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

MLG-Stereo_test1	0.89 67	0.42 13	2.06 97	0.67 38	1.33 472	3.13 251	0.29 17	1.60 46	3.31 491	0.53 7	0.25 1	0.67 125	0.43 20	1.34 154	0.47 12	0.22 53	0.25 204	0.24 89	0.16 14	0.19 5	0.30 38

PSi22a	2.08 221	0.36 5	0.85 1	0.90 202	0.43 64	0.55 5	0.24 6	1.33 22	2.49 337	0.49 4	0.26 2	1.32 277	0.50 51	1.13 90	0.60 54	0.21 32	1.14 562	0.19 6	0.16 14	0.18 1	28.29 696

PipStereo	2.13 228	0.34 2	0.90 2	0.91 209	0.50 108	0.56 6	0.27 11	1.59 45	2.04 247	0.46 1	0.29 3	0.86 189	0.49 45	0.97 45	0.63 68	0.19 10	6.15 643	0.19 6	0.16 14	0.19 5	24.91 685

PSi22b	1.97 200	0.34 2	0.91 3	0.92 220	0.46 78	0.56 6	0.31 20	1.61 49	1.90 225	0.46 1	0.29 3	0.91 208	0.48 39	1.02 59	0.46 9	0.19 10	3.08 624	0.19 6	0.16 14	0.18 1	24.95 686

MLG-Stereo	0.86 58	0.42 13	1.96 94	0.66 29	0.54 127	3.01 235	0.31 20	1.90 86	3.21 461	0.57 17	0.30 5	0.66 120	0.47 36	1.35 157	0.46 9	0.21 32	0.25 204	0.24 89	0.16 14	0.19 5	0.29 29

MLG-Stereo_test2	0.84 51	0.43 22	1.95 93	0.66 29	1.04 373	3.61 356	0.23 3	1.70 68	2.18 272	0.69 73	0.33 6	0.67 125	0.33 4	1.16 98	0.46 9	0.25 99	0.26 234	0.23 57	0.16 14	0.19 5	0.35 90

Foundation-i32	1.96 199	0.36 5	1.19 24	0.82 142	0.73 235	0.67 8	0.27 11	1.32 21	4.50 604	0.56 15	0.34 7	1.70 326	0.46 33	0.93 39	0.48 13	0.24 77	1.59 580	0.20 13	0.16 14	0.19 5	22.48 681

BridgeDepth	0.58 5	0.53 75	1.13 17	0.61 9	0.27 1	1.28 52	0.36 44	1.56 42	1.05 44	0.59 21	0.37 8	0.58 83	0.65 103	0.93 39	0.45 5	0.25 99	0.15 4	0.19 6	0.17 31	0.23 70	0.23 7
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
StereoAnything_RVC	4.17 577	12.66 638	20.44 531	0.88 187	0.57 155	1.16 28	0.39 50	2.35 156	4.38 595	0.53 7	0.37 8	0.33 1	0.89 209	1.62 221	0.50 17	0.33 303	0.22 115	0.24 89	0.15 4	3.36 653	31.99 699

FoundationStereo	0.77 28	0.42 13	1.20 26	0.95 251	1.01 359	0.70 9	0.35 41	0.78 4	4.64 613	0.64 52	0.38 10	0.73 151	0.77 152	0.96 44	0.50 17	0.29 195	0.24 183	0.23 57	0.16 14	0.18 1	0.32 49

LACA1	0.61 7	0.53 75	0.99 7	0.57 3	0.34 9	2.65 193	0.32 26	1.51 39	0.61 2	0.61 30	0.39 11	0.41 24	0.59 80	0.90 30	0.40 2	0.26 127	0.19 44	0.23 57	0.18 49	0.21 38	0.26 12

LG-Stereo_L1	0.67 11	0.55 85	1.50 54	0.78 114	0.54 127	1.71 100	0.33 31	1.96 97	0.83 8	0.62 36	0.41 12	0.40 17	0.43 20	1.42 179	0.55 34	0.24 77	0.28 266	0.23 57	0.18 49	0.22 59	0.30 38

LACA3	0.59 6	0.53 75	0.99 7	0.54 1	0.43 64	2.25 148	0.53 118	1.03 8	1.02 39	0.57 17	0.42 13	0.47 41	0.45 29	0.92 36	0.38 1	0.25 99	0.18 21	0.20 13	0.15 4	0.21 38	0.31 44

LG-Stereo_L2	0.69 15	0.54 82	1.56 65	0.74 81	0.48 90	2.32 157	0.28 13	1.87 84	0.80 5	0.60 25	0.43 14	0.38 11	0.45 29	1.38 170	0.54 33	0.24 77	0.28 266	0.23 57	0.18 49	0.22 59	0.32 49

LiteMatch	0.73 21	1.20 431	0.97 5	0.85 156	0.41 55	1.59 86	0.67 196	1.12 9	0.94 24	0.66 60	0.44 15	0.56 75	1.36 350	0.83 14	1.21 267	0.30 228	0.16 5	0.29 272	0.23 210	0.30 207	0.49 239

MonSter++	0.68 13	0.44 28	0.97 5	0.65 24	0.36 14	1.63 95	0.25 7	1.13 11	0.93 16	0.67 66	0.44 15	0.57 80	0.53 56	0.83 14	0.68 89	0.19 10	0.19 44	0.18 2	0.15 4	0.19 5	2.59 525

GeoVLM	0.67 11	0.44 28	0.96 4	0.66 29	0.36 14	1.61 92	0.25 7	1.12 9	0.93 16	0.66 60	0.45 17	0.57 80	0.53 56	0.83 14	0.69 96	0.19 10	0.18 21	0.18 2	0.15 4	0.19 5	2.49 524

IGEV-Stereo+	1.08 108	0.55 85	2.59 114	0.89 190	2.06 608	1.40 63	0.38 46	1.18 15	1.29 80	0.76 99	0.45 17	0.47 41	0.79 167	2.16 321	0.65 74	0.29 195	0.25 204	0.22 42	0.19 89	2.27 642	2.70 530

HiDET	0.76 27	0.42 13	1.03 10	0.67 38	0.40 50	2.63 191	0.28 13	1.62 52	0.94 24	0.64 52	0.46 19	0.52 56	0.49 45	1.19 104	1.24 280	0.19 10	0.19 44	0.18 2	0.16 14	0.19 5	1.77 492

LiteMatch*	0.81 42	0.49 46	3.78 143	0.67 38	0.37 24	1.47 75	0.26 9	1.19 16	0.99 33	0.63 49	0.47 20	0.55 70	0.46 33	0.82 9	0.70 100	0.22 53	0.20 64	0.21 29	0.18 49	0.21 38	2.26 515

dual_stereo	4.32 587	0.42 13	1.51 56	0.75 92	1.37 485	0.88 14	0.34 37	3.50 330	4.78 623	0.55 12	0.47 20	0.60 92	0.40 14	2.09 309	0.95 202	0.24 77	32.26 709	0.21 29	0.17 31	0.21 38	34.78 707

LACA2	1.06 100	1.00 372	8.79 205	0.56 2	0.27 1	3.12 250	0.47 94	1.62 52	0.94 24	0.57 17	0.48 22	0.47 41	0.44 25	0.76 4	0.41 4	0.27 141	0.17 12	0.21 29	0.16 14	0.23 70	0.22 1

CAR	0.81 42	0.47 37	4.25 156	0.75 92	0.62 184	2.03 123	0.32 26	1.20 19	0.97 28	0.65 56	0.49 23	0.54 63	0.35 7	1.29 133	0.59 43	0.21 32	0.37 353	0.21 29	0.18 49	0.23 70	0.53 274

MSE-Stereo	0.82 47	0.46 33	4.25 156	0.74 81	0.62 184	2.03 123	0.32 26	1.20 19	0.97 28	0.73 85	0.49 23	0.54 63	0.35 7	1.37 166	0.56 38	0.21 32	0.32 301	0.21 29	0.18 49	0.23 70	0.53 274

DispViT+	0.75 24	0.42 13	1.33 39	0.57 3	2.17 614	0.92 15	0.32 26	2.17 127	1.46 108	0.65 56	0.50 25	0.45 35	0.51 53	1.52 203	0.62 63	0.28 167	0.18 21	0.19 6	0.14 1	0.20 18	0.29 29

PointNet	0.86 58	0.42 13	1.04 12	0.67 38	0.35 12	1.84 108	0.36 44	1.35 25	2.05 249	0.75 93	0.51 26	0.59 87	0.32 3	0.89 26	0.73 110	0.18 7	0.25 204	0.23 57	0.18 49	0.20 18	4.33 571

BridgeDepth_RVC	0.56 4	0.51 60	1.09 15	0.58 5	0.38 29	0.98 19	0.23 3	1.42 29	0.86 10	0.61 30	0.52 27	0.51 51	0.81 178	0.93 39	0.50 17	0.34 326	0.16 5	0.23 57	0.18 49	0.20 18	0.24 10
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
SGD-Stereo	0.68 13	0.46 33	1.13 17	0.90 202	0.33 7	2.42 167	0.44 83	1.17 13	0.75 4	0.87 148	0.53 28	0.55 70	0.53 56	1.50 201	0.50 17	0.34 326	0.14 1	0.25 129	0.19 89	0.23 70	0.27 16

CSFM-Stereo	0.78 30	0.41 9	1.03 10	0.64 19	0.32 5	2.64 192	0.31 20	1.45 32	0.82 7	0.76 99	0.54 29	0.56 75	0.51 53	0.94 43	1.08 238	0.19 10	0.18 21	0.18 2	0.16 14	0.20 18	2.63 527

MLG-Stereo_test3	0.66 9	0.40 8	1.55 63	0.64 19	0.65 198	2.21 140	0.31 20	1.69 66	0.81 6	0.59 21	0.54 29	0.56 75	0.33 4	0.98 49	0.60 54	0.21 32	0.23 147	0.24 89	0.17 31	0.20 18	0.34 77

MGA	0.75 24	0.46 33	3.16 125	0.74 81	0.79 266	1.76 103	0.39 50	1.01 7	1.00 35	0.73 85	0.55 31	0.54 63	0.29 2	1.37 166	0.56 38	0.21 32	0.32 301	0.21 29	0.18 49	0.22 59	0.47 217

Pro-Stereo	0.73 21	0.35 4	1.04 12	0.69 57	0.44 70	3.10 242	0.34 37	0.72 3	1.57 141	0.55 12	0.57 32	0.62 104	0.27 1	2.06 303	0.75 116	0.28 167	0.16 5	0.30 301	0.25 255	0.21 38	0.27 16

aanet-new-12k	1.28 140	0.51 60	10.22 213	0.85 156	0.38 29	3.02 236	0.95 424	2.67 224	1.08 48	0.71 81	0.58 33	0.58 83	0.77 152	1.13 90	0.77 126	0.22 53	0.18 21	0.24 89	0.19 89	0.26 123	0.34 77

BStereo	0.96 79	0.82 288	4.46 160	0.85 156	0.56 142	1.19 32	0.72 236	2.57 203	1.23 73	0.88 154	0.58 33	0.73 151	0.48 39	1.08 77	1.17 257	0.28 167	0.23 147	0.24 89	0.29 366	0.26 123	0.51 253

Wave_Phase_stereo	1.14 125	0.82 288	4.46 160	0.85 156	0.56 142	5.00 639	0.72 236	2.52 187	1.23 73	0.88 154	0.58 33	0.73 151	0.48 39	1.08 77	1.17 257	0.28 167	0.23 147	0.24 89	0.29 366	0.26 123	0.51 253

LG-G_1	0.80 35	0.43 22	1.77 83	0.78 114	0.36 14	2.81 203	0.40 61	2.23 134	1.29 80	0.76 99	0.60 36	0.51 51	0.58 74	1.27 125	0.69 96	0.25 99	0.23 147	0.23 57	0.15 4	0.21 38	0.46 205

LG-G	0.80 35	0.43 22	1.77 83	0.78 114	0.36 14	2.81 203	0.40 61	2.23 134	1.29 80	0.76 99	0.60 36	0.51 51	0.58 74	1.27 125	0.69 96	0.25 99	0.23 147	0.23 57	0.15 4	0.21 38	0.46 205

LCMNet	0.85 54	0.42 13	1.02 9	0.62 10	0.39 46	3.11 246	0.29 17	1.60 46	0.87 11	0.62 36	0.61 38	0.52 56	0.53 56	1.03 60	1.29 299	0.18 7	0.19 44	0.19 6	0.16 14	0.20 18	3.14 546

DEFOM-Stereo	0.75 24	0.62 152	1.22 27	0.74 81	0.51 111	3.39 299	0.43 76	1.00 6	0.91 12	0.91 171	0.61 38	0.45 35	0.43 20	1.78 259	0.50 17	0.27 141	0.18 21	0.22 42	0.16 14	0.21 38	0.43 175

Zero-FE251	3.94 567	0.81 279	12.30 236	0.94 239	0.75 250	2.59 188	0.45 85	1.44 30	0.91 12	50.12 703	0.62 40	0.73 151	0.81 178	0.97 45	0.75 116	0.36 368	0.33 313	0.28 244	0.19 89	0.21 38	3.31 553

DDF-Stereo	1.06 100	0.57 105	3.31 129	0.92 220	1.46 508	1.58 84	0.83 329	2.28 144	0.97 28	0.54 10	0.63 41	0.55 70	0.73 128	3.12 396	1.15 250	0.43 452	0.30 287	0.25 129	0.19 89	1.05 605	0.39 140

FSD					0.76 255	0.77 11	0.67 196	1.63 54	2.26 290	0.76 99	0.63 41	1.69 322	0.72 126	1.05 67	0.78 130	0.59 560	7.66 650	0.57 580	0.54 571	0.57 508

Replicate-Monster	0.97 80	1.43 469	2.10 98	0.73 76	0.60 170	2.04 125	0.34 37	1.94 92	1.14 60	1.08 210	0.64 43	0.49 48	0.52 55	1.33 147	0.45 5	0.20 22	2.78 614	0.19 6	0.17 31	0.23 70	0.99 424

LGtest1	0.61 7	0.45 31	1.19 24	0.71 72	0.45 73	1.00 22	0.26 9	1.33 22	1.55 133	0.62 36	0.64 43	0.44 32	0.49 45	1.06 70	0.51 26	0.28 167	0.23 147	0.24 89	0.17 31	0.21 38	0.36 113

zero-FE	2.19 242	0.56 94	26.48 681	0.91 209	1.44 503	1.41 66	0.83 329	2.29 150	0.91 12	0.59 21	0.65 45	0.54 63	0.78 157	2.84 384	1.09 240	0.39 410	0.30 287	0.25 129	0.19 89	1.03 602	0.39 140

monster-pro	0.70 17	0.47 37	1.61 75	0.69 57	0.88 310	1.19 32	0.39 50	2.57 203	0.93 16	0.62 36	0.66 46	0.37 5	0.36 10	1.04 65	0.59 43	0.16 1	0.37 353	0.20 13	0.19 89	0.21 38	0.52 264

MonStereo	0.70 17	0.47 37	1.57 67	0.69 57	0.88 310	1.19 32	0.39 50	2.57 203	0.93 16	0.62 36	0.66 46	0.37 5	0.36 10	1.01 54	0.59 43	0.16 1	0.38 369	0.20 13	0.19 89	0.21 38	0.52 264

Monster-pub-eth3d	0.70 17	0.47 37	1.58 68	0.69 57	0.89 313	1.18 29	0.39 50	2.57 203	0.93 16	0.62 36	0.66 46	0.37 5	0.36 10	1.03 60	0.59 43	0.16 1	0.35 335	0.20 13	0.19 89	0.21 38	0.53 274

MonSter	0.70 17	0.47 37	1.58 68	0.69 57	0.89 313	1.19 32	0.39 50	2.57 203	0.93 16	0.62 36	0.66 46	0.37 5	0.35 7	1.08 77	0.59 43	0.16 1	0.36 345	0.20 13	0.19 89	0.21 38	0.52 264

DepthFocus	0.53 3	0.43 22	1.24 28	0.59 6	0.40 50	0.75 10	0.43 76	0.83 5	0.71 3	0.48 3	0.68 50	0.75 165	0.48 39	0.92 36	0.40 2	0.27 141	0.19 44	0.27 204	0.25 255	0.26 123	0.29 29

aanet-new-90k	2.10 225	1.06 385	14.79 279	0.79 120	1.08 388	3.28 279	0.71 231	2.52 187	1.32 85	0.52 6	0.69 51	0.49 48	0.76 147	1.59 217	0.58 41	0.21 32	0.26 234	0.25 129	0.18 49	0.24 84	10.78 626

aanet-new-10k	1.50 166	0.96 351	12.90 245	0.87 177	0.47 84	3.53 337	1.02 455	2.37 158	1.06 46	0.93 177	0.71 52	0.64 112	0.88 203	1.22 115	0.87 171	0.22 53	0.24 183	0.25 129	0.20 131	0.27 140	0.34 77

Wavelet-MonSter	0.77 28	0.52 70	2.45 106	0.70 66	0.80 271	1.61 92	0.30 19	1.19 16	1.61 161	0.59 21	0.71 52	0.39 14	0.53 56	1.20 110	1.12 244	0.16 1	0.46 429	0.20 13	0.18 49	0.20 18	0.40 147

EGLCR-Stereo	2.52 326	0.56 94	9.39 208	1.16 371	0.81 276	5.24 643	0.61 152	4.20 504	1.56 137	1.09 212	0.71 52	1.09 242	0.66 110	1.92 288	0.82 154	0.29 195	0.30 287	0.29 272	0.24 235	0.37 342	19.09 675

IGEV	0.74 23	0.39 7	1.16 22	0.73 76	1.31 467	2.78 201	0.38 46	1.81 76	1.03 40	0.80 115	0.72 55	0.35 3	0.42 18	1.11 88	0.52 29	0.19 10	0.23 147	0.22 42	0.19 89	0.18 1	0.33 64

IGEV-RUCA	0.93 73	0.56 94	1.31 35	0.85 156	0.74 241	3.89 424	0.78 290	1.93 90	1.42 100	1.02 199	0.72 55	0.70 134	0.73 128	1.37 166	0.77 126	0.30 228	0.20 64	0.25 129	0.19 89	0.43 419	0.40 147

WQFJA1++	12.03 668	0.43 22	31.04 687	0.99 280	1.15 409	1.59 86	0.41 68	2.16 126	1.00 35	95.97 716	0.74 57	0.46 38	0.54 63	1.34 154	0.79 140	0.31 254	0.57 484	0.21 29	0.21 157	100.28 713	0.40 147

rvit_0105_6	1.10 116	1.17 416	3.33 132	0.93 230	0.55 135	1.45 71	0.79 300	2.51 182	3.30 488	0.78 109	0.74 57	1.03 234	0.75 143	1.45 185	0.97 207	0.42 436	0.43 406	0.34 407	0.31 406	0.44 433	0.38 126

2.75w_new	0.88 64	0.51 60	2.22 102	0.67 38	0.66 206	2.44 170	0.55 123	2.75 233	1.08 48	0.87 148	0.75 59	0.39 14	0.91 215	1.41 178	0.74 112	0.21 32	0.43 406	0.22 42	0.18 49	0.19 5	0.41 156

rvit_stereo_0081	0.87 61	0.73 230	1.54 61	0.92 220	0.65 198	1.27 46	0.61 152	2.11 120	2.35 312	0.86 140	0.75 59	0.86 189	0.74 137	1.36 160	0.83 157	0.33 303	0.26 234	0.27 204	0.25 255	0.38 356	0.35 90

rvit_stereo_0082	0.87 61	0.73 230	1.54 61	0.92 220	0.65 198	1.27 46	0.61 152	2.11 120	2.35 312	0.86 140	0.75 59	0.86 189	0.74 137	1.36 160	0.83 157	0.33 303	0.26 234	0.27 204	0.25 255	0.38 356	0.35 90

FlowAnything_test	0.79 32	0.65 172	1.32 37	0.83 145	0.59 162	2.29 154	0.65 184	1.45 32	1.03 40	1.06 208	0.76 62	0.63 111	0.49 45	0.91 34	0.97 207	0.32 276	0.27 254	0.40 481	0.47 543	0.31 223	0.48 230

test_xeample3	3.67 546	3.52 576	21.53 642	0.98 273	0.51 111	1.88 111	0.91 400	8.10 661	2.76 375	0.82 122	0.76 62	0.65 116	0.70 120	5.88 456	7.74 600	0.32 276	0.29 277	0.27 204	0.22 192	0.29 184	15.33 652

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.92 72	0.54 82	2.26 103	0.83 145	1.07 382	2.04 125	0.85 348	2.26 141	1.60 154	0.61 30	0.77 64	0.45 35	1.02 248	0.90 30	0.52 29	0.21 32	0.20 64	0.23 57	0.20 131	0.27 140	1.54 477

GCAP-Stereo-DPT-50K	1.12 122	1.57 488	4.84 165	0.79 120	1.44 503	2.08 134	0.80 310	2.12 122	2.01 245	0.70 78	0.77 64	0.66 120	0.64 96	0.88 22	0.51 26	0.24 77	0.25 204	0.24 89	0.20 131	0.34 298	1.25 450

GIP-stereo	2.03 215	0.67 184	4.11 155	1.51 529	1.13 405	2.91 220	0.42 72	3.45 327	3.19 456	0.67 66	0.78 66	0.90 205	0.76 147	1.06 70	0.69 96	0.29 195	0.25 204	0.25 129	0.17 31	0.26 123	17.22 670

IGEVStereo-DCA	3.09 468	3.48 574	16.25 316	0.96 260	0.49 99	1.59 86	0.83 329	1.68 59	3.44 521	0.75 93	0.78 66	0.74 162	0.73 128	5.79 452	7.75 601	0.32 276	0.26 234	0.28 244	0.21 157	0.32 249	15.08 646

rrr	3.66 544	3.48 574	23.50 672	0.96 260	0.49 99	1.59 86	0.92 408	8.19 662	2.75 371	0.75 93	0.78 66	0.74 162	0.73 128	5.79 452	7.75 601	0.32 276	0.26 234	0.28 244	0.21 157	0.32 249	13.47 633

MaDis-Stereo	1.60 172	1.11 401	16.13 312	0.67 38	1.87 594	1.22 40	0.39 50	2.17 127	1.42 100	0.69 73	0.78 66	0.88 198	0.70 120	1.24 119	1.13 246	0.32 276	0.23 147	0.26 178	0.21 157	0.32 249	0.28 23

aanet-new-60k	1.80 189	1.12 407	17.50 349	0.78 114	0.53 123	2.10 135	0.84 340	2.25 139	1.13 55	0.62 36	0.80 70	0.61 97	0.66 110	1.23 116	0.62 63	0.20 22	1.39 573	0.25 129	0.17 31	0.25 96	2.97 543

Foundation-i1a	1.51 168	0.41 9	1.58 68	0.87 177	0.57 155	0.94 16	0.63 173	2.45 172	3.56 541	1.04 207	0.80 70	1.06 240	1.21 321	1.81 271	0.75 116	0.25 99	1.20 567	0.20 13	0.17 31	0.20 18	10.46 624

3.25w_new	0.79 32	0.51 60	1.52 57	0.63 16	0.65 198	2.21 140	0.51 107	2.45 172	1.45 104	0.66 60	0.80 70	0.47 41	0.71 122	0.90 30	0.66 78	0.19 10	0.32 301	0.20 13	0.19 89	0.21 38	0.47 217

3.25w	0.79 32	0.51 60	1.52 57	0.63 16	0.65 198	2.21 140	0.51 107	2.45 172	1.45 104	0.66 60	0.80 70	0.47 41	0.71 122	0.90 30	0.66 78	0.19 10	0.32 301	0.20 13	0.19 89	0.21 38	0.47 217

GCAP-Stereo-DPT-36K	1.24 135	1.77 509	6.09 180	0.80 130	1.39 488	2.96 226	0.96 433	2.19 132	1.43 102	0.75 93	0.81 74	0.70 134	0.64 96	0.99 51	0.48 13	0.24 77	0.20 64	0.25 129	0.24 235	0.31 223	1.58 479

AEACV	2.12 227	0.67 184	6.33 183	1.38 480	1.50 514	3.53 337	0.90 389	2.83 245	1.60 154	0.91 171	0.81 74	0.80 174	1.61 424	1.56 213	0.73 110	0.25 99	0.60 496	0.26 178	0.27 300	0.29 184	15.65 656

3.75w	0.82 47	0.53 75	1.49 52	0.65 24	1.10 396	2.60 189	0.52 114	2.46 175	1.19 66	0.70 78	0.82 76	0.40 17	0.66 110	1.16 98	0.59 43	0.26 127	0.27 254	0.23 57	0.19 89	0.22 59	0.47 217

S2M2_L	0.69 15	0.59 130	1.35 41	0.92 220	0.55 135	1.07 24	0.20 1	1.17 13	1.61 161	0.61 30	0.82 76	0.86 189	0.47 36	0.92 36	0.71 102	0.36 368	0.33 313	0.27 204	0.27 300	0.37 342	0.33 64
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_stereo_0081_aga	1.06 100	1.02 376	5.34 172	0.75 92	0.74 241	1.21 36	0.63 173	2.00 101	2.30 303	0.88 154	0.82 76	0.79 172	0.69 118	1.42 179	0.78 130	0.36 368	0.29 277	0.26 178	0.26 276	0.41 398	0.32 49

GCAP-BAT	4.71 607	0.56 94	75.81 712	1.02 297	1.16 417	2.70 195	0.75 266	3.10 280	2.33 306	1.26 237	0.82 76	0.68 128	0.55 65	1.01 54	0.72 105	0.28 167	0.22 115	0.28 244	0.22 192	0.28 161	0.51 253

GCAPDPT-zeroshot	4.58 601	0.56 94	73.16 711	1.02 297	1.17 421	2.70 195	0.75 266	3.10 280	2.33 306	1.26 237	0.82 76	0.68 128	0.55 65	1.01 54	0.72 105	0.28 167	0.22 115	0.28 244	0.22 192	0.28 161	0.52 264

U	12.87 674	0.43 22	2.54 110	0.68 50	58.93 707	63.36 711	0.33 31	1.95 95	1.08 48	0.62 36	0.83 81	0.46 38	0.57 70	0.91 34	0.50 17	0.31 254	0.17 12	63.34 712	59.81 711	0.30 207	0.26 12

asda	0.86 58	0.51 60	1.32 37	0.66 29	0.82 280	3.30 287	0.49 97	2.41 162	1.13 55	0.66 60	0.84 82	0.44 32	0.84 187	1.14 93	0.67 87	0.23 66	0.70 521	0.25 129	0.18 49	0.22 59	0.41 156

GCAP-Stereo-DPT-FT	1.02 95	0.81 279	3.30 127	0.78 114	1.24 449	3.71 381	0.89 372	2.07 113	1.32 85	0.77 106	0.85 83	0.80 174	0.80 172	0.81 6	0.59 43	0.24 77	0.20 64	0.27 204	0.19 89	0.23 70	0.49 239

qwe	0.85 54	0.49 46	2.01 96	0.69 57	1.09 392	2.48 173	0.45 85	2.57 203	1.18 65	0.80 115	0.85 83	0.43 26	0.48 39	1.15 95	0.72 105	0.21 32	0.32 301	0.24 89	0.18 49	0.23 70	0.45 193

aanet-new-70k	1.44 164	1.04 382	13.25 250	0.74 81	0.52 118	2.41 166	0.77 282	2.40 160	0.98 31	0.62 36	0.86 85	0.48 46	0.80 172	1.66 225	0.70 100	0.21 32	0.23 147	0.25 129	0.18 49	0.25 96	0.43 175

Foundation-i1b	1.34 148	0.41 9	1.49 52	0.80 130	0.59 162	0.95 17	0.66 189	2.55 199	3.51 535	0.92 176	0.87 86	1.13 248	1.07 276	1.36 160	0.64 72	0.25 99	0.81 533	0.22 42	0.19 89	0.21 38	8.08 598

Monster-pub-mixall	0.80 35	0.49 46	1.14 19	0.85 156	0.50 108	1.40 63	0.31 20	1.48 35	1.17 63	0.99 192	0.87 86	0.39 14	0.36 10	2.02 300	0.53 32	0.20 22	2.40 605	0.17 1	0.16 14	0.19 5	0.38 126

3w_stereo	0.99 83	0.52 70	4.37 158	0.70 66	0.42 57	1.73 101	0.68 210	2.80 239	1.26 77	0.78 109	0.87 86	0.37 5	1.01 244	1.34 154	0.66 78	0.19 10	0.95 546	0.23 57	0.20 131	0.21 38	0.43 175

monsters	0.91 69	0.67 184	1.83 86	0.79 120	1.55 524	2.91 220	0.40 61	2.66 223	0.99 33	0.70 78	0.87 86	0.38 11	0.44 25	1.90 286	0.79 140	0.22 53	0.35 335	0.20 13	0.18 49	0.20 18	0.28 23

BLMT-Stereo	0.51 2	0.33 1	1.06 14	0.62 10	0.39 46	0.42 2	0.35 41	0.71 2	1.33 88	0.53 7	0.88 90	0.61 97	0.33 4	0.65 1	0.74 112	0.22 53	0.14 1	0.24 89	0.23 210	0.20 18	0.28 23

