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	0.78 160	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 9	0.18 1	0.19 15

mm2	0.45 2	0.42 41	0.88 2	0.61 16	0.36 35	0.66 8	0.25 8	0.95 7	0.90 72	0.52 18	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	0.82 184	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 84	0.19 8	0.15 9	0.18 1	0.17 1

BLMT-Stereo	0.46 3	0.31 1	0.97 17	0.61 16	0.38 71	0.42 2	0.36 47	0.68 2	0.77 31	0.50 11	0.83 89	0.61 101	0.33 8	0.61 3	0.62 136	0.19 36	0.14 11	0.24 106	0.22 215	0.20 32	0.19 15

S2M2_XL	0.46 3	0.41 30	1.09 60	0.65 56	0.34 25	0.29 1	0.23 3	0.67 1	0.50 6	0.53 22	0.92 122	0.65 123	0.53 61	0.54 1	0.50 81	0.28 242	0.24 360	0.25 145	0.21 180	0.23 84	0.22 127
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 41	0.88 2	0.61 16	0.36 35	0.66 8	0.25 8	1.32 25	0.90 72	0.52 18	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	0.82 184	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 84	0.19 8	0.15 9	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 22	0.27 3	0.81 189	0.46 37	0.73 21	0.41 22	0.22 84	0.15 24	0.19 8	0.16 27	0.19 10	0.17 1

derf	0.49 9	0.40 19	0.90 11	0.70 88	0.35 30	1.17 38	0.24 6	1.17 20	0.92 85	0.53 22	0.41 13	0.51 53	0.29 2	0.77 29	0.37 8	0.18 25	0.18 130	0.19 8	0.17 46	0.18 1	0.21 93

qqai	0.49 9	0.41 30	0.92 12	0.69 82	0.33 20	0.99 23	0.25 8	1.33 27	0.89 71	0.51 15	0.41 13	0.55 73	0.29 2	0.78 31	0.38 13	0.19 36	0.17 84	0.19 8	0.17 46	0.18 1	0.21 93

DepthFocus	0.50 11	0.41 30	1.02 22	0.57 7	0.38 71	0.77 12	0.44 87	0.82 5	0.61 10	0.46 4	0.66 54	0.75 173	0.48 44	0.83 48	0.36 4	0.26 172	0.19 177	0.27 222	0.25 286	0.25 120	0.21 93

FoundationStereo	0.50 11	0.39 15	1.11 74	0.79 165	0.42 101	0.70 11	0.36 47	0.76 4	0.80 44	0.62 73	0.38 10	0.73 164	0.77 157	0.69 5	0.36 4	0.26 172	0.17 84	0.23 66	0.16 27	0.18 1	0.20 48

GeoVLM	0.52 13	0.42 41	0.88 2	0.62 25	0.36 35	1.62 103	0.25 8	0.96 8	0.90 72	0.61 66	0.43 18	0.57 86	0.53 61	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 41	0.89 6	0.61 16	0.36 35	1.64 106	0.25 8	0.96 8	0.91 78	0.62 73	0.42 16	0.56 79	0.53 61	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 30	1.03 24	0.55 5	0.37 55	0.99 23	0.23 3	1.38 33	0.67 12	0.56 31	0.52 33	0.50 51	0.82 185	0.83 48	0.47 62	0.29 271	0.16 49	0.23 66	0.18 91	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 41	1.05 30	0.58 9	0.25 2	1.30 60	0.36 47	1.53 50	0.86 65	0.56 31	0.37 9	0.57 86	0.65 108	0.87 58	0.40 17	0.20 50	0.15 24	0.19 8	0.16 27	0.22 73	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	0.48 106	0.89 6	0.52 1	0.43 107	2.28 171	0.53 125	1.02 12	0.53 7	0.53 22	0.41 13	0.47 42	0.45 32	0.90 70	0.36 4	0.23 102	0.18 130	0.20 18	0.15 9	0.21 53	0.20 48

LGtest1	0.55 17	0.41 30	1.14 89	0.70 88	0.40 87	0.99 23	0.26 14	1.32 25	0.93 92	0.53 22	0.60 44	0.44 33	0.49 50	1.02 105	0.45 48	0.27 198	0.19 177	0.23 66	0.16 27	0.21 53	0.23 147

PointNet	0.56 19	0.41 30	0.92 12	0.63 33	0.33 20	1.85 122	0.31 24	1.34 29	0.88 69	0.71 108	0.46 25	0.57 86	0.32 5	0.80 36	0.45 48	0.18 25	0.16 49	0.23 66	0.18 91	0.20 32	0.20 48

Wavelet-MonSter	0.57 20	0.47 96	1.13 83	0.66 65	0.78 322	1.60 98	0.30 23	1.17 20	0.68 13	0.58 46	0.69 57	0.39 15	0.48 44	0.99 99	0.46 57	0.15 1	0.16 49	0.20 18	0.16 27	0.20 32	0.19 15

MGA	0.59 21	0.40 19	1.04 25	0.72 111	0.80 328	1.74 115	0.41 69	0.98 11	0.99 107	0.60 63	0.54 35	0.54 64	0.29 2	1.06 114	0.42 28	0.20 50	0.17 84	0.21 34	0.17 46	0.21 53	0.21 93

MSE-Stereo	0.59 21	0.40 19	1.04 25	0.72 111	0.61 240	2.02 137	0.33 32	1.13 17	0.94 96	0.60 63	0.49 28	0.54 64	0.35 11	1.06 114	0.42 28	0.21 62	0.17 84	0.21 34	0.17 46	0.22 73	0.21 93

CAR	0.60 23	0.41 30	1.04 25	0.72 111	0.61 240	2.02 137	0.33 32	1.13 17	0.94 96	0.61 66	0.49 28	0.54 64	0.35 11	1.14 137	0.45 48	0.21 62	0.17 84	0.21 34	0.17 46	0.22 73	0.21 93

LACA1	0.60 23	0.43 49	0.92 12	0.53 2	0.32 16	3.20 285	0.33 32	1.48 43	0.48 5	0.57 40	0.39 11	0.41 24	0.59 83	0.83 48	0.37 8	0.23 102	0.19 177	0.23 66	0.18 91	0.21 53	0.19 15

CSFM-Stereo	0.60 23	0.39 15	0.95 15	0.60 15	0.32 16	2.66 210	0.31 24	1.44 39	0.77 31	0.72 112	0.51 31	0.55 73	0.51 58	0.75 22	0.46 57	0.17 11	0.17 84	0.18 2	0.15 9	0.20 32	0.18 7

MLG-Stereo_test3	0.60 23	0.37 8	1.12 77	0.59 12	0.57 220	2.19 163	0.31 24	1.68 75	0.56 8	0.49 10	0.51 31	0.56 79	0.33 8	0.96 90	0.54 105	0.21 62	0.17 84	0.23 66	0.16 27	0.20 32	0.21 93

HiDET	0.61 27	0.41 30	0.88 2	0.64 43	0.39 77	2.67 211	0.25 8	1.59 59	0.91 78	0.59 54	0.44 22	0.52 59	0.50 54	0.76 25	0.54 105	0.17 11	0.15 24	0.18 2	0.15 9	0.19 10	0.21 93

LG-Stereo_L1	0.61 27	0.47 96	1.10 66	0.73 120	0.49 163	1.72 110	0.33 32	1.95 110	0.65 11	0.56 31	0.40 12	0.40 17	0.43 25	1.40 212	0.42 28	0.23 102	0.19 177	0.23 66	0.18 91	0.21 53	0.19 15

monster-pro	0.62 29	0.43 49	1.07 39	0.66 65	0.82 343	1.14 37	0.39 54	2.57 224	0.92 85	0.58 46	0.64 49	0.36 4	0.36 14	0.91 75	0.43 35	0.15 1	0.15 24	0.20 18	0.17 46	0.21 53	0.19 15

LACA2	0.62 29	0.53 156	1.20 105	0.54 3	0.26 3	3.15 277	0.47 103	1.56 53	0.57 9	0.52 18	0.47 27	0.47 42	0.45 32	0.71 9	0.37 8	0.23 102	0.17 84	0.21 34	0.15 9	0.23 84	0.17 1

Test_v1	0.62 29	0.40 19	1.13 83	0.74 127	0.55 203	1.60 98	0.39 54	1.68 75	0.92 85	0.60 63	0.88 103	0.53 61	0.50 54	0.93 84	0.39 14	0.19 36	0.16 49	0.20 18	0.17 46	0.20 32	0.21 93

MonStereo	0.62 29	0.43 49	1.07 39	0.66 65	0.82 343	1.13 31	0.39 54	2.57 224	0.92 85	0.58 46	0.64 49	0.36 4	0.36 14	0.90 70	0.43 35	0.15 1	0.15 24	0.20 18	0.17 46	0.21 53	0.19 15

Monster-pub-eth3d	0.62 29	0.43 49	1.07 39	0.66 65	0.82 343	1.13 31	0.39 54	2.57 224	0.92 85	0.58 46	0.64 49	0.36 4	0.36 14	0.88 64	0.43 35	0.15 1	0.15 24	0.20 18	0.17 46	0.21 53	0.19 15

MonSter	0.62 29	0.43 49	1.07 39	0.66 65	0.82 343	1.13 31	0.39 54	2.57 224	0.92 85	0.58 46	0.64 49	0.36 4	0.35 11	0.95 86	0.43 35	0.15 1	0.15 24	0.20 18	0.17 46	0.21 53	0.19 15

LCMNet	0.63 35	0.40 19	0.95 15	0.58 9	0.39 77	3.11 272	0.27 16	1.58 56	0.84 60	0.56 31	0.58 42	0.52 59	0.53 61	0.77 29	0.51 92	0.17 11	0.16 49	0.19 8	0.15 9	0.20 32	0.21 93

LG-Stereo_L2	0.63 35	0.46 72	1.15 91	0.70 88	0.43 107	2.32 175	0.28 18	1.86 96	0.68 13	0.56 31	0.42 16	0.37 9	0.45 32	1.36 204	0.40 17	0.23 102	0.18 130	0.22 50	0.18 91	0.21 53	0.20 48

Monster-pub-mixall	0.64 37	0.42 41	1.00 20	0.83 197	0.48 155	1.39 69	0.32 29	1.45 40	0.82 53	0.88 187	0.85 95	0.39 15	0.36 14	1.99 327	0.47 62	0.20 50	0.16 49	0.17 1	0.15 9	0.18 1	0.21 93

S2M2_L	0.64 37	0.55 181	1.07 39	0.89 245	0.54 195	1.08 28	0.20 1	1.16 19	1.37 162	0.59 54	0.81 84	0.86 203	0.47 40	0.70 6	0.65 152	0.31 338	0.33 479	0.27 222	0.27 337	0.36 363	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 39	0.41 30	1.06 37	0.85 220	0.31 12	2.44 188	0.46 97	1.09 14	0.69 16	0.84 175	0.52 33	0.55 73	0.53 61	1.49 236	0.46 57	0.31 338	0.14 11	0.25 145	0.18 91	0.23 84	0.20 48

aanet-new-34k	0.66 40	0.60 246	1.23 109	0.73 120	0.33 20	1.44 77	0.87 373	1.52 49	0.92 85	0.51 15	1.36 254	0.59 94	0.87 202	0.58 2	0.44 41	0.22 84	0.16 49	0.25 145	0.17 46	0.23 84	0.20 48

LiteMatch*	0.67 41	0.46 72	3.75 358	0.65 56	0.36 35	1.48 83	0.26 14	1.11 15	0.96 100	0.58 46	0.45 24	0.55 73	0.46 37	0.70 6	0.37 8	0.21 62	0.16 49	0.21 34	0.17 46	0.21 53	0.20 48

LiteMatch	0.67 41	0.84 448	0.89 6	0.80 168	0.39 77	1.60 98	0.68 213	0.96 8	0.91 78	0.62 73	0.43 18	0.56 79	1.40 372	0.71 9	1.10 321	0.28 242	0.16 49	0.29 283	0.22 215	0.29 212	0.37 380

4.5_new	0.67 41	0.46 72	1.11 74	0.63 33	0.78 322	1.97 133	0.51 115	2.18 140	0.78 36	0.73 115	0.90 114	0.42 26	0.49 50	0.81 41	0.49 74	0.21 62	0.14 11	0.26 189	0.19 135	0.22 73	0.20 48

4.5w-stereo	0.67 41	0.46 72	1.11 74	0.63 33	0.78 322	1.97 133	0.51 115	2.18 140	0.77 31	0.73 115	0.90 114	0.42 26	0.49 50	0.81 41	0.49 74	0.21 62	0.14 11	0.26 189	0.19 135	0.22 73	0.20 48

4w-stereo	0.67 41	0.49 116	1.07 39	0.63 33	0.75 310	1.63 105	0.44 87	2.23 152	0.77 31	0.56 31	0.92 122	0.40 17	0.82 185	1.08 118	0.53 99	0.18 25	0.13 1	0.25 145	0.18 91	0.19 10	0.20 48

Pro-Stereo	0.68 46	0.33 4	0.97 17	0.68 76	0.43 107	3.11 272	0.35 45	0.70 3	0.96 100	0.54 28	0.54 35	0.62 108	0.27 1	2.06 333	0.68 165	0.24 130	0.16 49	0.30 310	0.25 286	0.20 32	0.19 15

MatchStereo	0.68 46	0.46 72	1.93 213	0.67 73	0.28 6	0.98 21	0.33 32	2.01 117	1.69 334	0.48 7	1.02 145	0.47 42	0.59 83	0.91 75	0.58 124	0.21 62	0.17 84	0.21 34	0.15 9	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 46	0.40 19	1.05 30	0.64 43	0.37 55	0.84 16	0.34 41	3.40 350	1.03 114	0.50 11	0.46 25	0.58 89	0.40 19	1.85 314	0.49 74	0.23 102	0.17 84	0.21 34	0.16 27	0.20 32	0.19 15

3.25w_new	0.69 49	0.46 72	1.10 66	0.61 16	0.61 240	2.23 167	0.51 115	2.45 194	0.90 72	0.63 81	0.78 76	0.47 42	0.71 127	0.78 31	0.50 81	0.17 11	0.14 11	0.20 18	0.17 46	0.20 32	0.20 48

3.25w	0.69 49	0.46 72	1.10 66	0.61 16	0.61 240	2.23 167	0.51 115	2.45 194	0.90 72	0.63 81	0.78 76	0.47 42	0.71 127	0.79 33	0.50 81	0.17 11	0.14 11	0.20 18	0.17 46	0.20 32	0.20 48

asd	0.70 51	0.45 60	1.10 66	0.67 73	0.90 382	2.88 231	0.43 82	1.64 71	0.79 40	0.68 97	0.88 103	0.43 28	0.74 141	0.85 56	0.49 74	0.19 36	0.13 1	0.24 106	0.17 46	0.22 73	0.20 48

IGEV	0.70 51	0.36 7	1.07 39	0.71 98	1.31 508	2.82 222	0.41 69	1.76 83	0.98 104	0.73 115	0.71 59	0.35 3	0.42 23	0.90 70	0.42 28	0.18 25	0.18 130	0.22 50	0.18 91	0.18 1	0.20 48

LG-G_1	0.70 51	0.40 19	1.12 77	0.71 98	0.30 9	2.80 218	0.40 62	2.21 147	0.78 36	0.59 54	0.55 37	0.51 53	0.58 78	1.24 169	0.49 74	0.24 130	0.18 130	0.23 66	0.15 9	0.21 53	0.21 93

LG-G	0.70 51	0.40 19	1.12 77	0.71 98	0.30 9	2.80 218	0.40 62	2.21 147	0.78 36	0.59 54	0.55 37	0.51 53	0.58 78	1.24 169	0.49 74	0.24 130	0.18 130	0.23 66	0.15 9	0.21 53	0.21 93

DEFOM-Stereo	0.70 51	0.46 72	1.13 83	0.72 111	0.48 155	3.40 326	0.44 87	0.90 6	0.77 31	0.86 183	0.58 42	0.45 37	0.43 25	1.76 294	0.43 35	0.24 130	0.18 130	0.22 50	0.16 27	0.21 53	0.20 48

3w_stereo	0.71 56	0.47 96	1.14 89	0.65 56	0.39 77	1.73 112	0.68 213	2.79 268	0.79 40	0.67 95	0.84 91	0.37 9	1.02 256	1.03 106	0.56 114	0.18 25	0.14 11	0.23 66	0.18 91	0.20 32	0.22 127

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.72 57	0.46 72	1.10 66	0.68 76	1.36 525	1.59 96	0.77 285	1.42 38	1.19 133	0.74 120	0.93 125	0.70 143	0.93 227	0.67 4	0.42 28	0.23 102	0.18 130	0.24 106	0.19 135	0.26 150	0.23 147

DispViT+	0.72 57	0.38 9	1.20 105	0.54 3	2.17 644	0.92 18	0.33 32	2.05 123	1.43 183	0.62 73	0.50 30	0.45 37	0.51 58	1.52 242	0.56 114	0.24 130	0.18 130	0.19 8	0.14 2	0.19 10	0.21 93

252Zero-FE	0.72 57	0.46 72	1.08 51	1.01 338	0.41 94	1.27 51	0.22 2	1.79 88	1.03 114	2.52 544	1.24 209	0.32 1	0.41 21	1.03 106	0.45 48	0.21 62	0.17 84	0.20 18	0.17 46	0.20 32	0.20 48

aanet-new-40k	0.73 60	0.59 230	1.25 116	0.75 131	1.49 555	1.42 73	0.96 433	1.95 110	0.84 60	0.52 18	1.06 167	0.51 53	0.76 152	0.85 56	0.47 62	0.18 25	0.15 24	0.24 106	0.18 91	0.26 150	0.22 127

VMStereo-Base	0.73 60	0.44 55	1.48 165	0.61 16	0.35 30	1.71 109	0.43 82	1.30 23	1.40 172	0.84 175	1.07 170	0.92 224	0.73 135	1.26 176	0.73 193	0.24 130	0.23 324	0.24 106	0.18 91	0.24 94	0.24 165

4.25_new	0.73 60	0.46 72	1.08 51	0.71 98	0.97 402	2.52 196	0.58 151	2.28 163	0.93 92	0.57 40	0.94 129	0.40 17	0.65 108	0.87 58	0.50 81	0.17 11	0.13 1	0.25 145	0.17 46	0.19 10	0.20 48

4.5w_new	0.73 60	0.46 72	1.08 51	0.71 98	0.97 402	2.52 196	0.58 151	2.28 163	0.93 92	0.57 40	0.94 129	0.40 17	0.65 108	0.87 58	0.50 81	0.17 11	0.13 1	0.25 145	0.17 46	0.19 10	0.20 48

4.25w-stereo	0.73 60	0.46 72	1.08 51	0.71 98	0.97 402	2.52 196	0.58 151	2.28 163	0.93 92	0.57 40	0.94 129	0.40 17	0.65 108	0.87 58	0.50 81	0.17 11	0.13 1	0.25 145	0.17 46	0.19 10	0.20 48

aanet-new-16k	0.74 65	0.51 129	1.56 176	0.73 120	0.37 55	2.14 156	0.88 380	2.01 117	0.91 78	0.56 31	0.91 119	0.70 143	0.96 233	0.76 25	0.54 105	0.20 50	0.15 24	0.23 66	0.18 91	0.26 150	0.21 93

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.74 65	0.45 60	1.13 83	0.69 82	0.77 320	1.77 116	0.88 380	2.04 122	1.47 203	0.61 66	1.04 156	0.61 101	0.79 171	0.89 69	0.43 35	0.21 62	0.18 130	0.23 66	0.18 91	0.25 120	0.28 247

Foundation-i1c-attn	0.74 65	0.38 9	1.05 30	0.71 98	0.35 30	0.95 20	0.67 202	2.42 184	1.68 327	0.77 142	0.88 103	0.76 174	1.25 339	1.38 211	0.48 66	0.23 102	0.17 84	0.21 34	0.17 46	0.20 32	0.21 93

Foundation-i1b	0.74 65	0.38 9	1.05 30	0.69 82	0.43 107	0.94 19	0.66 198	2.52 209	1.67 324	0.83 172	0.81 84	1.03 246	1.08 288	1.13 133	0.48 66	0.23 102	0.16 49	0.21 34	0.18 91	0.20 32	0.19 15

GREAT-IGEV	0.74 65	0.54 172	1.86 205	1.10 391	0.44 118	2.44 188	0.34 41	1.37 32	1.51 232	0.48 7	0.86 99	0.51 53	0.60 89	1.07 117	0.45 48	0.22 84	0.17 84	0.21 34	0.17 46	0.23 84	0.25 179
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 70	0.60 246	1.18 97	0.82 184	0.58 229	2.29 173	0.66 198	1.38 33	0.80 44	1.03 220	0.76 70	0.63 115	0.49 50	0.84 54	0.91 272	0.31 338	0.27 417	0.40 488	0.48 564	0.31 258	0.30 291

qwe	0.75 70	0.45 60	1.10 66	0.67 73	1.06 437	2.49 193	0.45 92	2.57 224	0.90 72	0.71 108	0.83 89	0.43 28	0.48 44	1.10 122	0.64 143	0.17 11	0.14 11	0.24 106	0.16 27	0.21 53	0.20 48

2.25w	0.75 70	0.47 96	1.09 60	0.69 82	0.65 263	2.28 171	0.40 62	2.42 184	0.80 44	0.73 115	1.03 151	0.40 17	0.81 181	1.24 169	0.80 222	0.16 6	0.15 24	0.21 34	0.17 46	0.19 10	0.21 93

2.5w	0.75 70	0.44 55	1.06 37	0.66 65	0.69 290	2.39 182	0.56 139	2.77 260	0.82 53	0.63 81	0.88 103	0.37 9	0.75 144	1.36 204	0.50 81	0.18 25	0.14 11	0.22 50	0.17 46	0.19 10	0.21 93

2.75w_new	0.75 70	0.45 60	1.10 66	0.65 56	0.62 249	2.45 190	0.56 139	2.75 257	0.74 27	0.78 146	0.73 63	0.38 13	0.92 224	1.04 112	0.66 156	0.17 11	0.14 11	0.22 50	0.17 46	0.18 1	0.19 15

3.75w	0.75 70	0.47 96	1.09 60	0.63 33	1.10 453	2.61 207	0.53 125	2.46 197	0.97 103	0.62 73	0.80 79	0.40 17	0.66 115	1.11 124	0.48 66	0.19 36	0.13 1	0.23 66	0.18 91	0.20 32	0.21 93

2w_stereo	0.75 70	0.46 72	1.08 51	0.68 76	0.56 208	2.00 136	0.61 163	2.87 280	0.83 57	0.93 198	0.93 125	0.36 4	1.13 305	0.90 70	0.61 132	0.17 11	0.13 1	0.23 66	0.17 46	0.20 32	0.21 93

RAStereo	0.75 70	0.52 138	2.86 314	0.58 9	0.62 249	1.19 41	0.32 29	1.81 90	0.99 107	0.75 123	1.05 163	0.64 117	0.47 40	0.80 36	0.94 288	0.22 84	0.20 228	0.27 222	0.21 180	0.34 329	0.22 127

aanet-new-70k	0.76 78	0.59 230	1.16 92	0.70 88	0.39 77	2.40 184	0.79 299	2.39 178	0.71 19	0.59 54	0.84 91	0.48 48	0.81 181	1.61 264	0.53 99	0.19 36	0.16 49	0.25 145	0.17 46	0.24 94	0.20 48

GCAP-Stereo-DPT26K	0.76 78	0.51 129	2.13 244	0.72 111	0.38 71	2.35 178	0.99 448	1.82 91	0.80 44	0.68 97	0.88 103	0.56 79	0.64 100	0.87 58	0.55 110	0.23 102	0.16 49	0.25 145	0.20 160	0.24 94	0.20 48

aanet-new-22k	0.76 78	0.65 307	2.50 282	0.74 127	0.34 25	1.47 81	1.32 527	1.61 61	0.81 51	0.57 40	1.05 163	0.54 64	0.84 192	0.92 79	0.50 81	0.21 62	0.16 49	0.24 106	0.19 135	0.27 170	0.20 48

AdaDepth	0.76 78	0.45 60	1.41 155	0.70 88	1.27 501	3.12 274	0.43 82	1.02 12	0.94 96	0.63 81	0.91 119	0.43 28	0.58 78	1.41 217	0.48 66	0.18 25	0.21 262	0.23 66	0.19 135	0.25 120	0.26 209

MLG-Stereo_test2	0.76 78	0.40 19	1.07 39	0.64 43	0.82 343	3.49 349	0.23 3	1.69 77	2.14 437	0.62 73	0.32 7	0.67 132	0.33 8	1.14 137	0.37 8	0.23 102	0.19 177	0.23 66	0.16 27	0.19 10	0.20 48

AIO_test	0.76 78	0.47 96	1.31 131	0.81 172	0.70 294	1.36 66	0.88 380	1.40 36	1.45 189	0.55 29	0.95 134	1.81 373	0.58 78	1.16 146	0.46 57	0.27 198	0.17 84	0.24 106	0.19 135	0.24 94	0.21 93

fffft	0.76 78	0.47 96	1.28 126	0.82 184	0.54 195	1.51 87	0.80 310	2.09 131	1.18 129	0.63 81	0.84 91	0.59 94	0.55 68	1.80 300	0.85 238	0.19 36	0.18 130	0.27 222	0.20 160	0.26 150	0.24 165
1: 1. 1
ours_stereo	0.76 78	0.64 294	1.40 154	0.86 227	0.61 240	1.12 30	0.57 142	1.63 69	1.20 135	0.72 112	1.43 271	0.70 143	0.62 93	1.56 247	0.58 124	0.25 155	0.18 130	0.26 189	0.21 180	0.29 212	0.31 301

AIO-Stereo	0.76 78	0.54 172	1.07 39	0.73 120	0.40 87	1.28 57	0.82 324	2.26 158	1.49 219	0.70 104	1.58 311	0.89 211	0.45 32	1.03 106	0.55 110	0.24 130	0.18 130	0.25 145	0.20 160	0.26 150	0.21 93

GLC_STEREO	0.76 78	0.52 138	1.12 77	0.83 197	0.33 20	1.86 124	0.82 324	1.46 42	1.38 166	0.95 204	1.04 156	0.68 134	0.72 130	0.97 93	0.80 222	0.23 102	0.25 388	0.32 360	0.25 286	0.32 290	0.30 291

aanet-new-60k	0.77 88	0.64 294	1.98 220	0.73 120	0.49 163	2.10 153	0.87 373	2.24 154	0.85 63	0.56 31	0.77 73	0.61 101	0.66 115	1.20 161	0.48 66	0.18 25	0.15 24	0.25 145	0.17 46	0.23 84	0.22 127

aanet-new-36k	0.77 88	0.54 172	1.39 150	0.72 111	0.32 16	2.92 239	0.60 158	2.21 147	0.87 67	0.55 29	1.12 180	0.56 79	0.87 202	0.98 95	0.48 66	0.19 36	0.15 24	0.25 145	0.17 46	0.26 150	0.21 93

aanet-new-28k	0.77 88	0.58 220	2.64 300	0.78 160	0.39 77	1.97 133	1.05 472	1.72 79	0.79 40	0.58 46	1.10 176	0.54 64	0.78 166	0.70 6	0.44 41	0.20 50	0.15 24	0.25 145	0.19 135	0.29 212	0.21 93

aanet-new-14k	0.77 88	0.50 120	1.32 135	0.81 172	0.37 55	1.73 112	1.01 456	2.24 154	0.80 44	0.79 150	1.30 231	0.46 39	1.29 345	1.03 106	0.57 119	0.21 62	0.16 49	0.24 106	0.18 91	0.28 192	0.22 127

asda	0.77 88	0.46 72	1.10 66	0.64 43	0.82 343	3.33 315	0.49 109	2.40 179	0.81 51	0.63 81	0.80 79	0.44 33	0.85 195	0.88 64	0.60 129	0.17 11	0.13 1	0.24 106	0.17 46	0.20 32	0.20 48

3.5w_stereo	0.77 88	0.53 156	1.09 60	0.65 56	0.72 298	2.52 196	0.51 115	2.43 189	0.80 44	0.76 137	1.20 197	0.43 28	0.66 115	1.23 167	0.73 193	0.17 11	0.13 1	0.23 66	0.17 46	0.20 32	0.21 93

MLG-Stereo	0.77 88	0.39 15	1.04 25	0.64 43	0.41 94	3.01 256	0.31 24	1.89 100	2.92 582	0.47 5	0.29 6	0.66 127	0.47 40	1.35 202	0.39 14	0.20 50	0.18 130	0.24 106	0.16 27	0.19 10	0.20 48

mms	0.77 88	0.68 337	1.17 96	0.83 197	0.71 296	1.41 71	0.67 202	1.61 61	1.12 125	0.77 142	1.37 256	0.63 115	0.54 67	1.75 293	0.63 140	0.24 130	0.19 177	0.26 189	0.21 180	0.31 258	0.34 344

