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	0.78 155	0.27 4	0.56 5	0.24 6	1.33 24	0.40 1	0.45 3	0.25 2	0.66 123	0.50 50	0.83 44	0.33 1	0.20 46	0.16 47	0.19 6	0.15 7	0.18 1	0.19 15

PipStereo	0.46 2	0.31 1	0.89 4	0.82 179	0.27 4	0.58 6	0.27 12	1.58 52	0.42 3	0.43 2	0.27 3	0.68 130	0.50 50	0.82 41	0.35 2	0.18 23	0.17 82	0.19 6	0.15 7	0.18 1	0.17 1

BLMT-Stereo	0.46 2	0.31 1	0.97 13	0.61 16	0.38 67	0.42 2	0.36 43	0.68 2	0.77 31	0.50 11	0.83 85	0.61 97	0.33 4	0.61 3	0.62 132	0.19 33	0.14 11	0.24 100	0.22 209	0.20 28	0.19 15

S2M2_XL	0.46 2	0.41 29	1.09 56	0.65 54	0.34 24	0.29 1	0.23 3	0.67 1	0.50 6	0.53 19	0.92 118	0.65 119	0.53 57	0.54 1	0.50 77	0.28 238	0.24 355	0.25 139	0.21 174	0.23 80	0.22 123
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
PSi22b	0.47 5	0.31 1	0.89 4	0.82 179	0.28 6	0.58 6	0.32 25	1.61 57	0.41 2	0.42 1	0.27 3	0.69 136	0.48 40	0.84 50	0.36 4	0.18 23	0.17 82	0.19 6	0.15 7	0.18 1	0.18 7

Foundation-i32	0.47 5	0.34 6	1.00 16	0.73 116	0.24 1	0.66 8	0.28 14	1.31 22	0.44 4	0.53 19	0.27 3	0.81 185	0.46 33	0.73 19	0.41 20	0.22 80	0.15 24	0.19 6	0.16 25	0.19 8	0.17 1

DepthFocus	0.50 7	0.41 29	1.02 18	0.57 7	0.38 67	0.77 10	0.44 82	0.82 5	0.61 10	0.46 4	0.66 50	0.75 169	0.48 40	0.83 44	0.36 4	0.26 168	0.19 172	0.27 216	0.25 280	0.25 116	0.21 91

FoundationStereo	0.50 7	0.39 15	1.11 70	0.79 160	0.42 97	0.70 9	0.36 43	0.76 4	0.80 44	0.62 69	0.38 10	0.73 160	0.77 152	0.69 5	0.36 4	0.26 168	0.17 82	0.23 61	0.16 25	0.18 1	0.20 48

GeoVLM	0.52 9	0.42 39	0.88 2	0.62 23	0.36 33	1.62 99	0.25 7	0.96 7	0.90 71	0.61 62	0.43 16	0.57 82	0.53 57	0.71 9	0.45 44	0.16 6	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 8	0.19 15

MonSter++	0.52 9	0.42 39	0.89 4	0.61 16	0.36 33	1.64 102	0.25 7	0.96 7	0.91 75	0.62 69	0.42 14	0.56 77	0.53 57	0.71 9	0.45 44	0.17 9	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 8	0.20 48

BridgeDepth_RVC	0.53 11	0.41 29	1.03 20	0.55 5	0.37 51	0.99 21	0.23 3	1.38 29	0.67 12	0.56 27	0.52 29	0.50 51	0.82 180	0.83 44	0.47 58	0.29 267	0.16 47	0.23 61	0.18 87	0.19 8	0.18 7
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.54 12	0.42 39	1.05 26	0.58 9	0.25 2	1.30 56	0.36 43	1.53 46	0.86 65	0.56 27	0.37 9	0.57 82	0.65 103	0.87 54	0.40 15	0.20 46	0.15 24	0.19 6	0.16 25	0.22 69	0.17 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LACA3	0.55 13	0.48 102	0.89 4	0.52 1	0.43 103	2.28 166	0.53 120	1.02 11	0.53 7	0.53 19	0.41 13	0.47 42	0.45 28	0.90 66	0.36 4	0.23 98	0.18 126	0.20 14	0.15 7	0.21 49	0.20 48

LGtest1	0.55 13	0.41 29	1.14 85	0.70 85	0.40 83	0.99 21	0.26 10	1.32 23	0.93 88	0.53 19	0.60 40	0.44 33	0.49 46	1.02 101	0.45 44	0.27 194	0.19 172	0.23 61	0.16 25	0.21 49	0.23 143

PointNet	0.56 15	0.41 29	0.92 9	0.63 31	0.33 20	1.85 118	0.31 20	1.34 25	0.88 69	0.71 104	0.46 21	0.57 82	0.32 3	0.80 32	0.45 44	0.18 23	0.16 47	0.23 61	0.18 87	0.20 28	0.20 48

Wavelet-MonSter	0.57 16	0.47 92	1.13 79	0.66 63	0.78 317	1.60 94	0.30 19	1.17 19	0.68 13	0.58 42	0.69 53	0.39 15	0.48 40	0.99 95	0.46 53	0.15 1	0.16 47	0.20 14	0.16 25	0.20 28	0.19 15

MGA	0.59 17	0.40 19	1.04 21	0.72 107	0.80 323	1.74 111	0.41 65	0.98 10	0.99 103	0.60 59	0.54 31	0.54 63	0.29 2	1.06 109	0.42 24	0.20 46	0.17 82	0.21 30	0.17 44	0.21 49	0.21 91

MSE-Stereo	0.59 17	0.40 19	1.04 21	0.72 107	0.61 236	2.02 133	0.33 28	1.13 16	0.94 92	0.60 59	0.49 24	0.54 63	0.35 7	1.06 109	0.42 24	0.21 58	0.17 82	0.21 30	0.17 44	0.22 69	0.21 91

CAR	0.60 19	0.41 29	1.04 21	0.72 107	0.61 236	2.02 133	0.33 28	1.13 16	0.94 92	0.61 62	0.49 24	0.54 63	0.35 7	1.14 132	0.45 44	0.21 58	0.17 82	0.21 30	0.17 44	0.22 69	0.21 91

LACA1	0.60 19	0.43 45	0.92 9	0.53 2	0.32 16	3.20 279	0.33 28	1.48 39	0.48 5	0.57 36	0.39 11	0.41 24	0.59 79	0.83 44	0.37 8	0.23 98	0.19 172	0.23 61	0.18 87	0.21 49	0.19 15

CSFM-Stereo	0.60 19	0.39 15	0.95 11	0.60 15	0.32 16	2.66 204	0.31 20	1.44 35	0.77 31	0.72 108	0.51 27	0.55 72	0.51 54	0.75 20	0.46 53	0.17 9	0.17 82	0.18 2	0.15 7	0.20 28	0.18 7

MLG-Stereo_test3	0.60 19	0.37 8	1.12 73	0.59 12	0.57 216	2.19 158	0.31 20	1.68 71	0.56 8	0.49 10	0.51 27	0.56 77	0.33 4	0.96 86	0.54 101	0.21 58	0.17 82	0.23 61	0.16 25	0.20 28	0.21 91

HiDET	0.61 23	0.41 29	0.88 2	0.64 41	0.39 73	2.67 205	0.25 7	1.59 55	0.91 75	0.59 50	0.44 18	0.52 58	0.50 50	0.76 23	0.54 101	0.17 9	0.15 24	0.18 2	0.15 7	0.19 8	0.21 91

LG-Stereo_L1	0.61 23	0.47 92	1.10 62	0.73 116	0.49 159	1.72 106	0.33 28	1.95 106	0.65 11	0.56 27	0.40 12	0.40 17	0.43 21	1.40 206	0.42 24	0.23 98	0.19 172	0.23 61	0.18 87	0.21 49	0.19 15

monster-pro	0.62 25	0.43 45	1.07 35	0.66 63	0.82 338	1.14 34	0.39 50	2.57 219	0.92 82	0.58 42	0.64 45	0.36 4	0.36 10	0.91 71	0.43 31	0.15 1	0.15 24	0.20 14	0.17 44	0.21 49	0.19 15

LACA2	0.62 25	0.53 151	1.20 101	0.54 3	0.26 3	3.15 271	0.47 98	1.56 49	0.57 9	0.52 17	0.47 23	0.47 42	0.45 28	0.71 9	0.37 8	0.23 98	0.17 82	0.21 30	0.15 7	0.23 80	0.17 1

Test_v1	0.62 25	0.40 19	1.13 79	0.74 123	0.55 199	1.60 94	0.39 50	1.68 71	0.92 82	0.60 59	0.88 99	0.53 60	0.50 50	0.93 80	0.39 12	0.19 33	0.16 47	0.20 14	0.17 44	0.20 28	0.21 91

MonStereo	0.62 25	0.43 45	1.07 35	0.66 63	0.82 338	1.13 28	0.39 50	2.57 219	0.92 82	0.58 42	0.64 45	0.36 4	0.36 10	0.90 66	0.43 31	0.15 1	0.15 24	0.20 14	0.17 44	0.21 49	0.19 15

Monster-pub-eth3d	0.62 25	0.43 45	1.07 35	0.66 63	0.82 338	1.13 28	0.39 50	2.57 219	0.92 82	0.58 42	0.64 45	0.36 4	0.36 10	0.88 60	0.43 31	0.15 1	0.15 24	0.20 14	0.17 44	0.21 49	0.19 15

MonSter	0.62 25	0.43 45	1.07 35	0.66 63	0.82 338	1.13 28	0.39 50	2.57 219	0.92 82	0.58 42	0.64 45	0.36 4	0.35 7	0.95 82	0.43 31	0.15 1	0.15 24	0.20 14	0.17 44	0.21 49	0.19 15

LCMNet	0.63 31	0.40 19	0.95 11	0.58 9	0.39 73	3.11 266	0.27 12	1.58 52	0.84 60	0.56 27	0.58 38	0.52 58	0.53 57	0.77 27	0.51 88	0.17 9	0.16 47	0.19 6	0.15 7	0.20 28	0.21 91

LG-Stereo_L2	0.63 31	0.46 68	1.15 87	0.70 85	0.43 103	2.32 170	0.28 14	1.86 92	0.68 13	0.56 27	0.42 14	0.37 9	0.45 28	1.36 198	0.40 15	0.23 98	0.18 126	0.22 45	0.18 87	0.21 49	0.20 48

Monster-pub-mixall	0.64 33	0.42 39	1.00 16	0.83 192	0.48 151	1.39 65	0.32 25	1.45 36	0.82 53	0.88 183	0.85 91	0.39 15	0.36 10	1.99 321	0.47 58	0.20 46	0.16 47	0.17 1	0.15 7	0.18 1	0.21 91

S2M2_L	0.64 33	0.55 176	1.07 35	0.89 240	0.54 191	1.08 25	0.20 1	1.16 18	1.37 158	0.59 50	0.81 80	0.86 199	0.47 36	0.70 6	0.65 148	0.31 333	0.33 473	0.27 216	0.27 331	0.36 359	0.31 296
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.65 35	0.41 29	1.06 33	0.85 215	0.31 12	2.44 183	0.46 92	1.09 13	0.69 16	0.84 171	0.52 29	0.55 72	0.53 57	1.49 230	0.46 53	0.31 333	0.14 11	0.25 139	0.18 87	0.23 80	0.20 48

aanet-new-34k	0.66 36	0.60 241	1.23 105	0.73 116	0.33 20	1.44 73	0.87 367	1.52 45	0.92 82	0.51 15	1.36 249	0.59 90	0.87 197	0.58 2	0.44 37	0.22 80	0.16 47	0.25 139	0.17 44	0.23 80	0.20 48

LiteMatch*	0.67 37	0.46 68	3.75 353	0.65 54	0.36 33	1.48 79	0.26 10	1.11 14	0.96 96	0.58 42	0.45 20	0.55 72	0.46 33	0.70 6	0.37 8	0.21 58	0.16 47	0.21 30	0.17 44	0.21 49	0.20 48

LiteMatch	0.67 37	0.84 443	0.89 4	0.80 163	0.39 73	1.60 94	0.68 208	0.96 7	0.91 75	0.62 69	0.43 16	0.56 77	1.40 366	0.71 9	1.10 315	0.28 238	0.16 47	0.29 277	0.22 209	0.29 208	0.37 374

4.5_new	0.67 37	0.46 68	1.11 70	0.63 31	0.78 317	1.97 129	0.51 110	2.18 136	0.78 36	0.73 111	0.90 110	0.42 26	0.49 46	0.81 37	0.49 70	0.21 58	0.14 11	0.26 183	0.19 131	0.22 69	0.20 48

4.5w-stereo	0.67 37	0.46 68	1.11 70	0.63 31	0.78 317	1.97 129	0.51 110	2.18 136	0.77 31	0.73 111	0.90 110	0.42 26	0.49 46	0.81 37	0.49 70	0.21 58	0.14 11	0.26 183	0.19 131	0.22 69	0.20 48

4w-stereo	0.67 37	0.49 112	1.07 35	0.63 31	0.75 305	1.63 101	0.44 82	2.23 148	0.77 31	0.56 27	0.92 118	0.40 17	0.82 180	1.08 113	0.53 95	0.18 23	0.13 1	0.25 139	0.18 87	0.19 8	0.20 48

Pro-Stereo	0.68 42	0.33 4	0.97 13	0.68 74	0.43 103	3.11 266	0.35 41	0.70 3	0.96 96	0.54 24	0.54 31	0.62 104	0.27 1	2.06 327	0.68 161	0.24 126	0.16 47	0.30 304	0.25 280	0.20 28	0.19 15

MatchStereo	0.68 42	0.46 68	1.93 208	0.67 71	0.28 6	0.98 19	0.33 28	2.01 113	1.69 328	0.48 7	1.02 141	0.47 42	0.59 79	0.91 71	0.58 120	0.21 58	0.17 82	0.21 30	0.15 7	0.19 8	0.19 15
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
dual_stereo	0.68 42	0.40 19	1.05 26	0.64 41	0.37 51	0.84 14	0.34 37	3.40 345	1.03 110	0.50 11	0.46 21	0.58 85	0.40 15	1.85 308	0.49 70	0.23 98	0.17 82	0.21 30	0.16 25	0.20 28	0.19 15

3.25w_new	0.69 45	0.46 68	1.10 62	0.61 16	0.61 236	2.23 162	0.51 110	2.45 189	0.90 71	0.63 77	0.78 72	0.47 42	0.71 122	0.78 28	0.50 77	0.17 9	0.14 11	0.20 14	0.17 44	0.20 28	0.20 48

3.25w	0.69 45	0.46 68	1.10 62	0.61 16	0.61 236	2.23 162	0.51 110	2.45 189	0.90 71	0.63 77	0.78 72	0.47 42	0.71 122	0.79 29	0.50 77	0.17 9	0.14 11	0.20 14	0.17 44	0.20 28	0.20 48

asd	0.70 47	0.45 56	1.10 62	0.67 71	0.90 377	2.88 225	0.43 77	1.64 67	0.79 40	0.68 93	0.88 99	0.43 28	0.74 136	0.85 52	0.49 70	0.19 33	0.13 1	0.24 100	0.17 44	0.22 69	0.20 48

IGEV	0.70 47	0.36 7	1.07 35	0.71 94	1.31 503	2.82 216	0.41 65	1.76 79	0.98 100	0.73 111	0.71 55	0.35 3	0.42 19	0.90 66	0.42 24	0.18 23	0.18 126	0.22 45	0.18 87	0.18 1	0.20 48

LG-G_1	0.70 47	0.40 19	1.12 73	0.71 94	0.30 9	2.80 212	0.40 58	2.21 143	0.78 36	0.59 50	0.55 33	0.51 53	0.58 74	1.24 163	0.49 70	0.24 126	0.18 126	0.23 61	0.15 7	0.21 49	0.21 91

LG-G	0.70 47	0.40 19	1.12 73	0.71 94	0.30 9	2.80 212	0.40 58	2.21 143	0.78 36	0.59 50	0.55 33	0.51 53	0.58 74	1.24 163	0.49 70	0.24 126	0.18 126	0.23 61	0.15 7	0.21 49	0.21 91

DEFOM-Stereo	0.70 47	0.46 68	1.13 79	0.72 107	0.48 151	3.40 321	0.44 82	0.90 6	0.77 31	0.86 179	0.58 38	0.45 37	0.43 21	1.76 288	0.43 31	0.24 126	0.18 126	0.22 45	0.16 25	0.21 49	0.20 48

3w_stereo	0.71 52	0.47 92	1.14 85	0.65 54	0.39 73	1.73 108	0.68 208	2.79 263	0.79 40	0.67 91	0.84 87	0.37 9	1.02 251	1.03 102	0.56 110	0.18 23	0.14 11	0.23 61	0.18 87	0.20 28	0.22 123

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.72 53	0.46 68	1.10 62	0.68 74	1.36 520	1.59 92	0.77 279	1.42 34	1.19 129	0.74 116	0.93 121	0.70 139	0.93 222	0.67 4	0.42 24	0.23 98	0.18 126	0.24 100	0.19 131	0.26 146	0.23 143

DispViT+	0.72 53	0.38 9	1.20 101	0.54 3	2.17 639	0.92 16	0.33 28	2.05 119	1.43 179	0.62 69	0.50 26	0.45 37	0.51 54	1.52 236	0.56 110	0.24 126	0.18 126	0.19 6	0.14 2	0.19 8	0.21 91

252Zero-FE	0.72 53	0.46 68	1.08 47	1.01 333	0.41 90	1.27 47	0.22 2	1.79 84	1.03 110	2.52 540	1.24 205	0.32 1	0.41 17	1.03 102	0.45 44	0.21 58	0.17 82	0.20 14	0.17 44	0.20 28	0.20 48

aanet-new-40k	0.73 56	0.59 225	1.25 113	0.75 127	1.49 551	1.42 69	0.96 427	1.95 106	0.84 60	0.52 17	1.06 163	0.51 53	0.76 147	0.85 52	0.47 58	0.18 23	0.15 24	0.24 100	0.18 87	0.26 146	0.22 123

VMStereo-Base	0.73 56	0.44 51	1.48 161	0.61 16	0.35 29	1.71 105	0.43 77	1.30 21	1.40 168	0.84 171	1.07 166	0.92 220	0.73 130	1.26 170	0.73 189	0.24 126	0.23 319	0.24 100	0.18 87	0.24 90	0.24 161

4.25_new	0.73 56	0.46 68	1.08 47	0.71 94	0.97 397	2.52 190	0.58 146	2.28 159	0.93 88	0.57 36	0.94 125	0.40 17	0.65 103	0.87 54	0.50 77	0.17 9	0.13 1	0.25 139	0.17 44	0.19 8	0.20 48

4.5w_new	0.73 56	0.46 68	1.08 47	0.71 94	0.97 397	2.52 190	0.58 146	2.28 159	0.93 88	0.57 36	0.94 125	0.40 17	0.65 103	0.87 54	0.50 77	0.17 9	0.13 1	0.25 139	0.17 44	0.19 8	0.20 48

4.25w-stereo	0.73 56	0.46 68	1.08 47	0.71 94	0.97 397	2.52 190	0.58 146	2.28 159	0.93 88	0.57 36	0.94 125	0.40 17	0.65 103	0.87 54	0.50 77	0.17 9	0.13 1	0.25 139	0.17 44	0.19 8	0.20 48

aanet-new-16k	0.74 61	0.51 124	1.56 172	0.73 116	0.37 51	2.14 152	0.88 374	2.01 113	0.91 75	0.56 27	0.91 115	0.70 139	0.96 228	0.76 23	0.54 101	0.20 46	0.15 24	0.23 61	0.18 87	0.26 146	0.21 91

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.74 61	0.45 56	1.13 79	0.69 80	0.77 315	1.77 112	0.88 374	2.04 118	1.47 199	0.61 62	1.04 152	0.61 97	0.79 166	0.89 65	0.43 31	0.21 58	0.18 126	0.23 61	0.18 87	0.25 116	0.28 243

Foundation-i1c-attn	0.74 61	0.38 9	1.05 26	0.71 94	0.35 29	0.95 18	0.67 197	2.42 179	1.68 321	0.77 138	0.88 99	0.76 170	1.25 333	1.38 205	0.48 62	0.23 98	0.17 82	0.21 30	0.17 44	0.20 28	0.21 91

Foundation-i1b	0.74 61	0.38 9	1.05 26	0.69 80	0.43 103	0.94 17	0.66 193	2.52 204	1.67 318	0.83 168	0.81 80	1.03 241	1.08 282	1.13 128	0.48 62	0.23 98	0.16 47	0.21 30	0.18 87	0.20 28	0.19 15

GREAT-IGEV	0.74 61	0.54 167	1.86 200	1.10 386	0.44 114	2.44 183	0.34 37	1.37 28	1.51 228	0.48 7	0.86 95	0.51 53	0.60 85	1.07 112	0.45 44	0.22 80	0.17 82	0.21 30	0.17 44	0.23 80	0.25 175
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FSD	0.75 66	0.64 289	1.23 105	0.76 145	0.60 231	0.77 10	0.67 197	1.57 51	0.68 13	0.72 108	0.62 43	1.02 239	0.72 125	0.81 37	0.73 189	0.59 574	0.54 591	0.57 581	0.54 582	0.57 519	0.55 513

FlowAnything_test	0.75 66	0.60 241	1.18 93	0.82 179	0.58 225	2.29 168	0.66 193	1.38 29	0.80 44	1.03 216	0.76 66	0.63 111	0.49 46	0.84 50	0.91 267	0.31 333	0.27 411	0.40 482	0.48 558	0.31 254	0.30 286

qwe	0.75 66	0.45 56	1.10 62	0.67 71	1.06 432	2.49 187	0.45 87	2.57 219	0.90 71	0.71 104	0.83 85	0.43 28	0.48 40	1.10 117	0.64 139	0.17 9	0.14 11	0.24 100	0.16 25	0.21 49	0.20 48

2.25w	0.75 66	0.47 92	1.09 56	0.69 80	0.65 259	2.28 166	0.40 58	2.42 179	0.80 44	0.73 111	1.03 147	0.40 17	0.81 176	1.24 163	0.80 217	0.16 6	0.15 24	0.21 30	0.17 44	0.19 8	0.21 91

2.5w	0.75 66	0.44 51	1.06 33	0.66 63	0.69 285	2.39 177	0.56 134	2.77 255	0.82 53	0.63 77	0.88 99	0.37 9	0.75 139	1.36 198	0.50 77	0.18 23	0.14 11	0.22 45	0.17 44	0.19 8	0.21 91

2.75w_new	0.75 66	0.45 56	1.10 62	0.65 54	0.62 245	2.45 185	0.56 134	2.75 252	0.74 27	0.78 142	0.73 59	0.38 13	0.92 219	1.04 107	0.66 152	0.17 9	0.14 11	0.22 45	0.17 44	0.18 1	0.19 15

3.75w	0.75 66	0.47 92	1.09 56	0.63 31	1.10 448	2.61 201	0.53 120	2.46 192	0.97 99	0.62 69	0.80 75	0.40 17	0.66 110	1.11 119	0.48 62	0.19 33	0.13 1	0.23 61	0.18 87	0.20 28	0.21 91

2w_stereo	0.75 66	0.46 68	1.08 47	0.68 74	0.56 204	2.00 132	0.61 158	2.87 275	0.83 57	0.93 194	0.93 121	0.36 4	1.13 299	0.90 66	0.61 128	0.17 9	0.13 1	0.23 61	0.17 44	0.20 28	0.21 91

RAStereo	0.75 66	0.52 133	2.86 309	0.58 9	0.62 245	1.19 37	0.32 25	1.81 86	0.99 103	0.75 119	1.05 159	0.64 113	0.47 36	0.80 32	0.94 283	0.22 80	0.20 223	0.27 216	0.21 174	0.34 325	0.22 123

aanet-new-70k	0.76 75	0.59 225	1.16 88	0.70 85	0.39 73	2.40 179	0.79 293	2.39 173	0.71 19	0.59 50	0.84 87	0.48 48	0.81 176	1.61 258	0.53 95	0.19 33	0.16 47	0.25 139	0.17 44	0.24 90	0.20 48

GCAP-Stereo-DPT26K	0.76 75	0.51 124	2.13 239	0.72 107	0.38 67	2.35 173	0.99 442	1.82 87	0.80 44	0.68 93	0.88 99	0.56 77	0.64 96	0.87 54	0.55 106	0.23 98	0.16 47	0.25 139	0.20 156	0.24 90	0.20 48

aanet-new-22k	0.76 75	0.65 303	2.50 277	0.74 123	0.34 24	1.47 77	1.32 521	1.61 57	0.81 51	0.57 36	1.05 159	0.54 63	0.84 187	0.92 75	0.50 77	0.21 58	0.16 47	0.24 100	0.19 131	0.27 166	0.20 48

AdaDepth	0.76 75	0.45 56	1.41 151	0.70 85	1.27 496	3.12 268	0.43 77	1.02 11	0.94 92	0.63 77	0.91 115	0.43 28	0.58 74	1.41 211	0.48 62	0.18 23	0.21 257	0.23 61	0.19 131	0.25 116	0.26 205

MLG-Stereo_test2	0.76 75	0.40 19	1.07 35	0.64 41	0.82 338	3.49 344	0.23 3	1.69 73	2.14 431	0.62 69	0.32 7	0.67 128	0.33 4	1.14 132	0.37 8	0.23 98	0.19 172	0.23 61	0.16 25	0.19 8	0.20 48

AIO_test	0.76 75	0.47 92	1.31 128	0.81 167	0.70 289	1.36 62	0.88 374	1.40 32	1.45 185	0.55 25	0.95 130	1.81 367	0.58 74	1.16 141	0.46 53	0.27 194	0.17 82	0.24 100	0.19 131	0.24 90	0.21 91

fffft	0.76 75	0.47 92	1.28 123	0.82 179	0.54 191	1.51 83	0.80 304	2.09 127	1.18 125	0.63 77	0.84 87	0.59 90	0.55 64	1.80 294	0.85 233	0.19 33	0.18 126	0.27 216	0.20 156	0.26 146	0.24 161
1: 1. 1
ours_stereo	0.76 75	0.64 289	1.40 150	0.86 222	0.61 236	1.12 27	0.57 137	1.63 65	1.20 131	0.72 108	1.43 266	0.70 139	0.62 89	1.56 241	0.58 120	0.25 151	0.18 126	0.26 183	0.21 174	0.29 208	0.31 296

AIO-Stereo	0.76 75	0.54 167	1.07 35	0.73 116	0.40 83	1.28 53	0.82 318	2.26 154	1.49 215	0.70 100	1.58 306	0.89 207	0.45 28	1.03 102	0.55 106	0.24 126	0.18 126	0.25 139	0.20 156	0.26 146	0.21 91

GLC_STEREO	0.76 75	0.52 133	1.12 73	0.83 192	0.33 20	1.86 120	0.82 318	1.46 38	1.38 162	0.95 200	1.04 152	0.68 130	0.72 125	0.97 89	0.80 217	0.23 98	0.25 382	0.32 354	0.25 280	0.32 286	0.30 286

aanet-new-60k	0.77 85	0.64 289	1.98 215	0.73 116	0.49 159	2.10 149	0.87 367	2.24 150	0.85 63	0.56 27	0.77 69	0.61 97	0.66 110	1.20 155	0.48 62	0.18 23	0.15 24	0.25 139	0.17 44	0.23 80	0.22 123

aanet-new-36k	0.77 85	0.54 167	1.39 146	0.72 107	0.32 16	2.92 233	0.60 153	2.21 143	0.87 67	0.55 25	1.12 176	0.56 77	0.87 197	0.98 91	0.48 62	0.19 33	0.15 24	0.25 139	0.17 44	0.26 146	0.21 91

aanet-new-28k	0.77 85	0.58 215	2.64 295	0.78 155	0.39 73	1.97 129	1.05 466	1.72 75	0.79 40	0.58 42	1.10 172	0.54 63	0.78 161	0.70 6	0.44 37	0.20 46	0.15 24	0.25 139	0.19 131	0.29 208	0.21 91

aanet-new-14k	0.77 85	0.50 116	1.32 132	0.81 167	0.37 51	1.73 108	1.01 450	2.24 150	0.80 44	0.79 146	1.30 227	0.46 39	1.29 339	1.03 102	0.57 115	0.21 58	0.16 47	0.24 100	0.18 87	0.28 188	0.22 123

asda	0.77 85	0.46 68	1.10 62	0.64 41	0.82 338	3.33 310	0.49 104	2.40 174	0.81 51	0.63 77	0.80 75	0.44 33	0.85 190	0.88 60	0.60 125	0.17 9	0.13 1	0.24 100	0.17 44	0.20 28	0.20 48

3.5w_stereo	0.77 85	0.53 151	1.09 56	0.65 54	0.72 293	2.52 190	0.51 110	2.43 184	0.80 44	0.76 133	1.20 193	0.43 28	0.66 110	1.23 161	0.73 189	0.17 9	0.13 1	0.23 61	0.17 44	0.20 28	0.21 91

