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.

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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

S2M2_XL	0.49 1	0.51 36	1.16 10	0.70 38	0.34 7	0.29 1	0.23 3	0.68 1	0.53 1	0.55 4	0.92 60	0.65 69	0.53 30	0.65 1	0.59 20	0.28 105	0.24 136	0.25 86	0.21 104	0.23 47	0.23 6
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
OmniDepth	0.58 2	0.53 47	1.13 6	0.61 2	0.27 1	1.28 36	0.36 29	1.56 22	1.05 23	0.59 7	0.37 4	0.58 55	0.65 66	0.93 11	0.45 1	0.25 54	0.15 3	0.19 5	0.17 22	0.23 47	0.23 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LGtest1	0.61 3	0.45 15	1.19 12	0.71 43	0.45 48	1.00 10	0.26 6	1.33 11	1.55 87	0.62 17	0.64 23	0.44 30	0.49 23	1.06 27	0.51 12	0.28 105	0.23 107	0.24 60	0.17 22	0.21 25	0.36 88

MLG-Stereo_test3	0.66 4	0.40 2	1.55 40	0.64 9	0.65 154	2.21 96	0.31 14	1.69 42	0.81 4	0.59 7	0.54 14	0.56 51	0.33 1	0.98 16	0.60 26	0.21 22	0.23 107	0.24 60	0.17 22	0.20 12	0.34 56

LG-Stereo_L1	0.67 5	0.55 53	1.50 34	0.78 71	0.54 94	1.71 68	0.33 20	1.96 67	0.83 6	0.62 17	0.41 7	0.40 16	0.43 12	1.42 114	0.55 17	0.24 40	0.28 204	0.23 35	0.18 33	0.22 39	0.30 24

MS-F	0.68 6	0.44 14	0.97 1	0.65 11	0.36 9	1.63 65	0.25 5	1.13 4	0.93 12	0.67 31	0.44 9	0.57 54	0.53 30	0.83 3	0.68 43	0.19 8	0.19 22	0.18 2	0.15 3	0.19 3	2.59 461

SGD-Stereo	0.68 6	0.46 17	1.13 6	0.90 129	0.33 5	2.42 118	0.44 60	1.17 6	0.75 2	0.87 92	0.53 13	0.55 49	0.53 30	1.50 135	0.50 7	0.34 242	0.14 1	0.25 86	0.19 52	0.23 47	0.27 13

LG-Stereo_L2	0.69 8	0.54 51	1.56 42	0.74 50	0.48 62	2.32 110	0.28 7	1.87 56	0.80 3	0.60 11	0.43 8	0.38 10	0.45 16	1.38 107	0.54 16	0.24 40	0.28 204	0.23 35	0.18 33	0.22 39	0.32 33

S2M2_L	0.69 8	0.59 78	1.35 26	0.92 145	0.55 101	1.07 12	0.20 1	1.17 6	1.61 113	0.61 15	0.82 46	0.86 123	0.47 18	0.92 10	0.71 53	0.36 285	0.33 248	0.27 146	0.27 225	0.37 262	0.33 45
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MonStereo	0.70 10	0.47 19	1.57 44	0.69 32	0.88 260	1.19 19	0.39 34	2.57 141	0.93 12	0.62 17	0.66 26	0.37 5	0.36 4	1.01 18	0.59 20	0.16 1	0.38 302	0.20 8	0.19 52	0.21 25	0.52 219

Monster-pub-eth3d	0.70 10	0.47 19	1.58 45	0.69 32	0.89 262	1.18 16	0.39 34	2.57 141	0.93 12	0.62 17	0.66 26	0.37 5	0.36 4	1.03 19	0.59 20	0.16 1	0.35 271	0.20 8	0.19 52	0.21 25	0.53 227

MonSter	0.70 10	0.47 19	1.58 45	0.69 32	0.89 262	1.19 19	0.39 34	2.57 141	0.93 12	0.62 17	0.66 26	0.37 5	0.35 3	1.08 33	0.59 20	0.16 1	0.36 281	0.20 8	0.19 52	0.21 25	0.52 219

IGEV	0.74 13	0.39 1	1.16 10	0.73 47	1.31 402	2.78 148	0.38 30	1.81 50	1.03 20	0.80 68	0.72 31	0.35 3	0.42 11	1.11 41	0.52 14	0.19 8	0.23 107	0.22 24	0.19 52	0.18 1	0.33 45

DEFOM-Stereo	0.75 14	0.62 99	1.22 14	0.74 50	0.51 82	3.39 226	0.43 54	1.00 3	0.91 9	0.91 108	0.61 18	0.45 33	0.43 12	1.78 186	0.50 7	0.27 85	0.18 11	0.22 24	0.16 10	0.21 25	0.43 147

HiDET	0.76 15	0.42 4	1.03 3	0.67 21	0.40 34	2.63 140	0.28 7	1.62 30	0.94 16	0.64 24	0.46 11	0.52 42	0.49 23	1.19 52	1.24 210	0.19 8	0.19 22	0.18 2	0.16 10	0.19 3	1.77 432

Wavelet-MonSter	0.77 16	0.52 44	2.45 73	0.70 38	0.80 223	1.61 63	0.30 13	1.19 9	1.61 113	0.59 7	0.71 29	0.39 13	0.53 30	1.20 58	1.12 177	0.16 1	0.46 361	0.20 8	0.18 33	0.20 12	0.40 123

FoundationStereo	0.77 16	0.42 4	1.20 13	0.95 174	1.01 306	0.70 4	0.35 28	0.78 2	4.64 537	0.64 24	0.38 6	0.73 92	0.77 108	0.96 13	0.50 7	0.29 122	0.24 136	0.23 35	0.16 10	0.18 1	0.32 33

CSFM-Stereo	0.78 18	0.41 3	1.03 3	0.64 9	0.32 3	2.64 141	0.31 14	1.45 14	0.82 5	0.76 54	0.54 14	0.56 51	0.51 28	0.94 12	1.08 171	0.19 8	0.18 11	0.18 2	0.16 10	0.20 12	2.63 463

FlowAnything_test	0.79 19	0.65 115	1.32 23	0.83 87	0.59 122	2.29 107	0.65 148	1.45 14	1.03 20	1.06 138	0.76 37	0.63 65	0.49 23	0.91 8	0.97 142	0.32 193	0.27 193	0.40 398	0.47 460	0.31 153	0.48 192

3.25w_new	0.79 19	0.51 36	1.52 36	0.63 6	0.65 154	2.21 96	0.51 80	2.45 119	1.45 61	0.66 28	0.80 43	0.47 35	0.71 83	0.90 6	0.66 35	0.19 8	0.32 238	0.20 8	0.19 52	0.21 25	0.47 181

3.25w	0.79 19	0.51 36	1.52 36	0.63 6	0.65 154	2.21 96	0.51 80	2.45 119	1.45 61	0.66 28	0.80 43	0.47 35	0.71 83	0.90 6	0.66 35	0.19 8	0.32 238	0.20 8	0.19 52	0.21 25	0.47 181

Monster-pub-mixall	0.80 22	0.49 25	1.14 8	0.85 95	0.50 80	1.40 46	0.31 14	1.48 17	1.17 35	0.99 124	0.87 52	0.39 13	0.36 4	2.02 224	0.53 15	0.20 16	2.40 519	0.17 1	0.16 10	0.19 3	0.38 102

4.5_new	0.80 22	0.49 25	1.36 28	0.67 21	0.79 219	1.96 81	0.51 80	2.18 89	1.46 64	0.77 60	0.93 62	0.43 24	0.49 23	1.08 33	0.65 33	0.30 150	0.68 437	0.26 120	0.20 87	0.23 47	0.57 247

4.5w-stereo	0.80 22	0.49 25	1.36 28	0.66 15	0.79 219	1.96 81	0.51 80	2.18 89	1.45 61	0.77 60	0.93 62	0.43 24	0.49 23	1.08 33	0.66 35	0.30 150	0.68 437	0.26 120	0.20 87	0.23 47	0.57 247

4.25w-stereo	0.80 22	0.50 31	1.30 17	0.74 50	0.98 293	2.51 129	0.57 101	2.28 97	1.13 28	0.60 11	0.97 72	0.40 16	0.65 66	1.19 52	0.60 26	0.24 40	0.43 338	0.25 86	0.18 33	0.20 12	0.38 102

LG-G_1	0.80 22	0.43 10	1.77 54	0.78 71	0.36 9	2.81 150	0.40 42	2.23 92	1.29 45	0.76 54	0.60 16	0.51 39	0.58 43	1.27 69	0.69 49	0.25 54	0.23 107	0.23 35	0.15 3	0.21 25	0.46 169

LG-G	0.80 22	0.43 10	1.77 54	0.78 71	0.36 9	2.81 150	0.40 42	2.23 92	1.29 45	0.76 54	0.60 16	0.51 39	0.58 43	1.27 69	0.69 49	0.25 54	0.23 107	0.23 35	0.15 3	0.21 25	0.46 169

asd	0.81 28	0.48 22	1.97 63	0.70 38	0.93 281	2.86 155	0.43 54	1.64 34	1.12 27	0.73 45	0.91 59	0.43 24	0.73 89	1.00 17	0.59 20	0.28 105	0.20 38	0.24 60	0.18 33	0.23 47	0.45 159

4.25_new	0.81 28	0.50 31	1.30 17	0.74 50	0.98 293	2.51 129	0.57 101	2.28 97	1.13 28	0.60 11	0.97 72	0.40 16	0.65 66	1.19 52	0.60 26	0.24 40	0.44 348	0.25 86	0.18 33	0.20 12	0.38 102

4.5w_new	0.81 28	0.50 31	1.30 17	0.74 50	0.98 293	2.51 129	0.57 101	2.28 97	1.13 28	0.60 11	0.97 72	0.40 16	0.65 66	1.19 52	0.60 26	0.24 40	0.44 348	0.25 86	0.18 33	0.20 12	0.38 102

3.75w	0.82 31	0.53 47	1.49 33	0.65 11	1.10 339	2.60 139	0.52 87	2.46 121	1.19 37	0.70 40	0.82 46	0.40 16	0.66 73	1.16 47	0.59 20	0.26 73	0.27 193	0.23 35	0.19 52	0.22 39	0.47 181

GLC_STEREO	0.83 32	0.59 78	1.71 52	0.89 117	0.34 7	1.88 74	0.80 253	1.48 17	1.60 107	0.98 122	1.06 86	0.68 78	0.71 83	1.19 52	0.89 114	0.25 54	0.25 155	0.32 269	0.25 189	0.32 175	0.34 56

2w_stereo	0.84 33	0.52 44	1.87 58	0.71 43	0.56 107	1.98 84	0.61 122	2.88 184	1.00 19	0.99 124	0.97 72	0.36 4	1.11 219	1.03 19	0.77 68	0.19 8	0.19 22	0.23 35	0.18 33	0.21 25	0.37 92

MLG-Stereo_test2	0.84 33	0.43 10	1.95 61	0.66 15	1.04 320	3.61 282	0.23 3	1.70 44	2.18 206	0.69 35	0.33 3	0.67 76	0.33 1	1.16 47	0.46 3	0.25 54	0.26 180	0.23 35	0.16 10	0.19 3	0.35 66

fffft	0.84 33	0.67 127	1.73 53	0.85 95	0.55 101	1.51 55	0.78 233	2.13 85	1.24 41	0.65 26	0.90 58	0.59 57	0.55 37	1.85 206	1.19 195	0.20 16	0.20 38	0.27 146	0.20 87	0.28 100	0.44 153
1: 1. 1
LCMNet	0.85 36	0.42 4	1.02 2	0.62 3	0.39 32	3.11 182	0.29 11	1.60 25	0.87 8	0.62 17	0.61 18	0.52 42	0.53 30	1.03 19	1.29 227	0.18 6	0.19 22	0.19 5	0.16 10	0.20 12	3.14 478

qwe	0.85 36	0.49 25	2.01 64	0.69 32	1.09 335	2.48 122	0.45 62	2.57 141	1.18 36	0.80 68	0.85 51	0.43 24	0.48 21	1.15 44	0.72 56	0.21 22	0.32 238	0.24 60	0.18 33	0.23 47	0.45 159

4w-stereo	0.85 36	0.55 53	2.85 86	0.69 32	0.80 223	1.62 64	0.43 54	2.23 92	1.36 51	0.65 26	0.99 79	0.40 16	0.81 131	1.19 52	0.68 43	0.23 33	0.32 238	0.25 86	0.19 52	0.21 25	0.48 192

CASnet	0.85 36	0.59 78	1.66 51	0.91 135	0.30 2	1.37 44	0.73 192	1.63 31	1.94 172	1.66 203	1.14 104	0.66 73	0.63 60	1.07 29	0.90 119	0.37 301	0.17 5	0.41 407	0.31 325	0.33 199	0.23 6
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
asda	0.86 40	0.51 36	1.32 23	0.66 15	0.82 233	3.30 218	0.49 70	2.41 110	1.13 28	0.66 28	0.84 50	0.44 30	0.84 137	1.14 42	0.67 42	0.23 33	0.70 445	0.25 86	0.18 33	0.22 39	0.41 131

MLG-Stereo	0.86 40	0.42 4	1.96 62	0.66 15	0.54 94	3.01 175	0.31 14	1.90 57	3.21 388	0.57 6	0.30 2	0.66 73	0.47 18	1.35 97	0.46 3	0.21 22	0.25 155	0.24 60	0.16 10	0.19 3	0.29 20

3.5w_stereo	0.87 42	0.60 86	1.48 32	0.67 21	0.73 190	2.50 128	0.50 76	2.43 115	1.79 148	0.85 85	1.25 125	0.43 24	0.66 73	1.25 66	0.78 72	0.21 22	0.18 11	0.23 35	0.18 33	0.20 12	0.47 181

rvit_stereo_0081	0.87 42	0.73 171	1.54 38	0.92 145	0.65 154	1.27 30	0.61 122	2.11 83	2.35 243	0.86 86	0.75 34	0.86 123	0.74 97	1.36 100	0.83 95	0.33 220	0.26 180	0.27 146	0.25 189	0.38 275	0.35 66

rvit_stereo_0082	0.87 42	0.73 171	1.54 38	0.92 145	0.65 154	1.27 30	0.61 122	2.11 83	2.35 243	0.86 86	0.75 34	0.86 123	0.74 97	1.36 100	0.83 95	0.33 220	0.26 180	0.27 146	0.25 189	0.38 275	0.35 66

2.75w_new	0.88 45	0.51 36	2.22 70	0.67 21	0.66 162	2.44 120	0.55 94	2.75 165	1.08 25	0.87 92	0.75 34	0.39 13	0.91 159	1.41 113	0.74 60	0.21 22	0.43 338	0.22 24	0.18 33	0.19 3	0.41 131

castereo	0.88 45	0.78 215	1.15 9	0.89 117	0.51 82	1.31 38	0.90 322	3.42 245	1.28 44	0.88 97	1.28 137	0.72 91	0.91 159	1.05 25	1.01 157	0.28 105	0.17 5	0.26 120	0.20 87	0.24 57	0.34 56

SMoEStereo_RVC	0.88 45	0.92 269	1.55 40	0.96 183	0.46 52	2.56 134	0.78 233	1.60 25	1.20 38	0.71 42	1.20 111	0.64 66	0.63 60	1.71 168	1.01 157	0.22 28	0.18 11	0.31 248	0.22 137	0.28 100	0.42 140

2.25w	0.89 48	0.51 36	2.54 77	0.72 46	0.66 162	2.27 105	0.40 42	2.43 115	1.22 40	0.83 79	1.05 84	0.40 16	0.80 125	1.28 73	0.89 114	0.18 6	0.56 408	0.21 19	0.18 33	0.19 3	0.38 102

MLG-Stereo_test1	0.89 48	0.42 4	2.06 65	0.67 21	1.33 408	3.13 185	0.29 11	1.60 25	3.31 418	0.53 1	0.25 1	0.67 76	0.43 12	1.34 95	0.47 5	0.22 28	0.25 155	0.24 60	0.16 10	0.19 3	0.30 24

1w_stereo	0.91 50	0.46 17	1.12 5	0.74 50	0.80 223	2.98 172	0.67 153	3.29 230	1.04 22	0.83 79	1.36 157	0.38 10	1.36 270	1.03 19	0.75 62	0.17 5	0.18 11	0.20 8	0.17 22	0.20 12	0.57 247

monsters	0.91 50	0.67 127	1.83 57	0.79 74	1.55 457	2.91 162	0.40 42	2.66 156	0.99 18	0.70 40	0.87 52	0.38 10	0.44 15	1.90 210	0.79 81	0.22 28	0.35 271	0.20 8	0.18 33	0.20 12	0.28 16

rvit_stereo_0083	0.91 50	0.73 171	1.60 48	0.90 129	0.66 162	1.21 21	0.64 144	1.75 46	2.71 293	0.83 79	0.93 62	0.94 151	1.06 203	1.50 135	0.79 81	0.34 242	0.36 281	0.30 228	0.27 225	0.34 222	0.34 56

IGEV-RUCA	0.93 53	0.56 58	1.31 21	0.85 95	0.74 195	3.89 350	0.78 233	1.93 60	1.42 58	1.02 130	0.72 31	0.70 82	0.73 89	1.37 105	0.77 68	0.30 150	0.20 38	0.25 86	0.19 52	0.43 336	0.40 123

DilatedVolume-Stereo	0.94 54	0.70 150	3.01 89	1.06 238	0.63 145	1.34 41	0.49 70	1.58 24	1.16 34	1.41 170	1.26 129	0.88 130	0.88 148	1.81 198	0.93 123	0.25 54	0.28 204	0.22 24	0.23 152	0.25 62	0.39 116

LG-Stereo	0.94 54	0.71 157	3.31 93	0.62 3	0.51 82	2.85 153	0.54 92	2.59 149	1.40 56	0.88 97	1.23 119	0.53 45	0.40 7	0.81 2	0.86 106	0.23 33	0.18 11	0.31 248	0.24 173	0.29 118	0.22 1

252Zero-FE	0.95 56	0.49 25	1.65 49	1.03 221	0.45 48	1.25 27	0.22 2	1.85 55	2.13 201	3.05 505	1.31 144	0.33 1	0.41 10	1.14 42	0.56 19	0.22 28	1.93 502	0.20 8	0.20 87	0.20 12	0.39 116

Replicate-Monster	0.97 57	1.43 388	2.10 66	0.73 47	0.60 128	2.04 85	0.34 25	1.94 62	1.14 32	1.08 139	0.64 23	0.49 38	0.52 29	1.33 88	0.45 1	0.20 16	2.78 529	0.19 5	0.17 22	0.23 47	0.99 367

water-stereo	0.98 58	0.63 102	5.05 116	0.82 85	0.48 62	2.36 113	0.52 87	1.56 22	1.32 49	0.95 116	1.05 84	0.86 123	0.75 103	0.84 4	0.82 92	0.25 54	0.25 155	0.25 86	0.24 173	0.24 57	0.46 169

3w_stereo	0.99 59	0.52 44	4.37 112	0.70 38	0.42 37	1.73 69	0.68 164	2.80 170	1.26 43	0.78 62	0.87 52	0.37 5	1.01 182	1.34 95	0.66 35	0.19 8	0.95 465	0.23 35	0.20 87	0.21 25	0.43 147

Pointernet	0.99 59	0.50 31	3.54 98	0.89 117	0.44 46	2.30 109	0.38 30	3.12 210	1.48 68	0.69 35	1.44 176	0.92 143	0.73 89	1.28 73	0.82 92	0.24 40	0.23 107	0.21 19	0.19 52	0.19 3	0.25 9

RSM++	0.99 59	0.56 58	1.35 26	1.54 453	0.50 80	1.53 57	0.68 164	2.31 105	4.13 500	0.86 86	1.27 135	0.90 136	0.60 52	1.21 61	0.78 72	0.27 85	0.20 38	0.25 86	0.21 104	0.29 118	0.42 140

RSM	0.99 59	0.54 51	1.25 15	0.94 162	0.61 132	1.32 39	0.74 202	2.54 131	4.08 497	0.89 105	1.49 186	1.22 191	0.62 57	1.24 64	0.80 85	0.25 54	0.20 38	0.25 86	0.21 104	0.29 118	0.42 140

Former-RAFT_DAM_RVC	0.99 59	0.85 238	1.58 45	0.95 174	1.08 332	2.95 166	0.53 90	1.93 60	2.00 183	1.19 148	1.63 237	0.59 57	0.65 66	1.10 37	0.90 119	0.28 105	0.23 107	0.31 248	0.25 189	0.45 359	0.32 33

ours_stereo	1.00 64	0.88 248	2.52 75	0.91 135	0.74 195	1.10 14	0.57 101	1.68 35	1.24 41	0.76 54	1.49 186	0.70 82	0.62 57	1.61 149	0.62 30	0.26 73	0.20 38	0.26 120	0.21 104	0.30 141	3.24 480

WCG-NET	1.00 64	0.81 225	1.65 49	0.93 153	0.38 17	1.48 54	1.04 385	1.81 50	2.80 308	1.67 205	1.52 192	0.93 147	0.97 172	1.18 50	0.84 98	0.25 54	0.81 455	0.23 35	0.21 104	0.27 87	0.26 10

trnet	1.00 64	0.55 53	1.89 59	0.66 15	0.33 5	4.41 478	0.40 42	2.42 114	1.95 173	0.96 117	1.24 121	0.88 130	0.89 154	1.27 69	0.78 72	0.30 150	0.19 22	0.23 35	0.15 3	0.22 39	0.22 1

CREStereo	1.00 64	0.59 78	1.82 56	0.66 15	0.36 9	4.43 481	0.40 42	2.43 115	1.98 178	0.96 117	1.22 117	0.88 130	0.87 147	1.30 78	0.79 81	0.30 150	0.20 38	0.23 35	0.16 10	0.23 47	0.22 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
CAS++	1.01 68	0.77 213	3.30 92	0.86 102	0.53 91	1.23 26	0.85 287	3.43 246	1.57 95	1.16 146	1.33 149	0.62 63	0.58 43	1.18 50	0.63 32	0.37 301	0.30 224	0.35 343	0.27 225	0.41 314	0.38 102
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DEFOM-Stereo_RVC	1.03 69	1.15 342	1.34 25	1.03 221	0.59 122	0.81 7	0.43 54	3.53 258	4.67 539	0.78 62	0.98 77	0.44 30	1.16 237	1.46 123	0.71 53	0.27 85	0.19 22	0.24 60	0.18 33	0.30 141	0.34 56

LG-Stereo_Zeroshot	1.04 70	0.53 47	2.93 88	0.80 78	0.77 212	3.99 378	0.39 34	2.10 81	1.96 177	0.90 107	0.93 62	0.75 103	0.85 140	1.31 82	0.87 108	0.28 105	0.21 62	0.26 120	0.21 104	0.32 175	0.38 102

LoS	1.05 71	0.58 69	3.31 93	0.91 135	0.38 17	4.14 417	0.50 76	2.22 91	1.49 73	1.02 130	0.88 55	0.62 63	0.84 137	1.69 164	0.94 131	0.27 85	0.20 38	0.24 60	0.17 22	0.22 39	0.32 33
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DDF-Stereo	1.06 72	0.57 66	3.31 93	0.92 145	1.46 440	1.58 59	0.83 268	2.28 97	0.97 17	0.54 3	0.63 21	0.55 49	0.73 89	3.12 316	1.15 183	0.43 367	0.30 224	0.25 86	0.19 52	1.05 518	0.39 116

rvit_stereo_0081_aga	1.06 72	1.02 312	5.34 119	0.75 57	0.74 195	1.21 21	0.63 139	2.00 70	2.30 236	0.88 97	0.82 46	0.79 109	0.69 80	1.42 114	0.78 72	0.36 285	0.29 214	0.26 120	0.26 206	0.41 314	0.32 33

2.5w	1.07 74	0.49 25	2.54 77	0.68 30	0.71 187	2.37 115	0.56 97	2.77 167	1.39 55	0.67 31	0.92 60	0.37 5	0.74 97	1.40 110	0.62 30	0.25 54	3.40 541	0.22 24	0.19 52	0.20 12	0.90 354

CroCo-Stereo	1.07 74	1.18 347	3.66 101	0.91 135	0.60 128	0.49 2	0.49 70	4.07 375	1.91 166	0.84 83	1.29 142	1.00 157	0.75 103	1.32 87	1.38 246	0.26 73	0.21 62	0.24 60	0.20 87	0.37 262	0.30 24
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
tt45	1.08 76	0.92 269	2.50 74	0.92 145	0.67 168	3.90 351	0.75 213	2.00 70	1.29 45	0.74 46	1.35 152	0.71 89	0.63 60	2.59 286	0.97 142	0.23 33	0.19 22	0.28 181	0.23 152	0.29 118	0.37 92

999	1.08 76	0.86 240	2.44 72	1.06 238	0.65 154	3.27 206	0.91 334	1.47 16	1.43 60	0.74 46	1.73 270	0.70 82	0.66 73	3.03 313	1.18 190	0.24 40	0.22 79	0.25 86	0.21 104	0.27 87	0.37 92

mms	1.08 76	0.87 244	1.41 30	0.89 117	0.87 256	1.40 46	0.67 153	1.63 31	1.70 134	0.82 74	1.41 171	0.64 66	0.54 36	1.81 198	0.66 35	0.25 54	0.23 107	0.26 120	0.21 104	0.32 175	5.10 511

