Low-res two-view results

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

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

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

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

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

PSi22a	0.44 1	0.33 4	0.82 1	0.78 155	0.27 4	0.56 5	0.24 6	1.33 24	0.40 1	0.45 3	0.25 2	0.66 123	0.50 50	0.83 44	0.33 1	0.20 46	0.16 47	0.19 6	0.15 7	0.18 1	0.19 15

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

StereoAnything_RVC	0.94 168	2.66 627	2.20 245	0.76 145	0.34 24	1.18 36	0.39 50	2.31 164	0.69 16	0.51 15	0.34 8	0.32 1	0.89 211	1.57 246	0.35 2	0.32 355	0.16 47	0.23 61	0.15 7	3.31 654	0.18 7

PSi22b	0.47 5	0.31 1	0.89 4	0.82 179	0.28 6	0.58 6	0.32 25	1.61 57	0.41 2	0.42 1	0.27 3	0.69 136	0.48 40	0.84 50	0.36 4	0.18 23	0.17 82	0.19 6	0.15 7	0.18 1	0.18 7

LACA3	0.55 13	0.48 102	0.89 4	0.52 1	0.43 103	2.28 166	0.53 120	1.02 11	0.53 7	0.53 19	0.41 13	0.47 42	0.45 28	0.90 66	0.36 4	0.23 98	0.18 127	0.20 14	0.15 7	0.21 49	0.20 48

DepthFocus	0.50 7	0.41 29	1.02 18	0.57 7	0.38 67	0.77 10	0.44 82	0.82 5	0.61 10	0.46 4	0.66 50	0.75 169	0.48 40	0.83 44	0.36 4	0.26 168	0.19 173	0.27 217	0.25 281	0.25 116	0.21 91

FoundationStereo	0.50 7	0.39 15	1.11 70	0.79 160	0.42 97	0.70 9	0.36 43	0.76 4	0.80 44	0.62 69	0.38 10	0.73 160	0.77 153	0.69 5	0.36 4	0.26 168	0.17 82	0.23 61	0.16 25	0.18 1	0.20 48

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

LACA2	0.62 25	0.53 151	1.20 101	0.54 3	0.26 3	3.15 272	0.47 98	1.56 49	0.57 9	0.52 17	0.47 23	0.47 42	0.45 28	0.71 9	0.37 8	0.23 98	0.17 82	0.21 30	0.15 7	0.23 80	0.17 1

LACA1	0.60 19	0.43 45	0.92 9	0.53 2	0.32 16	3.20 280	0.33 28	1.48 39	0.48 5	0.57 36	0.39 11	0.41 24	0.59 79	0.83 44	0.37 8	0.23 98	0.19 173	0.23 61	0.18 87	0.21 49	0.19 15

MLG-Stereo_test2	0.76 74	0.40 19	1.07 35	0.64 41	0.82 338	3.49 344	0.23 3	1.69 73	2.14 432	0.62 69	0.32 7	0.67 128	0.33 4	1.14 132	0.37 8	0.23 98	0.19 173	0.23 61	0.16 25	0.19 8	0.20 48

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

Replicate-Monster	0.79 99	1.36 563	2.08 235	0.70 85	0.52 179	2.05 142	0.34 37	1.92 101	0.82 53	1.03 216	0.60 40	0.48 48	0.52 56	1.28 178	0.39 12	0.19 33	0.14 11	0.19 6	0.16 25	0.22 69	0.78 578

MLG-Stereo	0.77 84	0.39 15	1.04 21	0.64 41	0.41 90	3.01 251	0.31 20	1.89 96	2.92 577	0.47 5	0.29 6	0.66 123	0.47 36	1.35 197	0.39 12	0.20 46	0.18 127	0.24 101	0.16 25	0.19 8	0.20 48

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.97 183	1.76 597	2.51 278	0.69 80	1.40 530	2.95 244	0.99 443	2.18 136	1.04 113	0.68 93	0.80 75	0.69 136	0.64 96	0.87 54	0.40 15	0.23 98	0.19 173	0.25 140	0.21 175	0.30 234	0.64 546

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.91 160	1.57 584	2.54 280	0.69 80	1.41 538	2.08 146	0.83 325	2.11 129	1.38 162	0.65 85	0.75 64	0.66 123	0.64 96	0.72 14	0.40 15	0.23 98	0.19 173	0.24 101	0.18 87	0.33 306	0.54 508

BridgeDepth	0.54 12	0.42 39	1.05 26	0.58 9	0.25 2	1.30 56	0.36 43	1.53 46	0.86 65	0.56 27	0.37 9	0.57 82	0.65 104	0.87 54	0.40 15	0.20 46	0.15 24	0.19 6	0.16 25	0.22 69	0.17 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.63 31	0.46 68	1.15 87	0.70 85	0.43 103	2.32 170	0.28 14	1.86 92	0.68 13	0.56 27	0.42 14	0.37 9	0.45 28	1.36 199	0.40 15	0.23 98	0.18 127	0.22 45	0.18 87	0.21 49	0.20 48

MLG-Stereo_test1	0.80 101	0.39 15	1.02 18	0.65 54	1.20 479	3.14 271	0.29 18	1.59 55	3.05 590	0.50 11	0.24 1	0.67 128	0.43 21	1.33 193	0.40 15	0.21 58	0.18 127	0.23 61	0.15 7	0.19 8	0.20 48

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.97 183	0.41 29	3.72 350	0.63 31	0.80 323	1.51 83	0.84 333	1.84 89	1.51 228	0.82 156	1.00 138	0.70 139	1.00 244	0.75 20	0.41 20	0.23 98	0.18 127	0.24 101	0.18 87	0.43 446	2.30 647

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.78 93	0.45 56	1.12 73	0.71 94	1.00 418	2.05 142	0.87 368	2.25 152	1.18 125	0.56 27	0.74 63	0.44 33	1.03 253	0.81 37	0.41 20	0.21 58	0.19 173	0.23 61	0.18 87	0.27 166	0.91 595

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

GCAPDPT-zeroshot4090	0.97 183	0.41 29	3.70 349	0.63 31	0.80 323	1.51 83	0.84 333	1.84 89	1.51 228	0.82 156	1.00 138	0.70 139	1.00 244	0.75 20	0.41 20	0.23 98	0.18 127	0.24 101	0.18 87	0.43 446	2.30 647

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

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

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.72 53	0.46 68	1.10 62	0.68 74	1.36 520	1.59 92	0.77 280	1.42 34	1.19 129	0.74 116	0.93 121	0.70 139	0.93 223	0.67 4	0.42 24	0.23 98	0.18 127	0.24 101	0.19 131	0.26 146	0.23 143

IGEV	0.70 47	0.36 7	1.07 35	0.71 94	1.31 503	2.82 217	0.41 65	1.76 79	0.98 100	0.73 111	0.71 55	0.35 3	0.42 19	0.90 66	0.42 24	0.18 23	0.18 127	0.22 45	0.18 87	0.18 1	0.20 48

LG-Stereo_L1	0.61 23	0.47 92	1.10 62	0.73 116	0.49 159	1.72 106	0.33 28	1.95 106	0.65 11	0.56 27	0.40 12	0.40 17	0.43 21	1.40 207	0.42 24	0.23 98	0.19 173	0.23 61	0.18 87	0.21 49	0.19 15

IGEV-Stereo++	0.93 164	0.44 51	1.08 47	0.70 85	1.20 479	3.87 431	0.33 28	3.36 340	1.43 179	0.75 119	1.17 188	0.68 130	1.04 261	0.95 82	0.42 24	0.22 80	0.16 47	0.23 61	0.17 44	0.24 90	0.20 48

IGEV-Stereo+	0.94 168	0.47 92	1.19 94	0.86 222	2.02 634	1.40 66	0.39 50	1.17 19	0.88 69	0.61 62	0.44 18	0.47 42	0.79 167	2.14 339	0.42 24	0.27 194	0.19 173	0.22 45	0.17 44	2.26 647	2.41 651

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

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.74 61	0.45 56	1.13 79	0.69 80	0.77 315	1.77 112	0.88 375	2.04 118	1.47 199	0.61 62	1.04 152	0.61 97	0.79 167	0.89 65	0.43 31	0.21 58	0.18 127	0.23 61	0.18 87	0.25 116	0.28 243

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

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

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

DEFOM-Stereo	0.70 47	0.46 68	1.13 79	0.72 107	0.48 151	3.40 321	0.44 82	0.90 6	0.77 31	0.86 179	0.58 38	0.45 37	0.43 21	1.76 289	0.43 31	0.24 126	0.18 127	0.22 45	0.16 25	0.21 49	0.20 48

aanet-new-34k	0.66 36	0.60 241	1.23 105	0.73 116	0.33 20	1.44 73	0.87 368	1.52 45	0.92 82	0.51 15	1.36 249	0.59 90	0.87 198	0.58 2	0.44 37	0.22 80	0.16 47	0.25 140	0.17 44	0.23 80	0.20 48

aanet-new-32k	0.81 114	0.64 289	3.94 356	0.70 85	0.97 397	1.43 70	0.96 428	1.36 26	0.72 21	0.61 62	1.02 141	0.62 104	0.87 198	0.72 14	0.44 37	0.20 46	0.16 47	0.25 140	0.17 44	0.25 116	0.22 123

aanet-new-30k	0.81 114	0.64 289	3.91 355	0.70 85	0.97 397	1.43 70	0.96 428	1.36 26	0.72 21	0.61 62	1.02 141	0.62 104	0.87 198	0.72 14	0.44 37	0.20 46	0.16 47	0.25 140	0.17 44	0.25 116	0.22 123

aanet-new-28k	0.77 84	0.58 215	2.64 295	0.78 155	0.39 73	1.97 129	1.05 467	1.72 75	0.79 40	0.58 42	1.10 172	0.54 63	0.78 162	0.70 6	0.44 37	0.20 46	0.15 24	0.25 140	0.19 131	0.29 208	0.21 91

gcap_with_dpt	0.89 145	0.45 56	1.28 122	0.64 41	1.61 575	3.93 444	0.67 197	2.41 175	1.01 107	1.18 235	0.96 133	0.60 93	0.45 28	0.76 23	0.44 37	0.26 168	0.18 127	0.29 278	0.23 231	0.25 116	0.18 7

castereo++	0.93 164	0.56 188	1.26 114	0.92 267	0.73 298	2.48 186	1.00 448	2.99 285	1.03 110	0.68 93	1.41 263	1.92 384	0.59 79	1.26 171	0.44 37	0.25 151	0.19 173	0.28 252	0.19 131	0.23 80	0.23 143

U	12.82 680	0.38 9	1.99 216	0.66 63	58.94 708	63.38 712	0.34 37	1.91 100	0.94 92	0.59 50	0.80 75	0.46 39	0.57 70	0.83 44	0.44 37	0.29 267	0.17 82	63.35 713	59.81 712	0.29 208	0.20 48

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

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

aanet-new-90k	0.85 127	0.57 199	1.82 198	0.75 127	0.92 381	3.26 295	0.72 234	2.51 203	0.86 65	0.47 5	0.67 51	0.49 50	0.76 148	1.56 242	0.45 44	0.19 33	0.16 47	0.25 140	0.17 44	0.24 90	0.20 48

aanet-new-78k	1.46 296	0.57 199	14.51 498	0.74 123	0.34 24	3.31 308	0.68 208	2.34 168	0.72 21	0.58 42	0.88 99	0.50 51	1.06 274	1.42 215	0.45 44	0.19 33	0.15 24	0.25 140	0.17 44	0.24 90	0.20 48

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

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

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

LGtest1	0.55 13	0.41 29	1.14 85	0.70 85	0.40 83	0.99 21	0.26 10	1.32 23	0.93 88	0.53 19	0.60 40	0.44 33	0.49 46	1.02 101	0.45 44	0.27 194	0.19 173	0.23 61	0.16 25	0.21 49	0.23 143

GREAT-IGEV	0.74 61	0.54 167	1.86 200	1.10 386	0.44 114	2.44 183	0.34 37	1.37 28	1.51 228	0.48 7	0.86 95	0.51 53	0.60 85	1.07 112	0.45 44	0.22 80	0.17 82	0.21 30	0.17 44	0.23 80	0.25 175
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
GCAP-Stereo-DPT-3K	0.89 145	0.46 68	1.34 135	0.62 23	1.70 595	3.95 455	0.67 197	2.36 170	1.05 116	1.05 218	0.90 110	0.60 93	0.42 19	0.80 32	0.46 53	0.27 194	0.18 127	0.29 278	0.23 231	0.24 90	0.18 7

CSFM-Stereo	0.60 19	0.39 15	0.95 11	0.60 15	0.32 16	2.66 205	0.31 20	1.44 35	0.77 31	0.72 108	0.51 27	0.55 72	0.51 54	0.75 20	0.46 53	0.17 9	0.17 82	0.18 2	0.15 7	0.20 28	0.18 7

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

SGD-Stereo	0.65 35	0.41 29	1.06 33	0.85 215	0.31 12	2.44 183	0.46 92	1.09 13	0.69 16	0.84 171	0.52 29	0.55 72	0.53 57	1.49 231	0.46 53	0.31 334	0.14 11	0.25 140	0.18 87	0.23 80	0.20 48

AIO_test	0.76 74	0.47 92	1.31 127	0.81 167	0.70 289	1.36 62	0.88 375	1.40 32	1.45 185	0.55 25	0.95 130	1.81 368	0.58 74	1.16 141	0.46 53	0.27 194	0.17 82	0.24 101	0.19 131	0.24 90	0.21 91

aanet-new-40k	0.73 56	0.59 225	1.25 112	0.75 127	1.49 550	1.42 69	0.96 428	1.95 106	0.84 60	0.52 17	1.06 163	0.51 53	0.76 148	0.85 52	0.47 58	0.18 23	0.15 24	0.24 101	0.18 87	0.26 146	0.22 123

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.88 139	0.45 56	1.31 127	0.63 31	1.63 579	3.91 436	0.66 193	2.28 159	1.02 108	1.10 227	0.98 137	0.60 93	0.46 33	0.83 44	0.47 58	0.26 168	0.18 127	0.29 278	0.23 231	0.24 90	0.18 7

BridgeDepth_RVC	0.53 11	0.41 29	1.03 20	0.55 5	0.37 51	0.99 21	0.23 3	1.38 29	0.67 12	0.56 27	0.52 29	0.50 51	0.82 181	0.83 44	0.47 58	0.29 267	0.16 47	0.23 61	0.18 87	0.19 8	0.18 7
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Monster-pub-mixall	0.64 33	0.42 39	1.00 16	0.83 192	0.48 151	1.39 65	0.32 25	1.45 36	0.82 53	0.88 183	0.85 91	0.39 15	0.36 10	1.99 322	0.47 58	0.20 46	0.16 47	0.17 1	0.15 7	0.18 1	0.21 91

aanet-new-60k	0.77 84	0.64 289	1.98 215	0.73 116	0.49 159	2.10 149	0.87 368	2.24 150	0.85 63	0.56 27	0.77 69	0.61 97	0.66 111	1.20 156	0.48 62	0.18 23	0.15 24	0.25 140	0.17 44	0.23 80	0.22 123

aanet-new-36k	0.77 84	0.54 167	1.39 146	0.72 107	0.32 16	2.92 234	0.60 153	2.21 143	0.87 67	0.55 25	1.12 176	0.56 77	0.87 198	0.98 91	0.48 62	0.19 33	0.15 24	0.25 140	0.17 44	0.26 146	0.21 91

Foundation-i1c-attn	0.74 61	0.38 9	1.05 26	0.71 94	0.35 29	0.95 18	0.67 197	2.42 179	1.68 322	0.77 138	0.88 99	0.76 170	1.25 334	1.38 206	0.48 62	0.23 98	0.17 82	0.21 30	0.17 44	0.20 28	0.21 91

Foundation-i1b	0.74 61	0.38 9	1.05 26	0.69 80	0.43 103	0.94 17	0.66 193	2.52 204	1.67 319	0.83 168	0.81 80	1.03 241	1.08 283	1.13 128	0.48 62	0.23 98	0.16 47	0.21 30	0.18 87	0.20 28	0.19 15

AdaDepth	0.76 74	0.45 56	1.41 151	0.70 85	1.27 496	3.12 269	0.43 77	1.02 11	0.94 92	0.63 77	0.91 115	0.43 28	0.58 74	1.41 212	0.48 62	0.18 23	0.21 258	0.23 61	0.19 131	0.25 116	0.26 205

3.75w	0.75 66	0.47 92	1.09 56	0.63 31	1.10 448	2.61 202	0.53 120	2.46 192	0.97 99	0.62 69	0.80 75	0.40 17	0.66 111	1.11 119	0.48 62	0.19 33	0.13 1	0.23 61	0.18 87	0.20 28	0.21 91

monsters	0.82 119	0.58 215	1.16 88	0.76 145	1.52 557	2.92 234	0.40 58	2.66 240	0.72 21	0.66 88	0.84 87	0.38 13	0.41 17	1.84 303	0.48 62	0.20 46	0.16 47	0.20 14	0.16 25	0.19 8	0.19 15

111111	0.87 137	0.50 116	1.13 79	0.66 63	1.08 441	3.37 314	0.33 28	2.33 167	1.47 199	0.74 116	1.50 284	0.61 97	0.59 79	1.40 207	0.48 62	0.24 126	0.19 173	0.22 45	0.16 25	0.24 90	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.86 131	0.45 56	1.07 35	0.68 74	1.74 604	3.37 314	0.91 395	2.46 192	0.76 29	0.85 174	0.94 125	0.72 153	0.87 198	0.71 9	0.49 70	0.25 151	0.15 24	0.26 184	0.17 44	0.23 80	0.19 15

asd	0.70 47	0.45 56	1.10 62	0.67 71	0.90 377	2.88 226	0.43 77	1.64 67	0.79 40	0.68 93	0.88 99	0.43 28	0.74 137	0.85 52	0.49 70	0.19 33	0.13 1	0.24 101	0.17 44	0.22 69	0.20 48

4.5_new	0.67 37	0.46 68	1.11 70	0.63 31	0.78 317	1.97 129	0.51 110	2.18 136	0.78 36	0.73 111	0.90 110	0.42 26	0.49 46	0.81 37	0.49 70	0.21 58	0.14 11	0.26 184	0.19 131	0.22 69	0.20 48

4.5w-stereo	0.67 37	0.46 68	1.11 70	0.63 31	0.78 317	1.97 129	0.51 110	2.18 136	0.77 31	0.73 111	0.90 110	0.42 26	0.49 46	0.81 37	0.49 70	0.21 58	0.14 11	0.26 184	0.19 131	0.22 69	0.20 48

LG-G_1	0.70 47	0.40 19	1.12 73	0.71 94	0.30 9	2.80 213	0.40 58	2.21 143	0.78 36	0.59 50	0.55 33	0.51 53	0.58 74	1.24 164	0.49 70	0.24 126	0.18 127	0.23 61	0.15 7	0.21 49	0.21 91

LG-G	0.70 47	0.40 19	1.12 73	0.71 94	0.30 9	2.80 213	0.40 58	2.21 143	0.78 36	0.59 50	0.55 33	0.51 53	0.58 74	1.24 164	0.49 70	0.24 126	0.18 127	0.23 61	0.15 7	0.21 49	0.21 91

dual_stereo	0.68 42	0.40 19	1.05 26	0.64 41	0.37 51	0.84 14	0.34 37	3.40 345	1.03 110	0.50 11	0.46 21	0.58 85	0.40 15	1.85 309	0.49 70	0.23 98	0.17 82	0.21 30	0.16 25	0.20 28	0.19 15

aanet-new-22k	0.76 74	0.65 302	2.50 277	0.74 123	0.34 24	1.47 77	1.32 522	1.61 57	0.81 51	0.57 36	1.05 159	0.54 63	0.84 188	0.92 75	0.50 77	0.21 58	0.16 47	0.24 101	0.19 131	0.27 166	0.20 48

aanet-new	0.94 168	0.56 188	2.97 312	0.71 94	1.41 538	2.86 223	1.03 459	1.99 110	0.82 53	0.59 50	0.93 121	0.58 85	1.30 344	1.18 153	0.50 77	0.22 80	0.17 82	0.24 101	0.17 44	0.25 116	0.22 123

WQFJA1++	10.56 670	0.40 19	3.21 324	0.89 240	0.82 338	1.43 70	0.41 65	2.15 135	0.87 67	96.02 717	0.71 55	0.46 39	0.55 64	1.29 183	0.50 77	0.27 194	0.17 82	0.21 30	0.18 87	100.47 715	0.22 123

S2M2_XL	0.46 2	0.41 29	1.09 56	0.65 54	0.34 24	0.29 1	0.23 3	0.67 1	0.50 6	0.53 19	0.92 118	0.65 119	0.53 57	0.54 1	0.50 77	0.28 238	0.24 356	0.25 140	0.21 175	0.23 80	0.22 123
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
4.25_new	0.73 56	0.46 68	1.08 47	0.71 94	0.97 397	2.52 191	0.58 146	2.28 159	0.93 88	0.57 36	0.94 125	0.40 17	0.65 104	0.87 54	0.50 77	0.17 9	0.13 1	0.25 140	0.17 44	0.19 8	0.20 48

4.5w_new	0.73 56	0.46 68	1.08 47	0.71 94	0.97 397	2.52 191	0.58 146	2.28 159	0.93 88	0.57 36	0.94 125	0.40 17	0.65 104	0.87 54	0.50 77	0.17 9	0.13 1	0.25 140	0.17 44	0.19 8	0.20 48

4.25w-stereo	0.73 56	0.46 68	1.08 47	0.71 94	0.97 397	2.52 191	0.58 146	2.28 159	0.93 88	0.57 36	0.94 125	0.40 17	0.65 104	0.87 54	0.50 77	0.17 9	0.13 1	0.25 140	0.17 44	0.19 8	0.20 48

2.5w	0.75 66	0.44 51	1.06 33	0.66 63	0.69 285	2.39 177	0.56 134	2.77 255	0.82 53	0.63 77	0.88 99	0.37 9	0.75 140	1.36 199	0.50 77	0.18 23	0.14 11	0.22 45	0.17 44	0.19 8	0.21 91

3.25w_new	0.69 45	0.46 68	1.10 62	0.61 16	0.61 236	2.23 162	0.51 110	2.45 189	0.90 71	0.63 77	0.78 72	0.47 42	0.71 123	0.78 28	0.50 77	0.17 9	0.14 11	0.20 14	0.17 44	0.20 28	0.20 48

3.25w	0.69 45	0.46 68	1.10 62	0.61 16	0.61 236	2.23 162	0.51 110	2.45 189	0.90 71	0.63 77	0.78 72	0.47 42	0.71 123	0.79 29	0.50 77	0.17 9	0.14 11	0.20 14	0.17 44	0.20 28	0.20 48

monsterstereo	0.82 119	0.50 116	1.26 114	0.77 150	1.41 538	2.54 197	0.40 58	3.14 303	0.71 19	0.70 100	1.11 174	0.41 24	0.39 14	1.50 232	0.50 77	0.19 33	0.16 47	0.22 45	0.16 25	0.21 49	0.17 1

LCMNet	0.63 31	0.40 19	0.95 11	0.58 9	0.39 73	3.11 267	0.27 12	1.58 52	0.84 60	0.56 27	0.58 38	0.52 58	0.53 57	0.77 27	0.51 88	0.17 9	0.16 47	0.19 6	0.15 7	0.20 28	0.21 91

gcap-zeroshot	0.90 154	0.46 68	1.36 142	0.64 41	1.71 597	3.95 455	0.68 208	2.49 196	0.98 100	1.05 218	0.85 91	0.62 104	0.43 21	0.79 29	0.51 88	0.27 194	0.19 173	0.30 305	0.24 260	0.24 90	0.19 15

testlalala	0.90 154	0.46 68	1.36 142	0.64 41	1.71 597	3.95 455	0.68 208	2.49 196	0.98 100	1.05 218	0.85 91	0.62 104	0.43 21	0.79 29	0.51 88	0.27 194	0.19 173	0.30 305	0.24 260	0.24 90	0.19 15

aanet-32k-new	0.89 145	0.90 461	2.17 244	0.75 127	0.62 245	3.41 326	0.99 443	2.09 127	0.72 21	0.53 19	1.13 179	0.66 123	0.96 229	1.04 107	0.52 91	0.21 58	0.15 24	0.24 101	0.18 87	0.25 116	0.20 48

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.89 145	0.46 68	1.19 94	0.64 41	1.71 597	3.95 455	0.69 219	2.43 184	1.04 113	1.05 218	0.90 110	0.61 97	0.44 26	0.80 32	0.52 91	0.28 238	0.19 173	0.31 332	0.24 260	0.24 90	0.19 15

GIP-stereo	0.88 139	0.50 116	1.34 135	1.32 496	0.94 389	2.90 228	0.42 72	3.41 346	1.06 117	0.63 77	0.76 66	0.90 212	0.76 148	0.91 71	0.52 91	0.27 194	0.18 127	0.25 140	0.16 25	0.25 116	0.19 15

test_for_model	0.89 145	0.46 68	1.19 94	0.64 41	1.71 597	3.95 455	0.69 219	2.43 184	1.04 113	1.05 218	0.90 110	0.61 97	0.44 26	0.80 32	0.52 91	0.28 238	0.19 173	0.31 332	0.24 260	0.24 90	0.19 15

aanet-new-70k	0.76 74	0.59 225	1.16 88	0.70 85	0.39 73	2.40 179	0.79 294	2.39 173	0.71 19	0.59 50	0.84 87	0.48 48	0.81 177	1.61 259	0.53 95	0.19 33	0.16 47	0.25 140	0.17 44	0.24 90	0.20 48

GEAStereo	0.84 126	0.48 102	1.09 56	0.85 215	0.45 122	4.54 595	0.83 325	1.88 93	0.91 75	0.75 119	0.89 106	0.53 60	0.80 174	0.92 75	0.53 95	0.30 309	0.19 173	0.27 217	0.19 131	0.28 188	0.19 15

GSStereo	0.96 181	0.48 102	1.09 56	0.97 304	0.45 122	4.54 595	0.83 325	3.32 331	1.37 158	0.75 119	0.89 106	0.76 170	0.80 174	0.92 75	0.53 95	0.26 168	0.18 127	0.26 184	0.20 156	0.28 188	0.21 91

GS-Stereo							0.83 325	3.32 331	1.37 158	0.75 119	0.89 106	0.76 170	0.80 174	0.92 75	0.53 95	0.26 168	0.18 127	0.26 184	0.20 156	0.28 188	0.21 91

4w-stereo	0.67 37	0.49 112	1.07 35	0.63 31	0.75 305	1.63 101	0.44 82	2.23 148	0.77 31	0.56 27	0.92 118	0.40 17	0.82 181	1.08 113	0.53 95	0.18 23	0.13 1	0.25 140	0.18 87	0.19 8	0.20 48

AIO_rvc	0.78 93	0.55 176	1.25 112	0.75 127	0.65 259	1.46 76	0.99 443	2.13 131	1.52 239	0.57 36	1.15 182	1.09 247	0.55 64	1.15 139	0.53 95	0.24 126	0.17 82	0.24 101	0.17 44	0.25 116	0.21 91

aanet-new-16k	0.74 61	0.51 124	1.56 172	0.73 116	0.37 51	2.14 152	0.88 375	2.01 113	0.91 75	0.56 27	0.91 115	0.70 139	0.96 229	0.76 23	0.54 101	0.20 46	0.15 24	0.23 61	0.18 87	0.26 146	0.21 91

aanet-new-12k	0.80 101	0.44 51	1.68 183	0.81 167	0.31 12	3.00 248	0.97 433	2.65 237	0.78 36	0.69 97	0.55 33	0.58 85	0.77 153	0.99 95	0.54 101	0.21 58	0.14 11	0.24 101	0.19 131	0.26 146	0.22 123

GCAP-Stereo-cres-4k	0.80 101	0.50 116	1.52 165	0.71 94	1.26 493	2.61 202	0.93 412	1.85 91	0.80 44	0.62 69	1.15 182	0.66 123	0.76 148	0.88 60	0.54 101	0.23 98	0.16 47	0.24 101	0.18 87	0.26 146	0.21 91

HiDET	0.61 23	0.41 29	0.88 2	0.64 41	0.39 73	2.67 206	0.25 7	1.59 55	0.91 75	0.59 50	0.44 18	0.52 58	0.50 50	0.76 23	0.54 101	0.17 9	0.15 24	0.18 2	0.15 7	0.19 8	0.21 91