RSM++	0.77 88	0.51 129	1.08 51	0.95 296	0.42 101	1.52 91	0.71 236	2.11 133	1.40 172	0.80 154	1.23 208	0.90 216	0.59 83	1.14 137	0.69 176	0.24 130	0.19 177	0.25 145	0.21 180	0.28 192	0.20 48

aanet-new-24k	0.78 97	0.59 230	1.59 180	0.72 111	0.84 358	2.43 186	0.98 446	1.99 114	0.69 16	0.62 73	1.25 217	0.60 97	0.75 144	0.82 45	0.55 110	0.21 62	0.15 24	0.25 145	0.19 135	0.26 150	0.21 93

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.78 97	0.45 60	1.12 77	0.71 98	1.00 423	2.05 146	0.87 373	2.25 156	1.18 129	0.56 31	0.74 67	0.44 33	1.03 257	0.81 41	0.41 22	0.21 62	0.19 177	0.23 66	0.18 91	0.27 170	0.91 600

Foundation-i1a	0.78 97	0.38 9	1.07 39	0.71 98	0.33 20	0.91 17	0.63 181	2.42 184	1.93 387	0.93 198	0.73 63	0.95 234	1.22 330	1.66 276	0.57 119	0.24 130	0.17 84	0.20 18	0.17 46	0.19 10	0.22 127

water-stereo	0.78 97	0.45 60	1.94 214	0.79 165	0.48 155	2.36 179	0.47 103	1.53 50	1.09 124	0.88 187	1.04 156	0.82 190	0.75 144	0.72 16	0.78 215	0.22 84	0.23 324	0.25 145	0.23 236	0.24 94	0.29 260

AIO_rvc	0.78 97	0.55 181	1.25 116	0.75 131	0.65 263	1.46 80	0.99 448	2.13 135	1.52 244	0.57 40	1.15 186	1.09 252	0.55 68	1.15 144	0.53 99	0.24 130	0.17 84	0.24 106	0.17 46	0.25 120	0.21 93

CASnet	0.78 97	0.51 129	1.29 129	0.81 172	0.29 8	1.28 57	0.74 259	1.51 46	1.89 381	1.64 297	1.09 173	0.65 123	0.64 100	0.91 75	0.76 209	0.29 271	0.17 84	0.41 500	0.31 431	0.32 290	0.19 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Replicate-Monster	0.79 103	1.36 568	2.08 240	0.70 88	0.52 183	2.05 146	0.34 41	1.92 105	0.82 53	1.03 220	0.60 44	0.48 48	0.52 60	1.28 183	0.39 14	0.19 36	0.14 11	0.19 8	0.16 27	0.22 73	0.78 583

AEACV	0.79 103	0.54 172	1.35 144	0.97 309	0.63 253	1.13 31	0.92 414	2.02 121	0.91 78	0.76 137	0.79 78	0.80 184	1.61 435	1.28 183	0.61 132	0.22 84	0.18 130	0.26 189	0.23 236	0.27 170	0.23 147

TS12	0.80 105	0.43 49	1.08 51	0.55 5	0.30 9	3.40 326	0.41 69	2.20 144	1.37 162	0.69 101	1.15 186	0.54 64	0.69 122	1.27 181	0.57 119	0.21 62	0.18 130	0.22 50	0.17 46	0.22 73	0.26 209

aanet-new-12k	0.80 105	0.44 55	1.68 187	0.81 172	0.31 12	3.00 253	0.97 438	2.65 242	0.78 36	0.69 101	0.55 37	0.58 89	0.77 157	0.99 99	0.54 105	0.21 62	0.14 11	0.24 106	0.19 135	0.26 150	0.22 127

GCAP-Stereo-cres-4k	0.80 105	0.50 120	1.52 169	0.71 98	1.26 498	2.61 207	0.93 417	1.85 95	0.80 44	0.62 73	1.15 186	0.66 127	0.76 152	0.88 64	0.54 105	0.23 102	0.16 49	0.24 106	0.18 91	0.26 150	0.21 93

Selective-IGEV-i32	0.80 105	0.52 138	1.05 30	0.75 131	0.61 240	1.30 60	0.82 324	2.61 237	1.41 176	0.82 160	1.64 332	0.71 154	0.62 93	1.23 167	0.64 143	0.22 84	0.19 177	0.24 106	0.18 91	0.25 120	0.20 48

Zero-FE251	0.80 105	0.75 403	1.71 189	0.88 238	0.70 294	2.59 206	0.45 92	1.38 33	0.83 57	1.79 332	0.61 46	0.73 164	0.81 181	0.82 45	0.61 132	0.29 271	0.23 324	0.27 222	0.19 135	0.20 32	0.20 48

MLG-Stereo_test1	0.80 105	0.39 15	1.02 22	0.65 56	1.20 484	3.14 276	0.29 22	1.59 59	3.05 595	0.50 11	0.24 1	0.67 132	0.43 25	1.33 198	0.40 17	0.21 62	0.18 130	0.23 66	0.15 9	0.19 10	0.20 48

SMoEStereo_RVC	0.80 105	0.53 156	1.12 77	0.92 272	0.44 118	2.41 185	0.79 299	1.49 45	1.16 126	0.70 104	1.12 180	0.64 117	0.64 100	1.69 284	0.87 251	0.22 84	0.16 49	0.31 337	0.22 215	0.26 150	0.25 179

fffy	0.80 105	0.59 230	1.56 176	1.00 331	0.47 147	1.27 51	0.76 272	1.90 102	1.02 112	0.75 123	1.35 250	0.83 192	0.72 130	1.70 287	0.62 136	0.23 102	0.19 177	0.27 222	0.21 180	0.28 192	0.32 312

rvit_stereo_0081	0.80 105	0.63 283	1.19 98	0.91 266	0.64 255	1.27 51	0.61 163	2.05 123	1.71 341	0.82 160	0.73 63	0.85 199	0.75 144	1.30 194	0.80 222	0.31 338	0.26 405	0.27 222	0.25 286	0.38 381	0.27 226

rvit_stereo_0082	0.80 105	0.63 283	1.19 98	0.91 266	0.64 255	1.27 51	0.61 163	2.05 123	1.71 341	0.82 160	0.73 63	0.85 199	0.75 144	1.30 194	0.80 222	0.31 338	0.26 405	0.27 222	0.25 286	0.38 381	0.27 226

RSM	0.80 105	0.50 120	1.08 51	0.83 197	0.51 170	1.31 62	0.77 285	2.28 163	1.43 183	0.82 160	1.44 272	1.22 278	0.62 93	1.17 152	0.63 140	0.22 84	0.18 130	0.24 106	0.19 135	0.27 170	0.20 48

MGS-Stereo	0.80 105	0.56 193	1.53 170	0.93 288	0.39 77	1.26 50	0.73 247	1.45 40	1.30 153	1.01 213	2.26 519	0.80 184	0.56 73	1.16 146	0.65 152	0.27 198	0.23 324	0.26 189	0.22 215	0.27 170	0.25 179

Selective-IGEV	0.80 105	0.52 138	1.05 30	0.75 131	0.61 240	1.31 62	0.82 324	2.60 236	1.41 176	0.82 160	1.64 332	0.71 154	0.62 93	1.22 165	0.64 143	0.22 84	0.19 177	0.24 106	0.18 91	0.25 120	0.20 48

aanet-new-32k	0.81 118	0.64 294	3.94 361	0.70 88	0.97 402	1.43 74	0.96 433	1.36 30	0.72 21	0.61 66	1.02 145	0.62 108	0.87 202	0.72 16	0.44 41	0.20 50	0.16 49	0.25 145	0.17 46	0.25 120	0.22 127

aanet-new-30k	0.81 118	0.64 294	3.91 360	0.70 88	0.97 402	1.43 74	0.96 433	1.36 30	0.72 21	0.61 66	1.02 145	0.62 108	0.87 202	0.72 16	0.44 41	0.20 50	0.16 49	0.25 145	0.17 46	0.25 120	0.22 127

DilatedVolume-Stereo	0.81 118	0.60 246	1.51 168	1.01 338	0.59 232	1.34 64	0.51 115	1.56 53	1.08 123	1.26 248	1.24 209	0.77 177	0.87 202	1.79 299	0.72 190	0.23 102	0.24 360	0.22 50	0.21 180	0.25 120	0.23 147

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 118	1.13 524	1.23 109	0.97 309	0.57 220	0.81 15	0.43 82	3.49 358	0.84 60	0.73 115	0.95 134	0.44 33	1.17 321	1.45 228	0.60 129	0.26 172	0.18 130	0.24 106	0.17 46	0.30 238	0.19 15

rvit_stereo_0081_aga	0.81 118	0.75 403	1.84 204	0.72 111	0.73 303	1.21 42	0.63 181	1.92 105	1.39 168	0.87 186	0.80 79	0.79 182	0.69 122	1.27 181	0.69 176	0.35 410	0.29 442	0.26 189	0.25 286	0.40 397	0.27 226

aanet-new-10k	0.82 123	0.58 220	1.16 92	0.78 160	0.37 55	3.52 358	1.04 468	2.34 173	0.76 29	0.89 190	0.70 58	0.64 117	0.88 209	0.94 85	0.59 126	0.22 84	0.16 49	0.25 145	0.18 91	0.26 150	0.20 48

monsterstereo	0.82 123	0.50 120	1.26 118	0.77 154	1.41 543	2.54 202	0.40 62	3.14 308	0.71 19	0.70 104	1.11 178	0.41 24	0.39 18	1.50 237	0.50 81	0.19 36	0.16 49	0.22 50	0.16 27	0.21 53	0.17 1

monsters	0.82 123	0.58 220	1.16 92	0.76 149	1.52 562	2.92 239	0.40 62	2.66 245	0.72 21	0.66 92	0.84 91	0.38 13	0.41 21	1.84 308	0.48 66	0.20 50	0.16 49	0.20 18	0.16 27	0.19 10	0.19 15

castereo	0.82 123	0.70 351	1.04 25	0.85 220	0.50 168	1.29 59	0.91 400	3.22 318	1.20 135	0.83 172	1.24 209	0.72 157	0.91 221	1.00 101	0.67 161	0.26 172	0.16 49	0.25 145	0.20 160	0.24 94	0.21 93

MaDis-Stereo	0.82 123	0.66 319	1.53 170	0.65 56	1.87 627	1.24 47	0.36 47	2.13 135	1.27 148	0.67 95	0.75 68	0.88 209	0.70 125	1.15 144	1.07 314	0.29 271	0.23 324	0.26 189	0.20 160	0.31 258	0.22 127

UniTT-Stereo	0.82 123	0.47 96	2.63 298	0.96 302	1.19 477	0.78 14	0.39 54	1.12 16	1.54 260	1.19 241	1.26 219	0.51 53	0.64 100	1.13 133	1.03 307	0.30 313	0.20 228	0.24 106	0.21 180	0.40 397	0.25 179

ProNet	0.82 123	0.71 365	1.50 166	0.86 227	0.45 126	1.78 117	0.83 330	1.75 82	1.28 150	0.66 92	1.13 183	0.78 178	0.76 152	1.66 276	0.71 185	0.24 130	0.20 228	0.25 145	0.23 236	0.29 212	0.25 179

GEAStereo	0.84 130	0.48 106	1.09 60	0.85 220	0.45 126	4.54 600	0.83 330	1.88 97	0.91 78	0.75 123	0.89 110	0.53 61	0.80 178	0.92 79	0.53 99	0.30 313	0.19 177	0.27 222	0.19 135	0.28 192	0.19 15

aanet-new-90k	0.85 131	0.57 204	1.82 203	0.75 131	0.92 386	3.26 300	0.72 239	2.51 208	0.86 65	0.47 5	0.67 55	0.49 50	0.76 152	1.56 247	0.45 48	0.19 36	0.16 49	0.25 145	0.17 46	0.24 94	0.20 48

aanet-new-8k	0.85 131	0.52 138	1.68 187	0.77 154	0.37 55	3.21 286	1.02 461	2.57 224	0.85 63	0.59 54	0.94 129	0.54 64	1.05 271	0.90 70	0.67 161	0.22 84	0.17 84	0.23 66	0.18 91	0.24 94	0.21 93

VIP-Stereo	0.85 131	0.83 443	1.59 180	0.76 149	0.87 370	3.18 281	0.80 310	1.94 109	0.83 57	0.78 146	1.04 156	0.64 117	0.59 83	1.24 169	0.61 132	0.28 242	0.18 130	0.23 66	0.17 46	0.22 73	0.19 15

LG-Stereo	0.85 131	0.60 246	2.71 304	0.59 12	0.45 126	2.85 226	0.55 135	2.41 180	1.34 156	0.59 54	1.19 195	0.43 28	0.40 19	0.76 25	0.75 202	0.20 50	0.17 84	0.31 337	0.24 265	0.29 212	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.86 135	0.45 60	1.07 39	0.68 76	1.74 609	3.37 319	0.91 400	2.46 197	0.76 29	0.85 178	0.94 129	0.72 157	0.87 202	0.71 9	0.49 74	0.25 155	0.15 24	0.26 189	0.17 46	0.23 84	0.19 15

Foundation-i1	0.86 135	0.38 9	1.13 83	0.77 154	1.12 456	1.06 26	0.69 224	2.94 284	1.61 305	0.89 190	1.39 262	1.24 280	1.01 252	1.08 118	0.55 110	0.23 102	0.19 177	0.22 50	0.20 160	0.21 53	0.20 48

1w_stereo	0.86 135	0.42 41	1.07 39	0.72 111	0.81 334	3.00 253	0.67 202	3.28 327	0.75 28	0.74 120	1.32 240	0.37 9	1.37 364	0.92 79	0.68 165	0.16 6	0.14 11	0.20 18	0.16 27	0.19 10	0.22 127

rvit_stereo_0083	0.86 135	0.67 329	1.42 156	0.87 233	0.65 263	1.23 43	0.64 185	1.67 73	2.28 466	0.79 150	0.93 125	0.93 228	1.07 284	1.46 232	0.75 202	0.32 359	0.36 504	0.30 310	0.26 309	0.33 310	0.28 247

Occ-G	0.86 135	0.52 138	1.39 150	0.82 184	0.66 270	1.37 67	0.79 299	1.58 56	1.31 154	1.56 280	0.87 102	2.18 425	0.89 215	0.97 93	0.88 256	0.26 172	0.19 177	0.26 189	0.19 135	0.25 120	0.24 165

IGEVStereo-DCA	0.86 135	0.65 307	2.05 228	0.90 255	0.46 137	1.57 93	0.86 352	1.62 64	1.24 139	0.65 89	0.77 73	0.74 170	0.72 130	2.59 385	0.86 245	0.28 242	0.21 262	0.28 257	0.21 180	0.29 212	0.27 226

111111	0.87 141	0.50 120	1.13 83	0.66 65	1.08 446	3.37 319	0.33 32	2.33 172	1.47 203	0.74 120	1.50 289	0.61 101	0.59 83	1.40 212	0.48 66	0.24 130	0.19 177	0.22 50	0.16 27	0.24 94	0.19 15

MoCha-V2	0.87 141	0.48 106	1.87 206	0.88 238	0.32 16	1.37 67	0.55 135	2.71 251	1.42 179	0.92 196	1.75 367	0.65 123	1.17 321	1.45 228	0.57 119	0.21 62	0.21 262	0.20 18	0.19 135	0.24 94	0.23 147

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.88 143	0.45 60	1.31 131	0.63 33	1.63 584	3.91 441	0.66 198	2.28 163	1.02 112	1.10 231	0.98 141	0.60 97	0.46 37	0.83 48	0.47 62	0.26 172	0.18 130	0.29 283	0.23 236	0.24 94	0.18 7

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.88 143	0.80 427	1.43 158	0.68 76	1.19 477	3.73 401	0.92 414	2.05 123	0.96 100	0.71 108	0.85 95	0.80 184	0.81 181	0.72 16	0.56 114	0.23 102	0.19 177	0.26 189	0.18 91	0.23 84	0.36 364

BStereo	0.88 143	0.73 381	4.10 363	0.80 168	0.51 170	1.13 31	0.72 239	2.57 224	1.00 109	0.85 178	0.57 40	0.72 157	0.48 44	1.01 102	0.90 263	0.26 172	0.22 294	0.24 106	0.29 394	0.25 120	0.25 179

GIP-stereo	0.88 143	0.50 120	1.34 139	1.32 501	0.94 394	2.90 233	0.42 77	3.41 351	1.06 121	0.63 81	0.76 70	0.90 216	0.76 152	0.91 75	0.52 95	0.27 198	0.18 130	0.25 145	0.16 27	0.25 120	0.19 15

WCG-NET	0.88 143	0.49 116	1.26 118	0.90 255	0.37 55	1.48 83	1.07 476	1.73 80	2.30 470	1.63 294	1.49 288	0.92 224	0.97 238	0.95 86	0.76 209	0.22 84	0.16 49	0.23 66	0.20 160	0.25 120	0.21 93

Pointernet	0.88 143	0.44 55	2.26 259	0.84 208	0.37 55	2.29 173	0.38 52	3.06 301	1.46 198	0.66 92	1.39 262	0.91 218	0.73 135	1.01 102	0.72 190	0.23 102	0.19 177	0.20 18	0.18 91	0.19 10	0.20 48

aanet-32k-new	0.89 149	0.90 466	2.17 249	0.75 131	0.62 249	3.41 331	0.99 448	2.09 131	0.72 21	0.53 22	1.13 183	0.66 127	0.96 233	1.04 112	0.52 95	0.21 62	0.15 24	0.24 106	0.18 91	0.25 120	0.20 48

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.89 149	0.46 72	1.19 98	0.64 43	1.71 602	3.95 460	0.69 224	2.43 189	1.04 117	1.05 222	0.90 114	0.61 101	0.44 30	0.80 36	0.52 95	0.28 242	0.19 177	0.31 337	0.24 265	0.24 94	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.89 149	0.46 72	1.34 139	0.62 25	1.70 600	3.95 460	0.67 202	2.36 175	1.05 120	1.05 222	0.90 114	0.60 97	0.42 23	0.80 36	0.46 57	0.27 198	0.18 130	0.29 283	0.23 236	0.24 94	0.18 7

gcap_with_dpt	0.89 149	0.45 60	1.28 126	0.64 43	1.61 580	3.93 449	0.67 202	2.41 180	1.01 111	1.18 239	0.96 137	0.60 97	0.45 32	0.76 25	0.44 41	0.26 172	0.18 130	0.29 283	0.23 236	0.25 120	0.18 7

gasm-f	0.89 149	0.49 116	1.30 130	0.85 220	0.44 118	4.42 577	0.95 426	1.88 97	0.91 78	0.75 123	1.46 275	0.53 61	0.88 209	0.88 64	0.57 119	0.30 313	0.19 177	0.27 222	0.19 135	0.28 192	0.19 15

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 149	0.47 96	2.08 240	0.76 149	0.73 303	3.91 441	0.41 69	2.07 129	1.07 122	0.77 142	0.89 110	0.64 117	0.86 197	0.95 86	0.77 214	0.26 172	0.18 130	0.26 189	0.19 135	0.32 290	0.32 312

SCV_C0	0.89 149	0.59 230	1.96 219	0.83 197	0.44 118	1.24 47	0.64 185	3.33 342	1.66 322	0.82 160	1.20 197	0.73 164	0.66 115	1.62 266	0.66 156	0.32 359	0.21 262	0.24 106	0.20 160	0.28 192	0.23 147

CAS++	0.89 149	0.64 294	1.46 160	0.81 172	0.51 170	1.24 47	0.86 352	3.44 352	1.46 198	1.14 237	1.29 229	0.62 108	0.58 78	1.13 133	0.59 126	0.34 390	0.30 455	0.34 415	0.26 309	0.41 421	0.29 260
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.89 149	0.46 72	1.19 98	0.64 43	1.71 602	3.95 460	0.69 224	2.43 189	1.04 117	1.05 222	0.90 114	0.61 101	0.44 30	0.80 36	0.52 95	0.28 242	0.19 177	0.31 337	0.24 265	0.24 94	0.19 15

NLSM3	0.90 158	0.46 72	1.19 98	0.62 25	1.30 505	3.19 284	0.45 92	2.81 272	1.27 148	0.78 146	0.95 134	0.55 73	1.03 257	1.14 137	0.87 251	0.20 50	0.15 24	0.26 189	0.22 215	0.24 94	0.23 147

DDF-Stereo	0.90 158	0.53 156	1.16 92	0.88 238	1.31 508	1.59 96	0.86 352	2.26 158	0.79 40	0.48 7	0.63 48	0.54 64	0.73 135	2.97 404	1.03 307	0.39 460	0.17 84	0.24 106	0.18 91	1.06 616	0.29 260

IGEV-RUCA	0.90 158	0.53 156	1.05 30	0.81 172	0.74 308	3.89 438	0.80 310	1.92 105	1.41 176	0.96 209	0.71 59	0.70 143	0.73 135	1.30 194	0.68 165	0.29 271	0.20 228	0.25 145	0.19 135	0.43 450	0.34 344

gcap-zeroshot	0.90 158	0.46 72	1.36 146	0.64 43	1.71 602	3.95 460	0.68 213	2.49 201	0.98 104	1.05 222	0.85 95	0.62 108	0.43 25	0.79 33	0.51 92	0.27 198	0.19 177	0.30 310	0.24 265	0.24 94	0.19 15

IGEV++	0.90 158	0.58 220	1.32 135	0.94 293	0.45 126	1.27 51	1.00 453	3.32 336	1.55 268	0.82 160	1.34 247	0.86 203	1.09 291	1.16 146	0.89 259	0.33 378	0.18 130	0.23 66	0.19 135	0.29 212	0.22 127

testlalala	0.90 158	0.46 72	1.36 146	0.64 43	1.71 602	3.95 460	0.68 213	2.49 201	0.98 104	1.05 222	0.85 95	0.62 108	0.43 25	0.79 33	0.51 92	0.27 198	0.19 177	0.30 310	0.24 265	0.24 94	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.91 164	1.57 589	2.54 285	0.69 82	1.41 543	2.08 150	0.83 330	2.11 133	1.38 166	0.65 89	0.75 68	0.66 127	0.64 100	0.72 16	0.40 17	0.23 102	0.19 177	0.24 106	0.18 91	0.33 310	0.54 513

trnet	0.91 164	0.48 106	1.46 160	0.62 25	0.31 12	4.40 572	0.41 69	2.20 144	1.53 251	0.94 200	1.14 185	0.88 209	0.89 215	1.09 121	0.71 185	0.27 198	0.19 177	0.22 50	0.15 9	0.21 53	0.19 15

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 166	0.73 381	1.42 156	0.92 272	1.08 446	2.97 252	0.53 125	1.77 86	1.39 168	1.16 238	1.54 300	0.58 89	0.65 108	1.03 106	0.84 235	0.25 155	0.23 324	0.30 310	0.24 265	0.43 450	0.29 260

CREStereo	0.92 166	0.53 156	1.45 159	0.61 16	0.34 25	4.42 577	0.40 62	2.21 147	1.54 260	0.94 200	1.12 180	0.87 205	0.87 202	1.12 129	0.72 190	0.28 242	0.19 177	0.22 50	0.15 9	0.22 73	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	0.93 168	0.71 365	1.23 109	1.00 331	0.36 35	1.73 112	0.36 47	3.46 353	1.44 186	0.98 211	1.39 262	1.16 262	0.64 100	1.95 324	0.75 202	0.19 36	0.17 84	0.21 34	0.17 46	0.34 329	0.35 358

castereo++	0.93 168	0.56 193	1.26 118	0.92 272	0.73 303	2.48 191	1.00 453	2.99 290	1.03 114	0.68 97	1.41 268	1.92 389	0.59 83	1.26 176	0.44 41	0.25 155	0.19 177	0.28 257	0.19 135	0.23 84	0.23 147

IGEV-Stereo++	0.93 168	0.44 55	1.08 51	0.70 88	1.20 484	3.87 436	0.33 32	3.36 345	1.43 183	0.75 123	1.17 192	0.68 134	1.04 265	0.95 86	0.42 28	0.22 84	0.16 49	0.23 66	0.17 46	0.24 94	0.20 48

GCAP-Stereo	0.93 168	0.68 337	1.35 144	0.85 220	0.41 94	3.61 381	0.52 124	2.20 144	1.50 225	1.11 235	1.04 156	1.17 264	0.84 192	1.11 124	0.71 185	0.25 155	0.20 228	0.27 222	0.18 91	0.28 192	0.23 147

aanet-new	0.94 172	0.56 193	2.97 317	0.71 98	1.41 543	2.86 228	1.03 464	1.99 114	0.82 53	0.59 54	0.93 125	0.58 89	1.30 349	1.18 158	0.50 81	0.22 84	0.17 84	0.24 106	0.17 46	0.25 120	0.22 127

depthmonostereo	0.94 172	0.71 365	2.39 273	0.85 220	0.54 195	2.21 166	0.53 125	1.83 92	1.17 128	0.95 204	1.09 173	0.99 238	0.97 238	2.37 362	0.68 165	0.23 102	0.27 417	0.22 50	0.20 160	0.25 120	0.26 209

StereoAnything_RVC	0.94 172	2.66 632	2.20 250	0.76 149	0.34 25	1.18 40	0.39 54	2.31 168	0.69 16	0.51 15	0.34 8	0.32 1	0.89 215	1.57 251	0.35 2	0.32 359	0.16 49	0.23 66	0.15 9	3.31 659	0.18 7

rvit_stereo_0080	0.94 172	0.72 370	2.56 287	0.64 43	0.59 232	1.90 126	0.75 269	2.71 251	1.40 172	0.91 193	1.04 156	0.85 199	0.82 185	1.14 137	0.78 215	0.35 410	0.29 442	0.25 145	0.27 337	0.45 470	0.29 260

IGEV-Stereo+	0.94 172	0.47 96	1.19 98	0.86 227	2.02 639	1.40 70	0.39 54	1.17 20	0.88 69	0.61 66	0.44 22	0.47 42	0.79 171	2.14 344	0.42 28	0.27 198	0.19 177	0.22 50	0.17 46	2.26 652	2.41 656

whm_eth	0.94 172	0.72 370	2.56 287	0.64 43	0.59 232	1.90 126	0.75 269	2.71 251	1.40 172	0.91 193	1.04 156	0.85 199	0.82 185	1.14 137	0.78 215	0.35 410	0.29 442	0.25 145	0.27 337	0.45 470	0.29 260

LoS_RVC	0.94 172	1.30 557	1.31 131	0.84 208	1.63 584	2.02 137	0.59 155	1.51 46	1.36 161	0.81 158	1.33 242	0.84 194	0.88 209	1.36 204	0.73 193	0.21 62	0.17 84	0.20 18	0.14 2	0.20 32	1.45 634

LoS	0.94 172	0.52 138	1.88 207	0.86 227	0.36 35	4.15 515	0.51 115	2.18 140	1.45 189	0.97 210	0.88 103	0.62 108	0.79 171	1.59 257	0.86 245	0.26 172	0.19 177	0.24 106	0.16 27	0.21 53	0.20 48
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
zero-FE	0.95 180	0.52 138	2.63 298	0.86 227	1.27 501	1.41 71	0.86 352	2.27 160	0.73 26	0.50 11	0.64 49	0.54 64	0.78 166	2.70 393	1.02 305	0.35 410	0.17 84	0.24 106	0.18 91	1.03 613	0.29 260

SCV	0.95 180	0.63 283	1.38 148	1.70 599	0.41 94	1.23 43	0.89 387	3.53 369	1.57 281	0.61 66	1.54 300	0.93 228	0.77 157	1.66 276	0.66 156	0.36 423	0.20 228	0.25 145	0.19 135	0.29 212	0.25 179

WCG-NET（raft）	0.95 180	0.55 181	1.20 105	0.84 208	0.31 12	1.44 77	1.01 456	1.55 52	2.37 491	1.64 297	1.42 270	2.38 447	1.01 252	1.29 188	0.76 209	0.22 84	0.19 177	0.22 50	0.20 160	0.25 120	0.21 93

anonymousdsp	0.95 180	0.69 340	1.27 124	0.83 197	0.52 183	4.54 600	0.84 338	1.76 83	1.24 139	0.76 137	1.06 167	0.78 178	0.77 157	1.67 281	0.69 176	0.27 198	0.17 84	0.29 283	0.21 180	0.31 258	0.26 209

IGEV-Stereo	0.95 180	0.69 340	1.27 124	0.84 208	0.52 183	4.54 600	0.84 338	1.76 83	1.24 139	0.75 123	1.06 167	0.79 182	0.77 157	1.68 283	0.69 176	0.27 198	0.17 84	0.29 283	0.21 180	0.31 258	0.26 209
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GSStereo	0.96 185	0.48 106	1.09 60	0.97 309	0.45 126	4.54 600	0.83 330	3.32 336	1.37 162	0.75 123	0.89 110	0.76 174	0.80 178	0.92 79	0.53 99	0.26 172	0.18 130	0.26 189	0.20 160	0.28 192	0.21 93

tt45	0.96 185	0.48 106	1.19 98	0.89 245	0.66 270	3.91 441	0.76 272	1.90 102	1.26 147	0.70 104	1.30 231	0.71 154	0.63 97	2.59 385	0.74 199	0.22 84	0.17 84	0.28 257	0.23 236	0.27 170	0.27 226