WQFJA1	2.15 232	0.57 105	1.41 47	0.64 19	1.86 592	2.81 203	0.61 152	11.70 671	15.02 675	0.82 122	0.88 90	0.92 214	1.02 248	1.24 119	1.62 380	0.28 167	0.26 234	0.27 204	0.22 192	0.31 223	0.57 298

NLMM	2.15 232	0.57 105	1.41 47	0.64 19	1.86 592	2.81 203	0.61 152	11.71 672	15.01 674	0.82 122	0.88 90	0.92 214	1.02 248	1.23 116	1.62 380	0.28 167	0.26 234	0.27 204	0.22 192	0.31 223	0.57 298

gcap-zeroshot	1.06 100	0.57 105	3.63 138	0.68 50	1.71 569	3.94 444	0.66 189	2.58 209	1.39 94	1.12 218	0.88 90	0.62 104	0.43 20	0.88 22	0.61 60	0.29 195	0.19 44	0.30 301	0.28 327	0.24 84	0.29 29

testlalala	1.06 100	0.57 105	3.63 138	0.68 50	1.71 569	3.94 444	0.66 189	2.58 209	1.39 94	1.12 218	0.88 90	0.62 104	0.43 20	0.88 22	0.61 60	0.29 195	0.19 44	0.30 301	0.28 327	0.24 84	0.29 29

LoS	1.05 98	0.58 115	3.31 129	0.91 209	0.38 29	4.14 500	0.50 103	2.22 133	1.49 119	1.02 199	0.88 90	0.62 104	0.84 187	1.69 234	0.94 197	0.27 141	0.20 64	0.24 89	0.17 31	0.22 59	0.32 49
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DN	2.55 340	0.58 115	13.43 252	1.01 291	1.16 417	3.38 296	0.47 94	2.78 236	1.64 169	1.07 209	0.89 96	1.32 277	0.73 128	2.58 364	1.31 302	0.31 254	0.38 369	0.28 244	0.25 255	0.34 298	17.14 669

aanet-new-78k	2.70 393	1.01 373	28.05 685	0.78 114	0.37 24	3.32 291	0.66 189	2.35 156	1.03 40	0.62 36	0.89 96	0.50 50	1.06 271	1.45 185	0.63 68	0.21 32	0.23 147	0.25 129	0.17 31	0.25 96	10.16 622

GREAT-IGEV	4.43 593	0.74 239	13.12 248	1.32 456	9.52 668	2.48 173	0.34 37	1.40 26	1.88 221	0.61 30	0.89 96	0.51 51	0.60 85	1.26 123	1.01 223	0.23 66	31.64 708	0.21 29	0.18 49	0.24 84	20.38 678
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Occ-G	2.25 260	0.74 239	13.22 249	0.90 202	0.89 313	1.52 81	0.78 290	1.82 78	2.87 399	1.65 284	0.89 96	2.18 410	0.89 209	1.04 65	1.69 404	0.28 167	0.27 254	0.26 178	0.19 89	0.25 96	12.70 631

fffft	0.84 51	0.67 184	1.73 82	0.85 156	0.55 135	1.51 80	0.78 290	2.13 123	1.24 75	0.65 56	0.90 100	0.59 87	0.55 65	1.85 280	1.19 264	0.20 22	0.20 64	0.27 204	0.20 131	0.28 161	0.44 184
1: 1. 1
aanet-new-16k	1.38 154	1.02 376	12.53 238	0.79 120	0.40 50	2.15 138	0.86 356	2.03 108	1.65 172	0.60 25	0.91 101	0.70 134	0.95 226	0.84 17	0.68 89	0.21 32	0.22 115	0.23 57	0.18 49	0.27 140	0.45 193

asd	0.81 42	0.48 43	1.97 95	0.70 66	0.93 333	2.86 210	0.43 76	1.64 57	1.12 54	0.73 85	0.91 101	0.43 26	0.73 128	1.00 53	0.59 43	0.28 167	0.20 64	0.24 89	0.18 49	0.23 70	0.45 193

Test_v1	0.66 9	0.44 28	1.29 31	0.77 100	0.55 135	1.60 91	0.39 50	1.71 69	1.22 71	0.64 52	0.92 103	0.53 59	0.50 51	0.97 45	0.49 15	0.19 10	0.16 5	0.20 13	0.17 31	0.20 18	0.33 64

S2M2_XL	0.49 1	0.51 60	1.16 22	0.70 66	0.34 9	0.29 1	0.23 3	0.68 1	0.53 1	0.55 12	0.92 103	0.65 116	0.53 56	0.65 1	0.59 43	0.28 167	0.24 183	0.25 129	0.21 157	0.23 70	0.23 7
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.5w	1.07 105	0.49 46	2.54 110	0.68 50	0.71 232	2.37 163	0.56 126	2.77 235	1.39 94	0.67 66	0.92 103	0.37 5	0.74 137	1.40 173	0.62 63	0.25 99	3.40 627	0.22 42	0.19 89	0.20 18	0.90 411

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.99 83	0.57 105	1.85 87	0.68 50	1.71 569	3.93 439	0.68 210	2.53 189	1.73 196	1.12 218	0.93 106	0.61 97	0.44 25	0.89 26	0.59 43	0.29 195	0.20 64	0.31 326	0.28 327	0.25 96	0.27 16

GEAStereo	3.16 485	0.61 145	2.62 116	0.99 280	1.33 472	4.53 585	0.81 320	2.05 110	1.71 189	0.97 187	0.93 106	0.53 59	0.80 172	1.07 73	0.84 160	0.31 254	18.89 692	0.27 204	0.20 131	0.29 184	23.53 683

GSStereo	2.65 374	0.61 145	2.62 116	1.07 327	1.33 472	4.53 585	0.81 320	3.44 323	4.24 583	0.80 115	0.93 106	0.76 167	0.80 172	1.07 73	0.84 160	0.28 167	0.54 474	0.26 178	0.26 276	0.29 184	27.59 693

GS-Stereo							0.81 320	3.44 323	4.24 583	0.80 115	0.93 106	0.76 167	0.80 172	1.07 73	0.84 160	0.28 167	0.54 474	0.26 178	0.26 276	0.29 184	27.59 693

AdaDepth	1.16 129	0.53 75	7.56 190	0.73 76	1.29 459	3.13 251	0.43 76	1.13 11	1.92 228	0.69 73	0.93 106	0.43 26	0.58 74	1.67 226	0.66 78	0.20 22	0.33 313	0.24 89	0.19 89	0.25 96	0.36 113

4.5_new	0.80 35	0.49 46	1.36 44	0.67 38	0.79 266	1.96 118	0.51 107	2.18 130	1.46 108	0.77 106	0.93 106	0.43 26	0.49 45	1.08 77	0.65 74	0.30 228	0.68 513	0.26 178	0.20 131	0.23 70	0.57 298

4.5w-stereo	0.80 35	0.49 46	1.36 44	0.66 29	0.79 266	1.96 118	0.51 107	2.18 130	1.45 104	0.77 106	0.93 106	0.43 26	0.49 45	1.08 77	0.66 78	0.30 228	0.68 513	0.26 178	0.20 131	0.23 70	0.57 298

LG-Stereo_Zeroshot	1.04 97	0.53 75	2.93 121	0.80 130	0.77 259	3.99 459	0.39 50	2.10 118	1.96 237	0.90 168	0.93 106	0.75 165	0.85 190	1.31 141	0.87 171	0.28 167	0.21 95	0.26 178	0.21 157	0.32 249	0.38 126

rvit_stereo_0083	0.91 69	0.73 230	1.60 74	0.90 202	0.66 206	1.21 36	0.64 179	1.75 72	2.71 364	0.83 129	0.93 106	0.94 226	1.06 271	1.50 201	0.79 140	0.34 326	0.36 345	0.30 301	0.27 300	0.34 298	0.34 77

test_for_model	0.99 83	0.57 105	1.85 87	0.68 50	1.71 569	3.93 439	0.68 210	2.53 189	1.73 196	1.12 218	0.93 106	0.61 97	0.44 25	0.89 26	0.59 43	0.29 195	0.20 64	0.31 326	0.28 327	0.25 96	0.27 16

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.98 81	0.55 85	4.37 158	0.77 100	1.43 500	1.58 84	0.75 266	1.44 30	1.70 185	0.81 121	0.94 116	0.70 134	0.93 221	0.86 20	0.55 34	0.24 77	0.46 429	0.24 89	0.21 157	0.27 140	0.77 383

GCAP-Stereo-DPT-3K	1.07 105	0.58 115	3.51 134	0.66 29	1.69 566	3.94 444	0.65 184	2.46 175	1.74 198	1.11 216	0.94 116	0.60 92	0.42 18	0.88 22	0.64 72	0.28 167	0.18 21	0.29 272	0.26 276	0.25 96	0.28 23

rvit_0105_4	1.63 176	1.29 450	12.50 237	0.94 239	0.54 127	1.56 83	0.84 340	2.84 248	3.25 473	0.82 122	0.94 116	1.10 244	0.86 193	1.65 223	1.07 236	0.43 452	0.45 423	0.35 426	0.31 406	0.44 433	0.45 193

IGEV-BASED-STEREO-	1.13 123	3.31 569	2.61 115	0.87 177	0.40 50	1.26 44	0.61 152	1.55 40	1.61 161	0.93 177	0.94 116	0.65 116	0.57 70	1.10 84	0.68 89	1.55 640	0.19 44	0.32 349	0.28 327	1.11 615	2.04 506

GCAP-Stereo-DPT26K	2.69 392	1.03 378	12.19 233	0.80 130	0.54 127	2.36 160	0.96 433	1.90 86	2.00 243	0.76 99	0.95 120	0.56 75	0.64 96	1.09 82	0.71 102	0.25 99	0.44 415	0.25 129	0.20 131	0.25 96	25.96 689

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.93 73	0.52 70	1.50 54	0.74 81	1.77 582	3.37 294	0.89 372	2.51 182	1.00 35	0.91 171	0.96 121	0.72 149	0.86 193	0.80 5	0.52 29	0.25 99	0.17 12	0.27 204	0.19 89	0.24 84	0.35 90

NLSM3	0.94 75	0.55 85	1.62 76	0.67 38	1.30 462	3.19 259	0.45 85	2.87 254	1.30 84	0.85 137	0.96 121	0.55 70	1.02 248	1.15 95	0.98 212	0.21 32	0.16 5	0.26 178	0.23 210	0.25 96	0.34 77

4.25_new	0.81 42	0.50 55	1.30 32	0.74 81	0.98 346	2.51 180	0.57 130	2.28 144	1.13 55	0.60 25	0.97 123	0.40 17	0.65 103	1.19 104	0.60 54	0.24 77	0.44 415	0.25 129	0.18 49	0.20 18	0.38 126

4.5w_new	0.81 42	0.50 55	1.30 32	0.74 81	0.98 346	2.51 180	0.57 130	2.28 144	1.13 55	0.60 25	0.97 123	0.40 17	0.65 103	1.19 104	0.60 54	0.24 77	0.44 415	0.25 129	0.18 49	0.20 18	0.38 126

4.25w-stereo	0.80 35	0.50 55	1.30 32	0.74 81	0.98 346	2.51 180	0.57 130	2.28 144	1.13 55	0.60 25	0.97 123	0.40 17	0.65 103	1.19 104	0.60 54	0.24 77	0.43 406	0.25 129	0.18 49	0.20 18	0.38 126

2w_stereo	0.84 51	0.52 70	1.87 89	0.71 72	0.56 142	1.98 122	0.61 152	2.88 255	1.00 35	0.99 192	0.97 123	0.36 4	1.11 292	1.03 60	0.77 126	0.19 10	0.19 44	0.23 57	0.18 49	0.21 38	0.37 116

AIO_test	3.76 553	0.71 216	19.58 423	0.93 230	17.34 684	1.36 60	0.86 356	1.61 49	1.99 242	0.74 89	0.97 123	1.77 342	0.58 74	1.49 196	0.55 34	0.35 342	0.97 550	0.24 89	0.20 131	0.25 96	22.60 682

MM-Stereo_test2	2.80 419	0.63 156	20.19 493	1.75 583	0.52 118	2.77 198	0.71 231	1.80 75	1.72 193	0.99 192	0.98 128	0.84 182	0.79 167	1.45 185	1.26 294	0.27 141	0.62 501	0.25 129	0.23 210	0.31 223	17.86 671

DEFOM-Stereo_RVC	1.03 96	1.15 413	1.34 40	1.03 303	0.59 162	0.81 13	0.43 76	3.53 334	4.67 615	0.78 109	0.98 128	0.44 32	1.16 311	1.46 189	0.71 102	0.27 141	0.19 44	0.24 89	0.18 49	0.30 207	0.34 77

gcap_with_dpt	1.08 108	0.53 75	3.64 140	0.68 50	1.62 544	3.92 437	0.65 184	2.44 171	1.75 202	1.26 237	0.99 130	0.60 92	0.45 29	0.85 19	0.55 34	0.27 141	0.18 21	0.29 272	0.26 276	0.26 123	0.42 165

4w-stereo	0.85 54	0.55 85	2.85 119	0.69 57	0.80 271	1.62 94	0.43 76	2.23 134	1.36 90	0.65 56	0.99 130	0.40 17	0.81 178	1.19 104	0.68 89	0.23 66	0.32 301	0.25 129	0.19 89	0.21 38	0.48 230

aanet-new	1.29 142	0.87 303	8.74 204	0.75 92	1.60 539	2.86 210	1.01 450	2.07 113	1.10 52	0.63 49	1.00 132	0.58 83	1.29 337	1.20 110	0.66 78	0.23 66	0.18 21	0.24 89	0.18 49	0.25 96	0.38 126

GCAP-Stereo-DPT-20K	1.11 120	0.49 46	4.62 163	0.73 76	0.86 295	1.50 78	0.81 320	1.86 82	2.14 268	0.90 168	1.00 132	0.70 134	0.99 236	0.82 9	0.45 5	0.25 99	0.26 234	0.24 89	0.18 49	0.45 443	2.88 535

NLMM1	2.24 257	0.63 156	1.52 57	0.64 19	1.85 591	3.30 287	0.61 152	11.95 673	15.11 676	0.89 164	1.00 132	0.84 182	0.89 209	1.85 280	1.64 392	0.28 167	0.28 266	0.27 204	0.24 235	0.32 249	0.59 319

GCAPDPT-zeroshot4090	1.10 116	0.49 46	4.55 162	0.73 76	0.86 295	1.50 78	0.81 320	1.86 82	2.14 268	0.90 168	1.00 132	0.70 134	0.99 236	0.82 9	0.45 5	0.25 99	0.26 234	0.24 89	0.18 49	0.45 443	2.88 535

4D-IteraStereo	2.95 445	1.83 519	20.75 582	0.81 135	1.56 529	2.22 147	1.03 459	2.48 180	1.56 137	1.42 255	1.00 132	1.93 377	0.61 88	1.65 223	2.04 475	0.31 254	0.22 115	0.31 326	0.26 276	0.28 161	16.75 665

aanet-new-8k	1.30 144	0.93 337	9.34 207	0.83 145	0.42 57	3.22 264	1.00 448	2.62 219	1.09 51	0.61 30	1.01 137	0.54 63	1.05 268	0.97 45	1.02 227	0.23 66	0.21 95	0.24 89	0.18 49	0.25 96	0.32 49

GCAP-Stereo-DPT-2K	1.09 114	0.55 85	3.82 146	0.66 29	1.64 553	3.90 425	0.64 179	2.34 155	1.71 189	1.17 224	1.01 137	0.60 92	0.45 29	0.87 21	0.65 74	0.27 141	0.18 21	0.30 301	0.26 276	0.24 84	0.44 184

rvit_stereo_ft	1.28 140	1.39 463	6.72 186	0.99 280	0.66 206	1.06 23	0.79 300	2.81 241	3.14 452	0.83 129	1.02 139	0.95 228	1.13 296	1.27 125	1.00 219	0.34 326	0.24 183	0.27 204	0.29 366	0.40 378	0.35 90

MatchStereo	0.80 35	0.52 70	3.89 152	0.70 66	0.29 3	0.98 19	0.33 31	2.02 106	1.74 198	0.51 5	1.03 140	0.48 46	0.59 80	1.01 54	0.74 112	0.24 77	0.17 12	0.21 29	0.15 4	0.19 5	0.29 29
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
aanet-new-32k	1.26 137	1.10 397	11.16 223	0.75 92	1.07 382	1.44 69	0.94 417	1.41 27	0.93 16	0.68 71	1.04 141	0.62 104	0.86 193	0.82 9	0.50 17	0.21 32	0.53 470	0.25 129	0.18 49	0.26 123	0.44 184

aanet-new-30k	1.26 137	1.10 397	11.11 221	0.75 92	1.07 382	1.44 69	0.94 417	1.41 27	0.93 16	0.68 71	1.04 141	0.62 104	0.87 199	0.82 9	0.50 17	0.21 32	0.53 470	0.25 129	0.18 49	0.26 123	0.44 184

sAnonymous2	2.00 208	1.54 483	21.24 629	0.93 230	0.89 313	1.21 36	0.62 167	2.58 209	2.28 296	0.86 140	1.04 141	0.73 151	1.22 323	1.10 84	0.85 165	0.30 228	0.25 204	0.31 326	0.31 406	1.06 607	0.72 366

CroCo_RVC	2.00 208	1.54 483	21.24 629	0.93 230	0.89 313	1.21 36	0.62 167	2.58 209	2.28 296	0.86 140	1.04 141	0.73 151	1.22 323	1.10 84	0.85 165	0.30 228	0.25 204	0.31 326	0.31 406	1.06 607	0.72 366

water-stereo	0.98 81	0.63 156	5.05 168	0.82 142	0.48 90	2.36 160	0.52 114	1.56 42	1.32 85	0.95 183	1.05 145	0.86 189	0.75 143	0.84 17	0.82 154	0.25 99	0.25 204	0.25 129	0.24 235	0.24 84	0.46 205

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CES	1.08 108	0.63 156	2.53 109	0.95 251	2.18 615	2.13 136	0.50 103	2.07 113	1.46 108	0.79 113	1.06 147	0.61 97	0.48 39	1.45 185	0.87 171	0.24 77	0.18 21	0.24 89	0.15 4	0.64 536	2.36 518

GLC_STEREO	0.83 49	0.59 130	1.71 81	0.89 190	0.34 9	1.88 111	0.80 310	1.48 35	1.60 154	0.98 190	1.06 147	0.68 128	0.71 122	1.19 104	0.89 179	0.25 99	0.25 204	0.32 349	0.25 255	0.32 249	0.34 77

PMTNet	1.13 123	0.55 85	3.88 150	0.71 72	0.59 162	4.21 527	0.43 76	2.00 101	1.58 145	1.02 199	1.06 147	0.78 169	0.98 235	1.58 215	0.93 189	1.21 627	0.20 64	0.23 57	0.15 4	0.23 70	0.27 16

aanet-new-22k	1.53 170	1.17 416	12.70 241	0.79 120	0.42 57	1.48 76	1.29 516	1.65 58	1.10 52	0.62 36	1.07 150	0.54 63	0.83 184	1.05 67	0.66 78	0.22 53	1.08 559	0.24 89	0.20 131	0.28 161	3.16 547

VIP-Stereo	1.29 142	1.10 397	6.84 187	0.79 120	0.91 326	3.20 260	0.79 300	1.95 95	3.31 491	0.88 154	1.07 150	0.65 116	0.59 80	1.31 141	0.76 125	0.32 276	0.44 415	0.24 89	0.17 31	0.22 59	0.32 49

RAStereo	1.53 170	0.71 216	17.55 351	0.62 10	0.65 198	1.18 29	0.32 26	1.94 92	1.15 61	0.80 115	1.07 150	0.64 112	0.47 36	0.89 26	1.01 223	0.25 99	0.20 64	0.27 204	0.21 157	0.36 335	0.27 16

knoymous	1.50 166	0.65 172	8.73 203	0.91 209	0.75 250	2.97 230	0.90 389	2.93 258	1.38 93	1.56 269	1.07 150	2.75 479	0.88 203	1.43 181	1.13 246	0.32 276	0.22 115	0.35 426	0.20 131	0.45 443	0.41 156

GCAP-Stereo-DPT-25K	1.09 114	0.55 85	5.92 176	0.81 135	0.83 281	1.77 104	0.85 348	2.05 110	1.76 203	0.66 60	1.08 154	0.61 97	0.78 157	1.06 70	0.50 17	0.22 53	0.20 64	0.23 57	0.20 131	0.26 123	1.38 460

Foundation-i1c-attn	1.42 162	0.41 9	1.35 41	0.88 187	0.58 160	0.98 19	0.67 196	2.46 175	3.35 503	0.89 164	1.08 154	0.81 179	1.24 327	1.54 209	0.63 68	0.25 99	0.83 536	0.22 42	0.17 31	0.20 18	9.95 620

depthmonostereo	1.22 132	0.96 351	6.67 185	0.89 190	0.56 142	2.21 140	0.57 130	1.84 80	1.21 70	1.01 198	1.09 156	1.38 289	0.99 236	2.41 347	0.93 189	0.24 77	0.28 266	0.22 42	0.21 157	0.25 96	0.53 274

rvit_stereo_0080	1.10 116	1.09 393	3.78 143	0.65 24	0.60 170	1.91 113	0.74 255	2.74 231	2.65 358	0.94 180	1.09 156	0.85 186	0.81 178	1.20 110	0.89 179	0.39 410	0.29 277	0.25 129	0.28 327	0.46 455	0.35 90

whm_eth	1.10 116	1.09 393	3.78 143	0.65 24	0.60 170	1.91 113	0.74 255	2.74 231	2.65 358	0.94 180	1.09 156	0.85 186	0.81 178	1.20 110	0.89 179	0.39 410	0.29 277	0.25 129	0.28 327	0.46 455	0.35 90

aanet-new-40k	2.27 267	1.19 426	12.23 234	0.81 135	1.62 544	1.42 67	0.95 424	1.96 97	1.17 63	0.56 15	1.10 159	0.51 51	0.76 147	0.98 49	0.62 63	0.20 22	0.21 95	0.24 89	0.18 49	0.27 140	18.54 673

ff7	2.60 357	0.81 279	16.25 316	0.89 190	0.56 142	4.55 593	0.83 329	1.68 59	3.44 521	0.88 154	1.10 159	0.70 134	0.78 157	1.93 291	0.93 189	0.29 195	0.37 353	0.29 272	0.21 157	0.33 275	15.08 646

ffff	2.60 357	0.81 279	16.25 316	0.89 190	0.56 142	4.55 593	0.83 329	1.68 59	3.44 521	0.88 154	1.10 159	0.70 134	0.78 157	1.93 291	0.93 189	0.29 195	0.37 353	0.29 272	0.21 157	0.33 275	15.08 646

11t	2.60 357	0.81 279	16.25 316	0.89 190	0.56 142	4.55 593	0.83 329	1.68 59	3.44 521	0.88 154	1.10 159	0.70 134	0.78 157	1.93 291	0.93 189	0.29 195	0.37 353	0.29 272	0.21 157	0.33 275	15.08 646

CAS	1.34 148	0.48 43	2.20 100	3.01 647	1.66 561	4.08 484	0.73 245	1.96 97	1.51 125	0.86 140	1.10 159	0.59 87	0.53 56	1.36 160	0.94 197	3.07 653	0.14 1	0.21 29	0.14 1	0.38 356	1.78 494

ccc-4	2.60 357	0.81 279	16.25 316	0.89 190	0.56 142	4.55 593	0.83 329	1.68 59	3.44 521	0.88 154	1.10 159	0.70 134	0.78 157	1.93 291	0.93 189	0.29 195	0.37 353	0.29 272	0.21 157	0.33 275	15.08 646

WQFJX1	2.25 260	0.58 115	1.58 68	0.62 10	1.78 583	3.06 238	0.66 189	12.27 675	15.31 677	0.86 140	1.12 165	0.91 208	0.96 229	1.92 288	1.46 342	0.27 141	0.26 234	0.29 272	0.21 157	0.37 342	0.42 165

MM-Stereo_test1	2.52 326	0.64 163	20.07 477	1.83 590	0.52 118	1.86 109	0.77 282	3.11 282	3.40 515	1.77 311	1.12 165	0.87 195	0.97 232	1.54 209	1.51 348	0.27 141	2.44 609	0.27 204	0.24 235	0.37 342	6.91 594

aanet-new-28k	1.39 158	1.24 437	12.60 239	0.83 145	0.45 73	1.97 121	1.03 459	1.74 71	0.98 31	0.63 49	1.13 167	0.55 70	0.78 157	0.81 6	0.60 54	0.20 22	1.13 561	0.25 129	0.20 131	0.29 184	0.43 175

VMStereo-Base	0.78 30	0.56 94	1.94 92	0.65 24	0.36 14	1.70 99	0.42 72	1.33 22	1.41 99	0.86 140	1.13 167	0.92 214	0.73 128	1.28 129	0.85 165	0.26 127	0.23 147	0.24 89	0.18 49	0.24 84	0.27 16

anonymousdsp	3.14 478	0.83 290	20.28 509	0.94 239	0.64 193	4.54 587	0.82 325	2.03 108	3.32 499	0.91 171	1.13 167	0.78 169	0.77 152	1.78 259	0.90 184	0.29 195	0.25 204	0.29 272	0.21 157	0.33 275	21.81 679

IGEV-Stereo	3.15 481	0.83 290	20.31 518	0.94 239	0.64 193	4.54 587	0.82 325	2.01 104	3.31 491	0.91 171	1.13 167	0.79 172	0.77 152	1.79 261	0.92 187	0.29 195	0.25 204	0.29 272	0.21 157	0.33 275	21.85 680
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
FENet	2.30 279	0.61 145	20.21 499	1.43 508	0.68 220	4.04 471	0.60 148	4.01 431	2.26 290	2.03 374	1.13 167	2.42 441	1.42 372	1.72 245	1.43 331	0.36 368	0.24 183	0.33 386	0.27 300	0.29 184	0.51 253

CASnet	0.85 54	0.59 130	1.66 79	0.91 209	0.30 4	1.37 61	0.73 245	1.63 54	1.94 232	1.66 286	1.14 172	0.66 120	0.63 93	1.07 73	0.90 184	0.37 385	0.17 12	0.41 490	0.31 406	0.33 275	0.23 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TS12	0.83 49	0.47 37	1.15 20	0.59 6	0.35 12	3.42 306	0.41 68	2.29 150	1.45 104	0.73 85	1.15 173	0.54 63	0.69 118	1.29 133	0.67 87	0.22 53	0.18 21	0.22 42	0.17 31	0.22 59	0.42 165

GCAP-Stereo	2.59 354	1.07 386	20.48 543	0.91 209	4.13 655	3.67 370	0.51 107	2.27 142	1.76 203	1.18 225	1.15 173	1.18 258	0.84 187	1.36 160	1.54 356	0.27 141	8.46 654	0.27 204	0.19 89	0.29 184	0.30 38

aanet-new-36k	1.62 174	1.28 447	16.23 315	0.83 145	0.36 14	2.94 222	0.59 143	2.23 134	1.20 67	0.62 36	1.16 175	0.57 80	0.87 199	0.99 51	0.65 74	0.20 22	0.49 452	0.25 129	0.17 31	0.27 140	0.45 193

riskmin	2.46 317	0.61 145	12.91 246	1.22 401	1.65 558	3.56 345	0.61 152	4.30 542	1.50 121	1.86 325	1.16 175	4.30 602	2.02 501	1.53 207	1.32 305	0.29 195	0.95 546	0.34 407	0.23 210	0.43 419	8.34 606

aanet-32k-new	1.74 187	1.40 466	15.95 307	0.85 156	0.74 241	3.42 306	0.96 433	2.13 123	0.94 24	0.58 20	1.17 177	0.67 125	0.95 226	1.13 90	0.92 187	0.22 53	0.18 21	0.24 89	0.18 49	0.25 96	2.02 505

ProNet	1.63 176	0.91 322	5.70 174	0.96 260	0.64 193	2.40 165	0.82 325	1.92 89	3.28 479	0.69 73	1.17 177	0.78 169	0.76 147	1.72 245	0.87 171	0.27 141	0.97 550	0.25 129	0.26 276	0.31 223	7.97 597

monsterstereo	1.31 145	0.58 115	2.10 98	0.79 120	1.41 496	2.51 180	0.40 61	3.15 288	0.84 9	0.74 89	1.18 179	0.41 24	0.40 14	1.55 211	0.97 207	0.20 22	8.12 652	0.22 42	0.18 49	0.22 59	0.33 64

AIO_rvc	3.97 569	1.01 373	18.99 392	0.98 273	11.92 673	1.45 71	0.97 441	2.17 127	4.51 606	0.71 81	1.18 179	1.09 242	0.56 68	1.56 213	0.72 105	0.28 167	11.98 680	0.24 89	0.19 89	0.25 96	18.74 674

GCAP-Stereo-cres-4k	1.05 98	0.57 105	5.33 171	0.77 100	1.46 508	2.61 190	0.91 400	1.87 84	1.20 67	0.67 66	1.19 181	0.66 120	0.76 147	1.01 54	0.61 60	0.25 99	0.18 21	0.25 129	0.19 89	0.27 140	0.31 44

