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

USTest	0.01 9	0.02 12	0.00 1	0.14 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.02 21	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

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

light-stereo	0.05 57	0.04 52	0.01 10	0.02 14	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.03 53	0.02 20	0.01 10	0.73 501	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.02 20

Wz-Net-TNSev	0.02 15	0.05 66	0.04 64	0.07 78	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.06 74	0.04 66	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

Wz-Net-SNSev	0.03 29	0.09 93	0.07 91	0.09 87	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.09 96	0.07 92	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

Wz-Net-LNSev	0.06 61	0.24 182	0.20 231	0.23 217	0.01 10	0.02 20	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.23 236	0.21 245	0.02 19	0.01 9	0.01 10	0.01 10

Wz-Net-MNSev	0.06 61	0.54 314	0.10 103	0.12 116	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.12 122	0.11 132	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

WZ-Net	0.05 57	0.50 296	0.10 103	0.12 116	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.12 122	0.10 110	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

HITNet	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	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 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	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 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	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 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

PWCK	0.01 9	0.02 12	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

iinet-test	0.08 76	0.16 149	0.02 15	0.16 154	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.17 257	0.02 20	0.02 21	0.71 488	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.16 234

IINet	0.06 61	0.05 66	0.02 15	0.05 60	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.04 100	0.02 20	0.02 21	0.73 501	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.04 96

VMStereo-Base	0.03 29	0.09 93	0.08 93	0.09 87	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.08 88	0.08 95	0.03 41	0.02 21	0.02 21	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 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	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 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	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 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

CoDeX	0.15 185	0.70 344	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.01 9	0.02 20	0.67 533	0.02 15	0.69 518	0.75 544	0.01 9	0.02 21	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 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	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 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

CBFPSM	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	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 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 123	0.44 265	0.33 313	0.39 289	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.39 334	0.36 376	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

BSDual-CNN	0.81 513	1.91 586	0.92 552	4.48 723	0.02 22	0.42 384	0.06 141	0.41 358	0.02 22	0.48 446	0.03 56	0.02 21	0.02 21	0.03 43	0.02 21	1.97 664	4.19 751	0.33 314	0.23 291	0.34 305	0.27 327

psmg	0.43 363	1.91 586	0.92 552	1.91 631	0.02 22	0.02 20	0.03 54	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.03 43	0.02 21	1.97 664	1.44 656	0.04 93	0.03 57	0.02 21	0.03 52

CSP-Net	0.34 284	1.29 514	1.19 581	1.36 606	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	1.26 621	1.21 633	0.03 41	0.09 153	0.02 21	0.09 154

SFCPSM	0.17 198	0.78 360	0.02 15	0.02 14	0.01 10	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.01 10	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.01 9	0.02 20	0.79 572	0.02 15	0.75 531	0.76 546	0.02 21	0.02 21	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 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	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 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	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 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

ADCMid	0.08 76	0.02 12	0.02 15	1.01 517	0.03 52	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.04 90	0.09 151	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

ADCS	0.09 83	0.02 12	0.04 64	0.90 491	0.06 143	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.14 191	0.36 423	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

AnyNet_C01	0.11 123	0.02 12	0.02 15	1.62 623	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.06 119	0.04 97	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.03 52

RYNet	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.02 21	0.03 53	0.03 43	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

LSM	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

LSM0	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

RT-Monster	0.09 83	0.07 82	0.03 39	0.15 144	0.03 52	0.04 95	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.03 46	0.10 162	0.04 90	0.03 52	0.92 530	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.07 146

PipStereo	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

PSi22b	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

PSi22a	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

PSi22	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

zh-sn7	0.10 102	0.98 406	0.14 163	0.15 144	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.15 157	0.13 169	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

zh-mn7	0.12 136	1.14 448	0.17 205	0.20 199	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.18 204	0.16 196	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

w-ln-seven-2	0.14 173	1.22 510	0.28 271	0.32 257	0.04 101	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.32 282	0.27 279	0.04 93	0.03 57	0.03 47	0.03 52

G2L-ROB	0.03 29	0.06 79	0.02 15	0.03 29	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.03 34	0.02 16	0.03 41	0.02 21	0.03 47	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 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.03 34	0.02 16	0.03 41	0.02 21	0.03 47	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 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.03 34	0.02 16	0.03 41	0.02 21	0.03 47	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 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.03 34	0.02 16	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

TCMNet	0.03 29	0.04 52	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

TCMNet-wrong-test	0.03 29	0.04 52	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.02 21	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

YMNet	0.03 29	0.04 52	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.02 20	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 21	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.02 20	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

DualNet (step1)	0.10 102	1.05 436	0.12 134	0.12 116	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.02 21	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 122	0.12 146	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample9	0.10 102	1.05 436	0.12 134	0.12 116	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.02 21	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 122	0.12 146	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample8	0.10 102	1.05 436	0.12 134	0.12 116	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 122	0.12 146	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample7	0.09 83	1.00 416	0.11 123	0.11 108	0.02 22	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 122	0.12 146	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample6	0.09 83	0.97 405	0.10 103	0.10 91	0.03 52	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.10 101	0.10 110	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

test_sample5	0.10 102	1.07 440	0.11 123	0.10 91	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.10 101	0.10 110	0.03 41	0.03 57	0.04 97	0.03 52

test_sample4	0.10 102	1.03 432	0.12 134	0.10 91	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.13 137	0.13 169	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample3	0.09 83	0.87 378	0.10 103	0.12 116	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 122	0.10 110	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

test_sample2	0.09 83	1.03 432	0.11 123	0.11 108	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.09 96	0.09 105	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

test_sample1	0.09 83	0.87 378	0.12 134	0.11 108	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.02 22	0.04 92	0.02 21	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.10 101	0.10 110	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

SMFormer	0.09 83	1.01 426	0.09 99	0.09 87	0.03 52	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.09 96	0.09 105	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

tta	0.09 83	0.95 402	0.09 99	0.10 91	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.09 96	0.10 110	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

mmm	0.14 173	1.83 571	0.12 134	0.11 108	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.04 103	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.06 119	0.04 97	0.12 122	0.11 132	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

DualNet	0.10 102	1.07 440	0.11 123	0.10 91	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.10 101	0.10 110	0.03 41	0.03 57	0.04 97	0.03 52

1111x	0.10 102	1.14 448	0.13 154	0.14 132	0.03 52	0.04 95	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.13 137	0.11 132	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

xxx	0.09 83	1.01 426	0.10 103	0.10 91	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.10 101	0.10 110	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.03 52

x	0.11 123	1.15 451	0.15 188	0.14 132	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.14 144	0.15 193	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

222	0.10 102	0.99 414	0.12 134	0.13 128	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 122	0.12 146	0.03 41	0.02 21	0.04 97	0.03 52

xxxx	0.11 123	1.16 453	0.16 195	0.12 116	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.13 137	0.16 196	0.03 41	0.04 99	0.04 97	0.04 96

test_xeample	0.10 102	1.09 442	0.13 154	0.12 116	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.14 144	0.14 184	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Syn2CoEx	0.25 242	1.31 518	0.74 526	0.92 496	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.87 526	0.75 531	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

BEATNet_4x	0.11 123	0.03 31	0.03 39	1.60 620	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.05 103	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

ADCL	0.11 123	0.03 31	0.03 39	1.60 620	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.05 103	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

IGEV_i1	0.26 252	0.05 66	0.04 64	0.06 69	0.03 52	0.05 110	0.03 54	0.05 110	0.03 59	0.05 112	0.03 56	0.04 96	0.06 138	0.05 103	0.03 52	4.34 734	0.03 39	0.04 93	0.03 57	0.05 114	0.04 96

AANet	0.07 67	0.04 52	0.03 39	0.04 53	0.03 52	0.04 95	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.11 179	0.04 90	0.03 52	0.58 454	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.03 52

RT-IGEV	0.07 67	0.05 66	0.03 39	0.05 60	0.03 52	0.04 95	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.04 100	0.04 90	0.03 52	0.75 504	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.04 96

z-mn7	0.16 192	1.21 504	0.33 313	0.41 316	0.04 101	0.04 95	0.03 54	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.04 100	0.04 90	0.04 97	0.35 300	0.31 316	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

w-ln-seven	0.18 207	1.47 529	0.33 313	0.40 302	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.04 100	0.04 90	0.04 97	0.38 321	0.32 321	0.05 108	0.04 99	0.04 97	0.04 96

qqq1	0.25 242	3.70 676	0.14 163	0.14 132	0.04 101	0.06 123	0.05 120	0.06 125	0.05 124	0.06 127	0.05 127	0.04 96	0.05 117	0.06 119	0.05 115	0.13 137	0.12 146	0.06 125	0.05 123	0.03 47	0.04 96

fff1	0.25 242	3.70 676	0.14 163	0.14 132	0.04 101	0.06 123	0.05 120	0.06 125	0.05 124	0.06 127	0.05 127	0.04 96	0.05 117	0.06 119	0.05 115	0.13 137	0.12 146	0.06 125	0.05 123	0.03 47	0.04 96

EDNetEfficient	0.04 54	0.05 66	0.04 64	0.04 53	0.03 52	0.04 95	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.03 53	0.04 90	0.03 52	0.05 66	0.03 39	0.05 108	0.03 57	0.04 97	0.03 52

FADNet-RVC-Resample	0.12 136	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.04 100	0.04 90	1.57 689	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.05 123	0.04 97	0.06 135

FADNet_RVC	0.12 136	0.04 52	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.05 117	0.04 90	1.65 693	0.05 66	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

FADNet-RVC	0.13 143	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 120	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.05 127	0.04 96	0.05 117	0.04 90	1.71 710	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.07 144	0.04 96

FADNet	0.12 136	0.05 66	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.05 117	0.04 90	1.66 696	0.06 74	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

ADCRef	0.12 136	0.03 31	0.04 64	1.71 627	0.04 101	0.03 44	0.03 54	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.03 53	0.06 119	0.04 97	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.03 47	0.04 96

AnyNet_C32	0.14 173	0.04 52	0.03 39	2.22 645	0.04 101	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.04 96	0.02 21	0.07 142	0.04 97	0.02 15	0.02 16	0.03 41	0.03 57	0.02 21	0.03 52

ADCP+	0.15 185	0.04 52	0.04 64	2.20 644	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.05 127	0.04 96	0.04 100	0.08 145	0.04 97	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

ADCPNet	0.10 102	0.03 31	0.04 64	1.27 591	0.03 52	0.04 95	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.03 53	0.08 145	0.04 97	0.04 59	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

NVStereoNet_ROB	0.04 54	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.04 100	0.04 90	0.04 97	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	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
UHP(ZeroShot)	0.07 67	0.41 248	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 110	0.05 120	0.05 110	0.05 124	0.05 112	0.05 127	0.05 113	0.05 117	0.05 103	0.05 115	0.05 66	0.05 78	0.05 108	0.05 123	0.05 114	0.05 122

UHP(FT)	0.07 67	0.40 235	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 110	0.05 120	0.05 110	0.05 124	0.05 112	0.05 127	0.05 113	0.05 117	0.05 103	0.05 115	0.05 66	0.05 78	0.05 108	0.05 123	0.05 114	0.05 122

mmmmmm	0.07 67	0.40 235	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 110	0.05 120	0.05 110	0.05 124	0.05 112	0.05 127	0.05 113	0.05 117	0.05 103	0.05 115	0.05 66	0.05 78	0.05 108	0.05 123	0.05 114	0.05 122

UHP	0.07 67	0.41 248	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 110	0.05 120	0.05 110	0.05 124	0.05 112	0.05 127	0.05 113	0.05 117	0.05 103	0.05 115	0.05 66	0.05 78	0.05 108	0.05 123	0.05 114	0.05 122

ManiGeoR	0.17 198	0.05 66	0.62 485	0.73 468	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.04 103	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.04 97	0.72 496	0.58 483	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

HLF11	0.17 198	0.05 66	0.63 489	0.72 464	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.04 103	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.04 97	0.71 488	0.59 489	0.05 108	0.04 99	0.04 97	0.04 96

HLf10	0.17 198	0.05 66	0.62 485	0.73 468	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.04 103	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.04 97	0.72 496	0.58 483	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

HLf8	0.17 198	0.05 66	0.62 485	0.72 464	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.04 103	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.04 97	0.72 496	0.58 483	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

TestStereo_HLe17	0.17 198	0.05 66	0.65 496	0.72 464	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.04 103	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.04 97	0.71 488	0.59 489	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

z-ln-s-r	0.21 221	1.40 527	0.53 462	0.56 423	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.05 124	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.05 115	0.57 453	0.44 432	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

AASNet	0.06 61	0.08 84	0.08 93	0.08 80	0.05 126	0.06 123	0.05 120	0.05 110	0.06 141	0.06 127	0.06 142	0.05 113	0.06 138	0.06 119	0.05 115	0.08 88	0.08 95	0.08 142	0.05 123	0.06 127	0.05 122

SACVNet	0.06 61	0.08 84	0.08 93	0.08 80	0.05 126	0.06 123	0.05 120	0.05 110	0.06 141	0.06 127	0.06 142	0.05 113	0.06 138	0.06 119	0.05 115	0.08 88	0.08 95	0.08 142	0.05 123	0.06 127	0.05 122

AACVNet	0.06 61	0.08 84	0.08 93	0.08 80	0.05 126	0.06 123	0.05 120	0.05 110	0.06 141	0.06 127	0.06 142	0.05 113	0.06 138	0.06 119	0.05 115	0.08 88	0.08 95	0.08 142	0.05 123	0.06 127	0.05 122

APVNet	0.09 83	0.05 66	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.05 110	0.90 587	0.06 125	0.04 103	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.04 97	0.05 66	0.04 66	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.05 122

EDNetEfficientorigin	0.04 54	0.06 79	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.04 103	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.04 97	0.05 66	0.03 39	0.06 125	0.03 57	0.04 97	0.03 52

TARSTereo(ZeroShot)	0.08 76	0.56 320	0.06 84	0.06 69	0.06 143	0.06 123	0.06 141	0.06 125	0.06 141	0.06 127	0.06 142	0.06 128	0.06 138	0.06 119	0.06 135	0.06 74	0.06 85	0.06 125	0.06 138	0.06 127	0.06 135

TARStereo(FT)	0.09 83	0.59 328	0.06 84	0.06 69	0.06 143	0.06 123	0.06 141	0.06 125	0.06 141	0.06 127	0.06 142	0.06 128	0.06 138	0.06 119	0.06 135	0.06 74	0.06 85	0.06 125	0.06 138	0.06 127	0.06 135

2222	0.09 83	0.59 328	0.06 84	0.06 69	0.06 143	0.06 123	0.06 141	0.06 125	0.06 141	0.06 127	0.06 142	0.06 128	0.06 138	0.06 119	0.06 135	0.06 74	0.06 85	0.06 125	0.06 138	0.06 127	0.06 135

1111	0.09 83	0.60 332	0.06 84	0.06 69	0.06 143	0.06 123	0.06 141	0.06 125	0.06 141	0.06 127	0.06 142	0.06 128	0.06 138	0.06 119	0.06 135	0.06 74	0.06 85	0.06 125	0.06 138	0.06 127	0.06 135

fsdfsdds	0.08 76	0.58 325	0.06 84	0.06 69	0.06 143	0.06 123	0.06 141	0.06 125	0.06 141	0.06 127	0.06 142	0.06 128	0.06 138	0.06 119	0.06 135	0.06 74	0.06 85	0.06 125	0.06 138	0.06 127	0.06 135

nnnnnnn	0.08 76	0.58 325	0.06 84	0.06 69	0.06 143	0.06 123	0.06 141	0.06 125	0.06 141	0.06 127	0.06 142	0.06 128	0.06 138	0.06 119	0.06 135	0.06 74	0.06 85	0.06 125	0.06 138	0.06 127	0.06 135

TestStereooo	0.08 76	0.56 320	0.06 84	0.06 69	0.06 143	0.06 123	0.06 141	0.06 125	0.06 141	0.06 127	0.06 142	0.06 128	0.06 138	0.06 119	0.06 135	0.06 74	0.06 85	0.06 125	0.06 138	0.06 127	0.06 135

DA	0.09 83	0.13 116	0.39 357	0.08 80	0.05 126	0.07 141	0.05 120	0.13 175	0.05 124	0.06 127	0.05 127	0.06 128	0.05 117	0.06 119	0.05 115	0.06 74	0.05 78	0.14 188	0.13 226	0.06 127	0.05 122

GGEV	0.09 83	0.13 116	0.39 357	0.08 80	0.05 126	0.07 141	0.05 120	0.13 175	0.05 124	0.06 127	0.05 127	0.06 128	0.05 117	0.06 119	0.05 115	0.06 74	0.05 78	0.14 188	0.13 226	0.06 127	0.05 122

DFGA-Net	0.05 57	0.06 79	0.04 64	0.06 69	0.04 101	0.06 123	0.04 103	0.06 125	0.04 103	0.06 127	0.04 110	0.06 128	0.04 100	0.06 119	0.04 97	0.06 74	0.04 66	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

11t1	0.17 198	2.16 606	0.13 154	0.13 128	0.04 101	0.06 123	0.04 103	0.06 125	0.04 103	0.06 127	0.03 56	0.06 128	0.03 53	0.06 119	0.05 115	0.18 204	0.12 146	0.06 125	0.03 57	0.05 114	0.03 52

ffm	0.25 242	3.83 682	0.12 134	0.12 116	0.05 126	0.06 123	0.05 120	0.06 125	0.05 124	0.03 44	0.03 56	0.06 128	0.05 117	0.06 119	0.05 115	0.12 122	0.12 146	0.05 108	0.04 99	0.06 127	0.04 96

ff1	0.25 242	3.83 682	0.12 134	0.12 116	0.05 126	0.06 123	0.05 120	0.06 125	0.05 124	0.03 44	0.03 56	0.06 128	0.05 117	0.06 119	0.05 115	0.12 122	0.12 146	0.05 108	0.04 99	0.06 127	0.04 96

mmx	0.25 242	3.83 682	0.12 134	0.12 116	0.05 126	0.06 123	0.05 120	0.06 125	0.05 124	0.03 44	0.03 56	0.06 128	0.05 117	0.06 119	0.05 115	0.12 122	0.12 146	0.05 108	0.04 99	0.06 127	0.04 96

GASNet	0.05 57	0.04 52	0.12 134	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 120	0.04 95	0.04 103	0.12 174	0.04 110	0.06 128	0.04 100	0.04 90	0.04 97	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

qqq	0.16 192	2.01 596	0.12 134	0.15 144	0.04 101	0.06 123	0.05 120	0.06 125	0.04 103	0.06 127	0.03 56	0.06 128	0.03 53	0.06 119	0.03 52	0.12 122	0.14 184	0.04 93	0.04 99	0.03 47	0.03 52

TS12	0.09 83	0.09 93	0.17 205	0.19 187	0.06 143	0.08 143	0.06 141	0.08 145	0.06 141	0.08 144	0.06 142	0.08 144	0.06 138	0.08 145	0.06 135	0.15 157	0.16 196	0.08 142	0.06 138	0.08 149	0.06 135

DispViT+	0.07 67	0.08 84	0.12 134	0.08 80	0.05 126	0.08 143	0.05 120	0.08 145	0.05 124	0.08 144	0.05 127	0.08 144	0.05 117	0.08 145	0.05 115	0.08 88	0.07 92	0.07 137	0.05 123	0.07 144	0.05 122

BridgeDepth_RVC	0.07 67	0.08 84	0.11 123	0.11 108	0.05 126	0.08 143	0.05 120	0.08 145	0.05 124	0.08 144	0.05 127	0.08 144	0.05 117	0.08 145	0.05 115	0.11 116	0.10 110	0.07 137	0.05 123	0.07 144	0.05 122
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.08 76	0.08 84	0.11 123	0.11 108	0.05 126	0.08 143	0.05 120	0.08 145	0.07 152	0.08 144	0.05 127	0.08 144	0.05 117	0.09 151	0.08 146	0.15 157	0.11 132	0.07 137	0.05 123	0.07 144	0.06 135
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FINET	0.07 67	0.08 84	0.07 91	0.07 78	0.07 152	0.08 143	0.06 141	0.08 145	0.07 152	0.08 144	0.07 153	0.08 144	0.06 138	0.07 142	0.07 143	0.08 88	0.07 92	0.07 137	0.07 146	0.06 127	0.06 135

GwcNet	0.12 136	0.07 82	0.05 79	0.08 80	0.05 126	0.08 143	1.20 619	0.07 142	0.05 124	0.05 112	0.05 127	0.08 144	0.05 117	0.08 145	0.03 52	0.07 86	0.05 78	0.06 125	0.05 123	0.07 144	0.05 122

BEATNet-Init1	0.19 211	0.08 84	0.08 93	2.23 646	0.08 155	0.08 143	0.07 152	0.07 142	0.08 157	0.08 144	0.07 153	0.08 144	0.07 151	0.11 169	0.08 146	0.08 88	0.08 95	0.08 142	0.07 146	0.08 149	0.08 149

DeepPrunerF	0.19 211	0.08 84	0.08 93	2.23 646	0.08 155	0.08 143	0.07 152	0.07 142	0.08 157	0.08 144	0.07 153	0.08 144	0.07 151	0.11 169	0.08 146	0.08 88	0.08 95	0.08 142	0.07 146	0.08 149	0.08 149

anonymous	0.09 83	0.09 93	0.14 163	0.14 132	0.07 152	0.09 151	0.07 152	0.09 151	0.07 152	0.09 151	0.07 153	0.09 152	0.07 151	0.09 151	0.07 143	0.14 144	0.13 169	0.09 150	0.07 146	0.09 153	0.07 146

MatchStereo	0.54 442	0.12 114	2.38 724	2.32 661	0.09 159	0.09 151	0.08 155	0.09 151	0.07 152	0.09 151	0.07 153	0.09 152	0.07 151	0.09 151	0.08 146	2.34 701	2.34 720	0.12 170	0.11 181	0.11 167	0.10 162
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
SepStereo	0.09 83	0.09 93	0.10 103	0.09 87	0.09 159	0.09 151	0.09 156	0.10 153	0.08 157	0.10 156	0.09 158	0.09 152	0.09 158	0.09 151	0.08 146	0.09 96	0.08 95	0.09 150	0.08 151	0.09 153	0.08 149

SuperB	0.21 221	0.10 98	2.51 726	0.12 116	0.09 159	0.10 154	0.09 156	0.08 145	0.07 152	0.10 156	0.09 158	0.09 152	0.07 151	0.07 142	0.07 143	0.07 86	0.08 95	0.07 137	0.07 146	0.08 149	0.07 146

VeloStereo	0.16 192	0.92 395	0.16 195	0.18 180	0.08 155	0.11 165	0.12 214	0.12 173	0.09 160	0.09 151	0.28 320	0.10 156	0.08 156	0.10 156	0.12 208	0.15 157	0.17 224	0.08 142	0.12 215	0.09 153	0.08 149

flow	0.16 192	0.92 395	0.16 195	0.18 180	0.08 155	0.11 165	0.12 214	0.12 173	0.09 160	0.09 151	0.28 320	0.10 156	0.08 156	0.10 156	0.12 208	0.15 157	0.17 224	0.08 142	0.12 215	0.09 153	0.08 149

AnonymousM	0.10 102	0.10 98	0.10 103	0.10 91	0.10 166	0.10 154	0.10 161	0.10 153	0.10 164	0.10 156	0.10 162	0.10 156	0.10 162	0.10 156	0.10 158	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

PVD	0.10 102	0.10 98	0.10 103	0.10 91	0.10 166	0.10 154	0.10 161	0.10 153	0.10 164	0.10 156	0.10 162	0.10 156	0.10 162	0.10 156	0.10 158	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

SHD	0.10 102	0.10 98	0.10 103	0.10 91	0.10 166	0.10 154	0.10 161	0.10 153	0.10 164	0.10 156	0.10 162	0.10 156	0.10 162	0.10 156	0.10 158	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

SAMSARA	0.10 102	0.10 98	0.10 103	0.10 91	0.10 166	0.10 154	0.10 161	0.10 153	0.10 164	0.10 156	0.10 162	0.10 156	0.10 162	0.10 156	0.10 158	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

XQC	0.10 102	0.10 98	0.10 103	0.10 91	0.10 166	0.10 154	0.10 161	0.10 153	0.10 164	0.10 156	0.10 162	0.10 156	0.10 162	0.10 156	0.10 158	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

RTSC	0.10 102	0.10 98	0.10 103	0.10 91	0.10 166	0.10 154	0.10 161	0.10 153	0.10 164	0.10 156	0.10 162	0.10 156	0.10 162	0.10 156	0.10 158	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

RTS	0.10 102	0.10 98	0.10 103	0.10 91	0.10 166	0.10 154	0.10 161	0.10 153	0.10 164	0.10 156	0.10 162	0.10 156	0.10 162	0.10 156	0.10 158	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

RTSA	0.10 102	0.10 98	0.10 103	0.10 91	0.10 166	0.10 154	0.10 161	0.10 153	0.10 164	0.10 156	0.10 162	0.10 156	0.10 162	0.10 156	0.10 158	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

MADNet+	0.10 102	0.10 98	0.10 103	0.10 91	0.10 166	0.10 154	0.10 161	0.10 153	0.10 164	0.10 156	0.10 162	0.10 156	0.10 162	0.10 156	0.10 158	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

MADNet++	0.10 102	0.10 98	0.10 103	0.10 91	0.10 166	0.10 154	0.10 161	0.10 153	0.10 164	0.10 156	0.10 162	0.10 156	0.10 162	0.10 156	0.10 158	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

over-6	0.11 123	0.11 109	0.15 188	0.16 154	0.10 166	0.11 165	0.10 161	0.11 165	0.10 164	0.11 168	0.10 162	0.11 168	0.10 162	0.11 169	0.10 158	0.14 144	0.14 184	0.11 163	0.10 162	0.11 167	0.09 154

over v1	0.11 123	0.11 109	0.15 188	0.16 154	0.10 166	0.11 165	0.10 161	0.11 165	0.10 164	0.11 168	0.10 162	0.11 168	0.10 162	0.11 169	0.10 158	0.14 144	0.14 184	0.11 163	0.09 153	0.11 167	0.10 162

over-8	0.11 123	0.14 135	0.15 188	0.16 154	0.10 166	0.11 165	0.10 161	0.11 165	0.09 160	0.11 168	0.10 162	0.11 168	0.10 162	0.11 169	0.09 151	0.14 144	0.14 184	0.11 163	0.09 153	0.11 167	0.09 154

over-9	0.11 123	0.11 109	0.16 195	0.16 154	0.10 166	0.12 174	0.10 161	0.11 165	0.10 164	0.11 168	0.10 162	0.11 168	0.10 162	0.11 169	0.10 158	0.14 144	0.14 184	0.11 163	0.10 162	0.11 167	0.09 154

JetRed	0.11 123	0.12 114	0.11 123	0.11 108	0.11 185	0.11 165	0.14 223	0.11 165	0.11 182	0.12 174	0.11 180	0.11 168	0.11 179	0.11 169	0.11 173	0.11 116	0.16 196	0.11 163	0.11 181	0.11 167	0.11 177

JetBlue	0.11 123	0.11 109	0.12 134	0.13 128	0.14 228	0.11 165	0.11 178	0.11 165	0.11 182	0.11 168	0.11 180	0.11 168	0.11 179	0.12 177	0.12 208	0.11 116	0.11 132	0.11 163	0.11 181	0.11 167	0.11 177

aanetorigin	0.13 143	0.11 109	0.11 123	0.11 108	0.11 185	0.11 165	0.11 178	0.11 165	0.11 182	0.11 168	0.12 211	0.11 168	0.11 179	0.11 169	0.11 173	0.11 116	0.11 132	0.14 188	0.11 181	0.49 460	0.11 177

PASM	0.39 333	3.06 661	1.36 647	1.58 616	0.09 159	0.11 165	0.11 178	0.11 165	0.11 182	0.09 151	0.09 158	0.11 168	0.09 158	0.09 151	0.09 151	0.11 116	0.11 132	0.11 163	0.09 153	0.11 167	0.11 177

