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

PSi22a	0.44 1	0.33 4	0.82 1	0.78 162	0.27 4	0.56 5	0.24 6	1.33 27	0.40 1	0.45 3	0.25 2	0.66 127	0.50 54	0.83 48	0.33 1	0.20 50	0.16 49	0.19 8	0.15 10	0.18 1	0.19 15

mm2	0.45 2	0.42 42	0.88 2	0.61 16	0.36 36	0.66 8	0.25 8	0.95 7	0.90 73	0.52 19	0.43 18	0.56 79	0.32 5	0.71 9	0.41 22	0.16 6	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 48

PipStereo	0.46 3	0.31 1	0.89 6	0.82 186	0.27 4	0.58 6	0.27 16	1.58 56	0.42 3	0.43 2	0.27 3	0.68 134	0.50 54	0.82 45	0.35 2	0.18 25	0.17 85	0.19 8	0.15 10	0.18 1	0.17 1

BLMT-Stereo	0.46 3	0.31 1	0.97 17	0.61 16	0.38 72	0.42 2	0.36 47	0.68 2	0.77 31	0.50 12	0.83 90	0.61 101	0.33 8	0.61 3	0.62 137	0.19 36	0.14 11	0.24 107	0.22 216	0.20 32	0.19 15

S2M2_XL	0.46 3	0.41 31	1.09 60	0.65 56	0.34 26	0.29 1	0.23 3	0.67 1	0.50 6	0.53 23	0.92 123	0.65 123	0.53 62	0.54 1	0.50 82	0.28 243	0.24 360	0.25 146	0.21 181	0.23 85	0.22 128
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
mm1	0.47 6	0.42 42	0.88 2	0.61 16	0.36 36	0.66 8	0.25 8	1.32 25	0.90 73	0.52 19	0.43 18	0.56 79	0.32 5	0.71 9	0.41 22	0.16 6	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 48

PSi22b	0.47 6	0.31 1	0.89 6	0.82 186	0.28 6	0.58 6	0.32 29	1.61 61	0.41 2	0.42 1	0.27 3	0.69 140	0.48 44	0.84 54	0.36 4	0.18 25	0.17 85	0.19 8	0.15 10	0.18 1	0.18 7

Foundation-i32	0.47 6	0.34 6	1.00 20	0.73 120	0.24 1	0.66 8	0.28 18	1.31 24	0.44 4	0.53 23	0.27 3	0.81 189	0.46 37	0.73 21	0.41 22	0.22 85	0.15 24	0.19 8	0.16 28	0.19 10	0.17 1

derf	0.49 9	0.40 20	0.90 11	0.70 88	0.35 31	1.17 38	0.24 6	1.17 20	0.92 86	0.53 23	0.41 13	0.51 53	0.29 2	0.77 29	0.37 8	0.18 25	0.18 131	0.19 8	0.17 47	0.18 1	0.21 94

qqai	0.49 9	0.41 31	0.92 12	0.69 82	0.33 20	0.99 23	0.25 8	1.33 27	0.89 72	0.51 16	0.41 13	0.55 73	0.29 2	0.78 31	0.38 13	0.19 36	0.17 85	0.19 8	0.17 47	0.18 1	0.21 94

DepthFocus	0.50 11	0.41 31	1.02 22	0.57 7	0.38 72	0.77 12	0.44 87	0.82 5	0.61 10	0.46 4	0.66 55	0.75 173	0.48 44	0.83 48	0.36 4	0.26 173	0.19 178	0.27 223	0.25 286	0.25 121	0.21 94

FoundationStereo	0.50 11	0.39 16	1.11 74	0.79 167	0.42 102	0.70 11	0.36 47	0.76 4	0.80 44	0.62 74	0.38 10	0.73 164	0.77 158	0.69 5	0.36 4	0.26 173	0.17 85	0.23 67	0.16 28	0.18 1	0.20 48

GeoVLM	0.52 13	0.42 42	0.88 2	0.62 25	0.36 36	1.62 103	0.25 8	0.96 8	0.90 73	0.61 67	0.43 18	0.57 86	0.53 62	0.71 9	0.45 48	0.16 6	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.19 15

MonSter++	0.52 13	0.42 42	0.89 6	0.61 16	0.36 36	1.64 106	0.25 8	0.96 8	0.91 79	0.62 74	0.42 16	0.56 79	0.53 62	0.71 9	0.45 48	0.17 11	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 48

BridgeDepth_RVC	0.53 15	0.41 31	1.03 24	0.55 5	0.37 56	0.99 23	0.23 3	1.38 33	0.67 12	0.56 32	0.52 33	0.50 51	0.82 186	0.83 48	0.47 62	0.29 272	0.16 49	0.23 67	0.18 92	0.19 10	0.18 7
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.54 16	0.42 42	1.05 30	0.58 9	0.25 2	1.30 60	0.36 47	1.53 50	0.86 65	0.56 32	0.37 9	0.57 86	0.65 109	0.87 59	0.40 17	0.20 50	0.15 24	0.19 8	0.16 28	0.22 74	0.17 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LACA3	0.55 17	0.48 107	0.89 6	0.52 1	0.43 108	2.28 171	0.53 126	1.02 12	0.53 7	0.53 23	0.41 13	0.47 42	0.45 32	0.90 71	0.36 4	0.23 103	0.18 131	0.20 19	0.15 10	0.21 54	0.20 48

LGtest1	0.55 17	0.41 31	1.14 89	0.70 88	0.40 88	0.99 23	0.26 14	1.32 25	0.93 93	0.53 23	0.60 45	0.44 33	0.49 50	1.02 106	0.45 48	0.27 199	0.19 178	0.23 67	0.16 28	0.21 54	0.23 148

PointNet	0.56 19	0.41 31	0.92 12	0.63 33	0.33 20	1.85 122	0.31 24	1.34 29	0.88 70	0.71 109	0.46 25	0.57 86	0.32 5	0.80 36	0.45 48	0.18 25	0.16 49	0.23 67	0.18 92	0.20 32	0.20 48

Wavelet-MonSter	0.57 20	0.47 97	1.13 83	0.66 65	0.78 323	1.60 98	0.30 23	1.17 20	0.68 13	0.58 47	0.69 58	0.39 15	0.48 44	0.99 100	0.46 57	0.15 1	0.16 49	0.20 19	0.16 28	0.20 32	0.19 15

MGA	0.59 21	0.40 20	1.04 25	0.72 111	0.80 329	1.74 115	0.41 69	0.98 11	0.99 108	0.60 64	0.54 35	0.54 64	0.29 2	1.06 115	0.42 28	0.20 50	0.17 85	0.21 35	0.17 47	0.21 54	0.21 94

MSE-Stereo	0.59 21	0.40 20	1.04 25	0.72 111	0.61 241	2.02 137	0.33 32	1.13 17	0.94 97	0.60 64	0.49 28	0.54 64	0.35 11	1.06 115	0.42 28	0.21 63	0.17 85	0.21 35	0.17 47	0.22 74	0.21 94

CAR	0.60 23	0.41 31	1.04 25	0.72 111	0.61 241	2.02 137	0.33 32	1.13 17	0.94 97	0.61 67	0.49 28	0.54 64	0.35 11	1.14 138	0.45 48	0.21 63	0.17 85	0.21 35	0.17 47	0.22 74	0.21 94

LACA1	0.60 23	0.43 50	0.92 12	0.53 2	0.32 16	3.20 286	0.33 32	1.48 43	0.48 5	0.57 41	0.39 11	0.41 24	0.59 84	0.83 48	0.37 8	0.23 103	0.19 178	0.23 67	0.18 92	0.21 54	0.19 15

CSFM-Stereo	0.60 23	0.39 16	0.95 15	0.60 15	0.32 16	2.66 211	0.31 24	1.44 39	0.77 31	0.72 113	0.51 31	0.55 73	0.51 58	0.75 22	0.46 57	0.17 11	0.17 85	0.18 2	0.15 10	0.20 32	0.18 7

MLG-Stereo_test3	0.60 23	0.37 9	1.12 77	0.59 12	0.57 221	2.19 164	0.31 24	1.68 75	0.56 8	0.49 11	0.51 31	0.56 79	0.33 8	0.96 91	0.54 106	0.21 63	0.17 85	0.23 67	0.16 28	0.20 32	0.21 94

HiDET	0.61 27	0.41 31	0.88 2	0.64 43	0.39 78	2.67 212	0.25 8	1.59 59	0.91 79	0.59 55	0.44 22	0.52 59	0.50 54	0.76 25	0.54 106	0.17 11	0.15 24	0.18 2	0.15 10	0.19 10	0.21 94

LG-Stereo_L1	0.61 27	0.47 97	1.10 66	0.73 120	0.49 164	1.72 110	0.33 32	1.95 111	0.65 11	0.56 32	0.40 12	0.40 17	0.43 25	1.40 213	0.42 28	0.23 103	0.19 178	0.23 67	0.18 92	0.21 54	0.19 15

monster-pro	0.62 29	0.43 50	1.07 39	0.66 65	0.82 344	1.14 37	0.39 54	2.57 225	0.92 86	0.58 47	0.64 50	0.36 4	0.36 14	0.91 76	0.43 35	0.15 1	0.15 24	0.20 19	0.17 47	0.21 54	0.19 15

LACA2	0.62 29	0.53 156	1.20 106	0.54 3	0.26 3	3.15 278	0.47 104	1.56 53	0.57 9	0.52 19	0.47 27	0.47 42	0.45 32	0.71 9	0.37 8	0.23 103	0.17 85	0.21 35	0.15 10	0.23 85	0.17 1

Test_v1	0.62 29	0.40 20	1.13 83	0.74 127	0.55 204	1.60 98	0.39 54	1.68 75	0.92 86	0.60 64	0.88 104	0.53 61	0.50 54	0.93 85	0.39 14	0.19 36	0.16 49	0.20 19	0.17 47	0.20 32	0.21 94

MonStereo	0.62 29	0.43 50	1.07 39	0.66 65	0.82 344	1.13 31	0.39 54	2.57 225	0.92 86	0.58 47	0.64 50	0.36 4	0.36 14	0.90 71	0.43 35	0.15 1	0.15 24	0.20 19	0.17 47	0.21 54	0.19 15

Monster-pub-eth3d	0.62 29	0.43 50	1.07 39	0.66 65	0.82 344	1.13 31	0.39 54	2.57 225	0.92 86	0.58 47	0.64 50	0.36 4	0.36 14	0.88 65	0.43 35	0.15 1	0.15 24	0.20 19	0.17 47	0.21 54	0.19 15

MonSter	0.62 29	0.43 50	1.07 39	0.66 65	0.82 344	1.13 31	0.39 54	2.57 225	0.92 86	0.58 47	0.64 50	0.36 4	0.35 11	0.95 87	0.43 35	0.15 1	0.15 24	0.20 19	0.17 47	0.21 54	0.19 15

LCMNet	0.63 35	0.40 20	0.95 15	0.58 9	0.39 78	3.11 273	0.27 16	1.58 56	0.84 60	0.56 32	0.58 43	0.52 59	0.53 62	0.77 29	0.51 93	0.17 11	0.16 49	0.19 8	0.15 10	0.20 32	0.21 94

LG-Stereo_L2	0.63 35	0.46 73	1.15 91	0.70 88	0.43 108	2.32 175	0.28 18	1.86 97	0.68 13	0.56 32	0.42 16	0.37 9	0.45 32	1.36 205	0.40 17	0.23 103	0.18 131	0.22 51	0.18 92	0.21 54	0.20 48

MCSU-Stereo	0.64 37	0.34 6	1.18 97	0.76 149	0.33 20	2.10 153	0.45 92	1.72 79	0.87 67	0.48 7	0.57 40	1.11 257	0.52 60	0.86 58	0.48 66	0.20 50	0.16 49	0.19 8	0.14 2	0.20 32	0.20 48

Monster-pub-mixall	0.64 37	0.42 42	1.00 20	0.83 199	0.48 156	1.39 69	0.32 29	1.45 40	0.82 53	0.88 188	0.85 96	0.39 15	0.36 14	1.99 328	0.47 62	0.20 50	0.16 49	0.17 1	0.15 10	0.18 1	0.21 94

S2M2_L	0.64 37	0.55 181	1.07 39	0.89 247	0.54 196	1.08 28	0.20 1	1.16 19	1.37 163	0.59 55	0.81 85	0.86 203	0.47 40	0.70 6	0.65 153	0.31 339	0.33 480	0.27 223	0.27 337	0.36 364	0.31 301
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.65 40	0.41 31	1.06 37	0.85 222	0.31 12	2.44 188	0.46 98	1.09 14	0.69 16	0.84 176	0.52 33	0.55 73	0.53 62	1.49 237	0.46 57	0.31 339	0.14 11	0.25 146	0.18 92	0.23 85	0.20 48

aanet-new-34k	0.66 41	0.60 246	1.23 110	0.73 120	0.33 20	1.44 77	0.87 373	1.52 49	0.92 86	0.51 16	1.36 255	0.59 94	0.87 203	0.58 2	0.44 41	0.22 85	0.16 49	0.25 146	0.17 47	0.23 85	0.20 48

LiteMatch*	0.67 42	0.46 73	3.75 360	0.65 56	0.36 36	1.48 83	0.26 14	1.11 15	0.96 101	0.58 47	0.45 24	0.55 73	0.46 37	0.70 6	0.37 8	0.21 63	0.16 49	0.21 35	0.17 47	0.21 54	0.20 48

LiteMatch	0.67 42	0.84 450	0.89 6	0.80 170	0.39 78	1.60 98	0.68 214	0.96 8	0.91 79	0.62 74	0.43 18	0.56 79	1.40 373	0.71 9	1.10 322	0.28 243	0.16 49	0.29 283	0.22 216	0.29 212	0.37 381

4.5_new	0.67 42	0.46 73	1.11 74	0.63 33	0.78 323	1.97 133	0.51 116	2.18 141	0.78 36	0.73 116	0.90 115	0.42 26	0.49 50	0.81 41	0.49 75	0.21 63	0.14 11	0.26 190	0.19 136	0.22 74	0.20 48

4.5w-stereo	0.67 42	0.46 73	1.11 74	0.63 33	0.78 323	1.97 133	0.51 116	2.18 141	0.77 31	0.73 116	0.90 115	0.42 26	0.49 50	0.81 41	0.49 75	0.21 63	0.14 11	0.26 190	0.19 136	0.22 74	0.20 48

4w-stereo	0.67 42	0.49 117	1.07 39	0.63 33	0.75 311	1.63 105	0.44 87	2.23 153	0.77 31	0.56 32	0.92 123	0.40 17	0.82 186	1.08 119	0.53 100	0.18 25	0.13 1	0.25 146	0.18 92	0.19 10	0.20 48

Pro-Stereo	0.68 47	0.33 4	0.97 17	0.68 76	0.43 108	3.11 273	0.35 45	0.70 3	0.96 101	0.54 29	0.54 35	0.62 108	0.27 1	2.06 334	0.68 166	0.24 131	0.16 49	0.30 310	0.25 286	0.20 32	0.19 15

MatchStereo	0.68 47	0.46 73	1.93 215	0.67 73	0.28 6	0.98 21	0.33 32	2.01 118	1.69 335	0.48 7	1.02 146	0.47 42	0.59 84	0.91 76	0.58 125	0.21 63	0.17 85	0.21 35	0.15 10	0.19 10	0.19 15
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
dual_stereo	0.68 47	0.40 20	1.05 30	0.64 43	0.37 56	0.84 16	0.34 41	3.40 350	1.03 115	0.50 12	0.46 25	0.58 89	0.40 19	1.85 315	0.49 75	0.23 103	0.17 85	0.21 35	0.16 28	0.20 32	0.19 15

3.25w_new	0.69 50	0.46 73	1.10 66	0.61 16	0.61 241	2.23 167	0.51 116	2.45 195	0.90 73	0.63 82	0.78 77	0.47 42	0.71 128	0.78 31	0.50 82	0.17 11	0.14 11	0.20 19	0.17 47	0.20 32	0.20 48

3.25w	0.69 50	0.46 73	1.10 66	0.61 16	0.61 241	2.23 167	0.51 116	2.45 195	0.90 73	0.63 82	0.78 77	0.47 42	0.71 128	0.79 33	0.50 82	0.17 11	0.14 11	0.20 19	0.17 47	0.20 32	0.20 48

asd	0.70 52	0.45 61	1.10 66	0.67 73	0.90 383	2.88 232	0.43 82	1.64 71	0.79 40	0.68 98	0.88 104	0.43 28	0.74 142	0.85 56	0.49 75	0.19 36	0.13 1	0.24 107	0.17 47	0.22 74	0.20 48

IGEV	0.70 52	0.36 8	1.07 39	0.71 98	1.31 509	2.82 223	0.41 69	1.76 84	0.98 105	0.73 116	0.71 60	0.35 3	0.42 23	0.90 71	0.42 28	0.18 25	0.18 131	0.22 51	0.18 92	0.18 1	0.20 48

LG-G_1	0.70 52	0.40 20	1.12 77	0.71 98	0.30 9	2.80 219	0.40 62	2.21 148	0.78 36	0.59 55	0.55 37	0.51 53	0.58 79	1.24 170	0.49 75	0.24 131	0.18 131	0.23 67	0.15 10	0.21 54	0.21 94

LG-G	0.70 52	0.40 20	1.12 77	0.71 98	0.30 9	2.80 219	0.40 62	2.21 148	0.78 36	0.59 55	0.55 37	0.51 53	0.58 79	1.24 170	0.49 75	0.24 131	0.18 131	0.23 67	0.15 10	0.21 54	0.21 94

DEFOM-Stereo	0.70 52	0.46 73	1.13 83	0.72 111	0.48 156	3.40 328	0.44 87	0.90 6	0.77 31	0.86 184	0.58 43	0.45 37	0.43 25	1.76 295	0.43 35	0.24 131	0.18 131	0.22 51	0.16 28	0.21 54	0.20 48

3w_stereo	0.71 57	0.47 97	1.14 89	0.65 56	0.39 78	1.73 112	0.68 214	2.79 269	0.79 40	0.67 96	0.84 92	0.37 9	1.02 257	1.03 107	0.56 115	0.18 25	0.14 11	0.23 67	0.18 92	0.20 32	0.22 128

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.72 58	0.46 73	1.10 66	0.68 76	1.36 526	1.59 96	0.77 286	1.42 38	1.19 134	0.74 121	0.93 126	0.70 143	0.93 228	0.67 4	0.42 28	0.23 103	0.18 131	0.24 107	0.19 136	0.26 151	0.23 148

DispViT+	0.72 58	0.38 10	1.20 106	0.54 3	2.17 646	0.92 18	0.33 32	2.05 124	1.43 184	0.62 74	0.50 30	0.45 37	0.51 58	1.52 243	0.56 115	0.24 131	0.18 131	0.19 8	0.14 2	0.19 10	0.21 94

252Zero-FE	0.72 58	0.46 73	1.08 51	1.01 339	0.41 95	1.27 51	0.22 2	1.79 89	1.03 115	2.52 546	1.24 210	0.32 1	0.41 21	1.03 107	0.45 48	0.21 63	0.17 85	0.20 19	0.17 47	0.20 32	0.20 48

aanet-new-40k	0.73 61	0.59 230	1.25 118	0.75 131	1.49 557	1.42 73	0.96 434	1.95 111	0.84 60	0.52 19	1.06 168	0.51 53	0.76 153	0.85 56	0.47 62	0.18 25	0.15 24	0.24 107	0.18 92	0.26 151	0.22 128

VMStereo-Base	0.73 61	0.44 56	1.48 167	0.61 16	0.35 31	1.71 109	0.43 82	1.30 23	1.40 173	0.84 176	1.07 171	0.92 224	0.73 136	1.26 177	0.73 194	0.24 131	0.23 324	0.24 107	0.18 92	0.24 95	0.24 166

4.25_new	0.73 61	0.46 73	1.08 51	0.71 98	0.97 402	2.52 196	0.58 152	2.28 164	0.93 93	0.57 41	0.94 130	0.40 17	0.65 109	0.87 59	0.50 82	0.17 11	0.13 1	0.25 146	0.17 47	0.19 10	0.20 48

4.5w_new	0.73 61	0.46 73	1.08 51	0.71 98	0.97 402	2.52 196	0.58 152	2.28 164	0.93 93	0.57 41	0.94 130	0.40 17	0.65 109	0.87 59	0.50 82	0.17 11	0.13 1	0.25 146	0.17 47	0.19 10	0.20 48

4.25w-stereo	0.73 61	0.46 73	1.08 51	0.71 98	0.97 402	2.52 196	0.58 152	2.28 164	0.93 93	0.57 41	0.94 130	0.40 17	0.65 109	0.87 59	0.50 82	0.17 11	0.13 1	0.25 146	0.17 47	0.19 10	0.20 48

aanet-new-16k	0.74 66	0.51 130	1.56 178	0.73 120	0.37 56	2.14 157	0.88 380	2.01 118	0.91 79	0.56 32	0.91 120	0.70 143	0.96 234	0.76 25	0.54 106	0.20 50	0.15 24	0.23 67	0.18 92	0.26 151	0.21 94

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.74 66	0.45 61	1.13 83	0.69 82	0.77 321	1.77 116	0.88 380	2.04 123	1.47 204	0.61 67	1.04 157	0.61 101	0.79 172	0.89 70	0.43 35	0.21 63	0.18 131	0.23 67	0.18 92	0.25 121	0.28 248

Foundation-i1c-attn	0.74 66	0.38 10	1.05 30	0.71 98	0.35 31	0.95 20	0.67 203	2.42 185	1.68 328	0.77 143	0.88 104	0.76 174	1.25 339	1.38 212	0.48 66	0.23 103	0.17 85	0.21 35	0.17 47	0.20 32	0.21 94

Foundation-i1b	0.74 66	0.38 10	1.05 30	0.69 82	0.43 108	0.94 19	0.66 199	2.52 210	1.67 325	0.83 173	0.81 85	1.03 246	1.08 289	1.13 134	0.48 66	0.23 103	0.16 49	0.21 35	0.18 92	0.20 32	0.19 15

GREAT-IGEV	0.74 66	0.54 172	1.86 207	1.10 392	0.44 119	2.44 188	0.34 41	1.37 32	1.51 233	0.48 7	0.86 100	0.51 53	0.60 90	1.07 118	0.45 48	0.22 85	0.17 85	0.21 35	0.17 47	0.23 85	0.25 180
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FSD	0.75 71	0.64 295	1.23 110	0.76 149	0.60 236	0.77 12	0.67 203	1.57 55	0.68 13	0.72 113	0.62 48	1.02 244	0.72 131	0.81 41	0.73 194	0.59 581	0.54 598	0.57 588	0.54 589	0.57 526	0.55 520

FlowAnything_test	0.75 71	0.60 246	1.18 97	0.82 186	0.58 230	2.29 173	0.66 199	1.38 33	0.80 44	1.03 221	0.76 71	0.63 115	0.49 50	0.84 54	0.91 273	0.31 339	0.27 418	0.40 489	0.48 565	0.31 258	0.30 291

qwe	0.75 71	0.45 61	1.10 66	0.67 73	1.06 438	2.49 193	0.45 92	2.57 225	0.90 73	0.71 109	0.83 90	0.43 28	0.48 44	1.10 123	0.64 144	0.17 11	0.14 11	0.24 107	0.16 28	0.21 54	0.20 48

2.25w	0.75 71	0.47 97	1.09 60	0.69 82	0.65 264	2.28 171	0.40 62	2.42 185	0.80 44	0.73 116	1.03 152	0.40 17	0.81 182	1.24 170	0.80 223	0.16 6	0.15 24	0.21 35	0.17 47	0.19 10	0.21 94

2.5w	0.75 71	0.44 56	1.06 37	0.66 65	0.69 291	2.39 182	0.56 140	2.77 261	0.82 53	0.63 82	0.88 104	0.37 9	0.75 145	1.36 205	0.50 82	0.18 25	0.14 11	0.22 51	0.17 47	0.19 10	0.21 94

2.75w_new	0.75 71	0.45 61	1.10 66	0.65 56	0.62 250	2.45 190	0.56 140	2.75 258	0.74 27	0.78 147	0.73 64	0.38 13	0.92 225	1.04 113	0.66 157	0.17 11	0.14 11	0.22 51	0.17 47	0.18 1	0.19 15

3.75w	0.75 71	0.47 97	1.09 60	0.63 33	1.10 454	2.61 207	0.53 126	2.46 198	0.97 104	0.62 74	0.80 80	0.40 17	0.66 116	1.11 125	0.48 66	0.19 36	0.13 1	0.23 67	0.18 92	0.20 32	0.21 94

2w_stereo	0.75 71	0.46 73	1.08 51	0.68 76	0.56 209	2.00 136	0.61 164	2.87 281	0.83 57	0.93 199	0.93 126	0.36 4	1.13 305	0.90 71	0.61 133	0.17 11	0.13 1	0.23 67	0.17 47	0.20 32	0.21 94

RAStereo	0.75 71	0.52 138	2.86 316	0.58 9	0.62 250	1.19 41	0.32 29	1.81 91	0.99 108	0.75 124	1.05 164	0.64 117	0.47 40	0.80 36	0.94 289	0.22 85	0.20 229	0.27 223	0.21 181	0.34 330	0.22 128

aanet-new-70k	0.76 80	0.59 230	1.16 92	0.70 88	0.39 78	2.40 184	0.79 300	2.39 179	0.71 19	0.59 55	0.84 92	0.48 48	0.81 182	1.61 265	0.53 100	0.19 36	0.16 49	0.25 146	0.17 47	0.24 95	0.20 48

GCAP-Stereo-DPT26K	0.76 80	0.51 130	2.13 246	0.72 111	0.38 72	2.35 178	0.99 449	1.82 92	0.80 44	0.68 98	0.88 104	0.56 79	0.64 101	0.87 59	0.55 111	0.23 103	0.16 49	0.25 146	0.20 161	0.24 95	0.20 48

aanet-new-22k	0.76 80	0.65 309	2.50 284	0.74 127	0.34 26	1.47 81	1.32 528	1.61 61	0.81 51	0.57 41	1.05 164	0.54 64	0.84 193	0.92 80	0.50 82	0.21 63	0.16 49	0.24 107	0.19 136	0.27 171	0.20 48

AdaDepth	0.76 80	0.45 61	1.41 157	0.70 88	1.27 502	3.12 275	0.43 82	1.02 12	0.94 97	0.63 82	0.91 120	0.43 28	0.58 79	1.41 218	0.48 66	0.18 25	0.21 263	0.23 67	0.19 136	0.25 121	0.26 210

MLG-Stereo_test2	0.76 80	0.40 20	1.07 39	0.64 43	0.82 344	3.49 351	0.23 3	1.69 77	2.14 438	0.62 74	0.32 7	0.67 132	0.33 8	1.14 138	0.37 8	0.23 103	0.19 178	0.23 67	0.16 28	0.19 10	0.20 48

AIO_test	0.76 80	0.47 97	1.31 133	0.81 174	0.70 295	1.36 66	0.88 380	1.40 36	1.45 190	0.55 30	0.95 135	1.81 374	0.58 79	1.16 147	0.46 57	0.27 199	0.17 85	0.24 107	0.19 136	0.24 95	0.21 94

fffft	0.76 80	0.47 97	1.28 128	0.82 186	0.54 196	1.51 87	0.80 311	2.09 132	1.18 130	0.63 82	0.84 92	0.59 94	0.55 69	1.80 301	0.85 239	0.19 36	0.18 131	0.27 223	0.20 161	0.26 151	0.24 166
1: 1. 1
ours_stereo	0.76 80	0.64 295	1.40 156	0.86 229	0.61 241	1.12 30	0.57 143	1.63 69	1.20 136	0.72 113	1.43 272	0.70 143	0.62 94	1.56 248	0.58 125	0.25 156	0.18 131	0.26 190	0.21 181	0.29 212	0.31 301

AIO-Stereo	0.76 80	0.54 172	1.07 39	0.73 120	0.40 88	1.28 57	0.82 325	2.26 159	1.49 220	0.70 105	1.58 312	0.89 211	0.45 32	1.03 107	0.55 111	0.24 131	0.18 131	0.25 146	0.20 161	0.26 151	0.21 94

GLC_STEREO	0.76 80	0.52 138	1.12 77	0.83 199	0.33 20	1.86 124	0.82 325	1.46 42	1.38 167	0.95 205	1.04 157	0.68 134	0.72 131	0.97 94	0.80 223	0.23 103	0.25 388	0.32 360	0.25 286	0.32 291	0.30 291

aanet-new-60k	0.77 90	0.64 295	1.98 222	0.73 120	0.49 164	2.10 153	0.87 373	2.24 155	0.85 63	0.56 32	0.77 74	0.61 101	0.66 116	1.20 162	0.48 66	0.18 25	0.15 24	0.25 146	0.17 47	0.23 85	0.22 128

aanet-new-36k	0.77 90	0.54 172	1.39 152	0.72 111	0.32 16	2.92 240	0.60 159	2.21 148	0.87 67	0.55 30	1.12 181	0.56 79	0.87 203	0.98 96	0.48 66	0.19 36	0.15 24	0.25 146	0.17 47	0.26 151	0.21 94

aanet-new-28k	0.77 90	0.58 220	2.64 302	0.78 162	0.39 78	1.97 133	1.05 473	1.72 79	0.79 40	0.58 47	1.10 177	0.54 64	0.78 167	0.70 6	0.44 41	0.20 50	0.15 24	0.25 146	0.19 136	0.29 212	0.21 94

aanet-new-14k	0.77 90	0.50 121	1.32 137	0.81 174	0.37 56	1.73 112	1.01 457	2.24 155	0.80 44	0.79 151	1.30 232	0.46 39	1.29 345	1.03 107	0.57 120	0.21 63	0.16 49	0.24 107	0.18 92	0.28 192	0.22 128

asda	0.77 90	0.46 73	1.10 66	0.64 43	0.82 344	3.33 317	0.49 110	2.40 180	0.81 51	0.63 82	0.80 80	0.44 33	0.85 196	0.88 65	0.60 130	0.17 11	0.13 1	0.24 107	0.17 47	0.20 32	0.20 48

