Low-res two-view results

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.49 1	0.51 40	1.16 14	0.70 51	0.34 9	0.29 1	0.23 3	0.68 1	0.53 1	0.55 6	0.92 75	0.65 79	0.53 36	0.65 1	0.59 25	0.28 114	0.24 153	0.25 96	0.21 109	0.23 53	0.23 7
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
BTL-Stereo	0.51 2	0.33 1	1.06 7	0.62 6	0.39 37	0.42 2	0.35 32	0.71 2	1.33 58	0.53 2	0.88 67	0.61 69	0.33 2	0.65 1	0.74 68	0.22 30	0.14 1	0.24 67	0.23 165	0.20 13	0.28 21

BridgeDepth_RVC	0.56 3	0.51 40	1.09 8	0.58 3	0.38 21	0.98 11	0.23 3	1.42 16	0.86 9	0.61 19	0.52 15	0.51 44	0.81 143	0.93 15	0.50 10	0.34 265	0.16 5	0.23 40	0.18 35	0.20 13	0.24 10
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.58 4	0.53 53	1.13 10	0.61 5	0.27 1	1.28 41	0.36 34	1.56 27	1.05 27	0.59 11	0.37 4	0.58 63	0.65 79	0.93 15	0.45 3	0.25 58	0.15 4	0.19 5	0.17 24	0.23 53	0.23 7
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LACA1	0.61 5	0.53 53	0.99 2	0.57 2	0.34 9	2.65 149	0.32 20	1.51 25	0.61 2	0.61 19	0.39 7	0.41 23	0.59 60	0.90 9	0.40 1	0.26 77	0.19 30	0.23 40	0.18 35	0.21 29	0.26 12

LGtest1	0.61 5	0.45 19	1.19 16	0.71 57	0.45 55	1.00 13	0.26 7	1.33 13	1.55 96	0.62 23	0.64 29	0.44 31	0.49 28	1.06 36	0.51 16	0.28 114	0.23 121	0.24 67	0.17 24	0.21 29	0.36 98

Test_v1	0.66 7	0.44 17	1.29 21	0.77 76	0.55 110	1.60 69	0.39 40	1.71 51	1.22 44	0.64 30	0.92 75	0.53 51	0.50 33	0.97 19	0.49 8	0.19 8	0.16 5	0.20 8	0.17 24	0.20 13	0.33 53

MLG-Stereo_test3	0.66 7	0.40 4	1.55 49	0.64 15	0.65 166	2.21 104	0.31 15	1.69 48	0.81 5	0.59 11	0.54 17	0.56 59	0.33 2	0.98 21	0.60 31	0.21 23	0.23 121	0.24 67	0.17 24	0.20 13	0.34 65

LG-Stereo_L1	0.67 9	0.55 61	1.50 41	0.78 88	0.54 103	1.71 76	0.33 22	1.96 74	0.83 7	0.62 23	0.41 8	0.40 16	0.43 14	1.42 129	0.55 21	0.24 43	0.28 228	0.23 40	0.18 35	0.22 45	0.30 31

MonSter++	0.68 10	0.44 17	0.97 1	0.65 20	0.36 12	1.63 72	0.25 6	1.13 6	0.93 14	0.67 38	0.44 10	0.57 62	0.53 36	0.83 5	0.68 50	0.19 8	0.19 30	0.18 2	0.15 3	0.19 3	2.59 484

SGD-Stereo	0.68 10	0.46 21	1.13 10	0.90 148	0.33 7	2.42 126	0.44 69	1.17 8	0.75 3	0.87 107	0.53 16	0.55 56	0.53 36	1.50 150	0.50 10	0.34 265	0.14 1	0.25 96	0.19 57	0.23 53	0.27 16

LG-Stereo_L2	0.69 12	0.54 59	1.56 51	0.74 64	0.48 69	2.32 118	0.28 8	1.87 63	0.80 4	0.60 15	0.43 9	0.38 10	0.45 19	1.38 120	0.54 20	0.24 43	0.28 228	0.23 40	0.18 35	0.22 45	0.32 41

