Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

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Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

PSi22a	0.44 1	0.33 4	0.82 1	0.78 161	0.27 4	0.56 5	0.24 6	1.33 27	0.40 1	0.45 3	0.25 2	0.66 127	0.50 54	0.83 48	0.33 1	0.20 50	0.16 49	0.19 8	0.15 9	0.18 1	0.19 15

PipStereo	0.46 3	0.31 1	0.89 6	0.82 185	0.27 4	0.58 6	0.27 16	1.58 56	0.42 3	0.43 2	0.27 3	0.68 134	0.50 54	0.82 45	0.35 2	0.18 25	0.17 84	0.19 8	0.15 9	0.18 1	0.17 1

StereoAnything_RVC	0.94 173	2.66 634	2.20 251	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	3.31 660	0.18 7

PSi22b	0.47 6	0.31 1	0.89 6	0.82 185	0.28 6	0.58 6	0.32 29	1.61 61	0.41 2	0.42 1	0.27 3	0.69 140	0.48 44	0.84 54	0.36 4	0.18 25	0.17 84	0.19 8	0.15 9	0.18 1	0.18 7

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

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	0.79 166	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

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

LiteMatch*	0.67 41	0.46 72	3.75 359	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

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

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

MLG-Stereo_test2	0.76 79	0.40 19	1.07 39	0.64 43	0.82 343	3.49 350	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

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

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

Replicate-Monster	0.79 104	1.36 570	2.08 241	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	0.78 585

MLG-Stereo	0.77 89	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

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.97 188	1.76 604	2.51 284	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	0.64 552

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.91 165	1.57 591	2.54 286	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

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
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

MLG-Stereo_test1	0.80 106	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

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

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

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.97 188	0.41 30	3.72 356	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	2.30 654

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.78 98	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	0.91 602

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

GCAPDPT-zeroshot4090	0.97 188	0.41 30	3.70 355	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	2.30 654

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

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

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-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

IGEV-Stereo++	0.93 169	0.44 55	1.08 51	0.70 88	1.20 484	3.87 437	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

IGEV-Stereo+	0.94 173	0.47 96	1.19 98	0.86 228	2.02 640	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	2.26 653	2.41 658

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

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

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

DEFOM-Stereo	0.70 51	0.46 72	1.13 83	0.72 111	0.48 155	3.40 327	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

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

aanet-new-32k	0.81 119	0.64 294	3.94 362	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	0.81 119	0.64 294	3.91 361	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-28k	0.77 89	0.58 220	2.64 301	0.78 161	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

gcap_with_dpt	0.89 150	0.45 60	1.28 127	0.64 43	1.61 581	3.93 450	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

castereo++	0.93 169	0.56 193	1.26 119	0.92 273	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

U	12.82 687	0.38 9	1.99 222	0.66 65	58.94 715	63.38 718	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	63.35 719	59.81 718	0.29 212	0.20 48

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

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

aanet-new-90k	0.85 132	0.57 204	1.82 204	0.75 131	0.92 386	3.26 301	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-78k	1.46 301	0.57 204	14.51 504	0.74 127	0.34 25	3.31 314	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

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

252Zero-FE	0.72 57	0.46 72	1.08 51	1.01 339	0.41 94	1.27 51	0.22 2	1.79 88	1.03 114	2.52 545	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

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

GREAT-IGEV	0.74 65	0.54 172	1.86 206	1.10 392	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
GCAP-Stereo-DPT-3K	0.89 150	0.46 72	1.34 140	0.62 25	1.70 601	3.95 461	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

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

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

SGD-Stereo	0.65 39	0.41 30	1.06 37	0.85 221	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

AIO_test	0.76 79	0.47 96	1.31 132	0.81 173	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

aanet-new-40k	0.73 60	0.59 230	1.25 117	0.75 131	1.49 556	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

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.88 144	0.45 60	1.31 132	0.63 33	1.63 585	3.91 442	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

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
Monster-pub-mixall	0.64 37	0.42 41	1.00 20	0.83 198	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

aanet-new-60k	0.77 89	0.64 294	1.98 221	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 89	0.54 172	1.39 151	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

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

AdaDepth	0.76 79	0.45 60	1.41 156	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

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

monsters	0.82 124	0.58 220	1.16 92	0.76 149	1.52 563	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

111111	0.87 142	0.50 120	1.13 83	0.66 65	1.08 446	3.37 320	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

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.86 136	0.45 60	1.07 39	0.68 76	1.74 610	3.37 320	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

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

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

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

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

aanet-new-22k	0.76 79	0.65 308	2.50 283	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

aanet-new	0.94 173	0.56 193	2.97 318	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

WQFJA1++	10.56 677	0.40 19	3.21 330	0.89 246	0.82 343	1.43 74	0.41 69	2.15 139	0.87 67	96.02 724	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	100.47 722	0.22 127

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
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

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

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

monsterstereo	0.82 124	0.50 120	1.26 119	0.77 155	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

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

gcap-zeroshot	0.90 159	0.46 72	1.36 147	0.64 43	1.71 603	3.95 461	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

testlalala	0.90 159	0.46 72	1.36 147	0.64 43	1.71 603	3.95 461	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

aanet-32k-new	0.89 150	0.90 467	2.17 250	0.75 131	0.62 249	3.41 332	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	0.89 150	0.46 72	1.19 98	0.64 43	1.71 603	3.95 461	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

GIP-stereo	0.88 144	0.50 120	1.34 140	1.32 502	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

test_for_model	0.89 150	0.46 72	1.19 98	0.64 43	1.71 603	3.95 461	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

aanet-new-70k	0.76 79	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

GEAStereo	0.84 131	0.48 106	1.09 60	0.85 221	0.45 126	4.54 601	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

GSStereo	0.96 186	0.48 106	1.09 60	0.97 310	0.45 126	4.54 601	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

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

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

AIO_rvc	0.78 98	0.55 181	1.25 117	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

aanet-new-16k	0.74 65	0.51 129	1.56 177	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

aanet-new-12k	0.80 106	0.44 55	1.68 188	0.81 173	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	0.80 106	0.50 120	1.52 170	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

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

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

GCAP-Stereo-DPT26K	0.76 79	0.51 129	2.13 245	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-24k	0.78 98	0.59 230	1.59 181	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

Foundation-i1	0.86 136	0.38 9	1.13 83	0.77 155	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

AIO-Stereo	0.76 79	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

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.88 144	0.80 428	1.43 159	0.68 76	1.19 477	3.73 402	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

DispViT+	0.72 57	0.38 9	1.20 105	0.54 3	2.17 645	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

DA	0.98 194	0.46 72	1.34 140	0.92 273	0.43 107	4.34 561	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	0.98 194	0.46 72	1.34 140	0.92 273	0.43 107	4.34 561	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

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

TS12	0.80 106	0.43 49	1.08 51	0.55 5	0.30 9	3.40 327	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-14k	0.77 89	0.50 120	1.32 136	0.81 173	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

Foundation-i1a	0.78 98	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

gasm-f	0.89 150	0.49 116	1.30 131	0.85 221	0.44 118	4.42 578	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

MoCha-V2	0.87 142	0.48 106	1.87 207	0.88 239	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

MatchStereo	0.68 46	0.46 72	1.93 214	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
ours_stereo	0.76 79	0.64 294	1.40 155	0.86 228	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

aanet-new-10k	0.82 124	0.58 220	1.16 92	0.78 161	0.37 55	3.52 359	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

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 223	3.30 644	2.61 294	0.82 185	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	1.10 623	1.98 650

CAS++	0.89 150	0.64 294	1.46 161	0.81 173	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
RT-Monster	1.05 214	0.53 156	2.62 297	0.83 198	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

asda	0.77 89	0.46 72	1.10 66	0.64 43	0.82 343	3.33 316	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

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 119	1.13 526	1.23 109	0.97 310	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

VIP-Stereo	0.85 132	0.83 444	1.59 181	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

Zero-FE251	0.80 106	0.75 404	1.71 190	0.88 239	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

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

AEACV	0.79 104	0.54 172	1.35 145	0.97 310	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

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

fffy	0.80 106	0.59 230	1.56 177	1.00 332	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

EGLCR-Stereo	1.06 216	0.51 129	1.56 177	1.02 350	0.39 77	4.27 554	0.42 77	4.08 506	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

TANstereo	1.01 207	0.55 181	1.73 192	0.76 149	0.36 35	4.04 490	0.38 52	1.48 43	1.62 311	2.03 408	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

HUF	1.15 234	0.64 294	8.62 420	0.90 256	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

mms	0.77 89	0.68 338	1.17 96	0.83 198	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	0.80 106	0.50 120	1.08 51	0.83 198	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

DN	1.08 222	0.54 172	3.15 328	0.90 256	1.00 423	3.37 320	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

Selective-IGEV-i32	0.80 106	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

GASTEREO	1.00 204	0.98 495	1.23 109	0.90 256	0.40 87	3.40 327	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

MSCF	0.97 188	0.82 440	1.26 119	0.88 239	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

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

ACVNet-DCA	1.85 359	0.74 393	13.77 485	1.78 610	0.36 35	4.48 585	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

xx1	2.03 396	0.74 393	13.77 485	1.78 610	0.36 35	4.48 585	0.74 259	4.23 547	3.95 643	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

cc1	1.98 387	0.74 393	13.77 485	1.78 610	0.36 35	4.48 585	0.74 259	4.23 547	3.95 643	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

Selective-IGEV	0.80 106	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

S2M2_L	0.64 37	0.55 181	1.07 39	0.89 246	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
MGS-Stereo	0.80 106	0.56 193	1.53 171	0.93 289	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

ffm	1.72 340	0.60 246	5.21 382	1.14 411	0.99 414	3.62 383	0.86 352	4.22 543	3.37 625	2.20 467	2.30 532	3.48 561	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

tt1	1.79 352	0.73 382	10.41 445	1.75 607	0.36 35	4.55 606	0.79 299	4.22 543	3.37 625	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

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

SCV_C0	0.89 150	0.59 230	1.96 220	0.83 198	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

SCV	0.95 181	0.63 283	1.38 149	1.70 601	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

anonymousdsp2	1.26 270	0.60 246	3.74 357	1.02 350	0.41 94	3.60 378	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

XX-TBD	1.03 212	0.95 487	1.94 215	1.30 495	0.43 107	3.97 476	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

aanet-new-8k	0.85 132	0.52 138	1.68 188	0.77 155	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

castereo	0.82 124	0.70 352	1.04 25	0.85 221	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

MyStereo07	1.01 207	0.80 428	1.26 119	1.00 332	1.04 432	3.95 461	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

MSKI-zero shot	2.22 427	0.64 294	20.09 613	0.96 303	0.56 208	4.04 490	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

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

depthmonostereo	0.94 173	0.71 366	2.39 274	0.85 221	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

1w_stereo	0.86 136	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

MM-Stereo_test2	1.79 352	0.53 156	20.16 615	1.43 548	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

IGEV-RUCA	0.90 159	0.53 156	1.05 30	0.81 173	0.74 308	3.89 439	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-BAT	3.82 610	0.52 138	59.75 718	0.90 256	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

ff7	0.98 194	0.69 341	2.05 229	0.84 209	0.52 183	4.55 606	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	0.98 194	0.69 341	2.05 229	0.84 209	0.52 183	4.55 606	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	0.98 194	0.69 341	2.05 229	0.84 209	0.52 183	4.55 606	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

GCAPDPT-zeroshot	3.67 601	0.52 138	56.80 717	0.90 256	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

ccc-4	0.98 194	0.69 341	2.05 229	0.84 209	0.52 183	4.55 606	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

rvit_stereo_0081_aga	0.81 119	0.75 404	1.84 205	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

RSM++	0.77 89	0.51 129	1.08 51	0.95 297	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

HH	2.23 429	0.86 458	21.59 670	0.98 318	0.51 170	1.49 85	0.82 324	2.74 255	1.54 260	1.10 231	1.69 350	4.62 629	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	2.23 429	0.86 458	21.59 670	0.98 318	0.51 170	1.49 85	0.82 324	2.74 255	1.54 260	1.10 231	1.69 350	4.62 629	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

anonymousdsp	0.95 181	0.69 341	1.27 125	0.83 198	0.52 183	4.54 601	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	0.95 181	0.69 341	1.27 125	0.84 209	0.52 183	4.54 601	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
RCA-Stereo	1.21 250	0.52 138	1.58 180	0.90 256	0.46 137	4.68 627	0.79 299	4.13 518	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

CREStereo++_RVC	1.02 211	0.49 116	1.54 174	0.83 198	0.55 203	4.01 484	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	1.22 650	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
s12784h	1.31 284	0.45 60	2.41 277	0.71 98	0.35 30	4.42 578	0.50 111	4.22 543	2.73 553	2.01 399	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

trnet	0.91 165	0.48 106	1.46 161	0.62 25	0.31 12	4.40 573	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

qqq1	1.92 376	0.57 204	4.46 369	1.36 526	0.57 220	2.03 140	0.73 247	4.25 557	2.80 566	2.32 509	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	1.92 376	0.57 204	4.46 369	1.36 526	0.57 220	2.03 140	0.73 247	4.25 557	2.80 566	2.32 509	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

GCAP-Stereo	0.93 169	0.68 338	1.35 145	0.85 221	0.41 94	3.61 382	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

ProNet	0.82 124	0.71 366	1.50 167	0.86 228	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

DilatedVolume-Stereo	0.81 119	0.60 246	1.51 169	1.01 339	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

Pointernet	0.88 144	0.44 55	2.26 260	0.84 209	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

CREStereo	0.92 167	0.53 156	1.45 160	0.61 16	0.34 25	4.42 578	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
VMStereo-Base	0.73 60	0.44 55	1.48 166	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

FSD	0.75 70	0.64 294	1.23 109	0.76 149	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	0.55 519

3.5w_stereo	0.77 89	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

LoS_RVC	0.94 173	1.30 559	1.31 132	0.84 209	1.63 585	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	1.45 636

MC-Stereo	1.06 216	0.48 106	1.55 175	1.15 424	0.41 94	4.56 611	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

AnonymousM	1.22 253	1.32 565	0.97 17	0.88 239	0.56 208	4.03 488	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	2.07 659	1.70 661	0.24 94	0.22 127

MM-Stereo_test1	1.90 369	0.53 156	19.85 601	1.39 540	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

HART	1.03 212	0.85 455	3.13 326	0.84 209	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

tt45	0.96 186	0.48 106	1.19 98	0.89 246	0.66 270	3.91 442	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

DNS	3.43 593	0.50 120	1.75 197	0.77 155	0.67 277	2.16 158	0.41 69	2.32 170	1.51 232	51.54 712	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

DF	0.97 188	0.56 193	1.59 181	0.93 289	0.51 170	1.13 31	0.97 438	4.39 609	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

PSi22	0.93 169	0.71 366	1.23 109	1.00 332	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

LG-Stereo	0.85 132	0.60 246	2.71 305	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

rvit_stereo_0083	0.86 136	0.67 330	1.42 157	0.87 234	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

Any-RAFT	1.40 293	0.53 156	2.78 311	1.09 383	0.64 255	4.41 576	0.81 320	3.97 472	2.78 560	1.99 385	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

test_3	1.19 242	0.51 129	2.08 241	0.99 324	0.41 94	2.05 146	0.87 373	4.40 612	1.42 179	1.99 385	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

WCG-NET	0.88 144	0.49 116	1.26 119	0.90 256	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

WCG-NET（raft）	0.95 181	0.55 181	1.20 105	0.84 209	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

CASnet	0.78 98	0.51 129	1.29 130	0.81 173	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)
test-3	1.19 242	0.52 138	2.00 223	1.01 339	0.42 101	1.95 131	0.91 400	4.35 598	1.47 203	2.24 485	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	1.19 242	0.52 138	2.00 223	1.01 339	0.42 101	1.95 131	0.90 392	4.36 603	1.47 203	2.17 458	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

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 150	0.47 96	2.08 241	0.76 149	0.73 303	3.91 442	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

FE-Mocha	1.06 216	0.74 393	2.45 280	0.97 310	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

water-stereo	0.78 98	0.45 60	1.94 215	0.79 166	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

rvit_stereo_0080	0.94 173	0.72 371	2.56 288	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

whm_eth	0.94 173	0.72 371	2.56 288	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

sAnonymous2	1.37 290	1.22 548	9.79 434	0.92 273	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	0.71 567

CroCo_RVC	1.37 290	1.22 548	9.79 434	0.92 273	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	0.71 567

CES	1.01 207	0.55 181	1.74 195	0.92 273	2.15 644	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	2.29 653

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

rvit_stereo_0081	0.80 106	0.63 283	1.19 98	0.91 267	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	0.80 106	0.63 283	1.19 98	0.91 267	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

CAS	1.26 270	0.40 19	1.46 161	2.97 659	1.61 581	4.13 512	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	2.99 663	0.13 1	0.21 34	0.13 1	0.31 258	1.72 643

GLC_STEREO	0.76 79	0.52 138	1.12 77	0.83 198	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

rvit_0105_6	1.00 204	0.93 479	2.21 253	0.92 273	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

TestStereo	2.00 391	1.02 501	12.25 465	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

AE-Stereo	1.18 240	0.60 246	2.05 229	1.10 392	0.60 235	4.39 569	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