DF	0.97 187	0.56 193	1.59 180	0.93 288	0.51 170	1.13 31	0.97 438	4.39 608	1.44 186	0.95 204	1.59 316	1.01 242	0.57 74	1.62 266	0.75 202	0.32 359	0.22 294	0.25 145	0.19 135	0.25 120	0.25 179

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.97 187	1.76 602	2.51 283	0.69 82	1.40 535	2.95 249	0.99 448	2.18 140	1.04 117	0.68 97	0.80 79	0.69 140	0.64 100	0.87 58	0.40 17	0.23 102	0.19 177	0.25 145	0.21 180	0.30 238	0.64 551

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.97 187	0.41 30	3.72 355	0.63 33	0.80 328	1.51 87	0.84 338	1.84 93	1.51 232	0.82 160	1.00 142	0.70 143	1.00 248	0.75 22	0.41 22	0.23 102	0.18 130	0.24 106	0.18 91	0.43 450	2.30 652

MSCF	0.97 187	0.82 439	1.26 118	0.88 238	0.40 87	3.17 279	0.88 380	2.79 268	1.39 168	1.32 251	1.19 195	0.58 89	1.33 354	1.28 183	0.64 143	0.25 155	0.19 177	0.25 145	0.25 286	0.28 192	0.32 312

999	0.97 187	0.48 106	1.24 115	1.03 356	0.64 255	3.25 298	0.92 414	1.40 36	1.39 168	0.71 108	1.68 345	0.70 143	0.66 115	3.03 406	0.89 259	0.23 102	0.19 177	0.25 145	0.21 180	0.25 120	0.29 260

GCAPDPT-zeroshot4090	0.97 187	0.41 30	3.70 354	0.63 33	0.80 328	1.51 87	0.84 338	1.84 93	1.51 232	0.82 160	1.00 142	0.70 143	1.00 248	0.75 22	0.41 22	0.23 102	0.18 130	0.24 106	0.18 91	0.43 450	2.30 652

DA	0.98 193	0.46 72	1.34 139	0.92 272	0.43 107	4.34 560	0.85 347	2.79 268	1.35 159	0.82 160	1.30 231	0.89 211	1.08 288	1.11 124	0.56 114	0.30 313	0.18 130	0.24 106	0.18 91	0.25 120	0.23 147

GGEV	0.98 193	0.46 72	1.34 139	0.92 272	0.43 107	4.34 560	0.85 347	2.79 268	1.35 159	0.82 160	1.30 231	0.89 211	1.08 288	1.11 124	0.56 114	0.30 313	0.18 130	0.24 106	0.18 91	0.25 120	0.23 147

ff7	0.98 193	0.69 340	2.05 228	0.84 208	0.52 183	4.55 605	0.86 352	1.62 64	1.24 139	0.75 123	1.03 151	0.70 143	0.77 157	1.84 308	0.68 165	0.27 198	0.17 84	0.29 283	0.21 180	0.31 258	0.27 226

ffff	0.98 193	0.69 340	2.05 228	0.84 208	0.52 183	4.55 605	0.86 352	1.62 64	1.24 139	0.75 123	1.03 151	0.70 143	0.77 157	1.84 308	0.68 165	0.27 198	0.17 84	0.29 283	0.21 180	0.31 258	0.27 226

11t	0.98 193	0.69 340	2.05 228	0.84 208	0.52 183	4.55 605	0.86 352	1.62 64	1.24 139	0.75 123	1.03 151	0.70 143	0.77 157	1.84 308	0.68 165	0.27 198	0.17 84	0.29 283	0.21 180	0.31 258	0.27 226

MIF-Stereo (partial)	0.98 193	0.55 181	2.83 311	0.71 98	1.03 429	1.08 28	0.49 109	2.55 220	1.66 322	0.79 150	1.20 197	0.80 184	0.90 218	1.61 264	1.56 439	0.36 423	0.24 360	0.33 396	0.25 286	0.40 397	0.28 247

ccc-4	0.98 193	0.69 340	2.05 228	0.84 208	0.52 183	4.55 605	0.86 352	1.62 64	1.24 139	0.75 123	1.03 151	0.70 143	0.77 157	1.84 308	0.68 165	0.27 198	0.17 84	0.29 283	0.21 180	0.31 258	0.27 226

CroCo-Stereo	0.98 193	0.87 460	3.44 340	0.87 233	0.53 193	0.49 3	0.50 111	3.99 478	1.49 219	0.81 158	1.25 217	1.00 241	0.75 144	1.10 122	1.09 320	0.24 130	0.21 262	0.24 106	0.19 135	0.35 350	0.27 226
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	0.99 201	0.89 464	2.55 286	0.99 323	1.80 620	0.54 4	0.46 97	3.10 305	1.24 139	1.07 228	1.21 201	1.05 251	0.78 166	1.26 176	1.08 317	0.27 198	0.23 324	0.27 222	0.21 180	0.43 450	0.34 344

PMTNet	0.99 201	0.48 106	1.73 191	0.62 25	0.56 208	4.20 542	0.43 82	1.88 97	1.58 285	1.00 212	1.05 163	0.78 178	0.98 245	1.50 237	0.85 238	1.21 639	0.20 228	0.23 66	0.15 9	0.22 73	0.19 15

GASTEREO	1.00 203	0.98 494	1.23 109	0.90 255	0.40 87	3.40 326	0.88 380	2.77 260	1.44 186	1.39 262	1.30 231	0.55 73	1.35 360	1.33 198	0.64 143	0.25 155	0.19 177	0.25 145	0.25 286	0.25 120	0.31 301

rvit_0105_6	1.00 203	0.93 478	2.21 252	0.92 272	0.55 203	1.52 91	0.79 299	2.41 180	2.96 585	0.76 137	0.72 62	1.02 244	0.75 144	1.42 220	0.81 227	0.40 468	0.43 555	0.34 415	0.31 431	0.43 450	0.34 344

rvit_stereo_ft	1.00 203	0.87 460	3.55 344	0.97 309	0.66 270	1.06 26	0.80 310	2.78 263	1.67 324	0.78 146	0.96 137	0.95 234	1.14 312	1.06 114	0.90 263	0.32 359	0.24 360	0.27 222	0.28 366	0.39 392	0.27 226

MyStereo07	1.01 206	0.80 427	1.26 118	1.00 331	1.04 432	3.95 460	0.95 426	2.07 129	1.42 179	0.75 123	1.22 204	0.68 134	0.91 221	1.63 271	0.67 161	0.24 130	0.24 360	0.34 415	0.26 309	0.41 421	0.37 380

CES	1.01 206	0.55 181	1.74 194	0.92 272	2.15 643	2.15 157	0.50 111	2.01 117	1.45 189	0.76 137	1.02 145	0.61 101	0.47 40	1.29 188	0.79 221	0.22 84	0.17 84	0.24 106	0.14 2	0.63 545	2.29 651

TANstereo	1.01 206	0.55 181	1.73 191	0.76 149	0.36 35	4.04 489	0.38 52	1.48 43	1.62 311	2.03 407	2.10 488	0.84 194	0.93 227	0.98 95	0.62 136	0.28 242	0.36 504	0.23 66	0.20 160	0.25 120	0.46 468

GMStereo	1.01 206	1.00 498	2.86 314	0.83 197	0.45 126	1.47 81	0.57 142	1.89 100	2.11 431	1.52 275	1.24 209	0.87 205	0.74 141	1.58 252	0.94 288	0.40 468	0.21 262	0.30 310	0.30 415	0.47 485	0.36 364
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo++_RVC	1.02 210	0.49 116	1.54 173	0.83 197	0.55 203	4.01 483	0.31 24	1.63 69	1.99 395	1.63 294	2.13 497	0.84 194	0.65 108	0.88 64	0.70 182	0.27 198	0.15 24	0.23 66	1.22 649	0.24 94	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	1.03 211	0.85 454	3.13 325	0.84 208	0.38 71	1.17 38	0.42 77	3.54 370	1.47 203	1.08 229	2.17 504	1.48 315	0.57 74	1.37 210	0.74 199	0.23 102	0.18 130	0.28 257	0.21 180	0.32 290	0.24 165

XX-TBD	1.03 211	0.95 486	1.94 214	1.30 494	0.43 107	3.97 475	0.33 32	1.74 81	1.73 346	1.59 284	2.02 467	0.69 140	0.60 89	1.16 146	0.66 156	0.30 313	0.25 388	0.23 66	0.15 9	0.31 258	0.22 127

RT-Monster	1.05 213	0.53 156	2.62 296	0.83 197	1.40 535	2.96 250	0.47 103	2.81 272	1.83 371	1.21 244	1.22 204	0.93 228	0.83 190	1.36 204	0.60 129	0.21 62	0.20 228	0.23 66	0.18 91	0.21 53	0.29 260

xyz-stereo-finetune	1.05 213	0.62 275	1.46 160	0.59 12	0.36 35	3.48 346	0.81 320	2.69 249	1.74 352	0.94 200	1.21 201	0.91 218	0.78 166	2.53 380	1.28 375	0.24 130	0.24 360	0.26 189	0.23 236	0.30 238	0.23 147

FE-Mocha	1.06 215	0.74 392	2.45 279	0.97 309	0.69 290	1.57 93	0.40 62	2.92 282	1.47 203	1.82 336	1.81 404	1.62 333	0.88 209	1.36 204	0.78 215	0.29 271	0.20 228	0.35 434	0.31 431	0.26 150	0.33 331

EGLCR-Stereo	1.06 215	0.51 129	1.56 176	1.02 349	0.39 77	4.27 553	0.42 77	4.08 505	1.48 213	0.90 192	0.68 56	1.09 252	0.66 115	1.81 302	0.62 136	0.27 198	0.19 177	0.29 283	0.23 236	0.37 376	0.25 179

MC-Stereo	1.06 215	0.48 106	1.55 174	1.15 423	0.41 94	4.56 610	0.61 163	2.06 127	1.46 198	1.90 355	1.61 325	0.89 211	1.12 303	1.35 202	0.73 193	0.25 155	0.18 130	0.26 189	0.22 215	0.25 120	0.24 165

sCroCo_RVC	1.06 215	0.82 439	5.05 377	1.02 349	1.05 434	0.98 21	0.61 163	2.06 127	1.29 151	0.69 101	1.26 219	0.82 190	1.10 297	1.20 161	0.90 263	0.42 495	0.40 536	0.33 396	0.30 415	0.46 481	0.38 397

Wave_Phase_stereo	1.07 219	0.73 381	4.10 363	0.80 168	0.51 170	4.91 649	0.72 239	2.50 205	1.00 109	0.85 178	0.57 40	0.72 157	0.48 44	1.01 102	0.90 263	0.26 172	0.22 294	0.24 106	0.29 394	0.25 120	0.25 179

rvit_0105_4	1.07 219	0.99 495	2.39 273	0.93 288	0.54 195	1.62 103	0.84 338	2.77 260	2.91 580	0.80 154	0.91 119	1.09 252	0.86 197	1.63 271	0.85 238	0.40 468	0.45 565	0.35 434	0.31 431	0.43 450	0.40 425

DN	1.08 221	0.54 172	3.15 327	0.90 255	1.00 423	3.37 319	0.48 107	2.59 234	1.45 189	0.95 204	0.82 88	1.32 291	0.73 135	1.86 315	0.64 143	0.30 313	0.26 405	0.28 257	0.24 265	0.34 329	0.32 312

quiztm	1.09 222	0.79 422	1.33 138	0.77 154	1.50 558	2.48 191	0.76 272	3.65 385	1.55 268	1.65 301	1.80 391	1.18 268	0.64 100	1.17 152	1.07 314	0.30 313	0.17 84	0.23 66	0.20 160	0.36 363	0.28 247

MM-Stereo_test3	1.09 222	0.59 230	1.55 174	1.73 603	1.18 470	1.91 128	0.86 352	3.52 365	1.76 356	1.25 246	1.86 429	1.10 255	0.69 122	1.32 197	0.86 245	0.27 198	0.23 324	0.27 222	0.22 215	0.34 329	0.30 291

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 222	3.30 642	2.61 293	0.82 184	0.38 71	1.27 51	0.62 178	1.51 46	1.29 151	0.91 193	0.92 122	0.65 123	0.57 74	1.08 118	0.59 126	1.55 653	0.15 24	0.32 360	0.28 366	1.10 622	1.98 648

iRaftStereo_RVC	1.09 222	0.70 351	1.39 150	0.95 296	0.45 126	3.83 419	0.42 77	2.37 177	1.58 285	1.69 308	1.76 376	1.80 368	0.83 190	1.50 237	0.98 298	0.28 242	0.18 130	0.29 283	0.26 309	0.30 238	0.31 301

RAFT-Stereo-weight	1.11 226	0.48 106	1.22 108	0.99 323	0.42 101	4.17 530	0.80 310	3.60 378	1.50 225	1.97 377	1.50 289	1.30 289	0.65 108	1.24 169	0.85 238	0.25 155	0.19 177	0.26 189	0.22 215	0.27 170	0.23 147

11t1	1.11 226	0.53 156	1.80 200	1.55 578	0.65 263	2.20 164	0.60 158	3.66 389	1.49 219	1.60 285	1.26 219	1.03 246	1.35 360	1.72 289	0.97 295	0.28 242	0.31 464	0.29 283	0.23 236	0.30 238	0.34 344

rvit_0105_5	1.13 228	0.93 478	2.60 290	0.91 266	0.56 208	1.92 129	0.91 400	3.02 295	2.63 541	0.95 204	1.20 197	1.18 268	0.93 227	1.51 240	0.93 286	0.40 468	0.43 555	0.37 462	0.35 475	0.42 440	0.44 451

GMOStereo	1.13 228	0.70 351	2.26 259	0.75 131	0.44 118	3.05 259	0.91 400	2.78 263	1.45 189	2.37 520	1.52 292	1.53 319	1.05 271	1.17 152	0.92 277	0.25 155	0.19 177	0.35 434	0.28 366	0.34 329	0.26 209

error version	1.13 228	0.70 351	2.26 259	0.75 131	0.44 118	3.05 259	0.91 400	2.78 263	1.45 189	2.37 520	1.52 292	1.53 319	1.05 271	1.17 152	0.92 277	0.25 155	0.19 177	0.35 434	0.28 366	0.34 329	0.26 209

test-v	1.13 228	0.70 351	2.26 259	0.75 131	0.44 118	3.05 259	0.91 400	2.78 263	1.45 189	2.37 520	1.52 292	1.53 319	1.05 271	1.17 152	0.92 277	0.25 155	0.19 177	0.35 434	0.28 366	0.34 329	0.26 209

test-2	1.13 228	0.70 351	2.26 259	0.75 131	0.44 118	3.05 259	0.91 400	2.78 263	1.45 189	2.37 520	1.52 292	1.53 319	1.05 271	1.17 152	0.92 277	0.25 155	0.19 177	0.35 434	0.28 366	0.34 329	0.26 209

Lsterematch	1.15 233	0.84 448	4.02 362	0.80 168	0.39 77	1.68 108	0.68 213	2.01 117	2.02 402	1.58 283	2.02 467	1.35 295	1.40 372	1.41 217	1.10 321	0.28 242	0.16 49	0.29 283	0.22 215	0.29 212	0.37 380

HUF	1.15 233	0.64 294	8.62 419	0.90 255	0.35 30	1.35 65	0.78 292	1.97 112	1.50 225	0.63 81	1.52 292	0.83 192	0.66 115	1.28 183	0.63 140	0.29 271	0.23 324	0.26 189	0.17 46	0.23 84	0.25 179

tg	1.15 233	0.67 329	1.31 131	0.94 293	0.54 195	4.02 485	0.41 69	2.96 287	1.59 300	1.69 308	1.85 426	1.84 380	0.97 238	1.78 296	0.83 232	0.27 198	0.17 84	0.29 283	0.26 309	0.29 212	0.27 226

Selective-RAFT	1.15 233	0.46 72	1.64 184	0.99 323	0.45 126	4.17 530	0.51 115	3.21 316	1.69 334	1.12 236	1.34 247	1.45 312	1.40 372	2.08 336	0.94 288	0.41 483	0.20 228	0.24 106	0.23 236	0.27 170	0.25 179

x	1.15 233	0.57 204	1.53 170	1.44 550	0.67 277	1.94 130	0.97 438	3.87 437	1.57 281	1.61 290	1.28 227	1.58 327	1.22 330	1.93 321	1.04 309	0.28 242	0.30 455	0.34 415	0.29 394	0.32 290	0.31 301

xyz-stereo-finetune2	1.16 238	0.63 283	1.50 166	0.57 7	0.36 35	3.47 343	0.65 195	2.70 250	1.23 137	0.88 187	1.75 367	0.91 218	1.76 477	3.54 417	1.74 475	0.24 130	0.22 294	0.30 310	0.27 337	0.31 258	0.26 209

rvit_stereo_0075_2	1.18 239	0.74 392	2.66 302	0.90 255	1.27 501	2.51 195	0.69 224	2.25 156	2.06 415	1.40 264	1.86 429	1.46 314	0.84 192	1.42 220	0.94 288	0.46 524	0.40 536	0.48 541	0.38 510	0.46 481	0.51 500

AE-Stereo	1.18 239	0.60 246	2.05 228	1.10 391	0.60 235	4.39 568	0.72 239	3.74 407	1.62 311	1.10 231	1.90 444	1.01 242	0.92 224	1.45 228	0.82 229	0.28 242	0.22 294	0.28 257	0.28 366	0.26 150	0.22 127

test-3	1.19 241	0.52 138	2.00 222	1.01 338	0.42 101	1.95 131	0.91 400	4.35 597	1.47 203	2.24 484	1.16 190	2.06 415	0.79 171	2.68 391	0.76 209	0.27 198	0.18 130	0.28 257	0.26 309	0.26 150	0.25 179

test_1	1.19 241	0.52 138	2.00 222	1.01 338	0.42 101	1.95 131	0.90 392	4.36 602	1.47 203	2.17 457	1.16 190	2.06 415	0.78 166	2.68 391	0.76 209	0.27 198	0.18 130	0.28 257	0.26 309	0.26 150	0.25 179

test_3	1.19 241	0.51 129	2.08 240	0.99 323	0.41 94	2.05 146	0.87 373	4.40 611	1.42 179	1.99 384	1.18 193	2.03 409	0.79 171	2.70 393	0.75 202	0.27 198	0.17 84	0.29 283	0.29 394	0.30 238	0.27 226

raftrobust	1.19 241	0.72 370	2.30 264	1.26 472	1.31 508	3.55 367	0.68 213	2.75 257	1.47 203	2.21 475	1.38 260	1.17 264	1.22 330	1.20 161	1.11 326	0.28 242	0.24 360	0.21 34	0.19 135	0.25 120	0.28 247

RALCasStereoNet	1.19 241	1.02 500	2.06 237	1.12 402	1.14 461	3.08 266	0.70 234	2.99 290	1.73 346	1.34 253	1.68 345	1.18 268	0.91 221	2.16 346	1.00 303	0.30 313	0.26 405	0.24 106	0.21 180	0.29 212	0.30 291

MIM_Stereo	1.20 246	0.78 418	3.30 335	1.05 359	0.43 107	3.04 257	0.60 158	2.46 197	1.51 232	1.60 285	1.58 311	1.82 374	1.29 345	2.00 328	1.07 314	0.24 130	0.24 360	0.28 257	0.25 286	0.27 170	0.27 226

R-Stereo Train	1.20 246	0.58 220	1.81 201	0.99 323	0.67 277	3.78 409	0.90 392	4.09 507	1.51 232	2.16 453	1.71 356	1.13 258	0.94 230	1.40 212	0.91 272	0.30 313	0.24 360	0.26 189	0.21 180	0.26 150	0.25 179

RAFT-Stereo	1.20 246	0.58 220	1.81 201	0.99 323	0.67 277	3.78 409	0.90 392	4.09 507	1.51 232	2.16 453	1.71 356	1.13 258	0.94 230	1.40 212	0.91 272	0.30 313	0.24 360	0.26 189	0.21 180	0.26 150	0.25 179
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
model_zeroshot	1.21 249	0.60 246	3.55 344	1.05 359	0.57 220	3.46 340	0.63 181	2.73 254	1.55 268	2.05 412	1.38 260	1.50 318	0.82 185	1.69 284	0.87 251	0.29 271	0.23 324	0.30 310	0.23 236	0.27 170	0.32 312

RCA-Stereo	1.21 249	0.52 138	1.58 179	0.90 255	0.46 137	4.68 626	0.79 299	4.13 517	1.74 352	1.92 362	1.80 391	0.94 233	1.48 401	1.14 137	0.70 182	0.27 198	0.18 130	0.25 145	0.19 135	0.25 120	0.23 147

raft+_RVC	1.21 249	0.83 443	2.61 293	1.35 519	0.97 402	3.60 377	0.76 272	3.23 321	1.51 232	1.33 252	1.67 342	1.03 246	1.10 297	1.87 316	0.92 277	0.24 130	0.22 294	0.25 145	0.24 265	0.26 150	0.25 179

AnonymousM	1.22 252	1.32 563	0.97 17	0.88 238	0.56 208	4.03 487	0.69 224	2.41 180	1.68 327	1.48 271	1.31 239	1.15 261	1.00 248	1.18 158	0.73 193	0.32 359	0.40 536	2.07 658	1.70 660	0.24 94	0.22 127

LL-Strereo2	1.23 253	0.85 454	2.38 272	0.93 288	0.68 283	3.72 397	1.37 539	2.54 219	1.99 395	1.75 324	1.40 266	1.82 374	0.73 135	1.40 212	0.99 301	0.31 338	0.23 324	0.55 582	0.35 475	0.29 212	0.24 165

ROB_FTStereo_v2	1.23 253	0.66 319	2.02 224	0.75 131	0.37 55	4.67 625	0.76 272	2.53 210	1.58 285	1.99 384	1.46 275	1.78 358	1.14 312	2.08 336	0.88 256	0.48 538	0.22 294	0.32 360	0.27 337	0.40 397	0.29 260

CRE-IMP	1.23 253	0.61 266	2.14 245	0.82 184	0.39 77	4.54 600	0.83 330	2.63 240	1.55 268	1.95 372	1.46 275	1.87 385	0.96 233	1.48 234	1.33 386	0.45 516	0.21 262	0.31 337	0.26 309	0.41 421	0.31 301

RAFT	1.23 253	0.84 448	2.05 228	0.96 302	0.47 147	1.80 119	0.94 422	3.18 315	1.46 198	1.60 285	1.71 356	3.04 522	1.59 428	1.64 273	1.32 382	0.38 448	0.24 360	0.40 488	0.32 443	0.40 397	0.35 358

test-1	1.23 253	0.65 307	1.88 207	0.96 302	0.52 183	3.84 424	0.62 178	4.01 482	1.47 203	1.93 366	1.78 385	1.83 377	0.92 224	1.19 160	1.28 375	0.26 172	0.29 442	0.31 337	0.24 265	0.29 212	0.36 364

rvit_0105_3	1.24 258	0.93 478	2.84 312	0.97 309	0.58 229	2.38 180	1.08 481	3.26 326	2.53 527	1.18 239	1.40 266	1.24 280	1.04 265	1.73 290	0.97 295	0.44 507	0.44 560	0.40 488	0.42 543	0.42 440	0.50 492

PSM-adaLoss	1.24 258	0.65 307	2.03 225	0.75 131	0.37 55	4.68 626	0.73 247	2.53 210	1.58 285	1.99 384	1.47 280	1.78 358	1.13 305	2.18 350	0.87 251	0.48 538	0.23 324	0.32 360	0.27 337	0.40 397	0.29 260

rafts_anoy	1.24 258	0.80 427	3.61 350	1.17 433	1.20 484	3.00 253	0.61 163	3.17 313	1.58 285	1.37 259	1.26 219	1.19 273	1.12 303	1.78 296	1.25 364	0.32 359	0.23 324	0.32 360	0.32 443	0.31 258	0.30 291

DIP-Stereo	1.24 258	0.69 340	1.77 197	0.65 56	0.61 240	4.29 555	0.58 151	4.44 617	2.53 527	1.98 379	1.33 242	0.91 218	0.86 197	1.25 175	1.25 364	0.36 423	0.23 324	0.32 360	0.23 236	0.32 290	0.29 260
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	1.25 262	0.56 193	2.05 228	1.05 359	0.93 392	2.86 228	0.55 135	3.23 321	1.34 156	1.55 278	1.07 170	3.56 575	2.03 512	1.29 188	1.00 303	0.28 242	0.27 417	0.34 415	0.21 180	0.41 421	0.43 445

Patchmatch Stereo++	1.25 262	0.65 307	2.06 237	0.75 131	0.37 55	4.68 626	0.76 272	2.53 210	1.58 285	1.99 384	1.47 280	1.78 358	1.14 312	2.44 364	0.90 263	0.48 538	0.23 324	0.32 360	0.27 337	0.40 397	0.29 260
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	1.25 262	0.66 319	2.14 245	0.75 131	0.37 55	4.65 622	0.77 285	2.53 210	1.58 285	1.99 384	1.47 280	1.78 358	1.13 305	2.26 359	0.86 245	0.47 533	0.22 294	0.32 360	0.27 337	0.40 397	0.29 260

HUI-Stereo	1.25 262	0.66 319	2.33 267	0.75 131	0.37 55	4.68 626	0.78 292	2.53 210	1.58 285	1.99 384	1.46 275	1.79 365	1.13 305	2.17 348	0.85 238	0.48 538	0.23 324	0.32 360	0.27 337	0.40 397	0.29 260

iRAFT	1.25 262	0.65 307	2.06 237	0.75 131	0.37 55	4.68 626	0.76 272	2.53 210	1.58 285	1.99 384	1.47 280	1.78 358	1.14 312	2.44 364	0.90 263	0.48 538	0.23 324	0.32 360	0.27 337	0.40 397	0.29 260

RAFT-IKP	1.25 262	0.66 319	2.23 257	0.75 131	0.37 55	4.64 620	0.74 259	2.53 210	1.58 285	1.99 384	1.47 280	1.78 358	1.13 305	2.22 356	0.92 277	0.48 538	0.22 294	0.32 360	0.27 337	0.40 397	0.29 260

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 262	0.72 370	1.74 194	1.05 359	0.36 35	4.13 511	0.42 77	2.95 285	2.84 576	2.02 403	2.40 548	1.61 332	1.11 301	1.26 176	0.97 295	0.21 62	0.15 24	0.26 189	0.23 236	0.29 212	0.23 147

FACV-RUCA	1.26 269	0.65 307	2.21 252	1.06 365	1.50 558	2.69 213	1.15 498	3.05 298	1.87 375	1.36 256	1.99 463	1.03 246	1.15 320	1.36 204	1.10 321	0.41 483	0.41 545	0.73 624	0.41 536	0.61 539	0.41 431

CAS	1.26 269	0.40 19	1.46 160	2.97 657	1.61 580	4.13 511	0.73 247	1.78 87	1.49 219	0.83 172	1.10 176	0.59 94	0.53 61	1.26 176	0.80 222	2.99 662	0.13 1	0.21 34	0.13 1	0.31 258	1.72 641

anonymousdsp2	1.26 269	0.60 246	3.74 356	1.02 349	0.41 94	3.60 377	0.72 239	3.68 392	1.47 203	1.37 259	1.56 308	1.83 377	1.01 252	2.00 328	0.66 156	0.29 271	0.20 228	0.28 257	0.20 160	0.32 290	0.29 260

dd	1.26 269	1.15 529	2.47 280	0.92 272	0.49 163	4.35 563	0.75 269	1.92 105	2.11 431	1.44 268	1.24 209	1.19 273	1.05 271	1.78 296	1.70 467	0.57 577	0.34 492	0.35 434	0.33 451	0.60 534	0.46 468

iGMRVC	1.26 269	0.66 319	2.14 245	0.75 131	0.37 55	4.66 623	0.74 259	2.53 210	1.58 285	1.99 384	1.46 275	1.78 358	1.14 312	2.46 366	0.92 277	0.48 538	0.23 324	0.32 360	0.27 337	0.40 397	0.29 260

HI	1.27 274	0.90 466	2.33 267	1.10 391	0.68 283	2.92 239	0.45 92	2.49 201	1.76 356	2.13 436	1.65 339	2.42 454	1.84 494	1.58 252	1.61 449	0.26 172	0.16 49	0.28 257	0.29 394	0.26 150	0.25 179

CoSv	1.27 274	0.90 466	2.33 267	1.10 391	0.68 283	2.92 239	0.45 92	2.49 201	1.76 356	2.13 436	1.65 339	2.42 454	1.84 494	1.58 252	1.61 449	0.26 172	0.16 49	0.28 257	0.29 394	0.26 150	0.25 179

mmm	1.27 274	0.58 220	2.20 250	1.41 543	0.68 283	2.39 182	0.85 347	3.90 447	1.63 314	2.20 466	1.84 418	1.28 285	1.50 408	1.91 320	0.89 259	0.31 338	0.27 417	0.45 523	0.37 497	0.38 381	0.34 344

