Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

USTest	0.01 9	0.02 12	0.00 1	0.14 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 25	0.02 27	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

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

light-stereo	0.05 58	0.04 52	0.01 10	0.02 14	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.03 59	0.02 26	0.01 16	0.73 545	0.01 16	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.02 20

Wz-Net-TNSev	0.02 15	0.05 68	0.04 64	0.07 80	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.06 82	0.04 72	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

Wz-Net-SNSev	0.03 29	0.09 97	0.07 93	0.09 89	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.09 104	0.07 100	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

Wz-Net-LNSev	0.06 63	0.24 210	0.20 251	0.23 232	0.01 10	0.02 20	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.23 267	0.21 280	0.02 25	0.01 15	0.01 16	0.01 10

Wz-Net-MNSev	0.06 63	0.54 346	0.10 105	0.12 122	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 134	0.11 148	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

WZ-Net	0.05 58	0.50 326	0.10 105	0.12 122	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 134	0.10 118	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

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

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

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

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

iinet-test	0.08 79	0.16 172	0.02 15	0.16 163	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.17 290	0.02 26	0.02 27	0.71 532	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.16 262

IINet	0.06 63	0.05 68	0.02 15	0.05 61	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 106	0.02 26	0.02 27	0.73 545	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.04 96

VMStereo-Base	0.03 29	0.09 97	0.08 95	0.09 89	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.08 96	0.08 103	0.03 47	0.02 27	0.02 27	0.02 20

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

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

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

CoDeX	0.15 202	0.70 376	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.01 15	0.02 26	0.67 580	0.02 21	0.69 563	0.75 591	0.01 15	0.02 27	0.02 20

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

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

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

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

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 132	0.44 295	0.33 345	0.39 317	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.39 372	0.36 418	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

psmg	0.43 397	1.91 632	0.92 587	1.91 674	0.02 22	0.02 20	0.03 60	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 721	1.44 711	0.04 99	0.03 63	0.02 27	0.03 52

CSP-Net	0.34 315	1.29 549	1.19 624	1.36 644	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	1.26 669	1.21 687	0.03 47	0.09 166	0.02 27	0.09 160

SFCPSM	0.17 219	0.78 393	0.02 15	0.02 14	0.01 10	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.01 16	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.01 15	0.02 26	0.79 619	0.02 21	0.75 576	0.76 593	0.02 27	0.02 27	0.02 20

Syn2CoEx	0.25 267	1.31 553	0.74 561	0.92 531	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.87 571	0.75 576	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

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

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

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

ADCMid	0.08 79	0.02 12	0.02 15	1.01 555	0.03 52	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 96	0.09 163	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

ADCS	0.09 86	0.02 12	0.04 64	0.90 526	0.06 147	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.14 212	0.36 467	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

AnyNet_C01	0.11 132	0.02 12	0.02 15	1.62 663	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.06 128	0.04 103	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.03 52

RYNet	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.02 27	0.03 59	0.03 49	0.02 27	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

zh-sn7	0.10 105	0.98 439	0.14 175	0.15 153	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.15 176	0.13 188	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

zh-mn7	0.12 145	1.14 483	0.17 217	0.20 211	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.18 226	0.16 217	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

w-ln-seven-2	0.14 184	1.22 545	0.28 303	0.32 282	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.32 318	0.27 317	0.04 99	0.03 63	0.03 53	0.03 52

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

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

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

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

TCMNet	0.03 29	0.04 52	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

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

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

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

DualNet (step1)	0.10 105	1.05 471	0.12 144	0.12 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 134	0.12 163	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample9	0.10 105	1.05 471	0.12 144	0.12 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 134	0.12 163	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample8	0.10 105	1.05 471	0.12 144	0.12 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 134	0.12 163	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample7	0.09 86	1.00 449	0.11 132	0.11 114	0.02 22	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 134	0.12 163	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample6	0.09 86	0.97 438	0.10 105	0.10 93	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 109	0.10 118	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample5	0.10 105	1.07 475	0.11 132	0.10 93	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 109	0.10 118	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

test_sample4	0.10 105	1.03 467	0.12 144	0.10 93	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 150	0.13 188	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample3	0.09 86	0.87 411	0.10 105	0.12 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 134	0.10 118	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample2	0.09 86	1.03 467	0.11 132	0.11 114	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 104	0.09 113	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample1	0.09 86	0.87 411	0.12 144	0.11 114	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 109	0.10 118	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

SMFormer	0.09 86	1.01 461	0.09 101	0.09 89	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 104	0.09 113	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

tta	0.09 86	0.95 435	0.09 101	0.10 93	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 104	0.10 118	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

mmm	0.14 184	1.83 617	0.12 144	0.11 114	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.04 109	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.06 128	0.04 103	0.12 134	0.11 148	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

DualNet	0.10 105	1.07 475	0.11 132	0.10 93	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 109	0.10 118	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

1111x	0.10 105	1.14 483	0.13 166	0.14 141	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 150	0.11 148	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

xxx	0.09 86	1.01 461	0.10 105	0.10 93	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 109	0.10 118	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.03 52

x	0.11 132	1.15 486	0.15 200	0.14 141	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 161	0.15 213	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

222	0.10 105	0.99 447	0.12 144	0.13 135	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 134	0.12 163	0.03 47	0.02 27	0.04 103	0.03 52

xxxx	0.11 132	1.16 488	0.16 207	0.12 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 150	0.16 217	0.03 47	0.04 105	0.04 103	0.04 96

BEATNet_4x	0.11 132	0.03 31	0.03 39	1.60 660	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 111	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ADCL	0.11 132	0.03 31	0.03 39	1.60 660	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 111	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

AnyNet_C32	0.14 184	0.04 52	0.03 39	2.22 689	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.04 102	0.02 27	0.07 151	0.04 103	0.02 21	0.02 22	0.03 47	0.03 63	0.02 27	0.03 52

ADCPNet	0.10 105	0.03 31	0.04 64	1.27 629	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.08 156	0.04 103	0.04 65	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

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

AANet	0.07 69	0.04 52	0.03 39	0.04 53	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.11 200	0.04 96	0.03 58	0.58 497	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.03 52

RT-IGEV	0.07 69	0.05 68	0.03 39	0.05 61	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.03 58	0.75 548	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.04 96

RT-Monster	0.09 86	0.07 85	0.03 39	0.15 153	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.10 174	0.04 96	0.03 58	0.92 575	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.07 150

z-mn7	0.16 213	1.21 539	0.33 345	0.41 345	0.04 101	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.35 337	0.31 355	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

w-ln-seven	0.18 228	1.47 566	0.33 345	0.40 330	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.38 359	0.32 361	0.05 115	0.04 105	0.04 103	0.04 96

GASNet	0.05 58	0.04 52	0.12 144	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 127	0.04 101	0.04 109	0.12 192	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

test_xeample	0.10 105	1.09 477	0.13 166	0.12 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 161	0.14 203	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

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

FADNet-RVC-Resample	0.12 145	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	1.57 746	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.05 130	0.04 103	0.06 139

FADNet_RVC	0.12 145	0.04 52	0.04 64	0.05 61	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 125	0.04 96	1.65 750	0.05 73	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

FADNet-RVC	0.13 153	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 127	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.05 135	0.04 102	0.05 125	0.04 96	1.71 767	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.07 154	0.04 96

FADNet	0.12 145	0.05 68	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 125	0.04 96	1.66 753	0.06 82	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

ADCRef	0.12 145	0.03 31	0.04 64	1.71 668	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.06 128	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.04 96

ADCP+	0.15 202	0.04 52	0.04 64	2.20 688	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.05 135	0.04 102	0.04 106	0.08 156	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

NVStereoNet_ROB	0.04 54	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Light2-Stereo	0.05 58	0.04 52	0.05 80	0.05 61	0.05 127	0.04 95	0.05 127	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.05 122	0.05 73	0.05 85	0.05 115	0.05 130	0.06 135	0.05 123

Light-Stereo-hy	0.07 69	0.05 68	0.19 237	0.17 184	0.05 127	0.05 112	0.05 127	0.05 117	0.05 132	0.05 119	0.05 135	0.05 120	0.05 125	0.05 111	0.05 122	0.17 208	0.16 217	0.05 115	0.05 130	0.05 121	0.05 123

UHP(ZeroShot)	0.07 69	0.41 278	0.05 80	0.05 61	0.05 127	0.05 112	0.05 127	0.05 117	0.05 132	0.05 119	0.05 135	0.05 120	0.05 125	0.05 111	0.05 122	0.05 73	0.05 85	0.05 115	0.05 130	0.05 121	0.05 123

UHP(FT)	0.07 69	0.40 265	0.05 80	0.05 61	0.05 127	0.05 112	0.05 127	0.05 117	0.05 132	0.05 119	0.05 135	0.05 120	0.05 125	0.05 111	0.05 122	0.05 73	0.05 85	0.05 115	0.05 130	0.05 121	0.05 123

mmmmmm	0.07 69	0.40 265	0.05 80	0.05 61	0.05 127	0.05 112	0.05 127	0.05 117	0.05 132	0.05 119	0.05 135	0.05 120	0.05 125	0.05 111	0.05 122	0.05 73	0.05 85	0.05 115	0.05 130	0.05 121	0.05 123

UHP	0.07 69	0.41 278	0.05 80	0.05 61	0.05 127	0.05 112	0.05 127	0.05 117	0.05 132	0.05 119	0.05 135	0.05 120	0.05 125	0.05 111	0.05 122	0.05 73	0.05 85	0.05 115	0.05 130	0.05 121	0.05 123

ManiGeoR	0.17 219	0.05 68	0.62 520	0.73 502	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.72 540	0.58 528	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

HLF11	0.17 219	0.05 68	0.63 524	0.72 498	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.71 532	0.59 534	0.05 115	0.04 105	0.04 103	0.04 96

HLf10	0.17 219	0.05 68	0.62 520	0.73 502	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.72 540	0.58 528	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

HLf8	0.17 219	0.05 68	0.62 520	0.72 498	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.72 540	0.58 528	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

TestStereo_HLe17	0.17 219	0.05 68	0.65 531	0.72 498	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.71 532	0.59 534	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

IGEV_i1	0.26 277	0.05 68	0.04 64	0.06 71	0.03 52	0.05 112	0.03 60	0.05 117	0.03 65	0.05 119	0.03 62	0.04 102	0.06 148	0.05 111	0.03 58	4.34 791	0.03 45	0.04 99	0.03 63	0.05 121	0.04 96

z-ln-s-r	0.21 243	1.40 564	0.53 497	0.56 455	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.05 132	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.05 122	0.57 496	0.44 475	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

AASNet	0.06 63	0.08 88	0.08 95	0.08 82	0.05 127	0.06 126	0.05 127	0.05 117	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.05 120	0.06 148	0.06 128	0.05 122	0.08 96	0.08 103	0.08 152	0.05 130	0.06 135	0.05 123

SACVNet	0.06 63	0.08 88	0.08 95	0.08 82	0.05 127	0.06 126	0.05 127	0.05 117	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.05 120	0.06 148	0.06 128	0.05 122	0.08 96	0.08 103	0.08 152	0.05 130	0.06 135	0.05 123

AACVNet	0.06 63	0.08 88	0.08 95	0.08 82	0.05 127	0.06 126	0.05 127	0.05 117	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.05 120	0.06 148	0.06 128	0.05 122	0.08 96	0.08 103	0.08 152	0.05 130	0.06 135	0.05 123

EDNetEfficientorigin	0.04 54	0.06 82	0.04 64	0.05 61	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.05 73	0.03 45	0.06 134	0.03 63	0.04 103	0.03 52

TARSTereo(ZeroShot)	0.08 79	0.56 352	0.06 86	0.06 71	0.06 147	0.06 126	0.06 151	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.06 137	0.06 148	0.06 128	0.06 145	0.06 82	0.06 93	0.06 134	0.06 148	0.06 135	0.06 139

TARStereo(FT)	0.09 86	0.59 360	0.06 86	0.06 71	0.06 147	0.06 126	0.06 151	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.06 137	0.06 148	0.06 128	0.06 145	0.06 82	0.06 93	0.06 134	0.06 148	0.06 135	0.06 139

2222	0.09 86	0.59 360	0.06 86	0.06 71	0.06 147	0.06 126	0.06 151	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.06 137	0.06 148	0.06 128	0.06 145	0.06 82	0.06 93	0.06 134	0.06 148	0.06 135	0.06 139

1111	0.09 86	0.60 364	0.06 86	0.06 71	0.06 147	0.06 126	0.06 151	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.06 137	0.06 148	0.06 128	0.06 145	0.06 82	0.06 93	0.06 134	0.06 148	0.06 135	0.06 139

fsdfsdds	0.08 79	0.58 357	0.06 86	0.06 71	0.06 147	0.06 126	0.06 151	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.06 137	0.06 148	0.06 128	0.06 145	0.06 82	0.06 93	0.06 134	0.06 148	0.06 135	0.06 139

nnnnnnn	0.08 79	0.58 357	0.06 86	0.06 71	0.06 147	0.06 126	0.06 151	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.06 137	0.06 148	0.06 128	0.06 145	0.06 82	0.06 93	0.06 134	0.06 148	0.06 135	0.06 139

TestStereooo	0.08 79	0.56 352	0.06 86	0.06 71	0.06 147	0.06 126	0.06 151	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.06 137	0.06 148	0.06 128	0.06 145	0.06 82	0.06 93	0.06 134	0.06 148	0.06 135	0.06 139

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

ISRNet	0.11 132	0.05 68	0.36 371	0.24 238	0.07 156	0.13 188	0.05 127	0.06 134	0.05 132	0.05 119	0.05 135	0.13 195	0.05 125	0.05 111	0.09 163	0.24 277	0.20 276	0.10 162	0.05 130	0.06 135	0.13 245

qqq1	0.25 267	3.70 726	0.14 175	0.14 141	0.04 101	0.06 126	0.05 127	0.06 134	0.05 132	0.06 136	0.05 135	0.04 102	0.05 125	0.06 128	0.05 122	0.13 150	0.12 163	0.06 134	0.05 130	0.03 53	0.04 96

fff1	0.25 267	3.70 726	0.14 175	0.14 141	0.04 101	0.06 126	0.05 127	0.06 134	0.05 132	0.06 136	0.05 135	0.04 102	0.05 125	0.06 128	0.05 122	0.13 150	0.12 163	0.06 134	0.05 130	0.03 53	0.04 96

11t1	0.17 219	2.16 653	0.13 166	0.13 135	0.04 101	0.06 126	0.04 109	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.03 62	0.06 137	0.03 59	0.06 128	0.05 122	0.18 226	0.12 163	0.06 134	0.03 63	0.05 121	0.03 52

ffm	0.25 267	3.83 732	0.12 144	0.12 122	0.05 127	0.06 126	0.05 127	0.06 134	0.05 132	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 125	0.06 128	0.05 122	0.12 134	0.12 163	0.05 115	0.04 105	0.06 135	0.04 96

ff1	0.25 267	3.83 732	0.12 144	0.12 122	0.05 127	0.06 126	0.05 127	0.06 134	0.05 132	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 125	0.06 128	0.05 122	0.12 134	0.12 163	0.05 115	0.04 105	0.06 135	0.04 96

mmx	0.25 267	3.83 732	0.12 144	0.12 122	0.05 127	0.06 126	0.05 127	0.06 134	0.05 132	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 125	0.06 128	0.05 122	0.12 134	0.12 163	0.05 115	0.04 105	0.06 135	0.04 96

qqq	0.16 213	2.01 642	0.12 144	0.15 153	0.04 101	0.06 126	0.05 127	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.03 62	0.06 137	0.03 59	0.06 128	0.03 58	0.12 134	0.14 203	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.03 52

APVNet	0.09 86	0.05 68	0.04 64	0.05 61	0.04 101	0.05 112	0.90 634	0.06 134	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.05 123

GIO	0.10 105	0.22 199	0.22 267	0.23 232	0.05 127	0.07 144	0.05 127	0.07 151	0.05 132	0.07 153	0.05 135	0.07 153	0.05 125	0.07 151	0.05 122	0.23 267	0.22 287	0.06 134	0.05 130	0.06 135	0.05 123

CR-RVC	0.42 394	0.14 148	1.89 743	1.91 674	0.13 251	0.12 185	0.08 165	0.07 151	0.07 162	0.07 153	0.07 163	0.08 154	0.14 261	0.07 151	0.07 153	0.96 583	1.91 760	0.14 209	0.14 259	0.20 269	0.13 245

GwcNet	0.12 145	0.07 85	0.05 80	0.08 82	0.05 127	0.08 148	1.20 675	0.07 151	0.05 132	0.05 119	0.05 135	0.08 154	0.05 125	0.08 156	0.03 58	0.07 94	0.05 85	0.06 134	0.05 130	0.07 154	0.05 123

BEATNet-Init1	0.19 232	0.08 88	0.08 95	2.23 690	0.08 160	0.08 148	0.07 162	0.07 151	0.08 167	0.08 155	0.07 163	0.08 154	0.07 161	0.11 185	0.08 157	0.08 96	0.08 103	0.08 152	0.07 156	0.08 159	0.08 153

DeepPrunerF	0.19 232	0.08 88	0.08 95	2.23 690	0.08 160	0.08 148	0.07 162	0.07 151	0.08 167	0.08 155	0.07 163	0.08 154	0.07 161	0.11 185	0.08 157	0.08 96	0.08 103	0.08 152	0.07 156	0.08 159	0.08 153

TS12	0.09 86	0.09 97	0.17 217	0.19 198	0.06 147	0.08 148	0.06 151	0.08 156	0.06 151	0.08 155	0.06 152	0.08 154	0.06 148	0.08 156	0.06 145	0.15 176	0.16 217	0.08 152	0.06 148	0.08 159	0.06 139

DispViT+	0.07 69	0.08 88	0.12 144	0.08 82	0.05 127	0.08 148	0.05 127	0.08 156	0.05 132	0.08 155	0.05 135	0.08 154	0.05 125	0.08 156	0.05 122	0.08 96	0.07 100	0.07 147	0.05 130	0.07 154	0.05 123

BridgeDepth_RVC	0.07 69	0.08 88	0.11 132	0.11 114	0.05 127	0.08 148	0.05 127	0.08 156	0.05 132	0.08 155	0.05 135	0.08 154	0.05 125	0.08 156	0.05 122	0.11 128	0.10 118	0.07 147	0.05 130	0.07 154	0.05 123
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.08 79	0.08 88	0.11 132	0.11 114	0.05 127	0.08 148	0.05 127	0.08 156	0.07 162	0.08 155	0.05 135	0.08 154	0.05 125	0.09 162	0.08 157	0.15 176	0.11 148	0.07 147	0.05 130	0.07 154	0.06 139
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FINET	0.07 69	0.08 88	0.07 93	0.07 80	0.07 156	0.08 148	0.06 151	0.08 156	0.07 162	0.08 155	0.07 163	0.08 154	0.06 148	0.07 151	0.07 153	0.08 96	0.07 100	0.07 147	0.07 156	0.06 135	0.06 139

SuperB	0.21 243	0.10 102	2.51 776	0.12 122	0.09 166	0.10 158	0.09 168	0.08 156	0.07 162	0.10 167	0.09 170	0.09 163	0.07 161	0.07 151	0.07 153	0.07 94	0.08 103	0.07 147	0.07 156	0.08 159	0.07 150

anonymous	0.09 86	0.09 97	0.14 175	0.14 141	0.07 156	0.09 156	0.07 162	0.09 162	0.07 162	0.09 162	0.07 163	0.09 163	0.07 161	0.09 162	0.07 153	0.14 161	0.13 188	0.09 160	0.07 156	0.09 163	0.07 150

ply	0.10 105	0.10 102	0.10 105	0.10 93	0.10 172	0.10 158	0.10 174	0.10 163	0.10 177	0.10 167	0.10 175	0.10 167	0.10 174	0.10 166	0.10 171	0.10 109	0.10 118	0.10 162	0.10 175	0.10 167	0.10 169

xbf	0.10 105	0.10 102	0.10 105	0.10 93	0.10 172	0.10 158	0.10 174	0.10 163	0.10 177	0.10 167	0.10 175	0.10 167	0.10 174	0.10 166	0.10 171	0.10 109	0.10 118	0.10 162	0.10 175	0.10 167	0.10 169

relubot	0.10 105	0.10 102	0.10 105	0.10 93	0.10 172	0.10 158	0.10 174	0.10 163	0.10 177	0.10 167	0.10 175	0.10 167	0.10 174	0.10 166	0.10 171	0.10 109	0.10 118	0.10 162	0.10 175	0.10 167	0.10 169

relurobot		0.10 102		0.10 93	0.10 172	0.10 158	0.10 174	0.10 163	0.10 177	0.10 167	0.10 175	0.10 167	0.10 174	0.10 166	0.10 171	0.10 109	0.10 118	0.10 162	0.10 175	0.10 167	0.10 169

ACC-I	0.10 105	0.10 102	0.12 144	0.13 135	0.08 160	0.11 174	0.08 165	0.10 163	0.08 167	0.11 184	0.08 168	0.10 167	0.08 165	0.10 166	0.08 157	0.13 150	0.12 163	0.10 162	0.08 161	0.10 167	0.08 153

ACC	0.10 105	0.10 102	0.11 132	0.13 135	0.08 160	0.10 158	0.08 165	0.10 163	0.08 167	0.10 167	0.08 168	0.10 167	0.08 165	0.10 166	0.08 157	0.13 150	0.11 148	0.10 162	0.08 161	0.10 167	0.08 153

CAS++	0.17 219	0.27 223	0.21 258	0.10 93	0.21 323	0.15 227	0.22 311	0.10 163	0.21 314	0.22 281	0.10 175	0.19 263	0.18 302	0.10 166	0.19 300	0.20 245	0.19 274	0.18 269	0.10 175	0.19 268	0.18 286
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SepStereo	0.09 86	0.09 97	0.10 105	0.09 89	0.09 166	0.09 156	0.09 168	0.10 163	0.08 167	0.10 167	0.09 170	0.09 163	0.09 169	0.09 162	0.08 157	0.09 104	0.08 103	0.09 160	0.08 161	0.09 163	0.08 153

AnonymousM	0.10 105	0.10 102	0.10 105	0.10 93	0.10 172	0.10 158	0.10 174	0.10 163	0.10 177	0.10 167	0.10 175	0.10 167	0.10 174	0.10 166	0.10 171	0.10 109	0.10 118	0.10 162	0.10 175	0.10 167	0.10 169

PVD	0.10 105	0.10 102	0.10 105	0.10 93	0.10 172	0.10 158	0.10 174	0.10 163	0.10 177	0.10 167	0.10 175	0.10 167	0.10 174	0.10 166	0.10 171	0.10 109	0.10 118	0.10 162	0.10 175	0.10 167	0.10 169

SHD	0.10 105	0.10 102	0.10 105	0.10 93	0.10 172	0.10 158	0.10 174	0.10 163	0.10 177	0.10 167	0.10 175	0.10 167	0.10 174	0.10 166	0.10 171	0.10 109	0.10 118	0.10 162	0.10 175	0.10 167	0.10 169

SAMSARA	0.10 105	0.10 102	0.10 105	0.10 93	0.10 172	0.10 158	0.10 174	0.10 163	0.10 177	0.10 167	0.10 175	0.10 167	0.10 174	0.10 166	0.10 171	0.10 109	0.10 118	0.10 162	0.10 175	0.10 167	0.10 169

XQC	0.10 105	0.10 102	0.10 105	0.10 93	0.10 172	0.10 158	0.10 174	0.10 163	0.10 177	0.10 167	0.10 175	0.10 167	0.10 174	0.10 166	0.10 171	0.10 109	0.10 118	0.10 162	0.10 175	0.10 167	0.10 169

RTSC	0.10 105	0.10 102	0.10 105	0.10 93	0.10 172	0.10 158	0.10 174	0.10 163	0.10 177	0.10 167	0.10 175	0.10 167	0.10 174	0.10 166	0.10 171	0.10 109	0.10 118	0.10 162	0.10 175	0.10 167	0.10 169

RTS	0.10 105	0.10 102	0.10 105	0.10 93	0.10 172	0.10 158	0.10 174	0.10 163	0.10 177	0.10 167	0.10 175	0.10 167	0.10 174	0.10 166	0.10 171	0.10 109	0.10 118	0.10 162	0.10 175	0.10 167	0.10 169

RTSA	0.10 105	0.10 102	0.10 105	0.10 93	0.10 172	0.10 158	0.10 174	0.10 163	0.10 177	0.10 167	0.10 175	0.10 167	0.10 174	0.10 166	0.10 171	0.10 109	0.10 118	0.10 162	0.10 175	0.10 167	0.10 169

MADNet+	0.10 105	0.10 102	0.10 105	0.10 93	0.10 172	0.10 158	0.10 174	0.10 163	0.10 177	0.10 167	0.10 175	0.10 167	0.10 174	0.10 166	0.10 171	0.10 109	0.10 118	0.10 162	0.10 175	0.10 167	0.10 169

MADNet++	0.10 105	0.10 102	0.10 105	0.10 93	0.10 172	0.10 158	0.10 174	0.10 163	0.10 177	0.10 167	0.10 175	0.10 167	0.10 174	0.10 166	0.10 171	0.10 109	0.10 118	0.10 162	0.10 175	0.10 167	0.10 169

GFORCE	0.13 153	0.13 126	0.18 228	0.19 198	0.11 201	0.11 174	0.10 174	0.11 181	0.09 172	0.11 184	0.11 203	0.11 185	0.10 174	0.13 195	0.11 191	0.17 208	0.18 267	0.13 190	0.11 200	0.13 194	0.11 193

over-6	0.11 132	0.11 119	0.15 200	0.16 163	0.10 172	0.11 174	0.10 174	0.11 181	0.10 177	0.11 184	0.10 175	0.11 185	0.10 174	0.11 185	0.10 171	0.14 161	0.14 203	0.11 179	0.10 175	0.11 183	0.09 160

over v1	0.11 132	0.11 119	0.15 200	0.16 163	0.10 172	0.11 174	0.10 174	0.11 181	0.10 177	0.11 184	0.10 175	0.11 185	0.10 174	0.11 185	0.10 171	0.14 161	0.14 203	0.11 179	0.09 166	0.11 183	0.10 169

over-8	0.11 132	0.14 148	0.15 200	0.16 163	0.10 172	0.11 174	0.10 174	0.11 181	0.09 172	0.11 184	0.10 175	0.11 185	0.10 174	0.11 185	0.09 163	0.14 161	0.14 203	0.11 179	0.09 166	0.11 183	0.09 160

over-9	0.11 132	0.11 119	0.16 207	0.16 163	0.10 172	0.12 185	0.10 174	0.11 181	0.10 177	0.11 184	0.10 175	0.11 185	0.10 174	0.11 185	0.10 171	0.14 161	0.14 203	0.11 179	0.10 175	0.11 183	0.09 160

JetRed	0.11 132	0.12 124	0.11 132	0.11 114	0.11 201	0.11 174	0.14 256	0.11 181	0.11 205	0.12 192	0.11 203	0.11 185	0.11 200	0.11 185	0.11 191	0.11 128	0.16 217	0.11 179	0.11 200	0.11 183	0.11 193

JetBlue	0.11 132	0.11 119	0.12 144	0.13 135	0.14 255	0.11 174	0.11 201	0.11 181	0.11 205	0.11 184	0.11 203	0.11 185	0.11 200	0.12 193	0.12 234	0.11 128	0.11 148	0.11 179	0.11 200	0.11 183	0.11 193

aanetorigin	0.13 153	0.11 119	0.11 132	0.11 114	0.11 201	0.11 174	0.11 201	0.11 181	0.11 205	0.11 184	0.12 237	0.11 185	0.11 200	0.11 185	0.11 191	0.11 128	0.11 148	0.14 209	0.11 200	0.49 501	0.11 193

PASM	0.39 366	3.06 711	1.36 692	1.58 656	0.09 166	0.11 174	0.11 201	0.11 181	0.11 205	0.09 162	0.09 170	0.11 185	0.09 169	0.09 162	0.09 163	0.11 128	0.11 148	0.11 179	0.09 166	0.11 183	0.11 193

VeloStereo	0.16 213	0.92 428	0.16 207	0.18 190	0.08 160	0.11 174	0.12 242	0.12 190	0.09 172	0.09 162	0.28 362	0.10 167	0.08 165	0.10 166	0.12 234	0.15 176	0.17 247	0.08 152	0.12 235	0.09 163	0.08 153

flow	0.16 213	0.92 428	0.16 207	0.18 190	0.08 160	0.11 174	0.12 242	0.12 190	0.09 172	0.09 162	0.28 362	0.10 167	0.08 165	0.10 166	0.12 234	0.15 176	0.17 247	0.08 152	0.12 235	0.09 163	0.08 153

