Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

USTest	0.01 9	0.02 12	0.00 1	0.14 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 25	0.02 27	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

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

light-stereo	0.05 58	0.04 52	0.01 10	0.02 14	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.03 59	0.02 26	0.01 16	0.73 559	0.01 16	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.02 20

Wz-Net-TNSev	0.02 15	0.05 68	0.04 64	0.07 87	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.06 89	0.04 72	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

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

Wz-Net-LNSev	0.06 63	0.24 224	0.20 265	0.23 246	0.01 10	0.02 20	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.23 281	0.21 294	0.02 25	0.01 15	0.01 16	0.01 10

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

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

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

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

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

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

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

IINet	0.06 63	0.05 68	0.02 15	0.05 61	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 106	0.02 26	0.02 27	0.73 559	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.04 96

VMStereo-Base	0.03 29	0.09 97	0.08 108	0.09 96	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.08 104	0.08 116	0.03 47	0.02 27	0.02 27	0.02 20

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

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

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

CoDeX	0.15 210	0.70 390	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.01 15	0.02 26	0.67 594	0.02 21	0.69 577	0.75 605	0.01 15	0.02 27	0.02 20

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

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

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

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

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 132	0.44 309	0.33 359	0.39 331	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.39 386	0.36 432	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

psmg	0.43 411	1.91 647	0.92 601	1.91 689	0.02 22	0.02 20	0.03 60	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 736	1.44 726	0.04 99	0.03 63	0.02 27	0.03 52

CSP-Net	0.34 329	1.29 563	1.19 639	1.36 658	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	1.26 683	1.21 702	0.03 47	0.09 177	0.02 27	0.09 160

SFCPSM	0.17 230	0.78 407	0.02 15	0.02 14	0.01 10	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.01 16	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.01 15	0.02 26	0.79 633	0.02 21	0.75 590	0.76 607	0.02 27	0.02 27	0.02 20

Syn2CoEx	0.25 278	1.31 567	0.74 575	0.92 545	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.87 585	0.75 590	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

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

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

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

ADCMid	0.08 79	0.02 12	0.02 15	1.01 569	0.03 52	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 96	0.09 176	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

zh-sn7	0.10 105	0.98 453	0.14 188	0.15 161	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.15 189	0.13 201	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

zh-mn7	0.11 132	1.14 497	0.17 231	0.20 224	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.18 240	0.16 230	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

w-ln-seven-2	0.14 190	1.22 559	0.28 317	0.32 296	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.32 332	0.27 331	0.04 99	0.03 63	0.03 53	0.03 52

G2L-ROB	0.03 29	0.06 82	0.02 15	0.03 29	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.03 40	0.02 22	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

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

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

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

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

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

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

test_sample8	0.10 105	1.05 485	0.12 157	0.12 129	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 147	0.12 176	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample6	0.09 86	0.97 452	0.10 118	0.10 100	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample5	0.10 105	1.07 489	0.11 145	0.10 100	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

test_sample4	0.10 105	1.03 481	0.12 157	0.10 100	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 163	0.13 201	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample3	0.09 86	0.87 425	0.10 118	0.12 129	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 147	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample2	0.09 86	1.03 481	0.11 145	0.11 121	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 112	0.09 126	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

SMFormer	0.09 86	1.01 475	0.09 114	0.09 96	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 112	0.09 126	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

tta	0.09 86	0.95 449	0.09 114	0.10 100	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 112	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

mmm	0.14 190	1.83 632	0.12 157	0.11 121	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.04 109	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.06 128	0.04 103	0.12 147	0.11 161	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

DualNet	0.10 105	1.07 489	0.11 145	0.10 100	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

ffm	0.25 278	3.83 753	0.12 157	0.12 129	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.12 147	0.12 176	0.05 115	0.04 105	0.06 135	0.04 96

ff1	0.25 278	3.83 753	0.12 157	0.12 129	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.12 147	0.12 176	0.05 115	0.04 105	0.06 135	0.04 96

mmx	0.25 278	3.83 753	0.12 157	0.12 129	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.12 147	0.12 176	0.05 115	0.04 105	0.06 135	0.04 96

1111x	0.10 105	1.14 497	0.13 179	0.14 149	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 163	0.11 161	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

xxx	0.09 86	1.01 475	0.10 118	0.10 100	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.03 52

222	0.10 105	0.99 461	0.12 157	0.13 142	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 147	0.12 176	0.03 47	0.02 27	0.04 103	0.03 52

xxxx	0.11 132	1.16 502	0.16 221	0.12 129	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 163	0.16 230	0.03 47	0.04 105	0.04 103	0.04 96

test_xeample	0.10 105	1.09 491	0.13 179	0.12 129	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 174	0.14 216	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

BEATNet_4x	0.11 132	0.03 31	0.03 39	1.60 675	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 111	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ADCL	0.11 132	0.03 31	0.03 39	1.60 675	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 111	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

AnyNet_C01	0.11 132	0.02 12	0.02 15	1.62 678	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.06 128	0.04 103	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.03 52

AnyNet_C32	0.14 190	0.04 52	0.03 39	2.22 704	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.04 102	0.02 27	0.07 158	0.04 103	0.02 21	0.02 22	0.03 47	0.03 63	0.02 27	0.03 52

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

CMRA-Stereo	0.04 54	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

AANet	0.07 69	0.04 52	0.03 39	0.04 53	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.11 212	0.04 96	0.03 58	0.58 511	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.03 52

RT-IGEV	0.07 69	0.05 68	0.03 39	0.05 61	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.03 58	0.75 562	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.04 96

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

z-mn7	0.16 222	1.21 553	0.33 359	0.41 359	0.04 101	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.35 351	0.31 369	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

w-ln-seven	0.18 239	1.47 580	0.33 359	0.40 344	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.38 373	0.32 375	0.05 115	0.04 105	0.04 103	0.04 96

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

DualNet (step1)	0.10 105	1.05 485	0.12 157	0.12 129	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 147	0.12 176	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample9	0.10 105	1.05 485	0.12 157	0.12 129	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 147	0.12 176	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample7	0.09 86	1.00 463	0.11 145	0.11 121	0.02 22	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 147	0.12 176	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample1	0.09 86	0.87 425	0.12 157	0.11 121	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

x	0.11 132	1.15 500	0.15 214	0.14 149	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 174	0.15 226	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

EDNetEfficient	0.04 54	0.05 68	0.04 64	0.04 53	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.04 96	0.03 58	0.05 73	0.03 45	0.05 115	0.03 63	0.04 103	0.03 52

FADNet-RVC-Resample	0.12 147	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	1.57 767	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.05 137	0.04 103	0.06 139

FADNet_RVC	0.12 147	0.04 52	0.04 64	0.05 61	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 132	0.04 96	1.65 771	0.05 73	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

FADNet-RVC	0.13 158	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 134	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.05 142	0.04 102	0.05 132	0.04 96	1.71 788	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.07 154	0.04 96

FADNet	0.12 147	0.05 68	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 132	0.04 96	1.66 774	0.06 89	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

ADCRef	0.12 147	0.03 31	0.04 64	1.71 683	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.06 128	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.04 96

ADCP+	0.15 210	0.04 52	0.04 64	2.20 703	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.05 142	0.04 102	0.04 106	0.08 164	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

ADCPNet	0.10 105	0.03 31	0.04 64	1.27 643	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.08 164	0.04 103	0.04 65	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

NVStereoNet_ROB	0.04 54	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Light2-Stereo	0.05 58	0.04 52	0.05 87	0.05 61	0.05 127	0.04 95	0.05 134	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.05 129	0.05 73	0.05 92	0.05 115	0.05 137	0.06 135	0.05 123

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV_i1	0.26 289	0.05 68	0.04 64	0.06 71	0.03 52	0.05 112	0.03 60	0.05 117	0.03 65	0.05 119	0.03 62	0.04 102	0.06 155	0.05 111	0.03 58	4.34 812	0.03 45	0.04 99	0.03 63	0.05 121	0.04 96

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

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

APVNet	0.09 86	0.05 68	0.04 64	0.05 61	0.04 101	0.05 112	0.90 642	0.06 134	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.05 123

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

GwcNet	0.12 147	0.07 85	0.05 87	0.08 89	0.05 127	0.08 149	1.20 689	0.07 158	0.05 136	0.05 119	0.05 142	0.08 162	0.05 132	0.08 164	0.03 58	0.07 101	0.05 92	0.06 141	0.05 137	0.07 154	0.05 123

arf4	0.14 190	0.14 149	0.04 64	0.06 71	1.08 676	0.52 539	0.04 109	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.15 244	0.14 253

arf3	0.14 190	0.14 149	0.04 64	0.06 71	1.13 681	0.44 473	0.04 109	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.16 256	0.15 267

arf2	0.12 147	0.14 149	0.04 64	0.06 71	1.07 673	0.16 251	0.04 109	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 217	0.14 253

arf1	0.12 147	0.14 149	0.04 64	0.06 71	1.11 679	0.15 232	0.04 109	0.06 134	0.06 156	0.06 136	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 217	0.14 253

AROF3	0.12 147	0.14 149	0.04 64	0.06 71	0.99 657	0.15 232	0.04 109	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 217	0.27 376

AROF2	0.12 147	0.14 149	0.04 64	0.06 71	0.93 650	0.15 232	0.04 109	0.06 134	0.15 282	0.06 136	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 217	0.15 267

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

qqq1	0.25 278	3.70 747	0.14 188	0.14 149	0.04 101	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.06 136	0.05 142	0.04 102	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.13 163	0.12 176	0.06 141	0.05 137	0.03 53	0.04 96

fff1	0.25 278	3.70 747	0.14 188	0.14 149	0.04 101	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.06 136	0.05 142	0.04 102	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.13 163	0.12 176	0.06 141	0.05 137	0.03 53	0.04 96

11t1	0.17 230	2.16 668	0.13 179	0.13 142	0.04 101	0.06 126	0.04 109	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.03 62	0.06 137	0.03 59	0.06 128	0.05 129	0.18 240	0.12 176	0.06 141	0.03 63	0.05 121	0.03 52

qqq	0.16 222	2.01 657	0.12 157	0.15 161	0.04 101	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.03 62	0.06 137	0.03 59	0.06 128	0.03 58	0.12 147	0.14 216	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.03 52

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

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

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

AROF-Stereo-S	0.13 158	0.13 126	0.05 87	0.13 142	0.05 127	0.07 144	1.25 738	0.07 158	0.05 136	0.07 160	0.05 142	0.07 160	0.06 155	0.07 158	0.05 129	0.07 101	0.05 92	0.13 197	0.05 137	0.07 154	0.12 233

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

CR-RVC	0.42 408	0.14 149	1.89 758	1.91 689	0.13 258	0.12 190	0.08 172	0.07 158	0.07 168	0.07 160	0.07 171	0.08 162	0.14 274	0.07 158	0.07 161	0.96 597	1.91 775	0.14 217	0.14 272	0.20 283	0.13 246

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

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

BridgeDepth_RVC	0.07 69	0.08 88	0.11 145	0.11 121	0.05 127	0.08 149	0.05 134	0.08 164	0.05 136	0.08 163	0.05 142	0.08 162	0.05 132	0.08 164	0.05 129	0.11 141	0.10 131	0.07 154	0.05 137	0.07 154	0.05 123
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.08 79	0.08 88	0.11 145	0.11 121	0.05 127	0.08 149	0.05 134	0.08 164	0.07 168	0.08 163	0.05 142	0.08 162	0.05 132	0.09 170	0.08 169	0.15 189	0.11 161	0.07 154	0.05 137	0.07 154	0.06 139
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FINET	0.07 69	0.08 88	0.07 101	0.07 87	0.07 157	0.08 149	0.06 158	0.08 164	0.07 168	0.08 163	0.07 171	0.08 162	0.06 155	0.07 158	0.07 161	0.08 104	0.07 108	0.07 154	0.07 164	0.06 135	0.06 139

BEATNet-Init1	0.19 243	0.08 88	0.08 108	2.23 705	0.08 166	0.08 149	0.07 169	0.07 158	0.08 176	0.08 163	0.07 171	0.08 162	0.07 169	0.11 196	0.08 169	0.08 104	0.08 116	0.08 159	0.07 164	0.08 160	0.08 153

DeepPrunerF	0.19 243	0.08 88	0.08 108	2.23 705	0.08 166	0.08 149	0.07 169	0.07 158	0.08 176	0.08 163	0.07 171	0.08 162	0.07 169	0.11 196	0.08 169	0.08 104	0.08 116	0.08 159	0.07 164	0.08 160	0.08 153

test_c	0.35 341	0.07 85	1.00 609	0.96 557	0.07 157	0.07 144	0.09 175	0.14 223	0.14 269	0.09 170	0.09 182	0.09 171	0.09 181	0.13 206	0.09 176	1.71 719	1.71 751	0.16 259	0.08 172	0.13 199	0.09 160

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

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

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

PASM	0.39 380	3.06 726	1.36 707	1.58 670	0.09 173	0.11 178	0.11 208	0.11 192	0.11 214	0.09 170	0.09 182	0.11 196	0.09 181	0.09 170	0.09 176	0.11 141	0.11 161	0.11 186	0.09 177	0.11 188	0.11 193

AROF-Stereo_1	0.16 222	0.15 175	0.07 101	0.15 161	0.07 157	0.10 159	1.33 746	0.10 171	0.07 168	0.10 175	0.07 171	0.10 175	0.08 174	0.10 174	0.07 161	0.09 112	0.07 108	0.15 250	0.07 164	0.09 164	0.14 253

base_500_lr5e5	0.16 222	0.15 175	0.07 101	0.15 161	0.07 157	0.10 159	1.27 743	0.10 171	0.07 168	0.10 175	0.07 171	0.10 175	0.08 174	0.10 174	0.07 161	0.09 112	0.07 108	0.15 250	0.07 164	0.09 164	0.14 253

base_1k_lr1e5	0.15 210	0.15 175	0.07 101	0.15 161	0.07 157	0.10 159	1.25 738	0.10 171	0.07 168	0.10 175	0.07 171	0.10 175	0.08 174	0.10 174	0.07 161	0.09 112	0.07 108	0.15 250	0.07 164	0.09 164	0.14 253

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

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

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

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

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

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

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

SuperB	0.21 254	0.10 102	2.51 791	0.12 129	0.09 173	0.10 159	0.09 175	0.08 164	0.07 168	0.10 175	0.09 182	0.09 171	0.07 169	0.07 158	0.07 161	0.07 101	0.08 116	0.07 154	0.07 164	0.08 160	0.07 150

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ACC-I	0.10 105	0.10 102	0.12 157	0.13 142	0.08 166	0.11 178	0.08 172	0.10 171	0.08 176	0.11 195	0.08 180	0.10 175	0.08 174	0.10 174	0.08 169	0.13 163	0.12 176	0.10 169	0.08 172	0.10 172	0.08 153

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

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

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

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

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

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

aanetorigin	0.13 158	0.11 119	0.11 145	0.11 121	0.11 208	0.11 178	0.11 208	0.11 192	0.11 214	0.11 195	0.12 249	0.11 196	0.11 212	0.11 196	0.11 204	0.11 141	0.11 161	0.14 217	0.11 211	0.49 515	0.11 193

MatchAttention (ZS)	0.12 147	0.12 124	0.12 157	0.12 129	0.13 258	0.12 190	0.12 249	0.12 202	0.12 254	0.12 203	0.12 249	0.12 207	0.12 254	0.12 204	0.12 247	0.12 147	0.12 176	0.12 193	0.12 246	0.12 196	0.12 233
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
JetRed	0.11 132	0.12 124	0.11 145	0.11 121	0.11 208	0.11 178	0.14 263	0.11 192	0.11 214	0.12 203	0.11 215	0.11 196	0.11 212	0.11 196	0.11 204	0.11 141	0.16 230	0.11 186	0.11 211	0.11 188	0.11 193

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

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

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

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

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

CR-Stereo	0.51 485	0.14 149	1.94 773	1.87 686	0.14 262	0.13 193	0.14 263	0.19 272	0.18 308	0.13 206	0.13 270	0.18 271	0.17 303	0.14 223	0.15 277	1.89 730	1.93 776	0.19 283	0.14 272	0.20 283	0.15 267

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LACA_dic	0.45 447	0.13 126	1.78 740	1.70 682	0.12 248	0.13 193	0.12 249	0.16 259	0.15 282	0.13 206	0.12 249	0.13 208	0.11 212	0.16 257	0.13 259	1.73 720	1.69 749	0.16 259	0.11 211	0.13 199	0.13 246

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

G2	0.21 254	0.17 189	0.10 118	1.68 681	0.10 179	0.15 232	0.10 181	0.14 223	0.26 363	0.14 224	0.10 187	0.14 225	0.10 186	0.14 223	0.16 286	0.13 163	0.10 131	0.13 197	0.16 290	0.17 266	0.10 169

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.14 190	0.13 126	0.14 188	0.14 149	0.14 262	0.14 208	0.14 263	0.14 223	0.14 269	0.14 224	0.14 276	0.14 225	0.14 274	0.14 223	0.14 265	0.14 174	0.14 216	0.14 217	0.14 272	0.14 217	0.14 253
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.29 301	0.90 435	0.10 118	0.14 149	0.10 179	0.14 208	0.10 181	0.91 609	0.69 612	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.10 184	0.12 147	0.09 126	0.12 193	0.09 177	0.88 602	0.76 620

CCAANet	0.17 230	0.71 392	0.14 188	0.14 149	0.14 262	0.14 208	0.14 263	0.14 223	0.14 269	0.14 224	0.14 276	0.14 225	0.14 274	0.14 223	0.22 329	0.14 174	0.14 216	0.14 217	0.14 272	0.14 217	0.14 253

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

StereoDRNet	0.15 210	0.14 149	0.10 118	0.14 149	0.09 173	0.15 232	0.09 175	0.14 223	0.09 181	0.14 224	0.10 187	0.14 225	0.09 181	0.14 223	0.09 176	0.13 163	0.10 131	0.13 197	0.09 177	0.13 199	0.82 631

G4	0.22 263	0.18 195	0.10 118	1.73 684	0.10 179	0.15 232	0.10 181	0.14 223	0.27 368	0.15 246	0.10 187	0.15 254	0.10 186	0.15 253	0.17 296	0.14 174	0.10 131	0.14 217	0.16 290	0.18 275	0.10 169

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

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

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

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

S2M2_L	0.12 147	0.14 149	0.10 118	0.15 161	0.10 179	0.14 208	0.10 181	0.14 223	0.10 186	0.15 246	0.10 187	0.14 225	0.10 186	0.14 223	0.10 184	0.13 163	0.10 131	0.13 197	0.09 177	0.13 199	0.09 160
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CIPLG	0.13 158	0.21 209	0.12 157	0.16 174	0.11 208	0.15 232	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.15 246	0.12 249	0.15 254	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.15 189	0.12 176	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