FORCE_4.7	0.13 143	0.13 116	0.19 223	0.19 187	0.11 185	0.13 175	0.11 178	0.13 175	0.11 182	0.13 176	0.11 180	0.13 176	0.11 179	0.13 178	0.11 173	0.18 204	0.17 224	0.13 174	0.11 181	0.13 178	0.11 177

F4.4	0.13 143	0.13 116	0.18 215	0.19 187	0.11 185	0.13 175	0.11 178	0.13 175	0.11 182	0.13 176	0.11 180	0.13 176	0.11 179	0.13 178	0.11 173	0.17 188	0.16 196	0.13 174	0.10 162	0.13 178	0.11 177

FORCE_4.6	0.13 143	0.13 116	0.18 215	0.20 199	0.11 185	0.13 175	0.11 178	0.13 175	0.11 182	0.13 176	0.11 180	0.13 176	0.11 179	0.13 178	0.11 173	0.18 204	0.17 224	0.13 174	0.10 162	0.13 178	0.11 177

F5.5	0.13 143	0.13 116	0.18 215	0.19 187	0.11 185	0.13 175	0.11 178	0.13 175	0.11 182	0.13 176	0.11 180	0.13 176	0.12 217	0.13 178	0.11 173	0.17 188	0.16 196	0.13 174	0.11 181	0.13 178	0.11 177

F8.5	0.13 143	0.13 116	0.19 223	0.19 187	0.11 185	0.13 175	0.11 178	0.13 175	0.11 182	0.13 176	0.11 180	0.13 176	0.11 179	0.13 178	0.11 173	0.18 204	0.17 224	0.13 174	0.10 162	0.13 178	0.11 177

FORCE_9	0.13 143	0.13 116	0.20 231	0.19 187	0.11 185	0.13 175	0.11 178	0.13 175	0.11 182	0.13 176	0.11 180	0.13 176	0.11 179	0.13 178	0.11 173	0.17 188	0.18 238	0.13 174	0.11 181	0.13 178	0.11 177

FORCE_8	0.13 143	0.13 116	0.19 223	0.19 187	0.11 185	0.13 175	0.11 178	0.13 175	0.11 182	0.13 176	0.11 180	0.13 176	0.11 179	0.13 178	0.11 173	0.18 204	0.17 224	0.13 174	0.11 181	0.13 178	0.11 177

F7	0.13 143	0.13 116	0.19 223	0.20 199	0.11 185	0.13 175	0.11 178	0.13 175	0.11 182	0.13 176	0.11 180	0.13 176	0.11 179	0.13 178	0.11 173	0.17 188	0.16 196	0.13 174	0.11 181	0.13 178	0.11 177

FORCE_4.5	0.13 143	0.13 116	0.18 215	0.19 187	0.11 185	0.13 175	0.11 178	0.13 175	0.11 182	0.13 176	0.11 180	0.13 176	0.11 179	0.13 178	0.11 173	0.17 188	0.16 196	0.13 174	0.11 181	0.13 178	0.11 177

FORCE_4	0.13 143	0.13 116	0.19 223	0.19 187	0.11 185	0.13 175	0.11 178	0.13 175	0.11 182	0.13 176	0.11 180	0.13 176	0.11 179	0.13 178	0.11 173	0.17 188	0.16 196	0.13 174	0.10 162	0.13 178	0.11 177

FORCE_5	0.13 143	0.13 116	0.18 215	0.18 180	0.11 185	0.13 175	0.11 178	0.13 175	0.11 182	0.13 176	0.11 180	0.13 176	0.11 179	0.13 178	0.11 173	0.17 188	0.16 196	0.13 174	0.11 181	0.13 178	0.11 177

FORCE_6	0.13 143	0.13 116	0.18 215	0.18 180	0.11 185	0.13 175	0.11 178	0.13 175	0.11 182	0.13 176	0.11 180	0.13 176	0.11 179	0.13 178	0.11 173	0.17 188	0.16 196	0.13 174	0.10 162	0.13 178	0.10 162

LACA_dic	0.45 399	0.13 116	1.78 676	1.70 626	0.12 221	0.13 175	0.12 214	0.16 214	0.15 240	0.13 176	0.12 211	0.13 176	0.11 179	0.16 213	0.13 217	1.73 649	1.69 679	0.16 216	0.11 181	0.13 178	0.13 219

ISRNet	0.11 123	0.05 66	0.36 339	0.24 222	0.07 152	0.13 175	0.05 120	0.06 125	0.05 124	0.05 112	0.05 127	0.13 176	0.05 117	0.05 103	0.09 151	0.24 245	0.20 241	0.10 152	0.05 123	0.06 127	0.13 219

E$^{3}$Stereo	0.13 143	0.14 135	0.13 154	0.16 154	0.11 185	0.14 189	0.11 178	0.14 189	0.11 182	0.14 189	0.11 180	0.14 190	0.11 179	0.14 191	0.11 173	0.16 169	0.13 169	0.14 188	0.11 181	0.14 193	0.11 177

LLLLL	0.13 143	0.14 135	0.13 154	0.16 154	0.11 185	0.14 189	0.11 178	0.14 189	0.11 182	0.14 189	0.11 180	0.14 190	0.11 179	0.14 191	0.11 173	0.16 169	0.13 169	0.14 188	0.11 181	0.14 193	0.11 177

LLL	0.13 143	0.14 135	0.14 163	0.17 175	0.11 185	0.14 189	0.11 178	0.14 189	0.11 182	0.14 189	0.11 180	0.14 190	0.11 179	0.14 191	0.11 173	0.16 169	0.14 184	0.14 188	0.11 181	0.14 193	0.11 177

low	0.13 143	0.14 135	0.14 163	0.16 154	0.11 185	0.14 189	0.11 178	0.14 189	0.11 182	0.14 189	0.11 180	0.14 190	0.11 179	0.14 191	0.11 173	0.16 169	0.13 169	0.14 188	0.11 181	0.14 193	0.11 177

100	0.13 143	0.14 135	0.13 154	0.17 175	0.11 185	0.14 189	0.11 178	0.14 189	0.11 182	0.14 189	0.11 180	0.14 190	0.11 179	0.14 191	0.11 173	0.16 169	0.13 169	0.14 188	0.11 181	0.14 193	0.11 177

300	0.13 143	0.14 135	0.13 154	0.16 154	0.11 185	0.14 189	0.11 178	0.14 189	0.11 182	0.14 189	0.11 180	0.14 190	0.11 179	0.14 191	0.11 173	0.16 169	0.13 169	0.14 188	0.11 181	0.14 193	0.11 177

Last	0.13 143	0.14 135	0.14 163	0.16 154	0.11 185	0.14 189	0.11 178	0.14 189	0.11 182	0.14 189	0.11 180	0.14 190	0.11 179	0.14 191	0.11 173	0.16 169	0.13 169	0.14 188	0.11 181	0.14 193	0.11 177

DDDD	0.13 143	0.14 135	0.14 163	0.16 154	0.11 185	0.14 189	0.11 178	0.14 189	0.11 182	0.14 189	0.11 180	0.14 190	0.11 179	0.14 191	0.11 173	0.16 169	0.13 169	0.14 188	0.11 181	0.14 193	0.11 177

TT111	0.13 143	0.14 135	0.14 163	0.16 154	0.11 185	0.14 189	0.11 178	0.14 189	0.11 182	0.14 189	0.11 180	0.14 190	0.11 179	0.14 191	0.11 173	0.16 169	0.13 169	0.14 188	0.11 181	0.14 193	0.11 177

EE1	0.13 143	0.14 135	0.14 163	0.17 175	0.11 185	0.14 189	0.11 178	0.14 189	0.11 182	0.14 189	0.11 180	0.14 190	0.11 179	0.14 191	0.11 173	0.16 169	0.13 169	0.14 188	0.11 181	0.14 193	0.11 177

AnonStereo	0.13 143	0.14 135	0.14 163	0.16 154	0.11 185	0.14 189	0.11 178	0.14 189	0.11 182	0.14 189	0.11 180	0.14 190	0.11 179	0.14 191	0.11 173	0.16 169	0.13 169	0.14 188	0.11 181	0.14 193	0.11 177

S2M2_L	0.12 136	0.14 135	0.10 103	0.15 144	0.10 166	0.14 189	0.10 161	0.14 189	0.10 164	0.15 207	0.10 162	0.14 190	0.10 162	0.14 191	0.10 158	0.13 137	0.10 110	0.13 174	0.09 153	0.13 178	0.09 154
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IPLG	0.13 143	0.20 162	0.14 163	0.15 144	0.11 185	0.14 189	0.11 178	0.14 189	0.11 182	0.14 189	0.11 180	0.14 190	0.11 179	0.14 191	0.11 173	0.15 157	0.12 146	0.14 188	0.11 181	0.14 193	0.11 177

IPLGR_C	0.14 173	0.20 162	0.12 134	0.15 144	0.11 185	0.14 189	0.15 231	0.14 189	0.11 182	0.15 207	0.12 211	0.14 190	0.11 179	0.16 213	0.11 173	0.15 157	0.12 146	0.14 188	0.12 215	0.15 212	0.12 212

MIPNet	0.14 173	0.21 168	0.17 205	0.16 154	0.11 185	0.15 208	0.12 214	0.14 189	0.11 182	0.16 212	0.11 180	0.14 190	0.11 179	0.14 191	0.11 173	0.14 144	0.12 146	0.14 188	0.11 181	0.14 193	0.11 177

IPLGR	0.14 173	0.24 182	0.14 163	0.16 154	0.12 221	0.15 208	0.12 214	0.14 189	0.11 182	0.15 207	0.12 211	0.14 190	0.11 179	0.14 191	0.11 173	0.15 157	0.12 146	0.14 188	0.11 181	0.14 193	0.11 177

ACRE	0.13 143	0.21 168	0.14 163	0.15 144	0.11 185	0.14 189	0.11 178	0.14 189	0.11 182	0.14 189	0.12 211	0.14 190	0.11 179	0.14 191	0.11 173	0.15 157	0.12 146	0.14 188	0.11 181	0.14 193	0.11 177

GMStereo	0.14 173	0.13 116	0.14 163	0.14 132	0.14 228	0.14 189	0.14 223	0.14 189	0.14 228	0.14 189	0.14 230	0.14 190	0.14 229	0.14 191	0.14 222	0.14 144	0.14 184	0.14 188	0.14 231	0.14 193	0.14 225
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.29 261	0.90 388	0.10 103	0.14 132	0.10 166	0.14 189	0.10 161	0.91 548	0.69 551	0.14 189	0.11 180	0.14 190	0.11 179	0.14 191	0.10 158	0.12 122	0.09 105	0.12 170	0.09 153	0.88 541	0.76 565

CCAANet	0.17 198	0.71 345	0.14 163	0.14 132	0.14 228	0.14 189	0.14 223	0.14 189	0.14 228	0.14 189	0.14 230	0.14 190	0.14 229	0.14 191	0.22 276	0.14 144	0.14 184	0.14 188	0.14 231	0.14 193	0.14 225

DRN-Test	0.14 173	0.13 116	0.09 99	0.14 132	0.09 159	0.15 208	0.09 156	0.14 189	0.10 164	0.14 189	0.09 158	0.14 190	0.09 158	0.13 178	0.09 151	0.12 122	0.09 105	0.12 170	0.09 153	0.12 176	0.73 558

StereoDRNet	0.15 185	0.14 135	0.10 103	0.14 132	0.09 159	0.15 208	0.09 156	0.14 189	0.09 160	0.14 189	0.10 162	0.14 190	0.09 158	0.14 191	0.09 151	0.13 137	0.10 110	0.13 174	0.09 153	0.13 178	0.82 574

CIPLG	0.13 143	0.21 168	0.12 134	0.16 154	0.11 185	0.15 208	0.11 178	0.14 189	0.11 182	0.15 207	0.12 211	0.15 212	0.11 179	0.14 191	0.11 173	0.15 157	0.12 146	0.14 188	0.11 181	0.14 193	0.11 177

DF	0.39 333	1.37 524	1.02 565	1.14 529	0.12 221	0.16 215	0.12 214	0.16 214	0.12 221	0.16 212	0.12 211	0.16 213	0.12 217	0.16 213	0.12 208	1.12 563	1.00 555	0.15 212	0.12 215	0.15 212	0.12 212

xyz-stereo-finetune2	0.18 207	0.48 289	0.16 195	0.16 154	0.15 242	0.15 208	0.16 238	0.16 214	0.16 248	0.16 212	0.16 246	0.16 213	0.16 245	0.16 213	0.16 242	0.16 169	0.16 196	0.16 216	0.16 245	0.16 217	0.16 234

xyz-stereo	0.18 207	0.50 296	0.16 195	0.15 144	0.16 253	0.16 215	0.16 238	0.16 214	0.16 248	0.16 212	0.16 246	0.16 213	0.16 245	0.16 213	0.16 242	0.16 169	0.16 196	0.16 216	0.16 245	0.16 217	0.16 234

castereo++	0.54 442	3.59 673	1.15 575	1.31 600	0.14 228	0.16 215	0.14 223	0.16 214	0.14 228	0.16 212	0.14 230	0.16 213	0.13 224	0.16 213	0.14 222	1.45 636	1.16 581	0.15 212	0.14 231	0.15 212	0.13 219

DDVS	0.30 262	3.10 662	0.14 163	0.19 187	0.14 228	0.19 229	0.14 223	0.20 234	0.14 228	0.19 225	0.13 225	0.16 213	0.13 224	0.19 227	0.13 217	0.17 188	0.13 169	0.17 226	0.13 226	0.17 226	0.13 219

GMStereo_Zeroshot	0.16 192	0.16 149	0.16 195	0.16 154	0.16 253	0.16 215	0.16 238	0.16 214	0.16 248	0.16 212	0.16 246	0.16 213	0.16 245	0.16 213	0.16 242	0.16 169	0.16 196	0.16 216	0.16 245	0.16 217	0.16 234

ICVP	0.15 185	0.53 310	0.11 123	0.16 154	0.11 185	0.16 215	0.11 178	0.16 214	0.11 182	0.16 212	0.11 180	0.16 213	0.11 179	0.16 213	0.11 173	0.16 169	0.11 132	0.16 216	0.11 181	0.16 217	0.11 177
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
PDISCO_ROB	0.83 521	2.80 657	3.49 748	0.14 132	0.11 185	0.17 222	0.09 156	0.15 213	0.10 164	0.15 207	0.12 211	0.16 213	0.14 229	3.30 741	0.13 217	0.14 144	2.34 720	0.16 216	0.12 215	2.62 721	0.10 162

S2M2_XL	0.14 173	0.17 154	0.12 134	0.17 175	0.11 185	0.17 222	0.11 178	0.17 221	0.11 182	0.17 219	0.11 180	0.17 221	0.11 179	0.17 221	0.11 173	0.16 169	0.11 132	0.16 216	0.11 181	0.16 217	0.11 177
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
ProNet	0.14 173	0.20 162	0.14 163	0.16 154	0.11 185	0.16 215	0.11 178	0.17 221	0.11 182	0.17 219	0.12 211	0.17 221	0.13 224	0.17 221	0.12 208	0.15 157	0.11 132	0.16 216	0.11 181	0.15 212	0.12 212

ac_64	0.22 228	0.13 116	0.19 223	0.23 217	0.10 166	0.26 281	1.02 604	0.14 189	0.10 164	0.28 283	0.14 230	0.17 221	0.19 275	0.28 291	0.09 151	0.22 224	0.16 196	0.23 262	0.17 268	0.11 167	0.12 212

HSM	0.14 173	0.16 149	0.12 134	0.17 175	0.12 221	0.17 222	0.11 178	0.17 221	0.11 182	0.17 219	0.12 211	0.17 221	0.12 217	0.17 221	0.12 208	0.16 169	0.11 132	0.16 216	0.11 181	0.16 217	0.12 212

ITSA-stereo	0.15 185	0.17 154	0.13 154	0.20 199	0.13 226	0.19 229	0.13 221	0.18 225	0.13 225	0.19 225	0.13 225	0.18 225	0.14 229	0.18 224	0.14 222	0.16 169	0.11 132	0.15 212	0.14 231	0.18 230	0.11 177

cf-r	0.66 467	2.17 607	0.12 134	0.18 180	0.12 221	0.18 226	2.70 746	2.60 720	0.12 221	0.18 223	0.12 211	0.18 225	0.12 217	0.18 224	0.12 208	0.15 157	0.11 132	0.15 212	0.11 181	1.81 666	1.74 720

ELAS_RVC	0.14 173	0.16 149	0.10 103	0.15 144	0.10 166	0.18 226	0.11 178	0.19 227	0.11 182	0.19 225	0.12 211	0.18 225	0.11 179	0.19 227	0.12 208	0.14 144	0.08 95	0.14 188	0.09 153	0.15 212	0.09 154
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.13 143	0.16 149	0.11 123	0.15 144	0.09 159	0.18 226	0.11 178	0.18 225	0.11 182	0.17 219	0.11 180	0.18 225	0.11 179	0.18 224	0.11 173	0.14 144	0.08 95	0.14 188	0.08 151	0.14 193	0.09 154
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SCION-MonSter(vits)	0.25 242	0.79 362	0.31 299	0.42 326	0.28 320	0.40 344	0.28 314	0.20 234	0.15 240	0.40 339	0.15 240	0.19 229	0.15 241	0.20 232	0.15 234	0.23 236	0.21 245	0.17 226	0.14 231	0.16 217	0.14 225

SCION-MonSter	0.21 221	0.76 356	0.22 239	0.25 229	0.15 242	0.19 229	0.15 231	0.19 227	0.15 240	0.19 225	0.15 240	0.19 229	0.15 241	0.19 227	0.14 222	0.22 224	0.21 245	0.16 216	0.14 231	0.16 217	0.15 232

IGEV-FE	0.35 295	0.37 220	0.17 205	0.19 187	0.17 259	0.20 235	0.17 248	0.19 227	0.17 258	0.19 225	0.17 254	0.19 229	0.17 257	0.37 330	0.36 423	0.19 212	0.17 224	0.19 239	0.17 268	0.38 346	2.84 744

CAS++	0.17 198	0.27 195	0.21 237	0.10 91	0.21 290	0.15 208	0.22 277	0.10 153	0.21 278	0.22 247	0.10 162	0.19 229	0.18 268	0.10 156	0.19 266	0.20 215	0.19 239	0.18 236	0.10 162	0.19 236	0.18 258
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DeepPruner_ROB	0.16 192	0.18 157	0.13 154	0.19 187	0.13 226	0.19 229	0.13 221	0.19 227	0.13 225	0.19 225	0.13 225	0.19 229	0.13 224	0.19 227	0.13 217	0.18 204	0.13 169	0.18 236	0.13 226	0.18 230	0.13 219

DAS	0.20 213	0.20 162	0.20 231	0.20 199	0.20 280	0.20 235	0.20 267	0.20 234	0.20 274	0.20 232	0.20 278	0.20 234	0.20 279	0.20 232	0.20 269	0.20 215	0.20 241	0.20 244	0.20 278	0.20 237	0.20 263

LRCNet_RVC	0.13 143	0.13 116	0.09 99	0.13 128	0.10 166	0.14 189	0.10 161	0.14 189	0.10 164	0.23 253	0.10 162	0.20 234	0.10 162	0.24 261	0.11 173	0.11 116	0.09 105	0.12 170	0.14 231	0.12 176	0.09 154

hitnet-ft	0.79 505	2.78 656	0.14 163	0.20 199	0.14 228	0.21 245	2.89 747	2.80 735	0.14 228	0.20 232	0.14 230	0.20 234	0.14 229	0.20 232	0.14 222	0.17 188	0.12 146	0.17 226	0.12 215	2.54 720	2.33 737

GwcNet-RSSM	0.77 501	2.77 653	0.14 163	0.20 199	0.14 228	0.20 235	2.67 745	2.78 733	0.14 228	0.20 232	0.14 230	0.20 234	0.14 229	0.21 244	0.14 222	0.17 188	0.12 146	0.17 226	0.12 215	2.52 712	2.31 735

CFNet-ft	0.55 447	1.57 533	0.14 163	0.20 199	0.14 228	0.20 235	2.53 742	1.61 660	0.14 228	0.20 232	0.14 230	0.20 234	0.14 229	0.20 232	0.14 222	0.17 188	0.12 146	0.17 226	0.12 215	1.56 654	1.24 669

LALA_ROB	0.15 185	0.19 158	0.12 134	0.18 180	0.11 185	0.20 235	0.12 214	0.21 243	0.12 221	0.20 232	0.12 211	0.20 234	0.12 217	0.21 244	0.13 217	0.17 188	0.10 110	0.18 236	0.11 181	0.18 230	0.11 177

SGM_RVC	0.15 185	0.17 154	0.11 123	0.18 180	0.11 185	0.19 229	0.11 178	0.19 227	0.12 221	0.19 225	0.12 211	0.20 234	0.12 217	0.19 227	0.12 208	0.16 169	0.11 132	0.17 226	0.10 162	0.17 226	0.10 162
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
GEAR-Net	0.22 228	0.46 278	0.27 263	0.29 243	0.17 259	0.21 245	0.17 248	0.21 243	0.17 258	0.21 243	0.17 254	0.21 241	0.17 257	0.21 244	0.17 249	0.28 263	0.26 266	0.20 244	0.16 245	0.20 237	0.16 234

depth_test_26	0.20 213	0.34 210	0.25 253	0.34 267	0.14 228	0.21 245	0.14 223	0.21 243	0.14 228	0.21 243	0.14 230	0.21 241	0.14 229	0.21 244	0.14 222	0.26 254	0.26 266	0.22 253	0.15 242	0.22 246	0.14 225

RAFT-FEzeroshot	0.34 284	0.26 192	0.17 205	0.21 210	0.17 259	0.20 235	0.16 238	0.20 234	0.16 248	0.20 232	0.17 254	0.21 241	0.16 245	0.27 286	0.24 286	0.19 212	0.16 196	0.19 239	0.16 245	0.26 269	3.08 753

RAFT-FE	0.34 284	0.26 192	0.17 205	0.21 210	0.17 259	0.20 235	0.16 238	0.20 234	0.16 248	0.20 232	0.17 254	0.21 241	0.16 245	0.27 286	0.24 286	0.19 212	0.16 196	0.19 239	0.16 245	0.26 269	3.08 753

castereo	0.61 457	3.79 681	1.35 639	1.52 614	0.15 242	0.17 222	0.16 238	0.20 234	0.21 278	0.18 223	0.16 246	0.21 241	0.12 217	0.26 282	0.17 249	1.43 635	1.38 652	0.17 226	0.16 245	0.18 230	0.16 234

IGEV_Zeroshot_test	0.20 213	0.19 158	0.40 389	0.30 245	0.17 259	0.22 250	0.17 248	0.21 243	0.17 258	0.20 232	0.17 254	0.21 241	0.18 268	0.21 244	0.17 249	0.20 215	0.16 196	0.20 244	0.16 245	0.20 237	0.17 252

MIM_Stereo	0.25 242	0.23 174	0.66 498	0.80 478	0.17 259	0.22 250	0.17 248	0.23 256	0.18 265	0.26 277	0.17 254	0.21 241	0.17 257	0.25 270	0.17 249	0.23 236	0.16 196	0.21 248	0.17 268	0.22 246	0.17 252

ACVNet	0.20 213	0.19 158	0.14 163	0.20 199	0.14 228	0.20 235	0.96 594	0.21 243	0.14 228	0.20 232	0.13 225	0.21 241	0.14 229	0.20 232	0.14 222	0.17 188	0.12 146	0.17 226	0.12 215	0.17 226	0.12 212

acv_ft	0.20 213	0.19 158	0.14 163	0.20 199	0.14 228	0.20 235	0.96 594	0.21 243	0.14 228	0.20 232	0.13 225	0.21 241	0.14 229	0.20 232	0.14 222	0.17 188	0.12 146	0.17 226	0.12 215	0.17 226	0.12 212

PSMNet-RSSM	0.77 501	2.76 651	0.14 163	0.20 199	0.14 228	0.20 235	2.66 744	2.79 734	0.14 228	0.21 243	0.14 230	0.21 241	0.14 229	0.20 232	0.14 222	0.17 188	0.12 146	0.17 226	0.12 215	2.52 712	2.31 735

Weightmod_eth	0.20 213	0.24 182	0.28 271	0.47 349	0.14 228	0.24 262	0.14 223	0.17 221	0.13 225	0.22 247	0.16 246	0.22 251	0.13 224	0.20 232	0.16 242	0.24 245	0.20 241	0.19 239	0.14 231	0.16 217	0.24 281

DepthFocus	0.18 207	0.22 172	0.15 188	0.22 212	0.15 242	0.22 250	0.15 231	0.22 249	0.15 240	0.22 247	0.15 240	0.22 251	0.16 245	0.22 250	0.15 234	0.20 215	0.15 193	0.20 244	0.14 231	0.20 237	0.14 225

RSGM-EC	0.24 239	0.24 182	0.15 188	0.22 212	0.15 242	0.22 250	0.15 231	0.22 249	0.15 240	0.24 260	0.15 240	0.22 251	0.15 241	0.22 250	1.19 619	0.20 215	0.17 224	0.24 272	0.14 231	0.20 237	0.14 225

acva	0.24 239	0.24 182	0.15 188	0.22 212	0.15 242	0.22 250	0.15 231	0.22 249	0.15 240	0.24 260	0.15 240	0.22 251	0.15 241	0.22 250	1.19 619	0.20 215	0.17 224	0.24 272	0.14 231	0.20 237	0.14 225

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 521	5.18 715	1.98 712	2.19 643	0.17 259	0.19 229	0.18 257	0.19 227	0.16 248	0.20 232	0.19 274	0.22 251	0.22 287	0.20 232	0.15 234	2.28 694	2.13 715	0.24 272	0.17 268	0.18 230	0.16 234

WAO-6	0.22 228	0.23 174	0.22 239	0.23 217	0.22 292	0.22 250	0.22 277	0.22 249	0.22 282	0.22 247	0.22 285	0.22 251	0.22 287	0.22 250	0.22 276	0.22 224	0.22 252	0.22 253	0.22 285	0.22 246	0.22 269

IMH-64-1	0.22 228	0.23 174	0.23 243	0.22 212	0.22 292	0.22 250	0.22 277	0.22 249	0.22 282	0.22 247	0.22 285	0.22 251	0.22 287	0.22 250	0.22 276	0.22 224	0.22 252	0.23 262	0.22 285	0.22 246	0.23 271

IMH-64	0.22 228	0.23 174	0.23 243	0.22 212	0.22 292	0.22 250	0.22 277	0.22 249	0.22 282	0.22 247	0.22 285	0.22 251	0.22 287	0.22 250	0.22 276	0.22 224	0.22 252	0.23 262	0.22 285	0.22 246	0.23 271

BStereo	0.22 228	0.23 174	0.20 231	0.24 222	0.20 280	0.23 259	0.33 405	0.39 330	0.17 258	0.23 253	0.17 254	0.23 259	0.16 245	0.24 261	0.17 249	0.23 236	0.16 196	0.22 253	0.20 278	0.22 246	0.16 234

Anonymus123	0.22 228	0.23 174	0.20 231	0.24 222	0.20 280	0.23 259	0.33 405	0.39 330	0.17 258	0.23 253	0.17 254	0.23 259	0.16 245	0.24 261	0.17 249	0.23 236	0.16 196	0.22 253	0.20 278	0.22 246	0.16 234

MSKI-zero shot	0.24 239	0.21 168	0.49 443	0.65 443	0.18 271	0.22 250	0.17 248	0.23 256	0.18 265	0.21 243	0.17 254	0.23 259	0.28 325	0.23 257	0.18 262	0.21 222	0.16 196	0.21 248	0.16 245	0.21 244	0.16 234

GANet-RSSM	0.75 495	1.91 586	0.14 163	0.47 349	0.14 228	0.21 245	3.21 763	2.30 706	0.14 228	0.46 433	0.14 230	0.23 259	0.18 268	0.21 244	0.14 222	0.18 204	0.27 279	0.37 353	0.13 226	2.13 689	2.12 730

iResNetv2_ROB	0.20 213	0.23 174	0.18 215	0.24 222	0.20 280	0.24 262	0.18 257	0.24 259	0.18 265	0.24 260	0.18 271	0.23 259	0.19 275	0.24 261	0.18 262	0.21 222	0.16 196	0.21 248	0.16 245	0.22 246	0.16 234

iResNet	0.20 213	0.23 174	0.18 215	0.24 222	0.18 271	0.24 262	0.20 267	0.24 259	0.18 265	0.23 253	0.17 254	0.23 259	0.18 268	0.23 257	0.18 262	0.22 224	0.16 196	0.21 248	0.16 245	0.21 244	0.16 234

