Low-res two-view results

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

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

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

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

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

PSi22a	0.44 1	0.33 4	0.82 1	0.78 151	0.27 4	0.56 5	0.24 6	1.33 21	0.40 1	0.45 3	0.25 2	0.66 120	0.50 47	0.83 44	0.33 1	0.20 46	0.16 47	0.19 6	0.15 7	0.18 1	0.19 15

PipStereo	0.46 2	0.31 1	0.89 4	0.82 175	0.27 4	0.58 6	0.27 12	1.58 49	0.42 3	0.43 2	0.27 3	0.68 127	0.50 47	0.82 41	0.35 2	0.18 23	0.17 82	0.19 6	0.15 7	0.18 1	0.17 1

BLMT-Stereo	0.46 2	0.31 1	0.97 13	0.61 16	0.38 67	0.42 2	0.36 41	0.68 2	0.77 31	0.50 11	0.83 82	0.61 94	0.33 3	0.61 3	0.62 129	0.19 33	0.14 11	0.24 97	0.22 206	0.20 28	0.19 15

S2M2_XL	0.46 2	0.41 27	1.09 53	0.65 54	0.34 24	0.29 1	0.23 3	0.67 1	0.50 6	0.53 19	0.92 115	0.65 116	0.53 54	0.54 1	0.50 74	0.28 235	0.24 352	0.25 136	0.21 171	0.23 77	0.22 120
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
PSi22b	0.47 5	0.31 1	0.89 4	0.82 175	0.28 6	0.58 6	0.32 25	1.61 54	0.41 2	0.42 1	0.27 3	0.69 133	0.48 37	0.84 50	0.36 4	0.18 23	0.17 82	0.19 6	0.15 7	0.18 1	0.18 7

Foundation-i32	0.47 5	0.34 6	1.00 16	0.73 113	0.24 1	0.66 8	0.28 14	1.31 19	0.44 4	0.53 19	0.27 3	0.81 182	0.46 30	0.73 19	0.41 20	0.22 77	0.15 24	0.19 6	0.16 25	0.19 8	0.17 1

DepthFocus	0.50 7	0.41 27	1.02 18	0.57 7	0.38 67	0.77 10	0.44 79	0.82 5	0.61 10	0.46 4	0.66 47	0.75 166	0.48 37	0.83 44	0.36 4	0.26 165	0.19 169	0.27 213	0.25 277	0.25 113	0.21 91

FoundationStereo	0.50 7	0.39 15	1.11 67	0.79 156	0.42 97	0.70 9	0.36 41	0.76 4	0.80 44	0.62 66	0.38 10	0.73 157	0.77 149	0.69 5	0.36 4	0.26 165	0.17 82	0.23 58	0.16 25	0.18 1	0.20 48

GeoVLM	0.52 9	0.42 36	0.88 2	0.62 23	0.36 33	1.62 99	0.25 7	0.96 7	0.90 71	0.61 60	0.43 16	0.57 79	0.53 54	0.71 9	0.45 42	0.16 6	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 8	0.19 15

MonSter++	0.52 9	0.42 36	0.89 4	0.61 16	0.36 33	1.64 102	0.25 7	0.96 7	0.91 75	0.62 66	0.42 14	0.56 74	0.53 54	0.71 9	0.45 42	0.17 9	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 8	0.20 48

BridgeDepth_RVC	0.53 11	0.41 27	1.03 20	0.55 5	0.37 51	0.99 21	0.23 3	1.38 26	0.67 12	0.56 27	0.52 27	0.50 51	0.82 177	0.83 44	0.47 55	0.29 264	0.16 47	0.23 58	0.18 84	0.19 8	0.18 7
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.54 12	0.42 36	1.05 23	0.58 9	0.25 2	1.30 56	0.36 41	1.53 43	0.86 65	0.56 27	0.37 9	0.57 79	0.65 100	0.87 54	0.40 15	0.20 46	0.15 24	0.19 6	0.16 25	0.22 68	0.17 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LACA3	0.55 13	0.48 99	0.89 4	0.52 1	0.43 103	2.28 163	0.53 117	1.02 10	0.53 7	0.53 19	0.41 13	0.47 42	0.45 25	0.90 66	0.36 4	0.23 95	0.18 123	0.20 14	0.15 7	0.21 49	0.20 48

LGtest1	0.55 13	0.41 27	1.14 82	0.70 85	0.40 83	0.99 21	0.26 10	1.32 20	0.93 88	0.53 19	0.60 37	0.44 33	0.49 43	1.02 101	0.45 42	0.27 191	0.19 169	0.23 58	0.16 25	0.21 49	0.23 140

PointNet	0.56 15	0.41 27	0.92 9	0.63 31	0.33 20	1.85 117	0.31 20	1.34 22	0.88 69	0.71 101	0.46 21	0.57 79	0.32 2	0.80 32	0.45 42	0.18 23	0.16 47	0.23 58	0.18 84	0.20 28	0.20 48

Wavelet-MonSter	0.57 16	0.47 89	1.13 76	0.66 63	0.78 315	1.60 94	0.30 19	1.17 16	0.68 13	0.58 42	0.69 50	0.39 15	0.48 37	0.99 95	0.46 50	0.15 1	0.16 47	0.20 14	0.16 25	0.20 28	0.19 15

LACA1	0.60 17	0.43 42	0.92 9	0.53 2	0.32 16	3.20 276	0.33 28	1.48 36	0.48 5	0.57 36	0.39 11	0.41 24	0.59 76	0.83 44	0.37 8	0.23 95	0.19 169	0.23 58	0.18 84	0.21 49	0.19 15

CSFM-Stereo	0.60 17	0.39 15	0.95 11	0.60 15	0.32 16	2.66 201	0.31 20	1.44 32	0.77 31	0.72 105	0.51 25	0.55 69	0.51 51	0.75 20	0.46 50	0.17 9	0.17 82	0.18 2	0.15 7	0.20 28	0.18 7

MLG-Stereo_test3	0.60 17	0.37 8	1.12 70	0.59 12	0.57 216	2.19 155	0.31 20	1.68 68	0.56 8	0.49 10	0.51 25	0.56 74	0.33 3	0.96 86	0.54 98	0.21 57	0.17 82	0.23 58	0.16 25	0.20 28	0.21 91

HiDET	0.61 20	0.41 27	0.88 2	0.64 41	0.39 73	2.67 202	0.25 7	1.59 52	0.91 75	0.59 50	0.44 18	0.52 58	0.50 47	0.76 23	0.54 98	0.17 9	0.15 24	0.18 2	0.15 7	0.19 8	0.21 91

LG-Stereo_L1	0.61 20	0.47 89	1.10 59	0.73 113	0.49 159	1.72 106	0.33 28	1.95 103	0.65 11	0.56 27	0.40 12	0.40 17	0.43 18	1.40 203	0.42 24	0.23 95	0.19 169	0.23 58	0.18 84	0.21 49	0.19 15

monster-pro	0.62 22	0.43 42	1.07 32	0.66 63	0.82 335	1.14 34	0.39 48	2.57 216	0.92 82	0.58 42	0.64 42	0.36 4	0.36 7	0.91 71	0.43 29	0.15 1	0.15 24	0.20 14	0.17 44	0.21 49	0.19 15

LACA2	0.62 22	0.53 148	1.20 98	0.54 3	0.26 3	3.15 268	0.47 95	1.56 46	0.57 9	0.52 17	0.47 23	0.47 42	0.45 25	0.71 9	0.37 8	0.23 95	0.17 82	0.21 30	0.15 7	0.23 77	0.17 1

Test_v1	0.62 22	0.40 19	1.13 76	0.74 120	0.55 199	1.60 94	0.39 48	1.68 68	0.92 82	0.60 59	0.88 96	0.53 60	0.50 47	0.93 80	0.39 12	0.19 33	0.16 47	0.20 14	0.17 44	0.20 28	0.21 91

MonStereo	0.62 22	0.43 42	1.07 32	0.66 63	0.82 335	1.13 28	0.39 48	2.57 216	0.92 82	0.58 42	0.64 42	0.36 4	0.36 7	0.90 66	0.43 29	0.15 1	0.15 24	0.20 14	0.17 44	0.21 49	0.19 15

Monster-pub-eth3d	0.62 22	0.43 42	1.07 32	0.66 63	0.82 335	1.13 28	0.39 48	2.57 216	0.92 82	0.58 42	0.64 42	0.36 4	0.36 7	0.88 60	0.43 29	0.15 1	0.15 24	0.20 14	0.17 44	0.21 49	0.19 15

MonSter	0.62 22	0.43 42	1.07 32	0.66 63	0.82 335	1.13 28	0.39 48	2.57 216	0.92 82	0.58 42	0.64 42	0.36 4	0.35 6	0.95 82	0.43 29	0.15 1	0.15 24	0.20 14	0.17 44	0.21 49	0.19 15

LCMNet	0.63 28	0.40 19	0.95 11	0.58 9	0.39 73	3.11 263	0.27 12	1.58 49	0.84 60	0.56 27	0.58 35	0.52 58	0.53 54	0.77 27	0.51 85	0.17 9	0.16 47	0.19 6	0.15 7	0.20 28	0.21 91

LG-Stereo_L2	0.63 28	0.46 65	1.15 84	0.70 85	0.43 103	2.32 167	0.28 14	1.86 89	0.68 13	0.56 27	0.42 14	0.37 9	0.45 25	1.36 195	0.40 15	0.23 95	0.18 123	0.22 42	0.18 84	0.21 49	0.20 48

Monster-pub-mixall	0.64 30	0.42 36	1.00 16	0.83 188	0.48 151	1.39 65	0.32 25	1.45 33	0.82 53	0.88 180	0.85 88	0.39 15	0.36 7	1.99 318	0.47 55	0.20 46	0.16 47	0.17 1	0.15 7	0.18 1	0.21 91

S2M2_L	0.64 30	0.55 173	1.07 32	0.89 236	0.54 191	1.08 25	0.20 1	1.16 15	1.37 155	0.59 50	0.81 77	0.86 196	0.47 33	0.70 6	0.65 145	0.31 330	0.33 470	0.27 213	0.27 328	0.36 356	0.31 293
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.65 32	0.41 27	1.06 30	0.85 211	0.31 12	2.44 180	0.46 89	1.09 12	0.69 16	0.84 168	0.52 27	0.55 69	0.53 54	1.49 227	0.46 50	0.31 330	0.14 11	0.25 136	0.18 84	0.23 77	0.20 48

aanet-new-34k	0.66 33	0.60 238	1.23 102	0.73 113	0.33 20	1.44 73	0.87 364	1.52 42	0.92 82	0.51 15	1.36 246	0.59 87	0.87 194	0.58 2	0.44 35	0.22 77	0.16 47	0.25 136	0.17 44	0.23 77	0.20 48

LiteMatch*	0.67 34	0.46 65	3.75 349	0.65 54	0.36 33	1.48 79	0.26 10	1.11 13	0.96 94	0.58 42	0.45 20	0.55 69	0.46 30	0.70 6	0.37 8	0.21 57	0.16 47	0.21 30	0.17 44	0.21 49	0.20 48

LiteMatch	0.67 34	0.84 439	0.89 4	0.80 159	0.39 73	1.60 94	0.68 205	0.96 7	0.91 75	0.62 66	0.43 16	0.56 74	1.40 363	0.71 9	1.10 312	0.28 235	0.16 47	0.29 274	0.22 206	0.29 205	0.37 371

4.5_new	0.67 34	0.46 65	1.11 67	0.63 31	0.78 315	1.97 128	0.51 107	2.18 133	0.78 36	0.73 108	0.90 107	0.42 26	0.49 43	0.81 37	0.49 67	0.21 57	0.14 11	0.26 180	0.19 128	0.22 68	0.20 48

4.5w-stereo	0.67 34	0.46 65	1.11 67	0.63 31	0.78 315	1.97 128	0.51 107	2.18 133	0.77 31	0.73 108	0.90 107	0.42 26	0.49 43	0.81 37	0.49 67	0.21 57	0.14 11	0.26 180	0.19 128	0.22 68	0.20 48

4w-stereo	0.67 34	0.49 109	1.07 32	0.63 31	0.75 303	1.63 101	0.44 79	2.23 145	0.77 31	0.56 27	0.92 115	0.40 17	0.82 177	1.08 111	0.53 92	0.18 23	0.13 1	0.25 136	0.18 84	0.19 8	0.20 48

Pro-Stereo	0.68 39	0.33 4	0.97 13	0.68 74	0.43 103	3.11 263	0.35 39	0.70 3	0.96 94	0.54 24	0.54 29	0.62 101	0.27 1	2.06 324	0.68 158	0.24 123	0.16 47	0.30 301	0.25 277	0.20 28	0.19 15

MatchStereo	0.68 39	0.46 65	1.93 204	0.67 71	0.28 6	0.98 19	0.33 28	2.01 110	1.69 325	0.48 7	1.02 138	0.47 42	0.59 76	0.91 71	0.58 117	0.21 57	0.17 82	0.21 30	0.15 7	0.19 8	0.19 15
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
dual_stereo	0.68 39	0.40 19	1.05 23	0.64 41	0.37 51	0.84 14	0.34 35	3.40 342	1.03 107	0.50 11	0.46 21	0.58 82	0.40 12	1.85 305	0.49 67	0.23 95	0.17 82	0.21 30	0.16 25	0.20 28	0.19 15

3.25w_new	0.69 42	0.46 65	1.10 59	0.61 16	0.61 236	2.23 159	0.51 107	2.45 186	0.90 71	0.63 74	0.78 69	0.47 42	0.71 119	0.78 28	0.50 74	0.17 9	0.14 11	0.20 14	0.17 44	0.20 28	0.20 48

3.25w	0.69 42	0.46 65	1.10 59	0.61 16	0.61 236	2.23 159	0.51 107	2.45 186	0.90 71	0.63 74	0.78 69	0.47 42	0.71 119	0.79 29	0.50 74	0.17 9	0.14 11	0.20 14	0.17 44	0.20 28	0.20 48

asd	0.70 44	0.45 53	1.10 59	0.67 71	0.90 374	2.88 222	0.43 74	1.64 64	0.79 40	0.68 90	0.88 96	0.43 28	0.74 133	0.85 52	0.49 67	0.19 33	0.13 1	0.24 97	0.17 44	0.22 68	0.20 48

IGEV	0.70 44	0.36 7	1.07 32	0.71 94	1.31 500	2.82 213	0.41 63	1.76 76	0.98 98	0.73 108	0.71 52	0.35 3	0.42 16	0.90 66	0.42 24	0.18 23	0.18 123	0.22 42	0.18 84	0.18 1	0.20 48

LG-G_1	0.70 44	0.40 19	1.12 70	0.71 94	0.30 9	2.80 209	0.40 56	2.21 140	0.78 36	0.59 50	0.55 30	0.51 53	0.58 71	1.24 160	0.49 67	0.24 123	0.18 123	0.23 58	0.15 7	0.21 49	0.21 91

LG-G	0.70 44	0.40 19	1.12 70	0.71 94	0.30 9	2.80 209	0.40 56	2.21 140	0.78 36	0.59 50	0.55 30	0.51 53	0.58 71	1.24 160	0.49 67	0.24 123	0.18 123	0.23 58	0.15 7	0.21 49	0.21 91

DEFOM-Stereo	0.70 44	0.46 65	1.13 76	0.72 107	0.48 151	3.40 317	0.44 79	0.90 6	0.77 31	0.86 176	0.58 35	0.45 37	0.43 18	1.76 285	0.43 29	0.24 123	0.18 123	0.22 42	0.16 25	0.21 49	0.20 48

3w_stereo	0.71 49	0.47 89	1.14 82	0.65 54	0.39 73	1.73 108	0.68 205	2.79 260	0.79 40	0.67 88	0.84 84	0.37 9	1.02 248	1.03 102	0.56 107	0.18 23	0.14 11	0.23 58	0.18 84	0.20 28	0.22 120

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.72 50	0.46 65	1.10 59	0.68 74	1.36 517	1.59 92	0.77 276	1.42 31	1.19 126	0.74 113	0.93 118	0.70 136	0.93 219	0.67 4	0.42 24	0.23 95	0.18 123	0.24 97	0.19 128	0.26 143	0.23 140

DispViT+	0.72 50	0.38 9	1.20 98	0.54 3	2.17 635	0.92 16	0.33 28	2.05 116	1.43 176	0.62 66	0.50 24	0.45 37	0.51 51	1.52 233	0.56 107	0.24 123	0.18 123	0.19 6	0.14 2	0.19 8	0.21 91

252Zero-FE	0.72 50	0.46 65	1.08 44	1.01 329	0.41 90	1.27 47	0.22 2	1.79 81	1.03 107	2.52 536	1.24 202	0.32 1	0.41 14	1.03 102	0.45 42	0.21 57	0.17 82	0.20 14	0.17 44	0.20 28	0.20 48

aanet-new-40k	0.73 53	0.59 222	1.25 109	0.75 124	1.49 547	1.42 69	0.96 424	1.95 103	0.84 60	0.52 17	1.06 160	0.51 53	0.76 144	0.85 52	0.47 55	0.18 23	0.15 24	0.24 97	0.18 84	0.26 143	0.22 120

VMStereo-Base	0.73 53	0.44 48	1.48 157	0.61 16	0.35 29	1.71 105	0.43 74	1.30 18	1.40 165	0.84 168	1.07 163	0.92 217	0.73 127	1.26 167	0.73 186	0.24 123	0.23 316	0.24 97	0.18 84	0.24 87	0.24 158

4.25_new	0.73 53	0.46 65	1.08 44	0.71 94	0.97 394	2.52 187	0.58 143	2.28 156	0.93 88	0.57 36	0.94 122	0.40 17	0.65 100	0.87 54	0.50 74	0.17 9	0.13 1	0.25 136	0.17 44	0.19 8	0.20 48

4.5w_new	0.73 53	0.46 65	1.08 44	0.71 94	0.97 394	2.52 187	0.58 143	2.28 156	0.93 88	0.57 36	0.94 122	0.40 17	0.65 100	0.87 54	0.50 74	0.17 9	0.13 1	0.25 136	0.17 44	0.19 8	0.20 48

4.25w-stereo	0.73 53	0.46 65	1.08 44	0.71 94	0.97 394	2.52 187	0.58 143	2.28 156	0.93 88	0.57 36	0.94 122	0.40 17	0.65 100	0.87 54	0.50 74	0.17 9	0.13 1	0.25 136	0.17 44	0.19 8	0.20 48

aanet-new-16k	0.74 58	0.51 121	1.56 168	0.73 113	0.37 51	2.14 149	0.88 371	2.01 110	0.91 75	0.56 27	0.91 112	0.70 136	0.96 225	0.76 23	0.54 98	0.20 46	0.15 24	0.23 58	0.18 84	0.26 143	0.21 91

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.74 58	0.45 53	1.13 76	0.69 80	0.77 313	1.77 111	0.88 371	2.04 115	1.47 196	0.61 60	1.04 149	0.61 94	0.79 163	0.89 65	0.43 29	0.21 57	0.18 123	0.23 58	0.18 84	0.25 113	0.28 240

Foundation-i1c-attn	0.74 58	0.38 9	1.05 23	0.71 94	0.35 29	0.95 18	0.67 194	2.42 176	1.68 318	0.77 135	0.88 96	0.76 167	1.25 330	1.38 202	0.48 59	0.23 95	0.17 82	0.21 30	0.17 44	0.20 28	0.21 91

Foundation-i1b	0.74 58	0.38 9	1.05 23	0.69 80	0.43 103	0.94 17	0.66 190	2.52 201	1.67 315	0.83 165	0.81 77	1.03 238	1.08 279	1.13 126	0.48 59	0.23 95	0.16 47	0.21 30	0.18 84	0.20 28	0.19 15

GREAT-IGEV	0.74 58	0.54 164	1.86 196	1.10 382	0.44 114	2.44 180	0.34 35	1.37 25	1.51 225	0.48 7	0.86 92	0.51 53	0.60 82	1.07 110	0.45 42	0.22 77	0.17 82	0.21 30	0.17 44	0.23 77	0.25 172
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FlowAnything_test	0.75 63	0.60 238	1.18 90	0.82 175	0.58 225	2.29 165	0.66 190	1.38 26	0.80 44	1.03 213	0.76 63	0.63 108	0.49 43	0.84 50	0.91 264	0.31 330	0.27 408	0.40 479	0.48 555	0.31 251	0.30 283

qwe	0.75 63	0.45 53	1.10 59	0.67 71	1.06 429	2.49 184	0.45 84	2.57 216	0.90 71	0.71 101	0.83 82	0.43 28	0.48 37	1.10 115	0.64 136	0.17 9	0.14 11	0.24 97	0.16 25	0.21 49	0.20 48

2.25w	0.75 63	0.47 89	1.09 53	0.69 80	0.65 257	2.28 163	0.40 56	2.42 176	0.80 44	0.73 108	1.03 144	0.40 17	0.81 173	1.24 160	0.80 214	0.16 6	0.15 24	0.21 30	0.17 44	0.19 8	0.21 91

2.5w	0.75 63	0.44 48	1.06 30	0.66 63	0.69 283	2.39 174	0.56 131	2.77 252	0.82 53	0.63 74	0.88 96	0.37 9	0.75 136	1.36 195	0.50 74	0.18 23	0.14 11	0.22 42	0.17 44	0.19 8	0.21 91

2.75w_new	0.75 63	0.45 53	1.10 59	0.65 54	0.62 243	2.45 182	0.56 131	2.75 249	0.74 27	0.78 139	0.73 56	0.38 13	0.92 216	1.04 107	0.66 149	0.17 9	0.14 11	0.22 42	0.17 44	0.18 1	0.19 15

3.75w	0.75 63	0.47 89	1.09 53	0.63 31	1.10 445	2.61 198	0.53 117	2.46 189	0.97 97	0.62 66	0.80 72	0.40 17	0.66 107	1.11 117	0.48 59	0.19 33	0.13 1	0.23 58	0.18 84	0.20 28	0.21 91

2w_stereo	0.75 63	0.46 65	1.08 44	0.68 74	0.56 204	2.00 131	0.61 155	2.87 272	0.83 57	0.93 191	0.93 118	0.36 4	1.13 296	0.90 66	0.61 125	0.17 9	0.13 1	0.23 58	0.17 44	0.20 28	0.21 91

RAStereo	0.75 63	0.52 130	2.86 305	0.58 9	0.62 243	1.19 37	0.32 25	1.81 83	0.99 101	0.75 116	1.05 156	0.64 110	0.47 33	0.80 32	0.94 280	0.22 77	0.20 220	0.27 213	0.21 171	0.34 322	0.22 120

aanet-new-70k	0.76 71	0.59 222	1.16 85	0.70 85	0.39 73	2.40 176	0.79 290	2.39 170	0.71 19	0.59 50	0.84 84	0.48 48	0.81 173	1.61 255	0.53 92	0.19 33	0.16 47	0.25 136	0.17 44	0.24 87	0.20 48

GCAP-Stereo-DPT26K	0.76 71	0.51 121	2.13 235	0.72 107	0.38 67	2.35 170	0.99 439	1.82 84	0.80 44	0.68 90	0.88 96	0.56 74	0.64 93	0.87 54	0.55 103	0.23 95	0.16 47	0.25 136	0.20 153	0.24 87	0.20 48

aanet-new-22k	0.76 71	0.65 299	2.50 273	0.74 120	0.34 24	1.47 77	1.32 518	1.61 54	0.81 51	0.57 36	1.05 156	0.54 63	0.84 184	0.92 75	0.50 74	0.21 57	0.16 47	0.24 97	0.19 128	0.27 163	0.20 48

AdaDepth	0.76 71	0.45 53	1.41 147	0.70 85	1.27 493	3.12 265	0.43 74	1.02 10	0.94 92	0.63 74	0.91 112	0.43 28	0.58 71	1.41 208	0.48 59	0.18 23	0.21 254	0.23 58	0.19 128	0.25 113	0.26 202

MLG-Stereo_test2	0.76 71	0.40 19	1.07 32	0.64 41	0.82 335	3.49 340	0.23 3	1.69 70	2.14 428	0.62 66	0.32 7	0.67 125	0.33 3	1.14 130	0.37 8	0.23 95	0.19 169	0.23 58	0.16 25	0.19 8	0.20 48

AIO_test	0.76 71	0.47 89	1.31 124	0.81 163	0.70 287	1.36 62	0.88 371	1.40 29	1.45 182	0.55 25	0.95 127	1.81 364	0.58 71	1.16 138	0.46 50	0.27 191	0.17 82	0.24 97	0.19 128	0.24 87	0.21 91

fffft	0.76 71	0.47 89	1.28 119	0.82 175	0.54 191	1.51 83	0.80 301	2.09 124	1.18 122	0.63 74	0.84 84	0.59 87	0.55 61	1.80 291	0.85 230	0.19 33	0.18 123	0.27 213	0.20 153	0.26 143	0.24 158
1: 1. 1
ours_stereo	0.76 71	0.64 286	1.40 146	0.86 218	0.61 236	1.12 27	0.57 134	1.63 62	1.20 128	0.72 105	1.43 263	0.70 136	0.62 86	1.56 238	0.58 117	0.25 148	0.18 123	0.26 180	0.21 171	0.29 205	0.31 293

AIO-Stereo	0.76 71	0.54 164	1.07 32	0.73 113	0.40 83	1.28 53	0.82 315	2.26 151	1.49 212	0.70 97	1.58 303	0.89 204	0.45 25	1.03 102	0.55 103	0.24 123	0.18 123	0.25 136	0.20 153	0.26 143	0.21 91

GLC_STEREO	0.76 71	0.52 130	1.12 70	0.83 188	0.33 20	1.86 119	0.82 315	1.46 35	1.38 159	0.95 197	1.04 149	0.68 127	0.72 122	0.97 89	0.80 214	0.23 95	0.25 379	0.32 351	0.25 277	0.32 283	0.30 283

aanet-new-60k	0.77 81	0.64 286	1.98 211	0.73 113	0.49 159	2.10 146	0.87 364	2.24 147	0.85 63	0.56 27	0.77 66	0.61 94	0.66 107	1.20 152	0.48 59	0.18 23	0.15 24	0.25 136	0.17 44	0.23 77	0.22 120

aanet-new-36k	0.77 81	0.54 164	1.39 142	0.72 107	0.32 16	2.92 230	0.60 150	2.21 140	0.87 67	0.55 25	1.12 173	0.56 74	0.87 194	0.98 91	0.48 59	0.19 33	0.15 24	0.25 136	0.17 44	0.26 143	0.21 91

aanet-new-28k	0.77 81	0.58 212	2.64 291	0.78 151	0.39 73	1.97 128	1.05 463	1.72 72	0.79 40	0.58 42	1.10 169	0.54 63	0.78 158	0.70 6	0.44 35	0.20 46	0.15 24	0.25 136	0.19 128	0.29 205	0.21 91

aanet-new-14k	0.77 81	0.50 113	1.32 128	0.81 163	0.37 51	1.73 108	1.01 447	2.24 147	0.80 44	0.79 143	1.30 224	0.46 39	1.29 336	1.03 102	0.57 112	0.21 57	0.16 47	0.24 97	0.18 84	0.28 185	0.22 120

asda	0.77 81	0.46 65	1.10 59	0.64 41	0.82 335	3.33 306	0.49 101	2.40 171	0.81 51	0.63 74	0.80 72	0.44 33	0.85 187	0.88 60	0.60 122	0.17 9	0.13 1	0.24 97	0.17 44	0.20 28	0.20 48

3.5w_stereo	0.77 81	0.53 148	1.09 53	0.65 54	0.72 291	2.52 187	0.51 107	2.43 181	0.80 44	0.76 130	1.20 190	0.43 28	0.66 107	1.23 158	0.73 186	0.17 9	0.13 1	0.23 58	0.17 44	0.20 28	0.21 91

MLG-Stereo	0.77 81	0.39 15	1.04 21	0.64 41	0.41 90	3.01 247	0.31 20	1.89 93	2.92 573	0.47 5	0.29 6	0.66 120	0.47 33	1.35 193	0.39 12	0.20 46	0.18 123	0.24 97	0.16 25	0.19 8	0.20 48

mms	0.77 81	0.68 329	1.17 89	0.83 188	0.71 289	1.41 67	0.67 194	1.61 54	1.12 118	0.77 135	1.37 248	0.63 108	0.54 60	1.75 284	0.63 133	0.24 123	0.19 169	0.26 180	0.21 171	0.31 251	0.34 336

RSM++	0.77 81	0.51 121	1.08 44	0.95 287	0.42 97	1.52 87	0.71 228	2.11 126	1.40 165	0.80 147	1.23 201	0.90 209	0.59 76	1.14 130	0.69 169	0.24 123	0.19 169	0.25 136	0.21 171	0.28 185	0.20 48

aanet-new-24k	0.78 90	0.59 222	1.59 172	0.72 107	0.84 350	2.43 178	0.98 437	1.99 107	0.69 16	0.62 66	1.25 210	0.60 90	0.75 136	0.82 41	0.55 103	0.21 57	0.15 24	0.25 136	0.19 128	0.26 143	0.21 91

