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

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

USTest	0.01 9	0.02 12	0.00 1	0.14 140	0.00 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

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

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

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

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

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

VMStereo-Base	0.03 29	0.09 96	0.08 94	0.09 88	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.08 95	0.08 102	0.03 47	0.02 27	0.02 27	0.02 20

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

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

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

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

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

Wz-Net-SNSev	0.03 29	0.09 96	0.07 92	0.09 88	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.09 103	0.07 99	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

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

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

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

light-stereo	0.05 57	0.04 52	0.01 10	0.02 14	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.03 59	0.02 26	0.01 16	0.73 544	0.01 16	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.02 20

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

GASNet	0.05 57	0.04 52	0.12 143	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 126	0.04 101	0.04 109	0.12 191	0.04 116	0.06 136	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

WZ-Net	0.05 57	0.50 325	0.10 104	0.12 121	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	0.12 133	0.10 117	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

IINet	0.06 62	0.05 67	0.02 15	0.05 60	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 106	0.02 26	0.02 27	0.73 544	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.04 96

Wz-Net-LNSev	0.06 62	0.24 209	0.20 250	0.23 231	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	0.23 266	0.21 279	0.02 25	0.01 15	0.01 16	0.01 10

Wz-Net-MNSev	0.06 62	0.54 345	0.10 104	0.12 121	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	0.12 133	0.11 147	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

AASNet	0.06 62	0.08 87	0.08 94	0.08 81	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.05 116	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.05 120	0.06 147	0.06 127	0.05 121	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.05 129	0.06 134	0.05 122

SACVNet	0.06 62	0.08 87	0.08 94	0.08 81	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.05 116	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.05 120	0.06 147	0.06 127	0.05 121	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.05 129	0.06 134	0.05 122

AACVNet	0.06 62	0.08 87	0.08 94	0.08 81	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.05 116	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.05 120	0.06 147	0.06 127	0.05 121	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.05 129	0.06 134	0.05 122

Light-Stereo-hy	0.07 68	0.05 67	0.19 236	0.17 183	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.17 207	0.16 216	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

UHP(ZeroShot)	0.07 68	0.41 277	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

UHP(FT)	0.07 68	0.40 264	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

mmmmmm	0.07 68	0.40 264	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

UHP	0.07 68	0.41 277	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

AANet	0.07 68	0.04 52	0.03 39	0.04 53	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.11 199	0.04 96	0.03 58	0.58 496	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.03 52

RT-IGEV	0.07 68	0.05 67	0.03 39	0.05 60	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.03 58	0.75 547	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.04 96

DispViT+	0.07 68	0.08 87	0.12 143	0.08 81	0.05 126	0.08 147	0.05 126	0.08 155	0.05 131	0.08 154	0.05 134	0.08 153	0.05 124	0.08 155	0.05 121	0.08 95	0.07 99	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.05 122

BridgeDepth_RVC	0.07 68	0.08 87	0.11 131	0.11 113	0.05 126	0.08 147	0.05 126	0.08 155	0.05 131	0.08 154	0.05 134	0.08 153	0.05 124	0.08 155	0.05 121	0.11 127	0.10 117	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.05 122
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FINET	0.07 68	0.08 87	0.07 92	0.07 79	0.07 155	0.08 147	0.06 150	0.08 155	0.07 161	0.08 154	0.07 162	0.08 153	0.06 147	0.07 150	0.07 152	0.08 95	0.07 99	0.07 146	0.07 155	0.06 134	0.06 138

TARSTereo(ZeroShot)	0.08 78	0.56 351	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

fsdfsdds	0.08 78	0.58 356	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

nnnnnnn	0.08 78	0.58 356	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

TestStereooo	0.08 78	0.56 351	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

iinet-test	0.08 78	0.16 171	0.02 15	0.16 162	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.17 289	0.02 26	0.02 27	0.71 531	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.16 261

BridgeDepth	0.08 78	0.08 87	0.11 131	0.11 113	0.05 126	0.08 147	0.05 126	0.08 155	0.07 161	0.08 154	0.05 134	0.08 153	0.05 124	0.09 161	0.08 156	0.15 175	0.11 147	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.06 138
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
ADCMid	0.08 78	0.02 12	0.02 15	1.01 554	0.03 52	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 96	0.09 162	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

TARStereo(FT)	0.09 85	0.59 359	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

2222	0.09 85	0.59 359	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

1111	0.09 85	0.60 363	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

anonymous	0.09 85	0.09 96	0.14 174	0.14 140	0.07 155	0.09 155	0.07 161	0.09 161	0.07 161	0.09 161	0.07 162	0.09 162	0.07 160	0.09 161	0.07 152	0.14 160	0.13 187	0.09 159	0.07 155	0.09 162	0.07 149

TS12	0.09 85	0.09 96	0.17 216	0.19 197	0.06 146	0.08 147	0.06 150	0.08 155	0.06 150	0.08 154	0.06 151	0.08 153	0.06 147	0.08 155	0.06 144	0.15 175	0.16 216	0.08 151	0.06 147	0.08 158	0.06 138

RT-Monster	0.09 85	0.07 84	0.03 39	0.15 152	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.10 173	0.04 96	0.03 58	0.92 574	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.07 149

DA	0.09 85	0.13 125	0.39 389	0.08 81	0.05 126	0.07 143	0.05 126	0.13 192	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.06 81	0.05 84	0.14 208	0.13 253	0.06 134	0.05 122

GGEV	0.09 85	0.13 125	0.39 389	0.08 81	0.05 126	0.07 143	0.05 126	0.13 192	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.06 81	0.05 84	0.14 208	0.13 253	0.06 134	0.05 122

test_sample7	0.09 85	1.00 448	0.11 131	0.11 113	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	0.12 133	0.12 162	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample6	0.09 85	0.97 437	0.10 104	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample3	0.09 85	0.87 410	0.10 104	0.12 121	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	0.12 133	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample2	0.09 85	1.03 466	0.11 131	0.11 113	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 103	0.09 112	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample1	0.09 85	0.87 410	0.12 143	0.11 113	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

SMFormer	0.09 85	1.01 460	0.09 100	0.09 88	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 103	0.09 112	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

tta	0.09 85	0.95 434	0.09 100	0.10 92	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 103	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

xxx	0.09 85	1.01 460	0.10 104	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.03 52

SepStereo	0.09 85	0.09 96	0.10 104	0.09 88	0.09 165	0.09 155	0.09 167	0.10 162	0.08 166	0.10 166	0.09 169	0.09 162	0.09 168	0.09 161	0.08 156	0.09 103	0.08 102	0.09 159	0.08 160	0.09 162	0.08 152

APVNet	0.09 85	0.05 67	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.05 111	0.90 633	0.06 133	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.05 72	0.04 72	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.05 122

ADCS	0.09 85	0.02 12	0.04 64	0.90 525	0.06 146	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.14 211	0.36 466	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

ply	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 92	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

xbf	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 92	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

relubot	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 92	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

ACC-I	0.10 104	0.10 101	0.12 143	0.13 134	0.08 159	0.11 173	0.08 164	0.10 162	0.08 166	0.11 183	0.08 167	0.10 166	0.08 164	0.10 165	0.08 156	0.13 149	0.12 162	0.10 161	0.08 160	0.10 166	0.08 152

ACC	0.10 104	0.10 101	0.11 131	0.13 134	0.08 159	0.10 157	0.08 164	0.10 162	0.08 166	0.10 166	0.08 167	0.10 166	0.08 164	0.10 165	0.08 156	0.13 149	0.11 147	0.10 161	0.08 160	0.10 166	0.08 152

GIO	0.10 104	0.22 198	0.22 266	0.23 231	0.05 126	0.07 143	0.05 126	0.07 150	0.05 131	0.07 152	0.05 134	0.07 152	0.05 124	0.07 150	0.05 121	0.23 266	0.22 286	0.06 133	0.05 129	0.06 134	0.05 122

zh-sn7	0.10 104	0.98 438	0.14 174	0.15 152	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	0.15 175	0.13 187	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

DualNet (step1)	0.10 104	1.05 470	0.12 143	0.12 121	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	0.12 133	0.12 162	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample9	0.10 104	1.05 470	0.12 143	0.12 121	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	0.12 133	0.12 162	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample8	0.10 104	1.05 470	0.12 143	0.12 121	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	0.12 133	0.12 162	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample5	0.10 104	1.07 474	0.11 131	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

test_sample4	0.10 104	1.03 466	0.12 143	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 149	0.13 187	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

DualNet	0.10 104	1.07 474	0.11 131	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

1111x	0.10 104	1.14 482	0.13 165	0.14 140	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	0.13 149	0.11 147	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

AnonymousM	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 92	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

222	0.10 104	0.99 446	0.12 143	0.13 134	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	0.12 133	0.12 162	0.03 47	0.02 27	0.04 103	0.03 52

test_xeample	0.10 104	1.09 476	0.13 165	0.12 121	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	0.14 160	0.14 202	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

PVD	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 92	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

SHD	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 92	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

SAMSARA	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 92	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

XQC	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 92	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

RTSC	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 92	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

RTS	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 92	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

RTSA	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 92	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

MADNet+	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 92	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

MADNet++	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 92	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

ADCPNet	0.10 104	0.03 31	0.04 64	1.27 628	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.08 155	0.04 103	0.04 65	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

over-6	0.11 131	0.11 118	0.15 199	0.16 162	0.10 171	0.11 173	0.10 173	0.11 180	0.10 176	0.11 183	0.10 174	0.11 184	0.10 173	0.11 184	0.10 170	0.14 160	0.14 202	0.11 178	0.10 174	0.11 182	0.09 159

over v1	0.11 131	0.11 118	0.15 199	0.16 162	0.10 171	0.11 173	0.10 173	0.11 180	0.10 176	0.11 183	0.10 174	0.11 184	0.10 173	0.11 184	0.10 170	0.14 160	0.14 202	0.11 178	0.09 165	0.11 182	0.10 168

over-8	0.11 131	0.14 147	0.15 199	0.16 162	0.10 171	0.11 173	0.10 173	0.11 180	0.09 171	0.11 183	0.10 174	0.11 184	0.10 173	0.11 184	0.09 162	0.14 160	0.14 202	0.11 178	0.09 165	0.11 182	0.09 159

over-9	0.11 131	0.11 118	0.16 206	0.16 162	0.10 171	0.12 184	0.10 173	0.11 180	0.10 176	0.11 183	0.10 174	0.11 184	0.10 173	0.11 184	0.10 170	0.14 160	0.14 202	0.11 178	0.10 174	0.11 182	0.09 159

ISRNet	0.11 131	0.05 67	0.36 370	0.24 237	0.07 155	0.13 187	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.13 194	0.05 124	0.05 110	0.09 162	0.24 276	0.20 275	0.10 161	0.05 129	0.06 134	0.13 244

JetRed	0.11 131	0.12 123	0.11 131	0.11 113	0.11 200	0.11 173	0.14 255	0.11 180	0.11 204	0.12 191	0.11 202	0.11 184	0.11 199	0.11 184	0.11 190	0.11 127	0.16 216	0.11 178	0.11 199	0.11 182	0.11 192

JetBlue	0.11 131	0.11 118	0.12 143	0.13 134	0.14 254	0.11 173	0.11 200	0.11 180	0.11 204	0.11 183	0.11 202	0.11 184	0.11 199	0.12 192	0.12 233	0.11 127	0.11 147	0.11 178	0.11 199	0.11 182	0.11 192

x	0.11 131	1.15 485	0.15 199	0.14 140	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	0.14 160	0.15 212	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 131	0.44 294	0.33 344	0.39 316	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	0.39 371	0.36 417	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

xxxx	0.11 131	1.16 487	0.16 206	0.12 121	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	0.13 149	0.16 216	0.03 47	0.04 105	0.04 103	0.04 96

BEATNet_4x	0.11 131	0.03 31	0.03 39	1.60 659	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 110	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ADCL	0.11 131	0.03 31	0.03 39	1.60 659	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 110	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

AnyNet_C01	0.11 131	0.02 12	0.02 15	1.62 662	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.06 127	0.04 103	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.03 52

MatchAttention (ZS)	0.12 144	0.12 123	0.12 143	0.12 121	0.13 250	0.12 184	0.12 241	0.12 189	0.12 244	0.12 191	0.12 236	0.12 193	0.12 241	0.12 192	0.12 233	0.12 133	0.12 162	0.12 185	0.12 234	0.12 190	0.12 232
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
zh-mn7	0.12 144	1.14 482	0.17 216	0.20 210	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	0.18 225	0.16 216	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

S2M2_L	0.12 144	0.14 147	0.10 104	0.15 152	0.10 171	0.14 202	0.10 173	0.14 210	0.10 176	0.15 234	0.10 174	0.14 211	0.10 173	0.14 211	0.10 170	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.09 165	0.13 193	0.09 159
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GwcNet	0.12 144	0.07 84	0.05 79	0.08 81	0.05 126	0.08 147	1.20 674	0.07 150	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.08 153	0.05 124	0.08 155	0.03 58	0.07 93	0.05 84	0.06 133	0.05 129	0.07 153	0.05 122

FADNet-RVC-Resample	0.12 144	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	1.57 745	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.05 129	0.04 103	0.06 138

FADNet_RVC	0.12 144	0.04 52	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 124	0.04 96	1.65 749	0.05 72	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

FADNet	0.12 144	0.05 67	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 124	0.04 96	1.66 752	0.06 81	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

ADCRef	0.12 144	0.03 31	0.04 64	1.71 667	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.06 127	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.04 96

GFORCE	0.13 152	0.13 125	0.18 227	0.19 197	0.11 200	0.11 173	0.10 173	0.11 180	0.09 171	0.11 183	0.11 202	0.11 184	0.10 173	0.13 194	0.11 190	0.17 207	0.18 266	0.13 189	0.11 199	0.13 193	0.11 192

E$^{3}$Stereo	0.13 152	0.14 147	0.13 165	0.16 162	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 187	0.13 187	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

LLLLL	0.13 152	0.14 147	0.13 165	0.16 162	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 187	0.13 187	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

LLL	0.13 152	0.14 147	0.14 174	0.17 183	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 187	0.14 202	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

low	0.13 152	0.14 147	0.14 174	0.16 162	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 187	0.13 187	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

100	0.13 152	0.14 147	0.13 165	0.17 183	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 187	0.13 187	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

300	0.13 152	0.14 147	0.13 165	0.16 162	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 187	0.13 187	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

Last	0.13 152	0.14 147	0.14 174	0.16 162	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 187	0.13 187	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

DDDD	0.13 152	0.14 147	0.14 174	0.16 162	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 187	0.13 187	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

FORCE_4.7	0.13 152	0.13 125	0.19 236	0.19 197	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.18 225	0.17 246	0.13 189	0.11 199	0.13 193	0.11 192

F4.4	0.13 152	0.13 125	0.18 227	0.19 197	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.17 207	0.16 216	0.13 189	0.10 174	0.13 193	0.11 192

FORCE_4.6	0.13 152	0.13 125	0.18 227	0.20 210	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.18 225	0.17 246	0.13 189	0.10 174	0.13 193	0.11 192

F5.5	0.13 152	0.13 125	0.18 227	0.19 197	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.12 241	0.13 194	0.11 190	0.17 207	0.16 216	0.13 189	0.11 199	0.13 193	0.11 192

F8.5	0.13 152	0.13 125	0.19 236	0.19 197	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.18 225	0.17 246	0.13 189	0.10 174	0.13 193	0.11 192

FORCE_9	0.13 152	0.13 125	0.20 250	0.19 197	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.17 207	0.18 266	0.13 189	0.11 199	0.13 193	0.11 192

FORCE_8	0.13 152	0.13 125	0.19 236	0.19 197	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.18 225	0.17 246	0.13 189	0.11 199	0.13 193	0.11 192

F7	0.13 152	0.13 125	0.19 236	0.20 210	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.17 207	0.16 216	0.13 189	0.11 199	0.13 193	0.11 192

FORCE_4.5	0.13 152	0.13 125	0.18 227	0.19 197	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.17 207	0.16 216	0.13 189	0.11 199	0.13 193	0.11 192

TT111	0.13 152	0.14 147	0.14 174	0.16 162	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 187	0.13 187	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

FORCE_4	0.13 152	0.13 125	0.19 236	0.19 197	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.17 207	0.16 216	0.13 189	0.10 174	0.13 193	0.11 192

FORCE_5	0.13 152	0.13 125	0.18 227	0.18 189	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.17 207	0.16 216	0.13 189	0.11 199	0.13 193	0.11 192

FORCE_6	0.13 152	0.13 125	0.18 227	0.18 189	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.17 207	0.16 216	0.13 189	0.10 174	0.13 193	0.10 168

EE1	0.13 152	0.14 147	0.14 174	0.17 183	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 187	0.13 187	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

AnonStereo	0.13 152	0.14 147	0.14 174	0.16 162	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 187	0.13 187	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

CIPLG	0.13 152	0.21 194	0.12 143	0.16 162	0.11 200	0.15 226	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.15 234	0.12 236	0.15 240	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.15 175	0.12 162	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

IPLG	0.13 152	0.20 188	0.14 174	0.15 152	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.15 175	0.12 162	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

ACRE	0.13 152	0.21 194	0.14 174	0.15 152	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.12 236	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.15 175	0.12 162	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

LRCNet_RVC	0.13 152	0.13 125	0.09 100	0.13 134	0.10 171	0.14 202	0.10 173	0.14 210	0.10 176	0.23 286	0.10 174	0.20 267	0.10 173	0.24 294	0.11 190	0.11 127	0.09 112	0.12 185	0.14 258	0.12 190	0.09 159

aanetorigin	0.13 152	0.11 118	0.11 131	0.11 113	0.11 200	0.11 173	0.11 200	0.11 180	0.11 204	0.11 183	0.12 236	0.11 184	0.11 199	0.11 184	0.11 190	0.11 127	0.11 147	0.14 208	0.11 199	0.49 500	0.11 192

FADNet-RVC	0.13 152	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 126	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.05 134	0.04 102	0.05 124	0.04 96	1.71 766	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.07 153	0.04 96

ELAS	0.13 152	0.16 171	0.11 131	0.15 152	0.09 165	0.18 253	0.11 200	0.18 257	0.11 204	0.17 252	0.11 202	0.18 257	0.11 199	0.18 257	0.11 190	0.14 160	0.08 102	0.14 208	0.08 160	0.14 211	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Cross2Single Stereo	0.14 183	0.15 166	0.17 216	0.18 189	0.11 200	0.15 226	0.11 200	0.15 240	0.10 176	0.16 244	0.11 202	0.16 244	0.11 199	0.16 245	0.11 190	0.18 225	0.14 202	0.15 241	0.11 199	0.15 233	0.10 168

tt4	0.14 183	0.14 147	0.21 257	0.20 210	0.10 171	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.10 176	0.13 194	0.10 174	0.13 194	0.12 241	0.14 211	0.11 190	0.19 236	0.17 246	0.13 189	0.12 234	0.13 193	0.12 232

tt5	0.14 183	0.13 125	0.22 266	0.20 210	0.12 240	0.15 226	0.11 200	0.13 192	0.12 244	0.15 234	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.20 244	0.17 246	0.14 208	0.12 234	0.14 211	0.10 168

tt7	0.14 183	0.15 166	0.21 257	0.31 274	0.11 200	0.15 226	0.11 200	0.13 192	0.12 244	0.14 212	0.12 236	0.13 194	0.11 199	0.13 194	0.12 233	0.18 225	0.15 212	0.13 189	0.10 174	0.15 233	0.11 192

tt8	0.14 183	0.15 166	0.20 250	0.28 259	0.11 200	0.14 202	0.10 173	0.14 210	0.12 244	0.15 234	0.12 236	0.13 194	0.12 241	0.14 211	0.11 190	0.18 225	0.17 246	0.14 208	0.10 174	0.15 233	0.12 232

TYNG	0.14 183	0.13 125	0.21 257	0.20 210	0.12 240	0.14 202	0.12 241	0.13 192	0.10 176	0.13 194	0.12 236	0.14 211	0.12 241	0.14 211	0.10 170	0.16 187	0.16 216	0.15 241	0.12 234	0.14 211	0.11 192

w-ln-seven-2	0.14 183	1.22 544	0.28 302	0.32 281	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	0.32 317	0.27 316	0.04 99	0.03 63	0.03 53	0.03 52

S2M2_XL	0.14 183	0.17 176	0.12 143	0.17 183	0.11 200	0.17 249	0.11 200	0.17 253	0.11 204	0.17 252	0.11 202	0.17 253	0.11 199	0.17 254	0.11 190	0.16 187	0.11 147	0.16 247	0.11 199	0.16 244	0.11 192
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
mmm	0.14 183	1.83 616	0.12 143	0.11 113	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.04 109	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.06 127	0.04 103	0.12 133	0.11 147	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

ProNet	0.14 183	0.20 188	0.14 174	0.16 162	0.11 200	0.16 241	0.11 200	0.17 253	0.11 204	0.17 252	0.12 236	0.17 253	0.13 255	0.17 254	0.12 233	0.15 175	0.11 147	0.16 247	0.11 199	0.15 233	0.12 232

IPLGR_C	0.14 183	0.20 188	0.12 143	0.15 152	0.11 200	0.14 202	0.15 264	0.14 210	0.11 204	0.15 234	0.12 236	0.14 211	0.11 199	0.16 245	0.11 190	0.15 175	0.12 162	0.14 208	0.12 234	0.15 233	0.12 232

MIPNet	0.14 183	0.21 194	0.17 216	0.16 162	0.11 200	0.15 226	0.12 241	0.14 210	0.11 204	0.16 244	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.14 160	0.12 162	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

IPLGR	0.14 183	0.24 209	0.14 174	0.16 162	0.12 240	0.15 226	0.12 241	0.14 210	0.11 204	0.15 234	0.12 236	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.15 175	0.12 162	0.14 208	0.11 199	0.14 211	0.11 192

GMStereo	0.14 183	0.13 125	0.14 174	0.14 140	0.14 254	0.14 202	0.14 255	0.14 210	0.14 256	0.14 212	0.14 263	0.14 211	0.14 260	0.14 211	0.14 250	0.14 160	0.14 202	0.14 208	0.14 258	0.14 211	0.14 251
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AnyNet_C32	0.14 183	0.04 52	0.03 39	2.22 688	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.04 102	0.02 27	0.07 150	0.04 103	0.02 21	0.02 22	0.03 47	0.03 63	0.02 27	0.03 52

HSM	0.14 183	0.16 171	0.12 143	0.17 183	0.12 240	0.17 249	0.11 200	0.17 253	0.11 204	0.17 252	0.12 236	0.17 253	0.12 241	0.17 254	0.12 233	0.16 187	0.11 147	0.16 247	0.11 199	0.16 244	0.12 232

DRN-Test	0.14 183	0.13 125	0.09 100	0.14 140	0.09 165	0.15 226	0.09 167	0.14 210	0.10 176	0.14 212	0.09 169	0.14 211	0.09 168	0.13 194	0.09 162	0.12 133	0.09 112	0.12 185	0.09 165	0.12 190	0.73 598

ELAS_RVC	0.14 183	0.16 171	0.10 104	0.15 152	0.10 171	0.18 253	0.11 200	0.19 259	0.11 204	0.19 258	0.12 236	0.18 257	0.11 199	0.19 260	0.12 233	0.14 160	0.08 102	0.14 208	0.09 165	0.15 233	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WiStereo	0.15 201	0.14 147	0.21 257	0.26 252	0.12 240	0.15 226	0.12 241	0.15 240	0.10 176	0.13 194	0.12 236	0.14 211	0.12 241	0.15 241	0.11 190	0.19 236	0.17 246	0.14 208	0.12 234	0.15 233	0.12 232

tt3	0.15 201	0.15 166	0.21 257	0.34 292	0.12 240	0.14 202	0.11 200	0.15 240	0.12 244	0.15 234	0.12 236	0.14 211	0.11 199	0.13 194	0.12 233	0.19 236	0.18 266	0.14 208	0.12 234	0.15 233	0.11 192

tt6	0.15 201	0.14 147	0.21 257	0.26 252	0.12 240	0.15 226	0.12 241	0.15 240	0.10 176	0.13 194	0.12 236	0.14 211	0.12 241	0.15 241	0.11 190	0.19 236	0.17 246	0.14 208	0.12 234	0.15 233	0.12 232

tt9	0.15 201	0.15 166	0.21 257	0.40 329	0.10 171	0.15 226	0.12 241	0.13 192	0.11 204	0.14 212	0.10 174	0.15 240	0.12 241	0.14 211	0.11 190	0.19 236	0.17 246	0.14 208	0.12 234	0.14 211	0.11 192

ITSA-stereo	0.15 201	0.17 176	0.13 165	0.20 210	0.13 250	0.19 256	0.13 253	0.18 257	0.13 253	0.19 258	0.13 257	0.18 257	0.14 260	0.18 257	0.14 250	0.16 187	0.11 147	0.15 241	0.14 258	0.18 260	0.11 192

CoDeX	0.15 201	0.70 375	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	0.67 579	0.02 21	0.69 562	0.75 590	0.01 15	0.02 27	0.02 20

ICVP	0.15 201	0.53 341	0.11 131	0.16 162	0.11 200	0.16 241	0.11 200	0.16 246	0.11 204	0.16 244	0.11 202	0.16 244	0.11 199	0.16 245	0.11 190	0.16 187	0.11 147	0.16 247	0.11 199	0.16 244	0.11 192
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCP+	0.15 201	0.04 52	0.04 64	2.20 687	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.05 134	0.04 102	0.04 106	0.08 155	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

StereoDRNet	0.15 201	0.14 147	0.10 104	0.14 140	0.09 165	0.15 226	0.09 167	0.14 210	0.09 171	0.14 212	0.10 174	0.14 211	0.09 168	0.14 211	0.09 162	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.09 165	0.13 193	0.82 614

LALA_ROB	0.15 201	0.19 184	0.12 143	0.18 189	0.11 200	0.20 262	0.12 241	0.21 276	0.12 244	0.20 265	0.12 236	0.20 267	0.12 241	0.21 277	0.13 245	0.17 207	0.10 117	0.18 268	0.11 199	0.18 260	0.11 192

SGM_RVC	0.15 201	0.17 176	0.11 131	0.18 189	0.11 200	0.19 256	0.11 200	0.19 259	0.12 244	0.19 258	0.12 236	0.20 267	0.12 241	0.19 260	0.12 233	0.16 187	0.11 147	0.17 258	0.10 174	0.17 253	0.10 168
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
VeloStereo	0.16 212	0.92 427	0.16 206	0.18 189	0.08 159	0.11 173	0.12 241	0.12 189	0.09 171	0.09 161	0.28 361	0.10 166	0.08 164	0.10 165	0.12 233	0.15 175	0.17 246	0.08 151	0.12 234	0.09 162	0.08 152

flow	0.16 212	0.92 427	0.16 206	0.18 189	0.08 159	0.11 173	0.12 241	0.12 189	0.09 171	0.09 161	0.28 361	0.10 166	0.08 164	0.10 165	0.12 233	0.15 175	0.17 246	0.08 151	0.12 234	0.09 162	0.08 152

z-mn7	0.16 212	1.21 538	0.33 344	0.41 344	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	0.35 336	0.31 354	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