KYRaft	1.59 320	0.52 138	1.73 192	0.95 297	0.49 163	4.38 567	1.79 588	2.43 189	1.51 232	2.49 538	2.98 594	2.00 405	3.41 599	2.14 344	0.82 229	0.30 313	0.21 262	0.33 396	0.46 556	0.35 350	2.45 661

XX-Stereo	2.54 501	0.61 266	20.21 617	1.78 610	1.19 477	4.30 558	0.46 97	4.39 609	1.58 285	2.32 509	1.89 439	4.64 631	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

tg	1.15 234	0.67 330	1.31 132	0.94 294	0.54 195	4.02 486	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

DCRE	1.44 298	0.74 393	3.50 344	1.13 410	0.72 298	1.78 117	0.67 202	2.14 137	1.56 275	1.99 385	8.09 655	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

test_xeample3	2.12 413	0.63 283	21.55 669	0.91 267	0.47 147	1.85 122	0.94 422	7.96 669	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

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 167	0.73 382	1.42 157	0.92 273	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

EKT-Stereo	6.79 660	0.64 294	4.24 367	1.77 609	106.39 720	4.51 598	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

SST-Stereo	1.76 348	0.58 220	3.10 324	1.44 551	0.46 137	4.71 639	0.76 272	2.22 151	2.79 562	2.07 422	2.18 506	2.43 457	3.22 592	6.66 491	0.84 235	0.42 495	0.19 177	0.30 310	0.27 337	0.35 350	0.26 209

fffft	0.76 79	0.47 96	1.28 127	0.82 185	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
rvit_0105_4	1.07 220	0.99 496	2.39 274	0.93 289	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

RAFT-Stereo-weight	1.11 227	0.48 106	1.22 108	0.99 324	0.42 101	4.17 531	0.80 310	3.60 378	1.50 225	1.97 378	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

knoymous	1.30 281	0.60 246	5.57 387	0.88 239	0.75 310	3.04 257	0.90 392	2.68 247	1.33 155	1.48 271	1.07 170	2.78 501	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

HUI-Stereo	1.25 263	0.66 320	2.33 268	0.75 131	0.37 55	4.68 627	0.78 292	2.53 210	1.58 285	1.99 385	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

cross-raft	2.01 394	0.57 204	19.01 578	1.03 357	0.56 208	2.11 155	0.72 239	3.63 383	1.57 281	1.77 326	1.51 291	3.17 535	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

PMTNet	0.99 202	0.48 106	1.73 192	0.62 25	0.56 208	4.20 543	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

MM-Stereo_test3	1.09 223	0.59 230	1.55 175	1.73 605	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

IGEVStereo-DCA	0.86 136	0.65 308	2.05 229	0.90 256	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

rrr	2.27 438	0.65 308	23.82 688	0.90 256	0.46 137	1.57 93	0.96 433	7.98 670	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

LoS	0.94 173	0.52 138	1.88 208	0.86 228	0.36 35	4.15 516	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.
ROB_FTStereo	1.25 263	0.66 320	2.14 246	0.75 131	0.37 55	4.65 623	0.77 285	2.53 210	1.58 285	1.99 385	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

CFNet-RSSM	2.08 406	0.52 138	20.06 609	1.01 339	0.56 208	3.39 324	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

NLSM3	0.90 159	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

SMoEStereo_RVC	0.80 106	0.53 156	1.12 77	0.92 273	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

model_zeroshot	1.21 250	0.60 246	3.55 345	1.05 360	0.57 220	3.46 341	0.63 181	2.73 254	1.55 268	2.05 413	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

LCNet	1.55 307	0.54 172	1.88 208	0.99 324	0.55 203	3.60 378	1.21 514	2.86 278	1.53 251	2.18 460	1.74 363	1.43 311	4.17 619	3.62 420	0.87 251	0.29 271	0.20 228	0.28 257	0.77 622	0.47 485	1.85 646

PSM-adaLoss	1.24 259	0.65 308	2.03 226	0.75 131	0.37 55	4.68 627	0.73 247	2.53 210	1.58 285	1.99 385	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

Occ-G	0.86 136	0.52 138	1.39 151	0.82 185	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

MyStereo06	2.46 485	0.72 371	19.97 606	1.02 350	0.99 414	4.26 549	0.86 352	3.51 364	1.68 327	1.92 362	1.73 361	4.01 596	4.22 620	1.62 266	0.88 256	0.24 130	0.23 324	0.34 415	0.26 309	0.42 440	0.36 364

ROB_FTStereo_v2	1.23 254	0.66 320	2.02 225	0.75 131	0.37 55	4.67 626	0.76 272	2.53 210	1.58 285	1.99 385	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

999	0.97 188	0.48 106	1.24 116	1.03 357	0.64 255	3.25 299	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

IGEV++	0.90 159	0.58 220	1.32 136	0.94 294	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

mmm	1.27 275	0.58 220	2.20 251	1.41 544	0.68 283	2.39 182	0.85 347	3.90 447	1.63 314	2.20 467	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

PSM-AAD	2.43 479	0.54 172	1.32 136	0.92 273	0.54 195	4.48 585	7.47 676	2.96 287	1.55 268	2.31 505	2.56 564	1.26 283	16.23 687	2.46 366	0.89 259	0.28 242	0.21 262	0.58 589	0.41 536	0.34 329	1.32 630

BStereo	0.88 144	0.73 382	4.10 364	0.80 169	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

Wave_Phase_stereo	1.07 220	0.73 382	4.10 364	0.80 169	0.51 170	4.91 650	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_stereo_ft	1.00 204	0.87 461	3.55 345	0.97 310	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

iRaft-Stereo_20w	1.88 366	0.62 275	10.58 447	0.90 256	0.83 351	2.96 250	0.78 292	4.90 649	1.58 285	2.29 495	1.60 321	1.25 282	4.51 627	2.28 360	0.90 263	0.29 271	0.21 262	0.26 189	0.24 265	0.41 421	0.31 301

Patchmatch Stereo++	1.25 263	0.65 308	2.06 238	0.75 131	0.37 55	4.68 627	0.76 272	2.53 210	1.58 285	1.99 385	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
RAFT_R40	1.70 339	0.59 230	2.99 320	1.46 557	0.46 137	4.74 643	0.98 446	2.23 152	1.56 275	2.02 404	2.35 546	2.71 488	2.56 558	6.71 495	0.90 263	0.40 468	0.19 177	0.30 310	0.27 337	0.33 310	0.26 209

iRAFT	1.25 263	0.65 308	2.06 238	0.75 131	0.37 55	4.68 627	0.76 272	2.53 210	1.58 285	1.99 385	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

sCroCo_RVC	1.06 216	0.82 440	5.05 378	1.02 350	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

Gwc-CoAtRS	1.58 315	0.57 204	11.69 461	1.01 339	0.60 235	2.53 200	0.64 185	2.36 175	1.56 275	1.80 333	1.47 280	2.74 491	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

IGEV-FE	2.16 419	0.69 341	20.56 635	1.22 456	0.54 195	2.18 160	0.53 125	3.38 347	1.61 305	1.93 366	1.55 304	3.74 582	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

FlowAnything_test	0.75 70	0.60 246	1.18 97	0.82 185	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

IGEV_Zeroshot_test	2.16 419	0.69 341	20.60 639	1.22 456	0.54 195	2.18 160	0.53 125	3.38 347	1.61 305	1.93 366	1.55 304	3.76 584	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

R-Stereo Train	1.20 247	0.58 220	1.81 202	0.99 324	0.67 277	3.78 410	0.90 392	4.09 508	1.51 232	2.16 454	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	1.20 247	0.58 220	1.81 202	0.99 324	0.67 277	3.78 410	0.90 392	4.09 508	1.51 232	2.16 454	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
Select-FE	2.25 433	0.87 461	17.36 547	1.06 366	0.99 414	2.04 145	0.46 97	3.79 416	1.61 305	2.52 545	1.81 404	4.41 618	3.15 586	1.83 305	0.92 277	0.32 359	0.35 498	0.30 310	0.41 536	0.32 290	0.55 519

PAM_32	2.45 482	0.63 283	20.74 642	1.05 360	0.65 263	2.83 223	0.46 97	2.91 281	1.54 260	1.95 372	2.66 574	4.99 639	3.78 609	1.96 325	0.92 277	0.27 198	0.22 294	0.27 222	0.25 286	0.36 363	0.48 478

GMOStereo	1.13 229	0.70 352	2.26 260	0.75 131	0.44 118	3.05 259	0.91 400	2.78 263	1.45 189	2.37 521	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	1.13 229	0.70 352	2.26 260	0.75 131	0.44 118	3.05 259	0.91 400	2.78 263	1.45 189	2.37 521	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	1.13 229	0.70 352	2.26 260	0.75 131	0.44 118	3.05 259	0.91 400	2.78 263	1.45 189	2.37 521	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

iGMRVC	1.26 270	0.66 320	2.14 246	0.75 131	0.37 55	4.66 624	0.74 259	2.53 210	1.58 285	1.99 385	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

test-2	1.13 229	0.70 352	2.26 260	0.75 131	0.44 118	3.05 259	0.91 400	2.78 263	1.45 189	2.37 521	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

RAFT-IKP	1.25 263	0.66 320	2.23 258	0.75 131	0.37 55	4.64 621	0.74 259	2.53 210	1.58 285	1.99 385	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+_RVC	1.21 250	0.83 444	2.61 294	1.35 520	0.97 402	3.60 378	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

rvit_0105_5	1.13 229	0.93 479	2.60 291	0.91 267	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

DisPM	1.36 289	0.55 181	2.39 274	1.54 575	0.51 170	4.59 614	0.79 299	2.50 205	1.88 377	2.50 539	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

rvit_stereo_0075_2	1.18 240	0.74 393	2.66 303	0.90 256	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

RAStereo	0.75 70	0.52 138	2.86 315	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

Selective-RAFT	1.15 234	0.46 72	1.64 185	0.99 324	0.45 126	4.17 531	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

RAFT_CTSACE	1.80 354	1.06 513	10.00 437	1.71 602	1.39 533	3.49 350	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

GMStereo	1.01 207	1.00 499	2.86 315	0.83 198	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
AIO-test2	1.61 324	1.30 559	3.40 340	1.16 431	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	3.64 671	0.26 405	0.35 434	0.42 543	0.37 376	0.33 331

plain	1.55 307	0.69 341	13.59 482	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

rvit_0105_3	1.24 259	0.93 479	2.84 313	0.97 310	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

11t1	1.11 227	0.53 156	1.80 201	1.55 580	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

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 263	0.72 371	1.74 195	1.05 360	0.36 35	4.13 512	0.42 77	2.95 285	2.84 576	2.02 404	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

1test111	1.99 390	0.74 393	13.77 485	1.78 610	0.36 35	4.48 585	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

qqq	1.30 281	0.57 204	1.67 186	1.15 424	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

iRaftStereo_RVC	1.09 223	0.70 352	1.39 151	0.95 297	0.45 126	3.83 420	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-Test	1.44 298	0.59 230	6.10 390	1.01 339	0.69 290	2.90 233	0.80 310	3.68 392	1.70 339	1.85 339	1.68 345	3.15 533	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

LL-Strereo2	1.23 254	0.85 455	2.38 273	0.93 289	0.68 283	3.72 398	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

riskmin	1.25 263	0.56 193	2.05 229	1.05 360	0.93 392	2.86 228	0.55 135	3.23 321	1.34 156	1.55 278	1.07 170	3.56 576	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

RALCasStereoNet	1.19 242	1.02 501	2.06 238	1.12 403	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

zero-FE	0.95 181	0.52 138	2.63 299	0.86 228	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

PAM	2.43 479	0.61 266	20.86 646	1.07 369	0.73 303	2.93 244	0.53 125	3.24 323	1.53 251	1.89 354	2.43 549	5.29 649	2.76 566	1.84 308	1.02 305	0.27 198	0.24 360	0.26 189	0.25 286	0.40 397	0.50 492

DDF-Stereo	0.90 159	0.53 156	1.16 92	0.88 239	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

UniTT-Stereo	0.82 124	0.47 96	2.63 299	0.96 303	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

x	1.15 234	0.57 204	1.53 171	1.44 551	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

raft_robust	1.92 376	1.15 531	3.34 339	1.02 350	0.43 107	3.84 425	0.46 97	4.42 614	2.52 525	1.67 305	1.36 254	2.17 424	6.37 653	6.78 497	1.04 309	0.28 242	0.24 360	0.30 310	0.35 475	0.31 258	0.32 312

test_sample2	1.75 347	0.56 193	2.25 259	1.41 544	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

4D-IteraStereo	1.97 385	0.84 449	20.43 632	0.78 161	1.56 573	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

CASS	1.29 280	0.66 320	2.62 297	0.95 297	0.66 270	2.84 224	0.69 224	3.00 292	1.79 361	2.57 554	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	0.63 548
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
quiztm	1.09 223	0.79 423	1.33 139	0.77 155	1.50 559	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

MaDis-Stereo	0.82 124	0.66 320	1.53 171	0.65 56	1.87 628	1.24 47	0.36 47	2.13 135	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

MIM_Stereo	1.20 247	0.78 419	3.30 336	1.05 360	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

CroCo-Stereo Lap2	0.99 202	0.89 465	2.55 287	0.99 324	1.80 621	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

GMM-Stereo	2.45 482	0.52 138	20.38 628	0.89 246	0.82 343	4.18 534	1.91 597	2.45 194	1.48 213	2.48 537	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	2.41 658

Prome-Stereo	1.61 324	0.55 181	1.71 190	0.98 318	0.60 235	4.41 576	1.82 592	3.03 296	1.53 251	2.18 460	3.45 619	1.72 349	3.49 605	2.23 357	1.08 317	0.29 271	0.20 228	0.26 189	0.25 286	0.34 329	2.16 652

CroCo-Stereo	0.98 194	0.87 461	3.44 341	0.87 234	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
LiteMatch	0.67 41	0.84 449	0.89 6	0.80 169	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

Lsterematch	1.15 234	0.84 449	4.02 363	0.80 169	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

Reg-Stereo(zero)	1.60 322	0.42 41	10.69 448	0.89 246	0.68 283	3.27 304	0.47 103	2.27 160	1.54 260	1.48 271	1.24 209	2.55 470	2.68 564	1.48 234	1.10 321	0.19 36	0.19 177	0.22 50	0.18 91	0.24 94	0.26 209

FACV-RUCA	1.26 270	0.65 308	2.21 253	1.06 366	1.50 559	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

RAFT+CT+SA	1.62 326	0.72 371	7.42 403	0.97 310	1.42 547	4.04 490	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

PCWNet_CMD	2.23 429	0.65 308	17.36 547	0.83 198	0.76 314	3.51 356	0.64 185	3.60 378	1.97 392	1.70 312	1.63 330	3.22 538	3.05 583	2.09 339	1.11 326	0.31 338	0.36 504	0.47 533	0.26 309	0.64 553	0.47 473

raftrobust	1.19 242	0.72 371	2.30 265	1.26 473	1.31 508	3.55 368	0.68 213	2.75 257	1.47 203	2.21 476	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

MSMDNet	2.23 429	0.64 294	17.32 543	0.84 209	0.75 310	3.53 361	0.64 185	3.61 381	1.98 394	1.71 316	1.64 332	3.22 538	2.99 576	2.08 336	1.11 326	0.31 338	0.37 516	0.45 523	0.26 309	0.62 543	0.45 457

Selective-IGEV-i1	1.43 296	0.59 230	2.42 279	1.15 424	1.07 443	3.82 419	1.09 485	3.79 416	2.11 431	1.62 292	1.91 445	2.65 482	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

AFF-stereo	1.31 284	0.77 413	1.46 161	1.10 392	0.45 126	3.93 450	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

Anonymous3	1.72 340	0.76 410	11.61 460	0.83 198	0.84 358	4.46 583	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

CFNet_ucs	2.36 470	0.68 338	18.42 568	0.89 246	0.81 334	3.85 433	0.68 213	4.29 575	2.37 491	2.09 423	2.04 473	3.31 547	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

Hybrid-DGEV-2	1.55 307	1.43 580	3.19 329	1.16 431	0.51 170	4.15 516	0.54 134	4.28 571	2.22 449	2.06 418	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

anonymousa	2.16 419	0.67 330	19.19 579	1.04 359	1.67 596	2.06 149	0.79 299	2.86 278	1.96 390	1.85 339	2.14 499	3.23 540	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

IPLGR	2.53 499	0.58 220	20.46 633	0.82 185	0.52 183	4.56 611	0.50 111	4.30 583	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

GrayStereo	2.58 510	0.53 156	1.63 184	1.58 584	0.89 379	4.17 531	8.17 680	3.03 296	1.52 244	2.80 587	2.50 556	1.70 346	17.10 688	2.83 398	1.15 333	0.33 378	0.21 262	0.27 222	0.32 443	0.28 192	0.53 507

IGEV_i1	1.83 356	0.60 246	10.98 453	1.30 495	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

GMStereo_Zeroshot	1.41 295	1.21 542	3.33 338	1.29 488	0.72 298	3.35 318	0.53 125	2.58 233	1.68 327	2.35 517	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