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

GCAP-Stereo-DPT26K	0.76 74	0.51 124	2.13 239	0.72 107	0.38 67	2.35 173	0.99 443	1.82 87	0.80 44	0.68 93	0.88 99	0.56 77	0.64 96	0.87 54	0.55 106	0.23 98	0.16 47	0.25 140	0.20 156	0.24 90	0.20 48

aanet-new-24k	0.78 93	0.59 225	1.59 176	0.72 107	0.84 353	2.43 181	0.98 441	1.99 110	0.69 16	0.62 69	1.25 213	0.60 93	0.75 140	0.82 41	0.55 106	0.21 58	0.15 24	0.25 140	0.19 131	0.26 146	0.21 91

Foundation-i1	0.86 131	0.38 9	1.13 79	0.77 150	1.12 451	1.06 23	0.69 219	2.94 279	1.61 300	0.89 186	1.39 257	1.24 275	1.01 248	1.08 113	0.55 106	0.23 98	0.19 173	0.22 45	0.20 156	0.21 49	0.20 48

AIO-Stereo	0.76 74	0.54 167	1.07 35	0.73 116	0.40 83	1.28 53	0.82 319	2.26 154	1.49 215	0.70 100	1.58 306	0.89 207	0.45 28	1.03 102	0.55 106	0.24 126	0.18 127	0.25 140	0.20 156	0.26 146	0.21 91

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.88 139	0.80 422	1.43 154	0.68 74	1.19 472	3.73 396	0.92 409	2.05 119	0.96 96	0.71 104	0.85 91	0.80 180	0.81 177	0.72 14	0.56 110	0.23 98	0.19 173	0.26 184	0.18 87	0.23 80	0.36 360

DispViT+	0.72 53	0.38 9	1.20 101	0.54 3	2.17 639	0.92 16	0.33 28	2.05 119	1.43 179	0.62 69	0.50 26	0.45 37	0.51 54	1.52 237	0.56 110	0.24 126	0.18 127	0.19 6	0.14 2	0.19 8	0.21 91

DA	0.98 189	0.46 68	1.34 135	0.92 267	0.43 103	4.34 555	0.85 342	2.79 263	1.35 155	0.82 156	1.30 227	0.89 207	1.08 283	1.11 119	0.56 110	0.30 309	0.18 127	0.24 101	0.18 87	0.25 116	0.23 143

GGEV	0.98 189	0.46 68	1.34 135	0.92 267	0.43 103	4.34 555	0.85 342	2.79 263	1.35 155	0.82 156	1.30 227	0.89 207	1.08 283	1.11 119	0.56 110	0.30 309	0.18 127	0.24 101	0.18 87	0.25 116	0.23 143

3w_stereo	0.71 52	0.47 92	1.14 85	0.65 54	0.39 73	1.73 108	0.68 208	2.79 263	0.79 40	0.67 91	0.84 87	0.37 9	1.02 252	1.03 102	0.56 110	0.18 23	0.14 11	0.23 61	0.18 87	0.20 28	0.22 123

TS12	0.80 101	0.43 45	1.08 47	0.55 5	0.30 9	3.40 321	0.41 65	2.20 140	1.37 158	0.69 97	1.15 182	0.54 63	0.69 118	1.27 176	0.57 115	0.21 58	0.18 127	0.22 45	0.17 44	0.22 69	0.26 205

aanet-new-14k	0.77 84	0.50 116	1.32 131	0.81 167	0.37 51	1.73 108	1.01 451	2.24 150	0.80 44	0.79 146	1.30 227	0.46 39	1.29 340	1.03 102	0.57 115	0.21 58	0.16 47	0.24 101	0.18 87	0.28 188	0.22 123

Foundation-i1a	0.78 93	0.38 9	1.07 35	0.71 94	0.33 20	0.91 15	0.63 176	2.42 179	1.93 382	0.93 194	0.73 59	0.95 230	1.22 325	1.66 271	0.57 115	0.24 126	0.17 82	0.20 14	0.17 44	0.19 8	0.22 123

gasm-f	0.89 145	0.49 112	1.30 126	0.85 215	0.44 114	4.42 572	0.95 421	1.88 93	0.91 75	0.75 119	1.46 270	0.53 60	0.88 205	0.88 60	0.57 115	0.30 309	0.19 173	0.27 217	0.19 131	0.28 188	0.19 15

MoCha-V2	0.87 137	0.48 102	1.87 201	0.88 233	0.32 16	1.37 63	0.55 130	2.71 246	1.42 175	0.92 192	1.75 362	0.65 119	1.17 316	1.45 223	0.57 115	0.21 58	0.21 258	0.20 14	0.19 131	0.24 90	0.23 143

MatchStereo	0.68 42	0.46 68	1.93 208	0.67 71	0.28 6	0.98 19	0.33 28	2.01 113	1.69 329	0.48 7	1.02 141	0.47 42	0.59 79	0.91 71	0.58 120	0.21 58	0.17 82	0.21 30	0.15 7	0.19 8	0.19 15
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
ours_stereo	0.76 74	0.64 289	1.40 150	0.86 222	0.61 236	1.12 27	0.57 137	1.63 65	1.20 131	0.72 108	1.43 266	0.70 139	0.62 89	1.56 242	0.58 120	0.25 151	0.18 127	0.26 184	0.21 175	0.29 208	0.31 297

aanet-new-10k	0.82 119	0.58 215	1.16 88	0.78 155	0.37 51	3.52 353	1.04 463	2.34 168	0.76 29	0.89 186	0.70 54	0.64 113	0.88 205	0.94 81	0.59 122	0.22 80	0.16 47	0.25 140	0.18 87	0.26 146	0.20 48

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 218	3.30 637	2.61 288	0.82 179	0.38 67	1.27 47	0.62 173	1.51 42	1.29 147	0.91 189	0.92 118	0.65 119	0.57 70	1.08 113	0.59 122	1.55 648	0.15 24	0.32 355	0.28 361	1.10 617	1.98 643

CAS++	0.89 145	0.64 289	1.46 156	0.81 167	0.51 166	1.24 43	0.86 347	3.44 347	1.46 194	1.14 233	1.29 225	0.62 104	0.58 74	1.13 128	0.59 122	0.34 386	0.30 450	0.34 410	0.26 304	0.41 417	0.29 256
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
RT-Monster	1.05 209	0.53 151	2.62 291	0.83 192	1.40 530	2.96 245	0.47 98	2.81 267	1.83 366	1.21 240	1.22 200	0.93 224	0.83 186	1.36 199	0.60 125	0.21 58	0.20 224	0.23 61	0.18 87	0.21 49	0.29 256

asda	0.77 84	0.46 68	1.10 62	0.64 41	0.82 338	3.33 310	0.49 104	2.40 174	0.81 51	0.63 77	0.80 75	0.44 33	0.85 191	0.88 60	0.60 125	0.17 9	0.13 1	0.24 101	0.17 44	0.20 28	0.20 48

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 114	1.13 519	1.23 105	0.97 304	0.57 216	0.81 13	0.43 77	3.49 353	0.84 60	0.73 111	0.95 130	0.44 33	1.17 316	1.45 223	0.60 125	0.26 168	0.18 127	0.24 101	0.17 44	0.30 234	0.19 15

VIP-Stereo	0.85 127	0.83 438	1.59 176	0.76 145	0.87 365	3.18 276	0.80 305	1.94 105	0.83 57	0.78 142	1.04 152	0.64 113	0.59 79	1.24 164	0.61 128	0.28 238	0.18 127	0.23 61	0.17 44	0.22 69	0.19 15

Zero-FE251	0.80 101	0.75 398	1.71 185	0.88 233	0.70 289	2.59 201	0.45 87	1.38 29	0.83 57	1.79 328	0.61 42	0.73 160	0.81 177	0.82 41	0.61 128	0.29 267	0.23 320	0.27 217	0.19 131	0.20 28	0.20 48

2w_stereo	0.75 66	0.46 68	1.08 47	0.68 74	0.56 204	2.00 132	0.61 158	2.87 275	0.83 57	0.93 194	0.93 121	0.36 4	1.13 300	0.90 66	0.61 128	0.17 9	0.13 1	0.23 61	0.17 44	0.20 28	0.21 91

AEACV	0.79 99	0.54 167	1.35 140	0.97 304	0.63 249	1.13 28	0.92 409	2.02 117	0.91 75	0.76 133	0.79 74	0.80 180	1.61 430	1.28 178	0.61 128	0.22 80	0.18 127	0.26 184	0.23 231	0.27 166	0.23 143

BLMT-Stereo	0.46 2	0.31 1	0.97 13	0.61 16	0.38 67	0.42 2	0.36 43	0.68 2	0.77 31	0.50 11	0.83 85	0.61 97	0.33 4	0.61 3	0.62 132	0.19 33	0.14 11	0.24 101	0.22 210	0.20 28	0.19 15

fffy	0.80 101	0.59 225	1.56 172	1.00 326	0.47 143	1.27 47	0.76 267	1.90 98	1.02 108	0.75 119	1.35 245	0.83 188	0.72 126	1.70 282	0.62 132	0.23 98	0.19 173	0.27 217	0.21 175	0.28 188	0.32 308

EGLCR-Stereo	1.06 211	0.51 124	1.56 172	1.02 344	0.39 73	4.27 548	0.42 72	4.08 500	1.48 209	0.90 188	0.68 52	1.09 247	0.66 111	1.81 297	0.62 132	0.27 194	0.19 173	0.29 278	0.23 231	0.37 372	0.25 175

TANstereo	1.01 202	0.55 176	1.73 187	0.76 145	0.36 33	4.04 484	0.38 48	1.48 39	1.62 306	2.03 403	2.10 483	0.84 190	0.93 223	0.98 91	0.62 132	0.28 238	0.36 499	0.23 61	0.20 156	0.25 116	0.46 463

HUF	1.15 229	0.64 289	8.62 414	0.90 250	0.35 29	1.35 61	0.78 287	1.97 108	1.50 221	0.63 77	1.52 287	0.83 188	0.66 111	1.28 178	0.63 136	0.29 267	0.23 320	0.26 184	0.17 44	0.23 80	0.25 175

mms	0.77 84	0.68 332	1.17 92	0.83 192	0.71 291	1.41 67	0.67 197	1.61 57	1.12 121	0.77 138	1.37 251	0.63 111	0.54 63	1.75 288	0.63 136	0.24 126	0.19 173	0.26 184	0.21 175	0.31 254	0.34 340

RSM	0.80 101	0.50 116	1.08 47	0.83 192	0.51 166	1.31 58	0.77 280	2.28 159	1.43 179	0.82 156	1.44 267	1.22 273	0.62 89	1.17 147	0.63 136	0.22 80	0.18 127	0.24 101	0.19 131	0.27 166	0.20 48

DN	1.08 217	0.54 167	3.15 322	0.90 250	1.00 418	3.37 314	0.48 102	2.59 229	1.45 185	0.95 200	0.82 84	1.32 286	0.73 131	1.86 310	0.64 139	0.30 309	0.26 400	0.28 252	0.24 260	0.34 325	0.32 308

Selective-IGEV-i32	0.80 101	0.52 133	1.05 26	0.75 127	0.61 236	1.30 56	0.82 319	2.61 232	1.41 172	0.82 156	1.64 327	0.71 150	0.62 89	1.23 162	0.64 139	0.22 80	0.19 173	0.24 101	0.18 87	0.25 116	0.20 48

GASTEREO	1.00 199	0.98 489	1.23 105	0.90 250	0.40 83	3.40 321	0.88 375	2.77 255	1.44 182	1.39 258	1.30 227	0.55 72	1.35 355	1.33 193	0.64 139	0.25 151	0.19 173	0.25 140	0.25 281	0.25 116	0.31 297

MSCF	0.97 183	0.82 434	1.26 114	0.88 233	0.40 83	3.17 274	0.88 375	2.79 263	1.39 164	1.32 247	1.19 191	0.58 85	1.33 349	1.28 178	0.64 139	0.25 151	0.19 173	0.25 140	0.25 281	0.28 188	0.32 308

qwe	0.75 66	0.45 56	1.10 62	0.67 71	1.06 432	2.49 188	0.45 87	2.57 219	0.90 71	0.71 104	0.83 85	0.43 28	0.48 40	1.10 117	0.64 139	0.17 9	0.14 11	0.24 101	0.16 25	0.21 49	0.20 48

ACVNet-DCA	1.85 354	0.74 387	13.77 479	1.78 603	0.36 33	4.48 579	0.74 254	3.98 469	1.53 246	1.01 209	1.81 399	0.72 153	1.62 434	2.13 336	0.64 139	0.29 267	0.17 82	0.32 355	0.21 175	0.33 306	0.32 308

xx1	2.03 391	0.74 387	13.77 479	1.78 603	0.36 33	4.48 579	0.74 254	4.23 541	3.95 637	1.01 209	1.81 399	1.79 360	1.34 352	2.13 336	0.64 139	0.29 267	0.17 82	0.33 391	0.33 446	0.33 306	0.32 308

cc1	1.98 382	0.74 387	13.77 479	1.78 603	0.36 33	4.48 579	0.74 254	4.23 541	3.95 637	1.01 209	1.81 399	0.72 153	1.62 434	2.13 336	0.64 139	0.29 267	0.17 82	0.32 355	0.21 175	0.31 254	0.29 256

Selective-IGEV	0.80 101	0.52 133	1.05 26	0.75 127	0.61 236	1.31 58	0.82 319	2.60 231	1.41 172	0.82 156	1.64 327	0.71 150	0.62 89	1.22 160	0.64 139	0.22 80	0.19 173	0.24 101	0.18 87	0.25 116	0.20 48

S2M2_L	0.64 33	0.55 176	1.07 35	0.89 240	0.54 191	1.08 25	0.20 1	1.16 18	1.37 158	0.59 50	0.81 80	0.86 199	0.47 36	0.70 6	0.65 148	0.31 334	0.33 474	0.27 217	0.27 332	0.36 359	0.31 297
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MGS-Stereo	0.80 101	0.56 188	1.53 166	0.93 283	0.39 73	1.26 46	0.73 242	1.45 36	1.30 149	1.01 209	2.26 514	0.80 180	0.56 69	1.16 141	0.65 148	0.27 194	0.23 320	0.26 184	0.22 210	0.27 166	0.25 175

ffm	1.72 335	0.60 241	5.21 376	1.14 405	0.99 409	3.62 377	0.86 347	4.22 537	3.37 619	2.20 462	2.30 527	3.48 555	1.62 434	2.21 349	0.65 148	0.29 267	0.16 47	0.48 536	0.37 492	0.30 234	0.29 256

tt1	1.79 347	0.73 376	10.41 439	1.75 600	0.36 33	4.55 600	0.79 294	4.22 537	3.37 619	1.08 225	1.80 386	0.74 166	1.48 396	2.21 349	0.65 148	0.29 267	0.16 47	0.31 332	0.22 210	0.30 234	0.29 256

2.75w_new	0.75 66	0.45 56	1.10 62	0.65 54	0.62 245	2.45 185	0.56 134	2.75 252	0.74 27	0.78 142	0.73 59	0.38 13	0.92 220	1.04 107	0.66 152	0.17 9	0.14 11	0.22 45	0.17 44	0.18 1	0.19 15

SCV_C0	0.89 145	0.59 225	1.96 214	0.83 192	0.44 114	1.24 43	0.64 180	3.33 337	1.66 317	0.82 156	1.20 193	0.73 160	0.66 111	1.62 261	0.66 152	0.32 355	0.21 258	0.24 101	0.20 156	0.28 188	0.23 143

SCV	0.95 176	0.63 278	1.38 144	1.70 594	0.41 90	1.23 39	0.89 382	3.53 364	1.57 276	0.61 62	1.54 295	0.93 224	0.77 153	1.66 271	0.66 152	0.36 419	0.20 224	0.25 140	0.19 131	0.29 208	0.25 175

anonymousdsp2	1.26 265	0.60 241	3.74 351	1.02 344	0.41 90	3.60 372	0.72 234	3.68 387	1.47 199	1.37 255	1.56 303	1.83 372	1.01 248	2.00 323	0.66 152	0.29 267	0.20 224	0.28 252	0.20 156	0.32 286	0.29 256

XX-TBD	1.03 207	0.95 481	1.94 209	1.30 489	0.43 103	3.97 470	0.33 28	1.74 77	1.73 341	1.59 280	2.02 462	0.69 136	0.60 85	1.16 141	0.66 152	0.30 309	0.25 383	0.23 61	0.15 7	0.31 254	0.22 123

aanet-new-8k	0.85 127	0.52 133	1.68 183	0.77 150	0.37 51	3.21 281	1.02 456	2.57 219	0.85 63	0.59 50	0.94 125	0.54 63	1.05 266	0.90 66	0.67 157	0.22 80	0.17 82	0.23 61	0.18 87	0.24 90	0.21 91

castereo	0.82 119	0.70 346	1.04 21	0.85 215	0.50 164	1.29 55	0.91 395	3.22 313	1.20 131	0.83 168	1.24 205	0.72 153	0.91 217	1.00 97	0.67 157	0.26 168	0.16 47	0.25 140	0.20 156	0.24 90	0.21 91

MyStereo07	1.01 202	0.80 422	1.26 114	1.00 326	1.04 427	3.95 455	0.95 421	2.07 125	1.42 175	0.75 119	1.22 200	0.68 130	0.91 217	1.63 266	0.67 157	0.24 126	0.24 356	0.34 410	0.26 304	0.41 417	0.37 375

MSKI-zero shot	2.22 422	0.64 289	20.09 607	0.96 297	0.56 204	4.04 484	0.70 229	3.91 447	1.50 221	1.92 358	2.28 519	1.92 384	0.71 123	2.93 396	0.67 157	0.26 168	0.23 320	0.26 184	0.21 175	0.28 188	0.26 205

Pro-Stereo	0.68 42	0.33 4	0.97 13	0.68 74	0.43 103	3.11 267	0.35 41	0.70 3	0.96 96	0.54 24	0.54 31	0.62 104	0.27 1	2.06 328	0.68 161	0.24 126	0.16 47	0.30 305	0.25 281	0.20 28	0.19 15

depthmonostereo	0.94 168	0.71 360	2.39 268	0.85 215	0.54 191	2.21 161	0.53 120	1.83 88	1.17 124	0.95 200	1.09 169	0.99 233	0.97 234	2.37 357	0.68 161	0.23 98	0.27 412	0.22 45	0.20 156	0.25 116	0.26 205

1w_stereo	0.86 131	0.42 39	1.07 35	0.72 107	0.81 329	3.00 248	0.67 197	3.28 322	0.75 28	0.74 116	1.32 235	0.37 9	1.37 359	0.92 75	0.68 161	0.16 6	0.14 11	0.20 14	0.16 25	0.19 8	0.22 123

MM-Stereo_test2	1.79 347	0.53 151	20.16 609	1.43 542	0.47 143	2.57 198	0.73 242	1.67 69	1.47 199	0.94 196	0.96 133	0.84 190	0.79 167	1.16 141	0.68 161	0.24 126	0.17 82	0.25 140	0.22 210	0.30 234	0.22 123

IGEV-RUCA	0.90 154	0.53 151	1.05 26	0.81 167	0.74 303	3.89 433	0.80 305	1.92 101	1.41 172	0.96 205	0.71 55	0.70 139	0.73 131	1.30 189	0.68 161	0.29 267	0.20 224	0.25 140	0.19 131	0.43 446	0.34 340

GCAP-BAT	3.82 603	0.52 133	59.75 711	0.90 250	1.06 432	2.70 209	0.77 280	3.08 298	1.18 125	1.20 238	0.81 80	0.68 130	0.55 64	0.96 86	0.68 161	0.27 194	0.21 258	0.28 252	0.21 175	0.27 166	0.25 175

ff7	0.98 189	0.69 335	2.05 223	0.84 203	0.52 179	4.55 600	0.86 347	1.62 60	1.24 135	0.75 119	1.03 147	0.70 139	0.77 153	1.84 303	0.68 161	0.27 194	0.17 82	0.29 278	0.21 175	0.31 254	0.27 222

ffff	0.98 189	0.69 335	2.05 223	0.84 203	0.52 179	4.55 600	0.86 347	1.62 60	1.24 135	0.75 119	1.03 147	0.70 139	0.77 153	1.84 303	0.68 161	0.27 194	0.17 82	0.29 278	0.21 175	0.31 254	0.27 222

11t	0.98 189	0.69 335	2.05 223	0.84 203	0.52 179	4.55 600	0.86 347	1.62 60	1.24 135	0.75 119	1.03 147	0.70 139	0.77 153	1.84 303	0.68 161	0.27 194	0.17 82	0.29 278	0.21 175	0.31 254	0.27 222

GCAPDPT-zeroshot	3.67 594	0.52 133	56.80 710	0.90 250	1.06 432	2.70 209	0.77 280	3.08 298	1.18 125	1.20 238	0.81 80	0.68 130	0.55 64	0.96 86	0.68 161	0.27 194	0.21 258	0.28 252	0.20 156	0.27 166	0.25 175

ccc-4	0.98 189	0.69 335	2.05 223	0.84 203	0.52 179	4.55 600	0.86 347	1.62 60	1.24 135	0.75 119	1.03 147	0.70 139	0.77 153	1.84 303	0.68 161	0.27 194	0.17 82	0.29 278	0.21 175	0.31 254	0.27 222

rvit_stereo_0081_aga	0.81 114	0.75 398	1.84 199	0.72 107	0.73 298	1.21 38	0.63 176	1.92 101	1.39 164	0.87 182	0.80 75	0.79 178	0.69 118	1.27 176	0.69 172	0.35 406	0.29 437	0.26 184	0.25 281	0.40 393	0.27 222

RSM++	0.77 84	0.51 124	1.08 47	0.95 291	0.42 97	1.52 87	0.71 231	2.11 129	1.40 168	0.80 150	1.23 204	0.90 212	0.59 79	1.14 132	0.69 172	0.24 126	0.19 173	0.25 140	0.21 175	0.28 188	0.20 48

HH	2.23 424	0.86 452	21.59 663	0.98 312	0.51 166	1.49 81	0.82 319	2.74 250	1.54 255	1.10 227	1.69 345	4.62 623	1.86 494	2.55 376	0.69 172	0.26 168	0.22 290	0.29 278	0.23 231	0.34 325	0.27 222

HanStereo	2.23 424	0.86 452	21.59 663	0.98 312	0.51 166	1.49 81	0.82 319	2.74 250	1.54 255	1.10 227	1.69 345	4.62 623	1.86 494	2.55 376	0.69 172	0.26 168	0.22 290	0.29 278	0.23 231	0.34 325	0.27 222

anonymousdsp	0.95 176	0.69 335	1.27 120	0.83 192	0.52 179	4.54 595	0.84 333	1.76 79	1.24 135	0.76 133	1.06 163	0.78 174	0.77 153	1.67 276	0.69 172	0.27 194	0.17 82	0.29 278	0.21 175	0.31 254	0.26 205

IGEV-Stereo	0.95 176	0.69 335	1.27 120	0.84 203	0.52 179	4.54 595	0.84 333	1.76 79	1.24 135	0.75 119	1.06 163	0.79 178	0.77 153	1.68 278	0.69 172	0.27 194	0.17 82	0.29 278	0.21 175	0.31 254	0.26 205
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
RCA-Stereo	1.21 245	0.52 133	1.58 175	0.90 250	0.46 133	4.68 621	0.79 294	4.13 512	1.74 347	1.92 358	1.80 386	0.94 229	1.48 396	1.14 132	0.70 178	0.27 194	0.18 127	0.25 140	0.19 131	0.25 116	0.23 143

CREStereo++_RVC	1.02 206	0.49 112	1.54 169	0.83 192	0.55 199	4.01 478	0.31 20	1.63 65	1.99 390	1.63 290	2.13 492	0.84 190	0.65 104	0.88 60	0.70 178	0.27 194	0.15 24	0.23 61	1.22 644	0.24 90	0.17 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	1.31 279	0.45 56	2.41 271	0.71 94	0.35 29	4.42 572	0.50 106	4.22 537	2.73 548	2.01 394	2.48 549	0.91 214	0.96 229	2.01 326	0.70 178	0.29 267	0.18 127	0.24 101	0.16 25	0.27 166	0.18 7

trnet	0.91 160	0.48 102	1.46 156	0.62 23	0.31 12	4.40 567	0.41 65	2.20 140	1.53 246	0.94 196	1.14 181	0.88 205	0.89 211	1.09 116	0.71 181	0.27 194	0.19 173	0.22 45	0.15 7	0.21 49	0.19 15

qqq1	1.92 371	0.57 199	4.46 363	1.36 520	0.57 216	2.03 136	0.73 242	4.25 551	2.80 561	2.32 504	2.31 533	1.95 388	1.52 409	10.99 605	0.71 181	0.34 386	0.32 467	0.30 305	0.23 231	0.29 208	0.29 256

fff1	1.92 371	0.57 199	4.46 363	1.36 520	0.57 216	2.03 136	0.73 242	4.25 551	2.80 561	2.32 504	2.31 533	1.95 388	1.52 409	10.99 605	0.71 181	0.34 386	0.32 467	0.30 305	0.23 231	0.29 208	0.29 256

GCAP-Stereo	0.93 164	0.68 332	1.35 140	0.85 215	0.41 90	3.61 376	0.52 119	2.20 140	1.50 221	1.11 231	1.04 152	1.17 259	0.84 188	1.11 119	0.71 181	0.25 151	0.20 224	0.27 217	0.18 87	0.28 188	0.23 143

ProNet	0.82 119	0.71 360	1.50 162	0.86 222	0.45 122	1.78 113	0.83 325	1.75 78	1.28 146	0.66 88	1.13 179	0.78 174	0.76 148	1.66 271	0.71 181	0.24 126	0.20 224	0.25 140	0.23 231	0.29 208	0.25 175

DilatedVolume-Stereo	0.81 114	0.60 241	1.51 164	1.01 333	0.59 228	1.34 60	0.51 110	1.56 49	1.08 119	1.26 244	1.24 205	0.77 173	0.87 198	1.79 294	0.72 186	0.23 98	0.24 356	0.22 45	0.21 175	0.25 116	0.23 143

Pointernet	0.88 139	0.44 51	2.26 254	0.84 203	0.37 51	2.29 168	0.38 48	3.06 296	1.46 194	0.66 88	1.39 257	0.91 214	0.73 131	1.01 98	0.72 186	0.23 98	0.19 173	0.20 14	0.18 87	0.19 8	0.20 48

CREStereo	0.92 162	0.53 151	1.45 155	0.61 16	0.34 24	4.42 572	0.40 58	2.21 143	1.54 255	0.94 196	1.12 176	0.87 201	0.87 198	1.12 124	0.72 186	0.28 238	0.19 173	0.22 45	0.15 7	0.22 69	0.19 15
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
VMStereo-Base	0.73 56	0.44 51	1.48 161	0.61 16	0.35 29	1.71 105	0.43 77	1.30 21	1.40 168	0.84 171	1.07 166	0.92 220	0.73 131	1.26 171	0.73 189	0.24 126	0.23 320	0.24 101	0.18 87	0.24 90	0.24 161

FSD					0.60 231	0.77 10	0.67 197	1.57 51	0.68 13	0.72 108	0.62 43	1.02 239	0.72 126	0.81 37	0.73 189	0.59 575	0.54 592	0.57 582	0.54 583	0.57 520

3.5w_stereo	0.77 84	0.53 151	1.09 56	0.65 54	0.72 293	2.52 191	0.51 110	2.43 184	0.80 44	0.76 133	1.20 193	0.43 28	0.66 111	1.23 162	0.73 189	0.17 9	0.13 1	0.23 61	0.17 44	0.20 28	0.21 91

LoS_RVC	0.94 168	1.30 552	1.31 127	0.84 203	1.63 579	2.02 133	0.59 150	1.51 42	1.36 157	0.81 154	1.33 237	0.84 190	0.88 205	1.36 199	0.73 189	0.21 58	0.17 82	0.20 14	0.14 2	0.20 28	1.45 629

MC-Stereo	1.06 211	0.48 102	1.55 170	1.15 418	0.41 90	4.56 605	0.61 158	2.06 123	1.46 194	1.90 351	1.61 320	0.89 207	1.12 298	1.35 197	0.73 189	0.25 151	0.18 127	0.26 184	0.22 210	0.25 116	0.24 161

AnonymousM	1.22 248	1.32 558	0.97 13	0.88 233	0.56 204	4.03 482	0.69 219	2.41 175	1.68 322	1.48 267	1.31 234	1.15 256	1.00 244	1.18 153	0.73 189	0.32 355	0.40 531	2.07 653	1.70 655	0.24 90	0.22 123