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.78 90	0.45 53	1.12 70	0.71 94	1.00 415	2.05 139	0.87 364	2.25 149	1.18 122	0.56 27	0.74 60	0.44 33	1.03 249	0.81 37	0.41 20	0.21 57	0.19 169	0.23 58	0.18 84	0.27 163	0.91 591

Foundation-i1a	0.78 90	0.38 9	1.07 32	0.71 94	0.33 20	0.91 15	0.63 173	2.42 176	1.93 378	0.93 191	0.73 56	0.95 227	1.22 321	1.66 267	0.57 112	0.24 123	0.17 82	0.20 14	0.17 44	0.19 8	0.22 120

water-stereo	0.78 90	0.45 53	1.94 205	0.79 156	0.48 151	2.36 171	0.47 95	1.53 43	1.09 117	0.88 180	1.04 149	0.82 183	0.75 136	0.72 14	0.78 207	0.22 77	0.23 316	0.25 136	0.23 227	0.24 87	0.29 252

AIO_rvc	0.78 90	0.55 173	1.25 109	0.75 124	0.65 257	1.46 76	0.99 439	2.13 128	1.52 236	0.57 36	1.15 179	1.09 244	0.55 61	1.15 136	0.53 92	0.24 123	0.17 82	0.24 97	0.17 44	0.25 113	0.21 91

CASnet	0.78 90	0.51 121	1.29 122	0.81 163	0.29 8	1.28 53	0.74 251	1.51 39	1.89 372	1.64 290	1.09 166	0.65 116	0.64 93	0.91 71	0.76 201	0.29 264	0.17 82	0.41 491	0.31 422	0.32 283	0.19 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Replicate-Monster	0.79 96	1.36 559	2.08 231	0.70 85	0.52 179	2.05 139	0.34 35	1.92 98	0.82 53	1.03 213	0.60 37	0.48 48	0.52 53	1.28 174	0.39 12	0.19 33	0.14 11	0.19 6	0.16 25	0.22 68	0.78 574

AEACV	0.79 96	0.54 164	1.35 136	0.97 300	0.63 247	1.13 28	0.92 405	2.02 114	0.91 75	0.76 130	0.79 71	0.80 177	1.61 426	1.28 174	0.61 125	0.22 77	0.18 123	0.26 180	0.23 227	0.27 163	0.23 140

TS12	0.80 98	0.43 42	1.08 44	0.55 5	0.30 9	3.40 317	0.41 63	2.20 137	1.37 155	0.69 94	1.15 179	0.54 63	0.69 114	1.27 172	0.57 112	0.21 57	0.18 123	0.22 42	0.17 44	0.22 68	0.26 202

aanet-new-12k	0.80 98	0.44 48	1.68 179	0.81 163	0.31 12	3.00 244	0.97 429	2.65 234	0.78 36	0.69 94	0.55 30	0.58 82	0.77 149	0.99 95	0.54 98	0.21 57	0.14 11	0.24 97	0.19 128	0.26 143	0.22 120

GCAP-Stereo-cres-4k	0.80 98	0.50 113	1.52 161	0.71 94	1.26 490	2.61 198	0.93 408	1.85 88	0.80 44	0.62 66	1.15 179	0.66 120	0.76 144	0.88 60	0.54 98	0.23 95	0.16 47	0.24 97	0.18 84	0.26 143	0.21 91

Selective-IGEV-i32	0.80 98	0.52 130	1.05 23	0.75 124	0.61 236	1.30 56	0.82 315	2.61 229	1.41 169	0.82 153	1.64 324	0.71 147	0.62 86	1.23 158	0.64 136	0.22 77	0.19 169	0.24 97	0.18 84	0.25 113	0.20 48

Zero-FE251	0.80 98	0.75 395	1.71 181	0.88 229	0.70 287	2.59 197	0.45 84	1.38 26	0.83 57	1.79 324	0.61 39	0.73 157	0.81 173	0.82 41	0.61 125	0.29 264	0.23 316	0.27 213	0.19 128	0.20 28	0.20 48

MLG-Stereo_test1	0.80 98	0.39 15	1.02 18	0.65 54	1.20 476	3.14 267	0.29 18	1.59 52	3.05 586	0.50 11	0.24 1	0.67 125	0.43 18	1.33 189	0.40 15	0.21 57	0.18 123	0.23 58	0.15 7	0.19 8	0.20 48

SMoEStereo_RVC	0.80 98	0.53 148	1.12 70	0.92 263	0.44 114	2.41 177	0.79 290	1.49 38	1.16 119	0.70 97	1.12 173	0.64 110	0.64 93	1.69 275	0.87 243	0.22 77	0.16 47	0.31 328	0.22 206	0.26 143	0.25 172

fffy	0.80 98	0.59 222	1.56 168	1.00 322	0.47 143	1.27 47	0.76 264	1.90 95	1.02 105	0.75 116	1.35 242	0.83 185	0.72 122	1.70 278	0.62 129	0.23 95	0.19 169	0.27 213	0.21 171	0.28 185	0.32 304

rvit_stereo_0081	0.80 98	0.63 275	1.19 91	0.91 257	0.64 249	1.27 47	0.61 155	2.05 116	1.71 332	0.82 153	0.73 56	0.85 192	0.75 136	1.30 185	0.80 214	0.31 330	0.26 396	0.27 213	0.25 277	0.38 373	0.27 219

rvit_stereo_0082	0.80 98	0.63 275	1.19 91	0.91 257	0.64 249	1.27 47	0.61 155	2.05 116	1.71 332	0.82 153	0.73 56	0.85 192	0.75 136	1.30 185	0.80 214	0.31 330	0.26 396	0.27 213	0.25 277	0.38 373	0.27 219

RSM	0.80 98	0.50 113	1.08 44	0.83 188	0.51 166	1.31 58	0.77 276	2.28 156	1.43 176	0.82 153	1.44 264	1.22 269	0.62 86	1.17 144	0.63 133	0.22 77	0.18 123	0.24 97	0.19 128	0.27 163	0.20 48

MGS-Stereo	0.80 98	0.56 185	1.53 162	0.93 279	0.39 73	1.26 46	0.73 239	1.45 33	1.30 146	1.01 206	2.26 510	0.80 177	0.56 66	1.16 138	0.65 145	0.27 191	0.23 316	0.26 180	0.22 206	0.27 163	0.25 172

Selective-IGEV	0.80 98	0.52 130	1.05 23	0.75 124	0.61 236	1.31 58	0.82 315	2.60 228	1.41 169	0.82 153	1.64 324	0.71 147	0.62 86	1.22 156	0.64 136	0.22 77	0.19 169	0.24 97	0.18 84	0.25 113	0.20 48

aanet-new-32k	0.81 111	0.64 286	3.94 352	0.70 85	0.97 394	1.43 70	0.96 424	1.36 23	0.72 21	0.61 60	1.02 138	0.62 101	0.87 194	0.72 14	0.44 35	0.20 46	0.16 47	0.25 136	0.17 44	0.25 113	0.22 120

aanet-new-30k	0.81 111	0.64 286	3.91 351	0.70 85	0.97 394	1.43 70	0.96 424	1.36 23	0.72 21	0.61 60	1.02 138	0.62 101	0.87 194	0.72 14	0.44 35	0.20 46	0.16 47	0.25 136	0.17 44	0.25 113	0.22 120

DilatedVolume-Stereo	0.81 111	0.60 238	1.51 160	1.01 329	0.59 228	1.34 60	0.51 107	1.56 46	1.08 116	1.26 241	1.24 202	0.77 170	0.87 194	1.79 290	0.72 183	0.23 95	0.24 352	0.22 42	0.21 171	0.25 113	0.23 140

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 111	1.13 515	1.23 102	0.97 300	0.57 216	0.81 13	0.43 74	3.49 350	0.84 60	0.73 108	0.95 127	0.44 33	1.17 312	1.45 219	0.60 122	0.26 165	0.18 123	0.24 97	0.17 44	0.30 231	0.19 15

rvit_stereo_0081_aga	0.81 111	0.75 395	1.84 195	0.72 107	0.73 296	1.21 38	0.63 173	1.92 98	1.39 161	0.87 179	0.80 72	0.79 175	0.69 114	1.27 172	0.69 169	0.35 402	0.29 433	0.26 180	0.25 277	0.40 389	0.27 219

aanet-new-10k	0.82 116	0.58 212	1.16 85	0.78 151	0.37 51	3.52 349	1.04 459	2.34 165	0.76 29	0.89 183	0.70 51	0.64 110	0.88 201	0.94 81	0.59 119	0.22 77	0.16 47	0.25 136	0.18 84	0.26 143	0.20 48

monsterstereo	0.82 116	0.50 113	1.26 111	0.77 147	1.41 535	2.54 193	0.40 56	3.14 300	0.71 19	0.70 97	1.11 171	0.41 24	0.39 11	1.50 228	0.50 74	0.19 33	0.16 47	0.22 42	0.16 25	0.21 49	0.17 1

monsters	0.82 116	0.58 212	1.16 85	0.76 142	1.52 553	2.92 230	0.40 56	2.66 237	0.72 21	0.66 85	0.84 84	0.38 13	0.41 14	1.84 299	0.48 59	0.20 46	0.16 47	0.20 14	0.16 25	0.19 8	0.19 15

castereo	0.82 116	0.70 343	1.04 21	0.85 211	0.50 164	1.29 55	0.91 391	3.22 310	1.20 128	0.83 165	1.24 202	0.72 150	0.91 213	1.00 97	0.67 154	0.26 165	0.16 47	0.25 136	0.20 153	0.24 87	0.21 91

MaDis-Stereo	0.82 116	0.66 311	1.53 162	0.65 54	1.87 618	1.24 43	0.36 41	2.13 128	1.27 141	0.67 88	0.75 61	0.88 202	0.70 117	1.15 136	1.07 306	0.29 264	0.23 316	0.26 180	0.20 153	0.31 251	0.22 120

UniTT-Stereo	0.82 116	0.47 89	2.63 289	0.96 293	1.19 469	0.78 12	0.39 48	1.12 14	1.54 252	1.19 234	1.26 212	0.51 53	0.64 93	1.13 126	1.03 299	0.30 306	0.20 220	0.24 97	0.21 171	0.40 389	0.25 172

ProNet	0.82 116	0.71 357	1.50 158	0.86 218	0.45 122	1.78 112	0.83 321	1.75 75	1.28 143	0.66 85	1.13 176	0.78 171	0.76 144	1.66 267	0.71 178	0.24 123	0.20 220	0.25 136	0.23 227	0.29 205	0.25 172

GEAStereo	0.84 123	0.48 99	1.09 53	0.85 211	0.45 122	4.54 591	0.83 321	1.88 90	0.91 75	0.75 116	0.89 103	0.53 60	0.80 170	0.92 75	0.53 92	0.30 306	0.19 169	0.27 213	0.19 128	0.28 185	0.19 15

aanet-new-90k	0.85 124	0.57 196	1.82 194	0.75 124	0.92 378	3.26 291	0.72 231	2.51 200	0.86 65	0.47 5	0.67 48	0.49 50	0.76 144	1.56 238	0.45 42	0.19 33	0.16 47	0.25 136	0.17 44	0.24 87	0.20 48

aanet-new-8k	0.85 124	0.52 130	1.68 179	0.77 147	0.37 51	3.21 277	1.02 452	2.57 216	0.85 63	0.59 50	0.94 122	0.54 63	1.05 262	0.90 66	0.67 154	0.22 77	0.17 82	0.23 58	0.18 84	0.24 87	0.21 91

VIP-Stereo	0.85 124	0.83 434	1.59 172	0.76 142	0.87 362	3.18 272	0.80 301	1.94 102	0.83 57	0.78 139	1.04 149	0.64 110	0.59 76	1.24 160	0.61 125	0.28 235	0.18 123	0.23 58	0.17 44	0.22 68	0.19 15

LG-Stereo	0.85 124	0.60 238	2.71 295	0.59 12	0.45 122	2.85 217	0.55 127	2.41 172	1.34 149	0.59 50	1.19 188	0.43 28	0.40 12	0.76 23	0.75 195	0.20 46	0.17 82	0.31 328	0.24 256	0.29 205	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.86 128	0.45 53	1.07 32	0.68 74	1.74 600	3.37 310	0.91 391	2.46 189	0.76 29	0.85 171	0.94 122	0.72 150	0.87 194	0.71 9	0.49 67	0.25 148	0.15 24	0.26 180	0.17 44	0.23 77	0.19 15

Foundation-i1	0.86 128	0.38 9	1.13 76	0.77 147	1.12 448	1.06 23	0.69 216	2.94 276	1.61 296	0.89 183	1.39 254	1.24 271	1.01 244	1.08 111	0.55 103	0.23 95	0.19 169	0.22 42	0.20 153	0.21 49	0.20 48

1w_stereo	0.86 128	0.42 36	1.07 32	0.72 107	0.81 326	3.00 244	0.67 194	3.28 319	0.75 28	0.74 113	1.32 232	0.37 9	1.37 355	0.92 75	0.68 158	0.16 6	0.14 11	0.20 14	0.16 25	0.19 8	0.22 120

rvit_stereo_0083	0.86 128	0.67 321	1.42 148	0.87 224	0.65 257	1.23 39	0.64 177	1.67 66	2.28 457	0.79 143	0.93 118	0.93 221	1.07 275	1.46 223	0.75 195	0.32 351	0.36 495	0.30 301	0.26 300	0.33 303	0.28 240

Occ-G	0.86 128	0.52 130	1.39 142	0.82 175	0.66 264	1.37 63	0.79 290	1.58 49	1.31 147	1.56 273	0.87 95	2.18 416	0.89 207	0.97 89	0.88 248	0.26 165	0.19 169	0.26 180	0.19 128	0.25 113	0.24 158

IGEVStereo-DCA	0.86 128	0.65 299	2.05 219	0.90 246	0.46 133	1.57 89	0.86 343	1.62 57	1.24 132	0.65 82	0.77 66	0.74 163	0.72 122	2.59 376	0.86 237	0.28 235	0.21 254	0.28 248	0.21 171	0.29 205	0.27 219

111111	0.87 134	0.50 113	1.13 76	0.66 63	1.08 438	3.37 310	0.33 28	2.33 164	1.47 196	0.74 113	1.50 281	0.61 94	0.59 76	1.40 203	0.48 59	0.24 123	0.19 169	0.22 42	0.16 25	0.24 87	0.19 15

MoCha-V2	0.87 134	0.48 99	1.87 197	0.88 229	0.32 16	1.37 63	0.55 127	2.71 243	1.42 172	0.92 189	1.75 359	0.65 116	1.17 312	1.45 219	0.57 112	0.21 57	0.21 254	0.20 14	0.19 128	0.24 87	0.23 140

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.88 136	0.45 53	1.31 124	0.63 31	1.63 575	3.91 432	0.66 190	2.28 156	1.02 105	1.10 224	0.98 134	0.60 90	0.46 30	0.83 44	0.47 55	0.26 165	0.18 123	0.29 274	0.23 227	0.24 87	0.18 7

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.88 136	0.80 418	1.43 150	0.68 74	1.19 469	3.73 392	0.92 405	2.05 116	0.96 94	0.71 101	0.85 88	0.80 177	0.81 173	0.72 14	0.56 107	0.23 95	0.19 169	0.26 180	0.18 84	0.23 77	0.36 356

BStereo	0.88 136	0.73 373	4.10 354	0.80 159	0.51 166	1.13 28	0.72 231	2.57 216	1.00 102	0.85 171	0.57 33	0.72 150	0.48 37	1.01 98	0.90 255	0.26 165	0.22 286	0.24 97	0.29 385	0.25 113	0.25 172

GIP-stereo	0.88 136	0.50 113	1.34 131	1.32 492	0.94 386	2.90 224	0.42 69	3.41 343	1.06 114	0.63 74	0.76 63	0.90 209	0.76 144	0.91 71	0.52 88	0.27 191	0.18 123	0.25 136	0.16 25	0.25 113	0.19 15

WCG-NET	0.88 136	0.49 109	1.26 111	0.90 246	0.37 51	1.48 79	1.07 467	1.73 73	2.30 461	1.63 287	1.49 280	0.92 217	0.97 230	0.95 82	0.76 201	0.22 77	0.16 47	0.23 58	0.20 153	0.25 113	0.21 91

Pointernet	0.88 136	0.44 48	2.26 250	0.84 199	0.37 51	2.29 165	0.38 46	3.06 293	1.46 191	0.66 85	1.39 254	0.91 211	0.73 127	1.01 98	0.72 183	0.23 95	0.19 169	0.20 14	0.18 84	0.19 8	0.20 48

aanet-32k-new	0.89 142	0.90 457	2.17 240	0.75 124	0.62 243	3.41 322	0.99 439	2.09 124	0.72 21	0.53 19	1.13 176	0.66 120	0.96 225	1.04 107	0.52 88	0.21 57	0.15 24	0.24 97	0.18 84	0.25 113	0.20 48

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.89 142	0.46 65	1.19 91	0.64 41	1.71 593	3.95 451	0.69 216	2.43 181	1.04 110	1.05 215	0.90 107	0.61 94	0.44 23	0.80 32	0.52 88	0.28 235	0.19 169	0.31 328	0.24 256	0.24 87	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.89 142	0.46 65	1.34 131	0.62 23	1.70 591	3.95 451	0.67 194	2.36 167	1.05 113	1.05 215	0.90 107	0.60 90	0.42 16	0.80 32	0.46 50	0.27 191	0.18 123	0.29 274	0.23 227	0.24 87	0.18 7

gcap_with_dpt	0.89 142	0.45 53	1.28 119	0.64 41	1.61 571	3.93 440	0.67 194	2.41 172	1.01 104	1.18 232	0.96 130	0.60 90	0.45 25	0.76 23	0.44 35	0.26 165	0.18 123	0.29 274	0.23 227	0.25 113	0.18 7

gasm-f	0.89 142	0.49 109	1.30 123	0.85 211	0.44 114	4.42 568	0.95 417	1.88 90	0.91 75	0.75 116	1.46 267	0.53 60	0.88 201	0.88 60	0.57 112	0.30 306	0.19 169	0.27 213	0.19 128	0.28 185	0.19 15

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 142	0.47 89	2.08 231	0.76 142	0.73 296	3.91 432	0.41 63	2.07 122	1.07 115	0.77 135	0.89 103	0.64 110	0.86 189	0.95 82	0.77 206	0.26 165	0.18 123	0.26 180	0.19 128	0.32 283	0.32 304

SCV_C0	0.89 142	0.59 222	1.96 210	0.83 188	0.44 114	1.24 43	0.64 177	3.33 334	1.66 313	0.82 153	1.20 190	0.73 157	0.66 107	1.62 257	0.66 149	0.32 351	0.21 254	0.24 97	0.20 153	0.28 185	0.23 140

CAS++	0.89 142	0.64 286	1.46 152	0.81 163	0.51 166	1.24 43	0.86 343	3.44 344	1.46 191	1.14 230	1.29 222	0.62 101	0.58 71	1.13 126	0.59 119	0.34 382	0.30 446	0.34 406	0.26 300	0.41 413	0.29 252
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.89 142	0.46 65	1.19 91	0.64 41	1.71 593	3.95 451	0.69 216	2.43 181	1.04 110	1.05 215	0.90 107	0.61 94	0.44 23	0.80 32	0.52 88	0.28 235	0.19 169	0.31 328	0.24 256	0.24 87	0.19 15

NLSM3	0.90 151	0.46 65	1.19 91	0.62 23	1.30 497	3.19 275	0.45 84	2.81 264	1.27 141	0.78 139	0.95 127	0.55 69	1.03 249	1.14 130	0.87 243	0.20 46	0.15 24	0.26 180	0.22 206	0.24 87	0.23 140

DDF-Stereo	0.90 151	0.53 148	1.16 85	0.88 229	1.31 500	1.59 92	0.86 343	2.26 151	0.79 40	0.48 7	0.63 41	0.54 63	0.73 127	2.97 395	1.03 299	0.39 452	0.17 82	0.24 97	0.18 84	1.06 607	0.29 252

IGEV-RUCA	0.90 151	0.53 148	1.05 23	0.81 163	0.74 301	3.89 429	0.80 301	1.92 98	1.41 169	0.96 202	0.71 52	0.70 136	0.73 127	1.30 185	0.68 158	0.29 264	0.20 220	0.25 136	0.19 128	0.43 442	0.34 336

gcap-zeroshot	0.90 151	0.46 65	1.36 138	0.64 41	1.71 593	3.95 451	0.68 205	2.49 193	0.98 98	1.05 215	0.85 88	0.62 101	0.43 18	0.79 29	0.51 85	0.27 191	0.19 169	0.30 301	0.24 256	0.24 87	0.19 15

IGEV++	0.90 151	0.58 212	1.32 128	0.94 284	0.45 122	1.27 47	1.00 444	3.32 328	1.55 260	0.82 153	1.34 239	0.86 196	1.09 282	1.16 138	0.89 251	0.33 370	0.18 123	0.23 58	0.19 128	0.29 205	0.22 120

testlalala	0.90 151	0.46 65	1.36 138	0.64 41	1.71 593	3.95 451	0.68 205	2.49 193	0.98 98	1.05 215	0.85 88	0.62 101	0.43 18	0.79 29	0.51 85	0.27 191	0.19 169	0.30 301	0.24 256	0.24 87	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.91 157	1.57 580	2.54 276	0.69 80	1.41 535	2.08 143	0.83 321	2.11 126	1.38 159	0.65 82	0.75 61	0.66 120	0.64 93	0.72 14	0.40 15	0.23 95	0.19 169	0.24 97	0.18 84	0.33 303	0.54 504

trnet	0.91 157	0.48 99	1.46 152	0.62 23	0.31 12	4.40 563	0.41 63	2.20 137	1.53 243	0.94 193	1.14 178	0.88 202	0.89 207	1.09 114	0.71 178	0.27 191	0.19 169	0.22 42	0.15 7	0.21 49	0.19 15

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 159	0.73 373	1.42 148	0.92 263	1.08 438	2.97 243	0.53 117	1.77 79	1.39 161	1.16 231	1.54 292	0.58 82	0.65 100	1.03 102	0.84 227	0.25 148	0.23 316	0.30 301	0.24 256	0.43 442	0.29 252

CREStereo	0.92 159	0.53 148	1.45 151	0.61 16	0.34 24	4.42 568	0.40 56	2.21 140	1.54 252	0.94 193	1.12 173	0.87 198	0.87 194	1.12 122	0.72 183	0.28 235	0.19 169	0.22 42	0.15 7	0.22 68	0.19 15
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PSi22	0.93 161	0.71 357	1.23 102	1.00 322	0.36 33	1.73 108	0.36 41	3.46 345	1.44 179	0.98 204	1.39 254	1.16 254	0.64 93	1.95 315	0.75 195	0.19 33	0.17 82	0.21 30	0.17 44	0.34 322	0.35 350

castereo++	0.93 161	0.56 185	1.26 111	0.92 263	0.73 296	2.48 183	1.00 444	2.99 282	1.03 107	0.68 90	1.41 260	1.92 380	0.59 76	1.26 167	0.44 35	0.25 148	0.19 169	0.28 248	0.19 128	0.23 77	0.23 140

IGEV-Stereo++	0.93 161	0.44 48	1.08 44	0.70 85	1.20 476	3.87 427	0.33 28	3.36 337	1.43 176	0.75 116	1.17 185	0.68 127	1.04 257	0.95 82	0.42 24	0.22 77	0.16 47	0.23 58	0.17 44	0.24 87	0.20 48

GCAP-Stereo	0.93 161	0.68 329	1.35 136	0.85 211	0.41 90	3.61 372	0.52 116	2.20 137	1.50 218	1.11 228	1.04 149	1.17 256	0.84 184	1.11 117	0.71 178	0.25 148	0.20 220	0.27 213	0.18 84	0.28 185	0.23 140

aanet-new	0.94 165	0.56 185	2.97 308	0.71 94	1.41 535	2.86 219	1.03 455	1.99 107	0.82 53	0.59 50	0.93 118	0.58 82	1.30 340	1.18 149	0.50 74	0.22 77	0.17 82	0.24 97	0.17 44	0.25 113	0.22 120

depthmonostereo	0.94 165	0.71 357	2.39 264	0.85 211	0.54 191	2.21 158	0.53 117	1.83 85	1.17 121	0.95 197	1.09 166	0.99 230	0.97 230	2.37 353	0.68 158	0.23 95	0.27 408	0.22 42	0.20 153	0.25 113	0.26 202

StereoAnything_RVC	0.94 165	2.66 623	2.20 241	0.76 142	0.34 24	1.18 36	0.39 48	2.31 161	0.69 16	0.51 15	0.34 8	0.32 1	0.89 207	1.57 242	0.35 2	0.32 351	0.16 47	0.23 58	0.15 7	3.31 650	0.18 7

rvit_stereo_0080	0.94 165	0.72 362	2.56 278	0.64 41	0.59 228	1.90 121	0.75 261	2.71 243	1.40 165	0.91 186	1.04 149	0.85 192	0.82 177	1.14 130	0.78 207	0.35 402	0.29 433	0.25 136	0.27 328	0.45 461	0.29 252

IGEV-Stereo+	0.94 165	0.47 89	1.19 91	0.86 218	2.02 630	1.40 66	0.39 48	1.17 16	0.88 69	0.61 60	0.44 18	0.47 42	0.79 163	2.14 335	0.42 24	0.27 191	0.19 169	0.22 42	0.17 44	2.26 643	2.41 647

whm_eth	0.94 165	0.72 362	2.56 278	0.64 41	0.59 228	1.90 121	0.75 261	2.71 243	1.40 165	0.91 186	1.04 149	0.85 192	0.82 177	1.14 130	0.78 207	0.35 402	0.29 433	0.25 136	0.27 328	0.45 461	0.29 252

LoS_RVC	0.94 165	1.30 548	1.31 124	0.84 199	1.63 575	2.02 132	0.59 147	1.51 39	1.36 154	0.81 151	1.33 234	0.84 187	0.88 201	1.36 195	0.73 186	0.21 57	0.17 82	0.20 14	0.14 2	0.20 28	1.45 625

LoS	0.94 165	0.52 130	1.88 198	0.86 218	0.36 33	4.15 506	0.51 107	2.18 133	1.45 182	0.97 203	0.88 96	0.62 101	0.79 163	1.59 248	0.86 237	0.26 165	0.19 169	0.24 97	0.16 25	0.21 49	0.20 48
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
zero-FE	0.95 173	0.52 130	2.63 289	0.86 218	1.27 493	1.41 67	0.86 343	2.27 153	0.73 26	0.50 11	0.64 42	0.54 63	0.78 158	2.70 384	1.02 297	0.35 402	0.17 82	0.24 97	0.18 84	1.03 604	0.29 252

SCV	0.95 173	0.63 275	1.38 140	1.70 590	0.41 90	1.23 39	0.89 378	3.53 361	1.57 272	0.61 60	1.54 292	0.93 221	0.77 149	1.66 267	0.66 149	0.36 415	0.20 220	0.25 136	0.19 128	0.29 205	0.25 172

WCG-NET（raft）	0.95 173	0.55 173	1.20 98	0.84 199	0.31 12	1.44 73	1.01 447	1.55 45	2.37 482	1.64 290	1.42 262	2.38 438	1.01 244	1.29 179	0.76 201	0.22 77	0.19 169	0.22 42	0.20 153	0.25 113	0.21 91

anonymousdsp	0.95 173	0.69 332	1.27 117	0.83 188	0.52 179	4.54 591	0.84 329	1.76 76	1.24 132	0.76 130	1.06 160	0.78 171	0.77 149	1.67 272	0.69 169	0.27 191	0.17 82	0.29 274	0.21 171	0.31 251	0.26 202

IGEV-Stereo	0.95 173	0.69 332	1.27 117	0.84 199	0.52 179	4.54 591	0.84 329	1.76 76	1.24 132	0.75 116	1.06 160	0.79 175	0.77 149	1.68 274	0.69 169	0.27 191	0.17 82	0.29 274	0.21 171	0.31 251	0.26 202
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GSStereo	0.96 178	0.48 99	1.09 53	0.97 300	0.45 122	4.54 591	0.83 321	3.32 328	1.37 155	0.75 116	0.89 103	0.76 167	0.80 170	0.92 75	0.53 92	0.26 165	0.18 123	0.26 180	0.20 153	0.28 185	0.21 91

tt45	0.96 178	0.48 99	1.19 91	0.89 236	0.66 264	3.91 432	0.76 264	1.90 95	1.26 140	0.70 97	1.30 224	0.71 147	0.63 90	2.59 376	0.74 192	0.22 77	0.17 82	0.28 248	0.23 227	0.27 163	0.27 219

DF	0.97 180	0.56 185	1.59 172	0.93 279	0.51 166	1.13 28	0.97 429	4.39 599	1.44 179	0.95 197	1.59 308	1.01 234	0.57 67	1.62 257	0.75 195	0.32 351	0.22 286	0.25 136	0.19 128	0.25 113	0.25 172