NRIStereo	1.28 277	0.61 266	1.67 185	1.15 423	0.38 71	4.73 639	0.90 392	2.42 184	1.50 225	1.93 366	1.33 242	1.75 352	1.22 330	2.96 403	1.33 386	0.46 524	0.22 294	0.29 283	0.26 309	0.30 238	0.28 247

RALAANet	1.28 277	1.08 515	3.21 329	1.25 465	0.94 394	1.44 77	0.69 224	3.15 310	2.57 534	2.01 398	1.80 391	1.29 288	1.05 271	2.00 328	1.48 419	0.27 198	0.20 228	0.27 222	0.24 265	0.40 397	0.27 226

CASS	1.29 279	0.66 319	2.62 296	0.95 296	0.66 270	2.84 224	0.69 224	3.00 292	1.79 361	2.57 553	1.95 452	1.39 302	1.55 425	1.59 257	1.06 311	0.50 554	0.28 432	0.34 415	0.28 366	0.46 481	0.63 547
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	1.30 280	0.60 246	5.57 386	0.88 238	0.75 310	3.04 257	0.90 392	2.68 247	1.33 155	1.48 271	1.07 170	2.78 500	0.88 209	1.29 188	0.85 238	0.31 338	0.22 294	0.35 434	0.20 160	0.45 470	0.37 380

qqq	1.30 280	0.57 204	1.67 185	1.15 423	0.51 170	2.18 160	0.91 400	3.98 474	1.53 251	1.50 274	1.24 209	1.79 365	1.34 357	4.66 444	0.98 298	0.28 242	0.31 464	0.33 396	0.33 451	0.33 310	0.32 312

test_4	1.30 280	0.50 120	6.16 390	0.84 208	0.45 126	1.61 101	1.12 492	2.14 137	1.42 179	1.52 275	2.31 538	1.84 380	0.79 171	2.52 378	1.19 344	0.27 198	0.17 84	0.29 283	0.29 394	0.29 212	0.25 179

s12784h	1.31 283	0.45 60	2.41 276	0.71 98	0.35 30	4.42 577	0.50 111	4.22 542	2.73 553	2.01 398	2.48 554	0.91 218	0.96 233	2.01 331	0.70 182	0.29 271	0.18 130	0.24 106	0.16 27	0.27 170	0.18 7

AFF-stereo	1.31 283	0.77 412	1.46 160	1.10 391	0.45 126	3.93 449	0.48 107	2.92 282	2.92 582	1.90 355	2.21 512	2.11 422	1.52 414	1.93 321	1.12 329	0.21 62	0.16 49	0.25 145	0.25 286	0.29 212	0.20 48

Pruner-Stereo	1.32 285	0.59 230	2.11 243	1.79 613	0.47 147	4.73 639	0.79 299	2.53 210	1.72 344	2.47 535	1.58 311	1.48 315	1.03 257	1.66 276	1.47 416	0.44 507	0.21 262	0.34 415	0.30 415	0.30 238	0.39 404

Hybrid-DGEV-03	1.34 286	0.70 351	2.74 309	1.00 331	0.52 183	3.99 478	0.99 448	3.22 318	1.64 315	2.15 447	3.31 615	1.37 301	1.07 284	1.29 188	1.22 355	0.26 172	0.18 130	0.32 360	0.24 265	0.28 192	0.24 165

ToySt	1.35 287	0.72 370	3.65 352	1.01 338	0.50 168	3.31 313	1.01 456	3.46 353	1.73 346	1.30 249	1.55 304	2.07 418	1.47 399	1.88 317	1.40 397	0.27 198	0.27 417	0.30 310	0.32 443	0.42 440	0.39 404

DisPM	1.36 288	0.55 181	2.39 273	1.54 573	0.51 170	4.59 613	0.79 299	2.50 205	1.88 377	2.50 538	1.83 413	1.45 312	1.01 252	2.71 395	0.93 286	0.46 524	0.20 228	0.32 360	0.31 431	0.31 258	0.44 451

sAnonymous2	1.37 289	1.22 546	9.79 433	0.92 272	0.88 374	1.23 43	0.61 163	2.56 222	1.69 334	0.85 178	1.02 145	0.73 164	1.23 335	0.98 95	0.78 215	0.29 271	0.25 388	0.31 337	0.30 415	1.06 616	0.71 565

CroCo_RVC	1.37 289	1.22 546	9.79 433	0.92 272	0.88 374	1.23 43	0.61 163	2.56 222	1.69 334	0.85 178	1.02 145	0.73 164	1.23 335	0.98 95	0.78 215	0.29 271	0.25 388	0.31 337	0.30 415	1.06 616	0.71 565

GES	1.38 291	0.64 294	2.61 293	1.09 382	0.57 220	4.30 557	1.02 461	3.86 434	1.51 232	1.72 317	1.74 363	1.28 285	1.77 479	1.62 266	1.61 449	0.39 460	0.27 417	0.33 396	0.30 415	0.41 421	0.47 473

Any-RAFT	1.40 292	0.53 156	2.78 310	1.09 382	0.64 255	4.41 575	0.81 320	3.97 472	2.78 560	1.99 384	1.34 247	2.36 444	1.56 427	1.56 247	0.75 202	0.27 198	0.20 228	0.25 145	0.18 91	0.25 120	0.28 247

UDGNet	1.40 292	1.52 586	2.22 255	1.38 537	0.62 249	4.39 568	0.68 213	1.80 89	2.18 445	1.34 253	1.18 193	0.99 238	1.00 248	2.16 346	1.19 344	1.09 633	0.34 492	1.30 648	0.98 636	1.10 622	0.58 532

GMStereo_Zeroshot	1.41 294	1.21 540	3.33 337	1.29 487	0.72 298	3.35 317	0.53 125	2.58 233	1.68 327	2.35 516	1.56 308	2.42 454	0.96 233	2.50 370	1.16 337	0.45 516	0.23 324	0.40 488	0.24 265	0.79 592	0.33 331

Selective-IGEV-i1	1.43 295	0.59 230	2.42 278	1.15 423	1.07 443	3.82 418	1.09 485	3.79 416	2.11 431	1.62 292	1.91 445	2.65 481	1.22 330	1.80 300	1.12 329	0.32 359	0.27 417	0.46 529	0.54 588	0.31 258	0.39 404

rvit_105_1	1.43 295	0.90 466	3.27 333	1.08 376	0.68 283	2.79 217	1.27 520	3.52 365	2.35 482	1.38 261	1.54 300	1.28 285	1.14 312	2.91 399	1.40 397	0.54 571	0.47 579	0.45 523	0.59 600	0.44 461	0.58 532

RAFT-Test	1.44 297	0.59 230	6.10 389	1.01 338	0.69 290	2.90 233	0.80 310	3.68 392	1.70 339	1.85 339	1.68 345	3.15 532	1.03 257	1.20 161	0.99 301	0.27 198	0.22 294	0.25 145	0.23 236	0.27 170	0.25 179

DCRE	1.44 297	0.74 392	3.50 343	1.13 409	0.72 298	1.78 117	0.67 202	2.14 137	1.56 275	1.99 384	8.09 654	1.73 350	1.07 284	1.24 169	0.83 232	0.23 102	0.25 388	0.26 189	0.26 309	0.28 192	0.30 291

AdaStereo	1.45 299	0.83 443	2.34 270	1.28 483	0.81 334	3.21 286	1.14 497	4.20 533	2.46 515	2.05 412	1.77 382	2.48 464	1.18 323	1.71 288	1.44 406	0.43 501	0.25 388	0.43 511	0.28 366	0.44 461	0.34 344
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	1.46 300	0.57 204	14.51 503	0.74 127	0.34 25	3.31 313	0.68 213	2.34 173	0.72 21	0.58 46	0.88 103	0.50 51	1.06 279	1.42 220	0.45 48	0.19 36	0.15 24	0.25 145	0.17 46	0.24 94	0.20 48

BSDual-CNN	1.46 300	0.59 230	1.94 214	0.87 233	0.85 360	4.16 525	1.16 500	4.48 623	1.88 377	2.93 594	1.83 413	2.60 475	1.31 351	1.60 259	1.21 352	0.34 390	0.25 388	0.31 337	0.28 366	0.35 350	0.33 331

PFNet+	1.46 300	0.57 204	2.84 312	0.92 272	0.47 147	4.64 620	0.84 338	2.46 197	1.99 395	2.14 439	1.64 332	1.34 293	1.03 257	4.68 446	1.23 359	0.45 516	0.33 479	0.37 462	0.39 518	0.32 290	0.49 485

ACVNet	1.46 300	0.64 294	3.56 346	0.93 288	0.85 360	4.22 543	0.80 310	2.85 275	2.08 418	1.78 328	1.88 433	3.10 527	1.46 397	1.33 198	1.89 493	0.29 271	0.26 405	0.30 310	0.26 309	0.39 392	0.27 226

psmg	1.47 304	0.59 230	1.94 214	0.92 272	0.85 360	4.30 557	1.42 551	4.10 514	1.88 377	2.64 570	2.09 487	2.60 475	1.31 351	1.60 259	1.21 352	0.34 390	0.27 417	0.33 396	0.34 459	0.36 363	0.34 344

BUS	1.49 305	0.59 230	1.94 214	0.87 233	0.85 360	4.50 593	0.76 272	4.48 623	1.88 377	2.93 594	1.83 413	3.63 578	0.97 238	1.60 259	1.17 341	0.34 390	0.25 388	0.31 337	0.28 366	0.35 350	0.33 331

Hybrid-DGEV-2	1.55 306	1.43 578	3.19 328	1.16 430	0.51 170	4.15 515	0.54 134	4.28 570	2.22 449	2.06 417	1.37 256	2.37 445	1.61 435	3.24 409	1.15 333	0.25 155	0.24 360	0.30 310	0.26 309	0.29 212	0.28 247

plain	1.55 306	0.69 340	13.59 481	0.65 56	0.73 303	1.66 107	0.57 142	3.17 313	1.94 389	0.77 142	1.24 209	0.80 184	0.86 197	1.60 259	0.96 294	0.33 378	0.21 262	0.32 360	0.25 286	0.42 440	0.28 247

LCNet	1.55 306	0.54 172	1.88 207	0.99 323	0.55 203	3.60 377	1.21 514	2.86 278	1.53 251	2.18 459	1.74 363	1.43 311	4.17 618	3.62 420	0.87 251	0.29 271	0.20 228	0.28 257	0.77 621	0.47 485	1.85 644

DeepStereo_RVC	1.55 306	0.63 283	3.32 336	0.77 154	0.42 101	4.49 590	0.72 239	2.50 205	1.58 285	2.02 403	1.81 404	1.54 323	6.38 654	1.73 290	1.19 344	0.46 524	0.22 294	0.29 283	0.28 366	0.35 350	0.38 397

acv_ft	1.55 306	0.64 294	3.29 334	1.14 410	2.01 636	2.93 244	0.97 438	3.81 421	2.08 418	2.22 477	1.88 433	3.10 527	1.66 459	1.33 198	2.22 532	0.29 271	0.26 405	0.30 310	0.26 309	0.39 392	0.27 226

TestStereo1	1.56 311	0.81 432	2.32 265	1.61 588	0.64 255	4.13 511	1.36 534	3.79 416	3.20 611	1.60 285	2.57 566	1.39 302	2.15 524	2.51 373	1.30 379	0.29 271	0.20 228	0.34 415	0.25 286	0.40 397	0.36 364

SA-5K	1.56 311	0.81 432	2.32 265	1.61 588	0.64 255	4.13 511	1.36 534	3.79 416	3.20 611	1.60 285	2.57 566	1.39 302	2.15 524	2.51 373	1.30 379	0.29 271	0.20 228	0.34 415	0.25 286	0.40 397	0.36 364

UCFNet_RVC	1.57 313	0.84 448	3.25 331	1.36 525	1.40 535	4.07 497	1.01 456	2.68 247	1.50 225	2.11 429	1.88 433	2.37 445	1.50 408	3.41 414	1.42 403	0.36 423	0.28 432	0.52 568	0.40 529	0.53 508	0.43 445

NF-Stereo	1.58 314	0.61 266	2.66 302	2.26 640	0.47 147	4.68 626	0.67 202	3.31 331	1.48 213	2.11 429	1.59 316	1.36 297	1.09 291	6.08 477	1.20 348	0.40 468	0.20 228	0.36 450	0.34 459	0.31 258	0.36 364

OCTAStereo	1.58 314	0.61 266	2.72 305	2.27 643	0.46 137	4.68 626	0.67 202	3.30 330	1.48 213	2.11 429	1.59 316	1.36 297	1.09 291	6.02 474	1.21 352	0.41 483	0.20 228	0.36 450	0.34 459	0.31 258	0.37 380

RE-Stereo	1.58 314	0.61 266	2.72 305	2.26 640	0.46 137	4.68 626	0.68 213	3.31 331	1.48 213	2.11 429	1.59 316	1.36 297	1.09 291	6.01 472	1.22 355	0.41 483	0.20 228	0.36 450	0.34 459	0.31 258	0.37 380

TVStereo	1.58 314	0.61 266	2.72 305	2.26 640	0.46 137	4.68 626	0.68 213	3.31 331	1.48 213	2.11 429	1.59 316	1.36 297	1.09 291	6.01 472	1.22 355	0.41 483	0.20 228	0.36 450	0.34 459	0.31 258	0.37 380

Gwc-CoAtRS	1.58 314	0.57 204	11.69 460	1.01 338	0.60 235	2.53 200	0.64 185	2.36 175	1.56 275	1.80 333	1.47 280	2.74 490	1.18 323	1.12 129	0.90 263	0.27 198	0.21 262	0.25 145	0.22 215	0.27 170	0.23 147

KYRaft	1.59 319	0.52 138	1.73 191	0.95 296	0.49 163	4.38 566	1.79 587	2.43 189	1.51 232	2.49 537	2.98 594	2.00 405	3.41 598	2.14 344	0.82 229	0.30 313	0.21 262	0.33 396	0.46 556	0.35 350	2.45 659

CCAANet	1.59 319	0.51 129	6.84 397	0.95 296	0.91 384	2.20 164	0.83 330	3.35 344	1.70 339	1.23 245	1.58 311	2.71 487	1.11 301	4.89 448	1.37 392	0.41 483	0.21 262	0.28 257	0.24 265	0.27 170	0.29 260

Reg-Stereo(zero)	1.60 321	0.42 41	10.69 447	0.89 245	0.68 283	3.27 303	0.47 103	2.27 160	1.54 260	1.48 271	1.24 209	2.55 470	2.68 563	1.48 234	1.10 321	0.19 36	0.19 177	0.22 50	0.18 91	0.24 94	0.26 209

HCRNet	1.60 321	0.56 193	2.47 280	0.78 160	1.36 525	4.11 506	0.71 236	3.57 374	2.79 562	1.75 324	1.61 325	1.58 327	1.41 379	5.79 469	1.56 439	0.34 390	0.28 432	0.36 450	0.29 394	0.33 310	0.37 380

AIO-test2	1.61 323	1.30 557	3.40 339	1.16 430	1.31 508	3.18 281	0.74 259	4.06 499	1.52 244	1.72 317	2.21 512	0.78 178	0.74 141	3.64 422	0.95 293	3.64 670	0.26 405	0.35 434	0.42 543	0.37 376	0.33 331

Prome-Stereo	1.61 323	0.55 181	1.71 189	0.98 317	0.60 235	4.41 575	1.82 591	3.03 296	1.53 251	2.18 459	3.45 619	1.72 349	3.49 604	2.23 357	1.08 317	0.29 271	0.20 228	0.26 189	0.25 286	0.34 329	2.16 650

test_sample1	1.62 325	0.55 181	1.88 207	1.44 550	0.79 326	2.27 170	0.64 185	4.00 480	1.82 364	1.87 345	1.35 250	1.57 325	1.62 439	9.55 556	1.24 361	0.30 313	0.27 417	0.31 337	0.28 366	0.32 290	0.32 312

RAFT+CT+SA	1.62 325	0.72 370	7.42 402	0.97 309	1.42 547	4.04 489	0.94 422	3.90 447	1.61 305	1.61 290	1.63 330	1.33 292	1.18 323	2.73 397	1.10 321	0.27 198	0.19 177	0.31 337	0.34 459	0.33 310	0.33 331

SA	1.62 325	0.75 403	3.78 359	1.07 368	0.43 107	4.26 548	1.36 534	4.45 620	3.12 600	1.63 294	1.97 458	1.68 340	2.26 536	2.55 381	1.27 371	0.27 198	0.22 294	0.37 462	0.37 497	0.35 350	0.30 291

Sa-1000	1.63 328	0.79 422	3.56 346	1.11 398	0.48 155	4.06 492	1.41 549	4.49 626	2.75 557	2.00 396	2.80 586	1.84 380	1.43 387	2.64 390	1.50 425	0.27 198	0.19 177	0.36 450	0.33 451	0.36 363	0.30 291

PSMNet-RUCA	1.64 329	1.50 585	2.57 289	1.50 566	1.38 531	3.05 259	1.36 534	3.31 331	2.24 454	1.36 256	2.07 484	1.40 307	1.09 291	1.83 305	1.55 437	1.15 637	0.69 630	1.26 647	0.96 634	1.64 644	0.94 605

test_sample7	1.65 330	0.70 351	2.60 290	1.48 561	0.76 314	2.38 180	1.07 476	4.35 597	2.11 431	2.14 439	1.75 367	1.75 352	1.67 461	6.26 481	1.26 367	0.44 507	0.48 585	0.43 511	0.40 529	0.46 481	0.43 445

StereoVision	1.65 330	0.75 403	7.47 404	1.01 338	1.80 620	2.61 207	0.61 163	3.06 301	1.96 390	1.25 246	3.46 620	1.85 383	0.88 209	2.07 334	1.93 498	0.43 501	0.36 504	0.37 462	0.36 485	0.48 488	0.33 331

dad	1.65 330	1.19 537	3.04 322	0.98 317	0.56 208	4.22 543	0.84 338	1.99 114	2.48 516	2.14 439	1.68 345	1.62 333	1.13 305	3.85 427	2.04 512	1.03 632	0.40 536	2.04 657	0.48 564	0.75 586	0.53 507

PSM-softLoss	1.66 333	0.59 230	5.15 379	2.25 638	0.48 155	4.68 626	0.69 224	2.57 224	1.52 244	2.14 439	1.45 273	1.42 309	0.99 246	6.04 475	1.20 348	0.41 483	0.23 324	0.37 462	0.39 518	0.32 290	0.31 301

KMStereo	1.66 333	0.59 230	5.15 379	2.25 638	0.48 155	4.68 626	0.69 224	2.57 224	1.52 244	2.14 439	1.45 273	1.42 309	0.99 246	6.04 475	1.20 348	0.41 483	0.23 324	0.37 462	0.39 518	0.32 290	0.31 301

DDVS	1.68 335	0.79 422	2.52 284	1.26 472	1.16 468	3.17 279	0.78 292	3.12 307	1.82 364	1.86 343	1.91 445	2.92 513	1.43 387	6.20 479	1.63 457	0.45 516	0.65 622	0.34 415	0.38 510	0.48 488	0.79 587

ISRNet	1.69 336	0.76 409	5.69 387	1.27 480	1.36 525	2.85 226	0.61 163	3.60 378	1.91 385	2.13 436	2.12 495	2.90 508	1.41 379	2.51 373	1.71 468	0.49 550	0.50 591	0.56 584	0.47 559	0.49 494	0.57 527

IER	1.69 336	0.65 307	7.19 400	0.94 293	1.15 463	3.28 307	0.89 387	3.48 355	1.97 392	2.10 425	1.98 460	2.28 430	2.12 520	2.25 358	1.75 478	0.29 271	0.23 324	0.36 450	0.30 415	0.32 290	0.34 344

RAFT_R40	1.70 338	0.59 230	2.99 319	1.46 556	0.46 137	4.74 642	0.98 446	2.23 152	1.56 275	2.02 403	2.35 546	2.71 487	2.56 557	6.71 495	0.90 263	0.40 468	0.19 177	0.30 310	0.27 337	0.33 310	0.26 209

ffm	1.72 339	0.60 246	5.21 381	1.14 410	0.99 414	3.62 382	0.86 352	4.22 542	3.37 624	2.20 466	2.30 532	3.48 560	1.62 439	2.21 354	0.65 152	0.29 271	0.16 49	0.48 541	0.37 497	0.30 238	0.29 260

Anonymous3	1.72 339	0.76 409	11.61 459	0.83 197	0.84 358	4.46 582	0.84 338	3.57 374	1.16 126	1.34 253	1.37 256	1.11 257	1.03 257	1.58 252	1.13 331	0.70 609	0.58 610	0.33 396	0.35 475	0.47 485	0.42 435

DMCA	1.72 339	0.74 392	6.63 392	1.14 410	0.96 398	3.98 477	0.90 392	3.75 408	2.76 558	2.83 589	1.58 311	2.35 442	1.18 323	1.58 252	1.98 507	0.40 468	0.27 417	0.42 507	0.26 309	0.36 363	0.38 397

fff	1.74 342	0.70 351	9.08 423	0.81 172	0.36 35	4.15 515	0.57 142	4.23 546	2.09 421	2.30 498	1.80 391	1.19 273	3.02 578	1.44 224	1.46 411	0.29 271	0.23 324	0.23 66	0.18 91	0.24 94	0.42 435

DCANet	1.74 342	0.73 381	9.08 423	0.82 184	0.40 87	4.18 533	0.59 155	4.25 556	2.97 586	2.35 516	1.84 418	1.18 268	1.63 452	1.51 240	1.55 437	0.29 271	0.24 360	0.23 66	0.18 91	0.30 238	0.53 507

csc	1.74 342	0.70 351	9.08 423	0.81 172	0.36 35	4.15 515	0.57 142	4.23 546	2.09 421	2.30 498	1.80 391	1.19 273	3.02 578	1.44 224	1.46 411	0.29 271	0.23 324	0.23 66	0.18 91	0.24 94	0.42 435

cscssc	1.74 342	0.70 351	9.08 423	0.81 172	0.36 35	4.15 515	0.57 142	4.23 546	2.09 421	2.30 498	1.80 391	1.19 273	3.02 578	1.44 224	1.46 411	0.29 271	0.23 324	0.23 66	0.18 91	0.24 94	0.42 435

test_sample2	1.75 346	0.56 193	2.25 258	1.41 543	0.80 328	2.91 236	0.86 352	4.05 495	2.04 410	1.91 360	1.39 262	1.57 325	1.55 425	10.65 595	1.06 311	0.32 359	0.28 432	0.32 360	0.30 415	0.36 363	0.33 331

anonymity	1.76 347	1.26 553	2.73 308	1.66 593	1.32 515	1.84 121	1.07 476	3.49 358	2.30 470	2.11 429	2.11 492	1.71 348	3.90 612	1.82 304	1.48 419	1.10 634	1.09 647	1.08 641	1.08 642	1.05 615	1.09 615

SST-Stereo	1.76 347	0.58 220	3.10 323	1.44 550	0.46 137	4.71 638	0.76 272	2.22 151	2.79 562	2.07 421	2.18 506	2.43 457	3.22 591	6.66 491	0.84 235	0.42 495	0.19 177	0.30 310	0.27 337	0.35 350	0.26 209

StereoDRNet-Refined	1.77 349	0.81 432	2.22 255	1.21 452	0.76 314	3.26 300	0.71 236	3.82 424	2.05 413	2.29 494	2.05 479	2.98 517	1.44 390	7.15 502	2.27 536	0.30 313	0.23 324	0.42 507	0.33 451	0.45 470	0.64 551
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CSP-Net	1.78 350	1.32 563	1.92 212	1.16 430	1.03 429	3.38 322	1.31 526	3.52 365	1.75 354	1.96 375	1.93 451	2.40 448	1.48 401	8.58 530	1.58 442	0.46 524	0.34 492	0.27 222	0.26 309	0.41 421	0.50 492

MM-Stereo_test2	1.79 351	0.53 156	20.16 614	1.43 547	0.47 147	2.57 203	0.73 247	1.67 73	1.47 203	0.94 200	0.96 137	0.84 194	0.79 171	1.16 146	0.68 165	0.24 130	0.17 84	0.25 145	0.22 215	0.30 238	0.22 127

tt1	1.79 351	0.73 381	10.41 444	1.75 605	0.36 35	4.55 605	0.79 299	4.22 542	3.37 624	1.08 229	1.80 391	0.74 170	1.48 401	2.21 354	0.65 152	0.29 271	0.16 49	0.31 337	0.22 215	0.30 238	0.29 260

RAFT_CTSACE	1.80 353	1.06 511	10.00 436	1.71 600	1.39 533	3.49 349	1.06 474	3.05 298	1.62 311	1.70 312	2.04 473	2.51 467	1.80 487	1.98 326	0.94 288	0.25 155	0.22 294	0.28 257	0.30 415	0.30 238	0.26 209

UPFNet	1.81 354	0.63 283	6.71 393	1.25 465	1.44 548	3.50 353	1.35 532	4.02 486	1.85 373	2.40 527	1.52 292	2.41 451	1.40 372	3.62 420	1.88 492	0.34 390	0.33 479	0.37 462	0.31 431	0.41 421	0.39 404

IGEV_i1	1.83 355	0.60 246	10.98 452	1.30 494	0.53 193	3.09 267	0.86 352	3.70 402	1.57 281	1.67 305	1.76 376	2.33 439	1.35 360	3.23 407	1.16 337	0.35 410	0.27 417	0.53 573	0.58 597	0.34 329	0.40 425

AACVNet	1.83 355	1.02 500	2.41 276	1.45 554	0.87 370	3.21 286	0.73 247	3.16 311	1.61 305	2.01 398	1.82 412	2.28 430	1.33 354	10.98 609	1.49 424	0.39 460	0.32 472	0.38 478	0.32 443	0.43 450	0.44 451

111	1.83 355	0.92 474	9.08 423	0.81 172	0.36 35	4.25 547	0.91 400	4.44 617	2.70 550	2.39 525	1.96 453	2.30 436	1.64 455	1.28 183	1.82 485	0.28 242	0.22 294	0.24 106	0.20 160	0.31 258	0.54 513

ACVNet-DCA	1.85 358	0.74 392	13.77 484	1.78 608	0.36 35	4.48 584	0.74 259	3.98 474	1.53 251	1.01 213	1.81 404	0.72 157	1.62 439	2.13 341	0.64 143	0.29 271	0.17 84	0.32 360	0.21 180	0.33 310	0.32 312

NLSM1	1.86 359	0.53 156	1.39 150	0.73 120	1.89 629	3.09 267	0.64 185	8.41 672	12.10 677	0.79 150	1.21 201	0.73 164	0.86 197	1.67 281	1.45 410	0.26 172	0.24 360	0.29 283	0.24 265	0.31 258	0.27 226

ITSA-stereo	1.86 359	0.72 370	3.74 356	1.20 446	0.66 270	4.09 499	0.91 400	4.24 554	2.53 527	1.93 366	1.77 382	1.59 329	2.15 524	6.12 478	2.44 551	0.40 468	0.38 522	0.40 488	0.40 529	0.50 496	0.98 609

test_5	1.87 361	0.75 403	10.23 441	1.14 410	1.40 535	3.85 432	1.27 520	3.91 452	1.93 387	1.69 308	1.78 385	1.67 338	1.79 482	2.99 405	1.17 341	0.30 313	0.18 130	0.35 434	0.33 451	0.34 329	0.33 331

NINENet	1.87 361	0.74 392	2.60 290	1.12 402	1.06 437	4.50 593	0.76 272	4.41 612	2.24 454	2.16 453	1.86 429	3.63 578	0.97 238	8.00 520	1.17 341	0.41 483	0.30 455	0.41 500	0.30 415	0.41 421	0.36 364

IRAFT_RVC	1.87 361	0.60 246	4.33 367	2.40 647	0.66 270	4.59 613	1.59 571	2.96 287	1.51 232	2.23 481	1.75 367	2.09 419	2.63 560	6.70 492	1.50 425	0.33 378	0.21 262	0.33 396	0.29 394	0.32 290	0.32 312

MLCV	1.87 361	0.91 472	8.59 417	1.10 391	0.57 220	3.59 375	0.53 125	3.70 402	2.20 448	2.80 586	2.25 518	2.00 405	1.42 384	4.13 436	1.86 490	0.30 313	0.20 228	0.32 360	0.21 180	0.33 310	0.36 364

iRaft-Stereo_20w	1.88 365	0.62 275	10.58 446	0.90 255	0.83 351	2.96 250	0.78 292	4.90 648	1.58 285	2.29 494	1.60 321	1.25 282	4.51 626	2.28 360	0.90 263	0.29 271	0.21 262	0.26 189	0.24 265	0.41 421	0.31 301

DSFCA	1.89 366	0.69 340	3.14 326	1.10 391	1.18 470	3.99 478	1.79 587	3.50 361	2.16 441	3.10 607	1.64 332	2.91 511	2.50 553	5.38 457	2.26 534	0.43 501	0.38 522	0.37 462	0.36 485	0.50 496	0.42 435

iResNet_ROB	1.89 366	1.02 500	8.60 418	1.39 539	0.98 411	3.72 397	0.66 198	3.84 428	2.65 544	1.88 348	2.05 479	1.98 402	1.27 340	4.52 442	1.67 464	0.30 313	0.20 228	0.28 257	0.18 91	0.31 258	0.40 425