MM-Stereo_test1	1.90 364	0.53 151	19.85 595	1.39 534	0.48 151	1.81 116	0.79 294	3.00 287	1.82 359	1.69 304	1.09 169	0.87 201	0.97 234	1.45 223	0.74 195	0.24 126	0.21 258	0.27 217	0.24 260	0.35 346	0.24 161

HART	1.03 207	0.85 449	3.13 320	0.84 203	0.38 67	1.17 35	0.42 72	3.54 365	1.47 199	1.08 225	2.17 499	1.48 310	0.57 70	1.37 205	0.74 195	0.23 98	0.18 127	0.28 252	0.21 175	0.32 286	0.24 161

tt45	0.96 181	0.48 102	1.19 94	0.89 240	0.66 266	3.91 436	0.76 267	1.90 98	1.26 143	0.70 100	1.30 227	0.71 150	0.63 93	2.59 380	0.74 195	0.22 80	0.17 82	0.28 252	0.23 231	0.27 166	0.27 222

DF	0.97 183	0.56 188	1.59 176	0.93 283	0.51 166	1.13 28	0.97 433	4.39 603	1.44 182	0.95 200	1.59 311	1.01 237	0.57 70	1.62 261	0.75 198	0.32 355	0.22 290	0.25 140	0.19 131	0.25 116	0.25 175

PSi22	0.93 164	0.71 360	1.23 105	1.00 326	0.36 33	1.73 108	0.36 43	3.46 348	1.44 182	0.98 207	1.39 257	1.16 257	0.64 96	1.95 319	0.75 198	0.19 33	0.17 82	0.21 30	0.17 44	0.34 325	0.35 354

LG-Stereo	0.85 127	0.60 241	2.71 299	0.59 12	0.45 122	2.85 221	0.55 130	2.41 175	1.34 152	0.59 50	1.19 191	0.43 28	0.40 15	0.76 23	0.75 198	0.20 46	0.17 82	0.31 332	0.24 260	0.29 208	0.19 15

rvit_stereo_0083	0.86 131	0.67 324	1.42 152	0.87 228	0.65 259	1.23 39	0.64 180	1.67 69	2.28 461	0.79 146	0.93 121	0.93 224	1.07 279	1.46 227	0.75 198	0.32 355	0.36 499	0.30 305	0.26 304	0.33 306	0.28 243

Any-RAFT	1.40 288	0.53 151	2.78 305	1.09 377	0.64 251	4.41 570	0.81 315	3.97 467	2.78 555	1.99 380	1.34 242	2.36 439	1.56 422	1.56 242	0.75 198	0.27 194	0.20 224	0.25 140	0.18 87	0.25 116	0.28 243

test_3	1.19 237	0.51 124	2.08 235	0.99 318	0.41 90	2.05 142	0.87 368	4.40 606	1.42 175	1.99 380	1.18 189	2.03 404	0.79 167	2.70 388	0.75 198	0.27 194	0.17 82	0.29 278	0.29 389	0.30 234	0.27 222

WCG-NET	0.88 139	0.49 112	1.26 114	0.90 250	0.37 51	1.48 79	1.07 471	1.73 76	2.30 465	1.63 290	1.49 283	0.92 220	0.97 234	0.95 82	0.76 204	0.22 80	0.16 47	0.23 61	0.20 156	0.25 116	0.21 91

WCG-NET（raft）	0.95 176	0.55 176	1.20 101	0.84 203	0.31 12	1.44 73	1.01 451	1.55 48	2.37 486	1.64 293	1.42 265	2.38 442	1.01 248	1.29 183	0.76 204	0.22 80	0.19 173	0.22 45	0.20 156	0.25 116	0.21 91

CASnet	0.78 93	0.51 124	1.29 125	0.81 167	0.29 8	1.28 53	0.74 254	1.51 42	1.89 376	1.64 293	1.09 169	0.65 119	0.64 96	0.91 71	0.76 204	0.29 267	0.17 82	0.41 495	0.31 426	0.32 286	0.19 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
test-3	1.19 237	0.52 133	2.00 217	1.01 333	0.42 97	1.95 127	0.91 395	4.35 592	1.47 199	2.24 480	1.16 186	2.06 410	0.79 167	2.68 386	0.76 204	0.27 194	0.18 127	0.28 252	0.26 304	0.26 146	0.25 175

test_1	1.19 237	0.52 133	2.00 217	1.01 333	0.42 97	1.95 127	0.90 387	4.36 597	1.47 199	2.17 453	1.16 186	2.06 410	0.78 162	2.68 386	0.76 204	0.27 194	0.18 127	0.28 252	0.26 304	0.26 146	0.25 175

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 145	0.47 92	2.08 235	0.76 145	0.73 298	3.91 436	0.41 65	2.07 125	1.07 118	0.77 138	0.89 106	0.64 113	0.86 193	0.95 82	0.77 209	0.26 168	0.18 127	0.26 184	0.19 131	0.32 286	0.32 308

FE-Mocha	1.06 211	0.74 387	2.45 274	0.97 304	0.69 285	1.57 89	0.40 58	2.92 277	1.47 199	1.82 332	1.81 399	1.62 328	0.88 205	1.36 199	0.78 210	0.29 267	0.20 224	0.35 429	0.31 426	0.26 146	0.33 327

water-stereo	0.78 93	0.45 56	1.94 209	0.79 160	0.48 151	2.36 174	0.47 98	1.53 46	1.09 120	0.88 183	1.04 152	0.82 186	0.75 140	0.72 14	0.78 210	0.22 80	0.23 320	0.25 140	0.23 231	0.24 90	0.29 256

rvit_stereo_0080	0.94 168	0.72 365	2.56 282	0.64 41	0.59 228	1.90 122	0.75 264	2.71 246	1.40 168	0.91 189	1.04 152	0.85 195	0.82 181	1.14 132	0.78 210	0.35 406	0.29 437	0.25 140	0.27 332	0.45 465	0.29 256

whm_eth	0.94 168	0.72 365	2.56 282	0.64 41	0.59 228	1.90 122	0.75 264	2.71 246	1.40 168	0.91 189	1.04 152	0.85 195	0.82 181	1.14 132	0.78 210	0.35 406	0.29 437	0.25 140	0.27 332	0.45 465	0.29 256

sAnonymous2	1.37 285	1.22 541	9.79 428	0.92 267	0.88 369	1.23 39	0.61 158	2.56 217	1.69 329	0.85 174	1.02 141	0.73 160	1.23 330	0.98 91	0.78 210	0.29 267	0.25 383	0.31 332	0.30 410	1.06 611	0.71 560

CroCo_RVC	1.37 285	1.22 541	9.79 428	0.92 267	0.88 369	1.23 39	0.61 158	2.56 217	1.69 329	0.85 174	1.02 141	0.73 160	1.23 330	0.98 91	0.78 210	0.29 267	0.25 383	0.31 332	0.30 410	1.06 611	0.71 560

CES	1.01 202	0.55 176	1.74 190	0.92 267	2.15 638	2.15 153	0.50 106	2.01 113	1.45 185	0.76 133	1.02 141	0.61 97	0.47 36	1.29 183	0.79 216	0.22 80	0.17 82	0.24 101	0.14 2	0.63 540	2.29 646

2.25w	0.75 66	0.47 92	1.09 56	0.69 80	0.65 259	2.28 166	0.40 58	2.42 179	0.80 44	0.73 111	1.03 147	0.40 17	0.81 177	1.24 164	0.80 217	0.16 6	0.15 24	0.21 30	0.17 44	0.19 8	0.21 91

rvit_stereo_0081	0.80 101	0.63 278	1.19 94	0.91 261	0.64 251	1.27 47	0.61 158	2.05 119	1.71 336	0.82 156	0.73 59	0.85 195	0.75 140	1.30 189	0.80 217	0.31 334	0.26 400	0.27 217	0.25 281	0.38 377	0.27 222

rvit_stereo_0082	0.80 101	0.63 278	1.19 94	0.91 261	0.64 251	1.27 47	0.61 158	2.05 119	1.71 336	0.82 156	0.73 59	0.85 195	0.75 140	1.30 189	0.80 217	0.31 334	0.26 400	0.27 217	0.25 281	0.38 377	0.27 222

CAS	1.26 265	0.40 19	1.46 156	2.97 652	1.61 575	4.13 506	0.73 242	1.78 83	1.49 215	0.83 168	1.10 172	0.59 90	0.53 57	1.26 171	0.80 217	2.99 657	0.13 1	0.21 30	0.13 1	0.31 254	1.72 636

GLC_STEREO	0.76 74	0.52 133	1.12 73	0.83 192	0.33 20	1.86 120	0.82 319	1.46 38	1.38 162	0.95 200	1.04 152	0.68 130	0.72 126	0.97 89	0.80 217	0.23 98	0.25 383	0.32 355	0.25 281	0.32 286	0.30 287

rvit_0105_6	1.00 199	0.93 473	2.21 247	0.92 267	0.55 199	1.52 87	0.79 294	2.41 175	2.96 580	0.76 133	0.72 58	1.02 239	0.75 140	1.42 215	0.81 222	0.40 464	0.43 550	0.34 410	0.31 426	0.43 446	0.34 340

TestStereo	2.00 386	1.02 495	12.25 459	0.70 85	0.61 236	1.88 121	0.55 130	2.31 164	1.52 239	1.41 262	1.33 237	1.27 279	0.90 214	11.62 632	0.81 222	0.34 386	0.19 173	0.33 391	0.24 260	0.44 457	0.24 161

AE-Stereo	1.18 235	0.60 241	2.05 223	1.10 386	0.60 231	4.39 563	0.72 234	3.74 402	1.62 306	1.10 227	1.90 439	1.01 237	0.92 220	1.45 223	0.82 224	0.28 238	0.22 290	0.28 252	0.28 361	0.26 146	0.22 123

KYRaft	1.59 315	0.52 133	1.73 187	0.95 291	0.49 159	4.38 561	1.79 582	2.43 184	1.51 228	2.49 533	2.98 589	2.00 400	3.41 593	2.14 339	0.82 224	0.30 309	0.21 258	0.33 391	0.46 551	0.35 346	2.45 654

XX-Stereo	2.54 496	0.61 261	20.21 611	1.78 603	1.19 472	4.30 552	0.46 92	4.39 603	1.58 280	2.32 504	1.89 434	4.64 625	0.60 85	4.16 432	0.82 224	0.31 334	0.21 258	0.28 252	0.27 332	0.51 493	0.26 205

tg	1.15 229	0.67 324	1.31 127	0.94 288	0.54 191	4.02 480	0.41 65	2.96 282	1.59 295	1.69 304	1.85 421	1.84 375	0.97 234	1.78 291	0.83 227	0.27 194	0.17 82	0.29 278	0.26 304	0.29 208	0.27 222

DCRE	1.44 293	0.74 387	3.50 338	1.13 404	0.72 293	1.78 113	0.67 197	2.14 133	1.56 270	1.99 380	8.09 649	1.73 345	1.07 279	1.24 164	0.83 227	0.23 98	0.25 383	0.26 184	0.26 304	0.28 188	0.30 287

test_xeample3	2.12 408	0.63 278	21.55 662	0.91 261	0.47 143	1.85 118	0.94 417	7.96 663	1.23 133	0.75 119	0.76 66	0.64 113	0.70 121	1.77 290	0.83 227	0.30 309	0.21 258	0.27 217	0.21 175	0.27 166	0.24 161

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 162	0.73 376	1.42 152	0.92 267	1.08 441	2.97 247	0.53 120	1.77 82	1.39 164	1.16 234	1.54 295	0.58 85	0.65 104	1.03 102	0.84 230	0.25 151	0.23 320	0.30 305	0.24 260	0.43 446	0.29 256

EKT-Stereo	6.79 653	0.64 289	4.24 361	1.77 602	106.39 712	4.51 592	0.61 158	3.16 306	1.53 246	1.88 344	1.22 200	1.98 397	1.36 358	3.81 420	0.84 230	0.35 406	0.24 356	0.29 278	0.26 304	0.34 325	0.48 473

SST-Stereo	1.76 343	0.58 215	3.10 318	1.44 545	0.46 133	4.71 633	0.76 267	2.22 147	2.79 557	2.07 417	2.18 501	2.43 452	3.22 586	6.66 486	0.84 230	0.42 491	0.19 173	0.30 305	0.27 332	0.35 346	0.26 205

fffft	0.76 74	0.47 92	1.28 122	0.82 179	0.54 191	1.51 83	0.80 305	2.09 127	1.18 125	0.63 77	0.84 87	0.59 90	0.55 64	1.80 295	0.85 233	0.19 33	0.18 127	0.27 217	0.20 156	0.26 146	0.24 161
1: 1. 1
rvit_0105_4	1.07 215	0.99 490	2.39 268	0.93 283	0.54 191	1.62 99	0.84 333	2.77 255	2.91 575	0.80 150	0.91 115	1.09 247	0.86 193	1.63 266	0.85 233	0.40 464	0.45 560	0.35 429	0.31 426	0.43 446	0.40 420

RAFT-Stereo-weight	1.11 222	0.48 102	1.22 104	0.99 318	0.42 97	4.17 525	0.80 305	3.60 373	1.50 221	1.97 373	1.50 284	1.30 284	0.65 104	1.24 164	0.85 233	0.25 151	0.19 173	0.26 184	0.22 210	0.27 166	0.23 143

knoymous	1.30 276	0.60 241	5.57 381	0.88 233	0.75 305	3.04 252	0.90 387	2.68 242	1.33 151	1.48 267	1.07 166	2.78 495	0.88 205	1.29 183	0.85 233	0.31 334	0.22 290	0.35 429	0.20 156	0.45 465	0.37 375

HUI-Stereo	1.25 258	0.66 314	2.33 262	0.75 127	0.37 51	4.68 621	0.78 287	2.53 205	1.58 280	1.99 380	1.46 270	1.79 360	1.13 300	2.17 343	0.85 233	0.48 533	0.23 320	0.32 355	0.27 332	0.40 393	0.29 256

cross-raft	2.01 389	0.57 199	19.01 572	1.03 351	0.56 204	2.11 151	0.72 234	3.63 378	1.57 276	1.77 322	1.51 286	3.17 529	1.13 300	1.16 141	0.85 233	0.23 98	0.21 258	0.26 184	0.23 231	0.28 188	0.25 175

PMTNet	0.99 197	0.48 102	1.73 187	0.62 23	0.56 204	4.20 537	0.43 77	1.88 93	1.58 280	1.00 208	1.05 159	0.78 174	0.98 241	1.50 232	0.85 233	1.21 634	0.20 224	0.23 61	0.15 7	0.22 69	0.19 15

MM-Stereo_test3	1.09 218	0.59 225	1.55 170	1.73 598	1.18 465	1.91 124	0.86 347	3.52 360	1.76 351	1.25 242	1.86 424	1.10 250	0.69 118	1.32 192	0.86 240	0.27 194	0.23 320	0.27 217	0.22 210	0.34 325	0.30 287

IGEVStereo-DCA	0.86 131	0.65 302	2.05 223	0.90 250	0.46 133	1.57 89	0.86 347	1.62 60	1.24 135	0.65 85	0.77 69	0.74 166	0.72 126	2.59 380	0.86 240	0.28 238	0.21 258	0.28 252	0.21 175	0.29 208	0.27 222

rrr	2.27 433	0.65 302	23.82 681	0.90 250	0.46 133	1.57 89	0.96 428	7.98 664	1.19 129	0.65 85	0.77 69	0.74 166	0.72 126	2.59 380	0.86 240	0.28 238	0.21 258	0.28 252	0.21 175	0.29 208	0.25 175

LoS	0.94 168	0.52 133	1.88 202	0.86 222	0.36 33	4.15 510	0.51 110	2.18 136	1.45 185	0.97 206	0.88 99	0.62 104	0.79 167	1.59 252	0.86 240	0.26 168	0.19 173	0.24 101	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.
ROB_FTStereo	1.25 258	0.66 314	2.14 240	0.75 127	0.37 51	4.65 617	0.77 280	2.53 205	1.58 280	1.99 380	1.47 275	1.78 353	1.13 300	2.26 354	0.86 240	0.47 528	0.22 290	0.32 355	0.27 332	0.40 393	0.29 256

CFNet-RSSM	2.08 401	0.52 133	20.06 603	1.01 333	0.56 204	3.39 318	0.64 180	3.67 385	1.55 263	1.72 313	1.37 251	2.57 467	1.19 322	1.11 119	0.86 240	0.27 194	0.20 224	0.25 140	0.23 231	0.27 166	0.23 143

NLSM3	0.90 154	0.46 68	1.19 94	0.62 23	1.30 500	3.19 279	0.45 87	2.81 267	1.27 144	0.78 142	0.95 130	0.55 72	1.03 253	1.14 132	0.87 246	0.20 46	0.15 24	0.26 184	0.22 210	0.24 90	0.23 143

SMoEStereo_RVC	0.80 101	0.53 151	1.12 73	0.92 267	0.44 114	2.41 180	0.79 294	1.49 41	1.16 122	0.70 100	1.12 176	0.64 113	0.64 96	1.69 279	0.87 246	0.22 80	0.16 47	0.31 332	0.22 210	0.26 146	0.25 175

model_zeroshot	1.21 245	0.60 241	3.55 339	1.05 354	0.57 216	3.46 335	0.63 176	2.73 249	1.55 263	2.05 408	1.38 255	1.50 313	0.82 181	1.69 279	0.87 246	0.29 267	0.23 320	0.30 305	0.23 231	0.27 166	0.32 308

LCNet	1.55 302	0.54 167	1.88 202	0.99 318	0.55 199	3.60 372	1.21 509	2.86 273	1.53 246	2.18 455	1.74 358	1.43 306	4.17 613	3.62 415	0.87 246	0.29 267	0.20 224	0.28 252	0.77 616	0.47 480	1.85 639

PSM-adaLoss	1.24 254	0.65 302	2.03 220	0.75 127	0.37 51	4.68 621	0.73 242	2.53 205	1.58 280	1.99 380	1.47 275	1.78 353	1.13 300	2.18 345	0.87 246	0.48 533	0.23 320	0.32 355	0.27 332	0.40 393	0.29 256

Occ-G	0.86 131	0.52 133	1.39 146	0.82 179	0.66 266	1.37 63	0.79 294	1.58 52	1.31 150	1.56 276	0.87 98	2.18 420	0.89 211	0.97 89	0.88 251	0.26 168	0.19 173	0.26 184	0.19 131	0.25 116	0.24 161

MyStereo06	2.46 480	0.72 365	19.97 600	1.02 344	0.99 409	4.26 543	0.86 347	3.51 359	1.68 322	1.92 358	1.73 356	4.01 590	4.22 614	1.62 261	0.88 251	0.24 126	0.23 320	0.34 410	0.26 304	0.42 436	0.36 360

ROB_FTStereo_v2	1.23 249	0.66 314	2.02 219	0.75 127	0.37 51	4.67 620	0.76 267	2.53 205	1.58 280	1.99 380	1.46 270	1.78 353	1.14 307	2.08 331	0.88 251	0.48 533	0.22 290	0.32 355	0.27 332	0.40 393	0.29 256

999	0.97 183	0.48 102	1.24 111	1.03 351	0.64 251	3.25 293	0.92 409	1.40 32	1.39 164	0.71 104	1.68 340	0.70 139	0.66 111	3.03 401	0.89 254	0.23 98	0.19 173	0.25 140	0.21 175	0.25 116	0.29 256

IGEV++	0.90 154	0.58 215	1.32 131	0.94 288	0.45 122	1.27 47	1.00 448	3.32 331	1.55 263	0.82 156	1.34 242	0.86 199	1.09 286	1.16 141	0.89 254	0.33 374	0.18 127	0.23 61	0.19 131	0.29 208	0.22 123

mmm	1.27 270	0.58 215	2.20 245	1.41 538	0.68 278	2.39 177	0.85 342	3.90 442	1.63 309	2.20 462	1.84 413	1.28 280	1.50 403	1.91 315	0.89 254	0.31 334	0.27 412	0.45 518	0.37 492	0.38 377	0.34 340

PSM-AAD	2.43 474	0.54 167	1.32 131	0.92 267	0.54 191	4.48 579	7.47 670	2.96 282	1.55 263	2.31 500	2.56 559	1.26 278	16.23 681	2.46 361	0.89 254	0.28 238	0.21 258	0.58 584	0.41 531	0.34 325	1.32 623

BStereo	0.88 139	0.73 376	4.10 358	0.80 163	0.51 166	1.13 28	0.72 234	2.57 219	1.00 105	0.85 174	0.57 36	0.72 153	0.48 40	1.01 98	0.90 258	0.26 168	0.22 290	0.24 101	0.29 389	0.25 116	0.25 175

Wave_Phase_stereo	1.07 215	0.73 376	4.10 358	0.80 163	0.51 166	4.91 644	0.72 234	2.50 200	1.00 105	0.85 174	0.57 36	0.72 153	0.48 40	1.01 98	0.90 258	0.26 168	0.22 290	0.24 101	0.29 389	0.25 116	0.25 175

rvit_stereo_ft	1.00 199	0.87 455	3.55 339	0.97 304	0.66 266	1.06 23	0.80 305	2.78 258	1.67 319	0.78 142	0.96 133	0.95 230	1.14 307	1.06 109	0.90 258	0.32 355	0.24 356	0.27 217	0.28 361	0.39 388	0.27 222

iRaft-Stereo_20w	1.88 361	0.62 270	10.58 441	0.90 250	0.83 346	2.96 245	0.78 287	4.90 643	1.58 280	2.29 490	1.60 316	1.25 277	4.51 621	2.28 355	0.90 258	0.29 267	0.21 258	0.26 184	0.24 260	0.41 417	0.31 297

Patchmatch Stereo++	1.25 258	0.65 302	2.06 232	0.75 127	0.37 51	4.68 621	0.76 267	2.53 205	1.58 280	1.99 380	1.47 275	1.78 353	1.14 307	2.44 359	0.90 258	0.48 533	0.23 320	0.32 355	0.27 332	0.40 393	0.29 256
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
RAFT_R40	1.70 334	0.59 225	2.99 314	1.46 551	0.46 133	4.74 637	0.98 441	2.23 148	1.56 270	2.02 399	2.35 541	2.71 482	2.56 552	6.71 490	0.90 258	0.40 464	0.19 173	0.30 305	0.27 332	0.33 306	0.26 205

iRAFT	1.25 258	0.65 302	2.06 232	0.75 127	0.37 51	4.68 621	0.76 267	2.53 205	1.58 280	1.99 380	1.47 275	1.78 353	1.14 307	2.44 359	0.90 258	0.48 533	0.23 320	0.32 355	0.27 332	0.40 393	0.29 256

sCroCo_RVC	1.06 211	0.82 434	5.05 372	1.02 344	1.05 429	0.98 19	0.61 158	2.06 123	1.29 147	0.69 97	1.26 215	0.82 186	1.10 292	1.20 156	0.90 258	0.42 491	0.40 531	0.33 391	0.30 410	0.46 476	0.38 392

Gwc-CoAtRS	1.58 310	0.57 199	11.69 455	1.01 333	0.60 231	2.53 195	0.64 180	2.36 170	1.56 270	1.80 329	1.47 275	2.74 485	1.18 318	1.12 124	0.90 258	0.27 194	0.21 258	0.25 140	0.22 210	0.27 166	0.23 143

IGEV-FE	2.16 414	0.69 335	20.56 629	1.22 450	0.54 191	2.18 155	0.53 120	3.38 342	1.61 300	1.93 362	1.55 299	3.74 576	1.06 274	1.56 242	0.91 267	0.29 267	0.20 224	0.27 217	0.29 389	0.40 393	0.32 308

FlowAnything_test	0.75 66	0.60 241	1.18 93	0.82 179	0.58 225	2.29 168	0.66 193	1.38 29	0.80 44	1.03 216	0.76 66	0.63 111	0.49 46	0.84 50	0.91 267	0.31 334	0.27 412	0.40 483	0.48 559	0.31 254	0.30 287

IGEV_Zeroshot_test	2.16 414	0.69 335	20.60 633	1.22 450	0.54 191	2.18 155	0.53 120	3.38 342	1.61 300	1.93 362	1.55 299	3.76 578	1.05 266	1.55 241	0.91 267	0.29 267	0.20 224	0.27 217	0.29 389	0.40 393	0.32 308

R-Stereo Train	1.20 242	0.58 215	1.81 196	0.99 318	0.67 273	3.78 404	0.90 387	4.09 502	1.51 228	2.16 449	1.71 351	1.13 253	0.94 226	1.40 207	0.91 267	0.30 309	0.24 356	0.26 184	0.21 175	0.26 146	0.25 175

RAFT-Stereo	1.20 242	0.58 215	1.81 196	0.99 318	0.67 273	3.78 404	0.90 387	4.09 502	1.51 228	2.16 449	1.71 351	1.13 253	0.94 226	1.40 207	0.91 267	0.30 309	0.24 356	0.26 184	0.21 175	0.26 146	0.25 175
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Select-FE	2.25 428	0.87 455	17.36 541	1.06 360	0.99 409	2.04 141	0.46 92	3.79 411	1.61 300	2.52 540	1.81 399	4.41 612	3.15 580	1.83 300	0.92 272	0.32 355	0.35 493	0.30 305	0.41 531	0.32 286	0.55 514

PAM_32	2.45 477	0.63 278	20.74 636	1.05 354	0.65 259	2.83 218	0.46 92	2.91 276	1.54 255	1.95 368	2.66 569	4.99 633	3.78 603	1.96 320	0.92 272	0.27 194	0.22 290	0.27 217	0.25 281	0.36 359	0.48 473

GMOStereo	1.13 224	0.70 346	2.26 254	0.75 127	0.44 114	3.05 254	0.91 395	2.78 258	1.45 185	2.37 516	1.52 287	1.53 314	1.05 266	1.17 147	0.92 272	0.25 151	0.19 173	0.35 429	0.28 361	0.34 325	0.26 205

error version	1.13 224	0.70 346	2.26 254	0.75 127	0.44 114	3.05 254	0.91 395	2.78 258	1.45 185	2.37 516	1.52 287	1.53 314	1.05 266	1.17 147	0.92 272	0.25 151	0.19 173	0.35 429	0.28 361	0.34 325	0.26 205

test-v	1.13 224	0.70 346	2.26 254	0.75 127	0.44 114	3.05 254	0.91 395	2.78 258	1.45 185	2.37 516	1.52 287	1.53 314	1.05 266	1.17 147	0.92 272	0.25 151	0.19 173	0.35 429	0.28 361	0.34 325	0.26 205

iGMRVC	1.26 265	0.66 314	2.14 240	0.75 127	0.37 51	4.66 618	0.74 254	2.53 205	1.58 280	1.99 380	1.46 270	1.78 353	1.14 307	2.46 361	0.92 272	0.48 533	0.23 320	0.32 355	0.27 332	0.40 393	0.29 256

test-2	1.13 224	0.70 346	2.26 254	0.75 127	0.44 114	3.05 254	0.91 395	2.78 258	1.45 185	2.37 516	1.52 287	1.53 314	1.05 266	1.17 147	0.92 272	0.25 151	0.19 173	0.35 429	0.28 361	0.34 325	0.26 205

RAFT-IKP	1.25 258	0.66 314	2.23 252	0.75 127	0.37 51	4.64 615	0.74 254	2.53 205	1.58 280	1.99 380	1.47 275	1.78 353	1.13 300	2.22 351	0.92 272	0.48 533	0.22 290	0.32 355	0.27 332	0.40 393	0.29 256

raft+_RVC	1.21 245	0.83 438	2.61 288	1.35 514	0.97 397	3.60 372	0.76 267	3.23 316	1.51 228	1.33 248	1.67 337	1.03 241	1.10 292	1.87 311	0.92 272	0.24 126	0.22 290	0.25 140	0.24 260	0.26 146	0.25 175

rvit_0105_5	1.13 224	0.93 473	2.60 285	0.91 261	0.56 204	1.92 125	0.91 395	3.02 290	2.63 536	0.95 200	1.20 193	1.18 263	0.93 223	1.51 235	0.93 281	0.40 464	0.43 550	0.37 457	0.35 470	0.42 436	0.44 446

