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	0.78 161	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	0.82 185	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	0.22 224	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	0.28 251	0.24 369	0.25 148	0.21 189	0.23 87	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	0.82 185	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	0.26 180	0.19 179	0.27 226	0.25 295	0.25 128	0.21 94

FoundationStereo	0.50 11	0.39 16	1.11 74	0.79 166	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	0.26 180	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	0.29 281	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	2.28 173	0.53 127	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	0.27 207	0.19 179	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	0.78 325	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	0.80 333	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	2.02 138	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	2.02 138	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	3.20 293	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	0.19 179	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	2.66 214	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	2.19 166	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	2.67 215	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	0.19 179	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	0.82 350	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	3.15 285	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 87	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	0.82 350	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	0.82 350	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	0.82 350	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	3.11 280	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	2.32 177	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	2.10 154	0.45 92	1.72 79	0.87 67	0.48 7	0.57 40	1.11 261	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	0.83 198	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	0.89 254	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	0.31 348	0.33 489	0.27 226	0.27 346	0.36 373	0.31 310
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	0.85 226	0.31 12	2.44 190	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	0.31 348	0.14 11	0.25 148	0.18 92	0.23 87	0.20 48

aanet-new-34k	0.66 41	0.60 246	1.23 110	0.73 120	0.33 20	1.44 77	0.87 382	1.52 49	0.92 86	0.51 16	1.36 264	0.59 94	0.87 203	0.58 2	0.44 41	0.22 85	0.16 49	0.25 148	0.17 47	0.23 87	0.20 48

LiteMatch*	0.67 42	0.46 73	3.75 359	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	0.84 452	0.89 6	0.80 169	0.39 78	1.60 98	0.68 223	0.96 8	0.91 79	0.62 74	0.43 18	0.56 79	1.40 382	0.71 9	1.10 326	0.28 251	0.16 49	0.29 286	0.22 224	0.29 221	0.37 390

4.5_new	0.67 42	0.46 73	1.11 74	0.63 33	0.78 325	1.97 134	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	0.26 192	0.19 137	0.22 74	0.20 48

4.5w-stereo	0.67 42	0.46 73	1.11 74	0.63 33	0.78 325	1.97 134	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	0.26 192	0.19 137	0.22 74	0.20 48

4w-stereo	0.67 42	0.49 117	1.07 39	0.63 33	0.75 313	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	0.25 148	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	3.11 280	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	0.30 315	0.25 295	0.20 32	0.19 15

MatchStereo	0.68 47	0.46 73	1.93 214	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	3.40 353	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	2.23 169	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	2.23 169	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	0.90 392	2.88 238	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	1.31 518	2.82 228	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	2.80 224	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	2.80 224	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	3.40 335	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	0.68 223	2.79 269	0.79 40	0.67 96	0.84 92	0.37 9	1.02 259	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	1.36 535	1.59 96	0.77 295	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	0.19 137	0.26 160	0.23 148

DispViT+	0.72 58	0.38 10	1.20 106	0.54 3	2.17 654	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	1.01 347	0.41 95	1.27 51	0.22 2	1.79 89	1.03 115	2.52 554	1.24 215	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	1.25 117	0.75 131	1.49 565	1.42 73	0.96 443	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	0.26 160	0.22 128

VMStereo-Base	0.73 61	0.44 56	1.48 166	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	0.23 333	0.24 107	0.18 92	0.24 101	0.24 166

4.25_new	0.73 61	0.46 73	1.08 51	0.71 98	0.97 411	2.52 199	0.58 157	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	0.25 148	0.17 47	0.19 10	0.20 48

4.5w_new	0.73 61	0.46 73	1.08 51	0.71 98	0.97 411	2.52 199	0.58 157	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	0.25 148	0.17 47	0.19 10	0.20 48

4.25w-stereo	0.73 61	0.46 73	1.08 51	0.71 98	0.97 411	2.52 199	0.58 157	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	0.25 148	0.17 47	0.19 10	0.20 48

aanet-new-16k	0.74 66	0.51 130	1.56 177	0.73 120	0.37 56	2.14 159	0.88 389	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	0.26 160	0.21 94

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.74 66	0.45 61	1.13 83	0.69 82	0.77 323	1.77 116	0.88 389	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	0.25 128	0.28 257

Foundation-i1c-attn	0.74 66	0.38 10	1.05 30	0.71 98	0.35 31	0.95 20	0.67 212	2.42 185	1.68 328	0.77 143	0.88 104	0.76 174	1.25 348	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	0.66 208	2.52 210	1.67 325	0.83 173	0.81 85	1.03 248	1.08 296	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	1.86 206	1.10 400	0.44 119	2.44 190	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 87	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
FlowAnything_test	0.75 71	0.60 246	1.18 97	0.82 185	0.58 230	2.29 175	0.66 208	1.38 33	0.80 44	1.03 221	0.76 71	0.63 115	0.49 50	0.84 54	0.91 277	0.31 348	0.27 427	0.40 498	0.48 574	0.31 267	0.30 300

qwe	0.75 71	0.45 61	1.10 66	0.67 73	1.06 447	2.49 196	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	2.28 173	0.40 62	2.42 185	0.80 44	0.73 116	1.03 152	0.40 17	0.81 182	1.24 170	0.80 224	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	2.39 184	0.56 143	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	2.45 192	0.56 143	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	1.10 463	2.61 210	0.53 127	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	2.00 137	0.61 171	2.87 282	0.83 57	0.93 199	0.93 126	0.36 4	1.13 314	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	2.86 315	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	0.94 293	0.22 85	0.20 231	0.27 226	0.21 189	0.34 339	0.22 128

aanet-new-70k	0.76 79	0.59 230	1.16 92	0.70 88	0.39 78	2.40 186	0.79 309	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	0.25 148	0.17 47	0.24 101	0.20 48

GCAP-Stereo-DPT26K	0.76 79	0.51 130	2.13 245	0.72 111	0.38 72	2.35 180	0.99 458	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	0.25 148	0.20 164	0.24 101	0.20 48

aanet-new-22k	0.76 79	0.65 308	2.50 283	0.74 127	0.34 26	1.47 81	1.32 537	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	0.19 137	0.27 180	0.20 48

AdaDepth	0.76 79	0.45 61	1.41 156	0.70 88	1.27 511	3.12 282	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	0.21 270	0.23 67	0.19 137	0.25 128	0.26 211

MLG-Stereo_test2	0.76 79	0.40 20	1.07 39	0.64 43	0.82 350	3.49 358	0.23 3	1.69 77	2.14 439	0.62 74	0.32 7	0.67 132	0.33 8	1.14 138	0.37 8	0.23 103	0.19 179	0.23 67	0.16 28	0.19 10	0.20 48

AIO_test	0.76 79	0.47 97	1.31 132	0.81 173	0.70 295	1.36 66	0.88 389	1.40 36	1.45 190	0.55 30	0.95 135	1.81 383	0.58 79	1.16 147	0.46 57	0.27 207	0.17 85	0.24 107	0.19 137	0.24 101	0.21 94

fffft	0.76 79	0.47 97	1.28 127	0.82 185	0.54 196	1.51 87	0.80 320	2.09 132	1.18 130	0.63 82	0.84 92	0.59 94	0.55 69	1.80 301	0.85 242	0.19 36	0.18 131	0.27 226	0.20 164	0.26 160	0.24 166
1: 1. 1
ours_stereo	0.76 79	0.64 295	1.40 155	0.86 235	0.61 241	1.12 30	0.57 148	1.63 69	1.20 136	0.72 113	1.43 281	0.70 143	0.62 94	1.56 248	0.58 125	0.25 158	0.18 131	0.26 192	0.21 189	0.29 221	0.31 310

AIO-Stereo	0.76 79	0.54 172	1.07 39	0.73 120	0.40 88	1.28 57	0.82 334	2.26 159	1.49 220	0.70 105	1.58 321	0.89 211	0.45 32	1.03 107	0.55 111	0.24 131	0.18 131	0.25 148	0.20 164	0.26 160	0.21 94

GLC_STEREO	0.76 79	0.52 138	1.12 77	0.83 198	0.33 20	1.86 124	0.82 334	1.46 42	1.38 167	0.95 205	1.04 157	0.68 134	0.72 131	0.97 94	0.80 224	0.23 103	0.25 397	0.32 368	0.25 295	0.32 300	0.30 300

aanet-new-60k	0.77 89	0.64 295	1.98 221	0.73 120	0.49 164	2.10 154	0.87 382	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	0.25 148	0.17 47	0.23 87	0.22 128

aanet-new-36k	0.77 89	0.54 172	1.39 151	0.72 111	0.32 16	2.92 246	0.60 166	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	0.25 148	0.17 47	0.26 160	0.21 94

aanet-new-28k	0.77 89	0.58 220	2.64 301	0.78 161	0.39 78	1.97 134	1.05 482	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	0.25 148	0.19 137	0.29 221	0.21 94

aanet-new-14k	0.77 89	0.50 121	1.32 136	0.81 173	0.37 56	1.73 112	1.01 466	2.24 155	0.80 44	0.79 151	1.30 239	0.46 39	1.29 354	1.03 107	0.57 120	0.21 63	0.16 49	0.24 107	0.18 92	0.28 201	0.22 128

asda	0.77 89	0.46 73	1.10 66	0.64 43	0.82 350	3.33 323	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 89	0.53 156	1.09 60	0.65 56	0.72 299	2.52 199	0.51 116	2.43 190	0.80 44	0.76 138	1.20 200	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 89	0.39 16	1.04 25	0.64 43	0.41 95	3.01 264	0.31 24	1.89 101	2.92 590	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 89	0.68 338	1.17 96	0.83 198	0.71 297	1.41 71	0.67 212	1.61 61	1.12 126	0.77 143	1.37 266	0.63 115	0.54 68	1.75 294	0.63 141	0.24 131	0.19 179	0.26 192	0.21 189	0.31 267	0.34 354

RSM++	0.77 89	0.51 130	1.08 51	0.95 306	0.42 102	1.52 91	0.71 246	2.11 134	1.40 173	0.80 155	1.23 212	0.90 216	0.59 84	1.14 138	0.69 177	0.24 131	0.19 179	0.25 148	0.21 189	0.28 201	0.20 48

aanet-new-24k	0.78 98	0.59 230	1.59 181	0.72 111	0.84 366	2.43 188	0.98 456	1.99 115	0.69 16	0.62 74	1.25 223	0.60 97	0.75 145	0.82 45	0.55 111	0.21 63	0.15 24	0.25 148	0.19 137	0.26 160	0.21 94

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.78 98	0.45 61	1.12 77	0.71 98	1.00 432	2.05 147	0.87 382	2.25 157	1.18 130	0.56 32	0.74 68	0.44 33	1.03 261	0.81 41	0.41 22	0.21 63	0.19 179	0.23 67	0.18 92	0.27 180	0.91 610

Foundation-i1a	0.78 98	0.38 10	1.07 39	0.71 98	0.33 20	0.91 17	0.63 190	2.42 185	1.93 388	0.93 199	0.73 64	0.95 234	1.22 339	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 98	0.45 61	1.94 215	0.79 166	0.48 156	2.36 181	0.47 104	1.53 50	1.09 125	0.88 188	1.04 157	0.82 190	0.75 145	0.72 16	0.78 217	0.22 85	0.23 333	0.25 148	0.23 246	0.24 101	0.29 270

AIO_rvc	0.78 98	0.55 181	1.25 117	0.75 131	0.65 264	1.46 80	0.99 458	2.13 136	1.52 245	0.57 41	1.15 188	1.09 256	0.55 69	1.15 145	0.53 100	0.24 131	0.17 85	0.24 107	0.17 47	0.25 128	0.21 94

CASnet	0.78 98	0.51 130	1.29 130	0.81 173	0.29 8	1.28 57	0.74 269	1.51 46	1.89 382	1.64 307	1.09 174	0.65 123	0.64 101	0.91 76	0.76 211	0.29 281	0.17 85	0.41 510	0.31 440	0.32 300	0.19 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Replicate-Monster	0.79 104	1.36 578	2.08 241	0.70 88	0.52 184	2.05 147	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	0.78 593

AEACV	0.79 104	0.54 172	1.35 145	0.97 318	0.63 254	1.13 31	0.92 424	2.02 122	0.91 79	0.76 138	0.79 79	0.80 184	1.61 445	1.28 184	0.61 133	0.22 85	0.18 131	0.26 192	0.23 246	0.27 180	0.23 148

TS12	0.80 106	0.43 50	1.08 51	0.55 5	0.30 9	3.40 335	0.41 69	2.20 145	1.37 163	0.69 102	1.15 188	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	0.26 211

aanet-new-12k	0.80 106	0.44 56	1.68 188	0.81 173	0.31 12	3.00 261	0.97 448	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	0.19 137	0.26 160	0.22 128

GCAP-Stereo-cres-4k	0.80 106	0.50 121	1.52 170	0.71 98	1.26 508	2.61 210	0.93 427	1.85 96	0.80 44	0.62 74	1.15 188	0.66 127	0.76 153	0.88 65	0.54 106	0.23 103	0.16 49	0.24 107	0.18 92	0.26 160	0.21 94

Selective-IGEV-i32	0.80 106	0.52 138	1.05 30	0.75 131	0.61 241	1.30 60	0.82 334	2.61 238	1.41 177	0.82 161	1.64 341	0.71 154	0.62 94	1.23 168	0.64 144	0.22 85	0.19 179	0.24 107	0.18 92	0.25 128	0.20 48

Zero-FE251	0.80 106	0.75 404	1.71 190	0.88 246	0.70 295	2.59 209	0.45 92	1.38 33	0.83 57	1.79 342	0.61 47	0.73 164	0.81 182	0.82 45	0.61 133	0.29 281	0.23 333	0.27 226	0.19 137	0.20 32	0.20 48

MLG-Stereo_test1	0.80 106	0.39 16	1.02 22	0.65 56	1.20 494	3.14 284	0.29 22	1.59 59	3.05 604	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	0.80 106	0.53 156	1.12 77	0.92 282	0.44 119	2.41 187	0.79 309	1.49 45	1.16 127	0.70 105	1.12 181	0.64 117	0.64 101	1.69 285	0.87 255	0.22 85	0.16 49	0.31 344	0.22 224	0.26 160	0.25 180

fffy	0.80 106	0.59 230	1.56 177	1.00 340	0.47 148	1.27 51	0.76 282	1.90 103	1.02 113	0.75 124	1.35 260	0.83 192	0.72 131	1.70 288	0.62 137	0.23 103	0.19 179	0.27 226	0.21 189	0.28 201	0.32 321

rvit_stereo_0081	0.80 106	0.63 283	1.19 99	0.91 276	0.64 256	1.27 51	0.61 171	2.05 124	1.71 341	0.82 161	0.73 64	0.85 199	0.75 145	1.30 195	0.80 224	0.31 348	0.26 415	0.27 226	0.25 295	0.38 391	0.27 234

rvit_stereo_0082	0.80 106	0.63 283	1.19 99	0.91 276	0.64 256	1.27 51	0.61 171	2.05 124	1.71 341	0.82 161	0.73 64	0.85 199	0.75 145	1.30 195	0.80 224	0.31 348	0.26 415	0.27 226	0.25 295	0.38 391	0.27 234

RSM	0.80 106	0.50 121	1.08 51	0.83 198	0.51 171	1.31 62	0.77 295	2.28 164	1.43 184	0.82 161	1.44 282	1.22 287	0.62 94	1.17 153	0.63 141	0.22 85	0.18 131	0.24 107	0.19 137	0.27 180	0.20 48

MGS-Stereo	0.80 106	0.56 193	1.53 171	0.93 298	0.39 78	1.26 50	0.73 257	1.45 40	1.30 154	1.01 214	2.26 529	0.80 184	0.56 74	1.16 147	0.65 153	0.27 207	0.23 333	0.26 192	0.22 224	0.27 180	0.25 180

Selective-IGEV	0.80 106	0.52 138	1.05 30	0.75 131	0.61 241	1.31 62	0.82 334	2.60 237	1.41 177	0.82 161	1.64 341	0.71 154	0.62 94	1.22 166	0.64 144	0.22 85	0.19 179	0.24 107	0.18 92	0.25 128	0.20 48

aanet-new-32k	0.81 119	0.64 295	3.94 362	0.70 88	0.97 411	1.43 74	0.96 443	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	0.25 148	0.17 47	0.25 128	0.22 128

aanet-new-30k	0.81 119	0.64 295	3.91 361	0.70 88	0.97 411	1.43 74	0.96 443	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	0.25 148	0.17 47	0.25 128	0.22 128

DilatedVolume-Stereo	0.81 119	0.60 246	1.51 169	1.01 347	0.59 233	1.34 64	0.51 116	1.56 53	1.08 124	1.26 256	1.24 215	0.77 177	0.87 203	1.79 300	0.72 191	0.23 103	0.24 369	0.22 51	0.21 189	0.25 128	0.23 148

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 119	1.13 533	1.23 110	0.97 318	0.57 221	0.81 15	0.43 82	3.49 362	0.84 60	0.73 116	0.95 135	0.44 33	1.17 330	1.45 229	0.60 130	0.26 180	0.18 131	0.24 107	0.17 47	0.30 247	0.19 15

rvit_stereo_0081_aga	0.81 119	0.75 404	1.84 205	0.72 111	0.73 305	1.21 42	0.63 190	1.92 106	1.39 169	0.87 187	0.80 80	0.79 182	0.69 123	1.27 182	0.69 177	0.35 421	0.29 452	0.26 192	0.25 295	0.40 407	0.27 234

aanet-new-10k	0.82 124	0.58 220	1.16 92	0.78 161	0.37 56	3.52 367	1.04 478	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	0.25 148	0.18 92	0.26 160	0.20 48

monsterstereo	0.82 124	0.50 121	1.26 119	0.77 155	1.41 553	2.54 205	0.40 62	3.14 310	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	0.82 124	0.58 220	1.16 92	0.76 149	1.52 572	2.92 246	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	0.82 124	0.70 352	1.04 25	0.85 226	0.50 169	1.29 59	0.91 410	3.22 321	1.20 136	0.83 173	1.24 215	0.72 157	0.91 222	1.00 102	0.67 162	0.26 180	0.16 49	0.25 148	0.20 164	0.24 101	0.21 94

MaDis-Stereo	0.82 124	0.66 320	1.53 171	0.65 56	1.87 637	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	1.07 319	0.29 281	0.23 333	0.26 192	0.20 164	0.31 267	0.22 128

UniTT-Stereo	0.82 124	0.47 97	2.63 299	0.96 311	1.19 487	0.78 14	0.39 54	1.12 16	1.54 261	1.19 247	1.26 226	0.51 53	0.64 101	1.13 134	1.03 312	0.30 323	0.20 231	0.24 107	0.21 189	0.40 407	0.25 180

ProNet	0.82 124	0.71 366	1.50 167	0.86 235	0.45 127	1.78 117	0.83 340	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	0.20 231	0.25 148	0.23 246	0.29 221	0.25 180

GEAStereo	0.84 131	0.48 107	1.09 60	0.85 226	0.45 127	4.54 610	0.83 340	1.88 98	0.91 79	0.75 124	0.89 111	0.53 61	0.80 179	0.92 80	0.53 100	0.30 323	0.19 179	0.27 226	0.19 137	0.28 201	0.19 15

aanet-new-90k	0.85 132	0.57 204	1.82 204	0.75 131	0.92 395	3.26 308	0.72 249	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	0.25 148	0.17 47	0.24 101	0.20 48

aanet-new-8k	0.85 132	0.52 138	1.68 188	0.77 155	0.37 56	3.21 294	1.02 471	2.57 225	0.85 63	0.59 55	0.94 130	0.54 64	1.05 275	0.90 71	0.67 162	0.22 85	0.17 85	0.23 67	0.18 92	0.24 101	0.21 94

VIP-Stereo	0.85 132	0.83 446	1.59 181	0.76 149	0.87 380	3.18 289	0.80 320	1.94 110	0.83 57	0.78 147	1.04 157	0.64 117	0.59 84	1.24 170	0.61 133	0.28 251	0.18 131	0.23 67	0.17 47	0.22 74	0.19 15

LG-Stereo	0.85 132	0.60 246	2.71 305	0.59 12	0.45 127	2.85 233	0.55 138	2.41 181	1.34 157	0.59 55	1.19 198	0.43 28	0.40 19	0.76 25	0.75 204	0.20 50	0.17 85	0.31 344	0.24 275	0.29 221	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.86 136	0.45 61	1.07 39	0.68 76	1.74 619	3.37 327	0.91 410	2.46 198	0.76 29	0.85 179	0.94 130	0.72 157	0.87 203	0.71 9	0.49 75	0.25 158	0.15 24	0.26 192	0.17 47	0.23 87	0.19 15

Foundation-i1	0.86 136	0.38 10	1.13 83	0.77 155	1.12 466	1.06 26	0.69 234	2.94 286	1.61 306	0.89 191	1.39 272	1.24 290	1.01 255	1.08 119	0.55 111	0.23 103	0.19 179	0.22 51	0.20 164	0.21 54	0.20 48

1w_stereo	0.86 136	0.42 42	1.07 39	0.72 111	0.81 339	3.00 261	0.67 212	3.28 330	0.75 28	0.74 121	1.32 250	0.37 9	1.37 374	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	0.86 136	0.67 330	1.42 157	0.87 241	0.65 264	1.23 43	0.64 195	1.67 73	2.28 468	0.79 151	0.93 126	0.93 228	1.07 290	1.46 233	0.75 204	0.32 369	0.36 514	0.30 315	0.26 318	0.33 320	0.28 257

Occ-G	0.86 136	0.52 138	1.39 151	0.82 185	0.66 271	1.37 67	0.79 309	1.58 56	1.31 155	1.56 290	0.87 103	2.18 435	0.89 216	0.97 94	0.88 260	0.26 180	0.19 179	0.26 192	0.19 137	0.25 128	0.24 166

IGEVStereo-DCA	0.86 136	0.65 308	2.05 229	0.90 265	0.46 138	1.57 93	0.86 361	1.62 64	1.24 140	0.65 90	0.77 74	0.74 170	0.72 131	2.59 386	0.86 249	0.28 251	0.21 270	0.28 261	0.21 189	0.29 221	0.27 234

111111	0.87 142	0.50 121	1.13 83	0.66 65	1.08 456	3.37 327	0.33 32	2.33 173	1.47 204	0.74 121	1.50 299	0.61 101	0.59 84	1.40 213	0.48 66	0.24 131	0.19 179	0.22 51	0.16 28	0.24 101	0.19 15

MoCha-V2	0.87 142	0.48 107	1.87 207	0.88 246	0.32 16	1.37 67	0.55 138	2.71 252	1.42 180	0.92 197	1.75 377	0.65 123	1.17 330	1.45 229	0.57 120	0.21 63	0.21 270	0.20 19	0.19 137	0.24 101	0.23 148

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.88 144	0.45 61	1.31 132	0.63 33	1.63 594	3.91 451	0.66 208	2.28 164	1.02 113	1.10 235	0.98 142	0.60 97	0.46 37	0.83 48	0.47 62	0.26 180	0.18 131	0.29 286	0.23 246	0.24 101	0.18 7

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.88 144	0.80 429	1.43 159	0.68 76	1.19 487	3.73 411	0.92 424	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	0.19 179	0.26 192	0.18 92	0.23 87	0.36 374

BStereo	0.88 144	0.73 382	4.10 364	0.80 169	0.51 171	1.13 31	0.72 249	2.57 225	1.00 110	0.85 179	0.57 40	0.72 157	0.48 44	1.01 103	0.90 268	0.26 180	0.22 303	0.24 107	0.29 403	0.25 128	0.25 180

GIP-stereo	0.88 144	0.50 121	1.34 140	1.32 511	0.94 403	2.90 240	0.42 77	3.41 355	1.06 122	0.63 82	0.76 71	0.90 216	0.76 153	0.91 76	0.52 96	0.27 207	0.18 131	0.25 148	0.16 28	0.25 128	0.19 15

WCG-NET	0.88 144	0.49 117	1.26 119	0.90 265	0.37 56	1.48 83	1.07 486	1.73 81	2.30 472	1.63 304	1.49 298	0.92 224	0.97 239	0.95 87	0.76 211	0.22 85	0.16 49	0.23 67	0.20 164	0.25 128	0.21 94

Pointernet	0.88 144	0.44 56	2.26 260	0.84 211	0.37 56	2.29 175	0.38 52	3.06 303	1.46 199	0.66 93	1.39 272	0.91 218	0.73 136	1.01 103	0.72 191	0.23 103	0.19 179	0.20 19	0.18 92	0.19 10	0.20 48

aanet-32k-new	0.89 150	0.90 470	2.17 250	0.75 131	0.62 250	3.41 340	0.99 458	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	0.25 128	0.20 48

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.89 150	0.46 73	1.19 99	0.64 43	1.71 612	3.95 470	0.69 234	2.43 190	1.04 118	1.05 223	0.90 115	0.61 101	0.44 30	0.80 36	0.52 96	0.28 251	0.19 179	0.31 344	0.24 275	0.24 101	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.89 150	0.46 73	1.34 140	0.62 25	1.70 610	3.95 470	0.67 212	2.36 176	1.05 121	1.05 223	0.90 115	0.60 97	0.42 23	0.80 36	0.46 57	0.27 207	0.18 131	0.29 286	0.23 246	0.24 101	0.18 7

gcap_with_dpt	0.89 150	0.45 61	1.28 127	0.64 43	1.61 590	3.93 459	0.67 212	2.41 181	1.01 112	1.18 244	0.96 138	0.60 97	0.45 32	0.76 25	0.44 41	0.26 180	0.18 131	0.29 286	0.23 246	0.25 128	0.18 7

gasm-f	0.89 150	0.49 117	1.30 131	0.85 226	0.44 119	4.42 587	0.95 436	1.88 98	0.91 79	0.75 124	1.46 285	0.53 61	0.88 210	0.88 65	0.57 120	0.30 323	0.19 179	0.27 226	0.19 137	0.28 201	0.19 15

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 150	0.47 97	2.08 241	0.76 149	0.73 305	3.91 451	0.41 69	2.07 130	1.07 123	0.77 143	0.89 111	0.64 117	0.86 198	0.95 87	0.77 216	0.26 180	0.18 131	0.26 192	0.19 137	0.32 300	0.32 321

SCV_C0	0.89 150	0.59 230	1.96 220	0.83 198	0.44 119	1.24 47	0.64 195	3.33 345	1.66 323	0.82 161	1.20 200	0.73 164	0.66 116	1.62 267	0.66 157	0.32 369	0.21 270	0.24 107	0.20 164	0.28 201	0.23 148

