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

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

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

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

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

mm2	0.45 2	0.42 41	0.88 2	0.61 16	0.36 35	0.66 8	0.25 8	0.95 7	0.90 72	0.52 18	0.43 18	0.56 79	0.32 5	0.71 9	0.41 22	0.16 6	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 48

mm1	0.47 6	0.42 41	0.88 2	0.61 16	0.36 35	0.66 8	0.25 8	1.32 25	0.90 72	0.52 18	0.43 18	0.56 79	0.32 5	0.71 9	0.41 22	0.16 6	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 48

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

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

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

MLG-Stereo_test2	0.76 79	0.40 19	1.07 39	0.64 43	0.82 343	3.49 350	0.23 3	1.69 77	2.14 437	0.62 73	0.32 7	0.67 132	0.33 8	1.14 137	0.37 8	0.23 102	0.19 177	0.23 66	0.16 27	0.19 10	0.20 48

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

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

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

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

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

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

Monster-pub-mixall	0.64 37	0.42 41	1.00 20	0.83 198	0.48 155	1.39 69	0.32 29	1.45 40	0.82 53	0.88 187	0.85 95	0.39 15	0.36 14	1.99 327	0.47 62	0.20 50	0.16 49	0.17 1	0.15 9	0.18 1	0.21 93

monsterstereo	0.82 124	0.50 120	1.26 119	0.77 155	1.41 543	2.54 202	0.40 62	3.14 308	0.71 19	0.70 104	1.11 178	0.41 24	0.39 18	1.50 237	0.50 81	0.19 36	0.16 49	0.22 50	0.16 27	0.21 53	0.17 1

LG-Stereo	0.85 132	0.60 246	2.71 305	0.59 12	0.45 126	2.85 226	0.55 135	2.41 180	1.34 156	0.59 54	1.19 195	0.43 28	0.40 19	0.76 25	0.75 202	0.20 50	0.17 84	0.31 337	0.24 265	0.29 212	0.19 15

dual_stereo	0.68 46	0.40 19	1.05 30	0.64 43	0.37 55	0.84 16	0.34 41	3.40 350	1.03 114	0.50 11	0.46 25	0.58 89	0.40 19	1.85 314	0.49 74	0.23 102	0.17 84	0.21 34	0.16 27	0.20 32	0.19 15

252Zero-FE	0.72 57	0.46 72	1.08 51	1.01 339	0.41 94	1.27 51	0.22 2	1.79 88	1.03 114	2.52 545	1.24 209	0.32 1	0.41 21	1.03 106	0.45 48	0.21 62	0.17 84	0.20 18	0.17 46	0.20 32	0.20 48

monsters	0.82 124	0.58 220	1.16 92	0.76 149	1.52 563	2.92 239	0.40 62	2.66 245	0.72 21	0.66 92	0.84 91	0.38 13	0.41 21	1.84 308	0.48 66	0.20 50	0.16 49	0.20 18	0.16 27	0.19 10	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.89 150	0.46 72	1.34 140	0.62 25	1.70 601	3.95 461	0.67 202	2.36 175	1.05 120	1.05 222	0.90 114	0.60 97	0.42 23	0.80 36	0.46 57	0.27 198	0.18 130	0.29 283	0.23 236	0.24 94	0.18 7

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

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

MLG-Stereo_test1	0.80 106	0.39 15	1.02 22	0.65 56	1.20 484	3.14 276	0.29 22	1.59 59	3.05 595	0.50 11	0.24 1	0.67 132	0.43 25	1.33 198	0.40 17	0.21 62	0.18 130	0.23 66	0.15 9	0.19 10	0.20 48

DEFOM-Stereo	0.70 51	0.46 72	1.13 83	0.72 111	0.48 155	3.40 327	0.44 87	0.90 6	0.77 31	0.86 183	0.58 42	0.45 37	0.43 25	1.76 294	0.43 35	0.24 130	0.18 130	0.22 50	0.16 27	0.21 53	0.20 48

gcap-zeroshot	0.90 159	0.46 72	1.36 147	0.64 43	1.71 603	3.95 461	0.68 213	2.49 201	0.98 104	1.05 222	0.85 95	0.62 108	0.43 25	0.79 33	0.51 92	0.27 198	0.19 177	0.30 310	0.24 265	0.24 94	0.19 15

testlalala	0.90 159	0.46 72	1.36 147	0.64 43	1.71 603	3.95 461	0.68 213	2.49 201	0.98 104	1.05 222	0.85 95	0.62 108	0.43 25	0.79 33	0.51 92	0.27 198	0.19 177	0.30 310	0.24 265	0.24 94	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.89 150	0.46 72	1.19 98	0.64 43	1.71 603	3.95 461	0.69 224	2.43 189	1.04 117	1.05 222	0.90 114	0.61 101	0.44 30	0.80 36	0.52 95	0.28 242	0.19 177	0.31 337	0.24 265	0.24 94	0.19 15

test_for_model	0.89 150	0.46 72	1.19 98	0.64 43	1.71 603	3.95 461	0.69 224	2.43 189	1.04 117	1.05 222	0.90 114	0.61 101	0.44 30	0.80 36	0.52 95	0.28 242	0.19 177	0.31 337	0.24 265	0.24 94	0.19 15

LACA3	0.55 17	0.48 106	0.89 6	0.52 1	0.43 107	2.28 171	0.53 125	1.02 12	0.53 7	0.53 22	0.41 13	0.47 42	0.45 32	0.90 70	0.36 4	0.23 102	0.18 130	0.20 18	0.15 9	0.21 53	0.20 48

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

gcap_with_dpt	0.89 150	0.45 60	1.28 127	0.64 43	1.61 581	3.93 450	0.67 202	2.41 180	1.01 111	1.18 239	0.96 137	0.60 97	0.45 32	0.76 25	0.44 41	0.26 172	0.18 130	0.29 283	0.23 236	0.25 120	0.18 7

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

AIO-Stereo	0.76 79	0.54 172	1.07 39	0.73 120	0.40 87	1.28 57	0.82 324	2.26 158	1.49 219	0.70 104	1.58 311	0.89 211	0.45 32	1.03 106	0.55 110	0.24 130	0.18 130	0.25 145	0.20 160	0.26 150	0.21 93

LiteMatch*	0.67 41	0.46 72	3.75 359	0.65 56	0.36 35	1.48 83	0.26 14	1.11 15	0.96 100	0.58 46	0.45 24	0.55 73	0.46 37	0.70 6	0.37 8	0.21 62	0.16 49	0.21 34	0.17 46	0.21 53	0.20 48

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.88 144	0.45 60	1.31 132	0.63 33	1.63 585	3.91 442	0.66 198	2.28 163	1.02 112	1.10 231	0.98 141	0.60 97	0.46 37	0.83 48	0.47 62	0.26 172	0.18 130	0.29 283	0.23 236	0.24 94	0.18 7

Foundation-i32	0.47 6	0.34 6	1.00 20	0.73 120	0.24 1	0.66 8	0.28 18	1.31 24	0.44 4	0.53 22	0.27 3	0.81 189	0.46 37	0.73 21	0.41 22	0.22 84	0.15 24	0.19 8	0.16 27	0.19 10	0.17 1

MLG-Stereo	0.77 89	0.39 15	1.04 25	0.64 43	0.41 94	3.01 256	0.31 24	1.89 100	2.92 582	0.47 5	0.29 6	0.66 127	0.47 40	1.35 202	0.39 14	0.20 50	0.18 130	0.24 106	0.16 27	0.19 10	0.20 48

S2M2_L	0.64 37	0.55 181	1.07 39	0.89 246	0.54 195	1.08 28	0.20 1	1.16 19	1.37 162	0.59 54	0.81 84	0.86 203	0.47 40	0.70 6	0.65 152	0.31 338	0.33 479	0.27 222	0.27 337	0.36 363	0.31 301
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
RAStereo	0.75 70	0.52 138	2.86 315	0.58 9	0.62 249	1.19 41	0.32 29	1.81 90	0.99 107	0.75 123	1.05 163	0.64 117	0.47 40	0.80 36	0.94 288	0.22 84	0.20 228	0.27 222	0.21 180	0.34 329	0.22 127

CES	1.01 207	0.55 181	1.74 195	0.92 273	2.15 644	2.15 157	0.50 111	2.01 117	1.45 189	0.76 137	1.02 145	0.61 101	0.47 40	1.29 188	0.79 221	0.22 84	0.17 84	0.24 106	0.14 2	0.63 545	2.29 653

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

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

BStereo	0.88 144	0.73 382	4.10 364	0.80 169	0.51 170	1.13 31	0.72 239	2.57 224	1.00 109	0.85 178	0.57 40	0.72 157	0.48 44	1.01 102	0.90 263	0.26 172	0.22 294	0.24 106	0.29 394	0.25 120	0.25 179

Wave_Phase_stereo	1.07 220	0.73 382	4.10 364	0.80 169	0.51 170	4.91 651	0.72 239	2.50 205	1.00 109	0.85 178	0.57 40	0.72 157	0.48 44	1.01 102	0.90 263	0.26 172	0.22 294	0.24 106	0.29 394	0.25 120	0.25 179

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

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

FlowAnything_test	0.75 70	0.60 246	1.18 97	0.82 185	0.58 229	2.29 173	0.66 198	1.38 33	0.80 44	1.03 220	0.76 70	0.63 115	0.49 50	0.84 54	0.91 272	0.31 338	0.27 417	0.40 488	0.48 564	0.31 258	0.30 291

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

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

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

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

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

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

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

DispViT+	0.72 57	0.38 9	1.20 105	0.54 3	2.17 645	0.92 18	0.33 32	2.05 123	1.43 183	0.62 73	0.50 30	0.45 37	0.51 58	1.52 242	0.56 114	0.24 130	0.18 130	0.19 8	0.14 2	0.19 10	0.21 93

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

Replicate-Monster	0.79 104	1.36 570	2.08 241	0.70 88	0.52 183	2.05 146	0.34 41	1.92 105	0.82 53	1.03 220	0.60 44	0.48 48	0.52 60	1.28 183	0.39 14	0.19 36	0.14 11	0.19 8	0.16 27	0.22 73	0.78 585

GeoVLM	0.52 13	0.42 41	0.88 2	0.62 25	0.36 35	1.62 103	0.25 8	0.96 8	0.90 72	0.61 66	0.43 18	0.57 86	0.53 61	0.71 9	0.45 48	0.16 6	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.19 15

MonSter++	0.52 13	0.42 41	0.89 6	0.61 16	0.36 35	1.64 106	0.25 8	0.96 8	0.91 78	0.62 73	0.42 16	0.56 79	0.53 61	0.71 9	0.45 48	0.17 11	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 48

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

S2M2_XL	0.46 3	0.41 30	1.09 60	0.65 56	0.34 25	0.29 1	0.23 3	0.67 1	0.50 6	0.53 22	0.92 122	0.65 123	0.53 61	0.54 1	0.50 81	0.28 242	0.24 360	0.25 145	0.21 180	0.23 84	0.22 127
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.65 39	0.41 30	1.06 37	0.85 221	0.31 12	2.44 188	0.46 97	1.09 14	0.69 16	0.84 175	0.52 33	0.55 73	0.53 61	1.49 236	0.46 57	0.31 338	0.14 11	0.25 145	0.18 91	0.23 84	0.20 48

CAS	1.26 270	0.40 19	1.46 161	2.97 659	1.61 581	4.13 512	0.73 247	1.78 87	1.49 219	0.83 172	1.10 176	0.59 94	0.53 61	1.26 176	0.80 222	2.99 663	0.13 1	0.21 34	0.13 1	0.31 258	1.72 643

mms	0.77 89	0.68 338	1.17 96	0.83 198	0.71 296	1.41 71	0.67 202	1.61 61	1.12 125	0.77 142	1.37 256	0.63 115	0.54 67	1.75 293	0.63 140	0.24 130	0.19 177	0.26 189	0.21 180	0.31 258	0.34 344

WQFJA1++	10.56 677	0.40 19	3.21 330	0.89 246	0.82 343	1.43 74	0.41 69	2.15 139	0.87 67	96.02 724	0.71 59	0.46 39	0.55 68	1.29 188	0.50 81	0.27 198	0.17 84	0.21 34	0.18 91	100.47 722	0.22 127

AIO_rvc	0.78 98	0.55 181	1.25 117	0.75 131	0.65 263	1.46 80	0.99 448	2.13 135	1.52 244	0.57 40	1.15 186	1.09 252	0.55 68	1.15 144	0.53 99	0.24 130	0.17 84	0.24 106	0.17 46	0.25 120	0.21 93

fffft	0.76 79	0.47 96	1.28 127	0.82 185	0.54 195	1.51 87	0.80 310	2.09 131	1.18 129	0.63 81	0.84 91	0.59 94	0.55 68	1.80 300	0.85 238	0.19 36	0.18 130	0.27 222	0.20 160	0.26 150	0.24 165
1: 1. 1
GCAP-BAT	3.82 610	0.52 138	59.75 719	0.90 256	1.06 437	2.70 214	0.77 285	3.08 303	1.18 129	1.20 242	0.81 84	0.68 134	0.55 68	0.96 90	0.68 165	0.27 198	0.21 262	0.28 257	0.21 180	0.27 170	0.25 179

GCAPDPT-zeroshot	3.67 601	0.52 138	56.80 718	0.90 256	1.06 437	2.70 214	0.77 285	3.08 303	1.18 129	1.20 242	0.81 84	0.68 134	0.55 68	0.96 90	0.68 165	0.27 198	0.21 262	0.28 257	0.20 160	0.27 170	0.25 179

MGS-Stereo	0.80 106	0.56 193	1.53 171	0.93 289	0.39 77	1.26 50	0.73 247	1.45 40	1.30 153	1.01 213	2.26 519	0.80 184	0.56 73	1.16 146	0.65 152	0.27 198	0.23 324	0.26 189	0.22 215	0.27 170	0.25 179

DF	0.97 188	0.56 193	1.59 181	0.93 289	0.51 170	1.13 31	0.97 438	4.39 609	1.44 186	0.95 204	1.59 316	1.01 242	0.57 74	1.62 266	0.75 202	0.32 359	0.22 294	0.25 145	0.19 135	0.25 120	0.25 179

HART	1.03 212	0.85 455	3.13 326	0.84 209	0.38 71	1.17 38	0.42 77	3.54 370	1.47 203	1.08 229	2.17 504	1.48 315	0.57 74	1.37 210	0.74 199	0.23 102	0.18 130	0.28 257	0.21 180	0.32 290	0.24 165

U	12.82 687	0.38 9	1.99 222	0.66 65	58.94 715	63.38 719	0.34 41	1.91 104	0.94 96	0.59 54	0.80 79	0.46 39	0.57 74	0.83 48	0.44 41	0.29 271	0.17 84	63.35 719	59.81 718	0.29 212	0.20 48

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 223	3.30 644	2.61 294	0.82 185	0.38 71	1.27 51	0.62 178	1.51 46	1.29 151	0.91 193	0.92 122	0.65 123	0.57 74	1.08 118	0.59 126	1.55 653	0.15 24	0.32 360	0.28 366	1.10 623	1.98 650

AdaDepth	0.76 79	0.45 60	1.41 156	0.70 88	1.27 501	3.12 274	0.43 82	1.02 12	0.94 96	0.63 81	0.91 119	0.43 28	0.58 78	1.41 217	0.48 66	0.18 25	0.21 262	0.23 66	0.19 135	0.25 120	0.26 209

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

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

AIO_test	0.76 79	0.47 96	1.31 132	0.81 173	0.70 294	1.36 66	0.88 380	1.40 36	1.45 189	0.55 29	0.95 134	1.81 373	0.58 78	1.16 146	0.46 57	0.27 198	0.17 84	0.24 106	0.19 135	0.24 94	0.21 93

CAS++	0.89 150	0.64 294	1.46 161	0.81 173	0.51 170	1.24 47	0.86 352	3.44 352	1.46 198	1.14 237	1.29 229	0.62 108	0.58 78	1.13 133	0.59 126	0.34 390	0.30 455	0.34 415	0.26 309	0.41 421	0.29 260
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LACA1	0.60 23	0.43 49	0.92 12	0.53 2	0.32 16	3.20 285	0.33 32	1.48 43	0.48 5	0.57 40	0.39 11	0.41 24	0.59 83	0.83 48	0.37 8	0.23 102	0.19 177	0.23 66	0.18 91	0.21 53	0.19 15

MatchStereo	0.68 46	0.46 72	1.93 214	0.67 73	0.28 6	0.98 21	0.33 32	2.01 117	1.69 334	0.48 7	1.02 145	0.47 42	0.59 83	0.91 75	0.58 124	0.21 62	0.17 84	0.21 34	0.15 9	0.19 10	0.19 15
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
VIP-Stereo	0.85 132	0.83 444	1.59 181	0.76 149	0.87 370	3.18 281	0.80 310	1.94 109	0.83 57	0.78 146	1.04 156	0.64 117	0.59 83	1.24 169	0.61 132	0.28 242	0.18 130	0.23 66	0.17 46	0.22 73	0.19 15

111111	0.87 142	0.50 120	1.13 83	0.66 65	1.08 446	3.37 320	0.33 32	2.33 172	1.47 203	0.74 120	1.50 289	0.61 101	0.59 83	1.40 212	0.48 66	0.24 130	0.19 177	0.22 50	0.16 27	0.24 94	0.19 15

castereo++	0.93 169	0.56 193	1.26 119	0.92 273	0.73 303	2.48 191	1.00 453	2.99 290	1.03 114	0.68 97	1.41 268	1.92 389	0.59 83	1.26 176	0.44 41	0.25 155	0.19 177	0.28 257	0.19 135	0.23 84	0.23 147

RSM++	0.77 89	0.51 129	1.08 51	0.95 297	0.42 101	1.52 91	0.71 236	2.11 133	1.40 172	0.80 154	1.23 208	0.90 216	0.59 83	1.14 137	0.69 176	0.24 130	0.19 177	0.25 145	0.21 180	0.28 192	0.20 48

GREAT-IGEV	0.74 65	0.54 172	1.86 206	1.10 392	0.44 118	2.44 188	0.34 41	1.37 32	1.51 232	0.48 7	0.86 99	0.51 53	0.60 89	1.07 117	0.45 48	0.22 84	0.17 84	0.21 34	0.17 46	0.23 84	0.25 179
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
XX-TBD	1.03 212	0.95 487	1.94 215	1.30 495	0.43 107	3.97 476	0.33 32	1.74 81	1.73 346	1.59 284	2.02 467	0.69 140	0.60 89	1.16 146	0.66 156	0.30 313	0.25 388	0.23 66	0.15 9	0.31 258	0.22 127

XX-Stereo	2.54 501	0.61 266	20.21 617	1.78 610	1.19 477	4.30 559	0.46 97	4.39 609	1.58 285	2.32 509	1.89 439	4.64 631	0.60 89	4.16 437	0.82 229	0.31 338	0.21 262	0.28 257	0.27 337	0.51 498	0.26 209

4D-IteraStereo	1.97 385	0.84 449	20.43 632	0.78 161	1.56 573	2.09 152	1.05 472	2.43 189	1.56 275	1.41 266	1.00 142	1.94 391	0.61 92	1.22 165	1.06 311	0.27 198	0.18 130	0.31 337	0.26 309	0.27 170	0.23 147

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

ours_stereo	0.76 79	0.64 294	1.40 155	0.86 228	0.61 240	1.12 30	0.57 142	1.63 69	1.20 135	0.72 112	1.43 271	0.70 143	0.62 93	1.56 247	0.58 124	0.25 155	0.18 130	0.26 189	0.21 180	0.29 212	0.31 301

RSM	0.80 106	0.50 120	1.08 51	0.83 198	0.51 170	1.31 62	0.77 285	2.28 163	1.43 183	0.82 160	1.44 272	1.22 278	0.62 93	1.17 152	0.63 140	0.22 84	0.18 130	0.24 106	0.19 135	0.27 170	0.20 48

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

DLNR-FE	28.68 703	56.10 719	49.61 707	183.75 725	105.98 719	3.44 335	0.28 18	29.58 704	1.49 219	1.01 213	1.26 219	0.93 228	0.63 97	3.81 425	1.51 431	33.14 714	0.41 545	0.26 189	0.23 236	99.94 721	0.32 312

tt45	0.96 186	0.48 106	1.19 98	0.89 246	0.66 270	3.91 442	0.76 272	1.90 102	1.26 147	0.70 104	1.30 231	0.71 154	0.63 97	2.59 385	0.74 199	0.22 84	0.17 84	0.28 257	0.23 236	0.27 170	0.27 226

DLNR_Zeroshot_test	28.62 702	55.50 718	49.94 709	183.62 724	115.05 723	3.43 334	0.28 18	29.49 703	1.49 219	1.01 213	1.26 219	0.93 228	0.63 97	3.92 432	1.51 431	29.81 712	0.41 545	0.26 189	0.23 236	93.28 719	0.32 312

quiztm	1.09 223	0.79 423	1.33 139	0.77 155	1.50 559	2.48 191	0.76 272	3.65 385	1.55 268	1.65 301	1.80 391	1.18 268	0.64 100	1.17 152	1.07 314	0.30 313	0.17 84	0.23 66	0.20 160	0.36 363	0.28 247

GCAP-Stereo-DPT26K	0.76 79	0.51 129	2.13 245	0.72 111	0.38 71	2.35 178	0.99 448	1.82 91	0.80 44	0.68 97	0.88 103	0.56 79	0.64 100	0.87 58	0.55 110	0.23 102	0.16 49	0.25 145	0.20 160	0.24 94	0.20 48

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.97 188	1.76 604	2.51 284	0.69 82	1.40 535	2.95 249	0.99 448	2.18 140	1.04 117	0.68 97	0.80 79	0.69 140	0.64 100	0.87 58	0.40 17	0.23 102	0.19 177	0.25 145	0.21 180	0.30 238	0.64 552

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.91 165	1.57 591	2.54 286	0.69 82	1.41 543	2.08 150	0.83 330	2.11 133	1.38 166	0.65 89	0.75 68	0.66 127	0.64 100	0.72 16	0.40 17	0.23 102	0.19 177	0.24 106	0.18 91	0.33 310	0.54 513

PSi22	0.93 169	0.71 366	1.23 109	1.00 332	0.36 35	1.73 112	0.36 47	3.46 353	1.44 186	0.98 211	1.39 262	1.16 262	0.64 100	1.95 324	0.75 202	0.19 36	0.17 84	0.21 34	0.17 46	0.34 329	0.35 358

SMoEStereo_RVC	0.80 106	0.53 156	1.12 77	0.92 273	0.44 118	2.41 185	0.79 299	1.49 45	1.16 126	0.70 104	1.12 180	0.64 117	0.64 100	1.69 284	0.87 251	0.22 84	0.16 49	0.31 337	0.22 215	0.26 150	0.25 179