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

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

PDISCO_ROB	0.83 575	2.80 721	3.49 819	0.14 149	0.11 208	0.17 260	0.09 175	0.15 253	0.10 186	0.15 246	0.12 249	0.16 258	0.14 274	3.30 819	0.13 259	0.14 174	2.34 793	0.16 259	0.12 246	2.62 799	0.10 169

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

DF	0.39 380	1.37 574	1.02 622	1.14 581	0.12 248	0.16 251	0.12 249	0.16 259	0.12 254	0.16 256	0.12 249	0.16 258	0.12 254	0.16 257	0.12 247	1.12 625	1.00 618	0.15 250	0.12 246	0.15 244	0.12 233

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

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

castereo++	0.54 492	3.59 744	1.15 633	1.31 652	0.14 262	0.16 251	0.14 263	0.16 259	0.14 269	0.16 256	0.14 276	0.16 258	0.13 268	0.16 257	0.14 265	1.45 700	1.16 650	0.15 250	0.14 272	0.15 244	0.13 246

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

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

ICVP	0.15 210	0.53 356	0.11 145	0.16 174	0.11 208	0.16 251	0.11 208	0.16 259	0.11 214	0.16 256	0.11 215	0.16 258	0.11 212	0.16 257	0.11 204	0.16 201	0.11 161	0.16 259	0.11 211	0.16 256	0.11 193
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
AROF-StereoT2	0.25 278	0.19 198	0.14 188	0.16 174	0.07 157	0.19 267	2.16 815	0.25 314	0.13 263	0.17 264	0.07 171	0.23 306	0.13 268	0.23 304	0.08 169	0.10 121	0.07 108	0.23 307	0.15 285	0.09 164	0.18 296

S2M2_XL	0.14 190	0.17 189	0.12 157	0.17 197	0.11 208	0.17 260	0.11 208	0.17 266	0.11 214	0.17 264	0.11 215	0.17 267	0.11 212	0.17 266	0.11 204	0.16 201	0.11 161	0.16 259	0.11 211	0.16 256	0.11 193
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
ProNet	0.14 190	0.20 203	0.14 188	0.16 174	0.11 208	0.16 251	0.11 208	0.17 266	0.11 214	0.17 264	0.12 249	0.17 267	0.13 268	0.17 266	0.12 247	0.15 189	0.11 161	0.16 259	0.11 211	0.15 244	0.12 233

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

ELAS	0.13 158	0.16 183	0.11 145	0.15 161	0.09 173	0.18 264	0.11 208	0.18 270	0.11 214	0.17 264	0.11 215	0.18 271	0.11 212	0.18 269	0.11 204	0.14 174	0.08 116	0.14 217	0.08 172	0.14 217	0.09 160
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AROF-Stereo	0.27 290	0.16 183	0.07 101	0.21 238	0.08 166	0.11 178	2.55 819	0.11 192	0.13 263	0.18 269	0.18 317	0.11 196	0.07 169	0.22 296	0.07 161	0.17 221	0.17 260	0.24 318	0.13 266	0.17 266	0.19 304

castereo	0.61 510	3.79 752	1.35 699	1.52 666	0.15 277	0.17 260	0.16 279	0.20 280	0.21 328	0.18 269	0.16 292	0.21 288	0.12 254	0.26 330	0.17 296	1.43 699	1.38 722	0.17 270	0.16 290	0.18 275	0.16 272

cf-r	0.66 520	2.17 669	0.12 157	0.18 203	0.12 248	0.18 264	2.70 824	2.60 798	0.12 254	0.18 269	0.12 249	0.18 271	0.12 254	0.18 269	0.12 247	0.15 189	0.11 161	0.15 250	0.11 211	1.81 743	1.74 792

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

IGEV-FE	0.35 341	0.37 264	0.17 231	0.19 211	0.17 294	0.20 274	0.17 289	0.19 272	0.17 301	0.19 272	0.17 300	0.19 276	0.17 303	0.37 384	0.36 481	0.19 251	0.17 260	0.19 283	0.17 316	0.38 400	2.84 816

DDVS	0.30 302	3.10 727	0.14 188	0.19 211	0.14 262	0.19 267	0.14 263	0.20 280	0.14 269	0.19 272	0.13 270	0.16 258	0.13 268	0.19 272	0.13 259	0.17 221	0.13 201	0.17 270	0.13 266	0.17 266	0.13 246

ITSA-stereo	0.15 210	0.17 189	0.13 179	0.20 224	0.13 258	0.19 267	0.13 261	0.18 270	0.13 263	0.19 272	0.13 270	0.18 271	0.14 274	0.18 269	0.14 265	0.16 201	0.11 161	0.15 250	0.14 272	0.18 275	0.11 193

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

ELAS_RVC	0.14 190	0.16 183	0.10 118	0.15 161	0.10 179	0.18 264	0.11 208	0.19 272	0.11 214	0.19 272	0.12 249	0.18 271	0.11 212	0.19 272	0.12 247	0.14 174	0.08 116	0.14 217	0.09 177	0.15 244	0.09 160
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.15 210	0.17 189	0.11 145	0.18 203	0.11 208	0.19 267	0.11 208	0.19 272	0.12 254	0.19 272	0.12 249	0.20 281	0.12 254	0.19 272	0.12 247	0.16 201	0.11 161	0.17 270	0.10 186	0.17 266	0.10 169
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
RAFT-FEzeroshot	0.34 329	0.26 234	0.17 231	0.21 238	0.17 294	0.20 274	0.16 279	0.20 280	0.16 291	0.20 279	0.17 300	0.21 288	0.16 291	0.27 334	0.24 341	0.19 251	0.16 230	0.19 283	0.16 290	0.26 317	3.08 825

RAFT-FE	0.34 329	0.26 234	0.17 231	0.21 238	0.17 294	0.20 274	0.16 279	0.20 280	0.16 291	0.20 279	0.17 300	0.21 288	0.16 291	0.27 334	0.24 341	0.19 251	0.16 230	0.19 283	0.16 290	0.26 317	3.08 825

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 575	5.18 787	1.98 778	2.19 702	0.17 294	0.19 267	0.18 298	0.19 272	0.16 291	0.20 279	0.19 322	0.22 298	0.22 339	0.20 278	0.15 277	2.28 767	2.13 788	0.24 318	0.17 316	0.18 275	0.16 272

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

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

ACVNet	0.20 245	0.19 198	0.14 188	0.20 224	0.14 262	0.20 274	0.96 657	0.21 290	0.14 269	0.20 279	0.13 270	0.21 288	0.14 274	0.20 278	0.14 265	0.17 221	0.12 176	0.17 270	0.12 246	0.17 266	0.12 233

acv_ft	0.20 245	0.19 198	0.14 188	0.20 224	0.14 262	0.20 274	0.96 657	0.21 290	0.14 269	0.20 279	0.13 270	0.21 288	0.14 274	0.20 278	0.14 265	0.17 221	0.12 176	0.17 270	0.12 246	0.17 266	0.12 233

hitnet-ft	0.79 559	2.78 720	0.14 188	0.20 224	0.14 262	0.21 285	2.89 825	2.80 813	0.14 269	0.20 279	0.14 276	0.20 281	0.14 274	0.20 278	0.14 265	0.17 221	0.12 176	0.17 270	0.12 246	2.54 798	2.33 809

GwcNet-RSSM	0.77 555	2.77 717	0.14 188	0.20 224	0.14 262	0.20 274	2.67 823	2.78 811	0.14 269	0.20 279	0.14 276	0.20 281	0.14 274	0.21 290	0.14 265	0.17 221	0.12 176	0.17 270	0.12 246	2.52 790	2.31 807

CFNet-ft	0.55 496	1.57 587	0.14 188	0.20 224	0.14 262	0.20 274	2.53 818	1.61 733	0.14 269	0.20 279	0.14 276	0.20 281	0.14 274	0.20 278	0.14 265	0.17 221	0.12 176	0.17 270	0.12 246	1.56 727	1.24 740

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

arf5	0.27 290	0.17 189	0.07 101	0.16 174	0.07 157	0.20 274	2.56 821	0.20 280	0.13 263	0.21 290	0.18 317	0.11 196	0.18 315	0.19 272	0.13 259	0.09 112	0.07 108	0.24 318	0.12 246	0.17 266	0.19 304

GEAR-Net	0.22 263	0.46 322	0.27 308	0.29 276	0.17 294	0.21 285	0.17 289	0.21 290	0.17 301	0.21 290	0.17 300	0.21 288	0.17 303	0.21 290	0.17 296	0.28 310	0.26 318	0.20 289	0.16 290	0.20 283	0.16 272

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

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

PSMNet-RSSM	0.77 555	2.76 715	0.14 188	0.20 224	0.14 262	0.20 274	2.66 822	2.79 812	0.14 269	0.21 290	0.14 276	0.21 288	0.14 274	0.20 278	0.14 265	0.17 221	0.12 176	0.17 270	0.12 246	2.52 790	2.31 807

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

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

CAS++	0.17 230	0.27 237	0.21 272	0.10 100	0.21 330	0.15 232	0.22 318	0.10 171	0.21 328	0.22 295	0.10 187	0.19 276	0.18 315	0.10 174	0.19 314	0.20 259	0.19 288	0.18 280	0.10 186	0.19 282	0.18 296
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
WAO-6	0.22 263	0.23 216	0.22 281	0.23 246	0.22 333	0.22 290	0.22 318	0.22 296	0.22 332	0.22 295	0.22 339	0.22 298	0.22 339	0.22 296	0.22 329	0.22 269	0.22 301	0.22 298	0.22 334	0.22 294	0.22 315

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

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

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

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

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

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

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

AANet_RVC	1.26 689	0.31 249	4.99 831	5.93 822	0.20 320	0.25 312	0.20 308	0.25 314	0.20 324	0.23 301	0.19 322	0.25 320	0.20 331	0.25 318	0.20 322	5.66 839	4.76 833	0.26 330	0.30 455	0.24 311	0.27 376

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

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

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

RSGM-EC	0.24 275	0.24 224	0.15 214	0.22 241	0.15 277	0.22 290	0.15 272	0.22 296	0.15 282	0.24 308	0.15 286	0.22 298	0.15 287	0.22 296	1.19 694	0.20 259	0.17 260	0.24 318	0.14 272	0.20 283	0.14 253

acva	0.24 275	0.24 224	0.15 214	0.22 241	0.15 277	0.22 290	0.15 272	0.22 296	0.15 282	0.24 308	0.15 286	0.22 298	0.15 287	0.22 296	1.19 694	0.20 259	0.17 260	0.24 318	0.14 272	0.20 283	0.14 253

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

ACV-stereo	0.30 302	2.08 659	0.25 297	0.25 259	0.18 306	0.24 302	0.17 289	0.24 306	0.18 308	0.24 308	0.17 300	0.25 320	0.17 303	0.24 309	0.17 296	0.22 269	0.16 230	0.22 298	0.16 290	0.22 294	0.16 272

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

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

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

VIP-Stereo	0.70 534	2.97 724	2.43 790	2.49 730	0.16 288	0.25 312	0.16 279	0.25 314	0.16 291	0.25 316	0.18 317	0.25 320	0.16 291	0.26 330	0.16 286	1.86 724	1.26 704	0.23 307	0.15 285	0.23 306	0.15 267

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

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

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

LoS	0.25 278	0.27 237	0.25 297	0.25 259	0.25 347	0.25 312	0.25 339	0.26 321	0.25 349	0.25 316	0.25 358	0.25 320	0.25 353	0.25 318	0.25 349	0.26 300	0.25 314	0.25 325	0.26 361	0.26 317	0.25 330
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MMNet	0.44 424	1.24 561	0.17 231	0.25 259	0.17 294	0.25 312	0.18 298	1.26 704	0.93 659	0.25 316	0.17 300	0.25 320	0.18 315	0.25 318	0.17 296	0.23 281	0.16 230	0.23 307	0.16 290	1.20 658	0.99 659

delet	0.43 411	1.21 553	0.17 231	0.25 259	0.17 294	0.25 312	0.18 298	1.26 704	0.95 666	0.25 316	0.17 300	0.25 320	0.17 303	0.25 318	0.17 296	0.23 281	0.16 230	0.22 298	0.16 290	1.18 652	0.98 658

UPFNet	0.42 408	1.20 507	0.17 231	0.24 252	0.17 294	0.25 312	0.17 289	1.19 650	0.90 649	0.25 316	0.17 300	0.24 313	0.17 303	0.25 318	0.17 296	0.22 269	0.17 260	0.22 298	0.16 290	1.15 642	0.93 650

SMOE	0.23 271	0.25 231	0.30 327	0.33 300	0.18 306	0.26 321	0.18 298	0.26 321	0.18 308	0.26 325	0.18 317	0.25 320	0.18 315	0.25 318	0.18 310	0.31 329	0.27 331	0.23 307	0.17 316	0.23 306	0.17 290

Select-FE	0.41 394	0.44 309	0.23 287	0.26 267	0.22 333	0.26 321	0.22 318	0.26 321	0.23 339	0.26 325	0.23 344	0.26 332	0.23 345	0.45 491	0.42 528	0.25 298	0.22 301	0.25 325	0.22 334	0.45 489	2.90 817

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

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

psm_up	0.43 411	1.19 506	0.17 231	0.25 259	0.18 306	0.25 312	0.19 304	1.26 704	0.91 652	0.26 325	0.17 300	0.25 320	0.17 303	0.25 318	0.17 296	0.22 269	0.17 260	0.23 307	0.16 290	1.18 652	0.99 659

small-0shot	0.35 341	1.92 653	0.27 308	0.27 272	0.27 355	0.27 326	0.27 350	0.27 325	0.27 368	0.27 330	0.27 368	0.26 332	0.27 370	0.27 334	0.26 354	0.27 304	0.26 318	0.26 330	0.26 361	0.26 317	0.27 376

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

PAM	0.39 380	1.88 643	0.34 373	0.37 318	0.41 521	0.45 488	0.22 318	0.28 326	0.23 339	0.28 331	0.24 352	0.29 342	0.23 345	0.29 343	0.23 337	0.38 373	0.32 375	0.38 415	0.37 514	0.32 346	0.22 315

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

ac_64	0.22 263	0.13 126	0.19 251	0.23 246	0.10 179	0.26 321	1.02 670	0.14 223	0.10 186	0.28 331	0.14 276	0.17 267	0.19 323	0.28 339	0.09 176	0.22 269	0.16 230	0.23 307	0.17 316	0.11 188	0.12 233

CFNet	1.37 696	5.27 796	0.19 251	5.49 819	0.19 312	0.28 328	0.19 304	0.28 326	0.19 317	0.28 331	0.19 322	0.28 336	4.35 846	0.28 339	0.19 314	0.23 281	0.17 260	0.23 307	4.21 855	4.81 832	0.17 290

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

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

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

ww3	0.31 311	1.61 590	0.19 251	0.30 279	0.19 312	0.29 331	0.29 376	0.30 336	0.19 317	0.30 339	0.19 322	0.30 349	0.19 323	0.30 347	0.19 314	0.28 310	0.18 281	0.27 335	0.23 342	0.27 323	0.18 296

MGE	0.32 322	1.81 621	0.19 251	0.29 276	0.19 312	0.29 331	0.23 329	0.30 336	0.19 317	0.30 339	0.19 322	0.30 349	0.19 323	0.30 347	0.19 314	0.28 310	0.18 281	0.27 335	0.23 342	0.27 323	0.18 296

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

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

MGW-Stereo	0.31 311	1.60 589	0.19 251	0.30 279	0.19 312	0.30 337	0.24 336	0.30 336	0.19 317	0.30 339	0.19 322	0.29 342	0.19 323	0.30 347	0.19 314	0.28 310	0.18 281	0.27 335	0.23 342	0.27 323	0.18 296

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

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

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

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

DANet	0.30 302	0.30 246	0.30 327	0.30 279	0.30 388	0.30 337	0.30 385	0.30 336	0.30 402	0.30 339	0.30 406	0.30 349	0.30 401	0.30 347	0.30 393	0.30 323	0.30 364	0.30 350	0.30 455	0.30 337	0.30 430
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoSA	0.32 322	0.52 350	0.34 373	0.31 289	0.31 437	0.30 337	0.30 385	0.31 345	0.30 402	0.31 349	0.31 451	0.31 356	0.30 401	0.31 355	0.31 435	0.30 323	0.32 375	0.31 357	0.31 466	0.31 343	0.31 440

DEFOM-Stereo	0.68 528	3.11 728	1.40 713	1.63 679	0.25 347	0.31 345	0.25 339	0.31 345	0.28 376	0.31 349	0.29 391	0.29 342	0.27 370	0.31 355	0.28 365	1.59 714	1.47 728	0.30 350	0.29 436	0.30 337	0.28 406

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

CASnet	0.35 341	0.51 348	0.44 460	0.32 296	0.31 437	0.24 302	0.34 470	0.36 362	0.25 349	0.31 349	0.37 499	0.30 349	0.33 473	0.25 318	0.45 537	0.37 359	0.37 437	0.33 367	0.35 505	0.34 358	0.37 485
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
tt_ll	0.31 311	0.91 437	0.23 287	0.31 289	0.23 339	0.31 345	0.23 329	0.33 352	0.25 349	0.31 349	0.24 352	0.33 365	0.25 353	0.32 358	0.24 341	0.28 310	0.28 339	0.28 343	0.28 421	0.29 333	0.27 376

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

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

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

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

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

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

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

HCRNet	1.22 686	7.11 816	3.00 802	3.55 770	0.33 464	0.29 331	0.14 263	0.19 272	0.15 282	0.33 360	0.29 391	0.25 320	0.14 274	0.22 296	0.33 459	3.64 807	3.00 806	0.76 607	0.32 474	0.18 275	0.13 246

iResNet_ROB	0.28 296	0.32 251	0.24 294	0.32 296	0.25 347	0.32 354	0.24 336	0.32 348	0.24 344	0.33 360	0.24 352	0.35 372	0.24 349	0.33 366	0.24 341	0.31 329	0.24 313	0.32 360	0.24 352	0.32 346	0.24 328

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

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

MyStereo04	0.55 496	3.72 750	0.59 522	0.49 405	0.41 521	0.36 366	0.32 444	0.37 370	0.31 449	0.34 363	0.46 550	0.35 372	0.32 461	0.35 370	0.33 459	0.49 475	0.45 490	0.34 377	0.32 474	0.35 371	0.43 520

FENet	0.54 492	1.52 582	1.19 639	1.41 662	0.23 339	0.35 362	0.23 329	0.35 358	0.23 339	0.34 363	0.23 344	0.35 372	0.23 345	0.35 370	0.23 337	1.40 697	1.07 632	0.32 360	0.23 342	0.33 353	0.23 317

