.19 297	0.29 316	0.19 302	0.29 322	0.19 303	0.30 326	0.19 294	0.27 285	0.18 262	0.27 315	0.23 321	0.27 303	0.17 274

Cross2Single-S	0.30 284	0.35 235	0.26 283	0.38 299	0.27 339	0.36 345	0.23 315	0.41 389	0.23 316	0.36 348	0.23 321	0.36 354	0.23 323	0.36 354	0.23 314	0.37 338	0.25 293	0.35 371	0.22 313	0.35 349	0.23 296

WCG-NET（raft）	0.32 301	1.24 537	0.24 273	0.32 274	0.24 328	0.32 333	0.23 315	0.32 325	0.24 321	0.32 332	0.24 329	0.32 337	0.24 327	0.32 336	0.24 318	0.30 302	0.23 287	0.30 328	0.23 321	0.30 315	0.23 296

xxxxx1	0.31 292	0.91 415	0.23 266	0.31 267	0.23 323	0.31 324	0.23 315	0.33 329	0.25 326	0.31 326	0.24 329	0.33 342	0.25 331	0.32 336	0.24 318	0.28 291	0.28 318	0.28 321	0.28 399	0.29 311	0.27 355

tt_ll	0.31 292	0.91 415	0.23 266	0.31 267	0.23 323	0.31 324	0.23 315	0.33 329	0.25 326	0.31 326	0.24 329	0.33 342	0.25 331	0.32 336	0.24 318	0.28 291	0.28 318	0.28 321	0.28 399	0.29 311	0.27 355

ff	0.31 292	0.91 415	0.23 266	0.31 267	0.23 323	0.31 324	0.23 315	0.33 329	0.25 326	0.31 326	0.24 329	0.33 342	0.25 331	0.32 336	0.24 318	0.28 291	0.28 318	0.28 321	0.28 399	0.29 311	0.27 355

FENet	0.54 469	1.52 558	1.19 614	1.41 636	0.23 323	0.35 341	0.23 315	0.35 335	0.23 316	0.34 340	0.23 321	0.35 349	0.23 323	0.35 348	0.23 314	1.40 672	1.07 606	0.32 338	0.23 321	0.33 331	0.23 296

tt1	0.31 292	0.93 424	0.24 273	0.33 278	0.23 323	0.31 324	0.24 323	0.32 325	0.24 321	0.32 332	0.23 321	0.32 337	0.25 331	0.32 336	0.24 318	0.27 285	0.26 297	0.27 315	0.26 339	0.27 303	0.27 355

iResNet_ROB	0.28 278	0.32 231	0.24 273	0.32 274	0.25 331	0.32 333	0.24 323	0.32 325	0.24 321	0.33 337	0.24 329	0.35 349	0.24 327	0.33 344	0.24 318	0.31 308	0.24 292	0.32 338	0.24 330	0.32 324	0.24 307

DEFOM-Stereo	0.68 505	3.11 701	1.40 688	1.63 652	0.25 331	0.31 324	0.25 325	0.31 322	0.28 354	0.31 326	0.29 368	0.29 322	0.27 348	0.31 333	0.28 343	1.59 688	1.47 702	0.30 328	0.29 414	0.30 315	0.28 383

UNDER WATER-64	0.25 263	0.26 214	0.25 276	0.26 248	0.25 331	0.25 294	0.25 325	0.25 295	0.25 326	0.25 296	0.25 335	0.25 300	0.25 331	0.26 310	0.25 326	0.25 279	0.25 293	0.25 305	0.25 333	0.25 294	0.25 309

LoS_RVC	0.30 284	1.14 473	0.25 276	0.25 240	0.25 331	0.26 303	0.25 325	0.25 295	0.25 326	0.25 296	0.25 335	0.26 312	0.26 341	0.26 310	0.25 326	0.26 281	0.26 297	0.25 305	0.25 333	0.26 297	0.26 315

CAS	0.30 284	1.17 479	0.25 276	0.25 240	0.25 331	0.26 303	0.25 325	0.25 295	0.26 340	0.25 296	0.25 335	0.25 300	0.25 331	0.25 298	0.25 326	0.26 281	0.26 297	0.26 310	0.25 333	0.26 297	0.25 309

LoS	0.25 263	0.27 217	0.25 276	0.25 240	0.25 331	0.25 294	0.25 325	0.26 301	0.25 326	0.25 296	0.25 335	0.25 300	0.25 331	0.25 298	0.25 326	0.26 281	0.25 293	0.25 305	0.26 339	0.26 297	0.25 309
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IER	0.88 569	7.04 782	2.23 758	2.75 708	0.28 347	0.43 417	0.25 325	0.39 361	0.25 326	0.41 388	0.27 345	0.39 373	0.25 331	0.40 377	0.28 343	0.37 338	0.28 318	0.37 385	0.25 333	0.37 365	0.25 309

CroCo-Stereo	0.73 521	1.22 535	0.25 276	1.22 612	0.25 331	1.22 673	0.25 325	1.22 674	0.25 326	1.22 683	0.25 335	1.22 685	0.25 331	1.22 685	0.25 326	1.22 656	0.26 297	1.21 694	0.25 333	1.22 676	0.25 309
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
DLNR_Zeroshot_test	0.31 292	0.28 220	0.47 455	0.79 500	0.24 328	0.30 317	0.26 332	0.30 315	0.24 321	0.32 332	0.23 321	0.31 333	0.24 327	0.30 326	0.23 314	0.29 301	0.26 297	0.29 326	0.24 330	0.33 331	0.23 296

CroCo-Stereo Lap2	0.77 532	1.29 539	0.29 302	1.27 617	0.29 360	1.27 677	0.26 332	1.26 678	0.26 340	1.26 684	0.26 340	1.27 689	0.26 341	1.26 687	0.27 334	1.27 659	0.27 310	1.27 700	0.27 378	1.27 681	0.27 355

StereoDRNet-Refined	0.33 308	0.39 255	0.26 283	0.39 309	0.26 338	0.40 370	0.26 332	0.40 370	0.26 340	0.39 364	0.26 340	0.39 373	0.26 341	0.39 374	0.26 331	0.37 338	0.25 293	0.37 385	0.25 333	0.37 365	0.37 460
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
small-0shot	0.35 320	1.92 626	0.27 287	0.27 253	0.27 339	0.27 308	0.27 335	0.27 305	0.27 346	0.27 310	0.27 345	0.26 312	0.27 348	0.27 314	0.26 331	0.27 285	0.26 297	0.26 310	0.26 339	0.26 297	0.27 355

PStereo	0.32 301	0.36 241	0.28 296	0.38 299	0.29 360	0.36 345	0.27 335	0.38 356	0.27 346	0.38 357	0.28 353	0.36 354	0.27 348	0.36 354	0.28 343	0.32 311	0.27 310	0.33 345	0.27 378	0.33 331	0.27 355

Anonymus	0.47 442	0.73 373	0.46 447	0.43 354	0.54 558	0.53 519	0.27 335	0.39 361	0.35 464	0.33 337	0.40 493	0.33 342	0.38 477	0.53 522	0.54 548	0.56 484	0.36 408	0.49 520	0.53 560	0.66 531	0.54 538

FE-Mocha	0.35 320	0.71 370	0.40 415	0.47 370	0.27 339	0.34 337	0.27 335	0.34 332	0.26 340	0.34 340	0.26 340	0.34 347	0.27 348	0.34 345	0.27 334	0.44 397	0.41 443	0.33 345	0.29 414	0.32 324	0.29 392

Monster-pub-mixall	0.44 402	0.56 344	0.60 505	0.38 299	0.27 339	0.37 354	0.27 335	0.37 347	0.29 364	0.38 357	0.27 345	0.38 368	0.29 369	0.85 586	0.27 334	1.46 676	0.26 297	0.34 355	0.26 339	0.36 360	0.53 535

Replicate-Monster	0.45 425	0.57 347	0.60 505	0.40 322	0.29 360	0.37 354	0.27 335	0.37 347	0.30 379	0.40 371	0.31 428	0.40 383	0.30 379	0.99 606	0.27 334	1.36 669	0.31 348	0.34 355	0.30 432	0.36 360	0.54 538

Any-RAFT	0.32 301	0.36 241	0.27 287	0.36 293	0.27 339	0.36 345	0.27 335	0.36 339	0.27 346	0.36 348	0.27 345	0.36 354	0.27 348	0.36 354	0.28 343	0.36 335	0.28 318	0.36 381	0.28 399	0.36 360	0.28 383

CRFU-Net	0.65 495	1.67 567	1.22 666	1.96 667	0.27 339	0.41 389	0.27 335	0.41 389	0.27 346	0.40 371	0.26 340	0.41 398	0.27 348	0.40 377	0.27 334	1.80 696	1.62 717	0.34 355	0.23 321	0.33 331	0.23 296

MLCV	0.31 292	0.35 235	0.27 287	0.35 289	0.28 347	0.35 341	0.27 335	0.35 335	0.28 354	0.36 348	0.27 345	0.35 349	0.27 348	0.35 348	0.27 334	0.34 322	0.27 310	0.34 355	0.27 378	0.34 336	0.27 355

DISCO	1.11 607	0.39 255	5.28 801	0.39 309	0.20 304	0.39 368	0.27 335	0.39 361	0.22 309	0.38 357	0.20 308	0.38 368	0.20 309	6.95 827	0.22 306	0.30 302	0.21 273	0.27 315	0.21 310	5.25 808	0.21 290

DN-CSS_ROB	0.31 292	0.35 235	0.28 296	0.35 289	0.28 347	0.34 337	0.27 335	0.34 332	0.25 326	0.35 344	0.27 345	0.36 354	0.26 341	0.34 345	0.28 343	0.35 330	0.28 318	0.34 355	0.28 399	0.34 336	0.27 355

SCION-M(vits-remse)	0.34 309	0.79 387	0.30 306	0.33 278	0.28 347	0.40 370	0.28 346	0.40 370	0.28 354	0.40 371	0.28 353	0.39 373	0.28 357	0.40 377	0.28 343	0.23 262	0.21 273	0.35 371	0.27 378	0.35 349	0.27 355

SCION-Mon(vits-remp)	0.34 309	0.98 431	0.30 306	0.33 278	0.18 293	0.21 267	0.28 346	0.40 370	0.28 354	0.40 371	0.28 353	0.39 373	0.28 357	0.40 377	0.28 343	0.37 338	0.29 333	0.35 371	0.27 378	0.35 349	0.27 355

SCION-MonSter(vits)	0.25 263	0.79 387	0.31 324	0.42 347	0.28 347	0.40 370	0.28 346	0.20 262	0.15 264	0.40 371	0.15 268	0.19 257	0.15 268	0.20 260	0.15 257	0.23 262	0.21 273	0.17 253	0.14 253	0.16 239	0.14 246

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.38 344	0.35 235	0.56 495	0.63 460	0.28 347	0.36 345	0.28 346	0.36 339	0.28 354	0.36 348	0.28 353	0.36 354	0.28 357	0.36 354	0.28 343	0.62 502	0.57 515	0.35 371	0.28 399	0.35 349	0.28 383

TestStereo_HL2	2.73 769	0.41 272	11.06 819	14.13 821	0.30 372	0.44 452	0.28 346	0.43 416	0.29 364	0.43 409	0.28 353	0.43 425	0.29 369	0.43 418	0.28 343	13.51 829	10.37 829	0.41 468	0.27 378	0.38 378	0.27 355

GeoVLM	0.36 328	0.38 248	0.27 287	0.46 363	0.28 347	0.35 341	0.28 346	0.37 347	0.27 346	0.35 344	0.28 353	0.36 354	0.38 477	0.35 348	0.28 343	1.08 591	0.26 297	0.33 345	0.27 378	0.34 336	0.33 433

Zero-FE251	0.36 328	0.40 259	0.28 296	0.41 337	0.28 347	0.41 389	0.28 346	0.41 389	0.28 354	0.41 388	0.28 353	0.41 398	0.28 357	0.42 411	0.30 370	0.37 338	0.26 297	0.37 385	0.27 378	0.45 467	0.56 549

Monster-pub-eth3d	0.45 425	0.57 347	0.60 505	0.39 309	0.28 347	0.37 354	0.28 346	0.37 347	0.30 379	0.39 364	0.29 368	0.39 373	0.30 379	0.92 598	0.27 334	1.42 673	0.28 318	0.34 355	0.28 399	0.37 365	0.53 535

LG-Stereo_L2	0.34 309	0.37 244	0.38 371	0.47 370	0.28 347	0.39 368	0.28 346	0.39 361	0.28 354	0.39 364	0.28 353	0.39 373	0.28 357	0.38 366	0.28 343	0.42 395	0.35 402	0.36 381	0.26 339	0.35 349	0.26 315

GIP-stereo	0.36 328	0.49 315	0.39 382	0.48 376	0.32 434	0.41 389	0.28 346	0.40 370	0.30 379	0.41 388	0.28 353	0.40 383	0.28 357	0.42 411	0.28 343	0.45 427	0.32 353	0.38 393	0.30 432	0.37 365	0.27 355

xx1	0.38 344	1.03 457	0.31 324	0.40 322	0.31 420	0.41 389	0.28 346	0.40 370	0.29 364	0.40 371	0.29 368	0.40 383	0.29 369	0.40 377	0.29 360	0.34 322	0.33 366	0.34 355	0.32 451	0.34 336	0.32 424

1test111	0.37 338	1.02 455	0.30 306	0.39 309	0.29 360	0.40 370	0.28 346	0.39 361	0.29 364	0.39 364	0.29 368	0.39 373	0.28 357	0.40 377	0.29 360	0.33 317	0.32 353	0.33 345	0.31 443	0.32 324	0.31 417

cc1	0.37 338	1.02 455	0.30 306	0.39 309	0.29 360	0.40 370	0.28 346	0.39 361	0.29 364	0.39 364	0.29 368	0.39 373	0.28 357	0.40 377	0.29 360	0.33 317	0.32 353	0.33 345	0.31 443	0.32 324	0.31 417

SQANet	0.28 278	0.28 220	0.28 296	0.28 255	0.28 347	0.28 310	0.28 346	0.28 306	0.28 354	0.28 311	0.28 353	0.28 316	0.28 357	0.28 319	0.28 343	0.28 291	0.28 318	0.28 321	0.28 399	0.28 307	0.28 383

DGSMNet	0.34 309	0.41 272	0.27 287	0.41 337	0.28 347	0.41 389	0.28 346	0.41 389	0.27 346	0.41 388	0.27 345	0.42 416	0.27 348	0.41 397	0.28 343	0.40 373	0.29 333	0.40 450	0.28 399	0.40 441	0.27 355

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 344	0.35 235	0.56 495	0.63 460	0.29 360	0.36 345	0.29 361	0.36 339	0.29 364	0.39 364	0.29 368	0.36 354	0.29 369	0.36 354	0.29 360	0.62 502	0.57 515	0.35 371	0.29 414	0.36 360	0.29 392

TestStereo_HL3	2.76 772	0.41 272	11.46 822	14.11 820	0.30 372	0.45 466	0.29 361	0.43 416	0.29 364	0.43 409	0.29 368	0.43 425	0.28 357	0.44 449	0.30 370	13.57 830	10.32 828	0.41 468	0.27 378	0.38 378	0.27 355

GGDA	2.76 772	0.41 272	11.34 821	14.28 822	0.30 372	0.44 452	0.29 361	0.43 416	0.29 364	0.43 409	0.28 353	0.43 425	0.28 357	0.43 418	0.29 360	13.45 828	10.57 830	0.41 468	0.27 378	0.38 378	0.27 355

IGEV++	0.34 309	0.43 286	0.30 306	0.40 322	0.29 360	0.40 370	0.29 361	0.40 370	0.29 364	0.40 371	0.29 368	0.40 383	0.29 369	0.40 377	0.30 370	0.38 352	0.29 333	0.37 385	0.29 414	0.37 365	0.29 392

ACVNet-DCA	0.37 338	1.00 441	0.30 306	0.40 322	0.29 360	0.40 370	0.29 361	0.40 370	0.29 364	0.40 371	0.29 368	0.40 383	0.29 369	0.39 374	0.28 343	0.33 317	0.32 353	0.33 345	0.32 451	0.33 331	0.32 424

PML	0.46 434	1.36 548	0.29 302	0.58 449	0.30 372	0.57 532	0.29 361	0.57 526	0.29 364	0.57 533	0.29 368	0.57 539	0.29 369	0.56 530	0.29 360	0.52 470	0.30 343	0.53 538	0.31 443	0.53 511	0.30 407

GES	0.66 497	2.34 659	0.29 302	0.41 337	0.29 360	0.41 389	0.29 361	0.42 408	0.29 364	0.40 371	0.41 501	0.41 398	0.30 379	0.51 513	0.29 360	0.32 311	0.29 333	0.32 338	2.46 791	2.49 753	0.30 407

UCFNet_RVC	2.75 771	10.06 804	0.29 302	10.31 817	0.29 360	0.42 410	0.29 361	0.43 416	0.29 364	0.42 402	0.29 368	0.42 416	9.87 830	0.43 418	0.29 360	0.36 335	9.84 826	0.36 381	0.26 339	9.77 829	0.26 315

GCAP-Stereo-w-DA	0.60 480	5.10 750	0.39 382	0.49 383	0.30 372	0.43 417	0.30 369	0.43 416	0.30 379	0.43 409	0.30 383	0.43 425	0.30 379	0.44 449	0.30 370	0.44 397	0.37 413	0.38 393	0.26 339	0.38 378	0.26 315

testmc14	2.43 758	10.48 807	8.02 816	8.93 807	0.31 420	0.44 452	0.30 369	0.42 408	0.30 379	0.42 402	0.30 383	0.42 416	0.30 379	0.42 411	0.30 370	8.88 825	6.99 815	0.41 468	0.28 399	0.39 427	0.28 383

TestStereo-Hl	2.78 774	0.42 284	11.23 820	14.38 823	0.30 372	0.44 452	0.30 369	0.43 416	0.28 354	0.43 409	0.29 368	0.44 461	0.29 369	0.44 449	0.29 360	13.64 831	10.73 831	0.41 468	0.27 378	0.38 378	0.27 355

MCSU-Stereo	2.48 761	10.56 808	8.50 818	9.47 811	0.31 420	0.43 417	0.30 369	0.42 408	0.30 379	0.42 402	0.30 383	0.42 416	0.30 379	0.41 397	0.30 370	8.86 824	6.93 814	0.40 450	0.29 414	0.39 427	0.28 383

canet-new	0.44 402	1.82 601	0.39 382	0.49 383	0.30 372	0.43 417	0.30 369	0.43 416	0.30 379	0.43 409	0.30 383	0.43 425	0.30 379	0.44 449	0.30 370	0.44 397	0.33 366	0.38 393	0.26 339	0.38 378	0.26 315

bcnet-new	0.44 402	1.81 593	0.39 382	0.49 383	0.30 372	0.43 417	0.30 369	0.43 416	0.30 379	0.43 409	0.30 383	0.43 425	0.30 379	0.43 418	0.30 370	0.44 397	0.33 366	0.38 393	0.26 339	0.38 378	0.26 315

LWStereo	0.44 402	1.82 601	0.38 371	0.49 383	0.30 372	0.43 417	0.30 369	0.43 416	0.30 379	0.43 409	0.30 383	0.43 425	0.30 379	0.43 418	0.30 370	0.44 397	0.33 366	0.38 393	0.26 339	0.38 378	0.26 315

LMStereo	0.44 402	1.80 588	0.39 382	0.49 383	0.30 372	0.43 417	0.30 369	0.43 416	0.30 379	0.43 409	0.30 383	0.43 425	0.30 379	0.43 418	0.30 370	0.45 427	0.33 366	0.38 393	0.26 339	0.38 378	0.26 315

CR7Stereo	0.44 402	1.81 593	0.39 382	0.50 420	0.30 372	0.43 417	0.30 369	0.43 416	0.30 379	0.43 409	0.30 383	0.43 425	0.30 379	0.43 418	0.30 370	0.45 427	0.33 366	0.38 393	0.26 339	0.38 378	0.26 315

ARStereo	0.44 402	1.80 588	0.39 382	0.49 383	0.30 372	0.43 417	0.30 369	0.43 416	0.30 379	0.43 409	0.30 383	0.43 425	0.30 379	0.43 418	0.30 370	0.44 397	0.33 366	0.38 393	0.26 339	0.38 378	0.26 315

ARStereo-new	0.44 402	1.80 588	0.39 382	0.49 383	0.30 372	0.43 417	0.30 369	0.43 416	0.30 379	0.43 409	0.30 383	0.43 425	0.30 379	0.43 418	0.30 370	0.44 397	0.33 366	0.38 393	0.26 339	0.38 378	0.26 315

BARStereo	0.44 402	1.78 582	0.39 382	0.49 383	0.30 372	0.43 417	0.30 369	0.44 455	0.30 379	0.44 448	0.30 383	0.43 425	0.30 379	0.43 418	0.30 370	0.45 427	0.34 395	0.39 437	0.26 339	0.38 378	0.26 315