UniTT-Stereo	0.82 124	0.47 96	2.63 299	0.96 303	1.19 477	0.78 14	0.39 54	1.12 16	1.54 260	1.19 241	1.26 219	0.51 53	0.64 100	1.13 133	1.03 307	0.30 313	0.20 228	0.24 106	0.21 180	0.40 397	0.25 179

CASnet	0.78 98	0.51 129	1.29 130	0.81 173	0.29 8	1.28 57	0.74 259	1.51 46	1.89 381	1.64 297	1.09 173	0.65 123	0.64 100	0.91 75	0.76 209	0.29 271	0.17 84	0.41 500	0.31 431	0.32 290	0.19 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
BridgeDepth	0.54 16	0.42 41	1.05 30	0.58 9	0.25 2	1.30 60	0.36 47	1.53 50	0.86 65	0.56 31	0.37 9	0.57 86	0.65 108	0.87 58	0.40 17	0.20 50	0.15 24	0.19 8	0.16 27	0.22 73	0.17 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
4.25_new	0.73 60	0.46 72	1.08 51	0.71 98	0.97 402	2.52 196	0.58 151	2.28 163	0.93 92	0.57 40	0.94 129	0.40 17	0.65 108	0.87 58	0.50 81	0.17 11	0.13 1	0.25 145	0.17 46	0.19 10	0.20 48

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

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

RAFT-Stereo-weight	1.11 227	0.48 106	1.22 108	0.99 324	0.42 101	4.17 532	0.80 310	3.60 378	1.50 225	1.97 378	1.50 289	1.30 289	0.65 108	1.24 169	0.85 238	0.25 155	0.19 177	0.26 189	0.22 215	0.27 170	0.23 147

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 167	0.73 382	1.42 157	0.92 273	1.08 446	2.97 252	0.53 125	1.77 86	1.39 168	1.16 238	1.54 300	0.58 89	0.65 108	1.03 106	0.84 235	0.25 155	0.23 324	0.30 310	0.24 265	0.43 450	0.29 260

CREStereo++_RVC	1.02 211	0.49 116	1.54 174	0.83 198	0.55 203	4.01 484	0.31 24	1.63 69	1.99 395	1.63 294	2.13 497	0.84 194	0.65 108	0.88 64	0.70 182	0.27 198	0.15 24	0.23 66	1.22 650	0.24 94	0.17 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
aanet-new-60k	0.77 89	0.64 294	1.98 221	0.73 120	0.49 163	2.10 153	0.87 373	2.24 154	0.85 63	0.56 31	0.77 73	0.61 101	0.66 115	1.20 161	0.48 66	0.18 25	0.15 24	0.25 145	0.17 46	0.23 84	0.22 127

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

3.5w_stereo	0.77 89	0.53 156	1.09 60	0.65 56	0.72 298	2.52 196	0.51 115	2.43 189	0.80 44	0.76 137	1.20 197	0.43 28	0.66 115	1.23 167	0.73 193	0.17 11	0.13 1	0.23 66	0.17 46	0.20 32	0.21 93

SCV_C0	0.89 150	0.59 230	1.96 220	0.83 198	0.44 118	1.24 47	0.64 185	3.33 342	1.66 322	0.82 160	1.20 197	0.73 164	0.66 115	1.62 266	0.66 156	0.32 359	0.21 262	0.24 106	0.20 160	0.28 192	0.23 147

HUF	1.15 234	0.64 294	8.62 420	0.90 256	0.35 30	1.35 65	0.78 292	1.97 112	1.50 225	0.63 81	1.52 292	0.83 192	0.66 115	1.28 183	0.63 140	0.29 271	0.23 324	0.26 189	0.17 46	0.23 84	0.25 179

999	0.97 188	0.48 106	1.24 116	1.03 357	0.64 255	3.25 299	0.92 414	1.40 36	1.39 168	0.71 108	1.68 345	0.70 143	0.66 115	3.03 406	0.89 259	0.23 102	0.19 177	0.25 145	0.21 180	0.25 120	0.29 260

EGLCR-Stereo	1.06 216	0.51 129	1.56 177	1.02 350	0.39 77	4.27 555	0.42 77	4.08 506	1.48 213	0.90 192	0.68 56	1.09 252	0.66 115	1.81 302	0.62 136	0.27 198	0.19 177	0.29 283	0.23 236	0.37 376	0.25 179

TS12	0.80 106	0.43 49	1.08 51	0.55 5	0.30 9	3.40 327	0.41 69	2.20 144	1.37 162	0.69 101	1.15 186	0.54 64	0.69 122	1.27 181	0.57 119	0.21 62	0.18 130	0.22 50	0.17 46	0.22 73	0.26 209

MM-Stereo_test3	1.09 223	0.59 230	1.55 175	1.73 605	1.18 470	1.91 128	0.86 352	3.52 365	1.76 356	1.25 246	1.86 429	1.10 255	0.69 122	1.32 197	0.86 245	0.27 198	0.23 324	0.27 222	0.22 215	0.34 329	0.30 291

rvit_stereo_0081_aga	0.81 119	0.75 404	1.84 205	0.72 111	0.73 303	1.21 42	0.63 181	1.92 105	1.39 168	0.87 186	0.80 79	0.79 182	0.69 122	1.27 181	0.69 176	0.35 410	0.29 442	0.26 189	0.25 286	0.40 397	0.27 226

MaDis-Stereo	0.82 124	0.66 320	1.53 171	0.65 56	1.87 628	1.24 47	0.36 47	2.13 135	1.27 148	0.67 95	0.75 68	0.88 209	0.70 125	1.15 144	1.07 314	0.29 271	0.23 324	0.26 189	0.20 160	0.31 258	0.22 127

test_xeample3	2.12 413	0.63 283	21.55 669	0.91 267	0.47 147	1.85 122	0.94 422	7.96 669	1.23 137	0.75 123	0.76 70	0.64 117	0.70 125	1.77 295	0.83 232	0.30 313	0.21 262	0.27 222	0.21 180	0.27 170	0.24 165

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

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

MSKI-zero shot	2.22 427	0.64 294	20.09 613	0.96 303	0.56 208	4.04 490	0.70 234	3.91 452	1.50 225	1.92 362	2.28 524	1.92 389	0.71 127	2.93 401	0.67 161	0.26 172	0.23 324	0.26 189	0.21 180	0.28 192	0.26 209

FSD	0.75 70	0.64 294	1.23 109	0.76 149	0.60 235	0.77 12	0.67 202	1.57 55	0.68 13	0.72 112	0.62 47	1.02 244	0.72 130	0.81 41	0.73 193	0.59 580	0.54 597	0.57 587	0.54 588	0.57 525	0.55 519

fffy	0.80 106	0.59 230	1.56 177	1.00 332	0.47 147	1.27 51	0.76 272	1.90 102	1.02 112	0.75 123	1.35 250	0.83 192	0.72 130	1.70 287	0.62 136	0.23 102	0.19 177	0.27 222	0.21 180	0.28 192	0.32 312

IGEVStereo-DCA	0.86 136	0.65 308	2.05 229	0.90 256	0.46 137	1.57 93	0.86 352	1.62 64	1.24 139	0.65 89	0.77 73	0.74 170	0.72 130	2.59 385	0.86 245	0.28 242	0.21 262	0.28 257	0.21 180	0.29 212	0.27 226

rrr	2.27 438	0.65 308	23.82 688	0.90 256	0.46 137	1.57 93	0.96 433	7.98 670	1.19 133	0.65 89	0.77 73	0.74 170	0.72 130	2.59 385	0.86 245	0.28 242	0.21 262	0.28 257	0.21 180	0.29 212	0.25 179

GLC_STEREO	0.76 79	0.52 138	1.12 77	0.83 198	0.33 20	1.86 124	0.82 324	1.46 42	1.38 166	0.95 204	1.04 156	0.68 134	0.72 130	0.97 93	0.80 222	0.23 102	0.25 388	0.32 360	0.25 286	0.32 290	0.30 291

DN	1.08 222	0.54 172	3.15 328	0.90 256	1.00 423	3.37 320	0.48 107	2.59 234	1.45 189	0.95 204	0.82 88	1.32 291	0.73 135	1.86 315	0.64 143	0.30 313	0.26 405	0.28 257	0.24 265	0.34 329	0.32 312

VMStereo-Base	0.73 60	0.44 55	1.48 166	0.61 16	0.35 30	1.71 109	0.43 82	1.30 23	1.40 172	0.84 175	1.07 170	0.92 224	0.73 135	1.26 176	0.73 193	0.24 130	0.23 324	0.24 106	0.18 91	0.24 94	0.24 165

DDF-Stereo	0.90 159	0.53 156	1.16 92	0.88 239	1.31 508	1.59 96	0.86 352	2.26 158	0.79 40	0.48 7	0.63 48	0.54 64	0.73 135	2.97 404	1.03 307	0.39 460	0.17 84	0.24 106	0.18 91	1.06 616	0.29 260

IGEV-RUCA	0.90 159	0.53 156	1.05 30	0.81 173	0.74 308	3.89 439	0.80 310	1.92 105	1.41 176	0.96 209	0.71 59	0.70 143	0.73 135	1.30 194	0.68 165	0.29 271	0.20 228	0.25 145	0.19 135	0.43 450	0.34 344

Pointernet	0.88 144	0.44 55	2.26 260	0.84 209	0.37 55	2.29 173	0.38 52	3.06 301	1.46 198	0.66 92	1.39 262	0.91 218	0.73 135	1.01 102	0.72 190	0.23 102	0.19 177	0.20 18	0.18 91	0.19 10	0.20 48

LL-Strereo2	1.23 254	0.85 455	2.38 273	0.93 289	0.68 283	3.72 398	1.37 539	2.54 219	1.99 395	1.75 324	1.40 266	1.82 374	0.73 135	1.40 212	0.99 301	0.31 338	0.23 324	0.55 582	0.35 475	0.29 212	0.24 165

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

AIO-test2	1.61 324	1.30 559	3.40 340	1.16 431	1.31 508	3.18 281	0.74 259	4.06 499	1.52 244	1.72 317	2.21 512	0.78 178	0.74 141	3.64 422	0.95 293	3.64 671	0.26 405	0.35 434	0.42 543	0.37 376	0.33 331

GMStereo	1.01 207	1.00 499	2.86 315	0.83 198	0.45 126	1.47 81	0.57 142	1.89 100	2.11 431	1.52 275	1.24 209	0.87 205	0.74 141	1.58 252	0.94 288	0.40 468	0.21 262	0.30 310	0.30 415	0.47 485	0.36 364
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
aanet-new-24k	0.78 98	0.59 230	1.59 181	0.72 111	0.84 358	2.43 186	0.98 446	1.99 114	0.69 16	0.62 73	1.25 217	0.60 97	0.75 144	0.82 45	0.55 110	0.21 62	0.15 24	0.25 145	0.19 135	0.26 150	0.21 93

water-stereo	0.78 98	0.45 60	1.94 215	0.79 166	0.48 155	2.36 179	0.47 103	1.53 50	1.09 124	0.88 187	1.04 156	0.82 190	0.75 144	0.72 16	0.78 215	0.22 84	0.23 324	0.25 145	0.23 236	0.24 94	0.29 260

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

AIO-test1	2.18 422	0.66 320	18.95 576	0.89 246	1.48 555	3.40 327	0.97 438	4.19 533	1.68 327	0.86 183	1.35 250	0.99 238	0.75 144	4.47 441	1.27 371	0.23 102	0.23 324	0.28 257	0.33 451	0.31 258	0.35 358

rvit_0105_6	1.00 204	0.93 479	2.21 253	0.92 273	0.55 203	1.52 91	0.79 299	2.41 180	2.96 585	0.76 137	0.72 62	1.02 244	0.75 144	1.42 220	0.81 227	0.40 468	0.43 555	0.34 415	0.31 431	0.43 450	0.34 344

rvit_stereo_0081	0.80 106	0.63 283	1.19 98	0.91 267	0.64 255	1.27 51	0.61 163	2.05 123	1.71 341	0.82 160	0.73 63	0.85 199	0.75 144	1.30 194	0.80 222	0.31 338	0.26 405	0.27 222	0.25 286	0.38 381	0.27 226

rvit_stereo_0082	0.80 106	0.63 283	1.19 98	0.91 267	0.64 255	1.27 51	0.61 163	2.05 123	1.71 341	0.82 160	0.73 63	0.85 199	0.75 144	1.30 194	0.80 222	0.31 338	0.26 405	0.27 222	0.25 286	0.38 381	0.27 226

CroCo-Stereo	0.98 194	0.87 461	3.44 341	0.87 234	0.53 193	0.49 3	0.50 111	3.99 478	1.49 219	0.81 158	1.25 217	1.00 241	0.75 144	1.10 122	1.09 320	0.24 130	0.21 262	0.24 106	0.19 135	0.35 350	0.27 226
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
aanet-new-90k	0.85 132	0.57 204	1.82 204	0.75 131	0.92 386	3.26 301	0.72 239	2.51 208	0.86 65	0.47 5	0.67 55	0.49 50	0.76 152	1.56 247	0.45 48	0.19 36	0.16 49	0.25 145	0.17 46	0.24 94	0.20 48

aanet-new-40k	0.73 60	0.59 230	1.25 117	0.75 131	1.49 556	1.42 73	0.96 433	1.95 110	0.84 60	0.52 18	1.06 167	0.51 53	0.76 152	0.85 56	0.47 62	0.18 25	0.15 24	0.24 106	0.18 91	0.26 150	0.22 127

GCAP-Stereo-cres-4k	0.80 106	0.50 120	1.52 170	0.71 98	1.26 498	2.61 207	0.93 417	1.85 95	0.80 44	0.62 73	1.15 186	0.66 127	0.76 152	0.88 64	0.54 105	0.23 102	0.16 49	0.24 106	0.18 91	0.26 150	0.21 93

GIP-stereo	0.88 144	0.50 120	1.34 140	1.32 502	0.94 394	2.90 233	0.42 77	3.41 351	1.06 121	0.63 81	0.76 70	0.90 216	0.76 152	0.91 75	0.52 95	0.27 198	0.18 130	0.25 145	0.16 27	0.25 120	0.19 15

ProNet	0.82 124	0.71 366	1.50 167	0.86 228	0.45 126	1.78 117	0.83 330	1.75 82	1.28 150	0.66 92	1.13 183	0.78 178	0.76 152	1.66 276	0.71 185	0.24 130	0.20 228	0.25 145	0.23 236	0.29 212	0.25 179

aanet-new-12k	0.80 106	0.44 55	1.68 188	0.81 173	0.31 12	3.00 253	0.97 438	2.65 242	0.78 36	0.69 101	0.55 37	0.58 89	0.77 157	0.99 99	0.54 105	0.21 62	0.14 11	0.24 106	0.19 135	0.26 150	0.22 127

SCV	0.95 181	0.63 283	1.38 149	1.70 601	0.41 94	1.23 43	0.89 387	3.53 369	1.57 281	0.61 66	1.54 300	0.93 228	0.77 157	1.66 276	0.66 156	0.36 423	0.20 228	0.25 145	0.19 135	0.29 212	0.25 179

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ffff	0.98 194	0.69 341	2.05 229	0.84 209	0.52 183	4.55 607	0.86 352	1.62 64	1.24 139	0.75 123	1.03 151	0.70 143	0.77 157	1.84 308	0.68 165	0.27 198	0.17 84	0.29 283	0.21 180	0.31 258	0.27 226

11t	0.98 194	0.69 341	2.05 229	0.84 209	0.52 183	4.55 607	0.86 352	1.62 64	1.24 139	0.75 123	1.03 151	0.70 143	0.77 157	1.84 308	0.68 165	0.27 198	0.17 84	0.29 283	0.21 180	0.31 258	0.27 226

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ccc-4	0.98 194	0.69 341	2.05 229	0.84 209	0.52 183	4.55 607	0.86 352	1.62 64	1.24 139	0.75 123	1.03 151	0.70 143	0.77 157	1.84 308	0.68 165	0.27 198	0.17 84	0.29 283	0.21 180	0.31 258	0.27 226

IGEV-Stereo	0.95 181	0.69 341	1.27 125	0.84 209	0.52 183	4.54 602	0.84 338	1.76 83	1.24 139	0.75 123	1.06 167	0.79 182	0.77 157	1.68 283	0.69 176	0.27 198	0.17 84	0.29 283	0.21 180	0.31 258	0.26 209
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
aanet-new-28k	0.77 89	0.58 220	2.64 301	0.78 161	0.39 77	1.97 133	1.05 472	1.72 79	0.79 40	0.58 46	1.10 176	0.54 64	0.78 166	0.70 6	0.44 41	0.20 50	0.15 24	0.25 145	0.19 135	0.29 212	0.21 93

zero-FE	0.95 181	0.52 138	2.63 299	0.86 228	1.27 501	1.41 71	0.86 352	2.27 160	0.73 26	0.50 11	0.64 49	0.54 64	0.78 166	2.70 393	1.02 305	0.35 410	0.17 84	0.24 106	0.18 91	1.03 613	0.29 260

xyz-stereo-finetune	1.05 214	0.62 275	1.46 161	0.59 12	0.36 35	3.48 347	0.81 320	2.69 249	1.74 352	0.94 200	1.21 201	0.91 218	0.78 166	2.53 380	1.28 375	0.24 130	0.24 360	0.26 189	0.23 236	0.30 238	0.23 147

CroCo-Stereo Lap2	0.99 202	0.89 465	2.55 287	0.99 324	1.80 621	0.54 4	0.46 97	3.10 305	1.24 139	1.07 228	1.21 201	1.05 251	0.78 166	1.26 176	1.08 317	0.27 198	0.23 324	0.27 222	0.21 180	0.43 450	0.34 344

test_1	1.19 242	0.52 138	2.00 223	1.01 339	0.42 101	1.95 131	0.90 392	4.36 603	1.47 203	2.17 458	1.16 190	2.06 415	0.78 166	2.68 391	0.76 209	0.27 198	0.18 130	0.28 257	0.26 309	0.26 150	0.25 179

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

MM-Stereo_test2	1.79 352	0.53 156	20.16 615	1.43 548	0.47 147	2.57 203	0.73 247	1.67 73	1.47 203	0.94 200	0.96 137	0.84 194	0.79 171	1.16 146	0.68 165	0.24 130	0.17 84	0.25 145	0.22 215	0.30 238	0.22 127

IGEV-Stereo+	0.94 173	0.47 96	1.19 98	0.86 228	2.02 640	1.40 70	0.39 54	1.17 20	0.88 69	0.61 66	0.44 22	0.47 42	0.79 171	2.14 344	0.42 28	0.27 198	0.19 177	0.22 50	0.17 46	2.26 653	2.41 658

LoS	0.94 173	0.52 138	1.88 208	0.86 228	0.36 35	4.15 516	0.51 115	2.18 140	1.45 189	0.97 210	0.88 103	0.62 108	0.79 171	1.59 257	0.86 245	0.26 172	0.19 177	0.24 106	0.16 27	0.21 53	0.20 48
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_4	1.30 281	0.50 120	6.16 391	0.84 209	0.45 126	1.61 101	1.12 492	2.14 137	1.42 179	1.52 275	2.31 538	1.84 380	0.79 171	2.52 378	1.19 344	0.27 198	0.17 84	0.29 283	0.29 394	0.29 212	0.25 179

test-3	1.19 242	0.52 138	2.00 223	1.01 339	0.42 101	1.95 131	0.91 400	4.35 598	1.47 203	2.24 485	1.16 190	2.06 415	0.79 171	2.68 391	0.76 209	0.27 198	0.18 130	0.28 257	0.26 309	0.26 150	0.25 179

test_3	1.19 242	0.51 129	2.08 241	0.99 324	0.41 94	2.05 146	0.87 373	4.40 612	1.42 179	1.99 385	1.18 193	2.03 409	0.79 171	2.70 393	0.75 202	0.27 198	0.17 84	0.29 283	0.29 394	0.30 238	0.27 226

GEAStereo	0.84 131	0.48 106	1.09 60	0.85 221	0.45 126	4.54 602	0.83 330	1.88 97	0.91 78	0.75 123	0.89 110	0.53 61	0.80 178	0.92 79	0.53 99	0.30 313	0.19 177	0.27 222	0.19 135	0.28 192	0.19 15

GSStereo	0.96 186	0.48 106	1.09 60	0.97 310	0.45 126	4.54 602	0.83 330	3.32 336	1.37 162	0.75 123	0.89 110	0.76 174	0.80 178	0.92 79	0.53 99	0.26 172	0.18 130	0.26 189	0.20 160	0.28 192	0.21 93

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

aanet-new-70k	0.76 79	0.59 230	1.16 92	0.70 88	0.39 77	2.40 184	0.79 299	2.39 178	0.71 19	0.59 54	0.84 91	0.48 48	0.81 181	1.61 264	0.53 99	0.19 36	0.16 49	0.25 145	0.17 46	0.24 94	0.20 48

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.88 144	0.80 428	1.43 159	0.68 76	1.19 477	3.73 402	0.92 414	2.05 123	0.96 100	0.71 108	0.85 95	0.80 184	0.81 181	0.72 16	0.56 114	0.23 102	0.19 177	0.26 189	0.18 91	0.23 84	0.36 364

Zero-FE251	0.80 106	0.75 404	1.71 190	0.88 239	0.70 294	2.59 206	0.45 92	1.38 33	0.83 57	1.79 332	0.61 46	0.73 164	0.81 181	0.82 45	0.61 132	0.29 271	0.23 324	0.27 222	0.19 135	0.20 32	0.20 48

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

BridgeDepth_RVC	0.53 15	0.41 30	1.03 24	0.55 5	0.37 55	0.99 23	0.23 3	1.38 33	0.67 12	0.56 31	0.52 33	0.50 51	0.82 185	0.83 48	0.47 62	0.29 271	0.16 49	0.23 66	0.18 91	0.19 10	0.18 7
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
4w-stereo	0.67 41	0.49 116	1.07 39	0.63 33	0.75 310	1.63 105	0.44 87	2.23 152	0.77 31	0.56 31	0.92 122	0.40 17	0.82 185	1.08 118	0.53 99	0.18 25	0.13 1	0.25 145	0.18 91	0.19 10	0.20 48

model_zeroshot	1.21 250	0.60 246	3.55 345	1.05 360	0.57 220	3.46 341	0.63 181	2.73 254	1.55 268	2.05 413	1.38 260	1.50 318	0.82 185	1.69 284	0.87 251	0.29 271	0.23 324	0.30 310	0.23 236	0.27 170	0.32 312

rvit_stereo_0080	0.94 173	0.72 371	2.56 288	0.64 43	0.59 232	1.90 126	0.75 269	2.71 251	1.40 172	0.91 193	1.04 156	0.85 199	0.82 185	1.14 137	0.78 215	0.35 410	0.29 442	0.25 145	0.27 337	0.45 470	0.29 260

whm_eth	0.94 173	0.72 371	2.56 288	0.64 43	0.59 232	1.90 126	0.75 269	2.71 251	1.40 172	0.91 193	1.04 156	0.85 199	0.82 185	1.14 137	0.78 215	0.35 410	0.29 442	0.25 145	0.27 337	0.45 470	0.29 260