CAS++	0.89 150	0.64 295	1.46 161	0.81 173	0.51 171	1.24 47	0.86 361	3.44 356	1.46 199	1.14 241	1.29 236	0.62 108	0.58 79	1.13 134	0.59 127	0.34 401	0.30 465	0.34 424	0.26 318	0.41 431	0.29 270
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.89 150	0.46 73	1.19 99	0.64 43	1.71 612	3.95 470	0.69 234	2.43 190	1.04 118	1.05 223	0.90 115	0.61 101	0.44 30	0.80 36	0.52 96	0.28 251	0.19 179	0.31 344	0.24 275	0.24 101	0.19 15

NLSM3	0.90 159	0.46 73	1.19 99	0.62 25	1.30 515	3.19 292	0.45 92	2.81 274	1.27 149	0.78 147	0.95 135	0.55 73	1.03 261	1.14 138	0.87 255	0.20 50	0.15 24	0.26 192	0.22 224	0.24 101	0.23 148

DDF-Stereo	0.90 159	0.53 156	1.16 92	0.88 246	1.31 518	1.59 96	0.86 361	2.26 159	0.79 40	0.48 7	0.63 49	0.54 64	0.73 136	2.97 405	1.03 312	0.39 471	0.17 85	0.24 107	0.18 92	1.06 626	0.29 270

IGEV-RUCA	0.90 159	0.53 156	1.05 30	0.81 173	0.74 310	3.89 448	0.80 320	1.92 106	1.41 177	0.96 210	0.71 60	0.70 143	0.73 136	1.30 195	0.68 166	0.29 281	0.20 231	0.25 148	0.19 137	0.43 460	0.34 354

gcap-zeroshot	0.90 159	0.46 73	1.36 147	0.64 43	1.71 612	3.95 470	0.68 223	2.49 202	0.98 105	1.05 223	0.85 96	0.62 108	0.43 25	0.79 33	0.51 93	0.27 207	0.19 179	0.30 315	0.24 275	0.24 101	0.19 15

IGEV++	0.90 159	0.58 220	1.32 136	0.94 303	0.45 127	1.27 51	1.00 463	3.32 339	1.55 269	0.82 161	1.34 257	0.86 203	1.09 299	1.16 147	0.89 263	0.33 388	0.18 131	0.23 67	0.19 137	0.29 221	0.22 128

testlalala	0.90 159	0.46 73	1.36 147	0.64 43	1.71 612	3.95 470	0.68 223	2.49 202	0.98 105	1.05 223	0.85 96	0.62 108	0.43 25	0.79 33	0.51 93	0.27 207	0.19 179	0.30 315	0.24 275	0.24 101	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.91 165	1.57 599	2.54 286	0.69 82	1.41 553	2.08 151	0.83 340	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	0.19 179	0.24 107	0.18 92	0.33 320	0.54 523

trnet	0.91 165	0.48 107	1.46 161	0.62 25	0.31 12	4.40 582	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	0.27 207	0.19 179	0.22 51	0.15 10	0.21 54	0.19 15

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 167	0.73 382	1.42 157	0.92 282	1.08 456	2.97 260	0.53 127	1.77 87	1.39 169	1.16 243	1.54 310	0.58 89	0.65 109	1.03 107	0.84 239	0.25 158	0.23 333	0.30 315	0.24 275	0.43 460	0.29 270

CREStereo	0.92 167	0.53 156	1.45 160	0.61 16	0.34 26	4.42 587	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	0.28 251	0.19 179	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	0.93 169	0.71 366	1.23 110	1.00 340	0.36 36	1.73 112	0.36 47	3.46 357	1.44 187	0.98 212	1.39 272	1.16 270	0.64 101	1.95 325	0.75 204	0.19 36	0.17 85	0.21 35	0.17 47	0.34 339	0.35 368

castereo++	0.93 169	0.56 193	1.26 119	0.92 282	0.73 305	2.48 194	1.00 463	2.99 292	1.03 115	0.68 98	1.41 278	1.92 399	0.59 84	1.26 177	0.44 41	0.25 158	0.19 179	0.28 261	0.19 137	0.23 87	0.23 148

IGEV-Stereo++	0.93 169	0.44 56	1.08 51	0.70 88	1.20 494	3.87 446	0.33 32	3.36 347	1.43 184	0.75 124	1.17 195	0.68 134	1.04 269	0.95 87	0.42 28	0.22 85	0.16 49	0.23 67	0.17 47	0.24 101	0.20 48

GCAP-Stereo	0.93 169	0.68 338	1.35 145	0.85 226	0.41 95	3.61 391	0.52 125	2.20 145	1.50 226	1.11 239	1.04 157	1.17 273	0.84 193	1.11 125	0.71 186	0.25 158	0.20 231	0.27 226	0.18 92	0.28 201	0.23 148

aanet-new	0.94 173	0.56 193	2.97 318	0.71 98	1.41 553	2.86 235	1.03 474	1.99 115	0.82 53	0.59 55	0.93 126	0.58 89	1.30 358	1.18 159	0.50 82	0.22 85	0.17 85	0.24 107	0.17 47	0.25 128	0.22 128

depthmonostereo	0.94 173	0.71 366	2.39 274	0.85 226	0.54 196	2.21 168	0.53 127	1.83 93	1.17 129	0.95 205	1.09 174	0.99 240	0.97 239	2.37 363	0.68 166	0.23 103	0.27 427	0.22 51	0.20 164	0.25 128	0.26 211

StereoAnything_RVC	0.94 173	2.66 642	2.20 251	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	0.32 369	0.16 49	0.23 67	0.15 10	3.31 669	0.18 7

rvit_stereo_0080	0.94 173	0.72 371	2.56 288	0.64 43	0.59 233	1.90 126	0.75 279	2.71 252	1.40 173	0.91 194	1.04 157	0.85 199	0.82 186	1.14 138	0.78 217	0.35 421	0.29 452	0.25 148	0.27 346	0.45 480	0.29 270

IGEV-Stereo+	0.94 173	0.47 97	1.19 99	0.86 235	2.02 649	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	0.27 207	0.19 179	0.22 51	0.17 47	2.26 662	2.41 666

whm_eth	0.94 173	0.72 371	2.56 288	0.64 43	0.59 233	1.90 126	0.75 279	2.71 252	1.40 173	0.91 194	1.04 157	0.85 199	0.82 186	1.14 138	0.78 217	0.35 421	0.29 452	0.25 148	0.27 346	0.45 480	0.29 270

LoS_RVC	0.94 173	1.30 567	1.31 132	0.84 211	1.63 594	2.02 138	0.59 163	1.51 46	1.36 162	0.81 159	1.33 252	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	1.45 644

LoS	0.94 173	0.52 138	1.88 208	0.86 235	0.36 36	4.15 525	0.51 116	2.18 141	1.45 190	0.97 211	0.88 104	0.62 108	0.79 172	1.59 258	0.86 249	0.26 180	0.19 179	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	0.95 181	0.52 138	2.63 299	0.86 235	1.27 511	1.41 71	0.86 361	2.27 161	0.73 26	0.50 12	0.64 50	0.54 64	0.78 167	2.70 394	1.02 310	0.35 421	0.17 85	0.24 107	0.18 92	1.03 623	0.29 270

SCV	0.95 181	0.63 283	1.38 149	1.70 609	0.41 95	1.23 43	0.89 397	3.53 373	1.57 282	0.61 67	1.54 310	0.93 228	0.77 158	1.66 277	0.66 157	0.36 434	0.20 231	0.25 148	0.19 137	0.29 221	0.25 180

WCG-NET（raft）	0.95 181	0.55 181	1.20 106	0.84 211	0.31 12	1.44 77	1.01 466	1.55 52	2.37 493	1.64 307	1.42 280	2.38 457	1.01 255	1.29 189	0.76 211	0.22 85	0.19 179	0.22 51	0.20 164	0.25 128	0.21 94

anonymousdsp	0.95 181	0.69 341	1.27 125	0.83 198	0.52 184	4.54 610	0.84 347	1.76 84	1.24 140	0.76 138	1.06 168	0.78 178	0.77 158	1.67 282	0.69 177	0.27 207	0.17 85	0.29 286	0.21 189	0.31 267	0.26 211

IGEV-Stereo	0.95 181	0.69 341	1.27 125	0.84 211	0.52 184	4.54 610	0.84 347	1.76 84	1.24 140	0.75 124	1.06 168	0.79 182	0.77 158	1.68 284	0.69 177	0.27 207	0.17 85	0.29 286	0.21 189	0.31 267	0.26 211
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GSStereo	0.96 186	0.48 107	1.09 60	0.97 318	0.45 127	4.54 610	0.83 340	3.32 339	1.37 163	0.75 124	0.89 111	0.76 174	0.80 179	0.92 80	0.53 100	0.26 180	0.18 131	0.26 192	0.20 164	0.28 201	0.21 94

tt45	0.96 186	0.48 107	1.19 99	0.89 254	0.66 271	3.91 451	0.76 282	1.90 103	1.26 148	0.70 105	1.30 239	0.71 154	0.63 98	2.59 386	0.74 201	0.22 85	0.17 85	0.28 261	0.23 246	0.27 180	0.27 234

DF	0.97 188	0.56 193	1.59 181	0.93 298	0.51 171	1.13 31	0.97 448	4.39 618	1.44 187	0.95 205	1.59 325	1.01 244	0.57 75	1.62 267	0.75 204	0.32 369	0.22 303	0.25 148	0.19 137	0.25 128	0.25 180

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.97 188	1.76 612	2.51 284	0.69 82	1.40 545	2.95 256	0.99 458	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	0.19 179	0.25 148	0.21 189	0.30 247	0.64 561

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.97 188	0.41 31	3.72 356	0.63 33	0.80 333	1.51 87	0.84 347	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	0.43 460	2.30 662

MSCF	0.97 188	0.82 442	1.26 119	0.88 246	0.40 88	3.17 287	0.88 389	2.79 269	1.39 169	1.32 259	1.19 198	0.58 89	1.33 363	1.28 184	0.64 144	0.25 158	0.19 179	0.25 148	0.25 295	0.28 201	0.32 321

999	0.97 188	0.48 107	1.24 116	1.03 365	0.64 256	3.25 306	0.92 424	1.40 36	1.39 169	0.71 109	1.68 355	0.70 143	0.66 116	3.03 407	0.89 263	0.23 103	0.19 179	0.25 148	0.21 189	0.25 128	0.29 270

GCAPDPT-zeroshot4090	0.97 188	0.41 31	3.70 355	0.63 33	0.80 333	1.51 87	0.84 347	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	0.43 460	2.30 662

DA	0.98 194	0.46 73	1.34 140	0.92 282	0.43 108	4.34 570	0.85 356	2.79 269	1.35 160	0.82 161	1.30 239	0.89 211	1.08 296	1.11 125	0.56 115	0.30 323	0.18 131	0.24 107	0.18 92	0.25 128	0.23 148

GGEV	0.98 194	0.46 73	1.34 140	0.92 282	0.43 108	4.34 570	0.85 356	2.79 269	1.35 160	0.82 161	1.30 239	0.89 211	1.08 296	1.11 125	0.56 115	0.30 323	0.18 131	0.24 107	0.18 92	0.25 128	0.23 148

ff7	0.98 194	0.69 341	2.05 229	0.84 211	0.52 184	4.55 615	0.86 361	1.62 64	1.24 140	0.75 124	1.03 152	0.70 143	0.77 158	1.84 309	0.68 166	0.27 207	0.17 85	0.29 286	0.21 189	0.31 267	0.27 234

ffff	0.98 194	0.69 341	2.05 229	0.84 211	0.52 184	4.55 615	0.86 361	1.62 64	1.24 140	0.75 124	1.03 152	0.70 143	0.77 158	1.84 309	0.68 166	0.27 207	0.17 85	0.29 286	0.21 189	0.31 267	0.27 234

11t	0.98 194	0.69 341	2.05 229	0.84 211	0.52 184	4.55 615	0.86 361	1.62 64	1.24 140	0.75 124	1.03 152	0.70 143	0.77 158	1.84 309	0.68 166	0.27 207	0.17 85	0.29 286	0.21 189	0.31 267	0.27 234

MIF-Stereo (partial)	0.98 194	0.55 181	2.83 312	0.71 98	1.03 438	1.08 28	0.49 110	2.55 221	1.66 323	0.79 151	1.20 200	0.80 184	0.90 219	1.61 265	1.56 447	0.36 434	0.24 369	0.33 405	0.25 295	0.40 407	0.28 257

ccc-4	0.98 194	0.69 341	2.05 229	0.84 211	0.52 184	4.55 615	0.86 361	1.62 64	1.24 140	0.75 124	1.03 152	0.70 143	0.77 158	1.84 309	0.68 166	0.27 207	0.17 85	0.29 286	0.21 189	0.31 267	0.27 234

CroCo-Stereo	0.98 194	0.87 464	3.44 341	0.87 241	0.53 194	0.49 3	0.50 112	3.99 488	1.49 220	0.81 159	1.25 223	1.00 243	0.75 145	1.10 123	1.09 325	0.24 131	0.21 270	0.24 107	0.19 137	0.35 360	0.27 234
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	0.99 202	0.89 468	2.55 287	0.99 332	1.80 630	0.54 4	0.46 98	3.10 307	1.24 140	1.07 229	1.21 205	1.05 253	0.78 167	1.26 177	1.08 322	0.27 207	0.23 333	0.27 226	0.21 189	0.43 460	0.34 354

PMTNet	0.99 202	0.48 107	1.73 192	0.62 25	0.56 209	4.20 552	0.43 82	1.88 98	1.58 286	1.00 213	1.05 164	0.78 178	0.98 246	1.50 238	0.85 242	1.21 649	0.20 231	0.23 67	0.15 10	0.22 74	0.19 15

GASTEREO	1.00 204	0.98 503	1.23 110	0.90 265	0.40 88	3.40 335	0.88 389	2.77 261	1.44 187	1.39 272	1.30 239	0.55 73	1.35 369	1.33 199	0.64 144	0.25 158	0.19 179	0.25 148	0.25 295	0.25 128	0.31 310

rvit_0105_6	1.00 204	0.93 484	2.21 253	0.92 282	0.55 204	1.52 91	0.79 309	2.41 181	2.96 593	0.76 138	0.72 63	1.02 246	0.75 145	1.42 221	0.81 229	0.40 479	0.43 565	0.34 424	0.31 440	0.43 460	0.34 354

rvit_stereo_ft	1.00 204	0.87 464	3.55 345	0.97 318	0.66 271	1.06 26	0.80 320	2.78 264	1.67 325	0.78 147	0.96 138	0.95 234	1.14 321	1.06 115	0.90 268	0.32 369	0.24 369	0.27 226	0.28 375	0.39 402	0.27 234

MyStereo07	1.01 207	0.80 429	1.26 119	1.00 340	1.04 442	3.95 470	0.95 436	2.07 130	1.42 180	0.75 124	1.22 208	0.68 134	0.91 222	1.63 272	0.67 162	0.24 131	0.24 369	0.34 424	0.26 318	0.41 431	0.37 390

CES	1.01 207	0.55 181	1.74 195	0.92 282	2.15 653	2.15 160	0.50 112	2.01 118	1.45 190	0.76 138	1.02 146	0.61 101	0.47 40	1.29 189	0.79 223	0.22 85	0.17 85	0.24 107	0.14 2	0.63 555	2.29 661

TANstereo	1.01 207	0.55 181	1.73 192	0.76 149	0.36 36	4.04 499	0.38 52	1.48 43	1.62 312	2.03 417	2.10 498	0.84 194	0.93 228	0.98 96	0.62 137	0.28 251	0.36 514	0.23 67	0.20 164	0.25 128	0.46 478

GMStereo	1.01 207	1.00 507	2.86 315	0.83 198	0.45 127	1.47 81	0.57 148	1.89 101	2.11 433	1.52 285	1.24 215	0.87 205	0.74 142	1.58 253	0.94 293	0.40 479	0.21 270	0.30 315	0.30 424	0.47 495	0.36 374
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo++_RVC	1.02 211	0.49 117	1.54 174	0.83 198	0.55 204	4.01 493	0.31 24	1.63 69	1.99 396	1.63 304	2.13 507	0.84 194	0.65 109	0.88 65	0.70 183	0.27 207	0.15 24	0.23 67	1.22 659	0.24 101	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	1.03 212	0.85 458	3.13 326	0.84 211	0.38 72	1.17 38	0.42 77	3.54 374	1.47 204	1.08 230	2.17 514	1.48 325	0.57 75	1.37 211	0.74 201	0.23 103	0.18 131	0.28 261	0.21 189	0.32 300	0.24 166

XX-TBD	1.03 212	0.95 494	1.94 215	1.30 504	0.43 108	3.97 485	0.33 32	1.74 82	1.73 347	1.59 294	2.02 477	0.69 140	0.60 90	1.16 147	0.66 157	0.30 323	0.25 397	0.23 67	0.15 10	0.31 267	0.22 128

RT-Monster	1.05 214	0.53 156	2.62 297	0.83 198	1.40 545	2.96 258	0.47 104	2.81 274	1.83 372	1.21 251	1.22 208	0.93 228	0.83 191	1.36 205	0.60 130	0.21 63	0.20 231	0.23 67	0.18 92	0.21 54	0.29 270

xyz-stereo-finetune	1.05 214	0.62 275	1.46 161	0.59 12	0.36 36	3.48 355	0.81 330	2.69 250	1.74 353	0.94 201	1.21 205	0.91 218	0.78 167	2.53 381	1.28 382	0.24 131	0.24 369	0.26 192	0.23 246	0.30 247	0.23 148

FE-Mocha	1.06 216	0.74 393	2.45 280	0.97 318	0.69 291	1.57 93	0.40 62	2.92 284	1.47 204	1.82 346	1.81 414	1.62 343	0.88 210	1.36 205	0.78 217	0.29 281	0.20 231	0.35 443	0.31 440	0.26 160	0.33 340

EGLCR-Stereo	1.06 216	0.51 130	1.56 177	1.02 358	0.39 78	4.27 563	0.42 77	4.08 515	1.48 214	0.90 193	0.68 57	1.09 256	0.66 116	1.81 303	0.62 137	0.27 207	0.19 179	0.29 286	0.23 246	0.37 386	0.25 180

MC-Stereo	1.06 216	0.48 107	1.55 175	1.15 433	0.41 95	4.56 620	0.61 171	2.06 128	1.46 199	1.90 365	1.61 334	0.89 211	1.12 312	1.35 203	0.73 194	0.25 158	0.18 131	0.26 192	0.22 224	0.25 128	0.24 166

sCroCo_RVC	1.06 216	0.82 442	5.05 378	1.02 358	1.05 444	0.98 21	0.61 171	2.06 128	1.29 152	0.69 102	1.26 226	0.82 190	1.10 306	1.20 162	0.90 268	0.42 505	0.40 546	0.33 405	0.30 424	0.46 491	0.38 407

Wave_Phase_stereo	1.07 220	0.73 382	4.10 364	0.80 169	0.51 171	4.91 659	0.72 249	2.50 206	1.00 110	0.85 179	0.57 40	0.72 157	0.48 44	1.01 103	0.90 268	0.26 180	0.22 303	0.24 107	0.29 403	0.25 128	0.25 180

rvit_0105_4	1.07 220	0.99 504	2.39 274	0.93 298	0.54 196	1.62 103	0.84 347	2.77 261	2.91 588	0.80 155	0.91 120	1.09 256	0.86 198	1.63 272	0.85 242	0.40 479	0.45 575	0.35 443	0.31 440	0.43 460	0.40 435

DN	1.08 222	0.54 172	3.15 328	0.90 265	1.00 432	3.37 327	0.48 108	2.59 235	1.45 190	0.95 205	0.82 89	1.32 301	0.73 136	1.86 316	0.64 144	0.30 323	0.26 415	0.28 261	0.24 275	0.34 339	0.32 321

quiztm	1.09 223	0.79 424	1.33 139	0.77 155	1.50 568	2.48 194	0.76 282	3.65 390	1.55 269	1.65 311	1.80 401	1.18 277	0.64 101	1.17 153	1.07 319	0.30 323	0.17 85	0.23 67	0.20 164	0.36 373	0.28 257

MM-Stereo_test3	1.09 223	0.59 230	1.55 175	1.73 613	1.18 480	1.91 128	0.86 361	3.52 369	1.76 357	1.25 253	1.86 439	1.10 259	0.69 123	1.32 198	0.86 249	0.27 207	0.23 333	0.27 226	0.22 224	0.34 339	0.30 300

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 223	3.30 652	2.61 294	0.82 185	0.38 72	1.27 51	0.62 186	1.51 46	1.29 152	0.91 194	0.92 123	0.65 123	0.57 75	1.08 119	0.59 127	1.55 663	0.15 24	0.32 368	0.28 375	1.10 632	1.98 658

iRaftStereo_RVC	1.09 223	0.70 352	1.39 151	0.95 306	0.45 127	3.83 429	0.42 77	2.37 178	1.58 286	1.69 318	1.76 386	1.80 378	0.83 191	1.50 238	0.98 303	0.28 251	0.18 131	0.29 286	0.26 318	0.30 247	0.31 310

RAFT-Stereo-weight	1.11 227	0.48 107	1.22 109	0.99 332	0.42 102	4.17 540	0.80 320	3.60 383	1.50 226	1.97 387	1.50 299	1.30 299	0.65 109	1.24 170	0.85 242	0.25 158	0.19 179	0.26 192	0.22 224	0.27 180	0.23 148

11t1	1.11 227	0.53 156	1.80 201	1.55 588	0.65 264	2.20 167	0.60 166	3.66 394	1.49 220	1.60 295	1.26 226	1.03 248	1.35 369	1.72 290	0.97 300	0.28 251	0.31 474	0.29 286	0.23 246	0.30 247	0.34 354

rvit_0105_5	1.13 229	0.93 484	2.60 291	0.91 276	0.56 209	1.92 129	0.91 410	3.02 297	2.63 545	0.95 205	1.20 200	1.18 277	0.93 228	1.51 241	0.93 291	0.40 479	0.43 565	0.37 472	0.35 485	0.42 450	0.44 461

GMOStereo	1.13 229	0.70 352	2.26 260	0.75 131	0.44 119	3.05 267	0.91 410	2.78 264	1.45 190	2.37 530	1.52 302	1.53 329	1.05 275	1.17 153	0.92 282	0.25 158	0.19 179	0.35 443	0.28 375	0.34 339	0.26 211

error version	1.13 229	0.70 352	2.26 260	0.75 131	0.44 119	3.05 267	0.91 410	2.78 264	1.45 190	2.37 530	1.52 302	1.53 329	1.05 275	1.17 153	0.92 282	0.25 158	0.19 179	0.35 443	0.28 375	0.34 339	0.26 211

test-v	1.13 229	0.70 352	2.26 260	0.75 131	0.44 119	3.05 267	0.91 410	2.78 264	1.45 190	2.37 530	1.52 302	1.53 329	1.05 275	1.17 153	0.92 282	0.25 158	0.19 179	0.35 443	0.28 375	0.34 339	0.26 211

test-2	1.13 229	0.70 352	2.26 260	0.75 131	0.44 119	3.05 267	0.91 410	2.78 264	1.45 190	2.37 530	1.52 302	1.53 329	1.05 275	1.17 153	0.92 282	0.25 158	0.19 179	0.35 443	0.28 375	0.34 339	0.26 211

Lsterematch	1.15 234	0.84 452	4.02 363	0.80 169	0.39 78	1.68 108	0.68 223	2.01 118	2.02 403	1.58 293	2.02 477	1.35 305	1.40 382	1.41 218	1.10 326	0.28 251	0.16 49	0.29 286	0.22 224	0.29 221	0.37 390

HUF	1.15 234	0.64 295	8.62 419	0.90 265	0.35 31	1.35 65	0.78 302	1.97 113	1.50 226	0.63 82	1.52 302	0.83 192	0.66 116	1.28 184	0.63 141	0.29 281	0.23 333	0.26 192	0.17 47	0.23 87	0.25 180

tg	1.15 234	0.67 330	1.31 132	0.94 303	0.54 196	4.02 495	0.41 69	2.96 289	1.59 301	1.69 318	1.85 436	1.84 390	0.97 239	1.78 297	0.83 236	0.27 207	0.17 85	0.29 286	0.26 318	0.29 221	0.27 234

Selective-RAFT	1.15 234	0.46 73	1.64 185	0.99 332	0.45 127	4.17 540	0.51 116	3.21 319	1.69 335	1.12 240	1.34 257	1.45 322	1.40 382	2.08 337	0.94 293	0.41 494	0.20 231	0.24 107	0.23 246	0.27 180	0.25 180

x	1.15 234	0.57 204	1.53 171	1.44 560	0.67 278	1.94 130	0.97 448	3.87 444	1.57 282	1.61 300	1.28 234	1.58 337	1.22 339	1.93 322	1.04 314	0.28 251	0.30 465	0.34 424	0.29 403	0.32 300	0.31 310

xyz-stereo-finetune2	1.16 239	0.63 283	1.50 167	0.57 7	0.36 36	3.47 352	0.65 205	2.70 251	1.23 138	0.88 188	1.75 377	0.91 218	1.76 487	3.54 420	1.74 483	0.24 131	0.22 303	0.30 315	0.27 346	0.31 267	0.26 211

rvit_stereo_0075_2	1.18 240	0.74 393	2.66 303	0.90 265	1.27 511	2.51 198	0.69 234	2.25 157	2.06 416	1.40 274	1.86 439	1.46 324	0.84 193	1.42 221	0.94 293	0.46 534	0.40 546	0.48 551	0.38 520	0.46 491	0.51 510

AE-Stereo	1.18 240	0.60 246	2.05 229	1.10 400	0.60 236	4.39 578	0.72 249	3.74 414	1.62 312	1.10 235	1.90 454	1.01 244	0.92 225	1.45 229	0.82 232	0.28 251	0.22 303	0.28 261	0.28 375	0.26 160	0.22 128

test-3	1.19 242	0.52 138	2.00 223	1.01 347	0.42 102	1.95 131	0.91 410	4.35 607	1.47 204	2.24 494	1.16 193	2.06 425	0.79 172	2.68 392	0.76 211	0.27 207	0.18 131	0.28 261	0.26 318	0.26 160	0.25 180

test_1	1.19 242	0.52 138	2.00 223	1.01 347	0.42 102	1.95 131	0.90 402	4.36 612	1.47 204	2.17 467	1.16 193	2.06 425	0.78 167	2.68 392	0.76 211	0.27 207	0.18 131	0.28 261	0.26 318	0.26 160	0.25 180

test_3	1.19 242	0.51 130	2.08 241	0.99 332	0.41 95	2.05 147	0.87 382	4.40 621	1.42 180	1.99 394	1.18 196	2.03 419	0.79 172	2.70 394	0.75 204	0.27 207	0.17 85	0.29 286	0.29 403	0.30 247	0.27 234

raftrobust	1.19 242	0.72 371	2.30 265	1.26 482	1.31 518	3.55 377	0.68 223	2.75 258	1.47 204	2.21 485	1.38 270	1.17 273	1.22 339	1.20 162	1.11 331	0.28 251	0.24 369	0.21 35	0.19 137	0.25 128	0.28 257