MLG-Stereo	0.77 85	0.39 15	1.04 21	0.64 41	0.41 90	3.01 250	0.31 20	1.89 96	2.92 576	0.47 5	0.29 6	0.66 123	0.47 36	1.35 196	0.39 12	0.20 46	0.18 126	0.24 100	0.16 25	0.19 8	0.20 48

mms	0.77 85	0.68 333	1.17 92	0.83 192	0.71 291	1.41 67	0.67 197	1.61 57	1.12 121	0.77 138	1.37 251	0.63 111	0.54 63	1.75 287	0.63 136	0.24 126	0.19 172	0.26 183	0.21 174	0.31 254	0.34 339

RSM++	0.77 85	0.51 124	1.08 47	0.95 291	0.42 97	1.52 87	0.71 231	2.11 129	1.40 168	0.80 150	1.23 204	0.90 212	0.59 79	1.14 132	0.69 172	0.24 126	0.19 172	0.25 139	0.21 174	0.28 188	0.20 48

aanet-new-24k	0.78 94	0.59 225	1.59 176	0.72 107	0.84 353	2.43 181	0.98 440	1.99 110	0.69 16	0.62 69	1.25 213	0.60 93	0.75 139	0.82 41	0.55 106	0.21 58	0.15 24	0.25 139	0.19 131	0.26 146	0.21 91

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.78 94	0.45 56	1.12 73	0.71 94	1.00 418	2.05 142	0.87 367	2.25 152	1.18 125	0.56 27	0.74 63	0.44 33	1.03 252	0.81 37	0.41 20	0.21 58	0.19 172	0.23 61	0.18 87	0.27 166	0.91 596

Foundation-i1a	0.78 94	0.38 9	1.07 35	0.71 94	0.33 20	0.91 15	0.63 176	2.42 179	1.93 381	0.93 194	0.73 59	0.95 230	1.22 324	1.66 270	0.57 115	0.24 126	0.17 82	0.20 14	0.17 44	0.19 8	0.22 123

water-stereo	0.78 94	0.45 56	1.94 209	0.79 160	0.48 151	2.36 174	0.47 98	1.53 46	1.09 120	0.88 183	1.04 152	0.82 186	0.75 139	0.72 14	0.78 210	0.22 80	0.23 319	0.25 139	0.23 230	0.24 90	0.29 255

AIO_rvc	0.78 94	0.55 176	1.25 113	0.75 127	0.65 259	1.46 76	0.99 442	2.13 131	1.52 239	0.57 36	1.15 182	1.09 247	0.55 64	1.15 139	0.53 95	0.24 126	0.17 82	0.24 100	0.17 44	0.25 116	0.21 91

CASnet	0.78 94	0.51 124	1.29 126	0.81 167	0.29 8	1.28 53	0.74 254	1.51 42	1.89 375	1.64 293	1.09 169	0.65 119	0.64 96	0.91 71	0.76 204	0.29 267	0.17 82	0.41 494	0.31 425	0.32 286	0.19 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Replicate-Monster	0.79 100	1.36 564	2.08 235	0.70 85	0.52 179	2.05 142	0.34 37	1.92 101	0.82 53	1.03 216	0.60 40	0.48 48	0.52 56	1.28 177	0.39 12	0.19 33	0.14 11	0.19 6	0.16 25	0.22 69	0.78 579

AEACV	0.79 100	0.54 167	1.35 140	0.97 304	0.63 249	1.13 28	0.92 408	2.02 117	0.91 75	0.76 133	0.79 74	0.80 180	1.61 429	1.28 177	0.61 128	0.22 80	0.18 126	0.26 183	0.23 230	0.27 166	0.23 143

TS12	0.80 102	0.43 45	1.08 47	0.55 5	0.30 9	3.40 321	0.41 65	2.20 140	1.37 158	0.69 97	1.15 182	0.54 63	0.69 117	1.27 175	0.57 115	0.21 58	0.18 126	0.22 45	0.17 44	0.22 69	0.26 205

aanet-new-12k	0.80 102	0.44 51	1.68 183	0.81 167	0.31 12	3.00 247	0.97 432	2.65 237	0.78 36	0.69 97	0.55 33	0.58 85	0.77 152	0.99 95	0.54 101	0.21 58	0.14 11	0.24 100	0.19 131	0.26 146	0.22 123

GCAP-Stereo-cres-4k	0.80 102	0.50 116	1.52 165	0.71 94	1.26 493	2.61 201	0.93 411	1.85 91	0.80 44	0.62 69	1.15 182	0.66 123	0.76 147	0.88 60	0.54 101	0.23 98	0.16 47	0.24 100	0.18 87	0.26 146	0.21 91

Selective-IGEV-i32	0.80 102	0.52 133	1.05 26	0.75 127	0.61 236	1.30 56	0.82 318	2.61 232	1.41 172	0.82 156	1.64 327	0.71 150	0.62 89	1.23 161	0.64 139	0.22 80	0.19 172	0.24 100	0.18 87	0.25 116	0.20 48

Zero-FE251	0.80 102	0.75 399	1.71 185	0.88 233	0.70 289	2.59 200	0.45 87	1.38 29	0.83 57	1.79 327	0.61 42	0.73 160	0.81 176	0.82 41	0.61 128	0.29 267	0.23 319	0.27 216	0.19 131	0.20 28	0.20 48

MLG-Stereo_test1	0.80 102	0.39 15	1.02 18	0.65 54	1.20 479	3.14 270	0.29 18	1.59 55	3.05 589	0.50 11	0.24 1	0.67 128	0.43 21	1.33 192	0.40 15	0.21 58	0.18 126	0.23 61	0.15 7	0.19 8	0.20 48

SMoEStereo_RVC	0.80 102	0.53 151	1.12 73	0.92 267	0.44 114	2.41 180	0.79 293	1.49 41	1.16 122	0.70 100	1.12 176	0.64 113	0.64 96	1.69 278	0.87 246	0.22 80	0.16 47	0.31 331	0.22 209	0.26 146	0.25 175

fffy	0.80 102	0.59 225	1.56 172	1.00 326	0.47 143	1.27 47	0.76 267	1.90 98	1.02 108	0.75 119	1.35 245	0.83 188	0.72 125	1.70 281	0.62 132	0.23 98	0.19 172	0.27 216	0.21 174	0.28 188	0.32 307

rvit_stereo_0081	0.80 102	0.63 278	1.19 94	0.91 261	0.64 251	1.27 47	0.61 158	2.05 119	1.71 335	0.82 156	0.73 59	0.85 195	0.75 139	1.30 188	0.80 217	0.31 333	0.26 399	0.27 216	0.25 280	0.38 376	0.27 222

rvit_stereo_0082	0.80 102	0.63 278	1.19 94	0.91 261	0.64 251	1.27 47	0.61 158	2.05 119	1.71 335	0.82 156	0.73 59	0.85 195	0.75 139	1.30 188	0.80 217	0.31 333	0.26 399	0.27 216	0.25 280	0.38 376	0.27 222

RSM	0.80 102	0.50 116	1.08 47	0.83 192	0.51 166	1.31 58	0.77 279	2.28 159	1.43 179	0.82 156	1.44 267	1.22 272	0.62 89	1.17 147	0.63 136	0.22 80	0.18 126	0.24 100	0.19 131	0.27 166	0.20 48

MGS-Stereo	0.80 102	0.56 188	1.53 166	0.93 283	0.39 73	1.26 46	0.73 242	1.45 36	1.30 149	1.01 209	2.26 513	0.80 180	0.56 69	1.16 141	0.65 148	0.27 194	0.23 319	0.26 183	0.22 209	0.27 166	0.25 175

Selective-IGEV	0.80 102	0.52 133	1.05 26	0.75 127	0.61 236	1.31 58	0.82 318	2.60 231	1.41 172	0.82 156	1.64 327	0.71 150	0.62 89	1.22 159	0.64 139	0.22 80	0.19 172	0.24 100	0.18 87	0.25 116	0.20 48

aanet-new-32k	0.81 115	0.64 289	3.94 356	0.70 85	0.97 397	1.43 70	0.96 427	1.36 26	0.72 21	0.61 62	1.02 141	0.62 104	0.87 197	0.72 14	0.44 37	0.20 46	0.16 47	0.25 139	0.17 44	0.25 116	0.22 123

aanet-new-30k	0.81 115	0.64 289	3.91 355	0.70 85	0.97 397	1.43 70	0.96 427	1.36 26	0.72 21	0.61 62	1.02 141	0.62 104	0.87 197	0.72 14	0.44 37	0.20 46	0.16 47	0.25 139	0.17 44	0.25 116	0.22 123

DilatedVolume-Stereo	0.81 115	0.60 241	1.51 164	1.01 333	0.59 228	1.34 60	0.51 110	1.56 49	1.08 119	1.26 244	1.24 205	0.77 173	0.87 197	1.79 293	0.72 186	0.23 98	0.24 355	0.22 45	0.21 174	0.25 116	0.23 143

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 115	1.13 520	1.23 105	0.97 304	0.57 216	0.81 13	0.43 77	3.49 353	0.84 60	0.73 111	0.95 130	0.44 33	1.17 315	1.45 222	0.60 125	0.26 168	0.18 126	0.24 100	0.17 44	0.30 234	0.19 15

rvit_stereo_0081_aga	0.81 115	0.75 399	1.84 199	0.72 107	0.73 298	1.21 38	0.63 176	1.92 101	1.39 164	0.87 182	0.80 75	0.79 178	0.69 117	1.27 175	0.69 172	0.35 405	0.29 436	0.26 183	0.25 280	0.40 392	0.27 222

aanet-new-10k	0.82 120	0.58 215	1.16 88	0.78 155	0.37 51	3.52 353	1.04 462	2.34 168	0.76 29	0.89 186	0.70 54	0.64 113	0.88 204	0.94 81	0.59 122	0.22 80	0.16 47	0.25 139	0.18 87	0.26 146	0.20 48

monsterstereo	0.82 120	0.50 116	1.26 115	0.77 151	1.41 538	2.54 196	0.40 58	3.14 303	0.71 19	0.70 100	1.11 174	0.41 24	0.39 14	1.50 231	0.50 77	0.19 33	0.16 47	0.22 45	0.16 25	0.21 49	0.17 1

monsters	0.82 120	0.58 215	1.16 88	0.76 145	1.52 557	2.92 233	0.40 58	2.66 240	0.72 21	0.66 88	0.84 87	0.38 13	0.41 17	1.84 302	0.48 62	0.20 46	0.16 47	0.20 14	0.16 25	0.19 8	0.19 15

castereo	0.82 120	0.70 347	1.04 21	0.85 215	0.50 164	1.29 55	0.91 394	3.22 313	1.20 131	0.83 168	1.24 205	0.72 153	0.91 216	1.00 97	0.67 157	0.26 168	0.16 47	0.25 139	0.20 156	0.24 90	0.21 91

MaDis-Stereo	0.82 120	0.66 315	1.53 166	0.65 54	1.87 622	1.24 43	0.36 43	2.13 131	1.27 144	0.67 91	0.75 64	0.88 205	0.70 120	1.15 139	1.07 309	0.29 267	0.23 319	0.26 183	0.20 156	0.31 254	0.22 123

UniTT-Stereo	0.82 120	0.47 92	2.63 293	0.96 297	1.19 472	0.78 12	0.39 50	1.12 15	1.54 255	1.19 237	1.26 215	0.51 53	0.64 96	1.13 128	1.03 302	0.30 309	0.20 223	0.24 100	0.21 174	0.40 392	0.25 175

ProNet	0.82 120	0.71 361	1.50 162	0.86 222	0.45 122	1.78 113	0.83 324	1.75 78	1.28 146	0.66 88	1.13 179	0.78 174	0.76 147	1.66 270	0.71 181	0.24 126	0.20 223	0.25 139	0.23 230	0.29 208	0.25 175

GEAStereo	0.84 127	0.48 102	1.09 56	0.85 215	0.45 122	4.54 596	0.83 324	1.88 93	0.91 75	0.75 119	0.89 106	0.53 60	0.80 173	0.92 75	0.53 95	0.30 309	0.19 172	0.27 216	0.19 131	0.28 188	0.19 15

aanet-new-90k	0.85 128	0.57 199	1.82 198	0.75 127	0.92 381	3.26 295	0.72 234	2.51 203	0.86 65	0.47 5	0.67 51	0.49 50	0.76 147	1.56 241	0.45 44	0.19 33	0.16 47	0.25 139	0.17 44	0.24 90	0.20 48

aanet-new-8k	0.85 128	0.52 133	1.68 183	0.77 151	0.37 51	3.21 280	1.02 455	2.57 219	0.85 63	0.59 50	0.94 125	0.54 63	1.05 265	0.90 66	0.67 157	0.22 80	0.17 82	0.23 61	0.18 87	0.24 90	0.21 91

VIP-Stereo	0.85 128	0.83 438	1.59 176	0.76 145	0.87 365	3.18 275	0.80 304	1.94 105	0.83 57	0.78 142	1.04 152	0.64 113	0.59 79	1.24 163	0.61 128	0.28 238	0.18 126	0.23 61	0.17 44	0.22 69	0.19 15

LG-Stereo	0.85 128	0.60 241	2.71 299	0.59 12	0.45 122	2.85 220	0.55 130	2.41 175	1.34 152	0.59 50	1.19 191	0.43 28	0.40 15	0.76 23	0.75 198	0.20 46	0.17 82	0.31 331	0.24 259	0.29 208	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.86 132	0.45 56	1.07 35	0.68 74	1.74 604	3.37 314	0.91 394	2.46 192	0.76 29	0.85 174	0.94 125	0.72 153	0.87 197	0.71 9	0.49 70	0.25 151	0.15 24	0.26 183	0.17 44	0.23 80	0.19 15

Foundation-i1	0.86 132	0.38 9	1.13 79	0.77 151	1.12 451	1.06 23	0.69 219	2.94 279	1.61 299	0.89 186	1.39 257	1.24 274	1.01 247	1.08 113	0.55 106	0.23 98	0.19 172	0.22 45	0.20 156	0.21 49	0.20 48

1w_stereo	0.86 132	0.42 39	1.07 35	0.72 107	0.81 329	3.00 247	0.67 197	3.28 322	0.75 28	0.74 116	1.32 235	0.37 9	1.37 358	0.92 75	0.68 161	0.16 6	0.14 11	0.20 14	0.16 25	0.19 8	0.22 123

rvit_stereo_0083	0.86 132	0.67 325	1.42 152	0.87 228	0.65 259	1.23 39	0.64 180	1.67 69	2.28 460	0.79 146	0.93 121	0.93 224	1.07 278	1.46 226	0.75 198	0.32 354	0.36 498	0.30 304	0.26 303	0.33 306	0.28 243

Occ-G	0.86 132	0.52 133	1.39 146	0.82 179	0.66 266	1.37 63	0.79 293	1.58 52	1.31 150	1.56 276	0.87 98	2.18 419	0.89 210	0.97 89	0.88 251	0.26 168	0.19 172	0.26 183	0.19 131	0.25 116	0.24 161

IGEVStereo-DCA	0.86 132	0.65 303	2.05 223	0.90 250	0.46 133	1.57 89	0.86 346	1.62 60	1.24 135	0.65 85	0.77 69	0.74 166	0.72 125	2.59 379	0.86 240	0.28 238	0.21 257	0.28 251	0.21 174	0.29 208	0.27 222

111111	0.87 138	0.50 116	1.13 79	0.66 63	1.08 441	3.37 314	0.33 28	2.33 167	1.47 199	0.74 116	1.50 284	0.61 97	0.59 79	1.40 206	0.48 62	0.24 126	0.19 172	0.22 45	0.16 25	0.24 90	0.19 15

MoCha-V2	0.87 138	0.48 102	1.87 201	0.88 233	0.32 16	1.37 63	0.55 130	2.71 246	1.42 175	0.92 192	1.75 362	0.65 119	1.17 315	1.45 222	0.57 115	0.21 58	0.21 257	0.20 14	0.19 131	0.24 90	0.23 143

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.88 140	0.45 56	1.31 128	0.63 31	1.63 579	3.91 436	0.66 193	2.28 159	1.02 108	1.10 227	0.98 137	0.60 93	0.46 33	0.83 44	0.47 58	0.26 168	0.18 126	0.29 277	0.23 230	0.24 90	0.18 7

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.88 140	0.80 422	1.43 154	0.68 74	1.19 472	3.73 396	0.92 408	2.05 119	0.96 96	0.71 104	0.85 91	0.80 180	0.81 176	0.72 14	0.56 110	0.23 98	0.19 172	0.26 183	0.18 87	0.23 80	0.36 359

BStereo	0.88 140	0.73 377	4.10 358	0.80 163	0.51 166	1.13 28	0.72 234	2.57 219	1.00 105	0.85 174	0.57 36	0.72 153	0.48 40	1.01 98	0.90 258	0.26 168	0.22 289	0.24 100	0.29 388	0.25 116	0.25 175

GIP-stereo	0.88 140	0.50 116	1.34 135	1.32 496	0.94 389	2.90 227	0.42 72	3.41 346	1.06 117	0.63 77	0.76 66	0.90 212	0.76 147	0.91 71	0.52 91	0.27 194	0.18 126	0.25 139	0.16 25	0.25 116	0.19 15

WCG-NET	0.88 140	0.49 112	1.26 115	0.90 250	0.37 51	1.48 79	1.07 470	1.73 76	2.30 464	1.63 290	1.49 283	0.92 220	0.97 233	0.95 82	0.76 204	0.22 80	0.16 47	0.23 61	0.20 156	0.25 116	0.21 91

Pointernet	0.88 140	0.44 51	2.26 254	0.84 203	0.37 51	2.29 168	0.38 48	3.06 296	1.46 194	0.66 88	1.39 257	0.91 214	0.73 130	1.01 98	0.72 186	0.23 98	0.19 172	0.20 14	0.18 87	0.19 8	0.20 48

aanet-32k-new	0.89 146	0.90 461	2.17 244	0.75 127	0.62 245	3.41 326	0.99 442	2.09 127	0.72 21	0.53 19	1.13 179	0.66 123	0.96 228	1.04 107	0.52 91	0.21 58	0.15 24	0.24 100	0.18 87	0.25 116	0.20 48

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.89 146	0.46 68	1.19 94	0.64 41	1.71 597	3.95 455	0.69 219	2.43 184	1.04 113	1.05 218	0.90 110	0.61 97	0.44 26	0.80 32	0.52 91	0.28 238	0.19 172	0.31 331	0.24 259	0.24 90	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.89 146	0.46 68	1.34 135	0.62 23	1.70 595	3.95 455	0.67 197	2.36 170	1.05 116	1.05 218	0.90 110	0.60 93	0.42 19	0.80 32	0.46 53	0.27 194	0.18 126	0.29 277	0.23 230	0.24 90	0.18 7

gcap_with_dpt	0.89 146	0.45 56	1.28 123	0.64 41	1.61 575	3.93 444	0.67 197	2.41 175	1.01 107	1.18 235	0.96 133	0.60 93	0.45 28	0.76 23	0.44 37	0.26 168	0.18 126	0.29 277	0.23 230	0.25 116	0.18 7

gasm-f	0.89 146	0.49 112	1.30 127	0.85 215	0.44 114	4.42 573	0.95 420	1.88 93	0.91 75	0.75 119	1.46 270	0.53 60	0.88 204	0.88 60	0.57 115	0.30 309	0.19 172	0.27 216	0.19 131	0.28 188	0.19 15

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 146	0.47 92	2.08 235	0.76 145	0.73 298	3.91 436	0.41 65	2.07 125	1.07 118	0.77 138	0.89 106	0.64 113	0.86 192	0.95 82	0.77 209	0.26 168	0.18 126	0.26 183	0.19 131	0.32 286	0.32 307

SCV_C0	0.89 146	0.59 225	1.96 214	0.83 192	0.44 114	1.24 43	0.64 180	3.33 337	1.66 316	0.82 156	1.20 193	0.73 160	0.66 110	1.62 260	0.66 152	0.32 354	0.21 257	0.24 100	0.20 156	0.28 188	0.23 143

CAS++	0.89 146	0.64 289	1.46 156	0.81 167	0.51 166	1.24 43	0.86 346	3.44 347	1.46 194	1.14 233	1.29 225	0.62 104	0.58 74	1.13 128	0.59 122	0.34 385	0.30 449	0.34 409	0.26 303	0.41 416	0.29 255
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.89 146	0.46 68	1.19 94	0.64 41	1.71 597	3.95 455	0.69 219	2.43 184	1.04 113	1.05 218	0.90 110	0.61 97	0.44 26	0.80 32	0.52 91	0.28 238	0.19 172	0.31 331	0.24 259	0.24 90	0.19 15

NLSM3	0.90 155	0.46 68	1.19 94	0.62 23	1.30 500	3.19 278	0.45 87	2.81 267	1.27 144	0.78 142	0.95 130	0.55 72	1.03 252	1.14 132	0.87 246	0.20 46	0.15 24	0.26 183	0.22 209	0.24 90	0.23 143

DDF-Stereo	0.90 155	0.53 151	1.16 88	0.88 233	1.31 503	1.59 92	0.86 346	2.26 154	0.79 40	0.48 7	0.63 44	0.54 63	0.73 130	2.97 398	1.03 302	0.39 455	0.17 82	0.24 100	0.18 87	1.06 610	0.29 255

IGEV-RUCA	0.90 155	0.53 151	1.05 26	0.81 167	0.74 303	3.89 433	0.80 304	1.92 101	1.41 172	0.96 205	0.71 55	0.70 139	0.73 130	1.30 188	0.68 161	0.29 267	0.20 223	0.25 139	0.19 131	0.43 445	0.34 339

gcap-zeroshot	0.90 155	0.46 68	1.36 142	0.64 41	1.71 597	3.95 455	0.68 208	2.49 196	0.98 100	1.05 218	0.85 91	0.62 104	0.43 21	0.79 29	0.51 88	0.27 194	0.19 172	0.30 304	0.24 259	0.24 90	0.19 15

IGEV++	0.90 155	0.58 215	1.32 132	0.94 288	0.45 122	1.27 47	1.00 447	3.32 331	1.55 263	0.82 156	1.34 242	0.86 199	1.09 285	1.16 141	0.89 254	0.33 373	0.18 126	0.23 61	0.19 131	0.29 208	0.22 123

testlalala	0.90 155	0.46 68	1.36 142	0.64 41	1.71 597	3.95 455	0.68 208	2.49 196	0.98 100	1.05 218	0.85 91	0.62 104	0.43 21	0.79 29	0.51 88	0.27 194	0.19 172	0.30 304	0.24 259	0.24 90	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.91 161	1.57 585	2.54 280	0.69 80	1.41 538	2.08 146	0.83 324	2.11 129	1.38 162	0.65 85	0.75 64	0.66 123	0.64 96	0.72 14	0.40 15	0.23 98	0.19 172	0.24 100	0.18 87	0.33 306	0.54 507

trnet	0.91 161	0.48 102	1.46 156	0.62 23	0.31 12	4.40 568	0.41 65	2.20 140	1.53 246	0.94 196	1.14 181	0.88 205	0.89 210	1.09 116	0.71 181	0.27 194	0.19 172	0.22 45	0.15 7	0.21 49	0.19 15

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 163	0.73 377	1.42 152	0.92 267	1.08 441	2.97 246	0.53 120	1.77 82	1.39 164	1.16 234	1.54 295	0.58 85	0.65 103	1.03 102	0.84 230	0.25 151	0.23 319	0.30 304	0.24 259	0.43 445	0.29 255

CREStereo	0.92 163	0.53 151	1.45 155	0.61 16	0.34 24	4.42 573	0.40 58	2.21 143	1.54 255	0.94 196	1.12 176	0.87 201	0.87 197	1.12 124	0.72 186	0.28 238	0.19 172	0.22 45	0.15 7	0.22 69	0.19 15
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PSi22	0.93 165	0.71 361	1.23 105	1.00 326	0.36 33	1.73 108	0.36 43	3.46 348	1.44 182	0.98 207	1.39 257	1.16 257	0.64 96	1.95 318	0.75 198	0.19 33	0.17 82	0.21 30	0.17 44	0.34 325	0.35 353

castereo++	0.93 165	0.56 188	1.26 115	0.92 267	0.73 298	2.48 186	1.00 447	2.99 285	1.03 110	0.68 93	1.41 263	1.92 383	0.59 79	1.26 170	0.44 37	0.25 151	0.19 172	0.28 251	0.19 131	0.23 80	0.23 143

IGEV-Stereo++	0.93 165	0.44 51	1.08 47	0.70 85	1.20 479	3.87 431	0.33 28	3.36 340	1.43 179	0.75 119	1.17 188	0.68 130	1.04 260	0.95 82	0.42 24	0.22 80	0.16 47	0.23 61	0.17 44	0.24 90	0.20 48

GCAP-Stereo	0.93 165	0.68 333	1.35 140	0.85 215	0.41 90	3.61 376	0.52 119	2.20 140	1.50 221	1.11 231	1.04 152	1.17 259	0.84 187	1.11 119	0.71 181	0.25 151	0.20 223	0.27 216	0.18 87	0.28 188	0.23 143

aanet-new	0.94 169	0.56 188	2.97 312	0.71 94	1.41 538	2.86 222	1.03 458	1.99 110	0.82 53	0.59 50	0.93 121	0.58 85	1.30 343	1.18 152	0.50 77	0.22 80	0.17 82	0.24 100	0.17 44	0.25 116	0.22 123

depthmonostereo	0.94 169	0.71 361	2.39 268	0.85 215	0.54 191	2.21 161	0.53 120	1.83 88	1.17 124	0.95 200	1.09 169	0.99 233	0.97 233	2.37 356	0.68 161	0.23 98	0.27 411	0.22 45	0.20 156	0.25 116	0.26 205

StereoAnything_RVC	0.94 169	2.66 628	2.20 245	0.76 145	0.34 24	1.18 36	0.39 50	2.31 164	0.69 16	0.51 15	0.34 8	0.32 1	0.89 210	1.57 245	0.35 2	0.32 354	0.16 47	0.23 61	0.15 7	3.31 654	0.18 7

rvit_stereo_0080	0.94 169	0.72 366	2.56 282	0.64 41	0.59 228	1.90 122	0.75 264	2.71 246	1.40 168	0.91 189	1.04 152	0.85 195	0.82 180	1.14 132	0.78 210	0.35 405	0.29 436	0.25 139	0.27 331	0.45 464	0.29 255

IGEV-Stereo+	0.94 169	0.47 92	1.19 94	0.86 222	2.02 634	1.40 66	0.39 50	1.17 19	0.88 69	0.61 62	0.44 18	0.47 42	0.79 166	2.14 338	0.42 24	0.27 194	0.19 172	0.22 45	0.17 44	2.26 647	2.41 652

whm_eth	0.94 169	0.72 366	2.56 282	0.64 41	0.59 228	1.90 122	0.75 264	2.71 246	1.40 168	0.91 189	1.04 152	0.85 195	0.82 180	1.14 132	0.78 210	0.35 405	0.29 436	0.25 139	0.27 331	0.45 464	0.29 255

LoS_RVC	0.94 169	1.30 553	1.31 128	0.84 203	1.63 579	2.02 133	0.59 150	1.51 42	1.36 157	0.81 154	1.33 237	0.84 190	0.88 204	1.36 198	0.73 189	0.21 58	0.17 82	0.20 14	0.14 2	0.20 28	1.45 630

LoS	0.94 169	0.52 133	1.88 202	0.86 222	0.36 33	4.15 510	0.51 110	2.18 136	1.45 185	0.97 206	0.88 99	0.62 104	0.79 166	1.59 251	0.86 240	0.26 168	0.19 172	0.24 100	0.16 25	0.21 49	0.20 48
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
zero-FE	0.95 177	0.52 133	2.63 293	0.86 222	1.27 496	1.41 67	0.86 346	2.27 156	0.73 26	0.50 11	0.64 45	0.54 63	0.78 161	2.70 387	1.02 300	0.35 405	0.17 82	0.24 100	0.18 87	1.03 607	0.29 255

SCV	0.95 177	0.63 278	1.38 144	1.70 595	0.41 90	1.23 39	0.89 381	3.53 364	1.57 275	0.61 62	1.54 295	0.93 224	0.77 152	1.66 270	0.66 152	0.36 418	0.20 223	0.25 139	0.19 131	0.29 208	0.25 175

WCG-NET（raft）	0.95 177	0.55 176	1.20 101	0.84 203	0.31 12	1.44 73	1.01 450	1.55 48	2.37 485	1.64 293	1.42 265	2.38 441	1.01 247	1.29 182	0.76 204	0.22 80	0.19 172	0.22 45	0.20 156	0.25 116	0.21 91

anonymousdsp	0.95 177	0.69 336	1.27 121	0.83 192	0.52 179	4.54 596	0.84 332	1.76 79	1.24 135	0.76 133	1.06 163	0.78 174	0.77 152	1.67 275	0.69 172	0.27 194	0.17 82	0.29 277	0.21 174	0.31 254	0.26 205

IGEV-Stereo	0.95 177	0.69 336	1.27 121	0.84 203	0.52 179	4.54 596	0.84 332	1.76 79	1.24 135	0.75 119	1.06 163	0.79 178	0.77 152	1.68 277	0.69 172	0.27 194	0.17 82	0.29 277	0.21 174	0.31 254	0.26 205
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GSStereo	0.96 182	0.48 102	1.09 56	0.97 304	0.45 122	4.54 596	0.83 324	3.32 331	1.37 158	0.75 119	0.89 106	0.76 170	0.80 173	0.92 75	0.53 95	0.26 168	0.18 126	0.26 183	0.20 156	0.28 188	0.21 91

tt45	0.96 182	0.48 102	1.19 94	0.89 240	0.66 266	3.91 436	0.76 267	1.90 98	1.26 143	0.70 100	1.30 227	0.71 150	0.63 93	2.59 379	0.74 195	0.22 80	0.17 82	0.28 251	0.23 230	0.27 166	0.27 222