CFNet_pseudo	2.12 413	0.67 330	15.14 518	0.85 221	0.74 308	3.95 461	0.64 185	3.95 465	1.78 359	1.90 355	1.79 388	3.27 543	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

ccs_rob	2.13 415	0.67 330	15.11 517	0.84 209	0.75 310	3.96 471	0.65 195	3.95 465	1.78 359	1.88 348	1.79 388	3.26 542	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

BUS	1.49 306	0.59 230	1.94 215	0.87 234	0.85 360	4.50 594	0.76 272	4.48 624	1.88 377	2.93 595	1.83 413	3.63 579	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

test_5	1.87 362	0.75 404	10.23 442	1.14 411	1.40 535	3.85 433	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	1.87 362	0.74 393	2.60 291	1.12 403	1.06 437	4.50 594	0.76 272	4.41 613	2.24 454	2.16 454	1.86 429	3.63 579	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

RT-IGEV	2.37 471	0.60 246	15.33 522	1.49 566	0.78 322	2.10 153	1.28 522	4.25 557	1.69 334	2.58 558	3.19 609	3.60 578	4.94 632	2.49 369	1.19 344	0.35 410	0.24 360	0.31 337	0.26 309	0.33 310	0.42 435

test_4	1.30 281	0.50 120	6.16 391	0.84 209	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

UDGNet	1.40 293	1.52 588	2.22 256	1.38 538	0.62 249	4.39 569	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	1.30 649	0.98 637	1.10 623	0.58 533

DeepStereo_RVC	1.55 307	0.63 283	3.32 337	0.77 155	0.42 101	4.49 591	0.72 239	2.50 205	1.58 285	2.02 404	1.81 404	1.54 323	6.38 655	1.73 290	1.19 344	0.46 524	0.22 294	0.29 283	0.28 366	0.35 350	0.38 397

TRStereo	2.31 450	1.87 609	19.74 597	1.53 573	1.16 468	4.26 549	1.08 481	4.73 644	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

NF-Stereo	1.58 315	0.61 266	2.66 303	2.26 642	0.47 147	4.68 627	0.67 202	3.31 331	1.48 213	2.11 430	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

PSM-softLoss	1.66 334	0.59 230	5.15 380	2.25 640	0.48 155	4.68 627	0.69 224	2.57 224	1.52 244	2.14 440	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	1.66 334	0.59 230	5.15 380	2.25 640	0.48 155	4.68 627	0.69 224	2.57 224	1.52 244	2.14 440	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

BSDual-CNN	1.46 301	0.59 230	1.94 215	0.87 234	0.85 360	4.16 526	1.16 500	4.48 624	1.88 377	2.93 595	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

psmg	1.47 305	0.59 230	1.94 215	0.92 273	0.85 360	4.30 558	1.42 551	4.10 515	1.88 377	2.64 571	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

OCTAStereo	1.58 315	0.61 266	2.72 306	2.27 645	0.46 137	4.68 627	0.67 202	3.30 330	1.48 213	2.11 430	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

Hybrid-DGEV-03	1.34 287	0.70 352	2.74 310	1.00 332	0.52 183	3.99 479	0.99 448	3.22 318	1.64 315	2.15 448	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

RE-Stereo	1.58 315	0.61 266	2.72 306	2.26 642	0.46 137	4.68 627	0.68 213	3.31 331	1.48 213	2.11 430	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	1.58 315	0.61 266	2.72 306	2.26 642	0.46 137	4.68 627	0.68 213	3.31 331	1.48 213	2.11 430	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

ARAFT	2.56 506	1.13 526	19.50 590	0.89 246	0.48 155	4.15 516	1.40 546	4.36 603	2.82 574	2.36 520	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

DCVSM-stereo	2.31 450	0.66 320	20.69 641	1.11 399	0.93 392	2.58 205	0.73 247	2.61 237	1.60 301	2.57 554	1.53 298	3.30 546	1.72 472	2.19 351	1.23 359	0.34 390	0.53 595	0.41 500	0.32 443	0.45 470	0.62 544

PFNet+	1.46 301	0.57 204	2.84 313	0.92 273	0.47 147	4.64 621	0.84 338	2.46 197	1.99 395	2.14 440	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

UGAM-zero	2.79 529	0.57 204	20.87 648	0.98 318	0.77 320	2.08 150	0.35 45	3.88 440	1.51 232	2.05 413	1.64 332	5.07 643	3.42 602	9.83 563	1.24 361	0.28 242	0.21 262	0.27 222	0.29 394	0.29 212	0.28 247

GCST	2.56 506	1.79 607	18.02 559	1.92 625	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	2.06 656	0.77 637	1.45 654	0.97 636	1.14 627	1.34 631

test_sample1	1.62 326	0.55 181	1.88 208	1.44 551	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

FTStereo	3.71 605	0.53 156	20.37 627	0.96 303	0.65 263	4.34 561	11.29 684	2.62 239	1.50 225	2.58 558	5.04 640	1.90 387	13.84 682	3.71 424	1.25 364	0.38 448	0.24 360	0.31 337	0.32 443	0.30 238	2.10 651

rafts_anoy	1.24 259	0.80 428	3.61 351	1.17 434	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	1.24 259	0.69 341	1.77 198	0.65 56	0.61 240	4.29 556	0.58 151	4.44 618	2.53 527	1.98 380	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
WQFJX1	2.20 425	0.52 138	1.38 149	0.62 25	1.78 617	3.07 264	0.67 202	12.26 685	15.24 688	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

DualNet (step1)	2.34 460	1.05 508	7.87 407	1.07 369	0.86 365	3.93 450	1.19 507	4.35 598	2.11 431	2.14 440	1.75 367	1.75 352	1.67 461	6.26 481	1.26 367	1.23 641	0.48 585	4.27 688	2.09 672	0.70 569	0.69 562

test_sample7	1.65 331	0.70 352	2.60 291	1.48 563	0.76 314	2.38 180	1.07 476	4.35 598	2.11 431	2.14 440	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

GANet-ADL	2.20 425	0.73 382	20.11 614	1.25 466	0.69 290	3.83 420	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

AIO-test1	2.18 422	0.66 320	18.95 576	0.89 246	1.48 555	3.40 327	0.97 438	4.19 533	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

SA	1.62 326	0.75 404	3.78 360	1.07 369	0.43 107	4.26 549	1.36 534	4.45 621	3.12 600	1.63 294	1.97 458	1.68 340	2.26 537	2.55 381	1.27 371	0.27 198	0.22 294	0.37 462	0.37 497	0.35 350	0.30 291

STrans-v2	3.03 563	0.77 413	20.91 650	0.81 173	0.63 253	3.89 439	1.01 456	4.27 566	2.64 543	2.28 493	3.70 625	4.13 603	5.20 636	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	3.03 563	0.77 413	20.99 653	1.00 332	0.55 203	4.18 534	0.64 185	4.33 594	3.02 593	2.18 460	3.09 603	4.35 615	5.07 634	7.36 507	1.27 371	0.32 359	0.18 130	0.32 360	0.26 309	0.28 192	0.46 468

xyz-stereo-finetune	1.05 214	0.62 275	1.46 161	0.59 12	0.36 35	3.48 347	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

Anonymous_2	3.01 561	0.89 465	4.53 374	1.06 366	1.18 470	2.93 244	0.87 373	3.24 323	1.46 198	1.86 343	1.35 250	4.11 602	2.35 544	1.64 273	1.28 375	0.82 620	0.90 642	8.71 700	15.84 706	4.44 678	0.74 576

test-1	1.23 254	0.65 308	1.88 208	0.96 303	0.52 183	3.84 425	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

IPLGR_C	2.28 443	1.31 563	19.46 588	0.92 273	1.32 515	3.93 450	0.89 387	4.20 534	1.82 364	2.30 499	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

TestStereo1	1.56 312	0.81 433	2.32 266	1.61 590	0.64 255	4.13 512	1.36 534	3.79 416	3.20 611	1.60 285	2.57 566	1.39 302	2.15 525	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	1.56 312	0.81 433	2.32 266	1.61 590	0.64 255	4.13 512	1.36 534	3.79 416	3.20 611	1.60 285	2.57 566	1.39 302	2.15 525	2.51 373	1.30 379	0.29 271	0.20 228	0.34 415	0.25 286	0.40 397	0.36 364

ACRE	2.27 438	1.11 524	19.45 587	0.91 267	1.30 505	3.94 456	0.87 373	4.21 539	1.80 362	2.28 493	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

HBP-ISP	3.25 584	1.10 521	20.86 646	1.54 575	1.15 463	4.50 594	2.89 637	4.43 617	2.38 496	4.14 641	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	0.61 541

CIPLG	2.27 438	1.18 537	19.24 580	0.92 273	1.34 521	3.95 461	0.89 387	4.23 547	1.82 364	2.31 505	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

RAFT	1.23 254	0.84 449	2.05 229	0.96 303	0.47 147	1.80 119	0.94 422	3.18 315	1.46 198	1.60 285	1.71 356	3.04 523	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

ICVP	2.26 436	0.66 320	21.18 660	0.99 324	0.88 374	4.28 555	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)
AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 523	1.26 555	22.01 677	1.08 377	0.99 414	1.61 101	0.86 352	3.69 397	1.64 315	1.52 275	5.62 645	3.35 550	3.44 603	2.20 352	1.33 386	0.26 172	0.21 262	0.30 310	0.62 606	0.93 605	0.67 557

NRIStereo	1.28 278	0.61 266	1.67 186	1.15 424	0.38 71	4.73 640	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

CRE-IMP	1.23 254	0.61 266	2.14 246	0.82 185	0.39 77	4.54 601	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

PFNet	2.47 488	0.60 246	16.95 541	2.15 639	0.81 334	4.63 620	0.91 400	2.55 220	1.52 244	2.40 528	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

NLMM1	2.18 422	0.55 181	1.34 140	0.62 25	1.86 625	3.30 313	0.62 178	11.92 682	15.07 687	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

OMP-Stereo	1.97 385	0.93 479	1.88 208	2.76 655	0.67 277	4.58 613	1.48 556	4.31 586	1.54 260	3.15 613	2.76 582	3.25 541	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

EAI-Stereo	2.35 465	0.63 283	2.97 318	0.95 297	0.65 263	3.84 425	14.27 690	5.04 652	2.19 446	2.06 418	7.25 648	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

CCAANet	1.59 320	0.51 129	6.84 398	0.95 297	0.91 384	2.20 164	0.83 330	3.35 344	1.70 339	1.23 245	1.58 311	2.71 488	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

Selective-IGEV-i16pc	2.84 533	0.70 352	20.78 643	1.27 481	0.56 208	4.35 564	2.77 631	4.32 591	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

WQFJX	2.14 417	0.54 172	1.28 127	0.61 16	1.85 624	2.87 230	0.77 285	11.60 679	14.62 684	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

FENet	2.25 433	0.50 120	20.29 625	1.35 520	0.67 277	4.01 484	0.60 158	3.95 465	1.99 395	1.96 376	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

rvit_105_1	1.43 296	0.90 467	3.27 334	1.08 377	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	0.58 533

UGAM	2.58 510	0.56 193	18.55 570	0.89 246	0.71 296	3.23 291	1.03 464	2.75 257	1.75 354	1.36 256	2.77 583	2.69 485	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

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 465	0.99 496	19.62 593	1.09 383	0.96 398	1.51 87	0.44 87	4.05 495	1.64 315	1.31 250	1.67 342	4.93 636	2.45 551	2.52 378	1.40 397	0.30 313	0.20 228	0.31 337	0.50 575	0.57 525	0.60 538

ToySt	1.35 288	0.72 371	3.65 353	1.01 339	0.50 168	3.31 314	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

GwcNet-ADL	2.47 488	0.67 330	21.48 668	0.96 303	0.72 298	4.61 617	0.95 426	4.42 614	2.36 485	1.98 380	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

IIG-Stereo	1.95 381	0.79 423	2.14 246	2.78 656	0.66 270	4.62 618	0.76 272	4.27 566	1.53 251	2.63 570	3.14 607	3.35 550	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

UCFNet_RVC	1.57 314	0.84 449	3.25 332	1.36 526	1.40 535	4.07 498	1.01 456	2.68 247	1.50 225	2.11 430	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

RAFT-345	2.46 485	0.55 181	19.69 596	1.02 350	0.49 163	4.43 581	0.78 292	1.64 71	2.34 480	2.09 423	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

pcwnet_v2	2.70 526	0.65 308	22.48 680	1.08 377	1.03 429	3.56 370	0.81 320	4.29 575	3.14 603	2.29 495	2.29 527	3.01 521	1.71 470	3.32 413	1.43 404	0.43 501	0.50 591	0.41 500	0.34 459	0.61 539	0.56 524

DCANet-4	1.96 383	0.51 129	14.31 502	0.82 185	0.40 87	4.16 526	0.57 142	4.29 575	2.98 589	2.30 499	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

MIPNet	2.33 456	0.71 366	19.82 599	0.89 246	0.56 208	4.76 645	0.61 163	4.32 591	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

STTStereo	2.34 460	0.95 487	14.93 513	1.43 548	1.54 566	3.86 435	0.86 352	3.65 385	2.44 511	2.15 448	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

AdaStereo	1.45 300	0.83 444	2.34 271	1.28 484	0.81 334	3.21 286	1.14 497	4.20 534	2.46 515	2.05 413	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.
NLSM1	1.86 360	0.53 156	1.39 151	0.73 120	1.89 630	3.09 267	0.64 185	8.41 673	12.10 679	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

test_sample4	2.34 460	0.63 283	11.59 459	1.30 495	0.83 351	3.07 264	0.72 239	4.27 566	2.30 470	2.30 499	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	2.34 460	0.61 266	11.94 463	1.33 507	0.85 360	3.10 271	0.73 247	4.24 555	2.19 446	2.21 476	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

fff	1.74 343	0.70 352	9.08 424	0.81 173	0.36 35	4.15 516	0.57 142	4.23 547	2.09 421	2.30 499	1.80 391	1.19 273	3.02 579	1.44 224	1.46 411	0.29 271	0.23 324	0.23 66	0.18 91	0.24 94	0.42 435

csc	1.74 343	0.70 352	9.08 424	0.81 173	0.36 35	4.15 516	0.57 142	4.23 547	2.09 421	2.30 499	1.80 391	1.19 273	3.02 579	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	1.74 343	0.70 352	9.08 424	0.81 173	0.36 35	4.15 516	0.57 142	4.23 547	2.09 421	2.30 499	1.80 391	1.19 273	3.02 579	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_sample5	2.33 456	0.62 275	11.29 456	1.29 488	0.83 351	3.09 267	0.74 259	4.28 571	2.31 474	2.20 467	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

DualNet	2.33 456	0.62 275	11.29 456	1.29 488	0.83 351	3.09 267	0.74 259	4.28 571	2.31 474	2.26 491	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

Pruner-Stereo	1.32 286	0.59 230	2.11 244	1.79 615	0.47 147	4.73 640	0.79 299	2.53 210	1.72 344	2.47 536	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

WQFJA1	2.11 410	0.52 138	1.23 109	0.63 33	1.87 628	2.81 220	0.61 163	11.67 680	15.01 686	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

NLMM	2.10 407	0.53 156	1.23 109	0.63 33	1.86 625	2.81 220	0.61 163	11.68 681	14.99 685	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

anonymity	1.76 348	1.26 555	2.73 309	1.66 595	1.32 515	1.84 121	1.07 476	3.49 358	2.30 470	2.11 430	2.11 492	1.71 348	3.90 613	1.82 304	1.48 419	1.10 634	1.09 647	1.08 642	1.08 643	1.05 615	1.09 617

CRFU-Net	2.49 492	0.78 419	10.36 443	2.30 646	1.08 446	3.91 442	1.41 549	3.85 431	1.65 320	2.15 448	1.76 376	3.34 549	7.95 669	5.56 463	1.48 419	0.47 533	0.35 498	0.30 310	0.28 366	0.37 376	0.43 445

RALAANet	1.28 278	1.08 517	3.21 330	1.25 466	0.94 394	1.44 77	0.69 224	3.15 310	2.57 534	2.01 399	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

AACVNet	1.83 356	1.02 501	2.41 277	1.45 555	0.87 370	3.21 286	0.73 247	3.16 311	1.61 305	2.01 399	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

H2IRNET	1.90 369	0.53 156	14.29 501	1.14 411	0.60 235	4.48 585	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

Sa-1000	1.63 329	0.79 423	3.56 347	1.11 399	0.48 155	4.06 493	1.41 549	4.49 627	2.75 557	2.00 397	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

IRAFT_RVC	1.87 362	0.60 246	4.33 368	2.40 649	0.66 270	4.59 614	1.59 572	2.96 287	1.51 232	2.23 482	1.75 367	2.09 419	2.63 561	6.70 492	1.50 425	0.33 378	0.21 262	0.33 396	0.29 394	0.32 290	0.32 312

SFCPSM	2.18 422	0.63 283	17.03 542	0.88 239	0.98 411	3.74 404	1.28 522	4.09 508	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

CVANet_RVC	2.55 505	1.10 521	9.13 429	1.46 557	1.15 463	3.96 471	1.53 563	3.91 452	2.50 521	3.04 604	2.04 473	2.60 475	1.72 472	12.46 665	1.50 425	0.49 550	0.30 455	0.51 562	0.41 536	0.63 545	0.50 492

DN-CSS_ROB	1.91 373	1.55 590	11.13 455	1.82 617	0.88 374	3.99 479	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