RALCasStereoNet	1.19 242	1.02 509	2.06 238	1.12 411	1.14 471	3.08 274	0.70 244	2.99 292	1.73 347	1.34 262	1.68 355	1.18 277	0.91 222	2.16 347	1.00 308	0.30 323	0.26 415	0.24 107	0.21 189	0.29 221	0.30 300

MIM_Stereo	1.20 247	0.78 420	3.30 336	1.05 368	0.43 108	3.04 265	0.60 166	2.46 198	1.51 233	1.60 295	1.58 321	1.82 384	1.29 354	2.00 329	1.07 319	0.24 131	0.24 369	0.28 261	0.25 295	0.27 180	0.27 234

R-Stereo Train	1.20 247	0.58 220	1.81 202	0.99 332	0.67 278	3.78 419	0.90 402	4.09 517	1.51 233	2.16 463	1.71 366	1.13 265	0.94 231	1.40 213	0.91 277	0.30 323	0.24 369	0.26 192	0.21 189	0.26 160	0.25 180

RAFT-Stereo	1.20 247	0.58 220	1.81 202	0.99 332	0.67 278	3.78 419	0.90 402	4.09 517	1.51 233	2.16 463	1.71 366	1.13 265	0.94 231	1.40 213	0.91 277	0.30 323	0.24 369	0.26 192	0.21 189	0.26 160	0.25 180
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
model_zeroshot	1.21 250	0.60 246	3.55 345	1.05 368	0.57 221	3.46 349	0.63 190	2.73 255	1.55 269	2.05 422	1.38 270	1.50 328	0.82 186	1.69 285	0.87 255	0.29 281	0.23 333	0.30 315	0.23 246	0.27 180	0.32 321

RCA-Stereo	1.21 250	0.52 138	1.58 180	0.90 265	0.46 138	4.68 636	0.79 309	4.13 527	1.74 353	1.92 372	1.80 401	0.94 233	1.48 411	1.14 138	0.70 183	0.27 207	0.18 131	0.25 148	0.19 137	0.25 128	0.23 148

raft+_RVC	1.21 250	0.83 446	2.61 294	1.35 529	0.97 411	3.60 387	0.76 282	3.23 324	1.51 233	1.33 260	1.67 352	1.03 248	1.10 306	1.87 317	0.92 282	0.24 131	0.22 303	0.25 148	0.24 275	0.26 160	0.25 180

AnonymousM	1.22 253	1.32 573	0.97 17	0.88 246	0.56 209	4.03 497	0.69 234	2.41 181	1.68 328	1.48 281	1.31 248	1.15 269	1.00 249	1.18 159	0.73 194	0.32 369	0.40 546	2.07 668	1.70 670	0.24 101	0.22 128

LL-Strereo2	1.23 254	0.85 458	2.38 273	0.93 298	0.68 284	3.72 407	1.37 549	2.54 220	1.99 396	1.75 334	1.40 276	1.82 384	0.73 136	1.40 213	0.99 306	0.31 348	0.23 333	0.55 592	0.35 485	0.29 221	0.24 166

ROB_FTStereo_v2	1.23 254	0.66 320	2.02 225	0.75 131	0.37 56	4.67 635	0.76 282	2.53 211	1.58 286	1.99 394	1.46 285	1.78 368	1.14 321	2.08 337	0.88 260	0.48 548	0.22 303	0.32 368	0.27 346	0.40 407	0.29 270

CRE-IMP	1.23 254	0.61 266	2.14 246	0.82 185	0.39 78	4.54 610	0.83 340	2.63 241	1.55 269	1.95 382	1.46 285	1.87 395	0.96 234	1.48 235	1.33 393	0.45 526	0.21 270	0.31 344	0.26 318	0.41 431	0.31 310

RAFT	1.23 254	0.84 452	2.05 229	0.96 311	0.47 148	1.80 119	0.94 432	3.18 318	1.46 199	1.60 295	1.71 366	3.04 532	1.59 438	1.64 274	1.32 389	0.38 459	0.24 369	0.40 498	0.32 453	0.40 407	0.35 368

test-1	1.23 254	0.65 308	1.88 208	0.96 311	0.52 184	3.84 434	0.62 186	4.01 492	1.47 204	1.93 376	1.78 395	1.83 387	0.92 225	1.19 161	1.28 382	0.26 180	0.29 452	0.31 344	0.24 275	0.29 221	0.36 374

rvit_0105_3	1.24 259	0.93 484	2.84 313	0.97 318	0.58 230	2.38 182	1.08 491	3.26 329	2.53 529	1.18 244	1.40 276	1.24 290	1.04 269	1.73 291	0.97 300	0.44 517	0.44 570	0.40 498	0.42 553	0.42 450	0.50 502

PSM-adaLoss	1.24 259	0.65 308	2.03 226	0.75 131	0.37 56	4.68 636	0.73 257	2.53 211	1.58 286	1.99 394	1.47 290	1.78 368	1.13 314	2.18 351	0.87 255	0.48 548	0.23 333	0.32 368	0.27 346	0.40 407	0.29 270

rafts_anoy	1.24 259	0.80 429	3.61 351	1.17 443	1.20 494	3.00 261	0.61 171	3.17 316	1.58 286	1.37 268	1.26 226	1.19 282	1.12 312	1.78 297	1.25 371	0.32 369	0.23 333	0.32 368	0.32 453	0.31 267	0.30 300

DIP-Stereo	1.24 259	0.69 341	1.77 198	0.65 56	0.61 241	4.29 565	0.58 157	4.44 627	2.53 529	1.98 389	1.33 252	0.91 218	0.86 198	1.25 176	1.25 371	0.36 434	0.23 333	0.32 368	0.23 246	0.32 300	0.29 270
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	1.25 263	0.56 193	2.05 229	1.05 368	0.93 401	2.86 235	0.55 138	3.23 324	1.34 157	1.55 288	1.07 171	3.56 585	2.03 522	1.29 189	1.00 308	0.28 251	0.27 427	0.34 424	0.21 189	0.41 431	0.43 455

Patchmatch Stereo++	1.25 263	0.65 308	2.06 238	0.75 131	0.37 56	4.68 636	0.76 282	2.53 211	1.58 286	1.99 394	1.47 290	1.78 368	1.14 321	2.44 365	0.90 268	0.48 548	0.23 333	0.32 368	0.27 346	0.40 407	0.29 270
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	1.25 263	0.66 320	2.14 246	0.75 131	0.37 56	4.65 632	0.77 295	2.53 211	1.58 286	1.99 394	1.47 290	1.78 368	1.13 314	2.26 360	0.86 249	0.47 543	0.22 303	0.32 368	0.27 346	0.40 407	0.29 270

HUI-Stereo	1.25 263	0.66 320	2.33 268	0.75 131	0.37 56	4.68 636	0.78 302	2.53 211	1.58 286	1.99 394	1.46 285	1.79 375	1.13 314	2.17 349	0.85 242	0.48 548	0.23 333	0.32 368	0.27 346	0.40 407	0.29 270

iRAFT	1.25 263	0.65 308	2.06 238	0.75 131	0.37 56	4.68 636	0.76 282	2.53 211	1.58 286	1.99 394	1.47 290	1.78 368	1.14 321	2.44 365	0.90 268	0.48 548	0.23 333	0.32 368	0.27 346	0.40 407	0.29 270

RAFT-IKP	1.25 263	0.66 320	2.23 258	0.75 131	0.37 56	4.64 630	0.74 269	2.53 211	1.58 286	1.99 394	1.47 290	1.78 368	1.13 314	2.22 357	0.92 282	0.48 548	0.22 303	0.32 368	0.27 346	0.40 407	0.29 270

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 263	0.72 371	1.74 195	1.05 368	0.36 36	4.13 521	0.42 77	2.95 287	2.84 584	2.02 413	2.40 558	1.61 342	1.11 311	1.26 177	0.97 300	0.21 63	0.15 24	0.26 192	0.23 246	0.29 221	0.23 148

FACV-RUCA	1.26 270	0.65 308	2.21 253	1.06 374	1.50 568	2.69 217	1.15 508	3.05 300	1.87 376	1.36 265	1.99 473	1.03 248	1.15 329	1.36 205	1.10 326	0.41 494	0.41 555	0.73 634	0.41 546	0.61 549	0.41 441

CAS	1.26 270	0.40 20	1.46 161	2.97 667	1.61 590	4.13 521	0.73 257	1.78 88	1.49 220	0.83 173	1.10 177	0.59 94	0.53 62	1.26 177	0.80 224	2.99 672	0.13 1	0.21 35	0.13 1	0.31 267	1.72 651

anonymousdsp2	1.26 270	0.60 246	3.74 357	1.02 358	0.41 95	3.60 387	0.72 249	3.68 399	1.47 204	1.37 268	1.56 318	1.83 387	1.01 255	2.00 329	0.66 157	0.29 281	0.20 231	0.28 261	0.20 164	0.32 300	0.29 270

dd	1.26 270	1.15 539	2.47 281	0.92 282	0.49 164	4.35 573	0.75 279	1.92 106	2.11 433	1.44 278	1.24 215	1.19 282	1.05 275	1.78 297	1.70 475	0.57 587	0.34 502	0.35 443	0.33 461	0.60 544	0.46 478

iGMRVC	1.26 270	0.66 320	2.14 246	0.75 131	0.37 56	4.66 633	0.74 269	2.53 211	1.58 286	1.99 394	1.46 285	1.78 368	1.14 321	2.46 367	0.92 282	0.48 548	0.23 333	0.32 368	0.27 346	0.40 407	0.29 270

fast-iter	1.27 275	0.90 470	2.33 268	1.10 400	0.68 284	2.92 246	0.45 92	2.49 202	1.76 357	2.13 446	1.65 348	2.42 465	1.84 504	1.58 253	1.61 457	0.26 180	0.16 49	0.28 261	0.29 403	0.26 160	0.25 180

CoSv	1.27 275	0.90 470	2.33 268	1.10 400	0.68 284	2.92 246	0.45 92	2.49 202	1.76 357	2.13 446	1.65 348	2.42 465	1.84 504	1.58 253	1.61 457	0.26 180	0.16 49	0.28 261	0.29 403	0.26 160	0.25 180

mmm	1.27 275	0.58 220	2.20 251	1.41 553	0.68 284	2.39 184	0.85 356	3.90 455	1.63 315	2.20 476	1.84 428	1.28 295	1.50 418	1.91 321	0.89 263	0.31 348	0.27 427	0.45 533	0.37 507	0.38 391	0.34 354

NRIStereo	1.28 278	0.61 266	1.67 186	1.15 433	0.38 72	4.73 649	0.90 402	2.42 185	1.50 226	1.93 376	1.33 252	1.75 362	1.22 339	2.96 404	1.33 393	0.46 534	0.22 303	0.29 286	0.26 318	0.30 247	0.28 257

RALAANet	1.28 278	1.08 524	3.21 330	1.25 475	0.94 403	1.44 77	0.69 234	3.15 313	2.57 538	2.01 408	1.80 401	1.29 298	1.05 275	2.00 329	1.48 426	0.27 207	0.20 231	0.27 226	0.24 275	0.40 407	0.27 234

CASS	1.29 280	0.66 320	2.62 297	0.95 306	0.66 271	2.84 230	0.69 234	3.00 294	1.79 362	2.57 563	1.95 462	1.39 312	1.55 435	1.59 258	1.06 316	0.50 564	0.28 442	0.34 424	0.28 375	0.46 491	0.63 557
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	1.30 281	0.60 246	5.57 387	0.88 246	0.75 313	3.04 265	0.90 402	2.68 248	1.33 156	1.48 281	1.07 171	2.78 510	0.88 210	1.29 189	0.85 242	0.31 348	0.22 303	0.35 443	0.20 164	0.45 480	0.37 390

qqq	1.30 281	0.57 204	1.67 186	1.15 433	0.51 171	2.18 163	0.91 410	3.98 484	1.53 252	1.50 284	1.24 215	1.79 375	1.34 366	4.66 449	0.98 303	0.28 251	0.31 474	0.33 405	0.33 461	0.33 320	0.32 321

test_4	1.30 281	0.50 121	6.16 391	0.84 211	0.45 127	1.61 101	1.12 502	2.14 138	1.42 180	1.52 285	2.31 548	1.84 390	0.79 172	2.52 379	1.19 351	0.27 207	0.17 85	0.29 286	0.29 403	0.29 221	0.25 180

s12784h	1.31 284	0.45 61	2.41 277	0.71 98	0.35 31	4.42 587	0.50 112	4.22 552	2.73 558	2.01 408	2.48 564	0.91 218	0.96 234	2.01 332	0.70 183	0.29 281	0.18 131	0.24 107	0.16 28	0.27 180	0.18 7

AFF-stereo	1.31 284	0.77 413	1.46 161	1.10 400	0.45 127	3.93 459	0.48 108	2.92 284	2.92 590	1.90 365	2.21 522	2.11 432	1.52 424	1.93 322	1.12 334	0.21 63	0.16 49	0.25 148	0.25 295	0.29 221	0.20 48

Pruner-Stereo	1.32 286	0.59 230	2.11 244	1.79 623	0.47 148	4.73 649	0.79 309	2.53 211	1.72 345	2.47 545	1.58 321	1.48 325	1.03 261	1.66 277	1.47 423	0.44 517	0.21 270	0.34 424	0.30 424	0.30 247	0.39 414

Hybrid-DGEV-03	1.34 287	0.70 352	2.74 310	1.00 340	0.52 184	3.99 488	0.99 458	3.22 321	1.64 316	2.15 457	3.31 625	1.37 311	1.07 290	1.29 189	1.22 362	0.26 180	0.18 131	0.32 368	0.24 275	0.28 201	0.24 166

ToySt	1.35 288	0.72 371	3.65 353	1.01 347	0.50 169	3.31 321	1.01 466	3.46 357	1.73 347	1.30 257	1.55 314	2.07 428	1.47 409	1.88 318	1.40 403	0.27 207	0.27 427	0.30 315	0.32 453	0.42 450	0.39 414

DisPM	1.36 289	0.55 181	2.39 274	1.54 583	0.51 171	4.59 623	0.79 309	2.50 206	1.88 378	2.50 548	1.83 423	1.45 322	1.01 255	2.71 396	0.93 291	0.46 534	0.20 231	0.32 368	0.31 440	0.31 267	0.44 461

sAnonymous2	1.37 290	1.22 556	9.79 433	0.92 282	0.88 384	1.23 43	0.61 171	2.56 223	1.69 335	0.85 179	1.02 146	0.73 164	1.23 344	0.98 96	0.78 217	0.29 281	0.25 397	0.31 344	0.30 424	1.06 626	0.71 575

CroCo_RVC	1.37 290	1.22 556	9.79 433	0.92 282	0.88 384	1.23 43	0.61 171	2.56 223	1.69 335	0.85 179	1.02 146	0.73 164	1.23 344	0.98 96	0.78 217	0.29 281	0.25 397	0.31 344	0.30 424	1.06 626	0.71 575

GES	1.38 292	0.64 295	2.61 294	1.09 391	0.57 221	4.30 567	1.02 471	3.86 441	1.51 233	1.72 327	1.74 373	1.28 295	1.77 489	1.62 267	1.61 457	0.39 471	0.27 427	0.33 405	0.30 424	0.41 431	0.47 483

Any-RAFT	1.40 293	0.53 156	2.78 311	1.09 391	0.64 256	4.41 585	0.81 330	3.97 481	2.78 565	1.99 394	1.34 257	2.36 454	1.56 437	1.56 248	0.75 204	0.27 207	0.20 231	0.25 148	0.18 92	0.25 128	0.28 257

UDGNet	1.40 293	1.52 596	2.22 256	1.38 547	0.62 250	4.39 578	0.68 223	1.80 90	2.18 447	1.34 262	1.18 196	0.99 240	1.00 249	2.16 347	1.19 351	1.09 643	0.34 502	1.30 658	0.98 646	1.10 632	0.58 542

GMStereo_Zeroshot	1.41 295	1.21 550	3.33 338	1.29 497	0.72 299	3.35 325	0.53 127	2.58 234	1.68 328	2.35 526	1.56 318	2.42 465	0.96 234	2.50 371	1.16 342	0.45 526	0.23 333	0.40 498	0.24 275	0.79 602	0.33 340

Selective-IGEV-i1	1.43 296	0.59 230	2.42 279	1.15 433	1.07 453	3.82 428	1.09 495	3.79 423	2.11 433	1.62 302	1.91 455	2.65 492	1.22 339	1.80 301	1.12 334	0.32 369	0.27 427	0.46 539	0.54 598	0.31 267	0.39 414

rvit_105_1	1.43 296	0.90 470	3.27 334	1.08 385	0.68 284	2.79 223	1.27 530	3.52 369	2.35 484	1.38 271	1.54 310	1.28 295	1.14 321	2.91 400	1.40 403	0.54 581	0.47 589	0.45 533	0.59 610	0.44 471	0.58 542

RAFT-Test	1.44 298	0.59 230	6.10 390	1.01 347	0.69 291	2.90 240	0.80 320	3.68 399	1.70 340	1.85 349	1.68 355	3.15 542	1.03 261	1.20 162	0.99 306	0.27 207	0.22 303	0.25 148	0.23 246	0.27 180	0.25 180

DCRE	1.44 298	0.74 393	3.50 344	1.13 419	0.72 299	1.78 117	0.67 212	2.14 138	1.56 276	1.99 394	8.09 664	1.73 360	1.07 290	1.24 170	0.83 236	0.23 103	0.25 397	0.26 192	0.26 318	0.28 201	0.30 300

AdaStereo	1.45 300	0.83 446	2.34 271	1.28 493	0.81 339	3.21 294	1.14 507	4.20 543	2.46 517	2.05 422	1.77 392	2.48 475	1.18 332	1.71 289	1.44 413	0.43 511	0.25 397	0.43 521	0.28 375	0.44 471	0.34 354
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	1.46 301	0.57 204	14.51 503	0.74 127	0.34 26	3.31 321	0.68 223	2.34 174	0.72 21	0.58 47	0.88 104	0.50 51	1.06 284	1.42 221	0.45 48	0.19 36	0.15 24	0.25 148	0.17 47	0.24 101	0.20 48

BSDual-CNN	1.46 301	0.59 230	1.94 215	0.87 241	0.85 370	4.16 535	1.16 510	4.48 633	1.88 378	2.93 604	1.83 423	2.60 486	1.31 360	1.60 260	1.21 359	0.34 401	0.25 397	0.31 344	0.28 375	0.35 360	0.33 340

PFNet+	1.46 301	0.57 204	2.84 313	0.92 282	0.47 148	4.64 630	0.84 347	2.46 198	1.99 396	2.14 449	1.64 341	1.34 303	1.03 261	4.68 451	1.23 366	0.45 526	0.33 489	0.37 472	0.39 528	0.32 300	0.49 495

ACVNet	1.46 301	0.64 295	3.56 347	0.93 298	0.85 370	4.22 553	0.80 320	2.85 277	2.08 419	1.78 338	1.88 443	3.10 537	1.46 407	1.33 199	1.89 501	0.29 281	0.26 415	0.30 315	0.26 318	0.39 402	0.27 234

psmg	1.47 305	0.59 230	1.94 215	0.92 282	0.85 370	4.30 567	1.42 561	4.10 524	1.88 378	2.64 580	2.09 497	2.60 486	1.31 360	1.60 260	1.21 359	0.34 401	0.27 427	0.33 405	0.34 469	0.36 373	0.34 354

BUS	1.49 306	0.59 230	1.94 215	0.87 241	0.85 370	4.50 603	0.76 282	4.48 633	1.88 378	2.93 604	1.83 423	3.63 588	0.97 239	1.60 260	1.17 346	0.34 401	0.25 397	0.31 344	0.28 375	0.35 360	0.33 340

Hybrid-DGEV-2	1.55 307	1.43 588	3.19 329	1.16 440	0.51 171	4.15 525	0.54 137	4.28 580	2.22 451	2.06 427	1.37 266	2.37 455	1.61 445	3.24 410	1.15 338	0.25 158	0.24 369	0.30 315	0.26 318	0.29 221	0.28 257

plain	1.55 307	0.69 341	13.59 481	0.65 56	0.73 305	1.66 107	0.57 148	3.17 316	1.94 390	0.77 143	1.24 215	0.80 184	0.86 198	1.60 260	0.96 299	0.33 388	0.21 270	0.32 368	0.25 295	0.42 450	0.28 257

LCNet	1.55 307	0.54 172	1.88 208	0.99 332	0.55 204	3.60 387	1.21 524	2.86 280	1.53 252	2.18 469	1.74 373	1.43 321	4.17 628	3.62 423	0.87 255	0.29 281	0.20 231	0.28 261	0.77 631	0.47 495	1.85 654

DeepStereo_RVC	1.55 307	0.63 283	3.32 337	0.77 155	0.42 102	4.49 600	0.72 249	2.50 206	1.58 286	2.02 413	1.81 414	1.54 333	6.38 664	1.73 291	1.19 351	0.46 534	0.22 303	0.29 286	0.28 375	0.35 360	0.38 407

acv_ft	1.55 307	0.64 295	3.29 335	1.14 420	2.01 646	2.93 251	0.97 448	3.81 428	2.08 419	2.22 487	1.88 443	3.10 537	1.66 469	1.33 199	2.22 542	0.29 281	0.26 415	0.30 315	0.26 318	0.39 402	0.27 234

TestStereo1	1.56 312	0.81 435	2.32 266	1.61 598	0.64 256	4.13 521	1.36 544	3.79 423	3.20 621	1.60 295	2.57 576	1.39 312	2.15 534	2.51 374	1.30 386	0.29 281	0.20 231	0.34 424	0.25 295	0.40 407	0.36 374

SA-5K	1.56 312	0.81 435	2.32 266	1.61 598	0.64 256	4.13 521	1.36 544	3.79 423	3.20 621	1.60 295	2.57 576	1.39 312	2.15 534	2.51 374	1.30 386	0.29 281	0.20 231	0.34 424	0.25 295	0.40 407	0.36 374

UCFNet_RVC	1.57 314	0.84 452	3.25 332	1.36 535	1.40 545	4.07 507	1.01 466	2.68 248	1.50 226	2.11 439	1.88 443	2.37 455	1.50 418	3.41 416	1.42 409	0.36 434	0.28 442	0.52 578	0.40 539	0.53 518	0.43 455

NF-Stereo	1.58 315	0.61 266	2.66 303	2.26 650	0.47 148	4.68 636	0.67 212	3.31 334	1.48 214	2.11 439	1.59 325	1.36 307	1.09 299	6.08 484	1.20 355	0.40 479	0.20 231	0.36 459	0.34 469	0.31 267	0.36 374

OCTAStereo	1.58 315	0.61 266	2.72 306	2.27 653	0.46 138	4.68 636	0.67 212	3.30 333	1.48 214	2.11 439	1.59 325	1.36 307	1.09 299	6.02 481	1.21 359	0.41 494	0.20 231	0.36 459	0.34 469	0.31 267	0.37 390

RE-Stereo	1.58 315	0.61 266	2.72 306	2.26 650	0.46 138	4.68 636	0.68 223	3.31 334	1.48 214	2.11 439	1.59 325	1.36 307	1.09 299	6.01 479	1.22 362	0.41 494	0.20 231	0.36 459	0.34 469	0.31 267	0.37 390

TVStereo	1.58 315	0.61 266	2.72 306	2.26 650	0.46 138	4.68 636	0.68 223	3.31 334	1.48 214	2.11 439	1.59 325	1.36 307	1.09 299	6.01 479	1.22 362	0.41 494	0.20 231	0.36 459	0.34 469	0.31 267	0.37 390

Gwc-CoAtRS	1.58 315	0.57 204	11.69 460	1.01 347	0.60 236	2.53 203	0.64 195	2.36 176	1.56 276	1.80 343	1.47 290	2.74 500	1.18 332	1.12 130	0.90 268	0.27 207	0.21 270	0.25 148	0.22 224	0.27 180	0.23 148

KYRaft	1.59 320	0.52 138	1.73 192	0.95 306	0.49 164	4.38 576	1.79 597	2.43 190	1.51 233	2.49 547	2.98 604	2.00 415	3.41 608	2.14 345	0.82 232	0.30 323	0.21 270	0.33 405	0.46 566	0.35 360	2.45 669

Reg-Stereo(zero)	1.60 321	0.42 42	10.69 447	0.89 254	0.68 284	3.27 311	0.47 104	2.27 161	1.54 261	1.48 281	1.24 215	2.55 481	2.68 573	1.48 235	1.10 326	0.19 36	0.19 179	0.22 51	0.18 92	0.24 101	0.26 211

HCRNet	1.60 321	0.56 193	2.47 281	0.78 161	1.36 535	4.11 516	0.71 246	3.57 378	2.79 568	1.75 334	1.61 334	1.58 337	1.41 389	5.79 475	1.56 447	0.34 401	0.28 442	0.36 459	0.29 403	0.33 320	0.37 390

AIO-test2	1.61 323	1.30 567	3.40 340	1.16 440	1.31 518	3.18 289	0.74 269	4.06 509	1.52 245	1.72 327	2.21 522	0.78 178	0.74 142	3.64 425	0.95 298	3.64 680	0.26 415	0.35 443	0.42 553	0.37 386	0.33 340

Prome-Stereo	1.61 323	0.55 181	1.71 190	0.98 326	0.60 236	4.41 585	1.82 601	3.03 298	1.53 252	2.18 469	3.45 629	1.72 359	3.49 614	2.23 358	1.08 322	0.29 281	0.20 231	0.26 192	0.25 295	0.34 339	2.16 660

test_sample1	1.62 325	0.55 181	1.88 208	1.44 560	0.79 329	2.27 172	0.64 195	4.00 490	1.82 365	1.87 355	1.35 260	1.57 335	1.62 449	9.55 565	1.24 368	0.30 323	0.27 427	0.31 344	0.28 375	0.32 300	0.32 321