DF	0.97 184	0.56 188	1.59 176	0.93 283	0.51 166	1.13 28	0.97 432	4.39 603	1.44 182	0.95 200	1.59 311	1.01 237	0.57 70	1.62 260	0.75 198	0.32 354	0.22 289	0.25 139	0.19 131	0.25 116	0.25 175

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.97 184	1.76 598	2.51 278	0.69 80	1.40 530	2.95 243	0.99 442	2.18 136	1.04 113	0.68 93	0.80 75	0.69 136	0.64 96	0.87 54	0.40 15	0.23 98	0.19 172	0.25 139	0.21 174	0.30 234	0.64 546

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.97 184	0.41 29	3.72 350	0.63 31	0.80 323	1.51 83	0.84 332	1.84 89	1.51 228	0.82 156	1.00 138	0.70 139	1.00 243	0.75 20	0.41 20	0.23 98	0.18 126	0.24 100	0.18 87	0.43 445	2.30 648

MSCF	0.97 184	0.82 434	1.26 115	0.88 233	0.40 83	3.17 273	0.88 374	2.79 263	1.39 164	1.32 247	1.19 191	0.58 85	1.33 348	1.28 177	0.64 139	0.25 151	0.19 172	0.25 139	0.25 280	0.28 188	0.32 307

999	0.97 184	0.48 102	1.24 112	1.03 351	0.64 251	3.25 293	0.92 408	1.40 32	1.39 164	0.71 104	1.68 340	0.70 139	0.66 110	3.03 400	0.89 254	0.23 98	0.19 172	0.25 139	0.21 174	0.25 116	0.29 255

GCAPDPT-zeroshot4090	0.97 184	0.41 29	3.70 349	0.63 31	0.80 323	1.51 83	0.84 332	1.84 89	1.51 228	0.82 156	1.00 138	0.70 139	1.00 243	0.75 20	0.41 20	0.23 98	0.18 126	0.24 100	0.18 87	0.43 445	2.30 648

DA	0.98 190	0.46 68	1.34 135	0.92 267	0.43 103	4.34 556	0.85 341	2.79 263	1.35 155	0.82 156	1.30 227	0.89 207	1.08 282	1.11 119	0.56 110	0.30 309	0.18 126	0.24 100	0.18 87	0.25 116	0.23 143

GGEV	0.98 190	0.46 68	1.34 135	0.92 267	0.43 103	4.34 556	0.85 341	2.79 263	1.35 155	0.82 156	1.30 227	0.89 207	1.08 282	1.11 119	0.56 110	0.30 309	0.18 126	0.24 100	0.18 87	0.25 116	0.23 143

ff7	0.98 190	0.69 336	2.05 223	0.84 203	0.52 179	4.55 601	0.86 346	1.62 60	1.24 135	0.75 119	1.03 147	0.70 139	0.77 152	1.84 302	0.68 161	0.27 194	0.17 82	0.29 277	0.21 174	0.31 254	0.27 222

ffff	0.98 190	0.69 336	2.05 223	0.84 203	0.52 179	4.55 601	0.86 346	1.62 60	1.24 135	0.75 119	1.03 147	0.70 139	0.77 152	1.84 302	0.68 161	0.27 194	0.17 82	0.29 277	0.21 174	0.31 254	0.27 222

11t	0.98 190	0.69 336	2.05 223	0.84 203	0.52 179	4.55 601	0.86 346	1.62 60	1.24 135	0.75 119	1.03 147	0.70 139	0.77 152	1.84 302	0.68 161	0.27 194	0.17 82	0.29 277	0.21 174	0.31 254	0.27 222

MIF-Stereo (partial)	0.98 190	0.55 176	2.83 306	0.71 94	1.03 424	1.08 25	0.49 104	2.55 215	1.66 316	0.79 146	1.20 193	0.80 180	0.90 213	1.61 258	1.56 433	0.36 418	0.24 355	0.33 390	0.25 280	0.40 392	0.28 243

ccc-4	0.98 190	0.69 336	2.05 223	0.84 203	0.52 179	4.55 601	0.86 346	1.62 60	1.24 135	0.75 119	1.03 147	0.70 139	0.77 152	1.84 302	0.68 161	0.27 194	0.17 82	0.29 277	0.21 174	0.31 254	0.27 222

CroCo-Stereo	0.98 190	0.87 455	3.44 335	0.87 228	0.53 189	0.49 3	0.50 106	3.99 472	1.49 215	0.81 154	1.25 213	1.00 236	0.75 139	1.10 117	1.09 314	0.24 126	0.21 257	0.24 100	0.19 131	0.35 346	0.27 222
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
CroCo-Stereo Lap2	0.99 198	0.89 459	2.55 281	0.99 318	1.80 615	0.54 4	0.46 92	3.10 300	1.24 135	1.07 224	1.21 197	1.05 246	0.78 161	1.26 170	1.08 311	0.27 194	0.23 319	0.27 216	0.21 174	0.43 445	0.34 339

PMTNet	0.99 198	0.48 102	1.73 187	0.62 23	0.56 204	4.20 538	0.43 77	1.88 93	1.58 279	1.00 208	1.05 159	0.78 174	0.98 240	1.50 231	0.85 233	1.21 633	0.20 223	0.23 61	0.15 7	0.22 69	0.19 15

GASTEREO	1.00 200	0.98 489	1.23 105	0.90 250	0.40 83	3.40 321	0.88 374	2.77 255	1.44 182	1.39 258	1.30 227	0.55 72	1.35 354	1.33 192	0.64 139	0.25 151	0.19 172	0.25 139	0.25 280	0.25 116	0.31 296

rvit_0105_6	1.00 200	0.93 473	2.21 247	0.92 267	0.55 199	1.52 87	0.79 293	2.41 175	2.96 579	0.76 133	0.72 58	1.02 239	0.75 139	1.42 214	0.81 222	0.40 463	0.43 549	0.34 409	0.31 425	0.43 445	0.34 339

rvit_stereo_ft	1.00 200	0.87 455	3.55 339	0.97 304	0.66 266	1.06 23	0.80 304	2.78 258	1.67 318	0.78 142	0.96 133	0.95 230	1.14 306	1.06 109	0.90 258	0.32 354	0.24 355	0.27 216	0.28 360	0.39 387	0.27 222

MyStereo07	1.01 203	0.80 422	1.26 115	1.00 326	1.04 427	3.95 455	0.95 420	2.07 125	1.42 175	0.75 119	1.22 200	0.68 130	0.91 216	1.63 265	0.67 157	0.24 126	0.24 355	0.34 409	0.26 303	0.41 416	0.37 374

CES	1.01 203	0.55 176	1.74 190	0.92 267	2.15 638	2.15 153	0.50 106	2.01 113	1.45 185	0.76 133	1.02 141	0.61 97	0.47 36	1.29 182	0.79 216	0.22 80	0.17 82	0.24 100	0.14 2	0.63 539	2.29 647

TANstereo	1.01 203	0.55 176	1.73 187	0.76 145	0.36 33	4.04 484	0.38 48	1.48 39	1.62 305	2.03 403	2.10 482	0.84 190	0.93 222	0.98 91	0.62 132	0.28 238	0.36 498	0.23 61	0.20 156	0.25 116	0.46 462

GMStereo	1.01 203	1.00 493	2.86 309	0.83 192	0.45 122	1.47 77	0.57 137	1.89 96	2.11 425	1.52 271	1.24 205	0.87 201	0.74 136	1.58 246	0.94 283	0.40 463	0.21 257	0.30 304	0.30 409	0.47 479	0.36 359
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo++_RVC	1.02 207	0.49 112	1.54 169	0.83 192	0.55 199	4.01 478	0.31 20	1.63 65	1.99 389	1.63 290	2.13 491	0.84 190	0.65 103	0.88 60	0.70 178	0.27 194	0.15 24	0.23 61	1.22 644	0.24 90	0.17 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
HART	1.03 208	0.85 449	3.13 320	0.84 203	0.38 67	1.17 35	0.42 72	3.54 365	1.47 199	1.08 225	2.17 498	1.48 309	0.57 70	1.37 204	0.74 195	0.23 98	0.18 126	0.28 251	0.21 174	0.32 286	0.24 161

XX-TBD	1.03 208	0.95 481	1.94 209	1.30 489	0.43 103	3.97 470	0.33 28	1.74 77	1.73 340	1.59 280	2.02 461	0.69 136	0.60 85	1.16 141	0.66 152	0.30 309	0.25 382	0.23 61	0.15 7	0.31 254	0.22 123

RT-Monster	1.05 210	0.53 151	2.62 291	0.83 192	1.40 530	2.96 244	0.47 98	2.81 267	1.83 365	1.21 240	1.22 200	0.93 224	0.83 185	1.36 198	0.60 125	0.21 58	0.20 223	0.23 61	0.18 87	0.21 49	0.29 255

xyz-stereo-finetune	1.05 210	0.62 270	1.46 156	0.59 12	0.36 33	3.48 341	0.81 314	2.69 244	1.74 346	0.94 196	1.21 197	0.91 214	0.78 161	2.53 374	1.28 369	0.24 126	0.24 355	0.26 183	0.23 230	0.30 234	0.23 143

FE-Mocha	1.06 212	0.74 388	2.45 274	0.97 304	0.69 285	1.57 89	0.40 58	2.92 277	1.47 199	1.82 331	1.81 398	1.62 327	0.88 204	1.36 198	0.78 210	0.29 267	0.20 223	0.35 428	0.31 425	0.26 146	0.33 326

EGLCR-Stereo	1.06 212	0.51 124	1.56 172	1.02 344	0.39 73	4.27 549	0.42 72	4.08 500	1.48 209	0.90 188	0.68 52	1.09 247	0.66 110	1.81 296	0.62 132	0.27 194	0.19 172	0.29 277	0.23 230	0.37 371	0.25 175

MC-Stereo	1.06 212	0.48 102	1.55 170	1.15 418	0.41 90	4.56 606	0.61 158	2.06 123	1.46 194	1.90 350	1.61 320	0.89 207	1.12 297	1.35 196	0.73 189	0.25 151	0.18 126	0.26 183	0.22 209	0.25 116	0.24 161

sCroCo_RVC	1.06 212	0.82 434	5.05 372	1.02 344	1.05 429	0.98 19	0.61 158	2.06 123	1.29 147	0.69 97	1.26 215	0.82 186	1.10 291	1.20 155	0.90 258	0.42 490	0.40 530	0.33 390	0.30 409	0.46 475	0.38 391

Wave_Phase_stereo	1.07 216	0.73 377	4.10 358	0.80 163	0.51 166	4.91 645	0.72 234	2.50 200	1.00 105	0.85 174	0.57 36	0.72 153	0.48 40	1.01 98	0.90 258	0.26 168	0.22 289	0.24 100	0.29 388	0.25 116	0.25 175

rvit_0105_4	1.07 216	0.99 490	2.39 268	0.93 283	0.54 191	1.62 99	0.84 332	2.77 255	2.91 574	0.80 150	0.91 115	1.09 247	0.86 192	1.63 265	0.85 233	0.40 463	0.45 559	0.35 428	0.31 425	0.43 445	0.40 419

DN	1.08 218	0.54 167	3.15 322	0.90 250	1.00 418	3.37 314	0.48 102	2.59 229	1.45 185	0.95 200	0.82 84	1.32 285	0.73 130	1.86 309	0.64 139	0.30 309	0.26 399	0.28 251	0.24 259	0.34 325	0.32 307

MM-Stereo_test3	1.09 219	0.59 225	1.55 170	1.73 599	1.18 465	1.91 124	0.86 346	3.52 360	1.76 350	1.25 242	1.86 423	1.10 250	0.69 117	1.32 191	0.86 240	0.27 194	0.23 319	0.27 216	0.22 209	0.34 325	0.30 286

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 219	3.30 638	2.61 288	0.82 179	0.38 67	1.27 47	0.62 173	1.51 42	1.29 147	0.91 189	0.92 118	0.65 119	0.57 70	1.08 113	0.59 122	1.55 647	0.15 24	0.32 354	0.28 360	1.10 617	1.98 644

iRaftStereo_RVC	1.09 219	0.70 347	1.39 146	0.95 291	0.45 122	3.83 414	0.42 72	2.37 172	1.58 279	1.69 303	1.76 371	1.80 362	0.83 185	1.50 231	0.98 293	0.28 238	0.18 126	0.29 277	0.26 303	0.30 234	0.31 296

RAFT-Stereo-weight	1.11 222	0.48 102	1.22 104	0.99 318	0.42 97	4.17 526	0.80 304	3.60 373	1.50 221	1.97 373	1.50 284	1.30 283	0.65 103	1.24 163	0.85 233	0.25 151	0.19 172	0.26 183	0.22 209	0.27 166	0.23 143

11t1	1.11 222	0.53 151	1.80 195	1.55 574	0.65 259	2.20 159	0.60 153	3.66 383	1.49 215	1.60 281	1.26 215	1.03 241	1.35 354	1.72 283	0.97 290	0.28 238	0.31 458	0.29 277	0.23 230	0.30 234	0.34 339

rvit_0105_5	1.13 224	0.93 473	2.60 285	0.91 261	0.56 204	1.92 125	0.91 394	3.02 290	2.63 535	0.95 200	1.20 193	1.18 263	0.93 222	1.51 234	0.93 281	0.40 463	0.43 549	0.37 456	0.35 469	0.42 435	0.44 445

GMOStereo	1.13 224	0.70 347	2.26 254	0.75 127	0.44 114	3.05 253	0.91 394	2.78 258	1.45 185	2.37 516	1.52 287	1.53 313	1.05 265	1.17 147	0.92 272	0.25 151	0.19 172	0.35 428	0.28 360	0.34 325	0.26 205

error version	1.13 224	0.70 347	2.26 254	0.75 127	0.44 114	3.05 253	0.91 394	2.78 258	1.45 185	2.37 516	1.52 287	1.53 313	1.05 265	1.17 147	0.92 272	0.25 151	0.19 172	0.35 428	0.28 360	0.34 325	0.26 205

test-v	1.13 224	0.70 347	2.26 254	0.75 127	0.44 114	3.05 253	0.91 394	2.78 258	1.45 185	2.37 516	1.52 287	1.53 313	1.05 265	1.17 147	0.92 272	0.25 151	0.19 172	0.35 428	0.28 360	0.34 325	0.26 205

test-2	1.13 224	0.70 347	2.26 254	0.75 127	0.44 114	3.05 253	0.91 394	2.78 258	1.45 185	2.37 516	1.52 287	1.53 313	1.05 265	1.17 147	0.92 272	0.25 151	0.19 172	0.35 428	0.28 360	0.34 325	0.26 205

Lsterematch	1.15 229	0.84 443	4.02 357	0.80 163	0.39 73	1.68 104	0.68 208	2.01 113	2.02 396	1.58 279	2.02 461	1.35 289	1.40 366	1.41 211	1.10 315	0.28 238	0.16 47	0.29 277	0.22 209	0.29 208	0.37 374

HUF	1.15 229	0.64 289	8.62 414	0.90 250	0.35 29	1.35 61	0.78 286	1.97 108	1.50 221	0.63 77	1.52 287	0.83 188	0.66 110	1.28 177	0.63 136	0.29 267	0.23 319	0.26 183	0.17 44	0.23 80	0.25 175

tg	1.15 229	0.67 325	1.31 128	0.94 288	0.54 191	4.02 480	0.41 65	2.96 282	1.59 294	1.69 303	1.85 420	1.84 374	0.97 233	1.78 290	0.83 227	0.27 194	0.17 82	0.29 277	0.26 303	0.29 208	0.27 222

Selective-RAFT	1.15 229	0.46 68	1.64 180	0.99 318	0.45 122	4.17 526	0.51 110	3.21 311	1.69 328	1.12 232	1.34 242	1.45 306	1.40 366	2.08 330	0.94 283	0.41 478	0.20 223	0.24 100	0.23 230	0.27 166	0.25 175

x	1.15 229	0.57 199	1.53 166	1.44 545	0.67 273	1.94 126	0.97 432	3.87 431	1.57 275	1.61 286	1.28 223	1.58 321	1.22 324	1.93 315	1.04 304	0.28 238	0.30 449	0.34 409	0.29 388	0.32 286	0.31 296

xyz-stereo-finetune2	1.16 234	0.63 278	1.50 162	0.57 7	0.36 33	3.47 338	0.65 190	2.70 245	1.23 133	0.88 183	1.75 362	0.91 214	1.76 471	3.54 411	1.74 469	0.24 126	0.22 289	0.30 304	0.27 331	0.31 254	0.26 205

rvit_stereo_0075_2	1.18 235	0.74 388	2.66 297	0.90 250	1.27 496	2.51 189	0.69 219	2.25 152	2.06 409	1.40 260	1.86 423	1.46 308	0.84 187	1.42 214	0.94 283	0.46 518	0.40 530	0.48 535	0.38 504	0.46 475	0.51 494

AE-Stereo	1.18 235	0.60 241	2.05 223	1.10 386	0.60 231	4.39 564	0.72 234	3.74 401	1.62 305	1.10 227	1.90 438	1.01 237	0.92 219	1.45 222	0.82 224	0.28 238	0.22 289	0.28 251	0.28 360	0.26 146	0.22 123

test-3	1.19 237	0.52 133	2.00 217	1.01 333	0.42 97	1.95 127	0.91 394	4.35 592	1.47 199	2.24 480	1.16 186	2.06 409	0.79 166	2.68 385	0.76 204	0.27 194	0.18 126	0.28 251	0.26 303	0.26 146	0.25 175

test_1	1.19 237	0.52 133	2.00 217	1.01 333	0.42 97	1.95 127	0.90 386	4.36 597	1.47 199	2.17 453	1.16 186	2.06 409	0.78 161	2.68 385	0.76 204	0.27 194	0.18 126	0.28 251	0.26 303	0.26 146	0.25 175

test_3	1.19 237	0.51 124	2.08 235	0.99 318	0.41 90	2.05 142	0.87 367	4.40 606	1.42 175	1.99 380	1.18 189	2.03 403	0.79 166	2.70 387	0.75 198	0.27 194	0.17 82	0.29 277	0.29 388	0.30 234	0.27 222

raftrobust	1.19 237	0.72 366	2.30 259	1.26 467	1.31 503	3.55 362	0.68 208	2.75 252	1.47 199	2.21 471	1.38 255	1.17 259	1.22 324	1.20 155	1.11 320	0.28 238	0.24 355	0.21 30	0.19 131	0.25 116	0.28 243

RALCasStereoNet	1.19 237	1.02 495	2.06 232	1.12 397	1.14 456	3.08 260	0.70 229	2.99 285	1.73 340	1.34 249	1.68 340	1.18 263	0.91 216	2.16 340	1.00 298	0.30 309	0.26 399	0.24 100	0.21 174	0.29 208	0.30 286

MIM_Stereo	1.20 242	0.78 414	3.30 330	1.05 354	0.43 103	3.04 251	0.60 153	2.46 192	1.51 228	1.60 281	1.58 306	1.82 368	1.29 339	2.00 322	1.07 309	0.24 126	0.24 355	0.28 251	0.25 280	0.27 166	0.27 222

R-Stereo Train	1.20 242	0.58 215	1.81 196	0.99 318	0.67 273	3.78 404	0.90 386	4.09 502	1.51 228	2.16 449	1.71 351	1.13 253	0.94 225	1.40 206	0.91 267	0.30 309	0.24 355	0.26 183	0.21 174	0.26 146	0.25 175

RAFT-Stereo	1.20 242	0.58 215	1.81 196	0.99 318	0.67 273	3.78 404	0.90 386	4.09 502	1.51 228	2.16 449	1.71 351	1.13 253	0.94 225	1.40 206	0.91 267	0.30 309	0.24 355	0.26 183	0.21 174	0.26 146	0.25 175
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
model_zeroshot	1.21 245	0.60 241	3.55 339	1.05 354	0.57 216	3.46 335	0.63 176	2.73 249	1.55 263	2.05 408	1.38 255	1.50 312	0.82 180	1.69 278	0.87 246	0.29 267	0.23 319	0.30 304	0.23 230	0.27 166	0.32 307

RCA-Stereo	1.21 245	0.52 133	1.58 175	0.90 250	0.46 133	4.68 622	0.79 293	4.13 512	1.74 346	1.92 357	1.80 386	0.94 229	1.48 395	1.14 132	0.70 178	0.27 194	0.18 126	0.25 139	0.19 131	0.25 116	0.23 143

raft+_RVC	1.21 245	0.83 438	2.61 288	1.35 514	0.97 397	3.60 372	0.76 267	3.23 316	1.51 228	1.33 248	1.67 337	1.03 241	1.10 291	1.87 310	0.92 272	0.24 126	0.22 289	0.25 139	0.24 259	0.26 146	0.25 175

AnonymousM	1.22 248	1.32 559	0.97 13	0.88 233	0.56 204	4.03 482	0.69 219	2.41 175	1.68 321	1.48 267	1.31 234	1.15 256	1.00 243	1.18 152	0.73 189	0.32 354	0.40 530	2.07 653	1.70 655	0.24 90	0.22 123

LL-Strereo2	1.23 249	0.85 449	2.38 267	0.93 283	0.68 278	3.72 392	1.37 533	2.54 214	1.99 389	1.75 319	1.40 261	1.82 368	0.73 130	1.40 206	0.99 296	0.31 333	0.23 319	0.55 576	0.35 469	0.29 208	0.24 161

ROB_FTStereo_v2	1.23 249	0.66 315	2.02 219	0.75 127	0.37 51	4.67 621	0.76 267	2.53 205	1.58 279	1.99 380	1.46 270	1.78 352	1.14 306	2.08 330	0.88 251	0.48 532	0.22 289	0.32 354	0.27 331	0.40 392	0.29 255

CRE-IMP	1.23 249	0.61 261	2.14 240	0.82 179	0.39 73	4.54 596	0.83 324	2.63 235	1.55 263	1.95 367	1.46 270	1.87 379	0.96 228	1.48 228	1.33 380	0.45 511	0.21 257	0.31 331	0.26 303	0.41 416	0.31 296

RAFT	1.23 249	0.84 443	2.05 223	0.96 297	0.47 143	1.80 115	0.94 416	3.18 310	1.46 194	1.60 281	1.71 351	3.04 517	1.59 422	1.64 267	1.32 376	0.38 443	0.24 355	0.40 482	0.32 437	0.40 392	0.35 353

test-1	1.23 249	0.65 303	1.88 202	0.96 297	0.52 179	3.84 419	0.62 173	4.01 476	1.47 199	1.93 361	1.78 380	1.83 371	0.92 219	1.19 154	1.28 369	0.26 168	0.29 436	0.31 331	0.24 259	0.29 208	0.36 359

rvit_0105_3	1.24 254	0.93 473	2.84 307	0.97 304	0.58 225	2.38 175	1.08 475	3.26 321	2.53 521	1.18 235	1.40 261	1.24 274	1.04 260	1.73 284	0.97 290	0.44 502	0.44 554	0.40 482	0.42 537	0.42 435	0.50 486

PSM-adaLoss	1.24 254	0.65 303	2.03 220	0.75 127	0.37 51	4.68 622	0.73 242	2.53 205	1.58 279	1.99 380	1.47 275	1.78 352	1.13 299	2.18 344	0.87 246	0.48 532	0.23 319	0.32 354	0.27 331	0.40 392	0.29 255

rafts_anoy	1.24 254	0.80 422	3.61 345	1.17 428	1.20 479	3.00 247	0.61 158	3.17 308	1.58 279	1.37 255	1.26 215	1.19 267	1.12 297	1.78 290	1.25 358	0.32 354	0.23 319	0.32 354	0.32 437	0.31 254	0.30 286

DIP-Stereo	1.24 254	0.69 336	1.77 192	0.65 54	0.61 236	4.29 551	0.58 146	4.44 612	2.53 521	1.98 375	1.33 237	0.91 214	0.86 192	1.25 169	1.25 358	0.36 418	0.23 319	0.32 354	0.23 230	0.32 286	0.29 255
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
riskmin	1.25 258	0.56 188	2.05 223	1.05 354	0.93 387	2.86 222	0.55 130	3.23 316	1.34 152	1.55 274	1.07 166	3.56 570	2.03 506	1.29 182	1.00 298	0.28 238	0.27 411	0.34 409	0.21 174	0.41 416	0.43 439

Patchmatch Stereo++	1.25 258	0.65 303	2.06 232	0.75 127	0.37 51	4.68 622	0.76 267	2.53 205	1.58 279	1.99 380	1.47 275	1.78 352	1.14 306	2.44 358	0.90 258	0.48 532	0.23 319	0.32 354	0.27 331	0.40 392	0.29 255
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
ROB_FTStereo	1.25 258	0.66 315	2.14 240	0.75 127	0.37 51	4.65 618	0.77 279	2.53 205	1.58 279	1.99 380	1.47 275	1.78 352	1.13 299	2.26 353	0.86 240	0.47 527	0.22 289	0.32 354	0.27 331	0.40 392	0.29 255

HUI-Stereo	1.25 258	0.66 315	2.33 262	0.75 127	0.37 51	4.68 622	0.78 286	2.53 205	1.58 279	1.99 380	1.46 270	1.79 359	1.13 299	2.17 342	0.85 233	0.48 532	0.23 319	0.32 354	0.27 331	0.40 392	0.29 255

iRAFT	1.25 258	0.65 303	2.06 232	0.75 127	0.37 51	4.68 622	0.76 267	2.53 205	1.58 279	1.99 380	1.47 275	1.78 352	1.14 306	2.44 358	0.90 258	0.48 532	0.23 319	0.32 354	0.27 331	0.40 392	0.29 255

RAFT-IKP	1.25 258	0.66 315	2.23 252	0.75 127	0.37 51	4.64 616	0.74 254	2.53 205	1.58 279	1.99 380	1.47 275	1.78 352	1.13 299	2.22 350	0.92 272	0.48 532	0.22 289	0.32 354	0.27 331	0.40 392	0.29 255

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 258	0.72 366	1.74 190	1.05 354	0.36 33	4.13 506	0.42 72	2.95 280	2.84 570	2.02 399	2.40 542	1.61 326	1.11 295	1.26 170	0.97 290	0.21 58	0.15 24	0.26 183	0.23 230	0.29 208	0.23 143

FACV-RUCA	1.26 265	0.65 303	2.21 247	1.06 360	1.50 554	2.69 207	1.15 492	3.05 293	1.87 369	1.36 252	1.99 457	1.03 241	1.15 314	1.36 198	1.10 315	0.41 478	0.41 539	0.73 618	0.41 530	0.61 533	0.41 425

CAS	1.26 265	0.40 19	1.46 156	2.97 653	1.61 575	4.13 506	0.73 242	1.78 83	1.49 215	0.83 168	1.10 172	0.59 90	0.53 57	1.26 170	0.80 217	2.99 657	0.13 1	0.21 30	0.13 1	0.31 254	1.72 637

anonymousdsp2	1.26 265	0.60 241	3.74 351	1.02 344	0.41 90	3.60 372	0.72 234	3.68 386	1.47 199	1.37 255	1.56 303	1.83 371	1.01 247	2.00 322	0.66 152	0.29 267	0.20 223	0.28 251	0.20 156	0.32 286	0.29 255

dd	1.26 265	1.15 525	2.47 275	0.92 267	0.49 159	4.35 559	0.75 264	1.92 101	2.11 425	1.44 264	1.24 205	1.19 267	1.05 265	1.78 290	1.70 461	0.57 571	0.34 486	0.35 428	0.33 445	0.60 528	0.46 462

iGMRVC	1.26 265	0.66 315	2.14 240	0.75 127	0.37 51	4.66 619	0.74 254	2.53 205	1.58 279	1.99 380	1.46 270	1.78 352	1.14 306	2.46 360	0.92 272	0.48 532	0.23 319	0.32 354	0.27 331	0.40 392	0.29 255

HI	1.27 270	0.90 461	2.33 262	1.10 386	0.68 278	2.92 233	0.45 87	2.49 196	1.76 350	2.13 432	1.65 334	2.42 448	1.84 488	1.58 246	1.61 443	0.26 168	0.16 47	0.28 251	0.29 388	0.26 146	0.25 175

CoSv	1.27 270	0.90 461	2.33 262	1.10 386	0.68 278	2.92 233	0.45 87	2.49 196	1.76 350	2.13 432	1.65 334	2.42 448	1.84 488	1.58 246	1.61 443	0.26 168	0.16 47	0.28 251	0.29 388	0.26 146	0.25 175

mmm	1.27 270	0.58 215	2.20 245	1.41 538	0.68 278	2.39 177	0.85 341	3.90 441	1.63 308	2.20 462	1.84 412	1.28 279	1.50 402	1.91 314	0.89 254	0.31 333	0.27 411	0.45 517	0.37 491	0.38 376	0.34 339