RT-Monster	1.05 214	0.53 156	2.62 297	0.83 198	1.40 535	2.96 250	0.47 103	2.81 272	1.83 371	1.21 244	1.22 204	0.93 228	0.83 190	1.36 204	0.60 129	0.21 62	0.20 228	0.23 66	0.18 91	0.21 53	0.29 260

iRaftStereo_RVC	1.09 223	0.70 352	1.39 151	0.95 297	0.45 126	3.83 420	0.42 77	2.37 177	1.58 285	1.69 308	1.76 376	1.80 368	0.83 190	1.50 237	0.98 298	0.28 242	0.18 130	0.29 283	0.26 309	0.30 238	0.31 301

aanet-new-22k	0.76 79	0.65 308	2.50 283	0.74 127	0.34 25	1.47 81	1.32 527	1.61 61	0.81 51	0.57 40	1.05 163	0.54 64	0.84 192	0.92 79	0.50 81	0.21 62	0.16 49	0.24 106	0.19 135	0.27 170	0.20 48

rvit_stereo_0075_2	1.18 240	0.74 393	2.66 303	0.90 256	1.27 501	2.51 195	0.69 224	2.25 156	2.06 415	1.40 264	1.86 429	1.46 314	0.84 192	1.42 220	0.94 288	0.46 524	0.40 536	0.48 541	0.38 510	0.46 481	0.51 500

GCAP-Stereo	0.93 169	0.68 338	1.35 145	0.85 221	0.41 94	3.61 382	0.52 124	2.20 144	1.50 225	1.11 235	1.04 156	1.17 264	0.84 192	1.11 124	0.71 185	0.25 155	0.20 228	0.27 222	0.18 91	0.28 192	0.23 147

asda	0.77 89	0.46 72	1.10 66	0.64 43	0.82 343	3.33 316	0.49 109	2.40 179	0.81 51	0.63 81	0.80 79	0.44 33	0.85 195	0.88 64	0.60 129	0.17 11	0.13 1	0.24 106	0.17 46	0.20 32	0.20 48

TRStereo	2.31 450	1.87 609	19.74 597	1.53 573	1.16 468	4.26 550	1.08 481	4.73 644	1.45 189	1.55 278	1.28 227	1.75 352	0.85 195	1.81 302	1.20 348	0.36 423	0.26 405	0.32 360	0.36 485	0.34 329	0.33 331

NLSM1	1.86 360	0.53 156	1.39 151	0.73 120	1.89 630	3.09 267	0.64 185	8.41 673	12.10 679	0.79 150	1.21 201	0.73 164	0.86 197	1.67 281	1.45 410	0.26 172	0.24 360	0.29 283	0.24 265	0.31 258	0.27 226

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 150	0.47 96	2.08 241	0.76 149	0.73 303	3.91 442	0.41 69	2.07 129	1.07 122	0.77 142	0.89 110	0.64 117	0.86 197	0.95 86	0.77 214	0.26 172	0.18 130	0.26 189	0.19 135	0.32 290	0.32 312

rvit_0105_4	1.07 220	0.99 496	2.39 274	0.93 289	0.54 195	1.62 103	0.84 338	2.77 260	2.91 580	0.80 154	0.91 119	1.09 252	0.86 197	1.63 271	0.85 238	0.40 468	0.45 565	0.35 434	0.31 431	0.43 450	0.40 425

plain	1.55 307	0.69 341	13.59 482	0.65 56	0.73 303	1.66 107	0.57 142	3.17 313	1.94 389	0.77 142	1.24 209	0.80 184	0.86 197	1.60 259	0.96 294	0.33 378	0.21 262	0.32 360	0.25 286	0.42 440	0.28 247

DIP-Stereo	1.24 259	0.69 341	1.77 198	0.65 56	0.61 240	4.29 557	0.58 151	4.44 618	2.53 527	1.98 380	1.33 242	0.91 218	0.86 197	1.25 175	1.25 364	0.36 423	0.23 324	0.32 360	0.23 236	0.32 290	0.29 260
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
aanet-new-36k	0.77 89	0.54 172	1.39 151	0.72 111	0.32 16	2.92 239	0.60 158	2.21 147	0.87 67	0.55 29	1.12 180	0.56 79	0.87 202	0.98 95	0.48 66	0.19 36	0.15 24	0.25 145	0.17 46	0.26 150	0.21 93

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

aanet-new-32k	0.81 119	0.64 294	3.94 362	0.70 88	0.97 402	1.43 74	0.96 433	1.36 30	0.72 21	0.61 66	1.02 145	0.62 108	0.87 202	0.72 16	0.44 41	0.20 50	0.16 49	0.25 145	0.17 46	0.25 120	0.22 127

aanet-new-30k	0.81 119	0.64 294	3.91 361	0.70 88	0.97 402	1.43 74	0.96 433	1.36 30	0.72 21	0.61 66	1.02 145	0.62 108	0.87 202	0.72 16	0.44 41	0.20 50	0.16 49	0.25 145	0.17 46	0.25 120	0.22 127

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.86 136	0.45 60	1.07 39	0.68 76	1.74 610	3.37 320	0.91 400	2.46 197	0.76 29	0.85 178	0.94 129	0.72 157	0.87 202	0.71 9	0.49 74	0.25 155	0.15 24	0.26 189	0.17 46	0.23 84	0.19 15

DilatedVolume-Stereo	0.81 119	0.60 246	1.51 169	1.01 339	0.59 232	1.34 64	0.51 115	1.56 53	1.08 123	1.26 248	1.24 209	0.77 177	0.87 202	1.79 299	0.72 190	0.23 102	0.24 360	0.22 50	0.21 180	0.25 120	0.23 147

CREStereo	0.92 167	0.53 156	1.45 160	0.61 16	0.34 25	4.42 579	0.40 62	2.21 147	1.54 260	0.94 200	1.12 180	0.87 205	0.87 202	1.12 129	0.72 190	0.28 242	0.19 177	0.22 50	0.15 9	0.22 73	0.19 15
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
aanet-new-10k	0.82 124	0.58 220	1.16 92	0.78 161	0.37 55	3.52 359	1.04 468	2.34 173	0.76 29	0.89 190	0.70 58	0.64 117	0.88 209	0.94 85	0.59 126	0.22 84	0.16 49	0.25 145	0.18 91	0.26 150	0.20 48

gasm-f	0.89 150	0.49 116	1.30 131	0.85 221	0.44 118	4.42 579	0.95 426	1.88 97	0.91 78	0.75 123	1.46 275	0.53 61	0.88 209	0.88 64	0.57 119	0.30 313	0.19 177	0.27 222	0.19 135	0.28 192	0.19 15

FE-Mocha	1.06 216	0.74 393	2.45 280	0.97 310	0.69 290	1.57 93	0.40 62	2.92 282	1.47 203	1.82 336	1.81 404	1.62 333	0.88 209	1.36 204	0.78 215	0.29 271	0.20 228	0.35 434	0.31 431	0.26 150	0.33 331

StereoVision	1.65 331	0.75 404	7.47 405	1.01 339	1.80 621	2.61 207	0.61 163	3.06 301	1.96 390	1.25 246	3.46 620	1.85 383	0.88 209	2.07 334	1.93 498	0.43 501	0.36 504	0.37 462	0.36 485	0.48 488	0.33 331

LoS_RVC	0.94 173	1.30 559	1.31 132	0.84 209	1.63 585	2.02 137	0.59 155	1.51 46	1.36 161	0.81 158	1.33 242	0.84 194	0.88 209	1.36 204	0.73 193	0.21 62	0.17 84	0.20 18	0.14 2	0.20 32	1.45 636

knoymous	1.30 281	0.60 246	5.57 387	0.88 239	0.75 310	3.04 257	0.90 392	2.68 247	1.33 155	1.48 271	1.07 170	2.78 501	0.88 209	1.29 188	0.85 238	0.31 338	0.22 294	0.35 434	0.20 160	0.45 470	0.37 380

StereoAnything_RVC	0.94 173	2.66 634	2.20 251	0.76 149	0.34 25	1.18 40	0.39 54	2.31 168	0.69 16	0.51 15	0.34 8	0.32 1	0.89 215	1.57 251	0.35 2	0.32 359	0.16 49	0.23 66	0.15 9	3.31 660	0.18 7

Occ-G	0.86 136	0.52 138	1.39 151	0.82 185	0.66 270	1.37 67	0.79 299	1.58 56	1.31 154	1.56 280	0.87 102	2.18 425	0.89 215	0.97 93	0.88 256	0.26 172	0.19 177	0.26 189	0.19 135	0.25 120	0.24 165

trnet	0.91 165	0.48 106	1.46 161	0.62 25	0.31 12	4.40 574	0.41 69	2.20 144	1.53 251	0.94 200	1.14 185	0.88 209	0.89 215	1.09 121	0.71 185	0.27 198	0.19 177	0.22 50	0.15 9	0.21 53	0.19 15

NLMM1	2.18 422	0.55 181	1.34 140	0.62 25	1.86 625	3.30 313	0.62 178	11.92 682	15.07 687	0.86 183	0.96 137	0.84 194	0.90 218	1.83 305	1.35 390	0.27 198	0.27 417	0.27 222	0.24 265	0.31 258	0.28 247

MIF-Stereo (partial)	0.98 194	0.55 181	2.83 312	0.71 98	1.03 429	1.08 28	0.49 109	2.55 220	1.66 322	0.79 150	1.20 197	0.80 184	0.90 218	1.61 264	1.56 439	0.36 423	0.24 360	0.33 396	0.25 286	0.40 397	0.28 247

TestStereo	2.00 391	1.02 501	12.25 465	0.70 88	0.61 240	1.88 125	0.55 135	2.31 168	1.52 244	1.41 266	1.33 242	1.27 284	0.90 218	11.62 637	0.81 227	0.34 390	0.19 177	0.33 396	0.24 265	0.44 461	0.24 165

castereo	0.82 124	0.70 352	1.04 25	0.85 221	0.50 168	1.29 59	0.91 400	3.22 318	1.20 135	0.83 172	1.24 209	0.72 157	0.91 221	1.00 101	0.67 161	0.26 172	0.16 49	0.25 145	0.20 160	0.24 94	0.21 93

MyStereo07	1.01 207	0.80 428	1.26 119	1.00 332	1.04 432	3.95 461	0.95 426	2.07 129	1.42 179	0.75 123	1.22 204	0.68 134	0.91 221	1.63 271	0.67 161	0.24 130	0.24 360	0.34 415	0.26 309	0.41 421	0.37 380

RALCasStereoNet	1.19 242	1.02 501	2.06 238	1.12 403	1.14 461	3.08 266	0.70 234	2.99 290	1.73 346	1.34 253	1.68 345	1.18 268	0.91 221	2.16 346	1.00 303	0.30 313	0.26 405	0.24 106	0.21 180	0.29 212	0.30 291

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

AE-Stereo	1.18 240	0.60 246	2.05 229	1.10 392	0.60 235	4.39 570	0.72 239	3.74 407	1.62 311	1.10 231	1.90 444	1.01 242	0.92 224	1.45 228	0.82 229	0.28 242	0.22 294	0.28 257	0.28 366	0.26 150	0.22 127

test-1	1.23 254	0.65 308	1.88 208	0.96 303	0.52 183	3.84 425	0.62 178	4.01 482	1.47 203	1.93 366	1.78 385	1.83 377	0.92 224	1.19 160	1.28 375	0.26 172	0.29 442	0.31 337	0.24 265	0.29 212	0.36 364

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

rvit_0105_5	1.13 229	0.93 479	2.60 291	0.91 267	0.56 208	1.92 129	0.91 400	3.02 295	2.63 541	0.95 204	1.20 197	1.18 268	0.93 227	1.51 240	0.93 286	0.40 468	0.43 555	0.37 462	0.35 475	0.42 440	0.44 451

TANstereo	1.01 207	0.55 181	1.73 192	0.76 149	0.36 35	4.04 490	0.38 52	1.48 43	1.62 311	2.03 408	2.10 488	0.84 194	0.93 227	0.98 95	0.62 136	0.28 242	0.36 504	0.23 66	0.20 160	0.25 120	0.46 468

EAI-Stereo	2.35 465	0.63 283	2.97 318	0.95 297	0.65 263	3.84 425	14.27 691	5.04 652	2.19 446	2.06 418	7.25 649	1.10 255	0.94 230	1.65 275	1.37 392	0.31 338	0.22 294	0.27 222	0.60 602	0.27 170	0.32 312

R-Stereo Train	1.20 247	0.58 220	1.81 202	0.99 324	0.67 277	3.78 410	0.90 392	4.09 508	1.51 232	2.16 454	1.71 356	1.13 258	0.94 230	1.40 212	0.91 272	0.30 313	0.24 360	0.26 189	0.21 180	0.26 150	0.25 179

RAFT-Stereo	1.20 247	0.58 220	1.81 202	0.99 324	0.67 277	3.78 410	0.90 392	4.09 508	1.51 232	2.16 454	1.71 356	1.13 258	0.94 230	1.40 212	0.91 272	0.30 313	0.24 360	0.26 189	0.21 180	0.26 150	0.25 179
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
aanet-32k-new	0.89 150	0.90 467	2.17 250	0.75 131	0.62 249	3.41 332	0.99 448	2.09 131	0.72 21	0.53 22	1.13 183	0.66 127	0.96 233	1.04 112	0.52 95	0.21 62	0.15 24	0.24 106	0.18 91	0.25 120	0.20 48

aanet-new-16k	0.74 65	0.51 129	1.56 177	0.73 120	0.37 55	2.14 156	0.88 380	2.01 117	0.91 78	0.56 31	0.91 119	0.70 143	0.96 233	0.76 25	0.54 105	0.20 50	0.15 24	0.23 66	0.18 91	0.26 150	0.21 93

GMStereo_Zeroshot	1.41 295	1.21 542	3.33 338	1.29 488	0.72 298	3.35 318	0.53 125	2.58 233	1.68 327	2.35 517	1.56 308	2.42 454	0.96 233	2.50 370	1.16 337	0.45 516	0.23 324	0.40 488	0.24 265	0.79 592	0.33 331

CRE-IMP	1.23 254	0.61 266	2.14 246	0.82 185	0.39 77	4.54 602	0.83 330	2.63 240	1.55 268	1.95 372	1.46 275	1.87 385	0.96 233	1.48 234	1.33 386	0.45 516	0.21 262	0.31 337	0.26 309	0.41 421	0.31 301

s12784h	1.31 284	0.45 60	2.41 277	0.71 98	0.35 30	4.42 579	0.50 111	4.22 543	2.73 553	2.01 399	2.48 554	0.91 218	0.96 233	2.01 331	0.70 182	0.29 271	0.18 130	0.24 106	0.16 27	0.27 170	0.18 7

WQFJX1	2.20 425	0.52 138	1.38 149	0.62 25	1.78 617	3.07 264	0.67 202	12.26 685	15.24 688	0.84 175	1.05 163	0.91 218	0.97 238	1.88 317	1.26 367	0.27 198	0.25 388	0.28 257	0.21 180	0.36 363	0.25 179

depthmonostereo	0.94 173	0.71 366	2.39 274	0.85 221	0.54 195	2.21 166	0.53 125	1.83 92	1.17 128	0.95 204	1.09 173	0.99 238	0.97 238	2.37 362	0.68 165	0.23 102	0.27 417	0.22 50	0.20 160	0.25 120	0.26 209

MM-Stereo_test1	1.90 369	0.53 156	19.85 601	1.39 540	0.48 155	1.81 120	0.79 299	3.00 292	1.82 364	1.69 308	1.09 173	0.87 205	0.97 238	1.45 228	0.74 199	0.24 130	0.21 262	0.27 222	0.24 265	0.35 350	0.24 165

tg	1.15 234	0.67 330	1.31 132	0.94 294	0.54 195	4.02 486	0.41 69	2.96 287	1.59 300	1.69 308	1.85 426	1.84 380	0.97 238	1.78 296	0.83 232	0.27 198	0.17 84	0.29 283	0.26 309	0.29 212	0.27 226

WCG-NET	0.88 144	0.49 116	1.26 119	0.90 256	0.37 55	1.48 83	1.07 476	1.73 80	2.30 470	1.63 294	1.49 288	0.92 224	0.97 238	0.95 86	0.76 209	0.22 84	0.16 49	0.23 66	0.20 160	0.25 120	0.21 93

BUS	1.49 306	0.59 230	1.94 215	0.87 234	0.85 360	4.50 595	0.76 272	4.48 624	1.88 377	2.93 595	1.83 413	3.63 579	0.97 238	1.60 259	1.17 341	0.34 390	0.25 388	0.31 337	0.28 366	0.35 350	0.33 331

NINENet	1.87 362	0.74 393	2.60 291	1.12 403	1.06 437	4.50 595	0.76 272	4.41 613	2.24 454	2.16 454	1.86 429	3.63 579	0.97 238	8.00 520	1.17 341	0.41 483	0.30 455	0.41 500	0.30 415	0.41 421	0.36 364

PMTNet	0.99 202	0.48 106	1.73 192	0.62 25	0.56 208	4.20 544	0.43 82	1.88 97	1.58 285	1.00 212	1.05 163	0.78 178	0.98 245	1.50 237	0.85 238	1.21 639	0.20 228	0.23 66	0.15 9	0.22 73	0.19 15

PSM-softLoss	1.66 334	0.59 230	5.15 380	2.25 640	0.48 155	4.68 628	0.69 224	2.57 224	1.52 244	2.14 440	1.45 273	1.42 309	0.99 246	6.04 475	1.20 348	0.41 483	0.23 324	0.37 462	0.39 518	0.32 290	0.31 301

KMStereo	1.66 334	0.59 230	5.15 380	2.25 640	0.48 155	4.68 628	0.69 224	2.57 224	1.52 244	2.14 440	1.45 273	1.42 309	0.99 246	6.04 475	1.20 348	0.41 483	0.23 324	0.37 462	0.39 518	0.32 290	0.31 301

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.97 188	0.41 30	3.72 356	0.63 33	0.80 328	1.51 87	0.84 338	1.84 93	1.51 232	0.82 160	1.00 142	0.70 143	1.00 248	0.75 22	0.41 22	0.23 102	0.18 130	0.24 106	0.18 91	0.43 450	2.30 654

GCAPDPT-zeroshot4090	0.97 188	0.41 30	3.70 355	0.63 33	0.80 328	1.51 87	0.84 338	1.84 93	1.51 232	0.82 160	1.00 142	0.70 143	1.00 248	0.75 22	0.41 22	0.23 102	0.18 130	0.24 106	0.18 91	0.43 450	2.30 654

UDGNet	1.40 293	1.52 588	2.22 256	1.38 538	0.62 249	4.39 570	0.68 213	1.80 89	2.18 445	1.34 253	1.18 193	0.99 238	1.00 248	2.16 346	1.19 344	1.09 633	0.34 492	1.30 649	0.98 637	1.10 623	0.58 533

AnonymousM	1.22 253	1.32 565	0.97 17	0.88 239	0.56 208	4.03 488	0.69 224	2.41 180	1.68 327	1.48 271	1.31 239	1.15 261	1.00 248	1.18 158	0.73 193	0.32 359	0.40 536	2.07 659	1.70 661	0.24 94	0.22 127

Foundation-i1	0.86 136	0.38 9	1.13 83	0.77 155	1.12 456	1.06 26	0.69 224	2.94 284	1.61 305	0.89 190	1.39 262	1.24 280	1.01 252	1.08 118	0.55 110	0.23 102	0.19 177	0.22 50	0.20 160	0.21 53	0.20 48

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

anonymousdsp2	1.26 270	0.60 246	3.74 357	1.02 350	0.41 94	3.60 378	0.72 239	3.68 392	1.47 203	1.37 259	1.56 308	1.83 377	1.01 252	2.00 328	0.66 156	0.29 271	0.20 228	0.28 257	0.20 160	0.32 290	0.29 260

DisPM	1.36 289	0.55 181	2.39 274	1.54 575	0.51 170	4.59 615	0.79 299	2.50 205	1.88 377	2.50 539	1.83 413	1.45 312	1.01 252	2.71 395	0.93 286	0.46 524	0.20 228	0.32 360	0.31 431	0.31 258	0.44 451

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

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.78 98	0.45 60	1.12 77	0.71 98	1.00 423	2.05 146	0.87 373	2.25 156	1.18 129	0.56 31	0.74 67	0.44 33	1.03 257	0.81 41	0.41 22	0.21 62	0.19 177	0.23 66	0.18 91	0.27 170	0.91 602

WQFJA1	2.11 410	0.52 138	1.23 109	0.63 33	1.87 628	2.81 220	0.61 163	11.67 680	15.01 686	0.80 154	0.86 99	0.92 224	1.03 257	1.13 133	1.48 419	0.26 172	0.25 388	0.27 222	0.22 215	0.31 258	0.24 165

NLMM	2.10 407	0.53 156	1.23 109	0.63 33	1.86 625	2.81 220	0.61 163	11.68 681	14.99 685	0.80 154	0.86 99	0.92 224	1.03 257	1.12 129	1.48 419	0.26 172	0.25 388	0.27 222	0.22 215	0.31 258	0.24 165

NLSM3	0.90 159	0.46 72	1.19 98	0.62 25	1.30 505	3.19 284	0.45 92	2.81 272	1.27 148	0.78 146	0.95 134	0.55 73	1.03 257	1.14 137	0.87 251	0.20 50	0.15 24	0.26 189	0.22 215	0.24 94	0.23 147

RAFT-Test	1.44 298	0.59 230	6.10 390	1.01 339	0.69 290	2.90 233	0.80 310	3.68 392	1.70 339	1.85 339	1.68 345	3.15 533	1.03 257	1.20 161	0.99 301	0.27 198	0.22 294	0.25 145	0.23 236	0.27 170	0.25 179

PFNet+	1.46 301	0.57 204	2.84 313	0.92 273	0.47 147	4.64 622	0.84 338	2.46 197	1.99 395	2.14 440	1.64 332	1.34 293	1.03 257	4.68 446	1.23 359	0.45 516	0.33 479	0.37 462	0.39 518	0.32 290	0.49 485

Pruner-Stereo	1.32 286	0.59 230	2.11 244	1.79 615	0.47 147	4.73 641	0.79 299	2.53 210	1.72 344	2.47 536	1.58 311	1.48 315	1.03 257	1.66 276	1.47 416	0.44 507	0.21 262	0.34 415	0.30 415	0.30 238	0.39 404

Anonymous3	1.72 340	0.76 410	11.61 460	0.83 198	0.84 358	4.46 584	0.84 338	3.57 374	1.16 126	1.34 253	1.37 256	1.11 257	1.03 257	1.58 252	1.13 331	0.70 609	0.58 610	0.33 396	0.35 475	0.47 485	0.42 435