MatchAttention (ZS)	0.12 145	0.12 124	0.12 144	0.12 122	0.13 251	0.12 185	0.12 242	0.12 190	0.12 245	0.12 192	0.12 237	0.12 194	0.12 242	0.12 193	0.12 234	0.12 134	0.12 163	0.12 186	0.12 235	0.12 191	0.12 233
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
tt5	0.14 184	0.13 126	0.22 267	0.20 211	0.12 241	0.15 227	0.11 201	0.13 193	0.12 245	0.15 235	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.20 245	0.17 247	0.14 209	0.12 235	0.14 212	0.10 169

tt7	0.14 184	0.15 167	0.21 258	0.31 275	0.11 201	0.15 227	0.11 201	0.13 193	0.12 245	0.14 213	0.12 237	0.13 195	0.11 200	0.13 195	0.12 234	0.18 226	0.15 213	0.13 190	0.10 175	0.15 234	0.11 193

tt9	0.15 202	0.15 167	0.21 258	0.40 330	0.10 172	0.15 227	0.12 242	0.13 193	0.11 205	0.14 213	0.10 175	0.15 241	0.12 242	0.14 212	0.11 191	0.19 237	0.17 247	0.14 209	0.12 235	0.14 212	0.11 193

TYNG	0.14 184	0.13 126	0.21 258	0.20 211	0.12 241	0.14 203	0.12 242	0.13 193	0.10 177	0.13 195	0.12 237	0.14 212	0.12 242	0.14 212	0.10 171	0.16 188	0.16 217	0.15 242	0.12 235	0.14 212	0.11 193

FORCE_4.7	0.13 153	0.13 126	0.19 237	0.19 198	0.11 201	0.13 188	0.11 201	0.13 193	0.11 205	0.13 195	0.11 203	0.13 195	0.11 200	0.13 195	0.11 191	0.18 226	0.17 247	0.13 190	0.11 200	0.13 194	0.11 193

F4.4	0.13 153	0.13 126	0.18 228	0.19 198	0.11 201	0.13 188	0.11 201	0.13 193	0.11 205	0.13 195	0.11 203	0.13 195	0.11 200	0.13 195	0.11 191	0.17 208	0.16 217	0.13 190	0.10 175	0.13 194	0.11 193

FORCE_4.6	0.13 153	0.13 126	0.18 228	0.20 211	0.11 201	0.13 188	0.11 201	0.13 193	0.11 205	0.13 195	0.11 203	0.13 195	0.11 200	0.13 195	0.11 191	0.18 226	0.17 247	0.13 190	0.10 175	0.13 194	0.11 193

F5.5	0.13 153	0.13 126	0.18 228	0.19 198	0.11 201	0.13 188	0.11 201	0.13 193	0.11 205	0.13 195	0.11 203	0.13 195	0.12 242	0.13 195	0.11 191	0.17 208	0.16 217	0.13 190	0.11 200	0.13 194	0.11 193

F8.5	0.13 153	0.13 126	0.19 237	0.19 198	0.11 201	0.13 188	0.11 201	0.13 193	0.11 205	0.13 195	0.11 203	0.13 195	0.11 200	0.13 195	0.11 191	0.18 226	0.17 247	0.13 190	0.10 175	0.13 194	0.11 193

FORCE_9	0.13 153	0.13 126	0.20 251	0.19 198	0.11 201	0.13 188	0.11 201	0.13 193	0.11 205	0.13 195	0.11 203	0.13 195	0.11 200	0.13 195	0.11 191	0.17 208	0.18 267	0.13 190	0.11 200	0.13 194	0.11 193

FORCE_8	0.13 153	0.13 126	0.19 237	0.19 198	0.11 201	0.13 188	0.11 201	0.13 193	0.11 205	0.13 195	0.11 203	0.13 195	0.11 200	0.13 195	0.11 191	0.18 226	0.17 247	0.13 190	0.11 200	0.13 194	0.11 193

F7	0.13 153	0.13 126	0.19 237	0.20 211	0.11 201	0.13 188	0.11 201	0.13 193	0.11 205	0.13 195	0.11 203	0.13 195	0.11 200	0.13 195	0.11 191	0.17 208	0.16 217	0.13 190	0.11 200	0.13 194	0.11 193

FORCE_4.5	0.13 153	0.13 126	0.18 228	0.19 198	0.11 201	0.13 188	0.11 201	0.13 193	0.11 205	0.13 195	0.11 203	0.13 195	0.11 200	0.13 195	0.11 191	0.17 208	0.16 217	0.13 190	0.11 200	0.13 194	0.11 193

FORCE_4	0.13 153	0.13 126	0.19 237	0.19 198	0.11 201	0.13 188	0.11 201	0.13 193	0.11 205	0.13 195	0.11 203	0.13 195	0.11 200	0.13 195	0.11 191	0.17 208	0.16 217	0.13 190	0.10 175	0.13 194	0.11 193

FORCE_5	0.13 153	0.13 126	0.18 228	0.18 190	0.11 201	0.13 188	0.11 201	0.13 193	0.11 205	0.13 195	0.11 203	0.13 195	0.11 200	0.13 195	0.11 191	0.17 208	0.16 217	0.13 190	0.11 200	0.13 194	0.11 193

FORCE_6	0.13 153	0.13 126	0.18 228	0.18 190	0.11 201	0.13 188	0.11 201	0.13 193	0.11 205	0.13 195	0.11 203	0.13 195	0.11 200	0.13 195	0.11 191	0.17 208	0.16 217	0.13 190	0.10 175	0.13 194	0.10 169

DA	0.09 86	0.13 126	0.39 390	0.08 82	0.05 127	0.07 144	0.05 127	0.13 193	0.05 132	0.06 136	0.05 135	0.06 137	0.05 125	0.06 128	0.05 122	0.06 82	0.05 85	0.14 209	0.13 254	0.06 135	0.05 123

GGEV	0.09 86	0.13 126	0.39 390	0.08 82	0.05 127	0.07 144	0.05 127	0.13 193	0.05 132	0.06 136	0.05 135	0.06 137	0.05 125	0.06 128	0.05 122	0.06 82	0.05 85	0.14 209	0.13 254	0.06 135	0.05 123

test_c	0.35 327	0.07 85	1.00 594	0.96 543	0.07 156	0.07 144	0.09 168	0.14 211	0.14 257	0.09 162	0.09 170	0.09 163	0.09 169	0.13 195	0.09 163	1.71 704	1.71 736	0.16 248	0.08 161	0.13 194	0.09 160

G4	0.22 252	0.18 182	0.10 105	1.73 669	0.10 172	0.15 227	0.10 174	0.14 211	0.27 354	0.15 235	0.10 175	0.15 241	0.10 174	0.15 242	0.17 282	0.14 161	0.10 118	0.14 209	0.16 276	0.18 261	0.10 169

G3	0.21 243	0.17 177	0.10 105	1.52 652	0.10 172	0.14 203	0.10 174	0.14 211	0.27 354	0.14 213	0.10 175	0.14 212	0.10 174	0.14 212	0.16 272	0.13 150	0.10 118	0.13 190	0.15 272	0.17 254	0.10 169

G2	0.21 243	0.17 177	0.10 105	1.68 666	0.10 172	0.15 227	0.10 174	0.14 211	0.26 349	0.14 213	0.10 175	0.14 212	0.10 174	0.14 212	0.16 272	0.13 150	0.10 118	0.13 190	0.16 276	0.17 254	0.10 169

tt4	0.14 184	0.14 148	0.21 258	0.20 211	0.10 172	0.14 203	0.11 201	0.14 211	0.10 177	0.13 195	0.10 175	0.13 195	0.12 242	0.14 212	0.11 191	0.19 237	0.17 247	0.13 190	0.12 235	0.13 194	0.12 233

tt8	0.14 184	0.15 167	0.20 251	0.28 260	0.11 201	0.14 203	0.10 174	0.14 211	0.12 245	0.15 235	0.12 237	0.13 195	0.12 242	0.14 212	0.11 191	0.18 226	0.17 247	0.14 209	0.10 175	0.15 234	0.12 233

E$^{3}$Stereo	0.13 153	0.14 148	0.13 166	0.16 163	0.11 201	0.14 203	0.11 201	0.14 211	0.11 205	0.14 213	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.16 188	0.13 188	0.14 209	0.11 200	0.14 212	0.11 193

LLLLL	0.13 153	0.14 148	0.13 166	0.16 163	0.11 201	0.14 203	0.11 201	0.14 211	0.11 205	0.14 213	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.16 188	0.13 188	0.14 209	0.11 200	0.14 212	0.11 193

LLL	0.13 153	0.14 148	0.14 175	0.17 184	0.11 201	0.14 203	0.11 201	0.14 211	0.11 205	0.14 213	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.16 188	0.14 203	0.14 209	0.11 200	0.14 212	0.11 193

low	0.13 153	0.14 148	0.14 175	0.16 163	0.11 201	0.14 203	0.11 201	0.14 211	0.11 205	0.14 213	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.16 188	0.13 188	0.14 209	0.11 200	0.14 212	0.11 193

100	0.13 153	0.14 148	0.13 166	0.17 184	0.11 201	0.14 203	0.11 201	0.14 211	0.11 205	0.14 213	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.16 188	0.13 188	0.14 209	0.11 200	0.14 212	0.11 193

300	0.13 153	0.14 148	0.13 166	0.16 163	0.11 201	0.14 203	0.11 201	0.14 211	0.11 205	0.14 213	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.16 188	0.13 188	0.14 209	0.11 200	0.14 212	0.11 193

Last	0.13 153	0.14 148	0.14 175	0.16 163	0.11 201	0.14 203	0.11 201	0.14 211	0.11 205	0.14 213	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.16 188	0.13 188	0.14 209	0.11 200	0.14 212	0.11 193

DDDD	0.13 153	0.14 148	0.14 175	0.16 163	0.11 201	0.14 203	0.11 201	0.14 211	0.11 205	0.14 213	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.16 188	0.13 188	0.14 209	0.11 200	0.14 212	0.11 193

TT111	0.13 153	0.14 148	0.14 175	0.16 163	0.11 201	0.14 203	0.11 201	0.14 211	0.11 205	0.14 213	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.16 188	0.13 188	0.14 209	0.11 200	0.14 212	0.11 193

EE1	0.13 153	0.14 148	0.14 175	0.17 184	0.11 201	0.14 203	0.11 201	0.14 211	0.11 205	0.14 213	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.16 188	0.13 188	0.14 209	0.11 200	0.14 212	0.11 193

AnonStereo	0.13 153	0.14 148	0.14 175	0.16 163	0.11 201	0.14 203	0.11 201	0.14 211	0.11 205	0.14 213	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.16 188	0.13 188	0.14 209	0.11 200	0.14 212	0.11 193

S2M2_L	0.12 145	0.14 148	0.10 105	0.15 153	0.10 172	0.14 203	0.10 174	0.14 211	0.10 177	0.15 235	0.10 175	0.14 212	0.10 174	0.14 212	0.10 171	0.13 150	0.10 118	0.13 190	0.09 166	0.13 194	0.09 160
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CIPLG	0.13 153	0.21 195	0.12 144	0.16 163	0.11 201	0.15 227	0.11 201	0.14 211	0.11 205	0.15 235	0.12 237	0.15 241	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.15 176	0.12 163	0.14 209	0.11 200	0.14 212	0.11 193

IPLG	0.13 153	0.20 189	0.14 175	0.15 153	0.11 201	0.14 203	0.11 201	0.14 211	0.11 205	0.14 213	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.15 176	0.12 163	0.14 209	0.11 200	0.14 212	0.11 193

IPLGR_C	0.14 184	0.20 189	0.12 144	0.15 153	0.11 201	0.14 203	0.15 265	0.14 211	0.11 205	0.15 235	0.12 237	0.14 212	0.11 200	0.16 246	0.11 191	0.15 176	0.12 163	0.14 209	0.12 235	0.15 234	0.12 233

MIPNet	0.14 184	0.21 195	0.17 217	0.16 163	0.11 201	0.15 227	0.12 242	0.14 211	0.11 205	0.16 245	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.14 161	0.12 163	0.14 209	0.11 200	0.14 212	0.11 193

IPLGR	0.14 184	0.24 210	0.14 175	0.16 163	0.12 241	0.15 227	0.12 242	0.14 211	0.11 205	0.15 235	0.12 237	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.15 176	0.12 163	0.14 209	0.11 200	0.14 212	0.11 193

ACRE	0.13 153	0.21 195	0.14 175	0.15 153	0.11 201	0.14 203	0.11 201	0.14 211	0.11 205	0.14 213	0.12 237	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.15 176	0.12 163	0.14 209	0.11 200	0.14 212	0.11 193

LRCNet_RVC	0.13 153	0.13 126	0.09 101	0.13 135	0.10 172	0.14 203	0.10 174	0.14 211	0.10 177	0.23 287	0.10 175	0.20 268	0.10 174	0.24 295	0.11 191	0.11 128	0.09 113	0.12 186	0.14 259	0.12 191	0.09 160

GMStereo	0.14 184	0.13 126	0.14 175	0.14 141	0.14 255	0.14 203	0.14 256	0.14 211	0.14 257	0.14 213	0.14 264	0.14 212	0.14 261	0.14 212	0.14 251	0.14 161	0.14 203	0.14 209	0.14 259	0.14 212	0.14 252
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ac_64	0.22 252	0.13 126	0.19 237	0.23 232	0.10 172	0.26 309	1.02 656	0.14 211	0.10 177	0.28 317	0.14 264	0.17 254	0.19 309	0.28 325	0.09 163	0.22 255	0.16 217	0.23 296	0.17 302	0.11 183	0.12 233

CCAANet	0.17 219	0.71 378	0.14 175	0.14 141	0.14 255	0.14 203	0.14 256	0.14 211	0.14 257	0.14 213	0.14 264	0.14 212	0.14 261	0.14 212	0.22 315	0.14 161	0.14 203	0.14 209	0.14 259	0.14 212	0.14 252

DRN-Test	0.14 184	0.13 126	0.09 101	0.14 141	0.09 166	0.15 227	0.09 168	0.14 211	0.10 177	0.14 213	0.09 170	0.14 212	0.09 169	0.13 195	0.09 163	0.12 134	0.09 113	0.12 186	0.09 166	0.12 191	0.73 599

StereoDRNet	0.15 202	0.14 148	0.10 105	0.14 141	0.09 166	0.15 227	0.09 168	0.14 211	0.09 172	0.14 213	0.10 175	0.14 212	0.09 169	0.14 212	0.09 163	0.13 150	0.10 118	0.13 190	0.09 166	0.13 194	0.82 615

GOStereo-base	0.20 234	0.18 182	0.10 105	1.53 654	0.10 172	0.16 242	0.10 174	0.15 241	0.10 177	0.15 235	0.10 175	0.15 241	0.10 174	0.15 242	0.16 272	0.14 161	0.10 118	0.14 209	0.16 276	0.17 254	0.10 169

Cross2Single Stereo	0.14 184	0.15 167	0.17 217	0.18 190	0.11 201	0.15 227	0.11 201	0.15 241	0.10 177	0.16 245	0.11 203	0.16 245	0.11 200	0.16 246	0.11 191	0.18 226	0.14 203	0.15 242	0.11 200	0.15 234	0.10 169

WiStereo	0.15 202	0.14 148	0.21 258	0.26 253	0.12 241	0.15 227	0.12 242	0.15 241	0.10 177	0.13 195	0.12 237	0.14 212	0.12 242	0.15 242	0.11 191	0.19 237	0.17 247	0.14 209	0.12 235	0.15 234	0.12 233

tt3	0.15 202	0.15 167	0.21 258	0.34 293	0.12 241	0.14 203	0.11 201	0.15 241	0.12 245	0.15 235	0.12 237	0.14 212	0.11 200	0.13 195	0.12 234	0.19 237	0.18 267	0.14 209	0.12 235	0.15 234	0.11 193

tt6	0.15 202	0.14 148	0.21 258	0.26 253	0.12 241	0.15 227	0.12 242	0.15 241	0.10 177	0.13 195	0.12 237	0.14 212	0.12 242	0.15 242	0.11 191	0.19 237	0.17 247	0.14 209	0.12 235	0.15 234	0.12 233

PDISCO_ROB	0.83 561	2.80 706	3.49 798	0.14 141	0.11 201	0.17 250	0.09 168	0.15 241	0.10 177	0.15 235	0.12 237	0.16 245	0.14 261	3.30 798	0.13 246	0.14 161	2.34 778	0.16 248	0.12 235	2.62 778	0.10 169

LACA_dic	0.45 433	0.13 126	1.78 725	1.70 667	0.12 241	0.13 188	0.12 242	0.16 247	0.15 270	0.13 195	0.12 237	0.13 195	0.11 200	0.16 246	0.13 246	1.73 705	1.69 734	0.16 248	0.11 200	0.13 194	0.13 245

DF	0.39 366	1.37 560	1.02 607	1.14 567	0.12 241	0.16 242	0.12 242	0.16 247	0.12 245	0.16 245	0.12 237	0.16 245	0.12 242	0.16 246	0.12 234	1.12 611	1.00 603	0.15 242	0.12 235	0.15 234	0.12 233

xyz-stereo-finetune2	0.18 228	0.48 319	0.16 207	0.16 163	0.15 270	0.15 227	0.16 272	0.16 247	0.16 278	0.16 245	0.16 280	0.16 245	0.16 278	0.16 246	0.16 272	0.16 188	0.16 217	0.16 248	0.16 276	0.16 245	0.16 262

xyz-stereo	0.18 228	0.50 326	0.16 207	0.15 153	0.16 281	0.16 242	0.16 272	0.16 247	0.16 278	0.16 245	0.16 280	0.16 245	0.16 278	0.16 246	0.16 272	0.16 188	0.16 217	0.16 248	0.16 276	0.16 245	0.16 262

castereo++	0.54 478	3.59 723	1.15 618	1.31 638	0.14 255	0.16 242	0.14 256	0.16 247	0.14 257	0.16 245	0.14 264	0.16 245	0.13 256	0.16 246	0.14 251	1.45 686	1.16 635	0.15 242	0.14 259	0.15 234	0.13 245

GMStereo_Zeroshot	0.16 213	0.16 172	0.16 207	0.16 163	0.16 281	0.16 242	0.16 272	0.16 247	0.16 278	0.16 245	0.16 280	0.16 245	0.16 278	0.16 246	0.16 272	0.16 188	0.16 217	0.16 248	0.16 276	0.16 245	0.16 262

ICVP	0.15 202	0.53 342	0.11 132	0.16 163	0.11 201	0.16 242	0.11 201	0.16 247	0.11 205	0.16 245	0.11 203	0.16 245	0.11 200	0.16 246	0.11 191	0.16 188	0.11 148	0.16 248	0.11 200	0.16 245	0.11 193
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Weightmod_eth	0.20 234	0.24 210	0.28 303	0.47 378	0.14 255	0.24 290	0.14 256	0.17 254	0.13 254	0.22 281	0.16 280	0.22 285	0.13 256	0.20 266	0.16 272	0.24 277	0.20 276	0.19 272	0.14 259	0.16 245	0.24 315

S2M2_XL	0.14 184	0.17 177	0.12 144	0.17 184	0.11 201	0.17 250	0.11 201	0.17 254	0.11 205	0.17 253	0.11 203	0.17 254	0.11 200	0.17 255	0.11 191	0.16 188	0.11 148	0.16 248	0.11 200	0.16 245	0.11 193
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
ProNet	0.14 184	0.20 189	0.14 175	0.16 163	0.11 201	0.16 242	0.11 201	0.17 254	0.11 205	0.17 253	0.12 237	0.17 254	0.13 256	0.17 255	0.12 234	0.15 176	0.11 148	0.16 248	0.11 200	0.15 234	0.12 233

HSM	0.14 184	0.16 172	0.12 144	0.17 184	0.12 241	0.17 250	0.11 201	0.17 254	0.11 205	0.17 253	0.12 237	0.17 254	0.12 242	0.17 255	0.12 234	0.16 188	0.11 148	0.16 248	0.11 200	0.16 245	0.12 233

ITSA-stereo	0.15 202	0.17 177	0.13 166	0.20 211	0.13 251	0.19 257	0.13 254	0.18 258	0.13 254	0.19 259	0.13 258	0.18 258	0.14 261	0.18 258	0.14 251	0.16 188	0.11 148	0.15 242	0.14 259	0.18 261	0.11 193

ELAS	0.13 153	0.16 172	0.11 132	0.15 153	0.09 166	0.18 254	0.11 201	0.18 258	0.11 205	0.17 253	0.11 203	0.18 258	0.11 200	0.18 258	0.11 191	0.14 161	0.08 103	0.14 209	0.08 161	0.14 212	0.09 160
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CR-Stereo	0.51 471	0.14 148	1.94 758	1.87 671	0.14 255	0.13 188	0.14 256	0.19 260	0.18 295	0.13 195	0.13 258	0.18 258	0.17 290	0.14 212	0.15 263	1.89 715	1.93 761	0.19 272	0.14 259	0.20 269	0.15 259

SCION-MonSter	0.21 243	0.76 389	0.22 267	0.25 245	0.15 270	0.19 257	0.15 265	0.19 260	0.15 270	0.19 259	0.15 274	0.19 263	0.15 274	0.19 261	0.14 251	0.22 255	0.21 280	0.16 248	0.14 259	0.16 245	0.15 259

IGEV-FE	0.35 327	0.37 250	0.17 217	0.19 198	0.17 287	0.20 263	0.17 282	0.19 260	0.17 288	0.19 259	0.17 288	0.19 263	0.17 290	0.37 370	0.36 467	0.19 237	0.17 247	0.19 272	0.17 302	0.38 386	2.84 795

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 561	5.18 766	1.98 763	2.19 687	0.17 287	0.19 257	0.18 291	0.19 260	0.16 278	0.20 266	0.19 308	0.22 285	0.22 325	0.20 266	0.15 263	2.28 752	2.13 773	0.24 306	0.17 302	0.18 261	0.16 262

HCRNet	1.22 671	7.11 795	3.00 781	3.55 754	0.33 457	0.29 319	0.14 256	0.19 260	0.15 270	0.33 346	0.29 377	0.25 306	0.14 261	0.22 284	0.33 445	3.64 786	3.00 785	0.76 593	0.32 460	0.18 261	0.13 245

DeepPruner_ROB	0.16 213	0.18 182	0.13 166	0.19 198	0.13 251	0.19 257	0.13 254	0.19 260	0.13 254	0.19 259	0.13 258	0.19 263	0.13 256	0.19 261	0.13 246	0.18 226	0.13 188	0.18 269	0.13 254	0.18 261	0.13 245

ELAS_RVC	0.14 184	0.16 172	0.10 105	0.15 153	0.10 172	0.18 254	0.11 201	0.19 260	0.11 205	0.19 259	0.12 237	0.18 258	0.11 200	0.19 261	0.12 234	0.14 161	0.08 103	0.14 209	0.09 166	0.15 234	0.09 160
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.15 202	0.17 177	0.11 132	0.18 190	0.11 201	0.19 257	0.11 201	0.19 260	0.12 245	0.19 259	0.12 237	0.20 268	0.12 242	0.19 261	0.12 234	0.16 188	0.11 148	0.17 259	0.10 175	0.17 254	0.10 169
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SCION-MonSter(vits)	0.25 267	0.79 395	0.31 331	0.42 355	0.28 356	0.40 379	0.28 354	0.20 268	0.15 270	0.40 380	0.15 274	0.19 263	0.15 274	0.20 266	0.15 263	0.23 267	0.21 280	0.17 259	0.14 259	0.16 245	0.14 252

RAFT-FEzeroshot	0.34 315	0.26 220	0.17 217	0.21 225	0.17 287	0.20 263	0.16 272	0.20 268	0.16 278	0.20 266	0.17 288	0.21 275	0.16 278	0.27 320	0.24 327	0.19 237	0.16 217	0.19 272	0.16 276	0.26 303	3.08 804

RAFT-FE	0.34 315	0.26 220	0.17 217	0.21 225	0.17 287	0.20 263	0.16 272	0.20 268	0.16 278	0.20 266	0.17 288	0.21 275	0.16 278	0.27 320	0.24 327	0.19 237	0.16 217	0.19 272	0.16 276	0.26 303	3.08 804

castereo	0.61 496	3.79 731	1.35 684	1.52 652	0.15 270	0.17 250	0.16 272	0.20 268	0.21 314	0.18 257	0.16 280	0.21 275	0.12 242	0.26 316	0.17 282	1.43 685	1.38 707	0.17 259	0.16 276	0.18 261	0.16 262

DDVS	0.30 288	3.10 712	0.14 175	0.19 198	0.14 255	0.19 257	0.14 256	0.20 268	0.14 257	0.19 259	0.13 258	0.16 245	0.13 256	0.19 261	0.13 246	0.17 208	0.13 188	0.17 259	0.13 254	0.17 254	0.13 245

gwcnet-sp	0.82 558	1.72 583	1.48 705	0.39 317	0.15 270	0.31 333	0.21 306	0.20 268	0.25 335	1.61 716	0.23 330	0.28 322	0.26 349	0.20 266	0.15 263	0.24 277	1.33 698	0.32 346	0.16 276	6.75 827	0.23 304

scenet	0.82 558	1.72 583	1.48 705	0.39 317	0.15 270	0.31 333	0.21 306	0.20 268	0.25 335	1.61 716	0.23 330	0.28 322	0.26 349	0.20 266	0.15 263	0.24 277	1.33 698	0.32 346	0.16 276	6.75 827	0.23 304

ssnet	0.82 558	1.72 583	1.48 705	0.39 317	0.15 270	0.31 333	0.21 306	0.20 268	0.25 335	1.61 716	0.23 330	0.28 322	0.26 349	0.20 266	0.15 263	0.24 277	1.33 698	0.32 346	0.16 276	6.75 827	0.23 304

DAS	0.20 234	0.20 189	0.20 251	0.20 211	0.20 313	0.20 263	0.20 301	0.20 268	0.20 310	0.20 266	0.20 317	0.20 268	0.20 317	0.20 266	0.20 308	0.20 245	0.20 276	0.20 278	0.20 312	0.20 269	0.20 295

GEAR-Net	0.22 252	0.46 308	0.27 294	0.29 262	0.17 287	0.21 273	0.17 282	0.21 277	0.17 288	0.21 277	0.17 288	0.21 275	0.17 290	0.21 278	0.17 282	0.28 296	0.26 304	0.20 278	0.16 276	0.20 269	0.16 262

depth_test_26	0.20 234	0.34 239	0.25 283	0.34 293	0.14 255	0.21 273	0.14 256	0.21 277	0.14 257	0.21 277	0.14 264	0.21 275	0.14 261	0.21 278	0.14 251	0.26 286	0.26 304	0.22 287	0.15 272	0.22 280	0.14 252

IGEV_Zeroshot_test	0.20 234	0.19 185	0.40 423	0.30 265	0.17 287	0.22 278	0.17 282	0.21 277	0.17 288	0.20 266	0.17 288	0.21 275	0.18 302	0.21 278	0.17 282	0.20 245	0.16 217	0.20 278	0.16 276	0.20 269	0.17 280

ACVNet	0.20 234	0.19 185	0.14 175	0.20 211	0.14 255	0.20 263	0.96 643	0.21 277	0.14 257	0.20 266	0.13 258	0.21 275	0.14 261	0.20 266	0.14 251	0.17 208	0.12 163	0.17 259	0.12 235	0.17 254	0.12 233

acv_ft	0.20 234	0.19 185	0.14 175	0.20 211	0.14 255	0.20 263	0.96 643	0.21 277	0.14 257	0.20 266	0.13 258	0.21 275	0.14 261	0.20 266	0.14 251	0.17 208	0.12 163	0.17 259	0.12 235	0.17 254	0.12 233

LALA_ROB	0.15 202	0.19 185	0.12 144	0.18 190	0.11 201	0.20 263	0.12 242	0.21 277	0.12 245	0.20 266	0.12 237	0.20 268	0.12 242	0.21 278	0.13 246	0.17 208	0.10 118	0.18 269	0.11 200	0.18 261	0.11 193

DepthFocus	0.18 228	0.22 199	0.15 200	0.22 227	0.15 270	0.22 278	0.15 265	0.22 283	0.15 270	0.22 281	0.15 274	0.22 285	0.16 278	0.22 284	0.15 263	0.20 245	0.15 213	0.20 278	0.14 259	0.20 269	0.14 252