NRIStereo	1.28 273	0.61 261	1.67 181	1.15 418	0.38 67	4.73 635	0.90 386	2.42 179	1.50 221	1.93 361	1.33 237	1.75 346	1.22 324	2.96 397	1.33 380	0.46 518	0.22 289	0.29 277	0.26 303	0.30 234	0.28 243

RALAANet	1.28 273	1.08 511	3.21 324	1.25 460	0.94 389	1.44 73	0.69 219	3.15 305	2.57 528	2.01 394	1.80 386	1.29 282	1.05 265	2.00 322	1.48 413	0.27 194	0.20 223	0.27 216	0.24 259	0.40 392	0.27 222

CASS	1.29 275	0.66 315	2.62 291	0.95 291	0.66 266	2.84 218	0.69 219	3.00 287	1.79 355	2.57 549	1.95 446	1.39 296	1.55 419	1.59 251	1.06 306	0.50 548	0.28 426	0.34 409	0.28 360	0.46 475	0.63 542
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	1.30 276	0.60 241	5.57 381	0.88 233	0.75 305	3.04 251	0.90 386	2.68 242	1.33 151	1.48 267	1.07 166	2.78 495	0.88 204	1.29 182	0.85 233	0.31 333	0.22 289	0.35 428	0.20 156	0.45 464	0.37 374

qqq	1.30 276	0.57 199	1.67 181	1.15 418	0.51 166	2.18 155	0.91 394	3.98 468	1.53 246	1.50 270	1.24 205	1.79 359	1.34 351	4.66 438	0.98 293	0.28 238	0.31 458	0.33 390	0.33 445	0.33 306	0.32 307

test_4	1.30 276	0.50 116	6.16 385	0.84 203	0.45 122	1.61 97	1.12 486	2.14 133	1.42 175	1.52 271	2.31 532	1.84 374	0.79 166	2.52 372	1.19 338	0.27 194	0.17 82	0.29 277	0.29 388	0.29 208	0.25 175

s12784h	1.31 279	0.45 56	2.41 271	0.71 94	0.35 29	4.42 573	0.50 106	4.22 537	2.73 547	2.01 394	2.48 548	0.91 214	0.96 228	2.01 325	0.70 178	0.29 267	0.18 126	0.24 100	0.16 25	0.27 166	0.18 7

AFF-stereo	1.31 279	0.77 408	1.46 156	1.10 386	0.45 122	3.93 444	0.48 102	2.92 277	2.92 576	1.90 350	2.21 506	2.11 416	1.52 408	1.93 315	1.12 323	0.21 58	0.16 47	0.25 139	0.25 280	0.29 208	0.20 48

Pruner-Stereo	1.32 281	0.59 225	2.11 238	1.79 609	0.47 143	4.73 635	0.79 293	2.53 205	1.72 338	2.47 531	1.58 306	1.48 309	1.03 252	1.66 270	1.47 410	0.44 502	0.21 257	0.34 409	0.30 409	0.30 234	0.39 398

Hybrid-DGEV-03	1.34 282	0.70 347	2.74 304	1.00 326	0.52 179	3.99 473	0.99 442	3.22 313	1.64 309	2.15 443	3.31 609	1.37 295	1.07 278	1.29 182	1.22 349	0.26 168	0.18 126	0.32 354	0.24 259	0.28 188	0.24 161

ToySt	1.35 283	0.72 366	3.65 347	1.01 333	0.50 164	3.31 308	1.01 450	3.46 348	1.73 340	1.30 245	1.55 299	2.07 412	1.47 393	1.88 311	1.40 391	0.27 194	0.27 411	0.30 304	0.32 437	0.42 435	0.39 398

DisPM	1.36 284	0.55 176	2.39 268	1.54 569	0.51 166	4.59 609	0.79 293	2.50 200	1.88 371	2.50 534	1.83 407	1.45 306	1.01 247	2.71 389	0.93 281	0.46 518	0.20 223	0.32 354	0.31 425	0.31 254	0.44 445

sAnonymous2	1.37 285	1.22 542	9.79 428	0.92 267	0.88 369	1.23 39	0.61 158	2.56 217	1.69 328	0.85 174	1.02 141	0.73 160	1.23 329	0.98 91	0.78 210	0.29 267	0.25 382	0.31 331	0.30 409	1.06 610	0.71 561

CroCo_RVC	1.37 285	1.22 542	9.79 428	0.92 267	0.88 369	1.23 39	0.61 158	2.56 217	1.69 328	0.85 174	1.02 141	0.73 160	1.23 329	0.98 91	0.78 210	0.29 267	0.25 382	0.31 331	0.30 409	1.06 610	0.71 561

GES	1.38 287	0.64 289	2.61 288	1.09 377	0.57 216	4.30 553	1.02 455	3.86 428	1.51 228	1.72 312	1.74 358	1.28 279	1.77 473	1.62 260	1.61 443	0.39 455	0.27 411	0.33 390	0.30 409	0.41 416	0.47 467

Any-RAFT	1.40 288	0.53 151	2.78 305	1.09 377	0.64 251	4.41 571	0.81 314	3.97 466	2.78 554	1.99 380	1.34 242	2.36 438	1.56 421	1.56 241	0.75 198	0.27 194	0.20 223	0.25 139	0.18 87	0.25 116	0.28 243

UDGNet	1.40 288	1.52 582	2.22 250	1.38 532	0.62 245	4.39 564	0.68 208	1.80 85	2.18 439	1.34 249	1.18 189	0.99 233	1.00 243	2.16 340	1.19 338	1.09 627	0.34 486	1.30 643	0.98 631	1.10 617	0.58 527

GMStereo_Zeroshot	1.41 290	1.21 536	3.33 332	1.29 482	0.72 293	3.35 312	0.53 120	2.58 228	1.68 321	2.35 512	1.56 303	2.42 448	0.96 228	2.50 364	1.16 331	0.45 511	0.23 319	0.40 482	0.24 259	0.79 586	0.33 326

Selective-IGEV-i1	1.43 291	0.59 225	2.42 273	1.15 418	1.07 438	3.82 413	1.09 479	3.79 410	2.11 425	1.62 288	1.91 439	2.65 476	1.22 324	1.80 294	1.12 323	0.32 354	0.27 411	0.46 523	0.54 582	0.31 254	0.39 398

rvit_105_1	1.43 291	0.90 461	3.27 328	1.08 371	0.68 278	2.79 211	1.27 514	3.52 360	2.35 476	1.38 257	1.54 295	1.28 279	1.14 306	2.91 393	1.40 391	0.54 565	0.47 573	0.45 517	0.59 594	0.44 456	0.58 527

RAFT-Test	1.44 293	0.59 225	6.10 384	1.01 333	0.69 285	2.90 227	0.80 304	3.68 386	1.70 333	1.85 334	1.68 340	3.15 527	1.03 252	1.20 155	0.99 296	0.27 194	0.22 289	0.25 139	0.23 230	0.27 166	0.25 175

DCRE	1.44 293	0.74 388	3.50 338	1.13 404	0.72 293	1.78 113	0.67 197	2.14 133	1.56 269	1.99 380	8.09 650	1.73 344	1.07 278	1.24 163	0.83 227	0.23 98	0.25 382	0.26 183	0.26 303	0.28 188	0.30 286

AdaStereo	1.45 295	0.83 438	2.34 265	1.28 478	0.81 329	3.21 280	1.14 491	4.20 528	2.46 509	2.05 408	1.77 377	2.48 458	1.18 317	1.71 282	1.44 400	0.43 496	0.25 382	0.43 505	0.28 360	0.44 456	0.34 339
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
aanet-new-78k	1.46 296	0.57 199	14.51 498	0.74 123	0.34 24	3.31 308	0.68 208	2.34 168	0.72 21	0.58 42	0.88 99	0.50 51	1.06 273	1.42 214	0.45 44	0.19 33	0.15 24	0.25 139	0.17 44	0.24 90	0.20 48

BSDual-CNN	1.46 296	0.59 225	1.94 209	0.87 228	0.85 355	4.16 521	1.16 494	4.48 618	1.88 371	2.93 590	1.83 407	2.60 469	1.31 345	1.60 253	1.21 346	0.34 385	0.25 382	0.31 331	0.28 360	0.35 346	0.33 326

PFNet+	1.46 296	0.57 199	2.84 307	0.92 267	0.47 143	4.64 616	0.84 332	2.46 192	1.99 389	2.14 435	1.64 327	1.34 287	1.03 252	4.68 440	1.23 353	0.45 511	0.33 473	0.37 456	0.39 512	0.32 286	0.49 479

ACVNet	1.46 296	0.64 289	3.56 341	0.93 283	0.85 355	4.22 539	0.80 304	2.85 270	2.08 412	1.78 323	1.88 427	3.10 522	1.46 391	1.33 192	1.89 487	0.29 267	0.26 399	0.30 304	0.26 303	0.39 387	0.27 222

psmg	1.47 300	0.59 225	1.94 209	0.92 267	0.85 355	4.30 553	1.42 545	4.10 509	1.88 371	2.64 566	2.09 481	2.60 469	1.31 345	1.60 253	1.21 346	0.34 385	0.27 411	0.33 390	0.34 453	0.36 359	0.34 339

BUS	1.49 301	0.59 225	1.94 209	0.87 228	0.85 355	4.50 589	0.76 267	4.48 618	1.88 371	2.93 590	1.83 407	3.63 573	0.97 233	1.60 253	1.17 335	0.34 385	0.25 382	0.31 331	0.28 360	0.35 346	0.33 326

Hybrid-DGEV-2	1.55 302	1.43 574	3.19 323	1.16 425	0.51 166	4.15 510	0.54 129	4.28 565	2.22 443	2.06 413	1.37 251	2.37 439	1.61 429	3.24 403	1.15 327	0.25 151	0.24 355	0.30 304	0.26 303	0.29 208	0.28 243

plain	1.55 302	0.69 336	13.59 476	0.65 54	0.73 298	1.66 103	0.57 137	3.17 308	1.94 383	0.77 138	1.24 205	0.80 180	0.86 192	1.60 253	0.96 289	0.33 373	0.21 257	0.32 354	0.25 280	0.42 435	0.28 243

LCNet	1.55 302	0.54 167	1.88 202	0.99 318	0.55 199	3.60 372	1.21 508	2.86 273	1.53 246	2.18 455	1.74 358	1.43 305	4.17 613	3.62 414	0.87 246	0.29 267	0.20 223	0.28 251	0.77 616	0.47 479	1.85 640

DeepStereo_RVC	1.55 302	0.63 278	3.32 331	0.77 151	0.42 97	4.49 586	0.72 234	2.50 200	1.58 279	2.02 399	1.81 398	1.54 317	6.38 649	1.73 284	1.19 338	0.46 518	0.22 289	0.29 277	0.28 360	0.35 346	0.38 391

acv_ft	1.55 302	0.64 289	3.29 329	1.14 405	2.01 631	2.93 238	0.97 432	3.81 415	2.08 412	2.22 473	1.88 427	3.10 522	1.66 453	1.33 192	2.22 527	0.29 267	0.26 399	0.30 304	0.26 303	0.39 387	0.27 222

TestStereo1	1.56 307	0.81 427	2.32 260	1.61 584	0.64 251	4.13 506	1.36 528	3.79 410	3.20 605	1.60 281	2.57 560	1.39 296	2.15 519	2.51 367	1.30 373	0.29 267	0.20 223	0.34 409	0.25 280	0.40 392	0.36 359

SA-5K	1.56 307	0.81 427	2.32 260	1.61 584	0.64 251	4.13 506	1.36 528	3.79 410	3.20 605	1.60 281	2.57 560	1.39 296	2.15 519	2.51 367	1.30 373	0.29 267	0.20 223	0.34 409	0.25 280	0.40 392	0.36 359

UCFNet_RVC	1.57 309	0.84 443	3.25 326	1.36 520	1.40 530	4.07 492	1.01 450	2.68 242	1.50 221	2.11 425	1.88 427	2.37 439	1.50 402	3.41 408	1.42 397	0.36 418	0.28 426	0.52 562	0.40 523	0.53 502	0.43 439

NF-Stereo	1.58 310	0.61 261	2.66 297	2.26 636	0.47 143	4.68 622	0.67 197	3.31 326	1.48 209	2.11 425	1.59 311	1.36 291	1.09 285	6.08 471	1.20 342	0.40 463	0.20 223	0.36 444	0.34 453	0.31 254	0.36 359

OCTAStereo	1.58 310	0.61 261	2.72 300	2.27 639	0.46 133	4.68 622	0.67 197	3.30 325	1.48 209	2.11 425	1.59 311	1.36 291	1.09 285	6.02 468	1.21 346	0.41 478	0.20 223	0.36 444	0.34 453	0.31 254	0.37 374

RE-Stereo	1.58 310	0.61 261	2.72 300	2.26 636	0.46 133	4.68 622	0.68 208	3.31 326	1.48 209	2.11 425	1.59 311	1.36 291	1.09 285	6.01 466	1.22 349	0.41 478	0.20 223	0.36 444	0.34 453	0.31 254	0.37 374

TVStereo	1.58 310	0.61 261	2.72 300	2.26 636	0.46 133	4.68 622	0.68 208	3.31 326	1.48 209	2.11 425	1.59 311	1.36 291	1.09 285	6.01 466	1.22 349	0.41 478	0.20 223	0.36 444	0.34 453	0.31 254	0.37 374

Gwc-CoAtRS	1.58 310	0.57 199	11.69 455	1.01 333	0.60 231	2.53 194	0.64 180	2.36 170	1.56 269	1.80 328	1.47 275	2.74 485	1.18 317	1.12 124	0.90 258	0.27 194	0.21 257	0.25 139	0.22 209	0.27 166	0.23 143

KYRaft	1.59 315	0.52 133	1.73 187	0.95 291	0.49 159	4.38 562	1.79 582	2.43 184	1.51 228	2.49 533	2.98 588	2.00 399	3.41 593	2.14 338	0.82 224	0.30 309	0.21 257	0.33 390	0.46 550	0.35 346	2.45 655

CCAANet	1.59 315	0.51 124	6.84 392	0.95 291	0.91 379	2.20 159	0.83 324	3.35 339	1.70 333	1.23 241	1.58 306	2.71 482	1.11 295	4.89 442	1.37 386	0.41 478	0.21 257	0.28 251	0.24 259	0.27 166	0.29 255

Reg-Stereo(zero)	1.60 317	0.42 39	10.69 442	0.89 240	0.68 278	3.27 298	0.47 98	2.27 156	1.54 255	1.48 267	1.24 205	2.55 464	2.68 558	1.48 228	1.10 315	0.19 33	0.19 172	0.22 45	0.18 87	0.24 90	0.26 205

HCRNet	1.60 317	0.56 188	2.47 275	0.78 155	1.36 520	4.11 501	0.71 231	3.57 369	2.79 556	1.75 319	1.61 320	1.58 321	1.41 373	5.79 463	1.56 433	0.34 385	0.28 426	0.36 444	0.29 388	0.33 306	0.37 374

AIO-test2	1.61 319	1.30 553	3.40 334	1.16 425	1.31 503	3.18 275	0.74 254	4.06 493	1.52 239	1.72 312	2.21 506	0.78 174	0.74 136	3.64 416	0.95 288	3.64 665	0.26 399	0.35 428	0.42 537	0.37 371	0.33 326

Prome-Stereo	1.61 319	0.55 176	1.71 185	0.98 312	0.60 231	4.41 571	1.82 586	3.03 291	1.53 246	2.18 455	3.45 613	1.72 343	3.49 599	2.23 351	1.08 311	0.29 267	0.20 223	0.26 183	0.25 280	0.34 325	2.16 646

test_sample1	1.62 321	0.55 176	1.88 202	1.44 545	0.79 321	2.27 165	0.64 180	4.00 474	1.82 358	1.87 340	1.35 245	1.57 319	1.62 433	9.55 550	1.24 355	0.30 309	0.27 411	0.31 331	0.28 360	0.32 286	0.32 307

RAFT+CT+SA	1.62 321	0.72 366	7.42 397	0.97 304	1.42 542	4.04 484	0.94 416	3.90 441	1.61 299	1.61 286	1.63 325	1.33 286	1.18 317	2.73 391	1.10 315	0.27 194	0.19 172	0.31 331	0.34 453	0.33 306	0.33 326

SA	1.62 321	0.75 399	3.78 354	1.07 363	0.43 103	4.26 544	1.36 528	4.45 615	3.12 594	1.63 290	1.97 452	1.68 334	2.26 531	2.55 375	1.27 365	0.27 194	0.22 289	0.37 456	0.37 491	0.35 346	0.30 286

Sa-1000	1.63 324	0.79 418	3.56 341	1.11 393	0.48 151	4.06 487	1.41 543	4.49 621	2.75 551	2.00 392	2.80 580	1.84 374	1.43 381	2.64 384	1.50 419	0.27 194	0.19 172	0.36 444	0.33 445	0.36 359	0.30 286

PSMNet-RUCA	1.64 325	1.50 581	2.57 284	1.50 562	1.38 526	3.05 253	1.36 528	3.31 326	2.24 448	1.36 252	2.07 478	1.40 301	1.09 285	1.83 299	1.55 431	1.15 631	0.69 624	1.26 642	0.96 629	1.64 639	0.94 601

test_sample7	1.65 326	0.70 347	2.60 285	1.48 557	0.76 309	2.38 175	1.07 470	4.35 592	2.11 425	2.14 435	1.75 362	1.75 346	1.67 455	6.26 475	1.26 361	0.44 502	0.48 579	0.43 505	0.40 523	0.46 475	0.43 439

StereoVision	1.65 326	0.75 399	7.47 399	1.01 333	1.80 615	2.61 201	0.61 158	3.06 296	1.96 384	1.25 242	3.46 614	1.85 377	0.88 204	2.07 328	1.93 492	0.43 496	0.36 498	0.37 456	0.36 479	0.48 482	0.33 326

dad	1.65 326	1.19 533	3.04 317	0.98 312	0.56 204	4.22 539	0.84 332	1.99 110	2.48 510	2.14 435	1.68 340	1.62 327	1.13 299	3.85 421	2.04 506	1.03 626	0.40 530	2.04 652	0.48 558	0.75 580	0.53 501

PSM-softLoss	1.66 329	0.59 225	5.15 374	2.25 634	0.48 151	4.68 622	0.69 219	2.57 219	1.52 239	2.14 435	1.45 268	1.42 303	0.99 241	6.04 469	1.20 342	0.41 478	0.23 319	0.37 456	0.39 512	0.32 286	0.31 296

KMStereo	1.66 329	0.59 225	5.15 374	2.25 634	0.48 151	4.68 622	0.69 219	2.57 219	1.52 239	2.14 435	1.45 268	1.42 303	0.99 241	6.04 469	1.20 342	0.41 478	0.23 319	0.37 456	0.39 512	0.32 286	0.31 296

DDVS	1.68 331	0.79 418	2.52 279	1.26 467	1.16 463	3.17 273	0.78 286	3.12 302	1.82 358	1.86 338	1.91 439	2.92 508	1.43 381	6.20 473	1.63 451	0.45 511	0.65 616	0.34 409	0.38 504	0.48 482	0.79 583

ISRNet	1.69 332	0.76 405	5.69 382	1.27 475	1.36 520	2.85 220	0.61 158	3.60 373	1.91 379	2.13 432	2.12 489	2.90 503	1.41 373	2.51 367	1.71 462	0.49 544	0.50 585	0.56 578	0.47 553	0.49 488	0.57 522

IER	1.69 332	0.65 303	7.19 395	0.94 288	1.15 458	3.28 302	0.89 381	3.48 350	1.97 386	2.10 421	1.98 454	2.28 424	2.12 515	2.25 352	1.75 472	0.29 267	0.23 319	0.36 444	0.30 409	0.32 286	0.34 339

RAFT_R40	1.70 334	0.59 225	2.99 314	1.46 551	0.46 133	4.74 638	0.98 440	2.23 148	1.56 269	2.02 399	2.35 540	2.71 482	2.56 552	6.71 489	0.90 258	0.40 463	0.19 172	0.30 304	0.27 331	0.33 306	0.26 205

ffm	1.72 335	0.60 241	5.21 376	1.14 405	0.99 409	3.62 377	0.86 346	4.22 537	3.37 619	2.20 462	2.30 526	3.48 555	1.62 433	2.21 348	0.65 148	0.29 267	0.16 47	0.48 535	0.37 491	0.30 234	0.29 255

Anonymous3	1.72 335	0.76 405	11.61 454	0.83 192	0.84 353	4.46 578	0.84 332	3.57 369	1.16 122	1.34 249	1.37 251	1.11 252	1.03 252	1.58 246	1.13 325	0.70 603	0.58 604	0.33 390	0.35 469	0.47 479	0.42 429

DMCA	1.72 335	0.74 388	6.63 387	1.14 405	0.96 393	3.98 472	0.90 386	3.75 402	2.76 552	2.83 585	1.58 306	2.35 436	1.18 317	1.58 246	1.98 501	0.40 463	0.27 411	0.42 501	0.26 303	0.36 359	0.38 391

fff	1.74 338	0.70 347	9.08 418	0.81 167	0.36 33	4.15 510	0.57 137	4.23 541	2.09 415	2.30 494	1.80 386	1.19 267	3.02 573	1.44 218	1.46 405	0.29 267	0.23 319	0.23 61	0.18 87	0.24 90	0.42 429

DCANet	1.74 338	0.73 377	9.08 418	0.82 179	0.40 83	4.18 529	0.59 150	4.25 551	2.97 580	2.35 512	1.84 412	1.18 263	1.63 446	1.51 234	1.55 431	0.29 267	0.24 355	0.23 61	0.18 87	0.30 234	0.53 501

csc	1.74 338	0.70 347	9.08 418	0.81 167	0.36 33	4.15 510	0.57 137	4.23 541	2.09 415	2.30 494	1.80 386	1.19 267	3.02 573	1.44 218	1.46 405	0.29 267	0.23 319	0.23 61	0.18 87	0.24 90	0.42 429

cscssc	1.74 338	0.70 347	9.08 418	0.81 167	0.36 33	4.15 510	0.57 137	4.23 541	2.09 415	2.30 494	1.80 386	1.19 267	3.02 573	1.44 218	1.46 405	0.29 267	0.23 319	0.23 61	0.18 87	0.24 90	0.42 429

test_sample2	1.75 342	0.56 188	2.25 253	1.41 538	0.80 323	2.91 230	0.86 346	4.05 489	2.04 404	1.91 355	1.39 257	1.57 319	1.55 419	10.65 589	1.06 306	0.32 354	0.28 426	0.32 354	0.30 409	0.36 359	0.33 326

anonymity	1.76 343	1.26 549	2.73 303	1.66 589	1.32 510	1.84 117	1.07 470	3.49 353	2.30 464	2.11 425	2.11 486	1.71 342	3.90 607	1.82 298	1.48 413	1.10 628	1.09 641	1.08 636	1.08 637	1.05 609	1.09 611

SST-Stereo	1.76 343	0.58 215	3.10 318	1.44 545	0.46 133	4.71 634	0.76 267	2.22 147	2.79 556	2.07 417	2.18 500	2.43 451	3.22 586	6.66 485	0.84 230	0.42 490	0.19 172	0.30 304	0.27 331	0.35 346	0.26 205

StereoDRNet-Refined	1.77 345	0.81 427	2.22 250	1.21 447	0.76 309	3.26 295	0.71 231	3.82 418	2.05 407	2.29 490	2.05 473	2.98 512	1.44 384	7.15 496	2.27 531	0.30 309	0.23 319	0.42 501	0.33 445	0.45 464	0.64 546
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CSP-Net	1.78 346	1.32 559	1.92 207	1.16 425	1.03 424	3.38 317	1.31 520	3.52 360	1.75 348	1.96 371	1.93 445	2.40 442	1.48 395	8.58 524	1.58 436	0.46 518	0.34 486	0.27 216	0.26 303	0.41 416	0.50 486

MM-Stereo_test2	1.79 347	0.53 151	20.16 609	1.43 542	0.47 143	2.57 197	0.73 242	1.67 69	1.47 199	0.94 196	0.96 133	0.84 190	0.79 166	1.16 141	0.68 161	0.24 126	0.17 82	0.25 139	0.22 209	0.30 234	0.22 123

tt1	1.79 347	0.73 377	10.41 439	1.75 601	0.36 33	4.55 601	0.79 293	4.22 537	3.37 619	1.08 225	1.80 386	0.74 166	1.48 395	2.21 348	0.65 148	0.29 267	0.16 47	0.31 331	0.22 209	0.30 234	0.29 255

RAFT_CTSACE	1.80 349	1.06 507	10.00 431	1.71 596	1.39 528	3.49 344	1.06 468	3.05 293	1.62 305	1.70 307	2.04 467	2.51 461	1.80 481	1.98 320	0.94 283	0.25 151	0.22 289	0.28 251	0.30 409	0.30 234	0.26 205

UPFNet	1.81 350	0.63 278	6.71 388	1.25 460	1.44 543	3.50 348	1.35 526	4.02 480	1.85 367	2.40 523	1.52 287	2.41 445	1.40 366	3.62 414	1.88 486	0.34 385	0.33 473	0.37 456	0.31 425	0.41 416	0.39 398

IGEV_i1	1.83 351	0.60 241	10.98 447	1.30 489	0.53 189	3.09 261	0.86 346	3.70 396	1.57 275	1.67 300	1.76 371	2.33 433	1.35 354	3.23 401	1.16 331	0.35 405	0.27 411	0.53 567	0.58 591	0.34 325	0.40 419

AACVNet	1.83 351	1.02 495	2.41 271	1.45 549	0.87 365	3.21 280	0.73 242	3.16 306	1.61 299	2.01 394	1.82 406	2.28 424	1.33 348	10.98 603	1.49 418	0.39 455	0.32 466	0.38 472	0.32 437	0.43 445	0.44 445

111	1.83 351	0.92 469	9.08 418	0.81 167	0.36 33	4.25 543	0.91 394	4.44 612	2.70 544	2.39 521	1.96 447	2.30 430	1.64 449	1.28 177	1.82 479	0.28 238	0.22 289	0.24 100	0.20 156	0.31 254	0.54 507

ACVNet-DCA	1.85 354	0.74 388	13.77 479	1.78 604	0.36 33	4.48 580	0.74 254	3.98 468	1.53 246	1.01 209	1.81 398	0.72 153	1.62 433	2.13 335	0.64 139	0.29 267	0.17 82	0.32 354	0.21 174	0.33 306	0.32 307

NLSM1	1.86 355	0.53 151	1.39 146	0.73 116	1.89 624	3.09 261	0.64 180	8.41 667	12.10 673	0.79 146	1.21 197	0.73 160	0.86 192	1.67 275	1.45 404	0.26 168	0.24 355	0.29 277	0.24 259	0.31 254	0.27 222

ITSA-stereo	1.86 355	0.72 366	3.74 351	1.20 441	0.66 266	4.09 494	0.91 394	4.24 549	2.53 521	1.93 361	1.77 377	1.59 323	2.15 519	6.12 472	2.44 546	0.40 463	0.38 516	0.40 482	0.40 523	0.50 490	0.98 605

test_5	1.87 357	0.75 399	10.23 436	1.14 405	1.40 530	3.85 427	1.27 514	3.91 446	1.93 381	1.69 303	1.78 380	1.67 332	1.79 476	2.99 399	1.17 335	0.30 309	0.18 126	0.35 428	0.33 445	0.34 325	0.33 326

NINENet	1.87 357	0.74 388	2.60 285	1.12 397	1.06 432	4.50 589	0.76 267	4.41 607	2.24 448	2.16 449	1.86 423	3.63 573	0.97 233	8.00 514	1.17 335	0.41 478	0.30 449	0.41 494	0.30 409	0.41 416	0.36 359

IRAFT_RVC	1.87 357	0.60 241	4.33 362	2.40 643	0.66 266	4.59 609	1.59 566	2.96 282	1.51 228	2.23 477	1.75 362	2.09 413	2.63 555	6.70 486	1.50 419	0.33 373	0.21 257	0.33 390	0.29 388	0.32 286	0.32 307

MLCV	1.87 357	0.91 467	8.59 412	1.10 386	0.57 216	3.59 370	0.53 120	3.70 396	2.20 442	2.80 582	2.25 512	2.00 399	1.42 378	4.13 430	1.86 484	0.30 309	0.20 223	0.32 354	0.21 174	0.33 306	0.36 359

iRaft-Stereo_20w	1.88 361	0.62 270	10.58 441	0.90 250	0.83 346	2.96 244	0.78 286	4.90 643	1.58 279	2.29 490	1.60 316	1.25 276	4.51 621	2.28 354	0.90 258	0.29 267	0.21 257	0.26 183	0.24 259	0.41 416	0.31 296

DSFCA	1.89 362	0.69 336	3.14 321	1.10 386	1.18 465	3.99 473	1.79 582	3.50 356	2.16 435	3.10 603	1.64 327	2.91 506	2.50 548	5.38 451	2.26 529	0.43 496	0.38 516	0.37 456	0.36 479	0.50 490	0.42 429

iResNet_ROB	1.89 362	1.02 495	8.60 413	1.39 534	0.98 406	3.72 392	0.66 193	3.84 422	2.65 538	1.88 343	2.05 473	1.98 396	1.27 334	4.52 436	1.67 458	0.30 309	0.20 223	0.28 251	0.18 87	0.31 254	0.40 419