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.35 341	0.44 309	0.45 462	0.49 405	0.30 388	0.37 375	0.30 385	0.36 362	0.30 402	0.36 371	0.29 391	0.36 377	0.29 391	0.36 376	0.30 393	0.46 460	0.39 452	0.32 360	0.24 352	0.32 346	0.25 330
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
MLCV	0.31 311	0.35 255	0.27 308	0.35 311	0.28 363	0.35 362	0.27 350	0.35 358	0.28 376	0.36 371	0.27 368	0.35 372	0.27 370	0.35 370	0.27 356	0.34 343	0.27 331	0.34 377	0.27 400	0.34 358	0.27 376

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

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

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

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

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

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

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

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

DISCO	1.11 632	0.39 275	5.28 833	0.39 331	0.20 320	0.39 389	0.27 350	0.39 384	0.22 332	0.38 380	0.20 331	0.38 391	0.20 331	6.95 860	0.22 329	0.30 323	0.21 294	0.27 335	0.21 330	5.25 841	0.21 311

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 366	0.35 255	0.56 516	0.63 484	0.29 376	0.36 366	0.29 376	0.36 362	0.29 386	0.39 387	0.29 391	0.36 377	0.29 391	0.36 376	0.29 383	0.62 525	0.57 538	0.35 393	0.29 436	0.36 382	0.29 415

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

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.33 328	0.39 275	0.26 304	0.39 331	0.26 354	0.40 391	0.26 346	0.40 393	0.26 363	0.39 387	0.26 363	0.39 396	0.26 363	0.39 396	0.26 354	0.37 359	0.25 314	0.37 407	0.25 355	0.37 387	0.37 485
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
Codiref-stereo	0.34 329	0.79 409	0.30 327	0.33 300	0.28 363	0.40 391	0.28 361	0.40 393	0.28 376	0.40 394	0.28 376	0.39 396	0.28 379	0.40 399	0.28 365	0.23 281	0.21 294	0.35 393	0.27 400	0.35 371	0.27 376

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

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

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

DCVSM-stereo	0.36 350	1.89 644	0.22 281	0.40 344	0.22 333	0.40 391	0.22 318	0.40 393	0.22 332	0.40 394	0.22 339	0.40 406	0.22 339	0.40 399	0.22 329	0.28 310	0.21 294	0.28 343	0.21 330	0.28 329	0.20 308

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

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

xx1	0.38 366	1.03 481	0.31 345	0.40 344	0.31 437	0.41 410	0.28 361	0.40 393	0.29 386	0.40 394	0.29 391	0.40 406	0.29 391	0.40 399	0.29 383	0.34 343	0.33 388	0.34 377	0.32 474	0.34 358	0.32 447

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

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

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

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

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

CRFU-Net	0.65 518	1.67 595	1.22 691	1.96 694	0.27 355	0.41 410	0.27 350	0.41 412	0.27 368	0.40 394	0.26 363	0.41 421	0.27 370	0.40 399	0.27 356	1.80 723	1.62 743	0.34 377	0.23 342	0.33 353	0.23 317

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

GES	0.66 520	2.34 685	0.29 323	0.41 359	0.29 376	0.41 410	0.29 376	0.42 431	0.29 386	0.40 394	0.41 525	0.41 421	0.30 401	0.51 535	0.29 383	0.32 332	0.29 354	0.32 360	2.46 824	2.49 786	0.30 430

AdaStereo	0.40 386	0.40 279	0.40 437	0.40 344	0.40 511	0.40 391	0.40 511	0.40 393	0.40 520	0.40 394	0.40 517	0.40 406	0.40 514	0.40 399	0.40 512	0.40 394	0.40 456	0.40 472	0.40 534	0.40 463	0.40 501
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
DDF-Stereo	0.43 411	1.15 500	0.57 520	0.53 458	0.32 451	0.41 410	0.32 444	0.41 412	0.32 461	0.41 411	0.32 462	0.41 421	0.32 461	0.40 399	0.32 447	0.52 493	0.50 518	0.38 415	0.31 466	0.39 449	0.31 440

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

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

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

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

IER	0.88 592	7.04 815	2.23 784	2.75 735	0.28 363	0.43 438	0.25 339	0.39 384	0.25 349	0.41 411	0.27 368	0.39 396	0.25 353	0.40 399	0.28 365	0.37 359	0.28 339	0.37 407	0.25 355	0.37 387	0.25 330

NINENet	0.69 531	3.87 756	1.20 642	1.98 695	0.05 127	0.40 391	0.04 109	0.40 393	0.05 136	0.41 411	0.04 116	0.41 421	0.05 132	0.40 399	0.05 129	1.79 722	1.56 735	0.34 377	0.22 334	0.34 358	0.23 317

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

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

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

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

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

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

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

testmc14	2.43 790	10.48 840	8.02 848	8.93 840	0.31 437	0.44 473	0.30 385	0.42 431	0.30 402	0.42 425	0.30 406	0.42 439	0.30 401	0.42 433	0.30 393	8.88 858	6.99 848	0.41 490	0.28 421	0.39 449	0.28 406

MCSU-Stereo	2.48 793	10.56 841	8.50 850	9.47 844	0.31 437	0.43 438	0.30 385	0.42 431	0.30 402	0.42 425	0.30 406	0.42 439	0.30 401	0.41 419	0.30 393	8.86 857	6.93 847	0.40 472	0.29 436	0.39 449	0.28 406

RAFT-Stereo-weight	0.45 447	1.90 646	0.34 373	0.42 369	0.36 486	0.43 438	0.35 475	0.42 431	0.34 482	0.42 425	0.34 479	0.44 484	0.34 480	0.41 419	0.34 474	0.38 373	0.32 375	0.38 415	0.32 474	0.38 400	0.33 456

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

LL-Strereo2	0.48 471	1.73 603	0.51 503	0.59 476	0.34 476	0.42 431	0.33 455	0.40 393	0.31 449	0.42 425	0.33 471	0.42 439	0.31 453	0.44 471	0.39 509	0.60 516	0.51 523	0.44 509	0.33 486	0.44 484	0.33 456

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

UCFNet_RVC	2.75 803	10.06 837	0.29 323	10.31 850	0.29 376	0.42 431	0.29 376	0.43 439	0.29 386	0.42 425	0.29 391	0.42 439	9.87 863	0.43 440	0.29 383	0.36 356	9.84 859	0.36 403	0.26 361	9.77 862	0.26 336

GCAP-Stereo-w-DA	0.60 503	5.10 783	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.44 471	0.30 393	0.44 418	0.37 437	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

TestStereo_HL3	2.76 804	0.41 292	11.46 854	14.11 853	0.30 388	0.45 488	0.29 376	0.43 439	0.29 386	0.43 432	0.29 391	0.43 448	0.28 379	0.44 471	0.30 393	13.57 863	10.32 861	0.41 490	0.27 400	0.38 400	0.27 376

TestStereo_HL2	2.73 801	0.41 292	11.06 851	14.13 854	0.30 388	0.44 473	0.28 361	0.43 439	0.29 386	0.43 432	0.28 376	0.43 448	0.29 391	0.43 440	0.28 365	13.51 862	10.37 862	0.41 490	0.27 400	0.38 400	0.27 376

GGDA	2.76 804	0.41 292	11.34 853	14.28 855	0.30 388	0.44 473	0.29 376	0.43 439	0.29 386	0.43 432	0.28 376	0.43 448	0.28 379	0.43 440	0.29 383	13.45 861	10.57 863	0.41 490	0.27 400	0.38 400	0.27 376

TestStereo-Hl	2.78 806	0.42 304	11.23 852	14.38 856	0.30 388	0.44 473	0.30 385	0.43 439	0.28 376	0.43 432	0.29 391	0.44 484	0.29 391	0.44 471	0.29 383	13.64 864	10.73 864	0.41 490	0.27 400	0.38 400	0.27 376

canet-new	0.44 424	1.82 629	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.44 471	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

bcnet-new	0.44 424	1.81 621	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

LWStereo	0.44 424	1.82 629	0.38 392	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

LMStereo	0.44 424	1.80 616	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.45 448	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

CR7Stereo	0.44 424	1.81 621	0.39 404	0.50 442	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.45 448	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

ARStereo	0.44 424	1.80 616	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

ARStereo-new	0.44 424	1.80 616	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

FCBStereo	0.44 424	1.79 615	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

PSGStereo	0.44 424	1.78 610	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 411	1.76 605	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.31 435	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.27 400	0.38 400	0.26 336

CHEStereo	0.44 424	1.78 610	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

TOTStereo	0.44 424	1.81 621	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.44 424	1.83 632	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

ACMStereo	0.60 503	5.12 784	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.44 471	0.30 393	0.44 418	0.37 437	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

KABStereo	0.43 411	1.76 605	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

KMOStereo	0.43 411	1.80 616	0.38 392	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-cres-4k	0.44 424	1.81 621	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 411	1.77 607	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 411	1.78 610	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.44 424	1.85 638	0.38 392	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 411	1.77 607	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.44 424	1.86 641	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.44 424	1.80 616	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.44 473	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.44 471	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.44 424	1.82 629	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 411	1.77 607	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.44 424	1.83 632	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.36 432	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

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

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

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

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

RCA-Stereo	0.51 485	3.22 732	0.34 373	0.44 380	0.34 476	0.44 473	0.34 470	0.43 439	0.34 482	0.43 432	0.34 479	0.44 484	0.33 473	0.43 440	0.33 459	0.38 373	0.29 354	0.38 415	0.29 436	0.38 400	0.29 415

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

error version	0.93 602	4.47 770	2.35 787	1.99 696	0.37 491	0.41 410	0.36 481	0.41 412	0.35 487	0.43 432	0.36 492	0.41 421	0.40 514	0.41 419	0.36 481	1.87 726	2.16 789	0.47 529	0.37 514	0.39 449	0.33 456

test_1	0.93 602	4.47 770	2.35 787	1.99 696	0.37 491	0.41 410	0.36 481	0.41 412	0.35 487	0.43 432	0.36 492	0.41 421	0.40 514	0.41 419	0.36 481	1.87 726	2.16 789	0.47 529	0.37 514	0.39 449	0.33 456

BARStereo	0.44 424	1.78 610	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.44 478	0.30 402	0.44 471	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.45 448	0.34 419	0.39 459	0.26 361	0.38 400	0.26 336

MUNStereo	0.44 424	1.81 621	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.44 473	0.30 385	0.44 478	0.30 402	0.44 471	0.30 406	0.44 484	0.30 401	0.44 471	0.30 393	0.45 448	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

RMAStereo	0.45 447	1.81 621	0.40 437	0.50 442	0.31 437	0.44 473	0.31 433	0.44 478	0.31 449	0.44 471	0.31 451	0.44 484	0.32 461	0.44 471	0.31 435	0.46 460	0.35 426	0.39 459	0.27 400	0.39 449	0.27 376

ATMStereo	0.46 456	1.99 656	0.40 437	0.51 453	0.31 437	0.44 473	0.31 433	0.44 478	0.31 449	0.44 471	0.31 451	0.44 484	0.31 453	0.44 471	0.32 447	0.47 467	0.35 426	0.39 459	0.27 400	0.39 449	0.27 376

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.38 366	0.43 306	0.36 385	0.48 398	0.32 451	0.45 488	0.32 444	0.45 487	0.32 461	0.45 483	0.32 462	0.45 494	0.32 461	0.45 491	0.32 447	0.44 418	0.33 388	0.41 490	0.29 436	0.41 474	0.29 415
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
fffy	0.38 366	0.43 306	0.33 359	0.46 385	0.33 464	0.45 488	0.32 444	0.45 487	0.32 461	0.45 483	0.32 462	0.45 494	0.33 473	0.45 491	0.32 447	0.38 373	0.38 445	0.38 415	0.37 514	0.37 387	0.36 479

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

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

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

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

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

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

GANet-RSSM	0.75 548	1.91 647	0.14 188	0.47 392	0.14 262	0.21 285	3.21 841	2.30 784	0.14 269	0.46 489	0.14 276	0.23 306	0.18 315	0.21 290	0.14 265	0.18 240	0.27 331	0.37 407	0.13 266	2.13 767	2.12 802

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

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

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

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

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

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

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

rgla	0.45 447	0.54 360	0.33 359	0.67 495	0.32 451	0.48 505	0.33 455	0.48 502	0.33 471	0.48 502	0.94 663	0.48 512	0.33 473	0.47 500	0.33 459	0.45 448	0.52 527	0.53 561	0.31 466	0.45 489	0.32 447

416test1013	0.49 477	0.80 412	0.33 359	0.67 495	0.33 464	0.48 505	0.41 520	0.48 502	0.39 517	0.48 502	0.93 658	0.52 546	0.32 461	0.52 540	0.38 495	0.49 475	0.51 523	0.53 561	0.37 514	0.51 528	0.36 479

416test	0.46 456	0.55 363	0.33 359	0.67 495	0.33 464	0.48 505	0.33 455	0.48 502	0.33 471	0.48 502	0.99 669	0.48 512	0.33 473	0.48 510	0.33 459	0.45 448	0.52 527	0.54 564	0.32 474	0.45 489	0.32 447

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

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

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

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

BUS	0.83 575	1.91 647	0.92 601	4.48 790	0.02 22	0.40 391	0.04 109	0.41 412	0.02 28	0.48 502	0.03 62	0.41 421	0.05 132	0.03 49	0.05 129	1.97 736	4.19 829	0.33 367	0.23 342	0.34 358	0.27 376

BSDual-CNN	0.81 567	1.91 647	0.92 601	4.48 790	0.02 22	0.42 431	0.06 158	0.41 412	0.02 28	0.48 502	0.03 62	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 736	4.19 829	0.33 367	0.23 342	0.34 358	0.27 376

hknet	1.10 630	1.85 638	3.49 819	4.48 790	0.02 22	0.42 431	0.06 158	0.41 412	0.02 28	0.48 502	0.03 62	0.41 421	0.03 59	0.42 433	0.03 58	4.39 815	4.19 829	0.33 367	0.23 342	0.34 358	0.27 376

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

UGAM-zero	0.51 485	2.17 669	0.39 404	0.53 458	0.36 486	0.50 523	0.36 481	0.50 519	0.36 497	0.49 512	0.36 492	0.50 533	0.35 486	0.50 525	0.36 481	0.49 475	0.37 437	0.47 529	0.35 505	0.46 494	0.34 465

UGAM	0.51 485	2.23 674	0.39 404	0.54 461	0.35 480	0.50 523	0.35 475	0.49 510	0.35 487	0.49 512	0.35 488	0.49 519	0.36 490	0.50 525	0.36 481	0.49 475	0.37 437	0.45 514	0.34 492	0.45 489	0.34 465

GCST	0.50 480	2.08 659	0.38 392	0.53 458	0.35 480	0.49 514	0.35 475	0.50 519	0.35 487	0.49 512	0.35 488	0.49 519	0.35 486	0.49 517	0.35 478	0.48 472	0.37 437	0.45 514	0.33 486	0.44 484	0.33 456

TorneroNet	0.66 520	0.53 356	0.50 497	0.50 442	0.64 592	1.06 638	0.70 612	0.50 519	0.51 575	0.49 512	0.69 614	0.49 519	0.50 568	0.48 510	1.15 685	0.71 546	0.49 510	1.14 661	1.08 686	0.49 515	0.49 545

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

PCWNet_CMD	2.80 808	9.82 835	0.32 354	10.09 849	0.32 451	0.49 514	0.33 455	3.34 820	0.33 471	0.49 512	0.33 471	0.49 519	8.73 859	0.48 510	0.33 459	0.41 402	9.22 854	0.42 506	0.29 436	9.55 861	0.31 440

CFNet_ucs	2.73 801	9.64 834	0.33 359	9.92 847	0.32 451	0.49 514	0.33 455	0.49 510	0.33 471	0.49 512	0.33 471	0.49 519	8.98 861	0.48 510	0.33 459	0.41 402	9.96 860	0.40 472	0.29 436	10.12 864	0.54 562

CFNet_pseudo	2.67 800	9.36 832	0.32 354	10.99 851	0.33 464	0.85 602	0.33 455	0.49 510	0.33 471	0.49 512	0.32 462	0.49 519	7.26 857	0.49 517	0.33 459	0.41 402	9.62 857	0.41 490	0.29 436	10.03 863	0.29 415

pcwnet_v2	2.66 799	9.89 836	0.33 359	9.89 846	0.32 451	0.50 523	0.32 444	0.49 510	0.33 471	0.49 512	0.34 479	0.49 519	8.76 860	0.48 510	0.33 459	0.41 402	9.58 856	0.40 472	0.29 436	9.01 859	0.63 583

ccnet	0.80 562	2.28 677	0.33 359	0.50 442	0.33 464	0.50 523	0.33 455	0.50 519	0.33 471	0.49 512	0.33 471	0.49 519	1.56 753	2.38 788	0.33 459	0.41 402	0.29 354	0.42 506	1.57 771	2.28 773	0.29 415

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

MSMDNet	2.65 798	10.14 838	0.33 359	9.74 845	0.32 451	0.87 605	0.33 455	2.95 815	0.68 607	0.49 512	0.34 479	0.49 519	5.70 853	0.49 517	0.33 459	0.42 416	9.57 855	0.41 490	0.31 466	8.36 856	0.65 591

GeoMambaStereo_RVC	0.56 499	2.49 696	1.46 718	0.55 468	0.30 388	0.53 542	0.26 346	0.47 497	0.29 386	0.50 525	0.31 451	0.51 544	0.29 391	0.44 471	0.28 365	0.53 496	0.31 369	0.57 569	0.29 436	0.51 528	0.27 376

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

Pro-Stereo	0.79 559	0.53 356	0.38 392	0.49 405	0.38 499	0.49 514	0.37 487	0.49 510	0.67 601	0.50 525	0.38 504	1.10 654	0.38 501	0.49 517	0.38 495	0.71 546	0.88 606	5.98 857	0.36 511	0.46 494	0.36 479

GSStereo	0.81 567	4.28 767	0.50 497	0.59 476	0.40 511	0.51 535	0.38 494	0.50 519	0.38 504	0.50 525	0.38 504	0.50 533	3.79 838	0.50 525	0.38 495	0.54 498	0.43 481	0.46 519	0.34 492	0.46 494	0.35 476

GS-Stereo							0.38 494	0.50 519	0.38 504	0.50 525	0.38 504	0.50 533	3.79 838	0.50 525	0.38 495	0.54 498	0.43 481	0.46 519	0.34 492	0.46 494	0.35 476

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

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

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

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

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

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

MyStereo07	0.60 503	3.72 750	0.48 484	0.49 405	0.41 521	0.36 366	0.32 444	0.49 510	0.43 540	0.51 535	0.42 536	0.49 519	0.43 537	0.51 535	0.64 587	0.49 475	0.45 490	0.34 377	0.32 474	0.35 371	0.43 520

ktn	0.72 540	0.53 356	1.08 627	1.14 581	0.51 568	1.22 699	1.36 751	0.51 533	0.59 588	0.51 535	0.51 576	0.69 583	1.20 687	0.67 575	0.51 566	0.51 491	0.49 510	0.58 571	0.66 615	0.52 532	0.53 559

ccs_rob	2.79 807	10.17 839	0.32 354	10.00 848	0.33 464	0.49 514	0.33 455	1.90 748	0.32 461	0.51 535	0.33 471	0.49 519	9.24 862	0.49 517	0.33 459	0.41 402	9.82 858	0.41 490	0.28 421	9.34 860	0.29 415