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.97 180	1.76 593	2.51 274	0.69 80	1.40 527	2.95 240	0.99 439	2.18 133	1.04 110	0.68 90	0.80 72	0.69 133	0.64 93	0.87 54	0.40 15	0.23 95	0.19 169	0.25 136	0.21 171	0.30 231	0.64 542

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.97 180	0.41 27	3.72 346	0.63 31	0.80 321	1.51 83	0.84 329	1.84 86	1.51 225	0.82 153	1.00 135	0.70 136	1.00 240	0.75 20	0.41 20	0.23 95	0.18 123	0.24 97	0.18 84	0.43 442	2.30 643

MSCF	0.97 180	0.82 430	1.26 111	0.88 229	0.40 83	3.17 270	0.88 371	2.79 260	1.39 161	1.32 244	1.19 188	0.58 82	1.33 345	1.28 174	0.64 136	0.25 148	0.19 169	0.25 136	0.25 277	0.28 185	0.32 304

999	0.97 180	0.48 99	1.24 108	1.03 347	0.64 249	3.25 289	0.92 405	1.40 29	1.39 161	0.71 101	1.68 337	0.70 136	0.66 107	3.03 397	0.89 251	0.23 95	0.19 169	0.25 136	0.21 171	0.25 113	0.29 252

GCAPDPT-zeroshot4090	0.97 180	0.41 27	3.70 345	0.63 31	0.80 321	1.51 83	0.84 329	1.84 86	1.51 225	0.82 153	1.00 135	0.70 136	1.00 240	0.75 20	0.41 20	0.23 95	0.18 123	0.24 97	0.18 84	0.43 442	2.30 643

DA	0.98 186	0.46 65	1.34 131	0.92 263	0.43 103	4.34 551	0.85 338	2.79 260	1.35 152	0.82 153	1.30 224	0.89 204	1.08 279	1.11 117	0.56 107	0.30 306	0.18 123	0.24 97	0.18 84	0.25 113	0.23 140

GGEV	0.98 186	0.46 65	1.34 131	0.92 263	0.43 103	4.34 551	0.85 338	2.79 260	1.35 152	0.82 153	1.30 224	0.89 204	1.08 279	1.11 117	0.56 107	0.30 306	0.18 123	0.24 97	0.18 84	0.25 113	0.23 140

ff7	0.98 186	0.69 332	2.05 219	0.84 199	0.52 179	4.55 596	0.86 343	1.62 57	1.24 132	0.75 116	1.03 144	0.70 136	0.77 149	1.84 299	0.68 158	0.27 191	0.17 82	0.29 274	0.21 171	0.31 251	0.27 219

ffff	0.98 186	0.69 332	2.05 219	0.84 199	0.52 179	4.55 596	0.86 343	1.62 57	1.24 132	0.75 116	1.03 144	0.70 136	0.77 149	1.84 299	0.68 158	0.27 191	0.17 82	0.29 274	0.21 171	0.31 251	0.27 219

11t	0.98 186	0.69 332	2.05 219	0.84 199	0.52 179	4.55 596	0.86 343	1.62 57	1.24 132	0.75 116	1.03 144	0.70 136	0.77 149	1.84 299	0.68 158	0.27 191	0.17 82	0.29 274	0.21 171	0.31 251	0.27 219

MIF-Stereo (partial)	0.98 186	0.55 173	2.83 302	0.71 94	1.03 421	1.08 25	0.49 101	2.55 212	1.66 313	0.79 143	1.20 190	0.80 177	0.90 210	1.61 255	1.56 430	0.36 415	0.24 352	0.33 387	0.25 277	0.40 389	0.28 240

ccc-4	0.98 186	0.69 332	2.05 219	0.84 199	0.52 179	4.55 596	0.86 343	1.62 57	1.24 132	0.75 116	1.03 144	0.70 136	0.77 149	1.84 299	0.68 158	0.27 191	0.17 82	0.29 274	0.21 171	0.31 251	0.27 219

CroCo-Stereo	0.98 186	0.87 451	3.44 331	0.87 224	0.53 189	0.49 3	0.50 103	3.99 469	1.49 212	0.81 151	1.25 210	1.00 233	0.75 136	1.10 115	1.09 311	0.24 123	0.21 254	0.24 97	0.19 128	0.35 343	0.27 219
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	0.99 194	0.89 455	2.55 277	0.99 314	1.80 611	0.54 4	0.46 89	3.10 297	1.24 132	1.07 221	1.21 194	1.05 243	0.78 158	1.26 167	1.08 308	0.27 191	0.23 316	0.27 213	0.21 171	0.43 442	0.34 336

PMTNet	0.99 194	0.48 99	1.73 183	0.62 23	0.56 204	4.20 533	0.43 74	1.88 90	1.58 276	1.00 205	1.05 156	0.78 171	0.98 237	1.50 228	0.85 230	1.21 630	0.20 220	0.23 58	0.15 7	0.22 68	0.19 15

GASTEREO	1.00 196	0.98 485	1.23 102	0.90 246	0.40 83	3.40 317	0.88 371	2.77 252	1.44 179	1.39 255	1.30 224	0.55 69	1.35 351	1.33 189	0.64 136	0.25 148	0.19 169	0.25 136	0.25 277	0.25 113	0.31 293

rvit_0105_6	1.00 196	0.93 469	2.21 243	0.92 263	0.55 199	1.52 87	0.79 290	2.41 172	2.96 576	0.76 130	0.72 55	1.02 236	0.75 136	1.42 211	0.81 219	0.40 460	0.43 546	0.34 406	0.31 422	0.43 442	0.34 336

rvit_stereo_ft	1.00 196	0.87 451	3.55 335	0.97 300	0.66 264	1.06 23	0.80 301	2.78 255	1.67 315	0.78 139	0.96 130	0.95 227	1.14 303	1.06 109	0.90 255	0.32 351	0.24 352	0.27 213	0.28 357	0.39 384	0.27 219

MyStereo07	1.01 199	0.80 418	1.26 111	1.00 322	1.04 424	3.95 451	0.95 417	2.07 122	1.42 172	0.75 116	1.22 197	0.68 127	0.91 213	1.63 262	0.67 154	0.24 123	0.24 352	0.34 406	0.26 300	0.41 413	0.37 371

CES	1.01 199	0.55 173	1.74 186	0.92 263	2.15 634	2.15 150	0.50 103	2.01 110	1.45 182	0.76 130	1.02 138	0.61 94	0.47 33	1.29 179	0.79 213	0.22 77	0.17 82	0.24 97	0.14 2	0.63 536	2.29 642

TANstereo	1.01 199	0.55 173	1.73 183	0.76 142	0.36 33	4.04 480	0.38 46	1.48 36	1.62 302	2.03 399	2.10 479	0.84 187	0.93 219	0.98 91	0.62 129	0.28 235	0.36 495	0.23 58	0.20 153	0.25 113	0.46 459

GMStereo	1.01 199	1.00 489	2.86 305	0.83 188	0.45 122	1.47 77	0.57 134	1.89 93	2.11 422	1.52 268	1.24 202	0.87 198	0.74 133	1.58 243	0.94 280	0.40 460	0.21 254	0.30 301	0.30 406	0.47 476	0.36 356
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo++_RVC	1.02 203	0.49 109	1.54 165	0.83 188	0.55 199	4.01 474	0.31 20	1.63 62	1.99 386	1.63 287	2.13 488	0.84 187	0.65 100	0.88 60	0.70 175	0.27 191	0.15 24	0.23 58	1.22 640	0.24 87	0.17 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
HART	1.03 204	0.85 445	3.13 316	0.84 199	0.38 67	1.17 35	0.42 69	3.54 362	1.47 196	1.08 222	2.17 495	1.48 306	0.57 67	1.37 201	0.74 192	0.23 95	0.18 123	0.28 248	0.21 171	0.32 283	0.24 158

XX-TBD	1.03 204	0.95 477	1.94 205	1.30 485	0.43 103	3.97 466	0.33 28	1.74 74	1.73 337	1.59 277	2.02 458	0.69 133	0.60 82	1.16 138	0.66 149	0.30 306	0.25 379	0.23 58	0.15 7	0.31 251	0.22 120

RT-Monster	1.05 206	0.53 148	2.62 287	0.83 188	1.40 527	2.96 241	0.47 95	2.81 264	1.83 362	1.21 237	1.22 197	0.93 221	0.83 182	1.36 195	0.60 122	0.21 57	0.20 220	0.23 58	0.18 84	0.21 49	0.29 252

xyz-stereo-finetune	1.05 206	0.62 267	1.46 152	0.59 12	0.36 33	3.48 337	0.81 311	2.69 241	1.74 343	0.94 193	1.21 194	0.91 211	0.78 158	2.53 371	1.28 366	0.24 123	0.24 352	0.26 180	0.23 227	0.30 231	0.23 140

FE-Mocha	1.06 208	0.74 384	2.45 270	0.97 300	0.69 283	1.57 89	0.40 56	2.92 274	1.47 196	1.82 328	1.81 395	1.62 324	0.88 201	1.36 195	0.78 207	0.29 264	0.20 220	0.35 425	0.31 422	0.26 143	0.33 323

EGLCR-Stereo	1.06 208	0.51 121	1.56 168	1.02 340	0.39 73	4.27 544	0.42 69	4.08 496	1.48 206	0.90 185	0.68 49	1.09 244	0.66 107	1.81 293	0.62 129	0.27 191	0.19 169	0.29 274	0.23 227	0.37 368	0.25 172

MC-Stereo	1.06 208	0.48 99	1.55 166	1.15 414	0.41 90	4.56 601	0.61 155	2.06 120	1.46 191	1.90 347	1.61 317	0.89 204	1.12 294	1.35 193	0.73 186	0.25 148	0.18 123	0.26 180	0.22 206	0.25 113	0.24 158

sCroCo_RVC	1.06 208	0.82 430	5.05 368	1.02 340	1.05 426	0.98 19	0.61 155	2.06 120	1.29 144	0.69 94	1.26 212	0.82 183	1.10 288	1.20 152	0.90 255	0.42 487	0.40 527	0.33 387	0.30 406	0.46 472	0.38 388

Wave_Phase_stereo	1.07 212	0.73 373	4.10 354	0.80 159	0.51 166	4.91 640	0.72 231	2.50 197	1.00 102	0.85 171	0.57 33	0.72 150	0.48 37	1.01 98	0.90 255	0.26 165	0.22 286	0.24 97	0.29 385	0.25 113	0.25 172

rvit_0105_4	1.07 212	0.99 486	2.39 264	0.93 279	0.54 191	1.62 99	0.84 329	2.77 252	2.91 571	0.80 147	0.91 112	1.09 244	0.86 189	1.63 262	0.85 230	0.40 460	0.45 556	0.35 425	0.31 422	0.43 442	0.40 416

DN	1.08 214	0.54 164	3.15 318	0.90 246	1.00 415	3.37 310	0.48 99	2.59 226	1.45 182	0.95 197	0.82 81	1.32 282	0.73 127	1.86 306	0.64 136	0.30 306	0.26 396	0.28 248	0.24 256	0.34 322	0.32 304

MM-Stereo_test3	1.09 215	0.59 222	1.55 166	1.73 594	1.18 462	1.91 123	0.86 343	3.52 357	1.76 347	1.25 239	1.86 420	1.10 247	0.69 114	1.32 188	0.86 237	0.27 191	0.23 316	0.27 213	0.22 206	0.34 322	0.30 283

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 215	3.30 633	2.61 284	0.82 175	0.38 67	1.27 47	0.62 170	1.51 39	1.29 144	0.91 186	0.92 115	0.65 116	0.57 67	1.08 111	0.59 119	1.55 644	0.15 24	0.32 351	0.28 357	1.10 613	1.98 639

iRaftStereo_RVC	1.09 215	0.70 343	1.39 142	0.95 287	0.45 122	3.83 410	0.42 69	2.37 169	1.58 276	1.69 300	1.76 368	1.80 359	0.83 182	1.50 228	0.98 290	0.28 235	0.18 123	0.29 274	0.26 300	0.30 231	0.31 293

RAFT-Stereo-weight	1.11 218	0.48 99	1.22 101	0.99 314	0.42 97	4.17 521	0.80 301	3.60 370	1.50 218	1.97 369	1.50 281	1.30 280	0.65 100	1.24 160	0.85 230	0.25 148	0.19 169	0.26 180	0.22 206	0.27 163	0.23 140

11t1	1.11 218	0.53 148	1.80 191	1.55 569	0.65 257	2.20 156	0.60 150	3.66 380	1.49 212	1.60 278	1.26 212	1.03 238	1.35 351	1.72 280	0.97 287	0.28 235	0.31 455	0.29 274	0.23 227	0.30 231	0.34 336

rvit_0105_5	1.13 220	0.93 469	2.60 281	0.91 257	0.56 204	1.92 124	0.91 391	3.02 287	2.63 532	0.95 197	1.20 190	1.18 260	0.93 219	1.51 231	0.93 278	0.40 460	0.43 546	0.37 453	0.35 466	0.42 432	0.44 442

GMOStereo	1.13 220	0.70 343	2.26 250	0.75 124	0.44 114	3.05 250	0.91 391	2.78 255	1.45 182	2.37 512	1.52 284	1.53 310	1.05 262	1.17 144	0.92 269	0.25 148	0.19 169	0.35 425	0.28 357	0.34 322	0.26 202

error version	1.13 220	0.70 343	2.26 250	0.75 124	0.44 114	3.05 250	0.91 391	2.78 255	1.45 182	2.37 512	1.52 284	1.53 310	1.05 262	1.17 144	0.92 269	0.25 148	0.19 169	0.35 425	0.28 357	0.34 322	0.26 202

test-v	1.13 220	0.70 343	2.26 250	0.75 124	0.44 114	3.05 250	0.91 391	2.78 255	1.45 182	2.37 512	1.52 284	1.53 310	1.05 262	1.17 144	0.92 269	0.25 148	0.19 169	0.35 425	0.28 357	0.34 322	0.26 202

test-2	1.13 220	0.70 343	2.26 250	0.75 124	0.44 114	3.05 250	0.91 391	2.78 255	1.45 182	2.37 512	1.52 284	1.53 310	1.05 262	1.17 144	0.92 269	0.25 148	0.19 169	0.35 425	0.28 357	0.34 322	0.26 202

Lsterematch	1.15 225	0.84 439	4.02 353	0.80 159	0.39 73	1.68 104	0.68 205	2.01 110	2.02 393	1.58 276	2.02 458	1.35 286	1.40 363	1.41 208	1.10 312	0.28 235	0.16 47	0.29 274	0.22 206	0.29 205	0.37 371

HUF	1.15 225	0.64 286	8.62 410	0.90 246	0.35 29	1.35 61	0.78 283	1.97 105	1.50 218	0.63 74	1.52 284	0.83 185	0.66 107	1.28 174	0.63 133	0.29 264	0.23 316	0.26 180	0.17 44	0.23 77	0.25 172

tg	1.15 225	0.67 321	1.31 124	0.94 284	0.54 191	4.02 476	0.41 63	2.96 279	1.59 291	1.69 300	1.85 417	1.84 371	0.97 230	1.78 287	0.83 224	0.27 191	0.17 82	0.29 274	0.26 300	0.29 205	0.27 219

Selective-RAFT	1.15 225	0.46 65	1.64 176	0.99 314	0.45 122	4.17 521	0.51 107	3.21 308	1.69 325	1.12 229	1.34 239	1.45 303	1.40 363	2.08 327	0.94 280	0.41 475	0.20 220	0.24 97	0.23 227	0.27 163	0.25 172

x	1.15 225	0.57 196	1.53 162	1.44 541	0.67 271	1.94 125	0.97 429	3.87 428	1.57 272	1.61 283	1.28 220	1.58 318	1.22 321	1.93 312	1.04 301	0.28 235	0.30 446	0.34 406	0.29 385	0.32 283	0.31 293

xyz-stereo-finetune2	1.16 230	0.63 275	1.50 158	0.57 7	0.36 33	3.47 334	0.65 187	2.70 242	1.23 130	0.88 180	1.75 359	0.91 211	1.76 468	3.54 408	1.74 466	0.24 123	0.22 286	0.30 301	0.27 328	0.31 251	0.26 202

rvit_stereo_0075_2	1.18 231	0.74 384	2.66 293	0.90 246	1.27 493	2.51 186	0.69 216	2.25 149	2.06 406	1.40 257	1.86 420	1.46 305	0.84 184	1.42 211	0.94 280	0.46 515	0.40 527	0.48 532	0.38 501	0.46 472	0.51 491

AE-Stereo	1.18 231	0.60 238	2.05 219	1.10 382	0.60 231	4.39 559	0.72 231	3.74 398	1.62 302	1.10 224	1.90 435	1.01 234	0.92 216	1.45 219	0.82 221	0.28 235	0.22 286	0.28 248	0.28 357	0.26 143	0.22 120

test-3	1.19 233	0.52 130	2.00 213	1.01 329	0.42 97	1.95 126	0.91 391	4.35 588	1.47 196	2.24 476	1.16 183	2.06 406	0.79 163	2.68 382	0.76 201	0.27 191	0.18 123	0.28 248	0.26 300	0.26 143	0.25 172

test_1	1.19 233	0.52 130	2.00 213	1.01 329	0.42 97	1.95 126	0.90 383	4.36 593	1.47 196	2.17 449	1.16 183	2.06 406	0.78 158	2.68 382	0.76 201	0.27 191	0.18 123	0.28 248	0.26 300	0.26 143	0.25 172

test_3	1.19 233	0.51 121	2.08 231	0.99 314	0.41 90	2.05 139	0.87 364	4.40 602	1.42 172	1.99 376	1.18 186	2.03 400	0.79 163	2.70 384	0.75 195	0.27 191	0.17 82	0.29 274	0.29 385	0.30 231	0.27 219

raftrobust	1.19 233	0.72 362	2.30 255	1.26 463	1.31 500	3.55 358	0.68 205	2.75 249	1.47 196	2.21 467	1.38 252	1.17 256	1.22 321	1.20 152	1.11 317	0.28 235	0.24 352	0.21 30	0.19 128	0.25 113	0.28 240

RALCasStereoNet	1.19 233	1.02 491	2.06 228	1.12 393	1.14 453	3.08 257	0.70 226	2.99 282	1.73 337	1.34 246	1.68 337	1.18 260	0.91 213	2.16 337	1.00 295	0.30 306	0.26 396	0.24 97	0.21 171	0.29 205	0.30 283

MIM_Stereo	1.20 238	0.78 410	3.30 326	1.05 350	0.43 103	3.04 248	0.60 150	2.46 189	1.51 225	1.60 278	1.58 303	1.82 365	1.29 336	2.00 319	1.07 306	0.24 123	0.24 352	0.28 248	0.25 277	0.27 163	0.27 219

R-Stereo Train	1.20 238	0.58 212	1.81 192	0.99 314	0.67 271	3.78 400	0.90 383	4.09 498	1.51 225	2.16 445	1.71 348	1.13 250	0.94 222	1.40 203	0.91 264	0.30 306	0.24 352	0.26 180	0.21 171	0.26 143	0.25 172

RAFT-Stereo	1.20 238	0.58 212	1.81 192	0.99 314	0.67 271	3.78 400	0.90 383	4.09 498	1.51 225	2.16 445	1.71 348	1.13 250	0.94 222	1.40 203	0.91 264	0.30 306	0.24 352	0.26 180	0.21 171	0.26 143	0.25 172
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
model_zeroshot	1.21 241	0.60 238	3.55 335	1.05 350	0.57 216	3.46 331	0.63 173	2.73 246	1.55 260	2.05 404	1.38 252	1.50 309	0.82 177	1.69 275	0.87 243	0.29 264	0.23 316	0.30 301	0.23 227	0.27 163	0.32 304

RCA-Stereo	1.21 241	0.52 130	1.58 171	0.90 246	0.46 133	4.68 617	0.79 290	4.13 508	1.74 343	1.92 354	1.80 383	0.94 226	1.48 392	1.14 130	0.70 175	0.27 191	0.18 123	0.25 136	0.19 128	0.25 113	0.23 140

raft+_RVC	1.21 241	0.83 434	2.61 284	1.35 510	0.97 394	3.60 368	0.76 264	3.23 313	1.51 225	1.33 245	1.67 334	1.03 238	1.10 288	1.87 307	0.92 269	0.24 123	0.22 286	0.25 136	0.24 256	0.26 143	0.25 172

AnonymousM	1.22 244	1.32 554	0.97 13	0.88 229	0.56 204	4.03 478	0.69 216	2.41 172	1.68 318	1.48 264	1.31 231	1.15 253	1.00 240	1.18 149	0.73 186	0.32 351	0.40 527	2.07 649	1.70 651	0.24 87	0.22 120

LL-Strereo2	1.23 245	0.85 445	2.38 263	0.93 279	0.68 276	3.72 388	1.37 530	2.54 211	1.99 386	1.75 316	1.40 258	1.82 365	0.73 127	1.40 203	0.99 293	0.31 330	0.23 316	0.55 573	0.35 466	0.29 205	0.24 158

ROB_FTStereo_v2	1.23 245	0.66 311	2.02 215	0.75 124	0.37 51	4.67 616	0.76 264	2.53 202	1.58 276	1.99 376	1.46 267	1.78 349	1.14 303	2.08 327	0.88 248	0.48 529	0.22 286	0.32 351	0.27 328	0.40 389	0.29 252

CRE-IMP	1.23 245	0.61 258	2.14 236	0.82 175	0.39 73	4.54 591	0.83 321	2.63 232	1.55 260	1.95 364	1.46 267	1.87 376	0.96 225	1.48 225	1.33 377	0.45 508	0.21 254	0.31 328	0.26 300	0.41 413	0.31 293

RAFT	1.23 245	0.84 439	2.05 219	0.96 293	0.47 143	1.80 114	0.94 413	3.18 307	1.46 191	1.60 278	1.71 348	3.04 513	1.59 419	1.64 264	1.32 373	0.38 440	0.24 352	0.40 479	0.32 434	0.40 389	0.35 350

test-1	1.23 245	0.65 299	1.88 198	0.96 293	0.52 179	3.84 415	0.62 170	4.01 473	1.47 196	1.93 358	1.78 377	1.83 368	0.92 216	1.19 151	1.28 366	0.26 165	0.29 433	0.31 328	0.24 256	0.29 205	0.36 356

rvit_0105_3	1.24 250	0.93 469	2.84 303	0.97 300	0.58 225	2.38 172	1.08 472	3.26 318	2.53 518	1.18 232	1.40 258	1.24 271	1.04 257	1.73 281	0.97 287	0.44 499	0.44 551	0.40 479	0.42 534	0.42 432	0.50 483

PSM-adaLoss	1.24 250	0.65 299	2.03 216	0.75 124	0.37 51	4.68 617	0.73 239	2.53 202	1.58 276	1.99 376	1.47 272	1.78 349	1.13 296	2.18 341	0.87 243	0.48 529	0.23 316	0.32 351	0.27 328	0.40 389	0.29 252

rafts_anoy	1.24 250	0.80 418	3.61 341	1.17 424	1.20 476	3.00 244	0.61 155	3.17 305	1.58 276	1.37 252	1.26 212	1.19 264	1.12 294	1.78 287	1.25 355	0.32 351	0.23 316	0.32 351	0.32 434	0.31 251	0.30 283

DIP-Stereo	1.24 250	0.69 332	1.77 188	0.65 54	0.61 236	4.29 546	0.58 143	4.44 608	2.53 518	1.98 371	1.33 234	0.91 211	0.86 189	1.25 166	1.25 355	0.36 415	0.23 316	0.32 351	0.23 227	0.32 283	0.29 252
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
riskmin	1.25 254	0.56 185	2.05 219	1.05 350	0.93 384	2.86 219	0.55 127	3.23 313	1.34 149	1.55 271	1.07 163	3.56 566	2.03 503	1.29 179	1.00 295	0.28 235	0.27 408	0.34 406	0.21 171	0.41 413	0.43 436

Patchmatch Stereo++	1.25 254	0.65 299	2.06 228	0.75 124	0.37 51	4.68 617	0.76 264	2.53 202	1.58 276	1.99 376	1.47 272	1.78 349	1.14 303	2.44 355	0.90 255	0.48 529	0.23 316	0.32 351	0.27 328	0.40 389	0.29 252
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
ROB_FTStereo	1.25 254	0.66 311	2.14 236	0.75 124	0.37 51	4.65 613	0.77 276	2.53 202	1.58 276	1.99 376	1.47 272	1.78 349	1.13 296	2.26 350	0.86 237	0.47 524	0.22 286	0.32 351	0.27 328	0.40 389	0.29 252

HUI-Stereo	1.25 254	0.66 311	2.33 258	0.75 124	0.37 51	4.68 617	0.78 283	2.53 202	1.58 276	1.99 376	1.46 267	1.79 356	1.13 296	2.17 339	0.85 230	0.48 529	0.23 316	0.32 351	0.27 328	0.40 389	0.29 252

iRAFT	1.25 254	0.65 299	2.06 228	0.75 124	0.37 51	4.68 617	0.76 264	2.53 202	1.58 276	1.99 376	1.47 272	1.78 349	1.14 303	2.44 355	0.90 255	0.48 529	0.23 316	0.32 351	0.27 328	0.40 389	0.29 252

RAFT-IKP	1.25 254	0.66 311	2.23 248	0.75 124	0.37 51	4.64 611	0.74 251	2.53 202	1.58 276	1.99 376	1.47 272	1.78 349	1.13 296	2.22 347	0.92 269	0.48 529	0.22 286	0.32 351	0.27 328	0.40 389	0.29 252

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 254	0.72 362	1.74 186	1.05 350	0.36 33	4.13 502	0.42 69	2.95 277	2.84 567	2.02 395	2.40 539	1.61 323	1.11 292	1.26 167	0.97 287	0.21 57	0.15 24	0.26 180	0.23 227	0.29 205	0.23 140

FACV-RUCA	1.26 261	0.65 299	2.21 243	1.06 356	1.50 550	2.69 204	1.15 489	3.05 290	1.87 366	1.36 249	1.99 454	1.03 238	1.15 311	1.36 195	1.10 312	0.41 475	0.41 536	0.73 615	0.41 527	0.61 530	0.41 422

CAS	1.26 261	0.40 19	1.46 152	2.97 648	1.61 571	4.13 502	0.73 239	1.78 80	1.49 212	0.83 165	1.10 169	0.59 87	0.53 54	1.26 167	0.80 214	2.99 653	0.13 1	0.21 30	0.13 1	0.31 251	1.72 632

anonymousdsp2	1.26 261	0.60 238	3.74 347	1.02 340	0.41 90	3.60 368	0.72 231	3.68 383	1.47 196	1.37 252	1.56 300	1.83 368	1.01 244	2.00 319	0.66 149	0.29 264	0.20 220	0.28 248	0.20 153	0.32 283	0.29 252

dd	1.26 261	1.15 520	2.47 271	0.92 263	0.49 159	4.35 554	0.75 261	1.92 98	2.11 422	1.44 261	1.24 202	1.19 264	1.05 262	1.78 287	1.70 458	0.57 568	0.34 483	0.35 425	0.33 442	0.60 525	0.46 459

iGMRVC	1.26 261	0.66 311	2.14 236	0.75 124	0.37 51	4.66 614	0.74 251	2.53 202	1.58 276	1.99 376	1.46 267	1.78 349	1.14 303	2.46 357	0.92 269	0.48 529	0.23 316	0.32 351	0.27 328	0.40 389	0.29 252

HI	1.27 266	0.90 457	2.33 258	1.10 382	0.68 276	2.92 230	0.45 84	2.49 193	1.76 347	2.13 428	1.65 331	2.42 445	1.84 485	1.58 243	1.61 440	0.26 165	0.16 47	0.28 248	0.29 385	0.26 143	0.25 172

CoSv	1.27 266	0.90 457	2.33 258	1.10 382	0.68 276	2.92 230	0.45 84	2.49 193	1.76 347	2.13 428	1.65 331	2.42 445	1.84 485	1.58 243	1.61 440	0.26 165	0.16 47	0.28 248	0.29 385	0.26 143	0.25 172

mmm	1.27 266	0.58 212	2.20 241	1.41 534	0.68 276	2.39 174	0.85 338	3.90 438	1.63 305	2.20 458	1.84 409	1.28 276	1.50 399	1.91 311	0.89 251	0.31 330	0.27 408	0.45 514	0.37 488	0.38 373	0.34 336

NRIStereo	1.28 269	0.61 258	1.67 177	1.15 414	0.38 67	4.73 630	0.90 383	2.42 176	1.50 218	1.93 358	1.33 234	1.75 343	1.22 321	2.96 394	1.33 377	0.46 515	0.22 286	0.29 274	0.26 300	0.30 231	0.28 240