DLNR-FE	28.68 703	56.10 719	49.61 706	183.75 725	105.98 719	3.44 335	0.28 18	29.58 704	1.49 219	1.01 213	1.26 219	0.93 228	0.63 97	3.81 425	1.51 431	33.14 714	0.41 545	0.26 189	0.23 236	99.94 721	0.32 312

DLNR_Zeroshot_test	28.62 702	55.50 718	49.94 708	183.62 724	115.05 723	3.43 334	0.28 18	29.49 703	1.49 219	1.01 213	1.26 219	0.93 228	0.63 97	3.92 432	1.51 431	29.81 712	0.41 545	0.26 189	0.23 236	93.28 719	0.32 312

hknet	1.98 387	0.64 294	8.70 421	0.87 234	1.07 443	4.16 526	1.16 500	4.48 624	1.73 346	2.93 595	1.83 413	3.48 561	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

RAFT-RH_RVC	2.63 513	0.55 181	19.97 606	1.26 473	0.47 147	4.46 583	0.57 142	1.71 78	1.64 315	3.06 607	5.51 643	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

IPLG	2.48 490	0.65 308	19.63 594	0.91 267	0.79 326	4.60 616	0.56 139	4.31 586	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

ADStereo(finetuned)	2.04 398	0.73 382	13.28 476	0.82 185	0.40 87	4.16 526	0.59 155	4.25 557	2.97 586	2.35 517	1.84 418	1.18 268	3.40 598	1.52 242	1.54 436	0.29 271	0.24 360	0.23 66	0.18 91	0.30 238	0.51 500

PSMNet-RUCA	1.64 330	1.50 587	2.57 290	1.50 568	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	1.26 648	0.96 635	1.64 645	0.94 607

DCANet	1.74 343	0.73 382	9.08 424	0.82 185	0.40 87	4.18 534	0.59 155	4.25 557	2.97 586	2.35 517	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

MIF-Stereo (partial)	0.98 194	0.55 181	2.83 312	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

HCRNet	1.60 322	0.56 193	2.47 281	0.78 161	1.36 525	4.11 507	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

NLCSM	2.07 403	0.57 204	1.26 119	0.68 76	1.83 623	3.24 295	0.69 224	8.40 672	9.75 673	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

CSP-Net	1.78 351	1.32 565	1.92 213	1.16 431	1.03 429	3.38 323	1.31 526	3.52 365	1.75 354	1.96 376	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

psm_up	2.28 443	0.81 433	5.45 386	1.26 473	1.50 559	3.84 425	1.23 516	4.23 547	2.03 406	2.55 550	1.80 391	2.44 461	1.65 457	12.90 669	1.58 442	0.37 431	0.38 522	0.41 500	0.34 459	0.43 450	0.39 404

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 572	1.43 580	9.93 436	2.50 651	1.62 583	4.29 556	1.68 585	3.95 465	2.43 507	1.66 303	1.91 445	3.04 523	1.41 379	13.26 671	1.58 442	3.82 675	1.59 660	1.12 644	0.46 556	2.21 652	2.74 667

iResNetv2_ROB	2.65 515	5.00 653	19.28 585	2.06 635	1.09 451	3.83 420	1.13 495	4.14 524	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

CoDeX	2.40 474	0.78 419	13.21 475	1.00 332	1.18 470	3.24 295	1.32 527	4.14 524	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	2.40 474	1.31 563	18.61 571	1.59 585	0.86 365	3.87 437	1.15 498	4.32 591	1.60 301	2.25 488	2.27 520	1.13 258	2.43 549	2.48 368	1.60 446	0.88 625	0.24 360	0.29 283	0.24 265	0.56 520	0.30 291

CC-Net-ROB	3.35 590	1.76 604	13.89 491	2.33 648	1.65 592	4.49 591	1.62 575	4.73 644	2.90 579	1.92 362	2.05 479	1.99 404	1.61 435	12.57 668	1.60 446	2.46 659	2.18 668	2.68 670	1.04 642	2.11 650	1.38 634

HI	1.27 275	0.90 467	2.33 268	1.10 392	0.68 283	2.92 239	0.45 92	2.49 201	1.76 356	2.13 437	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	1.27 275	0.90 467	2.33 268	1.10 392	0.68 283	2.92 239	0.45 92	2.49 201	1.76 356	2.13 437	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

test_sample6	2.35 465	0.62 275	10.78 450	1.33 507	0.83 351	3.15 277	0.79 299	4.36 603	2.43 507	2.26 491	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

GES	1.38 292	0.64 294	2.61 294	1.09 383	0.57 220	4.30 558	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

PS-NSSS	2.22 427	1.33 568	2.90 317	0.97 310	1.53 565	4.11 507	1.08 481	4.55 635	2.65 544	2.10 426	2.32 543	1.77 357	1.40 372	11.79 650	1.61 449	0.68 604	0.45 565	0.96 636	0.43 547	0.95 606	0.92 604

G2L-Stereo_test	2.11 410	0.86 458	7.12 400	1.65 594	1.19 477	3.54 365	1.02 461	3.57 374	2.01 401	2.50 539	1.68 345	3.15 533	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

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 501	1.04 507	16.73 537	1.53 573	2.00 636	3.96 471	0.87 373	3.87 437	2.31 474	2.54 549	1.67 342	2.85 506	1.63 452	5.55 462	1.62 454	0.46 524	0.33 479	0.38 478	0.38 510	0.53 508	0.62 544
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NOSS_ROB	2.27 438	0.73 382	3.00 321	1.71 602	1.00 423	3.90 441	0.97 438	4.29 575	2.81 572	2.94 599	2.19 508	3.88 589	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

DDVS	1.68 336	0.79 423	2.52 285	1.26 473	1.16 468	3.17 279	0.78 292	3.12 307	1.82 364	1.86 343	1.91 445	2.92 514	1.43 387	6.20 479	1.63 457	0.45 516	0.65 622	0.34 415	0.38 510	0.48 488	0.79 589

DAS	2.31 450	0.67 330	4.79 376	1.14 411	1.64 588	2.93 244	2.13 609	4.09 508	2.74 554	4.17 642	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

SepStereo	2.15 418	0.67 330	4.79 376	1.14 411	1.64 588	2.93 244	2.13 609	4.09 508	2.74 554	4.17 642	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

SACVNet	2.46 485	1.14 530	9.47 431	1.44 551	1.18 470	4.06 493	1.49 560	3.84 428	2.24 454	2.62 567	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	0.75 579

ASMatch	2.62 512	0.60 246	20.65 640	1.37 536	0.64 255	4.39 569	0.78 292	1.97 112	1.58 285	1.70 312	3.89 629	1.94 391	3.79 610	5.46 459	1.64 460	0.31 338	0.24 360	0.34 415	0.28 366	0.33 310	0.50 492

HSM-Net_RVC	2.87 539	0.57 204	17.46 552	0.92 273	0.90 382	3.70 394	1.20 511	5.64 664	2.51 524	3.22 616	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
NVstereo2D	2.54 501	0.90 467	11.10 454	1.32 502	1.47 553	3.58 375	1.38 542	4.13 518	2.45 512	1.90 355	1.71 356	2.86 507	1.76 477	10.86 603	1.66 463	0.60 582	0.43 555	0.53 573	0.41 536	0.78 590	0.94 607

iResNet_ROB	1.89 367	1.02 501	8.60 419	1.39 540	0.98 411	3.72 398	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

MyStereo05	2.37 471	0.72 371	19.94 604	1.02 350	0.99 414	4.26 549	0.86 352	4.01 482	2.62 540	2.14 440	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

FADNet-RVC-Resample	2.83 532	2.02 616	21.07 654	1.12 403	0.91 384	3.53 361	1.37 539	4.08 506	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	0.56 524

dd	1.26 270	1.15 531	2.47 281	0.92 273	0.49 163	4.35 564	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

ISRNet	1.69 337	0.76 410	5.69 388	1.27 481	1.36 525	2.85 226	0.61 163	3.60 378	1.91 385	2.13 437	2.12 495	2.90 509	1.41 379	2.51 373	1.71 468	0.49 550	0.50 591	0.56 584	0.47 559	0.49 494	0.57 528

HSM	2.35 465	0.81 433	2.21 253	1.14 411	1.55 570	3.44 335	1.03 464	3.99 478	2.25 457	2.29 495	2.11 492	8.04 665	3.05 583	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-ft	1.90 369	0.95 487	3.56 347	1.07 369	1.54 566	4.09 500	0.90 392	2.85 275	1.82 364	1.78 328	1.70 352	2.75 493	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

TDLM	2.29 446	1.08 517	4.61 375	1.29 488	1.01 426	4.26 549	2.17 611	3.75 408	2.79 562	2.31 505	1.98 460	2.06 415	1.59 428	12.45 664	1.72 470	0.51 560	0.28 432	0.52 568	0.35 475	0.56 520	0.50 492

CFNet_RVC	1.90 369	0.95 487	3.56 347	1.07 369	1.54 566	4.09 500	0.90 392	2.85 275	1.82 364	1.78 328	1.70 352	2.75 493	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

DeepPruner_ROB	2.05 400	1.09 520	10.50 446	1.01 339	1.20 484	4.39 569	0.91 400	3.14 308	1.72 344	2.60 563	1.54 300	2.78 501	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

GANet-RSSM	1.98 387	0.62 275	3.49 342	1.69 598	1.23 491	4.22 544	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

xyz-stereo-finetune2	1.16 239	0.63 283	1.50 167	0.57 7	0.36 35	3.47 344	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

SQANet	3.70 603	9.34 675	18.41 567	2.75 654	2.74 656	3.40 327	1.47 555	3.50 361	1.68 327	2.60 563	1.75 367	2.69 485	1.91 506	6.72 496	1.74 475	2.96 662	1.41 658	1.85 657	1.12 644	3.17 659	2.70 666

GANetREF_RVC	3.20 580	1.93 611	18.84 573	1.51 570	0.80 328	4.12 509	1.82 592	4.16 529	2.91 580	1.87 345	1.74 363	2.48 464	1.84 494	13.18 670	1.74 475	0.80 617	0.57 605	0.79 627	0.74 618	1.20 635	0.86 597
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
IER	1.69 337	0.65 308	7.19 401	0.94 294	1.15 463	3.28 308	0.89 387	3.48 355	1.97 392	2.10 426	1.98 460	2.28 430	2.12 521	2.25 358	1.75 478	0.29 271	0.23 324	0.36 450	0.30 415	0.32 290	0.34 344

MyStereo04	2.29 446	0.80 428	18.77 572	1.00 332	1.04 432	3.95 461	0.95 426	3.91 452	2.54 531	1.99 385	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

GEStereo_RVC	1.91 373	0.80 428	6.57 392	1.20 447	1.06 437	4.02 486	1.43 553	4.13 518	1.89 381	2.03 408	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

stereogan	3.09 568	0.93 479	16.43 532	1.37 536	1.66 595	3.70 394	1.67 583	3.87 437	3.15 605	3.04 604	2.70 578	5.04 642	2.79 568	9.96 570	1.78 481	0.63 589	0.49 590	0.69 614	0.47 559	0.83 598	0.68 560

HHNet	2.48 490	0.71 366	20.52 634	0.64 43	0.64 255	4.07 498	0.93 417	3.76 410	1.56 275	2.15 448	4.92 639	0.98 237	3.37 597	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-ROB	2.13 415	0.78 419	10.06 438	1.19 443	1.06 437	3.84 425	0.93 417	3.32 336	2.27 462	2.20 467	1.47 280	2.65 482	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

PSMNet-RSSM	1.96 383	0.77 413	3.26 333	1.29 488	1.31 508	4.19 538	0.96 433	3.68 392	1.89 381	2.05 413	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

111	1.83 356	0.92 475	9.08 424	0.81 173	0.36 35	4.25 548	0.91 400	4.44 618	2.70 550	2.39 526	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

CFNet	2.34 460	1.10 521	8.96 423	1.34 515	1.24 493	4.09 500	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

cf-r	2.57 509	0.79 423	16.09 528	1.48 563	1.35 522	4.19 538	0.93 417	3.68 392	2.36 485	1.97 378	1.81 404	3.42 557	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

LL-Strereo	3.01 561	1.81 608	17.59 555	1.12 403	2.10 643	2.90 233	1.09 485	4.33 594	2.00 399	3.12 610	2.24 516	3.29 544	3.15 586	11.31 624	1.84 488	0.30 313	0.28 432	0.46 529	0.34 459	0.49 494	0.45 457

DDUNet	2.91 542	2.78 636	6.94 399	3.53 667	2.26 650	3.28 308	1.36 534	3.77 412	2.04 410	2.62 567	2.49 555	4.18 607	1.69 466	5.38 457	1.85 489	2.21 658	1.77 664	2.61 668	2.43 678	2.60 654	2.34 657

ac_64	2.35 465	0.62 275	9.77 433	1.32 502	1.71 603	3.27 304	0.93 417	3.48 355	2.50 521	1.74 322	1.73 361	3.91 590	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

MLCV	1.87 362	0.91 473	8.59 418	1.10 392	0.57 220	3.59 376	0.53 125	3.70 402	2.20 448	2.80 587	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

UPFNet	1.81 355	0.63 283	6.71 394	1.25 466	1.44 548	3.50 354	1.35 532	4.02 486	1.85 373	2.40 528	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

ACVNet	1.46 301	0.64 294	3.56 347	0.93 289	0.85 360	4.22 544	0.80 310	2.85 275	2.08 418	1.78 328	1.88 433	3.10 528	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

hitnet-ft	2.37 471	0.73 382	8.34 414	0.96 303	0.89 379	3.77 408	0.80 310	3.55 372	2.58 535	2.24 485	2.04 473	3.65 581	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

ACV-stereo	2.92 544	0.92 475	20.27 623	1.33 507	1.05 434	4.68 627	1.10 488	2.66 245	1.64 315	1.46 269	1.32 240	5.41 651	4.24 621	7.83 517	1.90 495	0.44 507	0.52 594	0.32 360	0.29 394	0.45 470	0.63 548

G2L-Stereo	2.49 492	0.94 485	14.54 505	1.15 424	1.35 522	3.57 374	0.95 426	3.62 382	2.00 399	2.11 430	1.61 325	3.20 536	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

PSMNet-ADL	1.91 373	0.72 371	1.78 200	1.09 383	0.86 365	4.18 534	0.78 292	3.77 412	2.10 429	1.72 317	1.85 426	2.91 512	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

StereoVision	1.65 331	0.75 404	7.47 405	1.01 339	1.80 621	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

AASNet	2.44 481	0.92 475	19.79 598	1.35 520	1.49 556	3.81 417	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

FAT-Stereo	3.34 589	0.81 433	20.05 608	1.25 466	1.20 484	3.44 335	1.99 602	4.23 547	2.67 547	3.14 611	3.82 628	3.51 570	3.32 596	11.68 645	1.94 500	0.64 592	0.67 626	0.48 541	0.52 582	0.61 539	0.81 591

FADNet	2.49 492	1.76 604	13.17 474	1.17 434	0.95 397	3.27 304	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

gwcnet-sp	2.31 450	1.21 542	17.34 544	1.08 377	0.92 386	3.56 370	1.04 468	3.69 397	2.09 421	2.55 550	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	2.31 450	1.21 542	17.34 544	1.08 377	0.92 386	3.56 370	1.04 468	3.69 397	2.09 421	2.55 550	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	2.31 450	1.21 542	17.34 544	1.08 377	0.92 386	3.56 370	1.04 468	3.69 397	2.09 421	2.55 550	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

ADLNet2	3.15 575	0.92 475	20.06 609	1.20 447	1.79 618	3.83 420	1.48 556	3.94 463	3.59 632	2.19 464	2.47 553	4.65 632	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

CBMV	3.32 588	0.96 493	21.16 658	1.32 502	0.83 351	3.81 417	3.91 666	4.47 623	2.53 527	3.34 621	2.24 516	4.45 619	2.58 559	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
DMCA	1.72 340	0.74 393	6.63 393	1.14 411	0.96 398	3.98 478	0.90 392	3.75 408	2.76 558	2.83 590	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

DMCA-RVC	2.45 482	1.22 548	18.29 563	1.23 462	1.14 461	2.49 193	0.85 347	3.29 329	1.68 327	3.02 602	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

MFMNet_re	2.91 542	1.91 610	18.25 561	3.06 660	1.89 630	3.13 275	1.67 583	3.52 365	2.97 586	3.14 611	2.87 591	2.26 428	2.41 547	2.42 363	2.00 508	1.10 634	1.05 646	0.94 635	0.90 631	1.28 637	1.46 638

iRaft-Stereo_5w	2.10 407	0.83 444	8.57 417	0.81 173	0.76 314	3.21 286	0.84 338	3.71 404	1.65 320	1.56 280	2.50 556	2.20 426	2.23 535	9.13 544	2.01 510	0.38 448	0.19 177	0.35 434	0.27 337	0.45 470	0.39 404

Wz-Net-LNSev	2.30 449	1.67 600	14.88 510	1.18 440	1.65 592	3.49 350	1.54 566	3.63 383	2.03 406	1.88 348	1.64 332	3.29 544	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

dad	1.65 331	1.19 539	3.04 323	0.98 318	0.56 208	4.22 544	0.84 338	1.99 114	2.48 516	2.14 440	1.68 345	1.62 333	1.13 305	3.85 427	2.04 512	1.03 632	0.40 536	2.04 658	0.48 564	0.75 586	0.53 507