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

PAM_32	0.64 516	2.38 689	0.51 503	0.92 545	0.43 535	0.53 542	0.44 531	0.87 602	0.43 540	0.52 539	0.45 546	0.53 548	0.40 514	0.54 547	0.46 541	0.62 525	0.56 536	0.48 537	0.45 558	0.76 579	0.44 523

4D-IteraStereo	0.78 558	3.13 729	0.89 594	0.69 501	0.32 451	0.40 391	0.32 444	0.76 587	0.97 669	0.52 539	0.65 600	0.89 617	0.32 461	0.76 592	0.98 660	0.83 580	0.94 616	0.35 393	0.27 400	0.70 569	0.89 643

PhaseNet	1.74 718	6.34 814	4.81 829	6.77 828	0.24 344	0.80 592	0.53 569	0.48 502	0.22 332	0.53 542	0.28 376	0.48 512	0.25 353	0.40 399	0.32 447	6.39 845	4.61 832	0.46 519	0.38 528	0.25 314	0.18 296

GEAStereo	0.62 512	3.91 757	0.48 484	0.69 501	0.38 499	0.51 535	0.38 494	0.51 533	0.38 504	0.53 542	0.38 504	0.50 533	0.38 501	0.51 535	0.38 495	0.54 498	0.43 481	0.46 519	0.34 492	0.46 494	0.34 465

gasm-f	0.62 512	3.91 757	0.48 484	0.69 501	0.38 499	0.51 535	0.38 494	0.51 533	0.38 504	0.53 542	0.38 504	0.50 533	0.38 501	0.51 535	0.38 495	0.54 498	0.43 481	0.46 519	0.34 492	0.46 494	0.34 465

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

fffft	0.48 471	0.51 348	0.45 462	0.52 456	0.45 540	0.52 539	0.45 537	0.52 538	0.48 561	0.53 542	0.45 546	0.52 546	0.45 543	0.52 540	0.46 541	0.51 491	0.41 466	0.50 550	0.41 544	0.50 522	0.41 510
1: 1. 1
AEACV	1.12 633	0.52 350	3.12 815	3.24 753	0.86 636	0.53 542	0.49 558	0.60 559	0.47 554	0.53 542	0.49 566	0.55 556	0.45 543	0.55 551	0.47 549	3.01 795	3.88 826	0.71 597	0.60 599	0.80 588	0.48 539

base	0.56 499	2.58 700	1.43 715	0.48 398	0.27 355	0.54 547	0.31 433	0.53 540	0.30 402	0.54 548	0.26 363	0.46 498	0.31 453	0.52 540	0.28 365	0.49 475	0.28 339	0.45 514	0.32 474	0.57 544	0.26 336

Occ-G	1.12 633	0.52 350	3.72 824	3.50 768	0.50 562	0.56 550	0.47 547	0.54 543	0.46 548	0.54 548	0.41 525	0.54 552	0.42 532	0.52 540	0.42 528	3.42 806	4.02 828	0.52 558	0.45 558	0.51 528	0.44 523

iRaftStereo_RVC	0.97 607	3.17 731	2.30 786	2.42 727	0.38 499	0.54 547	0.38 494	0.54 543	0.38 504	0.54 548	0.38 504	0.54 552	0.38 501	0.54 547	0.38 495	2.38 776	2.34 793	0.49 542	0.36 511	0.49 515	0.36 479

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

MyStereo06	0.75 548	4.12 761	0.60 526	0.63 484	0.61 586	0.62 565	0.66 589	0.56 547	0.45 547	0.55 552	0.48 563	0.54 552	0.46 547	0.57 557	0.45 537	0.60 516	0.57 538	0.64 580	0.55 588	0.72 571	0.55 570

PA-Net	11.80 854	223.51 888	0.62 534	0.59 476	0.71 609	0.59 559	0.73 619	0.67 572	0.73 631	0.55 552	0.61 594	0.60 568	0.74 623	0.63 570	0.73 623	0.66 535	0.60 551	0.69 590	0.66 615	0.72 571	0.65 591
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ww	0.47 464	0.52 350	0.38 392	0.56 469	0.37 491	0.56 550	0.38 494	0.56 547	0.37 499	0.56 554	0.77 635	0.56 559	0.37 495	0.57 557	0.37 491	0.49 475	0.33 388	0.49 542	0.33 486	0.49 515	0.33 456

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

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

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

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

LL-Strereo	1.01 620	5.06 782	1.63 729	0.70 508	1.43 755	0.56 550	0.46 541	0.57 551	0.50 568	0.57 558	0.50 570	1.58 736	0.49 563	0.59 561	0.50 561	1.64 717	0.52 527	0.51 555	1.37 758	0.52 532	0.45 526

CASS	0.57 502	0.89 431	0.56 516	0.57 471	0.56 576	0.56 550	0.56 574	0.56 547	0.53 577	0.57 558	0.57 584	0.59 567	0.48 557	0.56 552	0.57 576	0.55 504	0.56 536	0.47 529	0.56 592	0.62 551	0.56 573
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
PML	0.46 456	1.36 572	0.29 323	0.58 473	0.30 388	0.57 557	0.29 376	0.57 551	0.29 386	0.57 558	0.29 391	0.57 563	0.29 391	0.56 552	0.29 383	0.52 493	0.30 364	0.53 561	0.31 466	0.53 536	0.30 430

MyStereo8	0.71 537	3.92 759	0.52 507	0.59 476	0.52 569	0.57 557	0.53 569	0.59 557	0.50 568	0.59 562	0.51 576	0.57 563	0.50 568	0.56 552	0.52 568	0.54 498	0.49 510	0.54 564	0.49 576	0.55 538	0.50 548

DNS	0.86 587	2.43 693	1.66 732	2.03 698	0.42 531	0.60 560	0.42 527	0.60 559	0.42 538	0.60 563	0.42 536	0.60 568	0.42 532	0.60 563	0.42 528	1.97 736	1.63 745	0.55 567	0.40 534	0.55 538	0.40 501

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

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

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

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

FCDSN-DC	0.41 394	0.59 374	0.64 541	0.54 461	0.33 464	0.50 523	0.37 487	0.42 431	0.40 520	0.61 565	0.43 539	0.50 533	0.49 563	0.38 388	0.32 447	0.28 310	0.23 308	0.26 330	0.22 334	0.35 371	0.28 406
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
test410	0.66 520	5.69 807	0.31 345	0.40 344	0.31 437	0.41 410	0.31 433	0.40 393	0.31 449	0.62 569	0.55 582	0.40 406	0.31 453	0.40 399	0.31 435	0.59 514	0.47 500	0.38 415	0.29 436	0.38 400	0.30 430

MonSter	0.60 503	0.64 383	0.52 507	0.62 482	0.44 536	2.07 757	0.44 531	0.62 564	0.44 543	0.62 569	0.44 541	0.62 573	0.44 539	0.62 565	0.44 534	0.58 511	0.42 476	0.62 576	0.46 561	0.58 547	0.42 517

CFNet_RVC	2.38 789	8.71 827	0.38 392	9.33 841	0.42 531	0.56 550	0.42 527	0.60 559	0.38 504	0.62 569	0.42 536	0.56 559	7.29 858	0.62 565	0.42 528	0.53 496	0.37 437	0.49 542	0.34 492	8.30 855	6.87 854

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

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

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

DispNO	1.00 610	0.63 381	0.43 458	3.45 764	0.44 536	0.65 568	0.43 530	0.64 567	0.43 540	0.64 573	0.43 539	0.64 575	3.03 816	0.64 571	0.43 533	4.55 818	0.43 481	0.63 578	0.43 555	0.63 552	0.43 520

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

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

test-3	0.98 609	4.13 763	1.85 753	1.85 685	0.61 586	0.69 573	0.37 487	0.63 565	0.61 591	0.66 577	0.51 576	0.73 594	0.44 539	0.57 557	0.54 572	1.68 718	1.81 758	0.40 472	0.43 555	0.66 555	0.50 548

MyStereo05	0.80 562	4.12 761	0.63 538	0.63 484	0.61 586	0.62 565	0.66 589	0.65 568	0.62 592	0.67 579	0.61 594	0.65 579	0.58 584	0.67 575	0.55 575	0.60 516	0.57 538	0.64 580	0.55 588	0.72 571	0.55 570

KSHMR	0.66 520	0.50 340	0.48 484	1.15 584	0.52 569	0.49 514	0.51 566	0.49 510	0.71 625	0.67 579	0.50 570	1.16 662	1.11 675	0.66 573	0.52 568	0.49 475	0.49 510	0.51 555	0.66 615	0.50 522	1.14 681

test_xeample3	1.10 630	1.81 621	0.61 532	0.84 532	0.49 558	0.77 585	0.66 589	0.92 612	1.40 761	0.68 581	0.46 550	0.78 600	0.54 578	1.72 743	1.48 764	1.34 691	1.52 731	1.35 738	1.67 796	1.33 717	1.55 759

mm2	0.69 531	0.69 387	0.69 561	0.69 501	0.69 603	0.69 573	0.69 606	0.69 574	0.69 612	0.69 582	0.69 614	0.69 583	0.69 611	0.69 578	0.69 609	0.69 539	0.69 577	0.69 590	0.69 625	0.69 564	0.69 599

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

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

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

MWDA-net	0.67 526	0.66 384	0.45 462	2.84 741	0.46 542	0.73 582	0.45 537	0.71 579	0.44 543	0.72 585	0.45 546	0.70 586	0.45 543	0.70 580	0.44 534	0.61 520	0.41 466	0.61 575	0.43 555	0.61 550	0.42 517

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

GStereo	0.75 548	2.98 725	1.68 733	0.69 501	0.39 509	0.72 580	0.41 520	0.72 583	0.34 482	0.73 588	0.41 525	0.72 590	0.49 563	0.74 589	0.47 549	0.69 539	0.48 506	0.74 603	0.40 534	0.69 564	0.44 523

MLG-Stereo	0.92 597	0.90 435	0.84 592	1.27 643	0.49 558	1.38 721	0.88 639	1.41 725	0.97 669	0.73 588	1.09 683	1.26 712	0.43 537	0.72 584	1.05 673	1.13 626	0.49 510	1.18 673	0.66 615	1.01 630	0.46 529

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

HH	0.71 537	2.54 697	0.74 575	1.10 575	0.32 451	0.41 410	0.37 487	0.69 574	0.78 635	0.73 588	0.90 648	0.75 597	1.00 656	0.84 606	0.69 609	0.69 539	0.40 456	0.35 393	0.26 361	0.35 371	0.26 336

HanStereo	0.71 537	2.54 697	0.74 575	1.10 575	0.32 451	0.41 410	0.37 487	0.69 574	0.78 635	0.73 588	0.90 648	0.75 597	1.00 656	0.84 606	0.69 609	0.69 539	0.40 456	0.35 393	0.26 361	0.35 371	0.26 336

iGMRVC	0.84 578	2.85 722	0.72 570	0.72 512	0.73 612	0.77 585	0.79 626	0.73 584	0.74 633	0.73 588	0.72 627	0.73 594	0.76 626	0.73 587	0.73 623	0.72 554	0.73 587	0.73 598	0.72 634	0.73 574	0.72 609

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

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

tt45	1.04 625	0.88 428	1.36 707	0.92 545	1.03 669	1.51 731	0.79 626	0.70 578	0.88 647	0.74 594	0.90 648	1.60 738	0.72 621	1.60 737	0.75 628	0.91 586	0.78 595	1.52 748	0.79 645	1.14 639	1.32 746

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

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

GCAP-Stereo	0.75 548	4.15 764	0.42 456	0.75 520	0.35 480	0.78 587	0.40 511	0.79 590	0.38 504	0.78 598	0.36 492	0.78 600	0.36 490	0.79 594	0.39 509	0.75 562	0.39 452	0.76 607	0.39 532	0.75 576	0.39 499

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

PointNet	0.60 503	0.75 400	0.49 491	0.79 523	0.50 562	0.79 590	0.49 558	0.79 590	0.49 563	0.80 601	0.49 566	0.79 602	0.49 563	0.80 596	0.49 558	0.63 529	0.40 456	0.63 578	0.40 534	0.63 552	0.40 501

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

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

MGA	0.73 544	0.76 403	0.60 526	0.92 545	1.17 689	0.81 595	0.59 581	0.84 600	0.62 592	0.81 604	0.59 588	0.84 611	0.60 588	0.81 599	0.61 585	0.71 546	0.53 531	0.89 626	0.53 584	0.75 576	0.54 562

CAR	0.72 540	0.76 403	0.59 522	0.84 532	1.19 693	0.81 595	0.58 577	0.81 596	0.58 583	0.81 604	0.58 586	0.83 609	0.59 586	0.82 600	0.59 581	0.71 546	0.49 510	0.73 598	0.68 621	0.87 599	0.52 556

MSE-Stereo	0.72 540	0.76 403	0.59 522	0.84 532	1.19 693	0.81 595	0.58 577	0.81 596	0.58 583	0.81 604	0.58 586	0.83 609	0.59 586	0.82 600	0.59 581	0.71 546	0.49 510	0.73 598	0.68 621	0.87 599	0.52 556

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

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

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

monster-pro	0.75 548	1.67 595	0.64 541	0.89 538	0.57 578	0.86 604	0.56 574	0.87 602	0.56 580	0.87 610	0.57 584	0.88 614	0.57 581	0.87 611	0.57 576	0.79 569	0.58 542	0.76 607	0.54 586	0.77 581	0.54 562

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

DDUNet	0.81 567	2.45 694	0.57 520	0.90 540	0.60 581	0.88 606	0.59 581	0.90 607	0.60 589	0.88 612	0.60 590	0.90 618	0.58 584	0.88 613	0.60 583	0.84 582	0.60 551	0.86 624	0.57 595	0.86 598	0.60 578

DCRE	0.84 578	1.89 644	0.77 580	0.94 552	0.72 611	0.88 606	0.73 619	0.87 602	0.78 635	0.90 613	0.71 624	0.88 614	0.67 600	0.88 613	0.73 623	0.81 575	0.68 571	0.81 616	0.70 629	0.82 593	0.70 602

UDG	0.80 562	2.21 673	0.60 526	0.91 542	0.60 581	0.90 609	0.58 577	0.88 606	0.60 589	0.90 613	0.60 590	0.88 614	0.60 588	0.90 616	0.58 578	0.86 584	0.60 551	0.84 622	0.59 598	0.84 596	0.61 579

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

DGTPSM_ROB	0.93 602	1.00 463	0.92 601	0.94 552	0.96 655	0.91 610	0.92 646	0.91 609	0.96 668	0.91 615	0.96 664	0.93 624	0.92 646	0.94 624	0.92 648	0.92 589	0.92 612	0.90 627	0.92 662	0.94 618	0.91 647

Selective-RAFT-Error	0.88 592	0.84 419	0.98 607	0.86 537	0.97 656	0.88 606	0.95 655	0.84 600	0.99 672	0.92 617	0.82 644	0.84 611	0.98 655	0.87 611	0.97 659	0.81 575	0.83 603	0.79 611	0.82 654	0.79 585	0.85 637

pmcnn	0.92 597	0.92 442	0.92 601	0.92 545	0.92 646	0.92 611	0.92 646	0.92 612	0.92 657	0.92 617	0.92 656	0.92 621	0.92 646	0.92 622	0.92 648	0.92 589	0.92 612	0.92 633	0.92 662	0.92 609	0.92 648

DPSM_ROB	0.92 597	0.91 437	0.91 599	0.91 542	0.92 646	0.92 611	0.92 646	0.92 612	0.91 652	0.93 619	0.91 653	0.92 621	0.90 640	0.91 618	0.92 648	0.92 589	0.91 610	0.91 630	0.92 662	0.93 614	0.93 650

DPSM	0.92 597	0.91 437	0.91 599	0.91 542	0.92 646	0.92 611	0.92 646	0.92 612	0.91 652	0.93 619	0.91 653	0.92 621	0.90 640	0.91 618	0.92 648	0.92 589	0.91 610	0.91 630	0.92 662	0.93 614	0.93 650

MoCha-V2	2.11 763	26.97 860	0.78 582	0.92 545	0.77 624	0.96 616	0.72 618	0.90 607	0.72 628	0.94 621	0.70 618	0.90 618	0.71 620	0.91 618	0.71 620	0.85 583	0.71 584	0.88 625	0.69 625	0.87 599	0.67 595

ToySt	0.92 597	2.11 663	0.90 597	0.95 554	0.79 627	0.99 618	0.78 625	0.94 616	0.81 644	0.94 621	0.78 638	0.95 627	0.77 628	0.94 624	0.86 643	0.91 586	0.79 597	0.85 623	0.77 641	0.89 603	0.73 613

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

RAFT-Stereo	0.81 567	0.96 450	0.67 551	0.95 554	0.67 599	0.95 614	0.68 598	0.95 618	0.68 607	0.95 623	0.68 609	0.96 628	0.68 605	0.96 628	0.68 601	0.94 595	0.68 571	0.94 640	0.68 621	0.94 618	0.68 597
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
StereoNetSlim22	1.00 610	1.00 463	1.00 609	1.00 562	1.00 658	1.00 619	1.00 660	1.00 620	1.00 673	1.00 625	1.00 670	1.00 631	1.00 656	1.00 632	1.00 662	1.00 605	1.00 618	1.00 648	1.00 673	1.00 623	1.00 661

StereoNetSlim	1.00 610	1.00 463	1.00 609	1.00 562	1.00 658	1.00 619	1.00 660	1.00 620	1.00 673	1.00 625	1.00 670	1.00 631	1.00 656	1.00 632	1.00 662	1.00 605	1.00 618	1.00 648	1.00 673	1.00 623	1.00 661

LGCAT	1.00 610	1.00 463	1.00 609	1.00 562	1.00 658	1.00 619	1.00 660	1.00 620	1.00 673	1.00 625	1.00 670	1.00 631	1.00 656	1.00 632	1.00 662	1.00 605	1.00 618	1.00 648	1.00 673	1.00 623	1.00 661

LiteMatch	1.13 635	0.73 395	2.80 800	3.23 751	0.61 586	0.83 600	0.68 598	0.73 584	0.69 612	1.00 625	0.77 635	0.94 625	0.57 581	0.82 600	0.64 587	2.97 793	2.43 795	0.68 587	0.32 474	0.56 541	0.70 602

Lsterematch	1.13 635	0.73 395	2.80 800	3.23 751	0.61 586	0.83 600	0.68 598	0.73 584	0.69 612	1.00 625	0.77 635	0.94 625	0.57 581	0.82 600	0.64 587	2.97 793	2.43 795	0.68 587	0.32 474	0.56 541	0.70 602