MM-Stereo_test1	1.90 364	0.53 151	19.85 595	1.39 534	0.48 151	1.81 116	0.79 293	3.00 287	1.82 358	1.69 303	1.09 169	0.87 201	0.97 233	1.45 222	0.74 195	0.24 126	0.21 257	0.27 216	0.24 259	0.35 346	0.24 161

H2IRNET	1.90 364	0.53 151	14.29 495	1.14 405	0.60 231	4.48 580	0.44 82	2.65 237	1.81 357	1.05 218	2.30 526	1.67 332	1.40 366	2.17 342	1.50 419	0.36 418	0.21 257	0.33 390	0.37 491	0.34 325	0.29 255

CFNet-ft	1.90 364	0.95 481	3.56 341	1.07 363	1.54 560	4.09 494	0.90 386	2.85 270	1.82 358	1.78 323	1.70 347	2.75 487	1.48 395	9.33 543	1.72 464	0.33 373	0.30 449	0.61 594	0.36 479	0.52 496	0.39 398

CFNet_RVC	1.90 364	0.95 481	3.56 341	1.07 363	1.54 560	4.09 494	0.90 386	2.85 270	1.82 358	1.78 323	1.70 347	2.75 487	1.48 395	9.33 543	1.72 464	0.33 373	0.30 449	0.61 594	0.36 479	0.52 496	0.39 398

PSMNet-ADL	1.91 368	0.72 366	1.78 194	1.09 377	0.86 360	4.18 529	0.78 286	3.77 406	2.10 423	1.72 312	1.85 420	2.91 506	1.82 486	10.38 582	1.91 490	0.48 532	0.46 568	0.28 251	0.29 388	0.38 376	0.51 494

GEStereo_RVC	1.91 368	0.80 422	6.57 386	1.20 441	1.06 432	4.02 480	1.43 547	4.13 512	1.89 375	2.03 403	1.80 386	2.34 434	1.86 493	4.94 443	1.77 473	0.48 532	0.38 516	0.32 354	0.28 360	0.42 435	0.50 486

DN-CSS_ROB	1.91 368	1.55 584	11.13 449	1.82 611	0.88 369	3.99 473	0.61 158	4.01 476	1.67 318	1.64 293	1.89 433	1.39 296	1.06 273	3.23 401	1.50 419	0.31 333	0.19 172	0.44 510	0.29 388	0.37 371	0.31 296

qqq1	1.92 371	0.57 199	4.46 363	1.36 520	0.57 216	2.03 136	0.73 242	4.25 551	2.80 560	2.32 504	2.31 532	1.95 387	1.52 408	10.99 604	0.71 181	0.34 385	0.32 466	0.30 304	0.23 230	0.29 208	0.29 255

fff1	1.92 371	0.57 199	4.46 363	1.36 520	0.57 216	2.03 136	0.73 242	4.25 551	2.80 560	2.32 504	2.31 532	1.95 387	1.52 408	10.99 604	0.71 181	0.34 385	0.32 466	0.30 304	0.23 230	0.29 208	0.29 255

raft_robust	1.92 371	1.15 525	3.34 333	1.02 344	0.43 103	3.84 419	0.46 92	4.42 608	2.52 519	1.67 300	1.36 249	2.17 418	6.37 647	6.78 491	1.04 304	0.28 238	0.24 355	0.30 304	0.35 469	0.31 254	0.32 307

delet	1.92 371	0.76 405	5.14 373	1.01 333	1.65 586	3.44 329	2.03 598	3.76 404	2.48 510	2.01 394	2.05 473	2.63 473	1.90 499	5.34 450	2.12 516	0.28 238	0.29 436	0.40 482	0.31 425	0.41 416	0.45 451

BEATNet_4x	1.92 371	1.36 564	8.75 416	1.20 441	0.56 204	3.46 335	1.03 458	4.00 474	2.43 501	2.25 483	1.70 347	2.10 414	1.59 422	2.57 378	3.05 575	0.37 426	0.22 289	0.47 527	0.29 388	0.60 528	0.40 419

IIG-Stereo	1.95 376	0.79 418	2.14 240	2.78 650	0.66 266	4.62 613	0.76 267	4.27 560	1.53 246	2.63 565	3.14 601	3.35 544	1.61 429	7.65 509	1.41 395	0.39 455	0.20 223	0.31 331	0.25 280	0.33 306	0.22 123

LALA_ROB	1.95 376	1.48 579	3.11 319	1.05 354	0.98 406	3.99 473	1.82 586	4.44 612	2.28 460	3.31 613	1.85 420	2.76 493	1.67 455	4.04 429	3.23 578	0.46 518	0.41 539	0.55 576	0.52 576	0.60 528	0.57 522

DCANet-4	1.96 378	0.51 124	14.31 496	0.82 179	0.40 83	4.16 521	0.57 137	4.29 569	2.98 583	2.30 494	1.80 386	1.03 241	1.54 418	1.44 218	1.44 400	0.29 267	0.23 319	0.23 61	0.18 87	0.24 90	0.42 429

PSMNet-RSSM	1.96 378	0.77 408	3.26 327	1.29 482	1.31 503	4.19 533	0.96 427	3.68 386	1.89 375	2.05 408	1.80 386	2.60 469	1.70 462	9.84 558	1.81 477	0.35 405	0.29 436	0.35 428	0.37 491	0.42 435	0.35 353

4D-IteraStereo	1.97 380	0.84 443	20.43 626	0.78 155	1.56 567	2.09 148	1.05 466	2.43 184	1.56 269	1.41 262	1.00 138	1.94 385	0.61 88	1.22 159	1.06 306	0.27 194	0.18 126	0.31 331	0.26 303	0.27 166	0.23 143

OMP-Stereo	1.97 380	0.93 473	1.88 202	2.76 649	0.67 273	4.58 608	1.48 550	4.31 580	1.54 255	3.15 608	2.76 576	3.25 535	1.38 359	7.66 510	1.35 384	0.40 463	0.20 223	0.33 390	0.26 303	0.33 306	0.24 161

cc1	1.98 382	0.74 388	13.77 479	1.78 604	0.36 33	4.48 580	0.74 254	4.23 541	3.95 637	1.01 209	1.81 398	0.72 153	1.62 433	2.13 335	0.64 139	0.29 267	0.17 82	0.32 354	0.21 174	0.31 254	0.29 255

hknet	1.98 382	0.64 289	8.70 415	0.87 228	1.07 438	4.16 521	1.16 494	4.48 618	1.73 340	2.93 590	1.83 407	3.48 555	1.30 343	3.91 425	1.51 425	0.31 333	0.25 382	0.31 331	0.28 360	0.35 346	0.33 326

GANet-RSSM	1.98 382	0.62 270	3.49 336	1.69 592	1.23 486	4.22 539	0.91 394	3.31 326	1.86 368	1.81 329	1.74 358	2.34 434	1.82 486	10.92 601	1.73 468	0.34 385	0.29 436	0.31 331	0.28 360	0.39 387	0.40 419

1test111	1.99 385	0.74 388	13.77 479	1.78 604	0.36 33	4.48 580	0.74 254	3.98 468	1.53 246	1.01 209	1.81 398	0.72 153	1.62 433	4.66 438	0.98 293	0.29 267	0.17 82	0.32 354	0.21 174	0.33 306	0.32 307

SMFormer	2.00 386	0.57 199	4.46 363	1.36 520	0.57 216	2.03 136	0.73 242	4.25 551	2.80 560	2.32 504	2.31 532	1.95 387	1.52 408	10.99 604	2.13 519	0.34 385	0.32 466	0.36 444	0.31 425	0.38 376	0.36 359

tta	2.00 386	0.57 199	4.46 363	1.36 520	0.57 216	2.03 136	0.73 242	4.25 551	2.80 560	2.32 504	2.31 532	1.95 387	1.52 408	10.99 604	2.13 519	0.34 385	0.32 466	0.36 444	0.31 425	0.29 208	0.29 255

TestStereo	2.00 386	1.02 495	12.25 459	0.70 85	0.61 236	1.88 121	0.55 130	2.31 164	1.52 239	1.41 262	1.33 237	1.27 278	0.90 213	11.62 631	0.81 222	0.34 385	0.19 172	0.33 390	0.24 259	0.44 456	0.24 161

cross-raft	2.01 389	0.57 199	19.01 572	1.03 351	0.56 204	2.11 151	0.72 234	3.63 378	1.57 275	1.77 321	1.51 286	3.17 529	1.13 299	1.16 141	0.85 233	0.23 98	0.21 257	0.26 183	0.23 230	0.28 188	0.25 175

MMNet	2.02 390	0.81 427	10.76 443	1.12 397	1.23 486	3.53 355	0.89 381	3.79 410	2.08 412	2.15 443	1.76 371	2.15 417	2.12 515	3.69 417	2.32 534	0.31 333	0.29 436	0.34 409	0.27 331	0.38 376	0.42 429

xx1	2.03 391	0.74 388	13.77 479	1.78 604	0.36 33	4.48 580	0.74 254	4.23 541	3.95 637	1.01 209	1.81 398	1.79 359	1.34 351	2.13 335	0.64 139	0.29 267	0.17 82	0.33 390	0.33 445	0.33 306	0.32 307

HGLStereo	2.03 391	0.74 388	7.50 400	1.23 456	1.56 567	3.62 377	0.95 420	3.78 409	1.89 375	2.03 403	2.20 504	3.12 525	2.14 518	5.68 460	2.04 506	0.37 426	0.31 458	0.32 354	0.29 388	0.40 392	0.45 451

ssnet_v2	2.04 393	0.88 458	7.87 401	1.20 441	0.87 365	3.86 429	1.64 572	4.01 476	2.60 533	2.61 560	1.96 447	3.79 579	1.71 464	2.20 346	2.96 571	0.41 478	0.35 492	0.42 501	0.37 491	0.55 508	0.52 499

ADStereo(finetuned)	2.04 393	0.73 377	13.28 470	0.82 179	0.40 83	4.16 521	0.59 150	4.25 551	2.97 580	2.35 512	1.84 412	1.18 263	3.40 592	1.52 236	1.54 430	0.29 267	0.24 355	0.23 61	0.18 87	0.30 234	0.51 494

CBFPSM	2.05 395	0.95 481	10.12 435	1.07 363	1.05 429	2.84 218	1.20 505	3.28 322	1.73 340	1.82 331	1.30 227	4.56 620	4.06 610	2.34 355	2.34 536	0.25 151	0.38 516	0.32 354	0.27 331	0.37 371	0.79 583

DeepPruner_ROB	2.05 395	1.09 514	10.50 440	1.01 333	1.20 479	4.39 564	0.91 394	3.14 303	1.72 338	2.60 558	1.54 295	2.78 495	1.27 334	4.52 436	1.72 464	0.51 554	0.40 530	0.37 456	0.34 453	0.48 482	0.52 499

DLCB_ROB	2.05 395	0.95 481	2.37 266	1.24 458	1.02 423	2.92 233	1.30 519	3.68 386	2.30 464	2.91 588	2.17 498	3.32 542	1.52 408	10.37 580	2.50 551	0.40 463	0.33 473	0.40 482	0.36 479	0.41 416	0.47 467

NLCSM	2.07 398	0.57 199	1.26 115	0.68 74	1.83 617	3.24 289	0.69 219	8.40 666	9.75 667	0.92 192	1.30 227	0.87 201	1.06 273	7.60 506	1.57 435	0.28 238	0.25 382	0.29 277	0.25 280	0.36 359	0.27 222

HITNet	2.07 398	0.82 434	14.77 501	1.34 509	0.56 204	3.47 338	0.80 304	4.07 496	2.35 476	2.16 449	1.61 320	1.64 329	1.44 384	2.09 333	2.56 558	0.26 168	0.18 126	0.41 494	0.26 303	0.45 464	0.25 175
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
ETE_ROB	2.07 398	1.40 570	3.01 316	1.09 377	0.92 381	3.94 450	1.53 557	4.25 551	2.23 446	3.31 613	2.06 477	2.35 436	1.52 408	8.74 526	2.07 512	0.44 502	0.36 498	0.51 556	0.48 558	0.54 505	0.62 538

CFNet-RSSM	2.08 401	0.52 133	20.06 603	1.01 333	0.56 204	3.39 318	0.64 180	3.67 384	1.55 263	1.72 312	1.37 251	2.57 466	1.19 321	1.11 119	0.86 240	0.27 194	0.20 223	0.25 139	0.23 230	0.27 166	0.23 143

NLMM	2.10 402	0.53 151	1.23 105	0.63 31	1.86 619	2.81 214	0.61 158	11.68 675	14.99 679	0.80 150	0.86 95	0.92 220	1.03 252	1.12 124	1.48 413	0.26 168	0.25 382	0.27 216	0.22 209	0.31 254	0.24 161

coex_refinement	2.10 402	0.85 449	3.67 348	1.31 493	1.13 455	3.21 280	0.85 341	3.86 428	2.31 468	2.51 538	1.92 442	3.49 561	1.69 460	11.08 611	2.13 519	0.37 426	0.25 382	0.27 216	0.31 425	0.41 416	0.37 374

iRaft-Stereo_5w	2.10 402	0.83 438	8.57 411	0.81 167	0.76 309	3.21 280	0.84 332	3.71 398	1.65 314	1.56 276	2.50 550	2.20 420	2.23 529	9.13 538	2.01 504	0.38 443	0.19 172	0.35 428	0.27 331	0.45 464	0.39 398

WQFJA1	2.11 405	0.52 133	1.23 105	0.63 31	1.87 622	2.81 214	0.61 158	11.67 674	15.01 680	0.80 150	0.86 95	0.92 220	1.03 252	1.13 128	1.48 413	0.26 168	0.25 382	0.27 216	0.22 209	0.31 254	0.24 161

DFGA-Net	2.11 405	3.00 633	7.43 398	1.11 393	0.76 309	3.72 392	0.60 153	2.63 235	1.91 379	2.01 394	2.07 478	1.22 272	1.04 260	10.26 578	2.26 529	0.27 194	0.22 289	0.34 409	0.34 453	0.61 533	0.48 472

G2L-Stereo_test	2.11 405	0.86 452	7.12 394	1.65 588	1.19 472	3.54 359	1.02 455	3.57 369	2.01 395	2.50 534	1.68 340	3.15 527	1.50 402	9.21 541	1.62 448	0.28 238	0.19 172	0.23 61	0.22 209	0.27 166	0.31 296

CFNet_pseudo	2.12 408	0.67 325	15.14 512	0.85 215	0.74 303	3.95 455	0.64 180	3.95 459	1.78 353	1.90 350	1.79 383	3.27 537	1.62 433	2.51 367	1.16 331	0.31 333	0.36 498	0.53 567	0.27 331	0.63 539	0.44 445

test_xeample3	2.12 408	0.63 278	21.55 663	0.91 261	0.47 143	1.85 118	0.94 416	7.96 663	1.23 133	0.75 119	0.76 66	0.64 113	0.70 120	1.77 289	0.83 227	0.30 309	0.21 257	0.27 216	0.21 174	0.27 166	0.24 161

G2L-ROB	2.13 410	0.78 414	10.06 432	1.19 437	1.06 432	3.84 419	0.93 411	3.32 331	2.27 456	2.20 462	1.47 275	2.65 476	1.20 323	8.38 520	1.81 477	0.28 238	0.19 172	0.23 61	0.22 209	0.28 188	0.32 307

ccs_rob	2.13 410	0.67 325	15.11 511	0.84 203	0.75 305	3.96 465	0.65 190	3.95 459	1.78 353	1.88 343	1.79 383	3.26 536	1.64 449	2.51 367	1.16 331	0.31 333	0.36 498	0.54 575	0.27 331	0.65 550	0.45 451

WQFJX	2.14 412	0.54 167	1.28 123	0.61 16	1.85 618	2.87 224	0.77 279	11.60 673	14.62 678	0.82 156	1.15 182	0.89 207	1.10 291	1.69 278	1.39 388	0.28 238	0.25 382	0.25 139	0.21 174	0.32 286	0.25 175

SepStereo	2.15 413	0.67 325	4.79 370	1.14 405	1.64 582	2.93 238	2.13 603	4.09 502	2.74 548	4.17 637	2.52 553	2.46 456	1.79 476	8.36 518	1.63 451	0.37 426	0.22 289	0.39 476	0.25 280	0.41 416	0.34 339

IGEV-FE	2.16 414	0.69 336	20.56 629	1.22 450	0.54 191	2.18 155	0.53 120	3.38 342	1.61 299	1.93 361	1.55 299	3.74 576	1.06 273	1.56 241	0.91 267	0.29 267	0.20 223	0.27 216	0.29 388	0.40 392	0.32 307

IGEV_Zeroshot_test	2.16 414	0.69 336	20.60 633	1.22 450	0.54 191	2.18 155	0.53 120	3.38 342	1.61 299	1.93 361	1.55 299	3.76 578	1.05 265	1.55 240	0.91 267	0.29 267	0.20 223	0.27 216	0.29 388	0.40 392	0.32 307

anonymousa	2.16 414	0.67 325	19.19 573	1.04 353	1.67 590	2.06 145	0.79 293	2.86 273	1.96 384	1.85 334	2.14 493	3.23 534	1.81 484	1.12 124	1.15 327	0.26 168	0.26 399	0.34 409	0.32 437	0.30 234	0.28 243

NLMM1	2.18 417	0.55 176	1.34 135	0.62 23	1.86 619	3.30 307	0.62 173	11.92 676	15.07 681	0.86 179	0.96 133	0.84 190	0.90 213	1.83 299	1.35 384	0.27 194	0.27 411	0.27 216	0.24 259	0.31 254	0.28 243

AIO-test1	2.18 417	0.66 315	18.95 570	0.89 240	1.48 550	3.40 321	0.97 432	4.19 527	1.68 321	0.86 179	1.35 245	0.99 233	0.75 139	4.47 435	1.27 365	0.23 98	0.23 319	0.28 251	0.33 445	0.31 254	0.35 353

SFCPSM	2.18 417	0.63 278	17.03 536	0.88 233	0.98 406	3.74 398	1.28 516	4.09 502	2.16 435	1.85 334	1.83 407	1.65 330	1.39 362	2.50 364	1.50 419	0.33 373	0.27 411	0.39 476	0.36 479	0.34 325	0.37 374

WQFJX1	2.20 420	0.52 133	1.38 144	0.62 23	1.78 611	3.07 258	0.67 197	12.26 679	15.24 682	0.84 171	1.05 159	0.91 214	0.97 233	1.88 311	1.26 361	0.27 194	0.25 382	0.28 251	0.21 174	0.36 359	0.25 175

GANet-ADL	2.20 420	0.73 377	20.11 608	1.25 460	0.69 285	3.83 414	0.76 267	3.49 353	1.71 335	1.65 297	1.99 457	2.10 414	1.10 291	1.42 214	1.26 361	0.38 443	0.33 473	0.25 139	0.22 209	0.42 435	0.36 359

MSKI-zero shot	2.22 422	0.64 289	20.09 607	0.96 297	0.56 204	4.04 484	0.70 229	3.91 446	1.50 221	1.92 357	2.28 518	1.92 383	0.71 122	2.93 395	0.67 157	0.26 168	0.23 319	0.26 183	0.21 174	0.28 188	0.26 205

PS-NSSS	2.22 422	1.33 562	2.90 311	0.97 304	1.53 559	4.11 501	1.08 475	4.55 629	2.65 538	2.10 421	2.32 537	1.77 351	1.40 366	11.79 644	1.61 443	0.68 598	0.45 559	0.96 630	0.43 541	0.95 600	0.92 598

PCWNet_CMD	2.23 424	0.65 303	17.36 541	0.83 192	0.76 309	3.51 350	0.64 180	3.60 373	1.97 386	1.70 307	1.63 325	3.22 532	3.05 577	2.09 333	1.11 320	0.31 333	0.36 498	0.47 527	0.26 303	0.64 547	0.47 467

HH	2.23 424	0.86 452	21.59 664	0.98 312	0.51 166	1.49 81	0.82 318	2.74 250	1.54 255	1.10 227	1.69 345	4.62 623	1.86 493	2.55 375	0.69 172	0.26 168	0.22 289	0.29 277	0.23 230	0.34 325	0.27 222

HanStereo	2.23 424	0.86 452	21.59 664	0.98 312	0.51 166	1.49 81	0.82 318	2.74 250	1.54 255	1.10 227	1.69 345	4.62 623	1.86 493	2.55 375	0.69 172	0.26 168	0.22 289	0.29 277	0.23 230	0.34 325	0.27 222

MSMDNet	2.23 424	0.64 289	17.32 537	0.84 203	0.75 305	3.53 355	0.64 180	3.61 376	1.98 388	1.71 311	1.64 327	3.22 532	2.99 570	2.08 330	1.11 320	0.31 333	0.37 510	0.45 517	0.26 303	0.62 537	0.45 451

Select-FE	2.25 428	0.87 455	17.36 541	1.06 360	0.99 409	2.04 141	0.46 92	3.79 410	1.61 299	2.52 540	1.81 398	4.41 612	3.15 580	1.83 299	0.92 272	0.32 354	0.35 492	0.30 304	0.41 530	0.32 286	0.55 513

FENet	2.25 428	0.50 116	20.29 619	1.35 514	0.67 273	4.01 478	0.60 153	3.95 459	1.99 389	1.96 371	1.11 174	2.43 451	1.43 381	1.60 253	1.39 388	0.32 354	0.22 289	0.33 390	0.26 303	0.29 208	0.39 398

DISCO	2.25 428	0.73 377	10.06 432	1.76 602	1.12 451	3.47 338	1.25 513	3.24 318	2.26 454	2.65 570	1.96 447	4.53 618	1.92 501	4.17 432	3.61 582	0.32 354	0.25 382	0.31 331	0.29 388	0.66 555	0.41 425

iinet-f	2.26 431	1.18 531	13.71 477	1.14 405	1.11 450	3.77 402	1.10 482	4.14 518	2.17 437	2.06 413	1.76 371	2.99 513	2.99 570	2.50 364	2.49 550	0.35 405	0.39 525	0.27 216	0.28 360	0.45 464	0.39 398

ICVP	2.26 431	0.66 315	21.18 654	0.99 318	0.88 369	4.28 550	0.95 420	3.32 331	1.60 295	1.66 298	1.76 371	1.34 287	1.14 306	1.62 260	1.32 376	0.53 563	0.35 492	0.33 390	0.29 388	0.40 392	0.51 494
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rrr	2.27 433	0.65 303	23.82 682	0.90 250	0.46 133	1.57 89	0.96 427	7.98 664	1.19 129	0.65 85	0.77 69	0.74 166	0.72 125	2.59 379	0.86 240	0.28 238	0.21 257	0.28 251	0.21 174	0.29 208	0.25 175

CIPLG	2.27 433	1.18 531	19.24 574	0.92 267	1.34 516	3.95 455	0.89 381	4.23 541	1.82 358	2.31 500	2.67 569	1.17 259	1.06 273	1.53 239	1.32 376	0.37 426	0.23 319	0.27 216	0.22 209	0.31 254	0.45 451

ACRE	2.27 433	1.11 518	19.45 581	0.91 261	1.30 500	3.94 450	0.87 367	4.21 533	1.80 356	2.28 488	2.62 564	1.17 259	1.04 260	1.52 236	1.30 373	0.37 426	0.23 319	0.27 216	0.22 209	0.31 254	0.46 462

NOSS_ROB	2.27 433	0.73 377	3.00 315	1.71 596	1.00 418	3.90 435	0.97 432	4.29 569	2.81 566	2.94 594	2.19 502	3.88 583	1.19 321	11.77 643	1.62 448	0.59 574	0.54 591	0.56 578	0.52 576	0.56 514	0.54 507

XPNet_ROB	2.27 433	1.11 518	4.10 358	1.36 520	0.97 397	3.94 450	1.63 570	4.07 496	2.14 431	2.82 584	2.00 459	2.32 432	1.73 469	10.81 596	3.39 579	0.51 554	0.47 573	0.48 535	0.40 523	0.51 492	0.56 518

IPLGR_C	2.28 438	1.31 557	19.46 582	0.92 267	1.32 510	3.93 444	0.89 381	4.20 528	1.82 358	2.30 494	2.63 566	1.16 257	1.07 278	1.41 211	1.29 372	0.37 426	0.23 319	0.27 216	0.22 209	0.31 254	0.45 451

DRaft	2.28 438	0.56 188	2.64 295	0.74 123	0.46 133	3.94 450	1.23 510	2.32 166	1.55 263	2.64 566	2.80 580	1.60 324	5.34 634	6.96 495	10.99 642	0.34 385	0.22 289	0.27 216	0.27 331	0.29 208	0.37 374

psm_up	2.28 438	0.81 427	5.45 380	1.26 467	1.50 554	3.84 419	1.23 510	4.23 541	2.03 400	2.55 545	1.80 386	2.44 455	1.65 451	12.90 663	1.58 436	0.37 426	0.38 516	0.41 494	0.34 453	0.43 445	0.39 398

MyStereo04	2.29 441	0.80 422	18.77 566	1.00 326	1.04 427	3.95 455	0.95 420	3.91 446	2.54 525	1.99 380	1.27 222	2.31 431	1.65 451	2.02 326	1.77 473	0.24 126	0.24 355	0.34 409	0.26 303	0.41 416	0.37 374

ADLNet	2.29 441	0.83 438	3.62 346	1.35 514	1.60 573	3.67 385	1.24 512	3.95 459	2.98 583	2.58 553	2.29 521	4.01 590	1.79 476	11.23 617	2.09 514	0.37 426	0.38 516	0.36 444	0.34 453	0.45 464	0.71 561

TDLM	2.29 441	1.08 511	4.61 369	1.29 482	1.01 421	4.26 544	2.17 605	3.75 402	2.79 556	2.31 500	1.98 454	2.06 409	1.59 422	12.45 658	1.72 464	0.51 554	0.28 426	0.52 562	0.35 469	0.56 514	0.50 486

Wz-Net-LNSev	2.30 444	1.67 594	14.88 504	1.18 434	1.65 586	3.49 344	1.54 560	3.63 378	2.03 400	1.88 343	1.64 327	3.29 538	2.06 510	2.71 389	2.02 505	0.40 463	0.33 473	0.32 354	0.31 425	0.53 502	0.49 479

DCVSM-stereo	2.31 445	0.66 315	20.69 635	1.11 393	0.93 387	2.58 199	0.73 242	2.61 232	1.60 295	2.57 549	1.53 293	3.30 540	1.72 466	2.19 345	1.23 353	0.34 385	0.53 589	0.41 494	0.32 437	0.45 464	0.62 538

gwcnet-sp	2.31 445	1.21 536	17.34 538	1.08 371	0.92 381	3.56 364	1.04 462	3.69 391	2.09 415	2.55 545	1.60 316	1.80 362	1.62 433	3.87 422	1.95 496	0.29 267	0.29 436	0.30 304	0.28 360	0.38 376	0.39 398

scenet	2.31 445	1.21 536	17.34 538	1.08 371	0.92 381	3.56 364	1.04 462	3.69 391	2.09 415	2.55 545	1.60 316	1.80 362	1.62 433	3.87 422	1.95 496	0.29 267	0.29 436	0.30 304	0.28 360	0.38 376	0.39 398

ssnet	2.31 445	1.21 536	17.34 538	1.08 371	0.92 381	3.56 364	1.04 462	3.69 391	2.09 415	2.55 545	1.60 316	1.80 362	1.62 433	3.87 422	1.95 496	0.29 267	0.29 436	0.30 304	0.28 360	0.38 376	0.39 398

DAS	2.31 445	0.67 325	4.79 370	1.14 405	1.64 582	2.93 238	2.13 603	4.09 502	2.74 548	4.17 637	2.52 553	2.46 456	1.79 476	11.55 628	1.63 451	0.37 426	0.22 289	0.39 476	0.25 280	0.41 416	0.34 339

TRStereo	2.31 445	1.87 603	19.74 591	1.53 567	1.16 463	4.26 544	1.08 475	4.73 638	1.45 185	1.55 274	1.28 223	1.75 346	0.85 190	1.81 296	1.20 342	0.36 418	0.26 399	0.32 354	0.36 479	0.34 325	0.33 326

test_sample5	2.33 451	0.62 270	11.29 450	1.29 482	0.83 346	3.09 261	0.74 254	4.28 565	2.31 468	2.20 462	1.97 452	1.68 334	1.39 362	11.19 615	1.47 410	0.37 426	0.31 458	0.37 456	0.37 491	0.41 416	0.39 398

MyStereo8	2.33 451	1.13 520	19.26 577	1.22 450	1.62 577	4.16 521	0.57 137	3.50 356	2.36 479	2.15 443	1.75 362	2.28 424	1.14 306	1.46 226	2.20 525	0.24 126	0.21 257	0.32 354	0.27 331	0.36 359	0.43 439

DualNet	2.33 451	0.62 270	11.29 450	1.29 482	0.83 346	3.09 261	0.74 254	4.28 565	2.31 468	2.26 486	2.04 467	1.68 334	1.39 362	11.19 615	1.47 410	0.37 426	0.31 458	0.37 456	0.37 491	0.41 416	0.39 398