IGEV-Stereo+	1.08 76	0.55 53	2.59 81	0.89 117	2.06 522	1.40 46	0.38 30	1.18 8	1.29 45	0.76 54	0.45 10	0.47 35	0.79 120	2.16 243	0.65 33	0.29 122	0.25 155	0.22 24	0.19 52	2.27 556	2.70 466

CES	1.08 76	0.63 102	2.53 76	0.95 174	2.18 528	2.13 93	0.50 76	2.07 78	1.46 64	0.79 66	1.06 86	0.61 61	0.48 21	1.45 120	0.87 108	0.24 40	0.18 11	0.24 60	0.15 3	0.64 449	2.36 455

rvit_0105_6	1.10 81	1.17 344	3.33 96	0.93 153	0.55 101	1.45 51	0.79 243	2.51 126	3.30 415	0.78 62	0.74 33	1.03 160	0.75 103	1.45 120	0.97 142	0.42 350	0.43 338	0.34 324	0.31 325	0.44 350	0.38 102

rvit_stereo_0080	1.10 81	1.09 326	3.78 102	0.65 11	0.60 128	1.91 76	0.74 202	2.74 163	2.65 286	0.94 114	1.09 92	0.85 120	0.81 131	1.20 58	0.89 114	0.39 325	0.29 214	0.25 86	0.28 252	0.46 369	0.35 66

whm_eth	1.10 81	1.09 326	3.78 102	0.65 11	0.60 128	1.91 76	0.74 202	2.74 163	2.65 286	0.94 114	1.09 92	0.85 120	0.81 131	1.20 58	0.89 114	0.39 325	0.29 214	0.25 86	0.28 252	0.46 369	0.35 66

IGEV-BASED-STEREO-	1.13 84	3.31 484	2.61 82	0.87 109	0.40 34	1.26 28	0.61 122	1.55 21	1.61 113	0.93 112	0.94 70	0.65 69	0.57 40	1.10 37	0.68 43	1.55 552	0.19 22	0.32 269	0.28 252	1.11 529	2.04 444

PMTNet	1.13 84	0.55 53	3.88 107	0.71 43	0.59 122	4.21 443	0.43 54	2.00 70	1.58 98	1.02 130	1.06 86	0.78 106	0.98 175	1.58 147	0.93 123	1.21 539	0.20 38	0.23 35	0.15 3	0.23 47	0.27 13

xyz-stereo-finetune	1.14 86	0.88 248	1.93 60	0.63 6	0.37 15	3.48 251	0.79 243	2.86 183	1.95 173	1.02 130	1.26 129	0.91 139	0.78 112	2.53 282	1.84 354	0.30 150	0.24 136	0.26 120	0.24 173	0.31 153	0.30 24

111111	1.15 87	0.56 58	1.31 21	0.69 32	1.19 371	3.37 223	0.33 20	2.41 110	1.68 128	0.82 74	1.54 204	0.61 61	0.59 49	1.44 117	0.66 35	0.26 73	0.23 107	0.23 35	0.17 22	0.25 62	4.66 507

AdaDepth	1.16 88	0.53 47	7.56 135	0.73 47	1.29 395	3.13 185	0.43 54	1.13 4	1.92 168	0.69 35	0.93 62	0.43 24	0.58 43	1.67 156	0.66 35	0.20 16	0.33 248	0.24 60	0.19 52	0.25 62	0.36 88

fffy	1.18 89	0.92 269	3.05 90	1.09 252	0.68 176	1.27 30	0.74 202	1.98 69	1.06 24	0.78 62	1.39 164	0.83 116	0.72 87	1.71 168	0.80 85	0.24 40	0.53 398	0.27 146	0.21 104	0.29 118	5.07 510

depthmonostereo	1.22 90	0.96 290	6.67 130	0.89 117	0.56 107	2.21 96	0.57 101	1.84 54	1.21 39	1.01 129	1.09 92	1.38 209	0.99 176	2.41 269	0.93 123	0.24 40	0.28 204	0.22 24	0.21 104	0.25 62	0.53 227

LoS_RVC	1.23 91	1.51 398	6.09 126	0.88 115	1.71 496	1.96 81	0.59 114	1.61 28	1.37 53	0.84 83	1.35 152	0.84 117	1.15 235	1.49 130	0.83 95	0.21 22	0.17 5	0.20 8	0.14 1	0.20 12	1.49 412

MGS-Stereo	1.24 92	0.66 123	9.68 150	0.97 191	0.40 34	1.26 28	0.72 185	1.50 19	1.35 50	1.03 134	2.26 423	0.80 111	0.56 38	1.28 73	0.78 72	0.31 174	0.23 107	0.26 120	0.22 137	0.28 100	0.34 56

castereo++	1.26 93	0.99 307	3.48 97	0.95 174	0.74 195	2.48 122	0.98 369	3.14 211	4.28 514	0.75 50	1.46 180	1.92 295	0.58 43	1.29 77	0.51 12	0.27 85	0.24 136	0.28 181	0.19 52	0.24 57	0.35 66

rvit_stereo_ft	1.28 94	1.39 383	6.72 131	0.99 204	0.66 162	1.06 11	0.79 243	2.81 173	3.14 379	0.83 79	1.02 81	0.95 153	1.13 223	1.27 69	1.00 153	0.34 242	0.24 136	0.27 146	0.29 287	0.40 294	0.35 66

VIP-Stereo	1.29 95	1.10 329	6.84 132	0.79 74	0.91 275	3.20 193	0.79 243	1.95 65	3.31 418	0.88 97	1.07 89	0.65 69	0.59 49	1.31 82	0.76 67	0.32 193	0.44 348	0.24 60	0.17 22	0.22 39	0.32 33

FE-Mocha	1.31 96	0.79 219	5.00 115	1.08 248	0.77 212	1.59 60	0.39 34	2.94 189	1.56 91	1.83 238	1.81 299	2.44 363	0.88 148	1.68 158	1.18 190	0.32 193	0.49 383	0.35 343	0.32 341	0.27 87	0.48 192

monsterstereo	1.31 96	0.58 69	2.10 66	0.79 74	1.41 430	2.51 129	0.40 42	3.15 214	0.84 7	0.74 46	1.18 108	0.41 23	0.40 7	1.55 143	0.97 142	0.20 16	8.12 567	0.22 24	0.18 33	0.22 39	0.33 45

xyz-stereo-finetune2	1.31 96	0.95 286	3.28 91	0.60 1	0.36 9	3.48 251	0.65 148	2.82 175	1.47 66	0.99 124	1.86 327	0.91 139	1.75 382	3.54 325	1.86 358	0.27 85	0.22 79	0.30 228	0.28 252	0.33 199	0.34 56

CAS	1.34 99	0.48 22	2.20 68	3.01 562	1.66 489	4.08 401	0.73 192	1.96 67	1.51 79	0.86 86	1.10 95	0.59 57	0.53 30	1.36 100	0.94 131	3.07 567	0.14 1	0.21 19	0.14 1	0.38 275	1.78 434

Selective-RAFT	1.34 99	0.58 69	2.21 69	1.01 213	0.49 71	4.19 439	0.51 80	3.39 241	3.62 470	1.15 145	1.40 167	1.45 220	1.40 281	2.09 231	1.31 230	0.43 367	0.40 318	0.25 86	0.26 206	0.29 118	0.38 102

FACV-RUCA	1.35 101	0.70 150	2.58 80	1.07 245	1.49 445	2.70 143	1.13 406	3.21 218	2.64 284	1.42 173	1.99 365	1.06 165	1.15 235	1.44 117	1.16 188	0.41 339	0.42 336	0.73 532	0.41 434	0.63 444	0.67 297

RAFT-Stereo-weight	1.38 102	0.57 66	5.44 120	1.05 232	0.63 145	4.19 439	0.77 226	3.95 342	1.53 82	2.01 284	1.53 193	1.30 199	0.65 66	1.30 78	1.05 165	0.27 85	0.26 180	0.26 120	0.22 137	0.28 100	0.38 102

RCA-Stereo	1.38 102	0.61 92	3.95 109	0.94 162	0.48 62	4.68 536	0.78 233	4.17 419	1.95 173	1.93 250	1.84 317	0.94 151	1.48 307	1.23 62	0.75 62	0.30 150	0.43 338	0.25 86	0.20 87	0.26 78	0.37 92

AnonymousM	1.38 102	1.33 377	2.35 71	0.95 174	0.56 107	4.03 387	0.67 153	2.63 153	2.49 266	1.51 184	1.36 157	1.15 175	1.00 179	1.26 67	1.04 162	0.41 339	0.46 361	2.07 564	1.71 566	0.25 62	0.40 123

tg	1.40 105	1.14 340	2.71 85	0.97 191	0.54 94	4.02 384	0.42 51	3.02 203	2.64 284	1.70 214	1.85 321	1.84 281	0.97 172	1.81 198	0.99 149	0.31 174	0.22 79	0.29 206	0.26 206	0.32 175	2.01 443

AIO-Stereo	1.40 105	0.62 99	1.44 31	0.85 95	0.76 208	1.28 36	0.79 243	2.39 108	2.83 315	0.75 50	1.62 232	0.89 134	0.46 17	1.30 78	0.77 68	0.28 105	0.27 193	0.25 86	0.23 152	0.27 87	9.88 549

Selective-IGEV	1.42 107	0.58 69	8.82 147	0.92 145	0.85 243	1.32 39	0.80 253	2.85 182	3.84 483	0.87 92	1.68 252	0.71 89	0.62 57	1.30 78	0.75 62	0.24 40	0.27 193	0.24 60	0.19 52	0.27 87	1.18 388

WCG-NET（raft）	1.44 108	0.92 269	1.56 42	0.89 117	0.32 3	1.43 50	0.97 366	1.69 42	2.42 252	1.68 208	1.44 176	2.37 348	1.01 182	1.33 88	0.85 103	0.25 54	8.56 570	0.22 24	0.21 104	0.28 100	0.32 33

knoymous	1.50 109	0.65 115	8.73 146	0.91 135	0.75 203	2.97 170	0.90 322	2.93 187	1.38 54	1.56 188	1.07 89	2.75 397	0.88 148	1.43 116	1.13 179	0.32 193	0.22 79	0.35 343	0.20 87	0.45 359	0.41 131

GMStereo_Zeroshot	1.51 110	1.27 365	4.75 113	1.54 453	0.72 189	3.33 221	0.54 92	2.67 157	1.74 142	2.34 403	1.57 215	2.40 349	0.96 170	2.51 276	1.21 199	0.48 416	0.23 107	0.41 407	0.24 173	0.82 498	0.40 123

RAStereo	1.53 111	0.71 157	17.55 267	0.62 3	0.65 154	1.18 16	0.32 19	1.94 62	1.15 33	0.80 68	1.07 89	0.64 66	0.47 18	0.89 5	1.01 157	0.25 54	0.20 38	0.27 146	0.21 104	0.36 256	0.27 13

MaDis-Stereo	1.60 112	1.11 331	16.13 231	0.67 21	1.87 510	1.22 25	0.39 34	2.17 87	1.42 58	0.69 35	0.78 39	0.88 130	0.70 81	1.24 64	1.13 179	0.32 193	0.23 107	0.26 120	0.21 104	0.32 175	0.28 16

BSDual-CNN	1.61 113	0.64 107	3.82 104	0.94 162	0.86 247	4.18 431	1.14 409	4.49 523	2.29 233	2.96 500	1.82 302	2.58 379	1.30 261	1.79 188	1.44 261	0.39 325	0.25 155	0.31 248	0.28 252	0.38 275	0.41 131

Any-RAFT	1.62 114	0.59 78	5.29 118	1.12 270	0.76 208	4.41 478	0.79 243	4.12 399	3.26 402	2.02 286	1.36 157	2.82 404	1.56 330	1.90 210	0.81 87	0.29 122	0.25 155	0.26 120	0.19 52	0.25 62	0.35 66

rvit_0105_4	1.63 115	1.29 370	12.50 168	0.94 162	0.54 94	1.56 58	0.84 280	2.84 180	3.25 400	0.82 74	0.94 70	1.10 168	0.86 144	1.65 154	1.07 169	0.43 367	0.45 355	0.35 343	0.31 325	0.44 350	0.45 159

ProNet	1.63 115	0.91 262	5.70 121	0.96 183	0.64 149	2.40 117	0.82 264	1.92 59	3.28 406	0.69 35	1.17 107	0.78 106	0.76 106	1.72 174	0.87 108	0.27 85	0.97 469	0.25 86	0.26 206	0.31 153	7.97 529

psmg	1.63 115	0.64 107	3.82 104	0.96 183	0.86 247	4.35 464	1.41 455	4.11 393	2.29 233	2.68 466	2.09 390	2.58 379	1.30 261	1.79 188	1.44 261	0.39 325	0.29 214	0.33 304	0.34 360	0.38 275	0.44 153

BUS	1.64 118	0.64 107	3.82 104	0.94 162	0.86 247	4.50 493	0.75 213	4.49 523	2.29 233	2.96 500	1.82 302	3.61 478	1.03 185	1.79 188	1.18 190	0.39 325	0.25 155	0.31 248	0.28 252	0.38 275	0.41 131

CASS	1.65 119	0.73 171	8.72 145	0.97 191	0.67 168	2.88 158	0.69 173	3.07 206	1.86 157	2.82 486	2.02 369	1.39 210	1.55 328	1.75 185	1.36 240	0.51 445	0.28 204	0.34 324	0.28 252	0.47 382	0.63 282
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	1.65 119	1.14 340	14.70 202	1.00 210	1.80 508	0.53 3	0.46 67	3.18 216	1.62 117	1.10 144	1.24 121	1.05 163	0.78 112	1.40 110	1.18 190	0.31 174	0.23 107	0.27 146	0.22 137	0.46 369	0.38 102

RAFT-Test	1.67 121	0.64 107	6.13 127	1.25 342	1.82 509	3.06 177	0.78 233	4.02 360	3.09 373	1.88 242	1.70 258	3.76 485	1.03 185	1.40 110	1.07 169	0.29 122	0.33 248	0.25 86	0.23 152	0.29 118	0.33 45

IGEV-Stereo++	1.68 122	0.48 22	1.27 16	0.77 60	1.31 402	3.87 346	0.33 20	3.41 243	1.72 140	0.89 105	1.20 111	0.68 78	1.03 185	1.15 44	0.49 6	0.23 33	0.22 79	0.23 35	0.18 33	0.26 78	13.90 560

iRaftStereo_RVC	1.70 123	1.18 347	3.88 107	0.99 204	0.46 52	3.83 331	0.41 49	2.41 110	1.60 107	1.69 212	1.76 275	1.81 276	0.83 136	1.58 147	1.23 205	0.31 174	4.86 551	0.29 206	0.26 206	0.33 199	4.33 503

rvit_0105_5	1.72 124	1.26 361	13.05 174	0.92 145	0.56 107	1.92 79	0.90 322	3.07 206	3.04 363	0.98 122	1.24 121	1.19 184	0.93 165	1.55 143	1.22 202	0.43 367	0.43 338	0.37 372	0.36 386	0.43 336	0.51 211

UniTT-Stereo	1.73 125	0.60 86	20.25 421	0.98 197	1.19 371	0.78 6	0.39 34	1.19 9	1.55 87	1.21 149	1.28 137	0.52 42	0.64 63	1.17 49	1.16 188	0.35 258	0.20 38	0.25 86	0.22 137	0.42 326	0.31 30

DDVS	1.78 126	0.84 237	3.58 99	1.32 373	1.15 352	3.17 190	0.77 226	3.35 237	1.86 157	1.88 242	1.91 346	2.91 415	1.42 289	6.19 383	1.85 356	0.47 406	0.65 432	0.35 343	0.38 405	0.48 389	1.01 371

Gwc-CoAtRS	1.80 127	0.61 92	14.92 206	1.08 248	0.61 132	2.88 158	0.63 139	2.47 122	1.62 117	1.80 234	1.50 189	2.73 392	1.17 239	1.35 97	1.08 171	0.30 150	0.22 79	0.25 86	0.23 152	0.28 100	0.30 24

test-1	1.81 128	0.72 165	9.51 149	1.02 217	1.57 465	3.85 338	0.60 118	4.07 375	1.51 79	1.94 256	1.81 299	2.04 318	0.91 159	1.39 108	1.73 333	0.27 85	0.93 462	0.31 248	0.25 189	0.29 118	1.37 400

sCroCo_RVC	1.81 128	0.93 277	19.44 331	1.04 228	1.05 323	0.97 9	0.61 122	2.08 79	1.36 51	0.71 42	1.28 137	0.82 115	1.10 216	1.31 82	0.97 142	0.54 461	0.41 325	0.33 304	0.30 306	0.46 369	0.48 192

Reg-Stereo(zero)	1.88 130	0.45 15	11.07 159	0.94 162	2.06 522	4.52 498	0.55 94	2.72 161	1.69 131	1.54 185	1.26 129	2.55 373	2.52 465	1.73 179	2.43 424	0.20 16	0.28 204	0.22 24	0.19 52	0.25 62	0.40 123

MIF-Stereo (partial)	1.93 131	0.69 142	21.14 536	0.74 50	1.02 309	1.07 12	0.49 70	2.75 165	1.78 147	0.82 74	1.22 117	0.80 111	0.90 157	1.68 158	1.63 305	0.38 317	0.24 136	0.33 304	0.26 206	0.41 314	0.32 33

cross-raft	1.95 132	0.66 123	16.17 233	1.23 325	0.92 277	2.25 103	0.70 176	3.69 286	1.68 128	1.78 229	1.53 193	3.15 435	1.13 223	1.35 97	1.06 167	0.24 40	0.23 107	0.26 120	0.24 173	0.29 118	0.45 159

rvit_0105_3	1.97 133	1.34 379	16.03 227	0.98 197	0.59 122	2.37 115	1.08 392	3.30 231	3.01 348	1.21 149	1.47 182	1.24 193	1.04 192	1.82 201	1.23 205	0.47 406	0.44 348	0.40 398	0.43 445	0.43 336	0.55 239

ISRNet	1.98 134	0.94 281	10.75 156	1.30 362	1.35 416	2.84 152	0.69 173	3.80 310	2.07 188	2.14 322	2.11 392	2.89 411	1.41 286	2.52 280	1.74 336	0.49 423	0.50 389	0.56 491	0.47 460	0.51 400	0.59 266

test_4	1.98 134	0.68 137	15.65 219	0.91 135	0.48 62	4.11 407	1.09 396	2.41 110	1.50 76	1.55 187	2.31 436	1.87 287	0.79 120	2.86 306	1.51 272	0.34 242	0.19 22	0.29 206	0.29 287	0.30 141	0.40 123

CREStereo++_RVC	1.98 134	0.59 78	19.94 379	0.87 109	0.55 101	4.02 384	0.31 14	1.75 46	2.09 189	1.65 201	2.20 414	0.85 120	0.65 66	1.03 19	0.72 56	0.29 122	0.16 4	0.23 35	1.22 554	0.25 62	0.22 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
TANstereo	1.98 134	0.87 244	20.35 437	0.80 78	0.37 15	4.05 392	0.38 30	1.50 19	1.65 123	2.03 291	2.16 403	0.84 117	0.93 165	1.09 36	0.68 43	0.30 150	0.36 281	0.24 60	0.20 87	0.26 78	0.46 169

XX-TBD	1.98 134	1.08 323	20.29 429	1.31 366	0.43 42	3.97 376	0.33 20	1.76 48	1.77 145	1.59 193	2.18 409	0.69 81	0.59 49	1.44 117	0.75 62	0.33 220	0.25 155	0.23 35	0.16 10	0.31 153	0.22 1

CSP-Net	1.99 139	1.70 420	4.84 114	1.22 318	1.02 309	3.42 233	1.30 435	3.66 277	2.11 196	2.07 305	1.93 355	2.40 349	1.48 307	8.56 433	1.62 301	0.51 445	0.41 325	0.27 146	0.27 225	0.44 350	0.54 235

plain	2.00 140	0.89 253	21.49 557	0.67 21	0.73 190	1.66 66	0.57 101	3.27 229	2.18 206	0.80 68	1.25 125	0.80 111	0.86 144	1.72 174	1.13 179	0.34 242	0.21 62	0.32 269	0.25 189	0.44 350	0.34 56

sAnonymous2	2.00 140	1.54 402	21.24 546	0.93 153	0.89 262	1.21 21	0.62 134	2.58 145	2.28 229	0.86 86	1.04 82	0.73 92	1.22 248	1.10 37	0.85 103	0.30 150	0.25 155	0.31 248	0.31 325	1.06 520	0.72 312

CroCo_RVC	2.00 140	1.54 402	21.24 546	0.93 153	0.89 262	1.21 21	0.62 134	2.58 145	2.28 229	0.86 86	1.04 82	0.73 92	1.22 248	1.10 37	0.85 103	0.30 150	0.25 155	0.31 248	0.31 325	1.06 520	0.72 312

PSMNet-ADL	2.01 143	0.78 215	2.89 87	1.11 260	0.86 247	4.13 412	0.80 253	3.84 318	2.26 223	1.74 223	1.87 333	2.90 413	1.81 394	10.37 488	2.34 417	0.49 423	0.47 372	0.29 206	0.30 306	0.39 289	0.56 242

GMStereo	2.01 143	2.26 460	20.93 513	0.90 129	0.48 62	1.67 67	0.56 97	1.90 57	2.19 208	1.58 192	1.31 144	0.87 128	0.74 97	1.68 158	1.00 153	0.41 339	0.21 62	0.30 228	0.32 341	0.50 395	0.46 169
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
anonymity	2.02 145	1.28 368	5.16 117	1.73 493	1.63 478	1.86 72	1.06 389	3.50 254	2.42 252	2.19 347	2.11 392	1.88 288	3.89 521	1.92 212	1.56 284	1.11 533	1.14 479	1.08 547	1.11 546	1.05 518	2.68 465

DMCA	2.02 145	1.07 319	11.33 162	1.17 296	0.96 291	3.92 362	0.89 307	3.80 310	3.11 374	2.89 490	1.58 223	2.35 346	1.17 239	1.79 188	2.25 409	0.42 350	0.29 214	0.42 418	0.27 225	0.38 275	0.43 147

GIP-stereo	2.03 147	0.67 127	4.11 111	1.51 445	1.13 348	2.91 162	0.42 51	3.45 252	3.19 383	0.67 31	0.78 39	0.90 136	0.76 106	1.06 27	0.69 49	0.29 122	0.25 155	0.25 86	0.17 22	0.26 78	17.22 587

CFNet_pseudo	2.03 147	0.74 180	12.75 170	0.87 109	0.74 195	3.91 355	0.65 148	4.04 367	1.93 170	1.93 250	1.79 289	3.25 443	1.61 342	2.51 276	1.25 217	0.32 193	0.37 288	0.53 479	0.28 252	0.64 449	0.50 205

DIP-Stereo	2.03 147	0.98 298	16.44 246	0.67 21	0.62 142	4.30 459	0.58 112	4.43 515	2.89 329	1.97 267	1.40 167	0.91 139	0.86 144	1.31 82	1.27 225	0.38 317	0.23 107	0.33 304	0.23 152	0.33 199	0.57 247
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ccs_rob	2.03 147	0.74 180	12.67 169	0.87 109	0.75 203	3.91 355	0.66 151	4.04 367	1.93 170	1.92 249	1.79 289	3.24 441	1.63 355	2.52 280	1.25 217	0.32 193	0.37 288	0.54 487	0.28 252	0.66 460	0.51 211

raftrobust	2.05 151	1.45 391	13.44 177	1.29 357	5.81 578	3.59 276	0.67 153	2.80 170	1.50 76	2.21 357	1.41 171	1.17 177	1.22 248	1.37 105	1.46 267	0.29 122	0.33 248	0.22 24	0.20 87	0.27 87	0.36 88

DCANet-4	2.06 152	0.58 69	15.30 210	0.86 102	0.44 46	4.16 423	0.57 101	4.31 479	3.28 406	2.31 387	1.82 302	1.04 162	1.54 325	1.69 164	1.56 284	0.35 258	0.24 136	0.24 60	0.19 52	0.25 62	0.57 247

s12784h	2.08 153	0.50 31	16.85 251	0.75 57	0.36 9	4.42 480	0.49 70	4.23 442	3.08 370	2.03 291	2.67 486	0.91 139	1.05 201	2.05 226	0.78 72	0.37 301	0.18 11	0.24 60	0.16 10	0.27 87	0.26 10

SCV	2.09 154	0.89 253	11.43 163	1.91 512	2.09 524	1.27 30	0.87 299	3.66 277	2.13 201	0.67 31	1.59 226	0.93 147	0.77 108	1.80 194	0.89 114	0.37 301	0.38 302	0.25 86	0.22 137	0.30 141	9.45 544

IER	2.09 154	0.91 262	14.11 188	0.97 191	1.15 352	3.17 190	0.89 307	3.59 267	2.39 246	2.15 329	1.98 362	2.27 335	2.11 428	2.39 268	1.80 347	0.35 258	0.24 136	0.36 361	0.30 306	0.34 222	0.42 140

ITSA-stereo	2.11 156	0.85 238	7.84 139	1.24 326	0.68 176	4.06 396	0.91 334	4.30 468	2.57 275	1.94 256	1.77 282	1.61 232	2.12 430	6.12 381	2.79 442	0.42 350	0.38 302	0.40 398	0.41 434	0.51 400	1.26 394

AEACV	2.12 157	0.67 127	6.33 128	1.38 396	1.50 447	3.53 264	0.90 322	2.83 177	1.60 107	0.91 108	0.81 45	0.80 111	1.61 342	1.56 145	0.73 59	0.25 54	0.60 421	0.26 120	0.27 225	0.29 118	15.65 577