Test_v1	1.00 610	1.00 463	1.00 609	1.00 562	1.00 658	1.00 619	1.00 660	1.00 620	1.00 673	1.00 625	1.00 670	1.00 631	1.00 656	1.00 632	1.00 662	1.00 605	1.00 618	1.00 648	1.00 673	1.00 623	1.00 661

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

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

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

Selective-RAFT	0.89 594	0.89 431	0.72 570	1.16 589	0.78 625	1.06 638	0.82 636	0.87 602	0.97 669	1.00 625	0.91 653	0.90 618	1.00 656	0.89 615	0.93 652	0.83 580	0.83 603	0.82 620	0.82 654	0.81 591	0.82 631

GANet	1.00 610	1.00 463	1.00 609	1.00 562	1.00 658	1.00 619	1.00 660	1.00 620	1.00 673	1.00 625	1.00 670	1.00 631	1.00 656	1.00 632	1.00 662	1.00 605	1.00 618	1.00 648	1.00 673	1.00 623	1.00 661

TDLM	1.00 610	1.00 463	1.00 609	1.00 562	1.00 658	1.00 619	1.00 660	1.00 620	1.00 673	1.00 625	1.00 670	1.00 631	1.00 656	1.00 632	1.00 662	1.00 605	1.00 618	1.00 648	1.00 673	1.00 623	1.00 661

CVANet_RVC	1.00 610	1.00 463	1.00 609	1.00 562	1.00 658	1.00 619	1.00 660	1.00 620	1.00 673	1.00 625	1.00 670	1.00 631	1.00 656	1.00 632	1.00 662	1.00 605	1.00 618	1.00 648	1.00 673	1.00 623	1.00 661

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

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

AdaDepth	0.86 587	0.93 446	0.71 567	1.01 569	1.07 673	1.02 635	0.71 615	1.00 620	0.71 625	1.01 638	0.71 624	1.00 631	0.72 621	1.14 660	0.71 620	0.92 589	0.64 560	0.90 627	0.64 608	0.89 603	0.69 599

trnet	1.01 620	1.01 475	1.01 619	1.01 569	1.01 666	1.01 629	1.01 668	1.01 631	1.01 680	1.01 638	1.01 677	1.01 642	1.01 666	1.01 642	1.01 669	1.01 612	1.01 626	1.01 655	1.01 682	1.01 630	1.01 669

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

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

AIO-Stereo	0.84 578	0.66 384	0.70 564	0.83 531	0.67 599	0.98 617	0.82 636	1.14 641	0.72 628	1.03 644	0.74 631	1.03 647	1.09 674	0.99 630	0.45 537	1.04 613	0.73 587	0.95 642	0.74 636	0.94 618	0.46 529

DPSimNet_ROB	0.97 607	1.18 505	0.81 589	1.10 575	0.91 643	1.02 635	0.82 636	1.04 636	0.91 652	1.03 644	0.86 647	1.28 716	0.82 636	1.03 648	0.89 645	1.17 630	0.81 602	1.02 656	0.82 654	1.08 635	0.81 629

GLC_STEREO	1.07 627	1.01 475	1.06 625	1.07 573	1.05 671	1.06 638	1.08 675	1.08 637	1.05 685	1.07 646	1.06 681	1.08 650	1.05 669	1.06 649	1.10 678	1.07 615	1.09 638	1.05 659	1.05 685	1.06 634	1.12 676

Abc-Net	2.32 782	24.75 852	1.14 631	1.17 590	1.17 689	1.11 647	1.15 682	1.17 647	1.21 746	1.08 647	1.16 690	1.12 659	1.14 679	1.09 653	1.17 691	1.09 617	1.16 650	1.17 668	1.17 695	1.16 644	1.11 674
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AF-Net	2.37 787	25.71 856	1.17 635	1.13 580	1.15 684	1.15 651	1.18 687	1.19 650	1.16 693	1.10 648	1.15 687	1.10 654	1.18 685	1.12 659	1.15 685	1.10 619	1.10 641	1.17 668	1.15 692	1.16 644	1.12 676

NCC-stereo	2.36 785	25.52 855	1.17 635	1.15 584	1.17 689	1.11 647	1.11 676	1.15 642	1.16 693	1.10 648	1.16 690	1.10 654	1.15 680	1.14 660	1.13 682	1.09 617	1.11 642	1.15 663	1.16 694	1.17 649	1.17 686

edge stereo	2.43 790	27.07 861	1.14 631	1.06 572	1.14 682	1.08 641	1.17 686	1.16 645	1.14 691	1.10 648	1.16 690	1.09 652	1.16 684	1.10 655	1.16 689	1.10 619	1.11 642	1.16 664	1.19 696	1.13 638	1.11 674

HSM-Net_RVC	0.95 605	1.17 503	0.78 582	1.18 591	0.71 609	1.16 652	0.75 621	1.09 639	0.80 641	1.10 648	0.75 632	1.17 663	0.74 623	1.17 663	0.80 636	1.13 626	0.73 587	1.17 668	0.77 641	1.16 644	0.72 609
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MSMD_ROB	1.19 637	1.10 495	0.70 564	1.10 575	0.60 581	1.10 644	0.70 612	1.10 640	0.70 620	1.10 648	0.70 618	1.10 654	0.70 615	7.00 861	0.70 618	1.10 619	0.70 580	1.10 660	0.70 629	1.10 636	0.70 602

Wavelet-MonSter	1.00 610	1.21 553	0.76 578	1.94 691	1.01 666	1.11 647	0.76 623	1.15 642	0.76 634	1.11 653	0.76 633	1.14 660	0.76 626	1.11 657	0.76 630	1.21 679	0.90 608	1.02 656	0.71 632	1.02 632	0.71 608

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 595	0.86 423	0.89 594	1.25 641	0.69 603	1.05 637	0.81 633	1.16 645	0.50 568	1.12 654	0.97 666	0.72 590	0.82 636	1.06 649	0.95 657	0.61 520	0.87 605	1.03 658	0.85 659	1.04 633	1.01 669

RP	2.33 783	25.00 853	1.13 630	1.15 584	1.15 684	1.10 644	1.15 682	1.15 642	1.15 692	1.12 654	1.15 687	1.09 652	1.13 676	1.10 655	1.15 685	1.11 624	1.09 638	1.16 664	1.12 689	1.16 644	1.17 686

RGC	2.36 785	25.48 854	1.19 639	1.15 584	1.15 684	1.10 644	1.16 685	1.17 647	1.16 693	1.12 654	1.16 690	1.11 658	1.13 676	1.09 653	1.18 692	1.10 619	1.15 649	1.16 664	1.12 689	1.14 639	1.12 676

MEA-ACV	1.66 714	0.87 425	0.61 532	11.81 852	1.35 748	1.50 730	0.71 615	1.23 702	0.92 657	1.13 657	0.96 664	1.69 744	0.70 615	1.23 712	1.16 689	1.54 712	1.20 655	1.58 750	0.85 659	1.12 637	0.95 653

MWSP-net	0.96 606	0.75 400	0.49 491	4.84 810	0.48 554	1.28 705	0.52 567	1.20 653	0.51 575	1.14 658	0.70 618	1.00 631	0.56 579	0.90 616	0.69 609	0.76 565	0.60 551	0.95 642	0.56 592	0.73 574	0.45 526

stereogan	2.33 783	24.38 851	1.18 637	1.18 591	1.18 692	1.14 650	1.18 687	1.19 650	1.19 700	1.14 658	1.18 694	1.14 660	1.18 685	1.14 660	1.18 692	1.14 628	1.14 648	1.19 675	1.19 696	1.15 642	1.19 690

Nwc_Net	2.37 787	25.95 857	1.15 633	1.14 581	1.15 684	1.08 641	1.14 680	1.17 647	1.16 693	1.14 658	1.15 687	1.08 650	1.15 680	1.11 657	1.14 683	1.10 619	1.11 642	1.16 664	1.09 688	1.16 644	1.15 682

999	1.00 610	1.12 496	0.59 522	1.10 575	1.21 741	1.09 643	0.52 567	1.08 637	1.43 763	1.18 661	1.35 755	0.98 630	0.52 574	0.91 618	0.85 642	0.72 554	1.46 727	0.83 621	0.98 670	0.68 560	1.41 754

FAT-Stereo	2.46 792	26.05 858	1.23 693	1.23 640	1.22 743	1.20 653	1.24 737	1.23 702	1.23 748	1.19 662	1.22 742	1.21 710	1.24 736	1.20 665	1.24 745	1.21 679	1.17 653	1.22 729	1.25 749	1.20 658	1.24 740

DisPM	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

CrosDoStereo	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

PFNet+	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

LCNet	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

HHNet	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

Patchmatch Stereo++	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

STrans-v2	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

TransformOpticalFlow	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

OMP-Stereo	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

IIG-Stereo	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

NF-Stereo	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

OCTAStereo	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

PSM-softLoss	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

KMStereo	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

NRIStereo	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

PSM-adaLoss	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

PSM-AAD	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

FTStereo	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

ROB_FTStereo_v2	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

ROB_FTStereo	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

Consistency-Raft	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

KYRaft	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

HUI-Stereo	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

ASMatch	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

DeepStereo_LL	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

DEmStereo	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

SST-Stereo	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

THIR-Stereo	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

RAFT_R40	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

DRaft	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

PFNet	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

GrayStereo	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

RE-Stereo	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

Pruner-Stereo	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

TVStereo	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

DeepStereo_RVC	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

RAFT-RH_RVC	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

IRAFT_RVC	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

RAFT-345	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

iRAFT	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

CRE-IMP	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

GMM-Stereo	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

RAFT-IKP	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

Prome-Stereo	1.20 639	1.20 507	1.20 642	1.20 593	1.20 695	1.20 653	1.20 689	1.20 653	1.20 701	1.20 663	1.20 695	1.20 665	1.20 687	1.20 665	1.20 696	1.20 633	1.20 655	1.20 679	1.20 699	1.20 658	1.20 691

S-Stereo	2.51 794	26.86 859	1.23 693	1.22 638	1.22 743	1.24 701	1.25 738	1.22 700	1.24 749	1.21 708	1.24 746	1.19 664	1.27 738	1.19 664	1.24 745	1.19 631	1.20 655	1.25 731	1.19 696	1.24 710	1.23 739

CroCo-Stereo	0.73 544	1.22 559	0.25 297	1.22 638	0.25 347	1.22 699	0.25 339	1.22 700	0.25 349	1.22 709	0.25 358	1.22 711	0.25 353	1.22 711	0.25 349	1.22 681	0.26 318	1.21 726	0.25 355	1.22 707	0.25 330
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
Hybrid-DGEV	1.03 624	1.75 604	0.80 586	1.28 647	0.78 625	1.26 702	0.80 629	1.26 704	0.78 635	1.26 710	0.78 638	1.26 712	0.78 630	1.26 713	0.78 632	1.15 629	0.75 590	1.14 661	0.74 636	1.14 639	0.75 617

CroCo-Stereo Lap2	0.77 555	1.29 563	0.29 323	1.27 643	0.29 376	1.27 703	0.26 346	1.26 704	0.26 363	1.26 710	0.26 363	1.27 715	0.26 363	1.26 713	0.27 356	1.27 684	0.27 331	1.27 732	0.27 400	1.27 713	0.27 376

Hybrid-DGEV-2	1.05 626	1.83 632	0.83 590	1.33 654	0.82 633	1.30 706	0.81 633	1.26 704	0.79 639	1.29 712	0.79 640	1.26 712	0.80 632	1.26 713	0.79 633	1.20 633	0.78 595	1.18 673	0.77 641	1.20 658	0.77 622

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

vfmstereo	1.56 706	3.35 736	2.69 794	3.52 769	0.91 643	1.31 708	0.91 644	1.31 711	0.90 649	1.31 713	0.90 648	1.31 717	0.90 640	1.32 719	0.91 647	3.30 801	2.44 798	1.17 668	0.80 647	1.17 649	0.80 626

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

vfm_20000	1.59 708	3.45 741	2.74 797	3.61 774	0.93 650	1.33 711	0.92 646	1.33 714	0.93 659	1.33 716	0.93 658	1.33 720	0.91 644	1.33 721	0.93 652	3.35 804	2.48 799	1.19 675	0.81 652	1.19 654	0.83 634

onlyftn100k	1.59 708	3.54 743	2.69 794	3.56 771	0.92 646	1.33 711	0.93 654	1.33 714	0.93 659	1.33 716	0.92 656	1.33 720	0.92 646	1.33 721	0.93 652	3.30 801	2.53 800	1.20 679	0.83 657	1.22 707	0.83 634

L400	1.29 692	1.38 575	1.00 609	4.01 785	1.03 669	1.42 727	0.92 646	1.42 727	0.91 652	1.33 716	1.01 677	1.39 728	0.92 646	1.40 728	1.09 677	1.31 687	0.92 612	1.21 726	0.95 669	1.30 716	0.88 639

L500	1.30 693	1.33 569	1.01 619	4.69 804	0.84 634	1.35 716	0.95 655	1.38 722	0.94 664	1.33 716	0.98 667	1.36 725	0.91 644	1.40 728	1.08 675	1.28 686	0.90 608	1.21 726	0.99 672	1.23 709	0.90 646

LiteMatch*	2.07 751	1.30 565	5.73 836	6.28 825	0.79 627	1.33 711	0.80 629	1.30 710	1.02 681	1.33 716	0.84 646	1.33 720	0.97 653	1.28 717	1.04 671	6.05 843	5.89 839	1.28 733	0.76 639	1.28 714	0.88 639

20000	1.60 711	3.48 742	2.79 799	3.62 775	0.93 650	1.34 714	0.92 646	1.34 716	0.93 659	1.34 721	0.93 658	1.34 723	0.92 646	1.34 723	0.93 652	3.28 800	2.54 801	1.19 675	0.81 652	1.19 654	0.83 634

123456	1.60 711	3.43 739	2.70 796	3.59 772	0.94 653	1.34 714	0.92 646	1.34 716	0.94 664	1.34 721	0.93 658	1.34 723	0.92 646	1.34 723	0.93 652	3.31 803	2.70 803	1.20 679	0.83 657	1.20 658	0.81 629

PS-NSSS	1.38 697	1.39 577	1.34 697	1.34 655	1.35 748	1.38 721	1.37 756	1.35 718	1.38 760	1.34 721	1.34 754	1.39 728	1.38 749	1.70 742	1.40 761	1.36 694	1.36 719	1.36 740	1.37 758	1.37 719	1.36 751

CC-Net-ROB	1.36 695	1.33 569	1.33 696	1.36 658	1.38 752	1.36 719	1.33 746	1.37 721	1.34 754	1.35 724	1.36 757	1.38 727	1.34 744	1.38 727	1.38 760	1.35 692	1.38 722	1.33 735	1.35 755	1.43 721	1.34 749

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 694	1.35 571	1.35 699	1.35 657	1.35 748	1.35 716	1.35 749	1.36 719	1.35 757	1.36 725	1.35 755	1.36 725	1.36 746	1.36 725	1.35 756	1.35 692	1.35 718	1.35 738	1.35 755	1.35 718	1.35 750

RASNet	1.49 699	1.65 593	1.45 717	1.38 660	1.43 755	1.47 729	1.36 751	1.38 722	1.36 758	1.39 726	1.60 772	1.45 733	1.45 752	1.51 734	2.21 817	1.53 711	1.36 719	1.36 740	1.36 757	1.66 734	1.36 751

qqai	1.22 686	1.38 575	1.12 628	1.39 661	1.14 682	1.40 723	1.14 680	1.41 725	1.12 689	1.40 727	1.11 686	1.40 731	1.13 676	1.41 730	1.15 685	1.25 682	0.97 617	1.24 730	1.01 682	1.24 710	0.96 654

MM-Stereo_test2	1.19 637	1.85 638	1.05 623	1.46 664	0.94 653	1.36 719	0.99 659	1.36 719	0.95 666	1.41 728	0.98 667	1.40 731	0.96 652	1.37 726	0.95 657	1.37 696	1.06 630	1.33 735	0.93 667	1.29 715	0.89 643

BLMT-Stereo	1.53 702	1.36 572	1.06 625	1.42 663	1.23 747	1.41 725	1.07 673	1.43 728	1.12 689	1.42 729	1.06 681	1.83 750	1.07 671	1.42 732	1.07 674	1.27 684	1.38 722	6.80 858	1.00 673	1.26 712	1.00 661

MM-Stereo_test3	1.27 690	2.07 658	1.18 637	1.60 675	1.02 668	1.45 728	1.01 668	1.40 724	1.04 683	1.44 730	1.03 680	1.46 734	1.02 667	1.44 733	1.02 670	1.51 709	1.12 645	1.32 734	0.98 670	1.38 720	0.97 656

11t	1.27 690	2.70 707	1.34 697	1.32 653	0.89 639	1.30 706	1.34 748	1.64 736	0.57 582	1.45 731	0.72 627	1.05 649	1.29 740	1.07 652	1.29 752	1.49 703	1.02 627	0.97 646	1.15 692	1.48 723	1.31 744

ssnet_v2	0.68 528	1.96 655	1.25 695	0.29 276	0.20 320	0.30 337	0.20 308	0.29 331	0.22 332	1.50 732	0.20 331	0.31 356	0.20 331	0.27 334	0.22 329	0.24 291	1.49 729	0.26 330	0.18 323	3.90 809	0.19 304

ww1	1.21 685	1.55 584	0.93 606	1.59 671	0.88 638	1.57 733	0.88 639	1.58 730	0.88 647	1.57 733	0.93 658	1.58 736	0.88 639	1.58 735	0.88 644	1.49 703	0.88 606	1.46 743	0.86 661	1.46 722	0.86 638

FlowAnything_test	1.02 622	1.72 598	0.71 567	1.59 671	0.70 607	1.61 735	0.69 606	1.61 733	0.70 620	1.60 734	0.70 618	1.61 741	0.69 611	1.61 739	0.70 618	0.81 575	0.58 542	0.81 616	0.55 588	0.81 591	0.56 573

FlowAnything	1.02 622	1.71 597	0.72 570	1.59 671	0.69 603	1.60 734	0.69 606	1.61 733	0.70 620	1.60 734	0.69 614	1.60 738	0.69 611	1.61 739	0.69 609	0.81 575	0.58 542	0.81 616	0.56 592	0.82 593	0.56 573