FCBStereo	0.44 402	1.79 587	0.39 382	0.49 383	0.30 372	0.43 417	0.30 369	0.43 416	0.30 379	0.43 409	0.30 383	0.43 425	0.30 379	0.43 418	0.30 370	0.44 397	0.33 366	0.38 393	0.26 339	0.38 378	0.26 315

PSGStereo	0.44 402	1.78 582	0.39 382	0.49 383	0.30 372	0.43 417	0.30 369	0.43 416	0.30 379	0.43 409	0.30 383	0.43 425	0.30 379	0.43 418	0.30 370	0.44 397	0.33 366	0.38 393	0.26 339	0.38 378	0.26 315

MUNStereo	0.44 402	1.81 593	0.39 382	0.49 383	0.30 372	0.44 452	0.30 369	0.44 455	0.30 379	0.44 448	0.30 383	0.44 461	0.30 379	0.44 449	0.30 370	0.45 427	0.33 366	0.38 393	0.26 339	0.38 378	0.26 315

GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 389	1.76 577	0.39 382	0.49 383	0.30 372	0.43 417	0.30 369	0.43 416	0.30 379	0.43 409	0.30 383	0.43 425	0.30 379	0.43 418	0.31 412	0.44 397	0.33 366	0.38 393	0.27 378	0.38 378	0.26 315

CHEStereo	0.44 402	1.78 582	0.39 382	0.49 383	0.30 372	0.43 417	0.30 369	0.43 416	0.30 379	0.43 409	0.30 383	0.43 425	0.30 379	0.43 418	0.30 370	0.44 397	0.33 366	0.38 393	0.26 339	0.38 378	0.26 315

TOTStereo	0.44 402	1.81 593	0.39 382	0.49 383	0.30 372	0.43 417	0.30 369	0.43 416	0.30 379	0.43 409	0.30 383	0.43 425	0.30 379	0.43 418	0.30 370	0.44 397	0.33 366	0.38 393	0.26 339	0.38 378	0.26 315

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.44 402	1.83 604	0.39 382	0.49 383	0.30 372	0.43 417	0.30 369	0.43 416	0.30 379	0.43 409	0.30 383	0.43 425	0.30 379	0.43 418	0.30 370	0.44 397	0.33 366	0.38 393	0.26 339	0.38 378	0.26 315

ACMStereo	0.60 480	5.12 751	0.39 382	0.49 383	0.30 372	0.43 417	0.30 369	0.43 416	0.30 379	0.43 409	0.30 383	0.43 425	0.30 379	0.44 449	0.30 370	0.44 397	0.37 413	0.38 393	0.26 339	0.38 378	0.26 315

KABStereo	0.43 389	1.76 577	0.39 382	0.49 383	0.30 372	0.43 417	0.30 369	0.43 416	0.30 379	0.43 409	0.30 383	0.43 425	0.30 379	0.43 418	0.30 370	0.44 397	0.33 366	0.38 393	0.26 339	0.38 378	0.26 315

KMOStereo	0.43 389	1.80 588	0.38 371	0.49 383	0.30 372	0.43 417	0.30 369	0.43 416	0.30 379	0.43 409	0.30 383	0.43 425	0.30 379	0.43 418	0.30 370	0.44 397	0.33 366	0.38 393	0.26 339	0.38 378	0.26 315

GCAP-Stereo-cres-4k	0.44 402	1.81 593	0.39 382	0.49 383	0.30 372	0.43 417	0.30 369	0.43 416	0.30 379	0.43 409	0.30 383	0.43 425	0.30 379	0.43 418	0.30 370	0.44 397	0.33 366	0.38 393	0.26 339	0.38 378	0.26 315

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 389	1.77 579	0.39 382	0.49 383	0.30 372	0.43 417	0.30 369	0.43 416	0.30 379	0.43 409	0.30 383	0.43 425	0.30 379	0.43 418	0.30 370	0.44 397	0.33 366	0.38 393	0.26 339	0.38 378	0.26 315

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 389	1.78 582	0.39 382	0.49 383	0.30 372	0.43 417	0.30 369	0.43 416	0.30 379	0.43 409	0.30 383	0.43 425	0.30 379	0.43 418	0.30 370	0.44 397	0.33 366	0.38 393	0.26 339	0.38 378	0.26 315

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.44 402	1.85 610	0.38 371	0.49 383	0.30 372	0.43 417	0.30 369	0.43 416	0.30 379	0.43 409	0.30 383	0.43 425	0.30 379	0.43 418	0.30 370	0.44 397	0.33 366	0.38 393	0.26 339	0.38 378	0.26 315

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 389	1.77 579	0.39 382	0.49 383	0.30 372	0.43 417	0.30 369	0.43 416	0.30 379	0.43 409	0.30 383	0.43 425	0.30 379	0.43 418	0.30 370	0.44 397	0.33 366	0.38 393	0.26 339	0.38 378	0.26 315

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.44 402	1.86 614	0.39 382	0.49 383	0.30 372	0.43 417	0.30 369	0.43 416	0.30 379	0.43 409	0.30 383	0.43 425	0.30 379	0.43 418	0.30 370	0.44 397	0.33 366	0.38 393	0.26 339	0.38 378	0.26 315

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.44 402	1.80 588	0.39 382	0.49 383	0.30 372	0.44 452	0.30 369	0.43 416	0.30 379	0.43 409	0.30 383	0.43 425	0.30 379	0.44 449	0.30 370	0.44 397	0.33 366	0.38 393	0.26 339	0.38 378	0.26 315

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.44 402	1.82 601	0.39 382	0.49 383	0.30 372	0.43 417	0.30 369	0.43 416	0.30 379	0.43 409	0.30 383	0.43 425	0.30 379	0.43 418	0.30 370	0.44 397	0.33 366	0.38 393	0.26 339	0.38 378	0.26 315

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 389	1.77 579	0.39 382	0.49 383	0.30 372	0.43 417	0.30 369	0.43 416	0.30 379	0.43 409	0.30 383	0.43 425	0.30 379	0.43 418	0.30 370	0.44 397	0.33 366	0.38 393	0.26 339	0.38 378	0.26 315

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.44 402	1.83 604	0.39 382	0.49 383	0.30 372	0.43 417	0.30 369	0.43 416	0.30 379	0.43 409	0.30 383	0.43 425	0.30 379	0.43 418	0.30 370	0.44 397	0.36 408	0.38 393	0.26 339	0.38 378	0.26 315

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 372	1.06 464	0.40 415	0.51 431	0.31 420	0.44 452	0.30 369	0.43 416	0.32 438	0.44 448	0.30 383	0.56 535	0.30 379	0.44 449	0.31 412	0.45 427	0.34 395	0.39 437	0.27 378	0.40 441	0.27 355

DStereoO	0.31 292	0.31 229	0.31 324	0.30 261	0.40 493	0.31 324	0.30 369	0.30 315	0.34 459	0.29 316	0.31 428	0.29 322	0.30 379	0.31 333	0.31 412	0.31 308	0.29 333	0.31 335	0.30 432	0.31 321	0.31 417

DStereoSA	0.32 301	0.52 330	0.34 352	0.31 267	0.31 420	0.30 317	0.30 369	0.31 322	0.30 379	0.31 326	0.31 428	0.31 333	0.30 379	0.31 333	0.31 412	0.30 302	0.32 353	0.31 335	0.31 443	0.31 321	0.31 417

HiDET	0.38 344	0.44 289	0.30 306	0.42 347	0.30 372	0.42 410	0.30 369	0.42 408	0.30 379	0.44 448	0.30 383	0.42 416	0.30 379	0.42 411	0.68 577	0.37 338	0.32 353	0.40 450	0.29 414	0.37 365	0.29 392

LCMNet	0.38 344	0.44 289	0.30 306	0.42 347	0.30 372	0.42 410	0.30 369	0.42 408	0.30 379	0.45 460	0.30 383	0.42 416	0.30 379	0.42 411	0.69 585	0.37 338	0.32 353	0.40 450	0.29 414	0.37 365	0.29 392

CSFM-Stereo	0.38 344	0.44 289	0.30 306	0.42 347	0.30 372	0.42 410	0.30 369	0.43 416	0.30 379	0.44 448	0.30 383	0.42 416	0.30 379	0.42 411	0.73 599	0.37 338	0.32 353	0.40 450	0.29 414	0.37 365	0.30 407

MultiAttention	0.30 284	0.30 226	0.30 306	0.30 261	0.30 372	0.30 317	0.30 369	0.30 315	0.30 379	0.30 319	0.30 383	0.30 327	0.30 379	0.30 326	0.30 370	0.30 302	0.30 343	0.30 328	0.30 432	0.30 315	0.30 407

MSAF-DinoV2	0.30 284	0.30 226	0.30 306	0.30 261	0.30 372	0.30 317	0.30 369	0.30 315	0.30 379	0.30 319	0.30 383	0.30 327	0.30 379	0.30 326	0.30 370	0.30 302	0.30 343	0.30 328	0.30 432	0.30 315	0.30 407

GCAP-BAT	0.41 372	1.30 541	0.39 382	0.49 383	0.30 372	0.43 417	0.30 369	0.43 416	0.30 379	0.44 448	0.30 383	0.43 425	0.30 379	0.43 418	0.30 370	0.44 397	0.34 395	0.38 393	0.26 339	0.38 378	0.26 315

test_for_model	0.35 320	0.39 255	0.30 306	0.43 354	0.30 372	0.43 417	0.30 369	0.43 416	0.30 379	0.43 409	0.30 383	0.43 425	0.30 379	0.44 449	0.31 412	0.38 352	0.26 297	0.38 393	0.26 339	0.38 378	0.26 315

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 364	1.09 467	0.39 382	0.49 383	0.30 372	0.43 417	0.30 369	0.44 455	0.30 379	0.43 409	0.30 383	0.43 425	0.30 379	0.43 418	0.30 370	0.45 427	0.34 395	0.38 393	0.27 378	0.38 378	0.27 355

TorneroNet-64	0.45 425	0.27 217	0.30 306	0.58 449	0.27 339	0.70 552	0.30 369	0.28 306	0.73 607	0.73 564	0.28 353	0.71 563	0.66 574	0.75 567	0.27 334	0.27 285	0.29 333	0.37 385	0.75 614	0.28 307	0.30 407

GCAPDPT-zeroshot	0.36 328	0.40 259	0.30 306	0.43 354	0.30 372	0.43 417	0.30 369	0.43 416	0.31 426	0.43 409	0.30 383	0.43 425	0.30 379	0.44 449	0.31 412	0.39 365	0.28 318	0.39 437	0.27 378	0.39 427	0.26 315

IGEV-Stereo	0.35 320	0.44 289	0.45 441	0.49 383	0.30 372	0.37 354	0.30 369	0.36 339	0.30 379	0.36 348	0.29 368	0.36 354	0.29 369	0.36 354	0.30 370	0.46 439	0.39 428	0.32 338	0.24 330	0.32 324	0.25 309
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.34 309	0.42 284	0.31 324	0.39 309	0.30 372	0.38 361	0.30 369	0.40 370	0.29 364	0.40 371	0.37 475	0.41 398	0.34 458	0.38 366	0.30 370	0.34 322	0.27 310	0.34 355	0.26 339	0.34 336	0.26 315

DANet	0.30 284	0.30 226	0.30 306	0.30 261	0.30 372	0.30 317	0.30 369	0.30 315	0.30 379	0.30 319	0.30 383	0.30 327	0.30 379	0.30 326	0.30 370	0.30 302	0.30 343	0.30 328	0.30 432	0.30 315	0.30 407
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
base	0.56 476	2.58 673	1.43 690	0.48 376	0.27 339	0.54 523	0.31 417	0.53 516	0.30 379	0.54 524	0.26 340	0.46 475	0.31 431	0.52 518	0.28 343	0.49 454	0.28 318	0.45 492	0.32 451	0.57 520	0.26 315

test410_97500	0.41 372	0.89 409	0.31 324	0.40 322	0.31 420	0.40 370	0.31 417	0.40 370	0.31 426	0.61 541	0.53 556	0.40 383	0.31 431	0.40 377	0.31 412	0.58 487	0.47 477	0.38 393	0.29 414	0.38 378	0.29 392

test410	0.66 497	5.69 774	0.31 324	0.40 322	0.31 420	0.41 389	0.31 417	0.40 370	0.31 426	0.62 545	0.55 559	0.40 383	0.31 431	0.40 377	0.31 412	0.59 490	0.47 477	0.38 393	0.29 414	0.38 378	0.30 407

RMAStereo	0.45 425	1.81 593	0.40 415	0.50 420	0.31 420	0.44 452	0.31 417	0.44 455	0.31 426	0.44 448	0.31 428	0.44 461	0.32 439	0.44 449	0.31 412	0.46 439	0.35 402	0.39 437	0.27 378	0.39 427	0.27 355

ATMStereo	0.46 434	1.99 629	0.40 415	0.51 431	0.31 420	0.44 452	0.31 417	0.44 455	0.31 426	0.44 448	0.31 428	0.44 461	0.31 431	0.44 449	0.32 424	0.47 446	0.35 402	0.39 437	0.27 378	0.39 427	0.27 355

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 372	1.09 467	0.40 415	0.52 434	0.31 420	0.44 452	0.31 417	0.44 455	0.31 426	0.44 448	0.31 428	0.44 461	0.31 431	0.44 449	0.31 412	0.46 439	0.35 402	0.39 437	0.28 399	0.39 427	0.28 383

gcap_with_dpt	0.35 320	0.39 255	0.30 306	0.44 358	0.31 420	0.44 452	0.31 417	0.44 455	0.31 426	0.44 448	0.30 383	0.44 461	0.30 379	0.44 449	0.30 370	0.38 352	0.26 297	0.38 393	0.27 378	0.38 378	0.27 355

MonSter++	0.38 344	0.44 289	0.31 324	0.43 354	0.30 372	0.43 417	0.31 417	0.43 416	0.31 426	0.45 460	0.31 428	0.43 425	0.31 431	0.43 418	0.69 585	0.38 352	0.33 366	0.40 450	0.30 432	0.38 378	0.30 407

gcap-zeroshot	0.36 328	0.40 259	0.34 352	0.44 358	0.31 420	0.44 452	0.31 417	0.44 455	0.32 438	0.44 448	0.32 438	0.44 461	0.32 439	0.44 449	0.31 412	0.39 365	0.28 318	0.39 437	0.28 399	0.39 427	0.27 355

EKT-Stereo	0.37 338	0.40 259	0.44 439	1.07 547	0.29 360	0.34 337	0.31 417	0.36 339	0.29 364	0.38 357	0.31 428	0.37 365	0.30 379	0.36 354	0.29 360	0.34 322	0.28 318	0.39 437	0.30 432	0.37 365	0.30 407

testlalala	0.36 328	0.40 259	0.34 352	0.44 358	0.31 420	0.44 452	0.31 417	0.44 455	0.32 438	0.44 448	0.32 438	0.44 461	0.32 439	0.44 449	0.31 412	0.39 365	0.28 318	0.39 437	0.28 399	0.39 427	0.27 355

DStereoFS	0.32 301	0.33 232	0.32 333	0.33 278	0.30 372	0.32 333	0.32 428	0.32 325	0.31 426	0.30 319	0.31 428	0.31 333	0.30 379	0.32 336	0.32 424	0.32 311	0.31 348	0.30 328	0.47 544	0.32 324	0.34 440

DDF-Stereo	0.43 389	1.15 476	0.57 499	0.53 436	0.32 434	0.41 389	0.32 428	0.41 389	0.32 438	0.41 388	0.32 438	0.41 398	0.32 439	0.40 377	0.32 424	0.52 470	0.50 495	0.38 393	0.31 443	0.39 427	0.31 417

GREAT-IGEV	0.38 344	0.43 286	0.36 364	0.48 376	0.32 434	0.45 466	0.32 428	0.45 464	0.32 438	0.45 460	0.32 438	0.45 471	0.32 439	0.45 468	0.32 424	0.44 397	0.33 366	0.41 468	0.29 414	0.41 452	0.29 392
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	0.38 344	0.43 286	0.33 338	0.46 363	0.33 447	0.45 466	0.32 428	0.45 464	0.32 438	0.45 460	0.32 438	0.45 471	0.33 451	0.45 468	0.32 424	0.38 352	0.38 421	0.38 393	0.37 489	0.37 365	0.36 454

MyStereo07	0.60 480	3.72 717	0.48 463	0.49 383	0.41 503	0.36 345	0.32 428	0.49 486	0.43 516	0.51 511	0.42 512	0.49 496	0.43 513	0.51 513	0.64 563	0.49 454	0.45 467	0.34 355	0.32 451	0.35 349	0.43 496

MyStereo04	0.56 476	3.72 717	0.59 501	0.49 383	0.41 503	0.36 345	0.32 428	0.37 347	0.31 426	0.34 340	0.46 527	0.35 349	0.32 439	0.35 348	0.33 436	0.49 454	0.45 467	0.34 355	0.32 451	0.35 349	0.43 496

RAFT-Test	0.36 328	0.37 244	0.33 338	0.41 337	0.32 434	0.41 389	0.32 428	0.41 389	0.32 438	0.41 388	0.32 438	0.41 398	0.32 439	0.41 397	0.33 436	0.37 338	0.29 333	0.37 385	0.29 414	0.38 378	0.31 417

4D-IteraStereo	0.78 535	3.13 702	0.89 573	0.69 478	0.32 434	0.40 370	0.32 428	0.76 563	0.97 638	0.52 515	0.65 577	0.89 593	0.32 439	0.76 568	0.98 629	0.83 557	0.94 592	0.35 371	0.27 378	0.70 545	0.89 612

iRaft-Stereo_20w	0.34 309	0.41 272	0.31 324	0.39 309	0.29 360	0.40 370	0.32 428	0.41 389	0.32 438	0.38 357	0.30 383	0.39 373	0.30 379	0.38 366	0.32 424	0.35 330	0.27 310	0.34 355	0.27 378	0.34 336	0.29 392

pcwnet_v2	2.66 767	9.89 803	0.33 338	9.89 813	0.32 434	0.50 501	0.32 428	0.49 486	0.33 448	0.49 489	0.34 455	0.49 496	8.76 827	0.48 487	0.33 436	0.41 381	9.58 823	0.40 450	0.29 414	9.01 826	0.63 559

Gwc-CoAtRS	0.41 372	1.49 557	0.32 333	0.42 347	0.32 434	0.41 389	0.32 428	0.41 389	0.33 448	0.41 388	0.32 438	0.41 398	0.32 439	0.41 397	0.32 424	0.39 365	0.28 318	0.39 437	0.28 399	0.40 441	0.28 383

rgla	0.45 425	0.54 338	0.33 338	0.67 472	0.32 434	0.48 483	0.33 439	0.48 478	0.33 448	0.48 479	0.94 632	0.48 489	0.33 451	0.47 477	0.33 436	0.45 427	0.52 504	0.53 538	0.31 443	0.45 467	0.32 424

416test	0.46 434	0.55 341	0.33 338	0.67 472	0.33 447	0.48 483	0.33 439	0.48 478	0.33 448	0.48 479	0.99 638	0.48 489	0.33 451	0.48 487	0.33 436	0.45 427	0.52 504	0.54 541	0.32 451	0.45 467	0.32 424

BStereo	0.22 248	0.23 196	0.20 244	0.24 233	0.20 304	0.23 281	0.33 439	0.39 361	0.17 282	0.23 281	0.17 282	0.23 287	0.16 272	0.24 289	0.17 276	0.23 262	0.16 212	0.22 281	0.20 306	0.22 274	0.16 256

Anonymus123	0.22 248	0.23 196	0.20 244	0.24 233	0.20 304	0.23 281	0.33 439	0.39 361	0.17 282	0.23 281	0.17 282	0.23 287	0.16 272	0.24 289	0.17 276	0.23 262	0.16 212	0.22 281	0.20 306	0.22 274	0.16 256

water-stereo	0.41 372	0.84 397	0.46 447	0.50 420	0.33 447	0.45 466	0.33 439	0.45 464	0.32 438	0.45 460	0.32 438	0.45 471	0.32 439	0.45 468	0.32 424	0.44 397	0.41 443	0.39 437	0.31 443	0.39 427	0.32 424

DVStereo	0.43 389	0.86 401	0.48 463	0.50 420	0.33 447	0.46 473	0.33 439	0.46 468	0.33 448	0.46 466	0.33 447	0.47 482	0.33 451	0.47 477	0.34 451	0.45 427	0.42 453	0.40 450	0.33 463	0.47 486	0.38 467

PCWNet_CMD	2.80 776	9.82 802	0.32 333	10.09 816	0.32 434	0.49 492	0.33 439	3.34 787	0.33 448	0.49 489	0.33 447	0.49 496	8.73 826	0.48 487	0.33 436	0.41 381	9.22 821	0.42 484	0.29 414	9.55 828	0.31 417

CFNet_ucs	2.73 769	9.64 801	0.33 338	9.92 814	0.32 434	0.49 492	0.33 439	0.49 486	0.33 448	0.49 489	0.33 447	0.49 496	8.98 828	0.48 487	0.33 436	0.41 381	9.96 827	0.40 450	0.29 414	10.12 831	0.54 538