R-Stereo Train	2.13 158	0.65 115	19.43 329	1.02 217	0.67 168	3.79 323	0.89 307	4.12 399	1.55 87	2.15 329	1.72 264	1.13 172	0.94 167	1.46 123	1.30 228	0.32 193	0.25 155	0.27 146	0.21 104	0.28 100	0.37 92

RAFT-Stereo	2.13 158	0.65 115	19.43 329	1.02 217	0.67 168	3.79 323	0.89 307	4.12 399	1.55 87	2.15 329	1.72 264	1.13 172	0.94 167	1.46 123	1.30 228	0.32 193	0.25 155	0.27 146	0.21 104	0.28 100	0.37 92
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_stereo_0075_2	2.14 160	0.76 205	21.42 556	0.91 135	1.26 391	2.49 125	0.68 164	2.30 104	2.10 191	1.42 173	1.86 327	1.45 220	0.85 140	1.49 130	1.03 161	0.47 406	0.40 318	0.48 448	0.38 405	0.47 382	0.53 227

MMNet	2.15 161	1.33 377	12.06 165	1.22 318	1.23 382	3.55 268	0.89 307	3.84 318	2.26 223	2.19 347	1.78 286	2.15 327	2.10 426	3.70 330	2.35 418	0.45 385	0.38 302	0.34 324	0.28 252	0.40 294	0.52 219

PCWNet_CMD	2.16 162	0.71 157	15.44 214	0.84 89	0.76 208	3.38 224	0.68 164	3.69 286	2.24 217	1.72 217	1.63 237	3.20 438	3.00 488	2.09 231	1.23 205	0.32 193	0.37 288	0.47 442	0.27 225	0.65 456	0.51 211

SFCPSM	2.16 162	0.75 194	15.82 222	0.91 135	0.98 293	3.74 313	1.27 432	4.15 413	2.56 272	1.90 245	1.82 302	1.64 237	1.39 277	2.51 276	1.57 287	0.36 285	0.28 204	0.39 393	0.36 386	0.36 256	0.50 205

MSMDNet	2.16 162	0.71 157	15.36 212	0.86 102	0.75 203	3.41 231	0.69 173	3.70 289	2.25 220	1.73 220	1.64 242	3.21 439	2.95 480	2.09 231	1.24 210	0.32 193	0.37 288	0.45 433	0.27 225	0.63 444	0.50 205

SCV_C0	2.17 165	0.93 277	12.88 171	0.96 183	1.06 328	1.27 30	0.63 139	3.68 281	3.30 415	1.03 134	1.26 129	0.73 92	0.66 73	1.73 179	1.06 167	0.35 258	1.97 505	0.25 86	0.21 104	0.29 118	9.23 543

rvit_105_1	2.17 165	1.36 381	16.82 250	1.09 252	0.68 176	2.78 148	1.26 431	3.55 260	2.90 331	1.40 167	1.57 215	1.29 198	1.14 229	2.91 308	1.49 270	0.55 464	0.47 372	0.45 433	0.61 505	0.45 359	0.63 282

test_3	2.17 165	0.58 69	18.64 296	1.11 260	0.78 216	2.15 95	0.85 287	4.42 513	1.47 66	2.00 275	1.20 111	2.02 315	0.79 120	2.70 297	1.35 233	0.29 122	1.04 473	0.29 206	0.29 287	0.31 153	1.07 379

CFNet-RSSM	2.17 165	0.56 58	20.50 461	1.08 248	0.57 117	3.42 233	0.62 134	4.24 448	1.60 107	1.73 220	1.39 164	2.55 373	1.19 244	1.36 100	1.04 162	0.29 122	0.20 38	0.26 120	0.23 152	0.28 100	0.32 33

zero-FE	2.19 169	0.56 58	26.48 595	0.91 135	1.44 436	1.41 49	0.83 268	2.29 103	0.91 9	0.59 7	0.65 25	0.54 48	0.78 112	2.84 304	1.09 173	0.39 325	0.30 224	0.25 86	0.19 52	1.03 516	0.39 116

HI	2.19 169	1.11 331	19.93 376	1.14 279	0.69 184	2.98 172	0.45 62	2.58 145	1.87 160	2.18 340	1.65 245	2.41 353	1.83 399	1.72 174	1.63 305	0.30 150	0.17 5	0.28 181	0.31 325	0.27 87	0.32 33

CoSv	2.19 169	1.11 331	19.93 376	1.14 279	0.69 184	2.98 172	0.45 62	2.58 145	1.87 160	2.18 340	1.65 245	2.41 353	1.83 399	1.72 174	1.63 305	0.30 150	0.17 5	0.28 181	0.31 325	0.27 87	0.32 33

H2IRNET	2.19 169	0.83 232	19.13 312	1.25 342	0.61 132	4.48 491	0.44 60	2.94 189	1.86 157	1.08 139	2.29 431	1.67 238	1.40 281	2.18 247	1.64 311	0.41 339	0.21 62	0.33 304	0.37 396	0.38 275	0.39 116

test-3	2.19 169	0.59 78	18.63 295	1.13 275	0.75 203	2.07 91	0.89 307	4.37 501	1.53 82	2.25 364	1.20 111	2.05 321	0.79 120	2.68 293	1.35 233	0.29 122	0.95 465	0.28 181	0.27 225	0.27 87	1.47 411

test_1	2.19 169	0.59 78	18.67 297	1.13 275	0.78 216	2.07 91	0.89 307	4.37 501	1.53 82	2.18 340	1.20 111	2.05 321	0.78 112	2.68 293	1.36 240	0.29 122	0.93 462	0.28 181	0.27 225	0.28 100	1.53 415

ICVP	2.19 169	0.72 165	19.18 316	1.03 221	0.88 260	4.22 445	0.94 351	3.44 248	1.69 131	1.68 208	1.76 275	1.35 203	1.19 244	1.80 194	1.40 250	0.58 472	0.37 288	0.34 324	0.30 306	0.41 314	0.59 266
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MM-Stereo_test3	2.20 176	0.95 286	19.62 342	1.94 515	1.18 363	1.95 80	0.83 268	3.56 262	3.91 490	1.33 160	1.86 327	1.10 168	0.68 79	1.48 128	1.63 305	0.29 122	0.35 271	0.27 146	0.22 137	0.37 262	0.56 242

test_sample2	2.20 176	0.70 150	6.07 125	1.49 437	0.81 228	2.96 167	0.86 292	4.13 403	3.31 418	2.07 305	1.54 204	1.56 228	1.63 355	10.61 492	1.80 347	0.33 220	0.77 450	0.32 269	0.32 341	0.38 275	2.35 454

Anonymous3	2.20 176	0.80 222	20.08 399	0.86 102	0.86 247	4.46 484	0.84 280	3.64 275	1.40 56	1.37 165	1.40 167	1.11 171	1.03 185	1.71 168	1.24 210	0.75 513	0.58 418	0.34 324	0.35 375	0.48 389	0.65 291

AdaStereo	2.22 179	0.90 259	16.41 244	1.33 378	0.83 234	3.21 194	1.12 404	4.25 459	2.91 333	2.06 299	1.76 275	2.47 366	1.17 239	1.93 215	1.65 314	0.50 437	0.26 180	0.43 422	0.29 287	0.46 369	0.39 116
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.
UPFNet	2.23 180	0.86 240	14.25 190	1.28 351	1.44 436	3.51 260	1.34 442	4.05 370	2.11 196	2.44 431	1.53 193	2.41 353	1.39 277	3.62 329	1.91 369	0.41 339	0.41 325	0.37 372	0.32 341	0.44 350	0.48 192

StereoDRNet-Refined	2.23 180	0.98 298	10.62 155	1.25 342	0.78 216	3.29 213	0.71 181	3.96 344	2.20 211	2.43 428	2.05 380	2.97 417	1.46 301	6.87 403	2.33 416	0.37 301	0.25 155	0.42 418	0.34 360	0.47 382	0.80 334
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBFPSM	2.24 182	2.06 448	12.12 166	1.13 275	1.05 323	2.85 153	1.23 427	3.37 240	2.05 186	1.82 236	1.33 149	4.55 528	4.00 523	2.38 267	2.35 418	0.27 85	0.38 302	0.32 269	0.28 252	0.39 289	0.89 352

HCRNet	2.24 182	0.74 180	14.54 197	0.82 85	1.36 418	4.11 407	0.70 176	3.61 271	3.03 358	1.83 238	1.61 228	1.58 229	1.40 281	5.79 368	1.60 296	0.35 258	0.28 204	0.36 361	0.29 287	0.34 222	0.46 169

Occ-G	2.25 184	0.74 180	13.22 176	0.90 129	0.89 262	1.52 56	0.78 233	1.82 52	2.87 326	1.65 201	0.89 56	2.18 328	0.89 154	1.04 24	1.69 321	0.28 105	0.27 193	0.26 120	0.19 52	0.25 62	12.70 557

gcap-zeroshot	2.25 184	0.74 180	19.48 333	0.97 191	1.18 363	3.50 256	0.83 268	3.21 218	2.66 288	1.86 240	1.23 119	3.24 441	0.88 148	1.92 212	0.94 131	0.34 242	0.43 338	0.28 181	0.22 137	0.29 118	0.83 338

GANet-ADL	2.25 184	0.80 222	20.17 406	1.28 351	0.69 184	3.83 331	0.75 213	3.63 273	1.83 152	1.68 208	2.04 373	2.09 325	1.10 216	1.63 153	1.43 257	0.42 350	0.33 248	0.26 120	0.23 152	0.43 336	0.41 131

ROB_FTStereo_v2	2.25 184	0.74 180	20.45 449	0.77 60	0.38 17	4.66 527	0.74 202	2.54 131	3.20 385	2.00 275	1.53 193	1.77 261	1.14 229	2.13 239	0.96 139	0.50 437	0.22 79	0.32 269	0.28 252	0.40 294	0.35 66

PSM-adaLoss	2.26 188	0.74 180	20.53 464	0.77 60	0.38 17	4.67 528	0.71 181	2.54 131	3.22 395	2.00 275	1.53 193	1.77 261	1.13 223	2.22 253	0.96 139	0.50 437	0.23 107	0.32 269	0.28 252	0.40 294	0.35 66

ROB_FTStereo	2.26 188	0.74 180	20.44 446	0.77 60	0.38 17	4.65 524	0.75 213	2.54 131	3.19 383	2.00 275	1.54 204	1.77 261	1.13 223	2.28 260	0.94 131	0.49 423	0.22 79	0.32 269	0.28 252	0.40 294	0.35 66

GES	2.26 188	0.79 219	19.68 352	1.12 270	0.59 122	4.30 459	1.01 373	3.90 329	1.59 101	1.78 229	1.78 286	1.28 196	1.75 382	1.80 194	1.61 299	0.42 350	0.29 214	0.33 304	0.31 325	0.45 359	0.50 205

dd	2.27 191	3.06 480	20.18 407	0.96 183	0.51 82	4.24 451	0.74 202	1.94 62	2.43 255	1.48 182	1.28 137	1.19 184	1.05 201	1.82 201	1.69 321	0.63 487	0.34 261	0.35 343	0.33 350	0.61 433	0.57 247

HUI-Stereo	2.27 191	0.74 180	20.56 471	0.77 60	0.38 17	4.67 528	0.78 233	2.54 131	3.23 398	2.00 275	1.53 193	1.77 261	1.13 223	2.21 252	0.93 123	0.49 423	0.23 107	0.32 269	0.28 252	0.40 294	0.35 66

iGMRVC	2.27 191	0.74 180	20.46 450	0.77 60	0.38 17	4.65 524	0.73 192	2.54 131	3.21 388	2.00 275	1.53 193	1.77 261	1.14 229	2.47 273	0.99 149	0.51 445	0.23 107	0.32 269	0.28 252	0.40 294	0.35 66

RAFT-IKP	2.27 191	0.74 180	20.55 467	0.77 60	0.38 17	4.64 523	0.73 192	2.54 131	3.21 388	2.00 275	1.53 193	1.77 261	1.13 223	2.25 259	1.00 153	0.51 445	0.22 79	0.32 269	0.28 252	0.40 294	0.35 66

Patchmatch Stereo++	2.28 195	0.74 180	20.54 465	0.77 60	0.38 17	4.67 528	0.75 213	2.55 138	3.21 388	2.00 275	1.53 193	1.77 261	1.14 229	2.46 270	0.98 147	0.51 445	0.23 107	0.32 269	0.28 252	0.40 294	0.35 66
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
iRAFT	2.28 195	0.74 180	20.54 465	0.77 60	0.38 17	4.67 528	0.75 213	2.55 138	3.21 388	2.00 275	1.53 193	1.77 261	1.14 229	2.46 270	0.98 147	0.51 445	0.23 107	0.32 269	0.28 252	0.40 294	0.35 66

CRE-IMP	2.28 195	0.68 137	19.67 351	0.85 95	0.39 32	4.54 502	0.80 253	2.63 153	4.84 549	1.96 264	1.51 190	1.86 284	0.96 170	1.52 137	1.43 257	0.47 406	0.21 62	0.31 248	0.26 206	0.41 314	0.35 66

test_sample1	2.29 198	0.72 165	5.74 122	1.51 445	0.86 247	2.35 111	0.64 144	4.07 375	3.45 454	2.01 284	1.51 190	1.70 246	1.71 376	9.53 453	1.73 333	0.31 174	0.97 469	0.31 248	0.31 325	0.33 199	6.12 520

MyStereo07	2.29 198	1.18 347	20.10 402	1.04 228	1.21 379	3.96 374	0.95 356	2.13 85	3.37 433	1.09 141	1.28 137	0.68 78	0.91 159	1.74 184	0.86 106	0.26 73	3.49 543	0.34 324	0.27 225	0.43 336	0.49 200

DisPM	2.29 198	0.61 92	20.25 421	1.79 502	0.52 88	4.58 513	0.77 226	2.50 125	2.22 214	2.49 439	1.82 302	1.45 220	1.01 182	2.73 298	1.04 162	0.48 416	0.20 38	0.32 269	0.31 325	0.32 175	0.45 159

RALAANet	2.29 198	2.73 474	21.08 525	1.29 357	0.94 287	1.45 51	0.68 164	3.25 226	2.61 280	2.02 286	1.80 294	1.28 196	1.04 192	2.12 237	1.79 346	0.30 150	0.22 79	0.27 146	0.27 225	0.41 314	0.35 66

ADStereo(finetuned)	2.30 202	0.97 295	17.29 261	0.86 102	0.43 42	4.17 428	0.59 114	4.31 479	3.29 411	2.35 405	1.86 327	1.18 180	3.35 507	1.69 164	1.59 292	0.34 242	0.25 155	0.23 35	0.19 52	0.31 153	0.72 312

FENet	2.30 202	0.61 92	20.21 414	1.43 424	0.68 176	4.04 388	0.60 118	4.01 355	2.26 223	2.03 291	1.13 101	2.42 357	1.42 289	1.72 174	1.43 257	0.36 285	0.24 136	0.33 304	0.27 225	0.29 118	0.51 211

DCVSM-stereo	2.31 204	0.72 165	20.28 424	1.15 282	0.93 281	2.53 133	0.75 213	2.70 159	1.69 131	2.56 446	1.53 193	3.27 444	1.71 376	2.23 254	1.38 246	0.36 285	0.53 398	0.41 407	0.33 350	0.46 369	0.64 287

CFNet_ucs	2.32 205	0.75 194	17.05 255	0.90 129	0.81 228	3.86 341	0.68 164	4.31 479	2.68 289	2.13 320	2.04 373	3.30 446	1.24 251	2.63 289	1.23 205	0.37 301	0.46 361	0.56 491	0.30 306	0.67 462	0.53 227

RAFT+CT+SA	2.32 205	1.30 373	19.71 354	1.01 213	1.41 430	4.04 388	0.92 342	3.96 344	1.64 121	1.64 198	1.69 256	1.63 236	1.18 242	3.06 314	1.19 195	0.28 105	0.22 79	0.32 269	0.34 360	0.34 222	0.47 181

NRIStereo	2.32 205	0.69 142	20.07 393	1.35 382	0.38 17	4.73 543	0.89 307	2.43 115	3.35 431	1.95 262	1.37 160	1.75 254	1.21 247	2.97 311	1.35 233	0.49 423	0.22 79	0.29 206	0.26 206	0.31 153	0.33 45

AIO-test1	2.33 208	1.54 402	20.24 419	0.97 191	1.61 472	3.42 233	0.94 351	4.22 436	1.71 137	0.97 119	1.35 152	0.98 154	0.74 97	4.52 348	1.40 250	0.27 85	0.24 136	0.28 181	0.35 375	0.34 222	0.46 169

MSKI-zero shot	2.33 208	0.69 142	20.22 416	1.14 279	0.77 212	4.05 392	0.68 164	3.95 342	1.51 79	1.93 250	2.35 441	1.91 294	0.71 83	3.01 312	0.79 81	0.28 105	1.47 489	0.27 146	0.21 104	0.28 100	0.44 153

Pruner-Stereo	2.33 208	0.70 150	20.66 488	2.05 525	0.48 62	4.73 543	0.78 233	2.55 138	2.70 292	2.47 434	1.57 215	1.48 223	1.03 185	1.71 168	1.55 282	0.48 416	0.21 62	0.34 324	0.30 306	0.31 153	0.42 140

hknet	2.34 211	0.78 215	13.86 183	0.94 162	1.07 329	4.18 431	1.14 409	4.49 523	3.00 343	2.96 500	1.82 302	3.47 461	1.30 261	4.11 343	1.77 341	0.35 258	0.25 155	0.31 248	0.28 252	0.38 275	0.41 131

UDGNet	2.34 211	1.71 421	20.28 424	1.42 417	0.62 142	4.39 472	0.67 153	1.82 52	2.28 229	1.40 167	1.21 116	0.99 156	1.00 179	2.23 254	1.23 205	1.14 535	0.35 271	1.30 556	0.98 540	1.11 529	0.62 279

FSD	2.35 213	0.67 127	1.30 17	0.84 89	0.76 208	0.77 5	0.67 153	1.63 31	2.26 223	0.76 54	0.63 21	1.69 242	0.72 87	1.05 25	0.78 72	0.59 476	7.66 564	0.57 495	0.54 488	0.57 421	22.45 597

qqq1	2.35 213	0.73 171	8.34 141	1.41 408	0.61 132	2.04 85	0.72 185	4.30 468	4.43 521	2.41 424	2.40 449	1.94 298	1.52 318	10.99 508	1.36 240	0.35 258	0.84 456	0.30 228	0.25 189	0.31 153	1.75 428

fff1	2.35 213	0.73 171	8.34 141	1.41 408	0.61 132	2.04 85	0.72 185	4.30 468	4.43 521	2.41 424	2.40 449	1.94 298	1.52 318	10.99 508	1.36 240	0.35 258	0.84 456	0.30 228	0.25 189	0.31 153	1.75 428

StereoVision	2.36 216	1.15 342	20.38 440	1.07 245	1.79 506	2.58 137	0.61 122	3.14 211	2.34 240	1.33 160	3.46 526	1.85 283	0.88 148	2.12 237	2.01 384	0.46 397	0.36 281	0.37 372	0.36 386	0.50 395	0.41 131

LL-Strereo2	2.36 216	1.81 432	19.35 326	1.04 228	1.03 314	3.73 311	1.35 445	2.70 159	2.04 185	1.76 226	1.44 176	1.82 278	0.73 89	1.48 128	1.53 276	0.33 220	0.30 224	0.55 488	0.35 375	0.30 141	3.51 491

SepStereo	2.36 216	0.76 205	7.72 136	1.16 289	1.64 482	2.96 167	2.10 516	4.14 408	3.31 418	4.16 548	2.51 467	2.56 377	1.81 394	8.34 429	1.83 352	0.44 376	0.23 107	0.39 393	0.25 189	0.42 326	0.45 159

RAFT	2.36 216	1.62 412	18.03 281	1.75 497	0.54 94	1.91 76	0.91 334	3.24 223	3.65 472	1.64 198	1.73 270	3.45 460	1.58 331	1.82 201	1.74 336	0.42 350	1.06 474	0.40 398	0.32 341	0.44 350	1.03 375

DCANet	2.37 220	0.98 298	20.47 453	0.86 102	0.43 42	4.18 431	0.59 114	4.31 479	3.29 411	2.35 405	1.86 327	1.18 180	1.63 355	1.69 164	1.59 292	0.34 242	0.25 155	0.24 60	0.19 52	0.31 153	0.73 317

gwcnet-sp	2.38 221	1.51 398	17.58 270	1.11 260	0.92 277	3.59 276	1.03 380	3.79 305	2.43 255	2.60 453	1.63 237	1.80 273	1.61 342	3.87 335	1.99 378	0.33 220	0.32 238	0.30 228	0.29 287	0.40 294	0.47 181

scenet	2.38 221	1.51 398	17.58 270	1.11 260	0.92 277	3.59 276	1.03 380	3.79 305	2.43 255	2.60 453	1.63 237	1.80 273	1.61 342	3.87 335	1.99 378	0.33 220	0.32 238	0.30 228	0.29 287	0.40 294	0.47 181

ssnet	2.38 221	1.51 398	17.58 270	1.11 260	0.92 277	3.59 276	1.03 380	3.79 305	2.43 255	2.60 453	1.63 237	1.80 273	1.61 342	3.87 335	1.99 378	0.33 220	0.32 238	0.30 228	0.29 287	0.40 294	0.47 181

DSFCA	2.38 221	1.03 313	11.06 158	1.15 282	1.18 363	3.97 376	1.75 492	3.63 273	2.44 261	3.14 514	1.68 252	2.90 413	2.48 460	5.38 360	3.17 462	0.49 423	0.45 355	0.37 372	0.37 396	0.54 408	0.46 169

SMFormer	2.40 225	0.73 171	8.34 141	1.41 408	0.61 132	2.04 85	0.72 185	4.30 468	4.43 521	2.41 424	2.40 449	1.94 298	1.52 318	10.99 508	3.10 459	0.35 258	0.84 456	0.36 361	0.33 350	0.40 294	0.77 326

fff	2.40 225	0.96 290	20.47 453	0.84 89	0.38 17	4.15 420	0.57 101	4.30 468	2.85 318	2.31 387	1.82 302	1.19 184	2.98 484	1.68 158	1.57 287	0.35 258	0.24 136	0.23 35	0.19 52	0.25 62	0.57 247

csc	2.40 225	0.96 290	20.47 453	0.84 89	0.38 17	4.15 420	0.57 101	4.30 468	2.85 318	2.31 387	1.82 302	1.19 184	2.98 484	1.68 158	1.57 287	0.35 258	0.24 136	0.23 35	0.19 52	0.25 62	0.57 247

cscssc	2.40 225	0.96 290	20.47 453	0.84 89	0.38 17	4.15 420	0.57 101	4.30 468	2.85 318	2.31 387	1.82 302	1.19 184	2.98 484	1.68 158	1.57 287	0.35 258	0.24 136	0.23 35	0.19 52	0.25 62	0.57 247

ACVNet	2.40 225	0.97 295	20.20 410	0.94 162	0.86 247	4.22 445	0.79 243	2.97 199	2.85 318	1.93 250	1.91 346	3.07 428	1.46 301	1.52 137	2.37 421	0.33 220	0.27 193	0.30 228	0.27 225	0.42 326	0.35 66

DISCO	2.40 225	0.99 307	11.99 164	1.81 503	1.12 345	3.47 244	1.24 429	3.34 236	2.57 275	2.73 473	1.96 358	4.52 527	1.90 410	4.18 345	3.62 471	0.37 301	0.27 193	0.31 248	0.30 306	0.70 471	0.62 279

RAFT_CTSACE	2.41 231	1.83 435	20.33 435	1.77 501	1.39 424	3.50 256	1.03 380	3.25 226	1.64 121	1.80 234	2.04 373	2.82 404	1.78 388	2.11 236	1.10 175	0.27 85	0.24 136	0.28 181	0.30 306	0.31 153	0.33 45

TestStereo	2.41 231	1.95 444	19.15 313	0.77 60	0.61 132	1.83 71	0.58 112	2.33 106	1.53 82	1.44 178	1.37 160	1.26 194	0.90 157	11.59 539	0.94 131	0.36 285	0.19 22	0.33 304	0.24 173	0.45 359	0.32 33

DeepStereo_RVC	2.42 233	0.70 150	18.41 289	0.79 74	0.43 42	4.50 493	0.70 176	2.51 126	3.51 462	2.02 286	1.79 289	1.54 227	6.35 551	1.93 215	1.22 202	0.47 406	0.22 79	0.29 206	0.29 287	0.35 237	0.40 123

model_zeroshot	2.43 234	0.72 165	19.99 386	1.24 326	1.23 382	3.70 305	0.63 139	3.76 300	1.61 113	2.79 481	1.41 171	2.24 332	0.82 135	2.87 307	1.22 202	0.33 220	0.52 395	0.30 228	0.25 189	0.28 100	2.59 461