MM-Stereo_test1	1.90 368	0.53 156	19.85 600	1.39 539	0.48 155	1.81 120	0.79 299	3.00 292	1.82 364	1.69 308	1.09 173	0.87 205	0.97 238	1.45 228	0.74 199	0.24 130	0.21 262	0.27 222	0.24 265	0.35 350	0.24 165

H2IRNET	1.90 368	0.53 156	14.29 500	1.14 410	0.60 235	4.48 584	0.44 87	2.65 242	1.81 363	1.05 222	2.30 532	1.67 338	1.40 372	2.17 348	1.50 425	0.36 423	0.21 262	0.33 396	0.37 497	0.34 329	0.29 260

CFNet-ft	1.90 368	0.95 486	3.56 346	1.07 368	1.54 565	4.09 499	0.90 392	2.85 275	1.82 364	1.78 328	1.70 352	2.75 492	1.48 401	9.33 549	1.72 470	0.33 378	0.30 455	0.61 600	0.36 485	0.52 502	0.39 404

CFNet_RVC	1.90 368	0.95 486	3.56 346	1.07 368	1.54 565	4.09 499	0.90 392	2.85 275	1.82 364	1.78 328	1.70 352	2.75 492	1.48 401	9.33 549	1.72 470	0.33 378	0.30 455	0.61 600	0.36 485	0.52 502	0.39 404

PSMNet-ADL	1.91 372	0.72 370	1.78 199	1.09 382	0.86 365	4.18 533	0.78 292	3.77 412	2.10 429	1.72 317	1.85 426	2.91 511	1.82 492	10.38 588	1.91 496	0.48 538	0.46 574	0.28 257	0.29 394	0.38 381	0.51 500

GEStereo_RVC	1.91 372	0.80 427	6.57 391	1.20 446	1.06 437	4.02 485	1.43 553	4.13 517	1.89 381	2.03 407	1.80 391	2.34 440	1.86 499	4.94 449	1.77 479	0.48 538	0.38 522	0.32 360	0.28 366	0.42 440	0.50 492

DN-CSS_ROB	1.91 372	1.55 588	11.13 454	1.82 615	0.88 374	3.99 478	0.61 163	4.01 482	1.67 324	1.64 297	1.89 439	1.39 302	1.06 279	3.23 407	1.50 425	0.31 338	0.19 177	0.44 516	0.29 394	0.37 376	0.31 301

qqq1	1.92 375	0.57 204	4.46 368	1.36 525	0.57 220	2.03 140	0.73 247	4.25 556	2.80 566	2.32 508	2.31 538	1.95 393	1.52 414	10.99 610	0.71 185	0.34 390	0.32 472	0.30 310	0.23 236	0.29 212	0.29 260

fff1	1.92 375	0.57 204	4.46 368	1.36 525	0.57 220	2.03 140	0.73 247	4.25 556	2.80 566	2.32 508	2.31 538	1.95 393	1.52 414	10.99 610	0.71 185	0.34 390	0.32 472	0.30 310	0.23 236	0.29 212	0.29 260

raft_robust	1.92 375	1.15 529	3.34 338	1.02 349	0.43 107	3.84 424	0.46 97	4.42 613	2.52 525	1.67 305	1.36 254	2.17 424	6.37 652	6.78 497	1.04 309	0.28 242	0.24 360	0.30 310	0.35 475	0.31 258	0.32 312

delet	1.92 375	0.76 409	5.14 378	1.01 338	1.65 591	3.44 334	2.03 603	3.76 410	2.48 516	2.01 398	2.05 479	2.63 479	1.90 505	5.34 456	2.12 522	0.28 242	0.29 442	0.40 488	0.31 431	0.41 421	0.45 457

BEATNet_4x	1.92 375	1.36 568	8.75 421	1.20 446	0.56 208	3.46 340	1.03 464	4.00 480	2.43 507	2.25 487	1.70 352	2.10 420	1.59 428	2.57 384	3.05 580	0.37 431	0.22 294	0.47 533	0.29 394	0.60 534	0.40 425

IIG-Stereo	1.95 380	0.79 422	2.14 245	2.78 654	0.66 270	4.62 617	0.76 272	4.27 565	1.53 251	2.63 569	3.14 607	3.35 549	1.61 435	7.65 515	1.41 401	0.39 460	0.20 228	0.31 337	0.25 286	0.33 310	0.22 127

LALA_ROB	1.95 380	1.48 583	3.11 324	1.05 359	0.98 411	3.99 478	1.82 591	4.44 617	2.28 466	3.31 617	1.85 426	2.76 498	1.67 461	4.04 435	3.23 583	0.46 524	0.41 545	0.55 582	0.52 582	0.60 534	0.57 527

DCANet-4	1.96 382	0.51 129	14.31 501	0.82 184	0.40 87	4.16 525	0.57 142	4.29 574	2.98 589	2.30 498	1.80 391	1.03 246	1.54 424	1.44 224	1.44 406	0.29 271	0.23 324	0.23 66	0.18 91	0.24 94	0.42 435

PSMNet-RSSM	1.96 382	0.77 412	3.26 332	1.29 487	1.31 508	4.19 537	0.96 433	3.68 392	1.89 381	2.05 412	1.80 391	2.60 475	1.70 468	9.84 564	1.81 483	0.35 410	0.29 442	0.35 434	0.37 497	0.42 440	0.35 358

4D-IteraStereo	1.97 384	0.84 448	20.43 631	0.78 160	1.56 572	2.09 152	1.05 472	2.43 189	1.56 275	1.41 266	1.00 142	1.94 391	0.61 92	1.22 165	1.06 311	0.27 198	0.18 130	0.31 337	0.26 309	0.27 170	0.23 147

OMP-Stereo	1.97 384	0.93 478	1.88 207	2.76 653	0.67 277	4.58 612	1.48 556	4.31 585	1.54 260	3.15 612	2.76 582	3.25 540	1.38 365	7.66 516	1.35 390	0.40 468	0.20 228	0.33 396	0.26 309	0.33 310	0.24 165

cc1	1.98 386	0.74 392	13.77 484	1.78 608	0.36 35	4.48 584	0.74 259	4.23 546	3.95 642	1.01 213	1.81 404	0.72 157	1.62 439	2.13 341	0.64 143	0.29 271	0.17 84	0.32 360	0.21 180	0.31 258	0.29 260

hknet	1.98 386	0.64 294	8.70 420	0.87 233	1.07 443	4.16 525	1.16 500	4.48 623	1.73 346	2.93 594	1.83 413	3.48 560	1.30 349	3.91 431	1.51 431	0.31 338	0.25 388	0.31 337	0.28 366	0.35 350	0.33 331

GANet-RSSM	1.98 386	0.62 275	3.49 341	1.69 596	1.23 491	4.22 543	0.91 400	3.31 331	1.86 374	1.81 334	1.74 363	2.34 440	1.82 492	10.92 607	1.73 474	0.34 390	0.29 442	0.31 337	0.28 366	0.39 392	0.40 425

1test111	1.99 389	0.74 392	13.77 484	1.78 608	0.36 35	4.48 584	0.74 259	3.98 474	1.53 251	1.01 213	1.81 404	0.72 157	1.62 439	4.66 444	0.98 298	0.29 271	0.17 84	0.32 360	0.21 180	0.33 310	0.32 312

SMFormer	2.00 390	0.57 204	4.46 368	1.36 525	0.57 220	2.03 140	0.73 247	4.25 556	2.80 566	2.32 508	2.31 538	1.95 393	1.52 414	10.99 610	2.13 525	0.34 390	0.32 472	0.36 450	0.31 431	0.38 381	0.36 364

tta	2.00 390	0.57 204	4.46 368	1.36 525	0.57 220	2.03 140	0.73 247	4.25 556	2.80 566	2.32 508	2.31 538	1.95 393	1.52 414	10.99 610	2.13 525	0.34 390	0.32 472	0.36 450	0.31 431	0.29 212	0.29 260

TestStereo	2.00 390	1.02 500	12.25 464	0.70 88	0.61 240	1.88 125	0.55 135	2.31 168	1.52 244	1.41 266	1.33 242	1.27 284	0.90 218	11.62 637	0.81 227	0.34 390	0.19 177	0.33 396	0.24 265	0.44 461	0.24 165

cross-raft	2.01 393	0.57 204	19.01 577	1.03 356	0.56 208	2.11 155	0.72 239	3.63 383	1.57 281	1.77 326	1.51 291	3.17 534	1.13 305	1.16 146	0.85 238	0.23 102	0.21 262	0.26 189	0.23 236	0.28 192	0.25 179

MMNet	2.02 394	0.81 432	10.76 448	1.12 402	1.23 491	3.53 360	0.89 387	3.79 416	2.08 418	2.15 447	1.76 376	2.15 423	2.12 520	3.69 423	2.32 539	0.31 338	0.29 442	0.34 415	0.27 337	0.38 381	0.42 435

xx1	2.03 395	0.74 392	13.77 484	1.78 608	0.36 35	4.48 584	0.74 259	4.23 546	3.95 642	1.01 213	1.81 404	1.79 365	1.34 357	2.13 341	0.64 143	0.29 271	0.17 84	0.33 396	0.33 451	0.33 310	0.32 312

HGLStereo	2.03 395	0.74 392	7.50 405	1.23 461	1.56 572	3.62 382	0.95 426	3.78 415	1.89 381	2.03 407	2.20 510	3.12 530	2.14 523	5.68 466	2.04 512	0.37 431	0.31 464	0.32 360	0.29 394	0.40 397	0.45 457

ssnet_v2	2.04 397	0.88 463	7.87 406	1.20 446	0.87 370	3.86 434	1.64 577	4.01 482	2.60 539	2.61 564	1.96 453	3.79 584	1.71 470	2.20 352	2.96 576	0.41 483	0.35 498	0.42 507	0.37 497	0.55 514	0.52 505

ADStereo(finetuned)	2.04 397	0.73 381	13.28 475	0.82 184	0.40 87	4.16 525	0.59 155	4.25 556	2.97 586	2.35 516	1.84 418	1.18 268	3.40 597	1.52 242	1.54 436	0.29 271	0.24 360	0.23 66	0.18 91	0.30 238	0.51 500

CBFPSM	2.05 399	0.95 486	10.12 440	1.07 368	1.05 434	2.84 224	1.20 511	3.28 327	1.73 346	1.82 336	1.30 231	4.56 625	4.06 615	2.34 361	2.34 541	0.25 155	0.38 522	0.32 360	0.27 337	0.37 376	0.79 587

DeepPruner_ROB	2.05 399	1.09 518	10.50 445	1.01 338	1.20 484	4.39 568	0.91 400	3.14 308	1.72 344	2.60 562	1.54 300	2.78 500	1.27 340	4.52 442	1.72 470	0.51 560	0.40 536	0.37 462	0.34 459	0.48 488	0.52 505

DLCB_ROB	2.05 399	0.95 486	2.37 271	1.24 463	1.02 428	2.92 239	1.30 525	3.68 392	2.30 470	2.91 592	2.17 504	3.32 547	1.52 414	10.37 586	2.50 556	0.40 468	0.33 479	0.40 488	0.36 485	0.41 421	0.47 473

NLCSM	2.07 402	0.57 204	1.26 118	0.68 76	1.83 622	3.24 294	0.69 224	8.40 671	9.75 671	0.92 196	1.30 231	0.87 205	1.06 279	7.60 512	1.57 441	0.28 242	0.25 388	0.29 283	0.25 286	0.36 363	0.27 226

HITNet	2.07 402	0.82 439	14.77 506	1.34 514	0.56 208	3.47 343	0.80 310	4.07 501	2.35 482	2.16 453	1.61 325	1.64 335	1.44 390	2.09 339	2.56 563	0.26 172	0.18 130	0.41 500	0.26 309	0.45 470	0.25 179
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	1.40 574	3.01 321	1.09 382	0.92 386	3.94 455	1.53 563	4.25 556	2.23 452	3.31 617	2.06 483	2.35 442	1.52 414	8.74 532	2.07 518	0.44 507	0.36 504	0.51 562	0.48 564	0.54 511	0.62 543

CFNet-RSSM	2.08 405	0.52 138	20.06 608	1.01 338	0.56 208	3.39 323	0.64 185	3.67 390	1.55 268	1.72 317	1.37 256	2.57 472	1.19 327	1.11 124	0.86 245	0.27 198	0.20 228	0.25 145	0.23 236	0.27 170	0.23 147

NLMM	2.10 406	0.53 156	1.23 109	0.63 33	1.86 624	2.81 220	0.61 163	11.68 680	14.99 683	0.80 154	0.86 99	0.92 224	1.03 257	1.12 129	1.48 419	0.26 172	0.25 388	0.27 222	0.22 215	0.31 258	0.24 165

coex_refinement	2.10 406	0.85 454	3.67 353	1.31 498	1.13 460	3.21 286	0.85 347	3.86 434	2.31 474	2.51 542	1.92 448	3.49 566	1.69 466	11.08 617	2.13 525	0.37 431	0.25 388	0.27 222	0.31 431	0.41 421	0.37 380

iRaft-Stereo_5w	2.10 406	0.83 443	8.57 416	0.81 172	0.76 314	3.21 286	0.84 338	3.71 404	1.65 320	1.56 280	2.50 556	2.20 426	2.23 534	9.13 544	2.01 510	0.38 448	0.19 177	0.35 434	0.27 337	0.45 470	0.39 404

WQFJA1	2.11 409	0.52 138	1.23 109	0.63 33	1.87 627	2.81 220	0.61 163	11.67 679	15.01 684	0.80 154	0.86 99	0.92 224	1.03 257	1.13 133	1.48 419	0.26 172	0.25 388	0.27 222	0.22 215	0.31 258	0.24 165

DFGA-Net	2.11 409	3.00 637	7.43 403	1.11 398	0.76 314	3.72 397	0.60 158	2.63 240	1.91 385	2.01 398	2.07 484	1.22 278	1.04 265	10.26 584	2.26 534	0.27 198	0.22 294	0.34 415	0.34 459	0.61 539	0.48 478

G2L-Stereo_test	2.11 409	0.86 457	7.12 399	1.65 592	1.19 477	3.54 364	1.02 461	3.57 374	2.01 401	2.50 538	1.68 345	3.15 532	1.50 408	9.21 547	1.62 454	0.28 242	0.19 177	0.23 66	0.22 215	0.27 170	0.31 301

CFNet_pseudo	2.12 412	0.67 329	15.14 517	0.85 220	0.74 308	3.95 460	0.64 185	3.95 465	1.78 359	1.90 355	1.79 388	3.27 542	1.62 439	2.51 373	1.16 337	0.31 338	0.36 504	0.53 573	0.27 337	0.63 545	0.44 451

test_xeample3	2.12 412	0.63 283	21.55 667	0.91 266	0.47 147	1.85 122	0.94 422	7.96 668	1.23 137	0.75 123	0.76 70	0.64 117	0.70 125	1.77 295	0.83 232	0.30 313	0.21 262	0.27 222	0.21 180	0.27 170	0.24 165

G2L-ROB	2.13 414	0.78 418	10.06 437	1.19 442	1.06 437	3.84 424	0.93 417	3.32 336	2.27 462	2.20 466	1.47 280	2.65 481	1.20 329	8.38 526	1.81 483	0.28 242	0.19 177	0.23 66	0.22 215	0.28 192	0.32 312

ccs_rob	2.13 414	0.67 329	15.11 516	0.84 208	0.75 310	3.96 470	0.65 195	3.95 465	1.78 359	1.88 348	1.79 388	3.26 541	1.64 455	2.51 373	1.16 337	0.31 338	0.36 504	0.54 581	0.27 337	0.65 556	0.45 457

WQFJX	2.14 416	0.54 172	1.28 126	0.61 16	1.85 623	2.87 230	0.77 285	11.60 678	14.62 682	0.82 160	1.15 186	0.89 211	1.10 297	1.69 284	1.39 394	0.28 242	0.25 388	0.25 145	0.21 180	0.32 290	0.25 179

SepStereo	2.15 417	0.67 329	4.79 375	1.14 410	1.64 587	2.93 244	2.13 608	4.09 507	2.74 554	4.17 641	2.52 559	2.46 462	1.79 482	8.36 524	1.63 457	0.37 431	0.22 294	0.39 482	0.25 286	0.41 421	0.34 344

IGEV-FE	2.16 418	0.69 340	20.56 634	1.22 455	0.54 195	2.18 160	0.53 125	3.38 347	1.61 305	1.93 366	1.55 304	3.74 581	1.06 279	1.56 247	0.91 272	0.29 271	0.20 228	0.27 222	0.29 394	0.40 397	0.32 312

IGEV_Zeroshot_test	2.16 418	0.69 340	20.60 638	1.22 455	0.54 195	2.18 160	0.53 125	3.38 347	1.61 305	1.93 366	1.55 304	3.76 583	1.05 271	1.55 246	0.91 272	0.29 271	0.20 228	0.27 222	0.29 394	0.40 397	0.32 312

anonymousa	2.16 418	0.67 329	19.19 578	1.04 358	1.67 595	2.06 149	0.79 299	2.86 278	1.96 390	1.85 339	2.14 499	3.23 539	1.81 490	1.12 129	1.15 333	0.26 172	0.26 405	0.34 415	0.32 443	0.30 238	0.28 247

NLMM1	2.18 421	0.55 181	1.34 139	0.62 25	1.86 624	3.30 312	0.62 178	11.92 681	15.07 685	0.86 183	0.96 137	0.84 194	0.90 218	1.83 305	1.35 390	0.27 198	0.27 417	0.27 222	0.24 265	0.31 258	0.28 247

AIO-test1	2.18 421	0.66 319	18.95 575	0.89 245	1.48 554	3.40 326	0.97 438	4.19 532	1.68 327	0.86 183	1.35 250	0.99 238	0.75 144	4.47 441	1.27 371	0.23 102	0.23 324	0.28 257	0.33 451	0.31 258	0.35 358

SFCPSM	2.18 421	0.63 283	17.03 541	0.88 238	0.98 411	3.74 403	1.28 522	4.09 507	2.16 441	1.85 339	1.83 413	1.65 336	1.39 368	2.50 370	1.50 425	0.33 378	0.27 417	0.39 482	0.36 485	0.34 329	0.37 380

WQFJX1	2.20 424	0.52 138	1.38 148	0.62 25	1.78 616	3.07 264	0.67 202	12.26 684	15.24 686	0.84 175	1.05 163	0.91 218	0.97 238	1.88 317	1.26 367	0.27 198	0.25 388	0.28 257	0.21 180	0.36 363	0.25 179

GANet-ADL	2.20 424	0.73 381	20.11 613	1.25 465	0.69 290	3.83 419	0.76 272	3.49 358	1.71 341	1.65 301	1.99 463	2.10 420	1.10 297	1.42 220	1.26 367	0.38 448	0.33 479	0.25 145	0.22 215	0.42 440	0.36 364

MSKI-zero shot	2.22 426	0.64 294	20.09 612	0.96 302	0.56 208	4.04 489	0.70 234	3.91 452	1.50 225	1.92 362	2.28 524	1.92 389	0.71 127	2.93 401	0.67 161	0.26 172	0.23 324	0.26 189	0.21 180	0.28 192	0.26 209

PS-NSSS	2.22 426	1.33 566	2.90 316	0.97 309	1.53 564	4.11 506	1.08 481	4.55 634	2.65 544	2.10 425	2.32 543	1.77 357	1.40 372	11.79 650	1.61 449	0.68 604	0.45 565	0.96 635	0.43 547	0.95 606	0.92 602

PCWNet_CMD	2.23 428	0.65 307	17.36 546	0.83 197	0.76 314	3.51 355	0.64 185	3.60 378	1.97 392	1.70 312	1.63 330	3.22 537	3.05 582	2.09 339	1.11 326	0.31 338	0.36 504	0.47 533	0.26 309	0.64 553	0.47 473

HH	2.23 428	0.86 457	21.59 668	0.98 317	0.51 170	1.49 85	0.82 324	2.74 255	1.54 260	1.10 231	1.69 350	4.62 628	1.86 499	2.55 381	0.69 176	0.26 172	0.22 294	0.29 283	0.23 236	0.34 329	0.27 226

HanStereo	2.23 428	0.86 457	21.59 668	0.98 317	0.51 170	1.49 85	0.82 324	2.74 255	1.54 260	1.10 231	1.69 350	4.62 628	1.86 499	2.55 381	0.69 176	0.26 172	0.22 294	0.29 283	0.23 236	0.34 329	0.27 226

MSMDNet	2.23 428	0.64 294	17.32 542	0.84 208	0.75 310	3.53 360	0.64 185	3.61 381	1.98 394	1.71 316	1.64 332	3.22 537	2.99 575	2.08 336	1.11 326	0.31 338	0.37 516	0.45 523	0.26 309	0.62 543	0.45 457

Select-FE	2.25 432	0.87 460	17.36 546	1.06 365	0.99 414	2.04 145	0.46 97	3.79 416	1.61 305	2.52 544	1.81 404	4.41 617	3.15 585	1.83 305	0.92 277	0.32 359	0.35 498	0.30 310	0.41 536	0.32 290	0.55 519

FENet	2.25 432	0.50 120	20.29 624	1.35 519	0.67 277	4.01 483	0.60 158	3.95 465	1.99 395	1.96 375	1.11 178	2.43 457	1.43 387	1.60 259	1.39 394	0.32 359	0.22 294	0.33 396	0.26 309	0.29 212	0.39 404

DISCO	2.25 432	0.73 381	10.06 437	1.76 606	1.12 456	3.47 343	1.25 519	3.24 323	2.26 460	2.65 574	1.96 453	4.53 623	1.92 507	4.17 438	3.61 587	0.32 359	0.25 388	0.31 337	0.29 394	0.66 561	0.41 431

iinet-f	2.26 435	1.18 535	13.71 482	1.14 410	1.11 455	3.77 407	1.10 488	4.14 523	2.17 443	2.06 417	1.76 376	2.99 518	2.99 575	2.50 370	2.49 555	0.35 410	0.39 531	0.27 222	0.28 366	0.45 470	0.39 404

ICVP	2.26 435	0.66 319	21.18 658	0.99 323	0.88 374	4.28 554	0.95 426	3.32 336	1.60 301	1.66 303	1.76 376	1.34 293	1.14 312	1.62 266	1.32 382	0.53 569	0.35 498	0.33 396	0.29 394	0.40 397	0.51 500
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	0.65 307	23.82 686	0.90 255	0.46 137	1.57 93	0.96 433	7.98 669	1.19 133	0.65 89	0.77 73	0.74 170	0.72 130	2.59 385	0.86 245	0.28 242	0.21 262	0.28 257	0.21 180	0.29 212	0.25 179

CIPLG	2.27 437	1.18 535	19.24 579	0.92 272	1.34 521	3.95 460	0.89 387	4.23 546	1.82 364	2.31 504	2.67 575	1.17 264	1.06 279	1.53 245	1.32 382	0.37 431	0.23 324	0.27 222	0.22 215	0.31 258	0.45 457

ACRE	2.27 437	1.11 522	19.45 586	0.91 266	1.30 505	3.94 455	0.87 373	4.21 538	1.80 362	2.28 492	2.62 570	1.17 264	1.04 265	1.52 242	1.30 379	0.37 431	0.23 324	0.27 222	0.22 215	0.31 258	0.46 468

NOSS_ROB	2.27 437	0.73 381	3.00 320	1.71 600	1.00 423	3.90 440	0.97 438	4.29 574	2.81 572	2.94 598	2.19 508	3.88 588	1.19 327	11.77 649	1.62 454	0.59 580	0.54 597	0.56 584	0.52 582	0.56 520	0.54 513

XPNet_ROB	2.27 437	1.11 522	4.10 363	1.36 525	0.97 402	3.94 455	1.63 575	4.07 501	2.14 437	2.82 588	2.00 465	2.32 438	1.73 475	10.81 602	3.39 584	0.51 560	0.47 579	0.48 541	0.40 529	0.51 498	0.56 523

IPLGR_C	2.28 442	1.31 561	19.46 587	0.92 272	1.32 515	3.93 449	0.89 387	4.20 533	1.82 364	2.30 498	2.63 572	1.16 262	1.07 284	1.41 217	1.29 378	0.37 431	0.23 324	0.27 222	0.22 215	0.31 258	0.45 457

DRaft	2.28 442	0.56 193	2.64 300	0.74 127	0.46 137	3.94 455	1.23 516	2.32 170	1.55 268	2.64 570	2.80 586	1.60 330	5.34 639	6.96 501	10.99 647	0.34 390	0.22 294	0.27 222	0.27 337	0.29 212	0.37 380

psm_up	2.28 442	0.81 432	5.45 385	1.26 472	1.50 558	3.84 424	1.23 516	4.23 546	2.03 406	2.55 549	1.80 391	2.44 461	1.65 457	12.90 668	1.58 442	0.37 431	0.38 522	0.41 500	0.34 459	0.43 450	0.39 404

MyStereo04	2.29 445	0.80 427	18.77 571	1.00 331	1.04 432	3.95 460	0.95 426	3.91 452	2.54 531	1.99 384	1.27 226	2.31 437	1.65 457	2.02 332	1.77 479	0.24 130	0.24 360	0.34 415	0.26 309	0.41 421	0.37 380

ADLNet	2.29 445	0.83 443	3.62 351	1.35 519	1.60 578	3.67 390	1.24 518	3.95 465	2.98 589	2.58 557	2.29 527	4.01 595	1.79 482	11.23 623	2.09 520	0.37 431	0.38 522	0.36 450	0.34 459	0.45 470	0.71 565

TDLM	2.29 445	1.08 515	4.61 374	1.29 487	1.01 426	4.26 548	2.17 610	3.75 408	2.79 562	2.31 504	1.98 460	2.06 415	1.59 428	12.45 663	1.72 470	0.51 560	0.28 432	0.52 568	0.35 475	0.56 520	0.50 492

Wz-Net-LNSev	2.30 448	1.67 598	14.88 509	1.18 439	1.65 591	3.49 349	1.54 566	3.63 383	2.03 406	1.88 348	1.64 332	3.29 543	2.06 516	2.71 395	2.02 511	0.40 468	0.33 479	0.32 360	0.31 431	0.53 508	0.49 485

DCVSM-stereo	2.31 449	0.66 319	20.69 640	1.11 398	0.93 392	2.58 205	0.73 247	2.61 237	1.60 301	2.57 553	1.53 298	3.30 545	1.72 472	2.19 351	1.23 359	0.34 390	0.53 595	0.41 500	0.32 443	0.45 470	0.62 543

gwcnet-sp	2.31 449	1.21 540	17.34 543	1.08 376	0.92 386	3.56 369	1.04 468	3.69 397	2.09 421	2.55 549	1.60 321	1.80 368	1.62 439	3.87 428	1.95 502	0.29 271	0.29 442	0.30 310	0.28 366	0.38 381	0.39 404

scenet	2.31 449	1.21 540	17.34 543	1.08 376	0.92 386	3.56 369	1.04 468	3.69 397	2.09 421	2.55 549	1.60 321	1.80 368	1.62 439	3.87 428	1.95 502	0.29 271	0.29 442	0.30 310	0.28 366	0.38 381	0.39 404

ssnet	2.31 449	1.21 540	17.34 543	1.08 376	0.92 386	3.56 369	1.04 468	3.69 397	2.09 421	2.55 549	1.60 321	1.80 368	1.62 439	3.87 428	1.95 502	0.29 271	0.29 442	0.30 310	0.28 366	0.38 381	0.39 404

DAS	2.31 449	0.67 329	4.79 375	1.14 410	1.64 587	2.93 244	2.13 608	4.09 507	2.74 554	4.17 641	2.52 559	2.46 462	1.79 482	11.55 634	1.63 457	0.37 431	0.22 294	0.39 482	0.25 286	0.41 421	0.34 344

TRStereo	2.31 449	1.87 607	19.74 596	1.53 571	1.16 468	4.26 548	1.08 481	4.73 643	1.45 189	1.55 278	1.28 227	1.75 352	0.85 195	1.81 302	1.20 348	0.36 423	0.26 405	0.32 360	0.36 485	0.34 329	0.33 331

test_sample5	2.33 455	0.62 275	11.29 455	1.29 487	0.83 351	3.09 267	0.74 259	4.28 570	2.31 474	2.20 466	1.97 458	1.68 340	1.39 368	11.19 621	1.47 416	0.37 431	0.31 464	0.37 462	0.37 497	0.41 421	0.39 404

MyStereo8	2.33 455	1.13 524	19.26 582	1.22 455	1.62 582	4.16 525	0.57 142	3.50 361	2.36 485	2.15 447	1.75 367	2.28 430	1.14 312	1.46 232	2.20 531	0.24 130	0.21 262	0.32 360	0.27 337	0.36 363	0.43 445

DualNet	2.33 455	0.62 275	11.29 455	1.29 487	0.83 351	3.09 267	0.74 259	4.28 570	2.31 474	2.26 490	2.04 473	1.68 340	1.39 368	11.19 621	1.47 416	0.37 431	0.31 464	0.37 462	0.37 497	0.41 421	0.39 404

