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

S2M2_XL	0.46 1	0.41 35	1.09 64	0.65 61	0.34 12	0.29 1	0.23 4	0.67 1	0.50 1	0.53 14	0.92 103	0.65 100	0.53 61	0.54 1	0.50 74	0.28 197	0.24 314	0.25 131	0.21 154	0.23 90	0.22 110
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CroCo-Stereo	0.98 155	0.87 407	3.44 298	0.87 184	0.53 174	0.49 2	0.50 114	3.99 430	1.49 185	0.81 131	1.25 173	1.00 193	0.75 133	1.10 95	1.09 280	0.24 107	0.21 217	0.24 105	0.19 118	0.35 300	0.27 189
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
CroCo-Stereo Lap2	0.99 163	0.89 411	2.55 250	0.99 270	1.80 567	0.54 3	0.46 103	3.10 261	1.24 111	1.07 181	1.21 158	1.05 202	0.78 150	1.26 144	1.08 277	0.27 160	0.23 279	0.27 191	0.21 154	0.43 397	0.34 299

FoundationStereo	0.50 2	0.39 9	1.11 77	0.79 125	0.42 87	0.70 4	0.36 61	0.76 2	0.80 34	0.62 57	0.38 6	0.73 129	0.77 142	0.69 4	0.36 2	0.26 143	0.17 66	0.23 74	0.16 41	0.18 1	0.20 52

FSD					0.60 216	0.77 5	0.67 195	1.57 42	0.68 8	0.72 93	0.62 50	1.02 195	0.72 120	0.81 31	0.73 158	0.59 524	0.54 537	0.57 530	0.54 533	0.57 467

UniTT-Stereo	0.82 108	0.47 86	2.63 261	0.96 249	1.19 441	0.78 6	0.39 67	1.12 7	1.54 223	1.19 192	1.26 174	0.51 41	0.64 97	1.13 106	1.03 268	0.30 263	0.20 181	0.24 105	0.21 154	0.40 343	0.25 148

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 105	1.13 469	1.23 105	0.97 256	0.57 199	0.81 7	0.43 90	3.49 312	0.84 50	0.73 95	0.95 111	0.44 31	1.17 275	1.45 188	0.60 100	0.26 143	0.18 103	0.24 105	0.17 69	0.30 199	0.19 16

dual_stereo	0.68 48	0.40 19	1.05 40	0.64 54	0.37 42	0.84 8	0.34 53	3.40 305	1.03 87	0.50 7	0.46 21	0.58 73	0.40 8	1.85 268	0.49 66	0.23 93	0.17 66	0.21 52	0.16 41	0.20 31	0.19 16

ITER	0.61 24	0.44 58	1.19 97	0.65 61	0.50 153	0.95 9	0.24 7	1.20 12	0.95 81	0.93 159	0.77 71	0.68 109	0.47 26	1.70 241	0.46 37	0.18 39	0.14 11	0.19 12	0.16 41	0.20 31	0.21 91

sCroCo_RVC	1.06 176	0.82 388	5.05 328	1.02 295	1.05 404	0.98 10	0.61 163	2.06 110	1.29 123	0.69 85	1.26 174	0.82 151	1.10 253	1.20 131	0.90 226	0.42 439	0.40 479	0.33 343	0.30 362	0.46 424	0.38 348

LGtest1	0.55 7	0.41 35	1.14 88	0.70 82	0.40 70	0.99 11	0.26 17	1.32 18	0.93 75	0.53 14	0.60 46	0.44 31	0.49 43	1.02 82	0.45 31	0.27 160	0.19 139	0.23 74	0.16 41	0.21 61	0.23 121

rvit_stereo_ft	1.00 165	0.87 407	3.55 302	0.97 256	0.66 253	1.06 12	0.80 283	2.78 225	1.67 283	0.78 124	0.96 113	0.95 188	1.14 266	1.06 90	0.90 226	0.32 307	0.24 314	0.27 191	0.28 315	0.39 338	0.27 189

S2M2_L	0.64 37	0.55 151	1.07 47	0.89 196	0.54 175	1.08 13	0.20 1	1.16 9	1.37 135	0.59 36	0.81 83	0.86 164	0.47 26	0.70 5	0.65 119	0.31 286	0.33 422	0.27 191	0.27 286	0.36 313	0.31 257
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MIF-Stereo (partial)	0.98 155	0.55 151	2.83 272	0.71 88	1.03 399	1.08 13	0.49 112	2.55 187	1.66 281	0.79 127	1.20 154	0.80 147	0.90 192	1.61 223	1.56 384	0.36 368	0.24 314	0.33 343	0.25 240	0.40 343	0.28 208

ours_stereo	0.76 78	0.64 253	1.40 133	0.86 178	0.61 221	1.12 15	0.57 143	1.63 54	1.20 107	0.72 93	1.43 222	0.70 114	0.62 91	1.56 207	0.58 97	0.25 128	0.18 103	0.26 160	0.21 154	0.29 176	0.31 257

MonStereo	0.62 30	0.43 54	1.07 47	0.66 70	0.82 322	1.13 16	0.39 67	2.57 192	0.92 71	0.58 31	0.64 52	0.36 4	0.36 4	0.90 55	0.43 16	0.15 2	0.15 23	0.20 30	0.17 69	0.21 61	0.19 16

Monster-pub-eth3d	0.62 30	0.43 54	1.07 47	0.66 70	0.82 322	1.13 16	0.39 67	2.57 192	0.92 71	0.58 31	0.64 52	0.36 4	0.36 4	0.88 47	0.43 16	0.15 2	0.15 23	0.20 30	0.17 69	0.21 61	0.19 16

MonSter	0.62 30	0.43 54	1.07 47	0.66 70	0.82 322	1.13 16	0.39 67	2.57 192	0.92 71	0.58 31	0.64 52	0.36 4	0.35 3	0.95 66	0.43 16	0.15 2	0.15 23	0.20 30	0.17 69	0.21 61	0.19 16

AEACV	0.79 94	0.54 145	1.35 128	0.97 256	0.63 232	1.13 16	0.92 377	2.02 106	0.91 68	0.76 116	0.79 78	0.80 147	1.61 381	1.28 149	0.61 102	0.22 80	0.18 103	0.26 160	0.23 202	0.27 141	0.23 121

HART	1.03 173	0.85 401	3.13 285	0.84 159	0.38 55	1.17 20	0.42 84	3.54 324	1.47 168	1.08 182	2.17 449	1.48 262	0.57 73	1.37 173	0.74 164	0.23 93	0.18 103	0.28 224	0.21 154	0.32 245	0.24 138

StereoAnything_RVC	0.94 139	2.66 573	2.20 217	0.76 116	0.34 12	1.18 21	0.39 67	2.31 145	0.69 11	0.51 11	0.34 4	0.32 1	0.89 189	1.57 210	0.35 1	0.32 307	0.16 46	0.23 74	0.15 8	3.31 597	0.18 5

RAStereo	0.75 70	0.52 121	2.86 275	0.58 15	0.62 227	1.19 22	0.32 46	1.81 81	0.99 85	0.75 102	1.05 130	0.64 95	0.47 26	0.80 30	0.94 249	0.22 80	0.20 181	0.27 191	0.21 154	0.34 282	0.22 110

rvit_stereo_0081_aga	0.81 105	0.75 354	1.84 175	0.72 96	0.73 286	1.21 23	0.63 178	1.92 94	1.39 139	0.87 148	0.80 79	0.79 145	0.69 113	1.27 148	0.69 141	0.35 356	0.29 384	0.26 160	0.25 240	0.40 343	0.27 189

SCV	0.95 146	0.63 241	1.38 130	1.70 539	0.41 79	1.23 24	0.89 351	3.53 323	1.57 243	0.61 47	1.54 253	0.93 183	0.77 142	1.66 233	0.66 124	0.36 368	0.20 181	0.25 131	0.19 118	0.29 176	0.25 148

rvit_stereo_0083	0.86 117	0.67 284	1.42 135	0.87 184	0.65 246	1.23 24	0.64 181	1.67 59	2.28 416	0.79 127	0.93 106	0.93 183	1.07 242	1.46 192	0.75 167	0.32 307	0.36 446	0.30 265	0.26 260	0.33 264	0.28 208

sAnonymous2	1.37 248	1.22 491	9.79 382	0.92 219	0.88 350	1.23 24	0.61 163	2.56 189	1.69 291	0.85 144	1.02 116	0.73 129	1.23 287	0.98 75	0.78 177	0.29 220	0.25 338	0.31 288	0.30 362	1.06 557	0.71 510

CroCo_RVC	1.37 248	1.22 491	9.79 382	0.92 219	0.88 350	1.23 24	0.61 163	2.56 189	1.69 291	0.85 144	1.02 116	0.73 129	1.23 287	0.98 75	0.78 177	0.29 220	0.25 338	0.31 288	0.30 362	1.06 557	0.71 510

SCV_C0	0.89 126	0.59 193	1.96 189	0.83 149	0.44 102	1.24 28	0.64 181	3.33 298	1.66 281	0.82 133	1.20 154	0.73 129	0.66 107	1.62 224	0.66 124	0.32 307	0.21 217	0.24 105	0.20 138	0.28 158	0.23 121

CAS++	0.89 126	0.64 253	1.46 138	0.81 128	0.51 156	1.24 28	0.86 322	3.44 307	1.46 163	1.14 189	1.29 185	0.62 88	0.58 76	1.13 106	0.59 98	0.34 336	0.30 397	0.34 361	0.26 260	0.41 368	0.29 218
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MaDis-Stereo	0.82 108	0.66 274	1.53 146	0.65 61	1.87 570	1.24 28	0.36 61	2.13 116	1.27 120	0.67 80	0.75 67	0.88 169	0.70 115	1.15 114	1.07 275	0.29 220	0.23 279	0.26 160	0.20 138	0.31 218	0.22 110

MGS-Stereo	0.80 96	0.56 162	1.53 146	0.93 235	0.39 62	1.26 31	0.73 224	1.45 26	1.30 125	1.01 171	2.26 464	0.80 147	0.56 70	1.16 116	0.65 119	0.27 160	0.23 279	0.26 160	0.22 187	0.27 141	0.25 148

252Zero-FE	0.72 60	0.46 71	1.08 56	1.01 284	0.41 79	1.27 32	0.22 2	1.79 78	1.03 87	2.52 489	1.24 165	0.32 1	0.41 11	1.03 83	0.45 31	0.21 69	0.17 66	0.20 30	0.17 69	0.20 31	0.20 52

fffy	0.80 96	0.59 193	1.56 152	1.00 278	0.47 133	1.27 32	0.76 249	1.90 91	1.02 86	0.75 102	1.35 203	0.83 154	0.72 120	1.70 241	0.62 106	0.23 93	0.19 139	0.27 191	0.21 154	0.28 158	0.32 268

rvit_stereo_0081	0.80 96	0.63 241	1.19 97	0.91 213	0.64 235	1.27 32	0.61 163	2.05 108	1.71 295	0.82 133	0.73 64	0.85 160	0.75 133	1.30 158	0.80 184	0.31 286	0.26 351	0.27 191	0.25 240	0.38 328	0.27 189

rvit_stereo_0082	0.80 96	0.63 241	1.19 97	0.91 213	0.64 235	1.27 32	0.61 163	2.05 108	1.71 295	0.82 133	0.73 64	0.85 160	0.75 133	1.30 158	0.80 184	0.31 286	0.26 351	0.27 191	0.25 240	0.38 328	0.27 189

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 181	3.30 582	2.61 257	0.82 138	0.38 55	1.27 32	0.62 176	1.51 33	1.29 123	0.91 154	0.92 103	0.65 100	0.57 73	1.08 92	0.59 98	1.55 593	0.15 23	0.32 308	0.28 315	1.10 563	1.98 590

IGEV++	0.90 130	0.58 185	1.32 122	0.94 239	0.45 110	1.27 32	1.00 407	3.32 292	1.55 231	0.82 133	1.34 200	0.86 164	1.09 247	1.16 116	0.89 222	0.33 324	0.18 103	0.23 74	0.19 118	0.29 176	0.22 110

AIO-Stereo	0.76 78	0.54 145	1.07 47	0.73 99	0.40 70	1.28 38	0.82 297	2.26 135	1.49 185	0.70 87	1.58 264	0.89 171	0.45 22	1.03 83	0.55 90	0.24 107	0.18 103	0.25 131	0.20 138	0.26 128	0.21 91

CASnet	0.78 91	0.51 115	1.29 117	0.81 128	0.29 2	1.28 38	0.74 236	1.51 33	1.89 335	1.64 244	1.09 136	0.65 100	0.64 97	0.91 58	0.76 171	0.29 220	0.17 66	0.41 446	0.31 378	0.32 245	0.19 16
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
castereo	0.82 108	0.70 306	1.04 38	0.85 171	0.50 153	1.29 40	0.91 364	3.22 275	1.20 107	0.83 141	1.24 165	0.72 125	0.91 194	1.00 80	0.67 129	0.26 143	0.16 46	0.25 131	0.20 138	0.24 95	0.21 91

OmniDepth	0.54 5	0.42 49	1.05 40	0.58 15	0.25 1	1.30 41	0.36 61	1.53 36	0.86 59	0.56 19	0.37 5	0.57 70	0.65 100	0.87 43	0.40 6	0.20 59	0.15 23	0.19 12	0.16 41	0.22 77	0.17 1

RSM	0.80 96	0.50 109	1.08 56	0.83 149	0.51 156	1.31 42	0.77 262	2.28 140	1.43 152	0.82 133	1.44 224	1.22 228	0.62 91	1.17 124	0.63 109	0.22 80	0.18 103	0.24 105	0.19 118	0.27 141	0.20 52

Selective-IGEV	0.80 96	0.52 121	1.05 40	0.75 102	0.61 221	1.31 42	0.82 297	2.60 200	1.41 146	0.82 133	1.64 283	0.71 122	0.62 91	1.22 134	0.64 112	0.22 80	0.19 139	0.24 105	0.18 93	0.25 109	0.20 52

DilatedVolume-Stereo	0.81 105	0.60 205	1.51 145	1.01 284	0.59 212	1.34 44	0.51 118	1.56 41	1.08 95	1.26 197	1.24 165	0.77 140	0.87 181	1.79 255	0.72 155	0.23 93	0.24 314	0.22 60	0.21 154	0.25 109	0.23 121

HUF	1.15 192	0.64 253	8.62 368	0.90 205	0.35 17	1.35 45	0.78 266	1.97 101	1.50 191	0.63 63	1.52 244	0.83 154	0.66 107	1.28 149	0.63 109	0.29 220	0.23 279	0.26 160	0.17 69	0.23 90	0.25 148

AIO_test	0.76 78	0.47 86	1.31 119	0.81 128	0.70 276	1.36 46	0.88 346	1.40 24	1.45 155	0.55 18	0.95 111	1.81 321	0.58 76	1.16 116	0.46 37	0.27 160	0.17 66	0.24 105	0.19 118	0.24 95	0.21 91

Occ-G	0.86 117	0.52 121	1.39 131	0.82 138	0.66 253	1.37 47	0.79 273	1.58 43	1.31 126	1.56 230	0.87 90	2.18 372	0.89 189	0.97 72	0.88 219	0.26 143	0.19 139	0.26 160	0.19 118	0.25 109	0.24 138

MoCha-V2	0.87 121	0.48 96	1.87 177	0.88 189	0.32 8	1.37 47	0.55 136	2.71 213	1.42 148	0.92 158	1.75 317	0.65 100	1.17 275	1.45 188	0.57 94	0.21 69	0.21 217	0.20 30	0.19 118	0.24 95	0.23 121

Monster-pub-mixall	0.64 37	0.42 49	1.00 34	0.83 149	0.48 141	1.39 49	0.32 46	1.45 26	0.82 39	0.88 149	0.85 88	0.39 14	0.36 4	1.99 278	0.47 49	0.20 59	0.16 46	0.17 1	0.15 8	0.18 1	0.21 91

IGEV-Stereo+	0.94 139	0.47 86	1.19 97	0.86 178	2.02 580	1.40 50	0.39 67	1.17 10	0.88 62	0.61 47	0.44 12	0.47 37	0.79 154	2.14 294	0.42 11	0.27 160	0.19 139	0.22 60	0.17 69	2.26 592	2.41 597

zero-FE	0.95 146	0.52 121	2.63 261	0.86 178	1.27 464	1.41 51	0.86 322	2.27 137	0.73 15	0.50 7	0.64 52	0.54 51	0.78 150	2.70 342	1.02 266	0.35 356	0.17 66	0.24 105	0.18 93	1.03 554	0.29 218

mms	0.77 86	0.68 292	1.17 93	0.83 149	0.71 279	1.41 51	0.67 195	1.61 47	1.12 99	0.77 121	1.37 208	0.63 93	0.54 64	1.75 248	0.63 109	0.24 107	0.19 139	0.26 160	0.21 154	0.31 218	0.34 299

WCG-NET（raft）	0.95 146	0.55 151	1.20 103	0.84 159	0.31 5	1.44 53	1.01 410	1.55 40	2.37 441	1.64 244	1.42 220	2.38 392	1.01 219	1.29 154	0.76 171	0.22 80	0.19 139	0.22 60	0.20 138	0.25 109	0.21 91

RALAANet	1.28 236	1.08 460	3.21 287	1.25 409	0.94 368	1.44 53	0.69 208	3.15 267	2.57 483	2.01 344	1.80 340	1.29 237	1.05 232	2.00 279	1.48 366	0.27 160	0.20 181	0.27 191	0.24 228	0.40 343	0.27 189

AIO_rvc	0.78 91	0.55 151	1.25 108	0.75 102	0.65 246	1.46 55	0.99 406	2.13 116	1.52 207	0.57 27	1.15 146	1.09 203	0.55 67	1.15 114	0.53 83	0.24 107	0.17 66	0.24 105	0.17 69	0.25 109	0.21 91

GMStereo	1.01 168	1.00 444	2.86 275	0.83 149	0.45 110	1.47 56	0.57 143	1.89 88	2.11 382	1.52 225	1.24 165	0.87 166	0.74 130	1.58 211	0.94 249	0.40 413	0.21 217	0.30 265	0.30 362	0.47 428	0.36 319
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
WCG-NET	0.88 123	0.49 105	1.26 109	0.90 205	0.37 42	1.48 57	1.07 425	1.73 67	2.30 420	1.63 241	1.49 240	0.92 182	0.97 208	0.95 66	0.76 171	0.22 80	0.16 46	0.23 74	0.20 138	0.25 109	0.21 91

HH	2.23 377	0.86 404	21.59 608	0.98 264	0.51 156	1.49 58	0.82 297	2.74 217	1.54 223	1.10 184	1.69 300	4.62 568	1.86 444	2.55 330	0.69 141	0.26 143	0.22 250	0.29 245	0.23 202	0.34 282	0.27 189

HanStereo	2.23 377	0.86 404	21.59 608	0.98 264	0.51 156	1.49 58	0.82 297	2.74 217	1.54 223	1.10 184	1.69 300	4.62 568	1.86 444	2.55 330	0.69 141	0.26 143	0.22 250	0.29 245	0.23 202	0.34 282	0.27 189

fffft	0.76 78	0.47 86	1.28 116	0.82 138	0.54 175	1.51 60	0.80 283	2.09 114	1.18 105	0.63 63	0.84 85	0.59 79	0.55 67	1.80 256	0.85 202	0.19 49	0.18 103	0.27 191	0.20 138	0.26 128	0.24 138
1: 1. 1
AIO-Stereo-zeroshot	2.35 414	0.99 441	19.62 533	1.09 328	0.96 372	1.51 60	0.44 94	4.05 447	1.64 275	1.31 199	1.67 292	4.93 575	2.45 495	2.52 327	1.40 345	0.30 263	0.20 181	0.31 288	0.50 520	0.57 467	0.60 483

rvit_0105_6	1.00 165	0.93 424	2.21 219	0.92 219	0.55 183	1.52 62	0.79 273	2.41 152	2.96 536	0.76 116	0.72 63	1.02 195	0.75 133	1.42 181	0.81 190	0.40 413	0.43 497	0.34 361	0.31 378	0.43 397	0.34 299

RSM++	0.77 86	0.51 115	1.08 56	0.95 243	0.42 87	1.52 62	0.71 216	2.11 115	1.40 143	0.80 129	1.23 164	0.90 175	0.59 81	1.14 109	0.69 141	0.24 107	0.19 139	0.25 131	0.21 154	0.28 158	0.20 52

FE-Mocha	1.06 176	0.74 341	2.45 246	0.97 256	0.69 272	1.57 64	0.40 73	2.92 242	1.47 168	1.82 280	1.81 352	1.62 280	0.88 183	1.36 168	0.78 177	0.29 220	0.20 181	0.35 380	0.31 378	0.26 128	0.33 286

IGEVStereo-DCA	0.86 117	0.65 263	2.05 197	0.90 205	0.46 123	1.57 64	0.86 322	1.62 49	1.24 111	0.65 74	0.77 71	0.74 134	0.72 120	2.59 334	0.86 209	0.28 197	0.21 217	0.28 224	0.21 154	0.29 176	0.27 189

rrr	2.27 386	0.65 263	23.82 626	0.90 205	0.46 123	1.57 64	0.96 396	7.98 616	1.19 106	0.65 74	0.77 71	0.74 134	0.72 120	2.59 334	0.86 209	0.28 197	0.21 217	0.28 224	0.21 154	0.29 176	0.25 148

DDF-Stereo	0.90 130	0.53 133	1.16 91	0.88 189	1.31 470	1.59 67	0.86 322	2.26 135	0.79 28	0.48 3	0.63 51	0.54 51	0.73 125	2.97 353	1.03 268	0.39 405	0.17 66	0.24 105	0.18 93	1.06 557	0.29 218

Wavelet-MonSter	0.57 13	0.47 86	1.13 85	0.66 70	0.78 304	1.60 68	0.30 38	1.17 10	0.68 8	0.58 31	0.69 60	0.39 14	0.48 35	0.99 79	0.46 37	0.15 2	0.16 46	0.20 30	0.16 41	0.20 31	0.19 16

qyd29nn	0.52 3	0.42 49	0.97 30	0.58 15	0.33 9	1.61 69	0.24 7	1.09 5	0.67 7	0.53 14	0.50 32	0.54 51	0.42 14	0.86 41	0.49 66	0.22 80	0.22 250	0.19 12	0.15 8	0.20 31	0.18 5

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 471	1.26 498	22.01 615	1.08 322	0.99 386	1.61 69	0.86 322	3.69 351	1.64 275	1.52 225	5.62 585	3.35 492	3.44 547	2.20 302	1.33 338	0.26 143	0.21 217	0.30 265	0.62 549	0.93 547	0.67 501

test_4	1.30 239	0.50 109	6.16 341	0.84 159	0.45 110	1.61 69	1.12 440	2.14 118	1.42 148	1.52 225	2.31 484	1.84 328	0.79 154	2.52 327	1.19 299	0.27 160	0.17 66	0.29 245	0.29 343	0.29 176	0.25 148

rvit_0105_4	1.07 180	0.99 441	2.39 241	0.93 235	0.54 175	1.62 72	0.84 308	2.77 222	2.91 530	0.80 129	0.91 101	1.09 203	0.86 177	1.63 228	0.85 202	0.40 413	0.45 507	0.35 380	0.31 378	0.43 397	0.40 375

4w-stereo	0.67 44	0.49 105	1.07 47	0.63 49	0.75 293	1.63 73	0.44 94	2.23 132	0.77 18	0.56 19	0.92 103	0.40 16	0.82 167	1.08 92	0.53 83	0.18 39	0.13 1	0.25 131	0.18 93	0.19 5	0.20 52

plain	1.55 263	0.69 295	13.59 427	0.65 61	0.73 286	1.66 74	0.57 143	3.17 270	1.94 342	0.77 121	1.24 165	0.80 147	0.86 177	1.60 218	0.96 255	0.33 324	0.21 217	0.32 308	0.25 240	0.42 387	0.28 208

uiiii_40	0.57 13	0.41 35	1.06 44	0.51 2	0.35 17	1.71 75	0.24 7	1.99 103	0.63 4	0.56 19	0.54 39	0.62 88	0.51 54	0.79 27	0.42 11	0.17 16	0.15 23	0.20 30	0.15 8	0.19 5	0.18 5

LG-Stereo_L1	0.61 24	0.47 86	1.10 70	0.73 99	0.49 149	1.72 76	0.33 49	1.95 100	0.65 6	0.56 19	0.40 7	0.40 16	0.43 17	1.40 174	0.42 11	0.23 93	0.19 139	0.23 74	0.18 93	0.21 61	0.19 16

GCST	2.56 454	1.79 547	18.02 500	1.92 563	1.33 481	1.72 76	0.51 118	3.67 344	2.03 357	1.70 257	1.61 276	1.55 271	1.29 296	5.06 396	1.24 314	2.06 595	0.77 577	1.45 593	0.97 578	1.14 567	1.34 571

3w_stereo	0.71 57	0.47 86	1.14 88	0.65 61	0.39 62	1.73 78	0.68 202	2.79 230	0.79 28	0.67 80	0.84 85	0.37 8	1.02 222	1.03 83	0.56 91	0.18 39	0.14 11	0.23 74	0.18 93	0.20 31	0.22 110

ITERv8	0.56 10	0.40 19	0.90 9	0.61 30	0.38 55	1.75 79	0.26 17	1.73 67	0.84 50	0.60 43	0.46 21	0.55 56	0.48 35	0.71 8	0.46 37	0.17 16	0.16 46	0.19 12	0.15 8	0.19 5	0.20 52

ITERv10	0.57 13	0.39 9	0.96 24	0.62 39	0.39 62	1.77 80	0.26 17	1.81 81	0.88 62	0.60 43	0.48 29	0.56 63	0.50 50	0.72 13	0.48 60	0.17 16	0.15 23	0.19 12	0.15 8	0.19 5	0.19 16

99wein	0.55 7	0.40 19	0.92 15	0.61 30	0.34 12	1.77 80	0.25 12	1.53 36	0.85 55	0.61 47	0.46 21	0.56 63	0.42 14	0.70 5	0.47 49	0.17 16	0.15 23	0.19 12	0.15 8	0.19 5	0.19 16

vnu138km	0.53 4	0.40 19	0.90 9	0.59 20	0.36 22	1.78 82	0.26 17	1.26 16	0.87 60	0.56 19	0.42 9	0.56 63	0.48 35	0.68 3	0.47 49	0.17 16	0.15 23	0.19 12	0.14 2	0.20 31	0.19 16