HGLStereo	2.03 396	0.74 393	7.50 406	1.23 462	1.56 573	3.62 383	0.95 426	3.78 415	1.89 381	2.03 408	2.20 510	3.12 531	2.14 524	5.68 466	2.04 512	0.37 431	0.31 464	0.32 360	0.29 394	0.40 397	0.45 457

GwcNet-RSSM	2.66 517	1.05 508	15.91 526	1.22 456	1.19 477	4.12 509	1.12 492	3.84 428	2.02 402	1.93 366	1.79 388	3.12 531	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

Consistency-Raft	2.86 535	1.66 598	19.61 592	1.40 543	1.75 612	3.84 425	1.32 527	4.07 502	2.25 457	1.78 328	2.67 575	1.82 374	4.41 624	1.94 323	2.06 515	0.83 622	0.94 644	1.03 638	1.12 644	1.70 647	1.09 617

RAFT + AFF	2.51 495	2.66 634	4.48 373	1.15 424	1.95 634	4.15 516	2.01 603	4.46 622	3.30 622	2.19 464	2.51 558	2.22 427	4.87 631	8.91 537	2.06 515	0.30 313	0.60 615	0.48 541	0.38 510	0.77 588	0.69 562

FADNet-RVC	2.51 495	2.27 624	14.03 494	1.09 383	0.81 334	3.54 365	1.10 488	4.13 518	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

NCCL2	2.53 499	1.35 569	10.90 452	1.15 424	0.97 402	3.53 361	2.56 625	3.65 385	2.23 452	2.76 583	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	0.65 555

ETE_ROB	2.07 403	1.40 576	3.01 322	1.09 383	0.92 386	3.94 456	1.53 563	4.25 557	2.23 452	3.31 618	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	0.62 544

DispNO	3.00 559	0.75 404	18.92 575	1.17 434	1.10 453	3.72 398	0.94 422	4.29 575	2.54 531	2.24 485	2.28 524	4.51 622	2.12 521	11.40 626	2.09 520	0.31 338	0.28 432	0.31 337	0.28 366	0.36 363	0.39 404

ADLNet	2.29 446	0.83 444	3.62 352	1.35 520	1.60 579	3.67 391	1.24 518	3.95 465	2.98 589	2.58 558	2.29 527	4.01 596	1.79 482	11.23 623	2.09 520	0.37 431	0.38 522	0.36 450	0.34 459	0.45 470	0.71 567

RainbowNet	4.56 629	8.28 664	20.07 611	3.64 671	3.23 669	4.15 516	2.99 641	4.18 530	3.03 594	2.20 467	2.65 573	4.26 612	2.90 573	9.77 560	2.12 522	3.88 676	2.27 671	2.71 673	1.72 663	3.78 668	3.31 676

delet	1.92 376	0.76 410	5.14 379	1.01 339	1.65 592	3.44 335	2.03 604	3.76 410	2.48 516	2.01 399	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

PDISCO_ROB	2.86 535	1.53 589	14.27 500	1.98 631	2.19 646	4.52 600	1.35 532	4.65 640	3.19 608	2.09 423	2.16 502	3.53 572	2.45 551	5.32 455	2.12 522	1.30 649	0.78 638	0.72 621	0.59 600	1.24 636	1.28 626

coex_refinement	2.10 407	0.85 455	3.67 354	1.31 499	1.13 460	3.21 286	0.85 347	3.86 434	2.31 474	2.51 543	1.92 448	3.49 567	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

SMFormer	2.00 391	0.57 204	4.46 369	1.36 526	0.57 220	2.03 140	0.73 247	4.25 557	2.80 566	2.32 509	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	2.00 391	0.57 204	4.46 369	1.36 526	0.57 220	2.03 140	0.73 247	4.25 557	2.80 566	2.32 509	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

otaku	4.58 631	8.93 670	19.95 605	3.11 661	2.67 654	3.91 442	2.57 626	3.82 424	2.25 457	2.22 478	9.72 667	4.08 600	2.35 544	8.57 529	2.13 525	3.51 669	1.65 662	2.15 661	1.17 647	3.69 666	3.15 670

iResNet	2.52 498	0.94 485	21.17 659	1.84 619	0.72 298	3.75 405	0.81 320	4.14 524	2.55 533	2.33 515	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

PASM	2.67 519	2.05 618	9.71 432	1.73 605	1.37 528	2.53 200	1.52 561	3.10 305	2.17 443	2.79 586	1.84 418	2.90 509	1.85 498	11.89 654	2.19 530	0.81 619	0.85 640	0.87 633	1.01 639	1.14 627	1.05 614

MyStereo8	2.33 456	1.13 526	19.26 583	1.22 456	1.62 583	4.16 526	0.57 142	3.50 361	2.36 485	2.15 448	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

STTRV1_RVC	3.52 596	1.03 506	20.87 648	1.47 560	1.47 553	3.23 291	1.55 567	4.06 499	3.22 614	1.95 372	3.50 621	2.63 479	2.07 518	11.96 657	2.21 532	1.86 654	4.03 689	0.81 630	0.73 617	1.06 616	0.70 566

acv_ft	1.55 307	0.64 294	3.29 335	1.14 411	2.01 637	2.93 244	0.97 438	3.81 421	2.08 418	2.22 478	1.88 433	3.10 528	1.66 459	1.33 198	2.22 533	0.29 271	0.26 405	0.30 310	0.26 309	0.39 392	0.27 226

Ntro	4.21 624	8.94 671	19.89 603	3.22 662	2.96 661	4.15 516	1.89 596	3.92 457	2.36 485	1.77 326	2.14 499	3.35 550	2.17 530	9.48 553	2.24 534	3.52 670	1.76 663	2.13 660	1.31 652	3.83 669	3.09 668

DFGA-Net	2.11 410	3.00 639	7.43 404	1.11 399	0.76 314	3.72 398	0.60 158	2.63 240	1.91 385	2.01 399	2.07 484	1.22 278	1.04 265	10.26 584	2.26 535	0.27 198	0.22 294	0.34 415	0.34 459	0.61 539	0.48 478

DSFCA	1.89 367	0.69 341	3.14 327	1.10 392	1.18 470	3.99 479	1.79 588	3.50 361	2.16 441	3.10 608	1.64 332	2.91 512	2.50 554	5.38 457	2.26 535	0.43 501	0.38 522	0.37 462	0.36 485	0.50 496	0.42 435

StereoDRNet-Refined	1.77 350	0.81 433	2.22 256	1.21 453	0.76 314	3.26 301	0.71 236	3.82 424	2.05 413	2.29 495	2.05 479	2.98 518	1.44 390	7.15 502	2.27 537	0.30 313	0.23 324	0.42 507	0.33 451	0.45 470	0.64 552
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DGSMNet	7.55 666	1.62 592	17.42 550	1.92 625	12.73 690	7.45 671	42.99 712	4.13 518	2.07 417	2.10 426	3.16 608	3.42 557	1.70 468	9.24 548	2.30 538	3.70 674	10.89 704	11.80 706	5.54 693	4.24 673	2.66 662

fast-acv-ft	2.54 501	1.19 539	20.08 612	1.41 544	1.40 535	3.18 281	1.17 503	3.37 346	2.28 466	1.90 355	2.15 501	2.69 485	2.17 530	2.91 399	2.31 539	0.37 431	0.39 531	0.45 523	0.39 518	0.57 525	0.45 457

MMNet	2.02 395	0.81 433	10.76 449	1.12 403	1.23 491	3.53 361	0.89 387	3.79 416	2.08 418	2.15 448	1.76 376	2.15 423	2.12 521	3.69 423	2.32 540	0.31 338	0.29 442	0.34 415	0.27 337	0.38 381	0.42 435

CBMV_ROB	3.62 599	0.70 352	21.42 667	1.21 453	0.89 379	4.43 581	1.76 587	4.39 609	2.79 562	5.88 662	3.38 617	4.18 607	5.12 635	10.75 598	2.32 540	0.56 575	0.55 602	0.53 573	0.51 579	0.55 514	0.46 468

CBFPSM	2.05 400	0.95 487	10.12 441	1.07 369	1.05 434	2.84 224	1.20 511	3.28 327	1.73 346	1.82 336	1.30 231	4.56 626	4.06 616	2.34 361	2.34 542	0.25 155	0.38 522	0.32 360	0.27 337	0.37 376	0.79 589

xyz-stereo	10.85 678	0.45 60	79.01 721	0.62 25	0.45 126	83.70 719	0.77 285	2.59 234	1.34 156	2.19 464	32.02 707	2.76 499	1.62 439	5.75 468	2.39 543	0.25 155	0.17 84	0.33 396	0.21 180	0.25 120	0.19 15

TCMNet	2.98 555	1.30 559	18.26 562	1.47 560	2.09 642	3.84 425	1.08 481	3.96 470	2.39 500	2.53 548	2.29 527	2.43 457	1.75 476	10.09 578	2.39 543	0.52 566	0.45 565	0.61 600	0.50 575	0.80 594	0.78 585

FADNet_RVC	2.65 515	2.28 626	16.51 534	0.98 318	0.92 386	4.09 500	0.83 330	4.26 565	1.73 346	1.46 269	1.78 385	1.60 330	1.50 408	8.88 535	2.39 543	0.47 533	0.38 522	0.44 516	0.58 597	0.89 601	0.97 609

edge stereo	3.37 592	1.01 500	21.99 676	1.28 484	1.37 528	2.67 211	1.39 544	3.98 474	2.87 577	2.93 595	3.27 613	4.35 615	2.43 549	11.62 637	2.39 543	0.60 582	0.63 620	0.79 627	0.55 591	0.68 566	0.67 557

UDG	3.55 597	2.81 637	17.45 551	2.69 653	1.98 635	3.97 476	1.19 507	4.35 598	2.02 402	2.42 531	2.53 561	4.50 621	2.46 553	6.53 485	2.41 547	2.12 657	1.77 664	2.63 669	2.57 680	2.64 655	1.95 648

YMNet	2.40 474	1.41 578	13.46 479	1.36 526	1.67 596	3.96 471	0.97 438	3.81 421	2.37 491	2.64 571	2.57 566	3.35 550	1.53 421	3.28 411	2.42 548	0.48 538	0.54 597	0.52 568	0.49 569	0.70 569	0.54 513

YMNet_1	2.40 474	1.41 578	13.46 479	1.36 526	1.67 596	3.96 471	0.97 438	3.81 421	2.37 491	2.64 571	2.57 566	3.35 550	1.53 421	3.28 411	2.42 548	0.48 538	0.54 597	0.52 568	0.49 569	0.70 569	0.54 513

DStereoRT	3.28 585	1.06 513	14.58 506	1.33 507	1.12 456	4.51 598	1.29 524	4.21 539	3.48 630	2.50 539	2.13 497	1.89 386	7.69 667	7.57 511	2.43 550	0.66 597	0.33 479	4.46 692	2.84 686	0.38 381	1.12 619

GASNet	3.24 582	5.55 657	20.58 638	1.56 582	1.25 496	2.32 175	1.12 492	4.04 491	2.67 547	1.88 348	2.10 488	3.00 520	2.16 528	10.59 592	2.43 550	0.65 595	0.37 516	0.61 600	0.45 554	0.87 600	0.58 533

ITSA-stereo	1.86 360	0.72 371	3.74 357	1.20 447	0.66 270	4.09 500	0.91 400	4.24 555	2.53 527	1.93 366	1.77 382	1.59 329	2.15 525	6.12 478	2.44 552	0.40 468	0.38 522	0.40 488	0.40 529	0.50 496	0.98 611

ACVNet_1	6.04 654	13.97 695	21.36 665	3.58 669	3.14 666	4.73 640	2.48 620	4.20 534	3.17 606	2.98 601	2.83 590	23.31 695	4.34 623	11.06 614	2.45 553	3.68 672	2.33 673	2.60 667	1.79 665	3.69 666	3.19 672

GwcNet	3.00 559	1.63 594	19.83 600	1.32 502	2.04 641	3.27 304	1.55 567	3.65 385	2.33 479	2.00 397	2.12 495	3.56 576	1.68 465	9.47 552	2.45 553	0.44 507	0.45 565	0.46 529	0.38 510	0.60 534	0.76 581

psmorigin	6.59 657	1.15 531	88.11 722	1.52 571	0.97 402	2.88 231	1.20 511	3.21 316	2.04 410	3.73 630	2.46 551	5.15 647	2.55 557	10.60 593	2.47 555	0.55 573	0.68 629	0.48 541	0.51 579	0.70 569	0.88 601

iinet-f	2.26 436	1.18 537	13.71 483	1.14 411	1.11 455	3.77 408	1.10 488	4.14 524	2.17 443	2.06 418	1.76 376	2.99 519	2.99 576	2.50 370	2.49 556	0.35 410	0.39 531	0.27 222	0.28 366	0.45 470	0.39 404

DLCB_ROB	2.05 400	0.95 487	2.37 272	1.24 464	1.02 428	2.92 239	1.30 525	3.68 392	2.30 470	2.91 593	2.17 504	3.32 548	1.52 414	10.37 586	2.50 557	0.40 468	0.33 479	0.40 488	0.36 485	0.41 421	0.47 473

UNet	2.51 495	0.74 393	20.17 616	1.14 411	1.44 548	3.48 347	0.76 272	3.77 412	1.87 375	2.05 413	1.57 310	2.75 493	2.39 546	3.51 416	2.51 558	0.32 359	0.26 405	0.41 500	0.26 309	0.38 381	0.39 404

S-Stereo	3.48 595	0.91 473	22.06 679	1.36 526	1.50 559	3.55 368	2.53 624	4.21 539	2.81 572	2.37 521	3.81 627	3.75 583	1.84 494	11.90 655	2.51 558	0.63 589	0.71 632	0.48 541	0.76 620	0.67 563	1.19 623

SDNR	3.97 617	1.93 611	20.28 624	1.31 499	0.94 394	5.16 654	0.67 202	4.33 594	2.58 535	4.82 654	5.94 646	5.01 641	1.45 394	17.52 687	2.53 560	0.79 615	0.72 633	0.59 592	0.45 554	1.15 630	1.17 621

APVNet	3.13 572	1.25 554	21.14 656	1.31 499	1.52 563	3.94 456	1.13 495	3.32 336	2.14 437	2.20 467	2.03 470	3.05 526	1.96 509	11.79 650	2.53 560	0.42 495	0.45 565	0.64 608	0.46 556	0.67 563	0.57 528

Syn2CoEx	3.08 567	2.55 633	19.88 602	1.34 515	1.18 470	2.43 186	1.65 581	3.91 452	2.40 501	2.39 526	2.27 520	2.90 509	3.17 590	9.57 557	2.54 562	0.50 554	0.45 565	0.53 573	0.39 518	0.74 583	0.72 574

Nwc_Net	2.88 541	1.16 534	18.30 564	1.35 520	1.68 599	3.52 359	1.18 504	3.90 447	2.06 415	2.52 545	2.82 589	3.82 587	2.34 543	6.78 497	2.55 563	0.86 624	0.40 536	0.59 592	0.67 610	0.57 525	0.55 519

HITNet	2.07 403	0.82 440	14.77 507	1.34 515	0.56 208	3.47 344	0.80 310	4.07 502	2.35 482	2.16 454	1.61 325	1.64 335	1.44 390	2.09 339	2.56 564	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
Selective-IGEV-i16pb	3.23 581	0.73 382	21.29 662	1.22 456	0.68 283	3.99 479	3.38 651	4.52 632	2.52 525	1.72 317	3.60 623	2.92 514	2.21 534	10.07 576	2.59 565	0.68 604	0.50 591	0.37 462	0.48 564	0.54 511	0.54 513

RP	2.79 529	1.20 541	10.36 443	1.54 575	1.93 633	3.44 335	1.97 600	4.05 495	2.34 480	2.66 576	2.79 584	3.98 594	2.58 559	10.21 581	2.61 566	0.95 628	0.47 579	0.71 617	0.57 596	0.71 578	0.68 560

RASNet	2.56 506	0.70 352	10.06 438	1.60 587	2.25 649	3.67 391	1.00 453	3.38 347	3.14 603	1.81 334	2.11 492	4.60 627	2.30 539	10.25 583	2.61 566	0.37 431	0.24 360	0.25 145	0.24 265	0.28 192	0.26 209

RGC	3.10 570	1.45 583	14.90 511	1.46 557	1.79 618	3.33 316	1.39 544	4.04 491	2.26 460	2.77 584	3.26 612	4.00 595	2.71 565	11.63 642	2.62 568	0.82 620	0.46 574	0.79 627	0.79 626	0.71 578	0.78 585

PWCDC_ROB	2.95 546	3.26 642	14.06 495	1.59 585	1.56 573	4.19 538	0.86 352	4.30 583	4.08 645	2.06 418	7.37 649	2.75 493	2.42 548	3.59 419	2.67 569	1.34 651	0.36 504	0.39 482	0.34 459	1.13 626	0.62 544

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 615	10.88 684	12.30 466	1.26 473	1.55 570	5.19 655	3.33 650	4.42 614	2.82 574	2.58 558	2.62 570	5.00 640	2.11 520	14.03 683	2.73 570	1.28 646	2.34 674	0.67 613	1.83 666	0.81 595	1.03 613