S2M2_L	0.69 12	0.59 95	1.35 31	0.92 164	0.55 110	1.07 15	0.20 1	1.17 8	1.61 123	0.61 19	0.82 55	0.86 141	0.47 21	0.92 14	0.71 59	0.36 310	0.33 273	0.27 157	0.27 246	0.37 284	0.33 53
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MonStereo	0.70 14	0.47 23	1.57 53	0.69 43	0.88 271	1.19 23	0.39 40	2.57 151	0.93 14	0.62 23	0.66 32	0.37 5	0.36 6	1.01 23	0.59 25	0.16 1	0.38 326	0.20 8	0.19 57	0.21 29	0.52 235

Monster-pub-eth3d	0.70 14	0.47 23	1.58 54	0.69 43	0.89 273	1.18 20	0.39 40	2.57 151	0.93 14	0.62 23	0.66 32	0.37 5	0.36 6	1.03 28	0.59 25	0.16 1	0.35 295	0.20 8	0.19 57	0.21 29	0.53 244

MonSter	0.70 14	0.47 23	1.58 54	0.69 43	0.89 273	1.19 23	0.39 40	2.57 151	0.93 14	0.62 23	0.66 32	0.37 5	0.35 5	1.08 42	0.59 25	0.16 1	0.36 305	0.20 8	0.19 57	0.21 29	0.52 235

Pro-Stereo	0.73 17	0.35 2	1.04 6	0.69 43	0.44 52	3.10 194	0.34 28	0.72 3	1.57 104	0.55 6	0.57 19	0.62 72	0.27 1	2.06 246	0.75 72	0.28 114	0.16 5	0.30 248	0.25 206	0.21 29	0.27 16

IGEV	0.74 18	0.39 3	1.16 14	0.73 61	1.31 420	2.78 158	0.38 35	1.81 57	1.03 24	0.80 76	0.72 39	0.35 3	0.42 13	1.11 52	0.52 18	0.19 8	0.23 121	0.22 28	0.19 57	0.18 1	0.33 53

DEFOM-Stereo	0.75 19	0.62 118	1.22 18	0.74 64	0.51 89	3.39 246	0.43 63	1.00 5	0.91 11	0.91 126	0.61 24	0.45 34	0.43 14	1.78 203	0.50 10	0.27 91	0.18 18	0.22 28	0.16 11	0.21 29	0.43 157

HiDET	0.76 20	0.42 6	1.03 4	0.67 31	0.40 40	2.63 147	0.28 8	1.62 35	0.94 18	0.64 30	0.46 12	0.52 48	0.49 28	1.19 63	1.24 224	0.19 8	0.19 30	0.18 2	0.16 11	0.19 3	1.77 454

Wavelet-MonSter	0.77 21	0.52 49	2.45 87	0.70 51	0.80 235	1.61 70	0.30 14	1.19 11	1.61 123	0.59 11	0.71 36	0.39 13	0.53 36	1.20 69	1.12 190	0.16 1	0.46 385	0.20 8	0.18 35	0.20 13	0.40 131

FoundationStereo	0.77 21	0.42 6	1.20 17	0.95 193	1.01 317	0.70 5	0.35 32	0.78 4	4.64 552	0.64 30	0.38 6	0.73 105	0.77 121	0.96 18	0.50 10	0.29 141	0.24 153	0.23 40	0.16 11	0.18 1	0.32 41

VMStereo-Base	0.78 23	0.56 67	1.94 74	0.65 20	0.36 12	1.70 75	0.42 59	1.33 13	1.41 67	0.86 99	1.13 122	0.92 165	0.73 102	1.28 85	0.85 114	0.26 77	0.23 121	0.24 67	0.18 35	0.24 64	0.27 16

CSFM-Stereo	0.78 23	0.41 5	1.03 4	0.64 15	0.32 5	2.64 148	0.31 15	1.45 18	0.82 6	0.76 61	0.54 17	0.56 59	0.51 34	0.94 17	1.08 184	0.19 8	0.18 18	0.18 2	0.16 11	0.20 13	2.63 486

