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	0.22 216	0.20 32	0.19 15

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

PSi22b	0.47 6	0.31 1	0.89 6	0.82 185	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	0.26 173	0.19 178	0.27 223	0.25 286	0.25 121	0.21 94

FoundationStereo	0.50 11	0.39 16	1.11 74	0.79 166	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	0.26 173	0.17 85	0.23 67	0.16 28	0.18 1	0.20 48

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Monster-pub-mixall	0.64 37	0.42 42	1.00 20	0.83 198	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	0.89 246	0.54 196	1.08 28	0.20 1	1.16 19	1.37 163	0.59 55	0.81 85	0.86 203	0.47 40	0.70 6	0.65 153	0.31 339	0.33 480	0.27 223	0.27 337	0.36 364	0.31 301
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.65 40	0.41 31	1.06 37	0.85 221	0.31 12	2.44 188	0.46 98	1.09 14	0.69 16	0.84 176	0.52 33	0.55 73	0.53 62	1.49 237	0.46 57	0.31 339	0.14 11	0.25 146	0.18 92	0.23 85	0.20 48

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

LiteMatch*	0.67 42	0.46 73	3.75 359	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	0.84 449	0.89 6	0.80 169	0.39 78	1.60 98	0.68 214	0.96 8	0.91 79	0.62 74	0.43 18	0.56 79	1.40 373	0.71 9	1.10 322	0.28 243	0.16 49	0.29 283	0.22 216	0.29 212	0.37 381

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

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

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

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

MatchStereo	0.68 47	0.46 73	1.93 214	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	3.40 350	1.03 115	0.50 12	0.46 25	0.58 89	0.40 19	1.85 315	0.49 75	0.23 103	0.17 85	0.21 35	0.16 28	0.20 32	0.19 15

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

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

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

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

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

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

DEFOM-Stereo	0.70 52	0.46 73	1.13 83	0.72 111	0.48 156	3.40 327	0.44 87	0.90 6	0.77 31	0.86 184	0.58 43	0.45 37	0.43 25	1.76 295	0.43 35	0.24 131	0.18 131	0.22 51	0.16 28	0.21 54	0.20 48

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

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

DispViT+	0.72 58	0.38 10	1.20 106	0.54 3	2.17 645	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	1.01 338	0.41 95	1.27 51	0.22 2	1.79 89	1.03 115	2.52 545	1.24 210	0.32 1	0.41 21	1.03 107	0.45 48	0.21 63	0.17 85	0.20 19	0.17 47	0.20 32	0.20 48

aanet-new-40k	0.73 61	0.59 230	1.25 117	0.75 131	1.49 556	1.42 73	0.96 434	1.95 111	0.84 60	0.52 19	1.06 168	0.51 53	0.76 153	0.85 56	0.47 62	0.18 25	0.15 24	0.24 107	0.18 92	0.26 151	0.22 128

VMStereo-Base	0.73 61	0.44 56	1.48 166	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	0.23 324	0.24 107	0.18 92	0.24 95	0.24 166

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

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

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

aanet-new-16k	0.74 66	0.51 130	1.56 177	0.73 120	0.37 56	2.14 157	0.88 380	2.01 118	0.91 79	0.56 32	0.91 120	0.70 143	0.96 234	0.76 25	0.54 106	0.20 50	0.15 24	0.23 67	0.18 92	0.26 151	0.21 94

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

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

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

GREAT-IGEV	0.74 66	0.54 172	1.86 206	1.10 391	0.44 119	2.44 188	0.34 41	1.37 32	1.51 233	0.48 7	0.86 100	0.51 53	0.60 90	1.07 118	0.45 48	0.22 85	0.17 85	0.21 35	0.17 47	0.23 85	0.25 180
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FlowAnything_test	0.75 71	0.60 246	1.18 97	0.82 185	0.58 230	2.29 173	0.66 199	1.38 33	0.80 44	1.03 221	0.76 71	0.63 115	0.49 50	0.84 54	0.91 273	0.31 339	0.27 418	0.40 489	0.48 565	0.31 258	0.30 291

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

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

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

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

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

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

RAStereo	0.75 71	0.52 138	2.86 315	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	0.94 289	0.22 85	0.20 229	0.27 223	0.21 181	0.34 330	0.22 128

aanet-new-70k	0.76 79	0.59 230	1.16 92	0.70 88	0.39 78	2.40 184	0.79 300	2.39 179	0.71 19	0.59 55	0.84 92	0.48 48	0.81 182	1.61 265	0.53 100	0.19 36	0.16 49	0.25 146	0.17 47	0.24 95	0.20 48

GCAP-Stereo-DPT26K	0.76 79	0.51 130	2.13 245	0.72 111	0.38 72	2.35 178	0.99 449	1.82 92	0.80 44	0.68 98	0.88 104	0.56 79	0.64 101	0.87 59	0.55 111	0.23 103	0.16 49	0.25 146	0.20 161	0.24 95	0.20 48

aanet-new-22k	0.76 79	0.65 308	2.50 283	0.74 127	0.34 26	1.47 81	1.32 528	1.61 61	0.81 51	0.57 41	1.05 164	0.54 64	0.84 193	0.92 80	0.50 82	0.21 63	0.16 49	0.24 107	0.19 136	0.27 171	0.20 48

AdaDepth	0.76 79	0.45 61	1.41 156	0.70 88	1.27 502	3.12 275	0.43 82	1.02 12	0.94 97	0.63 82	0.91 120	0.43 28	0.58 79	1.41 218	0.48 66	0.18 25	0.21 263	0.23 67	0.19 136	0.25 121	0.26 210

MLG-Stereo_test2	0.76 79	0.40 20	1.07 39	0.64 43	0.82 344	3.49 350	0.23 3	1.69 77	2.14 438	0.62 74	0.32 7	0.67 132	0.33 8	1.14 138	0.37 8	0.23 103	0.19 178	0.23 67	0.16 28	0.19 10	0.20 48

AIO_test	0.76 79	0.47 97	1.31 132	0.81 173	0.70 295	1.36 66	0.88 380	1.40 36	1.45 190	0.55 30	0.95 135	1.81 374	0.58 79	1.16 147	0.46 57	0.27 199	0.17 85	0.24 107	0.19 136	0.24 95	0.21 94

fffft	0.76 79	0.47 97	1.28 127	0.82 185	0.54 196	1.51 87	0.80 311	2.09 132	1.18 130	0.63 82	0.84 92	0.59 94	0.55 69	1.80 301	0.85 239	0.19 36	0.18 131	0.27 223	0.20 161	0.26 151	0.24 166
1: 1. 1
ours_stereo	0.76 79	0.64 295	1.40 155	0.86 228	0.61 241	1.12 30	0.57 143	1.63 69	1.20 136	0.72 113	1.43 272	0.70 143	0.62 94	1.56 248	0.58 125	0.25 156	0.18 131	0.26 190	0.21 181	0.29 212	0.31 301

AIO-Stereo	0.76 79	0.54 172	1.07 39	0.73 120	0.40 88	1.28 57	0.82 325	2.26 159	1.49 220	0.70 105	1.58 312	0.89 211	0.45 32	1.03 107	0.55 111	0.24 131	0.18 131	0.25 146	0.20 161	0.26 151	0.21 94

GLC_STEREO	0.76 79	0.52 138	1.12 77	0.83 198	0.33 20	1.86 124	0.82 325	1.46 42	1.38 167	0.95 205	1.04 157	0.68 134	0.72 131	0.97 94	0.80 223	0.23 103	0.25 388	0.32 360	0.25 286	0.32 291	0.30 291

aanet-new-60k	0.77 89	0.64 295	1.98 221	0.73 120	0.49 164	2.10 153	0.87 373	2.24 155	0.85 63	0.56 32	0.77 74	0.61 101	0.66 116	1.20 162	0.48 66	0.18 25	0.15 24	0.25 146	0.17 47	0.23 85	0.22 128

aanet-new-36k	0.77 89	0.54 172	1.39 151	0.72 111	0.32 16	2.92 240	0.60 159	2.21 148	0.87 67	0.55 30	1.12 181	0.56 79	0.87 203	0.98 96	0.48 66	0.19 36	0.15 24	0.25 146	0.17 47	0.26 151	0.21 94

aanet-new-28k	0.77 89	0.58 220	2.64 301	0.78 161	0.39 78	1.97 133	1.05 473	1.72 79	0.79 40	0.58 47	1.10 177	0.54 64	0.78 167	0.70 6	0.44 41	0.20 50	0.15 24	0.25 146	0.19 136	0.29 212	0.21 94

aanet-new-14k	0.77 89	0.50 121	1.32 136	0.81 173	0.37 56	1.73 112	1.01 457	2.24 155	0.80 44	0.79 151	1.30 232	0.46 39	1.29 345	1.03 107	0.57 120	0.21 63	0.16 49	0.24 107	0.18 92	0.28 192	0.22 128

asda	0.77 89	0.46 73	1.10 66	0.64 43	0.82 344	3.33 316	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	2.52 196	0.51 116	2.43 190	0.80 44	0.76 138	1.20 198	0.43 28	0.66 116	1.23 168	0.73 194	0.17 11	0.13 1	0.23 67	0.17 47	0.20 32	0.21 94

MLG-Stereo	0.77 89	0.39 16	1.04 25	0.64 43	0.41 95	3.01 257	0.31 24	1.89 101	2.92 583	0.47 5	0.29 6	0.66 127	0.47 40	1.35 203	0.39 14	0.20 50	0.18 131	0.24 107	0.16 28	0.19 10	0.20 48

mms	0.77 89	0.68 338	1.17 96	0.83 198	0.71 297	1.41 71	0.67 203	1.61 61	1.12 126	0.77 143	1.37 257	0.63 115	0.54 68	1.75 294	0.63 141	0.24 131	0.19 178	0.26 190	0.21 181	0.31 258	0.34 345

RSM++	0.77 89	0.51 130	1.08 51	0.95 297	0.42 102	1.52 91	0.71 237	2.11 134	1.40 173	0.80 155	1.23 209	0.90 216	0.59 84	1.14 138	0.69 177	0.24 131	0.19 178	0.25 146	0.21 181	0.28 192	0.20 48

aanet-new-24k	0.78 98	0.59 230	1.59 181	0.72 111	0.84 359	2.43 186	0.98 447	1.99 115	0.69 16	0.62 74	1.25 218	0.60 97	0.75 145	0.82 45	0.55 111	0.21 63	0.15 24	0.25 146	0.19 136	0.26 151	0.21 94

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.78 98	0.45 61	1.12 77	0.71 98	1.00 423	2.05 146	0.87 373	2.25 157	1.18 130	0.56 32	0.74 68	0.44 33	1.03 258	0.81 41	0.41 22	0.21 63	0.19 178	0.23 67	0.18 92	0.27 171	0.91 601

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

water-stereo	0.78 98	0.45 61	1.94 215	0.79 166	0.48 156	2.36 179	0.47 104	1.53 50	1.09 125	0.88 188	1.04 157	0.82 190	0.75 145	0.72 16	0.78 216	0.22 85	0.23 324	0.25 146	0.23 237	0.24 95	0.29 261

AIO_rvc	0.78 98	0.55 181	1.25 117	0.75 131	0.65 264	1.46 80	0.99 449	2.13 136	1.52 245	0.57 41	1.15 187	1.09 252	0.55 69	1.15 145	0.53 100	0.24 131	0.17 85	0.24 107	0.17 47	0.25 121	0.21 94

CASnet	0.78 98	0.51 130	1.29 130	0.81 173	0.29 8	1.28 57	0.74 260	1.51 46	1.89 382	1.64 298	1.09 174	0.65 123	0.64 101	0.91 76	0.76 210	0.29 272	0.17 85	0.41 501	0.31 431	0.32 291	0.19 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Replicate-Monster	0.79 104	1.36 569	2.08 241	0.70 88	0.52 184	2.05 146	0.34 41	1.92 106	0.82 53	1.03 221	0.60 45	0.48 48	0.52 60	1.28 184	0.39 14	0.19 36	0.14 11	0.19 8	0.16 28	0.22 74	0.78 584

AEACV	0.79 104	0.54 172	1.35 145	0.97 309	0.63 254	1.13 31	0.92 415	2.02 122	0.91 79	0.76 138	0.79 79	0.80 184	1.61 436	1.28 184	0.61 133	0.22 85	0.18 131	0.26 190	0.23 237	0.27 171	0.23 148

TS12	0.80 106	0.43 50	1.08 51	0.55 5	0.30 9	3.40 327	0.41 69	2.20 145	1.37 163	0.69 102	1.15 187	0.54 64	0.69 123	1.27 182	0.57 120	0.21 63	0.18 131	0.22 51	0.17 47	0.22 74	0.26 210

aanet-new-12k	0.80 106	0.44 56	1.68 188	0.81 173	0.31 12	3.00 254	0.97 439	2.65 243	0.78 36	0.69 102	0.55 37	0.58 89	0.77 158	0.99 100	0.54 106	0.21 63	0.14 11	0.24 107	0.19 136	0.26 151	0.22 128

GCAP-Stereo-cres-4k	0.80 106	0.50 121	1.52 170	0.71 98	1.26 499	2.61 207	0.93 418	1.85 96	0.80 44	0.62 74	1.15 187	0.66 127	0.76 153	0.88 65	0.54 106	0.23 103	0.16 49	0.24 107	0.18 92	0.26 151	0.21 94

Selective-IGEV-i32	0.80 106	0.52 138	1.05 30	0.75 131	0.61 241	1.30 60	0.82 325	2.61 238	1.41 177	0.82 161	1.64 332	0.71 154	0.62 94	1.23 168	0.64 144	0.22 85	0.19 178	0.24 107	0.18 92	0.25 121	0.20 48

Zero-FE251	0.80 106	0.75 404	1.71 190	0.88 239	0.70 295	2.59 206	0.45 92	1.38 33	0.83 57	1.79 333	0.61 47	0.73 164	0.81 182	0.82 45	0.61 133	0.29 272	0.23 324	0.27 223	0.19 136	0.20 32	0.20 48

MLG-Stereo_test1	0.80 106	0.39 16	1.02 22	0.65 56	1.20 485	3.14 277	0.29 22	1.59 59	3.05 596	0.50 12	0.24 1	0.67 132	0.43 25	1.33 199	0.40 17	0.21 63	0.18 131	0.23 67	0.15 10	0.19 10	0.20 48

SMoEStereo_RVC	0.80 106	0.53 156	1.12 77	0.92 273	0.44 119	2.41 185	0.79 300	1.49 45	1.16 127	0.70 105	1.12 181	0.64 117	0.64 101	1.69 285	0.87 252	0.22 85	0.16 49	0.31 337	0.22 216	0.26 151	0.25 180

fffy	0.80 106	0.59 230	1.56 177	1.00 331	0.47 148	1.27 51	0.76 273	1.90 103	1.02 113	0.75 124	1.35 251	0.83 192	0.72 131	1.70 288	0.62 137	0.23 103	0.19 178	0.27 223	0.21 181	0.28 192	0.32 312

rvit_stereo_0081	0.80 106	0.63 283	1.19 99	0.91 267	0.64 256	1.27 51	0.61 164	2.05 124	1.71 341	0.82 161	0.73 64	0.85 199	0.75 145	1.30 195	0.80 223	0.31 339	0.26 406	0.27 223	0.25 286	0.38 382	0.27 227

rvit_stereo_0082	0.80 106	0.63 283	1.19 99	0.91 267	0.64 256	1.27 51	0.61 164	2.05 124	1.71 341	0.82 161	0.73 64	0.85 199	0.75 145	1.30 195	0.80 223	0.31 339	0.26 406	0.27 223	0.25 286	0.38 382	0.27 227

RSM	0.80 106	0.50 121	1.08 51	0.83 198	0.51 171	1.31 62	0.77 286	2.28 164	1.43 184	0.82 161	1.44 273	1.22 279	0.62 94	1.17 153	0.63 141	0.22 85	0.18 131	0.24 107	0.19 136	0.27 171	0.20 48

MGS-Stereo	0.80 106	0.56 193	1.53 171	0.93 289	0.39 78	1.26 50	0.73 248	1.45 40	1.30 154	1.01 214	2.26 520	0.80 184	0.56 74	1.16 147	0.65 153	0.27 199	0.23 324	0.26 190	0.22 216	0.27 171	0.25 180

Selective-IGEV	0.80 106	0.52 138	1.05 30	0.75 131	0.61 241	1.31 62	0.82 325	2.60 237	1.41 177	0.82 161	1.64 332	0.71 154	0.62 94	1.22 166	0.64 144	0.22 85	0.19 178	0.24 107	0.18 92	0.25 121	0.20 48

aanet-new-32k	0.81 119	0.64 295	3.94 362	0.70 88	0.97 402	1.43 74	0.96 434	1.36 30	0.72 21	0.61 67	1.02 146	0.62 108	0.87 203	0.72 16	0.44 41	0.20 50	0.16 49	0.25 146	0.17 47	0.25 121	0.22 128

aanet-new-30k	0.81 119	0.64 295	3.91 361	0.70 88	0.97 402	1.43 74	0.96 434	1.36 30	0.72 21	0.61 67	1.02 146	0.62 108	0.87 203	0.72 16	0.44 41	0.20 50	0.16 49	0.25 146	0.17 47	0.25 121	0.22 128

DilatedVolume-Stereo	0.81 119	0.60 246	1.51 169	1.01 338	0.59 233	1.34 64	0.51 116	1.56 53	1.08 124	1.26 248	1.24 210	0.77 177	0.87 203	1.79 300	0.72 191	0.23 103	0.24 360	0.22 51	0.21 181	0.25 121	0.23 148

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 119	1.13 525	1.23 110	0.97 309	0.57 221	0.81 15	0.43 82	3.49 358	0.84 60	0.73 116	0.95 135	0.44 33	1.17 321	1.45 229	0.60 130	0.26 173	0.18 131	0.24 107	0.17 47	0.30 238	0.19 15

rvit_stereo_0081_aga	0.81 119	0.75 404	1.84 205	0.72 111	0.73 304	1.21 42	0.63 182	1.92 106	1.39 169	0.87 187	0.80 80	0.79 182	0.69 123	1.27 182	0.69 177	0.35 412	0.29 443	0.26 190	0.25 286	0.40 398	0.27 227

aanet-new-10k	0.82 124	0.58 220	1.16 92	0.78 161	0.37 56	3.52 359	1.04 469	2.34 174	0.76 29	0.89 191	0.70 59	0.64 117	0.88 210	0.94 86	0.59 127	0.22 85	0.16 49	0.25 146	0.18 92	0.26 151	0.20 48

monsterstereo	0.82 124	0.50 121	1.26 119	0.77 155	1.41 544	2.54 202	0.40 62	3.14 309	0.71 19	0.70 105	1.11 179	0.41 24	0.39 18	1.50 238	0.50 82	0.19 36	0.16 49	0.22 51	0.16 28	0.21 54	0.17 1

monsters	0.82 124	0.58 220	1.16 92	0.76 149	1.52 563	2.92 240	0.40 62	2.66 246	0.72 21	0.66 93	0.84 92	0.38 13	0.41 21	1.84 309	0.48 66	0.20 50	0.16 49	0.20 19	0.16 28	0.19 10	0.19 15

castereo	0.82 124	0.70 352	1.04 25	0.85 221	0.50 169	1.29 59	0.91 401	3.22 319	1.20 136	0.83 173	1.24 210	0.72 157	0.91 222	1.00 102	0.67 162	0.26 173	0.16 49	0.25 146	0.20 161	0.24 95	0.21 94

MaDis-Stereo	0.82 124	0.66 320	1.53 171	0.65 56	1.87 628	1.24 47	0.36 47	2.13 136	1.27 149	0.67 96	0.75 69	0.88 209	0.70 126	1.15 145	1.07 315	0.29 272	0.23 324	0.26 190	0.20 161	0.31 258	0.22 128

UniTT-Stereo	0.82 124	0.47 97	2.63 299	0.96 302	1.19 478	0.78 14	0.39 54	1.12 16	1.54 261	1.19 242	1.26 220	0.51 53	0.64 101	1.13 134	1.03 308	0.30 314	0.20 229	0.24 107	0.21 181	0.40 398	0.25 180

ProNet	0.82 124	0.71 366	1.50 167	0.86 228	0.45 127	1.78 117	0.83 331	1.75 83	1.28 151	0.66 93	1.13 184	0.78 178	0.76 153	1.66 277	0.71 186	0.24 131	0.20 229	0.25 146	0.23 237	0.29 212	0.25 180

GEAStereo	0.84 131	0.48 107	1.09 60	0.85 221	0.45 127	4.54 601	0.83 331	1.88 98	0.91 79	0.75 124	0.89 111	0.53 61	0.80 179	0.92 80	0.53 100	0.30 314	0.19 178	0.27 223	0.19 136	0.28 192	0.19 15

aanet-new-90k	0.85 132	0.57 204	1.82 204	0.75 131	0.92 386	3.26 301	0.72 240	2.51 209	0.86 65	0.47 5	0.67 56	0.49 50	0.76 153	1.56 248	0.45 48	0.19 36	0.16 49	0.25 146	0.17 47	0.24 95	0.20 48

aanet-new-8k	0.85 132	0.52 138	1.68 188	0.77 155	0.37 56	3.21 287	1.02 462	2.57 225	0.85 63	0.59 55	0.94 130	0.54 64	1.05 272	0.90 71	0.67 162	0.22 85	0.17 85	0.23 67	0.18 92	0.24 95	0.21 94

VIP-Stereo	0.85 132	0.83 444	1.59 181	0.76 149	0.87 371	3.18 282	0.80 311	1.94 110	0.83 57	0.78 147	1.04 157	0.64 117	0.59 84	1.24 170	0.61 133	0.28 243	0.18 131	0.23 67	0.17 47	0.22 74	0.19 15

LG-Stereo	0.85 132	0.60 246	2.71 305	0.59 12	0.45 127	2.85 227	0.55 136	2.41 181	1.34 157	0.59 55	1.19 196	0.43 28	0.40 19	0.76 25	0.75 203	0.20 50	0.17 85	0.31 337	0.24 266	0.29 212	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.86 136	0.45 61	1.07 39	0.68 76	1.74 610	3.37 320	0.91 401	2.46 198	0.76 29	0.85 179	0.94 130	0.72 157	0.87 203	0.71 9	0.49 75	0.25 156	0.15 24	0.26 190	0.17 47	0.23 85	0.19 15

Foundation-i1	0.86 136	0.38 10	1.13 83	0.77 155	1.12 457	1.06 26	0.69 225	2.94 285	1.61 306	0.89 191	1.39 263	1.24 281	1.01 253	1.08 119	0.55 111	0.23 103	0.19 178	0.22 51	0.20 161	0.21 54	0.20 48

1w_stereo	0.86 136	0.42 42	1.07 39	0.72 111	0.81 335	3.00 254	0.67 203	3.28 328	0.75 28	0.74 121	1.32 241	0.37 9	1.37 365	0.92 80	0.68 166	0.16 6	0.14 11	0.20 19	0.16 28	0.19 10	0.22 128

rvit_stereo_0083	0.86 136	0.67 330	1.42 157	0.87 234	0.65 264	1.23 43	0.64 186	1.67 73	2.28 467	0.79 151	0.93 126	0.93 228	1.07 285	1.46 233	0.75 203	0.32 360	0.36 505	0.30 310	0.26 309	0.33 311	0.28 248

Occ-G	0.86 136	0.52 138	1.39 151	0.82 185	0.66 271	1.37 67	0.79 300	1.58 56	1.31 155	1.56 281	0.87 103	2.18 426	0.89 216	0.97 94	0.88 257	0.26 173	0.19 178	0.26 190	0.19 136	0.25 121	0.24 166

IGEVStereo-DCA	0.86 136	0.65 308	2.05 229	0.90 256	0.46 138	1.57 93	0.86 352	1.62 64	1.24 140	0.65 90	0.77 74	0.74 170	0.72 131	2.59 386	0.86 246	0.28 243	0.21 263	0.28 258	0.21 181	0.29 212	0.27 227

111111	0.87 142	0.50 121	1.13 83	0.66 65	1.08 447	3.37 320	0.33 32	2.33 173	1.47 204	0.74 121	1.50 290	0.61 101	0.59 84	1.40 213	0.48 66	0.24 131	0.19 178	0.22 51	0.16 28	0.24 95	0.19 15

MoCha-V2	0.87 142	0.48 107	1.87 207	0.88 239	0.32 16	1.37 67	0.55 136	2.71 252	1.42 180	0.92 197	1.75 368	0.65 123	1.17 321	1.45 229	0.57 120	0.21 63	0.21 263	0.20 19	0.19 136	0.24 95	0.23 148

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.88 144	0.45 61	1.31 132	0.63 33	1.63 585	3.91 442	0.66 199	2.28 164	1.02 113	1.10 232	0.98 142	0.60 97	0.46 37	0.83 48	0.47 62	0.26 173	0.18 131	0.29 283	0.23 237	0.24 95	0.18 7

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.88 144	0.80 428	1.43 159	0.68 76	1.19 478	3.73 402	0.92 415	2.05 124	0.96 101	0.71 109	0.85 96	0.80 184	0.81 182	0.72 16	0.56 115	0.23 103	0.19 178	0.26 190	0.18 92	0.23 85	0.36 365

BStereo	0.88 144	0.73 382	4.10 364	0.80 169	0.51 171	1.13 31	0.72 240	2.57 225	1.00 110	0.85 179	0.57 40	0.72 157	0.48 44	1.01 103	0.90 264	0.26 173	0.22 294	0.24 107	0.29 394	0.25 121	0.25 180

GIP-stereo	0.88 144	0.50 121	1.34 140	1.32 502	0.94 394	2.90 234	0.42 77	3.41 351	1.06 122	0.63 82	0.76 71	0.90 216	0.76 153	0.91 76	0.52 96	0.27 199	0.18 131	0.25 146	0.16 28	0.25 121	0.19 15

WCG-NET	0.88 144	0.49 117	1.26 119	0.90 256	0.37 56	1.48 83	1.07 477	1.73 81	2.30 471	1.63 295	1.49 289	0.92 224	0.97 239	0.95 87	0.76 210	0.22 85	0.16 49	0.23 67	0.20 161	0.25 121	0.21 94

Pointernet	0.88 144	0.44 56	2.26 260	0.84 209	0.37 56	2.29 173	0.38 52	3.06 302	1.46 199	0.66 93	1.39 263	0.91 218	0.73 136	1.01 103	0.72 191	0.23 103	0.19 178	0.20 19	0.18 92	0.19 10	0.20 48

aanet-32k-new	0.89 150	0.90 467	2.17 250	0.75 131	0.62 250	3.41 332	0.99 449	2.09 132	0.72 21	0.53 23	1.13 184	0.66 127	0.96 234	1.04 113	0.52 96	0.21 63	0.15 24	0.24 107	0.18 92	0.25 121	0.20 48