MIPNet	2.33 451	0.71 361	19.82 593	0.89 240	0.56 204	4.76 640	0.61 158	4.32 585	2.37 485	1.83 333	1.48 282	1.48 309	1.98 505	2.63 382	1.44 400	0.29 267	0.20 223	0.26 183	0.23 230	0.30 234	0.39 398

DualNet (step1)	2.34 455	1.05 502	7.87 401	1.07 363	0.86 360	3.93 444	1.19 501	4.35 592	2.11 425	2.14 435	1.75 362	1.75 346	1.67 455	6.26 475	1.26 361	1.23 635	0.48 579	4.27 682	2.09 666	0.70 563	0.69 556

test_sample4	2.34 455	0.63 278	11.59 453	1.30 489	0.83 346	3.07 258	0.72 234	4.27 560	2.30 464	2.30 494	1.88 427	1.73 344	1.42 378	11.14 614	1.46 405	0.35 405	0.29 436	0.35 428	0.36 479	0.40 392	0.38 391

test_sample3	2.34 455	0.61 261	11.94 457	1.33 501	0.85 355	3.10 265	0.73 242	4.24 549	2.19 440	2.21 471	1.75 362	1.80 362	1.41 373	11.11 613	1.46 405	0.35 405	0.29 436	0.34 409	0.35 469	0.39 387	0.37 374

STTStereo	2.34 455	0.95 481	14.93 507	1.43 542	1.54 560	3.86 429	0.86 346	3.65 380	2.44 505	2.15 443	1.55 299	2.49 460	1.59 422	5.14 447	1.44 400	0.38 443	0.39 525	0.47 527	0.51 573	0.52 496	0.51 494

CFNet	2.34 455	1.10 515	8.96 417	1.34 509	1.24 488	4.09 494	0.73 242	4.04 485	2.77 553	1.62 288	1.87 426	2.27 423	1.45 388	11.41 621	1.82 479	0.31 333	0.24 355	0.43 505	0.36 479	0.43 445	0.33 326

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 460	0.99 490	19.62 587	1.09 377	0.96 393	1.51 83	0.44 82	4.05 489	1.64 309	1.31 246	1.67 337	4.93 630	2.45 545	2.52 372	1.40 391	0.30 309	0.20 223	0.31 331	0.50 569	0.57 519	0.60 532

test_sample6	2.35 460	0.62 270	10.78 444	1.33 501	0.83 346	3.15 271	0.79 293	4.36 597	2.43 501	2.26 486	2.04 467	1.69 338	1.39 362	11.48 626	1.61 443	0.38 443	0.32 466	0.37 456	0.39 512	0.41 416	0.42 429

EAI-Stereo	2.35 460	0.63 278	2.97 312	0.95 291	0.65 259	3.84 419	14.27 685	5.04 646	2.19 440	2.06 413	7.25 643	1.10 250	0.94 225	1.65 269	1.37 386	0.31 333	0.22 289	0.27 216	0.60 596	0.27 166	0.32 307

ac_64	2.35 460	0.62 270	9.77 427	1.32 496	1.71 597	3.27 298	0.93 411	3.48 350	2.50 515	1.74 317	1.73 356	3.91 584	1.77 473	10.21 575	1.86 484	0.40 463	0.31 458	0.33 390	0.30 409	0.34 325	0.39 398

HSM	2.35 460	0.81 427	2.21 247	1.14 405	1.55 564	3.44 329	1.03 458	3.99 472	2.25 451	2.29 490	2.11 486	8.04 659	3.05 577	11.60 629	1.71 462	0.33 373	0.22 289	0.28 251	0.23 230	0.32 286	0.35 353

CFNet_ucs	2.36 465	0.68 333	18.42 562	0.89 240	0.81 329	3.85 427	0.68 208	4.29 569	2.37 485	2.09 418	2.04 467	3.31 541	1.24 331	2.63 382	1.14 326	0.36 418	0.45 559	0.56 578	0.29 388	0.66 555	0.49 479

RT-IGEV	2.37 466	0.60 241	15.33 516	1.49 560	0.78 317	2.10 149	1.28 516	4.25 551	1.69 328	2.58 553	3.19 603	3.60 572	4.94 626	2.49 363	1.19 338	0.35 405	0.24 355	0.31 331	0.26 303	0.33 306	0.42 429

MyStereo05	2.37 466	0.72 366	19.94 598	1.02 344	0.99 409	4.26 544	0.86 346	4.01 476	2.62 534	2.14 435	1.26 215	2.28 424	1.63 446	2.07 328	1.68 459	0.24 126	0.23 319	0.34 409	0.26 303	0.42 435	0.36 359

hitnet-ft	2.37 466	0.73 377	8.34 408	0.96 297	0.89 374	3.77 402	0.80 304	3.55 367	2.58 529	2.24 480	2.04 467	3.65 575	1.49 401	11.71 641	1.89 487	0.44 502	0.53 589	0.44 510	0.35 469	0.52 496	0.48 472

YMNet	2.40 469	1.41 572	13.46 473	1.36 520	1.67 590	3.96 465	0.97 432	3.81 415	2.37 485	2.64 566	2.57 560	3.35 544	1.53 415	3.28 405	2.42 542	0.48 532	0.54 591	0.52 562	0.49 563	0.70 563	0.54 507

YMNet_1	2.40 469	1.41 572	13.46 473	1.36 520	1.67 590	3.96 465	0.97 432	3.81 415	2.37 485	2.64 566	2.57 560	3.35 544	1.53 415	3.28 405	2.42 542	0.48 532	0.54 591	0.52 562	0.49 563	0.70 563	0.54 507

CoDeX	2.40 469	0.78 414	13.21 469	1.00 326	1.18 465	3.24 289	1.32 521	4.14 518	2.41 497	1.74 317	1.84 412	2.05 407	1.47 393	10.03 568	1.60 440	0.34 385	0.28 426	0.32 354	0.27 331	0.32 286	0.39 398

LMCR-Stereo	2.40 469	1.31 557	18.61 565	1.59 579	0.86 360	3.87 431	1.15 492	4.32 585	1.60 295	2.25 483	2.27 514	1.13 253	2.43 543	2.48 362	1.60 440	0.88 619	0.24 355	0.29 277	0.24 259	0.56 514	0.30 286

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 473	1.47 578	14.14 490	1.30 489	1.35 517	3.51 350	1.64 572	4.04 485	2.10 423	2.46 529	1.88 427	2.28 424	2.51 549	4.73 441	3.17 577	0.38 443	0.19 172	0.35 428	0.20 156	0.40 392	0.36 359

PAM	2.43 474	0.61 261	20.86 640	1.07 363	0.73 298	2.93 238	0.53 120	3.24 318	1.53 246	1.89 349	2.43 543	5.29 643	2.76 560	1.84 302	1.02 300	0.27 194	0.24 355	0.26 183	0.25 280	0.40 392	0.50 486

PSM-AAD	2.43 474	0.54 167	1.32 132	0.92 267	0.54 191	4.48 580	7.47 671	2.96 282	1.55 263	2.31 500	2.56 558	1.26 277	16.23 681	2.46 360	0.89 254	0.28 238	0.21 257	0.58 583	0.41 530	0.34 325	1.32 624

AASNet	2.44 476	0.92 469	19.79 592	1.35 514	1.49 551	3.81 411	1.07 470	3.85 425	2.93 578	1.95 367	2.29 521	1.96 392	1.29 339	1.73 284	1.93 492	0.39 455	0.33 473	0.45 517	0.30 409	0.55 508	0.45 451

PAM_32	2.45 477	0.63 278	20.74 636	1.05 354	0.65 259	2.83 217	0.46 92	2.91 276	1.54 255	1.95 367	2.66 568	4.99 633	3.78 603	1.96 319	0.92 272	0.27 194	0.22 289	0.27 216	0.25 280	0.36 359	0.48 472

GMM-Stereo	2.45 477	0.52 133	20.38 622	0.89 240	0.82 338	4.18 529	1.91 591	2.45 189	1.48 209	2.48 532	2.30 526	1.69 338	1.86 493	2.93 395	1.08 311	0.28 238	0.18 126	0.33 390	0.48 558	0.35 346	2.41 652

DMCA-RVC	2.45 477	1.22 542	18.29 557	1.23 456	1.14 456	2.49 187	0.85 341	3.29 324	1.68 321	3.02 597	1.41 263	2.00 399	1.53 415	6.39 477	2.00 502	0.38 443	0.30 449	0.44 510	0.35 469	0.45 464	0.44 445

MyStereo06	2.46 480	0.72 366	19.97 600	1.02 344	0.99 409	4.26 544	0.86 346	3.51 359	1.68 321	1.92 357	1.73 356	4.01 590	4.22 614	1.62 260	0.88 251	0.24 126	0.23 319	0.34 409	0.26 303	0.42 435	0.36 359

SACVNet	2.46 480	1.14 524	9.47 425	1.44 545	1.18 465	4.06 487	1.49 554	3.84 422	2.24 448	2.62 562	1.89 433	2.57 466	1.28 336	11.35 619	1.64 454	0.50 548	0.39 525	0.48 535	0.41 530	0.55 508	0.75 573

RAFT-345	2.46 480	0.55 176	19.69 590	1.02 344	0.49 159	4.43 576	0.78 286	1.64 67	2.34 474	2.09 418	3.12 599	1.96 392	1.31 345	6.65 484	1.43 398	0.36 418	0.23 319	0.32 354	0.25 280	0.28 188	0.25 175

GwcNet-ADL	2.47 483	0.67 325	21.48 662	0.96 297	0.72 293	4.61 612	0.95 420	4.42 608	2.36 479	1.98 375	1.80 386	2.55 464	1.24 331	1.90 313	1.41 395	0.40 463	0.46 568	0.24 100	0.27 331	0.41 416	0.49 479

PFNet	2.47 483	0.60 241	16.95 535	2.15 633	0.81 329	4.63 615	0.91 394	2.55 215	1.52 239	2.40 523	2.79 578	1.83 371	1.42 378	7.54 503	1.34 383	0.33 373	0.21 257	0.36 444	0.27 331	0.32 286	0.39 398

IPLG	2.48 485	0.65 303	19.63 588	0.91 261	0.79 321	4.60 611	0.56 134	4.31 580	1.84 366	1.91 355	2.00 459	1.31 284	1.38 359	6.61 482	1.53 429	0.27 194	0.20 223	0.27 216	0.23 230	0.31 254	0.36 359

HHNet	2.48 485	0.71 361	20.52 628	0.64 41	0.64 251	4.07 492	0.93 411	3.76 404	1.56 269	2.15 443	4.92 634	0.98 232	3.37 591	1.66 270	1.79 476	0.32 354	0.20 223	0.31 331	0.27 331	0.36 359	0.42 429

G2L-Stereo	2.49 487	0.94 479	14.54 499	1.15 418	1.35 517	3.57 368	0.95 420	3.62 377	2.00 393	2.11 425	1.61 320	3.20 530	1.34 351	9.54 548	1.91 490	0.34 385	0.27 411	0.35 428	0.28 360	0.30 234	0.35 353

CRFU-Net	2.49 487	0.78 414	10.36 437	2.30 640	1.08 441	3.91 436	1.41 543	3.85 425	1.65 314	2.15 443	1.76 371	3.34 543	7.95 663	5.56 457	1.48 413	0.47 527	0.35 492	0.30 304	0.28 360	0.37 371	0.43 439

FADNet	2.49 487	1.76 598	13.17 468	1.17 428	0.95 392	3.27 298	0.88 374	3.94 457	2.27 456	1.40 260	1.29 225	2.51 461	2.06 510	9.93 563	1.94 494	0.43 496	0.45 559	0.40 482	0.43 541	1.06 610	0.53 501

RAFT + AFF	2.51 490	2.66 628	4.48 367	1.15 418	1.95 628	4.15 510	2.01 597	4.46 616	3.30 616	2.19 459	2.51 552	2.22 421	4.87 625	8.91 531	2.06 509	0.30 309	0.60 609	0.48 535	0.38 504	0.77 582	0.69 556

UNet	2.51 490	0.74 388	20.17 610	1.14 405	1.44 543	3.48 341	0.76 267	3.77 406	1.87 369	2.05 408	1.57 305	2.75 487	2.39 540	3.51 410	2.51 552	0.32 354	0.26 399	0.41 494	0.26 303	0.38 376	0.39 398

FADNet-RVC	2.51 490	2.27 618	14.03 488	1.09 377	0.81 329	3.54 359	1.10 482	4.13 512	2.48 510	1.39 258	1.22 200	1.85 377	1.77 473	9.78 556	2.06 509	0.38 443	0.37 510	0.40 482	0.40 523	0.67 557	0.48 472

iResNet	2.52 493	0.94 479	21.17 653	1.84 613	0.72 293	3.75 399	0.81 314	4.14 518	2.55 527	2.33 510	2.03 464	1.35 289	1.44 384	3.27 404	2.16 523	0.35 405	0.23 319	0.28 251	0.22 209	0.44 456	0.45 451

IPLGR	2.53 494	0.58 215	20.46 627	0.82 179	0.52 179	4.56 606	0.50 106	4.30 577	2.38 490	1.87 340	1.53 293	1.68 334	1.72 466	6.95 494	1.15 327	0.28 238	0.21 257	0.27 216	0.23 230	0.33 306	0.32 307

NCCL2	2.53 494	1.35 563	10.90 446	1.15 418	0.97 397	3.53 355	2.56 619	3.65 380	2.23 446	2.76 578	1.80 386	2.41 445	1.66 453	10.35 579	2.07 512	0.44 502	0.40 530	0.57 581	0.53 580	0.59 524	0.65 549

fast-acv-ft	2.54 496	1.19 533	20.08 606	1.41 538	1.40 530	3.18 275	1.17 497	3.37 341	2.28 460	1.90 350	2.15 495	2.69 479	2.17 524	2.91 393	2.31 533	0.37 426	0.39 525	0.45 517	0.39 512	0.57 519	0.45 451

XX-Stereo	2.54 496	0.61 261	20.21 611	1.78 604	1.19 472	4.30 553	0.46 92	4.39 603	1.58 279	2.32 504	1.89 433	4.64 625	0.60 85	4.16 431	0.82 224	0.31 333	0.21 257	0.28 251	0.27 331	0.51 492	0.26 205

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 496	1.04 501	16.73 531	1.53 567	2.00 630	3.96 465	0.87 367	3.87 431	2.31 468	2.54 544	1.67 337	2.85 500	1.63 446	5.55 456	1.62 448	0.46 518	0.33 473	0.38 472	0.38 504	0.53 502	0.62 538
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	2.54 496	0.90 461	11.10 448	1.32 496	1.47 548	3.58 369	1.38 536	4.13 512	2.45 506	1.90 350	1.71 351	2.86 501	1.76 471	10.86 597	1.66 457	0.60 576	0.43 549	0.53 567	0.41 530	0.78 584	0.94 601

CVANet_RVC	2.55 500	1.10 515	9.13 423	1.46 551	1.15 458	3.96 465	1.53 557	3.91 446	2.50 515	3.04 599	2.04 467	2.60 469	1.72 466	12.46 659	1.50 419	0.49 544	0.30 449	0.51 556	0.41 530	0.63 539	0.50 486

GCST	2.56 501	1.79 601	18.02 553	1.92 619	1.33 514	1.72 106	0.51 110	3.67 384	2.03 400	1.70 307	1.61 320	1.55 318	1.29 339	5.06 445	1.24 355	2.06 650	0.77 631	1.45 648	0.97 630	1.14 621	1.34 625

ARAFT	2.56 501	1.13 520	19.50 584	0.89 240	0.48 151	4.15 510	1.40 540	4.36 597	2.82 568	2.36 515	1.88 427	1.70 340	1.04 260	6.45 478	1.22 349	0.29 267	0.18 126	0.37 456	0.35 469	0.35 346	0.25 175

RASNet	2.56 501	0.70 347	10.06 432	1.60 581	2.25 643	3.67 385	1.00 447	3.38 342	3.14 597	1.81 329	2.11 486	4.60 621	2.30 533	10.25 577	2.61 560	0.37 426	0.24 355	0.25 139	0.24 259	0.28 188	0.26 205

cf-r	2.57 504	0.79 418	16.09 522	1.48 557	1.35 517	4.19 533	0.93 411	3.68 386	2.36 479	1.97 373	1.81 398	3.42 551	1.45 388	8.24 517	1.83 481	0.32 354	0.26 399	0.33 390	0.30 409	0.34 325	0.37 374

UGAM	2.58 505	0.56 188	18.55 564	0.89 240	0.71 291	3.23 285	1.03 458	2.75 252	1.75 348	1.36 252	2.77 577	2.69 479	1.28 336	10.75 592	1.40 391	0.28 238	0.24 355	0.40 482	0.31 425	0.35 346	0.30 286

GrayStereo	2.58 505	0.53 151	1.63 179	1.58 578	0.89 374	4.17 526	8.17 675	3.03 291	1.52 239	2.80 582	2.50 550	1.70 340	17.10 682	2.83 392	1.15 327	0.33 373	0.21 257	0.27 216	0.32 437	0.28 188	0.53 501

ASMatch	2.62 507	0.60 241	20.65 634	1.37 530	0.64 251	4.39 564	0.78 286	1.97 108	1.58 279	1.70 307	3.89 624	1.94 385	3.79 604	5.46 453	1.64 454	0.31 333	0.24 355	0.34 409	0.28 360	0.33 306	0.50 486

RAFT-RH_RVC	2.63 508	0.55 176	19.97 600	1.26 467	0.47 143	4.46 578	0.57 137	1.71 74	1.64 309	3.06 602	5.51 638	2.03 403	1.28 336	6.70 486	1.52 428	0.42 490	0.22 289	0.37 456	0.34 453	0.28 188	0.29 255

DANet	2.63 508	1.07 509	8.10 407	1.83 612	1.70 595	3.25 293	1.16 494	4.31 580	2.38 490	3.40 619	2.18 500	4.08 594	1.80 481	9.77 554	3.89 587	0.52 560	0.55 596	0.59 586	0.44 544	0.63 539	0.86 591
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FADNet_RVC	2.65 510	2.28 620	16.51 528	0.98 312	0.92 381	4.09 494	0.83 324	4.26 559	1.73 340	1.46 265	1.78 380	1.60 324	1.50 402	8.88 529	2.39 537	0.47 527	0.38 516	0.44 510	0.58 591	0.89 595	0.97 603

iResNetv2_ROB	2.65 510	5.00 647	19.28 579	2.06 629	1.09 446	3.83 414	1.13 489	4.14 518	2.09 415	1.85 334	2.03 464	2.01 402	1.51 406	3.58 412	1.58 436	0.34 385	0.21 257	0.32 354	0.21 174	0.44 456	0.29 255

ccnet	2.66 512	0.97 488	8.01 406	1.54 569	1.24 488	3.75 399	2.18 606	4.07 496	2.41 497	2.66 571	3.25 605	2.87 502	2.31 536	9.89 560	3.50 580	0.78 608	0.75 630	0.71 611	0.67 604	0.76 581	0.81 585

GwcNet-RSSM	2.66 512	1.05 502	15.91 520	1.22 450	1.19 472	4.12 503	1.12 486	3.84 422	2.02 396	1.93 361	1.79 383	3.12 525	1.46 391	10.37 580	2.05 508	0.33 373	0.27 411	0.35 428	0.30 409	0.40 392	0.36 359

z-ln-s-r	2.67 514	1.16 528	12.43 461	1.34 509	1.26 493	3.70 388	1.21 508	4.20 528	2.38 490	2.04 406	1.92 442	2.43 451	1.60 428	10.58 585	5.19 606	0.29 267	0.20 223	0.32 354	0.24 259	0.51 492	0.38 391

xxxx	2.67 514	0.54 167	2.03 220	1.22 450	0.81 329	3.49 344	0.63 176	4.49 621	2.49 514	2.22 473	2.23 509	2.05 407	1.38 359	10.05 569	17.91 673	0.32 354	0.32 466	0.30 304	0.27 331	0.33 306	0.34 339

test_xeample	2.67 514	0.56 188	2.05 223	1.09 377	0.81 329	3.24 289	0.80 304	4.55 629	2.70 544	2.42 526	2.27 514	1.39 296	1.40 366	10.75 592	17.51 672	0.30 309	0.30 449	0.32 354	0.28 360	0.34 325	0.33 326

PASM	2.67 514	2.05 612	9.71 426	1.73 599	1.37 523	2.53 194	1.52 555	3.10 300	2.17 437	2.79 581	1.84 412	2.90 503	1.85 492	11.89 648	2.19 524	0.81 613	0.85 634	0.87 627	1.01 633	1.14 621	1.05 608

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 518	1.26 549	22.01 671	1.08 371	0.99 409	1.61 97	0.86 346	3.69 391	1.64 309	1.52 271	5.62 640	3.35 544	3.44 597	2.20 346	1.33 380	0.26 168	0.21 257	0.30 304	0.62 600	0.93 599	0.67 551

222	2.68 518	0.57 199	2.03 220	1.11 393	0.81 329	3.23 285	0.65 190	4.52 626	2.45 506	2.34 511	2.29 521	1.41 302	1.44 384	10.50 583	18.47 677	0.32 354	0.30 449	0.32 354	0.27 331	0.32 286	0.34 339

PWC_ROB	2.69 520	2.01 609	8.36 409	1.33 501	1.90 626	3.23 285	1.18 498	4.33 588	3.25 610	3.11 604	3.41 612	2.71 482	2.18 526	9.15 539	4.48 591	0.56 569	0.31 458	0.61 594	0.36 479	0.69 562	0.74 570

pcwnet_v2	2.70 521	0.65 303	22.48 674	1.08 371	1.03 424	3.56 364	0.81 314	4.29 569	3.14 597	2.29 490	2.29 521	3.01 515	1.71 464	3.32 407	1.43 398	0.43 496	0.50 585	0.41 494	0.34 453	0.61 533	0.56 518

Wz-Net-MNSev	2.71 522	2.54 626	13.91 486	1.52 565	1.37 523	3.28 302	2.47 613	4.03 481	2.32 472	2.57 549	2.07 478	2.29 429	3.01 572	7.55 504	2.74 565	0.38 443	0.36 498	0.36 444	0.37 491	0.57 519	0.47 467

w-ln-seven-2	2.73 523	2.13 613	12.47 463	1.18 434	1.01 421	3.54 359	1.58 565	3.93 453	3.26 611	2.43 528	2.02 461	2.63 473	2.28 532	7.93 513	5.45 609	0.40 463	0.40 530	0.44 510	0.34 453	0.62 537	0.47 467

UGAM-zero	2.79 524	0.57 199	20.87 642	0.98 312	0.77 315	2.08 146	0.35 41	3.88 434	1.51 228	2.05 408	1.64 327	5.07 637	3.42 596	9.83 557	1.24 355	0.28 238	0.21 257	0.27 216	0.29 388	0.29 208	0.28 243

RP	2.79 524	1.20 535	10.36 437	1.54 569	1.93 627	3.44 329	1.97 594	4.05 489	2.34 474	2.66 571	2.79 578	3.98 588	2.58 553	10.21 575	2.61 560	0.95 622	0.47 573	0.71 611	0.57 590	0.71 572	0.68 554

SHD	2.82 526	2.04 611	13.80 483	1.69 592	1.79 612	2.73 210	1.07 470	3.85 425	3.18 601	4.63 645	2.74 573	3.38 549	2.77 561	5.48 455	3.66 583	0.62 582	0.47 573	0.51 556	0.55 585	0.65 550	0.74 570

FADNet-RVC-Resample	2.83 527	2.02 610	21.07 648	1.12 397	0.91 379	3.53 355	1.37 533	4.08 500	2.09 415	1.68 302	1.33 237	2.03 403	1.51 406	9.54 548	1.69 460	0.38 443	0.37 510	0.42 501	0.44 544	0.56 514	0.56 518

Selective-IGEV-i16pc	2.84 528	0.70 347	20.78 637	1.27 475	0.56 204	4.35 559	2.77 625	4.32 585	2.02 396	1.57 278	1.84 412	2.40 442	1.33 348	8.80 527	1.39 388	0.60 576	0.46 568	0.33 390	0.38 504	0.43 445	0.45 451

StereoDRNet	2.84 528	1.49 580	14.48 497	1.33 501	1.57 571	3.44 329	2.06 599	3.69 391	2.36 479	3.26 612	1.84 412	2.79 497	1.80 481	10.88 598	3.16 576	0.41 478	0.33 473	0.39 476	0.36 479	0.59 524	0.58 527

w-ln-seven	2.86 530	3.06 634	14.02 487	1.27 475	1.32 510	4.10 500	1.59 566	3.90 441	2.59 532	3.03 598	2.27 514	3.42 551	2.25 530	6.70 486	4.81 599	0.39 455	0.34 486	0.48 535	0.40 523	0.74 577	0.55 513

AAGNet	2.86 530	0.60 241	1.77 192	2.05 628	0.46 133	4.76 640	1.09 479	2.27 156	1.56 269	2.17 453	1.84 412	2.41 445	4.00 609	6.23 474	24.22 689	0.46 518	0.19 172	0.30 304	0.29 388	0.32 286	0.24 161

Consistency-Raft	2.86 530	1.66 592	19.61 586	1.40 537	1.75 606	3.84 419	1.32 521	4.07 496	2.25 451	1.78 323	2.67 569	1.82 368	4.41 618	1.94 317	2.06 509	0.83 616	0.94 638	1.03 632	1.12 638	1.70 641	1.09 611

PDISCO_ROB	2.86 530	1.53 583	14.27 494	1.98 625	2.19 640	4.52 595	1.35 526	4.65 634	3.19 602	2.09 418	2.16 496	3.53 566	2.45 545	5.32 449	2.12 516	1.30 643	0.78 632	0.72 615	0.59 594	1.24 630	1.28 620

AF-Net	2.87 534	1.30 553	16.24 523	1.33 501	1.75 606	3.26 295	1.59 566	4.09 502	2.43 501	2.69 573	2.94 586	4.51 616	3.20 585	5.84 464	2.75 566	0.76 607	0.36 498	0.72 615	0.49 563	0.70 563	0.56 518

HSM-Net_RVC	2.87 534	0.57 199	17.46 546	0.92 267	0.90 377	3.70 388	1.20 505	5.64 658	2.51 518	3.22 611	2.43 543	2.54 463	1.59 422	11.41 621	1.65 456	0.34 385	0.25 382	0.26 183	0.23 230	0.30 234	0.29 255
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Nwc_Net	2.88 536	1.16 528	18.30 558	1.35 514	1.68 593	3.52 353	1.18 498	3.90 441	2.06 409	2.52 540	2.82 583	3.82 581	2.34 537	6.78 491	2.55 557	0.86 618	0.40 530	0.59 586	0.67 604	0.57 519	0.55 513

DDUNet	2.91 537	2.78 630	6.94 393	3.53 661	2.26 644	3.28 302	1.36 528	3.77 406	2.04 404	2.62 562	2.49 549	4.18 601	1.69 460	5.38 451	1.85 483	2.21 652	1.77 658	2.61 662	2.43 672	2.60 648	2.34 651

MFMNet_re	2.91 537	1.91 604	18.25 555	3.06 654	1.89 624	3.13 269	1.67 577	3.52 360	2.97 580	3.14 606	2.87 585	2.26 422	2.41 541	2.42 357	2.00 502	1.10 628	1.05 640	0.94 629	0.90 625	1.28 631	1.46 632

ACV-stereo	2.92 539	0.92 469	20.27 617	1.33 501	1.05 429	4.68 622	1.10 482	2.66 240	1.64 309	1.46 265	1.32 235	5.41 645	4.24 615	7.83 511	1.90 489	0.44 502	0.52 588	0.32 354	0.29 388	0.45 464	0.63 542

GANet	2.93 540	1.05 502	11.29 450	1.64 586	0.96 393	3.91 436	2.52 616	3.72 399	2.41 497	2.95 595	3.00 589	3.21 531	2.03 506	12.42 657	4.72 596	0.51 554	0.41 539	0.46 523	0.39 512	0.60 528	0.50 486

RTSC	2.95 541	2.51 622	15.49 518	1.54 569	1.30 500	3.51 350	0.86 346	3.89 436	2.48 510	3.64 622	3.12 599	3.04 517	2.30 533	5.70 461	6.67 613	0.55 567	0.35 492	0.37 456	0.39 512	0.70 563	0.60 532

PWCDC_ROB	2.95 541	3.26 636	14.06 489	1.59 579	1.56 567	4.19 533	0.86 346	4.30 577	4.08 639	2.06 413	7.37 644	2.75 487	2.42 542	3.59 413	2.67 563	1.34 645	0.36 498	0.39 476	0.34 453	1.13 620	0.62 538

PSMNet_ROB	2.95 541	1.38 567	18.46 563	1.19 437	1.20 479	3.80 409	1.65 575	3.54 365	2.35 476	1.98 375	1.71 351	2.75 487	1.79 476	11.43 623	2.78 567	0.42 490	0.36 498	0.50 552	0.60 596	0.59 524	0.49 479

ff1	2.96 544	0.60 241	5.21 376	1.14 405	0.99 409	3.62 377	0.86 346	4.22 537	3.37 619	2.20 462	2.30 526	3.48 555	1.62 433	11.62 631	16.09 662	0.29 267	0.16 47	0.48 535	0.37 491	0.30 234	0.29 255