LL-Strereo2	0.48 448	1.73 575	0.51 482	0.59 452	0.34 459	0.42 410	0.33 439	0.40 370	0.31 426	0.42 402	0.33 447	0.42 416	0.31 431	0.44 449	0.39 485	0.60 493	0.51 500	0.44 487	0.33 463	0.44 462	0.33 433

CFNet_pseudo	2.67 768	9.36 799	0.32 333	10.99 818	0.33 447	0.85 578	0.33 439	0.49 486	0.33 448	0.49 489	0.32 438	0.49 496	7.26 824	0.49 494	0.33 436	0.41 381	9.62 824	0.41 468	0.29 414	10.03 830	0.29 392

RAFT + AFF	0.31 292	0.45 298	0.34 352	0.39 309	0.28 347	0.38 361	0.33 439	0.29 311	0.31 426	0.30 319	0.30 383	0.29 322	0.27 348	0.29 323	0.30 370	0.28 291	0.29 333	0.29 326	0.29 414	0.27 303	0.32 424

ccnet	0.80 539	2.28 651	0.33 338	0.50 420	0.33 447	0.50 501	0.33 439	0.50 495	0.33 448	0.49 489	0.33 447	0.49 496	1.56 720	2.38 755	0.33 436	0.41 381	0.29 333	0.42 484	1.57 738	2.28 740	0.29 392

psmorigin	0.41 372	0.46 302	0.33 338	0.49 383	0.33 447	0.49 492	0.33 439	0.49 486	0.33 448	0.49 489	0.33 447	0.49 496	0.33 451	0.51 513	0.33 436	0.41 381	0.30 343	0.41 468	0.30 432	0.79 561	0.29 392

MSMDNet	2.65 766	10.14 805	0.33 338	9.74 812	0.32 434	0.87 581	0.33 439	2.95 782	0.68 583	0.49 489	0.34 455	0.49 496	5.70 820	0.49 494	0.33 436	0.42 395	9.57 822	0.41 468	0.31 443	8.36 823	0.65 567

ccs_rob	2.79 775	10.17 806	0.32 333	10.00 815	0.33 447	0.49 492	0.33 439	1.90 715	0.32 438	0.51 511	0.33 447	0.49 496	9.24 829	0.49 494	0.33 436	0.41 381	9.82 825	0.41 468	0.28 399	9.34 827	0.29 392

HART	0.38 344	0.45 298	0.34 352	0.42 347	0.33 447	0.41 389	0.34 454	0.42 408	0.33 448	0.43 409	0.34 455	0.42 416	0.34 458	0.41 397	0.38 471	0.40 373	0.32 353	0.42 484	0.32 451	0.40 441	0.32 424

mms	0.40 364	0.45 298	0.35 362	0.48 376	0.36 469	0.47 478	0.34 454	0.45 464	0.38 480	0.47 472	0.33 447	0.45 471	0.32 439	0.45 468	0.32 424	0.39 365	0.38 421	0.38 393	0.37 489	0.39 427	0.39 474

H2IRNET	0.34 309	0.34 233	0.34 352	0.34 285	0.34 459	0.34 337	0.34 454	0.34 332	0.34 459	0.34 340	0.34 455	0.34 347	0.34 458	0.34 345	0.34 451	0.34 322	0.34 395	0.34 355	0.34 467	0.34 336	0.34 440

CASnet	0.35 320	0.51 328	0.44 439	0.32 274	0.31 420	0.24 284	0.34 454	0.36 339	0.25 326	0.31 326	0.37 475	0.30 327	0.33 451	0.25 298	0.45 513	0.37 338	0.37 413	0.33 345	0.35 480	0.34 336	0.37 460
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RCA-Stereo	0.51 462	3.22 705	0.34 352	0.44 358	0.34 459	0.44 452	0.34 454	0.43 416	0.34 459	0.43 409	0.34 455	0.44 461	0.33 451	0.43 418	0.33 436	0.38 352	0.29 333	0.38 393	0.29 414	0.38 378	0.29 392

UGAM	0.51 462	2.23 648	0.39 382	0.54 439	0.35 463	0.50 501	0.35 459	0.49 486	0.35 464	0.49 489	0.35 464	0.49 496	0.36 468	0.50 503	0.36 458	0.49 454	0.37 413	0.45 492	0.34 467	0.45 467	0.34 440

GCST	0.50 457	2.08 632	0.38 371	0.53 436	0.35 463	0.49 492	0.35 459	0.50 495	0.35 464	0.49 489	0.35 464	0.49 496	0.35 464	0.49 494	0.35 455	0.48 451	0.37 413	0.45 492	0.33 463	0.44 462	0.33 433

RAFT-Stereo-weight	0.45 425	1.90 619	0.34 352	0.42 347	0.36 469	0.43 417	0.35 459	0.42 408	0.34 459	0.42 402	0.34 455	0.44 461	0.34 458	0.41 397	0.34 451	0.38 352	0.32 353	0.38 393	0.32 451	0.38 378	0.33 433

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 454	0.98 431	0.64 520	0.84 509	0.46 525	0.45 466	0.35 459	0.47 474	0.47 530	0.45 460	0.34 455	0.46 475	0.48 533	0.46 473	0.35 455	0.39 365	0.71 561	0.39 437	0.35 480	0.41 452	0.41 486

CES	0.39 358	0.47 307	0.36 364	0.36 293	0.37 474	0.45 466	0.35 459	0.35 335	0.40 496	0.36 348	0.44 518	0.47 482	0.36 468	0.44 449	0.36 458	0.37 338	0.39 428	0.44 487	0.35 480	0.37 365	0.36 454

ETE_ROB	0.35 320	0.35 235	0.35 362	0.35 289	0.35 463	0.35 341	0.35 459	0.35 335	0.35 464	0.35 344	0.35 464	0.35 349	0.35 464	0.35 348	0.35 455	0.35 330	0.35 402	0.35 371	0.35 480	0.35 349	0.35 451

252Zero-FE	0.45 425	0.50 320	0.36 364	0.50 420	0.36 469	0.50 501	0.36 465	0.50 495	0.36 474	0.49 489	0.36 468	0.49 496	0.36 468	0.54 525	0.41 496	0.45 427	0.34 395	0.45 492	0.34 467	0.55 514	0.75 593

UGAM-zero	0.51 462	2.17 643	0.39 382	0.53 436	0.36 469	0.50 501	0.36 465	0.50 495	0.36 474	0.49 489	0.36 468	0.50 510	0.35 464	0.50 503	0.36 458	0.49 454	0.37 413	0.47 507	0.35 480	0.46 472	0.34 440

GMOStereo	0.37 338	0.45 298	0.23 266	0.30 261	0.37 474	0.41 389	0.36 465	0.41 389	0.35 464	0.43 409	0.36 468	0.41 398	0.40 490	0.41 397	0.36 458	0.34 322	0.22 280	0.47 507	0.37 489	0.39 427	0.33 433

error version	0.93 579	4.47 737	2.35 761	1.99 669	0.37 474	0.41 389	0.36 465	0.41 389	0.35 464	0.43 409	0.36 468	0.41 398	0.40 490	0.41 397	0.36 458	1.87 699	2.16 762	0.47 507	0.37 489	0.39 427	0.33 433

test_1	0.93 579	4.47 737	2.35 761	1.99 669	0.37 474	0.41 389	0.36 465	0.41 389	0.35 464	0.43 409	0.36 468	0.41 398	0.40 490	0.41 397	0.36 458	1.87 699	2.16 762	0.47 507	0.37 489	0.39 427	0.33 433

DMCA	0.36 328	0.38 248	0.37 369	0.35 289	0.35 463	0.36 345	0.36 465	0.36 339	0.35 464	0.35 344	0.37 475	0.36 354	0.36 468	0.35 348	0.36 458	0.36 335	0.36 408	0.35 371	0.36 486	0.36 360	0.36 454

Pro-Stereo	0.79 536	0.53 334	0.38 371	0.49 383	0.38 481	0.49 492	0.37 471	0.49 486	0.67 577	0.50 502	0.38 480	1.10 628	0.38 477	0.49 494	0.38 471	0.71 523	0.88 583	5.98 824	0.36 486	0.46 472	0.36 454

SCV_C0	0.45 425	0.88 406	0.49 470	0.54 439	0.37 474	0.48 483	0.37 471	0.48 478	0.37 476	0.48 479	0.36 468	0.48 489	0.37 473	0.49 494	0.37 468	0.50 462	0.41 443	0.44 487	0.34 467	0.44 462	0.34 440

HH	0.71 514	2.54 670	0.74 554	1.10 549	0.32 434	0.41 389	0.37 471	0.69 550	0.78 611	0.73 564	0.90 624	0.75 573	1.00 625	0.84 582	0.69 585	0.69 516	0.40 433	0.35 371	0.26 339	0.35 349	0.26 315

HanStereo	0.71 514	2.54 670	0.74 554	1.10 549	0.32 434	0.41 389	0.37 471	0.69 550	0.78 611	0.73 564	0.90 624	0.75 573	1.00 625	0.84 582	0.69 585	0.69 516	0.40 433	0.35 371	0.26 339	0.35 349	0.26 315

test-3	0.98 586	4.13 730	1.85 727	1.85 658	0.61 569	0.69 549	0.37 471	0.63 541	0.61 567	0.66 553	0.51 553	0.73 570	0.44 515	0.57 535	0.54 548	1.68 692	1.81 731	0.40 450	0.43 531	0.66 531	0.50 524

FCDSN-DC	0.41 372	0.59 352	0.64 520	0.54 439	0.33 447	0.50 501	0.37 471	0.42 408	0.40 496	0.61 541	0.43 516	0.50 510	0.49 539	0.38 366	0.32 424	0.28 291	0.23 287	0.26 310	0.22 313	0.35 349	0.28 383
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
XPNet_ROB	0.37 338	0.37 244	0.37 369	0.37 296	0.37 474	0.37 354	0.37 471	0.37 347	0.37 476	0.37 355	0.37 475	0.37 365	0.37 473	0.37 362	0.37 468	0.37 338	0.37 413	0.37 385	0.37 489	0.37 365	0.37 460

MGW-Stereo	0.54 469	2.14 640	0.41 429	0.64 465	0.42 513	0.63 542	0.38 478	0.59 532	0.26 340	0.58 537	0.42 512	0.56 535	0.29 369	0.49 494	0.26 331	0.59 490	0.39 428	0.50 526	0.40 509	0.53 511	0.39 474

GEAStereo	0.62 489	3.91 724	0.48 463	0.69 478	0.38 481	0.51 513	0.38 478	0.51 509	0.38 480	0.53 518	0.38 480	0.50 510	0.38 477	0.51 513	0.38 471	0.54 474	0.43 458	0.46 497	0.34 467	0.46 472	0.34 440

GSStereo	0.81 544	4.28 734	0.50 476	0.59 452	0.40 493	0.51 513	0.38 478	0.50 495	0.38 480	0.50 502	0.38 480	0.50 510	3.79 805	0.50 503	0.38 471	0.54 474	0.43 458	0.46 497	0.34 467	0.46 472	0.35 451

GS-Stereo							0.38 478	0.50 495	0.38 480	0.50 502	0.38 480	0.50 510	3.79 805	0.50 503	0.38 471	0.54 474	0.43 458	0.46 497	0.34 467	0.46 472	0.35 451

gasm-f	0.62 489	3.91 724	0.48 463	0.69 478	0.38 481	0.51 513	0.38 478	0.51 509	0.38 480	0.53 518	0.38 480	0.50 510	0.38 477	0.51 513	0.38 471	0.54 474	0.43 458	0.46 497	0.34 467	0.46 472	0.34 440

GASTEREO	0.48 448	1.21 529	0.47 455	0.57 447	0.38 481	0.50 501	0.38 478	0.50 495	0.38 480	0.50 502	0.38 480	0.50 510	0.38 477	0.50 503	0.38 471	0.52 470	0.42 453	0.46 497	0.34 467	0.46 472	0.34 440

MSCF	0.51 462	1.40 554	0.49 470	0.58 449	0.38 481	0.50 501	0.38 478	0.54 519	0.41 506	0.52 515	0.41 501	0.53 524	0.42 508	0.53 522	0.41 496	0.60 493	0.47 477	0.48 515	0.37 489	0.48 490	0.38 467

depthmonostereo	0.44 402	0.85 399	0.46 447	0.54 439	0.40 493	0.52 517	0.38 478	0.52 514	0.35 464	0.47 472	0.34 455	0.46 475	0.34 458	0.47 477	0.34 451	0.45 427	0.43 458	0.41 468	0.33 463	0.41 452	0.32 424

SCV	0.46 434	0.94 426	0.45 441	0.54 439	0.37 474	0.48 483	0.38 478	0.48 478	0.37 476	0.48 479	0.39 490	0.48 489	0.37 473	0.49 494	0.37 468	0.50 462	0.46 469	0.44 487	0.34 467	0.44 462	0.34 440

WAO-8	0.38 344	0.38 248	0.38 371	0.38 299	0.38 481	0.38 361	0.38 478	0.38 356	0.38 480	0.38 357	0.38 480	0.38 368	0.38 477	0.38 366	0.38 471	0.38 352	0.38 421	0.38 393	0.37 489	0.38 378	0.38 467

WAO-7	0.38 344	0.38 248	0.38 371	0.38 299	0.38 481	0.38 361	0.38 478	0.38 356	0.38 480	0.38 357	0.38 480	0.38 368	0.38 477	0.38 366	0.38 471	0.38 352	0.38 421	0.38 393	0.38 503	0.38 378	0.38 467

HanzoNet	0.39 358	0.38 248	0.40 415	0.39 309	0.41 503	0.38 361	0.38 478	0.38 356	0.38 480	0.39 364	0.39 490	0.38 368	0.38 477	0.39 374	0.40 488	0.38 352	0.38 421	0.40 450	0.38 503	0.38 378	0.40 477

Venus	0.38 344	0.38 248	0.38 371	0.38 299	0.38 481	0.37 354	0.38 478	0.37 347	0.37 476	0.41 388	0.37 475	0.39 373	0.37 473	0.38 366	0.38 471	0.37 338	0.38 421	0.38 393	0.37 489	0.37 365	0.38 467

IMH	0.38 344	0.38 248	0.38 371	0.38 299	0.38 481	0.38 361	0.38 478	0.38 356	0.38 480	0.42 402	0.38 480	0.40 383	0.38 477	0.38 366	0.38 471	0.38 352	0.38 421	0.39 437	0.38 503	0.38 378	0.38 467

iRaftStereo_RVC	0.97 584	3.17 704	2.30 760	2.42 700	0.38 481	0.54 523	0.38 478	0.54 519	0.38 480	0.54 524	0.38 480	0.54 528	0.38 477	0.54 525	0.38 471	2.38 749	2.34 766	0.49 520	0.36 486	0.49 493	0.36 454

NBS	0.39 358	0.68 364	0.36 364	0.38 299	0.36 469	0.38 361	0.39 493	0.39 361	0.39 493	0.37 355	0.35 464	0.37 365	0.38 477	0.37 362	0.38 471	0.39 365	0.36 408	0.36 381	0.39 507	0.38 378	0.38 467

quiztm	0.43 389	0.49 315	0.40 415	0.51 431	0.40 493	0.51 513	0.40 494	0.50 495	0.40 496	0.50 502	0.40 493	0.51 521	0.40 490	0.50 503	0.40 488	0.44 397	0.34 395	0.44 487	0.34 467	0.44 462	0.34 440

LG-Stereo_L1	0.47 442	0.52 330	0.47 455	0.62 458	0.39 491	0.53 519	0.40 494	0.53 516	0.39 493	0.53 518	0.39 490	0.53 524	0.39 489	0.53 522	0.39 485	0.55 480	0.46 469	0.49 520	0.37 489	0.49 493	0.37 460

GCAP-Stereo	0.75 525	4.15 731	0.42 435	0.75 497	0.35 463	0.78 563	0.40 494	0.79 566	0.38 480	0.78 574	0.36 468	0.78 576	0.36 468	0.79 570	0.39 485	0.75 539	0.39 428	0.76 583	0.39 507	0.75 552	0.39 474

knoymous	0.40 364	0.40 259	0.40 415	0.40 322	0.40 493	0.40 370	0.40 494	0.40 370	0.40 496	0.40 371	0.40 493	0.40 383	0.40 490	0.40 377	0.40 488	0.40 373	0.40 433	0.40 450	0.40 509	0.40 441	0.40 477

anonymousa	0.40 364	0.40 259	0.40 415	0.40 322	0.40 493	0.40 370	0.40 494	0.40 370	0.40 496	0.40 371	0.40 493	0.40 383	0.40 490	0.40 377	0.40 488	0.40 373	0.40 433	0.40 450	0.40 509	0.40 441	0.40 477

riskmin	0.40 364	0.40 259	0.40 415	0.40 322	0.40 493	0.40 370	0.40 494	0.40 370	0.40 496	0.40 371	0.40 493	0.40 383	0.40 490	0.40 377	0.40 488	0.40 373	0.40 433	0.40 450	0.40 509	0.40 441	0.40 477

Anonymous_2	0.40 364	0.40 259	0.40 415	0.40 322	0.40 493	0.40 370	0.40 494	0.40 370	0.40 496	0.40 371	0.40 493	0.40 383	0.40 490	0.40 377	0.40 488	0.40 373	0.40 433	0.40 450	0.40 509	0.40 441	0.40 477

Anonymous_1	0.40 364	0.40 259	0.40 415	0.40 322	0.40 493	0.40 370	0.40 494	0.40 370	0.40 496	0.40 371	0.40 493	0.40 383	0.40 490	0.40 377	0.40 488	0.40 373	0.40 433	0.40 450	0.40 509	0.40 441	0.40 477

AdaStereo	0.40 364	0.40 259	0.40 415	0.40 322	0.40 493	0.40 370	0.40 494	0.40 370	0.40 496	0.40 371	0.40 493	0.40 383	0.40 490	0.40 377	0.40 488	0.40 373	0.40 433	0.40 450	0.40 509	0.40 441	0.40 477
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	0.75 525	2.98 698	1.68 707	0.69 478	0.39 491	0.72 556	0.41 503	0.72 559	0.34 459	0.73 564	0.41 501	0.72 566	0.49 539	0.74 565	0.47 525	0.69 516	0.48 483	0.74 579	0.40 509	0.69 540	0.44 499

416test1013	0.49 454	0.80 390	0.33 338	0.67 472	0.33 447	0.48 483	0.41 503	0.48 478	0.39 493	0.48 479	0.93 631	0.52 522	0.32 439	0.52 518	0.38 471	0.49 454	0.51 500	0.53 538	0.37 489	0.51 504	0.36 454

GwcNet-ADL	0.41 372	0.41 272	0.41 429	0.41 337	0.41 503	0.41 389	0.41 503	0.41 389	0.41 506	0.41 388	0.41 501	0.41 398	0.41 502	0.41 397	0.41 496	0.41 381	0.41 443	0.41 468	0.41 520	0.41 452	0.41 486

PSMNet-ADL	0.41 372	0.41 272	0.41 429	0.41 337	0.41 503	0.41 389	0.41 503	0.41 389	0.41 506	0.41 388	0.41 501	0.41 398	0.41 502	0.41 397	0.41 496	0.41 381	0.41 443	0.41 468	0.41 520	0.41 452	0.41 486

GANet-ADL	0.41 372	0.41 272	0.41 429	0.41 337	0.41 503	0.41 389	0.41 503	0.41 389	0.41 506	0.41 388	0.41 501	0.41 398	0.41 502	0.41 397	0.41 496	0.41 381	0.41 443	0.41 468	0.41 520	0.41 452	0.41 486

ADLNet2	0.41 372	0.41 272	0.41 429	0.41 337	0.41 503	0.41 389	0.41 503	0.41 389	0.41 506	0.41 388	0.41 501	0.41 398	0.41 502	0.41 397	0.41 496	0.41 381	0.41 443	0.41 468	0.41 520	0.41 452	0.41 486

ADLNet	0.41 372	0.41 272	0.41 429	0.41 337	0.41 503	0.41 389	0.41 503	0.41 389	0.41 506	0.41 388	0.41 501	0.41 398	0.41 502	0.41 397	0.41 496	0.41 381	0.41 443	0.41 468	0.41 520	0.41 452	0.41 486

DNS	0.86 564	2.43 667	1.66 706	2.03 671	0.42 513	0.60 535	0.42 510	0.60 535	0.42 514	0.60 539	0.42 512	0.60 544	0.42 508	0.60 539	0.42 504	1.97 709	1.63 719	0.55 544	0.40 509	0.55 514	0.40 477

RSM	0.36 328	0.36 241	0.43 437	0.37 296	0.42 513	0.49 492	0.42 510	0.37 347	0.28 354	0.36 348	0.29 368	0.36 354	0.30 379	0.37 362	0.28 343	0.34 322	0.31 348	0.34 355	0.35 480	0.40 441	0.29 392