RSGM-EC	0.24 264	0.24 210	0.15 200	0.22 227	0.15 270	0.22 278	0.15 265	0.22 283	0.15 270	0.24 294	0.15 274	0.22 285	0.15 274	0.22 284	1.19 673	0.20 245	0.17 247	0.24 306	0.14 259	0.20 269	0.14 252

acva	0.24 264	0.24 210	0.15 200	0.22 227	0.15 270	0.22 278	0.15 265	0.22 283	0.15 270	0.24 294	0.15 274	0.22 285	0.15 274	0.22 284	1.19 673	0.20 245	0.17 247	0.24 306	0.14 259	0.20 269	0.14 252

xyz-stereo-finetune	0.28 282	0.49 321	0.16 207	0.16 163	0.16 281	0.16 242	0.16 272	0.22 283	0.30 388	0.32 341	0.31 437	0.32 346	0.31 439	0.32 344	0.32 433	0.32 318	0.33 374	0.31 343	0.32 460	0.31 329	0.32 433

WAO-6	0.22 252	0.23 202	0.22 267	0.23 232	0.22 326	0.22 278	0.22 311	0.22 283	0.22 318	0.22 281	0.22 325	0.22 285	0.22 325	0.22 284	0.22 315	0.22 255	0.22 287	0.22 287	0.22 320	0.22 280	0.22 302

IMH-64-1	0.22 252	0.23 202	0.23 273	0.22 227	0.22 326	0.22 278	0.22 311	0.22 283	0.22 318	0.22 281	0.22 325	0.22 285	0.22 325	0.22 284	0.22 315	0.22 255	0.22 287	0.23 296	0.22 320	0.22 280	0.23 304

IMH-64	0.22 252	0.23 202	0.23 273	0.22 227	0.22 326	0.22 278	0.22 311	0.22 283	0.22 318	0.22 281	0.22 325	0.22 285	0.22 325	0.22 284	0.22 315	0.22 255	0.22 287	0.23 296	0.22 320	0.22 280	0.23 304

MSKI-zero shot	0.24 264	0.21 195	0.49 477	0.65 476	0.18 299	0.22 278	0.17 282	0.23 290	0.18 295	0.21 277	0.17 288	0.23 293	0.28 365	0.23 291	0.18 296	0.21 253	0.16 217	0.21 282	0.16 276	0.21 278	0.16 262

MIM_Stereo	0.25 267	0.23 202	0.66 533	0.80 513	0.17 287	0.22 278	0.17 282	0.23 290	0.18 295	0.26 311	0.17 288	0.21 275	0.17 290	0.25 304	0.17 282	0.23 267	0.16 217	0.21 282	0.17 302	0.22 280	0.17 280

dd	0.23 260	0.98 439	0.16 207	0.23 232	0.15 270	0.23 287	0.15 265	0.23 290	0.15 270	0.23 287	0.15 274	0.24 299	0.17 290	0.23 291	0.15 263	0.22 255	0.15 213	0.21 282	0.15 272	0.22 280	0.16 262

LACA2	0.21 243	0.24 210	0.26 290	0.31 275	0.16 281	0.24 290	0.16 272	0.24 293	0.16 278	0.24 294	0.16 280	0.24 299	0.16 278	0.24 295	0.16 272	0.27 290	0.23 294	0.24 306	0.16 276	0.23 292	0.16 262

LACA1	0.21 243	0.24 210	0.26 290	0.31 275	0.16 281	0.24 290	0.16 272	0.24 293	0.16 278	0.24 294	0.16 280	0.24 299	0.16 278	0.24 295	0.16 272	0.27 290	0.22 287	0.23 296	0.16 276	0.23 292	0.16 262

tg	0.21 243	0.25 217	0.21 258	0.26 253	0.17 287	0.24 290	0.17 282	0.24 293	0.17 288	0.24 294	0.17 288	0.24 299	0.17 290	0.24 295	0.17 282	0.24 277	0.17 247	0.23 296	0.16 276	0.23 292	0.16 262

ACV-stereo	0.30 288	2.08 644	0.25 283	0.25 245	0.18 299	0.24 290	0.17 282	0.24 293	0.18 295	0.24 294	0.17 288	0.25 306	0.17 290	0.24 295	0.17 282	0.22 255	0.16 217	0.22 287	0.16 276	0.22 280	0.16 262

Pointernet	0.21 243	0.22 199	0.19 237	0.24 238	0.19 305	0.24 290	0.19 297	0.24 293	0.19 303	0.24 294	0.19 308	0.24 299	0.19 309	0.24 295	0.19 300	0.22 255	0.17 247	0.22 287	0.17 302	0.22 280	0.17 280

dad	0.23 260	1.03 467	0.16 207	0.23 232	0.15 270	0.24 290	0.15 265	0.24 293	0.16 278	0.23 287	0.16 280	0.24 299	0.16 278	0.23 291	0.15 263	0.22 255	0.16 217	0.22 287	0.16 276	0.22 280	0.16 262

iResNetv2_ROB	0.20 234	0.23 202	0.18 228	0.24 238	0.20 313	0.24 290	0.18 291	0.24 293	0.18 295	0.24 294	0.18 305	0.23 293	0.19 309	0.24 295	0.18 296	0.21 253	0.16 217	0.21 282	0.16 276	0.22 280	0.16 262

iResNet	0.20 234	0.23 202	0.18 228	0.24 238	0.18 299	0.24 290	0.20 301	0.24 293	0.18 295	0.23 287	0.17 288	0.23 293	0.18 302	0.23 291	0.18 296	0.22 255	0.16 217	0.21 282	0.16 276	0.21 278	0.16 262

LACA3	0.23 260	0.25 217	0.27 294	0.54 447	0.17 287	0.25 300	0.17 282	0.25 301	0.17 288	0.25 302	0.17 288	0.25 306	0.17 290	0.25 304	0.17 282	0.28 296	0.23 294	0.24 306	0.17 302	0.24 297	0.17 280

VIP-Stereo	0.70 520	2.97 709	2.43 775	2.49 715	0.16 281	0.25 300	0.16 272	0.25 301	0.16 278	0.25 302	0.18 305	0.25 306	0.16 278	0.26 316	0.16 272	1.86 709	1.26 689	0.23 296	0.15 272	0.23 292	0.15 259

UNDER WATER-64	0.25 267	0.26 220	0.25 283	0.26 253	0.25 340	0.25 300	0.25 332	0.25 301	0.25 335	0.25 302	0.25 344	0.25 306	0.25 339	0.26 316	0.25 335	0.25 284	0.25 300	0.25 311	0.25 341	0.25 300	0.25 317

LoS_RVC	0.30 288	1.14 483	0.25 283	0.25 245	0.25 340	0.26 309	0.25 332	0.25 301	0.25 335	0.25 302	0.25 344	0.26 318	0.26 349	0.26 316	0.25 335	0.26 286	0.26 304	0.25 311	0.25 341	0.26 303	0.26 323

CAS	0.30 288	1.17 489	0.25 283	0.25 245	0.25 340	0.26 309	0.25 332	0.25 301	0.26 349	0.25 302	0.25 344	0.25 306	0.25 339	0.25 304	0.25 335	0.26 286	0.26 304	0.26 316	0.25 341	0.26 303	0.25 317

AANet_RVC	1.26 674	0.31 235	4.99 810	5.93 801	0.20 313	0.25 300	0.20 301	0.25 301	0.20 310	0.23 287	0.19 308	0.25 306	0.20 317	0.25 304	0.20 308	5.66 818	4.76 812	0.26 316	0.30 441	0.24 297	0.27 363

SMOE	0.23 260	0.25 217	0.30 313	0.33 286	0.18 299	0.26 309	0.18 291	0.26 307	0.18 295	0.26 311	0.18 305	0.25 306	0.18 302	0.25 304	0.18 296	0.31 315	0.27 317	0.23 296	0.17 302	0.23 292	0.17 280

Select-FE	0.41 380	0.44 295	0.23 273	0.26 253	0.22 326	0.26 309	0.22 311	0.26 307	0.23 325	0.26 311	0.23 330	0.26 318	0.23 331	0.45 477	0.42 514	0.25 284	0.22 287	0.25 311	0.22 320	0.45 475	2.90 796

LoS	0.25 267	0.27 223	0.25 283	0.25 245	0.25 340	0.25 300	0.25 332	0.26 307	0.25 335	0.25 302	0.25 344	0.25 306	0.25 339	0.25 304	0.25 335	0.26 286	0.25 300	0.25 311	0.26 347	0.26 303	0.25 317
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GEStereo_RVC	0.86 573	4.45 748	0.20 251	0.27 258	0.20 313	0.27 314	0.20 301	0.26 307	0.18 295	5.03 828	0.20 317	0.27 321	0.19 309	0.27 320	0.21 311	0.20 245	0.19 274	0.19 272	4.02 832	0.20 269	0.18 286

small-0shot	0.35 327	1.92 638	0.27 294	0.27 258	0.27 348	0.27 314	0.27 343	0.27 311	0.27 354	0.27 316	0.27 354	0.26 318	0.27 356	0.27 320	0.26 340	0.27 290	0.26 304	0.26 316	0.26 347	0.26 303	0.27 363

DLNR-FE	0.28 282	0.89 417	0.30 313	0.34 293	0.19 305	0.28 316	0.19 297	0.28 312	0.20 310	0.28 317	0.20 317	0.28 322	0.20 317	0.28 325	0.20 308	0.33 324	0.28 325	0.25 311	0.19 310	0.24 297	0.19 293

PAM	0.39 366	1.88 628	0.34 359	0.37 304	0.41 514	0.45 475	0.22 311	0.28 312	0.23 325	0.28 317	0.24 338	0.29 328	0.23 331	0.29 329	0.23 323	0.38 359	0.32 361	0.38 401	0.37 500	0.32 332	0.22 302

TorneroNet-64	0.45 433	0.27 223	0.30 313	0.58 459	0.27 348	0.70 562	0.30 378	0.28 312	0.73 617	0.73 574	0.28 362	0.71 573	0.66 584	0.75 577	0.27 342	0.27 290	0.29 340	0.37 393	0.75 624	0.28 315	0.30 416

SQANet	0.28 282	0.28 226	0.28 303	0.28 260	0.28 356	0.28 316	0.28 354	0.28 312	0.28 362	0.28 317	0.28 362	0.28 322	0.28 365	0.28 325	0.28 351	0.28 296	0.28 325	0.28 329	0.28 407	0.28 315	0.28 392

CFNet	1.37 681	5.27 775	0.19 237	5.49 798	0.19 305	0.28 316	0.19 297	0.28 312	0.19 303	0.28 317	0.19 308	0.28 322	4.35 825	0.28 325	0.19 300	0.23 267	0.17 247	0.23 296	4.21 834	4.81 811	0.17 280

ww2	0.30 288	1.56 571	0.19 237	0.30 265	0.19 305	0.29 319	0.22 311	0.29 317	0.19 303	0.29 322	0.19 308	0.29 328	0.19 309	0.29 329	0.19 300	0.27 290	0.18 267	0.27 321	0.21 316	0.27 309	0.18 286

MGW-Stereo-1	0.34 315	0.52 336	0.19 237	0.30 265	0.19 305	0.29 319	0.38 487	0.29 317	0.19 303	0.30 325	0.19 308	0.29 328	0.37 481	0.57 543	0.19 300	0.49 461	0.33 374	0.49 528	0.33 472	0.49 501	0.33 442

Weightmod	0.27 278	0.29 228	0.33 345	0.38 307	0.20 313	0.30 325	0.21 306	0.29 317	0.21 314	0.29 322	0.22 325	0.30 335	0.20 317	0.30 333	0.21 311	0.37 345	0.31 355	0.27 321	0.20 312	0.28 315	0.21 298

ssnet_v2	0.68 514	1.96 640	1.25 680	0.29 262	0.20 313	0.30 325	0.20 301	0.29 317	0.22 318	1.50 712	0.20 317	0.31 342	0.20 317	0.27 320	0.22 315	0.24 277	1.49 714	0.26 316	0.18 309	3.90 788	0.19 293

RAFT + AFF	0.31 297	0.45 304	0.34 359	0.39 317	0.28 356	0.38 370	0.33 448	0.29 317	0.31 435	0.30 325	0.30 392	0.29 328	0.27 356	0.29 329	0.30 379	0.28 296	0.29 340	0.29 334	0.29 422	0.27 309	0.32 433

ww3	0.31 297	1.61 575	0.19 237	0.30 265	0.19 305	0.29 319	0.29 369	0.30 322	0.19 303	0.30 325	0.19 308	0.30 335	0.19 309	0.30 333	0.19 300	0.28 296	0.18 267	0.27 321	0.23 328	0.27 309	0.18 286

MGE	0.32 308	1.81 606	0.19 237	0.29 262	0.19 305	0.29 319	0.23 322	0.30 322	0.19 303	0.30 325	0.19 308	0.30 335	0.19 309	0.30 333	0.19 300	0.28 296	0.18 267	0.27 321	0.23 328	0.27 309	0.18 286

MGW-Stereo	0.31 297	1.60 574	0.19 237	0.30 265	0.19 305	0.30 325	0.24 329	0.30 322	0.19 303	0.30 325	0.19 308	0.29 328	0.19 309	0.30 333	0.19 300	0.28 296	0.18 267	0.27 321	0.23 328	0.27 309	0.18 286

SME	0.27 278	0.29 228	0.31 331	0.38 307	0.20 313	0.29 319	0.18 291	0.30 322	0.20 310	0.32 341	0.21 322	0.32 346	0.20 317	0.32 344	0.21 311	0.35 337	0.32 361	0.27 321	0.19 310	0.29 319	0.20 295

DStereoO	0.31 297	0.31 235	0.31 331	0.30 265	0.40 504	0.31 333	0.30 378	0.30 322	0.34 468	0.29 322	0.31 437	0.29 328	0.30 387	0.31 341	0.31 421	0.31 315	0.29 340	0.31 343	0.30 441	0.31 329	0.31 426

MultiAttention	0.30 288	0.30 232	0.30 313	0.30 265	0.30 381	0.30 325	0.30 378	0.30 322	0.30 388	0.30 325	0.30 392	0.30 335	0.30 387	0.30 333	0.30 379	0.30 309	0.30 350	0.30 336	0.30 441	0.30 323	0.30 416

MSAF-DinoV2	0.30 288	0.30 232	0.30 313	0.30 265	0.30 381	0.30 325	0.30 378	0.30 322	0.30 388	0.30 325	0.30 392	0.30 335	0.30 387	0.30 333	0.30 379	0.30 309	0.30 350	0.30 336	0.30 441	0.30 323	0.30 416

DLNR_Zeroshot_test	0.31 297	0.28 226	0.47 462	0.79 509	0.24 337	0.30 325	0.26 339	0.30 322	0.24 330	0.32 341	0.23 330	0.31 342	0.24 335	0.30 333	0.23 323	0.29 308	0.26 304	0.29 334	0.24 338	0.33 339	0.23 304

DANet	0.30 288	0.30 232	0.30 313	0.30 265	0.30 381	0.30 325	0.30 378	0.30 322	0.30 388	0.30 325	0.30 392	0.30 335	0.30 387	0.30 333	0.30 379	0.30 309	0.30 350	0.30 336	0.30 441	0.30 323	0.30 416
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GeoAtt-L-single (ZS)	0.27 278	0.29 228	0.27 294	0.33 286	0.21 323	0.33 345	0.22 311	0.31 331	0.23 325	0.30 325	0.21 322	0.32 346	0.24 335	0.29 329	0.22 315	0.33 324	0.23 294	0.30 336	0.22 320	0.30 323	0.21 298

DStereoSA	0.32 308	0.52 336	0.34 359	0.31 275	0.31 430	0.30 325	0.30 378	0.31 331	0.30 388	0.31 335	0.31 437	0.31 342	0.30 387	0.31 341	0.31 421	0.30 309	0.32 361	0.31 343	0.31 452	0.31 329	0.31 426

DEFOM-Stereo	0.68 514	3.11 713	1.40 698	1.63 664	0.25 340	0.31 333	0.25 332	0.31 331	0.28 362	0.31 335	0.29 377	0.29 328	0.27 356	0.31 341	0.28 351	1.59 699	1.47 713	0.30 336	0.29 422	0.30 323	0.28 392

DStereoFS	0.32 308	0.33 238	0.32 340	0.33 286	0.30 381	0.32 342	0.32 437	0.32 334	0.31 435	0.30 325	0.31 437	0.31 342	0.30 387	0.32 344	0.32 433	0.32 318	0.31 355	0.30 336	0.47 554	0.32 332	0.34 451

WCG-NET（raft）	0.32 308	1.24 547	0.24 280	0.32 282	0.24 337	0.32 342	0.23 322	0.32 334	0.24 330	0.32 341	0.24 338	0.32 346	0.24 335	0.32 344	0.24 327	0.30 309	0.23 294	0.30 336	0.23 328	0.30 323	0.23 304

tt1	0.31 297	0.93 432	0.24 280	0.33 286	0.23 332	0.31 333	0.24 329	0.32 334	0.24 330	0.32 341	0.23 330	0.32 346	0.25 339	0.32 344	0.24 327	0.27 290	0.26 304	0.27 321	0.26 347	0.27 309	0.27 363

iResNet_ROB	0.28 282	0.32 237	0.24 280	0.32 282	0.25 340	0.32 342	0.24 329	0.32 334	0.24 330	0.33 346	0.24 338	0.35 358	0.24 335	0.33 352	0.24 327	0.31 315	0.24 299	0.32 346	0.24 338	0.32 332	0.24 315

xxxxx1	0.31 297	0.91 423	0.23 273	0.31 275	0.23 332	0.31 333	0.23 322	0.33 338	0.25 335	0.31 335	0.24 338	0.33 351	0.25 339	0.32 344	0.24 327	0.28 296	0.28 325	0.28 329	0.28 407	0.29 319	0.27 363

tt_ll	0.31 297	0.91 423	0.23 273	0.31 275	0.23 332	0.31 333	0.23 322	0.33 338	0.25 335	0.31 335	0.24 338	0.33 351	0.25 339	0.32 344	0.24 327	0.28 296	0.28 325	0.28 329	0.28 407	0.29 319	0.27 363

ff	0.31 297	0.91 423	0.23 273	0.31 275	0.23 332	0.31 333	0.23 322	0.33 338	0.25 335	0.31 335	0.24 338	0.33 351	0.25 339	0.32 344	0.24 327	0.28 296	0.28 325	0.28 329	0.28 407	0.29 319	0.27 363

FE-Mocha	0.35 327	0.71 378	0.40 423	0.47 378	0.27 348	0.34 346	0.27 343	0.34 341	0.26 349	0.34 349	0.26 349	0.34 356	0.27 356	0.34 353	0.27 342	0.44 404	0.41 452	0.33 353	0.29 422	0.32 332	0.29 401

H2IRNET	0.34 315	0.34 239	0.34 359	0.34 293	0.34 469	0.34 346	0.34 463	0.34 341	0.34 468	0.34 349	0.34 465	0.34 356	0.34 466	0.34 353	0.34 460	0.34 329	0.34 405	0.34 363	0.34 478	0.34 344	0.34 451

DN-CSS_ROB	0.31 297	0.35 241	0.28 303	0.35 297	0.28 356	0.34 346	0.27 343	0.34 341	0.25 335	0.35 353	0.27 354	0.36 363	0.26 349	0.34 353	0.28 351	0.35 337	0.28 325	0.34 363	0.28 407	0.34 344	0.27 363

CES	0.39 366	0.47 313	0.36 371	0.36 301	0.37 484	0.45 475	0.35 468	0.35 344	0.40 506	0.36 357	0.44 527	0.47 491	0.36 476	0.44 457	0.36 467	0.37 345	0.39 438	0.44 495	0.35 491	0.37 373	0.36 465

FENet	0.54 478	1.52 568	1.19 624	1.41 648	0.23 332	0.35 350	0.23 322	0.35 344	0.23 325	0.34 349	0.23 330	0.35 358	0.23 331	0.35 356	0.23 323	1.40 683	1.07 617	0.32 346	0.23 328	0.33 339	0.23 304

MLCV	0.31 297	0.35 241	0.27 294	0.35 297	0.28 356	0.35 350	0.27 343	0.35 344	0.28 362	0.36 357	0.27 354	0.35 358	0.27 356	0.35 356	0.27 342	0.34 329	0.27 317	0.34 363	0.27 386	0.34 344	0.27 363

ETE_ROB	0.35 327	0.35 241	0.35 369	0.35 297	0.35 473	0.35 350	0.35 468	0.35 344	0.35 473	0.35 353	0.35 474	0.35 358	0.35 472	0.35 356	0.35 464	0.35 337	0.35 412	0.35 379	0.35 491	0.35 357	0.35 462

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 352	0.35 241	0.56 502	0.63 470	0.29 369	0.36 354	0.29 369	0.36 348	0.29 372	0.39 373	0.29 377	0.36 363	0.29 377	0.36 362	0.29 369	0.62 511	0.57 524	0.35 379	0.29 422	0.36 368	0.29 401

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.38 352	0.35 241	0.56 502	0.63 470	0.28 356	0.36 354	0.28 354	0.36 348	0.28 362	0.36 357	0.28 362	0.36 363	0.28 365	0.36 362	0.28 351	0.62 511	0.57 524	0.35 379	0.28 407	0.35 357	0.28 392

EKT-Stereo	0.37 346	0.40 265	0.44 446	1.07 559	0.29 369	0.34 346	0.31 426	0.36 348	0.29 372	0.38 366	0.31 437	0.37 374	0.30 387	0.36 362	0.29 369	0.34 329	0.28 325	0.39 445	0.30 441	0.37 373	0.30 416

CASnet	0.35 327	0.51 334	0.44 446	0.32 282	0.31 430	0.24 290	0.34 463	0.36 348	0.25 335	0.31 335	0.37 485	0.30 335	0.33 459	0.25 304	0.45 523	0.37 345	0.37 423	0.33 353	0.35 491	0.34 344	0.37 471
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.32 308	0.36 247	0.27 294	0.36 301	0.27 348	0.36 354	0.27 343	0.36 348	0.27 354	0.36 357	0.27 354	0.36 363	0.27 356	0.36 362	0.28 351	0.36 342	0.28 325	0.36 389	0.28 407	0.36 368	0.28 392

IGEV-Stereo	0.35 327	0.44 295	0.45 448	0.49 391	0.30 381	0.37 363	0.30 378	0.36 348	0.30 388	0.36 357	0.29 377	0.36 363	0.29 377	0.36 362	0.30 379	0.46 446	0.39 438	0.32 346	0.24 338	0.32 332	0.25 317
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
HGLStereo	0.28 282	0.29 228	0.22 267	0.36 301	0.22 326	0.36 354	0.21 306	0.36 348	0.21 314	0.42 411	0.21 322	0.36 363	0.22 325	0.36 362	0.21 311	0.34 329	0.21 280	0.34 363	0.21 316	0.34 344	0.21 298

DMCA	0.36 336	0.38 254	0.37 376	0.35 297	0.35 473	0.36 354	0.36 474	0.36 348	0.35 473	0.35 353	0.37 485	0.36 363	0.36 476	0.35 356	0.36 467	0.36 342	0.36 418	0.35 379	0.36 497	0.36 368	0.36 465

GeoVLM	0.36 336	0.38 254	0.27 294	0.46 371	0.28 356	0.35 350	0.28 354	0.37 356	0.27 354	0.35 353	0.28 362	0.36 363	0.38 487	0.35 356	0.28 351	1.08 602	0.26 304	0.33 353	0.27 386	0.34 344	0.33 442

Monster-pub-eth3d	0.45 433	0.57 355	0.60 512	0.39 317	0.28 356	0.37 363	0.28 354	0.37 356	0.30 388	0.39 373	0.29 377	0.39 382	0.30 387	0.92 608	0.27 342	1.42 684	0.28 325	0.34 363	0.28 407	0.37 373	0.53 545

Monster-pub-mixall	0.44 410	0.56 352	0.60 512	0.38 307	0.27 348	0.37 363	0.27 343	0.37 356	0.29 372	0.38 366	0.27 354	0.38 377	0.29 377	0.85 596	0.27 342	1.46 687	0.26 304	0.34 363	0.26 347	0.36 368	0.53 545

Replicate-Monster	0.45 433	0.57 355	0.60 512	0.40 330	0.29 369	0.37 363	0.27 343	0.37 356	0.30 388	0.40 380	0.31 437	0.40 392	0.30 387	0.99 616	0.27 342	1.36 680	0.31 355	0.34 363	0.30 441	0.36 368	0.54 548

model_zeroshot	0.27 278	0.20 189	0.27 294	0.33 286	0.21 323	0.37 363	0.22 311	0.37 356	0.24 330	0.26 311	0.27 354	0.33 351	0.21 324	0.25 304	0.27 342	0.32 318	0.20 276	0.34 363	0.23 328	0.25 300	0.26 323

RSM	0.36 336	0.36 247	0.43 444	0.37 304	0.42 524	0.49 501	0.42 520	0.37 356	0.28 362	0.36 357	0.29 377	0.36 363	0.30 387	0.37 370	0.28 351	0.34 329	0.31 355	0.34 363	0.35 491	0.40 449	0.29 401

MyStereo04	0.56 484	3.72 729	0.59 508	0.49 391	0.41 514	0.36 354	0.32 437	0.37 356	0.31 435	0.34 349	0.46 536	0.35 358	0.32 447	0.35 356	0.33 445	0.49 461	0.45 476	0.34 363	0.32 460	0.35 357	0.43 506

Venus	0.38 352	0.38 254	0.38 378	0.38 307	0.38 492	0.37 363	0.38 487	0.37 356	0.37 485	0.41 397	0.37 485	0.39 382	0.37 481	0.38 374	0.38 481	0.37 345	0.38 431	0.38 401	0.37 500	0.37 373	0.38 478

XPNet_ROB	0.37 346	0.37 250	0.37 376	0.37 304	0.37 484	0.37 363	0.37 480	0.37 356	0.37 485	0.37 364	0.37 485	0.37 374	0.37 481	0.37 370	0.37 477	0.37 345	0.37 423	0.37 393	0.37 500	0.37 373	0.37 471

PStereo	0.32 308	0.36 247	0.28 303	0.38 307	0.29 369	0.36 354	0.27 343	0.38 365	0.27 354	0.38 366	0.28 362	0.36 363	0.27 356	0.36 362	0.28 351	0.32 318	0.27 317	0.33 353	0.27 386	0.33 339	0.27 363

WAO-8	0.38 352	0.38 254	0.38 378	0.38 307	0.38 492	0.38 370	0.38 487	0.38 365	0.38 490	0.38 366	0.38 490	0.38 377	0.38 487	0.38 374	0.38 481	0.38 359	0.38 431	0.38 401	0.37 500	0.38 386	0.38 478

WAO-7	0.38 352	0.38 254	0.38 378	0.38 307	0.38 492	0.38 370	0.38 487	0.38 365	0.38 490	0.38 366	0.38 490	0.38 377	0.38 487	0.38 374	0.38 481	0.38 359	0.38 431	0.38 401	0.38 514	0.38 386	0.38 478

HanzoNet	0.39 366	0.38 254	0.40 423	0.39 317	0.41 514	0.38 370	0.38 487	0.38 365	0.38 490	0.39 373	0.39 500	0.38 377	0.38 487	0.39 382	0.40 498	0.38 359	0.38 431	0.40 458	0.38 514	0.38 386	0.40 487

IMH	0.38 352	0.38 254	0.38 378	0.38 307	0.38 492	0.38 370	0.38 487	0.38 365	0.38 490	0.42 411	0.38 490	0.40 392	0.38 487	0.38 374	0.38 481	0.38 359	0.38 431	0.39 445	0.38 514	0.38 386	0.38 478

NBS	0.39 366	0.68 372	0.36 371	0.38 307	0.36 479	0.38 370	0.39 503	0.39 370	0.39 503	0.37 364	0.35 474	0.37 374	0.38 487	0.37 370	0.38 481	0.39 372	0.36 418	0.36 389	0.39 518	0.38 386	0.38 478

Anonymus	0.47 450	0.73 381	0.46 454	0.43 362	0.54 568	0.53 528	0.27 343	0.39 370	0.35 473	0.33 346	0.40 503	0.33 351	0.38 487	0.53 530	0.54 558	0.56 494	0.36 418	0.49 528	0.53 570	0.66 541	0.54 548

BStereo	0.22 252	0.23 202	0.20 251	0.24 238	0.20 313	0.23 287	0.33 448	0.39 370	0.17 288	0.23 287	0.17 288	0.23 293	0.16 278	0.24 295	0.17 282	0.23 267	0.16 217	0.22 287	0.20 312	0.22 280	0.16 262

Anonymus123	0.22 252	0.23 202	0.20 251	0.24 238	0.20 313	0.23 287	0.33 448	0.39 370	0.17 288	0.23 287	0.17 288	0.23 293	0.16 278	0.24 295	0.17 282	0.23 267	0.16 217	0.22 287	0.20 312	0.22 280	0.16 262