DNS	3.43 593	0.50 120	1.75 197	0.77 155	0.67 277	2.16 158	0.41 69	2.32 170	1.51 232	51.54 712	1.30 231	0.97 236	1.04 265	1.03 106	0.75 202	0.45 516	0.24 360	0.21 34	0.20 160	0.44 461	0.36 364

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

rvit_0105_3	1.24 259	0.93 479	2.84 313	0.97 310	0.58 229	2.38 180	1.08 481	3.26 326	2.53 527	1.18 239	1.40 266	1.24 280	1.04 265	1.73 290	0.97 295	0.44 507	0.44 560	0.40 488	0.42 543	0.42 440	0.50 492

IGEV-Stereo++	0.93 169	0.44 55	1.08 51	0.70 88	1.20 484	3.87 437	0.33 32	3.36 345	1.43 183	0.75 123	1.17 192	0.68 134	1.04 265	0.95 86	0.42 28	0.22 84	0.16 49	0.23 66	0.17 46	0.24 94	0.20 48

ACRE	2.27 438	1.11 524	19.45 587	0.91 267	1.30 505	3.94 456	0.87 373	4.21 539	1.80 362	2.28 493	2.62 570	1.17 264	1.04 265	1.52 242	1.30 379	0.37 431	0.23 324	0.27 222	0.22 215	0.31 258	0.46 468

ARAFT	2.56 506	1.13 526	19.50 590	0.89 246	0.48 155	4.15 516	1.40 546	4.36 603	2.82 574	2.36 520	1.88 433	1.70 346	1.04 265	6.45 484	1.22 355	0.29 271	0.18 130	0.37 462	0.35 475	0.35 350	0.25 179

aanet-new-8k	0.85 132	0.52 138	1.68 188	0.77 155	0.37 55	3.21 286	1.02 461	2.57 224	0.85 63	0.59 54	0.94 129	0.54 64	1.05 271	0.90 70	0.67 161	0.22 84	0.17 84	0.23 66	0.18 91	0.24 94	0.21 93

IGEV_Zeroshot_test	2.16 419	0.69 341	20.60 639	1.22 456	0.54 195	2.18 160	0.53 125	3.38 347	1.61 305	1.93 366	1.55 304	3.76 584	1.05 271	1.55 246	0.91 272	0.29 271	0.20 228	0.27 222	0.29 394	0.40 397	0.32 312

dd	1.26 270	1.15 531	2.47 281	0.92 273	0.49 163	4.35 565	0.75 269	1.92 105	2.11 431	1.44 268	1.24 209	1.19 273	1.05 271	1.78 296	1.70 467	0.57 577	0.34 492	0.35 434	0.33 451	0.60 534	0.46 468

GMOStereo	1.13 229	0.70 352	2.26 260	0.75 131	0.44 118	3.05 259	0.91 400	2.78 263	1.45 189	2.37 521	1.52 292	1.53 319	1.05 271	1.17 152	0.92 277	0.25 155	0.19 177	0.35 434	0.28 366	0.34 329	0.26 209

error version	1.13 229	0.70 352	2.26 260	0.75 131	0.44 118	3.05 259	0.91 400	2.78 263	1.45 189	2.37 521	1.52 292	1.53 319	1.05 271	1.17 152	0.92 277	0.25 155	0.19 177	0.35 434	0.28 366	0.34 329	0.26 209

test-v	1.13 229	0.70 352	2.26 260	0.75 131	0.44 118	3.05 259	0.91 400	2.78 263	1.45 189	2.37 521	1.52 292	1.53 319	1.05 271	1.17 152	0.92 277	0.25 155	0.19 177	0.35 434	0.28 366	0.34 329	0.26 209

test-2	1.13 229	0.70 352	2.26 260	0.75 131	0.44 118	3.05 259	0.91 400	2.78 263	1.45 189	2.37 521	1.52 292	1.53 319	1.05 271	1.17 152	0.92 277	0.25 155	0.19 177	0.35 434	0.28 366	0.34 329	0.26 209

RALAANet	1.28 278	1.08 517	3.21 330	1.25 466	0.94 394	1.44 77	0.69 224	3.15 310	2.57 534	2.01 399	1.80 391	1.29 288	1.05 271	2.00 328	1.48 419	0.27 198	0.20 228	0.27 222	0.24 265	0.40 397	0.27 226

aanet-new-78k	1.46 301	0.57 204	14.51 504	0.74 127	0.34 25	3.31 314	0.68 213	2.34 173	0.72 21	0.58 46	0.88 103	0.50 51	1.06 279	1.42 220	0.45 48	0.19 36	0.15 24	0.25 145	0.17 46	0.24 94	0.20 48

NLCSM	2.07 403	0.57 204	1.26 119	0.68 76	1.83 623	3.24 295	0.69 224	8.40 672	9.75 673	0.92 196	1.30 231	0.87 205	1.06 279	7.60 512	1.57 441	0.28 242	0.25 388	0.29 283	0.25 286	0.36 363	0.27 226

IGEV-FE	2.16 419	0.69 341	20.56 635	1.22 456	0.54 195	2.18 160	0.53 125	3.38 347	1.61 305	1.93 366	1.55 304	3.74 582	1.06 279	1.56 247	0.91 272	0.29 271	0.20 228	0.27 222	0.29 394	0.40 397	0.32 312

CIPLG	2.27 438	1.18 537	19.24 580	0.92 273	1.34 521	3.95 461	0.89 387	4.23 547	1.82 364	2.31 505	2.67 575	1.17 264	1.06 279	1.53 245	1.32 382	0.37 431	0.23 324	0.27 222	0.22 215	0.31 258	0.45 457

DN-CSS_ROB	1.91 373	1.55 590	11.13 455	1.82 617	0.88 374	3.99 479	0.61 163	4.01 482	1.67 324	1.64 297	1.89 439	1.39 302	1.06 279	3.23 407	1.50 425	0.31 338	0.19 177	0.44 516	0.29 394	0.37 376	0.31 301

Hybrid-DGEV-03	1.34 287	0.70 352	2.74 310	1.00 332	0.52 183	3.99 479	0.99 448	3.22 318	1.64 315	2.15 448	3.31 615	1.37 301	1.07 284	1.29 188	1.22 355	0.26 172	0.18 130	0.32 360	0.24 265	0.28 192	0.24 165

rvit_stereo_0083	0.86 136	0.67 330	1.42 157	0.87 234	0.65 263	1.23 43	0.64 185	1.67 73	2.28 466	0.79 150	0.93 125	0.93 228	1.07 284	1.46 232	0.75 202	0.32 359	0.36 504	0.30 310	0.26 309	0.33 310	0.28 247

DCRE	1.44 298	0.74 393	3.50 344	1.13 410	0.72 298	1.78 117	0.67 202	2.14 137	1.56 275	1.99 385	8.09 656	1.73 350	1.07 284	1.24 169	0.83 232	0.23 102	0.25 388	0.26 189	0.26 309	0.28 192	0.30 291

IPLGR_C	2.28 443	1.31 563	19.46 588	0.92 273	1.32 515	3.93 450	0.89 387	4.20 534	1.82 364	2.30 499	2.63 572	1.16 262	1.07 284	1.41 217	1.29 378	0.37 431	0.23 324	0.27 222	0.22 215	0.31 258	0.45 457

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

DA	0.98 194	0.46 72	1.34 140	0.92 273	0.43 107	4.34 562	0.85 347	2.79 268	1.35 159	0.82 160	1.30 231	0.89 211	1.08 288	1.11 124	0.56 114	0.30 313	0.18 130	0.24 106	0.18 91	0.25 120	0.23 147

GGEV	0.98 194	0.46 72	1.34 140	0.92 273	0.43 107	4.34 562	0.85 347	2.79 268	1.35 159	0.82 160	1.30 231	0.89 211	1.08 288	1.11 124	0.56 114	0.30 313	0.18 130	0.24 106	0.18 91	0.25 120	0.23 147

PSMNet-RUCA	1.64 330	1.50 587	2.57 290	1.50 568	1.38 531	3.05 259	1.36 534	3.31 331	2.24 454	1.36 256	2.07 484	1.40 307	1.09 291	1.83 305	1.55 437	1.15 637	0.69 630	1.26 648	0.96 635	1.64 645	0.94 607

IGEV++	0.90 159	0.58 220	1.32 136	0.94 294	0.45 126	1.27 51	1.00 453	3.32 336	1.55 268	0.82 160	1.34 247	0.86 203	1.09 291	1.16 146	0.89 259	0.33 378	0.18 130	0.23 66	0.19 135	0.29 212	0.22 127

NF-Stereo	1.58 315	0.61 266	2.66 303	2.26 642	0.47 147	4.68 628	0.67 202	3.31 331	1.48 213	2.11 430	1.59 316	1.36 297	1.09 291	6.08 477	1.20 348	0.40 468	0.20 228	0.36 450	0.34 459	0.31 258	0.36 364

OCTAStereo	1.58 315	0.61 266	2.72 306	2.27 645	0.46 137	4.68 628	0.67 202	3.30 330	1.48 213	2.11 430	1.59 316	1.36 297	1.09 291	6.02 474	1.21 352	0.41 483	0.20 228	0.36 450	0.34 459	0.31 258	0.37 380

RE-Stereo	1.58 315	0.61 266	2.72 306	2.26 642	0.46 137	4.68 628	0.68 213	3.31 331	1.48 213	2.11 430	1.59 316	1.36 297	1.09 291	6.01 472	1.22 355	0.41 483	0.20 228	0.36 450	0.34 459	0.31 258	0.37 380

TVStereo	1.58 315	0.61 266	2.72 306	2.26 642	0.46 137	4.68 628	0.68 213	3.31 331	1.48 213	2.11 430	1.59 316	1.36 297	1.09 291	6.01 472	1.22 355	0.41 483	0.20 228	0.36 450	0.34 459	0.31 258	0.37 380

WQFJX	2.14 417	0.54 172	1.28 127	0.61 16	1.85 624	2.87 230	0.77 285	11.60 679	14.62 684	0.82 160	1.15 186	0.89 211	1.10 297	1.69 284	1.39 394	0.28 242	0.25 388	0.25 145	0.21 180	0.32 290	0.25 179

GANet-ADL	2.20 425	0.73 382	20.11 614	1.25 466	0.69 290	3.83 420	0.76 272	3.49 358	1.71 341	1.65 301	1.99 463	2.10 420	1.10 297	1.42 220	1.26 367	0.38 448	0.33 479	0.25 145	0.22 215	0.42 440	0.36 364

raft+_RVC	1.21 250	0.83 444	2.61 294	1.35 520	0.97 402	3.60 378	0.76 272	3.23 321	1.51 232	1.33 252	1.67 342	1.03 246	1.10 297	1.87 316	0.92 277	0.24 130	0.22 294	0.25 145	0.24 265	0.26 150	0.25 179

sCroCo_RVC	1.06 216	0.82 440	5.05 378	1.02 350	1.05 434	0.98 21	0.61 163	2.06 127	1.29 151	0.69 101	1.26 219	0.82 190	1.10 297	1.20 161	0.90 263	0.42 495	0.40 536	0.33 396	0.30 415	0.46 481	0.38 397

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 263	0.72 371	1.74 195	1.05 360	0.36 35	4.13 512	0.42 77	2.95 285	2.84 576	2.02 404	2.40 548	1.61 332	1.11 301	1.26 176	0.97 295	0.21 62	0.15 24	0.26 189	0.23 236	0.29 212	0.23 147

CCAANet	1.59 320	0.51 129	6.84 398	0.95 297	0.91 384	2.20 164	0.83 330	3.35 344	1.70 339	1.23 245	1.58 311	2.71 488	1.11 301	4.89 448	1.37 392	0.41 483	0.21 262	0.28 257	0.24 265	0.27 170	0.29 260

MC-Stereo	1.06 216	0.48 106	1.55 175	1.15 424	0.41 94	4.56 612	0.61 163	2.06 127	1.46 198	1.90 355	1.61 325	0.89 211	1.12 303	1.35 202	0.73 193	0.25 155	0.18 130	0.26 189	0.22 215	0.25 120	0.24 165

rafts_anoy	1.24 259	0.80 428	3.61 351	1.17 434	1.20 484	3.00 253	0.61 163	3.17 313	1.58 285	1.37 259	1.26 219	1.19 273	1.12 303	1.78 296	1.25 364	0.32 359	0.23 324	0.32 360	0.32 443	0.31 258	0.30 291

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

dad	1.65 331	1.19 539	3.04 323	0.98 318	0.56 208	4.22 545	0.84 338	1.99 114	2.48 516	2.14 440	1.68 345	1.62 333	1.13 305	3.85 427	2.04 512	1.03 632	0.40 536	2.04 658	0.48 564	0.75 586	0.53 507

PSM-adaLoss	1.24 259	0.65 308	2.03 226	0.75 131	0.37 55	4.68 628	0.73 247	2.53 210	1.58 285	1.99 385	1.47 280	1.78 358	1.13 305	2.18 350	0.87 251	0.48 538	0.23 324	0.32 360	0.27 337	0.40 397	0.29 260

ROB_FTStereo	1.25 263	0.66 320	2.14 246	0.75 131	0.37 55	4.65 624	0.77 285	2.53 210	1.58 285	1.99 385	1.47 280	1.78 358	1.13 305	2.26 359	0.86 245	0.47 533	0.22 294	0.32 360	0.27 337	0.40 397	0.29 260

HUI-Stereo	1.25 263	0.66 320	2.33 268	0.75 131	0.37 55	4.68 628	0.78 292	2.53 210	1.58 285	1.99 385	1.46 275	1.79 365	1.13 305	2.17 348	0.85 238	0.48 538	0.23 324	0.32 360	0.27 337	0.40 397	0.29 260

cross-raft	2.01 394	0.57 204	19.01 578	1.03 357	0.56 208	2.11 155	0.72 239	3.63 383	1.57 281	1.77 326	1.51 291	3.17 535	1.13 305	1.16 146	0.85 238	0.23 102	0.21 262	0.26 189	0.23 236	0.28 192	0.25 179

RAFT-IKP	1.25 263	0.66 320	2.23 258	0.75 131	0.37 55	4.64 622	0.74 259	2.53 210	1.58 285	1.99 385	1.47 280	1.78 358	1.13 305	2.22 356	0.92 277	0.48 538	0.22 294	0.32 360	0.27 337	0.40 397	0.29 260

rvit_105_1	1.43 296	0.90 467	3.27 334	1.08 377	0.68 283	2.79 217	1.27 520	3.52 365	2.35 482	1.38 261	1.54 300	1.28 285	1.14 312	2.91 399	1.40 397	0.54 571	0.47 579	0.45 523	0.59 600	0.44 461	0.58 533

rvit_stereo_ft	1.00 204	0.87 461	3.55 345	0.97 310	0.66 270	1.06 26	0.80 310	2.78 263	1.67 324	0.78 146	0.96 137	0.95 234	1.14 312	1.06 114	0.90 263	0.32 359	0.24 360	0.27 222	0.28 366	0.39 392	0.27 226

MyStereo8	2.33 456	1.13 526	19.26 583	1.22 456	1.62 583	4.16 527	0.57 142	3.50 361	2.36 485	2.15 448	1.75 367	2.28 430	1.14 312	1.46 232	2.20 531	0.24 130	0.21 262	0.32 360	0.27 337	0.36 363	0.43 445

Patchmatch Stereo++	1.25 263	0.65 308	2.06 238	0.75 131	0.37 55	4.68 628	0.76 272	2.53 210	1.58 285	1.99 385	1.47 280	1.78 358	1.14 312	2.44 364	0.90 263	0.48 538	0.23 324	0.32 360	0.27 337	0.40 397	0.29 260
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
ROB_FTStereo_v2	1.23 254	0.66 320	2.02 225	0.75 131	0.37 55	4.67 627	0.76 272	2.53 210	1.58 285	1.99 385	1.46 275	1.78 358	1.14 312	2.08 336	0.88 256	0.48 538	0.22 294	0.32 360	0.27 337	0.40 397	0.29 260

iGMRVC	1.26 270	0.66 320	2.14 246	0.75 131	0.37 55	4.66 625	0.74 259	2.53 210	1.58 285	1.99 385	1.46 275	1.78 358	1.14 312	2.46 366	0.92 277	0.48 538	0.23 324	0.32 360	0.27 337	0.40 397	0.29 260

iRAFT	1.25 263	0.65 308	2.06 238	0.75 131	0.37 55	4.68 628	0.76 272	2.53 210	1.58 285	1.99 385	1.47 280	1.78 358	1.14 312	2.44 364	0.90 263	0.48 538	0.23 324	0.32 360	0.27 337	0.40 397	0.29 260

ICVP	2.26 436	0.66 320	21.18 660	0.99 324	0.88 374	4.28 556	0.95 426	3.32 336	1.60 301	1.66 303	1.76 376	1.34 293	1.14 312	1.62 266	1.32 382	0.53 569	0.35 498	0.33 396	0.29 394	0.40 397	0.51 500
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FACV-RUCA	1.26 270	0.65 308	2.21 253	1.06 366	1.50 559	2.69 213	1.15 498	3.05 298	1.87 375	1.36 256	1.99 463	1.03 246	1.15 320	1.36 204	1.10 321	0.41 483	0.41 545	0.73 624	0.41 536	0.61 539	0.41 431

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 119	1.13 526	1.23 109	0.97 310	0.57 220	0.81 15	0.43 82	3.49 358	0.84 60	0.73 115	0.95 134	0.44 33	1.17 321	1.45 228	0.60 129	0.26 172	0.18 130	0.24 106	0.17 46	0.30 238	0.19 15

MoCha-V2	0.87 142	0.48 106	1.87 207	0.88 239	0.32 16	1.37 67	0.55 135	2.71 251	1.42 179	0.92 196	1.75 367	0.65 123	1.17 321	1.45 228	0.57 119	0.21 62	0.21 262	0.20 18	0.19 135	0.24 94	0.23 147

RAFT+CT+SA	1.62 326	0.72 371	7.42 403	0.97 310	1.42 547	4.04 490	0.94 422	3.90 447	1.61 305	1.61 290	1.63 330	1.33 292	1.18 323	2.73 397	1.10 321	0.27 198	0.19 177	0.31 337	0.34 459	0.33 310	0.33 331

Gwc-CoAtRS	1.58 315	0.57 204	11.69 461	1.01 339	0.60 235	2.53 200	0.64 185	2.36 175	1.56 275	1.80 333	1.47 280	2.74 491	1.18 323	1.12 129	0.90 263	0.27 198	0.21 262	0.25 145	0.22 215	0.27 170	0.23 147

DMCA	1.72 340	0.74 393	6.63 393	1.14 411	0.96 398	3.98 478	0.90 392	3.75 408	2.76 558	2.83 590	1.58 311	2.35 442	1.18 323	1.58 252	1.98 507	0.40 468	0.27 417	0.42 507	0.26 309	0.36 363	0.38 397

AdaStereo	1.45 300	0.83 444	2.34 271	1.28 484	0.81 334	3.21 286	1.14 497	4.20 534	2.46 515	2.05 413	1.77 382	2.48 464	1.18 323	1.71 288	1.44 406	0.43 501	0.25 388	0.43 511	0.28 366	0.44 461	0.34 344
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
CFNet-RSSM	2.08 406	0.52 138	20.06 609	1.01 339	0.56 208	3.39 324	0.64 185	3.67 390	1.55 268	1.72 317	1.37 256	2.57 472	1.19 327	1.11 124	0.86 245	0.27 198	0.20 228	0.25 145	0.23 236	0.27 170	0.23 147

NOSS_ROB	2.27 438	0.73 382	3.00 321	1.71 602	1.00 423	3.90 441	0.97 438	4.29 575	2.81 572	2.94 599	2.19 508	3.88 589	1.19 327	11.77 649	1.62 454	0.59 580	0.54 597	0.56 584	0.52 582	0.56 520	0.54 513

G2L-ROB	2.13 415	0.78 419	10.06 438	1.19 443	1.06 437	3.84 425	0.93 417	3.32 336	2.27 462	2.20 467	1.47 280	2.65 482	1.20 329	8.38 526	1.81 483	0.28 242	0.19 177	0.23 66	0.22 215	0.28 192	0.32 312

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

Selective-IGEV-i1	1.43 296	0.59 230	2.42 279	1.15 424	1.07 443	3.82 419	1.09 485	3.79 416	2.11 431	1.62 292	1.91 445	2.65 482	1.22 330	1.80 300	1.12 329	0.32 359	0.27 417	0.46 529	0.54 588	0.31 258	0.39 404

x	1.15 234	0.57 204	1.53 171	1.44 551	0.67 277	1.94 130	0.97 438	3.87 437	1.57 281	1.61 290	1.28 227	1.58 327	1.22 330	1.93 321	1.04 309	0.28 242	0.30 455	0.34 415	0.29 394	0.32 290	0.31 301

NRIStereo	1.28 278	0.61 266	1.67 186	1.15 424	0.38 71	4.73 641	0.90 392	2.42 184	1.50 225	1.93 366	1.33 242	1.75 352	1.22 330	2.96 403	1.33 386	0.46 524	0.22 294	0.29 283	0.26 309	0.30 238	0.28 247

raftrobust	1.19 242	0.72 371	2.30 265	1.26 473	1.31 508	3.55 368	0.68 213	2.75 257	1.47 203	2.21 476	1.38 260	1.17 264	1.22 330	1.20 161	1.11 326	0.28 242	0.24 360	0.21 34	0.19 135	0.25 120	0.28 247

sAnonymous2	1.37 290	1.22 548	9.79 434	0.92 273	0.88 374	1.23 43	0.61 163	2.56 222	1.69 334	0.85 178	1.02 145	0.73 164	1.23 335	0.98 95	0.78 215	0.29 271	0.25 388	0.31 337	0.30 415	1.06 616	0.71 567

CroCo_RVC	1.37 290	1.22 548	9.79 434	0.92 273	0.88 374	1.23 43	0.61 163	2.56 222	1.69 334	0.85 178	1.02 145	0.73 164	1.23 335	0.98 95	0.78 215	0.29 271	0.25 388	0.31 337	0.30 415	1.06 616	0.71 567

CFNet_ucs	2.36 470	0.68 338	18.42 568	0.89 246	0.81 334	3.85 433	0.68 213	4.29 575	2.37 491	2.09 423	2.04 473	3.31 547	1.24 337	2.63 388	1.14 332	0.36 423	0.45 565	0.56 584	0.29 394	0.66 561	0.49 485

GwcNet-ADL	2.47 488	0.67 330	21.48 668	0.96 303	0.72 298	4.61 618	0.95 426	4.42 614	2.36 485	1.98 380	1.80 391	2.55 470	1.24 337	1.90 319	1.41 401	0.40 468	0.46 574	0.24 106	0.27 337	0.41 421	0.49 485