CFNet_RVC	2.38 757	8.71 794	0.38 371	9.33 808	0.42 513	0.56 526	0.42 510	0.60 535	0.38 480	0.62 545	0.42 512	0.56 535	7.29 825	0.62 541	0.42 504	0.53 473	0.37 413	0.49 520	0.34 467	8.30 822	6.87 821

DispNO	1.00 587	0.63 359	0.43 437	3.45 737	0.44 519	0.65 544	0.43 513	0.64 543	0.43 516	0.64 549	0.43 516	0.64 551	3.03 783	0.64 547	0.43 509	4.55 785	0.43 458	0.63 554	0.43 531	0.63 528	0.43 496

DN	0.53 468	0.85 399	0.45 441	0.65 467	0.44 519	0.60 535	0.44 514	0.60 535	0.44 519	0.60 539	0.45 523	0.60 544	0.44 515	0.60 539	0.44 510	0.56 484	0.42 453	0.56 545	0.42 528	0.56 517	0.42 493

FSD					0.44 519	0.56 526	0.44 514	0.55 522	0.44 519	0.56 530	0.44 518	0.56 535	0.44 515	0.56 530	0.46 517	0.61 497	0.42 453	0.52 535	0.42 528	0.52 507

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 448	0.55 341	0.47 455	0.63 460	0.41 503	0.56 526	0.44 514	0.56 523	0.41 506	0.56 530	0.41 501	0.57 539	0.42 508	0.56 530	0.41 496	0.55 480	0.43 458	0.51 532	0.37 489	0.51 504	0.37 460

MonSter	0.60 480	0.64 361	0.52 486	0.62 458	0.44 519	2.07 724	0.44 514	0.62 540	0.44 519	0.62 545	0.44 518	0.62 549	0.44 515	0.62 541	0.44 510	0.58 487	0.42 453	0.62 552	0.46 537	0.58 523	0.42 493

PAM_32	0.64 493	2.38 663	0.51 482	0.92 522	0.43 518	0.53 519	0.44 514	0.87 578	0.43 516	0.52 515	0.45 523	0.53 524	0.40 490	0.54 525	0.46 517	0.62 502	0.56 513	0.48 515	0.45 534	0.76 555	0.44 499

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 525	0.92 420	0.85 572	0.96 534	0.59 562	1.27 677	0.44 514	0.59 532	0.69 588	0.91 591	0.68 586	0.55 532	0.61 567	1.06 623	0.83 617	0.62 502	0.70 557	0.90 603	0.41 520	0.89 579	0.56 549

MWDA-net	0.67 503	0.66 362	0.45 441	2.84 714	0.46 525	0.73 558	0.45 520	0.71 555	0.44 519	0.72 561	0.45 523	0.70 562	0.45 519	0.70 556	0.44 510	0.61 497	0.41 443	0.61 551	0.43 531	0.61 526	0.42 493

FAST (zero-shot)	0.87 568	1.55 560	0.42 435	1.57 643	0.42 513	1.62 704	0.45 520	1.59 698	0.42 514	1.66 709	0.44 518	1.62 709	0.42 508	1.59 703	0.42 504	0.64 508	0.43 458	0.64 556	0.42 528	0.67 534	0.46 505

fffft	0.48 448	0.51 328	0.45 441	0.52 434	0.45 523	0.52 517	0.45 520	0.52 514	0.48 537	0.53 518	0.45 523	0.52 522	0.45 519	0.52 518	0.46 517	0.51 468	0.41 443	0.50 526	0.41 520	0.50 498	0.41 486
1: 1. 1
Selective-IGEV	0.51 462	0.55 341	0.45 441	0.69 478	0.45 523	0.61 537	0.45 520	0.50 495	0.40 496	0.56 530	0.44 518	0.55 532	0.40 490	0.72 560	0.67 570	0.59 490	0.46 469	0.45 492	0.34 467	0.46 472	0.37 460

GeoAtt-L (ZS)	0.60 480	0.70 368	0.51 482	0.75 497	0.46 525	0.72 556	0.46 524	0.76 563	0.46 524	0.72 561	0.46 527	0.72 566	0.46 523	0.72 560	0.46 517	0.75 539	0.51 500	0.70 571	0.45 534	0.69 540	0.45 502

otaku	0.46 434	0.46 302	0.46 447	0.46 363	0.46 525	0.46 473	0.46 524	0.46 468	0.46 524	0.46 466	0.46 527	0.46 475	0.46 523	0.46 473	0.46 517	0.46 439	0.46 469	0.46 497	0.46 537	0.46 472	0.46 505

Dean	0.46 434	0.46 302	0.46 447	0.46 363	0.46 525	0.46 473	0.46 524	0.46 468	0.46 524	0.47 472	0.46 527	0.46 475	0.46 523	0.46 473	0.46 517	0.46 439	0.46 469	0.46 497	0.46 537	0.46 472	0.46 505

ACVNet_1	0.46 434	0.47 307	0.46 447	0.46 363	0.46 525	0.46 473	0.46 524	0.46 468	0.47 530	0.46 466	0.46 527	0.46 475	0.46 523	0.46 473	0.46 517	0.46 439	0.46 469	0.47 507	0.46 537	0.46 472	0.46 505

ACVNet-4b	0.46 434	0.46 302	0.46 447	0.46 363	0.46 525	0.46 473	0.46 524	0.46 468	0.46 524	0.46 466	0.46 527	0.46 475	0.46 523	0.47 477	0.46 517	0.46 439	0.46 469	0.46 497	0.46 537	0.46 472	0.46 505

LL-Strereo	1.01 595	5.06 749	1.63 703	0.70 485	1.43 722	0.56 526	0.46 524	0.57 526	0.50 544	0.57 533	0.50 547	1.58 704	0.49 539	0.59 537	0.50 537	1.64 691	0.52 504	0.51 532	1.37 725	0.52 507	0.45 502

AIO-test2	0.55 474	0.59 352	0.52 486	0.67 472	0.47 533	0.61 537	0.47 530	0.61 539	0.47 530	0.61 541	0.47 536	0.61 547	0.48 533	0.62 541	0.47 525	0.64 508	0.53 508	0.58 547	0.47 544	0.58 523	0.48 515

AIO-test1	0.54 469	0.60 356	0.52 486	0.66 471	0.47 533	0.61 537	0.47 530	0.58 529	0.46 524	0.61 541	0.46 527	0.61 547	0.45 519	0.62 541	0.45 513	0.61 497	0.52 504	0.57 546	0.48 548	0.57 520	0.48 515

SMoEStereo_RVC	0.63 491	0.75 378	0.51 482	0.73 493	0.53 555	0.71 554	0.47 530	0.67 548	0.58 559	0.74 570	0.60 567	0.72 566	0.53 551	0.74 565	0.51 542	0.61 497	0.62 534	0.62 552	0.61 577	0.63 528	0.61 555

Occ-G	1.12 608	0.52 330	3.72 792	3.50 741	0.50 545	0.56 526	0.47 530	0.54 519	0.46 524	0.54 524	0.41 501	0.54 528	0.42 508	0.52 518	0.42 504	3.42 773	4.02 795	0.52 535	0.45 534	0.51 504	0.44 499

Ntro	0.47 442	0.47 307	0.46 447	0.46 363	0.46 525	0.47 478	0.47 530	0.46 468	0.47 530	0.46 466	0.46 527	0.47 482	0.46 523	0.47 477	0.47 525	0.47 446	0.46 469	0.46 497	0.46 537	0.46 472	0.46 505

HaxPig	0.47 442	0.47 307	0.47 455	0.49 383	0.47 533	0.47 478	0.47 530	0.47 474	0.47 530	0.47 472	0.47 536	0.47 482	0.47 532	0.47 477	0.47 525	0.47 446	0.47 477	0.47 507	0.47 544	0.47 486	0.48 515

UNDER WATER	0.47 442	0.47 307	0.47 455	0.47 370	0.47 533	0.47 478	0.47 530	0.47 474	0.47 530	0.47 472	0.47 536	0.47 482	0.46 523	0.47 477	0.47 525	0.47 446	0.47 477	0.47 507	0.46 537	0.47 486	0.47 513

LVE	0.47 442	0.47 307	0.47 455	0.47 370	0.49 541	0.47 478	0.47 530	0.47 474	0.49 539	0.47 472	0.47 536	0.47 482	0.46 523	0.47 477	0.47 525	0.47 446	0.47 477	0.48 515	0.47 544	0.47 486	0.47 513

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 812	50.87 848	2.78 767	2.87 715	2.71 788	2.78 776	0.47 530	2.88 781	2.86 794	1.89 717	2.67 793	2.79 783	2.79 782	2.78 782	2.83 791	2.82 765	2.82 771	2.83 781	2.77 793	2.83 768	2.76 782
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	0.48 448	0.48 313	0.48 463	0.48 376	0.48 537	0.48 483	0.48 539	0.48 478	0.48 537	0.48 479	0.48 540	0.48 489	0.48 533	0.48 487	0.48 532	0.48 451	0.48 483	0.48 515	0.48 548	0.48 490	0.48 515

notaker	0.48 448	0.49 315	0.48 463	0.48 376	0.48 537	0.48 483	0.48 539	0.48 478	0.49 539	0.48 479	0.48 540	0.48 489	0.48 533	0.48 487	0.48 532	0.48 451	0.48 483	0.48 515	0.48 548	0.48 490	0.49 521

S	0.56 476	0.61 358	0.54 491	0.68 477	0.48 537	0.65 544	0.49 541	0.63 541	0.49 539	0.64 549	0.49 543	0.64 551	0.48 533	0.62 541	0.49 534	0.63 506	0.62 534	0.59 550	0.48 548	0.57 520	0.48 515

PointNet	0.60 480	0.75 378	0.49 470	0.79 500	0.50 545	0.79 566	0.49 541	0.79 566	0.49 539	0.80 577	0.49 543	0.79 578	0.49 539	0.80 572	0.49 534	0.63 506	0.40 433	0.63 554	0.40 509	0.63 528	0.40 477

ACVNet_2	0.49 454	0.49 315	0.49 470	0.49 383	0.49 541	0.49 492	0.49 541	0.49 486	0.49 539	0.49 489	0.49 543	0.49 496	0.49 539	0.49 494	0.49 534	0.49 454	0.49 487	0.49 520	0.49 552	0.49 493	0.49 521

AEACV	1.12 608	0.52 330	3.12 783	3.24 726	0.86 618	0.53 519	0.49 541	0.60 535	0.47 530	0.53 518	0.49 543	0.55 532	0.45 519	0.55 529	0.47 525	3.01 768	3.88 793	0.71 573	0.60 575	0.80 564	0.48 515

FoundationStereo	0.50 457	0.50 320	0.50 476	0.50 420	0.50 545	0.50 501	0.50 545	0.50 495	0.50 544	0.50 502	0.50 547	0.50 510	0.50 544	0.50 503	0.50 537	0.50 462	0.50 495	0.50 526	0.50 554	0.50 498	0.50 524

StereoAnything_RVC	0.50 457	0.50 320	0.50 476	0.50 420	0.50 545	0.50 501	0.50 545	0.50 495	0.50 544	0.50 502	0.50 547	0.50 510	0.50 544	0.50 503	0.50 537	0.50 462	0.50 495	0.50 526	0.50 554	0.50 498	0.50 524

dual_stereo	0.50 457	0.50 320	0.50 476	0.50 420	0.50 545	0.50 501	0.50 545	0.50 495	0.50 544	0.50 502	0.50 547	0.50 510	0.50 544	0.50 503	0.50 537	0.50 462	0.50 495	0.50 526	0.50 554	0.50 498	0.50 524

SANet	0.50 457	0.50 320	0.50 476	0.50 420	0.50 545	0.50 501	0.50 545	0.50 495	0.50 544	0.50 502	0.50 547	0.50 510	0.50 544	0.50 503	0.50 537	0.50 462	0.50 495	0.50 526	0.50 554	0.50 498	0.50 524

KSHMR	0.66 497	0.50 320	0.48 463	1.15 558	0.52 552	0.49 492	0.51 549	0.49 486	0.71 601	0.67 555	0.50 547	1.16 636	1.11 642	0.66 549	0.52 544	0.49 454	0.49 487	0.51 532	0.66 591	0.50 498	1.14 648

MWSP-net	0.96 583	0.75 378	0.49 470	4.84 777	0.48 537	1.28 679	0.52 550	1.20 627	0.51 551	1.14 632	0.70 595	1.00 607	0.56 555	0.90 592	0.69 585	0.76 542	0.60 528	0.95 618	0.56 568	0.73 550	0.45 502

999	1.00 587	1.12 472	0.59 501	1.10 549	1.21 708	1.09 617	0.52 550	1.08 611	1.43 730	1.18 635	1.35 722	0.98 606	0.52 550	0.91 594	0.85 618	0.72 531	1.46 701	0.83 597	0.98 639	0.68 536	1.41 721

PhaseNet	1.74 686	6.34 781	4.81 797	6.77 795	0.24 328	0.80 568	0.53 552	0.48 478	0.22 309	0.53 518	0.28 353	0.48 489	0.25 331	0.40 377	0.32 424	6.39 812	4.61 799	0.46 497	0.38 503	0.25 294	0.18 281

WCG-NET	0.61 487	1.21 529	0.54 491	0.61 457	0.53 555	0.67 547	0.53 552	0.66 547	0.53 553	0.64 549	0.53 556	0.65 555	0.53 551	0.59 537	0.52 544	0.65 510	0.48 483	0.64 556	0.52 558	0.58 523	0.50 524

MyStereo8	0.71 514	3.92 726	0.52 486	0.59 452	0.52 552	0.57 532	0.53 552	0.59 532	0.50 544	0.59 538	0.51 553	0.57 539	0.50 544	0.56 530	0.52 544	0.54 474	0.49 487	0.54 541	0.49 552	0.55 514	0.50 524

SE	0.64 493	0.73 373	0.77 559	0.79 500	0.59 562	0.78 563	0.54 555	0.58 529	0.58 559	0.78 574	0.59 565	0.63 550	0.18 296	0.78 569	0.52 544	0.80 548	0.65 539	0.69 566	0.57 571	0.75 552	0.52 532

PSMNet_ROB	0.54 469	0.54 338	0.54 491	0.54 439	0.53 555	0.54 523	0.54 555	0.53 516	0.54 555	0.54 524	0.54 558	0.54 528	0.53 551	0.54 525	0.54 548	0.54 474	0.53 508	0.54 541	0.54 562	0.54 513	0.54 538

monster-pro	0.75 525	1.67 567	0.64 520	0.89 515	0.57 561	0.86 580	0.56 557	0.87 578	0.56 556	0.87 586	0.57 561	0.88 590	0.57 557	0.87 587	0.57 552	0.79 546	0.58 519	0.76 583	0.54 562	0.77 557	0.54 538

CASS	0.57 479	0.89 409	0.56 495	0.57 447	0.56 559	0.56 526	0.56 557	0.56 523	0.53 553	0.57 533	0.57 561	0.59 543	0.48 533	0.56 530	0.57 552	0.55 480	0.56 513	0.47 507	0.56 568	0.62 527	0.56 549
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymity	0.63 491	0.69 365	0.56 495	0.71 487	0.56 559	0.71 554	0.56 557	0.71 555	0.56 556	0.72 561	0.56 560	0.71 563	0.56 555	0.71 558	0.58 554	0.68 515	0.55 511	0.68 563	0.55 564	0.68 536	0.54 538

CAR	0.72 517	0.76 381	0.59 501	0.84 509	1.19 660	0.81 571	0.58 560	0.81 572	0.58 559	0.81 580	0.58 563	0.83 585	0.59 562	0.82 576	0.59 557	0.71 523	0.49 487	0.73 574	0.68 597	0.87 575	0.52 532

MSE-Stereo	0.72 517	0.76 381	0.59 501	0.84 509	1.19 660	0.81 571	0.58 560	0.81 572	0.58 559	0.81 580	0.58 563	0.83 585	0.59 562	0.82 576	0.59 557	0.71 523	0.49 487	0.73 574	0.68 597	0.87 575	0.52 532

zero-FE	0.72 517	1.31 543	0.66 526	0.92 522	0.60 564	0.82 574	0.58 560	0.82 575	0.58 559	0.81 580	0.60 567	0.81 583	0.60 564	0.82 576	0.58 554	0.74 538	0.59 525	0.73 574	0.52 558	0.76 555	0.51 531

UDG	0.80 539	2.21 647	0.60 505	0.91 519	0.60 564	0.90 585	0.58 560	0.88 582	0.60 565	0.90 589	0.60 567	0.88 590	0.60 564	0.90 592	0.58 554	0.86 561	0.60 528	0.84 598	0.59 574	0.84 572	0.61 555

MGA	0.73 521	0.76 381	0.60 505	0.92 522	1.17 656	0.81 571	0.59 564	0.84 576	0.62 568	0.81 580	0.59 565	0.84 587	0.60 564	0.81 575	0.61 561	0.71 523	0.53 508	0.89 602	0.53 560	0.75 552	0.54 538

DDUNet	0.81 544	2.45 668	0.57 499	0.90 517	0.60 564	0.88 582	0.59 564	0.90 583	0.60 565	0.88 588	0.60 567	0.90 594	0.58 560	0.88 589	0.60 559	0.84 559	0.60 528	0.86 600	0.57 571	0.86 574	0.60 554

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 511	0.72 372	0.71 546	0.80 504	0.62 574	0.82 574	0.61 566	0.81 572	0.62 568	0.81 580	0.63 573	0.80 580	0.70 591	0.73 563	0.61 561	0.76 542	0.61 533	0.74 579	0.61 577	0.77 557	0.61 555

ARAFT	0.68 505	0.81 394	0.63 517	0.74 496	0.60 564	0.78 563	0.62 567	0.77 565	0.66 575	0.74 570	0.63 573	0.75 573	0.62 568	0.83 581	0.60 559	0.70 522	0.55 511	0.70 571	0.60 575	0.78 559	0.55 546

LMCR-Stereo	0.65 495	0.63 359	0.65 524	0.65 467	0.65 577	0.66 546	0.63 568	0.58 529	0.65 573	0.63 548	0.64 575	0.65 555	0.65 571	0.66 549	0.66 569	0.66 512	0.64 537	0.65 560	0.67 595	0.68 536	0.73 589

plain	1.88 692	3.16 703	0.64 520	3.10 719	0.65 577	3.10 778	0.64 569	3.12 783	0.65 573	3.10 784	0.65 577	3.11 784	0.65 571	3.12 783	0.65 566	3.12 769	0.65 539	3.13 782	0.65 588	3.13 770	0.65 567

AFF-stereo	0.73 521	0.88 406	0.67 530	0.75 497	0.68 585	0.75 560	0.64 569	0.80 569	0.72 604	0.83 585	0.70 595	0.82 584	0.64 569	0.84 582	0.67 570	0.77 545	0.63 536	0.81 592	0.63 579	0.78 559	0.62 558

DSFCA	0.66 497	0.73 373	0.78 561	0.65 467	0.65 577	0.64 543	0.64 569	0.65 544	0.63 571	0.64 549	0.64 575	0.64 551	0.64 569	0.65 548	0.65 566	0.65 510	0.65 539	0.65 560	0.65 588	0.66 531	0.64 565

MyStereo06	0.75 525	4.12 728	0.60 505	0.63 460	0.61 569	0.62 540	0.66 572	0.56 523	0.45 523	0.55 528	0.48 540	0.54 528	0.46 523	0.57 535	0.45 513	0.60 493	0.57 515	0.64 556	0.55 564	0.72 547	0.55 546

MyStereo05	0.80 539	4.12 728	0.63 517	0.63 460	0.61 569	0.62 540	0.66 572	0.65 544	0.62 568	0.67 555	0.61 571	0.65 555	0.58 560	0.67 551	0.55 551	0.60 493	0.57 515	0.64 556	0.55 564	0.72 547	0.55 546

MIF-Stereo (partial)	2.58 765	3.31 708	0.66 526	3.18 723	0.66 580	3.18 779	0.66 572	3.21 784	0.67 577	3.19 785	0.66 579	3.19 785	0.66 574	3.31 787	0.68 577	5.09 802	1.79 730	8.23 829	1.67 763	6.18 813	1.38 720

test_xeample3	1.10 605	1.81 593	0.61 511	0.84 509	0.49 541	0.77 561	0.66 572	0.92 588	1.40 728	0.68 557	0.46 527	0.78 576	0.54 554	1.72 710	1.48 731	1.34 666	1.52 705	1.35 706	1.67 763	1.33 685	1.55 726

WAFT-Stereo (ZS)	0.67 503	0.78 385	0.67 530	0.67 472	0.66 580	0.67 547	0.67 576	0.65 544	0.66 575	0.66 553	0.67 580	0.66 558	0.67 576	0.67 551	0.72 598	0.66 512	0.67 542	0.67 562	0.67 595	0.67 534	0.67 571

WQFJA1++	0.84 555	0.98 431	0.67 530	1.26 616	0.75 599	1.00 595	0.67 576	1.00 596	0.67 577	1.00 601	0.67 580	1.00 607	0.67 576	1.00 608	0.67 570	0.96 574	0.67 542	0.91 606	0.63 579	0.92 585	0.63 559