FlowAnything_test	0.79 25	0.65 135	1.32 28	0.83 104	0.59 134	2.29 115	0.65 166	1.45 18	1.03 24	1.06 157	0.76 46	0.63 75	0.49 28	0.91 12	0.97 154	0.32 216	0.27 217	0.40 420	0.47 482	0.31 169	0.48 204

3.25w_new	0.79 25	0.51 40	1.52 43	0.63 12	0.65 166	2.21 104	0.51 91	2.45 128	1.45 71	0.66 35	0.80 52	0.47 37	0.71 96	0.90 9	0.66 41	0.19 8	0.32 263	0.20 8	0.19 57	0.21 29	0.47 192

3.25w	0.79 25	0.51 40	1.52 43	0.63 12	0.65 166	2.21 104	0.51 91	2.45 128	1.45 71	0.66 35	0.80 52	0.47 37	0.71 96	0.90 9	0.66 41	0.19 8	0.32 263	0.20 8	0.19 57	0.21 29	0.47 192

MatchStereo	0.80 28	0.52 49	3.89 123	0.70 51	0.29 3	0.98 11	0.33 22	2.02 81	1.74 154	0.51 1	1.03 100	0.48 41	0.59 60	1.01 23	0.74 68	0.24 43	0.17 10	0.21 20	0.15 3	0.19 3	0.29 26
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Monster-pub-mixall	0.80 28	0.49 29	1.14 12	0.85 112	0.50 87	1.40 51	0.31 15	1.48 21	1.17 39	0.99 143	0.87 64	0.39 13	0.36 6	2.02 243	0.53 19	0.20 17	2.40 544	0.17 1	0.16 11	0.19 3	0.38 111

4.5_new	0.80 28	0.49 29	1.36 33	0.67 31	0.79 231	1.96 89	0.51 91	2.18 98	1.46 74	0.77 68	0.93 78	0.43 25	0.49 28	1.08 42	0.65 38	0.30 170	0.68 461	0.26 130	0.20 92	0.23 53	0.57 266

4.5w-stereo	0.80 28	0.49 29	1.36 33	0.66 25	0.79 231	1.96 89	0.51 91	2.18 98	1.45 71	0.77 68	0.93 78	0.43 25	0.49 28	1.08 42	0.66 41	0.30 170	0.68 461	0.26 130	0.20 92	0.23 53	0.57 266

4.25w-stereo	0.80 28	0.50 35	1.30 22	0.74 64	0.98 304	2.51 137	0.57 114	2.28 106	1.13 32	0.60 15	0.97 89	0.40 16	0.65 79	1.19 63	0.60 31	0.24 43	0.43 362	0.25 96	0.18 35	0.20 13	0.38 111

LG-G_1	0.80 28	0.43 12	1.77 67	0.78 88	0.36 12	2.81 160	0.40 49	2.23 101	1.29 52	0.76 61	0.60 22	0.51 44	0.58 54	1.27 81	0.69 56	0.25 58	0.23 121	0.23 40	0.15 3	0.21 29	0.46 180

LG-G	0.80 28	0.43 12	1.77 67	0.78 88	0.36 12	2.81 160	0.40 49	2.23 101	1.29 52	0.76 61	0.60 22	0.51 44	0.58 54	1.27 81	0.69 56	0.25 58	0.23 121	0.23 40	0.15 3	0.21 29	0.46 180

asd	0.81 35	0.48 26	1.97 77	0.70 51	0.93 292	2.86 167	0.43 63	1.64 40	1.12 31	0.73 52	0.91 74	0.43 25	0.73 102	1.00 22	0.59 25	0.28 114	0.20 47	0.24 67	0.18 35	0.23 53	0.45 169

4.25_new	0.81 35	0.50 35	1.30 22	0.74 64	0.98 304	2.51 137	0.57 114	2.28 106	1.13 32	0.60 15	0.97 89	0.40 16	0.65 79	1.19 63	0.60 31	0.24 43	0.44 372	0.25 96	0.18 35	0.20 13	0.38 111

4.5w_new	0.81 35	0.50 35	1.30 22	0.74 64	0.98 304	2.51 137	0.57 114	2.28 106	1.13 32	0.60 15	0.97 89	0.40 16	0.65 79	1.19 63	0.60 31	0.24 43	0.44 372	0.25 96	0.18 35	0.20 13	0.38 111