LG-Stereo_L2	0.34 315	0.37 250	0.38 378	0.47 378	0.28 356	0.39 377	0.28 354	0.39 370	0.28 362	0.39 373	0.28 362	0.39 382	0.28 365	0.38 374	0.28 351	0.42 402	0.35 412	0.36 389	0.26 347	0.35 357	0.26 323

1test111	0.37 346	1.02 465	0.30 313	0.39 317	0.29 369	0.40 379	0.28 354	0.39 370	0.29 372	0.39 373	0.29 377	0.39 382	0.28 365	0.40 385	0.29 369	0.33 324	0.32 361	0.33 353	0.31 452	0.32 332	0.31 426

cc1	0.37 346	1.02 465	0.30 313	0.39 317	0.29 369	0.40 379	0.28 354	0.39 370	0.29 372	0.39 373	0.29 377	0.39 382	0.28 365	0.40 385	0.29 369	0.33 324	0.32 361	0.33 353	0.31 452	0.32 332	0.31 426

IER	0.88 578	7.04 794	2.23 769	2.75 720	0.28 356	0.43 426	0.25 332	0.39 370	0.25 335	0.41 397	0.27 354	0.39 382	0.25 339	0.40 385	0.28 351	0.37 345	0.28 325	0.37 393	0.25 341	0.37 373	0.25 317

DISCO	1.11 618	0.39 261	5.28 812	0.39 317	0.20 313	0.39 377	0.27 343	0.39 370	0.22 318	0.38 366	0.20 317	0.38 377	0.20 317	6.95 839	0.22 315	0.30 309	0.21 280	0.27 321	0.21 316	5.25 820	0.21 298

test410_97500	0.41 380	0.89 417	0.31 331	0.40 330	0.31 430	0.40 379	0.31 426	0.40 379	0.31 435	0.61 551	0.53 565	0.40 392	0.31 439	0.40 385	0.31 421	0.58 497	0.47 486	0.38 401	0.29 422	0.38 386	0.29 401

test410	0.66 506	5.69 786	0.31 331	0.40 330	0.31 430	0.41 398	0.31 426	0.40 379	0.31 435	0.62 555	0.55 568	0.40 392	0.31 439	0.40 385	0.31 421	0.59 500	0.47 486	0.38 401	0.29 422	0.38 386	0.30 416

SCION-M(vits-remse)	0.34 315	0.79 395	0.30 313	0.33 286	0.28 356	0.40 379	0.28 354	0.40 379	0.28 362	0.40 380	0.28 362	0.39 382	0.28 365	0.40 385	0.28 351	0.23 267	0.21 280	0.35 379	0.27 386	0.35 357	0.27 363

SCION-Mon(vits-remp)	0.34 315	0.98 439	0.30 313	0.33 286	0.18 299	0.21 273	0.28 354	0.40 379	0.28 362	0.40 380	0.28 362	0.39 382	0.28 365	0.40 385	0.28 351	0.37 345	0.29 340	0.35 379	0.27 386	0.35 357	0.27 363

GIP-stereo	0.36 336	0.49 321	0.39 390	0.48 384	0.32 444	0.41 398	0.28 354	0.40 379	0.30 388	0.41 397	0.28 362	0.40 392	0.28 365	0.42 419	0.28 351	0.45 434	0.32 361	0.38 401	0.30 441	0.37 373	0.27 363

DCVSM-stereo	0.36 336	1.89 629	0.22 267	0.40 330	0.22 326	0.40 379	0.22 311	0.40 379	0.22 318	0.40 380	0.22 325	0.40 392	0.22 325	0.40 385	0.22 315	0.28 296	0.21 280	0.28 329	0.21 316	0.28 315	0.20 295

IGEV++	0.34 315	0.43 292	0.30 313	0.40 330	0.29 369	0.40 379	0.29 369	0.40 379	0.29 372	0.40 380	0.29 377	0.40 392	0.29 377	0.40 385	0.30 379	0.38 359	0.29 340	0.37 393	0.29 422	0.37 373	0.29 401

ACVNet-DCA	0.37 346	1.00 449	0.30 313	0.40 330	0.29 369	0.40 379	0.29 369	0.40 379	0.29 372	0.40 380	0.29 377	0.40 392	0.29 377	0.39 382	0.28 351	0.33 324	0.32 361	0.33 353	0.32 460	0.33 339	0.32 433

xx1	0.38 352	1.03 467	0.31 331	0.40 330	0.31 430	0.41 398	0.28 354	0.40 379	0.29 372	0.40 380	0.29 377	0.40 392	0.29 377	0.40 385	0.29 369	0.34 329	0.33 374	0.34 363	0.32 460	0.34 344	0.32 433

LL-Strereo2	0.48 457	1.73 588	0.51 489	0.59 462	0.34 469	0.42 419	0.33 448	0.40 379	0.31 435	0.42 411	0.33 457	0.42 425	0.31 439	0.44 457	0.39 495	0.60 502	0.51 509	0.44 495	0.33 472	0.44 470	0.33 442

knoymous	0.40 372	0.40 265	0.40 423	0.40 330	0.40 504	0.40 379	0.40 504	0.40 379	0.40 506	0.40 380	0.40 503	0.40 392	0.40 500	0.40 385	0.40 498	0.40 380	0.40 442	0.40 458	0.40 520	0.40 449	0.40 487

anonymousa	0.40 372	0.40 265	0.40 423	0.40 330	0.40 504	0.40 379	0.40 504	0.40 379	0.40 506	0.40 380	0.40 503	0.40 392	0.40 500	0.40 385	0.40 498	0.40 380	0.40 442	0.40 458	0.40 520	0.40 449	0.40 487

riskmin	0.40 372	0.40 265	0.40 423	0.40 330	0.40 504	0.40 379	0.40 504	0.40 379	0.40 506	0.40 380	0.40 503	0.40 392	0.40 500	0.40 385	0.40 498	0.40 380	0.40 442	0.40 458	0.40 520	0.40 449	0.40 487

Anonymous_2	0.40 372	0.40 265	0.40 423	0.40 330	0.40 504	0.40 379	0.40 504	0.40 379	0.40 506	0.40 380	0.40 503	0.40 392	0.40 500	0.40 385	0.40 498	0.40 380	0.40 442	0.40 458	0.40 520	0.40 449	0.40 487

Anonymous_1	0.40 372	0.40 265	0.40 423	0.40 330	0.40 504	0.40 379	0.40 504	0.40 379	0.40 506	0.40 380	0.40 503	0.40 392	0.40 500	0.40 385	0.40 498	0.40 380	0.40 442	0.40 458	0.40 520	0.40 449	0.40 487

NINENet	0.69 517	3.87 735	1.20 627	1.98 680	0.05 127	0.40 379	0.04 109	0.40 379	0.05 132	0.41 397	0.04 116	0.41 407	0.05 125	0.40 385	0.05 122	1.79 707	1.56 720	0.34 363	0.22 320	0.34 344	0.23 304

iRaft-Stereo_5w	0.34 315	0.42 290	0.31 331	0.39 317	0.30 381	0.38 370	0.30 378	0.40 379	0.29 372	0.40 380	0.37 485	0.41 407	0.34 466	0.38 374	0.30 379	0.34 329	0.27 317	0.34 363	0.26 347	0.34 344	0.26 323

AdaStereo	0.40 372	0.40 265	0.40 423	0.40 330	0.40 504	0.40 379	0.40 504	0.40 379	0.40 506	0.40 380	0.40 503	0.40 392	0.40 500	0.40 385	0.40 498	0.40 380	0.40 442	0.40 458	0.40 520	0.40 449	0.40 487
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.
StereoDRNet-Refined	0.33 314	0.39 261	0.26 290	0.39 317	0.26 347	0.40 379	0.26 339	0.40 379	0.26 349	0.39 373	0.26 349	0.39 382	0.26 349	0.39 382	0.26 340	0.37 345	0.25 300	0.37 393	0.25 341	0.37 373	0.37 471
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
Cross2Single-S	0.30 288	0.35 241	0.26 290	0.38 307	0.27 348	0.36 354	0.23 322	0.41 398	0.23 325	0.36 357	0.23 330	0.36 363	0.23 331	0.36 362	0.23 323	0.37 345	0.25 300	0.35 379	0.22 320	0.35 357	0.23 304

DDF-Stereo	0.43 397	1.15 486	0.57 506	0.53 444	0.32 444	0.41 398	0.32 437	0.41 398	0.32 447	0.41 397	0.32 448	0.41 407	0.32 447	0.40 385	0.32 433	0.52 479	0.50 504	0.38 401	0.31 452	0.39 435	0.31 426

Zero-FE251	0.36 336	0.40 265	0.28 303	0.41 345	0.28 356	0.41 398	0.28 354	0.41 398	0.28 362	0.41 397	0.28 362	0.41 407	0.28 365	0.42 419	0.30 379	0.37 345	0.26 304	0.37 393	0.27 386	0.45 475	0.56 559

RAFT-Test	0.36 336	0.37 250	0.33 345	0.41 345	0.32 444	0.41 398	0.32 437	0.41 398	0.32 447	0.41 397	0.32 448	0.41 407	0.32 447	0.41 405	0.33 445	0.37 345	0.29 340	0.37 393	0.29 422	0.38 386	0.31 426

BUS	0.83 561	1.91 632	0.92 587	4.48 769	0.02 22	0.40 379	0.04 109	0.41 398	0.02 28	0.48 488	0.03 62	0.41 407	0.05 125	0.03 49	0.05 122	1.97 721	4.19 808	0.33 353	0.23 328	0.34 344	0.27 363

CRFU-Net	0.65 504	1.67 580	1.22 676	1.96 679	0.27 348	0.41 398	0.27 343	0.41 398	0.27 354	0.40 380	0.26 349	0.41 407	0.27 356	0.40 385	0.27 342	1.80 708	1.62 728	0.34 363	0.23 328	0.33 339	0.23 304

BSDual-CNN	0.81 553	1.91 632	0.92 587	4.48 769	0.02 22	0.42 419	0.06 151	0.41 398	0.02 28	0.48 488	0.03 62	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 721	4.19 808	0.33 353	0.23 328	0.34 344	0.27 363

hknet	1.10 616	1.85 623	3.49 798	4.48 769	0.02 22	0.42 419	0.06 151	0.41 398	0.02 28	0.48 488	0.03 62	0.41 407	0.03 59	0.42 419	0.03 58	4.39 794	4.19 808	0.33 353	0.23 328	0.34 344	0.27 363

iRaft-Stereo_20w	0.34 315	0.41 278	0.31 331	0.39 317	0.29 369	0.40 379	0.32 437	0.41 398	0.32 447	0.38 366	0.30 392	0.39 382	0.30 387	0.38 374	0.32 433	0.35 337	0.27 317	0.34 363	0.27 386	0.34 344	0.29 401

GMOStereo	0.37 346	0.45 304	0.23 273	0.30 265	0.37 484	0.41 398	0.36 474	0.41 398	0.35 473	0.43 418	0.36 478	0.41 407	0.40 500	0.41 405	0.36 467	0.34 329	0.22 287	0.47 515	0.37 500	0.39 435	0.33 442

error version	0.93 588	4.47 749	2.35 772	1.99 681	0.37 484	0.41 398	0.36 474	0.41 398	0.35 473	0.43 418	0.36 478	0.41 407	0.40 500	0.41 405	0.36 467	1.87 711	2.16 774	0.47 515	0.37 500	0.39 435	0.33 442

test_1	0.93 588	4.47 749	2.35 772	1.99 681	0.37 484	0.41 398	0.36 474	0.41 398	0.35 473	0.43 418	0.36 478	0.41 407	0.40 500	0.41 405	0.36 467	1.87 711	2.16 774	0.47 515	0.37 500	0.39 435	0.33 442

GwcNet-ADL	0.41 380	0.41 278	0.41 437	0.41 345	0.41 514	0.41 398	0.41 513	0.41 398	0.41 516	0.41 397	0.41 511	0.41 407	0.41 512	0.41 405	0.41 506	0.41 388	0.41 452	0.41 476	0.41 530	0.41 460	0.41 496

PSMNet-ADL	0.41 380	0.41 278	0.41 437	0.41 345	0.41 514	0.41 398	0.41 513	0.41 398	0.41 516	0.41 397	0.41 511	0.41 407	0.41 512	0.41 405	0.41 506	0.41 388	0.41 452	0.41 476	0.41 530	0.41 460	0.41 496

GANet-ADL	0.41 380	0.41 278	0.41 437	0.41 345	0.41 514	0.41 398	0.41 513	0.41 398	0.41 516	0.41 397	0.41 511	0.41 407	0.41 512	0.41 405	0.41 506	0.41 388	0.41 452	0.41 476	0.41 530	0.41 460	0.41 496

ADLNet2	0.41 380	0.41 278	0.41 437	0.41 345	0.41 514	0.41 398	0.41 513	0.41 398	0.41 516	0.41 397	0.41 511	0.41 407	0.41 512	0.41 405	0.41 506	0.41 388	0.41 452	0.41 476	0.41 530	0.41 460	0.41 496

ADLNet	0.41 380	0.41 278	0.41 437	0.41 345	0.41 514	0.41 398	0.41 513	0.41 398	0.41 516	0.41 397	0.41 511	0.41 407	0.41 512	0.41 405	0.41 506	0.41 388	0.41 452	0.41 476	0.41 530	0.41 460	0.41 496

DGSMNet	0.34 315	0.41 278	0.27 294	0.41 345	0.28 356	0.41 398	0.28 354	0.41 398	0.27 354	0.41 397	0.27 354	0.42 425	0.27 356	0.41 405	0.28 351	0.40 380	0.29 340	0.40 458	0.28 407	0.40 449	0.27 363

Gwc-CoAtRS	0.41 380	1.49 567	0.32 340	0.42 355	0.32 444	0.41 398	0.32 437	0.41 398	0.33 457	0.41 397	0.32 448	0.41 407	0.32 447	0.41 405	0.32 433	0.39 372	0.28 325	0.39 445	0.28 407	0.40 449	0.28 392

testmc14	2.43 769	10.48 819	8.02 827	8.93 819	0.31 430	0.44 461	0.30 378	0.42 417	0.30 388	0.42 411	0.30 392	0.42 425	0.30 387	0.42 419	0.30 379	8.88 837	6.99 827	0.41 476	0.28 407	0.39 435	0.28 392

MCSU-Stereo	2.48 772	10.56 820	8.50 829	9.47 823	0.31 430	0.43 426	0.30 378	0.42 417	0.30 388	0.42 411	0.30 392	0.42 425	0.30 387	0.41 405	0.30 379	8.86 836	6.93 826	0.40 458	0.29 422	0.39 435	0.28 392

HiDET	0.38 352	0.44 295	0.30 313	0.42 355	0.30 381	0.42 419	0.30 378	0.42 417	0.30 388	0.44 457	0.30 392	0.42 425	0.30 387	0.42 419	0.68 587	0.37 345	0.32 361	0.40 458	0.29 422	0.37 373	0.29 401

LCMNet	0.38 352	0.44 295	0.30 313	0.42 355	0.30 381	0.42 419	0.30 378	0.42 417	0.30 388	0.45 469	0.30 392	0.42 425	0.30 387	0.42 419	0.69 595	0.37 345	0.32 361	0.40 458	0.29 422	0.37 373	0.29 401

HART	0.38 352	0.45 304	0.34 359	0.42 355	0.33 457	0.41 398	0.34 463	0.42 417	0.33 457	0.43 418	0.34 465	0.42 425	0.34 466	0.41 405	0.38 481	0.40 380	0.32 361	0.42 492	0.32 460	0.40 449	0.32 433

RAFT-Stereo-weight	0.45 433	1.90 631	0.34 359	0.42 355	0.36 479	0.43 426	0.35 468	0.42 417	0.34 468	0.42 411	0.34 465	0.44 470	0.34 466	0.41 405	0.34 460	0.38 359	0.32 361	0.38 401	0.32 460	0.38 386	0.33 442

GES	0.66 506	2.34 670	0.29 309	0.41 345	0.29 369	0.41 398	0.29 369	0.42 417	0.29 372	0.40 380	0.41 511	0.41 407	0.30 387	0.51 521	0.29 369	0.32 318	0.29 340	0.32 346	2.46 803	2.49 765	0.30 416

FCDSN-DC	0.41 380	0.59 360	0.64 527	0.54 447	0.33 457	0.50 510	0.37 480	0.42 417	0.40 506	0.61 551	0.43 525	0.50 519	0.49 549	0.38 374	0.32 433	0.28 296	0.23 294	0.26 316	0.22 320	0.35 357	0.28 392
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
GCAP-Stereo-w-DA	0.60 489	5.10 762	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.44 457	0.30 379	0.44 404	0.37 423	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

TestStereo_HL3	2.76 783	0.41 278	11.46 833	14.11 832	0.30 381	0.45 475	0.29 369	0.43 425	0.29 372	0.43 418	0.29 377	0.43 434	0.28 365	0.44 457	0.30 379	13.57 842	10.32 840	0.41 476	0.27 386	0.38 386	0.27 363

TestStereo_HL2	2.73 780	0.41 278	11.06 830	14.13 833	0.30 381	0.44 461	0.28 354	0.43 425	0.29 372	0.43 418	0.28 362	0.43 434	0.29 377	0.43 426	0.28 351	13.51 841	10.37 841	0.41 476	0.27 386	0.38 386	0.27 363

GGDA	2.76 783	0.41 278	11.34 832	14.28 834	0.30 381	0.44 461	0.29 369	0.43 425	0.29 372	0.43 418	0.28 362	0.43 434	0.28 365	0.43 426	0.29 369	13.45 840	10.57 842	0.41 476	0.27 386	0.38 386	0.27 363

TestStereo-Hl	2.78 785	0.42 290	11.23 831	14.38 835	0.30 381	0.44 461	0.30 378	0.43 425	0.28 362	0.43 418	0.29 377	0.44 470	0.29 377	0.44 457	0.29 369	13.64 843	10.73 843	0.41 476	0.27 386	0.38 386	0.27 363

canet-new	0.44 410	1.82 614	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.44 457	0.30 379	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

bcnet-new	0.44 410	1.81 606	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

LWStereo	0.44 410	1.82 614	0.38 378	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

LMStereo	0.44 410	1.80 601	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.45 434	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

CR7Stereo	0.44 410	1.81 606	0.39 390	0.50 428	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.45 434	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

ARStereo	0.44 410	1.80 601	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

ARStereo-new	0.44 410	1.80 601	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

FCBStereo	0.44 410	1.79 600	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

PSGStereo	0.44 410	1.78 595	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 397	1.76 590	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.31 421	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.27 386	0.38 386	0.26 323

CHEStereo	0.44 410	1.78 595	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

TOTStereo	0.44 410	1.81 606	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.44 410	1.83 617	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

ACMStereo	0.60 489	5.12 763	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.44 457	0.30 379	0.44 404	0.37 423	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

KABStereo	0.43 397	1.76 590	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

KMOStereo	0.43 397	1.80 601	0.38 378	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-cres-4k	0.44 410	1.81 606	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 397	1.77 592	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 397	1.78 595	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.44 410	1.85 623	0.38 378	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 397	1.77 592	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.44 410	1.86 626	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.44 410	1.80 601	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.44 461	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.44 457	0.30 379	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.44 410	1.82 614	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 397	1.77 592	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.44 410	1.83 617	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 404	0.36 418	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 380	1.06 474	0.40 423	0.51 439	0.31 430	0.44 461	0.30 378	0.43 425	0.32 447	0.44 457	0.30 392	0.56 545	0.30 387	0.44 457	0.31 421	0.45 434	0.34 405	0.39 445	0.27 386	0.40 449	0.27 363

MonSter++	0.38 352	0.44 295	0.31 331	0.43 362	0.30 381	0.43 426	0.31 426	0.43 425	0.31 435	0.45 469	0.31 437	0.43 434	0.31 439	0.43 426	0.69 595	0.38 359	0.33 374	0.40 458	0.30 441	0.38 386	0.30 416

CSFM-Stereo	0.38 352	0.44 295	0.30 313	0.42 355	0.30 381	0.42 419	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.44 457	0.30 392	0.42 425	0.30 387	0.42 419	0.73 609	0.37 345	0.32 361	0.40 458	0.29 422	0.37 373	0.30 416

GCAP-BAT	0.41 380	1.30 551	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.44 457	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 404	0.34 405	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

test_for_model	0.35 327	0.39 261	0.30 313	0.43 362	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.44 457	0.31 421	0.38 359	0.26 304	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAPDPT-zeroshot	0.36 336	0.40 265	0.30 313	0.43 362	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.31 435	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.44 457	0.31 421	0.39 372	0.28 325	0.39 445	0.27 386	0.39 435	0.26 323

RCA-Stereo	0.51 471	3.22 717	0.34 359	0.44 366	0.34 469	0.44 461	0.34 463	0.43 425	0.34 468	0.43 418	0.34 465	0.44 470	0.33 459	0.43 426	0.33 445	0.38 359	0.29 340	0.38 401	0.29 422	0.38 386	0.29 401

UCFNet_RVC	2.75 782	10.06 816	0.29 309	10.31 829	0.29 369	0.42 419	0.29 369	0.43 425	0.29 372	0.42 411	0.29 377	0.42 425	9.87 842	0.43 426	0.29 369	0.36 342	9.84 838	0.36 389	0.26 347	9.77 841	0.26 323

BARStereo	0.44 410	1.78 595	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.44 464	0.30 388	0.44 457	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.45 434	0.34 405	0.39 445	0.26 347	0.38 386	0.26 323

MUNStereo	0.44 410	1.81 606	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.44 461	0.30 378	0.44 464	0.30 388	0.44 457	0.30 392	0.44 470	0.30 387	0.44 457	0.30 379	0.45 434	0.33 374	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

RMAStereo	0.45 433	1.81 606	0.40 423	0.50 428	0.31 430	0.44 461	0.31 426	0.44 464	0.31 435	0.44 457	0.31 437	0.44 470	0.32 447	0.44 457	0.31 421	0.46 446	0.35 412	0.39 445	0.27 386	0.39 435	0.27 363

ATMStereo	0.46 442	1.99 641	0.40 423	0.51 439	0.31 430	0.44 461	0.31 426	0.44 464	0.31 435	0.44 457	0.31 437	0.44 470	0.31 439	0.44 457	0.32 433	0.47 453	0.35 412	0.39 445	0.27 386	0.39 435	0.27 363

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 380	1.09 477	0.40 423	0.52 442	0.31 430	0.44 461	0.31 426	0.44 464	0.31 435	0.44 457	0.31 437	0.44 470	0.31 439	0.44 457	0.31 421	0.46 446	0.35 412	0.39 445	0.28 407	0.39 435	0.28 392

gcap_with_dpt	0.35 327	0.39 261	0.30 313	0.44 366	0.31 430	0.44 461	0.31 426	0.44 464	0.31 435	0.44 457	0.30 392	0.44 470	0.30 387	0.44 457	0.30 379	0.38 359	0.26 304	0.38 401	0.27 386	0.38 386	0.27 363

gcap-zeroshot	0.36 336	0.40 265	0.34 359	0.44 366	0.31 430	0.44 461	0.31 426	0.44 464	0.32 447	0.44 457	0.32 448	0.44 470	0.32 447	0.44 457	0.31 421	0.39 372	0.28 325	0.39 445	0.28 407	0.39 435	0.27 363

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 372	1.09 477	0.39 390	0.49 391	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.44 464	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.45 434	0.34 405	0.38 401	0.27 386	0.38 386	0.27 363

testlalala	0.36 336	0.40 265	0.34 359	0.44 366	0.31 430	0.44 461	0.31 426	0.44 464	0.32 447	0.44 457	0.32 448	0.44 470	0.32 447	0.44 457	0.31 421	0.39 372	0.28 325	0.39 445	0.28 407	0.39 435	0.27 363

water-stereo	0.41 380	0.84 405	0.46 454	0.50 428	0.33 457	0.45 475	0.33 448	0.45 473	0.32 447	0.45 469	0.32 448	0.45 480	0.32 447	0.45 477	0.32 433	0.44 404	0.41 452	0.39 445	0.31 452	0.39 435	0.32 433

GREAT-IGEV	0.38 352	0.43 292	0.36 371	0.48 384	0.32 444	0.45 475	0.32 437	0.45 473	0.32 447	0.45 469	0.32 448	0.45 480	0.32 447	0.45 477	0.32 433	0.44 404	0.33 374	0.41 476	0.29 422	0.41 460	0.29 401
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	0.40 372	0.45 304	0.35 369	0.48 384	0.36 479	0.47 487	0.34 463	0.45 473	0.38 490	0.47 481	0.33 457	0.45 480	0.32 447	0.45 477	0.32 433	0.39 372	0.38 431	0.38 401	0.37 500	0.39 435	0.39 485

fffy	0.38 352	0.43 292	0.33 345	0.46 371	0.33 457	0.45 475	0.32 437	0.45 473	0.32 447	0.45 469	0.32 448	0.45 480	0.33 459	0.45 477	0.32 433	0.38 359	0.38 431	0.38 401	0.37 500	0.37 373	0.36 465

DVStereo	0.43 397	0.86 409	0.48 470	0.50 428	0.33 457	0.46 482	0.33 448	0.46 477	0.33 457	0.46 475	0.33 457	0.47 491	0.33 459	0.47 486	0.34 460	0.45 434	0.42 462	0.40 458	0.33 472	0.47 494	0.38 478

otaku	0.46 442	0.46 308	0.46 454	0.46 371	0.46 535	0.46 482	0.46 534	0.46 477	0.46 534	0.46 475	0.46 536	0.46 484	0.46 533	0.46 482	0.46 527	0.46 446	0.46 478	0.46 505	0.46 547	0.46 480	0.46 515

Ntro	0.47 450	0.47 313	0.46 454	0.46 371	0.46 535	0.47 487	0.47 540	0.46 477	0.47 540	0.46 475	0.46 536	0.47 491	0.46 533	0.47 486	0.47 535	0.47 453	0.46 478	0.46 505	0.46 547	0.46 480	0.46 515

Dean	0.46 442	0.46 308	0.46 454	0.46 371	0.46 535	0.46 482	0.46 534	0.46 477	0.46 534	0.47 481	0.46 536	0.46 484	0.46 533	0.46 482	0.46 527	0.46 446	0.46 478	0.46 505	0.46 547	0.46 480	0.46 515

ACVNet_1	0.46 442	0.47 313	0.46 454	0.46 371	0.46 535	0.46 482	0.46 534	0.46 477	0.47 540	0.46 475	0.46 536	0.46 484	0.46 533	0.46 482	0.46 527	0.46 446	0.46 478	0.47 515	0.46 547	0.46 480	0.46 515

ACVNet-4b	0.46 442	0.46 308	0.46 454	0.46 371	0.46 535	0.46 482	0.46 534	0.46 477	0.46 534	0.46 475	0.46 536	0.46 484	0.46 533	0.47 486	0.46 527	0.46 446	0.46 478	0.46 505	0.46 547	0.46 480	0.46 515

GeoMambaStereo_RVC	0.56 484	2.49 681	1.46 703	0.55 454	0.30 381	0.53 528	0.26 339	0.47 483	0.29 372	0.50 511	0.31 437	0.51 530	0.29 377	0.44 457	0.28 351	0.53 482	0.31 355	0.57 555	0.29 422	0.51 514	0.27 363

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 463	0.98 439	0.64 527	0.84 518	0.46 535	0.45 475	0.35 468	0.47 483	0.47 540	0.45 469	0.34 465	0.46 484	0.48 543	0.46 482	0.35 464	0.39 372	0.71 570	0.39 445	0.35 491	0.41 460	0.41 496

HaxPig	0.47 450	0.47 313	0.47 462	0.49 391	0.47 543	0.47 487	0.47 540	0.47 483	0.47 540	0.47 481	0.47 545	0.47 491	0.47 542	0.47 486	0.47 535	0.47 453	0.47 486	0.47 515	0.47 554	0.47 494	0.48 525

UNDER WATER	0.47 450	0.47 313	0.47 462	0.47 378	0.47 543	0.47 487	0.47 540	0.47 483	0.47 540	0.47 481	0.47 545	0.47 491	0.46 533	0.47 486	0.47 535	0.47 453	0.47 486	0.47 515	0.46 547	0.47 494	0.47 523