GMStereo_Zeroshot	0.16 212	0.16 171	0.16 206	0.16 162	0.16 280	0.16 241	0.16 271	0.16 246	0.16 277	0.16 244	0.16 279	0.16 244	0.16 277	0.16 245	0.16 271	0.16 187	0.16 216	0.16 247	0.16 275	0.16 244	0.16 261

qqq	0.16 212	2.01 641	0.12 143	0.15 152	0.04 101	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.04 109	0.06 135	0.03 62	0.06 136	0.03 59	0.06 127	0.03 58	0.12 133	0.14 202	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.03 52

DeepPruner_ROB	0.16 212	0.18 181	0.13 165	0.19 197	0.13 250	0.19 256	0.13 253	0.19 259	0.13 253	0.19 258	0.13 257	0.19 262	0.13 255	0.19 260	0.13 245	0.18 225	0.13 187	0.18 268	0.13 253	0.18 260	0.13 244

ManiGeoR	0.17 218	0.05 67	0.62 519	0.73 501	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.72 539	0.58 527	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

HLF11	0.17 218	0.05 67	0.63 523	0.72 497	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.71 531	0.59 533	0.05 114	0.04 105	0.04 103	0.04 96

HLf10	0.17 218	0.05 67	0.62 519	0.73 501	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.72 539	0.58 527	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

HLf8	0.17 218	0.05 67	0.62 519	0.72 497	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.72 539	0.58 527	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

TestStereo_HLe17	0.17 218	0.05 67	0.65 530	0.72 497	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.71 531	0.59 533	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

CAS++	0.17 218	0.27 222	0.21 257	0.10 92	0.21 322	0.15 226	0.22 310	0.10 162	0.21 313	0.22 280	0.10 174	0.19 262	0.18 301	0.10 165	0.19 299	0.20 244	0.19 273	0.18 268	0.10 174	0.19 267	0.18 285
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
11t1	0.17 218	2.16 652	0.13 165	0.13 134	0.04 101	0.06 125	0.04 109	0.06 133	0.04 109	0.06 135	0.03 62	0.06 136	0.03 59	0.06 127	0.05 121	0.18 225	0.12 162	0.06 133	0.03 63	0.05 120	0.03 52

SFCPSM	0.17 218	0.78 392	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	0.79 618	0.02 21	0.75 575	0.76 592	0.02 27	0.02 27	0.02 20

CCAANet	0.17 218	0.71 377	0.14 174	0.14 140	0.14 254	0.14 202	0.14 255	0.14 210	0.14 256	0.14 212	0.14 263	0.14 211	0.14 260	0.14 211	0.22 314	0.14 160	0.14 202	0.14 208	0.14 258	0.14 211	0.14 251

DepthFocus	0.18 227	0.22 198	0.15 199	0.22 226	0.15 269	0.22 277	0.15 264	0.22 282	0.15 269	0.22 280	0.15 273	0.22 284	0.16 277	0.22 283	0.15 262	0.20 244	0.15 212	0.20 277	0.14 258	0.20 268	0.14 251

w-ln-seven	0.18 227	1.47 565	0.33 344	0.40 329	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	0.38 358	0.32 360	0.05 114	0.04 105	0.04 103	0.04 96

xyz-stereo-finetune2	0.18 227	0.48 318	0.16 206	0.16 162	0.15 269	0.15 226	0.16 271	0.16 246	0.16 277	0.16 244	0.16 279	0.16 244	0.16 277	0.16 245	0.16 271	0.16 187	0.16 216	0.16 247	0.16 275	0.16 244	0.16 261

xyz-stereo	0.18 227	0.50 325	0.16 206	0.15 152	0.16 280	0.16 241	0.16 271	0.16 246	0.16 277	0.16 244	0.16 279	0.16 244	0.16 277	0.16 245	0.16 271	0.16 187	0.16 216	0.16 247	0.16 275	0.16 244	0.16 261

BEATNet-Init1	0.19 231	0.08 87	0.08 94	2.23 689	0.08 159	0.08 147	0.07 161	0.07 150	0.08 166	0.08 154	0.07 162	0.08 153	0.07 160	0.11 184	0.08 156	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.07 155	0.08 158	0.08 152

DeepPrunerF	0.19 231	0.08 87	0.08 94	2.23 689	0.08 159	0.08 147	0.07 161	0.07 150	0.08 166	0.08 154	0.07 162	0.08 153	0.07 160	0.11 184	0.08 156	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.07 155	0.08 158	0.08 152

GOStereo-base	0.20 233	0.18 181	0.10 104	1.53 653	0.10 171	0.16 241	0.10 173	0.15 240	0.10 176	0.15 234	0.10 174	0.15 240	0.10 173	0.15 241	0.16 271	0.14 160	0.10 117	0.14 208	0.16 275	0.17 253	0.10 168

Weightmod_eth	0.20 233	0.24 209	0.28 302	0.47 377	0.14 254	0.24 289	0.14 255	0.17 253	0.13 253	0.22 280	0.16 279	0.22 284	0.13 255	0.20 265	0.16 271	0.24 276	0.20 275	0.19 271	0.14 258	0.16 244	0.24 314

depth_test_26	0.20 233	0.34 238	0.25 282	0.34 292	0.14 254	0.21 272	0.14 255	0.21 276	0.14 256	0.21 276	0.14 263	0.21 274	0.14 260	0.21 277	0.14 250	0.26 285	0.26 303	0.22 286	0.15 271	0.22 279	0.14 251

IGEV_Zeroshot_test	0.20 233	0.19 184	0.40 422	0.30 264	0.17 286	0.22 277	0.17 281	0.21 276	0.17 287	0.20 265	0.17 287	0.21 274	0.18 301	0.21 277	0.17 281	0.20 244	0.16 216	0.20 277	0.16 275	0.20 268	0.17 279

DAS	0.20 233	0.20 188	0.20 250	0.20 210	0.20 312	0.20 262	0.20 300	0.20 267	0.20 309	0.20 265	0.20 316	0.20 267	0.20 316	0.20 265	0.20 307	0.20 244	0.20 275	0.20 277	0.20 311	0.20 268	0.20 294

ACVNet	0.20 233	0.19 184	0.14 174	0.20 210	0.14 254	0.20 262	0.96 642	0.21 276	0.14 256	0.20 265	0.13 257	0.21 274	0.14 260	0.20 265	0.14 250	0.17 207	0.12 162	0.17 258	0.12 234	0.17 253	0.12 232

acv_ft	0.20 233	0.19 184	0.14 174	0.20 210	0.14 254	0.20 262	0.96 642	0.21 276	0.14 256	0.20 265	0.13 257	0.21 274	0.14 260	0.20 265	0.14 250	0.17 207	0.12 162	0.17 258	0.12 234	0.17 253	0.12 232

iResNetv2_ROB	0.20 233	0.23 201	0.18 227	0.24 237	0.20 312	0.24 289	0.18 290	0.24 292	0.18 294	0.24 293	0.18 304	0.23 292	0.19 308	0.24 294	0.18 295	0.21 252	0.16 216	0.21 281	0.16 275	0.22 279	0.16 261

iResNet	0.20 233	0.23 201	0.18 227	0.24 237	0.18 298	0.24 289	0.20 300	0.24 292	0.18 294	0.23 286	0.17 287	0.23 292	0.18 301	0.23 290	0.18 295	0.22 254	0.16 216	0.21 281	0.16 275	0.21 277	0.16 261

G3	0.21 242	0.17 176	0.10 104	1.52 651	0.10 171	0.14 202	0.10 173	0.14 210	0.27 353	0.14 212	0.10 174	0.14 211	0.10 173	0.14 211	0.16 271	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.15 271	0.17 253	0.10 168

G2	0.21 242	0.17 176	0.10 104	1.68 665	0.10 171	0.15 226	0.10 173	0.14 210	0.26 348	0.14 212	0.10 174	0.14 211	0.10 173	0.14 211	0.16 271	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.16 275	0.17 253	0.10 168

SCION-MonSter	0.21 242	0.76 388	0.22 266	0.25 244	0.15 269	0.19 256	0.15 264	0.19 259	0.15 269	0.19 258	0.15 273	0.19 262	0.15 273	0.19 260	0.14 250	0.22 254	0.21 279	0.16 247	0.14 258	0.16 244	0.15 258

LACA2	0.21 242	0.24 209	0.26 289	0.31 274	0.16 280	0.24 289	0.16 271	0.24 292	0.16 277	0.24 293	0.16 279	0.24 298	0.16 277	0.24 294	0.16 271	0.27 289	0.23 293	0.24 305	0.16 275	0.23 291	0.16 261

LACA1	0.21 242	0.24 209	0.26 289	0.31 274	0.16 280	0.24 289	0.16 271	0.24 292	0.16 277	0.24 293	0.16 279	0.24 298	0.16 277	0.24 294	0.16 271	0.27 289	0.22 286	0.23 295	0.16 275	0.23 291	0.16 261

z-ln-s-r	0.21 242	1.40 563	0.53 496	0.56 454	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.05 121	0.57 495	0.44 474	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

tg	0.21 242	0.25 216	0.21 257	0.26 252	0.17 286	0.24 289	0.17 281	0.24 292	0.17 287	0.24 293	0.17 287	0.24 298	0.17 289	0.24 294	0.17 281	0.24 276	0.17 246	0.23 295	0.16 275	0.23 291	0.16 261

Pointernet	0.21 242	0.22 198	0.19 236	0.24 237	0.19 304	0.24 289	0.19 296	0.24 292	0.19 302	0.24 293	0.19 307	0.24 298	0.19 308	0.24 294	0.19 299	0.22 254	0.17 246	0.22 286	0.17 301	0.22 279	0.17 279

SuperB	0.21 242	0.10 101	2.51 775	0.12 121	0.09 165	0.10 157	0.09 167	0.08 155	0.07 161	0.10 166	0.09 169	0.09 162	0.07 160	0.07 150	0.07 152	0.07 93	0.08 102	0.07 146	0.07 155	0.08 158	0.07 149

G4	0.22 251	0.18 181	0.10 104	1.73 668	0.10 171	0.15 226	0.10 173	0.14 210	0.27 353	0.15 234	0.10 174	0.15 240	0.10 173	0.15 241	0.17 281	0.14 160	0.10 117	0.14 208	0.16 275	0.18 260	0.10 168

GEAR-Net	0.22 251	0.46 307	0.27 293	0.29 261	0.17 286	0.21 272	0.17 281	0.21 276	0.17 287	0.21 276	0.17 287	0.21 274	0.17 289	0.21 277	0.17 281	0.28 295	0.26 303	0.20 277	0.16 275	0.20 268	0.16 261

BStereo	0.22 251	0.23 201	0.20 250	0.24 237	0.20 312	0.23 286	0.33 447	0.39 369	0.17 287	0.23 286	0.17 287	0.23 292	0.16 277	0.24 294	0.17 281	0.23 266	0.16 216	0.22 286	0.20 311	0.22 279	0.16 261

Anonymus123	0.22 251	0.23 201	0.20 250	0.24 237	0.20 312	0.23 286	0.33 447	0.39 369	0.17 287	0.23 286	0.17 287	0.23 292	0.16 277	0.24 294	0.17 281	0.23 266	0.16 216	0.22 286	0.20 311	0.22 279	0.16 261

WAO-6	0.22 251	0.23 201	0.22 266	0.23 231	0.22 325	0.22 277	0.22 310	0.22 282	0.22 317	0.22 280	0.22 324	0.22 284	0.22 324	0.22 283	0.22 314	0.22 254	0.22 286	0.22 286	0.22 319	0.22 279	0.22 301

IMH-64-1	0.22 251	0.23 201	0.23 272	0.22 226	0.22 325	0.22 277	0.22 310	0.22 282	0.22 317	0.22 280	0.22 324	0.22 284	0.22 324	0.22 283	0.22 314	0.22 254	0.22 286	0.23 295	0.22 319	0.22 279	0.23 303

IMH-64	0.22 251	0.23 201	0.23 272	0.22 226	0.22 325	0.22 277	0.22 310	0.22 282	0.22 317	0.22 280	0.22 324	0.22 284	0.22 324	0.22 283	0.22 314	0.22 254	0.22 286	0.23 295	0.22 319	0.22 279	0.23 303

ac_64	0.22 251	0.13 125	0.19 236	0.23 231	0.10 171	0.26 308	1.02 655	0.14 210	0.10 176	0.28 316	0.14 263	0.17 253	0.19 308	0.28 324	0.09 162	0.22 254	0.16 216	0.23 295	0.17 301	0.11 182	0.12 232

SMOE	0.23 259	0.25 216	0.30 312	0.33 285	0.18 298	0.26 308	0.18 290	0.26 306	0.18 294	0.26 310	0.18 304	0.25 305	0.18 301	0.25 303	0.18 295	0.31 314	0.27 316	0.23 295	0.17 301	0.23 291	0.17 279

LACA3	0.23 259	0.25 216	0.27 293	0.54 446	0.17 286	0.25 299	0.17 281	0.25 300	0.17 287	0.25 301	0.17 287	0.25 305	0.17 289	0.25 303	0.17 281	0.28 295	0.23 293	0.24 305	0.17 301	0.24 296	0.17 279

dd	0.23 259	0.98 438	0.16 206	0.23 231	0.15 269	0.23 286	0.15 264	0.23 289	0.15 269	0.23 286	0.15 273	0.24 298	0.17 289	0.23 290	0.15 262	0.22 254	0.15 212	0.21 281	0.15 271	0.22 279	0.16 261

dad	0.23 259	1.03 466	0.16 206	0.23 231	0.15 269	0.24 289	0.15 264	0.24 292	0.16 277	0.23 286	0.16 279	0.24 298	0.16 277	0.23 290	0.15 262	0.22 254	0.16 216	0.22 286	0.16 275	0.22 279	0.16 261

RSGM-EC	0.24 263	0.24 209	0.15 199	0.22 226	0.15 269	0.22 277	0.15 264	0.22 282	0.15 269	0.24 293	0.15 273	0.22 284	0.15 273	0.22 283	1.19 672	0.20 244	0.17 246	0.24 305	0.14 258	0.20 268	0.14 251

acva	0.24 263	0.24 209	0.15 199	0.22 226	0.15 269	0.22 277	0.15 264	0.22 282	0.15 269	0.24 293	0.15 273	0.22 284	0.15 273	0.22 283	1.19 672	0.20 244	0.17 246	0.24 305	0.14 258	0.20 268	0.14 251

MSKI-zero shot	0.24 263	0.21 194	0.49 476	0.65 475	0.18 298	0.22 277	0.17 281	0.23 289	0.18 294	0.21 276	0.17 287	0.23 292	0.28 364	0.23 290	0.18 295	0.21 252	0.16 216	0.21 281	0.16 275	0.21 277	0.16 261

SCION-MonSter(vits)	0.25 266	0.79 394	0.31 330	0.42 354	0.28 355	0.40 378	0.28 353	0.20 267	0.15 269	0.40 379	0.15 273	0.19 262	0.15 273	0.20 265	0.15 262	0.23 266	0.21 279	0.17 258	0.14 258	0.16 244	0.14 251

qqq1	0.25 266	3.70 725	0.14 174	0.14 140	0.04 101	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.04 102	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.13 149	0.12 162	0.06 133	0.05 129	0.03 53	0.04 96

fff1	0.25 266	3.70 725	0.14 174	0.14 140	0.04 101	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.04 102	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.13 149	0.12 162	0.06 133	0.05 129	0.03 53	0.04 96

UNDER WATER-64	0.25 266	0.26 219	0.25 282	0.26 252	0.25 339	0.25 299	0.25 331	0.25 300	0.25 334	0.25 301	0.25 343	0.25 305	0.25 338	0.26 315	0.25 334	0.25 283	0.25 299	0.25 310	0.25 340	0.25 299	0.25 316

ffm	0.25 266	3.83 731	0.12 143	0.12 121	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.03 50	0.03 62	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.12 133	0.12 162	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

ff1	0.25 266	3.83 731	0.12 143	0.12 121	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.03 50	0.03 62	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.12 133	0.12 162	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

mmx	0.25 266	3.83 731	0.12 143	0.12 121	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.03 50	0.03 62	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.12 133	0.12 162	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

MIM_Stereo	0.25 266	0.23 201	0.66 532	0.80 512	0.17 286	0.22 277	0.17 281	0.23 289	0.18 294	0.26 310	0.17 287	0.21 274	0.17 289	0.25 303	0.17 281	0.23 266	0.16 216	0.21 281	0.17 301	0.22 279	0.17 279

LoS	0.25 266	0.27 222	0.25 282	0.25 244	0.25 339	0.25 299	0.25 331	0.26 306	0.25 334	0.25 301	0.25 343	0.25 305	0.25 338	0.25 303	0.25 334	0.26 285	0.25 299	0.25 310	0.26 346	0.26 302	0.25 316
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Syn2CoEx	0.25 266	1.31 552	0.74 560	0.92 530	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	0.87 570	0.75 575	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

IGEV_i1	0.26 276	0.05 67	0.04 64	0.06 70	0.03 52	0.05 111	0.03 60	0.05 116	0.03 65	0.05 118	0.03 62	0.04 102	0.06 147	0.05 110	0.03 58	4.34 790	0.03 45	0.04 99	0.03 63	0.05 120	0.04 96

GeoAtt-L-single (ZS)	0.27 277	0.29 227	0.27 293	0.33 285	0.21 322	0.33 344	0.22 310	0.31 330	0.23 324	0.30 324	0.21 321	0.32 345	0.24 334	0.29 328	0.22 314	0.33 323	0.23 293	0.30 335	0.22 319	0.30 322	0.21 297

Weightmod	0.27 277	0.29 227	0.33 344	0.38 306	0.20 312	0.30 324	0.21 305	0.29 316	0.21 313	0.29 321	0.22 324	0.30 334	0.20 316	0.30 332	0.21 310	0.37 344	0.31 354	0.27 320	0.20 311	0.28 314	0.21 297

SME	0.27 277	0.29 227	0.31 330	0.38 306	0.20 312	0.29 318	0.18 290	0.30 321	0.20 309	0.32 340	0.21 321	0.32 345	0.20 316	0.32 343	0.21 310	0.35 336	0.32 360	0.27 320	0.19 309	0.29 318	0.20 294

model_zeroshot	0.27 277	0.20 188	0.27 293	0.33 285	0.21 322	0.37 362	0.22 310	0.37 355	0.24 329	0.26 310	0.27 353	0.33 350	0.21 323	0.25 303	0.27 341	0.32 317	0.20 275	0.34 362	0.23 327	0.25 299	0.26 322

DLNR-FE	0.28 281	0.89 416	0.30 312	0.34 292	0.19 304	0.28 315	0.19 296	0.28 311	0.20 309	0.28 316	0.20 316	0.28 321	0.20 316	0.28 324	0.20 307	0.33 323	0.28 324	0.25 310	0.19 309	0.24 296	0.19 292

xyz-stereo-finetune	0.28 281	0.49 320	0.16 206	0.16 162	0.16 280	0.16 241	0.16 271	0.22 282	0.30 387	0.32 340	0.31 436	0.32 345	0.31 438	0.32 343	0.32 432	0.32 317	0.33 373	0.31 342	0.32 459	0.31 328	0.32 432

SQANet	0.28 281	0.28 225	0.28 302	0.28 259	0.28 355	0.28 315	0.28 353	0.28 311	0.28 361	0.28 316	0.28 361	0.28 321	0.28 364	0.28 324	0.28 350	0.28 295	0.28 324	0.28 328	0.28 406	0.28 314	0.28 391

HGLStereo	0.28 281	0.29 227	0.22 266	0.36 300	0.22 325	0.36 353	0.21 305	0.36 347	0.21 313	0.42 410	0.21 321	0.36 362	0.22 324	0.36 361	0.21 310	0.34 328	0.21 279	0.34 362	0.21 315	0.34 343	0.21 297

iResNet_ROB	0.28 281	0.32 236	0.24 279	0.32 281	0.25 339	0.32 341	0.24 328	0.32 333	0.24 329	0.33 345	0.24 337	0.35 357	0.24 334	0.33 351	0.24 326	0.31 314	0.24 298	0.32 345	0.24 337	0.32 331	0.24 314

UNet	0.29 286	0.90 420	0.10 104	0.14 140	0.10 171	0.14 202	0.10 173	0.91 594	0.69 597	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.10 170	0.12 133	0.09 112	0.12 185	0.09 165	0.88 587	0.76 605

ww2	0.30 287	1.56 570	0.19 236	0.30 264	0.19 304	0.29 318	0.22 310	0.29 316	0.19 302	0.29 321	0.19 307	0.29 327	0.19 308	0.29 328	0.19 299	0.27 289	0.18 266	0.27 320	0.21 315	0.27 308	0.18 285

Cross2Single-S	0.30 287	0.35 240	0.26 289	0.38 306	0.27 347	0.36 353	0.23 321	0.41 397	0.23 324	0.36 356	0.23 329	0.36 362	0.23 330	0.36 361	0.23 322	0.37 344	0.25 299	0.35 378	0.22 319	0.35 356	0.23 303

MultiAttention	0.30 287	0.30 231	0.30 312	0.30 264	0.30 380	0.30 324	0.30 377	0.30 321	0.30 387	0.30 324	0.30 391	0.30 334	0.30 386	0.30 332	0.30 378	0.30 308	0.30 349	0.30 335	0.30 440	0.30 322	0.30 415

MSAF-DinoV2	0.30 287	0.30 231	0.30 312	0.30 264	0.30 380	0.30 324	0.30 377	0.30 321	0.30 387	0.30 324	0.30 391	0.30 334	0.30 386	0.30 332	0.30 378	0.30 308	0.30 349	0.30 335	0.30 440	0.30 322	0.30 415

DDVS	0.30 287	3.10 711	0.14 174	0.19 197	0.14 254	0.19 256	0.14 255	0.20 267	0.14 256	0.19 258	0.13 257	0.16 244	0.13 255	0.19 260	0.13 245	0.17 207	0.13 187	0.17 258	0.13 253	0.17 253	0.13 244

ACV-stereo	0.30 287	2.08 643	0.25 282	0.25 244	0.18 298	0.24 289	0.17 281	0.24 292	0.18 294	0.24 293	0.17 287	0.25 305	0.17 289	0.24 294	0.17 281	0.22 254	0.16 216	0.22 286	0.16 275	0.22 279	0.16 261

LoS_RVC	0.30 287	1.14 482	0.25 282	0.25 244	0.25 339	0.26 308	0.25 331	0.25 300	0.25 334	0.25 301	0.25 343	0.26 317	0.26 348	0.26 315	0.25 334	0.26 285	0.26 303	0.25 310	0.25 340	0.26 302	0.26 322

CAS	0.30 287	1.17 488	0.25 282	0.25 244	0.25 339	0.26 308	0.25 331	0.25 300	0.26 348	0.25 301	0.25 343	0.25 305	0.25 338	0.25 303	0.25 334	0.26 285	0.26 303	0.26 315	0.25 340	0.26 302	0.25 316

DANet	0.30 287	0.30 231	0.30 312	0.30 264	0.30 380	0.30 324	0.30 377	0.30 321	0.30 387	0.30 324	0.30 391	0.30 334	0.30 386	0.30 332	0.30 378	0.30 308	0.30 349	0.30 335	0.30 440	0.30 322	0.30 415
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ww3	0.31 296	1.61 574	0.19 236	0.30 264	0.19 304	0.29 318	0.29 368	0.30 321	0.19 302	0.30 324	0.19 307	0.30 334	0.19 308	0.30 332	0.19 299	0.28 295	0.18 266	0.27 320	0.23 327	0.27 308	0.18 285

MGW-Stereo	0.31 296	1.60 573	0.19 236	0.30 264	0.19 304	0.30 324	0.24 328	0.30 321	0.19 302	0.30 324	0.19 307	0.29 327	0.19 308	0.30 332	0.19 299	0.28 295	0.18 266	0.27 320	0.23 327	0.27 308	0.18 285

DStereoO	0.31 296	0.31 234	0.31 330	0.30 264	0.40 503	0.31 332	0.30 377	0.30 321	0.34 467	0.29 321	0.31 436	0.29 327	0.30 386	0.31 340	0.31 420	0.31 314	0.29 339	0.31 342	0.30 440	0.31 328	0.31 425

tt1	0.31 296	0.93 431	0.24 279	0.33 285	0.23 331	0.31 332	0.24 328	0.32 333	0.24 329	0.32 340	0.23 329	0.32 345	0.25 338	0.32 343	0.24 326	0.27 289	0.26 303	0.27 320	0.26 346	0.27 308	0.27 362

xxxxx1	0.31 296	0.91 422	0.23 272	0.31 274	0.23 331	0.31 332	0.23 321	0.33 337	0.25 334	0.31 334	0.24 337	0.33 350	0.25 338	0.32 343	0.24 326	0.28 295	0.28 324	0.28 328	0.28 406	0.29 318	0.27 362

DLNR_Zeroshot_test	0.31 296	0.28 225	0.47 461	0.79 508	0.24 336	0.30 324	0.26 338	0.30 321	0.24 329	0.32 340	0.23 329	0.31 341	0.24 334	0.30 332	0.23 322	0.29 307	0.26 303	0.29 333	0.24 337	0.33 338	0.23 303

tt_ll	0.31 296	0.91 422	0.23 272	0.31 274	0.23 331	0.31 332	0.23 321	0.33 337	0.25 334	0.31 334	0.24 337	0.33 350	0.25 338	0.32 343	0.24 326	0.28 295	0.28 324	0.28 328	0.28 406	0.29 318	0.27 362

ff	0.31 296	0.91 422	0.23 272	0.31 274	0.23 331	0.31 332	0.23 321	0.33 337	0.25 334	0.31 334	0.24 337	0.33 350	0.25 338	0.32 343	0.24 326	0.28 295	0.28 324	0.28 328	0.28 406	0.29 318	0.27 362

RAFT + AFF	0.31 296	0.45 303	0.34 358	0.39 316	0.28 355	0.38 369	0.33 447	0.29 316	0.31 434	0.30 324	0.30 391	0.29 327	0.27 355	0.29 328	0.30 378	0.28 295	0.29 339	0.29 333	0.29 421	0.27 308	0.32 432

MLCV	0.31 296	0.35 240	0.27 293	0.35 296	0.28 355	0.35 349	0.27 342	0.35 343	0.28 361	0.36 356	0.27 353	0.35 357	0.27 355	0.35 355	0.27 341	0.34 328	0.27 316	0.34 362	0.27 385	0.34 343	0.27 362