3.5w_stereo	0.77 90	0.53 156	1.09 60	0.65 56	0.72 299	2.52 196	0.51 116	2.43 190	0.80 44	0.76 138	1.20 198	0.43 28	0.66 116	1.23 168	0.73 194	0.17 11	0.13 1	0.23 67	0.17 47	0.20 32	0.21 94

MLG-Stereo	0.77 90	0.39 16	1.04 25	0.64 43	0.41 95	3.01 257	0.31 24	1.89 101	2.92 583	0.47 5	0.29 6	0.66 127	0.47 40	1.35 203	0.39 14	0.20 50	0.18 131	0.24 107	0.16 28	0.19 10	0.20 48

mms	0.77 90	0.68 339	1.17 96	0.83 199	0.71 297	1.41 71	0.67 203	1.61 61	1.12 126	0.77 143	1.37 257	0.63 115	0.54 68	1.75 294	0.63 141	0.24 131	0.19 178	0.26 190	0.21 181	0.31 258	0.34 345

RSM++	0.77 90	0.51 130	1.08 51	0.95 298	0.42 102	1.52 91	0.71 237	2.11 134	1.40 173	0.80 155	1.23 209	0.90 216	0.59 84	1.14 138	0.69 177	0.24 131	0.19 178	0.25 146	0.21 181	0.28 192	0.20 48

aanet-new-24k	0.78 99	0.59 230	1.59 182	0.72 111	0.84 359	2.43 186	0.98 447	1.99 115	0.69 16	0.62 74	1.25 218	0.60 97	0.75 145	0.82 45	0.55 111	0.21 63	0.15 24	0.25 146	0.19 136	0.26 151	0.21 94

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.78 99	0.45 61	1.12 77	0.71 98	1.00 423	2.05 146	0.87 373	2.25 157	1.18 130	0.56 32	0.74 68	0.44 33	1.03 258	0.81 41	0.41 22	0.21 63	0.19 178	0.23 67	0.18 92	0.27 171	0.91 603

Foundation-i1a	0.78 99	0.38 10	1.07 39	0.71 98	0.33 20	0.91 17	0.63 182	2.42 185	1.93 388	0.93 199	0.73 64	0.95 234	1.22 330	1.66 277	0.57 120	0.24 131	0.17 85	0.20 19	0.17 47	0.19 10	0.22 128

water-stereo	0.78 99	0.45 61	1.94 216	0.79 167	0.48 156	2.36 179	0.47 104	1.53 50	1.09 125	0.88 188	1.04 157	0.82 190	0.75 145	0.72 16	0.78 216	0.22 85	0.23 324	0.25 146	0.23 237	0.24 95	0.29 261

AIO_rvc	0.78 99	0.55 181	1.25 118	0.75 131	0.65 264	1.46 80	0.99 449	2.13 136	1.52 245	0.57 41	1.15 187	1.09 252	0.55 69	1.15 145	0.53 100	0.24 131	0.17 85	0.24 107	0.17 47	0.25 121	0.21 94

CASnet	0.78 99	0.51 130	1.29 131	0.81 174	0.29 8	1.28 57	0.74 260	1.51 46	1.89 382	1.64 298	1.09 174	0.65 123	0.64 101	0.91 76	0.76 210	0.29 272	0.17 85	0.41 501	0.31 431	0.32 291	0.19 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Replicate-Monster	0.79 105	1.36 571	2.08 242	0.70 88	0.52 184	2.05 146	0.34 41	1.92 106	0.82 53	1.03 221	0.60 45	0.48 48	0.52 60	1.28 184	0.39 14	0.19 36	0.14 11	0.19 8	0.16 28	0.22 74	0.78 586

AEACV	0.79 105	0.54 172	1.35 146	0.97 310	0.63 254	1.13 31	0.92 415	2.02 122	0.91 79	0.76 138	0.79 79	0.80 184	1.61 436	1.28 184	0.61 133	0.22 85	0.18 131	0.26 190	0.23 237	0.27 171	0.23 148

TS12	0.80 107	0.43 50	1.08 51	0.55 5	0.30 9	3.40 328	0.41 69	2.20 145	1.37 163	0.69 102	1.15 187	0.54 64	0.69 123	1.27 182	0.57 120	0.21 63	0.18 131	0.22 51	0.17 47	0.22 74	0.26 210

aanet-new-12k	0.80 107	0.44 56	1.68 189	0.81 174	0.31 12	3.00 254	0.97 439	2.65 243	0.78 36	0.69 102	0.55 37	0.58 89	0.77 158	0.99 100	0.54 106	0.21 63	0.14 11	0.24 107	0.19 136	0.26 151	0.22 128

GCAP-Stereo-cres-4k	0.80 107	0.50 121	1.52 171	0.71 98	1.26 499	2.61 207	0.93 418	1.85 96	0.80 44	0.62 74	1.15 187	0.66 127	0.76 153	0.88 65	0.54 106	0.23 103	0.16 49	0.24 107	0.18 92	0.26 151	0.21 94

Selective-IGEV-i32	0.80 107	0.52 138	1.05 30	0.75 131	0.61 241	1.30 60	0.82 325	2.61 238	1.41 177	0.82 161	1.64 332	0.71 154	0.62 94	1.23 168	0.64 144	0.22 85	0.19 178	0.24 107	0.18 92	0.25 121	0.20 48

Zero-FE251	0.80 107	0.75 405	1.71 191	0.88 240	0.70 295	2.59 206	0.45 92	1.38 33	0.83 57	1.79 333	0.61 47	0.73 164	0.81 182	0.82 45	0.61 133	0.29 272	0.23 324	0.27 223	0.19 136	0.20 32	0.20 48

MLG-Stereo_test1	0.80 107	0.39 16	1.02 22	0.65 56	1.20 485	3.14 277	0.29 22	1.59 59	3.05 596	0.50 12	0.24 1	0.67 132	0.43 25	1.33 199	0.40 17	0.21 63	0.18 131	0.23 67	0.15 10	0.19 10	0.20 48

SMoEStereo_RVC	0.80 107	0.53 156	1.12 77	0.92 274	0.44 119	2.41 185	0.79 300	1.49 45	1.16 127	0.70 105	1.12 181	0.64 117	0.64 101	1.69 285	0.87 252	0.22 85	0.16 49	0.31 337	0.22 216	0.26 151	0.25 180

fffy	0.80 107	0.59 230	1.56 178	1.00 332	0.47 148	1.27 51	0.76 273	1.90 103	1.02 113	0.75 124	1.35 251	0.83 192	0.72 131	1.70 288	0.62 137	0.23 103	0.19 178	0.27 223	0.21 181	0.28 192	0.32 312

rvit_stereo_0081	0.80 107	0.63 283	1.19 99	0.91 268	0.64 256	1.27 51	0.61 164	2.05 124	1.71 341	0.82 161	0.73 64	0.85 199	0.75 145	1.30 195	0.80 223	0.31 339	0.26 406	0.27 223	0.25 286	0.38 382	0.27 227

rvit_stereo_0082	0.80 107	0.63 283	1.19 99	0.91 268	0.64 256	1.27 51	0.61 164	2.05 124	1.71 341	0.82 161	0.73 64	0.85 199	0.75 145	1.30 195	0.80 223	0.31 339	0.26 406	0.27 223	0.25 286	0.38 382	0.27 227

RSM	0.80 107	0.50 121	1.08 51	0.83 199	0.51 171	1.31 62	0.77 286	2.28 164	1.43 184	0.82 161	1.44 273	1.22 279	0.62 94	1.17 153	0.63 141	0.22 85	0.18 131	0.24 107	0.19 136	0.27 171	0.20 48

MGS-Stereo	0.80 107	0.56 193	1.53 172	0.93 290	0.39 78	1.26 50	0.73 248	1.45 40	1.30 154	1.01 214	2.26 520	0.80 184	0.56 74	1.16 147	0.65 153	0.27 199	0.23 324	0.26 190	0.22 216	0.27 171	0.25 180

Selective-IGEV	0.80 107	0.52 138	1.05 30	0.75 131	0.61 241	1.31 62	0.82 325	2.60 237	1.41 177	0.82 161	1.64 332	0.71 154	0.62 94	1.22 166	0.64 144	0.22 85	0.19 178	0.24 107	0.18 92	0.25 121	0.20 48

aanet-new-32k	0.81 120	0.64 295	3.94 363	0.70 88	0.97 402	1.43 74	0.96 434	1.36 30	0.72 21	0.61 67	1.02 146	0.62 108	0.87 203	0.72 16	0.44 41	0.20 50	0.16 49	0.25 146	0.17 47	0.25 121	0.22 128

aanet-new-30k	0.81 120	0.64 295	3.91 362	0.70 88	0.97 402	1.43 74	0.96 434	1.36 30	0.72 21	0.61 67	1.02 146	0.62 108	0.87 203	0.72 16	0.44 41	0.20 50	0.16 49	0.25 146	0.17 47	0.25 121	0.22 128

DilatedVolume-Stereo	0.81 120	0.60 246	1.51 170	1.01 339	0.59 233	1.34 64	0.51 116	1.56 53	1.08 124	1.26 248	1.24 210	0.77 177	0.87 203	1.79 300	0.72 191	0.23 103	0.24 360	0.22 51	0.21 181	0.25 121	0.23 148

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 120	1.13 527	1.23 110	0.97 310	0.57 221	0.81 15	0.43 82	3.49 358	0.84 60	0.73 116	0.95 135	0.44 33	1.17 321	1.45 229	0.60 130	0.26 173	0.18 131	0.24 107	0.17 47	0.30 238	0.19 15

rvit_stereo_0081_aga	0.81 120	0.75 405	1.84 206	0.72 111	0.73 304	1.21 42	0.63 182	1.92 106	1.39 169	0.87 187	0.80 80	0.79 182	0.69 123	1.27 182	0.69 177	0.35 412	0.29 443	0.26 190	0.25 286	0.40 398	0.27 227

aanet-new-10k	0.82 125	0.58 220	1.16 92	0.78 162	0.37 56	3.52 360	1.04 469	2.34 174	0.76 29	0.89 191	0.70 59	0.64 117	0.88 210	0.94 86	0.59 127	0.22 85	0.16 49	0.25 146	0.18 92	0.26 151	0.20 48

monsterstereo	0.82 125	0.50 121	1.26 120	0.77 156	1.41 544	2.54 202	0.40 62	3.14 309	0.71 19	0.70 105	1.11 179	0.41 24	0.39 18	1.50 238	0.50 82	0.19 36	0.16 49	0.22 51	0.16 28	0.21 54	0.17 1

monsters	0.82 125	0.58 220	1.16 92	0.76 149	1.52 564	2.92 240	0.40 62	2.66 246	0.72 21	0.66 93	0.84 92	0.38 13	0.41 21	1.84 309	0.48 66	0.20 50	0.16 49	0.20 19	0.16 28	0.19 10	0.19 15

castereo	0.82 125	0.70 353	1.04 25	0.85 222	0.50 169	1.29 59	0.91 401	3.22 319	1.20 136	0.83 173	1.24 210	0.72 157	0.91 222	1.00 102	0.67 162	0.26 173	0.16 49	0.25 146	0.20 161	0.24 95	0.21 94

MaDis-Stereo	0.82 125	0.66 321	1.53 172	0.65 56	1.87 629	1.24 47	0.36 47	2.13 136	1.27 149	0.67 96	0.75 69	0.88 209	0.70 126	1.15 145	1.07 315	0.29 272	0.23 324	0.26 190	0.20 161	0.31 258	0.22 128

UniTT-Stereo	0.82 125	0.47 97	2.63 300	0.96 303	1.19 478	0.78 14	0.39 54	1.12 16	1.54 261	1.19 242	1.26 220	0.51 53	0.64 101	1.13 134	1.03 308	0.30 314	0.20 229	0.24 107	0.21 181	0.40 398	0.25 180

ProNet	0.82 125	0.71 367	1.50 168	0.86 229	0.45 127	1.78 117	0.83 331	1.75 83	1.28 151	0.66 93	1.13 184	0.78 178	0.76 153	1.66 277	0.71 186	0.24 131	0.20 229	0.25 146	0.23 237	0.29 212	0.25 180

GEAStereo	0.84 132	0.48 107	1.09 60	0.85 222	0.45 127	4.54 602	0.83 331	1.88 98	0.91 79	0.75 124	0.89 111	0.53 61	0.80 179	0.92 80	0.53 100	0.30 314	0.19 178	0.27 223	0.19 136	0.28 192	0.19 15

aanet-new-90k	0.85 133	0.57 204	1.82 205	0.75 131	0.92 386	3.26 302	0.72 240	2.51 209	0.86 65	0.47 5	0.67 56	0.49 50	0.76 153	1.56 248	0.45 48	0.19 36	0.16 49	0.25 146	0.17 47	0.24 95	0.20 48

aanet-new-8k	0.85 133	0.52 138	1.68 189	0.77 156	0.37 56	3.21 287	1.02 462	2.57 225	0.85 63	0.59 55	0.94 130	0.54 64	1.05 272	0.90 71	0.67 162	0.22 85	0.17 85	0.23 67	0.18 92	0.24 95	0.21 94

VIP-Stereo	0.85 133	0.83 445	1.59 182	0.76 149	0.87 371	3.18 282	0.80 311	1.94 110	0.83 57	0.78 147	1.04 157	0.64 117	0.59 84	1.24 170	0.61 133	0.28 243	0.18 131	0.23 67	0.17 47	0.22 74	0.19 15

LG-Stereo	0.85 133	0.60 246	2.71 306	0.59 12	0.45 127	2.85 227	0.55 136	2.41 181	1.34 157	0.59 55	1.19 196	0.43 28	0.40 19	0.76 25	0.75 203	0.20 50	0.17 85	0.31 337	0.24 266	0.29 212	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.86 137	0.45 61	1.07 39	0.68 76	1.74 611	3.37 321	0.91 401	2.46 198	0.76 29	0.85 179	0.94 130	0.72 157	0.87 203	0.71 9	0.49 75	0.25 156	0.15 24	0.26 190	0.17 47	0.23 85	0.19 15

Foundation-i1	0.86 137	0.38 10	1.13 83	0.77 156	1.12 457	1.06 26	0.69 225	2.94 285	1.61 306	0.89 191	1.39 263	1.24 281	1.01 253	1.08 119	0.55 111	0.23 103	0.19 178	0.22 51	0.20 161	0.21 54	0.20 48

1w_stereo	0.86 137	0.42 42	1.07 39	0.72 111	0.81 335	3.00 254	0.67 203	3.28 328	0.75 28	0.74 121	1.32 241	0.37 9	1.37 365	0.92 80	0.68 166	0.16 6	0.14 11	0.20 19	0.16 28	0.19 10	0.22 128

rvit_stereo_0083	0.86 137	0.67 331	1.42 158	0.87 235	0.65 264	1.23 43	0.64 186	1.67 73	2.28 467	0.79 151	0.93 126	0.93 228	1.07 285	1.46 233	0.75 203	0.32 360	0.36 505	0.30 310	0.26 309	0.33 311	0.28 248

Occ-G	0.86 137	0.52 138	1.39 152	0.82 186	0.66 271	1.37 67	0.79 300	1.58 56	1.31 155	1.56 281	0.87 103	2.18 426	0.89 216	0.97 94	0.88 257	0.26 173	0.19 178	0.26 190	0.19 136	0.25 121	0.24 166

IGEVStereo-DCA	0.86 137	0.65 309	2.05 230	0.90 257	0.46 138	1.57 93	0.86 352	1.62 64	1.24 140	0.65 90	0.77 74	0.74 170	0.72 131	2.59 386	0.86 246	0.28 243	0.21 263	0.28 258	0.21 181	0.29 212	0.27 227

111111	0.87 143	0.50 121	1.13 83	0.66 65	1.08 447	3.37 321	0.33 32	2.33 173	1.47 204	0.74 121	1.50 290	0.61 101	0.59 84	1.40 213	0.48 66	0.24 131	0.19 178	0.22 51	0.16 28	0.24 95	0.19 15

MoCha-V2	0.87 143	0.48 107	1.87 208	0.88 240	0.32 16	1.37 67	0.55 136	2.71 252	1.42 180	0.92 197	1.75 368	0.65 123	1.17 321	1.45 229	0.57 120	0.21 63	0.21 263	0.20 19	0.19 136	0.24 95	0.23 148

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.88 145	0.45 61	1.31 133	0.63 33	1.63 586	3.91 443	0.66 199	2.28 164	1.02 113	1.10 232	0.98 142	0.60 97	0.46 37	0.83 48	0.47 62	0.26 173	0.18 131	0.29 283	0.23 237	0.24 95	0.18 7

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.88 145	0.80 429	1.43 160	0.68 76	1.19 478	3.73 403	0.92 415	2.05 124	0.96 101	0.71 109	0.85 96	0.80 184	0.81 182	0.72 16	0.56 115	0.23 103	0.19 178	0.26 190	0.18 92	0.23 85	0.36 365

BStereo	0.88 145	0.73 383	4.10 365	0.80 170	0.51 171	1.13 31	0.72 240	2.57 225	1.00 110	0.85 179	0.57 40	0.72 157	0.48 44	1.01 103	0.90 264	0.26 173	0.22 294	0.24 107	0.29 394	0.25 121	0.25 180

GIP-stereo	0.88 145	0.50 121	1.34 141	1.32 503	0.94 394	2.90 234	0.42 77	3.41 351	1.06 122	0.63 82	0.76 71	0.90 216	0.76 153	0.91 76	0.52 96	0.27 199	0.18 131	0.25 146	0.16 28	0.25 121	0.19 15

WCG-NET	0.88 145	0.49 117	1.26 120	0.90 257	0.37 56	1.48 83	1.07 477	1.73 81	2.30 471	1.63 295	1.49 289	0.92 224	0.97 239	0.95 87	0.76 210	0.22 85	0.16 49	0.23 67	0.20 161	0.25 121	0.21 94

Pointernet	0.88 145	0.44 56	2.26 261	0.84 210	0.37 56	2.29 173	0.38 52	3.06 302	1.46 199	0.66 93	1.39 263	0.91 218	0.73 136	1.01 103	0.72 191	0.23 103	0.19 178	0.20 19	0.18 92	0.19 10	0.20 48

aanet-32k-new	0.89 151	0.90 468	2.17 251	0.75 131	0.62 250	3.41 333	0.99 449	2.09 132	0.72 21	0.53 23	1.13 184	0.66 127	0.96 234	1.04 113	0.52 96	0.21 63	0.15 24	0.24 107	0.18 92	0.25 121	0.20 48

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.89 151	0.46 73	1.19 99	0.64 43	1.71 604	3.95 462	0.69 225	2.43 190	1.04 118	1.05 223	0.90 115	0.61 101	0.44 30	0.80 36	0.52 96	0.28 243	0.19 178	0.31 337	0.24 266	0.24 95	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.89 151	0.46 73	1.34 141	0.62 25	1.70 602	3.95 462	0.67 203	2.36 176	1.05 121	1.05 223	0.90 115	0.60 97	0.42 23	0.80 36	0.46 57	0.27 199	0.18 131	0.29 283	0.23 237	0.24 95	0.18 7

gcap_with_dpt	0.89 151	0.45 61	1.28 128	0.64 43	1.61 582	3.93 451	0.67 203	2.41 181	1.01 112	1.18 240	0.96 138	0.60 97	0.45 32	0.76 25	0.44 41	0.26 173	0.18 131	0.29 283	0.23 237	0.25 121	0.18 7

gasm-f	0.89 151	0.49 117	1.30 132	0.85 222	0.44 119	4.42 579	0.95 427	1.88 98	0.91 79	0.75 124	1.46 276	0.53 61	0.88 210	0.88 65	0.57 120	0.30 314	0.19 178	0.27 223	0.19 136	0.28 192	0.19 15

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 151	0.47 97	2.08 242	0.76 149	0.73 304	3.91 443	0.41 69	2.07 130	1.07 123	0.77 143	0.89 111	0.64 117	0.86 198	0.95 87	0.77 215	0.26 173	0.18 131	0.26 190	0.19 136	0.32 291	0.32 312

SCV_C0	0.89 151	0.59 230	1.96 221	0.83 199	0.44 119	1.24 47	0.64 186	3.33 343	1.66 323	0.82 161	1.20 198	0.73 164	0.66 116	1.62 267	0.66 157	0.32 360	0.21 263	0.24 107	0.20 161	0.28 192	0.23 148

CAS++	0.89 151	0.64 295	1.46 162	0.81 174	0.51 171	1.24 47	0.86 352	3.44 352	1.46 199	1.14 238	1.29 230	0.62 108	0.58 79	1.13 134	0.59 127	0.34 392	0.30 456	0.34 415	0.26 309	0.41 422	0.29 261
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.89 151	0.46 73	1.19 99	0.64 43	1.71 604	3.95 462	0.69 225	2.43 190	1.04 118	1.05 223	0.90 115	0.61 101	0.44 30	0.80 36	0.52 96	0.28 243	0.19 178	0.31 337	0.24 266	0.24 95	0.19 15

NLSM3	0.90 160	0.46 73	1.19 99	0.62 25	1.30 506	3.19 285	0.45 92	2.81 273	1.27 149	0.78 147	0.95 135	0.55 73	1.03 258	1.14 138	0.87 252	0.20 50	0.15 24	0.26 190	0.22 216	0.24 95	0.23 148

DDF-Stereo	0.90 160	0.53 156	1.16 92	0.88 240	1.31 509	1.59 96	0.86 352	2.26 159	0.79 40	0.48 7	0.63 49	0.54 64	0.73 136	2.97 405	1.03 308	0.39 462	0.17 85	0.24 107	0.18 92	1.06 617	0.29 261

IGEV-RUCA	0.90 160	0.53 156	1.05 30	0.81 174	0.74 309	3.89 440	0.80 311	1.92 106	1.41 177	0.96 210	0.71 60	0.70 143	0.73 136	1.30 195	0.68 166	0.29 272	0.20 229	0.25 146	0.19 136	0.43 451	0.34 345

gcap-zeroshot	0.90 160	0.46 73	1.36 148	0.64 43	1.71 604	3.95 462	0.68 214	2.49 202	0.98 105	1.05 223	0.85 96	0.62 108	0.43 25	0.79 33	0.51 93	0.27 199	0.19 178	0.30 310	0.24 266	0.24 95	0.19 15

IGEV++	0.90 160	0.58 220	1.32 137	0.94 295	0.45 127	1.27 51	1.00 454	3.32 337	1.55 269	0.82 161	1.34 248	0.86 203	1.09 292	1.16 147	0.89 260	0.33 379	0.18 131	0.23 67	0.19 136	0.29 212	0.22 128

testlalala	0.90 160	0.46 73	1.36 148	0.64 43	1.71 604	3.95 462	0.68 214	2.49 202	0.98 105	1.05 223	0.85 96	0.62 108	0.43 25	0.79 33	0.51 93	0.27 199	0.19 178	0.30 310	0.24 266	0.24 95	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.91 166	1.57 592	2.54 287	0.69 82	1.41 544	2.08 150	0.83 331	2.11 134	1.38 167	0.65 90	0.75 69	0.66 127	0.64 101	0.72 16	0.40 17	0.23 103	0.19 178	0.24 107	0.18 92	0.33 311	0.54 514

trnet	0.91 166	0.48 107	1.46 162	0.62 25	0.31 12	4.40 574	0.41 69	2.20 145	1.53 252	0.94 201	1.14 186	0.88 209	0.89 216	1.09 122	0.71 186	0.27 199	0.19 178	0.22 51	0.15 10	0.21 54	0.19 15

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 168	0.73 383	1.42 158	0.92 274	1.08 447	2.97 253	0.53 126	1.77 87	1.39 169	1.16 239	1.54 301	0.58 89	0.65 109	1.03 107	0.84 236	0.25 156	0.23 324	0.30 310	0.24 266	0.43 451	0.29 261

CREStereo	0.92 168	0.53 156	1.45 161	0.61 16	0.34 26	4.42 579	0.40 62	2.21 148	1.54 261	0.94 201	1.12 181	0.87 205	0.87 203	1.12 130	0.72 191	0.28 243	0.19 178	0.22 51	0.15 10	0.22 74	0.19 15
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
PSi22	0.93 170	0.71 367	1.23 110	1.00 332	0.36 36	1.73 112	0.36 47	3.46 353	1.44 187	0.98 212	1.39 263	1.16 263	0.64 101	1.95 325	0.75 203	0.19 36	0.17 85	0.21 35	0.17 47	0.34 330	0.35 359

castereo++	0.93 170	0.56 193	1.26 120	0.92 274	0.73 304	2.48 191	1.00 454	2.99 291	1.03 115	0.68 98	1.41 269	1.92 390	0.59 84	1.26 177	0.44 41	0.25 156	0.19 178	0.28 258	0.19 136	0.23 85	0.23 148

IGEV-Stereo++	0.93 170	0.44 56	1.08 51	0.70 88	1.20 485	3.87 438	0.33 32	3.36 345	1.43 184	0.75 124	1.17 193	0.68 134	1.04 266	0.95 87	0.42 28	0.22 85	0.16 49	0.23 67	0.17 47	0.24 95	0.20 48

GCAP-Stereo	0.93 170	0.68 339	1.35 146	0.85 222	0.41 95	3.61 383	0.52 125	2.20 145	1.50 226	1.11 236	1.04 157	1.17 265	0.84 193	1.11 125	0.71 186	0.25 156	0.20 229	0.27 223	0.18 92	0.28 192	0.23 148

aanet-new	0.94 174	0.56 193	2.97 319	0.71 98	1.41 544	2.86 229	1.03 465	1.99 115	0.82 53	0.59 55	0.93 126	0.58 89	1.30 349	1.18 159	0.50 82	0.22 85	0.17 85	0.24 107	0.17 47	0.25 121	0.22 128

depthmonostereo	0.94 174	0.71 367	2.39 275	0.85 222	0.54 196	2.21 166	0.53 126	1.83 93	1.17 129	0.95 205	1.09 174	0.99 238	0.97 239	2.37 363	0.68 166	0.23 103	0.27 418	0.22 51	0.20 161	0.25 121	0.26 210

StereoAnything_RVC	0.94 174	2.66 635	2.20 252	0.76 149	0.34 26	1.18 40	0.39 54	2.31 169	0.69 16	0.51 16	0.34 8	0.32 1	0.89 216	1.57 252	0.35 2	0.32 360	0.16 49	0.23 67	0.15 10	3.31 661	0.18 7

rvit_stereo_0080	0.94 174	0.72 372	2.56 289	0.64 43	0.59 233	1.90 126	0.75 270	2.71 252	1.40 173	0.91 194	1.04 157	0.85 199	0.82 186	1.14 138	0.78 216	0.35 412	0.29 443	0.25 146	0.27 337	0.45 471	0.29 261

IGEV-Stereo+	0.94 174	0.47 97	1.19 99	0.86 229	2.02 641	1.40 70	0.39 54	1.17 20	0.88 70	0.61 67	0.44 22	0.47 42	0.79 172	2.14 345	0.42 28	0.27 199	0.19 178	0.22 51	0.17 47	2.26 654	2.41 659

whm_eth	0.94 174	0.72 372	2.56 289	0.64 43	0.59 233	1.90 126	0.75 270	2.71 252	1.40 173	0.91 194	1.04 157	0.85 199	0.82 186	1.14 138	0.78 216	0.35 412	0.29 443	0.25 146	0.27 337	0.45 471	0.29 261

LoS_RVC	0.94 174	1.30 560	1.31 133	0.84 210	1.63 586	2.02 137	0.59 156	1.51 46	1.36 162	0.81 159	1.33 243	0.84 194	0.88 210	1.36 205	0.73 194	0.21 63	0.17 85	0.20 19	0.14 2	0.20 32	1.45 637

LoS	0.94 174	0.52 138	1.88 209	0.86 229	0.36 36	4.15 517	0.51 116	2.18 141	1.45 190	0.97 211	0.88 104	0.62 108	0.79 172	1.59 258	0.86 246	0.26 173	0.19 178	0.24 107	0.16 28	0.21 54	0.20 48
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
zero-FE	0.95 182	0.52 138	2.63 300	0.86 229	1.27 502	1.41 71	0.86 352	2.27 161	0.73 26	0.50 12	0.64 50	0.54 64	0.78 167	2.70 394	1.02 306	0.35 412	0.17 85	0.24 107	0.18 92	1.03 614	0.29 261

SCV	0.95 182	0.63 283	1.38 150	1.70 602	0.41 95	1.23 43	0.89 388	3.53 369	1.57 282	0.61 67	1.54 301	0.93 228	0.77 158	1.66 277	0.66 157	0.36 425	0.20 229	0.25 146	0.19 136	0.29 212	0.25 180