DCRE	1.44 255	0.74 341	3.50 301	1.13 355	0.72 281	1.78 82	0.67 195	2.14 118	1.56 237	1.99 330	8.09 595	1.73 298	1.07 242	1.24 137	0.83 196	0.23 93	0.25 338	0.26 160	0.26 260	0.28 158	0.30 247

ProNet	0.82 108	0.71 318	1.50 143	0.86 178	0.45 110	1.78 82	0.83 302	1.75 71	1.28 122	0.66 76	1.13 144	0.78 141	0.76 140	1.66 233	0.71 150	0.24 107	0.20 181	0.25 131	0.23 202	0.29 176	0.25 148

RAFT	1.23 212	0.84 397	2.05 197	0.96 249	0.47 133	1.80 85	0.94 385	3.18 272	1.46 163	1.60 233	1.71 306	3.04 465	1.59 374	1.64 230	1.32 334	0.38 393	0.24 314	0.40 434	0.32 390	0.40 343	0.35 313

MM-Stereo_test1	1.90 322	0.53 133	19.85 541	1.39 480	0.48 141	1.81 86	0.79 273	3.00 250	1.82 319	1.69 253	1.09 136	0.87 166	0.97 208	1.45 188	0.74 164	0.24 107	0.21 217	0.27 191	0.24 228	0.35 300	0.24 138

uio108cc	0.54 5	0.39 9	0.88 5	0.59 20	0.34 12	1.82 87	0.30 38	1.26 16	0.78 22	0.62 57	0.44 12	0.57 70	0.40 8	0.79 27	0.47 49	0.21 69	0.20 181	0.19 12	0.16 41	0.20 31	0.18 5

ITERv7	0.56 10	0.40 19	0.93 18	0.63 49	0.35 17	1.84 88	0.25 12	1.71 64	0.82 39	0.61 47	0.46 21	0.56 63	0.45 22	0.73 17	0.46 37	0.17 16	0.15 23	0.19 12	0.15 8	0.19 5	0.20 52

anonymity	1.76 303	1.26 498	2.73 270	1.66 533	1.32 477	1.84 88	1.07 425	3.49 312	2.30 420	2.11 374	2.11 438	1.71 296	3.90 557	1.82 259	1.48 366	1.10 574	1.09 587	1.08 584	1.08 585	1.05 556	1.09 558

test_xeample3	2.12 363	0.63 241	21.55 607	0.91 213	0.47 133	1.85 90	0.94 385	7.96 615	1.23 109	0.75 102	0.76 68	0.64 95	0.70 115	1.77 250	0.83 196	0.30 263	0.21 217	0.27 191	0.21 154	0.27 141	0.24 138

GLC_STEREO	0.76 78	0.52 121	1.12 80	0.83 149	0.33 9	1.86 91	0.82 297	1.46 28	1.38 138	0.95 165	1.04 124	0.68 109	0.72 120	0.97 72	0.80 184	0.23 93	0.25 338	0.32 308	0.25 240	0.32 245	0.30 247

ITERv30	0.57 13	0.44 58	0.97 30	0.66 70	0.39 62	1.88 92	0.25 12	1.23 14	0.77 18	0.56 19	0.49 31	0.65 100	0.46 25	1.11 97	0.47 49	0.20 59	0.22 250	0.19 12	0.15 8	0.19 5	0.21 91

TestStereo	2.00 344	1.02 446	12.25 411	0.70 82	0.61 221	1.88 92	0.55 136	2.31 145	1.52 207	1.41 215	1.33 195	1.27 233	0.90 192	11.62 576	0.81 190	0.34 336	0.19 139	0.33 343	0.24 228	0.44 405	0.24 138

rvit_stereo_0080	0.94 139	0.72 322	2.56 251	0.64 54	0.59 212	1.90 94	0.75 246	2.71 213	1.40 143	0.91 154	1.04 124	0.85 160	0.82 167	1.14 109	0.78 177	0.35 356	0.29 384	0.25 131	0.27 286	0.45 413	0.29 218

whm_eth	0.94 139	0.72 322	2.56 251	0.64 54	0.59 212	1.90 94	0.75 246	2.71 213	1.40 143	0.91 154	1.04 124	0.85 160	0.82 167	1.14 109	0.78 177	0.35 356	0.29 384	0.25 131	0.27 286	0.45 413	0.29 218

MM-Stereo_test3	1.09 181	0.59 193	1.55 150	1.73 543	1.18 434	1.91 96	0.86 322	3.52 319	1.76 311	1.25 195	1.86 376	1.10 206	0.69 113	1.32 161	0.86 209	0.27 160	0.23 279	0.27 191	0.22 187	0.34 282	0.30 247

rvit_0105_5	1.13 186	0.93 424	2.60 254	0.91 213	0.56 187	1.92 97	0.91 364	3.02 253	2.63 491	0.95 165	1.20 154	1.18 218	0.93 200	1.51 201	0.93 247	0.40 413	0.43 497	0.37 408	0.35 423	0.42 387	0.44 400

ITERv12	0.55 7	0.41 35	0.89 7	0.62 39	0.41 79	1.93 98	0.26 17	1.47 30	0.87 60	0.56 19	0.44 12	0.55 56	0.48 35	0.67 2	0.47 49	0.17 16	0.15 23	0.19 12	0.15 8	0.20 31	0.19 16

x	1.15 192	0.57 172	1.53 146	1.44 491	0.67 260	1.94 99	0.97 399	3.87 389	1.57 243	1.61 238	1.28 182	1.58 274	1.22 284	1.93 273	1.04 270	0.28 197	0.30 397	0.34 361	0.29 343	0.32 245	0.31 257

v134_o9	0.57 13	0.40 19	0.90 9	0.62 39	0.45 110	1.95 100	0.27 25	1.61 47	0.84 50	0.58 31	0.45 18	0.58 73	0.52 57	0.73 17	0.46 37	0.16 6	0.15 23	0.19 12	0.15 8	0.20 31	0.19 16

test-3	1.19 199	0.52 121	2.00 191	1.01 284	0.42 87	1.95 100	0.91 364	4.35 546	1.47 168	2.24 428	1.16 147	2.06 362	0.79 154	2.68 340	0.76 171	0.27 160	0.18 103	0.28 224	0.26 260	0.26 128	0.25 148

test_1	1.19 199	0.52 121	2.00 191	1.01 284	0.42 87	1.95 100	0.90 356	4.36 551	1.47 168	2.17 401	1.16 147	2.06 362	0.78 150	2.68 340	0.76 171	0.27 160	0.18 103	0.28 224	0.26 260	0.26 128	0.25 148

4.5w_L	0.60 21	0.39 9	0.99 33	0.55 9	0.40 70	1.97 103	0.30 38	2.15 120	0.63 4	0.60 43	0.61 48	0.61 83	0.49 43	0.86 41	0.43 16	0.17 16	0.15 23	0.20 30	0.15 8	0.19 5	0.18 5

4.5_new	0.67 44	0.46 71	1.11 77	0.63 49	0.78 304	1.97 103	0.51 118	2.18 122	0.78 22	0.73 95	0.90 98	0.42 24	0.49 43	0.81 31	0.49 66	0.21 69	0.14 11	0.26 160	0.19 118	0.22 77	0.20 52

4.5w-stereo	0.67 44	0.46 71	1.11 77	0.63 49	0.78 304	1.97 103	0.51 118	2.18 122	0.77 18	0.73 95	0.90 98	0.42 24	0.49 43	0.81 31	0.49 66	0.21 69	0.14 11	0.26 160	0.19 118	0.22 77	0.20 52

s6wercc	0.56 10	0.40 19	0.94 19	0.62 39	0.35 17	2.00 106	0.26 17	1.53 36	0.85 55	0.61 47	0.45 18	0.55 56	0.47 26	0.72 13	0.46 37	0.17 16	0.15 23	0.19 12	0.15 8	0.19 5	0.20 52

2w_stereo	0.75 70	0.46 71	1.08 56	0.68 80	0.56 187	2.00 106	0.61 163	2.87 240	0.83 44	0.93 159	0.93 106	0.36 4	1.13 259	0.90 55	0.61 102	0.17 16	0.13 1	0.23 74	0.17 69	0.20 31	0.21 91

LoS_RVC	0.94 139	1.30 502	1.31 119	0.84 159	1.63 539	2.02 108	0.59 156	1.51 33	1.36 134	0.81 131	1.33 195	0.84 156	0.88 183	1.36 168	0.73 158	0.21 69	0.17 66	0.20 30	0.14 2	0.20 31	1.45 576

ITERv4	0.76 78	0.41 35	1.18 95	0.55 9	0.64 235	2.03 109	0.24 7	2.20 125	0.78 22	0.91 154	1.28 182	0.46 35	1.90 450	0.82 34	0.53 83	0.19 49	0.16 46	0.19 12	0.18 93	0.21 61	0.26 172

SMFormer	2.00 344	0.57 172	4.46 319	1.36 466	0.57 199	2.03 109	0.73 224	4.25 509	2.80 516	2.32 452	2.31 484	1.95 340	1.52 359	10.99 548	2.13 469	0.34 336	0.32 415	0.36 396	0.31 378	0.38 328	0.36 319

tta	2.00 344	0.57 172	4.46 319	1.36 466	0.57 199	2.03 109	0.73 224	4.25 509	2.80 516	2.32 452	2.31 484	1.95 340	1.52 359	10.99 548	2.13 469	0.34 336	0.32 415	0.36 396	0.31 378	0.29 176	0.29 218

qqq1	1.92 329	0.57 172	4.46 319	1.36 466	0.57 199	2.03 109	0.73 224	4.25 509	2.80 516	2.32 452	2.31 484	1.95 340	1.52 359	10.99 548	0.71 150	0.34 336	0.32 415	0.30 265	0.23 202	0.29 176	0.29 218

fff1	1.92 329	0.57 172	4.46 319	1.36 466	0.57 199	2.03 109	0.73 224	4.25 509	2.80 516	2.32 452	2.31 484	1.95 340	1.52 359	10.99 548	0.71 150	0.34 336	0.32 415	0.30 265	0.23 202	0.29 176	0.29 218

FINET	2.96 497	1.07 458	23.18 624	1.29 430	1.86 569	2.03 109	1.52 505	4.30 533	4.71 598	2.23 425	2.34 491	1.65 283	1.48 346	5.89 416	2.81 516	0.51 504	0.47 520	0.49 500	0.40 476	0.59 472	0.49 433

a5sdf	0.57 13	0.40 19	0.92 15	0.62 39	0.36 22	2.04 115	0.25 12	1.58 43	0.84 50	0.61 47	0.44 12	0.55 56	0.49 43	0.72 13	0.46 37	0.17 16	0.15 23	0.20 30	0.15 8	0.19 5	0.20 52

Select-FE	2.25 381	0.87 407	17.36 488	1.06 311	0.99 386	2.04 115	0.46 103	3.79 369	1.61 266	2.52 489	1.81 352	4.41 558	3.15 530	1.83 260	0.92 238	0.32 307	0.35 440	0.30 265	0.41 483	0.32 245	0.55 465

Replicate-Monster	0.79 94	1.36 513	2.08 209	0.70 82	0.52 165	2.05 117	0.34 53	1.92 94	0.82 39	1.03 178	0.60 46	0.48 40	0.52 57	1.28 149	0.39 4	0.19 49	0.14 11	0.19 12	0.16 41	0.22 77	0.78 528

test_3	1.19 199	0.51 115	2.08 209	0.99 270	0.41 79	2.05 117	0.87 342	4.40 559	1.42 148	1.99 330	1.18 150	2.03 356	0.79 154	2.70 342	0.75 167	0.27 160	0.17 66	0.29 245	0.29 343	0.30 199	0.27 189

anonymousa	2.16 368	0.67 284	19.19 520	1.04 304	1.67 549	2.06 119	0.79 273	2.86 238	1.96 343	1.85 284	2.14 444	3.23 482	1.81 435	1.12 103	1.15 290	0.26 143	0.26 351	0.34 361	0.32 390	0.30 199	0.28 208

StePilot	0.61 24	0.39 9	1.00 34	0.54 8	0.39 62	2.07 120	0.28 27	2.16 121	0.61 3	0.63 63	0.64 52	0.61 83	0.48 35	0.91 58	0.44 24	0.16 6	0.15 23	0.20 30	0.15 8	0.19 5	0.18 5

zaero_v3	0.67 44	0.44 58	1.17 93	0.59 20	0.64 235	2.08 121	0.23 4	1.65 58	1.14 101	0.89 152	0.78 75	0.51 41	0.56 70	1.16 116	0.47 49	0.17 16	0.15 23	0.19 12	0.16 41	0.20 31	0.19 16

UGAM-zero	2.79 478	0.57 172	20.87 588	0.98 264	0.77 303	2.08 121	0.35 60	3.88 392	1.51 198	2.05 358	1.64 283	5.07 582	3.42 546	9.83 502	1.24 314	0.28 197	0.21 217	0.27 191	0.29 343	0.29 176	0.28 208

4D-IteraStereo	1.97 338	0.84 397	20.43 572	0.78 123	1.56 528	2.09 123	1.05 422	2.43 159	1.56 237	1.41 215	1.00 115	1.94 338	0.61 89	1.22 134	1.06 272	0.27 160	0.18 103	0.31 288	0.26 260	0.27 141	0.23 121

iked130	0.57 13	0.41 35	1.01 36	0.62 39	0.36 22	2.10 124	0.31 42	1.46 28	0.82 39	0.59 36	0.42 9	0.55 56	0.47 26	0.74 22	0.45 31	0.18 39	0.16 46	0.18 2	0.15 8	0.20 31	0.20 52

cross-raft	2.01 347	0.57 172	19.01 519	1.03 302	0.56 187	2.11 125	0.72 219	3.63 337	1.57 243	1.77 270	1.51 243	3.17 477	1.13 259	1.16 116	0.85 202	0.23 93	0.21 217	0.26 160	0.23 202	0.28 158	0.25 148

CES	1.01 168	0.55 151	1.74 167	0.92 219	2.15 584	2.15 126	0.50 114	2.01 105	1.45 155	0.76 116	1.02 116	0.61 83	0.47 26	1.29 154	0.79 183	0.22 80	0.17 66	0.24 105	0.14 2	0.63 487	2.29 594

THIR-Stereo	4.14 562	0.82 388	10.85 399	0.86 178	0.43 94	2.16 127	16.77 629	3.22 275	1.54 223	2.04 356	12.05 618	2.68 428	7.53 605	7.30 447	12.62 596	0.30 263	0.21 217	0.29 245	0.28 315	0.33 264	0.41 381

IGEV-FE	2.16 368	0.69 295	20.56 576	1.22 400	0.54 175	2.18 128	0.53 128	3.38 302	1.61 266	1.93 312	1.55 257	3.74 523	1.06 239	1.56 207	0.91 233	0.29 220	0.20 181	0.27 191	0.29 343	0.40 343	0.32 268

IGEV_Zeroshot_test	2.16 368	0.69 295	20.60 580	1.22 400	0.54 175	2.18 128	0.53 128	3.38 302	1.61 266	1.93 312	1.55 257	3.76 525	1.05 232	1.55 206	0.91 233	0.29 220	0.20 181	0.27 191	0.29 343	0.40 343	0.32 268

qqq	1.30 239	0.57 172	1.67 160	1.15 369	0.51 156	2.18 128	0.91 364	3.98 426	1.53 214	1.50 224	1.24 165	1.79 313	1.34 305	4.66 390	0.98 259	0.28 197	0.31 407	0.33 343	0.33 398	0.33 264	0.32 268

MLG-Stereo_test3	0.60 21	0.37 3	1.12 80	0.59 20	0.57 199	2.19 131	0.31 42	1.68 61	0.56 2	0.49 5	0.51 35	0.56 63	0.33 1	0.96 71	0.54 89	0.21 69	0.17 66	0.23 74	0.16 41	0.20 31	0.21 91

11t1	1.11 184	0.53 133	1.80 172	1.55 518	0.65 246	2.20 132	0.60 159	3.66 343	1.49 185	1.60 233	1.26 174	1.03 198	1.35 308	1.72 244	0.97 256	0.28 197	0.31 407	0.29 245	0.23 202	0.30 199	0.34 299

depthmonostereo	0.94 139	0.71 318	2.39 241	0.85 171	0.54 175	2.21 133	0.53 128	1.83 83	1.17 104	0.95 165	1.09 136	0.99 190	0.97 208	2.37 312	0.68 132	0.23 93	0.27 362	0.22 60	0.20 138	0.25 109	0.26 172

3.25w_new	0.69 49	0.46 71	1.10 70	0.61 30	0.61 221	2.23 134	0.51 118	2.45 162	0.90 65	0.63 63	0.78 75	0.47 37	0.71 117	0.78 26	0.50 74	0.17 16	0.14 11	0.20 30	0.17 69	0.20 31	0.20 52

3.25w	0.69 49	0.46 71	1.10 70	0.61 30	0.61 221	2.23 134	0.51 118	2.45 162	0.90 65	0.63 63	0.78 75	0.47 37	0.71 117	0.79 27	0.50 74	0.17 16	0.14 11	0.20 30	0.17 69	0.20 31	0.20 52

test_sample1	1.62 280	0.55 151	1.88 178	1.44 491	0.79 308	2.27 136	0.64 181	4.00 432	1.82 319	1.87 291	1.35 203	1.57 272	1.62 384	9.55 495	1.24 314	0.30 263	0.27 362	0.31 288	0.28 315	0.32 245	0.32 268

2.25w	0.75 70	0.47 86	1.09 64	0.69 81	0.65 246	2.28 137	0.40 73	2.42 156	0.80 34	0.73 95	1.03 119	0.40 16	0.81 165	1.24 137	0.80 184	0.16 6	0.15 23	0.21 52	0.17 69	0.19 5	0.21 91

FlowAnything_test	0.75 70	0.60 205	1.18 95	0.82 138	0.58 208	2.29 138	0.66 193	1.38 22	0.80 34	1.03 178	0.76 68	0.63 93	0.49 43	0.84 37	0.91 233	0.31 286	0.27 362	0.40 434	0.48 510	0.31 218	0.30 247

Pointernet	0.88 123	0.44 58	2.26 226	0.84 159	0.37 42	2.29 138	0.38 65	3.06 259	1.46 163	0.66 76	1.39 213	0.91 177	0.73 125	1.01 81	0.72 155	0.23 93	0.19 139	0.20 30	0.18 93	0.19 5	0.20 52

LG-Stereo_L2	0.63 33	0.46 71	1.15 90	0.70 82	0.43 94	2.32 140	0.28 27	1.86 84	0.68 8	0.56 19	0.42 9	0.37 8	0.45 22	1.36 168	0.40 6	0.23 93	0.18 103	0.22 60	0.18 93	0.21 61	0.20 52

GASNet	3.24 528	5.55 595	20.58 579	1.56 520	1.25 460	2.32 140	1.12 440	4.04 443	2.67 497	1.88 294	2.10 434	3.00 462	2.16 473	10.59 530	2.43 493	0.65 537	0.37 459	0.61 543	0.45 500	0.87 542	0.58 478

coex-ft	18.59 631	6.62 598	113.53 653	1.17 377	1.31 470	2.33 142	1.93 540	2.81 234	14.00 625	124.82 656	8.45 598	5.90 594	51.74 650	9.99 511	22.69 629	0.57 521	0.62 558	0.50 503	0.49 514	1.08 562	1.28 566

water-stereo	0.78 91	0.45 64	1.94 184	0.79 125	0.48 141	2.36 143	0.47 109	1.53 36	1.09 97	0.88 149	1.04 124	0.82 151	0.75 133	0.72 13	0.78 177	0.22 80	0.23 279	0.25 131	0.23 202	0.24 95	0.29 218

rvit_0105_3	1.24 217	0.93 424	2.84 273	0.97 256	0.58 208	2.38 144	1.08 430	3.26 282	2.53 476	1.18 191	1.40 216	1.24 230	1.04 227	1.73 245	0.97 256	0.44 452	0.44 502	0.40 434	0.42 490	0.42 387	0.50 440

test_sample7	1.65 286	0.70 306	2.60 254	1.48 502	0.76 297	2.38 144	1.07 425	4.35 546	2.11 382	2.14 384	1.75 317	1.75 300	1.67 406	6.26 426	1.26 320	0.44 452	0.48 526	0.43 457	0.40 476	0.46 424	0.43 394

2.5w	0.75 70	0.44 58	1.06 44	0.66 70	0.69 272	2.39 146	0.56 140	2.77 222	0.82 39	0.63 63	0.88 91	0.37 8	0.75 133	1.36 168	0.50 74	0.18 39	0.14 11	0.22 60	0.17 69	0.19 5	0.21 91

mmm	1.27 233	0.58 185	2.20 217	1.41 484	0.68 265	2.39 146	0.85 317	3.90 399	1.63 274	2.20 410	1.84 366	1.28 234	1.50 353	1.91 272	0.89 222	0.31 286	0.27 362	0.45 469	0.37 445	0.38 328	0.34 299

SMoEStereo_RVC	0.80 96	0.53 133	1.12 80	0.92 219	0.44 102	2.41 148	0.79 273	1.49 32	1.16 102	0.70 87	1.12 142	0.64 95	0.64 97	1.69 239	0.87 215	0.22 80	0.16 46	0.31 288	0.22 187	0.26 128	0.25 148

Syn2CoEx	3.08 515	2.55 572	19.88 542	1.34 455	1.18 434	2.43 149	1.65 523	3.91 404	2.40 451	2.39 470	2.27 465	2.90 453	3.17 534	9.57 496	2.54 504	0.50 498	0.45 507	0.53 517	0.39 465	0.74 525	0.72 517

SGD-Stereo	0.65 40	0.41 35	1.06 44	0.85 171	0.31 5	2.44 150	0.46 103	1.09 5	0.69 11	0.84 143	0.52 37	0.55 56	0.53 61	1.49 197	0.46 37	0.31 286	0.14 11	0.25 131	0.18 93	0.23 90	0.20 52

GREAT-IGEV	0.74 69	0.54 145	1.86 176	1.10 337	0.44 102	2.44 150	0.34 53	1.37 20	1.51 198	0.48 3	0.86 89	0.51 41	0.60 86	1.07 91	0.45 31	0.22 80	0.17 66	0.21 52	0.17 69	0.23 90	0.25 148

2.75w_new	0.75 70	0.45 64	1.10 70	0.65 61	0.62 227	2.45 152	0.56 140	2.75 219	0.74 16	0.78 124	0.73 64	0.38 12	0.92 197	1.04 88	0.66 124	0.17 16	0.14 11	0.22 60	0.17 69	0.18 1	0.19 16

castereo++	0.93 136	0.56 162	1.26 109	0.92 219	0.73 286	2.48 153	1.00 407	2.99 248	1.03 87	0.68 82	1.41 218	1.92 336	0.59 81	1.26 144	0.44 24	0.25 128	0.19 139	0.28 224	0.19 118	0.23 90	0.23 121

qwe	0.75 70	0.45 64	1.10 70	0.67 78	1.06 407	2.49 154	0.45 99	2.57 192	0.90 65	0.71 91	0.83 84	0.43 26	0.48 35	1.10 95	0.64 112	0.17 16	0.14 11	0.24 105	0.16 41	0.21 61	0.20 52

DMCA-RVC	2.45 430	1.22 491	18.29 504	1.23 405	1.14 425	2.49 154	0.85 317	3.29 285	1.68 285	3.02 545	1.41 218	2.00 352	1.53 366	6.39 428	2.00 452	0.38 393	0.30 397	0.44 462	0.35 423	0.45 413	0.44 400

rvit_stereo_0075_2	1.18 197	0.74 341	2.66 264	0.90 205	1.27 464	2.51 156	0.69 208	2.25 134	2.06 366	1.40 213	1.86 376	1.46 261	0.84 172	1.42 181	0.94 249	0.46 468	0.40 479	0.48 486	0.38 458	0.46 424	0.51 448

test_for_model	2.16 368	3.87 586	1.58 154	4.16 613	3.64 610	2.51 156	0.96 396	3.63 337	2.62 489	2.45 478	1.39 213	1.02 195	0.73 125	0.92 61	0.57 94	2.97 602	2.19 609	0.26 160	0.17 69	5.32 619	2.24 593

4.25_new	0.73 64	0.46 71	1.08 56	0.71 88	0.97 376	2.52 158	0.58 152	2.28 140	0.93 75	0.57 27	0.94 108	0.40 16	0.65 100	0.87 43	0.50 74	0.17 16	0.13 1	0.25 131	0.17 69	0.19 5	0.20 52

4.5w_new	0.73 64	0.46 71	1.08 56	0.71 88	0.97 376	2.52 158	0.58 152	2.28 140	0.93 75	0.57 27	0.94 108	0.40 16	0.65 100	0.87 43	0.50 74	0.17 16	0.13 1	0.25 131	0.17 69	0.19 5	0.20 52

4.25w-stereo	0.73 64	0.46 71	1.08 56	0.71 88	0.97 376	2.52 158	0.58 152	2.28 140	0.93 75	0.57 27	0.94 108	0.40 16	0.65 100	0.87 43	0.50 74	0.17 16	0.13 1	0.25 131	0.17 69	0.19 5	0.20 52

3.5w_stereo	0.77 86	0.53 133	1.09 64	0.65 61	0.72 281	2.52 158	0.51 118	2.43 159	0.80 34	0.76 116	1.20 154	0.43 26	0.66 107	1.23 136	0.73 158	0.17 16	0.13 1	0.23 74	0.17 69	0.20 31	0.21 91

Gwc-CoAtRS	1.58 270	0.57 172	11.69 408	1.01 284	0.60 216	2.53 162	0.64 181	2.36 149	1.56 237	1.80 277	1.47 232	2.74 435	1.18 277	1.12 103	0.90 226	0.27 160	0.21 217	0.25 131	0.22 187	0.27 141	0.23 121

PASM	2.67 467	2.05 558	9.71 380	1.73 543	1.37 489	2.53 162	1.52 505	3.10 261	2.17 393	2.79 529	1.84 366	2.90 453	1.85 443	11.89 593	2.19 474	0.81 559	0.85 580	0.87 575	1.01 581	1.14 567	1.05 555

monsterstereo	0.82 108	0.50 109	1.26 109	0.77 121	1.41 503	2.54 164	0.40 73	3.14 265	0.71 13	0.70 87	1.11 140	0.41 23	0.39 7	1.50 198	0.50 74	0.19 49	0.16 46	0.22 60	0.16 41	0.21 61	0.17 1