DN-CSS_ROB	0.31 296	0.35 240	0.28 302	0.35 296	0.28 355	0.34 345	0.27 342	0.34 340	0.25 334	0.35 352	0.27 353	0.36 362	0.26 348	0.34 352	0.28 350	0.35 336	0.28 324	0.34 362	0.28 406	0.34 343	0.27 362

MGE	0.32 307	1.81 605	0.19 236	0.29 261	0.19 304	0.29 318	0.23 321	0.30 321	0.19 302	0.30 324	0.19 307	0.30 334	0.19 308	0.30 332	0.19 299	0.28 295	0.18 266	0.27 320	0.23 327	0.27 308	0.18 285

PStereo	0.32 307	0.36 246	0.28 302	0.38 306	0.29 368	0.36 353	0.27 342	0.38 364	0.27 353	0.38 365	0.28 361	0.36 362	0.27 355	0.36 361	0.28 350	0.32 317	0.27 316	0.33 352	0.27 385	0.33 338	0.27 362

DStereoFS	0.32 307	0.33 237	0.32 339	0.33 285	0.30 380	0.32 341	0.32 436	0.32 333	0.31 434	0.30 324	0.31 436	0.31 341	0.30 386	0.32 343	0.32 432	0.32 317	0.31 354	0.30 335	0.47 553	0.32 331	0.34 450

DStereoSA	0.32 307	0.52 335	0.34 358	0.31 274	0.31 429	0.30 324	0.30 377	0.31 330	0.30 387	0.31 334	0.31 436	0.31 341	0.30 386	0.31 340	0.31 420	0.30 308	0.32 360	0.31 342	0.31 451	0.31 328	0.31 425

WCG-NET（raft）	0.32 307	1.24 546	0.24 279	0.32 281	0.24 336	0.32 341	0.23 321	0.32 333	0.24 329	0.32 340	0.24 337	0.32 345	0.24 334	0.32 343	0.24 326	0.30 308	0.23 293	0.30 335	0.23 327	0.30 322	0.23 303

Any-RAFT	0.32 307	0.36 246	0.27 293	0.36 300	0.27 347	0.36 353	0.27 342	0.36 347	0.27 353	0.36 356	0.27 353	0.36 362	0.27 355	0.36 361	0.28 350	0.36 341	0.28 324	0.36 388	0.28 406	0.36 367	0.28 391

StereoDRNet-Refined	0.33 313	0.39 260	0.26 289	0.39 316	0.26 346	0.40 378	0.26 338	0.40 378	0.26 348	0.39 372	0.26 348	0.39 381	0.26 348	0.39 381	0.26 339	0.37 344	0.25 299	0.37 392	0.25 340	0.37 372	0.37 470
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MGW-Stereo-1	0.34 314	0.52 335	0.19 236	0.30 264	0.19 304	0.29 318	0.38 486	0.29 316	0.19 302	0.30 324	0.19 307	0.29 327	0.37 480	0.57 542	0.19 299	0.49 460	0.33 373	0.49 527	0.33 471	0.49 500	0.33 441

SCION-M(vits-remse)	0.34 314	0.79 394	0.30 312	0.33 285	0.28 355	0.40 378	0.28 353	0.40 378	0.28 361	0.40 379	0.28 361	0.39 381	0.28 364	0.40 384	0.28 350	0.23 266	0.21 279	0.35 378	0.27 385	0.35 356	0.27 362

SCION-Mon(vits-remp)	0.34 314	0.98 438	0.30 312	0.33 285	0.18 298	0.21 272	0.28 353	0.40 378	0.28 361	0.40 379	0.28 361	0.39 381	0.28 364	0.40 384	0.28 350	0.37 344	0.29 339	0.35 378	0.27 385	0.35 356	0.27 362

RAFT-FEzeroshot	0.34 314	0.26 219	0.17 216	0.21 224	0.17 286	0.20 262	0.16 271	0.20 267	0.16 277	0.20 265	0.17 287	0.21 274	0.16 277	0.27 319	0.24 326	0.19 236	0.16 216	0.19 271	0.16 275	0.26 302	3.08 803

RAFT-FE	0.34 314	0.26 219	0.17 216	0.21 224	0.17 286	0.20 262	0.16 271	0.20 267	0.16 277	0.20 265	0.17 287	0.21 274	0.16 277	0.27 319	0.24 326	0.19 236	0.16 216	0.19 271	0.16 275	0.26 302	3.08 803

LG-Stereo_L2	0.34 314	0.37 249	0.38 377	0.47 377	0.28 355	0.39 376	0.28 353	0.39 369	0.28 361	0.39 372	0.28 361	0.39 381	0.28 364	0.38 373	0.28 350	0.42 401	0.35 411	0.36 388	0.26 346	0.35 356	0.26 322

H2IRNET	0.34 314	0.34 238	0.34 358	0.34 292	0.34 468	0.34 345	0.34 462	0.34 340	0.34 467	0.34 348	0.34 464	0.34 355	0.34 465	0.34 352	0.34 459	0.34 328	0.34 404	0.34 362	0.34 477	0.34 343	0.34 450

IGEV++	0.34 314	0.43 291	0.30 312	0.40 329	0.29 368	0.40 378	0.29 368	0.40 378	0.29 371	0.40 379	0.29 376	0.40 391	0.29 376	0.40 384	0.30 378	0.38 358	0.29 339	0.37 392	0.29 421	0.37 372	0.29 400

iRaft-Stereo_5w	0.34 314	0.42 289	0.31 330	0.39 316	0.30 380	0.38 369	0.30 377	0.40 378	0.29 371	0.40 379	0.37 484	0.41 406	0.34 465	0.38 373	0.30 378	0.34 328	0.27 316	0.34 362	0.26 346	0.34 343	0.26 322

CSP-Net	0.34 314	1.29 548	1.19 623	1.36 643	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	1.26 668	1.21 686	0.03 47	0.09 165	0.02 27	0.09 159

iRaft-Stereo_20w	0.34 314	0.41 277	0.31 330	0.39 316	0.29 368	0.40 378	0.32 436	0.41 397	0.32 446	0.38 365	0.30 391	0.39 381	0.30 386	0.38 373	0.32 432	0.35 336	0.27 316	0.34 362	0.27 385	0.34 343	0.29 400

DGSMNet	0.34 314	0.41 277	0.27 293	0.41 344	0.28 355	0.41 397	0.28 353	0.41 397	0.27 353	0.41 396	0.27 353	0.42 424	0.27 355	0.41 404	0.28 350	0.40 379	0.29 339	0.40 457	0.28 406	0.40 448	0.27 362

test_c	0.35 326	0.07 84	1.00 593	0.96 542	0.07 155	0.07 143	0.09 167	0.14 210	0.14 256	0.09 161	0.09 169	0.09 162	0.09 168	0.13 194	0.09 162	1.71 703	1.71 735	0.16 247	0.08 160	0.13 193	0.09 159

small-0shot	0.35 326	1.92 637	0.27 293	0.27 257	0.27 347	0.27 313	0.27 342	0.27 310	0.27 353	0.27 315	0.27 353	0.26 317	0.27 355	0.27 319	0.26 339	0.27 289	0.26 303	0.26 315	0.26 346	0.26 302	0.27 362

gcap_with_dpt	0.35 326	0.39 260	0.30 312	0.44 365	0.31 429	0.44 460	0.31 425	0.44 463	0.31 434	0.44 456	0.30 391	0.44 469	0.30 386	0.44 456	0.30 378	0.38 358	0.26 303	0.38 400	0.27 385	0.38 385	0.27 362

FE-Mocha	0.35 326	0.71 377	0.40 422	0.47 377	0.27 347	0.34 345	0.27 342	0.34 340	0.26 348	0.34 348	0.26 348	0.34 355	0.27 355	0.34 352	0.27 341	0.44 403	0.41 451	0.33 352	0.29 421	0.32 331	0.29 400

IGEV-FE	0.35 326	0.37 249	0.17 216	0.19 197	0.17 286	0.20 262	0.17 281	0.19 259	0.17 287	0.19 258	0.17 287	0.19 262	0.17 289	0.37 369	0.36 466	0.19 236	0.17 246	0.19 271	0.17 301	0.38 385	2.84 794

test_for_model	0.35 326	0.39 260	0.30 312	0.43 361	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.44 456	0.31 420	0.38 358	0.26 303	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

CASnet	0.35 326	0.51 333	0.44 445	0.32 281	0.31 429	0.24 289	0.34 462	0.36 347	0.25 334	0.31 334	0.37 484	0.30 334	0.33 458	0.25 303	0.45 522	0.37 344	0.37 422	0.33 352	0.35 490	0.34 343	0.37 470
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
IGEV-Stereo	0.35 326	0.44 294	0.45 447	0.49 390	0.30 380	0.37 362	0.30 377	0.36 347	0.30 387	0.36 356	0.29 376	0.36 362	0.29 376	0.36 361	0.30 378	0.46 445	0.39 437	0.32 345	0.24 337	0.32 331	0.25 316
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ETE_ROB	0.35 326	0.35 240	0.35 368	0.35 296	0.35 472	0.35 349	0.35 467	0.35 343	0.35 472	0.35 352	0.35 473	0.35 357	0.35 471	0.35 355	0.35 463	0.35 336	0.35 411	0.35 378	0.35 490	0.35 356	0.35 461

GeoVLM	0.36 335	0.38 253	0.27 293	0.46 370	0.28 355	0.35 349	0.28 353	0.37 355	0.27 353	0.35 352	0.28 361	0.36 362	0.38 486	0.35 355	0.28 350	1.08 601	0.26 303	0.33 352	0.27 385	0.34 343	0.33 441

Zero-FE251	0.36 335	0.40 264	0.28 302	0.41 344	0.28 355	0.41 397	0.28 353	0.41 397	0.28 361	0.41 396	0.28 361	0.41 406	0.28 364	0.42 418	0.30 378	0.37 344	0.26 303	0.37 392	0.27 385	0.45 474	0.56 558

GIP-stereo	0.36 335	0.49 320	0.39 389	0.48 383	0.32 443	0.41 397	0.28 353	0.40 378	0.30 387	0.41 396	0.28 361	0.40 391	0.28 364	0.42 418	0.28 350	0.45 433	0.32 360	0.38 400	0.30 440	0.37 372	0.27 362

DCVSM-stereo	0.36 335	1.89 628	0.22 266	0.40 329	0.22 325	0.40 378	0.22 310	0.40 378	0.22 317	0.40 379	0.22 324	0.40 391	0.22 324	0.40 384	0.22 314	0.28 295	0.21 279	0.28 328	0.21 315	0.28 314	0.20 294

RSM	0.36 335	0.36 246	0.43 443	0.37 303	0.42 523	0.49 500	0.42 519	0.37 355	0.28 361	0.36 356	0.29 376	0.36 362	0.30 386	0.37 369	0.28 350	0.34 328	0.31 354	0.34 362	0.35 490	0.40 448	0.29 400

gcap-zeroshot	0.36 335	0.40 264	0.34 358	0.44 365	0.31 429	0.44 460	0.31 425	0.44 463	0.32 446	0.44 456	0.32 447	0.44 469	0.32 446	0.44 456	0.31 420	0.39 371	0.28 324	0.39 444	0.28 406	0.39 434	0.27 362

testlalala	0.36 335	0.40 264	0.34 358	0.44 365	0.31 429	0.44 460	0.31 425	0.44 463	0.32 446	0.44 456	0.32 447	0.44 469	0.32 446	0.44 456	0.31 420	0.39 371	0.28 324	0.39 444	0.28 406	0.39 434	0.27 362

GCAPDPT-zeroshot	0.36 335	0.40 264	0.30 312	0.43 361	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.31 434	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.44 456	0.31 420	0.39 371	0.28 324	0.39 444	0.27 385	0.39 434	0.26 322

RAFT-Test	0.36 335	0.37 249	0.33 344	0.41 344	0.32 443	0.41 397	0.32 436	0.41 397	0.32 446	0.41 396	0.32 447	0.41 406	0.32 446	0.41 404	0.33 444	0.37 344	0.29 339	0.37 392	0.29 421	0.38 385	0.31 425

DMCA	0.36 335	0.38 253	0.37 375	0.35 296	0.35 472	0.36 353	0.36 473	0.36 347	0.35 472	0.35 352	0.37 484	0.36 362	0.36 475	0.35 355	0.36 466	0.36 341	0.36 417	0.35 378	0.36 496	0.36 367	0.36 464

ACVNet-DCA	0.37 345	1.00 448	0.30 312	0.40 329	0.29 368	0.40 378	0.29 368	0.40 378	0.29 371	0.40 379	0.29 376	0.40 391	0.29 376	0.39 381	0.28 350	0.33 323	0.32 360	0.33 352	0.32 459	0.33 338	0.32 432

1test111	0.37 345	1.02 464	0.30 312	0.39 316	0.29 368	0.40 378	0.28 353	0.39 369	0.29 371	0.39 372	0.29 376	0.39 381	0.28 364	0.40 384	0.29 368	0.33 323	0.32 360	0.33 352	0.31 451	0.32 331	0.31 425

cc1	0.37 345	1.02 464	0.30 312	0.39 316	0.29 368	0.40 378	0.28 353	0.39 369	0.29 371	0.39 372	0.29 376	0.39 381	0.28 364	0.40 384	0.29 368	0.33 323	0.32 360	0.33 352	0.31 451	0.32 331	0.31 425

EKT-Stereo	0.37 345	0.40 264	0.44 445	1.07 558	0.29 368	0.34 345	0.31 425	0.36 347	0.29 371	0.38 365	0.31 436	0.37 373	0.30 386	0.36 361	0.29 368	0.34 328	0.28 324	0.39 444	0.30 440	0.37 372	0.30 415

GMOStereo	0.37 345	0.45 303	0.23 272	0.30 264	0.37 483	0.41 397	0.36 473	0.41 397	0.35 472	0.43 417	0.36 477	0.41 406	0.40 499	0.41 404	0.36 466	0.34 328	0.22 286	0.47 514	0.37 499	0.39 434	0.33 441

XPNet_ROB	0.37 345	0.37 249	0.37 375	0.37 303	0.37 483	0.37 362	0.37 479	0.37 355	0.37 484	0.37 363	0.37 484	0.37 373	0.37 480	0.37 369	0.37 476	0.37 344	0.37 422	0.37 392	0.37 499	0.37 372	0.37 470

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 351	0.35 240	0.56 501	0.63 469	0.29 368	0.36 353	0.29 368	0.36 347	0.29 371	0.39 372	0.29 376	0.36 362	0.29 376	0.36 361	0.29 368	0.62 510	0.57 523	0.35 378	0.29 421	0.36 367	0.29 400

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.38 351	0.35 240	0.56 501	0.63 469	0.28 355	0.36 353	0.28 353	0.36 347	0.28 361	0.36 356	0.28 361	0.36 362	0.28 364	0.36 361	0.28 350	0.62 510	0.57 523	0.35 378	0.28 406	0.35 356	0.28 391

MonSter++	0.38 351	0.44 294	0.31 330	0.43 361	0.30 380	0.43 425	0.31 425	0.43 424	0.31 434	0.45 468	0.31 436	0.43 433	0.31 438	0.43 425	0.69 594	0.38 358	0.33 373	0.40 457	0.30 440	0.38 385	0.30 415

HiDET	0.38 351	0.44 294	0.30 312	0.42 354	0.30 380	0.42 418	0.30 377	0.42 416	0.30 387	0.44 456	0.30 391	0.42 424	0.30 386	0.42 418	0.68 586	0.37 344	0.32 360	0.40 457	0.29 421	0.37 372	0.29 400

LCMNet	0.38 351	0.44 294	0.30 312	0.42 354	0.30 380	0.42 418	0.30 377	0.42 416	0.30 387	0.45 468	0.30 391	0.42 424	0.30 386	0.42 418	0.69 594	0.37 344	0.32 360	0.40 457	0.29 421	0.37 372	0.29 400

CSFM-Stereo	0.38 351	0.44 294	0.30 312	0.42 354	0.30 380	0.42 418	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.44 456	0.30 391	0.42 424	0.30 386	0.42 418	0.73 608	0.37 344	0.32 360	0.40 457	0.29 421	0.37 372	0.30 415

HART	0.38 351	0.45 303	0.34 358	0.42 354	0.33 456	0.41 397	0.34 462	0.42 416	0.33 456	0.43 417	0.34 464	0.42 424	0.34 465	0.41 404	0.38 480	0.40 379	0.32 360	0.42 491	0.32 459	0.40 448	0.32 432

GREAT-IGEV	0.38 351	0.43 291	0.36 370	0.48 383	0.32 443	0.45 474	0.32 436	0.45 472	0.32 446	0.45 468	0.32 447	0.45 479	0.32 446	0.45 476	0.32 432	0.44 403	0.33 373	0.41 475	0.29 421	0.41 459	0.29 400
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
fffy	0.38 351	0.43 291	0.33 344	0.46 370	0.33 456	0.45 474	0.32 436	0.45 472	0.32 446	0.45 468	0.32 447	0.45 479	0.33 458	0.45 476	0.32 432	0.38 358	0.38 430	0.38 400	0.37 499	0.37 372	0.36 464

WAO-8	0.38 351	0.38 253	0.38 377	0.38 306	0.38 491	0.38 369	0.38 486	0.38 364	0.38 489	0.38 365	0.38 489	0.38 376	0.38 486	0.38 373	0.38 480	0.38 358	0.38 430	0.38 400	0.37 499	0.38 385	0.38 477

WAO-7	0.38 351	0.38 253	0.38 377	0.38 306	0.38 491	0.38 369	0.38 486	0.38 364	0.38 489	0.38 365	0.38 489	0.38 376	0.38 486	0.38 373	0.38 480	0.38 358	0.38 430	0.38 400	0.38 513	0.38 385	0.38 477

xx1	0.38 351	1.03 466	0.31 330	0.40 329	0.31 429	0.41 397	0.28 353	0.40 378	0.29 371	0.40 379	0.29 376	0.40 391	0.29 376	0.40 384	0.29 368	0.34 328	0.33 373	0.34 362	0.32 459	0.34 343	0.32 432

Venus	0.38 351	0.38 253	0.38 377	0.38 306	0.38 491	0.37 362	0.38 486	0.37 355	0.37 484	0.41 396	0.37 484	0.39 381	0.37 480	0.38 373	0.38 480	0.37 344	0.38 430	0.38 400	0.37 499	0.37 372	0.38 477

IMH	0.38 351	0.38 253	0.38 377	0.38 306	0.38 491	0.38 369	0.38 486	0.38 364	0.38 489	0.42 410	0.38 489	0.40 391	0.38 486	0.38 373	0.38 480	0.38 358	0.38 430	0.39 444	0.38 513	0.38 385	0.38 477

NBS	0.39 365	0.68 371	0.36 370	0.38 306	0.36 478	0.38 369	0.39 502	0.39 369	0.39 502	0.37 363	0.35 473	0.37 373	0.38 486	0.37 369	0.38 480	0.39 371	0.36 417	0.36 388	0.39 517	0.38 385	0.38 477

DF	0.39 365	1.37 559	1.02 606	1.14 566	0.12 240	0.16 241	0.12 241	0.16 246	0.12 244	0.16 244	0.12 236	0.16 244	0.12 241	0.16 245	0.12 233	1.12 610	1.00 602	0.15 241	0.12 234	0.15 233	0.12 232

PAM	0.39 365	1.88 627	0.34 358	0.37 303	0.41 513	0.45 474	0.22 310	0.28 311	0.23 324	0.28 316	0.24 337	0.29 327	0.23 330	0.29 328	0.23 322	0.38 358	0.32 360	0.38 400	0.37 499	0.32 331	0.22 301

HanzoNet	0.39 365	0.38 253	0.40 422	0.39 316	0.41 513	0.38 369	0.38 486	0.38 364	0.38 489	0.39 372	0.39 499	0.38 376	0.38 486	0.39 381	0.40 497	0.38 358	0.38 430	0.40 457	0.38 513	0.38 385	0.40 486

CES	0.39 365	0.47 312	0.36 370	0.36 300	0.37 483	0.45 474	0.35 467	0.35 343	0.40 505	0.36 356	0.44 526	0.47 490	0.36 475	0.44 456	0.36 466	0.37 344	0.39 437	0.44 494	0.35 490	0.37 372	0.36 464

PASM	0.39 365	3.06 710	1.36 691	1.58 655	0.09 165	0.11 173	0.11 200	0.11 180	0.11 204	0.09 161	0.09 169	0.11 184	0.09 168	0.09 161	0.09 162	0.11 127	0.11 147	0.11 178	0.09 165	0.11 182	0.11 192

mms	0.40 371	0.45 303	0.35 368	0.48 383	0.36 478	0.47 486	0.34 462	0.45 472	0.38 489	0.47 480	0.33 456	0.45 479	0.32 446	0.45 476	0.32 432	0.39 371	0.38 430	0.38 400	0.37 499	0.39 434	0.39 484

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 371	1.09 476	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.44 463	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.45 433	0.34 404	0.38 400	0.27 385	0.38 385	0.27 362

knoymous	0.40 371	0.40 264	0.40 422	0.40 329	0.40 503	0.40 378	0.40 503	0.40 378	0.40 505	0.40 379	0.40 502	0.40 391	0.40 499	0.40 384	0.40 497	0.40 379	0.40 441	0.40 457	0.40 519	0.40 448	0.40 486

anonymousa	0.40 371	0.40 264	0.40 422	0.40 329	0.40 503	0.40 378	0.40 503	0.40 378	0.40 505	0.40 379	0.40 502	0.40 391	0.40 499	0.40 384	0.40 497	0.40 379	0.40 441	0.40 457	0.40 519	0.40 448	0.40 486

riskmin	0.40 371	0.40 264	0.40 422	0.40 329	0.40 503	0.40 378	0.40 503	0.40 378	0.40 505	0.40 379	0.40 502	0.40 391	0.40 499	0.40 384	0.40 497	0.40 379	0.40 441	0.40 457	0.40 519	0.40 448	0.40 486

Anonymous_2	0.40 371	0.40 264	0.40 422	0.40 329	0.40 503	0.40 378	0.40 503	0.40 378	0.40 505	0.40 379	0.40 502	0.40 391	0.40 499	0.40 384	0.40 497	0.40 379	0.40 441	0.40 457	0.40 519	0.40 448	0.40 486

Anonymous_1	0.40 371	0.40 264	0.40 422	0.40 329	0.40 503	0.40 378	0.40 503	0.40 378	0.40 505	0.40 379	0.40 502	0.40 391	0.40 499	0.40 384	0.40 497	0.40 379	0.40 441	0.40 457	0.40 519	0.40 448	0.40 486

AdaStereo	0.40 371	0.40 264	0.40 422	0.40 329	0.40 503	0.40 378	0.40 503	0.40 378	0.40 505	0.40 379	0.40 502	0.40 391	0.40 499	0.40 384	0.40 497	0.40 379	0.40 441	0.40 457	0.40 519	0.40 448	0.40 486
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.
test410_97500	0.41 379	0.89 416	0.31 330	0.40 329	0.31 429	0.40 378	0.31 425	0.40 378	0.31 434	0.61 550	0.53 564	0.40 391	0.31 438	0.40 384	0.31 420	0.58 496	0.47 485	0.38 400	0.29 421	0.38 385	0.29 400

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 379	1.09 476	0.40 422	0.52 441	0.31 429	0.44 460	0.31 425	0.44 463	0.31 434	0.44 456	0.31 436	0.44 469	0.31 438	0.44 456	0.31 420	0.46 445	0.35 411	0.39 444	0.28 406	0.39 434	0.28 391

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 379	1.06 473	0.40 422	0.51 438	0.31 429	0.44 460	0.30 377	0.43 424	0.32 446	0.44 456	0.30 391	0.56 544	0.30 386	0.44 456	0.31 420	0.45 433	0.34 404	0.39 444	0.27 385	0.40 448	0.27 362

Select-FE	0.41 379	0.44 294	0.23 272	0.26 252	0.22 325	0.26 308	0.22 310	0.26 306	0.23 324	0.26 310	0.23 329	0.26 317	0.23 330	0.45 476	0.42 513	0.25 283	0.22 286	0.25 310	0.22 319	0.45 474	2.90 795

water-stereo	0.41 379	0.84 404	0.46 453	0.50 427	0.33 456	0.45 474	0.33 447	0.45 472	0.32 446	0.45 468	0.32 447	0.45 479	0.32 446	0.45 476	0.32 432	0.44 403	0.41 451	0.39 444	0.31 451	0.39 434	0.32 432

GCAP-BAT	0.41 379	1.30 550	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.44 456	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.34 404	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GwcNet-ADL	0.41 379	0.41 277	0.41 436	0.41 344	0.41 513	0.41 397	0.41 512	0.41 397	0.41 515	0.41 396	0.41 510	0.41 406	0.41 511	0.41 404	0.41 505	0.41 387	0.41 451	0.41 475	0.41 529	0.41 459	0.41 495

PSMNet-ADL	0.41 379	0.41 277	0.41 436	0.41 344	0.41 513	0.41 397	0.41 512	0.41 397	0.41 515	0.41 396	0.41 510	0.41 406	0.41 511	0.41 404	0.41 505	0.41 387	0.41 451	0.41 475	0.41 529	0.41 459	0.41 495

GANet-ADL	0.41 379	0.41 277	0.41 436	0.41 344	0.41 513	0.41 397	0.41 512	0.41 397	0.41 515	0.41 396	0.41 510	0.41 406	0.41 511	0.41 404	0.41 505	0.41 387	0.41 451	0.41 475	0.41 529	0.41 459	0.41 495

ADLNet2	0.41 379	0.41 277	0.41 436	0.41 344	0.41 513	0.41 397	0.41 512	0.41 397	0.41 515	0.41 396	0.41 510	0.41 406	0.41 511	0.41 404	0.41 505	0.41 387	0.41 451	0.41 475	0.41 529	0.41 459	0.41 495

ADLNet	0.41 379	0.41 277	0.41 436	0.41 344	0.41 513	0.41 397	0.41 512	0.41 397	0.41 515	0.41 396	0.41 510	0.41 406	0.41 511	0.41 404	0.41 505	0.41 387	0.41 451	0.41 475	0.41 529	0.41 459	0.41 495

FCDSN-DC	0.41 379	0.59 359	0.64 526	0.54 446	0.33 456	0.50 509	0.37 479	0.42 416	0.40 505	0.61 550	0.43 524	0.50 518	0.49 548	0.38 373	0.32 432	0.28 295	0.23 293	0.26 315	0.22 319	0.35 356	0.28 391
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
psmorigin	0.41 379	0.46 307	0.33 344	0.49 390	0.33 456	0.49 500	0.33 447	0.49 495	0.33 456	0.49 497	0.33 456	0.49 504	0.33 458	0.51 520	0.33 444	0.41 387	0.30 349	0.41 475	0.30 440	0.79 570	0.29 400