WCG-NET（raft）	0.95 182	0.55 181	1.20 106	0.84 210	0.31 12	1.44 77	1.01 457	1.55 52	2.37 492	1.64 298	1.42 271	2.38 448	1.01 253	1.29 189	0.76 210	0.22 85	0.19 178	0.22 51	0.20 161	0.25 121	0.21 94

anonymousdsp	0.95 182	0.69 342	1.27 126	0.83 199	0.52 184	4.54 602	0.84 338	1.76 84	1.24 140	0.76 138	1.06 168	0.78 178	0.77 158	1.67 282	0.69 177	0.27 199	0.17 85	0.29 283	0.21 181	0.31 258	0.26 210

IGEV-Stereo	0.95 182	0.69 342	1.27 126	0.84 210	0.52 184	4.54 602	0.84 338	1.76 84	1.24 140	0.75 124	1.06 168	0.79 182	0.77 158	1.68 284	0.69 177	0.27 199	0.17 85	0.29 283	0.21 181	0.31 258	0.26 210
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GSStereo	0.96 187	0.48 107	1.09 60	0.97 310	0.45 127	4.54 602	0.83 331	3.32 337	1.37 163	0.75 124	0.89 111	0.76 174	0.80 179	0.92 80	0.53 100	0.26 173	0.18 131	0.26 190	0.20 161	0.28 192	0.21 94

tt45	0.96 187	0.48 107	1.19 99	0.89 247	0.66 271	3.91 443	0.76 273	1.90 103	1.26 148	0.70 105	1.30 232	0.71 154	0.63 98	2.59 386	0.74 200	0.22 85	0.17 85	0.28 258	0.23 237	0.27 171	0.27 227

DF	0.97 189	0.56 193	1.59 182	0.93 290	0.51 171	1.13 31	0.97 439	4.39 610	1.44 187	0.95 205	1.59 316	1.01 242	0.57 75	1.62 267	0.75 203	0.32 360	0.22 294	0.25 146	0.19 136	0.25 121	0.25 180

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.97 189	1.76 605	2.51 285	0.69 82	1.40 536	2.95 250	0.99 449	2.18 141	1.04 118	0.68 98	0.80 80	0.69 140	0.64 101	0.87 59	0.40 17	0.23 103	0.19 178	0.25 146	0.21 181	0.30 238	0.64 553

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.97 189	0.41 31	3.72 357	0.63 33	0.80 329	1.51 87	0.84 338	1.84 94	1.51 233	0.82 161	1.00 143	0.70 143	1.00 249	0.75 22	0.41 22	0.23 103	0.18 131	0.24 107	0.18 92	0.43 451	2.30 655

MSCF	0.97 189	0.82 441	1.26 120	0.88 240	0.40 88	3.17 280	0.88 380	2.79 269	1.39 169	1.32 251	1.19 196	0.58 89	1.33 354	1.28 184	0.64 144	0.25 156	0.19 178	0.25 146	0.25 286	0.28 192	0.32 312

999	0.97 189	0.48 107	1.24 117	1.03 357	0.64 256	3.25 300	0.92 415	1.40 36	1.39 169	0.71 109	1.68 346	0.70 143	0.66 116	3.03 407	0.89 260	0.23 103	0.19 178	0.25 146	0.21 181	0.25 121	0.29 261

GCAPDPT-zeroshot4090	0.97 189	0.41 31	3.70 356	0.63 33	0.80 329	1.51 87	0.84 338	1.84 94	1.51 233	0.82 161	1.00 143	0.70 143	1.00 249	0.75 22	0.41 22	0.23 103	0.18 131	0.24 107	0.18 92	0.43 451	2.30 655

DA	0.98 195	0.46 73	1.34 141	0.92 274	0.43 108	4.34 562	0.85 347	2.79 269	1.35 160	0.82 161	1.30 232	0.89 211	1.08 289	1.11 125	0.56 115	0.30 314	0.18 131	0.24 107	0.18 92	0.25 121	0.23 148

GGEV	0.98 195	0.46 73	1.34 141	0.92 274	0.43 108	4.34 562	0.85 347	2.79 269	1.35 160	0.82 161	1.30 232	0.89 211	1.08 289	1.11 125	0.56 115	0.30 314	0.18 131	0.24 107	0.18 92	0.25 121	0.23 148

ff7	0.98 195	0.69 342	2.05 230	0.84 210	0.52 184	4.55 607	0.86 352	1.62 64	1.24 140	0.75 124	1.03 152	0.70 143	0.77 158	1.84 309	0.68 166	0.27 199	0.17 85	0.29 283	0.21 181	0.31 258	0.27 227

ffff	0.98 195	0.69 342	2.05 230	0.84 210	0.52 184	4.55 607	0.86 352	1.62 64	1.24 140	0.75 124	1.03 152	0.70 143	0.77 158	1.84 309	0.68 166	0.27 199	0.17 85	0.29 283	0.21 181	0.31 258	0.27 227

11t	0.98 195	0.69 342	2.05 230	0.84 210	0.52 184	4.55 607	0.86 352	1.62 64	1.24 140	0.75 124	1.03 152	0.70 143	0.77 158	1.84 309	0.68 166	0.27 199	0.17 85	0.29 283	0.21 181	0.31 258	0.27 227

MIF-Stereo (partial)	0.98 195	0.55 181	2.83 313	0.71 98	1.03 429	1.08 28	0.49 110	2.55 221	1.66 323	0.79 151	1.20 198	0.80 184	0.90 219	1.61 265	1.56 439	0.36 425	0.24 360	0.33 396	0.25 286	0.40 398	0.28 248

ccc-4	0.98 195	0.69 342	2.05 230	0.84 210	0.52 184	4.55 607	0.86 352	1.62 64	1.24 140	0.75 124	1.03 152	0.70 143	0.77 158	1.84 309	0.68 166	0.27 199	0.17 85	0.29 283	0.21 181	0.31 258	0.27 227

CroCo-Stereo	0.98 195	0.87 462	3.44 342	0.87 235	0.53 194	0.49 3	0.50 112	3.99 479	1.49 220	0.81 159	1.25 218	1.00 241	0.75 145	1.10 123	1.09 321	0.24 131	0.21 263	0.24 107	0.19 136	0.35 351	0.27 227
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
CroCo-Stereo Lap2	0.99 203	0.89 466	2.55 288	0.99 324	1.80 622	0.54 4	0.46 98	3.10 306	1.24 140	1.07 229	1.21 202	1.05 251	0.78 167	1.26 177	1.08 318	0.27 199	0.23 324	0.27 223	0.21 181	0.43 451	0.34 345

PMTNet	0.99 203	0.48 107	1.73 193	0.62 25	0.56 209	4.20 544	0.43 82	1.88 98	1.58 286	1.00 213	1.05 164	0.78 178	0.98 246	1.50 238	0.85 239	1.21 640	0.20 229	0.23 67	0.15 10	0.22 74	0.19 15

GASTEREO	1.00 205	0.98 496	1.23 110	0.90 257	0.40 88	3.40 328	0.88 380	2.77 261	1.44 187	1.39 263	1.30 232	0.55 73	1.35 360	1.33 199	0.64 144	0.25 156	0.19 178	0.25 146	0.25 286	0.25 121	0.31 301

rvit_0105_6	1.00 205	0.93 480	2.21 254	0.92 274	0.55 204	1.52 91	0.79 300	2.41 181	2.96 586	0.76 138	0.72 63	1.02 244	0.75 145	1.42 221	0.81 228	0.40 470	0.43 556	0.34 415	0.31 431	0.43 451	0.34 345

rvit_stereo_ft	1.00 205	0.87 462	3.55 346	0.97 310	0.66 271	1.06 26	0.80 311	2.78 264	1.67 325	0.78 147	0.96 138	0.95 234	1.14 312	1.06 115	0.90 264	0.32 360	0.24 360	0.27 223	0.28 366	0.39 393	0.27 227

MyStereo07	1.01 208	0.80 429	1.26 120	1.00 332	1.04 433	3.95 462	0.95 427	2.07 130	1.42 180	0.75 124	1.22 205	0.68 134	0.91 222	1.63 272	0.67 162	0.24 131	0.24 360	0.34 415	0.26 309	0.41 422	0.37 381

CES	1.01 208	0.55 181	1.74 196	0.92 274	2.15 645	2.15 158	0.50 112	2.01 118	1.45 190	0.76 138	1.02 146	0.61 101	0.47 40	1.29 189	0.79 222	0.22 85	0.17 85	0.24 107	0.14 2	0.63 546	2.29 654

TANstereo	1.01 208	0.55 181	1.73 193	0.76 149	0.36 36	4.04 491	0.38 52	1.48 43	1.62 312	2.03 409	2.10 489	0.84 194	0.93 228	0.98 96	0.62 137	0.28 243	0.36 505	0.23 67	0.20 161	0.25 121	0.46 469

GMStereo	1.01 208	1.00 500	2.86 316	0.83 199	0.45 127	1.47 81	0.57 143	1.89 101	2.11 432	1.52 276	1.24 210	0.87 205	0.74 142	1.58 253	0.94 289	0.40 470	0.21 263	0.30 310	0.30 415	0.47 486	0.36 365
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo++_RVC	1.02 212	0.49 117	1.54 175	0.83 199	0.55 204	4.01 485	0.31 24	1.63 69	1.99 396	1.63 295	2.13 498	0.84 194	0.65 109	0.88 65	0.70 183	0.27 199	0.15 24	0.23 67	1.22 651	0.24 95	0.17 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
HART	1.03 213	0.85 456	3.13 327	0.84 210	0.38 72	1.17 38	0.42 77	3.54 370	1.47 204	1.08 230	2.17 505	1.48 316	0.57 75	1.37 211	0.74 200	0.23 103	0.18 131	0.28 258	0.21 181	0.32 291	0.24 166

XX-TBD	1.03 213	0.95 488	1.94 216	1.30 496	0.43 108	3.97 477	0.33 32	1.74 82	1.73 347	1.59 285	2.02 468	0.69 140	0.60 90	1.16 147	0.66 157	0.30 314	0.25 388	0.23 67	0.15 10	0.31 258	0.22 128

RT-Monster	1.05 215	0.53 156	2.62 298	0.83 199	1.40 536	2.96 251	0.47 104	2.81 273	1.83 372	1.21 245	1.22 205	0.93 228	0.83 191	1.36 205	0.60 130	0.21 63	0.20 229	0.23 67	0.18 92	0.21 54	0.29 261

xyz-stereo-finetune	1.05 215	0.62 275	1.46 162	0.59 12	0.36 36	3.48 348	0.81 321	2.69 250	1.74 353	0.94 201	1.21 202	0.91 218	0.78 167	2.53 381	1.28 376	0.24 131	0.24 360	0.26 190	0.23 237	0.30 238	0.23 148

FE-Mocha	1.06 217	0.74 394	2.45 281	0.97 310	0.69 291	1.57 93	0.40 62	2.92 283	1.47 204	1.82 337	1.81 405	1.62 334	0.88 210	1.36 205	0.78 216	0.29 272	0.20 229	0.35 434	0.31 431	0.26 151	0.33 331

EGLCR-Stereo	1.06 217	0.51 130	1.56 178	1.02 350	0.39 78	4.27 555	0.42 77	4.08 507	1.48 214	0.90 193	0.68 57	1.09 252	0.66 116	1.81 303	0.62 137	0.27 199	0.19 178	0.29 283	0.23 237	0.37 377	0.25 180

MC-Stereo	1.06 217	0.48 107	1.55 176	1.15 425	0.41 95	4.56 612	0.61 164	2.06 128	1.46 199	1.90 356	1.61 325	0.89 211	1.12 303	1.35 203	0.73 194	0.25 156	0.18 131	0.26 190	0.22 216	0.25 121	0.24 166

sCroCo_RVC	1.06 217	0.82 441	5.05 379	1.02 350	1.05 435	0.98 21	0.61 164	2.06 128	1.29 152	0.69 102	1.26 220	0.82 190	1.10 298	1.20 162	0.90 264	0.42 496	0.40 537	0.33 396	0.30 415	0.46 482	0.38 398

Wave_Phase_stereo	1.07 221	0.73 383	4.10 365	0.80 170	0.51 171	4.91 651	0.72 240	2.50 206	1.00 110	0.85 179	0.57 40	0.72 157	0.48 44	1.01 103	0.90 264	0.26 173	0.22 294	0.24 107	0.29 394	0.25 121	0.25 180

rvit_0105_4	1.07 221	0.99 497	2.39 275	0.93 290	0.54 196	1.62 103	0.84 338	2.77 261	2.91 581	0.80 155	0.91 120	1.09 252	0.86 198	1.63 272	0.85 239	0.40 470	0.45 566	0.35 434	0.31 431	0.43 451	0.40 426

DN	1.08 223	0.54 172	3.15 329	0.90 257	1.00 423	3.37 321	0.48 108	2.59 235	1.45 190	0.95 205	0.82 89	1.32 292	0.73 136	1.86 316	0.64 144	0.30 314	0.26 406	0.28 258	0.24 266	0.34 330	0.32 312

quiztm	1.09 224	0.79 424	1.33 140	0.77 156	1.50 560	2.48 191	0.76 273	3.65 385	1.55 269	1.65 302	1.80 392	1.18 269	0.64 101	1.17 153	1.07 315	0.30 314	0.17 85	0.23 67	0.20 161	0.36 364	0.28 248

MM-Stereo_test3	1.09 224	0.59 230	1.55 176	1.73 606	1.18 471	1.91 128	0.86 352	3.52 365	1.76 357	1.25 246	1.86 430	1.10 255	0.69 123	1.32 198	0.86 246	0.27 199	0.23 324	0.27 223	0.22 216	0.34 330	0.30 291

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 224	3.30 645	2.61 295	0.82 186	0.38 72	1.27 51	0.62 179	1.51 46	1.29 152	0.91 194	0.92 123	0.65 123	0.57 75	1.08 119	0.59 127	1.55 654	0.15 24	0.32 360	0.28 366	1.10 624	1.98 651

iRaftStereo_RVC	1.09 224	0.70 353	1.39 152	0.95 298	0.45 127	3.83 421	0.42 77	2.37 178	1.58 286	1.69 309	1.76 377	1.80 369	0.83 191	1.50 238	0.98 299	0.28 243	0.18 131	0.29 283	0.26 309	0.30 238	0.31 301

RAFT-Stereo-weight	1.11 228	0.48 107	1.22 109	0.99 324	0.42 102	4.17 532	0.80 311	3.60 378	1.50 226	1.97 379	1.50 290	1.30 290	0.65 109	1.24 170	0.85 239	0.25 156	0.19 178	0.26 190	0.22 216	0.27 171	0.23 148

11t1	1.11 228	0.53 156	1.80 202	1.55 581	0.65 264	2.20 165	0.60 159	3.66 389	1.49 220	1.60 286	1.26 220	1.03 246	1.35 360	1.72 290	0.97 296	0.28 243	0.31 465	0.29 283	0.23 237	0.30 238	0.34 345

rvit_0105_5	1.13 230	0.93 480	2.60 292	0.91 268	0.56 209	1.92 129	0.91 401	3.02 296	2.63 542	0.95 205	1.20 198	1.18 269	0.93 228	1.51 241	0.93 287	0.40 470	0.43 556	0.37 463	0.35 476	0.42 441	0.44 452

GMOStereo	1.13 230	0.70 353	2.26 261	0.75 131	0.44 119	3.05 260	0.91 401	2.78 264	1.45 190	2.37 522	1.52 293	1.53 320	1.05 272	1.17 153	0.92 278	0.25 156	0.19 178	0.35 434	0.28 366	0.34 330	0.26 210

error version	1.13 230	0.70 353	2.26 261	0.75 131	0.44 119	3.05 260	0.91 401	2.78 264	1.45 190	2.37 522	1.52 293	1.53 320	1.05 272	1.17 153	0.92 278	0.25 156	0.19 178	0.35 434	0.28 366	0.34 330	0.26 210

test-v	1.13 230	0.70 353	2.26 261	0.75 131	0.44 119	3.05 260	0.91 401	2.78 264	1.45 190	2.37 522	1.52 293	1.53 320	1.05 272	1.17 153	0.92 278	0.25 156	0.19 178	0.35 434	0.28 366	0.34 330	0.26 210

test-2	1.13 230	0.70 353	2.26 261	0.75 131	0.44 119	3.05 260	0.91 401	2.78 264	1.45 190	2.37 522	1.52 293	1.53 320	1.05 272	1.17 153	0.92 278	0.25 156	0.19 178	0.35 434	0.28 366	0.34 330	0.26 210

Lsterematch	1.15 235	0.84 450	4.02 364	0.80 170	0.39 78	1.68 108	0.68 214	2.01 118	2.02 403	1.58 284	2.02 468	1.35 296	1.40 373	1.41 218	1.10 322	0.28 243	0.16 49	0.29 283	0.22 216	0.29 212	0.37 381

HUF	1.15 235	0.64 295	8.62 420	0.90 257	0.35 31	1.35 65	0.78 293	1.97 113	1.50 226	0.63 82	1.52 293	0.83 192	0.66 116	1.28 184	0.63 141	0.29 272	0.23 324	0.26 190	0.17 47	0.23 85	0.25 180

tg	1.15 235	0.67 331	1.31 133	0.94 295	0.54 196	4.02 487	0.41 69	2.96 288	1.59 301	1.69 309	1.85 427	1.84 381	0.97 239	1.78 297	0.83 233	0.27 199	0.17 85	0.29 283	0.26 309	0.29 212	0.27 227

Selective-RAFT	1.15 235	0.46 73	1.64 186	0.99 324	0.45 127	4.17 532	0.51 116	3.21 317	1.69 335	1.12 237	1.34 248	1.45 313	1.40 373	2.08 337	0.94 289	0.41 485	0.20 229	0.24 107	0.23 237	0.27 171	0.25 180

x	1.15 235	0.57 204	1.53 172	1.44 552	0.67 278	1.94 130	0.97 439	3.87 437	1.57 282	1.61 291	1.28 228	1.58 328	1.22 330	1.93 322	1.04 310	0.28 243	0.30 456	0.34 415	0.29 394	0.32 291	0.31 301

xyz-stereo-finetune2	1.16 240	0.63 283	1.50 168	0.57 7	0.36 36	3.47 345	0.65 196	2.70 251	1.23 138	0.88 188	1.75 368	0.91 218	1.76 478	3.54 418	1.74 475	0.24 131	0.22 294	0.30 310	0.27 337	0.31 258	0.26 210

rvit_stereo_0075_2	1.18 241	0.74 394	2.66 304	0.90 257	1.27 502	2.51 195	0.69 225	2.25 157	2.06 416	1.40 265	1.86 430	1.46 315	0.84 193	1.42 221	0.94 289	0.46 525	0.40 537	0.48 542	0.38 511	0.46 482	0.51 501

AE-Stereo	1.18 241	0.60 246	2.05 230	1.10 392	0.60 236	4.39 570	0.72 240	3.74 407	1.62 312	1.10 232	1.90 445	1.01 242	0.92 225	1.45 229	0.82 230	0.28 243	0.22 294	0.28 258	0.28 366	0.26 151	0.22 128

test-3	1.19 243	0.52 138	2.00 224	1.01 339	0.42 102	1.95 131	0.91 401	4.35 599	1.47 204	2.24 486	1.16 191	2.06 416	0.79 172	2.68 392	0.76 210	0.27 199	0.18 131	0.28 258	0.26 309	0.26 151	0.25 180

test_1	1.19 243	0.52 138	2.00 224	1.01 339	0.42 102	1.95 131	0.90 393	4.36 604	1.47 204	2.17 459	1.16 191	2.06 416	0.78 167	2.68 392	0.76 210	0.27 199	0.18 131	0.28 258	0.26 309	0.26 151	0.25 180

test_3	1.19 243	0.51 130	2.08 242	0.99 324	0.41 95	2.05 146	0.87 373	4.40 613	1.42 180	1.99 386	1.18 194	2.03 410	0.79 172	2.70 394	0.75 203	0.27 199	0.17 85	0.29 283	0.29 394	0.30 238	0.27 227

raftrobust	1.19 243	0.72 372	2.30 266	1.26 474	1.31 509	3.55 369	0.68 214	2.75 258	1.47 204	2.21 477	1.38 261	1.17 265	1.22 330	1.20 162	1.11 327	0.28 243	0.24 360	0.21 35	0.19 136	0.25 121	0.28 248

RALCasStereoNet	1.19 243	1.02 502	2.06 239	1.12 403	1.14 462	3.08 267	0.70 235	2.99 291	1.73 347	1.34 253	1.68 346	1.18 269	0.91 222	2.16 347	1.00 304	0.30 314	0.26 406	0.24 107	0.21 181	0.29 212	0.30 291

MIM_Stereo	1.20 248	0.78 420	3.30 337	1.05 360	0.43 108	3.04 258	0.60 159	2.46 198	1.51 233	1.60 286	1.58 312	1.82 375	1.29 345	2.00 329	1.07 315	0.24 131	0.24 360	0.28 258	0.25 286	0.27 171	0.27 227

R-Stereo Train	1.20 248	0.58 220	1.81 203	0.99 324	0.67 278	3.78 411	0.90 393	4.09 509	1.51 233	2.16 455	1.71 357	1.13 259	0.94 231	1.40 213	0.91 273	0.30 314	0.24 360	0.26 190	0.21 181	0.26 151	0.25 180

RAFT-Stereo	1.20 248	0.58 220	1.81 203	0.99 324	0.67 278	3.78 411	0.90 393	4.09 509	1.51 233	2.16 455	1.71 357	1.13 259	0.94 231	1.40 213	0.91 273	0.30 314	0.24 360	0.26 190	0.21 181	0.26 151	0.25 180
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
model_zeroshot	1.21 251	0.60 246	3.55 346	1.05 360	0.57 221	3.46 342	0.63 182	2.73 255	1.55 269	2.05 414	1.38 261	1.50 319	0.82 186	1.69 285	0.87 252	0.29 272	0.23 324	0.30 310	0.23 237	0.27 171	0.32 312

RCA-Stereo	1.21 251	0.52 138	1.58 181	0.90 257	0.46 138	4.68 628	0.79 300	4.13 519	1.74 353	1.92 363	1.80 392	0.94 233	1.48 402	1.14 138	0.70 183	0.27 199	0.18 131	0.25 146	0.19 136	0.25 121	0.23 148

raft+_RVC	1.21 251	0.83 445	2.61 295	1.35 521	0.97 402	3.60 379	0.76 273	3.23 322	1.51 233	1.33 252	1.67 343	1.03 246	1.10 298	1.87 317	0.92 278	0.24 131	0.22 294	0.25 146	0.24 266	0.26 151	0.25 180

AnonymousM	1.22 254	1.32 566	0.97 17	0.88 240	0.56 209	4.03 489	0.69 225	2.41 181	1.68 328	1.48 272	1.31 240	1.15 262	1.00 249	1.18 159	0.73 194	0.32 360	0.40 537	2.07 660	1.70 662	0.24 95	0.22 128

LL-Strereo2	1.23 255	0.85 456	2.38 274	0.93 290	0.68 284	3.72 399	1.37 540	2.54 220	1.99 396	1.75 325	1.40 267	1.82 375	0.73 136	1.40 213	0.99 302	0.31 339	0.23 324	0.55 583	0.35 476	0.29 212	0.24 166

ROB_FTStereo_v2	1.23 255	0.66 321	2.02 226	0.75 131	0.37 56	4.67 627	0.76 273	2.53 211	1.58 286	1.99 386	1.46 276	1.78 359	1.14 312	2.08 337	0.88 257	0.48 539	0.22 294	0.32 360	0.27 337	0.40 398	0.29 261

CRE-IMP	1.23 255	0.61 266	2.14 247	0.82 186	0.39 78	4.54 602	0.83 331	2.63 241	1.55 269	1.95 373	1.46 276	1.87 386	0.96 234	1.48 235	1.33 387	0.45 517	0.21 263	0.31 337	0.26 309	0.41 422	0.31 301

RAFT	1.23 255	0.84 450	2.05 230	0.96 303	0.47 148	1.80 119	0.94 423	3.18 316	1.46 199	1.60 286	1.71 357	3.04 524	1.59 429	1.64 274	1.32 383	0.38 450	0.24 360	0.40 489	0.32 444	0.40 398	0.35 359

test-1	1.23 255	0.65 309	1.88 209	0.96 303	0.52 184	3.84 426	0.62 179	4.01 483	1.47 204	1.93 367	1.78 386	1.83 378	0.92 225	1.19 161	1.28 376	0.26 173	0.29 443	0.31 337	0.24 266	0.29 212	0.36 365

rvit_0105_3	1.24 260	0.93 480	2.84 314	0.97 310	0.58 230	2.38 180	1.08 482	3.26 327	2.53 528	1.18 240	1.40 267	1.24 281	1.04 266	1.73 291	0.97 296	0.44 508	0.44 561	0.40 489	0.42 544	0.42 441	0.50 493

PSM-adaLoss	1.24 260	0.65 309	2.03 227	0.75 131	0.37 56	4.68 628	0.73 248	2.53 211	1.58 286	1.99 386	1.47 281	1.78 359	1.13 305	2.18 351	0.87 252	0.48 539	0.23 324	0.32 360	0.27 337	0.40 398	0.29 261

rafts_anoy	1.24 260	0.80 429	3.61 352	1.17 435	1.20 485	3.00 254	0.61 164	3.17 314	1.58 286	1.37 259	1.26 220	1.19 274	1.12 303	1.78 297	1.25 365	0.32 360	0.23 324	0.32 360	0.32 444	0.31 258	0.30 291

DIP-Stereo	1.24 260	0.69 342	1.77 199	0.65 56	0.61 241	4.29 557	0.58 152	4.44 619	2.53 528	1.98 381	1.33 243	0.91 218	0.86 198	1.25 176	1.25 365	0.36 425	0.23 324	0.32 360	0.23 237	0.32 291	0.29 261
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
riskmin	1.25 264	0.56 193	2.05 230	1.05 360	0.93 392	2.86 229	0.55 136	3.23 322	1.34 157	1.55 279	1.07 171	3.56 577	2.03 513	1.29 189	1.00 304	0.28 243	0.27 418	0.34 415	0.21 181	0.41 422	0.43 446

Patchmatch Stereo++	1.25 264	0.65 309	2.06 239	0.75 131	0.37 56	4.68 628	0.76 273	2.53 211	1.58 286	1.99 386	1.47 281	1.78 359	1.14 312	2.44 365	0.90 264	0.48 539	0.23 324	0.32 360	0.27 337	0.40 398	0.29 261
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
ROB_FTStereo	1.25 264	0.66 321	2.14 247	0.75 131	0.37 56	4.65 624	0.77 286	2.53 211	1.58 286	1.99 386	1.47 281	1.78 359	1.13 305	2.26 360	0.86 246	0.47 534	0.22 294	0.32 360	0.27 337	0.40 398	0.29 261

HUI-Stereo	1.25 264	0.66 321	2.33 269	0.75 131	0.37 56	4.68 628	0.78 293	2.53 211	1.58 286	1.99 386	1.46 276	1.79 366	1.13 305	2.17 349	0.85 239	0.48 539	0.23 324	0.32 360	0.27 337	0.40 398	0.29 261

iRAFT	1.25 264	0.65 309	2.06 239	0.75 131	0.37 56	4.68 628	0.76 273	2.53 211	1.58 286	1.99 386	1.47 281	1.78 359	1.14 312	2.44 365	0.90 264	0.48 539	0.23 324	0.32 360	0.27 337	0.40 398	0.29 261

RAFT-IKP	1.25 264	0.66 321	2.23 259	0.75 131	0.37 56	4.64 622	0.74 260	2.53 211	1.58 286	1.99 386	1.47 281	1.78 359	1.13 305	2.22 357	0.92 278	0.48 539	0.22 294	0.32 360	0.27 337	0.40 398	0.29 261

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 264	0.72 372	1.74 196	1.05 360	0.36 36	4.13 513	0.42 77	2.95 286	2.84 577	2.02 405	2.40 549	1.61 333	1.11 302	1.26 177	0.97 296	0.21 63	0.15 24	0.26 190	0.23 237	0.29 212	0.23 148

FACV-RUCA	1.26 271	0.65 309	2.21 254	1.06 366	1.50 560	2.69 214	1.15 499	3.05 299	1.87 376	1.36 256	1.99 464	1.03 246	1.15 320	1.36 205	1.10 322	0.41 485	0.41 546	0.73 625	0.41 537	0.61 540	0.41 432

CAS	1.26 271	0.40 20	1.46 162	2.97 660	1.61 582	4.13 513	0.73 248	1.78 88	1.49 220	0.83 173	1.10 177	0.59 94	0.53 62	1.26 177	0.80 223	2.99 664	0.13 1	0.21 35	0.13 1	0.31 258	1.72 644

anonymousdsp2	1.26 271	0.60 246	3.74 358	1.02 350	0.41 95	3.60 379	0.72 240	3.68 392	1.47 204	1.37 259	1.56 309	1.83 378	1.01 253	2.00 329	0.66 157	0.29 272	0.20 229	0.28 258	0.20 161	0.32 291	0.29 261

dd	1.26 271	1.15 532	2.47 282	0.92 274	0.49 164	4.35 565	0.75 270	1.92 106	2.11 432	1.44 269	1.24 210	1.19 274	1.05 272	1.78 297	1.70 467	0.57 578	0.34 493	0.35 434	0.33 452	0.60 535	0.46 469

iGMRVC	1.26 271	0.66 321	2.14 247	0.75 131	0.37 56	4.66 625	0.74 260	2.53 211	1.58 286	1.99 386	1.46 276	1.78 359	1.14 312	2.46 367	0.92 278	0.48 539	0.23 324	0.32 360	0.27 337	0.40 398	0.29 261

fast-iter	1.27 276	0.90 468	2.33 269	1.10 392	0.68 284	2.92 240	0.45 92	2.49 202	1.76 357	2.13 438	1.65 339	2.42 456	1.84 495	1.58 253	1.61 449	0.26 173	0.16 49	0.28 258	0.29 394	0.26 151	0.25 180