CFNet-RSSM	0.91 595	4.89 775	0.34 373	0.44 380	1.07 673	1.62 737	1.40 758	0.91 609	0.35 487	1.60 734	1.39 762	0.64 575	0.34 480	0.44 471	0.33 459	0.41 402	0.35 426	0.75 605	0.30 455	0.41 474	0.29 415

gwcnet-sp	0.82 572	1.72 598	1.48 720	0.39 331	0.15 277	0.31 345	0.21 313	0.20 280	0.25 349	1.61 737	0.23 344	0.28 336	0.26 363	0.20 278	0.15 277	0.24 291	1.33 713	0.32 360	0.16 290	6.75 848	0.23 317

scenet	0.82 572	1.72 598	1.48 720	0.39 331	0.15 277	0.31 345	0.21 313	0.20 280	0.25 349	1.61 737	0.23 344	0.28 336	0.26 363	0.20 278	0.15 277	0.24 291	1.33 713	0.32 360	0.16 290	6.75 848	0.23 317

ssnet	0.82 572	1.72 598	1.48 720	0.39 331	0.15 277	0.31 345	0.21 313	0.20 280	0.25 349	1.61 737	0.23 344	0.28 336	0.26 363	0.20 278	0.15 277	0.24 291	1.33 713	0.32 360	0.16 290	6.75 848	0.23 317

DPSMNet_ROB	1.60 711	1.59 588	1.70 734	1.59 671	1.59 762	1.61 735	1.61 768	1.60 732	1.60 768	1.62 740	1.59 771	1.60 738	1.60 756	1.60 737	1.59 768	1.59 714	1.60 742	1.59 751	1.59 776	1.59 730	1.59 765

L4000	1.46 698	1.52 582	1.21 689	4.04 786	1.10 678	1.51 731	1.07 673	1.57 729	1.09 687	1.64 741	1.20 695	1.56 735	1.21 733	1.76 745	1.14 683	1.58 713	1.06 630	1.41 742	1.08 686	1.51 726	0.97 656

FAST (zero-shot)	0.87 591	1.55 584	0.42 456	1.57 669	0.42 531	1.62 737	0.45 537	1.59 731	0.42 538	1.66 742	0.44 541	1.62 742	0.42 532	1.59 736	0.42 528	0.64 531	0.43 481	0.64 580	0.42 552	0.67 558	0.46 529

FETStereo	1.53 702	1.64 592	1.01 619	4.86 811	1.22 743	1.73 739	1.00 660	1.74 741	1.06 686	1.67 743	1.22 742	1.71 746	1.02 667	1.78 749	1.11 679	1.51 709	1.13 646	1.60 752	1.03 684	1.71 736	0.92 648

CGFBStereo	1.54 704	1.61 590	1.00 609	4.82 808	1.22 743	1.75 740	1.06 672	1.71 740	1.04 683	1.69 744	1.22 742	1.68 743	1.08 673	1.81 751	1.04 671	1.50 706	1.13 646	1.70 756	1.13 691	1.72 738	0.89 643

HBP-ISP	1.24 688	1.72 598	1.65 730	1.15 584	0.76 621	1.40 723	0.88 639	1.67 739	1.02 681	1.69 744	1.38 760	1.69 744	1.21 733	1.87 754	1.21 741	1.05 614	0.79 597	0.97 646	0.80 647	1.19 654	0.75 617

ours_stereo	1.20 639	1.21 553	0.90 597	1.64 680	1.11 679	1.35 716	0.67 593	1.76 743	0.93 659	1.70 746	1.10 684	1.39 728	0.75 625	1.41 730	0.81 639	1.60 716	1.03 628	1.33 735	1.00 673	1.61 731	0.72 609

FETCStereo	1.51 700	1.66 594	1.05 623	4.56 800	1.06 672	1.79 742	1.15 682	1.75 742	1.16 693	1.73 747	1.10 684	1.74 747	1.06 670	1.74 744	1.22 742	1.47 702	1.04 629	1.54 749	0.92 662	1.56 727	0.96 654

HNOStereo	1.51 700	1.78 610	1.20 642	4.42 789	1.08 676	1.78 741	1.12 679	1.76 743	1.10 688	1.74 748	1.02 679	1.78 748	1.07 671	1.68 741	1.22 742	1.49 703	0.93 615	1.50 747	0.93 667	1.56 727	1.12 676

GANetREF_RVC	1.55 705	1.94 654	1.22 691	1.88 687	1.21 741	1.88 746	1.22 735	1.88 746	1.22 747	1.88 749	1.22 742	1.88 751	1.22 735	1.89 755	1.22 742	1.87 726	1.22 703	1.88 767	1.22 745	1.88 746	1.22 737
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
NLCA_NET_v2_RVC	5.04 844	50.87 881	2.78 798	2.87 742	2.71 821	2.78 809	0.47 547	2.88 814	2.86 827	1.89 750	2.67 826	2.79 816	2.79 815	2.78 815	2.83 824	2.82 792	2.82 804	2.83 814	2.77 826	2.83 801	2.76 815
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
2.5w	2.01 742	2.40 690	1.37 709	3.28 755	2.01 804	2.71 801	1.43 764	1.82 745	1.83 802	1.90 751	1.41 763	2.71 806	1.35 745	2.71 806	1.85 803	2.66 787	1.53 732	1.64 753	1.23 746	2.53 793	1.87 798

3.25w	2.04 748	2.20 671	1.48 720	3.03 745	2.17 814	2.63 799	1.39 757	1.96 749	1.95 814	1.96 752	1.37 758	2.71 806	1.96 798	2.71 806	1.73 796	2.26 763	1.32 706	1.87 764	1.87 809	2.51 789	1.63 781

FC-DCNN	1.07 627	1.09 491	0.98 607	0.89 538	0.52 569	1.41 725	0.91 644	1.21 699	1.24 749	1.96 752	2.05 822	1.91 753	1.30 741	1.27 716	1.08 675	0.80 571	0.60 551	0.58 571	0.41 544	0.68 560	0.54 562

MFMNet_re	1.81 723	1.91 647	1.71 736	1.95 693	1.70 785	1.95 751	1.70 785	1.96 749	1.74 794	1.97 754	1.72 793	1.95 754	1.71 777	1.97 758	1.71 788	1.86 724	1.62 743	1.85 760	1.66 795	1.86 744	1.64 783

3w_stereo	2.04 748	2.24 675	1.70 734	3.15 748	2.18 816	2.49 789	1.26 742	2.03 754	1.98 815	1.98 755	1.33 753	2.72 810	1.99 801	2.59 799	1.72 791	2.22 759	1.33 713	1.85 760	1.88 814	2.50 788	1.58 764

IGEV	2.02 743	2.20 671	1.82 747	2.90 743	2.16 812	2.41 785	1.25 738	2.00 752	1.98 815	1.99 756	1.31 752	2.72 810	1.93 795	2.67 805	1.69 786	2.26 763	1.32 706	1.83 759	1.87 809	2.53 793	1.61 772

SPS-STEREO	1.59 708	1.91 647	1.21 689	1.94 691	1.20 695	2.00 754	1.23 736	1.99 751	1.24 749	2.00 757	1.25 747	2.03 761	1.26 737	2.00 759	1.29 752	1.90 731	1.18 654	1.89 768	1.21 744	1.89 747	1.20 691
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
4.5_new	2.00 738	1.84 637	1.98 778	2.77 737	2.16 812	2.27 777	1.28 745	2.09 756	1.98 815	2.01 758	1.28 750	2.71 806	1.98 799	2.51 796	1.65 771	2.26 763	1.33 713	1.87 764	1.87 809	2.49 786	1.60 767

RAFT_CTSACE	1.92 727	3.71 749	1.72 737	1.88 687	1.72 787	2.04 755	1.42 761	2.18 764	1.89 811	2.02 759	1.97 811	1.95 754	2.06 805	1.93 756	1.62 769	1.76 721	1.66 747	2.02 773	1.73 804	1.73 739	1.43 756

1w_stereo	2.05 750	2.32 680	1.35 699	3.74 783	2.01 804	2.73 804	1.42 761	1.88 746	1.93 813	2.03 760	1.28 750	2.71 806	1.99 801	2.72 808	1.72 791	2.20 757	1.32 706	1.87 764	1.86 808	2.45 782	1.54 758

MM-Stereo_test1	1.80 722	3.41 738	1.52 725	2.12 699	1.41 754	2.04 755	1.41 759	2.05 755	1.46 765	2.04 761	1.41 763	2.05 762	1.42 751	2.05 760	1.43 763	2.04 742	1.54 734	1.94 769	1.38 760	1.99 750	1.33 747

ff7	1.68 715	2.68 704	1.35 699	0.97 559	0.89 639	1.84 743	2.15 812	2.12 758	1.80 798	2.05 762	1.56 768	2.33 783	2.12 806	2.23 779	2.25 818	1.31 687	1.07 632	1.48 744	1.41 761	0.90 606	1.04 671

ffff	1.68 715	2.68 704	1.35 699	0.97 559	0.89 639	1.84 743	2.15 812	2.12 758	1.80 798	2.05 762	1.56 768	2.33 783	2.12 806	2.23 779	2.25 818	1.31 687	1.07 632	1.48 744	1.41 761	0.90 606	1.04 671

ccc-4	1.68 715	2.68 704	1.35 699	0.97 559	0.89 639	1.84 743	2.15 812	2.12 758	1.80 798	2.05 762	1.56 768	2.33 783	2.12 806	2.23 779	2.25 818	1.31 687	1.07 632	1.48 744	1.41 761	0.90 606	1.04 671

2.25w	2.00 738	1.86 641	1.98 778	2.95 744	2.17 814	2.26 776	1.35 749	2.42 791	2.00 818	2.07 765	1.27 749	2.53 793	1.99 801	2.29 784	1.49 765	2.21 758	1.32 706	1.85 760	1.87 809	2.52 790	1.62 778

MC-Stereo	1.76 719	2.96 723	1.37 709	2.14 700	1.37 751	2.14 760	1.36 751	2.14 761	1.37 759	2.14 766	1.37 758	2.14 763	1.37 748	2.14 764	1.37 759	1.97 736	1.32 706	1.97 771	1.32 754	1.98 749	1.33 747

3.25w_new	2.03 745	2.72 711	1.35 699	3.33 760	1.57 760	2.72 802	1.53 767	2.15 762	1.33 753	2.15 767	1.60 772	2.63 802	1.30 741	2.72 808	1.99 815	2.67 789	1.53 732	1.75 758	1.25 749	2.53 793	1.87 798

3.5w_stereo	2.03 745	2.72 711	1.35 699	3.41 762	1.57 760	2.72 802	1.49 766	2.01 753	1.34 754	2.15 767	1.61 774	2.63 802	1.36 746	2.72 808	1.99 815	2.66 787	1.58 738	1.68 755	1.24 747	2.53 793	1.87 798

GELT-Stereo	2.10 759	5.33 798	1.94 773	2.37 722	1.68 775	2.21 769	1.69 783	2.19 767	1.67 772	2.18 769	1.67 781	2.19 768	1.66 759	2.19 769	1.66 774	2.23 760	1.83 759	2.07 780	1.61 783	2.04 751	1.61 772

noway7	2.08 754	5.18 787	1.92 762	2.27 707	1.66 767	2.18 761	1.66 771	2.17 763	1.66 769	2.18 769	1.65 776	2.18 765	1.66 759	2.17 765	1.66 774	2.15 746	1.85 765	2.05 774	1.60 779	2.05 752	1.60 767

zzzz4	2.08 754	5.22 791	1.93 765	2.27 707	1.66 767	2.19 763	1.66 771	2.18 764	1.67 772	2.18 769	1.66 779	2.18 765	1.66 759	2.18 766	1.66 774	2.15 746	1.84 760	2.05 774	1.60 779	2.05 752	1.60 767

monster_256*512	2.09 757	5.21 790	1.98 778	2.30 715	1.67 771	2.18 761	1.66 771	2.20 770	1.67 772	2.19 772	1.67 781	2.19 768	1.66 759	2.19 769	1.66 774	2.15 746	1.86 769	2.05 774	1.60 779	2.06 756	1.61 772

zzzzzz3	2.07 751	5.00 780	1.93 765	2.28 712	1.66 767	2.19 763	1.66 771	2.18 764	1.67 772	2.19 772	1.66 779	2.18 765	1.67 765	2.18 766	1.66 774	2.15 746	1.85 765	2.05 774	1.59 776	2.05 752	1.59 765

noway2	2.07 751	4.96 777	1.92 762	2.28 712	1.66 767	2.20 766	1.66 771	2.19 767	1.66 769	2.19 772	1.65 776	2.19 768	1.68 767	2.18 766	1.65 771	2.15 746	1.86 769	2.06 778	1.59 776	2.06 756	1.60 767

zzzzzzz1	2.10 759	5.20 789	1.93 765	2.38 724	1.68 775	2.20 766	1.67 777	2.20 770	1.68 777	2.20 775	1.67 781	2.20 771	1.68 767	2.20 771	1.67 782	2.24 761	1.86 769	2.06 778	1.61 783	2.06 756	1.62 778

zzzz2	2.08 754	4.92 776	1.93 765	2.30 715	1.67 771	2.19 763	1.66 771	2.20 770	1.67 772	2.20 775	1.68 786	2.21 772	1.66 759	2.20 771	1.68 783	2.17 752	1.84 760	2.07 780	1.62 789	2.05 752	1.61 772

zzz1	2.09 757	4.97 778	1.93 765	2.30 715	1.68 775	2.21 769	1.68 779	2.21 773	1.68 777	2.21 777	1.67 781	2.21 772	1.68 767	2.21 774	1.69 786	2.17 752	1.85 765	2.08 784	1.61 783	2.06 756	1.61 772

noway4	2.11 763	5.14 785	1.93 765	2.37 722	1.69 780	2.20 766	1.68 779	2.22 775	1.68 777	2.21 777	1.69 790	2.23 776	1.68 767	2.22 776	1.66 774	2.24 761	1.84 760	2.09 789	1.63 792	2.09 765	1.62 778

noway1	2.10 759	5.26 795	1.93 765	2.31 718	1.69 780	2.21 769	1.67 777	2.19 767	1.68 777	2.21 777	1.68 786	2.21 772	1.67 765	2.20 771	1.66 774	2.15 746	1.84 760	2.07 780	1.61 783	2.07 760	1.61 772

derf	1.91 726	2.15 667	1.78 740	2.16 701	1.75 788	2.21 769	1.80 789	2.22 775	1.80 798	2.21 777	1.76 794	2.17 764	1.81 786	2.24 782	1.74 797	1.93 734	1.56 735	1.96 770	1.53 769	1.95 748	1.56 760

noway5	1.92 727	4.97 778	1.95 775	2.31 718	1.68 775	2.21 769	1.68 779	2.21 773	1.69 784	2.22 781	1.68 786	2.21 772	1.68 767	2.21 774	1.68 783	2.18 754	1.87 773	1.71 757	0.65 612	0.85 597	0.72 609

noway3	2.12 765	5.22 791	1.93 765	2.39 725	1.70 785	2.23 775	1.70 785	2.22 775	1.70 785	2.22 781	1.70 792	2.23 776	1.69 774	2.22 776	1.71 788	2.28 767	1.86 769	2.08 784	1.63 792	2.09 765	1.63 781

CEFStereo	1.90 725	2.10 662	1.41 714	5.22 816	1.44 758	2.21 769	1.43 764	2.09 756	1.45 764	2.23 783	1.38 760	2.23 776	1.57 754	2.22 776	1.36 757	1.97 736	1.29 705	2.01 772	1.28 752	1.87 745	1.31 744

4w-stereo	2.02 743	2.72 711	1.44 716	3.36 761	1.59 762	2.48 788	1.72 787	2.28 778	1.24 749	2.24 784	1.65 776	2.56 798	1.32 743	2.39 790	1.98 814	2.67 789	1.51 730	1.66 754	1.24 747	2.53 793	1.88 801

NCCL2	2.28 781	2.27 676	2.28 785	2.28 712	2.28 817	2.27 777	2.29 816	2.28 778	2.28 821	2.27 785	2.28 823	2.28 779	2.27 809	2.27 783	2.28 822	2.28 767	2.28 792	2.27 792	2.29 822	2.27 772	2.29 806

TRStereo	1.99 731	2.13 664	1.85 753	2.27 707	1.84 792	2.28 779	1.84 791	2.29 780	1.86 804	2.30 786	1.87 800	2.30 780	1.87 789	2.08 761	1.72 791	2.08 743	1.72 752	2.08 784	1.72 801	2.08 762	1.72 788

XX-Stereo	1.99 731	2.13 664	1.85 753	2.27 707	1.84 792	2.28 779	1.84 791	2.29 780	1.86 804	2.30 786	1.87 800	2.30 780	1.87 789	2.08 761	1.72 791	2.08 743	1.72 752	2.08 784	1.72 801	2.08 762	1.72 788

EAI-Stereo	1.99 731	2.13 664	1.85 753	2.27 707	1.84 792	2.28 779	1.84 791	2.29 780	1.86 804	2.30 786	1.87 800	2.30 780	1.87 789	2.08 761	1.72 791	2.08 743	1.72 752	2.08 784	1.72 801	2.08 762	1.72 788

MonStereo1	1.94 729	2.77 717	1.52 725	3.73 782	1.51 759	2.13 759	1.42 761	2.32 785	1.52 766	2.31 789	1.50 766	2.53 793	1.59 755	2.34 787	1.56 766	1.91 732	1.36 719	1.86 763	1.31 753	2.07 760	1.53 757

STTStereo	3.73 816	30.40 865	2.37 789	2.39 725	2.31 819	2.35 782	2.33 817	2.29 780	2.42 822	2.32 790	2.34 824	2.33 783	2.36 810	2.30 785	2.27 821	2.35 774	2.22 791	2.31 795	2.22 819	2.29 774	2.34 810

HUF	2.18 769	2.30 678	1.99 782	2.34 721	2.02 807	2.41 785	2.06 811	2.38 789	1.89 811	2.36 791	1.85 797	2.56 798	1.98 799	2.31 786	1.97 813	2.30 771	2.03 785	2.30 794	2.11 816	2.23 769	2.16 803

qwe	2.18 769	2.60 701	1.58 727	3.83 784	1.90 801	2.53 793	1.90 801	2.48 793	1.73 792	2.37 792	1.92 807	2.53 793	1.68 767	2.56 797	1.83 801	2.52 786	1.87 773	2.07 780	1.68 798	2.32 775	1.71 787

monsters	2.18 769	2.41 691	1.96 777	3.47 765	2.03 808	2.53 793	1.64 770	2.48 793	1.73 792	2.40 793	1.50 766	2.62 801	1.94 796	2.59 799	1.94 811	2.44 779	1.57 737	2.28 793	1.87 809	2.42 779	1.86 796

MonStereo	2.17 767	2.41 691	1.49 724	2.67 734	1.67 771	2.60 798	2.04 810	2.32 785	1.76 795	2.44 794	1.68 786	2.50 791	1.69 774	2.38 788	1.80 800	2.28 767	1.78 755	2.63 812	2.14 817	3.47 805	1.68 786

monsterstereo	2.20 775	2.33 681	1.95 775	3.65 778	2.07 809	2.49 789	1.61 768	2.48 793	1.83 802	2.45 795	1.61 774	2.67 805	1.86 787	2.64 801	1.94 811	2.48 783	1.66 747	2.34 797	1.68 798	2.40 778	1.86 796

asd	2.18 769	2.77 717	1.58 727	3.59 772	2.00 803	2.58 797	1.85 794	2.39 790	1.71 787	2.47 796	1.97 811	2.59 800	1.61 757	2.56 797	1.79 799	2.51 784	1.99 777	2.11 790	1.62 789	2.36 777	1.60 767