WQFJA1	0.85 561	0.98 431	0.67 530	1.29 622	0.76 604	1.01 603	0.67 576	1.02 609	0.67 577	1.02 616	0.67 580	1.01 616	0.67 576	1.01 616	0.68 577	0.99 581	0.67 542	0.93 612	0.64 584	0.92 585	0.65 567

WQFJX1	0.84 555	0.98 431	0.67 530	1.30 624	0.75 599	1.01 603	0.67 576	1.01 605	0.67 577	1.01 612	0.67 580	1.01 616	0.68 581	1.00 608	0.68 577	0.98 580	0.67 542	0.92 609	0.64 584	0.92 585	0.64 565

ours_stereo	1.20 613	1.21 529	0.90 576	1.64 653	1.11 648	1.35 684	0.67 576	1.76 710	0.93 632	1.70 713	1.10 651	1.39 696	0.75 601	1.41 698	0.81 615	1.60 690	1.03 602	1.33 703	1.00 642	1.61 698	0.72 585

LiteMatch	1.13 610	0.73 373	2.80 768	3.23 724	0.61 569	0.83 576	0.68 581	0.73 560	0.69 588	1.00 601	0.77 612	0.94 601	0.57 557	0.82 576	0.64 563	2.97 766	2.43 768	0.68 563	0.32 451	0.56 517	0.70 578

Lsterematch	1.13 610	0.73 373	2.80 768	3.23 724	0.61 569	0.83 576	0.68 581	0.73 560	0.69 588	1.00 601	0.77 612	0.94 601	0.57 557	0.82 576	0.64 563	2.97 766	2.43 768	0.68 563	0.32 451	0.56 517	0.70 578

WQFJX	0.85 561	1.00 441	0.68 538	1.30 624	0.75 599	1.01 603	0.68 581	1.01 605	0.68 583	1.01 612	0.68 586	1.03 621	0.68 581	1.02 620	0.67 570	0.97 576	0.67 542	0.93 612	0.63 579	0.94 594	0.63 559

NLMM	0.84 555	1.00 441	0.67 530	1.27 617	0.75 599	1.00 595	0.68 581	1.00 596	0.67 577	1.00 601	0.67 580	1.02 620	0.67 576	1.02 620	0.67 570	0.97 576	0.67 542	0.93 612	0.63 579	0.92 585	0.63 559

NLSM3	0.85 561	0.99 439	0.68 538	1.29 622	0.76 604	1.01 603	0.68 581	1.01 605	0.68 583	1.02 616	0.68 586	1.01 616	0.68 581	1.01 616	0.68 577	0.97 576	0.68 548	0.93 612	0.64 584	0.93 590	0.63 559

UniTT-Stereo	2.03 713	3.43 710	0.72 549	3.42 736	0.73 595	3.27 781	0.68 581	3.38 788	0.69 588	3.29 787	0.72 604	3.28 787	0.70 591	3.35 789	0.68 577	3.39 772	0.68 548	3.31 785	0.69 601	3.37 771	0.73 589

R-Stereo Train	0.81 544	0.96 428	0.67 530	0.95 531	0.67 582	0.95 590	0.68 581	0.95 594	0.68 583	0.95 599	0.68 586	0.96 604	0.68 581	0.96 604	0.68 577	0.94 572	0.68 548	0.94 616	0.68 597	0.94 594	0.68 573

RAFT-Stereo	0.81 544	0.96 428	0.67 530	0.95 531	0.67 582	0.95 590	0.68 581	0.95 594	0.68 583	0.95 599	0.68 586	0.96 604	0.68 581	0.96 604	0.68 577	0.94 572	0.68 548	0.94 616	0.68 597	0.94 594	0.68 573
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
mm2	0.69 508	0.69 365	0.69 540	0.69 478	0.69 586	0.69 549	0.69 589	0.69 550	0.69 588	0.69 558	0.69 591	0.69 559	0.69 587	0.69 554	0.69 585	0.69 516	0.69 554	0.69 566	0.69 601	0.69 540	0.69 575

mm1	0.69 508	0.69 365	0.69 540	0.69 478	0.69 586	0.69 549	0.69 589	0.69 550	0.69 588	0.69 558	0.69 591	0.69 559	0.69 587	0.69 554	0.69 585	0.69 516	0.69 554	0.69 566	0.69 601	0.69 540	0.69 575

NLMM1	0.86 564	0.98 431	0.69 540	1.48 639	0.75 599	1.01 603	0.69 589	1.00 596	0.69 588	1.00 601	0.70 595	1.00 607	0.68 581	1.01 616	0.67 570	0.97 576	0.68 548	0.92 609	0.63 579	0.93 590	0.63 559

FlowAnything_test	1.02 597	1.72 570	0.71 546	1.59 645	0.70 590	1.61 702	0.69 589	1.61 700	0.70 596	1.60 701	0.70 595	1.61 708	0.69 587	1.61 706	0.70 594	0.81 552	0.58 519	0.81 592	0.55 564	0.81 567	0.56 549

FlowAnything	1.02 597	1.71 569	0.72 549	1.59 645	0.69 586	1.60 701	0.69 589	1.61 700	0.70 596	1.60 701	0.69 591	1.60 705	0.69 587	1.61 706	0.69 585	0.81 552	0.58 519	0.81 592	0.56 568	0.82 569	0.56 549

LG-Stereo	0.60 480	0.58 349	0.47 455	0.64 465	0.74 597	1.00 595	0.69 589	0.57 526	0.41 506	0.57 533	0.41 501	0.57 539	0.41 502	1.00 608	0.75 604	0.91 563	0.51 500	0.52 535	0.37 489	0.52 507	0.37 460

TorneroNet	0.66 497	0.53 334	0.50 476	0.50 420	0.64 575	1.06 612	0.70 595	0.50 495	0.51 551	0.49 489	0.69 591	0.49 496	0.50 544	0.48 487	1.15 652	0.71 523	0.49 487	1.14 635	1.08 653	0.49 493	0.49 521

DMCA-RVC	0.70 511	0.80 390	0.70 543	0.70 485	0.70 590	0.70 552	0.70 595	0.71 555	0.70 596	0.70 560	0.71 601	0.71 563	0.70 591	0.70 556	0.69 585	0.69 516	0.70 557	0.69 566	0.70 605	0.69 540	0.70 578

MSMD_ROB	1.19 612	1.10 471	0.70 543	1.10 549	0.60 564	1.10 618	0.70 595	1.10 614	0.70 596	1.10 622	0.70 595	1.10 628	0.70 591	7.00 828	0.70 594	1.10 594	0.70 557	1.10 634	0.70 605	1.10 610	0.70 578

MEA-ACV	1.66 682	0.87 403	0.61 511	11.81 819	1.35 715	1.50 698	0.71 598	1.23 676	0.92 630	1.13 631	0.96 633	1.69 711	0.70 591	1.23 686	1.16 656	1.54 686	1.20 629	1.58 717	0.85 629	1.12 611	0.95 622

AdaDepth	0.86 564	0.93 424	0.71 546	1.01 543	1.07 644	1.02 609	0.71 598	1.00 596	0.71 601	1.01 612	0.71 601	1.00 607	0.72 597	1.14 634	0.71 596	0.92 566	0.64 537	0.90 603	0.64 584	0.89 579	0.69 575

RSM++	0.76 531	0.82 396	0.66 526	0.85 513	0.64 575	0.85 578	0.71 598	0.94 592	0.64 572	0.87 586	0.67 580	0.87 589	0.65 571	0.84 582	0.65 566	0.81 552	0.70 557	0.79 587	0.71 608	0.83 571	0.70 578

MoCha-V2	2.11 731	26.97 827	0.78 561	0.92 522	0.77 607	0.96 592	0.72 601	0.90 583	0.72 604	0.94 597	0.70 595	0.90 594	0.71 596	0.91 594	0.71 596	0.85 560	0.71 561	0.88 601	0.69 601	0.87 575	0.67 571

DCRE	0.84 555	1.89 617	0.77 559	0.94 529	0.72 594	0.88 582	0.73 602	0.87 578	0.78 611	0.90 589	0.71 601	0.88 590	0.67 576	0.88 589	0.73 599	0.81 552	0.68 548	0.81 592	0.70 605	0.82 569	0.70 578

PA-Net	11.80 822	223.51 855	0.62 513	0.59 452	0.71 592	0.59 534	0.73 602	0.67 548	0.73 607	0.55 528	0.61 571	0.60 544	0.74 599	0.63 546	0.73 599	0.66 512	0.60 528	0.69 566	0.66 591	0.72 547	0.65 567
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DStereoRT	0.73 521	0.81 394	0.73 553	0.71 487	0.74 597	0.73 558	0.75 604	0.71 555	0.71 601	0.74 570	0.72 604	0.73 570	0.80 608	0.71 558	0.73 599	0.76 542	0.71 561	0.73 574	0.72 610	0.70 545	0.76 596

HSM-Net_RVC	0.95 582	1.17 479	0.78 561	1.18 565	0.71 592	1.16 626	0.75 604	1.09 613	0.80 617	1.10 622	0.75 609	1.17 637	0.74 599	1.17 637	0.80 612	1.13 601	0.73 564	1.17 642	0.77 617	1.16 618	0.72 585
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Wavelet-MonSter	1.00 587	1.21 529	0.76 557	1.94 664	1.01 637	1.11 621	0.76 606	1.15 616	0.76 610	1.11 627	0.76 610	1.14 634	0.76 602	1.11 631	0.76 606	1.21 654	0.90 584	1.02 630	0.71 608	1.02 606	0.71 584

RAStereo	2.23 747	3.64 713	0.76 557	3.65 745	0.86 618	3.66 786	0.76 606	3.67 792	0.81 620	3.66 789	0.76 610	3.66 790	0.77 604	3.68 791	0.77 607	3.68 775	0.77 570	3.69 790	0.77 617	3.70 774	0.77 598

ToySt	0.92 574	2.11 636	0.90 576	0.95 531	0.79 610	0.99 594	0.78 608	0.94 592	0.81 620	0.94 597	0.78 614	0.95 603	0.77 604	0.94 600	0.86 619	0.91 563	0.79 574	0.85 599	0.77 617	0.89 579	0.73 589

tt45	1.04 600	0.88 406	1.36 682	0.92 522	1.03 640	1.51 699	0.79 609	0.70 554	0.88 623	0.74 570	0.90 624	1.60 705	0.72 597	1.60 704	0.75 604	0.91 563	0.78 572	1.52 715	0.79 621	1.14 613	1.32 713

iGMRVC	0.84 555	2.85 695	0.72 549	0.72 489	0.73 595	0.77 561	0.79 609	0.73 560	0.74 609	0.73 564	0.72 604	0.73 570	0.76 602	0.73 563	0.73 599	0.72 531	0.73 564	0.73 574	0.72 610	0.73 550	0.72 585

G-Net	0.79 536	0.79 387	0.79 564	0.79 500	0.79 610	0.79 566	0.79 609	0.79 566	0.79 615	0.79 576	0.79 616	0.79 578	0.79 607	0.79 570	0.79 609	0.79 546	0.79 574	0.79 587	0.79 621	0.79 561	0.79 601

LiteMatch*	2.07 719	1.30 541	5.73 804	6.28 792	0.79 610	1.33 683	0.80 612	1.30 684	1.02 648	1.33 688	0.84 622	1.33 692	0.97 622	1.28 691	1.04 638	6.05 810	5.89 806	1.28 701	0.76 615	1.28 682	0.88 608

Hybrid-DGEV	1.03 599	1.75 576	0.80 565	1.28 621	0.78 608	1.26 676	0.80 612	1.26 678	0.78 611	1.26 684	0.78 614	1.26 686	0.78 606	1.26 687	0.78 608	1.15 604	0.75 567	1.14 635	0.74 612	1.14 613	0.75 593

NaN_ROB	0.80 539	0.80 390	0.80 565	0.80 504	0.80 613	0.80 568	0.80 612	0.80 569	0.80 617	0.80 577	0.80 618	0.80 580	0.80 608	0.80 572	0.80 612	0.80 548	0.80 577	0.80 590	0.80 623	0.80 564	0.80 602

CSAN	0.80 539	0.80 390	0.80 565	0.80 504	0.80 613	0.80 568	0.80 612	0.80 569	0.80 617	0.80 577	0.80 618	0.80 580	0.80 608	0.80 572	0.80 612	0.80 548	0.80 577	0.80 590	0.80 623	0.80 564	0.80 602

Hybrid-DGEV-03	1.07 602	1.83 604	0.83 569	1.34 629	0.81 615	1.32 682	0.81 616	1.31 685	0.81 620	1.31 687	0.82 620	1.32 691	0.82 612	1.32 692	0.81 615	1.19 606	0.77 570	1.19 647	0.76 615	1.19 626	0.77 598

Hybrid-DGEV-2	1.05 601	1.83 604	0.83 569	1.33 628	0.82 616	1.30 680	0.81 616	1.26 678	0.79 615	1.29 686	0.79 616	1.26 686	0.80 608	1.26 687	0.79 609	1.20 608	0.78 572	1.18 645	0.77 617	1.20 628	0.77 598

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 572	0.86 401	0.89 573	1.25 615	0.69 586	1.05 611	0.81 616	1.16 619	0.50 544	1.12 628	0.97 635	0.72 566	0.82 612	1.06 623	0.95 626	0.61 497	0.87 582	1.03 632	0.85 629	1.04 607	1.01 636

AIO-Stereo	0.84 555	0.66 362	0.70 543	0.83 508	0.67 582	0.98 593	0.82 619	1.14 615	0.72 604	1.03 618	0.74 608	1.03 621	1.09 641	0.99 606	0.45 513	1.04 588	0.73 564	0.95 618	0.74 612	0.94 594	0.46 505

Selective-RAFT	0.89 571	0.89 409	0.72 549	1.16 563	0.78 608	1.06 612	0.82 619	0.87 578	0.97 638	1.00 601	0.91 627	0.90 594	1.00 625	0.89 591	0.93 625	0.83 557	0.83 580	0.82 596	0.82 626	0.81 567	0.82 605

DPSimNet_ROB	0.97 584	1.18 481	0.81 568	1.10 549	0.91 624	1.02 609	0.82 619	1.04 610	0.91 625	1.03 618	0.86 623	1.28 690	0.82 612	1.03 622	0.89 620	1.17 605	0.81 579	1.02 630	0.82 626	1.08 609	0.81 604

MLG-Stereo	0.92 574	0.90 413	0.84 571	1.27 617	0.49 541	1.38 689	0.88 622	1.41 693	0.97 638	0.73 564	1.09 650	1.26 686	0.43 513	0.72 560	1.05 640	1.13 601	0.49 487	1.18 645	0.66 591	1.01 604	0.46 505

HBP-ISP	1.24 662	1.72 570	1.65 704	1.15 558	0.76 604	1.40 691	0.88 622	1.67 706	1.02 648	1.69 711	1.38 727	1.69 711	1.21 700	1.87 721	1.21 708	1.05 589	0.79 574	0.97 622	0.80 623	1.19 626	0.75 593

APVNet	0.09 85	0.05 67	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.05 111	0.90 624	0.06 133	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.05 72	0.04 72	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.05 122

FC-DCNN	1.07 602	1.09 467	0.98 585	0.89 515	0.52 552	1.41 693	0.91 625	1.21 673	1.24 716	1.96 719	2.05 789	1.91 720	1.30 708	1.27 690	1.08 642	0.80 548	0.60 528	0.58 547	0.41 520	0.68 536	0.54 538

L400	1.29 666	1.38 551	1.00 587	4.01 752	1.03 640	1.42 695	0.92 626	1.42 695	0.91 625	1.33 688	1.01 644	1.39 696	0.92 618	1.40 696	1.09 644	1.31 662	0.92 588	1.21 694	0.95 638	1.30 684	0.88 608

DGTPSM_ROB	0.93 579	1.00 441	0.92 580	0.94 529	0.96 629	0.91 586	0.92 626	0.91 585	0.96 637	0.91 591	0.96 633	0.93 600	0.92 618	0.94 600	0.92 621	0.92 566	0.92 588	0.90 603	0.92 631	0.94 594	0.91 616

DPSM_ROB	0.92 574	0.91 415	0.91 578	0.91 519	0.92 625	0.92 587	0.92 626	0.92 588	0.91 625	0.93 595	0.91 627	0.92 597	0.90 615	0.91 594	0.92 621	0.92 566	0.91 586	0.91 606	0.92 631	0.93 590	0.93 619

DPSM	0.92 574	0.91 415	0.91 578	0.91 519	0.92 625	0.92 587	0.92 626	0.92 588	0.91 625	0.93 595	0.91 627	0.92 597	0.90 615	0.91 594	0.92 621	0.92 566	0.91 586	0.91 606	0.92 631	0.93 590	0.93 619

pmcnn	0.92 574	0.92 420	0.92 580	0.92 522	0.92 625	0.92 587	0.92 626	0.92 588	0.92 630	0.92 593	0.92 630	0.92 597	0.92 618	0.92 598	0.92 621	0.92 566	0.92 588	0.92 609	0.92 631	0.92 585	0.92 617

L500	1.30 667	1.33 545	1.01 594	4.69 771	0.84 617	1.35 684	0.95 631	1.38 690	0.94 634	1.33 688	0.98 636	1.36 693	0.91 617	1.40 696	1.08 642	1.28 661	0.90 584	1.21 694	0.99 641	1.23 677	0.90 615

Selective-RAFT-Error	0.88 569	0.84 397	0.98 585	0.86 514	0.97 630	0.88 582	0.95 631	0.84 576	0.99 641	0.92 593	0.82 620	0.84 587	0.98 624	0.87 587	0.97 628	0.81 552	0.83 580	0.79 587	0.82 626	0.79 561	0.85 607

ACVNet	0.20 230	0.19 179	0.14 171	0.20 206	0.14 249	0.20 257	0.96 633	0.21 271	0.14 252	0.20 260	0.13 252	0.21 269	0.14 255	0.20 260	0.14 245	0.17 203	0.12 158	0.17 253	0.12 229	0.17 248	0.12 227

acv_ft	0.20 230	0.19 179	0.14 171	0.20 206	0.14 249	0.20 257	0.96 633	0.21 271	0.14 252	0.20 260	0.13 252	0.21 269	0.14 255	0.20 260	0.14 245	0.17 203	0.12 158	0.17 253	0.12 229	0.17 248	0.12 227

MM-Stereo_test2	1.20 613	1.85 610	1.05 598	1.46 638	0.94 628	1.36 687	0.99 635	1.36 687	0.95 635	1.41 696	0.98 636	1.40 699	0.96 621	1.37 694	0.95 626	1.37 671	1.06 604	1.33 703	0.93 636	1.29 683	0.89 612

FETStereo	1.53 676	1.64 564	1.01 594	4.86 778	1.22 710	1.73 706	1.00 636	1.74 708	1.06 653	1.67 710	1.22 709	1.71 713	1.02 634	1.78 716	1.11 646	1.51 683	1.13 620	1.60 719	1.03 651	1.71 703	0.92 617

LGCAT	1.00 587	1.00 441	1.00 587	1.00 538	1.00 631	1.00 595	1.00 636	1.00 596	1.00 642	1.00 601	1.00 639	1.00 607	1.00 625	1.00 608	1.00 631	1.00 582	1.00 594	1.00 624	1.00 642	1.00 599	1.00 630

Test_v1	1.00 587	1.00 441	1.00 587	1.00 538	1.00 631	1.00 595	1.00 636	1.00 596	1.00 642	1.00 601	1.00 639	1.00 607	1.00 625	1.00 608	1.00 631	1.00 582	1.00 594	1.00 624	1.00 642	1.00 599	1.00 630

GANet	1.00 587	1.00 441	1.00 587	1.00 538	1.00 631	1.00 595	1.00 636	1.00 596	1.00 642	1.00 601	1.00 639	1.00 607	1.00 625	1.00 608	1.00 631	1.00 582	1.00 594	1.00 624	1.00 642	1.00 599	1.00 630

TDLM	1.00 587	1.00 441	1.00 587	1.00 538	1.00 631	1.00 595	1.00 636	1.00 596	1.00 642	1.00 601	1.00 639	1.00 607	1.00 625	1.00 608	1.00 631	1.00 582	1.00 594	1.00 624	1.00 642	1.00 599	1.00 630

CVANet_RVC	1.00 587	1.00 441	1.00 587	1.00 538	1.00 631	1.00 595	1.00 636	1.00 596	1.00 642	1.00 601	1.00 639	1.00 607	1.00 625	1.00 608	1.00 631	1.00 582	1.00 594	1.00 624	1.00 642	1.00 599	1.00 630

MM-Stereo_test3	1.27 664	2.07 631	1.18 612	1.60 648	1.02 639	1.45 696	1.01 642	1.40 692	1.04 650	1.44 698	1.03 647	1.46 702	1.02 634	1.44 701	1.02 637	1.51 683	1.12 619	1.32 702	0.98 639	1.38 688	0.97 625

trnet	1.01 595	1.01 451	1.01 594	1.01 543	1.01 637	1.01 603	1.01 642	1.01 605	1.01 647	1.01 612	1.01 644	1.01 616	1.01 633	1.01 616	1.01 636	1.01 587	1.01 600	1.01 629	1.01 649	1.01 604	1.01 636