CoSv	1.27 276	0.90 468	2.33 269	1.10 392	0.68 284	2.92 240	0.45 92	2.49 202	1.76 357	2.13 438	1.65 339	2.42 456	1.84 495	1.58 253	1.61 449	0.26 173	0.16 49	0.28 258	0.29 394	0.26 151	0.25 180

mmm	1.27 276	0.58 220	2.20 252	1.41 545	0.68 284	2.39 182	0.85 347	3.90 447	1.63 315	2.20 468	1.84 419	1.28 286	1.50 409	1.91 321	0.89 260	0.31 339	0.27 418	0.45 524	0.37 498	0.38 382	0.34 345

NRIStereo	1.28 279	0.61 266	1.67 187	1.15 425	0.38 72	4.73 641	0.90 393	2.42 185	1.50 226	1.93 367	1.33 243	1.75 353	1.22 330	2.96 404	1.33 387	0.46 525	0.22 294	0.29 283	0.26 309	0.30 238	0.28 248

RALAANet	1.28 279	1.08 518	3.21 331	1.25 467	0.94 394	1.44 77	0.69 225	3.15 311	2.57 535	2.01 400	1.80 392	1.29 289	1.05 272	2.00 329	1.48 419	0.27 199	0.20 229	0.27 223	0.24 266	0.40 398	0.27 227

CASS	1.29 281	0.66 321	2.62 298	0.95 298	0.66 271	2.84 225	0.69 225	3.00 293	1.79 362	2.57 555	1.95 453	1.39 303	1.55 426	1.59 258	1.06 312	0.50 555	0.28 433	0.34 415	0.28 366	0.46 482	0.63 549
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	1.30 282	0.60 246	5.57 388	0.88 240	0.75 311	3.04 258	0.90 393	2.68 248	1.33 156	1.48 272	1.07 171	2.78 502	0.88 210	1.29 189	0.85 239	0.31 339	0.22 294	0.35 434	0.20 161	0.45 471	0.37 381

qqq	1.30 282	0.57 204	1.67 187	1.15 425	0.51 171	2.18 161	0.91 401	3.98 475	1.53 252	1.50 275	1.24 210	1.79 366	1.34 357	4.66 445	0.98 299	0.28 243	0.31 465	0.33 396	0.33 452	0.33 311	0.32 312

test_4	1.30 282	0.50 121	6.16 392	0.84 210	0.45 127	1.61 101	1.12 493	2.14 138	1.42 180	1.52 276	2.31 539	1.84 381	0.79 172	2.52 379	1.19 345	0.27 199	0.17 85	0.29 283	0.29 394	0.29 212	0.25 180

s12784h	1.31 285	0.45 61	2.41 278	0.71 98	0.35 31	4.42 579	0.50 112	4.22 544	2.73 554	2.01 400	2.48 555	0.91 218	0.96 234	2.01 332	0.70 183	0.29 272	0.18 131	0.24 107	0.16 28	0.27 171	0.18 7

AFF-stereo	1.31 285	0.77 414	1.46 162	1.10 392	0.45 127	3.93 451	0.48 108	2.92 283	2.92 583	1.90 356	2.21 513	2.11 423	1.52 415	1.93 322	1.12 330	0.21 63	0.16 49	0.25 146	0.25 286	0.29 212	0.20 48

Pruner-Stereo	1.32 287	0.59 230	2.11 245	1.79 616	0.47 148	4.73 641	0.79 300	2.53 211	1.72 345	2.47 537	1.58 312	1.48 316	1.03 258	1.66 277	1.47 416	0.44 508	0.21 263	0.34 415	0.30 415	0.30 238	0.39 405

Hybrid-DGEV-03	1.34 288	0.70 353	2.74 311	1.00 332	0.52 184	3.99 480	0.99 449	3.22 319	1.64 316	2.15 449	3.31 616	1.37 302	1.07 285	1.29 189	1.22 356	0.26 173	0.18 131	0.32 360	0.24 266	0.28 192	0.24 166

ToySt	1.35 289	0.72 372	3.65 354	1.01 339	0.50 169	3.31 315	1.01 457	3.46 353	1.73 347	1.30 249	1.55 305	2.07 419	1.47 400	1.88 318	1.40 397	0.27 199	0.27 418	0.30 310	0.32 444	0.42 441	0.39 405

DisPM	1.36 290	0.55 181	2.39 275	1.54 576	0.51 171	4.59 615	0.79 300	2.50 206	1.88 378	2.50 540	1.83 414	1.45 313	1.01 253	2.71 396	0.93 287	0.46 525	0.20 229	0.32 360	0.31 431	0.31 258	0.44 452

sAnonymous2	1.37 291	1.22 549	9.79 434	0.92 274	0.88 375	1.23 43	0.61 164	2.56 223	1.69 335	0.85 179	1.02 146	0.73 164	1.23 335	0.98 96	0.78 216	0.29 272	0.25 388	0.31 337	0.30 415	1.06 617	0.71 568

CroCo_RVC	1.37 291	1.22 549	9.79 434	0.92 274	0.88 375	1.23 43	0.61 164	2.56 223	1.69 335	0.85 179	1.02 146	0.73 164	1.23 335	0.98 96	0.78 216	0.29 272	0.25 388	0.31 337	0.30 415	1.06 617	0.71 568

GES	1.38 293	0.64 295	2.61 295	1.09 383	0.57 221	4.30 559	1.02 462	3.86 434	1.51 233	1.72 318	1.74 364	1.28 286	1.77 480	1.62 267	1.61 449	0.39 462	0.27 418	0.33 396	0.30 415	0.41 422	0.47 474

Any-RAFT	1.40 294	0.53 156	2.78 312	1.09 383	0.64 256	4.41 577	0.81 321	3.97 473	2.78 561	1.99 386	1.34 248	2.36 445	1.56 428	1.56 248	0.75 203	0.27 199	0.20 229	0.25 146	0.18 92	0.25 121	0.28 248

UDGNet	1.40 294	1.52 589	2.22 257	1.38 539	0.62 250	4.39 570	0.68 214	1.80 90	2.18 446	1.34 253	1.18 194	0.99 238	1.00 249	2.16 347	1.19 345	1.09 634	0.34 493	1.30 650	0.98 638	1.10 624	0.58 534

GMStereo_Zeroshot	1.41 296	1.21 543	3.33 339	1.29 489	0.72 299	3.35 319	0.53 126	2.58 234	1.68 328	2.35 518	1.56 309	2.42 456	0.96 234	2.50 371	1.16 338	0.45 517	0.23 324	0.40 489	0.24 266	0.79 593	0.33 331

Selective-IGEV-i1	1.43 297	0.59 230	2.42 280	1.15 425	1.07 444	3.82 420	1.09 486	3.79 416	2.11 432	1.62 293	1.91 446	2.65 484	1.22 330	1.80 301	1.12 330	0.32 360	0.27 418	0.46 530	0.54 589	0.31 258	0.39 405

rvit_105_1	1.43 297	0.90 468	3.27 335	1.08 377	0.68 284	2.79 218	1.27 521	3.52 365	2.35 483	1.38 262	1.54 301	1.28 286	1.14 312	2.91 400	1.40 397	0.54 572	0.47 580	0.45 524	0.59 601	0.44 462	0.58 534

RAFT-Test	1.44 299	0.59 230	6.10 391	1.01 339	0.69 291	2.90 234	0.80 311	3.68 392	1.70 340	1.85 340	1.68 346	3.15 534	1.03 258	1.20 162	0.99 302	0.27 199	0.22 294	0.25 146	0.23 237	0.27 171	0.25 180

DCRE	1.44 299	0.74 394	3.50 345	1.13 411	0.72 299	1.78 117	0.67 203	2.14 138	1.56 276	1.99 386	8.09 656	1.73 351	1.07 285	1.24 170	0.83 233	0.23 103	0.25 388	0.26 190	0.26 309	0.28 192	0.30 291

AdaStereo	1.45 301	0.83 445	2.34 272	1.28 485	0.81 335	3.21 287	1.14 498	4.20 535	2.46 516	2.05 414	1.77 383	2.48 466	1.18 323	1.71 289	1.44 406	0.43 502	0.25 388	0.43 512	0.28 366	0.44 462	0.34 345
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.
aanet-new-78k	1.46 302	0.57 204	14.51 504	0.74 127	0.34 26	3.31 315	0.68 214	2.34 174	0.72 21	0.58 47	0.88 104	0.50 51	1.06 280	1.42 221	0.45 48	0.19 36	0.15 24	0.25 146	0.17 47	0.24 95	0.20 48

BSDual-CNN	1.46 302	0.59 230	1.94 216	0.87 235	0.85 361	4.16 527	1.16 501	4.48 625	1.88 378	2.93 596	1.83 414	2.60 477	1.31 351	1.60 260	1.21 353	0.34 392	0.25 388	0.31 337	0.28 366	0.35 351	0.33 331

PFNet+	1.46 302	0.57 204	2.84 314	0.92 274	0.47 148	4.64 622	0.84 338	2.46 198	1.99 396	2.14 441	1.64 332	1.34 294	1.03 258	4.68 447	1.23 360	0.45 517	0.33 480	0.37 463	0.39 519	0.32 291	0.49 486

ACVNet	1.46 302	0.64 295	3.56 348	0.93 290	0.85 361	4.22 545	0.80 311	2.85 276	2.08 419	1.78 329	1.88 434	3.10 529	1.46 398	1.33 199	1.89 493	0.29 272	0.26 406	0.30 310	0.26 309	0.39 393	0.27 227

psmg	1.47 306	0.59 230	1.94 216	0.92 274	0.85 361	4.30 559	1.42 552	4.10 516	1.88 378	2.64 572	2.09 488	2.60 477	1.31 351	1.60 260	1.21 353	0.34 392	0.27 418	0.33 396	0.34 460	0.36 364	0.34 345

BUS	1.49 307	0.59 230	1.94 216	0.87 235	0.85 361	4.50 595	0.76 273	4.48 625	1.88 378	2.93 596	1.83 414	3.63 580	0.97 239	1.60 260	1.17 342	0.34 392	0.25 388	0.31 337	0.28 366	0.35 351	0.33 331

Hybrid-DGEV-2	1.55 308	1.43 581	3.19 330	1.16 432	0.51 171	4.15 517	0.54 135	4.28 572	2.22 450	2.06 419	1.37 257	2.37 446	1.61 436	3.24 410	1.15 334	0.25 156	0.24 360	0.30 310	0.26 309	0.29 212	0.28 248

plain	1.55 308	0.69 342	13.59 482	0.65 56	0.73 304	1.66 107	0.57 143	3.17 314	1.94 390	0.77 143	1.24 210	0.80 184	0.86 198	1.60 260	0.96 295	0.33 379	0.21 263	0.32 360	0.25 286	0.42 441	0.28 248

LCNet	1.55 308	0.54 172	1.88 209	0.99 324	0.55 204	3.60 379	1.21 515	2.86 279	1.53 252	2.18 461	1.74 364	1.43 312	4.17 620	3.62 421	0.87 252	0.29 272	0.20 229	0.28 258	0.77 623	0.47 486	1.85 647

DeepStereo_RVC	1.55 308	0.63 283	3.32 338	0.77 156	0.42 102	4.49 592	0.72 240	2.50 206	1.58 286	2.02 405	1.81 405	1.54 324	6.38 656	1.73 291	1.19 345	0.46 525	0.22 294	0.29 283	0.28 366	0.35 351	0.38 398

acv_ft	1.55 308	0.64 295	3.29 336	1.14 412	2.01 638	2.93 245	0.97 439	3.81 421	2.08 419	2.22 479	1.88 434	3.10 529	1.66 460	1.33 199	2.22 534	0.29 272	0.26 406	0.30 310	0.26 309	0.39 393	0.27 227

TestStereo1	1.56 313	0.81 434	2.32 267	1.61 591	0.64 256	4.13 513	1.36 535	3.79 416	3.20 612	1.60 286	2.57 567	1.39 303	2.15 526	2.51 374	1.30 380	0.29 272	0.20 229	0.34 415	0.25 286	0.40 398	0.36 365

SA-5K	1.56 313	0.81 434	2.32 267	1.61 591	0.64 256	4.13 513	1.36 535	3.79 416	3.20 612	1.60 286	2.57 567	1.39 303	2.15 526	2.51 374	1.30 380	0.29 272	0.20 229	0.34 415	0.25 286	0.40 398	0.36 365

UCFNet_RVC	1.57 315	0.84 450	3.25 333	1.36 527	1.40 536	4.07 499	1.01 457	2.68 248	1.50 226	2.11 431	1.88 434	2.37 446	1.50 409	3.41 415	1.42 403	0.36 425	0.28 433	0.52 569	0.40 530	0.53 509	0.43 446

NF-Stereo	1.58 316	0.61 266	2.66 304	2.26 643	0.47 148	4.68 628	0.67 203	3.31 332	1.48 214	2.11 431	1.59 316	1.36 298	1.09 292	6.08 477	1.20 349	0.40 470	0.20 229	0.36 450	0.34 460	0.31 258	0.36 365

OCTAStereo	1.58 316	0.61 266	2.72 307	2.27 646	0.46 138	4.68 628	0.67 203	3.30 331	1.48 214	2.11 431	1.59 316	1.36 298	1.09 292	6.02 474	1.21 353	0.41 485	0.20 229	0.36 450	0.34 460	0.31 258	0.37 381

RE-Stereo	1.58 316	0.61 266	2.72 307	2.26 643	0.46 138	4.68 628	0.68 214	3.31 332	1.48 214	2.11 431	1.59 316	1.36 298	1.09 292	6.01 472	1.22 356	0.41 485	0.20 229	0.36 450	0.34 460	0.31 258	0.37 381

TVStereo	1.58 316	0.61 266	2.72 307	2.26 643	0.46 138	4.68 628	0.68 214	3.31 332	1.48 214	2.11 431	1.59 316	1.36 298	1.09 292	6.01 472	1.22 356	0.41 485	0.20 229	0.36 450	0.34 460	0.31 258	0.37 381

Gwc-CoAtRS	1.58 316	0.57 204	11.69 461	1.01 339	0.60 236	2.53 200	0.64 186	2.36 176	1.56 276	1.80 334	1.47 281	2.74 492	1.18 323	1.12 130	0.90 264	0.27 199	0.21 263	0.25 146	0.22 216	0.27 171	0.23 148

KYRaft	1.59 321	0.52 138	1.73 193	0.95 298	0.49 164	4.38 568	1.79 589	2.43 190	1.51 233	2.49 539	2.98 595	2.00 406	3.41 600	2.14 345	0.82 230	0.30 314	0.21 263	0.33 396	0.46 557	0.35 351	2.45 662

Reg-Stereo(zero)	1.60 322	0.42 42	10.69 448	0.89 247	0.68 284	3.27 305	0.47 104	2.27 161	1.54 261	1.48 272	1.24 210	2.55 472	2.68 565	1.48 235	1.10 322	0.19 36	0.19 178	0.22 51	0.18 92	0.24 95	0.26 210

HCRNet	1.60 322	0.56 193	2.47 282	0.78 162	1.36 526	4.11 508	0.71 237	3.57 374	2.79 563	1.75 325	1.61 325	1.58 328	1.41 380	5.79 469	1.56 439	0.34 392	0.28 433	0.36 450	0.29 394	0.33 311	0.37 381

AIO-test2	1.61 324	1.30 560	3.40 341	1.16 432	1.31 509	3.18 282	0.74 260	4.06 500	1.52 245	1.72 318	2.21 513	0.78 178	0.74 142	3.64 423	0.95 294	3.64 672	0.26 406	0.35 434	0.42 544	0.37 377	0.33 331

Prome-Stereo	1.61 324	0.55 181	1.71 191	0.98 318	0.60 236	4.41 577	1.82 593	3.03 297	1.53 252	2.18 461	3.45 620	1.72 350	3.49 606	2.23 358	1.08 318	0.29 272	0.20 229	0.26 190	0.25 286	0.34 330	2.16 653

test_sample1	1.62 326	0.55 181	1.88 209	1.44 552	0.79 327	2.27 170	0.64 186	4.00 481	1.82 365	1.87 346	1.35 251	1.57 326	1.62 440	9.55 556	1.24 362	0.30 314	0.27 418	0.31 337	0.28 366	0.32 291	0.32 312

RAFT+CT+SA	1.62 326	0.72 372	7.42 403	0.97 310	1.42 548	4.04 491	0.94 423	3.90 447	1.61 306	1.61 291	1.63 330	1.33 293	1.18 323	2.73 398	1.10 322	0.27 199	0.19 178	0.31 337	0.34 460	0.33 311	0.33 331

SA	1.62 326	0.75 405	3.78 361	1.07 369	0.43 108	4.26 550	1.36 535	4.45 622	3.12 601	1.63 295	1.97 459	1.68 341	2.26 538	2.55 382	1.27 372	0.27 199	0.22 294	0.37 463	0.37 498	0.35 351	0.30 291

Sa-1000	1.63 329	0.79 424	3.56 348	1.11 399	0.48 156	4.06 494	1.41 550	4.49 628	2.75 558	2.00 398	2.80 587	1.84 381	1.43 388	2.64 391	1.50 425	0.27 199	0.19 178	0.36 450	0.33 452	0.36 364	0.30 291

PSMNet-RUCA	1.64 330	1.50 588	2.57 291	1.50 569	1.38 532	3.05 260	1.36 535	3.31 332	2.24 455	1.36 256	2.07 485	1.40 308	1.09 292	1.83 306	1.55 437	1.15 638	0.69 631	1.26 649	0.96 636	1.64 646	0.94 608

test_sample7	1.65 331	0.70 353	2.60 292	1.48 564	0.76 315	2.38 180	1.07 477	4.35 599	2.11 432	2.14 441	1.75 368	1.75 353	1.67 462	6.26 481	1.26 368	0.44 508	0.48 586	0.43 512	0.40 530	0.46 482	0.43 446

StereoVision	1.65 331	0.75 405	7.47 405	1.01 339	1.80 622	2.61 207	0.61 164	3.06 302	1.96 391	1.25 246	3.46 621	1.85 384	0.88 210	2.07 335	1.93 498	0.43 502	0.36 505	0.37 463	0.36 486	0.48 489	0.33 331

dad	1.65 331	1.19 540	3.04 324	0.98 318	0.56 209	4.22 545	0.84 338	1.99 115	2.48 517	2.14 441	1.68 346	1.62 334	1.13 305	3.85 428	2.04 513	1.03 633	0.40 537	2.04 659	0.48 565	0.75 587	0.53 508

PSM-softLoss	1.66 334	0.59 230	5.15 381	2.25 641	0.48 156	4.68 628	0.69 225	2.57 225	1.52 245	2.14 441	1.45 274	1.42 310	0.99 247	6.04 475	1.20 349	0.41 485	0.23 324	0.37 463	0.39 519	0.32 291	0.31 301

KMStereo	1.66 334	0.59 230	5.15 381	2.25 641	0.48 156	4.68 628	0.69 225	2.57 225	1.52 245	2.14 441	1.45 274	1.42 310	0.99 247	6.04 475	1.20 349	0.41 485	0.23 324	0.37 463	0.39 519	0.32 291	0.31 301

DDVS	1.68 336	0.79 424	2.52 286	1.26 474	1.16 469	3.17 280	0.78 293	3.12 308	1.82 365	1.86 344	1.91 446	2.92 515	1.43 388	6.20 479	1.63 457	0.45 517	0.65 623	0.34 415	0.38 511	0.48 489	0.79 590

ISRNet	1.69 337	0.76 411	5.69 389	1.27 482	1.36 526	2.85 227	0.61 164	3.60 378	1.91 386	2.13 438	2.12 496	2.90 510	1.41 380	2.51 374	1.71 468	0.49 551	0.50 592	0.56 585	0.47 560	0.49 495	0.57 529

IER	1.69 337	0.65 309	7.19 401	0.94 295	1.15 464	3.28 309	0.89 388	3.48 355	1.97 393	2.10 427	1.98 461	2.28 431	2.12 522	2.25 359	1.75 478	0.29 272	0.23 324	0.36 450	0.30 415	0.32 291	0.34 345

RAFT_R40	1.70 339	0.59 230	2.99 321	1.46 558	0.46 138	4.74 644	0.98 447	2.23 153	1.56 276	2.02 405	2.35 547	2.71 490	2.56 559	6.71 495	0.90 264	0.40 470	0.19 178	0.30 310	0.27 337	0.33 311	0.26 210

ffm	1.72 340	0.60 246	5.21 383	1.14 412	0.99 414	3.62 384	0.86 352	4.22 544	3.37 626	2.20 468	2.30 533	3.48 562	1.62 440	2.21 355	0.65 153	0.29 272	0.16 49	0.48 542	0.37 498	0.30 238	0.29 261

Anonymous3	1.72 340	0.76 411	11.61 460	0.83 199	0.84 359	4.46 584	0.84 338	3.57 374	1.16 127	1.34 253	1.37 257	1.11 257	1.03 258	1.58 253	1.13 332	0.70 610	0.58 611	0.33 396	0.35 476	0.47 486	0.42 436

DMCA	1.72 340	0.74 394	6.63 394	1.14 412	0.96 398	3.98 479	0.90 393	3.75 408	2.76 559	2.83 591	1.58 312	2.35 443	1.18 323	1.58 253	1.98 508	0.40 470	0.27 418	0.42 508	0.26 309	0.36 364	0.38 398

fff	1.74 343	0.70 353	9.08 424	0.81 174	0.36 36	4.15 517	0.57 143	4.23 548	2.09 422	2.30 500	1.80 392	1.19 274	3.02 580	1.44 225	1.46 411	0.29 272	0.23 324	0.23 67	0.18 92	0.24 95	0.42 436

DCANet	1.74 343	0.73 383	9.08 424	0.82 186	0.40 88	4.18 535	0.59 156	4.25 558	2.97 587	2.35 518	1.84 419	1.18 269	1.63 453	1.51 241	1.55 437	0.29 272	0.24 360	0.23 67	0.18 92	0.30 238	0.53 508

csc	1.74 343	0.70 353	9.08 424	0.81 174	0.36 36	4.15 517	0.57 143	4.23 548	2.09 422	2.30 500	1.80 392	1.19 274	3.02 580	1.44 225	1.46 411	0.29 272	0.23 324	0.23 67	0.18 92	0.24 95	0.42 436

cscssc	1.74 343	0.70 353	9.08 424	0.81 174	0.36 36	4.15 517	0.57 143	4.23 548	2.09 422	2.30 500	1.80 392	1.19 274	3.02 580	1.44 225	1.46 411	0.29 272	0.23 324	0.23 67	0.18 92	0.24 95	0.42 436

test_sample2	1.75 347	0.56 193	2.25 260	1.41 545	0.80 329	2.91 237	0.86 352	4.05 496	2.04 411	1.91 361	1.39 263	1.57 326	1.55 426	10.65 595	1.06 312	0.32 360	0.28 433	0.32 360	0.30 415	0.36 364	0.33 331

anonymity	1.76 348	1.26 556	2.73 310	1.66 596	1.32 516	1.84 121	1.07 477	3.49 358	2.30 471	2.11 431	2.11 493	1.71 349	3.90 614	1.82 305	1.48 419	1.10 635	1.09 648	1.08 643	1.08 644	1.05 616	1.09 618

SST-Stereo	1.76 348	0.58 220	3.10 325	1.44 552	0.46 138	4.71 640	0.76 273	2.22 152	2.79 563	2.07 423	2.18 507	2.43 459	3.22 593	6.66 491	0.84 236	0.42 496	0.19 178	0.30 310	0.27 337	0.35 351	0.26 210

StereoDRNet-Refined	1.77 350	0.81 434	2.22 257	1.21 454	0.76 315	3.26 302	0.71 237	3.82 424	2.05 414	2.29 496	2.05 480	2.98 519	1.44 391	7.15 502	2.27 538	0.30 314	0.23 324	0.42 508	0.33 452	0.45 471	0.64 553
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CSP-Net	1.78 351	1.32 566	1.92 214	1.16 432	1.03 429	3.38 324	1.31 527	3.52 365	1.75 355	1.96 377	1.93 452	2.40 449	1.48 402	8.58 530	1.58 442	0.46 525	0.34 493	0.27 223	0.26 309	0.41 422	0.50 493

MM-Stereo_test2	1.79 352	0.53 156	20.16 616	1.43 549	0.47 148	2.57 203	0.73 248	1.67 73	1.47 204	0.94 201	0.96 138	0.84 194	0.79 172	1.16 147	0.68 166	0.24 131	0.17 85	0.25 146	0.22 216	0.30 238	0.22 128

tt1	1.79 352	0.73 383	10.41 445	1.75 608	0.36 36	4.55 607	0.79 300	4.22 544	3.37 626	1.08 230	1.80 392	0.74 170	1.48 402	2.21 355	0.65 153	0.29 272	0.16 49	0.31 337	0.22 216	0.30 238	0.29 261

RAFT_CTSACE	1.80 354	1.06 514	10.00 437	1.71 603	1.39 534	3.49 351	1.06 475	3.05 299	1.62 312	1.70 313	2.04 474	2.51 469	1.80 488	1.98 327	0.94 289	0.25 156	0.22 294	0.28 258	0.30 415	0.30 238	0.26 210

UPFNet	1.81 355	0.63 283	6.71 395	1.25 467	1.44 549	3.50 355	1.35 533	4.02 487	1.85 374	2.40 529	1.52 293	2.41 453	1.40 373	3.62 421	1.88 492	0.34 392	0.33 480	0.37 463	0.31 431	0.41 422	0.39 405

IGEV_i1	1.83 356	0.60 246	10.98 453	1.30 496	0.53 194	3.09 268	0.86 352	3.70 402	1.57 282	1.67 306	1.76 377	2.33 440	1.35 360	3.23 408	1.16 338	0.35 412	0.27 418	0.53 574	0.58 598	0.34 330	0.40 426

AACVNet	1.83 356	1.02 502	2.41 278	1.45 556	0.87 371	3.21 287	0.73 248	3.16 312	1.61 306	2.01 400	1.82 413	2.28 431	1.33 354	10.98 610	1.49 424	0.39 462	0.32 473	0.38 479	0.32 444	0.43 451	0.44 452

111	1.83 356	0.92 476	9.08 424	0.81 174	0.36 36	4.25 549	0.91 401	4.44 619	2.70 551	2.39 527	1.96 454	2.30 437	1.64 456	1.28 184	1.82 485	0.28 243	0.22 294	0.24 107	0.20 161	0.31 258	0.54 514

ACVNet-DCA	1.85 359	0.74 394	13.77 485	1.78 611	0.36 36	4.48 586	0.74 260	3.98 475	1.53 252	1.01 214	1.81 405	0.72 157	1.62 440	2.13 342	0.64 144	0.29 272	0.17 85	0.32 360	0.21 181	0.33 311	0.32 312

NLSM1	1.86 360	0.53 156	1.39 152	0.73 120	1.89 631	3.09 268	0.64 186	8.41 674	12.10 680	0.79 151	1.21 202	0.73 164	0.86 198	1.67 282	1.45 410	0.26 173	0.24 360	0.29 283	0.24 266	0.31 258	0.27 227

ITSA-stereo	1.86 360	0.72 372	3.74 358	1.20 448	0.66 271	4.09 501	0.91 401	4.24 556	2.53 528	1.93 367	1.77 383	1.59 330	2.15 526	6.12 478	2.44 553	0.40 470	0.38 523	0.40 489	0.40 530	0.50 497	0.98 612

test_5	1.87 362	0.75 405	10.23 442	1.14 412	1.40 536	3.85 434	1.27 521	3.91 452	1.93 388	1.69 309	1.78 386	1.67 339	1.79 483	2.99 406	1.17 342	0.30 314	0.18 131	0.35 434	0.33 452	0.34 330	0.33 331

NINENet	1.87 362	0.74 394	2.60 292	1.12 403	1.06 438	4.50 595	0.76 273	4.41 614	2.24 455	2.16 455	1.86 430	3.63 580	0.97 239	8.00 520	1.17 342	0.41 485	0.30 456	0.41 501	0.30 415	0.41 422	0.36 365

IRAFT_RVC	1.87 362	0.60 246	4.33 369	2.40 650	0.66 271	4.59 615	1.59 573	2.96 288	1.51 233	2.23 483	1.75 368	2.09 420	2.63 562	6.70 492	1.50 425	0.33 379	0.21 263	0.33 396	0.29 394	0.32 291	0.32 312

MLCV	1.87 362	0.91 474	8.59 418	1.10 392	0.57 221	3.59 377	0.53 126	3.70 402	2.20 449	2.80 588	2.25 519	2.00 406	1.42 385	4.13 437	1.86 490	0.30 314	0.20 229	0.32 360	0.21 181	0.33 311	0.36 365

iRaft-Stereo_20w	1.88 366	0.62 275	10.58 447	0.90 257	0.83 352	2.96 251	0.78 293	4.90 650	1.58 286	2.29 496	1.60 321	1.25 283	4.51 628	2.28 361	0.90 264	0.29 272	0.21 263	0.26 190	0.24 266	0.41 422	0.31 301