Gwc-CoAtRS	0.41 379	1.49 566	0.32 339	0.42 354	0.32 443	0.41 397	0.32 436	0.41 397	0.33 456	0.41 396	0.32 447	0.41 406	0.32 446	0.41 404	0.32 432	0.39 371	0.28 324	0.39 444	0.28 406	0.40 448	0.28 391

CR-RVC	0.42 393	0.14 147	1.89 742	1.91 673	0.13 250	0.12 184	0.08 164	0.07 150	0.07 161	0.07 152	0.07 162	0.08 153	0.14 260	0.07 150	0.07 152	0.96 582	1.91 759	0.14 208	0.14 258	0.20 268	0.13 244

S0	0.42 393	0.44 294	0.54 497	0.59 461	0.34 468	0.48 491	0.22 310	0.51 518	0.25 334	0.51 520	0.34 464	0.53 533	0.35 471	0.47 485	0.36 466	0.55 489	0.39 437	0.49 527	0.27 385	0.46 479	0.34 450

UPFNet	0.42 393	1.20 492	0.17 216	0.24 237	0.17 286	0.25 299	0.17 281	1.19 635	0.90 633	0.25 301	0.17 287	0.24 298	0.17 289	0.25 303	0.17 281	0.22 254	0.17 246	0.22 286	0.16 275	1.15 627	0.93 628

quiztm	0.43 396	0.49 320	0.40 422	0.51 438	0.40 503	0.51 521	0.40 503	0.50 504	0.40 505	0.50 510	0.40 502	0.51 529	0.40 499	0.50 510	0.40 497	0.44 403	0.34 404	0.44 494	0.34 477	0.44 469	0.34 450

GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 396	1.76 589	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.31 420	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.27 385	0.38 385	0.26 322

KABStereo	0.43 396	1.76 589	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

KMOStereo	0.43 396	1.80 600	0.38 377	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 396	1.77 591	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 396	1.78 594	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 396	1.77 591	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 396	1.77 591	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

DDF-Stereo	0.43 396	1.15 485	0.57 505	0.53 443	0.32 443	0.41 397	0.32 436	0.41 397	0.32 446	0.41 396	0.32 447	0.41 406	0.32 446	0.40 384	0.32 432	0.52 478	0.50 503	0.38 400	0.31 451	0.39 434	0.31 425

DVStereo	0.43 396	0.86 408	0.48 469	0.50 427	0.33 456	0.46 481	0.33 447	0.46 476	0.33 456	0.46 474	0.33 456	0.47 490	0.33 458	0.47 485	0.34 459	0.45 433	0.42 461	0.40 457	0.33 471	0.47 493	0.38 477

psmg	0.43 396	1.91 631	0.92 586	1.91 673	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	1.97 720	1.44 710	0.04 99	0.03 63	0.02 27	0.03 52

delet	0.43 396	1.21 538	0.17 216	0.25 244	0.17 286	0.25 299	0.18 290	1.26 689	0.95 644	0.25 301	0.17 287	0.25 305	0.17 289	0.25 303	0.17 281	0.23 266	0.16 216	0.22 286	0.16 275	1.18 635	0.98 636

psm_up	0.43 396	1.19 491	0.17 216	0.25 244	0.18 298	0.25 299	0.19 296	1.26 689	0.91 634	0.26 310	0.17 287	0.25 305	0.17 289	0.25 303	0.17 281	0.22 254	0.17 246	0.23 295	0.16 275	1.18 635	0.99 637

canet-new	0.44 409	1.82 613	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.44 456	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

bcnet-new	0.44 409	1.81 605	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

LWStereo	0.44 409	1.82 613	0.38 377	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

LMStereo	0.44 409	1.80 600	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.45 433	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

CR7Stereo	0.44 409	1.81 605	0.39 389	0.50 427	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.45 433	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

ARStereo	0.44 409	1.80 600	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

ARStereo-new	0.44 409	1.80 600	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

BARStereo	0.44 409	1.78 594	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.44 463	0.30 387	0.44 456	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.45 433	0.34 404	0.39 444	0.26 346	0.38 385	0.26 322

FCBStereo	0.44 409	1.79 599	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

PSGStereo	0.44 409	1.78 594	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

MUNStereo	0.44 409	1.81 605	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.44 460	0.30 377	0.44 463	0.30 387	0.44 456	0.30 391	0.44 469	0.30 386	0.44 456	0.30 378	0.45 433	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

CHEStereo	0.44 409	1.78 594	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

TOTStereo	0.44 409	1.81 605	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.44 409	1.83 616	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-cres-4k	0.44 409	1.81 605	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.44 409	1.85 622	0.38 377	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.44 409	1.86 625	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.44 409	1.80 600	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.44 460	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.44 456	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.44 409	1.82 613	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.33 373	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.44 409	1.83 616	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 403	0.36 417	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

Monster-pub-mixall	0.44 409	0.56 351	0.60 511	0.38 306	0.27 347	0.37 362	0.27 342	0.37 355	0.29 371	0.38 365	0.27 353	0.38 376	0.29 376	0.85 595	0.27 341	1.46 686	0.26 303	0.34 362	0.26 346	0.36 367	0.53 544

depthmonostereo	0.44 409	0.85 406	0.46 453	0.54 446	0.40 503	0.52 525	0.38 486	0.52 523	0.35 472	0.47 480	0.34 464	0.46 483	0.34 465	0.47 485	0.34 459	0.45 433	0.43 466	0.41 475	0.33 471	0.41 459	0.32 432

MMNet	0.44 409	1.24 546	0.17 216	0.25 244	0.17 286	0.25 299	0.18 290	1.26 689	0.93 641	0.25 301	0.17 287	0.25 305	0.18 301	0.25 303	0.17 281	0.23 266	0.16 216	0.23 295	0.16 275	1.20 639	0.99 637

rgla	0.45 432	0.54 345	0.33 344	0.67 480	0.32 443	0.48 491	0.33 447	0.48 487	0.33 456	0.48 487	0.94 641	0.48 497	0.33 458	0.47 485	0.33 444	0.45 433	0.52 512	0.53 546	0.31 451	0.45 474	0.32 432

LACA_dic	0.45 432	0.13 125	1.78 724	1.70 666	0.12 240	0.13 187	0.12 241	0.16 246	0.15 269	0.13 194	0.12 236	0.13 194	0.11 199	0.16 245	0.13 245	1.73 704	1.69 733	0.16 247	0.11 199	0.13 193	0.13 244

RMAStereo	0.45 432	1.81 605	0.40 422	0.50 427	0.31 429	0.44 460	0.31 425	0.44 463	0.31 434	0.44 456	0.31 436	0.44 469	0.32 446	0.44 456	0.31 420	0.46 445	0.35 411	0.39 444	0.27 385	0.39 434	0.27 362

252Zero-FE	0.45 432	0.50 325	0.36 370	0.50 427	0.36 478	0.50 509	0.36 473	0.50 504	0.36 482	0.49 497	0.36 477	0.49 504	0.36 475	0.54 532	0.41 505	0.45 433	0.34 404	0.45 499	0.34 477	0.55 523	0.75 602

Monster-pub-eth3d	0.45 432	0.57 354	0.60 511	0.39 316	0.28 355	0.37 362	0.28 353	0.37 355	0.30 387	0.39 372	0.29 376	0.39 381	0.30 386	0.92 607	0.27 341	1.42 683	0.28 324	0.34 362	0.28 406	0.37 372	0.53 544

Replicate-Monster	0.45 432	0.57 354	0.60 511	0.40 329	0.29 368	0.37 362	0.27 342	0.37 355	0.30 387	0.40 379	0.31 436	0.40 391	0.30 386	0.99 615	0.27 341	1.36 679	0.31 354	0.34 362	0.30 440	0.36 367	0.54 547

SCV_C0	0.45 432	0.88 413	0.49 476	0.54 446	0.37 483	0.48 491	0.37 479	0.48 487	0.37 484	0.48 487	0.36 477	0.48 497	0.37 480	0.49 502	0.37 476	0.50 470	0.41 451	0.44 494	0.34 477	0.44 469	0.34 450

RAFT-Stereo-weight	0.45 432	1.90 630	0.34 358	0.42 354	0.36 478	0.43 425	0.35 467	0.42 416	0.34 467	0.42 410	0.34 464	0.44 469	0.34 465	0.41 404	0.34 459	0.38 358	0.32 360	0.38 400	0.32 459	0.38 385	0.33 441

TorneroNet-64	0.45 432	0.27 222	0.30 312	0.58 458	0.27 347	0.70 561	0.30 377	0.28 311	0.73 616	0.73 573	0.28 361	0.71 572	0.66 583	0.75 576	0.27 341	0.27 289	0.29 339	0.37 392	0.75 623	0.28 314	0.30 415

416test	0.46 441	0.55 348	0.33 344	0.67 480	0.33 456	0.48 491	0.33 447	0.48 487	0.33 456	0.48 487	0.99 647	0.48 497	0.33 458	0.48 495	0.33 444	0.45 433	0.52 512	0.54 549	0.32 459	0.45 474	0.32 432

ATMStereo	0.46 441	1.99 640	0.40 422	0.51 438	0.31 429	0.44 460	0.31 425	0.44 463	0.31 434	0.44 456	0.31 436	0.44 469	0.31 438	0.44 456	0.32 432	0.47 452	0.35 411	0.39 444	0.27 385	0.39 434	0.27 362

SCV	0.46 441	0.94 433	0.45 447	0.54 446	0.37 483	0.48 491	0.38 486	0.48 487	0.37 484	0.48 487	0.39 499	0.48 497	0.37 480	0.49 502	0.37 476	0.50 470	0.46 477	0.44 494	0.34 477	0.44 469	0.34 450

otaku	0.46 441	0.46 307	0.46 453	0.46 370	0.46 534	0.46 481	0.46 533	0.46 476	0.46 533	0.46 474	0.46 535	0.46 483	0.46 532	0.46 481	0.46 526	0.46 445	0.46 477	0.46 504	0.46 546	0.46 479	0.46 514

Dean	0.46 441	0.46 307	0.46 453	0.46 370	0.46 534	0.46 481	0.46 533	0.46 476	0.46 533	0.47 480	0.46 535	0.46 483	0.46 532	0.46 481	0.46 526	0.46 445	0.46 477	0.46 504	0.46 546	0.46 479	0.46 514

ACVNet_1	0.46 441	0.47 312	0.46 453	0.46 370	0.46 534	0.46 481	0.46 533	0.46 476	0.47 539	0.46 474	0.46 535	0.46 483	0.46 532	0.46 481	0.46 526	0.46 445	0.46 477	0.47 514	0.46 546	0.46 479	0.46 514

ACVNet-4b	0.46 441	0.46 307	0.46 453	0.46 370	0.46 534	0.46 481	0.46 533	0.46 476	0.46 533	0.46 474	0.46 535	0.46 483	0.46 532	0.47 485	0.46 526	0.46 445	0.46 477	0.46 504	0.46 546	0.46 479	0.46 514

PML	0.46 441	1.36 557	0.29 308	0.58 458	0.30 380	0.57 542	0.29 368	0.57 536	0.29 371	0.57 543	0.29 376	0.57 548	0.29 376	0.56 537	0.29 368	0.52 478	0.30 349	0.53 546	0.31 451	0.53 521	0.30 415

ww	0.47 449	0.52 335	0.38 377	0.56 454	0.37 483	0.56 535	0.38 486	0.56 532	0.37 484	0.56 539	0.77 620	0.56 544	0.37 480	0.57 542	0.37 476	0.49 460	0.33 373	0.49 527	0.33 471	0.49 500	0.33 441

Anonymus	0.47 449	0.73 380	0.46 453	0.43 361	0.54 567	0.53 527	0.27 342	0.39 369	0.35 472	0.33 345	0.40 502	0.33 350	0.38 486	0.53 529	0.54 557	0.56 493	0.36 417	0.49 527	0.53 569	0.66 540	0.54 547

LG-Stereo_L1	0.47 449	0.52 335	0.47 461	0.62 467	0.39 501	0.53 527	0.40 503	0.53 525	0.39 502	0.53 527	0.39 499	0.53 533	0.39 498	0.53 529	0.39 494	0.55 489	0.46 477	0.49 527	0.37 499	0.49 500	0.37 470

Ntro	0.47 449	0.47 312	0.46 453	0.46 370	0.46 534	0.47 486	0.47 539	0.46 476	0.47 539	0.46 474	0.46 535	0.47 490	0.46 532	0.47 485	0.47 534	0.47 452	0.46 477	0.46 504	0.46 546	0.46 479	0.46 514

HaxPig	0.47 449	0.47 312	0.47 461	0.49 390	0.47 542	0.47 486	0.47 539	0.47 482	0.47 539	0.47 480	0.47 544	0.47 490	0.47 541	0.47 485	0.47 534	0.47 452	0.47 485	0.47 514	0.47 553	0.47 493	0.48 524

UNDER WATER	0.47 449	0.47 312	0.47 461	0.47 377	0.47 542	0.47 486	0.47 539	0.47 482	0.47 539	0.47 480	0.47 544	0.47 490	0.46 532	0.47 485	0.47 534	0.47 452	0.47 485	0.47 514	0.46 546	0.47 493	0.47 522

LVE	0.47 449	0.47 312	0.47 461	0.47 377	0.49 550	0.47 486	0.47 539	0.47 482	0.49 548	0.47 480	0.47 544	0.47 490	0.46 532	0.47 485	0.47 534	0.47 452	0.47 485	0.48 522	0.47 553	0.47 493	0.47 522

GASTEREO	0.48 456	1.21 538	0.47 461	0.57 456	0.38 491	0.50 509	0.38 486	0.50 504	0.38 489	0.50 510	0.38 489	0.50 518	0.38 486	0.50 510	0.38 480	0.52 478	0.42 461	0.46 504	0.34 477	0.46 479	0.34 450

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 456	0.55 348	0.47 461	0.63 469	0.41 513	0.56 535	0.44 523	0.56 532	0.41 515	0.56 539	0.41 510	0.57 548	0.42 517	0.56 537	0.41 505	0.55 489	0.43 466	0.51 540	0.37 499	0.51 513	0.37 470

fffft	0.48 456	0.51 333	0.45 447	0.52 441	0.45 532	0.52 525	0.45 529	0.52 523	0.48 546	0.53 527	0.45 531	0.52 531	0.45 528	0.52 525	0.46 526	0.51 476	0.41 451	0.50 535	0.41 529	0.50 507	0.41 495
1: 1. 1
RainbowNet	0.48 456	0.48 318	0.48 469	0.48 383	0.48 546	0.48 491	0.48 548	0.48 487	0.48 546	0.48 487	0.48 548	0.48 497	0.48 542	0.48 495	0.48 541	0.48 457	0.48 491	0.48 522	0.48 557	0.48 497	0.48 524

notaker	0.48 456	0.49 320	0.48 469	0.48 383	0.48 546	0.48 491	0.48 548	0.48 487	0.49 548	0.48 487	0.48 548	0.48 497	0.48 542	0.48 495	0.48 541	0.48 457	0.48 491	0.48 522	0.48 557	0.48 497	0.49 530

LL-Strereo2	0.48 456	1.73 587	0.51 488	0.59 461	0.34 468	0.42 418	0.33 447	0.40 378	0.31 434	0.42 410	0.33 456	0.42 424	0.31 438	0.44 456	0.39 494	0.60 501	0.51 508	0.44 494	0.33 471	0.44 469	0.33 441

416test1013	0.49 462	0.80 397	0.33 344	0.67 480	0.33 456	0.48 491	0.41 512	0.48 487	0.39 502	0.48 487	0.93 640	0.52 531	0.32 446	0.52 525	0.38 480	0.49 460	0.51 508	0.53 546	0.37 499	0.51 513	0.36 464

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 462	0.98 438	0.64 526	0.84 517	0.46 534	0.45 474	0.35 467	0.47 482	0.47 539	0.45 468	0.34 464	0.46 483	0.48 542	0.46 481	0.35 463	0.39 371	0.71 569	0.39 444	0.35 490	0.41 459	0.41 495

ACVNet_2	0.49 462	0.49 320	0.49 476	0.49 390	0.49 550	0.49 500	0.49 550	0.49 495	0.49 548	0.49 497	0.49 551	0.49 504	0.49 548	0.49 502	0.49 543	0.49 460	0.49 495	0.49 527	0.49 561	0.49 500	0.49 530

FoundationStereo	0.50 465	0.50 325	0.50 482	0.50 427	0.50 554	0.50 509	0.50 554	0.50 504	0.50 553	0.50 510	0.50 555	0.50 518	0.50 553	0.50 510	0.50 546	0.50 470	0.50 503	0.50 535	0.50 563	0.50 507	0.50 533

StereoAnything_RVC	0.50 465	0.50 325	0.50 482	0.50 427	0.50 554	0.50 509	0.50 554	0.50 504	0.50 553	0.50 510	0.50 555	0.50 518	0.50 553	0.50 510	0.50 546	0.50 470	0.50 503	0.50 535	0.50 563	0.50 507	0.50 533

dual_stereo	0.50 465	0.50 325	0.50 482	0.50 427	0.50 554	0.50 509	0.50 554	0.50 504	0.50 553	0.50 510	0.50 555	0.50 518	0.50 553	0.50 510	0.50 546	0.50 470	0.50 503	0.50 535	0.50 563	0.50 507	0.50 533

GCST	0.50 465	2.08 643	0.38 377	0.53 443	0.35 472	0.49 500	0.35 467	0.50 504	0.35 472	0.49 497	0.35 473	0.49 504	0.35 471	0.49 502	0.35 463	0.48 457	0.37 422	0.45 499	0.33 471	0.44 469	0.33 441

SANet	0.50 465	0.50 325	0.50 482	0.50 427	0.50 554	0.50 509	0.50 554	0.50 504	0.50 553	0.50 510	0.50 555	0.50 518	0.50 553	0.50 510	0.50 546	0.50 470	0.50 503	0.50 535	0.50 563	0.50 507	0.50 533

CR-Stereo	0.51 470	0.14 147	1.94 757	1.87 670	0.14 254	0.13 187	0.14 255	0.19 259	0.18 294	0.13 194	0.13 257	0.18 257	0.17 289	0.14 211	0.15 262	1.89 714	1.93 760	0.19 271	0.14 258	0.20 268	0.15 258

MSCF	0.51 470	1.40 563	0.49 476	0.58 458	0.38 491	0.50 509	0.38 486	0.54 528	0.41 515	0.52 524	0.41 510	0.53 533	0.42 517	0.53 529	0.41 505	0.60 501	0.47 485	0.48 522	0.37 499	0.48 497	0.38 477

UGAM-zero	0.51 470	2.17 653	0.39 389	0.53 443	0.36 478	0.50 509	0.36 473	0.50 504	0.36 482	0.49 497	0.36 477	0.50 518	0.35 471	0.50 510	0.36 466	0.49 460	0.37 422	0.47 514	0.35 490	0.46 479	0.34 450

UGAM	0.51 470	2.23 658	0.39 389	0.54 446	0.35 472	0.50 509	0.35 467	0.49 495	0.35 472	0.49 497	0.35 473	0.49 504	0.36 475	0.50 510	0.36 466	0.49 460	0.37 422	0.45 499	0.34 477	0.45 474	0.34 450

Selective-IGEV	0.51 470	0.55 348	0.45 447	0.69 486	0.45 532	0.61 547	0.45 529	0.50 504	0.40 505	0.56 539	0.44 526	0.55 541	0.40 499	0.72 569	0.67 579	0.59 499	0.46 477	0.45 499	0.34 477	0.46 479	0.37 470

RCA-Stereo	0.51 470	3.22 716	0.34 358	0.44 365	0.34 468	0.44 460	0.34 462	0.43 424	0.34 467	0.43 417	0.34 464	0.44 469	0.33 458	0.43 425	0.33 444	0.38 358	0.29 339	0.38 400	0.29 421	0.38 385	0.29 400

DN	0.53 476	0.85 406	0.45 447	0.65 475	0.44 528	0.60 545	0.44 523	0.60 544	0.44 528	0.60 548	0.45 531	0.60 553	0.44 524	0.60 548	0.44 519	0.56 493	0.42 461	0.56 553	0.42 537	0.56 526	0.42 502

AIO-test1	0.54 477	0.60 363	0.52 492	0.66 479	0.47 542	0.61 547	0.47 539	0.58 539	0.46 533	0.61 550	0.46 535	0.61 556	0.45 528	0.62 550	0.45 522	0.61 505	0.52 512	0.57 554	0.48 557	0.57 529	0.48 524

castereo++	0.54 477	3.59 722	1.15 617	1.31 637	0.14 254	0.16 241	0.14 255	0.16 246	0.14 256	0.16 244	0.14 263	0.16 244	0.13 255	0.16 245	0.14 250	1.45 685	1.16 634	0.15 241	0.14 258	0.15 233	0.13 244

FENet	0.54 477	1.52 567	1.19 623	1.41 647	0.23 331	0.35 349	0.23 321	0.35 343	0.23 324	0.34 348	0.23 329	0.35 357	0.23 330	0.35 355	0.23 322	1.40 682	1.07 616	0.32 345	0.23 327	0.33 338	0.23 303

PSMNet_ROB	0.54 477	0.54 345	0.54 497	0.54 446	0.53 564	0.54 532	0.54 564	0.53 525	0.54 564	0.54 533	0.54 566	0.54 537	0.53 560	0.54 532	0.54 557	0.54 483	0.53 516	0.54 549	0.54 571	0.54 522	0.54 547

AIO-test2	0.55 481	0.59 359	0.52 492	0.67 480	0.47 542	0.61 547	0.47 539	0.61 548	0.47 539	0.61 550	0.47 544	0.61 556	0.48 542	0.62 550	0.47 534	0.64 516	0.53 516	0.58 556	0.47 553	0.58 532	0.48 524

CFNet-ft	0.55 481	1.57 571	0.14 174	0.20 210	0.14 254	0.20 262	2.53 798	1.61 711	0.14 256	0.20 265	0.14 263	0.20 267	0.14 260	0.20 265	0.14 250	0.17 207	0.12 162	0.17 258	0.12 234	1.56 705	1.24 718

GeoMambaStereo_RVC	0.56 483	2.49 680	1.46 702	0.55 453	0.30 380	0.53 527	0.26 338	0.47 482	0.29 371	0.50 510	0.31 436	0.51 529	0.29 376	0.44 456	0.28 350	0.53 481	0.31 354	0.57 554	0.29 421	0.51 513	0.27 362

base	0.56 483	2.58 684	1.43 699	0.48 383	0.27 347	0.54 532	0.31 425	0.53 525	0.30 387	0.54 533	0.26 348	0.46 483	0.31 438	0.52 525	0.28 350	0.49 460	0.28 324	0.45 499	0.32 459	0.57 529	0.26 322

S	0.56 483	0.61 365	0.54 497	0.68 485	0.48 546	0.65 553	0.49 550	0.63 550	0.49 548	0.64 558	0.49 551	0.64 560	0.48 542	0.62 550	0.49 543	0.63 514	0.62 542	0.59 559	0.48 557	0.57 529	0.48 524

MyStereo04	0.56 483	3.72 728	0.59 507	0.49 390	0.41 513	0.36 353	0.32 436	0.37 355	0.31 434	0.34 348	0.46 535	0.35 357	0.32 446	0.35 355	0.33 444	0.49 460	0.45 475	0.34 362	0.32 459	0.35 356	0.43 505

CASS	0.57 487	0.89 416	0.56 501	0.57 456	0.56 568	0.56 535	0.56 566	0.56 532	0.53 562	0.57 543	0.57 569	0.59 552	0.48 542	0.56 537	0.57 561	0.55 489	0.56 521	0.47 514	0.56 577	0.62 536	0.56 558
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GeoAtt-L (ZS)	0.60 488	0.70 375	0.51 488	0.75 505	0.46 534	0.72 565	0.46 533	0.76 572	0.46 533	0.72 570	0.46 535	0.72 575	0.46 532	0.72 569	0.46 526	0.75 547	0.51 508	0.70 580	0.45 543	0.69 549	0.45 511

GCAP-Stereo-w-DA	0.60 488	5.10 761	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.44 456	0.30 378	0.44 403	0.37 422	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

PointNet	0.60 488	0.75 385	0.49 476	0.79 508	0.50 554	0.79 575	0.49 550	0.79 575	0.49 548	0.80 586	0.49 551	0.79 587	0.49 548	0.80 581	0.49 543	0.63 514	0.40 441	0.63 563	0.40 519	0.63 537	0.40 486

ACMStereo	0.60 488	5.12 762	0.39 389	0.49 390	0.30 380	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.44 456	0.30 378	0.44 403	0.37 422	0.38 400	0.26 346	0.38 385	0.26 322

LG-Stereo	0.60 488	0.58 356	0.47 461	0.64 474	0.74 606	1.00 604	0.69 598	0.57 536	0.41 515	0.57 543	0.41 510	0.57 548	0.41 511	1.00 617	0.75 613	0.91 571	0.51 508	0.52 543	0.37 499	0.52 517	0.37 470

MonSter	0.60 488	0.64 368	0.52 492	0.62 467	0.44 528	2.07 735	0.44 523	0.62 549	0.44 528	0.62 554	0.44 526	0.62 558	0.44 524	0.62 550	0.44 519	0.58 496	0.42 461	0.62 561	0.46 546	0.58 532	0.42 502

MyStereo07	0.60 488	3.72 728	0.48 469	0.49 390	0.41 513	0.36 353	0.32 436	0.49 495	0.43 525	0.51 520	0.42 521	0.49 504	0.43 522	0.51 520	0.64 572	0.49 460	0.45 475	0.34 362	0.32 459	0.35 356	0.43 505

castereo	0.61 495	3.79 730	1.35 683	1.52 651	0.15 269	0.17 249	0.16 271	0.20 267	0.21 313	0.18 256	0.16 279	0.21 274	0.12 241	0.26 315	0.17 281	1.43 684	1.38 706	0.17 258	0.16 275	0.18 260	0.16 261

WCG-NET	0.61 495	1.21 538	0.54 497	0.61 466	0.53 564	0.67 556	0.53 561	0.66 556	0.53 562	0.64 558	0.53 564	0.65 564	0.53 560	0.59 546	0.52 553	0.65 518	0.48 491	0.64 565	0.52 567	0.58 532	0.50 533

GEAStereo	0.62 497	3.91 735	0.48 469	0.69 486	0.38 491	0.51 521	0.38 486	0.51 518	0.38 489	0.53 527	0.38 489	0.50 518	0.38 486	0.51 520	0.38 480	0.54 483	0.43 466	0.46 504	0.34 477	0.46 479	0.34 450

gasm-f	0.62 497	3.91 735	0.48 469	0.69 486	0.38 491	0.51 521	0.38 486	0.51 518	0.38 489	0.53 527	0.38 489	0.50 518	0.38 486	0.51 520	0.38 480	0.54 483	0.43 466	0.46 504	0.34 477	0.46 479	0.34 450