RALAANet	1.28 269	1.08 506	3.21 320	1.25 456	0.94 386	1.44 73	0.69 216	3.15 302	2.57 525	2.01 390	1.80 383	1.29 279	1.05 262	2.00 319	1.48 410	0.27 191	0.20 220	0.27 213	0.24 256	0.40 389	0.27 219

CASS	1.29 271	0.66 311	2.62 287	0.95 287	0.66 264	2.84 215	0.69 216	3.00 284	1.79 352	2.57 545	1.95 443	1.39 293	1.55 416	1.59 248	1.06 303	0.50 545	0.28 423	0.34 406	0.28 357	0.46 472	0.63 538
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	1.30 272	0.60 238	5.57 377	0.88 229	0.75 303	3.04 248	0.90 383	2.68 239	1.33 148	1.48 264	1.07 163	2.78 491	0.88 201	1.29 179	0.85 230	0.31 330	0.22 286	0.35 425	0.20 153	0.45 461	0.37 371

qqq	1.30 272	0.57 196	1.67 177	1.15 414	0.51 166	2.18 152	0.91 391	3.98 465	1.53 243	1.50 267	1.24 202	1.79 356	1.34 348	4.66 435	0.98 290	0.28 235	0.31 455	0.33 387	0.33 442	0.33 303	0.32 304

test_4	1.30 272	0.50 113	6.16 381	0.84 199	0.45 122	1.61 97	1.12 483	2.14 130	1.42 172	1.52 268	2.31 529	1.84 371	0.79 163	2.52 369	1.19 335	0.27 191	0.17 82	0.29 274	0.29 385	0.29 205	0.25 172

s12784h	1.31 275	0.45 53	2.41 267	0.71 94	0.35 29	4.42 568	0.50 103	4.22 533	2.73 544	2.01 390	2.48 545	0.91 211	0.96 225	2.01 322	0.70 175	0.29 264	0.18 123	0.24 97	0.16 25	0.27 163	0.18 7

AFF-stereo	1.31 275	0.77 404	1.46 152	1.10 382	0.45 122	3.93 440	0.48 99	2.92 274	2.92 573	1.90 347	2.21 503	2.11 413	1.52 405	1.93 312	1.12 320	0.21 57	0.16 47	0.25 136	0.25 277	0.29 205	0.20 48

Pruner-Stereo	1.32 277	0.59 222	2.11 234	1.79 604	0.47 143	4.73 630	0.79 290	2.53 202	1.72 335	2.47 527	1.58 303	1.48 306	1.03 249	1.66 267	1.47 407	0.44 499	0.21 254	0.34 406	0.30 406	0.30 231	0.39 395

Hybrid-DGEV-03	1.34 278	0.70 343	2.74 300	1.00 322	0.52 179	3.99 469	0.99 439	3.22 310	1.64 306	2.15 439	3.31 606	1.37 292	1.07 275	1.29 179	1.22 346	0.26 165	0.18 123	0.32 351	0.24 256	0.28 185	0.24 158

ToySt	1.35 279	0.72 362	3.65 343	1.01 329	0.50 164	3.31 304	1.01 447	3.46 345	1.73 337	1.30 242	1.55 296	2.07 409	1.47 390	1.88 308	1.40 388	0.27 191	0.27 408	0.30 301	0.32 434	0.42 432	0.39 395

DisPM	1.36 280	0.55 173	2.39 264	1.54 564	0.51 166	4.59 604	0.79 290	2.50 197	1.88 368	2.50 530	1.83 404	1.45 303	1.01 244	2.71 386	0.93 278	0.46 515	0.20 220	0.32 351	0.31 422	0.31 251	0.44 442

sAnonymous2	1.37 281	1.22 537	9.79 424	0.92 263	0.88 366	1.23 39	0.61 155	2.56 214	1.69 325	0.85 171	1.02 138	0.73 157	1.23 326	0.98 91	0.78 207	0.29 264	0.25 379	0.31 328	0.30 406	1.06 607	0.71 556

CroCo_RVC	1.37 281	1.22 537	9.79 424	0.92 263	0.88 366	1.23 39	0.61 155	2.56 214	1.69 325	0.85 171	1.02 138	0.73 157	1.23 326	0.98 91	0.78 207	0.29 264	0.25 379	0.31 328	0.30 406	1.06 607	0.71 556

GES	1.38 283	0.64 286	2.61 284	1.09 373	0.57 216	4.30 548	1.02 452	3.86 425	1.51 225	1.72 309	1.74 355	1.28 276	1.77 470	1.62 257	1.61 440	0.39 452	0.27 408	0.33 387	0.30 406	0.41 413	0.47 464

Any-RAFT	1.40 284	0.53 148	2.78 301	1.09 373	0.64 249	4.41 566	0.81 311	3.97 463	2.78 551	1.99 376	1.34 239	2.36 435	1.56 418	1.56 238	0.75 195	0.27 191	0.20 220	0.25 136	0.18 84	0.25 113	0.28 240

UDGNet	1.40 284	1.52 577	2.22 246	1.38 528	0.62 243	4.39 559	0.68 205	1.80 82	2.18 436	1.34 246	1.18 186	0.99 230	1.00 240	2.16 337	1.19 335	1.09 624	0.34 483	1.30 639	0.98 627	1.10 613	0.58 523

GMStereo_Zeroshot	1.41 286	1.21 531	3.33 328	1.29 478	0.72 291	3.35 308	0.53 117	2.58 225	1.68 318	2.35 508	1.56 300	2.42 445	0.96 225	2.50 361	1.16 328	0.45 508	0.23 316	0.40 479	0.24 256	0.79 583	0.33 323

Selective-IGEV-i1	1.43 287	0.59 222	2.42 269	1.15 414	1.07 435	3.82 409	1.09 476	3.79 407	2.11 422	1.62 285	1.91 436	2.65 472	1.22 321	1.80 291	1.12 320	0.32 351	0.27 408	0.46 520	0.54 579	0.31 251	0.39 395

rvit_105_1	1.43 287	0.90 457	3.27 324	1.08 367	0.68 276	2.79 208	1.27 511	3.52 357	2.35 473	1.38 254	1.54 292	1.28 276	1.14 303	2.91 390	1.40 388	0.54 562	0.47 570	0.45 514	0.59 591	0.44 453	0.58 523

RAFT-Test	1.44 289	0.59 222	6.10 380	1.01 329	0.69 283	2.90 224	0.80 301	3.68 383	1.70 330	1.85 331	1.68 337	3.15 523	1.03 249	1.20 152	0.99 293	0.27 191	0.22 286	0.25 136	0.23 227	0.27 163	0.25 172

DCRE	1.44 289	0.74 384	3.50 334	1.13 400	0.72 291	1.78 112	0.67 194	2.14 130	1.56 266	1.99 376	8.09 645	1.73 341	1.07 275	1.24 160	0.83 224	0.23 95	0.25 379	0.26 180	0.26 300	0.28 185	0.30 283

AdaStereo	1.45 291	0.83 434	2.34 261	1.28 474	0.81 326	3.21 277	1.14 488	4.20 524	2.46 506	2.05 404	1.77 374	2.48 455	1.18 314	1.71 279	1.44 397	0.43 493	0.25 379	0.43 502	0.28 357	0.44 453	0.34 336
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
aanet-new-78k	1.46 292	0.57 196	14.51 494	0.74 120	0.34 24	3.31 304	0.68 205	2.34 165	0.72 21	0.58 42	0.88 96	0.50 51	1.06 270	1.42 211	0.45 42	0.19 33	0.15 24	0.25 136	0.17 44	0.24 87	0.20 48

BSDual-CNN	1.46 292	0.59 222	1.94 205	0.87 224	0.85 352	4.16 516	1.16 491	4.48 614	1.88 368	2.93 586	1.83 404	2.60 466	1.31 342	1.60 250	1.21 343	0.34 382	0.25 379	0.31 328	0.28 357	0.35 343	0.33 323

PFNet+	1.46 292	0.57 196	2.84 303	0.92 263	0.47 143	4.64 611	0.84 329	2.46 189	1.99 386	2.14 431	1.64 324	1.34 284	1.03 249	4.68 437	1.23 350	0.45 508	0.33 470	0.37 453	0.39 509	0.32 283	0.49 476

ACVNet	1.46 292	0.64 286	3.56 337	0.93 279	0.85 352	4.22 534	0.80 301	2.85 267	2.08 409	1.78 320	1.88 424	3.10 518	1.46 388	1.33 189	1.89 484	0.29 264	0.26 396	0.30 301	0.26 300	0.39 384	0.27 219

psmg	1.47 296	0.59 222	1.94 205	0.92 263	0.85 352	4.30 548	1.42 542	4.10 505	1.88 368	2.64 562	2.09 478	2.60 466	1.31 342	1.60 250	1.21 343	0.34 382	0.27 408	0.33 387	0.34 450	0.36 356	0.34 336

BUS	1.49 297	0.59 222	1.94 205	0.87 224	0.85 352	4.50 584	0.76 264	4.48 614	1.88 368	2.93 586	1.83 404	3.63 569	0.97 230	1.60 250	1.17 332	0.34 382	0.25 379	0.31 328	0.28 357	0.35 343	0.33 323

Hybrid-DGEV-2	1.55 298	1.43 569	3.19 319	1.16 421	0.51 166	4.15 506	0.54 126	4.28 561	2.22 440	2.06 409	1.37 248	2.37 436	1.61 426	3.24 400	1.15 324	0.25 148	0.24 352	0.30 301	0.26 300	0.29 205	0.28 240

plain	1.55 298	0.69 332	13.59 472	0.65 54	0.73 296	1.66 103	0.57 134	3.17 305	1.94 380	0.77 135	1.24 202	0.80 177	0.86 189	1.60 250	0.96 286	0.33 370	0.21 254	0.32 351	0.25 277	0.42 432	0.28 240

LCNet	1.55 298	0.54 164	1.88 198	0.99 314	0.55 199	3.60 368	1.21 505	2.86 270	1.53 243	2.18 451	1.74 355	1.43 302	4.17 609	3.62 411	0.87 243	0.29 264	0.20 220	0.28 248	0.77 612	0.47 476	1.85 635

DeepStereo_RVC	1.55 298	0.63 275	3.32 327	0.77 147	0.42 97	4.49 581	0.72 231	2.50 197	1.58 276	2.02 395	1.81 395	1.54 314	6.38 645	1.73 281	1.19 335	0.46 515	0.22 286	0.29 274	0.28 357	0.35 343	0.38 388

acv_ft	1.55 298	0.64 286	3.29 325	1.14 401	2.01 627	2.93 235	0.97 429	3.81 412	2.08 409	2.22 469	1.88 424	3.10 518	1.66 450	1.33 189	2.22 523	0.29 264	0.26 396	0.30 301	0.26 300	0.39 384	0.27 219

TestStereo1	1.56 303	0.81 423	2.32 256	1.61 579	0.64 249	4.13 502	1.36 525	3.79 407	3.20 602	1.60 278	2.57 557	1.39 293	2.15 515	2.51 364	1.30 370	0.29 264	0.20 220	0.34 406	0.25 277	0.40 389	0.36 356

SA-5K	1.56 303	0.81 423	2.32 256	1.61 579	0.64 249	4.13 502	1.36 525	3.79 407	3.20 602	1.60 278	2.57 557	1.39 293	2.15 515	2.51 364	1.30 370	0.29 264	0.20 220	0.34 406	0.25 277	0.40 389	0.36 356

UCFNet_RVC	1.57 305	0.84 439	3.25 322	1.36 516	1.40 527	4.07 488	1.01 447	2.68 239	1.50 218	2.11 421	1.88 424	2.37 436	1.50 399	3.41 405	1.42 394	0.36 415	0.28 423	0.52 559	0.40 520	0.53 499	0.43 436

NF-Stereo	1.58 306	0.61 258	2.66 293	2.26 631	0.47 143	4.68 617	0.67 194	3.31 323	1.48 206	2.11 421	1.59 308	1.36 288	1.09 282	6.08 468	1.20 339	0.40 460	0.20 220	0.36 441	0.34 450	0.31 251	0.36 356

OCTAStereo	1.58 306	0.61 258	2.72 296	2.27 634	0.46 133	4.68 617	0.67 194	3.30 322	1.48 206	2.11 421	1.59 308	1.36 288	1.09 282	6.02 465	1.21 343	0.41 475	0.20 220	0.36 441	0.34 450	0.31 251	0.37 371

RE-Stereo	1.58 306	0.61 258	2.72 296	2.26 631	0.46 133	4.68 617	0.68 205	3.31 323	1.48 206	2.11 421	1.59 308	1.36 288	1.09 282	6.01 463	1.22 346	0.41 475	0.20 220	0.36 441	0.34 450	0.31 251	0.37 371

TVStereo	1.58 306	0.61 258	2.72 296	2.26 631	0.46 133	4.68 617	0.68 205	3.31 323	1.48 206	2.11 421	1.59 308	1.36 288	1.09 282	6.01 463	1.22 346	0.41 475	0.20 220	0.36 441	0.34 450	0.31 251	0.37 371

Gwc-CoAtRS	1.58 306	0.57 196	11.69 451	1.01 329	0.60 231	2.53 191	0.64 177	2.36 167	1.56 266	1.80 325	1.47 272	2.74 481	1.18 314	1.12 122	0.90 255	0.27 191	0.21 254	0.25 136	0.22 206	0.27 163	0.23 140

KYRaft	1.59 311	0.52 130	1.73 183	0.95 287	0.49 159	4.38 557	1.79 578	2.43 181	1.51 225	2.49 529	2.98 585	2.00 396	3.41 589	2.14 335	0.82 221	0.30 306	0.21 254	0.33 387	0.46 547	0.35 343	2.45 650

CCAANet	1.59 311	0.51 121	6.84 388	0.95 287	0.91 376	2.20 156	0.83 321	3.35 336	1.70 330	1.23 238	1.58 303	2.71 478	1.11 292	4.89 439	1.37 383	0.41 475	0.21 254	0.28 248	0.24 256	0.27 163	0.29 252

Reg-Stereo(zero)	1.60 313	0.42 36	10.69 438	0.89 236	0.68 276	3.27 294	0.47 95	2.27 153	1.54 252	1.48 264	1.24 202	2.55 461	2.68 554	1.48 225	1.10 312	0.19 33	0.19 169	0.22 42	0.18 84	0.24 87	0.26 202

HCRNet	1.60 313	0.56 185	2.47 271	0.78 151	1.36 517	4.11 497	0.71 228	3.57 366	2.79 553	1.75 316	1.61 317	1.58 318	1.41 370	5.79 460	1.56 430	0.34 382	0.28 423	0.36 441	0.29 385	0.33 303	0.37 371

AIO-test2	1.61 315	1.30 548	3.40 330	1.16 421	1.31 500	3.18 272	0.74 251	4.06 490	1.52 236	1.72 309	2.21 503	0.78 171	0.74 133	3.64 413	0.95 285	3.64 661	0.26 396	0.35 425	0.42 534	0.37 368	0.33 323

Prome-Stereo	1.61 315	0.55 173	1.71 181	0.98 308	0.60 231	4.41 566	1.82 582	3.03 288	1.53 243	2.18 451	3.45 610	1.72 340	3.49 595	2.23 348	1.08 308	0.29 264	0.20 220	0.26 180	0.25 277	0.34 322	2.16 641

test_sample1	1.62 317	0.55 173	1.88 198	1.44 541	0.79 319	2.27 162	0.64 177	4.00 471	1.82 355	1.87 337	1.35 242	1.57 316	1.62 430	9.55 547	1.24 352	0.30 306	0.27 408	0.31 328	0.28 357	0.32 283	0.32 304

RAFT+CT+SA	1.62 317	0.72 362	7.42 393	0.97 300	1.42 539	4.04 480	0.94 413	3.90 438	1.61 296	1.61 283	1.63 322	1.33 283	1.18 314	2.73 388	1.10 312	0.27 191	0.19 169	0.31 328	0.34 450	0.33 303	0.33 323

SA	1.62 317	0.75 395	3.78 350	1.07 359	0.43 103	4.26 539	1.36 525	4.45 611	3.12 591	1.63 287	1.97 449	1.68 331	2.26 527	2.55 372	1.27 362	0.27 191	0.22 286	0.37 453	0.37 488	0.35 343	0.30 283

Sa-1000	1.63 320	0.79 414	3.56 337	1.11 389	0.48 151	4.06 483	1.41 540	4.49 617	2.75 548	2.00 388	2.80 577	1.84 371	1.43 378	2.64 381	1.50 416	0.27 191	0.19 169	0.36 441	0.33 442	0.36 356	0.30 283

PSMNet-RUCA	1.64 321	1.50 576	2.57 280	1.50 557	1.38 523	3.05 250	1.36 525	3.31 323	2.24 445	1.36 249	2.07 475	1.40 298	1.09 282	1.83 296	1.55 428	1.15 628	0.69 621	1.26 638	0.96 625	1.64 635	0.94 596

test_sample7	1.65 322	0.70 343	2.60 281	1.48 552	0.76 307	2.38 172	1.07 467	4.35 588	2.11 422	2.14 431	1.75 359	1.75 343	1.67 452	6.26 472	1.26 358	0.44 499	0.48 576	0.43 502	0.40 520	0.46 472	0.43 436

StereoVision	1.65 322	0.75 395	7.47 395	1.01 329	1.80 611	2.61 198	0.61 155	3.06 293	1.96 381	1.25 239	3.46 611	1.85 374	0.88 201	2.07 325	1.93 489	0.43 493	0.36 495	0.37 453	0.36 476	0.48 479	0.33 323

dad	1.65 322	1.19 528	3.04 313	0.98 308	0.56 204	4.22 534	0.84 329	1.99 107	2.48 507	2.14 431	1.68 337	1.62 324	1.13 296	3.85 418	2.04 503	1.03 623	0.40 527	2.04 648	0.48 555	0.75 577	0.53 498

PSM-softLoss	1.66 325	0.59 222	5.15 370	2.25 629	0.48 151	4.68 617	0.69 216	2.57 216	1.52 236	2.14 431	1.45 265	1.42 300	0.99 238	6.04 466	1.20 339	0.41 475	0.23 316	0.37 453	0.39 509	0.32 283	0.31 293

KMStereo	1.66 325	0.59 222	5.15 370	2.25 629	0.48 151	4.68 617	0.69 216	2.57 216	1.52 236	2.14 431	1.45 265	1.42 300	0.99 238	6.04 466	1.20 339	0.41 475	0.23 316	0.37 453	0.39 509	0.32 283	0.31 293

DDVS	1.68 327	0.79 414	2.52 275	1.26 463	1.16 460	3.17 270	0.78 283	3.12 299	1.82 355	1.86 335	1.91 436	2.92 504	1.43 378	6.20 470	1.63 448	0.45 508	0.65 613	0.34 406	0.38 501	0.48 479	0.79 578

ISRNet	1.69 328	0.76 401	5.69 378	1.27 471	1.36 517	2.85 217	0.61 155	3.60 370	1.91 376	2.13 428	2.12 486	2.90 499	1.41 370	2.51 364	1.71 459	0.49 541	0.50 582	0.56 575	0.47 550	0.49 485	0.57 518

IER	1.69 328	0.65 299	7.19 391	0.94 284	1.15 455	3.28 298	0.89 378	3.48 347	1.97 383	2.10 417	1.98 451	2.28 421	2.12 511	2.25 349	1.75 469	0.29 264	0.23 316	0.36 441	0.30 406	0.32 283	0.34 336

RAFT_R40	1.70 330	0.59 222	2.99 310	1.46 547	0.46 133	4.74 633	0.98 437	2.23 145	1.56 266	2.02 395	2.35 537	2.71 478	2.56 548	6.71 486	0.90 255	0.40 460	0.19 169	0.30 301	0.27 328	0.33 303	0.26 202

ffm	1.72 331	0.60 238	5.21 372	1.14 401	0.99 406	3.62 373	0.86 343	4.22 533	3.37 615	2.20 458	2.30 523	3.48 551	1.62 430	2.21 345	0.65 145	0.29 264	0.16 47	0.48 532	0.37 488	0.30 231	0.29 252

Anonymous3	1.72 331	0.76 401	11.61 450	0.83 188	0.84 350	4.46 573	0.84 329	3.57 366	1.16 119	1.34 246	1.37 248	1.11 249	1.03 249	1.58 243	1.13 322	0.70 600	0.58 601	0.33 387	0.35 466	0.47 476	0.42 426

DMCA	1.72 331	0.74 384	6.63 383	1.14 401	0.96 390	3.98 468	0.90 383	3.75 399	2.76 549	2.83 581	1.58 303	2.35 433	1.18 314	1.58 243	1.98 498	0.40 460	0.27 408	0.42 498	0.26 300	0.36 356	0.38 388

fff	1.74 334	0.70 343	9.08 414	0.81 163	0.36 33	4.15 506	0.57 134	4.23 537	2.09 412	2.30 490	1.80 383	1.19 264	3.02 569	1.44 215	1.46 402	0.29 264	0.23 316	0.23 58	0.18 84	0.24 87	0.42 426

DCANet	1.74 334	0.73 373	9.08 414	0.82 175	0.40 83	4.18 524	0.59 147	4.25 547	2.97 577	2.35 508	1.84 409	1.18 260	1.63 443	1.51 231	1.55 428	0.29 264	0.24 352	0.23 58	0.18 84	0.30 231	0.53 498

csc	1.74 334	0.70 343	9.08 414	0.81 163	0.36 33	4.15 506	0.57 134	4.23 537	2.09 412	2.30 490	1.80 383	1.19 264	3.02 569	1.44 215	1.46 402	0.29 264	0.23 316	0.23 58	0.18 84	0.24 87	0.42 426

cscssc	1.74 334	0.70 343	9.08 414	0.81 163	0.36 33	4.15 506	0.57 134	4.23 537	2.09 412	2.30 490	1.80 383	1.19 264	3.02 569	1.44 215	1.46 402	0.29 264	0.23 316	0.23 58	0.18 84	0.24 87	0.42 426

test_sample2	1.75 338	0.56 185	2.25 249	1.41 534	0.80 321	2.91 227	0.86 343	4.05 486	2.04 401	1.91 352	1.39 254	1.57 316	1.55 416	10.65 586	1.06 303	0.32 351	0.28 423	0.32 351	0.30 406	0.36 356	0.33 323

anonymity	1.76 339	1.26 544	2.73 299	1.66 584	1.32 507	1.84 116	1.07 467	3.49 350	2.30 461	2.11 421	2.11 483	1.71 339	3.90 603	1.82 295	1.48 410	1.10 625	1.09 638	1.08 632	1.08 633	1.05 606	1.09 606

SST-Stereo	1.76 339	0.58 212	3.10 314	1.44 541	0.46 133	4.71 629	0.76 264	2.22 144	2.79 553	2.07 413	2.18 497	2.43 448	3.22 582	6.66 482	0.84 227	0.42 487	0.19 169	0.30 301	0.27 328	0.35 343	0.26 202

StereoDRNet-Refined	1.77 341	0.81 423	2.22 246	1.21 443	0.76 307	3.26 291	0.71 228	3.82 415	2.05 404	2.29 486	2.05 470	2.98 508	1.44 381	7.15 493	2.27 527	0.30 306	0.23 316	0.42 498	0.33 442	0.45 461	0.64 542
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CSP-Net	1.78 342	1.32 554	1.92 203	1.16 421	1.03 421	3.38 313	1.31 517	3.52 357	1.75 345	1.96 367	1.93 442	2.40 439	1.48 392	8.58 521	1.58 433	0.46 515	0.34 483	0.27 213	0.26 300	0.41 413	0.50 483

MM-Stereo_test2	1.79 343	0.53 148	20.16 605	1.43 538	0.47 143	2.57 194	0.73 239	1.67 66	1.47 196	0.94 193	0.96 130	0.84 187	0.79 163	1.16 138	0.68 158	0.24 123	0.17 82	0.25 136	0.22 206	0.30 231	0.22 120

tt1	1.79 343	0.73 373	10.41 435	1.75 596	0.36 33	4.55 596	0.79 290	4.22 533	3.37 615	1.08 222	1.80 383	0.74 163	1.48 392	2.21 345	0.65 145	0.29 264	0.16 47	0.31 328	0.22 206	0.30 231	0.29 252

RAFT_CTSACE	1.80 345	1.06 502	10.00 427	1.71 591	1.39 525	3.49 340	1.06 465	3.05 290	1.62 302	1.70 304	2.04 464	2.51 458	1.80 478	1.98 317	0.94 280	0.25 148	0.22 286	0.28 248	0.30 406	0.30 231	0.26 202

UPFNet	1.81 346	0.63 275	6.71 384	1.25 456	1.44 540	3.50 344	1.35 523	4.02 477	1.85 364	2.40 519	1.52 284	2.41 442	1.40 363	3.62 411	1.88 483	0.34 382	0.33 470	0.37 453	0.31 422	0.41 413	0.39 395

IGEV_i1	1.83 347	0.60 238	10.98 443	1.30 485	0.53 189	3.09 258	0.86 343	3.70 393	1.57 272	1.67 297	1.76 368	2.33 430	1.35 351	3.23 398	1.16 328	0.35 402	0.27 408	0.53 564	0.58 588	0.34 322	0.40 416

AACVNet	1.83 347	1.02 491	2.41 267	1.45 545	0.87 362	3.21 277	0.73 239	3.16 303	1.61 296	2.01 390	1.82 403	2.28 421	1.33 345	10.98 600	1.49 415	0.39 452	0.32 463	0.38 469	0.32 434	0.43 442	0.44 442

111	1.83 347	0.92 465	9.08 414	0.81 163	0.36 33	4.25 538	0.91 391	4.44 608	2.70 541	2.39 517	1.96 444	2.30 427	1.64 446	1.28 174	1.82 476	0.28 235	0.22 286	0.24 97	0.20 153	0.31 251	0.54 504

ACVNet-DCA	1.85 350	0.74 384	13.77 475	1.78 599	0.36 33	4.48 575	0.74 251	3.98 465	1.53 243	1.01 206	1.81 395	0.72 150	1.62 430	2.13 332	0.64 136	0.29 264	0.17 82	0.32 351	0.21 171	0.33 303	0.32 304

NLSM1	1.86 351	0.53 148	1.39 142	0.73 113	1.89 620	3.09 258	0.64 177	8.41 663	12.10 668	0.79 143	1.21 194	0.73 157	0.86 189	1.67 272	1.45 401	0.26 165	0.24 352	0.29 274	0.24 256	0.31 251	0.27 219

ITSA-stereo	1.86 351	0.72 362	3.74 347	1.20 437	0.66 264	4.09 490	0.91 391	4.24 545	2.53 518	1.93 358	1.77 374	1.59 320	2.15 515	6.12 469	2.44 542	0.40 460	0.38 513	0.40 479	0.40 520	0.50 487	0.98 600

test_5	1.87 353	0.75 395	10.23 432	1.14 401	1.40 527	3.85 423	1.27 511	3.91 443	1.93 378	1.69 300	1.78 377	1.67 329	1.79 473	2.99 396	1.17 332	0.30 306	0.18 123	0.35 425	0.33 442	0.34 322	0.33 323

NINENet	1.87 353	0.74 384	2.60 281	1.12 393	1.06 429	4.50 584	0.76 264	4.41 603	2.24 445	2.16 445	1.86 420	3.63 569	0.97 230	8.00 511	1.17 332	0.41 475	0.30 446	0.41 491	0.30 406	0.41 413	0.36 356

IRAFT_RVC	1.87 353	0.60 238	4.33 358	2.40 638	0.66 264	4.59 604	1.59 562	2.96 279	1.51 225	2.23 473	1.75 359	2.09 410	2.63 551	6.70 483	1.50 416	0.33 370	0.21 254	0.33 387	0.29 385	0.32 283	0.32 304

MLCV	1.87 353	0.91 463	8.59 408	1.10 382	0.57 216	3.59 366	0.53 117	3.70 393	2.20 439	2.80 578	2.25 509	2.00 396	1.42 375	4.13 427	1.86 481	0.30 306	0.20 220	0.32 351	0.21 171	0.33 303	0.36 356

iRaft-Stereo_20w	1.88 357	0.62 267	10.58 437	0.90 246	0.83 343	2.96 241	0.78 283	4.90 639	1.58 276	2.29 486	1.60 313	1.25 273	4.51 617	2.28 351	0.90 255	0.29 264	0.21 254	0.26 180	0.24 256	0.41 413	0.31 293

DSFCA	1.89 358	0.69 332	3.14 317	1.10 382	1.18 462	3.99 469	1.79 578	3.50 353	2.16 432	3.10 599	1.64 324	2.91 502	2.50 544	5.38 448	2.26 525	0.43 493	0.38 513	0.37 453	0.36 476	0.50 487	0.42 426

iResNet_ROB	1.89 358	1.02 491	8.60 409	1.39 530	0.98 403	3.72 388	0.66 190	3.84 419	2.65 535	1.88 340	2.05 470	1.98 393	1.27 331	4.52 433	1.67 455	0.30 306	0.20 220	0.28 248	0.18 84	0.31 251	0.40 416