MIPNet	2.33 455	0.71 365	19.82 598	0.89 245	0.56 208	4.76 644	0.61 163	4.32 590	2.37 491	1.83 338	1.48 287	1.48 315	1.98 511	2.63 388	1.44 406	0.29 271	0.20 228	0.26 189	0.23 236	0.30 238	0.39 404

DualNet (step1)	2.34 459	1.05 506	7.87 406	1.07 368	0.86 365	3.93 449	1.19 507	4.35 597	2.11 431	2.14 439	1.75 367	1.75 352	1.67 461	6.26 481	1.26 367	1.23 641	0.48 585	4.27 687	2.09 671	0.70 569	0.69 561

test_sample4	2.34 459	0.63 283	11.59 458	1.30 494	0.83 351	3.07 264	0.72 239	4.27 565	2.30 470	2.30 498	1.88 433	1.73 350	1.42 384	11.14 620	1.46 411	0.35 410	0.29 442	0.35 434	0.36 485	0.40 397	0.38 397

test_sample3	2.34 459	0.61 266	11.94 462	1.33 506	0.85 360	3.10 271	0.73 247	4.24 554	2.19 446	2.21 475	1.75 367	1.80 368	1.41 379	11.11 619	1.46 411	0.35 410	0.29 442	0.34 415	0.35 475	0.39 392	0.37 380

STTStereo	2.34 459	0.95 486	14.93 512	1.43 547	1.54 565	3.86 434	0.86 352	3.65 385	2.44 511	2.15 447	1.55 304	2.49 466	1.59 428	5.14 453	1.44 406	0.38 448	0.39 531	0.47 533	0.51 579	0.52 502	0.51 500

CFNet	2.34 459	1.10 519	8.96 422	1.34 514	1.24 493	4.09 499	0.73 247	4.04 491	2.77 559	1.62 292	1.87 432	2.27 429	1.45 394	11.41 627	1.82 485	0.31 338	0.24 360	0.43 511	0.36 485	0.43 450	0.33 331

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 464	0.99 495	19.62 592	1.09 382	0.96 398	1.51 87	0.44 87	4.05 495	1.64 315	1.31 250	1.67 342	4.93 635	2.45 550	2.52 378	1.40 397	0.30 313	0.20 228	0.31 337	0.50 575	0.57 525	0.60 537

test_sample6	2.35 464	0.62 275	10.78 449	1.33 506	0.83 351	3.15 277	0.79 299	4.36 602	2.43 507	2.26 490	2.04 473	1.69 344	1.39 368	11.48 632	1.61 449	0.38 448	0.32 472	0.37 462	0.39 518	0.41 421	0.42 435

EAI-Stereo	2.35 464	0.63 283	2.97 317	0.95 296	0.65 263	3.84 424	14.27 689	5.04 651	2.19 446	2.06 417	7.25 647	1.10 255	0.94 230	1.65 275	1.37 392	0.31 338	0.22 294	0.27 222	0.60 602	0.27 170	0.32 312

ac_64	2.35 464	0.62 275	9.77 432	1.32 501	1.71 602	3.27 303	0.93 417	3.48 355	2.50 521	1.74 322	1.73 361	3.91 589	1.77 479	10.21 581	1.86 490	0.40 468	0.31 464	0.33 396	0.30 415	0.34 329	0.39 404

HSM	2.35 464	0.81 432	2.21 252	1.14 410	1.55 569	3.44 334	1.03 464	3.99 478	2.25 457	2.29 494	2.11 492	8.04 664	3.05 582	11.60 635	1.71 468	0.33 378	0.22 294	0.28 257	0.23 236	0.32 290	0.35 358

CFNet_ucs	2.36 469	0.68 337	18.42 567	0.89 245	0.81 334	3.85 432	0.68 213	4.29 574	2.37 491	2.09 422	2.04 473	3.31 546	1.24 337	2.63 388	1.14 332	0.36 423	0.45 565	0.56 584	0.29 394	0.66 561	0.49 485

RT-IGEV	2.37 470	0.60 246	15.33 521	1.49 564	0.78 322	2.10 153	1.28 522	4.25 556	1.69 334	2.58 557	3.19 609	3.60 577	4.94 631	2.49 369	1.19 344	0.35 410	0.24 360	0.31 337	0.26 309	0.33 310	0.42 435

MyStereo05	2.37 470	0.72 370	19.94 603	1.02 349	0.99 414	4.26 548	0.86 352	4.01 482	2.62 540	2.14 439	1.26 219	2.28 430	1.63 452	2.07 334	1.68 465	0.24 130	0.23 324	0.34 415	0.26 309	0.42 440	0.36 364

hitnet-ft	2.37 470	0.73 381	8.34 413	0.96 302	0.89 379	3.77 407	0.80 310	3.55 372	2.58 535	2.24 484	2.04 473	3.65 580	1.49 407	11.71 647	1.89 493	0.44 507	0.53 595	0.44 516	0.35 475	0.52 502	0.48 478

YMNet	2.40 473	1.41 576	13.46 478	1.36 525	1.67 595	3.96 470	0.97 438	3.81 421	2.37 491	2.64 570	2.57 566	3.35 549	1.53 421	3.28 411	2.42 547	0.48 538	0.54 597	0.52 568	0.49 569	0.70 569	0.54 513

YMNet_1	2.40 473	1.41 576	13.46 478	1.36 525	1.67 595	3.96 470	0.97 438	3.81 421	2.37 491	2.64 570	2.57 566	3.35 549	1.53 421	3.28 411	2.42 547	0.48 538	0.54 597	0.52 568	0.49 569	0.70 569	0.54 513

CoDeX	2.40 473	0.78 418	13.21 474	1.00 331	1.18 470	3.24 294	1.32 527	4.14 523	2.41 503	1.74 322	1.84 418	2.05 413	1.47 399	10.03 574	1.60 446	0.34 390	0.28 432	0.32 360	0.27 337	0.32 290	0.39 404

LMCR-Stereo	2.40 473	1.31 561	18.61 570	1.59 583	0.86 365	3.87 436	1.15 498	4.32 590	1.60 301	2.25 487	2.27 520	1.13 258	2.43 548	2.48 368	1.60 446	0.88 625	0.24 360	0.29 283	0.24 265	0.56 520	0.30 291

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 477	1.47 582	14.14 495	1.30 494	1.35 522	3.51 355	1.64 577	4.04 491	2.10 429	2.46 533	1.88 433	2.28 430	2.51 554	4.73 447	3.17 582	0.38 448	0.19 177	0.35 434	0.20 160	0.40 397	0.36 364

PAM	2.43 478	0.61 266	20.86 645	1.07 368	0.73 303	2.93 244	0.53 125	3.24 323	1.53 251	1.89 354	2.43 549	5.29 648	2.76 565	1.84 308	1.02 305	0.27 198	0.24 360	0.26 189	0.25 286	0.40 397	0.50 492

PSM-AAD	2.43 478	0.54 172	1.32 135	0.92 272	0.54 195	4.48 584	7.47 675	2.96 287	1.55 268	2.31 504	2.56 564	1.26 283	16.23 686	2.46 366	0.89 259	0.28 242	0.21 262	0.58 589	0.41 536	0.34 329	1.32 628

AASNet	2.44 480	0.92 474	19.79 597	1.35 519	1.49 555	3.81 416	1.07 476	3.85 431	2.93 584	1.95 372	2.29 527	1.96 398	1.29 345	1.73 290	1.93 498	0.39 460	0.33 479	0.45 523	0.30 415	0.55 514	0.45 457

PAM_32	2.45 481	0.63 283	20.74 641	1.05 359	0.65 263	2.83 223	0.46 97	2.91 281	1.54 260	1.95 372	2.66 574	4.99 638	3.78 608	1.96 325	0.92 277	0.27 198	0.22 294	0.27 222	0.25 286	0.36 363	0.48 478

GMM-Stereo	2.45 481	0.52 138	20.38 627	0.89 245	0.82 343	4.18 533	1.91 596	2.45 194	1.48 213	2.48 536	2.30 532	1.69 344	1.86 499	2.93 401	1.08 317	0.28 242	0.18 130	0.33 396	0.48 564	0.35 350	2.41 656

DMCA-RVC	2.45 481	1.22 546	18.29 562	1.23 461	1.14 461	2.49 193	0.85 347	3.29 329	1.68 327	3.02 601	1.41 268	2.00 405	1.53 421	6.39 483	2.00 508	0.38 448	0.30 455	0.44 516	0.35 475	0.45 470	0.44 451

MyStereo06	2.46 484	0.72 370	19.97 605	1.02 349	0.99 414	4.26 548	0.86 352	3.51 364	1.68 327	1.92 362	1.73 361	4.01 595	4.22 619	1.62 266	0.88 256	0.24 130	0.23 324	0.34 415	0.26 309	0.42 440	0.36 364

SACVNet	2.46 484	1.14 528	9.47 430	1.44 550	1.18 470	4.06 492	1.49 560	3.84 428	2.24 454	2.62 566	1.89 439	2.57 472	1.28 342	11.35 625	1.64 460	0.50 554	0.39 531	0.48 541	0.41 536	0.55 514	0.75 577

RAFT-345	2.46 484	0.55 181	19.69 595	1.02 349	0.49 163	4.43 580	0.78 292	1.64 71	2.34 480	2.09 422	3.12 605	1.96 398	1.31 351	6.65 490	1.43 404	0.36 423	0.23 324	0.32 360	0.25 286	0.28 192	0.25 179

GwcNet-ADL	2.47 487	0.67 329	21.48 666	0.96 302	0.72 298	4.61 616	0.95 426	4.42 613	2.36 485	1.98 379	1.80 391	2.55 470	1.24 337	1.90 319	1.41 401	0.40 468	0.46 574	0.24 106	0.27 337	0.41 421	0.49 485

PFNet	2.47 487	0.60 246	16.95 540	2.15 637	0.81 334	4.63 619	0.91 400	2.55 220	1.52 244	2.40 527	2.79 584	1.83 377	1.42 384	7.54 509	1.34 389	0.33 378	0.21 262	0.36 450	0.27 337	0.32 290	0.39 404

IPLG	2.48 489	0.65 307	19.63 593	0.91 266	0.79 326	4.60 615	0.56 139	4.31 585	1.84 372	1.91 360	2.00 465	1.31 290	1.38 365	6.61 488	1.53 435	0.27 198	0.20 228	0.27 222	0.23 236	0.31 258	0.36 364

HHNet	2.48 489	0.71 365	20.52 633	0.64 43	0.64 255	4.07 497	0.93 417	3.76 410	1.56 275	2.15 447	4.92 638	0.98 237	3.37 596	1.66 276	1.79 482	0.32 359	0.20 228	0.31 337	0.27 337	0.36 363	0.42 435

G2L-Stereo	2.49 491	0.94 484	14.54 504	1.15 423	1.35 522	3.57 373	0.95 426	3.62 382	2.00 399	2.11 429	1.61 325	3.20 535	1.34 357	9.54 554	1.91 496	0.34 390	0.27 417	0.35 434	0.28 366	0.30 238	0.35 358

CRFU-Net	2.49 491	0.78 418	10.36 442	2.30 644	1.08 446	3.91 441	1.41 549	3.85 431	1.65 320	2.15 447	1.76 376	3.34 548	7.95 668	5.56 463	1.48 419	0.47 533	0.35 498	0.30 310	0.28 366	0.37 376	0.43 445

FADNet	2.49 491	1.76 602	13.17 473	1.17 433	0.95 397	3.27 303	0.88 380	3.94 463	2.27 462	1.40 264	1.29 229	2.51 467	2.06 516	9.93 569	1.94 500	0.43 501	0.45 565	0.40 488	0.43 547	1.06 616	0.53 507

RAFT + AFF	2.51 494	2.66 632	4.48 372	1.15 423	1.95 633	4.15 515	2.01 602	4.46 621	3.30 621	2.19 463	2.51 558	2.22 427	4.87 630	8.91 537	2.06 515	0.30 313	0.60 615	0.48 541	0.38 510	0.77 588	0.69 561

UNet	2.51 494	0.74 392	20.17 615	1.14 410	1.44 548	3.48 346	0.76 272	3.77 412	1.87 375	2.05 412	1.57 310	2.75 492	2.39 545	3.51 416	2.51 557	0.32 359	0.26 405	0.41 500	0.26 309	0.38 381	0.39 404

FADNet-RVC	2.51 494	2.27 622	14.03 493	1.09 382	0.81 334	3.54 364	1.10 488	4.13 517	2.48 516	1.39 262	1.22 204	1.85 383	1.77 479	9.78 562	2.06 515	0.38 448	0.37 516	0.40 488	0.40 529	0.67 563	0.48 478

iResNet	2.52 497	0.94 484	21.17 657	1.84 617	0.72 298	3.75 404	0.81 320	4.14 523	2.55 533	2.33 514	2.03 470	1.35 295	1.44 390	3.27 410	2.16 529	0.35 410	0.23 324	0.28 257	0.22 215	0.44 461	0.45 457

IPLGR	2.53 498	0.58 220	20.46 632	0.82 184	0.52 183	4.56 610	0.50 111	4.30 582	2.38 496	1.87 345	1.53 298	1.68 340	1.72 472	6.95 500	1.15 333	0.28 242	0.21 262	0.27 222	0.23 236	0.33 310	0.32 312

NCCL2	2.53 498	1.35 567	10.90 451	1.15 423	0.97 402	3.53 360	2.56 624	3.65 385	2.23 452	2.76 582	1.80 391	2.41 451	1.66 459	10.35 585	2.07 518	0.44 507	0.40 536	0.57 587	0.53 586	0.59 530	0.65 554

fast-acv-ft	2.54 500	1.19 537	20.08 611	1.41 543	1.40 535	3.18 281	1.17 503	3.37 346	2.28 466	1.90 355	2.15 501	2.69 484	2.17 529	2.91 399	2.31 538	0.37 431	0.39 531	0.45 523	0.39 518	0.57 525	0.45 457

XX-Stereo	2.54 500	0.61 266	20.21 616	1.78 608	1.19 477	4.30 557	0.46 97	4.39 608	1.58 285	2.32 508	1.89 439	4.64 630	0.60 89	4.16 437	0.82 229	0.31 338	0.21 262	0.28 257	0.27 337	0.51 498	0.26 209

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 500	1.04 505	16.73 536	1.53 571	2.00 635	3.96 470	0.87 373	3.87 437	2.31 474	2.54 548	1.67 342	2.85 505	1.63 452	5.55 462	1.62 454	0.46 524	0.33 479	0.38 478	0.38 510	0.53 508	0.62 543
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	0.90 466	11.10 453	1.32 501	1.47 553	3.58 374	1.38 542	4.13 517	2.45 512	1.90 355	1.71 356	2.86 506	1.76 477	10.86 603	1.66 463	0.60 582	0.43 555	0.53 573	0.41 536	0.78 590	0.94 605

CVANet_RVC	2.55 504	1.10 519	9.13 428	1.46 556	1.15 463	3.96 470	1.53 563	3.91 452	2.50 521	3.04 603	2.04 473	2.60 475	1.72 472	12.46 664	1.50 425	0.49 550	0.30 455	0.51 562	0.41 536	0.63 545	0.50 492

GCST	2.56 505	1.79 605	18.02 558	1.92 623	1.33 519	1.72 110	0.51 115	3.67 390	2.03 406	1.70 312	1.61 325	1.55 324	1.29 345	5.06 451	1.24 361	2.06 655	0.77 637	1.45 653	0.97 635	1.14 626	1.34 629

ARAFT	2.56 505	1.13 524	19.50 589	0.89 245	0.48 155	4.15 515	1.40 546	4.36 602	2.82 574	2.36 519	1.88 433	1.70 346	1.04 265	6.45 484	1.22 355	0.29 271	0.18 130	0.37 462	0.35 475	0.35 350	0.25 179

RASNet	2.56 505	0.70 351	10.06 437	1.60 585	2.25 648	3.67 390	1.00 453	3.38 347	3.14 603	1.81 334	2.11 492	4.60 626	2.30 538	10.25 583	2.61 565	0.37 431	0.24 360	0.25 145	0.24 265	0.28 192	0.26 209

cf-r	2.57 508	0.79 422	16.09 527	1.48 561	1.35 522	4.19 537	0.93 417	3.68 392	2.36 485	1.97 377	1.81 404	3.42 556	1.45 394	8.24 523	1.83 487	0.32 359	0.26 405	0.33 396	0.30 415	0.34 329	0.37 380

UGAM	2.58 509	0.56 193	18.55 569	0.89 245	0.71 296	3.23 291	1.03 464	2.75 257	1.75 354	1.36 256	2.77 583	2.69 484	1.28 342	10.75 598	1.40 397	0.28 242	0.24 360	0.40 488	0.31 431	0.35 350	0.30 291

GrayStereo	2.58 509	0.53 156	1.63 183	1.58 582	0.89 379	4.17 530	8.17 679	3.03 296	1.52 244	2.80 586	2.50 556	1.70 346	17.10 687	2.83 398	1.15 333	0.33 378	0.21 262	0.27 222	0.32 443	0.28 192	0.53 507

ASMatch	2.62 511	0.60 246	20.65 639	1.37 535	0.64 255	4.39 568	0.78 292	1.97 112	1.58 285	1.70 312	3.89 628	1.94 391	3.79 609	5.46 459	1.64 460	0.31 338	0.24 360	0.34 415	0.28 366	0.33 310	0.50 492

RAFT-RH_RVC	2.63 512	0.55 181	19.97 605	1.26 472	0.47 147	4.46 582	0.57 142	1.71 78	1.64 315	3.06 606	5.51 642	2.03 409	1.28 342	6.70 492	1.52 434	0.42 495	0.22 294	0.37 462	0.34 459	0.28 192	0.29 260

DANet	2.63 512	1.07 513	8.10 412	1.83 616	1.70 600	3.25 298	1.16 500	4.31 585	2.38 496	3.40 623	2.18 506	4.08 599	1.80 487	9.77 560	3.89 592	0.52 566	0.55 602	0.59 592	0.44 550	0.63 545	0.86 595
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FADNet_RVC	2.65 514	2.28 624	16.51 533	0.98 317	0.92 386	4.09 499	0.83 330	4.26 564	1.73 346	1.46 269	1.78 385	1.60 330	1.50 408	8.88 535	2.39 542	0.47 533	0.38 522	0.44 516	0.58 597	0.89 601	0.97 607

iResNetv2_ROB	2.65 514	5.00 651	19.28 584	2.06 633	1.09 451	3.83 419	1.13 495	4.14 523	2.09 421	1.85 339	2.03 470	2.01 408	1.51 412	3.58 418	1.58 442	0.34 390	0.21 262	0.32 360	0.21 180	0.44 461	0.29 260

ccnet	2.66 516	0.97 493	8.01 411	1.54 573	1.24 493	3.75 404	2.18 611	4.07 501	2.41 503	2.66 575	3.25 611	2.87 507	2.31 541	9.89 566	3.50 585	0.78 614	0.75 636	0.71 617	0.67 610	0.76 587	0.81 589

GwcNet-RSSM	2.66 516	1.05 506	15.91 525	1.22 455	1.19 477	4.12 508	1.12 492	3.84 428	2.02 402	1.93 366	1.79 388	3.12 530	1.46 397	10.37 586	2.05 514	0.33 378	0.27 417	0.35 434	0.30 415	0.40 397	0.36 364

z-ln-s-r	2.67 518	1.16 532	12.43 466	1.34 514	1.26 498	3.70 393	1.21 514	4.20 533	2.38 496	2.04 410	1.92 448	2.43 457	1.60 434	10.58 591	5.19 611	0.29 271	0.20 228	0.32 360	0.24 265	0.51 498	0.38 397

xxxx	2.67 518	0.54 172	2.03 225	1.22 455	0.81 334	3.49 349	0.63 181	4.49 626	2.49 520	2.22 477	2.23 515	2.05 413	1.38 365	10.05 575	17.91 678	0.32 359	0.32 472	0.30 310	0.27 337	0.33 310	0.34 344

test_xeample	2.67 518	0.56 193	2.05 228	1.09 382	0.81 334	3.24 294	0.80 310	4.55 634	2.70 550	2.42 530	2.27 520	1.39 302	1.40 372	10.75 598	17.51 677	0.30 313	0.30 455	0.32 360	0.28 366	0.34 329	0.33 331

PASM	2.67 518	2.05 616	9.71 431	1.73 603	1.37 528	2.53 200	1.52 561	3.10 305	2.17 443	2.79 585	1.84 418	2.90 508	1.85 498	11.89 654	2.19 530	0.81 619	0.85 640	0.87 632	1.01 638	1.14 626	1.05 612

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 522	1.26 553	22.01 675	1.08 376	0.99 414	1.61 101	0.86 352	3.69 397	1.64 315	1.52 275	5.62 644	3.35 549	3.44 602	2.20 352	1.33 386	0.26 172	0.21 262	0.30 310	0.62 606	0.93 605	0.67 556

222	2.68 522	0.57 204	2.03 225	1.11 398	0.81 334	3.23 291	0.65 195	4.52 631	2.45 512	2.34 515	2.29 527	1.41 308	1.44 390	10.50 589	18.47 682	0.32 359	0.30 455	0.32 360	0.27 337	0.32 290	0.34 344

PWC_ROB	2.69 524	2.01 613	8.36 414	1.33 506	1.90 631	3.23 291	1.18 504	4.33 593	3.25 615	3.11 608	3.41 618	2.71 487	2.18 531	9.15 545	4.48 596	0.56 575	0.31 464	0.61 600	0.36 485	0.69 568	0.74 574

pcwnet_v2	2.70 525	0.65 307	22.48 678	1.08 376	1.03 429	3.56 369	0.81 320	4.29 574	3.14 603	2.29 494	2.29 527	3.01 520	1.71 470	3.32 413	1.43 404	0.43 501	0.50 591	0.41 500	0.34 459	0.61 539	0.56 523

Wz-Net-MNSev	2.71 526	2.54 630	13.91 491	1.52 569	1.37 528	3.28 307	2.47 618	4.03 487	2.32 478	2.57 553	2.07 484	2.29 435	3.01 577	7.55 510	2.74 570	0.38 448	0.36 504	0.36 450	0.37 497	0.57 525	0.47 473

w-ln-seven-2	2.73 527	2.13 617	12.47 468	1.18 439	1.01 426	3.54 364	1.58 570	3.93 459	3.26 616	2.43 532	2.02 467	2.63 479	2.28 537	7.93 519	5.45 614	0.40 468	0.40 536	0.44 516	0.34 459	0.62 543	0.47 473

UGAM-zero	2.79 528	0.57 204	20.87 647	0.98 317	0.77 320	2.08 150	0.35 45	3.88 440	1.51 232	2.05 412	1.64 332	5.07 642	3.42 601	9.83 563	1.24 361	0.28 242	0.21 262	0.27 222	0.29 394	0.29 212	0.28 247

RP	2.79 528	1.20 539	10.36 442	1.54 573	1.93 632	3.44 334	1.97 599	4.05 495	2.34 480	2.66 575	2.79 584	3.98 593	2.58 558	10.21 581	2.61 565	0.95 628	0.47 579	0.71 617	0.57 596	0.71 578	0.68 559

SHD	2.82 530	2.04 615	13.80 488	1.69 596	1.79 617	2.73 216	1.07 476	3.85 431	3.18 607	4.63 649	2.74 579	3.38 554	2.77 566	5.48 461	3.66 588	0.62 588	0.47 579	0.51 562	0.55 591	0.65 556	0.74 574

FADNet-RVC-Resample	2.83 531	2.02 614	21.07 652	1.12 402	0.91 384	3.53 360	1.37 539	4.08 505	2.09 421	1.68 307	1.33 242	2.03 409	1.51 412	9.54 554	1.69 466	0.38 448	0.37 516	0.42 507	0.44 550	0.56 520	0.56 523

Selective-IGEV-i16pc	2.84 532	0.70 351	20.78 642	1.27 480	0.56 208	4.35 563	2.77 630	4.32 590	2.02 402	1.57 282	1.84 418	2.40 448	1.33 354	8.80 533	1.39 394	0.60 582	0.46 574	0.33 396	0.38 510	0.43 450	0.45 457

StereoDRNet	2.84 532	1.49 584	14.48 502	1.33 506	1.57 576	3.44 334	2.06 604	3.69 397	2.36 485	3.26 616	1.84 418	2.79 502	1.80 487	10.88 604	3.16 581	0.41 483	0.33 479	0.39 482	0.36 485	0.59 530	0.58 532

w-ln-seven	2.86 534	3.06 638	14.02 492	1.27 480	1.32 515	4.10 505	1.59 571	3.90 447	2.59 538	3.03 602	2.27 520	3.42 556	2.25 535	6.70 492	4.81 604	0.39 460	0.34 492	0.48 541	0.40 529	0.74 583	0.55 519

AAGNet	2.86 534	0.60 246	1.77 197	2.05 632	0.46 137	4.76 644	1.09 485	2.27 160	1.56 275	2.17 457	1.84 418	2.41 451	4.00 614	6.23 480	24.22 694	0.46 524	0.19 177	0.30 310	0.29 394	0.32 290	0.24 165

Consistency-Raft	2.86 534	1.66 596	19.61 591	1.40 542	1.75 611	3.84 424	1.32 527	4.07 501	2.25 457	1.78 328	2.67 575	1.82 374	4.41 623	1.94 323	2.06 515	0.83 622	0.94 644	1.03 637	1.12 643	1.70 646	1.09 615

PDISCO_ROB	2.86 534	1.53 587	14.27 499	1.98 629	2.19 645	4.52 599	1.35 532	4.65 639	3.19 608	2.09 422	2.16 502	3.53 571	2.45 550	5.32 455	2.12 522	1.30 649	0.78 638	0.72 621	0.59 600	1.24 635	1.28 624

AF-Net	2.87 538	1.30 557	16.24 528	1.33 506	1.75 611	3.26 300	1.59 571	4.09 507	2.43 507	2.69 577	2.94 592	4.51 621	3.20 590	5.84 470	2.75 571	0.76 613	0.36 504	0.72 621	0.49 569	0.70 569	0.56 523

HSM-Net_RVC	2.87 538	0.57 204	17.46 551	0.92 272	0.90 382	3.70 393	1.20 511	5.64 663	2.51 524	3.22 615	2.43 549	2.54 469	1.59 428	11.41 627	1.65 462	0.34 390	0.25 388	0.26 189	0.23 236	0.30 238	0.29 260
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Nwc_Net	2.88 540	1.16 532	18.30 563	1.35 519	1.68 598	3.52 358	1.18 504	3.90 447	2.06 415	2.52 544	2.82 589	3.82 586	2.34 542	6.78 497	2.55 562	0.86 624	0.40 536	0.59 592	0.67 610	0.57 525	0.55 519

DDUNet	2.91 541	2.78 634	6.94 398	3.53 665	2.26 649	3.28 307	1.36 534	3.77 412	2.04 410	2.62 566	2.49 555	4.18 606	1.69 466	5.38 457	1.85 489	2.21 657	1.77 664	2.61 667	2.43 677	2.60 653	2.34 655

MFMNet_re	2.91 541	1.91 608	18.25 560	3.06 658	1.89 629	3.13 275	1.67 582	3.52 365	2.97 586	3.14 610	2.87 591	2.26 428	2.41 546	2.42 363	2.00 508	1.10 634	1.05 646	0.94 634	0.90 630	1.28 636	1.46 636

ACV-stereo	2.92 543	0.92 474	20.27 622	1.33 506	1.05 434	4.68 626	1.10 488	2.66 245	1.64 315	1.46 269	1.32 240	5.41 650	4.24 620	7.83 517	1.90 495	0.44 507	0.52 594	0.32 360	0.29 394	0.45 470	0.63 547

GANet	2.93 544	1.05 506	11.29 455	1.64 590	0.96 398	3.91 441	2.52 621	3.72 405	2.41 503	2.95 599	3.00 595	3.21 536	2.03 512	12.42 662	4.72 601	0.51 560	0.41 545	0.46 529	0.39 518	0.60 534	0.50 492

RTSC	2.95 545	2.51 626	15.49 523	1.54 573	1.30 505	3.51 355	0.86 352	3.89 442	2.48 516	3.64 626	3.12 605	3.04 522	2.30 538	5.70 467	6.67 618	0.55 573	0.35 498	0.37 462	0.39 518	0.70 569	0.60 537

PWCDC_ROB	2.95 545	3.26 640	14.06 494	1.59 583	1.56 572	4.19 537	0.86 352	4.30 582	4.08 644	2.06 417	7.37 648	2.75 492	2.42 547	3.59 419	2.67 568	1.34 651	0.36 504	0.39 482	0.34 459	1.13 625	0.62 543