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.89 150	0.46 73	1.19 99	0.64 43	1.71 603	3.95 461	0.69 225	2.43 190	1.04 118	1.05 223	0.90 115	0.61 101	0.44 30	0.80 36	0.52 96	0.28 243	0.19 178	0.31 337	0.24 266	0.24 95	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.89 150	0.46 73	1.34 140	0.62 25	1.70 601	3.95 461	0.67 203	2.36 176	1.05 121	1.05 223	0.90 115	0.60 97	0.42 23	0.80 36	0.46 57	0.27 199	0.18 131	0.29 283	0.23 237	0.24 95	0.18 7

gcap_with_dpt	0.89 150	0.45 61	1.28 127	0.64 43	1.61 581	3.93 450	0.67 203	2.41 181	1.01 112	1.18 240	0.96 138	0.60 97	0.45 32	0.76 25	0.44 41	0.26 173	0.18 131	0.29 283	0.23 237	0.25 121	0.18 7

gasm-f	0.89 150	0.49 117	1.30 131	0.85 221	0.44 119	4.42 578	0.95 427	1.88 98	0.91 79	0.75 124	1.46 276	0.53 61	0.88 210	0.88 65	0.57 120	0.30 314	0.19 178	0.27 223	0.19 136	0.28 192	0.19 15

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 150	0.47 97	2.08 241	0.76 149	0.73 304	3.91 442	0.41 69	2.07 130	1.07 123	0.77 143	0.89 111	0.64 117	0.86 198	0.95 87	0.77 215	0.26 173	0.18 131	0.26 190	0.19 136	0.32 291	0.32 312

SCV_C0	0.89 150	0.59 230	1.96 220	0.83 198	0.44 119	1.24 47	0.64 186	3.33 343	1.66 323	0.82 161	1.20 198	0.73 164	0.66 116	1.62 267	0.66 157	0.32 360	0.21 263	0.24 107	0.20 161	0.28 192	0.23 148

CAS++	0.89 150	0.64 295	1.46 161	0.81 173	0.51 171	1.24 47	0.86 352	3.44 352	1.46 199	1.14 238	1.29 230	0.62 108	0.58 79	1.13 134	0.59 127	0.34 392	0.30 456	0.34 415	0.26 309	0.41 422	0.29 261
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.89 150	0.46 73	1.19 99	0.64 43	1.71 603	3.95 461	0.69 225	2.43 190	1.04 118	1.05 223	0.90 115	0.61 101	0.44 30	0.80 36	0.52 96	0.28 243	0.19 178	0.31 337	0.24 266	0.24 95	0.19 15

NLSM3	0.90 159	0.46 73	1.19 99	0.62 25	1.30 506	3.19 285	0.45 92	2.81 273	1.27 149	0.78 147	0.95 135	0.55 73	1.03 258	1.14 138	0.87 252	0.20 50	0.15 24	0.26 190	0.22 216	0.24 95	0.23 148

DDF-Stereo	0.90 159	0.53 156	1.16 92	0.88 239	1.31 509	1.59 96	0.86 352	2.26 159	0.79 40	0.48 7	0.63 49	0.54 64	0.73 136	2.97 405	1.03 308	0.39 462	0.17 85	0.24 107	0.18 92	1.06 617	0.29 261

IGEV-RUCA	0.90 159	0.53 156	1.05 30	0.81 173	0.74 309	3.89 439	0.80 311	1.92 106	1.41 177	0.96 210	0.71 60	0.70 143	0.73 136	1.30 195	0.68 166	0.29 272	0.20 229	0.25 146	0.19 136	0.43 451	0.34 345

gcap-zeroshot	0.90 159	0.46 73	1.36 147	0.64 43	1.71 603	3.95 461	0.68 214	2.49 202	0.98 105	1.05 223	0.85 96	0.62 108	0.43 25	0.79 33	0.51 93	0.27 199	0.19 178	0.30 310	0.24 266	0.24 95	0.19 15

IGEV++	0.90 159	0.58 220	1.32 136	0.94 294	0.45 127	1.27 51	1.00 454	3.32 337	1.55 269	0.82 161	1.34 248	0.86 203	1.09 292	1.16 147	0.89 260	0.33 379	0.18 131	0.23 67	0.19 136	0.29 212	0.22 128

testlalala	0.90 159	0.46 73	1.36 147	0.64 43	1.71 603	3.95 461	0.68 214	2.49 202	0.98 105	1.05 223	0.85 96	0.62 108	0.43 25	0.79 33	0.51 93	0.27 199	0.19 178	0.30 310	0.24 266	0.24 95	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.91 165	1.57 590	2.54 286	0.69 82	1.41 544	2.08 150	0.83 331	2.11 134	1.38 167	0.65 90	0.75 69	0.66 127	0.64 101	0.72 16	0.40 17	0.23 103	0.19 178	0.24 107	0.18 92	0.33 311	0.54 514

trnet	0.91 165	0.48 107	1.46 161	0.62 25	0.31 12	4.40 573	0.41 69	2.20 145	1.53 252	0.94 201	1.14 186	0.88 209	0.89 216	1.09 122	0.71 186	0.27 199	0.19 178	0.22 51	0.15 10	0.21 54	0.19 15

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 167	0.73 382	1.42 157	0.92 273	1.08 447	2.97 253	0.53 126	1.77 87	1.39 169	1.16 239	1.54 301	0.58 89	0.65 109	1.03 107	0.84 236	0.25 156	0.23 324	0.30 310	0.24 266	0.43 451	0.29 261

CREStereo	0.92 167	0.53 156	1.45 160	0.61 16	0.34 26	4.42 578	0.40 62	2.21 148	1.54 261	0.94 201	1.12 181	0.87 205	0.87 203	1.12 130	0.72 191	0.28 243	0.19 178	0.22 51	0.15 10	0.22 74	0.19 15
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PSi22	0.93 169	0.71 366	1.23 110	1.00 331	0.36 36	1.73 112	0.36 47	3.46 353	1.44 187	0.98 212	1.39 263	1.16 263	0.64 101	1.95 325	0.75 203	0.19 36	0.17 85	0.21 35	0.17 47	0.34 330	0.35 359

castereo++	0.93 169	0.56 193	1.26 119	0.92 273	0.73 304	2.48 191	1.00 454	2.99 291	1.03 115	0.68 98	1.41 269	1.92 390	0.59 84	1.26 177	0.44 41	0.25 156	0.19 178	0.28 258	0.19 136	0.23 85	0.23 148

IGEV-Stereo++	0.93 169	0.44 56	1.08 51	0.70 88	1.20 485	3.87 437	0.33 32	3.36 345	1.43 184	0.75 124	1.17 193	0.68 134	1.04 266	0.95 87	0.42 28	0.22 85	0.16 49	0.23 67	0.17 47	0.24 95	0.20 48

GCAP-Stereo	0.93 169	0.68 338	1.35 145	0.85 221	0.41 95	3.61 382	0.52 125	2.20 145	1.50 226	1.11 236	1.04 157	1.17 265	0.84 193	1.11 125	0.71 186	0.25 156	0.20 229	0.27 223	0.18 92	0.28 192	0.23 148

aanet-new	0.94 173	0.56 193	2.97 318	0.71 98	1.41 544	2.86 229	1.03 465	1.99 115	0.82 53	0.59 55	0.93 126	0.58 89	1.30 349	1.18 159	0.50 82	0.22 85	0.17 85	0.24 107	0.17 47	0.25 121	0.22 128

depthmonostereo	0.94 173	0.71 366	2.39 274	0.85 221	0.54 196	2.21 166	0.53 126	1.83 93	1.17 129	0.95 205	1.09 174	0.99 238	0.97 239	2.37 363	0.68 166	0.23 103	0.27 418	0.22 51	0.20 161	0.25 121	0.26 210

StereoAnything_RVC	0.94 173	2.66 633	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	0.32 360	0.16 49	0.23 67	0.15 10	3.31 660	0.18 7

rvit_stereo_0080	0.94 173	0.72 371	2.56 288	0.64 43	0.59 233	1.90 126	0.75 270	2.71 252	1.40 173	0.91 194	1.04 157	0.85 199	0.82 186	1.14 138	0.78 216	0.35 412	0.29 443	0.25 146	0.27 337	0.45 471	0.29 261

IGEV-Stereo+	0.94 173	0.47 97	1.19 99	0.86 228	2.02 640	1.40 70	0.39 54	1.17 20	0.88 70	0.61 67	0.44 22	0.47 42	0.79 172	2.14 345	0.42 28	0.27 199	0.19 178	0.22 51	0.17 47	2.26 653	2.41 657

whm_eth	0.94 173	0.72 371	2.56 288	0.64 43	0.59 233	1.90 126	0.75 270	2.71 252	1.40 173	0.91 194	1.04 157	0.85 199	0.82 186	1.14 138	0.78 216	0.35 412	0.29 443	0.25 146	0.27 337	0.45 471	0.29 261

LoS_RVC	0.94 173	1.30 558	1.31 132	0.84 209	1.63 585	2.02 137	0.59 156	1.51 46	1.36 162	0.81 159	1.33 243	0.84 194	0.88 210	1.36 205	0.73 194	0.21 63	0.17 85	0.20 19	0.14 2	0.20 32	1.45 635

LoS	0.94 173	0.52 138	1.88 208	0.86 228	0.36 36	4.15 516	0.51 116	2.18 141	1.45 190	0.97 211	0.88 104	0.62 108	0.79 172	1.59 258	0.86 246	0.26 173	0.19 178	0.24 107	0.16 28	0.21 54	0.20 48
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
zero-FE	0.95 181	0.52 138	2.63 299	0.86 228	1.27 502	1.41 71	0.86 352	2.27 161	0.73 26	0.50 12	0.64 50	0.54 64	0.78 167	2.70 394	1.02 306	0.35 412	0.17 85	0.24 107	0.18 92	1.03 614	0.29 261

SCV	0.95 181	0.63 283	1.38 149	1.70 600	0.41 95	1.23 43	0.89 388	3.53 369	1.57 282	0.61 67	1.54 301	0.93 228	0.77 158	1.66 277	0.66 157	0.36 425	0.20 229	0.25 146	0.19 136	0.29 212	0.25 180

WCG-NET（raft）	0.95 181	0.55 181	1.20 106	0.84 209	0.31 12	1.44 77	1.01 457	1.55 52	2.37 492	1.64 298	1.42 271	2.38 448	1.01 253	1.29 189	0.76 210	0.22 85	0.19 178	0.22 51	0.20 161	0.25 121	0.21 94

anonymousdsp	0.95 181	0.69 341	1.27 125	0.83 198	0.52 184	4.54 601	0.84 338	1.76 84	1.24 140	0.76 138	1.06 168	0.78 178	0.77 158	1.67 282	0.69 177	0.27 199	0.17 85	0.29 283	0.21 181	0.31 258	0.26 210

IGEV-Stereo	0.95 181	0.69 341	1.27 125	0.84 209	0.52 184	4.54 601	0.84 338	1.76 84	1.24 140	0.75 124	1.06 168	0.79 182	0.77 158	1.68 284	0.69 177	0.27 199	0.17 85	0.29 283	0.21 181	0.31 258	0.26 210
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GSStereo	0.96 186	0.48 107	1.09 60	0.97 309	0.45 127	4.54 601	0.83 331	3.32 337	1.37 163	0.75 124	0.89 111	0.76 174	0.80 179	0.92 80	0.53 100	0.26 173	0.18 131	0.26 190	0.20 161	0.28 192	0.21 94

tt45	0.96 186	0.48 107	1.19 99	0.89 246	0.66 271	3.91 442	0.76 273	1.90 103	1.26 148	0.70 105	1.30 232	0.71 154	0.63 98	2.59 386	0.74 200	0.22 85	0.17 85	0.28 258	0.23 237	0.27 171	0.27 227

DF	0.97 188	0.56 193	1.59 181	0.93 289	0.51 171	1.13 31	0.97 439	4.39 609	1.44 187	0.95 205	1.59 316	1.01 242	0.57 75	1.62 267	0.75 203	0.32 360	0.22 294	0.25 146	0.19 136	0.25 121	0.25 180

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.97 188	1.76 603	2.51 284	0.69 82	1.40 536	2.95 250	0.99 449	2.18 141	1.04 118	0.68 98	0.80 80	0.69 140	0.64 101	0.87 59	0.40 17	0.23 103	0.19 178	0.25 146	0.21 181	0.30 238	0.64 552

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.97 188	0.41 31	3.72 356	0.63 33	0.80 329	1.51 87	0.84 338	1.84 94	1.51 233	0.82 161	1.00 143	0.70 143	1.00 249	0.75 22	0.41 22	0.23 103	0.18 131	0.24 107	0.18 92	0.43 451	2.30 653

MSCF	0.97 188	0.82 440	1.26 119	0.88 239	0.40 88	3.17 280	0.88 380	2.79 269	1.39 169	1.32 251	1.19 196	0.58 89	1.33 354	1.28 184	0.64 144	0.25 156	0.19 178	0.25 146	0.25 286	0.28 192	0.32 312

999	0.97 188	0.48 107	1.24 116	1.03 356	0.64 256	3.25 299	0.92 415	1.40 36	1.39 169	0.71 109	1.68 346	0.70 143	0.66 116	3.03 407	0.89 260	0.23 103	0.19 178	0.25 146	0.21 181	0.25 121	0.29 261

GCAPDPT-zeroshot4090	0.97 188	0.41 31	3.70 355	0.63 33	0.80 329	1.51 87	0.84 338	1.84 94	1.51 233	0.82 161	1.00 143	0.70 143	1.00 249	0.75 22	0.41 22	0.23 103	0.18 131	0.24 107	0.18 92	0.43 451	2.30 653

DA	0.98 194	0.46 73	1.34 140	0.92 273	0.43 108	4.34 561	0.85 347	2.79 269	1.35 160	0.82 161	1.30 232	0.89 211	1.08 289	1.11 125	0.56 115	0.30 314	0.18 131	0.24 107	0.18 92	0.25 121	0.23 148

GGEV	0.98 194	0.46 73	1.34 140	0.92 273	0.43 108	4.34 561	0.85 347	2.79 269	1.35 160	0.82 161	1.30 232	0.89 211	1.08 289	1.11 125	0.56 115	0.30 314	0.18 131	0.24 107	0.18 92	0.25 121	0.23 148

ff7	0.98 194	0.69 341	2.05 229	0.84 209	0.52 184	4.55 606	0.86 352	1.62 64	1.24 140	0.75 124	1.03 152	0.70 143	0.77 158	1.84 309	0.68 166	0.27 199	0.17 85	0.29 283	0.21 181	0.31 258	0.27 227

ffff	0.98 194	0.69 341	2.05 229	0.84 209	0.52 184	4.55 606	0.86 352	1.62 64	1.24 140	0.75 124	1.03 152	0.70 143	0.77 158	1.84 309	0.68 166	0.27 199	0.17 85	0.29 283	0.21 181	0.31 258	0.27 227

11t	0.98 194	0.69 341	2.05 229	0.84 209	0.52 184	4.55 606	0.86 352	1.62 64	1.24 140	0.75 124	1.03 152	0.70 143	0.77 158	1.84 309	0.68 166	0.27 199	0.17 85	0.29 283	0.21 181	0.31 258	0.27 227

MIF-Stereo (partial)	0.98 194	0.55 181	2.83 312	0.71 98	1.03 429	1.08 28	0.49 110	2.55 221	1.66 323	0.79 151	1.20 198	0.80 184	0.90 219	1.61 265	1.56 439	0.36 425	0.24 360	0.33 396	0.25 286	0.40 398	0.28 248

ccc-4	0.98 194	0.69 341	2.05 229	0.84 209	0.52 184	4.55 606	0.86 352	1.62 64	1.24 140	0.75 124	1.03 152	0.70 143	0.77 158	1.84 309	0.68 166	0.27 199	0.17 85	0.29 283	0.21 181	0.31 258	0.27 227

CroCo-Stereo	0.98 194	0.87 461	3.44 341	0.87 234	0.53 194	0.49 3	0.50 112	3.99 479	1.49 220	0.81 159	1.25 218	1.00 241	0.75 145	1.10 123	1.09 321	0.24 131	0.21 263	0.24 107	0.19 136	0.35 351	0.27 227
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
CroCo-Stereo Lap2	0.99 202	0.89 465	2.55 287	0.99 323	1.80 621	0.54 4	0.46 98	3.10 306	1.24 140	1.07 229	1.21 202	1.05 251	0.78 167	1.26 177	1.08 318	0.27 199	0.23 324	0.27 223	0.21 181	0.43 451	0.34 345

PMTNet	0.99 202	0.48 107	1.73 192	0.62 25	0.56 209	4.20 543	0.43 82	1.88 98	1.58 286	1.00 213	1.05 164	0.78 178	0.98 246	1.50 238	0.85 239	1.21 640	0.20 229	0.23 67	0.15 10	0.22 74	0.19 15

GASTEREO	1.00 204	0.98 495	1.23 110	0.90 256	0.40 88	3.40 327	0.88 380	2.77 261	1.44 187	1.39 263	1.30 232	0.55 73	1.35 360	1.33 199	0.64 144	0.25 156	0.19 178	0.25 146	0.25 286	0.25 121	0.31 301

rvit_0105_6	1.00 204	0.93 479	2.21 253	0.92 273	0.55 204	1.52 91	0.79 300	2.41 181	2.96 586	0.76 138	0.72 63	1.02 244	0.75 145	1.42 221	0.81 228	0.40 470	0.43 556	0.34 415	0.31 431	0.43 451	0.34 345

rvit_stereo_ft	1.00 204	0.87 461	3.55 345	0.97 309	0.66 271	1.06 26	0.80 311	2.78 264	1.67 325	0.78 147	0.96 138	0.95 234	1.14 312	1.06 115	0.90 264	0.32 360	0.24 360	0.27 223	0.28 366	0.39 393	0.27 227

MyStereo07	1.01 207	0.80 428	1.26 119	1.00 331	1.04 433	3.95 461	0.95 427	2.07 130	1.42 180	0.75 124	1.22 205	0.68 134	0.91 222	1.63 272	0.67 162	0.24 131	0.24 360	0.34 415	0.26 309	0.41 422	0.37 381

CES	1.01 207	0.55 181	1.74 195	0.92 273	2.15 644	2.15 158	0.50 112	2.01 118	1.45 190	0.76 138	1.02 146	0.61 101	0.47 40	1.29 189	0.79 222	0.22 85	0.17 85	0.24 107	0.14 2	0.63 546	2.29 652

TANstereo	1.01 207	0.55 181	1.73 192	0.76 149	0.36 36	4.04 490	0.38 52	1.48 43	1.62 312	2.03 408	2.10 489	0.84 194	0.93 228	0.98 96	0.62 137	0.28 243	0.36 505	0.23 67	0.20 161	0.25 121	0.46 469

GMStereo	1.01 207	1.00 499	2.86 315	0.83 198	0.45 127	1.47 81	0.57 143	1.89 101	2.11 432	1.52 276	1.24 210	0.87 205	0.74 142	1.58 253	0.94 289	0.40 470	0.21 263	0.30 310	0.30 415	0.47 486	0.36 365
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo++_RVC	1.02 211	0.49 117	1.54 174	0.83 198	0.55 204	4.01 484	0.31 24	1.63 69	1.99 396	1.63 295	2.13 498	0.84 194	0.65 109	0.88 65	0.70 183	0.27 199	0.15 24	0.23 67	1.22 650	0.24 95	0.17 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
HART	1.03 212	0.85 455	3.13 326	0.84 209	0.38 72	1.17 38	0.42 77	3.54 370	1.47 204	1.08 230	2.17 505	1.48 316	0.57 75	1.37 211	0.74 200	0.23 103	0.18 131	0.28 258	0.21 181	0.32 291	0.24 166

XX-TBD	1.03 212	0.95 487	1.94 215	1.30 495	0.43 108	3.97 476	0.33 32	1.74 82	1.73 347	1.59 285	2.02 468	0.69 140	0.60 90	1.16 147	0.66 157	0.30 314	0.25 388	0.23 67	0.15 10	0.31 258	0.22 128

RT-Monster	1.05 214	0.53 156	2.62 297	0.83 198	1.40 536	2.96 251	0.47 104	2.81 273	1.83 372	1.21 245	1.22 205	0.93 228	0.83 191	1.36 205	0.60 130	0.21 63	0.20 229	0.23 67	0.18 92	0.21 54	0.29 261

xyz-stereo-finetune	1.05 214	0.62 275	1.46 161	0.59 12	0.36 36	3.48 347	0.81 321	2.69 250	1.74 353	0.94 201	1.21 202	0.91 218	0.78 167	2.53 381	1.28 376	0.24 131	0.24 360	0.26 190	0.23 237	0.30 238	0.23 148

FE-Mocha	1.06 216	0.74 393	2.45 280	0.97 309	0.69 291	1.57 93	0.40 62	2.92 283	1.47 204	1.82 337	1.81 405	1.62 334	0.88 210	1.36 205	0.78 216	0.29 272	0.20 229	0.35 434	0.31 431	0.26 151	0.33 331

EGLCR-Stereo	1.06 216	0.51 130	1.56 177	1.02 349	0.39 78	4.27 554	0.42 77	4.08 506	1.48 214	0.90 193	0.68 57	1.09 252	0.66 116	1.81 303	0.62 137	0.27 199	0.19 178	0.29 283	0.23 237	0.37 377	0.25 180

MC-Stereo	1.06 216	0.48 107	1.55 175	1.15 424	0.41 95	4.56 611	0.61 164	2.06 128	1.46 199	1.90 356	1.61 325	0.89 211	1.12 303	1.35 203	0.73 194	0.25 156	0.18 131	0.26 190	0.22 216	0.25 121	0.24 166

sCroCo_RVC	1.06 216	0.82 440	5.05 378	1.02 349	1.05 435	0.98 21	0.61 164	2.06 128	1.29 152	0.69 102	1.26 220	0.82 190	1.10 298	1.20 162	0.90 264	0.42 496	0.40 537	0.33 396	0.30 415	0.46 482	0.38 398

Wave_Phase_stereo	1.07 220	0.73 382	4.10 364	0.80 169	0.51 171	4.91 650	0.72 240	2.50 206	1.00 110	0.85 179	0.57 40	0.72 157	0.48 44	1.01 103	0.90 264	0.26 173	0.22 294	0.24 107	0.29 394	0.25 121	0.25 180

rvit_0105_4	1.07 220	0.99 496	2.39 274	0.93 289	0.54 196	1.62 103	0.84 338	2.77 261	2.91 581	0.80 155	0.91 120	1.09 252	0.86 198	1.63 272	0.85 239	0.40 470	0.45 566	0.35 434	0.31 431	0.43 451	0.40 426

DN	1.08 222	0.54 172	3.15 328	0.90 256	1.00 423	3.37 320	0.48 108	2.59 235	1.45 190	0.95 205	0.82 89	1.32 292	0.73 136	1.86 316	0.64 144	0.30 314	0.26 406	0.28 258	0.24 266	0.34 330	0.32 312

quiztm	1.09 223	0.79 423	1.33 139	0.77 155	1.50 559	2.48 191	0.76 273	3.65 385	1.55 269	1.65 302	1.80 392	1.18 269	0.64 101	1.17 153	1.07 315	0.30 314	0.17 85	0.23 67	0.20 161	0.36 364	0.28 248

MM-Stereo_test3	1.09 223	0.59 230	1.55 175	1.73 604	1.18 471	1.91 128	0.86 352	3.52 365	1.76 357	1.25 246	1.86 430	1.10 255	0.69 123	1.32 198	0.86 246	0.27 199	0.23 324	0.27 223	0.22 216	0.34 330	0.30 291

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 223	3.30 643	2.61 294	0.82 185	0.38 72	1.27 51	0.62 179	1.51 46	1.29 152	0.91 194	0.92 123	0.65 123	0.57 75	1.08 119	0.59 127	1.55 654	0.15 24	0.32 360	0.28 366	1.10 623	1.98 649

iRaftStereo_RVC	1.09 223	0.70 352	1.39 151	0.95 297	0.45 127	3.83 420	0.42 77	2.37 178	1.58 286	1.69 309	1.76 377	1.80 369	0.83 191	1.50 238	0.98 299	0.28 243	0.18 131	0.29 283	0.26 309	0.30 238	0.31 301

RAFT-Stereo-weight	1.11 227	0.48 107	1.22 109	0.99 323	0.42 102	4.17 531	0.80 311	3.60 378	1.50 226	1.97 378	1.50 290	1.30 290	0.65 109	1.24 170	0.85 239	0.25 156	0.19 178	0.26 190	0.22 216	0.27 171	0.23 148

11t1	1.11 227	0.53 156	1.80 201	1.55 579	0.65 264	2.20 165	0.60 159	3.66 389	1.49 220	1.60 286	1.26 220	1.03 246	1.35 360	1.72 290	0.97 296	0.28 243	0.31 465	0.29 283	0.23 237	0.30 238	0.34 345

rvit_0105_5	1.13 229	0.93 479	2.60 291	0.91 267	0.56 209	1.92 129	0.91 401	3.02 296	2.63 542	0.95 205	1.20 198	1.18 269	0.93 228	1.51 241	0.93 287	0.40 470	0.43 556	0.37 463	0.35 476	0.42 441	0.44 452

GMOStereo	1.13 229	0.70 352	2.26 260	0.75 131	0.44 119	3.05 260	0.91 401	2.78 264	1.45 190	2.37 521	1.52 293	1.53 320	1.05 272	1.17 153	0.92 278	0.25 156	0.19 178	0.35 434	0.28 366	0.34 330	0.26 210

error version	1.13 229	0.70 352	2.26 260	0.75 131	0.44 119	3.05 260	0.91 401	2.78 264	1.45 190	2.37 521	1.52 293	1.53 320	1.05 272	1.17 153	0.92 278	0.25 156	0.19 178	0.35 434	0.28 366	0.34 330	0.26 210

test-v	1.13 229	0.70 352	2.26 260	0.75 131	0.44 119	3.05 260	0.91 401	2.78 264	1.45 190	2.37 521	1.52 293	1.53 320	1.05 272	1.17 153	0.92 278	0.25 156	0.19 178	0.35 434	0.28 366	0.34 330	0.26 210

test-2	1.13 229	0.70 352	2.26 260	0.75 131	0.44 119	3.05 260	0.91 401	2.78 264	1.45 190	2.37 521	1.52 293	1.53 320	1.05 272	1.17 153	0.92 278	0.25 156	0.19 178	0.35 434	0.28 366	0.34 330	0.26 210