MM-Stereo_test2	1.79 307	0.53 133	20.16 555	1.43 488	0.47 133	2.57 165	0.73 224	1.67 59	1.47 168	0.94 161	0.96 113	0.84 156	0.79 154	1.16 116	0.68 132	0.24 107	0.17 66	0.25 131	0.22 187	0.30 199	0.22 110

aanetorigin	3.30 531	1.66 539	17.52 495	1.18 383	1.58 533	2.57 165	3.80 603	2.65 205	2.03 357	6.12 605	4.30 574	2.82 448	5.70 584	5.47 405	4.67 539	0.50 498	0.44 502	0.43 457	0.47 505	1.17 572	0.92 546

yuret106	0.60 21	0.41 35	0.94 19	0.57 13	0.37 42	2.58 167	0.24 7	1.69 62	0.84 50	0.61 47	0.48 29	0.53 46	0.52 57	0.71 8	0.46 37	0.20 59	0.20 181	0.20 30	0.15 8	0.20 31	0.19 16

DCVSM-stereo	2.31 398	0.66 274	20.69 582	1.11 344	0.93 366	2.58 167	0.73 224	2.61 201	1.60 262	2.57 498	1.53 251	3.30 488	1.72 417	2.19 301	1.23 312	0.34 336	0.53 535	0.41 446	0.32 390	0.45 413	0.62 489

Zero-FE251	0.80 96	0.75 354	1.71 162	0.88 189	0.70 276	2.59 169	0.45 99	1.38 22	0.83 44	1.79 276	0.61 48	0.73 129	0.81 165	0.82 34	0.61 102	0.29 220	0.23 279	0.27 191	0.19 118	0.20 31	0.20 52

3.75w	0.75 70	0.47 86	1.09 64	0.63 49	1.10 419	2.61 170	0.53 128	2.46 165	0.97 82	0.62 57	0.80 79	0.40 16	0.66 107	1.11 97	0.48 60	0.19 49	0.13 1	0.23 74	0.18 93	0.20 31	0.21 91

StereoVision	1.65 286	0.75 354	7.47 354	1.01 284	1.80 567	2.61 170	0.61 163	3.06 259	1.96 343	1.25 195	3.46 563	1.85 331	0.88 183	2.07 284	1.93 442	0.43 445	0.36 446	0.37 408	0.36 433	0.48 431	0.33 286

testlalala_base	1.62 280	0.74 341	1.63 157	1.19 386	1.40 496	2.63 172	0.84 308	4.09 459	1.31 126	1.22 193	1.42 220	1.21 227	0.85 174	1.16 116	0.73 158	3.92 617	2.10 607	0.27 191	0.18 93	4.49 615	1.11 560

edge stereo	3.37 537	1.01 445	21.99 614	1.28 426	1.37 489	2.67 173	1.39 488	3.98 426	2.87 527	2.93 538	3.27 557	4.35 555	2.43 493	11.62 576	2.39 486	0.60 526	0.63 560	0.79 570	0.55 535	0.68 508	0.67 501

FACV-RUCA	1.26 228	0.65 263	2.21 219	1.06 311	1.50 515	2.69 174	1.15 446	3.05 256	1.87 329	1.36 205	1.99 410	1.03 198	1.15 274	1.36 168	1.10 281	0.41 428	0.41 488	0.73 567	0.41 483	0.61 481	0.41 381

SHD	2.82 480	2.04 557	13.80 434	1.69 536	1.79 564	2.73 175	1.07 425	3.85 383	3.18 558	4.63 592	2.74 525	3.38 497	2.77 511	5.48 406	3.66 530	0.62 530	0.47 520	0.51 506	0.55 535	0.65 498	0.74 519

rvit_105_1	1.43 254	0.90 413	3.27 291	1.08 322	0.68 265	2.79 176	1.27 468	3.52 319	2.35 432	1.38 210	1.54 253	1.28 234	1.14 266	2.91 348	1.40 345	0.54 515	0.47 520	0.45 469	0.59 543	0.44 405	0.58 478

LG-G_1	0.70 52	0.40 19	1.12 80	0.71 88	0.30 3	2.80 177	0.40 73	2.21 128	0.78 22	0.59 36	0.55 40	0.51 41	0.58 76	1.24 137	0.49 66	0.24 107	0.18 103	0.23 74	0.15 8	0.21 61	0.21 91

LG-G	0.70 52	0.40 19	1.12 80	0.71 88	0.30 3	2.80 177	0.40 73	2.21 128	0.78 22	0.59 36	0.55 40	0.51 41	0.58 76	1.24 137	0.49 66	0.24 107	0.18 103	0.23 74	0.15 8	0.21 61	0.21 91

IGEV	0.70 52	0.36 1	1.07 47	0.71 88	1.31 470	2.82 179	0.41 80	1.76 72	0.98 84	0.73 95	0.71 61	0.35 3	0.42 14	0.90 55	0.42 11	0.18 39	0.18 103	0.22 60	0.18 93	0.18 1	0.20 52

PAM_32	2.45 430	0.63 241	20.74 583	1.05 305	0.65 246	2.83 180	0.46 103	2.91 241	1.54 223	1.95 318	2.66 520	4.99 578	3.78 553	1.96 276	0.92 238	0.27 160	0.22 250	0.27 191	0.25 240	0.36 313	0.48 426

CBFPSM	2.05 353	0.95 432	10.12 389	1.07 314	1.05 404	2.84 181	1.20 459	3.28 283	1.73 301	1.82 280	1.30 187	4.56 566	4.06 559	2.34 311	2.34 485	0.25 128	0.38 465	0.32 308	0.27 286	0.37 323	0.79 532

CASS	1.29 238	0.66 274	2.62 260	0.95 243	0.66 253	2.84 181	0.69 208	3.00 250	1.79 316	2.57 498	1.95 398	1.39 249	1.55 371	1.59 216	1.06 272	0.50 498	0.28 374	0.34 361	0.28 315	0.46 424	0.63 493
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ITERv14	0.61 24	0.41 35	0.96 24	0.60 26	0.36 22	2.85 183	0.28 27	1.72 66	0.79 28	0.61 47	0.44 12	0.53 46	0.49 43	0.73 17	0.45 31	0.16 6	0.16 46	0.20 30	0.14 2	0.19 5	0.19 16

LG-Stereo	0.85 115	0.60 205	2.71 266	0.59 20	0.45 110	2.85 183	0.55 136	2.41 152	1.34 129	0.59 36	1.19 152	0.43 26	0.40 8	0.76 25	0.75 167	0.20 59	0.17 66	0.31 288	0.24 228	0.29 176	0.19 16

ISRNet	1.69 292	0.76 360	5.69 338	1.27 424	1.36 487	2.85 183	0.61 163	3.60 332	1.91 339	2.13 381	2.12 441	2.90 453	1.41 324	2.51 322	1.71 412	0.49 494	0.50 532	0.56 527	0.47 505	0.49 437	0.57 473

riskmin	1.25 221	0.56 162	2.05 197	1.05 305	0.93 366	2.86 186	0.55 136	3.23 277	1.34 129	1.55 228	1.07 134	3.56 518	2.03 458	1.29 154	1.00 264	0.28 197	0.27 362	0.34 361	0.21 154	0.41 368	0.43 394

ITER124	0.58 20	0.40 19	0.80 4	0.60 26	0.36 22	2.87 187	0.28 27	1.12 7	0.79 28	0.63 63	0.41 8	0.62 88	0.43 17	0.73 17	0.48 60	0.18 39	0.18 103	0.18 2	0.15 8	0.20 31	0.20 52

asd	0.70 52	0.45 64	1.10 70	0.67 78	0.90 358	2.88 188	0.43 90	1.64 56	0.79 28	0.68 82	0.88 91	0.43 26	0.74 130	0.85 38	0.49 66	0.19 49	0.13 1	0.24 105	0.17 69	0.22 77	0.20 52

psmorigin	6.59 597	1.15 474	88.11 651	1.52 509	0.97 376	2.88 188	1.20 459	3.21 273	2.04 361	3.73 573	2.46 497	5.15 586	2.55 501	10.60 531	2.47 497	0.55 517	0.68 569	0.48 486	0.51 524	0.70 511	0.88 544

GIP-stereo	0.88 123	0.50 109	1.34 124	1.32 443	0.94 368	2.90 190	0.42 84	3.41 306	1.06 90	0.63 63	0.76 68	0.90 175	0.76 140	0.91 58	0.52 82	0.27 160	0.18 103	0.25 131	0.16 41	0.25 109	0.19 16

RAFT-Test	1.44 255	0.59 193	6.10 340	1.01 284	0.69 272	2.90 190	0.80 283	3.68 346	1.70 294	1.85 284	1.68 295	3.15 475	1.03 223	1.20 131	0.99 262	0.27 160	0.22 250	0.25 131	0.23 202	0.27 141	0.25 148

LL-Strereo	3.01 509	1.81 548	17.59 496	1.12 348	2.10 583	2.90 190	1.09 434	4.33 542	2.00 352	3.12 553	2.24 461	3.29 486	3.15 530	11.31 563	1.84 432	0.30 263	0.28 374	0.46 475	0.34 407	0.49 437	0.45 406

zxcv128	0.63 33	0.40 19	0.91 13	0.61 30	0.39 62	2.91 193	0.25 12	1.74 69	0.85 55	0.62 57	0.45 18	0.58 73	0.50 50	0.71 8	0.45 31	0.20 59	0.19 139	0.18 2	0.15 8	0.20 31	0.19 16

zh-mn7	3.15 523	9.61 616	12.45 414	1.26 416	0.99 386	2.91 193	1.32 473	4.12 468	2.74 504	3.33 563	3.07 545	2.84 449	1.89 449	8.91 477	4.69 541	0.49 494	0.40 479	0.38 424	0.38 458	0.56 462	0.63 493

test_sample2	1.75 302	0.56 162	2.25 225	1.41 484	0.80 310	2.91 193	0.86 322	4.05 447	2.04 361	1.91 306	1.39 213	1.57 272	1.55 371	10.65 533	1.06 272	0.32 307	0.28 374	0.32 308	0.30 362	0.36 313	0.33 286

EDNetEfficientorigin	12.35 622	2.51 567	179.47 655	1.19 386	0.96 372	2.91 193	1.81 533	3.00 250	5.35 605	8.91 618	4.79 577	4.18 547	4.64 571	9.98 510	11.30 589	0.37 376	0.38 465	0.60 540	0.85 570	1.32 579	2.43 599

monsters	0.82 108	0.58 185	1.16 91	0.76 116	1.52 518	2.92 197	0.40 73	2.66 207	0.72 14	0.66 76	0.84 85	0.38 12	0.41 11	1.84 262	0.48 60	0.20 59	0.16 46	0.20 30	0.16 41	0.19 5	0.19 16

HI	1.27 233	0.90 413	2.33 235	1.10 337	0.68 265	2.92 197	0.45 99	2.49 170	1.76 311	2.13 381	1.65 289	2.42 398	1.84 439	1.58 211	1.61 393	0.26 143	0.16 46	0.28 224	0.29 343	0.26 128	0.25 148

CoSv	1.27 233	0.90 413	2.33 235	1.10 337	0.68 265	2.92 197	0.45 99	2.49 170	1.76 311	2.13 381	1.65 289	2.42 398	1.84 439	1.58 211	1.61 393	0.26 143	0.16 46	0.28 224	0.29 343	0.26 128	0.25 148

DLCB_ROB	2.05 353	0.95 432	2.37 239	1.24 407	1.02 398	2.92 197	1.30 471	3.68 346	2.30 420	2.91 536	2.17 449	3.32 490	1.52 359	10.37 524	2.50 499	0.40 413	0.33 422	0.40 434	0.36 433	0.41 368	0.47 421

PAM	2.43 427	0.61 222	20.86 586	1.07 314	0.73 286	2.93 201	0.53 128	3.24 279	1.53 214	1.89 300	2.43 495	5.29 588	2.76 510	1.84 262	1.02 266	0.27 160	0.24 314	0.26 160	0.25 240	0.40 343	0.50 440

Anonymous_2	3.01 509	0.89 411	4.53 324	1.06 311	1.18 434	2.93 201	0.87 342	3.24 279	1.46 163	1.86 289	1.35 203	4.11 543	2.35 488	1.64 230	1.28 327	0.82 560	0.90 582	8.71 637	15.84 640	4.44 614	0.74 519

DAS	2.31 398	0.67 284	4.79 326	1.14 356	1.64 541	2.93 201	2.13 551	4.09 459	2.74 504	4.17 584	2.52 505	2.46 408	1.79 427	11.55 573	1.63 401	0.37 376	0.22 250	0.39 428	0.25 240	0.41 368	0.34 299

SepStereo	2.15 367	0.67 284	4.79 326	1.14 356	1.64 541	2.93 201	2.13 551	4.09 459	2.74 504	4.17 584	2.52 505	2.46 408	1.79 427	8.36 465	1.63 401	0.37 376	0.22 250	0.39 428	0.25 240	0.41 368	0.34 299

acv_ft	1.55 263	0.64 253	3.29 292	1.14 356	2.01 577	2.93 201	0.97 399	3.81 373	2.08 369	2.22 421	1.88 380	3.10 470	1.66 404	1.33 162	2.22 476	0.29 220	0.26 351	0.30 265	0.26 260	0.39 338	0.27 189

ITERv28	0.61 24	0.40 19	0.96 24	0.55 9	0.42 87	2.96 206	0.29 35	1.24 15	0.83 44	0.60 43	0.50 32	0.53 46	0.41 11	0.85 38	0.46 37	0.19 49	0.21 217	0.18 2	0.15 8	0.20 31	0.20 52

iRaft-Stereo_20w	1.88 319	0.62 232	10.58 395	0.90 205	0.83 328	2.96 206	0.78 266	4.90 595	1.58 246	2.29 438	1.60 272	1.25 231	4.51 570	2.28 310	0.90 226	0.29 220	0.21 217	0.26 160	0.24 228	0.41 368	0.31 257

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 134	0.73 333	1.42 135	0.92 219	1.08 413	2.97 208	0.53 128	1.77 75	1.39 139	1.16 190	1.54 253	0.58 73	0.65 100	1.03 83	0.84 199	0.25 128	0.23 279	0.30 265	0.24 228	0.43 397	0.29 218

ITERv2	0.73 64	0.43 54	1.19 97	0.61 30	0.58 208	2.98 209	0.22 2	1.37 20	1.27 120	1.23 194	0.90 98	0.62 88	0.54 64	1.13 106	0.44 24	0.18 39	0.15 23	0.20 30	0.16 41	0.20 31	0.20 52

ACW_4w	0.71 57	0.38 5	0.96 24	0.55 9	0.59 212	2.99 210	0.34 53	2.52 175	1.07 91	0.51 11	0.56 44	0.70 114	0.48 35	0.98 75	0.44 24	0.16 6	0.17 66	0.21 52	0.16 41	0.22 77	0.18 5

1w_stereo	0.86 117	0.42 49	1.07 47	0.72 96	0.81 313	3.00 211	0.67 195	3.28 283	0.75 17	0.74 100	1.32 193	0.37 8	1.37 311	0.92 61	0.68 132	0.16 6	0.14 11	0.20 30	0.16 41	0.19 5	0.22 110

rafts_anoy	1.24 217	0.80 377	3.61 308	1.17 377	1.20 447	3.00 211	0.61 163	3.17 270	1.58 246	1.37 208	1.26 174	1.19 222	1.12 257	1.78 251	1.25 317	0.32 307	0.23 279	0.32 308	0.32 390	0.31 218	0.30 247

MLG-Stereo	0.77 86	0.39 9	1.04 38	0.64 54	0.41 79	3.01 213	0.31 42	1.89 88	2.92 532	0.47 1	0.29 2	0.66 105	0.47 26	1.35 166	0.39 4	0.20 59	0.18 103	0.24 105	0.16 41	0.19 5	0.20 52

MIM_Stereo	1.20 204	0.78 369	3.30 293	1.05 305	0.43 94	3.04 214	0.60 159	2.46 165	1.51 198	1.60 233	1.58 264	1.82 322	1.29 296	2.00 279	1.07 275	0.24 107	0.24 314	0.28 224	0.25 240	0.27 141	0.27 189

knoymous	1.30 239	0.60 205	5.57 337	0.88 189	0.75 293	3.04 214	0.90 356	2.68 209	1.33 128	1.48 221	1.07 134	2.78 445	0.88 183	1.29 154	0.85 202	0.31 286	0.22 250	0.35 380	0.20 138	0.45 413	0.37 333

PyraSte	0.71 57	0.39 9	0.94 19	0.53 4	0.62 227	3.05 216	0.37 64	2.47 169	1.07 91	0.47 1	0.64 52	0.71 122	0.56 70	0.89 53	0.43 16	0.17 16	0.15 23	0.21 52	0.16 41	0.22 77	0.18 5

PSMNet-RUCA	1.64 285	1.50 529	2.57 253	1.50 506	1.38 492	3.05 216	1.36 479	3.31 287	2.24 404	1.36 205	2.07 430	1.40 254	1.09 247	1.83 260	1.55 382	1.15 577	0.69 570	1.26 589	0.96 577	1.64 585	0.94 548

GMOStereo	1.13 186	0.70 306	2.26 226	0.75 102	0.44 102	3.05 216	0.91 364	2.78 225	1.45 155	2.37 465	1.52 244	1.53 266	1.05 232	1.17 124	0.92 238	0.25 128	0.19 139	0.35 380	0.28 315	0.34 282	0.26 172

error version	1.13 186	0.70 306	2.26 226	0.75 102	0.44 102	3.05 216	0.91 364	2.78 225	1.45 155	2.37 465	1.52 244	1.53 266	1.05 232	1.17 124	0.92 238	0.25 128	0.19 139	0.35 380	0.28 315	0.34 282	0.26 172

test-v	1.13 186	0.70 306	2.26 226	0.75 102	0.44 102	3.05 216	0.91 364	2.78 225	1.45 155	2.37 465	1.52 244	1.53 266	1.05 232	1.17 124	0.92 238	0.25 128	0.19 139	0.35 380	0.28 315	0.34 282	0.26 172

test-2	1.13 186	0.70 306	2.26 226	0.75 102	0.44 102	3.05 216	0.91 364	2.78 225	1.45 155	2.37 465	1.52 244	1.53 266	1.05 232	1.17 124	0.92 238	0.25 128	0.19 139	0.35 380	0.28 315	0.34 282	0.26 172

tim_s	0.72 60	0.37 3	0.94 19	0.52 3	0.63 232	3.06 222	0.42 84	2.56 189	1.07 91	0.50 7	0.64 52	0.67 106	0.48 35	0.95 66	0.43 16	0.16 6	0.16 46	0.20 30	0.16 41	0.21 61	0.17 1

test_sample4	2.34 409	0.63 241	11.59 406	1.30 437	0.83 328	3.07 223	0.72 219	4.27 517	2.30 420	2.30 442	1.88 380	1.73 298	1.42 329	11.14 558	1.46 358	0.35 356	0.29 384	0.35 380	0.36 433	0.40 343	0.38 348

RALCasStereoNet	1.19 199	1.02 446	2.06 206	1.12 348	1.14 425	3.08 224	0.70 214	2.99 248	1.73 301	1.34 202	1.68 295	1.18 218	0.91 194	2.16 296	1.00 264	0.30 263	0.26 351	0.24 105	0.21 154	0.29 176	0.30 247

test_sample5	2.33 405	0.62 232	11.29 403	1.29 430	0.83 328	3.09 225	0.74 236	4.28 522	2.31 424	2.20 410	1.97 405	1.68 287	1.39 315	11.19 559	1.47 363	0.37 376	0.31 407	0.37 408	0.37 445	0.41 368	0.39 355

DualNet	2.33 405	0.62 232	11.29 403	1.29 430	0.83 328	3.09 225	0.74 236	4.28 522	2.31 424	2.26 434	2.04 419	1.68 287	1.39 315	11.19 559	1.47 363	0.37 376	0.31 407	0.37 408	0.37 445	0.41 368	0.39 355

test_sample3	2.34 409	0.61 222	11.94 409	1.33 448	0.85 336	3.10 227	0.73 224	4.24 507	2.19 396	2.21 419	1.75 317	1.80 316	1.41 324	11.11 557	1.46 358	0.35 356	0.29 384	0.34 361	0.35 423	0.39 338	0.37 333

AdaDepth	0.76 78	0.45 64	1.41 134	0.70 82	1.27 464	3.12 228	0.43 90	1.02 4	0.94 79	0.63 63	0.91 101	0.43 26	0.58 76	1.41 179	0.48 60	0.18 39	0.21 217	0.23 74	0.19 118	0.25 109	0.26 172

MFMNet_re	2.91 490	1.91 550	18.25 502	3.06 599	1.89 571	3.13 229	1.67 525	3.52 319	2.97 537	3.14 554	2.87 537	2.26 375	2.41 491	2.42 313	2.00 452	1.10 574	1.05 586	0.94 577	0.90 573	1.28 577	1.46 578

dddd17k	0.64 37	0.41 35	0.77 1	0.61 30	0.38 55	3.14 230	0.26 17	1.80 79	0.92 71	0.61 47	0.44 12	0.60 82	0.51 54	0.74 22	0.49 66	0.18 39	0.17 66	0.19 12	0.15 8	0.21 61	0.19 16

MLG-Stereo_test1	0.80 96	0.39 9	1.02 37	0.65 61	1.20 447	3.14 230	0.29 35	1.59 45	3.05 546	0.50 7	0.24 1	0.67 106	0.43 17	1.33 162	0.40 6	0.21 69	0.18 103	0.23 74	0.15 8	0.19 5	0.20 52

test_sample6	2.35 414	0.62 232	10.78 398	1.33 448	0.83 328	3.15 232	0.79 273	4.36 551	2.43 457	2.26 434	2.04 419	1.69 292	1.39 315	11.48 571	1.61 393	0.38 393	0.32 415	0.37 408	0.39 465	0.41 368	0.42 385

MSCF	0.97 153	0.82 388	1.26 109	0.88 189	0.40 70	3.17 233	0.88 346	2.79 230	1.39 139	1.32 200	1.19 152	0.58 73	1.33 303	1.28 149	0.64 112	0.25 128	0.19 139	0.25 131	0.25 240	0.28 158	0.32 268

DDVS	1.68 291	0.79 373	2.52 249	1.26 416	1.16 432	3.17 233	0.78 266	3.12 263	1.82 319	1.86 289	1.91 392	2.92 458	1.43 332	6.20 424	1.63 401	0.45 461	0.65 562	0.34 361	0.38 458	0.48 431	0.79 532

dd23bbn	0.65 40	0.41 35	0.79 3	0.58 15	0.33 9	3.18 235	0.28 27	2.03 107	0.78 22	0.69 85	0.55 40	0.56 63	0.50 50	0.85 38	0.44 24	0.16 6	0.17 66	0.18 2	0.15 8	0.20 31	0.19 16

VIP-Stereo	0.85 115	0.83 392	1.59 156	0.76 116	0.87 346	3.18 235	0.80 283	1.94 99	0.83 44	0.78 124	1.04 124	0.64 95	0.59 81	1.24 137	0.61 102	0.28 197	0.18 103	0.23 74	0.17 69	0.22 77	0.19 16

AIO-test2	1.61 278	1.30 502	3.40 297	1.16 375	1.31 470	3.18 235	0.74 236	4.06 451	1.52 207	1.72 262	2.21 457	0.78 141	0.74 130	3.64 369	0.95 254	3.64 611	0.26 351	0.35 380	0.42 490	0.37 323	0.33 286

fast-acv-ft	2.54 449	1.19 482	20.08 552	1.41 484	1.40 496	3.18 235	1.17 451	3.37 301	2.28 416	1.90 301	2.15 446	2.69 429	2.17 475	2.91 348	2.31 482	0.37 376	0.39 474	0.45 469	0.39 465	0.57 467	0.45 406

SteFusion	0.72 60	0.36 1	0.96 24	0.49 1	0.64 235	3.19 239	0.32 46	2.41 152	1.13 100	0.54 17	0.77 71	0.58 73	0.44 21	0.97 72	0.47 49	0.14 1	0.15 23	0.21 52	0.16 41	0.22 77	0.19 16

hj116sk	0.65 40	0.39 9	0.91 13	0.58 15	0.38 55	3.19 239	0.30 38	1.77 75	0.97 82	0.59 36	0.47 27	0.59 79	0.55 67	0.71 8	0.46 37	0.19 49	0.17 66	0.18 2	0.15 8	0.19 5	0.19 16

coex_refinement	2.10 359	0.85 401	3.67 311	1.31 440	1.13 424	3.21 241	0.85 317	3.86 386	2.31 424	2.51 487	1.92 394	3.49 509	1.69 411	11.08 555	2.13 469	0.37 376	0.25 338	0.27 191	0.31 378	0.41 368	0.37 333

iRaft-Stereo_5w	2.10 359	0.83 392	8.57 365	0.81 128	0.76 297	3.21 241	0.84 308	3.71 357	1.65 279	1.56 230	2.50 502	2.20 373	2.23 479	9.13 483	2.01 454	0.38 393	0.19 139	0.35 380	0.27 286	0.45 413	0.39 355

AACVNet	1.83 311	1.02 446	2.41 244	1.45 495	0.87 346	3.21 241	0.73 224	3.16 268	1.61 266	2.01 344	1.82 360	2.28 377	1.33 303	10.98 547	1.49 369	0.39 405	0.32 415	0.38 424	0.32 390	0.43 397	0.44 400

AdaStereo	1.45 257	0.83 392	2.34 238	1.28 426	0.81 313	3.21 241	1.14 445	4.20 486	2.46 465	2.05 358	1.77 331	2.48 410	1.18 277	1.71 243	1.44 354	0.43 445	0.25 338	0.43 457	0.28 315	0.44 405	0.34 299
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.
ITERv21	0.63 33	0.39 9	0.96 24	0.53 4	0.45 110	3.23 245	0.28 27	1.36 19	0.85 55	0.61 47	0.46 21	0.56 63	0.51 54	0.89 53	0.47 49	0.21 69	0.19 139	0.19 12	0.14 2	0.20 31	0.19 16

UGAM	2.58 458	0.56 162	18.55 511	0.89 196	0.71 279	3.23 245	1.03 416	2.75 219	1.75 309	1.36 205	2.77 529	2.69 429	1.28 293	10.75 536	1.40 345	0.28 197	0.24 314	0.40 434	0.31 378	0.35 300	0.30 247

222	2.68 471	0.57 172	2.03 194	1.11 344	0.81 313	3.23 245	0.65 190	4.52 579	2.45 462	2.34 459	2.29 472	1.41 255	1.44 335	10.50 527	18.47 621	0.32 307	0.30 397	0.32 308	0.27 286	0.32 245	0.34 299