MIPNet	2.43 234	1.13 337	20.00 387	0.93 153	0.58 121	4.74 545	0.62 134	4.33 490	2.95 336	1.94 256	1.49 186	1.52 226	1.96 414	2.77 299	1.60 296	0.35 258	0.20 38	0.27 146	0.23 152	0.32 175	0.59 266

tta	2.44 236	0.73 171	8.34 141	1.41 408	0.61 132	2.04 85	0.72 185	4.30 468	4.43 521	2.41 424	2.40 449	1.94 298	1.52 318	10.99 508	3.10 459	0.35 258	0.84 456	0.36 361	0.33 350	0.31 153	1.75 428

iinet-f	2.44 236	1.82 434	14.97 207	1.21 314	1.11 342	3.78 321	1.10 401	4.19 428	2.90 331	2.10 313	1.76 275	2.99 419	2.97 482	2.84 304	2.79 442	0.38 317	0.38 302	0.28 181	0.28 252	0.50 395	0.47 181

test_5	2.45 238	1.43 388	19.72 356	1.20 308	1.39 424	3.88 347	1.25 430	4.03 363	1.98 178	1.74 223	1.82 302	1.86 284	1.78 388	3.57 326	1.35 233	0.33 220	0.21 62	0.35 343	0.33 350	0.34 222	0.43 147

acv_ft	2.45 238	0.97 295	19.57 339	1.15 282	2.01 518	2.97 170	0.96 362	3.88 325	2.85 318	2.34 403	1.91 346	3.07 428	1.65 364	1.52 137	2.26 410	0.33 220	0.27 193	0.30 228	0.27 225	0.42 326	0.35 66

riskmin	2.46 240	0.61 92	12.91 173	1.22 318	1.65 486	3.56 271	0.61 122	4.30 468	1.50 76	1.86 240	1.16 106	4.30 518	2.02 419	1.53 140	1.32 231	0.29 122	0.95 465	0.34 324	0.23 152	0.43 336	8.34 537

PFNet+	2.46 240	0.64 107	21.10 532	0.98 197	0.48 62	4.63 521	0.83 268	2.47 122	3.48 459	2.14 322	1.67 250	1.34 201	1.03 185	4.66 350	1.35 233	0.49 423	0.33 248	0.38 387	0.39 414	0.33 199	0.49 200

testlalala2	2.47 242	0.75 194	20.46 450	2.58 549	2.91 544	3.80 326	0.76 222	4.20 430	3.87 488	1.45 181	1.57 215	2.43 359	0.80 125	1.23 62	0.71 53	0.28 105	0.33 248	0.24 60	0.21 104	0.35 237	0.38 102

CoDeX	2.47 242	0.91 262	13.65 179	1.03 221	1.17 361	3.28 210	1.30 435	4.17 419	2.99 341	1.78 229	1.85 321	2.04 318	1.46 301	9.99 472	1.66 315	0.38 317	0.28 204	0.32 269	0.28 252	0.34 222	0.57 247

iRaft-Stereo_5w	2.47 242	1.37 382	13.85 181	0.87 109	0.99 298	3.22 197	0.84 280	3.72 294	2.12 198	1.57 190	2.49 463	2.20 330	2.22 441	9.12 442	2.03 388	0.48 416	0.27 193	0.35 343	0.29 287	0.48 389	0.94 361

RAFT-Stereo + iAFF	2.49 245	1.68 417	20.50 461	1.11 260	1.32 407	4.13 412	0.42 51	3.23 222	3.30 415	2.05 298	2.40 449	1.61 232	1.11 219	1.49 130	1.63 305	0.22 28	0.22 79	0.26 120	0.24 173	0.31 153	2.47 460

HITNet	2.49 245	2.91 477	19.23 321	1.54 453	0.57 117	3.47 244	0.79 243	4.16 415	2.93 334	2.18 340	1.65 245	1.68 241	1.45 296	2.17 245	2.99 454	0.28 105	0.20 38	0.41 407	0.27 225	0.45 359	0.52 219
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
GwcNet-ADL	2.51 247	0.75 194	21.41 555	0.98 197	0.73 190	4.58 513	0.95 356	4.46 521	2.61 280	2.06 299	1.80 294	2.54 372	1.24 251	1.98 221	1.73 333	0.41 339	0.46 361	0.24 60	0.27 225	0.41 314	0.55 239

HHNet	2.51 247	0.76 205	20.83 504	0.67 21	0.67 168	4.07 397	0.90 322	3.85 320	1.59 101	2.14 322	4.91 545	0.98 154	3.32 504	1.73 179	1.80 347	0.41 339	0.20 38	0.31 248	0.28 252	0.38 275	0.44 153

MM-Stereo_test1	2.52 249	0.64 107	20.07 393	1.83 504	0.52 88	1.86 72	0.77 226	3.11 208	3.40 442	1.77 228	1.12 100	0.87 128	0.97 172	1.54 142	1.51 272	0.27 85	2.44 524	0.27 146	0.24 173	0.37 262	6.91 526

EGLCR-Stereo	2.52 249	0.56 58	9.39 148	1.16 289	0.81 228	5.24 557	0.61 122	4.20 430	1.56 91	1.09 141	0.71 29	1.09 166	0.66 73	1.92 212	0.82 92	0.29 122	0.30 224	0.29 206	0.24 173	0.37 262	19.09 591

DAS	2.52 249	0.76 205	7.72 136	1.16 289	1.64 482	2.96 167	2.10 516	4.14 408	3.31 418	4.16 548	2.51 467	2.56 377	1.81 394	11.54 537	1.83 352	0.44 376	0.23 107	0.39 393	0.25 189	0.42 326	0.45 159

GMM-Stereo	2.52 249	0.56 58	20.57 475	0.92 145	0.83 234	4.18 431	1.88 500	2.51 126	2.40 249	2.48 436	2.30 435	1.69 242	1.84 402	2.93 310	1.25 217	0.32 193	0.19 22	0.33 304	0.49 468	0.37 262	2.40 456

MLCV	2.52 249	1.77 426	18.20 286	1.17 296	0.63 145	3.60 280	0.53 90	3.88 325	2.35 243	2.82 486	2.24 420	1.99 310	1.42 289	4.59 349	3.09 458	0.39 325	0.22 79	0.33 304	0.22 137	0.35 237	0.52 219

ToySt	2.53 254	0.89 253	19.20 318	1.12 270	0.95 289	3.47 244	1.13 406	3.72 294	2.25 220	1.36 163	1.71 262	2.22 331	1.59 334	2.14 242	1.81 351	0.28 105	0.64 429	0.30 228	0.33 350	0.43 336	5.14 512

LMCR-Stereo	2.53 254	2.30 462	18.81 300	1.64 477	0.86 247	3.88 347	1.14 409	4.33 490	1.63 119	2.27 373	2.35 441	1.13 172	2.41 455	2.63 289	2.26 410	1.06 531	0.24 136	0.29 206	0.25 189	0.62 438	0.42 140

UNet	2.53 254	0.91 262	20.07 393	1.19 306	1.44 436	3.45 241	0.75 213	3.80 310	1.98 178	2.09 311	1.57 215	2.74 395	2.37 452	3.51 324	2.52 433	0.35 258	0.30 224	0.41 407	0.28 252	0.40 294	0.50 205

UCFNet_RVC	2.53 254	1.29 370	20.56 471	1.42 417	1.40 429	4.01 381	1.04 385	2.79 168	1.67 127	2.27 373	1.88 335	2.94 416	1.50 312	3.48 322	1.68 318	0.37 301	0.29 214	0.52 472	0.41 434	0.55 411	0.51 211

MyStereo04	2.54 258	1.18 347	18.82 302	1.04 228	1.21 379	3.96 374	0.95 356	4.02 360	3.01 348	2.06 299	1.27 135	2.33 342	1.66 365	2.06 227	2.01 384	0.26 73	3.49 543	0.34 324	0.27 225	0.43 336	0.49 200

MC-Stereo	2.54 258	0.58 69	6.38 129	1.30 362	1.37 421	4.56 512	0.60 118	2.08 79	1.57 95	1.97 267	1.68 252	0.89 134	1.12 222	1.46 123	0.88 111	0.27 85	8.44 568	0.27 146	0.22 137	0.26 78	14.87 567

Sa-1000	2.54 258	1.47 394	20.36 438	1.16 289	0.55 101	4.07 397	1.39 452	4.49 523	3.01 348	2.06 299	2.79 495	1.84 281	1.43 293	2.68 293	1.53 276	0.31 174	0.26 180	0.36 361	0.33 350	0.37 262	0.46 169

LCNet	2.54 258	0.60 86	20.89 510	1.01 213	0.57 117	3.60 280	1.21 425	3.20 217	1.70 134	2.17 336	1.76 275	1.43 217	4.12 525	3.61 327	0.94 131	0.32 193	0.20 38	0.28 181	0.76 522	0.50 395	1.83 438

AFF-stereo	2.54 258	3.44 488	20.84 507	1.30 362	0.48 62	3.94 366	0.48 69	3.30 231	3.40 442	1.94 256	2.21 418	2.10 326	1.51 314	2.36 266	1.62 301	0.23 33	0.21 62	0.25 86	0.25 189	0.33 199	0.53 227

YMNet	2.55 263	1.78 427	14.80 203	1.41 408	1.67 492	3.95 368	0.96 362	3.86 321	3.02 352	2.68 466	2.57 475	3.35 452	1.53 322	3.40 320	2.57 435	0.49 423	0.54 400	0.52 472	0.49 468	0.76 487	0.69 302

YMNet_1	2.55 263	1.78 427	14.80 203	1.41 408	1.67 492	3.95 368	0.96 362	3.86 321	3.02 352	2.68 466	2.57 475	3.35 452	1.53 322	3.40 320	2.57 435	0.49 423	0.54 400	0.52 472	0.49 468	0.76 487	0.69 302

MyStereo05	2.55 263	1.07 319	19.87 371	1.06 238	1.08 332	4.26 453	0.86 292	4.10 390	3.01 348	2.19 347	1.26 129	2.30 339	1.64 358	2.13 239	1.99 378	0.25 54	2.43 522	0.34 324	0.27 225	0.46 369	0.48 192

SA	2.55 263	1.54 402	20.70 493	1.12 270	0.48 62	4.26 453	1.33 441	4.45 519	3.28 406	1.68 208	1.96 358	1.69 242	2.25 444	2.60 287	1.57 287	0.30 150	0.29 214	0.37 372	0.38 405	0.36 256	0.47 181

KYRaft	2.55 263	0.57 66	20.60 480	0.98 197	0.51 82	4.38 468	1.76 493	2.51 126	1.59 101	2.48 436	2.98 504	1.99 310	3.36 508	2.17 245	0.96 139	0.34 242	0.22 79	0.33 304	0.46 458	0.38 275	2.44 458

RAFT-345	2.55 263	0.60 86	19.89 373	1.22 318	0.49 71	4.43 481	0.77 226	1.68 35	3.54 464	2.09 311	3.10 511	1.95 302	1.30 261	6.65 394	1.47 268	0.41 339	0.23 107	0.32 269	0.26 206	0.29 118	0.28 16

DLCB_ROB	2.55 263	1.32 376	10.26 153	1.31 366	1.04 320	2.94 164	1.29 434	3.81 314	2.73 296	2.93 494	2.17 404	3.37 454	1.53 322	10.40 489	3.26 464	0.42 350	0.35 271	0.41 407	0.37 396	0.43 336	0.68 299

TestStereo1	2.56 270	1.41 386	20.56 471	1.63 473	0.74 195	4.13 412	1.34 442	3.93 338	3.38 436	1.61 194	2.56 472	1.43 217	2.13 433	2.55 284	1.70 324	0.32 193	0.22 79	0.34 324	0.26 206	0.40 294	0.53 227

CRFU-Net	2.56 270	0.89 253	10.77 157	2.53 546	1.09 335	3.91 355	1.40 453	3.87 324	1.92 168	2.25 364	1.80 294	3.32 449	7.85 566	5.53 365	1.54 279	0.58 472	0.36 281	0.31 248	0.28 252	0.39 289	0.56 242

SA-5K	2.56 270	1.41 386	20.56 471	1.63 473	0.74 195	4.13 412	1.34 442	3.93 338	3.38 436	1.61 194	2.56 472	1.43 217	2.13 433	2.55 284	1.70 324	0.32 193	0.22 79	0.34 324	0.26 206	0.40 294	0.53 227

IPLG	2.56 270	1.11 331	19.89 373	0.95 174	0.79 219	4.60 517	0.56 97	4.31 479	2.10 191	1.94 256	2.00 368	1.34 201	1.37 273	6.59 393	1.59 292	0.32 193	0.21 62	0.27 146	0.23 152	0.32 175	0.63 282

Prome-Stereo	2.57 274	0.60 86	20.29 429	1.01 213	0.62 142	4.40 476	1.80 496	3.22 221	1.74 142	2.18 340	3.43 525	1.71 249	3.45 513	2.24 256	1.19 195	0.32 193	0.20 38	0.27 146	0.25 189	0.37 262	2.15 448

Select-FE	2.58 275	1.05 316	18.42 290	1.09 252	1.24 386	3.70 305	0.61 122	3.97 347	2.27 228	2.61 457	1.83 315	5.04 542	3.16 497	2.02 224	1.40 250	0.35 258	0.56 408	0.31 248	0.48 464	0.35 237	1.14 384

GCAP-Stereo	2.59 276	1.07 319	20.48 459	0.91 135	4.13 569	3.67 296	0.51 80	2.27 95	1.76 144	1.18 147	1.15 105	1.18 180	0.84 137	1.36 100	1.54 279	0.27 85	8.46 569	0.27 146	0.19 52	0.29 118	0.30 24

NINENet	2.59 276	0.89 253	16.09 229	1.16 289	1.07 329	4.50 493	0.75 213	4.43 515	2.61 280	2.18 340	1.91 346	3.61 478	1.03 185	7.92 424	1.18 190	0.49 423	0.34 261	0.41 407	0.30 306	0.42 326	0.44 153

111	2.59 276	3.10 481	20.47 453	0.84 89	0.38 17	4.26 453	0.91 334	4.45 519	2.96 337	2.48 436	2.07 386	2.31 340	1.64 358	1.49 130	1.90 366	0.35 258	0.22 79	0.25 86	0.21 104	0.32 175	1.14 384

PSMNet-RUCA	2.60 279	1.83 435	20.55 467	1.51 445	1.39 424	3.07 178	1.36 448	3.56 262	2.43 255	1.41 170	2.07 386	1.42 214	1.09 210	2.07 228	1.60 296	1.20 538	0.69 444	1.26 555	0.96 536	1.65 552	0.97 364

ff7	2.60 279	0.81 225	16.25 234	0.89 117	0.56 107	4.55 508	0.83 268	1.68 35	3.44 448	0.88 97	1.10 95	0.70 82	0.78 112	1.93 215	0.93 123	0.29 122	0.37 288	0.29 206	0.21 104	0.33 199	15.08 570

ffff	2.60 279	0.81 225	16.25 234	0.89 117	0.56 107	4.55 508	0.83 268	1.68 35	3.44 448	0.88 97	1.10 95	0.70 82	0.78 112	1.93 215	0.93 123	0.29 122	0.37 288	0.29 206	0.21 104	0.33 199	15.08 570

11t	2.60 279	0.81 225	16.25 234	0.89 117	0.56 107	4.55 508	0.83 268	1.68 35	3.44 448	0.88 97	1.10 95	0.70 82	0.78 112	1.93 215	0.93 123	0.29 122	0.37 288	0.29 206	0.21 104	0.33 199	15.08 570

ccc-4	2.60 279	0.81 225	16.25 234	0.89 117	0.56 107	4.55 508	0.83 268	1.68 35	3.44 448	0.88 97	1.10 95	0.70 82	0.78 112	1.93 215	0.93 123	0.29 122	0.37 288	0.29 206	0.21 104	0.33 199	15.08 570

IPLGR	2.61 284	0.73 171	20.72 497	0.87 109	0.54 94	4.58 513	0.52 87	4.32 487	2.79 307	1.91 246	1.54 204	1.72 250	1.71 376	6.94 407	1.43 257	0.31 174	0.21 62	0.27 146	0.24 173	0.34 222	0.48 192

RAFT_R40	2.61 284	0.64 107	19.86 369	1.69 485	0.46 52	4.74 545	0.95 356	2.28 97	2.52 269	2.02 286	2.32 438	2.69 391	2.52 465	6.70 397	1.05 165	0.42 350	0.19 22	0.30 228	0.27 225	0.33 199	0.29 20

DeepPruner_ROB	2.61 284	1.97 445	19.32 325	1.03 221	1.20 374	4.38 468	0.90 322	3.44 248	1.77 145	2.61 457	1.54 204	2.77 401	1.27 253	5.05 353	2.08 395	0.52 456	0.40 318	0.37 372	0.35 375	0.52 403	0.62 279

fast-acv-ft	2.62 287	1.62 412	20.48 459	1.45 427	1.39 424	3.16 189	1.16 414	3.41 243	2.45 263	1.97 267	2.15 399	2.68 389	2.15 435	2.92 309	2.47 428	0.43 367	0.40 318	0.45 433	0.40 423	0.62 438	0.64 287

PSM-softLoss	2.62 287	0.65 115	21.11 534	2.46 543	0.49 71	4.68 536	0.68 164	2.61 151	4.23 506	2.14 322	1.47 182	1.42 214	0.99 176	6.04 378	1.24 210	0.47 406	0.23 107	0.37 372	0.39 414	0.33 199	0.34 56

KMStereo	2.62 287	0.65 115	21.11 534	2.46 543	0.49 71	4.68 536	0.68 164	2.61 151	4.23 506	2.14 322	1.47 182	1.42 214	0.99 176	6.04 378	1.24 210	0.47 406	0.23 107	0.37 372	0.39 414	0.33 199	0.34 56

STTStereo	2.62 287	1.28 368	19.16 314	1.52 450	1.55 457	3.84 333	0.89 307	3.75 299	2.59 279	2.23 361	1.59 226	2.48 368	1.58 331	5.11 354	1.72 330	0.38 317	0.41 325	0.47 442	0.54 488	0.53 404	0.75 324

SST-Stereo	2.63 291	0.63 102	19.76 360	1.69 485	0.46 52	4.71 542	0.74 202	2.27 95	3.07 369	2.07 305	2.15 399	2.42 357	3.17 498	6.66 395	0.95 137	0.45 385	0.19 22	0.30 228	0.27 225	0.35 237	0.31 30

GMOStereo	2.64 292	0.92 269	19.83 365	0.81 80	0.68 176	3.22 197	0.89 307	2.94 189	1.48 68	2.36 411	1.54 204	1.75 254	1.04 192	1.33 88	1.15 183	0.26 73	11.32 586	0.35 343	0.28 252	0.35 237	0.33 45

error version	2.64 292	0.92 269	19.83 365	0.81 80	0.68 176	3.22 197	0.89 307	2.94 189	1.48 68	2.36 411	1.54 204	1.75 254	1.04 192	1.33 88	1.15 183	0.26 73	11.32 586	0.35 343	0.28 252	0.35 237	0.33 45

test-v	2.64 292	0.92 269	19.83 365	0.81 80	0.68 176	3.22 197	0.89 307	2.94 189	1.48 68	2.36 411	1.54 204	1.75 254	1.04 192	1.33 88	1.15 183	0.26 73	11.32 586	0.35 343	0.28 252	0.35 237	0.33 45

test-2	2.64 292	0.92 269	19.83 365	0.81 80	0.68 176	3.22 197	0.89 307	2.94 189	1.48 68	2.36 411	1.54 204	1.75 254	1.04 192	1.33 88	1.15 183	0.26 73	11.32 586	0.35 343	0.28 252	0.35 237	0.33 45

GSStereo	2.65 296	0.61 92	2.62 83	1.07 245	1.33 408	4.53 500	0.81 261	3.44 248	4.24 508	0.80 68	0.93 62	0.76 104	0.80 125	1.07 29	0.84 98	0.28 105	0.54 400	0.26 120	0.26 206	0.29 118	27.59 605

test_sample3	2.65 296	0.75 194	15.69 220	1.42 417	0.85 243	3.14 188	0.73 192	4.28 464	3.21 388	2.28 375	1.79 289	1.78 270	1.46 301	11.11 518	1.84 354	0.36 285	0.46 361	0.34 324	0.36 386	0.40 294	0.76 325

dad	2.65 296	3.40 486	19.45 332	1.05 232	0.65 154	4.21 443	0.84 280	2.10 81	2.77 303	2.32 398	1.72 264	1.72 250	1.27 253	3.86 334	2.04 390	1.06 531	0.40 318	2.04 563	0.49 468	0.78 489	0.83 338

AASNet	2.65 296	3.20 482	20.19 408	1.38 396	1.49 445	3.84 333	1.06 389	3.92 334	3.28 406	2.07 305	2.28 429	1.95 302	1.28 256	2.19 248	2.17 403	0.42 350	0.33 248	0.45 433	0.30 306	0.59 427	0.52 219

ASMatch	2.65 296	0.68 137	20.65 487	1.60 466	0.71 187	4.40 476	0.77 226	2.02 74	1.65 123	1.71 216	3.89 533	1.93 296	3.75 519	5.45 362	1.67 316	0.33 220	0.24 136	0.34 324	0.28 252	0.34 222	0.57 247

BEATNet_4x	2.65 296	4.43 501	18.10 282	1.41 408	0.59 122	3.44 237	1.02 377	4.08 384	2.97 338	2.28 375	1.75 274	2.18 328	1.61 342	2.80 302	3.54 469	0.39 325	0.25 155	0.47 442	0.31 325	0.61 433	0.86 349

IGEV-FE	2.66 302	0.75 194	21.55 559	1.50 442	0.89 262	2.21 96	0.90 322	3.52 256	1.83 152	2.17 336	1.58 223	4.06 501	1.59 334	1.73 179	1.21 199	0.32 193	0.33 248	0.28 181	0.30 306	0.44 350	6.08 518

IGEV_Zeroshot_test	2.66 302	0.75 194	21.55 559	1.50 442	0.89 262	2.21 96	0.90 322	3.52 256	1.83 152	2.17 336	1.57 215	4.09 503	1.60 336	1.73 179	1.21 199	0.32 193	0.33 248	0.28 181	0.30 306	0.44 350	6.09 519

GEStereo_RVC	2.66 302	1.20 357	20.38 440	1.29 357	1.05 323	4.02 384	1.42 456	4.17 419	2.24 217	2.10 313	1.86 327	2.33 342	1.84 402	4.93 352	1.78 342	0.51 445	0.38 302	0.32 269	0.29 287	0.44 350	0.56 242

XX-Stereo	2.66 302	0.70 150	21.17 541	2.33 535	1.24 386	4.31 462	0.45 62	4.48 522	1.60 107	2.39 419	1.89 337	4.60 531	0.60 52	4.17 344	1.11 176	0.34 242	0.26 180	0.29 206	0.29 287	0.53 404	0.43 147

delet	2.66 302	1.11 331	18.42 290	1.05 232	1.65 486	3.47 244	2.00 509	3.81 314	2.82 314	2.15 329	2.11 392	2.62 383	1.88 409	5.38 360	2.21 407	0.34 242	0.38 302	0.40 398	0.32 341	0.45 359	0.54 235

OCTAStereo	2.67 307	0.67 127	21.08 525	2.43 539	0.47 57	4.67 528	0.67 153	3.68 281	4.31 518	2.11 315	1.62 232	1.36 205	1.09 210	6.02 377	1.25 217	0.45 385	0.20 38	0.36 361	0.34 360	0.32 175	0.37 92

RE-Stereo	2.67 307	0.67 127	21.08 525	2.43 539	0.47 57	4.67 528	0.67 153	3.68 281	4.30 515	2.11 315	1.62 232	1.36 205	1.09 210	6.01 374	1.26 222	0.45 385	0.20 38	0.36 361	0.34 360	0.32 175	0.37 92

TVStereo	2.67 307	0.67 127	21.08 525	2.43 539	0.47 57	4.67 528	0.67 153	3.68 281	4.30 515	2.11 315	1.62 232	1.36 205	1.09 210	6.01 374	1.26 222	0.45 385	0.20 38	0.36 361	0.34 360	0.32 175	0.37 92

test_sample5	2.68 310	0.76 205	14.56 198	1.40 404	0.83 234	3.11 182	0.74 202	4.33 490	4.48 527	2.29 381	2.04 373	1.67 238	1.45 296	11.18 521	1.88 362	0.37 301	0.47 372	0.37 372	0.39 414	0.43 336	0.78 329

test_sample4	2.68 310	0.76 205	15.85 223	1.45 427	0.83 234	3.10 179	0.72 185	4.31 479	3.37 433	2.39 419	1.90 345	1.72 250	1.47 306	11.13 520	1.86 358	0.36 285	0.47 372	0.35 343	0.37 396	0.42 326	0.85 345

DualNet	2.68 310	0.76 205	14.56 198	1.40 404	0.83 234	3.11 182	0.74 202	4.33 490	4.48 527	2.35 405	2.13 396	1.67 238	1.45 296	11.18 521	1.88 362	0.37 301	0.47 372	0.37 372	0.39 414	0.43 336	0.78 329

NF-Stereo	2.68 310	0.67 127	21.09 530	2.43 539	0.47 57	4.67 528	0.67 153	3.68 281	4.30 515	2.11 315	1.62 232	1.36 205	1.09 210	6.07 380	1.24 210	0.45 385	0.20 38	0.36 361	0.34 360	0.32 175	0.37 92

testlalala_base	2.69 314	0.77 213	21.10 532	1.22 318	1.46 440	2.72 144	0.83 268	4.11 393	1.49 73	1.28 159	1.45 179	1.21 190	0.85 140	1.28 73	1.19 195	3.94 581	2.36 516	0.27 146	0.19 52	4.48 582	1.58 419

mmm	2.70 315	0.80 222	8.26 140	1.50 442	1.18 363	2.44 120	0.85 287	4.08 384	4.59 531	2.31 387	1.95 357	1.51 225	1.55 328	2.33 264	1.72 330	0.31 174	7.71 565	0.45 433	0.42 440	0.40 294	9.56 546

iResNet	2.70 315	1.35 380	20.93 513	2.01 521	0.73 190	3.76 316	0.83 268	4.28 464	2.93 334	2.38 417	2.03 371	1.35 203	1.54 325	3.28 318	4.42 482	0.42 350	0.25 155	0.29 206	0.23 152	0.45 359	0.64 287

test_sample6	2.71 317	0.76 205	14.30 191	1.43 424	0.83 234	3.17 190	0.79 243	4.40 508	4.65 538	2.35 405	2.13 396	1.69 242	1.45 296	11.48 534	1.99 378	0.39 325	0.46 361	0.38 387	0.40 423	0.43 336	0.77 326