MaDis-Stereo	3.19 779	6.02 780	1.12 603	5.61 788	1.16 655	5.43 814	1.02 644	5.15 819	0.70 596	5.43 819	1.21 708	5.03 820	0.97 622	4.85 813	0.99 630	4.53 784	1.16 624	5.53 819	1.25 716	5.37 809	1.30 710

ac_64	0.22 248	0.13 120	0.19 233	0.23 227	0.10 170	0.26 303	1.02 644	0.14 206	0.10 176	0.28 311	0.14 258	0.17 248	0.19 303	0.28 319	0.09 162	0.22 250	0.16 212	0.23 290	0.17 296	0.11 178	0.12 227

CGFBStereo	1.54 678	1.61 563	1.00 587	4.82 775	1.22 710	1.75 707	1.06 646	1.71 707	1.04 650	1.69 711	1.22 709	1.68 710	1.08 640	1.81 718	1.04 638	1.50 680	1.13 620	1.70 723	1.13 658	1.72 705	0.89 612

L4000	1.46 672	1.52 558	1.21 664	4.04 753	1.10 647	1.51 699	1.07 647	1.57 697	1.09 654	1.64 708	1.20 662	1.56 703	1.21 700	1.76 712	1.14 650	1.58 687	1.06 604	1.41 710	1.08 653	1.51 693	0.97 625

BLMT-Stereo	1.53 676	1.36 548	1.06 600	1.42 637	1.23 714	1.41 693	1.07 647	1.43 696	1.12 656	1.42 697	1.06 648	1.83 717	1.07 638	1.42 700	1.07 641	1.27 659	1.38 696	6.80 825	1.00 642	1.26 680	1.00 630

GLC_STEREO	1.07 602	1.01 451	1.06 600	1.07 547	1.05 642	1.06 612	1.08 649	1.08 611	1.05 652	1.07 620	1.06 648	1.08 624	1.05 636	1.06 623	1.10 645	1.07 590	1.09 612	1.05 633	1.05 652	1.06 608	1.12 643

sAnonymous2	3.31 780	2.63 675	1.38 686	3.71 747	1.86 762	4.70 806	1.11 650	4.82 815	2.72 792	5.45 820	1.98 784	4.59 805	2.64 779	2.65 769	6.21 825	4.37 780	1.08 610	5.16 817	2.24 787	4.52 786	2.39 778

CroCo_RVC	3.31 780	2.63 675	1.38 686	3.71 747	1.86 762	4.70 806	1.11 650	4.82 815	2.72 792	5.45 820	1.98 784	4.59 805	2.64 779	2.65 769	6.21 825	4.37 780	1.08 610	5.16 817	2.24 787	4.52 786	2.39 778

NCC-stereo	2.36 753	25.52 822	1.17 610	1.15 558	1.17 656	1.11 621	1.11 650	1.15 616	1.16 660	1.10 622	1.16 657	1.10 628	1.15 647	1.14 634	1.13 649	1.09 592	1.11 616	1.15 637	1.16 661	1.17 623	1.17 653

HNOStereo	1.51 674	1.78 582	1.20 617	4.42 756	1.08 646	1.78 708	1.12 653	1.76 710	1.10 655	1.74 715	1.02 646	1.78 715	1.07 638	1.68 708	1.22 709	1.49 678	0.93 591	1.50 714	0.93 636	1.56 694	1.12 643

qqai	1.22 660	1.38 551	1.12 603	1.39 635	1.14 649	1.40 691	1.14 654	1.41 693	1.12 656	1.40 695	1.11 653	1.40 699	1.13 643	1.41 698	1.15 652	1.25 657	0.97 593	1.24 698	1.01 649	1.24 678	0.96 623

Nwc_Net	2.37 755	25.95 824	1.15 608	1.14 555	1.15 651	1.08 615	1.14 654	1.17 621	1.16 660	1.14 632	1.15 654	1.08 624	1.15 647	1.11 631	1.14 650	1.10 594	1.11 616	1.16 638	1.09 655	1.16 618	1.15 649

FETCStereo	1.51 674	1.66 566	1.05 598	4.56 767	1.06 643	1.79 709	1.15 656	1.75 709	1.16 660	1.73 714	1.10 651	1.74 714	1.06 637	1.74 711	1.22 709	1.47 677	1.04 603	1.54 716	0.92 631	1.56 694	0.96 623

RP	2.33 751	25.00 820	1.13 605	1.15 558	1.15 651	1.10 618	1.15 656	1.15 616	1.15 659	1.12 628	1.15 654	1.09 626	1.13 643	1.10 629	1.15 652	1.11 599	1.09 612	1.16 638	1.12 656	1.16 618	1.17 653

Abc-Net	2.32 750	24.75 819	1.14 606	1.17 564	1.17 656	1.11 621	1.15 656	1.17 621	1.21 713	1.08 621	1.16 657	1.12 633	1.14 646	1.09 627	1.17 658	1.09 592	1.16 624	1.17 642	1.17 662	1.16 618	1.11 641
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	2.36 753	25.48 821	1.19 614	1.15 558	1.15 651	1.10 618	1.16 659	1.17 621	1.16 660	1.12 628	1.16 657	1.11 632	1.13 643	1.09 627	1.18 659	1.10 594	1.15 623	1.16 638	1.12 656	1.14 613	1.12 643

edge stereo	2.43 758	27.07 828	1.14 606	1.06 546	1.14 649	1.08 615	1.17 660	1.16 619	1.14 658	1.10 622	1.16 657	1.09 626	1.16 651	1.10 629	1.16 656	1.10 594	1.11 616	1.16 638	1.19 663	1.13 612	1.11 641

AF-Net	2.37 755	25.71 823	1.17 610	1.13 554	1.15 651	1.15 625	1.18 661	1.19 624	1.16 660	1.10 622	1.15 654	1.10 628	1.18 652	1.12 633	1.15 652	1.10 594	1.10 615	1.17 642	1.15 659	1.16 618	1.12 643

stereogan	2.33 751	24.38 818	1.18 612	1.18 565	1.18 659	1.14 624	1.18 661	1.19 624	1.19 667	1.14 632	1.18 661	1.14 634	1.18 652	1.14 634	1.18 659	1.14 603	1.14 622	1.19 647	1.19 663	1.15 616	1.19 657

DisPM	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

CrosDoStereo	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

PFNet+	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

LCNet	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

HHNet	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

Patchmatch Stereo++	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658
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	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

STrans-v2	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

TransformOpticalFlow	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

OMP-Stereo	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

IIG-Stereo	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

NF-Stereo	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

OCTAStereo	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

PSM-softLoss	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

KMStereo	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

NRIStereo	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

PSM-adaLoss	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

PSM-AAD	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

FTStereo	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

ROB_FTStereo_v2	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

ROB_FTStereo	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

Consistency-Raft	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

KYRaft	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

HUI-Stereo	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

ASMatch	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

DeepStereo_LL	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

DEmStereo	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

SST-Stereo	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

THIR-Stereo	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

RAFT_R40	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

DRaft	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

PFNet	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

GrayStereo	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

RE-Stereo	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

Pruner-Stereo	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

TVStereo	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

DeepStereo_RVC	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

RAFT-RH_RVC	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

IRAFT_RVC	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

RAFT-345	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

iRAFT	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

CRE-IMP	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

GMM-Stereo	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

RAFT-IKP	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

Prome-Stereo	1.20 613	1.20 483	1.20 617	1.20 567	1.20 662	1.20 627	1.20 663	1.20 627	1.20 668	1.20 637	1.20 662	1.20 639	1.20 654	1.20 639	1.20 663	1.20 608	1.20 629	1.20 649	1.20 666	1.20 628	1.20 658

GwcNet	0.12 141	0.07 84	0.05 79	0.08 81	0.05 126	0.08 146	1.20 663	0.07 150	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.08 153	0.05 124	0.08 155	0.03 58	0.07 93	0.05 84	0.06 133	0.05 129	0.07 153	0.05 122

GANetREF_RVC	1.55 679	1.94 627	1.22 666	1.88 660	1.21 708	1.88 713	1.22 709	1.88 713	1.22 714	1.88 716	1.22 709	1.88 718	1.22 702	1.89 722	1.22 709	1.87 699	1.22 677	1.88 734	1.22 712	1.88 713	1.22 704
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	1.59 680	1.91 620	1.21 664	1.94 664	1.20 662	2.00 721	1.23 710	1.99 718	1.24 716	2.00 724	1.25 714	2.03 728	1.26 704	2.00 726	1.29 719	1.90 704	1.18 628	1.89 735	1.21 711	1.89 714	1.20 658
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FAT-Stereo	2.46 760	26.05 825	1.23 668	1.23 614	1.22 710	1.20 627	1.24 711	1.23 676	1.23 715	1.19 636	1.22 709	1.21 684	1.24 703	1.20 639	1.24 712	1.21 654	1.17 627	1.22 697	1.25 716	1.20 628	1.24 707

IGEV	2.02 711	2.20 645	1.82 721	2.90 716	2.16 779	2.41 752	1.25 712	2.00 719	1.98 782	1.99 723	1.31 719	2.72 777	1.93 762	2.67 772	1.69 753	2.26 736	1.32 680	1.83 726	1.87 776	2.53 760	1.61 739

S-Stereo	2.51 762	26.86 826	1.23 668	1.22 612	1.22 710	1.24 675	1.25 712	1.22 674	1.24 716	1.21 682	1.24 713	1.19 638	1.27 705	1.19 638	1.24 712	1.19 606	1.20 629	1.25 699	1.19 663	1.24 678	1.23 706

3w_stereo	2.04 716	2.24 649	1.70 708	3.15 721	2.18 783	2.49 756	1.26 714	2.03 721	1.98 782	1.98 722	1.33 720	2.72 777	1.99 768	2.59 766	1.72 758	2.22 732	1.33 687	1.85 727	1.88 781	2.50 755	1.58 731

StereoVision	3.15 778	5.00 747	0.89 573	4.83 776	1.00 631	3.93 787	1.27 715	6.37 822	1.34 721	5.67 822	1.26 715	5.84 823	1.27 705	5.03 819	1.24 712	5.10 803	1.09 612	4.61 803	0.57 571	5.62 811	1.12 643

4.5_new	2.00 703	1.84 609	1.98 752	2.77 710	2.16 779	2.27 744	1.28 716	2.09 723	1.98 782	2.01 725	1.28 717	2.71 773	1.98 766	2.51 763	1.65 738	2.26 736	1.33 687	1.87 731	1.87 776	2.49 753	1.60 734

CC-Net-ROB	1.36 669	1.33 545	1.33 671	1.36 632	1.38 719	1.36 687	1.33 717	1.37 689	1.34 721	1.35 692	1.36 724	1.38 695	1.34 711	1.38 695	1.38 727	1.35 667	1.38 696	1.33 703	1.35 722	1.43 689	1.34 716

11t	1.27 664	2.70 680	1.34 672	1.32 627	0.89 620	1.30 680	1.34 718	1.64 703	0.57 558	1.45 699	0.72 604	1.05 623	1.29 707	1.07 626	1.29 719	1.49 678	1.02 601	0.97 622	1.15 659	1.48 690	1.31 711

2.25w	2.00 703	1.86 614	1.98 752	2.95 717	2.17 781	2.26 743	1.35 719	2.42 758	2.00 785	2.07 732	1.27 716	2.53 760	1.99 768	2.29 751	1.49 732	2.21 731	1.32 680	1.85 727	1.87 776	2.52 757	1.62 745

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 668	1.35 547	1.35 674	1.35 631	1.35 715	1.35 684	1.35 719	1.36 687	1.35 724	1.36 693	1.35 722	1.36 693	1.36 713	1.36 693	1.35 723	1.35 667	1.35 692	1.35 706	1.35 722	1.35 686	1.35 717

ktn	0.72 517	0.53 334	1.08 602	1.14 555	0.51 551	1.22 673	1.36 721	0.51 509	0.59 564	0.51 511	0.51 553	0.69 559	1.20 654	0.67 551	0.51 542	0.51 468	0.49 487	0.58 547	0.66 591	0.52 507	0.53 535

IGEVStereo-DCA	1.77 688	4.21 732	1.84 725	2.49 703	2.11 777	2.54 762	1.36 721	1.65 704	1.17 665	2.75 778	1.90 772	2.54 763	1.15 647	0.94 600	1.11 646	1.50 680	1.32 680	0.96 620	1.46 734	1.49 691	0.88 608

rrr	1.77 688	4.21 732	1.84 725	2.49 703	2.11 777	2.54 762	1.36 721	1.65 704	1.17 665	2.75 778	1.90 772	2.54 763	1.15 647	0.94 600	1.11 646	1.50 680	1.32 680	0.96 620	1.46 734	1.49 691	0.88 608

MC-Stereo	1.76 687	2.96 696	1.37 684	2.14 673	1.37 718	2.14 727	1.36 721	2.14 728	1.37 726	2.14 733	1.37 725	2.14 730	1.37 715	2.14 731	1.37 726	1.97 709	1.32 680	1.97 738	1.32 721	1.98 716	1.33 714

RASNet	1.49 673	1.65 565	1.45 692	1.38 634	1.43 722	1.47 697	1.36 721	1.38 690	1.36 725	1.39 694	1.60 739	1.45 701	1.45 719	1.51 702	2.21 784	1.53 685	1.36 693	1.36 708	1.36 724	1.66 701	1.36 718

PS-NSSS	1.38 671	1.39 553	1.34 672	1.34 629	1.35 715	1.38 689	1.37 726	1.35 686	1.38 727	1.34 691	1.34 721	1.39 696	1.38 716	1.70 709	1.40 728	1.36 669	1.36 693	1.36 708	1.37 725	1.37 687	1.36 718

3.25w	2.04 716	2.20 645	1.48 694	3.03 718	2.17 781	2.63 766	1.39 727	1.96 716	1.95 781	1.96 719	1.37 725	2.71 773	1.96 765	2.71 773	1.73 763	2.26 736	1.32 680	1.87 731	1.87 776	2.51 756	1.63 748

CFNet-RSSM	0.91 572	4.89 742	0.34 352	0.44 358	1.07 644	1.62 704	1.40 728	0.91 585	0.35 464	1.60 701	1.39 729	0.64 551	0.34 458	0.44 449	0.33 436	0.41 381	0.35 402	0.75 581	0.30 432	0.41 452	0.29 392

MM-Stereo_test1	1.80 690	3.41 709	1.52 699	2.12 672	1.41 721	2.04 722	1.41 729	2.05 722	1.46 732	2.04 728	1.41 730	2.05 729	1.42 718	2.05 727	1.43 730	2.04 715	1.54 708	1.94 736	1.38 727	1.99 717	1.33 714

sCroCo_RVC	2.10 727	2.76 688	1.92 736	2.78 713	1.39 720	2.73 771	1.41 729	2.73 774	1.40 728	2.77 783	1.41 730	2.74 779	1.40 717	2.74 778	1.40 728	2.72 764	1.42 699	2.72 780	1.44 733	2.79 767	1.42 722

MonStereo1	1.94 697	2.77 690	1.52 699	3.73 749	1.51 726	2.13 726	1.42 731	2.32 752	1.52 733	2.31 756	1.50 733	2.53 760	1.59 722	2.34 754	1.56 733	1.91 705	1.36 693	1.86 730	1.31 720	2.07 727	1.53 724

1w_stereo	2.05 718	2.32 654	1.35 674	3.74 750	2.01 771	2.73 771	1.42 731	1.88 713	1.93 780	2.03 727	1.28 717	2.71 773	1.99 768	2.72 775	1.72 758	2.20 730	1.32 680	1.87 731	1.86 775	2.45 749	1.54 725

RAFT_CTSACE	1.92 695	3.71 716	1.72 711	1.88 660	1.72 754	2.04 722	1.42 731	2.18 731	1.89 778	2.02 726	1.97 778	1.95 721	2.06 772	1.93 723	1.62 736	1.76 694	1.66 721	2.02 740	1.73 771	1.73 706	1.43 723

CEFStereo	1.90 693	2.10 635	1.41 689	5.22 783	1.44 725	2.21 736	1.43 734	2.09 723	1.45 731	2.23 750	1.38 727	2.23 743	1.57 721	2.22 743	1.36 724	1.97 709	1.29 679	2.01 739	1.28 719	1.87 712	1.31 711

2.5w	2.01 710	2.40 664	1.37 684	3.28 728	2.01 771	2.71 768	1.43 734	1.82 712	1.83 769	1.90 718	1.41 730	2.71 773	1.35 712	2.71 773	1.85 770	2.66 760	1.53 706	1.64 720	1.23 713	2.53 760	1.87 765

3.5w_stereo	2.03 713	2.72 684	1.35 674	3.41 735	1.57 727	2.72 769	1.49 736	2.01 720	1.34 721	2.15 734	1.61 741	2.63 769	1.36 713	2.72 775	1.99 782	2.66 760	1.58 712	1.68 722	1.24 714	2.53 760	1.87 765

3.25w_new	2.03 713	2.72 684	1.35 674	3.33 733	1.57 727	2.72 769	1.53 737	2.15 729	1.33 720	2.15 734	1.60 739	2.63 769	1.30 708	2.72 775	1.99 782	2.67 762	1.53 706	1.75 725	1.25 716	2.53 760	1.87 765

monsterstereo	2.20 743	2.33 655	1.95 749	3.65 745	2.07 776	2.49 756	1.61 738	2.48 760	1.83 769	2.45 762	1.61 741	2.67 772	1.86 754	2.64 768	1.94 778	2.48 756	1.66 721	2.34 764	1.68 765	2.40 745	1.86 763

DPSMNet_ROB	1.60 681	1.59 562	1.70 708	1.59 645	1.59 729	1.61 702	1.61 738	1.60 699	1.60 735	1.62 707	1.59 738	1.60 705	1.60 723	1.60 704	1.59 735	1.59 688	1.60 716	1.59 718	1.59 743	1.59 697	1.59 732

monsters	2.18 737	2.41 665	1.96 751	3.47 738	2.03 775	2.53 760	1.64 740	2.48 760	1.73 759	2.40 760	1.50 733	2.62 768	1.94 763	2.59 766	1.94 778	2.44 752	1.57 711	2.28 760	1.87 776	2.42 746	1.86 763

noway7	2.08 722	5.18 754	1.92 736	2.27 680	1.66 734	2.18 728	1.66 741	2.17 730	1.66 736	2.18 736	1.65 743	2.18 732	1.66 726	2.17 732	1.66 741	2.15 719	1.85 738	2.05 741	1.60 746	2.05 719	1.60 734

monster_256*512	2.09 725	5.21 757	1.98 752	2.30 688	1.67 738	2.18 728	1.66 741	2.20 737	1.67 739	2.19 739	1.67 748	2.19 735	1.66 726	2.19 736	1.66 741	2.15 719	1.86 742	2.05 741	1.60 746	2.06 723	1.61 739

zzzz4	2.08 722	5.22 758	1.93 739	2.27 680	1.66 734	2.19 730	1.66 741	2.18 731	1.67 739	2.18 736	1.66 746	2.18 732	1.66 726	2.18 733	1.66 741	2.15 719	1.84 733	2.05 741	1.60 746	2.05 719	1.60 734

zzzzzz3	2.07 719	5.00 747	1.93 739	2.28 685	1.66 734	2.19 730	1.66 741	2.18 731	1.67 739	2.19 739	1.66 746	2.18 732	1.67 732	2.18 733	1.66 741	2.15 719	1.85 738	2.05 741	1.59 743	2.05 719	1.59 732

zzzz2	2.08 722	4.92 743	1.93 739	2.30 688	1.67 738	2.19 730	1.66 741	2.20 737	1.67 739	2.20 742	1.68 753	2.21 739	1.66 726	2.20 738	1.68 750	2.17 725	1.84 733	2.07 747	1.62 756	2.05 719	1.61 739

noway2	2.07 719	4.96 744	1.92 736	2.28 685	1.66 734	2.20 733	1.66 741	2.19 734	1.66 736	2.19 739	1.65 743	2.19 735	1.68 734	2.18 733	1.65 738	2.15 719	1.86 742	2.06 745	1.59 743	2.06 723	1.60 734

zzzzzzz1	2.10 727	5.20 756	1.93 739	2.38 697	1.68 742	2.20 733	1.67 747	2.20 737	1.68 744	2.20 742	1.67 748	2.20 738	1.68 734	2.20 738	1.67 749	2.24 734	1.86 742	2.06 745	1.61 750	2.06 723	1.62 745

noway1	2.10 727	5.26 762	1.93 739	2.31 691	1.69 747	2.21 736	1.67 747	2.19 734	1.68 744	2.21 744	1.68 753	2.21 739	1.67 732	2.20 738	1.66 741	2.15 719	1.84 733	2.07 747	1.61 750	2.07 727	1.61 739

zzz1	2.09 725	4.97 745	1.93 739	2.30 688	1.68 742	2.21 736	1.68 749	2.21 740	1.68 744	2.21 744	1.67 748	2.21 739	1.68 734	2.21 741	1.69 753	2.17 725	1.85 738	2.08 751	1.61 750	2.06 723	1.61 739

noway5	1.92 695	4.97 745	1.95 749	2.31 691	1.68 742	2.21 736	1.68 749	2.21 740	1.69 751	2.22 748	1.68 753	2.21 739	1.68 734	2.21 741	1.68 750	2.18 727	1.87 746	1.71 724	0.65 588	0.85 573	0.72 585

noway4	2.11 731	5.14 752	1.93 739	2.37 695	1.69 747	2.20 733	1.68 749	2.22 742	1.68 744	2.21 744	1.69 757	2.23 743	1.68 734	2.22 743	1.66 741	2.24 734	1.84 733	2.09 756	1.63 759	2.09 732	1.62 745