PWC_ROB	2.69 473	2.01 555	8.36 363	1.33 448	1.90 572	3.23 245	1.18 452	4.33 542	3.25 565	3.11 552	3.41 561	2.71 432	2.18 477	9.15 484	4.48 537	0.56 519	0.31 407	0.61 543	0.36 433	0.69 510	0.74 519

CoDeX	2.40 422	0.78 369	13.21 420	1.00 278	1.18 434	3.24 249	1.32 473	4.14 476	2.41 453	1.74 266	1.84 366	2.05 360	1.47 344	10.03 513	1.60 390	0.34 336	0.28 374	0.32 308	0.27 286	0.32 245	0.39 355

test_xeample	2.67 467	0.56 162	2.05 197	1.09 328	0.81 313	3.24 249	0.80 283	4.55 581	2.70 500	2.42 474	2.27 465	1.39 249	1.40 319	10.75 536	17.51 616	0.30 263	0.30 397	0.32 308	0.28 315	0.34 282	0.33 286

SPS-STEREO	3.97 557	1.44 524	20.85 585	1.72 542	1.71 555	3.24 249	2.30 558	3.55 326	2.68 499	4.79 595	3.66 565	5.44 591	2.97 519	9.11 482	9.35 581	1.15 577	1.10 588	1.06 583	1.02 583	1.16 571	1.18 563
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
999	0.97 153	0.48 96	1.24 107	1.03 302	0.64 235	3.25 252	0.92 377	1.40 24	1.39 139	0.71 91	1.68 295	0.70 114	0.66 107	3.03 355	0.89 222	0.23 93	0.19 139	0.25 131	0.21 154	0.25 109	0.29 218

DANet	2.63 461	1.07 458	8.10 361	1.83 556	1.70 554	3.25 252	1.16 448	4.31 536	2.38 446	3.40 567	2.18 451	4.08 541	1.80 432	9.77 499	3.89 533	0.52 510	0.55 542	0.59 535	0.44 496	0.63 487	0.86 540
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
xxxad45	0.72 60	0.38 5	0.89 7	0.53 4	0.62 227	3.26 254	0.44 94	2.51 174	1.08 95	0.49 5	0.51 35	0.75 137	0.52 57	0.88 47	0.40 6	0.16 6	0.17 66	0.20 30	0.16 41	0.22 77	0.18 5

AF-Net	2.87 487	1.30 502	16.24 470	1.33 448	1.75 559	3.26 254	1.59 514	4.09 459	2.43 457	2.69 521	2.94 538	4.51 562	3.20 535	5.84 415	2.75 513	0.76 553	0.36 446	0.72 564	0.49 514	0.70 511	0.56 469

StereoDRNet-Refined	1.77 305	0.81 381	2.22 222	1.21 397	0.76 297	3.26 254	0.71 216	3.82 376	2.05 364	2.29 438	2.05 425	2.98 460	1.44 335	7.15 446	2.27 480	0.30 263	0.23 279	0.42 453	0.33 398	0.45 413	0.64 497
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
v20iiwwt	0.61 24	0.41 35	0.88 5	0.60 26	0.37 42	3.27 257	0.34 53	1.22 13	0.79 28	0.62 57	0.46 21	0.54 51	0.47 26	0.70 5	0.47 49	0.17 16	0.17 66	0.18 2	0.15 8	0.20 31	0.19 16

Reg-Stereo(zero)	1.60 276	0.42 49	10.69 396	0.89 196	0.68 265	3.27 257	0.47 109	2.27 137	1.54 223	1.48 221	1.24 165	2.55 416	2.68 508	1.48 195	1.10 281	0.19 49	0.19 139	0.22 60	0.18 93	0.24 95	0.26 172

GwcNet	3.00 507	1.63 535	19.83 540	1.32 443	2.04 581	3.27 257	1.55 511	3.65 340	2.33 429	2.00 342	2.12 441	3.56 518	1.68 410	9.47 491	2.45 495	0.44 452	0.45 507	0.46 475	0.38 458	0.60 476	0.76 524

ac_64	2.35 414	0.62 232	9.77 381	1.32 443	1.71 555	3.27 257	0.93 379	3.48 309	2.50 471	1.74 266	1.73 311	3.91 531	1.77 424	10.21 519	1.86 434	0.40 413	0.31 407	0.33 343	0.30 362	0.34 282	0.39 355

FADNet	2.49 440	1.76 545	13.17 419	1.17 377	0.95 371	3.27 257	0.88 346	3.94 415	2.27 412	1.40 213	1.29 185	2.51 413	2.06 462	9.93 508	1.94 444	0.43 445	0.45 507	0.40 434	0.43 493	1.06 557	0.53 455

Wz-Net-SNSev	2.98 503	4.36 588	15.98 468	1.57 521	1.19 441	3.28 262	1.80 532	3.96 422	2.40 451	2.32 452	2.28 469	3.48 503	2.05 461	7.84 460	3.82 532	0.47 477	0.39 474	0.53 517	0.49 514	0.71 520	0.60 483

Wz-Net-MNSev	2.71 475	2.54 571	13.91 437	1.52 509	1.37 489	3.28 262	2.47 561	4.03 439	2.32 428	2.57 498	2.07 430	2.29 382	3.01 522	7.55 454	2.74 512	0.38 393	0.36 446	0.36 396	0.37 445	0.57 467	0.47 421

IER	1.69 292	0.65 263	7.19 350	0.94 239	1.15 427	3.28 262	0.89 351	3.48 309	1.97 345	2.10 370	1.98 407	2.28 377	2.12 466	2.25 308	1.75 422	0.29 220	0.23 279	0.36 396	0.30 362	0.32 245	0.34 299

DDUNet	2.91 490	2.78 575	6.94 348	3.53 605	2.26 589	3.28 262	1.36 479	3.77 365	2.04 361	2.62 510	2.49 501	4.18 547	1.69 411	5.38 402	1.85 433	2.21 597	1.77 603	2.61 606	2.43 618	2.60 593	2.34 596

XQC	2.96 497	2.42 566	14.85 451	1.36 466	1.32 477	3.29 266	1.53 507	4.28 522	2.78 510	3.21 558	2.46 497	3.53 514	2.92 518	6.58 431	4.67 539	0.70 549	0.41 488	0.59 535	0.56 537	0.96 552	0.83 539

oiu110	0.66 43	0.41 35	0.94 19	0.61 30	0.38 55	3.30 267	0.27 25	1.92 94	0.83 44	0.63 63	0.52 37	0.57 70	0.54 64	0.73 17	0.43 16	0.20 59	0.21 217	0.18 2	0.14 2	0.19 5	0.20 52

ToySt	1.35 246	0.72 322	3.65 310	1.01 284	0.50 153	3.31 268	1.01 410	3.46 308	1.73 301	1.30 198	1.55 257	2.07 365	1.47 344	1.88 270	1.40 345	0.27 160	0.27 362	0.30 265	0.32 390	0.42 387	0.39 355

5w_v4	0.73 64	0.38 5	0.92 15	0.53 4	0.68 265	3.32 269	0.34 53	2.53 176	1.10 98	0.51 11	0.55 40	0.82 151	0.50 50	0.88 47	0.40 6	0.16 6	0.17 66	0.20 30	0.16 41	0.22 77	0.18 5

asda	0.77 86	0.46 71	1.10 70	0.64 54	0.82 322	3.33 270	0.49 112	2.40 151	0.81 38	0.63 63	0.80 79	0.44 31	0.85 174	0.88 47	0.60 100	0.17 16	0.13 1	0.24 105	0.17 69	0.20 31	0.20 52

RGC	3.10 518	1.45 525	14.90 454	1.46 497	1.79 564	3.33 270	1.39 488	4.04 443	2.26 410	2.77 527	3.26 556	4.00 536	2.71 509	11.63 581	2.62 509	0.82 560	0.46 516	0.79 570	0.79 568	0.71 520	0.78 528

ITERv19	0.63 33	0.41 35	0.77 1	0.60 26	0.40 70	3.34 272	0.29 35	1.59 45	0.83 44	0.66 76	0.47 27	0.54 51	0.47 26	0.71 8	0.44 24	0.20 59	0.21 217	0.18 2	0.15 8	0.20 31	0.19 16

GMStereo_Zeroshot	1.41 253	1.21 485	3.33 295	1.29 430	0.72 281	3.35 273	0.53 128	2.58 198	1.68 285	2.35 460	1.56 261	2.42 398	0.96 205	2.50 319	1.16 293	0.45 461	0.23 279	0.40 434	0.24 228	0.79 534	0.33 286

DispFullNet	4.64 572	3.48 583	23.95 627	3.99 611	3.03 600	3.35 273	1.06 423	4.18 482	2.80 516	6.33 607	2.94 538	4.04 539	7.81 607	3.92 379	5.16 549	2.75 599	1.61 600	3.10 616	2.68 623	3.32 598	3.31 615

111111	0.87 121	0.50 109	1.13 85	0.66 70	1.08 413	3.37 275	0.33 49	2.33 148	1.47 168	0.74 100	1.50 241	0.61 83	0.59 81	1.40 174	0.48 60	0.24 107	0.19 139	0.22 60	0.16 41	0.24 95	0.19 16

CSP-Net	1.78 306	1.32 508	1.92 183	1.16 375	1.03 399	3.38 276	1.31 472	3.52 319	1.75 309	1.96 321	1.93 397	2.40 393	1.48 346	8.58 471	1.58 386	0.46 468	0.34 434	0.27 191	0.26 260	0.41 368	0.50 440

CrosDoStereo	5.24 581	0.60 205	20.23 558	0.82 138	0.51 156	3.39 277	18.11 631	3.82 376	2.27 412	1.98 325	8.74 600	1.96 345	6.96 600	7.35 449	26.35 635	0.30 263	0.22 250	0.30 265	0.28 315	0.33 264	0.38 348

DeepStereo_LL	5.24 581	0.60 205	20.23 558	0.82 138	0.51 156	3.39 277	18.11 631	3.82 376	2.27 412	1.98 325	8.74 600	1.96 345	6.96 600	7.35 449	26.35 635	0.30 263	0.22 250	0.30 265	0.28 315	0.33 264	0.38 348

CFNet-RSSM	2.08 358	0.52 121	20.06 549	1.01 284	0.56 187	3.39 277	0.64 181	3.67 344	1.55 231	1.72 262	1.37 208	2.57 418	1.19 281	1.11 97	0.86 209	0.27 160	0.20 181	0.25 131	0.23 202	0.27 141	0.23 121

ITERv24	0.69 49	0.40 19	0.90 9	0.62 39	0.36 22	3.40 280	0.26 17	2.29 144	0.89 64	0.68 82	0.50 32	0.61 83	0.59 81	0.75 24	0.47 49	0.19 49	0.21 217	0.18 2	0.15 8	0.19 5	0.20 52

GASTEREO	1.00 165	0.98 440	1.23 105	0.90 205	0.40 70	3.40 280	0.88 346	2.77 222	1.44 154	1.39 211	1.30 187	0.55 56	1.35 308	1.33 162	0.64 112	0.25 128	0.19 139	0.25 131	0.25 240	0.25 109	0.31 257

AIO-test1	2.18 372	0.66 274	18.95 517	0.89 196	1.48 512	3.40 280	0.97 399	4.19 485	1.68 285	0.86 146	1.35 203	0.99 190	0.75 133	4.47 387	1.27 323	0.23 93	0.23 279	0.28 224	0.33 398	0.31 218	0.35 313

DEFOM-Stereo	0.70 52	0.46 71	1.13 85	0.72 96	0.48 141	3.40 280	0.44 94	0.90 3	0.77 18	0.86 146	0.58 45	0.45 34	0.43 17	1.76 249	0.43 16	0.24 107	0.18 103	0.22 60	0.16 41	0.21 61	0.20 52

SQANet	3.70 545	9.34 613	18.41 508	2.75 593	2.74 594	3.40 280	1.47 499	3.50 315	1.68 285	2.60 506	1.75 317	2.69 429	1.91 452	6.72 440	1.74 419	2.96 601	1.41 597	1.85 596	1.12 586	3.17 596	2.70 605

PA-Net	3.09 516	1.24 496	18.84 514	1.38 478	1.19 441	3.42 285	1.75 528	3.89 394	3.27 570	1.88 294	2.10 434	3.03 464	1.88 448	11.60 574	2.88 517	0.40 413	0.54 537	0.44 462	0.62 549	0.52 445	1.02 553
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DLNR_Zeroshot_test	28.62 637	55.50 649	49.94 643	183.62 651	115.05 651	3.43 286	0.28 27	29.49 640	1.49 185	1.01 171	1.26 174	0.93 183	0.63 94	3.92 379	1.51 376	29.81 646	0.41 488	0.26 160	0.23 202	93.28 651	0.32 268

DLNR-FE	28.68 638	56.10 650	49.61 641	183.75 652	105.98 649	3.44 287	0.28 27	29.58 641	1.49 185	1.01 171	1.26 174	0.93 183	0.63 94	3.81 372	1.51 376	33.14 647	0.41 488	0.26 160	0.23 202	99.94 653	0.32 268

delet	1.92 329	0.76 360	5.14 329	1.01 284	1.65 545	3.44 287	2.03 546	3.76 363	2.48 466	2.01 344	2.05 425	2.63 425	1.90 450	5.34 401	2.12 466	0.28 197	0.29 384	0.40 434	0.31 378	0.41 368	0.45 406

FAT-Stereo	3.34 534	0.81 381	20.05 548	1.25 409	1.20 447	3.44 287	1.99 544	4.23 499	2.67 497	3.14 554	3.82 569	3.51 512	3.32 540	11.68 584	1.94 444	0.64 534	0.67 566	0.48 486	0.52 527	0.61 481	0.81 534

RP	2.79 478	1.20 484	10.36 391	1.54 513	1.93 573	3.44 287	1.97 542	4.05 447	2.34 430	2.66 519	2.79 530	3.98 535	2.58 503	10.21 519	2.61 507	0.95 568	0.47 520	0.71 560	0.57 540	0.71 520	0.68 504

HSM	2.35 414	0.81 381	2.21 219	1.14 356	1.55 525	3.44 287	1.03 416	3.99 430	2.25 407	2.29 438	2.11 438	8.04 604	3.05 527	11.60 574	1.71 412	0.33 324	0.22 250	0.28 224	0.23 202	0.32 245	0.35 313

StereoDRNet	2.84 482	1.49 528	14.48 448	1.33 448	1.57 532	3.44 287	2.06 547	3.69 351	2.36 435	3.26 560	1.84 366	2.79 447	1.80 432	10.88 542	3.16 523	0.41 428	0.33 422	0.39 428	0.36 433	0.59 472	0.58 478

model_zeroshot	1.21 207	0.60 205	3.55 302	1.05 305	0.57 199	3.46 293	0.63 178	2.73 216	1.55 231	2.05 358	1.38 211	1.50 265	0.82 167	1.69 239	0.87 215	0.29 220	0.23 279	0.30 265	0.23 202	0.27 141	0.32 268

BEATNet_4x	1.92 329	1.36 513	8.75 370	1.20 391	0.56 187	3.46 293	1.03 416	4.00 432	2.43 457	2.25 431	1.70 302	2.10 367	1.59 374	2.57 333	3.05 522	0.37 376	0.22 250	0.47 478	0.29 343	0.60 476	0.40 375

NVStereoNet_ROB	4.91 578	1.40 519	16.46 474	1.47 500	1.72 557	3.46 293	1.96 541	3.89 394	3.61 581	2.90 535	24.61 634	4.81 573	4.49 569	13.57 615	4.87 546	1.33 590	1.29 595	1.70 595	1.68 599	1.41 582	1.66 580
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
xyz-stereo-finetune2	1.16 196	0.63 241	1.50 143	0.57 13	0.36 22	3.47 296	0.65 190	2.70 212	1.23 109	0.88 149	1.75 317	0.91 177	1.76 422	3.54 364	1.74 419	0.24 107	0.22 250	0.30 265	0.27 286	0.31 218	0.26 172

HITNet	2.07 356	0.82 388	14.77 450	1.34 455	0.56 187	3.47 296	0.80 283	4.07 453	2.35 432	2.16 397	1.61 276	1.64 282	1.44 335	2.09 289	2.56 506	0.26 143	0.18 103	0.41 446	0.26 260	0.45 413	0.25 148
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
DISCO	2.25 381	0.73 333	10.06 386	1.76 546	1.12 422	3.47 296	1.25 467	3.24 279	2.26 410	2.65 518	1.96 399	4.53 564	1.92 453	4.17 385	3.61 529	0.32 307	0.25 338	0.31 288	0.29 343	0.66 503	0.41 381

xyz-stereo-finetune	1.05 175	0.62 232	1.46 138	0.59 20	0.36 22	3.48 299	0.81 293	2.69 211	1.74 307	0.94 161	1.21 158	0.91 177	0.78 150	2.53 329	1.28 327	0.24 107	0.24 314	0.26 160	0.23 202	0.30 199	0.23 121

UNet	2.51 443	0.74 341	20.17 556	1.14 356	1.44 506	3.48 299	0.76 249	3.77 365	1.87 329	2.05 358	1.57 263	2.75 437	2.39 490	3.51 363	2.51 500	0.32 307	0.26 351	0.41 446	0.26 260	0.38 328	0.39 355

pmcnn	5.45 585	1.22 491	17.40 490	1.60 525	2.41 591	3.48 299	2.12 550	4.52 579	3.26 566	3.67 572	13.15 621	22.10 628	3.46 548	11.92 595	17.16 614	0.34 336	0.21 217	0.23 74	0.19 118	0.36 313	0.28 208

MLG-Stereo_test2	0.76 78	0.40 19	1.07 47	0.64 54	0.82 322	3.49 302	0.23 4	1.69 62	2.14 387	0.62 57	0.32 3	0.67 106	0.33 1	1.14 109	0.37 3	0.23 93	0.19 139	0.23 74	0.16 41	0.19 5	0.20 52

Wz-Net-LNSev	2.30 397	1.67 541	14.88 453	1.18 383	1.65 545	3.49 302	1.54 510	3.63 337	2.03 357	1.88 294	1.64 283	3.29 486	2.06 462	2.71 344	2.02 455	0.40 413	0.33 422	0.32 308	0.31 378	0.53 451	0.49 433

RAFT_CTSACE	1.80 309	1.06 457	10.00 385	1.71 540	1.39 494	3.49 302	1.06 423	3.05 256	1.62 271	1.70 257	2.04 419	2.51 413	1.80 432	1.98 277	0.94 249	0.25 128	0.22 250	0.28 224	0.30 362	0.30 199	0.26 172

xxxx	2.67 467	0.54 145	2.03 194	1.22 400	0.81 313	3.49 302	0.63 178	4.49 574	2.49 470	2.22 421	2.23 460	2.05 360	1.38 312	10.05 514	17.91 617	0.32 307	0.32 415	0.30 265	0.27 286	0.33 264	0.34 299

gcap-zeroshot	1.30 239	0.61 222	4.09 315	0.94 239	0.56 187	3.50 306	0.84 308	3.12 263	1.72 298	1.84 283	1.22 160	2.72 434	0.88 183	1.46 192	0.80 184	0.29 220	0.30 397	0.27 191	0.21 154	0.29 176	0.25 148

UPFNet	1.81 310	0.63 241	6.71 344	1.25 409	1.44 506	3.50 306	1.35 477	4.02 438	1.85 327	2.40 472	1.52 244	2.41 395	1.40 319	3.62 367	1.88 436	0.34 336	0.33 422	0.37 408	0.31 378	0.41 368	0.39 355

NaN_ROB	4.06 560	1.13 469	16.64 476	1.12 348	1.25 460	3.50 306	3.05 584	4.29 525	3.26 566	3.64 570	2.56 510	2.97 459	4.79 572	13.33 611	16.91 612	0.37 376	0.41 488	0.38 424	0.39 465	0.48 431	0.81 534

PCWNet_CMD	2.23 377	0.65 263	17.36 488	0.83 149	0.76 297	3.51 309	0.64 181	3.60 332	1.97 345	1.70 257	1.63 281	3.22 480	3.05 527	2.09 289	1.11 284	0.31 286	0.36 446	0.47 478	0.26 260	0.64 495	0.47 421

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 426	1.47 526	14.14 441	1.30 437	1.35 484	3.51 309	1.64 520	4.04 443	2.10 380	2.46 479	1.88 380	2.28 377	2.51 499	4.73 393	3.17 524	0.38 393	0.19 139	0.35 380	0.20 138	0.40 343	0.36 319

RTSC	2.95 494	2.51 567	15.49 465	1.54 513	1.30 468	3.51 309	0.86 322	3.89 394	2.48 466	3.64 570	3.12 550	3.04 465	2.30 483	5.70 412	6.67 559	0.55 517	0.35 440	0.37 408	0.39 465	0.70 511	0.60 483

Nwc_Net	2.88 489	1.16 477	18.30 505	1.35 460	1.68 552	3.52 312	1.18 452	3.90 399	2.06 366	2.52 489	2.82 535	3.82 528	2.34 487	6.78 441	2.55 505	0.86 564	0.40 479	0.59 535	0.67 553	0.57 467	0.55 465

MMNet	2.02 348	0.81 381	10.76 397	1.12 348	1.23 455	3.53 313	0.89 351	3.79 369	2.08 369	2.15 392	1.76 326	2.15 370	2.12 466	3.69 370	2.32 483	0.31 286	0.29 384	0.34 361	0.27 286	0.38 328	0.42 385

FADNet-RVC-Resample	2.83 481	2.02 556	21.07 593	1.12 348	0.91 360	3.53 313	1.37 484	4.08 457	2.09 372	1.68 252	1.33 195	2.03 356	1.51 357	9.54 493	1.69 410	0.38 393	0.37 459	0.42 453	0.44 496	0.56 462	0.56 469

MSMDNet	2.23 377	0.64 253	17.32 484	0.84 159	0.75 293	3.53 313	0.64 181	3.61 335	1.98 347	1.71 261	1.64 283	3.22 480	2.99 520	2.08 286	1.11 284	0.31 286	0.37 459	0.45 469	0.26 260	0.62 485	0.45 406

NCCL2	2.53 447	1.35 512	10.90 400	1.15 369	0.97 376	3.53 313	2.56 567	3.65 340	2.23 402	2.76 526	1.80 340	2.41 395	1.66 404	10.35 523	2.07 462	0.44 452	0.40 479	0.57 530	0.53 531	0.59 472	0.65 499

w-ln-seven-2	2.73 476	2.13 559	12.47 415	1.18 383	1.01 396	3.54 317	1.58 513	3.93 411	3.26 566	2.43 476	2.02 414	2.63 425	2.28 482	7.93 461	5.45 555	0.40 413	0.40 479	0.44 462	0.34 407	0.62 485	0.47 421

G2L-Stereo_test	2.11 361	0.86 404	7.12 349	1.65 532	1.19 441	3.54 317	1.02 414	3.57 328	2.01 354	2.50 484	1.68 295	3.15 475	1.50 353	9.21 486	1.62 398	0.28 197	0.19 139	0.23 74	0.22 187	0.27 141	0.31 257

FADNet-RVC	2.51 443	2.27 563	14.03 439	1.09 328	0.81 313	3.54 317	1.10 436	4.13 470	2.48 466	1.39 211	1.22 160	1.85 331	1.77 424	9.78 501	2.06 459	0.38 393	0.37 459	0.40 434	0.40 476	0.67 505	0.48 426

raftrobust	1.19 199	0.72 322	2.30 232	1.26 416	1.31 470	3.55 320	0.68 202	2.75 219	1.47 168	2.21 419	1.38 211	1.17 214	1.22 284	1.20 131	1.11 284	0.28 197	0.24 314	0.21 52	0.19 118	0.25 109	0.28 208

S-Stereo	3.48 539	0.91 418	22.06 617	1.36 466	1.50 515	3.55 320	2.53 566	4.21 492	2.81 522	2.37 465	3.81 568	3.75 524	1.84 439	11.90 594	2.51 500	0.63 531	0.71 572	0.48 486	0.76 562	0.67 505	1.19 564

gwcnet-sp	2.31 398	1.21 485	17.34 485	1.08 322	0.92 361	3.56 322	1.04 419	3.69 351	2.09 372	2.55 494	1.60 272	1.80 316	1.62 384	3.87 375	1.95 446	0.29 220	0.29 384	0.30 265	0.28 315	0.38 328	0.39 355

scenet	2.31 398	1.21 485	17.34 485	1.08 322	0.92 361	3.56 322	1.04 419	3.69 351	2.09 372	2.55 494	1.60 272	1.80 316	1.62 384	3.87 375	1.95 446	0.29 220	0.29 384	0.30 265	0.28 315	0.38 328	0.39 355

ssnet	2.31 398	1.21 485	17.34 485	1.08 322	0.92 361	3.56 322	1.04 419	3.69 351	2.09 372	2.55 494	1.60 272	1.80 316	1.62 384	3.87 375	1.95 446	0.29 220	0.29 384	0.30 265	0.28 315	0.38 328	0.39 355

pcwnet_v2	2.70 474	0.65 263	22.48 618	1.08 322	1.03 399	3.56 322	0.81 293	4.29 525	3.14 554	2.29 438	2.29 472	3.01 463	1.71 415	3.32 360	1.43 352	0.43 445	0.50 532	0.41 446	0.34 407	0.61 481	0.56 469

G2L-Stereo	2.49 440	0.94 430	14.54 449	1.15 369	1.35 484	3.57 326	0.95 389	3.62 336	2.00 352	2.11 374	1.61 276	3.20 478	1.34 305	9.54 493	1.91 440	0.34 336	0.27 362	0.35 380	0.28 315	0.30 199	0.35 313

NVstereo2D	2.54 449	0.90 413	11.10 401	1.32 443	1.47 511	3.58 327	1.38 486	4.13 470	2.45 462	1.90 301	1.71 306	2.86 451	1.76 422	10.86 541	1.66 407	0.60 526	0.43 497	0.53 517	0.41 483	0.78 532	0.94 548

MLCV	1.87 315	0.91 418	8.59 366	1.10 337	0.57 199	3.59 328	0.53 128	3.70 356	2.20 398	2.80 530	2.25 463	2.00 352	1.42 329	4.13 383	1.86 434	0.30 263	0.20 181	0.32 308	0.21 154	0.33 264	0.36 319

DRN-Test	3.03 511	0.99 441	18.18 501	1.35 460	1.60 534	3.59 328	1.48 500	4.13 470	2.45 462	3.47 569	1.92 394	2.58 420	2.53 500	10.88 542	2.80 515	0.39 405	0.36 446	0.44 462	0.41 483	0.55 456	0.57 473

anonymousdsp2	1.26 228	0.60 205	3.74 312	1.02 295	0.41 79	3.60 330	0.72 219	3.68 346	1.47 168	1.37 208	1.56 261	1.83 325	1.01 219	2.00 279	0.66 124	0.29 220	0.20 181	0.28 224	0.20 138	0.32 245	0.29 218