RAFT+CT+SA	1.62 325	0.72 371	7.42 402	0.97 318	1.42 557	4.04 499	0.94 432	3.90 455	1.61 306	1.61 300	1.63 339	1.33 302	1.18 332	2.73 398	1.10 326	0.27 207	0.19 179	0.31 344	0.34 469	0.33 320	0.33 340

SA	1.62 325	0.75 404	3.78 360	1.07 377	0.43 108	4.26 558	1.36 544	4.45 630	3.12 610	1.63 304	1.97 468	1.68 350	2.26 546	2.55 382	1.27 378	0.27 207	0.22 303	0.37 472	0.37 507	0.35 360	0.30 300

Sa-1000	1.63 328	0.79 424	3.56 347	1.11 407	0.48 156	4.06 502	1.41 559	4.49 636	2.75 562	2.00 406	2.80 596	1.84 390	1.43 397	2.64 391	1.50 432	0.27 207	0.19 179	0.36 459	0.33 461	0.36 373	0.30 300

PSMNet-RUCA	1.64 329	1.50 595	2.57 290	1.50 576	1.38 541	3.05 267	1.36 544	3.31 334	2.24 456	1.36 265	2.07 494	1.40 317	1.09 299	1.83 306	1.55 445	1.15 647	0.69 640	1.26 657	0.96 644	1.64 654	0.94 615

test_sample7	1.65 330	0.70 352	2.60 291	1.48 571	0.76 317	2.38 182	1.07 486	4.35 607	2.11 433	2.14 449	1.75 377	1.75 362	1.67 471	6.26 488	1.26 374	0.44 517	0.48 595	0.43 521	0.40 539	0.46 491	0.43 455

StereoVision	1.65 330	0.75 404	7.47 404	1.01 347	1.80 630	2.61 210	0.61 171	3.06 303	1.96 391	1.25 253	3.46 630	1.85 393	0.88 210	2.07 335	1.93 507	0.43 511	0.36 514	0.37 472	0.36 495	0.48 498	0.33 340

dad	1.65 330	1.19 547	3.04 323	0.98 326	0.56 209	4.22 553	0.84 347	1.99 115	2.48 518	2.14 449	1.68 355	1.62 343	1.13 314	3.85 430	2.04 522	1.03 642	0.40 546	2.04 667	0.48 574	0.75 596	0.53 517

PSM-softLoss	1.66 333	0.59 230	5.15 380	2.25 648	0.48 156	4.68 636	0.69 234	2.57 225	1.52 245	2.14 449	1.45 283	1.42 319	0.99 247	6.04 482	1.20 355	0.41 494	0.23 333	0.37 472	0.39 528	0.32 300	0.31 310

KMStereo	1.66 333	0.59 230	5.15 380	2.25 648	0.48 156	4.68 636	0.69 234	2.57 225	1.52 245	2.14 449	1.45 283	1.42 319	0.99 247	6.04 482	1.20 355	0.41 494	0.23 333	0.37 472	0.39 528	0.32 300	0.31 310

DDVS	1.68 335	0.79 424	2.52 285	1.26 482	1.16 478	3.17 287	0.78 302	3.12 309	1.82 365	1.86 353	1.91 455	2.92 523	1.43 397	6.20 486	1.63 465	0.45 526	0.65 632	0.34 424	0.38 520	0.48 498	0.79 597

ISRNet	1.69 336	0.76 410	5.69 388	1.27 490	1.36 535	2.85 233	0.61 171	3.60 383	1.91 386	2.13 446	2.12 505	2.90 518	1.41 389	2.51 374	1.71 476	0.49 560	0.50 601	0.56 594	0.47 569	0.49 504	0.57 537

IER	1.69 336	0.65 308	7.19 400	0.94 303	1.15 473	3.28 315	0.89 397	3.48 359	1.97 393	2.10 435	1.98 470	2.28 440	2.12 530	2.25 359	1.75 486	0.29 281	0.23 333	0.36 459	0.30 424	0.32 300	0.34 354

RAFT_R40	1.70 338	0.59 230	2.99 320	1.46 566	0.46 138	4.74 652	0.98 456	2.23 153	1.56 276	2.02 413	2.35 556	2.71 498	2.56 567	6.71 502	0.90 268	0.40 479	0.19 179	0.30 315	0.27 346	0.33 320	0.26 211

ffm	1.72 339	0.60 246	5.21 382	1.14 420	0.99 423	3.62 392	0.86 361	4.22 552	3.37 634	2.20 476	2.30 542	3.48 570	1.62 449	2.21 355	0.65 153	0.29 281	0.16 49	0.48 551	0.37 507	0.30 247	0.29 270

Anonymous3	1.72 339	0.76 410	11.61 459	0.83 198	0.84 366	4.46 592	0.84 347	3.57 378	1.16 127	1.34 262	1.37 266	1.11 261	1.03 261	1.58 253	1.13 336	0.70 619	0.58 620	0.33 405	0.35 485	0.47 495	0.42 445

DMCA	1.72 339	0.74 393	6.63 393	1.14 420	0.96 407	3.98 487	0.90 402	3.75 415	2.76 563	2.83 599	1.58 321	2.35 452	1.18 332	1.58 253	1.98 517	0.40 479	0.27 427	0.42 517	0.26 318	0.36 373	0.38 407

fff	1.74 342	0.70 352	9.08 423	0.81 173	0.36 36	4.15 525	0.57 148	4.23 556	2.09 423	2.30 508	1.80 401	1.19 282	3.02 588	1.44 225	1.46 418	0.29 281	0.23 333	0.23 67	0.18 92	0.24 101	0.42 445

DCANet	1.74 342	0.73 382	9.08 423	0.82 185	0.40 88	4.18 543	0.59 163	4.25 566	2.97 594	2.35 526	1.84 428	1.18 277	1.63 462	1.51 241	1.55 445	0.29 281	0.24 369	0.23 67	0.18 92	0.30 247	0.53 517

csc	1.74 342	0.70 352	9.08 423	0.81 173	0.36 36	4.15 525	0.57 148	4.23 556	2.09 423	2.30 508	1.80 401	1.19 282	3.02 588	1.44 225	1.46 418	0.29 281	0.23 333	0.23 67	0.18 92	0.24 101	0.42 445

cscssc	1.74 342	0.70 352	9.08 423	0.81 173	0.36 36	4.15 525	0.57 148	4.23 556	2.09 423	2.30 508	1.80 401	1.19 282	3.02 588	1.44 225	1.46 418	0.29 281	0.23 333	0.23 67	0.18 92	0.24 101	0.42 445

test_sample2	1.75 346	0.56 193	2.25 259	1.41 553	0.80 333	2.91 243	0.86 361	4.05 505	2.04 411	1.91 370	1.39 272	1.57 335	1.55 435	10.65 604	1.06 316	0.32 369	0.28 442	0.32 368	0.30 424	0.36 373	0.33 340

anonymity	1.76 347	1.26 563	2.73 309	1.66 603	1.32 525	1.84 121	1.07 486	3.49 362	2.30 472	2.11 439	2.11 502	1.71 358	3.90 622	1.82 305	1.48 426	1.10 644	1.09 657	1.08 651	1.08 652	1.05 625	1.09 625

SST-Stereo	1.76 347	0.58 220	3.10 324	1.44 560	0.46 138	4.71 648	0.76 282	2.22 152	2.79 568	2.07 431	2.18 516	2.43 468	3.22 601	6.66 498	0.84 239	0.42 505	0.19 179	0.30 315	0.27 346	0.35 360	0.26 211

StereoDRNet-Refined	1.77 349	0.81 435	2.22 256	1.21 462	0.76 317	3.26 308	0.71 246	3.82 431	2.05 414	2.29 504	2.05 489	2.98 527	1.44 400	7.15 509	2.27 546	0.30 323	0.23 333	0.42 517	0.33 461	0.45 480	0.64 561
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CSP-Net	1.78 350	1.32 573	1.92 213	1.16 440	1.03 438	3.38 331	1.31 536	3.52 369	1.75 355	1.96 385	1.93 461	2.40 458	1.48 411	8.58 539	1.58 450	0.46 534	0.34 502	0.27 226	0.26 318	0.41 431	0.50 502

MM-Stereo_test2	1.79 351	0.53 156	20.16 624	1.43 557	0.47 148	2.57 206	0.73 257	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	0.25 148	0.22 224	0.30 247	0.22 128

tt1	1.79 351	0.73 382	10.41 444	1.75 615	0.36 36	4.55 615	0.79 309	4.22 552	3.37 634	1.08 230	1.80 401	0.74 170	1.48 411	2.21 355	0.65 153	0.29 281	0.16 49	0.31 344	0.22 224	0.30 247	0.29 270

RAFT_CTSACE	1.80 353	1.06 520	10.00 436	1.71 610	1.39 543	3.49 358	1.06 484	3.05 300	1.62 312	1.70 322	2.04 483	2.51 478	1.80 497	1.98 327	0.94 293	0.25 158	0.22 303	0.28 261	0.30 424	0.30 247	0.26 211

UPFNet	1.81 354	0.63 283	6.71 394	1.25 475	1.44 558	3.50 362	1.35 542	4.02 496	1.85 374	2.40 537	1.52 302	2.41 462	1.40 382	3.62 423	1.88 500	0.34 401	0.33 489	0.37 472	0.31 440	0.41 431	0.39 414

IGEV_i1	1.83 355	0.60 246	10.98 452	1.30 504	0.53 194	3.09 275	0.86 361	3.70 409	1.57 282	1.67 315	1.76 386	2.33 449	1.35 369	3.23 408	1.16 342	0.35 421	0.27 427	0.53 583	0.58 607	0.34 339	0.40 435

AACVNet	1.83 355	1.02 509	2.41 277	1.45 564	0.87 380	3.21 294	0.73 257	3.16 314	1.61 306	2.01 408	1.82 422	2.28 440	1.33 363	10.98 619	1.49 431	0.39 471	0.32 482	0.38 488	0.32 453	0.43 460	0.44 461

111	1.83 355	0.92 480	9.08 423	0.81 173	0.36 36	4.25 557	0.91 410	4.44 627	2.70 555	2.39 535	1.96 463	2.30 446	1.64 465	1.28 184	1.82 493	0.28 251	0.22 303	0.24 107	0.20 164	0.31 267	0.54 523

ACVNet-DCA	1.85 358	0.74 393	13.77 484	1.78 618	0.36 36	4.48 594	0.74 269	3.98 484	1.53 252	1.01 214	1.81 414	0.72 157	1.62 449	2.13 342	0.64 144	0.29 281	0.17 85	0.32 368	0.21 189	0.33 320	0.32 321

NLSM1	1.86 359	0.53 156	1.39 151	0.73 120	1.89 639	3.09 275	0.64 195	8.41 682	12.10 687	0.79 151	1.21 205	0.73 164	0.86 198	1.67 282	1.45 417	0.26 180	0.24 369	0.29 286	0.24 275	0.31 267	0.27 234

ITSA-stereo	1.86 359	0.72 371	3.74 357	1.20 456	0.66 271	4.09 509	0.91 410	4.24 564	2.53 529	1.93 376	1.77 392	1.59 339	2.15 534	6.12 485	2.44 561	0.40 479	0.38 532	0.40 498	0.40 539	0.50 506	0.98 619

test_5	1.87 361	0.75 404	10.23 441	1.14 420	1.40 545	3.85 442	1.27 530	3.91 460	1.93 388	1.69 318	1.78 395	1.67 348	1.79 492	2.99 406	1.17 346	0.30 323	0.18 131	0.35 443	0.33 461	0.34 339	0.33 340

NINENet	1.87 361	0.74 393	2.60 291	1.12 411	1.06 447	4.50 603	0.76 282	4.41 622	2.24 456	2.16 463	1.86 439	3.63 588	0.97 239	8.00 529	1.17 346	0.41 494	0.30 465	0.41 510	0.30 424	0.41 431	0.36 374

IRAFT_RVC	1.87 361	0.60 246	4.33 368	2.40 657	0.66 271	4.59 623	1.59 581	2.96 289	1.51 233	2.23 491	1.75 377	2.09 429	2.63 570	6.70 499	1.50 432	0.33 388	0.21 270	0.33 405	0.29 403	0.32 300	0.32 321

MLCV	1.87 361	0.91 478	8.59 417	1.10 400	0.57 221	3.59 385	0.53 127	3.70 409	2.20 450	2.80 596	2.25 528	2.00 415	1.42 394	4.13 439	1.86 498	0.30 323	0.20 231	0.32 368	0.21 189	0.33 320	0.36 374

iRaft-Stereo_20w	1.88 365	0.62 275	10.58 446	0.90 265	0.83 358	2.96 258	0.78 302	4.90 658	1.58 286	2.29 504	1.60 330	1.25 292	4.51 636	2.28 361	0.90 268	0.29 281	0.21 270	0.26 192	0.24 275	0.41 431	0.31 310

DSFCA	1.89 366	0.69 341	3.14 327	1.10 400	1.18 480	3.99 488	1.79 597	3.50 365	2.16 443	3.10 617	1.64 341	2.91 521	2.50 563	5.38 462	2.26 544	0.43 511	0.38 532	0.37 472	0.36 495	0.50 506	0.42 445

iResNet_ROB	1.89 366	1.02 509	8.60 418	1.39 549	0.98 420	3.72 407	0.66 208	3.84 435	2.65 548	1.88 358	2.05 489	1.98 412	1.27 349	4.52 445	1.67 472	0.30 323	0.20 231	0.28 261	0.18 92	0.31 267	0.40 435

MM-Stereo_test1	1.90 368	0.53 156	19.85 610	1.39 549	0.48 156	1.81 120	0.79 309	3.00 294	1.82 365	1.69 318	1.09 174	0.87 205	0.97 239	1.45 229	0.74 201	0.24 131	0.21 270	0.27 226	0.24 275	0.35 360	0.24 166

H2IRNET	1.90 368	0.53 156	14.29 500	1.14 420	0.60 236	4.48 594	0.44 87	2.65 243	1.81 364	1.05 223	2.30 542	1.67 348	1.40 382	2.17 349	1.50 432	0.36 434	0.21 270	0.33 405	0.37 507	0.34 339	0.29 270

CFNet-ft	1.90 368	0.95 494	3.56 347	1.07 377	1.54 575	4.09 509	0.90 402	2.85 277	1.82 365	1.78 338	1.70 362	2.75 502	1.48 411	9.33 558	1.72 478	0.33 388	0.30 465	0.61 610	0.36 495	0.52 512	0.39 414

CFNet_RVC	1.90 368	0.95 494	3.56 347	1.07 377	1.54 575	4.09 509	0.90 402	2.85 277	1.82 365	1.78 338	1.70 362	2.75 502	1.48 411	9.33 558	1.72 478	0.33 388	0.30 465	0.61 610	0.36 495	0.52 512	0.39 414

PSMNet-ADL	1.91 372	0.72 371	1.78 200	1.09 391	0.86 375	4.18 543	0.78 302	3.77 419	2.10 431	1.72 327	1.85 436	2.91 521	1.82 502	10.38 597	1.91 505	0.48 548	0.46 584	0.28 261	0.29 403	0.38 391	0.51 510

GEStereo_RVC	1.91 372	0.80 429	6.57 392	1.20 456	1.06 447	4.02 495	1.43 563	4.13 527	1.89 382	2.03 417	1.80 401	2.34 450	1.86 509	4.94 454	1.77 487	0.48 548	0.38 532	0.32 368	0.28 375	0.42 450	0.50 502

DN-CSS_ROB	1.91 372	1.55 598	11.13 454	1.82 625	0.88 384	3.99 488	0.61 171	4.01 492	1.67 325	1.64 307	1.89 449	1.39 312	1.06 284	3.23 408	1.50 432	0.31 348	0.19 179	0.44 526	0.29 403	0.37 386	0.31 310

qqq1	1.92 375	0.57 204	4.46 369	1.36 535	0.57 221	2.03 141	0.73 257	4.25 566	2.80 572	2.32 518	2.31 548	1.95 403	1.52 424	10.99 620	0.71 186	0.34 401	0.32 482	0.30 315	0.23 246	0.29 221	0.29 270

fff1	1.92 375	0.57 204	4.46 369	1.36 535	0.57 221	2.03 141	0.73 257	4.25 566	2.80 572	2.32 518	2.31 548	1.95 403	1.52 424	10.99 620	0.71 186	0.34 401	0.32 482	0.30 315	0.23 246	0.29 221	0.29 270

raft_robust	1.92 375	1.15 539	3.34 339	1.02 358	0.43 108	3.84 434	0.46 98	4.42 623	2.52 527	1.67 315	1.36 264	2.17 434	6.37 662	6.78 504	1.04 314	0.28 251	0.24 369	0.30 315	0.35 485	0.31 267	0.32 321

delet	1.92 375	0.76 410	5.14 379	1.01 347	1.65 601	3.44 343	2.03 613	3.76 417	2.48 518	2.01 408	2.05 489	2.63 490	1.90 515	5.34 461	2.12 532	0.28 251	0.29 452	0.40 498	0.31 440	0.41 431	0.45 467

BEATNet_4x	1.92 375	1.36 578	8.75 421	1.20 456	0.56 209	3.46 349	1.03 474	4.00 490	2.43 509	2.25 497	1.70 362	2.10 430	1.59 438	2.57 385	3.05 590	0.37 442	0.22 303	0.47 543	0.29 403	0.60 544	0.40 435

IIG-Stereo	1.95 380	0.79 424	2.14 246	2.78 664	0.66 271	4.62 627	0.76 282	4.27 575	1.53 252	2.63 579	3.14 617	3.35 559	1.61 445	7.65 524	1.41 407	0.39 471	0.20 231	0.31 344	0.25 295	0.33 320	0.22 128

LALA_ROB	1.95 380	1.48 593	3.11 325	1.05 368	0.98 420	3.99 488	1.82 601	4.44 627	2.28 468	3.31 627	1.85 436	2.76 508	1.67 471	4.04 438	3.23 593	0.46 534	0.41 555	0.55 592	0.52 592	0.60 544	0.57 537

DCANet-4	1.96 382	0.51 130	14.31 501	0.82 185	0.40 88	4.16 535	0.57 148	4.29 584	2.98 597	2.30 508	1.80 401	1.03 248	1.54 434	1.44 225	1.44 413	0.29 281	0.23 333	0.23 67	0.18 92	0.24 101	0.42 445

PSMNet-RSSM	1.96 382	0.77 413	3.26 333	1.29 497	1.31 518	4.19 547	0.96 443	3.68 399	1.89 382	2.05 422	1.80 401	2.60 486	1.70 478	9.84 573	1.81 491	0.35 421	0.29 452	0.35 443	0.37 507	0.42 450	0.35 368

4D-IteraStereo	1.97 384	0.84 452	20.43 641	0.78 161	1.56 582	2.09 153	1.05 482	2.43 190	1.56 276	1.41 276	1.00 143	1.94 401	0.61 93	1.22 166	1.06 316	0.27 207	0.18 131	0.31 344	0.26 318	0.27 180	0.23 148

OMP-Stereo	1.97 384	0.93 484	1.88 208	2.76 663	0.67 278	4.58 622	1.48 566	4.31 595	1.54 261	3.15 622	2.76 592	3.25 550	1.38 375	7.66 525	1.35 397	0.40 479	0.20 231	0.33 405	0.26 318	0.33 320	0.24 166

cc1	1.98 386	0.74 393	13.77 484	1.78 618	0.36 36	4.48 594	0.74 269	4.23 556	3.95 652	1.01 214	1.81 414	0.72 157	1.62 449	2.13 342	0.64 144	0.29 281	0.17 85	0.32 368	0.21 189	0.31 267	0.29 270

hknet	1.98 386	0.64 295	8.70 420	0.87 241	1.07 453	4.16 535	1.16 510	4.48 633	1.73 347	2.93 604	1.83 423	3.48 570	1.30 358	3.91 434	1.51 438	0.31 348	0.25 397	0.31 344	0.28 375	0.35 360	0.33 340

GANet-RSSM	1.98 386	0.62 275	3.49 342	1.69 606	1.23 501	4.22 553	0.91 410	3.31 334	1.86 375	1.81 344	1.74 373	2.34 450	1.82 502	10.92 617	1.73 482	0.34 401	0.29 452	0.31 344	0.28 375	0.39 402	0.40 435

1test111	1.99 389	0.74 393	13.77 484	1.78 618	0.36 36	4.48 594	0.74 269	3.98 484	1.53 252	1.01 214	1.81 414	0.72 157	1.62 449	4.66 449	0.98 303	0.29 281	0.17 85	0.32 368	0.21 189	0.33 320	0.32 321

SMFormer	2.00 390	0.57 204	4.46 369	1.36 535	0.57 221	2.03 141	0.73 257	4.25 566	2.80 572	2.32 518	2.31 548	1.95 403	1.52 424	10.99 620	2.13 535	0.34 401	0.32 482	0.36 459	0.31 440	0.38 391	0.36 374

tta	2.00 390	0.57 204	4.46 369	1.36 535	0.57 221	2.03 141	0.73 257	4.25 566	2.80 572	2.32 518	2.31 548	1.95 403	1.52 424	10.99 620	2.13 535	0.34 401	0.32 482	0.36 459	0.31 440	0.29 221	0.29 270

TestStereo	2.00 390	1.02 509	12.25 464	0.70 88	0.61 241	1.88 125	0.55 138	2.31 169	1.52 245	1.41 276	1.33 252	1.27 294	0.90 219	11.62 647	0.81 229	0.34 401	0.19 179	0.33 405	0.24 275	0.44 471	0.24 166

cross-raft	2.01 393	0.57 204	19.01 584	1.03 365	0.56 209	2.11 157	0.72 249	3.63 388	1.57 282	1.77 336	1.51 301	3.17 544	1.13 314	1.16 147	0.85 242	0.23 103	0.21 270	0.26 192	0.23 246	0.28 201	0.25 180

MMNet	2.02 394	0.81 435	10.76 448	1.12 411	1.23 501	3.53 369	0.89 397	3.79 423	2.08 419	2.15 457	1.76 386	2.15 433	2.12 530	3.69 426	2.32 549	0.31 348	0.29 452	0.34 424	0.27 346	0.38 391	0.42 445

xx1	2.03 395	0.74 393	13.77 484	1.78 618	0.36 36	4.48 594	0.74 269	4.23 556	3.95 652	1.01 214	1.81 414	1.79 375	1.34 366	2.13 342	0.64 144	0.29 281	0.17 85	0.33 405	0.33 461	0.33 320	0.32 321

HGLStereo	2.03 395	0.74 393	7.50 405	1.23 471	1.56 582	3.62 392	0.95 436	3.78 422	1.89 382	2.03 417	2.20 520	3.12 540	2.14 533	5.68 471	2.04 522	0.37 442	0.31 474	0.32 368	0.29 403	0.40 407	0.45 467

ssnet_v2	2.04 397	0.88 467	7.87 406	1.20 456	0.87 380	3.86 444	1.64 587	4.01 492	2.60 543	2.61 574	1.96 463	3.79 594	1.71 480	2.20 353	2.96 586	0.41 494	0.35 508	0.42 517	0.37 507	0.55 524	0.52 515

ADStereo(finetuned)	2.04 397	0.73 382	13.28 475	0.82 185	0.40 88	4.16 535	0.59 163	4.25 566	2.97 594	2.35 526	1.84 428	1.18 277	3.40 607	1.52 243	1.54 444	0.29 281	0.24 369	0.23 67	0.18 92	0.30 247	0.51 510

TestStereo_HL1	2.05 399	0.90 470	18.58 575	0.84 211	0.79 329	2.84 230	0.53 127	3.40 353	2.69 554	1.25 253	1.25 223	1.06 254	1.09 299	3.34 415	0.89 263	0.25 158	0.20 231	0.31 344	0.20 164	0.23 87	0.26 211

TestStereo-Hl	2.05 399	0.90 470	18.14 561	0.85 226	0.74 310	2.95 256	0.52 125	3.59 382	2.78 565	1.21 251	1.29 236	1.14 268	1.10 306	3.50 418	0.81 229	0.28 251	0.21 270	0.32 368	0.20 164	0.24 101	0.26 211

CBFPSM	2.05 399	0.95 494	10.12 440	1.07 377	1.05 444	2.84 230	1.20 521	3.28 330	1.73 347	1.82 346	1.30 239	4.56 635	4.06 625	2.34 362	2.34 551	0.25 158	0.38 532	0.32 368	0.27 346	0.37 386	0.79 597

DeepPruner_ROB	2.05 399	1.09 527	10.50 445	1.01 347	1.20 494	4.39 578	0.91 410	3.14 310	1.72 345	2.60 572	1.54 310	2.78 510	1.27 349	4.52 445	1.72 478	0.51 570	0.40 546	0.37 472	0.34 469	0.48 498	0.52 515

DLCB_ROB	2.05 399	0.95 494	2.37 272	1.24 473	1.02 437	2.92 246	1.30 535	3.68 399	2.30 472	2.91 602	2.17 514	3.32 557	1.52 424	10.37 595	2.50 566	0.40 479	0.33 489	0.40 498	0.36 495	0.41 431	0.47 483

NLCSM	2.07 404	0.57 204	1.26 119	0.68 76	1.83 632	3.24 302	0.69 234	8.40 681	9.75 681	0.92 197	1.30 239	0.87 205	1.06 284	7.60 521	1.57 449	0.28 251	0.25 397	0.29 286	0.25 295	0.36 373	0.27 234

HITNet	2.07 404	0.82 442	14.77 506	1.34 524	0.56 209	3.47 352	0.80 320	4.07 511	2.35 484	2.16 463	1.61 334	1.64 345	1.44 400	2.09 340	2.56 573	0.26 180	0.18 131	0.41 510	0.26 318	0.45 480	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	2.07 404	1.40 584	3.01 322	1.09 391	0.92 395	3.94 465	1.53 573	4.25 566	2.23 454	3.31 627	2.06 493	2.35 452	1.52 424	8.74 541	2.07 528	0.44 517	0.36 514	0.51 572	0.48 574	0.54 521	0.62 553

CFNet-RSSM	2.08 407	0.52 138	20.06 618	1.01 347	0.56 209	3.39 332	0.64 195	3.67 395	1.55 269	1.72 327	1.37 266	2.57 483	1.19 336	1.11 125	0.86 249	0.27 207	0.20 231	0.25 148	0.23 246	0.27 180	0.23 148

HLF11	2.10 408	0.80 429	18.68 577	0.88 246	0.83 358	2.11 157	0.58 157	3.39 352	2.56 537	1.33 260	1.30 239	0.98 238	1.00 249	4.75 453	1.51 438	0.25 158	0.21 270	0.24 107	0.18 92	0.23 87	0.27 234