Anonymous3	2.55 763	3.26 707	1.65 704	3.28 728	1.63 732	3.24 780	1.68 749	3.27 785	1.66 736	3.28 786	1.67 748	3.25 786	1.66 726	3.27 785	1.64 737	3.26 770	1.65 720	3.30 784	1.65 761	4.95 804	1.65 752

GELT-Stereo	2.10 727	5.33 765	1.94 747	2.37 695	1.68 742	2.21 736	1.69 753	2.19 734	1.67 739	2.18 736	1.67 748	2.19 735	1.66 726	2.19 736	1.66 741	2.23 733	1.83 732	2.07 747	1.61 750	2.04 718	1.61 739

UDGNet	2.23 747	5.40 769	1.72 711	2.48 702	1.69 747	2.51 759	1.69 753	2.51 763	1.72 758	2.50 765	1.69 757	2.52 759	1.69 741	2.50 762	1.68 750	2.41 751	1.70 724	2.42 769	1.69 767	2.42 746	1.64 750

noway3	2.12 733	5.22 758	1.93 739	2.39 698	1.70 752	2.23 742	1.70 755	2.22 742	1.70 752	2.22 748	1.70 759	2.23 743	1.69 741	2.22 743	1.71 755	2.28 740	1.86 742	2.08 751	1.63 759	2.09 732	1.63 748

MFMNet_re	1.81 691	1.91 620	1.71 710	1.95 666	1.70 752	1.95 718	1.70 755	1.96 716	1.74 761	1.97 721	1.72 760	1.95 721	1.71 744	1.97 725	1.71 755	1.86 697	1.62 717	1.85 727	1.66 762	1.86 711	1.64 750

4w-stereo	2.02 711	2.72 684	1.44 691	3.36 734	1.59 729	2.48 755	1.72 757	2.28 745	1.24 716	2.24 751	1.65 743	2.56 765	1.32 710	2.39 757	1.98 781	2.67 762	1.51 704	1.66 721	1.24 714	2.53 760	1.88 768

U	5.15 814	8.49 793	1.81 716	8.49 804	1.77 756	8.49 823	1.77 758	8.51 830	1.77 763	8.49 830	1.77 762	8.50 830	1.78 751	8.58 830	1.77 765	8.54 822	1.78 728	8.55 830	1.78 773	8.55 824	1.84 761

derf	1.91 694	2.15 641	1.78 714	2.16 674	1.75 755	2.21 736	1.80 759	2.22 742	1.80 765	2.21 744	1.76 761	2.17 731	1.81 753	2.24 749	1.74 764	1.93 707	1.56 709	1.96 737	1.53 736	1.95 715	1.56 727

FBW_ROB	2.12 733	2.46 669	1.77 713	2.49 703	1.79 758	2.38 750	1.83 760	2.46 759	1.78 764	2.48 764	1.97 778	2.40 755	1.78 751	2.42 760	1.83 768	2.31 745	1.85 738	2.38 767	1.82 774	2.35 743	1.84 761

TRStereo	2.00 703	2.13 637	1.85 727	2.27 680	1.84 759	2.28 746	1.84 761	2.29 747	1.86 771	2.30 753	1.87 767	2.30 747	1.87 756	2.08 728	1.72 758	2.08 716	1.72 725	2.08 751	1.72 768	2.08 729	1.72 755

XX-Stereo	2.00 703	2.13 637	1.85 727	2.27 680	1.84 759	2.28 746	1.84 761	2.29 747	1.86 771	2.30 753	1.87 767	2.30 747	1.87 756	2.08 728	1.72 758	2.08 716	1.72 725	2.08 751	1.72 768	2.08 729	1.72 755

EAI-Stereo	2.00 703	2.13 637	1.85 727	2.27 680	1.84 759	2.28 746	1.84 761	2.29 747	1.86 771	2.30 753	1.87 767	2.30 747	1.87 756	2.08 728	1.72 758	2.08 716	1.72 725	2.08 751	1.72 768	2.08 729	1.72 755

asd	2.18 737	2.77 690	1.58 701	3.59 743	2.00 770	2.58 764	1.85 764	2.39 757	1.71 754	2.47 763	1.97 778	2.59 767	1.61 724	2.56 764	1.79 766	2.51 757	1.99 750	2.11 757	1.62 756	2.36 744	1.60 734

DNSM	2.56 764	4.43 735	3.08 781	4.09 755	1.86 762	2.66 767	1.86 765	2.66 767	1.87 775	2.66 770	1.86 765	2.66 771	1.86 754	2.66 771	1.87 774	3.82 777	2.94 772	2.42 769	1.73 771	2.42 746	1.73 758

asda	2.17 735	2.54 670	1.81 716	3.47 738	1.78 757	2.50 758	1.86 765	2.61 766	1.68 744	2.61 768	1.83 763	2.37 754	1.73 746	2.44 761	1.88 776	2.51 757	1.84 733	2.34 764	1.62 756	2.23 736	1.77 760

LGtest1	2.22 744	2.70 680	1.89 732	2.76 709	1.86 762	2.75 773	1.86 765	2.75 775	1.86 771	2.75 778	1.86 765	2.77 782	1.87 756	2.75 779	1.86 771	2.46 753	1.58 712	2.45 771	1.56 737	2.45 749	1.56 727

LG-G_1	2.22 744	2.71 682	1.89 732	2.77 710	1.87 766	2.75 773	1.87 768	2.76 776	1.87 775	2.75 778	1.87 767	2.76 780	1.87 756	2.75 779	1.86 771	2.47 754	1.58 712	2.45 771	1.57 738	2.45 749	1.57 729

LG-G	2.22 744	2.71 682	1.89 732	2.77 710	1.87 766	2.75 773	1.87 768	2.76 776	1.87 775	2.75 778	1.87 767	2.76 780	1.87 756	2.75 779	1.86 771	2.47 754	1.58 712	2.45 771	1.57 738	2.45 749	1.57 729

AIO_rvc	2.18 737	2.34 659	1.87 731	2.32 693	1.94 769	2.40 751	1.89 770	2.37 755	2.07 787	2.52 766	1.95 777	2.44 757	1.99 768	2.41 758	1.89 777	2.32 746	2.09 759	2.24 758	2.18 785	2.21 735	2.23 772

qwe	2.18 737	2.60 674	1.58 701	3.83 751	1.90 768	2.53 760	1.90 771	2.48 760	1.73 759	2.37 759	1.92 774	2.53 760	1.68 734	2.56 764	1.83 768	2.52 759	1.87 746	2.07 747	1.68 765	2.32 742	1.71 754

AIO_test	2.18 737	2.09 634	2.04 757	2.42 700	2.01 771	2.47 754	1.94 772	2.34 754	2.03 786	2.56 767	1.94 775	2.43 756	1.94 763	2.41 758	1.87 774	2.39 750	2.10 760	2.35 766	1.91 782	2.25 738	2.19 771

4.25w-stereo	1.98 698	2.72 684	1.46 693	3.47 738	1.43 722	2.07 724	1.98 773	2.53 764	1.52 733	2.71 771	1.98 784	1.81 716	1.62 725	1.96 724	1.36 724	1.88 702	2.00 751	2.53 776	1.61 750	1.74 707	1.15 649

3.75w	1.99 699	2.31 653	1.83 724	3.16 722	1.65 733	1.93 714	1.98 773	2.72 768	1.68 744	2.73 777	1.97 778	2.00 725	1.72 745	1.81 718	1.25 715	2.27 739	2.01 753	2.38 767	1.42 731	1.71 703	1.24 707

2w_stereo	1.99 699	2.36 662	1.81 716	3.24 726	1.67 738	1.94 715	1.98 773	2.72 768	1.68 744	2.72 772	1.94 775	1.98 724	1.74 748	1.79 717	1.27 716	1.95 708	2.00 751	2.53 776	1.60 746	1.68 702	1.15 649

4.25_new	2.00 703	2.33 655	1.82 721	3.32 731	1.69 747	1.95 718	1.99 776	2.72 768	1.71 754	2.72 772	1.97 778	2.01 726	1.74 748	1.77 714	1.28 717	2.18 727	2.01 753	2.48 774	1.58 741	1.65 699	1.17 653

4.5w_new	2.00 703	2.33 655	1.82 721	3.32 731	1.69 747	1.95 718	1.99 776	2.72 768	1.71 754	2.72 772	1.97 778	2.01 726	1.74 748	1.77 714	1.28 717	2.18 727	2.01 753	2.48 774	1.58 741	1.65 699	1.17 653

4.5w-stereo	1.99 699	2.33 655	1.81 716	3.28 728	1.68 742	1.94 715	1.99 776	2.72 768	1.70 752	2.72 772	1.99 787	1.97 723	1.68 734	1.76 712	1.29 719	1.91 705	2.02 757	2.53 776	1.61 750	1.75 708	1.16 652

2.75w_new	1.99 699	2.34 659	1.81 716	3.14 720	1.62 731	1.94 715	1.99 776	2.72 768	1.71 754	2.72 772	1.99 787	1.90 719	1.73 746	1.82 720	1.29 719	2.37 748	2.01 753	2.31 762	1.42 731	1.77 709	1.22 704

MonStereo	2.17 735	2.41 665	1.49 698	2.67 707	1.67 738	2.60 765	2.04 780	2.32 752	1.76 762	2.44 761	1.68 753	2.50 758	1.69 741	2.38 755	1.80 767	2.28 740	1.78 728	2.63 779	2.14 784	3.47 772	1.68 753

HUF	2.18 737	2.30 652	1.99 756	2.34 694	2.02 774	2.41 752	2.06 781	2.38 756	1.89 778	2.36 758	1.85 764	2.56 765	1.98 766	2.31 753	1.97 780	2.30 744	2.03 758	2.30 761	2.11 783	2.23 736	2.16 770

ff7	1.68 683	2.68 677	1.35 674	0.97 535	0.89 620	1.84 710	2.15 782	2.12 725	1.80 765	2.05 729	1.56 735	2.33 750	2.12 773	2.23 746	2.25 785	1.31 662	1.07 606	1.48 711	1.41 728	0.90 582	1.04 638

ffff	1.68 683	2.68 677	1.35 674	0.97 535	0.89 620	1.84 710	2.15 782	2.12 725	1.80 765	2.05 729	1.56 735	2.33 750	2.12 773	2.23 746	2.25 785	1.31 662	1.07 606	1.48 711	1.41 728	0.90 582	1.04 638

ccc-4	1.68 683	2.68 677	1.35 674	0.97 535	0.89 620	1.84 710	2.15 782	2.12 725	1.80 765	2.05 729	1.56 735	2.33 750	2.12 773	2.23 746	2.25 785	1.31 662	1.07 606	1.48 711	1.41 728	0.90 582	1.04 638

NCCL2	2.28 749	2.27 650	2.28 759	2.28 685	2.28 784	2.27 744	2.29 785	2.28 745	2.28 788	2.27 752	2.28 790	2.28 746	2.27 776	2.27 750	2.28 789	2.28 740	2.28 765	2.27 759	2.29 789	2.27 739	2.29 773

STTStereo	3.73 784	30.40 832	2.37 763	2.39 698	2.31 786	2.35 749	2.33 786	2.29 747	2.42 789	2.32 757	2.34 791	2.33 750	2.36 777	2.30 752	2.27 788	2.35 747	2.22 764	2.31 762	2.22 786	2.29 741	2.34 777

CFNet-ft	0.55 474	1.57 561	0.14 171	0.20 206	0.14 249	0.20 257	2.53 787	1.61 700	0.14 252	0.20 260	0.14 258	0.20 262	0.14 255	0.20 260	0.14 245	0.17 203	0.12 158	0.17 253	0.12 229	1.56 694	1.24 707

NLSM1	2.93 777	3.24 706	2.57 766	4.04 753	2.66 787	3.30 782	2.55 788	3.29 786	2.55 790	3.35 788	2.48 792	3.28 787	2.47 778	3.34 788	2.49 790	3.26 770	2.55 770	3.13 782	2.57 792	3.00 769	2.46 780

PSMNet-RSSM	0.77 532	2.76 688	0.14 171	0.20 206	0.14 249	0.20 257	2.66 789	2.79 779	0.14 252	0.21 271	0.14 258	0.21 269	0.14 255	0.20 260	0.14 245	0.17 203	0.12 158	0.17 253	0.12 229	2.52 757	2.31 774

GwcNet-RSSM	0.77 532	2.77 690	0.14 171	0.20 206	0.14 249	0.20 257	2.67 790	2.78 778	0.14 252	0.20 260	0.14 258	0.20 262	0.14 255	0.21 272	0.14 245	0.17 203	0.12 158	0.17 253	0.12 229	2.52 757	2.31 774

cf-r	0.66 497	2.17 643	0.12 140	0.18 185	0.12 235	0.18 248	2.70 791	2.60 765	0.12 240	0.18 251	0.12 231	0.18 252	0.12 236	0.18 252	0.12 228	0.15 171	0.11 143	0.15 237	0.11 194	1.81 710	1.74 759

hitnet-ft	0.79 536	2.78 693	0.14 171	0.20 206	0.14 249	0.21 267	2.89 792	2.80 780	0.14 252	0.20 260	0.14 258	0.20 262	0.14 255	0.20 260	0.14 245	0.17 203	0.12 158	0.17 253	0.12 229	2.54 765	2.33 776

Sa-1000	4.34 802	8.37 790	6.84 809	6.98 799	4.45 817	3.58 783	3.00 793	3.42 789	3.39 809	2.61 768	4.00 818	3.83 793	4.01 811	3.90 793	3.90 814	5.98 809	5.62 805	3.76 791	2.34 790	4.35 784	2.47 781

rvit_105_1	3.83 785	5.22 758	3.01 771	4.53 760	3.01 790	4.51 794	3.01 794	4.56 802	3.04 795	4.53 801	3.03 796	4.55 803	3.03 783	4.56 802	3.04 792	4.57 786	3.05 774	4.57 798	3.05 797	4.57 788	3.05 787

rvit_0105_6	3.87 789	5.73 777	3.10 782	4.69 771	3.12 800	4.54 796	3.02 795	4.56 802	3.04 795	4.54 803	3.03 796	4.54 801	3.04 786	4.56 802	3.05 794	4.58 789	3.05 774	4.58 800	3.05 797	4.58 789	3.05 787

rvit_stereo_0081_aga	3.86 787	5.33 765	3.02 774	4.55 766	3.04 796	4.54 796	3.02 795	4.64 809	3.06 799	4.54 803	3.04 798	4.62 810	3.08 790	4.62 808	3.07 797	4.58 789	3.06 778	4.60 802	3.08 801	4.63 792	3.07 791

rvit_stereo_0081	3.83 785	5.23 761	3.01 771	4.53 760	3.03 792	4.55 800	3.02 795	4.56 802	3.04 795	4.52 799	3.02 794	4.54 801	3.03 783	4.56 802	3.04 792	4.57 786	3.05 774	4.57 798	3.05 797	4.58 789	3.05 787

rvit_stereo_0082	3.86 787	5.82 778	3.01 771	4.53 760	3.03 792	4.54 796	3.02 795	4.56 802	3.04 795	4.53 801	3.02 794	4.55 803	3.04 786	4.57 805	3.05 794	4.57 786	3.05 774	4.58 800	3.05 797	4.58 789	3.06 790

rvit_0105_4	3.91 792	5.47 773	3.02 774	4.54 763	3.02 791	4.54 796	3.03 799	4.75 812	3.17 806	4.57 805	3.06 799	4.61 809	3.16 794	4.65 809	3.09 800	4.66 793	3.11 782	4.68 807	3.18 808	4.81 799	3.16 799

DispFullNet	4.61 805	4.84 740	3.12 783	5.00 781	3.57 806	4.75 809	3.03 799	7.75 828	4.17 820	4.91 815	3.09 803	6.20 824	3.95 809	6.71 824	3.51 807	5.30 804	3.67 792	5.86 823	3.63 812	5.61 810	3.46 804

rvit_stereo_0080	3.89 790	5.70 775	3.04 776	4.54 763	3.03 792	4.56 801	3.05 801	4.60 806	3.07 800	4.58 806	3.06 799	4.59 805	3.06 788	4.61 806	3.08 798	4.63 791	3.09 779	4.64 804	3.10 802	4.65 793	3.10 794

whm_eth	3.89 790	5.70 775	3.04 776	4.54 763	3.03 792	4.56 801	3.05 801	4.60 806	3.07 800	4.58 806	3.06 799	4.59 805	3.06 788	4.61 806	3.08 798	4.63 791	3.09 779	4.64 804	3.10 802	4.65 793	3.10 794

rvit_0105_3	3.91 792	5.33 765	3.06 779	4.60 769	3.07 798	4.60 803	3.06 803	4.62 808	3.08 803	4.60 808	3.07 802	4.62 810	3.08 790	4.67 810	3.10 801	4.70 794	3.11 782	4.77 811	3.19 809	4.77 798	3.14 798

rvit_stereo_0083	3.92 794	5.30 764	3.06 779	4.61 770	3.09 799	4.67 805	3.08 804	4.66 810	3.09 804	4.62 809	3.10 804	4.66 813	3.11 792	4.67 810	3.16 803	4.72 796	3.16 785	4.77 811	3.11 804	4.66 795	3.11 796

rvit_stereo_ft	3.93 795	5.44 771	3.05 778	4.59 768	3.06 797	4.61 804	3.08 804	4.67 811	3.12 805	4.63 810	3.10 804	4.65 812	3.11 792	4.69 812	3.13 802	4.70 794	3.14 784	4.71 809	3.15 807	4.74 796	3.16 799

rvit_0105_5	4.10 796	5.40 769	3.13 785	4.71 773	3.15 801	4.72 808	3.10 806	4.90 817	3.27 808	4.69 811	3.16 806	4.84 817	3.25 796	4.96 816	3.34 806	5.05 801	3.39 790	5.10 816	3.40 810	5.11 806	3.42 803

SA	4.33 801	7.35 784	6.85 810	5.96 790	4.09 814	3.59 784	3.15 807	3.82 793	2.64 791	3.91 791	3.85 815	3.57 789	2.72 781	3.13 784	4.03 816	7.09 818	6.86 813	3.57 787	3.12 805	3.85 775	3.51 805

GANet-RSSM	0.75 525	1.91 620	0.14 171	0.47 370	0.14 249	0.21 267	3.21 808	2.30 751	0.14 252	0.46 466	0.14 258	0.23 287	0.18 296	0.21 272	0.14 245	0.18 221	0.27 310	0.37 385	0.13 248	2.13 734	2.12 769

NLCSM	3.67 783	4.08 727	3.19 786	4.80 774	3.26 802	3.99 790	3.24 809	4.25 798	3.18 807	4.09 794	3.27 807	4.14 796	3.18 795	4.13 796	3.28 805	4.06 778	3.10 781	3.85 794	3.14 806	3.91 779	3.27 802

MLG-Stereo_test2	4.28 799	5.46 772	3.69 791	4.86 778	3.72 810	5.58 815	3.42 810	4.81 814	3.77 816	4.85 813	3.72 814	5.55 822	3.63 799	5.58 820	3.53 808	4.41 783	3.28 789	4.99 815	2.95 795	4.75 797	3.13 797

test_5	4.62 806	7.55 786	6.23 805	6.32 793	3.40 805	5.29 813	3.50 811	3.53 790	4.11 819	4.28 796	4.47 822	4.26 799	4.38 814	3.68 791	3.24 804	5.89 807	5.60 804	4.84 813	3.50 811	4.33 783	3.93 813

MLG-Stereo_test1	4.25 797	5.34 768	3.61 789	5.31 784	3.63 808	5.23 812	3.57 812	5.38 820	3.65 810	5.23 817	3.47 809	4.76 814	3.74 803	4.85 813	3.71 810	4.96 798	3.18 787	4.71 809	2.92 794	4.86 802	2.90 784

RAFT+CT+SA	4.28 799	7.62 787	4.91 798	5.55 787	2.28 784	3.09 777	3.64 813	4.49 800	3.07 800	4.80 812	3.35 808	4.77 815	3.70 802	4.29 799	3.05 794	5.58 805	5.98 808	3.58 788	3.78 817	4.26 782	3.72 807