MIM_Stereo	2.71 317	1.26 361	20.92 512	1.34 380	5.57 577	3.10 179	0.59 114	3.25 226	2.51 267	1.64 198	1.61 228	1.82 278	1.29 259	2.07 228	1.35 233	0.25 54	0.31 232	0.28 181	0.26 206	0.29 118	4.43 505

anonymousdsp2	2.72 319	0.68 137	11.15 160	1.20 308	0.64 149	3.66 294	0.71 181	3.71 292	2.14 203	1.62 196	1.61 228	1.95 302	1.00 179	2.24 256	0.81 87	0.32 193	0.50 389	0.28 181	0.20 87	0.34 222	19.58 592

Wz-Net-LNSev-Ref	2.72 319	2.55 470	14.91 205	1.37 392	1.36 418	3.50 256	1.63 482	4.11 393	3.38 436	2.55 445	2.04 373	2.35 346	2.50 463	5.14 355	4.64 486	0.53 458	0.22 79	0.35 343	0.21 104	0.41 314	0.60 271

RAFT-RH_RVC	2.72 319	0.64 107	20.10 402	1.48 435	0.49 71	4.46 484	0.56 97	1.73 45	2.86 324	3.06 506	5.50 549	2.02 315	1.28 256	6.70 397	1.56 284	0.46 397	0.22 79	0.37 372	0.34 360	0.29 118	0.33 45

DMCA-RVC	2.72 319	3.31 484	20.08 399	1.27 349	1.13 348	2.49 125	0.85 287	3.43 246	1.85 156	3.04 504	1.58 223	1.99 310	1.51 314	6.42 389	2.86 447	0.39 325	0.31 232	0.44 425	0.37 396	0.47 382	0.65 291

iResNet_ROB	2.72 319	10.38 539	14.41 194	1.46 429	0.99 298	3.74 313	0.66 151	4.01 355	2.84 317	2.04 294	2.05 380	1.98 309	1.38 274	4.73 351	1.91 369	0.35 258	0.20 38	0.28 181	0.19 52	0.33 199	0.41 131

pcwnet_v2	2.73 324	0.70 150	22.43 582	1.11 260	1.02 309	3.58 275	0.80 253	4.31 479	3.42 446	2.39 419	2.28 429	2.99 419	1.68 368	3.31 319	1.54 279	0.44 376	0.51 392	0.41 407	0.34 360	0.62 438	0.74 322

GCAP-BAT	2.74 325	0.79 219	19.74 359	1.06 238	0.85 243	4.25 452	0.91 334	2.80 170	1.83 152	2.14 322	2.08 389	2.55 373	0.80 125	1.87 209	1.41 253	0.35 258	7.97 566	0.24 60	0.22 137	0.27 87	2.72 467

MyStereo06	2.74 325	1.07 319	21.19 544	1.06 238	1.08 332	4.26 453	0.86 292	3.72 294	1.80 149	2.25 364	1.77 282	4.28 516	4.12 525	1.85 206	1.38 246	0.25 54	2.43 522	0.34 324	0.27 225	0.46 369	0.48 192

IRAFT_RVC	2.74 325	0.71 157	19.80 361	2.52 545	0.67 168	4.60 517	1.57 476	3.05 204	2.99 341	2.23 361	1.72 264	2.08 324	2.59 467	6.69 396	1.61 299	0.37 301	0.21 62	0.33 304	0.29 287	0.33 199	0.35 66

HGLStereo	2.74 325	1.03 313	20.80 502	1.24 326	1.55 457	3.62 286	0.94 351	3.83 317	2.09 189	2.18 340	2.20 414	3.11 432	2.12 430	5.65 366	2.07 394	0.50 437	0.34 261	0.32 269	0.30 306	0.42 326	0.50 205

G2L-ROB	2.75 329	1.93 442	19.94 379	1.25 342	1.05 323	3.84 333	0.93 348	3.45 252	2.56 272	2.29 381	1.47 182	2.64 386	1.20 246	8.34 429	2.28 412	0.29 122	0.20 38	0.24 60	0.23 152	0.29 118	0.52 219

ACRE	2.75 329	7.69 522	19.93 376	0.93 153	1.30 398	3.94 366	0.90 322	4.23 442	3.66 473	2.33 401	2.61 479	1.17 177	1.04 192	1.80 194	1.35 233	0.46 397	0.25 155	0.27 146	0.23 152	0.32 175	0.60 271

PFNet	2.75 329	0.69 142	19.96 382	2.25 530	0.80 223	4.63 521	0.90 322	2.60 150	3.85 485	2.39 419	2.71 490	1.82 278	1.41 286	7.53 417	1.41 253	0.36 285	0.21 62	0.36 361	0.27 225	0.32 175	0.46 169

rafts_anoy	2.76 332	1.68 417	20.42 444	1.42 417	3.90 564	3.03 176	0.61 122	3.24 223	1.66 125	1.42 173	1.26 129	1.19 184	1.11 219	2.13 239	1.64 311	0.33 220	8.77 575	0.32 269	0.32 341	0.32 175	0.38 102

NLCA_NET_v2_RVC	2.76 332	1.48 395	19.72 356	1.62 470	2.00 517	3.95 368	0.86 292	3.92 334	2.51 267	2.56 446	1.69 256	2.83 406	1.61 342	5.65 366	1.78 342	0.48 416	0.36 281	0.38 387	0.42 440	0.56 417	0.77 326
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DA	2.77 334	0.51 36	6.04 123	1.05 232	1.15 352	4.36 466	0.84 280	2.83 177	3.02 352	0.87 92	1.57 215	0.92 143	1.07 206	1.61 149	0.68 43	0.35 258	2.66 526	0.24 60	0.19 52	0.26 78	25.18 601

GGEV	2.77 334	0.51 36	6.04 123	1.05 232	1.15 352	4.36 466	0.84 280	2.83 177	3.02 352	0.87 92	1.57 215	0.92 143	1.07 206	1.61 149	0.68 43	0.35 258	2.66 526	0.24 60	0.19 52	0.26 78	25.18 601

AACVNet	2.77 334	1.64 415	19.22 320	1.57 460	0.86 247	3.28 210	0.74 202	3.31 234	1.66 125	2.06 299	1.82 302	2.47 366	1.40 281	10.95 507	1.92 373	0.41 339	0.35 271	0.38 387	0.33 350	0.46 369	0.61 275

UGAM	2.78 337	0.78 215	19.69 353	0.93 153	0.73 190	3.27 206	1.02 377	2.88 184	3.06 368	1.40 167	2.76 494	3.51 471	1.28 256	10.74 497	1.44 261	0.30 150	0.30 224	0.40 398	0.33 350	0.37 262	0.49 200

Wz-Net-LNSev	2.78 337	6.16 510	17.27 260	1.24 326	1.65 486	3.49 254	1.55 472	3.70 289	3.61 468	1.96 264	1.76 275	3.30 446	2.17 439	2.78 300	2.24 408	0.49 423	0.35 271	0.32 269	0.31 325	0.56 417	0.65 291

NVstereo2D	2.79 339	1.13 337	13.75 180	1.37 392	1.47 444	3.57 272	1.38 450	4.17 419	3.77 481	2.04 294	1.72 264	3.05 424	1.75 382	10.84 500	1.72 330	0.62 484	0.48 379	0.56 491	0.54 488	0.79 494	1.02 373

MM-Stereo_test2	2.80 340	0.63 102	20.19 408	1.75 497	0.52 88	2.77 145	0.71 181	1.80 49	1.72 140	0.99 124	0.98 77	0.84 117	0.79 120	1.45 120	1.26 222	0.27 85	0.62 426	0.25 86	0.23 152	0.31 153	17.86 588

ssnet_v2	2.81 341	1.39 383	21.16 539	1.25 342	0.90 270	3.86 341	1.63 482	4.10 390	3.22 395	2.79 481	1.96 358	3.78 486	1.70 374	2.53 282	3.12 461	0.44 376	0.37 288	0.42 418	0.38 405	0.59 427	0.58 263

NLCSM	2.82 342	2.42 465	17.95 279	1.24 326	1.25 389	3.47 244	1.30 435	3.65 276	2.17 204	1.67 205	2.33 440	2.85 408	1.94 413	7.78 422	2.06 393	0.47 406	0.48 379	0.50 463	0.51 481	0.92 509	1.54 417

11t1	2.82 342	0.72 165	17.81 278	1.60 466	0.93 281	2.27 105	0.62 134	3.76 300	4.47 526	1.72 217	1.33 149	1.05 163	1.34 267	1.84 205	1.45 265	0.29 122	5.57 556	0.29 206	0.26 206	0.32 175	8.80 541

DANet	2.82 342	1.17 344	10.20 152	1.87 507	1.72 498	3.25 205	1.15 412	4.36 498	3.02 352	3.42 527	2.18 409	4.09 503	1.79 391	9.78 459	4.32 479	0.55 464	0.57 410	0.60 503	0.44 449	0.65 456	1.25 392
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AIO-Stereo-zeroshot	2.84 345	1.17 344	20.72 497	1.15 282	2.05 521	3.61 282	0.49 70	4.63 543	2.10 191	1.41 170	1.66 249	6.02 559	2.40 453	2.79 301	2.09 398	0.30 150	0.51 392	0.31 248	0.96 536	0.59 427	1.93 439

G2L-Stereo	2.85 346	2.33 464	19.94 379	1.15 282	1.34 411	3.57 272	0.95 356	3.70 289	2.22 214	2.14 322	1.61 228	3.19 436	1.33 265	9.50 451	2.02 386	0.36 285	0.27 193	0.35 343	0.28 252	0.30 141	0.51 211

test_sample7	2.85 346	0.81 225	14.48 196	1.59 465	0.77 212	2.42 118	1.08 392	4.40 508	4.92 551	2.20 354	1.85 321	1.90 290	2.00 416	6.87 403	1.75 339	0.47 406	1.36 486	0.44 425	0.41 434	0.47 382	6.81 525

GCST	2.86 348	3.95 495	20.52 463	1.93 514	1.56 462	1.74 70	0.50 76	3.69 286	2.10 191	1.79 232	1.64 242	1.60 231	1.29 259	5.27 358	1.90 366	2.10 556	0.77 450	1.45 557	0.97 539	1.15 532	1.38 401

TRStereo	2.86 348	2.12 454	19.98 385	1.68 483	1.18 363	4.35 464	1.05 387	5.07 558	3.48 459	1.56 188	1.39 164	1.75 254	0.85 140	2.01 223	1.50 271	0.43 367	0.34 261	0.33 304	0.36 386	0.36 256	7.50 527

CFNet-ft	2.87 350	1.80 429	20.20 410	1.10 255	1.54 453	4.09 402	0.89 307	2.97 199	1.88 162	1.93 250	1.70 258	3.50 468	1.60 336	9.35 448	2.17 403	0.35 258	0.32 238	0.61 506	0.38 405	0.55 411	0.45 159

CFNet_RVC	2.87 350	1.80 429	20.20 410	1.10 255	1.54 453	4.09 402	0.89 307	2.97 199	1.88 162	1.93 250	1.70 258	3.50 468	1.60 336	9.35 448	2.17 403	0.35 258	0.32 238	0.61 506	0.38 405	0.55 411	0.45 159

CIPLG	2.88 352	10.01 537	20.02 389	0.95 174	1.34 411	3.95 368	0.91 334	4.24 448	3.69 476	2.36 411	2.66 484	1.17 177	1.06 203	1.82 201	1.37 245	0.45 385	0.25 155	0.27 146	0.23 152	0.33 199	0.60 271

LALA_ROB	2.88 352	2.13 456	19.08 310	1.10 255	0.99 298	3.91 355	1.81 497	4.50 527	3.04 363	3.32 524	1.87 333	2.75 397	1.66 365	4.06 341	4.02 475	0.47 406	0.44 348	0.55 488	0.53 485	0.61 433	0.73 317

G2L-Stereo_test	2.89 354	2.06 448	20.60 480	1.68 483	1.18 363	3.55 268	1.01 373	3.66 277	2.33 239	2.59 450	1.68 252	3.14 434	1.48 307	9.19 445	1.86 358	0.30 150	0.21 62	0.23 35	0.23 152	0.28 100	0.57 247

IIG-Stereo	2.89 354	0.98 298	19.80 361	2.78 554	0.67 168	4.62 519	0.74 202	4.29 466	2.26 223	2.62 460	3.10 511	3.33 450	1.60 336	7.64 418	1.51 272	0.42 350	0.21 62	0.32 269	0.25 189	0.33 199	0.28 16

DN-CSS_ROB	2.89 354	9.72 534	19.71 354	2.07 526	0.90 270	4.01 381	0.61 122	4.06 372	3.35 431	1.66 203	1.89 337	1.39 210	1.06 203	3.24 317	1.88 362	0.44 376	0.19 22	0.44 425	0.29 287	0.40 294	0.42 140

AE-Stereo	2.91 357	0.63 102	17.05 255	1.15 282	0.63 145	4.39 472	0.70 176	4.02 360	2.12 198	1.24 157	2.04 373	1.01 158	0.91 159	1.67 156	1.42 255	0.30 150	1.14 479	0.28 181	0.28 252	0.27 87	16.93 586

PSMNet-RSSM	2.91 357	1.55 406	20.10 402	1.32 373	1.30 398	4.19 439	0.95 356	3.78 304	2.28 229	2.28 375	1.80 294	2.64 386	1.87 407	9.83 462	1.93 374	0.37 301	0.33 248	0.35 343	0.38 405	0.46 369	0.40 123

DFGA-Net	2.93 359	7.27 519	18.55 293	1.18 301	0.79 219	3.68 299	0.60 118	2.84 180	1.98 178	2.19 347	2.07 386	1.22 191	1.04 192	10.28 485	2.51 432	0.30 150	0.23 107	0.34 324	0.35 375	0.63 444	0.54 235

Consistency-Raft	2.93 359	1.93 442	19.72 356	1.41 408	1.75 500	3.85 338	1.32 440	4.09 388	2.75 299	1.82 236	2.66 484	1.81 276	4.34 531	2.29 261	2.08 395	0.90 524	0.94 464	1.03 544	1.13 547	1.71 554	1.10 381

ac_64	2.93 359	0.87 244	19.66 344	1.35 382	1.70 495	3.29 213	0.92 342	3.56 262	3.46 457	1.91 246	1.79 289	3.90 492	1.76 385	10.23 481	1.93 374	0.44 376	0.32 238	0.33 304	0.31 325	0.35 237	0.51 211

cf-r	2.93 359	2.19 458	20.59 479	1.49 437	1.35 416	4.18 431	0.92 342	3.73 298	3.12 376	2.16 333	1.82 302	3.40 456	1.44 294	8.22 426	1.93 374	0.34 242	0.31 232	0.33 304	0.30 306	0.38 275	0.45 159

ETE_ROB	2.93 359	2.12 454	17.80 276	1.13 275	0.94 287	3.71 308	1.53 468	4.29 466	2.98 340	3.32 524	2.13 396	2.34 345	1.51 314	8.68 435	2.82 445	0.44 376	0.40 318	0.51 469	0.49 468	0.56 417	0.80 334

x	2.94 364	0.83 232	16.07 228	1.51 445	0.83 234	2.13 93	0.96 362	3.97 347	4.73 541	1.73 220	1.43 174	1.61 232	1.27 253	2.24 256	1.71 327	0.29 122	6.91 561	0.34 324	0.31 325	0.34 222	9.60 547

OMP-Stereo	2.94 364	1.26 361	20.07 393	2.73 552	0.67 168	4.58 513	1.46 462	4.33 490	2.21 213	3.14 514	2.68 487	3.22 440	1.38 274	7.65 419	1.42 255	0.46 397	0.21 62	0.33 304	0.26 206	0.34 222	0.31 30

testlalala	2.95 366	0.66 123	20.83 504	1.03 221	0.81 228	4.39 472	0.90 322	2.96 197	3.69 476	2.50 440	1.55 213	1.31 200	0.61 55	1.15 44	0.77 68	0.42 350	14.33 592	0.25 86	0.20 87	0.26 78	0.36 88

4D-IteraStereo	2.95 366	1.83 435	20.75 499	0.81 80	1.56 462	2.22 102	1.03 380	2.48 124	1.56 91	1.42 173	1.00 80	1.93 296	0.61 55	1.65 154	2.04 390	0.31 174	0.22 79	0.31 248	0.26 206	0.28 100	16.75 584

ACV-stereo	2.96 368	1.09 326	20.34 436	1.37 392	1.05 323	4.65 524	1.09 396	2.82 175	1.68 128	1.48 182	1.32 147	5.40 549	4.22 527	7.83 423	2.08 395	0.46 397	0.52 395	0.33 304	0.30 306	0.45 359	0.71 308

qqq	2.96 368	0.88 248	15.54 217	1.27 349	0.74 195	2.29 107	0.90 322	4.07 375	4.63 533	1.63 197	1.32 147	1.78 270	1.36 270	5.19 356	1.68 318	0.29 122	6.43 559	0.33 304	0.36 386	0.35 237	8.09 530

IPLGR_C	2.96 368	11.71 546	20.02 389	0.95 174	1.31 402	3.93 363	0.92 342	4.22 436	3.76 479	2.35 405	2.62 480	1.16 176	1.07 206	1.71 168	1.34 232	0.45 385	0.25 155	0.27 146	0.23 152	0.33 199	0.60 271

GANet-RSSM	2.96 368	1.27 365	21.17 541	1.73 493	1.23 382	4.22 445	0.91 334	3.39 241	2.02 184	1.97 267	1.74 273	2.53 370	2.06 421	10.91 506	1.88 362	0.37 301	0.35 271	0.32 269	0.29 287	0.42 326	0.46 169

NCCL2	2.96 368	4.07 498	15.75 221	1.24 326	1.03 314	3.48 251	2.55 532	3.79 305	2.39 246	2.78 479	1.80 294	2.41 353	1.67 367	10.27 484	2.48 430	0.46 397	0.41 325	0.57 495	0.55 493	0.61 433	0.86 349

MyStereo8	2.97 373	1.76 424	18.94 304	1.55 457	1.62 475	4.16 423	0.57 101	3.79 305	2.41 251	2.22 359	2.93 502	2.27 335	1.14 229	2.16 243	2.28 412	0.27 85	8.58 571	0.32 269	0.29 287	0.37 262	1.72 427

hitnet-ft	2.99 374	1.23 359	19.37 328	0.96 183	0.90 270	3.76 316	0.79 243	3.60 269	2.68 289	2.31 387	2.04 373	3.63 481	1.49 311	11.70 546	2.37 421	0.45 385	0.54 400	0.44 425	0.36 386	0.54 408	0.56 242

XPNet_ROB	2.99 374	1.58 407	17.06 257	1.38 396	0.99 298	3.91 355	1.62 481	4.20 430	2.42 252	2.87 489	2.03 371	2.31 340	1.72 379	10.76 498	3.60 470	0.55 464	0.49 383	0.48 448	0.40 423	0.53 404	0.85 345

coex_refinement	3.01 376	1.69 419	20.28 424	1.31 366	1.15 352	3.21 194	0.86 292	3.94 341	2.43 255	2.51 441	1.92 352	3.49 463	1.68 368	11.06 512	2.54 434	0.38 317	0.26 180	0.27 146	0.31 325	0.41 314	0.58 263

PAM	3.02 377	0.69 142	20.70 493	1.20 308	1.15 352	8.88 577	1.28 433	4.06 372	1.91 166	2.32 398	2.42 458	5.75 555	2.75 471	2.47 273	1.55 282	0.28 105	0.35 271	0.27 146	0.30 306	0.41 314	1.65 425

DCRE	3.02 377	0.95 286	18.48 292	1.18 301	1.89 511	3.57 272	0.82 264	3.36 239	1.70 134	2.04 294	8.12 559	1.73 253	1.07 206	1.31 82	1.24 210	0.24 40	0.87 460	0.26 120	0.27 225	0.28 100	11.03 553

HSM-Net_RVC	3.02 377	0.65 115	19.48 333	0.94 162	0.90 270	3.71 308	1.20 419	5.61 572	2.87 326	3.24 520	2.49 463	2.53 370	1.61 342	11.39 529	1.90 366	0.37 301	0.27 193	0.27 146	0.24 173	0.31 153	0.39 116
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccnet	3.03 380	1.48 395	12.88 171	1.54 453	1.26 391	3.71 308	2.32 525	4.11 393	3.05 366	2.92 493	3.21 517	2.86 409	2.40 453	9.87 463	4.19 476	0.80 516	0.76 449	0.71 526	0.70 517	0.78 489	1.07 379

Nwc_Net	3.03 380	1.90 441	19.16 314	1.38 396	1.69 494	3.53 264	1.19 416	4.03 363	2.19 208	2.79 481	2.84 498	3.80 488	2.46 459	6.93 406	2.87 449	0.96 527	0.41 325	0.59 499	0.68 514	0.60 431	0.65 291

PAM_32	3.04 382	0.69 142	20.55 467	1.17 296	1.01 306	8.89 578	0.76 222	3.71 292	3.43 447	2.12 319	2.65 482	5.44 551	3.73 518	2.35 265	1.48 269	0.27 85	0.33 248	0.28 181	0.29 287	0.39 289	1.27 395

psm_up	3.04 382	1.30 373	18.97 307	1.31 366	1.51 449	3.86 341	1.22 426	4.26 460	2.31 237	2.72 471	1.83 315	2.43 359	1.68 368	12.86 570	1.78 342	0.43 367	0.41 325	0.41 407	0.34 360	0.46 369	0.67 297

CFNet	3.04 382	6.89 516	16.27 239	1.36 386	1.24 386	4.09 402	0.72 185	4.15 413	3.00 343	1.69 212	1.88 335	2.27 335	1.45 296	11.41 530	2.12 400	0.36 285	0.29 214	0.43 422	0.36 386	0.48 389	0.38 102

SACVNet	3.06 385	1.61 411	19.29 324	1.46 429	1.18 363	4.05 392	1.48 465	4.03 363	2.58 278	2.75 475	1.89 337	2.55 373	1.38 274	11.33 527	2.28 412	0.51 445	0.41 325	0.48 448	0.43 445	0.57 421	0.93 360

AIO-test2	3.07 386	12.11 548	20.58 478	1.49 437	1.34 411	3.22 197	0.73 192	4.07 375	1.56 91	1.72 217	2.20 414	0.90 136	0.74 97	3.75 332	1.39 249	3.67 575	0.26 180	0.35 343	0.44 449	0.41 314	0.44 153

TransformOpticalFlow	3.07 386	0.87 244	20.87 509	1.10 255	0.56 107	4.18 431	0.64 144	4.36 498	3.28 406	2.19 347	3.08 509	4.32 519	5.01 537	7.36 414	1.59 292	0.34 242	0.18 11	0.32 269	0.26 206	0.29 118	0.57 247

StereoDRNet	3.07 386	2.92 479	16.33 241	1.36 386	1.57 465	3.45 241	2.04 513	3.77 303	2.85 318	3.31 523	1.85 321	2.78 402	1.79 391	10.85 501	3.41 466	0.45 385	0.36 281	0.39 393	0.37 396	0.62 438	0.85 345

IGEVStereo-DCA	3.09 389	3.48 489	16.25 234	0.96 183	0.49 71	1.59 60	0.83 268	1.68 35	3.44 448	0.75 50	0.78 39	0.74 100	0.73 89	5.79 368	7.75 515	0.32 193	0.26 180	0.28 181	0.21 104	0.32 175	15.08 570

FADNet_RVC	3.10 390	7.62 520	19.12 311	1.05 232	0.93 281	4.09 402	0.84 280	4.34 495	2.05 186	1.54 185	1.78 286	1.61 232	1.50 312	8.92 439	2.64 441	0.50 437	0.38 302	0.44 425	0.61 505	0.91 507	1.16 387

iRaft-Stereo_20w	3.11 391	0.69 142	18.89 303	1.00 210	1.09 335	5.03 554	1.00 372	5.86 574	2.46 264	2.83 488	1.64 242	3.06 427	4.30 529	3.08 315	1.74 336	0.31 174	0.30 224	0.27 146	0.35 375	0.42 326	7.93 528

STrans-v2	3.11 391	0.95 286	20.80 502	0.86 102	0.64 149	3.90 351	1.01 373	4.30 468	3.61 468	2.28 375	3.65 529	4.11 506	5.17 540	7.32 411	1.63 305	0.34 242	0.18 11	0.29 206	0.26 206	0.30 141	0.65 291

PS-NSSS	3.11 391	1.60 410	19.48 333	1.00 210	1.53 452	4.12 409	1.08 392	4.59 541	2.80 308	2.19 347	2.38 445	1.76 260	1.39 277	11.79 550	1.94 377	0.69 496	0.45 355	0.95 542	0.43 445	1.03 516	1.00 369