NLMM	2.10 408	0.53 156	1.23 110	0.63 33	1.86 634	2.81 226	0.61 171	11.68 690	14.99 693	0.80 155	0.86 100	0.92 224	1.03 261	1.12 130	1.48 426	0.26 180	0.25 397	0.27 226	0.22 224	0.31 267	0.24 166

coex_refinement	2.10 408	0.85 458	3.67 354	1.31 508	1.13 470	3.21 294	0.85 356	3.86 441	2.31 476	2.51 552	1.92 458	3.49 576	1.69 476	11.08 627	2.13 535	0.37 442	0.25 397	0.27 226	0.31 440	0.41 431	0.37 390

iRaft-Stereo_5w	2.10 408	0.83 446	8.57 416	0.81 173	0.76 317	3.21 294	0.84 347	3.71 411	1.65 321	1.56 290	2.50 566	2.20 436	2.23 544	9.13 553	2.01 520	0.38 459	0.19 179	0.35 443	0.27 346	0.45 480	0.39 414

ManiGeoR	2.11 412	0.93 484	18.17 562	0.84 211	0.84 366	2.72 220	0.56 143	3.67 395	2.82 580	1.08 230	1.23 212	1.12 263	1.07 290	4.60 447	1.17 346	0.25 158	0.20 231	0.30 315	0.20 164	0.23 87	0.26 211

HLf10	2.11 412	0.93 484	18.17 562	0.84 211	0.84 366	2.72 220	0.56 143	3.67 395	2.82 580	1.08 230	1.23 212	1.12 263	1.07 290	4.60 447	1.17 346	0.25 158	0.20 231	0.30 315	0.20 164	0.23 87	0.26 211

WQFJA1	2.11 412	0.52 138	1.23 110	0.63 33	1.87 637	2.81 226	0.61 171	11.67 689	15.01 694	0.80 155	0.86 100	0.92 224	1.03 261	1.13 134	1.48 426	0.26 180	0.25 397	0.27 226	0.22 224	0.31 267	0.24 166

DFGA-Net	2.11 412	3.00 647	7.43 403	1.11 407	0.76 317	3.72 407	0.60 166	2.63 241	1.91 386	2.01 408	2.07 494	1.22 287	1.04 269	10.26 593	2.26 544	0.27 207	0.22 303	0.34 424	0.34 469	0.61 549	0.48 488

G2L-Stereo_test	2.11 412	0.86 461	7.12 399	1.65 602	1.19 487	3.54 373	1.02 471	3.57 378	2.01 402	2.50 548	1.68 355	3.15 542	1.50 418	9.21 556	1.62 462	0.28 251	0.19 179	0.23 67	0.22 224	0.27 180	0.31 310

CFNet_pseudo	2.12 417	0.67 330	15.14 517	0.85 226	0.74 310	3.95 470	0.64 195	3.95 473	1.78 360	1.90 365	1.79 398	3.27 552	1.62 449	2.51 374	1.16 342	0.31 348	0.36 514	0.53 583	0.27 346	0.63 555	0.44 461

test_xeample3	2.12 417	0.63 283	21.55 677	0.91 276	0.47 148	1.85 122	0.94 432	7.96 678	1.23 138	0.75 124	0.76 71	0.64 117	0.70 126	1.77 296	0.83 236	0.30 323	0.21 270	0.27 226	0.21 189	0.27 180	0.24 166

G2L-ROB	2.13 419	0.78 420	10.06 437	1.19 452	1.06 447	3.84 434	0.93 427	3.32 339	2.27 464	2.20 476	1.47 290	2.65 492	1.20 338	8.38 535	1.81 491	0.28 251	0.19 179	0.23 67	0.22 224	0.28 201	0.32 321

ccs_rob	2.13 419	0.67 330	15.11 516	0.84 211	0.75 313	3.96 480	0.65 205	3.95 473	1.78 360	1.88 358	1.79 398	3.26 551	1.64 465	2.51 374	1.16 342	0.31 348	0.36 514	0.54 591	0.27 346	0.65 566	0.45 467

WQFJX	2.14 421	0.54 172	1.28 127	0.61 16	1.85 633	2.87 237	0.77 295	11.60 688	14.62 692	0.82 161	1.15 188	0.89 211	1.10 306	1.69 285	1.39 400	0.28 251	0.25 397	0.25 148	0.21 189	0.32 300	0.25 180

SepStereo	2.15 422	0.67 330	4.79 376	1.14 420	1.64 597	2.93 251	2.13 618	4.09 517	2.74 559	4.17 651	2.52 569	2.46 473	1.79 492	8.36 533	1.63 465	0.37 442	0.22 303	0.39 492	0.25 295	0.41 431	0.34 354

IGEV-FE	2.16 423	0.69 341	20.56 644	1.22 465	0.54 196	2.18 163	0.53 127	3.38 349	1.61 306	1.93 376	1.55 314	3.74 591	1.06 284	1.56 248	0.91 277	0.29 281	0.20 231	0.27 226	0.29 403	0.40 407	0.32 321

IGEV_Zeroshot_test	2.16 423	0.69 341	20.60 648	1.22 465	0.54 196	2.18 163	0.53 127	3.38 349	1.61 306	1.93 376	1.55 314	3.76 593	1.05 275	1.55 247	0.91 277	0.29 281	0.20 231	0.27 226	0.29 403	0.40 407	0.32 321

anonymousa	2.16 423	0.67 330	19.19 587	1.04 367	1.67 605	2.06 150	0.79 309	2.86 280	1.96 391	1.85 349	2.14 509	3.23 549	1.81 500	1.12 130	1.15 338	0.26 180	0.26 415	0.34 424	0.32 453	0.30 247	0.28 257

HLf8	2.17 426	0.96 500	17.42 549	0.83 198	0.81 339	3.37 327	0.55 138	3.88 447	2.99 600	1.19 247	1.20 200	1.22 287	1.00 249	5.68 471	0.82 232	0.26 180	0.20 231	0.29 286	0.20 164	0.25 128	0.27 234

NLMM1	2.18 427	0.55 181	1.34 140	0.62 25	1.86 634	3.30 320	0.62 186	11.92 691	15.07 695	0.86 184	0.96 138	0.84 194	0.90 219	1.83 306	1.35 397	0.27 207	0.27 427	0.27 226	0.24 275	0.31 267	0.28 257

AIO-test1	2.18 427	0.66 320	18.95 582	0.89 254	1.48 564	3.40 335	0.97 448	4.19 542	1.68 328	0.86 184	1.35 260	0.99 240	0.75 145	4.47 444	1.27 378	0.23 103	0.23 333	0.28 261	0.33 461	0.31 267	0.35 368

SFCPSM	2.18 427	0.63 283	17.03 541	0.88 246	0.98 420	3.74 413	1.28 532	4.09 517	2.16 443	1.85 349	1.83 423	1.65 346	1.39 378	2.50 371	1.50 432	0.33 388	0.27 427	0.39 492	0.36 495	0.34 339	0.37 390

TestStereo_HL3	2.20 430	0.83 446	19.03 585	0.89 254	0.72 299	1.95 131	0.58 157	2.79 269	2.08 419	1.18 244	1.31 248	0.97 236	1.02 259	7.51 517	1.89 501	0.24 131	0.18 131	0.24 107	0.19 137	0.22 74	0.26 211

WQFJX1	2.20 430	0.52 138	1.38 149	0.62 25	1.78 626	3.07 272	0.67 212	12.26 694	15.24 696	0.84 176	1.05 164	0.91 218	0.97 239	1.88 318	1.26 374	0.27 207	0.25 397	0.28 261	0.21 189	0.36 373	0.25 180

GANet-ADL	2.20 430	0.73 382	20.11 623	1.25 475	0.69 291	3.83 429	0.76 282	3.49 362	1.71 341	1.65 311	1.99 473	2.10 430	1.10 306	1.42 221	1.26 374	0.38 459	0.33 489	0.25 148	0.22 224	0.42 450	0.36 374

TestStereo_HLe17	2.22 433	1.13 533	17.87 556	0.85 226	0.79 329	3.54 373	0.62 186	3.97 481	3.06 607	1.15 242	1.14 186	1.16 270	1.05 275	5.89 477	0.73 194	0.25 158	0.19 179	0.29 286	0.22 224	0.25 128	0.25 180

MSKI-zero shot	2.22 433	0.64 295	20.09 622	0.96 311	0.56 209	4.04 499	0.70 244	3.91 460	1.50 226	1.92 372	2.28 534	1.92 399	0.71 128	2.93 402	0.67 162	0.26 180	0.23 333	0.26 192	0.21 189	0.28 201	0.26 211

PS-NSSS	2.22 433	1.33 576	2.90 317	0.97 318	1.53 574	4.11 516	1.08 491	4.55 644	2.65 548	2.10 435	2.32 553	1.77 367	1.40 382	11.79 660	1.61 457	0.68 614	0.45 575	0.96 645	0.43 557	0.95 616	0.92 612

TestStereo_HL2	2.23 436	0.77 413	19.10 586	0.83 198	0.81 339	2.45 192	0.63 190	3.14 310	2.54 533	1.08 230	1.15 188	1.06 254	1.06 284	7.23 510	1.43 410	0.24 131	0.20 231	0.26 192	0.19 137	0.22 74	0.26 211

PCWNet_CMD	2.23 436	0.65 308	17.36 546	0.83 198	0.76 317	3.51 364	0.64 195	3.60 383	1.97 393	1.70 322	1.63 339	3.22 547	3.05 592	2.09 340	1.11 331	0.31 348	0.36 514	0.47 543	0.26 318	0.64 563	0.47 483

HH	2.23 436	0.86 461	21.59 678	0.98 326	0.51 171	1.49 85	0.82 334	2.74 256	1.54 261	1.10 235	1.69 360	4.62 638	1.86 509	2.55 382	0.69 177	0.26 180	0.22 303	0.29 286	0.23 246	0.34 339	0.27 234

HanStereo	2.23 436	0.86 461	21.59 678	0.98 326	0.51 171	1.49 85	0.82 334	2.74 256	1.54 261	1.10 235	1.69 360	4.62 638	1.86 509	2.55 382	0.69 177	0.26 180	0.22 303	0.29 286	0.23 246	0.34 339	0.27 234

MSMDNet	2.23 436	0.64 295	17.32 542	0.84 211	0.75 313	3.53 369	0.64 195	3.61 386	1.98 395	1.71 326	1.64 341	3.22 547	2.99 585	2.08 337	1.11 331	0.31 348	0.37 526	0.45 533	0.26 318	0.62 553	0.45 467

Select-FE	2.25 441	0.87 464	17.36 546	1.06 374	0.99 423	2.04 146	0.46 98	3.79 423	1.61 306	2.52 554	1.81 414	4.41 627	3.15 595	1.83 306	0.92 282	0.32 369	0.35 508	0.30 315	0.41 546	0.32 300	0.55 529

FENet	2.25 441	0.50 121	20.29 634	1.35 529	0.67 278	4.01 493	0.60 166	3.95 473	1.99 396	1.96 385	1.11 179	2.43 468	1.43 397	1.60 260	1.39 400	0.32 369	0.22 303	0.33 405	0.26 318	0.29 221	0.39 414

DISCO	2.25 441	0.73 382	10.06 437	1.76 616	1.12 466	3.47 352	1.25 529	3.24 326	2.26 462	2.65 584	1.96 463	4.53 633	1.92 517	4.17 441	3.61 597	0.32 369	0.25 397	0.31 344	0.29 403	0.66 571	0.41 441

iinet-f	2.26 444	1.18 545	13.71 482	1.14 420	1.11 465	3.77 417	1.10 498	4.14 533	2.17 445	2.06 427	1.76 386	2.99 528	2.99 585	2.50 371	2.49 565	0.35 421	0.39 541	0.27 226	0.28 375	0.45 480	0.39 414

ICVP	2.26 444	0.66 320	21.18 668	0.99 332	0.88 384	4.28 564	0.95 436	3.32 339	1.60 302	1.66 313	1.76 386	1.34 303	1.14 321	1.62 267	1.32 389	0.53 579	0.35 508	0.33 405	0.29 403	0.40 407	0.51 510
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rrr	2.27 446	0.65 308	23.82 696	0.90 265	0.46 138	1.57 93	0.96 443	7.98 679	1.19 134	0.65 90	0.77 74	0.74 170	0.72 131	2.59 386	0.86 249	0.28 251	0.21 270	0.28 261	0.21 189	0.29 221	0.25 180

CIPLG	2.27 446	1.18 545	19.24 588	0.92 282	1.34 531	3.95 470	0.89 397	4.23 556	1.82 365	2.31 514	2.67 585	1.17 273	1.06 284	1.53 246	1.32 389	0.37 442	0.23 333	0.27 226	0.22 224	0.31 267	0.45 467

ACRE	2.27 446	1.11 531	19.45 596	0.91 276	1.30 515	3.94 465	0.87 382	4.21 548	1.80 363	2.28 502	2.62 580	1.17 273	1.04 269	1.52 243	1.30 386	0.37 442	0.23 333	0.27 226	0.22 224	0.31 267	0.46 478

NOSS_ROB	2.27 446	0.73 382	3.00 321	1.71 610	1.00 432	3.90 450	0.97 448	4.29 584	2.81 578	2.94 608	2.19 518	3.88 598	1.19 336	11.77 659	1.62 462	0.59 590	0.54 607	0.56 594	0.52 592	0.56 530	0.54 523

XPNet_ROB	2.27 446	1.11 531	4.10 364	1.36 535	0.97 411	3.94 465	1.63 585	4.07 511	2.14 439	2.82 598	2.00 475	2.32 448	1.73 485	10.81 612	3.39 594	0.51 570	0.47 589	0.48 551	0.40 539	0.51 508	0.56 533

IPLGR_C	2.28 451	1.31 571	19.46 597	0.92 282	1.32 525	3.93 459	0.89 397	4.20 543	1.82 365	2.30 508	2.63 582	1.16 270	1.07 290	1.41 218	1.29 385	0.37 442	0.23 333	0.27 226	0.22 224	0.31 267	0.45 467

DRaft	2.28 451	0.56 193	2.64 301	0.74 127	0.46 138	3.94 465	1.23 526	2.32 171	1.55 269	2.64 580	2.80 596	1.60 340	5.34 649	6.96 508	10.99 657	0.34 401	0.22 303	0.27 226	0.27 346	0.29 221	0.37 390

psm_up	2.28 451	0.81 435	5.45 386	1.26 482	1.50 568	3.84 434	1.23 526	4.23 556	2.03 407	2.55 559	1.80 401	2.44 472	1.65 467	12.90 678	1.58 450	0.37 442	0.38 532	0.41 510	0.34 469	0.43 460	0.39 414

MyStereo04	2.29 454	0.80 429	18.77 578	1.00 340	1.04 442	3.95 470	0.95 436	3.91 460	2.54 533	1.99 394	1.27 233	2.31 447	1.65 467	2.02 333	1.77 487	0.24 131	0.24 369	0.34 424	0.26 318	0.41 431	0.37 390

ADLNet	2.29 454	0.83 446	3.62 352	1.35 529	1.60 588	3.67 400	1.24 528	3.95 473	2.98 597	2.58 567	2.29 537	4.01 605	1.79 492	11.23 633	2.09 530	0.37 442	0.38 532	0.36 459	0.34 469	0.45 480	0.71 575

TDLM	2.29 454	1.08 524	4.61 375	1.29 497	1.01 435	4.26 558	2.17 620	3.75 415	2.79 568	2.31 514	1.98 470	2.06 425	1.59 438	12.45 673	1.72 478	0.51 570	0.28 442	0.52 578	0.35 485	0.56 530	0.50 502

Wz-Net-LNSev	2.30 457	1.67 608	14.88 509	1.18 449	1.65 601	3.49 358	1.54 576	3.63 388	2.03 407	1.88 358	1.64 341	3.29 553	2.06 526	2.71 396	2.02 521	0.40 479	0.33 489	0.32 368	0.31 440	0.53 518	0.49 495

DCVSM-stereo	2.31 458	0.66 320	20.69 650	1.11 407	0.93 401	2.58 208	0.73 257	2.61 238	1.60 302	2.57 563	1.53 308	3.30 555	1.72 482	2.19 352	1.23 366	0.34 401	0.53 605	0.41 510	0.32 453	0.45 480	0.62 553

gwcnet-sp	2.31 458	1.21 550	17.34 543	1.08 385	0.92 395	3.56 379	1.04 478	3.69 404	2.09 423	2.55 559	1.60 330	1.80 378	1.62 449	3.87 431	1.95 512	0.29 281	0.29 452	0.30 315	0.28 375	0.38 391	0.39 414

scenet	2.31 458	1.21 550	17.34 543	1.08 385	0.92 395	3.56 379	1.04 478	3.69 404	2.09 423	2.55 559	1.60 330	1.80 378	1.62 449	3.87 431	1.95 512	0.29 281	0.29 452	0.30 315	0.28 375	0.38 391	0.39 414

ssnet	2.31 458	1.21 550	17.34 543	1.08 385	0.92 395	3.56 379	1.04 478	3.69 404	2.09 423	2.55 559	1.60 330	1.80 378	1.62 449	3.87 431	1.95 512	0.29 281	0.29 452	0.30 315	0.28 375	0.38 391	0.39 414

DAS	2.31 458	0.67 330	4.79 376	1.14 420	1.64 597	2.93 251	2.13 618	4.09 517	2.74 559	4.17 651	2.52 569	2.46 473	1.79 492	11.55 644	1.63 465	0.37 442	0.22 303	0.39 492	0.25 295	0.41 431	0.34 354

TRStereo	2.31 458	1.87 617	19.74 606	1.53 581	1.16 478	4.26 558	1.08 491	4.73 653	1.45 190	1.55 288	1.28 234	1.75 362	0.85 196	1.81 303	1.20 355	0.36 434	0.26 415	0.32 368	0.36 495	0.34 339	0.33 340

test_sample5	2.33 464	0.62 275	11.29 455	1.29 497	0.83 358	3.09 275	0.74 269	4.28 580	2.31 476	2.20 476	1.97 468	1.68 350	1.39 378	11.19 631	1.47 423	0.37 442	0.31 474	0.37 472	0.37 507	0.41 431	0.39 414

MyStereo8	2.33 464	1.13 533	19.26 591	1.22 465	1.62 592	4.16 535	0.57 148	3.50 365	2.36 487	2.15 457	1.75 377	2.28 440	1.14 321	1.46 233	2.20 541	0.24 131	0.21 270	0.32 368	0.27 346	0.36 373	0.43 455

DualNet	2.33 464	0.62 275	11.29 455	1.29 497	0.83 358	3.09 275	0.74 269	4.28 580	2.31 476	2.26 500	2.04 483	1.68 350	1.39 378	11.19 631	1.47 423	0.37 442	0.31 474	0.37 472	0.37 507	0.41 431	0.39 414

MIPNet	2.33 464	0.71 366	19.82 608	0.89 254	0.56 209	4.76 654	0.61 171	4.32 600	2.37 493	1.83 348	1.48 297	1.48 325	1.98 521	2.63 389	1.44 413	0.29 281	0.20 231	0.26 192	0.23 246	0.30 247	0.39 414

DualNet (step1)	2.34 468	1.05 515	7.87 406	1.07 377	0.86 375	3.93 459	1.19 517	4.35 607	2.11 433	2.14 449	1.75 377	1.75 362	1.67 471	6.26 488	1.26 374	1.23 651	0.48 595	4.27 697	2.09 681	0.70 579	0.69 571

test_sample4	2.34 468	0.63 283	11.59 458	1.30 504	0.83 358	3.07 272	0.72 249	4.27 575	2.30 472	2.30 508	1.88 443	1.73 360	1.42 394	11.14 630	1.46 418	0.35 421	0.29 452	0.35 443	0.36 495	0.40 407	0.38 407

test_sample3	2.34 468	0.61 266	11.94 462	1.33 516	0.85 370	3.10 279	0.73 257	4.24 564	2.19 448	2.21 485	1.75 377	1.80 378	1.41 389	11.11 629	1.46 418	0.35 421	0.29 452	0.34 424	0.35 485	0.39 402	0.37 390

STTStereo	2.34 468	0.95 494	14.93 512	1.43 557	1.54 575	3.86 444	0.86 361	3.65 390	2.44 513	2.15 457	1.55 314	2.49 477	1.59 438	5.14 458	1.44 413	0.38 459	0.39 541	0.47 543	0.51 589	0.52 512	0.51 510

CFNet	2.34 468	1.10 528	8.96 422	1.34 524	1.24 503	4.09 509	0.73 257	4.04 501	2.77 564	1.62 302	1.87 442	2.27 439	1.45 404	11.41 637	1.82 493	0.31 348	0.24 369	0.43 521	0.36 495	0.43 460	0.33 340

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 473	0.99 504	19.62 602	1.09 391	0.96 407	1.51 87	0.44 87	4.05 505	1.64 316	1.31 258	1.67 352	4.93 645	2.45 560	2.52 379	1.40 403	0.30 323	0.20 231	0.31 344	0.50 585	0.57 535	0.60 547

test_sample6	2.35 473	0.62 275	10.78 449	1.33 516	0.83 358	3.15 285	0.79 309	4.36 612	2.43 509	2.26 500	2.04 483	1.69 354	1.39 378	11.48 642	1.61 457	0.38 459	0.32 482	0.37 472	0.39 528	0.41 431	0.42 445

EAI-Stereo	2.35 473	0.63 283	2.97 318	0.95 306	0.65 264	3.84 434	14.27 699	5.04 661	2.19 448	2.06 427	7.25 657	1.10 259	0.94 231	1.65 276	1.37 399	0.31 348	0.22 303	0.27 226	0.60 612	0.27 180	0.32 321

ac_64	2.35 473	0.62 275	9.77 432	1.32 511	1.71 612	3.27 311	0.93 427	3.48 359	2.50 523	1.74 332	1.73 371	3.91 599	1.77 489	10.21 590	1.86 498	0.40 479	0.31 474	0.33 405	0.30 424	0.34 339	0.39 414

HSM	2.35 473	0.81 435	2.21 253	1.14 420	1.55 579	3.44 343	1.03 474	3.99 488	2.25 459	2.29 504	2.11 502	8.04 674	3.05 592	11.60 645	1.71 476	0.33 388	0.22 303	0.28 261	0.23 246	0.32 300	0.35 368

CFNet_ucs	2.36 478	0.68 338	18.42 572	0.89 254	0.81 339	3.85 442	0.68 223	4.29 584	2.37 493	2.09 432	2.04 483	3.31 556	1.24 346	2.63 389	1.14 337	0.36 434	0.45 575	0.56 594	0.29 403	0.66 571	0.49 495

RT-IGEV	2.37 479	0.60 246	15.33 521	1.49 574	0.78 325	2.10 154	1.28 532	4.25 566	1.69 335	2.58 567	3.19 619	3.60 587	4.94 641	2.49 370	1.19 351	0.35 421	0.24 369	0.31 344	0.26 318	0.33 320	0.42 445

MyStereo05	2.37 479	0.72 371	19.94 613	1.02 358	0.99 423	4.26 558	0.86 361	4.01 492	2.62 544	2.14 449	1.26 226	2.28 440	1.63 462	2.07 335	1.68 473	0.24 131	0.23 333	0.34 424	0.26 318	0.42 450	0.36 374

hitnet-ft	2.37 479	0.73 382	8.34 413	0.96 311	0.89 389	3.77 417	0.80 320	3.55 376	2.58 539	2.24 494	2.04 483	3.65 590	1.49 417	11.71 657	1.89 501	0.44 517	0.53 605	0.44 526	0.35 485	0.52 512	0.48 488

YMNet	2.40 482	1.41 586	13.46 478	1.36 535	1.67 605	3.96 480	0.97 448	3.81 428	2.37 493	2.64 580	2.57 576	3.35 559	1.53 431	3.28 412	2.42 557	0.48 548	0.54 607	0.52 578	0.49 579	0.70 579	0.54 523

YMNet_1	2.40 482	1.41 586	13.46 478	1.36 535	1.67 605	3.96 480	0.97 448	3.81 428	2.37 493	2.64 580	2.57 576	3.35 559	1.53 431	3.28 412	2.42 557	0.48 548	0.54 607	0.52 578	0.49 579	0.70 579	0.54 523

CoDeX	2.40 482	0.78 420	13.21 474	1.00 340	1.18 480	3.24 302	1.32 537	4.14 533	2.41 505	1.74 332	1.84 428	2.05 423	1.47 409	10.03 583	1.60 454	0.34 401	0.28 442	0.32 368	0.27 346	0.32 300	0.39 414

LMCR-Stereo	2.40 482	1.31 571	18.61 576	1.59 593	0.86 375	3.87 446	1.15 508	4.32 600	1.60 302	2.25 497	2.27 530	1.13 265	2.43 558	2.48 369	1.60 454	0.88 635	0.24 369	0.29 286	0.24 275	0.56 530	0.30 300

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 486	1.47 592	14.14 495	1.30 504	1.35 532	3.51 364	1.64 587	4.04 501	2.10 431	2.46 543	1.88 443	2.28 440	2.51 564	4.73 452	3.17 592	0.38 459	0.19 179	0.35 443	0.20 164	0.40 407	0.36 374

PAM	2.43 487	0.61 266	20.86 655	1.07 377	0.73 305	2.93 251	0.53 127	3.24 326	1.53 252	1.89 364	2.43 559	5.29 658	2.76 575	1.84 309	1.02 310	0.27 207	0.24 369	0.26 192	0.25 295	0.40 407	0.50 502

PSM-AAD	2.43 487	0.54 172	1.32 136	0.92 282	0.54 196	4.48 594	7.47 685	2.96 289	1.55 269	2.31 514	2.56 574	1.26 293	16.23 696	2.46 367	0.89 263	0.28 251	0.21 270	0.58 599	0.41 546	0.34 339	1.32 638

AASNet	2.44 489	0.92 480	19.79 607	1.35 529	1.49 565	3.81 426	1.07 486	3.85 438	2.93 592	1.95 382	2.29 537	1.96 408	1.29 354	1.73 291	1.93 507	0.39 471	0.33 489	0.45 533	0.30 424	0.55 524	0.45 467

PAM_32	2.45 490	0.63 283	20.74 651	1.05 368	0.65 264	2.83 229	0.46 98	2.91 283	1.54 261	1.95 382	2.66 584	4.99 648	3.78 618	1.96 326	0.92 282	0.27 207	0.22 303	0.27 226	0.25 295	0.36 373	0.48 488

GMM-Stereo	2.45 490	0.52 138	20.38 637	0.89 254	0.82 350	4.18 543	1.91 606	2.45 195	1.48 214	2.48 546	2.30 542	1.69 354	1.86 509	2.93 402	1.08 322	0.28 251	0.18 131	0.33 405	0.48 574	0.35 360	2.41 666