DSFCA	1.89 367	0.69 342	3.14 328	1.10 392	1.18 471	3.99 480	1.79 589	3.50 361	2.16 442	3.10 609	1.64 332	2.91 513	2.50 555	5.38 457	2.26 536	0.43 502	0.38 523	0.37 463	0.36 486	0.50 497	0.42 436

iResNet_ROB	1.89 367	1.02 502	8.60 419	1.39 541	0.98 411	3.72 399	0.66 199	3.84 428	2.65 545	1.88 349	2.05 480	1.98 403	1.27 340	4.52 443	1.67 464	0.30 314	0.20 229	0.28 258	0.18 92	0.31 258	0.40 426

MM-Stereo_test1	1.90 369	0.53 156	19.85 602	1.39 541	0.48 156	1.81 120	0.79 300	3.00 293	1.82 365	1.69 309	1.09 174	0.87 205	0.97 239	1.45 229	0.74 200	0.24 131	0.21 263	0.27 223	0.24 266	0.35 351	0.24 166

H2IRNET	1.90 369	0.53 156	14.29 501	1.14 412	0.60 236	4.48 586	0.44 87	2.65 243	1.81 364	1.05 223	2.30 533	1.67 339	1.40 373	2.17 349	1.50 425	0.36 425	0.21 263	0.33 396	0.37 498	0.34 330	0.29 261

CFNet-ft	1.90 369	0.95 488	3.56 348	1.07 369	1.54 567	4.09 501	0.90 393	2.85 276	1.82 365	1.78 329	1.70 353	2.75 494	1.48 402	9.33 549	1.72 470	0.33 379	0.30 456	0.61 601	0.36 486	0.52 503	0.39 405

CFNet_RVC	1.90 369	0.95 488	3.56 348	1.07 369	1.54 567	4.09 501	0.90 393	2.85 276	1.82 365	1.78 329	1.70 353	2.75 494	1.48 402	9.33 549	1.72 470	0.33 379	0.30 456	0.61 601	0.36 486	0.52 503	0.39 405

PSMNet-ADL	1.91 373	0.72 372	1.78 201	1.09 383	0.86 366	4.18 535	0.78 293	3.77 412	2.10 430	1.72 318	1.85 427	2.91 513	1.82 493	10.38 588	1.91 496	0.48 539	0.46 575	0.28 258	0.29 394	0.38 382	0.51 501

GEStereo_RVC	1.91 373	0.80 429	6.57 393	1.20 448	1.06 438	4.02 487	1.43 554	4.13 519	1.89 382	2.03 409	1.80 392	2.34 441	1.86 500	4.94 449	1.77 479	0.48 539	0.38 523	0.32 360	0.28 366	0.42 441	0.50 493

DN-CSS_ROB	1.91 373	1.55 591	11.13 455	1.82 618	0.88 375	3.99 480	0.61 164	4.01 483	1.67 325	1.64 298	1.89 440	1.39 303	1.06 280	3.23 408	1.50 425	0.31 339	0.19 178	0.44 517	0.29 394	0.37 377	0.31 301

qqq1	1.92 376	0.57 204	4.46 370	1.36 527	0.57 221	2.03 140	0.73 248	4.25 558	2.80 567	2.32 510	2.31 539	1.95 394	1.52 415	10.99 611	0.71 186	0.34 392	0.32 473	0.30 310	0.23 237	0.29 212	0.29 261

fff1	1.92 376	0.57 204	4.46 370	1.36 527	0.57 221	2.03 140	0.73 248	4.25 558	2.80 567	2.32 510	2.31 539	1.95 394	1.52 415	10.99 611	0.71 186	0.34 392	0.32 473	0.30 310	0.23 237	0.29 212	0.29 261

raft_robust	1.92 376	1.15 532	3.34 340	1.02 350	0.43 108	3.84 426	0.46 98	4.42 615	2.52 526	1.67 306	1.36 255	2.17 425	6.37 654	6.78 497	1.04 310	0.28 243	0.24 360	0.30 310	0.35 476	0.31 258	0.32 312

delet	1.92 376	0.76 411	5.14 380	1.01 339	1.65 593	3.44 336	2.03 605	3.76 410	2.48 517	2.01 400	2.05 480	2.63 481	1.90 506	5.34 456	2.12 523	0.28 243	0.29 443	0.40 489	0.31 431	0.41 422	0.45 458

BEATNet_4x	1.92 376	1.36 571	8.75 422	1.20 448	0.56 209	3.46 342	1.03 465	4.00 481	2.43 508	2.25 489	1.70 353	2.10 421	1.59 429	2.57 385	3.05 582	0.37 433	0.22 294	0.47 534	0.29 394	0.60 535	0.40 426

IIG-Stereo	1.95 381	0.79 424	2.14 247	2.78 657	0.66 271	4.62 619	0.76 273	4.27 567	1.53 252	2.63 571	3.14 608	3.35 551	1.61 436	7.65 515	1.41 401	0.39 462	0.20 229	0.31 337	0.25 286	0.33 311	0.22 128

LALA_ROB	1.95 381	1.48 586	3.11 326	1.05 360	0.98 411	3.99 480	1.82 593	4.44 619	2.28 467	3.31 619	1.85 427	2.76 500	1.67 462	4.04 436	3.23 585	0.46 525	0.41 546	0.55 583	0.52 583	0.60 535	0.57 529

DCANet-4	1.96 383	0.51 130	14.31 502	0.82 186	0.40 88	4.16 527	0.57 143	4.29 576	2.98 590	2.30 500	1.80 392	1.03 246	1.54 425	1.44 225	1.44 406	0.29 272	0.23 324	0.23 67	0.18 92	0.24 95	0.42 436

PSMNet-RSSM	1.96 383	0.77 414	3.26 334	1.29 489	1.31 509	4.19 539	0.96 434	3.68 392	1.89 382	2.05 414	1.80 392	2.60 477	1.70 469	9.84 564	1.81 483	0.35 412	0.29 443	0.35 434	0.37 498	0.42 441	0.35 359

4D-IteraStereo	1.97 385	0.84 450	20.43 633	0.78 162	1.56 574	2.09 152	1.05 473	2.43 190	1.56 276	1.41 267	1.00 143	1.94 392	0.61 93	1.22 166	1.06 312	0.27 199	0.18 131	0.31 337	0.26 309	0.27 171	0.23 148

OMP-Stereo	1.97 385	0.93 480	1.88 209	2.76 656	0.67 278	4.58 614	1.48 557	4.31 587	1.54 261	3.15 614	2.76 583	3.25 542	1.38 366	7.66 516	1.35 391	0.40 470	0.20 229	0.33 396	0.26 309	0.33 311	0.24 166

cc1	1.98 387	0.74 394	13.77 485	1.78 611	0.36 36	4.48 586	0.74 260	4.23 548	3.95 644	1.01 214	1.81 405	0.72 157	1.62 440	2.13 342	0.64 144	0.29 272	0.17 85	0.32 360	0.21 181	0.31 258	0.29 261

hknet	1.98 387	0.64 295	8.70 421	0.87 235	1.07 444	4.16 527	1.16 501	4.48 625	1.73 347	2.93 596	1.83 414	3.48 562	1.30 349	3.91 432	1.51 431	0.31 339	0.25 388	0.31 337	0.28 366	0.35 351	0.33 331

GANet-RSSM	1.98 387	0.62 275	3.49 343	1.69 599	1.23 492	4.22 545	0.91 401	3.31 332	1.86 375	1.81 335	1.74 364	2.34 441	1.82 493	10.92 608	1.73 474	0.34 392	0.29 443	0.31 337	0.28 366	0.39 393	0.40 426

1test111	1.99 390	0.74 394	13.77 485	1.78 611	0.36 36	4.48 586	0.74 260	3.98 475	1.53 252	1.01 214	1.81 405	0.72 157	1.62 440	4.66 445	0.98 299	0.29 272	0.17 85	0.32 360	0.21 181	0.33 311	0.32 312

SMFormer	2.00 391	0.57 204	4.46 370	1.36 527	0.57 221	2.03 140	0.73 248	4.25 558	2.80 567	2.32 510	2.31 539	1.95 394	1.52 415	10.99 611	2.13 526	0.34 392	0.32 473	0.36 450	0.31 431	0.38 382	0.36 365

tta	2.00 391	0.57 204	4.46 370	1.36 527	0.57 221	2.03 140	0.73 248	4.25 558	2.80 567	2.32 510	2.31 539	1.95 394	1.52 415	10.99 611	2.13 526	0.34 392	0.32 473	0.36 450	0.31 431	0.29 212	0.29 261

TestStereo	2.00 391	1.02 502	12.25 465	0.70 88	0.61 241	1.88 125	0.55 136	2.31 169	1.52 245	1.41 267	1.33 243	1.27 285	0.90 219	11.62 638	0.81 228	0.34 392	0.19 178	0.33 396	0.24 266	0.44 462	0.24 166

cross-raft	2.01 394	0.57 204	19.01 578	1.03 357	0.56 209	2.11 156	0.72 240	3.63 383	1.57 282	1.77 327	1.51 292	3.17 536	1.13 305	1.16 147	0.85 239	0.23 103	0.21 263	0.26 190	0.23 237	0.28 192	0.25 180

MMNet	2.02 395	0.81 434	10.76 449	1.12 403	1.23 492	3.53 362	0.89 388	3.79 416	2.08 419	2.15 449	1.76 377	2.15 424	2.12 522	3.69 424	2.32 541	0.31 339	0.29 443	0.34 415	0.27 337	0.38 382	0.42 436

xx1	2.03 396	0.74 394	13.77 485	1.78 611	0.36 36	4.48 586	0.74 260	4.23 548	3.95 644	1.01 214	1.81 405	1.79 366	1.34 357	2.13 342	0.64 144	0.29 272	0.17 85	0.33 396	0.33 452	0.33 311	0.32 312

HGLStereo	2.03 396	0.74 394	7.50 406	1.23 463	1.56 574	3.62 384	0.95 427	3.78 415	1.89 382	2.03 409	2.20 511	3.12 532	2.14 525	5.68 466	2.04 513	0.37 433	0.31 465	0.32 360	0.29 394	0.40 398	0.45 458

ssnet_v2	2.04 398	0.88 465	7.87 407	1.20 448	0.87 371	3.86 436	1.64 579	4.01 483	2.60 540	2.61 566	1.96 454	3.79 586	1.71 471	2.20 353	2.96 578	0.41 485	0.35 499	0.42 508	0.37 498	0.55 515	0.52 506

ADStereo(finetuned)	2.04 398	0.73 383	13.28 476	0.82 186	0.40 88	4.16 527	0.59 156	4.25 558	2.97 587	2.35 518	1.84 419	1.18 269	3.40 599	1.52 243	1.54 436	0.29 272	0.24 360	0.23 67	0.18 92	0.30 238	0.51 501

CBFPSM	2.05 400	0.95 488	10.12 441	1.07 369	1.05 435	2.84 225	1.20 512	3.28 328	1.73 347	1.82 337	1.30 232	4.56 627	4.06 617	2.34 362	2.34 543	0.25 156	0.38 523	0.32 360	0.27 337	0.37 377	0.79 590

DeepPruner_ROB	2.05 400	1.09 521	10.50 446	1.01 339	1.20 485	4.39 570	0.91 401	3.14 309	1.72 345	2.60 564	1.54 301	2.78 502	1.27 340	4.52 443	1.72 470	0.51 561	0.40 537	0.37 463	0.34 460	0.48 489	0.52 506

DLCB_ROB	2.05 400	0.95 488	2.37 273	1.24 465	1.02 428	2.92 240	1.30 526	3.68 392	2.30 471	2.91 594	2.17 505	3.32 549	1.52 415	10.37 586	2.50 558	0.40 470	0.33 480	0.40 489	0.36 486	0.41 422	0.47 474

NLCSM	2.07 403	0.57 204	1.26 120	0.68 76	1.83 624	3.24 296	0.69 225	8.40 673	9.75 674	0.92 197	1.30 232	0.87 205	1.06 280	7.60 512	1.57 441	0.28 243	0.25 388	0.29 283	0.25 286	0.36 364	0.27 227

HITNet	2.07 403	0.82 441	14.77 507	1.34 516	0.56 209	3.47 345	0.80 311	4.07 503	2.35 483	2.16 455	1.61 325	1.64 336	1.44 391	2.09 340	2.56 565	0.26 173	0.18 131	0.41 501	0.26 309	0.45 471	0.25 180
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
ETE_ROB	2.07 403	1.40 577	3.01 323	1.09 383	0.92 386	3.94 457	1.53 564	4.25 558	2.23 453	3.31 619	2.06 484	2.35 443	1.52 415	8.74 532	2.07 519	0.44 508	0.36 505	0.51 563	0.48 565	0.54 512	0.62 545

CFNet-RSSM	2.08 406	0.52 138	20.06 610	1.01 339	0.56 209	3.39 325	0.64 186	3.67 390	1.55 269	1.72 318	1.37 257	2.57 474	1.19 327	1.11 125	0.86 246	0.27 199	0.20 229	0.25 146	0.23 237	0.27 171	0.23 148

NLMM	2.10 407	0.53 156	1.23 110	0.63 33	1.86 626	2.81 221	0.61 164	11.68 682	14.99 686	0.80 155	0.86 100	0.92 224	1.03 258	1.12 130	1.48 419	0.26 173	0.25 388	0.27 223	0.22 216	0.31 258	0.24 166

coex_refinement	2.10 407	0.85 456	3.67 355	1.31 500	1.13 461	3.21 287	0.85 347	3.86 434	2.31 475	2.51 544	1.92 449	3.49 568	1.69 467	11.08 618	2.13 526	0.37 433	0.25 388	0.27 223	0.31 431	0.41 422	0.37 381

iRaft-Stereo_5w	2.10 407	0.83 445	8.57 417	0.81 174	0.76 315	3.21 287	0.84 338	3.71 404	1.65 321	1.56 281	2.50 557	2.20 427	2.23 536	9.13 544	2.01 511	0.38 450	0.19 178	0.35 434	0.27 337	0.45 471	0.39 405

WQFJA1	2.11 410	0.52 138	1.23 110	0.63 33	1.87 629	2.81 221	0.61 164	11.67 681	15.01 687	0.80 155	0.86 100	0.92 224	1.03 258	1.13 134	1.48 419	0.26 173	0.25 388	0.27 223	0.22 216	0.31 258	0.24 166

DFGA-Net	2.11 410	3.00 640	7.43 404	1.11 399	0.76 315	3.72 399	0.60 159	2.63 241	1.91 386	2.01 400	2.07 485	1.22 279	1.04 266	10.26 584	2.26 536	0.27 199	0.22 294	0.34 415	0.34 460	0.61 540	0.48 479

G2L-Stereo_test	2.11 410	0.86 459	7.12 400	1.65 595	1.19 478	3.54 366	1.02 462	3.57 374	2.01 402	2.50 540	1.68 346	3.15 534	1.50 409	9.21 547	1.62 454	0.28 243	0.19 178	0.23 67	0.22 216	0.27 171	0.31 301

CFNet_pseudo	2.12 413	0.67 331	15.14 518	0.85 222	0.74 309	3.95 462	0.64 186	3.95 465	1.78 360	1.90 356	1.79 389	3.27 544	1.62 440	2.51 374	1.16 338	0.31 339	0.36 505	0.53 574	0.27 337	0.63 546	0.44 452

test_xeample3	2.12 413	0.63 283	21.55 670	0.91 268	0.47 148	1.85 122	0.94 423	7.96 670	1.23 138	0.75 124	0.76 71	0.64 117	0.70 126	1.77 296	0.83 233	0.30 314	0.21 263	0.27 223	0.21 181	0.27 171	0.24 166

G2L-ROB	2.13 415	0.78 420	10.06 438	1.19 444	1.06 438	3.84 426	0.93 418	3.32 337	2.27 463	2.20 468	1.47 281	2.65 484	1.20 329	8.38 526	1.81 483	0.28 243	0.19 178	0.23 67	0.22 216	0.28 192	0.32 312

ccs_rob	2.13 415	0.67 331	15.11 517	0.84 210	0.75 311	3.96 472	0.65 196	3.95 465	1.78 360	1.88 349	1.79 389	3.26 543	1.64 456	2.51 374	1.16 338	0.31 339	0.36 505	0.54 582	0.27 337	0.65 557	0.45 458

WQFJX	2.14 417	0.54 172	1.28 128	0.61 16	1.85 625	2.87 231	0.77 286	11.60 680	14.62 685	0.82 161	1.15 187	0.89 211	1.10 298	1.69 285	1.39 394	0.28 243	0.25 388	0.25 146	0.21 181	0.32 291	0.25 180

SepStereo	2.15 418	0.67 331	4.79 377	1.14 412	1.64 589	2.93 245	2.13 610	4.09 509	2.74 555	4.17 643	2.52 560	2.46 464	1.79 483	8.36 524	1.63 457	0.37 433	0.22 294	0.39 483	0.25 286	0.41 422	0.34 345

IGEV-FE	2.16 419	0.69 342	20.56 636	1.22 457	0.54 196	2.18 161	0.53 126	3.38 347	1.61 306	1.93 367	1.55 305	3.74 583	1.06 280	1.56 248	0.91 273	0.29 272	0.20 229	0.27 223	0.29 394	0.40 398	0.32 312

IGEV_Zeroshot_test	2.16 419	0.69 342	20.60 640	1.22 457	0.54 196	2.18 161	0.53 126	3.38 347	1.61 306	1.93 367	1.55 305	3.76 585	1.05 272	1.55 247	0.91 273	0.29 272	0.20 229	0.27 223	0.29 394	0.40 398	0.32 312

anonymousa	2.16 419	0.67 331	19.19 579	1.04 359	1.67 597	2.06 149	0.79 300	2.86 279	1.96 391	1.85 340	2.14 500	3.23 541	1.81 491	1.12 130	1.15 334	0.26 173	0.26 406	0.34 415	0.32 444	0.30 238	0.28 248

NLMM1	2.18 422	0.55 181	1.34 141	0.62 25	1.86 626	3.30 314	0.62 179	11.92 683	15.07 688	0.86 184	0.96 138	0.84 194	0.90 219	1.83 306	1.35 391	0.27 199	0.27 418	0.27 223	0.24 266	0.31 258	0.28 248

AIO-test1	2.18 422	0.66 321	18.95 576	0.89 247	1.48 556	3.40 328	0.97 439	4.19 534	1.68 328	0.86 184	1.35 251	0.99 238	0.75 145	4.47 442	1.27 372	0.23 103	0.23 324	0.28 258	0.33 452	0.31 258	0.35 359

SFCPSM	2.18 422	0.63 283	17.03 542	0.88 240	0.98 411	3.74 405	1.28 523	4.09 509	2.16 442	1.85 340	1.83 414	1.65 337	1.39 369	2.50 371	1.50 425	0.33 379	0.27 418	0.39 483	0.36 486	0.34 330	0.37 381

WQFJX1	2.20 425	0.52 138	1.38 150	0.62 25	1.78 618	3.07 265	0.67 203	12.26 686	15.24 689	0.84 176	1.05 164	0.91 218	0.97 239	1.88 318	1.26 368	0.27 199	0.25 388	0.28 258	0.21 181	0.36 364	0.25 180

GANet-ADL	2.20 425	0.73 383	20.11 615	1.25 467	0.69 291	3.83 421	0.76 273	3.49 358	1.71 341	1.65 302	1.99 464	2.10 421	1.10 298	1.42 221	1.26 368	0.38 450	0.33 480	0.25 146	0.22 216	0.42 441	0.36 365

MSKI-zero shot	2.22 427	0.64 295	20.09 614	0.96 303	0.56 209	4.04 491	0.70 235	3.91 452	1.50 226	1.92 363	2.28 525	1.92 390	0.71 128	2.93 402	0.67 162	0.26 173	0.23 324	0.26 190	0.21 181	0.28 192	0.26 210

PS-NSSS	2.22 427	1.33 569	2.90 318	0.97 310	1.53 566	4.11 508	1.08 482	4.55 636	2.65 545	2.10 427	2.32 544	1.77 358	1.40 373	11.79 651	1.61 449	0.68 605	0.45 566	0.96 637	0.43 548	0.95 607	0.92 605

PCWNet_CMD	2.23 429	0.65 309	17.36 547	0.83 199	0.76 315	3.51 357	0.64 186	3.60 378	1.97 393	1.70 313	1.63 330	3.22 539	3.05 584	2.09 340	1.11 327	0.31 339	0.36 505	0.47 534	0.26 309	0.64 554	0.47 474

HH	2.23 429	0.86 459	21.59 671	0.98 318	0.51 171	1.49 85	0.82 325	2.74 256	1.54 261	1.10 232	1.69 351	4.62 630	1.86 500	2.55 382	0.69 177	0.26 173	0.22 294	0.29 283	0.23 237	0.34 330	0.27 227

HanStereo	2.23 429	0.86 459	21.59 671	0.98 318	0.51 171	1.49 85	0.82 325	2.74 256	1.54 261	1.10 232	1.69 351	4.62 630	1.86 500	2.55 382	0.69 177	0.26 173	0.22 294	0.29 283	0.23 237	0.34 330	0.27 227

MSMDNet	2.23 429	0.64 295	17.32 543	0.84 210	0.75 311	3.53 362	0.64 186	3.61 381	1.98 395	1.71 317	1.64 332	3.22 539	2.99 577	2.08 337	1.11 327	0.31 339	0.37 517	0.45 524	0.26 309	0.62 544	0.45 458

Select-FE	2.25 433	0.87 462	17.36 547	1.06 366	0.99 414	2.04 145	0.46 98	3.79 416	1.61 306	2.52 546	1.81 405	4.41 619	3.15 587	1.83 306	0.92 278	0.32 360	0.35 499	0.30 310	0.41 537	0.32 291	0.55 520

FENet	2.25 433	0.50 121	20.29 626	1.35 521	0.67 278	4.01 485	0.60 159	3.95 465	1.99 396	1.96 377	1.11 179	2.43 459	1.43 388	1.60 260	1.39 394	0.32 360	0.22 294	0.33 396	0.26 309	0.29 212	0.39 405

DISCO	2.25 433	0.73 383	10.06 438	1.76 609	1.12 457	3.47 345	1.25 520	3.24 324	2.26 461	2.65 576	1.96 454	4.53 625	1.92 508	4.17 439	3.61 589	0.32 360	0.25 388	0.31 337	0.29 394	0.66 562	0.41 432

iinet-f	2.26 436	1.18 538	13.71 483	1.14 412	1.11 456	3.77 409	1.10 489	4.14 525	2.17 444	2.06 419	1.76 377	2.99 520	2.99 577	2.50 371	2.49 557	0.35 412	0.39 532	0.27 223	0.28 366	0.45 471	0.39 405

ICVP	2.26 436	0.66 321	21.18 661	0.99 324	0.88 375	4.28 556	0.95 427	3.32 337	1.60 302	1.66 304	1.76 377	1.34 294	1.14 312	1.62 267	1.32 383	0.53 570	0.35 499	0.33 396	0.29 394	0.40 398	0.51 501
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rrr	2.27 438	0.65 309	23.82 689	0.90 257	0.46 138	1.57 93	0.96 434	7.98 671	1.19 134	0.65 90	0.77 74	0.74 170	0.72 131	2.59 386	0.86 246	0.28 243	0.21 263	0.28 258	0.21 181	0.29 212	0.25 180

CIPLG	2.27 438	1.18 538	19.24 580	0.92 274	1.34 522	3.95 462	0.89 388	4.23 548	1.82 365	2.31 506	2.67 576	1.17 265	1.06 280	1.53 246	1.32 383	0.37 433	0.23 324	0.27 223	0.22 216	0.31 258	0.45 458

ACRE	2.27 438	1.11 525	19.45 588	0.91 268	1.30 506	3.94 457	0.87 373	4.21 540	1.80 363	2.28 494	2.62 571	1.17 265	1.04 266	1.52 243	1.30 380	0.37 433	0.23 324	0.27 223	0.22 216	0.31 258	0.46 469

NOSS_ROB	2.27 438	0.73 383	3.00 322	1.71 603	1.00 423	3.90 442	0.97 439	4.29 576	2.81 573	2.94 600	2.19 509	3.88 590	1.19 327	11.77 650	1.62 454	0.59 581	0.54 598	0.56 585	0.52 583	0.56 521	0.54 514

XPNet_ROB	2.27 438	1.11 525	4.10 365	1.36 527	0.97 402	3.94 457	1.63 577	4.07 503	2.14 438	2.82 590	2.00 466	2.32 439	1.73 476	10.81 603	3.39 586	0.51 561	0.47 580	0.48 542	0.40 530	0.51 499	0.56 525

IPLGR_C	2.28 443	1.31 564	19.46 589	0.92 274	1.32 516	3.93 451	0.89 388	4.20 535	1.82 365	2.30 500	2.63 573	1.16 263	1.07 285	1.41 218	1.29 379	0.37 433	0.23 324	0.27 223	0.22 216	0.31 258	0.45 458

DRaft	2.28 443	0.56 193	2.64 302	0.74 127	0.46 138	3.94 457	1.23 517	2.32 171	1.55 269	2.64 572	2.80 587	1.60 331	5.34 641	6.96 501	10.99 649	0.34 392	0.22 294	0.27 223	0.27 337	0.29 212	0.37 381

psm_up	2.28 443	0.81 434	5.45 387	1.26 474	1.50 560	3.84 426	1.23 517	4.23 548	2.03 407	2.55 551	1.80 392	2.44 463	1.65 458	12.90 670	1.58 442	0.37 433	0.38 523	0.41 501	0.34 460	0.43 451	0.39 405

MyStereo04	2.29 446	0.80 429	18.77 572	1.00 332	1.04 433	3.95 462	0.95 427	3.91 452	2.54 532	1.99 386	1.27 227	2.31 438	1.65 458	2.02 333	1.77 479	0.24 131	0.24 360	0.34 415	0.26 309	0.41 422	0.37 381

ADLNet	2.29 446	0.83 445	3.62 353	1.35 521	1.60 580	3.67 392	1.24 519	3.95 465	2.98 590	2.58 559	2.29 528	4.01 597	1.79 483	11.23 624	2.09 521	0.37 433	0.38 523	0.36 450	0.34 460	0.45 471	0.71 568

TDLM	2.29 446	1.08 518	4.61 376	1.29 489	1.01 426	4.26 550	2.17 612	3.75 408	2.79 563	2.31 506	1.98 461	2.06 416	1.59 429	12.45 665	1.72 470	0.51 561	0.28 433	0.52 569	0.35 476	0.56 521	0.50 493

Wz-Net-LNSev	2.30 449	1.67 601	14.88 510	1.18 441	1.65 593	3.49 351	1.54 567	3.63 383	2.03 407	1.88 349	1.64 332	3.29 545	2.06 517	2.71 396	2.02 512	0.40 470	0.33 480	0.32 360	0.31 431	0.53 509	0.49 486

DCVSM-stereo	2.31 450	0.66 321	20.69 642	1.11 399	0.93 392	2.58 205	0.73 248	2.61 238	1.60 302	2.57 555	1.53 299	3.30 547	1.72 473	2.19 352	1.23 360	0.34 392	0.53 596	0.41 501	0.32 444	0.45 471	0.62 545

gwcnet-sp	2.31 450	1.21 543	17.34 544	1.08 377	0.92 386	3.56 371	1.04 469	3.69 397	2.09 422	2.55 551	1.60 321	1.80 369	1.62 440	3.87 429	1.95 503	0.29 272	0.29 443	0.30 310	0.28 366	0.38 382	0.39 405

scenet	2.31 450	1.21 543	17.34 544	1.08 377	0.92 386	3.56 371	1.04 469	3.69 397	2.09 422	2.55 551	1.60 321	1.80 369	1.62 440	3.87 429	1.95 503	0.29 272	0.29 443	0.30 310	0.28 366	0.38 382	0.39 405

ssnet	2.31 450	1.21 543	17.34 544	1.08 377	0.92 386	3.56 371	1.04 469	3.69 397	2.09 422	2.55 551	1.60 321	1.80 369	1.62 440	3.87 429	1.95 503	0.29 272	0.29 443	0.30 310	0.28 366	0.38 382	0.39 405

DAS	2.31 450	0.67 331	4.79 377	1.14 412	1.64 589	2.93 245	2.13 610	4.09 509	2.74 555	4.17 643	2.52 560	2.46 464	1.79 483	11.55 635	1.63 457	0.37 433	0.22 294	0.39 483	0.25 286	0.41 422	0.34 345

TRStereo	2.31 450	1.87 610	19.74 598	1.53 574	1.16 469	4.26 550	1.08 482	4.73 645	1.45 190	1.55 279	1.28 228	1.75 353	0.85 196	1.81 303	1.20 349	0.36 425	0.26 406	0.32 360	0.36 486	0.34 330	0.33 331

test_sample5	2.33 456	0.62 275	11.29 456	1.29 489	0.83 352	3.09 268	0.74 260	4.28 572	2.31 475	2.20 468	1.97 459	1.68 341	1.39 369	11.19 622	1.47 416	0.37 433	0.31 465	0.37 463	0.37 498	0.41 422	0.39 405

MyStereo8	2.33 456	1.13 527	19.26 583	1.22 457	1.62 584	4.16 527	0.57 143	3.50 361	2.36 486	2.15 449	1.75 368	2.28 431	1.14 312	1.46 233	2.20 532	0.24 131	0.21 263	0.32 360	0.27 337	0.36 364	0.43 446

DualNet	2.33 456	0.62 275	11.29 456	1.29 489	0.83 352	3.09 268	0.74 260	4.28 572	2.31 475	2.26 492	2.04 474	1.68 341	1.39 369	11.19 622	1.47 416	0.37 433	0.31 465	0.37 463	0.37 498	0.41 422	0.39 405