DisPM	1.36 284	0.55 176	2.39 268	1.54 568	0.51 166	4.59 608	0.79 294	2.50 200	1.88 372	2.50 534	1.83 408	1.45 307	1.01 248	2.71 390	0.93 281	0.46 519	0.20 224	0.32 355	0.31 426	0.31 254	0.44 446

rvit_stereo_0075_2	1.18 235	0.74 387	2.66 297	0.90 250	1.27 496	2.51 190	0.69 219	2.25 152	2.06 410	1.40 260	1.86 424	1.46 309	0.84 188	1.42 215	0.94 283	0.46 519	0.40 531	0.48 536	0.38 505	0.46 476	0.51 495

RAStereo	0.75 66	0.52 133	2.86 309	0.58 9	0.62 245	1.19 37	0.32 25	1.81 86	0.99 103	0.75 119	1.05 159	0.64 113	0.47 36	0.80 32	0.94 283	0.22 80	0.20 224	0.27 217	0.21 175	0.34 325	0.22 123

Selective-RAFT	1.15 229	0.46 68	1.64 180	0.99 318	0.45 122	4.17 525	0.51 110	3.21 311	1.69 329	1.12 232	1.34 242	1.45 307	1.40 367	2.08 331	0.94 283	0.41 479	0.20 224	0.24 101	0.23 231	0.27 166	0.25 175

RAFT_CTSACE	1.80 349	1.06 506	10.00 431	1.71 595	1.39 528	3.49 344	1.06 469	3.05 293	1.62 306	1.70 308	2.04 468	2.51 462	1.80 482	1.98 321	0.94 283	0.25 151	0.22 290	0.28 252	0.30 410	0.30 234	0.26 205

GMStereo	1.01 202	1.00 493	2.86 309	0.83 192	0.45 122	1.47 77	0.57 137	1.89 96	2.11 426	1.52 271	1.24 205	0.87 201	0.74 137	1.58 247	0.94 283	0.40 464	0.21 258	0.30 305	0.30 410	0.47 480	0.36 360
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AIO-test2	1.61 319	1.30 552	3.40 334	1.16 425	1.31 503	3.18 276	0.74 254	4.06 494	1.52 239	1.72 313	2.21 507	0.78 174	0.74 137	3.64 417	0.95 288	3.64 665	0.26 400	0.35 429	0.42 538	0.37 372	0.33 327

plain	1.55 302	0.69 335	13.59 476	0.65 54	0.73 298	1.66 103	0.57 137	3.17 308	1.94 384	0.77 138	1.24 205	0.80 180	0.86 193	1.60 254	0.96 289	0.33 374	0.21 258	0.32 355	0.25 281	0.42 436	0.28 243

rvit_0105_3	1.24 254	0.93 473	2.84 307	0.97 304	0.58 225	2.38 175	1.08 476	3.26 321	2.53 522	1.18 235	1.40 261	1.24 275	1.04 261	1.73 285	0.97 290	0.44 503	0.44 555	0.40 483	0.42 538	0.42 436	0.50 487

11t1	1.11 222	0.53 151	1.80 195	1.55 573	0.65 259	2.20 159	0.60 153	3.66 384	1.49 215	1.60 281	1.26 215	1.03 241	1.35 355	1.72 284	0.97 290	0.28 238	0.31 459	0.29 278	0.23 231	0.30 234	0.34 340

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 258	0.72 365	1.74 190	1.05 354	0.36 33	4.13 506	0.42 72	2.95 280	2.84 571	2.02 399	2.40 543	1.61 327	1.11 296	1.26 171	0.97 290	0.21 58	0.15 24	0.26 184	0.23 231	0.29 208	0.23 143

1test111	1.99 385	0.74 387	13.77 479	1.78 603	0.36 33	4.48 579	0.74 254	3.98 469	1.53 246	1.01 209	1.81 399	0.72 153	1.62 434	4.66 439	0.98 293	0.29 267	0.17 82	0.32 355	0.21 175	0.33 306	0.32 308

qqq	1.30 276	0.57 199	1.67 181	1.15 418	0.51 166	2.18 155	0.91 395	3.98 469	1.53 246	1.50 270	1.24 205	1.79 360	1.34 352	4.66 439	0.98 293	0.28 238	0.31 459	0.33 391	0.33 446	0.33 306	0.32 308

iRaftStereo_RVC	1.09 218	0.70 346	1.39 146	0.95 291	0.45 122	3.83 414	0.42 72	2.37 172	1.58 280	1.69 304	1.76 371	1.80 363	0.83 186	1.50 232	0.98 293	0.28 238	0.18 127	0.29 278	0.26 304	0.30 234	0.31 297

RAFT-Test	1.44 293	0.59 225	6.10 384	1.01 333	0.69 285	2.90 228	0.80 305	3.68 387	1.70 334	1.85 335	1.68 340	3.15 527	1.03 253	1.20 156	0.99 296	0.27 194	0.22 290	0.25 140	0.23 231	0.27 166	0.25 175

LL-Strereo2	1.23 249	0.85 449	2.38 267	0.93 283	0.68 278	3.72 392	1.37 534	2.54 214	1.99 390	1.75 320	1.40 261	1.82 369	0.73 131	1.40 207	0.99 296	0.31 334	0.23 320	0.55 577	0.35 470	0.29 208	0.24 161

riskmin	1.25 258	0.56 188	2.05 223	1.05 354	0.93 387	2.86 223	0.55 130	3.23 316	1.34 152	1.55 274	1.07 166	3.56 570	2.03 507	1.29 183	1.00 298	0.28 238	0.27 412	0.34 410	0.21 175	0.41 417	0.43 440

RALCasStereoNet	1.19 237	1.02 495	2.06 232	1.12 397	1.14 456	3.08 261	0.70 229	2.99 285	1.73 341	1.34 249	1.68 340	1.18 263	0.91 217	2.16 341	1.00 298	0.30 309	0.26 400	0.24 101	0.21 175	0.29 208	0.30 287

zero-FE	0.95 176	0.52 133	2.63 293	0.86 222	1.27 496	1.41 67	0.86 347	2.27 156	0.73 26	0.50 11	0.64 45	0.54 63	0.78 162	2.70 388	1.02 300	0.35 406	0.17 82	0.24 101	0.18 87	1.03 608	0.29 256

PAM	2.43 474	0.61 261	20.86 640	1.07 363	0.73 298	2.93 239	0.53 120	3.24 318	1.53 246	1.89 350	2.43 544	5.29 643	2.76 560	1.84 303	1.02 300	0.27 194	0.24 356	0.26 184	0.25 281	0.40 393	0.50 487

DDF-Stereo	0.90 154	0.53 151	1.16 88	0.88 233	1.31 503	1.59 92	0.86 347	2.26 154	0.79 40	0.48 7	0.63 44	0.54 63	0.73 131	2.97 399	1.03 302	0.39 456	0.17 82	0.24 101	0.18 87	1.06 611	0.29 256

UniTT-Stereo	0.82 119	0.47 92	2.63 293	0.96 297	1.19 472	0.78 12	0.39 50	1.12 15	1.54 255	1.19 237	1.26 215	0.51 53	0.64 96	1.13 128	1.03 302	0.30 309	0.20 224	0.24 101	0.21 175	0.40 393	0.25 175

x	1.15 229	0.57 199	1.53 166	1.44 545	0.67 273	1.94 126	0.97 433	3.87 432	1.57 276	1.61 286	1.28 223	1.58 322	1.22 325	1.93 316	1.04 304	0.28 238	0.30 450	0.34 410	0.29 389	0.32 286	0.31 297

raft_robust	1.92 371	1.15 524	3.34 333	1.02 344	0.43 103	3.84 419	0.46 92	4.42 608	2.52 520	1.67 301	1.36 249	2.17 419	6.37 647	6.78 492	1.04 304	0.28 238	0.24 356	0.30 305	0.35 470	0.31 254	0.32 308

test_sample2	1.75 342	0.56 188	2.25 253	1.41 538	0.80 323	2.91 231	0.86 347	4.05 490	2.04 405	1.91 356	1.39 257	1.57 320	1.55 420	10.65 590	1.06 306	0.32 355	0.28 427	0.32 355	0.30 410	0.36 359	0.33 327

4D-IteraStereo	1.97 380	0.84 443	20.43 626	0.78 155	1.56 567	2.09 148	1.05 467	2.43 184	1.56 270	1.41 262	1.00 138	1.94 386	0.61 88	1.22 160	1.06 306	0.27 194	0.18 127	0.31 332	0.26 304	0.27 166	0.23 143

CASS	1.29 275	0.66 314	2.62 291	0.95 291	0.66 266	2.84 219	0.69 219	3.00 287	1.79 356	2.57 549	1.95 447	1.39 297	1.55 420	1.59 252	1.06 306	0.50 549	0.28 427	0.34 410	0.28 361	0.46 476	0.63 542
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
quiztm	1.09 218	0.79 417	1.33 134	0.77 150	1.50 553	2.48 186	0.76 267	3.65 380	1.55 263	1.65 297	1.80 386	1.18 263	0.64 96	1.17 147	1.07 309	0.30 309	0.17 82	0.23 61	0.20 156	0.36 359	0.28 243

MaDis-Stereo	0.82 119	0.66 314	1.53 166	0.65 54	1.87 622	1.24 43	0.36 43	2.13 131	1.27 144	0.67 91	0.75 64	0.88 205	0.70 121	1.15 139	1.07 309	0.29 267	0.23 320	0.26 184	0.20 156	0.31 254	0.22 123

MIM_Stereo	1.20 242	0.78 413	3.30 330	1.05 354	0.43 103	3.04 252	0.60 153	2.46 192	1.51 228	1.60 281	1.58 306	1.82 369	1.29 340	2.00 323	1.07 309	0.24 126	0.24 356	0.28 252	0.25 281	0.27 166	0.27 222

CroCo-Stereo Lap2	0.99 197	0.89 459	2.55 281	0.99 318	1.80 615	0.54 4	0.46 92	3.10 300	1.24 135	1.07 224	1.21 197	1.05 246	0.78 162	1.26 171	1.08 312	0.27 194	0.23 320	0.27 217	0.21 175	0.43 446	0.34 340

GMM-Stereo	2.45 477	0.52 133	20.38 622	0.89 240	0.82 338	4.18 528	1.91 591	2.45 189	1.48 209	2.48 532	2.30 527	1.69 339	1.86 494	2.93 396	1.08 312	0.28 238	0.18 127	0.33 391	0.48 559	0.35 346	2.41 651

Prome-Stereo	1.61 319	0.55 176	1.71 185	0.98 312	0.60 231	4.41 570	1.82 586	3.03 291	1.53 246	2.18 455	3.45 614	1.72 344	3.49 599	2.23 352	1.08 312	0.29 267	0.20 224	0.26 184	0.25 281	0.34 325	2.16 645

CroCo-Stereo	0.98 189	0.87 455	3.44 335	0.87 228	0.53 189	0.49 3	0.50 106	3.99 473	1.49 215	0.81 154	1.25 213	1.00 236	0.75 140	1.10 117	1.09 315	0.24 126	0.21 258	0.24 101	0.19 131	0.35 346	0.27 222
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
LiteMatch	0.67 37	0.84 443	0.89 4	0.80 163	0.39 73	1.60 94	0.68 208	0.96 7	0.91 75	0.62 69	0.43 16	0.56 77	1.40 367	0.71 9	1.10 316	0.28 238	0.16 47	0.29 278	0.22 210	0.29 208	0.37 375

Lsterematch	1.15 229	0.84 443	4.02 357	0.80 163	0.39 73	1.68 104	0.68 208	2.01 113	2.02 397	1.58 279	2.02 462	1.35 290	1.40 367	1.41 212	1.10 316	0.28 238	0.16 47	0.29 278	0.22 210	0.29 208	0.37 375

Reg-Stereo(zero)	1.60 317	0.42 39	10.69 442	0.89 240	0.68 278	3.27 298	0.47 98	2.27 156	1.54 255	1.48 267	1.24 205	2.55 465	2.68 558	1.48 229	1.10 316	0.19 33	0.19 173	0.22 45	0.18 87	0.24 90	0.26 205

FACV-RUCA	1.26 265	0.65 302	2.21 247	1.06 360	1.50 553	2.69 208	1.15 493	3.05 293	1.87 370	1.36 252	1.99 458	1.03 241	1.15 315	1.36 199	1.10 316	0.41 479	0.41 540	0.73 619	0.41 531	0.61 534	0.41 426

RAFT+CT+SA	1.62 321	0.72 365	7.42 397	0.97 304	1.42 542	4.04 484	0.94 417	3.90 442	1.61 300	1.61 286	1.63 325	1.33 287	1.18 318	2.73 392	1.10 316	0.27 194	0.19 173	0.31 332	0.34 454	0.33 306	0.33 327

PCWNet_CMD	2.23 424	0.65 302	17.36 541	0.83 192	0.76 309	3.51 350	0.64 180	3.60 373	1.97 387	1.70 308	1.63 325	3.22 532	3.05 577	2.09 334	1.11 321	0.31 334	0.36 499	0.47 528	0.26 304	0.64 548	0.47 468

raftrobust	1.19 237	0.72 365	2.30 259	1.26 467	1.31 503	3.55 362	0.68 208	2.75 252	1.47 199	2.21 471	1.38 255	1.17 259	1.22 325	1.20 156	1.11 321	0.28 238	0.24 356	0.21 30	0.19 131	0.25 116	0.28 243

MSMDNet	2.23 424	0.64 289	17.32 537	0.84 203	0.75 305	3.53 355	0.64 180	3.61 376	1.98 389	1.71 312	1.64 327	3.22 532	2.99 570	2.08 331	1.11 321	0.31 334	0.37 511	0.45 518	0.26 304	0.62 538	0.45 452

Selective-IGEV-i1	1.43 291	0.59 225	2.42 273	1.15 418	1.07 438	3.82 413	1.09 480	3.79 411	2.11 426	1.62 288	1.91 440	2.65 476	1.22 325	1.80 295	1.12 324	0.32 355	0.27 412	0.46 524	0.54 583	0.31 254	0.39 399

AFF-stereo	1.31 279	0.77 407	1.46 156	1.10 386	0.45 122	3.93 444	0.48 102	2.92 277	2.92 577	1.90 351	2.21 507	2.11 417	1.52 409	1.93 316	1.12 324	0.21 58	0.16 47	0.25 140	0.25 281	0.29 208	0.20 48

Anonymous3	1.72 335	0.76 404	11.61 454	0.83 192	0.84 353	4.46 577	0.84 333	3.57 369	1.16 122	1.34 249	1.37 251	1.11 252	1.03 253	1.58 247	1.13 326	0.70 604	0.58 605	0.33 391	0.35 470	0.47 480	0.42 430

CFNet_ucs	2.36 465	0.68 332	18.42 562	0.89 240	0.81 329	3.85 427	0.68 208	4.29 569	2.37 486	2.09 418	2.04 468	3.31 541	1.24 332	2.63 383	1.14 327	0.36 419	0.45 560	0.56 579	0.29 389	0.66 556	0.49 480

Hybrid-DGEV-2	1.55 302	1.43 573	3.19 323	1.16 425	0.51 166	4.15 510	0.54 129	4.28 565	2.22 444	2.06 413	1.37 251	2.37 440	1.61 430	3.24 404	1.15 328	0.25 151	0.24 356	0.30 305	0.26 304	0.29 208	0.28 243

anonymousa	2.16 414	0.67 324	19.19 573	1.04 353	1.67 590	2.06 145	0.79 294	2.86 273	1.96 385	1.85 335	2.14 494	3.23 534	1.81 485	1.12 124	1.15 328	0.26 168	0.26 400	0.34 410	0.32 438	0.30 234	0.28 243

IPLGR	2.53 494	0.58 215	20.46 627	0.82 179	0.52 179	4.56 605	0.50 106	4.30 577	2.38 491	1.87 341	1.53 293	1.68 335	1.72 467	6.95 495	1.15 328	0.28 238	0.21 258	0.27 217	0.23 231	0.33 306	0.32 308

GrayStereo	2.58 505	0.53 151	1.63 179	1.58 577	0.89 374	4.17 525	8.17 674	3.03 291	1.52 239	2.80 582	2.50 551	1.70 341	17.10 682	2.83 393	1.15 328	0.33 374	0.21 258	0.27 217	0.32 438	0.28 188	0.53 502

IGEV_i1	1.83 351	0.60 241	10.98 447	1.30 489	0.53 189	3.09 262	0.86 347	3.70 397	1.57 276	1.67 301	1.76 371	2.33 434	1.35 355	3.23 402	1.16 332	0.35 406	0.27 412	0.53 568	0.58 592	0.34 325	0.40 420

GMStereo_Zeroshot	1.41 290	1.21 535	3.33 332	1.29 482	0.72 293	3.35 312	0.53 120	2.58 228	1.68 322	2.35 512	1.56 303	2.42 449	0.96 229	2.50 365	1.16 332	0.45 512	0.23 320	0.40 483	0.24 260	0.79 587	0.33 327

CFNet_pseudo	2.12 408	0.67 324	15.14 512	0.85 215	0.74 303	3.95 455	0.64 180	3.95 460	1.78 354	1.90 351	1.79 383	3.27 537	1.62 434	2.51 368	1.16 332	0.31 334	0.36 499	0.53 568	0.27 332	0.63 540	0.44 446

ccs_rob	2.13 410	0.67 324	15.11 511	0.84 203	0.75 305	3.96 465	0.65 190	3.95 460	1.78 354	1.88 344	1.79 383	3.26 536	1.64 450	2.51 368	1.16 332	0.31 334	0.36 499	0.54 576	0.27 332	0.65 551	0.45 452

BUS	1.49 301	0.59 225	1.94 209	0.87 228	0.85 355	4.50 588	0.76 267	4.48 618	1.88 372	2.93 590	1.83 408	3.63 573	0.97 234	1.60 254	1.17 336	0.34 386	0.25 383	0.31 332	0.28 361	0.35 346	0.33 327

test_5	1.87 357	0.75 398	10.23 436	1.14 405	1.40 530	3.85 427	1.27 515	3.91 447	1.93 382	1.69 304	1.78 380	1.67 333	1.79 477	2.99 400	1.17 336	0.30 309	0.18 127	0.35 429	0.33 446	0.34 325	0.33 327

NINENet	1.87 357	0.74 387	2.60 285	1.12 397	1.06 432	4.50 588	0.76 267	4.41 607	2.24 449	2.16 449	1.86 424	3.63 573	0.97 234	8.00 515	1.17 336	0.41 479	0.30 450	0.41 495	0.30 410	0.41 417	0.36 360

RT-IGEV	2.37 466	0.60 241	15.33 516	1.49 559	0.78 317	2.10 149	1.28 517	4.25 551	1.69 329	2.58 553	3.19 604	3.60 572	4.94 626	2.49 364	1.19 339	0.35 406	0.24 356	0.31 332	0.26 304	0.33 306	0.42 430

test_4	1.30 276	0.50 116	6.16 385	0.84 203	0.45 122	1.61 97	1.12 487	2.14 133	1.42 175	1.52 271	2.31 533	1.84 375	0.79 167	2.52 373	1.19 339	0.27 194	0.17 82	0.29 278	0.29 389	0.29 208	0.25 175

UDGNet	1.40 288	1.52 581	2.22 250	1.38 532	0.62 245	4.39 563	0.68 208	1.80 85	2.18 440	1.34 249	1.18 189	0.99 233	1.00 244	2.16 341	1.19 339	1.09 628	0.34 487	1.30 643	0.98 631	1.10 617	0.58 527

DeepStereo_RVC	1.55 302	0.63 278	3.32 331	0.77 150	0.42 97	4.49 585	0.72 234	2.50 200	1.58 280	2.02 399	1.81 399	1.54 318	6.38 649	1.73 285	1.19 339	0.46 519	0.22 290	0.29 278	0.28 361	0.35 346	0.38 392

TRStereo	2.31 445	1.87 602	19.74 591	1.53 566	1.16 463	4.26 543	1.08 476	4.73 638	1.45 185	1.55 274	1.28 223	1.75 347	0.85 191	1.81 297	1.20 343	0.36 419	0.26 400	0.32 355	0.36 480	0.34 325	0.33 327

NF-Stereo	1.58 310	0.61 261	2.66 297	2.26 635	0.47 143	4.68 621	0.67 197	3.31 326	1.48 209	2.11 425	1.59 311	1.36 292	1.09 286	6.08 472	1.20 343	0.40 464	0.20 224	0.36 445	0.34 454	0.31 254	0.36 360

PSM-softLoss	1.66 329	0.59 225	5.15 374	2.25 633	0.48 151	4.68 621	0.69 219	2.57 219	1.52 239	2.14 435	1.45 268	1.42 304	0.99 242	6.04 470	1.20 343	0.41 479	0.23 320	0.37 457	0.39 513	0.32 286	0.31 297

KMStereo	1.66 329	0.59 225	5.15 374	2.25 633	0.48 151	4.68 621	0.69 219	2.57 219	1.52 239	2.14 435	1.45 268	1.42 304	0.99 242	6.04 470	1.20 343	0.41 479	0.23 320	0.37 457	0.39 513	0.32 286	0.31 297

BSDual-CNN	1.46 296	0.59 225	1.94 209	0.87 228	0.85 355	4.16 520	1.16 495	4.48 618	1.88 372	2.93 590	1.83 408	2.60 470	1.31 346	1.60 254	1.21 347	0.34 386	0.25 383	0.31 332	0.28 361	0.35 346	0.33 327

psmg	1.47 300	0.59 225	1.94 209	0.92 267	0.85 355	4.30 552	1.42 546	4.10 509	1.88 372	2.64 566	2.09 482	2.60 470	1.31 346	1.60 254	1.21 347	0.34 386	0.27 412	0.33 391	0.34 454	0.36 359	0.34 340

OCTAStereo	1.58 310	0.61 261	2.72 300	2.27 638	0.46 133	4.68 621	0.67 197	3.30 325	1.48 209	2.11 425	1.59 311	1.36 292	1.09 286	6.02 469	1.21 347	0.41 479	0.20 224	0.36 445	0.34 454	0.31 254	0.37 375

Hybrid-DGEV-03	1.34 282	0.70 346	2.74 304	1.00 326	0.52 179	3.99 473	0.99 443	3.22 313	1.64 310	2.15 443	3.31 610	1.37 296	1.07 279	1.29 183	1.22 350	0.26 168	0.18 127	0.32 355	0.24 260	0.28 188	0.24 161

RE-Stereo	1.58 310	0.61 261	2.72 300	2.26 635	0.46 133	4.68 621	0.68 208	3.31 326	1.48 209	2.11 425	1.59 311	1.36 292	1.09 286	6.01 467	1.22 350	0.41 479	0.20 224	0.36 445	0.34 454	0.31 254	0.37 375

TVStereo	1.58 310	0.61 261	2.72 300	2.26 635	0.46 133	4.68 621	0.68 208	3.31 326	1.48 209	2.11 425	1.59 311	1.36 292	1.09 286	6.01 467	1.22 350	0.41 479	0.20 224	0.36 445	0.34 454	0.31 254	0.37 375

ARAFT	2.56 501	1.13 519	19.50 584	0.89 240	0.48 151	4.15 510	1.40 541	4.36 597	2.82 569	2.36 515	1.88 428	1.70 341	1.04 261	6.45 479	1.22 350	0.29 267	0.18 127	0.37 457	0.35 470	0.35 346	0.25 175

DCVSM-stereo	2.31 445	0.66 314	20.69 635	1.11 393	0.93 387	2.58 200	0.73 242	2.61 232	1.60 296	2.57 549	1.53 293	3.30 540	1.72 467	2.19 346	1.23 354	0.34 386	0.53 590	0.41 495	0.32 438	0.45 465	0.62 538

PFNet+	1.46 296	0.57 199	2.84 307	0.92 267	0.47 143	4.64 615	0.84 333	2.46 192	1.99 390	2.14 435	1.64 327	1.34 288	1.03 253	4.68 441	1.23 354	0.45 512	0.33 474	0.37 457	0.39 513	0.32 286	0.49 480

UGAM-zero	2.79 524	0.57 199	20.87 642	0.98 312	0.77 315	2.08 146	0.35 41	3.88 435	1.51 228	2.05 408	1.64 327	5.07 637	3.42 596	9.83 558	1.24 356	0.28 238	0.21 258	0.27 217	0.29 389	0.29 208	0.28 243

GCST	2.56 501	1.79 600	18.02 553	1.92 618	1.33 514	1.72 106	0.51 110	3.67 385	2.03 401	1.70 308	1.61 320	1.55 319	1.29 340	5.06 446	1.24 356	2.06 650	0.77 632	1.45 648	0.97 630	1.14 621	1.34 624

test_sample1	1.62 321	0.55 176	1.88 202	1.44 545	0.79 321	2.27 165	0.64 180	4.00 475	1.82 359	1.87 341	1.35 245	1.57 320	1.62 434	9.55 551	1.24 356	0.30 309	0.27 412	0.31 332	0.28 361	0.32 286	0.32 308

FTStereo	3.71 598	0.53 151	20.37 621	0.96 297	0.65 259	4.34 555	11.29 678	2.62 234	1.50 221	2.58 553	5.04 634	1.90 382	13.84 676	3.71 419	1.25 359	0.38 444	0.24 356	0.31 332	0.32 438	0.30 234	2.10 644

rafts_anoy	1.24 254	0.80 422	3.61 345	1.17 428	1.20 479	3.00 248	0.61 158	3.17 308	1.58 280	1.37 255	1.26 215	1.19 268	1.12 298	1.78 291	1.25 359	0.32 355	0.23 320	0.32 355	0.32 438	0.31 254	0.30 287

DIP-Stereo	1.24 254	0.69 335	1.77 192	0.65 54	0.61 236	4.29 550	0.58 146	4.44 612	2.53 522	1.98 375	1.33 237	0.91 214	0.86 193	1.25 170	1.25 359	0.36 419	0.23 320	0.32 355	0.23 231	0.32 286	0.29 256
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
WQFJX1	2.20 420	0.52 133	1.38 144	0.62 23	1.78 611	3.07 259	0.67 197	12.26 679	15.24 681	0.84 171	1.05 159	0.91 214	0.97 234	1.88 312	1.26 362	0.27 194	0.25 383	0.28 252	0.21 175	0.36 359	0.25 175

DualNet (step1)	2.34 455	1.05 501	7.87 401	1.07 363	0.86 360	3.93 444	1.19 502	4.35 592	2.11 426	2.14 435	1.75 362	1.75 347	1.67 456	6.26 476	1.26 362	1.23 636	0.48 580	4.27 682	2.09 666	0.70 564	0.69 556

test_sample7	1.65 326	0.70 346	2.60 285	1.48 556	0.76 309	2.38 175	1.07 471	4.35 592	2.11 426	2.14 435	1.75 362	1.75 347	1.67 456	6.26 476	1.26 362	0.44 503	0.48 580	0.43 506	0.40 524	0.46 476	0.43 440

GANet-ADL	2.20 420	0.73 376	20.11 608	1.25 460	0.69 285	3.83 414	0.76 267	3.49 353	1.71 336	1.65 297	1.99 458	2.10 415	1.10 292	1.42 215	1.26 362	0.38 444	0.33 474	0.25 140	0.22 210	0.42 436	0.36 360

AIO-test1	2.18 417	0.66 314	18.95 570	0.89 240	1.48 549	3.40 321	0.97 433	4.19 527	1.68 322	0.86 179	1.35 245	0.99 233	0.75 140	4.47 436	1.27 366	0.23 98	0.23 320	0.28 252	0.33 446	0.31 254	0.35 354

SA	1.62 321	0.75 398	3.78 354	1.07 363	0.43 103	4.26 543	1.36 529	4.45 615	3.12 595	1.63 290	1.97 453	1.68 335	2.26 531	2.55 376	1.27 366	0.27 194	0.22 290	0.37 457	0.37 492	0.35 346	0.30 287

STrans-v2	3.03 558	0.77 407	20.91 643	0.81 167	0.63 249	3.89 433	1.01 451	4.27 560	2.64 538	2.28 488	3.70 619	4.13 597	5.20 630	7.33 499	1.27 366	0.31 334	0.18 127	0.29 278	0.25 281	0.29 208	0.41 426

TransformOpticalFlow	3.03 558	0.77 407	20.99 646	1.00 326	0.55 199	4.18 528	0.64 180	4.33 588	3.02 588	2.18 455	3.09 598	4.35 609	5.07 628	7.36 502	1.27 366	0.32 355	0.18 127	0.32 355	0.26 304	0.28 188	0.46 463

xyz-stereo-finetune	1.05 209	0.62 270	1.46 156	0.59 12	0.36 33	3.48 341	0.81 315	2.69 244	1.74 347	0.94 196	1.21 197	0.91 214	0.78 162	2.53 375	1.28 370	0.24 126	0.24 356	0.26 184	0.23 231	0.30 234	0.23 143