DRaft	3.12 394	0.68 137	20.57 475	0.77 60	0.49 71	3.95 368	1.20 419	2.40 109	1.60 107	2.64 462	2.80 496	1.59 230	5.33 541	6.94 407	9.51 524	0.43 367	0.22 79	0.27 146	0.27 225	0.32 175	0.47 181

NOSS_ROB	3.12 394	0.89 253	19.03 309	2.01 521	1.07 329	3.90 351	0.97 366	4.32 487	3.08 370	2.94 496	2.19 412	3.85 491	1.18 242	11.75 548	1.69 321	0.69 496	0.54 400	0.57 495	0.52 483	0.57 421	0.72 312

TCMNet	3.13 396	1.71 421	19.53 337	1.49 437	2.11 525	3.84 333	1.07 391	4.12 399	3.03 358	2.64 462	2.29 431	2.43 359	1.74 381	10.10 477	2.47 428	0.56 468	0.45 355	0.61 506	0.50 476	0.87 504	1.04 377

GwcNet-RSSM	3.13 396	5.08 504	19.86 369	1.28 351	1.20 374	4.12 409	1.11 402	3.89 327	2.80 308	2.13 320	1.81 299	3.11 432	1.46 301	10.33 487	2.19 406	0.36 285	0.34 261	0.35 343	0.31 325	0.45 359	0.43 147

UGAM-zero	3.14 398	0.62 99	20.64 486	1.02 217	0.93 281	2.87 157	0.51 80	4.52 529	1.57 95	2.19 347	1.65 245	5.78 556	3.40 511	9.89 465	1.71 327	0.33 220	0.44 348	0.28 181	0.59 499	0.30 141	3.59 492

anonymousdsp	3.14 398	0.83 232	20.28 424	0.94 162	0.64 149	4.54 502	0.82 264	2.03 75	3.32 426	0.91 108	1.13 101	0.78 106	0.77 108	1.78 186	0.90 119	0.29 122	0.25 155	0.29 206	0.21 104	0.33 199	21.81 595

anonymousa	3.14 398	0.83 232	19.20 318	1.62 470	9.63 582	2.06 90	0.78 233	2.93 187	2.20 211	1.95 262	2.17 404	3.41 457	1.81 394	1.33 88	1.67 316	0.29 122	8.64 573	0.34 324	0.37 396	0.32 175	1.33 398

IGEV-Stereo	3.15 401	0.83 232	20.31 433	0.94 162	0.64 149	4.54 502	0.82 264	2.01 73	3.31 418	0.91 108	1.13 101	0.79 109	0.77 108	1.79 188	0.92 122	0.29 122	0.25 155	0.29 206	0.21 104	0.33 199	21.85 596
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
AF-Net	3.15 401	2.65 473	18.81 300	1.37 392	1.76 502	3.30 218	1.57 476	4.20 430	3.05 366	2.76 476	2.94 503	4.50 525	3.21 500	5.88 372	3.07 457	0.88 523	0.39 314	0.72 529	0.50 476	0.75 483	0.66 296

RASNet	3.15 401	1.20 357	19.81 363	1.63 473	2.26 531	3.67 296	1.09 396	3.58 265	3.44 448	1.99 271	2.15 399	4.59 530	2.30 448	10.24 483	2.98 453	0.57 471	0.26 180	0.25 86	0.25 189	0.30 141	0.54 235

RYNet	3.15 401	1.48 395	16.27 239	1.24 326	1.39 424	3.67 296	1.44 461	4.09 388	3.20 385	2.26 370	1.70 258	3.83 489	2.15 435	13.64 583	3.23 463	0.45 385	0.45 355	0.50 463	0.35 375	0.81 496	0.83 338

GEAStereo	3.16 405	0.61 92	2.62 83	0.99 204	1.33 408	4.53 500	0.81 261	2.05 76	1.71 137	0.97 119	0.93 62	0.53 45	0.80 125	1.07 29	0.84 98	0.31 174	18.89 601	0.27 146	0.20 87	0.29 118	23.53 599

raft_robust	3.17 406	2.15 457	20.28 424	1.06 238	0.55 101	3.86 341	0.46 67	4.42 513	2.77 303	1.70 214	1.37 160	7.48 567	6.35 551	6.81 402	1.44 261	0.31 174	0.74 448	0.30 228	0.37 396	0.32 175	0.57 247

RALCasStereoNet	3.17 406	1.87 439	20.86 508	1.17 296	1.63 478	3.10 179	0.70 176	3.21 218	2.19 208	1.39 166	1.73 270	1.18 180	0.91 159	2.46 270	1.64 311	0.31 174	8.75 574	0.25 86	0.22 137	0.31 153	9.45 544

DRN-Test	3.17 406	1.30 373	19.66 344	1.41 408	1.60 471	3.61 282	1.47 463	4.18 425	2.83 315	3.48 530	1.92 352	2.58 379	2.50 463	10.81 499	2.90 451	0.49 423	0.49 383	0.44 425	0.42 440	0.57 421	0.78 329

HH	3.19 409	0.91 262	21.34 551	1.24 326	0.61 132	4.16 423	0.80 253	2.94 189	1.82 150	1.23 155	1.84 317	4.61 532	1.84 402	2.63 289	0.99 149	0.29 122	1.53 491	0.30 228	0.24 173	0.34 222	14.22 565

HanStereo	3.19 409	0.91 262	21.34 551	1.24 326	0.61 132	4.16 423	0.80 253	2.94 189	1.82 150	1.23 155	1.84 317	4.61 532	1.84 402	2.63 289	0.99 149	0.29 122	1.53 491	0.30 228	0.24 173	0.34 222	14.22 565

AIO-Stereo-zeroshot1	3.20 411	1.87 439	21.91 567	1.18 301	2.03 519	4.07 397	0.98 369	3.99 351	2.17 204	1.57 190	5.62 551	4.27 514	2.92 479	2.69 296	2.50 431	0.27 85	0.49 383	0.31 248	1.20 551	0.92 509	3.04 477

ADLNet2	3.20 411	1.43 388	20.11 405	1.22 318	1.78 505	3.86 341	1.47 463	3.96 344	3.89 489	2.26 370	2.49 463	4.63 534	1.92 412	10.68 496	2.00 383	0.42 350	0.37 288	0.29 206	0.30 306	0.51 400	0.46 169

FADNet	3.20 411	11.55 545	16.16 232	1.24 326	0.95 289	3.30 218	0.87 299	4.00 353	2.73 296	1.42 173	1.35 152	2.51 369	2.04 420	9.95 470	2.39 423	0.44 376	0.46 361	0.40 398	0.44 449	1.13 531	0.61 275

TDLM	3.20 411	1.58 407	18.80 299	1.70 489	1.10 339	4.29 457	2.17 519	3.81 314	3.27 404	2.89 490	1.98 362	2.06 323	1.70 374	12.44 565	2.15 401	0.58 472	0.31 232	0.56 491	0.40 423	0.58 425	1.59 420

MSCF	3.21 415	1.25 360	4.06 110	1.06 238	10.61 584	3.29 213	0.85 287	2.81 173	3.31 418	1.36 163	1.19 110	0.58 55	1.33 265	2.07 228	0.88 111	0.27 85	0.65 432	0.26 120	0.66 513	0.31 153	27.42 604

DispNO	3.22 416	2.06 448	19.82 364	1.21 314	1.11 342	3.74 313	0.93 348	4.31 479	2.89 329	2.37 416	2.27 426	4.51 526	2.09 423	11.41 530	3.47 468	0.35 258	0.28 204	0.31 248	0.29 287	0.39 289	0.51 211

SHD	3.22 416	4.21 499	14.19 189	2.37 536	2.12 527	2.77 145	1.19 416	4.24 448	3.25 400	4.64 557	2.73 491	3.62 480	2.76 473	6.30 387	4.75 488	0.66 491	1.25 484	0.52 472	0.59 499	0.69 470	1.64 424

PASM	3.22 416	2.89 476	15.38 213	2.00 519	1.57 465	2.77 145	1.96 504	3.62 272	2.75 299	2.95 499	2.26 423	3.10 431	2.24 442	11.87 551	2.46 426	0.97 528	1.06 474	0.87 539	1.02 541	1.20 536	1.41 404

ADLNet	3.23 419	1.19 353	21.03 519	1.36 386	1.61 472	3.69 301	1.23 427	4.05 370	3.41 444	2.72 471	2.29 431	4.00 498	1.77 387	11.21 523	2.15 401	0.42 350	0.43 338	0.36 361	0.35 375	0.47 382	0.82 336

FADNet-RVC	3.23 419	12.51 550	17.02 254	1.17 296	0.81 228	3.52 262	1.09 396	4.16 415	2.74 298	1.44 178	1.29 142	1.86 284	1.76 385	9.82 461	2.46 426	0.39 325	0.38 302	0.40 398	0.41 434	0.68 468	0.59 266

DEmStereo	3.24 421	0.65 115	18.95 305	0.83 87	0.54 94	3.85 338	1.79 495	2.53 130	2.54 271	2.25 364	2.74 492	2.02 315	6.02 548	6.78 400	11.30 533	0.40 336	0.26 180	0.27 146	0.27 225	0.28 100	0.57 247

ARAFT	3.24 421	13.49 557	19.88 372	0.93 153	0.49 71	4.16 423	1.40 453	4.37 501	3.21 388	2.40 423	1.91 346	1.70 246	1.04 192	6.43 390	1.45 265	0.37 301	0.19 22	0.37 372	0.35 375	0.37 262	0.35 66

APVNet	3.24 421	1.59 409	21.72 563	1.36 386	1.52 451	3.93 363	1.12 404	3.58 265	2.80 308	2.32 398	2.02 369	3.05 424	1.96 414	11.77 549	2.61 439	0.44 376	0.46 361	0.65 518	0.47 460	0.73 478	0.73 317

GASTEREO	3.25 424	1.46 393	3.62 100	1.10 255	10.80 585	3.50 256	0.86 292	2.79 168	3.54 464	1.44 178	1.31 144	0.56 51	1.35 268	2.09 231	0.88 111	0.26 73	0.57 410	0.25 86	0.68 514	0.27 87	27.73 607

HSM	3.25 424	1.08 323	19.18 316	1.19 306	1.54 453	3.45 241	1.02 377	4.04 367	2.61 280	2.31 387	2.17 404	8.01 570	2.99 487	11.59 539	1.80 347	0.35 258	0.24 136	0.28 181	0.24 173	0.33 199	0.55 239

Wz-Net-MNSev	3.26 426	7.24 518	17.26 259	1.58 462	1.37 421	3.27 206	2.45 527	4.10 390	4.50 529	2.61 457	2.17 404	2.33 342	3.02 489	7.48 416	2.88 450	0.46 397	0.39 314	0.37 372	0.38 405	0.61 433	0.63 282

GwcNet	3.26 426	3.93 493	20.24 419	1.38 396	2.04 520	3.24 203	1.53 468	3.72 294	3.66 473	2.17 336	2.25 422	3.55 476	1.69 371	9.38 450	3.03 455	0.48 416	0.49 383	0.46 440	0.39 414	0.66 460	0.86 349

RP	3.26 426	1.73 423	17.70 275	1.56 459	1.93 514	3.43 236	1.94 502	4.18 425	2.72 294	2.77 477	3.05 507	3.96 496	2.69 469	10.17 478	2.86 447	1.04 529	0.50 389	0.71 526	0.59 499	0.75 483	0.83 338

stereogan	3.26 426	1.26 361	18.01 280	1.38 396	1.66 489	3.76 316	1.64 485	4.06 372	3.86 486	3.23 519	2.70 489	5.02 541	2.85 475	9.88 464	1.85 356	0.71 500	0.51 392	0.69 523	0.48 464	0.86 502	0.85 345

FADNet-RVC-Resample	3.31 430	8.52 525	22.84 584	1.18 301	0.91 275	3.52 262	1.35 445	4.13 403	2.32 238	1.75 225	1.35 152	2.26 334	1.51 314	9.51 452	2.03 388	0.42 350	0.38 302	0.42 418	0.44 449	0.59 427	0.71 308

iResNetv2_ROB	3.31 430	14.88 587	20.01 388	2.17 528	1.09 335	3.84 333	1.13 406	4.22 436	3.15 381	2.02 286	2.06 383	2.00 314	1.69 371	3.61 327	2.10 399	0.36 285	0.22 79	0.32 269	0.22 137	0.48 389	0.58 263

DualNet (step1)	3.32 432	1.19 353	20.68 489	1.11 260	0.87 256	4.22 445	1.20 419	4.40 508	4.92 551	2.20 354	1.85 321	1.90 290	2.00 416	6.87 403	1.75 339	1.41 546	1.36 486	4.19 592	2.07 579	0.70 471	1.43 406

CVANet_RVC	3.32 432	1.63 414	21.06 524	1.66 479	1.29 395	3.99 378	1.55 472	3.98 349	3.00 343	3.51 531	2.06 383	2.58 379	1.72 379	12.46 566	1.70 324	0.62 484	0.34 261	0.53 479	0.47 460	0.64 449	1.66 426

PDISCO_ROB	3.32 432	5.22 506	18.16 284	2.03 523	2.19 530	4.52 498	1.63 482	4.74 552	3.32 426	2.22 359	2.18 409	3.71 482	2.41 455	5.36 359	2.43 424	1.35 542	0.79 452	0.72 529	0.62 508	1.31 542	1.53 415

PWC_ROB	3.32 432	4.61 502	14.41 194	1.46 429	1.90 512	3.21 194	1.15 412	4.39 507	3.46 457	3.13 511	3.40 524	2.79 403	2.34 450	9.17 443	6.94 505	0.61 478	0.34 261	0.61 506	0.37 396	0.73 478	1.40 402

aanetorigin	3.34 436	2.00 446	17.58 270	1.20 308	1.57 465	2.57 135	3.75 567	2.73 162	2.10 191	6.11 571	4.27 538	2.88 410	5.64 544	5.46 363	4.60 485	0.53 458	0.46 361	0.45 433	0.48 464	1.15 532	1.22 389

RGC	3.35 437	1.84 438	18.13 283	1.52 450	1.79 506	3.33 221	1.37 449	4.18 425	2.39 246	2.96 500	3.23 519	3.98 497	2.71 470	11.53 535	3.42 467	0.90 524	0.48 379	0.79 535	0.79 525	0.75 483	0.89 352

test_for_model	3.36 438	3.87 492	21.00 516	4.24 578	3.68 559	2.57 135	0.94 351	3.80 310	3.64 471	2.59 450	1.40 167	1.02 159	0.73 89	0.97 14	0.70 52	3.05 566	2.42 520	0.26 120	0.17 22	5.36 586	4.82 508

z-ln-s-r	3.37 439	4.66 503	19.53 337	1.42 417	1.29 395	3.70 305	1.20 419	4.24 448	3.96 493	2.16 333	1.92 352	2.43 359	1.62 351	10.90 504	6.24 498	0.36 285	0.23 107	0.32 269	0.24 173	0.53 404	0.53 227

FAT-Stereo	3.38 440	0.88 248	19.96 382	1.28 351	1.20 374	3.44 237	1.97 505	4.26 460	3.15 381	3.14 514	3.92 534	3.50 468	3.28 502	11.68 545	2.04 390	0.65 490	0.68 437	0.48 448	0.54 488	0.63 444	0.91 355

PSMNet_ROB	3.38 440	5.24 507	20.61 482	1.24 326	1.22 381	3.76 316	1.64 485	3.59 267	2.80 308	2.07 305	1.72 264	2.75 397	1.79 391	11.42 532	4.58 484	0.42 350	0.38 302	0.50 463	0.62 508	0.62 438	0.69 302

PSM-AAD	3.41 442	0.58 69	20.55 467	0.95 174	0.56 107	4.46 484	7.40 582	3.11 208	1.58 98	2.30 384	2.56 472	1.26 194	16.19 590	2.47 273	1.00 153	0.32 193	0.22 79	0.58 498	0.41 434	0.37 262	1.32 397

XQC	3.41 442	6.58 513	15.18 209	1.97 516	1.62 475	3.40 228	1.76 493	4.53 530	3.67 475	3.40 526	2.45 459	3.73 483	2.91 478	6.78 400	5.36 492	0.73 508	0.90 461	0.60 503	0.61 505	1.02 515	0.99 367

Syn2CoEx	3.42 444	7.66 521	20.57 475	1.42 417	1.18 363	2.49 125	1.64 485	4.07 375	2.68 289	2.51 441	2.27 426	2.89 411	3.15 496	9.56 454	2.58 437	0.52 456	0.45 355	0.53 479	0.42 440	0.79 494	1.00 369

RTSC	3.44 445	6.78 515	16.53 247	1.76 500	1.54 453	3.53 264	0.94 351	4.22 436	2.97 338	3.65 536	3.23 519	3.31 448	2.29 446	6.22 384	7.41 511	0.61 478	1.32 485	0.37 372	0.42 440	0.78 489	0.98 366

MFMNet_re	3.44 445	8.89 526	19.36 327	3.25 566	1.91 513	3.13 185	1.99 506	3.60 269	4.16 502	3.17 517	2.86 499	2.25 333	2.41 455	2.61 288	2.35 418	1.13 534	1.06 474	0.94 541	0.91 534	1.29 541	1.57 418

edge stereo	3.45 447	1.08 323	22.14 575	1.31 366	1.36 418	2.68 142	1.54 470	4.13 403	3.27 404	2.94 496	3.27 521	4.34 520	2.48 460	11.60 541	2.79 442	0.62 484	0.64 429	0.79 535	0.56 495	0.70 471	0.82 336

PA-Net	3.45 447	2.50 467	20.39 443	1.42 417	1.20 374	3.39 226	1.73 491	3.93 338	3.57 467	1.94 256	2.17 404	3.02 422	1.87 407	11.67 542	6.48 502	0.40 336	0.55 406	0.44 425	0.63 512	0.55 411	1.13 383
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANetREF_RVC	3.45 447	5.10 505	19.89 373	1.58 462	0.80 223	4.13 412	1.82 498	4.24 448	3.33 428	1.91 246	1.76 275	2.46 365	1.83 399	13.17 575	1.87 361	0.83 521	0.57 410	0.79 535	0.77 523	1.21 537	0.91 355
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
raft+_RVC	3.46 450	2.57 471	19.51 336	1.49 437	17.54 596	3.63 287	0.76 222	3.24 223	1.53 82	1.35 162	1.67 250	1.03 160	1.10 216	1.98 221	1.53 276	0.25 54	7.10 562	0.25 86	0.24 173	0.28 100	2.18 451

Wz-Net-SNSev	3.47 451	10.51 540	16.90 252	1.65 478	1.20 374	3.29 213	2.03 512	4.16 415	3.03 358	2.35 405	2.39 447	3.48 462	2.12 430	7.95 425	4.28 478	0.51 445	0.40 318	0.53 479	0.49 468	0.74 482	1.46 410

NCC-stereo	3.49 452	2.07 451	20.23 417	1.31 366	1.76 502	4.04 388	1.42 456	4.01 355	2.34 240	3.06 506	2.59 477	3.51 471	3.02 489	10.02 474	5.44 493	1.38 544	0.66 435	0.64 516	0.88 531	0.67 462	0.84 342

Abc-Net	3.49 452	2.07 451	20.23 417	1.31 366	1.76 502	4.04 388	1.42 456	4.01 355	2.34 240	3.06 506	2.59 477	3.51 471	3.02 489	10.02 474	5.44 493	1.38 544	0.66 435	0.64 516	0.88 531	0.67 462	0.84 342
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
S-Stereo	3.51 454	0.96 290	22.00 573	1.38 396	1.50 447	3.55 268	2.49 530	4.27 463	3.00 343	2.38 417	3.94 535	3.73 483	1.84 402	11.89 552	2.59 438	0.64 488	0.71 446	0.49 461	0.81 527	0.68 468	1.31 396

MoCha-V2	3.53 455	0.90 259	17.00 253	1.32 373	8.54 580	1.38 45	0.55 94	2.89 186	3.31 418	0.99 124	1.82 302	0.66 73	1.16 237	1.79 188	0.84 98	0.26 73	15.15 595	0.20 8	0.20 87	0.25 62	11.33 555

STTRV1_RVC	3.55 456	1.06 318	20.71 496	1.47 433	1.46 440	3.29 213	1.56 474	4.14 408	3.33 428	1.96 264	3.50 527	2.63 384	2.08 422	11.95 554	2.32 415	2.09 555	4.04 547	0.81 538	0.73 520	1.06 520	0.71 308

HART	3.57 457	1.13 337	17.80 276	0.90 129	1.12 345	1.18 16	0.41 49	3.55 260	4.60 532	1.09 141	2.19 412	1.49 224	0.57 40	1.46 123	1.14 182	0.25 54	21.58 612	0.28 181	0.21 104	0.36 256	10.06 550

IGEV++	3.59 458	0.91 262	13.63 178	1.08 248	0.98 293	1.27 30	0.98 369	3.33 235	1.89 165	0.93 112	1.38 163	0.86 123	1.09 210	1.71 168	1.09 173	0.36 285	21.52 611	0.23 35	0.21 104	0.31 153	18.10 589

PWCDC_ROB	3.62 459	9.86 536	17.35 262	1.62 470	1.57 465	4.19 439	1.01 373	4.35 496	4.20 503	2.26 370	7.36 555	2.73 392	2.75 471	4.10 342	4.51 483	1.47 549	0.37 288	0.39 393	0.34 360	1.22 538	0.73 317

GANet	3.64 460	1.76 424	19.65 343	1.92 513	1.04 320	3.91 355	2.51 531	3.86 321	2.81 313	3.13 511	3.03 506	3.19 436	2.19 440	12.43 564	8.23 518	0.60 477	0.43 338	0.52 472	0.43 445	0.63 444	0.63 282

zh-mn7	3.65 461	13.21 555	16.35 242	1.28 351	1.01 306	2.94 164	1.31 438	4.24 448	3.12 376	3.44 528	3.10 511	2.84 407	2.09 423	9.17 443	5.46 495	0.61 478	0.43 338	0.38 387	0.38 405	0.60 431	0.94 361

w-ln-seven-2	3.65 461	9.76 535	15.93 225	1.26 347	1.02 309	3.54 267	1.56 474	4.14 408	3.86 486	2.57 448	2.05 380	2.63 384	2.26 445	8.48 432	10.24 526	0.50 437	0.52 395	0.44 425	0.34 360	0.64 449	1.25 392

DDUNet	3.65 461	2.81 475	19.59 341	3.57 571	2.26 531	3.47 244	1.35 445	4.21 435	2.40 249	2.68 466	2.48 462	4.17 509	1.78 388	5.48 364	2.61 439	2.25 558	1.77 499	2.61 572	2.43 585	2.63 560	2.40 456

rrr	3.66 464	3.48 489	23.50 588	0.96 183	0.49 71	1.59 60	0.92 342	8.19 582	2.75 299	0.75 50	0.78 39	0.74 100	0.73 89	5.79 368	7.75 515	0.32 193	0.26 180	0.28 181	0.21 104	0.32 175	13.47 558

ADCRef	3.66 464	5.95 509	15.50 216	1.20 308	1.41 430	3.93 363	1.61 479	3.92 334	2.77 303	3.13 511	2.20 414	2.40 349	2.78 474	6.23 386	16.59 565	0.50 437	0.35 271	0.63 514	0.62 508	0.58 425	0.92 357

ACVNet-DCA	3.67 466	0.94 281	19.66 344	1.87 507	0.42 37	4.47 487	0.73 192	4.07 375	4.63 533	1.21 149	1.89 337	0.73 92	1.62 351	2.20 249	0.81 87	0.31 174	18.77 596	0.32 269	0.21 104	0.35 237	8.09 530

test_xeample3	3.67 466	3.52 491	21.53 558	0.98 197	0.51 82	1.88 74	0.91 334	8.10 581	2.76 302	0.82 74	0.76 37	0.65 69	0.70 81	5.88 372	7.74 514	0.32 193	0.29 214	0.27 146	0.22 137	0.29 118	15.33 576

w-ln-seven	3.68 468	8.30 524	15.93 225	1.36 386	1.34 411	4.09 402	1.60 478	4.13 403	3.03 358	3.06 506	2.31 436	3.41 457	2.24 442	9.78 459	9.71 525	0.46 397	0.37 288	0.47 442	0.40 423	0.78 489	0.84 342

GrayStereo	3.68 468	0.56 58	20.61 482	1.71 490	0.90 270	4.17 428	8.11 584	3.17 215	4.13 500	2.80 484	2.49 463	1.70 246	17.06 592	2.83 303	1.25 217	0.37 301	0.23 107	0.27 146	0.32 341	0.30 141	0.57 247

xx1	3.69 470	0.94 281	19.66 344	1.87 507	0.42 37	4.47 487	0.73 192	4.24 448	4.01 495	1.21 149	1.89 337	1.78 270	1.36 270	2.20 249	0.81 87	0.31 174	18.77 596	0.33 304	0.36 386	0.35 237	8.09 530

AANet_RVC	3.70 471	7.03 517	17.25 258	1.21 314	1.12 345	3.79 323	1.09 396	3.98 349	3.38 436	2.65 464	4.29 539	3.95 495	1.40 281	11.43 533	7.88 517	1.25 540	0.57 410	0.34 324	0.25 189	0.43 336	0.71 308

FTStereo	3.74 472	0.60 86	20.43 445	0.99 204	0.66 162	4.34 463	11.24 587	2.63 153	1.95 173	2.58 449	5.03 546	1.90 290	13.77 583	3.70 330	1.28 226	0.41 339	0.24 136	0.31 248	0.33 350	0.32 175	2.08 445