DMCA-RVC	2.45 490	1.22 556	18.29 567	1.23 471	1.14 471	2.49 196	0.85 356	3.29 332	1.68 328	3.02 611	1.41 278	2.00 415	1.53 431	6.39 490	2.00 518	0.38 459	0.30 465	0.44 526	0.35 485	0.45 480	0.44 461

MyStereo06	2.46 493	0.72 371	19.97 615	1.02 358	0.99 423	4.26 558	0.86 361	3.51 368	1.68 328	1.92 372	1.73 371	4.01 605	4.22 629	1.62 267	0.88 260	0.24 131	0.23 333	0.34 424	0.26 318	0.42 450	0.36 374

SACVNet	2.46 493	1.14 538	9.47 430	1.44 560	1.18 480	4.06 502	1.49 570	3.84 435	2.24 456	2.62 576	1.89 449	2.57 483	1.28 351	11.35 635	1.64 468	0.50 564	0.39 541	0.48 551	0.41 546	0.55 524	0.75 587

RAFT-345	2.46 493	0.55 181	19.69 605	1.02 358	0.49 164	4.43 590	0.78 302	1.64 71	2.34 482	2.09 432	3.12 615	1.96 408	1.31 360	6.65 497	1.43 410	0.36 434	0.23 333	0.32 368	0.25 295	0.28 201	0.25 180

GwcNet-ADL	2.47 496	0.67 330	21.48 676	0.96 311	0.72 299	4.61 626	0.95 436	4.42 623	2.36 487	1.98 389	1.80 401	2.55 481	1.24 346	1.90 320	1.41 407	0.40 479	0.46 584	0.24 107	0.27 346	0.41 431	0.49 495

PFNet	2.47 496	0.60 246	16.95 540	2.15 647	0.81 339	4.63 629	0.91 410	2.55 221	1.52 245	2.40 537	2.79 594	1.83 387	1.42 394	7.54 518	1.34 396	0.33 388	0.21 270	0.36 459	0.27 346	0.32 300	0.39 414

IPLG	2.48 498	0.65 308	19.63 603	0.91 276	0.79 329	4.60 625	0.56 143	4.31 595	1.84 373	1.91 370	2.00 475	1.31 300	1.38 375	6.61 495	1.53 443	0.27 207	0.20 231	0.27 226	0.23 246	0.31 267	0.36 374

HHNet	2.48 498	0.71 366	20.52 643	0.64 43	0.64 256	4.07 507	0.93 427	3.76 417	1.56 276	2.15 457	4.92 648	0.98 238	3.37 606	1.66 277	1.79 490	0.32 369	0.20 231	0.31 344	0.27 346	0.36 373	0.42 445

G2L-Stereo	2.49 500	0.94 492	14.54 504	1.15 433	1.35 532	3.57 383	0.95 436	3.62 387	2.00 400	2.11 439	1.61 334	3.20 545	1.34 366	9.54 563	1.91 505	0.34 401	0.27 427	0.35 443	0.28 375	0.30 247	0.35 368

CRFU-Net	2.49 500	0.78 420	10.36 442	2.30 654	1.08 456	3.91 451	1.41 559	3.85 438	1.65 321	2.15 457	1.76 386	3.34 558	7.95 678	5.56 468	1.48 426	0.47 543	0.35 508	0.30 315	0.28 375	0.37 386	0.43 455

FADNet	2.49 500	1.76 612	13.17 473	1.17 443	0.95 406	3.27 311	0.88 389	3.94 471	2.27 464	1.40 274	1.29 236	2.51 478	2.06 526	9.93 578	1.94 510	0.43 511	0.45 575	0.40 498	0.43 557	1.06 626	0.53 517

RAFT + AFF	2.51 503	2.66 642	4.48 373	1.15 433	1.95 643	4.15 525	2.01 612	4.46 631	3.30 631	2.19 473	2.51 568	2.22 437	4.87 640	8.91 546	2.06 525	0.30 323	0.60 625	0.48 551	0.38 520	0.77 598	0.69 571

UNet	2.51 503	0.74 393	20.17 625	1.14 420	1.44 558	3.48 355	0.76 282	3.77 419	1.87 376	2.05 422	1.57 320	2.75 502	2.39 555	3.51 419	2.51 567	0.32 369	0.26 415	0.41 510	0.26 318	0.38 391	0.39 414

FADNet-RVC	2.51 503	2.27 632	14.03 493	1.09 391	0.81 339	3.54 373	1.10 498	4.13 527	2.48 518	1.39 272	1.22 208	1.85 393	1.77 489	9.78 571	2.06 525	0.38 459	0.37 526	0.40 498	0.40 539	0.67 573	0.48 488

iResNet	2.52 506	0.94 492	21.17 667	1.84 627	0.72 299	3.75 414	0.81 330	4.14 533	2.55 536	2.33 524	2.03 480	1.35 305	1.44 400	3.27 411	2.16 539	0.35 421	0.23 333	0.28 261	0.22 224	0.44 471	0.45 467

IPLGR	2.53 507	0.58 220	20.46 642	0.82 185	0.52 184	4.56 620	0.50 112	4.30 592	2.38 498	1.87 355	1.53 308	1.68 350	1.72 482	6.95 507	1.15 338	0.28 251	0.21 270	0.27 226	0.23 246	0.33 320	0.32 321

NCCL2	2.53 507	1.35 577	10.90 451	1.15 433	0.97 411	3.53 369	2.56 634	3.65 390	2.23 454	2.76 592	1.80 401	2.41 462	1.66 469	10.35 594	2.07 528	0.44 517	0.40 546	0.57 597	0.53 596	0.59 540	0.65 564

fast-acv-ft	2.54 509	1.19 547	20.08 621	1.41 553	1.40 545	3.18 289	1.17 513	3.37 348	2.28 468	1.90 365	2.15 511	2.69 495	2.17 539	2.91 400	2.31 548	0.37 442	0.39 541	0.45 533	0.39 528	0.57 535	0.45 467

XX-Stereo	2.54 509	0.61 266	20.21 626	1.78 618	1.19 487	4.30 567	0.46 98	4.39 618	1.58 286	2.32 518	1.89 449	4.64 640	0.60 90	4.16 440	0.82 232	0.31 348	0.21 270	0.28 261	0.27 346	0.51 508	0.26 211

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 509	1.04 514	16.73 536	1.53 581	2.00 645	3.96 480	0.87 382	3.87 444	2.31 476	2.54 558	1.67 352	2.85 515	1.63 462	5.55 467	1.62 462	0.46 534	0.33 489	0.38 488	0.38 520	0.53 518	0.62 553
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	2.54 509	0.90 470	11.10 453	1.32 511	1.47 563	3.58 384	1.38 552	4.13 527	2.45 514	1.90 365	1.71 366	2.86 516	1.76 487	10.86 613	1.66 471	0.60 592	0.43 565	0.53 583	0.41 546	0.78 600	0.94 615

CVANet_RVC	2.55 513	1.10 528	9.13 428	1.46 566	1.15 473	3.96 480	1.53 573	3.91 460	2.50 523	3.04 613	2.04 483	2.60 486	1.72 482	12.46 674	1.50 432	0.49 560	0.30 465	0.51 572	0.41 546	0.63 555	0.50 502

GCST	2.56 514	1.79 615	18.02 560	1.92 633	1.33 529	1.72 110	0.51 116	3.67 395	2.03 407	1.70 322	1.61 334	1.55 334	1.29 354	5.06 456	1.24 368	2.06 665	0.77 647	1.45 663	0.97 645	1.14 636	1.34 639

ARAFT	2.56 514	1.13 533	19.50 599	0.89 254	0.48 156	4.15 525	1.40 556	4.36 612	2.82 580	2.36 529	1.88 443	1.70 356	1.04 269	6.45 491	1.22 362	0.29 281	0.18 131	0.37 472	0.35 485	0.35 360	0.25 180

RASNet	2.56 514	0.70 352	10.06 437	1.60 595	2.25 658	3.67 400	1.00 463	3.38 349	3.14 613	1.81 344	2.11 502	4.60 636	2.30 548	10.25 592	2.61 575	0.37 442	0.24 369	0.25 148	0.24 275	0.28 201	0.26 211

cf-r	2.57 517	0.79 424	16.09 527	1.48 571	1.35 532	4.19 547	0.93 427	3.68 399	2.36 487	1.97 387	1.81 414	3.42 566	1.45 404	8.24 532	1.83 495	0.32 369	0.26 415	0.33 405	0.30 424	0.34 339	0.37 390

UGAM	2.58 518	0.56 193	18.55 574	0.89 254	0.71 297	3.23 299	1.03 474	2.75 258	1.75 355	1.36 265	2.77 593	2.69 495	1.28 351	10.75 608	1.40 403	0.28 251	0.24 369	0.40 498	0.31 440	0.35 360	0.30 300

GrayStereo	2.58 518	0.53 156	1.63 184	1.58 592	0.89 389	4.17 540	8.17 689	3.03 298	1.52 245	2.80 596	2.50 566	1.70 356	17.10 697	2.83 399	1.15 338	0.33 388	0.21 270	0.27 226	0.32 453	0.28 201	0.53 517

ASMatch	2.62 520	0.60 246	20.65 649	1.37 545	0.64 256	4.39 578	0.78 302	1.97 113	1.58 286	1.70 322	3.89 638	1.94 401	3.79 619	5.46 464	1.64 468	0.31 348	0.24 369	0.34 424	0.28 375	0.33 320	0.50 502

RAFT-RH_RVC	2.63 521	0.55 181	19.97 615	1.26 482	0.47 148	4.46 592	0.57 148	1.71 78	1.64 316	3.06 616	5.51 652	2.03 419	1.28 351	6.70 499	1.52 442	0.42 505	0.22 303	0.37 472	0.34 469	0.28 201	0.29 270

DANet	2.63 521	1.07 522	8.10 412	1.83 626	1.70 610	3.25 306	1.16 510	4.31 595	2.38 498	3.40 633	2.18 516	4.08 609	1.80 497	9.77 569	3.89 602	0.52 576	0.55 612	0.59 602	0.44 560	0.63 555	0.86 605
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CCAANet	2.64 523	0.63 283	19.43 595	1.12 411	1.03 438	2.65 213	0.88 389	3.95 473	1.71 341	1.37 268	1.66 350	2.40 458	1.36 372	10.70 607	1.93 507	0.33 388	0.25 397	0.36 459	0.31 440	0.31 267	0.33 340

FADNet_RVC	2.65 524	2.28 634	16.51 533	0.98 326	0.92 395	4.09 509	0.83 340	4.26 574	1.73 347	1.46 279	1.78 395	1.60 340	1.50 418	8.88 544	2.39 552	0.47 543	0.38 532	0.44 526	0.58 607	0.89 611	0.97 617

iResNetv2_ROB	2.65 524	5.00 661	19.28 593	2.06 643	1.09 461	3.83 429	1.13 505	4.14 533	2.09 423	1.85 349	2.03 480	2.01 418	1.51 422	3.58 421	1.58 450	0.34 401	0.21 270	0.32 368	0.21 189	0.44 471	0.29 270

ccnet	2.66 526	0.97 502	8.01 411	1.54 583	1.24 503	3.75 414	2.18 621	4.07 511	2.41 505	2.66 585	3.25 621	2.87 517	2.31 551	9.89 575	3.50 595	0.78 624	0.75 646	0.71 627	0.67 620	0.76 597	0.81 599

GwcNet-RSSM	2.66 526	1.05 515	15.91 525	1.22 465	1.19 487	4.12 518	1.12 502	3.84 435	2.02 403	1.93 376	1.79 398	3.12 540	1.46 407	10.37 595	2.05 524	0.33 388	0.27 427	0.35 443	0.30 424	0.40 407	0.36 374

z-ln-s-r	2.67 528	1.16 542	12.43 466	1.34 524	1.26 508	3.70 403	1.21 524	4.20 543	2.38 498	2.04 420	1.92 458	2.43 468	1.60 444	10.58 600	5.19 621	0.29 281	0.20 231	0.32 368	0.24 275	0.51 508	0.38 407

xxxx	2.67 528	0.54 172	2.03 226	1.22 465	0.81 339	3.49 358	0.63 190	4.49 636	2.49 522	2.22 487	2.23 525	2.05 423	1.38 375	10.05 584	17.91 688	0.32 369	0.32 482	0.30 315	0.27 346	0.33 320	0.34 354

test_xeample	2.67 528	0.56 193	2.05 229	1.09 391	0.81 339	3.24 302	0.80 320	4.55 644	2.70 555	2.42 540	2.27 530	1.39 312	1.40 382	10.75 608	17.51 687	0.30 323	0.30 465	0.32 368	0.28 375	0.34 339	0.33 340

PASM	2.67 528	2.05 626	9.71 431	1.73 613	1.37 538	2.53 203	1.52 571	3.10 307	2.17 445	2.79 595	1.84 428	2.90 518	1.85 508	11.89 664	2.19 540	0.81 629	0.85 650	0.87 642	1.01 648	1.14 636	1.05 622

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 532	1.26 563	22.01 685	1.08 385	0.99 423	1.61 101	0.86 361	3.69 404	1.64 316	1.52 285	5.62 654	3.35 559	3.44 612	2.20 353	1.33 393	0.26 180	0.21 270	0.30 315	0.62 616	0.93 615	0.67 566

222	2.68 532	0.57 204	2.03 226	1.11 407	0.81 339	3.23 299	0.65 205	4.52 641	2.45 514	2.34 525	2.29 537	1.41 318	1.44 400	10.50 598	18.47 692	0.32 369	0.30 465	0.32 368	0.27 346	0.32 300	0.34 354

PWC_ROB	2.69 534	2.01 623	8.36 414	1.33 516	1.90 641	3.23 299	1.18 514	4.33 603	3.25 625	3.11 618	3.41 628	2.71 498	2.18 541	9.15 554	4.48 606	0.56 585	0.31 474	0.61 610	0.36 495	0.69 578	0.74 584

pcwnet_v2	2.70 535	0.65 308	22.48 688	1.08 385	1.03 438	3.56 379	0.81 330	4.29 584	3.14 613	2.29 504	2.29 537	3.01 530	1.71 480	3.32 414	1.43 410	0.43 511	0.50 601	0.41 510	0.34 469	0.61 549	0.56 533

Wz-Net-MNSev	2.71 536	2.54 640	13.91 491	1.52 579	1.37 538	3.28 315	2.47 628	4.03 497	2.32 480	2.57 563	2.07 494	2.29 445	3.01 587	7.55 519	2.74 580	0.38 459	0.36 514	0.36 459	0.37 507	0.57 535	0.47 483

w-ln-seven-2	2.73 537	2.13 627	12.47 468	1.18 449	1.01 435	3.54 373	1.58 580	3.93 467	3.26 626	2.43 542	2.02 477	2.63 490	2.28 547	7.93 528	5.45 624	0.40 479	0.40 546	0.44 526	0.34 469	0.62 553	0.47 483

UGAM-zero	2.79 538	0.57 204	20.87 657	0.98 326	0.77 323	2.08 151	0.35 45	3.88 447	1.51 233	2.05 422	1.64 341	5.07 652	3.42 611	9.83 572	1.24 368	0.28 251	0.21 270	0.27 226	0.29 403	0.29 221	0.28 257

RP	2.79 538	1.20 549	10.36 442	1.54 583	1.93 642	3.44 343	1.97 609	4.05 505	2.34 482	2.66 585	2.79 594	3.98 603	2.58 568	10.21 590	2.61 575	0.95 638	0.47 589	0.71 627	0.57 606	0.71 588	0.68 569

SHD	2.82 540	2.04 625	13.80 488	1.69 606	1.79 627	2.73 222	1.07 486	3.85 438	3.18 617	4.63 659	2.74 589	3.38 564	2.77 576	5.48 466	3.66 598	0.62 598	0.47 589	0.51 572	0.55 601	0.65 566	0.74 584

FADNet-RVC-Resample	2.83 541	2.02 624	21.07 662	1.12 411	0.91 394	3.53 369	1.37 549	4.08 515	2.09 423	1.68 317	1.33 252	2.03 419	1.51 422	9.54 563	1.69 474	0.38 459	0.37 526	0.42 517	0.44 560	0.56 530	0.56 533

Selective-IGEV-i16pc	2.84 542	0.70 352	20.78 652	1.27 490	0.56 209	4.35 573	2.77 640	4.32 600	2.02 403	1.57 292	1.84 428	2.40 458	1.33 363	8.80 542	1.39 400	0.60 592	0.46 584	0.33 405	0.38 520	0.43 460	0.45 467

StereoDRNet	2.84 542	1.49 594	14.48 502	1.33 516	1.57 586	3.44 343	2.06 614	3.69 404	2.36 487	3.26 626	1.84 428	2.79 512	1.80 497	10.88 614	3.16 591	0.41 494	0.33 489	0.39 492	0.36 495	0.59 540	0.58 542

w-ln-seven	2.86 544	3.06 648	14.02 492	1.27 490	1.32 525	4.10 515	1.59 581	3.90 455	2.59 542	3.03 612	2.27 530	3.42 566	2.25 545	6.70 499	4.81 614	0.39 471	0.34 502	0.48 551	0.40 539	0.74 593	0.55 529

AAGNet	2.86 544	0.60 246	1.77 198	2.05 642	0.46 138	4.76 654	1.09 495	2.27 161	1.56 276	2.17 467	1.84 428	2.41 462	4.00 624	6.23 487	24.22 704	0.46 534	0.19 179	0.30 315	0.29 403	0.32 300	0.24 166

Consistency-Raft	2.86 544	1.66 606	19.61 601	1.40 552	1.75 621	3.84 434	1.32 537	4.07 511	2.25 459	1.78 338	2.67 585	1.82 384	4.41 633	1.94 324	2.06 525	0.83 632	0.94 654	1.03 647	1.12 653	1.70 656	1.09 625

PDISCO_ROB	2.86 544	1.53 597	14.27 499	1.98 639	2.19 655	4.52 609	1.35 542	4.65 649	3.19 618	2.09 432	2.16 512	3.53 581	2.45 560	5.32 460	2.12 532	1.30 659	0.78 648	0.72 631	0.59 610	1.24 645	1.28 634

AF-Net	2.87 548	1.30 567	16.24 528	1.33 516	1.75 621	3.26 308	1.59 581	4.09 517	2.43 509	2.69 587	2.94 602	4.51 631	3.20 600	5.84 476	2.75 581	0.76 623	0.36 514	0.72 631	0.49 579	0.70 579	0.56 533

HSM-Net_RVC	2.87 548	0.57 204	17.46 552	0.92 282	0.90 392	3.70 403	1.20 521	5.64 673	2.51 526	3.22 625	2.43 559	2.54 480	1.59 438	11.41 637	1.65 470	0.34 401	0.25 397	0.26 192	0.23 246	0.30 247	0.29 270
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Nwc_Net	2.88 550	1.16 542	18.30 568	1.35 529	1.68 608	3.52 367	1.18 514	3.90 455	2.06 416	2.52 554	2.82 599	3.82 596	2.34 552	6.78 504	2.55 572	0.86 634	0.40 546	0.59 602	0.67 620	0.57 535	0.55 529

DDUNet	2.91 551	2.78 644	6.94 398	3.53 675	2.26 659	3.28 315	1.36 544	3.77 419	2.04 411	2.62 576	2.49 565	4.18 616	1.69 476	5.38 462	1.85 497	2.21 667	1.77 674	2.61 677	2.43 687	2.60 663	2.34 665

MFMNet_re	2.91 551	1.91 618	18.25 565	3.06 668	1.89 639	3.13 283	1.67 592	3.52 369	2.97 594	3.14 620	2.87 601	2.26 438	2.41 556	2.42 364	2.00 518	1.10 644	1.05 656	0.94 644	0.90 640	1.28 646	1.46 646

ACV-stereo	2.92 553	0.92 480	20.27 632	1.33 516	1.05 444	4.68 636	1.10 498	2.66 246	1.64 316	1.46 279	1.32 250	5.41 660	4.24 630	7.83 526	1.90 504	0.44 517	0.52 604	0.32 368	0.29 403	0.45 480	0.63 557

GANet	2.93 554	1.05 515	11.29 455	1.64 600	0.96 407	3.91 451	2.52 631	3.72 412	2.41 505	2.95 609	3.00 605	3.21 546	2.03 522	12.42 672	4.72 611	0.51 570	0.41 555	0.46 539	0.39 528	0.60 544	0.50 502

RTSC	2.95 555	2.51 636	15.49 523	1.54 583	1.30 515	3.51 364	0.86 361	3.89 450	2.48 518	3.64 636	3.12 615	3.04 532	2.30 548	5.70 473	6.67 628	0.55 583	0.35 508	0.37 472	0.39 528	0.70 579	0.60 547

PWCDC_ROB	2.95 555	3.26 650	14.06 494	1.59 593	1.56 582	4.19 547	0.86 361	4.30 592	4.08 654	2.06 427	7.37 658	2.75 502	2.42 557	3.59 422	2.67 578	1.34 661	0.36 514	0.39 492	0.34 469	1.13 635	0.62 553

PSMNet_ROB	2.95 555	1.38 581	18.46 573	1.19 452	1.20 494	3.80 424	1.65 590	3.54 374	2.35 484	1.98 389	1.71 366	2.75 502	1.79 492	11.43 639	2.78 582	0.42 505	0.36 514	0.50 568	0.60 612	0.59 540	0.49 495

ff1	2.96 558	0.60 246	5.21 382	1.14 420	0.99 423	3.62 392	0.86 361	4.22 552	3.37 634	2.20 476	2.30 542	3.48 570	1.62 449	11.62 647	16.09 677	0.29 281	0.16 49	0.48 551	0.37 507	0.30 247	0.29 270

FINET	2.96 558	1.07 522	23.18 694	1.29 497	1.86 634	2.03 141	1.52 571	4.30 592	4.71 660	2.23 491	2.34 555	1.65 346	1.48 411	5.89 477	2.81 584	0.51 570	0.47 589	0.49 565	0.40 539	0.59 540	0.49 495

XQC	2.96 558	2.42 635	14.85 507	1.36 535	1.32 525	3.29 319	1.53 573	4.28 580	2.78 565	3.21 624	2.46 561	3.53 581	2.92 583	6.58 494	4.67 608	0.70 619	0.41 555	0.59 602	0.56 603	0.96 620	0.83 604

SGM-Forest	2.96 558	0.62 275	3.49 342	1.09 391	0.80 333	4.06 502	3.30 657	4.37 615	3.09 609	4.18 654	3.27 623	4.67 642	3.86 621	11.69 656	7.91 643	0.51 570	0.46 584	0.49 565	0.39 528	0.48 498	0.49 495
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DEmStereo	2.97 562	0.58 220	13.42 477	0.79 166	0.51 171	3.84 434	1.84 604	2.42 185	1.60 302	2.25 497	2.74 589	2.03 419	6.04 656	6.79 506	12.80 667	0.35 421	0.26 415	0.26 192	0.27 346	0.27 180	0.37 390

RYNet	2.97 562	0.93 484	15.09 515	1.12 411	1.38 541	3.66 399	1.42 561	4.03 497	2.29 471	2.10 435	1.70 362	3.79 594	2.16 537	13.64 688	3.02 589	0.37 442	0.41 555	0.48 551	0.34 469	0.81 605	0.75 587

TCMNet	2.98 564	1.30 567	18.26 566	1.47 569	2.09 651	3.84 434	1.08 491	3.96 479	2.39 502	2.53 557	2.29 537	2.43 468	1.75 486	10.09 587	2.39 552	0.52 576	0.45 575	0.61 610	0.50 585	0.80 604	0.78 593

mmx	2.98 564	0.60 246	5.21 382	1.14 420	0.99 423	3.62 392	0.86 361	4.49 636	3.05 604	2.20 476	2.30 542	3.48 570	1.62 449	11.62 647	16.09 677	0.33 388	0.28 442	0.48 551	0.37 507	0.44 471	0.37 390

xxx	2.98 564	0.60 246	5.21 382	1.14 420	0.99 423	3.62 392	0.86 361	4.49 636	3.05 604	2.20 476	2.30 542	3.48 570	1.62 449	11.62 647	16.09 677	0.33 388	0.28 442	0.48 551	0.37 507	0.44 471	0.37 390

Wz-Net-SNSev	2.98 564	4.36 657	15.98 526	1.57 591	1.19 487	3.28 315	1.80 599	3.96 479	2.40 503	2.32 518	2.28 534	3.48 570	2.05 525	7.84 527	3.82 601	0.47 543	0.39 541	0.53 583	0.49 579	0.71 588	0.60 547

DispNO	3.00 568	0.75 404	18.92 581	1.17 443	1.10 463	3.72 407	0.94 432	4.29 584	2.54 533	2.24 494	2.28 534	4.51 631	2.12 530	11.40 636	2.09 530	0.31 348	0.28 442	0.31 344	0.28 375	0.36 373	0.39 414

GwcNet	3.00 568	1.63 602	19.83 609	1.32 511	2.04 650	3.27 311	1.55 577	3.65 390	2.33 481	2.00 406	2.12 505	3.56 585	1.68 475	9.47 561	2.45 562	0.44 517	0.45 575	0.46 539	0.38 520	0.60 544	0.76 589

LL-Strereo	3.01 570	1.81 616	17.59 555	1.12 411	2.10 652	2.90 240	1.09 495	4.33 603	2.00 400	3.12 619	2.24 526	3.29 553	3.15 595	11.31 634	1.84 496	0.30 323	0.28 442	0.46 539	0.34 469	0.49 504	0.45 467

Anonymous_2	3.01 570	0.89 468	4.53 374	1.06 374	1.18 480	2.93 251	0.87 382	3.24 326	1.46 199	1.86 353	1.35 260	4.11 611	2.35 553	1.64 274	1.28 382	0.82 630	0.90 652	8.71 709	15.84 715	4.44 687	0.74 584

STrans-v2	3.03 572	0.77 413	20.91 658	0.81 173	0.63 254	3.89 448	1.01 466	4.27 575	2.64 547	2.28 502	3.70 634	4.13 612	5.20 645	7.33 512	1.27 378	0.31 348	0.18 131	0.29 286	0.25 295	0.29 221	0.41 441

TransformOpticalFlow	3.03 572	0.77 413	20.99 661	1.00 340	0.55 204	4.18 543	0.64 195	4.33 603	3.02 602	2.18 469	3.09 613	4.35 624	5.07 643	7.36 515	1.27 378	0.32 369	0.18 131	0.32 368	0.26 318	0.28 201	0.46 478