Anonymous_2	3.01 556	0.89 459	4.53 368	1.06 360	1.18 465	2.93 239	0.87 368	3.24 318	1.46 194	1.86 339	1.35 245	4.11 596	2.35 538	1.64 268	1.28 370	0.82 615	0.90 637	8.71 694	15.84 700	4.44 672	0.74 569

test-1	1.23 249	0.65 302	1.88 202	0.96 297	0.52 179	3.84 419	0.62 173	4.01 477	1.47 199	1.93 362	1.78 380	1.83 372	0.92 220	1.19 155	1.28 370	0.26 168	0.29 437	0.31 332	0.24 260	0.29 208	0.36 360

IPLGR_C	2.28 438	1.31 556	19.46 582	0.92 267	1.32 510	3.93 444	0.89 382	4.20 528	1.82 359	2.30 494	2.63 567	1.16 257	1.07 279	1.41 212	1.29 373	0.37 427	0.23 320	0.27 217	0.22 210	0.31 254	0.45 452

TestStereo1	1.56 307	0.81 427	2.32 260	1.61 583	0.64 251	4.13 506	1.36 529	3.79 411	3.20 606	1.60 281	2.57 561	1.39 297	2.15 519	2.51 368	1.30 374	0.29 267	0.20 224	0.34 410	0.25 281	0.40 393	0.36 360

SA-5K	1.56 307	0.81 427	2.32 260	1.61 583	0.64 251	4.13 506	1.36 529	3.79 411	3.20 606	1.60 281	2.57 561	1.39 297	2.15 519	2.51 368	1.30 374	0.29 267	0.20 224	0.34 410	0.25 281	0.40 393	0.36 360

ACRE	2.27 433	1.11 517	19.45 581	0.91 261	1.30 500	3.94 450	0.87 368	4.21 533	1.80 357	2.28 488	2.62 565	1.17 259	1.04 261	1.52 237	1.30 374	0.37 427	0.23 320	0.27 217	0.22 210	0.31 254	0.46 463

HBP-ISP	3.25 579	1.10 514	20.86 640	1.54 568	1.15 458	4.50 588	2.89 631	4.43 611	2.38 491	4.14 636	1.96 448	1.90 382	2.04 509	11.08 612	1.32 377	0.66 592	0.57 600	0.66 606	0.61 600	0.64 548	0.61 535

CIPLG	2.27 433	1.18 530	19.24 574	0.92 267	1.34 516	3.95 455	0.89 382	4.23 541	1.82 359	2.31 500	2.67 570	1.17 259	1.06 274	1.53 240	1.32 377	0.37 427	0.23 320	0.27 217	0.22 210	0.31 254	0.45 452

RAFT	1.23 249	0.84 443	2.05 223	0.96 297	0.47 143	1.80 115	0.94 417	3.18 310	1.46 194	1.60 281	1.71 351	3.04 517	1.59 423	1.64 268	1.32 377	0.38 444	0.24 356	0.40 483	0.32 438	0.40 393	0.35 354

ICVP	2.26 431	0.66 314	21.18 653	0.99 318	0.88 369	4.28 549	0.95 421	3.32 331	1.60 296	1.66 299	1.76 371	1.34 288	1.14 307	1.62 261	1.32 377	0.53 564	0.35 493	0.33 391	0.29 389	0.40 393	0.51 495
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 518	1.26 548	22.01 670	1.08 371	0.99 409	1.61 97	0.86 347	3.69 392	1.64 310	1.52 271	5.62 639	3.35 544	3.44 597	2.20 347	1.33 381	0.26 168	0.21 258	0.30 305	0.62 601	0.93 600	0.67 551

NRIStereo	1.28 273	0.61 261	1.67 181	1.15 418	0.38 67	4.73 634	0.90 387	2.42 179	1.50 221	1.93 362	1.33 237	1.75 347	1.22 325	2.96 398	1.33 381	0.46 519	0.22 290	0.29 278	0.26 304	0.30 234	0.28 243

CRE-IMP	1.23 249	0.61 261	2.14 240	0.82 179	0.39 73	4.54 595	0.83 325	2.63 235	1.55 263	1.95 368	1.46 270	1.87 380	0.96 229	1.48 229	1.33 381	0.45 512	0.21 258	0.31 332	0.26 304	0.41 417	0.31 297

PFNet	2.47 483	0.60 241	16.95 535	2.15 632	0.81 329	4.63 614	0.91 395	2.55 215	1.52 239	2.40 523	2.79 579	1.83 372	1.42 379	7.54 504	1.34 384	0.33 374	0.21 258	0.36 445	0.27 332	0.32 286	0.39 399

NLMM1	2.18 417	0.55 176	1.34 135	0.62 23	1.86 619	3.30 307	0.62 173	11.92 676	15.07 680	0.86 179	0.96 133	0.84 190	0.90 214	1.83 300	1.35 385	0.27 194	0.27 412	0.27 217	0.24 260	0.31 254	0.28 243

OMP-Stereo	1.97 380	0.93 473	1.88 202	2.76 648	0.67 273	4.58 607	1.48 551	4.31 580	1.54 255	3.15 608	2.76 577	3.25 535	1.38 360	7.66 511	1.35 385	0.40 464	0.20 224	0.33 391	0.26 304	0.33 306	0.24 161

EAI-Stereo	2.35 460	0.63 278	2.97 312	0.95 291	0.65 259	3.84 419	14.27 684	5.04 646	2.19 441	2.06 413	7.25 642	1.10 250	0.94 226	1.65 270	1.37 387	0.31 334	0.22 290	0.27 217	0.60 597	0.27 166	0.32 308

CCAANet	1.59 315	0.51 124	6.84 392	0.95 291	0.91 379	2.20 159	0.83 325	3.35 339	1.70 334	1.23 241	1.58 306	2.71 482	1.11 296	4.89 443	1.37 387	0.41 479	0.21 258	0.28 252	0.24 260	0.27 166	0.29 256

Selective-IGEV-i16pc	2.84 528	0.70 346	20.78 637	1.27 475	0.56 204	4.35 558	2.77 625	4.32 585	2.02 397	1.57 278	1.84 413	2.40 443	1.33 349	8.80 528	1.39 389	0.60 577	0.46 569	0.33 391	0.38 505	0.43 446	0.45 452

WQFJX	2.14 412	0.54 167	1.28 122	0.61 16	1.85 618	2.87 225	0.77 280	11.60 673	14.62 677	0.82 156	1.15 182	0.89 207	1.10 292	1.69 279	1.39 389	0.28 238	0.25 383	0.25 140	0.21 175	0.32 286	0.25 175

FENet	2.25 428	0.50 116	20.29 619	1.35 514	0.67 273	4.01 478	0.60 153	3.95 460	1.99 390	1.96 371	1.11 174	2.43 452	1.43 382	1.60 254	1.39 389	0.32 355	0.22 290	0.33 391	0.26 304	0.29 208	0.39 399

rvit_105_1	1.43 291	0.90 461	3.27 328	1.08 371	0.68 278	2.79 212	1.27 515	3.52 360	2.35 477	1.38 257	1.54 295	1.28 280	1.14 307	2.91 394	1.40 392	0.54 566	0.47 574	0.45 518	0.59 595	0.44 457	0.58 527

UGAM	2.58 505	0.56 188	18.55 564	0.89 240	0.71 291	3.23 286	1.03 459	2.75 252	1.75 349	1.36 252	2.77 578	2.69 479	1.28 337	10.75 593	1.40 392	0.28 238	0.24 356	0.40 483	0.31 426	0.35 346	0.30 287

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 460	0.99 490	19.62 587	1.09 377	0.96 393	1.51 83	0.44 82	4.05 490	1.64 310	1.31 246	1.67 337	4.93 630	2.45 545	2.52 373	1.40 392	0.30 309	0.20 224	0.31 332	0.50 570	0.57 520	0.60 532

ToySt	1.35 283	0.72 365	3.65 347	1.01 333	0.50 164	3.31 308	1.01 451	3.46 348	1.73 341	1.30 245	1.55 299	2.07 413	1.47 394	1.88 312	1.40 392	0.27 194	0.27 412	0.30 305	0.32 438	0.42 436	0.39 399

GwcNet-ADL	2.47 483	0.67 324	21.48 661	0.96 297	0.72 293	4.61 611	0.95 421	4.42 608	2.36 480	1.98 375	1.80 386	2.55 465	1.24 332	1.90 314	1.41 396	0.40 464	0.46 569	0.24 101	0.27 332	0.41 417	0.49 480

IIG-Stereo	1.95 376	0.79 417	2.14 240	2.78 649	0.66 266	4.62 612	0.76 267	4.27 560	1.53 246	2.63 565	3.14 602	3.35 544	1.61 430	7.65 510	1.41 396	0.39 456	0.20 224	0.31 332	0.25 281	0.33 306	0.22 123

UCFNet_RVC	1.57 309	0.84 443	3.25 326	1.36 520	1.40 530	4.07 492	1.01 451	2.68 242	1.50 221	2.11 425	1.88 428	2.37 440	1.50 403	3.41 409	1.42 398	0.36 419	0.28 427	0.52 563	0.40 524	0.53 503	0.43 440

RAFT-345	2.46 480	0.55 176	19.69 590	1.02 344	0.49 159	4.43 575	0.78 287	1.64 67	2.34 475	2.09 418	3.12 600	1.96 393	1.31 346	6.65 485	1.43 399	0.36 419	0.23 320	0.32 355	0.25 281	0.28 188	0.25 175

pcwnet_v2	2.70 521	0.65 302	22.48 673	1.08 371	1.03 424	3.56 364	0.81 315	4.29 569	3.14 598	2.29 490	2.29 522	3.01 515	1.71 465	3.32 408	1.43 399	0.43 497	0.50 586	0.41 495	0.34 454	0.61 534	0.56 518

DCANet-4	1.96 378	0.51 124	14.31 496	0.82 179	0.40 83	4.16 520	0.57 137	4.29 569	2.98 584	2.30 494	1.80 386	1.03 241	1.54 419	1.44 219	1.44 401	0.29 267	0.23 320	0.23 61	0.18 87	0.24 90	0.42 430

MIPNet	2.33 451	0.71 360	19.82 593	0.89 240	0.56 204	4.76 639	0.61 158	4.32 585	2.37 486	1.83 334	1.48 282	1.48 310	1.98 506	2.63 383	1.44 401	0.29 267	0.20 224	0.26 184	0.23 231	0.30 234	0.39 399

STTStereo	2.34 455	0.95 481	14.93 507	1.43 542	1.54 560	3.86 429	0.86 347	3.65 380	2.44 506	2.15 443	1.55 299	2.49 461	1.59 423	5.14 448	1.44 401	0.38 444	0.39 526	0.47 528	0.51 574	0.52 497	0.51 495

AdaStereo	1.45 295	0.83 438	2.34 265	1.28 478	0.81 329	3.21 281	1.14 492	4.20 528	2.46 510	2.05 408	1.77 377	2.48 459	1.18 318	1.71 283	1.44 401	0.43 497	0.25 383	0.43 506	0.28 361	0.44 457	0.34 340
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.
NLSM1	1.86 355	0.53 151	1.39 146	0.73 116	1.89 624	3.09 262	0.64 180	8.41 667	12.10 672	0.79 146	1.21 197	0.73 160	0.86 193	1.67 276	1.45 405	0.26 168	0.24 356	0.29 278	0.24 260	0.31 254	0.27 222

test_sample4	2.34 455	0.63 278	11.59 453	1.30 489	0.83 346	3.07 259	0.72 234	4.27 560	2.30 465	2.30 494	1.88 428	1.73 345	1.42 379	11.14 615	1.46 406	0.35 406	0.29 437	0.35 429	0.36 480	0.40 393	0.38 392

test_sample3	2.34 455	0.61 261	11.94 457	1.33 501	0.85 355	3.10 266	0.73 242	4.24 549	2.19 441	2.21 471	1.75 362	1.80 363	1.41 374	11.11 614	1.46 406	0.35 406	0.29 437	0.34 410	0.35 470	0.39 388	0.37 375

fff	1.74 338	0.70 346	9.08 418	0.81 167	0.36 33	4.15 510	0.57 137	4.23 541	2.09 416	2.30 494	1.80 386	1.19 268	3.02 573	1.44 219	1.46 406	0.29 267	0.23 320	0.23 61	0.18 87	0.24 90	0.42 430

csc	1.74 338	0.70 346	9.08 418	0.81 167	0.36 33	4.15 510	0.57 137	4.23 541	2.09 416	2.30 494	1.80 386	1.19 268	3.02 573	1.44 219	1.46 406	0.29 267	0.23 320	0.23 61	0.18 87	0.24 90	0.42 430

cscssc	1.74 338	0.70 346	9.08 418	0.81 167	0.36 33	4.15 510	0.57 137	4.23 541	2.09 416	2.30 494	1.80 386	1.19 268	3.02 573	1.44 219	1.46 406	0.29 267	0.23 320	0.23 61	0.18 87	0.24 90	0.42 430

test_sample5	2.33 451	0.62 270	11.29 450	1.29 482	0.83 346	3.09 262	0.74 254	4.28 565	2.31 469	2.20 462	1.97 453	1.68 335	1.39 363	11.19 616	1.47 411	0.37 427	0.31 459	0.37 457	0.37 492	0.41 417	0.39 399

DualNet	2.33 451	0.62 270	11.29 450	1.29 482	0.83 346	3.09 262	0.74 254	4.28 565	2.31 469	2.26 486	2.04 468	1.68 335	1.39 363	11.19 616	1.47 411	0.37 427	0.31 459	0.37 457	0.37 492	0.41 417	0.39 399

Pruner-Stereo	1.32 281	0.59 225	2.11 238	1.79 608	0.47 143	4.73 634	0.79 294	2.53 205	1.72 339	2.47 531	1.58 306	1.48 310	1.03 253	1.66 271	1.47 411	0.44 503	0.21 258	0.34 410	0.30 410	0.30 234	0.39 399

WQFJA1	2.11 405	0.52 133	1.23 105	0.63 31	1.87 622	2.81 215	0.61 158	11.67 674	15.01 679	0.80 150	0.86 95	0.92 220	1.03 253	1.13 128	1.48 414	0.26 168	0.25 383	0.27 217	0.22 210	0.31 254	0.24 161

NLMM	2.10 402	0.53 151	1.23 105	0.63 31	1.86 619	2.81 215	0.61 158	11.68 675	14.99 678	0.80 150	0.86 95	0.92 220	1.03 253	1.12 124	1.48 414	0.26 168	0.25 383	0.27 217	0.22 210	0.31 254	0.24 161

anonymity	1.76 343	1.26 548	2.73 303	1.66 588	1.32 510	1.84 117	1.07 471	3.49 353	2.30 465	2.11 425	2.11 487	1.71 343	3.90 607	1.82 299	1.48 414	1.10 629	1.09 642	1.08 636	1.08 637	1.05 610	1.09 610

CRFU-Net	2.49 487	0.78 413	10.36 437	2.30 639	1.08 441	3.91 436	1.41 544	3.85 426	1.65 315	2.15 443	1.76 371	3.34 543	7.95 663	5.56 458	1.48 414	0.47 528	0.35 493	0.30 305	0.28 361	0.37 372	0.43 440

RALAANet	1.28 273	1.08 510	3.21 324	1.25 460	0.94 389	1.44 73	0.69 219	3.15 305	2.57 529	2.01 394	1.80 386	1.29 283	1.05 266	2.00 323	1.48 414	0.27 194	0.20 224	0.27 217	0.24 260	0.40 393	0.27 222

AACVNet	1.83 351	1.02 495	2.41 271	1.45 549	0.87 365	3.21 281	0.73 242	3.16 306	1.61 300	2.01 394	1.82 407	2.28 425	1.33 349	10.98 604	1.49 419	0.39 456	0.32 467	0.38 473	0.32 438	0.43 446	0.44 446

H2IRNET	1.90 364	0.53 151	14.29 495	1.14 405	0.60 231	4.48 579	0.44 82	2.65 237	1.81 358	1.05 218	2.30 527	1.67 333	1.40 367	2.17 343	1.50 420	0.36 419	0.21 258	0.33 391	0.37 492	0.34 325	0.29 256

Sa-1000	1.63 324	0.79 417	3.56 341	1.11 393	0.48 151	4.06 487	1.41 544	4.49 621	2.75 552	2.00 392	2.80 581	1.84 375	1.43 382	2.64 385	1.50 420	0.27 194	0.19 173	0.36 445	0.33 446	0.36 359	0.30 287

IRAFT_RVC	1.87 357	0.60 241	4.33 362	2.40 642	0.66 266	4.59 608	1.59 566	2.96 282	1.51 228	2.23 477	1.75 362	2.09 414	2.63 555	6.70 487	1.50 420	0.33 374	0.21 258	0.33 391	0.29 389	0.32 286	0.32 308

SFCPSM	2.18 417	0.63 278	17.03 536	0.88 233	0.98 406	3.74 398	1.28 517	4.09 502	2.16 436	1.85 335	1.83 408	1.65 331	1.39 363	2.50 365	1.50 420	0.33 374	0.27 412	0.39 477	0.36 480	0.34 325	0.37 375

CVANet_RVC	2.55 500	1.10 514	9.13 423	1.46 551	1.15 458	3.96 465	1.53 558	3.91 447	2.50 516	3.04 599	2.04 468	2.60 470	1.72 467	12.46 659	1.50 420	0.49 545	0.30 450	0.51 557	0.41 531	0.63 540	0.50 487

DN-CSS_ROB	1.91 368	1.55 583	11.13 449	1.82 610	0.88 369	3.99 473	0.61 158	4.01 477	1.67 319	1.64 293	1.89 434	1.39 297	1.06 274	3.23 402	1.50 420	0.31 334	0.19 173	0.44 511	0.29 389	0.37 372	0.31 297

DLNR-FE	28.68 696	56.10 711	49.61 699	183.75 716	105.98 711	3.44 329	0.28 14	29.58 697	1.49 215	1.01 209	1.26 215	0.93 224	0.63 93	3.81 420	1.51 426	33.14 708	0.41 540	0.26 184	0.23 231	99.94 714	0.32 308

DLNR_Zeroshot_test	28.62 695	55.50 710	49.94 701	183.62 715	115.05 715	3.43 328	0.28 14	29.49 696	1.49 215	1.01 209	1.26 215	0.93 224	0.63 93	3.92 427	1.51 426	29.81 706	0.41 540	0.26 184	0.23 231	93.28 712	0.32 308

hknet	1.98 382	0.64 289	8.70 415	0.87 228	1.07 438	4.16 520	1.16 495	4.48 618	1.73 341	2.93 590	1.83 408	3.48 555	1.30 344	3.91 426	1.51 426	0.31 334	0.25 383	0.31 332	0.28 361	0.35 346	0.33 327

RAFT-RH_RVC	2.63 508	0.55 176	19.97 600	1.26 467	0.47 143	4.46 577	0.57 137	1.71 74	1.64 310	3.06 602	5.51 637	2.03 404	1.28 337	6.70 487	1.52 429	0.42 491	0.22 290	0.37 457	0.34 454	0.28 188	0.29 256

IPLG	2.48 485	0.65 302	19.63 588	0.91 261	0.79 321	4.60 610	0.56 134	4.31 580	1.84 367	1.91 356	2.00 460	1.31 285	1.38 360	6.61 483	1.53 430	0.27 194	0.20 224	0.27 217	0.23 231	0.31 254	0.36 360

ADStereo(finetuned)	2.04 393	0.73 376	13.28 470	0.82 179	0.40 83	4.16 520	0.59 150	4.25 551	2.97 581	2.35 512	1.84 413	1.18 263	3.40 592	1.52 237	1.54 431	0.29 267	0.24 356	0.23 61	0.18 87	0.30 234	0.51 495

PSMNet-RUCA	1.64 325	1.50 580	2.57 284	1.50 561	1.38 526	3.05 254	1.36 529	3.31 326	2.24 449	1.36 252	2.07 479	1.40 302	1.09 286	1.83 300	1.55 432	1.15 632	0.69 625	1.26 642	0.96 629	1.64 639	0.94 600

DCANet	1.74 338	0.73 376	9.08 418	0.82 179	0.40 83	4.18 528	0.59 150	4.25 551	2.97 581	2.35 512	1.84 413	1.18 263	1.63 447	1.51 235	1.55 432	0.29 267	0.24 356	0.23 61	0.18 87	0.30 234	0.53 502

MIF-Stereo (partial)	0.98 189	0.55 176	2.83 306	0.71 94	1.03 424	1.08 25	0.49 104	2.55 215	1.66 317	0.79 146	1.20 193	0.80 180	0.90 214	1.61 259	1.56 434	0.36 419	0.24 356	0.33 391	0.25 281	0.40 393	0.28 243

HCRNet	1.60 317	0.56 188	2.47 275	0.78 155	1.36 520	4.11 501	0.71 231	3.57 369	2.79 557	1.75 320	1.61 320	1.58 322	1.41 374	5.79 464	1.56 434	0.34 386	0.28 427	0.36 445	0.29 389	0.33 306	0.37 375

NLCSM	2.07 398	0.57 199	1.26 114	0.68 74	1.83 617	3.24 289	0.69 219	8.40 666	9.75 666	0.92 192	1.30 227	0.87 201	1.06 274	7.60 507	1.57 436	0.28 238	0.25 383	0.29 278	0.25 281	0.36 359	0.27 222

CSP-Net	1.78 346	1.32 558	1.92 207	1.16 425	1.03 424	3.38 317	1.31 521	3.52 360	1.75 349	1.96 371	1.93 446	2.40 443	1.48 396	8.58 525	1.58 437	0.46 519	0.34 487	0.27 217	0.26 304	0.41 417	0.50 487

psm_up	2.28 438	0.81 427	5.45 380	1.26 467	1.50 553	3.84 419	1.23 511	4.23 541	2.03 401	2.55 545	1.80 386	2.44 456	1.65 452	12.90 663	1.58 437	0.37 427	0.38 517	0.41 495	0.34 454	0.43 446	0.39 399

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 567	1.43 573	9.93 430	2.50 644	1.62 577	4.29 550	1.68 579	3.95 460	2.43 502	1.66 299	1.91 440	3.04 517	1.41 374	13.26 665	1.58 437	3.82 669	1.59 655	1.12 638	0.46 551	2.21 646	2.74 660

iResNetv2_ROB	2.65 510	5.00 646	19.28 579	2.06 628	1.09 446	3.83 414	1.13 490	4.14 518	2.09 416	1.85 335	2.03 465	2.01 403	1.51 407	3.58 413	1.58 437	0.34 386	0.21 258	0.32 355	0.21 175	0.44 457	0.29 256

CoDeX	2.40 469	0.78 413	13.21 469	1.00 326	1.18 465	3.24 289	1.32 522	4.14 518	2.41 498	1.74 318	1.84 413	2.05 408	1.47 394	10.03 569	1.60 441	0.34 386	0.28 427	0.32 355	0.27 332	0.32 286	0.39 399

LMCR-Stereo	2.40 469	1.31 556	18.61 565	1.59 578	0.86 360	3.87 431	1.15 493	4.32 585	1.60 296	2.25 483	2.27 515	1.13 253	2.43 543	2.48 363	1.60 441	0.88 620	0.24 356	0.29 278	0.24 260	0.56 515	0.30 287

CC-Net-ROB	3.35 585	1.76 597	13.89 485	2.33 641	1.65 586	4.49 585	1.62 569	4.73 638	2.90 574	1.92 358	2.05 474	1.99 399	1.61 430	12.57 662	1.60 441	2.46 653	2.18 663	2.68 664	1.04 636	2.11 644	1.38 627

HI	1.27 270	0.90 461	2.33 262	1.10 386	0.68 278	2.92 234	0.45 87	2.49 196	1.76 351	2.13 432	1.65 334	2.42 449	1.84 489	1.58 247	1.61 444	0.26 168	0.16 47	0.28 252	0.29 389	0.26 146	0.25 175

CoSv	1.27 270	0.90 461	2.33 262	1.10 386	0.68 278	2.92 234	0.45 87	2.49 196	1.76 351	2.13 432	1.65 334	2.42 449	1.84 489	1.58 247	1.61 444	0.26 168	0.16 47	0.28 252	0.29 389	0.26 146	0.25 175

test_sample6	2.35 460	0.62 270	10.78 444	1.33 501	0.83 346	3.15 272	0.79 294	4.36 597	2.43 502	2.26 486	2.04 468	1.69 339	1.39 363	11.48 627	1.61 444	0.38 444	0.32 467	0.37 457	0.39 513	0.41 417	0.42 430

GES	1.38 287	0.64 289	2.61 288	1.09 377	0.57 216	4.30 552	1.02 456	3.86 429	1.51 228	1.72 313	1.74 358	1.28 280	1.77 474	1.62 261	1.61 444	0.39 456	0.27 412	0.33 391	0.30 410	0.41 417	0.47 468

PS-NSSS	2.22 422	1.33 561	2.90 311	0.97 304	1.53 559	4.11 501	1.08 476	4.55 629	2.65 539	2.10 421	2.32 538	1.77 352	1.40 367	11.79 645	1.61 444	0.68 599	0.45 560	0.96 630	0.43 542	0.95 601	0.92 597

G2L-Stereo_test	2.11 405	0.86 452	7.12 394	1.65 587	1.19 472	3.54 359	1.02 456	3.57 369	2.01 396	2.50 534	1.68 340	3.15 527	1.50 403	9.21 542	1.62 449	0.28 238	0.19 173	0.23 61	0.22 210	0.27 166	0.31 297

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 496	1.04 500	16.73 531	1.53 566	2.00 630	3.96 465	0.87 368	3.87 432	2.31 469	2.54 544	1.67 337	2.85 500	1.63 447	5.55 457	1.62 449	0.46 519	0.33 474	0.38 473	0.38 505	0.53 503	0.62 538
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NOSS_ROB	2.27 433	0.73 376	3.00 315	1.71 595	1.00 418	3.90 435	0.97 433	4.29 569	2.81 567	2.94 594	2.19 503	3.88 583	1.19 322	11.77 644	1.62 449	0.59 575	0.54 592	0.56 579	0.52 577	0.56 515	0.54 508

DDVS	1.68 331	0.79 417	2.52 279	1.26 467	1.16 463	3.17 274	0.78 287	3.12 302	1.82 359	1.86 339	1.91 440	2.92 508	1.43 382	6.20 474	1.63 452	0.45 512	0.65 617	0.34 410	0.38 505	0.48 483	0.79 582

DAS	2.31 445	0.67 324	4.79 370	1.14 405	1.64 582	2.93 239	2.13 603	4.09 502	2.74 549	4.17 637	2.52 554	2.46 457	1.79 477	11.55 629	1.63 452	0.37 427	0.22 290	0.39 477	0.25 281	0.41 417	0.34 340

SepStereo	2.15 413	0.67 324	4.79 370	1.14 405	1.64 582	2.93 239	2.13 603	4.09 502	2.74 549	4.17 637	2.52 554	2.46 457	1.79 477	8.36 519	1.63 452	0.37 427	0.22 290	0.39 477	0.25 281	0.41 417	0.34 340

SACVNet	2.46 480	1.14 523	9.47 425	1.44 545	1.18 465	4.06 487	1.49 555	3.84 423	2.24 449	2.62 562	1.89 434	2.57 467	1.28 337	11.35 620	1.64 455	0.50 549	0.39 526	0.48 536	0.41 531	0.55 509	0.75 572

ASMatch	2.62 507	0.60 241	20.65 634	1.37 530	0.64 251	4.39 563	0.78 287	1.97 108	1.58 280	1.70 308	3.89 623	1.94 386	3.79 604	5.46 454	1.64 455	0.31 334	0.24 356	0.34 410	0.28 361	0.33 306	0.50 487

HSM-Net_RVC	2.87 534	0.57 199	17.46 546	0.92 267	0.90 377	3.70 388	1.20 506	5.64 658	2.51 519	3.22 611	2.43 544	2.54 464	1.59 423	11.41 622	1.65 457	0.34 386	0.25 383	0.26 184	0.23 231	0.30 234	0.29 256
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NVstereo2D	2.54 496	0.90 461	11.10 448	1.32 496	1.47 548	3.58 369	1.38 537	4.13 512	2.45 507	1.90 351	1.71 351	2.86 501	1.76 472	10.86 598	1.66 458	0.60 577	0.43 550	0.53 568	0.41 531	0.78 585	0.94 600

iResNet_ROB	1.89 362	1.02 495	8.60 413	1.39 534	0.98 406	3.72 392	0.66 193	3.84 423	2.65 539	1.88 344	2.05 474	1.98 397	1.27 335	4.52 437	1.67 459	0.30 309	0.20 224	0.28 252	0.18 87	0.31 254	0.40 420