MSCF	3.21 495	1.25 439	4.06 154	1.06 320	10.61 671	3.29 283	0.85 348	2.81 241	3.31 491	1.36 245	1.19 181	0.58 83	1.33 345	2.07 305	0.88 175	0.27 141	0.65 507	0.26 178	0.66 597	0.31 223	27.42 692

SMoEStereo_RVC	0.88 64	0.92 329	1.55 63	0.96 260	0.46 78	2.56 185	0.78 290	1.60 46	1.20 67	0.71 81	1.20 183	0.64 112	0.63 93	1.71 239	1.01 223	0.22 53	0.18 21	0.31 326	0.22 192	0.28 161	0.42 165

IGEV-Stereo++	1.68 183	0.48 43	1.27 30	0.77 100	1.31 467	3.87 420	0.33 31	3.41 317	1.72 193	0.89 164	1.20 183	0.68 128	1.03 252	1.15 95	0.49 15	0.23 66	0.22 115	0.23 57	0.18 49	0.26 123	13.90 635

test-3	2.19 242	0.59 130	18.63 378	1.13 357	0.75 250	2.07 132	0.89 372	4.37 577	1.53 128	2.25 448	1.20 183	2.05 402	0.79 167	2.68 372	1.35 307	0.29 195	0.95 546	0.28 244	0.27 300	0.27 140	1.47 471

test_1	2.19 242	0.59 130	18.67 380	1.13 357	0.78 263	2.07 132	0.89 372	4.37 577	1.53 128	2.18 424	1.20 183	2.05 402	0.78 157	2.68 372	1.36 314	0.29 195	0.93 543	0.28 244	0.27 300	0.28 161	1.53 475

test_3	2.17 238	0.58 115	18.64 379	1.11 342	0.78 263	2.15 138	0.85 348	4.42 591	1.47 112	2.00 358	1.20 183	2.02 396	0.79 167	2.70 376	1.35 307	0.29 195	1.04 554	0.29 272	0.29 366	0.31 223	1.07 436

WQFJX	2.20 249	0.58 115	1.52 57	0.62 10	1.84 590	2.88 215	0.75 266	11.62 670	14.71 673	0.84 134	1.21 188	0.89 202	1.09 282	1.75 257	1.55 359	0.31 254	0.25 204	0.25 129	0.22 192	0.32 249	0.74 376

UDGNet	2.34 288	1.71 503	20.28 509	1.42 501	0.62 184	4.39 556	0.67 196	1.82 78	2.28 296	1.40 249	1.21 188	0.99 231	1.00 241	2.23 332	1.23 275	1.14 623	0.35 335	1.30 641	0.98 624	1.11 615	0.62 334

MIF-Stereo (partial)	1.93 196	0.69 200	21.14 618	0.74 81	1.02 362	1.07 24	0.49 97	2.75 233	1.78 207	0.82 122	1.22 190	0.80 174	0.90 213	1.68 228	1.63 386	0.38 402	0.24 183	0.33 386	0.26 276	0.41 398	0.32 49

CREStereo	1.00 90	0.59 130	1.82 85	0.66 29	0.36 14	4.43 564	0.40 61	2.43 167	1.98 238	0.96 185	1.22 190	0.88 198	0.87 199	1.30 136	0.79 140	0.30 228	0.20 64	0.23 57	0.16 14	0.23 70	0.22 1
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
LG-Stereo	0.94 75	0.71 216	3.31 129	0.62 10	0.51 111	2.85 208	0.54 121	2.59 215	1.40 97	0.88 154	1.23 192	0.53 59	0.40 14	0.81 6	0.86 169	0.23 66	0.18 21	0.31 326	0.24 235	0.29 184	0.22 1

rvit_0105_5	1.72 185	1.26 440	13.05 247	0.92 220	0.56 142	1.92 116	0.90 389	3.07 278	3.04 436	0.98 190	1.24 193	1.19 262	0.93 221	1.55 211	1.22 272	0.43 452	0.43 406	0.37 455	0.36 467	0.43 419	0.51 253

trnet	1.00 90	0.55 85	1.89 90	0.66 29	0.33 7	4.41 561	0.40 61	2.42 166	1.95 233	0.96 185	1.24 193	0.88 198	0.89 209	1.27 125	0.78 130	0.30 228	0.19 44	0.23 57	0.15 4	0.22 59	0.22 1

EKT-Stereo	7.93 655	0.75 252	21.17 623	1.84 592	109.80 712	4.51 582	0.61 152	4.13 478	1.59 148	1.89 328	1.24 193	1.96 388	1.35 348	4.02 422	1.36 314	0.42 436	0.31 295	0.29 272	0.27 300	0.35 317	0.78 387

CroCo-Stereo Lap2	1.65 180	1.14 411	14.70 278	1.00 287	1.80 587	0.53 4	0.46 91	3.18 290	1.62 165	1.10 215	1.24 193	1.05 238	0.78 157	1.40 173	1.18 259	0.31 254	0.23 147	0.27 204	0.22 192	0.46 455	0.38 126

DLNR-FE	29.89 695	56.07 710	50.63 699	183.98 715	105.34 709	3.44 312	0.28 13	29.60 695	1.59 148	1.03 203	1.25 197	0.93 221	0.64 96	3.83 415	1.62 380	40.96 708	1.67 584	0.26 178	0.23 210	99.33 712	15.08 646

3.5w_stereo	0.87 61	0.60 138	1.48 51	0.67 38	0.73 235	2.50 179	0.50 103	2.43 167	1.79 208	0.85 137	1.25 197	0.43 26	0.66 110	1.25 122	0.78 130	0.21 32	0.18 21	0.23 57	0.18 49	0.20 18	0.47 217

plain	2.00 208	0.89 313	21.49 641	0.67 38	0.73 235	1.66 96	0.57 130	3.27 302	2.18 272	0.80 115	1.25 197	0.80 174	0.86 193	1.72 245	1.13 246	0.34 326	0.21 95	0.32 349	0.25 255	0.44 433	0.34 77

DLNR_Zeroshot_test	29.83 694	55.48 708	50.99 700	183.84 714	114.74 713	3.44 312	0.28 13	29.52 694	1.59 148	1.03 203	1.25 197	0.93 221	0.64 96	3.95 421	1.62 380	37.16 707	1.69 585	0.26 178	0.23 210	92.97 711	15.07 645

RT-Monster	1.15 127	0.58 115	3.68 142	0.87 177	1.40 494	2.87 213	0.46 91	2.86 251	2.18 272	1.24 235	1.26 201	0.93 221	0.83 184	1.40 173	0.75 116	0.21 32	0.23 147	0.23 57	0.18 49	0.22 59	0.61 329

NLSM1	1.93 196	0.60 138	1.67 80	0.75 92	1.88 595	3.09 241	0.62 167	8.71 665	12.22 667	0.83 129	1.26 201	0.73 151	0.86 193	1.72 245	1.72 414	0.27 141	0.25 204	0.29 272	0.25 255	0.31 223	0.48 230

DilatedVolume-Stereo	0.94 75	0.70 209	3.01 122	1.06 320	0.63 189	1.34 58	0.49 97	1.58 44	1.16 62	1.41 252	1.26 201	0.88 198	0.88 203	1.81 271	0.93 189	0.25 99	0.28 266	0.22 42	0.23 210	0.25 96	0.39 140

xyz-stereo-finetune	1.14 125	0.88 308	1.93 91	0.63 16	0.37 24	3.48 325	0.79 300	2.86 251	1.95 233	1.02 199	1.26 201	0.91 208	0.78 157	2.53 360	1.84 439	0.30 228	0.24 183	0.26 178	0.24 235	0.31 223	0.30 38

Reg-Stereo(zero)	1.88 195	0.45 31	11.07 220	0.94 239	2.06 608	4.52 583	0.55 123	2.72 229	1.69 182	1.54 266	1.26 201	2.55 456	2.52 547	1.73 251	2.43 507	0.20 22	0.28 266	0.22 42	0.19 89	0.25 96	0.40 147

SCV_C0	2.17 238	0.93 337	12.88 243	0.96 260	1.06 381	1.27 46	0.63 173	3.68 356	3.30 488	1.03 203	1.26 201	0.73 151	0.66 110	1.73 251	1.06 234	0.35 342	1.97 592	0.25 129	0.21 157	0.29 184	9.23 613

MyStereo05	2.55 340	1.07 386	19.87 453	1.06 320	1.08 388	4.26 536	0.86 356	4.10 466	3.01 421	2.19 431	1.26 201	2.30 421	1.64 441	2.13 317	1.99 463	0.25 99	2.43 607	0.34 407	0.27 300	0.46 455	0.48 230

rafts_anoy	2.76 410	1.68 499	20.42 529	1.42 501	3.90 650	3.03 237	0.61 152	3.24 296	1.66 175	1.42 255	1.26 201	1.19 262	1.11 292	2.13 317	1.64 392	0.33 303	8.77 660	0.32 349	0.32 422	0.32 249	0.38 126

RSM++	0.99 83	0.56 94	1.35 41	1.54 537	0.50 108	1.53 82	0.68 210	2.31 153	4.13 575	0.86 140	1.27 209	0.90 205	0.60 85	1.21 114	0.78 130	0.27 141	0.20 64	0.25 129	0.21 157	0.29 184	0.42 165

MyStereo04	2.54 335	1.18 420	18.82 385	1.04 309	1.21 440	3.96 455	0.95 424	4.02 436	3.01 421	2.06 382	1.27 209	2.33 424	1.66 448	2.06 303	2.01 469	0.26 127	3.49 629	0.34 407	0.27 300	0.43 419	0.49 239

castereo	0.88 64	0.78 270	1.15 20	0.89 190	0.51 111	1.31 54	0.90 389	3.42 319	1.28 78	0.88 154	1.28 211	0.72 149	0.91 215	1.05 67	1.01 223	0.28 167	0.17 12	0.26 178	0.20 131	0.24 84	0.34 77

MyStereo07	2.29 275	1.18 420	20.10 486	1.04 309	1.21 440	3.96 455	0.95 424	2.13 123	3.37 506	1.09 212	1.28 211	0.68 128	0.91 215	1.74 256	0.86 169	0.26 127	3.49 629	0.34 407	0.27 300	0.43 419	0.49 239

UniTT-Stereo	1.73 186	0.60 138	20.25 506	0.98 273	1.19 431	0.78 12	0.39 50	1.19 16	1.55 133	1.21 227	1.28 211	0.52 56	0.64 96	1.17 101	1.16 255	0.35 342	0.20 64	0.25 129	0.22 192	0.42 409	0.31 44

dd	2.27 267	3.06 565	20.18 492	0.96 260	0.51 111	4.24 535	0.74 255	1.94 92	2.43 325	1.48 263	1.28 211	1.19 262	1.05 268	1.82 275	1.69 404	0.63 571	0.34 325	0.35 426	0.33 431	0.61 520	0.57 298

sCroCo_RVC	1.81 192	0.93 337	19.44 415	1.04 309	1.05 376	0.97 18	0.61 152	2.08 116	1.36 90	0.71 81	1.28 211	0.82 180	1.10 289	1.31 141	0.97 207	0.54 545	0.41 393	0.33 386	0.30 387	0.46 455	0.48 230

aanet-new-24k	1.37 152	1.09 393	11.52 228	0.79 120	1.23 444	2.44 170	0.95 424	2.01 104	0.91 12	0.64 52	1.29 216	0.60 92	0.75 143	0.93 39	0.78 130	0.23 66	0.24 183	0.25 129	0.20 131	0.27 140	0.32 49

CroCo-Stereo	1.07 105	1.18 420	3.66 141	0.91 209	0.60 170	0.49 3	0.49 97	4.07 451	1.91 226	0.84 134	1.29 216	1.00 232	0.75 143	1.32 146	1.38 320	0.26 127	0.21 95	0.24 89	0.20 131	0.37 342	0.30 38
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
FADNet-RVC	3.23 499	12.51 636	17.02 337	1.17 378	0.81 276	3.52 335	1.09 476	4.16 489	2.74 370	1.44 260	1.29 216	1.86 365	1.76 468	9.82 549	2.46 509	0.39 410	0.38 369	0.40 481	0.41 516	0.68 555	0.59 319

252Zero-FE	0.95 78	0.49 46	1.65 77	1.03 303	0.45 73	1.25 42	0.22 2	1.85 81	2.13 266	3.05 589	1.31 219	0.33 1	0.41 17	1.14 93	0.56 38	0.22 53	1.93 589	0.20 13	0.20 131	0.20 18	0.39 140

GASTEREO	3.25 504	1.46 474	3.62 137	1.10 337	10.80 672	3.50 330	0.86 356	2.79 237	3.54 538	1.44 260	1.31 219	0.56 75	1.35 348	2.09 309	0.88 175	0.26 127	0.57 484	0.25 129	0.68 598	0.27 140	27.73 695

GMStereo	2.01 211	2.26 544	20.93 596	0.90 202	0.48 90	1.67 97	0.56 126	1.90 86	2.19 275	1.58 273	1.31 219	0.87 195	0.74 137	1.68 228	1.00 219	0.41 425	0.21 95	0.30 301	0.32 422	0.50 481	0.46 205
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACV-stereo	2.96 446	1.09 393	20.34 521	1.37 476	1.05 376	4.65 609	1.09 476	2.82 243	1.68 178	1.48 263	1.32 222	5.40 635	4.22 609	7.83 509	2.08 479	0.46 481	0.52 467	0.33 386	0.30 387	0.45 443	0.71 363

qqq	2.96 446	0.88 308	15.54 295	1.27 431	0.74 241	2.29 154	0.90 389	4.07 451	4.63 609	1.63 280	1.32 222	1.78 351	1.36 350	5.19 440	1.68 401	0.29 195	6.43 644	0.33 386	0.36 467	0.35 317	8.09 599

aanet-new-14k	1.18 130	0.64 163	8.31 196	0.86 169	0.39 46	1.81 105	0.99 447	2.25 139	1.05 44	0.85 137	1.33 224	0.46 38	1.28 333	1.12 89	0.80 145	0.21 32	0.18 21	0.24 89	0.18 49	0.28 161	0.43 175

CAS++	1.01 94	0.77 269	3.30 127	0.86 169	0.53 123	1.23 41	0.85 348	3.43 321	1.57 141	1.16 223	1.33 224	0.62 104	0.58 74	1.18 102	0.63 68	0.37 385	0.30 287	0.35 426	0.27 300	0.41 398	0.38 126
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
11t1	2.82 421	0.72 224	17.81 362	1.60 550	0.93 333	2.27 151	0.62 167	3.76 376	4.47 601	1.72 299	1.33 224	1.05 238	1.34 347	1.84 279	1.45 339	0.29 195	5.57 640	0.29 272	0.26 276	0.32 249	8.80 611

CBFPSM	2.24 257	2.06 532	12.12 232	1.13 357	1.05 376	2.85 208	1.23 508	3.37 314	2.05 249	1.82 321	1.33 224	4.55 614	4.00 605	2.38 345	2.35 501	0.27 141	0.38 369	0.32 349	0.28 327	0.39 372	0.89 409

AIO-test1	2.33 285	1.54 483	20.24 504	0.97 268	1.61 541	3.42 306	0.94 417	4.22 509	1.71 189	0.97 187	1.35 228	0.98 229	0.74 137	4.52 431	1.40 325	0.27 141	0.24 183	0.28 244	0.35 457	0.34 298	0.46 205

tt45	1.08 108	0.92 329	2.50 107	0.92 220	0.67 212	3.90 425	0.75 266	2.00 101	1.29 80	0.74 89	1.35 228	0.71 146	0.63 93	2.59 365	0.97 207	0.23 66	0.19 44	0.28 244	0.23 210	0.29 184	0.37 116

LoS_RVC	1.23 134	1.51 479	6.09 180	0.88 187	1.71 569	1.96 118	0.59 143	1.61 49	1.37 92	0.84 134	1.35 228	0.84 182	1.15 308	1.49 196	0.83 157	0.21 32	0.17 12	0.20 13	0.14 1	0.20 18	1.49 472

FADNet-RVC-Resample	3.31 511	8.52 611	22.84 668	1.18 383	0.91 326	3.52 335	1.35 527	4.13 478	2.32 305	1.75 308	1.35 228	2.26 416	1.51 397	9.51 540	2.03 473	0.42 436	0.38 369	0.42 501	0.44 531	0.59 514	0.71 363

FADNet	3.20 491	11.55 631	16.16 313	1.24 408	0.95 341	3.30 287	0.87 365	4.00 429	2.73 367	1.42 255	1.35 228	2.51 452	2.04 502	9.95 558	2.39 506	0.44 460	0.46 429	0.40 481	0.44 531	1.13 617	0.61 329

NLCSM	2.22 253	0.67 184	1.58 68	0.69 57	1.83 589	3.24 271	0.68 210	8.45 663	11.81 666	0.94 180	1.36 233	0.87 195	1.06 271	7.59 504	1.71 410	0.29 195	0.26 234	0.29 272	0.26 276	0.38 356	0.47 217

1w_stereo	0.91 69	0.46 33	1.12 16	0.74 81	0.80 271	2.98 232	0.67 196	3.29 303	1.04 43	0.83 129	1.36 233	0.38 11	1.36 350	1.03 60	0.75 116	0.17 6	0.18 21	0.20 13	0.17 31	0.20 18	0.57 298

Any-RAFT	1.62 174	0.59 130	5.29 170	1.12 352	0.76 255	4.41 561	0.79 300	4.12 474	3.26 475	2.02 369	1.36 233	2.82 486	1.56 412	1.90 286	0.81 149	0.29 195	0.25 204	0.26 178	0.19 89	0.25 96	0.35 90

AnonymousM	1.38 154	1.33 457	2.35 104	0.95 251	0.56 142	4.03 470	0.67 196	2.63 220	2.49 337	1.51 265	1.36 233	1.15 252	1.00 241	1.26 123	1.04 229	0.41 425	0.46 429	2.07 651	1.71 651	0.25 96	0.40 147

raft_robust	3.17 486	2.15 541	20.28 509	1.06 320	0.55 135	3.86 415	0.46 91	4.42 591	2.77 376	1.70 296	1.37 237	7.48 654	6.35 635	6.81 487	1.44 335	0.31 254	0.74 524	0.30 301	0.37 477	0.32 249	0.57 298

NRIStereo	2.32 282	0.69 200	20.07 477	1.35 465	0.38 29	4.73 628	0.89 372	2.43 167	3.35 503	1.95 346	1.37 237	1.75 335	1.21 321	2.97 391	1.35 307	0.49 507	0.22 115	0.29 272	0.26 276	0.31 223	0.33 64

TestStereo	2.41 308	1.95 528	19.15 397	0.77 100	0.61 174	1.83 107	0.58 141	2.33 154	1.53 128	1.44 260	1.37 237	1.26 271	0.90 213	11.59 628	0.94 197	0.36 368	0.19 44	0.33 386	0.24 235	0.45 443	0.32 49

IGEV++	3.59 538	0.91 322	13.63 254	1.08 330	0.98 346	1.27 46	0.98 444	3.33 308	1.89 224	0.93 177	1.38 240	0.86 189	1.09 282	1.71 239	1.09 240	0.36 368	21.52 703	0.23 57	0.21 157	0.31 223	18.10 672

fffy	1.18 130	0.92 329	3.05 123	1.09 334	0.68 220	1.27 46	0.74 255	1.98 100	1.06 46	0.78 109	1.39 241	0.83 181	0.72 126	1.71 239	0.80 145	0.24 77	0.53 470	0.27 204	0.21 157	0.29 184	5.07 578

TRStereo	2.86 426	2.12 538	19.98 466	1.68 569	1.18 424	4.35 547	1.05 467	5.07 637	3.48 532	1.56 269	1.39 241	1.75 335	0.85 190	2.01 299	1.50 347	0.43 452	0.34 325	0.33 386	0.36 467	0.36 335	7.50 595

CFNet-RSSM	2.17 238	0.56 94	20.50 545	1.08 330	0.57 155	3.42 306	0.62 167	4.24 522	1.60 154	1.73 303	1.39 241	2.55 456	1.19 318	1.36 160	1.04 229	0.29 195	0.20 64	0.26 178	0.23 210	0.28 161	0.32 49

Foundation-i1	1.22 132	0.42 13	1.38 46	0.87 177	1.22 442	1.09 26	0.68 210	2.99 274	3.94 566	0.95 183	1.40 244	2.09 406	1.01 244	1.16 98	0.80 145	0.24 77	0.66 510	0.22 42	0.20 131	0.21 38	2.95 541

Selective-RAFT	1.34 148	0.58 115	2.21 101	1.01 291	0.49 99	4.19 523	0.51 107	3.39 315	3.62 545	1.15 222	1.40 244	1.45 300	1.40 364	2.09 309	1.31 302	0.43 452	0.40 386	0.25 129	0.26 276	0.29 184	0.38 126

Anonymous3	2.20 249	0.80 276	20.08 483	0.86 169	0.86 295	4.46 568	0.84 340	3.64 351	1.40 97	1.37 247	1.40 244	1.11 247	1.03 252	1.71 239	1.24 280	0.75 600	0.58 493	0.34 407	0.35 457	0.48 475	0.65 346

DIP-Stereo	2.03 215	0.98 360	16.44 328	0.67 38	0.62 184	4.30 542	0.58 141	4.43 593	2.89 402	1.97 350	1.40 244	0.91 208	0.86 193	1.31 141	1.27 297	0.38 402	0.23 147	0.33 386	0.23 210	0.33 275	0.57 298
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-34k	1.37 152	1.22 435	13.35 251	0.79 120	0.37 24	1.46 74	0.85 348	1.55 40	1.28 78	0.54 10	1.41 248	0.59 87	0.87 199	0.66 3	0.58 41	0.23 66	0.23 147	0.25 129	0.19 89	0.24 84	0.75 379

mms	1.08 108	0.87 303	1.41 47	0.89 190	0.87 306	1.40 63	0.67 196	1.63 54	1.70 185	0.82 122	1.41 248	0.64 112	0.54 63	1.81 271	0.66 78	0.25 99	0.23 147	0.26 178	0.21 157	0.32 249	5.10 579

model_zeroshot	2.43 311	0.72 224	19.99 467	1.24 408	1.23 444	3.70 378	0.63 173	3.76 376	1.61 161	2.79 564	1.41 248	2.24 414	0.82 183	2.87 387	1.22 272	0.33 303	0.52 467	0.30 301	0.25 255	0.28 161	2.59 525

raftrobust	2.05 219	1.45 472	13.44 253	1.29 439	5.81 664	3.59 350	0.67 196	2.80 239	1.50 121	2.21 441	1.41 248	1.17 255	1.22 323	1.37 166	1.46 342	0.29 195	0.33 313	0.22 42	0.20 131	0.27 140	0.36 113

Anonymous_2	4.03 572	0.99 369	11.19 224	1.20 390	1.71 569	3.68 373	0.93 414	3.76 376	1.63 167	2.07 388	1.43 252	4.76 622	2.34 532	1.86 283	1.78 427	0.82 608	2.42 606	8.69 692	16.64 699	4.38 668	8.29 604

x	2.94 443	0.83 290	16.07 309	1.51 529	0.83 281	2.13 136	0.96 433	3.97 423	4.73 617	1.73 303	1.43 252	1.61 312	1.27 330	2.24 334	1.71 410	0.29 195	6.91 646	0.34 407	0.31 406	0.34 298	9.60 617

Pointernet	0.99 83	0.50 55	3.54 135	0.89 190	0.44 70	2.30 156	0.38 46	3.12 284	1.48 114	0.69 73	1.44 254	0.92 214	0.73 128	1.28 129	0.82 154	0.24 77	0.23 147	0.21 29	0.19 89	0.19 5	0.25 11

WCG-NET（raft）	1.44 164	0.92 329	1.56 65	0.89 190	0.32 5	1.43 68	0.97 441	1.69 66	2.42 321	1.68 290	1.44 254	2.37 431	1.01 244	1.33 147	0.85 165	0.25 99	8.56 655	0.22 42	0.21 157	0.28 161	0.32 49

LL-Strereo2	2.36 293	1.81 516	19.35 410	1.04 309	1.03 367	3.73 385	1.35 527	2.70 227	2.04 247	1.76 309	1.44 254	1.82 359	0.73 128	1.48 194	1.53 353	0.33 303	0.30 287	0.55 573	0.35 457	0.30 207	3.51 560

PSi22	2.79 417	1.24 437	19.99 467	1.04 309	0.36 14	1.82 106	0.35 41	3.47 329	1.46 108	0.99 192	1.45 257	1.16 253	0.64 96	2.07 305	1.24 280	0.21 32	14.40 682	0.21 29	0.17 31	0.38 356	3.04 544

gasm-f	4.41 591	0.71 216	10.58 215	0.99 280	16.98 682	4.39 556	0.92 408	2.05 110	1.71 189	0.97 187	1.46 258	0.53 59	0.88 203	1.39 171	1.12 244	0.31 254	18.89 692	0.27 204	0.20 131	0.30 207	23.53 683

castereo++	1.26 137	0.99 369	3.48 133	0.95 251	0.74 241	2.48 173	0.98 444	3.14 285	4.28 589	0.75 93	1.46 258	1.92 376	0.58 74	1.29 133	0.51 26	0.27 141	0.24 183	0.28 244	0.19 89	0.24 84	0.35 90

G2L-ROB	2.75 407	1.93 526	19.94 461	1.25 423	1.05 376	3.84 407	0.93 414	3.45 327	2.56 344	2.29 465	1.47 260	2.64 467	1.20 320	8.34 516	2.28 496	0.29 195	0.20 64	0.24 89	0.23 210	0.29 184	0.52 264

rvit_0105_3	1.97 200	1.34 459	16.03 308	0.98 273	0.59 162	2.37 163	1.08 472	3.30 304	3.01 421	1.21 227	1.47 260	1.24 270	1.04 259	1.82 275	1.23 275	0.47 491	0.44 415	0.40 481	0.43 527	0.43 419	0.55 289

PSM-softLoss	2.62 365	0.65 172	21.11 616	2.46 629	0.49 99	4.68 621	0.68 210	2.61 217	4.23 581	2.14 406	1.47 260	1.42 294	0.99 236	6.04 462	1.24 280	0.47 491	0.23 147	0.37 455	0.39 496	0.33 275	0.34 77

KMStereo	2.62 365	0.65 172	21.11 616	2.46 629	0.49 99	4.68 621	0.68 210	2.61 217	4.23 581	2.14 406	1.47 260	1.42 294	0.99 236	6.04 462	1.24 280	0.47 491	0.23 147	0.37 455	0.39 496	0.33 275	0.34 77

Hybrid-DGEV-2	2.50 323	2.49 551	20.10 486	1.20 390	0.51 111	4.16 506	0.52 114	4.30 542	2.42 321	2.09 394	1.49 264	2.36 430	1.61 424	3.40 400	1.39 323	0.28 167	0.25 204	0.30 301	0.26 276	0.30 207	0.55 289

ours_stereo	1.00 90	0.88 308	2.52 108	0.91 209	0.74 241	1.10 27	0.57 130	1.68 59	1.24 75	0.76 99	1.49 264	0.70 134	0.62 89	1.61 218	0.62 63	0.26 127	0.20 64	0.26 178	0.21 157	0.30 207	3.24 549

RSM	0.99 83	0.54 82	1.25 29	0.94 239	0.61 174	1.32 56	0.74 255	2.54 192	4.08 572	0.89 164	1.49 264	1.22 268	0.62 89	1.24 119	0.80 145	0.25 99	0.20 64	0.25 129	0.21 157	0.29 184	0.42 165

MIPNet	2.43 311	1.13 408	20.00 469	0.93 230	0.58 160	4.74 630	0.62 167	4.33 565	2.95 409	1.94 340	1.49 264	1.52 306	1.96 496	2.77 379	1.60 375	0.35 342	0.20 64	0.27 204	0.23 210	0.32 249	0.59 319

Gwc-CoAtRS	1.80 189	0.61 145	14.92 283	1.08 330	0.61 174	2.88 215	0.63 173	2.47 178	1.62 165	1.80 318	1.50 268	2.73 474	1.17 313	1.35 157	1.08 238	0.30 228	0.22 115	0.25 129	0.23 210	0.28 161	0.30 38

test_sample1	2.29 275	0.72 224	5.74 175	1.51 529	0.86 295	2.35 158	0.64 179	4.07 451	3.45 527	2.01 367	1.51 269	1.70 326	1.71 459	9.53 541	1.73 418	0.31 254	0.97 550	0.31 326	0.31 406	0.33 275	6.12 588

CRE-IMP	2.28 272	0.68 194	19.67 434	0.85 156	0.39 46	4.54 587	0.80 310	2.63 220	4.84 625	1.96 348	1.51 269	1.86 365	0.96 229	1.52 203	1.43 331	0.47 491	0.21 95	0.31 326	0.26 276	0.41 398	0.35 90

WCG-NET	1.00 90	0.81 279	1.65 77	0.93 230	0.38 29	1.48 76	1.04 465	1.81 76	2.80 381	1.67 288	1.52 271	0.93 221	0.97 232	1.18 102	0.84 160	0.25 99	0.81 533	0.23 57	0.21 157	0.27 140	0.26 12