AANet_RVC	3.03 572	1.72 609	12.78 471	1.17 443	1.12 466	3.79 423	1.10 498	3.86 441	3.13 611	2.62 576	4.26 641	3.96 602	1.41 389	11.43 639	5.23 622	0.94 637	0.47 589	0.34 424	0.23 246	0.40 407	0.55 529

DRN-Test	3.03 572	0.99 504	18.18 564	1.35 529	1.60 588	3.59 385	1.48 566	4.13 527	2.45 514	3.47 635	1.92 458	2.58 485	2.53 565	10.88 614	2.80 583	0.39 471	0.36 514	0.44 526	0.41 546	0.55 524	0.57 537

Syn2CoEx	3.08 576	2.55 641	19.88 611	1.34 524	1.18 480	2.43 188	1.65 590	3.91 460	2.40 503	2.39 535	2.27 530	2.90 518	3.17 599	9.57 566	2.54 571	0.50 564	0.45 575	0.53 583	0.39 528	0.74 593	0.72 582

stereogan	3.09 577	0.93 484	16.43 531	1.37 545	1.66 604	3.70 403	1.67 592	3.87 444	3.15 615	3.04 613	2.70 588	5.04 651	2.79 577	9.96 579	1.78 489	0.63 599	0.49 600	0.69 624	0.47 569	0.83 608	0.68 569

PA-Net	3.09 577	1.24 561	18.84 579	1.38 547	1.19 487	3.42 341	1.75 595	3.89 450	3.27 630	1.88 358	2.10 498	3.03 531	1.88 513	11.60 645	2.88 585	0.40 479	0.54 607	0.44 526	0.62 616	0.52 512	1.02 620
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RGC	3.10 579	1.45 591	14.90 510	1.46 566	1.79 627	3.33 323	1.39 554	4.04 501	2.26 462	2.77 593	3.26 622	4.00 604	2.71 574	11.63 652	2.62 577	0.82 630	0.46 584	0.79 637	0.79 635	0.71 588	0.78 593

PVD	3.12 580	1.97 622	12.80 472	1.79 623	1.63 594	3.83 429	1.34 541	3.48 359	3.88 649	5.77 668	3.56 631	3.45 569	3.29 603	5.58 470	5.30 623	0.71 621	0.69 640	0.74 635	0.77 631	0.79 602	1.13 628

1111x	3.13 581	0.57 204	8.38 415	1.20 456	0.76 317	3.80 424	0.88 389	4.61 648	2.63 545	2.31 514	2.16 512	1.95 403	1.81 500	11.54 643	18.13 690	0.32 369	0.31 474	0.32 368	0.30 424	0.35 360	0.34 354

APVNet	3.13 581	1.25 562	21.14 664	1.31 508	1.52 572	3.94 465	1.13 505	3.32 339	2.14 439	2.20 476	2.03 480	3.05 535	1.96 519	11.79 660	2.53 569	0.42 505	0.45 575	0.64 618	0.46 566	0.67 573	0.57 537

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 581	1.43 588	9.93 435	2.50 659	1.62 592	4.29 565	1.68 594	3.95 473	2.43 509	1.66 313	1.91 455	3.04 532	1.41 389	13.26 680	1.58 450	3.82 684	1.59 670	1.12 653	0.46 566	2.21 661	2.74 675

AANet	3.15 584	2.93 646	15.16 518	1.41 553	1.08 456	2.23 169	1.37 549	2.95 287	3.65 643	4.12 649	4.40 643	4.13 612	5.32 648	6.55 493	3.76 600	0.60 592	0.42 564	0.50 568	0.42 553	0.99 621	0.93 614

zh-mn7	3.15 584	9.61 686	12.45 467	1.26 482	0.99 423	2.91 243	1.32 537	4.12 525	2.74 559	3.33 629	3.07 609	2.84 514	1.89 514	8.91 546	4.69 610	0.49 560	0.40 546	0.38 488	0.38 520	0.56 530	0.63 557

ADLNet2	3.15 584	0.92 480	20.06 618	1.20 456	1.79 627	3.83 429	1.48 566	3.94 471	3.59 641	2.19 473	2.47 563	4.65 641	1.93 518	10.69 606	1.96 515	0.39 471	0.37 526	0.28 261	0.30 424	0.48 498	0.43 455

NCC-stereo	3.16 587	1.28 565	18.31 569	1.25 475	1.75 621	4.06 502	1.40 556	3.89 450	2.22 451	2.72 589	2.55 572	3.49 576	2.65 571	9.91 576	2.99 587	1.29 657	0.65 632	0.64 618	0.86 638	0.65 566	0.71 575

Abc-Net	3.16 587	1.28 565	18.31 569	1.25 475	1.75 621	4.06 502	1.40 556	3.89 450	2.22 451	2.72 589	2.55 572	3.49 576	2.65 571	9.91 576	2.99 587	1.29 657	0.65 632	0.64 618	0.86 638	0.65 566	0.71 575
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	3.20 589	1.93 619	18.84 579	1.51 578	0.80 333	4.12 518	1.82 601	4.16 538	2.91 588	1.87 355	1.74 373	2.48 475	1.84 504	13.18 679	1.74 483	0.80 627	0.57 615	0.79 637	0.74 627	1.20 644	0.86 605
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	3.23 590	0.73 382	21.29 670	1.22 465	0.68 284	3.99 488	3.38 660	4.52 641	2.52 527	1.72 327	3.60 632	2.92 523	2.21 543	10.07 585	2.59 574	0.68 614	0.50 601	0.37 472	0.48 574	0.54 521	0.54 523

GASNet	3.24 591	5.55 665	20.58 647	1.56 590	1.25 506	2.32 177	1.12 502	4.04 501	2.67 551	1.88 358	2.10 498	3.00 529	2.16 537	10.59 601	2.43 559	0.65 605	0.37 526	0.61 610	0.45 564	0.87 610	0.58 542

FBW_ROB	3.24 591	1.02 509	9.21 429	1.49 574	1.07 453	3.78 419	1.48 566	4.31 595	3.08 608	2.46 543	2.32 553	4.20 619	2.08 528	15.19 694	7.16 638	0.84 633	0.62 628	1.33 659	0.92 641	0.99 621	1.31 636

HBP-ISP	3.25 593	1.10 528	20.86 655	1.54 583	1.15 473	4.50 603	2.89 646	4.43 626	2.38 498	4.14 650	1.96 463	1.90 397	2.04 524	11.08 627	1.32 389	0.66 607	0.57 615	0.66 621	0.61 615	0.64 563	0.61 550

DStereoRT	3.28 594	1.06 520	14.58 505	1.33 516	1.12 466	4.51 607	1.29 534	4.21 548	3.48 639	2.50 548	2.13 507	1.89 396	7.69 676	7.57 520	2.43 559	0.66 607	0.33 489	4.46 701	2.84 695	0.38 391	1.12 627

aanetorigin	3.30 595	1.66 606	17.52 554	1.18 449	1.58 587	2.57 206	3.80 672	2.65 243	2.03 407	6.12 673	4.30 642	2.82 513	5.70 652	5.47 465	4.67 608	0.50 564	0.44 570	0.43 521	0.47 569	1.17 641	0.92 612

ADCRef	3.30 595	1.23 560	14.90 510	1.17 443	1.41 553	3.95 470	1.64 587	3.88 447	2.36 487	3.05 615	2.21 522	2.40 458	2.81 579	5.04 455	16.63 682	0.46 534	0.34 502	0.63 615	0.62 616	0.54 521	0.67 566

CBMV	3.32 597	0.96 500	21.16 666	1.32 511	0.83 358	3.81 426	3.91 675	4.47 632	2.53 529	3.34 630	2.24 526	4.45 628	2.58 568	10.07 585	1.96 515	0.45 526	0.43 565	0.48 551	0.38 520	0.52 512	0.53 517
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FAT-Stereo	3.34 598	0.81 435	20.05 617	1.25 475	1.20 494	3.44 343	1.99 611	4.23 556	2.67 551	3.14 620	3.82 637	3.51 579	3.32 605	11.68 655	1.94 510	0.64 602	0.67 636	0.48 551	0.52 592	0.61 549	0.81 599

CC-Net-ROB	3.35 599	1.76 612	13.89 490	2.33 656	1.65 601	4.49 600	1.62 584	4.73 653	2.90 587	1.92 372	2.05 489	1.99 414	1.61 445	12.57 677	1.60 454	2.46 668	2.18 678	2.68 679	1.04 651	2.11 659	1.38 642

z-mn7	3.36 600	9.42 684	14.16 496	1.28 493	1.22 500	3.78 419	1.43 563	3.92 465	3.35 633	2.85 600	3.36 626	3.06 536	1.97 520	9.66 567	5.16 618	0.42 505	0.35 508	0.43 521	0.33 461	0.63 555	0.48 488

edge stereo	3.37 601	1.01 508	21.99 684	1.28 493	1.37 538	2.67 215	1.39 554	3.98 484	2.87 585	2.93 604	3.27 623	4.35 624	2.43 558	11.62 647	2.39 552	0.60 592	0.63 630	0.79 637	0.55 601	0.68 576	0.67 566

DNS	3.43 602	0.50 121	1.75 197	0.77 155	0.67 278	2.16 161	0.41 69	2.32 171	1.51 233	51.54 721	1.30 239	0.97 236	1.04 269	1.03 107	0.75 204	0.45 526	0.24 369	0.21 35	0.20 164	0.44 471	0.36 374

DPSNet	3.43 602	1.37 580	12.19 463	1.39 549	1.24 503	4.15 525	2.06 614	4.51 640	3.34 632	2.69 587	1.96 463	3.52 580	5.56 651	10.68 605	9.68 651	0.93 636	0.73 644	0.40 498	0.37 507	1.06 626	0.86 605

S-Stereo	3.48 604	0.91 478	22.06 687	1.36 535	1.50 568	3.55 377	2.53 633	4.21 548	2.81 578	2.37 530	3.81 636	3.75 592	1.84 504	11.90 665	2.51 567	0.63 599	0.71 642	0.48 551	0.76 629	0.67 573	1.19 631

UDG	3.55 605	2.81 645	17.45 551	2.69 661	1.98 644	3.97 485	1.19 517	4.35 607	2.02 403	2.42 540	2.53 571	4.50 630	2.46 562	6.53 492	2.41 556	2.12 666	1.77 674	2.63 678	2.57 689	2.64 664	1.95 656

SAMSARA	3.55 605	2.16 630	14.18 497	1.86 630	1.49 565	4.62 627	2.65 638	3.58 381	2.80 572	7.05 678	3.05 608	5.16 657	4.07 626	9.18 555	4.80 613	0.64 602	0.67 636	0.59 602	0.68 623	0.89 611	0.91 610

WZ-Net	3.62 607	4.87 660	16.77 538	1.43 557	1.40 545	3.75 414	2.29 624	4.12 525	2.50 523	2.74 591	2.19 518	4.06 608	5.29 647	10.19 589	7.36 639	0.54 581	0.37 526	0.47 543	0.49 579	0.77 598	0.73 583

CBMV_ROB	3.62 607	0.70 352	21.42 675	1.21 462	0.89 389	4.43 590	1.76 596	4.39 618	2.79 568	5.88 670	3.38 627	4.18 616	5.12 644	10.75 608	2.32 549	0.56 585	0.55 612	0.53 583	0.51 589	0.55 524	0.46 478

GCAPDPT-zeroshot	3.67 609	0.52 138	56.80 726	0.90 265	1.06 447	2.70 218	0.77 295	3.08 305	1.18 130	1.20 249	0.81 85	0.68 134	0.55 69	0.96 91	0.68 166	0.27 207	0.21 270	0.28 261	0.20 164	0.27 180	0.25 180

Wz-Net-TNSev	3.67 609	8.83 675	13.47 480	1.48 571	1.18 480	3.60 387	2.49 630	4.27 575	3.13 611	2.18 469	1.89 449	4.21 620	2.80 578	12.10 667	7.58 642	0.57 587	0.55 612	0.47 543	0.54 598	0.91 614	1.05 622

SQANet	3.70 611	9.34 683	18.41 571	2.75 662	2.74 665	3.40 335	1.47 565	3.50 365	1.68 328	2.60 572	1.75 377	2.69 495	1.91 516	6.72 503	1.74 483	2.96 671	1.41 668	1.85 666	1.12 653	3.17 668	2.70 674

DeepPrunerF	3.70 611	1.72 609	14.87 508	1.33 516	1.74 619	3.70 403	1.55 577	4.20 543	14.00 689	2.02 413	1.77 392	2.74 500	2.30 548	10.88 614	6.88 634	0.68 614	0.60 625	0.78 636	0.78 634	0.81 605	0.71 575

FTStereo	3.71 613	0.53 156	20.37 636	0.96 311	0.65 264	4.34 570	11.29 693	2.62 240	1.50 226	2.58 567	5.04 649	1.90 397	13.84 691	3.71 427	1.25 371	0.38 459	0.24 369	0.31 344	0.32 453	0.30 247	2.10 659

ADCP+	3.74 614	1.96 621	16.90 539	1.09 391	1.55 579	4.35 573	3.65 670	3.93 467	2.98 597	2.22 487	1.66 350	3.95 600	4.83 639	3.41 416	18.87 695	0.38 459	0.41 555	0.63 615	0.53 596	0.64 563	0.81 599

test_sample9	3.79 615	1.05 515	7.87 406	1.07 377	0.86 375	3.93 459	1.19 517	4.35 607	2.11 433	2.14 449	1.75 377	1.75 362	1.67 471	11.06 624	11.61 662	1.23 651	14.45 715	4.27 697	2.09 681	0.70 579	0.69 571

zh-sn7	3.81 616	11.43 694	15.78 524	1.25 475	1.15 473	3.68 402	2.58 636	4.15 537	2.42 508	2.61 574	3.10 614	3.38 564	3.03 591	11.43 639	6.88 634	0.45 526	0.48 595	0.45 533	0.43 557	0.72 591	0.71 575

MFN_U_SF_RVC	3.81 616	10.78 691	15.01 513	1.84 627	1.39 543	3.73 411	1.63 585	4.05 505	3.26 626	2.91 602	2.38 557	4.36 626	3.65 616	8.43 536	4.91 616	1.11 646	1.04 655	0.99 646	1.31 661	1.58 652	1.75 653

GCAP-BAT	3.82 618	0.52 138	59.75 727	0.90 265	1.06 447	2.70 218	0.77 295	3.08 305	1.18 130	1.20 249	0.81 85	0.68 134	0.55 69	0.96 91	0.68 166	0.27 207	0.21 270	0.28 261	0.21 189	0.27 180	0.25 180

ADCPNet	3.89 619	1.63 602	20.25 631	1.28 493	1.27 511	6.43 673	2.65 638	3.93 467	2.70 555	2.78 594	2.20 520	4.28 622	6.16 660	5.56 468	10.27 654	0.65 605	1.18 660	0.71 627	1.70 670	0.84 609	1.37 640

DStereoO	3.90 620	2.13 627	7.90 410	4.43 689	2.84 668	4.40 582	5.30 679	4.31 595	3.21 623	2.41 539	3.08 610	2.93 525	7.14 672	4.20 442	11.12 658	4.11 687	1.30 666	1.33 659	1.63 667	3.09 666	1.26 632

RTS	3.90 620	7.04 669	17.94 558	1.92 633	2.19 655	5.00 661	2.96 648	4.29 584	3.19 618	4.05 646	3.08 610	4.94 646	3.16 597	7.64 522	6.72 629	0.66 607	0.44 570	0.51 572	0.47 569	0.95 616	0.76 589

RTSA	3.90 620	7.04 669	17.94 558	1.92 633	2.19 655	5.00 661	2.96 648	4.29 584	3.19 618	4.05 646	3.08 610	4.94 646	3.16 597	7.64 522	6.72 629	0.66 607	0.44 570	0.51 572	0.47 569	0.95 616	0.76 589

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 623	10.88 692	12.30 465	1.26 482	1.55 579	5.19 664	3.33 659	4.42 623	2.82 580	2.58 567	2.62 580	5.00 649	2.11 529	14.03 692	2.73 579	1.28 656	2.34 684	0.67 623	1.83 675	0.81 605	1.03 621

ADCMid	3.96 624	3.27 651	15.48 522	1.26 482	1.40 545	4.66 633	2.28 623	4.06 509	3.54 640	3.94 643	3.02 606	3.85 597	3.67 617	4.03 437	18.65 693	0.68 614	0.61 627	1.09 652	1.18 657	1.38 649	1.08 624

SDNR	3.97 625	1.93 619	20.28 633	1.31 508	0.94 403	5.16 663	0.67 212	4.33 603	2.58 539	4.82 663	5.94 655	5.01 650	1.45 404	17.52 696	2.53 569	0.79 625	0.72 643	0.59 602	0.45 564	1.15 639	1.17 629

MADNet+	3.97 625	9.54 685	13.83 489	1.87 631	1.69 609	4.19 547	2.87 645	4.80 657	4.10 655	2.51 552	2.67 585	4.55 634	3.41 608	8.72 540	6.92 636	1.25 654	1.27 664	1.04 648	0.93 642	1.39 650	1.85 654

SPS-STEREO	3.97 625	1.44 590	20.85 654	1.72 612	1.71 612	3.24 302	2.30 625	3.55 376	2.68 553	4.79 662	3.66 633	5.44 661	2.97 584	9.11 552	9.35 650	1.15 647	1.10 658	1.06 650	1.02 650	1.16 640	1.18 630
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NaN_ROB	4.06 628	1.13 533	16.64 534	1.12 411	1.25 506	3.50 362	3.05 652	4.29 584	3.26 626	3.64 636	2.56 574	2.97 526	4.79 638	13.33 682	16.91 683	0.37 442	0.41 555	0.38 488	0.39 528	0.48 498	0.81 599

G-Net	4.11 629	1.21 550	19.47 598	2.31 655	2.94 669	4.74 652	2.95 647	3.33 345	2.14 439	4.44 657	9.43 674	6.93 669	3.84 620	9.01 550	4.92 617	0.79 625	0.80 649	0.70 626	0.50 585	0.95 616	0.87 608

THIR-Stereo	4.14 630	0.82 442	10.85 450	0.86 235	0.43 108	2.16 161	16.77 701	3.22 321	1.54 261	2.04 420	12.05 687	2.68 494	7.53 674	7.30 511	12.62 666	0.30 323	0.21 270	0.29 286	0.28 375	0.33 320	0.41 441

AnyNet_C32	4.17 631	5.75 666	12.62 469	1.60 595	1.54 575	5.51 667	4.09 676	3.90 455	3.23 624	4.22 655	3.03 607	3.10 537	3.41 608	8.01 531	18.85 694	0.53 579	0.58 620	0.53 583	0.74 627	1.19 643	0.97 617

Ntro	4.21 632	8.94 679	19.89 612	3.22 670	2.96 670	4.15 525	1.89 605	3.92 465	2.36 487	1.77 336	2.14 509	3.35 559	2.17 539	9.48 562	2.24 543	3.52 679	1.76 673	2.13 669	1.31 661	3.83 678	3.09 676

ADCS	4.22 633	5.33 662	16.32 529	1.64 600	1.31 518	3.91 451	3.64 669	4.21 548	2.89 586	5.11 664	2.81 598	4.46 629	3.06 594	5.21 459	19.50 696	0.63 599	0.64 631	0.69 624	0.69 625	1.12 634	1.26 632

ADCL	4.35 634	1.63 602	14.21 498	1.29 497	1.26 508	5.56 668	11.16 692	3.97 481	3.37 634	6.07 671	4.67 645	4.30 623	5.72 653	5.08 457	14.51 671	0.50 564	0.48 595	0.89 643	0.77 631	0.78 600	0.76 589

AnyNet_C01	4.37 635	7.80 671	16.40 530	1.98 639	1.40 545	6.37 672	6.47 684	4.09 517	5.03 665	4.06 648	3.78 635	4.16 615	3.31 604	6.62 496	10.00 652	0.61 596	0.67 636	0.63 615	0.67 620	2.01 657	1.31 636

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 636	10.62 689	15.18 519	1.55 588	1.45 562	6.16 670	3.54 667	5.41 671	3.68 646	2.59 571	2.74 589	4.81 643	2.20 542	13.79 689	4.40 605	2.04 664	3.36 697	1.05 649	1.20 658	2.09 658	1.72 651

RainbowNet	4.56 637	8.28 672	20.07 620	3.64 679	3.23 678	4.15 525	2.99 650	4.18 539	3.03 603	2.20 476	2.65 583	4.26 621	2.90 582	9.77 569	2.12 532	3.88 685	2.27 681	2.71 682	1.72 672	3.78 677	3.31 684

SGM_RVC	4.57 638	0.72 371	17.46 552	1.84 627	0.58 230	4.23 556	3.45 662	4.66 650	3.66 645	7.99 683	8.82 672	7.56 672	8.74 683	12.30 669	6.84 633	0.43 511	0.38 532	0.39 492	0.35 485	0.51 508	0.48 488
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
otaku	4.58 639	8.93 678	19.95 614	3.11 669	2.67 663	3.91 451	2.57 635	3.82 431	2.25 459	2.22 487	9.72 676	4.08 609	2.35 553	8.57 538	2.13 535	3.51 678	1.65 672	2.15 670	1.17 656	3.69 675	3.15 678

DispFullNet	4.64 640	3.48 653	23.95 697	3.99 681	3.03 671	3.35 325	1.06 484	4.18 539	2.80 572	6.33 675	2.94 602	4.04 607	7.81 677	3.92 435	5.16 618	2.75 669	1.61 671	3.10 687	2.68 692	3.32 670	3.31 684

CSAN	4.71 641	1.39 583	20.23 627	1.19 452	0.87 380	3.65 398	3.50 664	4.57 646	3.87 648	3.89 642	7.82 661	3.54 584	6.16 660	23.47 707	6.82 632	0.52 576	0.45 575	0.49 565	0.52 592	0.63 555	0.66 565

test_sample8	4.76 642	1.05 515	7.87 406	1.07 377	0.86 375	3.93 459	1.19 517	4.38 616	2.05 414	5.49 666	1.89 449	12.98 686	6.37 662	11.06 624	11.61 662	1.23 651	14.45 715	4.27 697	2.09 681	0.70 579	0.69 571

SuperB	4.79 643	4.41 658	21.08 663	1.45 564	1.08 456	3.91 451	3.08 654	4.18 539	3.01 601	2.50 548	2.10 498	2.75 502	3.49 614	8.80 542	19.60 697	0.44 517	0.33 489	0.53 583	0.39 528	12.01 707	0.64 561

IMH-64-1	4.84 644	2.53 638	6.83 395	4.30 686	3.74 682	4.81 656	6.05 681	5.30 666	3.92 650	3.95 644	8.33 665	5.08 653	6.06 657	8.96 548	6.30 626	4.57 695	2.96 691	3.04 684	2.12 684	4.28 683	3.62 687

IMH-64	4.84 644	2.53 638	6.83 395	4.30 686	3.74 682	4.81 656	6.05 681	5.30 666	3.92 650	3.95 644	8.33 665	5.08 653	6.06 657	8.96 548	6.30 626	4.57 695	2.96 691	3.04 684	2.12 684	4.28 683	3.62 687

NVStereoNet_ROB	4.91 646	1.40 584	16.46 532	1.47 569	1.72 618	3.46 349	1.96 608	3.89 450	3.61 642	2.90 601	24.61 707	4.81 643	4.49 635	13.57 686	4.87 615	1.33 660	1.29 665	1.70 665	1.68 668	1.41 651	1.66 648
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	5.12 647	0.90 470	21.33 671	1.50 576	1.33 529	4.09 509	3.49 663	4.03 497	4.59 659	6.57 676	10.95 681	12.92 685	8.41 682	9.86 574	8.78 648	0.75 622	0.58 620	0.51 572	0.50 585	0.68 576	0.57 537

WAO-7	5.16 648	3.21 649	18.98 583	1.88 632	1.44 558	5.34 665	3.09 655	4.91 659	5.81 672	4.35 656	8.92 673	6.55 666	6.06 657	13.40 684	10.81 656	1.34 661	1.20 663	1.48 664	1.35 664	1.60 653	1.45 644

CrosDoStereo	5.24 649	0.60 246	20.23 627	0.82 185	0.51 171	3.39 332	18.11 703	3.82 431	2.27 464	1.98 389	8.74 669	1.96 408	6.96 668	7.35 513	26.35 708	0.30 323	0.22 303	0.30 315	0.28 375	0.33 320	0.38 407

DeepStereo_LL	5.24 649	0.60 246	20.23 627	0.82 185	0.51 171	3.39 332	18.11 703	3.82 431	2.27 464	1.98 389	8.74 669	1.96 408	6.96 668	7.35 513	26.35 708	0.30 323	0.22 303	0.30 315	0.28 375	0.33 320	0.38 407

MeshStereo	5.35 651	1.32 573	21.34 672	1.34 524	1.15 473	4.40 582	3.90 674	5.18 663	4.55 657	10.14 693	11.82 686	11.47 680	5.84 654	13.84 690	7.03 637	0.61 596	0.58 620	0.60 607	0.58 607	0.72 591	0.59 546
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	5.41 652	12.60 695	20.42 640	3.27 672	3.15 676	4.50 603	3.02 651	4.66 650	3.73 647	3.35 632	5.36 651	7.86 673	2.88 580	12.33 671	4.76 612	3.12 674	2.22 679	2.70 681	1.69 669	3.49 671	3.10 677

pmcnn	5.45 653	1.22 556	17.40 548	1.60 595	2.41 662	3.48 355	2.12 617	4.52 641	3.26 626	3.67 638	13.15 690	22.10 699	3.46 613	11.92 666	17.16 685	0.34 401	0.21 270	0.23 67	0.19 137	0.36 373	0.28 257

MDST_ROB	5.53 654	0.59 230	23.11 692	2.55 660	2.69 664	21.20 702	1.98 610	4.77 656	2.65 548	9.36 688	4.25 640	4.14 614	4.45 634	22.57 702	3.68 599	0.48 548	0.33 489	0.47 543	0.44 560	0.44 471	0.44 461

EDNetEfficient	5.61 655	2.14 629	16.75 537	1.67 604	3.64 681	4.12 518	7.51 686	3.05 300	5.63 671	11.57 699	4.83 647	3.95 600	12.72 687	8.44 537	20.78 699	0.41 494	0.43 565	0.47 543	1.01 648	1.66 655	1.39 643

MSMD_ROB	5.61 655	1.08 524	16.68 535	1.21 462	0.83 358	10.14 686	2.07 616	3.93 467	6.22 674	10.37 694	8.03 663	22.22 700	9.45 684	11.66 653	4.52 607	0.66 607	0.58 620	0.66 621	0.68 623	0.65 566	0.63 557