MyStereo05	2.37 466	0.72 365	19.94 598	1.02 344	0.99 409	4.26 543	0.86 347	4.01 477	2.62 535	2.14 435	1.26 215	2.28 425	1.63 447	2.07 329	1.68 460	0.24 126	0.23 320	0.34 410	0.26 304	0.42 436	0.36 360

FADNet-RVC-Resample	2.83 527	2.02 609	21.07 647	1.12 397	0.91 379	3.53 355	1.37 534	4.08 500	2.09 416	1.68 303	1.33 237	2.03 404	1.51 407	9.54 549	1.69 461	0.38 444	0.37 511	0.42 502	0.44 545	0.56 515	0.56 518

dd	1.26 265	1.15 524	2.47 275	0.92 267	0.49 159	4.35 558	0.75 264	1.92 101	2.11 426	1.44 264	1.24 205	1.19 268	1.05 266	1.78 291	1.70 462	0.57 572	0.34 487	0.35 429	0.33 446	0.60 529	0.46 463

ISRNet	1.69 332	0.76 404	5.69 382	1.27 475	1.36 520	2.85 221	0.61 158	3.60 373	1.91 380	2.13 432	2.12 490	2.90 503	1.41 374	2.51 368	1.71 463	0.49 545	0.50 586	0.56 579	0.47 554	0.49 489	0.57 522

HSM	2.35 460	0.81 427	2.21 247	1.14 405	1.55 564	3.44 329	1.03 459	3.99 473	2.25 452	2.29 490	2.11 487	8.04 659	3.05 577	11.60 630	1.71 463	0.33 374	0.22 290	0.28 252	0.23 231	0.32 286	0.35 354

CFNet-ft	1.90 364	0.95 481	3.56 341	1.07 363	1.54 560	4.09 494	0.90 387	2.85 270	1.82 359	1.78 324	1.70 347	2.75 487	1.48 396	9.33 544	1.72 465	0.33 374	0.30 450	0.61 595	0.36 480	0.52 497	0.39 399

TDLM	2.29 441	1.08 510	4.61 369	1.29 482	1.01 421	4.26 543	2.17 605	3.75 403	2.79 557	2.31 500	1.98 455	2.06 410	1.59 423	12.45 658	1.72 465	0.51 555	0.28 427	0.52 563	0.35 470	0.56 515	0.50 487

CFNet_RVC	1.90 364	0.95 481	3.56 341	1.07 363	1.54 560	4.09 494	0.90 387	2.85 270	1.82 359	1.78 324	1.70 347	2.75 487	1.48 396	9.33 544	1.72 465	0.33 374	0.30 450	0.61 595	0.36 480	0.52 497	0.39 399

DeepPruner_ROB	2.05 395	1.09 513	10.50 440	1.01 333	1.20 479	4.39 563	0.91 395	3.14 303	1.72 339	2.60 558	1.54 295	2.78 495	1.27 335	4.52 437	1.72 465	0.51 555	0.40 531	0.37 457	0.34 454	0.48 483	0.52 500

GANet-RSSM	1.98 382	0.62 270	3.49 336	1.69 591	1.23 486	4.22 538	0.91 395	3.31 326	1.86 369	1.81 330	1.74 358	2.34 435	1.82 487	10.92 602	1.73 469	0.34 386	0.29 437	0.31 332	0.28 361	0.39 388	0.40 420

xyz-stereo-finetune2	1.16 234	0.63 278	1.50 162	0.57 7	0.36 33	3.47 338	0.65 190	2.70 245	1.23 133	0.88 183	1.75 362	0.91 214	1.76 472	3.54 412	1.74 470	0.24 126	0.22 290	0.30 305	0.27 332	0.31 254	0.26 205

SQANet	3.70 596	9.34 668	18.41 561	2.75 647	2.74 650	3.40 321	1.47 550	3.50 356	1.68 322	2.60 558	1.75 362	2.69 479	1.91 501	6.72 491	1.74 470	2.96 656	1.41 653	1.85 651	1.12 638	3.17 653	2.70 659

GANetREF_RVC	3.20 575	1.93 604	18.84 567	1.51 563	0.80 323	4.12 503	1.82 586	4.16 523	2.91 575	1.87 341	1.74 358	2.48 459	1.84 489	13.18 664	1.74 470	0.80 612	0.57 600	0.79 622	0.74 612	1.20 629	0.86 590
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
IER	1.69 332	0.65 302	7.19 395	0.94 288	1.15 458	3.28 302	0.89 382	3.48 350	1.97 387	2.10 421	1.98 455	2.28 425	2.12 515	2.25 353	1.75 473	0.29 267	0.23 320	0.36 445	0.30 410	0.32 286	0.34 340

MyStereo04	2.29 441	0.80 422	18.77 566	1.00 326	1.04 427	3.95 455	0.95 421	3.91 447	2.54 526	1.99 380	1.27 222	2.31 432	1.65 452	2.02 327	1.77 474	0.24 126	0.24 356	0.34 410	0.26 304	0.41 417	0.37 375

GEStereo_RVC	1.91 368	0.80 422	6.57 386	1.20 441	1.06 432	4.02 480	1.43 548	4.13 512	1.89 376	2.03 403	1.80 386	2.34 435	1.86 494	4.94 444	1.77 474	0.48 533	0.38 517	0.32 355	0.28 361	0.42 436	0.50 487

stereogan	3.09 563	0.93 473	16.43 526	1.37 530	1.66 589	3.70 388	1.67 577	3.87 432	3.15 600	3.04 599	2.70 573	5.04 636	2.79 562	9.96 565	1.78 476	0.63 584	0.49 585	0.69 609	0.47 554	0.83 593	0.68 554

HHNet	2.48 485	0.71 360	20.52 628	0.64 41	0.64 251	4.07 492	0.93 412	3.76 405	1.56 270	2.15 443	4.92 633	0.98 232	3.37 591	1.66 271	1.79 477	0.32 355	0.20 224	0.31 332	0.27 332	0.36 359	0.42 430

G2L-ROB	2.13 410	0.78 413	10.06 432	1.19 437	1.06 432	3.84 419	0.93 412	3.32 331	2.27 457	2.20 462	1.47 275	2.65 476	1.20 324	8.38 521	1.81 478	0.28 238	0.19 173	0.23 61	0.22 210	0.28 188	0.32 308

PSMNet-RSSM	1.96 378	0.77 407	3.26 327	1.29 482	1.31 503	4.19 532	0.96 428	3.68 387	1.89 376	2.05 408	1.80 386	2.60 470	1.70 463	9.84 559	1.81 478	0.35 406	0.29 437	0.35 429	0.37 492	0.42 436	0.35 354

111	1.83 351	0.92 469	9.08 418	0.81 167	0.36 33	4.25 542	0.91 395	4.44 612	2.70 545	2.39 521	1.96 448	2.30 431	1.64 450	1.28 178	1.82 480	0.28 238	0.22 290	0.24 101	0.20 156	0.31 254	0.54 508

CFNet	2.34 455	1.10 514	8.96 417	1.34 509	1.24 488	4.09 494	0.73 242	4.04 486	2.77 554	1.62 288	1.87 427	2.27 424	1.45 389	11.41 622	1.82 480	0.31 334	0.24 356	0.43 506	0.36 480	0.43 446	0.33 327

cf-r	2.57 504	0.79 417	16.09 522	1.48 556	1.35 517	4.19 532	0.93 412	3.68 387	2.36 480	1.97 373	1.81 399	3.42 551	1.45 389	8.24 518	1.83 482	0.32 355	0.26 400	0.33 391	0.30 410	0.34 325	0.37 375

LL-Strereo	3.01 556	1.81 601	17.59 549	1.12 397	2.10 637	2.90 228	1.09 480	4.33 588	2.00 394	3.12 605	2.24 511	3.29 538	3.15 580	11.31 619	1.84 483	0.30 309	0.28 427	0.46 524	0.34 454	0.49 489	0.45 452

DDUNet	2.91 537	2.78 629	6.94 393	3.53 660	2.26 644	3.28 302	1.36 529	3.77 407	2.04 405	2.62 562	2.49 550	4.18 601	1.69 461	5.38 452	1.85 484	2.21 652	1.77 659	2.61 662	2.43 672	2.60 648	2.34 650

ac_64	2.35 460	0.62 270	9.77 427	1.32 496	1.71 597	3.27 298	0.93 412	3.48 350	2.50 516	1.74 318	1.73 356	3.91 584	1.77 474	10.21 576	1.86 485	0.40 464	0.31 459	0.33 391	0.30 410	0.34 325	0.39 399

MLCV	1.87 357	0.91 467	8.59 412	1.10 386	0.57 216	3.59 370	0.53 120	3.70 397	2.20 443	2.80 582	2.25 513	2.00 400	1.42 379	4.13 431	1.86 485	0.30 309	0.20 224	0.32 355	0.21 175	0.33 306	0.36 360

UPFNet	1.81 350	0.63 278	6.71 388	1.25 460	1.44 543	3.50 348	1.35 527	4.02 481	1.85 368	2.40 523	1.52 287	2.41 446	1.40 367	3.62 415	1.88 487	0.34 386	0.33 474	0.37 457	0.31 426	0.41 417	0.39 399

ACVNet	1.46 296	0.64 289	3.56 341	0.93 283	0.85 355	4.22 538	0.80 305	2.85 270	2.08 413	1.78 324	1.88 428	3.10 522	1.46 392	1.33 193	1.89 488	0.29 267	0.26 400	0.30 305	0.26 304	0.39 388	0.27 222

hitnet-ft	2.37 466	0.73 376	8.34 408	0.96 297	0.89 374	3.77 402	0.80 305	3.55 367	2.58 530	2.24 480	2.04 468	3.65 575	1.49 402	11.71 642	1.89 488	0.44 503	0.53 590	0.44 511	0.35 470	0.52 497	0.48 473

ACV-stereo	2.92 539	0.92 469	20.27 617	1.33 501	1.05 429	4.68 621	1.10 483	2.66 240	1.64 310	1.46 265	1.32 235	5.41 645	4.24 615	7.83 512	1.90 490	0.44 503	0.52 589	0.32 355	0.29 389	0.45 465	0.63 542

G2L-Stereo	2.49 487	0.94 479	14.54 499	1.15 418	1.35 517	3.57 368	0.95 421	3.62 377	2.00 394	2.11 425	1.61 320	3.20 530	1.34 352	9.54 549	1.91 491	0.34 386	0.27 412	0.35 429	0.28 361	0.30 234	0.35 354

PSMNet-ADL	1.91 368	0.72 365	1.78 194	1.09 377	0.86 360	4.18 528	0.78 287	3.77 407	2.10 424	1.72 313	1.85 421	2.91 506	1.82 487	10.38 583	1.91 491	0.48 533	0.46 569	0.28 252	0.29 389	0.38 377	0.51 495

StereoVision	1.65 326	0.75 398	7.47 399	1.01 333	1.80 615	2.61 202	0.61 158	3.06 296	1.96 385	1.25 242	3.46 615	1.85 378	0.88 205	2.07 329	1.93 493	0.43 497	0.36 499	0.37 457	0.36 480	0.48 483	0.33 327

AASNet	2.44 476	0.92 469	19.79 592	1.35 514	1.49 550	3.81 411	1.07 471	3.85 426	2.93 579	1.95 368	2.29 522	1.96 393	1.29 340	1.73 285	1.93 493	0.39 456	0.33 474	0.45 518	0.30 410	0.55 509	0.45 452

FAT-Stereo	3.34 584	0.81 427	20.05 602	1.25 460	1.20 479	3.44 329	1.99 596	4.23 541	2.67 542	3.14 606	3.82 622	3.51 564	3.32 590	11.68 640	1.94 495	0.64 587	0.67 621	0.48 536	0.52 577	0.61 534	0.81 584

FADNet	2.49 487	1.76 597	13.17 468	1.17 428	0.95 392	3.27 298	0.88 375	3.94 458	2.27 457	1.40 260	1.29 225	2.51 462	2.06 511	9.93 564	1.94 495	0.43 497	0.45 560	0.40 483	0.43 542	1.06 611	0.53 502

gwcnet-sp	2.31 445	1.21 535	17.34 538	1.08 371	0.92 381	3.56 364	1.04 463	3.69 392	2.09 416	2.55 545	1.60 316	1.80 363	1.62 434	3.87 423	1.95 497	0.29 267	0.29 437	0.30 305	0.28 361	0.38 377	0.39 399

scenet	2.31 445	1.21 535	17.34 538	1.08 371	0.92 381	3.56 364	1.04 463	3.69 392	2.09 416	2.55 545	1.60 316	1.80 363	1.62 434	3.87 423	1.95 497	0.29 267	0.29 437	0.30 305	0.28 361	0.38 377	0.39 399

ssnet	2.31 445	1.21 535	17.34 538	1.08 371	0.92 381	3.56 364	1.04 463	3.69 392	2.09 416	2.55 545	1.60 316	1.80 363	1.62 434	3.87 423	1.95 497	0.29 267	0.29 437	0.30 305	0.28 361	0.38 377	0.39 399

ADLNet2	3.15 570	0.92 469	20.06 603	1.20 441	1.79 612	3.83 414	1.48 551	3.94 458	3.59 626	2.19 459	2.47 548	4.65 626	1.93 503	10.69 592	1.96 500	0.39 456	0.37 511	0.28 252	0.30 410	0.48 483	0.43 440

CBMV	3.32 583	0.96 487	21.16 651	1.32 496	0.83 346	3.81 411	3.91 660	4.47 617	2.53 522	3.34 616	2.24 511	4.45 613	2.58 553	10.07 571	1.96 500	0.45 512	0.43 550	0.48 536	0.38 505	0.52 497	0.53 502
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DMCA	1.72 335	0.74 387	6.63 387	1.14 405	0.96 393	3.98 472	0.90 387	3.75 403	2.76 553	2.83 585	1.58 306	2.35 437	1.18 318	1.58 247	1.98 502	0.40 464	0.27 412	0.42 502	0.26 304	0.36 359	0.38 392

DMCA-RVC	2.45 477	1.22 541	18.29 557	1.23 456	1.14 456	2.49 188	0.85 342	3.29 324	1.68 322	3.02 597	1.41 263	2.00 400	1.53 416	6.39 478	2.00 503	0.38 444	0.30 450	0.44 511	0.35 470	0.45 465	0.44 446

MFMNet_re	2.91 537	1.91 603	18.25 555	3.06 653	1.89 624	3.13 270	1.67 577	3.52 360	2.97 581	3.14 606	2.87 586	2.26 423	2.41 541	2.42 358	2.00 503	1.10 629	1.05 641	0.94 629	0.90 625	1.28 631	1.46 631

iRaft-Stereo_5w	2.10 402	0.83 438	8.57 411	0.81 167	0.76 309	3.21 281	0.84 333	3.71 399	1.65 315	1.56 276	2.50 551	2.20 421	2.23 529	9.13 539	2.01 505	0.38 444	0.19 173	0.35 429	0.27 332	0.45 465	0.39 399

Wz-Net-LNSev	2.30 444	1.67 593	14.88 504	1.18 434	1.65 586	3.49 344	1.54 561	3.63 378	2.03 401	1.88 344	1.64 327	3.29 538	2.06 511	2.71 390	2.02 506	0.40 464	0.33 474	0.32 355	0.31 426	0.53 503	0.49 480

dad	1.65 326	1.19 532	3.04 317	0.98 312	0.56 204	4.22 538	0.84 333	1.99 110	2.48 511	2.14 435	1.68 340	1.62 328	1.13 300	3.85 422	2.04 507	1.03 627	0.40 531	2.04 652	0.48 559	0.75 581	0.53 502

HGLStereo	2.03 391	0.74 387	7.50 400	1.23 456	1.56 567	3.62 377	0.95 421	3.78 410	1.89 376	2.03 403	2.20 505	3.12 525	2.14 518	5.68 461	2.04 507	0.37 427	0.31 459	0.32 355	0.29 389	0.40 393	0.45 452

GwcNet-RSSM	2.66 512	1.05 501	15.91 520	1.22 450	1.19 472	4.12 503	1.12 487	3.84 423	2.02 397	1.93 362	1.79 383	3.12 525	1.46 392	10.37 581	2.05 509	0.33 374	0.27 412	0.35 429	0.30 410	0.40 393	0.36 360

Consistency-Raft	2.86 530	1.66 591	19.61 586	1.40 537	1.75 606	3.84 419	1.32 522	4.07 496	2.25 452	1.78 324	2.67 570	1.82 369	4.41 618	1.94 318	2.06 510	0.83 617	0.94 639	1.03 632	1.12 638	1.70 641	1.09 610

RAFT + AFF	2.51 490	2.66 627	4.48 367	1.15 418	1.95 628	4.15 510	2.01 597	4.46 616	3.30 616	2.19 459	2.51 553	2.22 422	4.87 625	8.91 532	2.06 510	0.30 309	0.60 610	0.48 536	0.38 505	0.77 583	0.69 556

FADNet-RVC	2.51 490	2.27 617	14.03 488	1.09 377	0.81 329	3.54 359	1.10 483	4.13 512	2.48 511	1.39 258	1.22 200	1.85 378	1.77 474	9.78 557	2.06 510	0.38 444	0.37 511	0.40 483	0.40 524	0.67 558	0.48 473

NCCL2	2.53 494	1.35 562	10.90 446	1.15 418	0.97 397	3.53 355	2.56 619	3.65 380	2.23 447	2.76 578	1.80 386	2.41 446	1.66 454	10.35 580	2.07 513	0.44 503	0.40 531	0.57 582	0.53 581	0.59 525	0.65 549

ETE_ROB	2.07 398	1.40 569	3.01 316	1.09 377	0.92 381	3.94 450	1.53 558	4.25 551	2.23 447	3.31 613	2.06 478	2.35 437	1.52 409	8.74 527	2.07 513	0.44 503	0.36 499	0.51 557	0.48 559	0.54 506	0.62 538

DispNO	3.00 554	0.75 398	18.92 569	1.17 428	1.10 448	3.72 392	0.94 417	4.29 569	2.54 526	2.24 480	2.28 519	4.51 616	2.12 515	11.40 621	2.09 515	0.31 334	0.28 427	0.31 332	0.28 361	0.36 359	0.39 399

ADLNet	2.29 441	0.83 438	3.62 346	1.35 514	1.60 573	3.67 385	1.24 513	3.95 460	2.98 584	2.58 553	2.29 522	4.01 590	1.79 477	11.23 618	2.09 515	0.37 427	0.38 517	0.36 445	0.34 454	0.45 465	0.71 560

RainbowNet	4.56 622	8.28 657	20.07 605	3.64 664	3.23 663	4.15 510	2.99 635	4.18 524	3.03 589	2.20 462	2.65 568	4.26 606	2.90 567	9.77 555	2.12 517	3.88 670	2.27 666	2.71 667	1.72 657	3.78 662	3.31 669

delet	1.92 371	0.76 404	5.14 373	1.01 333	1.65 586	3.44 329	2.03 598	3.76 405	2.48 511	2.01 394	2.05 474	2.63 474	1.90 500	5.34 451	2.12 517	0.28 238	0.29 437	0.40 483	0.31 426	0.41 417	0.45 452

PDISCO_ROB	2.86 530	1.53 582	14.27 494	1.98 624	2.19 640	4.52 594	1.35 527	4.65 634	3.19 603	2.09 418	2.16 497	3.53 566	2.45 545	5.32 450	2.12 517	1.30 644	0.78 633	0.72 616	0.59 595	1.24 630	1.28 619

coex_refinement	2.10 402	0.85 449	3.67 348	1.31 493	1.13 455	3.21 281	0.85 342	3.86 429	2.31 469	2.51 538	1.92 443	3.49 561	1.69 461	11.08 612	2.13 520	0.37 427	0.25 383	0.27 217	0.31 426	0.41 417	0.37 375

SMFormer	2.00 386	0.57 199	4.46 363	1.36 520	0.57 216	2.03 136	0.73 242	4.25 551	2.80 561	2.32 504	2.31 533	1.95 388	1.52 409	10.99 605	2.13 520	0.34 386	0.32 467	0.36 445	0.31 426	0.38 377	0.36 360

tta	2.00 386	0.57 199	4.46 363	1.36 520	0.57 216	2.03 136	0.73 242	4.25 551	2.80 561	2.32 504	2.31 533	1.95 388	1.52 409	10.99 605	2.13 520	0.34 386	0.32 467	0.36 445	0.31 426	0.29 208	0.29 256

otaku	4.58 624	8.93 663	19.95 599	3.11 654	2.67 648	3.91 436	2.57 620	3.82 419	2.25 452	2.22 473	9.72 661	4.08 594	2.35 538	8.57 524	2.13 520	3.51 663	1.65 657	2.15 655	1.17 641	3.69 660	3.15 663

iResNet	2.52 493	0.94 479	21.17 652	1.84 612	0.72 293	3.75 399	0.81 315	4.14 518	2.55 528	2.33 510	2.03 465	1.35 290	1.44 385	3.27 405	2.16 524	0.35 406	0.23 320	0.28 252	0.22 210	0.44 457	0.45 452

PASM	2.67 514	2.05 611	9.71 426	1.73 598	1.37 523	2.53 195	1.52 556	3.10 300	2.17 438	2.79 581	1.84 413	2.90 503	1.85 493	11.89 649	2.19 525	0.81 614	0.85 635	0.87 627	1.01 633	1.14 621	1.05 607

MyStereo8	2.33 451	1.13 519	19.26 577	1.22 450	1.62 577	4.16 520	0.57 137	3.50 356	2.36 480	2.15 443	1.75 362	2.28 425	1.14 307	1.46 227	2.20 526	0.24 126	0.21 258	0.32 355	0.27 332	0.36 359	0.43 440

acv_ft	1.55 302	0.64 289	3.29 329	1.14 405	2.01 631	2.93 239	0.97 433	3.81 416	2.08 413	2.22 473	1.88 428	3.10 522	1.66 454	1.33 193	2.22 527	0.29 267	0.26 400	0.30 305	0.26 304	0.39 388	0.27 222

Ntro	4.21 617	8.94 664	19.89 597	3.22 655	2.96 655	4.15 510	1.89 590	3.92 452	2.36 480	1.77 322	2.14 494	3.35 544	2.17 524	9.48 548	2.24 528	3.52 664	1.76 658	2.13 654	1.31 646	3.83 663	3.09 661

DFGA-Net	2.11 405	3.00 632	7.43 398	1.11 393	0.76 309	3.72 392	0.60 153	2.63 235	1.91 380	2.01 394	2.07 479	1.22 273	1.04 261	10.26 579	2.26 529	0.27 194	0.22 290	0.34 410	0.34 454	0.61 534	0.48 473

DSFCA	1.89 362	0.69 335	3.14 321	1.10 386	1.18 465	3.99 473	1.79 582	3.50 356	2.16 436	3.10 603	1.64 327	2.91 506	2.50 548	5.38 452	2.26 529	0.43 497	0.38 517	0.37 457	0.36 480	0.50 491	0.42 430

StereoDRNet-Refined	1.77 345	0.81 427	2.22 250	1.21 447	0.76 309	3.26 295	0.71 231	3.82 419	2.05 408	2.29 490	2.05 474	2.98 512	1.44 385	7.15 497	2.27 531	0.30 309	0.23 320	0.42 502	0.33 446	0.45 465	0.64 546
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DGSMNet	7.55 659	1.62 585	17.42 544	1.92 618	12.73 684	7.45 665	42.99 706	4.13 512	2.07 412	2.10 421	3.16 603	3.42 551	1.70 463	9.24 543	2.30 532	3.70 668	10.89 698	11.80 700	5.54 687	4.24 667	2.66 655

fast-acv-ft	2.54 496	1.19 532	20.08 606	1.41 538	1.40 530	3.18 276	1.17 498	3.37 341	2.28 461	1.90 351	2.15 496	2.69 479	2.17 524	2.91 394	2.31 533	0.37 427	0.39 526	0.45 518	0.39 513	0.57 520	0.45 452

MMNet	2.02 390	0.81 427	10.76 443	1.12 397	1.23 486	3.53 355	0.89 382	3.79 411	2.08 413	2.15 443	1.76 371	2.15 418	2.12 515	3.69 418	2.32 534	0.31 334	0.29 437	0.34 410	0.27 332	0.38 377	0.42 430

CBMV_ROB	3.62 592	0.70 346	21.42 660	1.21 447	0.89 374	4.43 575	1.76 581	4.39 603	2.79 557	5.88 656	3.38 612	4.18 601	5.12 629	10.75 593	2.32 534	0.56 570	0.55 597	0.53 568	0.51 574	0.55 509	0.46 463

CBFPSM	2.05 395	0.95 481	10.12 435	1.07 363	1.05 429	2.84 219	1.20 506	3.28 322	1.73 341	1.82 332	1.30 227	4.56 620	4.06 610	2.34 356	2.34 536	0.25 151	0.38 517	0.32 355	0.27 332	0.37 372	0.79 582

xyz-stereo	10.85 671	0.45 56	79.01 714	0.62 23	0.45 122	83.70 713	0.77 280	2.59 229	1.34 152	2.19 459	32.02 701	2.76 493	1.62 434	5.75 463	2.39 537	0.25 151	0.17 82	0.33 391	0.21 175	0.25 116	0.19 15

TCMNet	2.98 550	1.30 552	18.26 556	1.47 554	2.09 636	3.84 419	1.08 476	3.96 465	2.39 495	2.53 543	2.29 522	2.43 452	1.75 471	10.09 573	2.39 537	0.52 561	0.45 560	0.61 595	0.50 570	0.80 589	0.78 578

FADNet_RVC	2.65 510	2.28 619	16.51 528	0.98 312	0.92 381	4.09 494	0.83 325	4.26 559	1.73 341	1.46 265	1.78 380	1.60 325	1.50 403	8.88 530	2.39 537	0.47 528	0.38 517	0.44 511	0.58 592	0.89 596	0.97 602

edge stereo	3.37 587	1.01 494	21.99 669	1.28 478	1.37 523	2.67 206	1.39 539	3.98 469	2.87 572	2.93 590	3.27 608	4.35 609	2.43 543	11.62 632	2.39 537	0.60 577	0.63 615	0.79 622	0.55 586	0.68 561	0.67 551

UDG	3.55 590	2.81 630	17.45 545	2.69 646	1.98 629	3.97 470	1.19 502	4.35 592	2.02 397	2.42 526	2.53 556	4.50 615	2.46 547	6.53 480	2.41 541	2.12 651	1.77 659	2.63 663	2.57 674	2.64 649	1.95 641

YMNet	2.40 469	1.41 571	13.46 473	1.36 520	1.67 590	3.96 465	0.97 433	3.81 416	2.37 486	2.64 566	2.57 561	3.35 544	1.53 416	3.28 406	2.42 542	0.48 533	0.54 592	0.52 563	0.49 564	0.70 564	0.54 508

YMNet_1	2.40 469	1.41 571	13.46 473	1.36 520	1.67 590	3.96 465	0.97 433	3.81 416	2.37 486	2.64 566	2.57 561	3.35 544	1.53 416	3.28 406	2.42 542	0.48 533	0.54 592	0.52 563	0.49 564	0.70 564	0.54 508

DStereoRT	3.28 580	1.06 506	14.58 500	1.33 501	1.12 451	4.51 592	1.29 519	4.21 533	3.48 624	2.50 534	2.13 492	1.89 381	7.69 661	7.57 506	2.43 544	0.66 592	0.33 474	4.46 686	2.84 680	0.38 377	1.12 612

GASNet	3.24 577	5.55 650	20.58 632	1.56 575	1.25 491	2.32 170	1.12 487	4.04 486	2.67 542	1.88 344	2.10 483	3.00 514	2.16 522	10.59 587	2.43 544	0.65 590	0.37 511	0.61 595	0.45 549	0.87 595	0.58 527

ITSA-stereo	1.86 355	0.72 365	3.74 351	1.20 441	0.66 266	4.09 494	0.91 395	4.24 549	2.53 522	1.93 362	1.77 377	1.59 324	2.15 519	6.12 473	2.44 546	0.40 464	0.38 517	0.40 483	0.40 524	0.50 491	0.98 604