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

DeepPruner_ROB	2.05 400	1.09 520	10.50 446	1.01 339	1.20 484	4.39 570	0.91 400	3.14 308	1.72 344	2.60 563	1.54 300	2.78 501	1.27 340	4.52 442	1.72 470	0.51 560	0.40 536	0.37 462	0.34 459	0.48 488	0.52 505

iResNet_ROB	1.89 367	1.02 501	8.60 419	1.39 540	0.98 411	3.72 398	0.66 198	3.84 428	2.65 544	1.88 348	2.05 479	1.98 402	1.27 340	4.52 442	1.67 464	0.30 313	0.20 228	0.28 257	0.18 91	0.31 258	0.40 425

UGAM	2.58 510	0.56 193	18.55 570	0.89 246	0.71 296	3.23 291	1.03 464	2.75 257	1.75 354	1.36 256	2.77 583	2.69 485	1.28 342	10.75 598	1.40 397	0.28 242	0.24 360	0.40 488	0.31 431	0.35 350	0.30 291

SACVNet	2.46 485	1.14 530	9.47 431	1.44 551	1.18 470	4.06 493	1.49 560	3.84 428	2.24 454	2.62 567	1.89 439	2.57 472	1.28 342	11.35 625	1.64 460	0.50 554	0.39 531	0.48 541	0.41 536	0.55 514	0.75 579

RAFT-RH_RVC	2.63 513	0.55 181	19.97 606	1.26 473	0.47 147	4.46 584	0.57 142	1.71 78	1.64 315	3.06 607	5.51 644	2.03 409	1.28 342	6.70 492	1.52 434	0.42 495	0.22 294	0.37 462	0.34 459	0.28 192	0.29 260

aanet-new-14k	0.77 89	0.50 120	1.32 136	0.81 173	0.37 55	1.73 112	1.01 456	2.24 154	0.80 44	0.79 150	1.30 231	0.46 39	1.29 345	1.03 106	0.57 119	0.21 62	0.16 49	0.24 106	0.18 91	0.28 192	0.22 127

GCST	2.56 506	1.79 607	18.02 559	1.92 625	1.33 519	1.72 110	0.51 115	3.67 390	2.03 406	1.70 312	1.61 325	1.55 324	1.29 345	5.06 451	1.24 361	2.06 656	0.77 637	1.45 654	0.97 636	1.14 627	1.34 631

MIM_Stereo	1.20 247	0.78 419	3.30 336	1.05 360	0.43 107	3.04 257	0.60 158	2.46 197	1.51 232	1.60 285	1.58 311	1.82 374	1.29 345	2.00 328	1.07 314	0.24 130	0.24 360	0.28 257	0.25 286	0.27 170	0.27 226

AASNet	2.44 481	0.92 475	19.79 598	1.35 520	1.49 556	3.81 417	1.07 476	3.85 431	2.93 584	1.95 372	2.29 527	1.96 398	1.29 345	1.73 290	1.93 498	0.39 460	0.33 479	0.45 523	0.30 415	0.55 514	0.45 457

aanet-new	0.94 173	0.56 193	2.97 318	0.71 98	1.41 543	2.86 228	1.03 464	1.99 114	0.82 53	0.59 54	0.93 125	0.58 89	1.30 349	1.18 158	0.50 81	0.22 84	0.17 84	0.24 106	0.17 46	0.25 120	0.22 127

hknet	1.98 387	0.64 294	8.70 421	0.87 234	1.07 443	4.16 527	1.16 500	4.48 624	1.73 346	2.93 595	1.83 413	3.48 561	1.30 349	3.91 431	1.51 431	0.31 338	0.25 388	0.31 337	0.28 366	0.35 350	0.33 331

BSDual-CNN	1.46 301	0.59 230	1.94 215	0.87 234	0.85 360	4.16 527	1.16 500	4.48 624	1.88 377	2.93 595	1.83 413	2.60 475	1.31 351	1.60 259	1.21 352	0.34 390	0.25 388	0.31 337	0.28 366	0.35 350	0.33 331

psmg	1.47 305	0.59 230	1.94 215	0.92 273	0.85 360	4.30 559	1.42 551	4.10 515	1.88 377	2.64 571	2.09 487	2.60 475	1.31 351	1.60 259	1.21 352	0.34 390	0.27 417	0.33 396	0.34 459	0.36 363	0.34 344

RAFT-345	2.46 485	0.55 181	19.69 596	1.02 350	0.49 163	4.43 582	0.78 292	1.64 71	2.34 480	2.09 423	3.12 605	1.96 398	1.31 351	6.65 490	1.43 404	0.36 423	0.23 324	0.32 360	0.25 286	0.28 192	0.25 179

Selective-IGEV-i16pc	2.84 533	0.70 352	20.78 643	1.27 481	0.56 208	4.35 565	2.77 631	4.32 591	2.02 402	1.57 282	1.84 418	2.40 448	1.33 354	8.80 533	1.39 394	0.60 582	0.46 574	0.33 396	0.38 510	0.43 450	0.45 457

MSCF	0.97 188	0.82 440	1.26 119	0.88 239	0.40 87	3.17 279	0.88 380	2.79 268	1.39 168	1.32 251	1.19 195	0.58 89	1.33 354	1.28 183	0.64 143	0.25 155	0.19 177	0.25 145	0.25 286	0.28 192	0.32 312

AACVNet	1.83 356	1.02 501	2.41 277	1.45 555	0.87 370	3.21 286	0.73 247	3.16 311	1.61 305	2.01 399	1.82 412	2.28 430	1.33 354	10.98 609	1.49 424	0.39 460	0.32 472	0.38 478	0.32 443	0.43 450	0.44 451

G2L-Stereo	2.49 492	0.94 485	14.54 505	1.15 424	1.35 522	3.57 374	0.95 426	3.62 382	2.00 399	2.11 430	1.61 325	3.20 536	1.34 357	9.54 554	1.91 496	0.34 390	0.27 417	0.35 434	0.28 366	0.30 238	0.35 358

xx1	2.03 396	0.74 393	13.77 485	1.78 610	0.36 35	4.48 586	0.74 259	4.23 547	3.95 643	1.01 213	1.81 404	1.79 365	1.34 357	2.13 341	0.64 143	0.29 271	0.17 84	0.33 396	0.33 451	0.33 310	0.32 312

qqq	1.30 281	0.57 204	1.67 186	1.15 424	0.51 170	2.18 160	0.91 400	3.98 474	1.53 251	1.50 274	1.24 209	1.79 365	1.34 357	4.66 444	0.98 298	0.28 242	0.31 464	0.33 396	0.33 451	0.33 310	0.32 312

IGEV_i1	1.83 356	0.60 246	10.98 453	1.30 495	0.53 193	3.09 267	0.86 352	3.70 402	1.57 281	1.67 305	1.76 376	2.33 439	1.35 360	3.23 407	1.16 337	0.35 410	0.27 417	0.53 573	0.58 597	0.34 329	0.40 425

GASTEREO	1.00 204	0.98 495	1.23 109	0.90 256	0.40 87	3.40 327	0.88 380	2.77 260	1.44 186	1.39 262	1.30 231	0.55 73	1.35 360	1.33 198	0.64 143	0.25 155	0.19 177	0.25 145	0.25 286	0.25 120	0.31 301

11t1	1.11 227	0.53 156	1.80 201	1.55 580	0.65 263	2.20 164	0.60 158	3.66 389	1.49 219	1.60 285	1.26 219	1.03 246	1.35 360	1.72 289	0.97 295	0.28 242	0.31 464	0.29 283	0.23 236	0.30 238	0.34 344

EKT-Stereo	6.79 660	0.64 294	4.24 367	1.77 609	106.39 720	4.51 599	0.61 163	3.16 311	1.53 251	1.88 348	1.22 204	1.98 402	1.36 363	3.81 425	0.84 235	0.35 410	0.24 360	0.29 283	0.26 309	0.34 329	0.48 478

1w_stereo	0.86 136	0.42 41	1.07 39	0.72 111	0.81 334	3.00 253	0.67 202	3.28 327	0.75 28	0.74 120	1.32 240	0.37 9	1.37 364	0.92 79	0.68 165	0.16 6	0.14 11	0.20 18	0.16 27	0.19 10	0.22 127

IPLG	2.48 490	0.65 308	19.63 594	0.91 267	0.79 326	4.60 617	0.56 139	4.31 586	1.84 372	1.91 360	2.00 465	1.31 290	1.38 365	6.61 488	1.53 435	0.27 198	0.20 228	0.27 222	0.23 236	0.31 258	0.36 364

OMP-Stereo	1.97 385	0.93 479	1.88 208	2.76 655	0.67 277	4.58 614	1.48 556	4.31 586	1.54 260	3.15 613	2.76 582	3.25 541	1.38 365	7.66 516	1.35 390	0.40 468	0.20 228	0.33 396	0.26 309	0.33 310	0.24 165

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

test_sample6	2.35 465	0.62 275	10.78 450	1.33 507	0.83 351	3.15 277	0.79 299	4.36 603	2.43 507	2.26 491	2.04 473	1.69 344	1.39 368	11.48 632	1.61 449	0.38 448	0.32 472	0.37 462	0.39 518	0.41 421	0.42 435

test_sample5	2.33 456	0.62 275	11.29 456	1.29 488	0.83 351	3.09 267	0.74 259	4.28 571	2.31 474	2.20 467	1.97 458	1.68 340	1.39 368	11.19 621	1.47 416	0.37 431	0.31 464	0.37 462	0.37 497	0.41 421	0.39 404

DualNet	2.33 456	0.62 275	11.29 456	1.29 488	0.83 351	3.09 267	0.74 259	4.28 571	2.31 474	2.26 491	2.04 473	1.68 340	1.39 368	11.19 621	1.47 416	0.37 431	0.31 464	0.37 462	0.37 497	0.41 421	0.39 404

SFCPSM	2.18 422	0.63 283	17.03 542	0.88 239	0.98 411	3.74 404	1.28 522	4.09 508	2.16 441	1.85 339	1.83 413	1.65 336	1.39 368	2.50 370	1.50 425	0.33 378	0.27 417	0.39 482	0.36 485	0.34 329	0.37 380

LiteMatch	0.67 41	0.84 449	0.89 6	0.80 169	0.39 77	1.60 98	0.68 213	0.96 8	0.91 78	0.62 73	0.43 18	0.56 79	1.40 372	0.71 9	1.10 321	0.28 242	0.16 49	0.29 283	0.22 215	0.29 212	0.37 380

Lsterematch	1.15 234	0.84 449	4.02 363	0.80 169	0.39 77	1.68 108	0.68 213	2.01 117	2.02 402	1.58 283	2.02 467	1.35 295	1.40 372	1.41 217	1.10 321	0.28 242	0.16 49	0.29 283	0.22 215	0.29 212	0.37 380

H2IRNET	1.90 369	0.53 156	14.29 501	1.14 411	0.60 235	4.48 586	0.44 87	2.65 242	1.81 363	1.05 222	2.30 532	1.67 338	1.40 372	2.17 348	1.50 425	0.36 423	0.21 262	0.33 396	0.37 497	0.34 329	0.29 260

Selective-RAFT	1.15 234	0.46 72	1.64 185	0.99 324	0.45 126	4.17 532	0.51 115	3.21 316	1.69 334	1.12 236	1.34 247	1.45 312	1.40 372	2.08 336	0.94 288	0.41 483	0.20 228	0.24 106	0.23 236	0.27 170	0.25 179

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

UPFNet	1.81 355	0.63 283	6.71 394	1.25 466	1.44 548	3.50 354	1.35 532	4.02 486	1.85 373	2.40 528	1.52 292	2.41 451	1.40 372	3.62 420	1.88 492	0.34 390	0.33 479	0.37 462	0.31 431	0.41 421	0.39 404

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

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

test_sample3	2.34 460	0.61 266	11.94 463	1.33 507	0.85 360	3.10 271	0.73 247	4.24 555	2.19 446	2.21 476	1.75 367	1.80 368	1.41 379	11.11 619	1.46 411	0.35 410	0.29 442	0.34 415	0.35 475	0.39 392	0.37 380

HCRNet	1.60 322	0.56 193	2.47 281	0.78 161	1.36 525	4.11 507	0.71 236	3.57 374	2.79 562	1.75 324	1.61 325	1.58 327	1.41 379	5.79 469	1.56 439	0.34 390	0.28 432	0.36 450	0.29 394	0.33 310	0.37 380

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 572	1.43 580	9.93 436	2.50 651	1.62 583	4.29 557	1.68 585	3.95 465	2.43 507	1.66 303	1.91 445	3.04 523	1.41 379	13.26 671	1.58 442	3.82 675	1.59 660	1.12 644	0.46 556	2.21 652	2.74 667

AANet_RVC	3.03 563	1.72 601	12.78 472	1.17 434	1.12 456	3.79 414	1.10 488	3.86 434	3.13 601	2.62 567	4.26 633	3.96 593	1.41 379	11.43 629	5.23 613	0.94 627	0.47 579	0.34 415	0.23 236	0.40 397	0.55 519

test_sample4	2.34 460	0.63 283	11.59 459	1.30 495	0.83 351	3.07 264	0.72 239	4.27 566	2.30 470	2.30 499	1.88 433	1.73 350	1.42 384	11.14 620	1.46 411	0.35 410	0.29 442	0.35 434	0.36 485	0.40 397	0.38 397

PFNet	2.47 488	0.60 246	16.95 541	2.15 639	0.81 334	4.63 621	0.91 400	2.55 220	1.52 244	2.40 528	2.79 584	1.83 377	1.42 384	7.54 509	1.34 389	0.33 378	0.21 262	0.36 450	0.27 337	0.32 290	0.39 404

MLCV	1.87 362	0.91 473	8.59 418	1.10 392	0.57 220	3.59 376	0.53 125	3.70 402	2.20 448	2.80 587	2.25 518	2.00 405	1.42 384	4.13 436	1.86 490	0.30 313	0.20 228	0.32 360	0.21 180	0.33 310	0.36 364

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

Sa-1000	1.63 329	0.79 423	3.56 347	1.11 399	0.48 155	4.06 493	1.41 549	4.49 627	2.75 557	2.00 397	2.80 586	1.84 380	1.43 387	2.64 390	1.50 425	0.27 198	0.19 177	0.36 450	0.33 451	0.36 363	0.30 291

FENet	2.25 433	0.50 120	20.29 625	1.35 520	0.67 277	4.01 484	0.60 158	3.95 465	1.99 395	1.96 376	1.11 178	2.43 457	1.43 387	1.60 259	1.39 394	0.32 359	0.22 294	0.33 396	0.26 309	0.29 212	0.39 404

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

HITNet	2.07 403	0.82 440	14.77 507	1.34 515	0.56 208	3.47 344	0.80 310	4.07 502	2.35 482	2.16 454	1.61 325	1.64 335	1.44 390	2.09 339	2.56 564	0.26 172	0.18 130	0.41 500	0.26 309	0.45 470	0.25 179
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
StereoDRNet-Refined	1.77 350	0.81 433	2.22 256	1.21 453	0.76 314	3.26 301	0.71 236	3.82 424	2.05 413	2.29 495	2.05 479	2.98 518	1.44 390	7.15 502	2.27 537	0.30 313	0.23 324	0.42 507	0.33 451	0.45 470	0.64 552
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	2.52 498	0.94 485	21.17 659	1.84 619	0.72 298	3.75 405	0.81 320	4.14 524	2.55 533	2.33 515	2.03 470	1.35 295	1.44 390	3.27 410	2.16 529	0.35 410	0.23 324	0.28 257	0.22 215	0.44 461	0.45 457

SDNR	3.97 617	1.93 611	20.28 624	1.31 499	0.94 394	5.16 655	0.67 202	4.33 594	2.58 535	4.82 654	5.94 647	5.01 641	1.45 394	17.52 687	2.53 560	0.79 615	0.72 633	0.59 592	0.45 554	1.15 630	1.17 621

cf-r	2.57 509	0.79 423	16.09 528	1.48 563	1.35 522	4.19 539	0.93 417	3.68 392	2.36 485	1.97 378	1.81 404	3.42 557	1.45 394	8.24 523	1.83 487	0.32 359	0.26 405	0.33 396	0.30 415	0.34 329	0.37 380

CFNet	2.34 460	1.10 521	8.96 423	1.34 515	1.24 493	4.09 500	0.73 247	4.04 491	2.77 559	1.62 292	1.87 432	2.27 429	1.45 394	11.41 627	1.82 485	0.31 338	0.24 360	0.43 511	0.36 485	0.43 450	0.33 331

ACVNet	1.46 301	0.64 294	3.56 347	0.93 289	0.85 360	4.22 545	0.80 310	2.85 275	2.08 418	1.78 328	1.88 433	3.10 528	1.46 397	1.33 198	1.89 493	0.29 271	0.26 405	0.30 310	0.26 309	0.39 392	0.27 226

GwcNet-RSSM	2.66 517	1.05 508	15.91 526	1.22 456	1.19 477	4.12 509	1.12 492	3.84 428	2.02 402	1.93 366	1.79 388	3.12 531	1.46 397	10.37 586	2.05 514	0.33 378	0.27 417	0.35 434	0.30 415	0.40 397	0.36 364

CoDeX	2.40 474	0.78 419	13.21 475	1.00 332	1.18 470	3.24 295	1.32 527	4.14 524	2.41 503	1.74 322	1.84 418	2.05 413	1.47 399	10.03 574	1.60 446	0.34 390	0.28 432	0.32 360	0.27 337	0.32 290	0.39 404

ToySt	1.35 288	0.72 371	3.65 353	1.01 339	0.50 168	3.31 314	1.01 456	3.46 353	1.73 346	1.30 249	1.55 304	2.07 418	1.47 399	1.88 317	1.40 397	0.27 198	0.27 417	0.30 310	0.32 443	0.42 440	0.39 404

tt1	1.79 352	0.73 382	10.41 445	1.75 607	0.36 35	4.55 607	0.79 299	4.22 543	3.37 625	1.08 229	1.80 391	0.74 170	1.48 401	2.21 354	0.65 152	0.29 271	0.16 49	0.31 337	0.22 215	0.30 238	0.29 260

RCA-Stereo	1.21 250	0.52 138	1.58 180	0.90 256	0.46 137	4.68 628	0.79 299	4.13 518	1.74 352	1.92 362	1.80 391	0.94 233	1.48 401	1.14 137	0.70 182	0.27 198	0.18 130	0.25 145	0.19 135	0.25 120	0.23 147

CSP-Net	1.78 351	1.32 565	1.92 213	1.16 431	1.03 429	3.38 323	1.31 526	3.52 365	1.75 354	1.96 376	1.93 451	2.40 448	1.48 401	8.58 530	1.58 442	0.46 524	0.34 492	0.27 222	0.26 309	0.41 421	0.50 492

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

CFNet-ft	1.90 369	0.95 487	3.56 347	1.07 369	1.54 566	4.09 500	0.90 392	2.85 275	1.82 364	1.78 328	1.70 352	2.75 493	1.48 401	9.33 549	1.72 470	0.33 378	0.30 455	0.61 600	0.36 485	0.52 502	0.39 404

CFNet_RVC	1.90 369	0.95 487	3.56 347	1.07 369	1.54 566	4.09 500	0.90 392	2.85 275	1.82 364	1.78 328	1.70 352	2.75 493	1.48 401	9.33 549	1.72 470	0.33 378	0.30 455	0.61 600	0.36 485	0.52 502	0.39 404

hitnet-ft	2.37 471	0.73 382	8.34 414	0.96 303	0.89 379	3.77 408	0.80 310	3.55 372	2.58 535	2.24 485	2.04 473	3.65 581	1.49 407	11.71 647	1.89 493	0.44 507	0.53 595	0.44 516	0.35 475	0.52 502	0.48 478

G2L-Stereo_test	2.11 410	0.86 458	7.12 400	1.65 594	1.19 477	3.54 365	1.02 461	3.57 374	2.01 401	2.50 539	1.68 345	3.15 533	1.50 408	9.21 547	1.62 454	0.28 242	0.19 177	0.23 66	0.22 215	0.27 170	0.31 301

mmm	1.27 275	0.58 220	2.20 251	1.41 544	0.68 283	2.39 182	0.85 347	3.90 447	1.63 314	2.20 467	1.84 418	1.28 285	1.50 408	1.91 320	0.89 259	0.31 338	0.27 417	0.45 523	0.37 497	0.38 381	0.34 344

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

UCFNet_RVC	1.57 314	0.84 449	3.25 332	1.36 526	1.40 535	4.07 498	1.01 456	2.68 247	1.50 225	2.11 430	1.88 433	2.37 445	1.50 408	3.41 414	1.42 403	0.36 423	0.28 432	0.52 568	0.40 529	0.53 508	0.43 445

FADNet-RVC-Resample	2.83 532	2.02 616	21.07 654	1.12 403	0.91 384	3.53 361	1.37 539	4.08 506	2.09 421	1.68 307	1.33 242	2.03 409	1.51 412	9.54 554	1.69 466	0.38 448	0.37 516	0.42 507	0.44 550	0.56 520	0.56 524

iResNetv2_ROB	2.65 515	5.00 653	19.28 585	2.06 635	1.09 451	3.83 420	1.13 495	4.14 524	2.09 421	1.85 339	2.03 470	2.01 408	1.51 412	3.58 418	1.58 442	0.34 390	0.21 262	0.32 360	0.21 180	0.44 461	0.29 260

SMFormer	2.00 391	0.57 204	4.46 369	1.36 526	0.57 220	2.03 140	0.73 247	4.25 557	2.80 566	2.32 509	2.31 538	1.95 393	1.52 414	10.99 610	2.13 525	0.34 390	0.32 472	0.36 450	0.31 431	0.38 381	0.36 364

tta	2.00 391	0.57 204	4.46 369	1.36 526	0.57 220	2.03 140	0.73 247	4.25 557	2.80 566	2.32 509	2.31 538	1.95 393	1.52 414	10.99 610	2.13 525	0.34 390	0.32 472	0.36 450	0.31 431	0.29 212	0.29 260

qqq1	1.92 376	0.57 204	4.46 369	1.36 526	0.57 220	2.03 140	0.73 247	4.25 557	2.80 566	2.32 509	2.31 538	1.95 393	1.52 414	10.99 610	0.71 185	0.34 390	0.32 472	0.30 310	0.23 236	0.29 212	0.29 260

fff1	1.92 376	0.57 204	4.46 369	1.36 526	0.57 220	2.03 140	0.73 247	4.25 557	2.80 566	2.32 509	2.31 538	1.95 393	1.52 414	10.99 610	0.71 185	0.34 390	0.32 472	0.30 310	0.23 236	0.29 212	0.29 260

AFF-stereo	1.31 284	0.77 413	1.46 161	1.10 392	0.45 126	3.93 450	0.48 107	2.92 282	2.92 582	1.90 355	2.21 512	2.11 422	1.52 414	1.93 321	1.12 329	0.21 62	0.16 49	0.25 145	0.25 286	0.29 212	0.20 48

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

ETE_ROB	2.07 403	1.40 576	3.01 322	1.09 383	0.92 386	3.94 456	1.53 563	4.25 557	2.23 452	3.31 618	2.06 483	2.35 442	1.52 414	8.74 532	2.07 518	0.44 507	0.36 504	0.51 562	0.48 564	0.54 511	0.62 544