DCVSM-stereo	2.31 281	0.72 224	20.28 509	1.15 364	0.93 333	2.53 184	0.75 266	2.70 227	1.69 182	2.56 529	1.53 272	3.27 527	1.71 459	2.23 332	1.38 320	0.36 368	0.53 470	0.41 490	0.33 431	0.46 455	0.64 342

RAFT-Stereo-weight	1.38 154	0.57 105	5.44 173	1.05 314	0.63 189	4.19 523	0.77 282	3.95 418	1.53 128	2.01 367	1.53 272	1.30 276	0.65 103	1.30 136	1.05 232	0.27 141	0.26 234	0.26 178	0.22 192	0.28 161	0.38 126

Patchmatch Stereo++	2.28 272	0.74 239	20.54 549	0.77 100	0.38 29	4.67 613	0.75 266	2.55 199	3.21 461	2.00 358	1.53 272	1.77 342	1.14 302	2.46 348	0.98 212	0.51 529	0.23 147	0.32 349	0.28 327	0.40 378	0.35 90
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
PSM-adaLoss	2.26 264	0.74 239	20.53 548	0.77 100	0.38 29	4.67 613	0.71 231	2.54 192	3.22 468	2.00 358	1.53 272	1.77 342	1.13 296	2.22 331	0.96 204	0.50 521	0.23 147	0.32 349	0.28 327	0.40 378	0.35 90

ROB_FTStereo_v2	2.25 260	0.74 239	20.45 534	0.77 100	0.38 29	4.66 612	0.74 255	2.54 192	3.20 458	2.00 358	1.53 272	1.77 342	1.14 302	2.13 317	0.96 204	0.50 521	0.22 115	0.32 349	0.28 327	0.40 378	0.35 90

HUI-Stereo	2.27 267	0.74 239	20.56 555	0.77 100	0.38 29	4.67 613	0.78 290	2.54 192	3.23 471	2.00 358	1.53 272	1.77 342	1.13 296	2.21 330	0.93 189	0.49 507	0.23 147	0.32 349	0.28 327	0.40 378	0.35 90

iGMRVC	2.27 267	0.74 239	20.46 535	0.77 100	0.38 29	4.65 609	0.73 245	2.54 192	3.21 461	2.00 358	1.53 272	1.77 342	1.14 302	2.47 351	0.99 215	0.51 529	0.23 147	0.32 349	0.28 327	0.40 378	0.35 90

iRAFT	2.28 272	0.74 239	20.54 549	0.77 100	0.38 29	4.67 613	0.75 266	2.55 199	3.21 461	2.00 358	1.53 272	1.77 342	1.14 302	2.46 348	0.98 212	0.51 529	0.23 147	0.32 349	0.28 327	0.40 378	0.35 90

cross-raft	1.95 198	0.66 180	16.17 314	1.23 407	0.92 329	2.25 148	0.70 226	3.69 361	1.68 178	1.78 312	1.53 272	3.15 519	1.13 296	1.35 157	1.06 234	0.24 77	0.23 147	0.26 178	0.24 235	0.29 184	0.45 193

RAFT-IKP	2.27 267	0.74 239	20.55 551	0.77 100	0.38 29	4.64 608	0.73 245	2.54 192	3.21 461	2.00 358	1.53 272	1.77 342	1.13 296	2.25 337	1.00 219	0.51 529	0.22 115	0.32 349	0.28 327	0.40 378	0.35 90

UPFNet	2.23 255	0.86 298	14.25 266	1.28 433	1.44 503	3.51 333	1.34 524	4.05 446	2.11 260	2.44 515	1.53 272	2.41 437	1.39 360	3.62 411	1.91 454	0.41 425	0.41 393	0.37 455	0.32 422	0.44 433	0.48 230

111111	1.15 127	0.56 94	1.31 35	0.69 57	1.19 431	3.37 294	0.33 31	2.41 162	1.68 178	0.82 122	1.54 283	0.61 97	0.59 80	1.44 182	0.66 78	0.26 127	0.23 147	0.23 57	0.17 31	0.25 96	4.66 576

test_sample2	2.20 249	0.70 209	6.07 179	1.49 521	0.81 276	2.96 226	0.86 356	4.13 478	3.31 491	2.07 388	1.54 283	1.56 308	1.63 438	10.61 581	1.80 432	0.33 303	0.77 527	0.32 349	0.32 422	0.38 356	2.35 517

IPLGR	2.61 362	0.73 230	20.72 580	0.87 177	0.54 127	4.58 598	0.52 114	4.32 562	2.79 380	1.91 330	1.54 283	1.72 331	1.71 459	6.94 492	1.43 331	0.31 254	0.21 95	0.27 204	0.24 235	0.34 298	0.48 230

GMOStereo	2.64 370	0.92 329	19.83 447	0.81 135	0.68 220	3.22 264	0.89 372	2.94 260	1.48 114	2.36 495	1.54 283	1.75 335	1.04 259	1.33 147	1.15 250	0.26 127	11.32 675	0.35 426	0.28 327	0.35 317	0.33 64

error version	2.64 370	0.92 329	19.83 447	0.81 135	0.68 220	3.22 264	0.89 372	2.94 260	1.48 114	2.36 495	1.54 283	1.75 335	1.04 259	1.33 147	1.15 250	0.26 127	11.32 675	0.35 426	0.28 327	0.35 317	0.33 64

test-v	2.64 370	0.92 329	19.83 447	0.81 135	0.68 220	3.22 264	0.89 372	2.94 260	1.48 114	2.36 495	1.54 283	1.75 335	1.04 259	1.33 147	1.15 250	0.26 127	11.32 675	0.35 426	0.28 327	0.35 317	0.33 64

ROB_FTStereo	2.26 264	0.74 239	20.44 531	0.77 100	0.38 29	4.65 609	0.75 266	2.54 192	3.19 456	2.00 358	1.54 283	1.77 342	1.13 296	2.28 338	0.94 197	0.49 507	0.22 115	0.32 349	0.28 327	0.40 378	0.35 90

test-2	2.64 370	0.92 329	19.83 447	0.81 135	0.68 220	3.22 264	0.89 372	2.94 260	1.48 114	2.36 495	1.54 283	1.75 335	1.04 259	1.33 147	1.15 250	0.26 127	11.32 675	0.35 426	0.28 327	0.35 317	0.33 64

DeepPruner_ROB	2.61 362	1.97 529	19.32 409	1.03 303	1.20 435	4.38 552	0.90 389	3.44 323	1.77 205	2.61 540	1.54 283	2.77 483	1.27 330	5.05 437	2.08 479	0.52 540	0.40 386	0.37 455	0.35 457	0.52 489	0.62 334

HUF	5.25 620	1.03 378	26.85 684	1.03 303	13.21 675	1.35 59	0.76 279	2.97 269	3.00 416	0.79 113	1.56 292	0.92 214	0.66 110	1.53 207	0.74 112	0.35 342	27.70 707	0.26 178	0.18 49	0.24 84	19.90 677

DA	2.77 412	0.51 60	6.04 177	1.05 314	1.15 409	4.36 549	0.84 340	2.83 245	3.02 425	0.87 148	1.57 293	0.92 214	1.07 276	1.61 218	0.68 89	0.35 342	2.66 611	0.24 89	0.19 89	0.26 123	25.18 687

GGEV	2.77 412	0.51 60	6.04 177	1.05 314	1.15 409	4.36 549	0.84 340	2.83 245	3.02 425	0.87 148	1.57 293	0.92 214	1.07 276	1.61 218	0.68 89	0.35 342	2.66 611	0.24 89	0.19 89	0.26 123	25.18 687

rvit_105_1	2.17 238	1.36 461	16.82 332	1.09 334	0.68 220	2.78 201	1.26 512	3.55 336	2.90 404	1.40 249	1.57 293	1.29 275	1.14 302	2.91 388	1.49 346	0.55 548	0.47 442	0.45 516	0.61 589	0.45 443	0.63 337

GMStereo_Zeroshot	1.51 168	1.27 444	4.75 164	1.54 537	0.72 234	3.33 292	0.54 121	2.67 224	1.74 198	2.34 487	1.57 293	2.40 433	0.96 229	2.51 354	1.21 267	0.48 500	0.23 147	0.41 490	0.24 235	0.82 585	0.40 147

IGEV_Zeroshot_test	2.66 380	0.75 252	21.55 643	1.50 526	0.89 313	2.21 140	0.90 389	3.52 332	1.83 212	2.17 420	1.57 293	4.09 586	1.60 418	1.73 251	1.21 267	0.32 276	0.33 313	0.28 244	0.30 387	0.44 433	6.09 587

Pruner-Stereo	2.33 285	0.70 209	20.66 572	2.05 611	0.48 90	4.73 628	0.78 290	2.55 199	2.70 363	2.47 517	1.57 293	1.48 303	1.03 252	1.71 239	1.55 359	0.48 500	0.21 95	0.34 407	0.30 387	0.31 223	0.42 165

UNet	2.53 331	0.91 322	20.07 477	1.19 388	1.44 503	3.45 316	0.75 266	3.80 386	1.98 238	2.09 394	1.57 293	2.74 477	2.37 534	3.51 406	2.52 516	0.35 342	0.30 287	0.41 490	0.28 327	0.40 378	0.50 247

IGEV-FE	2.66 380	0.75 252	21.55 643	1.50 526	0.89 313	2.21 140	0.90 389	3.52 332	1.83 212	2.17 420	1.58 300	4.06 584	1.59 416	1.73 251	1.21 267	0.32 276	0.33 313	0.28 244	0.30 387	0.44 433	6.08 586

DMCA-RVC	2.72 398	3.31 569	20.08 483	1.27 431	1.13 405	2.49 176	0.85 348	3.43 321	1.85 215	3.04 588	1.58 300	1.99 391	1.51 397	6.42 473	2.86 532	0.39 410	0.31 295	0.44 508	0.37 477	0.47 468	0.65 346

CCAANet	1.87 194	0.62 152	11.89 229	1.00 287	0.91 326	2.21 140	0.83 329	3.42 319	1.72 193	1.31 241	1.58 300	2.68 470	1.15 308	4.89 435	1.45 339	0.46 481	0.21 95	0.28 244	0.24 235	0.28 161	0.32 49

DMCA	2.02 213	1.07 386	11.33 226	1.17 378	0.96 344	3.92 437	0.89 372	3.80 386	3.11 447	2.89 574	1.58 300	2.35 428	1.17 313	1.79 261	2.25 493	0.42 436	0.29 277	0.42 501	0.27 300	0.38 356	0.43 175

SCV	2.09 223	0.89 313	11.43 227	1.91 598	2.09 610	1.27 46	0.87 365	3.66 352	2.13 266	0.67 66	1.59 304	0.93 221	0.77 152	1.80 267	0.89 179	0.37 385	0.38 369	0.25 129	0.22 192	0.30 207	9.45 614

STTStereo	2.62 365	1.28 447	19.16 398	1.52 534	1.55 524	3.84 407	0.89 372	3.75 375	2.59 351	2.23 445	1.59 304	2.48 450	1.58 413	5.11 438	1.72 414	0.38 402	0.41 393	0.47 525	0.54 571	0.53 490	0.75 379

G2L-Stereo	2.85 424	2.33 548	19.94 461	1.15 364	1.34 475	3.57 346	0.95 424	3.70 364	2.22 281	2.14 406	1.61 306	3.19 520	1.33 345	9.50 539	2.02 471	0.36 368	0.27 254	0.35 426	0.28 327	0.30 207	0.51 253

MIM_Stereo	2.71 396	1.26 440	20.92 595	1.34 463	5.57 663	3.10 242	0.59 143	3.25 299	2.51 339	1.64 281	1.61 306	1.82 359	1.29 337	2.07 305	1.35 307	0.25 99	0.31 295	0.28 244	0.26 276	0.29 184	4.43 574

anonymousdsp2	2.72 398	0.68 194	11.15 222	1.20 390	0.64 193	3.66 368	0.71 231	3.71 367	2.14 268	1.62 279	1.61 306	1.95 383	1.00 241	2.24 334	0.81 149	0.32 276	0.50 460	0.28 244	0.20 131	0.34 298	19.58 676

HCRNet	2.24 257	0.74 239	14.54 273	0.82 142	1.36 482	4.11 490	0.70 226	3.61 347	3.03 431	1.83 323	1.61 306	1.58 309	1.40 364	5.79 452	1.60 375	0.35 342	0.28 266	0.36 444	0.29 366	0.34 298	0.46 205

AIO-Stereo	1.40 159	0.62 152	1.44 50	0.85 156	0.76 255	1.28 52	0.79 300	2.39 159	2.83 388	0.75 93	1.62 310	0.89 202	0.46 33	1.30 136	0.77 126	0.28 167	0.27 254	0.25 129	0.23 210	0.27 140	9.88 619

NF-Stereo	2.68 388	0.67 184	21.09 613	2.43 625	0.47 84	4.67 613	0.67 196	3.68 356	4.30 590	2.11 399	1.62 310	1.36 284	1.09 282	6.07 464	1.24 280	0.45 469	0.20 64	0.36 444	0.34 442	0.32 249	0.37 116

OCTAStereo	2.67 385	0.67 184	21.08 608	2.43 625	0.47 84	4.67 613	0.67 196	3.68 356	4.31 593	2.11 399	1.62 310	1.36 284	1.09 282	6.02 461	1.25 288	0.45 469	0.20 64	0.36 444	0.34 442	0.32 249	0.37 116

RE-Stereo	2.67 385	0.67 184	21.08 608	2.43 625	0.47 84	4.67 613	0.67 196	3.68 356	4.30 590	2.11 399	1.62 310	1.36 284	1.09 282	6.01 458	1.26 294	0.45 469	0.20 64	0.36 444	0.34 442	0.32 249	0.37 116

TVStereo	2.67 385	0.67 184	21.08 608	2.43 625	0.47 84	4.67 613	0.67 196	3.68 356	4.30 590	2.11 399	1.62 310	1.36 284	1.09 282	6.01 458	1.26 294	0.45 469	0.20 64	0.36 444	0.34 442	0.32 249	0.37 116

Former-RAFT_DAM_RVC	0.99 83	0.85 296	1.58 68	0.95 251	1.08 388	2.95 225	0.53 118	1.93 90	2.00 243	1.19 226	1.63 315	0.59 87	0.65 103	1.10 84	0.90 184	0.28 167	0.23 147	0.31 326	0.25 255	0.45 443	0.32 49

PCWNet_CMD	2.16 235	0.71 216	15.44 292	0.84 151	0.76 255	3.38 296	0.68 210	3.69 361	2.24 284	1.72 299	1.63 315	3.20 522	3.00 570	2.09 309	1.23 275	0.32 276	0.37 353	0.47 525	0.27 300	0.65 543	0.51 253

gwcnet-sp	2.38 298	1.51 479	17.58 354	1.11 342	0.92 329	3.59 350	1.03 459	3.79 381	2.43 325	2.60 536	1.63 315	1.80 354	1.61 424	3.87 417	1.99 463	0.33 303	0.32 301	0.30 301	0.29 366	0.40 378	0.47 217

scenet	2.38 298	1.51 479	17.58 354	1.11 342	0.92 329	3.59 350	1.03 459	3.79 381	2.43 325	2.60 536	1.63 315	1.80 354	1.61 424	3.87 417	1.99 463	0.33 303	0.32 301	0.30 301	0.29 366	0.40 378	0.47 217

ssnet	2.38 298	1.51 479	17.58 354	1.11 342	0.92 329	3.59 350	1.03 459	3.79 381	2.43 325	2.60 536	1.63 315	1.80 354	1.61 424	3.87 417	1.99 463	0.33 303	0.32 301	0.30 301	0.29 366	0.40 378	0.47 217

DF	1.11 120	0.63 156	3.05 123	1.01 291	0.59 162	1.25 42	0.94 417	4.39 584	1.50 121	1.11 216	1.64 320	1.04 236	0.57 70	1.88 284	0.88 175	0.33 303	0.36 345	0.25 129	0.20 131	0.26 123	0.33 64

GCST	2.86 426	3.95 580	20.52 547	1.93 600	1.56 529	1.74 102	0.50 103	3.69 361	2.10 255	1.79 315	1.64 320	1.60 311	1.29 337	5.27 442	1.90 451	2.10 643	0.77 527	1.45 643	0.97 623	1.15 618	1.38 460

iRaft-Stereo_20w	3.11 470	0.69 200	18.89 386	1.00 287	1.09 392	5.03 640	1.00 448	5.86 653	2.46 335	2.83 571	1.64 320	3.06 510	4.30 611	3.08 395	1.74 421	0.31 254	0.30 287	0.27 204	0.35 457	0.42 409	7.93 596

MSMDNet	2.16 235	0.71 216	15.36 290	0.86 169	0.75 250	3.41 304	0.69 223	3.70 364	2.25 287	1.73 303	1.64 320	3.21 523	2.95 562	2.09 309	1.24 280	0.32 276	0.37 353	0.45 516	0.27 300	0.63 531	0.50 247

HI	2.19 242	1.11 401	19.93 458	1.14 361	0.69 228	2.98 232	0.45 85	2.58 209	1.87 219	2.18 424	1.65 324	2.41 437	1.83 482	1.72 245	1.63 386	0.30 228	0.17 12	0.28 244	0.31 406	0.27 140	0.32 49

CoSv	2.19 242	1.11 401	19.93 458	1.14 361	0.69 228	2.98 232	0.45 85	2.58 209	1.87 219	2.18 424	1.65 324	2.41 437	1.83 482	1.72 245	1.63 386	0.30 228	0.17 12	0.28 244	0.31 406	0.27 140	0.32 49

UGAM-zero	3.14 478	0.62 152	20.64 570	1.02 297	0.93 333	2.87 213	0.51 107	4.52 607	1.57 141	2.19 431	1.65 324	5.78 642	3.40 593	9.89 553	1.71 410	0.33 303	0.44 415	0.28 244	0.59 582	0.30 207	3.59 561

HITNet	2.49 321	2.91 562	19.23 405	1.54 537	0.57 155	3.47 319	0.79 300	4.16 489	2.93 407	2.18 424	1.65 324	1.68 321	1.45 379	2.17 323	2.99 539	0.28 167	0.20 64	0.41 490	0.27 300	0.45 443	0.52 264
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
AIO-Stereo-zeroshot	2.84 423	1.17 416	20.72 580	1.15 364	2.05 607	3.61 356	0.49 97	4.63 623	2.10 255	1.41 252	1.66 328	6.02 646	2.40 535	2.79 381	2.09 482	0.30 228	0.51 464	0.31 326	0.96 620	0.59 514	1.93 499

PFNet+	2.46 317	0.64 163	21.10 615	0.98 273	0.48 90	4.63 606	0.83 329	2.47 178	3.48 532	2.14 406	1.67 329	1.34 279	1.03 252	4.66 433	1.35 307	0.49 507	0.33 313	0.38 469	0.39 496	0.33 275	0.49 239

raft+_RVC	3.46 530	2.57 556	19.51 419	1.49 521	17.54 685	3.63 361	0.76 279	3.24 296	1.53 128	1.35 244	1.67 329	1.03 234	1.10 289	1.98 297	1.53 353	0.25 99	7.10 647	0.25 129	0.24 235	0.28 161	2.18 513

Selective-IGEV-i32	1.41 161	0.58 115	8.64 201	0.92 220	0.85 291	1.31 54	0.80 310	2.86 251	3.84 557	0.87 148	1.68 331	0.71 146	0.62 89	1.30 136	0.75 116	0.24 77	0.27 254	0.24 89	0.19 89	0.27 140	1.19 446

G2L-Stereo_test	2.89 432	2.06 532	20.60 564	1.68 569	1.18 424	3.55 342	1.01 450	3.66 352	2.33 306	2.59 534	1.68 331	3.14 518	1.48 390	9.19 533	1.86 443	0.30 228	0.21 95	0.23 57	0.23 210	0.28 161	0.57 298

Selective-IGEV	1.42 162	0.58 115	8.82 206	0.92 220	0.85 291	1.32 56	0.80 310	2.85 250	3.84 557	0.87 148	1.68 331	0.71 146	0.62 89	1.30 136	0.75 116	0.24 77	0.27 254	0.24 89	0.19 89	0.27 140	1.18 445

MC-Stereo	2.54 335	0.58 115	6.38 184	1.30 444	1.37 485	4.56 597	0.60 148	2.08 116	1.57 141	1.97 350	1.68 331	0.89 202	1.12 295	1.46 189	0.88 175	0.27 141	8.44 653	0.27 204	0.22 192	0.26 123	14.87 643

DSFCA	2.38 298	1.03 378	11.06 219	1.15 364	1.18 424	3.97 457	1.75 575	3.63 349	2.44 332	3.14 598	1.68 331	2.90 495	2.48 542	5.38 444	3.17 547	0.49 507	0.45 423	0.37 455	0.37 477	0.54 494	0.46 205

RAFT+CT+SA	2.32 282	1.30 453	19.71 437	1.01 291	1.41 496	4.04 471	0.92 408	3.96 420	1.64 169	1.64 281	1.69 336	1.63 316	1.18 316	3.06 394	1.19 264	0.28 167	0.22 115	0.32 349	0.34 442	0.34 298	0.47 217

NLCA_NET_v2_RVC	2.76 410	1.48 476	19.72 439	1.62 554	2.00 602	3.95 449	0.86 356	3.92 410	2.51 339	2.56 529	1.69 336	2.83 488	1.61 424	5.65 450	1.78 427	0.48 500	0.36 345	0.38 469	0.42 522	0.56 504	0.77 383
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
RAFT-Test	1.67 182	0.64 163	6.13 182	1.25 423	1.82 588	3.06 238	0.78 290	4.02 436	3.09 446	1.88 326	1.70 338	3.76 568	1.03 252	1.40 173	1.07 236	0.29 195	0.33 313	0.25 129	0.23 210	0.29 184	0.33 64

CFNet-ft	2.87 428	1.80 513	20.20 495	1.10 337	1.54 520	4.09 485	0.89 372	2.97 269	1.88 221	1.93 334	1.70 338	3.50 551	1.60 418	9.35 536	2.17 487	0.35 342	0.32 301	0.61 591	0.38 486	0.55 497	0.45 193

RYNet	3.15 481	1.48 476	16.27 321	1.24 408	1.39 488	3.67 370	1.44 545	4.09 464	3.20 458	2.26 454	1.70 338	3.83 572	2.15 516	13.64 671	3.23 548	0.45 469	0.45 423	0.50 547	0.35 457	0.81 583	0.83 396

CFNet_RVC	2.87 428	1.80 513	20.20 495	1.10 337	1.54 520	4.09 485	0.89 372	2.97 269	1.88 221	1.93 334	1.70 338	3.50 551	1.60 418	9.35 536	2.17 487	0.35 342	0.32 301	0.61 591	0.38 486	0.55 497	0.45 193

ToySt	2.53 331	0.89 313	19.20 402	1.12 352	0.95 341	3.47 319	1.13 487	3.72 369	2.25 287	1.36 245	1.71 342	2.22 413	1.59 416	2.14 320	1.81 436	0.28 167	0.64 504	0.30 301	0.33 431	0.43 419	5.14 580

ADCP+	4.42 592	12.67 639	18.95 388	1.12 352	1.55 524	4.30 542	3.60 650	4.01 431	3.80 555	2.30 468	1.71 342	3.93 576	4.29 610	3.49 405	18.77 678	0.40 422	0.41 393	0.63 599	0.53 568	0.67 549	1.35 458

dad	2.65 374	3.40 571	19.45 416	1.05 314	0.65 198	4.21 527	0.84 340	2.10 118	2.77 376	2.32 482	1.72 344	1.72 331	1.27 330	3.86 416	2.04 475	1.06 619	0.40 386	2.04 650	0.49 552	0.78 576	0.83 396

IRAFT_RVC	2.74 404	0.71 216	19.80 443	2.52 631	0.67 212	4.60 602	1.57 559	3.05 276	2.99 414	2.23 445	1.72 344	2.08 405	2.59 549	6.69 481	1.61 378	0.37 385	0.21 95	0.33 386	0.29 366	0.33 275	0.35 90

R-Stereo Train	2.13 228	0.65 172	19.43 413	1.02 297	0.67 212	3.79 397	0.89 372	4.12 474	1.55 133	2.15 412	1.72 344	1.13 248	0.94 224	1.46 189	1.30 300	0.32 276	0.25 204	0.27 204	0.21 157	0.28 161	0.37 116

RAFT-Stereo	2.13 228	0.65 172	19.43 413	1.02 297	0.67 212	3.79 397	0.89 372	4.12 474	1.55 133	2.15 412	1.72 344	1.13 248	0.94 224	1.46 189	1.30 300	0.32 276	0.25 204	0.27 204	0.21 157	0.28 161	0.37 116
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NVstereo2D	2.79 417	1.13 408	13.75 256	1.37 476	1.47 511	3.57 346	1.38 533	4.17 493	3.77 554	2.04 377	1.72 344	3.05 507	1.75 465	10.84 589	1.72 414	0.62 568	0.48 449	0.56 576	0.54 571	0.79 581	1.02 430

PSMNet_ROB	3.38 520	5.24 592	20.61 566	1.24 408	1.22 442	3.76 390	1.64 568	3.59 343	2.80 381	2.07 388	1.72 344	2.75 479	1.79 474	11.42 621	4.58 569	0.42 436	0.38 369	0.50 547	0.62 592	0.62 525	0.69 357

999	1.08 108	0.86 298	2.44 105	1.06 320	0.65 198	3.27 275	0.91 400	1.47 34	1.43 102	0.74 89	1.73 350	0.70 134	0.66 110	3.03 393	1.18 259	0.24 77	0.22 115	0.25 129	0.21 157	0.27 140	0.37 116

RAFT	2.36 293	1.62 494	18.03 364	1.75 583	0.54 127	1.91 113	0.91 400	3.24 296	3.65 546	1.64 281	1.73 350	3.45 543	1.58 413	1.82 275	1.74 421	0.42 436	1.06 555	0.40 481	0.32 422	0.44 433	1.03 432

RALCasStereoNet	3.17 486	1.87 523	20.86 591	1.17 378	1.63 549	3.10 242	0.70 226	3.21 292	2.19 275	1.39 248	1.73 350	1.18 258	0.91 215	2.46 348	1.64 392	0.31 254	8.75 659	0.25 129	0.22 192	0.31 223	9.45 614

GANet-RSSM	2.96 446	1.27 444	21.17 623	1.73 579	1.23 444	4.22 529	0.91 400	3.39 315	2.02 246	1.97 350	1.74 353	2.53 453	2.06 503	10.91 596	1.88 447	0.37 385	0.35 335	0.32 349	0.29 366	0.42 409	0.46 205

BEATNet_4x	2.65 374	4.43 586	18.10 365	1.41 492	0.59 162	3.44 312	1.02 455	4.08 460	2.97 411	2.28 459	1.75 354	2.18 410	1.61 424	2.80 382	3.54 554	0.39 410	0.25 204	0.47 525	0.31 406	0.61 520	0.86 406

iinet-f	2.44 313	1.82 518	14.97 284	1.21 397	1.11 399	3.78 395	1.10 482	4.19 502	2.90 404	2.10 397	1.76 355	2.99 502	2.97 564	2.84 384	2.79 526	0.38 402	0.38 369	0.28 244	0.28 327	0.50 481	0.47 217

Wz-Net-LNSev	2.78 415	6.16 595	17.27 343	1.24 408	1.65 558	3.49 328	1.55 556	3.70 364	3.61 543	1.96 348	1.76 355	3.30 529	2.17 520	2.78 380	2.24 492	0.49 507	0.35 335	0.32 349	0.31 406	0.56 504	0.65 346

LCNet	2.54 335	0.60 138	20.89 593	1.01 291	0.57 155	3.60 354	1.21 506	3.20 291	1.70 185	2.17 420	1.76 355	1.43 297	4.12 607	3.61 409	0.94 197	0.32 276	0.20 64	0.28 244	0.76 605	0.50 481	1.83 498

ICVP	2.19 242	0.72 224	19.18 400	1.03 303	0.88 310	4.22 529	0.94 417	3.44 323	1.69 182	1.68 290	1.76 355	1.35 281	1.19 318	1.80 267	1.40 325	0.58 556	0.37 353	0.34 407	0.30 387	0.41 398	0.59 319
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	1.70 184	1.18 420	3.88 150	0.99 280	0.46 78	3.83 405	0.41 68	2.41 162	1.60 154	1.69 294	1.76 355	1.81 357	0.83 184	1.58 215	1.23 275	0.31 254	4.86 635	0.29 272	0.26 276	0.33 275	4.33 571

GANetREF_RVC	3.45 527	5.10 590	19.89 455	1.58 546	0.80 271	4.13 495	1.82 581	4.24 522	3.33 501	1.91 330	1.76 355	2.46 447	1.83 482	13.17 663	1.87 446	0.83 609	0.57 484	0.79 620	0.77 606	1.21 623	0.91 412
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
AdaStereo	2.22 253	0.90 319	16.41 326	1.33 461	0.83 281	3.21 261	1.12 485	4.25 533	2.91 406	2.06 382	1.76 355	2.47 448	1.17 313	1.93 291	1.65 397	0.50 521	0.26 234	0.43 505	0.29 366	0.46 455	0.39 140
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.
ITSA-stereo	2.11 226	0.85 296	7.84 194	1.24 408	0.68 220	4.06 479	0.91 400	4.30 542	2.57 347	1.94 340	1.77 362	1.61 312	2.12 511	6.12 465	2.79 526	0.42 436	0.38 369	0.40 481	0.41 516	0.51 486	1.26 453