LACA2	0.21 221	0.24 182	0.26 260	0.31 251	0.16 253	0.24 262	0.16 238	0.24 259	0.16 248	0.24 260	0.16 246	0.24 265	0.16 245	0.24 261	0.16 242	0.27 258	0.23 258	0.24 272	0.16 245	0.23 258	0.16 234

LACA1	0.21 221	0.24 182	0.26 260	0.31 251	0.16 253	0.24 262	0.16 238	0.24 259	0.16 248	0.24 260	0.16 246	0.24 265	0.16 245	0.24 261	0.16 242	0.27 258	0.22 252	0.23 262	0.16 245	0.23 258	0.16 234

tg	0.21 221	0.25 189	0.21 237	0.26 237	0.17 259	0.24 262	0.17 248	0.24 259	0.17 258	0.24 260	0.17 254	0.24 265	0.17 257	0.24 261	0.17 249	0.24 245	0.17 224	0.23 262	0.16 245	0.23 258	0.16 234

Pointernet	0.21 221	0.22 172	0.19 223	0.24 222	0.19 277	0.24 262	0.19 263	0.24 259	0.19 272	0.24 260	0.19 274	0.24 265	0.19 275	0.24 261	0.19 266	0.22 224	0.17 224	0.22 253	0.17 268	0.22 246	0.17 252

dd	0.23 235	0.98 406	0.16 195	0.23 217	0.15 242	0.23 259	0.15 231	0.23 256	0.15 240	0.23 253	0.15 240	0.24 265	0.17 257	0.23 257	0.15 234	0.22 224	0.15 193	0.21 248	0.15 242	0.22 246	0.16 234

dad	0.23 235	1.03 432	0.16 195	0.23 217	0.15 242	0.24 262	0.15 231	0.24 259	0.16 248	0.23 253	0.16 246	0.24 265	0.16 245	0.23 257	0.15 234	0.22 224	0.16 196	0.22 253	0.16 245	0.22 246	0.16 234

UPFNet	0.42 361	1.20 458	0.17 205	0.24 222	0.17 259	0.25 272	0.17 248	1.19 587	0.90 587	0.25 268	0.17 254	0.24 265	0.17 257	0.25 270	0.17 249	0.22 224	0.17 224	0.22 253	0.16 245	1.15 579	0.93 584

SMOE	0.23 235	0.25 189	0.30 281	0.33 261	0.18 271	0.26 281	0.18 257	0.26 273	0.18 265	0.26 277	0.18 271	0.25 272	0.18 268	0.25 270	0.18 262	0.31 279	0.27 279	0.23 262	0.17 268	0.23 258	0.17 252

LACA3	0.23 235	0.25 189	0.27 263	0.54 416	0.17 259	0.25 272	0.17 248	0.25 267	0.17 258	0.25 268	0.17 254	0.25 272	0.17 257	0.25 270	0.17 249	0.28 263	0.23 258	0.24 272	0.17 268	0.24 263	0.17 252

VIP-Stereo	0.70 481	2.97 660	2.43 725	2.49 672	0.16 253	0.25 272	0.16 238	0.25 267	0.16 248	0.25 268	0.18 271	0.25 272	0.16 245	0.26 282	0.16 242	1.86 653	1.26 635	0.23 262	0.15 242	0.23 258	0.15 232

ACV-stereo	0.30 262	2.08 598	0.25 253	0.25 229	0.18 271	0.24 262	0.17 248	0.24 259	0.18 265	0.24 260	0.17 254	0.25 272	0.17 257	0.24 261	0.17 249	0.22 224	0.16 196	0.22 253	0.16 245	0.22 246	0.16 234

UNDER WATER-64	0.25 242	0.26 192	0.25 253	0.26 237	0.25 306	0.25 272	0.25 293	0.25 267	0.25 297	0.25 268	0.25 303	0.25 272	0.25 299	0.26 282	0.25 294	0.25 252	0.25 263	0.25 277	0.25 301	0.25 266	0.25 283

CAS	0.30 262	1.17 454	0.25 253	0.25 229	0.25 306	0.26 281	0.25 293	0.25 267	0.26 311	0.25 268	0.25 303	0.25 272	0.25 299	0.25 270	0.25 294	0.26 254	0.26 266	0.26 282	0.25 301	0.26 269	0.25 283

LoS	0.25 242	0.27 195	0.25 253	0.25 229	0.25 306	0.25 272	0.25 293	0.26 273	0.25 297	0.25 268	0.25 303	0.25 272	0.25 299	0.25 270	0.25 294	0.26 254	0.25 263	0.25 277	0.26 307	0.26 269	0.25 283
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
HCRNet	1.22 629	7.11 744	3.00 731	3.55 711	0.33 419	0.29 291	0.14 223	0.19 227	0.15 240	0.33 306	0.29 335	0.25 272	0.14 229	0.22 250	0.33 401	3.64 729	3.00 728	0.76 546	0.32 418	0.18 230	0.13 219

MMNet	0.44 376	1.24 512	0.17 205	0.25 229	0.17 259	0.25 272	0.18 257	1.26 641	0.93 594	0.25 268	0.17 254	0.25 272	0.18 268	0.25 270	0.17 249	0.23 236	0.16 196	0.23 262	0.16 245	1.20 591	0.99 591

delet	0.43 363	1.21 504	0.17 205	0.25 229	0.17 259	0.25 272	0.18 257	1.26 641	0.95 596	0.25 268	0.17 254	0.25 272	0.17 257	0.25 270	0.17 249	0.23 236	0.16 196	0.22 253	0.16 245	1.18 587	0.98 590

psm_up	0.43 363	1.19 457	0.17 205	0.25 229	0.18 271	0.25 272	0.19 263	1.26 641	0.91 588	0.26 277	0.17 254	0.25 272	0.17 257	0.25 270	0.17 249	0.22 224	0.17 224	0.23 262	0.16 245	1.18 587	0.99 591

AANet_RVC	1.26 632	0.31 206	4.99 760	5.93 750	0.20 280	0.25 272	0.20 267	0.25 267	0.20 274	0.23 253	0.19 274	0.25 272	0.20 279	0.25 270	0.20 269	5.66 761	4.76 755	0.26 282	0.30 399	0.24 263	0.27 327

small-0shot	0.35 295	1.92 592	0.27 263	0.27 240	0.27 314	0.27 286	0.27 303	0.27 277	0.27 315	0.27 282	0.27 312	0.26 284	0.27 316	0.27 286	0.26 299	0.27 258	0.26 266	0.26 282	0.26 307	0.26 269	0.27 327

Select-FE	0.41 347	0.44 265	0.23 243	0.26 237	0.22 292	0.26 281	0.22 277	0.26 273	0.23 289	0.26 277	0.23 290	0.26 284	0.23 293	0.45 435	0.42 469	0.25 252	0.22 252	0.25 277	0.22 285	0.45 434	2.90 745

LoS_RVC	0.30 262	1.14 448	0.25 253	0.25 229	0.25 306	0.26 281	0.25 293	0.25 267	0.25 297	0.25 268	0.25 303	0.26 284	0.26 309	0.26 282	0.25 294	0.26 254	0.26 266	0.25 277	0.25 301	0.26 269	0.26 289

GEStereo_RVC	0.86 533	4.45 698	0.20 231	0.27 240	0.20 280	0.27 286	0.20 267	0.26 273	0.18 265	5.03 771	0.20 278	0.27 287	0.19 275	0.27 286	0.21 272	0.20 215	0.19 239	0.19 239	4.02 775	0.20 237	0.18 258

DLNR-FE	0.28 256	0.89 384	0.30 281	0.34 267	0.19 277	0.28 288	0.19 263	0.28 278	0.20 274	0.28 283	0.20 278	0.28 288	0.20 279	0.28 291	0.20 269	0.33 288	0.28 287	0.25 277	0.19 276	0.24 263	0.19 261

SQANet	0.28 256	0.28 198	0.28 271	0.28 242	0.28 320	0.28 288	0.28 314	0.28 278	0.28 321	0.28 283	0.28 320	0.28 288	0.28 325	0.28 291	0.28 310	0.28 263	0.28 287	0.28 291	0.28 366	0.28 277	0.28 355

gwcnet-sp	0.82 518	1.72 539	1.48 657	0.39 289	0.15 242	0.31 300	0.21 272	0.20 234	0.25 297	1.61 665	0.23 290	0.28 288	0.26 309	0.20 232	0.15 234	0.24 245	1.33 643	0.32 307	0.16 245	6.75 770	0.23 271

scenet	0.82 518	1.72 539	1.48 657	0.39 289	0.15 242	0.31 300	0.21 272	0.20 234	0.25 297	1.61 665	0.23 290	0.28 288	0.26 309	0.20 232	0.15 234	0.24 245	1.33 643	0.32 307	0.16 245	6.75 770	0.23 271

ssnet	0.82 518	1.72 539	1.48 657	0.39 289	0.15 242	0.31 300	0.21 272	0.20 234	0.25 297	1.61 665	0.23 290	0.28 288	0.26 309	0.20 232	0.15 234	0.24 245	1.33 643	0.32 307	0.16 245	6.75 770	0.23 271

CFNet	1.37 637	5.27 724	0.19 223	5.49 747	0.19 277	0.28 288	0.19 263	0.28 278	0.19 272	0.28 283	0.19 274	0.28 288	4.35 768	0.28 291	0.19 266	0.23 236	0.17 224	0.23 262	4.21 777	4.81 754	0.17 252

DStereoO	0.31 269	0.31 206	0.31 299	0.30 245	0.40 464	0.31 300	0.30 337	0.30 286	0.34 424	0.29 288	0.31 394	0.29 294	0.30 346	0.31 302	0.31 377	0.31 279	0.29 301	0.31 304	0.30 399	0.31 290	0.31 389

DEFOM-Stereo	0.68 475	3.11 663	1.40 653	1.63 624	0.25 306	0.31 300	0.25 293	0.31 292	0.28 321	0.31 295	0.29 335	0.29 294	0.27 316	0.31 302	0.28 310	1.59 644	1.47 658	0.30 298	0.29 381	0.30 285	0.28 355

PAM	0.39 333	1.88 582	0.34 327	0.37 277	0.41 474	0.45 439	0.22 277	0.28 278	0.23 289	0.28 283	0.24 297	0.29 294	0.23 293	0.29 295	0.23 283	0.38 321	0.32 321	0.38 361	0.37 455	0.32 293	0.22 269

RAFT + AFF	0.31 269	0.45 274	0.34 327	0.39 289	0.28 320	0.38 335	0.33 405	0.29 283	0.31 391	0.30 290	0.30 350	0.29 294	0.27 316	0.29 295	0.30 336	0.28 263	0.29 301	0.29 296	0.29 381	0.27 275	0.32 396

Weightmod	0.27 253	0.29 200	0.33 313	0.38 280	0.20 280	0.30 293	0.21 272	0.29 283	0.21 278	0.29 288	0.22 285	0.30 298	0.20 279	0.30 297	0.21 272	0.37 308	0.31 316	0.27 287	0.20 278	0.28 277	0.21 266

MultiAttention	0.30 262	0.30 203	0.30 281	0.30 245	0.30 345	0.30 293	0.30 337	0.30 286	0.30 346	0.30 290	0.30 350	0.30 298	0.30 346	0.30 297	0.30 336	0.30 273	0.30 311	0.30 298	0.30 399	0.30 285	0.30 379

MSAF-DinoV2	0.30 262	0.30 203	0.30 281	0.30 245	0.30 345	0.30 293	0.30 337	0.30 286	0.30 346	0.30 290	0.30 350	0.30 298	0.30 346	0.30 297	0.30 336	0.30 273	0.30 311	0.30 298	0.30 399	0.30 285	0.30 379

CASnet	0.35 295	0.51 304	0.44 412	0.32 257	0.31 392	0.24 262	0.34 420	0.36 308	0.25 297	0.31 295	0.37 441	0.30 298	0.33 416	0.25 270	0.45 478	0.37 308	0.37 381	0.33 314	0.35 446	0.34 305	0.37 432
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DANet	0.30 262	0.30 203	0.30 281	0.30 245	0.30 345	0.30 293	0.30 337	0.30 286	0.30 346	0.30 290	0.30 350	0.30 298	0.30 346	0.30 297	0.30 336	0.30 273	0.30 311	0.30 298	0.30 399	0.30 285	0.30 379
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoFS	0.32 278	0.33 209	0.32 308	0.33 261	0.30 345	0.32 309	0.32 394	0.32 294	0.31 391	0.30 290	0.31 394	0.31 303	0.30 346	0.32 305	0.32 389	0.32 282	0.31 316	0.30 298	0.47 507	0.32 293	0.34 412

DStereoSA	0.32 278	0.52 306	0.34 327	0.31 251	0.31 392	0.30 293	0.30 337	0.31 292	0.30 346	0.31 295	0.31 394	0.31 303	0.30 346	0.31 302	0.31 377	0.30 273	0.32 321	0.31 304	0.31 410	0.31 290	0.31 389

DLNR_Zeroshot_test	0.31 269	0.28 198	0.47 428	0.79 474	0.24 303	0.30 293	0.26 300	0.30 286	0.24 292	0.32 301	0.23 290	0.31 303	0.24 296	0.30 297	0.23 283	0.29 272	0.26 266	0.29 296	0.24 298	0.33 300	0.23 271

ssnet_v2	0.68 475	1.96 594	1.25 635	0.29 243	0.20 280	0.30 293	0.20 267	0.29 283	0.22 282	1.50 661	0.20 278	0.31 303	0.20 279	0.27 286	0.22 276	0.24 245	1.49 659	0.26 282	0.18 275	3.90 731	0.19 261

SME	0.27 253	0.29 200	0.31 299	0.38 280	0.20 280	0.29 291	0.18 257	0.30 286	0.20 274	0.32 301	0.21 283	0.32 307	0.20 279	0.32 305	0.21 272	0.35 300	0.32 321	0.27 287	0.19 276	0.29 281	0.20 263

xyz-stereo-finetune	0.28 256	0.49 291	0.16 195	0.16 154	0.16 253	0.16 215	0.16 238	0.22 249	0.30 346	0.32 301	0.31 394	0.32 307	0.31 397	0.32 305	0.32 389	0.32 282	0.33 334	0.31 304	0.32 418	0.31 290	0.32 396

WCG-NET（raft）	0.32 278	1.24 512	0.24 250	0.32 257	0.24 303	0.32 309	0.23 286	0.32 294	0.24 292	0.32 301	0.24 297	0.32 307	0.24 296	0.32 305	0.24 286	0.30 273	0.23 258	0.30 298	0.23 291	0.30 285	0.23 271

tt1	0.31 269	0.93 399	0.24 250	0.33 261	0.23 298	0.31 300	0.24 291	0.32 294	0.24 292	0.32 301	0.23 290	0.32 307	0.25 299	0.32 305	0.24 286	0.27 258	0.26 266	0.27 287	0.26 307	0.27 275	0.27 327

Anonymus	0.47 416	0.73 348	0.46 420	0.43 333	0.54 527	0.53 492	0.27 303	0.39 330	0.35 428	0.33 306	0.40 459	0.33 311	0.38 442	0.53 487	0.54 511	0.56 451	0.36 376	0.49 486	0.53 523	0.66 496	0.54 507

model_zeroshot	0.27 253	0.20 162	0.27 263	0.33 261	0.21 290	0.37 328	0.22 277	0.37 316	0.24 292	0.26 277	0.27 312	0.33 311	0.21 286	0.25 270	0.27 301	0.32 282	0.20 241	0.34 324	0.23 291	0.25 266	0.26 289

xxxxx1	0.31 269	0.91 390	0.23 243	0.31 251	0.23 298	0.31 300	0.23 286	0.33 298	0.25 297	0.31 295	0.24 297	0.33 311	0.25 299	0.32 305	0.24 286	0.28 263	0.28 287	0.28 291	0.28 366	0.29 281	0.27 327

tt_ll	0.31 269	0.91 390	0.23 243	0.31 251	0.23 298	0.31 300	0.23 286	0.33 298	0.25 297	0.31 295	0.24 297	0.33 311	0.25 299	0.32 305	0.24 286	0.28 263	0.28 287	0.28 291	0.28 366	0.29 281	0.27 327

ff	0.31 269	0.91 390	0.23 243	0.31 251	0.23 298	0.31 300	0.23 286	0.33 298	0.25 297	0.31 295	0.24 297	0.33 311	0.25 299	0.32 305	0.24 286	0.28 263	0.28 287	0.28 291	0.28 366	0.29 281	0.27 327

FE-Mocha	0.35 295	0.71 345	0.40 389	0.47 349	0.27 314	0.34 312	0.27 303	0.34 301	0.26 311	0.34 309	0.26 308	0.34 316	0.27 316	0.34 314	0.27 301	0.44 366	0.41 409	0.33 314	0.29 381	0.32 293	0.29 364

H2IRNET	0.34 284	0.34 210	0.34 327	0.34 267	0.34 431	0.34 312	0.34 420	0.34 301	0.34 424	0.34 309	0.34 421	0.34 316	0.34 423	0.34 314	0.34 416	0.34 292	0.34 363	0.34 324	0.34 433	0.34 305	0.34 412

MyStereo04	0.56 449	3.72 679	0.59 473	0.49 361	0.41 474	0.36 320	0.32 394	0.37 316	0.31 391	0.34 309	0.46 491	0.35 318	0.32 404	0.35 317	0.33 401	0.49 422	0.45 433	0.34 324	0.32 418	0.35 318	0.43 467

FENet	0.54 442	1.52 531	1.19 581	1.41 610	0.23 298	0.35 316	0.23 286	0.35 304	0.23 289	0.34 309	0.23 290	0.35 318	0.23 293	0.35 317	0.23 283	1.40 633	1.07 565	0.32 307	0.23 291	0.33 300	0.23 271

MLCV	0.31 269	0.35 212	0.27 263	0.35 270	0.28 320	0.35 316	0.27 303	0.35 304	0.28 321	0.36 317	0.27 312	0.35 318	0.27 316	0.35 317	0.27 301	0.34 292	0.27 279	0.34 324	0.27 345	0.34 305	0.27 327

iResNet_ROB	0.28 256	0.32 208	0.24 250	0.32 257	0.25 306	0.32 309	0.24 291	0.32 294	0.24 292	0.33 306	0.24 297	0.35 318	0.24 296	0.33 313	0.24 286	0.31 279	0.24 262	0.32 307	0.24 298	0.32 293	0.24 281

ETE_ROB	0.35 295	0.35 212	0.35 337	0.35 270	0.35 435	0.35 316	0.35 425	0.35 304	0.35 428	0.35 313	0.35 430	0.35 318	0.35 429	0.35 317	0.35 420	0.35 300	0.35 370	0.35 340	0.35 446	0.35 318	0.35 423

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 319	0.35 212	0.56 467	0.63 437	0.29 333	0.36 320	0.29 329	0.36 308	0.29 331	0.39 332	0.29 335	0.36 323	0.29 337	0.36 323	0.29 326	0.62 468	0.57 479	0.35 340	0.29 381	0.36 328	0.29 364

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.38 319	0.35 212	0.56 467	0.63 437	0.28 320	0.36 320	0.28 314	0.36 308	0.28 321	0.36 317	0.28 320	0.36 323	0.28 325	0.36 323	0.28 310	0.62 468	0.57 479	0.35 340	0.28 366	0.35 318	0.28 355

PStereo	0.32 278	0.36 217	0.28 271	0.38 280	0.29 333	0.36 320	0.27 303	0.38 325	0.27 315	0.38 325	0.28 320	0.36 323	0.27 316	0.36 323	0.28 310	0.32 282	0.27 279	0.33 314	0.27 345	0.33 300	0.27 327

GeoVLM	0.36 303	0.38 224	0.27 263	0.46 342	0.28 320	0.35 316	0.28 314	0.37 316	0.27 315	0.35 313	0.28 320	0.36 323	0.38 442	0.35 317	0.28 310	1.08 554	0.26 266	0.33 314	0.27 345	0.34 305	0.33 405

RSM	0.36 303	0.36 217	0.43 410	0.37 277	0.42 484	0.49 465	0.42 474	0.37 316	0.28 321	0.36 317	0.29 335	0.36 323	0.30 346	0.37 330	0.28 310	0.34 292	0.31 316	0.34 324	0.35 446	0.40 408	0.29 364

Any-RAFT	0.32 278	0.36 217	0.27 263	0.36 274	0.27 314	0.36 320	0.27 303	0.36 308	0.27 315	0.36 317	0.27 312	0.36 323	0.27 316	0.36 323	0.28 310	0.36 305	0.28 287	0.36 349	0.28 366	0.36 328	0.28 355

IGEV-Stereo	0.35 295	0.44 265	0.45 414	0.49 361	0.30 345	0.37 328	0.30 337	0.36 308	0.30 346	0.36 317	0.29 335	0.36 323	0.29 337	0.36 323	0.30 336	0.46 407	0.39 395	0.32 307	0.24 298	0.32 293	0.25 283
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
HGLStereo	0.28 256	0.29 200	0.22 239	0.36 274	0.22 292	0.36 320	0.21 272	0.36 308	0.21 278	0.42 370	0.21 283	0.36 323	0.22 287	0.36 323	0.21 272	0.34 292	0.21 245	0.34 324	0.21 282	0.34 305	0.21 266

DMCA	0.36 303	0.38 224	0.37 344	0.35 270	0.35 435	0.36 320	0.36 431	0.36 308	0.35 428	0.35 313	0.37 441	0.36 323	0.36 433	0.35 317	0.36 423	0.36 305	0.36 376	0.35 340	0.36 452	0.36 328	0.36 426

DN-CSS_ROB	0.31 269	0.35 212	0.28 271	0.35 270	0.28 320	0.34 312	0.27 303	0.34 301	0.25 297	0.35 313	0.27 312	0.36 323	0.26 309	0.34 314	0.28 310	0.35 300	0.28 287	0.34 324	0.28 366	0.34 305	0.27 327

NoBS	0.39 333	0.68 340	0.36 339	0.38 280	0.36 441	0.38 335	0.39 458	0.39 330	0.39 457	0.37 323	0.35 430	0.37 333	0.38 442	0.37 330	0.38 436	0.39 334	0.36 376	0.36 349	0.39 473	0.38 346	0.38 439

EKT-Stereo	0.37 313	0.40 235	0.44 412	1.07 521	0.29 333	0.34 312	0.31 384	0.36 308	0.29 331	0.38 325	0.31 394	0.37 333	0.30 346	0.36 323	0.29 326	0.34 292	0.28 287	0.39 404	0.30 399	0.37 333	0.30 379

XPNet_ROB	0.37 313	0.37 220	0.37 344	0.37 277	0.37 446	0.37 328	0.37 437	0.37 316	0.37 440	0.37 323	0.37 441	0.37 333	0.37 438	0.37 330	0.37 433	0.37 308	0.37 381	0.37 353	0.37 455	0.37 333	0.37 432

Monster-pub-mixall	0.44 376	0.56 320	0.60 477	0.38 280	0.27 314	0.37 328	0.27 303	0.37 316	0.29 331	0.38 325	0.27 312	0.38 336	0.29 337	0.85 549	0.27 301	1.46 637	0.26 266	0.34 324	0.26 307	0.36 328	0.53 504

WAO-8	0.38 319	0.38 224	0.38 346	0.38 280	0.38 453	0.38 335	0.38 444	0.38 325	0.38 444	0.38 325	0.38 446	0.38 336	0.38 442	0.38 334	0.38 436	0.38 321	0.38 388	0.38 361	0.37 455	0.38 346	0.38 439

WAO-7	0.38 319	0.38 224	0.38 346	0.38 280	0.38 453	0.38 335	0.38 444	0.38 325	0.38 444	0.38 325	0.38 446	0.38 336	0.38 442	0.38 334	0.38 436	0.38 321	0.38 388	0.38 361	0.38 469	0.38 346	0.38 439

HanzoNet	0.39 333	0.38 224	0.40 389	0.39 289	0.41 474	0.38 335	0.38 444	0.38 325	0.38 444	0.39 332	0.39 456	0.38 336	0.38 442	0.39 342	0.40 453	0.38 321	0.38 388	0.40 417	0.38 469	0.38 346	0.40 448

DISCO	1.11 576	0.39 231	5.28 762	0.39 289	0.20 280	0.39 342	0.27 303	0.39 330	0.22 282	0.38 325	0.20 278	0.38 336	0.20 279	6.95 782	0.22 276	0.30 273	0.21 245	0.27 287	0.21 282	5.25 763	0.21 266

SCION-M(vits-remse)	0.34 284	0.79 362	0.30 281	0.33 261	0.28 320	0.40 344	0.28 314	0.40 339	0.28 321	0.40 339	0.28 320	0.39 341	0.28 325	0.40 345	0.28 310	0.23 236	0.21 245	0.35 340	0.27 345	0.35 318	0.27 327

SCION-Mon(vits-remp)	0.34 284	0.98 406	0.30 281	0.33 261	0.18 271	0.21 245	0.28 314	0.40 339	0.28 321	0.40 339	0.28 320	0.39 341	0.28 325	0.40 345	0.28 310	0.37 308	0.29 301	0.35 340	0.27 345	0.35 318	0.27 327

Monster-pub-eth3d	0.45 399	0.57 323	0.60 477	0.39 289	0.28 320	0.37 328	0.28 314	0.37 316	0.30 346	0.39 332	0.29 335	0.39 341	0.30 346	0.92 561	0.27 301	1.42 634	0.28 287	0.34 324	0.28 366	0.37 333	0.53 504

LG-Stereo_L2	0.34 284	0.37 220	0.38 346	0.47 349	0.28 320	0.39 342	0.28 314	0.39 330	0.28 321	0.39 332	0.28 320	0.39 341	0.28 325	0.38 334	0.28 310	0.42 364	0.35 370	0.36 349	0.26 307	0.35 318	0.26 289

1test111	0.37 313	1.02 430	0.30 281	0.39 289	0.29 333	0.40 344	0.28 314	0.39 330	0.29 331	0.39 332	0.29 335	0.39 341	0.28 325	0.40 345	0.29 326	0.33 288	0.32 321	0.33 314	0.31 410	0.32 293	0.31 389

cc1	0.37 313	1.02 430	0.30 281	0.39 289	0.29 333	0.40 344	0.28 314	0.39 330	0.29 331	0.39 332	0.29 335	0.39 341	0.28 325	0.40 345	0.29 326	0.33 288	0.32 321	0.33 314	0.31 410	0.32 293	0.31 389

Venus	0.38 319	0.38 224	0.38 346	0.38 280	0.38 453	0.37 328	0.38 444	0.37 316	0.37 440	0.41 356	0.37 441	0.39 341	0.37 438	0.38 334	0.38 436	0.37 308	0.38 388	0.38 361	0.37 455	0.37 333	0.38 439

IER	0.88 538	7.04 743	2.23 718	2.75 677	0.28 320	0.43 391	0.25 293	0.39 330	0.25 297	0.41 356	0.27 312	0.39 341	0.25 299	0.40 345	0.28 310	0.37 308	0.28 287	0.37 353	0.25 301	0.37 333	0.25 283

iRaft-Stereo_20w	0.34 284	0.41 248	0.31 299	0.39 289	0.29 333	0.40 344	0.32 394	0.41 358	0.32 403	0.38 325	0.30 350	0.39 341	0.30 346	0.38 334	0.32 389	0.35 300	0.27 279	0.34 324	0.27 345	0.34 305	0.29 364