Lsterematch	1.15 234	0.84 449	4.02 363	0.80 169	0.39 78	1.68 108	0.68 214	2.01 118	2.02 403	1.58 284	2.02 468	1.35 296	1.40 373	1.41 218	1.10 322	0.28 243	0.16 49	0.29 283	0.22 216	0.29 212	0.37 381

HUF	1.15 234	0.64 295	8.62 419	0.90 256	0.35 31	1.35 65	0.78 293	1.97 113	1.50 226	0.63 82	1.52 293	0.83 192	0.66 116	1.28 184	0.63 141	0.29 272	0.23 324	0.26 190	0.17 47	0.23 85	0.25 180

tg	1.15 234	0.67 330	1.31 132	0.94 294	0.54 196	4.02 486	0.41 69	2.96 288	1.59 301	1.69 309	1.85 427	1.84 381	0.97 239	1.78 297	0.83 233	0.27 199	0.17 85	0.29 283	0.26 309	0.29 212	0.27 227

Selective-RAFT	1.15 234	0.46 73	1.64 185	0.99 323	0.45 127	4.17 531	0.51 116	3.21 317	1.69 335	1.12 237	1.34 248	1.45 313	1.40 373	2.08 337	0.94 289	0.41 485	0.20 229	0.24 107	0.23 237	0.27 171	0.25 180

x	1.15 234	0.57 204	1.53 171	1.44 551	0.67 278	1.94 130	0.97 439	3.87 437	1.57 282	1.61 291	1.28 228	1.58 328	1.22 330	1.93 322	1.04 310	0.28 243	0.30 456	0.34 415	0.29 394	0.32 291	0.31 301

xyz-stereo-finetune2	1.16 239	0.63 283	1.50 167	0.57 7	0.36 36	3.47 344	0.65 196	2.70 251	1.23 138	0.88 188	1.75 368	0.91 218	1.76 478	3.54 418	1.74 475	0.24 131	0.22 294	0.30 310	0.27 337	0.31 258	0.26 210

rvit_stereo_0075_2	1.18 240	0.74 393	2.66 303	0.90 256	1.27 502	2.51 195	0.69 225	2.25 157	2.06 416	1.40 265	1.86 430	1.46 315	0.84 193	1.42 221	0.94 289	0.46 525	0.40 537	0.48 542	0.38 511	0.46 482	0.51 501

AE-Stereo	1.18 240	0.60 246	2.05 229	1.10 391	0.60 236	4.39 569	0.72 240	3.74 407	1.62 312	1.10 232	1.90 445	1.01 242	0.92 225	1.45 229	0.82 230	0.28 243	0.22 294	0.28 258	0.28 366	0.26 151	0.22 128

test-3	1.19 242	0.52 138	2.00 223	1.01 338	0.42 102	1.95 131	0.91 401	4.35 598	1.47 204	2.24 485	1.16 191	2.06 416	0.79 172	2.68 392	0.76 210	0.27 199	0.18 131	0.28 258	0.26 309	0.26 151	0.25 180

test_1	1.19 242	0.52 138	2.00 223	1.01 338	0.42 102	1.95 131	0.90 393	4.36 603	1.47 204	2.17 458	1.16 191	2.06 416	0.78 167	2.68 392	0.76 210	0.27 199	0.18 131	0.28 258	0.26 309	0.26 151	0.25 180

test_3	1.19 242	0.51 130	2.08 241	0.99 323	0.41 95	2.05 146	0.87 373	4.40 612	1.42 180	1.99 385	1.18 194	2.03 410	0.79 172	2.70 394	0.75 203	0.27 199	0.17 85	0.29 283	0.29 394	0.30 238	0.27 227

raftrobust	1.19 242	0.72 371	2.30 265	1.26 473	1.31 509	3.55 368	0.68 214	2.75 258	1.47 204	2.21 476	1.38 261	1.17 265	1.22 330	1.20 162	1.11 327	0.28 243	0.24 360	0.21 35	0.19 136	0.25 121	0.28 248

RALCasStereoNet	1.19 242	1.02 501	2.06 238	1.12 402	1.14 462	3.08 267	0.70 235	2.99 291	1.73 347	1.34 253	1.68 346	1.18 269	0.91 222	2.16 347	1.00 304	0.30 314	0.26 406	0.24 107	0.21 181	0.29 212	0.30 291

MIM_Stereo	1.20 247	0.78 419	3.30 336	1.05 359	0.43 108	3.04 258	0.60 159	2.46 198	1.51 233	1.60 286	1.58 312	1.82 375	1.29 345	2.00 329	1.07 315	0.24 131	0.24 360	0.28 258	0.25 286	0.27 171	0.27 227

R-Stereo Train	1.20 247	0.58 220	1.81 202	0.99 323	0.67 278	3.78 410	0.90 393	4.09 508	1.51 233	2.16 454	1.71 357	1.13 259	0.94 231	1.40 213	0.91 273	0.30 314	0.24 360	0.26 190	0.21 181	0.26 151	0.25 180

RAFT-Stereo	1.20 247	0.58 220	1.81 202	0.99 323	0.67 278	3.78 410	0.90 393	4.09 508	1.51 233	2.16 454	1.71 357	1.13 259	0.94 231	1.40 213	0.91 273	0.30 314	0.24 360	0.26 190	0.21 181	0.26 151	0.25 180
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
model_zeroshot	1.21 250	0.60 246	3.55 345	1.05 359	0.57 221	3.46 341	0.63 182	2.73 255	1.55 269	2.05 413	1.38 261	1.50 319	0.82 186	1.69 285	0.87 252	0.29 272	0.23 324	0.30 310	0.23 237	0.27 171	0.32 312

RCA-Stereo	1.21 250	0.52 138	1.58 180	0.90 256	0.46 138	4.68 627	0.79 300	4.13 518	1.74 353	1.92 363	1.80 392	0.94 233	1.48 402	1.14 138	0.70 183	0.27 199	0.18 131	0.25 146	0.19 136	0.25 121	0.23 148

raft+_RVC	1.21 250	0.83 444	2.61 294	1.35 520	0.97 402	3.60 378	0.76 273	3.23 322	1.51 233	1.33 252	1.67 343	1.03 246	1.10 298	1.87 317	0.92 278	0.24 131	0.22 294	0.25 146	0.24 266	0.26 151	0.25 180

AnonymousM	1.22 253	1.32 564	0.97 17	0.88 239	0.56 209	4.03 488	0.69 225	2.41 181	1.68 328	1.48 272	1.31 240	1.15 262	1.00 249	1.18 159	0.73 194	0.32 360	0.40 537	2.07 659	1.70 661	0.24 95	0.22 128

LL-Strereo2	1.23 254	0.85 455	2.38 273	0.93 289	0.68 284	3.72 398	1.37 540	2.54 220	1.99 396	1.75 325	1.40 267	1.82 375	0.73 136	1.40 213	0.99 302	0.31 339	0.23 324	0.55 583	0.35 476	0.29 212	0.24 166

ROB_FTStereo_v2	1.23 254	0.66 320	2.02 225	0.75 131	0.37 56	4.67 626	0.76 273	2.53 211	1.58 286	1.99 385	1.46 276	1.78 359	1.14 312	2.08 337	0.88 257	0.48 539	0.22 294	0.32 360	0.27 337	0.40 398	0.29 261

CRE-IMP	1.23 254	0.61 266	2.14 246	0.82 185	0.39 78	4.54 601	0.83 331	2.63 241	1.55 269	1.95 373	1.46 276	1.87 386	0.96 234	1.48 235	1.33 387	0.45 517	0.21 263	0.31 337	0.26 309	0.41 422	0.31 301

RAFT	1.23 254	0.84 449	2.05 229	0.96 302	0.47 148	1.80 119	0.94 423	3.18 316	1.46 199	1.60 286	1.71 357	3.04 523	1.59 429	1.64 274	1.32 383	0.38 450	0.24 360	0.40 489	0.32 444	0.40 398	0.35 359

test-1	1.23 254	0.65 308	1.88 208	0.96 302	0.52 184	3.84 425	0.62 179	4.01 483	1.47 204	1.93 367	1.78 386	1.83 378	0.92 225	1.19 161	1.28 376	0.26 173	0.29 443	0.31 337	0.24 266	0.29 212	0.36 365

rvit_0105_3	1.24 259	0.93 479	2.84 313	0.97 309	0.58 230	2.38 180	1.08 482	3.26 327	2.53 528	1.18 240	1.40 267	1.24 281	1.04 266	1.73 291	0.97 296	0.44 508	0.44 561	0.40 489	0.42 544	0.42 441	0.50 493

PSM-adaLoss	1.24 259	0.65 308	2.03 226	0.75 131	0.37 56	4.68 627	0.73 248	2.53 211	1.58 286	1.99 385	1.47 281	1.78 359	1.13 305	2.18 351	0.87 252	0.48 539	0.23 324	0.32 360	0.27 337	0.40 398	0.29 261

rafts_anoy	1.24 259	0.80 428	3.61 351	1.17 434	1.20 485	3.00 254	0.61 164	3.17 314	1.58 286	1.37 259	1.26 220	1.19 274	1.12 303	1.78 297	1.25 365	0.32 360	0.23 324	0.32 360	0.32 444	0.31 258	0.30 291

DIP-Stereo	1.24 259	0.69 341	1.77 198	0.65 56	0.61 241	4.29 556	0.58 152	4.44 618	2.53 528	1.98 380	1.33 243	0.91 218	0.86 198	1.25 176	1.25 365	0.36 425	0.23 324	0.32 360	0.23 237	0.32 291	0.29 261
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
riskmin	1.25 263	0.56 193	2.05 229	1.05 359	0.93 392	2.86 229	0.55 136	3.23 322	1.34 157	1.55 279	1.07 171	3.56 576	2.03 513	1.29 189	1.00 304	0.28 243	0.27 418	0.34 415	0.21 181	0.41 422	0.43 446

Patchmatch Stereo++	1.25 263	0.65 308	2.06 238	0.75 131	0.37 56	4.68 627	0.76 273	2.53 211	1.58 286	1.99 385	1.47 281	1.78 359	1.14 312	2.44 365	0.90 264	0.48 539	0.23 324	0.32 360	0.27 337	0.40 398	0.29 261
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
ROB_FTStereo	1.25 263	0.66 320	2.14 246	0.75 131	0.37 56	4.65 623	0.77 286	2.53 211	1.58 286	1.99 385	1.47 281	1.78 359	1.13 305	2.26 360	0.86 246	0.47 534	0.22 294	0.32 360	0.27 337	0.40 398	0.29 261

HUI-Stereo	1.25 263	0.66 320	2.33 268	0.75 131	0.37 56	4.68 627	0.78 293	2.53 211	1.58 286	1.99 385	1.46 276	1.79 366	1.13 305	2.17 349	0.85 239	0.48 539	0.23 324	0.32 360	0.27 337	0.40 398	0.29 261

iRAFT	1.25 263	0.65 308	2.06 238	0.75 131	0.37 56	4.68 627	0.76 273	2.53 211	1.58 286	1.99 385	1.47 281	1.78 359	1.14 312	2.44 365	0.90 264	0.48 539	0.23 324	0.32 360	0.27 337	0.40 398	0.29 261

RAFT-IKP	1.25 263	0.66 320	2.23 258	0.75 131	0.37 56	4.64 621	0.74 260	2.53 211	1.58 286	1.99 385	1.47 281	1.78 359	1.13 305	2.22 357	0.92 278	0.48 539	0.22 294	0.32 360	0.27 337	0.40 398	0.29 261

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 263	0.72 371	1.74 195	1.05 359	0.36 36	4.13 512	0.42 77	2.95 286	2.84 577	2.02 404	2.40 549	1.61 333	1.11 302	1.26 177	0.97 296	0.21 63	0.15 24	0.26 190	0.23 237	0.29 212	0.23 148

FACV-RUCA	1.26 270	0.65 308	2.21 253	1.06 365	1.50 559	2.69 214	1.15 499	3.05 299	1.87 376	1.36 256	1.99 464	1.03 246	1.15 320	1.36 205	1.10 322	0.41 485	0.41 546	0.73 625	0.41 537	0.61 540	0.41 432

CAS	1.26 270	0.40 20	1.46 161	2.97 658	1.61 581	4.13 512	0.73 248	1.78 88	1.49 220	0.83 173	1.10 177	0.59 94	0.53 62	1.26 177	0.80 223	2.99 663	0.13 1	0.21 35	0.13 1	0.31 258	1.72 642

anonymousdsp2	1.26 270	0.60 246	3.74 357	1.02 349	0.41 95	3.60 378	0.72 240	3.68 392	1.47 204	1.37 259	1.56 309	1.83 378	1.01 253	2.00 329	0.66 157	0.29 272	0.20 229	0.28 258	0.20 161	0.32 291	0.29 261

dd	1.26 270	1.15 530	2.47 281	0.92 273	0.49 164	4.35 564	0.75 270	1.92 106	2.11 432	1.44 269	1.24 210	1.19 274	1.05 272	1.78 297	1.70 467	0.57 578	0.34 493	0.35 434	0.33 452	0.60 535	0.46 469

iGMRVC	1.26 270	0.66 320	2.14 246	0.75 131	0.37 56	4.66 624	0.74 260	2.53 211	1.58 286	1.99 385	1.46 276	1.78 359	1.14 312	2.46 367	0.92 278	0.48 539	0.23 324	0.32 360	0.27 337	0.40 398	0.29 261

fast-iter	1.27 275	0.90 467	2.33 268	1.10 391	0.68 284	2.92 240	0.45 92	2.49 202	1.76 357	2.13 437	1.65 339	2.42 456	1.84 495	1.58 253	1.61 449	0.26 173	0.16 49	0.28 258	0.29 394	0.26 151	0.25 180

CoSv	1.27 275	0.90 467	2.33 268	1.10 391	0.68 284	2.92 240	0.45 92	2.49 202	1.76 357	2.13 437	1.65 339	2.42 456	1.84 495	1.58 253	1.61 449	0.26 173	0.16 49	0.28 258	0.29 394	0.26 151	0.25 180

mmm	1.27 275	0.58 220	2.20 251	1.41 544	0.68 284	2.39 182	0.85 347	3.90 447	1.63 315	2.20 467	1.84 419	1.28 286	1.50 409	1.91 321	0.89 260	0.31 339	0.27 418	0.45 524	0.37 498	0.38 382	0.34 345

NRIStereo	1.28 278	0.61 266	1.67 186	1.15 424	0.38 72	4.73 640	0.90 393	2.42 185	1.50 226	1.93 367	1.33 243	1.75 353	1.22 330	2.96 404	1.33 387	0.46 525	0.22 294	0.29 283	0.26 309	0.30 238	0.28 248

RALAANet	1.28 278	1.08 516	3.21 330	1.25 466	0.94 394	1.44 77	0.69 225	3.15 311	2.57 535	2.01 399	1.80 392	1.29 289	1.05 272	2.00 329	1.48 419	0.27 199	0.20 229	0.27 223	0.24 266	0.40 398	0.27 227

CASS	1.29 280	0.66 320	2.62 297	0.95 297	0.66 271	2.84 225	0.69 225	3.00 293	1.79 362	2.57 554	1.95 453	1.39 303	1.55 426	1.59 258	1.06 312	0.50 555	0.28 433	0.34 415	0.28 366	0.46 482	0.63 548
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	1.30 281	0.60 246	5.57 387	0.88 239	0.75 311	3.04 258	0.90 393	2.68 248	1.33 156	1.48 272	1.07 171	2.78 501	0.88 210	1.29 189	0.85 239	0.31 339	0.22 294	0.35 434	0.20 161	0.45 471	0.37 381

qqq	1.30 281	0.57 204	1.67 186	1.15 424	0.51 171	2.18 161	0.91 401	3.98 475	1.53 252	1.50 275	1.24 210	1.79 366	1.34 357	4.66 445	0.98 299	0.28 243	0.31 465	0.33 396	0.33 452	0.33 311	0.32 312

test_4	1.30 281	0.50 121	6.16 391	0.84 209	0.45 127	1.61 101	1.12 493	2.14 138	1.42 180	1.52 276	2.31 539	1.84 381	0.79 172	2.52 379	1.19 345	0.27 199	0.17 85	0.29 283	0.29 394	0.29 212	0.25 180

s12784h	1.31 284	0.45 61	2.41 277	0.71 98	0.35 31	4.42 578	0.50 112	4.22 543	2.73 554	2.01 399	2.48 555	0.91 218	0.96 234	2.01 332	0.70 183	0.29 272	0.18 131	0.24 107	0.16 28	0.27 171	0.18 7

AFF-stereo	1.31 284	0.77 413	1.46 161	1.10 391	0.45 127	3.93 450	0.48 108	2.92 283	2.92 583	1.90 356	2.21 513	2.11 423	1.52 415	1.93 322	1.12 330	0.21 63	0.16 49	0.25 146	0.25 286	0.29 212	0.20 48

Pruner-Stereo	1.32 286	0.59 230	2.11 244	1.79 614	0.47 148	4.73 640	0.79 300	2.53 211	1.72 345	2.47 536	1.58 312	1.48 316	1.03 258	1.66 277	1.47 416	0.44 508	0.21 263	0.34 415	0.30 415	0.30 238	0.39 405

Hybrid-DGEV-03	1.34 287	0.70 352	2.74 310	1.00 331	0.52 184	3.99 479	0.99 449	3.22 319	1.64 316	2.15 448	3.31 616	1.37 302	1.07 285	1.29 189	1.22 356	0.26 173	0.18 131	0.32 360	0.24 266	0.28 192	0.24 166

ToySt	1.35 288	0.72 371	3.65 353	1.01 338	0.50 169	3.31 314	1.01 457	3.46 353	1.73 347	1.30 249	1.55 305	2.07 419	1.47 400	1.88 318	1.40 397	0.27 199	0.27 418	0.30 310	0.32 444	0.42 441	0.39 405

DisPM	1.36 289	0.55 181	2.39 274	1.54 574	0.51 171	4.59 614	0.79 300	2.50 206	1.88 378	2.50 539	1.83 414	1.45 313	1.01 253	2.71 396	0.93 287	0.46 525	0.20 229	0.32 360	0.31 431	0.31 258	0.44 452

sAnonymous2	1.37 290	1.22 547	9.79 433	0.92 273	0.88 375	1.23 43	0.61 164	2.56 223	1.69 335	0.85 179	1.02 146	0.73 164	1.23 335	0.98 96	0.78 216	0.29 272	0.25 388	0.31 337	0.30 415	1.06 617	0.71 566

CroCo_RVC	1.37 290	1.22 547	9.79 433	0.92 273	0.88 375	1.23 43	0.61 164	2.56 223	1.69 335	0.85 179	1.02 146	0.73 164	1.23 335	0.98 96	0.78 216	0.29 272	0.25 388	0.31 337	0.30 415	1.06 617	0.71 566

GES	1.38 292	0.64 295	2.61 294	1.09 382	0.57 221	4.30 558	1.02 462	3.86 434	1.51 233	1.72 318	1.74 364	1.28 286	1.77 480	1.62 267	1.61 449	0.39 462	0.27 418	0.33 396	0.30 415	0.41 422	0.47 474

Any-RAFT	1.40 293	0.53 156	2.78 311	1.09 382	0.64 256	4.41 576	0.81 321	3.97 473	2.78 561	1.99 385	1.34 248	2.36 445	1.56 428	1.56 248	0.75 203	0.27 199	0.20 229	0.25 146	0.18 92	0.25 121	0.28 248

UDGNet	1.40 293	1.52 587	2.22 256	1.38 538	0.62 250	4.39 569	0.68 214	1.80 90	2.18 446	1.34 253	1.18 194	0.99 238	1.00 249	2.16 347	1.19 345	1.09 634	0.34 493	1.30 649	0.98 637	1.10 623	0.58 533

GMStereo_Zeroshot	1.41 295	1.21 541	3.33 338	1.29 488	0.72 299	3.35 318	0.53 126	2.58 234	1.68 328	2.35 517	1.56 309	2.42 456	0.96 234	2.50 371	1.16 338	0.45 517	0.23 324	0.40 489	0.24 266	0.79 593	0.33 331

Selective-IGEV-i1	1.43 296	0.59 230	2.42 279	1.15 424	1.07 444	3.82 419	1.09 486	3.79 416	2.11 432	1.62 293	1.91 446	2.65 483	1.22 330	1.80 301	1.12 330	0.32 360	0.27 418	0.46 530	0.54 589	0.31 258	0.39 405

rvit_105_1	1.43 296	0.90 467	3.27 334	1.08 376	0.68 284	2.79 218	1.27 521	3.52 365	2.35 483	1.38 262	1.54 301	1.28 286	1.14 312	2.91 400	1.40 397	0.54 572	0.47 580	0.45 524	0.59 601	0.44 462	0.58 533

RAFT-Test	1.44 298	0.59 230	6.10 390	1.01 338	0.69 291	2.90 234	0.80 311	3.68 392	1.70 340	1.85 340	1.68 346	3.15 533	1.03 258	1.20 162	0.99 302	0.27 199	0.22 294	0.25 146	0.23 237	0.27 171	0.25 180

DCRE	1.44 298	0.74 393	3.50 344	1.13 410	0.72 299	1.78 117	0.67 203	2.14 138	1.56 276	1.99 385	8.09 655	1.73 351	1.07 285	1.24 170	0.83 233	0.23 103	0.25 388	0.26 190	0.26 309	0.28 192	0.30 291

AdaStereo	1.45 300	0.83 444	2.34 271	1.28 484	0.81 335	3.21 287	1.14 498	4.20 534	2.46 516	2.05 413	1.77 383	2.48 466	1.18 323	1.71 289	1.44 406	0.43 502	0.25 388	0.43 512	0.28 366	0.44 462	0.34 345
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
aanet-new-78k	1.46 301	0.57 204	14.51 503	0.74 127	0.34 26	3.31 314	0.68 214	2.34 174	0.72 21	0.58 47	0.88 104	0.50 51	1.06 280	1.42 221	0.45 48	0.19 36	0.15 24	0.25 146	0.17 47	0.24 95	0.20 48

BSDual-CNN	1.46 301	0.59 230	1.94 215	0.87 234	0.85 361	4.16 526	1.16 501	4.48 624	1.88 378	2.93 595	1.83 414	2.60 477	1.31 351	1.60 260	1.21 353	0.34 392	0.25 388	0.31 337	0.28 366	0.35 351	0.33 331

PFNet+	1.46 301	0.57 204	2.84 313	0.92 273	0.47 148	4.64 621	0.84 338	2.46 198	1.99 396	2.14 440	1.64 332	1.34 294	1.03 258	4.68 447	1.23 360	0.45 517	0.33 480	0.37 463	0.39 519	0.32 291	0.49 486

ACVNet	1.46 301	0.64 295	3.56 347	0.93 289	0.85 361	4.22 544	0.80 311	2.85 276	2.08 419	1.78 329	1.88 434	3.10 528	1.46 398	1.33 199	1.89 493	0.29 272	0.26 406	0.30 310	0.26 309	0.39 393	0.27 227

psmg	1.47 305	0.59 230	1.94 215	0.92 273	0.85 361	4.30 558	1.42 552	4.10 515	1.88 378	2.64 571	2.09 488	2.60 477	1.31 351	1.60 260	1.21 353	0.34 392	0.27 418	0.33 396	0.34 460	0.36 364	0.34 345

BUS	1.49 306	0.59 230	1.94 215	0.87 234	0.85 361	4.50 594	0.76 273	4.48 624	1.88 378	2.93 595	1.83 414	3.63 579	0.97 239	1.60 260	1.17 342	0.34 392	0.25 388	0.31 337	0.28 366	0.35 351	0.33 331

Hybrid-DGEV-2	1.55 307	1.43 579	3.19 329	1.16 431	0.51 171	4.15 516	0.54 135	4.28 571	2.22 450	2.06 418	1.37 257	2.37 446	1.61 436	3.24 410	1.15 334	0.25 156	0.24 360	0.30 310	0.26 309	0.29 212	0.28 248

plain	1.55 307	0.69 341	13.59 481	0.65 56	0.73 304	1.66 107	0.57 143	3.17 314	1.94 390	0.77 143	1.24 210	0.80 184	0.86 198	1.60 260	0.96 295	0.33 379	0.21 263	0.32 360	0.25 286	0.42 441	0.28 248

LCNet	1.55 307	0.54 172	1.88 208	0.99 323	0.55 204	3.60 378	1.21 515	2.86 279	1.53 252	2.18 460	1.74 364	1.43 312	4.17 619	3.62 421	0.87 252	0.29 272	0.20 229	0.28 258	0.77 622	0.47 486	1.85 645

DeepStereo_RVC	1.55 307	0.63 283	3.32 337	0.77 155	0.42 102	4.49 591	0.72 240	2.50 206	1.58 286	2.02 404	1.81 405	1.54 324	6.38 655	1.73 291	1.19 345	0.46 525	0.22 294	0.29 283	0.28 366	0.35 351	0.38 398

acv_ft	1.55 307	0.64 295	3.29 335	1.14 411	2.01 637	2.93 245	0.97 439	3.81 421	2.08 419	2.22 478	1.88 434	3.10 528	1.66 460	1.33 199	2.22 533	0.29 272	0.26 406	0.30 310	0.26 309	0.39 393	0.27 227

TestStereo1	1.56 312	0.81 433	2.32 266	1.61 589	0.64 256	4.13 512	1.36 535	3.79 416	3.20 612	1.60 286	2.57 567	1.39 303	2.15 525	2.51 374	1.30 380	0.29 272	0.20 229	0.34 415	0.25 286	0.40 398	0.36 365

SA-5K	1.56 312	0.81 433	2.32 266	1.61 589	0.64 256	4.13 512	1.36 535	3.79 416	3.20 612	1.60 286	2.57 567	1.39 303	2.15 525	2.51 374	1.30 380	0.29 272	0.20 229	0.34 415	0.25 286	0.40 398	0.36 365

UCFNet_RVC	1.57 314	0.84 449	3.25 332	1.36 526	1.40 536	4.07 498	1.01 457	2.68 248	1.50 226	2.11 430	1.88 434	2.37 446	1.50 409	3.41 415	1.42 403	0.36 425	0.28 433	0.52 569	0.40 530	0.53 509	0.43 446

NF-Stereo	1.58 315	0.61 266	2.66 303	2.26 641	0.47 148	4.68 627	0.67 203	3.31 332	1.48 214	2.11 430	1.59 316	1.36 298	1.09 292	6.08 477	1.20 349	0.40 470	0.20 229	0.36 450	0.34 460	0.31 258	0.36 365