AIO_test	3.76 473	0.71 157	19.58 340	0.93 153	17.34 595	1.36 43	0.86 292	1.61 28	1.99 182	0.74 46	0.97 72	1.77 261	0.58 43	1.49 130	0.55 17	0.35 258	0.97 469	0.24 60	0.20 87	0.25 62	22.60 598

MaskLacGwcNet_RVC	3.77 474	1.65 416	20.61 482	2.55 547	1.63 478	4.29 457	1.67 488	3.99 351	2.56 272	1.76 226	1.93 355	3.03 423	1.41 286	13.24 577	2.02 386	4.47 586	1.63 495	1.12 550	0.48 464	2.42 559	2.85 470

z-mn7	3.78 475	14.53 580	15.59 218	1.34 380	1.23 382	3.78 321	1.42 456	4.17 419	3.45 454	2.94 496	3.37 523	3.05 424	2.09 423	10.03 476	5.54 496	0.50 437	0.39 314	0.43 422	0.34 360	0.67 462	0.73 317

HBP-ISP	3.78 475	9.10 529	20.83 504	1.72 491	1.14 350	4.54 502	2.82 541	4.61 542	3.03 358	4.13 547	1.98 362	1.88 288	3.31 503	11.06 512	1.52 275	0.74 511	0.57 410	0.67 520	0.62 508	0.65 456	0.64 287

tt1	3.79 477	0.93 277	15.34 211	1.83 504	0.45 48	4.54 502	0.78 233	4.23 442	4.73 541	1.27 158	1.89 337	0.74 100	1.48 307	2.29 261	0.78 72	0.30 150	19.28 608	0.32 269	0.22 137	0.31 153	14.02 562

222	3.82 478	0.88 248	6.92 133	1.15 282	0.99 298	3.27 206	0.64 144	4.57 536	5.37 562	2.43 428	2.32 438	1.41 213	1.44 294	10.64 494	18.51 587	0.32 193	4.89 552	0.32 269	0.30 306	0.34 222	9.80 548

CC-Net-ROB	3.82 478	3.41 487	20.20 410	2.40 538	1.66 489	4.49 492	1.61 479	4.77 553	3.08 370	2.06 299	2.06 383	1.99 310	1.60 336	12.57 568	1.91 369	2.82 563	2.19 509	2.67 574	1.06 544	2.31 558	1.59 420

UDG	3.84 480	2.91 477	20.05 392	2.98 560	1.98 516	3.95 368	1.18 415	4.43 515	2.24 217	2.47 434	2.53 470	4.49 524	2.44 458	6.52 392	4.74 487	2.14 557	1.77 499	2.64 573	2.58 587	2.66 561	2.19 452

1test111	3.86 481	0.94 281	19.66 344	1.87 507	0.42 37	4.47 487	0.73 192	4.07 375	4.63 533	1.21 149	1.89 337	0.73 92	1.62 351	5.19 356	1.68 318	0.31 174	18.77 596	0.32 269	0.21 104	0.35 237	8.09 530

GASNet	3.86 481	15.35 594	21.16 539	1.63 473	1.25 389	2.35 111	1.11 402	4.11 393	2.86 324	1.99 271	2.11 392	2.99 419	2.16 437	10.62 493	3.75 472	0.71 500	0.37 288	0.61 506	0.46 458	0.91 507	0.70 306

AAGNet	3.88 483	0.67 127	20.04 391	2.27 531	0.46 52	4.76 547	1.05 387	2.28 97	3.38 436	2.16 333	1.84 317	2.40 349	3.95 522	6.22 384	24.21 598	0.49 423	0.19 22	0.30 228	0.29 287	0.33 199	0.29 20

PVD	3.91 484	4.36 500	13.89 185	2.81 558	4.79 574	3.80 326	1.94 502	3.89 327	4.11 498	5.75 567	3.56 528	3.59 477	3.34 506	6.44 391	6.44 501	0.73 508	2.84 530	0.74 533	0.84 529	0.82 498	3.45 490

FBW_ROB	3.91 484	2.07 451	15.46 215	1.60 466	1.16 359	3.80 326	1.48 465	4.37 501	3.41 444	2.53 443	2.45 459	4.19 511	2.10 426	15.17 590	9.45 523	0.86 522	0.65 432	1.54 560	0.96 536	1.08 525	3.80 493

cc1	3.93 486	0.94 281	19.66 344	1.87 507	0.42 37	4.47 487	0.73 192	4.24 448	4.01 495	1.21 149	1.89 337	0.73 92	1.62 351	2.20 249	0.81 87	0.31 174	18.77 596	0.32 269	0.21 104	0.32 175	13.93 561

Zero-FE251	3.94 487	0.81 225	12.30 167	0.94 162	0.75 203	2.59 138	0.45 62	1.44 13	0.91 9	50.12 613	0.62 20	0.73 92	0.81 131	0.97 14	0.75 62	0.36 285	0.33 248	0.28 181	0.19 52	0.21 25	3.31 484

DPSNet	3.94 487	2.01 447	14.69 201	1.58 462	1.30 398	4.17 428	2.08 515	4.57 536	4.63 533	2.78 479	1.99 365	3.79 487	7.88 567	10.66 495	11.35 535	0.94 526	0.99 472	0.41 407	0.57 496	1.09 526	1.40 402

AIO_rvc	3.97 489	1.01 310	18.99 308	0.98 197	11.92 586	1.45 51	0.97 366	2.17 87	4.51 530	0.71 42	1.18 108	1.09 166	0.56 38	1.56 145	0.72 56	0.28 105	11.98 591	0.24 60	0.19 52	0.25 62	18.74 590

RAFT + AFF	3.98 490	14.10 571	20.78 500	1.16 289	1.96 515	4.14 417	2.00 509	4.56 534	3.52 463	2.23 361	2.51 467	2.27 335	4.92 536	8.94 440	2.82 445	0.33 220	0.60 421	0.48 448	0.39 414	0.81 496	1.03 375

DeepPrunerF	4.00 491	5.64 508	16.81 249	1.36 386	1.75 500	3.69 301	1.54 470	4.24 448	13.98 592	2.21 357	1.77 282	2.73 392	2.29 446	10.90 504	6.64 503	0.71 500	0.61 423	0.77 534	0.79 525	0.87 504	0.79 333

Anonymous_2	4.03 492	0.99 307	11.19 161	1.20 308	1.71 496	3.68 299	0.93 348	3.76 300	1.63 119	2.07 305	1.43 174	4.76 536	2.34 450	1.86 208	1.78 342	0.82 520	2.42 520	8.69 603	16.64 607	4.38 579	8.29 535

MFN_U_SF_RVC	4.08 493	13.72 565	15.13 208	2.00 519	1.43 434	3.73 311	1.68 489	4.11 393	3.39 441	2.93 494	2.38 445	4.39 521	3.63 515	8.63 434	6.14 497	1.14 535	1.07 477	1.01 543	1.35 559	1.63 550	2.09 447

CBMV	4.12 494	1.27 365	21.14 536	1.52 450	0.85 243	3.80 326	3.89 571	4.58 538	3.02 352	3.56 534	2.37 444	4.44 522	13.88 585	11.23 525	3.78 473	0.56 468	0.43 338	0.48 448	0.39 414	0.55 411	0.74 322
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
zh-sn7	4.13 495	13.99 569	17.43 264	1.29 357	1.15 352	3.66 294	2.56 534	4.26 460	2.78 306	2.66 465	3.11 516	3.37 454	3.17 498	11.53 535	7.43 512	0.48 416	0.49 383	0.45 433	0.44 449	0.75 483	1.52 414

G-Net	4.16 496	1.39 383	20.31 433	2.30 533	2.91 544	4.68 536	2.86 543	3.35 237	2.44 261	4.43 554	9.43 571	6.89 563	3.83 520	8.91 438	4.83 489	0.80 516	0.80 453	0.70 524	0.50 476	0.95 513	0.97 364

StereoAnything_RVC	4.17 497	12.66 552	20.44 446	0.88 115	0.57 117	1.16 15	0.39 34	2.35 107	4.38 520	0.53 1	0.37 4	0.33 1	0.89 154	1.62 152	0.50 7	0.33 220	0.22 79	0.24 60	0.15 3	3.36 565	31.99 609

test_xeample	4.19 498	0.93 277	14.09 187	1.16 289	1.17 361	3.28 210	0.80 253	4.63 543	5.30 558	2.46 433	2.35 441	1.39 210	1.42 289	10.88 502	17.68 581	0.30 150	6.50 560	0.32 269	0.32 341	0.36 256	8.38 538

SQANet	4.22 499	14.03 570	20.30 431	2.78 554	2.75 542	3.41 231	1.48 465	3.66 277	2.25 220	2.62 460	1.77 282	2.68 389	1.90 410	7.41 415	3.78 473	2.97 565	1.42 488	1.85 562	1.13 547	3.28 563	2.86 471

Wz-Net-TNSev	4.22 499	13.55 558	15.87 224	1.57 460	1.19 371	3.61 282	2.48 529	4.38 505	3.45 454	2.29 381	1.91 346	4.20 512	2.86 476	12.11 556	10.56 528	0.61 478	0.59 419	0.48 448	0.54 488	0.93 511	1.24 391

ttt	4.23 501	0.75 194	19.96 382	1.48 435	1.31 402	3.69 301	0.87 299	4.65 545	5.33 559	2.45 432	2.39 447	2.44 363	1.54 325	11.35 528	16.49 564	0.43 367	4.35 548	0.37 372	0.35 375	0.41 314	4.01 499

xxxx	4.25 502	0.86 240	14.59 200	1.30 362	1.16 359	3.51 260	0.63 139	4.56 534	5.42 565	2.33 401	2.29 431	2.04 318	1.39 277	10.23 481	18.00 583	0.33 220	7.15 563	0.31 248	0.30 306	0.35 237	8.33 536

ADCPNet	4.25 502	4.04 496	21.95 569	1.33 378	1.31 402	6.34 566	2.63 537	4.07 375	3.23 398	2.81 485	2.21 418	4.27 514	6.08 549	6.01 374	11.73 540	0.67 494	1.17 481	0.71 526	1.71 566	0.87 504	1.82 436

LL-Strereo	4.26 504	13.69 562	20.37 439	1.24 326	2.18 528	2.90 161	1.08 392	4.35 496	2.22 214	3.20 518	2.26 423	3.29 445	3.13 493	11.30 526	1.91 369	0.33 220	3.89 546	0.46 440	0.34 360	0.54 408	6.47 523

ffm	4.27 505	0.98 298	21.04 520	1.24 326	1.03 314	3.64 288	0.87 299	4.23 442	4.73 541	2.31 387	2.40 449	3.49 463	1.64 358	2.29 261	0.78 72	0.30 150	19.28 608	0.48 448	0.40 423	0.31 153	14.02 562

RTS	4.29 506	9.35 530	18.25 287	2.79 556	2.29 533	4.98 552	3.41 555	4.72 549	4.27 512	4.35 551	3.10 511	4.93 538	3.14 494	7.71 420	6.99 506	0.71 500	0.68 437	0.51 469	0.50 476	1.07 523	1.98 440

RTSA	4.29 506	9.35 530	18.25 287	2.79 556	2.29 533	4.98 552	3.41 555	4.72 549	4.27 512	4.35 551	3.10 511	4.93 538	3.14 494	7.71 420	6.99 506	0.71 500	0.68 437	0.51 469	0.50 476	1.07 523	1.98 440

dual_stereo	4.32 508	0.42 4	1.51 35	0.75 57	1.37 421	0.88 8	0.34 25	3.50 254	4.78 547	0.55 4	0.47 12	0.60 60	0.40 7	2.09 231	0.95 137	0.24 40	32.26 616	0.21 19	0.17 22	0.21 25	34.78 616

SDNR	4.37 509	2.22 459	20.63 485	1.60 466	0.99 298	5.15 555	0.67 153	4.36 498	5.55 568	4.89 559	7.17 553	5.50 553	1.58 331	17.48 592	4.33 480	0.80 516	0.72 447	0.59 499	0.45 456	1.18 535	1.43 406

MFN_U_SF_DS_RVC	4.38 510	13.66 560	13.95 186	1.39 403	1.58 470	5.18 556	3.31 553	4.53 530	3.22 395	2.60 453	2.62 480	4.99 540	2.11 428	13.99 587	4.21 477	1.53 551	2.56 525	0.67 520	1.82 572	0.83 501	2.92 474

WZ-Net	4.39 511	12.37 549	17.44 265	1.47 433	1.42 433	3.76 316	2.27 523	4.17 419	3.11 374	2.89 490	2.24 420	4.05 500	5.69 546	10.89 503	12.07 541	0.66 491	0.41 325	0.47 442	0.49 468	0.78 489	1.12 382

gasm-f	4.41 512	0.71 157	10.58 154	0.99 204	16.98 593	4.39 472	0.92 342	2.05 76	1.71 137	0.97 119	1.46 180	0.53 45	0.88 148	1.39 108	1.12 177	0.31 174	18.89 601	0.27 146	0.20 87	0.30 141	23.53 599

ADCP+	4.42 513	12.67 553	18.95 305	1.12 270	1.55 457	4.30 459	3.60 564	4.01 355	3.80 482	2.30 384	1.71 262	3.93 493	4.29 528	3.49 323	18.77 591	0.40 336	0.41 325	0.63 514	0.53 485	0.67 462	1.35 399

GREAT-IGEV	4.43 514	0.74 180	13.12 175	1.32 373	9.52 581	2.48 122	0.34 25	1.40 12	1.88 162	0.61 15	0.89 56	0.51 39	0.60 52	1.26 67	1.01 157	0.23 33	31.64 615	0.21 19	0.18 33	0.24 57	20.38 594

MADNet+	4.46 515	11.36 543	14.35 193	2.23 529	2.50 539	4.18 431	2.86 543	5.46 567	4.43 521	2.74 474	2.69 488	4.55 528	3.43 512	8.97 441	9.42 522	1.47 549	2.06 507	1.09 548	1.02 541	1.54 548	2.96 476

AnyNet_C32	4.49 516	9.53 532	13.85 181	1.67 480	1.56 462	5.40 559	4.06 573	4.03 363	3.69 476	4.21 550	3.09 510	3.09 430	3.38 510	8.24 427	18.76 590	0.56 468	0.64 429	0.53 479	0.81 527	1.36 544	1.42 405

THIR-Stereo	4.50 517	1.11 331	18.71 298	0.89 117	0.47 57	2.25 103	16.71 593	3.53 258	1.58 98	2.04 294	12.04 584	2.66 388	7.52 563	7.29 410	11.25 532	0.32 193	0.21 62	0.29 206	0.28 252	0.35 237	0.52 219

ADCMid	4.55 518	10.78 541	17.67 274	1.32 373	1.43 434	4.62 519	2.24 521	4.22 436	4.97 554	3.93 542	3.01 505	3.84 490	3.66 516	4.22 346	18.57 589	0.69 496	0.62 426	1.09 548	1.20 551	1.48 546	1.49 412

mmx	4.56 519	0.98 298	21.04 520	1.24 326	1.03 314	3.64 288	0.87 299	4.53 530	5.34 560	2.31 387	2.40 449	3.49 463	1.64 358	12.40 559	16.90 568	0.34 242	5.98 557	0.48 448	0.40 423	0.46 369	5.71 515

xxx	4.56 519	0.98 298	21.04 520	1.24 326	1.03 314	3.64 288	0.87 299	4.53 530	5.34 560	2.31 387	2.40 449	3.49 463	1.64 358	12.40 559	16.90 568	0.34 242	5.98 557	0.48 448	0.40 423	0.46 369	5.71 515

CBMV_ROB	4.57 521	0.90 259	21.30 550	1.46 429	0.89 262	4.43 481	1.69 490	4.51 528	3.14 379	5.97 569	4.23 537	4.16 508	7.83 565	11.06 512	16.47 563	0.61 478	0.55 406	0.53 479	0.51 481	0.56 417	0.59 266

SAMSARA	4.67 522	6.50 512	16.40 243	4.62 588	3.13 551	6.62 568	3.49 558	5.24 560	3.04 363	7.78 578	3.07 508	5.32 546	4.05 524	9.98 471	6.42 500	0.69 496	2.39 518	0.60 503	0.74 521	0.99 514	2.26 453

test_sample9	4.68 523	1.19 353	20.68 489	1.11 260	0.87 256	4.22 445	1.20 419	4.40 508	4.92 551	2.20 354	1.85 321	1.90 290	2.00 416	11.08 516	11.57 538	1.41 546	14.65 593	4.19 592	2.07 579	0.70 471	1.43 406

AnyNet_C01	4.68 523	10.90 542	16.41 244	2.03 523	1.62 475	6.25 564	6.40 579	4.19 428	5.13 557	4.03 544	3.77 532	4.14 507	3.26 501	7.23 409	11.19 531	0.64 488	0.80 453	0.65 518	0.72 519	2.18 555	2.08 445

ADCL	4.70 525	4.04 496	16.12 230	1.35 382	1.28 393	5.46 560	10.88 586	4.08 384	4.25 510	5.97 569	4.51 541	4.29 517	5.60 542	6.37 388	15.21 559	0.54 461	0.48 379	0.88 540	0.78 524	0.86 502	1.01 371

DispFullNet	4.71 526	3.93 493	23.92 590	4.00 576	3.01 547	3.38 224	1.31 438	4.23 442	3.26 402	6.31 573	2.92 501	4.03 499	7.80 564	3.93 338	5.15 490	2.80 562	1.61 494	3.11 583	2.70 590	3.32 564	3.38 488

NaN_ROB	4.73 527	6.66 514	21.89 565	1.26 347	1.28 393	3.49 254	3.02 548	4.38 505	3.93 491	3.65 536	2.55 471	2.97 417	5.01 537	13.23 576	17.43 579	0.38 317	0.42 336	0.38 387	0.40 423	0.50 395	1.82 436

1111x	4.75 528	1.05 316	20.89 510	1.28 351	1.02 309	3.81 330	0.88 306	4.65 545	5.52 566	2.43 428	2.27 426	1.97 308	1.81 394	12.40 559	18.19 585	0.32 193	9.06 580	0.32 269	0.34 360	0.38 275	6.34 522

ADCS	4.77 529	12.63 551	17.40 263	1.72 491	1.34 411	3.90 351	3.60 564	4.30 468	3.54 464	5.11 562	2.81 497	4.44 522	3.05 492	6.15 382	19.32 592	0.74 511	0.68 437	0.70 524	0.70 517	1.25 540	1.98 440

Ntro	4.83 530	14.73 582	20.47 453	3.24 565	2.97 546	4.12 409	1.88 500	4.00 353	2.57 275	1.79 232	2.15 399	3.34 451	2.16 437	10.01 473	7.34 508	3.53 574	1.77 499	2.13 565	1.32 557	3.89 573	3.23 479

EAI-Stereo	4.89 531	0.69 142	7.74 138	0.99 204	1.63 478	4.68 536	51.52 612	5.79 573	3.37 433	3.64 535	7.24 554	1.10 168	0.95 169	2.51 276	1.71 327	0.33 220	0.31 232	0.28 181	2.04 578	0.28 100	0.92 357

MSC_U_SF_DS_RVC	4.90 532	13.94 568	16.59 248	1.69 485	1.46 440	6.15 563	3.52 560	5.47 568	3.95 492	2.77 477	2.74 492	4.81 537	2.49 462	13.78 584	5.33 491	2.34 559	3.46 542	1.05 545	1.21 553	2.28 557	2.94 475

SGM-Forest	4.96 533	0.86 240	21.02 518	1.22 318	0.83 234	4.05 392	3.26 552	4.40 508	3.49 461	4.40 553	3.69 531	4.66 535	13.91 586	11.94 553	17.16 576	0.66 491	0.46 361	0.49 461	0.39 414	0.49 394	1.77 432
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SuperB	5.03 534	8.93 527	20.96 515	1.51 445	1.11 342	3.88 347	3.00 546	4.24 448	3.13 378	2.53 443	2.10 391	2.74 395	3.37 509	8.76 436	19.44 593	0.45 385	0.34 261	0.53 479	0.40 423	11.97 603	1.15 386

SPS-STEREO	5.18 535	10.36 538	21.09 530	1.74 495	1.72 498	3.24 203	2.26 522	3.92 334	4.12 499	5.06 561	3.66 530	5.43 550	3.33 505	9.56 454	12.34 543	1.17 537	1.17 481	1.07 546	1.03 543	1.17 534	10.25 551
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RainbowNet	5.20 536	15.03 589	21.14 536	3.66 573	3.25 555	4.18 431	2.98 545	4.22 436	3.20 385	2.30 384	2.65 482	4.24 513	2.97 482	9.92 467	6.29 499	3.92 580	2.27 513	2.71 577	1.73 568	3.82 572	3.43 489

HUF	5.25 537	1.03 313	26.85 598	1.03 221	13.21 588	1.35 42	0.76 222	2.97 199	3.00 343	0.79 66	1.56 214	0.92 143	0.66 73	1.53 140	0.74 60	0.35 258	27.70 614	0.26 120	0.18 33	0.24 57	19.90 593

CrosDoStereo	5.27 538	0.75 194	20.07 393	0.85 95	0.53 91	3.40 228	18.03 594	3.90 329	3.29 411	1.99 271	8.27 561	1.95 302	6.95 560	7.34 412	25.94 601	0.33 220	0.22 79	0.30 228	0.28 252	0.35 237	0.61 275

DeepStereo_LL	5.27 538	0.75 194	20.07 393	0.85 95	0.53 91	3.40 228	18.03 594	3.90 329	3.29 411	1.99 271	8.27 561	1.95 302	6.95 560	7.34 412	25.94 601	0.33 220	0.22 79	0.30 228	0.28 252	0.35 237	0.61 275

test_sample8	5.57 540	1.19 353	20.68 489	1.11 260	0.87 256	4.22 445	1.20 419	4.43 515	3.76 479	5.63 565	1.97 361	12.99 583	6.34 550	11.08 516	11.57 538	1.41 546	14.65 593	4.19 592	2.07 579	0.70 471	1.43 406

ff1	5.58 541	0.98 298	21.04 520	1.24 326	1.03 314	3.64 288	0.87 299	4.23 442	4.73 541	2.31 387	2.40 449	3.49 463	1.64 358	12.40 559	16.90 568	0.30 150	19.28 608	0.48 448	0.40 423	0.31 153	14.02 562

otaku	5.59 542	14.82 586	20.70 493	3.13 563	2.70 541	3.91 355	2.56 534	3.90 329	2.48 265	2.25 364	9.38 570	4.06 501	2.32 449	9.59 456	14.37 554	3.52 573	1.66 496	2.15 566	1.19 550	3.73 571	3.35 487

EDNetEfficient	5.62 543	2.26 460	17.51 266	1.67 480	3.59 557	3.99 378	7.25 580	3.14 211	5.63 570	11.52 597	4.82 544	3.94 494	12.48 579	8.39 431	20.56 595	0.46 397	0.46 361	0.48 448	1.06 544	1.65 552	1.62 423

MeshStereo	5.67 544	1.80 429	21.28 548	1.40 404	1.14 350	4.38 468	3.83 570	5.51 570	4.85 550	10.12 591	11.72 582	11.44 576	5.87 547	13.86 585	12.31 542	0.68 495	0.61 423	0.61 506	0.60 502	0.73 478	0.68 299
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
WCMA_ROB	5.78 545	2.42 465	21.71 562	1.67 480	1.55 457	4.07 397	3.53 561	4.14 408	4.73 541	6.59 574	10.89 577	12.82 582	9.59 575	10.17 478	12.65 546	1.05 530	0.61 423	0.52 472	0.52 483	0.71 476	5.64 514

pmcnn	5.90 546	1.81 432	22.30 578	1.69 485	2.37 536	3.47 244	2.10 516	4.58 538	5.56 569	3.75 539	13.12 587	22.07 596	3.70 517	11.99 555	17.13 574	0.58 472	0.23 107	0.23 35	0.19 52	0.37 262	0.70 306

CSAN	5.95 547	13.70 563	21.94 568	1.35 382	0.93 281	3.65 292	3.46 557	4.73 551	4.26 511	3.98 543	7.70 557	3.54 475	6.94 559	22.83 597	16.00 562	0.53 458	0.47 372	0.50 463	0.55 493	0.65 456	1.22 389

MSMD_ROB	5.99 548	1.29 370	19.23 321	1.40 404	0.84 242	10.25 581	2.05 514	4.20 430	6.02 575	10.42 593	8.00 558	22.21 597	9.45 574	11.67 542	8.73 519	0.76 514	0.59 419	0.67 520	0.68 514	0.67 462	0.72 312

WAO-7	6.00 549	14.29 574	20.46 450	1.97 516	1.51 449	5.31 558	3.06 550	5.00 556	5.92 574	4.55 556	8.87 568	6.52 561	6.47 554	13.38 580	13.85 550	1.35 542	1.24 483	1.48 558	1.36 560	1.63 550	1.79 435

ACVNet_2	6.09 550	15.28 593	21.36 553	3.30 567	3.17 552	4.50 493	3.00 546	4.70 547	3.96 493	3.52 532	5.34 548	7.79 568	2.95 480	12.40 559	13.76 549	3.28 569	2.23 511	2.70 576	1.70 565	3.52 566	3.24 480

IMH-64-1	6.10 551	13.83 566	17.55 267	4.34 581	3.78 561	4.79 548	5.94 576	5.34 561	4.20 503	4.10 545	8.31 563	5.07 543	6.92 557	9.63 457	7.36 509	4.60 590	2.96 535	3.04 579	2.14 582	4.30 577	3.88 496