MIPNet	2.33 456	0.71 367	19.82 600	0.89 247	0.56 209	4.76 646	0.61 164	4.32 592	2.37 492	1.83 339	1.48 288	1.48 316	1.98 512	2.63 389	1.44 406	0.29 272	0.20 229	0.26 190	0.23 237	0.30 238	0.39 405

DualNet (step1)	2.34 460	1.05 509	7.87 407	1.07 369	0.86 366	3.93 451	1.19 508	4.35 599	2.11 432	2.14 441	1.75 368	1.75 353	1.67 462	6.26 481	1.26 368	1.23 642	0.48 586	4.27 689	2.09 673	0.70 570	0.69 563

test_sample4	2.34 460	0.63 283	11.59 459	1.30 496	0.83 352	3.07 265	0.72 240	4.27 567	2.30 471	2.30 500	1.88 434	1.73 351	1.42 385	11.14 621	1.46 411	0.35 412	0.29 443	0.35 434	0.36 486	0.40 398	0.38 398

test_sample3	2.34 460	0.61 266	11.94 463	1.33 508	0.85 361	3.10 272	0.73 248	4.24 556	2.19 447	2.21 477	1.75 368	1.80 369	1.41 380	11.11 620	1.46 411	0.35 412	0.29 443	0.34 415	0.35 476	0.39 393	0.37 381

STTStereo	2.34 460	0.95 488	14.93 513	1.43 549	1.54 567	3.86 436	0.86 352	3.65 385	2.44 512	2.15 449	1.55 305	2.49 468	1.59 429	5.14 453	1.44 406	0.38 450	0.39 532	0.47 534	0.51 580	0.52 503	0.51 501

CFNet	2.34 460	1.10 522	8.96 423	1.34 516	1.24 494	4.09 501	0.73 248	4.04 492	2.77 560	1.62 293	1.87 433	2.27 430	1.45 395	11.41 628	1.82 485	0.31 339	0.24 360	0.43 512	0.36 486	0.43 451	0.33 331

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 465	0.99 497	19.62 594	1.09 383	0.96 398	1.51 87	0.44 87	4.05 496	1.64 316	1.31 250	1.67 343	4.93 637	2.45 552	2.52 379	1.40 397	0.30 314	0.20 229	0.31 337	0.50 576	0.57 526	0.60 539

test_sample6	2.35 465	0.62 275	10.78 450	1.33 508	0.83 352	3.15 278	0.79 300	4.36 604	2.43 508	2.26 492	2.04 474	1.69 345	1.39 369	11.48 633	1.61 449	0.38 450	0.32 473	0.37 463	0.39 519	0.41 422	0.42 436

EAI-Stereo	2.35 465	0.63 283	2.97 319	0.95 298	0.65 264	3.84 426	14.27 691	5.04 653	2.19 447	2.06 419	7.25 649	1.10 255	0.94 231	1.65 276	1.37 393	0.31 339	0.22 294	0.27 223	0.60 603	0.27 171	0.32 312

ac_64	2.35 465	0.62 275	9.77 433	1.32 503	1.71 604	3.27 305	0.93 418	3.48 355	2.50 522	1.74 323	1.73 362	3.91 591	1.77 480	10.21 581	1.86 490	0.40 470	0.31 465	0.33 396	0.30 415	0.34 330	0.39 405

HSM	2.35 465	0.81 434	2.21 254	1.14 412	1.55 571	3.44 336	1.03 465	3.99 479	2.25 458	2.29 496	2.11 493	8.04 666	3.05 584	11.60 636	1.71 468	0.33 379	0.22 294	0.28 258	0.23 237	0.32 291	0.35 359

CFNet_ucs	2.36 470	0.68 339	18.42 568	0.89 247	0.81 335	3.85 434	0.68 214	4.29 576	2.37 492	2.09 424	2.04 474	3.31 548	1.24 337	2.63 389	1.14 333	0.36 425	0.45 566	0.56 585	0.29 394	0.66 562	0.49 486

RT-IGEV	2.37 471	0.60 246	15.33 522	1.49 567	0.78 323	2.10 153	1.28 523	4.25 558	1.69 335	2.58 559	3.19 610	3.60 579	4.94 633	2.49 370	1.19 345	0.35 412	0.24 360	0.31 337	0.26 309	0.33 311	0.42 436

MyStereo05	2.37 471	0.72 372	19.94 605	1.02 350	0.99 414	4.26 550	0.86 352	4.01 483	2.62 541	2.14 441	1.26 220	2.28 431	1.63 453	2.07 335	1.68 465	0.24 131	0.23 324	0.34 415	0.26 309	0.42 441	0.36 365

hitnet-ft	2.37 471	0.73 383	8.34 414	0.96 303	0.89 380	3.77 409	0.80 311	3.55 372	2.58 536	2.24 486	2.04 474	3.65 582	1.49 408	11.71 648	1.89 493	0.44 508	0.53 596	0.44 517	0.35 476	0.52 503	0.48 479

YMNet	2.40 474	1.41 579	13.46 479	1.36 527	1.67 597	3.96 472	0.97 439	3.81 421	2.37 492	2.64 572	2.57 567	3.35 551	1.53 422	3.28 412	2.42 549	0.48 539	0.54 598	0.52 569	0.49 570	0.70 570	0.54 514

YMNet_1	2.40 474	1.41 579	13.46 479	1.36 527	1.67 597	3.96 472	0.97 439	3.81 421	2.37 492	2.64 572	2.57 567	3.35 551	1.53 422	3.28 412	2.42 549	0.48 539	0.54 598	0.52 569	0.49 570	0.70 570	0.54 514

CoDeX	2.40 474	0.78 420	13.21 475	1.00 332	1.18 471	3.24 296	1.32 528	4.14 525	2.41 504	1.74 323	1.84 419	2.05 414	1.47 400	10.03 574	1.60 446	0.34 392	0.28 433	0.32 360	0.27 337	0.32 291	0.39 405

LMCR-Stereo	2.40 474	1.31 564	18.61 571	1.59 586	0.86 366	3.87 438	1.15 499	4.32 592	1.60 302	2.25 489	2.27 521	1.13 259	2.43 550	2.48 369	1.60 446	0.88 626	0.24 360	0.29 283	0.24 266	0.56 521	0.30 291

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 478	1.47 585	14.14 496	1.30 496	1.35 523	3.51 357	1.64 579	4.04 492	2.10 430	2.46 535	1.88 434	2.28 431	2.51 556	4.73 448	3.17 584	0.38 450	0.19 178	0.35 434	0.20 161	0.40 398	0.36 365

PAM	2.43 479	0.61 266	20.86 647	1.07 369	0.73 304	2.93 245	0.53 126	3.24 324	1.53 252	1.89 355	2.43 550	5.29 650	2.76 567	1.84 309	1.02 306	0.27 199	0.24 360	0.26 190	0.25 286	0.40 398	0.50 493

PSM-AAD	2.43 479	0.54 172	1.32 137	0.92 274	0.54 196	4.48 586	7.47 677	2.96 288	1.55 269	2.31 506	2.56 565	1.26 284	16.23 688	2.46 367	0.89 260	0.28 243	0.21 263	0.58 590	0.41 537	0.34 330	1.32 631

AASNet	2.44 481	0.92 476	19.79 599	1.35 521	1.49 557	3.81 418	1.07 477	3.85 431	2.93 585	1.95 373	2.29 528	1.96 399	1.29 345	1.73 291	1.93 498	0.39 462	0.33 480	0.45 524	0.30 415	0.55 515	0.45 458

PAM_32	2.45 482	0.63 283	20.74 643	1.05 360	0.65 264	2.83 224	0.46 98	2.91 282	1.54 261	1.95 373	2.66 575	4.99 640	3.78 610	1.96 326	0.92 278	0.27 199	0.22 294	0.27 223	0.25 286	0.36 364	0.48 479

GMM-Stereo	2.45 482	0.52 138	20.38 629	0.89 247	0.82 344	4.18 535	1.91 598	2.45 195	1.48 214	2.48 538	2.30 533	1.69 345	1.86 500	2.93 402	1.08 318	0.28 243	0.18 131	0.33 396	0.48 565	0.35 351	2.41 659

DMCA-RVC	2.45 482	1.22 549	18.29 563	1.23 463	1.14 462	2.49 193	0.85 347	3.29 330	1.68 328	3.02 603	1.41 269	2.00 406	1.53 422	6.39 483	2.00 509	0.38 450	0.30 456	0.44 517	0.35 476	0.45 471	0.44 452

MyStereo06	2.46 485	0.72 372	19.97 607	1.02 350	0.99 414	4.26 550	0.86 352	3.51 364	1.68 328	1.92 363	1.73 362	4.01 597	4.22 621	1.62 267	0.88 257	0.24 131	0.23 324	0.34 415	0.26 309	0.42 441	0.36 365

SACVNet	2.46 485	1.14 531	9.47 431	1.44 552	1.18 471	4.06 494	1.49 561	3.84 428	2.24 455	2.62 568	1.89 440	2.57 474	1.28 342	11.35 626	1.64 460	0.50 555	0.39 532	0.48 542	0.41 537	0.55 515	0.75 580

RAFT-345	2.46 485	0.55 181	19.69 597	1.02 350	0.49 164	4.43 582	0.78 293	1.64 71	2.34 481	2.09 424	3.12 606	1.96 399	1.31 351	6.65 490	1.43 404	0.36 425	0.23 324	0.32 360	0.25 286	0.28 192	0.25 180

GwcNet-ADL	2.47 488	0.67 331	21.48 669	0.96 303	0.72 299	4.61 618	0.95 427	4.42 615	2.36 486	1.98 381	1.80 392	2.55 472	1.24 337	1.90 320	1.41 401	0.40 470	0.46 575	0.24 107	0.27 337	0.41 422	0.49 486

PFNet	2.47 488	0.60 246	16.95 541	2.15 640	0.81 335	4.63 621	0.91 401	2.55 221	1.52 245	2.40 529	2.79 585	1.83 378	1.42 385	7.54 509	1.34 390	0.33 379	0.21 263	0.36 450	0.27 337	0.32 291	0.39 405

IPLG	2.48 490	0.65 309	19.63 595	0.91 268	0.79 327	4.60 617	0.56 140	4.31 587	1.84 373	1.91 361	2.00 466	1.31 291	1.38 366	6.61 488	1.53 435	0.27 199	0.20 229	0.27 223	0.23 237	0.31 258	0.36 365

HHNet	2.48 490	0.71 367	20.52 635	0.64 43	0.64 256	4.07 499	0.93 418	3.76 410	1.56 276	2.15 449	4.92 640	0.98 237	3.37 598	1.66 277	1.79 482	0.32 360	0.20 229	0.31 337	0.27 337	0.36 364	0.42 436

G2L-Stereo	2.49 492	0.94 486	14.54 505	1.15 425	1.35 523	3.57 375	0.95 427	3.62 382	2.00 400	2.11 431	1.61 325	3.20 537	1.34 357	9.54 554	1.91 496	0.34 392	0.27 418	0.35 434	0.28 366	0.30 238	0.35 359

CRFU-Net	2.49 492	0.78 420	10.36 443	2.30 647	1.08 447	3.91 443	1.41 550	3.85 431	1.65 321	2.15 449	1.76 377	3.34 550	7.95 670	5.56 463	1.48 419	0.47 534	0.35 499	0.30 310	0.28 366	0.37 377	0.43 446

FADNet	2.49 492	1.76 605	13.17 474	1.17 435	0.95 397	3.27 305	0.88 380	3.94 463	2.27 463	1.40 265	1.29 230	2.51 469	2.06 517	9.93 569	1.94 501	0.43 502	0.45 566	0.40 489	0.43 548	1.06 617	0.53 508

RAFT + AFF	2.51 495	2.66 635	4.48 374	1.15 425	1.95 635	4.15 517	2.01 604	4.46 623	3.30 623	2.19 465	2.51 559	2.22 428	4.87 632	8.91 537	2.06 516	0.30 314	0.60 616	0.48 542	0.38 511	0.77 589	0.69 563

UNet	2.51 495	0.74 394	20.17 617	1.14 412	1.44 549	3.48 348	0.76 273	3.77 412	1.87 376	2.05 414	1.57 311	2.75 494	2.39 547	3.51 417	2.51 559	0.32 360	0.26 406	0.41 501	0.26 309	0.38 382	0.39 405

FADNet-RVC	2.51 495	2.27 625	14.03 494	1.09 383	0.81 335	3.54 366	1.10 489	4.13 519	2.48 517	1.39 263	1.22 205	1.85 384	1.77 480	9.78 562	2.06 516	0.38 450	0.37 517	0.40 489	0.40 530	0.67 564	0.48 479

iResNet	2.52 498	0.94 486	21.17 660	1.84 620	0.72 299	3.75 406	0.81 321	4.14 525	2.55 534	2.33 516	2.03 471	1.35 296	1.44 391	3.27 411	2.16 530	0.35 412	0.23 324	0.28 258	0.22 216	0.44 462	0.45 458

IPLGR	2.53 499	0.58 220	20.46 634	0.82 186	0.52 184	4.56 612	0.50 112	4.30 584	2.38 497	1.87 346	1.53 299	1.68 341	1.72 473	6.95 500	1.15 334	0.28 243	0.21 263	0.27 223	0.23 237	0.33 311	0.32 312

NCCL2	2.53 499	1.35 570	10.90 452	1.15 425	0.97 402	3.53 362	2.56 626	3.65 385	2.23 453	2.76 584	1.80 392	2.41 453	1.66 460	10.35 585	2.07 519	0.44 508	0.40 537	0.57 588	0.53 587	0.59 531	0.65 556

fast-acv-ft	2.54 501	1.19 540	20.08 613	1.41 545	1.40 536	3.18 282	1.17 504	3.37 346	2.28 467	1.90 356	2.15 502	2.69 487	2.17 531	2.91 400	2.31 540	0.37 433	0.39 532	0.45 524	0.39 519	0.57 526	0.45 458

XX-Stereo	2.54 501	0.61 266	20.21 618	1.78 611	1.19 478	4.30 559	0.46 98	4.39 610	1.58 286	2.32 510	1.89 440	4.64 632	0.60 90	4.16 438	0.82 230	0.31 339	0.21 263	0.28 258	0.27 337	0.51 499	0.26 210

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 501	1.04 508	16.73 537	1.53 574	2.00 637	3.96 472	0.87 373	3.87 437	2.31 475	2.54 550	1.67 343	2.85 507	1.63 453	5.55 462	1.62 454	0.46 525	0.33 480	0.38 479	0.38 511	0.53 509	0.62 545
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	2.54 501	0.90 468	11.10 454	1.32 503	1.47 554	3.58 376	1.38 543	4.13 519	2.45 513	1.90 356	1.71 357	2.86 508	1.76 478	10.86 604	1.66 463	0.60 583	0.43 556	0.53 574	0.41 537	0.78 591	0.94 608

CVANet_RVC	2.55 505	1.10 522	9.13 429	1.46 558	1.15 464	3.96 472	1.53 564	3.91 452	2.50 522	3.04 605	2.04 474	2.60 477	1.72 473	12.46 666	1.50 425	0.49 551	0.30 456	0.51 563	0.41 537	0.63 546	0.50 493

GCST	2.56 506	1.79 608	18.02 559	1.92 626	1.33 520	1.72 110	0.51 116	3.67 390	2.03 407	1.70 313	1.61 325	1.55 325	1.29 345	5.06 451	1.24 362	2.06 657	0.77 638	1.45 655	0.97 637	1.14 628	1.34 632

ARAFT	2.56 506	1.13 527	19.50 591	0.89 247	0.48 156	4.15 517	1.40 547	4.36 604	2.82 575	2.36 521	1.88 434	1.70 347	1.04 266	6.45 484	1.22 356	0.29 272	0.18 131	0.37 463	0.35 476	0.35 351	0.25 180

RASNet	2.56 506	0.70 353	10.06 438	1.60 588	2.25 650	3.67 392	1.00 454	3.38 347	3.14 604	1.81 335	2.11 493	4.60 628	2.30 540	10.25 583	2.61 567	0.37 433	0.24 360	0.25 146	0.24 266	0.28 192	0.26 210

cf-r	2.57 509	0.79 424	16.09 528	1.48 564	1.35 523	4.19 539	0.93 418	3.68 392	2.36 486	1.97 379	1.81 405	3.42 558	1.45 395	8.24 523	1.83 487	0.32 360	0.26 406	0.33 396	0.30 415	0.34 330	0.37 381

UGAM	2.58 510	0.56 193	18.55 570	0.89 247	0.71 297	3.23 292	1.03 465	2.75 258	1.75 355	1.36 256	2.77 584	2.69 487	1.28 342	10.75 599	1.40 397	0.28 243	0.24 360	0.40 489	0.31 431	0.35 351	0.30 291

GrayStereo	2.58 510	0.53 156	1.63 185	1.58 585	0.89 380	4.17 532	8.17 681	3.03 297	1.52 245	2.80 588	2.50 557	1.70 347	17.10 689	2.83 399	1.15 334	0.33 379	0.21 263	0.27 223	0.32 444	0.28 192	0.53 508

ASMatch	2.62 512	0.60 246	20.65 641	1.37 537	0.64 256	4.39 570	0.78 293	1.97 113	1.58 286	1.70 313	3.89 630	1.94 392	3.79 611	5.46 459	1.64 460	0.31 339	0.24 360	0.34 415	0.28 366	0.33 311	0.50 493

RAFT-RH_RVC	2.63 513	0.55 181	19.97 607	1.26 474	0.47 148	4.46 584	0.57 143	1.71 78	1.64 316	3.06 608	5.51 644	2.03 410	1.28 342	6.70 492	1.52 434	0.42 496	0.22 294	0.37 463	0.34 460	0.28 192	0.29 261

DANet	2.63 513	1.07 516	8.10 413	1.83 619	1.70 602	3.25 300	1.16 501	4.31 587	2.38 497	3.40 625	2.18 507	4.08 601	1.80 488	9.77 560	3.89 594	0.52 567	0.55 603	0.59 593	0.44 551	0.63 546	0.86 598
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CCAANet	2.64 515	0.63 283	19.43 587	1.12 403	1.03 429	2.65 210	0.88 380	3.95 465	1.71 341	1.37 259	1.66 341	2.40 449	1.36 363	10.70 598	1.93 498	0.33 379	0.25 388	0.36 450	0.31 431	0.31 258	0.33 331

FADNet_RVC	2.65 516	2.28 627	16.51 534	0.98 318	0.92 386	4.09 501	0.83 331	4.26 566	1.73 347	1.46 270	1.78 386	1.60 331	1.50 409	8.88 535	2.39 544	0.47 534	0.38 523	0.44 517	0.58 598	0.89 602	0.97 610

iResNetv2_ROB	2.65 516	5.00 654	19.28 585	2.06 636	1.09 452	3.83 421	1.13 496	4.14 525	2.09 422	1.85 340	2.03 471	2.01 409	1.51 413	3.58 419	1.58 442	0.34 392	0.21 263	0.32 360	0.21 181	0.44 462	0.29 261

ccnet	2.66 518	0.97 495	8.01 412	1.54 576	1.24 494	3.75 406	2.18 613	4.07 503	2.41 504	2.66 577	3.25 612	2.87 509	2.31 543	9.89 566	3.50 587	0.78 615	0.75 637	0.71 618	0.67 611	0.76 588	0.81 592

GwcNet-RSSM	2.66 518	1.05 509	15.91 526	1.22 457	1.19 478	4.12 510	1.12 493	3.84 428	2.02 403	1.93 367	1.79 389	3.12 532	1.46 398	10.37 586	2.05 515	0.33 379	0.27 418	0.35 434	0.30 415	0.40 398	0.36 365

z-ln-s-r	2.67 520	1.16 535	12.43 467	1.34 516	1.26 499	3.70 395	1.21 515	4.20 535	2.38 497	2.04 412	1.92 449	2.43 459	1.60 435	10.58 591	5.19 613	0.29 272	0.20 229	0.32 360	0.24 266	0.51 499	0.38 398

xxxx	2.67 520	0.54 172	2.03 227	1.22 457	0.81 335	3.49 351	0.63 182	4.49 628	2.49 521	2.22 479	2.23 516	2.05 414	1.38 366	10.05 575	17.91 680	0.32 360	0.32 473	0.30 310	0.27 337	0.33 311	0.34 345

test_xeample	2.67 520	0.56 193	2.05 230	1.09 383	0.81 335	3.24 296	0.80 311	4.55 636	2.70 551	2.42 532	2.27 521	1.39 303	1.40 373	10.75 599	17.51 679	0.30 314	0.30 456	0.32 360	0.28 366	0.34 330	0.33 331

PASM	2.67 520	2.05 619	9.71 432	1.73 606	1.37 529	2.53 200	1.52 562	3.10 306	2.17 444	2.79 587	1.84 419	2.90 510	1.85 499	11.89 655	2.19 531	0.81 620	0.85 641	0.87 634	1.01 640	1.14 628	1.05 615

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 524	1.26 556	22.01 678	1.08 377	0.99 414	1.61 101	0.86 352	3.69 397	1.64 316	1.52 276	5.62 646	3.35 551	3.44 604	2.20 353	1.33 387	0.26 173	0.21 263	0.30 310	0.62 607	0.93 606	0.67 558

222	2.68 524	0.57 204	2.03 227	1.11 399	0.81 335	3.23 292	0.65 196	4.52 633	2.45 513	2.34 517	2.29 528	1.41 309	1.44 391	10.50 589	18.47 684	0.32 360	0.30 456	0.32 360	0.27 337	0.32 291	0.34 345

PWC_ROB	2.69 526	2.01 616	8.36 415	1.33 508	1.90 633	3.23 292	1.18 505	4.33 595	3.25 617	3.11 610	3.41 619	2.71 490	2.18 533	9.15 545	4.48 598	0.56 576	0.31 465	0.61 601	0.36 486	0.69 569	0.74 577

pcwnet_v2	2.70 527	0.65 309	22.48 681	1.08 377	1.03 429	3.56 371	0.81 321	4.29 576	3.14 604	2.29 496	2.29 528	3.01 522	1.71 471	3.32 414	1.43 404	0.43 502	0.50 592	0.41 501	0.34 460	0.61 540	0.56 525

Wz-Net-MNSev	2.71 528	2.54 633	13.91 492	1.52 572	1.37 529	3.28 309	2.47 620	4.03 488	2.32 479	2.57 555	2.07 485	2.29 436	3.01 579	7.55 510	2.74 572	0.38 450	0.36 505	0.36 450	0.37 498	0.57 526	0.47 474

w-ln-seven-2	2.73 529	2.13 620	12.47 469	1.18 441	1.01 426	3.54 366	1.58 572	3.93 459	3.26 618	2.43 534	2.02 468	2.63 481	2.28 539	7.93 519	5.45 616	0.40 470	0.40 537	0.44 517	0.34 460	0.62 544	0.47 474

UGAM-zero	2.79 530	0.57 204	20.87 649	0.98 318	0.77 321	2.08 150	0.35 45	3.88 440	1.51 233	2.05 414	1.64 332	5.07 644	3.42 603	9.83 563	1.24 362	0.28 243	0.21 263	0.27 223	0.29 394	0.29 212	0.28 248

RP	2.79 530	1.20 542	10.36 443	1.54 576	1.93 634	3.44 336	1.97 601	4.05 496	2.34 481	2.66 577	2.79 585	3.98 595	2.58 560	10.21 581	2.61 567	0.95 629	0.47 580	0.71 618	0.57 597	0.71 579	0.68 561

SHD	2.82 532	2.04 618	13.80 489	1.69 599	1.79 619	2.73 217	1.07 477	3.85 431	3.18 608	4.63 651	2.74 580	3.38 556	2.77 568	5.48 461	3.66 590	0.62 589	0.47 580	0.51 563	0.55 592	0.65 557	0.74 577

FADNet-RVC-Resample	2.83 533	2.02 617	21.07 655	1.12 403	0.91 385	3.53 362	1.37 540	4.08 507	2.09 422	1.68 308	1.33 243	2.03 410	1.51 413	9.54 554	1.69 466	0.38 450	0.37 517	0.42 508	0.44 551	0.56 521	0.56 525

Selective-IGEV-i16pc	2.84 534	0.70 353	20.78 644	1.27 482	0.56 209	4.35 565	2.77 632	4.32 592	2.02 403	1.57 283	1.84 419	2.40 449	1.33 354	8.80 533	1.39 394	0.60 583	0.46 575	0.33 396	0.38 511	0.43 451	0.45 458

StereoDRNet	2.84 534	1.49 587	14.48 503	1.33 508	1.57 578	3.44 336	2.06 606	3.69 397	2.36 486	3.26 618	1.84 419	2.79 504	1.80 488	10.88 605	3.16 583	0.41 485	0.33 480	0.39 483	0.36 486	0.59 531	0.58 534

w-ln-seven	2.86 536	3.06 641	14.02 493	1.27 482	1.32 516	4.10 507	1.59 573	3.90 447	2.59 539	3.03 604	2.27 521	3.42 558	2.25 537	6.70 492	4.81 606	0.39 462	0.34 493	0.48 542	0.40 530	0.74 584	0.55 520

AAGNet	2.86 536	0.60 246	1.77 199	2.05 635	0.46 138	4.76 646	1.09 486	2.27 161	1.56 276	2.17 459	1.84 419	2.41 453	4.00 616	6.23 480	24.22 696	0.46 525	0.19 178	0.30 310	0.29 394	0.32 291	0.24 166

Consistency-Raft	2.86 536	1.66 599	19.61 593	1.40 544	1.75 613	3.84 426	1.32 528	4.07 503	2.25 458	1.78 329	2.67 576	1.82 375	4.41 625	1.94 324	2.06 516	0.83 623	0.94 645	1.03 639	1.12 645	1.70 648	1.09 618

PDISCO_ROB	2.86 536	1.53 590	14.27 500	1.98 632	2.19 647	4.52 601	1.35 533	4.65 641	3.19 609	2.09 424	2.16 503	3.53 573	2.45 552	5.32 455	2.12 523	1.30 650	0.78 639	0.72 622	0.59 601	1.24 637	1.28 627

AF-Net	2.87 540	1.30 560	16.24 529	1.33 508	1.75 613	3.26 302	1.59 573	4.09 509	2.43 508	2.69 579	2.94 593	4.51 623	3.20 592	5.84 470	2.75 573	0.76 614	0.36 505	0.72 622	0.49 570	0.70 570	0.56 525

HSM-Net_RVC	2.87 540	0.57 204	17.46 552	0.92 274	0.90 383	3.70 395	1.20 512	5.64 665	2.51 525	3.22 617	2.43 550	2.54 471	1.59 429	11.41 628	1.65 462	0.34 392	0.25 388	0.26 190	0.23 237	0.30 238	0.29 261
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Nwc_Net	2.88 542	1.16 535	18.30 564	1.35 521	1.68 600	3.52 360	1.18 505	3.90 447	2.06 416	2.52 546	2.82 590	3.82 588	2.34 544	6.78 497	2.55 564	0.86 625	0.40 537	0.59 593	0.67 611	0.57 526	0.55 520

DDUNet	2.91 543	2.78 637	6.94 399	3.53 668	2.26 651	3.28 309	1.36 535	3.77 412	2.04 411	2.62 568	2.49 556	4.18 608	1.69 467	5.38 457	1.85 489	2.21 659	1.77 665	2.61 669	2.43 679	2.60 655	2.34 658

MFMNet_re	2.91 543	1.91 611	18.25 561	3.06 661	1.89 631	3.13 276	1.67 584	3.52 365	2.97 587	3.14 612	2.87 592	2.26 429	2.41 548	2.42 364	2.00 509	1.10 635	1.05 647	0.94 636	0.90 632	1.28 638	1.46 639

ACV-stereo	2.92 545	0.92 476	20.27 624	1.33 508	1.05 435	4.68 628	1.10 489	2.66 246	1.64 316	1.46 270	1.32 241	5.41 652	4.24 622	7.83 517	1.90 495	0.44 508	0.52 595	0.32 360	0.29 394	0.45 471	0.63 549

GANet	2.93 546	1.05 509	11.29 456	1.64 593	0.96 398	3.91 443	2.52 623	3.72 405	2.41 504	2.95 601	3.00 596	3.21 538	2.03 513	12.42 664	4.72 603	0.51 561	0.41 546	0.46 530	0.39 519	0.60 535	0.50 493

RTSC	2.95 547	2.51 629	15.49 524	1.54 576	1.30 506	3.51 357	0.86 352	3.89 442	2.48 517	3.64 628	3.12 606	3.04 524	2.30 540	5.70 467	6.67 620	0.55 574	0.35 499	0.37 463	0.39 519	0.70 570	0.60 539

PWCDC_ROB	2.95 547	3.26 643	14.06 495	1.59 586	1.56 574	4.19 539	0.86 352	4.30 584	4.08 646	2.06 419	7.37 650	2.75 494	2.42 549	3.59 420	2.67 570	1.34 652	0.36 505	0.39 483	0.34 460	1.13 627	0.62 545

PSMNet_ROB	2.95 547	1.38 574	18.46 569	1.19 444	1.20 485	3.80 416	1.65 582	3.54 370	2.35 483	1.98 381	1.71 357	2.75 494	1.79 483	11.43 630	2.78 574	0.42 496	0.36 505	0.50 559	0.60 603	0.59 531	0.49 486

ff1	2.96 550	0.60 246	5.21 383	1.14 412	0.99 414	3.62 384	0.86 352	4.22 544	3.37 626	2.20 468	2.30 533	3.48 562	1.62 440	11.62 638	16.09 669	0.29 272	0.16 49	0.48 542	0.37 498	0.30 238	0.29 261