OCTAStereo	1.58 315	0.61 266	2.72 306	2.27 644	0.46 138	4.68 627	0.67 203	3.30 331	1.48 214	2.11 430	1.59 316	1.36 298	1.09 292	6.02 474	1.21 353	0.41 485	0.20 229	0.36 450	0.34 460	0.31 258	0.37 381

RE-Stereo	1.58 315	0.61 266	2.72 306	2.26 641	0.46 138	4.68 627	0.68 214	3.31 332	1.48 214	2.11 430	1.59 316	1.36 298	1.09 292	6.01 472	1.22 356	0.41 485	0.20 229	0.36 450	0.34 460	0.31 258	0.37 381

TVStereo	1.58 315	0.61 266	2.72 306	2.26 641	0.46 138	4.68 627	0.68 214	3.31 332	1.48 214	2.11 430	1.59 316	1.36 298	1.09 292	6.01 472	1.22 356	0.41 485	0.20 229	0.36 450	0.34 460	0.31 258	0.37 381

Gwc-CoAtRS	1.58 315	0.57 204	11.69 460	1.01 338	0.60 236	2.53 200	0.64 186	2.36 176	1.56 276	1.80 334	1.47 281	2.74 491	1.18 323	1.12 130	0.90 264	0.27 199	0.21 263	0.25 146	0.22 216	0.27 171	0.23 148

KYRaft	1.59 320	0.52 138	1.73 192	0.95 297	0.49 164	4.38 567	1.79 588	2.43 190	1.51 233	2.49 538	2.98 595	2.00 406	3.41 599	2.14 345	0.82 230	0.30 314	0.21 263	0.33 396	0.46 557	0.35 351	2.45 660

Reg-Stereo(zero)	1.60 321	0.42 42	10.69 447	0.89 246	0.68 284	3.27 304	0.47 104	2.27 161	1.54 261	1.48 272	1.24 210	2.55 472	2.68 564	1.48 235	1.10 322	0.19 36	0.19 178	0.22 51	0.18 92	0.24 95	0.26 210

HCRNet	1.60 321	0.56 193	2.47 281	0.78 161	1.36 526	4.11 507	0.71 237	3.57 374	2.79 563	1.75 325	1.61 325	1.58 328	1.41 380	5.79 469	1.56 439	0.34 392	0.28 433	0.36 450	0.29 394	0.33 311	0.37 381

AIO-test2	1.61 323	1.30 558	3.40 340	1.16 431	1.31 509	3.18 282	0.74 260	4.06 500	1.52 245	1.72 318	2.21 513	0.78 178	0.74 142	3.64 423	0.95 294	3.64 671	0.26 406	0.35 434	0.42 544	0.37 377	0.33 331

Prome-Stereo	1.61 323	0.55 181	1.71 190	0.98 317	0.60 236	4.41 576	1.82 592	3.03 297	1.53 252	2.18 460	3.45 620	1.72 350	3.49 605	2.23 358	1.08 318	0.29 272	0.20 229	0.26 190	0.25 286	0.34 330	2.16 651

test_sample1	1.62 325	0.55 181	1.88 208	1.44 551	0.79 327	2.27 170	0.64 186	4.00 481	1.82 365	1.87 346	1.35 251	1.57 326	1.62 440	9.55 556	1.24 362	0.30 314	0.27 418	0.31 337	0.28 366	0.32 291	0.32 312

RAFT+CT+SA	1.62 325	0.72 371	7.42 402	0.97 309	1.42 548	4.04 490	0.94 423	3.90 447	1.61 306	1.61 291	1.63 330	1.33 293	1.18 323	2.73 398	1.10 322	0.27 199	0.19 178	0.31 337	0.34 460	0.33 311	0.33 331

SA	1.62 325	0.75 404	3.78 360	1.07 368	0.43 108	4.26 549	1.36 535	4.45 621	3.12 601	1.63 295	1.97 459	1.68 341	2.26 537	2.55 382	1.27 372	0.27 199	0.22 294	0.37 463	0.37 498	0.35 351	0.30 291

Sa-1000	1.63 328	0.79 423	3.56 347	1.11 398	0.48 156	4.06 493	1.41 550	4.49 627	2.75 558	2.00 397	2.80 587	1.84 381	1.43 388	2.64 391	1.50 425	0.27 199	0.19 178	0.36 450	0.33 452	0.36 364	0.30 291

PSMNet-RUCA	1.64 329	1.50 586	2.57 290	1.50 567	1.38 532	3.05 260	1.36 535	3.31 332	2.24 455	1.36 256	2.07 485	1.40 308	1.09 292	1.83 306	1.55 437	1.15 638	0.69 631	1.26 648	0.96 635	1.64 645	0.94 606

test_sample7	1.65 330	0.70 352	2.60 291	1.48 562	0.76 315	2.38 180	1.07 477	4.35 598	2.11 432	2.14 440	1.75 368	1.75 353	1.67 462	6.26 481	1.26 368	0.44 508	0.48 586	0.43 512	0.40 530	0.46 482	0.43 446

StereoVision	1.65 330	0.75 404	7.47 404	1.01 338	1.80 621	2.61 207	0.61 164	3.06 302	1.96 391	1.25 246	3.46 621	1.85 384	0.88 210	2.07 335	1.93 498	0.43 502	0.36 505	0.37 463	0.36 486	0.48 489	0.33 331

dad	1.65 330	1.19 538	3.04 323	0.98 317	0.56 209	4.22 544	0.84 338	1.99 115	2.48 517	2.14 440	1.68 346	1.62 334	1.13 305	3.85 428	2.04 513	1.03 633	0.40 537	2.04 658	0.48 565	0.75 587	0.53 508

PSM-softLoss	1.66 333	0.59 230	5.15 380	2.25 639	0.48 156	4.68 627	0.69 225	2.57 225	1.52 245	2.14 440	1.45 274	1.42 310	0.99 247	6.04 475	1.20 349	0.41 485	0.23 324	0.37 463	0.39 519	0.32 291	0.31 301

KMStereo	1.66 333	0.59 230	5.15 380	2.25 639	0.48 156	4.68 627	0.69 225	2.57 225	1.52 245	2.14 440	1.45 274	1.42 310	0.99 247	6.04 475	1.20 349	0.41 485	0.23 324	0.37 463	0.39 519	0.32 291	0.31 301

DDVS	1.68 335	0.79 423	2.52 285	1.26 473	1.16 469	3.17 280	0.78 293	3.12 308	1.82 365	1.86 344	1.91 446	2.92 514	1.43 388	6.20 479	1.63 457	0.45 517	0.65 623	0.34 415	0.38 511	0.48 489	0.79 588

ISRNet	1.69 336	0.76 410	5.69 388	1.27 481	1.36 526	2.85 227	0.61 164	3.60 378	1.91 386	2.13 437	2.12 496	2.90 509	1.41 380	2.51 374	1.71 468	0.49 551	0.50 592	0.56 585	0.47 560	0.49 495	0.57 528

IER	1.69 336	0.65 308	7.19 400	0.94 294	1.15 464	3.28 308	0.89 388	3.48 355	1.97 393	2.10 426	1.98 461	2.28 431	2.12 521	2.25 359	1.75 478	0.29 272	0.23 324	0.36 450	0.30 415	0.32 291	0.34 345

RAFT_R40	1.70 338	0.59 230	2.99 320	1.46 557	0.46 138	4.74 643	0.98 447	2.23 153	1.56 276	2.02 404	2.35 547	2.71 489	2.56 558	6.71 495	0.90 264	0.40 470	0.19 178	0.30 310	0.27 337	0.33 311	0.26 210

ffm	1.72 339	0.60 246	5.21 382	1.14 411	0.99 414	3.62 383	0.86 352	4.22 543	3.37 625	2.20 467	2.30 533	3.48 561	1.62 440	2.21 355	0.65 153	0.29 272	0.16 49	0.48 542	0.37 498	0.30 238	0.29 261

Anonymous3	1.72 339	0.76 410	11.61 459	0.83 198	0.84 359	4.46 583	0.84 338	3.57 374	1.16 127	1.34 253	1.37 257	1.11 257	1.03 258	1.58 253	1.13 332	0.70 610	0.58 611	0.33 396	0.35 476	0.47 486	0.42 436

DMCA	1.72 339	0.74 393	6.63 393	1.14 411	0.96 398	3.98 478	0.90 393	3.75 408	2.76 559	2.83 590	1.58 312	2.35 443	1.18 323	1.58 253	1.98 508	0.40 470	0.27 418	0.42 508	0.26 309	0.36 364	0.38 398

fff	1.74 342	0.70 352	9.08 423	0.81 173	0.36 36	4.15 516	0.57 143	4.23 547	2.09 422	2.30 499	1.80 392	1.19 274	3.02 579	1.44 225	1.46 411	0.29 272	0.23 324	0.23 67	0.18 92	0.24 95	0.42 436

DCANet	1.74 342	0.73 382	9.08 423	0.82 185	0.40 88	4.18 534	0.59 156	4.25 557	2.97 587	2.35 517	1.84 419	1.18 269	1.63 453	1.51 241	1.55 437	0.29 272	0.24 360	0.23 67	0.18 92	0.30 238	0.53 508

csc	1.74 342	0.70 352	9.08 423	0.81 173	0.36 36	4.15 516	0.57 143	4.23 547	2.09 422	2.30 499	1.80 392	1.19 274	3.02 579	1.44 225	1.46 411	0.29 272	0.23 324	0.23 67	0.18 92	0.24 95	0.42 436

cscssc	1.74 342	0.70 352	9.08 423	0.81 173	0.36 36	4.15 516	0.57 143	4.23 547	2.09 422	2.30 499	1.80 392	1.19 274	3.02 579	1.44 225	1.46 411	0.29 272	0.23 324	0.23 67	0.18 92	0.24 95	0.42 436

test_sample2	1.75 346	0.56 193	2.25 259	1.41 544	0.80 329	2.91 237	0.86 352	4.05 496	2.04 411	1.91 361	1.39 263	1.57 326	1.55 426	10.65 595	1.06 312	0.32 360	0.28 433	0.32 360	0.30 415	0.36 364	0.33 331

anonymity	1.76 347	1.26 554	2.73 309	1.66 594	1.32 516	1.84 121	1.07 477	3.49 358	2.30 471	2.11 430	2.11 493	1.71 349	3.90 613	1.82 305	1.48 419	1.10 635	1.09 648	1.08 642	1.08 643	1.05 616	1.09 616

SST-Stereo	1.76 347	0.58 220	3.10 324	1.44 551	0.46 138	4.71 639	0.76 273	2.22 152	2.79 563	2.07 422	2.18 507	2.43 459	3.22 592	6.66 491	0.84 236	0.42 496	0.19 178	0.30 310	0.27 337	0.35 351	0.26 210

StereoDRNet-Refined	1.77 349	0.81 433	2.22 256	1.21 453	0.76 315	3.26 301	0.71 237	3.82 424	2.05 414	2.29 495	2.05 480	2.98 518	1.44 391	7.15 502	2.27 537	0.30 314	0.23 324	0.42 508	0.33 452	0.45 471	0.64 552
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CSP-Net	1.78 350	1.32 564	1.92 213	1.16 431	1.03 429	3.38 323	1.31 527	3.52 365	1.75 355	1.96 376	1.93 452	2.40 449	1.48 402	8.58 530	1.58 442	0.46 525	0.34 493	0.27 223	0.26 309	0.41 422	0.50 493

MM-Stereo_test2	1.79 351	0.53 156	20.16 615	1.43 548	0.47 148	2.57 203	0.73 248	1.67 73	1.47 204	0.94 201	0.96 138	0.84 194	0.79 172	1.16 147	0.68 166	0.24 131	0.17 85	0.25 146	0.22 216	0.30 238	0.22 128

tt1	1.79 351	0.73 382	10.41 444	1.75 606	0.36 36	4.55 606	0.79 300	4.22 543	3.37 625	1.08 230	1.80 392	0.74 170	1.48 402	2.21 355	0.65 153	0.29 272	0.16 49	0.31 337	0.22 216	0.30 238	0.29 261

RAFT_CTSACE	1.80 353	1.06 512	10.00 436	1.71 601	1.39 534	3.49 350	1.06 475	3.05 299	1.62 312	1.70 313	2.04 474	2.51 469	1.80 488	1.98 327	0.94 289	0.25 156	0.22 294	0.28 258	0.30 415	0.30 238	0.26 210

UPFNet	1.81 354	0.63 283	6.71 394	1.25 466	1.44 549	3.50 354	1.35 533	4.02 487	1.85 374	2.40 528	1.52 293	2.41 453	1.40 373	3.62 421	1.88 492	0.34 392	0.33 480	0.37 463	0.31 431	0.41 422	0.39 405

IGEV_i1	1.83 355	0.60 246	10.98 452	1.30 495	0.53 194	3.09 268	0.86 352	3.70 402	1.57 282	1.67 306	1.76 377	2.33 440	1.35 360	3.23 408	1.16 338	0.35 412	0.27 418	0.53 574	0.58 598	0.34 330	0.40 426

AACVNet	1.83 355	1.02 501	2.41 277	1.45 555	0.87 371	3.21 287	0.73 248	3.16 312	1.61 306	2.01 399	1.82 413	2.28 431	1.33 354	10.98 610	1.49 424	0.39 462	0.32 473	0.38 479	0.32 444	0.43 451	0.44 452

111	1.83 355	0.92 475	9.08 423	0.81 173	0.36 36	4.25 548	0.91 401	4.44 618	2.70 551	2.39 526	1.96 454	2.30 437	1.64 456	1.28 184	1.82 485	0.28 243	0.22 294	0.24 107	0.20 161	0.31 258	0.54 514

ACVNet-DCA	1.85 358	0.74 393	13.77 484	1.78 609	0.36 36	4.48 585	0.74 260	3.98 475	1.53 252	1.01 214	1.81 405	0.72 157	1.62 440	2.13 342	0.64 144	0.29 272	0.17 85	0.32 360	0.21 181	0.33 311	0.32 312

NLSM1	1.86 359	0.53 156	1.39 151	0.73 120	1.89 630	3.09 268	0.64 186	8.41 673	12.10 678	0.79 151	1.21 202	0.73 164	0.86 198	1.67 282	1.45 410	0.26 173	0.24 360	0.29 283	0.24 266	0.31 258	0.27 227

ITSA-stereo	1.86 359	0.72 371	3.74 357	1.20 447	0.66 271	4.09 500	0.91 401	4.24 555	2.53 528	1.93 367	1.77 383	1.59 330	2.15 525	6.12 478	2.44 552	0.40 470	0.38 523	0.40 489	0.40 530	0.50 497	0.98 610

test_5	1.87 361	0.75 404	10.23 441	1.14 411	1.40 536	3.85 433	1.27 521	3.91 452	1.93 388	1.69 309	1.78 386	1.67 339	1.79 483	2.99 406	1.17 342	0.30 314	0.18 131	0.35 434	0.33 452	0.34 330	0.33 331

NINENet	1.87 361	0.74 393	2.60 291	1.12 402	1.06 438	4.50 594	0.76 273	4.41 613	2.24 455	2.16 454	1.86 430	3.63 579	0.97 239	8.00 520	1.17 342	0.41 485	0.30 456	0.41 501	0.30 415	0.41 422	0.36 365

IRAFT_RVC	1.87 361	0.60 246	4.33 368	2.40 648	0.66 271	4.59 614	1.59 572	2.96 288	1.51 233	2.23 482	1.75 368	2.09 420	2.63 561	6.70 492	1.50 425	0.33 379	0.21 263	0.33 396	0.29 394	0.32 291	0.32 312

MLCV	1.87 361	0.91 473	8.59 417	1.10 391	0.57 221	3.59 376	0.53 126	3.70 402	2.20 449	2.80 587	2.25 519	2.00 406	1.42 385	4.13 437	1.86 490	0.30 314	0.20 229	0.32 360	0.21 181	0.33 311	0.36 365

iRaft-Stereo_20w	1.88 365	0.62 275	10.58 446	0.90 256	0.83 352	2.96 251	0.78 293	4.90 649	1.58 286	2.29 495	1.60 321	1.25 283	4.51 627	2.28 361	0.90 264	0.29 272	0.21 263	0.26 190	0.24 266	0.41 422	0.31 301

DSFCA	1.89 366	0.69 341	3.14 327	1.10 391	1.18 471	3.99 479	1.79 588	3.50 361	2.16 442	3.10 608	1.64 332	2.91 512	2.50 554	5.38 457	2.26 535	0.43 502	0.38 523	0.37 463	0.36 486	0.50 497	0.42 436

iResNet_ROB	1.89 366	1.02 501	8.60 418	1.39 540	0.98 411	3.72 398	0.66 199	3.84 428	2.65 545	1.88 349	2.05 480	1.98 403	1.27 340	4.52 443	1.67 464	0.30 314	0.20 229	0.28 258	0.18 92	0.31 258	0.40 426

MM-Stereo_test1	1.90 368	0.53 156	19.85 601	1.39 540	0.48 156	1.81 120	0.79 300	3.00 293	1.82 365	1.69 309	1.09 174	0.87 205	0.97 239	1.45 229	0.74 200	0.24 131	0.21 263	0.27 223	0.24 266	0.35 351	0.24 166

H2IRNET	1.90 368	0.53 156	14.29 500	1.14 411	0.60 236	4.48 585	0.44 87	2.65 243	1.81 364	1.05 223	2.30 533	1.67 339	1.40 373	2.17 349	1.50 425	0.36 425	0.21 263	0.33 396	0.37 498	0.34 330	0.29 261

CFNet-ft	1.90 368	0.95 487	3.56 347	1.07 368	1.54 566	4.09 500	0.90 393	2.85 276	1.82 365	1.78 329	1.70 353	2.75 493	1.48 402	9.33 549	1.72 470	0.33 379	0.30 456	0.61 601	0.36 486	0.52 503	0.39 405

CFNet_RVC	1.90 368	0.95 487	3.56 347	1.07 368	1.54 566	4.09 500	0.90 393	2.85 276	1.82 365	1.78 329	1.70 353	2.75 493	1.48 402	9.33 549	1.72 470	0.33 379	0.30 456	0.61 601	0.36 486	0.52 503	0.39 405

PSMNet-ADL	1.91 372	0.72 371	1.78 200	1.09 382	0.86 366	4.18 534	0.78 293	3.77 412	2.10 430	1.72 318	1.85 427	2.91 512	1.82 493	10.38 588	1.91 496	0.48 539	0.46 575	0.28 258	0.29 394	0.38 382	0.51 501

GEStereo_RVC	1.91 372	0.80 428	6.57 392	1.20 447	1.06 438	4.02 486	1.43 554	4.13 518	1.89 382	2.03 408	1.80 392	2.34 441	1.86 500	4.94 449	1.77 479	0.48 539	0.38 523	0.32 360	0.28 366	0.42 441	0.50 493

DN-CSS_ROB	1.91 372	1.55 589	11.13 454	1.82 616	0.88 375	3.99 479	0.61 164	4.01 483	1.67 325	1.64 298	1.89 440	1.39 303	1.06 280	3.23 408	1.50 425	0.31 339	0.19 178	0.44 517	0.29 394	0.37 377	0.31 301

qqq1	1.92 375	0.57 204	4.46 369	1.36 526	0.57 221	2.03 140	0.73 248	4.25 557	2.80 567	2.32 509	2.31 539	1.95 394	1.52 415	10.99 611	0.71 186	0.34 392	0.32 473	0.30 310	0.23 237	0.29 212	0.29 261

fff1	1.92 375	0.57 204	4.46 369	1.36 526	0.57 221	2.03 140	0.73 248	4.25 557	2.80 567	2.32 509	2.31 539	1.95 394	1.52 415	10.99 611	0.71 186	0.34 392	0.32 473	0.30 310	0.23 237	0.29 212	0.29 261

raft_robust	1.92 375	1.15 530	3.34 339	1.02 349	0.43 108	3.84 425	0.46 98	4.42 614	2.52 526	1.67 306	1.36 255	2.17 425	6.37 653	6.78 497	1.04 310	0.28 243	0.24 360	0.30 310	0.35 476	0.31 258	0.32 312

delet	1.92 375	0.76 410	5.14 379	1.01 338	1.65 592	3.44 335	2.03 604	3.76 410	2.48 517	2.01 399	2.05 480	2.63 481	1.90 506	5.34 456	2.12 523	0.28 243	0.29 443	0.40 489	0.31 431	0.41 422	0.45 458

BEATNet_4x	1.92 375	1.36 569	8.75 421	1.20 447	0.56 209	3.46 341	1.03 465	4.00 481	2.43 508	2.25 488	1.70 353	2.10 421	1.59 429	2.57 385	3.05 581	0.37 433	0.22 294	0.47 534	0.29 394	0.60 535	0.40 426

IIG-Stereo	1.95 380	0.79 423	2.14 246	2.78 655	0.66 271	4.62 618	0.76 273	4.27 566	1.53 252	2.63 570	3.14 608	3.35 550	1.61 436	7.65 515	1.41 401	0.39 462	0.20 229	0.31 337	0.25 286	0.33 311	0.22 128

LALA_ROB	1.95 380	1.48 584	3.11 325	1.05 359	0.98 411	3.99 479	1.82 592	4.44 618	2.28 467	3.31 618	1.85 427	2.76 499	1.67 462	4.04 436	3.23 584	0.46 525	0.41 546	0.55 583	0.52 583	0.60 535	0.57 528

DCANet-4	1.96 382	0.51 130	14.31 501	0.82 185	0.40 88	4.16 526	0.57 143	4.29 575	2.98 590	2.30 499	1.80 392	1.03 246	1.54 425	1.44 225	1.44 406	0.29 272	0.23 324	0.23 67	0.18 92	0.24 95	0.42 436

PSMNet-RSSM	1.96 382	0.77 413	3.26 333	1.29 488	1.31 509	4.19 538	0.96 434	3.68 392	1.89 382	2.05 413	1.80 392	2.60 477	1.70 469	9.84 564	1.81 483	0.35 412	0.29 443	0.35 434	0.37 498	0.42 441	0.35 359

4D-IteraStereo	1.97 384	0.84 449	20.43 632	0.78 161	1.56 573	2.09 152	1.05 473	2.43 190	1.56 276	1.41 267	1.00 143	1.94 392	0.61 93	1.22 166	1.06 312	0.27 199	0.18 131	0.31 337	0.26 309	0.27 171	0.23 148

OMP-Stereo	1.97 384	0.93 479	1.88 208	2.76 654	0.67 278	4.58 613	1.48 557	4.31 586	1.54 261	3.15 613	2.76 583	3.25 541	1.38 366	7.66 516	1.35 391	0.40 470	0.20 229	0.33 396	0.26 309	0.33 311	0.24 166

cc1	1.98 386	0.74 393	13.77 484	1.78 609	0.36 36	4.48 585	0.74 260	4.23 547	3.95 643	1.01 214	1.81 405	0.72 157	1.62 440	2.13 342	0.64 144	0.29 272	0.17 85	0.32 360	0.21 181	0.31 258	0.29 261

hknet	1.98 386	0.64 295	8.70 420	0.87 234	1.07 444	4.16 526	1.16 501	4.48 624	1.73 347	2.93 595	1.83 414	3.48 561	1.30 349	3.91 432	1.51 431	0.31 339	0.25 388	0.31 337	0.28 366	0.35 351	0.33 331

GANet-RSSM	1.98 386	0.62 275	3.49 342	1.69 597	1.23 492	4.22 544	0.91 401	3.31 332	1.86 375	1.81 335	1.74 364	2.34 441	1.82 493	10.92 608	1.73 474	0.34 392	0.29 443	0.31 337	0.28 366	0.39 393	0.40 426

1test111	1.99 389	0.74 393	13.77 484	1.78 609	0.36 36	4.48 585	0.74 260	3.98 475	1.53 252	1.01 214	1.81 405	0.72 157	1.62 440	4.66 445	0.98 299	0.29 272	0.17 85	0.32 360	0.21 181	0.33 311	0.32 312

SMFormer	2.00 390	0.57 204	4.46 369	1.36 526	0.57 221	2.03 140	0.73 248	4.25 557	2.80 567	2.32 509	2.31 539	1.95 394	1.52 415	10.99 611	2.13 526	0.34 392	0.32 473	0.36 450	0.31 431	0.38 382	0.36 365

tta	2.00 390	0.57 204	4.46 369	1.36 526	0.57 221	2.03 140	0.73 248	4.25 557	2.80 567	2.32 509	2.31 539	1.95 394	1.52 415	10.99 611	2.13 526	0.34 392	0.32 473	0.36 450	0.31 431	0.29 212	0.29 261

TestStereo	2.00 390	1.02 501	12.25 464	0.70 88	0.61 241	1.88 125	0.55 136	2.31 169	1.52 245	1.41 267	1.33 243	1.27 285	0.90 219	11.62 638	0.81 228	0.34 392	0.19 178	0.33 396	0.24 266	0.44 462	0.24 166

cross-raft	2.01 393	0.57 204	19.01 577	1.03 356	0.56 209	2.11 156	0.72 240	3.63 383	1.57 282	1.77 327	1.51 292	3.17 535	1.13 305	1.16 147	0.85 239	0.23 103	0.21 263	0.26 190	0.23 237	0.28 192	0.25 180

MMNet	2.02 394	0.81 433	10.76 448	1.12 402	1.23 492	3.53 361	0.89 388	3.79 416	2.08 419	2.15 448	1.76 377	2.15 424	2.12 521	3.69 424	2.32 540	0.31 339	0.29 443	0.34 415	0.27 337	0.38 382	0.42 436

xx1	2.03 395	0.74 393	13.77 484	1.78 609	0.36 36	4.48 585	0.74 260	4.23 547	3.95 643	1.01 214	1.81 405	1.79 366	1.34 357	2.13 342	0.64 144	0.29 272	0.17 85	0.33 396	0.33 452	0.33 311	0.32 312

HGLStereo	2.03 395	0.74 393	7.50 405	1.23 462	1.56 573	3.62 383	0.95 427	3.78 415	1.89 382	2.03 408	2.20 511	3.12 531	2.14 524	5.68 466	2.04 513	0.37 433	0.31 465	0.32 360	0.29 394	0.40 398	0.45 458

ssnet_v2	2.04 397	0.88 464	7.87 406	1.20 447	0.87 371	3.86 435	1.64 578	4.01 483	2.60 540	2.61 565	1.96 454	3.79 585	1.71 471	2.20 353	2.96 577	0.41 485	0.35 499	0.42 508	0.37 498	0.55 515	0.52 506

ADStereo(finetuned)	2.04 397	0.73 382	13.28 475	0.82 185	0.40 88	4.16 526	0.59 156	4.25 557	2.97 587	2.35 517	1.84 419	1.18 269	3.40 598	1.52 243	1.54 436	0.29 272	0.24 360	0.23 67	0.18 92	0.30 238	0.51 501