MM-Stereo_test1	1.90 360	0.53 148	19.85 591	1.39 530	0.48 151	1.81 115	0.79 290	3.00 284	1.82 355	1.69 300	1.09 166	0.87 198	0.97 230	1.45 219	0.74 192	0.24 123	0.21 254	0.27 213	0.24 256	0.35 343	0.24 158

H2IRNET	1.90 360	0.53 148	14.29 491	1.14 401	0.60 231	4.48 575	0.44 79	2.65 234	1.81 354	1.05 215	2.30 523	1.67 329	1.40 363	2.17 339	1.50 416	0.36 415	0.21 254	0.33 387	0.37 488	0.34 322	0.29 252

CFNet-ft	1.90 360	0.95 477	3.56 337	1.07 359	1.54 556	4.09 490	0.90 383	2.85 267	1.82 355	1.78 320	1.70 344	2.75 483	1.48 392	9.33 540	1.72 461	0.33 370	0.30 446	0.61 591	0.36 476	0.52 493	0.39 395

CFNet_RVC	1.90 360	0.95 477	3.56 337	1.07 359	1.54 556	4.09 490	0.90 383	2.85 267	1.82 355	1.78 320	1.70 344	2.75 483	1.48 392	9.33 540	1.72 461	0.33 370	0.30 446	0.61 591	0.36 476	0.52 493	0.39 395

PSMNet-ADL	1.91 364	0.72 362	1.78 190	1.09 373	0.86 357	4.18 524	0.78 283	3.77 403	2.10 420	1.72 309	1.85 417	2.91 502	1.82 483	10.38 579	1.91 487	0.48 529	0.46 565	0.28 248	0.29 385	0.38 373	0.51 491

GEStereo_RVC	1.91 364	0.80 418	6.57 382	1.20 437	1.06 429	4.02 476	1.43 544	4.13 508	1.89 372	2.03 399	1.80 383	2.34 431	1.86 490	4.94 440	1.77 470	0.48 529	0.38 513	0.32 351	0.28 357	0.42 432	0.50 483

DN-CSS_ROB	1.91 364	1.55 579	11.13 445	1.82 606	0.88 366	3.99 469	0.61 155	4.01 473	1.67 315	1.64 290	1.89 430	1.39 293	1.06 270	3.23 398	1.50 416	0.31 330	0.19 169	0.44 507	0.29 385	0.37 368	0.31 293

qqq1	1.92 367	0.57 196	4.46 359	1.36 516	0.57 216	2.03 133	0.73 239	4.25 547	2.80 557	2.32 500	2.31 529	1.95 384	1.52 405	10.99 601	0.71 178	0.34 382	0.32 463	0.30 301	0.23 227	0.29 205	0.29 252

fff1	1.92 367	0.57 196	4.46 359	1.36 516	0.57 216	2.03 133	0.73 239	4.25 547	2.80 557	2.32 500	2.31 529	1.95 384	1.52 405	10.99 601	0.71 178	0.34 382	0.32 463	0.30 301	0.23 227	0.29 205	0.29 252

raft_robust	1.92 367	1.15 520	3.34 329	1.02 340	0.43 103	3.84 415	0.46 89	4.42 604	2.52 516	1.67 297	1.36 246	2.17 415	6.37 643	6.78 488	1.04 301	0.28 235	0.24 352	0.30 301	0.35 466	0.31 251	0.32 304

delet	1.92 367	0.76 401	5.14 369	1.01 329	1.65 582	3.44 325	2.03 594	3.76 401	2.48 507	2.01 390	2.05 470	2.63 470	1.90 496	5.34 447	2.12 513	0.28 235	0.29 433	0.40 479	0.31 422	0.41 413	0.45 448

BEATNet_4x	1.92 367	1.36 559	8.75 412	1.20 437	0.56 204	3.46 331	1.03 455	4.00 471	2.43 498	2.25 479	1.70 344	2.10 411	1.59 419	2.57 375	3.05 571	0.37 423	0.22 286	0.47 524	0.29 385	0.60 525	0.40 416

IIG-Stereo	1.95 372	0.79 414	2.14 236	2.78 645	0.66 264	4.62 608	0.76 264	4.27 556	1.53 243	2.63 561	3.14 598	3.35 540	1.61 426	7.65 506	1.41 392	0.39 452	0.20 220	0.31 328	0.25 277	0.33 303	0.22 120

LALA_ROB	1.95 372	1.48 574	3.11 315	1.05 350	0.98 403	3.99 469	1.82 582	4.44 608	2.28 457	3.31 609	1.85 417	2.76 489	1.67 452	4.04 426	3.23 574	0.46 515	0.41 536	0.55 573	0.52 573	0.60 525	0.57 518

DCANet-4	1.96 374	0.51 121	14.31 492	0.82 175	0.40 83	4.16 516	0.57 134	4.29 565	2.98 580	2.30 490	1.80 383	1.03 238	1.54 415	1.44 215	1.44 397	0.29 264	0.23 316	0.23 58	0.18 84	0.24 87	0.42 426

PSMNet-RSSM	1.96 374	0.77 404	3.26 323	1.29 478	1.31 500	4.19 528	0.96 424	3.68 383	1.89 372	2.05 404	1.80 383	2.60 466	1.70 459	9.84 555	1.81 474	0.35 402	0.29 433	0.35 425	0.37 488	0.42 432	0.35 350

4D-IteraStereo	1.97 376	0.84 439	20.43 622	0.78 151	1.56 563	2.09 145	1.05 463	2.43 181	1.56 266	1.41 259	1.00 135	1.94 382	0.61 85	1.22 156	1.06 303	0.27 191	0.18 123	0.31 328	0.26 300	0.27 163	0.23 140

OMP-Stereo	1.97 376	0.93 469	1.88 198	2.76 644	0.67 271	4.58 603	1.48 547	4.31 576	1.54 252	3.15 604	2.76 573	3.25 531	1.38 356	7.66 507	1.35 381	0.40 460	0.20 220	0.33 387	0.26 300	0.33 303	0.24 158

cc1	1.98 378	0.74 384	13.77 475	1.78 599	0.36 33	4.48 575	0.74 251	4.23 537	3.95 633	1.01 206	1.81 395	0.72 150	1.62 430	2.13 332	0.64 136	0.29 264	0.17 82	0.32 351	0.21 171	0.31 251	0.29 252

hknet	1.98 378	0.64 286	8.70 411	0.87 224	1.07 435	4.16 516	1.16 491	4.48 614	1.73 337	2.93 586	1.83 404	3.48 551	1.30 340	3.91 422	1.51 422	0.31 330	0.25 379	0.31 328	0.28 357	0.35 343	0.33 323

GANet-RSSM	1.98 378	0.62 267	3.49 332	1.69 587	1.23 483	4.22 534	0.91 391	3.31 323	1.86 365	1.81 326	1.74 355	2.34 431	1.82 483	10.92 598	1.73 465	0.34 382	0.29 433	0.31 328	0.28 357	0.39 384	0.40 416

1test111	1.99 381	0.74 384	13.77 475	1.78 599	0.36 33	4.48 575	0.74 251	3.98 465	1.53 243	1.01 206	1.81 395	0.72 150	1.62 430	4.66 435	0.98 290	0.29 264	0.17 82	0.32 351	0.21 171	0.33 303	0.32 304

SMFormer	2.00 382	0.57 196	4.46 359	1.36 516	0.57 216	2.03 133	0.73 239	4.25 547	2.80 557	2.32 500	2.31 529	1.95 384	1.52 405	10.99 601	2.13 516	0.34 382	0.32 463	0.36 441	0.31 422	0.38 373	0.36 356

tta	2.00 382	0.57 196	4.46 359	1.36 516	0.57 216	2.03 133	0.73 239	4.25 547	2.80 557	2.32 500	2.31 529	1.95 384	1.52 405	10.99 601	2.13 516	0.34 382	0.32 463	0.36 441	0.31 422	0.29 205	0.29 252

TestStereo	2.00 382	1.02 491	12.25 455	0.70 85	0.61 236	1.88 120	0.55 127	2.31 161	1.52 236	1.41 259	1.33 234	1.27 275	0.90 210	11.62 628	0.81 219	0.34 382	0.19 169	0.33 387	0.24 256	0.44 453	0.24 158

cross-raft	2.01 385	0.57 196	19.01 568	1.03 347	0.56 204	2.11 148	0.72 231	3.63 375	1.57 272	1.77 318	1.51 283	3.17 525	1.13 296	1.16 138	0.85 230	0.23 95	0.21 254	0.26 180	0.23 227	0.28 185	0.25 172

MMNet	2.02 386	0.81 423	10.76 439	1.12 393	1.23 483	3.53 351	0.89 378	3.79 407	2.08 409	2.15 439	1.76 368	2.15 414	2.12 511	3.69 414	2.32 530	0.31 330	0.29 433	0.34 406	0.27 328	0.38 373	0.42 426

xx1	2.03 387	0.74 384	13.77 475	1.78 599	0.36 33	4.48 575	0.74 251	4.23 537	3.95 633	1.01 206	1.81 395	1.79 356	1.34 348	2.13 332	0.64 136	0.29 264	0.17 82	0.33 387	0.33 442	0.33 303	0.32 304

HGLStereo	2.03 387	0.74 384	7.50 396	1.23 452	1.56 563	3.62 373	0.95 417	3.78 406	1.89 372	2.03 399	2.20 501	3.12 521	2.14 514	5.68 457	2.04 503	0.37 423	0.31 455	0.32 351	0.29 385	0.40 389	0.45 448

ssnet_v2	2.04 389	0.88 454	7.87 397	1.20 437	0.87 362	3.86 425	1.64 568	4.01 473	2.60 530	2.61 556	1.96 444	3.79 575	1.71 461	2.20 343	2.96 567	0.41 475	0.35 489	0.42 498	0.37 488	0.55 505	0.52 496

ADStereo(finetuned)	2.04 389	0.73 373	13.28 466	0.82 175	0.40 83	4.16 516	0.59 147	4.25 547	2.97 577	2.35 508	1.84 409	1.18 260	3.40 588	1.52 233	1.54 427	0.29 264	0.24 352	0.23 58	0.18 84	0.30 231	0.51 491

CBFPSM	2.05 391	0.95 477	10.12 431	1.07 359	1.05 426	2.84 215	1.20 502	3.28 319	1.73 337	1.82 328	1.30 224	4.56 616	4.06 606	2.34 352	2.34 532	0.25 148	0.38 513	0.32 351	0.27 328	0.37 368	0.79 578

DeepPruner_ROB	2.05 391	1.09 509	10.50 436	1.01 329	1.20 476	4.39 559	0.91 391	3.14 300	1.72 335	2.60 554	1.54 292	2.78 491	1.27 331	4.52 433	1.72 461	0.51 551	0.40 527	0.37 453	0.34 450	0.48 479	0.52 496

DLCB_ROB	2.05 391	0.95 477	2.37 262	1.24 454	1.02 420	2.92 230	1.30 516	3.68 383	2.30 461	2.91 584	2.17 495	3.32 538	1.52 405	10.37 577	2.50 547	0.40 460	0.33 470	0.40 479	0.36 476	0.41 413	0.47 464

NLCSM	2.07 394	0.57 196	1.26 111	0.68 74	1.83 613	3.24 285	0.69 216	8.40 662	9.75 662	0.92 189	1.30 224	0.87 198	1.06 270	7.60 503	1.57 432	0.28 235	0.25 379	0.29 274	0.25 277	0.36 356	0.27 219

HITNet	2.07 394	0.82 430	14.77 497	1.34 505	0.56 204	3.47 334	0.80 301	4.07 492	2.35 473	2.16 445	1.61 317	1.64 326	1.44 381	2.09 330	2.56 554	0.26 165	0.18 123	0.41 491	0.26 300	0.45 461	0.25 172
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
ETE_ROB	2.07 394	1.40 565	3.01 312	1.09 373	0.92 378	3.94 446	1.53 554	4.25 547	2.23 443	3.31 609	2.06 474	2.35 433	1.52 405	8.74 523	2.07 509	0.44 499	0.36 495	0.51 553	0.48 555	0.54 502	0.62 534

CFNet-RSSM	2.08 397	0.52 130	20.06 599	1.01 329	0.56 204	3.39 314	0.64 177	3.67 381	1.55 260	1.72 309	1.37 248	2.57 463	1.19 318	1.11 117	0.86 237	0.27 191	0.20 220	0.25 136	0.23 227	0.27 163	0.23 140

NLMM	2.10 398	0.53 148	1.23 102	0.63 31	1.86 615	2.81 211	0.61 155	11.68 671	14.99 674	0.80 147	0.86 92	0.92 217	1.03 249	1.12 122	1.48 410	0.26 165	0.25 379	0.27 213	0.22 206	0.31 251	0.24 158

coex_refinement	2.10 398	0.85 445	3.67 344	1.31 489	1.13 452	3.21 277	0.85 338	3.86 425	2.31 465	2.51 534	1.92 439	3.49 557	1.69 457	11.08 608	2.13 516	0.37 423	0.25 379	0.27 213	0.31 422	0.41 413	0.37 371

iRaft-Stereo_5w	2.10 398	0.83 434	8.57 407	0.81 163	0.76 307	3.21 277	0.84 329	3.71 395	1.65 311	1.56 273	2.50 547	2.20 417	2.23 525	9.13 535	2.01 501	0.38 440	0.19 169	0.35 425	0.27 328	0.45 461	0.39 395

WQFJA1	2.11 401	0.52 130	1.23 102	0.63 31	1.87 618	2.81 211	0.61 155	11.67 670	15.01 675	0.80 147	0.86 92	0.92 217	1.03 249	1.13 126	1.48 410	0.26 165	0.25 379	0.27 213	0.22 206	0.31 251	0.24 158

DFGA-Net	2.11 401	3.00 628	7.43 394	1.11 389	0.76 307	3.72 388	0.60 150	2.63 232	1.91 376	2.01 390	2.07 475	1.22 269	1.04 257	10.26 575	2.26 525	0.27 191	0.22 286	0.34 406	0.34 450	0.61 530	0.48 469

G2L-Stereo_test	2.11 401	0.86 448	7.12 390	1.65 583	1.19 469	3.54 355	1.02 452	3.57 366	2.01 392	2.50 530	1.68 337	3.15 523	1.50 399	9.21 538	1.62 445	0.28 235	0.19 169	0.23 58	0.22 206	0.27 163	0.31 293

CFNet_pseudo	2.12 404	0.67 321	15.14 508	0.85 211	0.74 301	3.95 451	0.64 177	3.95 456	1.78 350	1.90 347	1.79 380	3.27 533	1.62 430	2.51 364	1.16 328	0.31 330	0.36 495	0.53 564	0.27 328	0.63 536	0.44 442

test_xeample3	2.12 404	0.63 275	21.55 658	0.91 257	0.47 143	1.85 117	0.94 413	7.96 659	1.23 130	0.75 116	0.76 63	0.64 110	0.70 117	1.77 286	0.83 224	0.30 306	0.21 254	0.27 213	0.21 171	0.27 163	0.24 158

G2L-ROB	2.13 406	0.78 410	10.06 428	1.19 433	1.06 429	3.84 415	0.93 408	3.32 328	2.27 453	2.20 458	1.47 272	2.65 472	1.20 320	8.38 517	1.81 474	0.28 235	0.19 169	0.23 58	0.22 206	0.28 185	0.32 304

ccs_rob	2.13 406	0.67 321	15.11 507	0.84 199	0.75 303	3.96 461	0.65 187	3.95 456	1.78 350	1.88 340	1.79 380	3.26 532	1.64 446	2.51 364	1.16 328	0.31 330	0.36 495	0.54 572	0.27 328	0.65 547	0.45 448

WQFJX	2.14 408	0.54 164	1.28 119	0.61 16	1.85 614	2.87 221	0.77 276	11.60 669	14.62 673	0.82 153	1.15 179	0.89 204	1.10 288	1.69 275	1.39 385	0.28 235	0.25 379	0.25 136	0.21 171	0.32 283	0.25 172

SepStereo	2.15 409	0.67 321	4.79 366	1.14 401	1.64 578	2.93 235	2.13 599	4.09 498	2.74 545	4.17 633	2.52 550	2.46 453	1.79 473	8.36 515	1.63 448	0.37 423	0.22 286	0.39 473	0.25 277	0.41 413	0.34 336

IGEV-FE	2.16 410	0.69 332	20.56 625	1.22 446	0.54 191	2.18 152	0.53 117	3.38 339	1.61 296	1.93 358	1.55 296	3.74 572	1.06 270	1.56 238	0.91 264	0.29 264	0.20 220	0.27 213	0.29 385	0.40 389	0.32 304

IGEV_Zeroshot_test	2.16 410	0.69 332	20.60 629	1.22 446	0.54 191	2.18 152	0.53 117	3.38 339	1.61 296	1.93 358	1.55 296	3.76 574	1.05 262	1.55 237	0.91 264	0.29 264	0.20 220	0.27 213	0.29 385	0.40 389	0.32 304

anonymousa	2.16 410	0.67 321	19.19 569	1.04 349	1.67 586	2.06 142	0.79 290	2.86 270	1.96 381	1.85 331	2.14 490	3.23 530	1.81 481	1.12 122	1.15 324	0.26 165	0.26 396	0.34 406	0.32 434	0.30 231	0.28 240

NLMM1	2.18 413	0.55 173	1.34 131	0.62 23	1.86 615	3.30 303	0.62 170	11.92 672	15.07 676	0.86 176	0.96 130	0.84 187	0.90 210	1.83 296	1.35 381	0.27 191	0.27 408	0.27 213	0.24 256	0.31 251	0.28 240

AIO-test1	2.18 413	0.66 311	18.95 566	0.89 236	1.48 546	3.40 317	0.97 429	4.19 523	1.68 318	0.86 176	1.35 242	0.99 230	0.75 136	4.47 432	1.27 362	0.23 95	0.23 316	0.28 248	0.33 442	0.31 251	0.35 350

SFCPSM	2.18 413	0.63 275	17.03 532	0.88 229	0.98 403	3.74 394	1.28 513	4.09 498	2.16 432	1.85 331	1.83 404	1.65 327	1.39 359	2.50 361	1.50 416	0.33 370	0.27 408	0.39 473	0.36 476	0.34 322	0.37 371

WQFJX1	2.20 416	0.52 130	1.38 140	0.62 23	1.78 607	3.07 255	0.67 194	12.26 675	15.24 677	0.84 168	1.05 156	0.91 211	0.97 230	1.88 308	1.26 358	0.27 191	0.25 379	0.28 248	0.21 171	0.36 356	0.25 172

GANet-ADL	2.20 416	0.73 373	20.11 604	1.25 456	0.69 283	3.83 410	0.76 264	3.49 350	1.71 332	1.65 294	1.99 454	2.10 411	1.10 288	1.42 211	1.26 358	0.38 440	0.33 470	0.25 136	0.22 206	0.42 432	0.36 356

MSKI-zero shot	2.22 418	0.64 286	20.09 603	0.96 293	0.56 204	4.04 480	0.70 226	3.91 443	1.50 218	1.92 354	2.28 515	1.92 380	0.71 119	2.93 392	0.67 154	0.26 165	0.23 316	0.26 180	0.21 171	0.28 185	0.26 202

PS-NSSS	2.22 418	1.33 557	2.90 307	0.97 300	1.53 555	4.11 497	1.08 472	4.55 625	2.65 535	2.10 417	2.32 534	1.77 348	1.40 363	11.79 641	1.61 440	0.68 595	0.45 556	0.96 626	0.43 538	0.95 597	0.92 593

PCWNet_CMD	2.23 420	0.65 299	17.36 537	0.83 188	0.76 307	3.51 346	0.64 177	3.60 370	1.97 383	1.70 304	1.63 322	3.22 528	3.05 573	2.09 330	1.11 317	0.31 330	0.36 495	0.47 524	0.26 300	0.64 544	0.47 464

HH	2.23 420	0.86 448	21.59 659	0.98 308	0.51 166	1.49 81	0.82 315	2.74 247	1.54 252	1.10 224	1.69 342	4.62 619	1.86 490	2.55 372	0.69 169	0.26 165	0.22 286	0.29 274	0.23 227	0.34 322	0.27 219

HanStereo	2.23 420	0.86 448	21.59 659	0.98 308	0.51 166	1.49 81	0.82 315	2.74 247	1.54 252	1.10 224	1.69 342	4.62 619	1.86 490	2.55 372	0.69 169	0.26 165	0.22 286	0.29 274	0.23 227	0.34 322	0.27 219

MSMDNet	2.23 420	0.64 286	17.32 533	0.84 199	0.75 303	3.53 351	0.64 177	3.61 373	1.98 385	1.71 308	1.64 324	3.22 528	2.99 566	2.08 327	1.11 317	0.31 330	0.37 507	0.45 514	0.26 300	0.62 534	0.45 448

Select-FE	2.25 424	0.87 451	17.36 537	1.06 356	0.99 406	2.04 138	0.46 89	3.79 407	1.61 296	2.52 536	1.81 395	4.41 608	3.15 576	1.83 296	0.92 269	0.32 351	0.35 489	0.30 301	0.41 527	0.32 283	0.55 510

FENet	2.25 424	0.50 113	20.29 615	1.35 510	0.67 271	4.01 474	0.60 150	3.95 456	1.99 386	1.96 367	1.11 171	2.43 448	1.43 378	1.60 250	1.39 385	0.32 351	0.22 286	0.33 387	0.26 300	0.29 205	0.39 395

DISCO	2.25 424	0.73 373	10.06 428	1.76 597	1.12 448	3.47 334	1.25 510	3.24 315	2.26 451	2.65 566	1.96 444	4.53 614	1.92 498	4.17 429	3.61 578	0.32 351	0.25 379	0.31 328	0.29 385	0.66 552	0.41 422

iinet-f	2.26 427	1.18 526	13.71 473	1.14 401	1.11 447	3.77 398	1.10 479	4.14 514	2.17 434	2.06 409	1.76 368	2.99 509	2.99 566	2.50 361	2.49 546	0.35 402	0.39 522	0.27 213	0.28 357	0.45 461	0.39 395

ICVP	2.26 427	0.66 311	21.18 649	0.99 314	0.88 366	4.28 545	0.95 417	3.32 328	1.60 292	1.66 295	1.76 368	1.34 284	1.14 303	1.62 257	1.32 373	0.53 560	0.35 489	0.33 387	0.29 385	0.40 389	0.51 491
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rrr	2.27 429	0.65 299	23.82 677	0.90 246	0.46 133	1.57 89	0.96 424	7.98 660	1.19 126	0.65 82	0.77 66	0.74 163	0.72 122	2.59 376	0.86 237	0.28 235	0.21 254	0.28 248	0.21 171	0.29 205	0.25 172

CIPLG	2.27 429	1.18 526	19.24 570	0.92 263	1.34 513	3.95 451	0.89 378	4.23 537	1.82 355	2.31 496	2.67 566	1.17 256	1.06 270	1.53 236	1.32 373	0.37 423	0.23 316	0.27 213	0.22 206	0.31 251	0.45 448

ACRE	2.27 429	1.11 513	19.45 577	0.91 257	1.30 497	3.94 446	0.87 364	4.21 529	1.80 353	2.28 484	2.62 561	1.17 256	1.04 257	1.52 233	1.30 370	0.37 423	0.23 316	0.27 213	0.22 206	0.31 251	0.46 459

NOSS_ROB	2.27 429	0.73 373	3.00 311	1.71 591	1.00 415	3.90 431	0.97 429	4.29 565	2.81 563	2.94 590	2.19 499	3.88 579	1.19 318	11.77 640	1.62 445	0.59 571	0.54 588	0.56 575	0.52 573	0.56 511	0.54 504

XPNet_ROB	2.27 429	1.11 513	4.10 354	1.36 516	0.97 394	3.94 446	1.63 566	4.07 492	2.14 428	2.82 580	2.00 456	2.32 429	1.73 466	10.81 593	3.39 575	0.51 551	0.47 570	0.48 532	0.40 520	0.51 489	0.56 514

IPLGR_C	2.28 434	1.31 552	19.46 578	0.92 263	1.32 507	3.93 440	0.89 378	4.20 524	1.82 355	2.30 490	2.63 563	1.16 254	1.07 275	1.41 208	1.29 369	0.37 423	0.23 316	0.27 213	0.22 206	0.31 251	0.45 448

DRaft	2.28 434	0.56 185	2.64 291	0.74 120	0.46 133	3.94 446	1.23 507	2.32 163	1.55 260	2.64 562	2.80 577	1.60 321	5.34 630	6.96 492	10.99 638	0.34 382	0.22 286	0.27 213	0.27 328	0.29 205	0.37 371

psm_up	2.28 434	0.81 423	5.45 376	1.26 463	1.50 550	3.84 415	1.23 507	4.23 537	2.03 397	2.55 541	1.80 383	2.44 452	1.65 448	12.90 659	1.58 433	0.37 423	0.38 513	0.41 491	0.34 450	0.43 442	0.39 395

MyStereo04	2.29 437	0.80 418	18.77 562	1.00 322	1.04 424	3.95 451	0.95 417	3.91 443	2.54 522	1.99 376	1.27 219	2.31 428	1.65 448	2.02 323	1.77 470	0.24 123	0.24 352	0.34 406	0.26 300	0.41 413	0.37 371

ADLNet	2.29 437	0.83 434	3.62 342	1.35 510	1.60 569	3.67 381	1.24 509	3.95 456	2.98 580	2.58 549	2.29 518	4.01 586	1.79 473	11.23 614	2.09 511	0.37 423	0.38 513	0.36 441	0.34 450	0.45 461	0.71 556

TDLM	2.29 437	1.08 506	4.61 365	1.29 478	1.01 418	4.26 539	2.17 601	3.75 399	2.79 553	2.31 496	1.98 451	2.06 406	1.59 419	12.45 654	1.72 461	0.51 551	0.28 423	0.52 559	0.35 466	0.56 511	0.50 483

Wz-Net-LNSev	2.30 440	1.67 589	14.88 500	1.18 430	1.65 582	3.49 340	1.54 557	3.63 375	2.03 397	1.88 340	1.64 324	3.29 534	2.06 507	2.71 386	2.02 502	0.40 460	0.33 470	0.32 351	0.31 422	0.53 499	0.49 476

DCVSM-stereo	2.31 441	0.66 311	20.69 631	1.11 389	0.93 384	2.58 196	0.73 239	2.61 229	1.60 292	2.57 545	1.53 290	3.30 536	1.72 463	2.19 342	1.23 350	0.34 382	0.53 586	0.41 491	0.32 434	0.45 461	0.62 534

gwcnet-sp	2.31 441	1.21 531	17.34 534	1.08 367	0.92 378	3.56 360	1.04 459	3.69 388	2.09 412	2.55 541	1.60 313	1.80 359	1.62 430	3.87 419	1.95 493	0.29 264	0.29 433	0.30 301	0.28 357	0.38 373	0.39 395

scenet	2.31 441	1.21 531	17.34 534	1.08 367	0.92 378	3.56 360	1.04 459	3.69 388	2.09 412	2.55 541	1.60 313	1.80 359	1.62 430	3.87 419	1.95 493	0.29 264	0.29 433	0.30 301	0.28 357	0.38 373	0.39 395

ssnet	2.31 441	1.21 531	17.34 534	1.08 367	0.92 378	3.56 360	1.04 459	3.69 388	2.09 412	2.55 541	1.60 313	1.80 359	1.62 430	3.87 419	1.95 493	0.29 264	0.29 433	0.30 301	0.28 357	0.38 373	0.39 395

DAS	2.31 441	0.67 321	4.79 366	1.14 401	1.64 578	2.93 235	2.13 599	4.09 498	2.74 545	4.17 633	2.52 550	2.46 453	1.79 473	11.55 625	1.63 448	0.37 423	0.22 286	0.39 473	0.25 277	0.41 413	0.34 336

TRStereo	2.31 441	1.87 598	19.74 587	1.53 562	1.16 460	4.26 539	1.08 472	4.73 634	1.45 182	1.55 271	1.28 220	1.75 343	0.85 187	1.81 293	1.20 339	0.36 415	0.26 396	0.32 351	0.36 476	0.34 322	0.33 323

test_sample5	2.33 447	0.62 267	11.29 446	1.29 478	0.83 343	3.09 258	0.74 251	4.28 561	2.31 465	2.20 458	1.97 449	1.68 331	1.39 359	11.19 612	1.47 407	0.37 423	0.31 455	0.37 453	0.37 488	0.41 413	0.39 395

MyStereo8	2.33 447	1.13 515	19.26 573	1.22 446	1.62 573	4.16 516	0.57 134	3.50 353	2.36 476	2.15 439	1.75 359	2.28 421	1.14 303	1.46 223	2.20 522	0.24 123	0.21 254	0.32 351	0.27 328	0.36 356	0.43 436

DualNet	2.33 447	0.62 267	11.29 446	1.29 478	0.83 343	3.09 258	0.74 251	4.28 561	2.31 465	2.26 482	2.04 464	1.68 331	1.39 359	11.19 612	1.47 407	0.37 423	0.31 455	0.37 453	0.37 488	0.41 413	0.39 395