Wz-Net-TNSev	3.67 544	8.83 605	13.47 426	1.48 502	1.18 434	3.60 330	2.49 563	4.27 517	3.13 552	2.18 403	1.89 386	4.21 551	2.80 513	12.10 596	7.58 573	0.57 521	0.55 542	0.47 478	0.54 533	0.91 546	1.05 555

LCNet	1.55 263	0.54 145	1.88 178	0.99 270	0.55 183	3.60 330	1.21 462	2.86 238	1.53 214	2.18 403	1.74 313	1.43 258	4.17 562	3.62 367	0.87 215	0.29 220	0.20 181	0.28 224	0.77 564	0.47 428	1.85 586

raft+_RVC	1.21 207	0.83 392	2.61 257	1.35 460	0.97 376	3.60 330	0.76 249	3.23 277	1.51 198	1.33 201	1.67 292	1.03 198	1.10 253	1.87 269	0.92 238	0.24 107	0.22 250	0.25 131	0.24 228	0.26 128	0.25 148

GCAP-Stereo	0.93 136	0.68 292	1.35 128	0.85 171	0.41 79	3.61 334	0.52 127	2.20 125	1.50 191	1.11 187	1.04 124	1.17 214	0.84 172	1.11 97	0.71 150	0.25 128	0.20 181	0.27 191	0.18 93	0.28 158	0.23 121

ffm	1.72 295	0.60 205	5.21 332	1.14 356	0.99 386	3.62 335	0.86 322	4.22 495	3.37 574	2.20 410	2.30 477	3.48 503	1.62 384	2.21 304	0.65 119	0.29 220	0.16 46	0.48 486	0.37 445	0.30 199	0.29 218

ff1	2.96 497	0.60 205	5.21 332	1.14 356	0.99 386	3.62 335	0.86 322	4.22 495	3.37 574	2.20 410	2.30 477	3.48 503	1.62 384	11.62 576	16.09 606	0.29 220	0.16 46	0.48 486	0.37 445	0.30 199	0.29 218

mmx	2.98 503	0.60 205	5.21 332	1.14 356	0.99 386	3.62 335	0.86 322	4.49 574	3.05 546	2.20 410	2.30 477	3.48 503	1.62 384	11.62 576	16.09 606	0.33 324	0.28 374	0.48 486	0.37 445	0.44 405	0.37 333

xxx	2.98 503	0.60 205	5.21 332	1.14 356	0.99 386	3.62 335	0.86 322	4.49 574	3.05 546	2.20 410	2.30 477	3.48 503	1.62 384	11.62 576	16.09 606	0.33 324	0.28 374	0.48 486	0.37 445	0.44 405	0.37 333

HGLStereo	2.03 349	0.74 341	7.50 355	1.23 405	1.56 528	3.62 335	0.95 389	3.78 368	1.89 335	2.03 353	2.20 455	3.12 473	2.14 469	5.68 411	2.04 456	0.37 376	0.31 407	0.32 308	0.29 343	0.40 343	0.45 406

LSM	12.71 623	3.52 584	20.79 584	55.63 648	84.76 647	3.63 340	6.30 612	3.73 359	4.93 602	5.55 599	13.92 623	3.53 514	3.25 537	9.72 498	4.12 534	0.64 534	0.85 580	0.71 560	0.81 569	1.03 554	26.84 640

CSAN	4.71 573	1.39 518	20.23 558	1.19 386	0.87 346	3.65 341	3.50 595	4.57 583	3.87 586	3.89 576	7.82 592	3.54 517	6.16 592	23.47 634	6.82 563	0.52 510	0.45 507	0.49 500	0.52 527	0.63 487	0.66 500

RYNet	2.97 501	0.93 424	15.09 459	1.12 348	1.38 492	3.66 342	1.42 495	4.03 439	2.29 419	2.10 370	1.70 302	3.79 526	2.16 473	13.64 617	3.02 521	0.37 376	0.41 488	0.48 486	0.34 407	0.81 537	0.75 522

ttt	2.76 477	0.56 162	2.28 231	1.41 484	1.21 453	3.67 343	0.77 262	4.59 584	2.94 535	2.35 460	2.30 477	2.45 406	1.54 369	11.25 562	15.56 604	0.43 445	0.36 446	0.37 408	0.33 398	0.40 343	0.40 375

ADLNet	2.29 394	0.83 392	3.62 309	1.35 460	1.60 534	3.67 343	1.24 466	3.95 417	2.98 540	2.58 502	2.29 472	4.01 537	1.79 427	11.23 561	2.09 464	0.37 376	0.38 465	0.36 396	0.34 407	0.45 413	0.71 510

RASNet	2.56 454	0.70 306	10.06 386	1.60 525	2.25 588	3.67 343	1.00 407	3.38 302	3.14 554	1.81 278	2.11 438	4.60 567	2.30 483	10.25 521	2.61 507	0.37 376	0.24 314	0.25 131	0.24 228	0.28 158	0.26 172

zh-sn7	3.81 550	11.43 623	15.78 466	1.25 409	1.15 427	3.68 346	2.58 569	4.15 480	2.42 456	2.61 508	3.10 549	3.38 497	3.03 526	11.43 568	6.88 565	0.45 461	0.48 526	0.45 469	0.43 493	0.72 523	0.71 510

z-ln-s-r	2.67 467	1.16 477	12.43 413	1.34 455	1.26 462	3.70 347	1.21 462	4.20 486	2.38 446	2.04 356	1.92 394	2.43 401	1.60 380	10.58 529	5.19 552	0.29 220	0.20 181	0.32 308	0.24 228	0.51 441	0.38 348

stereogan	3.09 516	0.93 424	16.43 473	1.37 476	1.66 548	3.70 347	1.67 525	3.87 389	3.15 556	3.04 547	2.70 524	5.04 581	2.79 512	9.96 509	1.78 425	0.63 531	0.49 531	0.69 557	0.47 505	0.83 540	0.68 504

DeepPrunerF	3.70 545	1.72 542	14.87 452	1.33 448	1.74 558	3.70 347	1.55 511	4.20 486	14.00 625	2.02 349	1.77 331	2.74 435	2.30 483	10.88 542	6.88 565	0.68 545	0.60 555	0.78 569	0.78 567	0.81 537	0.71 510

HSM-Net_RVC	2.87 487	0.57 172	17.46 493	0.92 219	0.90 358	3.70 347	1.20 459	5.64 610	2.51 474	3.22 559	2.43 495	2.54 415	1.59 374	11.41 566	1.65 406	0.34 336	0.25 338	0.26 160	0.23 202	0.30 199	0.29 218
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DFGA-Net	2.11 361	3.00 577	7.43 353	1.11 344	0.76 297	3.72 351	0.60 159	2.63 203	1.91 339	2.01 344	2.07 430	1.22 228	1.04 227	10.26 522	2.26 478	0.27 160	0.22 250	0.34 361	0.34 407	0.61 481	0.48 426

DispNO	3.00 507	0.75 354	18.92 516	1.17 377	1.10 419	3.72 351	0.94 385	4.29 525	2.54 480	2.24 428	2.28 469	4.51 562	2.12 466	11.40 565	2.09 464	0.31 286	0.28 374	0.31 288	0.28 315	0.36 313	0.39 355

LL-Strereo2	1.23 212	0.85 401	2.38 240	0.93 235	0.68 265	3.72 351	1.37 484	2.54 186	1.99 348	1.75 268	1.40 216	1.82 322	0.73 125	1.40 174	0.99 262	0.31 286	0.23 279	0.55 525	0.35 423	0.29 176	0.24 138

iResNet_ROB	1.89 320	1.02 446	8.60 367	1.39 480	0.98 383	3.72 351	0.66 193	3.84 380	2.65 494	1.88 294	2.05 425	1.98 349	1.27 291	4.52 388	1.67 408	0.30 263	0.20 181	0.28 224	0.18 93	0.31 218	0.40 375

MFN_U_SF_RVC	3.81 550	10.78 620	15.01 457	1.84 557	1.39 494	3.73 355	1.63 518	4.05 447	3.26 566	2.91 536	2.38 493	4.36 557	3.65 551	8.43 468	4.91 547	1.11 576	1.04 585	0.99 579	1.31 593	1.58 583	1.75 585

SFCPSM	2.18 372	0.63 241	17.03 483	0.88 189	0.98 383	3.74 356	1.28 470	4.09 459	2.16 391	1.85 284	1.83 361	1.65 283	1.39 315	2.50 319	1.50 370	0.33 324	0.27 362	0.39 428	0.36 433	0.34 282	0.37 333

WZ-Net	3.62 542	4.87 590	16.77 480	1.43 488	1.40 496	3.75 357	2.29 557	4.12 468	2.50 471	2.74 525	2.19 453	4.06 540	5.29 580	10.19 518	7.36 570	0.54 515	0.37 459	0.47 478	0.49 514	0.77 530	0.73 518

ccnet	2.66 465	0.97 439	8.01 360	1.54 513	1.24 457	3.75 357	2.18 554	4.07 453	2.41 453	2.66 519	3.25 555	2.87 452	2.31 486	9.89 505	3.50 527	0.78 554	0.75 576	0.71 560	0.67 553	0.76 529	0.81 534

iResNet	2.52 446	0.94 430	21.17 598	1.84 557	0.72 281	3.75 357	0.81 293	4.14 476	2.55 482	2.33 458	2.03 416	1.35 244	1.44 335	3.27 357	2.16 473	0.35 356	0.23 279	0.28 224	0.22 187	0.44 405	0.45 406

iinet-f	2.26 384	1.18 480	13.71 428	1.14 356	1.11 421	3.77 360	1.10 436	4.14 476	2.17 393	2.06 363	1.76 326	2.99 461	2.99 520	2.50 319	2.49 498	0.35 356	0.39 474	0.27 191	0.28 315	0.45 413	0.39 355

hitnet-ft	2.37 420	0.73 333	8.34 362	0.96 249	0.89 355	3.77 360	0.80 283	3.55 326	2.58 484	2.24 428	2.04 419	3.65 522	1.49 352	11.71 586	1.89 437	0.44 452	0.53 535	0.44 462	0.35 423	0.52 445	0.48 426

z-mn7	3.36 536	9.42 614	14.16 442	1.28 426	1.22 454	3.78 362	1.43 497	3.92 409	3.35 573	2.85 534	3.36 559	3.06 469	1.97 456	9.66 497	5.16 549	0.42 439	0.35 440	0.43 457	0.33 398	0.63 487	0.48 426

R-Stereo Train	1.20 204	0.58 185	1.81 173	0.99 270	0.67 260	3.78 362	0.90 356	4.09 459	1.51 198	2.16 397	1.71 306	1.13 209	0.94 202	1.40 174	0.91 233	0.30 263	0.24 314	0.26 160	0.21 154	0.26 128	0.25 148

RAFT-Stereo	1.20 204	0.58 185	1.81 173	0.99 270	0.67 260	3.78 362	0.90 356	4.09 459	1.51 198	2.16 397	1.71 306	1.13 209	0.94 202	1.40 174	0.91 233	0.30 263	0.24 314	0.26 160	0.21 154	0.26 128	0.25 148
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
FBW_ROB	3.24 528	1.02 446	9.21 378	1.49 505	1.07 411	3.78 362	1.48 500	4.31 536	3.08 549	2.46 479	2.32 489	4.20 550	2.08 464	15.19 623	7.16 569	0.84 563	0.62 558	1.33 591	0.92 574	0.99 553	1.31 568

testlalala2	2.31 398	0.63 241	20.54 575	2.56 591	2.87 597	3.79 366	0.76 249	4.20 486	1.48 177	1.42 217	1.43 222	2.45 406	0.80 161	1.03 83	0.68 132	0.27 160	0.25 338	0.24 105	0.21 154	0.33 264	0.28 208

AANet_RVC	3.03 511	1.72 542	12.78 417	1.17 377	1.12 422	3.79 366	1.10 436	3.86 386	3.13 552	2.62 510	4.26 573	3.96 534	1.41 324	11.43 568	5.23 553	0.94 567	0.47 520	0.34 361	0.23 202	0.40 343	0.55 465

1111x	3.13 520	0.57 172	8.38 364	1.20 391	0.76 297	3.80 368	0.88 346	4.61 586	2.63 491	2.31 448	2.16 447	1.95 340	1.81 435	11.54 572	18.13 619	0.32 307	0.31 407	0.32 308	0.30 362	0.35 300	0.34 299

PSMNet_ROB	2.95 494	1.38 516	18.46 510	1.19 386	1.20 447	3.80 368	1.65 523	3.54 324	2.35 432	1.98 325	1.71 306	2.75 437	1.79 427	11.43 568	2.78 514	0.42 439	0.36 446	0.50 503	0.60 545	0.59 472	0.49 433

AASNet	2.44 429	0.92 420	19.79 538	1.35 460	1.49 513	3.81 370	1.07 425	3.85 383	2.93 534	1.95 318	2.29 472	1.96 345	1.29 296	1.73 245	1.93 442	0.39 405	0.33 422	0.45 469	0.30 362	0.55 456	0.45 406

CBMV	3.32 533	0.96 438	21.16 597	1.32 443	0.83 328	3.81 370	3.91 606	4.47 570	2.53 476	3.34 564	2.24 461	4.45 559	2.58 503	10.07 515	1.96 449	0.45 461	0.43 497	0.48 486	0.38 458	0.52 445	0.53 455
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GANet-ADL	2.20 374	0.73 333	20.11 554	1.25 409	0.69 272	3.83 372	0.76 249	3.49 312	1.71 295	1.65 248	1.99 410	2.10 367	1.10 253	1.42 181	1.26 320	0.38 393	0.33 422	0.25 131	0.22 187	0.42 387	0.36 319

ADLNet2	3.15 523	0.92 420	20.06 549	1.20 391	1.79 564	3.83 372	1.48 500	3.94 415	3.59 580	2.19 407	2.47 499	4.65 571	1.93 454	10.69 535	1.96 449	0.39 405	0.37 459	0.28 224	0.30 362	0.48 431	0.43 394

iRaftStereo_RVC	1.09 181	0.70 306	1.39 131	0.95 243	0.45 110	3.83 372	0.42 84	2.37 150	1.58 246	1.69 253	1.76 326	1.80 316	0.83 171	1.50 198	0.98 259	0.28 197	0.18 103	0.29 245	0.26 260	0.30 199	0.31 257

PVD	3.12 519	1.97 554	12.80 418	1.79 553	1.63 539	3.83 372	1.34 476	3.48 309	3.88 587	5.77 600	3.56 564	3.45 502	3.29 538	5.58 410	5.30 554	0.71 551	0.69 570	0.74 568	0.77 564	0.79 534	1.13 561

iResNetv2_ROB	2.65 463	5.00 591	19.28 526	2.06 573	1.09 417	3.83 372	1.13 443	4.14 476	2.09 372	1.85 284	2.03 416	2.01 355	1.51 357	3.58 365	1.58 386	0.34 336	0.21 217	0.32 308	0.21 154	0.44 405	0.29 218

G2L-ROB	2.13 365	0.78 369	10.06 386	1.19 386	1.06 407	3.84 377	0.93 379	3.32 292	2.27 412	2.20 410	1.47 232	2.65 427	1.20 283	8.38 467	1.81 427	0.28 197	0.19 139	0.23 74	0.22 187	0.28 158	0.32 268

TCMNet	2.98 503	1.30 502	18.26 503	1.47 500	2.09 582	3.84 377	1.08 430	3.96 422	2.39 450	2.53 492	2.29 472	2.43 401	1.75 421	10.09 516	2.39 486	0.52 510	0.45 507	0.61 543	0.50 520	0.80 536	0.78 528

raft_robust	1.92 329	1.15 474	3.34 296	1.02 295	0.43 94	3.84 377	0.46 103	4.42 561	2.52 475	1.67 251	1.36 207	2.17 371	6.37 594	6.78 441	1.04 270	0.28 197	0.24 314	0.30 265	0.35 423	0.31 218	0.32 268

Consistency-Raft	2.86 483	1.66 539	19.61 532	1.40 483	1.75 559	3.84 377	1.32 473	4.07 453	2.25 407	1.78 272	2.67 521	1.82 322	4.41 567	1.94 275	2.06 459	0.83 562	0.94 584	1.03 580	1.12 586	1.70 587	1.09 558

DEmStereo	2.97 501	0.58 185	13.42 423	0.79 125	0.51 156	3.84 377	1.84 537	2.42 156	1.60 262	2.25 431	2.74 525	2.03 356	6.04 588	6.79 443	12.80 597	0.35 356	0.26 351	0.26 160	0.27 286	0.27 141	0.37 333

test-1	1.23 212	0.65 263	1.88 178	0.96 249	0.52 165	3.84 377	0.62 176	4.01 434	1.47 168	1.93 312	1.78 334	1.83 325	0.92 197	1.19 130	1.28 327	0.26 143	0.29 384	0.31 288	0.24 228	0.29 176	0.36 319

EAI-Stereo	2.35 414	0.63 241	2.97 278	0.95 243	0.65 246	3.84 377	14.27 627	5.04 598	2.19 396	2.06 363	7.25 588	1.10 206	0.94 202	1.65 232	1.37 343	0.31 286	0.22 250	0.27 191	0.60 545	0.27 141	0.32 268

psm_up	2.28 391	0.81 381	5.45 336	1.26 416	1.50 515	3.84 377	1.23 464	4.23 499	2.03 357	2.55 494	1.80 340	2.44 405	1.65 402	12.90 607	1.58 386	0.37 376	0.38 465	0.41 446	0.34 407	0.43 397	0.39 355

CFNet_ucs	2.36 419	0.68 292	18.42 509	0.89 196	0.81 313	3.85 385	0.68 202	4.29 525	2.37 441	2.09 367	2.04 419	3.31 489	1.24 289	2.63 337	1.14 289	0.36 368	0.45 507	0.56 527	0.29 343	0.66 503	0.49 433

test_5	1.87 315	0.75 354	10.23 390	1.14 356	1.40 496	3.85 385	1.27 468	3.91 404	1.93 341	1.69 253	1.78 334	1.67 285	1.79 427	2.99 354	1.17 296	0.30 263	0.18 103	0.35 380	0.33 398	0.34 282	0.33 286

GCAP-BAT	1.21 207	0.74 341	3.23 288	0.95 243	0.70 276	3.86 387	0.93 379	1.89 88	1.48 177	1.85 284	1.96 399	1.68 287	0.79 154	1.78 251	0.81 190	0.29 220	0.20 181	0.24 105	0.20 138	0.26 128	0.35 313

ssnet_v2	2.04 351	0.88 410	7.87 356	1.20 391	0.87 346	3.86 387	1.64 520	4.01 434	2.60 488	2.61 508	1.96 399	3.79 526	1.71 415	2.20 302	2.96 518	0.41 428	0.35 440	0.42 453	0.37 445	0.55 456	0.52 453

STTStereo	2.34 409	0.95 432	14.93 456	1.43 488	1.54 521	3.86 387	0.86 322	3.65 340	2.44 461	2.15 392	1.55 257	2.49 412	1.59 374	5.14 398	1.44 354	0.38 393	0.39 474	0.47 478	0.51 524	0.52 445	0.51 448

IGEV-Stereo++	0.93 136	0.44 58	1.08 56	0.70 82	1.20 447	3.87 390	0.33 49	3.36 300	1.43 152	0.75 102	1.17 149	0.68 109	1.04 227	0.95 66	0.42 11	0.22 80	0.16 46	0.23 74	0.17 69	0.24 95	0.20 52

LMCR-Stereo	2.40 422	1.31 506	18.61 512	1.59 523	0.86 341	3.87 390	1.15 446	4.32 540	1.60 262	2.25 431	2.27 465	1.13 209	2.43 493	2.48 318	1.60 390	0.88 565	0.24 314	0.29 245	0.24 228	0.56 462	0.30 247

IGEV-RUCA	0.90 130	0.53 133	1.05 40	0.81 128	0.74 291	3.89 392	0.80 283	1.92 94	1.41 146	0.96 168	0.71 61	0.70 114	0.73 125	1.30 158	0.68 132	0.29 220	0.20 181	0.25 131	0.19 118	0.43 397	0.34 299

STrans-v2	3.03 511	0.77 363	20.91 589	0.81 128	0.63 232	3.89 392	1.01 410	4.27 517	2.64 493	2.28 436	3.70 566	4.13 544	5.20 578	7.33 448	1.27 323	0.31 286	0.18 103	0.29 245	0.25 240	0.29 176	0.41 381

NOSS_ROB	2.27 386	0.73 333	3.00 280	1.71 540	1.00 395	3.90 394	0.97 399	4.29 525	2.81 522	2.94 542	2.19 453	3.88 530	1.19 281	11.77 588	1.62 398	0.59 524	0.54 537	0.56 527	0.52 527	0.56 462	0.54 461

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 126	0.47 86	2.08 209	0.76 116	0.73 286	3.91 395	0.41 80	2.07 112	1.07 91	0.77 121	0.89 94	0.64 95	0.86 177	0.95 66	0.77 176	0.26 143	0.18 103	0.26 160	0.19 118	0.32 245	0.32 268

tt45	0.96 151	0.48 96	1.19 97	0.89 196	0.66 253	3.91 395	0.76 249	1.90 91	1.26 119	0.70 87	1.30 187	0.71 122	0.63 94	2.59 334	0.74 164	0.22 80	0.17 66	0.28 224	0.23 202	0.27 141	0.27 189

otaku	4.58 571	8.93 608	19.95 545	3.11 600	2.67 592	3.91 395	2.57 568	3.82 376	2.25 407	2.22 421	9.72 607	4.08 541	2.35 488	8.57 470	2.13 469	3.51 609	1.65 601	2.15 600	1.17 589	3.69 603	3.15 609

CRFU-Net	2.49 440	0.78 369	10.36 391	2.30 584	1.08 413	3.91 395	1.41 493	3.85 383	1.65 279	2.15 392	1.76 326	3.34 491	7.95 608	5.56 408	1.48 366	0.47 477	0.35 440	0.30 265	0.28 315	0.37 323	0.43 394

SuperB	4.79 575	4.41 589	21.08 594	1.45 495	1.08 413	3.91 395	3.08 586	4.18 482	3.01 543	2.50 484	2.10 434	2.75 437	3.49 549	8.80 474	19.60 626	0.44 452	0.33 422	0.53 517	0.39 465	12.01 635	0.64 497

ADCS	4.22 565	5.33 592	16.32 471	1.64 530	1.31 470	3.91 395	3.64 600	4.21 492	2.89 528	5.11 597	2.81 534	4.46 560	3.06 529	5.21 399	19.50 625	0.63 531	0.64 561	0.69 557	0.69 558	1.12 565	1.26 565

GANet	2.93 493	1.05 452	11.29 403	1.64 530	0.96 372	3.91 395	2.52 564	3.72 358	2.41 453	2.95 543	3.00 541	3.21 479	2.03 458	12.42 601	4.72 542	0.51 504	0.41 488	0.46 475	0.39 465	0.60 476	0.50 440

DualNet (step1)	2.34 409	1.05 452	7.87 356	1.07 314	0.86 341	3.93 402	1.19 455	4.35 546	2.11 382	2.14 384	1.75 317	1.75 300	1.67 406	6.26 426	1.26 320	1.23 581	0.48 526	4.27 626	2.09 612	0.70 511	0.69 506

test_sample9	3.79 549	1.05 452	7.87 356	1.07 314	0.86 341	3.93 402	1.19 455	4.35 546	2.11 382	2.14 384	1.75 317	1.75 300	1.67 406	11.06 552	11.61 592	1.23 581	14.45 641	4.27 626	2.09 612	0.70 511	0.69 506

test_sample8	4.76 574	1.05 452	7.87 356	1.07 314	0.86 341	3.93 402	1.19 455	4.38 555	2.05 364	5.49 598	1.89 386	12.98 615	6.37 594	11.06 552	11.61 592	1.23 581	14.45 641	4.27 626	2.09 612	0.70 511	0.69 506

IPLGR_C	2.28 391	1.31 506	19.46 529	0.92 219	1.32 477	3.93 402	0.89 351	4.20 486	1.82 319	2.30 442	2.63 518	1.16 213	1.07 242	1.41 179	1.29 330	0.37 376	0.23 279	0.27 191	0.22 187	0.31 218	0.45 406

AFF-stereo	1.31 243	0.77 363	1.46 138	1.10 337	0.45 110	3.93 402	0.48 111	2.92 242	2.92 532	1.90 301	2.21 457	2.11 369	1.52 359	1.93 273	1.12 287	0.21 69	0.16 46	0.25 131	0.25 240	0.29 176	0.20 52

ACRE	2.27 386	1.11 467	19.45 528	0.91 213	1.30 468	3.94 407	0.87 342	4.21 492	1.80 317	2.28 436	2.62 516	1.17 214	1.04 227	1.52 203	1.30 331	0.37 376	0.23 279	0.27 191	0.22 187	0.31 218	0.46 416

DRaft	2.28 391	0.56 162	2.64 263	0.74 101	0.46 123	3.94 407	1.23 464	2.32 147	1.55 231	2.64 514	2.80 532	1.60 277	5.34 581	6.96 445	10.99 588	0.34 336	0.22 250	0.27 191	0.27 286	0.29 176	0.37 333

APVNet	3.13 520	1.25 497	21.14 595	1.31 440	1.52 518	3.94 407	1.13 443	3.32 292	2.14 387	2.20 410	2.03 416	3.05 468	1.96 455	11.79 589	2.53 502	0.42 439	0.45 507	0.64 551	0.46 502	0.67 505	0.57 473

XPNet_ROB	2.27 386	1.11 467	4.10 316	1.36 466	0.97 376	3.94 407	1.63 518	4.07 453	2.14 387	2.82 532	2.00 412	2.32 385	1.73 420	10.81 540	3.39 526	0.51 504	0.47 520	0.48 486	0.40 476	0.51 441	0.56 469

ETE_ROB	2.07 356	1.40 519	3.01 281	1.09 328	0.92 361	3.94 407	1.53 507	4.25 509	2.23 402	3.31 561	2.06 429	2.35 388	1.52 359	8.74 473	2.07 462	0.44 452	0.36 446	0.51 506	0.48 510	0.54 454	0.62 489

MyStereo07	1.01 168	0.80 377	1.26 109	1.00 278	1.04 402	3.95 412	0.95 389	2.07 112	1.42 148	0.75 102	1.22 160	0.68 109	0.91 194	1.63 228	0.67 129	0.24 107	0.24 314	0.34 361	0.26 260	0.41 368	0.37 333