IMH-64	6.10 551	13.83 566	17.55 267	4.34 581	3.78 561	4.79 548	5.94 576	5.34 561	4.20 503	4.10 545	8.31 563	5.07 543	6.92 557	9.63 457	7.36 509	4.60 590	2.96 535	3.04 579	2.14 582	4.30 577	3.88 496

SGM_RVC	6.11 553	1.10 329	20.44 446	2.15 527	0.66 162	15.87 593	3.98 572	5.00 556	6.19 576	9.79 589	11.46 580	8.23 572	12.63 580	12.32 558	9.15 521	0.54 461	0.39 314	0.41 407	0.35 375	0.55 411	1.05 378
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MDST_ROB	6.31 554	1.18 347	22.96 587	2.56 548	2.69 540	21.07 596	2.01 511	4.79 554	2.87 326	9.49 585	4.45 540	4.10 505	4.48 532	22.33 596	17.61 580	0.79 515	0.44 348	0.47 442	0.44 449	0.47 382	0.95 363

ELAS_RVC	6.36 555	2.53 468	20.21 414	2.67 551	2.48 537	4.90 551	11.89 588	4.84 555	6.31 579	9.03 583	8.54 566	8.09 571	12.73 581	9.32 447	13.25 548	1.92 553	2.18 508	1.51 559	1.31 555	1.40 545	2.15 448
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SANet	6.43 556	13.71 564	22.08 574	1.43 424	1.00 304	6.86 570	3.78 569	4.71 548	11.10 586	4.71 558	8.72 567	7.47 566	7.91 568	12.46 566	18.12 584	0.51 445	0.47 372	0.50 463	0.45 456	0.94 512	1.60 422

PWCK	6.49 557	13.40 556	20.27 423	2.95 559	1.61 472	5.68 562	7.63 583	5.37 564	4.77 546	3.90 541	7.48 556	7.96 569	5.63 543	15.15 589	10.93 530	3.21 568	1.55 493	2.34 567	1.43 562	6.05 587	2.45 459

ELAS	6.58 558	2.54 469	20.08 399	2.66 550	2.48 537	15.49 591	7.29 581	5.50 569	5.72 571	10.05 590	8.94 569	6.91 564	10.83 577	8.33 428	14.27 553	1.92 553	2.19 509	1.23 553	1.31 555	1.62 549	2.17 450
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
psmorigin	6.62 559	1.45 391	87.38 621	1.55 457	0.97 292	2.86 155	1.42 456	3.30 231	2.12 198	3.74 538	2.45 459	5.15 545	2.59 467	10.55 491	2.91 452	0.55 464	0.68 437	0.48 448	0.53 485	0.73 478	1.02 373

ACVNet_1	6.63 560	14.79 585	21.40 554	3.59 572	3.17 552	4.69 541	2.46 528	4.24 448	3.34 430	3.11 510	2.86 499	23.21 598	4.59 534	11.06 512	12.59 545	3.75 576	2.34 515	2.60 571	1.80 571	3.70 568	3.31 484

NVStereoNet_ROB	6.63 560	9.57 533	19.28 323	3.19 564	2.11 525	3.69 301	1.99 506	4.32 487	6.27 578	3.26 522	24.57 601	5.45 552	11.39 578	13.56 581	12.37 544	2.79 561	2.05 506	1.76 561	1.75 569	1.49 547	1.75 428
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WAO-6	6.68 562	9.03 528	20.68 489	2.98 560	2.79 543	11.93 583	3.56 563	5.39 565	11.65 588	3.55 533	9.59 572	6.77 562	6.72 556	12.28 557	11.56 536	2.88 564	2.36 516	2.50 568	1.84 573	2.89 562	2.72 467

JetBlue	6.69 563	12.01 547	14.30 191	1.98 518	4.64 573	11.97 584	12.29 589	5.39 565	4.32 519	3.81 540	4.51 541	9.50 574	6.53 555	10.22 480	14.50 555	1.32 541	1.47 489	1.18 551	1.36 560	7.48 596	5.05 509

FCDSN-DC	6.71 564	1.18 347	21.61 561	1.29 357	1.10 339	4.38 468	2.59 536	4.58 538	5.52 566	9.58 586	11.19 578	19.17 592	17.69 594	13.03 573	17.11 573	0.73 508	0.57 410	0.61 506	0.60 502	0.71 476	0.92 357
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ACVNet-4b	6.98 565	14.78 584	22.17 576	3.56 570	3.11 550	4.14 417	2.23 520	4.08 384	3.84 483	1.67 205	3.96 536	5.86 557	2.87 477	10.30 486	17.16 576	26.09 612	2.24 512	2.53 569	1.79 570	3.91 574	3.28 483

FC-DCNN	7.08 566	1.01 310	21.89 565	1.74 495	1.64 482	8.18 576	2.31 524	6.50 577	9.16 584	10.85 595	11.33 579	19.85 594	13.33 582	12.94 571	17.10 572	0.72 505	0.57 410	0.59 499	0.57 496	0.64 449	0.69 302

IMH	7.25 567	16.24 599	21.08 525	4.40 583	3.79 563	5.46 560	3.03 549	5.58 571	6.26 577	4.92 560	10.32 574	9.24 573	8.30 570	13.62 582	11.56 536	4.84 594	3.00 538	3.09 582	2.14 582	4.38 579	3.83 495

tt	7.29 568	0.58 69	7.34 134	4.04 577	2.30 535	12.04 585	20.18 597	15.60 600	7.41 580	3.46 529	3.36 522	5.36 547	6.39 553	4.27 347	7.46 513	9.80 602	11.53 590	7.04 600	7.45 601	6.31 589	3.81 494

FC-DCNN v2	7.41 569	0.98 298	22.19 577	1.75 497	1.64 482	8.98 579	2.37 526	7.60 579	9.44 585	11.09 596	11.95 583	20.04 595	16.35 591	12.99 572	17.14 575	0.72 505	0.57 410	0.59 499	0.57 496	0.64 449	0.68 299

LVE	7.57 570	15.80 596	21.28 548	3.69 574	3.19 554	4.54 502	2.78 538	10.13 586	11.63 587	3.24 520	11.52 581	18.10 589	4.55 533	11.67 542	10.30 527	4.62 593	2.95 533	2.56 570	1.91 575	3.63 567	3.26 482

EKT-Stereo	7.93 571	0.75 194	21.17 541	1.84 506	109.80 620	4.51 497	0.61 122	4.13 403	1.59 101	1.89 244	1.24 121	1.96 307	1.35 268	4.02 340	1.36 240	0.42 350	0.31 232	0.29 206	0.27 225	0.35 237	0.78 329

DGSMNet	8.13 572	2.31 463	18.62 294	2.77 553	13.96 592	6.91 571	42.17 611	4.16 415	2.53 270	2.25 364	3.21 517	3.41 457	1.69 371	9.19 445	3.03 455	3.79 578	10.31 585	11.70 608	5.68 598	4.38 579	10.58 552

MonStereo1	8.19 573	2.63 472	9.96 151	4.90 589	3.64 558	18.09 595	2.55 532	5.89 575	5.83 572	5.29 564	13.95 589	7.40 565	45.20 615	13.30 578	6.87 504	4.47 586	1.10 478	2.69 575	1.59 564	4.07 576	4.31 502

Dean	8.35 574	15.23 592	22.34 579	3.76 575	3.55 556	4.81 550	3.51 559	5.34 561	5.37 562	4.49 555	26.13 602	25.59 604	4.33 530	11.21 523	13.12 547	3.78 577	2.31 514	2.90 578	1.89 574	4.04 575	3.34 486

MADNet++	8.64 575	6.17 511	13.88 184	6.61 592	5.25 576	10.15 580	14.20 592	5.89 575	8.25 581	7.14 575	8.18 560	6.41 560	9.84 576	11.71 547	16.73 567	9.65 601	5.03 553	8.63 602	5.68 598	4.83 584	8.57 539

MultiAttention	9.51 576	0.66 123	18.16 284	2.27 531	22.44 602	36.03 608	8.40 585	5.18 559	2.72 294	2.59 450	5.12 547	5.53 554	1.60 336	52.66 620	8.87 520	0.51 445	0.24 136	0.52 472	0.94 535	6.88 593	8.91 542

UNDER WATER-64	10.08 577	14.27 573	22.85 585	5.26 591	4.88 575	11.00 582	4.57 575	11.41 587	17.25 597	7.68 577	9.72 573	15.96 588	21.47 601	11.12 519	16.63 566	4.38 583	2.88 532	4.41 596	2.95 594	7.12 594	5.81 517

TorneroNet-64	10.52 578	14.33 575	21.95 569	4.29 580	3.76 560	13.77 588	2.83 542	14.96 597	23.11 605	10.24 592	23.77 600	13.44 584	8.15 569	13.98 586	17.70 582	4.03 582	2.73 528	3.23 584	2.53 586	7.27 595	4.35 504

FINET	10.59 579	14.44 579	25.84 593	2.30 533	3.90 564	21.74 597	25.19 600	8.85 584	16.99 595	2.68 466	15.19 591	11.45 577	13.83 584	6.71 399	15.11 558	0.80 516	8.59 572	0.53 479	0.44 449	0.62 438	16.67 580

JetRed	10.68 580	26.07 606	35.62 600	4.40 583	4.16 570	15.72 592	13.07 591	14.57 596	5.83 572	5.85 568	5.55 550	10.12 575	7.37 562	8.86 437	25.99 603	3.33 570	3.82 545	3.59 590	2.98 595	8.51 599	8.22 534

notaker	10.92 581	14.17 572	20.38 440	4.56 587	3.98 566	6.29 565	3.53 561	7.68 580	5.10 556	9.04 584	46.37 612	13.84 587	28.85 603	14.18 588	14.16 552	4.57 589	3.19 539	3.52 587	2.70 590	8.16 598	4.13 500

xyz-stereo	10.93 582	0.71 157	79.25 620	0.70 38	0.45 48	83.14 620	0.77 226	2.68 158	1.49 73	2.28 375	32.01 604	2.76 400	1.61 342	5.80 371	3.32 465	0.29 122	0.18 11	0.33 304	0.23 152	0.26 78	0.29 20

UNDER WATER	11.28 583	13.60 559	22.90 586	5.11 590	4.53 572	7.75 574	3.75 567	12.50 589	21.62 604	7.80 579	10.68 575	23.75 600	35.20 604	11.54 537	17.40 578	4.46 585	2.95 533	4.23 595	2.90 593	6.57 590	6.27 521

EDNetEfficientorigin	12.42 584	3.26 483	179.44 626	1.21 314	1.00 304	2.89 160	1.82 498	3.05 204	5.37 562	8.87 582	4.78 543	4.17 509	4.80 535	9.91 466	11.32 534	0.41 339	0.41 325	0.62 513	0.88 531	1.33 543	2.81 469

TCMNet-wrong-test	12.48 585	15.10 590	19.66 344	22.40 604	19.87 599	15.98 594	12.30 590	23.88 602	4.80 548	6.29 572	6.46 552	18.38 591	15.65 589	10.50 490	10.86 529	9.07 600	4.79 549	5.34 597	3.95 596	12.27 604	12.13 556

WAO-8	12.61 586	16.02 597	21.99 571	3.55 568	3.10 548	15.07 589	2.80 539	12.81 591	19.10 602	7.93 580	13.05 585	11.75 578	8.46 572	83.86 622	15.10 556	3.51 571	1.94 503	3.54 588	1.96 576	3.72 569	2.89 472

Venus	12.61 586	16.02 597	21.99 571	3.55 568	3.10 548	15.07 589	2.80 539	12.81 591	19.10 602	7.93 580	13.05 585	11.75 578	8.46 572	83.86 622	15.10 556	3.51 571	1.94 503	3.54 588	1.96 576	3.72 569	2.89 472

U	12.87 588	0.43 10	2.54 77	0.68 30	58.93 614	63.36 619	0.33 20	1.95 65	1.08 25	0.62 17	0.83 49	0.46 34	0.57 40	0.91 8	0.50 7	0.31 174	0.17 5	63.34 619	59.81 618	0.30 141	0.26 10

LSM	13.03 589	7.72 523	21.01 517	55.44 617	85.65 615	3.65 292	6.27 578	3.91 333	5.06 555	5.63 565	13.91 588	3.53 474	3.46 514	9.93 468	4.36 481	0.72 505	0.95 465	0.72 529	0.85 530	1.09 526	26.67 603

SGM+DAISY	13.18 590	14.36 576	24.65 592	8.10 595	13.49 591	22.47 598	25.54 601	12.13 588	17.08 596	14.77 599	15.82 593	12.17 581	13.97 587	12.65 569	18.22 586	8.40 598	9.18 581	1.23 553	1.33 558	1.23 539	16.81 585

MSAF-DinoV2	14.43 591	15.18 591	21.76 564	2.38 537	1.44 436	4.01 381	1.38 450	8.63 583	9.06 583	2.28 375	1.99 365	5.37 548	5.16 539	177.39 628	15.79 560	0.49 423	0.34 261	0.40 398	0.60 502	6.27 588	8.64 540

MANE	15.29 592	13.67 561	23.58 589	10.15 599	13.37 590	23.58 600	23.86 598	27.83 605	26.26 606	12.02 598	15.10 590	19.83 593	18.01 595	15.68 591	20.35 594	8.58 599	9.20 582	3.05 581	4.19 597	0.82 498	16.69 581

SGM-ForestM	15.60 593	14.94 588	28.17 599	7.84 594	10.49 583	23.43 599	24.58 599	20.87 601	16.87 593	15.92 602	15.89 594	27.08 605	22.45 602	24.86 602	28.42 608	3.85 579	8.90 576	0.55 488	1.15 549	0.64 449	15.05 568

USTest	15.98 594	15.57 595	22.51 583	18.47 603	16.98 593	26.39 601	36.05 607	27.65 604	12.77 589	10.72 594	10.87 576	18.34 590	15.08 588	18.60 593	23.36 596	4.90 595	5.38 555	7.40 601	7.45 601	9.88 601	11.26 554

DGTPSM_ROB	16.67 595	21.79 604	40.19 604	10.00 598	19.05 597	12.43 586	33.20 604	13.71 593	18.09 600	9.71 587	22.85 598	13.77 585	19.64 596	21.23 594	24.07 597	5.09 596	8.95 577	5.62 598	11.49 603	6.73 591	15.75 578

DPSMNet_ROB	16.76 596	21.81 605	40.95 605	10.20 600	19.08 598	12.43 586	33.21 605	13.73 594	18.21 601	9.76 588	22.88 599	13.78 586	19.64 596	21.39 595	24.21 598	5.20 597	8.97 578	5.63 599	11.51 606	6.80 592	15.82 579

KSHMR	17.50 597	14.38 578	22.35 580	4.50 585	4.51 571	8.17 575	3.33 554	15.44 599	76.15 621	7.32 576	61.40 616	56.33 617	5.66 545	32.91 605	13.97 551	4.42 584	2.99 537	3.64 591	2.79 592	5.13 585	4.55 506

LE_ROB	19.18 598	12.99 554	48.22 608	8.42 597	23.91 603	7.26 572	19.71 596	9.92 585	38.58 613	43.44 610	21.85 597	28.15 606	41.18 607	23.00 598	54.71 613	0.38 317	0.34 261	0.32 269	0.36 386	0.43 336	0.49 200

coex-ft	20.00 599	11.54 544	120.82 623	1.18 301	1.30 398	2.36 113	1.99 506	2.96 197	13.96 591	129.83 626	8.40 565	5.88 558	52.82 617	9.93 468	31.13 609	0.61 478	0.62 426	0.50 463	0.49 468	1.10 528	2.63 463

DPSM_ROB	20.83 600	20.01 602	26.54 596	23.64 606	22.42 600	31.06 603	39.94 609	34.02 609	17.42 598	15.35 600	16.05 595	24.04 601	20.69 599	23.28 600	27.60 605	10.77 603	9.41 583	11.68 606	11.50 604	14.48 605	16.71 582

DPSM	20.83 600	20.01 602	26.54 596	23.64 606	22.42 600	31.06 603	39.94 609	34.02 609	17.42 598	15.35 600	16.05 595	24.04 601	20.69 599	23.28 600	27.60 605	10.77 603	9.41 583	11.68 606	11.50 604	14.48 605	16.71 582

ktn	22.24 602	14.37 577	20.30 431	4.54 586	4.02 567	6.52 567	4.50 574	6.78 578	78.80 623	84.67 623	100.54 625	58.48 618	8.39 571	13.13 574	17.09 571	4.61 592	3.24 540	3.49 586	2.62 588	4.70 583	3.96 498

LRCNet_RVC	25.63 603	33.47 607	24.35 591	31.77 608	32.74 604	6.73 569	1.19 416	25.87 603	4.67 539	28.95 603	30.91 603	24.89 603	17.54 593	27.82 603	24.57 600	35.48 613	25.62 613	35.91 615	33.80 614	31.95 615	34.38 615

TorneroNet	26.32 604	14.70 581	22.40 581	4.24 578	4.08 568	54.72 612	3.19 551	15.11 598	76.73 622	57.99 618	82.55 622	86.65 622	45.79 616	13.34 579	18.51 587	4.52 588	2.86 531	3.45 585	2.63 589	8.75 600	4.28 501

DLNR_Zeroshot_test	29.83 605	55.48 617	50.99 611	183.84 623	114.74 621	3.44 237	0.28 7	29.52 607	1.59 101	1.03 134	1.25 125	0.93 147	0.64 63	3.95 339	1.62 301	37.16 614	1.69 498	0.26 120	0.23 152	92.97 619	15.07 569

DLNR-FE	29.89 606	56.07 619	50.63 610	183.98 624	105.34 617	3.44 237	0.28 7	29.60 608	1.59 101	1.03 134	1.25 125	0.93 147	0.64 63	3.83 333	1.62 301	40.96 615	1.67 497	0.26 120	0.23 152	99.33 620	15.08 570

HanzoNet	31.86 607	17.33 600	21.23 545	7.52 593	5.85 579	7.49 573	3.61 566	14.35 595	13.37 590	50.38 614	46.35 611	44.46 608	56.50 618	36.53 609	28.25 607	64.05 619	58.31 620	9.45 604	89.24 622	31.17 614	31.77 608

FlowAnything	41.86 608	39.86 608	53.27 615	47.82 616	45.01 609	62.36 613	80.44 618	68.40 620	35.33 612	30.77 607	32.01 604	48.15 612	42.00 612	46.64 618	55.21 615	21.70 611	18.87 600	23.47 613	23.12 608	29.11 608	33.59 610

Selective-RAFT-Error	41.88 609	40.10 610	53.23 614	47.74 613	45.20 611	62.42 614	80.58 619	68.27 616	34.95 610	30.85 608	32.30 606	48.08 611	42.07 613	46.54 613	54.92 614	21.60 607	19.12 606	23.46 609	23.15 610	29.14 609	33.95 614

RAFT-FEzeroshot	41.89 610	40.15 612	52.92 612	47.78 614	45.48 612	62.42 614	80.67 621	68.35 618	34.76 607	30.69 605	32.35 608	48.23 614	41.82 610	46.61 615	55.50 617	21.61 608	18.89 601	23.46 609	23.21 611	29.18 611	33.72 611

RAFT-FE	41.89 610	40.15 612	52.92 612	47.78 614	45.48 612	62.42 614	80.67 621	68.35 618	34.76 607	30.69 605	32.35 608	48.23 614	41.82 610	46.61 615	55.50 617	21.61 608	18.89 601	23.46 609	23.21 611	29.18 611	33.72 611

CasAABBNet	41.89 610	40.14 611	53.33 616	47.71 612	45.10 610	62.42 614	80.65 620	68.29 617	34.85 609	30.67 604	32.34 607	48.22 613	41.76 609	46.61 615	55.60 619	21.59 606	18.89 601	23.46 609	23.21 611	29.17 610	33.75 613

HaxPig	43.31 613	43.63 614	45.01 606	33.88 609	35.67 606	32.79 605	30.52 603	45.50 612	42.95 614	48.75 611	48.14 613	43.24 607	40.44 606	44.58 611	43.63 610	47.17 616	49.30 617	51.65 617	50.37 616	43.72 616	45.27 618

AVERAGE_ROB	44.46 614	45.87 615	46.48 607	40.54 611	38.62 607	32.95 606	30.49 602	46.80 613	43.31 615	49.57 612	48.93 614	44.57 609	39.87 605	45.01 612	43.89 611	48.70 617	50.65 618	50.80 616	49.79 615	45.54 617	46.89 619

MEDIAN_ROB	47.37 615	49.00 616	49.74 609	40.28 610	39.94 608	34.93 607	33.41 606	49.78 614	46.38 617	53.04 615	52.61 615	47.67 610	42.28 614	48.33 619	47.25 612	52.06 618	53.99 619	54.28 618	53.48 617	48.70 618	50.27 620

LSM0	49.69 616	40.02 609	53.50 617	97.07 618	129.56 622	62.65 618	79.82 617	68.02 615	35.12 611	33.72 609	33.34 610	48.41 616	41.54 608	46.57 614	55.40 616	21.63 610	19.16 607	23.60 614	23.13 609	29.46 613	52.08 621

BEATNet-Init1	51.93 617	71.67 620	99.39 622	10.91 602	13.10 587	84.39 621	59.36 613	73.78 621	67.97 620	88.09 624	88.15 623	91.73 623	97.51 623	85.13 624	72.56 623	2.59 560	5.18 554	1.20 552	1.49 563	10.61 602	13.83 559

Anonymous_1	57.77 618	19.65 601	26.12 594	23.12 605	141.97 624	30.79 602	39.72 608	34.10 611	16.98 594	70.09 622	15.64 592	23.44 599	19.73 598	23.03 599	27.21 604	164.70 627	9.02 579	130.41 620	137.42 624	161.21 628	41.01 617

PML	64.55 619	56.00 618	20.79 501	8.10 595	32.82 605	147.60 625	247.57 628	12.71 590	45.39 616	111.32 625	288.85 628	101.42 624	100.62 624	31.63 604	15.84 561	13.96 605	4.84 550	10.95 605	6.18 600	28.99 607	5.33 513

RSGM-EC	109.57 620	104.25 624	68.53 618	115.30 619	109.29 618	116.06 622	139.00 624	126.85 625	55.85 618	55.24 616	70.93 617	116.40 626	111.43 625	176.32 626	174.60 626	117.23 621	71.46 621	140.49 623	83.40 620	123.40 622	115.37 623

acva	109.57 620	104.25 624	68.53 618	115.30 619	109.29 618	116.06 622	139.00 624	126.85 625	55.85 618	55.24 616	70.93 617	116.40 626	111.43 625	176.32 626	174.60 626	117.23 621	71.46 621	140.49 623	83.40 620	123.40 622	115.37 623

xxxxx1	112.85 622	94.19 621	38.10 601	228.21 626	161.02 625	39.23 609	61.26 614	92.54 622	79.08 624	63.44 619	74.84 619	77.80 619	69.88 619	33.55 606	70.96 620	117.25 623	130.44 625	258.49 626	273.88 626	145.63 625	147.24 626

tt_ll	112.85 622	94.19 621	38.10 601	228.21 626	161.02 625	39.23 609	61.26 614	92.54 622	79.08 624	63.44 619	74.84 619	77.80 619	69.88 619	33.55 606	70.96 620	117.25 623	130.44 625	258.49 626	273.88 626	145.63 625	147.24 626

ff	112.85 622	94.19 621	38.10 601	228.21 626	161.02 625	39.23 609	61.26 614	92.54 622	79.08 624	63.44 619	74.84 619	77.80 619	69.88 619	33.55 606	70.96 620	117.25 623	130.44 625	258.49 626	273.88 626	145.63 625	147.24 626

ASD4	117.27 625	129.52 626	123.56 624	122.58 621	90.02 616	142.70 624	121.49 623	155.40 628	106.26 627	137.15 627	93.99 624	116.23 625	77.54 622	123.37 625	97.34 624	115.20 620	101.37 623	138.98 622	118.15 623	131.38 624	103.11 622

DPSimNet_ROB	143.68 626	156.64 627	170.66 625	162.59 622	135.40 623	195.13 626	174.01 626	141.76 627	167.78 629	174.58 628	138.78 626	186.01 628	183.75 627	82.32 621	97.85 625	151.24 626	102.48 624	131.25 621	82.78 619	115.21 621	123.37 625

test_example2	213.42 627	219.67 628	222.97 627	213.78 625	220.82 628	199.03 627	200.49 627	189.27 629	143.61 628	211.05 629	218.08 627	210.69 629	205.21 628	221.14 629	216.49 628	236.74 628	242.08 629	213.66 625	216.96 625	235.55 629	231.06 629

ccccc	591.61 628	628.29 629	644.85 628	567.59 629	570.62 629	580.23 628	640.00 629	613.89 630	497.61 630	613.55 630	650.61 629	554.19 630	636.68 629	666.02 630	654.04 629	780.28 630	507.01 630	391.46 630	342.94 630	701.16 630	591.18 630

GS-Stereo							0.81 261	3.44 248	4.24 508	0.80 68	0.93 62	0.76 104	0.80 125	1.07 29	0.84 98	0.28 105	0.54 400	0.26 120	0.26 206	0.29 118	27.59 605

FADE		14.73 582		10.62 601	13.30 589			28.45 606	8.38 582	5.17 563		11.84 580		44.20 610		481.80 629	167.92 628	346.21 629	320.29 629	7.64 597	6.52 524

Low-res two-view benchmark