MIPNet	2.33 447	0.71 357	19.82 589	0.89 236	0.56 204	4.76 635	0.61 155	4.32 581	2.37 482	1.83 330	1.48 279	1.48 306	1.98 502	2.63 379	1.44 397	0.29 264	0.20 220	0.26 180	0.23 227	0.30 231	0.39 395

DualNet (step1)	2.34 451	1.05 497	7.87 397	1.07 359	0.86 357	3.93 440	1.19 498	4.35 588	2.11 422	2.14 431	1.75 359	1.75 343	1.67 452	6.26 472	1.26 358	1.23 632	0.48 576	4.27 678	2.09 662	0.70 560	0.69 552

test_sample4	2.34 451	0.63 275	11.59 449	1.30 485	0.83 343	3.07 255	0.72 231	4.27 556	2.30 461	2.30 490	1.88 424	1.73 341	1.42 375	11.14 611	1.46 402	0.35 402	0.29 433	0.35 425	0.36 476	0.40 389	0.38 388

test_sample3	2.34 451	0.61 258	11.94 453	1.33 497	0.85 352	3.10 262	0.73 239	4.24 545	2.19 437	2.21 467	1.75 359	1.80 359	1.41 370	11.11 610	1.46 402	0.35 402	0.29 433	0.34 406	0.35 466	0.39 384	0.37 371

STTStereo	2.34 451	0.95 477	14.93 503	1.43 538	1.54 556	3.86 425	0.86 343	3.65 377	2.44 502	2.15 439	1.55 296	2.49 457	1.59 419	5.14 444	1.44 397	0.38 440	0.39 522	0.47 524	0.51 570	0.52 493	0.51 491

CFNet	2.34 451	1.10 510	8.96 413	1.34 505	1.24 485	4.09 490	0.73 239	4.04 482	2.77 550	1.62 285	1.87 423	2.27 420	1.45 385	11.41 618	1.82 476	0.31 330	0.24 352	0.43 502	0.36 476	0.43 442	0.33 323

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 456	0.99 486	19.62 583	1.09 373	0.96 390	1.51 83	0.44 79	4.05 486	1.64 306	1.31 243	1.67 334	4.93 626	2.45 541	2.52 369	1.40 388	0.30 306	0.20 220	0.31 328	0.50 566	0.57 516	0.60 528

test_sample6	2.35 456	0.62 267	10.78 440	1.33 497	0.83 343	3.15 268	0.79 290	4.36 593	2.43 498	2.26 482	2.04 464	1.69 335	1.39 359	11.48 623	1.61 440	0.38 440	0.32 463	0.37 453	0.39 509	0.41 413	0.42 426

EAI-Stereo	2.35 456	0.63 275	2.97 308	0.95 287	0.65 257	3.84 415	14.27 680	5.04 642	2.19 437	2.06 409	7.25 638	1.10 247	0.94 222	1.65 266	1.37 383	0.31 330	0.22 286	0.27 213	0.60 593	0.27 163	0.32 304

ac_64	2.35 456	0.62 267	9.77 423	1.32 492	1.71 593	3.27 294	0.93 408	3.48 347	2.50 512	1.74 314	1.73 353	3.91 580	1.77 470	10.21 572	1.86 481	0.40 460	0.31 455	0.33 387	0.30 406	0.34 322	0.39 395

HSM	2.35 456	0.81 423	2.21 243	1.14 401	1.55 560	3.44 325	1.03 455	3.99 469	2.25 448	2.29 486	2.11 483	8.04 655	3.05 573	11.60 626	1.71 459	0.33 370	0.22 286	0.28 248	0.23 227	0.32 283	0.35 350

CFNet_ucs	2.36 461	0.68 329	18.42 558	0.89 236	0.81 326	3.85 423	0.68 205	4.29 565	2.37 482	2.09 414	2.04 464	3.31 537	1.24 328	2.63 379	1.14 323	0.36 415	0.45 556	0.56 575	0.29 385	0.66 552	0.49 476

RT-IGEV	2.37 462	0.60 238	15.33 512	1.49 555	0.78 315	2.10 146	1.28 513	4.25 547	1.69 325	2.58 549	3.19 600	3.60 568	4.94 622	2.49 360	1.19 335	0.35 402	0.24 352	0.31 328	0.26 300	0.33 303	0.42 426

MyStereo05	2.37 462	0.72 362	19.94 594	1.02 340	0.99 406	4.26 539	0.86 343	4.01 473	2.62 531	2.14 431	1.26 212	2.28 421	1.63 443	2.07 325	1.68 456	0.24 123	0.23 316	0.34 406	0.26 300	0.42 432	0.36 356

hitnet-ft	2.37 462	0.73 373	8.34 404	0.96 293	0.89 371	3.77 398	0.80 301	3.55 364	2.58 526	2.24 476	2.04 464	3.65 571	1.49 398	11.71 638	1.89 484	0.44 499	0.53 586	0.44 507	0.35 466	0.52 493	0.48 469

YMNet	2.40 465	1.41 567	13.46 469	1.36 516	1.67 586	3.96 461	0.97 429	3.81 412	2.37 482	2.64 562	2.57 557	3.35 540	1.53 412	3.28 402	2.42 538	0.48 529	0.54 588	0.52 559	0.49 560	0.70 560	0.54 504

YMNet_1	2.40 465	1.41 567	13.46 469	1.36 516	1.67 586	3.96 461	0.97 429	3.81 412	2.37 482	2.64 562	2.57 557	3.35 540	1.53 412	3.28 402	2.42 538	0.48 529	0.54 588	0.52 559	0.49 560	0.70 560	0.54 504

CoDeX	2.40 465	0.78 410	13.21 465	1.00 322	1.18 462	3.24 285	1.32 518	4.14 514	2.41 494	1.74 314	1.84 409	2.05 404	1.47 390	10.03 565	1.60 437	0.34 382	0.28 423	0.32 351	0.27 328	0.32 283	0.39 395

LMCR-Stereo	2.40 465	1.31 552	18.61 561	1.59 574	0.86 357	3.87 427	1.15 489	4.32 581	1.60 292	2.25 479	2.27 511	1.13 250	2.43 539	2.48 359	1.60 437	0.88 616	0.24 352	0.29 274	0.24 256	0.56 511	0.30 283

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 469	1.47 573	14.14 486	1.30 485	1.35 514	3.51 346	1.64 568	4.04 482	2.10 420	2.46 525	1.88 424	2.28 421	2.51 545	4.73 438	3.17 573	0.38 440	0.19 169	0.35 425	0.20 153	0.40 389	0.36 356

PAM	2.43 470	0.61 258	20.86 636	1.07 359	0.73 296	2.93 235	0.53 117	3.24 315	1.53 243	1.89 346	2.43 540	5.29 639	2.76 556	1.84 299	1.02 297	0.27 191	0.24 352	0.26 180	0.25 277	0.40 389	0.50 483

PSM-AAD	2.43 470	0.54 164	1.32 128	0.92 263	0.54 191	4.48 575	7.47 666	2.96 279	1.55 260	2.31 496	2.56 555	1.26 274	16.23 677	2.46 357	0.89 251	0.28 235	0.21 254	0.58 580	0.41 527	0.34 322	1.32 619

AASNet	2.44 472	0.92 465	19.79 588	1.35 510	1.49 547	3.81 407	1.07 467	3.85 422	2.93 575	1.95 364	2.29 518	1.96 389	1.29 336	1.73 281	1.93 489	0.39 452	0.33 470	0.45 514	0.30 406	0.55 505	0.45 448

PAM_32	2.45 473	0.63 275	20.74 632	1.05 350	0.65 257	2.83 214	0.46 89	2.91 273	1.54 252	1.95 364	2.66 565	4.99 629	3.78 599	1.96 316	0.92 269	0.27 191	0.22 286	0.27 213	0.25 277	0.36 356	0.48 469

GMM-Stereo	2.45 473	0.52 130	20.38 618	0.89 236	0.82 335	4.18 524	1.91 587	2.45 186	1.48 206	2.48 528	2.30 523	1.69 335	1.86 490	2.93 392	1.08 308	0.28 235	0.18 123	0.33 387	0.48 555	0.35 343	2.41 647

DMCA-RVC	2.45 473	1.22 537	18.29 553	1.23 452	1.14 453	2.49 184	0.85 338	3.29 321	1.68 318	3.02 593	1.41 260	2.00 396	1.53 412	6.39 474	2.00 499	0.38 440	0.30 446	0.44 507	0.35 466	0.45 461	0.44 442

MyStereo06	2.46 476	0.72 362	19.97 596	1.02 340	0.99 406	4.26 539	0.86 343	3.51 356	1.68 318	1.92 354	1.73 353	4.01 586	4.22 610	1.62 257	0.88 248	0.24 123	0.23 316	0.34 406	0.26 300	0.42 432	0.36 356

SACVNet	2.46 476	1.14 519	9.47 421	1.44 541	1.18 462	4.06 483	1.49 551	3.84 419	2.24 445	2.62 558	1.89 430	2.57 463	1.28 333	11.35 616	1.64 451	0.50 545	0.39 522	0.48 532	0.41 527	0.55 505	0.75 568

RAFT-345	2.46 476	0.55 173	19.69 586	1.02 340	0.49 159	4.43 571	0.78 283	1.64 64	2.34 471	2.09 414	3.12 596	1.96 389	1.31 342	6.65 481	1.43 395	0.36 415	0.23 316	0.32 351	0.25 277	0.28 185	0.25 172

GwcNet-ADL	2.47 479	0.67 321	21.48 657	0.96 293	0.72 291	4.61 607	0.95 417	4.42 604	2.36 476	1.98 371	1.80 383	2.55 461	1.24 328	1.90 310	1.41 392	0.40 460	0.46 565	0.24 97	0.27 328	0.41 413	0.49 476

PFNet	2.47 479	0.60 238	16.95 531	2.15 628	0.81 326	4.63 610	0.91 391	2.55 212	1.52 236	2.40 519	2.79 575	1.83 368	1.42 375	7.54 500	1.34 380	0.33 370	0.21 254	0.36 441	0.27 328	0.32 283	0.39 395

IPLG	2.48 481	0.65 299	19.63 584	0.91 257	0.79 319	4.60 606	0.56 131	4.31 576	1.84 363	1.91 352	2.00 456	1.31 281	1.38 356	6.61 479	1.53 426	0.27 191	0.20 220	0.27 213	0.23 227	0.31 251	0.36 356

HHNet	2.48 481	0.71 357	20.52 624	0.64 41	0.64 249	4.07 488	0.93 408	3.76 401	1.56 266	2.15 439	4.92 629	0.98 229	3.37 587	1.66 267	1.79 473	0.32 351	0.20 220	0.31 328	0.27 328	0.36 356	0.42 426

G2L-Stereo	2.49 483	0.94 475	14.54 495	1.15 414	1.35 514	3.57 364	0.95 417	3.62 374	2.00 390	2.11 421	1.61 317	3.20 526	1.34 348	9.54 545	1.91 487	0.34 382	0.27 408	0.35 425	0.28 357	0.30 231	0.35 350

CRFU-Net	2.49 483	0.78 410	10.36 433	2.30 635	1.08 438	3.91 432	1.41 540	3.85 422	1.65 311	2.15 439	1.76 368	3.34 539	7.95 659	5.56 454	1.48 410	0.47 524	0.35 489	0.30 301	0.28 357	0.37 368	0.43 436

FADNet	2.49 483	1.76 593	13.17 464	1.17 424	0.95 389	3.27 294	0.88 371	3.94 454	2.27 453	1.40 257	1.29 222	2.51 458	2.06 507	9.93 560	1.94 491	0.43 493	0.45 556	0.40 479	0.43 538	1.06 607	0.53 498

RAFT + AFF	2.51 486	2.66 623	4.48 363	1.15 414	1.95 624	4.15 506	2.01 593	4.46 612	3.30 612	2.19 455	2.51 549	2.22 418	4.87 621	8.91 528	2.06 506	0.30 306	0.60 606	0.48 532	0.38 501	0.77 579	0.69 552

UNet	2.51 486	0.74 384	20.17 606	1.14 401	1.44 540	3.48 337	0.76 264	3.77 403	1.87 366	2.05 404	1.57 302	2.75 483	2.39 536	3.51 407	2.51 548	0.32 351	0.26 396	0.41 491	0.26 300	0.38 373	0.39 395

FADNet-RVC	2.51 486	2.27 613	14.03 484	1.09 373	0.81 326	3.54 355	1.10 479	4.13 508	2.48 507	1.39 255	1.22 197	1.85 374	1.77 470	9.78 553	2.06 506	0.38 440	0.37 507	0.40 479	0.40 520	0.67 554	0.48 469

iResNet	2.52 489	0.94 475	21.17 648	1.84 608	0.72 291	3.75 395	0.81 311	4.14 514	2.55 524	2.33 506	2.03 461	1.35 286	1.44 381	3.27 401	2.16 520	0.35 402	0.23 316	0.28 248	0.22 206	0.44 453	0.45 448

IPLGR	2.53 490	0.58 212	20.46 623	0.82 175	0.52 179	4.56 601	0.50 103	4.30 573	2.38 487	1.87 337	1.53 290	1.68 331	1.72 463	6.95 491	1.15 324	0.28 235	0.21 254	0.27 213	0.23 227	0.33 303	0.32 304

NCCL2	2.53 490	1.35 558	10.90 442	1.15 414	0.97 394	3.53 351	2.56 615	3.65 377	2.23 443	2.76 574	1.80 383	2.41 442	1.66 450	10.35 576	2.07 509	0.44 499	0.40 527	0.57 578	0.53 577	0.59 521	0.65 545

fast-acv-ft	2.54 492	1.19 528	20.08 602	1.41 534	1.40 527	3.18 272	1.17 494	3.37 338	2.28 457	1.90 347	2.15 492	2.69 475	2.17 520	2.91 390	2.31 529	0.37 423	0.39 522	0.45 514	0.39 509	0.57 516	0.45 448

XX-Stereo	2.54 492	0.61 258	20.21 607	1.78 599	1.19 469	4.30 548	0.46 89	4.39 599	1.58 276	2.32 500	1.89 430	4.64 621	0.60 82	4.16 428	0.82 221	0.31 330	0.21 254	0.28 248	0.27 328	0.51 489	0.26 202

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 492	1.04 496	16.73 527	1.53 562	2.00 626	3.96 461	0.87 364	3.87 428	2.31 465	2.54 540	1.67 334	2.85 496	1.63 443	5.55 453	1.62 445	0.46 515	0.33 470	0.38 469	0.38 501	0.53 499	0.62 534
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	2.54 492	0.90 457	11.10 444	1.32 492	1.47 545	3.58 365	1.38 533	4.13 508	2.45 503	1.90 347	1.71 348	2.86 497	1.76 468	10.86 594	1.66 454	0.60 573	0.43 546	0.53 564	0.41 527	0.78 581	0.94 596

CVANet_RVC	2.55 496	1.10 510	9.13 419	1.46 547	1.15 455	3.96 461	1.53 554	3.91 443	2.50 512	3.04 595	2.04 464	2.60 466	1.72 463	12.46 655	1.50 416	0.49 541	0.30 446	0.51 553	0.41 527	0.63 536	0.50 483

GCST	2.56 497	1.79 596	18.02 549	1.92 614	1.33 511	1.72 106	0.51 107	3.67 381	2.03 397	1.70 304	1.61 317	1.55 315	1.29 336	5.06 442	1.24 352	2.06 646	0.77 628	1.45 644	0.97 626	1.14 617	1.34 620

ARAFT	2.56 497	1.13 515	19.50 580	0.89 236	0.48 151	4.15 506	1.40 537	4.36 593	2.82 565	2.36 511	1.88 424	1.70 337	1.04 257	6.45 475	1.22 346	0.29 264	0.18 123	0.37 453	0.35 466	0.35 343	0.25 172

RASNet	2.56 497	0.70 343	10.06 428	1.60 576	2.25 639	3.67 381	1.00 444	3.38 339	3.14 594	1.81 326	2.11 483	4.60 617	2.30 529	10.25 574	2.61 556	0.37 423	0.24 352	0.25 136	0.24 256	0.28 185	0.26 202

cf-r	2.57 500	0.79 414	16.09 518	1.48 552	1.35 514	4.19 528	0.93 408	3.68 383	2.36 476	1.97 369	1.81 395	3.42 547	1.45 385	8.24 514	1.83 478	0.32 351	0.26 396	0.33 387	0.30 406	0.34 322	0.37 371

UGAM	2.58 501	0.56 185	18.55 560	0.89 236	0.71 289	3.23 282	1.03 455	2.75 249	1.75 345	1.36 249	2.77 574	2.69 475	1.28 333	10.75 589	1.40 388	0.28 235	0.24 352	0.40 479	0.31 422	0.35 343	0.30 283

GrayStereo	2.58 501	0.53 148	1.63 175	1.58 573	0.89 371	4.17 521	8.17 670	3.03 288	1.52 236	2.80 578	2.50 547	1.70 337	17.10 678	2.83 389	1.15 324	0.33 370	0.21 254	0.27 213	0.32 434	0.28 185	0.53 498

ASMatch	2.62 503	0.60 238	20.65 630	1.37 526	0.64 249	4.39 559	0.78 283	1.97 105	1.58 276	1.70 304	3.89 619	1.94 382	3.79 600	5.46 450	1.64 451	0.31 330	0.24 352	0.34 406	0.28 357	0.33 303	0.50 483

RAFT-RH_RVC	2.63 504	0.55 173	19.97 596	1.26 463	0.47 143	4.46 573	0.57 134	1.71 71	1.64 306	3.06 598	5.51 633	2.03 400	1.28 333	6.70 483	1.52 425	0.42 487	0.22 286	0.37 453	0.34 450	0.28 185	0.29 252

DANet	2.63 504	1.07 504	8.10 403	1.83 607	1.70 591	3.25 289	1.16 491	4.31 576	2.38 487	3.40 615	2.18 497	4.08 590	1.80 478	9.77 551	3.89 583	0.52 557	0.55 593	0.59 583	0.44 541	0.63 536	0.86 586
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FADNet_RVC	2.65 506	2.28 615	16.51 524	0.98 308	0.92 378	4.09 490	0.83 321	4.26 555	1.73 337	1.46 262	1.78 377	1.60 321	1.50 399	8.88 526	2.39 533	0.47 524	0.38 513	0.44 507	0.58 588	0.89 592	0.97 598

iResNetv2_ROB	2.65 506	5.00 642	19.28 575	2.06 624	1.09 443	3.83 410	1.13 486	4.14 514	2.09 412	1.85 331	2.03 461	2.01 399	1.51 403	3.58 409	1.58 433	0.34 382	0.21 254	0.32 351	0.21 171	0.44 453	0.29 252

ccnet	2.66 508	0.97 484	8.01 402	1.54 564	1.24 485	3.75 395	2.18 602	4.07 492	2.41 494	2.66 567	3.25 602	2.87 498	2.31 532	9.89 557	3.50 576	0.78 605	0.75 627	0.71 608	0.67 601	0.76 578	0.81 580

GwcNet-RSSM	2.66 508	1.05 497	15.91 516	1.22 446	1.19 469	4.12 499	1.12 483	3.84 419	2.02 393	1.93 358	1.79 380	3.12 521	1.46 388	10.37 577	2.05 505	0.33 370	0.27 408	0.35 425	0.30 406	0.40 389	0.36 356

z-ln-s-r	2.67 510	1.16 523	12.43 457	1.34 505	1.26 490	3.70 384	1.21 505	4.20 524	2.38 487	2.04 402	1.92 439	2.43 448	1.60 425	10.58 582	5.19 602	0.29 264	0.20 220	0.32 351	0.24 256	0.51 489	0.38 388

xxxx	2.67 510	0.54 164	2.03 216	1.22 446	0.81 326	3.49 340	0.63 173	4.49 617	2.49 511	2.22 469	2.23 506	2.05 404	1.38 356	10.05 566	17.91 669	0.32 351	0.32 463	0.30 301	0.27 328	0.33 303	0.34 336

test_xeample	2.67 510	0.56 185	2.05 219	1.09 373	0.81 326	3.24 285	0.80 301	4.55 625	2.70 541	2.42 522	2.27 511	1.39 293	1.40 363	10.75 589	17.51 668	0.30 306	0.30 446	0.32 351	0.28 357	0.34 322	0.33 323

PASM	2.67 510	2.05 607	9.71 422	1.73 594	1.37 520	2.53 191	1.52 552	3.10 297	2.17 434	2.79 577	1.84 409	2.90 499	1.85 489	11.89 645	2.19 521	0.81 610	0.85 631	0.87 623	1.01 629	1.14 617	1.05 603

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 514	1.26 544	22.01 666	1.08 367	0.99 406	1.61 97	0.86 343	3.69 388	1.64 306	1.52 268	5.62 635	3.35 540	3.44 593	2.20 343	1.33 377	0.26 165	0.21 254	0.30 301	0.62 597	0.93 596	0.67 547

222	2.68 514	0.57 196	2.03 216	1.11 389	0.81 326	3.23 282	0.65 187	4.52 622	2.45 503	2.34 507	2.29 518	1.41 299	1.44 381	10.50 580	18.47 673	0.32 351	0.30 446	0.32 351	0.27 328	0.32 283	0.34 336

PWC_ROB	2.69 516	2.01 604	8.36 405	1.33 497	1.90 622	3.23 282	1.18 495	4.33 584	3.25 606	3.11 600	3.41 609	2.71 478	2.18 522	9.15 536	4.48 587	0.56 566	0.31 455	0.61 591	0.36 476	0.69 559	0.74 565

pcwnet_v2	2.70 517	0.65 299	22.48 669	1.08 367	1.03 421	3.56 360	0.81 311	4.29 565	3.14 594	2.29 486	2.29 518	3.01 511	1.71 461	3.32 404	1.43 395	0.43 493	0.50 582	0.41 491	0.34 450	0.61 530	0.56 514

Wz-Net-MNSev	2.71 518	2.54 621	13.91 482	1.52 560	1.37 520	3.28 298	2.47 609	4.03 478	2.32 469	2.57 545	2.07 475	2.29 426	3.01 568	7.55 501	2.74 561	0.38 440	0.36 495	0.36 441	0.37 488	0.57 516	0.47 464

w-ln-seven-2	2.73 519	2.13 608	12.47 459	1.18 430	1.01 418	3.54 355	1.58 561	3.93 450	3.26 607	2.43 524	2.02 458	2.63 470	2.28 528	7.93 510	5.45 605	0.40 460	0.40 527	0.44 507	0.34 450	0.62 534	0.47 464

UGAM-zero	2.79 520	0.57 196	20.87 638	0.98 308	0.77 313	2.08 143	0.35 39	3.88 431	1.51 225	2.05 404	1.64 324	5.07 633	3.42 592	9.83 554	1.24 352	0.28 235	0.21 254	0.27 213	0.29 385	0.29 205	0.28 240

RP	2.79 520	1.20 530	10.36 433	1.54 564	1.93 623	3.44 325	1.97 590	4.05 486	2.34 471	2.66 567	2.79 575	3.98 584	2.58 549	10.21 572	2.61 556	0.95 619	0.47 570	0.71 608	0.57 587	0.71 569	0.68 550

SHD	2.82 522	2.04 606	13.80 479	1.69 587	1.79 608	2.73 207	1.07 467	3.85 422	3.18 598	4.63 641	2.74 570	3.38 545	2.77 557	5.48 452	3.66 579	0.62 579	0.47 570	0.51 553	0.55 582	0.65 547	0.74 565

FADNet-RVC-Resample	2.83 523	2.02 605	21.07 643	1.12 393	0.91 376	3.53 351	1.37 530	4.08 496	2.09 412	1.68 299	1.33 234	2.03 400	1.51 403	9.54 545	1.69 457	0.38 440	0.37 507	0.42 498	0.44 541	0.56 511	0.56 514

Selective-IGEV-i16pc	2.84 524	0.70 343	20.78 633	1.27 471	0.56 204	4.35 554	2.77 621	4.32 581	2.02 393	1.57 275	1.84 409	2.40 439	1.33 345	8.80 524	1.39 385	0.60 573	0.46 565	0.33 387	0.38 501	0.43 442	0.45 448

StereoDRNet	2.84 524	1.49 575	14.48 493	1.33 497	1.57 567	3.44 325	2.06 595	3.69 388	2.36 476	3.26 608	1.84 409	2.79 493	1.80 478	10.88 595	3.16 572	0.41 475	0.33 470	0.39 473	0.36 476	0.59 521	0.58 523

w-ln-seven	2.86 526	3.06 629	14.02 483	1.27 471	1.32 507	4.10 496	1.59 562	3.90 438	2.59 529	3.03 594	2.27 511	3.42 547	2.25 526	6.70 483	4.81 595	0.39 452	0.34 483	0.48 532	0.40 520	0.74 574	0.55 510

AAGNet	2.86 526	0.60 238	1.77 188	2.05 623	0.46 133	4.76 635	1.09 476	2.27 153	1.56 266	2.17 449	1.84 409	2.41 442	4.00 605	6.23 471	24.22 685	0.46 515	0.19 169	0.30 301	0.29 385	0.32 283	0.24 158

Consistency-Raft	2.86 526	1.66 587	19.61 582	1.40 533	1.75 602	3.84 415	1.32 518	4.07 492	2.25 448	1.78 320	2.67 566	1.82 365	4.41 614	1.94 314	2.06 506	0.83 613	0.94 635	1.03 628	1.12 634	1.70 637	1.09 606

PDISCO_ROB	2.86 526	1.53 578	14.27 490	1.98 620	2.19 636	4.52 590	1.35 523	4.65 630	3.19 599	2.09 414	2.16 493	3.53 562	2.45 541	5.32 446	2.12 513	1.30 640	0.78 629	0.72 612	0.59 591	1.24 626	1.28 615

AF-Net	2.87 530	1.30 548	16.24 519	1.33 497	1.75 602	3.26 291	1.59 562	4.09 498	2.43 498	2.69 569	2.94 583	4.51 612	3.20 581	5.84 461	2.75 562	0.76 604	0.36 495	0.72 612	0.49 560	0.70 560	0.56 514

HSM-Net_RVC	2.87 530	0.57 196	17.46 542	0.92 263	0.90 374	3.70 384	1.20 502	5.64 654	2.51 515	3.22 607	2.43 540	2.54 460	1.59 419	11.41 618	1.65 453	0.34 382	0.25 379	0.26 180	0.23 227	0.30 231	0.29 252
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Nwc_Net	2.88 532	1.16 523	18.30 554	1.35 510	1.68 589	3.52 349	1.18 495	3.90 438	2.06 406	2.52 536	2.82 580	3.82 577	2.34 533	6.78 488	2.55 553	0.86 615	0.40 527	0.59 583	0.67 601	0.57 516	0.55 510

DDUNet	2.91 533	2.78 625	6.94 389	3.53 656	2.26 640	3.28 298	1.36 525	3.77 403	2.04 401	2.62 558	2.49 546	4.18 597	1.69 457	5.38 448	1.85 480	2.21 648	1.77 655	2.61 658	2.43 668	2.60 644	2.34 646

MFMNet_re	2.91 533	1.91 599	18.25 551	3.06 649	1.89 620	3.13 266	1.67 573	3.52 357	2.97 577	3.14 602	2.87 582	2.26 419	2.41 537	2.42 354	2.00 499	1.10 625	1.05 637	0.94 625	0.90 621	1.28 627	1.46 627

ACV-stereo	2.92 535	0.92 465	20.27 613	1.33 497	1.05 426	4.68 617	1.10 479	2.66 237	1.64 306	1.46 262	1.32 232	5.41 641	4.24 611	7.83 508	1.90 486	0.44 499	0.52 585	0.32 351	0.29 385	0.45 461	0.63 538

GANet	2.93 536	1.05 497	11.29 446	1.64 581	0.96 390	3.91 432	2.52 612	3.72 396	2.41 494	2.95 591	3.00 586	3.21 527	2.03 503	12.42 653	4.72 592	0.51 551	0.41 536	0.46 520	0.39 509	0.60 525	0.50 483

RTSC	2.95 537	2.51 617	15.49 514	1.54 564	1.30 497	3.51 346	0.86 343	3.89 433	2.48 507	3.64 618	3.12 596	3.04 513	2.30 529	5.70 458	6.67 609	0.55 564	0.35 489	0.37 453	0.39 509	0.70 560	0.60 528

PWCDC_ROB	2.95 537	3.26 631	14.06 485	1.59 574	1.56 563	4.19 528	0.86 343	4.30 573	4.08 635	2.06 409	7.37 639	2.75 483	2.42 538	3.59 410	2.67 559	1.34 642	0.36 495	0.39 473	0.34 450	1.13 616	0.62 534