LVE	0.47 450	0.47 313	0.47 462	0.47 378	0.49 551	0.47 487	0.47 540	0.47 483	0.49 549	0.47 481	0.47 545	0.47 491	0.46 533	0.47 486	0.47 535	0.47 453	0.47 486	0.48 523	0.47 554	0.47 494	0.47 523

rgla	0.45 433	0.54 346	0.33 345	0.67 481	0.32 444	0.48 492	0.33 448	0.48 488	0.33 457	0.48 488	0.94 642	0.48 498	0.33 459	0.47 486	0.33 445	0.45 434	0.52 513	0.53 547	0.31 452	0.45 475	0.32 433

416test1013	0.49 463	0.80 398	0.33 345	0.67 481	0.33 457	0.48 492	0.41 513	0.48 488	0.39 503	0.48 488	0.93 641	0.52 532	0.32 447	0.52 526	0.38 481	0.49 461	0.51 509	0.53 547	0.37 500	0.51 514	0.36 465

416test	0.46 442	0.55 349	0.33 345	0.67 481	0.33 457	0.48 492	0.33 448	0.48 488	0.33 457	0.48 488	0.99 648	0.48 498	0.33 459	0.48 496	0.33 445	0.45 434	0.52 513	0.54 550	0.32 460	0.45 475	0.32 433

PhaseNet	1.74 697	6.34 793	4.81 808	6.77 807	0.24 337	0.80 578	0.53 562	0.48 488	0.22 318	0.53 528	0.28 362	0.48 498	0.25 339	0.40 385	0.32 433	6.39 824	4.61 811	0.46 505	0.38 514	0.25 300	0.18 286

SCV_C0	0.45 433	0.88 414	0.49 477	0.54 447	0.37 484	0.48 492	0.37 480	0.48 488	0.37 485	0.48 488	0.36 478	0.48 498	0.37 481	0.49 503	0.37 477	0.50 471	0.41 452	0.44 495	0.34 478	0.44 470	0.34 451

SCV	0.46 442	0.94 434	0.45 448	0.54 447	0.37 484	0.48 492	0.38 487	0.48 488	0.37 485	0.48 488	0.39 500	0.48 498	0.37 481	0.49 503	0.37 477	0.50 471	0.46 478	0.44 495	0.34 478	0.44 470	0.34 451

RainbowNet	0.48 457	0.48 319	0.48 470	0.48 384	0.48 547	0.48 492	0.48 549	0.48 488	0.48 547	0.48 488	0.48 549	0.48 498	0.48 543	0.48 496	0.48 542	0.48 458	0.48 492	0.48 523	0.48 558	0.48 498	0.48 525

notaker	0.48 457	0.49 321	0.48 470	0.48 384	0.48 547	0.48 492	0.48 549	0.48 488	0.49 549	0.48 488	0.48 549	0.48 498	0.48 543	0.48 496	0.48 542	0.48 458	0.48 492	0.48 523	0.48 558	0.48 498	0.49 531

Pro-Stereo	0.79 545	0.53 342	0.38 378	0.49 391	0.38 492	0.49 501	0.37 480	0.49 496	0.67 587	0.50 511	0.38 490	1.10 640	0.38 487	0.49 503	0.38 481	0.71 532	0.88 592	5.98 836	0.36 497	0.46 480	0.36 465

UGAM	0.51 471	2.23 659	0.39 390	0.54 447	0.35 473	0.50 510	0.35 468	0.49 496	0.35 473	0.49 498	0.35 474	0.49 505	0.36 476	0.50 511	0.36 467	0.49 461	0.37 423	0.45 500	0.34 478	0.45 475	0.34 451

MyStereo07	0.60 489	3.72 729	0.48 470	0.49 391	0.41 514	0.36 354	0.32 437	0.49 496	0.43 526	0.51 521	0.42 522	0.49 505	0.43 523	0.51 521	0.64 573	0.49 461	0.45 476	0.34 363	0.32 460	0.35 357	0.43 506

KSHMR	0.66 506	0.50 326	0.48 470	1.15 570	0.52 562	0.49 501	0.51 559	0.49 496	0.71 611	0.67 565	0.50 556	1.16 648	1.11 654	0.66 559	0.52 554	0.49 461	0.49 496	0.51 541	0.66 601	0.50 508	1.14 660

ACVNet_2	0.49 463	0.49 321	0.49 477	0.49 391	0.49 551	0.49 501	0.49 551	0.49 496	0.49 549	0.49 498	0.49 552	0.49 505	0.49 549	0.49 503	0.49 544	0.49 461	0.49 496	0.49 528	0.49 562	0.49 501	0.49 531

CFNet_ucs	2.73 780	9.64 813	0.33 345	9.92 826	0.32 444	0.49 501	0.33 448	0.49 496	0.33 457	0.49 498	0.33 457	0.49 505	8.98 840	0.48 496	0.33 445	0.41 388	9.96 839	0.40 458	0.29 422	10.12 843	0.54 548

CFNet_pseudo	2.67 779	9.36 811	0.32 340	10.99 830	0.33 457	0.85 588	0.33 448	0.49 496	0.33 457	0.49 498	0.32 448	0.49 505	7.26 836	0.49 503	0.33 445	0.41 388	9.62 836	0.41 476	0.29 422	10.03 842	0.29 401

pcwnet_v2	2.66 778	9.89 815	0.33 345	9.89 825	0.32 444	0.50 510	0.32 437	0.49 496	0.33 457	0.49 498	0.34 465	0.49 505	8.76 839	0.48 496	0.33 445	0.41 388	9.58 835	0.40 458	0.29 422	9.01 838	0.63 569

psmorigin	0.41 380	0.46 308	0.33 345	0.49 391	0.33 457	0.49 501	0.33 448	0.49 496	0.33 457	0.49 498	0.33 457	0.49 505	0.33 459	0.51 521	0.33 445	0.41 388	0.30 350	0.41 476	0.30 441	0.79 571	0.29 401

quiztm	0.43 397	0.49 321	0.40 423	0.51 439	0.40 504	0.51 522	0.40 504	0.50 505	0.40 506	0.50 511	0.40 503	0.51 530	0.40 500	0.50 511	0.40 498	0.44 404	0.34 405	0.44 495	0.34 478	0.44 470	0.34 451

GSStereo	0.81 553	4.28 746	0.50 483	0.59 462	0.40 504	0.51 522	0.38 487	0.50 505	0.38 490	0.50 511	0.38 490	0.50 519	3.79 817	0.50 511	0.38 481	0.54 484	0.43 467	0.46 505	0.34 478	0.46 480	0.35 462

GS-Stereo							0.38 487	0.50 505	0.38 490	0.50 511	0.38 490	0.50 519	3.79 817	0.50 511	0.38 481	0.54 484	0.43 467	0.46 505	0.34 478	0.46 480	0.35 462

252Zero-FE	0.45 433	0.50 326	0.36 371	0.50 428	0.36 479	0.50 510	0.36 474	0.50 505	0.36 483	0.49 498	0.36 478	0.49 505	0.36 476	0.54 533	0.41 506	0.45 434	0.34 405	0.45 500	0.34 478	0.55 524	0.75 603

GASTEREO	0.48 457	1.21 539	0.47 462	0.57 457	0.38 492	0.50 510	0.38 487	0.50 505	0.38 490	0.50 511	0.38 490	0.50 519	0.38 487	0.50 511	0.38 481	0.52 479	0.42 462	0.46 505	0.34 478	0.46 480	0.34 451

FoundationStereo	0.50 466	0.50 326	0.50 483	0.50 428	0.50 555	0.50 510	0.50 555	0.50 505	0.50 554	0.50 511	0.50 556	0.50 519	0.50 554	0.50 511	0.50 547	0.50 471	0.50 504	0.50 536	0.50 564	0.50 508	0.50 534

StereoAnything_RVC	0.50 466	0.50 326	0.50 483	0.50 428	0.50 555	0.50 510	0.50 555	0.50 505	0.50 554	0.50 511	0.50 556	0.50 519	0.50 554	0.50 511	0.50 547	0.50 471	0.50 504	0.50 536	0.50 564	0.50 508	0.50 534

dual_stereo	0.50 466	0.50 326	0.50 483	0.50 428	0.50 555	0.50 510	0.50 555	0.50 505	0.50 554	0.50 511	0.50 556	0.50 519	0.50 554	0.50 511	0.50 547	0.50 471	0.50 504	0.50 536	0.50 564	0.50 508	0.50 534

UGAM-zero	0.51 471	2.17 654	0.39 390	0.53 444	0.36 479	0.50 510	0.36 474	0.50 505	0.36 483	0.49 498	0.36 478	0.50 519	0.35 472	0.50 511	0.36 467	0.49 461	0.37 423	0.47 515	0.35 491	0.46 480	0.34 451

GCST	0.50 466	2.08 644	0.38 378	0.53 444	0.35 473	0.49 501	0.35 468	0.50 505	0.35 473	0.49 498	0.35 474	0.49 505	0.35 472	0.49 503	0.35 464	0.48 458	0.37 423	0.45 500	0.33 472	0.44 470	0.33 442

TorneroNet	0.66 506	0.53 342	0.50 483	0.50 428	0.64 585	1.06 624	0.70 605	0.50 505	0.51 561	0.49 498	0.69 600	0.49 505	0.50 554	0.48 496	1.15 664	0.71 532	0.49 496	1.14 647	1.08 665	0.49 501	0.49 531

Selective-IGEV	0.51 471	0.55 349	0.45 448	0.69 487	0.45 533	0.61 548	0.45 530	0.50 505	0.40 506	0.56 540	0.44 527	0.55 542	0.40 500	0.72 570	0.67 580	0.59 500	0.46 478	0.45 500	0.34 478	0.46 480	0.37 471

ccnet	0.80 548	2.28 662	0.33 345	0.50 428	0.33 457	0.50 510	0.33 448	0.50 505	0.33 457	0.49 498	0.33 457	0.49 505	1.56 732	2.38 767	0.33 445	0.41 388	0.29 340	0.42 492	1.57 750	2.28 752	0.29 401

SANet	0.50 466	0.50 326	0.50 483	0.50 428	0.50 555	0.50 510	0.50 555	0.50 505	0.50 554	0.50 511	0.50 556	0.50 519	0.50 554	0.50 511	0.50 547	0.50 471	0.50 504	0.50 536	0.50 564	0.50 508	0.50 534

S0	0.42 394	0.44 295	0.54 498	0.59 462	0.34 469	0.48 492	0.22 311	0.51 519	0.25 335	0.51 521	0.34 465	0.53 534	0.35 472	0.47 486	0.36 467	0.55 490	0.39 438	0.49 528	0.27 386	0.46 480	0.34 451

GEAStereo	0.62 498	3.91 736	0.48 470	0.69 487	0.38 492	0.51 522	0.38 487	0.51 519	0.38 490	0.53 528	0.38 490	0.50 519	0.38 487	0.51 521	0.38 481	0.54 484	0.43 467	0.46 505	0.34 478	0.46 480	0.34 451

gasm-f	0.62 498	3.91 736	0.48 470	0.69 487	0.38 492	0.51 522	0.38 487	0.51 519	0.38 490	0.53 528	0.38 490	0.50 519	0.38 487	0.51 521	0.38 481	0.54 484	0.43 467	0.46 505	0.34 478	0.46 480	0.34 451

ccccc		0.44 295		0.48 384	0.35 473	0.48 492		0.51 519		0.47 481		0.47 491		0.47 486		0.41 388	0.40 442	0.40 458	0.40 520	0.41 460

ktn	0.72 526	0.53 342	1.08 612	1.14 567	0.51 561	1.22 685	1.36 733	0.51 519	0.59 574	0.51 521	0.51 562	0.69 569	1.20 666	0.67 561	0.51 552	0.51 477	0.49 496	0.58 557	0.66 601	0.52 518	0.53 545

depthmonostereo	0.44 410	0.85 407	0.46 454	0.54 447	0.40 504	0.52 526	0.38 487	0.52 524	0.35 473	0.47 481	0.34 465	0.46 484	0.34 466	0.47 486	0.34 460	0.45 434	0.43 467	0.41 476	0.33 472	0.41 460	0.32 433

fffft	0.48 457	0.51 334	0.45 448	0.52 442	0.45 533	0.52 526	0.45 530	0.52 524	0.48 547	0.53 528	0.45 532	0.52 532	0.45 529	0.52 526	0.46 527	0.51 477	0.41 452	0.50 536	0.41 530	0.50 508	0.41 496
1: 1. 1
base	0.56 484	2.58 685	1.43 700	0.48 384	0.27 348	0.54 533	0.31 426	0.53 526	0.30 388	0.54 534	0.26 349	0.46 484	0.31 439	0.52 526	0.28 351	0.49 461	0.28 325	0.45 500	0.32 460	0.57 530	0.26 323

LG-Stereo_L1	0.47 450	0.52 336	0.47 462	0.62 468	0.39 502	0.53 528	0.40 504	0.53 526	0.39 503	0.53 528	0.39 500	0.53 534	0.39 499	0.53 530	0.39 495	0.55 490	0.46 478	0.49 528	0.37 500	0.49 501	0.37 471

PSMNet_ROB	0.54 478	0.54 346	0.54 498	0.54 447	0.53 565	0.54 533	0.54 565	0.53 526	0.54 565	0.54 534	0.54 567	0.54 538	0.53 561	0.54 533	0.54 558	0.54 484	0.53 517	0.54 550	0.54 572	0.54 523	0.54 548

MSCF	0.51 471	1.40 564	0.49 477	0.58 459	0.38 492	0.50 510	0.38 487	0.54 529	0.41 516	0.52 525	0.41 511	0.53 534	0.42 518	0.53 530	0.41 506	0.60 502	0.47 486	0.48 523	0.37 500	0.48 498	0.38 478

Occ-G	1.12 619	0.52 336	3.72 803	3.50 753	0.50 555	0.56 536	0.47 540	0.54 529	0.46 534	0.54 534	0.41 511	0.54 538	0.42 518	0.52 526	0.42 514	3.42 785	4.02 807	0.52 544	0.45 544	0.51 514	0.44 509

iRaftStereo_RVC	0.97 593	3.17 716	2.30 771	2.42 712	0.38 492	0.54 533	0.38 487	0.54 529	0.38 490	0.54 534	0.38 490	0.54 538	0.38 487	0.54 533	0.38 481	2.38 761	2.34 778	0.49 528	0.36 497	0.49 501	0.36 465

FSD					0.44 529	0.56 536	0.44 524	0.55 532	0.44 529	0.56 540	0.44 527	0.56 545	0.44 525	0.56 538	0.46 527	0.61 506	0.42 462	0.52 544	0.42 538	0.52 518

ww	0.47 450	0.52 336	0.38 378	0.56 455	0.37 484	0.56 536	0.38 487	0.56 533	0.37 485	0.56 540	0.77 621	0.56 545	0.37 481	0.57 543	0.37 477	0.49 461	0.33 374	0.49 528	0.33 472	0.49 501	0.33 442

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 457	0.55 349	0.47 462	0.63 470	0.41 514	0.56 536	0.44 524	0.56 533	0.41 516	0.56 540	0.41 511	0.57 549	0.42 518	0.56 538	0.41 506	0.55 490	0.43 467	0.51 541	0.37 500	0.51 514	0.37 471

MyStereo06	0.75 534	4.12 740	0.60 512	0.63 470	0.61 579	0.62 551	0.66 582	0.56 533	0.45 533	0.55 538	0.48 549	0.54 538	0.46 533	0.57 543	0.45 523	0.60 502	0.57 524	0.64 566	0.55 574	0.72 557	0.55 556

CASS	0.57 488	0.89 417	0.56 502	0.57 457	0.56 569	0.56 536	0.56 567	0.56 533	0.53 563	0.57 544	0.57 570	0.59 553	0.48 543	0.56 538	0.57 562	0.55 490	0.56 522	0.47 515	0.56 578	0.62 537	0.56 559
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
LG-Stereo	0.60 489	0.58 357	0.47 462	0.64 475	0.74 607	1.00 605	0.69 599	0.57 537	0.41 516	0.57 544	0.41 511	0.57 549	0.41 512	1.00 618	0.75 614	0.91 572	0.51 509	0.52 544	0.37 500	0.52 518	0.37 471

LL-Strereo	1.01 606	5.06 761	1.63 714	0.70 494	1.43 734	0.56 536	0.46 534	0.57 537	0.50 554	0.57 544	0.50 556	1.58 716	0.49 549	0.59 547	0.50 547	1.64 702	0.52 513	0.51 541	1.37 737	0.52 518	0.45 512

PML	0.46 442	1.36 558	0.29 309	0.58 459	0.30 381	0.57 543	0.29 369	0.57 537	0.29 372	0.57 544	0.29 377	0.57 549	0.29 377	0.56 538	0.29 369	0.52 479	0.30 350	0.53 547	0.31 452	0.53 522	0.30 416

SE	0.64 502	0.73 381	0.77 566	0.79 509	0.59 572	0.78 573	0.54 565	0.58 540	0.58 569	0.78 584	0.59 574	0.63 560	0.18 302	0.78 579	0.52 554	0.80 557	0.65 548	0.69 576	0.57 581	0.75 562	0.52 542

AIO-test1	0.54 478	0.60 364	0.52 493	0.66 480	0.47 543	0.61 548	0.47 540	0.58 540	0.46 534	0.61 551	0.46 536	0.61 557	0.45 529	0.62 551	0.45 523	0.61 506	0.52 513	0.57 555	0.48 558	0.57 530	0.48 525

LMCR-Stereo	0.65 504	0.63 367	0.65 531	0.65 476	0.65 587	0.66 556	0.63 578	0.58 540	0.65 583	0.63 558	0.64 584	0.65 565	0.65 581	0.66 559	0.66 579	0.66 521	0.64 546	0.65 570	0.67 605	0.68 546	0.73 599

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 534	0.92 428	0.85 579	0.96 543	0.59 572	1.27 689	0.44 524	0.59 543	0.69 598	0.91 601	0.68 595	0.55 542	0.61 577	1.06 635	0.83 627	0.62 511	0.70 566	0.90 613	0.41 530	0.89 589	0.56 559

MyStereo8	0.71 523	3.92 738	0.52 493	0.59 462	0.52 562	0.57 543	0.53 562	0.59 543	0.50 554	0.59 548	0.51 562	0.57 549	0.50 554	0.56 538	0.52 554	0.54 484	0.49 496	0.54 550	0.49 562	0.55 524	0.50 534

DNS	0.86 573	2.43 678	1.66 717	2.03 683	0.42 524	0.60 546	0.42 520	0.60 545	0.42 524	0.60 549	0.42 522	0.60 554	0.42 518	0.60 549	0.42 514	1.97 721	1.63 730	0.55 553	0.40 520	0.55 524	0.40 487

DN	0.53 477	0.85 407	0.45 448	0.65 476	0.44 529	0.60 546	0.44 524	0.60 545	0.44 529	0.60 549	0.45 532	0.60 554	0.44 525	0.60 549	0.44 520	0.56 494	0.42 462	0.56 554	0.42 538	0.56 527	0.42 503

AEACV	1.12 619	0.52 336	3.12 794	3.24 738	0.86 628	0.53 528	0.49 551	0.60 545	0.47 540	0.53 528	0.49 552	0.55 542	0.45 529	0.55 537	0.47 535	3.01 780	3.88 805	0.71 583	0.60 585	0.80 574	0.48 525

CFNet_RVC	2.38 768	8.71 806	0.38 378	9.33 820	0.42 524	0.56 536	0.42 520	0.60 545	0.38 490	0.62 555	0.42 522	0.56 545	7.29 837	0.62 551	0.42 514	0.53 482	0.37 423	0.49 528	0.34 478	8.30 834	6.87 833

AIO-test2	0.55 482	0.59 360	0.52 493	0.67 481	0.47 543	0.61 548	0.47 540	0.61 549	0.47 540	0.61 551	0.47 545	0.61 557	0.48 543	0.62 551	0.47 535	0.64 517	0.53 517	0.58 557	0.47 554	0.58 533	0.48 525

MonSter	0.60 489	0.64 369	0.52 493	0.62 468	0.44 529	2.07 736	0.44 524	0.62 550	0.44 529	0.62 555	0.44 527	0.62 559	0.44 525	0.62 551	0.44 520	0.58 497	0.42 462	0.62 562	0.46 547	0.58 533	0.42 503

S	0.56 484	0.61 366	0.54 498	0.68 486	0.48 547	0.65 554	0.49 551	0.63 551	0.49 549	0.64 559	0.49 552	0.64 561	0.48 543	0.62 551	0.49 544	0.63 515	0.62 543	0.59 560	0.48 558	0.57 530	0.48 525

test-3	0.98 595	4.13 742	1.85 738	1.85 670	0.61 579	0.69 559	0.37 480	0.63 551	0.61 577	0.66 563	0.51 562	0.73 580	0.44 525	0.57 543	0.54 558	1.68 703	1.81 743	0.40 458	0.43 541	0.66 541	0.50 534

DispNO	1.00 596	0.63 367	0.43 444	3.45 749	0.44 529	0.65 554	0.43 523	0.64 553	0.43 526	0.64 559	0.43 525	0.64 561	3.03 795	0.64 557	0.43 519	4.55 797	0.43 467	0.63 564	0.43 541	0.63 538	0.43 506

WAFT-Stereo (ZS)	0.67 512	0.78 393	0.67 537	0.67 481	0.66 590	0.67 557	0.67 586	0.65 554	0.66 585	0.66 563	0.67 589	0.66 568	0.67 586	0.67 561	0.72 608	0.66 521	0.67 551	0.67 572	0.67 605	0.67 544	0.67 581

MyStereo05	0.80 548	4.12 740	0.63 524	0.63 470	0.61 579	0.62 551	0.66 582	0.65 554	0.62 578	0.67 565	0.61 580	0.65 565	0.58 570	0.67 561	0.55 561	0.60 502	0.57 524	0.64 566	0.55 574	0.72 557	0.55 556

DSFCA	0.66 506	0.73 381	0.78 568	0.65 476	0.65 587	0.64 553	0.64 579	0.65 554	0.63 581	0.64 559	0.64 584	0.64 561	0.64 579	0.65 558	0.65 576	0.65 519	0.65 548	0.65 570	0.65 598	0.66 541	0.64 575

WCG-NET	0.61 496	1.21 539	0.54 498	0.61 467	0.53 565	0.67 557	0.53 562	0.66 557	0.53 563	0.64 559	0.53 565	0.65 565	0.53 561	0.59 547	0.52 554	0.65 519	0.48 492	0.64 566	0.52 568	0.58 533	0.50 534

SMoEStereo_RVC	0.63 500	0.75 386	0.51 489	0.73 502	0.53 565	0.71 564	0.47 540	0.67 558	0.58 569	0.74 580	0.60 576	0.72 576	0.53 561	0.74 575	0.51 552	0.61 506	0.62 543	0.62 562	0.61 587	0.63 538	0.61 565

PA-Net	11.80 833	223.51 867	0.62 520	0.59 462	0.71 602	0.59 545	0.73 612	0.67 558	0.73 617	0.55 538	0.61 580	0.60 554	0.74 609	0.63 556	0.73 609	0.66 521	0.60 537	0.69 576	0.66 601	0.72 557	0.65 577
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
mm2	0.69 517	0.69 373	0.69 547	0.69 487	0.69 596	0.69 559	0.69 599	0.69 560	0.69 598	0.69 568	0.69 600	0.69 569	0.69 597	0.69 564	0.69 595	0.69 525	0.69 563	0.69 576	0.69 611	0.69 550	0.69 585

mm1	0.69 517	0.69 373	0.69 547	0.69 487	0.69 596	0.69 559	0.69 599	0.69 560	0.69 598	0.69 568	0.69 600	0.69 569	0.69 597	0.69 564	0.69 595	0.69 525	0.69 563	0.69 576	0.69 611	0.69 550	0.69 585

HH	0.71 523	2.54 682	0.74 561	1.10 561	0.32 444	0.41 398	0.37 480	0.69 560	0.78 621	0.73 574	0.90 634	0.75 583	1.00 635	0.84 592	0.69 595	0.69 525	0.40 442	0.35 379	0.26 347	0.35 357	0.26 323

HanStereo	0.71 523	2.54 682	0.74 561	1.10 561	0.32 444	0.41 398	0.37 480	0.69 560	0.78 621	0.73 574	0.90 634	0.75 583	1.00 635	0.84 592	0.69 595	0.69 525	0.40 442	0.35 379	0.26 347	0.35 357	0.26 323

tt45	1.04 611	0.88 414	1.36 692	0.92 531	1.03 652	1.51 711	0.79 619	0.70 564	0.88 633	0.74 580	0.90 634	1.60 717	0.72 607	1.60 716	0.75 614	0.91 572	0.78 581	1.52 727	0.79 631	1.14 625	1.32 725

MWDA-net	0.67 512	0.66 370	0.45 448	2.84 726	0.46 535	0.73 568	0.45 530	0.71 565	0.44 529	0.72 571	0.45 532	0.70 572	0.45 529	0.70 566	0.44 520	0.61 506	0.41 452	0.61 561	0.43 541	0.61 536	0.42 503

DStereoRT	0.73 530	0.81 402	0.73 560	0.71 496	0.74 607	0.73 568	0.75 614	0.71 565	0.71 611	0.74 580	0.72 613	0.73 580	0.80 618	0.71 568	0.73 609	0.76 551	0.71 570	0.73 584	0.72 620	0.70 555	0.76 606

anonymity	0.63 500	0.69 373	0.56 502	0.71 496	0.56 569	0.71 564	0.56 567	0.71 565	0.56 566	0.72 571	0.56 569	0.71 573	0.56 565	0.71 568	0.58 564	0.68 524	0.55 520	0.68 573	0.55 574	0.68 546	0.54 548

DMCA-RVC	0.70 520	0.80 398	0.70 550	0.70 494	0.70 600	0.70 562	0.70 605	0.71 565	0.70 606	0.70 570	0.71 610	0.71 573	0.70 601	0.70 566	0.69 595	0.69 525	0.70 566	0.69 576	0.70 615	0.69 550	0.70 588

GStereo	0.75 534	2.98 710	1.68 718	0.69 487	0.39 502	0.72 566	0.41 513	0.72 569	0.34 468	0.73 574	0.41 511	0.72 576	0.49 549	0.74 575	0.47 535	0.69 525	0.48 492	0.74 589	0.40 520	0.69 550	0.44 509

LiteMatch	1.13 621	0.73 381	2.80 779	3.23 736	0.61 579	0.83 586	0.68 591	0.73 570	0.69 598	1.00 611	0.77 621	0.94 611	0.57 567	0.82 586	0.64 573	2.97 778	2.43 780	0.68 573	0.32 460	0.56 527	0.70 588

Lsterematch	1.13 621	0.73 381	2.80 779	3.23 736	0.61 579	0.83 586	0.68 591	0.73 570	0.69 598	1.00 611	0.77 621	0.94 611	0.57 567	0.82 586	0.64 573	2.97 778	2.43 780	0.68 573	0.32 460	0.56 527	0.70 588

iGMRVC	0.84 564	2.85 707	0.72 556	0.72 498	0.73 605	0.77 571	0.79 619	0.73 570	0.74 619	0.73 574	0.72 613	0.73 580	0.76 612	0.73 573	0.73 609	0.72 540	0.73 573	0.73 584	0.72 620	0.73 560	0.72 595

GeoAtt-L (ZS)	0.60 489	0.70 376	0.51 489	0.75 506	0.46 535	0.72 566	0.46 534	0.76 573	0.46 534	0.72 571	0.46 536	0.72 576	0.46 533	0.72 570	0.46 527	0.75 548	0.51 509	0.70 581	0.45 544	0.69 550	0.45 512

4D-IteraStereo	0.78 544	3.13 714	0.89 580	0.69 487	0.32 444	0.40 379	0.32 437	0.76 573	0.97 648	0.52 525	0.65 586	0.89 603	0.32 447	0.76 578	0.98 639	0.83 566	0.94 601	0.35 379	0.27 386	0.70 555	0.89 622

ARAFT	0.68 514	0.81 402	0.63 524	0.74 505	0.60 574	0.78 573	0.62 577	0.77 575	0.66 585	0.74 580	0.63 582	0.75 583	0.62 578	0.83 591	0.60 569	0.70 531	0.55 520	0.70 581	0.60 585	0.78 569	0.55 556

PointNet	0.60 489	0.75 386	0.49 477	0.79 509	0.50 555	0.79 576	0.49 551	0.79 576	0.49 549	0.80 587	0.49 552	0.79 588	0.49 549	0.80 582	0.49 544	0.63 515	0.40 442	0.63 564	0.40 520	0.63 538	0.40 487

GCAP-Stereo	0.75 534	4.15 743	0.42 442	0.75 506	0.35 473	0.78 573	0.40 504	0.79 576	0.38 490	0.78 584	0.36 478	0.78 586	0.36 476	0.79 580	0.39 495	0.75 548	0.39 438	0.76 593	0.39 518	0.75 562	0.39 485