MyStereo06	2.74 404	1.07 386	21.19 626	1.06 320	1.08 388	4.26 536	0.86 356	3.72 369	1.80 209	2.25 448	1.77 362	4.28 600	4.12 607	1.85 280	1.38 320	0.25 99	2.43 607	0.34 407	0.27 300	0.46 455	0.48 230

SQANet	4.22 579	14.03 656	20.30 516	2.78 639	2.75 630	3.41 304	1.48 549	3.66 352	2.25 287	2.62 543	1.77 362	2.68 470	1.90 493	7.41 500	3.78 558	2.97 652	1.42 574	1.85 649	1.13 631	3.28 651	2.86 534

DeepPrunerF	4.00 571	5.64 593	16.81 331	1.36 470	1.75 577	3.69 375	1.54 554	4.24 522	13.98 672	2.21 441	1.77 362	2.73 474	2.29 528	10.90 594	6.64 589	0.71 586	0.61 498	0.77 619	0.79 608	0.87 591	0.79 391

GES	2.26 264	0.79 274	19.68 435	1.12 352	0.59 162	4.30 542	1.01 450	3.90 405	1.59 148	1.78 312	1.78 366	1.28 273	1.75 465	1.80 267	1.61 378	0.42 436	0.29 277	0.33 386	0.31 406	0.45 443	0.50 247

MMNet	2.15 232	1.33 457	12.06 231	1.22 401	1.23 444	3.55 342	0.89 372	3.84 393	2.26 290	2.19 431	1.78 366	2.15 409	2.10 507	3.70 412	2.35 501	0.45 469	0.38 369	0.34 407	0.28 327	0.40 378	0.52 264

FADNet_RVC	3.10 469	7.62 606	19.12 395	1.05 314	0.93 333	4.09 485	0.84 340	4.34 570	2.05 249	1.54 266	1.78 366	1.61 312	1.50 395	8.92 527	2.64 525	0.50 521	0.38 369	0.44 508	0.61 589	0.91 594	1.16 444

test_sample3	2.65 374	0.75 252	15.69 299	1.42 501	0.85 291	3.14 254	0.73 245	4.28 538	3.21 461	2.28 459	1.79 369	1.78 351	1.46 384	11.11 608	1.84 439	0.36 368	0.46 429	0.34 407	0.36 467	0.40 378	0.76 382

DeepStereo_RVC	2.42 310	0.70 209	18.41 372	0.79 120	0.43 64	4.50 578	0.70 226	2.51 182	3.51 535	2.02 369	1.79 369	1.54 307	6.35 635	1.93 291	1.22 272	0.47 491	0.22 115	0.29 272	0.29 366	0.35 317	0.40 147

CFNet_pseudo	2.03 215	0.74 239	12.75 242	0.87 177	0.74 241	3.91 430	0.65 184	4.04 443	1.93 230	1.93 334	1.79 369	3.25 526	1.61 424	2.51 354	1.25 288	0.32 276	0.37 353	0.53 563	0.28 327	0.64 536	0.50 247

ac_64	2.93 438	0.87 303	19.66 427	1.35 465	1.70 568	3.29 283	0.92 408	3.56 338	3.46 530	1.91 330	1.79 369	3.90 575	1.76 468	10.23 570	1.93 459	0.44 460	0.32 301	0.33 386	0.31 406	0.35 317	0.51 253

ccs_rob	2.03 215	0.74 239	12.67 240	0.87 177	0.75 250	3.91 430	0.66 189	4.04 443	1.93 230	1.92 333	1.79 369	3.24 525	1.63 438	2.52 358	1.25 288	0.32 276	0.37 353	0.54 572	0.28 327	0.66 547	0.51 253

CRFU-Net	2.56 348	0.89 313	10.77 218	2.53 632	1.09 392	3.91 430	1.40 537	3.87 400	1.92 228	2.25 448	1.80 374	3.32 532	7.85 652	5.53 449	1.54 356	0.58 556	0.36 345	0.31 326	0.28 327	0.39 372	0.56 293

GwcNet-ADL	2.51 324	0.75 252	21.41 638	0.98 273	0.73 235	4.58 598	0.95 424	4.46 599	2.61 352	2.06 382	1.80 374	2.54 455	1.24 327	1.98 297	1.73 418	0.41 425	0.46 429	0.24 89	0.27 300	0.41 398	0.55 289

RALAANet	2.29 275	2.73 559	21.08 608	1.29 439	0.94 339	1.45 71	0.68 210	3.25 299	2.61 352	2.02 369	1.80 374	1.28 273	1.04 259	2.12 315	1.79 431	0.30 228	0.22 115	0.27 204	0.27 300	0.41 398	0.35 90

PSMNet-RSSM	2.91 436	1.55 487	20.10 486	1.32 456	1.30 462	4.19 523	0.95 424	3.78 380	2.28 296	2.28 459	1.80 374	2.64 467	1.87 490	9.83 550	1.93 459	0.37 385	0.33 313	0.35 426	0.38 486	0.46 455	0.40 147

NCCL2	2.96 446	4.07 583	15.75 300	1.24 408	1.03 367	3.48 325	2.55 616	3.79 381	2.39 315	2.78 562	1.80 374	2.41 437	1.67 450	10.27 573	2.48 513	0.46 481	0.41 393	0.57 580	0.55 576	0.61 520	0.86 406

IGEV_i1	3.13 475	0.68 194	18.95 388	1.64 562	1.19 431	3.11 246	0.86 356	3.73 373	2.12 262	1.81 320	1.81 379	2.48 450	1.36 350	3.41 403	1.25 288	0.39 410	0.76 525	0.53 563	0.59 582	0.36 335	15.50 653

FE-Mocha	1.31 145	0.79 274	5.00 167	1.08 330	0.77 259	1.59 86	0.39 50	2.94 260	1.56 137	1.83 323	1.81 379	2.44 446	0.88 203	1.68 228	1.18 259	0.32 276	0.49 452	0.35 426	0.32 422	0.27 140	0.48 230

test-1	1.81 192	0.72 224	9.51 209	1.02 297	1.57 533	3.85 412	0.60 148	4.07 451	1.51 125	1.94 340	1.81 379	2.04 399	0.91 215	1.39 171	1.73 418	0.27 141	0.93 543	0.31 326	0.25 255	0.29 184	1.37 459

GwcNet-RSSM	3.13 475	5.08 589	19.86 451	1.28 433	1.20 435	4.12 492	1.11 483	3.89 403	2.80 381	2.13 404	1.81 379	3.11 515	1.46 384	10.33 576	2.19 490	0.36 368	0.34 325	0.35 426	0.31 406	0.45 443	0.43 175

MoCha-V2	3.53 536	0.90 319	17.00 336	1.32 456	8.54 666	1.38 62	0.55 123	2.89 257	3.31 491	0.99 192	1.82 383	0.66 120	1.16 311	1.79 261	0.84 160	0.26 127	15.15 685	0.20 13	0.20 131	0.25 96	11.33 629

DCANet-4	2.06 220	0.58 115	15.30 288	0.86 169	0.44 70	4.16 506	0.57 130	4.31 554	3.28 479	2.31 471	1.82 383	1.04 236	1.54 408	1.69 234	1.56 363	0.35 342	0.24 183	0.24 89	0.19 89	0.25 96	0.57 298

fff	2.40 302	0.96 351	20.47 537	0.84 151	0.38 29	4.15 503	0.57 130	4.30 542	2.85 391	2.31 471	1.82 383	1.19 262	2.98 566	1.68 228	1.57 366	0.35 342	0.24 183	0.23 57	0.19 89	0.25 96	0.57 298

DisPM	2.29 275	0.61 145	20.25 506	1.79 588	0.52 118	4.58 598	0.77 282	2.50 181	2.22 281	2.49 522	1.82 383	1.45 300	1.01 244	2.73 377	1.04 229	0.48 500	0.20 64	0.32 349	0.31 406	0.32 249	0.45 193

BUS	1.64 179	0.64 163	3.82 146	0.94 239	0.86 295	4.50 578	0.75 266	4.49 601	2.29 300	2.96 584	1.82 383	3.61 561	1.03 252	1.79 261	1.18 259	0.39 410	0.25 204	0.31 326	0.28 327	0.38 356	0.41 156

test_5	2.45 315	1.43 469	19.72 439	1.20 390	1.39 488	3.88 421	1.25 511	4.03 439	1.98 238	1.74 306	1.82 383	1.86 365	1.78 471	3.57 408	1.35 307	0.33 303	0.21 95	0.35 426	0.33 431	0.34 298	0.43 175

BSDual-CNN	1.61 173	0.64 163	3.82 146	0.94 239	0.86 295	4.18 515	1.14 490	4.49 601	2.29 300	2.96 584	1.82 383	2.58 461	1.30 340	1.79 261	1.44 335	0.39 410	0.25 204	0.31 326	0.28 327	0.38 356	0.41 156

hknet	2.34 288	0.78 270	13.86 259	0.94 239	1.07 382	4.18 515	1.14 490	4.49 601	3.00 416	2.96 584	1.82 383	3.47 544	1.30 340	4.11 425	1.77 426	0.35 342	0.25 204	0.31 326	0.28 327	0.38 356	0.41 156

AACVNet	2.77 412	1.64 497	19.22 404	1.57 544	0.86 295	3.28 279	0.74 255	3.31 307	1.66 175	2.06 382	1.82 383	2.47 448	1.40 364	10.95 597	1.92 458	0.41 425	0.35 335	0.38 469	0.33 431	0.46 455	0.61 329

csc	2.40 302	0.96 351	20.47 537	0.84 151	0.38 29	4.15 503	0.57 130	4.30 542	2.85 391	2.31 471	1.82 383	1.19 262	2.98 566	1.68 228	1.57 366	0.35 342	0.24 183	0.23 57	0.19 89	0.25 96	0.57 298

cscssc	2.40 302	0.96 351	20.47 537	0.84 151	0.38 29	4.15 503	0.57 130	4.30 542	2.85 391	2.31 471	1.82 383	1.19 262	2.98 566	1.68 228	1.57 366	0.35 342	0.24 183	0.23 57	0.19 89	0.25 96	0.57 298

SFCPSM	2.16 235	0.75 252	15.82 302	0.91 209	0.98 346	3.74 387	1.27 513	4.15 487	2.56 344	1.90 329	1.82 383	1.64 317	1.39 360	2.51 354	1.57 366	0.36 368	0.28 266	0.39 476	0.36 467	0.36 335	0.50 247

cf-r	2.93 438	2.19 542	20.59 563	1.49 521	1.35 480	4.18 515	0.92 408	3.73 373	3.12 449	2.16 416	1.82 383	3.40 539	1.44 377	8.22 513	1.93 459	0.34 326	0.31 295	0.33 386	0.30 387	0.38 356	0.45 193

Select-FE	2.58 353	1.05 383	18.42 373	1.09 334	1.24 449	3.70 378	0.61 152	3.97 423	2.27 295	2.61 540	1.83 396	5.04 628	3.16 579	2.02 300	1.40 325	0.35 342	0.56 482	0.31 326	0.48 547	0.35 317	1.14 441

psm_up	3.04 461	1.30 453	18.97 391	1.31 449	1.51 516	3.86 415	1.22 507	4.26 534	2.31 304	2.72 554	1.83 396	2.43 443	1.68 451	12.86 658	1.78 427	0.43 452	0.41 393	0.41 490	0.34 442	0.46 455	0.67 352

HH	3.19 489	0.91 322	21.34 634	1.24 408	0.61 174	4.16 506	0.80 310	2.94 260	1.82 210	1.23 233	1.84 398	4.61 618	1.84 485	2.63 368	0.99 215	0.29 195	1.53 577	0.30 301	0.24 235	0.34 298	14.22 640

HanStereo	3.19 489	0.91 322	21.34 634	1.24 408	0.61 174	4.16 506	0.80 310	2.94 260	1.82 210	1.23 233	1.84 398	4.61 618	1.84 485	2.63 368	0.99 215	0.29 195	1.53 577	0.30 301	0.24 235	0.34 298	14.22 640

RCA-Stereo	1.38 154	0.61 145	3.95 153	0.94 239	0.48 90	4.68 621	0.78 290	4.17 493	1.95 233	1.93 334	1.84 398	0.94 226	1.48 390	1.23 116	0.75 116	0.30 228	0.43 406	0.25 129	0.20 131	0.26 123	0.37 116

AAGNet	3.88 563	0.67 184	20.04 474	2.27 617	0.46 78	4.76 632	1.05 467	2.28 144	3.38 509	2.16 416	1.84 398	2.40 433	3.95 604	6.22 468	24.21 685	0.49 507	0.19 44	0.30 301	0.29 366	0.33 275	0.29 29

tg	1.40 159	1.14 411	2.71 118	0.97 268	0.54 127	4.02 467	0.42 72	3.02 275	2.64 356	1.70 296	1.85 402	1.84 362	0.97 232	1.81 271	0.99 215	0.31 254	0.22 115	0.29 272	0.26 276	0.32 249	2.01 504

DualNet (step1)	3.32 513	1.19 426	20.68 573	1.11 342	0.87 306	4.22 529	1.20 500	4.40 586	4.92 627	2.20 438	1.85 402	1.90 371	2.00 498	6.87 488	1.75 424	1.41 634	1.36 571	4.19 680	2.07 665	0.70 558	1.43 466

test_sample9	4.68 604	1.19 426	20.68 573	1.11 342	0.87 306	4.22 529	1.20 500	4.40 586	4.92 627	2.20 438	1.85 402	1.90 371	2.00 498	11.08 606	11.57 625	1.41 634	14.65 683	4.19 680	2.07 665	0.70 558	1.43 466

test_sample7	2.85 424	0.81 279	14.48 272	1.59 549	0.77 259	2.42 167	1.08 472	4.40 586	4.92 627	2.20 438	1.85 402	1.90 371	2.00 498	6.87 488	1.75 424	0.47 491	1.36 571	0.44 508	0.41 516	0.47 468	6.81 593

CoDeX	2.47 319	0.91 322	13.65 255	1.03 303	1.17 421	3.28 279	1.30 518	4.17 493	2.99 414	1.78 312	1.85 402	2.04 399	1.46 384	9.99 560	1.66 398	0.38 402	0.28 266	0.32 349	0.28 327	0.34 298	0.57 298

StereoDRNet	3.07 465	2.92 564	16.33 323	1.36 470	1.57 533	3.45 316	2.04 596	3.77 379	2.85 391	3.31 607	1.85 402	2.78 484	1.79 474	10.85 590	3.41 551	0.45 469	0.36 345	0.39 476	0.37 477	0.62 525	0.85 402

xyz-stereo-finetune2	1.31 145	0.95 347	3.28 126	0.60 8	0.36 14	3.48 325	0.65 184	2.82 243	1.47 112	0.99 192	1.86 408	0.91 208	1.75 465	3.54 407	1.86 443	0.27 141	0.22 115	0.30 301	0.28 327	0.33 275	0.34 77

MM-Stereo_test3	2.20 249	0.95 347	19.62 425	1.94 601	1.18 424	1.95 117	0.83 329	3.56 338	3.91 564	1.33 242	1.86 408	1.10 244	0.68 117	1.48 194	1.63 386	0.29 195	0.35 335	0.27 204	0.22 192	0.37 342	0.56 293

rvit_stereo_0075_2	2.14 231	0.76 261	21.42 639	0.91 209	1.26 455	2.49 176	0.68 210	2.30 152	2.10 255	1.42 255	1.86 408	1.45 300	0.85 190	1.49 196	1.03 228	0.47 491	0.40 386	0.48 532	0.38 486	0.47 468	0.53 274

ADStereo(finetuned)	2.30 279	0.97 357	17.29 344	0.86 169	0.43 64	4.17 512	0.59 143	4.31 554	3.29 484	2.35 489	1.86 408	1.18 258	3.35 589	1.69 234	1.59 371	0.34 326	0.25 204	0.23 57	0.19 89	0.31 223	0.72 366

GEStereo_RVC	2.66 380	1.20 431	20.38 525	1.29 439	1.05 376	4.02 467	1.42 540	4.17 493	2.24 284	2.10 397	1.86 408	2.33 424	1.84 485	4.93 436	1.78 427	0.51 529	0.38 369	0.32 349	0.29 366	0.44 433	0.56 293

DCANet	2.37 297	0.98 360	20.47 537	0.86 169	0.43 64	4.18 515	0.59 143	4.31 554	3.29 484	2.35 489	1.86 408	1.18 258	1.63 438	1.69 234	1.59 371	0.34 326	0.25 204	0.24 89	0.19 89	0.31 223	0.73 371

PSMNet-ADL	2.01 211	0.78 270	2.89 120	1.11 342	0.86 295	4.13 495	0.80 310	3.84 393	2.26 290	1.74 306	1.87 414	2.90 495	1.81 477	10.37 577	2.34 500	0.49 507	0.47 442	0.29 272	0.30 387	0.39 372	0.56 293

LALA_ROB	2.88 430	2.13 540	19.08 394	1.10 337	0.99 351	3.91 430	1.81 580	4.50 605	3.04 436	3.32 608	1.87 414	2.75 479	1.66 448	4.06 423	4.02 560	0.47 491	0.44 415	0.55 573	0.53 568	0.61 520	0.73 371

Selective-IGEV-i16pc	2.90 435	0.81 279	20.75 582	1.30 444	0.56 142	4.36 549	2.74 622	4.38 581	2.73 367	1.59 274	1.88 416	2.38 432	1.32 344	8.79 524	1.64 392	0.66 575	0.46 429	0.33 386	0.38 486	0.44 433	0.53 274

CFNet	3.04 461	6.89 602	16.27 321	1.36 470	1.24 449	4.09 485	0.72 236	4.15 487	3.00 416	1.69 294	1.88 416	2.27 417	1.45 379	11.41 619	2.12 484	0.36 368	0.29 277	0.43 505	0.36 467	0.48 475	0.38 126

UCFNet_RVC	2.53 331	1.29 450	20.56 555	1.42 501	1.40 494	4.01 464	1.04 465	2.79 237	1.67 177	2.27 457	1.88 416	2.94 499	1.50 395	3.48 404	1.68 401	0.37 385	0.29 277	0.52 556	0.41 516	0.55 497	0.51 253

ACVNet-DCA	3.67 546	0.94 342	19.66 427	1.87 593	0.42 57	4.47 571	0.73 245	4.07 451	4.63 609	1.21 227	1.89 419	0.73 151	1.62 434	2.20 327	0.81 149	0.31 254	18.77 686	0.32 349	0.21 157	0.35 317	8.09 599

xx1	3.69 550	0.94 342	19.66 427	1.87 593	0.42 57	4.47 571	0.73 245	4.24 522	4.01 570	1.21 227	1.89 419	1.78 351	1.36 350	2.20 327	0.81 149	0.31 254	18.77 686	0.33 386	0.36 467	0.35 317	8.09 599

1test111	3.86 561	0.94 342	19.66 427	1.87 593	0.42 57	4.47 571	0.73 245	4.07 451	4.63 609	1.21 227	1.89 419	0.73 151	1.62 434	5.19 440	1.68 401	0.31 254	18.77 686	0.32 349	0.21 157	0.35 317	8.09 599

cc1	3.93 566	0.94 342	19.66 427	1.87 593	0.42 57	4.47 571	0.73 245	4.24 522	4.01 570	1.21 227	1.89 419	0.73 151	1.62 434	2.20 327	0.81 149	0.31 254	18.77 686	0.32 349	0.21 157	0.32 249	13.93 636

tt1	3.79 557	0.93 337	15.34 289	1.83 590	0.45 73	4.54 587	0.78 290	4.23 516	4.73 617	1.27 240	1.89 419	0.74 162	1.48 390	2.29 339	0.78 130	0.30 228	19.28 699	0.32 349	0.22 192	0.31 223	14.02 637

SACVNet	3.06 464	1.61 493	19.29 408	1.46 513	1.18 424	4.05 475	1.48 549	4.03 439	2.58 350	2.75 558	1.89 419	2.55 456	1.38 357	11.33 617	2.28 496	0.51 529	0.41 393	0.48 532	0.43 527	0.57 508	0.93 417

XX-Stereo	2.66 380	0.70 209	21.17 623	2.33 621	1.24 449	4.31 545	0.45 85	4.48 600	1.60 154	2.39 503	1.89 419	4.60 617	0.60 85	4.17 427	1.11 243	0.34 326	0.26 234	0.29 272	0.29 366	0.53 490	0.43 175

DN-CSS_ROB	2.89 432	9.72 620	19.71 437	2.07 612	0.90 321	4.01 464	0.61 152	4.06 448	3.35 503	1.66 286	1.89 419	1.39 290	1.06 271	3.24 397	1.88 447	0.44 460	0.19 44	0.44 508	0.29 366	0.40 378	0.42 165

test_sample4	2.68 388	0.76 261	15.85 303	1.45 511	0.83 281	3.10 242	0.72 236	4.31 554	3.37 506	2.39 503	1.90 427	1.72 331	1.47 389	11.13 610	1.86 443	0.36 368	0.47 442	0.35 426	0.37 477	0.42 409	0.85 402

Selective-IGEV-i1	3.47 531	0.69 200	12.26 235	1.47 518	2.00 602	3.82 404	1.09 476	3.86 396	3.83 556	1.72 299	1.91 428	2.87 491	1.22 323	1.88 284	1.31 302	0.36 368	0.77 527	0.47 525	0.82 612	0.34 298	26.71 691

DDVS	1.78 188	0.84 295	3.58 136	1.32 456	1.15 409	3.17 256	0.77 282	3.35 311	1.86 216	1.88 326	1.91 428	2.91 498	1.42 372	6.19 467	1.85 441	0.47 491	0.65 507	0.35 426	0.38 486	0.48 475	1.01 428

Wz-Net-TNSev	4.22 579	13.55 644	15.87 304	1.57 544	1.19 431	3.61 356	2.48 613	4.38 581	3.45 527	2.29 465	1.91 428	4.20 596	2.86 558	12.11 644	10.56 614	0.61 562	0.59 494	0.48 532	0.54 571	0.93 597	1.24 449

NINENet	2.59 354	0.89 313	16.09 310	1.16 371	1.07 382	4.50 578	0.75 266	4.43 593	2.61 352	2.18 424	1.91 428	3.61 561	1.03 252	7.92 510	1.18 259	0.49 507	0.34 325	0.41 490	0.30 387	0.42 409	0.44 184

ARAFT	3.24 501	13.49 643	19.88 454	0.93 230	0.49 99	4.16 506	1.40 537	4.37 577	3.21 461	2.40 507	1.91 428	1.70 326	1.04 259	6.43 474	1.45 339	0.37 385	0.19 44	0.37 455	0.35 457	0.37 342	0.35 90

ACVNet	2.40 302	0.97 357	20.20 495	0.94 239	0.86 295	4.22 529	0.79 300	2.97 269	2.85 391	1.93 334	1.91 428	3.07 511	1.46 384	1.52 203	2.37 504	0.33 303	0.27 254	0.30 301	0.27 300	0.42 409	0.35 90

acv_ft	2.45 315	0.97 357	19.57 422	1.15 364	2.01 604	2.97 230	0.96 433	3.88 401	2.85 391	2.34 487	1.91 428	3.07 511	1.65 447	1.52 203	2.26 494	0.33 303	0.27 254	0.30 301	0.27 300	0.42 409	0.35 90

z-ln-s-r	3.37 519	4.66 588	19.53 420	1.42 501	1.29 459	3.70 378	1.20 500	4.24 522	3.96 568	2.16 416	1.92 435	2.43 443	1.62 434	10.90 594	6.24 584	0.36 368	0.23 147	0.32 349	0.24 235	0.53 490	0.53 274

coex_refinement	3.01 454	1.69 501	20.28 509	1.31 449	1.15 409	3.21 261	0.86 356	3.94 417	2.43 325	2.51 524	1.92 435	3.49 546	1.68 451	11.06 602	2.54 517	0.38 402	0.26 234	0.27 204	0.31 406	0.41 398	0.58 316

DRN-Test	3.17 486	1.30 453	19.66 427	1.41 492	1.60 539	3.61 356	1.47 547	4.18 499	2.83 388	3.48 614	1.92 435	2.58 461	2.50 545	10.81 588	2.90 536	0.49 507	0.49 452	0.44 508	0.42 522	0.57 508	0.78 387

CSP-Net	1.99 207	1.70 502	4.84 165	1.22 401	1.02 362	3.42 306	1.30 518	3.66 352	2.11 260	2.07 388	1.93 438	2.40 433	1.48 390	8.56 520	1.62 380	0.51 529	0.41 393	0.27 204	0.27 300	0.44 433	0.54 285

MaskLacGwcNet_RVC	3.77 554	1.65 498	20.61 566	2.55 633	1.63 549	4.29 540	1.67 571	3.99 427	2.56 344	1.76 309	1.93 438	3.03 506	1.41 369	13.24 665	2.02 471	4.47 672	1.63 582	1.12 634	0.48 547	2.42 645	2.85 533

mmm	2.70 393	0.80 276	8.26 195	1.50 526	1.18 424	2.44 170	0.85 348	4.08 460	4.59 607	2.31 471	1.95 440	1.51 305	1.55 410	2.33 342	1.72 414	0.31 254	7.71 651	0.45 516	0.42 522	0.40 378	9.56 616

ssnet_v2	2.81 420	1.39 463	21.16 621	1.25 423	0.90 321	3.86 415	1.63 565	4.10 466	3.22 468	2.79 564	1.96 441	3.78 569	1.70 457	2.53 360	3.12 546	0.44 460	0.37 353	0.42 501	0.38 486	0.59 514	0.58 316

SA	2.55 340	1.54 483	20.70 577	1.12 352	0.48 90	4.26 536	1.33 523	4.45 597	3.28 479	1.68 290	1.96 441	1.69 322	2.25 526	2.60 366	1.57 366	0.30 228	0.29 277	0.37 455	0.38 486	0.36 335	0.47 217

DISCO	2.40 302	0.99 369	11.99 230	1.81 589	1.12 402	3.47 319	1.24 510	3.34 309	2.57 347	2.73 556	1.96 441	4.52 613	1.90 493	4.18 428	3.62 556	0.37 385	0.27 254	0.31 326	0.30 387	0.70 558	0.62 334

test_sample8	5.57 623	1.19 426	20.68 573	1.11 342	0.87 306	4.22 529	1.20 500	4.43 593	3.76 552	5.63 649	1.97 444	12.99 670	6.34 634	11.08 606	11.57 625	1.41 634	14.65 683	4.19 680	2.07 665	0.70 558	1.43 466

HBP-ISP	3.78 555	9.10 615	20.83 588	1.72 577	1.14 407	4.54 587	2.82 626	4.61 622	3.03 431	4.13 632	1.98 445	1.88 369	3.31 585	11.06 602	1.52 352	0.74 598	0.57 484	0.67 605	0.62 592	0.65 543	0.64 342

IER	2.09 223	0.91 322	14.11 264	0.97 268	1.15 409	3.17 256	0.89 372	3.59 343	2.39 315	2.15 412	1.98 445	2.27 417	2.11 509	2.39 346	1.80 432	0.35 342	0.24 183	0.36 444	0.30 387	0.34 298	0.42 165

TDLM	3.20 491	1.58 489	18.80 382	1.70 575	1.10 396	4.29 540	2.17 603	3.81 389	3.27 477	2.89 574	1.98 445	2.06 404	1.70 457	12.44 653	2.15 485	0.58 556	0.31 295	0.56 576	0.40 505	0.58 512	1.59 480

MSAF-DinoV2	14.43 678	15.18 678	21.76 648	2.38 623	1.44 503	4.01 464	1.38 533	8.63 664	9.06 660	2.28 459	1.99 448	5.37 634	5.16 622	177.39 719	15.79 647	0.49 507	0.34 325	0.40 481	0.60 586	6.27 676	8.64 610

FACV-RUCA	1.35 151	0.70 209	2.58 113	1.07 327	1.49 512	2.70 195	1.13 487	3.21 292	2.64 356	1.42 255	1.99 448	1.06 240	1.15 308	1.44 182	1.16 255	0.41 425	0.42 404	0.73 617	0.41 516	0.63 531	0.67 352

DPSNet	3.94 567	2.01 531	14.69 277	1.58 546	1.30 462	4.17 512	2.08 599	4.57 614	4.63 609	2.78 562	1.99 448	3.79 570	7.88 653	10.66 584	11.35 621	0.94 614	0.99 553	0.41 490	0.57 579	1.09 612	1.40 462

IPLG	2.56 348	1.11 401	19.89 455	0.95 251	0.79 266	4.60 602	0.56 126	4.31 554	2.10 255	1.94 340	2.00 451	1.34 279	1.37 356	6.59 478	1.59 371	0.32 276	0.21 95	0.27 204	0.23 210	0.32 249	0.63 337