SMoEStereo_RVC	0.63 499	0.75 385	0.51 488	0.73 501	0.53 564	0.71 563	0.47 539	0.67 557	0.58 568	0.74 579	0.60 575	0.72 575	0.53 560	0.74 574	0.51 551	0.61 505	0.62 542	0.62 561	0.61 586	0.63 537	0.61 564

anonymity	0.63 499	0.69 372	0.56 501	0.71 495	0.56 568	0.71 563	0.56 566	0.71 564	0.56 565	0.72 570	0.56 568	0.71 572	0.56 564	0.71 567	0.58 563	0.68 523	0.55 519	0.68 572	0.55 573	0.68 545	0.54 547

SE	0.64 501	0.73 380	0.77 565	0.79 508	0.59 571	0.78 572	0.54 564	0.58 539	0.58 568	0.78 583	0.59 573	0.63 559	0.18 301	0.78 578	0.52 553	0.80 556	0.65 547	0.69 575	0.57 580	0.75 561	0.52 541

PAM_32	0.64 501	2.38 673	0.51 488	0.92 530	0.43 527	0.53 527	0.44 523	0.87 587	0.43 525	0.52 524	0.45 531	0.53 533	0.40 499	0.54 532	0.46 526	0.62 510	0.56 521	0.48 522	0.45 543	0.76 564	0.44 508

CRFU-Net	0.65 503	1.67 579	1.22 675	1.96 678	0.27 347	0.41 397	0.27 342	0.41 397	0.27 353	0.40 379	0.26 348	0.41 406	0.27 355	0.40 384	0.27 341	1.80 707	1.62 727	0.34 362	0.23 327	0.33 338	0.23 303

LMCR-Stereo	0.65 503	0.63 366	0.65 530	0.65 475	0.65 586	0.66 555	0.63 577	0.58 539	0.65 582	0.63 557	0.64 583	0.65 564	0.65 580	0.66 558	0.66 578	0.66 520	0.64 545	0.65 569	0.67 604	0.68 545	0.73 598

test410	0.66 505	5.69 785	0.31 330	0.40 329	0.31 429	0.41 397	0.31 425	0.40 378	0.31 434	0.62 554	0.55 567	0.40 391	0.31 438	0.40 384	0.31 420	0.59 499	0.47 485	0.38 400	0.29 421	0.38 385	0.30 415

KSHMR	0.66 505	0.50 325	0.48 469	1.15 569	0.52 561	0.49 500	0.51 558	0.49 495	0.71 610	0.67 564	0.50 555	1.16 647	1.11 653	0.66 558	0.52 553	0.49 460	0.49 495	0.51 540	0.66 600	0.50 507	1.14 659

TorneroNet	0.66 505	0.53 341	0.50 482	0.50 427	0.64 584	1.06 623	0.70 604	0.50 504	0.51 560	0.49 497	0.69 599	0.49 504	0.50 553	0.48 495	1.15 663	0.71 531	0.49 495	1.14 646	1.08 664	0.49 500	0.49 530

GES	0.66 505	2.34 669	0.29 308	0.41 344	0.29 368	0.41 397	0.29 368	0.42 416	0.29 371	0.40 379	0.41 510	0.41 406	0.30 386	0.51 520	0.29 368	0.32 317	0.29 339	0.32 345	2.46 802	2.49 764	0.30 415

cf-r	0.66 505	2.17 653	0.12 143	0.18 189	0.12 240	0.18 253	2.70 802	2.60 776	0.12 244	0.18 256	0.12 236	0.18 257	0.12 241	0.18 257	0.12 233	0.15 175	0.11 147	0.15 241	0.11 199	1.81 721	1.74 770

DSFCA	0.66 505	0.73 380	0.78 567	0.65 475	0.65 586	0.64 552	0.64 578	0.65 553	0.63 580	0.64 558	0.64 583	0.64 560	0.64 578	0.65 557	0.65 575	0.65 518	0.65 547	0.65 569	0.65 597	0.66 540	0.64 574

MWDA-net	0.67 511	0.66 369	0.45 447	2.84 725	0.46 534	0.73 567	0.45 529	0.71 564	0.44 528	0.72 570	0.45 531	0.70 571	0.45 528	0.70 565	0.44 519	0.61 505	0.41 451	0.61 560	0.43 540	0.61 535	0.42 502

WAFT-Stereo (ZS)	0.67 511	0.78 392	0.67 536	0.67 480	0.66 589	0.67 556	0.67 585	0.65 553	0.66 584	0.66 562	0.67 588	0.66 567	0.67 585	0.67 560	0.72 607	0.66 520	0.67 550	0.67 571	0.67 604	0.67 543	0.67 580

DEFOM-Stereo	0.68 513	3.11 712	1.40 697	1.63 663	0.25 339	0.31 332	0.25 331	0.31 330	0.28 361	0.31 334	0.29 376	0.29 327	0.27 355	0.31 340	0.28 350	1.59 698	1.47 712	0.30 335	0.29 421	0.30 322	0.28 391

ssnet_v2	0.68 513	1.96 639	1.25 679	0.29 261	0.20 312	0.30 324	0.20 300	0.29 316	0.22 317	1.50 711	0.20 316	0.31 341	0.20 316	0.27 319	0.22 314	0.24 276	1.49 713	0.26 315	0.18 308	3.90 787	0.19 292

ARAFT	0.68 513	0.81 401	0.63 523	0.74 504	0.60 573	0.78 572	0.62 576	0.77 574	0.66 584	0.74 579	0.63 581	0.75 582	0.62 577	0.83 590	0.60 568	0.70 530	0.55 519	0.70 580	0.60 584	0.78 568	0.55 555

mm2	0.69 516	0.69 372	0.69 546	0.69 486	0.69 595	0.69 558	0.69 598	0.69 559	0.69 597	0.69 567	0.69 599	0.69 568	0.69 596	0.69 563	0.69 594	0.69 524	0.69 562	0.69 575	0.69 610	0.69 549	0.69 584

mm1	0.69 516	0.69 372	0.69 546	0.69 486	0.69 595	0.69 558	0.69 598	0.69 559	0.69 597	0.69 567	0.69 599	0.69 568	0.69 596	0.69 563	0.69 594	0.69 524	0.69 562	0.69 575	0.69 610	0.69 549	0.69 584

NINENet	0.69 516	3.87 734	1.20 626	1.98 679	0.05 126	0.40 378	0.04 109	0.40 378	0.05 131	0.41 396	0.04 116	0.41 406	0.05 124	0.40 384	0.05 121	1.79 706	1.56 719	0.34 362	0.22 319	0.34 343	0.23 303

VIP-Stereo	0.70 519	2.97 708	2.43 774	2.49 714	0.16 280	0.25 299	0.16 271	0.25 300	0.16 277	0.25 301	0.18 304	0.25 305	0.16 277	0.26 315	0.16 271	1.86 708	1.26 688	0.23 295	0.15 271	0.23 291	0.15 258

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 519	0.72 379	0.71 552	0.80 512	0.62 583	0.82 583	0.61 575	0.81 581	0.62 577	0.81 589	0.63 581	0.80 589	0.70 600	0.73 572	0.61 570	0.76 550	0.61 541	0.74 588	0.61 586	0.77 566	0.61 564

DMCA-RVC	0.70 519	0.80 397	0.70 549	0.70 493	0.70 599	0.70 561	0.70 604	0.71 564	0.70 605	0.70 569	0.71 609	0.71 572	0.70 600	0.70 565	0.69 594	0.69 524	0.70 565	0.69 575	0.70 614	0.69 549	0.70 587

MyStereo8	0.71 522	3.92 737	0.52 492	0.59 461	0.52 561	0.57 542	0.53 561	0.59 542	0.50 553	0.59 547	0.51 561	0.57 548	0.50 553	0.56 537	0.52 553	0.54 483	0.49 495	0.54 549	0.49 561	0.55 523	0.50 533

HH	0.71 522	2.54 681	0.74 560	1.10 560	0.32 443	0.41 397	0.37 479	0.69 559	0.78 620	0.73 573	0.90 633	0.75 582	1.00 634	0.84 591	0.69 594	0.69 524	0.40 441	0.35 378	0.26 346	0.35 356	0.26 322

HanStereo	0.71 522	2.54 681	0.74 560	1.10 560	0.32 443	0.41 397	0.37 479	0.69 559	0.78 620	0.73 573	0.90 633	0.75 582	1.00 634	0.84 591	0.69 594	0.69 524	0.40 441	0.35 378	0.26 346	0.35 356	0.26 322

CAR	0.72 525	0.76 388	0.59 507	0.84 517	1.19 671	0.81 580	0.58 569	0.81 581	0.58 568	0.81 589	0.58 571	0.83 594	0.59 571	0.82 585	0.59 566	0.71 531	0.49 495	0.73 583	0.68 606	0.87 584	0.52 541

MSE-Stereo	0.72 525	0.76 388	0.59 507	0.84 517	1.19 671	0.81 580	0.58 569	0.81 581	0.58 568	0.81 589	0.58 571	0.83 594	0.59 571	0.82 585	0.59 566	0.71 531	0.49 495	0.73 583	0.68 606	0.87 584	0.52 541

zero-FE	0.72 525	1.31 552	0.66 532	0.92 530	0.60 573	0.82 583	0.58 569	0.82 584	0.58 568	0.81 589	0.60 575	0.81 592	0.60 573	0.82 585	0.58 563	0.74 546	0.59 533	0.73 583	0.52 567	0.76 564	0.51 540

ktn	0.72 525	0.53 341	1.08 611	1.14 566	0.51 560	1.22 684	1.36 732	0.51 518	0.59 573	0.51 520	0.51 561	0.69 568	1.20 665	0.67 560	0.51 551	0.51 476	0.49 495	0.58 556	0.66 600	0.52 517	0.53 544

MGA	0.73 529	0.76 388	0.60 511	0.92 530	1.17 667	0.81 580	0.59 573	0.84 585	0.62 577	0.81 589	0.59 573	0.84 596	0.60 573	0.81 584	0.61 570	0.71 531	0.53 516	0.89 611	0.53 569	0.75 561	0.54 547

DStereoRT	0.73 529	0.81 401	0.73 559	0.71 495	0.74 606	0.73 567	0.75 613	0.71 564	0.71 610	0.74 579	0.72 612	0.73 579	0.80 617	0.71 567	0.73 608	0.76 550	0.71 569	0.73 583	0.72 619	0.70 554	0.76 605

CroCo-Stereo	0.73 529	1.22 544	0.25 282	1.22 623	0.25 339	1.22 684	0.25 331	1.22 685	0.25 334	1.22 694	0.25 343	1.22 696	0.25 338	1.22 696	0.25 334	1.22 666	0.26 303	1.21 705	0.25 340	1.22 687	0.25 316
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
AFF-stereo	0.73 529	0.88 413	0.67 536	0.75 505	0.68 594	0.75 569	0.64 578	0.80 578	0.72 613	0.83 594	0.70 603	0.82 593	0.64 578	0.84 591	0.67 579	0.77 553	0.63 544	0.81 601	0.63 588	0.78 568	0.62 567

GStereo	0.75 533	2.98 709	1.68 717	0.69 486	0.39 501	0.72 565	0.41 512	0.72 568	0.34 467	0.73 573	0.41 510	0.72 575	0.49 548	0.74 574	0.47 534	0.69 524	0.48 491	0.74 588	0.40 519	0.69 549	0.44 508

monster-pro	0.75 533	1.67 579	0.64 526	0.89 523	0.57 570	0.86 589	0.56 566	0.87 587	0.56 565	0.87 595	0.57 569	0.88 599	0.57 566	0.87 596	0.57 561	0.79 554	0.58 527	0.76 592	0.54 571	0.77 566	0.54 547

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 533	0.92 427	0.85 578	0.96 542	0.59 571	1.27 688	0.44 523	0.59 542	0.69 597	0.91 600	0.68 594	0.55 541	0.61 576	1.06 634	0.83 626	0.62 510	0.70 565	0.90 612	0.41 529	0.89 588	0.56 558

MyStereo06	0.75 533	4.12 739	0.60 511	0.63 469	0.61 578	0.62 550	0.66 581	0.56 532	0.45 532	0.55 537	0.48 548	0.54 537	0.46 532	0.57 542	0.45 522	0.60 501	0.57 523	0.64 565	0.55 573	0.72 556	0.55 555

GCAP-Stereo	0.75 533	4.15 742	0.42 441	0.75 505	0.35 472	0.78 572	0.40 503	0.79 575	0.38 489	0.78 583	0.36 477	0.78 585	0.36 475	0.79 579	0.39 494	0.75 547	0.39 437	0.76 592	0.39 517	0.75 561	0.39 484

GANet-RSSM	0.75 533	1.91 631	0.14 174	0.47 377	0.14 254	0.21 272	3.21 819	2.30 762	0.14 256	0.46 474	0.14 263	0.23 292	0.18 301	0.21 277	0.14 250	0.18 225	0.27 316	0.37 392	0.13 253	2.13 745	2.12 780

RSM++	0.76 539	0.82 403	0.66 532	0.85 521	0.64 584	0.85 587	0.71 607	0.94 601	0.64 581	0.87 595	0.67 588	0.87 598	0.65 580	0.84 591	0.65 575	0.81 560	0.70 565	0.79 596	0.71 617	0.83 580	0.70 587

CroCo-Stereo Lap2	0.77 540	1.29 548	0.29 308	1.27 628	0.29 368	1.27 688	0.26 338	1.26 689	0.26 348	1.26 695	0.26 348	1.27 700	0.26 348	1.26 698	0.27 341	1.27 669	0.27 316	1.27 711	0.27 385	1.27 692	0.27 362

PSMNet-RSSM	0.77 540	2.76 699	0.14 174	0.20 210	0.14 254	0.20 262	2.66 800	2.79 790	0.14 256	0.21 276	0.14 263	0.21 274	0.14 260	0.20 265	0.14 250	0.17 207	0.12 162	0.17 258	0.12 234	2.52 768	2.31 785

GwcNet-RSSM	0.77 540	2.77 701	0.14 174	0.20 210	0.14 254	0.20 262	2.67 801	2.78 789	0.14 256	0.20 265	0.14 263	0.20 267	0.14 260	0.21 277	0.14 250	0.17 207	0.12 162	0.17 258	0.12 234	2.52 768	2.31 785

4D-IteraStereo	0.78 543	3.13 713	0.89 579	0.69 486	0.32 443	0.40 378	0.32 436	0.76 572	0.97 647	0.52 524	0.65 585	0.89 602	0.32 446	0.76 577	0.98 638	0.83 565	0.94 600	0.35 378	0.27 385	0.70 554	0.89 621

Pro-Stereo	0.79 544	0.53 341	0.38 377	0.49 390	0.38 491	0.49 500	0.37 479	0.49 495	0.67 586	0.50 510	0.38 489	1.10 639	0.38 486	0.49 502	0.38 480	0.71 531	0.88 591	5.98 835	0.36 496	0.46 479	0.36 464

hitnet-ft	0.79 544	2.78 704	0.14 174	0.20 210	0.14 254	0.21 272	2.89 803	2.80 791	0.14 256	0.20 265	0.14 263	0.20 267	0.14 260	0.20 265	0.14 250	0.17 207	0.12 162	0.17 258	0.12 234	2.54 776	2.33 787

G-Net	0.79 544	0.79 394	0.79 570	0.79 508	0.79 619	0.79 575	0.79 618	0.79 575	0.79 624	0.79 585	0.79 625	0.79 587	0.79 616	0.79 579	0.79 618	0.79 554	0.79 582	0.79 596	0.79 630	0.79 570	0.79 610

MyStereo05	0.80 547	4.12 739	0.63 523	0.63 469	0.61 578	0.62 550	0.66 581	0.65 553	0.62 577	0.67 564	0.61 579	0.65 564	0.58 569	0.67 560	0.55 560	0.60 501	0.57 523	0.64 565	0.55 573	0.72 556	0.55 555

UDG	0.80 547	2.21 657	0.60 511	0.91 527	0.60 573	0.90 594	0.58 569	0.88 591	0.60 574	0.90 598	0.60 575	0.88 599	0.60 573	0.90 601	0.58 563	0.86 569	0.60 536	0.84 607	0.59 583	0.84 581	0.61 564

ccnet	0.80 547	2.28 661	0.33 344	0.50 427	0.33 456	0.50 509	0.33 447	0.50 504	0.33 456	0.49 497	0.33 456	0.49 504	1.56 731	2.38 766	0.33 444	0.41 387	0.29 339	0.42 491	1.57 749	2.28 751	0.29 400

NaN_ROB	0.80 547	0.80 397	0.80 571	0.80 512	0.80 622	0.80 577	0.80 621	0.80 578	0.80 626	0.80 586	0.80 627	0.80 589	0.80 617	0.80 581	0.80 621	0.80 556	0.80 585	0.80 599	0.80 632	0.80 573	0.80 611

CSAN	0.80 547	0.80 397	0.80 571	0.80 512	0.80 622	0.80 577	0.80 621	0.80 578	0.80 626	0.80 586	0.80 627	0.80 589	0.80 617	0.80 581	0.80 621	0.80 556	0.80 585	0.80 599	0.80 632	0.80 573	0.80 611

GSStereo	0.81 552	4.28 745	0.50 482	0.59 461	0.40 503	0.51 521	0.38 486	0.50 504	0.38 489	0.50 510	0.38 489	0.50 518	3.79 816	0.50 510	0.38 480	0.54 483	0.43 466	0.46 504	0.34 477	0.46 479	0.35 461

BSDual-CNN	0.81 552	1.91 631	0.92 586	4.48 768	0.02 22	0.42 418	0.06 150	0.41 397	0.02 28	0.48 487	0.03 62	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 720	4.19 807	0.33 352	0.23 327	0.34 343	0.27 362

DDUNet	0.81 552	2.45 678	0.57 505	0.90 525	0.60 573	0.88 591	0.59 573	0.90 592	0.60 574	0.88 597	0.60 575	0.90 603	0.58 569	0.88 598	0.60 568	0.84 567	0.60 536	0.86 609	0.57 580	0.86 583	0.60 563

R-Stereo Train	0.81 552	0.96 435	0.67 536	0.95 539	0.67 591	0.95 599	0.68 590	0.95 603	0.68 592	0.95 608	0.68 594	0.96 613	0.68 590	0.96 613	0.68 586	0.94 580	0.68 556	0.94 625	0.68 606	0.94 603	0.68 582

RAFT-Stereo	0.81 552	0.96 435	0.67 536	0.95 539	0.67 591	0.95 599	0.68 590	0.95 603	0.68 592	0.95 608	0.68 594	0.96 613	0.68 590	0.96 613	0.68 586	0.94 580	0.68 556	0.94 625	0.68 606	0.94 603	0.68 582
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
gwcnet-sp	0.82 557	1.72 582	1.48 704	0.39 316	0.15 269	0.31 332	0.21 305	0.20 267	0.25 334	1.61 715	0.23 329	0.28 321	0.26 348	0.20 265	0.15 262	0.24 276	1.33 697	0.32 345	0.16 275	6.75 826	0.23 303

scenet	0.82 557	1.72 582	1.48 704	0.39 316	0.15 269	0.31 332	0.21 305	0.20 267	0.25 334	1.61 715	0.23 329	0.28 321	0.26 348	0.20 265	0.15 262	0.24 276	1.33 697	0.32 345	0.16 275	6.75 826	0.23 303

ssnet	0.82 557	1.72 582	1.48 704	0.39 316	0.15 269	0.31 332	0.21 305	0.20 267	0.25 334	1.61 715	0.23 329	0.28 321	0.26 348	0.20 265	0.15 262	0.24 276	1.33 697	0.32 345	0.16 275	6.75 826	0.23 303

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 560	5.18 765	1.98 762	2.19 686	0.17 286	0.19 256	0.18 290	0.19 259	0.16 277	0.20 265	0.19 307	0.22 284	0.22 324	0.20 265	0.15 262	2.28 751	2.13 772	0.24 305	0.17 301	0.18 260	0.16 261

BUS	0.83 560	1.91 631	0.92 586	4.48 768	0.02 22	0.40 378	0.04 109	0.41 397	0.02 28	0.48 487	0.03 62	0.41 406	0.05 124	0.03 49	0.05 121	1.97 720	4.19 807	0.33 352	0.23 327	0.34 343	0.27 362

PDISCO_ROB	0.83 560	2.80 705	3.49 797	0.14 140	0.11 200	0.17 249	0.09 167	0.15 240	0.10 176	0.15 234	0.12 236	0.16 244	0.14 260	3.30 797	0.13 245	0.14 160	2.34 777	0.16 247	0.12 234	2.62 777	0.10 168

WQFJA1++	0.84 563	0.98 438	0.67 536	1.26 627	0.75 608	1.00 604	0.67 585	1.00 605	0.67 586	1.00 610	0.67 588	1.00 616	0.67 585	1.00 617	0.67 579	0.96 582	0.67 550	0.91 615	0.63 588	0.92 594	0.63 568

WQFJX1	0.84 563	0.98 438	0.67 536	1.30 635	0.75 608	1.01 614	0.67 585	1.01 616	0.67 586	1.01 623	0.67 588	1.01 627	0.68 590	1.00 617	0.68 586	0.98 588	0.67 550	0.92 618	0.64 593	0.92 594	0.64 574

NLMM	0.84 563	1.00 448	0.67 536	1.27 628	0.75 608	1.00 604	0.68 590	1.00 605	0.67 586	1.00 610	0.67 588	1.02 631	0.67 585	1.02 631	0.67 579	0.97 584	0.67 550	0.93 621	0.63 588	0.92 594	0.63 568

AIO-Stereo	0.84 563	0.66 369	0.70 549	0.83 516	0.67 591	0.98 602	0.82 628	1.14 626	0.72 613	1.03 629	0.74 616	1.03 632	1.09 652	0.99 615	0.45 522	1.04 598	0.73 572	0.95 627	0.74 621	0.94 603	0.46 514

DCRE	0.84 563	1.89 628	0.77 565	0.94 537	0.72 603	0.88 591	0.73 611	0.87 587	0.78 620	0.90 598	0.71 609	0.88 599	0.67 585	0.88 598	0.73 608	0.81 560	0.68 556	0.81 601	0.70 614	0.82 578	0.70 587

iGMRVC	0.84 563	2.85 706	0.72 555	0.72 497	0.73 604	0.77 570	0.79 618	0.73 569	0.74 618	0.73 573	0.72 612	0.73 579	0.76 611	0.73 572	0.73 608	0.72 539	0.73 572	0.73 583	0.72 619	0.73 559	0.72 594

WQFJA1	0.85 569	0.98 438	0.67 536	1.29 633	0.76 613	1.01 614	0.67 585	1.02 620	0.67 586	1.02 627	0.67 588	1.01 627	0.67 585	1.01 627	0.68 586	0.99 589	0.67 550	0.93 621	0.64 593	0.92 594	0.65 576

WQFJX	0.85 569	1.00 448	0.68 544	1.30 635	0.75 608	1.01 614	0.68 590	1.01 616	0.68 592	1.01 623	0.68 594	1.03 632	0.68 590	1.02 631	0.67 579	0.97 584	0.67 550	0.93 621	0.63 588	0.94 603	0.63 568

NLSM3	0.85 569	0.99 446	0.68 544	1.29 633	0.76 613	1.01 614	0.68 590	1.01 616	0.68 592	1.02 627	0.68 594	1.01 627	0.68 590	1.01 627	0.68 586	0.97 584	0.68 556	0.93 621	0.64 593	0.93 599	0.63 568

DNS	0.86 572	2.43 677	1.66 716	2.03 682	0.42 523	0.60 545	0.42 519	0.60 544	0.42 523	0.60 548	0.42 521	0.60 553	0.42 517	0.60 548	0.42 513	1.97 720	1.63 729	0.55 552	0.40 519	0.55 523	0.40 486

NLMM1	0.86 572	0.98 438	0.69 546	1.48 650	0.75 608	1.01 614	0.69 598	1.00 605	0.69 597	1.00 610	0.70 603	1.00 616	0.68 590	1.01 627	0.67 579	0.97 584	0.68 556	0.92 618	0.63 588	0.93 599	0.63 568

AdaDepth	0.86 572	0.93 431	0.71 552	1.01 554	1.07 655	1.02 620	0.71 607	1.00 605	0.71 610	1.01 623	0.71 609	1.00 616	0.72 606	1.14 645	0.71 605	0.92 574	0.64 545	0.90 612	0.64 593	0.89 588	0.69 584

GEStereo_RVC	0.86 572	4.45 747	0.20 250	0.27 257	0.20 312	0.27 313	0.20 300	0.26 306	0.18 294	5.03 827	0.20 316	0.27 320	0.19 308	0.27 319	0.21 310	0.20 244	0.19 273	0.19 271	4.02 831	0.20 268	0.18 285

FAST (zero-shot)	0.87 576	1.55 569	0.42 441	1.57 654	0.42 523	1.62 715	0.45 529	1.59 709	0.42 523	1.66 720	0.44 526	1.62 720	0.42 517	1.59 714	0.42 513	0.64 516	0.43 466	0.64 565	0.42 537	0.67 543	0.46 514

Selective-RAFT-Error	0.88 577	0.84 404	0.98 591	0.86 522	0.97 639	0.88 591	0.95 640	0.84 585	0.99 650	0.92 602	0.82 629	0.84 596	0.98 633	0.87 596	0.97 637	0.81 560	0.83 588	0.79 596	0.82 635	0.79 570	0.85 616

IER	0.88 577	7.04 793	2.23 768	2.75 719	0.28 355	0.43 425	0.25 331	0.39 369	0.25 334	0.41 396	0.27 353	0.39 381	0.25 338	0.40 384	0.28 350	0.37 344	0.28 324	0.37 392	0.25 340	0.37 372	0.25 316

Selective-RAFT	0.89 579	0.89 416	0.72 555	1.16 574	0.78 617	1.06 623	0.82 628	0.87 587	0.97 647	1.00 610	0.91 636	0.90 603	1.00 634	0.89 600	0.93 634	0.83 565	0.83 588	0.82 605	0.82 635	0.81 576	0.82 614

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 580	0.86 408	0.89 579	1.25 626	0.69 595	1.05 622	0.81 625	1.16 630	0.50 553	1.12 639	0.97 644	0.72 575	0.82 621	1.06 634	0.95 635	0.61 505	0.87 590	1.03 643	0.85 638	1.04 618	1.01 647