FBW_ROB	2.12 765	2.46 695	1.77 739	2.49 730	1.79 791	2.38 783	1.83 790	2.46 792	1.78 797	2.48 797	1.97 811	2.40 788	1.78 784	2.42 793	1.83 801	2.31 772	1.85 765	2.38 800	1.82 807	2.35 776	1.84 794

UDGNet	2.23 779	5.40 802	1.72 737	2.48 729	1.69 780	2.51 792	1.69 783	2.51 796	1.72 791	2.50 798	1.69 790	2.52 792	1.69 774	2.50 795	1.68 783	2.41 778	1.70 750	2.42 802	1.69 800	2.42 779	1.64 783

AIO_rvc	2.18 769	2.34 685	1.87 757	2.32 720	1.94 802	2.40 784	1.89 800	2.37 788	2.07 820	2.52 799	1.95 810	2.44 790	1.99 801	2.41 791	1.89 810	2.32 773	2.09 786	2.24 791	2.18 818	2.21 768	2.23 805

AIO_test	2.18 769	2.09 661	2.04 783	2.42 727	2.01 804	2.47 787	1.94 802	2.34 787	2.03 819	2.56 800	1.94 808	2.43 789	1.94 796	2.41 791	1.87 807	2.39 777	2.10 787	2.35 799	1.91 815	2.25 771	2.19 804

asda	2.17 767	2.54 697	1.81 742	3.47 765	1.78 790	2.50 791	1.86 795	2.61 799	1.68 777	2.61 801	1.83 796	2.37 787	1.73 779	2.44 794	1.88 809	2.51 784	1.84 760	2.34 797	1.62 789	2.23 769	1.77 793

Sa-1000	4.34 834	8.37 823	6.84 841	6.98 832	4.45 850	3.58 816	3.00 826	3.42 822	3.39 842	2.61 801	4.00 851	3.83 826	4.01 844	3.90 826	3.90 847	5.98 842	5.62 838	3.76 824	2.34 823	4.35 817	2.47 814

DNSM	2.56 796	4.43 768	3.08 813	4.09 788	1.86 795	2.66 800	1.86 795	2.66 800	1.87 808	2.66 803	1.86 798	2.66 804	1.86 787	2.66 804	1.87 807	3.82 810	2.94 805	2.42 802	1.73 804	2.42 779	1.73 791

4.25w-stereo	1.98 730	2.72 711	1.46 718	3.47 765	1.43 755	2.07 757	1.98 803	2.53 797	1.52 766	2.71 804	1.98 817	1.81 749	1.62 758	1.96 757	1.36 757	1.88 729	2.00 778	2.53 809	1.61 783	1.74 740	1.15 682

4.25_new	2.00 738	2.33 681	1.82 747	3.32 758	1.69 780	1.95 751	1.99 806	2.72 801	1.71 787	2.72 805	1.97 811	2.01 759	1.74 781	1.77 747	1.28 750	2.18 754	2.01 780	2.48 807	1.58 774	1.65 732	1.17 686

4.5w_new	2.00 738	2.33 681	1.82 747	3.32 758	1.69 780	1.95 751	1.99 806	2.72 801	1.71 787	2.72 805	1.97 811	2.01 759	1.74 781	1.77 747	1.28 750	2.18 754	2.01 780	2.48 807	1.58 774	1.65 732	1.17 686

4.5w-stereo	1.99 731	2.33 681	1.81 742	3.28 755	1.68 775	1.94 748	1.99 806	2.72 801	1.70 785	2.72 805	1.99 820	1.97 756	1.68 767	1.76 745	1.29 752	1.91 732	2.02 784	2.53 809	1.61 783	1.75 741	1.16 685

2.75w_new	1.99 731	2.34 685	1.81 742	3.14 747	1.62 764	1.94 748	1.99 806	2.72 801	1.71 787	2.72 805	1.99 820	1.90 752	1.73 779	1.82 753	1.29 752	2.37 775	2.01 780	2.31 795	1.42 764	1.77 742	1.22 737

2w_stereo	1.99 731	2.36 688	1.81 742	3.24 753	1.67 771	1.94 748	1.98 803	2.72 801	1.68 777	2.72 805	1.94 808	1.98 757	1.74 781	1.79 750	1.27 749	1.95 735	2.00 778	2.53 809	1.60 779	1.68 735	1.15 682

3.75w	1.99 731	2.31 679	1.83 750	3.16 749	1.65 766	1.93 747	1.98 803	2.72 801	1.68 777	2.73 810	1.97 811	2.00 758	1.72 778	1.81 751	1.25 748	2.27 766	2.01 780	2.38 800	1.42 764	1.71 736	1.24 740

LG-G_1	2.22 776	2.71 709	1.89 758	2.77 737	1.87 799	2.75 806	1.87 798	2.76 809	1.87 808	2.75 811	1.87 800	2.76 813	1.87 789	2.75 812	1.86 804	2.47 781	1.58 738	2.45 804	1.57 771	2.45 782	1.57 762

LG-G	2.22 776	2.71 709	1.89 758	2.77 737	1.87 799	2.75 806	1.87 798	2.76 809	1.87 808	2.75 811	1.87 800	2.76 813	1.87 789	2.75 812	1.86 804	2.47 781	1.58 738	2.45 804	1.57 771	2.45 782	1.57 762

LGtest1	2.22 776	2.70 707	1.89 758	2.76 736	1.86 795	2.75 806	1.86 795	2.75 808	1.86 804	2.75 811	1.86 798	2.77 815	1.87 789	2.75 812	1.86 804	2.46 780	1.58 738	2.45 804	1.56 770	2.45 782	1.56 760

IGEVStereo-DCA	1.77 720	4.21 765	1.84 751	2.49 730	2.11 810	2.54 795	1.36 751	1.65 737	1.17 698	2.75 811	1.90 805	2.54 796	1.15 680	0.94 624	1.11 679	1.50 706	1.32 706	0.96 644	1.46 767	1.49 724	0.88 639

rrr	1.77 720	4.21 765	1.84 751	2.49 730	2.11 810	2.54 795	1.36 751	1.65 737	1.17 698	2.75 811	1.90 805	2.54 796	1.15 680	0.94 624	1.11 679	1.50 706	1.32 706	0.96 644	1.46 767	1.49 724	0.88 639

sCroCo_RVC	2.10 759	2.76 715	1.92 762	2.78 740	1.39 753	2.73 804	1.41 759	2.73 807	1.40 761	2.77 816	1.41 763	2.74 812	1.40 750	2.74 811	1.40 761	2.72 791	1.42 725	2.72 813	1.44 766	2.79 800	1.42 755

plain	1.88 724	3.16 730	0.64 541	3.10 746	0.65 594	3.10 811	0.64 586	3.12 816	0.65 597	3.10 817	0.65 600	3.11 817	0.65 595	3.12 816	0.65 590	3.12 796	0.65 562	3.13 815	0.65 612	3.13 803	0.65 591

MIF-Stereo (partial)	2.58 797	3.31 735	0.66 547	3.18 750	0.66 597	3.18 812	0.66 589	3.21 817	0.67 601	3.19 818	0.66 602	3.19 818	0.66 598	3.31 820	0.68 601	5.09 835	1.79 757	8.23 862	1.67 796	6.18 846	1.38 753

Anonymous3	2.55 795	3.26 734	1.65 730	3.28 755	1.63 765	3.24 813	1.68 779	3.27 818	1.66 769	3.28 819	1.67 781	3.25 819	1.66 759	3.27 818	1.64 770	3.26 797	1.65 746	3.30 817	1.65 794	4.95 837	1.65 785

UniTT-Stereo	2.03 745	3.43 739	0.72 570	3.42 763	0.73 612	3.27 814	0.68 598	3.38 821	0.69 612	3.29 820	0.72 627	3.28 820	0.70 615	3.35 822	0.68 601	3.39 805	0.68 571	3.31 818	0.69 625	3.37 804	0.73 613

NLSM1	2.93 809	3.24 733	2.57 792	4.04 786	2.66 820	3.30 815	2.55 819	3.29 819	2.55 823	3.35 821	2.48 825	3.28 820	2.47 811	3.34 821	2.49 823	3.26 797	2.55 802	3.13 815	2.57 825	3.00 802	2.46 813

RAStereo	2.23 779	3.64 746	0.76 578	3.65 778	0.86 636	3.66 819	0.76 623	3.67 825	0.81 644	3.66 822	0.76 633	3.66 823	0.77 628	3.68 824	0.77 631	3.68 808	0.77 593	3.69 823	0.77 641	3.70 807	0.77 622

DPSNet	3.66 814	3.60 745	3.62 822	3.63 777	3.64 842	3.65 818	3.65 847	3.66 824	3.67 844	3.67 823	3.65 845	3.67 824	3.66 833	3.66 823	3.68 842	3.68 808	3.66 824	3.67 822	3.68 848	3.67 806	3.67 839

SA	4.33 833	7.35 817	6.85 842	5.96 823	4.09 847	3.59 817	3.15 840	3.82 826	2.64 824	3.91 824	3.85 848	3.57 822	2.72 814	3.13 817	4.03 849	7.09 851	6.86 846	3.57 820	3.12 838	3.85 808	3.51 838

TestStereo1	4.60 835	8.41 824	6.44 839	6.86 830	3.79 844	3.97 821	3.78 849	3.99 828	3.74 846	3.97 825	3.52 843	3.94 827	3.58 830	3.98 827	3.72 844	6.82 848	6.50 844	3.76 824	3.66 846	3.90 809	3.74 842

SA-5K	4.60 835	8.41 824	6.44 839	6.86 830	3.79 844	3.97 821	3.78 849	3.99 828	3.74 846	3.97 825	3.52 843	3.94 827	3.58 830	3.98 827	3.72 844	6.82 848	6.50 844	3.76 824	3.66 846	3.90 809	3.74 842

NLCSM	3.67 815	4.08 760	3.19 818	4.80 807	3.26 835	3.99 823	3.24 842	4.25 831	3.18 840	4.09 827	3.27 840	4.14 829	3.18 828	4.13 829	3.28 838	4.06 811	3.10 814	3.85 827	3.14 839	3.91 812	3.27 835

test_4	4.88 841	8.13 822	6.98 843	7.46 833	4.44 849	4.25 825	3.85 851	4.04 830	3.92 850	4.13 828	3.91 849	4.18 831	3.84 840	4.14 830	4.06 850	7.01 850	7.13 849	4.53 829	3.72 849	4.09 813	3.72 840

test_5	4.62 838	7.55 819	6.23 837	6.32 826	3.40 838	5.29 846	3.50 844	3.53 823	4.11 852	4.28 829	4.47 855	4.26 832	4.38 847	3.68 824	3.24 837	5.89 840	5.60 837	4.84 846	3.50 844	4.33 816	3.93 846

test_3	5.01 843	8.86 829	7.77 845	8.09 835	2.76 822	4.13 824	4.05 853	3.88 827	3.76 848	4.33 830	4.13 852	3.71 825	3.91 841	4.21 831	4.06 850	7.93 852	7.69 851	4.53 829	3.91 851	4.17 814	4.29 848

raft_robust	4.71 839	7.75 821	5.40 835	6.81 829	3.31 836	4.28 826	4.20 854	4.32 832	4.37 855	4.35 831	4.35 854	4.14 829	3.75 837	4.30 833	4.20 852	6.67 847	6.37 842	3.36 819	4.24 856	4.86 835	3.25 834

rvit_stereo_0081	3.83 817	5.23 794	3.01 803	4.53 793	3.03 825	4.55 833	3.02 828	4.56 835	3.04 828	4.52 832	3.02 827	4.54 834	3.03 816	4.56 835	3.04 825	4.57 819	3.05 807	4.57 831	3.05 830	4.58 822	3.05 820

cross-raft	4.83 840	7.52 818	6.43 838	6.63 827	3.96 846	4.51 827	3.99 852	4.49 833	3.96 851	4.52 832	3.96 850	4.50 833	3.97 843	4.50 834	3.97 848	6.65 846	6.44 843	4.33 828	3.92 852	4.35 817	3.91 845

rvit_105_1	3.83 817	5.22 791	3.01 803	4.53 793	3.01 823	4.51 827	3.01 827	4.56 835	3.04 828	4.53 834	3.03 829	4.55 836	3.03 816	4.56 835	3.04 825	4.57 819	3.05 807	4.57 831	3.05 830	4.57 821	3.05 820

rvit_stereo_0082	3.86 819	5.82 811	3.01 803	4.53 793	3.03 825	4.54 829	3.02 828	4.56 835	3.04 828	4.53 834	3.02 827	4.55 836	3.04 819	4.57 838	3.05 827	4.57 819	3.05 807	4.58 833	3.05 830	4.58 822	3.06 823

rvit_0105_6	3.87 821	5.73 810	3.10 814	4.69 804	3.12 833	4.54 829	3.02 828	4.56 835	3.04 828	4.54 836	3.03 829	4.54 834	3.04 819	4.56 835	3.05 827	4.58 822	3.05 807	4.58 833	3.05 830	4.58 822	3.05 820

rvit_stereo_0081_aga	3.86 819	5.33 798	3.02 806	4.55 799	3.04 829	4.54 829	3.02 828	4.64 842	3.06 832	4.54 836	3.04 831	4.62 843	3.08 823	4.62 841	3.07 830	4.58 822	3.06 811	4.60 835	3.08 834	4.63 825	3.07 824

rvit_0105_4	3.91 824	5.47 806	3.02 806	4.54 796	3.02 824	4.54 829	3.03 832	4.75 845	3.17 839	4.57 838	3.06 832	4.61 842	3.16 827	4.65 842	3.09 833	4.66 826	3.11 815	4.68 840	3.18 841	4.81 832	3.16 832

rvit_stereo_0080	3.89 822	5.70 808	3.04 808	4.54 796	3.03 825	4.56 834	3.05 834	4.60 839	3.07 833	4.58 839	3.06 832	4.59 838	3.06 821	4.61 839	3.08 831	4.63 824	3.09 812	4.64 837	3.10 835	4.65 826	3.10 827

whm_eth	3.89 822	5.70 808	3.04 808	4.54 796	3.03 825	4.56 834	3.05 834	4.60 839	3.07 833	4.58 839	3.06 832	4.59 838	3.06 821	4.61 839	3.08 831	4.63 824	3.09 812	4.64 837	3.10 835	4.65 826	3.10 827

rvit_0105_3	3.91 824	5.33 798	3.06 811	4.60 802	3.07 831	4.60 836	3.06 836	4.62 841	3.08 836	4.60 841	3.07 835	4.62 843	3.08 823	4.67 843	3.10 834	4.70 827	3.11 815	4.77 844	3.19 842	4.77 831	3.14 831

rvit_stereo_0083	3.92 826	5.30 797	3.06 811	4.61 803	3.09 832	4.67 838	3.08 837	4.66 843	3.09 837	4.62 842	3.10 837	4.66 846	3.11 825	4.67 843	3.16 836	4.72 829	3.16 818	4.77 844	3.11 837	4.66 828	3.11 829

rvit_stereo_ft	3.93 827	5.44 804	3.05 810	4.59 801	3.06 830	4.61 837	3.08 837	4.67 844	3.12 838	4.63 843	3.10 837	4.65 845	3.11 825	4.69 845	3.13 835	4.70 827	3.14 817	4.71 842	3.15 840	4.74 829	3.16 832

rvit_0105_5	4.10 828	5.40 802	3.13 817	4.71 806	3.15 834	4.72 841	3.10 839	4.90 850	3.27 841	4.69 844	3.16 839	4.84 850	3.25 829	4.96 849	3.34 839	5.05 834	3.39 823	5.10 849	3.40 843	5.11 839	3.42 836

RAFT+CT+SA	4.28 831	7.62 820	4.91 830	5.55 820	2.28 817	3.09 810	3.64 846	4.49 833	3.07 833	4.80 845	3.35 841	4.77 848	3.70 835	4.29 832	3.05 827	5.58 838	5.98 841	3.58 821	3.78 850	4.26 815	3.72 840

MLG-Stereo_test2	4.28 831	5.46 805	3.69 823	4.86 811	3.72 843	5.58 848	3.42 843	4.81 847	3.77 849	4.85 846	3.72 847	5.55 855	3.63 832	5.58 853	3.53 841	4.41 816	3.28 822	4.99 848	2.95 828	4.75 830	3.13 830

TestStereo	4.88 841	4.75 772	4.79 828	4.87 813	4.92 851	4.81 844	4.90 857	4.78 846	4.77 856	4.87 847	4.89 856	4.90 851	4.91 849	4.99 850	4.79 854	4.98 832	4.87 834	4.87 847	4.92 858	5.00 838	5.00 849

DispFullNet	4.61 837	4.84 773	3.12 815	5.00 814	3.57 839	4.75 842	3.03 832	7.75 861	4.17 853	4.91 848	3.09 836	6.20 857	3.95 842	6.71 857	3.51 840	5.30 837	3.67 825	5.86 856	3.63 845	5.61 843	3.46 837

GEStereo_RVC	0.86 587	4.45 769	0.20 265	0.27 272	0.20 320	0.27 326	0.20 308	0.26 321	0.18 308	5.03 849	0.20 331	0.27 335	0.19 323	0.27 334	0.21 325	0.20 259	0.19 288	0.19 283	4.02 853	0.20 283	0.18 296

MLG-Stereo_test1	4.25 829	5.34 801	3.61 821	5.31 817	3.63 841	5.23 845	3.57 845	5.38 853	3.65 843	5.23 850	3.47 842	4.76 847	3.74 836	4.85 846	3.71 843	4.96 831	3.18 820	4.71 842	2.92 827	4.86 835	2.90 817

MLG-Stereo_test3	4.26 830	4.85 774	3.95 825	5.35 818	3.60 840	4.75 842	3.76 848	5.49 854	3.71 845	5.39 851	3.69 846	4.82 849	3.66 833	4.85 846	3.73 846	4.93 830	3.19 821	4.69 841	2.99 829	4.84 834	2.98 819

MaDis-Stereo	3.19 811	6.02 813	1.12 628	5.61 821	1.16 688	5.43 847	1.02 670	5.15 852	0.70 620	5.43 852	1.21 741	5.03 853	0.97 653	4.85 846	0.99 661	4.53 817	1.16 650	5.53 852	1.25 749	5.37 842	1.30 743

sAnonymous2	3.31 812	2.63 702	1.38 711	3.71 780	1.86 795	4.70 839	1.11 676	4.82 848	2.72 825	5.45 853	1.98 817	4.59 838	2.64 812	2.65 802	6.21 858	4.37 813	1.08 636	5.16 850	2.24 820	4.52 819	2.39 811