PSMNet_ROB	2.95 545	1.38 571	18.46 568	1.19 442	1.20 484	3.80 414	1.65 580	3.54 370	2.35 482	1.98 379	1.71 356	2.75 492	1.79 482	11.43 629	2.78 572	0.42 495	0.36 504	0.50 558	0.60 602	0.59 530	0.49 485

ff1	2.96 548	0.60 246	5.21 381	1.14 410	0.99 414	3.62 382	0.86 352	4.22 542	3.37 624	2.20 466	2.30 532	3.48 560	1.62 439	11.62 637	16.09 667	0.29 271	0.16 49	0.48 541	0.37 497	0.30 238	0.29 260

FINET	2.96 548	1.07 513	23.18 684	1.29 487	1.86 624	2.03 140	1.52 561	4.30 582	4.71 650	2.23 481	2.34 545	1.65 336	1.48 401	5.89 471	2.81 574	0.51 560	0.47 579	0.49 555	0.40 529	0.59 530	0.49 485

XQC	2.96 548	2.42 625	14.85 507	1.36 525	1.32 515	3.29 311	1.53 563	4.28 570	2.78 560	3.21 614	2.46 551	3.53 571	2.92 573	6.58 487	4.67 598	0.70 609	0.41 545	0.59 592	0.56 593	0.96 610	0.83 594

SGM-Forest	2.96 548	0.62 275	3.49 341	1.09 382	0.80 328	4.06 492	3.30 647	4.37 605	3.09 599	4.18 644	3.27 613	4.67 632	3.86 611	11.69 646	7.91 633	0.51 560	0.46 574	0.49 555	0.39 518	0.48 488	0.49 485
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DEmStereo	2.97 552	0.58 220	13.42 477	0.79 165	0.51 170	3.84 424	1.84 594	2.42 184	1.60 301	2.25 487	2.74 579	2.03 409	6.04 646	6.79 499	12.80 657	0.35 410	0.26 405	0.26 189	0.27 337	0.27 170	0.37 380

RYNet	2.97 552	0.93 478	15.09 515	1.12 402	1.38 531	3.66 389	1.42 551	4.03 487	2.29 469	2.10 425	1.70 352	3.79 584	2.16 527	13.64 678	3.02 579	0.37 431	0.41 545	0.48 541	0.34 459	0.81 595	0.75 577

TCMNet	2.98 554	1.30 557	18.26 561	1.47 559	2.09 641	3.84 424	1.08 481	3.96 470	2.39 500	2.53 547	2.29 527	2.43 457	1.75 476	10.09 578	2.39 542	0.52 566	0.45 565	0.61 600	0.50 575	0.80 594	0.78 583

mmx	2.98 554	0.60 246	5.21 381	1.14 410	0.99 414	3.62 382	0.86 352	4.49 626	3.05 595	2.20 466	2.30 532	3.48 560	1.62 439	11.62 637	16.09 667	0.33 378	0.28 432	0.48 541	0.37 497	0.44 461	0.37 380

xxx	2.98 554	0.60 246	5.21 381	1.14 410	0.99 414	3.62 382	0.86 352	4.49 626	3.05 595	2.20 466	2.30 532	3.48 560	1.62 439	11.62 637	16.09 667	0.33 378	0.28 432	0.48 541	0.37 497	0.44 461	0.37 380

Wz-Net-SNSev	2.98 554	4.36 647	15.98 526	1.57 581	1.19 477	3.28 307	1.80 589	3.96 470	2.40 501	2.32 508	2.28 524	3.48 560	2.05 515	7.84 518	3.82 591	0.47 533	0.39 531	0.53 573	0.49 569	0.71 578	0.60 537

DispNO	3.00 558	0.75 403	18.92 574	1.17 433	1.10 453	3.72 397	0.94 422	4.29 574	2.54 531	2.24 484	2.28 524	4.51 621	2.12 520	11.40 626	2.09 520	0.31 338	0.28 432	0.31 337	0.28 366	0.36 363	0.39 404

GwcNet	3.00 558	1.63 592	19.83 599	1.32 501	2.04 640	3.27 303	1.55 567	3.65 385	2.33 479	2.00 396	2.12 495	3.56 575	1.68 465	9.47 552	2.45 552	0.44 507	0.45 565	0.46 529	0.38 510	0.60 534	0.76 579

LL-Strereo	3.01 560	1.81 606	17.59 554	1.12 402	2.10 642	2.90 233	1.09 485	4.33 593	2.00 399	3.12 609	2.24 516	3.29 543	3.15 585	11.31 624	1.84 488	0.30 313	0.28 432	0.46 529	0.34 459	0.49 494	0.45 457

Anonymous_2	3.01 560	0.89 464	4.53 373	1.06 365	1.18 470	2.93 244	0.87 373	3.24 323	1.46 198	1.86 343	1.35 250	4.11 601	2.35 543	1.64 273	1.28 375	0.82 620	0.90 642	8.71 699	15.84 705	4.44 677	0.74 574

STrans-v2	3.03 562	0.77 412	20.91 648	0.81 172	0.63 253	3.89 438	1.01 456	4.27 565	2.64 543	2.28 492	3.70 624	4.13 602	5.20 635	7.33 504	1.27 371	0.31 338	0.18 130	0.29 283	0.25 286	0.29 212	0.41 431

TransformOpticalFlow	3.03 562	0.77 412	20.99 651	1.00 331	0.55 203	4.18 533	0.64 185	4.33 593	3.02 593	2.18 459	3.09 603	4.35 614	5.07 633	7.36 507	1.27 371	0.32 359	0.18 130	0.32 360	0.26 309	0.28 192	0.46 468

AANet_RVC	3.03 562	1.72 599	12.78 471	1.17 433	1.12 456	3.79 413	1.10 488	3.86 434	3.13 601	2.62 566	4.26 631	3.96 592	1.41 379	11.43 629	5.23 612	0.94 627	0.47 579	0.34 415	0.23 236	0.40 397	0.55 519

DRN-Test	3.03 562	0.99 495	18.18 559	1.35 519	1.60 578	3.59 375	1.48 556	4.13 517	2.45 512	3.47 625	1.92 448	2.58 474	2.53 555	10.88 604	2.80 573	0.39 460	0.36 504	0.44 516	0.41 536	0.55 514	0.57 527

Syn2CoEx	3.08 566	2.55 631	19.88 601	1.34 514	1.18 470	2.43 186	1.65 580	3.91 452	2.40 501	2.39 525	2.27 520	2.90 508	3.17 589	9.57 557	2.54 561	0.50 554	0.45 565	0.53 573	0.39 518	0.74 583	0.72 572

stereogan	3.09 567	0.93 478	16.43 531	1.37 535	1.66 594	3.70 393	1.67 582	3.87 437	3.15 605	3.04 603	2.70 578	5.04 641	2.79 567	9.96 570	1.78 481	0.63 589	0.49 590	0.69 614	0.47 559	0.83 598	0.68 559

PA-Net	3.09 567	1.24 551	18.84 572	1.38 537	1.19 477	3.42 332	1.75 585	3.89 442	3.27 620	1.88 348	2.10 488	3.03 521	1.88 503	11.60 635	2.88 575	0.40 468	0.54 597	0.44 516	0.62 606	0.52 502	1.02 610
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RGC	3.10 569	1.45 581	14.90 510	1.46 556	1.79 617	3.33 315	1.39 544	4.04 491	2.26 460	2.77 583	3.26 612	4.00 594	2.71 564	11.63 642	2.62 567	0.82 620	0.46 574	0.79 627	0.79 625	0.71 578	0.78 583

PVD	3.12 570	1.97 612	12.80 472	1.79 613	1.63 584	3.83 419	1.34 531	3.48 355	3.88 639	5.77 658	3.56 621	3.45 559	3.29 593	5.58 465	5.30 613	0.71 611	0.69 630	0.74 625	0.77 621	0.79 592	1.13 618

1111x	3.13 571	0.57 204	8.38 415	1.20 446	0.76 314	3.80 414	0.88 380	4.61 638	2.63 541	2.31 504	2.16 502	1.95 393	1.81 490	11.54 633	18.13 680	0.32 359	0.31 464	0.32 360	0.30 415	0.35 350	0.34 344

APVNet	3.13 571	1.25 552	21.14 654	1.31 498	1.52 562	3.94 455	1.13 495	3.32 336	2.14 437	2.20 466	2.03 470	3.05 525	1.96 509	11.79 650	2.53 559	0.42 495	0.45 565	0.64 608	0.46 556	0.67 563	0.57 527

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 571	1.43 578	9.93 435	2.50 649	1.62 582	4.29 555	1.68 584	3.95 465	2.43 507	1.66 303	1.91 445	3.04 522	1.41 379	13.26 670	1.58 442	3.82 674	1.59 660	1.12 643	0.46 556	2.21 651	2.74 665

AANet	3.15 574	2.93 636	15.16 518	1.41 543	1.08 446	2.23 167	1.37 539	2.95 285	3.65 633	4.12 639	4.40 633	4.13 602	5.32 638	6.55 486	3.76 590	0.60 582	0.42 554	0.50 558	0.42 543	0.99 611	0.93 604

zh-mn7	3.15 574	9.61 676	12.45 467	1.26 472	0.99 414	2.91 236	1.32 527	4.12 515	2.74 554	3.33 619	3.07 599	2.84 504	1.89 504	8.91 537	4.69 600	0.49 550	0.40 536	0.38 478	0.38 510	0.56 520	0.63 547

ADLNet2	3.15 574	0.92 474	20.06 608	1.20 446	1.79 617	3.83 419	1.48 556	3.94 463	3.59 631	2.19 463	2.47 553	4.65 631	1.93 508	10.69 597	1.96 505	0.39 460	0.37 516	0.28 257	0.30 415	0.48 488	0.43 445

NCC-stereo	3.16 577	1.28 555	18.31 564	1.25 465	1.75 611	4.06 492	1.40 546	3.89 442	2.22 449	2.72 579	2.55 562	3.49 566	2.65 561	9.91 567	2.99 577	1.29 647	0.65 622	0.64 608	0.86 628	0.65 556	0.71 565

Abc-Net	3.16 577	1.28 555	18.31 564	1.25 465	1.75 611	4.06 492	1.40 546	3.89 442	2.22 449	2.72 579	2.55 562	3.49 566	2.65 561	9.91 567	2.99 577	1.29 647	0.65 622	0.64 608	0.86 628	0.65 556	0.71 565
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	3.20 579	1.93 609	18.84 572	1.51 568	0.80 328	4.12 508	1.82 591	4.16 528	2.91 580	1.87 345	1.74 363	2.48 464	1.84 494	13.18 669	1.74 475	0.80 617	0.57 605	0.79 627	0.74 617	1.20 634	0.86 595
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	3.23 580	0.73 381	21.29 660	1.22 455	0.68 283	3.99 478	3.38 650	4.52 631	2.52 525	1.72 317	3.60 622	2.92 513	2.21 533	10.07 576	2.59 564	0.68 604	0.50 591	0.37 462	0.48 564	0.54 511	0.54 513

GASNet	3.24 581	5.55 655	20.58 637	1.56 580	1.25 496	2.32 175	1.12 492	4.04 491	2.67 547	1.88 348	2.10 488	3.00 519	2.16 527	10.59 592	2.43 549	0.65 595	0.37 516	0.61 600	0.45 554	0.87 600	0.58 532

FBW_ROB	3.24 581	1.02 500	9.21 429	1.49 564	1.07 443	3.78 409	1.48 556	4.31 585	3.08 598	2.46 533	2.32 543	4.20 609	2.08 518	15.19 684	7.16 628	0.84 623	0.62 618	1.33 649	0.92 631	0.99 611	1.31 626

HBP-ISP	3.25 583	1.10 519	20.86 645	1.54 573	1.15 463	4.50 593	2.89 636	4.43 616	2.38 496	4.14 640	1.96 453	1.90 387	2.04 514	11.08 617	1.32 382	0.66 597	0.57 605	0.66 611	0.61 605	0.64 553	0.61 540

DStereoRT	3.28 584	1.06 511	14.58 505	1.33 506	1.12 456	4.51 597	1.29 524	4.21 538	3.48 629	2.50 538	2.13 497	1.89 386	7.69 666	7.57 511	2.43 549	0.66 597	0.33 479	4.46 691	2.84 685	0.38 381	1.12 617

aanetorigin	3.30 585	1.66 596	17.52 553	1.18 439	1.58 577	2.57 203	3.80 662	2.65 242	2.03 406	6.12 663	4.30 632	2.82 503	5.70 642	5.47 460	4.67 598	0.50 554	0.44 560	0.43 511	0.47 559	1.17 631	0.92 602

ADCRef	3.30 585	1.23 550	14.90 510	1.17 433	1.41 543	3.95 460	1.64 577	3.88 440	2.36 485	3.05 605	2.21 512	2.40 448	2.81 569	5.04 450	16.63 672	0.46 524	0.34 492	0.63 605	0.62 606	0.54 511	0.67 556

CBMV	3.32 587	0.96 492	21.16 656	1.32 501	0.83 351	3.81 416	3.91 665	4.47 622	2.53 527	3.34 620	2.24 516	4.45 618	2.58 558	10.07 576	1.96 505	0.45 516	0.43 555	0.48 541	0.38 510	0.52 502	0.53 507
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FAT-Stereo	3.34 588	0.81 432	20.05 607	1.25 465	1.20 484	3.44 334	1.99 601	4.23 546	2.67 547	3.14 610	3.82 627	3.51 569	3.32 595	11.68 645	1.94 500	0.64 592	0.67 626	0.48 541	0.52 582	0.61 539	0.81 589

CC-Net-ROB	3.35 589	1.76 602	13.89 490	2.33 646	1.65 591	4.49 590	1.62 574	4.73 643	2.90 579	1.92 362	2.05 479	1.99 404	1.61 435	12.57 667	1.60 446	2.46 658	2.18 668	2.68 669	1.04 641	2.11 649	1.38 632

z-mn7	3.36 590	9.42 674	14.16 496	1.28 483	1.22 490	3.78 409	1.43 553	3.92 457	3.35 623	2.85 590	3.36 616	3.06 526	1.97 510	9.66 558	5.16 608	0.42 495	0.35 498	0.43 511	0.33 451	0.63 545	0.48 478

edge stereo	3.37 591	1.01 499	21.99 674	1.28 483	1.37 528	2.67 211	1.39 544	3.98 474	2.87 577	2.93 594	3.27 613	4.35 614	2.43 548	11.62 637	2.39 542	0.60 582	0.63 620	0.79 627	0.55 591	0.68 566	0.67 556

DNS	3.43 592	0.50 120	1.75 196	0.77 154	0.67 277	2.16 158	0.41 69	2.32 170	1.51 232	51.54 710	1.30 231	0.97 236	1.04 265	1.03 106	0.75 202	0.45 516	0.24 360	0.21 34	0.20 160	0.44 461	0.36 364

DPSNet	3.43 592	1.37 570	12.19 463	1.39 539	1.24 493	4.15 515	2.06 604	4.51 630	3.34 622	2.69 577	1.96 453	3.52 570	5.56 641	10.68 596	9.68 641	0.93 626	0.73 634	0.40 488	0.37 497	1.06 616	0.86 595

S-Stereo	3.48 594	0.91 472	22.06 677	1.36 525	1.50 558	3.55 367	2.53 623	4.21 538	2.81 572	2.37 520	3.81 626	3.75 582	1.84 494	11.90 655	2.51 557	0.63 589	0.71 632	0.48 541	0.76 619	0.67 563	1.19 621

UDG	3.55 595	2.81 635	17.45 550	2.69 651	1.98 634	3.97 475	1.19 507	4.35 597	2.02 402	2.42 530	2.53 561	4.50 620	2.46 552	6.53 485	2.41 546	2.12 656	1.77 664	2.63 668	2.57 679	2.64 654	1.95 646

SAMSARA	3.55 595	2.16 620	14.18 497	1.86 620	1.49 555	4.62 617	2.65 628	3.58 377	2.80 566	7.05 668	3.05 598	5.16 647	4.07 616	9.18 546	4.80 603	0.64 592	0.67 626	0.59 592	0.68 613	0.89 601	0.91 600

WZ-Net	3.62 597	4.87 650	16.77 538	1.43 547	1.40 535	3.75 404	2.29 614	4.12 515	2.50 521	2.74 581	2.19 508	4.06 598	5.29 637	10.19 580	7.36 629	0.54 571	0.37 516	0.47 533	0.49 569	0.77 588	0.73 573

CBMV_ROB	3.62 597	0.70 351	21.42 665	1.21 452	0.89 379	4.43 580	1.76 586	4.39 608	2.79 562	5.88 660	3.38 617	4.18 606	5.12 634	10.75 598	2.32 539	0.56 575	0.55 602	0.53 573	0.51 579	0.55 514	0.46 468

GCAPDPT-zeroshot	3.67 599	0.52 138	56.80 715	0.90 255	1.06 437	2.70 214	0.77 285	3.08 303	1.18 129	1.20 242	0.81 84	0.68 134	0.55 68	0.96 90	0.68 165	0.27 198	0.21 262	0.28 257	0.20 160	0.27 170	0.25 179

Wz-Net-TNSev	3.67 599	8.83 665	13.47 480	1.48 561	1.18 470	3.60 377	2.49 620	4.27 565	3.13 601	2.18 459	1.89 439	4.21 610	2.80 568	12.10 657	7.58 632	0.57 577	0.55 602	0.47 533	0.54 588	0.91 604	1.05 612

SQANet	3.70 601	9.34 673	18.41 566	2.75 652	2.74 655	3.40 326	1.47 555	3.50 361	1.68 327	2.60 562	1.75 367	2.69 484	1.91 506	6.72 496	1.74 475	2.96 661	1.41 658	1.85 656	1.12 643	3.17 658	2.70 664

DeepPrunerF	3.70 601	1.72 599	14.87 508	1.33 506	1.74 609	3.70 393	1.55 567	4.20 533	14.00 679	2.02 403	1.77 382	2.74 490	2.30 538	10.88 604	6.88 624	0.68 604	0.60 615	0.78 626	0.78 624	0.81 595	0.71 565

FTStereo	3.71 603	0.53 156	20.37 626	0.96 302	0.65 263	4.34 560	11.29 683	2.62 239	1.50 225	2.58 557	5.04 639	1.90 387	13.84 681	3.71 424	1.25 364	0.38 448	0.24 360	0.31 337	0.32 443	0.30 238	2.10 649

ADCP+	3.74 604	1.96 611	16.90 539	1.09 382	1.55 569	4.35 563	3.65 660	3.93 459	2.98 589	2.22 477	1.66 341	3.95 590	4.83 629	3.41 414	18.87 685	0.38 448	0.41 545	0.63 605	0.53 586	0.64 553	0.81 589

test_sample9	3.79 605	1.05 506	7.87 406	1.07 368	0.86 365	3.93 449	1.19 507	4.35 597	2.11 431	2.14 439	1.75 367	1.75 352	1.67 461	11.06 614	11.61 652	1.23 641	14.45 705	4.27 687	2.09 671	0.70 569	0.69 561

zh-sn7	3.81 606	11.43 684	15.78 524	1.25 465	1.15 463	3.68 392	2.58 626	4.15 527	2.42 506	2.61 564	3.10 604	3.38 554	3.03 581	11.43 629	6.88 624	0.45 516	0.48 585	0.45 523	0.43 547	0.72 581	0.71 565

MFN_U_SF_RVC	3.81 606	10.78 681	15.01 513	1.84 617	1.39 533	3.73 401	1.63 575	4.05 495	3.26 616	2.91 592	2.38 547	4.36 616	3.65 606	8.43 527	4.91 606	1.11 636	1.04 645	0.99 636	1.31 651	1.58 642	1.75 643

GCAP-BAT	3.82 608	0.52 138	59.75 716	0.90 255	1.06 437	2.70 214	0.77 285	3.08 303	1.18 129	1.20 242	0.81 84	0.68 134	0.55 68	0.96 90	0.68 165	0.27 198	0.21 262	0.28 257	0.21 180	0.27 170	0.25 179

ADCPNet	3.89 609	1.63 592	20.25 621	1.28 483	1.27 501	6.43 663	2.65 628	3.93 459	2.70 550	2.78 584	2.20 510	4.28 612	6.16 650	5.56 463	10.27 644	0.65 595	1.18 650	0.71 617	1.70 660	0.84 599	1.37 630

DStereoO	3.90 610	2.13 617	7.90 410	4.43 679	2.84 658	4.40 572	5.30 669	4.31 585	3.21 613	2.41 529	3.08 600	2.93 515	7.14 662	4.20 439	11.12 648	4.11 677	1.30 656	1.33 649	1.63 657	3.09 656	1.26 622

RTS	3.90 610	7.04 659	17.94 556	1.92 623	2.19 645	5.00 651	2.96 638	4.29 574	3.19 608	4.05 636	3.08 600	4.94 636	3.16 587	7.64 513	6.72 619	0.66 597	0.44 560	0.51 562	0.47 559	0.95 606	0.76 579

RTSA	3.90 610	7.04 659	17.94 556	1.92 623	2.19 645	5.00 651	2.96 638	4.29 574	3.19 608	4.05 636	3.08 600	4.94 636	3.16 587	7.64 513	6.72 619	0.66 597	0.44 560	0.51 562	0.47 559	0.95 606	0.76 579

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 613	10.88 682	12.30 465	1.26 472	1.55 569	5.19 654	3.33 649	4.42 613	2.82 574	2.58 557	2.62 570	5.00 639	2.11 519	14.03 682	2.73 569	1.28 646	2.34 674	0.67 613	1.83 665	0.81 595	1.03 611

ADCMid	3.96 614	3.27 641	15.48 522	1.26 472	1.40 535	4.66 623	2.28 613	4.06 499	3.54 630	3.94 633	3.02 596	3.85 587	3.67 607	4.03 434	18.65 683	0.68 604	0.61 617	1.09 642	1.18 647	1.38 639	1.08 614

SDNR	3.97 615	1.93 609	20.28 623	1.31 498	0.94 394	5.16 653	0.67 202	4.33 593	2.58 535	4.82 653	5.94 645	5.01 640	1.45 394	17.52 686	2.53 559	0.79 615	0.72 633	0.59 592	0.45 554	1.15 629	1.17 619

MADNet+	3.97 615	9.54 675	13.83 489	1.87 621	1.69 599	4.19 537	2.87 635	4.80 647	4.10 645	2.51 542	2.67 575	4.55 624	3.41 598	8.72 531	6.92 626	1.25 644	1.27 654	1.04 638	0.93 632	1.39 640	1.85 644

SPS-STEREO	3.97 615	1.44 580	20.85 644	1.72 602	1.71 602	3.24 294	2.30 615	3.55 372	2.68 549	4.79 652	3.66 623	5.44 651	2.97 574	9.11 543	9.35 640	1.15 637	1.10 648	1.06 640	1.02 640	1.16 630	1.18 620
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NaN_ROB	4.06 618	1.13 524	16.64 534	1.12 402	1.25 496	3.50 353	3.05 642	4.29 574	3.26 616	3.64 626	2.56 564	2.97 516	4.79 628	13.33 672	16.91 673	0.37 431	0.41 545	0.38 478	0.39 518	0.48 488	0.81 589

G-Net	4.11 619	1.21 540	19.47 588	2.31 645	2.94 659	4.74 642	2.95 637	3.33 342	2.14 437	4.44 647	9.43 664	6.93 659	3.84 610	9.01 541	4.92 607	0.79 615	0.80 639	0.70 616	0.50 575	0.95 606	0.87 598

THIR-Stereo	4.14 620	0.82 439	10.85 450	0.86 227	0.43 107	2.16 158	16.77 691	3.22 318	1.54 260	2.04 410	12.05 677	2.68 483	7.53 664	7.30 503	12.62 656	0.30 313	0.21 262	0.29 283	0.28 366	0.33 310	0.41 431

AnyNet_C32	4.17 621	5.75 656	12.62 469	1.60 585	1.54 565	5.51 657	4.09 666	3.90 447	3.23 614	4.22 645	3.03 597	3.10 527	3.41 598	8.01 522	18.85 684	0.53 569	0.58 610	0.53 573	0.74 617	1.19 633	0.97 607

Ntro	4.21 622	8.94 669	19.89 602	3.22 660	2.96 660	4.15 515	1.89 595	3.92 457	2.36 485	1.77 326	2.14 499	3.35 549	2.17 529	9.48 553	2.24 533	3.52 669	1.76 663	2.13 659	1.31 651	3.83 668	3.09 666

ADCS	4.22 623	5.33 652	16.32 529	1.64 590	1.31 508	3.91 441	3.64 659	4.21 538	2.89 578	5.11 654	2.81 588	4.46 619	3.06 584	5.21 454	19.50 686	0.63 589	0.64 621	0.69 614	0.69 615	1.12 624	1.26 622

ADCL	4.35 624	1.63 592	14.21 498	1.29 487	1.26 498	5.56 658	11.16 682	3.97 472	3.37 624	6.07 661	4.67 635	4.30 613	5.72 643	5.08 452	14.51 661	0.50 554	0.48 585	0.89 633	0.77 621	0.78 590	0.76 579

AnyNet_C01	4.37 625	7.80 661	16.40 530	1.98 629	1.40 535	6.37 662	6.47 674	4.09 507	5.03 655	4.06 638	3.78 625	4.16 605	3.31 594	6.62 489	10.00 642	0.61 586	0.67 626	0.63 605	0.67 610	2.01 647	1.31 626

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 626	10.62 679	15.18 519	1.55 578	1.45 552	6.16 660	3.54 657	5.41 661	3.68 636	2.59 561	2.74 579	4.81 633	2.20 532	13.79 679	4.40 595	2.04 654	3.36 687	1.05 639	1.20 648	2.09 648	1.72 641

RainbowNet	4.56 627	8.28 662	20.07 610	3.64 669	3.23 668	4.15 515	2.99 640	4.18 529	3.03 594	2.20 466	2.65 573	4.26 611	2.90 572	9.77 560	2.12 522	3.88 675	2.27 671	2.71 672	1.72 662	3.78 667	3.31 674

SGM_RVC	4.57 628	0.72 370	17.46 551	1.84 617	0.58 229	4.23 546	3.45 652	4.66 640	3.66 635	7.99 673	8.82 662	7.56 662	8.74 673	12.30 659	6.84 623	0.43 501	0.38 522	0.39 482	0.35 475	0.51 498	0.48 478
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
otaku	4.58 629	8.93 668	19.95 604	3.11 659	2.67 653	3.91 441	2.57 625	3.82 424	2.25 457	2.22 477	9.72 666	4.08 599	2.35 543	8.57 529	2.13 525	3.51 668	1.65 662	2.15 660	1.17 646	3.69 665	3.15 668

DispFullNet	4.64 630	3.48 643	23.95 687	3.99 671	3.03 661	3.35 317	1.06 474	4.18 529	2.80 566	6.33 665	2.94 592	4.04 597	7.81 667	3.92 432	5.16 608	2.75 659	1.61 661	3.10 677	2.68 682	3.32 660	3.31 674

CSAN	4.71 631	1.39 573	20.23 617	1.19 442	0.87 370	3.65 388	3.50 654	4.57 636	3.87 638	3.89 632	7.82 651	3.54 574	6.16 650	23.47 697	6.82 622	0.52 566	0.45 565	0.49 555	0.52 582	0.63 545	0.66 555

test_sample8	4.76 632	1.05 506	7.87 406	1.07 368	0.86 365	3.93 449	1.19 507	4.38 606	2.05 413	5.49 656	1.89 439	12.98 676	6.37 652	11.06 614	11.61 652	1.23 641	14.45 705	4.27 687	2.09 671	0.70 569	0.69 561

SuperB	4.79 633	4.41 648	21.08 653	1.45 554	1.08 446	3.91 441	3.08 644	4.18 529	3.01 592	2.50 538	2.10 488	2.75 492	3.49 604	8.80 533	19.60 687	0.44 507	0.33 479	0.53 573	0.39 518	12.01 697	0.64 551

IMH-64-1	4.84 634	2.53 628	6.83 394	4.30 676	3.74 672	4.81 646	6.05 671	5.30 656	3.92 640	3.95 634	8.33 655	5.08 643	6.06 647	8.96 539	6.30 616	4.57 685	2.96 681	3.04 674	2.12 674	4.28 673	3.62 677

IMH-64	4.84 634	2.53 628	6.83 394	4.30 676	3.74 672	4.81 646	6.05 671	5.30 656	3.92 640	3.95 634	8.33 655	5.08 643	6.06 647	8.96 539	6.30 616	4.57 685	2.96 681	3.04 674	2.12 674	4.28 673	3.62 677

NVStereoNet_ROB	4.91 636	1.40 574	16.46 532	1.47 559	1.72 608	3.46 340	1.96 598	3.89 442	3.61 632	2.90 591	24.61 697	4.81 633	4.49 625	13.57 676	4.87 605	1.33 650	1.29 655	1.70 655	1.68 658	1.41 641	1.66 638
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	5.12 637	0.90 466	21.33 661	1.50 566	1.33 519	4.09 499	3.49 653	4.03 487	4.59 649	6.57 666	10.95 671	12.92 675	8.41 672	9.86 565	8.78 638	0.75 612	0.58 610	0.51 562	0.50 575	0.68 566	0.57 527