CFNet-RSSM	0.91 580	4.89 753	0.34 358	0.44 365	1.07 655	1.62 715	1.40 739	0.91 594	0.35 472	1.60 712	1.39 740	0.64 560	0.34 465	0.44 456	0.33 444	0.41 387	0.35 411	0.75 590	0.30 440	0.41 459	0.29 400

MLG-Stereo	0.92 582	0.90 420	0.84 577	1.27 628	0.49 550	1.38 700	0.88 631	1.41 704	0.97 647	0.73 573	1.09 661	1.26 697	0.43 522	0.72 569	1.05 651	1.13 611	0.49 495	1.18 656	0.66 600	1.01 615	0.46 514

ToySt	0.92 582	2.11 647	0.90 582	0.95 539	0.79 619	0.99 603	0.78 617	0.94 601	0.81 629	0.94 606	0.78 623	0.95 612	0.77 613	0.94 609	0.86 628	0.91 571	0.79 582	0.85 608	0.77 626	0.89 588	0.73 598

DPSM_ROB	0.92 582	0.91 422	0.91 584	0.91 527	0.92 634	0.92 596	0.92 635	0.92 597	0.91 634	0.93 604	0.91 636	0.92 606	0.90 624	0.91 603	0.92 630	0.92 574	0.91 594	0.91 615	0.92 640	0.93 599	0.93 628

DPSM	0.92 582	0.91 422	0.91 584	0.91 527	0.92 634	0.92 596	0.92 635	0.92 597	0.91 634	0.93 604	0.91 636	0.92 606	0.90 624	0.91 603	0.92 630	0.92 574	0.91 594	0.91 615	0.92 640	0.93 599	0.93 628

pmcnn	0.92 582	0.92 427	0.92 586	0.92 530	0.92 634	0.92 596	0.92 635	0.92 597	0.92 639	0.92 602	0.92 639	0.92 606	0.92 627	0.92 607	0.92 630	0.92 574	0.92 596	0.92 618	0.92 640	0.92 594	0.92 626

error version	0.93 587	4.47 748	2.35 771	1.99 680	0.37 483	0.41 397	0.36 473	0.41 397	0.35 472	0.43 417	0.36 477	0.41 406	0.40 499	0.41 404	0.36 466	1.87 710	2.16 773	0.47 514	0.37 499	0.39 434	0.33 441

test_1	0.93 587	4.47 748	2.35 771	1.99 680	0.37 483	0.41 397	0.36 473	0.41 397	0.35 472	0.43 417	0.36 477	0.41 406	0.40 499	0.41 404	0.36 466	1.87 710	2.16 773	0.47 514	0.37 499	0.39 434	0.33 441

DGTPSM_ROB	0.93 587	1.00 448	0.92 586	0.94 537	0.96 638	0.91 595	0.92 635	0.91 594	0.96 646	0.91 600	0.96 642	0.93 609	0.92 627	0.94 609	0.92 630	0.92 574	0.92 596	0.90 612	0.92 640	0.94 603	0.91 625

HSM-Net_RVC	0.95 590	1.17 488	0.78 567	1.18 576	0.71 601	1.16 637	0.75 613	1.09 624	0.80 626	1.10 633	0.75 617	1.17 648	0.74 608	1.17 648	0.80 621	1.13 611	0.73 572	1.17 653	0.77 626	1.16 629	0.72 594
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MWSP-net	0.96 591	0.75 385	0.49 476	4.84 788	0.48 546	1.28 690	0.52 559	1.20 638	0.51 560	1.14 643	0.70 603	1.00 616	0.56 564	0.90 601	0.69 594	0.76 550	0.60 536	0.95 627	0.56 577	0.73 559	0.45 511

iRaftStereo_RVC	0.97 592	3.17 715	2.30 770	2.42 711	0.38 491	0.54 532	0.38 486	0.54 528	0.38 489	0.54 533	0.38 489	0.54 537	0.38 486	0.54 532	0.38 480	2.38 760	2.34 777	0.49 527	0.36 496	0.49 500	0.36 464

DPSimNet_ROB	0.97 592	1.18 490	0.81 574	1.10 560	0.91 633	1.02 620	0.82 628	1.04 621	0.91 634	1.03 629	0.86 632	1.28 701	0.82 621	1.03 633	0.89 629	1.17 615	0.81 587	1.02 641	0.82 635	1.08 620	0.81 613

test-3	0.98 594	4.13 741	1.85 737	1.85 669	0.61 578	0.69 558	0.37 479	0.63 550	0.61 576	0.66 562	0.51 561	0.73 579	0.44 524	0.57 542	0.54 557	1.68 702	1.81 742	0.40 457	0.43 540	0.66 540	0.50 533

StereoNetSlim22	1.00 595	1.00 448	1.00 593	1.00 547	1.00 640	1.00 604	1.00 645	1.00 605	1.00 651	1.00 610	1.00 648	1.00 616	1.00 634	1.00 617	1.00 640	1.00 590	1.00 602	1.00 633	1.00 651	1.00 608	1.00 639

StereoNetSlim	1.00 595	1.00 448	1.00 593	1.00 547	1.00 640	1.00 604	1.00 645	1.00 605	1.00 651	1.00 610	1.00 648	1.00 616	1.00 634	1.00 617	1.00 640	1.00 590	1.00 602	1.00 633	1.00 651	1.00 608	1.00 639

LGCAT	1.00 595	1.00 448	1.00 593	1.00 547	1.00 640	1.00 604	1.00 645	1.00 605	1.00 651	1.00 610	1.00 648	1.00 616	1.00 634	1.00 617	1.00 640	1.00 590	1.00 602	1.00 633	1.00 651	1.00 608	1.00 639

Test_v1	1.00 595	1.00 448	1.00 593	1.00 547	1.00 640	1.00 604	1.00 645	1.00 605	1.00 651	1.00 610	1.00 648	1.00 616	1.00 634	1.00 617	1.00 640	1.00 590	1.00 602	1.00 633	1.00 651	1.00 608	1.00 639

Wavelet-MonSter	1.00 595	1.21 538	0.76 563	1.94 675	1.01 648	1.11 632	0.76 615	1.15 627	0.76 619	1.11 638	0.76 618	1.14 645	0.76 611	1.11 642	0.76 615	1.21 664	0.90 592	1.02 641	0.71 617	1.02 617	0.71 593

999	1.00 595	1.12 481	0.59 507	1.10 560	1.21 719	1.09 628	0.52 559	1.08 622	1.43 741	1.18 646	1.35 733	0.98 615	0.52 559	0.91 603	0.85 627	0.72 539	1.46 711	0.83 606	0.98 648	0.68 545	1.41 732

DispNO	1.00 595	0.63 366	0.43 443	3.45 748	0.44 528	0.65 553	0.43 522	0.64 552	0.43 525	0.64 558	0.43 524	0.64 560	3.03 794	0.64 556	0.43 518	4.55 796	0.43 466	0.63 563	0.43 540	0.63 537	0.43 505

GANet	1.00 595	1.00 448	1.00 593	1.00 547	1.00 640	1.00 604	1.00 645	1.00 605	1.00 651	1.00 610	1.00 648	1.00 616	1.00 634	1.00 617	1.00 640	1.00 590	1.00 602	1.00 633	1.00 651	1.00 608	1.00 639

TDLM	1.00 595	1.00 448	1.00 593	1.00 547	1.00 640	1.00 604	1.00 645	1.00 605	1.00 651	1.00 610	1.00 648	1.00 616	1.00 634	1.00 617	1.00 640	1.00 590	1.00 602	1.00 633	1.00 651	1.00 608	1.00 639

CVANet_RVC	1.00 595	1.00 448	1.00 593	1.00 547	1.00 640	1.00 604	1.00 645	1.00 605	1.00 651	1.00 610	1.00 648	1.00 616	1.00 634	1.00 617	1.00 640	1.00 590	1.00 602	1.00 633	1.00 651	1.00 608	1.00 639

trnet	1.01 605	1.01 460	1.01 603	1.01 554	1.01 648	1.01 614	1.01 653	1.01 616	1.01 658	1.01 623	1.01 655	1.01 627	1.01 644	1.01 627	1.01 647	1.01 597	1.01 610	1.01 640	1.01 660	1.01 615	1.01 647

LL-Strereo	1.01 605	5.06 760	1.63 713	0.70 493	1.43 733	0.56 535	0.46 533	0.57 536	0.50 553	0.57 543	0.50 555	1.58 715	0.49 548	0.59 546	0.50 546	1.64 701	0.52 512	0.51 540	1.37 736	0.52 517	0.45 511

FlowAnything_test	1.02 607	1.72 582	0.71 552	1.59 656	0.70 599	1.61 713	0.69 598	1.61 711	0.70 605	1.60 712	0.70 603	1.61 719	0.69 596	1.61 717	0.70 603	0.81 560	0.58 527	0.81 601	0.55 573	0.81 576	0.56 558

FlowAnything	1.02 607	1.71 581	0.72 555	1.59 656	0.69 595	1.60 712	0.69 598	1.61 711	0.70 605	1.60 712	0.69 599	1.60 716	0.69 596	1.61 717	0.69 594	0.81 560	0.58 527	0.81 601	0.56 577	0.82 578	0.56 558

Hybrid-DGEV	1.03 609	1.75 588	0.80 571	1.28 632	0.78 617	1.26 687	0.80 621	1.26 689	0.78 620	1.26 695	0.78 623	1.26 697	0.78 615	1.26 698	0.78 617	1.15 614	0.75 575	1.14 646	0.74 621	1.14 624	0.75 602

tt45	1.04 610	0.88 413	1.36 691	0.92 530	1.03 651	1.51 710	0.79 618	0.70 563	0.88 632	0.74 579	0.90 633	1.60 716	0.72 606	1.60 715	0.75 613	0.91 571	0.78 580	1.52 726	0.79 630	1.14 624	1.32 724

Hybrid-DGEV-2	1.05 611	1.83 616	0.83 575	1.33 639	0.82 625	1.30 691	0.81 625	1.26 689	0.79 624	1.29 697	0.79 625	1.26 697	0.80 617	1.26 698	0.79 618	1.20 618	0.78 580	1.18 656	0.77 626	1.20 639	0.77 607

Hybrid-DGEV-03	1.07 612	1.83 616	0.83 575	1.34 640	0.81 624	1.32 693	0.81 625	1.31 696	0.81 629	1.31 698	0.82 629	1.32 702	0.82 621	1.32 703	0.81 624	1.19 616	0.77 578	1.19 658	0.76 624	1.19 637	0.77 607

GLC_STEREO	1.07 612	1.01 460	1.06 609	1.07 558	1.05 653	1.06 623	1.08 660	1.08 622	1.05 663	1.07 631	1.06 659	1.08 635	1.05 647	1.06 634	1.10 656	1.07 600	1.09 622	1.05 644	1.05 663	1.06 619	1.12 654

FC-DCNN	1.07 612	1.09 476	0.98 591	0.89 523	0.52 561	1.41 704	0.91 634	1.21 684	1.24 727	1.96 730	2.05 800	1.91 731	1.30 719	1.27 701	1.08 653	0.80 556	0.60 536	0.58 556	0.41 529	0.68 545	0.54 547

hknet	1.10 615	1.85 622	3.49 797	4.48 768	0.02 22	0.42 418	0.06 150	0.41 397	0.02 28	0.48 487	0.03 62	0.41 406	0.03 59	0.42 418	0.03 58	4.39 793	4.19 807	0.33 352	0.23 327	0.34 343	0.27 362

test_xeample3	1.10 615	1.81 605	0.61 517	0.84 517	0.49 550	0.77 570	0.66 581	0.92 597	1.40 739	0.68 566	0.46 535	0.78 585	0.54 563	1.72 721	1.48 742	1.34 676	1.52 715	1.35 717	1.67 774	1.33 696	1.55 737

DISCO	1.11 617	0.39 260	5.28 811	0.39 316	0.20 312	0.39 376	0.27 342	0.39 369	0.22 317	0.38 365	0.20 316	0.38 376	0.20 316	6.95 838	0.22 314	0.30 308	0.21 279	0.27 320	0.21 315	5.25 819	0.21 297

Occ-G	1.12 618	0.52 335	3.72 802	3.50 752	0.50 554	0.56 535	0.47 539	0.54 528	0.46 533	0.54 533	0.41 510	0.54 537	0.42 517	0.52 525	0.42 513	3.42 784	4.02 806	0.52 543	0.45 543	0.51 513	0.44 508

AEACV	1.12 618	0.52 335	3.12 793	3.24 737	0.86 627	0.53 527	0.49 550	0.60 544	0.47 539	0.53 527	0.49 551	0.55 541	0.45 528	0.55 536	0.47 534	3.01 779	3.88 804	0.71 582	0.60 584	0.80 573	0.48 524

LiteMatch	1.13 620	0.73 380	2.80 778	3.23 735	0.61 578	0.83 585	0.68 590	0.73 569	0.69 597	1.00 610	0.77 620	0.94 610	0.57 566	0.82 585	0.64 572	2.97 777	2.43 779	0.68 572	0.32 459	0.56 526	0.70 587

Lsterematch	1.13 620	0.73 380	2.80 778	3.23 735	0.61 578	0.83 585	0.68 590	0.73 569	0.69 597	1.00 610	0.77 620	0.94 610	0.57 566	0.82 585	0.64 572	2.97 777	2.43 779	0.68 572	0.32 459	0.56 526	0.70 587

MSMD_ROB	1.19 622	1.10 480	0.70 549	1.10 560	0.60 573	1.10 629	0.70 604	1.10 625	0.70 605	1.10 633	0.70 603	1.10 639	0.70 600	7.00 839	0.70 603	1.10 604	0.70 565	1.10 645	0.70 614	1.10 621	0.70 587

MM-Stereo_test2	1.20 623	1.85 622	1.05 607	1.46 649	0.94 637	1.36 698	0.99 644	1.36 698	0.95 644	1.41 707	0.98 645	1.40 710	0.96 630	1.37 705	0.95 635	1.37 681	1.06 614	1.33 714	0.93 645	1.29 694	0.89 621

ours_stereo	1.20 623	1.21 538	0.90 582	1.64 664	1.11 659	1.35 695	0.67 585	1.76 721	0.93 641	1.70 724	1.10 662	1.39 707	0.75 610	1.41 709	0.81 624	1.60 700	1.03 612	1.33 714	1.00 651	1.61 709	0.72 594

DisPM	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

CrosDoStereo	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

PFNet+	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

LCNet	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

HHNet	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

Patchmatch Stereo++	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669
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	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

STrans-v2	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

TransformOpticalFlow	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

OMP-Stereo	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

IIG-Stereo	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

NF-Stereo	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

OCTAStereo	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

PSM-softLoss	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

KMStereo	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

NRIStereo	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

PSM-adaLoss	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

PSM-AAD	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

FTStereo	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

ROB_FTStereo_v2	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

ROB_FTStereo	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

Consistency-Raft	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

KYRaft	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

HUI-Stereo	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

ASMatch	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

DeepStereo_LL	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

DEmStereo	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

SST-Stereo	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

THIR-Stereo	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

RAFT_R40	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

DRaft	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

PFNet	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

GrayStereo	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

RE-Stereo	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

Pruner-Stereo	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

TVStereo	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

DeepStereo_RVC	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

RAFT-RH_RVC	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

IRAFT_RVC	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

RAFT-345	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

iRAFT	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

CRE-IMP	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

GMM-Stereo	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

RAFT-IKP	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

Prome-Stereo	1.20 623	1.20 492	1.20 626	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 674	1.20 638	1.20 679	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 669

qqai	1.22 670	1.38 560	1.12 612	1.39 646	1.14 660	1.40 702	1.14 665	1.41 704	1.12 667	1.40 706	1.11 664	1.40 710	1.13 654	1.41 709	1.15 663	1.25 667	0.97 601	1.24 709	1.01 660	1.24 689	0.96 632

HCRNet	1.22 670	7.11 794	3.00 780	3.55 753	0.33 456	0.29 318	0.14 255	0.19 259	0.15 269	0.33 345	0.29 376	0.25 305	0.14 260	0.22 283	0.33 444	3.64 785	3.00 784	0.76 592	0.32 459	0.18 260	0.13 244

HBP-ISP	1.24 672	1.72 582	1.65 714	1.15 569	0.76 613	1.40 702	0.88 631	1.67 717	1.02 659	1.69 722	1.38 738	1.69 722	1.21 711	1.87 732	1.21 719	1.05 599	0.79 582	0.97 631	0.80 632	1.19 637	0.75 602

AANet_RVC	1.26 673	0.31 234	4.99 809	5.93 800	0.20 312	0.25 299	0.20 300	0.25 300	0.20 309	0.23 286	0.19 307	0.25 305	0.20 316	0.25 303	0.20 307	5.66 817	4.76 811	0.26 315	0.30 440	0.24 296	0.27 362

MM-Stereo_test3	1.27 674	2.07 642	1.18 621	1.60 659	1.02 650	1.45 707	1.01 653	1.40 703	1.04 661	1.44 709	1.03 658	1.46 713	1.02 645	1.44 712	1.02 648	1.51 693	1.12 629	1.32 713	0.98 648	1.38 699	0.97 634

11t	1.27 674	2.70 691	1.34 681	1.32 638	0.89 629	1.30 691	1.34 729	1.64 714	0.57 567	1.45 710	0.72 612	1.05 634	1.29 718	1.07 637	1.29 730	1.49 688	1.02 611	0.97 631	1.15 670	1.48 701	1.31 722

L400	1.29 676	1.38 560	1.00 593	4.01 763	1.03 651	1.42 706	0.92 635	1.42 706	0.91 634	1.33 699	1.01 655	1.39 707	0.92 627	1.40 707	1.09 655	1.31 672	0.92 596	1.21 705	0.95 647	1.30 695	0.88 617

L500	1.30 677	1.33 554	1.01 603	4.69 782	0.84 626	1.35 695	0.95 640	1.38 701	0.94 643	1.33 699	0.98 645	1.36 704	0.91 626	1.40 707	1.08 653	1.28 671	0.90 592	1.21 705	0.99 650	1.23 688	0.90 624

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 678	1.35 556	1.35 683	1.35 642	1.35 726	1.35 695	1.35 730	1.36 698	1.35 735	1.36 704	1.35 733	1.36 704	1.36 724	1.36 704	1.35 734	1.35 677	1.35 702	1.35 717	1.35 733	1.35 697	1.35 728

CC-Net-ROB	1.36 679	1.33 554	1.33 680	1.36 643	1.38 730	1.36 698	1.33 728	1.37 700	1.34 732	1.35 703	1.36 735	1.38 706	1.34 722	1.38 706	1.38 738	1.35 677	1.38 706	1.33 714	1.35 733	1.43 700	1.34 727

CFNet	1.37 680	5.27 774	0.19 236	5.49 797	0.19 304	0.28 315	0.19 296	0.28 311	0.19 302	0.28 316	0.19 307	0.28 321	4.35 824	0.28 324	0.19 299	0.23 266	0.17 246	0.23 295	4.21 833	4.81 810	0.17 279

PS-NSSS	1.38 681	1.39 562	1.34 681	1.34 640	1.35 726	1.38 700	1.37 737	1.35 697	1.38 738	1.34 702	1.34 732	1.39 707	1.38 727	1.70 720	1.40 739	1.36 679	1.36 703	1.36 719	1.37 736	1.37 698	1.36 729

L4000	1.46 682	1.52 567	1.21 673	4.04 764	1.10 658	1.51 710	1.07 658	1.57 708	1.09 665	1.64 719	1.20 673	1.56 714	1.21 711	1.76 723	1.14 661	1.58 697	1.06 614	1.41 721	1.08 664	1.51 704	0.97 634

RASNet	1.49 683	1.65 577	1.45 701	1.38 645	1.43 733	1.47 708	1.36 732	1.38 701	1.36 736	1.39 705	1.60 750	1.45 712	1.45 730	1.51 713	2.21 795	1.53 695	1.36 703	1.36 719	1.36 735	1.66 712	1.36 729

HNOStereo	1.51 684	1.78 594	1.20 626	4.42 767	1.08 657	1.78 719	1.12 664	1.76 721	1.10 666	1.74 726	1.02 657	1.78 726	1.07 649	1.68 719	1.22 720	1.49 688	0.93 599	1.50 725	0.93 645	1.56 705	1.12 654

FETCStereo	1.51 684	1.66 578	1.05 607	4.56 778	1.06 654	1.79 720	1.15 667	1.75 720	1.16 671	1.73 725	1.10 662	1.74 725	1.06 648	1.74 722	1.22 720	1.47 687	1.04 613	1.54 727	0.92 640	1.56 705	0.96 632

FETStereo	1.53 686	1.64 576	1.01 603	4.86 789	1.22 721	1.73 717	1.00 645	1.74 719	1.06 664	1.67 721	1.22 720	1.71 724	1.02 645	1.78 727	1.11 657	1.51 693	1.13 630	1.60 730	1.03 662	1.71 714	0.92 626

BLMT-Stereo	1.53 686	1.36 557	1.06 609	1.42 648	1.23 725	1.41 704	1.07 658	1.43 707	1.12 667	1.42 708	1.06 659	1.83 728	1.07 649	1.42 711	1.07 652	1.27 669	1.38 706	6.80 836	1.00 651	1.26 691	1.00 639

CGFBStereo	1.54 688	1.61 574	1.00 593	4.82 786	1.22 721	1.75 718	1.06 657	1.71 718	1.04 661	1.69 722	1.22 720	1.68 721	1.08 651	1.81 729	1.04 649	1.50 690	1.13 630	1.70 734	1.13 669	1.72 716	0.89 621

GANetREF_RVC	1.55 689	1.94 638	1.22 675	1.88 671	1.21 719	1.88 724	1.22 720	1.88 724	1.22 725	1.88 727	1.22 720	1.88 729	1.22 713	1.89 733	1.22 720	1.87 710	1.22 687	1.88 745	1.22 723	1.88 724	1.22 715
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
SPS-STEREO	1.59 690	1.91 631	1.21 673	1.94 675	1.20 673	2.00 732	1.23 721	1.99 729	1.24 727	2.00 735	1.25 725	2.03 739	1.26 715	2.00 737	1.29 730	1.90 715	1.18 638	1.89 746	1.21 722	1.89 725	1.20 669
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DPSMNet_ROB	1.60 691	1.59 572	1.70 718	1.59 656	1.59 740	1.61 713	1.61 749	1.60 710	1.60 746	1.62 718	1.59 749	1.60 716	1.60 734	1.60 715	1.59 746	1.59 698	1.60 726	1.59 729	1.59 754	1.59 708	1.59 743

MEA-ACV	1.66 692	0.87 410	0.61 517	11.81 830	1.35 726	1.50 709	0.71 607	1.23 687	0.92 639	1.13 642	0.96 642	1.69 722	0.70 600	1.23 697	1.16 667	1.54 696	1.20 639	1.58 728	0.85 638	1.12 622	0.95 631

ff7	1.68 693	2.68 688	1.35 683	0.97 544	0.89 629	1.84 721	2.15 793	2.12 736	1.80 776	2.05 740	1.56 746	2.33 761	2.12 784	2.23 757	2.25 796	1.31 672	1.07 616	1.48 722	1.41 739	0.90 591	1.04 649

ffff	1.68 693	2.68 688	1.35 683	0.97 544	0.89 629	1.84 721	2.15 793	2.12 736	1.80 776	2.05 740	1.56 746	2.33 761	2.12 784	2.23 757	2.25 796	1.31 672	1.07 616	1.48 722	1.41 739	0.90 591	1.04 649

ccc-4	1.68 693	2.68 688	1.35 683	0.97 544	0.89 629	1.84 721	2.15 793	2.12 736	1.80 776	2.05 740	1.56 746	2.33 761	2.12 784	2.23 757	2.25 796	1.31 672	1.07 616	1.48 722	1.41 739	0.90 591	1.04 649

PhaseNet	1.74 696	6.34 792	4.81 807	6.77 806	0.24 336	0.80 577	0.53 561	0.48 487	0.22 317	0.53 527	0.28 361	0.48 497	0.25 338	0.40 384	0.32 432	6.39 823	4.61 810	0.46 504	0.38 513	0.25 299	0.18 285

MC-Stereo	1.76 697	2.96 707	1.37 693	2.14 684	1.37 729	2.14 738	1.36 732	2.14 739	1.37 737	2.14 744	1.37 736	2.14 741	1.37 726	2.14 742	1.37 737	1.97 720	1.32 690	1.97 749	1.32 732	1.98 727	1.33 725

IGEVStereo-DCA	1.77 698	4.21 743	1.84 735	2.49 714	2.11 788	2.54 773	1.36 732	1.65 715	1.17 676	2.75 789	1.90 783	2.54 774	1.15 658	0.94 609	1.11 657	1.50 690	1.32 690	0.96 629	1.46 745	1.49 702	0.88 617

rrr	1.77 698	4.21 743	1.84 735	2.49 714	2.11 788	2.54 773	1.36 732	1.65 715	1.17 676	2.75 789	1.90 783	2.54 774	1.15 658	0.94 609	1.11 657	1.50 690	1.32 690	0.96 629	1.46 745	1.49 702	0.88 617

MM-Stereo_test1	1.80 700	3.41 720	1.52 709	2.12 683	1.41 732	2.04 733	1.41 740	2.05 733	1.46 743	2.04 739	1.41 741	2.05 740	1.42 729	2.05 738	1.43 741	2.04 726	1.54 718	1.94 747	1.38 738	1.99 728	1.33 725

MFMNet_re	1.81 701	1.91 631	1.71 720	1.95 677	1.70 763	1.95 729	1.70 766	1.96 727	1.74 772	1.97 732	1.72 771	1.95 732	1.71 755	1.97 736	1.71 766	1.86 708	1.62 727	1.85 738	1.66 773	1.86 722	1.64 761

plain	1.88 702	3.16 714	0.64 526	3.10 730	0.65 586	3.10 789	0.64 578	3.12 794	0.65 582	3.10 795	0.65 585	3.11 795	0.65 580	3.12 794	0.65 575	3.12 780	0.65 547	3.13 793	0.65 597	3.13 781	0.65 576

CEFStereo	1.90 703	2.10 646	1.41 698	5.22 794	1.44 736	2.21 747	1.43 745	2.09 734	1.45 742	2.23 761	1.38 738	2.23 754	1.57 732	2.22 754	1.36 735	1.97 720	1.29 689	2.01 750	1.28 730	1.87 723	1.31 722

derf	1.91 704	2.15 651	1.78 724	2.16 685	1.75 766	2.21 747	1.80 770	2.22 753	1.80 776	2.21 755	1.76 772	2.17 742	1.81 764	2.24 760	1.74 775	1.93 718	1.56 719	1.96 748	1.53 747	1.95 726	1.56 738

noway5	1.92 705	4.97 756	1.95 759	2.31 702	1.68 753	2.21 747	1.68 760	2.21 751	1.69 762	2.22 759	1.68 764	2.21 750	1.68 745	2.21 752	1.68 761	2.18 738	1.87 757	1.71 735	0.65 597	0.85 582	0.72 594