StereoDRNet-Refined	0.33 283	0.39 231	0.26 260	0.39 289	0.26 313	0.40 344	0.26 300	0.40 339	0.26 311	0.39 332	0.26 308	0.39 341	0.26 309	0.39 342	0.26 299	0.37 308	0.25 263	0.37 353	0.25 301	0.37 333	0.37 432
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
test410_97500	0.41 347	0.89 384	0.31 299	0.40 302	0.31 392	0.40 344	0.31 384	0.40 339	0.31 391	0.61 506	0.53 519	0.40 351	0.31 397	0.40 345	0.31 377	0.58 454	0.47 443	0.38 361	0.29 381	0.38 346	0.29 364

test410	0.66 467	5.69 735	0.31 299	0.40 302	0.31 392	0.41 363	0.31 384	0.40 339	0.31 391	0.62 510	0.55 522	0.40 351	0.31 397	0.40 345	0.31 377	0.59 457	0.47 443	0.38 361	0.29 381	0.38 346	0.30 379

Replicate-Monster	0.45 399	0.57 323	0.60 477	0.40 302	0.29 333	0.37 328	0.27 303	0.37 316	0.30 346	0.40 339	0.31 394	0.40 351	0.30 346	0.99 569	0.27 301	1.36 630	0.31 316	0.34 324	0.30 399	0.36 328	0.54 507

GIP-stereo	0.36 303	0.49 291	0.39 357	0.48 355	0.32 406	0.41 363	0.28 314	0.40 339	0.30 346	0.41 356	0.28 320	0.40 351	0.28 325	0.42 379	0.28 310	0.45 395	0.32 321	0.38 361	0.30 399	0.37 333	0.27 327

DCVSM-stereo	0.36 303	1.89 583	0.22 239	0.40 302	0.22 292	0.40 344	0.22 277	0.40 339	0.22 282	0.40 339	0.22 285	0.40 351	0.22 287	0.40 345	0.22 276	0.28 263	0.21 245	0.28 291	0.21 282	0.28 277	0.20 263

IGEV++	0.34 284	0.43 262	0.30 281	0.40 302	0.29 333	0.40 344	0.29 329	0.40 339	0.29 331	0.40 339	0.29 335	0.40 351	0.29 337	0.40 345	0.30 336	0.38 321	0.29 301	0.37 353	0.29 381	0.37 333	0.29 364

ACVNet-DCA	0.37 313	1.00 416	0.30 281	0.40 302	0.29 333	0.40 344	0.29 329	0.40 339	0.29 331	0.40 339	0.29 335	0.40 351	0.29 337	0.39 342	0.28 310	0.33 288	0.32 321	0.33 314	0.32 418	0.33 300	0.32 396

xx1	0.38 319	1.03 432	0.31 299	0.40 302	0.31 392	0.41 363	0.28 314	0.40 339	0.29 331	0.40 339	0.29 335	0.40 351	0.29 337	0.40 345	0.29 326	0.34 292	0.33 334	0.34 324	0.32 418	0.34 305	0.32 396

IMH	0.38 319	0.38 224	0.38 346	0.38 280	0.38 453	0.38 335	0.38 444	0.38 325	0.38 444	0.42 370	0.38 446	0.40 351	0.38 442	0.38 334	0.38 436	0.38 321	0.38 388	0.39 404	0.38 469	0.38 346	0.38 439

knoymous	0.40 339	0.40 235	0.40 389	0.40 302	0.40 464	0.40 344	0.40 459	0.40 339	0.40 460	0.40 339	0.40 459	0.40 351	0.40 455	0.40 345	0.40 453	0.40 342	0.40 399	0.40 417	0.40 475	0.40 408	0.40 448

anonymousa	0.40 339	0.40 235	0.40 389	0.40 302	0.40 464	0.40 344	0.40 459	0.40 339	0.40 460	0.40 339	0.40 459	0.40 351	0.40 455	0.40 345	0.40 453	0.40 342	0.40 399	0.40 417	0.40 475	0.40 408	0.40 448

riskmin	0.40 339	0.40 235	0.40 389	0.40 302	0.40 464	0.40 344	0.40 459	0.40 339	0.40 460	0.40 339	0.40 459	0.40 351	0.40 455	0.40 345	0.40 453	0.40 342	0.40 399	0.40 417	0.40 475	0.40 408	0.40 448

Anonymous_2	0.40 339	0.40 235	0.40 389	0.40 302	0.40 464	0.40 344	0.40 459	0.40 339	0.40 460	0.40 339	0.40 459	0.40 351	0.40 455	0.40 345	0.40 453	0.40 342	0.40 399	0.40 417	0.40 475	0.40 408	0.40 448

Anonymous_1	0.40 339	0.40 235	0.40 389	0.40 302	0.40 464	0.40 344	0.40 459	0.40 339	0.40 460	0.40 339	0.40 459	0.40 351	0.40 455	0.40 345	0.40 453	0.40 342	0.40 399	0.40 417	0.40 475	0.40 408	0.40 448

AdaStereo	0.40 339	0.40 235	0.40 389	0.40 302	0.40 464	0.40 344	0.40 459	0.40 339	0.40 460	0.40 339	0.40 459	0.40 351	0.40 455	0.40 345	0.40 453	0.40 342	0.40 399	0.40 417	0.40 475	0.40 408	0.40 448
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	0.43 363	1.15 451	0.57 471	0.53 413	0.32 406	0.41 363	0.32 394	0.41 358	0.32 403	0.41 356	0.32 404	0.41 366	0.32 404	0.40 345	0.32 389	0.52 437	0.50 460	0.38 361	0.31 410	0.39 394	0.31 389

Zero-FE251	0.36 303	0.40 235	0.28 271	0.41 316	0.28 320	0.41 363	0.28 314	0.41 358	0.28 321	0.41 356	0.28 320	0.41 366	0.28 325	0.42 379	0.30 336	0.37 308	0.26 266	0.37 353	0.27 345	0.45 434	0.56 518

RAFT-Test	0.36 303	0.37 220	0.33 313	0.41 316	0.32 406	0.41 363	0.32 394	0.41 358	0.32 403	0.41 356	0.32 404	0.41 366	0.32 404	0.41 365	0.33 401	0.37 308	0.29 301	0.37 353	0.29 381	0.38 346	0.31 389

BUS	0.83 521	1.91 586	0.92 552	4.48 723	0.02 22	0.40 344	0.04 103	0.41 358	0.02 22	0.48 446	0.03 56	0.41 366	0.05 117	0.03 43	0.05 115	1.97 664	4.19 751	0.33 314	0.23 291	0.34 305	0.27 327

CRFU-Net	0.65 465	1.67 536	1.22 631	1.96 635	0.27 314	0.41 363	0.27 303	0.41 358	0.27 315	0.40 339	0.26 308	0.41 366	0.27 316	0.40 345	0.27 301	1.80 652	1.62 673	0.34 324	0.23 291	0.33 300	0.23 271

NINENet	0.69 478	3.87 685	1.20 584	1.98 636	0.05 126	0.40 344	0.04 103	0.40 339	0.05 124	0.41 356	0.04 110	0.41 366	0.05 117	0.40 345	0.05 115	1.79 651	1.56 665	0.34 324	0.22 285	0.34 305	0.23 271

hknet	1.10 574	1.85 577	3.49 748	4.48 723	0.02 22	0.42 384	0.06 141	0.41 358	0.02 22	0.48 446	0.03 56	0.41 366	0.03 53	0.42 379	0.03 52	4.39 737	4.19 751	0.33 314	0.23 291	0.34 305	0.27 327

iRaft-Stereo_5w	0.34 284	0.42 260	0.31 299	0.39 289	0.30 345	0.38 335	0.30 337	0.40 339	0.29 331	0.40 339	0.37 441	0.41 366	0.34 423	0.38 334	0.30 336	0.34 292	0.27 279	0.34 324	0.26 307	0.34 305	0.26 289

GMOStereo	0.37 313	0.45 274	0.23 243	0.30 245	0.37 446	0.41 363	0.36 431	0.41 358	0.35 428	0.43 377	0.36 434	0.41 366	0.40 455	0.41 365	0.36 423	0.34 292	0.22 252	0.47 473	0.37 455	0.39 394	0.33 405

error version	0.93 548	4.47 699	2.35 721	1.99 637	0.37 446	0.41 363	0.36 431	0.41 358	0.35 428	0.43 377	0.36 434	0.41 366	0.40 455	0.41 365	0.36 423	1.87 655	2.16 716	0.47 473	0.37 455	0.39 394	0.33 405

test_1	0.93 548	4.47 699	2.35 721	1.99 637	0.37 446	0.41 363	0.36 431	0.41 358	0.35 428	0.43 377	0.36 434	0.41 366	0.40 455	0.41 365	0.36 423	1.87 655	2.16 716	0.47 473	0.37 455	0.39 394	0.33 405

GwcNet-ADL	0.41 347	0.41 248	0.41 403	0.41 316	0.41 474	0.41 363	0.41 468	0.41 358	0.41 470	0.41 356	0.41 467	0.41 366	0.41 467	0.41 365	0.41 461	0.41 350	0.41 409	0.41 435	0.41 484	0.41 419	0.41 457

PSMNet-ADL	0.41 347	0.41 248	0.41 403	0.41 316	0.41 474	0.41 363	0.41 468	0.41 358	0.41 470	0.41 356	0.41 467	0.41 366	0.41 467	0.41 365	0.41 461	0.41 350	0.41 409	0.41 435	0.41 484	0.41 419	0.41 457

GANet-ADL	0.41 347	0.41 248	0.41 403	0.41 316	0.41 474	0.41 363	0.41 468	0.41 358	0.41 470	0.41 356	0.41 467	0.41 366	0.41 467	0.41 365	0.41 461	0.41 350	0.41 409	0.41 435	0.41 484	0.41 419	0.41 457

ADLNet2	0.41 347	0.41 248	0.41 403	0.41 316	0.41 474	0.41 363	0.41 468	0.41 358	0.41 470	0.41 356	0.41 467	0.41 366	0.41 467	0.41 365	0.41 461	0.41 350	0.41 409	0.41 435	0.41 484	0.41 419	0.41 457

ADLNet	0.41 347	0.41 248	0.41 403	0.41 316	0.41 474	0.41 363	0.41 468	0.41 358	0.41 470	0.41 356	0.41 467	0.41 366	0.41 467	0.41 365	0.41 461	0.41 350	0.41 409	0.41 435	0.41 484	0.41 419	0.41 457

GES	0.66 467	2.34 623	0.29 277	0.41 316	0.29 333	0.41 363	0.29 329	0.42 376	0.29 331	0.40 339	0.41 467	0.41 366	0.30 346	0.51 479	0.29 326	0.32 282	0.29 301	0.32 307	2.46 746	2.49 708	0.30 379

Gwc-CoAtRS	0.41 347	1.49 530	0.32 308	0.42 326	0.32 406	0.41 363	0.32 394	0.41 358	0.33 413	0.41 356	0.32 404	0.41 366	0.32 404	0.41 365	0.32 389	0.39 334	0.28 287	0.39 404	0.28 366	0.40 408	0.28 355

testmc14	2.43 719	10.48 768	8.02 777	8.93 768	0.31 392	0.44 425	0.30 337	0.42 376	0.30 346	0.42 370	0.30 350	0.42 384	0.30 346	0.42 379	0.30 336	8.88 780	6.99 770	0.41 435	0.28 366	0.39 394	0.28 355

MCSU-Stereo	2.48 722	10.56 769	8.50 779	9.47 772	0.31 392	0.43 391	0.30 337	0.42 376	0.30 346	0.42 370	0.30 350	0.42 384	0.30 346	0.41 365	0.30 336	8.86 779	6.93 769	0.40 417	0.29 381	0.39 394	0.28 355

HiDET	0.38 319	0.44 265	0.30 281	0.42 326	0.30 345	0.42 384	0.30 337	0.42 376	0.30 346	0.44 415	0.30 350	0.42 384	0.30 346	0.42 379	0.68 540	0.37 308	0.32 321	0.40 417	0.29 381	0.37 333	0.29 364

LCMNet	0.38 319	0.44 265	0.30 281	0.42 326	0.30 345	0.42 384	0.30 337	0.42 376	0.30 346	0.45 427	0.30 350	0.42 384	0.30 346	0.42 379	0.69 548	0.37 308	0.32 321	0.40 417	0.29 381	0.37 333	0.29 364

CSFM-Stereo	0.38 319	0.44 265	0.30 281	0.42 326	0.30 345	0.42 384	0.30 337	0.43 384	0.30 346	0.44 415	0.30 350	0.42 384	0.30 346	0.42 379	0.73 562	0.37 308	0.32 321	0.40 417	0.29 381	0.37 333	0.30 379

HART	0.38 319	0.45 274	0.34 327	0.42 326	0.33 419	0.41 363	0.34 420	0.42 376	0.33 413	0.43 377	0.34 421	0.42 384	0.34 423	0.41 365	0.38 436	0.40 342	0.32 321	0.42 451	0.32 418	0.40 408	0.32 396

LL-Strereo2	0.48 422	1.73 544	0.51 455	0.59 429	0.34 431	0.42 384	0.33 405	0.40 339	0.31 391	0.42 370	0.33 413	0.42 384	0.31 397	0.44 417	0.39 450	0.60 459	0.51 465	0.44 454	0.33 429	0.44 429	0.33 405

DGSMNet	0.34 284	0.41 248	0.27 263	0.41 316	0.28 320	0.41 363	0.28 314	0.41 358	0.27 315	0.41 356	0.27 312	0.42 384	0.27 316	0.41 365	0.28 310	0.40 342	0.29 301	0.40 417	0.28 366	0.40 408	0.27 327

UCFNet_RVC	2.75 732	10.06 765	0.29 277	10.31 778	0.29 333	0.42 384	0.29 329	0.43 384	0.29 331	0.42 370	0.29 335	0.42 384	9.87 785	0.43 386	0.29 326	0.36 305	9.84 781	0.36 349	0.26 307	9.77 784	0.26 289

TestStereo_HL3	2.76 733	0.41 248	11.46 783	14.11 781	0.30 345	0.45 439	0.29 329	0.43 384	0.29 331	0.43 377	0.29 335	0.43 393	0.28 325	0.44 417	0.30 336	13.57 785	10.32 783	0.41 435	0.27 345	0.38 346	0.27 327

TestStereo_HL2	2.73 730	0.41 248	11.06 780	14.13 782	0.30 345	0.44 425	0.28 314	0.43 384	0.29 331	0.43 377	0.28 320	0.43 393	0.29 337	0.43 386	0.28 310	13.51 784	10.37 784	0.41 435	0.27 345	0.38 346	0.27 327

GGDA	2.76 733	0.41 248	11.34 782	14.28 783	0.30 345	0.44 425	0.29 329	0.43 384	0.29 331	0.43 377	0.28 320	0.43 393	0.28 325	0.43 386	0.29 326	13.45 783	10.57 785	0.41 435	0.27 345	0.38 346	0.27 327

aanet-new-90k	0.44 376	1.82 568	0.39 357	0.49 361	0.30 345	0.43 391	0.30 337	0.43 384	0.30 346	0.43 377	0.30 350	0.43 393	0.30 346	0.44 417	0.30 336	0.44 366	0.33 334	0.38 361	0.26 307	0.38 346	0.26 289

aanet-new-60k	0.44 376	1.81 561	0.39 357	0.49 361	0.30 345	0.43 391	0.30 337	0.43 384	0.30 346	0.43 377	0.30 350	0.43 393	0.30 346	0.43 386	0.30 336	0.44 366	0.33 334	0.38 361	0.26 307	0.38 346	0.26 289

aanet-new-70k	0.44 376	1.82 568	0.38 346	0.49 361	0.30 345	0.43 391	0.30 337	0.43 384	0.30 346	0.43 377	0.30 350	0.43 393	0.30 346	0.43 386	0.30 336	0.44 366	0.33 334	0.38 361	0.26 307	0.38 346	0.26 289

aanet-new-78k	0.44 376	1.80 556	0.39 357	0.49 361	0.30 345	0.43 391	0.30 337	0.43 384	0.30 346	0.43 377	0.30 350	0.43 393	0.30 346	0.43 386	0.30 336	0.45 395	0.33 334	0.38 361	0.26 307	0.38 346	0.26 289

aanet-new-40k	0.44 376	1.81 561	0.39 357	0.50 397	0.30 345	0.43 391	0.30 337	0.43 384	0.30 346	0.43 377	0.30 350	0.43 393	0.30 346	0.43 386	0.30 336	0.45 395	0.33 334	0.38 361	0.26 307	0.38 346	0.26 289

aanet-new-36k	0.44 376	1.80 556	0.39 357	0.49 361	0.30 345	0.43 391	0.30 337	0.43 384	0.30 346	0.43 377	0.30 350	0.43 393	0.30 346	0.43 386	0.30 336	0.44 366	0.33 334	0.38 361	0.26 307	0.38 346	0.26 289

aanet-new-34k	0.44 376	1.80 556	0.39 357	0.49 361	0.30 345	0.43 391	0.30 337	0.43 384	0.30 346	0.43 377	0.30 350	0.43 393	0.30 346	0.43 386	0.30 336	0.44 366	0.33 334	0.38 361	0.26 307	0.38 346	0.26 289

aanet-32k-new	0.44 376	1.78 551	0.39 357	0.49 361	0.30 345	0.43 391	0.30 337	0.44 422	0.30 346	0.44 415	0.30 350	0.43 393	0.30 346	0.43 386	0.30 336	0.45 395	0.34 363	0.39 404	0.26 307	0.38 346	0.26 289

aanet-new-32k	0.44 376	1.79 555	0.39 357	0.49 361	0.30 345	0.43 391	0.30 337	0.43 384	0.30 346	0.43 377	0.30 350	0.43 393	0.30 346	0.43 386	0.30 336	0.44 366	0.33 334	0.38 361	0.26 307	0.38 346	0.26 289

aanet-new-30k	0.44 376	1.78 551	0.39 357	0.49 361	0.30 345	0.43 391	0.30 337	0.43 384	0.30 346	0.43 377	0.30 350	0.43 393	0.30 346	0.43 386	0.30 336	0.44 366	0.33 334	0.38 361	0.26 307	0.38 346	0.26 289

GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 363	1.76 546	0.39 357	0.49 361	0.30 345	0.43 391	0.30 337	0.43 384	0.30 346	0.43 377	0.30 350	0.43 393	0.30 346	0.43 386	0.31 377	0.44 366	0.33 334	0.38 361	0.27 345	0.38 346	0.26 289

aanet-new-24k	0.44 376	1.78 551	0.39 357	0.49 361	0.30 345	0.43 391	0.30 337	0.43 384	0.30 346	0.43 377	0.30 350	0.43 393	0.30 346	0.43 386	0.30 336	0.44 366	0.33 334	0.38 361	0.26 307	0.38 346	0.26 289

aanet-new-22k	0.44 376	1.81 561	0.39 357	0.49 361	0.30 345	0.43 391	0.30 337	0.43 384	0.30 346	0.43 377	0.30 350	0.43 393	0.30 346	0.43 386	0.30 336	0.44 366	0.33 334	0.38 361	0.26 307	0.38 346	0.26 289

aanet-new-16k	0.44 376	1.83 571	0.39 357	0.49 361	0.30 345	0.43 391	0.30 337	0.43 384	0.30 346	0.43 377	0.30 350	0.43 393	0.30 346	0.43 386	0.30 336	0.44 366	0.33 334	0.38 361	0.26 307	0.38 346	0.26 289

aanet-new-14k	0.60 452	5.12 712	0.39 357	0.49 361	0.30 345	0.43 391	0.30 337	0.43 384	0.30 346	0.43 377	0.30 350	0.43 393	0.30 346	0.44 417	0.30 336	0.44 366	0.37 381	0.38 361	0.26 307	0.38 346	0.26 289

aanet-new-8k	0.43 363	1.76 546	0.39 357	0.49 361	0.30 345	0.43 391	0.30 337	0.43 384	0.30 346	0.43 377	0.30 350	0.43 393	0.30 346	0.43 386	0.30 336	0.44 366	0.33 334	0.38 361	0.26 307	0.38 346	0.26 289

aanet-new	0.43 363	1.80 556	0.38 346	0.49 361	0.30 345	0.43 391	0.30 337	0.43 384	0.30 346	0.43 377	0.30 350	0.43 393	0.30 346	0.43 386	0.30 336	0.44 366	0.33 334	0.38 361	0.26 307	0.38 346	0.26 289

GCAP-Stereo-cres-4k	0.44 376	1.81 561	0.39 357	0.49 361	0.30 345	0.43 391	0.30 337	0.43 384	0.30 346	0.43 377	0.30 350	0.43 393	0.30 346	0.43 386	0.30 336	0.44 366	0.33 334	0.38 361	0.26 307	0.38 346	0.26 289

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 363	1.77 548	0.39 357	0.49 361	0.30 345	0.43 391	0.30 337	0.43 384	0.30 346	0.43 377	0.30 350	0.43 393	0.30 346	0.43 386	0.30 336	0.44 366	0.33 334	0.38 361	0.26 307	0.38 346	0.26 289

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 363	1.78 551	0.39 357	0.49 361	0.30 345	0.43 391	0.30 337	0.43 384	0.30 346	0.43 377	0.30 350	0.43 393	0.30 346	0.43 386	0.30 336	0.44 366	0.33 334	0.38 361	0.26 307	0.38 346	0.26 289

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.44 376	1.85 577	0.38 346	0.49 361	0.30 345	0.43 391	0.30 337	0.43 384	0.30 346	0.43 377	0.30 350	0.43 393	0.30 346	0.43 386	0.30 336	0.44 366	0.33 334	0.38 361	0.26 307	0.38 346	0.26 289

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 363	1.77 548	0.39 357	0.49 361	0.30 345	0.43 391	0.30 337	0.43 384	0.30 346	0.43 377	0.30 350	0.43 393	0.30 346	0.43 386	0.30 336	0.44 366	0.33 334	0.38 361	0.26 307	0.38 346	0.26 289

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.44 376	1.86 580	0.39 357	0.49 361	0.30 345	0.43 391	0.30 337	0.43 384	0.30 346	0.43 377	0.30 350	0.43 393	0.30 346	0.43 386	0.30 336	0.44 366	0.33 334	0.38 361	0.26 307	0.38 346	0.26 289

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.44 376	1.80 556	0.39 357	0.49 361	0.30 345	0.44 425	0.30 337	0.43 384	0.30 346	0.43 377	0.30 350	0.43 393	0.30 346	0.44 417	0.30 336	0.44 366	0.33 334	0.38 361	0.26 307	0.38 346	0.26 289

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.44 376	1.82 568	0.39 357	0.49 361	0.30 345	0.43 391	0.30 337	0.43 384	0.30 346	0.43 377	0.30 350	0.43 393	0.30 346	0.43 386	0.30 336	0.44 366	0.33 334	0.38 361	0.26 307	0.38 346	0.26 289

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 363	1.77 548	0.39 357	0.49 361	0.30 345	0.43 391	0.30 337	0.43 384	0.30 346	0.43 377	0.30 350	0.43 393	0.30 346	0.43 386	0.30 336	0.44 366	0.33 334	0.38 361	0.26 307	0.38 346	0.26 289

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.44 376	1.83 571	0.39 357	0.49 361	0.30 345	0.43 391	0.30 337	0.43 384	0.30 346	0.43 377	0.30 350	0.43 393	0.30 346	0.43 386	0.30 336	0.44 366	0.36 376	0.38 361	0.26 307	0.38 346	0.26 289

MonSter++	0.38 319	0.44 265	0.31 299	0.43 333	0.30 345	0.43 391	0.31 384	0.43 384	0.31 391	0.45 427	0.31 394	0.43 393	0.31 397	0.43 386	0.69 548	0.38 321	0.33 334	0.40 417	0.30 399	0.38 346	0.30 379

GCAP-BAT	0.41 347	1.30 516	0.39 357	0.49 361	0.30 345	0.43 391	0.30 337	0.43 384	0.30 346	0.44 415	0.30 350	0.43 393	0.30 346	0.43 386	0.30 336	0.44 366	0.34 363	0.38 361	0.26 307	0.38 346	0.26 289

test_for_model	0.35 295	0.39 231	0.30 281	0.43 333	0.30 345	0.43 391	0.30 337	0.43 384	0.30 346	0.43 377	0.30 350	0.43 393	0.30 346	0.44 417	0.31 377	0.38 321	0.26 266	0.38 361	0.26 307	0.38 346	0.26 289

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 339	1.09 442	0.39 357	0.49 361	0.30 345	0.43 391	0.30 337	0.44 422	0.30 346	0.43 377	0.30 350	0.43 393	0.30 346	0.43 386	0.30 336	0.45 395	0.34 363	0.38 361	0.27 345	0.38 346	0.27 327

GCAPDPT-zeroshot	0.36 303	0.40 235	0.30 281	0.43 333	0.30 345	0.43 391	0.30 337	0.43 384	0.31 391	0.43 377	0.30 350	0.43 393	0.30 346	0.44 417	0.31 377	0.39 334	0.28 287	0.39 404	0.27 345	0.39 394	0.26 289

TestStereo-Hl	2.78 735	0.42 260	11.23 781	14.38 784	0.30 345	0.44 425	0.30 337	0.43 384	0.28 321	0.43 377	0.29 335	0.44 428	0.29 337	0.44 417	0.29 326	13.64 786	10.73 786	0.41 435	0.27 345	0.38 346	0.27 327

aanet-new-28k	0.44 376	1.81 561	0.39 357	0.49 361	0.30 345	0.44 425	0.30 337	0.44 422	0.30 346	0.44 415	0.30 350	0.44 428	0.30 346	0.44 417	0.30 336	0.45 395	0.33 334	0.38 361	0.26 307	0.38 346	0.26 289

aanet-new-10k	0.45 399	1.81 561	0.40 389	0.50 397	0.31 392	0.44 425	0.31 384	0.44 422	0.31 391	0.44 415	0.31 394	0.44 428	0.32 404	0.44 417	0.31 377	0.46 407	0.35 370	0.39 404	0.27 345	0.39 394	0.27 327

aanet-new-12k	0.46 408	1.99 595	0.40 389	0.51 408	0.31 392	0.44 425	0.31 384	0.44 422	0.31 391	0.44 415	0.31 394	0.44 428	0.31 397	0.44 417	0.32 389	0.47 414	0.35 370	0.39 404	0.27 345	0.39 394	0.27 327

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 347	1.09 442	0.40 389	0.52 411	0.31 392	0.44 425	0.31 384	0.44 422	0.31 391	0.44 415	0.31 394	0.44 428	0.31 397	0.44 417	0.31 377	0.46 407	0.35 370	0.39 404	0.28 366	0.39 394	0.28 355

gcap_with_dpt	0.35 295	0.39 231	0.30 281	0.44 337	0.31 392	0.44 425	0.31 384	0.44 422	0.31 391	0.44 415	0.30 350	0.44 428	0.30 346	0.44 417	0.30 336	0.38 321	0.26 266	0.38 361	0.27 345	0.38 346	0.27 327

RAFT-Stereo-weight	0.45 399	1.90 585	0.34 327	0.42 326	0.36 441	0.43 391	0.35 425	0.42 376	0.34 424	0.42 370	0.34 421	0.44 428	0.34 423	0.41 365	0.34 416	0.38 321	0.32 321	0.38 361	0.32 418	0.38 346	0.33 405

gcap-zeroshot	0.36 303	0.40 235	0.34 327	0.44 337	0.31 392	0.44 425	0.31 384	0.44 422	0.32 403	0.44 415	0.32 404	0.44 428	0.32 404	0.44 417	0.31 377	0.39 334	0.28 287	0.39 404	0.28 366	0.39 394	0.27 327

testlalala	0.36 303	0.40 235	0.34 327	0.44 337	0.31 392	0.44 425	0.31 384	0.44 422	0.32 403	0.44 415	0.32 404	0.44 428	0.32 404	0.44 417	0.31 377	0.39 334	0.28 287	0.39 404	0.28 366	0.39 394	0.27 327

RCA-Stereo	0.51 436	3.22 667	0.34 327	0.44 337	0.34 431	0.44 425	0.34 420	0.43 384	0.34 424	0.43 377	0.34 421	0.44 428	0.33 416	0.43 386	0.33 401	0.38 321	0.29 301	0.38 361	0.29 381	0.38 346	0.29 364

water-stereo	0.41 347	0.84 372	0.46 420	0.50 397	0.33 419	0.45 439	0.33 405	0.45 431	0.32 403	0.45 427	0.32 404	0.45 438	0.32 404	0.45 435	0.32 389	0.44 366	0.41 409	0.39 404	0.31 410	0.39 394	0.32 396