Lsterematch	1.80 189	1.20 431	15.58 296	0.85 156	0.41 55	1.67 97	0.67 196	2.23 134	2.43 325	1.61 276	2.01 452	1.35 281	1.36 350	1.69 234	1.21 267	0.30 228	0.16 5	0.29 272	0.23 210	0.30 207	0.49 239

CASS	1.65 180	0.73 230	8.72 202	0.97 268	0.67 212	2.88 215	0.69 223	3.07 278	1.86 216	2.82 569	2.02 453	1.39 290	1.55 410	1.75 257	1.36 314	0.51 529	0.28 266	0.34 407	0.28 327	0.47 468	0.63 337
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
APVNet	3.24 501	1.59 491	21.72 647	1.36 470	1.52 518	3.93 439	1.12 485	3.58 341	2.80 381	2.32 482	2.02 453	3.05 507	1.96 496	11.77 638	2.61 523	0.44 460	0.46 429	0.65 603	0.47 543	0.73 565	0.73 371

iResNet	2.70 393	1.35 460	20.93 596	2.01 607	0.73 235	3.76 390	0.83 329	4.28 538	2.93 407	2.38 501	2.03 455	1.35 281	1.54 408	3.28 398	4.42 567	0.42 436	0.25 204	0.29 272	0.23 210	0.45 443	0.64 342

XPNet_ROB	2.99 452	1.58 489	17.06 340	1.38 480	0.99 351	3.91 430	1.62 564	4.20 504	2.42 321	2.87 572	2.03 455	2.31 422	1.72 462	10.76 587	3.60 555	0.55 548	0.49 452	0.48 532	0.40 505	0.53 490	0.85 402

test_sample5	2.68 388	0.76 261	14.56 274	1.40 488	0.83 281	3.11 246	0.74 255	4.33 565	4.48 602	2.29 465	2.04 457	1.67 318	1.45 379	11.18 611	1.88 447	0.37 385	0.47 442	0.37 455	0.39 496	0.43 419	0.78 387

AE-Stereo	2.91 436	0.63 156	17.05 338	1.15 364	0.63 189	4.39 556	0.70 226	4.02 436	2.12 262	1.24 235	2.04 457	1.01 233	0.91 215	1.67 226	1.42 329	0.30 228	1.14 562	0.28 244	0.28 327	0.27 140	16.93 668

CFNet_ucs	2.32 282	0.75 252	17.05 338	0.90 202	0.81 276	3.86 415	0.68 210	4.31 554	2.68 360	2.13 404	2.04 457	3.30 529	1.24 327	2.63 368	1.23 275	0.37 385	0.46 429	0.56 576	0.30 387	0.67 549	0.53 274

Wz-Net-LNSev-Ref	2.72 398	2.55 555	14.91 282	1.37 476	1.36 482	3.50 330	1.63 565	4.11 469	3.38 509	2.55 528	2.04 457	2.35 428	2.50 545	5.14 439	4.64 571	0.53 542	0.22 115	0.35 426	0.21 157	0.41 398	0.60 325

RAFT_CTSACE	2.41 308	1.83 519	20.33 520	1.77 587	1.39 488	3.50 330	1.03 459	3.25 299	1.64 169	1.80 318	2.04 457	2.82 486	1.78 471	2.11 314	1.10 242	0.27 141	0.24 183	0.28 244	0.30 387	0.31 223	0.33 64

GANet-ADL	2.25 260	0.80 276	20.17 491	1.28 433	0.69 228	3.83 405	0.75 266	3.63 349	1.83 212	1.68 290	2.04 457	2.09 406	1.10 289	1.63 222	1.43 331	0.42 436	0.33 313	0.26 178	0.23 210	0.43 419	0.41 156

hitnet-ft	2.99 452	1.23 436	19.37 412	0.96 260	0.90 321	3.76 390	0.79 300	3.60 345	2.68 360	2.31 471	2.04 457	3.63 564	1.49 394	11.70 635	2.37 504	0.45 469	0.54 474	0.44 508	0.36 467	0.54 494	0.56 293

w-ln-seven-2	3.65 541	9.76 621	15.93 305	1.26 429	1.02 362	3.54 341	1.56 558	4.14 483	3.86 561	2.57 532	2.05 464	2.63 466	2.26 527	8.48 519	10.24 612	0.50 521	0.52 467	0.44 508	0.34 442	0.64 536	1.25 450

StereoDRNet-Refined	2.23 255	0.98 360	10.62 216	1.25 423	0.78 263	3.29 283	0.71 231	3.96 420	2.20 278	2.43 512	2.05 464	2.97 500	1.46 384	6.87 488	2.33 499	0.37 385	0.25 204	0.42 501	0.34 442	0.47 468	0.80 392
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	2.72 398	10.38 625	14.41 270	1.46 513	0.99 351	3.74 387	0.66 189	4.01 431	2.84 390	2.04 377	2.05 464	1.98 390	1.38 357	4.73 434	1.91 454	0.35 342	0.20 64	0.28 244	0.19 89	0.33 275	0.41 156

CC-Net-ROB	3.82 558	3.41 572	20.20 495	2.40 624	1.66 561	4.49 576	1.61 562	4.77 632	3.08 443	2.06 382	2.06 467	1.99 391	1.60 418	12.57 656	1.91 454	2.82 650	2.19 596	2.67 662	1.06 628	2.31 644	1.59 480

CVANet_RVC	3.32 513	1.63 496	21.06 607	1.66 565	1.29 459	3.99 459	1.55 556	3.98 425	3.00 416	3.51 615	2.06 467	2.58 461	1.72 462	12.46 654	1.70 407	0.62 568	0.34 325	0.53 563	0.47 543	0.64 536	1.66 486

iResNetv2_ROB	3.31 511	14.88 674	20.01 471	2.17 614	1.09 392	3.84 407	1.13 487	4.22 509	3.15 454	2.02 369	2.06 467	2.00 395	1.69 454	3.61 409	2.10 483	0.36 368	0.22 115	0.32 349	0.22 192	0.48 475	0.58 316

DFGA-Net	2.93 438	7.27 605	18.55 376	1.18 383	0.79 266	3.68 373	0.60 148	2.84 248	1.98 238	2.19 431	2.07 470	1.22 268	1.04 259	10.28 574	2.51 515	0.30 228	0.23 147	0.34 407	0.35 457	0.63 531	0.54 285

PSMNet-RUCA	2.60 357	1.83 519	20.55 551	1.51 529	1.39 488	3.07 240	1.36 530	3.56 338	2.43 325	1.41 252	2.07 470	1.42 294	1.09 282	2.07 305	1.60 375	1.20 626	0.69 520	1.26 639	0.96 620	1.65 638	0.97 421

111	2.59 354	3.10 566	20.47 537	0.84 151	0.38 29	4.26 536	0.91 400	4.45 597	2.96 410	2.48 519	2.07 470	2.31 422	1.64 441	1.49 196	1.90 451	0.35 342	0.22 115	0.25 129	0.21 157	0.32 249	1.14 441

psmg	1.63 176	0.64 163	3.82 146	0.96 260	0.86 295	4.35 547	1.41 539	4.11 469	2.29 300	2.68 549	2.09 473	2.58 461	1.30 340	1.79 261	1.44 335	0.39 410	0.29 277	0.33 386	0.34 442	0.38 356	0.44 184

SuperB	5.03 616	8.93 613	20.96 598	1.51 529	1.11 399	3.88 421	3.00 631	4.24 522	3.13 451	2.53 526	2.10 474	2.74 477	3.37 591	8.76 523	19.44 680	0.45 469	0.34 325	0.53 563	0.40 505	11.97 691	1.15 443

ISRNet	1.98 202	0.94 342	10.75 217	1.30 444	1.35 480	2.84 207	0.69 223	3.80 386	2.07 252	2.14 406	2.11 475	2.89 493	1.41 369	2.52 358	1.74 421	0.49 507	0.50 460	0.56 576	0.47 543	0.51 486	0.59 319

GASNet	3.86 561	15.35 681	21.16 621	1.63 557	1.25 454	2.35 158	1.11 483	4.11 469	2.86 397	1.99 354	2.11 475	2.99 502	2.16 518	10.62 582	3.75 557	0.71 586	0.37 353	0.61 591	0.46 541	0.91 594	0.70 361

anonymity	2.02 213	1.28 447	5.16 169	1.73 579	1.63 549	1.86 109	1.06 469	3.50 330	2.42 321	2.19 431	2.11 475	1.88 369	3.89 603	1.92 288	1.56 363	1.11 621	1.14 562	1.08 631	1.11 630	1.05 605	2.68 529

delet	2.66 380	1.11 401	18.42 373	1.05 314	1.65 558	3.47 319	2.00 592	3.81 389	2.82 387	2.15 412	2.11 475	2.62 465	1.88 492	5.38 444	2.21 491	0.34 326	0.38 369	0.40 481	0.32 422	0.45 443	0.54 285

test_sample6	2.71 396	0.76 261	14.30 267	1.43 508	0.83 281	3.17 256	0.79 300	4.40 586	4.65 614	2.35 489	2.13 479	1.69 322	1.45 379	11.48 623	1.99 463	0.39 410	0.46 429	0.38 469	0.40 505	0.43 419	0.77 383

DualNet	2.68 388	0.76 261	14.56 274	1.40 488	0.83 281	3.11 246	0.74 255	4.33 565	4.48 602	2.35 489	2.13 479	1.67 318	1.45 379	11.18 611	1.88 447	0.37 385	0.47 442	0.37 455	0.39 496	0.43 419	0.78 387

ETE_ROB	2.93 438	2.12 538	17.80 360	1.13 357	0.94 339	3.71 381	1.53 552	4.29 540	2.98 413	3.32 608	2.13 479	2.34 427	1.51 397	8.68 522	2.82 529	0.44 460	0.40 386	0.51 553	0.49 552	0.56 504	0.80 392

Ntro	4.83 612	14.73 669	20.47 537	3.24 650	2.97 633	4.12 492	1.88 583	4.00 429	2.57 347	1.79 315	2.15 482	3.34 534	2.16 518	10.01 561	7.34 594	3.53 660	1.77 586	2.13 652	1.32 641	3.89 661	3.23 548

fast-acv-ft	2.62 365	1.62 494	20.48 543	1.45 511	1.39 488	3.16 255	1.16 495	3.41 317	2.45 334	1.97 350	2.15 482	2.68 470	2.15 516	2.92 389	2.47 511	0.43 452	0.40 386	0.45 516	0.40 505	0.62 525	0.64 342

SST-Stereo	2.63 369	0.63 156	19.76 442	1.69 571	0.46 78	4.71 627	0.74 255	2.27 142	3.07 442	2.07 388	2.15 482	2.42 441	3.17 580	6.66 480	0.95 202	0.45 469	0.19 44	0.30 301	0.27 300	0.35 317	0.31 44

RASNet	3.15 481	1.20 431	19.81 445	1.63 557	2.26 618	3.67 370	1.09 476	3.58 341	3.44 521	1.99 354	2.15 482	4.59 616	2.30 530	10.24 572	2.98 538	0.57 555	0.26 234	0.25 129	0.25 255	0.30 207	0.54 285

TANstereo	1.98 202	0.87 303	20.35 522	0.80 130	0.37 24	4.05 475	0.38 46	1.50 37	1.65 172	2.03 374	2.16 486	0.84 182	0.93 221	1.09 82	0.68 89	0.30 228	0.36 345	0.24 89	0.20 131	0.26 123	0.46 205

anonymousa	3.14 478	0.83 290	19.20 402	1.62 554	9.63 669	2.06 131	0.78 290	2.93 258	2.20 278	1.95 346	2.17 487	3.41 540	1.81 477	1.33 147	1.67 399	0.29 195	8.64 658	0.34 407	0.37 477	0.32 249	1.33 457

Wz-Net-MNSev	3.26 506	7.24 604	17.26 342	1.58 546	1.37 485	3.27 275	2.45 611	4.10 466	4.50 604	2.61 540	2.17 487	2.33 424	3.02 571	7.48 501	2.88 535	0.46 481	0.39 382	0.37 455	0.38 486	0.61 520	0.63 337

PA-Net	3.45 527	2.50 552	20.39 528	1.42 501	1.20 435	3.39 299	1.73 574	3.93 414	3.57 542	1.94 340	2.17 487	3.02 505	1.87 490	11.67 631	6.48 588	0.40 422	0.55 480	0.44 508	0.63 596	0.55 497	1.13 440
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
HSM	3.25 504	1.08 390	19.18 400	1.19 388	1.54 520	3.45 316	1.02 455	4.04 443	2.61 352	2.31 471	2.17 487	8.01 657	2.99 569	11.59 628	1.80 432	0.35 342	0.24 183	0.28 244	0.24 235	0.33 275	0.55 289

DLCB_ROB	2.55 340	1.32 456	10.26 214	1.31 449	1.04 373	2.94 222	1.29 516	3.81 389	2.73 367	2.93 578	2.17 487	3.37 537	1.53 405	10.40 578	3.26 549	0.42 436	0.35 335	0.41 490	0.37 477	0.43 419	0.68 354

XX-TBD	1.98 202	1.08 390	20.29 514	1.31 449	0.43 64	3.97 457	0.33 31	1.76 74	1.77 205	1.59 274	2.18 492	0.69 133	0.59 80	1.44 182	0.75 116	0.33 303	0.25 204	0.23 57	0.16 14	0.31 223	0.22 1

DANet	2.82 421	1.17 416	10.20 212	1.87 593	1.72 575	3.25 274	1.15 493	4.36 574	3.02 425	3.42 611	2.18 492	4.09 586	1.79 474	9.78 547	4.32 564	0.55 548	0.57 484	0.60 588	0.44 531	0.65 543	1.25 450
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PDISCO_ROB	3.32 513	5.22 591	18.16 367	2.03 609	2.19 617	4.52 583	1.63 565	4.74 631	3.32 499	2.22 443	2.18 492	3.71 565	2.41 537	5.36 443	2.43 507	1.35 630	0.79 530	0.72 614	0.62 592	1.31 628	1.53 475

HART	3.57 537	1.13 408	17.80 360	0.90 202	1.12 402	1.18 29	0.41 68	3.55 336	4.60 608	1.09 212	2.19 495	1.49 304	0.57 70	1.46 189	1.14 249	0.25 99	21.58 704	0.28 244	0.21 157	0.36 335	10.06 621

NOSS_ROB	3.12 473	0.89 313	19.03 393	2.01 607	1.07 382	3.90 425	0.97 441	4.32 562	3.08 443	2.94 580	2.19 495	3.85 574	1.18 316	11.75 637	1.69 404	0.69 582	0.54 474	0.57 580	0.52 566	0.57 508	0.72 366

AIO-test2	3.07 465	12.11 634	20.58 562	1.49 521	1.34 475	3.22 264	0.73 245	4.07 451	1.56 137	1.72 299	2.20 497	0.90 205	0.74 137	3.75 414	1.39 323	3.67 661	0.26 234	0.35 426	0.44 531	0.41 398	0.44 184

CREStereo++_RVC	1.98 202	0.59 130	19.94 461	0.87 177	0.55 135	4.02 467	0.31 20	1.75 72	2.09 253	1.65 284	2.20 497	0.85 186	0.65 103	1.03 60	0.72 105	0.29 195	0.16 5	0.23 57	1.22 638	0.25 96	0.22 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
HGLStereo	2.74 404	1.03 378	20.80 586	1.24 408	1.55 524	3.62 360	0.94 417	3.83 392	2.09 253	2.18 424	2.20 497	3.11 515	2.12 511	5.65 450	2.07 478	0.50 521	0.34 325	0.32 349	0.30 387	0.42 409	0.50 247

ADCRef	3.66 544	5.95 594	15.50 294	1.20 390	1.41 496	3.93 439	1.61 562	3.92 410	2.77 376	3.13 595	2.20 497	2.40 433	2.78 556	6.23 470	16.59 652	0.50 521	0.35 335	0.63 599	0.62 592	0.58 512	0.92 414

AFF-stereo	2.54 335	3.44 573	20.84 590	1.30 444	0.48 90	3.94 444	0.48 96	3.30 304	3.40 515	1.94 340	2.21 501	2.10 408	1.51 397	2.36 344	1.62 380	0.23 66	0.21 95	0.25 129	0.25 255	0.33 275	0.53 274

ADCPNet	4.25 581	4.04 581	21.95 653	1.33 461	1.31 467	6.34 652	2.63 621	4.07 451	3.23 471	2.81 568	2.21 501	4.27 598	6.08 633	6.01 458	11.73 627	0.67 579	1.17 565	0.71 611	1.71 651	0.87 591	1.82 496

WZ-Net	4.39 590	12.37 635	17.44 348	1.47 518	1.42 499	3.76 390	2.27 607	4.17 493	3.11 447	2.89 574	2.24 503	4.05 583	5.69 630	10.89 593	12.07 628	0.66 575	0.41 393	0.47 525	0.49 552	0.78 576	1.12 439

MLCV	2.52 326	1.77 509	18.20 369	1.17 378	0.63 189	3.60 354	0.53 118	3.88 401	2.35 312	2.82 569	2.24 503	1.99 391	1.42 372	4.59 432	3.09 543	0.39 410	0.22 115	0.33 386	0.22 192	0.35 317	0.52 264

DStereoRT	4.64 602	1.72 505	20.00 469	1.35 465	1.24 449	4.49 576	1.28 514	4.22 509	5.73 648	2.49 522	2.25 505	4.36 605	7.67 648	7.56 503	2.60 522	0.75 600	0.82 535	4.46 685	2.85 679	0.39 372	16.65 659

GwcNet	3.26 506	3.93 578	20.24 504	1.38 480	2.04 606	3.24 271	1.53 552	3.72 369	3.66 547	2.17 420	2.25 505	3.55 559	1.69 454	9.38 538	3.03 540	0.48 500	0.49 452	0.46 523	0.39 496	0.66 547	0.86 406

MGS-Stereo	1.24 135	0.66 180	9.68 210	0.97 268	0.40 50	1.26 44	0.72 236	1.50 37	1.35 89	1.03 203	2.26 507	0.80 174	0.56 68	1.28 129	0.78 130	0.31 254	0.23 147	0.26 178	0.22 192	0.28 161	0.34 77

LL-Strereo	4.26 583	13.69 648	20.37 524	1.24 408	2.18 615	2.90 219	1.08 472	4.35 571	2.22 281	3.20 602	2.26 507	3.29 528	3.13 575	11.30 616	1.91 454	0.33 303	3.89 632	0.46 523	0.34 442	0.54 494	6.47 592

PASM	3.22 496	2.89 561	15.38 291	2.00 605	1.57 533	2.77 198	1.96 587	3.62 348	2.75 371	2.95 583	2.26 507	3.10 514	2.24 524	11.87 640	2.46 509	0.97 616	1.06 555	0.87 623	1.02 625	1.20 622	1.41 464

DispNO	3.22 496	2.06 532	19.82 446	1.21 397	1.11 399	3.74 387	0.93 414	4.31 554	2.89 402	2.37 500	2.27 510	4.51 612	2.09 504	11.41 619	3.47 553	0.35 342	0.28 266	0.31 326	0.29 366	0.39 372	0.51 253

1111x	4.75 610	1.05 383	20.89 593	1.28 433	1.02 362	3.81 403	0.88 371	4.65 625	5.52 642	2.43 512	2.27 510	1.97 389	1.81 477	12.40 647	18.19 672	0.32 276	9.06 667	0.32 349	0.34 442	0.38 356	6.34 591

Syn2CoEx	3.42 524	7.66 607	20.57 559	1.42 501	1.18 424	2.49 176	1.64 568	4.07 451	2.68 360	2.51 524	2.27 510	2.89 493	3.15 578	9.56 542	2.58 520	0.52 540	0.45 423	0.53 563	0.42 522	0.79 581	1.00 426

AASNet	2.65 374	3.20 567	20.19 493	1.38 480	1.49 512	3.84 407	1.06 469	3.92 410	3.28 479	2.07 388	2.28 513	1.95 383	1.28 333	2.19 326	2.17 487	0.42 436	0.33 313	0.45 516	0.30 387	0.59 514	0.52 264

pcwnet_v2	2.73 403	0.70 209	22.43 666	1.11 342	1.02 362	3.58 349	0.80 310	4.31 554	3.42 519	2.39 503	2.28 513	2.99 502	1.68 451	3.31 399	1.54 356	0.44 460	0.51 464	0.41 490	0.34 442	0.62 525	0.74 376

TCMNet	3.13 475	1.71 503	19.53 420	1.49 521	2.11 611	3.84 407	1.07 471	4.12 474	3.03 431	2.64 545	2.29 515	2.43 443	1.74 464	10.10 566	2.47 511	0.56 552	0.45 423	0.61 591	0.50 560	0.87 591	1.04 434

H2IRNET	2.19 242	0.83 290	19.13 396	1.25 423	0.61 174	4.48 575	0.44 83	2.94 260	1.86 216	1.08 210	2.29 515	1.67 318	1.40 364	2.18 325	1.64 392	0.41 425	0.21 95	0.33 386	0.37 477	0.38 356	0.39 140

ADLNet	3.23 499	1.19 426	21.03 602	1.36 470	1.61 541	3.69 375	1.23 508	4.05 446	3.41 517	2.72 554	2.29 515	4.00 581	1.77 470	11.21 613	2.15 485	0.42 436	0.43 406	0.36 444	0.35 457	0.47 468	0.82 394

xxxx	4.25 581	0.86 298	14.59 276	1.30 444	1.16 417	3.51 333	0.63 173	4.56 612	5.42 641	2.33 485	2.29 515	2.04 399	1.39 360	10.23 570	18.00 670	0.33 303	7.15 648	0.31 326	0.30 387	0.35 317	8.33 605

GMM-Stereo	2.52 326	0.56 94	20.57 559	0.92 220	0.83 281	4.18 515	1.88 583	2.51 182	2.40 318	2.48 519	2.30 519	1.69 322	1.84 485	2.93 390	1.25 288	0.32 276	0.19 44	0.33 386	0.49 552	0.37 342	2.40 519

w-ln-seven	3.68 548	8.30 610	15.93 305	1.36 470	1.34 475	4.09 485	1.60 561	4.13 478	3.03 431	3.06 590	2.31 520	3.41 540	2.24 524	9.78 547	9.71 611	0.46 481	0.37 353	0.47 525	0.40 505	0.78 576	0.84 399

test_4	1.98 202	0.68 194	15.65 298	0.91 209	0.48 90	4.11 490	1.09 476	2.41 162	1.50 121	1.55 268	2.31 520	1.87 368	0.79 167	2.86 386	1.51 348	0.34 326	0.19 44	0.29 272	0.29 366	0.30 207	0.40 147

RAFT_R40	2.61 362	0.64 163	19.86 451	1.69 571	0.46 78	4.74 630	0.95 424	2.28 144	2.52 341	2.02 369	2.32 522	2.69 473	2.52 547	6.70 482	1.05 232	0.42 436	0.19 44	0.30 301	0.27 300	0.33 275	0.29 29

222	3.82 558	0.88 308	6.92 188	1.15 364	0.99 351	3.27 275	0.64 179	4.57 614	5.37 637	2.43 512	2.32 522	1.41 293	1.44 377	10.64 583	18.51 674	0.32 276	4.89 636	0.32 349	0.30 387	0.34 298	9.80 618

MSKI-zero shot	2.33 285	0.69 200	20.22 501	1.14 361	0.77 259	4.05 475	0.68 210	3.95 418	1.51 125	1.93 334	2.35 524	1.91 375	0.71 122	3.01 392	0.79 140	0.28 167	1.47 575	0.27 204	0.21 157	0.28 161	0.44 184

LMCR-Stereo	2.53 331	2.30 546	18.81 383	1.64 562	0.86 295	3.88 421	1.14 490	4.33 565	1.63 167	2.27 457	2.35 524	1.13 248	2.41 537	2.63 368	2.26 494	1.06 619	0.24 183	0.29 272	0.25 255	0.62 525	0.42 165

test_xeample	4.19 578	0.93 337	14.09 263	1.16 371	1.17 421	3.28 279	0.80 310	4.63 623	5.30 634	2.46 516	2.35 524	1.39 290	1.42 372	10.88 591	17.68 668	0.30 228	6.50 645	0.32 349	0.32 422	0.36 335	8.38 607

CBMV	4.12 574	1.27 444	21.14 618	1.52 534	0.85 291	3.80 400	3.89 657	4.58 617	3.02 425	3.56 618	2.37 527	4.44 607	13.88 672	11.23 615	3.78 558	0.56 552	0.43 406	0.48 532	0.39 496	0.55 497	0.74 376
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MFN_U_SF_RVC	4.08 573	13.72 651	15.13 286	2.00 605	1.43 500	3.73 385	1.68 572	4.11 469	3.39 514	2.93 578	2.38 528	4.39 606	3.63 597	8.63 521	6.14 583	1.14 623	1.07 558	1.01 627	1.35 643	1.63 636	2.09 509

PS-NSSS	3.11 470	1.60 492	19.48 417	1.00 287	1.53 519	4.12 492	1.08 472	4.59 620	2.80 381	2.19 431	2.38 528	1.76 341	1.39 360	11.79 639	1.94 462	0.69 582	0.45 423	0.95 626	0.43 527	1.03 602	1.00 426

Wz-Net-SNSev	3.47 531	10.51 626	16.90 335	1.65 564	1.20 435	3.29 283	2.03 595	4.16 489	3.03 431	2.35 489	2.39 530	3.48 545	2.12 511	7.95 511	4.28 563	0.51 529	0.40 386	0.53 563	0.49 552	0.74 569	1.46 470

SMFormer	2.40 302	0.73 230	8.34 197	1.41 492	0.61 174	2.04 125	0.72 236	4.30 542	4.43 596	2.41 508	2.40 531	1.94 379	1.52 401	10.99 598	3.10 544	0.35 342	0.84 537	0.36 444	0.33 431	0.40 378	0.77 383

tta	2.44 313	0.73 230	8.34 197	1.41 492	0.61 174	2.04 125	0.72 236	4.30 542	4.43 596	2.41 508	2.40 531	1.94 379	1.52 401	10.99 598	3.10 544	0.35 342	0.84 537	0.36 444	0.33 431	0.31 223	1.75 488

qqq1	2.35 290	0.73 230	8.34 197	1.41 492	0.61 174	2.04 125	0.72 236	4.30 542	4.43 596	2.41 508	2.40 531	1.94 379	1.52 401	10.99 598	1.36 314	0.35 342	0.84 537	0.30 301	0.25 255	0.31 223	1.75 488

fff1	2.35 290	0.73 230	8.34 197	1.41 492	0.61 174	2.04 125	0.72 236	4.30 542	4.43 596	2.41 508	2.40 531	1.94 379	1.52 401	10.99 598	1.36 314	0.35 342	0.84 537	0.30 301	0.25 255	0.31 223	1.75 488

ffm	4.27 584	0.98 360	21.04 603	1.24 408	1.03 367	3.64 362	0.87 365	4.23 516	4.73 617	2.31 471	2.40 531	3.49 546	1.64 441	2.29 339	0.78 130	0.30 228	19.28 699	0.48 532	0.40 505	0.31 223	14.02 637

ff1	5.58 624	0.98 360	21.04 603	1.24 408	1.03 367	3.64 362	0.87 365	4.23 516	4.73 617	2.31 471	2.40 531	3.49 546	1.64 441	12.40 647	16.90 655	0.30 228	19.28 699	0.48 532	0.40 505	0.31 223	14.02 637

mmx	4.56 598	0.98 360	21.04 603	1.24 408	1.03 367	3.64 362	0.87 365	4.53 608	5.34 635	2.31 471	2.40 531	3.49 546	1.64 441	12.40 647	16.90 655	0.34 326	5.98 641	0.48 532	0.40 505	0.46 455	5.71 583

xxx	4.56 598	0.98 360	21.04 603	1.24 408	1.03 367	3.64 362	0.87 365	4.53 608	5.34 635	2.31 471	2.40 531	3.49 546	1.64 441	12.40 647	16.90 655	0.34 326	5.98 641	0.48 532	0.40 505	0.46 455	5.71 583

RAFT-Stereo + iAFF	2.49 321	1.68 499	20.50 545	1.11 342	1.32 471	4.13 495	0.42 72	3.23 295	3.30 488	2.05 381	2.40 531	1.61 312	1.11 292	1.49 196	1.63 386	0.22 53	0.22 115	0.26 178	0.24 235	0.31 223	2.47 523

PAM	3.02 455	0.69 200	20.70 577	1.20 390	1.15 409	8.88 663	1.28 514	4.06 448	1.91 226	2.32 482	2.42 540	5.75 641	2.75 553	2.47 351	1.55 359	0.28 167	0.35 335	0.27 204	0.30 387	0.41 398	1.65 485

psmorigin	6.62 643	1.45 472	87.38 714	1.55 541	0.97 345	2.86 210	1.42 540	3.30 304	2.12 262	3.74 622	2.45 541	5.15 631	2.59 549	10.55 580	2.91 537	0.55 548	0.68 513	0.48 532	0.53 568	0.73 565	1.02 430