RAFT_CTSACE	1.92 705	3.71 727	1.72 721	1.88 671	1.72 765	2.04 733	1.42 742	2.18 742	1.89 789	2.02 737	1.97 789	1.95 732	2.06 783	1.93 734	1.62 747	1.76 705	1.66 731	2.02 751	1.73 782	1.73 717	1.43 734

MonStereo1	1.94 707	2.77 701	1.52 709	3.73 760	1.51 737	2.13 737	1.42 742	2.32 763	1.52 744	2.31 767	1.50 744	2.53 771	1.59 733	2.34 765	1.56 744	1.91 716	1.36 703	1.86 741	1.31 731	2.07 738	1.53 735

4.25w-stereo	1.98 708	2.72 695	1.46 702	3.47 749	1.43 733	2.07 735	1.98 784	2.53 775	1.52 744	2.71 782	1.98 795	1.81 727	1.62 736	1.96 735	1.36 735	1.88 713	2.00 762	2.53 787	1.61 761	1.74 718	1.15 660

4.5w-stereo	1.99 709	2.33 665	1.81 726	3.28 739	1.68 753	1.94 726	1.99 787	2.72 779	1.70 763	2.72 783	1.99 798	1.97 734	1.68 745	1.76 723	1.29 730	1.91 716	2.02 768	2.53 787	1.61 761	1.75 719	1.16 663

2.75w_new	1.99 709	2.34 669	1.81 726	3.14 731	1.62 742	1.94 726	1.99 787	2.72 779	1.71 765	2.72 783	1.99 798	1.90 730	1.73 757	1.82 731	1.29 730	2.37 759	2.01 764	2.31 773	1.42 742	1.77 720	1.22 715

3.75w	1.99 709	2.31 663	1.83 734	3.16 733	1.65 744	1.93 725	1.98 784	2.72 779	1.68 755	2.73 788	1.97 789	2.00 736	1.72 756	1.81 729	1.25 726	2.27 750	2.01 764	2.38 778	1.42 742	1.71 714	1.24 718

2w_stereo	1.99 709	2.36 672	1.81 726	3.24 737	1.67 749	1.94 726	1.98 784	2.72 779	1.68 755	2.72 783	1.94 786	1.98 735	1.74 759	1.79 728	1.27 727	1.95 719	2.00 762	2.53 787	1.60 757	1.68 713	1.15 660

2.25w	2.00 713	1.86 625	1.98 762	2.95 728	2.17 792	2.26 754	1.35 730	2.42 769	2.00 796	2.07 743	1.27 727	2.53 771	1.99 779	2.29 762	1.49 743	2.21 742	1.32 690	1.85 738	1.87 787	2.52 768	1.62 756

4.25_new	2.00 713	2.33 665	1.82 731	3.32 742	1.69 758	1.95 729	1.99 787	2.72 779	1.71 765	2.72 783	1.97 789	2.01 737	1.74 759	1.77 725	1.28 728	2.18 738	2.01 764	2.48 785	1.58 752	1.65 710	1.17 664

4.5w_new	2.00 713	2.33 665	1.82 731	3.32 742	1.69 758	1.95 729	1.99 787	2.72 779	1.71 765	2.72 783	1.97 789	2.01 737	1.74 759	1.77 725	1.28 728	2.18 738	2.01 764	2.48 785	1.58 752	1.65 710	1.17 664

4.5_new	2.00 713	1.84 621	1.98 762	2.77 721	2.16 790	2.27 755	1.28 727	2.09 734	1.98 793	2.01 736	1.28 728	2.71 784	1.98 777	2.51 774	1.65 749	2.26 747	1.33 697	1.87 742	1.87 787	2.49 764	1.60 745

TRStereo	2.00 713	2.13 648	1.85 737	2.27 691	1.84 770	2.28 757	1.84 772	2.29 758	1.86 782	2.30 764	1.87 778	2.30 758	1.87 767	2.08 739	1.72 769	2.08 727	1.72 736	2.08 762	1.72 779	2.08 740	1.72 766

XX-Stereo	2.00 713	2.13 648	1.85 737	2.27 691	1.84 770	2.28 757	1.84 772	2.29 758	1.86 782	2.30 764	1.87 778	2.30 758	1.87 767	2.08 739	1.72 769	2.08 727	1.72 736	2.08 762	1.72 779	2.08 740	1.72 766

EAI-Stereo	2.00 713	2.13 648	1.85 737	2.27 691	1.84 770	2.28 757	1.84 772	2.29 758	1.86 782	2.30 764	1.87 778	2.30 758	1.87 767	2.08 739	1.72 769	2.08 727	1.72 736	2.08 762	1.72 779	2.08 740	1.72 766

2.5w	2.01 720	2.40 674	1.37 693	3.28 739	2.01 782	2.71 779	1.43 745	1.82 723	1.83 780	1.90 729	1.41 741	2.71 784	1.35 723	2.71 784	1.85 781	2.66 771	1.53 716	1.64 731	1.23 724	2.53 771	1.87 776

4w-stereo	2.02 721	2.72 695	1.44 700	3.36 745	1.59 740	2.48 766	1.72 768	2.28 756	1.24 727	2.24 762	1.65 754	2.56 776	1.32 721	2.39 768	1.98 792	2.67 773	1.51 714	1.66 732	1.24 725	2.53 771	1.88 779

IGEV	2.02 721	2.20 655	1.82 731	2.90 727	2.16 790	2.41 763	1.25 723	2.00 730	1.98 793	1.99 734	1.31 730	2.72 788	1.93 773	2.67 783	1.69 764	2.26 747	1.32 690	1.83 737	1.87 787	2.53 771	1.61 750

3.25w_new	2.03 723	2.72 695	1.35 683	3.33 744	1.57 738	2.72 780	1.53 748	2.15 740	1.33 731	2.15 745	1.60 750	2.63 780	1.30 719	2.72 786	1.99 793	2.67 773	1.53 716	1.75 736	1.25 727	2.53 771	1.87 776

3.5w_stereo	2.03 723	2.72 695	1.35 683	3.41 746	1.57 738	2.72 780	1.49 747	2.01 731	1.34 732	2.15 745	1.61 752	2.63 780	1.36 724	2.72 786	1.99 793	2.66 771	1.58 722	1.68 733	1.24 725	2.53 771	1.87 776

UniTT-Stereo	2.03 723	3.43 721	0.72 555	3.42 747	0.73 604	3.27 792	0.68 590	3.38 799	0.69 597	3.29 798	0.72 612	3.28 798	0.70 600	3.35 800	0.68 586	3.39 783	0.68 556	3.31 796	0.69 610	3.37 782	0.73 598

3.25w	2.04 726	2.20 655	1.48 704	3.03 729	2.17 792	2.63 777	1.39 738	1.96 727	1.95 792	1.96 730	1.37 736	2.71 784	1.96 776	2.71 784	1.73 774	2.26 747	1.32 690	1.87 742	1.87 787	2.51 767	1.63 759

3w_stereo	2.04 726	2.24 659	1.70 718	3.15 732	2.18 794	2.49 767	1.26 725	2.03 732	1.98 793	1.98 733	1.33 731	2.72 788	1.99 779	2.59 777	1.72 769	2.22 743	1.33 697	1.85 738	1.88 792	2.50 766	1.58 742

1w_stereo	2.05 728	2.32 664	1.35 683	3.74 761	2.01 782	2.73 782	1.42 742	1.88 724	1.93 791	2.03 738	1.28 728	2.71 784	1.99 779	2.72 786	1.72 769	2.20 741	1.32 690	1.87 742	1.86 786	2.45 760	1.54 736

zzzzzz3	2.07 729	5.00 758	1.93 749	2.28 696	1.66 745	2.19 741	1.66 752	2.18 742	1.67 750	2.19 750	1.66 757	2.18 743	1.67 743	2.18 744	1.66 752	2.15 730	1.85 749	2.05 752	1.59 754	2.05 730	1.59 743

noway2	2.07 729	4.96 755	1.92 746	2.28 696	1.66 745	2.20 744	1.66 752	2.19 745	1.66 747	2.19 750	1.65 754	2.19 746	1.68 745	2.18 744	1.65 749	2.15 730	1.86 753	2.06 756	1.59 754	2.06 734	1.60 745

LiteMatch*	2.07 729	1.30 550	5.73 814	6.28 803	0.79 619	1.33 694	0.80 621	1.30 695	1.02 659	1.33 699	0.84 631	1.33 703	0.97 631	1.28 702	1.04 649	6.05 821	5.89 817	1.28 712	0.76 624	1.28 693	0.88 617

noway7	2.08 732	5.18 765	1.92 746	2.27 691	1.66 745	2.18 739	1.66 752	2.17 741	1.66 747	2.18 747	1.65 754	2.18 743	1.66 737	2.17 743	1.66 752	2.15 730	1.85 749	2.05 752	1.60 757	2.05 730	1.60 745

zzzz4	2.08 732	5.22 769	1.93 749	2.27 691	1.66 745	2.19 741	1.66 752	2.18 742	1.67 750	2.18 747	1.66 757	2.18 743	1.66 737	2.18 744	1.66 752	2.15 730	1.84 744	2.05 752	1.60 757	2.05 730	1.60 745

zzzz2	2.08 732	4.92 754	1.93 749	2.30 699	1.67 749	2.19 741	1.66 752	2.20 748	1.67 750	2.20 753	1.68 764	2.21 750	1.66 737	2.20 749	1.68 761	2.17 736	1.84 744	2.07 758	1.62 767	2.05 730	1.61 750

monster_256*512	2.09 735	5.21 768	1.98 762	2.30 699	1.67 749	2.18 739	1.66 752	2.20 748	1.67 750	2.19 750	1.67 759	2.19 746	1.66 737	2.19 747	1.66 752	2.15 730	1.86 753	2.05 752	1.60 757	2.06 734	1.61 750

zzz1	2.09 735	4.97 756	1.93 749	2.30 699	1.68 753	2.21 747	1.68 760	2.21 751	1.68 755	2.21 755	1.67 759	2.21 750	1.68 745	2.21 752	1.69 764	2.17 736	1.85 749	2.08 762	1.61 761	2.06 734	1.61 750

zzzzzzz1	2.10 737	5.20 767	1.93 749	2.38 708	1.68 753	2.20 744	1.67 758	2.20 748	1.68 755	2.20 753	1.67 759	2.20 749	1.68 745	2.20 749	1.67 760	2.24 745	1.86 753	2.06 756	1.61 761	2.06 734	1.62 756

GELT-Stereo	2.10 737	5.33 776	1.94 757	2.37 706	1.68 753	2.21 747	1.69 764	2.19 745	1.67 750	2.18 747	1.67 759	2.19 746	1.66 737	2.19 747	1.66 752	2.23 744	1.83 743	2.07 758	1.61 761	2.04 729	1.61 750

noway1	2.10 737	5.26 773	1.93 749	2.31 702	1.69 758	2.21 747	1.67 758	2.19 745	1.68 755	2.21 755	1.68 764	2.21 750	1.67 743	2.20 749	1.66 752	2.15 730	1.84 744	2.07 758	1.61 761	2.07 738	1.61 750

sCroCo_RVC	2.10 737	2.76 699	1.92 746	2.78 724	1.39 731	2.73 782	1.41 740	2.73 785	1.40 739	2.77 794	1.41 741	2.74 790	1.40 728	2.74 789	1.40 739	2.72 775	1.42 709	2.72 791	1.44 744	2.79 778	1.42 733

noway4	2.11 741	5.14 763	1.93 749	2.37 706	1.69 758	2.20 744	1.68 760	2.22 753	1.68 755	2.21 755	1.69 768	2.23 754	1.68 745	2.22 754	1.66 752	2.24 745	1.84 744	2.09 767	1.63 770	2.09 743	1.62 756

MoCha-V2	2.11 741	26.97 838	0.78 567	0.92 530	0.77 616	0.96 601	0.72 610	0.90 592	0.72 613	0.94 606	0.70 603	0.90 603	0.71 605	0.91 603	0.71 605	0.85 568	0.71 569	0.88 610	0.69 610	0.87 584	0.67 580

noway3	2.12 743	5.22 769	1.93 749	2.39 709	1.70 763	2.23 753	1.70 766	2.22 753	1.70 763	2.22 759	1.70 770	2.23 754	1.69 752	2.22 754	1.71 766	2.28 751	1.86 753	2.08 762	1.63 770	2.09 743	1.63 759

FBW_ROB	2.12 743	2.46 679	1.77 723	2.49 714	1.79 769	2.38 761	1.83 771	2.46 770	1.78 775	2.48 775	1.97 789	2.40 766	1.78 762	2.42 771	1.83 779	2.31 756	1.85 749	2.38 778	1.82 785	2.35 754	1.84 772

MonStereo	2.17 745	2.41 675	1.49 708	2.67 718	1.67 749	2.60 776	2.04 791	2.32 763	1.76 773	2.44 772	1.68 764	2.50 769	1.69 752	2.38 766	1.80 778	2.28 751	1.78 739	2.63 790	2.14 795	3.47 783	1.68 764

asda	2.17 745	2.54 681	1.81 726	3.47 749	1.78 768	2.50 769	1.86 776	2.61 777	1.68 755	2.61 779	1.83 774	2.37 765	1.73 757	2.44 772	1.88 787	2.51 768	1.84 744	2.34 775	1.62 767	2.23 747	1.77 771

asd	2.18 747	2.77 701	1.58 711	3.59 754	2.00 781	2.58 775	1.85 775	2.39 768	1.71 765	2.47 774	1.97 789	2.59 778	1.61 735	2.56 775	1.79 777	2.51 768	1.99 761	2.11 768	1.62 767	2.36 755	1.60 745

qwe	2.18 747	2.60 685	1.58 711	3.83 762	1.90 779	2.53 771	1.90 782	2.48 771	1.73 770	2.37 770	1.92 785	2.53 771	1.68 745	2.56 775	1.83 779	2.52 770	1.87 757	2.07 758	1.68 776	2.32 753	1.71 765

monsters	2.18 747	2.41 675	1.96 761	3.47 749	2.03 786	2.53 771	1.64 751	2.48 771	1.73 770	2.40 771	1.50 744	2.62 779	1.94 774	2.59 777	1.94 789	2.44 763	1.57 721	2.28 771	1.87 787	2.42 757	1.86 774

AIO_rvc	2.18 747	2.34 669	1.87 741	2.32 704	1.94 780	2.40 762	1.89 781	2.37 766	2.07 798	2.52 777	1.95 788	2.44 768	1.99 779	2.41 769	1.89 788	2.32 757	2.09 770	2.24 769	2.18 796	2.21 746	2.23 783

HUF	2.18 747	2.30 662	1.99 766	2.34 705	2.02 785	2.41 763	2.06 792	2.38 767	1.89 789	2.36 769	1.85 775	2.56 776	1.98 777	2.31 764	1.97 791	2.30 755	2.03 769	2.30 772	2.11 794	2.23 747	2.16 781

AIO_test	2.18 747	2.09 645	2.04 767	2.42 711	2.01 782	2.47 765	1.94 783	2.34 765	2.03 797	2.56 778	1.94 786	2.43 767	1.94 774	2.41 769	1.87 785	2.39 761	2.10 771	2.35 777	1.91 793	2.25 749	2.19 782

monsterstereo	2.20 753	2.33 665	1.95 759	3.65 756	2.07 787	2.49 767	1.61 749	2.48 771	1.83 780	2.45 773	1.61 752	2.67 783	1.86 765	2.64 779	1.94 789	2.48 767	1.66 731	2.34 775	1.68 776	2.40 756	1.86 774

LG-G_1	2.22 754	2.71 693	1.89 742	2.77 721	1.87 777	2.75 784	1.87 779	2.76 787	1.87 786	2.75 789	1.87 778	2.76 791	1.87 767	2.75 790	1.86 782	2.47 765	1.58 722	2.45 782	1.57 749	2.45 760	1.57 740

LG-G	2.22 754	2.71 693	1.89 742	2.77 721	1.87 777	2.75 784	1.87 779	2.76 787	1.87 786	2.75 789	1.87 778	2.76 791	1.87 767	2.75 790	1.86 782	2.47 765	1.58 722	2.45 782	1.57 749	2.45 760	1.57 740

LGtest1	2.22 754	2.70 691	1.89 742	2.76 720	1.86 773	2.75 784	1.86 776	2.75 786	1.86 782	2.75 789	1.86 776	2.77 793	1.87 767	2.75 790	1.86 782	2.46 764	1.58 722	2.45 782	1.56 748	2.45 760	1.56 738

RAStereo	2.23 757	3.64 724	0.76 563	3.65 756	0.86 627	3.66 797	0.76 615	3.67 803	0.81 629	3.66 800	0.76 618	3.66 801	0.77 613	3.68 802	0.77 616	3.68 786	0.77 578	3.69 801	0.77 626	3.70 785	0.77 607

UDGNet	2.23 757	5.40 780	1.72 721	2.48 713	1.69 758	2.51 770	1.69 764	2.51 774	1.72 769	2.50 776	1.69 768	2.52 770	1.69 752	2.50 773	1.68 761	2.41 762	1.70 734	2.42 780	1.69 778	2.42 757	1.64 761

NCCL2	2.28 759	2.27 660	2.28 769	2.28 696	2.28 795	2.27 755	2.29 796	2.28 756	2.28 799	2.27 763	2.28 801	2.28 757	2.27 787	2.27 761	2.28 800	2.28 751	2.28 776	2.27 770	2.29 800	2.27 750	2.29 784

Abc-Net	2.32 760	24.75 830	1.14 615	1.17 575	1.17 667	1.11 632	1.15 667	1.17 632	1.21 724	1.08 632	1.16 668	1.12 644	1.14 657	1.09 638	1.17 669	1.09 602	1.16 634	1.17 653	1.17 673	1.16 629	1.11 652
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RP	2.33 761	25.00 831	1.13 614	1.15 569	1.15 662	1.10 629	1.15 667	1.15 627	1.15 670	1.12 639	1.15 665	1.09 637	1.13 654	1.10 640	1.15 663	1.11 609	1.09 622	1.16 649	1.12 667	1.16 629	1.17 664

stereogan	2.33 761	24.38 829	1.18 621	1.18 576	1.18 670	1.14 635	1.18 672	1.19 635	1.19 678	1.14 643	1.18 672	1.14 645	1.18 663	1.14 645	1.18 670	1.14 613	1.14 632	1.19 658	1.19 674	1.15 627	1.19 668

RGC	2.36 763	25.48 832	1.19 623	1.15 569	1.15 662	1.10 629	1.16 670	1.17 632	1.16 671	1.12 639	1.16 668	1.11 643	1.13 654	1.09 638	1.18 670	1.10 604	1.15 633	1.16 649	1.12 667	1.14 624	1.12 654

NCC-stereo	2.36 763	25.52 833	1.17 619	1.15 569	1.17 667	1.11 632	1.11 661	1.15 627	1.16 671	1.10 633	1.16 668	1.10 639	1.15 658	1.14 645	1.13 660	1.09 602	1.11 626	1.15 648	1.16 672	1.17 634	1.17 664

AF-Net	2.37 765	25.71 834	1.17 619	1.13 565	1.15 662	1.15 636	1.18 672	1.19 635	1.16 671	1.10 633	1.15 665	1.10 639	1.18 663	1.12 644	1.15 663	1.10 604	1.10 625	1.17 653	1.15 670	1.16 629	1.12 654

Nwc_Net	2.37 765	25.95 835	1.15 617	1.14 566	1.15 662	1.08 626	1.14 665	1.17 632	1.16 671	1.14 643	1.15 665	1.08 635	1.15 658	1.11 642	1.14 661	1.10 604	1.11 626	1.16 649	1.09 666	1.16 629	1.15 660

CFNet_RVC	2.38 767	8.71 805	0.38 377	9.33 819	0.42 523	0.56 535	0.42 519	0.60 544	0.38 489	0.62 554	0.42 521	0.56 544	7.29 836	0.62 550	0.42 513	0.53 481	0.37 422	0.49 527	0.34 477	8.30 833	6.87 832

testmc14	2.43 768	10.48 818	8.02 826	8.93 818	0.31 429	0.44 460	0.30 377	0.42 416	0.30 387	0.42 410	0.30 391	0.42 424	0.30 386	0.42 418	0.30 378	8.88 836	6.99 826	0.41 475	0.28 406	0.39 434	0.28 391

edge stereo	2.43 768	27.07 839	1.14 615	1.06 557	1.14 660	1.08 626	1.17 671	1.16 630	1.14 669	1.10 633	1.16 668	1.09 637	1.16 662	1.10 640	1.16 667	1.10 604	1.11 626	1.16 649	1.19 674	1.13 623	1.11 652

FAT-Stereo	2.46 770	26.05 836	1.23 677	1.23 625	1.22 721	1.20 638	1.24 722	1.23 687	1.23 726	1.19 647	1.22 720	1.21 695	1.24 714	1.20 650	1.24 723	1.21 664	1.17 637	1.22 708	1.25 727	1.20 639	1.24 718

MCSU-Stereo	2.48 771	10.56 819	8.50 828	9.47 822	0.31 429	0.43 425	0.30 377	0.42 416	0.30 387	0.42 410	0.30 391	0.42 424	0.30 386	0.41 404	0.30 378	8.86 835	6.93 825	0.40 457	0.29 421	0.39 434	0.28 391

S-Stereo	2.51 772	26.86 837	1.23 677	1.22 623	1.22 721	1.24 686	1.25 723	1.22 685	1.24 727	1.21 693	1.24 724	1.19 649	1.27 716	1.19 649	1.24 723	1.19 616	1.20 639	1.25 710	1.19 674	1.24 689	1.23 717

Anonymous3	2.55 773	3.26 718	1.65 714	3.28 739	1.63 743	3.24 791	1.68 760	3.27 796	1.66 747	3.28 797	1.67 759	3.25 797	1.66 737	3.27 796	1.64 748	3.26 781	1.65 730	3.30 795	1.65 772	4.95 815	1.65 763

DNSM	2.56 774	4.43 746	3.08 791	4.09 766	1.86 773	2.66 778	1.86 776	2.66 778	1.87 786	2.66 781	1.86 776	2.66 782	1.86 765	2.66 782	1.87 785	3.82 788	2.94 783	2.42 780	1.73 782	2.42 757	1.73 769

MIF-Stereo (partial)	2.58 775	3.31 719	0.66 532	3.18 734	0.66 589	3.18 790	0.66 581	3.21 795	0.67 586	3.19 796	0.66 587	3.19 796	0.66 583	3.31 798	0.68 586	5.09 813	1.79 741	8.23 840	1.67 774	6.18 824	1.38 731

MSMDNet	2.65 776	10.14 816	0.33 344	9.74 823	0.32 443	0.87 590	0.33 447	2.95 793	0.68 592	0.49 497	0.34 464	0.49 504	5.70 831	0.49 502	0.33 444	0.42 401	9.57 833	0.41 475	0.31 451	8.36 834	0.65 576

pcwnet_v2	2.66 777	9.89 814	0.33 344	9.89 824	0.32 443	0.50 509	0.32 436	0.49 495	0.33 456	0.49 497	0.34 464	0.49 504	8.76 838	0.48 495	0.33 444	0.41 387	9.58 834	0.40 457	0.29 421	9.01 837	0.63 568

CFNet_pseudo	2.67 778	9.36 810	0.32 339	10.99 829	0.33 456	0.85 587	0.33 447	0.49 495	0.33 456	0.49 497	0.32 447	0.49 504	7.26 835	0.49 502	0.33 444	0.41 387	9.62 835	0.41 475	0.29 421	10.03 841	0.29 400

TestStereo_HL2	2.73 779	0.41 277	11.06 829	14.13 832	0.30 380	0.44 460	0.28 353	0.43 424	0.29 371	0.43 417	0.28 361	0.43 433	0.29 376	0.43 425	0.28 350	13.51 840	10.37 840	0.41 475	0.27 385	0.38 385	0.27 362

CFNet_ucs	2.73 779	9.64 812	0.33 344	9.92 825	0.32 443	0.49 500	0.33 447	0.49 495	0.33 456	0.49 497	0.33 456	0.49 504	8.98 839	0.48 495	0.33 444	0.41 387	9.96 838	0.40 457	0.29 421	10.12 842	0.54 547

UCFNet_RVC	2.75 781	10.06 815	0.29 308	10.31 828	0.29 368	0.42 418	0.29 368	0.43 424	0.29 371	0.42 410	0.29 376	0.42 424	9.87 841	0.43 425	0.29 368	0.36 341	9.84 837	0.36 388	0.26 346	9.77 840	0.26 322

TestStereo_HL3	2.76 782	0.41 277	11.46 832	14.11 831	0.30 380	0.45 474	0.29 368	0.43 424	0.29 371	0.43 417	0.29 376	0.43 433	0.28 364	0.44 456	0.30 378	13.57 841	10.32 839	0.41 475	0.27 385	0.38 385	0.27 362

GGDA	2.76 782	0.41 277	11.34 831	14.28 833	0.30 380	0.44 460	0.29 368	0.43 424	0.29 371	0.43 417	0.28 361	0.43 433	0.28 364	0.43 425	0.29 368	13.45 839	10.57 841	0.41 475	0.27 385	0.38 385	0.27 362

TestStereo-Hl	2.78 784	0.42 289	11.23 830	14.38 834	0.30 380	0.44 460	0.30 377	0.43 424	0.28 361	0.43 417	0.29 376	0.44 469	0.29 376	0.44 456	0.29 368	13.64 842	10.73 842	0.41 475	0.27 385	0.38 385	0.27 362

ccs_rob	2.79 785	10.17 817	0.32 339	10.00 826	0.33 456	0.49 500	0.33 447	1.90 726	0.32 446	0.51 520	0.33 456	0.49 504	9.24 840	0.49 502	0.33 444	0.41 387	9.82 836	0.41 475	0.28 406	9.34 838	0.29 400

PCWNet_CMD	2.80 786	9.82 813	0.32 339	10.09 827	0.32 443	0.49 500	0.33 447	3.34 798	0.33 456	0.49 497	0.33 456	0.49 504	8.73 837	0.48 495	0.33 444	0.41 387	9.22 832	0.42 491	0.29 421	9.55 839	0.31 425

NLSM1	2.93 787	3.24 717	2.57 776	4.04 764	2.66 798	3.30 793	2.55 799	3.29 797	2.55 801	3.35 799	2.48 803	3.28 798	2.47 789	3.34 799	2.49 801	3.26 781	2.55 781	3.13 793	2.57 803	3.00 780	2.46 791

StereoVision	3.15 788	5.00 758	0.89 579	4.83 787	1.00 640	3.93 798	1.27 726	6.37 833	1.34 732	5.67 833	1.26 726	5.84 834	1.27 716	5.03 830	1.24 723	5.10 814	1.09 622	4.61 814	0.57 580	5.62 822	1.12 654