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

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

DMCA-RVC	2.45 482	1.22 548	18.29 563	1.23 462	1.14 461	2.49 193	0.85 347	3.29 329	1.68 327	3.02 602	1.41 268	2.00 405	1.53 421	6.39 483	2.00 508	0.38 448	0.30 455	0.44 516	0.35 475	0.45 470	0.44 451

DCANet-4	1.96 383	0.51 129	14.31 502	0.82 185	0.40 87	4.16 527	0.57 142	4.29 575	2.98 589	2.30 499	1.80 391	1.03 246	1.54 424	1.44 224	1.44 406	0.29 271	0.23 324	0.23 66	0.18 91	0.24 94	0.42 435

test_sample2	1.75 347	0.56 193	2.25 259	1.41 544	0.80 328	2.91 236	0.86 352	4.05 495	2.04 410	1.91 360	1.39 262	1.57 325	1.55 425	10.65 595	1.06 311	0.32 359	0.28 432	0.32 360	0.30 415	0.36 363	0.33 331

CASS	1.29 280	0.66 320	2.62 297	0.95 297	0.66 270	2.84 224	0.69 224	3.00 292	1.79 361	2.57 554	1.95 452	1.39 302	1.55 425	1.59 257	1.06 311	0.50 554	0.28 432	0.34 415	0.28 366	0.46 481	0.63 548
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Any-RAFT	1.40 293	0.53 156	2.78 311	1.09 383	0.64 255	4.41 577	0.81 320	3.97 472	2.78 560	1.99 385	1.34 247	2.36 444	1.56 427	1.56 247	0.75 202	0.27 198	0.20 228	0.25 145	0.18 91	0.25 120	0.28 247

MultiAttention	8.74 670	0.56 193	7.25 402	2.07 636	22.74 701	35.86 706	8.44 683	4.97 651	2.58 535	2.57 554	5.11 642	5.55 653	1.59 428	52.70 719	7.50 632	0.47 533	0.24 360	0.52 568	1.00 638	6.84 689	6.30 694

RAFT	1.23 254	0.84 449	2.05 229	0.96 303	0.47 147	1.80 119	0.94 422	3.18 315	1.46 198	1.60 285	1.71 356	3.04 523	1.59 428	1.64 273	1.32 382	0.38 448	0.24 360	0.40 488	0.32 443	0.40 397	0.35 358

STTStereo	2.34 460	0.95 487	14.93 513	1.43 548	1.54 566	3.86 435	0.86 352	3.65 385	2.44 511	2.15 448	1.55 304	2.49 466	1.59 428	5.14 453	1.44 406	0.38 448	0.39 531	0.47 533	0.51 579	0.52 502	0.51 500

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

HSM-Net_RVC	2.87 539	0.57 204	17.46 552	0.92 273	0.90 382	3.70 394	1.20 511	5.64 664	2.51 524	3.22 616	2.43 549	2.54 469	1.59 428	11.41 627	1.65 462	0.34 390	0.25 388	0.26 189	0.23 236	0.30 238	0.29 260
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	2.29 446	1.08 517	4.61 375	1.29 488	1.01 426	4.26 550	2.17 611	3.75 408	2.79 562	2.31 505	1.98 460	2.06 415	1.59 428	12.45 664	1.72 470	0.51 560	0.28 432	0.52 568	0.35 475	0.56 520	0.50 492

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

Hybrid-DGEV-2	1.55 307	1.43 580	3.19 329	1.16 431	0.51 170	4.15 516	0.54 134	4.28 571	2.22 449	2.06 418	1.37 256	2.37 445	1.61 435	3.24 409	1.15 333	0.25 155	0.24 360	0.30 310	0.26 309	0.29 212	0.28 247

AEACV	0.79 104	0.54 172	1.35 145	0.97 310	0.63 253	1.13 31	0.92 414	2.02 121	0.91 78	0.76 137	0.79 78	0.80 184	1.61 435	1.28 183	0.61 132	0.22 84	0.18 130	0.26 189	0.23 236	0.27 170	0.23 147

IIG-Stereo	1.95 381	0.79 423	2.14 246	2.78 656	0.66 270	4.62 619	0.76 272	4.27 566	1.53 251	2.63 570	3.14 607	3.35 550	1.61 435	7.65 515	1.41 401	0.39 460	0.20 228	0.31 337	0.25 286	0.33 310	0.22 127

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

xyz-stereo	10.85 678	0.45 60	79.01 722	0.62 25	0.45 126	83.70 720	0.77 285	2.59 234	1.34 156	2.19 464	32.02 708	2.76 499	1.62 439	5.75 468	2.39 543	0.25 155	0.17 84	0.33 396	0.21 180	0.25 120	0.19 15

test_sample1	1.62 326	0.55 181	1.88 208	1.44 551	0.79 326	2.27 170	0.64 185	4.00 480	1.82 364	1.87 345	1.35 250	1.57 325	1.62 439	9.55 556	1.24 361	0.30 313	0.27 417	0.31 337	0.28 366	0.32 290	0.32 312

ACVNet-DCA	1.85 359	0.74 393	13.77 485	1.78 610	0.36 35	4.48 586	0.74 259	3.98 474	1.53 251	1.01 213	1.81 404	0.72 157	1.62 439	2.13 341	0.64 143	0.29 271	0.17 84	0.32 360	0.21 180	0.33 310	0.32 312

1test111	1.99 390	0.74 393	13.77 485	1.78 610	0.36 35	4.48 586	0.74 259	3.98 474	1.53 251	1.01 213	1.81 404	0.72 157	1.62 439	4.66 444	0.98 298	0.29 271	0.17 84	0.32 360	0.21 180	0.33 310	0.32 312

cc1	1.98 387	0.74 393	13.77 485	1.78 610	0.36 35	4.48 586	0.74 259	4.23 547	3.95 643	1.01 213	1.81 404	0.72 157	1.62 439	2.13 341	0.64 143	0.29 271	0.17 84	0.32 360	0.21 180	0.31 258	0.29 260

ffm	1.72 340	0.60 246	5.21 382	1.14 411	0.99 414	3.62 383	0.86 352	4.22 543	3.37 625	2.20 467	2.30 532	3.48 561	1.62 439	2.21 354	0.65 152	0.29 271	0.16 49	0.48 541	0.37 497	0.30 238	0.29 260

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

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

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

gwcnet-sp	2.31 450	1.21 542	17.34 544	1.08 377	0.92 386	3.56 370	1.04 468	3.69 397	2.09 421	2.55 550	1.60 321	1.80 368	1.62 439	3.87 428	1.95 502	0.29 271	0.29 442	0.30 310	0.28 366	0.38 381	0.39 404

scenet	2.31 450	1.21 542	17.34 544	1.08 377	0.92 386	3.56 370	1.04 468	3.69 397	2.09 421	2.55 550	1.60 321	1.80 368	1.62 439	3.87 428	1.95 502	0.29 271	0.29 442	0.30 310	0.28 366	0.38 381	0.39 404

ssnet	2.31 450	1.21 542	17.34 544	1.08 377	0.92 386	3.56 370	1.04 468	3.69 397	2.09 421	2.55 550	1.60 321	1.80 368	1.62 439	3.87 428	1.95 502	0.29 271	0.29 442	0.30 310	0.28 366	0.38 381	0.39 404

CFNet_pseudo	2.12 413	0.67 330	15.14 518	0.85 221	0.74 308	3.95 461	0.64 185	3.95 465	1.78 359	1.90 355	1.79 388	3.27 543	1.62 439	2.51 373	1.16 337	0.31 338	0.36 504	0.53 573	0.27 337	0.63 545	0.44 451

MyStereo05	2.37 471	0.72 371	19.94 604	1.02 350	0.99 414	4.26 550	0.86 352	4.01 482	2.62 540	2.14 440	1.26 219	2.28 430	1.63 452	2.07 334	1.68 465	0.24 130	0.23 324	0.34 415	0.26 309	0.42 440	0.36 364

DCANet	1.74 343	0.73 382	9.08 424	0.82 185	0.40 87	4.18 535	0.59 155	4.25 557	2.97 586	2.35 517	1.84 418	1.18 268	1.63 452	1.51 240	1.55 437	0.29 271	0.24 360	0.23 66	0.18 91	0.30 238	0.53 507

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 501	1.04 507	16.73 537	1.53 573	2.00 636	3.96 471	0.87 373	3.87 437	2.31 474	2.54 549	1.67 342	2.85 506	1.63 452	5.55 462	1.62 454	0.46 524	0.33 479	0.38 478	0.38 510	0.53 508	0.62 544
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
111	1.83 356	0.92 475	9.08 424	0.81 173	0.36 35	4.25 549	0.91 400	4.44 618	2.70 550	2.39 526	1.96 453	2.30 436	1.64 455	1.28 183	1.82 485	0.28 242	0.22 294	0.24 106	0.20 160	0.31 258	0.54 513

ccs_rob	2.13 415	0.67 330	15.11 517	0.84 209	0.75 310	3.96 471	0.65 195	3.95 465	1.78 359	1.88 348	1.79 388	3.26 542	1.64 455	2.51 373	1.16 337	0.31 338	0.36 504	0.54 581	0.27 337	0.65 556	0.45 457

MyStereo04	2.29 446	0.80 428	18.77 572	1.00 332	1.04 432	3.95 461	0.95 426	3.91 452	2.54 531	1.99 385	1.27 226	2.31 437	1.65 457	2.02 332	1.77 479	0.24 130	0.24 360	0.34 415	0.26 309	0.41 421	0.37 380

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

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

NCCL2	2.53 499	1.35 569	10.90 452	1.15 424	0.97 402	3.53 361	2.56 625	3.65 385	2.23 452	2.76 583	1.80 391	2.41 451	1.66 459	10.35 585	2.07 518	0.44 507	0.40 536	0.57 587	0.53 586	0.59 530	0.65 555

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

test_sample9	3.79 607	1.05 508	7.87 407	1.07 369	0.86 365	3.93 450	1.19 507	4.35 598	2.11 431	2.14 440	1.75 367	1.75 352	1.67 461	11.06 614	11.61 653	1.23 641	14.45 706	4.27 688	2.09 672	0.70 569	0.69 562

test_sample7	1.65 331	0.70 352	2.60 291	1.48 563	0.76 314	2.38 180	1.07 476	4.35 598	2.11 431	2.14 440	1.75 367	1.75 352	1.67 461	6.26 481	1.26 367	0.44 507	0.48 585	0.43 511	0.40 529	0.46 481	0.43 445

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

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

coex_refinement	2.10 407	0.85 455	3.67 354	1.31 499	1.13 460	3.21 286	0.85 347	3.86 434	2.31 474	2.51 543	1.92 448	3.49 567	1.69 466	11.08 617	2.13 525	0.37 431	0.25 388	0.27 222	0.31 431	0.41 421	0.37 380

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

DGSMNet	7.55 666	1.62 592	17.42 550	1.92 625	12.73 690	7.45 672	42.99 713	4.13 518	2.07 417	2.10 426	3.16 608	3.42 557	1.70 468	9.24 548	2.30 538	3.70 674	10.89 704	11.80 706	5.54 693	4.24 673	2.66 662

PSMNet-RSSM	1.96 383	0.77 413	3.26 333	1.29 488	1.31 508	4.19 539	0.96 433	3.68 392	1.89 381	2.05 413	1.80 391	2.60 475	1.70 468	9.84 564	1.81 483	0.35 410	0.29 442	0.35 434	0.37 497	0.42 440	0.35 358

ssnet_v2	2.04 398	0.88 464	7.87 407	1.20 447	0.87 370	3.86 435	1.64 578	4.01 482	2.60 539	2.61 565	1.96 453	3.79 585	1.71 470	2.20 352	2.96 577	0.41 483	0.35 498	0.42 507	0.37 497	0.55 514	0.52 505

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

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

IPLGR	2.53 499	0.58 220	20.46 633	0.82 185	0.52 183	4.56 612	0.50 111	4.30 583	2.38 496	1.87 345	1.53 298	1.68 340	1.72 472	6.95 500	1.15 333	0.28 242	0.21 262	0.27 222	0.23 236	0.33 310	0.32 312

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

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

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

xyz-stereo-finetune2	1.16 239	0.63 283	1.50 167	0.57 7	0.36 35	3.47 344	0.65 195	2.70 250	1.23 137	0.88 187	1.75 367	0.91 218	1.76 477	3.54 417	1.74 475	0.24 130	0.22 294	0.30 310	0.27 337	0.31 258	0.26 209

NVstereo2D	2.54 501	0.90 467	11.10 454	1.32 502	1.47 553	3.58 375	1.38 542	4.13 518	2.45 512	1.90 355	1.71 356	2.86 507	1.76 477	10.86 603	1.66 463	0.60 582	0.43 555	0.53 573	0.41 536	0.78 590	0.94 607

GES	1.38 292	0.64 294	2.61 294	1.09 383	0.57 220	4.30 559	1.02 461	3.86 434	1.51 232	1.72 317	1.74 363	1.28 285	1.77 479	1.62 266	1.61 449	0.39 460	0.27 417	0.33 396	0.30 415	0.41 421	0.47 473

ac_64	2.35 465	0.62 275	9.77 433	1.32 502	1.71 603	3.27 304	0.93 417	3.48 355	2.50 521	1.74 322	1.73 361	3.91 590	1.77 479	10.21 581	1.86 490	0.40 468	0.31 464	0.33 396	0.30 415	0.34 329	0.39 404

FADNet-RVC	2.51 495	2.27 624	14.03 494	1.09 383	0.81 334	3.54 365	1.10 488	4.13 518	2.48 516	1.39 262	1.22 204	1.85 383	1.77 479	9.78 562	2.06 515	0.38 448	0.37 516	0.40 488	0.40 529	0.67 563	0.48 478

test_5	1.87 362	0.75 404	10.23 442	1.14 411	1.40 535	3.85 433	1.27 520	3.91 452	1.93 387	1.69 308	1.78 385	1.67 338	1.79 482	2.99 405	1.17 341	0.30 313	0.18 130	0.35 434	0.33 451	0.34 329	0.33 331

DAS	2.31 450	0.67 330	4.79 376	1.14 411	1.64 588	2.93 244	2.13 609	4.09 508	2.74 554	4.17 642	2.52 559	2.46 462	1.79 482	11.55 634	1.63 457	0.37 431	0.22 294	0.39 482	0.25 286	0.41 421	0.34 344

SepStereo	2.15 418	0.67 330	4.79 376	1.14 411	1.64 588	2.93 244	2.13 609	4.09 508	2.74 554	4.17 642	2.52 559	2.46 462	1.79 482	8.36 524	1.63 457	0.37 431	0.22 294	0.39 482	0.25 286	0.41 421	0.34 344

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

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

RAFT_CTSACE	1.80 354	1.06 513	10.00 437	1.71 602	1.39 533	3.49 350	1.06 474	3.05 298	1.62 311	1.70 312	2.04 473	2.51 467	1.80 487	1.98 326	0.94 288	0.25 155	0.22 294	0.28 257	0.30 415	0.30 238	0.26 209

DANet	2.63 513	1.07 515	8.10 413	1.83 618	1.70 601	3.25 299	1.16 500	4.31 586	2.38 496	3.40 624	2.18 506	4.08 600	1.80 487	9.77 560	3.89 593	0.52 566	0.55 602	0.59 592	0.44 550	0.63 545	0.86 597
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
StereoDRNet	2.84 533	1.49 586	14.48 503	1.33 507	1.57 577	3.44 335	2.06 605	3.69 397	2.36 485	3.26 617	1.84 418	2.79 503	1.80 487	10.88 604	3.16 582	0.41 483	0.33 479	0.39 482	0.36 485	0.59 530	0.58 533

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

anonymousa	2.16 419	0.67 330	19.19 579	1.04 359	1.67 596	2.06 149	0.79 299	2.86 278	1.96 390	1.85 339	2.14 499	3.23 540	1.81 490	1.12 129	1.15 333	0.26 172	0.26 405	0.34 415	0.32 443	0.30 238	0.28 247

PSMNet-ADL	1.91 373	0.72 371	1.78 200	1.09 383	0.86 365	4.18 535	0.78 292	3.77 412	2.10 429	1.72 317	1.85 426	2.91 512	1.82 492	10.38 588	1.91 496	0.48 538	0.46 574	0.28 257	0.29 394	0.38 381	0.51 500

GANet-RSSM	1.98 387	0.62 275	3.49 342	1.69 598	1.23 491	4.22 545	0.91 400	3.31 331	1.86 374	1.81 334	1.74 363	2.34 440	1.82 492	10.92 607	1.73 474	0.34 390	0.29 442	0.31 337	0.28 366	0.39 392	0.40 425

HI	1.27 275	0.90 467	2.33 268	1.10 392	0.68 283	2.92 239	0.45 92	2.49 201	1.76 356	2.13 437	1.65 339	2.42 454	1.84 494	1.58 252	1.61 449	0.26 172	0.16 49	0.28 257	0.29 394	0.26 150	0.25 179

CoSv	1.27 275	0.90 467	2.33 268	1.10 392	0.68 283	2.92 239	0.45 92	2.49 201	1.76 356	2.13 437	1.65 339	2.42 454	1.84 494	1.58 252	1.61 449	0.26 172	0.16 49	0.28 257	0.29 394	0.26 150	0.25 179

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

GANetREF_RVC	3.20 580	1.93 611	18.84 573	1.51 570	0.80 328	4.12 509	1.82 592	4.16 529	2.91 580	1.87 345	1.74 363	2.48 464	1.84 494	13.18 670	1.74 475	0.80 617	0.57 605	0.79 627	0.74 618	1.20 635	0.86 597
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PASM	2.67 519	2.05 618	9.71 432	1.73 605	1.37 528	2.53 200	1.52 561	3.10 305	2.17 443	2.79 586	1.84 418	2.90 509	1.85 498	11.89 654	2.19 530	0.81 619	0.85 640	0.87 633	1.01 639	1.14 627	1.05 614

HH	2.23 429	0.86 458	21.59 670	0.98 318	0.51 170	1.49 85	0.82 324	2.74 255	1.54 260	1.10 231	1.69 350	4.62 629	1.86 499	2.55 381	0.69 176	0.26 172	0.22 294	0.29 283	0.23 236	0.34 329	0.27 226

HanStereo	2.23 429	0.86 458	21.59 670	0.98 318	0.51 170	1.49 85	0.82 324	2.74 255	1.54 260	1.10 231	1.69 350	4.62 629	1.86 499	2.55 381	0.69 176	0.26 172	0.22 294	0.29 283	0.23 236	0.34 329	0.27 226

GMM-Stereo	2.45 482	0.52 138	20.38 628	0.89 246	0.82 343	4.18 535	1.91 597	2.45 194	1.48 213	2.48 537	2.30 532	1.69 344	1.86 499	2.93 401	1.08 317	0.28 242	0.18 130	0.33 396	0.48 564	0.35 350	2.41 658

GEStereo_RVC	1.91 373	0.80 428	6.57 392	1.20 447	1.06 437	4.02 486	1.43 553	4.13 518	1.89 381	2.03 408	1.80 391	2.34 440	1.86 499	4.94 449	1.77 479	0.48 538	0.38 522	0.32 360	0.28 366	0.42 440	0.50 492

PA-Net	3.09 568	1.24 553	18.84 573	1.38 538	1.19 477	3.42 333	1.75 586	3.89 442	3.27 621	1.88 348	2.10 488	3.03 522	1.88 503	11.60 635	2.88 576	0.40 468	0.54 597	0.44 516	0.62 606	0.52 502	1.02 612
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
zh-mn7	3.15 575	9.61 678	12.45 468	1.26 473	0.99 414	2.91 236	1.32 527	4.12 516	2.74 554	3.33 620	3.07 599	2.84 505	1.89 504	8.91 537	4.69 601	0.49 550	0.40 536	0.38 478	0.38 510	0.56 520	0.63 548

delet	1.92 376	0.76 410	5.14 379	1.01 339	1.65 592	3.44 335	2.03 604	3.76 410	2.48 516	2.01 399	2.05 479	2.63 479	1.90 505	5.34 456	2.12 522	0.28 242	0.29 442	0.40 488	0.31 431	0.41 421	0.45 457

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

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

ADLNet2	3.15 575	0.92 475	20.06 609	1.20 447	1.79 618	3.83 420	1.48 556	3.94 463	3.59 632	2.19 464	2.47 553	4.65 632	1.93 508	10.69 597	1.96 505	0.39 460	0.37 516	0.28 257	0.30 415	0.48 488	0.43 445

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

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

MIPNet	2.33 456	0.71 366	19.82 599	0.89 246	0.56 208	4.76 646	0.61 163	4.32 591	2.37 491	1.83 338	1.48 287	1.48 315	1.98 511	2.63 388	1.44 406	0.29 271	0.20 228	0.26 189	0.23 236	0.30 238	0.39 404

riskmin	1.25 263	0.56 193	2.05 229	1.05 360	0.93 392	2.86 228	0.55 135	3.23 321	1.34 156	1.55 278	1.07 170	3.56 576	2.03 512	1.29 188	1.00 303	0.28 242	0.27 417	0.34 415	0.21 180	0.41 421	0.43 445

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

HBP-ISP	3.25 584	1.10 521	20.86 646	1.54 575	1.15 463	4.50 595	2.89 637	4.43 617	2.38 496	4.14 641	1.96 453	1.90 387	2.04 514	11.08 617	1.32 382	0.66 597	0.57 605	0.66 611	0.61 605	0.64 553	0.61 541

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

Wz-Net-LNSev	2.30 449	1.67 600	14.88 510	1.18 440	1.65 592	3.49 350	1.54 566	3.63 383	2.03 406	1.88 348	1.64 332	3.29 544	2.06 516	2.71 395	2.02 511	0.40 468	0.33 479	0.32 360	0.31 431	0.53 508	0.49 485

FADNet	2.49 492	1.76 604	13.17 474	1.17 434	0.95 397	3.27 304	0.88 380	3.94 463	2.27 462	1.40 264	1.29 229	2.51 467	2.06 516	9.93 569	1.94 500	0.43 501	0.45 565	0.40 488	0.43 547	1.06 616	0.53 507

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

FBW_ROB	3.24 582	1.02 501	9.21 430	1.49 566	1.07 443	3.78 410	1.48 556	4.31 586	3.08 598	2.46 534	2.32 543	4.20 610	2.08 519	15.19 685	7.16 629	0.84 623	0.62 618	1.33 650	0.92 632	0.99 611	1.31 628

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 615	10.88 684	12.30 466	1.26 473	1.55 570	5.19 656	3.33 650	4.42 614	2.82 574	2.58 558	2.62 570	5.00 640	2.11 520	14.03 683	2.73 570	1.28 646	2.34 674	0.67 613	1.83 666	0.81 595	1.03 613

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

IER	1.69 337	0.65 308	7.19 401	0.94 294	1.15 463	3.28 308	0.89 387	3.48 355	1.97 392	2.10 426	1.98 460	2.28 430	2.12 521	2.25 358	1.75 478	0.29 271	0.23 324	0.36 450	0.30 415	0.32 290	0.34 344