G-Net	0.79 545	0.79 395	0.79 571	0.79 509	0.79 620	0.79 576	0.79 619	0.79 576	0.79 625	0.79 586	0.79 626	0.79 588	0.79 617	0.79 580	0.79 619	0.79 555	0.79 583	0.79 597	0.79 631	0.79 571	0.79 611

AFF-stereo	0.73 530	0.88 414	0.67 537	0.75 506	0.68 595	0.75 570	0.64 579	0.80 579	0.72 614	0.83 595	0.70 604	0.82 594	0.64 579	0.84 592	0.67 580	0.77 554	0.63 545	0.81 602	0.63 589	0.78 569	0.62 568

NaN_ROB	0.80 548	0.80 398	0.80 572	0.80 513	0.80 623	0.80 578	0.80 622	0.80 579	0.80 627	0.80 587	0.80 628	0.80 590	0.80 618	0.80 582	0.80 622	0.80 557	0.80 586	0.80 600	0.80 633	0.80 574	0.80 612

CSAN	0.80 548	0.80 398	0.80 572	0.80 513	0.80 623	0.80 578	0.80 622	0.80 579	0.80 627	0.80 587	0.80 628	0.80 590	0.80 618	0.80 582	0.80 622	0.80 557	0.80 586	0.80 600	0.80 633	0.80 574	0.80 612

CAR	0.72 526	0.76 389	0.59 508	0.84 518	1.19 672	0.81 581	0.58 570	0.81 582	0.58 569	0.81 590	0.58 572	0.83 595	0.59 572	0.82 586	0.59 567	0.71 532	0.49 496	0.73 584	0.68 607	0.87 585	0.52 542

MSE-Stereo	0.72 526	0.76 389	0.59 508	0.84 518	1.19 672	0.81 581	0.58 570	0.81 582	0.58 569	0.81 590	0.58 572	0.83 595	0.59 572	0.82 586	0.59 567	0.71 532	0.49 496	0.73 584	0.68 607	0.87 585	0.52 542

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 520	0.72 380	0.71 553	0.80 513	0.62 584	0.82 584	0.61 576	0.81 582	0.62 578	0.81 590	0.63 582	0.80 590	0.70 601	0.73 573	0.61 571	0.76 551	0.61 542	0.74 589	0.61 587	0.77 567	0.61 565

zero-FE	0.72 526	1.31 553	0.66 533	0.92 531	0.60 574	0.82 584	0.58 570	0.82 585	0.58 569	0.81 590	0.60 576	0.81 593	0.60 574	0.82 586	0.58 564	0.74 547	0.59 534	0.73 584	0.52 568	0.76 565	0.51 541

MGA	0.73 530	0.76 389	0.60 512	0.92 531	1.17 668	0.81 581	0.59 574	0.84 586	0.62 578	0.81 590	0.59 574	0.84 597	0.60 574	0.81 585	0.61 571	0.71 532	0.53 517	0.89 612	0.53 570	0.75 562	0.54 548

Selective-RAFT-Error	0.88 578	0.84 405	0.98 592	0.86 523	0.97 640	0.88 592	0.95 641	0.84 586	0.99 651	0.92 603	0.82 630	0.84 597	0.98 634	0.87 597	0.97 638	0.81 561	0.83 589	0.79 597	0.82 636	0.79 571	0.85 617

monster-pro	0.75 534	1.67 580	0.64 527	0.89 524	0.57 571	0.86 590	0.56 567	0.87 588	0.56 566	0.87 596	0.57 570	0.88 600	0.57 567	0.87 597	0.57 562	0.79 555	0.58 528	0.76 593	0.54 572	0.77 567	0.54 548

PAM_32	0.64 502	2.38 674	0.51 489	0.92 531	0.43 528	0.53 528	0.44 524	0.87 588	0.43 526	0.52 525	0.45 532	0.53 534	0.40 500	0.54 533	0.46 527	0.62 511	0.56 522	0.48 523	0.45 544	0.76 565	0.44 509

DCRE	0.84 564	1.89 629	0.77 566	0.94 538	0.72 604	0.88 592	0.73 612	0.87 588	0.78 621	0.90 599	0.71 610	0.88 600	0.67 586	0.88 599	0.73 609	0.81 561	0.68 557	0.81 602	0.70 615	0.82 579	0.70 588

Selective-RAFT	0.89 580	0.89 417	0.72 556	1.16 575	0.78 618	1.06 624	0.82 629	0.87 588	0.97 648	1.00 611	0.91 637	0.90 604	1.00 635	0.89 601	0.93 635	0.83 566	0.83 589	0.82 606	0.82 636	0.81 577	0.82 615

UDG	0.80 548	2.21 658	0.60 512	0.91 528	0.60 574	0.90 595	0.58 570	0.88 592	0.60 575	0.90 599	0.60 576	0.88 600	0.60 574	0.90 602	0.58 564	0.86 570	0.60 537	0.84 608	0.59 584	0.84 582	0.61 565

MoCha-V2	2.11 742	26.97 839	0.78 568	0.92 531	0.77 617	0.96 602	0.72 611	0.90 593	0.72 614	0.94 607	0.70 604	0.90 604	0.71 606	0.91 604	0.71 606	0.85 569	0.71 570	0.88 611	0.69 611	0.87 585	0.67 581

DDUNet	0.81 553	2.45 679	0.57 506	0.90 526	0.60 574	0.88 592	0.59 574	0.90 593	0.60 575	0.88 598	0.60 576	0.90 604	0.58 570	0.88 599	0.60 569	0.84 568	0.60 537	0.86 610	0.57 581	0.86 584	0.60 564

CFNet-RSSM	0.91 581	4.89 754	0.34 359	0.44 366	1.07 656	1.62 716	1.40 740	0.91 595	0.35 473	1.60 713	1.39 741	0.64 561	0.34 466	0.44 457	0.33 445	0.41 388	0.35 412	0.75 591	0.30 441	0.41 460	0.29 401

UNet	0.29 287	0.90 421	0.10 105	0.14 141	0.10 172	0.14 203	0.10 174	0.91 595	0.69 598	0.14 213	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.10 171	0.12 134	0.09 113	0.12 186	0.09 166	0.88 588	0.76 606

DGTPSM_ROB	0.93 588	1.00 449	0.92 587	0.94 538	0.96 639	0.91 596	0.92 636	0.91 595	0.96 647	0.91 601	0.96 643	0.93 610	0.92 628	0.94 610	0.92 631	0.92 575	0.92 597	0.90 613	0.92 641	0.94 604	0.91 626

test_xeample3	1.10 616	1.81 606	0.61 518	0.84 518	0.49 551	0.77 571	0.66 582	0.92 598	1.40 740	0.68 567	0.46 536	0.78 586	0.54 564	1.72 722	1.48 743	1.34 677	1.52 716	1.35 718	1.67 775	1.33 697	1.55 738

DPSM_ROB	0.92 583	0.91 423	0.91 585	0.91 528	0.92 635	0.92 597	0.92 636	0.92 598	0.91 635	0.93 605	0.91 637	0.92 607	0.90 625	0.91 604	0.92 631	0.92 575	0.91 595	0.91 616	0.92 641	0.93 600	0.93 629

DPSM	0.92 583	0.91 423	0.91 585	0.91 528	0.92 635	0.92 597	0.92 636	0.92 598	0.91 635	0.93 605	0.91 637	0.92 607	0.90 625	0.91 604	0.92 631	0.92 575	0.91 595	0.91 616	0.92 641	0.93 600	0.93 629

pmcnn	0.92 583	0.92 428	0.92 587	0.92 531	0.92 635	0.92 597	0.92 636	0.92 598	0.92 640	0.92 603	0.92 640	0.92 607	0.92 628	0.92 608	0.92 631	0.92 575	0.92 597	0.92 619	0.92 641	0.92 595	0.92 627

RSM++	0.76 540	0.82 404	0.66 533	0.85 522	0.64 585	0.85 588	0.71 608	0.94 602	0.64 582	0.87 596	0.67 589	0.87 599	0.65 581	0.84 592	0.65 576	0.81 561	0.70 566	0.79 597	0.71 618	0.83 581	0.70 588

ToySt	0.92 583	2.11 648	0.90 583	0.95 540	0.79 620	0.99 604	0.78 618	0.94 602	0.81 630	0.94 607	0.78 624	0.95 613	0.77 614	0.94 610	0.86 629	0.91 572	0.79 583	0.85 609	0.77 627	0.89 589	0.73 599

R-Stereo Train	0.81 553	0.96 436	0.67 537	0.95 540	0.67 592	0.95 600	0.68 591	0.95 604	0.68 593	0.95 609	0.68 595	0.96 614	0.68 591	0.96 614	0.68 587	0.94 581	0.68 557	0.94 626	0.68 607	0.94 604	0.68 583

RAFT-Stereo	0.81 553	0.96 436	0.67 537	0.95 540	0.67 592	0.95 600	0.68 591	0.95 604	0.68 593	0.95 609	0.68 595	0.96 614	0.68 591	0.96 614	0.68 587	0.94 581	0.68 557	0.94 626	0.68 607	0.94 604	0.68 583
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
StereoNetSlim22	1.00 596	1.00 449	1.00 594	1.00 548	1.00 641	1.00 605	1.00 646	1.00 606	1.00 652	1.00 611	1.00 649	1.00 617	1.00 635	1.00 618	1.00 641	1.00 591	1.00 603	1.00 634	1.00 652	1.00 609	1.00 640

StereoNetSlim	1.00 596	1.00 449	1.00 594	1.00 548	1.00 641	1.00 605	1.00 646	1.00 606	1.00 652	1.00 611	1.00 649	1.00 617	1.00 635	1.00 618	1.00 641	1.00 591	1.00 603	1.00 634	1.00 652	1.00 609	1.00 640

LGCAT	1.00 596	1.00 449	1.00 594	1.00 548	1.00 641	1.00 605	1.00 646	1.00 606	1.00 652	1.00 611	1.00 649	1.00 617	1.00 635	1.00 618	1.00 641	1.00 591	1.00 603	1.00 634	1.00 652	1.00 609	1.00 640

Test_v1	1.00 596	1.00 449	1.00 594	1.00 548	1.00 641	1.00 605	1.00 646	1.00 606	1.00 652	1.00 611	1.00 649	1.00 617	1.00 635	1.00 618	1.00 641	1.00 591	1.00 603	1.00 634	1.00 652	1.00 609	1.00 640

WQFJA1++	0.84 564	0.98 439	0.67 537	1.26 628	0.75 609	1.00 605	0.67 586	1.00 606	0.67 587	1.00 611	0.67 589	1.00 617	0.67 586	1.00 618	0.67 580	0.96 583	0.67 551	0.91 616	0.63 589	0.92 595	0.63 569

NLMM1	0.86 573	0.98 439	0.69 547	1.48 651	0.75 609	1.01 615	0.69 599	1.00 606	0.69 598	1.00 611	0.70 604	1.00 617	0.68 591	1.01 628	0.67 580	0.97 585	0.68 557	0.92 619	0.63 589	0.93 600	0.63 569

NLMM	0.84 564	1.00 449	0.67 537	1.27 629	0.75 609	1.00 605	0.68 591	1.00 606	0.67 587	1.00 611	0.67 589	1.02 632	0.67 586	1.02 632	0.67 580	0.97 585	0.67 551	0.93 622	0.63 589	0.92 595	0.63 569

AdaDepth	0.86 573	0.93 432	0.71 553	1.01 555	1.07 656	1.02 621	0.71 608	1.00 606	0.71 611	1.01 624	0.71 610	1.00 617	0.72 607	1.14 646	0.71 606	0.92 575	0.64 546	0.90 613	0.64 594	0.89 589	0.69 585

GANet	1.00 596	1.00 449	1.00 594	1.00 548	1.00 641	1.00 605	1.00 646	1.00 606	1.00 652	1.00 611	1.00 649	1.00 617	1.00 635	1.00 618	1.00 641	1.00 591	1.00 603	1.00 634	1.00 652	1.00 609	1.00 640

TDLM	1.00 596	1.00 449	1.00 594	1.00 548	1.00 641	1.00 605	1.00 646	1.00 606	1.00 652	1.00 611	1.00 649	1.00 617	1.00 635	1.00 618	1.00 641	1.00 591	1.00 603	1.00 634	1.00 652	1.00 609	1.00 640

CVANet_RVC	1.00 596	1.00 449	1.00 594	1.00 548	1.00 641	1.00 605	1.00 646	1.00 606	1.00 652	1.00 611	1.00 649	1.00 617	1.00 635	1.00 618	1.00 641	1.00 591	1.00 603	1.00 634	1.00 652	1.00 609	1.00 640

WQFJX1	0.84 564	0.98 439	0.67 537	1.30 636	0.75 609	1.01 615	0.67 586	1.01 617	0.67 587	1.01 624	0.67 589	1.01 628	0.68 591	1.00 618	0.68 587	0.98 589	0.67 551	0.92 619	0.64 594	0.92 595	0.64 575

WQFJX	0.85 570	1.00 449	0.68 545	1.30 636	0.75 609	1.01 615	0.68 591	1.01 617	0.68 593	1.01 624	0.68 595	1.03 633	0.68 591	1.02 632	0.67 580	0.97 585	0.67 551	0.93 622	0.63 589	0.94 604	0.63 569

NLSM3	0.85 570	0.99 447	0.68 545	1.29 634	0.76 614	1.01 615	0.68 591	1.01 617	0.68 593	1.02 628	0.68 595	1.01 628	0.68 591	1.01 628	0.68 587	0.97 585	0.68 557	0.93 622	0.64 594	0.93 600	0.63 569

trnet	1.01 606	1.01 461	1.01 604	1.01 555	1.01 649	1.01 615	1.01 654	1.01 617	1.01 659	1.01 624	1.01 656	1.01 628	1.01 645	1.01 628	1.01 648	1.01 598	1.01 611	1.01 641	1.01 661	1.01 616	1.01 648

WQFJA1	0.85 570	0.98 439	0.67 537	1.29 634	0.76 614	1.01 615	0.67 586	1.02 621	0.67 587	1.02 628	0.67 589	1.01 628	0.67 586	1.01 628	0.68 587	0.99 590	0.67 551	0.93 622	0.64 594	0.92 595	0.65 577

DPSimNet_ROB	0.97 593	1.18 491	0.81 575	1.10 561	0.91 634	1.02 621	0.82 629	1.04 622	0.91 635	1.03 630	0.86 633	1.28 702	0.82 622	1.03 634	0.89 630	1.17 616	0.81 588	1.02 642	0.82 636	1.08 621	0.81 614

999	1.00 596	1.12 482	0.59 508	1.10 561	1.21 720	1.09 629	0.52 560	1.08 623	1.43 742	1.18 647	1.35 734	0.98 616	0.52 560	0.91 604	0.85 628	0.72 540	1.46 712	0.83 607	0.98 649	0.68 546	1.41 733

GLC_STEREO	1.07 613	1.01 461	1.06 610	1.07 559	1.05 654	1.06 624	1.08 661	1.08 623	1.05 664	1.07 632	1.06 660	1.08 636	1.05 648	1.06 635	1.10 657	1.07 601	1.09 623	1.05 645	1.05 664	1.06 620	1.12 655

HSM-Net_RVC	0.95 591	1.17 489	0.78 568	1.18 577	0.71 602	1.16 638	0.75 614	1.09 625	0.80 627	1.10 634	0.75 618	1.17 649	0.74 609	1.17 649	0.80 622	1.13 612	0.73 573	1.17 654	0.77 627	1.16 630	0.72 595
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MSMD_ROB	1.19 623	1.10 481	0.70 550	1.10 561	0.60 574	1.10 630	0.70 605	1.10 626	0.70 606	1.10 634	0.70 604	1.10 640	0.70 601	7.00 840	0.70 604	1.10 605	0.70 566	1.10 646	0.70 615	1.10 622	0.70 588

AIO-Stereo	0.84 564	0.66 370	0.70 550	0.83 517	0.67 592	0.98 603	0.82 629	1.14 627	0.72 614	1.03 630	0.74 617	1.03 633	1.09 653	0.99 616	0.45 523	1.04 599	0.73 573	0.95 628	0.74 622	0.94 604	0.46 515

Wavelet-MonSter	1.00 596	1.21 539	0.76 564	1.94 676	1.01 649	1.11 633	0.76 616	1.15 628	0.76 620	1.11 639	0.76 619	1.14 646	0.76 612	1.11 643	0.76 616	1.21 665	0.90 593	1.02 642	0.71 618	1.02 618	0.71 594

RP	2.33 762	25.00 832	1.13 615	1.15 570	1.15 663	1.10 630	1.15 668	1.15 628	1.15 671	1.12 640	1.15 666	1.09 638	1.13 655	1.10 641	1.15 664	1.11 610	1.09 623	1.16 650	1.12 668	1.16 630	1.17 665

NCC-stereo	2.36 764	25.52 834	1.17 620	1.15 570	1.17 668	1.11 633	1.11 662	1.15 628	1.16 672	1.10 634	1.16 669	1.10 640	1.15 659	1.14 646	1.13 661	1.09 603	1.11 627	1.15 649	1.16 673	1.17 635	1.17 665

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 581	0.86 409	0.89 580	1.25 627	0.69 596	1.05 623	0.81 626	1.16 631	0.50 554	1.12 640	0.97 645	0.72 576	0.82 622	1.06 635	0.95 636	0.61 506	0.87 591	1.03 644	0.85 639	1.04 619	1.01 648

edge stereo	2.43 769	27.07 840	1.14 616	1.06 558	1.14 661	1.08 627	1.17 672	1.16 631	1.14 670	1.10 634	1.16 669	1.09 638	1.16 663	1.10 641	1.16 668	1.10 605	1.11 627	1.16 650	1.19 675	1.13 624	1.11 653

RGC	2.36 764	25.48 833	1.19 624	1.15 570	1.15 663	1.10 630	1.16 671	1.17 633	1.16 672	1.12 640	1.16 669	1.11 644	1.13 655	1.09 639	1.18 671	1.10 605	1.15 634	1.16 650	1.12 668	1.14 625	1.12 655

Nwc_Net	2.37 766	25.95 836	1.15 618	1.14 567	1.15 663	1.08 627	1.14 666	1.17 633	1.16 672	1.14 644	1.15 666	1.08 636	1.15 659	1.11 643	1.14 662	1.10 605	1.11 627	1.16 650	1.09 667	1.16 630	1.15 661

Abc-Net	2.32 761	24.75 831	1.14 616	1.17 576	1.17 668	1.11 633	1.15 668	1.17 633	1.21 725	1.08 633	1.16 669	1.12 645	1.14 658	1.09 639	1.17 670	1.09 603	1.16 635	1.17 654	1.17 674	1.16 630	1.11 653
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
UPFNet	0.42 394	1.20 493	0.17 217	0.24 238	0.17 287	0.25 300	0.17 282	1.19 636	0.90 634	0.25 302	0.17 288	0.24 299	0.17 290	0.25 304	0.17 282	0.22 255	0.17 247	0.22 287	0.16 276	1.15 628	0.93 629

AF-Net	2.37 766	25.71 835	1.17 620	1.13 566	1.15 663	1.15 637	1.18 673	1.19 636	1.16 672	1.10 634	1.15 666	1.10 640	1.18 664	1.12 645	1.15 664	1.10 605	1.10 626	1.17 654	1.15 671	1.16 630	1.12 655

stereogan	2.33 762	24.38 830	1.18 622	1.18 577	1.18 671	1.14 636	1.18 673	1.19 636	1.19 679	1.14 644	1.18 673	1.14 646	1.18 664	1.14 646	1.18 671	1.14 614	1.14 633	1.19 659	1.19 675	1.15 628	1.19 669

MWSP-net	0.96 592	0.75 386	0.49 477	4.84 789	0.48 547	1.28 691	0.52 560	1.20 639	0.51 561	1.14 644	0.70 604	1.00 617	0.56 565	0.90 602	0.69 595	0.76 551	0.60 537	0.95 628	0.56 578	0.73 560	0.45 512

DisPM	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

CrosDoStereo	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

PFNet+	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

LCNet	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

HHNet	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

Patchmatch Stereo++	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670
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	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

STrans-v2	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

TransformOpticalFlow	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

OMP-Stereo	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

IIG-Stereo	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

NF-Stereo	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

OCTAStereo	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

PSM-softLoss	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

KMStereo	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

NRIStereo	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

PSM-adaLoss	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

PSM-AAD	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

FTStereo	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

ROB_FTStereo_v2	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

ROB_FTStereo	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

Consistency-Raft	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

KYRaft	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

HUI-Stereo	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

ASMatch	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

DeepStereo_LL	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

DEmStereo	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

SST-Stereo	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

THIR-Stereo	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

RAFT_R40	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

DRaft	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

PFNet	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

GrayStereo	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

RE-Stereo	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

Pruner-Stereo	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

TVStereo	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

DeepStereo_RVC	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

RAFT-RH_RVC	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

IRAFT_RVC	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

RAFT-345	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

iRAFT	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

CRE-IMP	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

GMM-Stereo	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

RAFT-IKP	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

Prome-Stereo	1.20 624	1.20 493	1.20 627	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 675	1.20 639	1.20 680	1.20 649	1.20 674	1.20 651	1.20 666	1.20 651	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 670

FC-DCNN	1.07 613	1.09 477	0.98 592	0.89 524	0.52 562	1.41 705	0.91 635	1.21 685	1.24 728	1.96 731	2.05 801	1.91 732	1.30 720	1.27 702	1.08 654	0.80 557	0.60 537	0.58 557	0.41 530	0.68 546	0.54 548

CroCo-Stereo	0.73 530	1.22 545	0.25 283	1.22 624	0.25 340	1.22 685	0.25 332	1.22 686	0.25 335	1.22 695	0.25 344	1.22 697	0.25 339	1.22 697	0.25 335	1.22 667	0.26 304	1.21 706	0.25 341	1.22 688	0.25 317
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
S-Stereo	2.51 773	26.86 838	1.23 678	1.22 624	1.22 722	1.24 687	1.25 724	1.22 686	1.24 728	1.21 694	1.24 725	1.19 650	1.27 717	1.19 650	1.24 724	1.19 617	1.20 640	1.25 711	1.19 675	1.24 690	1.23 718

MEA-ACV	1.66 693	0.87 411	0.61 518	11.81 831	1.35 727	1.50 710	0.71 608	1.23 688	0.92 640	1.13 643	0.96 643	1.69 723	0.70 601	1.23 698	1.16 668	1.54 697	1.20 640	1.58 729	0.85 639	1.12 623	0.95 632

FAT-Stereo	2.46 771	26.05 837	1.23 678	1.23 626	1.22 722	1.20 639	1.24 723	1.23 688	1.23 727	1.19 648	1.22 721	1.21 696	1.24 715	1.20 651	1.24 724	1.21 665	1.17 638	1.22 709	1.25 728	1.20 640	1.24 719

Hybrid-DGEV-2	1.05 612	1.83 617	0.83 576	1.33 640	0.82 626	1.30 692	0.81 626	1.26 690	0.79 625	1.29 698	0.79 626	1.26 698	0.80 618	1.26 699	0.79 619	1.20 619	0.78 581	1.18 657	0.77 627	1.20 640	0.77 608

Hybrid-DGEV	1.03 610	1.75 589	0.80 572	1.28 633	0.78 618	1.26 688	0.80 622	1.26 690	0.78 621	1.26 696	0.78 624	1.26 698	0.78 616	1.26 699	0.78 618	1.15 615	0.75 576	1.14 647	0.74 622	1.14 625	0.75 603

CroCo-Stereo Lap2	0.77 541	1.29 549	0.29 309	1.27 629	0.29 369	1.27 689	0.26 339	1.26 690	0.26 349	1.26 696	0.26 349	1.27 701	0.26 349	1.26 699	0.27 342	1.27 670	0.27 317	1.27 712	0.27 386	1.27 693	0.27 363

MMNet	0.44 410	1.24 547	0.17 217	0.25 245	0.17 287	0.25 300	0.18 291	1.26 690	0.93 642	0.25 302	0.17 288	0.25 306	0.18 302	0.25 304	0.17 282	0.23 267	0.16 217	0.23 296	0.16 276	1.20 640	0.99 638

delet	0.43 397	1.21 539	0.17 217	0.25 245	0.17 287	0.25 300	0.18 291	1.26 690	0.95 645	0.25 302	0.17 288	0.25 306	0.17 290	0.25 304	0.17 282	0.23 267	0.16 217	0.22 287	0.16 276	1.18 636	0.98 637

psm_up	0.43 397	1.19 492	0.17 217	0.25 245	0.18 299	0.25 300	0.19 297	1.26 690	0.91 635	0.26 311	0.17 288	0.25 306	0.17 290	0.25 304	0.17 282	0.22 255	0.17 247	0.23 296	0.16 276	1.18 636	0.99 638

LiteMatch*	2.07 730	1.30 551	5.73 815	6.28 804	0.79 620	1.33 695	0.80 622	1.30 696	1.02 660	1.33 700	0.84 632	1.33 704	0.97 632	1.28 703	1.04 650	6.05 822	5.89 818	1.28 713	0.76 625	1.28 694	0.88 618

Hybrid-DGEV-03	1.07 613	1.83 617	0.83 576	1.34 641	0.81 625	1.32 694	0.81 626	1.31 697	0.81 630	1.31 699	0.82 630	1.32 703	0.82 622	1.32 704	0.81 625	1.19 617	0.77 579	1.19 659	0.76 625	1.19 638	0.77 608

PS-NSSS	1.38 682	1.39 563	1.34 682	1.34 641	1.35 727	1.38 701	1.37 738	1.35 698	1.38 739	1.34 703	1.34 733	1.39 708	1.38 728	1.70 721	1.40 740	1.36 680	1.36 704	1.36 720	1.37 737	1.37 699	1.36 730

MM-Stereo_test2	1.20 624	1.85 623	1.05 608	1.46 650	0.94 638	1.36 699	0.99 645	1.36 699	0.95 645	1.41 708	0.98 646	1.40 711	0.96 631	1.37 706	0.95 636	1.37 682	1.06 615	1.33 715	0.93 646	1.29 695	0.89 622

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 679	1.35 557	1.35 684	1.35 643	1.35 727	1.35 696	1.35 731	1.36 699	1.35 736	1.36 705	1.35 734	1.36 705	1.36 725	1.36 705	1.35 735	1.35 678	1.35 703	1.35 718	1.35 734	1.35 698	1.35 729

CC-Net-ROB	1.36 680	1.33 555	1.33 681	1.36 644	1.38 731	1.36 699	1.33 729	1.37 701	1.34 733	1.35 704	1.36 736	1.38 707	1.34 723	1.38 707	1.38 739	1.35 678	1.38 707	1.33 715	1.35 734	1.43 701	1.34 728

L500	1.30 678	1.33 555	1.01 604	4.69 783	0.84 627	1.35 696	0.95 641	1.38 702	0.94 644	1.33 700	0.98 646	1.36 705	0.91 627	1.40 708	1.08 654	1.28 672	0.90 593	1.21 706	0.99 651	1.23 689	0.90 625

RASNet	1.49 684	1.65 578	1.45 702	1.38 646	1.43 734	1.47 709	1.36 733	1.38 702	1.36 737	1.39 706	1.60 751	1.45 713	1.45 731	1.51 714	2.21 796	1.53 696	1.36 704	1.36 720	1.36 736	1.66 713	1.36 730

MM-Stereo_test3	1.27 675	2.07 643	1.18 622	1.60 660	1.02 651	1.45 708	1.01 654	1.40 704	1.04 662	1.44 710	1.03 659	1.46 714	1.02 646	1.44 713	1.02 649	1.51 694	1.12 630	1.32 714	0.98 649	1.38 700	0.97 635

qqai	1.22 671	1.38 561	1.12 613	1.39 647	1.14 661	1.40 703	1.14 666	1.41 705	1.12 668	1.40 707	1.11 665	1.40 711	1.13 655	1.41 710	1.15 664	1.25 668	0.97 602	1.24 710	1.01 661	1.24 690	0.96 633

MLG-Stereo	0.92 583	0.90 421	0.84 578	1.27 629	0.49 551	1.38 701	0.88 632	1.41 705	0.97 648	0.73 574	1.09 662	1.26 698	0.43 523	0.72 570	1.05 652	1.13 612	0.49 496	1.18 657	0.66 601	1.01 616	0.46 515

L400	1.29 677	1.38 561	1.00 594	4.01 764	1.03 652	1.42 707	0.92 636	1.42 707	0.91 635	1.33 700	1.01 656	1.39 708	0.92 628	1.40 708	1.09 656	1.31 673	0.92 597	1.21 706	0.95 648	1.30 696	0.88 618