MyStereo04	2.29 394	0.80 377	18.77 513	1.00 278	1.04 402	3.95 412	0.95 389	3.91 404	2.54 480	1.99 330	1.27 181	2.31 384	1.65 402	2.02 283	1.77 423	0.24 107	0.24 314	0.34 361	0.26 260	0.41 368	0.37 333

CIPLG	2.27 386	1.18 480	19.24 521	0.92 219	1.34 483	3.95 412	0.89 351	4.23 499	1.82 319	2.31 448	2.67 521	1.17 214	1.06 239	1.53 205	1.32 334	0.37 376	0.23 279	0.27 191	0.22 187	0.31 218	0.45 406

CFNet_pseudo	2.12 363	0.67 284	15.14 461	0.85 171	0.74 291	3.95 412	0.64 181	3.95 417	1.78 314	1.90 301	1.79 337	3.27 485	1.62 384	2.51 322	1.16 293	0.31 286	0.36 446	0.53 517	0.27 286	0.63 487	0.44 400

ADCRef	3.30 531	1.23 495	14.90 454	1.17 377	1.41 503	3.95 412	1.64 520	3.88 392	2.36 435	3.05 549	2.21 457	2.40 393	2.81 514	5.04 395	16.63 611	0.46 468	0.34 434	0.63 548	0.62 549	0.54 454	0.67 501

YMNet	2.40 422	1.41 521	13.46 424	1.36 466	1.67 549	3.96 417	0.97 399	3.81 373	2.37 441	2.64 514	2.57 512	3.35 492	1.53 366	3.28 358	2.42 491	0.48 482	0.54 537	0.52 512	0.49 514	0.70 511	0.54 461

YMNet_1	2.40 422	1.41 521	13.46 424	1.36 466	1.67 549	3.96 417	0.97 399	3.81 373	2.37 441	2.64 514	2.57 512	3.35 492	1.53 366	3.28 358	2.42 491	0.48 482	0.54 537	0.52 512	0.49 514	0.70 511	0.54 461

CVANet_RVC	2.55 453	1.10 464	9.13 377	1.46 497	1.15 427	3.96 417	1.53 507	3.91 404	2.50 471	3.04 547	2.04 419	2.60 421	1.72 417	12.46 603	1.50 370	0.49 494	0.30 397	0.51 506	0.41 483	0.63 487	0.50 440

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 449	1.04 451	16.73 478	1.53 511	2.00 576	3.96 417	0.87 342	3.87 389	2.31 424	2.54 493	1.67 292	2.85 450	1.63 397	5.55 407	1.62 398	0.46 468	0.33 422	0.38 424	0.38 458	0.53 451	0.62 489
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ccs_rob	2.13 365	0.67 284	15.11 460	0.84 159	0.75 293	3.96 417	0.65 190	3.95 417	1.78 314	1.88 294	1.79 337	3.26 484	1.64 400	2.51 322	1.16 293	0.31 286	0.36 446	0.54 524	0.27 286	0.65 498	0.45 406

UDG	3.55 540	2.81 576	17.45 492	2.69 592	1.98 575	3.97 422	1.19 455	4.35 546	2.02 355	2.42 474	2.53 507	4.50 561	2.46 497	6.53 430	2.41 490	2.12 596	1.77 603	2.63 607	2.57 620	2.64 594	1.95 588

XX-TBD	1.03 173	0.95 432	1.94 184	1.30 437	0.43 94	3.97 422	0.33 49	1.74 69	1.73 301	1.59 232	2.02 414	0.69 113	0.60 86	1.16 116	0.66 124	0.30 263	0.25 338	0.23 74	0.15 8	0.31 218	0.22 110

DMCA	1.72 295	0.74 341	6.63 343	1.14 356	0.96 372	3.98 424	0.90 356	3.75 361	2.76 508	2.83 533	1.58 264	2.35 388	1.18 277	1.58 211	1.98 451	0.40 413	0.27 362	0.42 453	0.26 260	0.36 313	0.38 348

DSFCA	1.89 320	0.69 295	3.14 286	1.10 337	1.18 434	3.99 425	1.79 530	3.50 315	2.16 391	3.10 551	1.64 283	2.91 456	2.50 498	5.38 402	2.26 478	0.43 445	0.38 465	0.37 408	0.36 433	0.50 439	0.42 385

DN-CSS_ROB	1.91 326	1.55 532	11.13 402	1.82 555	0.88 350	3.99 425	0.61 163	4.01 434	1.67 283	1.64 244	1.89 386	1.39 249	1.06 239	3.23 356	1.50 370	0.31 286	0.19 139	0.44 462	0.29 343	0.37 323	0.31 257

LALA_ROB	1.95 334	1.48 527	3.11 284	1.05 305	0.98 383	3.99 425	1.82 534	4.44 565	2.28 416	3.31 561	1.85 373	2.76 443	1.67 406	4.04 382	3.23 525	0.46 468	0.41 488	0.55 525	0.52 527	0.60 476	0.57 473

CREStereo++_RVC	1.02 172	0.49 105	1.54 149	0.83 149	0.55 183	4.01 428	0.31 42	1.63 54	1.99 348	1.63 241	2.13 443	0.84 156	0.65 100	0.88 47	0.70 147	0.27 160	0.15 23	0.23 74	1.22 592	0.24 95	0.17 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
FENet	2.25 381	0.50 109	20.29 565	1.35 460	0.67 260	4.01 428	0.60 159	3.95 417	1.99 348	1.96 321	1.11 140	2.43 401	1.43 332	1.60 218	1.39 344	0.32 307	0.22 250	0.33 343	0.26 260	0.29 176	0.39 355

tg	1.15 192	0.67 284	1.31 119	0.94 239	0.54 175	4.02 430	0.41 80	2.96 245	1.59 261	1.69 253	1.85 373	1.84 328	0.97 208	1.78 251	0.83 196	0.27 160	0.17 66	0.29 245	0.26 260	0.29 176	0.27 189

GEStereo_RVC	1.91 326	0.80 377	6.57 342	1.20 391	1.06 407	4.02 430	1.43 497	4.13 470	1.89 335	2.03 353	1.80 340	2.34 386	1.86 444	4.94 394	1.77 423	0.48 482	0.38 465	0.32 308	0.28 315	0.42 387	0.50 440

MSAF-DinoV2	13.69 625	13.09 627	22.03 616	2.41 588	1.44 506	4.03 432	1.38 486	9.07 618	9.20 616	2.23 425	1.98 407	5.08 583	5.06 575	177.66 657	5.46 556	0.45 461	0.34 434	0.40 434	0.62 549	6.09 621	5.80 631

AnonymousM	1.22 211	1.32 508	0.97 30	0.88 189	0.56 187	4.03 432	0.69 208	2.41 152	1.68 285	1.48 221	1.31 192	1.15 212	1.00 217	1.18 129	0.73 158	0.32 307	0.40 479	2.07 598	1.70 601	0.24 95	0.22 110

MSKI-zero shot	2.22 375	0.64 253	20.09 553	0.96 249	0.56 187	4.04 434	0.70 214	3.91 404	1.50 191	1.92 308	2.28 469	1.92 336	0.71 117	2.93 350	0.67 129	0.26 143	0.23 279	0.26 160	0.21 154	0.28 158	0.26 172

RAFT+CT+SA	1.62 280	0.72 322	7.42 352	0.97 256	1.42 505	4.04 434	0.94 385	3.90 399	1.61 266	1.61 238	1.63 281	1.33 241	1.18 277	2.73 346	1.10 281	0.27 160	0.19 139	0.31 288	0.34 407	0.33 264	0.33 286

TANstereo	1.01 168	0.55 151	1.73 164	0.76 116	0.36 22	4.04 434	0.38 65	1.48 31	1.62 271	2.03 353	2.10 434	0.84 156	0.93 200	0.98 75	0.62 106	0.28 197	0.36 446	0.23 74	0.20 138	0.25 109	0.46 416

Sa-1000	1.63 284	0.79 373	3.56 304	1.11 344	0.48 141	4.06 437	1.41 493	4.49 574	2.75 507	2.00 342	2.80 532	1.84 328	1.43 332	2.64 339	1.50 370	0.27 160	0.19 139	0.36 396	0.33 398	0.36 313	0.30 247

SACVNet	2.46 433	1.14 473	9.47 379	1.44 491	1.18 434	4.06 437	1.49 504	3.84 380	2.24 404	2.62 510	1.89 386	2.57 418	1.28 293	11.35 564	1.64 404	0.50 498	0.39 474	0.48 486	0.41 483	0.55 456	0.75 522

NCC-stereo	3.16 525	1.28 500	18.31 506	1.25 409	1.75 559	4.06 437	1.40 490	3.89 394	2.22 400	2.72 523	2.55 508	3.49 509	2.65 506	9.91 506	2.99 519	1.29 587	0.65 562	0.64 551	0.86 571	0.65 498	0.71 510

Abc-Net	3.16 525	1.28 500	18.31 506	1.25 409	1.75 559	4.06 437	1.40 490	3.89 394	2.22 400	2.72 523	2.55 508	3.49 509	2.65 506	9.91 506	2.99 519	1.29 587	0.65 562	0.64 551	0.86 571	0.65 498	0.71 510
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SGM-Forest	2.96 497	0.62 232	3.49 299	1.09 328	0.80 310	4.06 437	3.30 589	4.37 554	3.09 550	4.18 587	3.27 557	4.67 572	3.86 556	11.69 585	7.91 574	0.51 504	0.46 516	0.49 500	0.39 465	0.48 431	0.49 433
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HHNet	2.48 438	0.71 318	20.52 574	0.64 54	0.64 235	4.07 442	0.93 379	3.76 363	1.56 237	2.15 392	4.92 579	0.98 189	3.37 541	1.66 233	1.79 426	0.32 307	0.20 181	0.31 288	0.27 286	0.36 313	0.42 385

UCFNet_RVC	1.57 269	0.84 397	3.25 289	1.36 466	1.40 496	4.07 442	1.01 410	2.68 209	1.50 191	2.11 374	1.88 380	2.37 391	1.50 353	3.41 361	1.42 351	0.36 368	0.28 374	0.52 512	0.40 476	0.53 451	0.43 394

ITSA-stereo	1.86 314	0.72 322	3.74 312	1.20 391	0.66 253	4.09 444	0.91 364	4.24 507	2.53 476	1.93 312	1.77 331	1.59 276	2.15 470	6.12 423	2.44 494	0.40 413	0.38 465	0.40 434	0.40 476	0.50 439	0.98 552

CFNet-ft	1.90 322	0.95 432	3.56 304	1.07 314	1.54 521	4.09 444	0.90 356	2.85 235	1.82 319	1.78 272	1.70 302	2.75 437	1.48 346	9.33 488	1.72 414	0.33 324	0.30 397	0.61 543	0.36 433	0.52 445	0.39 355

FADNet_RVC	2.65 463	2.28 565	16.51 475	0.98 264	0.92 361	4.09 444	0.83 302	4.26 516	1.73 301	1.46 219	1.78 334	1.60 277	1.50 353	8.88 475	2.39 486	0.47 477	0.38 465	0.44 462	0.58 541	0.89 543	0.97 550

CFNet	2.34 409	1.10 464	8.96 371	1.34 455	1.24 457	4.09 444	0.73 224	4.04 443	2.77 509	1.62 240	1.87 379	2.27 376	1.45 339	11.41 566	1.82 429	0.31 286	0.24 314	0.43 457	0.36 433	0.43 397	0.33 286

CFNet_RVC	1.90 322	0.95 432	3.56 304	1.07 314	1.54 521	4.09 444	0.90 356	2.85 235	1.82 319	1.78 272	1.70 302	2.75 437	1.48 346	9.33 488	1.72 414	0.33 324	0.30 397	0.61 543	0.36 433	0.52 445	0.39 355

WCMA_ROB	5.12 579	0.90 413	21.33 601	1.50 506	1.33 481	4.09 444	3.49 594	4.03 439	4.59 597	6.57 608	10.95 612	12.92 614	8.41 612	9.86 504	8.78 579	0.75 552	0.58 550	0.51 506	0.50 520	0.68 508	0.57 473

w-ln-seven	2.86 483	3.06 578	14.02 438	1.27 424	1.32 477	4.10 450	1.59 514	3.90 399	2.59 487	3.03 546	2.27 465	3.42 499	2.25 480	6.70 436	4.81 545	0.39 405	0.34 434	0.48 486	0.40 476	0.74 525	0.55 465

HCRNet	1.60 276	0.56 162	2.47 247	0.78 123	1.36 487	4.11 451	0.71 216	3.57 328	2.79 512	1.75 268	1.61 276	1.58 274	1.41 324	5.79 414	1.56 384	0.34 336	0.28 374	0.36 396	0.29 343	0.33 264	0.37 333

PS-NSSS	2.22 375	1.33 511	2.90 277	0.97 256	1.53 520	4.11 451	1.08 430	4.55 581	2.65 494	2.10 370	2.32 489	1.77 305	1.40 319	11.79 589	1.61 393	0.68 545	0.45 507	0.96 578	0.43 493	0.95 548	0.92 546

EDNetEfficient	5.61 587	2.14 560	16.75 479	1.67 534	3.64 610	4.12 453	7.51 615	3.05 256	5.63 609	11.57 631	4.83 578	3.95 532	12.72 617	8.44 469	20.78 628	0.41 428	0.43 497	0.47 478	1.01 581	1.66 586	1.39 575

GwcNet-RSSM	2.66 465	1.05 452	15.91 467	1.22 400	1.19 441	4.12 453	1.12 440	3.84 380	2.02 355	1.93 312	1.79 337	3.12 473	1.46 342	10.37 524	2.05 458	0.33 324	0.27 362	0.35 380	0.30 362	0.40 343	0.36 319

GANetREF_RVC	3.20 527	1.93 551	18.84 514	1.51 508	0.80 310	4.12 453	1.82 534	4.16 481	2.91 530	1.87 291	1.74 313	2.48 410	1.84 439	13.18 608	1.74 419	0.80 557	0.57 545	0.79 570	0.74 560	1.20 575	0.86 540
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
CAS	1.26 228	0.40 19	1.46 138	2.97 598	1.61 536	4.13 456	0.73 224	1.78 77	1.49 185	0.83 141	1.10 139	0.59 79	0.53 61	1.26 144	0.80 184	2.99 603	0.13 1	0.21 52	0.13 1	0.31 218	1.72 583

TestStereo1	1.56 267	0.81 381	2.32 233	1.61 528	0.64 235	4.13 456	1.36 479	3.79 369	3.20 562	1.60 233	2.57 512	1.39 249	2.15 470	2.51 322	1.30 331	0.29 220	0.20 181	0.34 361	0.25 240	0.40 343	0.36 319

SA-5K	1.56 267	0.81 381	2.32 233	1.61 528	0.64 235	4.13 456	1.36 479	3.79 369	3.20 562	1.60 233	2.57 512	1.39 249	2.15 470	2.51 322	1.30 331	0.29 220	0.20 181	0.34 361	0.25 240	0.40 343	0.36 319

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 221	0.72 322	1.74 167	1.05 305	0.36 22	4.13 456	0.42 84	2.95 244	2.84 526	2.02 349	2.40 494	1.61 279	1.11 256	1.26 144	0.97 256	0.21 69	0.15 23	0.26 160	0.23 202	0.29 176	0.23 121

Ntro	4.21 564	8.94 609	19.89 543	3.22 601	2.96 599	4.15 460	1.89 538	3.92 409	2.36 435	1.77 270	2.14 444	3.35 492	2.17 475	9.48 492	2.24 477	3.52 610	1.76 602	2.13 599	1.31 593	3.83 606	3.09 607

RainbowNet	4.56 569	8.28 602	20.07 551	3.64 609	3.23 607	4.15 460	2.99 582	4.18 482	3.03 545	2.20 410	2.65 519	4.26 552	2.90 517	9.77 499	2.12 466	3.88 616	2.27 612	2.71 611	1.72 603	3.78 605	3.31 615

LoS	0.94 139	0.52 121	1.88 178	0.86 178	0.36 22	4.15 460	0.51 118	2.18 122	1.45 155	0.97 169	0.88 91	0.62 88	0.79 154	1.59 216	0.86 209	0.26 143	0.19 139	0.24 105	0.16 41	0.21 61	0.20 52
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
fff	1.74 298	0.70 306	9.08 372	0.81 128	0.36 22	4.15 460	0.57 143	4.23 499	2.09 372	2.30 442	1.80 340	1.19 222	3.02 523	1.44 184	1.46 358	0.29 220	0.23 279	0.23 74	0.18 93	0.24 95	0.42 385

csc	1.74 298	0.70 306	9.08 372	0.81 128	0.36 22	4.15 460	0.57 143	4.23 499	2.09 372	2.30 442	1.80 340	1.19 222	3.02 523	1.44 184	1.46 358	0.29 220	0.23 279	0.23 74	0.18 93	0.24 95	0.42 385

cscssc	1.74 298	0.70 306	9.08 372	0.81 128	0.36 22	4.15 460	0.57 143	4.23 499	2.09 372	2.30 442	1.80 340	1.19 222	3.02 523	1.44 184	1.46 358	0.29 220	0.23 279	0.23 74	0.18 93	0.24 95	0.42 385

ARAFT	2.56 454	1.13 469	19.50 531	0.89 196	0.48 141	4.15 460	1.40 490	4.36 551	2.82 524	2.36 464	1.88 380	1.70 294	1.04 227	6.45 429	1.22 309	0.29 220	0.18 103	0.37 408	0.35 423	0.35 300	0.25 148

RAFT + AFF	2.51 443	2.66 573	4.48 323	1.15 369	1.95 574	4.15 460	2.01 545	4.46 569	3.30 571	2.19 407	2.51 504	2.22 374	4.87 574	8.91 477	2.06 459	0.30 263	0.60 555	0.48 486	0.38 458	0.77 530	0.69 506

DPSNet	3.43 538	1.37 515	12.19 410	1.39 480	1.24 457	4.15 460	2.06 547	4.51 578	3.34 572	2.69 521	1.96 399	3.52 513	5.56 583	10.68 534	9.68 582	0.93 566	0.73 574	0.40 434	0.37 445	1.06 557	0.86 540

MyStereo8	2.33 405	1.13 469	19.26 524	1.22 400	1.62 537	4.16 469	0.57 143	3.50 315	2.36 435	2.15 392	1.75 317	2.28 377	1.14 266	1.46 192	2.20 475	0.24 107	0.21 217	0.32 308	0.27 286	0.36 313	0.43 394

DCANet-4	1.96 336	0.51 115	14.31 447	0.82 138	0.40 70	4.16 469	0.57 143	4.29 525	2.98 540	2.30 442	1.80 340	1.03 198	1.54 369	1.44 184	1.44 354	0.29 220	0.23 279	0.23 74	0.18 93	0.24 95	0.42 385

ADStereo(finetuned)	2.04 351	0.73 333	13.28 421	0.82 138	0.40 70	4.16 469	0.59 156	4.25 509	2.97 537	2.35 460	1.84 366	1.18 218	3.40 542	1.52 203	1.54 381	0.29 220	0.24 314	0.23 74	0.18 93	0.30 199	0.51 448

BSDual-CNN	1.46 258	0.59 193	1.94 184	0.87 184	0.85 336	4.16 469	1.16 448	4.48 571	1.88 331	2.93 538	1.83 361	2.60 421	1.31 300	1.60 218	1.21 306	0.34 336	0.25 338	0.31 288	0.28 315	0.35 300	0.33 286

hknet	1.98 340	0.64 253	8.70 369	0.87 184	1.07 411	4.16 469	1.16 448	4.48 571	1.73 301	2.93 538	1.83 361	3.48 503	1.30 299	3.91 378	1.51 376	0.31 286	0.25 338	0.31 288	0.28 315	0.35 300	0.33 286

RAFT-Stereo-weight	1.11 184	0.48 96	1.22 104	0.99 270	0.42 87	4.17 474	0.80 283	3.60 332	1.50 191	1.97 323	1.50 241	1.30 238	0.65 100	1.24 137	0.85 202	0.25 128	0.19 139	0.26 160	0.22 187	0.27 141	0.23 121

Selective-RAFT	1.15 192	0.46 71	1.64 159	0.99 270	0.45 110	4.17 474	0.51 118	3.21 273	1.69 291	1.12 188	1.34 200	1.45 259	1.40 319	2.08 286	0.94 249	0.41 428	0.20 181	0.24 105	0.23 202	0.27 141	0.25 148

GrayStereo	2.58 458	0.53 133	1.63 157	1.58 522	0.89 355	4.17 474	8.17 618	3.03 254	1.52 207	2.80 530	2.50 502	1.70 294	17.10 625	2.83 347	1.15 290	0.33 324	0.21 217	0.27 191	0.32 390	0.28 158	0.53 455

PSMNet-ADL	1.91 326	0.72 322	1.78 171	1.09 328	0.86 341	4.18 477	0.78 266	3.77 365	2.10 380	1.72 262	1.85 373	2.91 456	1.82 437	10.38 526	1.91 440	0.48 482	0.46 516	0.28 224	0.29 343	0.38 328	0.51 448

TransformOpticalFlow	3.03 511	0.77 363	20.99 592	1.00 278	0.55 183	4.18 477	0.64 181	4.33 542	3.02 544	2.18 403	3.09 548	4.35 555	5.07 576	7.36 451	1.27 323	0.32 307	0.18 103	0.32 308	0.26 260	0.28 158	0.46 416

GMM-Stereo	2.45 430	0.52 121	20.38 568	0.89 196	0.82 322	4.18 477	1.91 539	2.45 162	1.48 177	2.48 482	2.30 477	1.69 292	1.86 444	2.93 350	1.08 277	0.28 197	0.18 103	0.33 343	0.48 510	0.35 300	2.41 597

DCANet	1.74 298	0.73 333	9.08 372	0.82 138	0.40 70	4.18 477	0.59 156	4.25 509	2.97 537	2.35 460	1.84 366	1.18 218	1.63 397	1.51 201	1.55 382	0.29 220	0.24 314	0.23 74	0.18 93	0.30 199	0.53 455

ACVNet-4b	6.73 599	13.67 629	21.87 613	3.54 606	3.07 601	4.19 481	2.25 555	4.03 439	3.65 582	1.64 244	3.98 571	5.88 593	2.89 516	10.01 512	16.98 613	23.29 645	2.24 611	2.53 603	1.78 604	3.87 607	3.21 612

cf-r	2.57 457	0.79 373	16.09 469	1.48 502	1.35 484	4.19 481	0.93 379	3.68 346	2.36 435	1.97 323	1.81 352	3.42 499	1.45 339	8.24 464	1.83 431	0.32 307	0.26 351	0.33 343	0.30 362	0.34 282	0.37 333

PSMNet-RSSM	1.96 336	0.77 363	3.26 290	1.29 430	1.31 470	4.19 481	0.96 396	3.68 346	1.89 335	2.05 358	1.80 340	2.60 421	1.70 413	9.84 503	1.81 427	0.35 356	0.29 384	0.35 380	0.37 445	0.42 387	0.35 313

MADNet+	3.97 557	9.54 615	13.83 435	1.87 561	1.69 553	4.19 481	2.87 577	4.80 594	4.10 593	2.51 487	2.67 521	4.55 565	3.41 543	8.72 472	6.92 567	1.25 584	1.27 594	1.04 581	0.93 575	1.39 581	1.85 586

PWCDC_ROB	2.95 494	3.26 580	14.06 440	1.59 523	1.56 528	4.19 481	0.86 322	4.30 533	4.08 592	2.06 363	7.37 589	2.75 437	2.42 492	3.59 366	2.67 510	1.34 591	0.36 446	0.39 428	0.34 407	1.13 566	0.62 489

PMTNet	0.99 163	0.48 96	1.73 164	0.62 39	0.56 187	4.20 486	0.43 90	1.88 85	1.58 246	1.00 170	1.05 130	0.78 141	0.98 214	1.50 198	0.85 202	1.21 579	0.20 181	0.23 74	0.15 8	0.22 77	0.19 16

dad	1.65 286	1.19 482	3.04 282	0.98 264	0.56 187	4.22 487	0.84 308	1.99 103	2.48 466	2.14 384	1.68 295	1.62 280	1.13 259	3.85 374	2.04 456	1.03 572	0.40 479	2.04 597	0.48 510	0.75 528	0.53 455

ACVNet	1.46 258	0.64 253	3.56 304	0.93 235	0.85 336	4.22 487	0.80 283	2.85 235	2.08 369	1.78 272	1.88 380	3.10 470	1.46 342	1.33 162	1.89 437	0.29 220	0.26 351	0.30 265	0.26 260	0.39 338	0.27 189

GANet-RSSM	1.98 340	0.62 232	3.49 299	1.69 536	1.23 455	4.22 487	0.91 364	3.31 287	1.86 328	1.81 278	1.74 313	2.34 386	1.82 437	10.92 545	1.73 418	0.34 336	0.29 384	0.31 288	0.28 315	0.39 338	0.40 375

SGM_RVC	4.57 570	0.72 322	17.46 493	1.84 557	0.58 208	4.23 490	3.45 593	4.66 588	3.66 583	7.99 615	8.82 603	7.56 602	8.74 613	12.30 598	6.84 564	0.43 445	0.38 465	0.39 428	0.35 423	0.51 441	0.48 426
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
111	1.83 311	0.92 420	9.08 372	0.81 128	0.36 22	4.25 491	0.91 364	4.44 565	2.70 500	2.39 470	1.96 399	2.30 383	1.64 400	1.28 149	1.82 429	0.28 197	0.22 250	0.24 105	0.20 138	0.31 218	0.54 461

MyStereo06	2.46 433	0.72 322	19.97 546	1.02 295	0.99 386	4.26 492	0.86 322	3.51 318	1.68 285	1.92 308	1.73 311	4.01 537	4.22 563	1.62 224	0.88 219	0.24 107	0.23 279	0.34 361	0.26 260	0.42 387	0.36 319

MyStereo05	2.37 420	0.72 322	19.94 544	1.02 295	0.99 386	4.26 492	0.86 322	4.01 434	2.62 489	2.14 384	1.26 174	2.28 377	1.63 397	2.07 284	1.68 409	0.24 107	0.23 279	0.34 361	0.26 260	0.42 387	0.36 319

SA	1.62 280	0.75 354	3.78 314	1.07 314	0.43 94	4.26 492	1.36 479	4.45 568	3.12 551	1.63 241	1.97 405	1.68 287	2.26 481	2.55 330	1.27 323	0.27 160	0.22 250	0.37 408	0.37 445	0.35 300	0.30 247