XQC	3.41 522	6.58 598	15.18 287	1.97 602	1.62 544	3.40 301	1.76 576	4.53 608	3.67 549	3.40 610	2.45 541	3.73 566	2.91 560	6.78 485	5.36 578	0.73 595	0.90 542	0.60 588	0.61 589	1.02 601	0.99 424

FBW_ROB	3.91 564	2.07 535	15.46 293	1.60 550	1.16 417	3.80 400	1.48 549	4.37 577	3.41 517	2.53 526	2.45 541	4.19 595	2.10 507	15.17 678	9.45 609	0.86 610	0.65 507	1.54 647	0.96 620	1.08 611	3.80 562

DDUNet	3.65 541	2.81 560	19.59 424	3.57 656	2.26 618	3.47 319	1.35 527	4.21 508	2.40 318	2.68 549	2.48 544	4.17 592	1.78 471	5.48 448	2.61 523	2.25 645	1.77 586	2.61 660	2.43 671	2.63 647	2.40 519

iRaft-Stereo_5w	2.47 319	1.37 462	13.85 257	0.87 177	0.99 351	3.22 264	0.84 340	3.72 369	2.12 262	1.57 271	2.49 545	2.20 412	2.22 523	9.12 530	2.03 473	0.48 500	0.27 254	0.35 426	0.29 366	0.48 475	0.94 418

ADLNet2	3.20 491	1.43 469	20.11 490	1.22 401	1.78 583	3.86 415	1.47 547	3.96 420	3.89 563	2.26 454	2.49 545	4.63 620	1.92 495	10.68 585	2.00 468	0.42 436	0.37 353	0.29 272	0.30 387	0.51 486	0.46 205

GrayStereo	3.68 548	0.56 94	20.61 566	1.71 576	0.90 321	4.17 512	8.11 671	3.17 289	4.13 575	2.80 567	2.49 545	1.70 326	17.06 681	2.83 383	1.25 288	0.37 385	0.23 147	0.27 204	0.32 422	0.30 207	0.57 298

HSM-Net_RVC	3.02 455	0.65 172	19.48 417	0.94 239	0.90 321	3.71 381	1.20 500	5.61 651	2.87 399	3.24 604	2.49 545	2.53 453	1.61 424	11.39 618	1.90 451	0.37 385	0.27 254	0.27 204	0.24 235	0.31 223	0.39 140
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DAS	2.52 326	0.76 261	7.72 191	1.16 371	1.64 553	2.96 226	2.10 600	4.14 483	3.31 491	4.16 633	2.51 549	2.56 459	1.81 477	11.54 626	1.83 437	0.44 460	0.23 147	0.39 476	0.25 255	0.42 409	0.45 193

SepStereo	2.36 293	0.76 261	7.72 191	1.16 371	1.64 553	2.96 226	2.10 600	4.14 483	3.31 491	4.16 633	2.51 549	2.56 459	1.81 477	8.34 516	1.83 437	0.44 460	0.23 147	0.39 476	0.25 255	0.42 409	0.45 193

RAFT + AFF	3.98 570	14.10 657	20.78 584	1.16 371	1.96 600	4.14 500	2.00 592	4.56 612	3.52 537	2.23 445	2.51 549	2.27 417	4.92 619	8.94 528	2.82 529	0.33 303	0.60 496	0.48 532	0.39 496	0.81 583	1.03 432

UDG	3.84 560	2.91 562	20.05 475	2.98 645	1.98 601	3.95 449	1.18 496	4.43 593	2.24 284	2.47 517	2.53 552	4.49 610	2.44 540	6.52 476	4.74 573	2.14 644	1.77 586	2.64 661	2.58 673	2.66 648	2.19 514

NaN_ROB	4.73 609	6.66 599	21.89 649	1.26 429	1.28 457	3.49 328	3.02 633	4.38 581	3.93 565	3.65 620	2.55 553	2.97 500	5.01 620	13.23 664	17.43 666	0.38 402	0.42 404	0.38 469	0.40 505	0.50 481	1.82 496

TestStereo1	2.56 348	1.41 467	20.56 555	1.63 557	0.74 241	4.13 495	1.34 524	3.93 414	3.38 509	1.61 276	2.56 554	1.43 297	2.13 514	2.55 362	1.70 407	0.32 276	0.22 115	0.34 407	0.26 276	0.40 378	0.53 274

SA-5K	2.56 348	1.41 467	20.56 555	1.63 557	0.74 241	4.13 495	1.34 524	3.93 414	3.38 509	1.61 276	2.56 554	1.43 297	2.13 514	2.55 362	1.70 407	0.32 276	0.22 115	0.34 407	0.26 276	0.40 378	0.53 274

PSM-AAD	3.41 522	0.58 115	20.55 551	0.95 251	0.56 142	4.46 568	7.40 669	3.11 282	1.58 145	2.30 468	2.56 554	1.26 271	16.19 679	2.47 351	1.00 219	0.32 276	0.22 115	0.58 583	0.41 516	0.37 342	1.32 456

YMNet	2.55 340	1.78 511	14.80 280	1.41 492	1.67 564	3.95 449	0.96 433	3.86 396	3.02 425	2.68 549	2.57 557	3.35 535	1.53 405	3.40 400	2.57 518	0.49 507	0.54 474	0.52 556	0.49 552	0.76 574	0.69 357

YMNet_1	2.55 340	1.78 511	14.80 280	1.41 492	1.67 564	3.95 449	0.96 433	3.86 396	3.02 425	2.68 549	2.57 557	3.35 535	1.53 405	3.40 400	2.57 518	0.49 507	0.54 474	0.52 556	0.49 552	0.76 574	0.69 357

NCC-stereo	3.49 533	2.07 535	20.23 502	1.31 449	1.76 579	4.04 471	1.42 540	4.01 431	2.34 309	3.06 590	2.59 559	3.51 554	3.02 571	10.02 562	5.44 579	1.38 632	0.66 510	0.64 601	0.88 615	0.67 549	0.84 399

Abc-Net	3.49 533	2.07 535	20.23 502	1.31 449	1.76 579	4.04 471	1.42 540	4.01 431	2.34 309	3.06 590	2.59 559	3.51 554	3.02 571	10.02 562	5.44 579	1.38 632	0.66 510	0.64 601	0.88 615	0.67 549	0.84 399
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ACRE	2.75 407	7.69 608	19.93 458	0.93 230	1.30 462	3.94 444	0.90 389	4.23 516	3.66 547	2.33 485	2.61 561	1.17 255	1.04 259	1.80 267	1.35 307	0.46 481	0.25 204	0.27 204	0.23 210	0.32 249	0.60 325

IPLGR_C	2.96 446	11.71 632	20.02 472	0.95 251	1.31 467	3.93 439	0.92 408	4.22 509	3.76 552	2.35 489	2.62 562	1.16 253	1.07 276	1.71 239	1.34 306	0.45 469	0.25 204	0.27 204	0.23 210	0.33 275	0.60 325

MFN_U_SF_DS_RVC	4.38 589	13.66 646	13.95 262	1.39 487	1.58 538	5.18 642	3.31 638	4.53 608	3.22 468	2.60 536	2.62 562	4.99 626	2.11 509	13.99 675	4.21 562	1.53 639	2.56 610	0.67 605	1.82 657	0.83 588	2.92 539

PAM_32	3.04 461	0.69 200	20.55 551	1.17 378	1.01 359	8.89 664	0.76 279	3.71 367	3.43 520	2.12 403	2.65 564	5.44 637	3.73 600	2.35 343	1.48 345	0.27 141	0.33 313	0.28 244	0.29 366	0.39 372	1.27 454

RainbowNet	5.20 619	15.03 676	21.14 618	3.66 658	3.25 642	4.18 515	2.98 630	4.22 509	3.20 458	2.30 468	2.65 564	4.24 597	2.97 564	9.92 555	6.29 585	3.92 666	2.27 600	2.71 665	1.73 653	3.82 660	3.43 558

CIPLG	2.88 430	10.01 623	20.02 472	0.95 251	1.34 475	3.95 449	0.91 400	4.24 522	3.69 550	2.36 495	2.66 566	1.17 255	1.06 271	1.82 275	1.37 319	0.45 469	0.25 204	0.27 204	0.23 210	0.33 275	0.60 325

Consistency-Raft	2.93 438	1.93 526	19.72 439	1.41 492	1.75 577	3.85 412	1.32 522	4.09 464	2.75 371	1.82 321	2.66 566	1.81 357	4.34 613	2.29 339	2.08 479	0.90 612	0.94 545	1.03 628	1.13 631	1.71 640	1.10 438

s12784h	2.08 221	0.50 55	16.85 333	0.75 92	0.36 14	4.42 563	0.49 97	4.23 516	3.08 443	2.03 374	2.67 568	0.91 208	1.05 268	2.05 302	0.78 130	0.37 385	0.18 21	0.24 89	0.16 14	0.27 140	0.26 12

OMP-Stereo	2.94 443	1.26 440	20.07 477	2.73 637	0.67 212	4.58 598	1.46 546	4.33 565	2.21 280	3.14 598	2.68 569	3.22 524	1.38 357	7.65 506	1.42 329	0.46 481	0.21 95	0.33 386	0.26 276	0.34 298	0.31 44

MADNet+	4.46 594	11.36 629	14.35 269	2.23 615	2.50 627	4.18 515	2.86 628	5.46 646	4.43 596	2.74 557	2.69 570	4.55 614	3.43 594	8.97 529	9.42 608	1.47 637	2.06 594	1.09 632	1.02 625	1.54 634	2.96 542

stereogan	3.26 506	1.26 440	18.01 363	1.38 480	1.66 561	3.76 390	1.64 568	4.06 448	3.86 561	3.23 603	2.70 571	5.02 627	2.85 557	9.88 552	1.85 441	0.71 586	0.51 464	0.69 608	0.48 547	0.86 589	0.85 402

PFNet	2.75 407	0.69 200	19.96 464	2.25 616	0.80 271	4.63 606	0.90 389	2.60 216	3.85 560	2.39 503	2.71 572	1.82 359	1.41 369	7.53 502	1.41 328	0.36 368	0.21 95	0.36 444	0.27 300	0.32 249	0.46 205

SHD	3.22 496	4.21 584	14.19 265	2.37 622	2.12 613	2.77 198	1.19 497	4.24 522	3.25 473	4.64 642	2.73 573	3.62 563	2.76 555	6.30 471	4.75 574	0.66 575	1.25 569	0.52 556	0.59 582	0.69 557	1.64 484

DEmStereo	3.24 501	0.65 172	18.95 388	0.83 145	0.54 127	3.85 412	1.79 578	2.53 189	2.54 343	2.25 448	2.74 574	2.02 396	6.02 632	6.78 485	11.30 619	0.40 422	0.26 234	0.27 204	0.27 300	0.28 161	0.57 298

MSC_U_SF_DS_RVC	4.90 614	13.94 654	16.59 330	1.69 571	1.46 508	6.15 649	3.52 646	5.47 647	3.95 567	2.77 560	2.74 574	4.81 623	2.49 544	13.78 672	5.33 577	2.34 646	3.46 628	1.05 629	1.21 637	2.28 643	2.94 540

UGAM	2.78 415	0.78 270	19.69 436	0.93 230	0.73 235	3.27 275	1.02 455	2.88 255	3.06 441	1.40 249	2.76 576	3.51 554	1.28 333	10.74 586	1.44 335	0.30 228	0.30 287	0.40 481	0.33 431	0.37 342	0.49 239

Sa-1000	2.54 335	1.47 475	20.36 523	1.16 371	0.55 135	4.07 480	1.39 536	4.49 601	3.01 421	2.06 382	2.79 577	1.84 362	1.43 376	2.68 372	1.53 353	0.31 254	0.26 234	0.36 444	0.33 431	0.37 342	0.46 205

DRaft	3.12 473	0.68 194	20.57 559	0.77 100	0.49 99	3.95 449	1.20 500	2.40 160	1.60 154	2.64 545	2.80 578	1.59 310	5.33 624	6.94 492	9.51 610	0.43 452	0.22 115	0.27 204	0.27 300	0.32 249	0.47 217

ADCS	4.77 611	12.63 637	17.40 346	1.72 577	1.34 475	3.90 425	3.60 650	4.30 542	3.54 538	5.11 647	2.81 579	4.44 607	3.05 574	6.15 466	19.32 679	0.74 598	0.68 513	0.70 609	0.70 601	1.25 626	1.98 501

Nwc_Net	3.03 458	1.90 525	19.16 398	1.38 480	1.69 566	3.53 337	1.19 497	4.03 439	2.19 275	2.79 564	2.84 580	3.80 571	2.46 541	6.93 491	2.87 534	0.96 615	0.41 393	0.59 584	0.68 598	0.60 518	0.65 346

ACVNet_1	6.63 644	14.79 671	21.40 637	3.59 657	3.17 639	4.69 626	2.46 612	4.24 522	3.34 502	3.11 594	2.86 581	23.21 687	4.59 616	11.06 602	12.59 632	3.75 662	2.34 602	2.60 658	1.80 656	3.70 656	3.31 553

MFMNet_re	3.44 525	8.89 612	19.36 411	3.25 651	1.91 598	3.13 251	1.99 589	3.60 345	4.16 577	3.17 601	2.86 581	2.25 415	2.41 537	2.61 367	2.35 501	1.13 622	1.06 555	0.94 625	0.91 618	1.29 627	1.57 478

DispFullNet	4.71 607	3.93 578	23.92 674	4.00 662	3.01 634	3.38 296	1.31 520	4.23 516	3.26 475	6.31 657	2.92 583	4.03 582	7.80 650	3.93 420	5.15 576	2.80 649	1.61 581	3.11 671	2.70 676	3.32 652	3.38 557

MyStereo8	2.97 451	1.76 507	18.94 387	1.55 541	1.62 544	4.16 506	0.57 130	3.79 381	2.41 320	2.22 443	2.93 584	2.27 417	1.14 302	2.16 321	2.28 496	0.27 141	8.58 656	0.32 349	0.29 366	0.37 342	1.72 487

AF-Net	3.15 481	2.65 558	18.81 383	1.37 476	1.76 579	3.30 287	1.57 559	4.20 504	3.05 439	2.76 559	2.94 585	4.50 611	3.21 582	5.88 456	3.07 542	0.88 611	0.39 382	0.72 614	0.50 560	0.75 570	0.66 351

KYRaft	2.55 340	0.57 105	20.60 564	0.98 273	0.51 111	4.38 552	1.76 576	2.51 182	1.59 148	2.48 519	2.98 586	1.99 391	3.36 590	2.17 323	0.96 204	0.34 326	0.22 115	0.33 386	0.46 541	0.38 356	2.44 521

ADCMid	4.55 597	10.78 627	17.67 358	1.32 456	1.43 500	4.62 604	2.24 605	4.22 509	4.97 630	3.93 626	3.01 587	3.84 573	3.66 598	4.22 429	18.57 676	0.69 582	0.62 501	1.09 632	1.20 635	1.48 632	1.49 472

GANet	3.64 540	1.76 507	19.65 426	1.92 599	1.04 373	3.91 430	2.51 615	3.86 396	2.81 386	3.13 595	3.03 588	3.19 520	2.19 521	12.43 652	8.23 604	0.60 561	0.43 406	0.52 556	0.43 527	0.63 531	0.63 337

RP	3.26 506	1.73 506	17.70 359	1.56 543	1.93 599	3.43 311	1.94 585	4.18 499	2.72 365	2.77 560	3.05 589	3.96 579	2.69 551	10.17 567	2.86 532	1.04 617	0.50 460	0.71 611	0.59 582	0.75 570	0.83 396

SAMSARA	4.67 603	6.50 597	16.40 325	4.62 673	3.13 638	6.62 654	3.49 644	5.24 639	3.04 436	7.78 663	3.07 590	5.32 632	4.05 606	9.98 559	6.42 586	0.69 582	2.39 604	0.60 588	0.74 604	0.99 600	2.26 515

TransformOpticalFlow	3.07 465	0.87 303	20.87 592	1.10 337	0.56 142	4.18 515	0.64 179	4.36 574	3.28 479	2.19 431	3.08 591	4.32 603	5.01 620	7.36 499	1.59 371	0.34 326	0.18 21	0.32 349	0.26 276	0.29 184	0.57 298

AnyNet_C32	4.49 595	9.53 618	13.85 257	1.67 566	1.56 529	5.40 645	4.06 659	4.03 439	3.69 550	4.21 635	3.09 592	3.09 513	3.38 592	8.24 514	18.76 677	0.56 552	0.64 504	0.53 563	0.81 610	1.36 630	1.42 465

zh-mn7	3.65 541	13.21 641	16.35 324	1.28 433	1.01 359	2.94 222	1.31 520	4.24 522	3.12 449	3.44 612	3.10 593	2.84 489	2.09 504	9.17 531	5.46 581	0.61 562	0.43 406	0.38 469	0.38 486	0.60 518	0.94 418

IIG-Stereo	2.89 432	0.98 360	19.80 443	2.78 639	0.67 212	4.62 604	0.74 255	4.29 540	2.26 290	2.62 543	3.10 593	3.33 533	1.60 418	7.64 505	1.51 348	0.42 436	0.21 95	0.32 349	0.25 255	0.33 275	0.28 23

RAFT-345	2.55 340	0.60 138	19.89 455	1.22 401	0.49 99	4.43 564	0.77 282	1.68 59	3.54 538	2.09 394	3.10 593	1.95 383	1.30 340	6.65 479	1.47 344	0.41 425	0.23 147	0.32 349	0.26 276	0.29 184	0.28 23

RTS	4.29 585	9.35 616	18.25 370	2.79 641	2.29 620	4.98 637	3.41 641	4.72 628	4.27 587	4.35 636	3.10 593	4.93 624	3.14 576	7.71 507	6.99 592	0.71 586	0.68 513	0.51 553	0.50 560	1.07 609	1.98 501

RTSA	4.29 585	9.35 616	18.25 370	2.79 641	2.29 620	4.98 637	3.41 641	4.72 628	4.27 587	4.35 636	3.10 593	4.93 624	3.14 576	7.71 507	6.99 592	0.71 586	0.68 513	0.51 553	0.50 560	1.07 609	1.98 501

zh-sn7	4.13 575	13.99 655	17.43 347	1.29 439	1.15 409	3.66 368	2.56 618	4.26 534	2.78 379	2.66 548	3.11 598	3.37 537	3.17 580	11.53 624	7.43 598	0.48 500	0.49 452	0.45 516	0.44 531	0.75 570	1.52 474

RT-IGEV	3.03 458	0.66 180	15.80 301	1.63 557	0.95 341	2.42 167	1.38 533	4.57 614	5.38 640	2.88 573	3.18 599	4.44 607	4.91 618	2.76 378	1.51 348	0.37 385	0.49 452	0.32 349	0.33 431	0.34 298	6.32 590

DGSMNet	8.13 656	2.31 547	18.62 377	2.77 638	13.96 679	6.91 657	42.17 704	4.16 489	2.53 342	2.25 448	3.21 600	3.41 540	1.69 454	9.19 533	3.03 540	3.79 664	10.31 674	11.70 699	5.68 686	4.38 668	10.58 625

ccnet	3.03 458	1.48 476	12.88 243	1.54 537	1.26 455	3.71 381	2.32 609	4.11 469	3.05 439	2.92 577	3.21 600	2.86 490	2.40 535	9.87 551	4.19 561	0.80 604	0.76 525	0.71 611	0.70 601	0.78 576	1.07 436

RGC	3.35 518	1.84 522	18.13 366	1.52 534	1.79 585	3.33 292	1.37 532	4.18 499	2.39 315	2.96 584	3.23 602	3.98 580	2.71 552	11.53 624	3.42 552	0.90 612	0.48 449	0.79 620	0.79 608	0.75 570	0.89 409

RTSC	3.44 525	6.78 600	16.53 329	1.76 586	1.54 520	3.53 337	0.94 417	4.22 509	2.97 411	3.65 620	3.23 602	3.31 531	2.29 528	6.22 468	7.41 597	0.61 562	1.32 570	0.37 455	0.42 522	0.78 576	0.98 423

edge stereo	3.45 527	1.08 390	22.14 659	1.31 449	1.36 482	2.68 194	1.54 554	4.13 478	3.27 477	2.94 580	3.27 604	4.34 604	2.48 542	11.60 630	2.79 526	0.62 568	0.64 504	0.79 620	0.56 578	0.70 558	0.82 394

Hybrid-DGEV-03	2.35 290	1.15 413	20.06 476	1.06 320	0.52 118	3.99 459	0.96 433	3.34 309	1.68 178	2.16 416	3.31 605	1.37 288	1.07 276	1.40 173	1.55 359	0.28 167	0.22 115	0.32 349	0.24 235	0.30 207	1.97 500

tt	7.29 652	0.58 115	7.34 189	4.04 663	2.30 622	12.04 671	20.18 684	15.60 688	7.41 658	3.46 613	3.36 606	5.36 633	6.39 637	4.27 430	7.46 599	9.80 691	11.53 679	7.04 689	7.45 689	6.31 677	3.81 563

z-mn7	3.78 555	14.53 667	15.59 297	1.34 463	1.23 444	3.78 395	1.42 540	4.17 493	3.45 527	2.94 580	3.37 607	3.05 507	2.09 504	10.03 564	5.54 582	0.50 521	0.39 382	0.43 505	0.34 442	0.67 549	0.73 371

PWC_ROB	3.32 513	4.61 587	14.41 270	1.46 513	1.90 597	3.21 261	1.15 493	4.39 584	3.46 530	3.13 595	3.40 608	2.79 485	2.34 532	9.17 531	6.94 591	0.61 562	0.34 325	0.61 591	0.37 477	0.73 565	1.40 462

Prome-Stereo	2.57 352	0.60 138	20.29 514	1.01 291	0.62 184	4.40 559	1.80 579	3.22 294	1.74 198	2.18 424	3.43 609	1.71 330	3.45 595	2.24 334	1.19 264	0.32 276	0.20 64	0.27 204	0.25 255	0.37 342	2.15 510

StereoVision	2.36 293	1.15 413	20.38 525	1.07 327	1.79 585	2.58 187	0.61 152	3.14 285	2.34 309	1.33 242	3.46 610	1.85 364	0.88 203	2.12 315	2.01 469	0.46 481	0.36 345	0.37 455	0.36 467	0.50 481	0.41 156

PVD	3.91 564	4.36 585	13.89 261	2.81 643	4.79 660	3.80 400	1.94 585	3.89 403	4.11 573	5.75 651	3.56 611	3.59 560	3.34 588	6.44 475	6.44 587	0.73 595	2.84 615	0.74 618	0.84 613	0.82 585	3.45 559

STrans-v2	3.11 470	0.95 347	20.80 586	0.86 169	0.64 193	3.90 425	1.01 450	4.30 542	3.61 543	2.28 459	3.65 612	4.11 589	5.17 623	7.32 496	1.63 386	0.34 326	0.18 21	0.29 272	0.26 276	0.30 207	0.65 346

SPS-STEREO	5.18 618	10.36 624	21.09 613	1.74 581	1.72 575	3.24 271	2.26 606	3.92 410	4.12 574	5.06 646	3.66 613	5.43 636	3.33 587	9.56 542	12.34 630	1.17 625	1.17 565	1.07 630	1.03 627	1.17 620	10.25 623
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM-Forest	4.96 615	0.86 298	21.02 600	1.22 401	0.83 281	4.05 475	3.26 637	4.40 586	3.49 534	4.40 638	3.69 614	4.66 621	13.91 673	11.94 642	17.16 663	0.66 575	0.46 429	0.49 545	0.39 496	0.49 480	1.77 492
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Selective-IGEV-i16pb	3.28 510	0.86 298	21.22 627	1.25 423	0.69 228	4.00 463	3.35 640	4.60 621	2.75 371	1.79 315	3.77 615	2.90 495	2.20 522	10.06 565	2.85 531	0.71 586	0.50 460	0.38 469	0.48 547	0.55 497	0.75 379

AnyNet_C01	4.68 604	10.90 628	16.41 326	2.03 609	1.62 544	6.25 650	6.40 666	4.19 502	5.13 633	4.03 628	3.77 615	4.14 590	3.26 583	7.23 494	11.19 617	0.64 572	0.80 531	0.65 603	0.72 603	2.18 641	2.08 507

DStereoO	6.49 640	2.37 549	11.24 225	4.72 674	13.38 677	4.43 564	23.61 685	4.35 571	6.24 654	2.56 529	3.88 617	3.12 517	7.75 649	4.13 426	11.53 622	4.21 668	7.25 649	1.33 642	1.83 658	3.22 650	8.59 609

ASMatch	2.65 374	0.68 194	20.65 571	1.60 550	0.71 232	4.40 559	0.77 282	2.02 106	1.65 172	1.71 298	3.89 618	1.93 377	3.75 601	5.45 446	1.67 399	0.33 303	0.24 183	0.34 407	0.28 327	0.34 298	0.57 298

FAT-Stereo	3.38 520	0.88 308	19.96 464	1.28 433	1.20 435	3.44 312	1.97 588	4.26 534	3.15 454	3.14 598	3.92 619	3.50 551	3.28 584	11.68 634	2.04 475	0.65 574	0.68 513	0.48 532	0.54 571	0.63 531	0.91 412

S-Stereo	3.51 535	0.96 351	22.00 657	1.38 480	1.50 514	3.55 342	2.49 614	4.27 537	3.00 416	2.38 501	3.94 620	3.73 566	1.84 485	11.89 641	2.59 521	0.64 572	0.71 522	0.49 545	0.81 610	0.68 555	1.31 455

ACVNet-4b	6.98 649	14.78 670	22.17 660	3.56 655	3.11 637	4.14 500	2.23 604	4.08 460	3.84 557	1.67 288	3.96 621	5.86 643	2.87 559	10.30 575	17.16 663	26.09 704	2.24 599	2.53 656	1.79 655	3.91 662	3.28 552

CBMV_ROB	4.57 600	0.90 319	21.30 633	1.46 513	0.89 313	4.43 564	1.69 573	4.51 606	3.14 452	5.97 653	4.23 622	4.16 591	7.83 651	11.06 602	16.47 651	0.61 562	0.55 480	0.53 563	0.51 565	0.56 504	0.59 319

aanetorigin	3.34 517	2.00 530	17.58 354	1.20 390	1.57 533	2.57 186	3.75 653	2.73 230	2.10 255	6.11 655	4.27 623	2.88 492	5.64 628	5.46 447	4.60 570	0.53 542	0.46 429	0.45 516	0.48 547	1.15 618	1.22 447

AANet_RVC	3.70 551	7.03 603	17.25 341	1.21 397	1.12 402	3.79 397	1.09 476	3.98 425	3.38 509	2.65 547	4.29 624	3.95 578	1.40 364	11.43 622	7.88 603	1.25 628	0.57 484	0.34 407	0.25 255	0.43 419	0.71 363

MDST_ROB	6.31 637	1.18 420	22.96 671	2.56 634	2.69 628	21.07 682	2.01 594	4.79 633	2.87 399	9.49 670	4.45 625	4.10 588	4.48 614	22.33 686	17.61 667	0.79 603	0.44 415	0.47 525	0.44 531	0.47 468	0.95 420

JetBlue	6.69 647	12.01 633	14.30 267	1.98 604	4.64 659	11.97 670	12.29 676	5.39 644	4.32 594	3.81 624	4.51 626	9.50 661	6.53 639	10.22 569	14.50 642	1.32 629	1.47 575	1.18 635	1.36 644	7.48 684	5.05 577

ADCL	4.70 606	4.04 581	16.12 311	1.35 465	1.28 457	5.46 646	10.88 673	4.08 460	4.25 585	5.97 653	4.51 626	4.29 601	5.60 626	6.37 472	15.21 646	0.54 545	0.48 449	0.88 624	0.78 607	0.86 589	1.01 428

AANet	5.07 617	3.79 577	14.99 285	1.46 513	1.56 529	2.28 153	1.36 530	2.97 269	13.07 669	4.12 631	4.76 628	4.17 592	5.56 625	6.54 477	4.69 572	0.67 579	12.57 681	0.50 547	0.44 531	1.04 604	14.76 642

EDNetEfficientorigin	12.42 669	3.26 568	179.44 718	1.21 397	1.00 357	2.89 218	1.82 581	3.05 276	5.37 637	8.87 667	4.78 629	4.17 592	4.80 617	9.91 554	11.32 620	0.41 425	0.41 393	0.62 598	0.88 615	1.33 629	2.81 532

EDNetEfficient	5.62 626	2.26 544	17.51 350	1.67 566	3.59 644	3.99 459	7.25 667	3.14 285	5.63 646	11.52 682	4.82 630	3.94 577	12.48 666	8.39 518	20.56 682	0.46 481	0.46 429	0.48 532	1.06 628	1.65 638	1.62 483

HHNet	2.51 324	0.76 261	20.83 588	0.67 38	0.67 212	4.07 480	0.90 389	3.85 395	1.59 148	2.14 406	4.91 631	0.98 229	3.32 586	1.73 251	1.80 432	0.41 425	0.20 64	0.31 326	0.28 327	0.38 356	0.44 184

FTStereo	3.74 552	0.60 138	20.43 530	0.99 280	0.66 206	4.34 546	11.24 674	2.63 220	1.95 233	2.58 533	5.03 632	1.90 371	13.77 670	3.70 412	1.28 298	0.41 425	0.24 183	0.31 326	0.33 431	0.32 249	2.08 507