MaDis-Stereo	3.19 789	6.02 791	1.12 612	5.61 799	1.16 666	5.43 825	1.02 655	5.15 830	0.70 605	5.43 830	1.21 719	5.03 831	0.97 631	4.85 824	0.99 639	4.53 795	1.16 634	5.53 830	1.25 727	5.37 820	1.30 721

sAnonymous2	3.31 790	2.63 686	1.38 695	3.71 758	1.86 773	4.70 817	1.11 661	4.82 826	2.72 803	5.45 831	1.98 795	4.59 816	2.64 790	2.65 780	6.21 836	4.37 791	1.08 620	5.16 828	2.24 798	4.52 797	2.39 789

CroCo_RVC	3.31 790	2.63 686	1.38 695	3.71 758	1.86 773	4.70 817	1.11 661	4.82 826	2.72 803	5.45 831	1.98 795	4.59 816	2.64 790	2.65 780	6.21 836	4.37 791	1.08 620	5.16 828	2.24 798	4.52 797	2.39 789

DPSNet	3.66 792	3.60 723	3.62 800	3.63 755	3.64 820	3.65 796	3.65 825	3.66 802	3.67 822	3.67 801	3.65 823	3.67 802	3.66 811	3.66 801	3.68 820	3.68 786	3.66 802	3.67 800	3.68 826	3.67 784	3.67 817

NLCSM	3.67 793	4.08 738	3.19 796	4.80 785	3.26 813	3.99 801	3.24 820	4.25 809	3.18 818	4.09 805	3.27 818	4.14 807	3.18 806	4.13 807	3.28 816	4.06 789	3.10 792	3.85 805	3.14 817	3.91 790	3.27 813

STTStereo	3.73 794	30.40 843	2.37 773	2.39 709	2.31 797	2.35 760	2.33 797	2.29 758	2.42 800	2.32 768	2.34 802	2.33 761	2.36 788	2.30 763	2.27 799	2.35 758	2.22 775	2.31 773	2.22 797	2.29 752	2.34 788

rvit_105_1	3.83 795	5.22 769	3.01 781	4.53 771	3.01 801	4.51 805	3.01 805	4.56 813	3.04 806	4.53 812	3.03 807	4.55 814	3.03 794	4.56 813	3.04 803	4.57 797	3.05 785	4.57 809	3.05 808	4.57 799	3.05 798

rvit_stereo_0081	3.83 795	5.23 772	3.01 781	4.53 771	3.03 803	4.55 811	3.02 806	4.56 813	3.04 806	4.52 810	3.02 805	4.54 812	3.03 794	4.56 813	3.04 803	4.57 797	3.05 785	4.57 809	3.05 808	4.58 800	3.05 798

rvit_stereo_0081_aga	3.86 797	5.33 776	3.02 784	4.55 777	3.04 807	4.54 807	3.02 806	4.64 820	3.06 810	4.54 814	3.04 809	4.62 821	3.08 801	4.62 819	3.07 808	4.58 800	3.06 789	4.60 813	3.08 812	4.63 803	3.07 802

rvit_stereo_0082	3.86 797	5.82 789	3.01 781	4.53 771	3.03 803	4.54 807	3.02 806	4.56 813	3.04 806	4.53 812	3.02 805	4.55 814	3.04 797	4.57 816	3.05 805	4.57 797	3.05 785	4.58 811	3.05 808	4.58 800	3.06 801

rvit_0105_6	3.87 799	5.73 788	3.10 792	4.69 782	3.12 811	4.54 807	3.02 806	4.56 813	3.04 806	4.54 814	3.03 807	4.54 812	3.04 797	4.56 813	3.05 805	4.58 800	3.05 785	4.58 811	3.05 808	4.58 800	3.05 798

rvit_stereo_0080	3.89 800	5.70 786	3.04 786	4.54 774	3.03 803	4.56 812	3.05 812	4.60 817	3.07 811	4.58 817	3.06 810	4.59 816	3.06 799	4.61 817	3.08 809	4.63 802	3.09 790	4.64 815	3.10 813	4.65 804	3.10 805

whm_eth	3.89 800	5.70 786	3.04 786	4.54 774	3.03 803	4.56 812	3.05 812	4.60 817	3.07 811	4.58 817	3.06 810	4.59 816	3.06 799	4.61 817	3.08 809	4.63 802	3.09 790	4.64 815	3.10 813	4.65 804	3.10 805

rvit_0105_4	3.91 802	5.47 784	3.02 784	4.54 774	3.02 802	4.54 807	3.03 810	4.75 823	3.17 817	4.57 816	3.06 810	4.61 820	3.16 805	4.65 820	3.09 811	4.66 804	3.11 793	4.68 818	3.18 819	4.81 810	3.16 810

rvit_0105_3	3.91 802	5.33 776	3.06 789	4.60 780	3.07 809	4.60 814	3.06 814	4.62 819	3.08 814	4.60 819	3.07 813	4.62 821	3.08 801	4.67 821	3.10 812	4.70 805	3.11 793	4.77 822	3.19 820	4.77 809	3.14 809

rvit_stereo_0083	3.92 804	5.30 775	3.06 789	4.61 781	3.09 810	4.67 816	3.08 815	4.66 821	3.09 815	4.62 820	3.10 815	4.66 824	3.11 803	4.67 821	3.16 814	4.72 807	3.16 796	4.77 822	3.11 815	4.66 806	3.11 807

rvit_stereo_ft	3.93 805	5.44 782	3.05 788	4.59 779	3.06 808	4.61 815	3.08 815	4.67 822	3.12 816	4.63 821	3.10 815	4.65 823	3.11 803	4.69 823	3.13 813	4.70 805	3.14 795	4.71 820	3.15 818	4.74 807	3.16 810

rvit_0105_5	4.10 806	5.40 780	3.13 795	4.71 784	3.15 812	4.72 819	3.10 817	4.90 828	3.27 819	4.69 822	3.16 817	4.84 828	3.25 807	4.96 827	3.34 817	5.05 812	3.39 801	5.10 827	3.40 821	5.11 817	3.42 814

MLG-Stereo_test1	4.25 807	5.34 779	3.61 799	5.31 795	3.63 819	5.23 823	3.57 823	5.38 831	3.65 821	5.23 828	3.47 820	4.76 825	3.74 814	4.85 824	3.71 821	4.96 809	3.18 798	4.71 820	2.92 805	4.86 813	2.90 795

MLG-Stereo_test3	4.26 808	4.85 752	3.95 803	5.35 796	3.60 818	4.75 820	3.76 826	5.49 832	3.71 823	5.39 829	3.69 824	4.82 827	3.66 811	4.85 824	3.73 824	4.93 808	3.19 799	4.69 819	2.99 807	4.84 812	2.98 797

MLG-Stereo_test2	4.28 809	5.46 783	3.69 801	4.86 789	3.72 821	5.58 826	3.42 821	4.81 825	3.77 827	4.85 824	3.72 825	5.55 833	3.63 810	5.58 831	3.53 819	4.41 794	3.28 800	4.99 826	2.95 806	4.75 808	3.13 808

RAFT+CT+SA	4.28 809	7.62 798	4.91 808	5.55 798	2.28 795	3.09 788	3.64 824	4.49 811	3.07 811	4.80 823	3.35 819	4.77 826	3.70 813	4.29 810	3.05 805	5.58 816	5.98 819	3.58 799	3.78 828	4.26 793	3.72 818

SA	4.33 811	7.35 795	6.85 820	5.96 801	4.09 825	3.59 795	3.15 818	3.82 804	2.64 802	3.91 802	3.85 826	3.57 800	2.72 792	3.13 795	4.03 827	7.09 829	6.86 824	3.57 798	3.12 816	3.85 786	3.51 816

Sa-1000	4.34 812	8.37 801	6.84 819	6.98 810	4.45 828	3.58 794	3.00 804	3.42 800	3.39 820	2.61 779	4.00 829	3.83 804	4.01 822	3.90 804	3.90 825	5.98 820	5.62 816	3.76 802	2.34 801	4.35 795	2.47 792

TestStereo1	4.60 813	8.41 802	6.44 817	6.86 808	3.79 822	3.97 799	3.78 827	3.99 806	3.74 824	3.97 803	3.52 821	3.94 805	3.58 808	3.98 805	3.72 822	6.82 826	6.50 822	3.76 802	3.66 824	3.90 787	3.74 820

SA-5K	4.60 813	8.41 802	6.44 817	6.86 808	3.79 822	3.97 799	3.78 827	3.99 806	3.74 824	3.97 803	3.52 821	3.94 805	3.58 808	3.98 805	3.72 822	6.82 826	6.50 822	3.76 802	3.66 824	3.90 787	3.74 820

DispFullNet	4.61 815	4.84 751	3.12 793	5.00 792	3.57 817	4.75 820	3.03 810	7.75 839	4.17 831	4.91 826	3.09 814	6.20 835	3.95 820	6.71 835	3.51 818	5.30 815	3.67 803	5.86 834	3.63 823	5.61 821	3.46 815

test_5	4.62 816	7.55 797	6.23 815	6.32 804	3.40 816	5.29 824	3.50 822	3.53 801	4.11 830	4.28 807	4.47 833	4.26 810	4.38 825	3.68 802	3.24 815	5.89 818	5.60 815	4.84 824	3.50 822	4.33 794	3.93 824

raft_robust	4.71 817	7.75 799	5.40 813	6.81 807	3.31 814	4.28 804	4.20 832	4.32 810	4.37 833	4.35 809	4.35 832	4.14 807	3.75 815	4.30 811	4.20 830	6.67 825	6.37 820	3.36 797	4.24 834	4.86 813	3.25 812

cross-raft	4.83 818	7.52 796	6.43 816	6.63 805	3.96 824	4.51 805	3.99 830	4.49 811	3.96 829	4.52 810	3.96 828	4.50 811	3.97 821	4.50 812	3.97 826	6.65 824	6.44 821	4.33 806	3.92 830	4.35 795	3.91 823

test_4	4.88 819	8.13 800	6.98 821	7.46 811	4.44 827	4.25 803	3.85 829	4.04 808	3.92 828	4.13 806	3.91 827	4.18 809	3.84 818	4.14 808	4.06 828	7.01 828	7.13 827	4.53 807	3.72 827	4.09 791	3.72 818

TestStereo	4.88 819	4.75 750	4.79 806	4.87 791	4.92 829	4.81 822	4.90 835	4.78 824	4.77 834	4.87 825	4.89 834	4.90 829	4.91 827	4.99 828	4.79 832	4.98 810	4.87 812	4.87 825	4.92 836	5.00 816	5.00 827

test_3	5.01 821	8.86 807	7.77 823	8.09 813	2.76 800	4.13 802	4.05 831	3.88 805	3.76 826	4.33 808	4.13 830	3.71 803	3.91 819	4.21 809	4.06 828	7.93 830	7.69 829	4.53 807	3.91 829	4.17 792	4.29 826

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 822	50.87 859	2.78 777	2.87 726	2.71 799	2.78 787	0.47 539	2.88 792	2.86 805	1.89 728	2.67 804	2.79 794	2.79 793	2.78 793	2.83 802	2.82 776	2.82 782	2.83 792	2.77 804	2.83 779	2.76 793
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
FC-DCNN v2	5.10 823	5.15 764	4.49 805	5.07 793	3.37 815	6.87 829	4.75 834	5.04 829	6.34 838	7.84 839	5.06 835	6.72 839	4.09 823	4.99 828	5.44 835	5.03 811	3.16 796	4.67 817	4.86 835	5.15 818	3.89 822

U	5.15 824	8.49 804	1.81 726	8.49 815	1.77 767	8.49 834	1.77 769	8.51 841	1.77 774	8.49 841	1.77 773	8.50 841	1.78 762	8.58 841	1.77 776	8.54 833	1.78 739	8.55 841	1.78 784	8.55 835	1.84 772

SGM-Forest	5.21 825	5.92 790	4.08 804	6.18 802	4.16 826	6.31 828	4.34 833	6.50 834	4.33 832	6.14 835	4.21 831	6.61 838	4.55 826	6.67 834	4.48 831	5.94 819	3.94 805	5.85 833	4.03 832	5.79 823	4.17 825
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test-1	6.46 826	9.16 809	8.03 827	8.09 813	5.62 832	6.11 827	6.35 838	6.85 836	4.94 835	6.08 834	6.29 840	4.98 830	6.43 832	6.22 832	6.36 838	6.16 822	7.47 828	5.82 832	5.44 839	7.11 829	5.68 830

rvit_stereo_0075_2	6.64 827	8.80 806	5.25 810	7.89 812	5.27 831	7.90 833	5.27 836	7.92 840	5.28 836	7.91 840	5.29 837	7.93 840	5.27 828	7.92 840	5.28 833	7.93 830	5.28 814	7.93 839	5.29 838	7.93 832	5.28 829

RAFT	6.73 828	9.36 810	7.40 822	8.51 816	6.55 833	6.88 830	6.60 839	6.79 835	6.60 839	6.80 836	6.72 841	5.31 832	5.50 830	6.61 833	6.61 839	8.42 832	5.89 817	5.73 831	5.45 840	6.61 825	6.24 831

SGM+DAISY	7.06 829	9.15 808	5.38 812	8.84 817	5.18 830	8.80 835	5.31 837	8.79 842	5.28 836	8.89 842	5.20 836	8.93 842	5.33 829	8.95 842	5.36 834	8.70 834	5.21 813	8.74 842	5.20 837	8.89 836	5.15 828

test-v	7.53 830	11.89 820	7.98 824	9.36 820	7.14 834	7.06 831	7.09 840	7.37 837	6.91 840	7.29 837	5.71 838	6.45 836	6.93 833	6.73 836	7.27 840	8.93 837	7.85 830	6.98 837	6.80 841	7.56 830	7.34 833

test-2	7.53 830	11.89 820	7.98 824	9.36 820	7.14 834	7.06 831	7.09 840	7.37 837	6.91 840	7.29 837	5.71 838	6.45 836	6.93 833	6.73 836	7.27 840	8.93 837	7.85 830	6.98 837	6.80 841	7.56 830	7.34 833

PA-Net	11.80 832	223.51 866	0.62 519	0.59 461	0.71 601	0.59 544	0.73 611	0.67 557	0.73 616	0.55 537	0.61 579	0.60 553	0.74 608	0.63 555	0.73 608	0.66 520	0.60 536	0.69 575	0.66 600	0.72 556	0.65 576
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MANE	19.05 833	23.00 828	15.00 833	23.00 841	15.00 836	24.00 842	16.00 842	24.00 849	16.00 842	22.00 849	15.00 842	23.00 849	16.00 842	23.00 849	15.00 842	22.00 849	15.00 843	22.00 849	15.00 843	22.00 849	15.00 835

rafts_anoy	20.00 834	20.00 822	20.00 834	20.00 835	20.00 837	20.00 836	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 836

raft+_RVC	20.00 834	20.00 822	20.00 834	20.00 835	20.00 837	20.00 836	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 836

raftrobust	20.00 834	20.00 822	20.00 834	20.00 835	20.00 837	20.00 836	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 836

CasAABBNet	20.00 834	20.00 822	20.00 834	20.00 835	20.00 837	20.00 836	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 836

RALCasStereoNet	20.00 834	20.00 822	20.00 834	20.00 835	20.00 837	20.00 836	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 836

RALAANet	20.00 834	20.00 822	20.00 834	20.00 835	20.00 837	20.00 836	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 836

111	30.40 840	30.94 844	29.72 845	32.61 842	30.02 848	33.57 843	30.47 854	31.50 850	29.39 854	30.98 850	29.11 854	29.78 850	30.39 857	29.45 850	30.76 857	30.08 850	29.02 855	29.92 850	30.32 858	29.86 850	30.17 847

PM Cens cmp D40	30.50 841	37.00 850	24.00 840	37.00 848	24.00 844	37.00 851	24.00 849	37.00 858	24.00 849	37.00 857	24.00 849	37.00 858	24.00 849	37.00 857	24.00 849	37.00 858	24.00 851	37.00 859	24.00 851	37.00 855	24.00 842

PM Graph cmp D40	30.50 841	37.00 850	24.00 840	37.00 848	24.00 844	37.00 851	24.00 849	37.00 858	24.00 849	37.00 857	24.00 849	37.00 858	24.00 849	37.00 857	24.00 849	37.00 858	24.00 851	37.00 859	24.00 851	37.00 855	24.00 842

PatchMatch Cens Cmp	30.50 841	37.00 850	24.00 840	37.00 848	24.00 844	37.00 851	24.00 849	37.00 858	24.00 849	37.00 857	24.00 849	37.00 858	24.00 849	37.00 857	24.00 849	37.00 858	24.00 851	37.00 859	24.00 851	37.00 855	24.00 842

PatchMatch Graph Cmp	30.50 841	37.00 850	24.00 840	37.00 848	24.00 844	37.00 851	24.00 849	37.00 858	24.00 849	37.00 857	24.00 849	37.00 858	24.00 849	37.00 857	24.00 849	37.00 858	24.00 851	37.00 859	24.00 851	37.00 855	24.00 842

WCMA_ROB	31.10 845	35.43 848	27.12 844	39.51 859	23.10 843	38.78 860	25.30 853	37.49 867	25.39 853	37.29 866	27.02 853	38.52 867	26.48 853	37.80 866	26.44 853	36.28 857	22.65 850	33.90 854	22.30 850	37.10 864	24.18 846

DCANet-4	35.22 846	34.54 845	35.08 851	33.58 846	35.47 855	34.55 844	35.53 861	36.08 856	35.85 858	35.92 856	35.77 860	35.18 856	35.48 859	35.39 856	37.15 864	34.55 856	33.92 859	35.02 857	34.90 860	35.79 854	34.74 854

ADStereo(finetuned)	36.13 847	36.63 849	38.07 856	36.97 847	33.25 852	35.91 848	34.45 858	36.36 857	32.99 855	38.14 867	36.71 861	36.69 857	34.13 858	38.57 867	40.79 865	37.60 867	36.58 862	35.90 858	33.36 859	35.42 853	34.04 851

fast-reg	37.00 848	37.00 850	37.00 852	37.00 848	37.00 856	37.00 851	37.00 862	37.00 858	37.00 859	37.00 857	37.00 862	37.00 858	37.00 860	37.00 857	37.00 860	37.00 858	37.00 863	37.00 859	37.00 863	37.00 855	37.00 855

Reg-Stereo(zero)	37.00 848	37.00 850	37.00 852	37.00 848	37.00 856	37.00 851	37.00 862	37.00 858	37.00 859	37.00 857	37.00 862	37.00 858	37.00 860	37.00 857	37.00 860	37.00 858	37.00 863	37.00 859	37.00 863	37.00 855	37.00 855

FLISNet	37.00 848	37.00 850	37.00 852	37.00 848	37.00 856	37.00 851	37.00 862	37.00 858	37.00 859	37.00 857	37.00 862	37.00 858	37.00 860	37.00 857	37.00 860	37.00 858	37.00 863	37.00 859	37.00 863	37.00 855	37.00 855

CoSv	37.00 848	37.00 850	37.00 852	37.00 848	37.00 856	37.00 851	37.00 862	37.00 858	37.00 859	37.00 857	37.00 862	37.00 858	37.00 860	37.00 857	37.00 860	37.00 858	37.00 863	37.00 859	37.00 863	37.00 855	37.00 855

MDST_ROB	69.83 852	87.70 860	41.95 857	113.75 862	65.62 862	75.05 861	55.25 867	75.64 869	45.04 863	71.61 868	41.75 866	72.81 868	44.06 864	68.38 868	44.63 866	101.89 870	59.57 869	107.10 870	61.05 869	104.38 867	59.38 861

NOSS_ROB	102.95 853	153.00 864	121.00 860	51.00 860	44.00 860	165.00 864	127.00 868	153.00 870	119.00 865	164.00 871	125.00 868	168.00 871	120.00 866	153.00 870	117.00 868	49.00 868	44.00 867	49.00 868	44.00 867	49.00 865	44.00 859

CBMV	128.50 854	1422.70 872	53.10 858	79.50 861	51.30 861	77.30 862	49.70 866	74.00 868	48.20 864	77.20 869	48.80 867	73.90 869	48.00 865	73.80 869	48.80 867	70.40 869	45.10 868	68.90 869	46.10 868	68.20 866	45.00 860
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	159.24 855	171.00 865	160.68 863	162.58 863	160.59 864	164.01 863	160.35 870	158.51 871	158.56 867	158.34 870	160.12 870	158.56 870	159.92 868	157.26 871	158.94 870	154.38 871	158.36 870	155.75 871	159.13 872	153.67 868	154.07 863
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	189.29 856	560.34 869	182.58 864	229.00 865	135.68 863	197.79 865	135.52 869	197.80 872	135.44 866	197.75 872	135.49 869	197.90 872	135.51 867	197.84 872	135.75 869	217.37 873	171.11 871	183.74 872	127.67 871	183.56 869	127.88 862

AE-Stereo	201.80 857	123.00 861	115.00 859	219.00 864	218.00 866	223.00 866	244.00 872	217.00 873	236.00 869	202.00 873	203.00 871	205.00 873	208.00 869	225.00 873	204.00 871	210.00 872	198.00 872	197.00 873	184.00 873	204.00 870	201.00 864

MGS-Stereo	239.45 858	123.00 861	135.00 861	266.00 866	286.00 867	277.00 867	305.00 873	271.00 874	242.00 870	274.00 874	279.00 873	255.00 874	270.00 871	268.00 874	297.00 873	221.00 874	247.00 874	216.00 874	123.00 870	217.00 871	217.00 866

EGLCR-Stereo	246.90 859	129.00 863	139.00 862	266.00 866	286.00 867	277.00 867	305.00 873	271.00 874	242.00 870	274.00 874	279.00 873	255.00 874	270.00 871	268.00 874	297.00 873	230.00 875	247.00 874	216.00 874	223.00 875	237.00 872	227.00 867

DLCB_ROB	284.23 860	354.61 867	207.27 865	363.24 868	206.46 865	364.72 869	210.41 871	364.72 876	210.41 868	364.81 876	208.64 872	364.81 876	208.64 870	364.72 876	210.41 872	354.70 876	205.53 873	354.70 876	205.53 874	354.70 873	205.53 865

LE_ROB	396.57 861	471.28 868	329.84 866	471.48 869	308.15 869	526.83 870	322.10 875	488.15 877	323.76 872	495.46 877	317.97 875	497.17 877	320.10 873	481.62 877	326.76 875	462.71 877	298.97 876	466.16 877	285.98 876	447.62 874	289.21 868

SGM-ForestM	596.69 862	677.77 870	444.52 867	699.85 870	517.25 870	732.94 871	488.29 876	770.79 878	460.11 873	750.81 878	487.98 876	792.79 878	499.41 874	730.90 878	475.81 876	720.03 878	491.16 877	663.96 878	418.60 877	674.76 875	436.05 869

CBMV_ROB	818.48 863	913.88 871	709.52 868	862.84 871	597.78 871	1073.99 872	700.52 877	1015.66 879	702.59 874	1115.65 879	760.02 877	1130.24 879	721.57 875	1037.41 879	692.65 877	814.05 879	564.29 878	843.28 879	595.31 878	915.51 876	602.92 870

tt	500032.53 864	34.60 846	29.72 845	37.47 857	34.41 853	36.85 849	35.22 859	34.71 854	33.55 856	34.50 851	35.43 858	33.81 854	10000000.00 876	33.57 854	33.13 858	33.68 854	35.00 860	34.03 855	35.26 861	30.96 851	34.63 852

DCANet	500032.53 864	34.60 846	29.72 845	37.47 857	34.41 853	36.85 849	35.22 859	34.71 854	33.55 856	34.50 851	35.43 858	33.81 854	10000000.00 876	33.57 854	33.13 858	33.68 854	35.00 860	34.03 855	35.26 861	30.96 851	34.63 852

fff	1000028.16 866	29.62 840	29.72 845	32.61 842	30.02 848	35.13 845	31.83 855	32.07 851	10000000.00 875	35.27 853	29.82 855	32.45 851	30.15 854	32.35 851	30.09 854	31.04 851	29.55 856	30.64 851	30.14 855	10000000.00 877	30.77 848

csc	1000028.16 866	29.62 840	29.72 845	32.61 842	30.02 848	35.13 845	31.83 855	32.07 851	10000000.00 875	35.27 853	29.82 855	32.45 851	30.15 854	32.35 851	30.09 854	31.04 851	29.55 856	30.64 851	30.14 855	10000000.00 877	30.77 848

cscssc	1000028.16 866	29.62 840	29.72 845	32.61 842	30.02 848	35.13 845	31.83 855	32.07 851	10000000.00 875	35.27 853	29.82 855	32.45 851	30.15 854	32.35 851	30.09 854	31.04 851	29.55 856	30.64 851	30.14 855	10000000.00 877	30.77 848

111111	10000000.00 869	10000000.00 873	10000000.00 869	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 875	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 871

SGD-Stereo	10000000.00 869	10000000.00 873	10000000.00 869	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 875	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 871

IGEV-Stereo++	10000000.00 869	10000000.00 873	10000000.00 869	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 875	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 871

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 869	10000000.00 873	10000000.00 869	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 875	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 871

IGEV-Stereo+	10000000.00 869	10000000.00 873	10000000.00 869	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 875	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 871

SDNR	10000000.00 869	10000000.00 873	10000000.00 869	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 875	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 871

anonymousdsp2	10000000.00 869	10000000.00 873	10000000.00 869	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 875	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 871

anonymousdsp	10000000.00 869	10000000.00 873	10000000.00 869	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 875	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 871

test_example2	10000000.00 869	10000000.00 873	10000000.00 869	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 875	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 871

DIP-Stereo	10000000.00 869	10000000.00 873	10000000.00 869	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 875	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 871
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
relurobot		0.10 101		0.10 92	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

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

PatchMatch		37.00 850		37.00 848		37.00 851		37.00 858		37.00 857		37.00 858		37.00 857		37.00 858		37.00 859		37.00 855

GS-Stereo							0.38 486	0.50 504	0.38 489	0.50 510	0.38 489	0.50 518	3.79 816	0.50 510	0.38 480	0.54 483	0.43 466	0.46 504	0.34 477	0.46 479	0.35 461

FSD					0.44 528	0.56 535	0.44 523	0.55 531	0.44 528	0.56 539	0.44 526	0.56 544	0.44 524	0.56 537	0.46 526	0.61 505	0.42 461	0.52 543	0.42 537	0.52 517

ccccc		0.44 294		0.48 383	0.35 472	0.48 491		0.51 518		0.47 480		0.47 490		0.47 485		0.41 387	0.40 441	0.40 457	0.40 519	0.41 459

ASD4		0.20 188

Low-res two-view benchmark