TRStereo	2.31 398	1.87 549	19.74 537	1.53 511	1.16 432	4.26 492	1.08 430	4.73 591	1.45 155	1.55 228	1.28 182	1.75 300	0.85 174	1.81 257	1.20 302	0.36 368	0.26 351	0.32 308	0.36 433	0.34 282	0.33 286

TDLM	2.29 394	1.08 460	4.61 325	1.29 430	1.01 396	4.26 492	2.17 553	3.75 361	2.79 512	2.31 448	1.98 407	2.06 362	1.59 374	12.45 602	1.72 414	0.51 504	0.28 374	0.52 512	0.35 423	0.56 462	0.50 440

EGLCR-Stereo	1.06 176	0.51 115	1.56 152	1.02 295	0.39 62	4.27 497	0.42 84	4.08 457	1.48 177	0.90 153	0.68 59	1.09 203	0.66 107	1.81 257	0.62 106	0.27 160	0.19 139	0.29 245	0.23 202	0.37 323	0.25 148

ICVP	2.26 384	0.66 274	21.18 599	0.99 270	0.88 350	4.28 498	0.95 389	3.32 292	1.60 262	1.66 249	1.76 326	1.34 242	1.14 266	1.62 224	1.32 334	0.53 513	0.35 440	0.33 343	0.29 343	0.40 343	0.51 448
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DIP-Stereo	1.24 217	0.69 295	1.77 169	0.65 61	0.61 221	4.29 499	0.58 152	4.44 565	2.53 476	1.98 325	1.33 195	0.91 177	0.86 177	1.25 143	1.25 317	0.36 368	0.23 279	0.32 308	0.23 202	0.32 245	0.29 218
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MaskLacGwcNet_RVC	3.13 520	1.43 523	9.93 384	2.50 589	1.62 537	4.29 499	1.68 527	3.95 417	2.43 457	1.66 249	1.91 392	3.04 465	1.41 324	13.26 609	1.58 386	3.82 615	1.59 599	1.12 586	0.46 502	2.21 591	2.74 606

psmg	1.47 261	0.59 193	1.94 184	0.92 219	0.85 336	4.30 501	1.42 495	4.10 467	1.88 331	2.64 514	2.09 433	2.60 421	1.31 300	1.60 218	1.21 306	0.34 336	0.27 362	0.33 343	0.34 407	0.36 313	0.34 299

XX-Stereo	2.54 449	0.61 222	20.21 557	1.78 548	1.19 441	4.30 501	0.46 103	4.39 557	1.58 246	2.32 452	1.89 386	4.64 570	0.60 86	4.16 384	0.82 193	0.31 286	0.21 217	0.28 224	0.27 286	0.51 441	0.26 172

GES	1.38 250	0.64 253	2.61 257	1.09 328	0.57 199	4.30 501	1.02 414	3.86 386	1.51 198	1.72 262	1.74 313	1.28 234	1.77 424	1.62 224	1.61 393	0.39 405	0.27 362	0.33 343	0.30 362	0.41 368	0.47 421

DA	0.98 155	0.46 71	1.34 124	0.92 219	0.43 94	4.34 504	0.85 317	2.79 230	1.35 132	0.82 133	1.30 187	0.89 171	1.08 245	1.11 97	0.56 91	0.30 263	0.18 103	0.24 105	0.18 93	0.25 109	0.23 121

GGEV	0.98 155	0.46 71	1.34 124	0.92 219	0.43 94	4.34 504	0.85 317	2.79 230	1.35 132	0.82 133	1.30 187	0.89 171	1.08 245	1.11 97	0.56 91	0.30 263	0.18 103	0.24 105	0.18 93	0.25 109	0.23 121

FTStereo	3.71 547	0.53 133	20.37 567	0.96 249	0.65 246	4.34 504	11.29 622	2.62 202	1.50 191	2.58 502	5.04 580	1.90 334	13.84 620	3.71 371	1.25 317	0.38 393	0.24 314	0.31 288	0.32 390	0.30 199	2.10 591

dd	1.26 228	1.15 474	2.47 247	0.92 219	0.49 149	4.35 507	0.75 246	1.92 94	2.11 382	1.44 218	1.24 165	1.19 222	1.05 232	1.78 251	1.70 411	0.57 521	0.34 434	0.35 380	0.33 398	0.60 476	0.46 416

ADCP+	3.74 548	1.96 553	16.90 481	1.09 328	1.55 525	4.35 507	3.65 601	3.93 411	2.98 540	2.22 421	1.66 291	3.95 532	4.83 573	3.41 361	18.87 624	0.38 393	0.41 488	0.63 548	0.53 531	0.64 495	0.81 534

testlalala	1.14 191	0.62 232	1.34 124	1.00 278	0.78 304	4.38 509	0.93 379	2.46 165	2.20 398	2.44 477	1.52 244	1.31 239	0.61 89	1.04 88	0.65 119	0.35 356	0.19 139	0.24 105	0.19 118	0.24 95	0.23 121

KYRaft	1.59 275	0.52 121	1.73 164	0.95 243	0.49 149	4.38 509	1.79 530	2.43 159	1.51 198	2.49 483	2.98 540	2.00 352	3.41 543	2.14 294	0.82 193	0.30 263	0.21 217	0.33 343	0.46 502	0.35 300	2.45 600

FCDSN-DC	6.04 594	0.84 397	19.25 522	1.24 407	1.09 417	4.38 509	2.62 570	4.38 555	4.71 598	9.59 623	11.22 613	19.19 624	17.40 626	12.30 598	8.55 578	0.69 548	0.57 545	0.60 540	0.60 545	0.70 511	0.78 528
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AE-Stereo	1.18 197	0.60 205	2.05 197	1.10 337	0.60 216	4.39 512	0.72 219	3.74 360	1.62 271	1.10 184	1.90 391	1.01 194	0.92 197	1.45 188	0.82 193	0.28 197	0.22 250	0.28 224	0.28 315	0.26 128	0.22 110

UDGNet	1.40 251	1.52 530	2.22 222	1.38 478	0.62 227	4.39 512	0.68 202	1.80 79	2.18 395	1.34 202	1.18 150	0.99 190	1.00 217	2.16 296	1.19 299	1.09 573	0.34 434	1.30 590	0.98 579	1.10 563	0.58 478

ASMatch	2.62 460	0.60 205	20.65 581	1.37 476	0.64 235	4.39 512	0.78 266	1.97 101	1.58 246	1.70 257	3.89 570	1.94 338	3.79 554	5.46 404	1.64 404	0.31 286	0.24 314	0.34 361	0.28 315	0.33 264	0.50 440

DeepPruner_ROB	2.05 353	1.09 463	10.50 394	1.01 284	1.20 447	4.39 512	0.91 364	3.14 265	1.72 298	2.60 506	1.54 253	2.78 445	1.27 291	4.52 388	1.72 414	0.51 504	0.40 479	0.37 408	0.34 407	0.48 431	0.52 453

trnet	0.91 133	0.48 96	1.46 138	0.62 39	0.31 5	4.40 516	0.41 80	2.20 125	1.53 214	0.94 161	1.14 145	0.88 169	0.89 189	1.09 94	0.71 150	0.27 160	0.19 139	0.22 60	0.15 8	0.21 61	0.19 16

MeshStereo	5.35 583	1.32 508	21.34 602	1.34 455	1.15 427	4.40 516	3.90 605	5.18 600	4.55 595	10.14 625	11.82 617	11.47 610	5.84 586	13.84 619	7.03 568	0.61 528	0.58 550	0.60 540	0.58 541	0.72 523	0.59 482
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
Any-RAFT	1.40 251	0.53 133	2.78 271	1.09 328	0.64 235	4.41 518	0.81 293	3.97 424	2.78 510	1.99 330	1.34 200	2.36 390	1.56 373	1.56 207	0.75 167	0.27 160	0.20 181	0.25 131	0.18 93	0.25 109	0.28 208

Prome-Stereo	1.61 278	0.55 151	1.71 162	0.98 264	0.60 216	4.41 518	1.82 534	3.03 254	1.53 214	2.18 403	3.45 562	1.72 297	3.49 549	2.23 307	1.08 277	0.29 220	0.20 181	0.26 160	0.25 240	0.34 282	2.16 592

gasm-f	0.89 126	0.49 105	1.30 118	0.85 171	0.44 102	4.42 520	0.95 389	1.88 85	0.91 68	0.75 102	1.46 227	0.53 46	0.88 183	0.88 47	0.57 94	0.30 263	0.19 139	0.27 191	0.19 118	0.28 158	0.19 16

s12784h	1.31 243	0.45 64	2.41 244	0.71 88	0.35 17	4.42 520	0.50 114	4.22 495	2.73 503	2.01 344	2.48 500	0.91 177	0.96 205	2.01 282	0.70 147	0.29 220	0.18 103	0.24 105	0.16 41	0.27 141	0.18 5

CREStereo	0.92 134	0.53 133	1.45 137	0.61 30	0.34 12	4.42 520	0.40 73	2.21 128	1.54 223	0.94 161	1.12 142	0.87 166	0.87 181	1.12 103	0.72 155	0.28 197	0.19 139	0.22 60	0.15 8	0.22 77	0.19 16
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
RAFT-345	2.46 433	0.55 151	19.69 536	1.02 295	0.49 149	4.43 523	0.78 266	1.64 56	2.34 430	2.09 367	3.12 550	1.96 345	1.31 300	6.65 434	1.43 352	0.36 368	0.23 279	0.32 308	0.25 240	0.28 158	0.25 148

CBMV_ROB	3.62 542	0.70 306	21.42 605	1.21 397	0.89 355	4.43 523	1.76 529	4.39 557	2.79 512	5.88 602	3.38 560	4.18 547	5.12 577	10.75 536	2.32 483	0.56 519	0.55 542	0.53 517	0.51 524	0.55 456	0.46 416

RAFT-RH_RVC	2.63 461	0.55 151	19.97 546	1.26 416	0.47 133	4.46 525	0.57 143	1.71 64	1.64 275	3.06 550	5.51 583	2.03 356	1.28 293	6.70 436	1.52 379	0.42 439	0.22 250	0.37 408	0.34 407	0.28 158	0.29 218

Anonymous3	1.72 295	0.76 360	11.61 407	0.83 149	0.84 335	4.46 525	0.84 308	3.57 328	1.16 102	1.34 202	1.37 208	1.11 208	1.03 223	1.58 211	1.13 288	0.70 549	0.58 550	0.33 343	0.35 423	0.47 428	0.42 385

H2IRNET	1.90 322	0.53 133	14.29 446	1.14 356	0.60 216	4.48 527	0.44 94	2.65 205	1.81 318	1.05 180	2.30 477	1.67 285	1.40 319	2.17 298	1.50 370	0.36 368	0.21 217	0.33 343	0.37 445	0.34 282	0.29 218

ACVNet-DCA	1.85 313	0.74 341	13.77 430	1.78 548	0.36 22	4.48 527	0.74 236	3.98 426	1.53 214	1.01 171	1.81 352	0.72 125	1.62 384	2.13 291	0.64 112	0.29 220	0.17 66	0.32 308	0.21 154	0.33 264	0.32 268

xx1	2.03 349	0.74 341	13.77 430	1.78 548	0.36 22	4.48 527	0.74 236	4.23 499	3.95 590	1.01 171	1.81 352	1.79 313	1.34 305	2.13 291	0.64 112	0.29 220	0.17 66	0.33 343	0.33 398	0.33 264	0.32 268

1test111	1.99 343	0.74 341	13.77 430	1.78 548	0.36 22	4.48 527	0.74 236	3.98 426	1.53 214	1.01 171	1.81 352	0.72 125	1.62 384	4.66 390	0.98 259	0.29 220	0.17 66	0.32 308	0.21 154	0.33 264	0.32 268

cc1	1.98 340	0.74 341	13.77 430	1.78 548	0.36 22	4.48 527	0.74 236	4.23 499	3.95 590	1.01 171	1.81 352	0.72 125	1.62 384	2.13 291	0.64 112	0.29 220	0.17 66	0.32 308	0.21 154	0.31 218	0.29 218

PSM-AAD	2.43 427	0.54 145	1.32 122	0.92 219	0.54 175	4.48 527	7.47 614	2.96 245	1.55 231	2.31 448	2.56 510	1.26 232	16.23 624	2.46 316	0.89 222	0.28 197	0.21 217	0.58 532	0.41 483	0.34 282	1.32 570

LVE	6.88 602	9.31 612	21.14 595	3.61 608	3.18 606	4.49 533	2.79 573	10.21 620	11.69 621	3.16 557	11.53 615	18.33 621	4.31 565	11.66 582	3.52 528	4.45 624	2.93 620	2.56 604	1.91 609	3.62 600	3.16 610

DeepStereo_RVC	1.55 263	0.63 241	3.32 294	0.77 121	0.42 87	4.49 533	0.72 219	2.50 172	1.58 246	2.02 349	1.81 352	1.54 270	6.38 596	1.73 245	1.19 299	0.46 468	0.22 250	0.29 245	0.28 315	0.35 300	0.38 348

CC-Net-ROB	3.35 535	1.76 545	13.89 436	2.33 586	1.65 545	4.49 533	1.62 517	4.73 591	2.90 529	1.92 308	2.05 425	1.99 351	1.61 381	12.57 606	1.60 390	2.46 598	2.18 608	2.68 608	1.04 584	2.11 590	1.38 574

ACVNet_2	5.41 584	12.60 624	20.42 571	3.27 602	3.15 605	4.50 536	3.02 583	4.66 588	3.73 585	3.35 566	5.36 582	7.86 603	2.88 515	12.33 600	4.76 543	3.12 605	2.22 610	2.70 610	1.69 600	3.49 599	3.10 608

HBP-ISP	3.25 530	1.10 464	20.86 586	1.54 513	1.15 427	4.50 536	2.89 578	4.43 564	2.38 446	4.14 583	1.96 399	1.90 334	2.04 460	11.08 555	1.32 334	0.66 539	0.57 545	0.66 554	0.61 548	0.64 495	0.61 486

BUS	1.49 262	0.59 193	1.94 184	0.87 184	0.85 336	4.50 536	0.76 249	4.48 571	1.88 331	2.93 538	1.83 361	3.63 520	0.97 208	1.60 218	1.17 296	0.34 336	0.25 338	0.31 288	0.28 315	0.35 300	0.33 286

NINENet	1.87 315	0.74 341	2.60 254	1.12 348	1.06 407	4.50 536	0.76 249	4.41 560	2.24 404	2.16 397	1.86 376	3.63 520	0.97 208	8.00 462	1.17 296	0.41 428	0.30 397	0.41 446	0.30 362	0.41 368	0.36 319

EKT-Stereo	6.79 600	0.64 253	4.24 317	1.77 547	106.39 650	4.51 540	0.61 163	3.16 268	1.53 214	1.88 294	1.22 160	1.98 349	1.36 310	3.81 372	0.84 199	0.35 356	0.24 314	0.29 245	0.26 260	0.34 282	0.48 426

PDISCO_ROB	2.86 483	1.53 531	14.27 445	1.98 569	2.19 585	4.52 541	1.35 477	4.65 587	3.19 559	2.09 367	2.16 447	3.53 514	2.45 495	5.32 400	2.12 466	1.30 589	0.78 578	0.72 564	0.59 543	1.24 576	1.28 566

GEAStereo	0.84 114	0.48 96	1.09 64	0.85 171	0.45 110	4.54 542	0.83 302	1.88 85	0.91 68	0.75 102	0.89 94	0.53 46	0.80 161	0.92 61	0.53 83	0.30 263	0.19 139	0.27 191	0.19 118	0.28 158	0.19 16

GSStereo	0.96 151	0.48 96	1.09 64	0.97 256	0.45 110	4.54 542	0.83 302	3.32 292	1.37 135	0.75 102	0.89 94	0.76 138	0.80 161	0.92 61	0.53 83	0.26 143	0.18 103	0.26 160	0.20 138	0.28 158	0.21 91

anonymousdsp	0.95 146	0.69 295	1.27 114	0.83 149	0.52 165	4.54 542	0.84 308	1.76 72	1.24 111	0.76 116	1.06 132	0.78 141	0.77 142	1.67 237	0.69 141	0.27 160	0.17 66	0.29 245	0.21 154	0.31 218	0.26 172

IGEV-Stereo	0.95 146	0.69 295	1.27 114	0.84 159	0.52 165	4.54 542	0.84 308	1.76 72	1.24 111	0.75 102	1.06 132	0.79 145	0.77 142	1.68 238	0.69 141	0.27 160	0.17 66	0.29 245	0.21 154	0.31 218	0.26 172
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CRE-IMP	1.23 212	0.61 222	2.14 213	0.82 138	0.39 62	4.54 542	0.83 302	2.63 203	1.55 231	1.95 318	1.46 227	1.87 333	0.96 205	1.48 195	1.33 338	0.45 461	0.21 217	0.31 288	0.26 260	0.41 368	0.31 257

ff7	0.98 155	0.69 295	2.05 197	0.84 159	0.52 165	4.55 547	0.86 322	1.62 49	1.24 111	0.75 102	1.03 119	0.70 114	0.77 142	1.84 262	0.68 132	0.27 160	0.17 66	0.29 245	0.21 154	0.31 218	0.27 189

ffff	0.98 155	0.69 295	2.05 197	0.84 159	0.52 165	4.55 547	0.86 322	1.62 49	1.24 111	0.75 102	1.03 119	0.70 114	0.77 142	1.84 262	0.68 132	0.27 160	0.17 66	0.29 245	0.21 154	0.31 218	0.27 189

11t	0.98 155	0.69 295	2.05 197	0.84 159	0.52 165	4.55 547	0.86 322	1.62 49	1.24 111	0.75 102	1.03 119	0.70 114	0.77 142	1.84 262	0.68 132	0.27 160	0.17 66	0.29 245	0.21 154	0.31 218	0.27 189

tt1	1.79 307	0.73 333	10.41 393	1.75 545	0.36 22	4.55 547	0.79 273	4.22 495	3.37 574	1.08 182	1.80 340	0.74 134	1.48 346	2.21 304	0.65 119	0.29 220	0.16 46	0.31 288	0.22 187	0.30 199	0.29 218

ccc-4	0.98 155	0.69 295	2.05 197	0.84 159	0.52 165	4.55 547	0.86 322	1.62 49	1.24 111	0.75 102	1.03 119	0.70 114	0.77 142	1.84 262	0.68 132	0.27 160	0.17 66	0.29 245	0.21 154	0.31 218	0.27 189

MC-Stereo	1.06 176	0.48 96	1.55 150	1.15 369	0.41 79	4.56 552	0.61 163	2.06 110	1.46 163	1.90 301	1.61 276	0.89 171	1.12 257	1.35 166	0.73 158	0.25 128	0.18 103	0.26 160	0.22 187	0.25 109	0.24 138

IPLGR	2.53 447	0.58 185	20.46 573	0.82 138	0.52 165	4.56 552	0.50 114	4.30 533	2.38 446	1.87 291	1.53 251	1.68 287	1.72 417	6.95 444	1.15 290	0.28 197	0.21 217	0.27 191	0.23 202	0.33 264	0.32 268

OMP-Stereo	1.97 338	0.93 424	1.88 178	2.76 594	0.67 260	4.58 554	1.48 500	4.31 536	1.54 223	3.15 556	2.76 528	3.25 483	1.38 312	7.66 458	1.35 342	0.40 413	0.20 181	0.33 343	0.26 260	0.33 264	0.24 138

DisPM	1.36 247	0.55 151	2.39 241	1.54 513	0.51 156	4.59 555	0.79 273	2.50 172	1.88 331	2.50 484	1.83 361	1.45 259	1.01 219	2.71 344	0.93 247	0.46 468	0.20 181	0.32 308	0.31 378	0.31 218	0.44 400

IRAFT_RVC	1.87 315	0.60 205	4.33 318	2.40 587	0.66 253	4.59 555	1.59 514	2.96 245	1.51 198	2.23 425	1.75 317	2.09 366	2.63 505	6.70 436	1.50 370	0.33 324	0.21 217	0.33 343	0.29 343	0.32 245	0.32 268

IPLG	2.48 438	0.65 263	19.63 534	0.91 213	0.79 308	4.60 557	0.56 140	4.31 536	1.84 326	1.91 306	2.00 412	1.31 239	1.38 312	6.61 432	1.53 380	0.27 160	0.20 181	0.27 191	0.23 202	0.31 218	0.36 319

GwcNet-ADL	2.47 436	0.67 284	21.48 606	0.96 249	0.72 281	4.61 558	0.95 389	4.42 561	2.36 435	1.98 325	1.80 340	2.55 416	1.24 289	1.90 271	1.41 349	0.40 413	0.46 516	0.24 105	0.27 286	0.41 368	0.49 433

IIG-Stereo	1.95 334	0.79 373	2.14 213	2.78 595	0.66 253	4.62 559	0.76 249	4.27 517	1.53 214	2.63 513	3.14 552	3.35 492	1.61 381	7.65 457	1.41 349	0.39 405	0.20 181	0.31 288	0.25 240	0.33 264	0.22 110

SAMSARA	3.55 540	2.16 561	14.18 443	1.86 560	1.49 513	4.62 559	2.65 571	3.58 331	2.80 516	7.05 610	3.05 544	5.16 587	4.07 560	9.18 485	4.80 544	0.64 534	0.67 566	0.59 535	0.68 556	0.89 543	0.91 545

PFNet	2.47 436	0.60 205	16.95 482	2.15 577	0.81 313	4.63 561	0.91 364	2.55 187	1.52 207	2.40 472	2.79 530	1.83 325	1.42 329	7.54 453	1.34 341	0.33 324	0.21 217	0.36 396	0.27 286	0.32 245	0.39 355

PFNet+	1.46 258	0.57 172	2.84 273	0.92 219	0.47 133	4.64 562	0.84 308	2.46 165	1.99 348	2.14 384	1.64 283	1.34 242	1.03 223	4.68 392	1.23 312	0.45 461	0.33 422	0.37 408	0.39 465	0.32 245	0.49 433

RAFT-IKP	1.25 221	0.66 274	2.23 224	0.75 102	0.37 42	4.64 562	0.74 236	2.53 176	1.58 246	1.99 330	1.47 232	1.78 306	1.13 259	2.22 306	0.92 238	0.48 482	0.22 250	0.32 308	0.27 286	0.40 343	0.29 218

ROB_FTStereo	1.25 221	0.66 274	2.14 213	0.75 102	0.37 42	4.65 564	0.77 262	2.53 176	1.58 246	1.99 330	1.47 232	1.78 306	1.13 259	2.26 309	0.86 209	0.47 477	0.22 250	0.32 308	0.27 286	0.40 343	0.29 218

iGMRVC	1.26 228	0.66 274	2.14 213	0.75 102	0.37 42	4.66 565	0.74 236	2.53 176	1.58 246	1.99 330	1.46 227	1.78 306	1.14 266	2.46 316	0.92 238	0.48 482	0.23 279	0.32 308	0.27 286	0.40 343	0.29 218

ADCMid	3.96 556	3.27 581	15.48 464	1.26 416	1.40 496	4.66 565	2.28 556	4.06 451	3.54 579	3.94 577	3.02 542	3.85 529	3.67 552	4.03 381	18.65 622	0.68 545	0.61 557	1.09 585	1.18 590	1.38 580	1.08 557

ROB_FTStereo_v2	1.23 212	0.66 274	2.02 193	0.75 102	0.37 42	4.67 567	0.76 249	2.53 176	1.58 246	1.99 330	1.46 227	1.78 306	1.14 266	2.08 286	0.88 219	0.48 482	0.22 250	0.32 308	0.27 286	0.40 343	0.29 218

ACV-stereo	2.92 492	0.92 420	20.27 563	1.33 448	1.05 404	4.68 568	1.10 436	2.66 207	1.64 275	1.46 219	1.32 193	5.41 590	4.24 564	7.83 459	1.90 439	0.44 452	0.52 534	0.32 308	0.29 343	0.45 413	0.63 493

RCA-Stereo	1.21 207	0.52 121	1.58 154	0.90 205	0.46 123	4.68 568	0.79 273	4.13 470	1.74 307	1.92 308	1.80 340	0.94 187	1.48 346	1.14 109	0.70 147	0.27 160	0.18 103	0.25 131	0.19 118	0.25 109	0.23 121

Patchmatch Stereo++	1.25 221	0.65 263	2.06 206	0.75 102	0.37 42	4.68 568	0.76 249	2.53 176	1.58 246	1.99 330	1.47 232	1.78 306	1.14 266	2.44 314	0.90 226	0.48 482	0.23 279	0.32 308	0.27 286	0.40 343	0.29 218
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
NF-Stereo	1.58 270	0.61 222	2.66 264	2.26 580	0.47 133	4.68 568	0.67 195	3.31 287	1.48 177	2.11 374	1.59 268	1.36 245	1.09 247	6.08 422	1.20 302	0.40 413	0.20 181	0.36 396	0.34 407	0.31 218	0.36 319

OCTAStereo	1.58 270	0.61 222	2.72 267	2.27 583	0.46 123	4.68 568	0.67 195	3.30 286	1.48 177	2.11 374	1.59 268	1.36 245	1.09 247	6.02 419	1.21 306	0.41 428	0.20 181	0.36 396	0.34 407	0.31 218	0.37 333

PSM-softLoss	1.66 289	0.59 193	5.15 330	2.25 578	0.48 141	4.68 568	0.69 208	2.57 192	1.52 207	2.14 384	1.45 225	1.42 256	0.99 215	6.04 420	1.20 302	0.41 428	0.23 279	0.37 408	0.39 465	0.32 245	0.31 257

KMStereo	1.66 289	0.59 193	5.15 330	2.25 578	0.48 141	4.68 568	0.69 208	2.57 192	1.52 207	2.14 384	1.45 225	1.42 256	0.99 215	6.04 420	1.20 302	0.41 428	0.23 279	0.37 408	0.39 465	0.32 245	0.31 257

PSM-adaLoss	1.24 217	0.65 263	2.03 194	0.75 102	0.37 42	4.68 568	0.73 224	2.53 176	1.58 246	1.99 330	1.47 232	1.78 306	1.13 259	2.18 300	0.87 215	0.48 482	0.23 279	0.32 308	0.27 286	0.40 343	0.29 218

HUI-Stereo	1.25 221	0.66 274	2.33 235	0.75 102	0.37 42	4.68 568	0.78 266	2.53 176	1.58 246	1.99 330	1.46 227	1.79 313	1.13 259	2.17 298	0.85 202	0.48 482	0.23 279	0.32 308	0.27 286	0.40 343	0.29 218