CroCo_RVC	3.31 812	2.63 702	1.38 711	3.71 780	1.86 795	4.70 839	1.11 676	4.82 848	2.72 825	5.45 853	1.98 817	4.59 838	2.64 812	2.65 802	6.21 858	4.37 813	1.08 636	5.16 850	2.24 820	4.52 819	2.39 811

StereoVision	3.15 810	5.00 780	0.89 594	4.83 809	1.00 658	3.93 820	1.27 743	6.37 855	1.34 754	5.67 855	1.26 748	5.84 856	1.27 738	5.03 852	1.24 745	5.10 836	1.09 638	4.61 836	0.57 595	5.62 844	1.12 676

test-1	6.46 848	9.16 831	8.03 849	8.09 835	5.62 854	6.11 849	6.35 860	6.85 858	4.94 857	6.08 856	6.29 862	4.98 852	6.43 854	6.22 854	6.36 860	6.16 844	7.47 850	5.82 854	5.44 861	7.11 851	5.68 852

SGM-Forest	5.21 847	5.92 812	4.08 826	6.18 824	4.16 848	6.31 850	4.34 855	6.50 856	4.33 854	6.14 857	4.21 853	6.61 860	4.55 848	6.67 856	4.48 853	5.94 841	3.94 827	5.85 855	4.03 854	5.79 845	4.17 847
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RAFT	6.73 850	9.36 832	7.40 844	8.51 838	6.55 855	6.88 852	6.60 861	6.79 857	6.60 861	6.80 858	6.72 863	5.31 854	5.50 852	6.61 855	6.61 861	8.42 854	5.89 839	5.73 853	5.45 862	6.61 847	6.24 853

test-v	7.53 852	11.89 842	7.98 846	9.36 842	7.14 856	7.06 853	7.09 862	7.37 859	6.91 862	7.29 859	5.71 860	6.45 858	6.93 855	6.73 858	7.27 862	8.93 859	7.85 852	6.98 859	6.80 863	7.56 852	7.34 855

test-2	7.53 852	11.89 842	7.98 846	9.36 842	7.14 856	7.06 853	7.09 862	7.37 859	6.91 862	7.29 859	5.71 860	6.45 858	6.93 855	6.73 858	7.27 862	8.93 859	7.85 852	6.98 859	6.80 863	7.56 852	7.34 855

FC-DCNN v2	5.10 845	5.15 786	4.49 827	5.07 815	3.37 837	6.87 851	4.75 856	5.04 851	6.34 860	7.84 861	5.06 857	6.72 861	4.09 845	4.99 850	5.44 857	5.03 833	3.16 818	4.67 839	4.86 857	5.15 840	3.89 844

rvit_stereo_0075_2	6.64 849	8.80 828	5.25 832	7.89 834	5.27 853	7.90 855	5.27 858	7.92 862	5.28 858	7.91 862	5.29 859	7.93 862	5.27 850	7.92 862	5.28 855	7.93 852	5.28 836	7.93 861	5.29 860	7.93 854	5.28 851

U	5.15 846	8.49 826	1.81 742	8.49 837	1.77 789	8.49 856	1.77 788	8.51 863	1.77 796	8.49 863	1.77 795	8.50 863	1.78 784	8.58 863	1.77 798	8.54 855	1.78 755	8.55 863	1.78 806	8.55 857	1.84 794

SGM+DAISY	7.06 851	9.15 830	5.38 834	8.84 839	5.18 852	8.80 857	5.31 859	8.79 864	5.28 858	8.89 864	5.20 858	8.93 864	5.33 851	8.95 864	5.36 856	8.70 856	5.21 835	8.74 864	5.20 859	8.89 858	5.15 850

rafts_anoy	20.00 856	20.00 844	20.00 856	20.00 857	20.00 859	20.00 858	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 866	20.00 865	20.00 866	20.00 865	20.00 858

raft+_RVC	20.00 856	20.00 844	20.00 856	20.00 857	20.00 859	20.00 858	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 866	20.00 865	20.00 866	20.00 865	20.00 858

raftrobust	20.00 856	20.00 844	20.00 856	20.00 857	20.00 859	20.00 858	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 866	20.00 865	20.00 866	20.00 865	20.00 858

CasAABBNet	20.00 856	20.00 844	20.00 856	20.00 857	20.00 859	20.00 858	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 866	20.00 865	20.00 866	20.00 865	20.00 858

RALCasStereoNet	20.00 856	20.00 844	20.00 856	20.00 857	20.00 859	20.00 858	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 866	20.00 865	20.00 866	20.00 865	20.00 858

RALAANet	20.00 856	20.00 844	20.00 856	20.00 857	20.00 859	20.00 858	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 865	20.00 866	20.00 865	20.00 866	20.00 865	20.00 858

MANE	19.05 855	23.00 850	15.00 855	23.00 863	15.00 858	24.00 864	16.00 864	24.00 871	16.00 864	22.00 871	15.00 864	23.00 871	16.00 864	23.00 871	15.00 864	22.00 871	15.00 865	22.00 871	15.00 865	22.00 871	15.00 857

111	30.40 862	30.94 866	29.72 867	32.61 864	30.02 870	33.57 865	30.47 876	31.50 872	29.39 876	30.98 872	29.11 876	29.78 872	30.39 879	29.45 872	30.76 879	30.08 872	29.02 877	29.92 872	30.32 880	29.86 872	30.17 869

tt	500032.53 886	34.60 868	29.72 867	37.47 879	34.41 875	36.85 871	35.22 881	34.71 876	33.55 878	34.50 873	35.43 880	33.81 876	10000000.00 898	33.57 876	33.13 880	33.68 876	35.00 882	34.03 877	35.26 883	30.96 873	34.63 874

DCANet	500032.53 886	34.60 868	29.72 867	37.47 879	34.41 875	36.85 871	35.22 881	34.71 876	33.55 878	34.50 873	35.43 880	33.81 876	10000000.00 898	33.57 876	33.13 880	33.68 876	35.00 882	34.03 877	35.26 883	30.96 873	34.63 874

fff	1000028.16 888	29.62 862	29.72 867	32.61 864	30.02 870	35.13 867	31.83 877	32.07 873	10000000.00 897	35.27 875	29.82 877	32.45 873	30.15 876	32.35 873	30.09 876	31.04 873	29.55 878	30.64 873	30.14 877	10000000.00 899	30.77 870

csc	1000028.16 888	29.62 862	29.72 867	32.61 864	30.02 870	35.13 867	31.83 877	32.07 873	10000000.00 897	35.27 875	29.82 877	32.45 873	30.15 876	32.35 873	30.09 876	31.04 873	29.55 878	30.64 873	30.14 877	10000000.00 899	30.77 870

cscssc	1000028.16 888	29.62 862	29.72 867	32.61 864	30.02 870	35.13 867	31.83 877	32.07 873	10000000.00 897	35.27 875	29.82 877	32.45 873	30.15 876	32.35 873	30.09 876	31.04 873	29.55 878	30.64 873	30.14 877	10000000.00 899	30.77 870

DCANet-4	35.22 868	34.54 867	35.08 873	33.58 868	35.47 877	34.55 866	35.53 883	36.08 878	35.85 880	35.92 878	35.77 882	35.18 878	35.48 881	35.39 878	37.15 886	34.55 878	33.92 881	35.02 879	34.90 882	35.79 876	34.74 876

PM Cens cmp D40	30.50 863	37.00 872	24.00 862	37.00 870	24.00 866	37.00 873	24.00 871	37.00 880	24.00 871	37.00 879	24.00 871	37.00 880	24.00 871	37.00 879	24.00 871	37.00 880	24.00 873	37.00 881	24.00 873	37.00 877	24.00 864

PM Graph cmp D40	30.50 863	37.00 872	24.00 862	37.00 870	24.00 866	37.00 873	24.00 871	37.00 880	24.00 871	37.00 879	24.00 871	37.00 880	24.00 871	37.00 879	24.00 871	37.00 880	24.00 873	37.00 881	24.00 873	37.00 877	24.00 864

PatchMatch Cens Cmp	30.50 863	37.00 872	24.00 862	37.00 870	24.00 866	37.00 873	24.00 871	37.00 880	24.00 871	37.00 879	24.00 871	37.00 880	24.00 871	37.00 879	24.00 871	37.00 880	24.00 873	37.00 881	24.00 873	37.00 877	24.00 864

PatchMatch Graph Cmp	30.50 863	37.00 872	24.00 862	37.00 870	24.00 866	37.00 873	24.00 871	37.00 880	24.00 871	37.00 879	24.00 871	37.00 880	24.00 871	37.00 879	24.00 871	37.00 880	24.00 873	37.00 881	24.00 873	37.00 877	24.00 864

PatchMatch		37.00 872		37.00 870		37.00 873		37.00 880		37.00 879		37.00 880		37.00 879		37.00 880		37.00 881		37.00 877

fast-reg	37.00 870	37.00 872	37.00 874	37.00 870	37.00 878	37.00 873	37.00 884	37.00 880	37.00 881	37.00 879	37.00 884	37.00 880	37.00 882	37.00 879	37.00 882	37.00 880	37.00 885	37.00 881	37.00 885	37.00 877	37.00 877

Reg-Stereo(zero)	37.00 870	37.00 872	37.00 874	37.00 870	37.00 878	37.00 873	37.00 884	37.00 880	37.00 881	37.00 879	37.00 884	37.00 880	37.00 882	37.00 879	37.00 882	37.00 880	37.00 885	37.00 881	37.00 885	37.00 877	37.00 877

FLISNet	37.00 870	37.00 872	37.00 874	37.00 870	37.00 878	37.00 873	37.00 884	37.00 880	37.00 881	37.00 879	37.00 884	37.00 880	37.00 882	37.00 879	37.00 882	37.00 880	37.00 885	37.00 881	37.00 885	37.00 877	37.00 877

CoSv	37.00 870	37.00 872	37.00 874	37.00 870	37.00 878	37.00 873	37.00 884	37.00 880	37.00 881	37.00 879	37.00 884	37.00 880	37.00 882	37.00 879	37.00 882	37.00 880	37.00 885	37.00 881	37.00 885	37.00 877	37.00 877

WCMA_ROB	31.10 867	35.43 870	27.12 866	39.51 881	23.10 865	38.78 882	25.30 875	37.49 889	25.39 875	37.29 888	27.02 875	38.52 889	26.48 875	37.80 888	26.44 875	36.28 879	22.65 872	33.90 876	22.30 872	37.10 886	24.18 868

ADStereo(finetuned)	36.13 869	36.63 871	38.07 878	36.97 869	33.25 874	35.91 870	34.45 880	36.36 879	32.99 877	38.14 889	36.71 883	36.69 879	34.13 880	38.57 889	40.79 887	37.60 889	36.58 884	35.90 880	33.36 881	35.42 875	34.04 873

MDST_ROB	69.83 874	87.70 882	41.95 879	113.75 884	65.62 884	75.05 883	55.25 889	75.64 891	45.04 885	71.61 890	41.75 888	72.81 890	44.06 886	68.38 890	44.63 888	101.89 892	59.57 891	107.10 892	61.05 891	104.38 889	59.38 883

CBMV	128.50 876	1422.70 894	53.10 880	79.50 883	51.30 883	77.30 884	49.70 888	74.00 890	48.20 886	77.20 891	48.80 889	73.90 891	48.00 887	73.80 891	48.80 889	70.40 891	45.10 890	68.90 891	46.10 890	68.20 888	45.00 882
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	159.24 877	171.00 887	160.68 885	162.58 885	160.59 886	164.01 885	160.35 892	158.51 893	158.56 889	158.34 892	160.12 892	158.56 892	159.92 890	157.26 893	158.94 892	154.38 893	158.36 892	155.75 893	159.13 894	153.67 890	154.07 885
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
NOSS_ROB	102.95 875	153.00 886	121.00 882	51.00 882	44.00 882	165.00 886	127.00 890	153.00 892	119.00 887	164.00 893	125.00 890	168.00 893	120.00 888	153.00 892	117.00 890	49.00 890	44.00 889	49.00 890	44.00 889	49.00 887	44.00 881

DF_test	189.29 878	560.34 891	182.58 886	229.00 887	135.68 885	197.79 887	135.52 891	197.80 894	135.44 888	197.75 894	135.49 891	197.90 894	135.51 889	197.84 894	135.75 891	217.37 895	171.11 893	183.74 894	127.67 893	183.56 891	127.88 884

AE-Stereo	201.80 879	123.00 883	115.00 881	219.00 886	218.00 888	223.00 888	244.00 894	217.00 895	236.00 891	202.00 895	203.00 893	205.00 895	208.00 891	225.00 895	204.00 893	210.00 894	198.00 894	197.00 895	184.00 895	204.00 892	201.00 886

MGS-Stereo	239.45 880	123.00 883	135.00 883	266.00 888	286.00 889	277.00 889	305.00 895	271.00 896	242.00 892	274.00 896	279.00 895	255.00 896	270.00 893	268.00 896	297.00 895	221.00 896	247.00 896	216.00 896	123.00 892	217.00 893	217.00 888

EGLCR-Stereo	246.90 881	129.00 885	139.00 884	266.00 888	286.00 889	277.00 889	305.00 895	271.00 896	242.00 892	274.00 896	279.00 895	255.00 896	270.00 893	268.00 896	297.00 895	230.00 897	247.00 896	216.00 896	223.00 897	237.00 894	227.00 889

DLCB_ROB	284.23 882	354.61 889	207.27 887	363.24 890	206.46 887	364.72 891	210.41 893	364.72 898	210.41 890	364.81 898	208.64 894	364.81 898	208.64 892	364.72 898	210.41 894	354.70 898	205.53 895	354.70 898	205.53 896	354.70 895	205.53 887

LE_ROB	396.57 883	471.28 890	329.84 888	471.48 891	308.15 891	526.83 892	322.10 897	488.15 899	323.76 894	495.46 899	317.97 897	497.17 899	320.10 895	481.62 899	326.76 897	462.71 899	298.97 898	466.16 899	285.98 898	447.62 896	289.21 890

SGM-ForestM	596.69 884	677.77 892	444.52 889	699.85 892	517.25 892	732.94 893	488.29 898	770.79 900	460.11 895	750.81 900	487.98 898	792.79 900	499.41 896	730.90 900	475.81 898	720.03 900	491.16 899	663.96 900	418.60 899	674.76 897	436.05 891

CBMV_ROB	818.48 885	913.88 893	709.52 890	862.84 893	597.78 893	1073.99 894	700.52 899	1015.66 901	702.59 896	1115.65 901	760.02 899	1130.24 901	721.57 897	1037.41 901	692.65 899	814.05 901	564.29 900	843.28 901	595.31 900	915.51 898	602.92 892

111111	10000000.00 891	10000000.00 895	10000000.00 891	10000000.00 894	10000000.00 894	10000000.00 895	10000000.00 900	10000000.00 902	10000000.00 897	10000000.00 902	10000000.00 900	10000000.00 902	10000000.00 898	10000000.00 902	10000000.00 900	10000000.00 902	10000000.00 901	10000000.00 902	10000000.00 901	10000000.00 899	10000000.00 893

SGD-Stereo	10000000.00 891	10000000.00 895	10000000.00 891	10000000.00 894	10000000.00 894	10000000.00 895	10000000.00 900	10000000.00 902	10000000.00 897	10000000.00 902	10000000.00 900	10000000.00 902	10000000.00 898	10000000.00 902	10000000.00 900	10000000.00 902	10000000.00 901	10000000.00 902	10000000.00 901	10000000.00 899	10000000.00 893

IGEV-Stereo++	10000000.00 891	10000000.00 895	10000000.00 891	10000000.00 894	10000000.00 894	10000000.00 895	10000000.00 900	10000000.00 902	10000000.00 897	10000000.00 902	10000000.00 900	10000000.00 902	10000000.00 898	10000000.00 902	10000000.00 900	10000000.00 902	10000000.00 901	10000000.00 902	10000000.00 901	10000000.00 899	10000000.00 893

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 891	10000000.00 895	10000000.00 891	10000000.00 894	10000000.00 894	10000000.00 895	10000000.00 900	10000000.00 902	10000000.00 897	10000000.00 902	10000000.00 900	10000000.00 902	10000000.00 898	10000000.00 902	10000000.00 900	10000000.00 902	10000000.00 901	10000000.00 902	10000000.00 901	10000000.00 899	10000000.00 893

IGEV-Stereo+	10000000.00 891	10000000.00 895	10000000.00 891	10000000.00 894	10000000.00 894	10000000.00 895	10000000.00 900	10000000.00 902	10000000.00 897	10000000.00 902	10000000.00 900	10000000.00 902	10000000.00 898	10000000.00 902	10000000.00 900	10000000.00 902	10000000.00 901	10000000.00 902	10000000.00 901	10000000.00 899	10000000.00 893

SDNR	10000000.00 891	10000000.00 895	10000000.00 891	10000000.00 894	10000000.00 894	10000000.00 895	10000000.00 900	10000000.00 902	10000000.00 897	10000000.00 902	10000000.00 900	10000000.00 902	10000000.00 898	10000000.00 902	10000000.00 900	10000000.00 902	10000000.00 901	10000000.00 902	10000000.00 901	10000000.00 899	10000000.00 893

anonymousdsp2	10000000.00 891	10000000.00 895	10000000.00 891	10000000.00 894	10000000.00 894	10000000.00 895	10000000.00 900	10000000.00 902	10000000.00 897	10000000.00 902	10000000.00 900	10000000.00 902	10000000.00 898	10000000.00 902	10000000.00 900	10000000.00 902	10000000.00 901	10000000.00 902	10000000.00 901	10000000.00 899	10000000.00 893

anonymousdsp	10000000.00 891	10000000.00 895	10000000.00 891	10000000.00 894	10000000.00 894	10000000.00 895	10000000.00 900	10000000.00 902	10000000.00 897	10000000.00 902	10000000.00 900	10000000.00 902	10000000.00 898	10000000.00 902	10000000.00 900	10000000.00 902	10000000.00 901	10000000.00 902	10000000.00 901	10000000.00 899	10000000.00 893

test_example2	10000000.00 891	10000000.00 895	10000000.00 891	10000000.00 894	10000000.00 894	10000000.00 895	10000000.00 900	10000000.00 902	10000000.00 897	10000000.00 902	10000000.00 900	10000000.00 902	10000000.00 898	10000000.00 902	10000000.00 900	10000000.00 902	10000000.00 901	10000000.00 902	10000000.00 901	10000000.00 899	10000000.00 893

DIP-Stereo	10000000.00 891	10000000.00 895	10000000.00 891	10000000.00 894	10000000.00 894	10000000.00 895	10000000.00 900	10000000.00 902	10000000.00 897	10000000.00 902	10000000.00 900	10000000.00 902	10000000.00 898	10000000.00 902	10000000.00 900	10000000.00 902	10000000.00 901	10000000.00 902	10000000.00 901	10000000.00 899	10000000.00 893
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ASD4		0.20 203

Low-res two-view benchmark