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

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

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

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

SA-5K	1.56 312	0.81 433	2.32 266	1.61 590	0.64 255	4.13 512	1.36 534	3.79 416	3.20 611	1.60 285	2.57 566	1.39 302	2.15 525	2.51 373	1.30 379	0.29 271	0.20 228	0.34 415	0.25 286	0.40 397	0.36 364

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

RYNet	2.97 553	0.93 479	15.09 516	1.12 403	1.38 531	3.66 390	1.42 551	4.03 487	2.29 469	2.10 426	1.70 352	3.79 585	2.16 528	13.64 679	3.02 580	0.37 431	0.41 545	0.48 541	0.34 459	0.81 595	0.75 579

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

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

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

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

Selective-IGEV-i16pb	3.23 581	0.73 382	21.29 662	1.22 456	0.68 283	3.99 479	3.38 651	4.52 632	2.52 525	1.72 317	3.60 623	2.92 514	2.21 534	10.07 576	2.59 565	0.68 604	0.50 591	0.37 462	0.48 564	0.54 511	0.54 513

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

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

SA	1.62 326	0.75 404	3.78 360	1.07 369	0.43 107	4.26 550	1.36 534	4.45 621	3.12 600	1.63 294	1.97 458	1.68 340	2.26 537	2.55 381	1.27 371	0.27 198	0.22 294	0.37 462	0.37 497	0.35 350	0.30 291

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

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

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

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

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

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

otaku	4.58 631	8.93 670	19.95 605	3.11 661	2.67 654	3.91 442	2.57 626	3.82 424	2.25 457	2.22 478	9.72 668	4.08 600	2.35 544	8.57 529	2.13 525	3.51 669	1.65 662	2.15 661	1.17 647	3.69 666	3.15 670

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

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

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

PWCDC_ROB	2.95 546	3.26 642	14.06 495	1.59 585	1.56 573	4.19 539	0.86 352	4.30 583	4.08 645	2.06 418	7.37 650	2.75 493	2.42 548	3.59 419	2.67 569	1.34 651	0.36 504	0.39 482	0.34 459	1.13 626	0.62 544

LMCR-Stereo	2.40 474	1.31 563	18.61 571	1.59 585	0.86 365	3.87 437	1.15 498	4.32 591	1.60 301	2.25 488	2.27 520	1.13 258	2.43 549	2.48 368	1.60 446	0.88 625	0.24 360	0.29 283	0.24 265	0.56 520	0.30 291

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

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

PDISCO_ROB	2.86 535	1.53 589	14.27 500	1.98 631	2.19 646	4.52 601	1.35 532	4.65 640	3.19 608	2.09 423	2.16 502	3.53 572	2.45 551	5.32 455	2.12 522	1.30 649	0.78 638	0.72 621	0.59 600	1.24 636	1.28 626

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

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

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

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

psmorigin	6.59 657	1.15 531	88.11 723	1.52 571	0.97 402	2.88 231	1.20 511	3.21 316	2.04 410	3.73 630	2.46 551	5.15 647	2.55 557	10.60 593	2.47 555	0.55 573	0.68 629	0.48 541	0.51 579	0.70 569	0.88 601

RAFT_R40	1.70 339	0.59 230	2.99 320	1.46 557	0.46 137	4.74 644	0.98 446	2.23 152	1.56 275	2.02 404	2.35 546	2.71 488	2.56 558	6.71 495	0.90 263	0.40 468	0.19 177	0.30 310	0.27 337	0.33 310	0.26 209

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

CBMV	3.32 588	0.96 493	21.16 658	1.32 502	0.83 351	3.81 417	3.91 666	4.47 623	2.53 527	3.34 621	2.24 516	4.45 619	2.58 559	10.07 576	1.96 505	0.45 516	0.43 555	0.48 541	0.38 510	0.52 502	0.53 507
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
IRAFT_RVC	1.87 362	0.60 246	4.33 368	2.40 649	0.66 270	4.59 615	1.59 572	2.96 287	1.51 232	2.23 482	1.75 367	2.09 419	2.63 561	6.70 492	1.50 425	0.33 378	0.21 262	0.33 396	0.29 394	0.32 290	0.32 312

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

Abc-Net	3.16 578	1.28 557	18.31 565	1.25 466	1.75 612	4.06 493	1.40 546	3.89 442	2.22 449	2.72 580	2.55 562	3.49 567	2.65 562	9.91 567	2.99 578	1.29 647	0.65 622	0.64 608	0.86 629	0.65 556	0.71 567
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Reg-Stereo(zero)	1.60 322	0.42 41	10.69 448	0.89 246	0.68 283	3.27 304	0.47 103	2.27 160	1.54 260	1.48 271	1.24 209	2.55 470	2.68 564	1.48 234	1.10 321	0.19 36	0.19 177	0.22 50	0.18 91	0.24 94	0.26 209

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

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

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

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

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

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

ACVNet_2	5.41 644	12.60 687	20.42 631	3.27 664	3.15 667	4.50 595	3.02 642	4.66 641	3.73 638	3.35 623	5.36 643	7.86 664	2.88 571	12.33 662	4.76 603	3.12 665	2.22 669	2.70 672	1.69 660	3.49 662	3.10 669

ACVNet-4b	6.73 659	13.67 692	21.87 675	3.54 668	3.07 663	4.19 539	2.25 613	4.03 487	3.65 634	1.64 297	3.98 631	5.88 654	2.89 572	10.01 573	16.98 675	23.29 711	2.24 670	2.53 665	1.78 664	3.87 670	3.21 673

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

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

SPS-STEREO	3.97 617	1.44 582	20.85 645	1.72 604	1.71 603	3.24 295	2.30 616	3.55 372	2.68 549	4.79 653	3.66 624	5.44 652	2.97 575	9.11 543	9.35 641	1.15 637	1.10 648	1.06 641	1.02 641	1.16 631	1.18 622
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
iinet-f	2.26 436	1.18 537	13.71 483	1.14 411	1.11 455	3.77 408	1.10 488	4.14 524	2.17 443	2.06 418	1.76 376	2.99 519	2.99 576	2.50 370	2.49 556	0.35 410	0.39 531	0.27 222	0.28 366	0.45 470	0.39 404

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

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

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

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

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

zh-sn7	3.81 608	11.43 686	15.78 525	1.25 466	1.15 463	3.68 393	2.58 627	4.15 528	2.42 506	2.61 565	3.10 604	3.38 555	3.03 582	11.43 629	6.88 625	0.45 516	0.48 585	0.45 523	0.43 547	0.72 581	0.71 567

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

HSM	2.35 465	0.81 433	2.21 253	1.14 411	1.55 570	3.44 335	1.03 464	3.99 478	2.25 457	2.29 495	2.11 492	8.04 665	3.05 583	11.60 635	1.71 468	0.33 378	0.22 294	0.28 257	0.23 236	0.32 290	0.35 358

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

Select-FE	2.25 433	0.87 461	17.36 547	1.06 366	0.99 414	2.04 145	0.46 97	3.79 416	1.61 305	2.52 545	1.81 404	4.41 618	3.15 586	1.83 305	0.92 277	0.32 359	0.35 498	0.30 310	0.41 536	0.32 290	0.55 519

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

RTS	3.90 612	7.04 661	17.94 557	1.92 625	2.19 646	5.00 653	2.96 639	4.29 575	3.19 608	4.05 637	3.08 600	4.94 637	3.16 588	7.64 513	6.72 620	0.66 597	0.44 560	0.51 562	0.47 559	0.95 606	0.76 581

RTSA	3.90 612	7.04 661	17.94 557	1.92 625	2.19 646	5.00 653	2.96 639	4.29 575	3.19 608	4.05 637	3.08 600	4.94 637	3.16 588	7.64 513	6.72 620	0.66 597	0.44 560	0.51 562	0.47 559	0.95 606	0.76 581

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

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

SST-Stereo	1.76 348	0.58 220	3.10 324	1.44 551	0.46 137	4.71 640	0.76 272	2.22 151	2.79 562	2.07 422	2.18 506	2.43 457	3.22 592	6.66 491	0.84 235	0.42 495	0.19 177	0.30 310	0.27 337	0.35 350	0.26 209

LSM	12.71 686	3.52 646	20.79 644	55.63 717	84.76 717	3.63 388	6.30 675	3.73 406	4.93 655	5.55 659	13.92 686	3.53 572	3.25 593	9.72 559	4.12 594	0.64 592	0.85 640	0.71 617	0.81 627	1.03 613	26.84 707

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

AnyNet_C01	4.37 627	7.80 663	16.40 531	1.98 631	1.40 535	6.37 664	6.47 676	4.09 508	5.03 656	4.06 639	3.78 626	4.16 606	3.31 595	6.62 489	10.00 643	0.61 586	0.67 626	0.63 605	0.67 610	2.01 648	1.31 628

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

HHNet	2.48 490	0.71 366	20.52 634	0.64 43	0.64 255	4.07 498	0.93 417	3.76 410	1.56 275	2.15 448	4.92 640	0.98 237	3.37 597	1.66 276	1.79 482	0.32 359	0.20 228	0.31 337	0.27 337	0.36 363	0.42 435

ADStereo(finetuned)	2.04 398	0.73 382	13.28 476	0.82 185	0.40 87	4.16 527	0.59 155	4.25 557	2.97 586	2.35 517	1.84 418	1.18 268	3.40 598	1.52 242	1.54 436	0.29 271	0.24 360	0.23 66	0.18 91	0.30 238	0.51 500

KYRaft	1.59 320	0.52 138	1.73 192	0.95 297	0.49 163	4.38 568	1.79 588	2.43 189	1.51 232	2.49 538	2.98 594	2.00 405	3.41 599	2.14 344	0.82 229	0.30 313	0.21 262	0.33 396	0.46 556	0.35 350	2.45 661

AnyNet_C32	4.17 623	5.75 658	12.62 470	1.60 587	1.54 566	5.51 659	4.09 667	3.90 447	3.23 615	4.22 646	3.03 597	3.10 528	3.41 599	8.01 522	18.85 685	0.53 569	0.58 610	0.53 573	0.74 618	1.19 634	0.97 609

MADNet+	3.97 617	9.54 677	13.83 490	1.87 623	1.69 600	4.19 539	2.87 636	4.80 648	4.10 646	2.51 543	2.67 575	4.55 625	3.41 599	8.72 531	6.92 627	1.25 644	1.27 654	1.04 639	0.93 633	1.39 641	1.85 646

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

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 523	1.26 555	22.01 677	1.08 377	0.99 414	1.61 101	0.86 352	3.69 397	1.64 315	1.52 275	5.62 646	3.35 550	3.44 603	2.20 352	1.33 386	0.26 172	0.21 262	0.30 310	0.62 606	0.93 605	0.67 557

pmcnn	5.45 645	1.22 548	17.40 549	1.60 587	2.41 653	3.48 347	2.12 608	4.52 632	3.26 617	3.67 629	13.15 682	22.10 691	3.46 604	11.92 656	17.16 676	0.34 390	0.21 262	0.23 66	0.19 135	0.36 363	0.28 247

Prome-Stereo	1.61 324	0.55 181	1.71 190	0.98 318	0.60 235	4.41 577	1.82 592	3.03 296	1.53 251	2.18 460	3.45 619	1.72 349	3.49 605	2.23 357	1.08 317	0.29 271	0.20 228	0.26 189	0.25 286	0.34 329	2.16 652

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

MFN_U_SF_RVC	3.81 608	10.78 683	15.01 514	1.84 619	1.39 533	3.73 402	1.63 576	4.05 495	3.26 617	2.91 593	2.38 547	4.36 617	3.65 607	8.43 527	4.91 607	1.11 636	1.04 645	0.99 637	1.31 652	1.58 643	1.75 645

ADCMid	3.96 616	3.27 643	15.48 523	1.26 473	1.40 535	4.66 625	2.28 614	4.06 499	3.54 631	3.94 634	3.02 596	3.85 588	3.67 608	4.03 434	18.65 684	0.68 604	0.61 617	1.09 643	1.18 648	1.38 640	1.08 616

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

ASMatch	2.62 512	0.60 246	20.65 640	1.37 536	0.64 255	4.39 570	0.78 292	1.97 112	1.58 285	1.70 312	3.89 630	1.94 391	3.79 610	5.46 459	1.64 460	0.31 338	0.24 360	0.34 415	0.28 366	0.33 310	0.50 492

G-Net	4.11 621	1.21 542	19.47 589	2.31 647	2.94 660	4.74 644	2.95 638	3.33 342	2.14 437	4.44 648	9.43 666	6.93 660	3.84 611	9.01 541	4.92 608	0.79 615	0.80 639	0.70 616	0.50 575	0.95 606	0.87 600

SGM-Forest	2.96 549	0.62 275	3.49 342	1.09 383	0.80 328	4.06 493	3.30 648	4.37 606	3.09 599	4.18 645	3.27 613	4.67 633	3.86 612	11.69 646	7.91 634	0.51 560	0.46 574	0.49 555	0.39 518	0.48 488	0.49 485
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
anonymity	1.76 348	1.26 555	2.73 309	1.66 595	1.32 515	1.84 121	1.07 476	3.49 358	2.30 470	2.11 430	2.11 492	1.71 348	3.90 613	1.82 304	1.48 419	1.10 634	1.09 647	1.08 642	1.08 643	1.05 615	1.09 617

light-stereo	41.45 706	10.64 682	54.16 717	59.84 718	45.61 714	131.14 726	1.57 570	37.33 710	17.30 694	76.21 721	120.65 727	118.18 727	3.98 614	89.11 724	15.46 664	5.48 693	9.68 703	1.25 647	1.28 651	17.93 705	12.24 699

AAGNet	2.86 535	0.60 246	1.77 198	2.05 634	0.46 137	4.76 646	1.09 485	2.27 160	1.56 275	2.17 458	1.84 418	2.41 451	4.00 615	6.23 480	24.22 695	0.46 524	0.19 177	0.30 310	0.29 394	0.32 290	0.24 165

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

SAMSARA	3.55 597	2.16 622	14.18 498	1.86 622	1.49 556	4.62 619	2.65 629	3.58 377	2.80 566	7.05 670	3.05 598	5.16 648	4.07 617	9.18 546	4.80 604	0.64 592	0.67 626	0.59 592	0.68 613	0.89 601	0.91 602

Dean	7.52 665	9.08 672	21.41 666	3.74 672	3.53 670	4.81 648	3.53 656	5.33 660	5.25 657	4.17 642	26.53 700	25.62 701	4.09 618	10.97 608	4.32 595	3.69 673	2.30 672	2.91 674	1.87 668	4.03 672	3.24 674

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

MyStereo06	2.46 485	0.72 371	19.97 606	1.02 350	0.99 414	4.26 550	0.86 352	3.51 364	1.68 327	1.92 362	1.73 361	4.01 596	4.22 620	1.62 266	0.88 256	0.24 130	0.23 324	0.34 415	0.26 309	0.42 440	0.36 364

ACV-stereo	2.92 544	0.92 475	20.27 623	1.33 507	1.05 434	4.68 628	1.10 488	2.66 245	1.64 315	1.46 269	1.32 240	5.41 651	4.24 621	7.83 517	1.90 495	0.44 507	0.52 594	0.32 360	0.29 394	0.45 470	0.63 548

LVE	6.88 662	9.31 674	21.14 656	3.61 670	3.18 668	4.49 592	2.79 632	10.21 677	11.69 676	3.16 614	11.53 676	18.33 684	4.31 622	11.66 643	3.52 587	4.45 684	2.93 679	2.56 666	1.91 669	3.62 663	3.16 671

ACVNet_1	6.04 654	13.97 695	21.36 665	3.58 669	3.14 666	4.73 641	2.48 620	4.20 534	3.17 606	2.98 601	2.83 590	23.31 695	4.34 623	11.06 614	2.45 553	3.68 672	2.33 673	2.60 667	1.79 665	3.69 666	3.19 672

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

MDST_ROB	5.53 646	0.59 230	23.11 684	2.55 652	2.69 655	21.20 694	1.98 601	4.77 647	2.65 544	9.36 680	4.25 632	4.14 605	4.45 625	22.57 693	3.68 590	0.48 538	0.33 479	0.47 533	0.44 550	0.44 461	0.44 451

NVStereoNet_ROB	4.91 638	1.40 576	16.46 533	1.47 560	1.72 609	3.46 341	1.96 599	3.89 442	3.61 633	2.90 592	24.61 699	4.81 634	4.49 626	13.57 677	4.87 606	1.33 650	1.29 655	1.70 656	1.68 659	1.41 642	1.66 640
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
iRaft-Stereo_20w	1.88 366	0.62 275	10.58 447	0.90 256	0.83 351	2.96 250	0.78 292	4.90 649	1.58 285	2.29 495	1.60 321	1.25 282	4.51 627	2.28 360	0.90 263	0.29 271	0.21 262	0.26 189	0.24 265	0.41 421	0.31 301

EDNetEfficientorigin	12.35 685	2.51 628	179.47 728	1.19 443	0.96 398	2.91 236	1.81 591	3.00 292	5.35 658	8.91 678	4.79 638	4.18 607	4.64 628	9.98 571	11.30 650	0.37 431	0.38 522	0.60 597	0.85 628	1.32 639	2.43 660

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

ADCP+	3.74 606	1.96 613	16.90 540	1.09 383	1.55 570	4.35 565	3.65 661	3.93 459	2.98 589	2.22 478	1.66 341	3.95 591	4.83 630	3.41 414	18.87 686	0.38 448	0.41 545	0.63 605	0.53 586	0.64 553	0.81 591

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

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

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

TransformOpticalFlow	3.03 563	0.77 413	20.99 653	1.00 332	0.55 203	4.18 535	0.64 185	4.33 594	3.02 593	2.18 460	3.09 603	4.35 615	5.07 634	7.36 507	1.27 371	0.32 359	0.18 130	0.32 360	0.26 309	0.28 192	0.46 468

CBMV_ROB	3.62 599	0.70 352	21.42 667	1.21 453	0.89 379	4.43 582	1.76 587	4.39 609	2.79 562	5.88 662	3.38 617	4.18 607	5.12 635	10.75 598	2.32 540	0.56 575	0.55 602	0.53 573	0.51 579	0.55 514	0.46 468

STrans-v2	3.03 563	0.77 413	20.91 650	0.81 173	0.63 253	3.89 439	1.01 456	4.27 566	2.64 543	2.28 493	3.70 625	4.13 603	5.20 636	7.33 504	1.27 371	0.31 338	0.18 130	0.29 283	0.25 286	0.29 212	0.41 431

PWCK	5.85 651	9.95 679	15.22 521	2.90 657	1.56 573	5.66 661	7.69 679	5.27 656	4.74 653	3.88 632	7.51 651	8.04 665	5.28 637	15.18 684	8.40 637	3.08 664	1.51 659	2.24 662	1.37 656	5.55 682	1.96 649

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

AANet	3.15 575	2.93 638	15.16 519	1.41 544	1.08 446	2.23 167	1.37 539	2.95 285	3.65 634	4.12 640	4.40 635	4.13 603	5.32 639	6.55 486	3.76 591	0.60 582	0.42 554	0.50 558	0.42 543	0.99 611	0.93 606

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

KSHMR	16.96 692	5.37 655	21.64 674	4.46 682	4.50 682	8.30 675	3.32 649	15.58 695	76.24 721	6.62 669	61.47 716	56.53 716	5.43 641	35.17 705	11.37 651	4.39 681	2.97 683	3.63 686	2.74 685	5.10 681	4.34 687

DPSNet	3.43 593	1.37 572	12.19 464	1.39 540	1.24 493	4.15 516	2.06 605	4.51 631	3.34 623	2.69 578	1.96 453	3.52 571	5.56 642	10.68 596	9.68 642	0.93 626	0.73 634	0.40 488	0.37 497	1.06 616	0.86 597

aanetorigin	3.30 586	1.66 598	17.52 554	1.18 440	1.58 578	2.57 203	3.80 663	2.65 242	2.03 406	6.12 665	4.30 634	2.82 504	5.70 643	5.47 460	4.67 599	0.50 554	0.44 560	0.43 511	0.47 559	1.17 632	0.92 604

ADCL	4.35 626	1.63 594	14.21 499	1.29 488	1.26 498	5.56 660	11.16 684	3.97 472	3.37 625	6.07 663	4.67 637	4.30 614	5.72 644	5.08 452	14.51 662	0.50 554	0.48 585	0.89 634	0.77 622	0.78 590	0.76 581

WAO-6	5.87 652	2.27 624	15.05 515	2.96 658	2.77 657	12.01 681	3.58 659	5.37 661	11.91 678	3.34 621	9.69 667	6.78 659	5.84 645	11.82 652	8.89 640	2.87 661	2.35 675	2.50 664	1.84 667	2.85 656	2.67 663

MeshStereo	5.35 643	1.32 565	21.34 664	1.34 515	1.15 463	4.40 574	3.90 665	5.18 654	4.55 648	10.14 685	11.82 678	11.47 671	5.84 645	13.84 681	7.03 628	0.61 586	0.58 610	0.60 597	0.58 597	0.72 581	0.59 537
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
DEmStereo	2.97 553	0.58 220	13.42 478	0.79 166	0.51 170	3.84 425	1.84 595	2.42 184	1.60 301	2.25 488	2.74 579	2.03 409	6.04 647	6.79 499	12.80 658	0.35 410	0.26 405	0.26 189	0.27 337	0.27 170	0.37 380

WAO-7	5.16 640	3.21 641	18.98 577	1.88 624	1.44 548	5.34 657	3.09 646	4.91 650	5.81 663	4.35 647	8.92 665	6.55 657	6.06 648	13.40 675	10.81 647	1.34 651	1.20 653	1.48 655	1.35 655	1.60 644	1.45 636

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

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

ADCPNet	3.89 611	1.63 594	20.25 622	1.28 484	1.27 501	6.43 665	2.65 629	3.93 459	2.70 550	2.78 585	2.20 510	4.28 613	6.16 651	5.56 463	10.27 645	0.65 595	1.18 650	0.71 617	1.70 661	0.84 599	1.37 632

CSAN	4.71 633	1.39 575	20.23 618	1.19 443	0.87 370	3.65 389	3.50 655	4.57 637	3.87 639	3.89 633	7.82 653	3.54 575	6.16 651	23.47 698	6.82 623	0.52 566	0.45 565	0.49 555	0.52 582	0.63 545	0.66 556

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

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

DeepStereo_RVC	1.55 307	0.63 283	3.32 337	0.77 155	0.42 101	4.49 592	0.72 239	2.50 205	1.58 285	2.02 404	1.81 404	1.54 323	6.38 655	1.73 290	1.19 344	0.46 524	0.22 294	0.29 283	0.28 366	0.35 350	0.38 397

tt	7.19 664	0.51 129	6.83 395	4.03 674	2.30 652	12.05 682	20.19 699	15.46 694	6.58 668	3.42 625	3.22 610	5.37 650	6.39 656	4.20 439	7.46 631	9.81 698	11.53 705	7.05 696	7.46 697	6.31 685	3.71 681