WAO-7	5.16 638	3.21 639	18.98 576	1.88 622	1.44 548	5.34 655	3.09 645	4.91 649	5.81 662	4.35 646	8.92 663	6.55 656	6.06 647	13.40 674	10.81 646	1.34 651	1.20 653	1.48 654	1.35 654	1.60 643	1.45 634

CrosDoStereo	5.24 639	0.60 246	20.23 617	0.82 184	0.51 170	3.39 323	18.11 693	3.82 424	2.27 462	1.98 379	8.74 659	1.96 398	6.96 658	7.35 505	26.35 698	0.30 313	0.22 294	0.30 310	0.28 366	0.33 310	0.38 397

DeepStereo_LL	5.24 639	0.60 246	20.23 617	0.82 184	0.51 170	3.39 323	18.11 693	3.82 424	2.27 462	1.98 379	8.74 659	1.96 398	6.96 658	7.35 505	26.35 698	0.30 313	0.22 294	0.30 310	0.28 366	0.33 310	0.38 397

MeshStereo	5.35 641	1.32 563	21.34 662	1.34 514	1.15 463	4.40 572	3.90 664	5.18 653	4.55 647	10.14 683	11.82 676	11.47 670	5.84 644	13.84 680	7.03 627	0.61 586	0.58 610	0.60 597	0.58 597	0.72 581	0.59 536
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	5.41 642	12.60 685	20.42 630	3.27 662	3.15 666	4.50 593	3.02 641	4.66 640	3.73 637	3.35 622	5.36 641	7.86 663	2.88 570	12.33 661	4.76 602	3.12 664	2.22 669	2.70 671	1.69 659	3.49 661	3.10 667

pmcnn	5.45 643	1.22 546	17.40 548	1.60 585	2.41 652	3.48 346	2.12 607	4.52 631	3.26 616	3.67 628	13.15 680	22.10 689	3.46 603	11.92 656	17.16 675	0.34 390	0.21 262	0.23 66	0.19 135	0.36 363	0.28 247

MDST_ROB	5.53 644	0.59 230	23.11 682	2.55 650	2.69 654	21.20 692	1.98 600	4.77 646	2.65 544	9.36 678	4.25 630	4.14 604	4.45 624	22.57 692	3.68 589	0.48 538	0.33 479	0.47 533	0.44 550	0.44 461	0.44 451

EDNetEfficient	5.61 645	2.14 619	16.75 537	1.67 594	3.64 671	4.12 508	7.51 676	3.05 298	5.63 661	11.57 689	4.83 637	3.95 590	12.72 677	8.44 528	20.78 689	0.41 483	0.43 555	0.47 533	1.01 638	1.66 645	1.39 633

MSMD_ROB	5.61 645	1.08 515	16.68 535	1.21 452	0.83 351	10.14 676	2.07 606	3.93 459	6.22 664	10.37 684	8.03 653	22.22 690	9.45 674	11.66 643	4.52 597	0.66 597	0.58 610	0.66 611	0.68 613	0.65 556	0.63 547

SANet	5.65 647	1.72 599	20.94 649	1.26 472	0.88 374	7.20 667	3.81 663	4.60 637	11.23 672	4.56 648	8.78 661	7.49 661	6.95 657	11.85 653	18.11 679	0.49 550	0.44 560	0.50 558	0.42 543	0.90 603	0.82 593

ELAS_RVC	5.72 648	1.64 595	20.40 628	2.09 635	2.01 636	4.95 650	11.47 685	4.66 640	6.31 666	8.09 674	8.01 652	8.06 666	11.65 676	8.36 524	10.22 643	0.99 631	1.17 649	0.81 630	0.76 619	1.14 626	1.58 637
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	5.85 649	9.95 677	15.22 520	2.90 655	1.56 572	5.66 659	7.69 677	5.27 655	4.74 652	3.88 631	7.51 649	8.04 664	5.28 636	15.18 683	8.40 636	3.08 663	1.51 659	2.24 661	1.37 655	5.55 681	1.96 647

WAO-6	5.87 650	2.27 622	15.05 514	2.96 656	2.77 656	12.01 679	3.58 658	5.37 660	11.91 676	3.34 620	9.69 665	6.78 658	5.84 644	11.82 652	8.89 639	2.87 660	2.35 675	2.50 663	1.84 666	2.85 655	2.67 661

ELAS	5.99 651	1.62 590	20.29 624	1.96 628	2.01 636	15.09 685	8.38 680	5.23 654	5.54 659	9.02 677	8.61 658	6.74 657	9.75 675	7.48 508	11.40 651	0.96 629	1.18 650	0.72 621	0.93 632	1.30 637	1.67 639
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_1	6.04 652	13.97 692	21.36 663	3.58 667	3.14 665	4.73 639	2.48 619	4.20 533	3.17 606	2.98 600	2.83 590	23.31 693	4.34 622	11.06 614	2.45 552	3.68 671	2.33 673	2.60 666	1.79 664	3.69 665	3.19 670

FCDSN-DC	6.04 652	0.84 448	19.25 580	1.24 463	1.09 451	4.38 566	2.62 627	4.38 606	4.71 650	9.59 681	11.22 672	19.19 685	17.40 688	12.30 659	8.55 637	0.69 608	0.57 605	0.60 597	0.60 602	0.70 569	0.78 583
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
JetBlue	6.27 654	9.15 671	13.76 483	1.94 627	4.60 683	11.91 678	12.00 686	5.12 652	3.45 628	3.79 630	4.52 634	9.54 668	6.56 656	9.40 551	13.48 659	1.26 645	1.37 657	1.17 645	1.34 653	7.06 690	3.95 681

psmorigin	6.59 655	1.15 529	88.11 720	1.52 569	0.97 402	2.88 231	1.20 511	3.21 316	2.04 410	3.73 629	2.46 551	5.15 646	2.55 556	10.60 593	2.47 554	0.55 573	0.68 629	0.48 541	0.51 579	0.70 569	0.88 599

FC-DCNN	6.64 656	0.77 412	19.26 582	1.68 595	1.64 587	8.27 672	2.35 616	6.35 665	9.23 669	10.85 686	11.27 673	19.89 686	13.33 678	12.51 665	11.79 654	0.66 597	0.57 605	0.58 589	0.56 593	0.63 545	0.61 540

ACVNet-4b	6.73 657	13.67 690	21.87 673	3.54 666	3.07 662	4.19 537	2.25 612	4.03 487	3.65 633	1.64 297	3.98 629	5.88 653	2.89 571	10.01 573	16.98 674	23.29 710	2.24 670	2.53 664	1.78 663	3.87 669	3.21 671

EKT-Stereo	6.79 658	0.64 294	4.24 366	1.77 607	106.39 717	4.51 597	0.61 163	3.16 311	1.53 251	1.88 348	1.22 204	1.98 402	1.36 363	3.81 425	0.84 235	0.35 410	0.24 360	0.29 283	0.26 309	0.34 329	0.48 478

IMH	6.81 659	13.66 689	20.41 629	4.33 678	3.74 672	5.50 656	3.06 643	5.49 662	6.22 664	4.64 650	10.35 668	9.30 667	8.03 670	13.61 677	6.81 621	4.80 688	2.99 684	3.09 676	2.12 674	4.36 675	3.61 676

LVE	6.88 660	9.31 672	21.14 654	3.61 668	3.18 667	4.49 590	2.79 631	10.21 676	11.69 674	3.16 613	11.53 674	18.33 682	4.31 621	11.66 643	3.52 586	4.45 683	2.93 679	2.56 665	1.91 668	3.62 662	3.16 669

FC-DCNN v2	6.91 661	0.77 412	19.25 580	1.69 596	1.64 587	9.13 674	2.40 617	7.20 667	9.47 670	11.07 688	11.62 675	20.05 688	15.79 685	12.55 666	11.99 655	0.66 597	0.57 605	0.58 589	0.56 593	0.63 545	0.61 540

tt	7.19 662	0.51 129	6.83 394	4.03 672	2.30 651	12.05 680	20.19 697	15.46 693	6.58 667	3.42 624	3.22 610	5.37 649	6.39 655	4.20 439	7.46 630	9.81 697	11.53 704	7.05 695	7.46 696	6.31 684	3.71 679

Dean	7.52 663	9.08 670	21.41 664	3.74 670	3.53 669	4.81 646	3.53 655	5.33 659	5.25 656	4.17 641	26.53 698	25.62 699	4.09 617	10.97 608	4.32 594	3.69 672	2.30 672	2.91 673	1.87 667	4.03 671	3.24 672

DGSMNet	7.55 664	1.62 590	17.42 549	1.92 623	12.73 689	7.45 670	42.99 711	4.13 517	2.07 417	2.10 425	3.16 608	3.42 556	1.70 468	9.24 548	2.30 537	3.70 673	10.89 703	11.80 705	5.54 692	4.24 672	2.66 660

MADNet++	7.57 665	5.80 657	13.28 475	6.38 690	5.26 685	7.18 666	7.77 678	5.32 658	5.62 660	6.11 662	7.78 650	6.02 655	8.01 669	11.74 648	16.36 671	9.36 696	4.95 691	8.57 698	5.66 693	4.83 679	5.34 687

MonStereo1	8.07 666	2.24 621	5.83 388	4.68 683	3.60 670	18.80 690	2.52 621	5.89 664	5.86 663	4.76 651	13.98 685	7.41 660	50.63 715	13.28 671	5.16 608	4.40 681	0.90 642	2.69 670	1.55 656	3.92 670	3.30 673

SGM+DAISY	8.36 667	3.82 645	24.83 688	2.02 631	1.75 611	14.80 684	17.22 692	4.27 565	11.79 675	13.88 690	14.38 686	11.74 674	13.83 680	10.56 590	15.12 662	1.21 639	1.19 652	1.14 644	1.13 645	1.17 631	1.37 630

MultiAttention	8.74 668	0.56 193	7.25 401	2.07 634	22.74 699	35.86 704	8.44 681	4.97 650	2.58 535	2.57 553	5.11 640	5.55 652	1.59 428	52.70 717	7.50 631	0.47 533	0.24 360	0.52 568	1.00 637	6.84 688	6.30 691

UNDER WATER-64	9.33 669	5.37 653	22.60 680	5.22 688	4.86 684	10.75 677	4.61 668	11.45 677	17.30 692	7.59 669	9.80 667	15.99 681	17.90 690	10.63 594	15.72 666	4.36 679	2.87 678	4.39 690	2.86 686	7.01 689	5.36 688

TorneroNet-64	10.12 670	8.74 664	20.95 650	4.27 674	3.76 675	13.86 683	2.85 634	15.05 691	23.15 701	10.07 682	23.84 696	13.47 677	8.24 671	13.96 681	17.21 676	3.96 676	2.72 676	3.23 678	2.48 678	6.29 683	4.27 684

DStereoSA	10.13 671	4.62 649	12.76 470	4.78 685	13.35 690	9.97 675	22.80 698	4.74 645	16.44 687	5.11 654	15.31 688	4.61 627	13.82 679	8.00 520	27.60 702	6.51 693	8.86 695	1.43 652	8.28 697	3.16 657	10.38 693

UNDER WATER	10.47 672	3.95 646	22.62 681	5.07 687	4.51 682	7.78 671	3.77 661	12.56 685	21.72 700	7.84 672	10.78 669	23.96 695	31.66 701	10.78 601	16.19 670	4.44 682	2.93 679	4.24 686	2.86 686	6.33 685	5.47 689

JetRed	10.48 673	27.10 701	35.70 697	4.27 674	4.09 679	15.55 688	12.83 688	12.16 682	5.50 658	5.83 659	5.56 643	10.14 669	7.43 663	8.88 535	26.39 700	3.32 665	3.81 688	3.51 681	2.96 688	7.85 691	6.69 692

notaker	10.50 674	8.60 663	20.23 617	4.54 682	3.95 676	6.27 661	3.44 651	8.07 670	4.75 653	8.73 675	46.45 708	13.86 680	27.86 700	13.49 675	13.61 660	4.56 684	3.18 685	3.52 682	2.68 682	8.13 693	4.05 682

WQFJA1++	10.56 675	0.40 19	3.21 329	0.89 245	0.82 343	1.43 74	0.41 69	2.15 139	0.87 67	96.02 722	0.71 59	0.46 39	0.55 68	1.29 188	0.50 81	0.27 198	0.17 84	0.21 34	0.18 91	100.47 720	0.22 127

xyz-stereo	10.85 676	0.45 60	79.01 719	0.62 25	0.45 126	83.70 718	0.77 285	2.59 234	1.34 156	2.19 463	32.02 706	2.76 498	1.62 439	5.75 468	2.39 542	0.25 155	0.17 84	0.33 396	0.21 180	0.25 120	0.19 15

DStereoFS	11.11 677	13.81 691	11.82 461	5.73 689	11.05 688	20.81 691	11.36 684	8.68 673	16.52 690	14.90 693	15.81 692	11.63 673	13.85 682	9.05 542	15.60 665	7.57 694	8.88 696	2.41 662	5.29 691	2.16 650	15.30 699

MANE	11.39 678	1.38 571	23.16 683	4.82 686	2.79 657	22.02 693	14.51 690	25.81 697	26.28 702	10.93 687	13.17 681	19.90 687	18.03 691	15.69 685	20.41 688	0.96 629	0.74 635	1.42 651	3.24 689	0.74 583	1.71 640

SGM-ForestM	11.55 679	1.16 532	21.62 670	2.14 636	0.81 334	22.25 694	19.08 695	16.50 695	11.34 673	15.94 696	14.44 687	27.12 700	22.61 699	24.76 698	28.39 705	0.50 554	0.48 585	0.47 533	0.44 550	0.55 514	0.53 507

WAO-8	11.95 680	13.02 686	20.56 634	3.50 663	3.08 663	15.11 686	2.80 632	12.91 686	19.11 698	7.69 670	13.12 678	11.62 671	7.01 660	84.40 719	7.91 633	3.42 666	1.92 666	3.54 683	1.93 669	3.68 663	2.69 662

Venus	11.95 680	13.02 686	20.56 634	3.50 663	3.08 663	15.11 686	2.80 632	12.91 686	19.11 698	7.69 670	13.12 678	11.62 671	7.01 660	84.40 719	7.91 633	3.42 666	1.92 666	3.54 683	1.93 669	3.68 663	2.69 662

TCMNet-wrong-test	12.32 682	14.13 693	19.38 585	22.38 700	19.85 694	15.99 689	12.34 687	22.95 696	4.56 648	6.24 664	6.27 646	18.40 684	15.71 684	10.10 579	10.72 645	9.06 695	4.78 689	5.35 692	3.95 690	12.28 698	11.97 695

EDNetEfficientorigin	12.35 683	2.51 626	179.47 724	1.19 442	0.96 398	2.91 236	1.81 590	3.00 292	5.35 657	8.91 676	4.79 636	4.18 606	4.64 627	9.98 571	11.30 649	0.37 431	0.38 522	0.60 597	0.85 627	1.32 638	2.43 658

LSM	12.71 684	3.52 644	20.79 643	55.63 714	84.76 714	3.63 387	6.30 673	3.73 406	4.93 654	5.55 657	13.92 684	3.53 571	3.25 592	9.72 559	4.12 593	0.64 592	0.85 640	0.71 617	0.81 626	1.03 613	26.84 704

U	12.82 685	0.38 9	1.99 221	0.66 65	58.94 713	63.38 717	0.34 41	1.91 104	0.94 96	0.59 54	0.80 79	0.46 39	0.57 74	0.83 48	0.44 41	0.29 271	0.17 84	63.35 718	59.81 717	0.29 212	0.20 48

MSAF-DinoV2	13.69 686	13.09 688	22.03 676	2.41 648	1.44 548	4.03 487	1.38 542	9.07 674	9.20 668	2.23 481	1.98 460	5.08 643	5.06 632	177.66 725	5.46 615	0.45 516	0.34 492	0.40 488	0.62 606	6.09 682	5.80 690

DGTPSM_ROB	15.31 687	8.85 666	28.14 694	9.90 694	18.89 692	12.44 681	33.21 701	13.48 688	17.86 696	9.50 679	22.89 694	13.78 678	19.67 692	21.26 688	23.68 692	5.08 690	8.84 693	5.62 693	11.50 700	6.72 686	14.87 697

DPSMNet_ROB	15.52 688	8.89 667	31.44 695	10.07 696	18.91 693	12.44 681	33.22 702	13.51 689	17.94 697	9.58 680	22.91 695	13.79 679	19.67 692	21.43 689	23.73 693	5.17 691	8.84 693	5.63 694	11.52 703	6.79 687	14.90 698

USTest	15.98 689	15.58 694	22.56 679	18.49 697	16.99 691	26.43 695	36.08 705	27.68 700	12.77 678	10.69 685	10.80 670	18.35 683	15.09 683	18.62 687	23.37 691	4.85 689	5.34 692	7.38 696	7.43 695	9.90 695	11.23 694

KSHMR	16.96 690	5.37 653	21.64 672	4.46 680	4.50 681	8.30 673	3.32 648	15.58 694	76.24 719	6.62 667	61.47 714	56.53 714	5.43 640	35.17 704	11.37 650	4.39 680	2.97 683	3.63 685	2.74 684	5.10 680	4.34 685

LE_ROB	18.58 691	1.21 540	48.38 703	8.60 693	23.00 700	7.32 669	19.74 696	9.94 675	38.69 711	43.53 706	21.91 693	28.40 701	40.92 705	23.18 694	54.71 711	0.34 390	0.33 479	0.32 360	0.36 485	0.42 440	0.40 425

coex-ft	18.59 692	6.62 658	113.53 722	1.17 433	1.31 508	2.33 177	1.93 597	2.81 272	14.00 679	124.82 725	8.45 657	5.90 654	51.74 716	9.99 572	22.69 690	0.57 577	0.62 618	0.50 558	0.49 569	1.08 621	1.28 624

iinet-test	19.59 693	18.93 696	25.29 689	22.27 698	21.21 695	29.32 696	37.73 706	31.61 703	16.48 688	14.41 691	13.76 682	22.91 691	19.69 694	21.98 690	26.21 696	10.17 698	8.89 697	11.03 701	10.88 698	13.66 699	15.45 700

IINet	19.59 693	18.93 696	25.29 689	22.27 698	21.21 695	29.32 696	37.73 706	31.61 703	16.48 688	14.41 691	13.76 682	22.91 691	19.69 694	21.98 690	26.21 696	10.17 698	8.89 697	11.03 701	10.88 698	13.66 699	15.45 700

DPSM_ROB	20.78 695	20.03 699	26.57 692	23.62 702	22.46 697	31.10 699	39.97 709	33.52 705	17.41 694	15.25 694	15.80 690	24.06 696	20.71 697	23.30 695	27.62 703	10.78 700	9.41 700	11.69 703	11.50 700	14.49 701	16.36 702

DPSM	20.78 695	20.03 699	26.57 692	23.62 702	22.46 697	31.10 699	39.97 709	33.52 705	17.41 694	15.25 694	15.80 690	24.06 696	20.71 697	23.30 695	27.62 703	10.78 700	9.41 700	11.69 703	11.50 700	14.49 701	16.36 702

ktn	21.74 697	10.34 678	19.68 594	4.53 681	4.00 677	6.53 664	4.51 667	6.79 666	78.82 721	84.69 720	100.86 723	58.49 715	7.57 665	12.11 658	13.35 658	4.58 687	3.24 686	3.49 680	2.62 680	4.65 678	3.84 680

LRCNet_RVC	25.52 698	33.45 702	23.21 685	31.79 704	32.78 701	6.74 665	1.18 504	25.88 698	4.46 646	28.94 697	30.89 699	24.91 698	17.57 689	27.66 699	24.34 695	35.26 714	25.60 715	35.91 714	33.81 713	31.90 713	34.10 714

TorneroNet	25.88 699	11.28 683	21.62 670	4.20 673	4.07 678	55.25 709	3.15 646	15.16 692	76.94 720	58.09 714	82.72 720	86.88 719	41.15 706	13.35 673	18.13 680	4.32 678	2.85 677	3.45 679	2.62 680	8.33 694	4.14 683

DLNR_Zeroshot_test	28.62 700	55.50 715	49.94 706	183.62 720	115.05 720	3.43 333	0.28 18	29.49 701	1.49 219	1.01 213	1.26 219	0.93 228	0.63 97	3.92 432	1.51 431	29.81 711	0.41 545	0.26 189	0.23 236	93.28 717	0.32 312

DLNR-FE	28.68 701	56.10 716	49.61 704	183.75 721	105.98 716	3.44 334	0.28 18	29.58 702	1.49 219	1.01 213	1.26 219	0.93 228	0.63 97	3.81 425	1.51 431	33.14 713	0.41 545	0.26 189	0.23 236	99.94 719	0.32 312

Selective-IGEV-i1pa	29.93 702	36.60 703	34.97 696	9.92 695	7.41 687	38.91 705	35.81 704	43.96 709	35.07 709	30.01 698	53.53 713	41.78 702	35.42 702	40.57 706	33.93 707	30.94 712	15.47 707	23.33 706	13.36 704	10.61 696	27.01 705

HanzoNet	31.60 703	17.23 695	21.22 659	7.32 691	5.84 686	7.25 668	3.53 655	13.82 690	14.20 681	50.38 709	47.01 709	44.45 704	56.61 717	36.61 705	32.00 706	63.89 718	56.57 719	7.97 697	89.20 722	28.69 704	28.25 707

light-stereo	41.45 704	10.64 680	54.16 714	59.84 715	45.61 712	131.14 723	1.57 569	37.33 708	17.30 692	76.21 719	120.65 724	118.18 724	3.98 613	89.11 722	15.46 663	5.48 692	9.68 702	1.25 646	1.28 650	17.93 703	12.24 696

Hybrid-DGEV	41.74 705	40.15 706	53.21 709	47.72 708	45.04 706	62.46 711	80.71 719	67.23 714	34.70 703	30.38 699	31.64 701	48.32 712	41.44 707	46.71 715	55.65 718	21.63 707	18.85 708	23.50 712	23.21 709	29.18 708	33.09 713

FlowAnything	41.75 706	39.90 704	53.36 711	47.83 713	45.06 707	62.45 710	80.51 717	67.34 718	34.89 707	30.56 703	31.52 700	48.18 708	42.05 712	46.66 714	55.24 713	21.71 709	18.88 710	23.49 711	23.13 706	29.12 706	33.04 708

Selective-RAFT-Error	41.77 707	40.16 707	53.34 710	47.73 709	45.25 711	62.51 712	80.64 718	67.22 713	34.93 708	30.64 704	31.81 702	48.11 707	42.11 713	46.57 709	54.95 712	21.61 704	18.87 709	23.48 707	23.15 708	29.16 707	33.08 712

RAFT-FEzeroshot	41.78 708	40.21 709	53.07 707	47.74 711	45.19 709	62.51 712	80.73 721	67.30 716	34.75 704	30.51 701	31.88 703	48.27 710	41.88 710	46.64 712	55.54 715	21.62 705	18.89 712	23.48 707	23.22 710	29.20 710	33.05 709

RAFT-FE	41.78 708	40.21 709	53.07 707	47.74 711	45.19 709	62.51 712	80.73 721	67.30 716	34.75 704	30.51 701	31.88 703	48.27 710	41.88 710	46.64 712	55.54 715	21.62 705	18.89 712	23.48 707	23.22 710	29.20 710	33.05 709

CasAABBNet	41.80 710	40.20 708	53.41 712	47.73 709	45.18 708	62.51 712	80.71 719	67.26 715	34.80 706	30.49 700	31.88 703	48.24 709	41.81 709	46.63 711	55.64 717	21.60 703	18.88 710	23.48 707	23.22 710	29.19 709	33.05 709

HaxPig	43.25 711	43.65 711	45.00 701	33.85 705	35.61 703	32.69 701	30.52 699	45.09 710	42.97 712	48.77 707	48.17 710	43.00 703	40.26 704	44.58 707	43.61 708	47.18 715	49.30 716	51.54 716	50.25 715	43.73 714	45.29 715

AVERAGE_ROB	44.46 712	45.91 712	46.59 702	40.59 707	38.66 704	32.99 702	30.52 699	46.19 711	43.26 713	49.59 708	48.97 711	44.62 705	39.89 703	45.04 708	43.94 709	48.74 716	50.69 717	50.80 715	49.79 714	45.54 715	46.97 716

MEDIAN_ROB	47.37 713	49.08 713	49.92 705	40.32 706	39.97 705	34.95 703	33.43 703	49.17 712	46.39 715	53.06 711	52.65 712	47.65 706	42.23 714	48.35 716	47.29 710	52.10 717	54.04 718	54.28 717	53.48 716	48.76 716	50.33 717

LSM0	49.58 714	40.04 705	53.62 713	97.15 716	128.68 721	62.75 716	79.89 716	67.63 719	35.11 710	33.02 705	32.61 707	48.43 713	41.60 708	46.60 710	55.43 714	21.63 707	18.99 714	23.62 713	23.13 706	29.47 712	52.26 718

BEATNet-Init1	49.72 715	64.32 717	97.77 721	4.68 683	4.28 680	84.75 719	60.42 712	73.38 720	68.59 718	88.29 721	88.51 722	91.94 720	97.99 721	85.26 721	70.96 722	0.80 617	0.65 622	0.85 631	0.70 616	7.96 692	2.33 654

Anonymous_1	57.11 716	19.68 698	26.15 691	23.10 701	142.31 722	30.84 698	39.75 708	33.86 707	16.98 691	70.53 718	15.42 689	23.46 694	19.75 696	23.04 693	27.23 701	164.73 725	9.02 699	130.38 721	137.40 723	161.27 726	27.24 706

PML	64.32 717	53.22 714	17.88 555	8.10 692	32.94 702	148.46 724	247.79 727	12.18 683	45.42 714	111.41 723	288.92 727	101.47 721	101.31 722	31.67 700	15.55 664	14.03 702	4.83 690	10.98 700	6.18 694	28.82 705	5.17 686

DPSimNet_ROB	102.30 718	119.72 724	143.59 723	109.42 717	94.10 715	127.22 722	127.15 723	26.62 699	102.36 725	149.58 726	83.99 721	139.34 725	137.54 725	64.62 718	82.36 723	105.18 719	66.15 720	120.15 720	69.61 719	99.58 718	77.72 719

RSGM-EC	108.14 719	104.44 721	68.66 717	115.42 718	109.31 718	116.48 720	139.19 724	127.02 724	55.95 716	55.27 712	71.01 715	116.54 722	111.76 723	176.57 723	175.06 724	117.34 723	71.64 721	140.65 722	83.55 720	123.96 721	82.91 720

acva	108.14 719	104.44 721	68.66 717	115.42 718	109.31 718	116.48 720	139.19 724	127.02 724	55.95 716	55.27 712	71.01 715	116.54 722	111.76 723	176.57 723	175.06 724	117.34 723	71.64 721	140.65 722	83.55 720	123.96 721	82.91 720

xxxxx1	112.33 721	88.53 718	37.76 698	227.84 723	157.23 723	39.05 706	61.41 713	93.76 721	79.29 722	62.45 715	74.79 717	78.32 716	70.96 718	33.47 701	70.69 719	114.00 720	130.36 724	259.31 725	274.34 725	145.54 723	147.50 722

tt_ll	112.33 721	88.53 718	37.76 698	227.84 723	157.23 723	39.05 706	61.41 713	93.76 721	79.29 722	62.45 715	74.79 717	78.32 716	70.96 718	33.47 701	70.69 719	114.00 720	130.36 724	259.31 725	274.34 725	145.54 723	147.50 722

ff	112.33 721	88.53 718	37.76 698	227.84 723	157.23 723	39.05 706	61.41 713	93.76 721	79.29 722	62.45 715	74.79 717	78.32 716	70.96 718	33.47 701	70.69 719	114.00 720	130.36 724	259.31 725	274.34 725	145.54 723	147.50 722

Selective-IGEV-i16pa	129.35 724	164.95 725	19.57 590	3.26 661	2.26 649	202.88 726	5.86 670	236.38 727	207.45 727	116.27 724	209.82 725	153.71 726	219.30 727	258.04 727	190.96 726	192.94 726	94.03 723	90.21 719	64.92 718	4.40 676	149.67 725

test_example2	212.63 725	219.92 726	221.87 725	213.67 722	221.17 726	199.47 725	200.74 726	185.30 726	141.66 726	209.52 727	213.45 726	210.82 727	205.48 726	221.27 726	216.64 727	236.83 727	242.07 727	213.93 724	217.01 724	235.69 727	226.10 726

GS-Stereo							0.83 330	3.32 336	1.37 162	0.75 123	0.89 110	0.76 174	0.80 178	0.92 79	0.53 99	0.26 172	0.18 130	0.26 189	0.20 160	0.28 192	0.21 93

FSD					0.60 235	0.77 12	0.67 202	1.57 55	0.68 13	0.72 112	0.62 47	1.02 244	0.72 130	0.81 41	0.73 193	0.59 580	0.54 597	0.57 587	0.54 588	0.57 525

ccccc		629.75 727		567.84 726	570.84 727	582.44 727		613.82 728		614.58 728		555.57 728		666.94 728		781.57 728	507.24 728	391.36 728	342.44 728	689.82 728

ASD4		113.98 723

Low-res two-view benchmark