CBFPSM	2.05 399	0.95 487	10.12 440	1.07 368	1.05 435	2.84 225	1.20 512	3.28 328	1.73 347	1.82 337	1.30 232	4.56 626	4.06 616	2.34 362	2.34 542	0.25 156	0.38 523	0.32 360	0.27 337	0.37 377	0.79 588

DeepPruner_ROB	2.05 399	1.09 519	10.50 445	1.01 338	1.20 485	4.39 569	0.91 401	3.14 309	1.72 345	2.60 563	1.54 301	2.78 501	1.27 340	4.52 443	1.72 470	0.51 561	0.40 537	0.37 463	0.34 460	0.48 489	0.52 506

DLCB_ROB	2.05 399	0.95 487	2.37 272	1.24 464	1.02 428	2.92 240	1.30 526	3.68 392	2.30 471	2.91 593	2.17 505	3.32 548	1.52 415	10.37 586	2.50 557	0.40 470	0.33 480	0.40 489	0.36 486	0.41 422	0.47 474

NLCSM	2.07 402	0.57 204	1.26 119	0.68 76	1.83 623	3.24 295	0.69 225	8.40 672	9.75 672	0.92 197	1.30 232	0.87 205	1.06 280	7.60 512	1.57 441	0.28 243	0.25 388	0.29 283	0.25 286	0.36 364	0.27 227

HITNet	2.07 402	0.82 440	14.77 506	1.34 515	0.56 209	3.47 344	0.80 311	4.07 502	2.35 483	2.16 454	1.61 325	1.64 336	1.44 391	2.09 340	2.56 564	0.26 173	0.18 131	0.41 501	0.26 309	0.45 471	0.25 180
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
ETE_ROB	2.07 402	1.40 575	3.01 322	1.09 382	0.92 386	3.94 456	1.53 564	4.25 557	2.23 453	3.31 618	2.06 484	2.35 443	1.52 415	8.74 532	2.07 519	0.44 508	0.36 505	0.51 563	0.48 565	0.54 512	0.62 544

CFNet-RSSM	2.08 405	0.52 138	20.06 609	1.01 338	0.56 209	3.39 324	0.64 186	3.67 390	1.55 269	1.72 318	1.37 257	2.57 474	1.19 327	1.11 125	0.86 246	0.27 199	0.20 229	0.25 146	0.23 237	0.27 171	0.23 148

NLMM	2.10 406	0.53 156	1.23 110	0.63 33	1.86 625	2.81 221	0.61 164	11.68 681	14.99 684	0.80 155	0.86 100	0.92 224	1.03 258	1.12 130	1.48 419	0.26 173	0.25 388	0.27 223	0.22 216	0.31 258	0.24 166

coex_refinement	2.10 406	0.85 455	3.67 354	1.31 499	1.13 461	3.21 287	0.85 347	3.86 434	2.31 475	2.51 543	1.92 449	3.49 567	1.69 467	11.08 618	2.13 526	0.37 433	0.25 388	0.27 223	0.31 431	0.41 422	0.37 381

iRaft-Stereo_5w	2.10 406	0.83 444	8.57 416	0.81 173	0.76 315	3.21 287	0.84 338	3.71 404	1.65 321	1.56 281	2.50 557	2.20 427	2.23 535	9.13 544	2.01 511	0.38 450	0.19 178	0.35 434	0.27 337	0.45 471	0.39 405

WQFJA1	2.11 409	0.52 138	1.23 110	0.63 33	1.87 628	2.81 221	0.61 164	11.67 680	15.01 685	0.80 155	0.86 100	0.92 224	1.03 258	1.13 134	1.48 419	0.26 173	0.25 388	0.27 223	0.22 216	0.31 258	0.24 166

DFGA-Net	2.11 409	3.00 638	7.43 403	1.11 398	0.76 315	3.72 398	0.60 159	2.63 241	1.91 386	2.01 399	2.07 485	1.22 279	1.04 266	10.26 584	2.26 535	0.27 199	0.22 294	0.34 415	0.34 460	0.61 540	0.48 479

G2L-Stereo_test	2.11 409	0.86 458	7.12 399	1.65 593	1.19 478	3.54 365	1.02 462	3.57 374	2.01 402	2.50 539	1.68 346	3.15 533	1.50 409	9.21 547	1.62 454	0.28 243	0.19 178	0.23 67	0.22 216	0.27 171	0.31 301

CFNet_pseudo	2.12 412	0.67 330	15.14 517	0.85 221	0.74 309	3.95 461	0.64 186	3.95 465	1.78 360	1.90 356	1.79 389	3.27 543	1.62 440	2.51 374	1.16 338	0.31 339	0.36 505	0.53 574	0.27 337	0.63 546	0.44 452

test_xeample3	2.12 412	0.63 283	21.55 668	0.91 267	0.47 148	1.85 122	0.94 423	7.96 669	1.23 138	0.75 124	0.76 71	0.64 117	0.70 126	1.77 296	0.83 233	0.30 314	0.21 263	0.27 223	0.21 181	0.27 171	0.24 166

G2L-ROB	2.13 414	0.78 419	10.06 437	1.19 443	1.06 438	3.84 425	0.93 418	3.32 337	2.27 463	2.20 467	1.47 281	2.65 483	1.20 329	8.38 526	1.81 483	0.28 243	0.19 178	0.23 67	0.22 216	0.28 192	0.32 312

ccs_rob	2.13 414	0.67 330	15.11 516	0.84 209	0.75 311	3.96 471	0.65 196	3.95 465	1.78 360	1.88 349	1.79 389	3.26 542	1.64 456	2.51 374	1.16 338	0.31 339	0.36 505	0.54 582	0.27 337	0.65 557	0.45 458

WQFJX	2.14 416	0.54 172	1.28 127	0.61 16	1.85 624	2.87 231	0.77 286	11.60 679	14.62 683	0.82 161	1.15 187	0.89 211	1.10 298	1.69 285	1.39 394	0.28 243	0.25 388	0.25 146	0.21 181	0.32 291	0.25 180

SepStereo	2.15 417	0.67 330	4.79 376	1.14 411	1.64 588	2.93 245	2.13 609	4.09 508	2.74 555	4.17 642	2.52 560	2.46 464	1.79 483	8.36 524	1.63 457	0.37 433	0.22 294	0.39 483	0.25 286	0.41 422	0.34 345

IGEV-FE	2.16 418	0.69 341	20.56 635	1.22 456	0.54 196	2.18 161	0.53 126	3.38 347	1.61 306	1.93 367	1.55 305	3.74 582	1.06 280	1.56 248	0.91 273	0.29 272	0.20 229	0.27 223	0.29 394	0.40 398	0.32 312

IGEV_Zeroshot_test	2.16 418	0.69 341	20.60 639	1.22 456	0.54 196	2.18 161	0.53 126	3.38 347	1.61 306	1.93 367	1.55 305	3.76 584	1.05 272	1.55 247	0.91 273	0.29 272	0.20 229	0.27 223	0.29 394	0.40 398	0.32 312

anonymousa	2.16 418	0.67 330	19.19 578	1.04 358	1.67 596	2.06 149	0.79 300	2.86 279	1.96 391	1.85 340	2.14 500	3.23 540	1.81 491	1.12 130	1.15 334	0.26 173	0.26 406	0.34 415	0.32 444	0.30 238	0.28 248

NLMM1	2.18 421	0.55 181	1.34 140	0.62 25	1.86 625	3.30 313	0.62 179	11.92 682	15.07 686	0.86 184	0.96 138	0.84 194	0.90 219	1.83 306	1.35 391	0.27 199	0.27 418	0.27 223	0.24 266	0.31 258	0.28 248

AIO-test1	2.18 421	0.66 320	18.95 575	0.89 246	1.48 555	3.40 327	0.97 439	4.19 533	1.68 328	0.86 184	1.35 251	0.99 238	0.75 145	4.47 442	1.27 372	0.23 103	0.23 324	0.28 258	0.33 452	0.31 258	0.35 359

SFCPSM	2.18 421	0.63 283	17.03 541	0.88 239	0.98 411	3.74 404	1.28 523	4.09 508	2.16 442	1.85 340	1.83 414	1.65 337	1.39 369	2.50 371	1.50 425	0.33 379	0.27 418	0.39 483	0.36 486	0.34 330	0.37 381

WQFJX1	2.20 424	0.52 138	1.38 149	0.62 25	1.78 617	3.07 265	0.67 203	12.26 685	15.24 687	0.84 176	1.05 164	0.91 218	0.97 239	1.88 318	1.26 368	0.27 199	0.25 388	0.28 258	0.21 181	0.36 364	0.25 180

GANet-ADL	2.20 424	0.73 382	20.11 614	1.25 466	0.69 291	3.83 420	0.76 273	3.49 358	1.71 341	1.65 302	1.99 464	2.10 421	1.10 298	1.42 221	1.26 368	0.38 450	0.33 480	0.25 146	0.22 216	0.42 441	0.36 365

MSKI-zero shot	2.22 426	0.64 295	20.09 613	0.96 302	0.56 209	4.04 490	0.70 235	3.91 452	1.50 226	1.92 363	2.28 525	1.92 390	0.71 128	2.93 402	0.67 162	0.26 173	0.23 324	0.26 190	0.21 181	0.28 192	0.26 210

PS-NSSS	2.22 426	1.33 567	2.90 317	0.97 309	1.53 565	4.11 507	1.08 482	4.55 635	2.65 545	2.10 426	2.32 544	1.77 358	1.40 373	11.79 651	1.61 449	0.68 605	0.45 566	0.96 636	0.43 548	0.95 607	0.92 603

PCWNet_CMD	2.23 428	0.65 308	17.36 546	0.83 198	0.76 315	3.51 356	0.64 186	3.60 378	1.97 393	1.70 313	1.63 330	3.22 538	3.05 583	2.09 340	1.11 327	0.31 339	0.36 505	0.47 534	0.26 309	0.64 554	0.47 474

HH	2.23 428	0.86 458	21.59 669	0.98 317	0.51 171	1.49 85	0.82 325	2.74 256	1.54 261	1.10 232	1.69 351	4.62 629	1.86 500	2.55 382	0.69 177	0.26 173	0.22 294	0.29 283	0.23 237	0.34 330	0.27 227

HanStereo	2.23 428	0.86 458	21.59 669	0.98 317	0.51 171	1.49 85	0.82 325	2.74 256	1.54 261	1.10 232	1.69 351	4.62 629	1.86 500	2.55 382	0.69 177	0.26 173	0.22 294	0.29 283	0.23 237	0.34 330	0.27 227

MSMDNet	2.23 428	0.64 295	17.32 542	0.84 209	0.75 311	3.53 361	0.64 186	3.61 381	1.98 395	1.71 317	1.64 332	3.22 538	2.99 576	2.08 337	1.11 327	0.31 339	0.37 517	0.45 524	0.26 309	0.62 544	0.45 458

Select-FE	2.25 432	0.87 461	17.36 546	1.06 365	0.99 414	2.04 145	0.46 98	3.79 416	1.61 306	2.52 545	1.81 405	4.41 618	3.15 586	1.83 306	0.92 278	0.32 360	0.35 499	0.30 310	0.41 537	0.32 291	0.55 520

FENet	2.25 432	0.50 121	20.29 625	1.35 520	0.67 278	4.01 484	0.60 159	3.95 465	1.99 396	1.96 376	1.11 179	2.43 459	1.43 388	1.60 260	1.39 394	0.32 360	0.22 294	0.33 396	0.26 309	0.29 212	0.39 405

DISCO	2.25 432	0.73 382	10.06 437	1.76 607	1.12 457	3.47 344	1.25 520	3.24 324	2.26 461	2.65 575	1.96 454	4.53 624	1.92 508	4.17 439	3.61 588	0.32 360	0.25 388	0.31 337	0.29 394	0.66 562	0.41 432

iinet-f	2.26 435	1.18 536	13.71 482	1.14 411	1.11 456	3.77 408	1.10 489	4.14 524	2.17 444	2.06 418	1.76 377	2.99 519	2.99 576	2.50 371	2.49 556	0.35 412	0.39 532	0.27 223	0.28 366	0.45 471	0.39 405

ICVP	2.26 435	0.66 320	21.18 659	0.99 323	0.88 375	4.28 555	0.95 427	3.32 337	1.60 302	1.66 304	1.76 377	1.34 294	1.14 312	1.62 267	1.32 383	0.53 570	0.35 499	0.33 396	0.29 394	0.40 398	0.51 501
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rrr	2.27 437	0.65 308	23.82 687	0.90 256	0.46 138	1.57 93	0.96 434	7.98 670	1.19 134	0.65 90	0.77 74	0.74 170	0.72 131	2.59 386	0.86 246	0.28 243	0.21 263	0.28 258	0.21 181	0.29 212	0.25 180

CIPLG	2.27 437	1.18 536	19.24 579	0.92 273	1.34 522	3.95 461	0.89 388	4.23 547	1.82 365	2.31 505	2.67 576	1.17 265	1.06 280	1.53 246	1.32 383	0.37 433	0.23 324	0.27 223	0.22 216	0.31 258	0.45 458

ACRE	2.27 437	1.11 523	19.45 587	0.91 267	1.30 506	3.94 456	0.87 373	4.21 539	1.80 363	2.28 493	2.62 571	1.17 265	1.04 266	1.52 243	1.30 380	0.37 433	0.23 324	0.27 223	0.22 216	0.31 258	0.46 469

NOSS_ROB	2.27 437	0.73 382	3.00 321	1.71 601	1.00 423	3.90 441	0.97 439	4.29 575	2.81 573	2.94 599	2.19 509	3.88 589	1.19 327	11.77 650	1.62 454	0.59 581	0.54 598	0.56 585	0.52 583	0.56 521	0.54 514

XPNet_ROB	2.27 437	1.11 523	4.10 364	1.36 526	0.97 402	3.94 456	1.63 576	4.07 502	2.14 438	2.82 589	2.00 466	2.32 439	1.73 476	10.81 603	3.39 585	0.51 561	0.47 580	0.48 542	0.40 530	0.51 499	0.56 524

IPLGR_C	2.28 442	1.31 562	19.46 588	0.92 273	1.32 516	3.93 450	0.89 388	4.20 534	1.82 365	2.30 499	2.63 573	1.16 263	1.07 285	1.41 218	1.29 379	0.37 433	0.23 324	0.27 223	0.22 216	0.31 258	0.45 458

DRaft	2.28 442	0.56 193	2.64 301	0.74 127	0.46 138	3.94 456	1.23 517	2.32 171	1.55 269	2.64 571	2.80 587	1.60 331	5.34 640	6.96 501	10.99 648	0.34 392	0.22 294	0.27 223	0.27 337	0.29 212	0.37 381

psm_up	2.28 442	0.81 433	5.45 386	1.26 473	1.50 559	3.84 425	1.23 517	4.23 547	2.03 407	2.55 550	1.80 392	2.44 463	1.65 458	12.90 669	1.58 442	0.37 433	0.38 523	0.41 501	0.34 460	0.43 451	0.39 405

MyStereo04	2.29 445	0.80 428	18.77 571	1.00 331	1.04 433	3.95 461	0.95 427	3.91 452	2.54 532	1.99 385	1.27 227	2.31 438	1.65 458	2.02 333	1.77 479	0.24 131	0.24 360	0.34 415	0.26 309	0.41 422	0.37 381

ADLNet	2.29 445	0.83 444	3.62 352	1.35 520	1.60 579	3.67 391	1.24 519	3.95 465	2.98 590	2.58 558	2.29 528	4.01 596	1.79 483	11.23 624	2.09 521	0.37 433	0.38 523	0.36 450	0.34 460	0.45 471	0.71 566

TDLM	2.29 445	1.08 516	4.61 375	1.29 488	1.01 426	4.26 549	2.17 611	3.75 408	2.79 563	2.31 505	1.98 461	2.06 416	1.59 429	12.45 664	1.72 470	0.51 561	0.28 433	0.52 569	0.35 476	0.56 521	0.50 493

Wz-Net-LNSev	2.30 448	1.67 599	14.88 509	1.18 440	1.65 592	3.49 350	1.54 567	3.63 383	2.03 407	1.88 349	1.64 332	3.29 544	2.06 517	2.71 396	2.02 512	0.40 470	0.33 480	0.32 360	0.31 431	0.53 509	0.49 486

DCVSM-stereo	2.31 449	0.66 320	20.69 641	1.11 398	0.93 392	2.58 205	0.73 248	2.61 238	1.60 302	2.57 554	1.53 299	3.30 546	1.72 473	2.19 352	1.23 360	0.34 392	0.53 596	0.41 501	0.32 444	0.45 471	0.62 544

gwcnet-sp	2.31 449	1.21 541	17.34 543	1.08 376	0.92 386	3.56 370	1.04 469	3.69 397	2.09 422	2.55 550	1.60 321	1.80 369	1.62 440	3.87 429	1.95 503	0.29 272	0.29 443	0.30 310	0.28 366	0.38 382	0.39 405

scenet	2.31 449	1.21 541	17.34 543	1.08 376	0.92 386	3.56 370	1.04 469	3.69 397	2.09 422	2.55 550	1.60 321	1.80 369	1.62 440	3.87 429	1.95 503	0.29 272	0.29 443	0.30 310	0.28 366	0.38 382	0.39 405

ssnet	2.31 449	1.21 541	17.34 543	1.08 376	0.92 386	3.56 370	1.04 469	3.69 397	2.09 422	2.55 550	1.60 321	1.80 369	1.62 440	3.87 429	1.95 503	0.29 272	0.29 443	0.30 310	0.28 366	0.38 382	0.39 405

DAS	2.31 449	0.67 330	4.79 376	1.14 411	1.64 588	2.93 245	2.13 609	4.09 508	2.74 555	4.17 642	2.52 560	2.46 464	1.79 483	11.55 635	1.63 457	0.37 433	0.22 294	0.39 483	0.25 286	0.41 422	0.34 345

TRStereo	2.31 449	1.87 608	19.74 597	1.53 572	1.16 469	4.26 549	1.08 482	4.73 644	1.45 190	1.55 279	1.28 228	1.75 353	0.85 196	1.81 303	1.20 349	0.36 425	0.26 406	0.32 360	0.36 486	0.34 330	0.33 331

test_sample5	2.33 455	0.62 275	11.29 455	1.29 488	0.83 352	3.09 268	0.74 260	4.28 571	2.31 475	2.20 467	1.97 459	1.68 341	1.39 369	11.19 622	1.47 416	0.37 433	0.31 465	0.37 463	0.37 498	0.41 422	0.39 405

MyStereo8	2.33 455	1.13 525	19.26 582	1.22 456	1.62 583	4.16 526	0.57 143	3.50 361	2.36 486	2.15 448	1.75 368	2.28 431	1.14 312	1.46 233	2.20 532	0.24 131	0.21 263	0.32 360	0.27 337	0.36 364	0.43 446

DualNet	2.33 455	0.62 275	11.29 455	1.29 488	0.83 352	3.09 268	0.74 260	4.28 571	2.31 475	2.26 491	2.04 474	1.68 341	1.39 369	11.19 622	1.47 416	0.37 433	0.31 465	0.37 463	0.37 498	0.41 422	0.39 405

MIPNet	2.33 455	0.71 366	19.82 599	0.89 246	0.56 209	4.76 645	0.61 164	4.32 591	2.37 492	1.83 339	1.48 288	1.48 316	1.98 512	2.63 389	1.44 406	0.29 272	0.20 229	0.26 190	0.23 237	0.30 238	0.39 405

DualNet (step1)	2.34 459	1.05 507	7.87 406	1.07 368	0.86 366	3.93 450	1.19 508	4.35 598	2.11 432	2.14 440	1.75 368	1.75 353	1.67 462	6.26 481	1.26 368	1.23 642	0.48 586	4.27 688	2.09 672	0.70 570	0.69 562

test_sample4	2.34 459	0.63 283	11.59 458	1.30 495	0.83 352	3.07 265	0.72 240	4.27 566	2.30 471	2.30 499	1.88 434	1.73 351	1.42 385	11.14 621	1.46 411	0.35 412	0.29 443	0.35 434	0.36 486	0.40 398	0.38 398

test_sample3	2.34 459	0.61 266	11.94 462	1.33 507	0.85 361	3.10 272	0.73 248	4.24 555	2.19 447	2.21 476	1.75 368	1.80 369	1.41 380	11.11 620	1.46 411	0.35 412	0.29 443	0.34 415	0.35 476	0.39 393	0.37 381

STTStereo	2.34 459	0.95 487	14.93 512	1.43 548	1.54 566	3.86 435	0.86 352	3.65 385	2.44 512	2.15 448	1.55 305	2.49 468	1.59 429	5.14 453	1.44 406	0.38 450	0.39 532	0.47 534	0.51 580	0.52 503	0.51 501

CFNet	2.34 459	1.10 520	8.96 422	1.34 515	1.24 494	4.09 500	0.73 248	4.04 492	2.77 560	1.62 293	1.87 433	2.27 430	1.45 395	11.41 628	1.82 485	0.31 339	0.24 360	0.43 512	0.36 486	0.43 451	0.33 331

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 464	0.99 496	19.62 593	1.09 382	0.96 398	1.51 87	0.44 87	4.05 496	1.64 316	1.31 250	1.67 343	4.93 636	2.45 551	2.52 379	1.40 397	0.30 314	0.20 229	0.31 337	0.50 576	0.57 526	0.60 538

test_sample6	2.35 464	0.62 275	10.78 449	1.33 507	0.83 352	3.15 278	0.79 300	4.36 603	2.43 508	2.26 491	2.04 474	1.69 345	1.39 369	11.48 633	1.61 449	0.38 450	0.32 473	0.37 463	0.39 519	0.41 422	0.42 436

EAI-Stereo	2.35 464	0.63 283	2.97 318	0.95 297	0.65 264	3.84 425	14.27 690	5.04 652	2.19 447	2.06 418	7.25 648	1.10 255	0.94 231	1.65 276	1.37 393	0.31 339	0.22 294	0.27 223	0.60 603	0.27 171	0.32 312

ac_64	2.35 464	0.62 275	9.77 432	1.32 502	1.71 603	3.27 304	0.93 418	3.48 355	2.50 522	1.74 323	1.73 362	3.91 590	1.77 480	10.21 581	1.86 490	0.40 470	0.31 465	0.33 396	0.30 415	0.34 330	0.39 405

HSM	2.35 464	0.81 433	2.21 253	1.14 411	1.55 570	3.44 335	1.03 465	3.99 479	2.25 458	2.29 495	2.11 493	8.04 665	3.05 583	11.60 636	1.71 468	0.33 379	0.22 294	0.28 258	0.23 237	0.32 291	0.35 359

CFNet_ucs	2.36 469	0.68 338	18.42 567	0.89 246	0.81 335	3.85 433	0.68 214	4.29 575	2.37 492	2.09 423	2.04 474	3.31 547	1.24 337	2.63 389	1.14 333	0.36 425	0.45 566	0.56 585	0.29 394	0.66 562	0.49 486

RT-IGEV	2.37 470	0.60 246	15.33 521	1.49 565	0.78 323	2.10 153	1.28 523	4.25 557	1.69 335	2.58 558	3.19 610	3.60 578	4.94 632	2.49 370	1.19 345	0.35 412	0.24 360	0.31 337	0.26 309	0.33 311	0.42 436

MyStereo05	2.37 470	0.72 371	19.94 604	1.02 349	0.99 414	4.26 549	0.86 352	4.01 483	2.62 541	2.14 440	1.26 220	2.28 431	1.63 453	2.07 335	1.68 465	0.24 131	0.23 324	0.34 415	0.26 309	0.42 441	0.36 365

hitnet-ft	2.37 470	0.73 382	8.34 413	0.96 302	0.89 380	3.77 408	0.80 311	3.55 372	2.58 536	2.24 485	2.04 474	3.65 581	1.49 408	11.71 648	1.89 493	0.44 508	0.53 596	0.44 517	0.35 476	0.52 503	0.48 479

YMNet	2.40 473	1.41 577	13.46 478	1.36 526	1.67 596	3.96 471	0.97 439	3.81 421	2.37 492	2.64 571	2.57 567	3.35 550	1.53 422	3.28 412	2.42 548	0.48 539	0.54 598	0.52 569	0.49 570	0.70 570	0.54 514

YMNet_1	2.40 473	1.41 577	13.46 478	1.36 526	1.67 596	3.96 471	0.97 439	3.81 421	2.37 492	2.64 571	2.57 567	3.35 550	1.53 422	3.28 412	2.42 548	0.48 539	0.54 598	0.52 569	0.49 570	0.70 570	0.54 514

CoDeX	2.40 473	0.78 419	13.21 474	1.00 331	1.18 471	3.24 295	1.32 528	4.14 524	2.41 504	1.74 323	1.84 419	2.05 414	1.47 400	10.03 574	1.60 446	0.34 392	0.28 433	0.32 360	0.27 337	0.32 291	0.39 405

LMCR-Stereo	2.40 473	1.31 562	18.61 570	1.59 584	0.86 366	3.87 437	1.15 499	4.32 591	1.60 302	2.25 488	2.27 521	1.13 259	2.43 549	2.48 369	1.60 446	0.88 626	0.24 360	0.29 283	0.24 266	0.56 521	0.30 291

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 477	1.47 583	14.14 495	1.30 495	1.35 523	3.51 356	1.64 578	4.04 492	2.10 430	2.46 534	1.88 434	2.28 431	2.51 555	4.73 448	3.17 583	0.38 450	0.19 178	0.35 434	0.20 161	0.40 398	0.36 365

PAM	2.43 478	0.61 266	20.86 646	1.07 368	0.73 304	2.93 245	0.53 126	3.24 324	1.53 252	1.89 355	2.43 550	5.29 649	2.76 566	1.84 309	1.02 306	0.27 199	0.24 360	0.26 190	0.25 286	0.40 398	0.50 493

PSM-AAD	2.43 478	0.54 172	1.32 136	0.92 273	0.54 196	4.48 585	7.47 676	2.96 288	1.55 269	2.31 505	2.56 565	1.26 284	16.23 687	2.46 367	0.89 260	0.28 243	0.21 263	0.58 590	0.41 537	0.34 330	1.32 629

AASNet	2.44 480	0.92 475	19.79 598	1.35 520	1.49 556	3.81 417	1.07 477	3.85 431	2.93 585	1.95 373	2.29 528	1.96 399	1.29 345	1.73 291	1.93 498	0.39 462	0.33 480	0.45 524	0.30 415	0.55 515	0.45 458

PAM_32	2.45 481	0.63 283	20.74 642	1.05 359	0.65 264	2.83 224	0.46 98	2.91 282	1.54 261	1.95 373	2.66 575	4.99 639	3.78 609	1.96 326	0.92 278	0.27 199	0.22 294	0.27 223	0.25 286	0.36 364	0.48 479