GREAT-IGEV	0.38 319	0.43 262	0.36 339	0.48 355	0.32 406	0.45 439	0.32 394	0.45 431	0.32 403	0.45 427	0.32 404	0.45 438	0.32 404	0.45 435	0.32 389	0.44 366	0.33 334	0.41 435	0.29 381	0.41 419	0.29 364
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
mms	0.40 339	0.45 274	0.35 337	0.48 355	0.36 441	0.47 451	0.34 420	0.45 431	0.38 444	0.47 439	0.33 413	0.45 438	0.32 404	0.45 435	0.32 389	0.39 334	0.38 388	0.38 361	0.37 455	0.39 394	0.39 446

fffy	0.38 319	0.43 262	0.33 313	0.46 342	0.33 419	0.45 439	0.32 394	0.45 431	0.32 403	0.45 427	0.32 404	0.45 438	0.33 416	0.45 435	0.32 389	0.38 321	0.38 388	0.38 361	0.37 455	0.37 333	0.36 426

depthmonostereo	0.44 376	0.85 374	0.46 420	0.54 416	0.40 464	0.52 490	0.38 444	0.52 481	0.35 428	0.47 439	0.34 421	0.46 442	0.34 423	0.47 444	0.34 416	0.45 395	0.43 424	0.41 435	0.33 429	0.41 419	0.32 396

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 428	0.98 406	0.64 492	0.84 483	0.46 495	0.45 439	0.35 425	0.47 441	0.47 493	0.45 427	0.34 421	0.46 442	0.48 497	0.46 440	0.35 420	0.39 334	0.71 525	0.39 404	0.35 446	0.41 419	0.41 457

otaku	0.46 408	0.46 278	0.46 420	0.46 342	0.46 495	0.46 446	0.46 488	0.46 435	0.46 488	0.46 433	0.46 491	0.46 442	0.46 488	0.46 440	0.46 482	0.46 407	0.46 435	0.46 463	0.46 500	0.46 439	0.46 474

Dean	0.46 408	0.46 278	0.46 420	0.46 342	0.46 495	0.46 446	0.46 488	0.46 435	0.46 488	0.47 439	0.46 491	0.46 442	0.46 488	0.46 440	0.46 482	0.46 407	0.46 435	0.46 463	0.46 500	0.46 439	0.46 474

ACVNet_1	0.46 408	0.47 283	0.46 420	0.46 342	0.46 495	0.46 446	0.46 488	0.46 435	0.47 493	0.46 433	0.46 491	0.46 442	0.46 488	0.46 440	0.46 482	0.46 407	0.46 435	0.47 473	0.46 500	0.46 439	0.46 474

ACVNet-4b	0.46 408	0.46 278	0.46 420	0.46 342	0.46 495	0.46 446	0.46 488	0.46 435	0.46 488	0.46 433	0.46 491	0.46 442	0.46 488	0.47 444	0.46 482	0.46 407	0.46 435	0.46 463	0.46 500	0.46 439	0.46 474

DVStereo	0.43 363	0.86 376	0.48 436	0.50 397	0.33 419	0.46 446	0.33 405	0.46 435	0.33 413	0.46 433	0.33 413	0.47 448	0.33 416	0.47 444	0.34 416	0.45 395	0.42 419	0.40 417	0.33 429	0.47 453	0.38 439

ccccc		0.44 265		0.48 355	0.35 435	0.48 456		0.51 476		0.47 439		0.47 448		0.47 444		0.41 350	0.40 399	0.40 417	0.40 475	0.41 419

Ntro	0.47 416	0.47 283	0.46 420	0.46 342	0.46 495	0.47 451	0.47 493	0.46 435	0.47 493	0.46 433	0.46 491	0.47 448	0.46 488	0.47 444	0.47 489	0.47 414	0.46 435	0.46 463	0.46 500	0.46 439	0.46 474

HaxPig	0.47 416	0.47 283	0.47 428	0.49 361	0.47 502	0.47 451	0.47 493	0.47 441	0.47 493	0.47 439	0.47 499	0.47 448	0.47 496	0.47 444	0.47 489	0.47 414	0.47 443	0.47 473	0.47 507	0.47 453	0.48 484

UNDER WATER	0.47 416	0.47 283	0.47 428	0.47 349	0.47 502	0.47 451	0.47 493	0.47 441	0.47 493	0.47 439	0.47 499	0.47 448	0.46 488	0.47 444	0.47 489	0.47 414	0.47 443	0.47 473	0.46 500	0.47 453	0.47 482

LVE	0.47 416	0.47 283	0.47 428	0.47 349	0.49 510	0.47 451	0.47 493	0.47 441	0.49 502	0.47 439	0.47 499	0.47 448	0.46 488	0.47 444	0.47 489	0.47 414	0.47 443	0.48 481	0.47 507	0.47 453	0.47 482

CES	0.39 333	0.47 283	0.36 339	0.36 274	0.37 446	0.45 439	0.35 425	0.35 304	0.40 460	0.36 317	0.44 482	0.47 448	0.36 433	0.44 417	0.36 423	0.37 308	0.39 395	0.44 454	0.35 446	0.37 333	0.36 426

rgla	0.45 399	0.54 314	0.33 313	0.67 448	0.32 406	0.48 456	0.33 405	0.48 445	0.33 413	0.48 446	0.94 595	0.48 455	0.33 416	0.47 444	0.33 401	0.45 395	0.52 468	0.53 503	0.31 410	0.45 434	0.32 396

416test	0.46 408	0.55 317	0.33 313	0.67 448	0.33 419	0.48 456	0.33 405	0.48 445	0.33 413	0.48 446	0.99 600	0.48 455	0.33 416	0.48 454	0.33 401	0.45 395	0.52 468	0.54 506	0.32 418	0.45 434	0.32 396

PhaseNet	1.74 648	6.34 742	4.81 758	6.77 756	0.24 303	0.80 537	0.53 515	0.48 445	0.22 282	0.53 485	0.28 320	0.48 455	0.25 299	0.40 345	0.32 389	6.39 767	4.61 754	0.46 463	0.38 469	0.25 266	0.18 258

SCV_C0	0.45 399	0.88 381	0.49 443	0.54 416	0.37 446	0.48 456	0.37 437	0.48 445	0.37 440	0.48 446	0.36 434	0.48 455	0.37 438	0.49 461	0.37 433	0.50 429	0.41 409	0.44 454	0.34 433	0.44 429	0.34 412

SCV	0.46 408	0.94 401	0.45 414	0.54 416	0.37 446	0.48 456	0.38 444	0.48 445	0.37 440	0.48 446	0.39 456	0.48 455	0.37 438	0.49 461	0.37 433	0.50 429	0.46 435	0.44 454	0.34 433	0.44 429	0.34 412

RainbowNet	0.48 422	0.48 289	0.48 436	0.48 355	0.48 506	0.48 456	0.48 502	0.48 445	0.48 500	0.48 446	0.48 503	0.48 455	0.48 497	0.48 454	0.48 495	0.48 419	0.48 449	0.48 481	0.48 511	0.48 457	0.48 484

notaker	0.48 422	0.49 291	0.48 436	0.48 355	0.48 506	0.48 456	0.48 502	0.48 445	0.49 502	0.48 446	0.48 503	0.48 455	0.48 497	0.48 454	0.48 495	0.48 419	0.48 449	0.48 481	0.48 511	0.48 457	0.49 490

252Zero-FE	0.45 399	0.50 296	0.36 339	0.50 397	0.36 441	0.50 474	0.36 431	0.50 462	0.36 438	0.49 456	0.36 434	0.49 462	0.36 433	0.54 490	0.41 461	0.45 395	0.34 363	0.45 459	0.34 433	0.55 480	0.75 562

UGAM	0.51 436	2.23 612	0.39 357	0.54 416	0.35 435	0.50 474	0.35 425	0.49 453	0.35 428	0.49 456	0.35 430	0.49 462	0.36 433	0.50 469	0.36 423	0.49 422	0.37 381	0.45 459	0.34 433	0.45 434	0.34 412

GCST	0.50 431	2.08 598	0.38 346	0.53 413	0.35 435	0.49 465	0.35 425	0.50 462	0.35 428	0.49 456	0.35 430	0.49 462	0.35 429	0.49 461	0.35 420	0.48 419	0.37 381	0.45 459	0.33 429	0.44 429	0.33 405

MyStereo07	0.60 452	3.72 679	0.48 436	0.49 361	0.41 474	0.36 320	0.32 394	0.49 453	0.43 480	0.51 478	0.42 477	0.49 462	0.43 478	0.51 479	0.64 526	0.49 422	0.45 433	0.34 324	0.32 418	0.35 318	0.43 467

TorneroNet	0.66 467	0.53 310	0.50 449	0.50 397	0.64 544	1.06 581	0.70 558	0.50 462	0.51 514	0.49 456	0.69 554	0.49 462	0.50 507	0.48 454	1.15 610	0.71 488	0.49 452	1.14 598	1.08 611	0.49 460	0.49 490

ACVNet_2	0.49 428	0.49 291	0.49 443	0.49 361	0.49 510	0.49 465	0.49 504	0.49 453	0.49 502	0.49 456	0.49 506	0.49 462	0.49 503	0.49 461	0.49 497	0.49 422	0.49 452	0.49 486	0.49 515	0.49 460	0.49 490

PCWNet_CMD	2.80 737	9.82 763	0.32 308	10.09 777	0.32 406	0.49 465	0.33 405	3.34 742	0.33 413	0.49 456	0.33 413	0.49 462	8.73 781	0.48 454	0.33 401	0.41 350	9.22 776	0.42 451	0.29 381	9.55 783	0.31 389

CFNet_ucs	2.73 730	9.64 762	0.33 313	9.92 775	0.32 406	0.49 465	0.33 405	0.49 453	0.33 413	0.49 456	0.33 413	0.49 462	8.98 783	0.48 454	0.33 401	0.41 350	9.96 782	0.40 417	0.29 381	10.12 786	0.54 507

CFNet_pseudo	2.67 729	9.36 760	0.32 308	10.99 779	0.33 419	0.85 547	0.33 405	0.49 453	0.33 413	0.49 456	0.32 404	0.49 462	7.26 779	0.49 461	0.33 401	0.41 350	9.62 779	0.41 435	0.29 381	10.03 785	0.29 364

pcwnet_v2	2.66 728	9.89 764	0.33 313	9.89 774	0.32 406	0.50 474	0.32 394	0.49 453	0.33 413	0.49 456	0.34 421	0.49 462	8.76 782	0.48 454	0.33 401	0.41 350	9.58 778	0.40 417	0.29 381	9.01 781	0.63 528

ccnet	0.80 508	2.28 615	0.33 313	0.50 397	0.33 419	0.50 474	0.33 405	0.50 462	0.33 413	0.49 456	0.33 413	0.49 462	1.56 676	2.38 710	0.33 401	0.41 350	0.29 301	0.42 451	1.57 693	2.28 695	0.29 364

psmorigin	0.41 347	0.46 278	0.33 313	0.49 361	0.33 419	0.49 465	0.33 405	0.49 453	0.33 413	0.49 456	0.33 413	0.49 462	0.33 416	0.51 479	0.33 401	0.41 350	0.30 311	0.41 435	0.30 399	0.79 524	0.29 364

MSMDNet	2.65 727	10.14 766	0.33 313	9.74 773	0.32 406	0.87 550	0.33 405	2.95 737	0.68 546	0.49 456	0.34 421	0.49 462	5.70 775	0.49 461	0.33 401	0.42 364	9.57 777	0.41 435	0.31 410	8.36 778	0.65 536

ccs_rob	2.79 736	10.17 767	0.32 308	10.00 776	0.33 419	0.49 465	0.33 405	1.90 671	0.32 403	0.51 478	0.33 413	0.49 462	9.24 784	0.49 461	0.33 401	0.41 350	9.82 780	0.41 435	0.28 366	9.34 782	0.29 364

GEAStereo	0.62 459	3.91 686	0.48 436	0.69 454	0.38 453	0.51 486	0.38 444	0.51 476	0.38 444	0.53 485	0.38 446	0.50 476	0.38 442	0.51 479	0.38 436	0.54 441	0.43 424	0.46 463	0.34 433	0.46 439	0.34 412

GSStereo	0.81 513	4.28 696	0.50 449	0.59 429	0.40 464	0.51 486	0.38 444	0.50 462	0.38 444	0.50 469	0.38 446	0.50 476	3.79 760	0.50 469	0.38 436	0.54 441	0.43 424	0.46 463	0.34 433	0.46 439	0.35 423

GS-Stereo							0.38 444	0.50 462	0.38 444	0.50 469	0.38 446	0.50 476	3.79 760	0.50 469	0.38 436	0.54 441	0.43 424	0.46 463	0.34 433	0.46 439	0.35 423

gasm-f	0.62 459	3.91 686	0.48 436	0.69 454	0.38 453	0.51 486	0.38 444	0.51 476	0.38 444	0.53 485	0.38 446	0.50 476	0.38 442	0.51 479	0.38 436	0.54 441	0.43 424	0.46 463	0.34 433	0.46 439	0.34 412

GASTEREO	0.48 422	1.21 504	0.47 428	0.57 424	0.38 453	0.50 474	0.38 444	0.50 462	0.38 444	0.50 469	0.38 446	0.50 476	0.38 442	0.50 469	0.38 436	0.52 437	0.42 419	0.46 463	0.34 433	0.46 439	0.34 412

FoundationStereo	0.50 431	0.50 296	0.50 449	0.50 397	0.50 514	0.50 474	0.50 508	0.50 462	0.50 507	0.50 469	0.50 510	0.50 476	0.50 507	0.50 469	0.50 500	0.50 429	0.50 460	0.50 492	0.50 517	0.50 465	0.50 493

StereoAnything_RVC	0.50 431	0.50 296	0.50 449	0.50 397	0.50 514	0.50 474	0.50 508	0.50 462	0.50 507	0.50 469	0.50 510	0.50 476	0.50 507	0.50 469	0.50 500	0.50 429	0.50 460	0.50 492	0.50 517	0.50 465	0.50 493

dual_stereo	0.50 431	0.50 296	0.50 449	0.50 397	0.50 514	0.50 474	0.50 508	0.50 462	0.50 507	0.50 469	0.50 510	0.50 476	0.50 507	0.50 469	0.50 500	0.50 429	0.50 460	0.50 492	0.50 517	0.50 465	0.50 493

UGAM-zero	0.51 436	2.17 607	0.39 357	0.53 413	0.36 441	0.50 474	0.36 431	0.50 462	0.36 438	0.49 456	0.36 434	0.50 476	0.35 429	0.50 469	0.36 423	0.49 422	0.37 381	0.47 473	0.35 446	0.46 439	0.34 412

FCDSN-DC	0.41 347	0.59 328	0.64 492	0.54 416	0.33 419	0.50 474	0.37 437	0.42 376	0.40 460	0.61 506	0.43 480	0.50 476	0.49 503	0.38 334	0.32 389	0.28 263	0.23 258	0.26 282	0.22 285	0.35 318	0.28 355
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SANet	0.50 431	0.50 296	0.50 449	0.50 397	0.50 514	0.50 474	0.50 508	0.50 462	0.50 507	0.50 469	0.50 510	0.50 476	0.50 507	0.50 469	0.50 500	0.50 429	0.50 460	0.50 492	0.50 517	0.50 465	0.50 493

quiztm	0.43 363	0.49 291	0.40 389	0.51 408	0.40 464	0.51 486	0.40 459	0.50 462	0.40 460	0.50 469	0.40 459	0.51 487	0.40 455	0.50 469	0.40 453	0.44 366	0.34 363	0.44 454	0.34 433	0.44 429	0.34 412

416test1013	0.49 428	0.80 365	0.33 313	0.67 448	0.33 419	0.48 456	0.41 468	0.48 445	0.39 457	0.48 446	0.93 594	0.52 488	0.32 404	0.52 484	0.38 436	0.49 422	0.51 465	0.53 503	0.37 455	0.51 471	0.36 426

fffft	0.48 422	0.51 304	0.45 414	0.52 411	0.45 493	0.52 490	0.45 484	0.52 481	0.48 500	0.53 485	0.45 487	0.52 488	0.45 484	0.52 484	0.46 482	0.51 435	0.41 409	0.50 492	0.41 484	0.50 465	0.41 457
1: 1. 1
S0	0.42 361	0.44 265	0.54 463	0.59 429	0.34 431	0.48 456	0.22 277	0.51 476	0.25 297	0.51 478	0.34 421	0.53 490	0.35 429	0.47 444	0.36 423	0.55 447	0.39 395	0.49 486	0.27 345	0.46 439	0.34 412

MSCF	0.51 436	1.40 527	0.49 443	0.58 426	0.38 453	0.50 474	0.38 444	0.54 485	0.41 470	0.52 482	0.41 467	0.53 490	0.42 473	0.53 487	0.41 461	0.60 459	0.47 443	0.48 481	0.37 455	0.48 457	0.38 439

LG-Stereo_L1	0.47 416	0.52 306	0.47 428	0.62 435	0.39 463	0.53 492	0.40 459	0.53 483	0.39 457	0.53 485	0.39 456	0.53 490	0.39 454	0.53 487	0.39 450	0.55 447	0.46 435	0.49 486	0.37 455	0.49 460	0.37 432

PAM_32	0.64 463	2.38 627	0.51 455	0.92 496	0.43 488	0.53 492	0.44 478	0.87 541	0.43 480	0.52 482	0.45 487	0.53 490	0.40 455	0.54 490	0.46 482	0.62 468	0.56 477	0.48 481	0.45 498	0.76 518	0.44 470

Occ-G	1.12 577	0.52 306	3.72 753	3.50 710	0.50 514	0.56 498	0.47 493	0.54 485	0.46 488	0.54 491	0.41 467	0.54 494	0.42 473	0.52 484	0.42 469	3.42 728	4.02 750	0.52 500	0.45 498	0.51 471	0.44 470

MyStereo06	0.75 495	4.12 690	0.60 477	0.63 437	0.61 538	0.62 512	0.66 535	0.56 489	0.45 487	0.55 494	0.48 503	0.54 494	0.46 488	0.57 500	0.45 478	0.60 459	0.57 479	0.64 521	0.55 527	0.72 510	0.55 515

iRaftStereo_RVC	0.97 553	3.17 666	2.30 720	2.42 669	0.38 453	0.54 496	0.38 444	0.54 485	0.38 444	0.54 491	0.38 446	0.54 494	0.38 442	0.54 490	0.38 436	2.38 704	2.34 720	0.49 486	0.36 452	0.49 460	0.36 426

PSMNet_ROB	0.54 442	0.54 314	0.54 463	0.54 416	0.53 524	0.54 496	0.54 518	0.53 483	0.54 518	0.54 491	0.54 521	0.54 494	0.53 514	0.54 490	0.54 511	0.54 441	0.53 472	0.54 506	0.54 525	0.54 479	0.54 507

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 495	0.92 395	0.85 544	0.96 508	0.59 531	1.27 646	0.44 478	0.59 498	0.69 551	0.91 554	0.68 549	0.55 498	0.61 530	1.06 586	0.83 580	0.62 468	0.70 521	0.90 566	0.41 484	0.89 542	0.56 518

AEACV	1.12 577	0.52 306	3.12 744	3.24 695	0.86 586	0.53 492	0.49 504	0.60 500	0.47 493	0.53 485	0.49 506	0.55 498	0.45 484	0.55 494	0.47 489	3.01 723	3.88 748	0.71 537	0.60 538	0.80 527	0.48 484

Selective-IGEV	0.51 436	0.55 317	0.45 414	0.69 454	0.45 493	0.61 509	0.45 484	0.50 462	0.40 460	0.56 496	0.44 482	0.55 498	0.40 455	0.72 525	0.67 533	0.59 457	0.46 435	0.45 459	0.34 433	0.46 439	0.37 432

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 347	1.06 439	0.40 389	0.51 408	0.31 392	0.44 425	0.30 337	0.43 384	0.32 403	0.44 415	0.30 350	0.56 501	0.30 346	0.44 417	0.31 377	0.45 395	0.34 363	0.39 404	0.27 345	0.40 408	0.27 327

FSD					0.44 489	0.56 498	0.44 478	0.55 488	0.44 483	0.56 496	0.44 482	0.56 501	0.44 480	0.56 495	0.46 482	0.61 463	0.42 419	0.52 500	0.42 492	0.52 474

CFNet_RVC	2.38 718	8.71 755	0.38 346	9.33 769	0.42 484	0.56 498	0.42 474	0.60 500	0.38 444	0.62 510	0.42 477	0.56 501	7.29 780	0.62 506	0.42 469	0.53 440	0.37 381	0.49 486	0.34 433	8.30 777	6.87 782

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 422	0.55 317	0.47 428	0.63 437	0.41 474	0.56 498	0.44 478	0.56 489	0.41 470	0.56 496	0.41 467	0.57 504	0.42 473	0.56 495	0.41 461	0.55 447	0.43 424	0.51 497	0.37 455	0.51 471	0.37 432

LG-Stereo	0.60 452	0.58 325	0.47 428	0.64 442	0.74 566	1.00 564	0.69 552	0.57 492	0.41 470	0.57 499	0.41 467	0.57 504	0.41 467	1.00 571	0.75 567	0.91 527	0.51 465	0.52 500	0.37 455	0.52 474	0.37 432

MyStereo8	0.71 484	3.92 688	0.52 458	0.59 429	0.52 521	0.57 504	0.53 515	0.59 498	0.50 507	0.59 503	0.51 516	0.57 504	0.50 507	0.56 495	0.52 507	0.54 441	0.49 452	0.54 506	0.49 515	0.55 480	0.50 493

PML	0.46 408	1.36 522	0.29 277	0.58 426	0.30 345	0.57 504	0.29 329	0.57 492	0.29 331	0.57 499	0.29 335	0.57 504	0.29 337	0.56 495	0.29 326	0.52 437	0.30 311	0.53 503	0.31 410	0.53 478	0.30 379

CASS	0.57 451	0.89 384	0.56 467	0.57 424	0.56 528	0.56 498	0.56 520	0.56 489	0.53 516	0.57 499	0.57 524	0.59 508	0.48 497	0.56 495	0.57 515	0.55 447	0.56 477	0.47 473	0.56 531	0.62 492	0.56 518
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DNS	0.86 533	2.43 631	1.66 669	2.03 639	0.42 484	0.60 507	0.42 474	0.60 500	0.42 478	0.60 504	0.42 477	0.60 509	0.42 473	0.60 504	0.42 469	1.97 664	1.63 675	0.55 509	0.40 475	0.55 480	0.40 448

DN	0.53 441	0.85 374	0.45 414	0.65 443	0.44 489	0.60 507	0.44 478	0.60 500	0.44 483	0.60 504	0.45 487	0.60 509	0.44 480	0.60 504	0.44 475	0.56 451	0.42 419	0.56 510	0.42 492	0.56 483	0.42 464

PA-Net	11.80 783	223.51 811	0.62 485	0.59 429	0.71 561	0.59 506	0.73 565	0.67 513	0.73 570	0.55 494	0.61 534	0.60 509	0.74 562	0.63 511	0.73 562	0.66 478	0.60 492	0.69 531	0.66 554	0.72 510	0.65 536
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AIO-test2	0.55 447	0.59 328	0.52 458	0.67 448	0.47 502	0.61 509	0.47 493	0.61 504	0.47 493	0.61 506	0.47 499	0.61 512	0.48 497	0.62 506	0.47 489	0.64 474	0.53 472	0.58 512	0.47 507	0.58 488	0.48 484

AIO-test1	0.54 442	0.60 332	0.52 458	0.66 447	0.47 502	0.61 509	0.47 493	0.58 495	0.46 488	0.61 506	0.46 491	0.61 512	0.45 484	0.62 506	0.45 478	0.61 463	0.52 468	0.57 511	0.48 511	0.57 486	0.48 484

MonSter	0.60 452	0.64 337	0.52 458	0.62 435	0.44 489	2.07 686	0.44 478	0.62 505	0.44 483	0.62 510	0.44 482	0.62 514	0.44 480	0.62 506	0.44 475	0.58 454	0.42 419	0.62 517	0.46 500	0.58 488	0.42 464

SE	0.64 463	0.73 348	0.77 531	0.79 474	0.59 531	0.78 532	0.54 518	0.58 495	0.58 522	0.78 537	0.59 528	0.63 515	0.18 268	0.78 532	0.52 507	0.80 512	0.65 503	0.69 531	0.57 534	0.75 515	0.52 501

S	0.56 449	0.61 334	0.54 463	0.68 453	0.48 506	0.65 515	0.49 504	0.63 506	0.49 502	0.64 514	0.49 506	0.64 516	0.48 497	0.62 506	0.49 497	0.63 472	0.62 498	0.59 515	0.48 511	0.57 486	0.48 484

DispNO	1.00 556	0.63 335	0.43 410	3.45 706	0.44 489	0.65 515	0.43 477	0.64 508	0.43 480	0.64 514	0.43 480	0.64 516	3.03 738	0.64 512	0.43 474	4.55 740	0.43 424	0.63 519	0.43 495	0.63 493	0.43 467

CFNet-RSSM	0.91 541	4.89 704	0.34 327	0.44 337	1.07 610	1.62 670	1.40 684	0.91 548	0.35 428	1.60 662	1.39 684	0.64 516	0.34 423	0.44 417	0.33 401	0.41 350	0.35 370	0.75 544	0.30 399	0.41 419	0.29 364

DSFCA	0.66 467	0.73 348	0.78 533	0.65 443	0.65 546	0.64 514	0.64 532	0.65 509	0.63 534	0.64 514	0.64 538	0.64 516	0.64 532	0.65 513	0.65 529	0.65 476	0.65 503	0.65 525	0.65 551	0.66 496	0.64 534

WCG-NET	0.61 457	1.21 504	0.54 463	0.61 434	0.53 524	0.67 518	0.53 515	0.66 512	0.53 516	0.64 514	0.53 519	0.65 520	0.53 514	0.59 502	0.52 507	0.65 476	0.48 449	0.64 521	0.52 521	0.58 488	0.50 493

MyStereo05	0.80 508	4.12 690	0.63 489	0.63 437	0.61 538	0.62 512	0.66 535	0.65 509	0.62 531	0.67 520	0.61 534	0.65 520	0.58 523	0.67 516	0.55 514	0.60 459	0.57 479	0.64 521	0.55 527	0.72 510	0.55 515

LMCR-Stereo	0.65 465	0.63 335	0.65 496	0.65 443	0.65 546	0.66 517	0.63 531	0.58 495	0.65 536	0.63 513	0.64 538	0.65 520	0.65 534	0.66 514	0.66 532	0.66 478	0.64 501	0.65 525	0.67 558	0.68 501	0.73 558

WAFT-Stereo (ZS)	0.67 473	0.78 360	0.67 502	0.67 448	0.66 549	0.67 518	0.67 539	0.65 509	0.66 538	0.66 518	0.67 543	0.66 523	0.67 539	0.67 516	0.72 561	0.66 478	0.67 506	0.67 527	0.67 558	0.67 499	0.67 540

mm2	0.69 478	0.69 341	0.69 512	0.69 454	0.69 555	0.69 520	0.69 552	0.69 515	0.69 551	0.69 523	0.69 554	0.69 524	0.69 550	0.69 519	0.69 548	0.69 482	0.69 518	0.69 531	0.69 564	0.69 505	0.69 544

mm1	0.69 478	0.69 341	0.69 512	0.69 454	0.69 555	0.69 520	0.69 552	0.69 515	0.69 551	0.69 523	0.69 554	0.69 524	0.69 550	0.69 519	0.69 548	0.69 482	0.69 518	0.69 531	0.69 564	0.69 505	0.69 544

ktn	0.72 487	0.53 310	1.08 569	1.14 529	0.51 520	1.22 642	1.36 677	0.51 476	0.59 527	0.51 478	0.51 516	0.69 524	1.20 611	0.67 516	0.51 505	0.51 435	0.49 452	0.58 512	0.66 554	0.52 474	0.53 504