FINET	2.96 550	1.07 516	23.18 687	1.29 489	1.86 626	2.03 140	1.52 562	4.30 584	4.71 652	2.23 483	2.34 546	1.65 337	1.48 402	5.89 471	2.81 576	0.51 561	0.47 580	0.49 556	0.40 530	0.59 531	0.49 486

XQC	2.96 550	2.42 628	14.85 508	1.36 527	1.32 516	3.29 313	1.53 564	4.28 572	2.78 561	3.21 616	2.46 552	3.53 573	2.92 575	6.58 487	4.67 600	0.70 610	0.41 546	0.59 593	0.56 594	0.96 611	0.83 597

SGM-Forest	2.96 550	0.62 275	3.49 343	1.09 383	0.80 329	4.06 494	3.30 649	4.37 607	3.09 600	4.18 646	3.27 614	4.67 634	3.86 613	11.69 647	7.91 635	0.51 561	0.46 575	0.49 556	0.39 519	0.48 489	0.49 486
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DEmStereo	2.97 554	0.58 220	13.42 478	0.79 167	0.51 171	3.84 426	1.84 596	2.42 185	1.60 302	2.25 489	2.74 580	2.03 410	6.04 648	6.79 499	12.80 659	0.35 412	0.26 406	0.26 190	0.27 337	0.27 171	0.37 381

RYNet	2.97 554	0.93 480	15.09 516	1.12 403	1.38 532	3.66 391	1.42 552	4.03 488	2.29 470	2.10 427	1.70 353	3.79 586	2.16 529	13.64 680	3.02 581	0.37 433	0.41 546	0.48 542	0.34 460	0.81 596	0.75 580

TCMNet	2.98 556	1.30 560	18.26 562	1.47 561	2.09 643	3.84 426	1.08 482	3.96 471	2.39 501	2.53 549	2.29 528	2.43 459	1.75 477	10.09 578	2.39 544	0.52 567	0.45 566	0.61 601	0.50 576	0.80 595	0.78 586

mmx	2.98 556	0.60 246	5.21 383	1.14 412	0.99 414	3.62 384	0.86 352	4.49 628	3.05 596	2.20 468	2.30 533	3.48 562	1.62 440	11.62 638	16.09 669	0.33 379	0.28 433	0.48 542	0.37 498	0.44 462	0.37 381

xxx	2.98 556	0.60 246	5.21 383	1.14 412	0.99 414	3.62 384	0.86 352	4.49 628	3.05 596	2.20 468	2.30 533	3.48 562	1.62 440	11.62 638	16.09 669	0.33 379	0.28 433	0.48 542	0.37 498	0.44 462	0.37 381

Wz-Net-SNSev	2.98 556	4.36 650	15.98 527	1.57 584	1.19 478	3.28 309	1.80 591	3.96 471	2.40 502	2.32 510	2.28 525	3.48 562	2.05 516	7.84 518	3.82 593	0.47 534	0.39 532	0.53 574	0.49 570	0.71 579	0.60 539

DispNO	3.00 560	0.75 405	18.92 575	1.17 435	1.10 454	3.72 399	0.94 423	4.29 576	2.54 532	2.24 486	2.28 525	4.51 623	2.12 522	11.40 627	2.09 521	0.31 339	0.28 433	0.31 337	0.28 366	0.36 364	0.39 405

GwcNet	3.00 560	1.63 595	19.83 601	1.32 503	2.04 642	3.27 305	1.55 568	3.65 385	2.33 480	2.00 398	2.12 496	3.56 577	1.68 466	9.47 552	2.45 554	0.44 508	0.45 566	0.46 530	0.38 511	0.60 535	0.76 582

LL-Strereo	3.01 562	1.81 609	17.59 555	1.12 403	2.10 644	2.90 234	1.09 486	4.33 595	2.00 400	3.12 611	2.24 517	3.29 545	3.15 587	11.31 625	1.84 488	0.30 314	0.28 433	0.46 530	0.34 460	0.49 495	0.45 458

Anonymous_2	3.01 562	0.89 466	4.53 375	1.06 366	1.18 471	2.93 245	0.87 373	3.24 324	1.46 199	1.86 344	1.35 251	4.11 603	2.35 545	1.64 274	1.28 376	0.82 621	0.90 643	8.71 701	15.84 707	4.44 679	0.74 577

STrans-v2	3.03 564	0.77 414	20.91 651	0.81 174	0.63 254	3.89 440	1.01 457	4.27 567	2.64 544	2.28 494	3.70 626	4.13 604	5.20 637	7.33 504	1.27 372	0.31 339	0.18 131	0.29 283	0.25 286	0.29 212	0.41 432

TransformOpticalFlow	3.03 564	0.77 414	20.99 654	1.00 332	0.55 204	4.18 535	0.64 186	4.33 595	3.02 594	2.18 461	3.09 604	4.35 616	5.07 635	7.36 507	1.27 372	0.32 360	0.18 131	0.32 360	0.26 309	0.28 192	0.46 469

AANet_RVC	3.03 564	1.72 602	12.78 472	1.17 435	1.12 457	3.79 415	1.10 489	3.86 434	3.13 602	2.62 568	4.26 633	3.96 594	1.41 380	11.43 630	5.23 614	0.94 628	0.47 580	0.34 415	0.23 237	0.40 398	0.55 520

DRN-Test	3.03 564	0.99 497	18.18 560	1.35 521	1.60 580	3.59 377	1.48 557	4.13 519	2.45 513	3.47 627	1.92 449	2.58 476	2.53 557	10.88 605	2.80 575	0.39 462	0.36 505	0.44 517	0.41 537	0.55 515	0.57 529

Syn2CoEx	3.08 568	2.55 634	19.88 603	1.34 516	1.18 471	2.43 186	1.65 582	3.91 452	2.40 502	2.39 527	2.27 521	2.90 510	3.17 591	9.57 557	2.54 563	0.50 555	0.45 566	0.53 574	0.39 519	0.74 584	0.72 575

stereogan	3.09 569	0.93 480	16.43 532	1.37 537	1.66 596	3.70 395	1.67 584	3.87 437	3.15 606	3.04 605	2.70 579	5.04 643	2.79 569	9.96 570	1.78 481	0.63 590	0.49 591	0.69 615	0.47 560	0.83 599	0.68 561

PA-Net	3.09 569	1.24 554	18.84 573	1.38 539	1.19 478	3.42 334	1.75 587	3.89 442	3.27 622	1.88 349	2.10 489	3.03 523	1.88 504	11.60 636	2.88 577	0.40 470	0.54 598	0.44 517	0.62 607	0.52 503	1.02 613
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RGC	3.10 571	1.45 584	14.90 511	1.46 558	1.79 619	3.33 317	1.39 545	4.04 492	2.26 461	2.77 585	3.26 613	4.00 596	2.71 566	11.63 643	2.62 569	0.82 621	0.46 575	0.79 628	0.79 627	0.71 579	0.78 586

PVD	3.12 572	1.97 615	12.80 473	1.79 616	1.63 586	3.83 421	1.34 532	3.48 355	3.88 641	5.77 661	3.56 623	3.45 561	3.29 595	5.58 465	5.30 615	0.71 612	0.69 631	0.74 626	0.77 623	0.79 593	1.13 621

1111x	3.13 573	0.57 204	8.38 416	1.20 448	0.76 315	3.80 416	0.88 380	4.61 640	2.63 542	2.31 506	2.16 503	1.95 394	1.81 491	11.54 634	18.13 682	0.32 360	0.31 465	0.32 360	0.30 415	0.35 351	0.34 345

APVNet	3.13 573	1.25 555	21.14 657	1.31 500	1.52 564	3.94 457	1.13 496	3.32 337	2.14 438	2.20 468	2.03 471	3.05 527	1.96 510	11.79 651	2.53 561	0.42 496	0.45 566	0.64 609	0.46 557	0.67 564	0.57 529

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 573	1.43 581	9.93 436	2.50 652	1.62 584	4.29 557	1.68 586	3.95 465	2.43 508	1.66 304	1.91 446	3.04 524	1.41 380	13.26 672	1.58 442	3.82 676	1.59 661	1.12 645	0.46 557	2.21 653	2.74 668

AANet	3.15 576	2.93 639	15.16 519	1.41 545	1.08 447	2.23 167	1.37 540	2.95 286	3.65 635	4.12 641	4.40 635	4.13 604	5.32 640	6.55 486	3.76 592	0.60 583	0.42 555	0.50 559	0.42 544	0.99 612	0.93 607

zh-mn7	3.15 576	9.61 679	12.45 468	1.26 474	0.99 414	2.91 237	1.32 528	4.12 517	2.74 555	3.33 621	3.07 600	2.84 506	1.89 505	8.91 537	4.69 602	0.49 551	0.40 537	0.38 479	0.38 511	0.56 521	0.63 549

ADLNet2	3.15 576	0.92 476	20.06 610	1.20 448	1.79 619	3.83 421	1.48 557	3.94 463	3.59 633	2.19 465	2.47 554	4.65 633	1.93 509	10.69 597	1.96 506	0.39 462	0.37 517	0.28 258	0.30 415	0.48 489	0.43 446

NCC-stereo	3.16 579	1.28 558	18.31 565	1.25 467	1.75 613	4.06 494	1.40 547	3.89 442	2.22 450	2.72 581	2.55 563	3.49 568	2.65 563	9.91 567	2.99 579	1.29 648	0.65 623	0.64 609	0.86 630	0.65 557	0.71 568

Abc-Net	3.16 579	1.28 558	18.31 565	1.25 467	1.75 613	4.06 494	1.40 547	3.89 442	2.22 450	2.72 581	2.55 563	3.49 568	2.65 563	9.91 567	2.99 579	1.29 648	0.65 623	0.64 609	0.86 630	0.65 557	0.71 568
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	3.20 581	1.93 612	18.84 573	1.51 571	0.80 329	4.12 510	1.82 593	4.16 530	2.91 581	1.87 346	1.74 364	2.48 466	1.84 495	13.18 671	1.74 475	0.80 618	0.57 606	0.79 628	0.74 619	1.20 636	0.86 598
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
Selective-IGEV-i16pb	3.23 582	0.73 383	21.29 663	1.22 457	0.68 284	3.99 480	3.38 652	4.52 633	2.52 526	1.72 318	3.60 624	2.92 515	2.21 535	10.07 576	2.59 566	0.68 605	0.50 592	0.37 463	0.48 565	0.54 512	0.54 514

GASNet	3.24 583	5.55 658	20.58 639	1.56 583	1.25 497	2.32 175	1.12 493	4.04 492	2.67 548	1.88 349	2.10 489	3.00 521	2.16 529	10.59 592	2.43 551	0.65 596	0.37 517	0.61 601	0.45 555	0.87 601	0.58 534

FBW_ROB	3.24 583	1.02 502	9.21 430	1.49 567	1.07 444	3.78 411	1.48 557	4.31 587	3.08 599	2.46 535	2.32 544	4.20 611	2.08 520	15.19 686	7.16 630	0.84 624	0.62 619	1.33 651	0.92 633	0.99 612	1.31 629

HBP-ISP	3.25 585	1.10 522	20.86 647	1.54 576	1.15 464	4.50 595	2.89 638	4.43 618	2.38 497	4.14 642	1.96 454	1.90 388	2.04 515	11.08 618	1.32 383	0.66 598	0.57 606	0.66 612	0.61 606	0.64 554	0.61 542

DStereoRT	3.28 586	1.06 514	14.58 506	1.33 508	1.12 457	4.51 599	1.29 525	4.21 540	3.48 631	2.50 540	2.13 498	1.89 387	7.69 668	7.57 511	2.43 551	0.66 598	0.33 480	4.46 693	2.84 687	0.38 382	1.12 620

aanetorigin	3.30 587	1.66 599	17.52 554	1.18 441	1.58 579	2.57 203	3.80 664	2.65 243	2.03 407	6.12 666	4.30 634	2.82 505	5.70 644	5.47 460	4.67 600	0.50 555	0.44 561	0.43 512	0.47 560	1.17 633	0.92 605

ADCRef	3.30 587	1.23 553	14.90 511	1.17 435	1.41 544	3.95 462	1.64 579	3.88 440	2.36 486	3.05 607	2.21 513	2.40 449	2.81 571	5.04 450	16.63 674	0.46 525	0.34 493	0.63 606	0.62 607	0.54 512	0.67 558

CBMV	3.32 589	0.96 494	21.16 659	1.32 503	0.83 352	3.81 418	3.91 667	4.47 624	2.53 528	3.34 622	2.24 517	4.45 620	2.58 560	10.07 576	1.96 506	0.45 517	0.43 556	0.48 542	0.38 511	0.52 503	0.53 508
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FAT-Stereo	3.34 590	0.81 434	20.05 609	1.25 467	1.20 485	3.44 336	1.99 603	4.23 548	2.67 548	3.14 612	3.82 629	3.51 571	3.32 597	11.68 646	1.94 501	0.64 593	0.67 627	0.48 542	0.52 583	0.61 540	0.81 592

CC-Net-ROB	3.35 591	1.76 605	13.89 491	2.33 649	1.65 593	4.49 592	1.62 576	4.73 645	2.90 580	1.92 363	2.05 480	1.99 405	1.61 436	12.57 669	1.60 446	2.46 660	2.18 669	2.68 671	1.04 643	2.11 651	1.38 635

z-mn7	3.36 592	9.42 677	14.16 497	1.28 485	1.22 491	3.78 411	1.43 554	3.92 457	3.35 625	2.85 592	3.36 617	3.06 528	1.97 511	9.66 558	5.16 610	0.42 496	0.35 499	0.43 512	0.33 452	0.63 546	0.48 479

edge stereo	3.37 593	1.01 501	21.99 677	1.28 485	1.37 529	2.67 212	1.39 545	3.98 475	2.87 578	2.93 596	3.27 614	4.35 616	2.43 550	11.62 638	2.39 544	0.60 583	0.63 621	0.79 628	0.55 592	0.68 567	0.67 558

DNS	3.43 594	0.50 121	1.75 198	0.77 156	0.67 278	2.16 159	0.41 69	2.32 171	1.51 233	51.54 714	1.30 232	0.97 236	1.04 266	1.03 107	0.75 203	0.45 517	0.24 360	0.21 35	0.20 161	0.44 462	0.36 365

DPSNet	3.43 594	1.37 573	12.19 464	1.39 541	1.24 494	4.15 517	2.06 606	4.51 632	3.34 624	2.69 579	1.96 454	3.52 572	5.56 643	10.68 596	9.68 643	0.93 627	0.73 635	0.40 489	0.37 498	1.06 617	0.86 598

S-Stereo	3.48 596	0.91 474	22.06 680	1.36 527	1.50 560	3.55 369	2.53 625	4.21 540	2.81 573	2.37 522	3.81 628	3.75 584	1.84 495	11.90 656	2.51 559	0.63 590	0.71 633	0.48 542	0.76 621	0.67 564	1.19 624

STTRV1_RVC	3.52 597	1.03 507	20.87 649	1.47 561	1.47 554	3.23 292	1.55 568	4.06 500	3.22 615	1.95 373	3.50 622	2.63 481	2.07 519	11.96 658	2.21 533	1.86 655	4.03 690	0.81 631	0.73 618	1.06 617	0.70 567

UDG	3.55 598	2.81 638	17.45 551	2.69 654	1.98 636	3.97 477	1.19 508	4.35 599	2.02 403	2.42 532	2.53 562	4.50 622	2.46 554	6.53 485	2.41 548	2.12 658	1.77 665	2.63 670	2.57 681	2.64 656	1.95 649

SAMSARA	3.55 598	2.16 623	14.18 498	1.86 623	1.49 557	4.62 619	2.65 630	3.58 377	2.80 567	7.05 671	3.05 599	5.16 649	4.07 618	9.18 546	4.80 605	0.64 593	0.67 627	0.59 593	0.68 614	0.89 602	0.91 603

WZ-Net	3.62 600	4.87 653	16.77 539	1.43 549	1.40 536	3.75 406	2.29 616	4.12 517	2.50 522	2.74 583	2.19 509	4.06 600	5.29 639	10.19 580	7.36 631	0.54 572	0.37 517	0.47 534	0.49 570	0.77 589	0.73 576

CBMV_ROB	3.62 600	0.70 353	21.42 668	1.21 454	0.89 380	4.43 582	1.76 588	4.39 610	2.79 563	5.88 663	3.38 618	4.18 608	5.12 636	10.75 599	2.32 541	0.56 576	0.55 603	0.53 574	0.51 580	0.55 515	0.46 469

GCAPDPT-zeroshot	3.67 602	0.52 138	56.80 719	0.90 257	1.06 438	2.70 215	0.77 286	3.08 304	1.18 130	1.20 243	0.81 85	0.68 134	0.55 69	0.96 91	0.68 166	0.27 199	0.21 263	0.28 258	0.20 161	0.27 171	0.25 180

Wz-Net-TNSev	3.67 602	8.83 668	13.47 481	1.48 564	1.18 471	3.60 379	2.49 622	4.27 567	3.13 602	2.18 461	1.89 440	4.21 612	2.80 570	12.10 659	7.58 634	0.57 578	0.55 603	0.47 534	0.54 589	0.91 605	1.05 615

SQANet	3.70 604	9.34 676	18.41 567	2.75 655	2.74 657	3.40 328	1.47 556	3.50 361	1.68 328	2.60 564	1.75 368	2.69 487	1.91 507	6.72 496	1.74 475	2.96 663	1.41 659	1.85 658	1.12 645	3.17 660	2.70 667

DeepPrunerF	3.70 604	1.72 602	14.87 509	1.33 508	1.74 611	3.70 395	1.55 568	4.20 535	14.00 682	2.02 405	1.77 383	2.74 492	2.30 540	10.88 605	6.88 626	0.68 605	0.60 616	0.78 627	0.78 626	0.81 596	0.71 568

FTStereo	3.71 606	0.53 156	20.37 628	0.96 303	0.65 264	4.34 562	11.29 685	2.62 240	1.50 226	2.58 559	5.04 641	1.90 388	13.84 683	3.71 425	1.25 365	0.38 450	0.24 360	0.31 337	0.32 444	0.30 238	2.10 652

ADCP+	3.74 607	1.96 614	16.90 540	1.09 383	1.55 571	4.35 565	3.65 662	3.93 459	2.98 590	2.22 479	1.66 341	3.95 592	4.83 631	3.41 415	18.87 687	0.38 450	0.41 546	0.63 606	0.53 587	0.64 554	0.81 592

test_sample9	3.79 608	1.05 509	7.87 407	1.07 369	0.86 366	3.93 451	1.19 508	4.35 599	2.11 432	2.14 441	1.75 368	1.75 353	1.67 462	11.06 615	11.61 654	1.23 642	14.45 707	4.27 689	2.09 673	0.70 570	0.69 563

zh-sn7	3.81 609	11.43 687	15.78 525	1.25 467	1.15 464	3.68 394	2.58 628	4.15 529	2.42 507	2.61 566	3.10 605	3.38 556	3.03 583	11.43 630	6.88 626	0.45 517	0.48 586	0.45 524	0.43 548	0.72 582	0.71 568

MFN_U_SF_RVC	3.81 609	10.78 684	15.01 514	1.84 620	1.39 534	3.73 403	1.63 577	4.05 496	3.26 618	2.91 594	2.38 548	4.36 618	3.65 608	8.43 527	4.91 608	1.11 637	1.04 646	0.99 638	1.31 653	1.58 644	1.75 646

GCAP-BAT	3.82 611	0.52 138	59.75 720	0.90 257	1.06 438	2.70 215	0.77 286	3.08 304	1.18 130	1.20 243	0.81 85	0.68 134	0.55 69	0.96 91	0.68 166	0.27 199	0.21 263	0.28 258	0.21 181	0.27 171	0.25 180

ADCPNet	3.89 612	1.63 595	20.25 623	1.28 485	1.27 502	6.43 665	2.65 630	3.93 459	2.70 551	2.78 586	2.20 511	4.28 614	6.16 652	5.56 463	10.27 646	0.65 596	1.18 651	0.71 618	1.70 662	0.84 600	1.37 633

DStereoO	3.90 613	2.13 620	7.90 411	4.43 682	2.84 660	4.40 574	5.30 671	4.31 587	3.21 614	2.41 531	3.08 601	2.93 517	7.14 664	4.20 440	11.12 650	4.11 679	1.30 657	1.33 651	1.63 659	3.09 658	1.26 625

RTS	3.90 613	7.04 662	17.94 557	1.92 626	2.19 647	5.00 653	2.96 640	4.29 576	3.19 609	4.05 638	3.08 601	4.94 638	3.16 589	7.64 513	6.72 621	0.66 598	0.44 561	0.51 563	0.47 560	0.95 607	0.76 582

RTSA	3.90 613	7.04 662	17.94 557	1.92 626	2.19 647	5.00 653	2.96 640	4.29 576	3.19 609	4.05 638	3.08 601	4.94 638	3.16 589	7.64 513	6.72 621	0.66 598	0.44 561	0.51 563	0.47 560	0.95 607	0.76 582

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 616	10.88 685	12.30 466	1.26 474	1.55 571	5.19 656	3.33 651	4.42 615	2.82 575	2.58 559	2.62 571	5.00 641	2.11 521	14.03 684	2.73 571	1.28 647	2.34 675	0.67 614	1.83 667	0.81 596	1.03 614

ADCMid	3.96 617	3.27 644	15.48 523	1.26 474	1.40 536	4.66 625	2.28 615	4.06 500	3.54 632	3.94 635	3.02 597	3.85 589	3.67 609	4.03 435	18.65 685	0.68 605	0.61 618	1.09 644	1.18 649	1.38 641	1.08 617

SDNR	3.97 618	1.93 612	20.28 625	1.31 500	0.94 394	5.16 655	0.67 203	4.33 595	2.58 536	4.82 655	5.94 647	5.01 642	1.45 395	17.52 688	2.53 561	0.79 616	0.72 634	0.59 593	0.45 555	1.15 631	1.17 622

MADNet+	3.97 618	9.54 678	13.83 490	1.87 624	1.69 601	4.19 539	2.87 637	4.80 649	4.10 647	2.51 544	2.67 576	4.55 626	3.41 600	8.72 531	6.92 628	1.25 645	1.27 655	1.04 640	0.93 634	1.39 642	1.85 647

SPS-STEREO	3.97 618	1.44 583	20.85 646	1.72 605	1.71 604	3.24 296	2.30 617	3.55 372	2.68 550	4.79 654	3.66 625	5.44 653	2.97 576	9.11 543	9.35 642	1.15 638	1.10 649	1.06 642	1.02 642	1.16 632	1.18 623
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NaN_ROB	4.06 621	1.13 527	16.64 535	1.12 403	1.25 497	3.50 355	3.05 644	4.29 576	3.26 618	3.64 628	2.56 565	2.97 518	4.79 630	13.33 674	16.91 675	0.37 433	0.41 546	0.38 479	0.39 519	0.48 489	0.81 592

G-Net	4.11 622	1.21 543	19.47 590	2.31 648	2.94 661	4.74 644	2.95 639	3.33 343	2.14 438	4.44 649	9.43 666	6.93 661	3.84 612	9.01 541	4.92 609	0.79 616	0.80 640	0.70 617	0.50 576	0.95 607	0.87 601

THIR-Stereo	4.14 623	0.82 441	10.85 451	0.86 229	0.43 108	2.16 159	16.77 693	3.22 319	1.54 261	2.04 412	12.05 679	2.68 486	7.53 666	7.30 503	12.62 658	0.30 314	0.21 263	0.29 283	0.28 366	0.33 311	0.41 432

AnyNet_C32	4.17 624	5.75 659	12.62 470	1.60 588	1.54 567	5.51 659	4.09 668	3.90 447	3.23 616	4.22 647	3.03 598	3.10 529	3.41 600	8.01 522	18.85 686	0.53 570	0.58 611	0.53 574	0.74 619	1.19 635	0.97 610

Ntro	4.21 625	8.94 672	19.89 604	3.22 663	2.96 662	4.15 517	1.89 597	3.92 457	2.36 486	1.77 327	2.14 500	3.35 551	2.17 531	9.48 553	2.24 535	3.52 671	1.76 664	2.13 661	1.31 653	3.83 670	3.09 669

ADCS	4.22 626	5.33 655	16.32 530	1.64 593	1.31 509	3.91 443	3.64 661	4.21 540	2.89 579	5.11 656	2.81 589	4.46 621	3.06 586	5.21 454	19.50 688	0.63 590	0.64 622	0.69 615	0.69 616	1.12 626	1.26 625

ADCL	4.35 627	1.63 595	14.21 499	1.29 489	1.26 499	5.56 660	11.16 684	3.97 473	3.37 626	6.07 664	4.67 637	4.30 615	5.72 645	5.08 452	14.51 663	0.50 555	0.48 586	0.89 635	0.77 623	0.78 591	0.76 582

AnyNet_C01	4.37 628	7.80 664	16.40 531	1.98 632	1.40 536	6.37 664	6.47 676	4.09 509	5.03 657	4.06 640	3.78 627	4.16 607	3.31 596	6.62 489	10.00 644	0.61 587	0.67 627	0.63 606	0.67 611	2.01 649	1.31 629

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 629	10.62 682	15.18 520	1.55 581	1.45 553	6.16 662	3.54 659	5.41 663	3.68 638	2.59 563	2.74 580	4.81 635	2.20 534	13.79 681	4.40 597	2.04 656	3.36 688	1.05 641	1.20 650	2.09 650	1.72 644

RainbowNet	4.56 630	8.28 665	20.07 612	3.64 672	3.23 670	4.15 517	2.99 642	4.18 531	3.03 595	2.20 468	2.65 574	4.26 613	2.90 574	9.77 560	2.12 523	3.88 677	2.27 672	2.71 674	1.72 664	3.78 669	3.31 677

SGM_RVC	4.57 631	0.72 372	17.46 552	1.84 620	0.58 230	4.23 548	3.45 654	4.66 642	3.66 637	7.99 676	8.82 664	7.56 664	8.74 675	12.30 661	6.84 625	0.43 502	0.38 523	0.39 483	0.35 476	0.51 499	0.48 479
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
otaku	4.58 632	8.93 671	19.95 606	3.11 662	2.67 655	3.91 443	2.57 627	3.82 424	2.25 458	2.22 479	9.72 668	4.08 601	2.35 545	8.57 529	2.13 526	3.51 670	1.65 663	2.15 662	1.17 648	3.69 667	3.15 671

DispFullNet	4.64 633	3.48 646	23.95 690	3.99 674	3.03 663	3.35 319	1.06 475	4.18 531	2.80 567	6.33 668	2.94 593	4.04 599	7.81 669	3.92 433	5.16 610	2.75 661	1.61 662	3.10 679	2.68 684	3.32 662	3.31 677

CSAN	4.71 634	1.39 576	20.23 619	1.19 444	0.87 371	3.65 390	3.50 656	4.57 638	3.87 640	3.89 634	7.82 653	3.54 576	6.16 652	23.47 699	6.82 624	0.52 567	0.45 566	0.49 556	0.52 583	0.63 546	0.66 557

test_sample8	4.76 635	1.05 509	7.87 407	1.07 369	0.86 366	3.93 451	1.19 508	4.38 608	2.05 414	5.49 659	1.89 440	12.98 679	6.37 654	11.06 615	11.61 654	1.23 642	14.45 707	4.27 689	2.09 673	0.70 570	0.69 563

SuperB	4.79 636	4.41 651	21.08 656	1.45 556	1.08 447	3.91 443	3.08 646	4.18 531	3.01 593	2.50 540	2.10 489	2.75 494	3.49 606	8.80 533	19.60 689	0.44 508	0.33 480	0.53 574	0.39 519	12.01 700	0.64 553

IMH-64-1	4.84 637	2.53 631	6.83 396	4.30 679	3.74 674	4.81 648	6.05 673	5.30 658	3.92 642	3.95 636	8.33 657	5.08 645	6.06 649	8.96 539	6.30 618	4.57 687	2.96 682	3.04 676	2.12 676	4.28 675	3.62 680

IMH-64	4.84 637	2.53 631	6.83 396	4.30 679	3.74 674	4.81 648	6.05 673	5.30 658	3.92 642	3.95 636	8.33 657	5.08 645	6.06 649	8.96 539	6.30 618	4.57 687	2.96 682	3.04 676	2.12 676	4.28 675	3.62 680

NVStereoNet_ROB	4.91 639	1.40 577	16.46 533	1.47 561	1.72 610	3.46 342	1.96 600	3.89 442	3.61 634	2.90 593	24.61 699	4.81 635	4.49 627	13.57 678	4.87 607	1.33 651	1.29 656	1.70 657	1.68 660	1.41 643	1.66 641
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WCMA_ROB	5.12 640	0.90 468	21.33 664	1.50 569	1.33 520	4.09 501	3.49 655	4.03 488	4.59 651	6.57 669	10.95 673	12.92 678	8.41 674	9.86 565	8.78 640	0.75 613	0.58 611	0.51 563	0.50 576	0.68 567	0.57 529

WAO-7	5.16 641	3.21 642	18.98 577	1.88 625	1.44 549	5.34 657	3.09 647	4.91 651	5.81 664	4.35 648	8.92 665	6.55 658	6.06 649	13.40 676	10.81 648	1.34 652	1.20 654	1.48 656	1.35 656	1.60 645	1.45 637