GMM-Stereo	2.45 481	0.52 138	20.38 628	0.89 246	0.82 344	4.18 534	1.91 597	2.45 195	1.48 214	2.48 537	2.30 533	1.69 345	1.86 500	2.93 402	1.08 318	0.28 243	0.18 131	0.33 396	0.48 565	0.35 351	2.41 657

DMCA-RVC	2.45 481	1.22 547	18.29 562	1.23 462	1.14 462	2.49 193	0.85 347	3.29 330	1.68 328	3.02 602	1.41 269	2.00 406	1.53 422	6.39 483	2.00 509	0.38 450	0.30 456	0.44 517	0.35 476	0.45 471	0.44 452

MyStereo06	2.46 484	0.72 371	19.97 606	1.02 349	0.99 414	4.26 549	0.86 352	3.51 364	1.68 328	1.92 363	1.73 362	4.01 596	4.22 620	1.62 267	0.88 257	0.24 131	0.23 324	0.34 415	0.26 309	0.42 441	0.36 365

SACVNet	2.46 484	1.14 529	9.47 430	1.44 551	1.18 471	4.06 493	1.49 561	3.84 428	2.24 455	2.62 567	1.89 440	2.57 474	1.28 342	11.35 626	1.64 460	0.50 555	0.39 532	0.48 542	0.41 537	0.55 515	0.75 578

RAFT-345	2.46 484	0.55 181	19.69 596	1.02 349	0.49 164	4.43 581	0.78 293	1.64 71	2.34 481	2.09 423	3.12 606	1.96 399	1.31 351	6.65 490	1.43 404	0.36 425	0.23 324	0.32 360	0.25 286	0.28 192	0.25 180

GwcNet-ADL	2.47 487	0.67 330	21.48 667	0.96 302	0.72 299	4.61 617	0.95 427	4.42 614	2.36 486	1.98 380	1.80 392	2.55 472	1.24 337	1.90 320	1.41 401	0.40 470	0.46 575	0.24 107	0.27 337	0.41 422	0.49 486

PFNet	2.47 487	0.60 246	16.95 540	2.15 638	0.81 335	4.63 620	0.91 401	2.55 221	1.52 245	2.40 528	2.79 585	1.83 378	1.42 385	7.54 509	1.34 390	0.33 379	0.21 263	0.36 450	0.27 337	0.32 291	0.39 405

IPLG	2.48 489	0.65 308	19.63 594	0.91 267	0.79 327	4.60 616	0.56 140	4.31 586	1.84 373	1.91 361	2.00 466	1.31 291	1.38 366	6.61 488	1.53 435	0.27 199	0.20 229	0.27 223	0.23 237	0.31 258	0.36 365

HHNet	2.48 489	0.71 366	20.52 634	0.64 43	0.64 256	4.07 498	0.93 418	3.76 410	1.56 276	2.15 448	4.92 639	0.98 237	3.37 597	1.66 277	1.79 482	0.32 360	0.20 229	0.31 337	0.27 337	0.36 364	0.42 436

G2L-Stereo	2.49 491	0.94 485	14.54 504	1.15 424	1.35 523	3.57 374	0.95 427	3.62 382	2.00 400	2.11 430	1.61 325	3.20 536	1.34 357	9.54 554	1.91 496	0.34 392	0.27 418	0.35 434	0.28 366	0.30 238	0.35 359

CRFU-Net	2.49 491	0.78 419	10.36 442	2.30 645	1.08 447	3.91 442	1.41 550	3.85 431	1.65 321	2.15 448	1.76 377	3.34 549	7.95 669	5.56 463	1.48 419	0.47 534	0.35 499	0.30 310	0.28 366	0.37 377	0.43 446

FADNet	2.49 491	1.76 603	13.17 473	1.17 434	0.95 397	3.27 304	0.88 380	3.94 463	2.27 463	1.40 265	1.29 230	2.51 469	2.06 517	9.93 569	1.94 501	0.43 502	0.45 566	0.40 489	0.43 548	1.06 617	0.53 508

RAFT + AFF	2.51 494	2.66 633	4.48 373	1.15 424	1.95 634	4.15 516	2.01 603	4.46 622	3.30 622	2.19 464	2.51 559	2.22 428	4.87 631	8.91 537	2.06 516	0.30 314	0.60 616	0.48 542	0.38 511	0.77 589	0.69 562

UNet	2.51 494	0.74 393	20.17 616	1.14 411	1.44 549	3.48 347	0.76 273	3.77 412	1.87 376	2.05 413	1.57 311	2.75 493	2.39 546	3.51 417	2.51 558	0.32 360	0.26 406	0.41 501	0.26 309	0.38 382	0.39 405

FADNet-RVC	2.51 494	2.27 623	14.03 493	1.09 382	0.81 335	3.54 365	1.10 489	4.13 518	2.48 517	1.39 263	1.22 205	1.85 384	1.77 480	9.78 562	2.06 516	0.38 450	0.37 517	0.40 489	0.40 530	0.67 564	0.48 479

iResNet	2.52 497	0.94 485	21.17 658	1.84 618	0.72 299	3.75 405	0.81 321	4.14 524	2.55 534	2.33 515	2.03 471	1.35 296	1.44 391	3.27 411	2.16 530	0.35 412	0.23 324	0.28 258	0.22 216	0.44 462	0.45 458

IPLGR	2.53 498	0.58 220	20.46 633	0.82 185	0.52 184	4.56 611	0.50 112	4.30 583	2.38 497	1.87 346	1.53 299	1.68 341	1.72 473	6.95 500	1.15 334	0.28 243	0.21 263	0.27 223	0.23 237	0.33 311	0.32 312

NCCL2	2.53 498	1.35 568	10.90 451	1.15 424	0.97 402	3.53 361	2.56 625	3.65 385	2.23 453	2.76 583	1.80 392	2.41 453	1.66 460	10.35 585	2.07 519	0.44 508	0.40 537	0.57 588	0.53 587	0.59 531	0.65 555

fast-acv-ft	2.54 500	1.19 538	20.08 612	1.41 544	1.40 536	3.18 282	1.17 504	3.37 346	2.28 467	1.90 356	2.15 502	2.69 486	2.17 530	2.91 400	2.31 539	0.37 433	0.39 532	0.45 524	0.39 519	0.57 526	0.45 458

XX-Stereo	2.54 500	0.61 266	20.21 617	1.78 609	1.19 478	4.30 558	0.46 98	4.39 609	1.58 286	2.32 509	1.89 440	4.64 631	0.60 90	4.16 438	0.82 230	0.31 339	0.21 263	0.28 258	0.27 337	0.51 499	0.26 210

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 500	1.04 506	16.73 536	1.53 572	2.00 636	3.96 471	0.87 373	3.87 437	2.31 475	2.54 549	1.67 343	2.85 506	1.63 453	5.55 462	1.62 454	0.46 525	0.33 480	0.38 479	0.38 511	0.53 509	0.62 544
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	2.54 500	0.90 467	11.10 453	1.32 502	1.47 554	3.58 375	1.38 543	4.13 518	2.45 513	1.90 356	1.71 357	2.86 507	1.76 478	10.86 604	1.66 463	0.60 583	0.43 556	0.53 574	0.41 537	0.78 591	0.94 606

CVANet_RVC	2.55 504	1.10 520	9.13 428	1.46 557	1.15 464	3.96 471	1.53 564	3.91 452	2.50 522	3.04 604	2.04 474	2.60 477	1.72 473	12.46 665	1.50 425	0.49 551	0.30 456	0.51 563	0.41 537	0.63 546	0.50 493

GCST	2.56 505	1.79 606	18.02 558	1.92 624	1.33 520	1.72 110	0.51 116	3.67 390	2.03 407	1.70 313	1.61 325	1.55 325	1.29 345	5.06 451	1.24 362	2.06 656	0.77 638	1.45 654	0.97 636	1.14 627	1.34 630

ARAFT	2.56 505	1.13 525	19.50 590	0.89 246	0.48 156	4.15 516	1.40 547	4.36 603	2.82 575	2.36 520	1.88 434	1.70 347	1.04 266	6.45 484	1.22 356	0.29 272	0.18 131	0.37 463	0.35 476	0.35 351	0.25 180

RASNet	2.56 505	0.70 352	10.06 437	1.60 586	2.25 649	3.67 391	1.00 454	3.38 347	3.14 604	1.81 335	2.11 493	4.60 627	2.30 539	10.25 583	2.61 566	0.37 433	0.24 360	0.25 146	0.24 266	0.28 192	0.26 210

cf-r	2.57 508	0.79 423	16.09 527	1.48 562	1.35 523	4.19 538	0.93 418	3.68 392	2.36 486	1.97 378	1.81 405	3.42 557	1.45 395	8.24 523	1.83 487	0.32 360	0.26 406	0.33 396	0.30 415	0.34 330	0.37 381

UGAM	2.58 509	0.56 193	18.55 569	0.89 246	0.71 297	3.23 292	1.03 465	2.75 258	1.75 355	1.36 256	2.77 584	2.69 486	1.28 342	10.75 599	1.40 397	0.28 243	0.24 360	0.40 489	0.31 431	0.35 351	0.30 291

GrayStereo	2.58 509	0.53 156	1.63 184	1.58 583	0.89 380	4.17 531	8.17 680	3.03 297	1.52 245	2.80 587	2.50 557	1.70 347	17.10 688	2.83 399	1.15 334	0.33 379	0.21 263	0.27 223	0.32 444	0.28 192	0.53 508

ASMatch	2.62 511	0.60 246	20.65 640	1.37 536	0.64 256	4.39 569	0.78 293	1.97 113	1.58 286	1.70 313	3.89 629	1.94 392	3.79 610	5.46 459	1.64 460	0.31 339	0.24 360	0.34 415	0.28 366	0.33 311	0.50 493

RAFT-RH_RVC	2.63 512	0.55 181	19.97 606	1.26 473	0.47 148	4.46 583	0.57 143	1.71 78	1.64 316	3.06 607	5.51 643	2.03 410	1.28 342	6.70 492	1.52 434	0.42 496	0.22 294	0.37 463	0.34 460	0.28 192	0.29 261

DANet	2.63 512	1.07 514	8.10 412	1.83 617	1.70 601	3.25 299	1.16 501	4.31 586	2.38 497	3.40 624	2.18 507	4.08 600	1.80 488	9.77 560	3.89 593	0.52 567	0.55 603	0.59 593	0.44 551	0.63 546	0.86 596
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CCAANet	2.64 514	0.63 283	19.43 586	1.12 402	1.03 429	2.65 210	0.88 380	3.95 465	1.71 341	1.37 259	1.66 341	2.40 449	1.36 363	10.70 598	1.93 498	0.33 379	0.25 388	0.36 450	0.31 431	0.31 258	0.33 331

FADNet_RVC	2.65 515	2.28 625	16.51 533	0.98 317	0.92 386	4.09 500	0.83 331	4.26 565	1.73 347	1.46 270	1.78 386	1.60 331	1.50 409	8.88 535	2.39 543	0.47 534	0.38 523	0.44 517	0.58 598	0.89 602	0.97 608

iResNetv2_ROB	2.65 515	5.00 652	19.28 584	2.06 634	1.09 452	3.83 420	1.13 496	4.14 524	2.09 422	1.85 340	2.03 471	2.01 409	1.51 413	3.58 419	1.58 442	0.34 392	0.21 263	0.32 360	0.21 181	0.44 462	0.29 261

ccnet	2.66 517	0.97 494	8.01 411	1.54 574	1.24 494	3.75 405	2.18 612	4.07 502	2.41 504	2.66 576	3.25 612	2.87 508	2.31 542	9.89 566	3.50 586	0.78 615	0.75 637	0.71 618	0.67 611	0.76 588	0.81 590

GwcNet-RSSM	2.66 517	1.05 507	15.91 525	1.22 456	1.19 478	4.12 509	1.12 493	3.84 428	2.02 403	1.93 367	1.79 389	3.12 531	1.46 398	10.37 586	2.05 515	0.33 379	0.27 418	0.35 434	0.30 415	0.40 398	0.36 365

z-ln-s-r	2.67 519	1.16 533	12.43 466	1.34 515	1.26 499	3.70 394	1.21 515	4.20 534	2.38 497	2.04 411	1.92 449	2.43 459	1.60 435	10.58 591	5.19 612	0.29 272	0.20 229	0.32 360	0.24 266	0.51 499	0.38 398

xxxx	2.67 519	0.54 172	2.03 226	1.22 456	0.81 335	3.49 350	0.63 182	4.49 627	2.49 521	2.22 478	2.23 516	2.05 414	1.38 366	10.05 575	17.91 679	0.32 360	0.32 473	0.30 310	0.27 337	0.33 311	0.34 345

test_xeample	2.67 519	0.56 193	2.05 229	1.09 382	0.81 335	3.24 295	0.80 311	4.55 635	2.70 551	2.42 531	2.27 521	1.39 303	1.40 373	10.75 599	17.51 678	0.30 314	0.30 456	0.32 360	0.28 366	0.34 330	0.33 331

PASM	2.67 519	2.05 617	9.71 431	1.73 604	1.37 529	2.53 200	1.52 562	3.10 306	2.17 444	2.79 586	1.84 419	2.90 509	1.85 499	11.89 655	2.19 531	0.81 620	0.85 641	0.87 633	1.01 639	1.14 627	1.05 613

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 523	1.26 554	22.01 676	1.08 376	0.99 414	1.61 101	0.86 352	3.69 397	1.64 316	1.52 276	5.62 645	3.35 550	3.44 603	2.20 353	1.33 387	0.26 173	0.21 263	0.30 310	0.62 607	0.93 606	0.67 557

222	2.68 523	0.57 204	2.03 226	1.11 398	0.81 335	3.23 292	0.65 196	4.52 632	2.45 513	2.34 516	2.29 528	1.41 309	1.44 391	10.50 589	18.47 683	0.32 360	0.30 456	0.32 360	0.27 337	0.32 291	0.34 345

PWC_ROB	2.69 525	2.01 614	8.36 414	1.33 507	1.90 632	3.23 292	1.18 505	4.33 594	3.25 616	3.11 609	3.41 619	2.71 489	2.18 532	9.15 545	4.48 597	0.56 576	0.31 465	0.61 601	0.36 486	0.69 569	0.74 575

pcwnet_v2	2.70 526	0.65 308	22.48 679	1.08 376	1.03 429	3.56 370	0.81 321	4.29 575	3.14 604	2.29 495	2.29 528	3.01 521	1.71 471	3.32 414	1.43 404	0.43 502	0.50 592	0.41 501	0.34 460	0.61 540	0.56 524

Wz-Net-MNSev	2.71 527	2.54 631	13.91 491	1.52 570	1.37 529	3.28 308	2.47 619	4.03 488	2.32 479	2.57 554	2.07 485	2.29 436	3.01 578	7.55 510	2.74 571	0.38 450	0.36 505	0.36 450	0.37 498	0.57 526	0.47 474

w-ln-seven-2	2.73 528	2.13 618	12.47 468	1.18 440	1.01 426	3.54 365	1.58 571	3.93 459	3.26 617	2.43 533	2.02 468	2.63 481	2.28 538	7.93 519	5.45 615	0.40 470	0.40 537	0.44 517	0.34 460	0.62 544	0.47 474

UGAM-zero	2.79 529	0.57 204	20.87 648	0.98 317	0.77 321	2.08 150	0.35 45	3.88 440	1.51 233	2.05 413	1.64 332	5.07 643	3.42 602	9.83 563	1.24 362	0.28 243	0.21 263	0.27 223	0.29 394	0.29 212	0.28 248

RP	2.79 529	1.20 540	10.36 442	1.54 574	1.93 633	3.44 335	1.97 600	4.05 496	2.34 481	2.66 576	2.79 585	3.98 594	2.58 559	10.21 581	2.61 566	0.95 629	0.47 580	0.71 618	0.57 597	0.71 579	0.68 560

SHD	2.82 531	2.04 616	13.80 488	1.69 597	1.79 618	2.73 217	1.07 477	3.85 431	3.18 608	4.63 650	2.74 580	3.38 555	2.77 567	5.48 461	3.66 589	0.62 589	0.47 580	0.51 563	0.55 592	0.65 557	0.74 575

FADNet-RVC-Resample	2.83 532	2.02 615	21.07 653	1.12 402	0.91 385	3.53 361	1.37 540	4.08 506	2.09 422	1.68 308	1.33 243	2.03 410	1.51 413	9.54 554	1.69 466	0.38 450	0.37 517	0.42 508	0.44 551	0.56 521	0.56 524

Selective-IGEV-i16pc	2.84 533	0.70 352	20.78 643	1.27 481	0.56 209	4.35 564	2.77 631	4.32 591	2.02 403	1.57 283	1.84 419	2.40 449	1.33 354	8.80 533	1.39 394	0.60 583	0.46 575	0.33 396	0.38 511	0.43 451	0.45 458

StereoDRNet	2.84 533	1.49 585	14.48 502	1.33 507	1.57 577	3.44 335	2.06 605	3.69 397	2.36 486	3.26 617	1.84 419	2.79 503	1.80 488	10.88 605	3.16 582	0.41 485	0.33 480	0.39 483	0.36 486	0.59 531	0.58 533

w-ln-seven	2.86 535	3.06 639	14.02 492	1.27 481	1.32 516	4.10 506	1.59 572	3.90 447	2.59 539	3.03 603	2.27 521	3.42 557	2.25 536	6.70 492	4.81 605	0.39 462	0.34 493	0.48 542	0.40 530	0.74 584	0.55 520

AAGNet	2.86 535	0.60 246	1.77 198	2.05 633	0.46 138	4.76 645	1.09 486	2.27 161	1.56 276	2.17 458	1.84 419	2.41 453	4.00 615	6.23 480	24.22 695	0.46 525	0.19 178	0.30 310	0.29 394	0.32 291	0.24 166

Consistency-Raft	2.86 535	1.66 597	19.61 592	1.40 543	1.75 612	3.84 425	1.32 528	4.07 502	2.25 458	1.78 329	2.67 576	1.82 375	4.41 624	1.94 324	2.06 516	0.83 623	0.94 645	1.03 638	1.12 644	1.70 647	1.09 616

PDISCO_ROB	2.86 535	1.53 588	14.27 499	1.98 630	2.19 646	4.52 600	1.35 533	4.65 640	3.19 609	2.09 423	2.16 503	3.53 572	2.45 551	5.32 455	2.12 523	1.30 650	0.78 639	0.72 622	0.59 601	1.24 636	1.28 625

AF-Net	2.87 539	1.30 558	16.24 528	1.33 507	1.75 612	3.26 301	1.59 572	4.09 508	2.43 508	2.69 578	2.94 593	4.51 622	3.20 591	5.84 470	2.75 572	0.76 614	0.36 505	0.72 622	0.49 570	0.70 570	0.56 524

HSM-Net_RVC	2.87 539	0.57 204	17.46 551	0.92 273	0.90 383	3.70 394	1.20 512	5.64 664	2.51 525	3.22 616	2.43 550	2.54 471	1.59 429	11.41 628	1.65 462	0.34 392	0.25 388	0.26 190	0.23 237	0.30 238	0.29 261
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Nwc_Net	2.88 541	1.16 533	18.30 563	1.35 520	1.68 599	3.52 359	1.18 505	3.90 447	2.06 416	2.52 545	2.82 590	3.82 587	2.34 543	6.78 497	2.55 563	0.86 625	0.40 537	0.59 593	0.67 611	0.57 526	0.55 520

DDUNet	2.91 542	2.78 635	6.94 398	3.53 666	2.26 650	3.28 308	1.36 535	3.77 412	2.04 411	2.62 567	2.49 556	4.18 607	1.69 467	5.38 457	1.85 489	2.21 658	1.77 665	2.61 668	2.43 678	2.60 654	2.34 656

MFMNet_re	2.91 542	1.91 609	18.25 560	3.06 659	1.89 630	3.13 276	1.67 583	3.52 365	2.97 587	3.14 611	2.87 592	2.26 429	2.41 547	2.42 364	2.00 509	1.10 635	1.05 647	0.94 635	0.90 631	1.28 637	1.46 637

ACV-stereo	2.92 544	0.92 475	20.27 623	1.33 507	1.05 435	4.68 627	1.10 489	2.66 246	1.64 316	1.46 270	1.32 241	5.41 651	4.24 621	7.83 517	1.90 495	0.44 508	0.52 595	0.32 360	0.29 394	0.45 471	0.63 548

GANet	2.93 545	1.05 507	11.29 455	1.64 591	0.96 398	3.91 442	2.52 622	3.72 405	2.41 504	2.95 600	3.00 596	3.21 537	2.03 513	12.42 663	4.72 602	0.51 561	0.41 546	0.46 530	0.39 519	0.60 535	0.50 493

RTSC	2.95 546	2.51 627	15.49 523	1.54 574	1.30 506	3.51 356	0.86 352	3.89 442	2.48 517	3.64 627	3.12 606	3.04 523	2.30 539	5.70 467	6.67 619	0.55 574	0.35 499	0.37 463	0.39 519	0.70 570	0.60 538

PWCDC_ROB	2.95 546	3.26 641	14.06 494	1.59 584	1.56 573	4.19 538	0.86 352	4.30 583	4.08 645	2.06 418	7.37 649	2.75 493	2.42 548	3.59 420	2.67 569	1.34 652	0.36 505	0.39 483	0.34 460	1.13 626	0.62 544

PSMNet_ROB	2.95 546	1.38 572	18.46 568	1.19 443	1.20 485	3.80 415	1.65 581	3.54 370	2.35 483	1.98 380	1.71 357	2.75 493	1.79 483	11.43 630	2.78 573	0.42 496	0.36 505	0.50 559	0.60 603	0.59 531	0.49 486

ff1	2.96 549	0.60 246	5.21 382	1.14 411	0.99 414	3.62 383	0.86 352	4.22 543	3.37 625	2.20 467	2.30 533	3.48 561	1.62 440	11.62 638	16.09 668	0.29 272	0.16 49	0.48 542	0.37 498	0.30 238	0.29 261

FINET	2.96 549	1.07 514	23.18 685	1.29 488	1.86 625	2.03 140	1.52 562	4.30 583	4.71 651	2.23 482	2.34 546	1.65 337	1.48 402	5.89 471	2.81 575	0.51 561	0.47 580	0.49 556	0.40 530	0.59 531	0.49 486

XQC	2.96 549	2.42 626	14.85 507	1.36 526	1.32 516	3.29 312	1.53 564	4.28 571	2.78 561	3.21 615	2.46 552	3.53 572	2.92 574	6.58 487	4.67 599	0.70 610	0.41 546	0.59 593	0.56 594	0.96 611	0.83 595

SGM-Forest	2.96 549	0.62 275	3.49 342	1.09 382	0.80 329	4.06 493	3.30 648	4.37 606	3.09 600	4.18 645	3.27 614	4.67 633	3.86 612	11.69 647	7.91 634	0.51 561	0.46 575	0.49 556	0.39 519	0.48 489	0.49 486
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DEmStereo	2.97 553	0.58 220	13.42 477	0.79 166	0.51 171	3.84 425	1.84 595	2.42 185	1.60 302	2.25 488	2.74 580	2.03 410	6.04 647	6.79 499	12.80 658	0.35 412	0.26 406	0.26 190	0.27 337	0.27 171	0.37 381

RYNet	2.97 553	0.93 479	15.09 515	1.12 402	1.38 532	3.66 390	1.42 552	4.03 488	2.29 470	2.10 426	1.70 353	3.79 585	2.16 528	13.64 679	3.02 580	0.37 433	0.41 546	0.48 542	0.34 460	0.81 596	0.75 578

TCMNet	2.98 555	1.30 558	18.26 561	1.47 560	2.09 642	3.84 425	1.08 482	3.96 471	2.39 501	2.53 548	2.29 528	2.43 459	1.75 477	10.09 578	2.39 543	0.52 567	0.45 566	0.61 601	0.50 576	0.80 595	0.78 584

mmx	2.98 555	0.60 246	5.21 382	1.14 411	0.99 414	3.62 383	0.86 352	4.49 627	3.05 596	2.20 467	2.30 533	3.48 561	1.62 440	11.62 638	16.09 668	0.33 379	0.28 433	0.48 542	0.37 498	0.44 462	0.37 381

xxx	2.98 555	0.60 246	5.21 382	1.14 411	0.99 414	3.62 383	0.86 352	4.49 627	3.05 596	2.20 467	2.30 533	3.48 561	1.62 440	11.62 638	16.09 668	0.33 379	0.28 433	0.48 542	0.37 498	0.44 462	0.37 381

Wz-Net-SNSev	2.98 555	4.36 648	15.98 526	1.57 582	1.19 478	3.28 308	1.80 590	3.96 471	2.40 502	2.32 509	2.28 525	3.48 561	2.05 516	7.84 518	3.82 592	0.47 534	0.39 532	0.53 574	0.49 570	0.71 579	0.60 538

DispNO	3.00 559	0.75 404	18.92 574	1.17 434	1.10 454	3.72 398	0.94 423	4.29 575	2.54 532	2.24 485	2.28 525	4.51 622	2.12 521	11.40 627	2.09 521	0.31 339	0.28 433	0.31 337	0.28 366	0.36 364	0.39 405

GwcNet	3.00 559	1.63 593	19.83 600	1.32 502	2.04 641	3.27 304	1.55 568	3.65 385	2.33 480	2.00 397	2.12 496	3.56 576	1.68 466	9.47 552	2.45 553	0.44 508	0.45 566	0.46 530	0.38 511	0.60 535	0.76 580

LL-Strereo	3.01 561	1.81 607	17.59 554	1.12 402	2.10 643	2.90 234	1.09 486	4.33 594	2.00 400	3.12 610	2.24 517	3.29 544	3.15 586	11.31 625	1.84 488	0.30 314	0.28 433	0.46 530	0.34 460	0.49 495	0.45 458

Anonymous_2	3.01 561	0.89 465	4.53 374	1.06 365	1.18 471	2.93 245	0.87 373	3.24 324	1.46 199	1.86 344	1.35 251	4.11 602	2.35 544	1.64 274	1.28 376	0.82 621	0.90 643	8.71 700	15.84 706	4.44 678	0.74 575

STrans-v2	3.03 563	0.77 413	20.91 649	0.81 173	0.63 254	3.89 439	1.01 457	4.27 566	2.64 544	2.28 493	3.70 625	4.13 603	5.20 636	7.33 504	1.27 372	0.31 339	0.18 131	0.29 283	0.25 286	0.29 212	0.41 432