Wz-Net-MNSev	2.71 527	2.54 632	13.91 492	1.52 571	1.37 528	3.28 308	2.47 619	4.03 487	2.32 478	2.57 554	2.07 484	2.29 435	3.01 578	7.55 510	2.74 571	0.38 448	0.36 504	0.36 450	0.37 497	0.57 525	0.47 473

AF-Net	2.87 539	1.30 559	16.24 529	1.33 507	1.75 612	3.26 301	1.59 572	4.09 508	2.43 507	2.69 578	2.94 592	4.51 622	3.20 591	5.84 470	2.75 572	0.76 613	0.36 504	0.72 621	0.49 569	0.70 569	0.56 524

PSMNet_ROB	2.95 546	1.38 573	18.46 569	1.19 443	1.20 484	3.80 415	1.65 581	3.54 370	2.35 482	1.98 380	1.71 356	2.75 493	1.79 482	11.43 629	2.78 573	0.42 495	0.36 504	0.50 558	0.60 602	0.59 530	0.49 485

DRN-Test	3.03 563	0.99 496	18.18 560	1.35 520	1.60 579	3.59 376	1.48 556	4.13 518	2.45 512	3.47 626	1.92 448	2.58 474	2.53 556	10.88 604	2.80 574	0.39 460	0.36 504	0.44 516	0.41 536	0.55 514	0.57 528

FINET	2.96 549	1.07 515	23.18 686	1.29 488	1.86 625	2.03 140	1.52 561	4.30 583	4.71 651	2.23 482	2.34 545	1.65 336	1.48 401	5.89 471	2.81 575	0.51 560	0.47 579	0.49 555	0.40 529	0.59 530	0.49 485

PA-Net	3.09 568	1.24 553	18.84 573	1.38 538	1.19 477	3.42 333	1.75 586	3.89 442	3.27 621	1.88 348	2.10 488	3.03 522	1.88 503	11.60 635	2.88 576	0.40 468	0.54 597	0.44 516	0.62 606	0.52 502	1.02 612
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ssnet_v2	2.04 398	0.88 464	7.87 407	1.20 447	0.87 370	3.86 435	1.64 578	4.01 482	2.60 539	2.61 565	1.96 453	3.79 585	1.71 470	2.20 352	2.96 577	0.41 483	0.35 498	0.42 507	0.37 497	0.55 514	0.52 505

NCC-stereo	3.16 578	1.28 557	18.31 565	1.25 466	1.75 612	4.06 493	1.40 546	3.89 442	2.22 449	2.72 580	2.55 562	3.49 567	2.65 562	9.91 567	2.99 578	1.29 647	0.65 622	0.64 608	0.86 629	0.65 556	0.71 567

Abc-Net	3.16 578	1.28 557	18.31 565	1.25 466	1.75 612	4.06 493	1.40 546	3.89 442	2.22 449	2.72 580	2.55 562	3.49 567	2.65 562	9.91 567	2.99 578	1.29 647	0.65 622	0.64 608	0.86 629	0.65 556	0.71 567
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	2.97 553	0.93 479	15.09 516	1.12 403	1.38 531	3.66 390	1.42 551	4.03 487	2.29 469	2.10 426	1.70 352	3.79 585	2.16 528	13.64 679	3.02 580	0.37 431	0.41 545	0.48 541	0.34 459	0.81 595	0.75 579

BEATNet_4x	1.92 376	1.36 570	8.75 422	1.20 447	0.56 208	3.46 341	1.03 464	4.00 480	2.43 507	2.25 488	1.70 352	2.10 420	1.59 428	2.57 384	3.05 581	0.37 431	0.22 294	0.47 533	0.29 394	0.60 534	0.40 425

StereoDRNet	2.84 533	1.49 586	14.48 503	1.33 507	1.57 577	3.44 335	2.06 605	3.69 397	2.36 485	3.26 617	1.84 418	2.79 503	1.80 487	10.88 604	3.16 582	0.41 483	0.33 479	0.39 482	0.36 485	0.59 530	0.58 533

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 478	1.47 584	14.14 496	1.30 495	1.35 522	3.51 356	1.64 578	4.04 491	2.10 429	2.46 534	1.88 433	2.28 430	2.51 555	4.73 447	3.17 583	0.38 448	0.19 177	0.35 434	0.20 160	0.40 397	0.36 364

LALA_ROB	1.95 381	1.48 585	3.11 325	1.05 360	0.98 411	3.99 479	1.82 592	4.44 618	2.28 466	3.31 618	1.85 426	2.76 499	1.67 461	4.04 435	3.23 584	0.46 524	0.41 545	0.55 582	0.52 582	0.60 534	0.57 528

XPNet_ROB	2.27 438	1.11 524	4.10 364	1.36 526	0.97 402	3.94 456	1.63 576	4.07 502	2.14 437	2.82 589	2.00 465	2.32 438	1.73 475	10.81 602	3.39 585	0.51 560	0.47 579	0.48 541	0.40 529	0.51 498	0.56 524

ccnet	2.66 517	0.97 494	8.01 412	1.54 575	1.24 493	3.75 405	2.18 612	4.07 502	2.41 503	2.66 576	3.25 611	2.87 508	2.31 542	9.89 566	3.50 586	0.78 614	0.75 636	0.71 617	0.67 610	0.76 587	0.81 591

LVE	6.88 662	9.31 674	21.14 656	3.61 670	3.18 668	4.49 591	2.79 632	10.21 677	11.69 676	3.16 614	11.53 675	18.33 684	4.31 622	11.66 643	3.52 587	4.45 684	2.93 679	2.56 666	1.91 669	3.62 663	3.16 671

DISCO	2.25 433	0.73 382	10.06 438	1.76 608	1.12 456	3.47 344	1.25 519	3.24 323	2.26 460	2.65 575	1.96 453	4.53 624	1.92 507	4.17 438	3.61 588	0.32 359	0.25 388	0.31 337	0.29 394	0.66 561	0.41 431

SHD	2.82 531	2.04 617	13.80 489	1.69 598	1.79 618	2.73 216	1.07 476	3.85 431	3.18 607	4.63 650	2.74 579	3.38 555	2.77 567	5.48 461	3.66 589	0.62 588	0.47 579	0.51 562	0.55 591	0.65 556	0.74 576

MDST_ROB	5.53 646	0.59 230	23.11 684	2.55 652	2.69 655	21.20 693	1.98 601	4.77 647	2.65 544	9.36 680	4.25 631	4.14 605	4.45 625	22.57 693	3.68 590	0.48 538	0.33 479	0.47 533	0.44 550	0.44 461	0.44 451

AANet	3.15 575	2.93 638	15.16 519	1.41 544	1.08 446	2.23 167	1.37 539	2.95 285	3.65 634	4.12 640	4.40 634	4.13 603	5.32 639	6.55 486	3.76 591	0.60 582	0.42 554	0.50 558	0.42 543	0.99 611	0.93 606

Wz-Net-SNSev	2.98 555	4.36 649	15.98 527	1.57 583	1.19 477	3.28 308	1.80 590	3.96 470	2.40 501	2.32 509	2.28 524	3.48 561	2.05 515	7.84 518	3.82 592	0.47 533	0.39 531	0.53 573	0.49 569	0.71 578	0.60 538

DANet	2.63 513	1.07 515	8.10 413	1.83 618	1.70 601	3.25 299	1.16 500	4.31 586	2.38 496	3.40 624	2.18 506	4.08 600	1.80 487	9.77 560	3.89 593	0.52 566	0.55 602	0.59 592	0.44 550	0.63 545	0.86 597
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
LSM	12.71 686	3.52 646	20.79 644	55.63 717	84.76 717	3.63 388	6.30 674	3.73 406	4.93 655	5.55 659	13.92 685	3.53 572	3.25 593	9.72 559	4.12 594	0.64 592	0.85 640	0.71 617	0.81 627	1.03 613	26.84 707

Dean	7.52 665	9.08 672	21.41 666	3.74 672	3.53 670	4.81 647	3.53 656	5.33 660	5.25 657	4.17 642	26.53 699	25.62 701	4.09 618	10.97 608	4.32 595	3.69 673	2.30 672	2.91 674	1.87 668	4.03 672	3.24 674

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 628	10.62 681	15.18 520	1.55 580	1.45 552	6.16 661	3.54 658	5.41 662	3.68 637	2.59 562	2.74 579	4.81 634	2.20 533	13.79 680	4.40 596	2.04 655	3.36 687	1.05 640	1.20 649	2.09 649	1.72 643

PWC_ROB	2.69 525	2.01 615	8.36 415	1.33 507	1.90 632	3.23 291	1.18 504	4.33 594	3.25 616	3.11 609	3.41 618	2.71 488	2.18 532	9.15 545	4.48 597	0.56 575	0.31 464	0.61 600	0.36 485	0.69 568	0.74 576

MSMD_ROB	5.61 647	1.08 517	16.68 536	1.21 453	0.83 351	10.14 677	2.07 607	3.93 459	6.22 665	10.37 686	8.03 654	22.22 692	9.45 675	11.66 643	4.52 598	0.66 597	0.58 610	0.66 611	0.68 613	0.65 556	0.63 548

aanetorigin	3.30 586	1.66 598	17.52 554	1.18 440	1.58 578	2.57 203	3.80 663	2.65 242	2.03 406	6.12 665	4.30 633	2.82 504	5.70 643	5.47 460	4.67 599	0.50 554	0.44 560	0.43 511	0.47 559	1.17 632	0.92 604

XQC	2.96 549	2.42 627	14.85 508	1.36 526	1.32 515	3.29 312	1.53 563	4.28 571	2.78 560	3.21 615	2.46 551	3.53 572	2.92 574	6.58 487	4.67 599	0.70 609	0.41 545	0.59 592	0.56 593	0.96 610	0.83 596

zh-mn7	3.15 575	9.61 678	12.45 468	1.26 473	0.99 414	2.91 236	1.32 527	4.12 516	2.74 554	3.33 620	3.07 599	2.84 505	1.89 504	8.91 537	4.69 601	0.49 550	0.40 536	0.38 478	0.38 510	0.56 520	0.63 548

GANet	2.93 545	1.05 508	11.29 456	1.64 592	0.96 398	3.91 442	2.52 622	3.72 405	2.41 503	2.95 600	3.00 595	3.21 537	2.03 512	12.42 663	4.72 602	0.51 560	0.41 545	0.46 529	0.39 518	0.60 534	0.50 492

ACVNet_2	5.41 644	12.60 687	20.42 631	3.27 664	3.15 667	4.50 594	3.02 642	4.66 641	3.73 638	3.35 623	5.36 642	7.86 664	2.88 571	12.33 662	4.76 603	3.12 665	2.22 669	2.70 672	1.69 660	3.49 662	3.10 669

SAMSARA	3.55 597	2.16 622	14.18 498	1.86 622	1.49 556	4.62 618	2.65 629	3.58 377	2.80 566	7.05 670	3.05 598	5.16 648	4.07 617	9.18 546	4.80 604	0.64 592	0.67 626	0.59 592	0.68 613	0.89 601	0.91 602

w-ln-seven	2.86 535	3.06 640	14.02 493	1.27 481	1.32 515	4.10 506	1.59 572	3.90 447	2.59 538	3.03 603	2.27 520	3.42 557	2.25 536	6.70 492	4.81 605	0.39 460	0.34 492	0.48 541	0.40 529	0.74 583	0.55 519

NVStereoNet_ROB	4.91 638	1.40 576	16.46 533	1.47 560	1.72 609	3.46 341	1.96 599	3.89 442	3.61 633	2.90 592	24.61 698	4.81 634	4.49 626	13.57 677	4.87 606	1.33 650	1.29 655	1.70 656	1.68 659	1.41 642	1.66 640
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFN_U_SF_RVC	3.81 608	10.78 683	15.01 514	1.84 619	1.39 533	3.73 402	1.63 576	4.05 495	3.26 617	2.91 593	2.38 547	4.36 617	3.65 607	8.43 527	4.91 607	1.11 636	1.04 645	0.99 637	1.31 652	1.58 643	1.75 645

G-Net	4.11 621	1.21 542	19.47 589	2.31 647	2.94 660	4.74 643	2.95 638	3.33 342	2.14 437	4.44 648	9.43 665	6.93 660	3.84 611	9.01 541	4.92 608	0.79 615	0.80 639	0.70 616	0.50 575	0.95 606	0.87 600

MonStereo1	8.07 668	2.24 623	5.83 389	4.68 685	3.60 671	18.80 691	2.52 622	5.89 665	5.86 664	4.76 652	13.98 686	7.41 661	50.63 716	13.28 672	5.16 609	4.40 682	0.90 642	2.69 671	1.55 657	3.92 671	3.30 675

z-mn7	3.36 591	9.42 676	14.16 497	1.28 484	1.22 490	3.78 410	1.43 553	3.92 457	3.35 624	2.85 591	3.36 616	3.06 527	1.97 510	9.66 558	5.16 609	0.42 495	0.35 498	0.43 511	0.33 451	0.63 545	0.48 478

DispFullNet	4.64 632	3.48 645	23.95 689	3.99 673	3.03 662	3.35 318	1.06 474	4.18 530	2.80 566	6.33 667	2.94 592	4.04 598	7.81 668	3.92 432	5.16 609	2.75 660	1.61 661	3.10 678	2.68 683	3.32 661	3.31 676

z-ln-s-r	2.67 519	1.16 534	12.43 467	1.34 515	1.26 498	3.70 394	1.21 514	4.20 534	2.38 496	2.04 411	1.92 448	2.43 457	1.60 434	10.58 591	5.19 612	0.29 271	0.20 228	0.32 360	0.24 265	0.51 498	0.38 397

AANet_RVC	3.03 563	1.72 601	12.78 472	1.17 434	1.12 456	3.79 414	1.10 488	3.86 434	3.13 601	2.62 567	4.26 632	3.96 593	1.41 379	11.43 629	5.23 613	0.94 627	0.47 579	0.34 415	0.23 236	0.40 397	0.55 519

PVD	3.12 571	1.97 614	12.80 473	1.79 615	1.63 585	3.83 420	1.34 531	3.48 355	3.88 640	5.77 660	3.56 622	3.45 560	3.29 594	5.58 465	5.30 614	0.71 611	0.69 630	0.74 625	0.77 622	0.79 592	1.13 620

w-ln-seven-2	2.73 528	2.13 619	12.47 469	1.18 440	1.01 426	3.54 365	1.58 571	3.93 459	3.26 617	2.43 533	2.02 467	2.63 479	2.28 538	7.93 519	5.45 615	0.40 468	0.40 536	0.44 516	0.34 459	0.62 543	0.47 473

MSAF-DinoV2	13.69 688	13.09 690	22.03 678	2.41 650	1.44 548	4.03 488	1.38 542	9.07 675	9.20 670	2.23 482	1.98 460	5.08 644	5.06 633	177.66 728	5.46 616	0.45 516	0.34 492	0.40 488	0.62 606	6.09 683	5.80 692

IMH-64-1	4.84 636	2.53 630	6.83 395	4.30 678	3.74 673	4.81 647	6.05 672	5.30 657	3.92 641	3.95 635	8.33 656	5.08 644	6.06 648	8.96 539	6.30 617	4.57 686	2.96 681	3.04 675	2.12 675	4.28 674	3.62 679

IMH-64	4.84 636	2.53 630	6.83 395	4.30 678	3.74 673	4.81 647	6.05 672	5.30 657	3.92 641	3.95 635	8.33 656	5.08 644	6.06 648	8.96 539	6.30 617	4.57 686	2.96 681	3.04 675	2.12 675	4.28 674	3.62 679

RTSC	2.95 546	2.51 628	15.49 524	1.54 575	1.30 505	3.51 356	0.86 352	3.89 442	2.48 516	3.64 627	3.12 605	3.04 523	2.30 539	5.70 467	6.67 619	0.55 573	0.35 498	0.37 462	0.39 518	0.70 569	0.60 538

RTS	3.90 612	7.04 661	17.94 557	1.92 625	2.19 646	5.00 652	2.96 639	4.29 575	3.19 608	4.05 637	3.08 600	4.94 637	3.16 588	7.64 513	6.72 620	0.66 597	0.44 560	0.51 562	0.47 559	0.95 606	0.76 581

RTSA	3.90 612	7.04 661	17.94 557	1.92 625	2.19 646	5.00 652	2.96 639	4.29 575	3.19 608	4.05 637	3.08 600	4.94 637	3.16 588	7.64 513	6.72 620	0.66 597	0.44 560	0.51 562	0.47 559	0.95 606	0.76 581

IMH	6.81 661	13.66 691	20.41 630	4.33 680	3.74 673	5.50 657	3.06 644	5.49 663	6.22 665	4.64 651	10.35 669	9.30 668	8.03 671	13.61 678	6.81 622	4.80 689	2.99 684	3.09 677	2.12 675	4.36 676	3.61 678

CSAN	4.71 633	1.39 575	20.23 618	1.19 443	0.87 370	3.65 389	3.50 655	4.57 637	3.87 639	3.89 633	7.82 652	3.54 575	6.16 651	23.47 698	6.82 623	0.52 566	0.45 565	0.49 555	0.52 582	0.63 545	0.66 556