MWDA-net	0.67 473	0.66 338	0.45 414	2.84 683	0.46 495	0.73 527	0.45 484	0.71 520	0.44 483	0.72 526	0.45 487	0.70 527	0.45 484	0.70 521	0.44 475	0.61 463	0.41 409	0.61 516	0.43 495	0.61 491	0.42 464

TorneroNet-64	0.45 399	0.27 195	0.30 281	0.58 426	0.27 314	0.70 523	0.30 337	0.28 278	0.73 570	0.73 528	0.28 320	0.71 528	0.66 537	0.75 530	0.27 301	0.27 258	0.29 301	0.37 353	0.75 577	0.28 277	0.30 379

anonymity	0.63 461	0.69 341	0.56 467	0.71 462	0.56 528	0.71 525	0.56 520	0.71 520	0.56 519	0.72 526	0.56 523	0.71 528	0.56 518	0.71 523	0.58 517	0.68 481	0.55 475	0.68 528	0.55 527	0.68 501	0.54 507

DMCA-RVC	0.70 481	0.80 365	0.70 515	0.70 460	0.70 559	0.70 523	0.70 558	0.71 520	0.70 559	0.70 525	0.71 564	0.71 528	0.70 554	0.70 521	0.69 548	0.69 482	0.70 521	0.69 531	0.70 568	0.69 505	0.70 547

SMoEStereo_RVC	0.63 461	0.75 353	0.51 455	0.73 468	0.53 524	0.71 525	0.47 493	0.67 513	0.58 522	0.74 533	0.60 530	0.72 531	0.53 514	0.74 529	0.51 505	0.61 463	0.62 498	0.62 517	0.61 540	0.63 493	0.61 524

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 541	0.86 376	0.89 545	1.25 589	0.69 555	1.05 580	0.81 579	1.16 582	0.50 507	1.12 591	0.97 598	0.72 531	0.82 575	1.06 586	0.95 589	0.61 463	0.87 546	1.03 595	0.85 592	1.04 570	1.01 599

DStereoRT	0.73 491	0.81 369	0.73 525	0.71 462	0.74 566	0.73 527	0.75 567	0.71 520	0.71 564	0.74 533	0.72 567	0.73 533	0.80 571	0.71 523	0.73 562	0.76 506	0.71 525	0.73 538	0.72 573	0.70 508	0.76 565

test-3	0.98 555	4.13 692	1.85 689	1.85 628	0.61 538	0.69 520	0.37 437	0.63 506	0.61 530	0.66 518	0.51 516	0.73 533	0.44 480	0.57 500	0.54 511	1.68 648	1.81 687	0.40 417	0.43 495	0.66 496	0.50 493

iGMRVC	0.84 524	2.85 658	0.72 521	0.72 464	0.73 564	0.77 530	0.79 572	0.73 524	0.74 572	0.73 528	0.72 567	0.73 533	0.76 565	0.73 527	0.73 562	0.72 496	0.73 528	0.73 538	0.72 573	0.73 513	0.72 554

HH	0.71 484	2.54 634	0.74 526	1.10 523	0.32 406	0.41 363	0.37 437	0.69 515	0.78 574	0.73 528	0.90 587	0.75 536	1.00 586	0.84 545	0.69 548	0.69 482	0.40 399	0.35 340	0.26 307	0.35 318	0.26 289

HanStereo	0.71 484	2.54 634	0.74 526	1.10 523	0.32 406	0.41 363	0.37 437	0.69 515	0.78 574	0.73 528	0.90 587	0.75 536	1.00 586	0.84 545	0.69 548	0.69 482	0.40 399	0.35 340	0.26 307	0.35 318	0.26 289

ARAFT	0.68 475	0.81 369	0.63 489	0.74 471	0.60 533	0.78 532	0.62 530	0.77 528	0.66 538	0.74 533	0.63 536	0.75 536	0.62 531	0.83 544	0.60 522	0.70 487	0.55 475	0.70 536	0.60 538	0.78 522	0.55 515

GCAP-Stereo	0.75 495	4.15 693	0.42 408	0.75 472	0.35 435	0.78 532	0.40 459	0.79 529	0.38 444	0.78 537	0.36 434	0.78 539	0.36 433	0.79 533	0.39 450	0.75 504	0.39 395	0.76 546	0.39 473	0.75 515	0.39 446

test_xeample3	1.10 574	1.81 561	0.61 483	0.84 483	0.49 510	0.77 530	0.66 535	0.92 551	1.40 684	0.68 522	0.46 491	0.78 539	0.54 517	1.72 670	1.48 686	1.34 627	1.52 661	1.35 667	1.67 718	1.33 646	1.55 687

PointNet	0.60 452	0.75 353	0.49 443	0.79 474	0.50 514	0.79 535	0.49 504	0.79 529	0.49 502	0.80 540	0.49 506	0.79 541	0.49 503	0.80 535	0.49 497	0.63 472	0.40 399	0.63 519	0.40 475	0.63 493	0.40 448

G-Net	0.79 505	0.79 362	0.79 536	0.79 474	0.79 579	0.79 535	0.79 572	0.79 529	0.79 578	0.79 539	0.79 579	0.79 541	0.79 570	0.79 533	0.79 572	0.79 510	0.79 538	0.79 550	0.79 584	0.79 524	0.79 570

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 481	0.72 347	0.71 518	0.80 478	0.62 543	0.82 543	0.61 529	0.81 535	0.62 531	0.81 543	0.63 536	0.80 543	0.70 554	0.73 527	0.61 524	0.76 506	0.61 497	0.74 543	0.61 540	0.77 520	0.61 524

NaN_ROB	0.80 508	0.80 365	0.80 537	0.80 478	0.80 582	0.80 537	0.80 575	0.80 532	0.80 580	0.80 540	0.80 581	0.80 543	0.80 571	0.80 535	0.80 575	0.80 512	0.80 541	0.80 553	0.80 586	0.80 527	0.80 571

CSAN	0.80 508	0.80 365	0.80 537	0.80 478	0.80 582	0.80 537	0.80 575	0.80 532	0.80 580	0.80 540	0.80 581	0.80 543	0.80 571	0.80 535	0.80 575	0.80 512	0.80 541	0.80 553	0.80 586	0.80 527	0.80 571

zero-FE	0.72 487	1.31 518	0.66 498	0.92 496	0.60 533	0.82 543	0.58 523	0.82 538	0.58 522	0.81 543	0.60 530	0.81 546	0.60 527	0.82 539	0.58 517	0.74 503	0.59 489	0.73 538	0.52 521	0.76 518	0.51 500

AFF-stereo	0.73 491	0.88 381	0.67 502	0.75 472	0.68 554	0.75 529	0.64 532	0.80 532	0.72 567	0.83 548	0.70 558	0.82 547	0.64 532	0.84 545	0.67 533	0.77 509	0.63 500	0.81 555	0.63 542	0.78 522	0.62 527

CAR	0.72 487	0.76 356	0.59 473	0.84 483	1.19 624	0.81 540	0.58 523	0.81 535	0.58 522	0.81 543	0.58 526	0.83 548	0.59 525	0.82 539	0.59 520	0.71 488	0.49 452	0.73 538	0.68 560	0.87 538	0.52 501

MSE-Stereo	0.72 487	0.76 356	0.59 473	0.84 483	1.19 624	0.81 540	0.58 523	0.81 535	0.58 522	0.81 543	0.58 526	0.83 548	0.59 525	0.82 539	0.59 520	0.71 488	0.49 452	0.73 538	0.68 560	0.87 538	0.52 501

MGA	0.73 491	0.76 356	0.60 477	0.92 496	1.17 620	0.81 540	0.59 527	0.84 539	0.62 531	0.81 543	0.59 528	0.84 550	0.60 527	0.81 538	0.61 524	0.71 488	0.53 472	0.89 565	0.53 523	0.75 515	0.54 507

Selective-RAFT-Error	0.88 538	0.84 372	0.98 557	0.86 488	0.97 598	0.88 551	0.95 593	0.84 539	0.99 602	0.92 556	0.82 583	0.84 550	0.98 585	0.87 550	0.97 591	0.81 516	0.83 544	0.79 550	0.82 589	0.79 524	0.85 576

RSM++	0.76 500	0.82 371	0.66 498	0.85 487	0.64 544	0.85 547	0.71 561	0.94 555	0.64 535	0.87 549	0.67 543	0.87 552	0.65 534	0.84 545	0.65 529	0.81 516	0.70 521	0.79 550	0.71 571	0.83 534	0.70 547

monster-pro	0.75 495	1.67 536	0.64 492	0.89 489	0.57 530	0.86 549	0.56 520	0.87 541	0.56 519	0.87 549	0.57 524	0.88 553	0.57 520	0.87 550	0.57 515	0.79 510	0.58 483	0.76 546	0.54 525	0.77 520	0.54 507

DCRE	0.84 524	1.89 583	0.77 531	0.94 503	0.72 563	0.88 551	0.73 565	0.87 541	0.78 574	0.90 552	0.71 564	0.88 553	0.67 539	0.88 552	0.73 562	0.81 516	0.68 512	0.81 555	0.70 568	0.82 532	0.70 547

UDG	0.80 508	2.21 611	0.60 477	0.91 493	0.60 533	0.90 554	0.58 523	0.88 545	0.60 528	0.90 552	0.60 530	0.88 553	0.60 527	0.90 555	0.58 517	0.86 525	0.60 492	0.84 561	0.59 537	0.84 535	0.61 524

4D-IteraStereo	0.78 504	3.13 664	0.89 545	0.69 454	0.32 406	0.40 344	0.32 394	0.76 527	0.97 599	0.52 482	0.65 540	0.89 556	0.32 404	0.76 531	0.98 592	0.83 521	0.94 553	0.35 340	0.27 345	0.70 508	0.89 580

MoCha-V2	2.11 692	26.97 788	0.78 533	0.92 496	0.77 576	0.96 561	0.72 564	0.90 546	0.72 567	0.94 560	0.70 558	0.90 557	0.71 559	0.91 557	0.71 559	0.85 524	0.71 525	0.88 564	0.69 564	0.87 538	0.67 540

Selective-RAFT	0.89 540	0.89 384	0.72 521	1.16 537	0.78 577	1.06 581	0.82 582	0.87 541	0.97 599	1.00 564	0.91 590	0.90 557	1.00 586	0.89 554	0.93 588	0.83 521	0.83 544	0.82 559	0.82 589	0.81 530	0.82 574

DDUNet	0.81 513	2.45 632	0.57 471	0.90 491	0.60 533	0.88 551	0.59 527	0.90 546	0.60 528	0.88 551	0.60 530	0.90 557	0.58 523	0.88 552	0.60 522	0.84 523	0.60 492	0.86 563	0.57 534	0.86 537	0.60 523

DPSM_ROB	0.92 543	0.91 390	0.91 550	0.91 493	0.92 593	0.92 556	0.92 589	0.92 551	0.91 588	0.93 558	0.91 590	0.92 560	0.90 578	0.91 557	0.92 584	0.92 530	0.91 549	0.91 569	0.92 594	0.93 553	0.93 584

DPSM	0.92 543	0.91 390	0.91 550	0.91 493	0.92 593	0.92 556	0.92 589	0.92 551	0.91 588	0.93 558	0.91 590	0.92 560	0.90 578	0.91 557	0.92 584	0.92 530	0.91 549	0.91 569	0.92 594	0.93 553	0.93 584

pmcnn	0.92 543	0.92 395	0.92 552	0.92 496	0.92 593	0.92 556	0.92 589	0.92 551	0.92 592	0.92 556	0.92 593	0.92 560	0.92 580	0.92 561	0.92 584	0.92 530	0.92 551	0.92 572	0.92 594	0.92 548	0.92 583

DGTPSM_ROB	0.93 548	1.00 416	0.92 552	0.94 503	0.96 597	0.91 555	0.92 589	0.91 548	0.96 598	0.91 554	0.96 596	0.93 563	0.92 580	0.94 563	0.92 584	0.92 530	0.92 551	0.90 566	0.92 594	0.94 557	0.91 582

LiteMatch	1.13 579	0.73 348	2.80 729	3.23 693	0.61 538	0.83 545	0.68 544	0.73 524	0.69 551	1.00 564	0.77 575	0.94 564	0.57 520	0.82 539	0.64 526	2.97 721	2.43 723	0.68 528	0.32 418	0.56 483	0.70 547

Lsterematch	1.13 579	0.73 348	2.80 729	3.23 693	0.61 538	0.83 545	0.68 544	0.73 524	0.69 551	1.00 564	0.77 575	0.94 564	0.57 520	0.82 539	0.64 526	2.97 721	2.43 723	0.68 528	0.32 418	0.56 483	0.70 547

ToySt	0.92 543	2.11 601	0.90 548	0.95 505	0.79 579	0.99 563	0.78 571	0.94 555	0.81 583	0.94 560	0.78 577	0.95 566	0.77 567	0.94 563	0.86 582	0.91 527	0.79 538	0.85 562	0.77 580	0.89 542	0.73 558

R-Stereo Train	0.81 513	0.96 403	0.67 502	0.95 505	0.67 551	0.95 559	0.68 544	0.95 557	0.68 546	0.95 562	0.68 549	0.96 567	0.68 544	0.96 567	0.68 540	0.94 536	0.68 512	0.94 579	0.68 560	0.94 557	0.68 542

RAFT-Stereo	0.81 513	0.96 403	0.67 502	0.95 505	0.67 551	0.95 559	0.68 544	0.95 557	0.68 546	0.95 562	0.68 549	0.96 567	0.68 544	0.96 567	0.68 540	0.94 536	0.68 512	0.94 579	0.68 560	0.94 557	0.68 542
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
999	1.00 556	1.12 447	0.59 473	1.10 523	1.21 672	1.09 586	0.52 513	1.08 574	1.43 686	1.18 598	1.35 678	0.98 569	0.52 513	0.91 557	0.85 581	0.72 496	1.46 657	0.83 560	0.98 599	0.68 501	1.41 682

MWSP-net	0.96 552	0.75 353	0.49 443	4.84 740	0.48 506	1.28 648	0.52 513	1.20 590	0.51 514	1.14 595	0.70 558	1.00 570	0.56 518	0.90 555	0.69 548	0.76 506	0.60 492	0.95 581	0.56 531	0.73 513	0.45 472

LGCAT	1.00 556	1.00 416	1.00 559	1.00 512	1.00 599	1.00 564	1.00 597	1.00 559	1.00 603	1.00 564	1.00 601	1.00 570	1.00 586	1.00 571	1.00 594	1.00 545	1.00 555	1.00 587	1.00 601	1.00 562	1.00 593

Test_v1	1.00 556	1.00 416	1.00 559	1.00 512	1.00 599	1.00 564	1.00 597	1.00 559	1.00 603	1.00 564	1.00 601	1.00 570	1.00 586	1.00 571	1.00 594	1.00 545	1.00 555	1.00 587	1.00 601	1.00 562	1.00 593

WQFJA1++	0.84 524	0.98 406	0.67 502	1.26 590	0.75 568	1.00 564	0.67 539	1.00 559	0.67 540	1.00 564	0.67 543	1.00 570	0.67 539	1.00 571	0.67 533	0.96 538	0.67 506	0.91 569	0.63 542	0.92 548	0.63 528

NLMM1	0.86 533	0.98 406	0.69 512	1.48 613	0.75 568	1.01 572	0.69 552	1.00 559	0.69 551	1.00 564	0.70 558	1.00 570	0.68 544	1.01 579	0.67 533	0.97 539	0.68 512	0.92 572	0.63 542	0.93 553	0.63 528

AdaDepth	0.86 533	0.93 399	0.71 518	1.01 517	1.07 610	1.02 578	0.71 561	1.00 559	0.71 564	1.01 575	0.71 564	1.00 570	0.72 560	1.14 597	0.71 559	0.92 530	0.64 501	0.90 566	0.64 547	0.89 542	0.69 544

GANet	1.00 556	1.00 416	1.00 559	1.00 512	1.00 599	1.00 564	1.00 597	1.00 559	1.00 603	1.00 564	1.00 601	1.00 570	1.00 586	1.00 571	1.00 594	1.00 545	1.00 555	1.00 587	1.00 601	1.00 562	1.00 593

TDLM	1.00 556	1.00 416	1.00 559	1.00 512	1.00 599	1.00 564	1.00 597	1.00 559	1.00 603	1.00 564	1.00 601	1.00 570	1.00 586	1.00 571	1.00 594	1.00 545	1.00 555	1.00 587	1.00 601	1.00 562	1.00 593

CVANet_RVC	1.00 556	1.00 416	1.00 559	1.00 512	1.00 599	1.00 564	1.00 597	1.00 559	1.00 603	1.00 564	1.00 601	1.00 570	1.00 586	1.00 571	1.00 594	1.00 545	1.00 555	1.00 587	1.00 601	1.00 562	1.00 593

WQFJA1	0.85 530	0.98 406	0.67 502	1.29 596	0.76 573	1.01 572	0.67 539	1.02 572	0.67 540	1.02 579	0.67 543	1.01 579	0.67 539	1.01 579	0.68 540	0.99 544	0.67 506	0.93 575	0.64 547	0.92 548	0.65 536

WQFJX1	0.84 524	0.98 406	0.67 502	1.30 598	0.75 568	1.01 572	0.67 539	1.01 568	0.67 540	1.01 575	0.67 543	1.01 579	0.68 544	1.00 571	0.68 540	0.98 543	0.67 506	0.92 572	0.64 547	0.92 548	0.64 534

NLSM3	0.85 530	0.99 414	0.68 510	1.29 596	0.76 573	1.01 572	0.68 544	1.01 568	0.68 546	1.02 579	0.68 549	1.01 579	0.68 544	1.01 579	0.68 540	0.97 539	0.68 512	0.93 575	0.64 547	0.93 553	0.63 528

trnet	1.01 564	1.01 426	1.01 564	1.01 517	1.01 605	1.01 572	1.01 602	1.01 568	1.01 608	1.01 575	1.01 606	1.01 579	1.01 594	1.01 579	1.01 599	1.01 550	1.01 561	1.01 592	1.01 608	1.01 567	1.01 599

NLMM	0.84 524	1.00 416	0.67 502	1.27 591	0.75 568	1.00 564	0.68 544	1.00 559	0.67 540	1.00 564	0.67 543	1.02 583	0.67 539	1.02 583	0.67 533	0.97 539	0.67 506	0.93 575	0.63 542	0.92 548	0.63 528

WQFJX	0.85 530	1.00 416	0.68 510	1.30 598	0.75 568	1.01 572	0.68 544	1.01 568	0.68 546	1.01 575	0.68 549	1.03 584	0.68 544	1.02 583	0.67 533	0.97 539	0.67 506	0.93 575	0.63 542	0.94 557	0.63 528

AIO-Stereo	0.84 524	0.66 338	0.70 515	0.83 482	0.67 551	0.98 562	0.82 582	1.14 578	0.72 567	1.03 581	0.74 571	1.03 584	1.09 598	0.99 569	0.45 478	1.04 551	0.73 528	0.95 581	0.74 575	0.94 557	0.46 474

11t	1.27 633	2.70 643	1.34 637	1.32 601	0.89 588	1.30 649	1.34 674	1.64 663	0.57 521	1.45 660	0.72 567	1.05 586	1.29 663	1.07 589	1.29 675	1.49 638	1.02 562	0.97 585	1.15 615	1.48 651	1.31 673

GLC_STEREO	1.07 571	1.01 426	1.06 567	1.07 521	1.05 609	1.06 581	1.08 607	1.08 574	1.05 612	1.07 583	1.06 608	1.08 587	1.05 596	1.06 586	1.10 605	1.07 553	1.09 571	1.05 596	1.05 610	1.06 571	1.12 606

Nwc_Net	2.37 716	25.95 785	1.15 575	1.14 529	1.15 615	1.08 584	1.14 611	1.17 584	1.16 617	1.14 595	1.15 613	1.08 587	1.15 604	1.11 594	1.14 609	1.10 557	1.11 575	1.16 601	1.09 612	1.16 581	1.15 611

RP	2.33 712	25.00 781	1.13 572	1.15 532	1.15 615	1.10 587	1.15 613	1.15 579	1.15 616	1.12 591	1.15 613	1.09 589	1.13 600	1.10 592	1.15 610	1.11 562	1.09 571	1.16 601	1.12 613	1.16 581	1.17 615

edge stereo	2.43 719	27.07 789	1.14 573	1.06 520	1.14 613	1.08 584	1.17 616	1.16 582	1.14 615	1.10 585	1.16 616	1.09 589	1.16 608	1.10 592	1.16 614	1.10 557	1.11 575	1.16 601	1.19 619	1.13 575	1.11 604

Pro-Stereo	0.79 505	0.53 310	0.38 346	0.49 361	0.38 453	0.49 465	0.37 437	0.49 453	0.67 540	0.50 469	0.38 446	1.10 591	0.38 442	0.49 461	0.38 436	0.71 488	0.88 547	5.98 779	0.36 452	0.46 439	0.36 426

AF-Net	2.37 716	25.71 784	1.17 577	1.13 528	1.15 615	1.15 594	1.18 617	1.19 587	1.16 617	1.10 585	1.15 613	1.10 591	1.18 609	1.12 596	1.15 610	1.10 557	1.10 574	1.17 605	1.15 615	1.16 581	1.12 606

NCC-stereo	2.36 714	25.52 783	1.17 577	1.15 532	1.17 620	1.11 590	1.11 608	1.15 579	1.16 617	1.10 585	1.16 616	1.10 591	1.15 604	1.14 597	1.13 608	1.09 555	1.11 575	1.15 600	1.16 617	1.17 586	1.17 615

MSMD_ROB	1.19 581	1.10 446	0.70 515	1.10 523	0.60 533	1.10 587	0.70 558	1.10 577	0.70 559	1.10 585	0.70 558	1.10 591	0.70 554	7.00 783	0.70 557	1.10 557	0.70 521	1.10 597	0.70 568	1.10 573	0.70 547

RGC	2.36 714	25.48 782	1.19 581	1.15 532	1.15 615	1.10 587	1.16 615	1.17 584	1.16 617	1.12 591	1.16 616	1.11 595	1.13 600	1.09 590	1.18 617	1.10 557	1.15 580	1.16 601	1.12 613	1.14 576	1.12 606

Abc-Net	2.32 711	24.75 780	1.14 573	1.17 538	1.17 620	1.11 590	1.15 613	1.17 584	1.21 669	1.08 584	1.16 616	1.12 596	1.14 603	1.09 590	1.17 616	1.09 555	1.16 581	1.17 605	1.17 618	1.16 581	1.11 604
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Wavelet-MonSter	1.00 556	1.21 504	0.76 529	1.94 632	1.01 605	1.11 590	0.76 569	1.15 579	0.76 573	1.11 590	0.76 573	1.14 597	0.76 565	1.11 594	0.76 569	1.21 617	0.90 548	1.02 593	0.71 571	1.02 569	0.71 553

stereogan	2.33 712	24.38 779	1.18 579	1.18 539	1.18 623	1.14 593	1.18 617	1.19 587	1.19 623	1.14 595	1.18 620	1.14 597	1.18 609	1.14 597	1.18 617	1.14 566	1.14 579	1.19 610	1.19 619	1.15 579	1.19 619

KSHMR	0.66 467	0.50 296	0.48 436	1.15 532	0.52 521	0.49 465	0.51 512	0.49 453	0.71 564	0.67 520	0.50 510	1.16 599	1.11 599	0.66 514	0.52 507	0.49 422	0.49 452	0.51 497	0.66 554	0.50 465	1.14 610

HSM-Net_RVC	0.95 551	1.17 454	0.78 533	1.18 539	0.71 561	1.16 595	0.75 567	1.09 576	0.80 580	1.10 585	0.75 572	1.17 600	0.74 562	1.17 600	0.80 575	1.13 564	0.73 528	1.17 605	0.77 580	1.16 581	0.72 554
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
S-Stereo	2.51 723	26.86 787	1.23 633	1.22 586	1.22 674	1.24 644	1.25 668	1.22 637	1.24 672	1.21 645	1.24 669	1.19 601	1.27 661	1.19 601	1.24 668	1.19 569	1.20 586	1.25 660	1.19 619	1.24 640	1.23 668

DisPM	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

CrosDoStereo	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

PFNet+	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

LCNet	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

HHNet	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

Patchmatch Stereo++	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620
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	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

STrans-v2	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

TransformOpticalFlow	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

OMP-Stereo	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

IIG-Stereo	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

NF-Stereo	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

OCTAStereo	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

PSM-softLoss	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

KMStereo	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

NRIStereo	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

PSM-adaLoss	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

PSM-AAD	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

FTStereo	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

ROB_FTStereo_v2	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

ROB_FTStereo	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

Consistency-Raft	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

KYRaft	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

HUI-Stereo	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

ASMatch	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

DeepStereo_LL	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

DEmStereo	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

SST-Stereo	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

THIR-Stereo	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

RAFT_R40	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

DRaft	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

PFNet	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

GrayStereo	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

RE-Stereo	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

Pruner-Stereo	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

TVStereo	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

DeepStereo_RVC	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

RAFT-RH_RVC	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

IRAFT_RVC	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

RAFT-345	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

iRAFT	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

CRE-IMP	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

GMM-Stereo	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

RAFT-IKP	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

Prome-Stereo	1.20 582	1.20 458	1.20 584	1.20 541	1.20 626	1.20 596	1.20 619	1.20 590	1.20 624	1.20 600	1.20 621	1.20 602	1.20 611	1.20 602	1.20 621	1.20 571	1.20 586	1.20 612	1.20 622	1.20 591	1.20 620

FAT-Stereo	2.46 721	26.05 786	1.23 633	1.23 588	1.22 674	1.20 596	1.24 667	1.23 639	1.23 671	1.19 599	1.22 667	1.21 647	1.24 659	1.20 602	1.24 668	1.21 617	1.17 584	1.22 658	1.25 672	1.20 591	1.24 669

CroCo-Stereo	0.73 491	1.22 510	0.25 253	1.22 586	0.25 306	1.22 642	0.25 293	1.22 637	0.25 297	1.22 646	0.25 303	1.22 648	0.25 299	1.22 648	0.25 294	1.22 619	0.26 266	1.21 657	0.25 301	1.22 639	0.25 283
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-2	1.05 570	1.83 571	0.83 541	1.33 602	0.82 585	1.30 649	0.81 579	1.26 641	0.79 578	1.29 649	0.79 579	1.26 649	0.80 571	1.26 650	0.79 572	1.20 571	0.78 536	1.18 608	0.77 580	1.20 591	0.77 567

Hybrid-DGEV	1.03 568	1.75 545	0.80 537	1.28 595	0.78 577	1.26 645	0.80 575	1.26 641	0.78 574	1.26 647	0.78 577	1.26 649	0.78 569	1.26 650	0.78 571	1.15 567	0.75 531	1.14 598	0.74 575	1.14 576	0.75 562

MLG-Stereo	0.92 543	0.90 388	0.84 543	1.27 591	0.49 510	1.38 657	0.88 585	1.41 655	0.97 599	0.73 528	1.09 610	1.26 649	0.43 478	0.72 525	1.05 602	1.13 564	0.49 452	1.18 608	0.66 554	1.01 567	0.46 474

CroCo-Stereo Lap2	0.77 501	1.29 514	0.29 277	1.27 591	0.29 333	1.27 646	0.26 300	1.26 641	0.26 311	1.26 647	0.26 308	1.27 652	0.26 309	1.26 650	0.27 301	1.27 622	0.27 279	1.27 661	0.27 345	1.27 643	0.27 327

DPSimNet_ROB	0.97 553	1.18 456	0.81 540	1.10 523	0.91 592	1.02 578	0.82 582	1.04 573	0.91 588	1.03 581	0.86 586	1.28 653	0.82 575	1.03 585	0.89 583	1.17 568	0.81 543	1.02 593	0.82 589	1.08 572	0.81 573

Hybrid-DGEV-03	1.07 571	1.83 571	0.83 541	1.34 603	0.81 584	1.32 651	0.81 579	1.31 648	0.81 583	1.31 650	0.82 583	1.32 654	0.82 575	1.32 655	0.81 578	1.19 569	0.77 534	1.19 610	0.76 578	1.19 589	0.77 567