ACVNet_1	6.04 647	13.97 687	21.36 658	3.58 662	3.14 660	4.73 634	2.48 614	4.20 528	3.17 601	2.98 596	2.83 585	23.31 688	4.34 617	11.06 609	2.45 547	3.68 666	2.33 668	2.60 661	1.79 659	3.69 660	3.19 665

GwcNet	3.00 554	1.63 587	19.83 594	1.32 496	2.04 635	3.27 298	1.55 562	3.65 380	2.33 474	2.00 392	2.12 490	3.56 570	1.68 460	9.47 547	2.45 547	0.44 503	0.45 560	0.46 524	0.38 505	0.60 529	0.76 574

psmorigin	6.59 650	1.15 524	88.11 715	1.52 564	0.97 397	2.88 226	1.20 506	3.21 311	2.04 405	3.73 625	2.46 546	5.15 641	2.55 551	10.60 588	2.47 549	0.55 568	0.68 624	0.48 536	0.51 574	0.70 564	0.88 594

iinet-f	2.26 431	1.18 530	13.71 477	1.14 405	1.11 450	3.77 402	1.10 483	4.14 518	2.17 438	2.06 413	1.76 371	2.99 513	2.99 570	2.50 365	2.49 550	0.35 406	0.39 526	0.27 217	0.28 361	0.45 465	0.39 399

DLCB_ROB	2.05 395	0.95 481	2.37 266	1.24 458	1.02 423	2.92 234	1.30 520	3.68 387	2.30 465	2.91 588	2.17 499	3.32 542	1.52 409	10.37 581	2.50 551	0.40 464	0.33 474	0.40 483	0.36 480	0.41 417	0.47 468

UNet	2.51 490	0.74 387	20.17 610	1.14 405	1.44 543	3.48 341	0.76 267	3.77 407	1.87 370	2.05 408	1.57 305	2.75 487	2.39 540	3.51 411	2.51 552	0.32 355	0.26 400	0.41 495	0.26 304	0.38 377	0.39 399

S-Stereo	3.48 589	0.91 467	22.06 672	1.36 520	1.50 553	3.55 362	2.53 618	4.21 533	2.81 567	2.37 516	3.81 621	3.75 577	1.84 489	11.90 650	2.51 552	0.63 584	0.71 627	0.48 536	0.76 614	0.67 558	1.19 616

SDNR	3.97 610	1.93 604	20.28 618	1.31 493	0.94 389	5.16 648	0.67 197	4.33 588	2.58 530	4.82 649	5.94 640	5.01 635	1.45 389	17.52 681	2.53 554	0.79 610	0.72 628	0.59 587	0.45 549	1.15 624	1.17 614

APVNet	3.13 567	1.25 547	21.14 649	1.31 493	1.52 557	3.94 450	1.13 490	3.32 331	2.14 432	2.20 462	2.03 465	3.05 520	1.96 504	11.79 645	2.53 554	0.42 491	0.45 560	0.64 603	0.46 551	0.67 558	0.57 522

Syn2CoEx	3.08 562	2.55 626	19.88 596	1.34 509	1.18 465	2.43 181	1.65 575	3.91 447	2.40 496	2.39 521	2.27 515	2.90 503	3.17 584	9.57 552	2.54 556	0.50 549	0.45 560	0.53 568	0.39 513	0.74 578	0.72 567

Nwc_Net	2.88 536	1.16 527	18.30 558	1.35 514	1.68 593	3.52 353	1.18 499	3.90 442	2.06 410	2.52 540	2.82 584	3.82 581	2.34 537	6.78 492	2.55 557	0.86 619	0.40 531	0.59 587	0.67 605	0.57 520	0.55 514

HITNet	2.07 398	0.82 434	14.77 501	1.34 509	0.56 204	3.47 338	0.80 305	4.07 496	2.35 477	2.16 449	1.61 320	1.64 330	1.44 385	2.09 334	2.56 558	0.26 168	0.18 127	0.41 495	0.26 304	0.45 465	0.25 175
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
Selective-IGEV-i16pb	3.23 576	0.73 376	21.29 655	1.22 450	0.68 278	3.99 473	3.38 645	4.52 626	2.52 520	1.72 313	3.60 617	2.92 508	2.21 528	10.07 571	2.59 559	0.68 599	0.50 586	0.37 457	0.48 559	0.54 506	0.54 508

RP	2.79 524	1.20 534	10.36 437	1.54 568	1.93 627	3.44 329	1.97 594	4.05 490	2.34 475	2.66 571	2.79 579	3.98 588	2.58 553	10.21 576	2.61 560	0.95 623	0.47 574	0.71 612	0.57 591	0.71 573	0.68 554

RASNet	2.56 501	0.70 346	10.06 432	1.60 580	2.25 643	3.67 385	1.00 448	3.38 342	3.14 598	1.81 330	2.11 487	4.60 621	2.30 533	10.25 578	2.61 560	0.37 427	0.24 356	0.25 140	0.24 260	0.28 188	0.26 205

RGC	3.10 565	1.45 576	14.90 505	1.46 551	1.79 612	3.33 310	1.39 539	4.04 486	2.26 455	2.77 579	3.26 607	4.00 589	2.71 559	11.63 637	2.62 562	0.82 615	0.46 569	0.79 622	0.79 620	0.71 573	0.78 578

PWCDC_ROB	2.95 541	3.26 635	14.06 489	1.59 578	1.56 567	4.19 532	0.86 347	4.30 577	4.08 639	2.06 413	7.37 643	2.75 487	2.42 542	3.59 414	2.67 563	1.34 646	0.36 499	0.39 477	0.34 454	1.13 620	0.62 538

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 608	10.88 677	12.30 460	1.26 467	1.55 564	5.19 649	3.33 644	4.42 608	2.82 569	2.58 553	2.62 565	5.00 634	2.11 514	14.03 677	2.73 564	1.28 641	2.34 669	0.67 608	1.83 660	0.81 590	1.03 606

Wz-Net-MNSev	2.71 522	2.54 625	13.91 486	1.52 564	1.37 523	3.28 302	2.47 613	4.03 482	2.32 473	2.57 549	2.07 479	2.29 430	3.01 572	7.55 505	2.74 565	0.38 444	0.36 499	0.36 445	0.37 492	0.57 520	0.47 468

AF-Net	2.87 534	1.30 552	16.24 523	1.33 501	1.75 606	3.26 295	1.59 566	4.09 502	2.43 502	2.69 573	2.94 587	4.51 616	3.20 585	5.84 465	2.75 566	0.76 608	0.36 499	0.72 616	0.49 564	0.70 564	0.56 518

PSMNet_ROB	2.95 541	1.38 566	18.46 563	1.19 437	1.20 479	3.80 409	1.65 575	3.54 365	2.35 477	1.98 375	1.71 351	2.75 487	1.79 477	11.43 624	2.78 567	0.42 491	0.36 499	0.50 553	0.60 597	0.59 525	0.49 480

DRN-Test	3.03 558	0.99 490	18.18 554	1.35 514	1.60 573	3.59 370	1.48 551	4.13 512	2.45 507	3.47 621	1.92 443	2.58 469	2.53 550	10.88 599	2.80 568	0.39 456	0.36 499	0.44 511	0.41 531	0.55 509	0.57 522

FINET	2.96 544	1.07 508	23.18 679	1.29 482	1.86 619	2.03 136	1.52 556	4.30 577	4.71 645	2.23 477	2.34 540	1.65 331	1.48 396	5.89 466	2.81 569	0.51 555	0.47 574	0.49 550	0.40 524	0.59 525	0.49 480

PA-Net	3.09 563	1.24 546	18.84 567	1.38 532	1.19 472	3.42 327	1.75 580	3.89 437	3.27 615	1.88 344	2.10 483	3.03 516	1.88 498	11.60 630	2.88 570	0.40 464	0.54 592	0.44 511	0.62 601	0.52 497	1.02 605
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ssnet_v2	2.04 393	0.88 458	7.87 401	1.20 441	0.87 365	3.86 429	1.64 572	4.01 477	2.60 534	2.61 560	1.96 448	3.79 579	1.71 465	2.20 347	2.96 571	0.41 479	0.35 493	0.42 502	0.37 492	0.55 509	0.52 500

NCC-stereo	3.16 573	1.28 550	18.31 559	1.25 460	1.75 606	4.06 487	1.40 541	3.89 437	2.22 444	2.72 575	2.55 557	3.49 561	2.65 556	9.91 562	2.99 572	1.29 642	0.65 617	0.64 603	0.86 623	0.65 551	0.71 560

Abc-Net	3.16 573	1.28 550	18.31 559	1.25 460	1.75 606	4.06 487	1.40 541	3.89 437	2.22 444	2.72 575	2.55 557	3.49 561	2.65 556	9.91 562	2.99 572	1.29 642	0.65 617	0.64 603	0.86 623	0.65 551	0.71 560
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	2.97 548	0.93 473	15.09 510	1.12 397	1.38 526	3.66 384	1.42 546	4.03 482	2.29 464	2.10 421	1.70 347	3.79 579	2.16 522	13.64 673	3.02 574	0.37 427	0.41 540	0.48 536	0.34 454	0.81 590	0.75 572

BEATNet_4x	1.92 371	1.36 563	8.75 416	1.20 441	0.56 204	3.46 335	1.03 459	4.00 475	2.43 502	2.25 483	1.70 347	2.10 415	1.59 423	2.57 379	3.05 575	0.37 427	0.22 290	0.47 528	0.29 389	0.60 529	0.40 420

StereoDRNet	2.84 528	1.49 579	14.48 497	1.33 501	1.57 571	3.44 329	2.06 599	3.69 392	2.36 480	3.26 612	1.84 413	2.79 497	1.80 482	10.88 599	3.16 576	0.41 479	0.33 474	0.39 477	0.36 480	0.59 525	0.58 527

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 473	1.47 577	14.14 490	1.30 489	1.35 517	3.51 350	1.64 572	4.04 486	2.10 424	2.46 529	1.88 428	2.28 425	2.51 549	4.73 442	3.17 577	0.38 444	0.19 173	0.35 429	0.20 156	0.40 393	0.36 360

LALA_ROB	1.95 376	1.48 578	3.11 319	1.05 354	0.98 406	3.99 473	1.82 586	4.44 612	2.28 461	3.31 613	1.85 421	2.76 493	1.67 456	4.04 430	3.23 578	0.46 519	0.41 540	0.55 577	0.52 577	0.60 529	0.57 522

XPNet_ROB	2.27 433	1.11 517	4.10 358	1.36 520	0.97 397	3.94 450	1.63 570	4.07 496	2.14 432	2.82 584	2.00 460	2.32 433	1.73 470	10.81 597	3.39 579	0.51 555	0.47 574	0.48 536	0.40 524	0.51 493	0.56 518

ccnet	2.66 512	0.97 488	8.01 406	1.54 568	1.24 488	3.75 399	2.18 606	4.07 496	2.41 498	2.66 571	3.25 606	2.87 502	2.31 536	9.89 561	3.50 580	0.78 609	0.75 631	0.71 612	0.67 605	0.76 582	0.81 584

LVE	6.88 655	9.31 667	21.14 649	3.61 663	3.18 662	4.49 585	2.79 626	10.21 671	11.69 669	3.16 609	11.53 669	18.33 677	4.31 616	11.66 638	3.52 581	4.45 678	2.93 674	2.56 660	1.91 663	3.62 657	3.16 664

DISCO	2.25 428	0.73 376	10.06 432	1.76 601	1.12 451	3.47 338	1.25 514	3.24 318	2.26 455	2.65 570	1.96 448	4.53 618	1.92 502	4.17 433	3.61 582	0.32 355	0.25 383	0.31 332	0.29 389	0.66 556	0.41 426

SHD	2.82 526	2.04 610	13.80 483	1.69 591	1.79 612	2.73 211	1.07 471	3.85 426	3.18 602	4.63 645	2.74 574	3.38 549	2.77 561	5.48 456	3.66 583	0.62 583	0.47 574	0.51 557	0.55 586	0.65 551	0.74 569

MDST_ROB	5.53 639	0.59 225	23.11 677	2.55 645	2.69 649	21.20 687	1.98 595	4.77 641	2.65 539	9.36 674	4.25 625	4.14 599	4.45 619	22.57 687	3.68 584	0.48 533	0.33 474	0.47 528	0.44 545	0.44 457	0.44 446

AANet	3.15 570	2.93 631	15.16 513	1.41 538	1.08 441	2.23 162	1.37 534	2.95 280	3.65 628	4.12 635	4.40 628	4.13 597	5.32 633	6.55 481	3.76 585	0.60 577	0.42 549	0.50 553	0.42 538	0.99 606	0.93 599

Wz-Net-SNSev	2.98 550	4.36 642	15.98 521	1.57 576	1.19 472	3.28 302	1.80 584	3.96 465	2.40 496	2.32 504	2.28 519	3.48 555	2.05 510	7.84 513	3.82 586	0.47 528	0.39 526	0.53 568	0.49 564	0.71 573	0.60 532

DANet	2.63 508	1.07 508	8.10 407	1.83 611	1.70 595	3.25 293	1.16 495	4.31 580	2.38 491	3.40 619	2.18 501	4.08 594	1.80 482	9.77 555	3.89 587	0.52 561	0.55 597	0.59 587	0.44 545	0.63 540	0.86 590
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
LSM	12.71 679	3.52 639	20.79 638	55.63 709	84.76 709	3.63 382	6.30 668	3.73 401	4.93 649	5.55 653	13.92 679	3.53 566	3.25 587	9.72 554	4.12 588	0.64 587	0.85 635	0.71 612	0.81 621	1.03 608	26.84 699

Dean	7.52 658	9.08 665	21.41 659	3.74 665	3.53 664	4.81 641	3.53 650	5.33 654	5.25 651	4.17 637	26.53 693	25.62 694	4.09 612	10.97 603	4.32 589	3.69 667	2.30 667	2.91 668	1.87 662	4.03 666	3.24 667

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 621	10.62 674	15.18 514	1.55 573	1.45 547	6.16 655	3.54 652	5.41 656	3.68 631	2.59 557	2.74 574	4.81 628	2.20 527	13.79 674	4.40 590	2.04 649	3.36 682	1.05 634	1.20 643	2.09 643	1.72 636

PWC_ROB	2.69 520	2.01 608	8.36 409	1.33 501	1.90 626	3.23 286	1.18 499	4.33 588	3.25 610	3.11 604	3.41 613	2.71 482	2.18 526	9.15 540	4.48 591	0.56 570	0.31 459	0.61 595	0.36 480	0.69 563	0.74 569

MSMD_ROB	5.61 640	1.08 510	16.68 530	1.21 447	0.83 346	10.14 671	2.07 601	3.93 454	6.22 659	10.37 680	8.03 648	22.22 685	9.45 669	11.66 638	4.52 592	0.66 592	0.58 605	0.66 606	0.68 608	0.65 551	0.63 542

aanetorigin	3.30 581	1.66 591	17.52 548	1.18 434	1.58 572	2.57 198	3.80 657	2.65 237	2.03 401	6.12 659	4.30 627	2.82 498	5.70 637	5.47 455	4.67 593	0.50 549	0.44 555	0.43 506	0.47 554	1.17 626	0.92 597

XQC	2.96 544	2.42 620	14.85 502	1.36 520	1.32 510	3.29 306	1.53 558	4.28 565	2.78 555	3.21 610	2.46 546	3.53 566	2.92 568	6.58 482	4.67 593	0.70 604	0.41 540	0.59 587	0.56 588	0.96 605	0.83 589

zh-mn7	3.15 570	9.61 671	12.45 462	1.26 467	0.99 409	2.91 231	1.32 522	4.12 510	2.74 549	3.33 615	3.07 594	2.84 499	1.89 499	8.91 532	4.69 595	0.49 545	0.40 531	0.38 473	0.38 505	0.56 515	0.63 542

GANet	2.93 540	1.05 501	11.29 450	1.64 585	0.96 393	3.91 436	2.52 616	3.72 400	2.41 498	2.95 595	3.00 590	3.21 531	2.03 507	12.42 657	4.72 596	0.51 555	0.41 540	0.46 524	0.39 513	0.60 529	0.50 487

ACVNet_2	5.41 637	12.60 680	20.42 625	3.27 657	3.15 661	4.50 588	3.02 636	4.66 635	3.73 632	3.35 618	5.36 636	7.86 658	2.88 565	12.33 656	4.76 597	3.12 659	2.22 664	2.70 666	1.69 654	3.49 656	3.10 662

SAMSARA	3.55 590	2.16 615	14.18 492	1.86 615	1.49 550	4.62 612	2.65 623	3.58 372	2.80 561	7.05 664	3.05 593	5.16 642	4.07 611	9.18 541	4.80 598	0.64 587	0.67 621	0.59 587	0.68 608	0.89 596	0.91 595

w-ln-seven	2.86 530	3.06 633	14.02 487	1.27 475	1.32 510	4.10 500	1.59 566	3.90 442	2.59 533	3.03 598	2.27 515	3.42 551	2.25 530	6.70 487	4.81 599	0.39 456	0.34 487	0.48 536	0.40 524	0.74 578	0.55 514

NVStereoNet_ROB	4.91 631	1.40 569	16.46 527	1.47 554	1.72 603	3.46 335	1.96 593	3.89 437	3.61 627	2.90 587	24.61 692	4.81 628	4.49 620	13.57 671	4.87 600	1.33 645	1.29 650	1.70 650	1.68 653	1.41 636	1.66 633
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFN_U_SF_RVC	3.81 601	10.78 676	15.01 508	1.84 612	1.39 528	3.73 396	1.63 570	4.05 490	3.26 611	2.91 588	2.38 542	4.36 611	3.65 601	8.43 522	4.91 601	1.11 631	1.04 640	0.99 631	1.31 646	1.58 637	1.75 638

G-Net	4.11 614	1.21 535	19.47 583	2.31 640	2.94 654	4.74 637	2.95 632	3.33 337	2.14 432	4.44 643	9.43 659	6.93 654	3.84 605	9.01 536	4.92 602	0.79 610	0.80 634	0.70 611	0.50 570	0.95 601	0.87 593

MonStereo1	8.07 661	2.24 616	5.83 383	4.68 678	3.60 665	18.80 685	2.52 616	5.89 659	5.86 658	4.76 647	13.98 680	7.41 655	50.63 710	13.28 666	5.16 603	4.40 676	0.90 637	2.69 665	1.55 651	3.92 665	3.30 668

z-mn7	3.36 586	9.42 669	14.16 491	1.28 478	1.22 485	3.78 404	1.43 548	3.92 452	3.35 618	2.85 586	3.36 611	3.06 521	1.97 505	9.66 553	5.16 603	0.42 491	0.35 493	0.43 506	0.33 446	0.63 540	0.48 473

DispFullNet	4.64 625	3.48 638	23.95 682	3.99 666	3.03 656	3.35 312	1.06 469	4.18 524	2.80 561	6.33 661	2.94 587	4.04 592	7.81 662	3.92 427	5.16 603	2.75 654	1.61 656	3.10 672	2.68 677	3.32 655	3.31 669

z-ln-s-r	2.67 514	1.16 527	12.43 461	1.34 509	1.26 493	3.70 388	1.21 509	4.20 528	2.38 491	2.04 406	1.92 443	2.43 452	1.60 429	10.58 586	5.19 606	0.29 267	0.20 224	0.32 355	0.24 260	0.51 493	0.38 392

AANet_RVC	3.03 558	1.72 594	12.78 466	1.17 428	1.12 451	3.79 408	1.10 483	3.86 429	3.13 596	2.62 562	4.26 626	3.96 587	1.41 374	11.43 624	5.23 607	0.94 622	0.47 574	0.34 410	0.23 231	0.40 393	0.55 514

PVD	3.12 566	1.97 607	12.80 467	1.79 608	1.63 579	3.83 414	1.34 526	3.48 350	3.88 634	5.77 654	3.56 616	3.45 554	3.29 588	5.58 460	5.30 608	0.71 606	0.69 625	0.74 620	0.77 616	0.79 587	1.13 613

w-ln-seven-2	2.73 523	2.13 612	12.47 463	1.18 434	1.01 421	3.54 359	1.58 565	3.93 454	3.26 611	2.43 528	2.02 462	2.63 474	2.28 532	7.93 514	5.45 609	0.40 464	0.40 531	0.44 511	0.34 454	0.62 538	0.47 468

MSAF-DinoV2	13.69 681	13.09 683	22.03 671	2.41 643	1.44 543	4.03 482	1.38 537	9.07 669	9.20 663	2.23 477	1.98 455	5.08 638	5.06 627	177.66 720	5.46 610	0.45 512	0.34 487	0.40 483	0.62 601	6.09 677	5.80 685

IMH-64-1	4.84 629	2.53 623	6.83 389	4.30 671	3.74 667	4.81 641	6.05 666	5.30 651	3.92 635	3.95 630	8.33 650	5.08 638	6.06 642	8.96 534	6.30 611	4.57 680	2.96 676	3.04 669	2.12 669	4.28 668	3.62 672

IMH-64	4.84 629	2.53 623	6.83 389	4.30 671	3.74 667	4.81 641	6.05 666	5.30 651	3.92 635	3.95 630	8.33 650	5.08 638	6.06 642	8.96 534	6.30 611	4.57 680	2.96 676	3.04 669	2.12 669	4.28 668	3.62 672

RTSC	2.95 541	2.51 621	15.49 518	1.54 568	1.30 500	3.51 350	0.86 347	3.89 437	2.48 511	3.64 622	3.12 600	3.04 517	2.30 533	5.70 462	6.67 613	0.55 568	0.35 493	0.37 457	0.39 513	0.70 564	0.60 532

RTS	3.90 605	7.04 654	17.94 551	1.92 618	2.19 640	5.00 646	2.96 633	4.29 569	3.19 603	4.05 632	3.08 595	4.94 631	3.16 582	7.64 508	6.72 614	0.66 592	0.44 555	0.51 557	0.47 554	0.95 601	0.76 574

RTSA	3.90 605	7.04 654	17.94 551	1.92 618	2.19 640	5.00 646	2.96 633	4.29 569	3.19 603	4.05 632	3.08 595	4.94 631	3.16 582	7.64 508	6.72 614	0.66 592	0.44 555	0.51 557	0.47 554	0.95 601	0.76 574

IMH	6.81 654	13.66 684	20.41 624	4.33 673	3.74 667	5.50 651	3.06 638	5.49 657	6.22 659	4.64 646	10.35 663	9.30 662	8.03 665	13.61 672	6.81 616	4.80 683	2.99 679	3.09 671	2.12 669	4.36 670	3.61 671

CSAN	4.71 626	1.39 568	20.23 612	1.19 437	0.87 365	3.65 383	3.50 649	4.57 631	3.87 633	3.89 628	7.82 646	3.54 569	6.16 645	23.47 692	6.82 617	0.52 561	0.45 560	0.49 550	0.52 577	0.63 540	0.66 550

SGM_RVC	4.57 623	0.72 365	17.46 546	1.84 612	0.58 225	4.23 541	3.45 647	4.66 635	3.66 630	7.99 669	8.82 657	7.56 657	8.74 668	12.30 654	6.84 618	0.43 497	0.38 517	0.39 477	0.35 470	0.51 493	0.48 473
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
zh-sn7	3.81 601	11.43 679	15.78 519	1.25 460	1.15 458	3.68 387	2.58 621	4.15 522	2.42 501	2.61 560	3.10 599	3.38 549	3.03 576	11.43 624	6.88 619	0.45 512	0.48 580	0.45 518	0.43 542	0.72 576	0.71 560

DeepPrunerF	3.70 596	1.72 594	14.87 503	1.33 501	1.74 604	3.70 388	1.55 562	4.20 528	14.00 674	2.02 399	1.77 377	2.74 485	2.30 533	10.88 599	6.88 619	0.68 599	0.60 610	0.78 621	0.78 619	0.81 590	0.71 560

MADNet+	3.97 610	9.54 670	13.83 484	1.87 616	1.69 594	4.19 532	2.87 630	4.80 642	4.10 640	2.51 538	2.67 570	4.55 619	3.41 593	8.72 526	6.92 621	1.25 639	1.27 649	1.04 633	0.93 627	1.39 635	1.85 639

MeshStereo	5.35 636	1.32 558	21.34 657	1.34 509	1.15 458	4.40 567	3.90 659	5.18 648	4.55 642	10.14 679	11.82 671	11.47 665	5.84 639	13.84 675	7.03 622	0.61 581	0.58 605	0.60 592	0.58 592	0.72 576	0.59 531
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FBW_ROB	3.24 577	1.02 495	9.21 424	1.49 559	1.07 438	3.78 404	1.48 551	4.31 580	3.08 593	2.46 529	2.32 538	4.20 604	2.08 513	15.19 679	7.16 623	0.84 618	0.62 613	1.33 644	0.92 626	0.99 606	1.31 621

WZ-Net	3.62 592	4.87 645	16.77 533	1.43 542	1.40 530	3.75 399	2.29 609	4.12 510	2.50 516	2.74 577	2.19 503	4.06 593	5.29 632	10.19 575	7.36 624	0.54 566	0.37 511	0.47 528	0.49 564	0.77 583	0.73 568

tt	7.19 657	0.51 124	6.83 389	4.03 667	2.30 646	12.05 675	20.19 692	15.46 688	6.58 662	3.42 620	3.22 605	5.37 644	6.39 650	4.20 434	7.46 625	9.81 692	11.53 699	7.05 690	7.46 691	6.31 679	3.71 674

MultiAttention	8.74 663	0.56 188	7.25 396	2.07 629	22.74 694	35.86 699	8.44 676	4.97 645	2.58 530	2.57 549	5.11 635	5.55 647	1.59 423	52.70 712	7.50 626	0.47 528	0.24 356	0.52 563	1.00 632	6.84 683	6.30 686

Wz-Net-TNSev	3.67 594	8.83 660	13.47 475	1.48 556	1.18 465	3.60 372	2.49 615	4.27 560	3.13 596	2.18 455	1.89 434	4.21 605	2.80 563	12.10 652	7.58 627	0.57 572	0.55 597	0.47 528	0.54 583	0.91 599	1.05 607

WAO-8	11.95 675	13.02 681	20.56 629	3.50 658	3.08 658	15.11 681	2.80 627	12.91 681	19.11 693	7.69 666	13.12 673	11.62 666	7.01 655	84.40 714	7.91 628	3.42 661	1.92 661	3.54 678	1.93 664	3.68 658	2.69 657

Venus	11.95 675	13.02 681	20.56 629	3.50 658	3.08 658	15.11 681	2.80 627	12.91 681	19.11 693	7.69 666	13.12 673	11.62 666	7.01 655	84.40 714	7.91 628	3.42 661	1.92 661	3.54 678	1.93 664	3.68 658	2.69 657

SGM-Forest	2.96 544	0.62 270	3.49 336	1.09 377	0.80 323	4.06 487	3.30 642	4.37 600	3.09 594	4.18 640	3.27 608	4.67 627	3.86 606	11.69 641	7.91 628	0.51 555	0.46 569	0.49 550	0.39 513	0.48 483	0.49 480
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PWCK	5.85 644	9.95 672	15.22 515	2.90 650	1.56 567	5.66 654	7.69 672	5.27 650	4.74 647	3.88 627	7.51 644	8.04 659	5.28 631	15.18 678	8.40 631	3.08 658	1.51 654	2.24 656	1.37 650	5.55 676	1.96 642

FCDSN-DC	6.04 647	0.84 443	19.25 575	1.24 458	1.09 446	4.38 561	2.62 622	4.38 601	4.71 645	9.59 677	11.22 667	19.19 680	17.40 683	12.30 654	8.55 632	0.69 603	0.57 600	0.60 592	0.60 597	0.70 564	0.78 578
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WCMA_ROB	5.12 632	0.90 461	21.33 656	1.50 561	1.33 514	4.09 494	3.49 648	4.03 482	4.59 644	6.57 662	10.95 666	12.92 670	8.41 667	9.86 560	8.78 633	0.75 607	0.58 605	0.51 557	0.50 570	0.68 561	0.57 522

WAO-6	5.87 645	2.27 617	15.05 509	2.96 651	2.77 651	12.01 674	3.58 653	5.37 655	11.91 671	3.34 616	9.69 660	6.78 653	5.84 639	11.82 647	8.89 634	2.87 655	2.35 670	2.50 658	1.84 661	2.85 650	2.67 656