CrosDoStereo	5.24 642	0.60 246	20.23 619	0.82 186	0.51 171	3.39 325	18.11 695	3.82 424	2.27 463	1.98 381	8.74 661	1.96 399	6.96 660	7.35 505	26.35 700	0.30 314	0.22 294	0.30 310	0.28 366	0.33 311	0.38 398

DeepStereo_LL	5.24 642	0.60 246	20.23 619	0.82 186	0.51 171	3.39 325	18.11 695	3.82 424	2.27 463	1.98 381	8.74 661	1.96 399	6.96 660	7.35 505	26.35 700	0.30 314	0.22 294	0.30 310	0.28 366	0.33 311	0.38 398

MeshStereo	5.35 644	1.32 566	21.34 665	1.34 516	1.15 464	4.40 574	3.90 666	5.18 655	4.55 649	10.14 686	11.82 678	11.47 672	5.84 646	13.84 682	7.03 629	0.61 587	0.58 611	0.60 598	0.58 598	0.72 582	0.59 538
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
ACVNet_2	5.41 645	12.60 688	20.42 632	3.27 665	3.15 668	4.50 595	3.02 643	4.66 642	3.73 639	3.35 624	5.36 643	7.86 665	2.88 572	12.33 663	4.76 604	3.12 666	2.22 670	2.70 673	1.69 661	3.49 663	3.10 670

pmcnn	5.45 646	1.22 549	17.40 549	1.60 588	2.41 654	3.48 348	2.12 609	4.52 633	3.26 618	3.67 630	13.15 682	22.10 692	3.46 605	11.92 657	17.16 677	0.34 392	0.21 263	0.23 67	0.19 136	0.36 364	0.28 248

MDST_ROB	5.53 647	0.59 230	23.11 685	2.55 653	2.69 656	21.20 694	1.98 602	4.77 648	2.65 545	9.36 681	4.25 632	4.14 606	4.45 626	22.57 694	3.68 591	0.48 539	0.33 480	0.47 534	0.44 551	0.44 462	0.44 452

EDNetEfficient	5.61 648	2.14 622	16.75 538	1.67 597	3.64 673	4.12 510	7.51 678	3.05 299	5.63 663	11.57 692	4.83 639	3.95 592	12.72 679	8.44 528	20.78 691	0.41 485	0.43 556	0.47 534	1.01 640	1.66 647	1.39 636

MSMD_ROB	5.61 648	1.08 518	16.68 536	1.21 454	0.83 352	10.14 678	2.07 608	3.93 459	6.22 666	10.37 687	8.03 655	22.22 693	9.45 676	11.66 644	4.52 599	0.66 598	0.58 611	0.66 612	0.68 614	0.65 557	0.63 549

SANet	5.65 650	1.72 602	20.94 652	1.26 474	0.88 375	7.20 669	3.81 665	4.60 639	11.23 675	4.56 650	8.78 663	7.49 663	6.95 659	11.85 654	18.11 681	0.49 551	0.44 561	0.50 559	0.42 544	0.90 604	0.82 596

ELAS_RVC	5.72 651	1.64 598	20.40 630	2.09 638	2.01 638	4.95 652	11.47 687	4.66 642	6.31 668	8.09 677	8.01 654	8.06 668	11.65 678	8.36 524	10.22 645	0.99 632	1.17 650	0.81 631	0.76 621	1.14 628	1.58 640
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	5.85 652	9.95 680	15.22 521	2.90 658	1.56 574	5.66 661	7.69 679	5.27 657	4.74 654	3.88 633	7.51 651	8.04 666	5.28 638	15.18 685	8.40 638	3.08 665	1.51 660	2.24 663	1.37 657	5.55 683	1.96 650

WAO-6	5.87 653	2.27 625	15.05 515	2.96 659	2.77 658	12.01 681	3.58 660	5.37 662	11.91 679	3.34 622	9.69 667	6.78 660	5.84 646	11.82 653	8.89 641	2.87 662	2.35 676	2.50 665	1.84 668	2.85 657	2.67 664

ELAS	5.99 654	1.62 593	20.29 626	1.96 631	2.01 638	15.09 687	8.38 682	5.23 656	5.54 661	9.02 680	8.61 660	6.74 659	9.75 677	7.48 508	11.40 653	0.96 630	1.18 651	0.72 622	0.93 634	1.30 639	1.67 642
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_1	6.04 655	13.97 696	21.36 666	3.58 670	3.14 667	4.73 641	2.48 621	4.20 535	3.17 607	2.98 602	2.83 591	23.31 696	4.34 624	11.06 615	2.45 554	3.68 673	2.33 674	2.60 668	1.79 666	3.69 667	3.19 673

FCDSN-DC	6.04 655	0.84 450	19.25 581	1.24 465	1.09 452	4.38 568	2.62 629	4.38 608	4.71 652	9.59 684	11.22 674	19.19 688	17.40 690	12.30 661	8.55 639	0.69 609	0.57 606	0.60 598	0.60 603	0.70 570	0.78 586
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
JetBlue	6.27 657	9.15 674	13.76 484	1.94 630	4.60 685	11.91 680	12.00 688	5.12 654	3.45 630	3.79 632	4.52 636	9.54 670	6.56 658	9.40 551	13.48 661	1.26 646	1.37 658	1.17 647	1.34 655	7.06 692	3.95 684

psmorigin	6.59 658	1.15 532	88.11 724	1.52 572	0.97 402	2.88 232	1.20 512	3.21 317	2.04 411	3.73 631	2.46 552	5.15 648	2.55 558	10.60 593	2.47 556	0.55 574	0.68 630	0.48 542	0.51 580	0.70 570	0.88 602

FC-DCNN	6.64 659	0.77 414	19.26 583	1.68 598	1.64 589	8.27 674	2.35 618	6.35 667	9.23 672	10.85 689	11.27 675	19.89 689	13.33 680	12.51 667	11.79 656	0.66 598	0.57 606	0.58 590	0.56 594	0.63 546	0.61 542

ACVNet-4b	6.73 660	13.67 693	21.87 676	3.54 669	3.07 664	4.19 539	2.25 614	4.03 488	3.65 635	1.64 298	3.98 631	5.88 655	2.89 573	10.01 573	16.98 676	23.29 713	2.24 671	2.53 666	1.78 665	3.87 671	3.21 674

EKT-Stereo	6.79 661	0.64 295	4.24 368	1.77 610	106.39 722	4.51 599	0.61 164	3.16 312	1.53 252	1.88 349	1.22 205	1.98 403	1.36 363	3.81 426	0.84 236	0.35 412	0.24 360	0.29 283	0.26 309	0.34 330	0.48 479

IMH	6.81 662	13.66 692	20.41 631	4.33 681	3.74 674	5.50 658	3.06 645	5.49 664	6.22 666	4.64 652	10.35 670	9.30 669	8.03 672	13.61 679	6.81 623	4.80 690	2.99 685	3.09 678	2.12 676	4.36 677	3.61 679

LVE	6.88 663	9.31 675	21.14 657	3.61 671	3.18 669	4.49 592	2.79 633	10.21 678	11.69 677	3.16 615	11.53 676	18.33 685	4.31 623	11.66 644	3.52 588	4.45 685	2.93 680	2.56 667	1.91 670	3.62 664	3.16 672

FC-DCNN v2	6.91 664	0.77 414	19.25 581	1.69 599	1.64 589	9.13 676	2.40 619	7.20 669	9.47 673	11.07 691	11.62 677	20.05 691	15.79 687	12.55 668	11.99 657	0.66 598	0.57 606	0.58 590	0.56 594	0.63 546	0.61 542

tt	7.19 665	0.51 130	6.83 396	4.03 675	2.30 653	12.05 682	20.19 699	15.46 695	6.58 669	3.42 626	3.22 611	5.37 651	6.39 657	4.20 440	7.46 632	9.81 699	11.53 706	7.05 697	7.46 698	6.31 686	3.71 682

Dean	7.52 666	9.08 673	21.41 667	3.74 673	3.53 671	4.81 648	3.53 657	5.33 661	5.25 658	4.17 643	26.53 700	25.62 702	4.09 619	10.97 609	4.32 596	3.69 674	2.30 673	2.91 675	1.87 669	4.03 673	3.24 675

DGSMNet	7.55 667	1.62 593	17.42 550	1.92 626	12.73 691	7.45 672	42.99 713	4.13 519	2.07 418	2.10 427	3.16 609	3.42 558	1.70 469	9.24 548	2.30 539	3.70 675	10.89 705	11.80 707	5.54 694	4.24 674	2.66 663

MADNet++	7.57 668	5.80 660	13.28 476	6.38 693	5.26 687	7.18 668	7.77 680	5.32 660	5.62 662	6.11 665	7.78 652	6.02 657	8.01 671	11.74 649	16.36 673	9.36 698	4.95 693	8.57 700	5.66 695	4.83 681	5.34 690

MonStereo1	8.07 669	2.24 624	5.83 390	4.68 686	3.60 672	18.80 692	2.52 623	5.89 666	5.86 665	4.76 653	13.98 687	7.41 662	50.63 718	13.28 673	5.16 610	4.40 683	0.90 643	2.69 672	1.55 658	3.92 672	3.30 676

SGM+DAISY	8.36 670	3.82 648	24.83 691	2.02 634	1.75 613	14.80 686	17.22 694	4.27 567	11.79 678	13.88 693	14.38 688	11.74 676	13.83 682	10.56 590	15.12 664	1.21 640	1.19 653	1.14 646	1.13 647	1.17 633	1.37 633

MultiAttention	8.74 671	0.56 193	7.25 402	2.07 637	22.74 702	35.86 706	8.44 683	4.97 652	2.58 536	2.57 555	5.11 642	5.55 654	1.59 429	52.70 721	7.50 633	0.47 534	0.24 360	0.52 569	1.00 639	6.84 690	6.30 695

UNDER WATER-64	9.33 672	5.37 656	22.60 683	5.22 691	4.86 686	10.75 679	4.61 670	11.45 679	17.30 695	7.59 672	9.80 669	15.99 684	17.90 692	10.63 594	15.72 668	4.36 681	2.87 679	4.39 692	2.86 688	7.01 691	5.36 691

TorneroNet-64	10.12 673	8.74 667	20.95 653	4.27 677	3.76 677	13.86 685	2.85 636	15.05 693	23.15 704	10.07 685	23.84 698	13.47 680	8.24 673	13.96 683	17.21 678	3.96 678	2.72 677	3.23 680	2.48 680	6.29 685	4.27 687

DStereoSA	10.13 674	4.62 652	12.76 471	4.78 688	13.35 693	9.97 677	22.80 700	4.74 647	16.44 690	5.11 656	15.31 690	4.61 629	13.82 681	8.00 520	27.60 704	6.51 695	8.86 697	1.43 654	8.28 699	3.16 659	10.38 697

UNDER WATER	10.47 675	3.95 649	22.62 684	5.07 690	4.51 684	7.78 673	3.77 663	12.56 687	21.72 703	7.84 675	10.78 671	23.96 698	31.66 703	10.78 602	16.19 672	4.44 684	2.93 680	4.24 688	2.86 688	6.33 687	5.47 692

JetRed	10.48 676	27.10 705	35.70 700	4.27 677	4.09 681	15.55 690	12.83 690	12.16 684	5.50 660	5.83 662	5.56 645	10.14 671	7.43 665	8.88 535	26.39 702	3.32 667	3.81 689	3.51 683	2.96 690	7.85 694	6.69 696

notaker	10.50 677	8.60 666	20.23 619	4.54 685	3.95 678	6.27 663	3.44 653	8.07 672	4.75 655	8.73 678	46.45 711	13.86 683	27.86 702	13.49 677	13.61 662	4.56 686	3.18 686	3.52 684	2.68 684	8.13 696	4.05 685

WQFJA1++	10.56 678	0.40 20	3.21 331	0.89 247	0.82 344	1.43 74	0.41 69	2.15 140	0.87 67	96.02 726	0.71 60	0.46 39	0.55 69	1.29 189	0.50 82	0.27 199	0.17 85	0.21 35	0.18 92	100.47 724	0.22 128

xyz-stereo	10.85 679	0.45 61	79.01 723	0.62 25	0.45 127	83.70 721	0.77 286	2.59 235	1.34 157	2.19 465	32.02 709	2.76 500	1.62 440	5.75 468	2.39 544	0.25 156	0.17 85	0.33 396	0.21 181	0.25 121	0.19 15

DStereoFS	11.11 680	13.81 695	11.82 462	5.73 692	11.05 690	20.81 693	11.36 686	8.68 675	16.52 693	14.90 696	15.81 694	11.63 675	13.85 684	9.05 542	15.60 667	7.57 696	8.88 698	2.41 664	5.29 693	2.16 652	15.30 703

MANE	11.39 681	1.38 574	23.16 686	4.82 689	2.79 659	22.02 695	14.51 692	25.81 699	26.28 705	10.93 690	13.17 683	19.90 690	18.03 693	15.69 687	20.41 690	0.96 630	0.74 636	1.42 653	3.24 691	0.74 584	1.71 643

SGM-ForestM	11.55 682	1.16 535	21.62 673	2.14 639	0.81 335	22.25 696	19.08 697	16.50 697	11.34 676	15.94 699	14.44 689	27.12 703	22.61 701	24.76 700	28.39 707	0.50 555	0.48 586	0.47 534	0.44 551	0.55 515	0.53 508

WAO-8	11.95 683	13.02 689	20.56 636	3.50 666	3.08 665	15.11 688	2.80 634	12.91 688	19.11 701	7.69 673	13.12 680	11.62 673	7.01 662	84.40 723	7.91 635	3.42 668	1.92 667	3.54 685	1.93 671	3.68 665	2.69 665

Venus	11.95 683	13.02 689	20.56 636	3.50 666	3.08 665	15.11 688	2.80 634	12.91 688	19.11 701	7.69 673	13.12 680	11.62 673	7.01 662	84.40 723	7.91 635	3.42 668	1.92 667	3.54 685	1.93 671	3.68 665	2.69 665

TCMNet-wrong-test	12.32 685	14.13 697	19.38 586	22.38 704	19.85 697	15.99 691	12.34 689	22.95 698	4.56 650	6.24 667	6.27 648	18.40 687	15.71 686	10.10 579	10.72 647	9.06 697	4.78 691	5.35 694	3.95 692	12.28 701	11.97 699

EDNetEfficientorigin	12.35 686	2.51 629	179.47 729	1.19 444	0.96 398	2.91 237	1.81 592	3.00 293	5.35 659	8.91 679	4.79 638	4.18 608	4.64 629	9.98 571	11.30 651	0.37 433	0.38 523	0.60 598	0.85 629	1.32 640	2.43 661

LSM	12.71 687	3.52 647	20.79 645	55.63 719	84.76 719	3.63 389	6.30 675	3.73 406	4.93 656	5.55 660	13.92 686	3.53 573	3.25 594	9.72 559	4.12 595	0.64 593	0.85 641	0.71 618	0.81 628	1.03 614	26.84 708

U	12.82 688	0.38 10	1.99 223	0.66 65	58.94 717	63.38 719	0.34 41	1.91 105	0.94 97	0.59 55	0.80 80	0.46 39	0.57 75	0.83 48	0.44 41	0.29 272	0.17 85	63.35 721	59.81 720	0.29 212	0.20 48

MSAF-DinoV2	13.69 689	13.09 691	22.03 679	2.41 651	1.44 549	4.03 489	1.38 543	9.07 676	9.20 671	2.23 483	1.98 461	5.08 645	5.06 634	177.66 730	5.46 617	0.45 517	0.34 493	0.40 489	0.62 607	6.09 684	5.80 693

DGTPSM_ROB	15.31 690	8.85 669	28.14 697	9.90 697	18.89 695	12.44 683	33.21 703	13.48 690	17.86 699	9.50 682	22.89 696	13.78 681	19.67 694	21.26 690	23.68 694	5.08 692	8.84 695	5.62 695	11.50 702	6.72 688	14.87 701

DPSMNet_ROB	15.52 691	8.89 670	31.44 698	10.07 699	18.91 696	12.44 683	33.22 704	13.51 691	17.94 700	9.58 683	22.91 697	13.79 682	19.67 694	21.43 691	23.73 695	5.17 693	8.84 695	5.63 696	11.52 705	6.79 689	14.90 702

USTest	15.98 692	15.58 698	22.56 682	18.49 701	16.99 694	26.43 697	36.08 707	27.68 702	12.77 681	10.69 688	10.80 672	18.35 686	15.09 685	18.62 689	23.37 693	4.85 691	5.34 694	7.38 698	7.43 697	9.90 698	11.23 698

KSHMR	16.96 693	5.37 656	21.64 675	4.46 683	4.50 683	8.30 675	3.32 650	15.58 696	76.24 723	6.62 670	61.47 717	56.53 718	5.43 642	35.17 706	11.37 652	4.39 682	2.97 684	3.63 687	2.74 686	5.10 682	4.34 688

LE_ROB	18.58 694	1.21 543	48.38 706	8.60 696	23.00 703	7.32 671	19.74 698	9.94 677	38.69 715	43.53 710	21.91 695	28.40 704	40.92 708	23.18 696	54.71 714	0.34 392	0.33 480	0.32 360	0.36 486	0.42 441	0.40 426

coex-ft	18.59 695	6.62 661	113.53 726	1.17 435	1.31 509	2.33 177	1.93 599	2.81 273	14.00 682	124.82 730	8.45 659	5.90 656	51.74 719	9.99 572	22.69 692	0.57 578	0.62 619	0.50 559	0.49 570	1.08 623	1.28 627

iinet-test	19.59 696	18.93 700	25.29 692	22.27 702	21.21 698	29.32 698	37.73 708	31.61 706	16.48 691	14.41 694	13.76 684	22.91 694	19.69 696	21.98 692	26.21 698	10.17 700	8.89 699	11.03 703	10.88 700	13.66 702	15.45 704

IINet	19.59 696	18.93 700	25.29 692	22.27 702	21.21 698	29.32 698	37.73 708	31.61 706	16.48 691	14.41 694	13.76 684	22.91 694	19.69 696	21.98 692	26.21 698	10.17 700	8.89 699	11.03 703	10.88 700	13.66 702	15.45 704

DPSM_ROB	20.78 698	20.03 703	26.57 695	23.62 706	22.46 700	31.10 701	39.97 711	33.52 708	17.41 697	15.25 697	15.80 692	24.06 699	20.71 699	23.30 697	27.62 705	10.78 702	9.41 702	11.69 705	11.50 702	14.49 704	16.36 706

DPSM	20.78 698	20.03 703	26.57 695	23.62 706	22.46 700	31.10 701	39.97 711	33.52 708	17.41 697	15.25 697	15.80 692	24.06 699	20.71 699	23.30 697	27.62 705	10.78 702	9.41 702	11.69 705	11.50 702	14.49 704	16.36 706

ktn	21.74 700	10.34 681	19.68 596	4.53 684	4.00 679	6.53 666	4.51 669	6.79 668	78.82 725	84.69 724	100.86 727	58.49 719	7.57 667	12.11 660	13.35 660	4.58 689	3.24 687	3.49 682	2.62 682	4.65 680	3.84 683

LRCNet_RVC	25.52 701	33.45 706	23.21 688	31.79 708	32.78 704	6.74 667	1.18 505	25.88 700	4.46 648	28.94 700	30.89 701	24.91 701	17.57 691	27.66 701	24.34 697	35.26 717	25.60 718	35.91 717	33.81 716	31.90 717	34.10 719

TorneroNet	25.88 702	11.28 686	21.62 673	4.20 676	4.07 680	55.25 711	3.15 648	15.16 694	76.94 724	58.09 718	82.72 724	86.88 723	41.15 709	13.35 675	18.13 682	4.32 680	2.85 678	3.45 681	2.62 682	8.33 697	4.14 686

DLNR_Zeroshot_test	28.62 703	55.50 720	49.94 709	183.62 726	115.05 725	3.43 335	0.28 18	29.49 704	1.49 220	1.01 214	1.26 220	0.93 228	0.63 98	3.92 433	1.51 431	29.81 714	0.41 546	0.26 190	0.23 237	93.28 721	0.32 312

DLNR-FE	28.68 704	56.10 721	49.61 707	183.75 727	105.98 721	3.44 336	0.28 18	29.58 705	1.49 220	1.01 214	1.26 220	0.93 228	0.63 98	3.81 426	1.51 431	33.14 716	0.41 546	0.26 190	0.23 237	99.94 723	0.32 312

Selective-IGEV-i1pa	29.93 705	36.60 707	34.97 699	9.92 698	7.41 689	38.91 707	35.81 706	43.96 712	35.07 713	30.01 701	53.53 716	41.78 705	35.42 704	40.57 708	33.93 709	30.94 715	15.47 709	23.33 708	13.36 706	10.61 699	27.01 709

HanzoNet	31.60 706	17.23 699	21.22 662	7.32 694	5.84 688	7.25 670	3.53 657	13.82 692	14.20 684	50.38 713	47.01 712	44.45 707	56.61 720	36.61 707	32.00 708	63.89 721	56.57 722	7.97 699	89.20 725	28.69 707	28.25 711

light-stereo	41.45 707	10.64 683	54.16 718	59.84 720	45.61 715	131.14 727	1.57 571	37.33 711	17.30 695	76.21 723	120.65 728	118.18 729	3.98 615	89.11 726	15.46 665	5.48 694	9.68 704	1.25 648	1.28 652	17.93 706	12.24 700

fast-reg	41.74 708	39.55 708	52.36 710	48.35 718	53.83 716	63.99 720	80.62 720	67.13 716	34.76 709	30.46 703	31.71 704	46.30 709	38.94 705	45.39 712	53.82 713	20.51 705	18.78 710	23.33 708	22.88 708	29.12 709	32.91 712

Hybrid-DGEV	41.74 708	40.15 711	53.21 713	47.72 712	45.04 709	62.46 713	80.71 722	67.23 718	34.70 706	30.38 702	31.64 703	48.32 716	41.44 710	46.71 719	55.65 721	21.63 710	18.85 711	23.50 715	23.21 712	29.18 712	33.09 718

FlowAnything	41.75 710	39.90 709	53.36 715	47.83 717	45.06 710	62.45 712	80.51 719	67.34 722	34.89 711	30.56 707	31.52 702	48.18 712	42.05 715	46.66 718	55.24 716	21.71 712	18.88 713	23.49 714	23.13 709	29.12 709	33.04 713

Selective-RAFT-Error	41.77 711	40.16 712	53.34 714	47.73 713	45.25 714	62.51 714	80.64 721	67.22 717	34.93 712	30.64 708	31.81 705	48.11 711	42.11 716	46.57 713	54.95 715	21.61 707	18.87 712	23.48 710	23.15 711	29.16 711	33.08 717

RAFT-FEzeroshot	41.78 712	40.21 714	53.07 711	47.74 715	45.19 712	62.51 714	80.73 724	67.30 720	34.75 707	30.51 705	31.88 706	48.27 714	41.88 713	46.64 716	55.54 718	21.62 708	18.89 715	23.48 710	23.22 713	29.20 714	33.05 714

RAFT-FE	41.78 712	40.21 714	53.07 711	47.74 715	45.19 712	62.51 714	80.73 724	67.30 720	34.75 707	30.51 705	31.88 706	48.27 714	41.88 713	46.64 716	55.54 718	21.62 708	18.89 715	23.48 710	23.22 713	29.20 714	33.05 714

CasAABBNet	41.80 714	40.20 713	53.41 716	47.73 713	45.18 711	62.51 714	80.71 722	67.26 719	34.80 710	30.49 704	31.88 706	48.24 713	41.81 712	46.63 715	55.64 720	21.60 706	18.88 713	23.48 710	23.22 713	29.19 713	33.05 714

HaxPig	43.25 715	43.65 716	45.00 704	33.85 709	35.61 706	32.69 703	30.52 701	45.09 713	42.97 716	48.77 711	48.17 713	43.00 706	40.26 707	44.58 710	43.61 710	47.18 718	49.30 719	51.54 719	50.25 718	43.73 718	45.29 720

AVERAGE_ROB	44.46 716	45.91 717	46.59 705	40.59 711	38.66 707	32.99 704	30.52 701	46.19 714	43.26 717	49.59 712	48.97 714	44.62 708	39.89 706	45.04 711	43.94 711	48.74 719	50.69 720	50.80 718	49.79 717	45.54 719	46.97 721

MEDIAN_ROB	47.37 717	49.08 718	49.92 708	40.32 710	39.97 708	34.95 705	33.43 705	49.17 715	46.39 719	53.06 715	52.65 715	47.65 710	42.23 717	48.35 720	47.29 712	52.10 720	54.04 721	54.28 720	53.48 719	48.76 720	50.33 722

LSM0	49.58 718	40.04 710	53.62 717	97.15 721	128.68 726	62.75 718	79.89 718	67.63 723	35.11 714	33.02 709	32.61 710	48.43 717	41.60 711	46.60 714	55.43 717	21.63 710	18.99 717	23.62 716	23.13 709	29.47 716	52.26 723

BEATNet-Init1	49.72 719	64.32 722	97.77 725	4.68 686	4.28 682	84.75 722	60.42 714	73.38 724	68.59 722	88.29 725	88.51 726	91.94 724	97.99 725	85.26 725	70.96 725	0.80 618	0.65 623	0.85 633	0.70 617	7.96 695	2.33 657

Anonymous_1	57.11 720	19.68 702	26.15 694	23.10 705	142.31 727	30.84 700	39.75 710	33.86 710	16.98 694	70.53 722	15.42 691	23.46 697	19.75 698	23.04 695	27.23 703	164.73 729	9.02 701	130.38 724	137.40 727	161.27 731	27.24 710

PML	64.32 721	53.22 719	17.88 556	8.10 695	32.94 705	148.46 728	247.79 731	12.18 685	45.42 718	111.41 727	288.92 731	101.47 726	101.31 726	31.67 702	15.55 666	14.03 704	4.83 692	10.98 702	6.18 696	28.82 708	5.17 689

DPSimNet_ROB	102.30 722	119.72 729	143.59 728	109.42 723	94.10 720	127.22 726	127.15 727	26.62 701	102.36 730	149.58 731	83.99 725	139.34 730	137.54 729	64.62 722	82.36 726	105.18 723	66.15 723	120.15 723	69.61 722	99.58 722	77.72 724

ASD4	103.30 723	113.98 728	120.24 727	106.67 722	79.75 718	115.36 723	120.35 726	119.13 728	79.65 729	120.04 729	74.64 720	101.45 725	65.48 721	109.11 727	84.31 727	104.31 722	90.04 726	133.15 725	103.58 726	130.15 727	94.66 727

RSGM-EC	108.14 724	104.44 726	68.66 721	115.42 724	109.31 723	116.48 724	139.19 728	127.02 729	55.95 720	55.27 716	71.01 718	116.54 727	111.76 727	176.57 728	175.06 728	117.34 727	71.64 724	140.65 726	83.55 723	123.96 725	82.91 725

acva	108.14 724	104.44 726	68.66 721	115.42 724	109.31 723	116.48 724	139.19 728	127.02 729	55.95 720	55.27 716	71.01 718	116.54 727	111.76 727	176.57 728	175.06 728	117.34 727	71.64 724	140.65 726	83.55 723	123.96 725	82.91 725

xxxxx1	112.33 726	88.53 723	37.76 701	227.84 729	157.23 728	39.05 708	61.41 715	93.76 725	79.29 726	62.45 719	74.79 721	78.32 720	70.96 722	33.47 703	70.69 722	114.00 724	130.36 728	259.31 729	274.34 729	145.54 728	147.50 728

tt_ll	112.33 726	88.53 723	37.76 701	227.84 729	157.23 728	39.05 708	61.41 715	93.76 725	79.29 726	62.45 719	74.79 721	78.32 720	70.96 722	33.47 703	70.69 722	114.00 724	130.36 728	259.31 729	274.34 729	145.54 728	147.50 728

ff	112.33 726	88.53 723	37.76 701	227.84 729	157.23 728	39.05 708	61.41 715	93.76 725	79.29 726	62.45 719	74.79 721	78.32 720	70.96 722	33.47 703	70.69 722	114.00 724	130.36 728	259.31 729	274.34 729	145.54 728	147.50 728

Selective-IGEV-i16pa	129.35 729	164.95 730	19.57 592	3.26 664	2.26 651	202.88 730	5.86 672	236.38 732	207.45 732	116.27 728	209.82 729	153.71 731	219.30 731	258.04 732	190.96 730	192.94 730	94.03 727	90.21 722	64.92 721	4.40 678	149.67 731

test_example2	212.63 730	219.92 731	221.87 730	213.67 728	221.17 731	199.47 729	200.74 730	185.30 731	141.66 731	209.52 732	213.45 730	210.82 732	205.48 730	221.27 731	216.64 731	236.83 731	242.07 732	213.93 728	217.01 728	235.69 732	226.10 732

ccccc	590.94 731	629.75 732	645.59 731	567.84 732	570.84 732	582.44 731	641.68 732	613.82 733	494.59 733	614.58 733	651.20 732	555.57 733	637.59 732	666.94 733	652.42 732	781.57 733	507.24 733	391.36 733	342.44 733	689.82 733	581.48 733

GS-Stereo							0.83 331	3.32 337	1.37 163	0.75 124	0.89 111	0.76 174	0.80 179	0.92 80	0.53 100	0.26 173	0.18 131	0.26 190	0.20 161	0.28 192	0.21 94

FADE		13.79 694		10.71 700	13.34 692			28.60 703	8.36 670	5.15 658		11.85 677		44.37 709		474.90 732	161.58 731	347.36 732	322.13 732	7.29 693	6.23 694

Low-res two-view benchmark