LiteMatch*	2.07 680	1.30 516	5.73 765	6.28 753	0.79 579	1.33 652	0.80 575	1.30 647	1.02 609	1.33 651	0.84 585	1.33 655	0.97 583	1.28 654	1.04 601	6.05 765	5.89 761	1.28 662	0.76 578	1.28 644	0.88 577

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 635	1.35 521	1.35 639	1.35 605	1.35 677	1.35 653	1.35 675	1.36 650	1.35 680	1.36 654	1.35 678	1.36 656	1.36 669	1.36 656	1.35 679	1.35 628	1.35 648	1.35 667	1.35 677	1.35 647	1.35 678

CC-Net-ROB	1.36 636	1.33 520	1.33 636	1.36 606	1.38 681	1.36 655	1.33 673	1.37 652	1.34 677	1.35 653	1.36 680	1.38 657	1.34 667	1.38 658	1.38 682	1.35 628	1.38 652	1.33 664	1.35 677	1.43 650	1.34 677

ours_stereo	1.20 582	1.21 504	0.90 548	1.64 625	1.11 612	1.35 653	0.67 539	1.76 667	0.93 594	1.70 671	1.10 611	1.39 658	0.75 564	1.41 659	0.81 578	1.60 646	1.03 563	1.33 664	1.00 601	1.61 656	0.72 554

PS-NSSS	1.38 638	1.39 526	1.34 637	1.34 603	1.35 677	1.38 657	1.37 682	1.35 649	1.38 683	1.34 652	1.34 677	1.39 658	1.38 672	1.70 669	1.40 683	1.36 630	1.36 649	1.36 669	1.37 680	1.37 648	1.36 679

qqai	1.22 629	1.38 525	1.12 570	1.39 609	1.14 613	1.40 659	1.14 611	1.41 655	1.12 613	1.40 656	1.11 612	1.40 660	1.13 600	1.41 659	1.15 610	1.25 620	0.97 554	1.24 659	1.01 608	1.24 640	0.96 588

MM-Stereo_test2	1.20 582	1.85 577	1.05 566	1.46 612	0.94 596	1.36 655	0.99 596	1.36 650	0.95 596	1.41 657	0.98 599	1.40 660	0.96 582	1.37 657	0.95 589	1.37 632	1.06 564	1.33 664	0.93 598	1.29 645	0.89 580

RASNet	1.49 639	1.65 535	1.45 655	1.38 608	1.43 684	1.47 664	1.36 677	1.38 653	1.36 681	1.39 655	1.60 694	1.45 662	1.45 675	1.51 663	2.21 739	1.53 642	1.36 649	1.36 669	1.36 679	1.66 659	1.36 679

MM-Stereo_test3	1.27 633	2.07 597	1.18 579	1.60 620	1.02 607	1.45 663	1.01 602	1.40 654	1.04 611	1.44 659	1.03 607	1.46 663	1.02 595	1.44 662	1.02 600	1.51 641	1.12 578	1.32 663	0.98 599	1.38 649	0.97 589

LL-Strereo	1.01 564	5.06 711	1.63 666	0.70 460	1.43 684	0.56 498	0.46 488	0.57 492	0.50 507	0.57 499	0.50 510	1.58 664	0.49 503	0.59 502	0.50 500	1.64 647	0.52 468	0.51 497	1.37 680	0.52 474	0.45 472

FlowAnything	1.02 566	1.71 538	0.72 521	1.59 617	0.69 555	1.60 667	0.69 552	1.61 660	0.70 559	1.60 662	0.69 554	1.60 665	0.69 550	1.61 667	0.69 548	0.81 516	0.58 483	0.81 555	0.56 531	0.82 532	0.56 518

tt45	1.04 569	0.88 381	1.36 647	0.92 496	1.03 608	1.51 666	0.79 572	0.70 519	0.88 586	0.74 533	0.90 587	1.60 665	0.72 560	1.60 665	0.75 567	0.91 527	0.78 536	1.52 674	0.79 584	1.14 576	1.32 674

DPSMNet_ROB	1.60 643	1.59 534	1.70 670	1.59 617	1.59 690	1.61 668	1.61 693	1.60 659	1.60 690	1.62 668	1.59 693	1.60 665	1.60 678	1.60 665	1.59 690	1.59 644	1.60 672	1.59 676	1.59 698	1.59 655	1.59 693

FlowAnything_test	1.02 566	1.72 539	0.71 518	1.59 617	0.70 559	1.61 668	0.69 552	1.61 660	0.70 559	1.60 662	0.70 558	1.61 668	0.69 550	1.61 667	0.70 557	0.81 516	0.58 483	0.81 555	0.55 527	0.81 530	0.56 518

FAST (zero-shot)	0.87 537	1.55 532	0.42 408	1.57 615	0.42 484	1.62 670	0.45 484	1.59 658	0.42 478	1.66 669	0.44 482	1.62 669	0.42 473	1.59 664	0.42 469	0.64 474	0.43 424	0.64 521	0.42 492	0.67 499	0.46 474

MEA-ACV	1.66 644	0.87 378	0.61 483	11.81 780	1.35 677	1.50 665	0.71 561	1.23 639	0.92 592	1.13 594	0.96 596	1.69 670	0.70 554	1.23 649	1.16 614	1.54 643	1.20 586	1.58 675	0.85 592	1.12 574	0.95 587

HBP-ISP	1.24 631	1.72 539	1.65 667	1.15 532	0.76 573	1.40 659	0.88 585	1.67 666	1.02 609	1.69 670	1.38 683	1.69 670	1.21 657	1.87 677	1.21 666	1.05 552	0.79 538	0.97 585	0.80 586	1.19 589	0.75 562

4.25w-stereo	1.98 659	2.72 647	1.46 656	3.47 707	1.43 684	2.07 686	1.98 728	2.53 719	1.52 688	2.71 726	1.98 739	1.81 672	1.62 680	1.96 680	1.36 680	1.88 658	2.00 705	2.53 731	1.61 705	1.74 663	1.15 611

BLMT-Stereo	1.53 640	1.36 522	1.06 567	1.42 611	1.23 676	1.41 661	1.07 606	1.43 657	1.12 613	1.42 658	1.06 608	1.83 673	1.07 597	1.42 661	1.07 603	1.27 622	1.38 652	6.80 780	1.00 601	1.26 642	1.00 593

GANetREF_RVC	1.55 641	1.94 593	1.22 631	1.88 629	1.21 672	1.88 675	1.22 665	1.88 669	1.22 670	1.88 672	1.22 667	1.88 674	1.22 658	1.89 678	1.22 667	1.87 655	1.22 634	1.88 690	1.22 668	1.88 668	1.22 666
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
2.75w_new	1.99 660	2.34 623	1.81 678	3.14 689	1.62 692	1.94 677	1.99 731	2.72 723	1.71 709	2.72 727	1.99 742	1.90 675	1.73 701	1.82 676	1.29 675	2.37 703	2.01 707	2.31 717	1.42 686	1.77 665	1.22 666

FC-DCNN	1.07 571	1.09 442	0.98 557	0.89 489	0.52 521	1.41 661	0.91 588	1.21 636	1.24 672	1.96 675	2.05 744	1.91 676	1.30 664	1.27 653	1.08 604	0.80 512	0.60 492	0.58 512	0.41 484	0.68 501	0.54 507

RAFT_CTSACE	1.92 656	3.71 678	1.72 673	1.88 629	1.72 715	2.04 684	1.42 687	2.18 686	1.89 733	2.02 682	1.97 733	1.95 677	2.06 727	1.93 679	1.62 691	1.76 650	1.66 677	2.02 695	1.73 726	1.73 662	1.43 684

MFMNet_re	1.81 653	1.91 586	1.71 672	1.95 634	1.70 713	1.95 680	1.70 710	1.96 672	1.74 716	1.97 677	1.72 715	1.95 677	1.71 699	1.97 681	1.71 710	1.86 653	1.62 673	1.85 683	1.66 717	1.86 667	1.64 711

4.5w-stereo	1.99 660	2.33 619	1.81 678	3.28 697	1.68 703	1.94 677	1.99 731	2.72 723	1.70 707	2.72 727	1.99 742	1.97 679	1.68 689	1.76 671	1.29 675	1.91 660	2.02 711	2.53 731	1.61 705	1.75 664	1.16 614

2w_stereo	1.99 660	2.36 626	1.81 678	3.24 695	1.67 699	1.94 677	1.98 728	2.72 723	1.68 699	2.72 727	1.94 730	1.98 680	1.74 703	1.79 674	1.27 672	1.95 663	2.00 705	2.53 731	1.60 701	1.68 660	1.15 611

3.75w	1.99 660	2.31 617	1.83 686	3.16 691	1.65 694	1.93 676	1.98 728	2.72 723	1.68 699	2.73 732	1.97 733	2.00 681	1.72 700	1.81 675	1.25 671	2.27 693	2.01 707	2.38 722	1.42 686	1.71 661	1.24 669

4.25_new	2.00 664	2.33 619	1.82 683	3.32 700	1.69 708	1.95 680	1.99 731	2.72 723	1.71 709	2.72 727	1.97 733	2.01 682	1.74 703	1.77 672	1.28 673	2.18 681	2.01 707	2.48 729	1.58 696	1.65 657	1.17 615

4.5w_new	2.00 664	2.33 619	1.82 683	3.32 700	1.69 708	1.95 680	1.99 731	2.72 723	1.71 709	2.72 727	1.97 733	2.01 682	1.74 703	1.77 672	1.28 673	2.18 681	2.01 707	2.48 729	1.58 696	1.65 657	1.17 615

SPS-STEREO	1.59 642	1.91 586	1.21 630	1.94 632	1.20 626	2.00 683	1.23 666	1.99 674	1.24 672	2.00 680	1.25 670	2.03 684	1.26 660	2.00 682	1.29 675	1.90 659	1.18 585	1.89 691	1.21 667	1.89 669	1.20 620
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MM-Stereo_test1	1.80 652	3.41 671	1.52 662	2.12 640	1.41 683	2.04 684	1.41 685	2.05 678	1.46 687	2.04 684	1.41 685	2.05 685	1.42 674	2.05 683	1.43 685	2.04 669	1.54 664	1.94 692	1.38 682	1.99 672	1.33 675

MC-Stereo	1.76 649	2.96 659	1.37 649	2.14 641	1.37 680	2.14 689	1.36 677	2.14 683	1.37 682	2.14 689	1.37 681	2.14 686	1.37 671	2.14 687	1.37 681	1.97 664	1.32 636	1.97 694	1.32 676	1.98 671	1.33 675

derf	1.91 655	2.15 605	1.78 676	2.16 642	1.75 716	2.21 698	1.80 714	2.22 697	1.80 720	2.21 700	1.76 716	2.17 687	1.81 708	2.24 704	1.74 719	1.93 662	1.56 665	1.96 693	1.53 691	1.95 670	1.56 688

noway7	2.08 683	5.18 715	1.92 697	2.27 648	1.66 695	2.18 690	1.66 696	2.17 685	1.66 691	2.18 692	1.65 698	2.18 688	1.66 681	2.17 688	1.66 696	2.15 673	1.85 694	2.05 696	1.60 701	2.05 674	1.60 695

zzzz4	2.08 683	5.22 719	1.93 700	2.27 648	1.66 695	2.19 692	1.66 696	2.18 686	1.67 694	2.18 692	1.66 701	2.18 688	1.66 681	2.18 689	1.66 696	2.15 673	1.84 689	2.05 696	1.60 701	2.05 674	1.60 695

zzzzzz3	2.07 680	5.00 709	1.93 700	2.28 653	1.66 695	2.19 692	1.66 696	2.18 686	1.67 694	2.19 695	1.66 701	2.18 688	1.67 687	2.18 689	1.66 696	2.15 673	1.85 694	2.05 696	1.59 698	2.05 674	1.59 693

GELT-Stereo	2.10 688	5.33 726	1.94 708	2.37 664	1.68 703	2.21 698	1.69 708	2.19 689	1.67 694	2.18 692	1.67 703	2.19 691	1.66 681	2.19 692	1.66 696	2.23 687	1.83 688	2.07 702	1.61 705	2.04 673	1.61 700

monster_256*512	2.09 686	5.21 718	1.98 712	2.30 656	1.67 699	2.18 690	1.66 696	2.20 692	1.67 694	2.19 695	1.67 703	2.19 691	1.66 681	2.19 692	1.66 696	2.15 673	1.86 698	2.05 696	1.60 701	2.06 678	1.61 700

noway2	2.07 680	4.96 706	1.92 697	2.28 653	1.66 695	2.20 695	1.66 696	2.19 689	1.66 691	2.19 695	1.65 698	2.19 691	1.68 689	2.18 689	1.65 693	2.15 673	1.86 698	2.06 700	1.59 698	2.06 678	1.60 695

zzzzzzz1	2.10 688	5.20 717	1.93 700	2.38 666	1.68 703	2.20 695	1.67 702	2.20 692	1.68 699	2.20 698	1.67 703	2.20 694	1.68 689	2.20 694	1.67 704	2.24 688	1.86 698	2.06 700	1.61 705	2.06 678	1.62 706

zzzz2	2.08 683	4.92 705	1.93 700	2.30 656	1.67 699	2.19 692	1.66 696	2.20 692	1.67 694	2.20 698	1.68 708	2.21 695	1.66 681	2.20 694	1.68 705	2.17 679	1.84 689	2.07 702	1.62 711	2.05 674	1.61 700

zzz1	2.09 686	4.97 707	1.93 700	2.30 656	1.68 703	2.21 698	1.68 704	2.21 695	1.68 699	2.21 700	1.67 703	2.21 695	1.68 689	2.21 697	1.69 708	2.17 679	1.85 694	2.08 706	1.61 705	2.06 678	1.61 700

noway5	1.92 656	4.97 707	1.95 709	2.31 659	1.68 703	2.21 698	1.68 704	2.21 695	1.69 706	2.22 704	1.68 708	2.21 695	1.68 689	2.21 697	1.68 705	2.18 681	1.87 702	1.71 680	0.65 551	0.85 536	0.72 554

noway1	2.10 688	5.26 723	1.93 700	2.31 659	1.69 708	2.21 698	1.67 702	2.19 689	1.68 699	2.21 700	1.68 708	2.21 695	1.67 687	2.20 694	1.66 696	2.15 673	1.84 689	2.07 702	1.61 705	2.07 682	1.61 700

noway3	2.12 694	5.22 719	1.93 700	2.39 667	1.70 713	2.23 703	1.70 710	2.22 697	1.70 707	2.22 704	1.70 714	2.23 699	1.69 696	2.22 699	1.71 710	2.28 694	1.86 698	2.08 706	1.63 714	2.09 687	1.63 709

noway4	2.11 692	5.14 713	1.93 700	2.37 664	1.69 708	2.20 695	1.68 704	2.22 697	1.68 699	2.21 700	1.69 712	2.23 699	1.68 689	2.22 699	1.66 696	2.24 688	1.84 689	2.09 711	1.63 714	2.09 687	1.62 706

NCCL2	2.28 710	2.27 614	2.28 719	2.28 653	2.28 745	2.27 705	2.29 740	2.28 700	2.28 743	2.27 707	2.28 745	2.28 701	2.27 731	2.27 705	2.28 744	2.28 694	2.28 719	2.27 714	2.29 744	2.27 694	2.29 734

TRStereo	2.00 664	2.13 602	1.85 689	2.27 648	1.84 720	2.28 707	1.84 716	2.29 702	1.86 726	2.30 708	1.87 722	2.30 702	1.87 711	2.08 684	1.72 713	2.08 670	1.72 681	2.08 706	1.72 723	2.08 684	1.72 716

XX-Stereo	2.00 664	2.13 602	1.85 689	2.27 648	1.84 720	2.28 707	1.84 716	2.29 702	1.86 726	2.30 708	1.87 722	2.30 702	1.87 711	2.08 684	1.72 713	2.08 670	1.72 681	2.08 706	1.72 723	2.08 684	1.72 716

EAI-Stereo	2.00 664	2.13 602	1.85 689	2.27 648	1.84 720	2.28 707	1.84 716	2.29 702	1.86 726	2.30 708	1.87 722	2.30 702	1.87 711	2.08 684	1.72 713	2.08 670	1.72 681	2.08 706	1.72 723	2.08 684	1.72 716

ff7	1.68 645	2.68 640	1.35 639	0.97 509	0.89 588	1.84 672	2.15 737	2.12 680	1.80 720	2.05 685	1.56 690	2.33 705	2.12 728	2.23 701	2.25 740	1.31 624	1.07 565	1.48 671	1.41 683	0.90 545	1.04 601

ffff	1.68 645	2.68 640	1.35 639	0.97 509	0.89 588	1.84 672	2.15 737	2.12 680	1.80 720	2.05 685	1.56 690	2.33 705	2.12 728	2.23 701	2.25 740	1.31 624	1.07 565	1.48 671	1.41 683	0.90 545	1.04 601

ccc-4	1.68 645	2.68 640	1.35 639	0.97 509	0.89 588	1.84 672	2.15 737	2.12 680	1.80 720	2.05 685	1.56 690	2.33 705	2.12 728	2.23 701	2.25 740	1.31 624	1.07 565	1.48 671	1.41 683	0.90 545	1.04 601

STTStereo	3.73 745	30.40 793	2.37 723	2.39 667	2.31 747	2.35 710	2.33 741	2.29 702	2.42 744	2.32 712	2.34 746	2.33 705	2.36 732	2.30 707	2.27 743	2.35 702	2.22 718	2.31 717	2.22 741	2.29 696	2.34 738

asda	2.17 696	2.54 634	1.81 678	3.47 707	1.78 718	2.50 719	1.86 720	2.61 721	1.68 699	2.61 723	1.83 718	2.37 709	1.73 701	2.44 716	1.88 731	2.51 712	1.84 689	2.34 719	1.62 711	2.23 691	1.77 721

FBW_ROB	2.12 694	2.46 633	1.77 675	2.49 672	1.79 719	2.38 711	1.83 715	2.46 714	1.78 719	2.48 719	1.97 733	2.40 710	1.78 706	2.42 715	1.83 723	2.31 699	1.85 694	2.38 722	1.82 729	2.35 698	1.84 722

AIO_test	2.18 698	2.09 600	2.04 717	2.42 669	2.01 732	2.47 715	1.94 727	2.34 709	2.03 741	2.56 722	1.94 730	2.43 711	1.94 718	2.41 713	1.87 729	2.39 705	2.10 714	2.35 721	1.91 737	2.25 693	2.19 732

AIO_rvc	2.18 698	2.34 623	1.87 693	2.32 661	1.94 730	2.40 712	1.89 725	2.37 710	2.07 742	2.52 721	1.95 732	2.44 712	1.99 723	2.41 713	1.89 732	2.32 700	2.09 713	2.24 713	2.18 740	2.21 690	2.23 733

MonStereo	2.17 696	2.41 629	1.49 661	2.67 676	1.67 699	2.60 726	2.04 735	2.32 707	1.76 717	2.44 716	1.68 708	2.50 713	1.69 696	2.38 710	1.80 722	2.28 694	1.78 684	2.63 734	2.14 739	3.47 727	1.68 714

UDGNet	2.23 708	5.40 730	1.72 673	2.48 671	1.69 708	2.51 720	1.69 708	2.51 718	1.72 713	2.50 720	1.69 712	2.52 714	1.69 696	2.50 717	1.68 705	2.41 706	1.70 680	2.42 724	1.69 722	2.42 701	1.64 711

MonStereo1	1.94 658	2.77 653	1.52 662	3.73 718	1.51 687	2.13 688	1.42 687	2.32 707	1.52 688	2.31 711	1.50 688	2.53 715	1.59 677	2.34 709	1.56 688	1.91 660	1.36 649	1.86 686	1.31 675	2.07 682	1.53 685

qwe	2.18 698	2.60 637	1.58 664	3.83 720	1.90 729	2.53 721	1.90 726	2.48 715	1.73 714	2.37 714	1.92 729	2.53 715	1.68 689	2.56 719	1.83 723	2.52 714	1.87 702	2.07 702	1.68 720	2.32 697	1.71 715

2.25w	2.00 664	1.86 580	1.98 712	2.95 686	2.17 742	2.26 704	1.35 675	2.42 713	2.00 740	2.07 688	1.27 672	2.53 715	1.99 723	2.29 706	1.49 687	2.21 685	1.32 636	1.85 683	1.87 731	2.52 712	1.62 706

IGEVStereo-DCA	1.77 650	4.21 694	1.84 687	2.49 672	2.11 738	2.54 723	1.36 677	1.65 664	1.17 621	2.75 733	1.90 727	2.54 718	1.15 604	0.94 563	1.11 606	1.50 639	1.32 636	0.96 583	1.46 689	1.49 652	0.88 577

rrr	1.77 650	4.21 694	1.84 687	2.49 672	2.11 738	2.54 723	1.36 677	1.65 664	1.17 621	2.75 733	1.90 727	2.54 718	1.15 604	0.94 563	1.11 606	1.50 639	1.32 636	0.96 583	1.46 689	1.49 652	0.88 577

4w-stereo	2.02 672	2.72 647	1.44 654	3.36 703	1.59 690	2.48 716	1.72 712	2.28 700	1.24 672	2.24 706	1.65 698	2.56 720	1.32 666	2.39 712	1.98 736	2.67 717	1.51 660	1.66 678	1.24 670	2.53 715	1.88 729

HUF	2.18 698	2.30 616	1.99 716	2.34 663	2.02 735	2.41 713	2.06 736	2.38 711	1.89 733	2.36 713	1.85 719	2.56 720	1.98 721	2.31 708	1.97 735	2.30 698	2.03 712	2.30 716	2.11 738	2.23 691	2.16 731

asd	2.18 698	2.77 653	1.58 664	3.59 712	2.00 731	2.58 725	1.85 719	2.39 712	1.71 709	2.47 718	1.97 733	2.59 722	1.61 679	2.56 719	1.79 721	2.51 712	1.99 704	2.11 712	1.62 711	2.36 699	1.60 695

monsters	2.18 698	2.41 629	1.96 711	3.47 707	2.03 736	2.53 721	1.64 695	2.48 715	1.73 714	2.40 715	1.50 688	2.62 723	1.94 718	2.59 721	1.94 733	2.44 707	1.57 667	2.28 715	1.87 731	2.42 701	1.86 724

3.25w_new	2.03 674	2.72 647	1.35 639	3.33 702	1.57 688	2.72 730	1.53 692	2.15 684	1.33 676	2.15 690	1.60 694	2.63 724	1.30 664	2.72 730	1.99 737	2.67 717	1.53 662	1.75 681	1.25 672	2.53 715	1.87 726

3.5w_stereo	2.03 674	2.72 647	1.35 639	3.41 704	1.57 688	2.72 730	1.49 691	2.01 676	1.34 677	2.15 690	1.61 696	2.63 724	1.36 669	2.72 730	1.99 737	2.66 715	1.58 668	1.68 679	1.24 670	2.53 715	1.87 726

DNSM	2.56 725	4.43 697	3.08 742	4.09 722	1.86 723	2.66 728	1.86 720	2.66 722	1.87 730	2.66 725	1.86 720	2.66 726	1.86 709	2.66 726	1.87 729	3.82 732	2.94 727	2.42 724	1.73 726	2.42 701	1.73 719

monsterstereo	2.20 704	2.33 619	1.95 709	3.65 714	2.07 737	2.49 717	1.61 693	2.48 715	1.83 724	2.45 717	1.61 696	2.67 727	1.86 709	2.64 723	1.94 733	2.48 711	1.66 677	2.34 719	1.68 720	2.40 700	1.86 724

4.5_new	2.00 664	1.84 576	1.98 712	2.77 679	2.16 740	2.27 705	1.28 672	2.09 679	1.98 737	2.01 681	1.28 673	2.71 728	1.98 721	2.51 718	1.65 693	2.26 690	1.33 643	1.87 687	1.87 731	2.49 708	1.60 695

2.5w	2.01 671	2.40 628	1.37 649	3.28 697	2.01 732	2.71 729	1.43 690	1.82 668	1.83 724	1.90 674	1.41 685	2.71 728	1.35 668	2.71 728	1.85 725	2.66 715	1.53 662	1.64 677	1.23 669	2.53 715	1.87 726

3.25w	2.04 677	2.20 609	1.48 657	3.03 687	2.17 742	2.63 727	1.39 683	1.96 672	1.95 736	1.96 675	1.37 681	2.71 728	1.96 720	2.71 728	1.73 718	2.26 690	1.32 636	1.87 687	1.87 731	2.51 711	1.63 709

1w_stereo	2.05 679	2.32 618	1.35 639	3.74 719	2.01 732	2.73 732	1.42 687	1.88 669	1.93 735	2.03 683	1.28 673	2.71 728	1.99 723	2.72 730	1.72 713	2.20 684	1.32 636	1.87 687	1.86 730	2.45 704	1.54 686

3w_stereo	2.04 677	2.24 613	1.70 670	3.15 690	2.18 744	2.49 717	1.26 670	2.03 677	1.98 737	1.98 678	1.33 676	2.72 732	1.99 723	2.59 721	1.72 713	2.22 686	1.33 643	1.85 683	1.88 736	2.50 710	1.58 692

IGEV	2.02 672	2.20 609	1.82 683	2.90 685	2.16 740	2.41 713	1.25 668	2.00 675	1.98 737	1.99 679	1.31 675	2.72 732	1.93 717	2.67 727	1.69 708	2.26 690	1.32 636	1.83 682	1.87 731	2.53 715	1.61 700

sCroCo_RVC	2.10 688	2.76 651	1.92 697	2.78 682	1.39 682	2.73 732	1.41 685	2.73 729	1.40 684	2.77 738	1.41 685	2.74 734	1.40 673	2.74 733	1.40 683	2.72 719	1.42 655	2.72 735	1.44 688	2.79 722	1.42 683

LG-G_1	2.22 705	2.71 645	1.89 694	2.77 679	1.87 727	2.75 734	1.87 723	2.76 731	1.87 730	2.75 733	1.87 722	2.76 735	1.87 711	2.75 734	1.86 726	2.47 709	1.58 668	2.45 726	1.57 693	2.45 704	1.57 690

LG-G	2.22 705	2.71 645	1.89 694	2.77 679	1.87 727	2.75 734	1.87 723	2.76 731	1.87 730	2.75 733	1.87 722	2.76 735	1.87 711	2.75 734	1.86 726	2.47 709	1.58 668	2.45 726	1.57 693	2.45 704	1.57 690

LGtest1	2.22 705	2.70 643	1.89 694	2.76 678	1.86 723	2.75 734	1.86 720	2.75 730	1.86 726	2.75 733	1.86 720	2.77 737	1.87 711	2.75 734	1.86 726	2.46 708	1.58 668	2.45 726	1.56 692	2.45 704	1.56 688

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 773	50.87 804	2.78 728	2.87 684	2.71 749	2.78 737	0.47 493	2.88 736	2.86 749	1.89 673	2.67 748	2.79 738	2.79 737	2.78 737	2.83 746	2.82 720	2.82 726	2.83 736	2.77 748	2.83 723	2.76 743
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
plain	1.88 654	3.16 665	0.64 492	3.10 688	0.65 546	3.10 739	0.64 532	3.12 738	0.65 536	3.10 739	0.65 540	3.11 739	0.65 534	3.12 738	0.65 529	3.12 724	0.65 503	3.13 737	0.65 551	3.13 725	0.65 536

MIF-Stereo (partial)	2.58 726	3.31 670	0.66 498	3.18 692	0.66 549	3.18 740	0.66 535	3.21 739	0.67 540	3.19 740	0.66 542	3.19 740	0.66 537	3.31 742	0.68 540	5.09 757	1.79 686	8.23 784	1.67 718	6.18 768	1.38 681

Anonymous3	2.55 724	3.26 669	1.65 667	3.28 697	1.63 693	3.24 741	1.68 704	3.27 740	1.66 691	3.28 741	1.67 703	3.25 741	1.66 681	3.27 740	1.64 692	3.26 725	1.65 676	3.30 739	1.65 716	4.95 759	1.65 713

NLSM1	2.93 738	3.24 668	2.57 727	4.04 721	2.66 748	3.30 743	2.55 743	3.29 741	2.55 745	3.35 743	2.48 747	3.28 742	2.47 733	3.34 743	2.49 745	3.26 725	2.55 725	3.13 737	2.57 747	3.00 724	2.46 741