JetBlue	6.27 656	9.15 673	13.76 484	1.94 629	4.60 684	11.91 680	12.00 688	5.12 653	3.45 629	3.79 631	4.52 636	9.54 669	6.56 657	9.40 551	13.48 660	1.26 645	1.37 657	1.17 646	1.34 654	7.06 691	3.95 683

SANet	5.65 649	1.72 601	20.94 651	1.26 473	0.88 374	7.20 669	3.81 664	4.60 638	11.23 674	4.56 649	8.78 663	7.49 662	6.95 658	11.85 653	18.11 680	0.49 550	0.44 560	0.50 558	0.42 543	0.90 603	0.82 595

CrosDoStereo	5.24 641	0.60 246	20.23 618	0.82 185	0.51 170	3.39 324	18.11 695	3.82 424	2.27 462	1.98 380	8.74 661	1.96 398	6.96 659	7.35 505	26.35 699	0.30 313	0.22 294	0.30 310	0.28 366	0.33 310	0.38 397

DeepStereo_LL	5.24 641	0.60 246	20.23 618	0.82 185	0.51 170	3.39 324	18.11 695	3.82 424	2.27 462	1.98 380	8.74 661	1.96 398	6.96 659	7.35 505	26.35 699	0.30 313	0.22 294	0.30 310	0.28 366	0.33 310	0.38 397

WAO-8	11.95 682	13.02 688	20.56 635	3.50 665	3.08 664	15.11 688	2.80 633	12.91 687	19.11 700	7.69 672	13.12 680	11.62 672	7.01 661	84.40 721	7.91 634	3.42 667	1.92 666	3.54 684	1.93 670	3.68 664	2.69 664

Venus	11.95 682	13.02 688	20.56 635	3.50 665	3.08 664	15.11 688	2.80 633	12.91 687	19.11 700	7.69 672	13.12 680	11.62 672	7.01 661	84.40 721	7.91 634	3.42 667	1.92 666	3.54 684	1.93 670	3.68 664	2.69 664

DStereoO	3.90 612	2.13 619	7.90 411	4.43 681	2.84 659	4.40 574	5.30 671	4.31 586	3.21 613	2.41 530	3.08 600	2.93 516	7.14 663	4.20 439	11.12 649	4.11 678	1.30 656	1.33 650	1.63 658	3.09 657	1.26 624

JetRed	10.48 675	27.10 704	35.70 699	4.27 676	4.09 680	15.55 690	12.83 690	12.16 683	5.50 659	5.83 661	5.56 645	10.14 670	7.43 664	8.88 535	26.39 701	3.32 666	3.81 688	3.51 682	2.96 689	7.85 693	6.69 695

THIR-Stereo	4.14 622	0.82 440	10.85 451	0.86 228	0.43 107	2.16 158	16.77 693	3.22 318	1.54 260	2.04 411	12.05 679	2.68 484	7.53 665	7.30 503	12.62 657	0.30 313	0.21 262	0.29 283	0.28 366	0.33 310	0.41 431

ktn	21.74 699	10.34 680	19.68 595	4.53 683	4.00 678	6.53 666	4.51 669	6.79 667	78.82 723	84.69 722	100.86 726	58.49 717	7.57 666	12.11 659	13.35 659	4.58 688	3.24 686	3.49 681	2.62 681	4.65 679	3.84 682

DStereoRT	3.28 585	1.06 513	14.58 506	1.33 507	1.12 456	4.51 599	1.29 524	4.21 539	3.48 630	2.50 539	2.13 497	1.89 386	7.69 667	7.57 511	2.43 550	0.66 597	0.33 479	4.46 692	2.84 686	0.38 381	1.12 619

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

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

MADNet++	7.57 667	5.80 659	13.28 476	6.38 692	5.26 686	7.18 668	7.77 680	5.32 659	5.62 661	6.11 664	7.78 652	6.02 656	8.01 670	11.74 648	16.36 672	9.36 697	4.95 692	8.57 699	5.66 694	4.83 680	5.34 689

IMH	6.81 661	13.66 691	20.41 630	4.33 680	3.74 673	5.50 658	3.06 644	5.49 663	6.22 665	4.64 651	10.35 670	9.30 668	8.03 671	13.61 678	6.81 622	4.80 689	2.99 684	3.09 677	2.12 675	4.36 676	3.61 678

TorneroNet-64	10.12 672	8.74 666	20.95 652	4.27 676	3.76 676	13.86 685	2.85 635	15.05 692	23.15 703	10.07 684	23.84 698	13.47 679	8.24 672	13.96 682	17.21 677	3.96 677	2.72 676	3.23 679	2.48 679	6.29 684	4.27 686

WCMA_ROB	5.12 639	0.90 467	21.33 663	1.50 568	1.33 519	4.09 500	3.49 654	4.03 487	4.59 650	6.57 668	10.95 673	12.92 677	8.41 673	9.86 565	8.78 639	0.75 612	0.58 610	0.51 562	0.50 575	0.68 566	0.57 528

SGM_RVC	4.57 630	0.72 371	17.46 552	1.84 619	0.58 229	4.23 548	3.45 653	4.66 641	3.66 636	7.99 675	8.82 664	7.56 663	8.74 674	12.30 660	6.84 624	0.43 501	0.38 522	0.39 482	0.35 475	0.51 498	0.48 478
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MSMD_ROB	5.61 647	1.08 517	16.68 536	1.21 453	0.83 351	10.14 678	2.07 607	3.93 459	6.22 665	10.37 686	8.03 655	22.22 692	9.45 675	11.66 643	4.52 598	0.66 597	0.58 610	0.66 611	0.68 613	0.65 556	0.63 548

ELAS	5.99 653	1.62 592	20.29 625	1.96 630	2.01 637	15.09 687	8.38 682	5.23 655	5.54 660	9.02 679	8.61 660	6.74 658	9.75 676	7.48 508	11.40 652	0.96 629	1.18 650	0.72 621	0.93 633	1.30 638	1.67 641
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	5.72 650	1.64 597	20.40 629	2.09 637	2.01 637	4.95 652	11.47 687	4.66 641	6.31 667	8.09 676	8.01 654	8.06 667	11.65 677	8.36 524	10.22 644	0.99 631	1.17 649	0.81 630	0.76 620	1.14 627	1.58 639
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	5.61 647	2.14 621	16.75 538	1.67 596	3.64 672	4.12 509	7.51 678	3.05 298	5.63 662	11.57 691	4.83 639	3.95 591	12.72 678	8.44 528	20.78 690	0.41 483	0.43 555	0.47 533	1.01 639	1.66 646	1.39 635

FC-DCNN	6.64 658	0.77 413	19.26 583	1.68 597	1.64 588	8.27 674	2.35 617	6.35 666	9.23 671	10.85 688	11.27 675	19.89 688	13.33 679	12.51 666	11.79 655	0.66 597	0.57 605	0.58 589	0.56 593	0.63 545	0.61 541

DStereoSA	10.13 673	4.62 651	12.76 471	4.78 687	13.35 692	9.97 677	22.80 700	4.74 646	16.44 689	5.11 655	15.31 690	4.61 628	13.82 680	8.00 520	27.60 703	6.51 694	8.86 696	1.43 653	8.28 698	3.16 658	10.38 696

SGM+DAISY	8.36 669	3.82 647	24.83 690	2.02 633	1.75 612	14.80 686	17.22 694	4.27 566	11.79 677	13.88 692	14.38 688	11.74 675	13.83 681	10.56 590	15.12 663	1.21 639	1.19 652	1.14 645	1.13 646	1.17 632	1.37 632

FTStereo	3.71 605	0.53 156	20.37 627	0.96 303	0.65 263	4.34 562	11.29 685	2.62 239	1.50 225	2.58 558	5.04 641	1.90 387	13.84 682	3.71 424	1.25 364	0.38 448	0.24 360	0.31 337	0.32 443	0.30 238	2.10 651

DStereoFS	11.11 679	13.81 694	11.82 462	5.73 691	11.05 689	20.81 693	11.36 686	8.68 674	16.52 692	14.90 695	15.81 694	11.63 674	13.85 683	9.05 542	15.60 666	7.57 695	8.88 697	2.41 663	5.29 692	2.16 651	15.30 702

USTest	15.98 691	15.58 697	22.56 681	18.49 700	16.99 693	26.43 697	36.08 707	27.68 701	12.77 680	10.69 687	10.80 672	18.35 685	15.09 684	18.62 688	23.37 692	4.85 690	5.34 693	7.38 697	7.43 696	9.90 697	11.23 697

TCMNet-wrong-test	12.32 684	14.13 696	19.38 586	22.38 703	19.85 696	15.99 691	12.34 689	22.95 697	4.56 649	6.24 666	6.27 648	18.40 686	15.71 685	10.10 579	10.72 646	9.06 696	4.78 690	5.35 693	3.95 691	12.28 700	11.97 698

FC-DCNN v2	6.91 663	0.77 413	19.25 581	1.69 598	1.64 588	9.13 676	2.40 618	7.20 668	9.47 672	11.07 690	11.62 677	20.05 690	15.79 686	12.55 667	11.99 656	0.66 597	0.57 605	0.58 589	0.56 593	0.63 545	0.61 541

PSM-AAD	2.43 479	0.54 172	1.32 136	0.92 273	0.54 195	4.48 586	7.47 677	2.96 287	1.55 268	2.31 505	2.56 564	1.26 283	16.23 687	2.46 366	0.89 259	0.28 242	0.21 262	0.58 589	0.41 536	0.34 329	1.32 630

GrayStereo	2.58 510	0.53 156	1.63 184	1.58 584	0.89 379	4.17 532	8.17 681	3.03 296	1.52 244	2.80 587	2.50 556	1.70 346	17.10 688	2.83 398	1.15 333	0.33 378	0.21 262	0.27 222	0.32 443	0.28 192	0.53 507

FCDSN-DC	6.04 654	0.84 449	19.25 581	1.24 464	1.09 451	4.38 568	2.62 628	4.38 607	4.71 651	9.59 683	11.22 674	19.19 687	17.40 689	12.30 660	8.55 638	0.69 608	0.57 605	0.60 597	0.60 602	0.70 569	0.78 585
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LRCNet_RVC	25.52 700	33.45 705	23.21 687	31.79 707	32.78 703	6.74 667	1.18 504	25.88 699	4.46 647	28.94 699	30.89 701	24.91 700	17.57 690	27.66 700	24.34 696	35.26 715	25.60 716	35.91 715	33.81 714	31.90 715	34.10 717

UNDER WATER-64	9.33 671	5.37 655	22.60 682	5.22 690	4.86 685	10.75 679	4.61 670	11.45 678	17.30 694	7.59 671	9.80 669	15.99 683	17.90 691	10.63 594	15.72 667	4.36 680	2.87 678	4.39 691	2.86 687	7.01 690	5.36 690

MANE	11.39 680	1.38 573	23.16 685	4.82 688	2.79 658	22.02 695	14.51 692	25.81 698	26.28 704	10.93 689	13.17 683	19.90 689	18.03 692	15.69 686	20.41 689	0.96 629	0.74 635	1.42 652	3.24 690	0.74 583	1.71 642

DPSMNet_ROB	15.52 690	8.89 669	31.44 697	10.07 698	18.91 695	12.44 683	33.22 704	13.51 690	17.94 699	9.58 682	22.91 697	13.79 681	19.67 693	21.43 690	23.73 694	5.17 692	8.84 694	5.63 695	11.52 704	6.79 688	14.90 701

DGTPSM_ROB	15.31 689	8.85 668	28.14 696	9.90 696	18.89 694	12.44 683	33.21 703	13.48 689	17.86 698	9.50 681	22.89 696	13.78 680	19.67 693	21.26 689	23.68 693	5.08 691	8.84 694	5.62 694	11.50 701	6.72 687	14.87 700

iinet-test	19.59 695	18.93 699	25.29 691	22.27 701	21.21 697	29.32 698	37.73 708	31.61 705	16.48 690	14.41 693	13.76 684	22.91 693	19.69 695	21.98 691	26.21 697	10.17 699	8.89 698	11.03 702	10.88 699	13.66 701	15.45 703

IINet	19.59 695	18.93 699	25.29 691	22.27 701	21.21 697	29.32 698	37.73 708	31.61 705	16.48 690	14.41 693	13.76 684	22.91 693	19.69 695	21.98 691	26.21 697	10.17 699	8.89 698	11.03 702	10.88 699	13.66 701	15.45 703

Anonymous_1	57.11 718	19.68 701	26.15 693	23.10 704	142.31 725	30.84 700	39.75 710	33.86 709	16.98 693	70.53 720	15.42 691	23.46 696	19.75 697	23.04 694	27.23 702	164.73 727	9.02 700	130.38 722	137.40 725	161.27 729	27.24 709

DPSM_ROB	20.78 697	20.03 702	26.57 694	23.62 705	22.46 699	31.10 701	39.97 711	33.52 707	17.41 696	15.25 696	15.80 692	24.06 698	20.71 698	23.30 696	27.62 704	10.78 701	9.41 701	11.69 704	11.50 701	14.49 703	16.36 705

DPSM	20.78 697	20.03 702	26.57 694	23.62 705	22.46 699	31.10 701	39.97 711	33.52 707	17.41 696	15.25 696	15.80 692	24.06 698	20.71 698	23.30 696	27.62 704	10.78 701	9.41 701	11.69 704	11.50 701	14.49 703	16.36 705

SGM-ForestM	11.55 681	1.16 534	21.62 672	2.14 638	0.81 334	22.25 696	19.08 697	16.50 696	11.34 675	15.94 698	14.44 689	27.12 702	22.61 700	24.76 699	28.39 707	0.50 554	0.48 585	0.47 533	0.44 550	0.55 514	0.53 507

notaker	10.50 676	8.60 665	20.23 618	4.54 684	3.95 677	6.27 663	3.44 652	8.07 671	4.75 654	8.73 677	46.45 710	13.86 682	27.86 701	13.49 676	13.61 661	4.56 685	3.18 685	3.52 683	2.68 683	8.13 695	4.05 684

UNDER WATER	10.47 674	3.95 648	22.62 683	5.07 689	4.51 683	7.78 673	3.77 662	12.56 686	21.72 702	7.84 674	10.78 671	23.96 697	31.66 702	10.78 601	16.19 671	4.44 683	2.93 679	4.24 687	2.86 687	6.33 686	5.47 691

Selective-IGEV-i1pa	29.93 704	36.60 706	34.97 698	9.92 697	7.41 688	38.91 707	35.81 706	43.96 711	35.07 711	30.01 700	53.53 715	41.78 704	35.42 703	40.57 707	33.93 709	30.94 713	15.47 708	23.33 707	13.36 705	10.61 698	27.01 708

FADE	78.44 720	13.79 693	36.09 700	10.71 699	13.34 691	4.15 516	4.14 668	28.60 702	8.36 669	5.15 657	3.88 629	11.85 676	36.55 704	44.37 708	28.26 706	474.90 730	161.58 729	347.36 730	322.13 730	7.29 692	6.23 693

AVERAGE_ROB	44.46 714	45.91 715	46.59 705	40.59 710	38.66 706	32.99 704	30.52 701	46.19 713	43.26 715	49.59 710	48.97 713	44.62 707	39.89 705	45.04 710	43.94 711	48.74 717	50.69 718	50.80 716	49.79 715	45.54 717	46.97 719

HaxPig	43.25 713	43.65 714	45.00 704	33.85 708	35.61 705	32.69 703	30.52 701	45.09 712	42.97 714	48.77 709	48.17 712	43.00 705	40.26 706	44.58 709	43.61 710	47.18 716	49.30 717	51.54 717	50.25 716	43.73 716	45.29 718

LE_ROB	18.58 693	1.21 542	48.38 706	8.60 695	23.00 702	7.32 671	19.74 698	9.94 676	38.69 713	43.53 708	21.91 695	28.40 703	40.92 707	23.18 695	54.71 713	0.34 390	0.33 479	0.32 360	0.36 485	0.42 440	0.40 425

TorneroNet	25.88 701	11.28 685	21.62 672	4.20 675	4.07 679	55.25 711	3.15 647	15.16 693	76.94 722	58.09 716	82.72 723	86.88 721	41.15 708	13.35 674	18.13 681	4.32 679	2.85 677	3.45 680	2.62 681	8.33 696	4.14 685

Hybrid-DGEV	41.74 707	40.15 709	53.21 712	47.72 711	45.04 708	62.46 713	80.71 721	67.23 716	34.70 705	30.38 701	31.64 703	48.32 714	41.44 709	46.71 717	55.65 720	21.63 708	18.85 709	23.50 713	23.21 710	29.18 710	33.09 716

LSM0	49.58 716	40.04 708	53.62 716	97.15 719	128.68 724	62.75 718	79.89 718	67.63 721	35.11 712	33.02 707	32.61 709	48.43 715	41.60 710	46.60 712	55.43 716	21.63 708	18.99 715	23.62 714	23.13 707	29.47 714	52.26 721

CasAABBNet	41.80 712	40.20 711	53.41 715	47.73 712	45.18 710	62.51 714	80.71 721	67.26 717	34.80 708	30.49 702	31.88 705	48.24 711	41.81 711	46.63 713	55.64 719	21.60 704	18.88 711	23.48 708	23.22 711	29.19 711	33.05 712

RAFT-FEzeroshot	41.78 710	40.21 712	53.07 710	47.74 714	45.19 711	62.51 714	80.73 723	67.30 718	34.75 706	30.51 703	31.88 705	48.27 712	41.88 712	46.64 714	55.54 717	21.62 706	18.89 713	23.48 708	23.22 711	29.20 712	33.05 712

RAFT-FE	41.78 710	40.21 712	53.07 710	47.74 714	45.19 711	62.51 714	80.73 723	67.30 718	34.75 706	30.51 703	31.88 705	48.27 712	41.88 712	46.64 714	55.54 717	21.62 706	18.89 713	23.48 708	23.22 711	29.20 712	33.05 712

FlowAnything	41.75 708	39.90 707	53.36 714	47.83 716	45.06 709	62.45 712	80.51 719	67.34 720	34.89 709	30.56 705	31.52 702	48.18 710	42.05 714	46.66 716	55.24 715	21.71 710	18.88 711	23.49 712	23.13 707	29.12 708	33.04 711

Selective-RAFT-Error	41.77 709	40.16 710	53.34 713	47.73 712	45.25 713	62.51 714	80.64 720	67.22 715	34.93 710	30.64 706	31.81 704	48.11 709	42.11 715	46.57 711	54.95 714	21.61 705	18.87 710	23.48 708	23.15 709	29.16 709	33.08 715

MEDIAN_ROB	47.37 715	49.08 716	49.92 708	40.32 709	39.97 707	34.95 705	33.43 705	49.17 714	46.39 717	53.06 713	52.65 714	47.65 708	42.23 716	48.35 718	47.29 712	52.10 718	54.04 719	54.28 718	53.48 717	48.76 718	50.33 720

MonStereo1	8.07 668	2.24 623	5.83 389	4.68 685	3.60 671	18.80 692	2.52 622	5.89 665	5.86 664	4.76 652	13.98 687	7.41 661	50.63 717	13.28 672	5.16 609	4.40 682	0.90 642	2.69 671	1.55 657	3.92 671	3.30 675

coex-ft	18.59 694	6.62 660	113.53 725	1.17 434	1.31 508	2.33 177	1.93 598	2.81 272	14.00 681	124.82 728	8.45 659	5.90 655	51.74 718	9.99 572	22.69 691	0.57 577	0.62 618	0.50 558	0.49 569	1.08 622	1.28 626

HanzoNet	31.60 705	17.23 698	21.22 661	7.32 693	5.84 687	7.25 670	3.53 656	13.82 691	14.20 683	50.38 711	47.01 711	44.45 706	56.61 719	36.61 706	32.00 708	63.89 719	56.57 720	7.97 698	89.20 723	28.69 706	28.25 710

ASD4	103.30 722	113.98 726	120.24 726	106.67 720	79.75 716	115.36 722	120.35 725	119.13 726	79.65 727	120.04 727	74.64 719	101.45 723	65.48 720	109.11 725	84.31 726	104.31 720	90.04 724	133.15 723	103.58 724	130.15 725	94.66 725

xxxxx1	112.33 725	88.53 721	37.76 701	227.84 727	157.23 726	39.05 708	61.41 715	93.76 723	79.29 724	62.45 717	74.79 720	78.32 718	70.96 721	33.47 702	70.69 721	114.00 722	130.36 726	259.31 727	274.34 727	145.54 726	147.50 726

tt_ll	112.33 725	88.53 721	37.76 701	227.84 727	157.23 726	39.05 708	61.41 715	93.76 723	79.29 724	62.45 717	74.79 720	78.32 718	70.96 721	33.47 702	70.69 721	114.00 722	130.36 726	259.31 727	274.34 727	145.54 726	147.50 726

ff	112.33 725	88.53 721	37.76 701	227.84 727	157.23 726	39.05 708	61.41 715	93.76 723	79.29 724	62.45 717	74.79 720	78.32 718	70.96 721	33.47 702	70.69 721	114.00 722	130.36 726	259.31 727	274.34 727	145.54 726	147.50 726

BEATNet-Init1	49.72 717	64.32 720	97.77 724	4.68 685	4.28 681	84.75 721	60.42 714	73.38 722	68.59 720	88.29 723	88.51 725	91.94 722	97.99 724	85.26 723	70.96 724	0.80 617	0.65 622	0.85 632	0.70 616	7.96 694	2.33 656

PML	64.32 719	53.22 717	17.88 556	8.10 694	32.94 704	148.46 727	247.79 730	12.18 684	45.42 716	111.41 725	288.92 730	101.47 724	101.31 725	31.67 701	15.55 665	14.03 703	4.83 691	10.98 701	6.18 695	28.82 707	5.17 688

RSGM-EC	108.14 723	104.44 724	68.66 720	115.42 722	109.31 721	116.48 723	139.19 727	127.02 727	55.95 718	55.27 714	71.01 717	116.54 725	111.76 726	176.57 726	175.06 727	117.34 725	71.64 722	140.65 724	83.55 721	123.96 723	82.91 723

acva	108.14 723	104.44 724	68.66 720	115.42 722	109.31 721	116.48 723	139.19 727	127.02 727	55.95 718	55.27 714	71.01 717	116.54 725	111.76 726	176.57 726	175.06 727	117.34 725	71.64 722	140.65 724	83.55 721	123.96 723	82.91 723

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

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

Selective-IGEV-i16pa	129.35 728	164.95 728	19.57 591	3.26 663	2.26 650	202.88 729	5.86 672	236.38 730	207.45 730	116.27 726	209.82 728	153.71 729	219.30 730	258.04 730	190.96 729	192.94 728	94.03 725	90.21 720	64.92 719	4.40 677	149.67 729

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

Low-res two-view benchmark