FINET	2.96 544	1.07 509	23.18 680	1.29 482	1.86 619	2.03 136	1.52 555	4.30 577	4.71 645	2.23 477	2.34 539	1.65 330	1.48 395	5.89 465	2.81 569	0.51 554	0.47 573	0.49 549	0.40 523	0.59 524	0.49 479

XQC	2.96 544	2.42 621	14.85 502	1.36 520	1.32 510	3.29 306	1.53 557	4.28 565	2.78 554	3.21 610	2.46 545	3.53 566	2.92 568	6.58 481	4.67 593	0.70 603	0.41 539	0.59 586	0.56 587	0.96 604	0.83 590

SGM-Forest	2.96 544	0.62 270	3.49 336	1.09 377	0.80 323	4.06 487	3.30 642	4.37 600	3.09 593	4.18 640	3.27 607	4.67 627	3.86 606	11.69 640	7.91 628	0.51 554	0.46 568	0.49 549	0.39 512	0.48 482	0.49 479
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DEmStereo	2.97 548	0.58 215	13.42 472	0.79 160	0.51 166	3.84 419	1.84 589	2.42 179	1.60 295	2.25 483	2.74 573	2.03 403	6.04 641	6.79 493	12.80 652	0.35 405	0.26 399	0.26 183	0.27 331	0.27 166	0.37 374

RYNet	2.97 548	0.93 473	15.09 510	1.12 397	1.38 526	3.66 384	1.42 545	4.03 481	2.29 463	2.10 421	1.70 347	3.79 579	2.16 522	13.64 673	3.02 574	0.37 426	0.41 539	0.48 535	0.34 453	0.81 589	0.75 573

TCMNet	2.98 550	1.30 553	18.26 556	1.47 554	2.09 636	3.84 419	1.08 475	3.96 464	2.39 494	2.53 543	2.29 521	2.43 451	1.75 470	10.09 572	2.39 537	0.52 560	0.45 559	0.61 594	0.50 569	0.80 588	0.78 579

mmx	2.98 550	0.60 241	5.21 376	1.14 405	0.99 409	3.62 377	0.86 346	4.49 621	3.05 589	2.20 462	2.30 526	3.48 555	1.62 433	11.62 631	16.09 662	0.33 373	0.28 426	0.48 535	0.37 491	0.44 456	0.37 374

xxx	2.98 550	0.60 241	5.21 376	1.14 405	0.99 409	3.62 377	0.86 346	4.49 621	3.05 589	2.20 462	2.30 526	3.48 555	1.62 433	11.62 631	16.09 662	0.33 373	0.28 426	0.48 535	0.37 491	0.44 456	0.37 374

Wz-Net-SNSev	2.98 550	4.36 643	15.98 521	1.57 577	1.19 472	3.28 302	1.80 584	3.96 464	2.40 495	2.32 504	2.28 518	3.48 555	2.05 509	7.84 512	3.82 586	0.47 527	0.39 525	0.53 567	0.49 563	0.71 572	0.60 532

DispNO	3.00 554	0.75 399	18.92 569	1.17 428	1.10 448	3.72 392	0.94 416	4.29 569	2.54 525	2.24 480	2.28 518	4.51 616	2.12 515	11.40 620	2.09 514	0.31 333	0.28 426	0.31 331	0.28 360	0.36 359	0.39 398

GwcNet	3.00 554	1.63 588	19.83 594	1.32 496	2.04 635	3.27 298	1.55 561	3.65 380	2.33 473	2.00 392	2.12 489	3.56 570	1.68 459	9.47 546	2.45 547	0.44 502	0.45 559	0.46 523	0.38 504	0.60 528	0.76 575

LL-Strereo	3.01 556	1.81 602	17.59 549	1.12 397	2.10 637	2.90 227	1.09 479	4.33 588	2.00 393	3.12 605	2.24 510	3.29 538	3.15 580	11.31 618	1.84 482	0.30 309	0.28 426	0.46 523	0.34 453	0.49 488	0.45 451

Anonymous_2	3.01 556	0.89 459	4.53 368	1.06 360	1.18 465	2.93 238	0.87 367	3.24 318	1.46 194	1.86 338	1.35 245	4.11 596	2.35 538	1.64 267	1.28 369	0.82 614	0.90 636	8.71 694	15.84 700	4.44 672	0.74 570

STrans-v2	3.03 558	0.77 408	20.91 644	0.81 167	0.63 249	3.89 433	1.01 450	4.27 560	2.64 537	2.28 488	3.70 619	4.13 597	5.20 630	7.33 498	1.27 365	0.31 333	0.18 126	0.29 277	0.25 280	0.29 208	0.41 425

TransformOpticalFlow	3.03 558	0.77 408	20.99 647	1.00 326	0.55 199	4.18 529	0.64 180	4.33 588	3.02 587	2.18 455	3.09 597	4.35 609	5.07 628	7.36 501	1.27 365	0.32 354	0.18 126	0.32 354	0.26 303	0.28 188	0.46 462

AANet_RVC	3.03 558	1.72 595	12.78 466	1.17 428	1.12 451	3.79 408	1.10 482	3.86 428	3.13 595	2.62 562	4.26 627	3.96 587	1.41 373	11.43 623	5.23 607	0.94 621	0.47 573	0.34 409	0.23 230	0.40 392	0.55 513

DRN-Test	3.03 558	0.99 490	18.18 554	1.35 514	1.60 573	3.59 370	1.48 550	4.13 512	2.45 506	3.47 621	1.92 442	2.58 468	2.53 550	10.88 598	2.80 568	0.39 455	0.36 498	0.44 510	0.41 530	0.55 508	0.57 522

Syn2CoEx	3.08 562	2.55 627	19.88 596	1.34 509	1.18 465	2.43 181	1.65 575	3.91 446	2.40 495	2.39 521	2.27 514	2.90 503	3.17 584	9.57 551	2.54 556	0.50 548	0.45 559	0.53 567	0.39 512	0.74 577	0.72 568

stereogan	3.09 563	0.93 473	16.43 526	1.37 530	1.66 589	3.70 388	1.67 577	3.87 431	3.15 599	3.04 599	2.70 572	5.04 636	2.79 562	9.96 564	1.78 475	0.63 583	0.49 584	0.69 608	0.47 553	0.83 592	0.68 554

PA-Net	3.09 563	1.24 547	18.84 567	1.38 532	1.19 472	3.42 327	1.75 580	3.89 436	3.27 615	1.88 343	2.10 482	3.03 516	1.88 497	11.60 629	2.88 570	0.40 463	0.54 591	0.44 510	0.62 600	0.52 496	1.02 606
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RGC	3.10 565	1.45 577	14.90 505	1.46 551	1.79 612	3.33 310	1.39 538	4.04 485	2.26 454	2.77 579	3.26 606	4.00 589	2.71 559	11.63 636	2.62 562	0.82 614	0.46 568	0.79 621	0.79 620	0.71 572	0.78 579

PVD	3.12 566	1.97 608	12.80 467	1.79 609	1.63 579	3.83 414	1.34 525	3.48 350	3.88 634	5.77 655	3.56 616	3.45 554	3.29 588	5.58 459	5.30 608	0.71 605	0.69 624	0.74 619	0.77 616	0.79 586	1.13 614

1111x	3.13 567	0.57 199	8.38 410	1.20 441	0.76 309	3.80 409	0.88 374	4.61 633	2.63 535	2.31 500	2.16 496	1.95 387	1.81 484	11.54 627	18.13 675	0.32 354	0.31 458	0.32 354	0.30 409	0.35 346	0.34 339

APVNet	3.13 567	1.25 548	21.14 650	1.31 493	1.52 557	3.94 450	1.13 489	3.32 331	2.14 431	2.20 462	2.03 464	3.05 520	1.96 503	11.79 644	2.53 554	0.42 490	0.45 559	0.64 602	0.46 550	0.67 557	0.57 522

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 567	1.43 574	9.93 430	2.50 645	1.62 577	4.29 551	1.68 579	3.95 459	2.43 501	1.66 298	1.91 439	3.04 517	1.41 373	13.26 665	1.58 436	3.82 669	1.59 654	1.12 638	0.46 550	2.21 646	2.74 661

AANet	3.15 570	2.93 632	15.16 513	1.41 538	1.08 441	2.23 162	1.37 533	2.95 280	3.65 628	4.12 635	4.40 629	4.13 597	5.32 633	6.55 480	3.76 585	0.60 576	0.42 548	0.50 552	0.42 537	0.99 605	0.93 600

zh-mn7	3.15 570	9.61 672	12.45 462	1.26 467	0.99 409	2.91 230	1.32 521	4.12 510	2.74 548	3.33 615	3.07 593	2.84 499	1.89 498	8.91 531	4.69 595	0.49 544	0.40 530	0.38 472	0.38 504	0.56 514	0.63 542

ADLNet2	3.15 570	0.92 469	20.06 603	1.20 441	1.79 612	3.83 414	1.48 550	3.94 457	3.59 626	2.19 459	2.47 547	4.65 626	1.93 502	10.69 591	1.96 499	0.39 455	0.37 510	0.28 251	0.30 409	0.48 482	0.43 439

NCC-stereo	3.16 573	1.28 551	18.31 559	1.25 460	1.75 606	4.06 487	1.40 540	3.89 436	2.22 443	2.72 575	2.55 556	3.49 561	2.65 556	9.91 561	2.99 572	1.29 641	0.65 616	0.64 602	0.86 623	0.65 550	0.71 561

Abc-Net	3.16 573	1.28 551	18.31 559	1.25 460	1.75 606	4.06 487	1.40 540	3.89 436	2.22 443	2.72 575	2.55 556	3.49 561	2.65 556	9.91 561	2.99 572	1.29 641	0.65 616	0.64 602	0.86 623	0.65 550	0.71 561
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	3.20 575	1.93 605	18.84 567	1.51 564	0.80 323	4.12 503	1.82 586	4.16 523	2.91 574	1.87 340	1.74 358	2.48 458	1.84 488	13.18 664	1.74 469	0.80 611	0.57 599	0.79 621	0.74 612	1.20 629	0.86 591
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
Selective-IGEV-i16pb	3.23 576	0.73 377	21.29 656	1.22 450	0.68 278	3.99 473	3.38 645	4.52 626	2.52 519	1.72 312	3.60 617	2.92 508	2.21 528	10.07 570	2.59 559	0.68 598	0.50 585	0.37 456	0.48 558	0.54 505	0.54 507

GASNet	3.24 577	5.55 651	20.58 632	1.56 576	1.25 491	2.32 170	1.12 486	4.04 485	2.67 541	1.88 343	2.10 482	3.00 514	2.16 522	10.59 586	2.43 544	0.65 589	0.37 510	0.61 594	0.45 548	0.87 594	0.58 527

FBW_ROB	3.24 577	1.02 495	9.21 424	1.49 560	1.07 438	3.78 404	1.48 550	4.31 580	3.08 592	2.46 529	2.32 537	4.20 604	2.08 513	15.19 679	7.16 623	0.84 617	0.62 612	1.33 644	0.92 626	0.99 605	1.31 622

HBP-ISP	3.25 579	1.10 515	20.86 640	1.54 569	1.15 458	4.50 589	2.89 631	4.43 611	2.38 490	4.14 636	1.96 447	1.90 381	2.04 508	11.08 611	1.32 376	0.66 591	0.57 599	0.66 605	0.61 599	0.64 547	0.61 535

DStereoRT	3.28 580	1.06 507	14.58 500	1.33 501	1.12 451	4.51 593	1.29 518	4.21 533	3.48 624	2.50 534	2.13 491	1.89 380	7.69 661	7.57 505	2.43 544	0.66 591	0.33 473	4.46 686	2.84 680	0.38 376	1.12 613

aanetorigin	3.30 581	1.66 592	17.52 548	1.18 434	1.58 572	2.57 197	3.80 657	2.65 237	2.03 400	6.12 660	4.30 628	2.82 498	5.70 637	5.47 454	4.67 593	0.50 548	0.44 554	0.43 505	0.47 553	1.17 626	0.92 598

ADCRef	3.30 581	1.23 546	14.90 505	1.17 428	1.41 538	3.95 455	1.64 572	3.88 434	2.36 479	3.05 601	2.21 506	2.40 442	2.81 564	5.04 444	16.63 667	0.46 518	0.34 486	0.63 599	0.62 600	0.54 505	0.67 551

CBMV	3.32 583	0.96 487	21.16 652	1.32 496	0.83 346	3.81 411	3.91 660	4.47 617	2.53 521	3.34 616	2.24 510	4.45 613	2.58 553	10.07 570	1.96 499	0.45 511	0.43 549	0.48 535	0.38 504	0.52 496	0.53 501
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FAT-Stereo	3.34 584	0.81 427	20.05 602	1.25 460	1.20 479	3.44 329	1.99 596	4.23 541	2.67 541	3.14 606	3.82 622	3.51 564	3.32 590	11.68 639	1.94 494	0.64 586	0.67 620	0.48 535	0.52 576	0.61 533	0.81 585

CC-Net-ROB	3.35 585	1.76 598	13.89 485	2.33 642	1.65 586	4.49 586	1.62 569	4.73 638	2.90 573	1.92 357	2.05 473	1.99 398	1.61 429	12.57 662	1.60 440	2.46 653	2.18 662	2.68 664	1.04 636	2.11 644	1.38 628

z-mn7	3.36 586	9.42 670	14.16 491	1.28 478	1.22 485	3.78 404	1.43 547	3.92 451	3.35 618	2.85 586	3.36 610	3.06 521	1.97 504	9.66 552	5.16 603	0.42 490	0.35 492	0.43 505	0.33 445	0.63 539	0.48 472

edge stereo	3.37 587	1.01 494	21.99 670	1.28 478	1.37 523	2.67 205	1.39 538	3.98 468	2.87 571	2.93 590	3.27 607	4.35 609	2.43 543	11.62 631	2.39 537	0.60 576	0.63 614	0.79 621	0.55 585	0.68 560	0.67 551

DPSNet	3.43 588	1.37 566	12.19 458	1.39 534	1.24 488	4.15 510	2.06 599	4.51 625	3.34 617	2.69 573	1.96 447	3.52 565	5.56 636	10.68 590	9.68 636	0.93 620	0.73 628	0.40 482	0.37 491	1.06 610	0.86 591

S-Stereo	3.48 589	0.91 467	22.06 673	1.36 520	1.50 554	3.55 362	2.53 618	4.21 533	2.81 566	2.37 516	3.81 621	3.75 577	1.84 488	11.90 649	2.51 552	0.63 583	0.71 626	0.48 535	0.76 614	0.67 557	1.19 617

STTRV1_RVC	3.52 590	1.03 500	20.87 642	1.47 554	1.47 548	3.23 285	1.55 561	4.06 493	3.22 608	1.95 367	3.50 615	2.63 473	2.07 512	11.96 651	2.21 526	1.86 648	4.03 683	0.81 624	0.73 611	1.06 610	0.70 560

UDG	3.55 591	2.81 631	17.45 545	2.69 647	1.98 629	3.97 470	1.19 501	4.35 592	2.02 396	2.42 526	2.53 555	4.50 615	2.46 547	6.53 479	2.41 541	2.12 651	1.77 658	2.63 663	2.57 674	2.64 649	1.95 642

SAMSARA	3.55 591	2.16 616	14.18 492	1.86 616	1.49 551	4.62 613	2.65 623	3.58 372	2.80 560	7.05 665	3.05 592	5.16 642	4.07 611	9.18 540	4.80 598	0.64 586	0.67 620	0.59 586	0.68 607	0.89 595	0.91 596

WZ-Net	3.62 593	4.87 646	16.77 533	1.43 542	1.40 530	3.75 399	2.29 609	4.12 510	2.50 515	2.74 577	2.19 502	4.06 593	5.29 632	10.19 574	7.36 624	0.54 565	0.37 510	0.47 527	0.49 563	0.77 582	0.73 569

CBMV_ROB	3.62 593	0.70 347	21.42 661	1.21 447	0.89 374	4.43 576	1.76 581	4.39 603	2.79 556	5.88 657	3.38 611	4.18 601	5.12 629	10.75 592	2.32 534	0.56 569	0.55 596	0.53 567	0.51 573	0.55 508	0.46 462

GCAPDPT-zeroshot	3.67 595	0.52 133	56.80 712	0.90 250	1.06 432	2.70 208	0.77 279	3.08 298	1.18 125	1.20 238	0.81 80	0.68 130	0.55 64	0.96 86	0.68 161	0.27 194	0.21 257	0.28 251	0.20 156	0.27 166	0.25 175

Wz-Net-TNSev	3.67 595	8.83 661	13.47 475	1.48 557	1.18 465	3.60 372	2.49 615	4.27 560	3.13 595	2.18 455	1.89 433	4.21 605	2.80 563	12.10 652	7.58 627	0.57 571	0.55 596	0.47 527	0.54 582	0.91 598	1.05 608

SQANet	3.70 597	9.34 669	18.41 561	2.75 648	2.74 650	3.40 321	1.47 549	3.50 356	1.68 321	2.60 558	1.75 362	2.69 479	1.91 500	6.72 490	1.74 469	2.96 656	1.41 652	1.85 651	1.12 638	3.17 653	2.70 660

DeepPrunerF	3.70 597	1.72 595	14.87 503	1.33 501	1.74 604	3.70 388	1.55 561	4.20 528	14.00 675	2.02 399	1.77 377	2.74 485	2.30 533	10.88 598	6.88 619	0.68 598	0.60 609	0.78 620	0.78 619	0.81 589	0.71 561

FTStereo	3.71 599	0.53 151	20.37 621	0.96 297	0.65 259	4.34 556	11.29 679	2.62 234	1.50 221	2.58 553	5.04 635	1.90 381	13.84 676	3.71 418	1.25 358	0.38 443	0.24 355	0.31 331	0.32 437	0.30 234	2.10 645

ADCP+	3.74 600	1.96 607	16.90 534	1.09 377	1.55 564	4.35 559	3.65 655	3.93 453	2.98 583	2.22 473	1.66 336	3.95 585	4.83 624	3.41 408	18.87 680	0.38 443	0.41 539	0.63 599	0.53 580	0.64 547	0.81 585

test_sample9	3.79 601	1.05 502	7.87 401	1.07 363	0.86 360	3.93 444	1.19 501	4.35 592	2.11 425	2.14 435	1.75 362	1.75 346	1.67 455	11.06 608	11.61 647	1.23 635	14.45 700	4.27 682	2.09 666	0.70 563	0.69 556

zh-sn7	3.81 602	11.43 680	15.78 519	1.25 460	1.15 458	3.68 387	2.58 621	4.15 522	2.42 500	2.61 560	3.10 598	3.38 549	3.03 576	11.43 623	6.88 619	0.45 511	0.48 579	0.45 517	0.43 541	0.72 575	0.71 561

MFN_U_SF_RVC	3.81 602	10.78 677	15.01 508	1.84 613	1.39 528	3.73 396	1.63 570	4.05 489	3.26 611	2.91 588	2.38 541	4.36 611	3.65 601	8.43 521	4.91 601	1.11 630	1.04 639	0.99 631	1.31 646	1.58 637	1.75 639

GCAP-BAT	3.82 604	0.52 133	59.75 713	0.90 250	1.06 432	2.70 208	0.77 279	3.08 298	1.18 125	1.20 238	0.81 80	0.68 130	0.55 64	0.96 86	0.68 161	0.27 194	0.21 257	0.28 251	0.21 174	0.27 166	0.25 175

ADCPNet	3.89 605	1.63 588	20.25 616	1.28 478	1.27 496	6.43 659	2.65 623	3.93 453	2.70 544	2.78 580	2.20 504	4.28 607	6.16 645	5.56 457	10.27 639	0.65 589	1.18 644	0.71 611	1.70 655	0.84 593	1.37 626

DStereoO	3.90 606	2.13 613	7.90 405	4.43 675	2.84 653	4.40 568	5.30 665	4.31 580	3.21 607	2.41 525	3.08 594	2.93 510	7.14 657	4.20 433	11.12 643	4.11 672	1.30 650	1.33 644	1.63 652	3.09 651	1.26 618

RTS	3.90 606	7.04 655	17.94 551	1.92 619	2.19 640	5.00 647	2.96 633	4.29 569	3.19 602	4.05 632	3.08 594	4.94 631	3.16 582	7.64 507	6.72 614	0.66 591	0.44 554	0.51 556	0.47 553	0.95 600	0.76 575

RTSA	3.90 606	7.04 655	17.94 551	1.92 619	2.19 640	5.00 647	2.96 633	4.29 569	3.19 602	4.05 632	3.08 594	4.94 631	3.16 582	7.64 507	6.72 614	0.66 591	0.44 554	0.51 556	0.47 553	0.95 600	0.76 575

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 609	10.88 678	12.30 460	1.26 467	1.55 564	5.19 650	3.33 644	4.42 608	2.82 568	2.58 553	2.62 564	5.00 634	2.11 514	14.03 677	2.73 564	1.28 640	2.34 668	0.67 607	1.83 660	0.81 589	1.03 607

ADCMid	3.96 610	3.27 637	15.48 517	1.26 467	1.40 530	4.66 619	2.28 608	4.06 493	3.54 625	3.94 629	3.02 590	3.85 582	3.67 602	4.03 428	18.65 678	0.68 598	0.61 611	1.09 637	1.18 642	1.38 634	1.08 610

SDNR	3.97 611	1.93 605	20.28 618	1.31 493	0.94 389	5.16 649	0.67 197	4.33 588	2.58 529	4.82 649	5.94 641	5.01 635	1.45 388	17.52 681	2.53 554	0.79 609	0.72 627	0.59 586	0.45 548	1.15 624	1.17 615

MADNet+	3.97 611	9.54 671	13.83 484	1.87 617	1.69 594	4.19 533	2.87 630	4.80 642	4.10 640	2.51 538	2.67 569	4.55 619	3.41 593	8.72 525	6.92 621	1.25 638	1.27 648	1.04 633	0.93 627	1.39 635	1.85 640

SPS-STEREO	3.97 611	1.44 576	20.85 639	1.72 598	1.71 597	3.24 289	2.30 610	3.55 367	2.68 543	4.79 648	3.66 618	5.44 646	2.97 569	9.11 537	9.35 635	1.15 631	1.10 642	1.06 635	1.02 635	1.16 625	1.18 616
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NaN_ROB	4.06 614	1.13 520	16.64 529	1.12 397	1.25 491	3.50 348	3.05 637	4.29 569	3.26 611	3.64 622	2.56 558	2.97 511	4.79 623	13.33 667	16.91 668	0.37 426	0.41 539	0.38 472	0.39 512	0.48 482	0.81 585

G-Net	4.11 615	1.21 536	19.47 583	2.31 641	2.94 654	4.74 638	2.95 632	3.33 337	2.14 431	4.44 643	9.43 660	6.93 654	3.84 605	9.01 535	4.92 602	0.79 609	0.80 633	0.70 610	0.50 569	0.95 600	0.87 594

THIR-Stereo	4.14 616	0.82 434	10.85 445	0.86 222	0.43 103	2.16 154	16.77 687	3.22 313	1.54 255	2.04 406	12.05 673	2.68 478	7.53 659	7.30 497	12.62 651	0.30 309	0.21 257	0.29 277	0.28 360	0.33 306	0.41 425

AnyNet_C32	4.17 617	5.75 652	12.62 464	1.60 581	1.54 560	5.51 653	4.09 661	3.90 441	3.23 609	4.22 641	3.03 591	3.10 522	3.41 593	8.01 516	18.85 679	0.53 563	0.58 604	0.53 567	0.74 612	1.19 628	0.97 603

Ntro	4.21 618	8.94 665	19.89 597	3.22 656	2.96 655	4.15 510	1.89 590	3.92 451	2.36 479	1.77 321	2.14 493	3.35 544	2.17 524	9.48 547	2.24 528	3.52 664	1.76 657	2.13 654	1.31 646	3.83 663	3.09 662

ADCS	4.22 619	5.33 648	16.32 524	1.64 586	1.31 503	3.91 436	3.64 654	4.21 533	2.89 572	5.11 650	2.81 582	4.46 614	3.06 579	5.21 448	19.50 681	0.63 583	0.64 615	0.69 608	0.69 609	1.12 619	1.26 618

ADCL	4.35 620	1.63 588	14.21 493	1.29 482	1.26 493	5.56 654	11.16 678	3.97 466	3.37 619	6.07 658	4.67 631	4.30 608	5.72 638	5.08 446	14.51 656	0.50 548	0.48 579	0.89 628	0.77 616	0.78 584	0.76 575

AnyNet_C01	4.37 621	7.80 657	16.40 525	1.98 625	1.40 530	6.37 658	6.47 670	4.09 502	5.03 650	4.06 634	3.78 620	4.16 600	3.31 589	6.62 483	10.00 637	0.61 580	0.67 620	0.63 599	0.67 604	2.01 642	1.31 622

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 622	10.62 675	15.18 514	1.55 574	1.45 547	6.16 656	3.54 652	5.41 656	3.68 631	2.59 557	2.74 573	4.81 628	2.20 527	13.79 674	4.40 590	2.04 649	3.36 681	1.05 634	1.20 643	2.09 643	1.72 637

RainbowNet	4.56 623	8.28 658	20.07 605	3.64 665	3.23 663	4.15 510	2.99 635	4.18 524	3.03 588	2.20 462	2.65 567	4.26 606	2.90 567	9.77 554	2.12 516	3.88 670	2.27 665	2.71 667	1.72 657	3.78 662	3.31 670

SGM_RVC	4.57 624	0.72 366	17.46 546	1.84 613	0.58 225	4.23 542	3.45 647	4.66 635	3.66 630	7.99 670	8.82 658	7.56 657	8.74 668	12.30 654	6.84 618	0.43 496	0.38 516	0.39 476	0.35 469	0.51 492	0.48 472
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
otaku	4.58 625	8.93 664	19.95 599	3.11 655	2.67 648	3.91 436	2.57 620	3.82 418	2.25 451	2.22 473	9.72 662	4.08 594	2.35 538	8.57 523	2.13 519	3.51 663	1.65 656	2.15 655	1.17 641	3.69 660	3.15 664

DispFullNet	4.64 626	3.48 639	23.95 683	3.99 667	3.03 656	3.35 312	1.06 468	4.18 524	2.80 560	6.33 662	2.94 586	4.04 592	7.81 662	3.92 426	5.16 603	2.75 654	1.61 655	3.10 672	2.68 677	3.32 655	3.31 670

CSAN	4.71 627	1.39 569	20.23 612	1.19 437	0.87 365	3.65 383	3.50 649	4.57 631	3.87 633	3.89 628	7.82 647	3.54 569	6.16 645	23.47 692	6.82 617	0.52 560	0.45 559	0.49 549	0.52 576	0.63 539	0.66 550

test_sample8	4.76 628	1.05 502	7.87 401	1.07 363	0.86 360	3.93 444	1.19 501	4.38 601	2.05 407	5.49 653	1.89 433	12.98 672	6.37 647	11.06 608	11.61 647	1.23 635	14.45 700	4.27 682	2.09 666	0.70 563	0.69 556

SuperB	4.79 629	4.41 644	21.08 649	1.45 549	1.08 441	3.91 436	3.08 639	4.18 524	3.01 586	2.50 534	2.10 482	2.75 487	3.49 599	8.80 527	19.60 682	0.44 502	0.33 473	0.53 567	0.39 512	12.01 693	0.64 546

IMH-64-1	4.84 630	2.53 624	6.83 389	4.30 672	3.74 667	4.81 642	6.05 667	5.30 651	3.92 635	3.95 630	8.33 651	5.08 638	6.06 642	8.96 533	6.30 611	4.57 680	2.96 675	3.04 669	2.12 669	4.28 668	3.62 673

IMH-64	4.84 630	2.53 624	6.83 389	4.30 672	3.74 667	4.81 642	6.05 667	5.30 651	3.92 635	3.95 630	8.33 651	5.08 638	6.06 642	8.96 533	6.30 611	4.57 680	2.96 675	3.04 669	2.12 669	4.28 668	3.62 673

NVStereoNet_ROB	4.91 632	1.40 570	16.46 527	1.47 554	1.72 603	3.46 335	1.96 593	3.89 436	3.61 627	2.90 587	24.61 693	4.81 628	4.49 620	13.57 671	4.87 600	1.33 644	1.29 649	1.70 650	1.68 653	1.41 636	1.66 634
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WCMA_ROB	5.12 633	0.90 461	21.33 657	1.50 562	1.33 514	4.09 494	3.49 648	4.03 481	4.59 644	6.57 663	10.95 667	12.92 671	8.41 667	9.86 559	8.78 633	0.75 606	0.58 604	0.51 556	0.50 569	0.68 560	0.57 522

WAO-7	5.16 634	3.21 635	18.98 571	1.88 618	1.44 543	5.34 651	3.09 640	4.91 644	5.81 657	4.35 642	8.92 659	6.55 651	6.06 642	13.40 669	10.81 641	1.34 645	1.20 647	1.48 649	1.35 649	1.60 638	1.45 630