UniTT-Stereo	2.03 674	3.43 672	0.72 521	3.42 705	0.73 564	3.27 742	0.68 544	3.38 743	0.69 551	3.29 742	0.72 567	3.28 742	0.70 554	3.35 744	0.68 540	3.39 727	0.68 512	3.31 740	0.69 564	3.37 726	0.73 558

SA	4.33 762	7.35 745	6.85 771	5.96 751	4.09 775	3.59 745	3.15 762	3.82 748	2.64 746	3.91 746	3.85 770	3.57 744	2.72 736	3.13 739	4.03 771	7.09 773	6.86 768	3.57 742	3.12 760	3.85 730	3.51 766

RAStereo	2.23 708	3.64 675	0.76 529	3.65 714	0.86 586	3.66 747	0.76 569	3.67 747	0.81 583	3.66 744	0.76 573	3.66 745	0.77 567	3.68 746	0.77 570	3.68 730	0.77 534	3.69 745	0.77 580	3.70 729	0.77 567

DPSNet	3.66 743	3.60 674	3.62 751	3.63 713	3.64 770	3.65 746	3.65 769	3.66 746	3.67 766	3.67 745	3.65 767	3.67 746	3.66 755	3.66 745	3.68 764	3.68 730	3.66 746	3.67 744	3.68 770	3.67 728	3.67 767

test_3	5.01 772	8.86 757	7.77 774	8.09 763	2.76 750	4.13 752	4.05 775	3.88 749	3.76 770	4.33 752	4.13 774	3.71 747	3.91 763	4.21 753	4.06 772	7.93 774	7.69 773	4.53 751	3.91 773	4.17 736	4.29 776

Sa-1000	4.34 763	8.37 751	6.84 770	6.98 760	4.45 778	3.58 744	3.00 748	3.42 744	3.39 764	2.61 723	4.00 773	3.83 748	4.01 766	3.90 748	3.90 769	5.98 764	5.62 760	3.76 746	2.34 745	4.35 739	2.47 742

TestStereo1	4.60 764	8.41 752	6.44 768	6.86 758	3.79 772	3.97 749	3.78 771	3.99 750	3.74 768	3.97 747	3.52 765	3.94 749	3.58 752	3.98 749	3.72 766	6.82 770	6.50 766	3.76 746	3.66 768	3.90 731	3.74 770

SA-5K	4.60 764	8.41 752	6.44 768	6.86 758	3.79 772	3.97 749	3.78 771	3.99 750	3.74 768	3.97 747	3.52 765	3.94 749	3.58 752	3.98 749	3.72 766	6.82 770	6.50 766	3.76 746	3.66 768	3.90 731	3.74 770

NLCSM	3.67 744	4.08 689	3.19 747	4.80 738	3.26 763	3.99 751	3.24 764	4.25 753	3.18 762	4.09 749	3.27 762	4.14 751	3.18 750	4.13 751	3.28 760	4.06 733	3.10 736	3.85 749	3.14 761	3.91 734	3.27 763

raft_robust	4.71 768	7.75 749	5.40 764	6.81 757	3.31 764	4.28 754	4.20 776	4.32 754	4.37 777	4.35 753	4.35 776	4.14 751	3.75 759	4.30 755	4.20 774	6.67 769	6.37 764	3.36 741	4.24 778	4.86 757	3.25 762

test_4	4.88 770	8.13 750	6.98 772	7.46 761	4.44 777	4.25 753	3.85 773	4.04 752	3.92 772	4.13 750	3.91 771	4.18 753	3.84 762	4.14 752	4.06 772	7.01 772	7.13 771	4.53 751	3.72 771	4.09 735	3.72 768

test_5	4.62 767	7.55 747	6.23 766	6.32 754	3.40 766	5.29 774	3.50 766	3.53 745	4.11 774	4.28 751	4.47 777	4.26 754	4.38 769	3.68 746	3.24 759	5.89 762	5.60 759	4.84 768	3.50 766	4.33 738	3.93 774

cross-raft	4.83 769	7.52 746	6.43 767	6.63 755	3.96 774	4.51 755	3.99 774	4.49 755	3.96 773	4.52 754	3.96 772	4.50 755	3.97 765	4.50 756	3.97 770	6.65 768	6.44 765	4.33 750	3.92 774	4.35 739	3.91 773

rvit_0105_6	3.87 750	5.73 738	3.10 743	4.69 736	3.12 761	4.54 757	3.02 750	4.56 757	3.04 750	4.54 758	3.03 751	4.54 756	3.04 741	4.56 757	3.05 749	4.58 744	3.05 729	4.58 755	3.05 752	4.58 744	3.05 748

rvit_stereo_0081	3.83 746	5.23 722	3.01 732	4.53 726	3.03 753	4.55 761	3.02 750	4.56 757	3.04 750	4.52 754	3.02 749	4.54 756	3.03 738	4.56 757	3.04 747	4.57 741	3.05 729	4.57 753	3.05 752	4.58 744	3.05 748

rvit_105_1	3.83 746	5.22 719	3.01 732	4.53 726	3.01 751	4.51 755	3.01 749	4.56 757	3.04 750	4.53 756	3.03 751	4.55 758	3.03 738	4.56 757	3.04 747	4.57 741	3.05 729	4.57 753	3.05 752	4.57 743	3.05 748

rvit_stereo_0082	3.86 748	5.82 739	3.01 732	4.53 726	3.03 753	4.54 757	3.02 750	4.56 757	3.04 750	4.53 756	3.02 749	4.55 758	3.04 741	4.57 760	3.05 749	4.57 741	3.05 729	4.58 755	3.05 752	4.58 744	3.06 751

rvit_stereo_0080	3.89 751	5.70 736	3.04 737	4.54 729	3.03 753	4.56 762	3.05 756	4.60 761	3.07 755	4.58 761	3.06 754	4.59 760	3.06 743	4.61 761	3.08 753	4.63 746	3.09 734	4.64 759	3.10 757	4.65 748	3.10 755

whm_eth	3.89 751	5.70 736	3.04 737	4.54 729	3.03 753	4.56 762	3.05 756	4.60 761	3.07 755	4.58 761	3.06 754	4.59 760	3.06 743	4.61 761	3.08 753	4.63 746	3.09 734	4.64 759	3.10 757	4.65 748	3.10 755

sAnonymous2	3.31 741	2.63 638	1.38 651	3.71 716	1.86 723	4.70 767	1.11 608	4.82 770	2.72 747	5.45 775	1.98 739	4.59 760	2.64 734	2.65 724	6.21 780	4.37 735	1.08 569	5.16 772	2.24 742	4.52 741	2.39 739

CroCo_RVC	3.31 741	2.63 638	1.38 651	3.71 716	1.86 723	4.70 767	1.11 608	4.82 770	2.72 747	5.45 775	1.98 739	4.59 760	2.64 734	2.65 724	6.21 780	4.37 735	1.08 569	5.16 772	2.24 742	4.52 741	2.39 739

rvit_0105_4	3.91 753	5.47 734	3.02 735	4.54 729	3.02 752	4.54 757	3.03 754	4.75 767	3.17 761	4.57 760	3.06 754	4.61 764	3.16 749	4.65 764	3.09 755	4.66 748	3.11 737	4.68 762	3.18 763	4.81 754	3.16 760

rvit_0105_3	3.91 753	5.33 726	3.06 740	4.60 734	3.07 759	4.60 764	3.06 758	4.62 763	3.08 758	4.60 763	3.07 757	4.62 765	3.08 745	4.67 765	3.10 756	4.70 749	3.11 737	4.77 766	3.19 764	4.77 753	3.14 759

rvit_stereo_0081_aga	3.86 748	5.33 726	3.02 735	4.55 732	3.04 757	4.54 757	3.02 750	4.64 764	3.06 754	4.54 758	3.04 753	4.62 765	3.08 745	4.62 763	3.07 752	4.58 744	3.06 733	4.60 757	3.08 756	4.63 747	3.07 752

rvit_stereo_ft	3.93 756	5.44 732	3.05 739	4.59 733	3.06 758	4.61 765	3.08 759	4.67 766	3.12 760	4.63 765	3.10 759	4.65 767	3.11 747	4.69 767	3.13 757	4.70 749	3.14 739	4.71 764	3.15 762	4.74 751	3.16 760

rvit_stereo_0083	3.92 755	5.30 725	3.06 740	4.61 735	3.09 760	4.67 766	3.08 759	4.66 765	3.09 759	4.62 764	3.10 759	4.66 768	3.11 747	4.67 765	3.16 758	4.72 751	3.16 740	4.77 766	3.11 759	4.66 750	3.11 757

MLG-Stereo_test1	4.25 758	5.34 729	3.61 750	5.31 745	3.63 769	5.23 773	3.57 767	5.38 775	3.65 765	5.23 772	3.47 764	4.76 769	3.74 758	4.85 768	3.71 765	4.96 753	3.18 742	4.71 764	2.92 749	4.86 757	2.90 745

RAFT+CT+SA	4.28 760	7.62 748	4.91 759	5.55 748	2.28 745	3.09 738	3.64 768	4.49 755	3.07 755	4.80 767	3.35 763	4.77 770	3.70 757	4.29 754	3.05 749	5.58 760	5.98 763	3.58 743	3.78 772	4.26 737	3.72 768

MLG-Stereo_test3	4.26 759	4.85 703	3.95 754	5.35 746	3.60 768	4.75 770	3.76 770	5.49 776	3.71 767	5.39 773	3.69 768	4.82 771	3.66 755	4.85 768	3.73 768	4.93 752	3.19 743	4.69 763	2.99 751	4.84 756	2.98 747

rvit_0105_5	4.10 757	5.40 730	3.13 746	4.71 737	3.15 762	4.72 769	3.10 761	4.90 772	3.27 763	4.69 766	3.16 761	4.84 772	3.25 751	4.96 771	3.34 761	5.05 756	3.39 745	5.10 771	3.40 765	5.11 761	3.42 764

TestStereo	4.88 770	4.75 701	4.79 757	4.87 742	4.92 779	4.81 772	4.90 779	4.78 768	4.77 778	4.87 769	4.89 778	4.90 773	4.91 771	4.99 772	4.79 776	4.98 754	4.87 756	4.87 769	4.92 780	5.00 760	5.00 777

test-1	6.46 777	9.16 759	8.03 778	8.09 763	5.62 782	6.11 777	6.35 782	6.85 780	4.94 779	6.08 778	6.29 784	4.98 774	6.43 776	6.22 776	6.36 782	6.16 766	7.47 772	5.82 776	5.44 783	7.11 773	5.68 780

MaDis-Stereo	3.19 740	6.02 741	1.12 570	5.61 749	1.16 619	5.43 775	1.02 604	5.15 774	0.70 559	5.43 774	1.21 666	5.03 775	0.97 583	4.85 768	0.99 593	4.53 739	1.16 581	5.53 774	1.25 672	5.37 764	1.30 672

RAFT	6.73 779	9.36 760	7.40 773	8.51 766	6.55 783	6.88 780	6.60 783	6.79 779	6.60 783	6.80 780	6.72 785	5.31 776	5.50 774	6.61 777	6.61 783	8.42 776	5.89 761	5.73 775	5.45 784	6.61 769	6.24 781

MLG-Stereo_test2	4.28 760	5.46 733	3.69 752	4.86 741	3.72 771	5.58 776	3.42 765	4.81 769	3.77 771	4.85 768	3.72 769	5.55 777	3.63 754	5.58 775	3.53 763	4.41 738	3.28 744	4.99 770	2.95 750	4.75 752	3.13 758

StereoVision	3.15 739	5.00 709	0.89 545	4.83 739	1.00 599	3.93 748	1.27 671	6.37 777	1.34 677	5.67 777	1.26 671	5.84 778	1.27 661	5.03 774	1.24 668	5.10 758	1.09 571	4.61 758	0.57 534	5.62 766	1.12 606

DispFullNet	4.61 766	4.84 702	3.12 744	5.00 743	3.57 767	4.75 770	3.03 754	7.75 783	4.17 775	4.91 770	3.09 758	6.20 779	3.95 764	6.71 779	3.51 762	5.30 759	3.67 747	5.86 778	3.63 767	5.61 765	3.46 765

test-v	7.53 781	11.89 770	7.98 775	9.36 770	7.14 784	7.06 781	7.09 784	7.37 781	6.91 784	7.29 781	5.71 782	6.45 780	6.93 777	6.73 780	7.27 784	8.93 781	7.85 774	6.98 781	6.80 785	7.56 774	7.34 783

test-2	7.53 781	11.89 770	7.98 775	9.36 770	7.14 784	7.06 781	7.09 784	7.37 781	6.91 784	7.29 781	5.71 782	6.45 780	6.93 777	6.73 780	7.27 784	8.93 781	7.85 774	6.98 781	6.80 785	7.56 774	7.34 783

SGM-Forest	5.21 776	5.92 740	4.08 755	6.18 752	4.16 776	6.31 778	4.34 777	6.50 778	4.33 776	6.14 779	4.21 775	6.61 782	4.55 770	6.67 778	4.48 775	5.94 763	3.94 749	5.85 777	4.03 776	5.79 767	4.17 775
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FC-DCNN v2	5.10 774	5.15 714	4.49 756	5.07 744	3.37 765	6.87 779	4.75 778	5.04 773	6.34 782	7.84 783	5.06 779	6.72 783	4.09 767	4.99 772	5.44 779	5.03 755	3.16 740	4.67 761	4.86 779	5.15 762	3.89 772

rvit_stereo_0075_2	6.64 778	8.80 756	5.25 761	7.89 762	5.27 781	7.90 783	5.27 780	7.92 784	5.28 780	7.91 784	5.29 781	7.93 784	5.27 772	7.92 784	5.28 777	7.93 774	5.28 758	7.93 783	5.29 782	7.93 776	5.28 779

U	5.15 775	8.49 754	1.81 678	8.49 765	1.77 717	8.49 784	1.77 713	8.51 785	1.77 718	8.49 785	1.77 717	8.50 785	1.78 706	8.58 785	1.77 720	8.54 777	1.78 684	8.55 785	1.78 728	8.55 779	1.84 722

SGM+DAISY	7.06 780	9.15 758	5.38 763	8.84 767	5.18 780	8.80 785	5.31 781	8.79 786	5.28 780	8.89 786	5.20 780	8.93 786	5.33 773	8.95 786	5.36 778	8.70 778	5.21 757	8.74 786	5.20 781	8.89 780	5.15 778

rafts_anoy	20.00 785	20.00 772	20.00 785	20.00 785	20.00 787	20.00 786	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 788	20.00 787	20.00 788	20.00 787	20.00 786

raft+_RVC	20.00 785	20.00 772	20.00 785	20.00 785	20.00 787	20.00 786	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 788	20.00 787	20.00 788	20.00 787	20.00 786

raftrobust	20.00 785	20.00 772	20.00 785	20.00 785	20.00 787	20.00 786	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 788	20.00 787	20.00 788	20.00 787	20.00 786

CasAABBNet	20.00 785	20.00 772	20.00 785	20.00 785	20.00 787	20.00 786	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 788	20.00 787	20.00 788	20.00 787	20.00 786

RALCasStereoNet	20.00 785	20.00 772	20.00 785	20.00 785	20.00 787	20.00 786	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 788	20.00 787	20.00 788	20.00 787	20.00 786

RALAANet	20.00 785	20.00 772	20.00 785	20.00 785	20.00 787	20.00 786	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 787	20.00 788	20.00 787	20.00 788	20.00 787	20.00 786

MANE	19.05 784	23.00 778	15.00 784	23.00 791	15.00 786	24.00 792	16.00 786	24.00 793	16.00 786	22.00 793	15.00 786	23.00 793	16.00 786	23.00 793	15.00 786	22.00 793	15.00 787	22.00 793	15.00 787	22.00 793	15.00 785

111	30.40 791	30.94 794	29.72 792	32.61 792	30.02 794	33.57 793	30.47 794	31.50 794	29.39 794	30.98 794	29.11 794	29.78 794	30.39 797	29.45 794	30.76 797	30.08 794	29.02 795	29.92 794	30.32 798	29.86 794	30.17 793

fff	1000028.16 813	29.62 790	29.72 792	32.61 792	30.02 794	35.13 795	31.83 795	32.07 795	10000000.00 815	35.27 797	29.82 795	32.45 795	30.15 794	32.35 795	30.09 794	31.04 795	29.55 796	30.64 795	30.14 795	10000000.00 816	30.77 794

csc	1000028.16 813	29.62 790	29.72 792	32.61 792	30.02 794	35.13 795	31.83 795	32.07 795	10000000.00 815	35.27 797	29.82 795	32.45 795	30.15 794	32.35 795	30.09 794	31.04 795	29.55 796	30.64 795	30.14 795	10000000.00 816	30.77 794

cscssc	1000028.16 813	29.62 790	29.72 792	32.61 792	30.02 794	35.13 795	31.83 795	32.07 795	10000000.00 815	35.27 797	29.82 795	32.45 795	30.15 794	32.35 795	30.09 794	31.04 795	29.55 796	30.64 795	30.14 795	10000000.00 816	30.77 794

tt	500032.53 811	34.60 796	29.72 792	37.47 802	34.41 799	36.85 799	35.22 799	34.71 798	33.55 796	34.50 795	35.43 798	33.81 798	10000000.00 816	33.57 798	33.13 798	33.68 798	35.00 800	34.03 799	35.26 801	30.96 795	34.63 798

DCANet	500032.53 811	34.60 796	29.72 792	37.47 802	34.41 799	36.85 799	35.22 799	34.71 798	33.55 796	34.50 795	35.43 798	33.81 798	10000000.00 816	33.57 798	33.13 798	33.68 798	35.00 800	34.03 799	35.26 801	30.96 795	34.63 798

DCANet-4	35.22 793	34.54 795	35.08 798	33.58 796	35.47 801	34.55 794	35.53 801	36.08 800	35.85 798	35.92 800	35.77 800	35.18 800	35.48 799	35.39 800	37.15 804	34.55 800	33.92 799	35.02 801	34.90 800	35.79 798	34.74 800

ADStereo(finetuned)	36.13 794	36.63 799	38.07 803	36.97 797	33.25 798	35.91 798	34.45 798	36.36 801	32.99 795	38.14 806	36.71 801	36.69 801	34.13 798	38.57 806	40.79 805	37.60 806	36.58 802	35.90 802	33.36 799	35.42 797	34.04 797

fast-reg	37.00 795	37.00 800	37.00 799	37.00 798	37.00 802	37.00 801	37.00 802	37.00 802	37.00 799	37.00 801	37.00 802	37.00 802	37.00 800	37.00 801	37.00 800	37.00 802	37.00 803	37.00 803	37.00 803	37.00 799	37.00 801

Reg-Stereo(zero)	37.00 795	37.00 800	37.00 799	37.00 798	37.00 802	37.00 801	37.00 802	37.00 802	37.00 799	37.00 801	37.00 802	37.00 802	37.00 800	37.00 801	37.00 800	37.00 802	37.00 803	37.00 803	37.00 803	37.00 799	37.00 801

FLISNet	37.00 795	37.00 800	37.00 799	37.00 798	37.00 802	37.00 801	37.00 802	37.00 802	37.00 799	37.00 801	37.00 802	37.00 802	37.00 800	37.00 801	37.00 800	37.00 802	37.00 803	37.00 803	37.00 803	37.00 799	37.00 801

CoSv	37.00 795	37.00 800	37.00 799	37.00 798	37.00 802	37.00 801	37.00 802	37.00 802	37.00 799	37.00 801	37.00 802	37.00 802	37.00 800	37.00 801	37.00 800	37.00 802	37.00 803	37.00 803	37.00 803	37.00 799	37.00 801

WCMA_ROB	31.10 792	35.43 798	27.12 791	39.51 804	23.10 793	38.78 805	25.30 793	37.49 806	25.39 793	37.29 805	27.02 793	38.52 806	26.48 793	37.80 805	26.44 793	36.28 801	22.65 794	33.90 798	22.30 794	37.10 803	24.18 792

MDST_ROB	69.83 799	87.70 805	41.95 804	113.75 807	65.62 808	75.05 806	55.25 807	75.64 808	45.04 803	71.61 807	41.75 806	72.81 807	44.06 804	68.38 807	44.63 806	101.89 809	59.57 809	107.10 809	61.05 809	104.38 806	59.38 807

CBMV	128.50 801	1422.70 817	53.10 805	79.50 806	51.30 807	77.30 807	49.70 806	74.00 807	48.20 804	77.20 808	48.80 807	73.90 808	48.00 805	73.80 808	48.80 807	70.40 808	45.10 808	68.90 808	46.10 808	68.20 805	45.00 806
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	159.24 802	171.00 810	160.68 810	162.58 808	160.59 810	164.01 808	160.35 810	158.51 810	158.56 807	158.34 809	160.12 810	158.56 809	159.92 808	157.26 810	158.94 810	154.38 810	158.36 810	155.75 810	159.13 812	153.67 807	154.07 809
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	102.95 800	153.00 809	121.00 807	51.00 805	44.00 806	165.00 809	127.00 808	153.00 809	119.00 805	164.00 810	125.00 808	168.00 810	120.00 806	153.00 809	117.00 808	49.00 807	44.00 807	49.00 807	44.00 807	49.00 804	44.00 805

DF_test	189.29 803	560.34 814	182.58 811	229.00 810	135.68 809	197.79 810	135.52 809	197.80 811	135.44 806	197.75 811	135.49 809	197.90 811	135.51 807	197.84 811	135.75 809	217.37 812	171.11 811	183.74 811	127.67 811	183.56 808	127.88 808

AE-Stereo	201.80 804	123.00 806	115.00 806	219.00 809	218.00 812	223.00 811	244.00 812	217.00 812	236.00 809	202.00 812	203.00 811	205.00 812	208.00 809	225.00 812	204.00 811	210.00 811	198.00 812	197.00 812	184.00 813	204.00 809	201.00 810

MGS-Stereo	239.45 805	123.00 806	135.00 808	266.00 811	286.00 813	277.00 812	305.00 813	271.00 813	242.00 810	274.00 813	279.00 813	255.00 813	270.00 811	268.00 813	297.00 813	221.00 813	247.00 814	216.00 813	123.00 810	217.00 810	217.00 812

EGLCR-Stereo	246.90 806	129.00 808	139.00 809	266.00 811	286.00 813	277.00 812	305.00 813	271.00 813	242.00 810	274.00 813	279.00 813	255.00 813	270.00 811	268.00 813	297.00 813	230.00 814	247.00 814	216.00 813	223.00 815	237.00 811	227.00 813

DLCB_ROB	284.23 807	354.61 812	207.27 812	363.24 813	206.46 811	364.72 814	210.41 811	364.72 815	210.41 808	364.81 815	208.64 812	364.81 815	208.64 810	364.72 815	210.41 812	354.70 815	205.53 813	354.70 815	205.53 814	354.70 812	205.53 811

LE_ROB	396.57 808	471.28 813	329.84 813	471.48 814	308.15 815	526.83 815	322.10 815	488.15 816	323.76 812	495.46 816	317.97 815	497.17 816	320.10 813	481.62 816	326.76 815	462.71 816	298.97 816	466.16 816	285.98 816	447.62 813	289.21 814

SGM-ForestM	596.69 809	677.77 815	444.52 814	699.85 815	517.25 816	732.94 816	488.29 816	770.79 817	460.11 813	750.81 817	487.98 816	792.79 817	499.41 814	730.90 817	475.81 816	720.03 817	491.16 817	663.96 817	418.60 817	674.76 814	436.05 815

CBMV_ROB	818.48 810	913.88 816	709.52 815	862.84 816	597.78 817	1073.99 817	700.52 817	1015.66 818	702.59 814	1115.65 818	760.02 817	1130.24 818	721.57 815	1037.41 818	692.65 817	814.05 818	564.29 818	843.28 818	595.31 818	915.51 815	602.92 816

111111	10000000.00 816	10000000.00 818	10000000.00 816	10000000.00 817	10000000.00 818	10000000.00 818	10000000.00 818	10000000.00 819	10000000.00 815	10000000.00 819	10000000.00 818	10000000.00 819	10000000.00 816	10000000.00 819	10000000.00 818	10000000.00 819	10000000.00 819	10000000.00 819	10000000.00 819	10000000.00 816	10000000.00 817

SGD-Stereo	10000000.00 816	10000000.00 818	10000000.00 816	10000000.00 817	10000000.00 818	10000000.00 818	10000000.00 818	10000000.00 819	10000000.00 815	10000000.00 819	10000000.00 818	10000000.00 819	10000000.00 816	10000000.00 819	10000000.00 818	10000000.00 819	10000000.00 819	10000000.00 819	10000000.00 819	10000000.00 816	10000000.00 817

IGEV-Stereo++	10000000.00 816	10000000.00 818	10000000.00 816	10000000.00 817	10000000.00 818	10000000.00 818	10000000.00 818	10000000.00 819	10000000.00 815	10000000.00 819	10000000.00 818	10000000.00 819	10000000.00 816	10000000.00 819	10000000.00 818	10000000.00 819	10000000.00 819	10000000.00 819	10000000.00 819	10000000.00 816	10000000.00 817

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 816	10000000.00 818	10000000.00 816	10000000.00 817	10000000.00 818	10000000.00 818	10000000.00 818	10000000.00 819	10000000.00 815	10000000.00 819	10000000.00 818	10000000.00 819	10000000.00 816	10000000.00 819	10000000.00 818	10000000.00 819	10000000.00 819	10000000.00 819	10000000.00 819	10000000.00 816	10000000.00 817

IGEV-Stereo+	10000000.00 816	10000000.00 818	10000000.00 816	10000000.00 817	10000000.00 818	10000000.00 818	10000000.00 818	10000000.00 819	10000000.00 815	10000000.00 819	10000000.00 818	10000000.00 819	10000000.00 816	10000000.00 819	10000000.00 818	10000000.00 819	10000000.00 819	10000000.00 819	10000000.00 819	10000000.00 816	10000000.00 817

SDNR	10000000.00 816	10000000.00 818	10000000.00 816	10000000.00 817	10000000.00 818	10000000.00 818	10000000.00 818	10000000.00 819	10000000.00 815	10000000.00 819	10000000.00 818	10000000.00 819	10000000.00 816	10000000.00 819	10000000.00 818	10000000.00 819	10000000.00 819	10000000.00 819	10000000.00 819	10000000.00 816	10000000.00 817

anonymousdsp2	10000000.00 816	10000000.00 818	10000000.00 816	10000000.00 817	10000000.00 818	10000000.00 818	10000000.00 818	10000000.00 819	10000000.00 815	10000000.00 819	10000000.00 818	10000000.00 819	10000000.00 816	10000000.00 819	10000000.00 818	10000000.00 819	10000000.00 819	10000000.00 819	10000000.00 819	10000000.00 816	10000000.00 817

anonymousdsp	10000000.00 816	10000000.00 818	10000000.00 816	10000000.00 817	10000000.00 818	10000000.00 818	10000000.00 818	10000000.00 819	10000000.00 815	10000000.00 819	10000000.00 818	10000000.00 819	10000000.00 816	10000000.00 819	10000000.00 818	10000000.00 819	10000000.00 819	10000000.00 819	10000000.00 819	10000000.00 816	10000000.00 817

test_example2	10000000.00 816	10000000.00 818	10000000.00 816	10000000.00 817	10000000.00 818	10000000.00 818	10000000.00 818	10000000.00 819	10000000.00 815	10000000.00 819	10000000.00 818	10000000.00 819	10000000.00 816	10000000.00 819	10000000.00 818	10000000.00 819	10000000.00 819	10000000.00 819	10000000.00 819	10000000.00 816	10000000.00 817

DIP-Stereo	10000000.00 816	10000000.00 818	10000000.00 816	10000000.00 817	10000000.00 818	10000000.00 818	10000000.00 818	10000000.00 819	10000000.00 815	10000000.00 819	10000000.00 818	10000000.00 819	10000000.00 816	10000000.00 819	10000000.00 818	10000000.00 819	10000000.00 819	10000000.00 819	10000000.00 819	10000000.00 816	10000000.00 817
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		0.20 162

Low-res two-view benchmark