PSMNet_ROB	2.95 537	1.38 562	18.46 559	1.19 433	1.20 476	3.80 405	1.65 571	3.54 362	2.35 473	1.98 371	1.71 348	2.75 483	1.79 473	11.43 620	2.78 563	0.42 487	0.36 495	0.50 549	0.60 593	0.59 521	0.49 476

ff1	2.96 540	0.60 238	5.21 372	1.14 401	0.99 406	3.62 373	0.86 343	4.22 533	3.37 615	2.20 458	2.30 523	3.48 551	1.62 430	11.62 628	16.09 658	0.29 264	0.16 47	0.48 532	0.37 488	0.30 231	0.29 252

FINET	2.96 540	1.07 504	23.18 675	1.29 478	1.86 615	2.03 133	1.52 552	4.30 573	4.71 641	2.23 473	2.34 536	1.65 327	1.48 392	5.89 462	2.81 565	0.51 551	0.47 570	0.49 546	0.40 520	0.59 521	0.49 476

XQC	2.96 540	2.42 616	14.85 498	1.36 516	1.32 507	3.29 302	1.53 554	4.28 561	2.78 551	3.21 606	2.46 542	3.53 562	2.92 564	6.58 478	4.67 589	0.70 600	0.41 536	0.59 583	0.56 584	0.96 601	0.83 585

SGM-Forest	2.96 540	0.62 267	3.49 332	1.09 373	0.80 321	4.06 483	3.30 638	4.37 596	3.09 590	4.18 636	3.27 604	4.67 623	3.86 602	11.69 637	7.91 624	0.51 551	0.46 565	0.49 546	0.39 509	0.48 479	0.49 476
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DEmStereo	2.97 544	0.58 212	13.42 468	0.79 156	0.51 166	3.84 415	1.84 585	2.42 176	1.60 292	2.25 479	2.74 570	2.03 400	6.04 637	6.79 490	12.80 648	0.35 402	0.26 396	0.26 180	0.27 328	0.27 163	0.37 371

RYNet	2.97 544	0.93 469	15.09 506	1.12 393	1.38 523	3.66 380	1.42 542	4.03 478	2.29 460	2.10 417	1.70 344	3.79 575	2.16 518	13.64 669	3.02 570	0.37 423	0.41 536	0.48 532	0.34 450	0.81 586	0.75 568

TCMNet	2.98 546	1.30 548	18.26 552	1.47 550	2.09 632	3.84 415	1.08 472	3.96 461	2.39 491	2.53 539	2.29 518	2.43 448	1.75 467	10.09 569	2.39 533	0.52 557	0.45 556	0.61 591	0.50 566	0.80 585	0.78 574

mmx	2.98 546	0.60 238	5.21 372	1.14 401	0.99 406	3.62 373	0.86 343	4.49 617	3.05 586	2.20 458	2.30 523	3.48 551	1.62 430	11.62 628	16.09 658	0.33 370	0.28 423	0.48 532	0.37 488	0.44 453	0.37 371

xxx	2.98 546	0.60 238	5.21 372	1.14 401	0.99 406	3.62 373	0.86 343	4.49 617	3.05 586	2.20 458	2.30 523	3.48 551	1.62 430	11.62 628	16.09 658	0.33 370	0.28 423	0.48 532	0.37 488	0.44 453	0.37 371

Wz-Net-SNSev	2.98 546	4.36 638	15.98 517	1.57 572	1.19 469	3.28 298	1.80 580	3.96 461	2.40 492	2.32 500	2.28 515	3.48 551	2.05 506	7.84 509	3.82 582	0.47 524	0.39 522	0.53 564	0.49 560	0.71 569	0.60 528

DispNO	3.00 550	0.75 395	18.92 565	1.17 424	1.10 445	3.72 388	0.94 413	4.29 565	2.54 522	2.24 476	2.28 515	4.51 612	2.12 511	11.40 617	2.09 511	0.31 330	0.28 423	0.31 328	0.28 357	0.36 356	0.39 395

GwcNet	3.00 550	1.63 583	19.83 590	1.32 492	2.04 631	3.27 294	1.55 558	3.65 377	2.33 470	2.00 388	2.12 486	3.56 566	1.68 456	9.47 543	2.45 543	0.44 499	0.45 556	0.46 520	0.38 501	0.60 525	0.76 570

LL-Strereo	3.01 552	1.81 597	17.59 545	1.12 393	2.10 633	2.90 224	1.09 476	4.33 584	2.00 390	3.12 601	2.24 507	3.29 534	3.15 576	11.31 615	1.84 479	0.30 306	0.28 423	0.46 520	0.34 450	0.49 485	0.45 448

Anonymous_2	3.01 552	0.89 455	4.53 364	1.06 356	1.18 462	2.93 235	0.87 364	3.24 315	1.46 191	1.86 335	1.35 242	4.11 592	2.35 534	1.64 264	1.28 366	0.82 611	0.90 633	8.71 690	15.84 696	4.44 668	0.74 565

STrans-v2	3.03 554	0.77 404	20.91 639	0.81 163	0.63 247	3.89 429	1.01 447	4.27 556	2.64 534	2.28 484	3.70 615	4.13 593	5.20 626	7.33 495	1.27 362	0.31 330	0.18 123	0.29 274	0.25 277	0.29 205	0.41 422

TransformOpticalFlow	3.03 554	0.77 404	20.99 642	1.00 322	0.55 199	4.18 524	0.64 177	4.33 584	3.02 584	2.18 451	3.09 594	4.35 605	5.07 624	7.36 498	1.27 362	0.32 351	0.18 123	0.32 351	0.26 300	0.28 185	0.46 459

AANet_RVC	3.03 554	1.72 590	12.78 462	1.17 424	1.12 448	3.79 404	1.10 479	3.86 425	3.13 592	2.62 558	4.26 622	3.96 583	1.41 370	11.43 620	5.23 603	0.94 618	0.47 570	0.34 406	0.23 227	0.40 389	0.55 510

DRN-Test	3.03 554	0.99 486	18.18 550	1.35 510	1.60 569	3.59 366	1.48 547	4.13 508	2.45 503	3.47 617	1.92 439	2.58 465	2.53 546	10.88 595	2.80 564	0.39 452	0.36 495	0.44 507	0.41 527	0.55 505	0.57 518

Syn2CoEx	3.08 558	2.55 622	19.88 592	1.34 505	1.18 462	2.43 178	1.65 571	3.91 443	2.40 492	2.39 517	2.27 511	2.90 499	3.17 580	9.57 548	2.54 552	0.50 545	0.45 556	0.53 564	0.39 509	0.74 574	0.72 563

stereogan	3.09 559	0.93 469	16.43 522	1.37 526	1.66 585	3.70 384	1.67 573	3.87 428	3.15 596	3.04 595	2.70 569	5.04 632	2.79 558	9.96 561	1.78 472	0.63 580	0.49 581	0.69 605	0.47 550	0.83 589	0.68 550

PA-Net	3.09 559	1.24 542	18.84 563	1.38 528	1.19 469	3.42 323	1.75 576	3.89 433	3.27 611	1.88 340	2.10 479	3.03 512	1.88 494	11.60 626	2.88 566	0.40 460	0.54 588	0.44 507	0.62 597	0.52 493	1.02 601
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RGC	3.10 561	1.45 572	14.90 501	1.46 547	1.79 608	3.33 306	1.39 535	4.04 482	2.26 451	2.77 575	3.26 603	4.00 585	2.71 555	11.63 633	2.62 558	0.82 611	0.46 565	0.79 618	0.79 616	0.71 569	0.78 574

PVD	3.12 562	1.97 603	12.80 463	1.79 604	1.63 575	3.83 410	1.34 522	3.48 347	3.88 630	5.77 650	3.56 612	3.45 550	3.29 584	5.58 456	5.30 604	0.71 602	0.69 621	0.74 616	0.77 612	0.79 583	1.13 609

1111x	3.13 563	0.57 196	8.38 406	1.20 437	0.76 307	3.80 405	0.88 371	4.61 629	2.63 532	2.31 496	2.16 493	1.95 384	1.81 481	11.54 624	18.13 671	0.32 351	0.31 455	0.32 351	0.30 406	0.35 343	0.34 336

APVNet	3.13 563	1.25 543	21.14 645	1.31 489	1.52 553	3.94 446	1.13 486	3.32 328	2.14 428	2.20 458	2.03 461	3.05 516	1.96 500	11.79 641	2.53 550	0.42 487	0.45 556	0.64 599	0.46 547	0.67 554	0.57 518

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 563	1.43 569	9.93 426	2.50 640	1.62 573	4.29 546	1.68 575	3.95 456	2.43 498	1.66 295	1.91 436	3.04 513	1.41 370	13.26 661	1.58 433	3.82 665	1.59 651	1.12 634	0.46 547	2.21 642	2.74 656

AANet	3.15 566	2.93 627	15.16 509	1.41 534	1.08 438	2.23 159	1.37 530	2.95 277	3.65 624	4.12 631	4.40 624	4.13 593	5.32 629	6.55 477	3.76 581	0.60 573	0.42 545	0.50 549	0.42 534	0.99 602	0.93 595

zh-mn7	3.15 566	9.61 667	12.45 458	1.26 463	0.99 406	2.91 227	1.32 518	4.12 506	2.74 545	3.33 611	3.07 590	2.84 495	1.89 495	8.91 528	4.69 591	0.49 541	0.40 527	0.38 469	0.38 501	0.56 511	0.63 538

ADLNet2	3.15 566	0.92 465	20.06 599	1.20 437	1.79 608	3.83 410	1.48 547	3.94 454	3.59 622	2.19 455	2.47 544	4.65 622	1.93 499	10.69 588	1.96 496	0.39 452	0.37 507	0.28 248	0.30 406	0.48 479	0.43 436

NCC-stereo	3.16 569	1.28 546	18.31 555	1.25 456	1.75 602	4.06 483	1.40 537	3.89 433	2.22 440	2.72 571	2.55 553	3.49 557	2.65 552	9.91 558	2.99 568	1.29 638	0.65 613	0.64 599	0.86 619	0.65 547	0.71 556

Abc-Net	3.16 569	1.28 546	18.31 555	1.25 456	1.75 602	4.06 483	1.40 537	3.89 433	2.22 440	2.72 571	2.55 553	3.49 557	2.65 552	9.91 558	2.99 568	1.29 638	0.65 613	0.64 599	0.86 619	0.65 547	0.71 556
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	3.20 571	1.93 600	18.84 563	1.51 559	0.80 321	4.12 499	1.82 582	4.16 519	2.91 571	1.87 337	1.74 355	2.48 455	1.84 485	13.18 660	1.74 466	0.80 608	0.57 596	0.79 618	0.74 608	1.20 625	0.86 586
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
Selective-IGEV-i16pb	3.23 572	0.73 373	21.29 651	1.22 446	0.68 276	3.99 469	3.38 641	4.52 622	2.52 516	1.72 309	3.60 613	2.92 504	2.21 524	10.07 567	2.59 555	0.68 595	0.50 582	0.37 453	0.48 555	0.54 502	0.54 504

GASNet	3.24 573	5.55 646	20.58 628	1.56 571	1.25 488	2.32 167	1.12 483	4.04 482	2.67 538	1.88 340	2.10 479	3.00 510	2.16 518	10.59 583	2.43 540	0.65 586	0.37 507	0.61 591	0.45 545	0.87 591	0.58 523

FBW_ROB	3.24 573	1.02 491	9.21 420	1.49 555	1.07 435	3.78 400	1.48 547	4.31 576	3.08 589	2.46 525	2.32 534	4.20 600	2.08 509	15.19 675	7.16 619	0.84 614	0.62 609	1.33 640	0.92 622	0.99 602	1.31 617

HBP-ISP	3.25 575	1.10 510	20.86 636	1.54 564	1.15 455	4.50 584	2.89 627	4.43 607	2.38 487	4.14 632	1.96 444	1.90 378	2.04 505	11.08 608	1.32 373	0.66 588	0.57 596	0.66 602	0.61 596	0.64 544	0.61 531

DStereoRT	3.28 576	1.06 502	14.58 496	1.33 497	1.12 448	4.51 588	1.29 515	4.21 529	3.48 620	2.50 530	2.13 488	1.89 377	7.69 657	7.57 502	2.43 540	0.66 588	0.33 470	4.46 682	2.84 676	0.38 373	1.12 608

aanetorigin	3.30 577	1.66 587	17.52 544	1.18 430	1.58 568	2.57 194	3.80 653	2.65 234	2.03 397	6.12 655	4.30 623	2.82 494	5.70 633	5.47 451	4.67 589	0.50 545	0.44 551	0.43 502	0.47 550	1.17 622	0.92 593

ADCRef	3.30 577	1.23 541	14.90 501	1.17 424	1.41 535	3.95 451	1.64 568	3.88 431	2.36 476	3.05 597	2.21 503	2.40 439	2.81 560	5.04 441	16.63 663	0.46 515	0.34 483	0.63 596	0.62 597	0.54 502	0.67 547

CBMV	3.32 579	0.96 483	21.16 647	1.32 492	0.83 343	3.81 407	3.91 656	4.47 613	2.53 518	3.34 612	2.24 507	4.45 609	2.58 549	10.07 567	1.96 496	0.45 508	0.43 546	0.48 532	0.38 501	0.52 493	0.53 498
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FAT-Stereo	3.34 580	0.81 423	20.05 598	1.25 456	1.20 476	3.44 325	1.99 592	4.23 537	2.67 538	3.14 602	3.82 618	3.51 560	3.32 586	11.68 636	1.94 491	0.64 583	0.67 617	0.48 532	0.52 573	0.61 530	0.81 580

CC-Net-ROB	3.35 581	1.76 593	13.89 481	2.33 637	1.65 582	4.49 581	1.62 565	4.73 634	2.90 570	1.92 354	2.05 470	1.99 395	1.61 426	12.57 658	1.60 437	2.46 649	2.18 659	2.68 660	1.04 632	2.11 640	1.38 623

z-mn7	3.36 582	9.42 665	14.16 487	1.28 474	1.22 482	3.78 400	1.43 544	3.92 448	3.35 614	2.85 582	3.36 607	3.06 517	1.97 501	9.66 549	5.16 599	0.42 487	0.35 489	0.43 502	0.33 442	0.63 536	0.48 469

edge stereo	3.37 583	1.01 490	21.99 665	1.28 474	1.37 520	2.67 202	1.39 535	3.98 465	2.87 568	2.93 586	3.27 604	4.35 605	2.43 539	11.62 628	2.39 533	0.60 573	0.63 611	0.79 618	0.55 582	0.68 557	0.67 547

DPSNet	3.43 584	1.37 561	12.19 454	1.39 530	1.24 485	4.15 506	2.06 595	4.51 621	3.34 613	2.69 569	1.96 444	3.52 561	5.56 632	10.68 587	9.68 632	0.93 617	0.73 625	0.40 479	0.37 488	1.06 607	0.86 586

S-Stereo	3.48 585	0.91 463	22.06 668	1.36 516	1.50 550	3.55 358	2.53 614	4.21 529	2.81 563	2.37 512	3.81 617	3.75 573	1.84 485	11.90 646	2.51 548	0.63 580	0.71 623	0.48 532	0.76 610	0.67 554	1.19 612

UDG	3.55 586	2.81 626	17.45 541	2.69 642	1.98 625	3.97 466	1.19 498	4.35 588	2.02 393	2.42 522	2.53 552	4.50 611	2.46 543	6.53 476	2.41 537	2.12 647	1.77 655	2.63 659	2.57 670	2.64 645	1.95 637

SAMSARA	3.55 586	2.16 611	14.18 488	1.86 611	1.49 547	4.62 608	2.65 619	3.58 369	2.80 557	7.05 660	3.05 589	5.16 638	4.07 607	9.18 537	4.80 594	0.64 583	0.67 617	0.59 583	0.68 604	0.89 592	0.91 591

WZ-Net	3.62 588	4.87 641	16.77 529	1.43 538	1.40 527	3.75 395	2.29 605	4.12 506	2.50 512	2.74 573	2.19 499	4.06 589	5.29 628	10.19 571	7.36 620	0.54 562	0.37 507	0.47 524	0.49 560	0.77 579	0.73 564

CBMV_ROB	3.62 588	0.70 343	21.42 656	1.21 443	0.89 371	4.43 571	1.76 577	4.39 599	2.79 553	5.88 652	3.38 608	4.18 597	5.12 625	10.75 589	2.32 530	0.56 566	0.55 593	0.53 564	0.51 570	0.55 505	0.46 459

GCAPDPT-zeroshot	3.67 590	0.52 130	56.80 706	0.90 246	1.06 429	2.70 205	0.77 276	3.08 295	1.18 122	1.20 235	0.81 77	0.68 127	0.55 61	0.96 86	0.68 158	0.27 191	0.21 254	0.28 248	0.20 153	0.27 163	0.25 172

Wz-Net-TNSev	3.67 590	8.83 656	13.47 471	1.48 552	1.18 462	3.60 368	2.49 611	4.27 556	3.13 592	2.18 451	1.89 430	4.21 601	2.80 559	12.10 648	7.58 623	0.57 568	0.55 593	0.47 524	0.54 579	0.91 595	1.05 603

SQANet	3.70 592	9.34 664	18.41 557	2.75 643	2.74 646	3.40 317	1.47 546	3.50 353	1.68 318	2.60 554	1.75 359	2.69 475	1.91 497	6.72 487	1.74 466	2.96 652	1.41 649	1.85 647	1.12 634	3.17 649	2.70 655

DeepPrunerF	3.70 592	1.72 590	14.87 499	1.33 497	1.74 600	3.70 384	1.55 558	4.20 524	14.00 670	2.02 395	1.77 374	2.74 481	2.30 529	10.88 595	6.88 615	0.68 595	0.60 606	0.78 617	0.78 615	0.81 586	0.71 556

FTStereo	3.71 594	0.53 148	20.37 617	0.96 293	0.65 257	4.34 551	11.29 674	2.62 231	1.50 218	2.58 549	5.04 630	1.90 378	13.84 672	3.71 415	1.25 355	0.38 440	0.24 352	0.31 328	0.32 434	0.30 231	2.10 640

ADCP+	3.74 595	1.96 602	16.90 530	1.09 373	1.55 560	4.35 554	3.65 651	3.93 450	2.98 580	2.22 469	1.66 333	3.95 581	4.83 620	3.41 405	18.87 676	0.38 440	0.41 536	0.63 596	0.53 577	0.64 544	0.81 580

test_sample9	3.79 596	1.05 497	7.87 397	1.07 359	0.86 357	3.93 440	1.19 498	4.35 588	2.11 422	2.14 431	1.75 359	1.75 343	1.67 452	11.06 605	11.61 643	1.23 632	14.45 696	4.27 678	2.09 662	0.70 560	0.69 552

zh-sn7	3.81 597	11.43 675	15.78 515	1.25 456	1.15 455	3.68 383	2.58 617	4.15 518	2.42 497	2.61 556	3.10 595	3.38 545	3.03 572	11.43 620	6.88 615	0.45 508	0.48 576	0.45 514	0.43 538	0.72 572	0.71 556

MFN_U_SF_RVC	3.81 597	10.78 672	15.01 504	1.84 608	1.39 525	3.73 392	1.63 566	4.05 486	3.26 607	2.91 584	2.38 538	4.36 607	3.65 597	8.43 518	4.91 597	1.11 627	1.04 636	0.99 627	1.31 642	1.58 633	1.75 634

GCAP-BAT	3.82 599	0.52 130	59.75 707	0.90 246	1.06 429	2.70 205	0.77 276	3.08 295	1.18 122	1.20 235	0.81 77	0.68 127	0.55 61	0.96 86	0.68 158	0.27 191	0.21 254	0.28 248	0.21 171	0.27 163	0.25 172

ADCPNet	3.89 600	1.63 583	20.25 612	1.28 474	1.27 493	6.43 654	2.65 619	3.93 450	2.70 541	2.78 576	2.20 501	4.28 603	6.16 641	5.56 454	10.27 635	0.65 586	1.18 641	0.71 608	1.70 651	0.84 590	1.37 621

DStereoO	3.90 601	2.13 608	7.90 401	4.43 670	2.84 649	4.40 563	5.30 660	4.31 576	3.21 604	2.41 521	3.08 591	2.93 506	7.14 653	4.20 430	11.12 639	4.11 668	1.30 647	1.33 640	1.63 648	3.09 647	1.26 613

RTS	3.90 601	7.04 650	17.94 547	1.92 614	2.19 636	5.00 642	2.96 629	4.29 565	3.19 599	4.05 628	3.08 591	4.94 627	3.16 578	7.64 504	6.72 610	0.66 588	0.44 551	0.51 553	0.47 550	0.95 597	0.76 570

RTSA	3.90 601	7.04 650	17.94 547	1.92 614	2.19 636	5.00 642	2.96 629	4.29 565	3.19 599	4.05 628	3.08 591	4.94 627	3.16 578	7.64 504	6.72 610	0.66 588	0.44 551	0.51 553	0.47 550	0.95 597	0.76 570

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 604	10.88 673	12.30 456	1.26 463	1.55 560	5.19 645	3.33 640	4.42 604	2.82 565	2.58 549	2.62 561	5.00 630	2.11 510	14.03 673	2.73 560	1.28 637	2.34 665	0.67 604	1.83 656	0.81 586	1.03 602

ADCMid	3.96 605	3.27 632	15.48 513	1.26 463	1.40 527	4.66 614	2.28 604	4.06 490	3.54 621	3.94 625	3.02 587	3.85 578	3.67 598	4.03 425	18.65 674	0.68 595	0.61 608	1.09 633	1.18 638	1.38 630	1.08 605

SDNR	3.97 606	1.93 600	20.28 614	1.31 489	0.94 386	5.16 644	0.67 194	4.33 584	2.58 526	4.82 645	5.94 636	5.01 631	1.45 385	17.52 677	2.53 550	0.79 606	0.72 624	0.59 583	0.45 545	1.15 620	1.17 610

MADNet+	3.97 606	9.54 666	13.83 480	1.87 612	1.69 590	4.19 528	2.87 626	4.80 638	4.10 636	2.51 534	2.67 566	4.55 615	3.41 589	8.72 522	6.92 617	1.25 635	1.27 645	1.04 629	0.93 623	1.39 631	1.85 635

SPS-STEREO	3.97 606	1.44 571	20.85 635	1.72 593	1.71 593	3.24 285	2.30 606	3.55 364	2.68 540	4.79 644	3.66 614	5.44 642	2.97 565	9.11 534	9.35 631	1.15 628	1.10 639	1.06 631	1.02 631	1.16 621	1.18 611
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NaN_ROB	4.06 609	1.13 515	16.64 525	1.12 393	1.25 488	3.50 344	3.05 633	4.29 565	3.26 607	3.64 618	2.56 555	2.97 507	4.79 619	13.33 663	16.91 664	0.37 423	0.41 536	0.38 469	0.39 509	0.48 479	0.81 580

G-Net	4.11 610	1.21 531	19.47 579	2.31 636	2.94 650	4.74 633	2.95 628	3.33 334	2.14 428	4.44 639	9.43 655	6.93 650	3.84 601	9.01 532	4.92 598	0.79 606	0.80 630	0.70 607	0.50 566	0.95 597	0.87 589

THIR-Stereo	4.14 611	0.82 430	10.85 441	0.86 218	0.43 103	2.16 151	16.77 682	3.22 310	1.54 252	2.04 402	12.05 668	2.68 474	7.53 655	7.30 494	12.62 647	0.30 306	0.21 254	0.29 274	0.28 357	0.33 303	0.41 422

AnyNet_C32	4.17 612	5.75 647	12.62 460	1.60 576	1.54 556	5.51 648	4.09 657	3.90 438	3.23 605	4.22 637	3.03 588	3.10 518	3.41 589	8.01 513	18.85 675	0.53 560	0.58 601	0.53 564	0.74 608	1.19 624	0.97 598

Ntro	4.21 613	8.94 660	19.89 593	3.22 651	2.96 651	4.15 506	1.89 586	3.92 448	2.36 476	1.77 318	2.14 490	3.35 540	2.17 520	9.48 544	2.24 524	3.52 660	1.76 654	2.13 650	1.31 642	3.83 659	3.09 657

ADCS	4.22 614	5.33 643	16.32 520	1.64 581	1.31 500	3.91 432	3.64 650	4.21 529	2.89 569	5.11 646	2.81 579	4.46 610	3.06 575	5.21 445	19.50 677	0.63 580	0.64 612	0.69 605	0.69 606	1.12 615	1.26 613

ADCL	4.35 615	1.63 583	14.21 489	1.29 478	1.26 490	5.56 649	11.16 673	3.97 463	3.37 615	6.07 653	4.67 626	4.30 604	5.72 634	5.08 443	14.51 652	0.50 545	0.48 576	0.89 624	0.77 612	0.78 581	0.76 570

AnyNet_C01	4.37 616	7.80 652	16.40 521	1.98 620	1.40 527	6.37 653	6.47 665	4.09 498	5.03 646	4.06 630	3.78 616	4.16 596	3.31 585	6.62 480	10.00 633	0.61 577	0.67 617	0.63 596	0.67 601	2.01 638	1.31 617

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 617	10.62 670	15.18 510	1.55 569	1.45 544	6.16 651	3.54 648	5.41 652	3.68 627	2.59 553	2.74 570	4.81 624	2.20 523	13.79 670	4.40 586	2.04 645	3.36 678	1.05 630	1.20 639	2.09 639	1.72 632

RainbowNet	4.56 618	8.28 653	20.07 601	3.64 660	3.23 659	4.15 506	2.99 631	4.18 520	3.03 585	2.20 458	2.65 564	4.26 602	2.90 563	9.77 551	2.12 513	3.88 666	2.27 662	2.71 663	1.72 653	3.78 658	3.31 665

SGM_RVC	4.57 619	0.72 362	17.46 542	1.84 608	0.58 225	4.23 537	3.45 643	4.66 631	3.66 626	7.99 665	8.82 653	7.56 653	8.74 664	12.30 650	6.84 614	0.43 493	0.38 513	0.39 473	0.35 466	0.51 489	0.48 469
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
otaku	4.58 620	8.93 659	19.95 595	3.11 650	2.67 644	3.91 432	2.57 616	3.82 415	2.25 448	2.22 469	9.72 657	4.08 590	2.35 534	8.57 520	2.13 516	3.51 659	1.65 653	2.15 651	1.17 637	3.69 656	3.15 659

DispFullNet	4.64 621	3.48 634	23.95 678	3.99 662	3.03 652	3.35 308	1.06 465	4.18 520	2.80 557	6.33 657	2.94 583	4.04 588	7.81 658	3.92 423	5.16 599	2.75 650	1.61 652	3.10 668	2.68 673	3.32 651	3.31 665

CSAN	4.71 622	1.39 564	20.23 608	1.19 433	0.87 362	3.65 379	3.50 645	4.57 627	3.87 629	3.89 624	7.82 642	3.54 565	6.16 641	23.47 688	6.82 613	0.52 557	0.45 556	0.49 546	0.52 573	0.63 536	0.66 546

test_sample8	4.76 623	1.05 497	7.87 397	1.07 359	0.86 357	3.93 440	1.19 498	4.38 597	2.05 404	5.49 648	1.89 430	12.98 667	6.37 643	11.06 605	11.61 643	1.23 632	14.45 696	4.27 678	2.09 662	0.70 560	0.69 552

SuperB	4.79 624	4.41 639	21.08 644	1.45 545	1.08 438	3.91 432	3.08 635	4.18 520	3.01 583	2.50 530	2.10 479	2.75 483	3.49 595	8.80 524	19.60 678	0.44 499	0.33 470	0.53 564	0.39 509	12.01 688	0.64 542

IMH-64-1	4.84 625	2.53 619	6.83 385	4.30 667	3.74 663	4.81 637	6.05 662	5.30 647	3.92 631	3.95 626	8.33 646	5.08 634	6.06 638	8.96 530	6.30 607	4.57 676	2.96 672	3.04 665	2.12 665	4.28 664	3.62 668

IMH-64	4.84 625	2.53 619	6.83 385	4.30 667	3.74 663	4.81 637	6.05 662	5.30 647	3.92 631	3.95 626	8.33 646	5.08 634	6.06 638	8.96 530	6.30 607	4.57 676	2.96 672	3.04 665	2.12 665	4.28 664	3.62 668

NVStereoNet_ROB	4.91 627	1.40 565	16.46 523	1.47 550	1.72 599	3.46 331	1.96 589	3.89 433	3.61 623	2.90 583	24.61 688	4.81 624	4.49 616	13.57 667	4.87 596	1.33 641	1.29 646	1.70 646	1.68 649	1.41 632	1.66 629
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WCMA_ROB	5.12 628	0.90 457	21.33 652	1.50 557	1.33 511	4.09 490	3.49 644	4.03 478	4.59 640	6.57 658	10.95 662	12.92 666	8.41 663	9.86 556	8.78 629	0.75 603	0.58 601	0.51 553	0.50 566	0.68 557	0.57 518

WAO-7	5.16 629	3.21 630	18.98 567	1.88 613	1.44 540	5.34 646	3.09 636	4.91 640	5.81 653	4.35 638	8.92 654	6.55 647	6.06 638	13.40 665	10.81 637	1.34 642	1.20 644	1.48 645	1.35 645	1.60 634	1.45 625