TransformOpticalFlow	3.03 563	0.77 413	20.99 652	1.00 331	0.55 204	4.18 534	0.64 186	4.33 594	3.02 594	2.18 460	3.09 604	4.35 615	5.07 634	7.36 507	1.27 372	0.32 360	0.18 131	0.32 360	0.26 309	0.28 192	0.46 469

AANet_RVC	3.03 563	1.72 600	12.78 471	1.17 434	1.12 457	3.79 414	1.10 489	3.86 434	3.13 602	2.62 567	4.26 632	3.96 593	1.41 380	11.43 630	5.23 613	0.94 628	0.47 580	0.34 415	0.23 237	0.40 398	0.55 520

DRN-Test	3.03 563	0.99 496	18.18 559	1.35 520	1.60 579	3.59 376	1.48 557	4.13 518	2.45 513	3.47 626	1.92 449	2.58 476	2.53 556	10.88 605	2.80 574	0.39 462	0.36 505	0.44 517	0.41 537	0.55 515	0.57 528

Syn2CoEx	3.08 567	2.55 632	19.88 602	1.34 515	1.18 471	2.43 186	1.65 581	3.91 452	2.40 502	2.39 526	2.27 521	2.90 509	3.17 590	9.57 557	2.54 562	0.50 555	0.45 566	0.53 574	0.39 519	0.74 584	0.72 573

stereogan	3.09 568	0.93 479	16.43 531	1.37 536	1.66 595	3.70 394	1.67 583	3.87 437	3.15 606	3.04 604	2.70 579	5.04 642	2.79 568	9.96 570	1.78 481	0.63 590	0.49 591	0.69 615	0.47 560	0.83 599	0.68 560

PA-Net	3.09 568	1.24 552	18.84 572	1.38 538	1.19 478	3.42 333	1.75 586	3.89 442	3.27 621	1.88 349	2.10 489	3.03 522	1.88 504	11.60 636	2.88 576	0.40 470	0.54 598	0.44 517	0.62 607	0.52 503	1.02 611
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RGC	3.10 570	1.45 582	14.90 510	1.46 557	1.79 618	3.33 316	1.39 545	4.04 492	2.26 461	2.77 584	3.26 613	4.00 595	2.71 565	11.63 643	2.62 568	0.82 621	0.46 575	0.79 628	0.79 626	0.71 579	0.78 584

PVD	3.12 571	1.97 613	12.80 472	1.79 614	1.63 585	3.83 420	1.34 532	3.48 355	3.88 640	5.77 659	3.56 622	3.45 560	3.29 594	5.58 465	5.30 614	0.71 612	0.69 631	0.74 626	0.77 622	0.79 593	1.13 619

1111x	3.13 572	0.57 204	8.38 415	1.20 447	0.76 315	3.80 415	0.88 380	4.61 639	2.63 542	2.31 505	2.16 503	1.95 394	1.81 491	11.54 634	18.13 681	0.32 360	0.31 465	0.32 360	0.30 415	0.35 351	0.34 345

APVNet	3.13 572	1.25 553	21.14 655	1.31 499	1.52 563	3.94 456	1.13 496	3.32 337	2.14 438	2.20 467	2.03 471	3.05 526	1.96 510	11.79 651	2.53 560	0.42 496	0.45 566	0.64 609	0.46 557	0.67 564	0.57 528

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 572	1.43 579	9.93 435	2.50 650	1.62 583	4.29 556	1.68 585	3.95 465	2.43 508	1.66 304	1.91 446	3.04 523	1.41 380	13.26 671	1.58 442	3.82 675	1.59 661	1.12 644	0.46 557	2.21 652	2.74 666

AANet	3.15 575	2.93 637	15.16 518	1.41 544	1.08 447	2.23 167	1.37 540	2.95 286	3.65 634	4.12 640	4.40 634	4.13 603	5.32 639	6.55 486	3.76 591	0.60 583	0.42 555	0.50 559	0.42 544	0.99 612	0.93 605

zh-mn7	3.15 575	9.61 677	12.45 467	1.26 473	0.99 414	2.91 237	1.32 528	4.12 516	2.74 555	3.33 620	3.07 600	2.84 505	1.89 505	8.91 537	4.69 601	0.49 551	0.40 537	0.38 479	0.38 511	0.56 521	0.63 548

ADLNet2	3.15 575	0.92 475	20.06 609	1.20 447	1.79 618	3.83 420	1.48 557	3.94 463	3.59 632	2.19 464	2.47 554	4.65 632	1.93 509	10.69 597	1.96 506	0.39 462	0.37 517	0.28 258	0.30 415	0.48 489	0.43 446

NCC-stereo	3.16 578	1.28 556	18.31 564	1.25 466	1.75 612	4.06 493	1.40 547	3.89 442	2.22 450	2.72 580	2.55 563	3.49 567	2.65 562	9.91 567	2.99 578	1.29 648	0.65 623	0.64 609	0.86 629	0.65 557	0.71 566

Abc-Net	3.16 578	1.28 556	18.31 564	1.25 466	1.75 612	4.06 493	1.40 547	3.89 442	2.22 450	2.72 580	2.55 563	3.49 567	2.65 562	9.91 567	2.99 578	1.29 648	0.65 623	0.64 609	0.86 629	0.65 557	0.71 566
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	3.20 580	1.93 610	18.84 572	1.51 569	0.80 329	4.12 509	1.82 592	4.16 529	2.91 581	1.87 346	1.74 364	2.48 466	1.84 495	13.18 670	1.74 475	0.80 618	0.57 606	0.79 628	0.74 618	1.20 635	0.86 596
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	3.23 581	0.73 382	21.29 661	1.22 456	0.68 284	3.99 479	3.38 651	4.52 632	2.52 526	1.72 318	3.60 623	2.92 514	2.21 534	10.07 576	2.59 565	0.68 605	0.50 592	0.37 463	0.48 565	0.54 512	0.54 514

GASNet	3.24 582	5.55 656	20.58 638	1.56 581	1.25 497	2.32 175	1.12 493	4.04 492	2.67 548	1.88 349	2.10 489	3.00 520	2.16 528	10.59 592	2.43 550	0.65 596	0.37 517	0.61 601	0.45 555	0.87 601	0.58 533

FBW_ROB	3.24 582	1.02 501	9.21 429	1.49 565	1.07 444	3.78 410	1.48 557	4.31 586	3.08 599	2.46 534	2.32 544	4.20 610	2.08 519	15.19 685	7.16 629	0.84 624	0.62 619	1.33 650	0.92 632	0.99 612	1.31 627

HBP-ISP	3.25 584	1.10 520	20.86 646	1.54 574	1.15 464	4.50 594	2.89 637	4.43 617	2.38 497	4.14 641	1.96 454	1.90 388	2.04 515	11.08 618	1.32 383	0.66 598	0.57 606	0.66 612	0.61 606	0.64 554	0.61 541

DStereoRT	3.28 585	1.06 512	14.58 505	1.33 507	1.12 457	4.51 598	1.29 525	4.21 539	3.48 630	2.50 539	2.13 498	1.89 387	7.69 667	7.57 511	2.43 550	0.66 598	0.33 480	4.46 692	2.84 686	0.38 382	1.12 618

aanetorigin	3.30 586	1.66 597	17.52 553	1.18 440	1.58 578	2.57 203	3.80 663	2.65 243	2.03 407	6.12 664	4.30 633	2.82 504	5.70 643	5.47 460	4.67 599	0.50 555	0.44 561	0.43 512	0.47 560	1.17 632	0.92 603

ADCRef	3.30 586	1.23 551	14.90 510	1.17 434	1.41 544	3.95 461	1.64 578	3.88 440	2.36 486	3.05 606	2.21 513	2.40 449	2.81 570	5.04 450	16.63 673	0.46 525	0.34 493	0.63 606	0.62 607	0.54 512	0.67 557

CBMV	3.32 588	0.96 493	21.16 657	1.32 502	0.83 352	3.81 417	3.91 666	4.47 623	2.53 528	3.34 621	2.24 517	4.45 619	2.58 559	10.07 576	1.96 506	0.45 517	0.43 556	0.48 542	0.38 511	0.52 503	0.53 508
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FAT-Stereo	3.34 589	0.81 433	20.05 608	1.25 466	1.20 485	3.44 335	1.99 602	4.23 547	2.67 548	3.14 611	3.82 628	3.51 570	3.32 596	11.68 646	1.94 501	0.64 593	0.67 627	0.48 542	0.52 583	0.61 540	0.81 590

CC-Net-ROB	3.35 590	1.76 603	13.89 490	2.33 647	1.65 592	4.49 591	1.62 575	4.73 644	2.90 580	1.92 363	2.05 480	1.99 405	1.61 436	12.57 668	1.60 446	2.46 659	2.18 669	2.68 670	1.04 642	2.11 650	1.38 633

z-mn7	3.36 591	9.42 675	14.16 496	1.28 484	1.22 491	3.78 410	1.43 554	3.92 457	3.35 624	2.85 591	3.36 617	3.06 527	1.97 511	9.66 558	5.16 609	0.42 496	0.35 499	0.43 512	0.33 452	0.63 546	0.48 479

edge stereo	3.37 592	1.01 500	21.99 675	1.28 484	1.37 529	2.67 212	1.39 545	3.98 475	2.87 578	2.93 595	3.27 614	4.35 615	2.43 549	11.62 638	2.39 543	0.60 583	0.63 621	0.79 628	0.55 592	0.68 567	0.67 557

DNS	3.43 593	0.50 121	1.75 197	0.77 155	0.67 278	2.16 159	0.41 69	2.32 171	1.51 233	51.54 712	1.30 232	0.97 236	1.04 266	1.03 107	0.75 203	0.45 517	0.24 360	0.21 35	0.20 161	0.44 462	0.36 365

DPSNet	3.43 593	1.37 571	12.19 463	1.39 540	1.24 494	4.15 516	2.06 605	4.51 631	3.34 623	2.69 578	1.96 454	3.52 571	5.56 642	10.68 596	9.68 642	0.93 627	0.73 635	0.40 489	0.37 498	1.06 617	0.86 596

S-Stereo	3.48 595	0.91 473	22.06 678	1.36 526	1.50 559	3.55 368	2.53 624	4.21 539	2.81 573	2.37 521	3.81 627	3.75 583	1.84 495	11.90 656	2.51 558	0.63 590	0.71 633	0.48 542	0.76 620	0.67 564	1.19 622

UDG	3.55 596	2.81 636	17.45 550	2.69 652	1.98 635	3.97 476	1.19 508	4.35 598	2.02 403	2.42 531	2.53 562	4.50 621	2.46 553	6.53 485	2.41 547	2.12 657	1.77 665	2.63 669	2.57 680	2.64 655	1.95 647

SAMSARA	3.55 596	2.16 621	14.18 497	1.86 621	1.49 556	4.62 618	2.65 629	3.58 377	2.80 567	7.05 669	3.05 599	5.16 648	4.07 617	9.18 546	4.80 604	0.64 593	0.67 627	0.59 593	0.68 614	0.89 602	0.91 601

WZ-Net	3.62 598	4.87 651	16.77 538	1.43 548	1.40 536	3.75 405	2.29 615	4.12 516	2.50 522	2.74 582	2.19 509	4.06 599	5.29 638	10.19 580	7.36 630	0.54 572	0.37 517	0.47 534	0.49 570	0.77 589	0.73 574

CBMV_ROB	3.62 598	0.70 352	21.42 666	1.21 453	0.89 380	4.43 581	1.76 587	4.39 609	2.79 563	5.88 661	3.38 618	4.18 607	5.12 635	10.75 599	2.32 540	0.56 576	0.55 603	0.53 574	0.51 580	0.55 515	0.46 469

GCAPDPT-zeroshot	3.67 600	0.52 138	56.80 717	0.90 256	1.06 438	2.70 215	0.77 286	3.08 304	1.18 130	1.20 243	0.81 85	0.68 134	0.55 69	0.96 91	0.68 166	0.27 199	0.21 263	0.28 258	0.20 161	0.27 171	0.25 180

Wz-Net-TNSev	3.67 600	8.83 666	13.47 480	1.48 562	1.18 471	3.60 378	2.49 621	4.27 566	3.13 602	2.18 460	1.89 440	4.21 611	2.80 569	12.10 658	7.58 633	0.57 578	0.55 603	0.47 534	0.54 589	0.91 605	1.05 613

SQANet	3.70 602	9.34 674	18.41 566	2.75 653	2.74 656	3.40 327	1.47 556	3.50 361	1.68 328	2.60 563	1.75 368	2.69 486	1.91 507	6.72 496	1.74 475	2.96 662	1.41 659	1.85 657	1.12 644	3.17 659	2.70 665

DeepPrunerF	3.70 602	1.72 600	14.87 508	1.33 507	1.74 610	3.70 394	1.55 568	4.20 534	14.00 680	2.02 404	1.77 383	2.74 491	2.30 539	10.88 605	6.88 625	0.68 605	0.60 616	0.78 627	0.78 625	0.81 596	0.71 566

FTStereo	3.71 604	0.53 156	20.37 627	0.96 302	0.65 264	4.34 561	11.29 684	2.62 240	1.50 226	2.58 558	5.04 640	1.90 388	13.84 682	3.71 425	1.25 365	0.38 450	0.24 360	0.31 337	0.32 444	0.30 238	2.10 650

ADCP+	3.74 605	1.96 612	16.90 539	1.09 382	1.55 570	4.35 564	3.65 661	3.93 459	2.98 590	2.22 478	1.66 341	3.95 591	4.83 630	3.41 415	18.87 686	0.38 450	0.41 546	0.63 606	0.53 587	0.64 554	0.81 590

test_sample9	3.79 606	1.05 507	7.87 406	1.07 368	0.86 366	3.93 450	1.19 508	4.35 598	2.11 432	2.14 440	1.75 368	1.75 353	1.67 462	11.06 615	11.61 653	1.23 642	14.45 706	4.27 688	2.09 672	0.70 570	0.69 562

zh-sn7	3.81 607	11.43 685	15.78 524	1.25 466	1.15 464	3.68 393	2.58 627	4.15 528	2.42 507	2.61 565	3.10 605	3.38 555	3.03 582	11.43 630	6.88 625	0.45 517	0.48 586	0.45 524	0.43 548	0.72 582	0.71 566

MFN_U_SF_RVC	3.81 607	10.78 682	15.01 513	1.84 618	1.39 534	3.73 402	1.63 576	4.05 496	3.26 617	2.91 593	2.38 548	4.36 617	3.65 607	8.43 527	4.91 607	1.11 637	1.04 646	0.99 637	1.31 652	1.58 643	1.75 644

GCAP-BAT	3.82 609	0.52 138	59.75 718	0.90 256	1.06 438	2.70 215	0.77 286	3.08 304	1.18 130	1.20 243	0.81 85	0.68 134	0.55 69	0.96 91	0.68 166	0.27 199	0.21 263	0.28 258	0.21 181	0.27 171	0.25 180

ADCPNet	3.89 610	1.63 593	20.25 622	1.28 484	1.27 502	6.43 664	2.65 629	3.93 459	2.70 551	2.78 585	2.20 511	4.28 613	6.16 651	5.56 463	10.27 645	0.65 596	1.18 651	0.71 618	1.70 661	0.84 600	1.37 631

DStereoO	3.90 611	2.13 618	7.90 410	4.43 680	2.84 659	4.40 573	5.30 670	4.31 586	3.21 614	2.41 530	3.08 601	2.93 516	7.14 663	4.20 440	11.12 649	4.11 678	1.30 657	1.33 650	1.63 658	3.09 657	1.26 623

RTS	3.90 611	7.04 660	17.94 556	1.92 624	2.19 646	5.00 652	2.96 639	4.29 575	3.19 609	4.05 637	3.08 601	4.94 637	3.16 588	7.64 513	6.72 620	0.66 598	0.44 561	0.51 563	0.47 560	0.95 607	0.76 580

RTSA	3.90 611	7.04 660	17.94 556	1.92 624	2.19 646	5.00 652	2.96 639	4.29 575	3.19 609	4.05 637	3.08 601	4.94 637	3.16 588	7.64 513	6.72 620	0.66 598	0.44 561	0.51 563	0.47 560	0.95 607	0.76 580

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 614	10.88 683	12.30 465	1.26 473	1.55 570	5.19 655	3.33 650	4.42 614	2.82 575	2.58 558	2.62 571	5.00 640	2.11 520	14.03 683	2.73 570	1.28 647	2.34 675	0.67 614	1.83 666	0.81 596	1.03 612

ADCMid	3.96 615	3.27 642	15.48 522	1.26 473	1.40 536	4.66 624	2.28 614	4.06 500	3.54 631	3.94 634	3.02 597	3.85 588	3.67 608	4.03 435	18.65 684	0.68 605	0.61 618	1.09 643	1.18 648	1.38 640	1.08 615

SDNR	3.97 616	1.93 610	20.28 624	1.31 499	0.94 394	5.16 654	0.67 203	4.33 594	2.58 536	4.82 654	5.94 646	5.01 641	1.45 395	17.52 687	2.53 560	0.79 616	0.72 634	0.59 593	0.45 555	1.15 630	1.17 620

MADNet+	3.97 616	9.54 676	13.83 489	1.87 622	1.69 600	4.19 538	2.87 636	4.80 648	4.10 646	2.51 543	2.67 576	4.55 625	3.41 599	8.72 531	6.92 627	1.25 645	1.27 655	1.04 639	0.93 633	1.39 641	1.85 645

SPS-STEREO	3.97 616	1.44 581	20.85 645	1.72 603	1.71 603	3.24 295	2.30 616	3.55 372	2.68 550	4.79 653	3.66 624	5.44 652	2.97 575	9.11 543	9.35 641	1.15 638	1.10 649	1.06 641	1.02 641	1.16 631	1.18 621
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NaN_ROB	4.06 619	1.13 525	16.64 534	1.12 402	1.25 497	3.50 354	3.05 643	4.29 575	3.26 617	3.64 627	2.56 565	2.97 517	4.79 629	13.33 673	16.91 674	0.37 433	0.41 546	0.38 479	0.39 519	0.48 489	0.81 590

G-Net	4.11 620	1.21 541	19.47 589	2.31 646	2.94 660	4.74 643	2.95 638	3.33 343	2.14 438	4.44 648	9.43 665	6.93 660	3.84 611	9.01 541	4.92 608	0.79 616	0.80 640	0.70 617	0.50 576	0.95 607	0.87 599

THIR-Stereo	4.14 621	0.82 440	10.85 450	0.86 228	0.43 108	2.16 159	16.77 692	3.22 319	1.54 261	2.04 411	12.05 678	2.68 485	7.53 665	7.30 503	12.62 657	0.30 314	0.21 263	0.29 283	0.28 366	0.33 311	0.41 432

AnyNet_C32	4.17 622	5.75 657	12.62 469	1.60 586	1.54 566	5.51 658	4.09 667	3.90 447	3.23 615	4.22 646	3.03 598	3.10 528	3.41 599	8.01 522	18.85 685	0.53 570	0.58 611	0.53 574	0.74 618	1.19 634	0.97 608

Ntro	4.21 623	8.94 670	19.89 603	3.22 661	2.96 661	4.15 516	1.89 596	3.92 457	2.36 486	1.77 327	2.14 500	3.35 550	2.17 530	9.48 553	2.24 534	3.52 670	1.76 664	2.13 660	1.31 652	3.83 669	3.09 667

ADCS	4.22 624	5.33 653	16.32 529	1.64 591	1.31 509	3.91 442	3.64 660	4.21 539	2.89 579	5.11 655	2.81 589	4.46 620	3.06 585	5.21 454	19.50 687	0.63 590	0.64 622	0.69 615	0.69 616	1.12 625	1.26 623

ADCL	4.35 625	1.63 593	14.21 498	1.29 488	1.26 499	5.56 659	11.16 683	3.97 473	3.37 625	6.07 662	4.67 636	4.30 614	5.72 644	5.08 452	14.51 662	0.50 555	0.48 586	0.89 634	0.77 622	0.78 591	0.76 580

AnyNet_C01	4.37 626	7.80 662	16.40 530	1.98 630	1.40 536	6.37 663	6.47 675	4.09 508	5.03 656	4.06 639	3.78 626	4.16 606	3.31 595	6.62 489	10.00 643	0.61 587	0.67 627	0.63 606	0.67 611	2.01 648	1.31 627

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 627	10.62 680	15.18 519	1.55 579	1.45 553	6.16 661	3.54 658	5.41 662	3.68 637	2.59 562	2.74 580	4.81 634	2.20 533	13.79 680	4.40 596	2.04 655	3.36 688	1.05 640	1.20 649	2.09 649	1.72 642

RainbowNet	4.56 628	8.28 663	20.07 611	3.64 670	3.23 669	4.15 516	2.99 641	4.18 530	3.03 595	2.20 467	2.65 574	4.26 612	2.90 573	9.77 560	2.12 523	3.88 676	2.27 672	2.71 673	1.72 663	3.78 668	3.31 675

SGM_RVC	4.57 629	0.72 371	17.46 551	1.84 618	0.58 230	4.23 547	3.45 653	4.66 641	3.66 636	7.99 674	8.82 663	7.56 663	8.74 674	12.30 660	6.84 624	0.43 502	0.38 523	0.39 483	0.35 476	0.51 499	0.48 479
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
otaku	4.58 630	8.93 669	19.95 605	3.11 660	2.67 654	3.91 442	2.57 626	3.82 424	2.25 458	2.22 478	9.72 667	4.08 600	2.35 544	8.57 529	2.13 526	3.51 669	1.65 663	2.15 661	1.17 647	3.69 666	3.15 669

DispFullNet	4.64 631	3.48 644	23.95 688	3.99 672	3.03 662	3.35 318	1.06 475	4.18 530	2.80 567	6.33 666	2.94 593	4.04 598	7.81 668	3.92 433	5.16 609	2.75 660	1.61 662	3.10 678	2.68 683	3.32 661	3.31 675

CSAN	4.71 632	1.39 574	20.23 618	1.19 443	0.87 371	3.65 389	3.50 655	4.57 637	3.87 639	3.89 633	7.82 652	3.54 575	6.16 651	23.47 698	6.82 623	0.52 567	0.45 566	0.49 556	0.52 583	0.63 546	0.66 556

test_sample8	4.76 633	1.05 507	7.87 406	1.07 368	0.86 366	3.93 450	1.19 508	4.38 607	2.05 414	5.49 657	1.89 440	12.98 677	6.37 653	11.06 615	11.61 653	1.23 642	14.45 706	4.27 688	2.09 672	0.70 570	0.69 562

SuperB	4.79 634	4.41 649	21.08 654	1.45 555	1.08 447	3.91 442	3.08 645	4.18 530	3.01 593	2.50 539	2.10 489	2.75 493	3.49 605	8.80 533	19.60 688	0.44 508	0.33 480	0.53 574	0.39 519	12.01 698	0.64 552

IMH-64-1	4.84 635	2.53 629	6.83 395	4.30 677	3.74 673	4.81 647	6.05 672	5.30 657	3.92 641	3.95 635	8.33 656	5.08 644	6.06 648	8.96 539	6.30 617	4.57 686	2.96 682	3.04 675	2.12 675	4.28 674	3.62 678

IMH-64	4.84 635	2.53 629	6.83 395	4.30 677	3.74 673	4.81 647	6.05 672	5.30 657	3.92 641	3.95 635	8.33 656	5.08 644	6.06 648	8.96 539	6.30 617	4.57 686	2.96 682	3.04 675	2.12 675	4.28 674	3.62 678

NVStereoNet_ROB	4.91 637	1.40 575	16.46 532	1.47 560	1.72 609	3.46 341	1.96 599	3.89 442	3.61 633	2.90 592	24.61 698	4.81 634	4.49 626	13.57 677	4.87 606	1.33 651	1.29 656	1.70 656	1.68 659	1.41 642	1.66 639
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	5.12 638	0.90 467	21.33 662	1.50 567	1.33 520	4.09 500	3.49 654	4.03 488	4.59 650	6.57 667	10.95 672	12.92 676	8.41 673	9.86 565	8.78 639	0.75 613	0.58 611	0.51 563	0.50 576	0.68 567	0.57 528

WAO-7	5.16 639	3.21 640	18.98 576	1.88 623	1.44 549	5.34 656	3.09 646	4.91 650	5.81 663	4.35 647	8.92 664	6.55 657	6.06 648	13.40 675	10.81 647	1.34 652	1.20 654	1.48 655	1.35 655	1.60 644	1.45 635

CrosDoStereo	5.24 640	0.60 246	20.23 618	0.82 185	0.51 171	3.39 324	18.11 694	3.82 424	2.27 463	1.98 380	8.74 660	1.96 399	6.96 659	7.35 505	26.35 699	0.30 314	0.22 294	0.30 310	0.28 366	0.33 311	0.38 398

DeepStereo_LL	5.24 640	0.60 246	20.23 618	0.82 185	0.51 171	3.39 324	18.11 694	3.82 424	2.27 463	1.98 380	8.74 660	1.96 399	6.96 659	7.35 505	26.35 699	0.30 314	0.22 294	0.30 310	0.28 366	0.33 311	0.38 398

MeshStereo	5.35 642	1.32 564	21.34 663	1.34 515	1.15 464	4.40 573	3.90 665	5.18 654	4.55 648	10.14 684	11.82 677	11.47 671	5.84 645	13.84 681	7.03 628	0.61 587	0.58 611	0.60 598	0.58 598	0.72 582	0.59 537
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	5.41 643	12.60 686	20.42 631	3.27 663	3.15 667	4.50 594	3.02 642	4.66 641	3.73 638	3.35 623	5.36 642	7.86 664	2.88 571	12.33 662	4.76 603	3.12 665	2.22 670	2.70 672	1.69 660	3.49 662	3.10 668

pmcnn	5.45 644	1.22 547	17.40 548	1.60 586	2.41 653	3.48 347	2.12 608	4.52 632	3.26 617	3.67 629	13.15 681	22.10 690	3.46 604	11.92 657	17.16 676	0.34 392	0.21 263	0.23 67	0.19 136	0.36 364	0.28 248

MDST_ROB	5.53 645	0.59 230	23.11 683	2.55 651	2.69 655	21.20 693	1.98 601	4.77 647	2.65 545	9.36 679	4.25 631	4.14 605	4.45 625	22.57 693	3.68 590	0.48 539	0.33 480	0.47 534	0.44 551	0.44 462	0.44 452

EDNetEfficient	5.61 646	2.14 620	16.75 537	1.67 595	3.64 672	4.12 509	7.51 677	3.05 299	5.63 662	11.57 690	4.83 638	3.95 591	12.72 678	8.44 528	20.78 690	0.41 485	0.43 556	0.47 534	1.01 639	1.66 646	1.39 634