MultiAttention	9.51 660	0.66 180	18.16 367	2.27 617	22.44 693	36.03 698	8.40 672	5.18 638	2.72 365	2.59 534	5.12 633	5.53 640	1.60 418	52.66 711	8.87 606	0.51 529	0.24 183	0.52 556	0.94 619	6.88 681	8.91 612

ACVNet_2	6.09 633	15.28 680	21.36 636	3.30 652	3.17 639	4.50 578	3.00 631	4.70 626	3.96 568	3.52 616	5.34 634	7.79 655	2.95 562	12.40 647	13.76 636	3.28 655	2.23 598	2.70 664	1.70 650	3.52 654	3.24 549

RAFT-RH_RVC	2.72 398	0.64 163	20.10 486	1.48 520	0.49 99	4.46 568	0.56 126	1.73 70	2.86 397	3.06 590	5.50 635	2.02 396	1.28 333	6.70 482	1.56 363	0.46 481	0.22 115	0.37 455	0.34 442	0.29 184	0.33 64

JetRed	10.68 664	26.07 695	35.62 689	4.40 668	4.16 656	15.72 678	13.07 678	14.57 684	5.83 649	5.85 652	5.55 636	10.12 662	7.37 646	8.86 525	25.99 691	3.33 656	3.82 631	3.59 678	2.98 682	8.51 686	8.22 603

AIO-Stereo-zeroshot1	3.20 491	1.87 523	21.91 651	1.18 383	2.03 605	4.07 480	0.98 444	3.99 427	2.17 271	1.57 271	5.62 637	4.27 598	2.92 561	2.69 375	2.50 514	0.27 141	0.49 452	0.31 326	1.20 635	0.92 596	3.04 544

TCMNet-wrong-test	12.48 670	15.10 677	19.66 427	22.40 694	19.87 688	15.98 680	12.30 677	23.88 690	4.80 624	6.29 656	6.46 638	18.38 678	15.65 678	10.50 579	10.86 615	9.07 689	4.79 633	5.34 686	3.95 683	12.27 692	12.13 630

SDNR	4.37 588	2.22 543	20.63 569	1.60 550	0.99 351	5.15 641	0.67 196	4.36 574	5.55 644	4.89 644	7.17 639	5.50 639	1.58 413	17.48 680	4.33 565	0.80 604	0.72 523	0.59 584	0.45 539	1.18 621	1.43 466

EAI-Stereo	4.89 613	0.69 200	7.74 193	0.99 280	1.63 549	4.68 621	51.52 705	5.79 652	3.37 506	3.64 619	7.24 640	1.10 244	0.95 226	2.51 354	1.71 410	0.33 303	0.31 295	0.28 244	2.04 664	0.28 161	0.92 414

PWCDC_ROB	3.62 539	9.86 622	17.35 345	1.62 554	1.57 533	4.19 523	1.01 450	4.35 571	4.20 578	2.26 454	7.36 641	2.73 474	2.75 553	4.10 424	4.51 568	1.47 637	0.37 353	0.39 476	0.34 442	1.22 624	0.73 371

PWCK	6.49 640	13.40 642	20.27 508	2.95 644	1.61 541	5.68 648	7.63 670	5.37 643	4.77 622	3.90 625	7.48 642	7.96 656	5.63 627	15.15 677	10.93 616	3.21 654	1.55 579	2.34 654	1.43 647	6.05 675	2.45 522

CSAN	5.95 630	13.70 649	21.94 652	1.35 465	0.93 333	3.65 366	3.46 643	4.73 630	4.26 586	3.98 627	7.70 643	3.54 558	6.94 643	22.83 687	16.00 650	0.53 542	0.47 442	0.50 547	0.55 576	0.65 543	1.22 447

MSMD_ROB	5.99 631	1.29 450	19.23 405	1.40 488	0.84 290	10.25 667	2.05 597	4.20 504	6.02 652	10.42 678	8.00 644	22.21 684	9.45 661	11.67 631	8.73 605	0.76 602	0.59 494	0.67 605	0.68 598	0.67 549	0.72 366

DCRE	3.02 455	0.95 347	18.48 375	1.18 383	1.89 596	3.57 346	0.82 325	3.36 313	1.70 185	2.04 377	8.12 645	1.73 334	1.07 276	1.31 141	1.24 280	0.24 77	0.87 541	0.26 178	0.27 300	0.28 161	11.03 627

MADNet++	8.64 659	6.17 596	13.88 260	6.61 678	5.25 662	10.15 666	14.20 679	5.89 654	8.25 659	7.14 660	8.18 646	6.41 647	9.84 663	11.71 636	16.73 654	9.65 690	5.03 637	8.63 691	5.68 686	4.83 673	8.57 608

CrosDoStereo	5.27 621	0.75 252	20.07 477	0.85 156	0.53 123	3.40 301	18.03 681	3.90 405	3.29 484	1.99 354	8.27 647	1.95 383	6.95 644	7.34 497	25.94 689	0.33 303	0.22 115	0.30 301	0.28 327	0.35 317	0.61 329

DeepStereo_LL	5.27 621	0.75 252	20.07 477	0.85 156	0.53 123	3.40 301	18.03 681	3.90 405	3.29 484	1.99 354	8.27 647	1.95 383	6.95 644	7.34 497	25.94 689	0.33 303	0.22 115	0.30 301	0.28 327	0.35 317	0.61 329

IMH-64-1	6.10 634	13.83 652	17.55 351	4.34 666	3.78 647	4.79 633	5.94 663	5.34 640	4.20 578	4.10 629	8.31 649	5.07 629	6.92 641	9.63 545	7.36 595	4.60 676	2.96 620	3.04 667	2.14 668	4.30 666	3.88 565

IMH-64	6.10 634	13.83 652	17.55 351	4.34 666	3.78 647	4.79 633	5.94 663	5.34 640	4.20 578	4.10 629	8.31 649	5.07 629	6.92 641	9.63 545	7.36 595	4.60 676	2.96 620	3.04 667	2.14 668	4.30 666	3.88 565

coex-ft	20.00 688	11.54 630	120.82 716	1.18 383	1.30 462	2.36 160	1.99 589	2.96 268	13.96 671	129.83 719	8.40 651	5.88 644	52.82 710	9.93 556	31.13 700	0.61 562	0.62 501	0.50 547	0.49 552	1.10 614	2.63 527

ELAS_RVC	6.36 638	2.53 553	20.21 499	2.67 636	2.48 625	4.90 636	11.89 675	4.84 634	6.31 657	9.03 668	8.54 652	8.09 658	12.73 668	9.32 535	13.25 635	1.92 641	2.18 595	1.51 645	1.31 639	1.40 631	2.15 510
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SANet	6.43 639	13.71 650	22.08 658	1.43 508	1.00 357	6.86 656	3.78 655	4.71 627	11.10 663	4.71 643	8.72 653	7.47 653	7.91 654	12.46 654	18.12 671	0.51 529	0.47 442	0.50 547	0.45 539	0.94 598	1.60 482

WAO-7	6.00 632	14.29 660	20.46 535	1.97 602	1.51 516	5.31 644	3.06 635	5.00 635	5.92 651	4.55 641	8.87 654	6.52 648	6.47 638	13.38 668	13.85 637	1.35 630	1.24 568	1.48 644	1.36 644	1.63 636	1.79 495

ELAS	6.58 642	2.54 554	20.08 483	2.66 635	2.48 625	15.49 677	7.29 668	5.50 648	5.72 647	10.05 675	8.94 655	6.91 651	10.83 664	8.33 515	14.27 640	1.92 641	2.19 596	1.23 637	1.31 639	1.62 635	2.17 512
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	5.59 625	14.82 672	20.70 577	3.13 648	2.70 629	3.91 430	2.56 618	3.90 405	2.48 336	2.25 448	9.38 656	4.06 584	2.32 531	9.59 544	14.37 641	3.52 659	1.66 583	2.15 653	1.19 634	3.73 659	3.35 556

G-Net	4.16 576	1.39 463	20.31 518	2.30 619	2.91 632	4.68 621	2.86 628	3.35 311	2.44 332	4.43 639	9.43 657	6.89 650	3.83 602	8.91 526	4.83 575	0.80 604	0.80 531	0.70 609	0.50 560	0.95 599	0.97 421

WAO-6	6.68 646	9.03 614	20.68 573	2.98 645	2.79 631	11.93 669	3.56 649	5.39 644	11.65 665	3.55 617	9.59 658	6.77 649	6.72 640	12.28 645	11.56 623	2.88 651	2.36 603	2.50 655	1.84 659	2.89 649	2.72 531

UNDER WATER-64	10.08 661	14.27 659	22.85 669	5.26 677	4.88 661	11.00 668	4.57 661	11.41 669	17.25 686	7.68 662	9.72 659	15.96 675	21.47 692	11.12 609	16.63 653	4.38 669	2.88 617	4.41 684	2.95 681	7.12 682	5.81 585

IMH	7.25 651	16.24 686	21.08 608	4.40 668	3.79 649	5.46 646	3.03 634	5.58 650	6.26 655	4.92 645	10.32 660	9.24 660	8.30 656	13.62 670	11.56 623	4.84 680	3.00 623	3.09 670	2.14 668	4.38 668	3.83 564

UNDER WATER	11.28 667	13.60 645	22.90 670	5.11 676	4.53 658	7.75 660	3.75 653	12.50 676	21.62 694	7.80 664	10.68 661	23.75 689	35.20 695	11.54 626	17.40 665	4.46 671	2.95 618	4.23 683	2.90 680	6.57 678	6.27 589

USTest	15.98 681	15.57 682	22.51 667	18.47 691	16.98 682	26.39 689	36.05 698	27.65 692	12.77 668	10.72 679	10.87 662	18.34 677	15.08 677	18.60 681	23.36 683	4.90 681	5.38 639	7.40 690	7.45 689	9.88 688	11.26 628

WCMA_ROB	5.78 628	2.42 550	21.71 646	1.67 566	1.55 524	4.07 480	3.53 647	4.14 483	4.73 617	6.59 658	10.89 663	12.82 669	9.59 662	10.17 567	12.65 633	1.05 618	0.61 498	0.52 556	0.52 566	0.71 563	5.64 582

FCDSN-DC	6.71 648	1.18 420	21.61 645	1.29 439	1.10 396	4.38 552	2.59 620	4.58 617	5.52 642	9.58 671	11.19 664	19.17 679	17.69 683	13.03 661	17.11 660	0.73 595	0.57 484	0.61 591	0.60 586	0.71 563	0.92 414
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	7.08 650	1.01 373	21.89 649	1.74 581	1.64 553	8.18 662	2.31 608	6.50 656	9.16 661	10.85 680	11.33 665	19.85 681	13.33 669	12.94 659	17.10 659	0.72 592	0.57 484	0.59 584	0.57 579	0.64 536	0.69 357

SGM_RVC	6.11 636	1.10 397	20.44 531	2.15 613	0.66 206	15.87 679	3.98 658	5.00 635	6.19 653	9.79 674	11.46 666	8.23 659	12.63 667	12.32 646	9.15 607	0.54 545	0.39 382	0.41 490	0.35 457	0.55 497	1.05 435
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
LVE	7.57 654	15.80 683	21.28 631	3.69 660	3.19 641	4.54 587	2.78 623	10.13 668	11.63 664	3.24 604	11.52 667	18.10 676	4.55 615	11.67 631	10.30 613	4.62 679	2.95 618	2.56 657	1.91 661	3.63 655	3.26 551

MeshStereo	5.67 627	1.80 513	21.28 631	1.40 488	1.14 407	4.38 552	3.83 656	5.51 649	4.85 626	10.12 676	11.72 668	11.44 663	5.87 631	13.86 673	12.31 629	0.68 581	0.61 498	0.61 591	0.60 586	0.73 565	0.68 354
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
FC-DCNN v2	7.41 653	0.98 360	22.19 661	1.75 583	1.64 553	8.98 665	2.37 610	7.60 659	9.44 662	11.09 681	11.95 669	20.04 682	16.35 680	12.99 660	17.14 662	0.72 592	0.57 484	0.59 584	0.57 579	0.64 536	0.68 354

THIR-Stereo	4.50 596	1.11 401	18.71 381	0.89 190	0.47 84	2.25 148	16.71 680	3.53 334	1.58 145	2.04 377	12.04 670	2.66 469	7.52 647	7.29 495	11.25 618	0.32 276	0.21 95	0.29 272	0.28 327	0.35 317	0.52 264

WAO-8	12.61 672	16.02 684	21.99 655	3.55 653	3.10 635	15.07 675	2.80 624	12.81 678	19.10 692	7.93 665	13.05 671	11.75 665	8.46 659	83.86 713	15.10 643	3.51 657	1.94 590	3.54 676	1.96 662	3.72 657	2.89 537

Venus	12.61 672	16.02 684	21.99 655	3.55 653	3.10 635	15.07 675	2.80 624	12.81 678	19.10 692	7.93 665	13.05 671	11.75 665	8.46 659	83.86 713	15.10 643	3.51 657	1.94 590	3.54 676	1.96 662	3.72 657	2.89 537

pmcnn	5.90 629	1.81 516	22.30 662	1.69 571	2.37 624	3.47 319	2.10 600	4.58 617	5.56 645	3.75 623	13.12 673	22.07 683	3.70 599	11.99 643	17.13 661	0.58 556	0.23 147	0.23 57	0.19 89	0.37 342	0.70 361

IINet	19.62 686	18.90 688	25.24 677	22.29 692	21.18 689	29.28 690	37.70 699	32.09 696	16.48 678	14.50 684	13.76 674	22.89 685	19.67 687	21.97 684	26.19 692	10.17 693	8.89 661	11.02 695	10.87 692	13.66 693	15.57 654

iinet-test	19.62 686	18.90 688	25.24 677	22.29 692	21.18 689	29.28 690	37.70 699	32.09 696	16.48 678	14.50 684	13.77 675	22.90 686	19.67 687	21.97 684	26.19 692	10.16 692	8.89 661	11.02 695	10.87 692	13.66 693	15.57 654

LSM	13.03 675	7.72 609	21.01 599	55.44 708	85.65 708	3.65 366	6.27 665	3.91 409	5.06 631	5.63 649	13.91 676	3.53 557	3.46 596	9.93 556	4.36 566	0.72 592	0.95 546	0.72 614	0.85 614	1.09 612	26.67 690

MonStereo1	8.19 657	2.63 557	9.96 211	4.90 675	3.64 645	18.09 681	2.55 616	5.89 654	5.83 649	5.29 648	13.95 677	7.40 652	45.20 708	13.30 666	6.87 590	4.47 672	1.10 560	2.69 663	1.59 649	4.07 665	4.31 570

MANE	15.29 679	13.67 647	23.58 673	10.15 685	13.37 676	23.58 688	23.86 686	27.83 693	26.26 696	12.02 683	15.10 678	19.83 680	18.01 684	15.68 679	20.35 681	8.58 686	9.20 671	3.05 669	4.19 684	0.82 585	16.69 661

FINET	10.59 663	14.44 666	25.84 679	2.30 619	3.90 650	21.74 683	25.19 688	8.85 666	16.99 682	2.68 549	15.19 679	11.45 664	13.83 671	6.71 484	15.11 645	0.80 604	8.59 657	0.53 563	0.44 531	0.62 525	16.67 660

Anonymous_1	57.77 710	19.65 690	26.12 680	23.12 695	141.97 716	30.79 692	39.72 701	34.10 700	16.98 681	70.09 712	15.64 680	23.44 688	19.73 689	23.03 689	27.21 694	164.70 719	9.02 666	130.41 714	137.42 717	161.21 720	41.01 708

SGM+DAISY	13.18 676	14.36 662	24.65 676	8.10 681	13.49 678	22.47 685	25.54 690	12.13 674	17.08 685	14.77 686	15.82 681	12.17 668	13.97 676	12.65 657	18.22 673	8.40 685	9.18 670	1.23 637	1.33 642	1.23 625	16.81 666

SGM-ForestM	15.60 680	14.94 675	28.17 686	7.84 680	10.49 670	23.43 687	24.58 687	20.87 689	16.87 680	15.92 690	15.89 682	27.08 694	22.45 693	24.86 692	28.42 699	3.85 665	8.90 663	0.55 573	1.15 633	0.64 536	15.05 644

DStereoSA	12.54 671	6.88 601	16.88 334	11.79 688	16.87 681	22.28 684	25.54 690	6.75 657	17.06 684	6.99 659	15.95 683	6.00 645	13.94 674	7.99 512	27.57 695	8.61 687	9.15 668	1.51 645	8.23 691	4.04 663	16.83 667

DPSM_ROB	20.83 689	20.01 691	26.54 682	23.64 696	22.42 691	31.06 693	39.94 702	34.02 698	17.42 687	15.35 688	16.05 684	24.04 690	20.69 690	23.28 690	27.60 696	10.77 694	9.41 672	11.68 697	11.50 695	14.48 695	16.71 662

DPSM	20.83 689	20.01 691	26.54 682	23.64 696	22.42 691	31.06 693	39.94 702	34.02 698	17.42 687	15.35 688	16.05 684	24.04 690	20.69 690	23.28 690	27.60 696	10.77 694	9.41 672	11.68 697	11.50 695	14.48 695	16.71 662

DStereoFS	13.73 677	14.37 663	21.48 640	14.07 689	16.86 680	23.31 686	25.20 689	13.01 680	17.04 683	15.22 687	16.10 686	11.86 667	13.95 675	10.88 591	15.98 649	8.74 688	9.17 669	2.60 658	5.33 685	2.58 646	16.74 664

LE_ROB	19.18 685	12.99 640	48.22 697	8.42 683	23.91 694	7.26 658	19.71 683	9.92 667	38.58 705	43.44 700	21.85 687	28.15 695	41.18 699	23.00 688	54.71 705	0.38 402	0.34 325	0.32 349	0.36 467	0.43 419	0.49 239

DGTPSM_ROB	16.67 682	21.79 693	40.19 693	10.00 684	19.05 686	12.43 672	33.20 694	13.71 681	18.09 689	9.71 672	22.85 688	13.77 672	19.64 685	21.23 682	24.07 684	5.09 682	8.95 664	5.62 687	11.49 694	6.73 679	15.75 657

DPSMNet_ROB	16.76 683	21.81 694	40.95 694	10.20 686	19.08 687	12.43 672	33.21 695	13.73 682	18.21 690	9.76 673	22.88 689	13.78 673	19.64 685	21.39 683	24.21 685	5.20 683	8.97 665	5.63 688	11.51 697	6.80 680	15.82 658

TorneroNet-64	10.52 662	14.33 661	21.95 653	4.29 665	3.76 646	13.77 674	2.83 627	14.96 685	23.11 695	10.24 677	23.77 690	13.44 671	8.15 655	13.98 674	17.70 669	4.03 667	2.73 613	3.23 672	2.53 672	7.27 683	4.35 573

NVStereoNet_ROB	6.63 644	9.57 619	19.28 407	3.19 649	2.11 611	3.69 375	1.99 589	4.32 562	6.27 656	3.26 606	24.57 691	5.45 638	11.39 665	13.56 669	12.37 631	2.79 648	2.05 593	1.76 648	1.75 654	1.49 633	1.75 488
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Dean	8.35 658	15.23 679	22.34 663	3.76 661	3.55 643	4.81 635	3.51 645	5.34 640	5.37 637	4.49 640	26.13 692	25.59 693	4.33 612	11.21 613	13.12 634	3.78 663	2.31 601	2.90 666	1.89 660	4.04 663	3.34 555

LRCNet_RVC	25.63 692	33.47 696	24.35 675	31.77 698	32.74 695	6.73 655	1.19 497	25.87 691	4.67 615	28.95 691	30.91 693	24.89 692	17.54 682	27.82 693	24.57 687	35.48 706	25.62 706	35.91 708	33.80 707	31.95 707	34.38 706

Hybrid-DGEV	41.83 698	40.11 701	53.12 703	47.72 703	44.97 700	62.36 704	80.65 713	68.25 707	34.71 697	30.51 692	31.94 694	48.29 706	41.41 700	46.69 709	55.61 712	21.63 701	18.85 690	23.48 706	23.21 703	29.16 701	33.99 705

FlowAnything	41.86 699	39.86 698	53.27 705	47.82 707	45.01 701	62.36 704	80.44 711	68.40 712	35.33 703	30.77 696	32.01 695	48.15 702	42.00 705	46.64 708	55.21 707	21.70 703	18.87 691	23.47 705	23.12 700	29.11 699	33.59 700

xyz-stereo	10.93 666	0.71 216	79.25 713	0.70 66	0.45 73	83.14 712	0.77 282	2.68 226	1.49 119	2.28 459	32.01 695	2.76 482	1.61 424	5.80 455	3.32 550	0.29 195	0.18 21	0.33 386	0.23 210	0.26 123	0.29 29

Selective-RAFT-Error	41.88 700	40.10 700	53.23 704	47.74 704	45.20 703	62.42 706	80.58 712	68.27 708	34.95 701	30.85 697	32.30 697	48.08 701	42.07 706	46.54 703	54.92 706	21.60 698	19.12 697	23.46 701	23.15 702	29.14 700	33.95 704

CasAABBNet	41.89 701	40.14 702	53.33 706	47.71 702	45.10 702	62.42 706	80.65 713	68.29 709	34.85 700	30.67 693	32.34 698	48.22 703	41.76 702	46.61 705	55.60 711	21.59 697	18.89 692	23.46 701	23.21 703	29.17 702	33.75 703

RAFT-FEzeroshot	41.89 701	40.15 703	52.92 701	47.78 705	45.48 704	62.42 706	80.67 715	68.35 710	34.76 698	30.69 694	32.35 699	48.23 704	41.82 703	46.61 705	55.50 709	21.61 699	18.89 692	23.46 701	23.21 703	29.18 703	33.72 701

RAFT-FE	41.89 701	40.15 703	52.92 701	47.78 705	45.48 704	62.42 706	80.67 715	68.35 710	34.76 698	30.69 694	32.35 699	48.23 704	41.82 703	46.61 705	55.50 709	21.61 699	18.89 692	23.46 701	23.21 703	29.18 703	33.72 701

LSM0	49.69 708	40.02 699	53.50 707	97.07 710	129.56 714	62.65 710	79.82 710	68.02 706	35.12 702	33.72 699	33.34 701	48.41 707	41.54 701	46.57 704	55.40 708	21.63 701	19.16 698	23.60 707	23.13 701	29.46 705	52.08 712

HanzoNet	31.86 697	17.33 687	21.23 628	7.52 679	5.85 665	7.49 659	3.61 652	14.35 683	13.37 670	50.38 704	46.35 702	44.46 698	56.50 711	36.53 699	28.25 698	64.05 712	58.31 713	9.45 693	89.24 716	31.17 706	31.77 698

notaker	10.92 665	14.17 658	20.38 525	4.56 672	3.98 652	6.29 651	3.53 647	7.68 660	5.10 632	9.04 669	46.37 703	13.84 674	28.85 694	14.18 676	14.16 639	4.57 675	3.19 625	3.52 675	2.70 676	8.16 685	4.13 568

HaxPig	43.31 704	43.63 705	45.01 695	33.88 699	35.67 697	32.79 695	30.52 693	45.50 703	42.95 706	48.75 701	48.14 704	43.24 697	40.44 698	44.58 701	43.63 702	47.17 709	49.30 710	51.65 710	50.37 709	43.72 708	45.27 709

AVERAGE_ROB	44.46 705	45.87 706	46.48 696	40.54 701	38.62 698	32.95 696	30.49 692	46.80 704	43.31 707	49.57 702	48.93 705	44.57 699	39.87 697	45.01 702	43.89 703	48.70 710	50.65 711	50.80 709	49.79 708	45.54 709	46.89 710

MEDIAN_ROB	47.37 707	49.00 707	49.74 698	40.28 700	39.94 699	34.93 697	33.41 696	49.78 705	46.38 709	53.04 705	52.61 706	47.67 700	42.28 707	48.33 710	47.25 704	52.06 711	53.99 712	54.28 711	53.48 710	48.70 710	50.27 711

Selective-IGEV-i1pa	31.30 696	37.48 697	34.77 688	15.57 690	9.42 667	41.64 702	35.44 697	44.56 702	35.33 703	31.25 698	53.21 707	43.16 696	35.37 696	41.41 700	38.12 701	30.89 705	20.11 702	23.31 700	13.95 698	10.51 689	30.51 697

KSHMR	17.50 684	14.38 665	22.35 664	4.50 670	4.51 657	8.17 661	3.33 639	15.44 687	76.15 713	7.32 661	61.40 708	56.33 708	5.66 629	32.91 695	13.97 638	4.42 670	2.99 622	3.64 679	2.79 678	5.13 674	4.55 575

RSGM-EC	109.57 712	104.25 715	68.53 709	115.30 711	109.29 710	116.06 714	139.00 717	126.85 717	55.85 710	55.24 706	70.93 709	116.40 716	111.43 717	176.32 717	174.60 718	117.23 713	71.46 714	140.49 716	83.40 714	123.40 715	115.37 713

acva	109.57 712	104.25 715	68.53 709	115.30 711	109.29 710	116.06 714	139.00 717	126.85 717	55.85 710	55.24 706	70.93 709	116.40 716	111.43 717	176.32 717	174.60 718	117.23 713	71.46 714	140.49 716	83.40 714	123.40 715	115.37 713

xxxxx1	112.85 714	94.19 712	38.10 690	228.21 717	161.02 717	39.23 699	61.26 707	92.54 714	79.08 716	63.44 709	74.84 711	77.80 710	69.88 712	33.55 696	70.96 713	117.25 715	130.44 718	258.49 719	273.88 719	145.63 717	147.24 716

tt_ll	112.85 714	94.19 712	38.10 690	228.21 717	161.02 717	39.23 699	61.26 707	92.54 714	79.08 716	63.44 709	74.84 711	77.80 710	69.88 712	33.55 696	70.96 713	117.25 715	130.44 718	258.49 719	273.88 719	145.63 717	147.24 716

ff	112.85 714	94.19 712	38.10 690	228.21 717	161.02 717	39.23 699	61.26 707	92.54 714	79.08 716	63.44 709	74.84 711	77.80 710	69.88 712	33.55 696	70.96 713	117.25 715	130.44 718	258.49 719	273.88 719	145.63 717	147.24 716

TorneroNet	26.32 693	14.70 668	22.40 665	4.24 664	4.08 654	54.72 703	3.19 636	15.11 686	76.73 714	57.99 708	82.55 714	86.65 713	45.79 709	13.34 667	18.51 674	4.52 674	2.86 616	3.45 673	2.63 675	8.75 687	4.28 569

BEATNet-Init1	51.93 709	71.67 711	99.39 715	10.91 687	13.10 674	84.39 713	59.36 706	73.78 713	67.97 712	88.09 714	88.15 715	91.73 714	97.51 715	85.13 715	72.56 716	2.59 647	5.18 638	1.20 636	1.49 648	10.61 690	13.83 634

ktn	22.24 691	14.37 663	20.30 516	4.54 671	4.02 653	6.52 653	4.50 660	6.78 658	78.80 715	84.67 713	100.54 716	58.48 709	8.39 657	13.13 662	17.09 658	4.61 678	3.24 626	3.49 674	2.62 674	4.70 672	3.96 567

light-stereo	45.83 706	14.84 673	58.20 708	82.38 709	47.03 706	134.62 716	2.05 597	36.86 701	19.09 691	90.06 715	120.36 717	121.35 718	8.43 658	91.00 716	25.51 688	5.74 684	25.08 705	1.29 640	1.40 646	18.45 697	12.95 632

DPSimNet_ROB	143.68 718	156.64 717	170.66 717	162.59 713	135.40 715	195.13 718	174.01 719	141.76 719	167.78 720	174.58 720	138.78 718	186.01 720	183.75 719	82.32 712	97.85 717	151.24 718	102.48 717	131.25 715	82.78 713	115.21 714	123.37 715

Selective-IGEV-i16pa	131.14 717	164.53 718	21.02 600	3.67 659	2.32 623	202.61 720	5.84 662	235.89 721	207.58 721	116.72 718	209.77 719	170.99 719	230.17 721	257.95 721	190.12 720	192.86 720	97.68 716	90.04 713	65.64 712	4.45 671	153.01 719

test_example2	213.42 719	219.67 719	222.97 719	213.78 716	220.82 720	199.03 719	200.49 720	189.27 720	143.61 719	211.05 721	218.08 720	210.69 721	205.21 720	221.14 720	216.49 721	236.74 721	242.08 721	213.66 718	216.96 718	235.55 721	231.06 720

PML	64.55 711	56.00 709	20.79 585	8.10 681	32.82 696	147.60 717	247.57 721	12.71 677	45.39 708	111.32 717	288.85 721	101.42 715	100.62 716	31.63 694	15.84 648	13.96 696	4.84 634	10.95 694	6.18 688	28.99 698	5.33 581

ccccc		628.29 720		567.59 720	570.62 721	580.23 721		613.89 722		613.55 722		554.19 722		666.02 722		780.28 722	507.01 722	391.46 722	342.94 722	701.16 722

Low-res two-view benchmark