SGM_RVC	4.57 630	0.72 371	17.46 552	1.84 619	0.58 229	4.23 547	3.45 653	4.66 641	3.66 636	7.99 675	8.82 663	7.56 663	8.74 674	12.30 660	6.84 624	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
zh-sn7	3.81 608	11.43 686	15.78 525	1.25 466	1.15 463	3.68 393	2.58 627	4.15 528	2.42 506	2.61 565	3.10 604	3.38 555	3.03 582	11.43 629	6.88 625	0.45 516	0.48 585	0.45 523	0.43 547	0.72 581	0.71 567

DeepPrunerF	3.70 603	1.72 601	14.87 509	1.33 507	1.74 610	3.70 394	1.55 567	4.20 534	14.00 681	2.02 404	1.77 382	2.74 491	2.30 539	10.88 604	6.88 625	0.68 604	0.60 615	0.78 626	0.78 625	0.81 595	0.71 567

MADNet+	3.97 617	9.54 677	13.83 490	1.87 623	1.69 600	4.19 538	2.87 636	4.80 648	4.10 646	2.51 543	2.67 575	4.55 625	3.41 599	8.72 531	6.92 627	1.25 644	1.27 654	1.04 639	0.93 633	1.39 641	1.85 646

MeshStereo	5.35 643	1.32 565	21.34 664	1.34 515	1.15 463	4.40 573	3.90 665	5.18 654	4.55 648	10.14 685	11.82 677	11.47 671	5.84 645	13.84 681	7.03 628	0.61 586	0.58 610	0.60 597	0.58 597	0.72 581	0.59 537
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FBW_ROB	3.24 582	1.02 501	9.21 430	1.49 566	1.07 443	3.78 410	1.48 556	4.31 586	3.08 598	2.46 534	2.32 543	4.20 610	2.08 519	15.19 685	7.16 629	0.84 623	0.62 618	1.33 650	0.92 632	0.99 611	1.31 628

WZ-Net	3.62 599	4.87 652	16.77 539	1.43 548	1.40 535	3.75 405	2.29 615	4.12 516	2.50 521	2.74 582	2.19 508	4.06 599	5.29 638	10.19 580	7.36 630	0.54 571	0.37 516	0.47 533	0.49 569	0.77 588	0.73 575

tt	7.19 664	0.51 129	6.83 395	4.03 674	2.30 652	12.05 681	20.19 698	15.46 694	6.58 668	3.42 625	3.22 610	5.37 650	6.39 656	4.20 439	7.46 631	9.81 698	11.53 705	7.05 696	7.46 697	6.31 685	3.71 681

MultiAttention	8.74 670	0.56 193	7.25 402	2.07 636	22.74 701	35.86 705	8.44 682	4.97 651	2.58 535	2.57 554	5.11 641	5.55 653	1.59 428	52.70 719	7.50 632	0.47 533	0.24 360	0.52 568	1.00 638	6.84 689	6.30 694

Wz-Net-TNSev	3.67 601	8.83 667	13.47 481	1.48 563	1.18 470	3.60 378	2.49 621	4.27 566	3.13 601	2.18 460	1.89 439	4.21 611	2.80 569	12.10 658	7.58 633	0.57 577	0.55 602	0.47 533	0.54 588	0.91 604	1.05 614

WAO-8	11.95 682	13.02 688	20.56 635	3.50 665	3.08 664	15.11 687	2.80 633	12.91 687	19.11 700	7.69 672	13.12 679	11.62 672	7.01 661	84.40 721	7.91 634	3.42 667	1.92 666	3.54 684	1.93 670	3.68 664	2.69 664

Venus	11.95 682	13.02 688	20.56 635	3.50 665	3.08 664	15.11 687	2.80 633	12.91 687	19.11 700	7.69 672	13.12 679	11.62 672	7.01 661	84.40 721	7.91 634	3.42 667	1.92 666	3.54 684	1.93 670	3.68 664	2.69 664

SGM-Forest	2.96 549	0.62 275	3.49 342	1.09 383	0.80 328	4.06 493	3.30 648	4.37 606	3.09 599	4.18 645	3.27 613	4.67 633	3.86 612	11.69 646	7.91 634	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
PWCK	5.85 651	9.95 679	15.22 521	2.90 657	1.56 573	5.66 660	7.69 678	5.27 656	4.74 653	3.88 632	7.51 650	8.04 665	5.28 637	15.18 684	8.40 637	3.08 664	1.51 659	2.24 662	1.37 656	5.55 682	1.96 649

FCDSN-DC	6.04 654	0.84 449	19.25 581	1.24 464	1.09 451	4.38 567	2.62 628	4.38 607	4.71 651	9.59 683	11.22 673	19.19 687	17.40 689	12.30 660	8.55 638	0.69 608	0.57 605	0.60 597	0.60 602	0.70 569	0.78 585
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WCMA_ROB	5.12 639	0.90 467	21.33 663	1.50 568	1.33 519	4.09 500	3.49 654	4.03 487	4.59 650	6.57 668	10.95 672	12.92 677	8.41 673	9.86 565	8.78 639	0.75 612	0.58 610	0.51 562	0.50 575	0.68 566	0.57 528

WAO-6	5.87 652	2.27 624	15.05 515	2.96 658	2.77 657	12.01 680	3.58 659	5.37 661	11.91 678	3.34 621	9.69 666	6.78 659	5.84 645	11.82 652	8.89 640	2.87 661	2.35 675	2.50 664	1.84 667	2.85 656	2.67 663

SPS-STEREO	3.97 617	1.44 582	20.85 645	1.72 604	1.71 603	3.24 295	2.30 616	3.55 372	2.68 549	4.79 653	3.66 624	5.44 652	2.97 575	9.11 543	9.35 641	1.15 637	1.10 648	1.06 641	1.02 641	1.16 631	1.18 622
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DPSNet	3.43 593	1.37 572	12.19 464	1.39 540	1.24 493	4.15 516	2.06 605	4.51 631	3.34 623	2.69 578	1.96 453	3.52 571	5.56 642	10.68 596	9.68 642	0.93 626	0.73 634	0.40 488	0.37 497	1.06 616	0.86 597

AnyNet_C01	4.37 627	7.80 663	16.40 531	1.98 631	1.40 535	6.37 663	6.47 675	4.09 508	5.03 656	4.06 639	3.78 626	4.16 606	3.31 595	6.62 489	10.00 643	0.61 586	0.67 626	0.63 605	0.67 610	2.01 648	1.31 628

ELAS_RVC	5.72 650	1.64 597	20.40 629	2.09 637	2.01 637	4.95 651	11.47 686	4.66 641	6.31 667	8.09 676	8.01 653	8.06 667	11.65 677	8.36 524	10.22 644	0.99 631	1.17 649	0.81 630	0.76 620	1.14 627	1.58 639
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCPNet	3.89 611	1.63 594	20.25 622	1.28 484	1.27 501	6.43 664	2.65 629	3.93 459	2.70 550	2.78 585	2.20 510	4.28 613	6.16 651	5.56 463	10.27 645	0.65 595	1.18 650	0.71 617	1.70 661	0.84 599	1.37 632

TCMNet-wrong-test	12.32 684	14.13 696	19.38 586	22.38 703	19.85 696	15.99 690	12.34 688	22.95 697	4.56 649	6.24 666	6.27 647	18.40 686	15.71 685	10.10 579	10.72 646	9.06 696	4.78 690	5.35 693	3.95 691	12.28 700	11.97 698

WAO-7	5.16 640	3.21 641	18.98 577	1.88 624	1.44 548	5.34 656	3.09 646	4.91 650	5.81 663	4.35 647	8.92 664	6.55 657	6.06 648	13.40 675	10.81 647	1.34 651	1.20 653	1.48 655	1.35 655	1.60 644	1.45 636

DRaft	2.28 443	0.56 193	2.64 301	0.74 127	0.46 137	3.94 456	1.23 516	2.32 170	1.55 268	2.64 571	2.80 586	1.60 330	5.34 640	6.96 501	10.99 648	0.34 390	0.22 294	0.27 222	0.27 337	0.29 212	0.37 380

DStereoO	3.90 612	2.13 619	7.90 411	4.43 681	2.84 659	4.40 573	5.30 670	4.31 586	3.21 613	2.41 530	3.08 600	2.93 516	7.14 663	4.20 439	11.12 649	4.11 678	1.30 656	1.33 650	1.63 658	3.09 657	1.26 624

EDNetEfficientorigin	12.35 685	2.51 628	179.47 727	1.19 443	0.96 398	2.91 236	1.81 591	3.00 292	5.35 658	8.91 678	4.79 637	4.18 607	4.64 628	9.98 571	11.30 650	0.37 431	0.38 522	0.60 597	0.85 628	1.32 639	2.43 660

KSHMR	16.96 692	5.37 655	21.64 674	4.46 682	4.50 682	8.30 674	3.32 649	15.58 695	76.24 721	6.62 669	61.47 715	56.53 716	5.43 641	35.17 705	11.37 651	4.39 681	2.97 683	3.63 686	2.74 685	5.10 681	4.34 687

ELAS	5.99 653	1.62 592	20.29 625	1.96 630	2.01 637	15.09 686	8.38 681	5.23 655	5.54 660	9.02 679	8.61 659	6.74 658	9.75 676	7.48 508	11.40 652	0.96 629	1.18 650	0.72 621	0.93 633	1.30 638	1.67 641
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
test_sample9	3.79 607	1.05 508	7.87 407	1.07 369	0.86 365	3.93 450	1.19 507	4.35 598	2.11 431	2.14 440	1.75 367	1.75 352	1.67 461	11.06 614	11.61 653	1.23 641	14.45 706	4.27 688	2.09 672	0.70 569	0.69 562

test_sample8	4.76 634	1.05 508	7.87 407	1.07 369	0.86 365	3.93 450	1.19 507	4.38 607	2.05 413	5.49 658	1.89 439	12.98 678	6.37 653	11.06 614	11.61 653	1.23 641	14.45 706	4.27 688	2.09 672	0.70 569	0.69 562

FC-DCNN	6.64 658	0.77 413	19.26 583	1.68 597	1.64 588	8.27 673	2.35 617	6.35 666	9.23 671	10.85 688	11.27 674	19.89 688	13.33 679	12.51 666	11.79 655	0.66 597	0.57 605	0.58 589	0.56 593	0.63 545	0.61 541

FC-DCNN v2	6.91 663	0.77 413	19.25 581	1.69 598	1.64 588	9.13 675	2.40 618	7.20 668	9.47 672	11.07 690	11.62 676	20.05 690	15.79 686	12.55 667	11.99 656	0.66 597	0.57 605	0.58 589	0.56 593	0.63 545	0.61 541

THIR-Stereo	4.14 622	0.82 440	10.85 451	0.86 228	0.43 107	2.16 158	16.77 692	3.22 318	1.54 260	2.04 411	12.05 678	2.68 484	7.53 665	7.30 503	12.62 657	0.30 313	0.21 262	0.29 283	0.28 366	0.33 310	0.41 431

DEmStereo	2.97 553	0.58 220	13.42 478	0.79 166	0.51 170	3.84 425	1.84 595	2.42 184	1.60 301	2.25 488	2.74 579	2.03 409	6.04 647	6.79 499	12.80 658	0.35 410	0.26 405	0.26 189	0.27 337	0.27 170	0.37 380

ktn	21.74 699	10.34 680	19.68 595	4.53 683	4.00 678	6.53 665	4.51 668	6.79 667	78.82 723	84.69 722	100.86 725	58.49 717	7.57 666	12.11 659	13.35 659	4.58 688	3.24 686	3.49 681	2.62 681	4.65 679	3.84 682

JetBlue	6.27 656	9.15 673	13.76 484	1.94 629	4.60 684	11.91 679	12.00 687	5.12 653	3.45 629	3.79 631	4.52 635	9.54 669	6.56 657	9.40 551	13.48 660	1.26 645	1.37 657	1.17 646	1.34 654	7.06 691	3.95 683

notaker	10.50 676	8.60 665	20.23 618	4.54 684	3.95 677	6.27 662	3.44 652	8.07 671	4.75 654	8.73 677	46.45 709	13.86 682	27.86 701	13.49 676	13.61 661	4.56 685	3.18 685	3.52 683	2.68 683	8.13 695	4.05 684

ADCL	4.35 626	1.63 594	14.21 499	1.29 488	1.26 498	5.56 659	11.16 683	3.97 472	3.37 625	6.07 663	4.67 636	4.30 614	5.72 644	5.08 452	14.51 662	0.50 554	0.48 585	0.89 634	0.77 622	0.78 590	0.76 581

SGM+DAISY	8.36 669	3.82 647	24.83 690	2.02 633	1.75 612	14.80 685	17.22 693	4.27 566	11.79 677	13.88 692	14.38 687	11.74 675	13.83 681	10.56 590	15.12 663	1.21 639	1.19 652	1.14 645	1.13 646	1.17 632	1.37 632

light-stereo	41.45 706	10.64 682	54.16 716	59.84 718	45.61 714	131.14 725	1.57 570	37.33 710	17.30 694	76.21 721	120.65 726	118.18 727	3.98 614	89.11 724	15.46 664	5.48 693	9.68 703	1.25 647	1.28 651	17.93 705	12.24 699

PML	64.32 719	53.22 717	17.88 556	8.10 694	32.94 704	148.46 726	247.79 729	12.18 684	45.42 716	111.41 725	288.92 729	101.47 724	101.31 724	31.67 701	15.55 665	14.03 703	4.83 691	10.98 701	6.18 695	28.82 707	5.17 688

DStereoFS	11.11 679	13.81 694	11.82 462	5.73 691	11.05 689	20.81 692	11.36 685	8.68 674	16.52 692	14.90 695	15.81 693	11.63 674	13.85 683	9.05 542	15.60 666	7.57 695	8.88 697	2.41 663	5.29 692	2.16 651	15.30 702

UNDER WATER-64	9.33 671	5.37 655	22.60 682	5.22 690	4.86 685	10.75 678	4.61 669	11.45 678	17.30 694	7.59 671	9.80 668	15.99 683	17.90 691	10.63 594	15.72 667	4.36 680	2.87 678	4.39 691	2.86 687	7.01 690	5.36 690

ff1	2.96 549	0.60 246	5.21 382	1.14 411	0.99 414	3.62 383	0.86 352	4.22 543	3.37 625	2.20 467	2.30 532	3.48 561	1.62 439	11.62 637	16.09 668	0.29 271	0.16 49	0.48 541	0.37 497	0.30 238	0.29 260

mmx	2.98 555	0.60 246	5.21 382	1.14 411	0.99 414	3.62 383	0.86 352	4.49 627	3.05 595	2.20 467	2.30 532	3.48 561	1.62 439	11.62 637	16.09 668	0.33 378	0.28 432	0.48 541	0.37 497	0.44 461	0.37 380

xxx	2.98 555	0.60 246	5.21 382	1.14 411	0.99 414	3.62 383	0.86 352	4.49 627	3.05 595	2.20 467	2.30 532	3.48 561	1.62 439	11.62 637	16.09 668	0.33 378	0.28 432	0.48 541	0.37 497	0.44 461	0.37 380

UNDER WATER	10.47 674	3.95 648	22.62 683	5.07 689	4.51 683	7.78 672	3.77 662	12.56 686	21.72 702	7.84 674	10.78 670	23.96 697	31.66 702	10.78 601	16.19 671	4.44 683	2.93 679	4.24 687	2.86 687	6.33 686	5.47 691

MADNet++	7.57 667	5.80 659	13.28 476	6.38 692	5.26 686	7.18 667	7.77 679	5.32 659	5.62 661	6.11 664	7.78 651	6.02 656	8.01 670	11.74 648	16.36 672	9.36 697	4.95 692	8.57 699	5.66 694	4.83 680	5.34 689

ADCRef	3.30 586	1.23 552	14.90 511	1.17 434	1.41 543	3.95 461	1.64 578	3.88 440	2.36 485	3.05 606	2.21 512	2.40 448	2.81 570	5.04 450	16.63 673	0.46 524	0.34 492	0.63 605	0.62 606	0.54 511	0.67 557

NaN_ROB	4.06 620	1.13 526	16.64 535	1.12 403	1.25 496	3.50 354	3.05 643	4.29 575	3.26 617	3.64 627	2.56 564	2.97 517	4.79 629	13.33 673	16.91 674	0.37 431	0.41 545	0.38 478	0.39 518	0.48 488	0.81 591

ACVNet-4b	6.73 659	13.67 692	21.87 675	3.54 668	3.07 663	4.19 538	2.25 613	4.03 487	3.65 634	1.64 297	3.98 630	5.88 654	2.89 572	10.01 573	16.98 675	23.29 711	2.24 670	2.53 665	1.78 664	3.87 670	3.21 673

pmcnn	5.45 645	1.22 548	17.40 549	1.60 587	2.41 653	3.48 347	2.12 608	4.52 632	3.26 617	3.67 629	13.15 681	22.10 691	3.46 604	11.92 656	17.16 676	0.34 390	0.21 262	0.23 66	0.19 135	0.36 363	0.28 247