MSMD_ROB	5.61 646	1.08 516	16.68 535	1.21 453	0.83 352	10.14 677	2.07 607	3.93 459	6.22 665	10.37 685	8.03 654	22.22 691	9.45 675	11.66 644	4.52 598	0.66 598	0.58 611	0.66 612	0.68 614	0.65 557	0.63 548

SANet	5.65 648	1.72 600	20.94 650	1.26 473	0.88 375	7.20 668	3.81 664	4.60 638	11.23 673	4.56 649	8.78 662	7.49 662	6.95 658	11.85 654	18.11 680	0.49 551	0.44 561	0.50 559	0.42 544	0.90 604	0.82 594

ELAS_RVC	5.72 649	1.64 596	20.40 629	2.09 636	2.01 637	4.95 651	11.47 686	4.66 641	6.31 667	8.09 675	8.01 653	8.06 667	11.65 677	8.36 524	10.22 644	0.99 632	1.17 650	0.81 631	0.76 620	1.14 627	1.58 638
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	5.85 650	9.95 678	15.22 520	2.90 656	1.56 573	5.66 660	7.69 678	5.27 656	4.74 653	3.88 632	7.51 650	8.04 665	5.28 637	15.18 684	8.40 637	3.08 664	1.51 660	2.24 662	1.37 656	5.55 682	1.96 648

WAO-6	5.87 651	2.27 623	15.05 514	2.96 657	2.77 657	12.01 680	3.58 659	5.37 661	11.91 677	3.34 621	9.69 666	6.78 659	5.84 645	11.82 653	8.89 640	2.87 661	2.35 676	2.50 664	1.84 667	2.85 656	2.67 662

ELAS	5.99 652	1.62 591	20.29 625	1.96 629	2.01 637	15.09 686	8.38 681	5.23 655	5.54 660	9.02 678	8.61 659	6.74 658	9.75 676	7.48 508	11.40 652	0.96 630	1.18 651	0.72 622	0.93 633	1.30 638	1.67 640
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_1	6.04 653	13.97 693	21.36 664	3.58 668	3.14 666	4.73 640	2.48 620	4.20 534	3.17 607	2.98 601	2.83 591	23.31 694	4.34 623	11.06 615	2.45 553	3.68 672	2.33 674	2.60 667	1.79 665	3.69 666	3.19 671

FCDSN-DC	6.04 653	0.84 449	19.25 580	1.24 464	1.09 452	4.38 567	2.62 628	4.38 607	4.71 651	9.59 682	11.22 673	19.19 686	17.40 689	12.30 660	8.55 638	0.69 609	0.57 606	0.60 598	0.60 603	0.70 570	0.78 584
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
JetBlue	6.27 655	9.15 672	13.76 483	1.94 628	4.60 684	11.91 679	12.00 687	5.12 653	3.45 629	3.79 631	4.52 635	9.54 669	6.56 657	9.40 551	13.48 660	1.26 646	1.37 658	1.17 646	1.34 654	7.06 691	3.95 682

psmorigin	6.59 656	1.15 530	88.11 722	1.52 570	0.97 402	2.88 232	1.20 512	3.21 317	2.04 411	3.73 630	2.46 552	5.15 647	2.55 557	10.60 593	2.47 555	0.55 574	0.68 630	0.48 542	0.51 580	0.70 570	0.88 600

FC-DCNN	6.64 657	0.77 413	19.26 582	1.68 596	1.64 588	8.27 673	2.35 617	6.35 666	9.23 670	10.85 687	11.27 674	19.89 687	13.33 679	12.51 666	11.79 655	0.66 598	0.57 606	0.58 590	0.56 594	0.63 546	0.61 541

ACVNet-4b	6.73 658	13.67 691	21.87 674	3.54 667	3.07 663	4.19 538	2.25 613	4.03 488	3.65 634	1.64 298	3.98 630	5.88 654	2.89 572	10.01 573	16.98 675	23.29 712	2.24 671	2.53 665	1.78 664	3.87 670	3.21 672

EKT-Stereo	6.79 659	0.64 295	4.24 367	1.77 608	106.39 719	4.51 598	0.61 164	3.16 312	1.53 252	1.88 349	1.22 205	1.98 403	1.36 363	3.81 426	0.84 236	0.35 412	0.24 360	0.29 283	0.26 309	0.34 330	0.48 479

IMH	6.81 660	13.66 690	20.41 630	4.33 679	3.74 673	5.50 657	3.06 644	5.49 663	6.22 665	4.64 651	10.35 669	9.30 668	8.03 671	13.61 678	6.81 622	4.80 689	2.99 685	3.09 677	2.12 675	4.36 676	3.61 677

LVE	6.88 661	9.31 673	21.14 655	3.61 669	3.18 668	4.49 591	2.79 632	10.21 677	11.69 675	3.16 614	11.53 675	18.33 683	4.31 622	11.66 644	3.52 587	4.45 684	2.93 680	2.56 666	1.91 669	3.62 663	3.16 670

FC-DCNN v2	6.91 662	0.77 413	19.25 580	1.69 597	1.64 588	9.13 675	2.40 618	7.20 668	9.47 671	11.07 689	11.62 676	20.05 689	15.79 686	12.55 667	11.99 656	0.66 598	0.57 606	0.58 590	0.56 594	0.63 546	0.61 541

tt	7.19 663	0.51 130	6.83 395	4.03 673	2.30 652	12.05 681	20.19 698	15.46 694	6.58 668	3.42 625	3.22 611	5.37 650	6.39 656	4.20 440	7.46 631	9.81 698	11.53 705	7.05 696	7.46 697	6.31 685	3.71 680

Dean	7.52 664	9.08 671	21.41 665	3.74 671	3.53 670	4.81 647	3.53 656	5.33 660	5.25 657	4.17 642	26.53 699	25.62 700	4.09 618	10.97 609	4.32 595	3.69 673	2.30 673	2.91 674	1.87 668	4.03 672	3.24 673

DGSMNet	7.55 665	1.62 591	17.42 549	1.92 624	12.73 690	7.45 671	42.99 712	4.13 518	2.07 418	2.10 426	3.16 609	3.42 557	1.70 469	9.24 548	2.30 538	3.70 674	10.89 704	11.80 706	5.54 693	4.24 673	2.66 661

MADNet++	7.57 666	5.80 658	13.28 475	6.38 691	5.26 686	7.18 667	7.77 679	5.32 659	5.62 661	6.11 663	7.78 651	6.02 656	8.01 670	11.74 649	16.36 672	9.36 697	4.95 692	8.57 699	5.66 694	4.83 680	5.34 688

MonStereo1	8.07 667	2.24 622	5.83 389	4.68 684	3.60 671	18.80 691	2.52 622	5.89 665	5.86 664	4.76 652	13.98 686	7.41 661	50.63 717	13.28 672	5.16 609	4.40 682	0.90 643	2.69 671	1.55 657	3.92 671	3.30 674

SGM+DAISY	8.36 668	3.82 646	24.83 689	2.02 632	1.75 612	14.80 685	17.22 693	4.27 566	11.79 676	13.88 691	14.38 687	11.74 675	13.83 681	10.56 590	15.12 663	1.21 640	1.19 653	1.14 645	1.13 646	1.17 632	1.37 631

MultiAttention	8.74 669	0.56 193	7.25 401	2.07 635	22.74 700	35.86 705	8.44 682	4.97 651	2.58 536	2.57 554	5.11 641	5.55 653	1.59 429	52.70 719	7.50 632	0.47 534	0.24 360	0.52 569	1.00 638	6.84 689	6.30 692

UNDER WATER-64	9.33 670	5.37 654	22.60 681	5.22 689	4.86 685	10.75 678	4.61 669	11.45 678	17.30 693	7.59 670	9.80 668	15.99 682	17.90 691	10.63 594	15.72 667	4.36 680	2.87 679	4.39 691	2.86 687	7.01 690	5.36 689

TorneroNet-64	10.12 671	8.74 665	20.95 651	4.27 675	3.76 676	13.86 684	2.85 635	15.05 692	23.15 702	10.07 683	23.84 697	13.47 678	8.24 672	13.96 682	17.21 677	3.96 677	2.72 677	3.23 679	2.48 679	6.29 684	4.27 685

DStereoSA	10.13 672	4.62 650	12.76 470	4.78 686	13.35 691	9.97 676	22.80 699	4.74 646	16.44 688	5.11 655	15.31 689	4.61 628	13.82 680	8.00 520	27.60 703	6.51 694	8.86 696	1.43 653	8.28 698	3.16 658	10.38 694

UNDER WATER	10.47 673	3.95 647	22.62 682	5.07 688	4.51 683	7.78 672	3.77 662	12.56 686	21.72 701	7.84 673	10.78 670	23.96 696	31.66 702	10.78 602	16.19 671	4.44 683	2.93 680	4.24 687	2.86 687	6.33 686	5.47 690

JetRed	10.48 674	27.10 702	35.70 698	4.27 675	4.09 680	15.55 689	12.83 689	12.16 683	5.50 659	5.83 660	5.56 644	10.14 670	7.43 664	8.88 535	26.39 701	3.32 666	3.81 689	3.51 682	2.96 689	7.85 692	6.69 693

notaker	10.50 675	8.60 664	20.23 618	4.54 683	3.95 677	6.27 662	3.44 652	8.07 671	4.75 654	8.73 676	46.45 710	13.86 681	27.86 701	13.49 676	13.61 661	4.56 685	3.18 686	3.52 683	2.68 683	8.13 694	4.05 683

WQFJA1++	10.56 676	0.40 20	3.21 330	0.89 246	0.82 344	1.43 74	0.41 69	2.15 140	0.87 67	96.02 724	0.71 60	0.46 39	0.55 69	1.29 189	0.50 82	0.27 199	0.17 85	0.21 35	0.18 92	100.47 722	0.22 128

xyz-stereo	10.85 677	0.45 61	79.01 721	0.62 25	0.45 127	83.70 720	0.77 286	2.59 235	1.34 157	2.19 464	32.02 708	2.76 499	1.62 440	5.75 468	2.39 543	0.25 156	0.17 85	0.33 396	0.21 181	0.25 121	0.19 15

DStereoFS	11.11 678	13.81 692	11.82 461	5.73 690	11.05 689	20.81 692	11.36 685	8.68 674	16.52 691	14.90 694	15.81 693	11.63 674	13.85 683	9.05 542	15.60 666	7.57 695	8.88 697	2.41 663	5.29 692	2.16 651	15.30 700

MANE	11.39 679	1.38 572	23.16 684	4.82 687	2.79 658	22.02 694	14.51 691	25.81 698	26.28 703	10.93 688	13.17 682	19.90 688	18.03 692	15.69 686	20.41 689	0.96 630	0.74 636	1.42 652	3.24 690	0.74 584	1.71 641

SGM-ForestM	11.55 680	1.16 533	21.62 671	2.14 637	0.81 335	22.25 695	19.08 696	16.50 696	11.34 674	15.94 697	14.44 688	27.12 701	22.61 700	24.76 699	28.39 706	0.50 555	0.48 586	0.47 534	0.44 551	0.55 515	0.53 508

WAO-8	11.95 681	13.02 687	20.56 635	3.50 664	3.08 664	15.11 687	2.80 633	12.91 687	19.11 699	7.69 671	13.12 679	11.62 672	7.01 661	84.40 721	7.91 634	3.42 667	1.92 667	3.54 684	1.93 670	3.68 664	2.69 663

Venus	11.95 681	13.02 687	20.56 635	3.50 664	3.08 664	15.11 687	2.80 633	12.91 687	19.11 699	7.69 671	13.12 679	11.62 672	7.01 661	84.40 721	7.91 634	3.42 667	1.92 667	3.54 684	1.93 670	3.68 664	2.69 663

TCMNet-wrong-test	12.32 683	14.13 694	19.38 585	22.38 701	19.85 695	15.99 690	12.34 688	22.95 697	4.56 649	6.24 665	6.27 647	18.40 685	15.71 685	10.10 579	10.72 646	9.06 696	4.78 690	5.35 693	3.95 691	12.28 699	11.97 696

EDNetEfficientorigin	12.35 684	2.51 627	179.47 726	1.19 443	0.96 398	2.91 237	1.81 591	3.00 293	5.35 658	8.91 677	4.79 637	4.18 607	4.64 628	9.98 571	11.30 650	0.37 433	0.38 523	0.60 598	0.85 628	1.32 639	2.43 659

LSM	12.71 685	3.52 645	20.79 644	55.63 716	84.76 716	3.63 388	6.30 674	3.73 406	4.93 655	5.55 658	13.92 685	3.53 572	3.25 593	9.72 559	4.12 594	0.64 593	0.85 641	0.71 618	0.81 627	1.03 614	26.84 705

U	12.82 686	0.38 10	1.99 222	0.66 65	58.94 715	63.38 718	0.34 41	1.91 105	0.94 97	0.59 55	0.80 80	0.46 39	0.57 75	0.83 48	0.44 41	0.29 272	0.17 85	63.35 720	59.81 719	0.29 212	0.20 48

MSAF-DinoV2	13.69 687	13.09 689	22.03 677	2.41 649	1.44 549	4.03 488	1.38 543	9.07 675	9.20 669	2.23 482	1.98 461	5.08 644	5.06 633	177.66 727	5.46 616	0.45 517	0.34 493	0.40 489	0.62 607	6.09 683	5.80 691

DGTPSM_ROB	15.31 688	8.85 667	28.14 695	9.90 695	18.89 693	12.44 682	33.21 702	13.48 689	17.86 697	9.50 680	22.89 695	13.78 679	19.67 693	21.26 689	23.68 693	5.08 691	8.84 694	5.62 694	11.50 701	6.72 687	14.87 698

DPSMNet_ROB	15.52 689	8.89 668	31.44 696	10.07 697	18.91 694	12.44 682	33.22 703	13.51 690	17.94 698	9.58 681	22.91 696	13.79 680	19.67 693	21.43 690	23.73 694	5.17 692	8.84 694	5.63 695	11.52 704	6.79 688	14.90 699

USTest	15.98 690	15.58 695	22.56 680	18.49 698	16.99 692	26.43 696	36.08 706	27.68 701	12.77 679	10.69 686	10.80 671	18.35 684	15.09 684	18.62 688	23.37 692	4.85 690	5.34 693	7.38 697	7.43 696	9.90 696	11.23 695

KSHMR	16.96 691	5.37 654	21.64 673	4.46 681	4.50 682	8.30 674	3.32 649	15.58 695	76.24 721	6.62 668	61.47 716	56.53 716	5.43 641	35.17 705	11.37 651	4.39 681	2.97 684	3.63 686	2.74 685	5.10 681	4.34 686

LE_ROB	18.58 692	1.21 541	48.38 704	8.60 694	23.00 701	7.32 670	19.74 697	9.94 676	38.69 713	43.53 708	21.91 694	28.40 702	40.92 707	23.18 695	54.71 713	0.34 392	0.33 480	0.32 360	0.36 486	0.42 441	0.40 426

coex-ft	18.59 693	6.62 659	113.53 724	1.17 434	1.31 509	2.33 177	1.93 598	2.81 273	14.00 680	124.82 727	8.45 658	5.90 655	51.74 718	9.99 572	22.69 691	0.57 578	0.62 619	0.50 559	0.49 570	1.08 622	1.28 625

iinet-test	19.59 694	18.93 697	25.29 690	22.27 699	21.21 696	29.32 697	37.73 707	31.61 704	16.48 689	14.41 692	13.76 683	22.91 692	19.69 695	21.98 691	26.21 697	10.17 699	8.89 698	11.03 702	10.88 699	13.66 700	15.45 701

IINet	19.59 694	18.93 697	25.29 690	22.27 699	21.21 696	29.32 697	37.73 707	31.61 704	16.48 689	14.41 692	13.76 683	22.91 692	19.69 695	21.98 691	26.21 697	10.17 699	8.89 698	11.03 702	10.88 699	13.66 700	15.45 701

DPSM_ROB	20.78 696	20.03 700	26.57 693	23.62 703	22.46 698	31.10 700	39.97 710	33.52 706	17.41 695	15.25 695	15.80 691	24.06 697	20.71 698	23.30 696	27.62 704	10.78 701	9.41 701	11.69 704	11.50 701	14.49 702	16.36 703

DPSM	20.78 696	20.03 700	26.57 693	23.62 703	22.46 698	31.10 700	39.97 710	33.52 706	17.41 695	15.25 695	15.80 691	24.06 697	20.71 698	23.30 696	27.62 704	10.78 701	9.41 701	11.69 704	11.50 701	14.49 702	16.36 703

ktn	21.74 698	10.34 679	19.68 595	4.53 682	4.00 678	6.53 665	4.51 668	6.79 667	78.82 723	84.69 722	100.86 725	58.49 717	7.57 666	12.11 659	13.35 659	4.58 688	3.24 687	3.49 681	2.62 681	4.65 679	3.84 681

LRCNet_RVC	25.52 699	33.45 703	23.21 686	31.79 705	32.78 702	6.74 666	1.18 505	25.88 699	4.46 647	28.94 698	30.89 700	24.91 699	17.57 690	27.66 700	24.34 696	35.26 716	25.60 717	35.91 716	33.81 715	31.90 715	34.10 716

TorneroNet	25.88 700	11.28 684	21.62 671	4.20 674	4.07 679	55.25 710	3.15 647	15.16 693	76.94 722	58.09 716	82.72 722	86.88 721	41.15 708	13.35 674	18.13 681	4.32 679	2.85 678	3.45 680	2.62 681	8.33 695	4.14 684

DLNR_Zeroshot_test	28.62 701	55.50 717	49.94 707	183.62 722	115.05 722	3.43 334	0.28 18	29.49 702	1.49 220	1.01 214	1.26 220	0.93 228	0.63 98	3.92 433	1.51 431	29.81 713	0.41 546	0.26 190	0.23 237	93.28 719	0.32 312

DLNR-FE	28.68 702	56.10 718	49.61 705	183.75 723	105.98 718	3.44 335	0.28 18	29.58 703	1.49 220	1.01 214	1.26 220	0.93 228	0.63 98	3.81 426	1.51 431	33.14 715	0.41 546	0.26 190	0.23 237	99.94 721	0.32 312

Selective-IGEV-i1pa	29.93 703	36.60 704	34.97 697	9.92 696	7.41 688	38.91 706	35.81 705	43.96 710	35.07 711	30.01 699	53.53 715	41.78 703	35.42 703	40.57 707	33.93 708	30.94 714	15.47 708	23.33 707	13.36 705	10.61 697	27.01 706

HanzoNet	31.60 704	17.23 696	21.22 660	7.32 692	5.84 687	7.25 669	3.53 656	13.82 691	14.20 682	50.38 711	47.01 711	44.45 705	56.61 719	36.61 706	32.00 707	63.89 720	56.57 721	7.97 698	89.20 724	28.69 705	28.25 708

light-stereo	41.45 705	10.64 681	54.16 716	59.84 717	45.61 713	131.14 725	1.57 570	37.33 709	17.30 693	76.21 721	120.65 726	118.18 726	3.98 614	89.11 724	15.46 664	5.48 693	9.68 703	1.25 647	1.28 651	17.93 704	12.24 697

fast-reg	41.74 706	39.55 705	52.36 708	48.35 715	53.83 714	63.99 719	80.62 719	67.13 714	34.76 707	30.46 701	31.71 703	46.30 707	38.94 704	45.39 710	53.82 712	20.51 704	18.78 709	23.33 707	22.88 707	29.12 707	32.91 709

Hybrid-DGEV	41.74 706	40.15 708	53.21 711	47.72 709	45.04 707	62.46 712	80.71 721	67.23 716	34.70 704	30.38 700	31.64 702	48.32 714	41.44 709	46.71 717	55.65 720	21.63 709	18.85 710	23.50 714	23.21 711	29.18 710	33.09 715

FlowAnything	41.75 708	39.90 706	53.36 713	47.83 714	45.06 708	62.45 711	80.51 718	67.34 720	34.89 709	30.56 705	31.52 701	48.18 710	42.05 714	46.66 716	55.24 715	21.71 711	18.88 712	23.49 713	23.13 708	29.12 707	33.04 710

Selective-RAFT-Error	41.77 709	40.16 709	53.34 712	47.73 710	45.25 712	62.51 713	80.64 720	67.22 715	34.93 710	30.64 706	31.81 704	48.11 709	42.11 715	46.57 711	54.95 714	21.61 706	18.87 711	23.48 709	23.15 710	29.16 709	33.08 714

RAFT-FEzeroshot	41.78 710	40.21 711	53.07 709	47.74 712	45.19 710	62.51 713	80.73 723	67.30 718	34.75 705	30.51 703	31.88 705	48.27 712	41.88 712	46.64 714	55.54 717	21.62 707	18.89 714	23.48 709	23.22 712	29.20 712	33.05 711

RAFT-FE	41.78 710	40.21 711	53.07 709	47.74 712	45.19 710	62.51 713	80.73 723	67.30 718	34.75 705	30.51 703	31.88 705	48.27 712	41.88 712	46.64 714	55.54 717	21.62 707	18.89 714	23.48 709	23.22 712	29.20 712	33.05 711

CasAABBNet	41.80 712	40.20 710	53.41 714	47.73 710	45.18 709	62.51 713	80.71 721	67.26 717	34.80 708	30.49 702	31.88 705	48.24 711	41.81 711	46.63 713	55.64 719	21.60 705	18.88 712	23.48 709	23.22 712	29.19 711	33.05 711

HaxPig	43.25 713	43.65 713	45.00 702	33.85 706	35.61 704	32.69 702	30.52 700	45.09 711	42.97 714	48.77 709	48.17 712	43.00 704	40.26 706	44.58 708	43.61 709	47.18 717	49.30 718	51.54 718	50.25 717	43.73 716	45.29 717

AVERAGE_ROB	44.46 714	45.91 714	46.59 703	40.59 708	38.66 705	32.99 703	30.52 700	46.19 712	43.26 715	49.59 710	48.97 713	44.62 706	39.89 705	45.04 709	43.94 710	48.74 718	50.69 719	50.80 717	49.79 716	45.54 717	46.97 718

MEDIAN_ROB	47.37 715	49.08 715	49.92 706	40.32 707	39.97 706	34.95 704	33.43 704	49.17 713	46.39 717	53.06 713	52.65 714	47.65 708	42.23 716	48.35 718	47.29 711	52.10 719	54.04 720	54.28 719	53.48 718	48.76 718	50.33 719

LSM0	49.58 716	40.04 707	53.62 715	97.15 718	128.68 723	62.75 717	79.89 717	67.63 721	35.11 712	33.02 707	32.61 709	48.43 715	41.60 710	46.60 712	55.43 716	21.63 709	18.99 716	23.62 715	23.13 708	29.47 714	52.26 720

BEATNet-Init1	49.72 717	64.32 719	97.77 723	4.68 684	4.28 681	84.75 721	60.42 713	73.38 722	68.59 720	88.29 723	88.51 724	91.94 722	97.99 723	85.26 723	70.96 724	0.80 618	0.65 623	0.85 632	0.70 617	7.96 693	2.33 655

Anonymous_1	57.11 718	19.68 699	26.15 692	23.10 702	142.31 724	30.84 699	39.75 709	33.86 708	16.98 692	70.53 720	15.42 690	23.46 695	19.75 697	23.04 694	27.23 702	164.73 727	9.02 700	130.38 723	137.40 725	161.27 728	27.24 707

PML	64.32 719	53.22 716	17.88 555	8.10 693	32.94 703	148.46 726	247.79 729	12.18 684	45.42 716	111.41 725	288.92 729	101.47 723	101.31 724	31.67 701	15.55 665	14.03 703	4.83 691	10.98 701	6.18 695	28.82 706	5.17 687

DPSimNet_ROB	102.30 720	119.72 726	143.59 725	109.42 719	94.10 717	127.22 724	127.15 725	26.62 700	102.36 727	149.58 728	83.99 723	139.34 727	137.54 727	64.62 720	82.36 725	105.18 721	66.15 722	120.15 722	69.61 721	99.58 720	77.72 721

RSGM-EC	108.14 721	104.44 723	68.66 719	115.42 720	109.31 720	116.48 722	139.19 726	127.02 726	55.95 718	55.27 714	71.01 717	116.54 724	111.76 725	176.57 725	175.06 726	117.34 725	71.64 723	140.65 724	83.55 722	123.96 723	82.91 722

acva	108.14 721	104.44 723	68.66 719	115.42 720	109.31 720	116.48 722	139.19 726	127.02 726	55.95 718	55.27 714	71.01 717	116.54 724	111.76 725	176.57 725	175.06 726	117.34 725	71.64 723	140.65 724	83.55 722	123.96 723	82.91 722

xxxxx1	112.33 723	88.53 720	37.76 699	227.84 725	157.23 725	39.05 707	61.41 714	93.76 723	79.29 724	62.45 717	74.79 719	78.32 718	70.96 720	33.47 702	70.69 721	114.00 722	130.36 726	259.31 727	274.34 727	145.54 725	147.50 724

tt_ll	112.33 723	88.53 720	37.76 699	227.84 725	157.23 725	39.05 707	61.41 714	93.76 723	79.29 724	62.45 717	74.79 719	78.32 718	70.96 720	33.47 702	70.69 721	114.00 722	130.36 726	259.31 727	274.34 727	145.54 725	147.50 724

ff	112.33 723	88.53 720	37.76 699	227.84 725	157.23 725	39.05 707	61.41 714	93.76 723	79.29 724	62.45 717	74.79 719	78.32 718	70.96 720	33.47 702	70.69 721	114.00 722	130.36 726	259.31 727	274.34 727	145.54 725	147.50 724

Selective-IGEV-i16pa	129.35 726	164.95 727	19.57 591	3.26 662	2.26 650	202.88 728	5.86 671	236.38 729	207.45 729	116.27 726	209.82 727	153.71 728	219.30 729	258.04 729	190.96 728	192.94 728	94.03 725	90.21 721	64.92 720	4.40 677	149.67 727

test_example2	212.63 727	219.92 728	221.87 727	213.67 724	221.17 728	199.47 727	200.74 728	185.30 728	141.66 728	209.52 729	213.45 728	210.82 729	205.48 728	221.27 728	216.64 729	236.83 729	242.07 729	213.93 726	217.01 726	235.69 729	226.10 728

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

FSD					0.60 236	0.77 12	0.67 203	1.57 55	0.68 13	0.72 113	0.62 48	1.02 244	0.72 131	0.81 41	0.73 194	0.59 581	0.54 598	0.57 588	0.54 589	0.57 526

ccccc		629.75 729		567.84 728	570.84 729	582.44 729		613.82 730		614.58 730		555.57 730		666.94 730		781.57 730	507.24 730	391.36 730	342.44 730	689.82 730

ASD4		113.98 725

Low-res two-view benchmark