RE-Stereo	1.58 270	0.61 222	2.72 267	2.26 580	0.46 123	4.68 568	0.68 202	3.31 287	1.48 177	2.11 374	1.59 268	1.36 245	1.09 247	6.01 417	1.22 309	0.41 428	0.20 181	0.36 396	0.34 407	0.31 218	0.37 333

TVStereo	1.58 270	0.61 222	2.72 267	2.26 580	0.46 123	4.68 568	0.68 202	3.31 287	1.48 177	2.11 374	1.59 268	1.36 245	1.09 247	6.01 417	1.22 309	0.41 428	0.20 181	0.36 396	0.34 407	0.31 218	0.37 333

iRAFT	1.25 221	0.65 263	2.06 206	0.75 102	0.37 42	4.68 568	0.76 249	2.53 176	1.58 246	1.99 330	1.47 232	1.78 306	1.14 266	2.44 314	0.90 226	0.48 482	0.23 279	0.32 308	0.27 286	0.40 343	0.29 218

SST-Stereo	1.76 303	0.58 185	3.10 283	1.44 491	0.46 123	4.71 580	0.76 249	2.22 131	2.79 512	2.07 366	2.18 451	2.43 401	3.22 536	6.66 435	0.84 199	0.42 439	0.19 139	0.30 265	0.27 286	0.35 300	0.26 172

ACVNet_1	6.04 594	13.97 630	21.36 603	3.58 607	3.14 604	4.73 581	2.48 562	4.20 486	3.17 557	2.98 544	2.83 536	23.31 630	4.34 566	11.06 552	2.45 495	3.68 612	2.33 614	2.60 605	1.79 605	3.69 603	3.19 611

NRIStereo	1.28 236	0.61 222	1.67 160	1.15 369	0.38 55	4.73 581	0.90 356	2.42 156	1.50 191	1.93 312	1.33 195	1.75 300	1.22 284	2.96 352	1.33 338	0.46 468	0.22 250	0.29 245	0.26 260	0.30 199	0.28 208

Pruner-Stereo	1.32 245	0.59 193	2.11 212	1.79 553	0.47 133	4.73 581	0.79 273	2.53 176	1.72 298	2.47 481	1.58 264	1.48 262	1.03 223	1.66 233	1.47 363	0.44 452	0.21 217	0.34 361	0.30 362	0.30 199	0.39 355

RAFT_R40	1.70 294	0.59 193	2.99 279	1.46 497	0.46 123	4.74 584	0.98 405	2.23 132	1.56 237	2.02 349	2.35 492	2.71 432	2.56 502	6.71 439	0.90 226	0.40 413	0.19 139	0.30 265	0.27 286	0.33 264	0.26 172

G-Net	4.11 561	1.21 485	19.47 530	2.31 585	2.94 598	4.74 584	2.95 579	3.33 298	2.14 387	4.44 590	9.43 605	6.93 599	3.84 555	9.01 481	4.92 548	0.79 555	0.80 579	0.70 559	0.50 520	0.95 548	0.87 543

MIPNet	2.33 405	0.71 318	19.82 539	0.89 196	0.56 187	4.76 586	0.61 163	4.32 540	2.37 441	1.83 282	1.48 239	1.48 262	1.98 457	2.63 337	1.44 354	0.29 220	0.20 181	0.26 160	0.23 202	0.30 199	0.39 355

AAGNet	2.86 483	0.60 205	1.77 169	2.05 572	0.46 123	4.76 586	1.09 434	2.27 137	1.56 237	2.17 401	1.84 366	2.41 395	4.00 558	6.23 425	24.22 633	0.46 468	0.19 139	0.30 265	0.29 343	0.32 245	0.24 138

IMH-64-1	4.84 576	2.53 569	6.83 345	4.30 617	3.74 612	4.81 588	6.05 610	5.30 603	3.92 588	3.95 578	8.33 596	5.08 583	6.06 589	8.96 479	6.30 557	4.57 626	2.96 622	3.04 613	2.12 615	4.28 611	3.62 618

IMH-64	4.84 576	2.53 569	6.83 345	4.30 617	3.74 612	4.81 588	6.05 610	5.30 603	3.92 588	3.95 578	8.33 596	5.08 583	6.06 589	8.96 479	6.30 557	4.57 626	2.96 622	3.04 613	2.12 615	4.28 611	3.62 618

Dean	7.52 605	9.08 610	21.41 604	3.74 610	3.53 608	4.81 588	3.53 596	5.33 606	5.25 604	4.17 584	26.53 635	25.62 636	4.09 561	10.97 546	4.32 535	3.69 613	2.30 613	2.91 612	1.87 608	4.03 609	3.24 613

ELAS_RVC	5.72 590	1.64 538	20.40 569	2.09 575	2.01 577	4.95 591	11.47 623	4.66 588	6.31 614	8.09 616	8.01 593	8.06 606	11.65 616	8.36 465	10.22 584	0.99 571	1.17 589	0.81 573	0.76 562	1.14 567	1.58 579
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	3.90 553	7.04 599	17.94 498	1.92 563	2.19 585	5.00 592	2.96 580	4.29 525	3.19 559	4.05 580	3.08 546	4.94 576	3.16 532	7.64 455	6.72 560	0.66 539	0.44 502	0.51 506	0.47 505	0.95 548	0.76 524

RTSA	3.90 553	7.04 599	17.94 498	1.92 563	2.19 585	5.00 592	2.96 580	4.29 525	3.19 559	4.05 580	3.08 546	4.94 576	3.16 532	7.64 455	6.72 560	0.66 539	0.44 502	0.51 506	0.47 505	0.95 548	0.76 524

SDNR	3.97 557	1.93 551	20.28 564	1.31 440	0.94 368	5.16 594	0.67 195	4.33 542	2.58 484	4.82 596	5.94 586	5.01 580	1.45 339	17.52 625	2.53 502	0.79 555	0.72 573	0.59 535	0.45 500	1.15 570	1.17 562

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 555	10.88 621	12.30 412	1.26 416	1.55 525	5.19 595	3.33 591	4.42 561	2.82 524	2.58 502	2.62 516	5.00 579	2.11 465	14.03 621	2.73 511	1.28 586	2.34 615	0.67 556	1.83 606	0.81 537	1.03 554

WAO-7	5.16 580	3.21 579	18.98 518	1.88 562	1.44 506	5.34 596	3.09 587	4.91 596	5.81 610	4.35 589	8.92 604	6.55 596	6.06 589	13.40 613	10.81 587	1.34 591	1.20 593	1.48 594	1.35 596	1.60 584	1.45 576

IMH	6.81 601	13.66 628	20.41 570	4.33 619	3.74 612	5.50 597	3.06 585	5.49 609	6.22 612	4.64 593	10.35 609	9.30 607	8.03 610	13.61 616	6.81 562	4.80 629	2.99 625	3.09 615	2.12 615	4.36 613	3.61 617

AnyNet_C32	4.17 563	5.75 596	12.62 416	1.60 525	1.54 521	5.51 598	4.09 607	3.90 399	3.23 564	4.22 588	3.03 543	3.10 470	3.41 543	8.01 463	18.85 623	0.53 513	0.58 550	0.53 517	0.74 560	1.19 574	0.97 550

ADCL	4.35 566	1.63 535	14.21 444	1.29 430	1.26 462	5.56 599	11.16 621	3.97 424	3.37 574	6.07 603	4.67 576	4.30 554	5.72 585	5.08 397	14.51 601	0.50 498	0.48 526	0.89 576	0.77 564	0.78 532	0.76 524

PWCK	5.85 591	9.95 617	15.22 463	2.90 596	1.56 528	5.66 600	7.69 616	5.27 602	4.74 600	3.88 575	7.51 590	8.04 604	5.28 579	15.18 622	8.40 577	3.08 604	1.51 598	2.24 601	1.37 597	5.55 620	1.96 589

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 568	10.62 619	15.18 462	1.55 518	1.45 510	6.16 601	3.54 598	5.41 608	3.68 584	2.59 505	2.74 525	4.81 573	2.20 478	13.79 618	4.40 536	2.04 594	3.36 628	1.05 582	1.20 591	2.09 589	1.72 583

notaker	10.50 615	8.60 603	20.23 558	4.54 622	3.95 616	6.27 602	3.44 592	8.07 617	4.75 601	8.73 617	46.45 644	13.86 619	27.86 636	13.49 614	13.61 600	4.56 625	3.18 626	3.52 621	2.68 623	8.13 632	4.05 623

AnyNet_C01	4.37 567	7.80 601	16.40 472	1.98 569	1.40 496	6.37 603	6.47 613	4.09 459	5.03 603	4.06 582	3.78 567	4.16 546	3.31 539	6.62 433	10.00 583	0.61 528	0.67 566	0.63 548	0.67 553	2.01 588	1.31 568

ADCPNet	3.89 552	1.63 535	20.25 562	1.28 426	1.27 464	6.43 604	2.65 571	3.93 411	2.70 500	2.78 528	2.20 455	4.28 553	6.16 592	5.56 408	10.27 585	0.65 537	1.18 590	0.71 560	1.70 601	0.84 541	1.37 572

ktn	21.74 634	10.34 618	19.68 535	4.53 621	4.00 617	6.53 605	4.51 608	6.79 613	78.82 653	84.69 653	100.86 656	58.49 650	7.57 606	12.11 597	13.35 598	4.58 628	3.24 627	3.49 619	2.62 621	4.65 616	3.84 621

LRCNet_RVC	25.52 635	33.45 638	23.21 625	31.79 639	32.78 636	6.74 606	1.18 452	25.88 637	4.46 594	28.94 636	30.89 636	24.91 635	17.57 627	27.66 636	24.34 634	35.26 648	25.60 649	35.91 648	33.81 647	31.90 647	34.10 648

MADNet++	7.57 607	5.80 597	13.28 421	6.38 628	5.26 625	7.18 607	7.77 617	5.32 605	5.62 608	6.11 604	7.78 591	6.02 595	8.01 609	11.74 587	16.36 610	9.36 634	4.95 632	8.57 636	5.66 632	4.83 617	5.34 628

SANet	5.65 589	1.72 542	20.94 590	1.26 416	0.88 350	7.20 608	3.81 604	4.60 585	11.23 619	4.56 591	8.78 602	7.49 601	6.95 599	11.85 592	18.11 618	0.49 494	0.44 502	0.50 503	0.42 490	0.90 545	0.82 538

HanzoNet	31.60 639	17.23 633	21.22 600	7.32 629	5.84 626	7.25 609	3.53 596	13.82 629	14.20 627	50.38 646	47.01 645	44.45 640	56.61 651	36.61 642	32.00 642	63.89 652	56.57 653	7.97 635	89.20 653	28.69 639	28.25 642

LE_ROB	18.58 630	1.21 485	48.38 640	8.60 631	23.00 635	7.32 610	19.74 634	9.94 619	38.69 645	43.53 643	21.91 630	28.40 638	40.92 640	23.18 631	54.71 646	0.34 336	0.33 422	0.32 308	0.36 433	0.42 387	0.40 375

DGSMNet	7.55 606	1.62 533	17.42 491	1.92 563	12.73 627	7.45 611	42.99 645	4.13 470	2.07 368	2.10 370	3.16 553	3.42 499	1.70 413	9.24 487	2.30 481	3.70 614	10.89 639	11.80 641	5.54 631	4.24 610	2.66 601

UNDER WATER	10.47 613	3.95 587	22.62 621	5.07 626	4.51 622	7.78 612	3.77 602	12.56 624	21.72 636	7.84 614	10.78 610	23.96 632	31.66 637	10.78 539	16.19 609	4.44 623	2.93 620	4.24 625	2.86 626	6.33 624	5.47 630

FC-DCNN	6.64 598	0.77 363	19.26 524	1.68 535	1.64 541	8.27 613	2.35 559	6.35 612	9.23 617	10.85 628	11.27 614	19.89 625	13.33 618	12.51 604	11.79 594	0.66 539	0.57 545	0.58 532	0.56 537	0.63 487	0.61 486

KSHMR	16.96 629	5.37 593	21.64 612	4.46 620	4.50 621	8.30 614	3.32 590	15.58 633	76.24 651	6.62 609	61.47 649	56.53 649	5.43 582	35.17 641	11.37 590	4.39 621	2.97 624	3.63 624	2.74 625	5.10 618	4.34 626

FC-DCNN v2	6.91 603	0.77 363	19.25 522	1.69 536	1.64 541	9.13 615	2.40 560	7.20 614	9.47 618	11.07 630	11.62 616	20.05 627	15.79 623	12.55 605	11.99 595	0.66 539	0.57 545	0.58 532	0.56 537	0.63 487	0.61 486

MSMD_ROB	5.61 587	1.08 460	16.68 477	1.21 397	0.83 328	10.14 616	2.07 549	3.93 411	6.22 612	10.37 626	8.03 594	22.22 629	9.45 614	11.66 582	4.52 538	0.66 539	0.58 550	0.66 554	0.68 556	0.65 498	0.63 493

UNDER WATER-64	9.33 611	5.37 593	22.60 620	5.22 627	4.86 624	10.75 617	4.61 609	11.45 621	17.30 629	7.59 611	9.80 608	15.99 620	17.90 628	10.63 532	15.72 605	4.36 620	2.87 619	4.39 629	2.86 626	7.01 628	5.36 629

JetBlue	6.27 596	9.15 611	13.76 429	1.94 567	4.60 623	11.91 618	12.00 624	5.12 599	3.45 578	3.79 574	4.52 575	9.54 608	6.56 598	9.40 490	13.48 599	1.26 585	1.37 596	1.17 588	1.34 595	7.06 629	3.95 622

WAO-6	5.87 592	2.27 563	15.05 458	2.96 597	2.77 595	12.01 619	3.58 599	5.37 607	11.91 623	3.34 564	9.69 606	6.78 598	5.84 586	11.82 591	8.89 580	2.87 600	2.35 616	2.50 602	1.84 607	2.85 595	2.67 602

tt	7.19 604	0.51 115	6.83 345	4.03 612	2.30 590	12.05 620	20.19 635	15.46 632	6.58 615	3.42 568	3.22 554	5.37 589	6.39 597	4.20 386	7.46 571	9.81 635	11.53 640	7.05 633	7.46 635	6.31 623	3.71 620

DPSMNet_ROB	15.52 627	8.89 607	31.44 633	10.07 633	18.91 630	12.44 621	33.22 639	13.51 628	17.94 633	9.58 622	22.91 632	13.79 618	19.67 630	21.43 628	23.73 632	5.17 632	8.84 634	5.63 632	11.52 639	6.79 626	14.90 637

DGTPSM_ROB	15.31 626	8.85 606	28.14 632	9.90 632	18.89 629	12.44 621	33.21 638	13.48 627	17.86 632	9.50 621	22.89 631	13.78 617	19.67 630	21.26 627	23.68 631	5.08 631	8.84 634	5.62 631	11.50 636	6.72 625	14.87 636

TorneroNet-64	10.12 612	8.74 604	20.95 591	4.27 615	3.76 615	13.86 623	2.85 576	15.05 630	23.15 637	10.07 624	23.84 633	13.47 616	8.24 611	13.96 620	17.21 615	3.96 618	2.72 617	3.23 617	2.48 619	6.29 622	4.27 625

SGM+DAISY	8.36 609	3.82 585	24.83 628	2.02 571	1.75 559	14.80 624	17.22 630	4.27 517	11.79 622	13.88 632	14.38 625	11.74 613	13.83 619	10.56 528	15.12 602	1.21 579	1.19 592	1.14 587	1.13 588	1.17 572	1.37 572

ELAS	5.99 593	1.62 533	20.29 565	1.96 568	2.01 577	15.09 625	8.38 619	5.23 601	5.54 607	9.02 619	8.61 599	6.74 597	9.75 615	7.48 452	11.40 591	0.96 569	1.18 590	0.72 564	0.93 575	1.30 578	1.67 581
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-8	11.95 619	13.02 625	20.56 576	3.50 603	3.08 602	15.11 626	2.80 574	12.91 625	19.11 634	7.69 612	13.12 619	11.62 611	7.01 602	84.40 654	7.91 574	3.42 607	1.92 605	3.54 622	1.93 610	3.68 601	2.69 603

Venus	11.95 619	13.02 625	20.56 576	3.50 603	3.08 602	15.11 626	2.80 574	12.91 625	19.11 634	7.69 612	13.12 619	11.62 611	7.01 602	84.40 654	7.91 574	3.42 607	1.92 605	3.54 622	1.93 610	3.68 601	2.69 603

JetRed	10.48 614	27.10 637	35.70 634	4.27 615	4.09 619	15.55 628	12.83 626	12.16 622	5.50 606	5.83 601	5.56 584	10.14 609	7.43 604	8.88 475	26.39 637	3.32 606	3.81 629	3.51 620	2.96 628	7.85 630	6.69 633

TCMNet-wrong-test	12.32 621	14.13 631	19.38 527	22.38 635	19.85 631	15.99 629	12.34 625	22.95 635	4.56 596	6.24 606	6.27 587	18.40 623	15.71 622	10.10 517	10.72 586	9.06 633	4.78 630	5.35 630	3.95 630	12.28 636	11.97 635

MonStereo1	8.07 608	2.24 562	5.83 339	4.68 623	3.60 609	18.80 630	2.52 564	5.89 611	5.86 611	4.76 594	13.98 624	7.41 600	50.63 649	13.28 610	5.16 549	4.40 622	0.90 582	2.69 609	1.55 598	3.92 608	3.30 614

MDST_ROB	5.53 586	0.59 193	23.11 622	2.55 590	2.69 593	21.20 631	1.98 543	4.77 593	2.65 494	9.36 620	4.25 572	4.14 545	4.45 568	22.57 629	3.68 531	0.48 482	0.33 422	0.47 478	0.44 496	0.44 405	0.44 400

MANE	11.39 617	1.38 516	23.16 623	4.82 625	2.79 596	22.02 632	14.51 628	25.81 636	26.28 638	10.93 629	13.17 622	19.90 626	18.03 629	15.69 624	20.41 627	0.96 569	0.74 575	1.42 592	3.24 629	0.74 525	1.71 582

SGM-ForestM	11.55 618	1.16 477	21.62 610	2.14 576	0.81 313	22.25 633	19.08 633	16.50 634	11.34 620	15.94 635	14.44 626	27.12 637	22.61 635	24.76 635	28.39 641	0.50 498	0.48 526	0.47 478	0.44 496	0.55 456	0.53 455

USTest	15.98 628	15.58 632	22.56 619	18.49 634	16.99 628	26.43 634	36.08 641	27.68 639	12.77 624	10.69 627	10.80 611	18.35 622	15.09 621	18.62 626	23.37 630	4.85 630	5.34 633	7.38 634	7.43 634	9.90 634	11.23 634

Anonymous_1	57.11 650	19.68 634	26.15 629	23.10 636	142.31 653	30.84 635	39.75 642	33.86 644	16.98 628	70.53 652	15.42 627	23.46 631	19.75 632	23.04 630	27.23 638	164.73 657	9.02 636	130.38 654	137.40 654	161.27 657	27.24 641

DPSM_ROB	20.78 632	20.03 635	26.57 630	23.62 637	22.46 632	31.10 636	39.97 643	33.52 642	17.41 630	15.25 633	15.80 628	24.06 633	20.71 633	23.30 632	27.62 639	10.78 636	9.41 637	11.69 639	11.50 636	14.49 637	16.36 638

DPSM	20.78 632	20.03 635	26.57 630	23.62 637	22.46 632	31.10 636	39.97 643	33.52 642	17.41 630	15.25 633	15.80 628	24.06 633	20.71 633	23.30 632	27.62 639	10.78 636	9.41 637	11.69 639	11.50 636	14.49 637	16.36 638

HaxPig	43.25 645	43.65 645	45.00 638	33.85 640	35.61 638	32.69 638	30.52 636	45.09 645	42.97 646	48.77 644	48.17 646	43.00 639	40.26 639	44.58 643	43.61 643	47.18 649	49.30 650	51.54 650	50.25 649	43.73 648	45.29 649

AVERAGE_ROB	44.46 646	45.91 646	46.59 639	40.59 642	38.66 639	32.99 639	30.52 636	46.19 646	43.26 647	49.59 645	48.97 647	44.62 641	39.89 638	45.04 644	43.94 644	48.74 650	50.69 651	50.80 649	49.79 648	45.54 649	46.97 650

MEDIAN_ROB	47.37 647	49.08 647	49.92 642	40.32 641	39.97 640	34.95 640	33.43 640	49.17 647	46.39 649	53.06 647	52.65 648	47.65 642	42.23 648	48.35 651	47.29 645	52.10 651	54.04 652	54.28 651	53.48 650	48.76 650	50.33 651

MultiAttention	8.74 610	0.56 162	7.25 351	2.07 574	22.74 634	35.86 641	8.44 620	4.97 597	2.58 484	2.57 498	5.11 581	5.55 592	1.59 374	52.70 652	7.50 572	0.47 477	0.24 314	0.52 512	1.00 580	6.84 627	6.30 632

xxxxx1	112.33 653	88.53 652	37.76 635	227.84 654	157.23 654	39.05 642	61.41 647	93.76 655	79.29 654	62.45 649	74.79 650	78.32 651	70.96 652	33.47 638	70.69 653	114.00 654	130.36 655	259.31 656	274.34 656	145.54 654	147.50 654

tt_ll	112.33 653	88.53 652	37.76 635	227.84 654	157.23 654	39.05 642	61.41 647	93.76 655	79.29 654	62.45 649	74.79 650	78.32 651	70.96 652	33.47 638	70.69 653	114.00 654	130.36 655	259.31 656	274.34 656	145.54 654	147.50 654

ff	112.33 653	88.53 652	37.76 635	227.84 654	157.23 654	39.05 642	61.41 647	93.76 655	79.29 654	62.45 649	74.79 650	78.32 651	70.96 652	33.47 638	70.69 653	114.00 654	130.36 655	259.31 656	274.34 656	145.54 654	147.50 654

TorneroNet	25.88 636	11.28 622	21.62 610	4.20 614	4.07 618	55.25 645	3.15 588	15.16 631	76.94 652	58.09 648	82.72 653	86.88 654	41.15 641	13.35 612	18.13 619	4.32 619	2.85 618	3.45 618	2.62 621	8.33 633	4.14 624

FlowAnything	41.75 640	39.90 639	53.36 647	47.83 647	45.06 641	62.45 646	80.51 651	67.34 652	34.89 642	30.56 640	31.52 637	48.18 644	42.05 646	46.66 650	55.24 648	21.71 644	18.88 644	23.49 646	23.13 641	29.12 641	33.04 643

RAFT-FEzeroshot	41.78 642	40.21 643	53.07 644	47.74 645	45.19 643	62.51 647	80.73 654	67.30 650	34.75 639	30.51 638	31.88 639	48.27 646	41.88 644	46.64 648	55.54 650	21.62 641	18.89 646	23.48 642	23.22 644	29.20 644	33.05 644

RAFT-FE	41.78 642	40.21 643	53.07 644	47.74 645	45.19 643	62.51 647	80.73 654	67.30 650	34.75 639	30.51 638	31.88 639	48.27 646	41.88 644	46.64 648	55.54 650	21.62 641	18.89 646	23.48 642	23.22 644	29.20 644	33.05 644

Selective-RAFT-Error	41.77 641	40.16 641	53.34 646	47.73 643	45.25 645	62.51 647	80.64 652	67.22 648	34.93 643	30.64 641	31.81 638	48.11 643	42.11 647	46.57 645	54.95 647	21.61 640	18.87 643	23.48 642	23.15 643	29.16 642	33.08 647

CasAABBNet	41.80 644	40.20 642	53.41 648	47.73 643	45.18 642	62.51 647	80.71 653	67.26 649	34.80 641	30.49 637	31.88 639	48.24 645	41.81 643	46.63 647	55.64 652	21.60 639	18.88 644	23.48 642	23.22 644	29.19 643	33.05 644

LSM0	49.58 648	40.04 640	53.62 649	97.15 649	128.68 652	62.75 651	79.89 650	67.63 653	35.11 644	33.02 642	32.61 643	48.43 648	41.60 642	46.60 646	55.43 649	21.63 643	18.99 648	23.62 647	23.13 641	29.47 646	52.26 652

U	12.82 624	0.38 5	1.99 190	0.66 70	58.94 646	63.38 652	0.34 53	1.91 93	0.94 79	0.59 36	0.80 79	0.46 35	0.57 73	0.83 36	0.44 24	0.29 220	0.17 66	63.35 652	59.81 651	0.29 176	0.20 52

xyz-stereo	10.85 616	0.45 64	79.01 650	0.62 39	0.45 110	83.70 653	0.77 262	2.59 199	1.34 129	2.19 407	32.02 642	2.76 443	1.62 384	5.75 413	2.39 486	0.25 128	0.17 66	0.33 343	0.21 154	0.25 109	0.19 16

BEATNet-Init1	49.72 649	64.32 651	97.77 652	4.68 623	4.28 620	84.75 654	60.42 646	73.38 654	68.59 650	88.29 654	88.51 655	91.94 655	97.99 655	85.26 656	70.96 656	0.80 557	0.65 562	0.85 574	0.70 559	7.96 631	2.33 595

DPSimNet_ROB	102.30 652	119.72 656	143.59 654	109.42 650	94.10 648	127.22 655	127.15 656	26.62 638	102.36 657	149.58 657	83.99 654	139.34 657	137.54 657	64.62 653	82.36 657	105.18 653	66.15 654	120.15 653	69.61 652	99.58 652	77.72 653

PML	64.32 651	53.22 648	17.88 497	8.10 630	32.94 637	148.46 656	247.79 658	12.18 623	45.42 648	111.41 655	288.92 658	101.47 656	101.31 656	31.67 637	15.55 603	14.03 638	4.83 631	10.98 638	6.18 633	28.82 640	5.17 627

test_example2	212.63 656	219.92 657	221.87 656	213.67 653	221.17 657	199.47 657	200.74 657	185.30 658	141.66 658	209.52 658	213.45 657	210.82 658	205.48 658	221.27 658	216.64 658	236.83 658	242.07 658	213.93 655	217.01 655	235.69 658	226.10 657

ccccc		629.75 658		567.84 657	570.84 658	582.44 658		613.82 659		614.58 659		555.57 659		666.94 659		781.57 659	507.24 659	391.36 659	342.44 659	689.82 659

GS-Stereo							0.83 302	3.32 292	1.37 135	0.75 102	0.89 94	0.76 138	0.80 161	0.92 61	0.53 83	0.26 143	0.18 103	0.26 160	0.20 138	0.28 158	0.21 91

ASD4		113.98 655

Low-res two-view benchmark