BLMT-Stereo	1.53 687	1.36 558	1.06 610	1.42 649	1.23 726	1.41 705	1.07 659	1.43 708	1.12 668	1.42 709	1.06 660	1.83 729	1.07 650	1.42 712	1.07 653	1.27 670	1.38 707	6.80 837	1.00 652	1.26 692	1.00 640

L4000	1.46 683	1.52 568	1.21 674	4.04 765	1.10 659	1.51 711	1.07 659	1.57 709	1.09 666	1.64 720	1.20 674	1.56 715	1.21 712	1.76 724	1.14 662	1.58 698	1.06 615	1.41 722	1.08 665	1.51 705	0.97 635

FAST (zero-shot)	0.87 577	1.55 570	0.42 442	1.57 655	0.42 524	1.62 716	0.45 530	1.59 710	0.42 524	1.66 721	0.44 527	1.62 721	0.42 518	1.59 715	0.42 514	0.64 517	0.43 467	0.64 566	0.42 538	0.67 544	0.46 515

DPSMNet_ROB	1.60 692	1.59 573	1.70 719	1.59 657	1.59 741	1.61 714	1.61 750	1.60 711	1.60 747	1.62 719	1.59 750	1.60 717	1.60 735	1.60 716	1.59 747	1.59 699	1.60 727	1.59 730	1.59 755	1.59 709	1.59 744

FlowAnything_test	1.02 608	1.72 583	0.71 553	1.59 657	0.70 600	1.61 714	0.69 599	1.61 712	0.70 606	1.60 713	0.70 604	1.61 720	0.69 597	1.61 718	0.70 604	0.81 561	0.58 528	0.81 602	0.55 574	0.81 577	0.56 559

FlowAnything	1.02 608	1.71 582	0.72 556	1.59 657	0.69 596	1.60 713	0.69 599	1.61 712	0.70 606	1.60 713	0.69 600	1.60 717	0.69 597	1.61 718	0.69 595	0.81 561	0.58 528	0.81 602	0.56 578	0.82 579	0.56 559

CFNet-ft	0.55 482	1.57 572	0.14 175	0.20 211	0.14 255	0.20 263	2.53 799	1.61 712	0.14 257	0.20 266	0.14 264	0.20 268	0.14 261	0.20 266	0.14 251	0.17 208	0.12 163	0.17 259	0.12 235	1.56 706	1.24 719

11t	1.27 675	2.70 692	1.34 682	1.32 639	0.89 630	1.30 692	1.34 730	1.64 715	0.57 568	1.45 711	0.72 613	1.05 635	1.29 719	1.07 638	1.29 731	1.49 689	1.02 612	0.97 632	1.15 671	1.48 702	1.31 723

IGEVStereo-DCA	1.77 699	4.21 744	1.84 736	2.49 715	2.11 789	2.54 774	1.36 733	1.65 716	1.17 677	2.75 790	1.90 784	2.54 775	1.15 659	0.94 610	1.11 658	1.50 691	1.32 691	0.96 630	1.46 746	1.49 703	0.88 618

rrr	1.77 699	4.21 744	1.84 736	2.49 715	2.11 789	2.54 774	1.36 733	1.65 716	1.17 677	2.75 790	1.90 784	2.54 775	1.15 659	0.94 610	1.11 658	1.50 691	1.32 691	0.96 630	1.46 746	1.49 703	0.88 618

HBP-ISP	1.24 673	1.72 583	1.65 715	1.15 570	0.76 614	1.40 703	0.88 632	1.67 718	1.02 660	1.69 723	1.38 739	1.69 723	1.21 712	1.87 733	1.21 720	1.05 600	0.79 583	0.97 632	0.80 633	1.19 638	0.75 603

CGFBStereo	1.54 689	1.61 575	1.00 594	4.82 787	1.22 722	1.75 719	1.06 658	1.71 719	1.04 662	1.69 723	1.22 721	1.68 722	1.08 652	1.81 730	1.04 650	1.50 691	1.13 631	1.70 735	1.13 670	1.72 717	0.89 622

FETStereo	1.53 687	1.64 577	1.01 604	4.86 790	1.22 722	1.73 718	1.00 646	1.74 720	1.06 665	1.67 722	1.22 721	1.71 725	1.02 646	1.78 728	1.11 658	1.51 694	1.13 631	1.60 731	1.03 663	1.71 715	0.92 627

FETCStereo	1.51 685	1.66 579	1.05 608	4.56 779	1.06 655	1.79 721	1.15 668	1.75 721	1.16 672	1.73 726	1.10 663	1.74 726	1.06 649	1.74 723	1.22 721	1.47 688	1.04 614	1.54 728	0.92 641	1.56 706	0.96 633

HNOStereo	1.51 685	1.78 595	1.20 627	4.42 768	1.08 658	1.78 720	1.12 665	1.76 722	1.10 667	1.74 727	1.02 658	1.78 727	1.07 650	1.68 720	1.22 721	1.49 689	0.93 600	1.50 726	0.93 646	1.56 706	1.12 655

ours_stereo	1.20 624	1.21 539	0.90 583	1.64 665	1.11 660	1.35 696	0.67 586	1.76 722	0.93 642	1.70 725	1.10 663	1.39 708	0.75 611	1.41 710	0.81 625	1.60 701	1.03 613	1.33 715	1.00 652	1.61 710	0.72 595

2.5w	2.01 721	2.40 675	1.37 694	3.28 740	2.01 783	2.71 780	1.43 746	1.82 724	1.83 781	1.90 730	1.41 742	2.71 785	1.35 724	2.71 785	1.85 782	2.66 772	1.53 717	1.64 732	1.23 725	2.53 772	1.87 777

1w_stereo	2.05 729	2.32 665	1.35 684	3.74 762	2.01 783	2.73 783	1.42 743	1.88 725	1.93 792	2.03 739	1.28 729	2.71 785	1.99 780	2.72 787	1.72 770	2.20 742	1.32 691	1.87 743	1.86 787	2.45 761	1.54 737

GANetREF_RVC	1.55 690	1.94 639	1.22 676	1.88 672	1.21 720	1.88 725	1.22 721	1.88 725	1.22 726	1.88 728	1.22 721	1.88 730	1.22 714	1.89 734	1.22 721	1.87 711	1.22 688	1.88 746	1.22 724	1.88 725	1.22 716
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
ccs_rob	2.79 786	10.17 818	0.32 340	10.00 827	0.33 457	0.49 501	0.33 448	1.90 727	0.32 447	0.51 521	0.33 457	0.49 505	9.24 841	0.49 503	0.33 445	0.41 388	9.82 837	0.41 476	0.28 407	9.34 839	0.29 401

3.25w	2.04 727	2.20 656	1.48 705	3.03 730	2.17 793	2.63 778	1.39 739	1.96 728	1.95 793	1.96 731	1.37 737	2.71 785	1.96 777	2.71 785	1.73 775	2.26 748	1.32 691	1.87 743	1.87 788	2.51 768	1.63 760

MFMNet_re	1.81 702	1.91 632	1.71 721	1.95 678	1.70 764	1.95 730	1.70 767	1.96 728	1.74 773	1.97 733	1.72 772	1.95 733	1.71 756	1.97 737	1.71 767	1.86 709	1.62 728	1.85 739	1.66 774	1.86 723	1.64 762

SPS-STEREO	1.59 691	1.91 632	1.21 674	1.94 676	1.20 674	2.00 733	1.23 722	1.99 730	1.24 728	2.00 736	1.25 726	2.03 740	1.26 716	2.00 738	1.29 731	1.90 716	1.18 639	1.89 747	1.21 723	1.89 726	1.20 670
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IGEV	2.02 722	2.20 656	1.82 732	2.90 728	2.16 791	2.41 764	1.25 724	2.00 731	1.98 794	1.99 735	1.31 731	2.72 789	1.93 774	2.67 784	1.69 765	2.26 748	1.32 691	1.83 738	1.87 788	2.53 772	1.61 751

3.5w_stereo	2.03 724	2.72 696	1.35 684	3.41 747	1.57 739	2.72 781	1.49 748	2.01 732	1.34 733	2.15 746	1.61 753	2.63 781	1.36 725	2.72 787	1.99 794	2.66 772	1.58 723	1.68 734	1.24 726	2.53 772	1.87 777

3w_stereo	2.04 727	2.24 660	1.70 719	3.15 733	2.18 795	2.49 768	1.26 726	2.03 733	1.98 794	1.98 734	1.33 732	2.72 789	1.99 780	2.59 778	1.72 770	2.22 744	1.33 698	1.85 739	1.88 793	2.50 767	1.58 743

MM-Stereo_test1	1.80 701	3.41 721	1.52 710	2.12 684	1.41 733	2.04 734	1.41 741	2.05 734	1.46 744	2.04 740	1.41 742	2.05 741	1.42 730	2.05 739	1.43 742	2.04 727	1.54 719	1.94 748	1.38 739	1.99 729	1.33 726

CEFStereo	1.90 704	2.10 647	1.41 699	5.22 795	1.44 737	2.21 748	1.43 746	2.09 735	1.45 743	2.23 762	1.38 739	2.23 755	1.57 733	2.22 755	1.36 736	1.97 721	1.29 690	2.01 751	1.28 731	1.87 724	1.31 723

4.5_new	2.00 714	1.84 622	1.98 763	2.77 722	2.16 791	2.27 756	1.28 728	2.09 735	1.98 794	2.01 737	1.28 729	2.71 785	1.98 778	2.51 775	1.65 750	2.26 748	1.33 698	1.87 743	1.87 788	2.49 765	1.60 746

ff7	1.68 694	2.68 689	1.35 684	0.97 545	0.89 630	1.84 722	2.15 794	2.12 737	1.80 777	2.05 741	1.56 747	2.33 762	2.12 785	2.23 758	2.25 797	1.31 673	1.07 617	1.48 723	1.41 740	0.90 592	1.04 650

ffff	1.68 694	2.68 689	1.35 684	0.97 545	0.89 630	1.84 722	2.15 794	2.12 737	1.80 777	2.05 741	1.56 747	2.33 762	2.12 785	2.23 758	2.25 797	1.31 673	1.07 617	1.48 723	1.41 740	0.90 592	1.04 650

ccc-4	1.68 694	2.68 689	1.35 684	0.97 545	0.89 630	1.84 722	2.15 794	2.12 737	1.80 777	2.05 741	1.56 747	2.33 762	2.12 785	2.23 758	2.25 797	1.31 673	1.07 617	1.48 723	1.41 740	0.90 592	1.04 650

MC-Stereo	1.76 698	2.96 708	1.37 694	2.14 685	1.37 730	2.14 739	1.36 733	2.14 740	1.37 738	2.14 745	1.37 737	2.14 742	1.37 727	2.14 743	1.37 738	1.97 721	1.32 691	1.97 750	1.32 733	1.98 728	1.33 726

3.25w_new	2.03 724	2.72 696	1.35 684	3.33 745	1.57 739	2.72 781	1.53 749	2.15 741	1.33 732	2.15 746	1.60 751	2.63 781	1.30 720	2.72 787	1.99 794	2.67 774	1.53 717	1.75 737	1.25 728	2.53 772	1.87 777

noway7	2.08 733	5.18 766	1.92 747	2.27 692	1.66 746	2.18 740	1.66 753	2.17 742	1.66 748	2.18 748	1.65 755	2.18 744	1.66 738	2.17 744	1.66 753	2.15 731	1.85 750	2.05 753	1.60 758	2.05 731	1.60 746

zzzz4	2.08 733	5.22 770	1.93 750	2.27 692	1.66 746	2.19 742	1.66 753	2.18 743	1.67 751	2.18 748	1.66 758	2.18 744	1.66 738	2.18 745	1.66 753	2.15 731	1.84 745	2.05 753	1.60 758	2.05 731	1.60 746

zzzzzz3	2.07 730	5.00 759	1.93 750	2.28 697	1.66 746	2.19 742	1.66 753	2.18 743	1.67 751	2.19 751	1.66 758	2.18 744	1.67 744	2.18 745	1.66 753	2.15 731	1.85 750	2.05 753	1.59 755	2.05 731	1.59 744

RAFT_CTSACE	1.92 706	3.71 728	1.72 722	1.88 672	1.72 766	2.04 734	1.42 743	2.18 743	1.89 790	2.02 738	1.97 790	1.95 733	2.06 784	1.93 735	1.62 748	1.76 706	1.66 732	2.02 752	1.73 783	1.73 718	1.43 735

GELT-Stereo	2.10 738	5.33 777	1.94 758	2.37 707	1.68 754	2.21 748	1.69 765	2.19 746	1.67 751	2.18 748	1.67 760	2.19 747	1.66 738	2.19 748	1.66 753	2.23 745	1.83 744	2.07 759	1.61 762	2.04 730	1.61 751

noway2	2.07 730	4.96 756	1.92 747	2.28 697	1.66 746	2.20 745	1.66 753	2.19 746	1.66 748	2.19 751	1.65 755	2.19 747	1.68 746	2.18 745	1.65 750	2.15 731	1.86 754	2.06 757	1.59 755	2.06 735	1.60 746

noway1	2.10 738	5.26 774	1.93 750	2.31 703	1.69 759	2.21 748	1.67 759	2.19 746	1.68 756	2.21 756	1.68 765	2.21 751	1.67 744	2.20 750	1.66 753	2.15 731	1.84 745	2.07 759	1.61 762	2.07 739	1.61 751

zzzzzzz1	2.10 738	5.20 768	1.93 750	2.38 709	1.68 754	2.20 745	1.67 759	2.20 749	1.68 756	2.20 754	1.67 760	2.20 750	1.68 746	2.20 750	1.67 761	2.24 746	1.86 754	2.06 757	1.61 762	2.06 735	1.62 757

monster_256*512	2.09 736	5.21 769	1.98 763	2.30 700	1.67 750	2.18 740	1.66 753	2.20 749	1.67 751	2.19 751	1.67 760	2.19 747	1.66 738	2.19 748	1.66 753	2.15 731	1.86 754	2.05 753	1.60 758	2.06 735	1.61 751

zzzz2	2.08 733	4.92 755	1.93 750	2.30 700	1.67 750	2.19 742	1.66 753	2.20 749	1.67 751	2.20 754	1.68 765	2.21 751	1.66 738	2.20 750	1.68 762	2.17 737	1.84 745	2.07 759	1.62 768	2.05 731	1.61 751

zzz1	2.09 736	4.97 757	1.93 750	2.30 700	1.68 754	2.21 748	1.68 761	2.21 752	1.68 756	2.21 756	1.67 760	2.21 751	1.68 746	2.21 753	1.69 765	2.17 737	1.85 750	2.08 763	1.61 762	2.06 735	1.61 751

noway5	1.92 706	4.97 757	1.95 760	2.31 703	1.68 754	2.21 748	1.68 761	2.21 752	1.69 763	2.22 760	1.68 765	2.21 751	1.68 746	2.21 753	1.68 762	2.18 739	1.87 758	1.71 736	0.65 598	0.85 583	0.72 595

noway3	2.12 744	5.22 770	1.93 750	2.39 710	1.70 764	2.23 754	1.70 767	2.22 754	1.70 764	2.22 760	1.70 771	2.23 755	1.69 753	2.22 755	1.71 767	2.28 752	1.86 754	2.08 763	1.63 771	2.09 744	1.63 760

noway4	2.11 742	5.14 764	1.93 750	2.37 707	1.69 759	2.20 745	1.68 761	2.22 754	1.68 756	2.21 756	1.69 769	2.23 755	1.68 746	2.22 755	1.66 753	2.24 746	1.84 745	2.09 768	1.63 771	2.09 744	1.62 757

derf	1.91 705	2.15 652	1.78 725	2.16 686	1.75 767	2.21 748	1.80 771	2.22 754	1.80 777	2.21 756	1.76 773	2.17 743	1.81 765	2.24 761	1.74 776	1.93 719	1.56 720	1.96 749	1.53 748	1.95 727	1.56 739

4w-stereo	2.02 722	2.72 696	1.44 701	3.36 746	1.59 741	2.48 767	1.72 769	2.28 757	1.24 728	2.24 763	1.65 755	2.56 777	1.32 722	2.39 769	1.98 793	2.67 774	1.51 715	1.66 733	1.24 726	2.53 772	1.88 780

NCCL2	2.28 760	2.27 661	2.28 770	2.28 697	2.28 796	2.27 756	2.29 797	2.28 757	2.28 800	2.27 764	2.28 802	2.28 758	2.27 788	2.27 762	2.28 801	2.28 752	2.28 777	2.27 771	2.29 801	2.27 751	2.29 785

TRStereo	2.00 714	2.13 649	1.85 738	2.27 692	1.84 771	2.28 758	1.84 773	2.29 759	1.86 783	2.30 765	1.87 779	2.30 759	1.87 768	2.08 740	1.72 770	2.08 728	1.72 737	2.08 763	1.72 780	2.08 741	1.72 767

XX-Stereo	2.00 714	2.13 649	1.85 738	2.27 692	1.84 771	2.28 758	1.84 773	2.29 759	1.86 783	2.30 765	1.87 779	2.30 759	1.87 768	2.08 740	1.72 770	2.08 728	1.72 737	2.08 763	1.72 780	2.08 741	1.72 767

EAI-Stereo	2.00 714	2.13 649	1.85 738	2.27 692	1.84 771	2.28 758	1.84 773	2.29 759	1.86 783	2.30 765	1.87 779	2.30 759	1.87 768	2.08 740	1.72 770	2.08 728	1.72 737	2.08 763	1.72 780	2.08 741	1.72 767

STTStereo	3.73 795	30.40 844	2.37 774	2.39 710	2.31 798	2.35 761	2.33 798	2.29 759	2.42 801	2.32 769	2.34 803	2.33 762	2.36 789	2.30 764	2.27 800	2.35 759	2.22 776	2.31 774	2.22 798	2.29 753	2.34 789

GANet-RSSM	0.75 534	1.91 632	0.14 175	0.47 378	0.14 255	0.21 273	3.21 820	2.30 763	0.14 257	0.46 475	0.14 264	0.23 293	0.18 302	0.21 278	0.14 251	0.18 226	0.27 317	0.37 393	0.13 254	2.13 746	2.12 781

MonStereo1	1.94 708	2.77 702	1.52 710	3.73 761	1.51 738	2.13 738	1.42 743	2.32 764	1.52 745	2.31 768	1.50 745	2.53 772	1.59 734	2.34 766	1.56 745	1.91 717	1.36 704	1.86 742	1.31 732	2.07 739	1.53 736

MonStereo	2.17 746	2.41 676	1.49 709	2.67 719	1.67 750	2.60 777	2.04 792	2.32 764	1.76 774	2.44 773	1.68 765	2.50 770	1.69 753	2.38 767	1.80 779	2.28 752	1.78 740	2.63 791	2.14 796	3.47 784	1.68 765

AIO_test	2.18 748	2.09 646	2.04 768	2.42 712	2.01 783	2.47 766	1.94 784	2.34 766	2.03 798	2.56 779	1.94 787	2.43 768	1.94 775	2.41 770	1.87 786	2.39 762	2.10 772	2.35 778	1.91 794	2.25 750	2.19 783

AIO_rvc	2.18 748	2.34 670	1.87 742	2.32 705	1.94 781	2.40 763	1.89 782	2.37 767	2.07 799	2.52 778	1.95 789	2.44 769	1.99 780	2.41 770	1.89 789	2.32 758	2.09 771	2.24 770	2.18 797	2.21 747	2.23 784

HUF	2.18 748	2.30 663	1.99 767	2.34 706	2.02 786	2.41 764	2.06 793	2.38 768	1.89 790	2.36 770	1.85 776	2.56 777	1.98 778	2.31 765	1.97 792	2.30 756	2.03 770	2.30 773	2.11 795	2.23 748	2.16 782

asd	2.18 748	2.77 702	1.58 712	3.59 755	2.00 782	2.58 776	1.85 776	2.39 769	1.71 766	2.47 775	1.97 790	2.59 779	1.61 736	2.56 776	1.79 778	2.51 769	1.99 762	2.11 769	1.62 768	2.36 756	1.60 746

2.25w	2.00 714	1.86 626	1.98 763	2.95 729	2.17 793	2.26 755	1.35 731	2.42 770	2.00 797	2.07 744	1.27 728	2.53 772	1.99 780	2.29 763	1.49 744	2.21 743	1.32 691	1.85 739	1.87 788	2.52 769	1.62 757

FBW_ROB	2.12 744	2.46 680	1.77 724	2.49 715	1.79 770	2.38 762	1.83 772	2.46 771	1.78 776	2.48 776	1.97 790	2.40 767	1.78 763	2.42 772	1.83 780	2.31 757	1.85 750	2.38 779	1.82 786	2.35 755	1.84 773

qwe	2.18 748	2.60 686	1.58 712	3.83 763	1.90 780	2.53 772	1.90 783	2.48 772	1.73 771	2.37 771	1.92 786	2.53 772	1.68 746	2.56 776	1.83 780	2.52 771	1.87 758	2.07 759	1.68 777	2.32 754	1.71 766

monsterstereo	2.20 754	2.33 666	1.95 760	3.65 757	2.07 788	2.49 768	1.61 750	2.48 772	1.83 781	2.45 774	1.61 753	2.67 784	1.86 766	2.64 780	1.94 790	2.48 768	1.66 732	2.34 776	1.68 777	2.40 757	1.86 775

monsters	2.18 748	2.41 676	1.96 762	3.47 750	2.03 787	2.53 772	1.64 752	2.48 772	1.73 771	2.40 772	1.50 745	2.62 780	1.94 775	2.59 778	1.94 790	2.44 764	1.57 722	2.28 772	1.87 788	2.42 758	1.86 775

UDGNet	2.23 758	5.40 781	1.72 722	2.48 714	1.69 759	2.51 771	1.69 765	2.51 775	1.72 770	2.50 777	1.69 769	2.52 771	1.69 753	2.50 774	1.68 762	2.41 763	1.70 735	2.42 781	1.69 779	2.42 758	1.64 762

4.25w-stereo	1.98 709	2.72 696	1.46 703	3.47 750	1.43 734	2.07 736	1.98 785	2.53 776	1.52 745	2.71 783	1.98 796	1.81 728	1.62 737	1.96 736	1.36 736	1.88 714	2.00 763	2.53 788	1.61 762	1.74 719	1.15 661

cf-r	0.66 506	2.17 654	0.12 144	0.18 190	0.12 241	0.18 254	2.70 803	2.60 777	0.12 245	0.18 257	0.12 237	0.18 258	0.12 242	0.18 258	0.12 234	0.15 176	0.11 148	0.15 242	0.11 200	1.81 722	1.74 771

asda	2.17 746	2.54 682	1.81 727	3.47 750	1.78 769	2.50 770	1.86 777	2.61 778	1.68 756	2.61 780	1.83 775	2.37 766	1.73 758	2.44 773	1.88 788	2.51 769	1.84 745	2.34 776	1.62 768	2.23 748	1.77 772

DNSM	2.56 775	4.43 747	3.08 792	4.09 767	1.86 774	2.66 779	1.86 777	2.66 779	1.87 787	2.66 782	1.86 777	2.66 783	1.86 766	2.66 783	1.87 786	3.82 789	2.94 784	2.42 781	1.73 783	2.42 758	1.73 770

4.25_new	2.00 714	2.33 666	1.82 732	3.32 743	1.69 759	1.95 730	1.99 788	2.72 780	1.71 766	2.72 784	1.97 790	2.01 738	1.74 760	1.77 726	1.28 729	2.18 739	2.01 765	2.48 786	1.58 753	1.65 711	1.17 665

4.5w_new	2.00 714	2.33 666	1.82 732	3.32 743	1.69 759	1.95 730	1.99 788	2.72 780	1.71 766	2.72 784	1.97 790	2.01 738	1.74 760	1.77 726	1.28 729	2.18 739	2.01 765	2.48 786	1.58 753	1.65 711	1.17 665

4.5w-stereo	1.99 710	2.33 666	1.81 727	3.28 740	1.68 754	1.94 727	1.99 788	2.72 780	1.70 764	2.72 784	1.99 799	1.97 735	1.68 746	1.76 724	1.29 731	1.91 717	2.02 769	2.53 788	1.61 762	1.75 720	1.16 664

2.75w_new	1.99 710	2.34 670	1.81 727	3.14 732	1.62 743	1.94 727	1.99 788	2.72 780	1.71 766	2.72 784	1.99 799	1.90 731	1.73 758	1.82 732	1.29 731	2.37 760	2.01 765	2.31 774	1.42 743	1.77 721	1.22 716

3.75w	1.99 710	2.31 664	1.83 735	3.16 734	1.65 745	1.93 726	1.98 785	2.72 780	1.68 756	2.73 789	1.97 790	2.00 737	1.72 757	1.81 730	1.25 727	2.27 751	2.01 765	2.38 779	1.42 743	1.71 715	1.24 719

2w_stereo	1.99 710	2.36 673	1.81 727	3.24 738	1.67 750	1.94 727	1.98 785	2.72 780	1.68 756	2.72 784	1.94 787	1.98 736	1.74 760	1.79 729	1.27 728	1.95 720	2.00 763	2.53 788	1.60 758	1.68 714	1.15 661

sCroCo_RVC	2.10 738	2.76 700	1.92 747	2.78 725	1.39 732	2.73 783	1.41 741	2.73 786	1.40 740	2.77 795	1.41 742	2.74 791	1.40 729	2.74 790	1.40 740	2.72 776	1.42 710	2.72 792	1.44 745	2.79 779	1.42 734

LGtest1	2.22 755	2.70 692	1.89 743	2.76 721	1.86 774	2.75 785	1.86 777	2.75 787	1.86 783	2.75 790	1.86 777	2.77 794	1.87 768	2.75 791	1.86 783	2.46 765	1.58 723	2.45 783	1.56 749	2.45 761	1.56 739

LG-G_1	2.22 755	2.71 694	1.89 743	2.77 722	1.87 778	2.75 785	1.87 780	2.76 788	1.87 787	2.75 790	1.87 779	2.76 792	1.87 768	2.75 791	1.86 783	2.47 766	1.58 723	2.45 783	1.57 750	2.45 761	1.57 741

LG-G	2.22 755	2.71 694	1.89 743	2.77 722	1.87 778	2.75 785	1.87 780	2.76 788	1.87 787	2.75 790	1.87 779	2.76 792	1.87 768	2.75 791	1.86 783	2.47 766	1.58 723	2.45 783	1.57 750	2.45 761	1.57 741

GwcNet-RSSM	0.77 541	2.77 702	0.14 175	0.20 211	0.14 255	0.20 263	2.67 802	2.78 790	0.14 257	0.20 266	0.14 264	0.20 268	0.14 261	0.21 278	0.14 251	0.17 208	0.12 163	0.17 259	0.12 235	2.52 769	2.31 786

PSMNet-RSSM	0.77 541	2.76 700	0.14 175	0.20 211	0.14 255	0.20 263	2.66 801	2.79 791	0.14 257	0.21 277	0.14 264	0.21 275	0.14 261	0.20 266	0.14 251	0.17 208	0.12 163	0.17 259	0.12 235	2.52 769	2.31 786

hitnet-ft	0.79 545	2.78 705	0.14 175	0.20 211	0.14 255	0.21 273	2.89 804	2.80 792	0.14 257	0.20 266	0.14 264	0.20 268	0.14 261	0.20 266	0.14 251	0.17 208	0.12 163	0.17 259	0.12 235	2.54 777	2.33 788

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 823	50.87 860	2.78 778	2.87 727	2.71 800	2.78 788	0.47 540	2.88 793	2.86 806	1.89 729	2.67 805	2.79 795	2.79 794	2.78 794	2.83 803	2.82 777	2.82 783	2.83 793	2.77 805	2.83 780	2.76 794
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MSMDNet	2.65 777	10.14 817	0.33 345	9.74 824	0.32 444	0.87 591	0.33 448	2.95 794	0.68 593	0.49 498	0.34 465	0.49 505	5.70 832	0.49 503	0.33 445	0.42 402	9.57 834	0.41 476	0.31 452	8.36 835	0.65 577

plain	1.88 703	3.16 715	0.64 527	3.10 731	0.65 587	3.10 790	0.64 579	3.12 795	0.65 583	3.10 796	0.65 586	3.11 796	0.65 581	3.12 795	0.65 576	3.12 781	0.65 548	3.13 794	0.65 598	3.13 782	0.65 577

MIF-Stereo (partial)	2.58 776	3.31 720	0.66 533	3.18 735	0.66 590	3.18 791	0.66 582	3.21 796	0.67 587	3.19 797	0.66 588	3.19 797	0.66 584	3.31 799	0.68 587	5.09 814	1.79 742	8.23 841	1.67 775	6.18 825	1.38 732