SPS-STEREO	3.97 610	1.44 575	20.85 639	1.72 597	1.71 597	3.24 289	2.30 610	3.55 367	2.68 544	4.79 648	3.66 618	5.44 646	2.97 569	9.11 538	9.35 635	1.15 632	1.10 643	1.06 635	1.02 635	1.16 625	1.18 615
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DPSNet	3.43 588	1.37 565	12.19 458	1.39 534	1.24 488	4.15 510	2.06 599	4.51 625	3.34 617	2.69 573	1.96 448	3.52 565	5.56 636	10.68 591	9.68 636	0.93 621	0.73 629	0.40 483	0.37 492	1.06 611	0.86 590

AnyNet_C01	4.37 620	7.80 656	16.40 525	1.98 624	1.40 530	6.37 657	6.47 669	4.09 502	5.03 650	4.06 634	3.78 620	4.16 600	3.31 589	6.62 484	10.00 637	0.61 581	0.67 621	0.63 600	0.67 605	2.01 642	1.31 621

ELAS_RVC	5.72 643	1.64 590	20.40 623	2.09 630	2.01 631	4.95 645	11.47 680	4.66 635	6.31 661	8.09 670	8.01 647	8.06 661	11.65 671	8.36 519	10.22 638	0.99 626	1.17 644	0.81 625	0.76 614	1.14 621	1.58 632
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCPNet	3.89 604	1.63 587	20.25 616	1.28 478	1.27 496	6.43 658	2.65 623	3.93 454	2.70 545	2.78 580	2.20 505	4.28 607	6.16 645	5.56 458	10.27 639	0.65 590	1.18 645	0.71 612	1.70 655	0.84 594	1.37 625

TCMNet-wrong-test	12.32 677	14.13 688	19.38 580	22.38 695	19.85 689	15.99 684	12.34 682	22.95 691	4.56 643	6.24 660	6.27 641	18.40 679	15.71 679	10.10 574	10.72 640	9.06 690	4.78 684	5.35 687	3.95 685	12.28 693	11.97 690

WAO-7	5.16 633	3.21 634	18.98 571	1.88 617	1.44 543	5.34 650	3.09 640	4.91 644	5.81 657	4.35 642	8.92 658	6.55 651	6.06 642	13.40 669	10.81 641	1.34 646	1.20 648	1.48 649	1.35 649	1.60 638	1.45 629

DRaft	2.28 438	0.56 188	2.64 295	0.74 123	0.46 133	3.94 450	1.23 511	2.32 166	1.55 263	2.64 566	2.80 581	1.60 325	5.34 634	6.96 496	10.99 642	0.34 386	0.22 290	0.27 217	0.27 332	0.29 208	0.37 375

DStereoO	3.90 605	2.13 612	7.90 405	4.43 674	2.84 653	4.40 567	5.30 664	4.31 580	3.21 608	2.41 525	3.08 595	2.93 510	7.14 657	4.20 434	11.12 643	4.11 672	1.30 651	1.33 644	1.63 652	3.09 651	1.26 617

EDNetEfficientorigin	12.35 678	2.51 621	179.47 719	1.19 437	0.96 393	2.91 231	1.81 585	3.00 287	5.35 652	8.91 672	4.79 631	4.18 601	4.64 622	9.98 566	11.30 644	0.37 427	0.38 517	0.60 592	0.85 622	1.32 633	2.43 653

KSHMR	16.96 685	5.37 648	21.64 667	4.46 675	4.50 676	8.30 668	3.32 643	15.58 689	76.24 714	6.62 663	61.47 709	56.53 709	5.43 635	35.17 699	11.37 645	4.39 675	2.97 678	3.63 680	2.74 679	5.10 675	4.34 680

ELAS	5.99 646	1.62 585	20.29 619	1.96 623	2.01 631	15.09 680	8.38 675	5.23 649	5.54 654	9.02 673	8.61 653	6.74 652	9.75 670	7.48 503	11.40 646	0.96 624	1.18 645	0.72 616	0.93 627	1.30 632	1.67 634
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
test_sample9	3.79 600	1.05 501	7.87 401	1.07 363	0.86 360	3.93 444	1.19 502	4.35 592	2.11 426	2.14 435	1.75 362	1.75 347	1.67 456	11.06 609	11.61 647	1.23 636	14.45 700	4.27 682	2.09 666	0.70 564	0.69 556

test_sample8	4.76 627	1.05 501	7.87 401	1.07 363	0.86 360	3.93 444	1.19 502	4.38 601	2.05 408	5.49 652	1.89 434	12.98 671	6.37 647	11.06 609	11.61 647	1.23 636	14.45 700	4.27 682	2.09 666	0.70 564	0.69 556

FC-DCNN	6.64 651	0.77 407	19.26 577	1.68 590	1.64 582	8.27 667	2.35 611	6.35 660	9.23 664	10.85 682	11.27 668	19.89 681	13.33 673	12.51 660	11.79 649	0.66 592	0.57 600	0.58 584	0.56 588	0.63 540	0.61 535

FC-DCNN v2	6.91 656	0.77 407	19.25 575	1.69 591	1.64 582	9.13 669	2.40 612	7.20 662	9.47 665	11.07 684	11.62 670	20.05 683	15.79 680	12.55 661	11.99 650	0.66 592	0.57 600	0.58 584	0.56 588	0.63 540	0.61 535

THIR-Stereo	4.14 615	0.82 434	10.85 445	0.86 222	0.43 103	2.16 154	16.77 686	3.22 313	1.54 255	2.04 406	12.05 672	2.68 478	7.53 659	7.30 498	12.62 651	0.30 309	0.21 258	0.29 278	0.28 361	0.33 306	0.41 426

DEmStereo	2.97 548	0.58 215	13.42 472	0.79 160	0.51 166	3.84 419	1.84 589	2.42 179	1.60 296	2.25 483	2.74 574	2.03 404	6.04 641	6.79 494	12.80 652	0.35 406	0.26 400	0.26 184	0.27 332	0.27 166	0.37 375

ktn	21.74 692	10.34 673	19.68 589	4.53 676	4.00 672	6.53 659	4.51 662	6.79 661	78.82 716	84.69 715	100.86 718	58.49 710	7.57 660	12.11 653	13.35 653	4.58 682	3.24 681	3.49 675	2.62 675	4.65 673	3.84 675

JetBlue	6.27 649	9.15 666	13.76 478	1.94 622	4.60 678	11.91 673	12.00 681	5.12 647	3.45 623	3.79 626	4.52 629	9.54 663	6.56 651	9.40 546	13.48 654	1.26 640	1.37 652	1.17 640	1.34 648	7.06 685	3.95 676

notaker	10.50 669	8.60 658	20.23 612	4.54 677	3.95 671	6.27 656	3.44 646	8.07 665	4.75 648	8.73 671	46.45 703	13.86 675	27.86 695	13.49 670	13.61 655	4.56 679	3.18 680	3.52 677	2.68 677	8.13 688	4.05 677

ADCL	4.35 619	1.63 587	14.21 493	1.29 482	1.26 493	5.56 653	11.16 677	3.97 467	3.37 619	6.07 657	4.67 630	4.30 608	5.72 638	5.08 447	14.51 656	0.50 549	0.48 580	0.89 628	0.77 616	0.78 585	0.76 574

SGM+DAISY	8.36 662	3.82 640	24.83 683	2.02 626	1.75 606	14.80 679	17.22 687	4.27 560	11.79 670	13.88 686	14.38 681	11.74 669	13.83 675	10.56 585	15.12 657	1.21 634	1.19 647	1.14 639	1.13 640	1.17 626	1.37 625

light-stereo	41.45 699	10.64 675	54.16 709	59.84 710	45.61 707	131.14 718	1.57 564	37.33 703	17.30 687	76.21 714	120.65 719	118.18 719	3.98 608	89.11 717	15.46 658	5.48 687	9.68 697	1.25 641	1.28 645	17.93 698	12.24 691

PML	64.32 712	53.22 709	17.88 550	8.10 687	32.94 697	148.46 719	247.79 722	12.18 678	45.42 709	111.41 718	288.92 722	101.47 716	101.31 717	31.67 695	15.55 659	14.03 697	4.83 685	10.98 695	6.18 689	28.82 700	5.17 681

DStereoFS	11.11 672	13.81 686	11.82 456	5.73 684	11.05 683	20.81 686	11.36 679	8.68 668	16.52 685	14.90 689	15.81 687	11.63 668	13.85 677	9.05 537	15.60 660	7.57 689	8.88 691	2.41 657	5.29 686	2.16 645	15.30 694

UNDER WATER-64	9.33 664	5.37 648	22.60 675	5.22 683	4.86 679	10.75 672	4.61 663	11.45 672	17.30 687	7.59 665	9.80 662	15.99 676	17.90 685	10.63 589	15.72 661	4.36 674	2.87 673	4.39 685	2.86 681	7.01 684	5.36 683

ff1	2.96 544	0.60 241	5.21 376	1.14 405	0.99 409	3.62 377	0.86 347	4.22 537	3.37 619	2.20 462	2.30 527	3.48 555	1.62 434	11.62 632	16.09 662	0.29 267	0.16 47	0.48 536	0.37 492	0.30 234	0.29 256

mmx	2.98 550	0.60 241	5.21 376	1.14 405	0.99 409	3.62 377	0.86 347	4.49 621	3.05 590	2.20 462	2.30 527	3.48 555	1.62 434	11.62 632	16.09 662	0.33 374	0.28 427	0.48 536	0.37 492	0.44 457	0.37 375

xxx	2.98 550	0.60 241	5.21 376	1.14 405	0.99 409	3.62 377	0.86 347	4.49 621	3.05 590	2.20 462	2.30 527	3.48 555	1.62 434	11.62 632	16.09 662	0.33 374	0.28 427	0.48 536	0.37 492	0.44 457	0.37 375

UNDER WATER	10.47 667	3.95 641	22.62 676	5.07 682	4.51 677	7.78 666	3.77 656	12.56 680	21.72 695	7.84 668	10.78 664	23.96 690	31.66 696	10.78 596	16.19 665	4.44 677	2.93 674	4.24 681	2.86 681	6.33 680	5.47 684

MADNet++	7.57 660	5.80 652	13.28 470	6.38 685	5.26 680	7.18 661	7.77 673	5.32 653	5.62 655	6.11 658	7.78 645	6.02 650	8.01 664	11.74 643	16.36 666	9.36 691	4.95 686	8.57 693	5.66 688	4.83 674	5.34 682

ADCRef	3.30 581	1.23 545	14.90 505	1.17 428	1.41 538	3.95 455	1.64 572	3.88 435	2.36 480	3.05 601	2.21 507	2.40 443	2.81 564	5.04 445	16.63 667	0.46 519	0.34 487	0.63 600	0.62 601	0.54 506	0.67 551

NaN_ROB	4.06 613	1.13 519	16.64 529	1.12 397	1.25 491	3.50 348	3.05 637	4.29 569	3.26 611	3.64 622	2.56 559	2.97 511	4.79 623	13.33 667	16.91 668	0.37 427	0.41 540	0.38 473	0.39 513	0.48 483	0.81 584

ACVNet-4b	6.73 652	13.67 685	21.87 668	3.54 661	3.07 657	4.19 532	2.25 607	4.03 482	3.65 628	1.64 293	3.98 624	5.88 648	2.89 566	10.01 568	16.98 669	23.29 705	2.24 665	2.53 659	1.78 658	3.87 664	3.21 666

pmcnn	5.45 638	1.22 541	17.40 543	1.60 580	2.41 647	3.48 341	2.12 602	4.52 626	3.26 611	3.67 624	13.15 675	22.10 684	3.46 598	11.92 651	17.16 670	0.34 386	0.21 258	0.23 61	0.19 131	0.36 359	0.28 243

TorneroNet-64	10.12 665	8.74 659	20.95 645	4.27 669	3.76 670	13.86 678	2.85 629	15.05 686	23.15 696	10.07 678	23.84 691	13.47 672	8.24 666	13.96 676	17.21 671	3.96 671	2.72 671	3.23 673	2.48 673	6.29 678	4.27 679

test_xeample	2.67 514	0.56 188	2.05 223	1.09 377	0.81 329	3.24 289	0.80 305	4.55 629	2.70 545	2.42 526	2.27 515	1.39 297	1.40 367	10.75 593	17.51 672	0.30 309	0.30 450	0.32 355	0.28 361	0.34 325	0.33 327

xxxx	2.67 514	0.54 167	2.03 220	1.22 450	0.81 329	3.49 344	0.63 176	4.49 621	2.49 515	2.22 473	2.23 510	2.05 408	1.38 360	10.05 570	17.91 673	0.32 355	0.32 467	0.30 305	0.27 332	0.33 306	0.34 340

SANet	5.65 642	1.72 594	20.94 644	1.26 467	0.88 369	7.20 662	3.81 658	4.60 632	11.23 667	4.56 644	8.78 656	7.49 656	6.95 652	11.85 648	18.11 674	0.49 545	0.44 555	0.50 553	0.42 538	0.90 598	0.82 588

TorneroNet	25.88 694	11.28 678	21.62 665	4.20 668	4.07 673	55.25 704	3.15 641	15.16 687	76.94 715	58.09 709	82.72 715	86.88 714	41.15 701	13.35 668	18.13 675	4.32 673	2.85 672	3.45 674	2.62 675	8.33 689	4.14 678

1111x	3.13 567	0.57 199	8.38 410	1.20 441	0.76 309	3.80 409	0.88 375	4.61 633	2.63 536	2.31 500	2.16 497	1.95 388	1.81 485	11.54 628	18.13 675	0.32 355	0.31 459	0.32 355	0.30 410	0.35 346	0.34 340

222	2.68 518	0.57 199	2.03 220	1.11 393	0.81 329	3.23 286	0.65 190	4.52 626	2.45 507	2.34 511	2.29 522	1.41 303	1.44 385	10.50 584	18.47 677	0.32 355	0.30 450	0.32 355	0.27 332	0.32 286	0.34 340

ADCMid	3.96 609	3.27 636	15.48 517	1.26 467	1.40 530	4.66 618	2.28 608	4.06 494	3.54 625	3.94 629	3.02 591	3.85 582	3.67 602	4.03 429	18.65 678	0.68 599	0.61 612	1.09 637	1.18 642	1.38 634	1.08 609

AnyNet_C32	4.17 616	5.75 651	12.62 464	1.60 580	1.54 560	5.51 652	4.09 661	3.90 442	3.23 609	4.22 641	3.03 592	3.10 522	3.41 593	8.01 517	18.85 679	0.53 564	0.58 605	0.53 568	0.74 612	1.19 628	0.97 602

ADCP+	3.74 599	1.96 606	16.90 534	1.09 377	1.55 564	4.35 558	3.65 655	3.93 454	2.98 584	2.22 473	1.66 336	3.95 585	4.83 624	3.41 409	18.87 680	0.38 444	0.41 540	0.63 600	0.53 581	0.64 548	0.81 584

ADCS	4.22 618	5.33 647	16.32 524	1.64 585	1.31 503	3.91 436	3.64 654	4.21 533	2.89 573	5.11 650	2.81 583	4.46 614	3.06 579	5.21 449	19.50 681	0.63 584	0.64 616	0.69 609	0.69 610	1.12 619	1.26 617

SuperB	4.79 628	4.41 643	21.08 648	1.45 549	1.08 441	3.91 436	3.08 639	4.18 524	3.01 587	2.50 534	2.10 483	2.75 487	3.49 599	8.80 528	19.60 682	0.44 503	0.33 474	0.53 568	0.39 513	12.01 692	0.64 546

MANE	11.39 673	1.38 566	23.16 678	4.82 681	2.79 652	22.02 688	14.51 685	25.81 692	26.28 697	10.93 683	13.17 676	19.90 682	18.03 686	15.69 680	20.41 683	0.96 624	0.74 630	1.42 646	3.24 684	0.74 578	1.71 635

EDNetEfficient	5.61 640	2.14 614	16.75 532	1.67 589	3.64 666	4.12 503	7.51 671	3.05 293	5.63 656	11.57 685	4.83 632	3.95 585	12.72 672	8.44 523	20.78 684	0.41 479	0.43 550	0.47 528	1.01 633	1.66 640	1.39 628

coex-ft	18.59 687	6.62 653	113.53 717	1.17 428	1.31 503	2.33 172	1.93 592	2.81 267	14.00 674	124.82 720	8.45 652	5.90 649	51.74 711	9.99 567	22.69 685	0.57 572	0.62 613	0.50 553	0.49 564	1.08 616	1.28 619

USTest	15.98 684	15.58 689	22.56 674	18.49 692	16.99 686	26.43 690	36.08 700	27.68 695	12.77 673	10.69 681	10.80 665	18.35 678	15.09 678	18.62 682	23.37 686	4.85 684	5.34 687	7.38 691	7.43 690	9.90 690	11.23 689

DGTPSM_ROB	15.31 682	8.85 661	28.14 689	9.90 689	18.89 687	12.44 676	33.21 696	13.48 683	17.86 691	9.50 675	22.89 689	13.78 673	19.67 687	21.26 683	23.68 687	5.08 685	8.84 688	5.62 688	11.50 695	6.72 681	14.87 692

DPSMNet_ROB	15.52 683	8.89 662	31.44 690	10.07 691	18.91 688	12.44 676	33.22 697	13.51 684	17.94 692	9.58 676	22.91 690	13.79 674	19.67 687	21.43 684	23.73 688	5.17 686	8.84 688	5.63 689	11.52 698	6.79 682	14.90 693

AAGNet	2.86 530	0.60 241	1.77 192	2.05 627	0.46 133	4.76 639	1.09 480	2.27 156	1.56 270	2.17 453	1.84 413	2.41 446	4.00 609	6.23 475	24.22 689	0.46 519	0.19 173	0.30 305	0.29 389	0.32 286	0.24 161

LRCNet_RVC	25.52 693	33.45 697	23.21 680	31.79 699	32.78 696	6.74 660	1.18 499	25.88 693	4.46 641	28.94 693	30.89 694	24.91 693	17.57 684	27.66 694	24.34 690	35.26 709	25.60 710	35.91 709	33.81 708	31.90 708	34.10 709

iinet-test	19.59 688	18.93 691	25.29 684	22.27 693	21.21 690	29.32 691	37.73 701	31.61 698	16.48 683	14.41 687	13.76 677	22.91 686	19.69 689	21.98 685	26.21 691	10.17 693	8.89 692	11.03 696	10.88 693	13.66 694	15.45 695

IINet	19.59 688	18.93 691	25.29 684	22.27 693	21.21 690	29.32 691	37.73 701	31.61 698	16.48 683	14.41 687	13.76 677	22.91 686	19.69 689	21.98 685	26.21 691	10.17 693	8.89 692	11.03 696	10.88 693	13.66 694	15.45 695

CrosDoStereo	5.24 634	0.60 241	20.23 612	0.82 179	0.51 166	3.39 318	18.11 688	3.82 419	2.27 457	1.98 375	8.74 654	1.96 393	6.96 653	7.35 500	26.35 693	0.30 309	0.22 290	0.30 305	0.28 361	0.33 306	0.38 392

DeepStereo_LL	5.24 634	0.60 241	20.23 612	0.82 179	0.51 166	3.39 318	18.11 688	3.82 419	2.27 457	1.98 375	8.74 654	1.96 393	6.96 653	7.35 500	26.35 693	0.30 309	0.22 290	0.30 305	0.28 361	0.33 306	0.38 392

JetRed	10.48 668	27.10 696	35.70 692	4.27 669	4.09 674	15.55 683	12.83 683	12.16 677	5.50 653	5.83 655	5.56 638	10.14 664	7.43 658	8.88 530	26.39 695	3.32 660	3.81 683	3.51 676	2.96 683	7.85 686	6.69 687

Anonymous_1	57.11 711	19.68 693	26.15 686	23.10 696	142.31 717	30.84 693	39.75 703	33.86 702	16.98 686	70.53 713	15.42 684	23.46 689	19.75 691	23.04 688	27.23 696	164.73 720	9.02 694	130.38 716	137.40 718	161.27 721	27.24 701

DStereoSA	10.13 666	4.62 644	12.76 465	4.78 680	13.35 685	9.97 670	22.80 693	4.74 640	16.44 682	5.11 650	15.31 683	4.61 622	13.82 674	8.00 515	27.60 697	6.51 688	8.86 690	1.43 647	8.28 692	3.16 652	10.38 688

DPSM_ROB	20.78 690	20.03 694	26.57 687	23.62 697	22.46 692	31.10 694	39.97 704	33.52 700	17.41 689	15.25 690	15.80 685	24.06 691	20.71 692	23.30 690	27.62 698	10.78 695	9.41 695	11.69 698	11.50 695	14.49 696	16.36 697

DPSM	20.78 690	20.03 694	26.57 687	23.62 697	22.46 692	31.10 694	39.97 704	33.52 700	17.41 689	15.25 690	15.80 685	24.06 691	20.71 692	23.30 690	27.62 698	10.78 695	9.41 695	11.69 698	11.50 695	14.49 696	16.36 697

SGM-ForestM	11.55 674	1.16 527	21.62 665	2.14 631	0.81 329	22.25 689	19.08 690	16.50 690	11.34 668	15.94 692	14.44 682	27.12 695	22.61 694	24.76 693	28.39 700	0.50 549	0.48 580	0.47 528	0.44 545	0.55 509	0.53 502

HanzoNet	31.60 698	17.23 690	21.22 654	7.32 686	5.84 681	7.25 663	3.53 650	13.82 685	14.20 676	50.38 705	47.01 704	44.45 699	56.61 712	36.61 700	32.00 701	63.89 713	56.57 714	7.97 692	89.20 717	28.69 699	28.25 702

Selective-IGEV-i1pa	29.93 697	36.60 698	34.97 691	9.92 690	7.41 682	38.91 700	35.81 699	43.96 704	35.07 704	30.01 694	53.53 708	41.78 697	35.42 697	40.57 701	33.93 702	30.94 707	15.47 702	23.33 701	13.36 699	10.61 691	27.01 700

HaxPig	43.25 706	43.65 706	45.00 696	33.85 700	35.61 698	32.69 696	30.52 694	45.09 705	42.97 707	48.77 703	48.17 705	43.00 698	40.26 699	44.58 702	43.61 703	47.18 710	49.30 711	51.54 711	50.25 710	43.73 709	45.29 710

AVERAGE_ROB	44.46 707	45.91 707	46.59 697	40.59 702	38.66 699	32.99 697	30.52 694	46.19 706	43.26 708	49.59 704	48.97 706	44.62 700	39.89 698	45.04 703	43.94 704	48.74 711	50.69 712	50.80 710	49.79 709	45.54 710	46.97 711

MEDIAN_ROB	47.37 708	49.08 708	49.92 700	40.32 701	39.97 700	34.95 698	33.43 698	49.17 707	46.39 710	53.06 706	52.65 707	47.65 701	42.23 709	48.35 711	47.29 705	52.10 712	54.04 713	54.28 712	53.48 711	48.76 711	50.33 712

LE_ROB	18.58 686	1.21 535	48.38 698	8.60 688	23.00 695	7.32 664	19.74 691	9.94 670	38.69 706	43.53 702	21.91 688	28.40 696	40.92 700	23.18 689	54.71 706	0.34 386	0.33 474	0.32 355	0.36 480	0.42 436	0.40 420

Selective-RAFT-Error	41.77 702	40.16 702	53.34 705	47.73 704	45.25 706	62.51 707	80.64 713	67.22 708	34.93 703	30.64 700	31.81 697	48.11 702	42.11 708	46.57 704	54.95 707	21.61 699	18.87 704	23.48 702	23.15 703	29.16 702	33.08 707

FlowAnything	41.75 701	39.90 699	53.36 706	47.83 708	45.06 702	62.45 705	80.51 712	67.34 713	34.89 702	30.56 699	31.52 695	48.18 703	42.05 707	46.66 709	55.24 708	21.71 704	18.88 705	23.49 706	23.13 701	29.12 701	33.04 703

LSM0	49.58 709	40.04 700	53.62 708	97.15 711	128.68 716	62.75 711	79.89 711	67.63 714	35.11 705	33.02 701	32.61 702	48.43 708	41.60 703	46.60 705	55.43 709	21.63 702	18.99 709	23.62 708	23.13 701	29.47 707	52.26 713

RAFT-FEzeroshot	41.78 703	40.21 704	53.07 702	47.74 706	45.19 704	62.51 707	80.73 716	67.30 711	34.75 699	30.51 697	31.88 698	48.27 705	41.88 705	46.64 707	55.54 710	21.62 700	18.89 707	23.48 702	23.22 705	29.20 705	33.05 704

RAFT-FE	41.78 703	40.21 704	53.07 702	47.74 706	45.19 704	62.51 707	80.73 716	67.30 711	34.75 699	30.51 697	31.88 698	48.27 705	41.88 705	46.64 707	55.54 710	21.62 700	18.89 707	23.48 702	23.22 705	29.20 705	33.05 704

CasAABBNet	41.80 705	40.20 703	53.41 707	47.73 704	45.18 703	62.51 707	80.71 714	67.26 710	34.80 701	30.49 696	31.88 698	48.24 704	41.81 704	46.63 706	55.64 712	21.60 698	18.88 705	23.48 702	23.22 705	29.19 704	33.05 704

Hybrid-DGEV	41.74 700	40.15 701	53.21 704	47.72 703	45.04 701	62.46 706	80.71 714	67.23 709	34.70 698	30.38 695	31.64 696	48.32 707	41.44 702	46.71 710	55.65 713	21.63 702	18.85 703	23.50 707	23.21 704	29.18 703	33.09 708

xxxxx1	112.33 716	88.53 713	37.76 693	227.84 718	157.23 718	39.05 701	61.41 708	93.76 716	79.29 717	62.45 710	74.79 712	78.32 711	70.96 713	33.47 696	70.69 714	114.00 715	130.36 719	259.31 720	274.34 720	145.54 718	147.50 717

tt_ll	112.33 716	88.53 713	37.76 693	227.84 718	157.23 718	39.05 701	61.41 708	93.76 716	79.29 717	62.45 710	74.79 712	78.32 711	70.96 713	33.47 696	70.69 714	114.00 715	130.36 719	259.31 720	274.34 720	145.54 718	147.50 717

ff	112.33 716	88.53 713	37.76 693	227.84 718	157.23 718	39.05 701	61.41 708	93.76 716	79.29 717	62.45 710	74.79 712	78.32 711	70.96 713	33.47 696	70.69 714	114.00 715	130.36 719	259.31 720	274.34 720	145.54 718	147.50 717

BEATNet-Init1	49.72 710	64.32 712	97.77 716	4.68 678	4.28 675	84.75 714	60.42 707	73.38 715	68.59 713	88.29 716	88.51 717	91.94 715	97.99 716	85.26 716	70.96 717	0.80 612	0.65 617	0.85 626	0.70 611	7.96 687	2.33 649

DPSimNet_ROB	102.30 713	119.72 719	143.59 718	109.42 712	94.10 710	127.22 717	127.15 718	26.62 694	102.36 720	149.58 721	83.99 716	139.34 720	137.54 720	64.62 713	82.36 718	105.18 714	66.15 715	120.15 715	69.61 714	99.58 713	77.72 714

RSGM-EC	108.14 714	104.44 716	68.66 712	115.42 713	109.31 713	116.48 715	139.19 719	127.02 719	55.95 711	55.27 707	71.01 710	116.54 717	111.76 718	176.57 718	175.06 719	117.34 718	71.64 716	140.65 717	83.55 715	123.96 716	82.91 715

acva	108.14 714	104.44 716	68.66 712	115.42 713	109.31 713	116.48 715	139.19 719	127.02 719	55.95 711	55.27 707	71.01 710	116.54 717	111.76 718	176.57 718	175.06 719	117.34 718	71.64 716	140.65 717	83.55 715	123.96 716	82.91 715

Selective-IGEV-i16pa	129.35 719	164.95 720	19.57 585	3.26 656	2.26 644	202.88 721	5.86 665	236.38 722	207.45 722	116.27 719	209.82 720	153.71 721	219.30 722	258.04 722	190.96 721	192.94 721	94.03 718	90.21 714	64.92 713	4.40 671	149.67 720

test_example2	212.63 720	219.92 721	221.87 720	213.67 717	221.17 721	199.47 720	200.74 721	185.30 721	141.66 721	209.52 722	213.45 721	210.82 722	205.48 721	221.27 721	216.64 722	236.83 722	242.07 722	213.93 719	217.01 719	235.69 722	226.10 721

ccccc		629.75 722		567.84 721	570.84 722	582.44 722		613.82 723		614.58 723		555.57 723		666.94 723		781.57 723	507.24 723	391.36 723	342.44 723	689.82 723

ASD4		113.98 718

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