TorneroNet-64	10.12 672	8.74 666	20.95 652	4.27 676	3.76 676	13.86 684	2.85 635	15.05 692	23.15 703	10.07 684	23.84 697	13.47 679	8.24 672	13.96 682	17.21 677	3.96 677	2.72 676	3.23 679	2.48 679	6.29 684	4.27 686

test_xeample	2.67 519	0.56 193	2.05 229	1.09 383	0.81 334	3.24 295	0.80 310	4.55 635	2.70 550	2.42 531	2.27 520	1.39 302	1.40 372	10.75 598	17.51 678	0.30 313	0.30 455	0.32 360	0.28 366	0.34 329	0.33 331

xxxx	2.67 519	0.54 172	2.03 226	1.22 456	0.81 334	3.49 350	0.63 181	4.49 627	2.49 520	2.22 478	2.23 515	2.05 413	1.38 365	10.05 575	17.91 679	0.32 359	0.32 472	0.30 310	0.27 337	0.33 310	0.34 344

SANet	5.65 649	1.72 601	20.94 651	1.26 473	0.88 374	7.20 668	3.81 664	4.60 638	11.23 674	4.56 649	8.78 662	7.49 662	6.95 658	11.85 653	18.11 680	0.49 550	0.44 560	0.50 558	0.42 543	0.90 603	0.82 595

TorneroNet	25.88 701	11.28 685	21.62 672	4.20 675	4.07 679	55.25 710	3.15 647	15.16 693	76.94 722	58.09 716	82.72 722	86.88 721	41.15 707	13.35 674	18.13 681	4.32 679	2.85 677	3.45 680	2.62 681	8.33 696	4.14 685

1111x	3.13 572	0.57 204	8.38 416	1.20 447	0.76 314	3.80 415	0.88 380	4.61 639	2.63 541	2.31 505	2.16 502	1.95 393	1.81 490	11.54 633	18.13 681	0.32 359	0.31 464	0.32 360	0.30 415	0.35 350	0.34 344

222	2.68 523	0.57 204	2.03 226	1.11 399	0.81 334	3.23 291	0.65 195	4.52 632	2.45 512	2.34 516	2.29 527	1.41 308	1.44 390	10.50 589	18.47 683	0.32 359	0.30 455	0.32 360	0.27 337	0.32 290	0.34 344

ADCMid	3.96 616	3.27 643	15.48 523	1.26 473	1.40 535	4.66 624	2.28 614	4.06 499	3.54 631	3.94 634	3.02 596	3.85 588	3.67 608	4.03 434	18.65 684	0.68 604	0.61 617	1.09 643	1.18 648	1.38 640	1.08 616

AnyNet_C32	4.17 623	5.75 658	12.62 470	1.60 587	1.54 566	5.51 658	4.09 667	3.90 447	3.23 615	4.22 646	3.03 597	3.10 528	3.41 599	8.01 522	18.85 685	0.53 569	0.58 610	0.53 573	0.74 618	1.19 634	0.97 609

ADCP+	3.74 606	1.96 613	16.90 540	1.09 383	1.55 570	4.35 564	3.65 661	3.93 459	2.98 589	2.22 478	1.66 341	3.95 591	4.83 630	3.41 414	18.87 686	0.38 448	0.41 545	0.63 605	0.53 586	0.64 553	0.81 591

ADCS	4.22 625	5.33 654	16.32 530	1.64 592	1.31 508	3.91 442	3.64 660	4.21 539	2.89 578	5.11 655	2.81 588	4.46 620	3.06 585	5.21 454	19.50 687	0.63 589	0.64 621	0.69 614	0.69 615	1.12 625	1.26 624

SuperB	4.79 635	4.41 650	21.08 655	1.45 555	1.08 446	3.91 442	3.08 645	4.18 530	3.01 592	2.50 539	2.10 488	2.75 493	3.49 605	8.80 533	19.60 688	0.44 507	0.33 479	0.53 573	0.39 518	12.01 699	0.64 552

MANE	11.39 680	1.38 573	23.16 685	4.82 688	2.79 658	22.02 694	14.51 691	25.81 698	26.28 704	10.93 689	13.17 682	19.90 689	18.03 692	15.69 686	20.41 689	0.96 629	0.74 635	1.42 652	3.24 690	0.74 583	1.71 642

EDNetEfficient	5.61 647	2.14 621	16.75 538	1.67 596	3.64 672	4.12 509	7.51 677	3.05 298	5.63 662	11.57 691	4.83 638	3.95 591	12.72 678	8.44 528	20.78 690	0.41 483	0.43 555	0.47 533	1.01 639	1.66 646	1.39 635

coex-ft	18.59 694	6.62 660	113.53 724	1.17 434	1.31 508	2.33 177	1.93 598	2.81 272	14.00 681	124.82 728	8.45 658	5.90 655	51.74 717	9.99 572	22.69 691	0.57 577	0.62 618	0.50 558	0.49 569	1.08 622	1.28 626

USTest	15.98 691	15.58 697	22.56 681	18.49 700	16.99 693	26.43 696	36.08 706	27.68 701	12.77 680	10.69 687	10.80 671	18.35 685	15.09 684	18.62 688	23.37 692	4.85 690	5.34 693	7.38 697	7.43 696	9.90 697	11.23 697

DGTPSM_ROB	15.31 689	8.85 668	28.14 696	9.90 696	18.89 694	12.44 682	33.21 702	13.48 689	17.86 698	9.50 681	22.89 695	13.78 680	19.67 693	21.26 689	23.68 693	5.08 691	8.84 694	5.62 694	11.50 701	6.72 687	14.87 700

DPSMNet_ROB	15.52 690	8.89 669	31.44 697	10.07 698	18.91 695	12.44 682	33.22 703	13.51 690	17.94 699	9.58 682	22.91 696	13.79 681	19.67 693	21.43 690	23.73 694	5.17 692	8.84 694	5.63 695	11.52 704	6.79 688	14.90 701

AAGNet	2.86 535	0.60 246	1.77 198	2.05 634	0.46 137	4.76 645	1.09 485	2.27 160	1.56 275	2.17 458	1.84 418	2.41 451	4.00 615	6.23 480	24.22 695	0.46 524	0.19 177	0.30 310	0.29 394	0.32 290	0.24 165

LRCNet_RVC	25.52 700	33.45 705	23.21 687	31.79 707	32.78 703	6.74 666	1.18 504	25.88 699	4.46 647	28.94 699	30.89 700	24.91 700	17.57 690	27.66 700	24.34 696	35.26 715	25.60 716	35.91 715	33.81 714	31.90 715	34.10 717

iinet-test	19.59 695	18.93 699	25.29 691	22.27 701	21.21 697	29.32 697	37.73 707	31.61 705	16.48 690	14.41 693	13.76 683	22.91 693	19.69 695	21.98 691	26.21 697	10.17 699	8.89 698	11.03 702	10.88 699	13.66 701	15.45 703

IINet	19.59 695	18.93 699	25.29 691	22.27 701	21.21 697	29.32 697	37.73 707	31.61 705	16.48 690	14.41 693	13.76 683	22.91 693	19.69 695	21.98 691	26.21 697	10.17 699	8.89 698	11.03 702	10.88 699	13.66 701	15.45 703

CrosDoStereo	5.24 641	0.60 246	20.23 618	0.82 185	0.51 170	3.39 324	18.11 694	3.82 424	2.27 462	1.98 380	8.74 660	1.96 398	6.96 659	7.35 505	26.35 699	0.30 313	0.22 294	0.30 310	0.28 366	0.33 310	0.38 397

DeepStereo_LL	5.24 641	0.60 246	20.23 618	0.82 185	0.51 170	3.39 324	18.11 694	3.82 424	2.27 462	1.98 380	8.74 660	1.96 398	6.96 659	7.35 505	26.35 699	0.30 313	0.22 294	0.30 310	0.28 366	0.33 310	0.38 397

JetRed	10.48 675	27.10 704	35.70 699	4.27 676	4.09 680	15.55 689	12.83 689	12.16 683	5.50 659	5.83 661	5.56 644	10.14 670	7.43 664	8.88 535	26.39 701	3.32 666	3.81 688	3.51 682	2.96 689	7.85 693	6.69 695

Anonymous_1	57.11 718	19.68 701	26.15 693	23.10 704	142.31 725	30.84 699	39.75 709	33.86 709	16.98 693	70.53 720	15.42 690	23.46 696	19.75 697	23.04 694	27.23 702	164.73 727	9.02 700	130.38 722	137.40 725	161.27 729	27.24 709

DStereoSA	10.13 673	4.62 651	12.76 471	4.78 687	13.35 692	9.97 676	22.80 699	4.74 646	16.44 689	5.11 655	15.31 689	4.61 628	13.82 680	8.00 520	27.60 703	6.51 694	8.86 696	1.43 653	8.28 698	3.16 658	10.38 696

DPSM_ROB	20.78 697	20.03 702	26.57 694	23.62 705	22.46 699	31.10 700	39.97 710	33.52 707	17.41 696	15.25 696	15.80 691	24.06 698	20.71 698	23.30 696	27.62 704	10.78 701	9.41 701	11.69 704	11.50 701	14.49 703	16.36 705

DPSM	20.78 697	20.03 702	26.57 694	23.62 705	22.46 699	31.10 700	39.97 710	33.52 707	17.41 696	15.25 696	15.80 691	24.06 698	20.71 698	23.30 696	27.62 704	10.78 701	9.41 701	11.69 704	11.50 701	14.49 703	16.36 705

SGM-ForestM	11.55 681	1.16 534	21.62 672	2.14 638	0.81 334	22.25 695	19.08 696	16.50 696	11.34 675	15.94 698	14.44 688	27.12 702	22.61 700	24.76 699	28.39 706	0.50 554	0.48 585	0.47 533	0.44 550	0.55 514	0.53 507

HanzoNet	31.60 705	17.23 698	21.22 661	7.32 693	5.84 687	7.25 669	3.53 656	13.82 691	14.20 683	50.38 711	47.01 710	44.45 706	56.61 718	36.61 706	32.00 707	63.89 719	56.57 720	7.97 698	89.20 723	28.69 706	28.25 710

Selective-IGEV-i1pa	29.93 704	36.60 706	34.97 698	9.92 697	7.41 688	38.91 706	35.81 705	43.96 711	35.07 711	30.01 700	53.53 714	41.78 704	35.42 703	40.57 707	33.93 708	30.94 713	15.47 708	23.33 707	13.36 705	10.61 698	27.01 708

HaxPig	43.25 713	43.65 714	45.00 703	33.85 708	35.61 705	32.69 702	30.52 700	45.09 712	42.97 714	48.77 709	48.17 711	43.00 705	40.26 705	44.58 709	43.61 709	47.18 716	49.30 717	51.54 717	50.25 716	43.73 716	45.29 718

AVERAGE_ROB	44.46 714	45.91 715	46.59 704	40.59 710	38.66 706	32.99 703	30.52 700	46.19 713	43.26 715	49.59 710	48.97 712	44.62 707	39.89 704	45.04 710	43.94 710	48.74 717	50.69 718	50.80 716	49.79 715	45.54 717	46.97 719

MEDIAN_ROB	47.37 715	49.08 716	49.92 707	40.32 709	39.97 707	34.95 704	33.43 704	49.17 714	46.39 717	53.06 713	52.65 713	47.65 708	42.23 715	48.35 718	47.29 711	52.10 718	54.04 719	54.28 718	53.48 717	48.76 718	50.33 720

LE_ROB	18.58 693	1.21 542	48.38 705	8.60 695	23.00 702	7.32 670	19.74 697	9.94 676	38.69 713	43.53 708	21.91 694	28.40 703	40.92 706	23.18 695	54.71 712	0.34 390	0.33 479	0.32 360	0.36 485	0.42 440	0.40 425

Selective-RAFT-Error	41.77 709	40.16 710	53.34 712	47.73 712	45.25 713	62.51 713	80.64 719	67.22 715	34.93 710	30.64 706	31.81 703	48.11 709	42.11 714	46.57 711	54.95 713	21.61 705	18.87 710	23.48 708	23.15 709	29.16 709	33.08 715

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

LSM0	49.58 716	40.04 708	53.62 715	97.15 719	128.68 724	62.75 717	79.89 717	67.63 721	35.11 712	33.02 707	32.61 708	48.43 715	41.60 709	46.60 712	55.43 715	21.63 708	18.99 715	23.62 714	23.13 707	29.47 714	52.26 721

RAFT-FEzeroshot	41.78 710	40.21 712	53.07 709	47.74 714	45.19 711	62.51 713	80.73 722	67.30 718	34.75 706	30.51 703	31.88 704	48.27 712	41.88 711	46.64 714	55.54 716	21.62 706	18.89 713	23.48 708	23.22 711	29.20 712	33.05 712

RAFT-FE	41.78 710	40.21 712	53.07 709	47.74 714	45.19 711	62.51 713	80.73 722	67.30 718	34.75 706	30.51 703	31.88 704	48.27 712	41.88 711	46.64 714	55.54 716	21.62 706	18.89 713	23.48 708	23.22 711	29.20 712	33.05 712

CasAABBNet	41.80 712	40.20 711	53.41 714	47.73 712	45.18 710	62.51 713	80.71 720	67.26 717	34.80 708	30.49 702	31.88 704	48.24 711	41.81 710	46.63 713	55.64 718	21.60 704	18.88 711	23.48 708	23.22 711	29.19 711	33.05 712

Hybrid-DGEV	41.74 707	40.15 709	53.21 711	47.72 711	45.04 708	62.46 712	80.71 720	67.23 716	34.70 705	30.38 701	31.64 702	48.32 714	41.44 708	46.71 717	55.65 719	21.63 708	18.85 709	23.50 713	23.21 710	29.18 710	33.09 716

xxxxx1	112.33 724	88.53 721	37.76 700	227.84 727	157.23 726	39.05 707	61.41 714	93.76 723	79.29 724	62.45 717	74.79 719	78.32 718	70.96 720	33.47 702	70.69 720	114.00 722	130.36 726	259.31 727	274.34 727	145.54 726	147.50 726

tt_ll	112.33 724	88.53 721	37.76 700	227.84 727	157.23 726	39.05 707	61.41 714	93.76 723	79.29 724	62.45 717	74.79 719	78.32 718	70.96 720	33.47 702	70.69 720	114.00 722	130.36 726	259.31 727	274.34 727	145.54 726	147.50 726

ff	112.33 724	88.53 721	37.76 700	227.84 727	157.23 726	39.05 707	61.41 714	93.76 723	79.29 724	62.45 717	74.79 719	78.32 718	70.96 720	33.47 702	70.69 720	114.00 722	130.36 726	259.31 727	274.34 727	145.54 726	147.50 726

BEATNet-Init1	49.72 717	64.32 720	97.77 723	4.68 685	4.28 681	84.75 720	60.42 713	73.38 722	68.59 720	88.29 723	88.51 724	91.94 722	97.99 723	85.26 723	70.96 723	0.80 617	0.65 622	0.85 632	0.70 616	7.96 694	2.33 656

DPSimNet_ROB	102.30 720	119.72 727	143.59 726	109.42 721	94.10 718	127.22 724	127.15 725	26.62 700	102.36 728	149.58 729	83.99 723	139.34 728	137.54 727	64.62 720	82.36 724	105.18 721	66.15 721	120.15 721	69.61 720	99.58 720	77.72 722

ASD4	103.30 721	113.98 726	120.24 725	106.67 720	79.75 716	115.36 721	120.35 724	119.13 726	79.65 727	120.04 727	74.64 718	101.45 723	65.48 719	109.11 725	84.31 725	104.31 720	90.04 724	133.15 723	103.58 724	130.15 725	94.66 725

RSGM-EC	108.14 722	104.44 724	68.66 719	115.42 722	109.31 721	116.48 722	139.19 726	127.02 727	55.95 718	55.27 714	71.01 716	116.54 725	111.76 725	176.57 726	175.06 726	117.34 725	71.64 722	140.65 724	83.55 721	123.96 723	82.91 723

acva	108.14 722	104.44 724	68.66 719	115.42 722	109.31 721	116.48 722	139.19 726	127.02 727	55.95 718	55.27 714	71.01 716	116.54 725	111.76 725	176.57 726	175.06 726	117.34 725	71.64 722	140.65 724	83.55 721	123.96 723	82.91 723

Selective-IGEV-i16pa	129.35 727	164.95 728	19.57 591	3.26 663	2.26 650	202.88 728	5.86 671	236.38 730	207.45 730	116.27 726	209.82 727	153.71 729	219.30 729	258.04 730	190.96 728	192.94 728	94.03 725	90.21 720	64.92 719	4.40 677	149.67 729

test_example2	212.63 728	219.92 729	221.87 728	213.67 726	221.17 729	199.47 727	200.74 728	185.30 729	141.66 729	209.52 730	213.45 728	210.82 730	205.48 728	221.27 729	216.64 729	236.83 729	242.07 730	213.93 726	217.01 726	235.69 730	226.10 730

ccccc	590.94 729	629.75 730	645.59 729	567.84 730	570.84 730	582.44 729	641.68 730	613.82 731	494.59 731	614.58 731	651.20 730	555.57 731	637.59 730	666.94 731	652.42 730	781.57 731	507.24 731	391.36 731	342.44 731	689.82 731	581.48 731

FADE		13.79 693		10.71 699	13.34 691			28.60 702	8.36 669	5.15 657		11.85 676		44.37 708		474.90 730	161.58 729	347.36 730	322.13 730	7.29 692	6.23 693

Low-res two-view benchmark