DPSNet	3.66 782	3.60 712	3.62 790	3.63 744	3.64 809	3.65 785	3.65 814	3.66 791	3.67 811	3.67 790	3.65 812	3.67 791	3.66 800	3.66 790	3.68 809	3.68 775	3.66 791	3.67 789	3.68 815	3.67 773	3.67 806

MLG-Stereo_test3	4.26 798	4.85 741	3.95 793	5.35 785	3.60 807	4.75 809	3.76 815	5.49 821	3.71 812	5.39 818	3.69 813	4.82 816	3.66 800	4.85 813	3.73 813	4.93 797	3.19 788	4.69 808	2.99 796	4.84 801	2.98 786

TestStereo1	4.60 803	8.41 791	6.44 807	6.86 797	3.79 811	3.97 788	3.78 816	3.99 795	3.74 813	3.97 792	3.52 810	3.94 794	3.58 797	3.98 794	3.72 811	6.82 815	6.50 811	3.76 791	3.66 813	3.90 776	3.74 809

SA-5K	4.60 803	8.41 791	6.44 807	6.86 797	3.79 811	3.97 788	3.78 816	3.99 795	3.74 813	3.97 792	3.52 810	3.94 794	3.58 797	3.98 794	3.72 811	6.82 815	6.50 811	3.76 791	3.66 813	3.90 776	3.74 809

test_4	4.88 809	8.13 789	6.98 811	7.46 800	4.44 816	4.25 792	3.85 818	4.04 797	3.92 817	4.13 795	3.91 816	4.18 798	3.84 807	4.14 797	4.06 817	7.01 817	7.13 816	4.53 796	3.72 816	4.09 780	3.72 807

cross-raft	4.83 808	7.52 785	6.43 806	6.63 794	3.96 813	4.51 794	3.99 819	4.49 800	3.96 818	4.52 799	3.96 817	4.50 800	3.97 810	4.50 801	3.97 815	6.65 813	6.44 810	4.33 795	3.92 819	4.35 784	3.91 812

test_3	5.01 811	8.86 796	7.77 813	8.09 802	2.76 789	4.13 791	4.05 820	3.88 794	3.76 815	4.33 797	4.13 819	3.71 792	3.91 808	4.21 798	4.06 817	7.93 819	7.69 818	4.53 796	3.91 818	4.17 781	4.29 815

raft_robust	4.71 807	7.75 788	5.40 803	6.81 796	3.31 803	4.28 793	4.20 821	4.32 799	4.37 822	4.35 798	4.35 821	4.14 796	3.75 804	4.30 800	4.20 819	6.67 814	6.37 809	3.36 786	4.24 823	4.86 802	3.25 801

SGM-Forest	5.21 815	5.92 779	4.08 794	6.18 791	4.16 815	6.31 817	4.34 822	6.50 823	4.33 821	6.14 824	4.21 820	6.61 827	4.55 815	6.67 823	4.48 820	5.94 808	3.94 794	5.85 822	4.03 821	5.79 812	4.17 814
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	5.10 813	5.15 753	4.49 795	5.07 782	3.37 804	6.87 818	4.75 823	5.04 818	6.34 827	7.84 828	5.06 824	6.72 828	4.09 812	4.99 817	5.44 824	5.03 800	3.16 785	4.67 806	4.86 824	5.15 807	3.89 811

TestStereo	4.88 809	4.75 739	4.79 796	4.87 780	4.92 818	4.81 811	4.90 824	4.78 813	4.77 823	4.87 814	4.89 823	4.90 818	4.91 816	4.99 817	4.79 821	4.98 799	4.87 801	4.87 814	4.92 825	5.00 805	5.00 816

rvit_stereo_0075_2	6.64 817	8.80 795	5.25 800	7.89 801	5.27 820	7.90 822	5.27 825	7.92 829	5.28 825	7.91 829	5.29 826	7.93 829	5.27 817	7.92 829	5.28 822	7.93 819	5.28 803	7.93 828	5.29 827	7.93 821	5.28 818

SGM+DAISY	7.06 819	9.15 797	5.38 802	8.84 806	5.18 819	8.80 824	5.31 826	8.79 831	5.28 825	8.89 831	5.20 825	8.93 831	5.33 818	8.95 831	5.36 823	8.70 823	5.21 802	8.74 831	5.20 826	8.89 825	5.15 817

test-1	6.46 816	9.16 798	8.03 817	8.09 802	5.62 821	6.11 816	6.35 827	6.85 825	4.94 824	6.08 823	6.29 829	4.98 819	6.43 821	6.22 821	6.36 827	6.16 811	7.47 817	5.82 821	5.44 828	7.11 818	5.68 819

RAFT	6.73 818	9.36 799	7.40 812	8.51 805	6.55 822	6.88 819	6.60 828	6.79 824	6.60 828	6.80 825	6.72 830	5.31 821	5.50 819	6.61 822	6.61 828	8.42 821	5.89 806	5.73 820	5.45 829	6.61 814	6.24 820

test-v	7.53 820	11.89 809	7.98 814	9.36 809	7.14 823	7.06 820	7.09 829	7.37 826	6.91 829	7.29 826	5.71 827	6.45 825	6.93 822	6.73 825	7.27 829	8.93 826	7.85 819	6.98 826	6.80 830	7.56 819	7.34 822

test-2	7.53 820	11.89 809	7.98 814	9.36 809	7.14 823	7.06 820	7.09 829	7.37 826	6.91 829	7.29 826	5.71 827	6.45 825	6.93 822	6.73 825	7.27 829	8.93 826	7.85 819	6.98 826	6.80 830	7.56 819	7.34 822

MANE	19.05 823	23.00 817	15.00 823	23.00 830	15.00 825	24.00 831	16.00 831	24.00 838	16.00 831	22.00 838	15.00 831	23.00 838	16.00 831	23.00 838	15.00 831	22.00 838	15.00 832	22.00 838	15.00 832	22.00 838	15.00 824

rafts_anoy	20.00 824	20.00 811	20.00 824	20.00 824	20.00 826	20.00 825	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 833	20.00 832	20.00 833	20.00 832	20.00 825

raft+_RVC	20.00 824	20.00 811	20.00 824	20.00 824	20.00 826	20.00 825	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 833	20.00 832	20.00 833	20.00 832	20.00 825

raftrobust	20.00 824	20.00 811	20.00 824	20.00 824	20.00 826	20.00 825	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 833	20.00 832	20.00 833	20.00 832	20.00 825

CasAABBNet	20.00 824	20.00 811	20.00 824	20.00 824	20.00 826	20.00 825	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 833	20.00 832	20.00 833	20.00 832	20.00 825

RALCasStereoNet	20.00 824	20.00 811	20.00 824	20.00 824	20.00 826	20.00 825	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 833	20.00 832	20.00 833	20.00 832	20.00 825

RALAANet	20.00 824	20.00 811	20.00 824	20.00 824	20.00 826	20.00 825	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 832	20.00 833	20.00 832	20.00 833	20.00 832	20.00 825

PM Cens cmp D40	30.50 831	37.00 839	24.00 830	37.00 837	24.00 833	37.00 840	24.00 838	37.00 847	24.00 838	37.00 846	24.00 838	37.00 847	24.00 838	37.00 846	24.00 838	37.00 847	24.00 840	37.00 848	24.00 840	37.00 844	24.00 831

PM Graph cmp D40	30.50 831	37.00 839	24.00 830	37.00 837	24.00 833	37.00 840	24.00 838	37.00 847	24.00 838	37.00 846	24.00 838	37.00 847	24.00 838	37.00 846	24.00 838	37.00 847	24.00 840	37.00 848	24.00 840	37.00 844	24.00 831

PatchMatch Cens Cmp	30.50 831	37.00 839	24.00 830	37.00 837	24.00 833	37.00 840	24.00 838	37.00 847	24.00 838	37.00 846	24.00 838	37.00 847	24.00 838	37.00 846	24.00 838	37.00 847	24.00 840	37.00 848	24.00 840	37.00 844	24.00 831

PatchMatch Graph Cmp	30.50 831	37.00 839	24.00 830	37.00 837	24.00 833	37.00 840	24.00 838	37.00 847	24.00 838	37.00 846	24.00 838	37.00 847	24.00 838	37.00 846	24.00 838	37.00 847	24.00 840	37.00 848	24.00 840	37.00 844	24.00 831

WCMA_ROB	31.10 835	35.43 837	27.12 834	39.51 848	23.10 832	38.78 849	25.30 842	37.49 856	25.39 842	37.29 855	27.02 842	38.52 856	26.48 842	37.80 855	26.44 842	36.28 846	22.65 839	33.90 843	22.30 839	37.10 853	24.18 835

111	30.40 830	30.94 833	29.72 835	32.61 831	30.02 837	33.57 832	30.47 843	31.50 839	29.39 843	30.98 839	29.11 843	29.78 839	30.39 846	29.45 839	30.76 846	30.08 839	29.02 844	29.92 839	30.32 847	29.86 839	30.17 836

fff	1000028.16 856	29.62 829	29.72 835	32.61 831	30.02 837	35.13 834	31.83 844	32.07 840	10000000.00 864	35.27 842	29.82 844	32.45 840	30.15 843	32.35 840	30.09 843	31.04 840	29.55 845	30.64 840	30.14 844	10000000.00 866	30.77 837

csc	1000028.16 856	29.62 829	29.72 835	32.61 831	30.02 837	35.13 834	31.83 844	32.07 840	10000000.00 864	35.27 842	29.82 844	32.45 840	30.15 843	32.35 840	30.09 843	31.04 840	29.55 845	30.64 840	30.14 844	10000000.00 866	30.77 837

cscssc	1000028.16 856	29.62 829	29.72 835	32.61 831	30.02 837	35.13 834	31.83 844	32.07 840	10000000.00 864	35.27 842	29.82 844	32.45 840	30.15 843	32.35 840	30.09 843	31.04 840	29.55 845	30.64 840	30.14 844	10000000.00 866	30.77 837

ADStereo(finetuned)	36.13 837	36.63 838	38.07 846	36.97 836	33.25 841	35.91 837	34.45 847	36.36 846	32.99 844	38.14 856	36.71 850	36.69 846	34.13 847	38.57 856	40.79 854	37.60 856	36.58 851	35.90 847	33.36 848	35.42 842	34.04 840

tt	500032.53 854	34.60 835	29.72 835	37.47 846	34.41 842	36.85 838	35.22 848	34.71 843	33.55 845	34.50 840	35.43 847	33.81 843	10000000.00 865	33.57 843	33.13 847	33.68 843	35.00 849	34.03 844	35.26 850	30.96 840	34.63 841

DCANet	500032.53 854	34.60 835	29.72 835	37.47 846	34.41 842	36.85 838	35.22 848	34.71 843	33.55 845	34.50 840	35.43 847	33.81 843	10000000.00 865	33.57 843	33.13 847	33.68 843	35.00 849	34.03 844	35.26 850	30.96 840	34.63 841

DCANet-4	35.22 836	34.54 834	35.08 841	33.58 835	35.47 844	34.55 833	35.53 850	36.08 845	35.85 847	35.92 845	35.77 849	35.18 845	35.48 848	35.39 845	37.15 853	34.55 845	33.92 848	35.02 846	34.90 849	35.79 843	34.74 843

fast-reg	37.00 838	37.00 839	37.00 842	37.00 837	37.00 845	37.00 840	37.00 851	37.00 847	37.00 848	37.00 846	37.00 851	37.00 847	37.00 849	37.00 846	37.00 849	37.00 847	37.00 852	37.00 848	37.00 852	37.00 844	37.00 844

Reg-Stereo(zero)	37.00 838	37.00 839	37.00 842	37.00 837	37.00 845	37.00 840	37.00 851	37.00 847	37.00 848	37.00 846	37.00 851	37.00 847	37.00 849	37.00 846	37.00 849	37.00 847	37.00 852	37.00 848	37.00 852	37.00 844	37.00 844

FLISNet	37.00 838	37.00 839	37.00 842	37.00 837	37.00 845	37.00 840	37.00 851	37.00 847	37.00 848	37.00 846	37.00 851	37.00 847	37.00 849	37.00 846	37.00 849	37.00 847	37.00 852	37.00 848	37.00 852	37.00 844	37.00 844

CoSv	37.00 838	37.00 839	37.00 842	37.00 837	37.00 845	37.00 840	37.00 851	37.00 847	37.00 848	37.00 846	37.00 851	37.00 847	37.00 849	37.00 846	37.00 849	37.00 847	37.00 852	37.00 848	37.00 852	37.00 844	37.00 844

CBMV	128.50 844	1422.70 861	53.10 848	79.50 850	51.30 850	77.30 851	49.70 855	74.00 857	48.20 853	77.20 858	48.80 856	73.90 858	48.00 854	73.80 858	48.80 856	70.40 858	45.10 857	68.90 858	46.10 857	68.20 855	45.00 849
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	69.83 842	87.70 849	41.95 847	113.75 851	65.62 851	75.05 850	55.25 856	75.64 858	45.04 852	71.61 857	41.75 855	72.81 857	44.06 853	68.38 857	44.63 855	101.89 859	59.57 858	107.10 859	61.05 858	104.38 856	59.38 850

NOSS_ROB	102.95 843	153.00 853	121.00 850	51.00 849	44.00 849	165.00 853	127.00 857	153.00 859	119.00 854	164.00 860	125.00 857	168.00 860	120.00 855	153.00 859	117.00 857	49.00 857	44.00 856	49.00 857	44.00 856	49.00 854	44.00 848

DF_test	189.29 846	560.34 858	182.58 854	229.00 854	135.68 852	197.79 854	135.52 858	197.80 861	135.44 855	197.75 861	135.49 858	197.90 861	135.51 856	197.84 861	135.75 858	217.37 862	171.11 860	183.74 861	127.67 860	183.56 858	127.88 851

MeshStereo	159.24 845	171.00 854	160.68 853	162.58 852	160.59 853	164.01 852	160.35 859	158.51 860	158.56 856	158.34 859	160.12 859	158.56 859	159.92 857	157.26 860	158.94 859	154.38 860	158.36 859	155.75 860	159.13 861	153.67 857	154.07 852
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	284.23 850	354.61 856	207.27 855	363.24 857	206.46 854	364.72 858	210.41 860	364.72 865	210.41 857	364.81 865	208.64 861	364.81 865	208.64 859	364.72 865	210.41 861	354.70 865	205.53 862	354.70 865	205.53 863	354.70 862	205.53 854

AE-Stereo	201.80 847	123.00 850	115.00 849	219.00 853	218.00 855	223.00 855	244.00 861	217.00 862	236.00 858	202.00 862	203.00 860	205.00 862	208.00 858	225.00 862	204.00 860	210.00 861	198.00 861	197.00 862	184.00 862	204.00 859	201.00 853

MGS-Stereo	239.45 848	123.00 850	135.00 851	266.00 855	286.00 856	277.00 856	305.00 862	271.00 863	242.00 859	274.00 863	279.00 862	255.00 863	270.00 860	268.00 863	297.00 862	221.00 863	247.00 863	216.00 863	123.00 859	217.00 860	217.00 855

EGLCR-Stereo	246.90 849	129.00 852	139.00 852	266.00 855	286.00 856	277.00 856	305.00 862	271.00 863	242.00 859	274.00 863	279.00 862	255.00 863	270.00 860	268.00 863	297.00 862	230.00 864	247.00 863	216.00 863	223.00 864	237.00 861	227.00 856

LE_ROB	396.57 851	471.28 857	329.84 856	471.48 858	308.15 858	526.83 859	322.10 864	488.15 866	323.76 861	495.46 866	317.97 864	497.17 866	320.10 862	481.62 866	326.76 864	462.71 866	298.97 865	466.16 866	285.98 865	447.62 863	289.21 857

SGM-ForestM	596.69 852	677.77 859	444.52 857	699.85 859	517.25 859	732.94 860	488.29 865	770.79 867	460.11 862	750.81 867	487.98 865	792.79 867	499.41 863	730.90 867	475.81 865	720.03 867	491.16 866	663.96 867	418.60 866	674.76 864	436.05 858

CBMV_ROB	818.48 853	913.88 860	709.52 858	862.84 860	597.78 860	1073.99 861	700.52 866	1015.66 868	702.59 863	1115.65 868	760.02 866	1130.24 868	721.57 864	1037.41 868	692.65 866	814.05 868	564.29 867	843.28 868	595.31 867	915.51 865	602.92 859

111111	10000000.00 859	10000000.00 862	10000000.00 859	10000000.00 861	10000000.00 861	10000000.00 862	10000000.00 867	10000000.00 869	10000000.00 864	10000000.00 869	10000000.00 867	10000000.00 869	10000000.00 865	10000000.00 869	10000000.00 867	10000000.00 869	10000000.00 868	10000000.00 869	10000000.00 868	10000000.00 866	10000000.00 860

SGD-Stereo	10000000.00 859	10000000.00 862	10000000.00 859	10000000.00 861	10000000.00 861	10000000.00 862	10000000.00 867	10000000.00 869	10000000.00 864	10000000.00 869	10000000.00 867	10000000.00 869	10000000.00 865	10000000.00 869	10000000.00 867	10000000.00 869	10000000.00 868	10000000.00 869	10000000.00 868	10000000.00 866	10000000.00 860

IGEV-Stereo++	10000000.00 859	10000000.00 862	10000000.00 859	10000000.00 861	10000000.00 861	10000000.00 862	10000000.00 867	10000000.00 869	10000000.00 864	10000000.00 869	10000000.00 867	10000000.00 869	10000000.00 865	10000000.00 869	10000000.00 867	10000000.00 869	10000000.00 868	10000000.00 869	10000000.00 868	10000000.00 866	10000000.00 860

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 859	10000000.00 862	10000000.00 859	10000000.00 861	10000000.00 861	10000000.00 862	10000000.00 867	10000000.00 869	10000000.00 864	10000000.00 869	10000000.00 867	10000000.00 869	10000000.00 865	10000000.00 869	10000000.00 867	10000000.00 869	10000000.00 868	10000000.00 869	10000000.00 868	10000000.00 866	10000000.00 860

IGEV-Stereo+	10000000.00 859	10000000.00 862	10000000.00 859	10000000.00 861	10000000.00 861	10000000.00 862	10000000.00 867	10000000.00 869	10000000.00 864	10000000.00 869	10000000.00 867	10000000.00 869	10000000.00 865	10000000.00 869	10000000.00 867	10000000.00 869	10000000.00 868	10000000.00 869	10000000.00 868	10000000.00 866	10000000.00 860

SDNR	10000000.00 859	10000000.00 862	10000000.00 859	10000000.00 861	10000000.00 861	10000000.00 862	10000000.00 867	10000000.00 869	10000000.00 864	10000000.00 869	10000000.00 867	10000000.00 869	10000000.00 865	10000000.00 869	10000000.00 867	10000000.00 869	10000000.00 868	10000000.00 869	10000000.00 868	10000000.00 866	10000000.00 860

anonymousdsp2	10000000.00 859	10000000.00 862	10000000.00 859	10000000.00 861	10000000.00 861	10000000.00 862	10000000.00 867	10000000.00 869	10000000.00 864	10000000.00 869	10000000.00 867	10000000.00 869	10000000.00 865	10000000.00 869	10000000.00 867	10000000.00 869	10000000.00 868	10000000.00 869	10000000.00 868	10000000.00 866	10000000.00 860

anonymousdsp	10000000.00 859	10000000.00 862	10000000.00 859	10000000.00 861	10000000.00 861	10000000.00 862	10000000.00 867	10000000.00 869	10000000.00 864	10000000.00 869	10000000.00 867	10000000.00 869	10000000.00 865	10000000.00 869	10000000.00 867	10000000.00 869	10000000.00 868	10000000.00 869	10000000.00 868	10000000.00 866	10000000.00 860

test_example2	10000000.00 859	10000000.00 862	10000000.00 859	10000000.00 861	10000000.00 861	10000000.00 862	10000000.00 867	10000000.00 869	10000000.00 864	10000000.00 869	10000000.00 867	10000000.00 869	10000000.00 865	10000000.00 869	10000000.00 867	10000000.00 869	10000000.00 868	10000000.00 869	10000000.00 868	10000000.00 866	10000000.00 860

DIP-Stereo	10000000.00 859	10000000.00 862	10000000.00 859	10000000.00 861	10000000.00 861	10000000.00 862	10000000.00 867	10000000.00 869	10000000.00 864	10000000.00 869	10000000.00 867	10000000.00 869	10000000.00 865	10000000.00 869	10000000.00 867	10000000.00 869	10000000.00 868	10000000.00 869	10000000.00 868	10000000.00 866	10000000.00 860
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		37.00 839		37.00 837		37.00 840		37.00 847		37.00 846		37.00 847		37.00 846		37.00 847		37.00 848		37.00 844

ccccc		0.44 289		0.48 376	0.35 463	0.48 483		0.51 509		0.47 472		0.47 482		0.47 477		0.41 381	0.40 433	0.40 450	0.40 509	0.41 452

ASD4		0.20 183

Low-res two-view benchmark