CrosDoStereo	5.24 630	0.60 238	20.23 608	0.82 175	0.51 166	3.39 314	18.11 684	3.82 415	2.27 453	1.98 371	8.74 650	1.96 389	6.96 649	7.35 496	26.35 689	0.30 306	0.22 286	0.30 301	0.28 357	0.33 303	0.38 388

DeepStereo_LL	5.24 630	0.60 238	20.23 608	0.82 175	0.51 166	3.39 314	18.11 684	3.82 415	2.27 453	1.98 371	8.74 650	1.96 389	6.96 649	7.35 496	26.35 689	0.30 306	0.22 286	0.30 301	0.28 357	0.33 303	0.38 388

MeshStereo	5.35 632	1.32 554	21.34 653	1.34 505	1.15 455	4.40 563	3.90 655	5.18 644	4.55 638	10.14 675	11.82 667	11.47 661	5.84 635	13.84 671	7.03 618	0.61 577	0.58 601	0.60 588	0.58 588	0.72 572	0.59 527
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
ACVNet_2	5.41 633	12.60 676	20.42 621	3.27 653	3.15 657	4.50 584	3.02 632	4.66 631	3.73 628	3.35 614	5.36 632	7.86 654	2.88 561	12.33 652	4.76 593	3.12 655	2.22 660	2.70 662	1.69 650	3.49 652	3.10 658

pmcnn	5.45 634	1.22 537	17.40 539	1.60 576	2.41 643	3.48 337	2.12 598	4.52 622	3.26 607	3.67 620	13.15 671	22.10 680	3.46 594	11.92 647	17.16 666	0.34 382	0.21 254	0.23 58	0.19 128	0.36 356	0.28 240

MDST_ROB	5.53 635	0.59 222	23.11 673	2.55 641	2.69 645	21.20 683	1.98 591	4.77 637	2.65 535	9.36 670	4.25 621	4.14 595	4.45 615	22.57 683	3.68 580	0.48 529	0.33 470	0.47 524	0.44 541	0.44 453	0.44 442

EDNetEfficient	5.61 636	2.14 610	16.75 528	1.67 585	3.64 662	4.12 499	7.51 667	3.05 290	5.63 652	11.57 681	4.83 628	3.95 581	12.72 668	8.44 519	20.78 680	0.41 475	0.43 546	0.47 524	1.01 629	1.66 636	1.39 624

MSMD_ROB	5.61 636	1.08 506	16.68 526	1.21 443	0.83 343	10.14 667	2.07 597	3.93 450	6.22 655	10.37 676	8.03 644	22.22 681	9.45 665	11.66 634	4.52 588	0.66 588	0.58 601	0.66 602	0.68 604	0.65 547	0.63 538

SANet	5.65 638	1.72 590	20.94 640	1.26 463	0.88 366	7.20 658	3.81 654	4.60 628	11.23 663	4.56 640	8.78 652	7.49 652	6.95 648	11.85 644	18.11 670	0.49 541	0.44 551	0.50 549	0.42 534	0.90 594	0.82 584

ELAS_RVC	5.72 639	1.64 586	20.40 619	2.09 626	2.01 627	4.95 641	11.47 676	4.66 631	6.31 657	8.09 666	8.01 643	8.06 657	11.65 667	8.36 515	10.22 634	0.99 622	1.17 640	0.81 621	0.76 610	1.14 617	1.58 628
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	5.85 640	9.95 668	15.22 511	2.90 646	1.56 563	5.66 650	7.69 668	5.27 646	4.74 643	3.88 623	7.51 640	8.04 655	5.28 627	15.18 674	8.40 627	3.08 654	1.51 650	2.24 652	1.37 646	5.55 672	1.96 638

WAO-6	5.87 641	2.27 613	15.05 505	2.96 647	2.77 647	12.01 670	3.58 649	5.37 651	11.91 667	3.34 612	9.69 656	6.78 649	5.84 635	11.82 643	8.89 630	2.87 651	2.35 666	2.50 654	1.84 657	2.85 646	2.67 652

ELAS	5.99 642	1.62 581	20.29 615	1.96 619	2.01 627	15.09 676	8.38 671	5.23 645	5.54 650	9.02 669	8.61 649	6.74 648	9.75 666	7.48 499	11.40 642	0.96 620	1.18 641	0.72 612	0.93 623	1.30 628	1.67 630
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_1	6.04 643	13.97 683	21.36 654	3.58 658	3.14 656	4.73 630	2.48 610	4.20 524	3.17 597	2.98 592	2.83 581	23.31 684	4.34 613	11.06 605	2.45 543	3.68 662	2.33 664	2.60 657	1.79 655	3.69 656	3.19 661

FCDSN-DC	6.04 643	0.84 439	19.25 571	1.24 454	1.09 443	4.38 557	2.62 618	4.38 597	4.71 641	9.59 673	11.22 663	19.19 676	17.40 679	12.30 650	8.55 628	0.69 599	0.57 596	0.60 588	0.60 593	0.70 560	0.78 574
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
JetBlue	6.27 645	9.15 662	13.76 474	1.94 618	4.60 674	11.91 669	12.00 677	5.12 643	3.45 619	3.79 622	4.52 625	9.54 659	6.56 647	9.40 542	13.48 650	1.26 636	1.37 648	1.17 636	1.34 644	7.06 681	3.95 672

psmorigin	6.59 646	1.15 520	88.11 711	1.52 560	0.97 394	2.88 222	1.20 502	3.21 308	2.04 401	3.73 621	2.46 542	5.15 637	2.55 547	10.60 584	2.47 545	0.55 564	0.68 620	0.48 532	0.51 570	0.70 560	0.88 590

FC-DCNN	6.64 647	0.77 404	19.26 573	1.68 586	1.64 578	8.27 663	2.35 607	6.35 656	9.23 660	10.85 678	11.27 664	19.89 677	13.33 669	12.51 656	11.79 645	0.66 588	0.57 596	0.58 580	0.56 584	0.63 536	0.61 531

ACVNet-4b	6.73 648	13.67 681	21.87 664	3.54 657	3.07 653	4.19 528	2.25 603	4.03 478	3.65 624	1.64 290	3.98 620	5.88 644	2.89 562	10.01 564	16.98 665	23.29 701	2.24 661	2.53 655	1.78 654	3.87 660	3.21 662

EKT-Stereo	6.79 649	0.64 286	4.24 357	1.77 598	106.39 708	4.51 588	0.61 155	3.16 303	1.53 243	1.88 340	1.22 197	1.98 393	1.36 354	3.81 416	0.84 227	0.35 402	0.24 352	0.29 274	0.26 300	0.34 322	0.48 469

IMH	6.81 650	13.66 680	20.41 620	4.33 669	3.74 663	5.50 647	3.06 634	5.49 653	6.22 655	4.64 642	10.35 659	9.30 658	8.03 661	13.61 668	6.81 612	4.80 679	2.99 675	3.09 667	2.12 665	4.36 666	3.61 667

LVE	6.88 651	9.31 663	21.14 645	3.61 659	3.18 658	4.49 581	2.79 622	10.21 667	11.69 665	3.16 605	11.53 665	18.33 673	4.31 612	11.66 634	3.52 577	4.45 674	2.93 670	2.56 656	1.91 659	3.62 653	3.16 660

FC-DCNN v2	6.91 652	0.77 404	19.25 571	1.69 587	1.64 578	9.13 665	2.40 608	7.20 658	9.47 661	11.07 680	11.62 666	20.05 679	15.79 676	12.55 657	11.99 646	0.66 588	0.57 596	0.58 580	0.56 584	0.63 536	0.61 531

tt	7.19 653	0.51 121	6.83 385	4.03 663	2.30 642	12.05 671	20.19 688	15.46 684	6.58 658	3.42 616	3.22 601	5.37 640	6.39 646	4.20 430	7.46 621	9.81 688	11.53 695	7.05 686	7.46 687	6.31 675	3.71 670

Dean	7.52 654	9.08 661	21.41 655	3.74 661	3.53 660	4.81 637	3.53 646	5.33 650	5.25 647	4.17 633	26.53 689	25.62 690	4.09 608	10.97 599	4.32 585	3.69 663	2.30 663	2.91 664	1.87 658	4.03 662	3.24 663

DGSMNet	7.55 655	1.62 581	17.42 540	1.92 614	12.73 680	7.45 661	42.99 702	4.13 508	2.07 408	2.10 417	3.16 599	3.42 547	1.70 459	9.24 539	2.30 528	3.70 664	10.89 694	11.80 696	5.54 683	4.24 663	2.66 651

MADNet++	7.57 656	5.80 648	13.28 466	6.38 681	5.26 676	7.18 657	7.77 669	5.32 649	5.62 651	6.11 654	7.78 641	6.02 646	8.01 660	11.74 639	16.36 662	9.36 687	4.95 682	8.57 689	5.66 684	4.83 670	5.34 678

MonStereo1	8.07 657	2.24 612	5.83 379	4.68 674	3.60 661	18.80 681	2.52 612	5.89 655	5.86 654	4.76 643	13.98 676	7.41 651	50.63 706	13.28 662	5.16 599	4.40 672	0.90 633	2.69 661	1.55 647	3.92 661	3.30 664

SGM+DAISY	8.36 658	3.82 636	24.83 679	2.02 622	1.75 602	14.80 675	17.22 683	4.27 556	11.79 666	13.88 682	14.38 677	11.74 665	13.83 671	10.56 581	15.12 653	1.21 630	1.19 643	1.14 635	1.13 636	1.17 622	1.37 621

MultiAttention	8.74 659	0.56 185	7.25 392	2.07 625	22.74 690	35.86 695	8.44 672	4.97 641	2.58 526	2.57 545	5.11 631	5.55 643	1.59 419	52.70 708	7.50 622	0.47 524	0.24 352	0.52 559	1.00 628	6.84 679	6.30 682

UNDER WATER-64	9.33 660	5.37 644	22.60 671	5.22 679	4.86 675	10.75 668	4.61 659	11.45 668	17.30 683	7.59 661	9.80 658	15.99 672	17.90 681	10.63 585	15.72 657	4.36 670	2.87 669	4.39 681	2.86 677	7.01 680	5.36 679

TorneroNet-64	10.12 661	8.74 655	20.95 641	4.27 665	3.76 666	13.86 674	2.85 625	15.05 682	23.15 692	10.07 674	23.84 687	13.47 668	8.24 662	13.96 672	17.21 667	3.96 667	2.72 667	3.23 669	2.48 669	6.29 674	4.27 675

DStereoSA	10.13 662	4.62 640	12.76 461	4.78 676	13.35 681	9.97 666	22.80 689	4.74 636	16.44 678	5.11 646	15.31 679	4.61 618	13.82 670	8.00 511	27.60 693	6.51 684	8.86 686	1.43 643	8.28 688	3.16 648	10.38 684

UNDER WATER	10.47 663	3.95 637	22.62 672	5.07 678	4.51 673	7.78 662	3.77 652	12.56 676	21.72 691	7.84 664	10.78 660	23.96 686	31.66 692	10.78 592	16.19 661	4.44 673	2.93 670	4.24 677	2.86 677	6.33 676	5.47 680

JetRed	10.48 664	27.10 692	35.70 688	4.27 665	4.09 670	15.55 679	12.83 679	12.16 673	5.50 649	5.83 651	5.56 634	10.14 660	7.43 654	8.88 526	26.39 691	3.32 656	3.81 679	3.51 672	2.96 679	7.85 682	6.69 683

notaker	10.50 665	8.60 654	20.23 608	4.54 673	3.95 667	6.27 652	3.44 642	8.07 661	4.75 644	8.73 667	46.45 699	13.86 671	27.86 691	13.49 666	13.61 651	4.56 675	3.18 676	3.52 673	2.68 673	8.13 684	4.05 673

WQFJA1++	10.56 666	0.40 19	3.21 320	0.89 236	0.82 335	1.43 70	0.41 63	2.15 132	0.87 67	96.02 713	0.71 52	0.46 39	0.55 61	1.29 179	0.50 74	0.27 191	0.17 82	0.21 30	0.18 84	100.47 711	0.22 120

xyz-stereo	10.85 667	0.45 53	79.01 710	0.62 23	0.45 122	83.70 709	0.77 276	2.59 226	1.34 149	2.19 455	32.02 697	2.76 489	1.62 430	5.75 459	2.39 533	0.25 148	0.17 82	0.33 387	0.21 171	0.25 113	0.19 15

DStereoFS	11.11 668	13.81 682	11.82 452	5.73 680	11.05 679	20.81 682	11.36 675	8.68 664	16.52 681	14.90 685	15.81 683	11.63 664	13.85 673	9.05 533	15.60 656	7.57 685	8.88 687	2.41 653	5.29 682	2.16 641	15.30 690

MANE	11.39 669	1.38 562	23.16 674	4.82 677	2.79 648	22.02 684	14.51 681	25.81 688	26.28 693	10.93 679	13.17 672	19.90 678	18.03 682	15.69 676	20.41 679	0.96 620	0.74 626	1.42 642	3.24 680	0.74 574	1.71 631

SGM-ForestM	11.55 670	1.16 523	21.62 661	2.14 627	0.81 326	22.25 685	19.08 686	16.50 686	11.34 664	15.94 688	14.44 678	27.12 691	22.61 690	24.76 689	28.39 696	0.50 545	0.48 576	0.47 524	0.44 541	0.55 505	0.53 498

WAO-8	11.95 671	13.02 677	20.56 625	3.50 654	3.08 654	15.11 677	2.80 623	12.91 677	19.11 689	7.69 662	13.12 669	11.62 662	7.01 651	84.40 710	7.91 624	3.42 657	1.92 657	3.54 674	1.93 660	3.68 654	2.69 653

Venus	11.95 671	13.02 677	20.56 625	3.50 654	3.08 654	15.11 677	2.80 623	12.91 677	19.11 689	7.69 662	13.12 669	11.62 662	7.01 651	84.40 710	7.91 624	3.42 657	1.92 657	3.54 674	1.93 660	3.68 654	2.69 653

TCMNet-wrong-test	12.32 673	14.13 684	19.38 576	22.38 691	19.85 685	15.99 680	12.34 678	22.95 687	4.56 639	6.24 656	6.27 637	18.40 675	15.71 675	10.10 570	10.72 636	9.06 686	4.78 680	5.35 683	3.95 681	12.28 689	11.97 686

EDNetEfficientorigin	12.35 674	2.51 617	179.47 715	1.19 433	0.96 390	2.91 227	1.81 581	3.00 284	5.35 648	8.91 668	4.79 627	4.18 597	4.64 618	9.98 562	11.30 640	0.37 423	0.38 513	0.60 588	0.85 618	1.32 629	2.43 649

LSM	12.71 675	3.52 635	20.79 634	55.63 705	84.76 705	3.63 378	6.30 664	3.73 397	4.93 645	5.55 649	13.92 675	3.53 562	3.25 583	9.72 550	4.12 584	0.64 583	0.85 631	0.71 608	0.81 617	1.03 604	26.84 695

U	12.82 676	0.38 9	1.99 212	0.66 63	58.94 704	63.38 708	0.34 35	1.91 97	0.94 92	0.59 50	0.80 72	0.46 39	0.57 67	0.83 44	0.44 35	0.29 264	0.17 82	63.35 709	59.81 708	0.29 205	0.20 48

MSAF-DinoV2	13.69 677	13.09 679	22.03 667	2.41 639	1.44 540	4.03 478	1.38 533	9.07 665	9.20 659	2.23 473	1.98 451	5.08 634	5.06 623	177.66 716	5.46 606	0.45 508	0.34 483	0.40 479	0.62 597	6.09 673	5.80 681

DGTPSM_ROB	15.31 678	8.85 657	28.14 685	9.90 685	18.89 683	12.44 672	33.21 692	13.48 679	17.86 687	9.50 671	22.89 685	13.78 669	19.67 683	21.26 679	23.68 683	5.08 681	8.84 684	5.62 684	11.50 691	6.72 677	14.87 688

DPSMNet_ROB	15.52 679	8.89 658	31.44 686	10.07 687	18.91 684	12.44 672	33.22 693	13.51 680	17.94 688	9.58 672	22.91 686	13.79 670	19.67 683	21.43 680	23.73 684	5.17 682	8.84 684	5.63 685	11.52 694	6.79 678	14.90 689

USTest	15.98 680	15.58 685	22.56 670	18.49 688	16.99 682	26.43 686	36.08 696	27.68 691	12.77 669	10.69 677	10.80 661	18.35 674	15.09 674	18.62 678	23.37 682	4.85 680	5.34 683	7.38 687	7.43 686	9.90 686	11.23 685

KSHMR	16.96 681	5.37 644	21.64 663	4.46 671	4.50 672	8.30 664	3.32 639	15.58 685	76.24 710	6.62 659	61.47 705	56.53 705	5.43 631	35.17 695	11.37 641	4.39 671	2.97 674	3.63 676	2.74 675	5.10 671	4.34 676

LE_ROB	18.58 682	1.21 531	48.38 694	8.60 684	23.00 691	7.32 660	19.74 687	9.94 666	38.69 702	43.53 698	21.91 684	28.40 692	40.92 696	23.18 685	54.71 702	0.34 382	0.33 470	0.32 351	0.36 476	0.42 432	0.40 416

coex-ft	18.59 683	6.62 649	113.53 713	1.17 424	1.31 500	2.33 169	1.93 588	2.81 264	14.00 670	124.82 716	8.45 648	5.90 645	51.74 707	9.99 563	22.69 681	0.57 568	0.62 609	0.50 549	0.49 560	1.08 612	1.28 615

iinet-test	19.59 684	18.93 687	25.29 680	22.27 689	21.21 686	29.32 687	37.73 697	31.61 694	16.48 679	14.41 683	13.76 673	22.91 682	19.69 685	21.98 681	26.21 687	10.17 689	8.89 688	11.03 692	10.88 689	13.66 690	15.45 691

IINet	19.59 684	18.93 687	25.29 680	22.27 689	21.21 686	29.32 687	37.73 697	31.61 694	16.48 679	14.41 683	13.76 673	22.91 682	19.69 685	21.98 681	26.21 687	10.17 689	8.89 688	11.03 692	10.88 689	13.66 690	15.45 691

DPSM_ROB	20.78 686	20.03 690	26.57 683	23.62 693	22.46 688	31.10 690	39.97 700	33.52 696	17.41 685	15.25 686	15.80 681	24.06 687	20.71 688	23.30 686	27.62 694	10.78 691	9.41 691	11.69 694	11.50 691	14.49 692	16.36 693

DPSM	20.78 686	20.03 690	26.57 683	23.62 693	22.46 688	31.10 690	39.97 700	33.52 696	17.41 685	15.25 686	15.80 681	24.06 687	20.71 688	23.30 686	27.62 694	10.78 691	9.41 691	11.69 694	11.50 691	14.49 692	16.36 693

ktn	21.74 688	10.34 669	19.68 585	4.53 672	4.00 668	6.53 655	4.51 658	6.79 657	78.82 712	84.69 711	100.86 714	58.49 706	7.57 656	12.11 649	13.35 649	4.58 678	3.24 677	3.49 671	2.62 671	4.65 669	3.84 671

LRCNet_RVC	25.52 689	33.45 693	23.21 676	31.79 695	32.78 692	6.74 656	1.18 495	25.88 689	4.46 637	28.94 689	30.89 690	24.91 689	17.57 680	27.66 690	24.34 686	35.26 705	25.60 706	35.91 705	33.81 704	31.90 704	34.10 705

TorneroNet	25.88 690	11.28 674	21.62 661	4.20 664	4.07 669	55.25 700	3.15 637	15.16 683	76.94 711	58.09 705	82.72 711	86.88 710	41.15 697	13.35 664	18.13 671	4.32 669	2.85 668	3.45 670	2.62 671	8.33 685	4.14 674

DLNR_Zeroshot_test	28.62 691	55.50 706	49.94 697	183.62 711	115.05 711	3.43 324	0.28 14	29.49 692	1.49 212	1.01 206	1.26 212	0.93 221	0.63 90	3.92 423	1.51 422	29.81 702	0.41 536	0.26 180	0.23 227	93.28 708	0.32 304

DLNR-FE	28.68 692	56.10 707	49.61 695	183.75 712	105.98 707	3.44 325	0.28 14	29.58 693	1.49 212	1.01 206	1.26 212	0.93 221	0.63 90	3.81 416	1.51 422	33.14 704	0.41 536	0.26 180	0.23 227	99.94 710	0.32 304

Selective-IGEV-i1pa	29.93 693	36.60 694	34.97 687	9.92 686	7.41 678	38.91 696	35.81 695	43.96 700	35.07 700	30.01 690	53.53 704	41.78 693	35.42 693	40.57 697	33.93 698	30.94 703	15.47 698	23.33 697	13.36 695	10.61 687	27.01 696

HanzoNet	31.60 694	17.23 686	21.22 650	7.32 682	5.84 677	7.25 659	3.53 646	13.82 681	14.20 672	50.38 701	47.01 700	44.45 695	56.61 708	36.61 696	32.00 697	63.89 709	56.57 710	7.97 688	89.20 713	28.69 695	28.25 698

light-stereo	41.45 695	10.64 671	54.16 705	59.84 706	45.61 703	131.14 714	1.57 560	37.33 699	17.30 683	76.21 710	120.65 715	118.18 715	3.98 604	89.11 713	15.46 654	5.48 683	9.68 693	1.25 637	1.28 641	17.93 694	12.24 687

Hybrid-DGEV	41.74 696	40.15 697	53.21 700	47.72 699	45.04 697	62.46 702	80.71 710	67.23 705	34.70 694	30.38 691	31.64 692	48.32 703	41.44 698	46.71 706	55.65 709	21.63 698	18.85 699	23.50 703	23.21 700	29.18 699	33.09 704

FlowAnything	41.75 697	39.90 695	53.36 702	47.83 704	45.06 698	62.45 701	80.51 708	67.34 709	34.89 698	30.56 695	31.52 691	48.18 699	42.05 703	46.66 705	55.24 704	21.71 700	18.88 701	23.49 702	23.13 697	29.12 697	33.04 699

Selective-RAFT-Error	41.77 698	40.16 698	53.34 701	47.73 700	45.25 702	62.51 703	80.64 709	67.22 704	34.93 699	30.64 696	31.81 693	48.11 698	42.11 704	46.57 700	54.95 703	21.61 695	18.87 700	23.48 698	23.15 699	29.16 698	33.08 703

RAFT-FEzeroshot	41.78 699	40.21 700	53.07 698	47.74 702	45.19 700	62.51 703	80.73 712	67.30 707	34.75 695	30.51 693	31.88 694	48.27 701	41.88 701	46.64 703	55.54 706	21.62 696	18.89 703	23.48 698	23.22 701	29.20 701	33.05 700

RAFT-FE	41.78 699	40.21 700	53.07 698	47.74 702	45.19 700	62.51 703	80.73 712	67.30 707	34.75 695	30.51 693	31.88 694	48.27 701	41.88 701	46.64 703	55.54 706	21.62 696	18.89 703	23.48 698	23.22 701	29.20 701	33.05 700

CasAABBNet	41.80 701	40.20 699	53.41 703	47.73 700	45.18 699	62.51 703	80.71 710	67.26 706	34.80 697	30.49 692	31.88 694	48.24 700	41.81 700	46.63 702	55.64 708	21.60 694	18.88 701	23.48 698	23.22 701	29.19 700	33.05 700

HaxPig	43.25 702	43.65 702	45.00 692	33.85 696	35.61 694	32.69 692	30.52 690	45.09 701	42.97 703	48.77 699	48.17 701	43.00 694	40.26 695	44.58 698	43.61 699	47.18 706	49.30 707	51.54 707	50.25 706	43.73 705	45.29 706

AVERAGE_ROB	44.46 703	45.91 703	46.59 693	40.59 698	38.66 695	32.99 693	30.52 690	46.19 702	43.26 704	49.59 700	48.97 702	44.62 696	39.89 694	45.04 699	43.94 700	48.74 707	50.69 708	50.80 706	49.79 705	45.54 706	46.97 707

MEDIAN_ROB	47.37 704	49.08 704	49.92 696	40.32 697	39.97 696	34.95 694	33.43 694	49.17 703	46.39 706	53.06 702	52.65 703	47.65 697	42.23 705	48.35 707	47.29 701	52.10 708	54.04 709	54.28 708	53.48 707	48.76 707	50.33 708

LSM0	49.58 705	40.04 696	53.62 704	97.15 707	128.68 712	62.75 707	79.89 707	67.63 710	35.11 701	33.02 697	32.61 698	48.43 704	41.60 699	46.60 701	55.43 705	21.63 698	18.99 705	23.62 704	23.13 697	29.47 703	52.26 709

BEATNet-Init1	49.72 706	64.32 708	97.77 712	4.68 674	4.28 671	84.75 710	60.42 703	73.38 711	68.59 709	88.29 712	88.51 713	91.94 711	97.99 712	85.26 712	70.96 713	0.80 608	0.65 613	0.85 622	0.70 607	7.96 683	2.33 645

Anonymous_1	57.11 707	19.68 689	26.15 682	23.10 692	142.31 713	30.84 689	39.75 699	33.86 698	16.98 682	70.53 709	15.42 680	23.46 685	19.75 687	23.04 684	27.23 692	164.73 716	9.02 690	130.38 712	137.40 714	161.27 717	27.24 697

PML	64.32 708	53.22 705	17.88 546	8.10 683	32.94 693	148.46 715	247.79 718	12.18 674	45.42 705	111.41 714	288.92 718	101.47 712	101.31 713	31.67 691	15.55 655	14.03 693	4.83 681	10.98 691	6.18 685	28.82 696	5.17 677

DPSimNet_ROB	102.30 709	119.72 715	143.59 714	109.42 708	94.10 706	127.22 713	127.15 714	26.62 690	102.36 716	149.58 717	83.99 712	139.34 716	137.54 716	64.62 709	82.36 714	105.18 710	66.15 711	120.15 711	69.61 710	99.58 709	77.72 710

RSGM-EC	108.14 710	104.44 712	68.66 708	115.42 709	109.31 709	116.48 711	139.19 715	127.02 715	55.95 707	55.27 703	71.01 706	116.54 713	111.76 714	176.57 714	175.06 715	117.34 714	71.64 712	140.65 713	83.55 711	123.96 712	82.91 711

acva	108.14 710	104.44 712	68.66 708	115.42 709	109.31 709	116.48 711	139.19 715	127.02 715	55.95 707	55.27 703	71.01 706	116.54 713	111.76 714	176.57 714	175.06 715	117.34 714	71.64 712	140.65 713	83.55 711	123.96 712	82.91 711

xxxxx1	112.33 712	88.53 709	37.76 689	227.84 714	157.23 714	39.05 697	61.41 704	93.76 712	79.29 713	62.45 706	74.79 708	78.32 707	70.96 709	33.47 692	70.69 710	114.00 711	130.36 715	259.31 716	274.34 716	145.54 714	147.50 713

tt_ll	112.33 712	88.53 709	37.76 689	227.84 714	157.23 714	39.05 697	61.41 704	93.76 712	79.29 713	62.45 706	74.79 708	78.32 707	70.96 709	33.47 692	70.69 710	114.00 711	130.36 715	259.31 716	274.34 716	145.54 714	147.50 713

ff	112.33 712	88.53 709	37.76 689	227.84 714	157.23 714	39.05 697	61.41 704	93.76 712	79.29 713	62.45 706	74.79 708	78.32 707	70.96 709	33.47 692	70.69 710	114.00 711	130.36 715	259.31 716	274.34 716	145.54 714	147.50 713

Selective-IGEV-i16pa	129.35 715	164.95 716	19.57 581	3.26 652	2.26 640	202.88 717	5.86 661	236.38 718	207.45 718	116.27 715	209.82 716	153.71 717	219.30 718	258.04 718	190.96 717	192.94 717	94.03 714	90.21 710	64.92 709	4.40 667	149.67 716

test_example2	212.63 716	219.92 717	221.87 716	213.67 713	221.17 717	199.47 716	200.74 717	185.30 717	141.66 717	209.52 718	213.45 717	210.82 718	205.48 717	221.27 717	216.64 718	236.83 718	242.07 718	213.93 715	217.01 715	235.69 718	226.10 717

GS-Stereo							0.83 321	3.32 328	1.37 155	0.75 116	0.89 103	0.76 167	0.80 170	0.92 75	0.53 92	0.26 165	0.18 123	0.26 180	0.20 153	0.28 185	0.21 91

FSD					0.60 231	0.77 10	0.67 194	1.57 48	0.68 13	0.72 105	0.62 40	1.02 236	0.72 122	0.81 37	0.73 186	0.59 571	0.54 588	0.57 578	0.54 579	0.57 516

ccccc		629.75 718		567.84 717	570.84 718	582.44 718		613.82 719		614.58 719		555.57 719		666.94 719		781.57 719	507.24 719	391.36 719	342.44 719	689.82 719

ASD4		113.98 714

Low-res two-view benchmark