CrosDoStereo	5.24 635	0.60 241	20.23 612	0.82 179	0.51 166	3.39 318	18.11 689	3.82 418	2.27 456	1.98 375	8.74 655	1.96 392	6.96 653	7.35 499	26.35 693	0.30 309	0.22 289	0.30 304	0.28 360	0.33 306	0.38 391

DeepStereo_LL	5.24 635	0.60 241	20.23 612	0.82 179	0.51 166	3.39 318	18.11 689	3.82 418	2.27 456	1.98 375	8.74 655	1.96 392	6.96 653	7.35 499	26.35 693	0.30 309	0.22 289	0.30 304	0.28 360	0.33 306	0.38 391

MeshStereo	5.35 637	1.32 559	21.34 658	1.34 509	1.15 458	4.40 568	3.90 659	5.18 648	4.55 642	10.14 680	11.82 672	11.47 665	5.84 639	13.84 675	7.03 622	0.61 580	0.58 604	0.60 591	0.58 591	0.72 575	0.59 531
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
ACVNet_2	5.41 638	12.60 681	20.42 625	3.27 658	3.15 661	4.50 589	3.02 636	4.66 635	3.73 632	3.35 618	5.36 637	7.86 658	2.88 565	12.33 656	4.76 597	3.12 659	2.22 663	2.70 666	1.69 654	3.49 656	3.10 663

pmcnn	5.45 639	1.22 542	17.40 543	1.60 581	2.41 647	3.48 341	2.12 602	4.52 626	3.26 611	3.67 624	13.15 676	22.10 685	3.46 598	11.92 650	17.16 670	0.34 385	0.21 257	0.23 61	0.19 131	0.36 359	0.28 243

MDST_ROB	5.53 640	0.59 225	23.11 678	2.55 646	2.69 649	21.20 688	1.98 595	4.77 641	2.65 538	9.36 675	4.25 626	4.14 599	4.45 619	22.57 687	3.68 584	0.48 532	0.33 473	0.47 527	0.44 544	0.44 456	0.44 445

EDNetEfficient	5.61 641	2.14 615	16.75 532	1.67 590	3.64 666	4.12 503	7.51 672	3.05 293	5.63 656	11.57 686	4.83 633	3.95 585	12.72 672	8.44 522	20.78 684	0.41 478	0.43 549	0.47 527	1.01 633	1.66 640	1.39 629

MSMD_ROB	5.61 641	1.08 511	16.68 530	1.21 447	0.83 346	10.14 672	2.07 601	3.93 453	6.22 659	10.37 681	8.03 649	22.22 686	9.45 669	11.66 637	4.52 592	0.66 591	0.58 604	0.66 605	0.68 607	0.65 550	0.63 542

SANet	5.65 643	1.72 595	20.94 645	1.26 467	0.88 369	7.20 663	3.81 658	4.60 632	11.23 668	4.56 644	8.78 657	7.49 656	6.95 652	11.85 647	18.11 674	0.49 544	0.44 554	0.50 552	0.42 537	0.90 597	0.82 589

ELAS_RVC	5.72 644	1.64 591	20.40 623	2.09 631	2.01 631	4.95 646	11.47 681	4.66 635	6.31 661	8.09 671	8.01 648	8.06 661	11.65 671	8.36 518	10.22 638	0.99 625	1.17 643	0.81 624	0.76 614	1.14 621	1.58 633
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	5.85 645	9.95 673	15.22 515	2.90 651	1.56 567	5.66 655	7.69 673	5.27 650	4.74 647	3.88 627	7.51 645	8.04 659	5.28 631	15.18 678	8.40 631	3.08 658	1.51 653	2.24 656	1.37 650	5.55 676	1.96 643

WAO-6	5.87 646	2.27 618	15.05 509	2.96 652	2.77 651	12.01 675	3.58 653	5.37 655	11.91 672	3.34 616	9.69 661	6.78 653	5.84 639	11.82 646	8.89 634	2.87 655	2.35 669	2.50 658	1.84 661	2.85 650	2.67 657

ELAS	5.99 647	1.62 586	20.29 619	1.96 624	2.01 631	15.09 681	8.38 676	5.23 649	5.54 654	9.02 674	8.61 654	6.74 652	9.75 670	7.48 502	11.40 646	0.96 623	1.18 644	0.72 615	0.93 627	1.30 632	1.67 635
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_1	6.04 648	13.97 689	21.36 659	3.58 663	3.14 660	4.73 635	2.48 614	4.20 528	3.17 600	2.98 596	2.83 584	23.31 689	4.34 617	11.06 608	2.45 547	3.68 666	2.33 667	2.60 661	1.79 659	3.69 660	3.19 666

FCDSN-DC	6.04 648	0.84 443	19.25 575	1.24 458	1.09 446	4.38 562	2.62 622	4.38 601	4.71 645	9.59 678	11.22 668	19.19 681	17.40 683	12.30 654	8.55 632	0.69 602	0.57 599	0.60 591	0.60 596	0.70 563	0.78 579
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
JetBlue	6.27 650	9.15 667	13.76 478	1.94 623	4.60 678	11.91 674	12.00 682	5.12 647	3.45 623	3.79 626	4.52 630	9.54 663	6.56 651	9.40 545	13.48 654	1.26 639	1.37 651	1.17 640	1.34 648	7.06 685	3.95 677

psmorigin	6.59 651	1.15 525	88.11 717	1.52 565	0.97 397	2.88 225	1.20 505	3.21 311	2.04 404	3.73 625	2.46 545	5.15 641	2.55 551	10.60 587	2.47 549	0.55 567	0.68 623	0.48 535	0.51 573	0.70 563	0.88 595

FC-DCNN	6.64 652	0.77 408	19.26 577	1.68 591	1.64 582	8.27 668	2.35 611	6.35 660	9.23 665	10.85 683	11.27 669	19.89 682	13.33 673	12.51 660	11.79 649	0.66 591	0.57 599	0.58 583	0.56 587	0.63 539	0.61 535

ACVNet-4b	6.73 653	13.67 686	21.87 669	3.54 662	3.07 657	4.19 533	2.25 607	4.03 481	3.65 628	1.64 293	3.98 625	5.88 648	2.89 566	10.01 567	16.98 669	23.29 705	2.24 664	2.53 659	1.78 658	3.87 664	3.21 667

EKT-Stereo	6.79 654	0.64 289	4.24 361	1.77 603	106.39 714	4.51 593	0.61 158	3.16 306	1.53 246	1.88 343	1.22 200	1.98 396	1.36 357	3.81 419	0.84 230	0.35 405	0.24 355	0.29 277	0.26 303	0.34 325	0.48 472

IMH	6.81 655	13.66 685	20.41 624	4.33 674	3.74 667	5.50 652	3.06 638	5.49 657	6.22 659	4.64 646	10.35 664	9.30 662	8.03 665	13.61 672	6.81 616	4.80 683	2.99 678	3.09 671	2.12 669	4.36 670	3.61 672

LVE	6.88 656	9.31 668	21.14 650	3.61 664	3.18 662	4.49 586	2.79 626	10.21 671	11.69 670	3.16 609	11.53 670	18.33 678	4.31 616	11.66 637	3.52 581	4.45 678	2.93 673	2.56 660	1.91 663	3.62 657	3.16 665

FC-DCNN v2	6.91 657	0.77 408	19.25 575	1.69 592	1.64 582	9.13 670	2.40 612	7.20 662	9.47 666	11.07 685	11.62 671	20.05 684	15.79 680	12.55 661	11.99 650	0.66 591	0.57 599	0.58 583	0.56 587	0.63 539	0.61 535

tt	7.19 658	0.51 124	6.83 389	4.03 668	2.30 646	12.05 676	20.19 693	15.46 688	6.58 662	3.42 620	3.22 604	5.37 644	6.39 650	4.20 433	7.46 625	9.81 692	11.53 699	7.05 690	7.46 691	6.31 679	3.71 675

Dean	7.52 659	9.08 666	21.41 660	3.74 666	3.53 664	4.81 642	3.53 650	5.33 654	5.25 651	4.17 637	26.53 694	25.62 695	4.09 612	10.97 602	4.32 589	3.69 667	2.30 666	2.91 668	1.87 662	4.03 666	3.24 668

DGSMNet	7.55 660	1.62 586	17.42 544	1.92 619	12.73 684	7.45 666	42.99 707	4.13 512	2.07 411	2.10 421	3.16 602	3.42 551	1.70 462	9.24 542	2.30 532	3.70 668	10.89 698	11.80 700	5.54 687	4.24 667	2.66 656

MADNet++	7.57 661	5.80 653	13.28 470	6.38 686	5.26 680	7.18 662	7.77 674	5.32 653	5.62 655	6.11 659	7.78 646	6.02 650	8.01 664	11.74 642	16.36 666	9.36 691	4.95 686	8.57 693	5.66 688	4.83 674	5.34 683

MonStereo1	8.07 662	2.24 617	5.83 383	4.68 679	3.60 665	18.80 686	2.52 616	5.89 659	5.86 658	4.76 647	13.98 681	7.41 655	50.63 711	13.28 666	5.16 603	4.40 676	0.90 636	2.69 665	1.55 651	3.92 665	3.30 669

SGM+DAISY	8.36 663	3.82 641	24.83 684	2.02 627	1.75 606	14.80 680	17.22 688	4.27 560	11.79 671	13.88 687	14.38 682	11.74 669	13.83 675	10.56 584	15.12 657	1.21 633	1.19 646	1.14 639	1.13 640	1.17 626	1.37 626

MultiAttention	8.74 664	0.56 188	7.25 396	2.07 630	22.74 695	35.86 700	8.44 677	4.97 645	2.58 529	2.57 549	5.11 636	5.55 647	1.59 422	52.70 713	7.50 626	0.47 527	0.24 355	0.52 562	1.00 632	6.84 683	6.30 688

UNDER WATER-64	9.33 665	5.37 649	22.60 676	5.22 684	4.86 679	10.75 673	4.61 664	11.45 672	17.30 688	7.59 666	9.80 663	15.99 677	17.90 685	10.63 588	15.72 661	4.36 674	2.87 672	4.39 685	2.86 681	7.01 684	5.36 684

TorneroNet-64	10.12 666	8.74 660	20.95 646	4.27 670	3.76 670	13.86 679	2.85 629	15.05 686	23.15 697	10.07 679	23.84 692	13.47 673	8.24 666	13.96 676	17.21 671	3.96 671	2.72 670	3.23 673	2.48 673	6.29 678	4.27 680

DStereoSA	10.13 667	4.62 645	12.76 465	4.78 681	13.35 686	9.97 671	22.80 694	4.74 640	16.44 683	5.11 650	15.31 684	4.61 622	13.82 674	8.00 514	27.60 697	6.51 688	8.86 690	1.43 647	8.28 692	3.16 652	10.38 690

UNDER WATER	10.47 668	3.95 642	22.62 677	5.07 683	4.51 677	7.78 667	3.77 656	12.56 680	21.72 696	7.84 669	10.78 665	23.96 691	31.66 696	10.78 595	16.19 665	4.44 677	2.93 673	4.24 681	2.86 681	6.33 680	5.47 685

JetRed	10.48 669	27.10 698	35.70 693	4.27 670	4.09 674	15.55 684	12.83 684	12.16 677	5.50 653	5.83 656	5.56 639	10.14 664	7.43 658	8.88 529	26.39 695	3.32 660	3.81 682	3.51 676	2.96 683	7.85 687	6.69 689

notaker	10.50 670	8.60 659	20.23 612	4.54 678	3.95 671	6.27 657	3.44 646	8.07 665	4.75 648	8.73 672	46.45 704	13.86 676	27.86 695	13.49 670	13.61 655	4.56 679	3.18 679	3.52 677	2.68 677	8.13 689	4.05 678

WQFJA1++	10.56 671	0.40 19	3.21 324	0.89 240	0.82 338	1.43 70	0.41 65	2.15 135	0.87 67	96.02 718	0.71 55	0.46 39	0.55 64	1.29 182	0.50 77	0.27 194	0.17 82	0.21 30	0.18 87	100.47 716	0.22 123

xyz-stereo	10.85 672	0.45 56	79.01 716	0.62 23	0.45 122	83.70 714	0.77 279	2.59 229	1.34 152	2.19 459	32.02 702	2.76 493	1.62 433	5.75 462	2.39 537	0.25 151	0.17 82	0.33 390	0.21 174	0.25 116	0.19 15

DStereoFS	11.11 673	13.81 688	11.82 456	5.73 685	11.05 683	20.81 687	11.36 680	8.68 668	16.52 686	14.90 690	15.81 688	11.63 668	13.85 677	9.05 536	15.60 660	7.57 689	8.88 691	2.41 657	5.29 686	2.16 645	15.30 696

MANE	11.39 674	1.38 567	23.16 679	4.82 682	2.79 652	22.02 689	14.51 686	25.81 692	26.28 698	10.93 684	13.17 677	19.90 683	18.03 686	15.69 680	20.41 683	0.96 623	0.74 629	1.42 646	3.24 684	0.74 577	1.71 636

SGM-ForestM	11.55 675	1.16 528	21.62 666	2.14 632	0.81 329	22.25 690	19.08 691	16.50 690	11.34 669	15.94 693	14.44 683	27.12 696	22.61 694	24.76 693	28.39 701	0.50 548	0.48 579	0.47 527	0.44 544	0.55 508	0.53 501

WAO-8	11.95 676	13.02 682	20.56 629	3.50 659	3.08 658	15.11 682	2.80 627	12.91 681	19.11 694	7.69 667	13.12 674	11.62 666	7.01 655	84.40 715	7.91 628	3.42 661	1.92 660	3.54 678	1.93 664	3.68 658	2.69 658

Venus	11.95 676	13.02 682	20.56 629	3.50 659	3.08 658	15.11 682	2.80 627	12.91 681	19.11 694	7.69 667	13.12 674	11.62 666	7.01 655	84.40 715	7.91 628	3.42 661	1.92 660	3.54 678	1.93 664	3.68 658	2.69 658

TCMNet-wrong-test	12.32 678	14.13 690	19.38 580	22.38 697	19.85 690	15.99 685	12.34 683	22.95 691	4.56 643	6.24 661	6.27 642	18.40 680	15.71 679	10.10 573	10.72 640	9.06 690	4.78 684	5.35 687	3.95 685	12.28 694	11.97 692

EDNetEfficientorigin	12.35 679	2.51 622	179.47 722	1.19 437	0.96 393	2.91 230	1.81 585	3.00 287	5.35 652	8.91 673	4.79 632	4.18 601	4.64 622	9.98 565	11.30 644	0.37 426	0.38 516	0.60 591	0.85 622	1.32 633	2.43 654

LSM	12.71 680	3.52 640	20.79 638	55.63 711	84.76 711	3.63 382	6.30 669	3.73 400	4.93 649	5.55 654	13.92 680	3.53 566	3.25 587	9.72 553	4.12 588	0.64 586	0.85 634	0.71 611	0.81 621	1.03 607	26.84 701

U	12.82 681	0.38 9	1.99 216	0.66 63	58.94 709	63.38 713	0.34 37	1.91 100	0.94 92	0.59 50	0.80 75	0.46 39	0.57 70	0.83 44	0.44 37	0.29 267	0.17 82	63.35 713	59.81 712	0.29 208	0.20 48

MSAF-DinoV2	13.69 682	13.09 684	22.03 672	2.41 644	1.44 543	4.03 482	1.38 536	9.07 669	9.20 664	2.23 477	1.98 454	5.08 638	5.06 627	177.66 722	5.46 610	0.45 511	0.34 486	0.40 482	0.62 600	6.09 677	5.80 686

DGTPSM_ROB	15.31 683	8.85 662	28.14 690	9.90 690	18.89 688	12.44 677	33.21 697	13.48 683	17.86 692	9.50 676	22.89 690	13.78 674	19.67 687	21.26 683	23.68 687	5.08 685	8.84 688	5.62 688	11.50 695	6.72 681	14.87 694

DPSMNet_ROB	15.52 684	8.89 663	31.44 691	10.07 692	18.91 689	12.44 677	33.22 698	13.51 684	17.94 693	9.58 677	22.91 691	13.79 675	19.67 687	21.43 684	23.73 688	5.17 686	8.84 688	5.63 689	11.52 698	6.79 682	14.90 695

USTest	15.98 685	15.58 691	22.56 675	18.49 694	16.99 687	26.43 691	36.08 701	27.68 695	12.77 674	10.69 682	10.80 666	18.35 679	15.09 678	18.62 682	23.37 686	4.85 684	5.34 687	7.38 691	7.43 690	9.90 691	11.23 691

KSHMR	16.96 686	5.37 649	21.64 668	4.46 676	4.50 676	8.30 669	3.32 643	15.58 689	76.24 715	6.62 664	61.47 710	56.53 710	5.43 635	35.17 699	11.37 645	4.39 675	2.97 677	3.63 680	2.74 679	5.10 675	4.34 681

LE_ROB	18.58 687	1.21 536	48.38 700	8.60 689	23.00 696	7.32 665	19.74 692	9.94 670	38.69 707	43.53 703	21.91 689	28.40 697	40.92 701	23.18 689	54.71 707	0.34 385	0.33 473	0.32 354	0.36 479	0.42 435	0.40 419

coex-ft	18.59 688	6.62 654	113.53 719	1.17 428	1.31 503	2.33 172	1.93 592	2.81 267	14.00 675	124.82 722	8.45 653	5.90 649	51.74 712	9.99 566	22.69 685	0.57 571	0.62 612	0.50 552	0.49 563	1.08 616	1.28 620

iinet-test	19.59 689	18.93 693	25.29 685	22.27 695	21.21 691	29.32 692	37.73 702	31.61 699	16.48 684	14.41 688	13.76 678	22.91 687	19.69 689	21.98 685	26.21 691	10.17 693	8.89 692	11.03 696	10.88 693	13.66 695	15.45 697

IINet	19.59 689	18.93 693	25.29 685	22.27 695	21.21 691	29.32 692	37.73 702	31.61 699	16.48 684	14.41 688	13.76 678	22.91 687	19.69 689	21.98 685	26.21 691	10.17 693	8.89 692	11.03 696	10.88 693	13.66 695	15.45 697

DPSM_ROB	20.78 691	20.03 696	26.57 688	23.62 699	22.46 693	31.10 695	39.97 705	33.52 701	17.41 690	15.25 691	15.80 686	24.06 692	20.71 692	23.30 690	27.62 698	10.78 695	9.41 695	11.69 698	11.50 695	14.49 697	16.36 699

DPSM	20.78 691	20.03 696	26.57 688	23.62 699	22.46 693	31.10 695	39.97 705	33.52 701	17.41 690	15.25 691	15.80 686	24.06 692	20.71 692	23.30 690	27.62 698	10.78 695	9.41 695	11.69 698	11.50 695	14.49 697	16.36 699

ktn	21.74 693	10.34 674	19.68 589	4.53 677	4.00 672	6.53 660	4.51 663	6.79 661	78.82 717	84.69 716	100.86 720	58.49 711	7.57 660	12.11 653	13.35 653	4.58 682	3.24 680	3.49 675	2.62 675	4.65 673	3.84 676

LRCNet_RVC	25.52 694	33.45 699	23.21 681	31.79 701	32.78 697	6.74 661	1.18 498	25.88 693	4.46 641	28.94 694	30.89 695	24.91 694	17.57 684	27.66 694	24.34 690	35.26 709	25.60 710	35.91 709	33.81 708	31.90 709	34.10 711

TorneroNet	25.88 695	11.28 679	21.62 666	4.20 669	4.07 673	55.25 705	3.15 641	15.16 687	76.94 716	58.09 710	82.72 717	86.88 715	41.15 702	13.35 668	18.13 675	4.32 673	2.85 671	3.45 674	2.62 675	8.33 690	4.14 679

DLNR_Zeroshot_test	28.62 696	55.50 712	49.94 703	183.62 718	115.05 717	3.43 328	0.28 14	29.49 697	1.49 215	1.01 209	1.26 215	0.93 224	0.63 93	3.92 426	1.51 425	29.81 706	0.41 539	0.26 183	0.23 230	93.28 713	0.32 307

DLNR-FE	28.68 697	56.10 713	49.61 701	183.75 719	105.98 713	3.44 329	0.28 14	29.58 698	1.49 215	1.01 209	1.26 215	0.93 224	0.63 93	3.81 419	1.51 425	33.14 708	0.41 539	0.26 183	0.23 230	99.94 715	0.32 307

Selective-IGEV-i1pa	29.93 698	36.60 700	34.97 692	9.92 691	7.41 682	38.91 701	35.81 700	43.96 705	35.07 705	30.01 695	53.53 709	41.78 698	35.42 697	40.57 701	33.93 703	30.94 707	15.47 702	23.33 701	13.36 699	10.61 692	27.01 702

HanzoNet	31.60 699	17.23 692	21.22 655	7.32 687	5.84 681	7.25 664	3.53 650	13.82 685	14.20 677	50.38 706	47.01 705	44.45 700	56.61 713	36.61 700	32.00 702	63.89 713	56.57 714	7.97 692	89.20 717	28.69 700	28.25 704

light-stereo	41.45 700	10.64 676	54.16 711	59.84 712	45.61 708	131.14 720	1.57 564	37.33 704	17.30 688	76.21 715	120.65 721	118.18 721	3.98 608	89.11 718	15.46 658	5.48 687	9.68 697	1.25 641	1.28 645	17.93 699	12.24 693

Hybrid-DGEV	41.74 701	40.15 703	53.21 706	47.72 705	45.04 702	62.46 707	80.71 715	67.23 710	34.70 699	30.38 696	31.64 697	48.32 708	41.44 703	46.71 711	55.65 714	21.63 702	18.85 703	23.50 707	23.21 704	29.18 704	33.09 710

FlowAnything	41.75 702	39.90 701	53.36 708	47.83 710	45.06 703	62.45 706	80.51 713	67.34 714	34.89 703	30.56 700	31.52 696	48.18 704	42.05 708	46.66 710	55.24 709	21.71 704	18.88 705	23.49 706	23.13 701	29.12 702	33.04 705

Selective-RAFT-Error	41.77 703	40.16 704	53.34 707	47.73 706	45.25 707	62.51 708	80.64 714	67.22 709	34.93 704	30.64 701	31.81 698	48.11 703	42.11 709	46.57 705	54.95 708	21.61 699	18.87 704	23.48 702	23.15 703	29.16 703	33.08 709

RAFT-FEzeroshot	41.78 704	40.21 706	53.07 704	47.74 708	45.19 705	62.51 708	80.73 717	67.30 712	34.75 700	30.51 698	31.88 699	48.27 706	41.88 706	46.64 708	55.54 711	21.62 700	18.89 707	23.48 702	23.22 705	29.20 706	33.05 706

RAFT-FE	41.78 704	40.21 706	53.07 704	47.74 708	45.19 705	62.51 708	80.73 717	67.30 712	34.75 700	30.51 698	31.88 699	48.27 706	41.88 706	46.64 708	55.54 711	21.62 700	18.89 707	23.48 702	23.22 705	29.20 706	33.05 706

CasAABBNet	41.80 706	40.20 705	53.41 709	47.73 706	45.18 704	62.51 708	80.71 715	67.26 711	34.80 702	30.49 697	31.88 699	48.24 705	41.81 705	46.63 707	55.64 713	21.60 698	18.88 705	23.48 702	23.22 705	29.19 705	33.05 706

HaxPig	43.25 707	43.65 708	45.00 698	33.85 702	35.61 699	32.69 697	30.52 695	45.09 706	42.97 708	48.77 704	48.17 706	43.00 699	40.26 700	44.58 703	43.61 704	47.18 710	49.30 711	51.54 711	50.25 710	43.73 710	45.29 712

AVERAGE_ROB	44.46 708	45.91 709	46.59 699	40.59 704	38.66 700	32.99 698	30.52 695	46.19 707	43.26 709	49.59 705	48.97 707	44.62 701	39.89 699	45.04 704	43.94 705	48.74 711	50.69 712	50.80 710	49.79 709	45.54 711	46.97 713

MEDIAN_ROB	47.37 709	49.08 710	49.92 702	40.32 703	39.97 701	34.95 699	33.43 699	49.17 708	46.39 711	53.06 707	52.65 708	47.65 702	42.23 710	48.35 712	47.29 706	52.10 712	54.04 713	54.28 712	53.48 711	48.76 712	50.33 714

LSM0	49.58 710	40.04 702	53.62 710	97.15 713	128.68 718	62.75 712	79.89 712	67.63 715	35.11 706	33.02 702	32.61 703	48.43 709	41.60 704	46.60 706	55.43 710	21.63 702	18.99 709	23.62 708	23.13 701	29.47 708	52.26 715

BEATNet-Init1	49.72 711	64.32 714	97.77 718	4.68 679	4.28 675	84.75 715	60.42 708	73.38 716	68.59 714	88.29 717	88.51 719	91.94 716	97.99 718	85.26 717	70.96 718	0.80 611	0.65 616	0.85 626	0.70 610	7.96 688	2.33 650

Anonymous_1	57.11 712	19.68 695	26.15 687	23.10 698	142.31 719	30.84 694	39.75 704	33.86 703	16.98 687	70.53 714	15.42 685	23.46 690	19.75 691	23.04 688	27.23 696	164.73 721	9.02 694	130.38 716	137.40 719	161.27 723	27.24 703

PML	64.32 713	53.22 711	17.88 550	8.10 688	32.94 698	148.46 721	247.79 724	12.18 678	45.42 710	111.41 719	288.92 724	101.47 718	101.31 719	31.67 695	15.55 659	14.03 697	4.83 685	10.98 695	6.18 689	28.82 701	5.17 682

FADE	78.44 714	13.79 687	36.09 694	10.71 693	13.34 685	4.15 510	4.14 662	28.60 696	8.36 663	5.15 652	3.88 623	11.85 670	36.55 698	44.37 702	28.26 700	474.90 724	161.58 723	347.36 724	322.13 724	7.29 686	6.23 687

DPSimNet_ROB	102.30 715	119.72 721	143.59 721	109.42 715	94.10 712	127.22 719	127.15 720	26.62 694	102.36 722	149.58 723	83.99 718	139.34 722	137.54 722	64.62 714	82.36 719	105.18 715	66.15 715	120.15 715	69.61 714	99.58 714	77.72 716

ASD4	103.30 716	113.98 720	120.24 720	106.67 714	79.75 710	115.36 716	120.35 719	119.13 720	79.65 721	120.04 721	74.64 713	101.45 717	65.48 714	109.11 719	84.31 720	104.31 714	90.04 718	133.15 717	103.58 718	130.15 719	94.66 719

RSGM-EC	108.14 717	104.44 718	68.66 714	115.42 716	109.31 715	116.48 717	139.19 721	127.02 721	55.95 712	55.27 708	71.01 711	116.54 719	111.76 720	176.57 720	175.06 721	117.34 719	71.64 716	140.65 718	83.55 715	123.96 717	82.91 717

acva	108.14 717	104.44 718	68.66 714	115.42 716	109.31 715	116.48 717	139.19 721	127.02 721	55.95 712	55.27 708	71.01 711	116.54 719	111.76 720	176.57 720	175.06 721	117.34 719	71.64 716	140.65 718	83.55 715	123.96 717	82.91 717

xxxxx1	112.33 719	88.53 715	37.76 695	227.84 721	157.23 720	39.05 702	61.41 709	93.76 717	79.29 718	62.45 711	74.79 714	78.32 712	70.96 715	33.47 696	70.69 715	114.00 716	130.36 720	259.31 721	274.34 721	145.54 720	147.50 720

tt_ll	112.33 719	88.53 715	37.76 695	227.84 721	157.23 720	39.05 702	61.41 709	93.76 717	79.29 718	62.45 711	74.79 714	78.32 712	70.96 715	33.47 696	70.69 715	114.00 716	130.36 720	259.31 721	274.34 721	145.54 720	147.50 720

ff	112.33 719	88.53 715	37.76 695	227.84 721	157.23 720	39.05 702	61.41 709	93.76 717	79.29 718	62.45 711	74.79 714	78.32 712	70.96 715	33.47 696	70.69 715	114.00 716	130.36 720	259.31 721	274.34 721	145.54 720	147.50 720

Selective-IGEV-i16pa	129.35 722	164.95 722	19.57 585	3.26 657	2.26 644	202.88 723	5.86 666	236.38 724	207.45 724	116.27 720	209.82 722	153.71 723	219.30 724	258.04 724	190.96 723	192.94 722	94.03 719	90.21 714	64.92 713	4.40 671	149.67 723

test_example2	212.63 723	219.92 723	221.87 723	213.67 720	221.17 723	199.47 722	200.74 723	185.30 723	141.66 723	209.52 724	213.45 723	210.82 724	205.48 723	221.27 723	216.64 724	236.83 723	242.07 724	213.93 720	217.01 720	235.69 724	226.10 724

ccccc	590.94 724	629.75 724	645.59 724	567.84 724	570.84 724	582.44 724	641.68 725	613.82 725	494.59 725	614.58 725	651.20 725	555.57 725	637.59 725	666.94 725	652.42 725	781.57 725	507.24 725	391.36 725	342.44 725	689.82 725	581.48 725

GS-Stereo							0.83 324	3.32 331	1.37 158	0.75 119	0.89 106	0.76 170	0.80 173	0.92 75	0.53 95	0.26 168	0.18 126	0.26 183	0.20 156	0.28 188	0.21 91

Low-res two-view benchmark