Anonymous3	2.55 774	3.26 719	1.65 715	3.28 740	1.63 744	3.24 792	1.68 761	3.27 797	1.66 748	3.28 798	1.67 760	3.25 798	1.66 738	3.27 797	1.64 749	3.26 782	1.65 731	3.30 796	1.65 773	4.95 816	1.65 764

NLSM1	2.93 788	3.24 718	2.57 777	4.04 765	2.66 799	3.30 794	2.55 800	3.29 798	2.55 802	3.35 800	2.48 804	3.28 799	2.47 790	3.34 800	2.49 802	3.26 782	2.55 782	3.13 794	2.57 804	3.00 781	2.46 792

PCWNet_CMD	2.80 787	9.82 814	0.32 340	10.09 828	0.32 444	0.49 501	0.33 448	3.34 799	0.33 457	0.49 498	0.33 457	0.49 505	8.73 838	0.48 496	0.33 445	0.41 388	9.22 833	0.42 492	0.29 422	9.55 840	0.31 426

UniTT-Stereo	2.03 724	3.43 722	0.72 556	3.42 748	0.73 605	3.27 793	0.68 591	3.38 800	0.69 598	3.29 799	0.72 613	3.28 799	0.70 601	3.35 801	0.68 587	3.39 784	0.68 557	3.31 797	0.69 611	3.37 783	0.73 599

Sa-1000	4.34 813	8.37 802	6.84 820	6.98 811	4.45 829	3.58 795	3.00 805	3.42 801	3.39 821	2.61 780	4.00 830	3.83 805	4.01 823	3.90 805	3.90 826	5.98 821	5.62 817	3.76 803	2.34 802	4.35 796	2.47 793

test_5	4.62 817	7.55 798	6.23 816	6.32 805	3.40 817	5.29 825	3.50 823	3.53 802	4.11 831	4.28 808	4.47 834	4.26 811	4.38 826	3.68 803	3.24 816	5.89 819	5.60 816	4.84 825	3.50 823	4.33 795	3.93 825

DPSNet	3.66 793	3.60 724	3.62 801	3.63 756	3.64 821	3.65 797	3.65 826	3.66 803	3.67 823	3.67 802	3.65 824	3.67 803	3.66 812	3.66 802	3.68 821	3.68 787	3.66 803	3.67 801	3.68 827	3.67 785	3.67 818

RAStereo	2.23 758	3.64 725	0.76 564	3.65 757	0.86 628	3.66 798	0.76 616	3.67 804	0.81 630	3.66 801	0.76 619	3.66 802	0.77 614	3.68 803	0.77 617	3.68 787	0.77 579	3.69 802	0.77 627	3.70 786	0.77 608

SA	4.33 812	7.35 796	6.85 821	5.96 802	4.09 826	3.59 796	3.15 819	3.82 805	2.64 803	3.91 803	3.85 827	3.57 801	2.72 793	3.13 796	4.03 828	7.09 830	6.86 825	3.57 799	3.12 817	3.85 787	3.51 817

test_3	5.01 822	8.86 808	7.77 824	8.09 814	2.76 801	4.13 803	4.05 832	3.88 806	3.76 827	4.33 809	4.13 831	3.71 804	3.91 820	4.21 810	4.06 829	7.93 831	7.69 830	4.53 808	3.91 830	4.17 793	4.29 827

TestStereo1	4.60 814	8.41 803	6.44 818	6.86 809	3.79 823	3.97 800	3.78 828	3.99 807	3.74 825	3.97 804	3.52 822	3.94 806	3.58 809	3.98 806	3.72 823	6.82 827	6.50 823	3.76 803	3.66 825	3.90 788	3.74 821

SA-5K	4.60 814	8.41 803	6.44 818	6.86 809	3.79 823	3.97 800	3.78 828	3.99 807	3.74 825	3.97 804	3.52 822	3.94 806	3.58 809	3.98 806	3.72 823	6.82 827	6.50 823	3.76 803	3.66 825	3.90 788	3.74 821

test_4	4.88 820	8.13 801	6.98 822	7.46 812	4.44 828	4.25 804	3.85 830	4.04 809	3.92 829	4.13 807	3.91 828	4.18 810	3.84 819	4.14 809	4.06 829	7.01 829	7.13 828	4.53 808	3.72 828	4.09 792	3.72 819

NLCSM	3.67 794	4.08 739	3.19 797	4.80 786	3.26 814	3.99 802	3.24 821	4.25 810	3.18 819	4.09 806	3.27 819	4.14 808	3.18 807	4.13 808	3.28 817	4.06 790	3.10 793	3.85 806	3.14 818	3.91 791	3.27 814

raft_robust	4.71 818	7.75 800	5.40 814	6.81 808	3.31 815	4.28 805	4.20 833	4.32 811	4.37 834	4.35 810	4.35 833	4.14 808	3.75 816	4.30 812	4.20 831	6.67 826	6.37 821	3.36 798	4.24 835	4.86 814	3.25 813

RAFT+CT+SA	4.28 810	7.62 799	4.91 809	5.55 799	2.28 796	3.09 789	3.64 825	4.49 812	3.07 812	4.80 824	3.35 820	4.77 827	3.70 814	4.29 811	3.05 806	5.58 817	5.98 820	3.58 800	3.78 829	4.26 794	3.72 819

cross-raft	4.83 819	7.52 797	6.43 817	6.63 806	3.96 825	4.51 806	3.99 831	4.49 812	3.96 830	4.52 811	3.96 829	4.50 812	3.97 822	4.50 813	3.97 827	6.65 825	6.44 822	4.33 807	3.92 831	4.35 796	3.91 824

rvit_0105_6	3.87 800	5.73 789	3.10 793	4.69 783	3.12 812	4.54 808	3.02 807	4.56 814	3.04 807	4.54 815	3.03 808	4.54 813	3.04 798	4.56 814	3.05 806	4.58 801	3.05 786	4.58 812	3.05 809	4.58 801	3.05 799

rvit_105_1	3.83 796	5.22 770	3.01 782	4.53 772	3.01 802	4.51 806	3.01 806	4.56 814	3.04 807	4.53 813	3.03 808	4.55 815	3.03 795	4.56 814	3.04 804	4.57 798	3.05 786	4.57 810	3.05 809	4.57 800	3.05 799

rvit_stereo_0081	3.83 796	5.23 773	3.01 782	4.53 772	3.03 804	4.55 812	3.02 807	4.56 814	3.04 807	4.52 811	3.02 806	4.54 813	3.03 795	4.56 814	3.04 804	4.57 798	3.05 786	4.57 810	3.05 809	4.58 801	3.05 799

rvit_stereo_0082	3.86 798	5.82 790	3.01 782	4.53 772	3.03 804	4.54 808	3.02 807	4.56 814	3.04 807	4.53 813	3.02 806	4.55 815	3.04 798	4.57 817	3.05 806	4.57 798	3.05 786	4.58 812	3.05 809	4.58 801	3.06 802

rvit_stereo_0080	3.89 801	5.70 787	3.04 787	4.54 775	3.03 804	4.56 813	3.05 813	4.60 818	3.07 812	4.58 818	3.06 811	4.59 817	3.06 800	4.61 818	3.08 810	4.63 803	3.09 791	4.64 816	3.10 814	4.65 805	3.10 806

whm_eth	3.89 801	5.70 787	3.04 787	4.54 775	3.03 804	4.56 813	3.05 813	4.60 818	3.07 812	4.58 818	3.06 811	4.59 817	3.06 800	4.61 818	3.08 810	4.63 803	3.09 791	4.64 816	3.10 814	4.65 805	3.10 806

rvit_0105_3	3.91 803	5.33 777	3.06 790	4.60 781	3.07 810	4.60 815	3.06 815	4.62 820	3.08 815	4.60 820	3.07 814	4.62 822	3.08 802	4.67 822	3.10 813	4.70 806	3.11 794	4.77 823	3.19 821	4.77 810	3.14 810

rvit_stereo_0081_aga	3.86 798	5.33 777	3.02 785	4.55 778	3.04 808	4.54 808	3.02 807	4.64 821	3.06 811	4.54 815	3.04 810	4.62 822	3.08 802	4.62 820	3.07 809	4.58 801	3.06 790	4.60 814	3.08 813	4.63 804	3.07 803

rvit_stereo_0083	3.92 805	5.30 776	3.06 790	4.61 782	3.09 811	4.67 817	3.08 816	4.66 822	3.09 816	4.62 821	3.10 816	4.66 825	3.11 804	4.67 822	3.16 815	4.72 808	3.16 797	4.77 823	3.11 816	4.66 807	3.11 808

rvit_stereo_ft	3.93 806	5.44 783	3.05 789	4.59 780	3.06 809	4.61 816	3.08 816	4.67 823	3.12 817	4.63 822	3.10 816	4.65 824	3.11 804	4.69 824	3.13 814	4.70 806	3.14 796	4.71 821	3.15 819	4.74 808	3.16 811

rvit_0105_4	3.91 803	5.47 785	3.02 785	4.54 775	3.02 803	4.54 808	3.03 811	4.75 824	3.17 818	4.57 817	3.06 811	4.61 821	3.16 806	4.65 821	3.09 812	4.66 805	3.11 794	4.68 819	3.18 820	4.81 811	3.16 811

TestStereo	4.88 820	4.75 751	4.79 807	4.87 792	4.92 830	4.81 823	4.90 836	4.78 825	4.77 835	4.87 826	4.89 835	4.90 830	4.91 828	4.99 829	4.79 833	4.98 811	4.87 813	4.87 826	4.92 837	5.00 817	5.00 828

MLG-Stereo_test2	4.28 810	5.46 784	3.69 802	4.86 790	3.72 822	5.58 827	3.42 822	4.81 826	3.77 828	4.85 825	3.72 826	5.55 834	3.63 811	5.58 832	3.53 820	4.41 795	3.28 801	4.99 827	2.95 807	4.75 809	3.13 809

sAnonymous2	3.31 791	2.63 687	1.38 696	3.71 759	1.86 774	4.70 818	1.11 662	4.82 827	2.72 804	5.45 832	1.98 796	4.59 817	2.64 791	2.65 781	6.21 837	4.37 792	1.08 621	5.16 829	2.24 799	4.52 798	2.39 790

CroCo_RVC	3.31 791	2.63 687	1.38 696	3.71 759	1.86 774	4.70 818	1.11 662	4.82 827	2.72 804	5.45 832	1.98 796	4.59 817	2.64 791	2.65 781	6.21 837	4.37 792	1.08 621	5.16 829	2.24 799	4.52 798	2.39 790

rvit_0105_5	4.10 807	5.40 781	3.13 796	4.71 785	3.15 813	4.72 820	3.10 818	4.90 829	3.27 820	4.69 823	3.16 818	4.84 829	3.25 808	4.96 828	3.34 818	5.05 813	3.39 802	5.10 828	3.40 822	5.11 818	3.42 815

FC-DCNN v2	5.10 824	5.15 765	4.49 806	5.07 794	3.37 816	6.87 830	4.75 835	5.04 830	6.34 839	7.84 840	5.06 836	6.72 840	4.09 824	4.99 829	5.44 836	5.03 812	3.16 797	4.67 818	4.86 836	5.15 819	3.89 823

MaDis-Stereo	3.19 790	6.02 792	1.12 613	5.61 800	1.16 667	5.43 826	1.02 656	5.15 831	0.70 606	5.43 831	1.21 720	5.03 832	0.97 632	4.85 825	0.99 640	4.53 796	1.16 635	5.53 831	1.25 728	5.37 821	1.30 722

MLG-Stereo_test1	4.25 808	5.34 780	3.61 800	5.31 796	3.63 820	5.23 824	3.57 824	5.38 832	3.65 822	5.23 829	3.47 821	4.76 826	3.74 815	4.85 825	3.71 822	4.96 810	3.18 799	4.71 821	2.92 806	4.86 814	2.90 796

MLG-Stereo_test3	4.26 809	4.85 753	3.95 804	5.35 797	3.60 819	4.75 821	3.76 827	5.49 833	3.71 824	5.39 830	3.69 825	4.82 828	3.66 812	4.85 825	3.73 825	4.93 809	3.19 800	4.69 820	2.99 808	4.84 813	2.98 798

StereoVision	3.15 789	5.00 759	0.89 580	4.83 788	1.00 641	3.93 799	1.27 727	6.37 834	1.34 733	5.67 834	1.26 727	5.84 835	1.27 717	5.03 831	1.24 724	5.10 815	1.09 623	4.61 815	0.57 581	5.62 823	1.12 655

SGM-Forest	5.21 826	5.92 791	4.08 805	6.18 803	4.16 827	6.31 829	4.34 834	6.50 835	4.33 833	6.14 836	4.21 832	6.61 839	4.55 827	6.67 835	4.48 832	5.94 820	3.94 806	5.85 834	4.03 833	5.79 824	4.17 826
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RAFT	6.73 829	9.36 811	7.40 823	8.51 817	6.55 834	6.88 831	6.60 840	6.79 836	6.60 840	6.80 837	6.72 842	5.31 833	5.50 831	6.61 834	6.61 840	8.42 833	5.89 818	5.73 832	5.45 841	6.61 826	6.24 832

test-1	6.46 827	9.16 810	8.03 828	8.09 814	5.62 833	6.11 828	6.35 839	6.85 837	4.94 836	6.08 835	6.29 841	4.98 831	6.43 833	6.22 833	6.36 839	6.16 823	7.47 829	5.82 833	5.44 840	7.11 830	5.68 831

test-v	7.53 831	11.89 821	7.98 825	9.36 821	7.14 835	7.06 832	7.09 841	7.37 838	6.91 841	7.29 838	5.71 839	6.45 837	6.93 834	6.73 837	7.27 841	8.93 838	7.85 831	6.98 838	6.80 842	7.56 831	7.34 834

test-2	7.53 831	11.89 821	7.98 825	9.36 821	7.14 835	7.06 832	7.09 841	7.37 838	6.91 841	7.29 838	5.71 839	6.45 837	6.93 834	6.73 837	7.27 841	8.93 838	7.85 831	6.98 838	6.80 842	7.56 831	7.34 834

DispFullNet	4.61 816	4.84 752	3.12 794	5.00 793	3.57 818	4.75 821	3.03 811	7.75 840	4.17 832	4.91 827	3.09 815	6.20 836	3.95 821	6.71 836	3.51 819	5.30 816	3.67 804	5.86 835	3.63 824	5.61 822	3.46 816

rvit_stereo_0075_2	6.64 828	8.80 807	5.25 811	7.89 813	5.27 832	7.90 834	5.27 837	7.92 841	5.28 837	7.91 841	5.29 838	7.93 841	5.27 829	7.92 841	5.28 834	7.93 831	5.28 815	7.93 840	5.29 839	7.93 833	5.28 830

U	5.15 825	8.49 805	1.81 727	8.49 816	1.77 768	8.49 835	1.77 770	8.51 842	1.77 775	8.49 842	1.77 774	8.50 842	1.78 763	8.58 842	1.77 777	8.54 834	1.78 740	8.55 842	1.78 785	8.55 836	1.84 773

SGM+DAISY	7.06 830	9.15 809	5.38 813	8.84 818	5.18 831	8.80 836	5.31 838	8.79 843	5.28 837	8.89 843	5.20 837	8.93 843	5.33 830	8.95 843	5.36 835	8.70 835	5.21 814	8.74 843	5.20 838	8.89 837	5.15 829

rafts_anoy	20.00 835	20.00 823	20.00 835	20.00 836	20.00 838	20.00 837	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 837

raft+_RVC	20.00 835	20.00 823	20.00 835	20.00 836	20.00 838	20.00 837	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 837

raftrobust	20.00 835	20.00 823	20.00 835	20.00 836	20.00 838	20.00 837	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 837

CasAABBNet	20.00 835	20.00 823	20.00 835	20.00 836	20.00 838	20.00 837	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 837

RALCasStereoNet	20.00 835	20.00 823	20.00 835	20.00 836	20.00 838	20.00 837	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 837

RALAANet	20.00 835	20.00 823	20.00 835	20.00 836	20.00 838	20.00 837	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 837

MANE	19.05 834	23.00 829	15.00 834	23.00 842	15.00 837	24.00 843	16.00 843	24.00 850	16.00 843	22.00 850	15.00 843	23.00 850	16.00 843	23.00 850	15.00 843	22.00 850	15.00 844	22.00 850	15.00 844	22.00 850	15.00 836

111	30.40 841	30.94 845	29.72 846	32.61 843	30.02 849	33.57 844	30.47 855	31.50 851	29.39 855	30.98 851	29.11 855	29.78 851	30.39 858	29.45 851	30.76 858	30.08 851	29.02 856	29.92 851	30.32 859	29.86 851	30.17 848

fff	1000028.16 867	29.62 841	29.72 846	32.61 843	30.02 849	35.13 846	31.83 856	32.07 852	10000000.00 876	35.27 854	29.82 856	32.45 852	30.15 855	32.35 852	30.09 855	31.04 852	29.55 857	30.64 852	30.14 856	10000000.00 878	30.77 849

csc	1000028.16 867	29.62 841	29.72 846	32.61 843	30.02 849	35.13 846	31.83 856	32.07 852	10000000.00 876	35.27 854	29.82 856	32.45 852	30.15 855	32.35 852	30.09 855	31.04 852	29.55 857	30.64 852	30.14 856	10000000.00 878	30.77 849

cscssc	1000028.16 867	29.62 841	29.72 846	32.61 843	30.02 849	35.13 846	31.83 856	32.07 852	10000000.00 876	35.27 854	29.82 856	32.45 852	30.15 855	32.35 852	30.09 855	31.04 852	29.55 857	30.64 852	30.14 856	10000000.00 878	30.77 849

tt	500032.53 865	34.60 847	29.72 846	37.47 858	34.41 854	36.85 850	35.22 860	34.71 855	33.55 857	34.50 852	35.43 859	33.81 855	10000000.00 877	33.57 855	33.13 859	33.68 855	35.00 861	34.03 856	35.26 862	30.96 852	34.63 853

DCANet	500032.53 865	34.60 847	29.72 846	37.47 858	34.41 854	36.85 850	35.22 860	34.71 855	33.55 857	34.50 852	35.43 859	33.81 855	10000000.00 877	33.57 855	33.13 859	33.68 855	35.00 861	34.03 856	35.26 862	30.96 852	34.63 853

DCANet-4	35.22 847	34.54 846	35.08 852	33.58 847	35.47 856	34.55 845	35.53 862	36.08 857	35.85 859	35.92 857	35.77 861	35.18 857	35.48 860	35.39 857	37.15 865	34.55 857	33.92 860	35.02 858	34.90 861	35.79 855	34.74 855

ADStereo(finetuned)	36.13 848	36.63 850	38.07 857	36.97 848	33.25 853	35.91 849	34.45 859	36.36 858	32.99 856	38.14 868	36.71 862	36.69 858	34.13 859	38.57 868	40.79 866	37.60 868	36.58 863	35.90 859	33.36 860	35.42 854	34.04 852

PM Cens cmp D40	30.50 842	37.00 851	24.00 841	37.00 849	24.00 845	37.00 852	24.00 850	37.00 859	24.00 850	37.00 858	24.00 850	37.00 859	24.00 850	37.00 858	24.00 850	37.00 859	24.00 852	37.00 860	24.00 852	37.00 856	24.00 843

PM Graph cmp D40	30.50 842	37.00 851	24.00 841	37.00 849	24.00 845	37.00 852	24.00 850	37.00 859	24.00 850	37.00 858	24.00 850	37.00 859	24.00 850	37.00 858	24.00 850	37.00 859	24.00 852	37.00 860	24.00 852	37.00 856	24.00 843

PatchMatch Cens Cmp	30.50 842	37.00 851	24.00 841	37.00 849	24.00 845	37.00 852	24.00 850	37.00 859	24.00 850	37.00 858	24.00 850	37.00 859	24.00 850	37.00 858	24.00 850	37.00 859	24.00 852	37.00 860	24.00 852	37.00 856	24.00 843

PatchMatch Graph Cmp	30.50 842	37.00 851	24.00 841	37.00 849	24.00 845	37.00 852	24.00 850	37.00 859	24.00 850	37.00 858	24.00 850	37.00 859	24.00 850	37.00 858	24.00 850	37.00 859	24.00 852	37.00 860	24.00 852	37.00 856	24.00 843

PatchMatch		37.00 851		37.00 849		37.00 852		37.00 859		37.00 858		37.00 859		37.00 858		37.00 859		37.00 860		37.00 856

fast-reg	37.00 849	37.00 851	37.00 853	37.00 849	37.00 857	37.00 852	37.00 863	37.00 859	37.00 860	37.00 858	37.00 863	37.00 859	37.00 861	37.00 858	37.00 861	37.00 859	37.00 864	37.00 860	37.00 864	37.00 856	37.00 856

Reg-Stereo(zero)	37.00 849	37.00 851	37.00 853	37.00 849	37.00 857	37.00 852	37.00 863	37.00 859	37.00 860	37.00 858	37.00 863	37.00 859	37.00 861	37.00 858	37.00 861	37.00 859	37.00 864	37.00 860	37.00 864	37.00 856	37.00 856

FLISNet	37.00 849	37.00 851	37.00 853	37.00 849	37.00 857	37.00 852	37.00 863	37.00 859	37.00 860	37.00 858	37.00 863	37.00 859	37.00 861	37.00 858	37.00 861	37.00 859	37.00 864	37.00 860	37.00 864	37.00 856	37.00 856

CoSv	37.00 849	37.00 851	37.00 853	37.00 849	37.00 857	37.00 852	37.00 863	37.00 859	37.00 860	37.00 858	37.00 863	37.00 859	37.00 861	37.00 858	37.00 861	37.00 859	37.00 864	37.00 860	37.00 864	37.00 856	37.00 856

WCMA_ROB	31.10 846	35.43 849	27.12 845	39.51 860	23.10 844	38.78 861	25.30 854	37.49 868	25.39 854	37.29 867	27.02 854	38.52 868	26.48 854	37.80 867	26.44 854	36.28 858	22.65 851	33.90 855	22.30 851	37.10 865	24.18 847

CBMV	128.50 855	1422.70 873	53.10 859	79.50 862	51.30 862	77.30 863	49.70 867	74.00 869	48.20 865	77.20 870	48.80 868	73.90 870	48.00 866	73.80 870	48.80 868	70.40 870	45.10 869	68.90 870	46.10 869	68.20 867	45.00 861
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	69.83 853	87.70 861	41.95 858	113.75 863	65.62 863	75.05 862	55.25 868	75.64 870	45.04 864	71.61 869	41.75 867	72.81 869	44.06 865	68.38 869	44.63 867	101.89 871	59.57 870	107.10 871	61.05 870	104.38 868	59.38 862

NOSS_ROB	102.95 854	153.00 865	121.00 861	51.00 861	44.00 861	165.00 865	127.00 869	153.00 871	119.00 866	164.00 872	125.00 869	168.00 872	120.00 867	153.00 871	117.00 869	49.00 869	44.00 868	49.00 869	44.00 868	49.00 866	44.00 860

MeshStereo	159.24 856	171.00 866	160.68 864	162.58 864	160.59 865	164.01 864	160.35 871	158.51 872	158.56 868	158.34 871	160.12 871	158.56 871	159.92 869	157.26 872	158.94 871	154.38 872	158.36 871	155.75 872	159.13 873	153.67 869	154.07 864
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
DF_test	189.29 857	560.34 870	182.58 865	229.00 866	135.68 864	197.79 866	135.52 870	197.80 873	135.44 867	197.75 873	135.49 870	197.90 873	135.51 868	197.84 873	135.75 870	217.37 874	171.11 872	183.74 873	127.67 872	183.56 870	127.88 863

AE-Stereo	201.80 858	123.00 862	115.00 860	219.00 865	218.00 867	223.00 867	244.00 873	217.00 874	236.00 870	202.00 874	203.00 872	205.00 874	208.00 870	225.00 874	204.00 872	210.00 873	198.00 873	197.00 874	184.00 874	204.00 871	201.00 865

MGS-Stereo	239.45 859	123.00 862	135.00 862	266.00 867	286.00 868	277.00 868	305.00 874	271.00 875	242.00 871	274.00 875	279.00 874	255.00 875	270.00 872	268.00 875	297.00 874	221.00 875	247.00 875	216.00 875	123.00 871	217.00 872	217.00 867

EGLCR-Stereo	246.90 860	129.00 864	139.00 863	266.00 867	286.00 868	277.00 868	305.00 874	271.00 875	242.00 871	274.00 875	279.00 874	255.00 875	270.00 872	268.00 875	297.00 874	230.00 876	247.00 875	216.00 875	223.00 876	237.00 873	227.00 868

DLCB_ROB	284.23 861	354.61 868	207.27 866	363.24 869	206.46 866	364.72 870	210.41 872	364.72 877	210.41 869	364.81 877	208.64 873	364.81 877	208.64 871	364.72 877	210.41 873	354.70 877	205.53 874	354.70 877	205.53 875	354.70 874	205.53 866

LE_ROB	396.57 862	471.28 869	329.84 867	471.48 870	308.15 870	526.83 871	322.10 876	488.15 878	323.76 873	495.46 878	317.97 876	497.17 878	320.10 874	481.62 878	326.76 876	462.71 878	298.97 877	466.16 878	285.98 877	447.62 875	289.21 869

SGM-ForestM	596.69 863	677.77 871	444.52 868	699.85 871	517.25 871	732.94 872	488.29 877	770.79 879	460.11 874	750.81 879	487.98 877	792.79 879	499.41 875	730.90 879	475.81 877	720.03 879	491.16 878	663.96 879	418.60 878	674.76 876	436.05 870

CBMV_ROB	818.48 864	913.88 872	709.52 869	862.84 872	597.78 872	1073.99 873	700.52 878	1015.66 880	702.59 875	1115.65 880	760.02 878	1130.24 880	721.57 876	1037.41 880	692.65 878	814.05 880	564.29 879	843.28 880	595.31 879	915.51 877	602.92 871

111111	10000000.00 870	10000000.00 874	10000000.00 870	10000000.00 873	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 879	10000000.00 881	10000000.00 876	10000000.00 881	10000000.00 879	10000000.00 881	10000000.00 877	10000000.00 881	10000000.00 879	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 872

SGD-Stereo	10000000.00 870	10000000.00 874	10000000.00 870	10000000.00 873	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 879	10000000.00 881	10000000.00 876	10000000.00 881	10000000.00 879	10000000.00 881	10000000.00 877	10000000.00 881	10000000.00 879	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 872

IGEV-Stereo++	10000000.00 870	10000000.00 874	10000000.00 870	10000000.00 873	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 879	10000000.00 881	10000000.00 876	10000000.00 881	10000000.00 879	10000000.00 881	10000000.00 877	10000000.00 881	10000000.00 879	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 872

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 870	10000000.00 874	10000000.00 870	10000000.00 873	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 879	10000000.00 881	10000000.00 876	10000000.00 881	10000000.00 879	10000000.00 881	10000000.00 877	10000000.00 881	10000000.00 879	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 872

IGEV-Stereo+	10000000.00 870	10000000.00 874	10000000.00 870	10000000.00 873	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 879	10000000.00 881	10000000.00 876	10000000.00 881	10000000.00 879	10000000.00 881	10000000.00 877	10000000.00 881	10000000.00 879	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 872

SDNR	10000000.00 870	10000000.00 874	10000000.00 870	10000000.00 873	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 879	10000000.00 881	10000000.00 876	10000000.00 881	10000000.00 879	10000000.00 881	10000000.00 877	10000000.00 881	10000000.00 879	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 872

anonymousdsp2	10000000.00 870	10000000.00 874	10000000.00 870	10000000.00 873	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 879	10000000.00 881	10000000.00 876	10000000.00 881	10000000.00 879	10000000.00 881	10000000.00 877	10000000.00 881	10000000.00 879	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 872

anonymousdsp	10000000.00 870	10000000.00 874	10000000.00 870	10000000.00 873	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 879	10000000.00 881	10000000.00 876	10000000.00 881	10000000.00 879	10000000.00 881	10000000.00 877	10000000.00 881	10000000.00 879	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 872

test_example2	10000000.00 870	10000000.00 874	10000000.00 870	10000000.00 873	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 879	10000000.00 881	10000000.00 876	10000000.00 881	10000000.00 879	10000000.00 881	10000000.00 877	10000000.00 881	10000000.00 879	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 872

DIP-Stereo	10000000.00 870	10000000.00 874	10000000.00 870	10000000.00 873	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 879	10000000.00 881	10000000.00 876	10000000.00 881	10000000.00 879	10000000.00 881	10000000.00 877	10000000.00 881	10000000.00 879	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 872
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		0.20 189

Low-res two-view benchmark