SANet	5.65 657	1.72 609	20.94 659	1.26 482	0.88 384	7.20 677	3.81 673	4.60 647	11.23 682	4.56 658	8.78 671	7.49 671	6.95 667	11.85 663	18.11 689	0.49 560	0.44 570	0.50 568	0.42 553	0.90 613	0.82 603

ELAS_RVC	5.72 658	1.64 605	20.40 638	2.09 645	2.01 646	4.95 660	11.47 695	4.66 650	6.31 676	8.09 684	8.01 662	8.06 676	11.65 686	8.36 533	10.22 653	0.99 641	1.17 659	0.81 640	0.76 629	1.14 636	1.58 647
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	5.85 659	9.95 687	15.22 520	2.90 665	1.56 582	5.66 669	7.69 687	5.27 665	4.74 662	3.88 641	7.51 659	8.04 674	5.28 646	15.18 693	8.40 646	3.08 673	1.51 669	2.24 671	1.37 665	5.55 691	1.96 657

WAO-6	5.87 660	2.27 632	15.05 514	2.96 666	2.77 666	12.01 689	3.58 668	5.37 670	11.91 686	3.34 630	9.69 675	6.78 668	5.84 654	11.82 662	8.89 649	2.87 670	2.35 685	2.50 673	1.84 676	2.85 665	2.67 671

ELAS	5.99 661	1.62 600	20.29 634	1.96 638	2.01 646	15.09 695	8.38 690	5.23 664	5.54 669	9.02 687	8.61 668	6.74 667	9.75 685	7.48 516	11.40 661	0.96 639	1.18 660	0.72 631	0.93 642	1.30 647	1.67 649
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_1	6.04 662	13.97 702	21.36 673	3.58 677	3.14 675	4.73 649	2.48 629	4.20 543	3.17 616	2.98 610	2.83 600	23.31 703	4.34 632	11.06 624	2.45 562	3.68 681	2.33 683	2.60 676	1.79 674	3.69 675	3.19 680

FCDSN-DC	6.04 662	0.84 452	19.25 589	1.24 473	1.09 461	4.38 576	2.62 637	4.38 616	4.71 660	9.59 691	11.22 682	19.19 695	17.40 698	12.30 669	8.55 647	0.69 618	0.57 615	0.60 607	0.60 612	0.70 579	0.78 593
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
JetBlue	6.27 664	9.15 681	13.76 483	1.94 637	4.60 693	11.91 688	12.00 696	5.12 662	3.45 638	3.79 640	4.52 644	9.54 678	6.56 666	9.40 560	13.48 669	1.26 655	1.37 667	1.17 655	1.34 663	7.06 700	3.95 691

psmorigin	6.59 665	1.15 539	88.11 731	1.52 579	0.97 411	2.88 238	1.20 521	3.21 319	2.04 411	3.73 639	2.46 561	5.15 656	2.55 566	10.60 602	2.47 564	0.55 583	0.68 639	0.48 551	0.51 589	0.70 579	0.88 609

FC-DCNN	6.64 666	0.77 413	19.26 591	1.68 605	1.64 597	8.27 682	2.35 626	6.35 675	9.23 679	10.85 696	11.27 683	19.89 696	13.33 688	12.51 675	11.79 664	0.66 607	0.57 615	0.58 599	0.56 603	0.63 555	0.61 550

ACVNet-4b	6.73 667	13.67 700	21.87 683	3.54 676	3.07 672	4.19 547	2.25 622	4.03 497	3.65 643	1.64 307	3.98 639	5.88 663	2.89 581	10.01 582	16.98 684	23.29 721	2.24 680	2.53 674	1.78 673	3.87 679	3.21 681

EKT-Stereo	6.79 668	0.64 295	4.24 367	1.77 617	106.39 728	4.51 607	0.61 171	3.16 314	1.53 252	1.88 358	1.22 208	1.98 412	1.36 372	3.81 428	0.84 239	0.35 421	0.24 369	0.29 286	0.26 318	0.34 339	0.48 488

IMH	6.81 669	13.66 699	20.41 639	4.33 688	3.74 682	5.50 666	3.06 653	5.49 672	6.22 674	4.64 660	10.35 678	9.30 677	8.03 680	13.61 687	6.81 631	4.80 698	2.99 694	3.09 686	2.12 684	4.36 685	3.61 686

LVE	6.88 670	9.31 682	21.14 664	3.61 678	3.18 677	4.49 600	2.79 641	10.21 686	11.69 684	3.16 623	11.53 684	18.33 692	4.31 631	11.66 653	3.52 596	4.45 693	2.93 689	2.56 675	1.91 678	3.62 672	3.16 679

FC-DCNN v2	6.91 671	0.77 413	19.25 589	1.69 606	1.64 597	9.13 684	2.40 627	7.20 677	9.47 680	11.07 698	11.62 685	20.05 698	15.79 695	12.55 676	11.99 665	0.66 607	0.57 615	0.58 599	0.56 603	0.63 555	0.61 550

tt	7.19 672	0.51 130	6.83 395	4.03 682	2.30 661	12.05 690	20.19 707	15.46 703	6.58 677	3.42 634	3.22 620	5.37 659	6.39 665	4.20 442	7.46 640	9.81 707	11.53 714	7.05 705	7.46 706	6.31 694	3.71 689

Dean	7.52 673	9.08 680	21.41 674	3.74 680	3.53 679	4.81 656	3.53 665	5.33 669	5.25 666	4.17 651	26.53 708	25.62 709	4.09 627	10.97 618	4.32 604	3.69 682	2.30 682	2.91 683	1.87 677	4.03 681	3.24 682

DGSMNet	7.55 674	1.62 600	17.42 549	1.92 633	12.73 699	7.45 680	42.99 721	4.13 527	2.07 418	2.10 435	3.16 618	3.42 566	1.70 478	9.24 557	2.30 547	3.70 683	10.89 713	11.80 715	5.54 702	4.24 682	2.66 670

MADNet++	7.57 675	5.80 667	13.28 475	6.38 700	5.26 695	7.18 676	7.77 688	5.32 668	5.62 670	6.11 672	7.78 660	6.02 665	8.01 679	11.74 658	16.36 681	9.36 706	4.95 701	8.57 708	5.66 703	4.83 689	5.34 697

MonStereo1	8.07 676	2.24 631	5.83 389	4.68 693	3.60 680	18.80 700	2.52 631	5.89 674	5.86 673	4.76 661	13.98 695	7.41 670	50.63 726	13.28 681	5.16 618	4.40 691	0.90 652	2.69 680	1.55 666	3.92 680	3.30 683

SGM+DAISY	8.36 677	3.82 655	24.83 698	2.02 641	1.75 621	14.80 694	17.22 702	4.27 575	11.79 685	13.88 700	14.38 696	11.74 684	13.83 690	10.56 599	15.12 672	1.21 649	1.19 662	1.14 654	1.13 655	1.17 641	1.37 640

MultiAttention	8.74 678	0.56 193	7.25 401	2.07 644	22.74 709	35.86 714	8.44 691	4.97 660	2.58 539	2.57 563	5.11 650	5.55 662	1.59 438	52.70 728	7.50 641	0.47 543	0.24 369	0.52 578	1.00 647	6.84 698	6.30 701

UNDER WATER-64	9.33 679	5.37 663	22.60 690	5.22 698	4.86 694	10.75 687	4.61 678	11.45 687	17.30 702	7.59 679	9.80 677	15.99 691	17.90 700	10.63 603	15.72 676	4.36 689	2.87 688	4.39 700	2.86 696	7.01 699	5.36 698

TorneroNet-64	10.12 680	8.74 674	20.95 660	4.27 684	3.76 685	13.86 693	2.85 644	15.05 701	23.15 711	10.07 692	23.84 706	13.47 687	8.24 681	13.96 691	17.21 686	3.96 686	2.72 686	3.23 688	2.48 688	6.29 693	4.27 694

DStereoSA	10.13 681	4.62 659	12.76 470	4.78 695	13.35 700	9.97 685	22.80 708	4.74 655	16.44 697	5.11 664	15.31 698	4.61 637	13.82 689	8.00 529	27.60 712	6.51 703	8.86 705	1.43 662	8.28 707	3.16 667	10.38 703

UNDER WATER	10.47 682	3.95 656	22.62 691	5.07 697	4.51 692	7.78 681	3.77 671	12.56 695	21.72 710	7.84 682	10.78 679	23.96 705	31.66 711	10.78 611	16.19 680	4.44 692	2.93 689	4.24 696	2.86 696	6.33 695	5.47 699

JetRed	10.48 683	27.10 711	35.70 707	4.27 684	4.09 689	15.55 698	12.83 698	12.16 692	5.50 668	5.83 669	5.56 653	10.14 679	7.43 673	8.88 544	26.39 710	3.32 675	3.81 698	3.51 691	2.96 698	7.85 701	6.69 702

notaker	10.50 684	8.60 673	20.23 627	4.54 692	3.95 686	6.27 671	3.44 661	8.07 680	4.75 663	8.73 685	46.45 719	13.86 690	27.86 710	13.49 685	13.61 670	4.56 694	3.18 695	3.52 692	2.68 692	8.13 703	4.05 692

WQFJA1++	10.56 685	0.40 20	3.21 330	0.89 254	0.82 350	1.43 74	0.41 69	2.15 140	0.87 67	96.02 733	0.71 60	0.46 39	0.55 69	1.29 189	0.50 82	0.27 207	0.17 85	0.21 35	0.18 92	100.47 731	0.22 128

xyz-stereo	10.85 686	0.45 61	79.01 730	0.62 25	0.45 127	83.70 729	0.77 295	2.59 235	1.34 157	2.19 473	32.02 717	2.76 508	1.62 449	5.75 474	2.39 552	0.25 158	0.17 85	0.33 405	0.21 189	0.25 128	0.19 15

DStereoFS	11.11 687	13.81 701	11.82 461	5.73 699	11.05 698	20.81 701	11.36 694	8.68 683	16.52 700	14.90 703	15.81 702	11.63 683	13.85 692	9.05 551	15.60 675	7.57 704	8.88 706	2.41 672	5.29 701	2.16 660	15.30 709

MANE	11.39 688	1.38 581	23.16 693	4.82 696	2.79 667	22.02 703	14.51 700	25.81 707	26.28 712	10.93 697	13.17 691	19.90 697	18.03 701	15.69 695	20.41 698	0.96 639	0.74 645	1.42 661	3.24 699	0.74 593	1.71 650

SGM-ForestM	11.55 689	1.16 542	21.62 680	2.14 646	0.81 339	22.25 704	19.08 705	16.50 705	11.34 683	15.94 706	14.44 697	27.12 710	22.61 709	24.76 708	28.39 715	0.50 564	0.48 595	0.47 543	0.44 560	0.55 524	0.53 517

WAO-8	11.95 690	13.02 696	20.56 644	3.50 673	3.08 673	15.11 696	2.80 642	12.91 696	19.11 708	7.69 680	13.12 688	11.62 681	7.01 670	84.40 730	7.91 643	3.42 676	1.92 676	3.54 693	1.93 679	3.68 673	2.69 672

Venus	11.95 690	13.02 696	20.56 644	3.50 673	3.08 673	15.11 696	2.80 642	12.91 696	19.11 708	7.69 680	13.12 688	11.62 681	7.01 670	84.40 730	7.91 643	3.42 676	1.92 676	3.54 693	1.93 679	3.68 673	2.69 672

TCMNet-wrong-test	12.32 692	14.13 703	19.38 594	22.38 710	19.85 704	15.99 699	12.34 697	22.95 706	4.56 658	6.24 674	6.27 656	18.40 694	15.71 694	10.10 588	10.72 655	9.06 705	4.78 699	5.35 702	3.95 700	12.28 708	11.97 705

EDNetEfficientorigin	12.35 693	2.51 636	179.47 735	1.19 452	0.96 407	2.91 243	1.81 600	3.00 294	5.35 667	8.91 686	4.79 646	4.18 616	4.64 637	9.98 580	11.30 659	0.37 442	0.38 532	0.60 607	0.85 637	1.32 648	2.43 668

LSM	12.71 694	3.52 654	20.79 653	55.63 725	84.76 725	3.63 397	6.30 683	3.73 413	4.93 664	5.55 667	13.92 694	3.53 581	3.25 602	9.72 568	4.12 603	0.64 602	0.85 650	0.71 627	0.81 636	1.03 623	26.84 714

U	12.82 695	0.38 10	1.99 222	0.66 65	58.94 724	63.38 727	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	0.29 281	0.17 85	63.35 729	59.81 728	0.29 221	0.20 48

MSAF-DinoV2	13.69 696	13.09 698	22.03 686	2.41 658	1.44 558	4.03 497	1.38 552	9.07 684	9.20 678	2.23 491	1.98 470	5.08 653	5.06 642	177.66 736	5.46 625	0.45 526	0.34 502	0.40 498	0.62 616	6.09 692	5.80 700

DGTPSM_ROB	15.31 697	8.85 676	28.14 704	9.90 704	18.89 702	12.44 691	33.21 711	13.48 698	17.86 706	9.50 689	22.89 704	13.78 688	19.67 702	21.26 698	23.68 702	5.08 700	8.84 703	5.62 703	11.50 710	6.72 696	14.87 707

DPSMNet_ROB	15.52 698	8.89 677	31.44 705	10.07 706	18.91 703	12.44 691	33.22 712	13.51 699	17.94 707	9.58 690	22.91 705	13.79 689	19.67 702	21.43 699	23.73 703	5.17 701	8.84 703	5.63 704	11.52 713	6.79 697	14.90 708

USTest	15.98 699	15.58 704	22.56 689	18.49 707	16.99 701	26.43 705	36.08 715	27.68 710	12.77 688	10.69 695	10.80 680	18.35 693	15.09 693	18.62 697	23.37 701	4.85 699	5.34 702	7.38 706	7.43 705	9.90 705	11.23 704

KSHMR	16.96 700	5.37 663	21.64 682	4.46 690	4.50 691	8.30 683	3.32 658	15.58 704	76.24 730	6.62 677	61.47 725	56.53 725	5.43 650	35.17 714	11.37 660	4.39 690	2.97 693	3.63 695	2.74 694	5.10 690	4.34 695

LE_ROB	18.58 701	1.21 550	48.38 713	8.60 703	23.00 710	7.32 679	19.74 706	9.94 685	38.69 722	43.53 717	21.91 703	28.40 711	40.92 716	23.18 704	54.71 722	0.34 401	0.33 489	0.32 368	0.36 495	0.42 450	0.40 435

coex-ft	18.59 702	6.62 668	113.53 733	1.17 443	1.31 518	2.33 179	1.93 607	2.81 274	14.00 689	124.82 736	8.45 667	5.90 664	51.74 727	9.99 581	22.69 700	0.57 587	0.62 628	0.50 568	0.49 579	1.08 631	1.28 634

iinet-test	19.59 703	18.93 706	25.29 699	22.27 708	21.21 705	29.32 706	37.73 716	31.61 713	16.48 698	14.41 701	13.76 692	22.91 701	19.69 704	21.98 700	26.21 706	10.17 708	8.89 707	11.03 711	10.88 708	13.66 709	15.45 710

IINet	19.59 703	18.93 706	25.29 699	22.27 708	21.21 705	29.32 706	37.73 716	31.61 713	16.48 698	14.41 701	13.76 692	22.91 701	19.69 704	21.98 700	26.21 706	10.17 708	8.89 707	11.03 711	10.88 708	13.66 709	15.45 710

DPSM_ROB	20.78 705	20.03 709	26.57 702	23.62 712	22.46 707	31.10 709	39.97 719	33.52 715	17.41 704	15.25 704	15.80 700	24.06 706	20.71 707	23.30 705	27.62 713	10.78 710	9.41 710	11.69 713	11.50 710	14.49 711	16.36 712

DPSM	20.78 705	20.03 709	26.57 702	23.62 712	22.46 707	31.10 709	39.97 719	33.52 715	17.41 704	15.25 704	15.80 700	24.06 706	20.71 707	23.30 705	27.62 713	10.78 710	9.41 710	11.69 713	11.50 710	14.49 711	16.36 712

ktn	21.74 707	10.34 688	19.68 604	4.53 691	4.00 687	6.53 674	4.51 677	6.79 676	78.82 732	84.69 731	100.86 734	58.49 726	7.57 675	12.11 668	13.35 668	4.58 697	3.24 696	3.49 690	2.62 690	4.65 688	3.84 690

LRCNet_RVC	25.52 708	33.45 712	23.21 695	31.79 714	32.78 711	6.74 675	1.18 514	25.88 708	4.46 656	28.94 707	30.89 709	24.91 708	17.57 699	27.66 709	24.34 705	35.26 725	25.60 726	35.91 725	33.81 724	31.90 724	34.10 725

TorneroNet	25.88 709	11.28 693	21.62 680	4.20 683	4.07 688	55.25 719	3.15 656	15.16 702	76.94 731	58.09 725	82.72 731	86.88 730	41.15 717	13.35 683	18.13 690	4.32 688	2.85 687	3.45 689	2.62 690	8.33 704	4.14 693

DLNR_Zeroshot_test	28.62 710	55.50 726	49.94 716	183.62 731	115.05 731	3.43 342	0.28 18	29.49 711	1.49 220	1.01 214	1.26 226	0.93 228	0.63 98	3.92 435	1.51 438	29.81 722	0.41 555	0.26 192	0.23 246	93.28 728	0.32 321

DLNR-FE	28.68 711	56.10 727	49.61 714	183.75 732	105.98 727	3.44 343	0.28 18	29.58 712	1.49 220	1.01 214	1.26 226	0.93 228	0.63 98	3.81 428	1.51 438	33.14 724	0.41 555	0.26 192	0.23 246	99.94 730	0.32 321

Selective-IGEV-i1pa	29.93 712	36.60 713	34.97 706	9.92 705	7.41 697	38.91 715	35.81 714	43.96 719	35.07 720	30.01 708	53.53 724	41.78 712	35.42 712	40.57 716	33.93 717	30.94 723	15.47 717	23.33 716	13.36 714	10.61 706	27.01 715

HanzoNet	31.60 713	17.23 705	21.22 669	7.32 701	5.84 696	7.25 678	3.53 665	13.82 700	14.20 691	50.38 720	47.01 720	44.45 714	56.61 728	36.61 715	32.00 716	63.89 729	56.57 730	7.97 707	89.20 733	28.69 714	28.25 717

light-stereo	41.45 714	10.64 690	54.16 725	59.84 726	45.61 722	131.14 734	1.57 579	37.33 718	17.30 702	76.21 730	120.65 735	118.18 735	3.98 623	89.11 733	15.46 673	5.48 702	9.68 712	1.25 656	1.28 660	17.93 713	12.24 706

fast-reg	41.74 715	39.55 714	52.36 717	48.35 724	53.83 723	63.99 728	80.62 728	67.13 723	34.76 716	30.46 710	31.71 712	46.30 716	38.94 713	45.39 719	53.82 721	20.51 713	18.78 718	23.33 716	22.88 716	29.12 716	32.91 718

Hybrid-DGEV	41.74 715	40.15 717	53.21 720	47.72 718	45.04 716	62.46 721	80.71 730	67.23 725	34.70 713	30.38 709	31.64 711	48.32 723	41.44 718	46.71 726	55.65 729	21.63 718	18.85 719	23.50 723	23.21 720	29.18 719	33.09 724

FlowAnything	41.75 717	39.90 715	53.36 722	47.83 723	45.06 717	62.45 720	80.51 727	67.34 729	34.89 718	30.56 714	31.52 710	48.18 719	42.05 723	46.66 725	55.24 724	21.71 720	18.88 721	23.49 722	23.13 717	29.12 716	33.04 719

Selective-RAFT-Error	41.77 718	40.16 718	53.34 721	47.73 719	45.25 721	62.51 722	80.64 729	67.22 724	34.93 719	30.64 715	31.81 713	48.11 718	42.11 724	46.57 720	54.95 723	21.61 715	18.87 720	23.48 718	23.15 719	29.16 718	33.08 723

RAFT-FEzeroshot	41.78 719	40.21 720	53.07 718	47.74 721	45.19 719	62.51 722	80.73 732	67.30 727	34.75 714	30.51 712	31.88 714	48.27 721	41.88 721	46.64 723	55.54 726	21.62 716	18.89 723	23.48 718	23.22 721	29.20 721	33.05 720

RAFT-FE	41.78 719	40.21 720	53.07 718	47.74 721	45.19 719	62.51 722	80.73 732	67.30 727	34.75 714	30.51 712	31.88 714	48.27 721	41.88 721	46.64 723	55.54 726	21.62 716	18.89 723	23.48 718	23.22 721	29.20 721	33.05 720

CasAABBNet	41.80 721	40.20 719	53.41 723	47.73 719	45.18 718	62.51 722	80.71 730	67.26 726	34.80 717	30.49 711	31.88 714	48.24 720	41.81 720	46.63 722	55.64 728	21.60 714	18.88 721	23.48 718	23.22 721	29.19 720	33.05 720

HaxPig	43.25 722	43.65 722	45.00 711	33.85 715	35.61 713	32.69 711	30.52 709	45.09 720	42.97 723	48.77 718	48.17 721	43.00 713	40.26 715	44.58 717	43.61 718	47.18 726	49.30 727	51.54 727	50.25 726	43.73 725	45.29 726

AVERAGE_ROB	44.46 723	45.91 723	46.59 712	40.59 717	38.66 714	32.99 712	30.52 709	46.19 721	43.26 724	49.59 719	48.97 722	44.62 715	39.89 714	45.04 718	43.94 719	48.74 727	50.69 728	50.80 726	49.79 725	45.54 726	46.97 727

MEDIAN_ROB	47.37 724	49.08 724	49.92 715	40.32 716	39.97 715	34.95 713	33.43 713	49.17 722	46.39 726	53.06 722	52.65 723	47.65 717	42.23 725	48.35 727	47.29 720	52.10 728	54.04 729	54.28 728	53.48 727	48.76 727	50.33 728

LSM0	49.58 725	40.04 716	53.62 724	97.15 727	128.68 732	62.75 726	79.89 726	67.63 730	35.11 721	33.02 716	32.61 718	48.43 724	41.60 719	46.60 721	55.43 725	21.63 718	18.99 725	23.62 724	23.13 717	29.47 723	52.26 729

BEATNet-Init1	49.72 726	64.32 728	97.77 732	4.68 693	4.28 690	84.75 730	60.42 722	73.38 731	68.59 729	88.29 732	88.51 733	91.94 731	97.99 732	85.26 732	70.96 733	0.80 627	0.65 632	0.85 641	0.70 626	7.96 702	2.33 664

Anonymous_1	57.11 727	19.68 708	26.15 701	23.10 711	142.31 733	30.84 708	39.75 718	33.86 717	16.98 701	70.53 729	15.42 699	23.46 704	19.75 706	23.04 703	27.23 711	164.73 736	9.02 709	130.38 732	137.40 734	161.27 737	27.24 716

PML	64.32 728	53.22 725	17.88 557	8.10 702	32.94 712	148.46 735	247.79 738	12.18 693	45.42 725	111.41 734	288.92 738	101.47 732	101.31 733	31.67 710	15.55 674	14.03 712	4.83 700	10.98 710	6.18 704	28.82 715	5.17 696

DPSimNet_ROB	102.30 729	119.72 735	143.59 734	109.42 728	94.10 726	127.22 733	127.15 734	26.62 709	102.36 736	149.58 737	83.99 732	139.34 736	137.54 736	64.62 729	82.36 734	105.18 730	66.15 731	120.15 731	69.61 730	99.58 729	77.72 730

RSGM-EC	108.14 730	104.44 732	68.66 728	115.42 729	109.31 729	116.48 731	139.19 735	127.02 735	55.95 727	55.27 723	71.01 726	116.54 733	111.76 734	176.57 734	175.06 735	117.34 734	71.64 732	140.65 733	83.55 731	123.96 732	82.91 731

acva	108.14 730	104.44 732	68.66 728	115.42 729	109.31 729	116.48 731	139.19 735	127.02 735	55.95 727	55.27 723	71.01 726	116.54 733	111.76 734	176.57 734	175.06 735	117.34 734	71.64 732	140.65 733	83.55 731	123.96 732	82.91 731

xxxxx1	112.33 732	88.53 729	37.76 708	227.84 734	157.23 734	39.05 716	61.41 723	93.76 732	79.29 733	62.45 726	74.79 728	78.32 727	70.96 729	33.47 711	70.69 730	114.00 731	130.36 735	259.31 736	274.34 736	145.54 734	147.50 733

tt_ll	112.33 732	88.53 729	37.76 708	227.84 734	157.23 734	39.05 716	61.41 723	93.76 732	79.29 733	62.45 726	74.79 728	78.32 727	70.96 729	33.47 711	70.69 730	114.00 731	130.36 735	259.31 736	274.34 736	145.54 734	147.50 733

ff	112.33 732	88.53 729	37.76 708	227.84 734	157.23 734	39.05 716	61.41 723	93.76 732	79.29 733	62.45 726	74.79 728	78.32 727	70.96 729	33.47 711	70.69 730	114.00 731	130.36 735	259.31 736	274.34 736	145.54 734	147.50 733

Selective-IGEV-i16pa	129.35 735	164.95 736	19.57 600	3.26 671	2.26 659	202.88 737	5.86 680	236.38 738	207.45 738	116.27 735	209.82 736	153.71 737	219.30 738	258.04 738	190.96 737	192.94 737	94.03 734	90.21 730	64.92 729	4.40 686	149.67 736

test_example2	212.63 736	219.92 737	221.87 736	213.67 733	221.17 737	199.47 736	200.74 737	185.30 737	141.66 737	209.52 738	213.45 737	210.82 738	205.48 737	221.27 737	216.64 738	236.83 738	242.07 738	213.93 735	217.01 735	235.69 738	226.10 737

GS-Stereo							0.83 340	3.32 339	1.37 163	0.75 124	0.89 111	0.76 174	0.80 179	0.92 80	0.53 100	0.26 180	0.18 131	0.26 192	0.20 164	0.28 201	0.21 94

FSD					0.60 236	0.77 12	0.67 212	1.57 55	0.68 13	0.72 113	0.62 48	1.02 246	0.72 131	0.81 41	0.73 194	0.59 590	0.54 607	0.57 597	0.54 598	0.57 535

ccccc		629.75 738		567.84 737	570.84 738	582.44 738		613.82 739		614.58 739		555.57 739		666.94 739		781.57 739	507.24 739	391.36 739	342.44 739	689.82 739

ASD4		113.98 734

Low-res two-view benchmark