3.75w	0.82 38	0.53 53	1.49 40	0.65 20	1.10 350	2.60 146	0.52 98	2.46 130	1.19 41	0.70 47	0.82 55	0.40 16	0.66 86	1.16 58	0.59 25	0.26 77	0.27 217	0.23 40	0.19 57	0.22 45	0.47 192

GLC_STEREO	0.83 39	0.59 95	1.71 65	0.89 136	0.34 9	1.88 82	0.80 278	1.48 21	1.60 117	0.98 141	1.06 106	0.68 88	0.71 96	1.19 63	0.89 126	0.25 58	0.25 172	0.32 291	0.25 206	0.32 195	0.34 65

2w_stereo	0.84 40	0.52 49	1.87 71	0.71 57	0.56 117	1.98 92	0.61 135	2.88 198	1.00 22	0.99 143	0.97 89	0.36 4	1.11 241	1.03 28	0.77 79	0.19 8	0.19 30	0.23 40	0.18 35	0.21 29	0.37 101

MLG-Stereo_test2	0.84 40	0.43 12	1.95 75	0.66 25	1.04 331	3.61 301	0.23 3	1.70 50	2.18 220	0.69 42	0.33 3	0.67 86	0.33 2	1.16 58	0.46 5	0.25 58	0.26 200	0.23 40	0.16 11	0.19 3	0.35 76

fffft	0.84 40	0.67 146	1.73 66	0.85 112	0.55 110	1.51 60	0.78 258	2.13 93	1.24 48	0.65 33	0.90 73	0.59 65	0.55 45	1.85 223	1.19 210	0.20 17	0.20 47	0.27 157	0.20 92	0.28 111	0.44 163
1: 1. 1
LCMNet	0.85 43	0.42 6	1.02 3	0.62 6	0.39 37	3.11 198	0.29 12	1.60 30	0.87 10	0.62 23	0.61 24	0.52 48	0.53 36	1.03 28	1.29 241	0.18 6	0.19 30	0.19 5	0.16 11	0.20 13	3.14 501

qwe	0.85 43	0.49 29	2.01 78	0.69 43	1.09 346	2.48 130	0.45 71	2.57 151	1.18 40	0.80 76	0.85 63	0.43 25	0.48 24	1.15 55	0.72 61	0.21 23	0.32 263	0.24 67	0.18 35	0.23 53	0.45 169

4w-stereo	0.85 43	0.55 61	2.85 100	0.69 43	0.80 235	1.62 71	0.43 63	2.23 101	1.36 60	0.65 33	0.99 96	0.40 16	0.81 143	1.19 63	0.68 50	0.23 36	0.32 263	0.25 96	0.19 57	0.21 29	0.48 204

CASnet	0.85 43	0.59 95	1.66 63	0.91 154	0.30 4	1.37 49	0.73 214	1.63 37	1.94 186	1.66 225	1.14 126	0.66 83	0.63 72	1.07 38	0.90 131	0.37 326	0.17 10	0.41 429	0.31 348	0.33 222	0.23 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
asda	0.86 47	0.51 40	1.32 28	0.66 25	0.82 244	3.30 237	0.49 81	2.41 119	1.13 32	0.66 35	0.84 62	0.44 31	0.84 151	1.14 53	0.67 48	0.23 36	0.70 469	0.25 96	0.18 35	0.22 45	0.41 140

MLG-Stereo	0.86 47	0.42 6	1.96 76	0.66 25	0.54 103	3.01 188	0.31 15	1.90 64	3.21 406	0.57 9	0.30 2	0.66 83	0.47 21	1.35 110	0.46 5	0.21 23	0.25 172	0.24 67	0.16 11	0.19 3	0.29 26

3.5w_stereo	0.87 49	0.60 103	1.48 39	0.67 31	0.73 202	2.50 136	0.50 87	2.43 124	1.79 162	0.85 97	1.25 148	0.43 25	0.66 86	1.25 78	0.78 82	0.21 23	0.18 18	0.23 40	0.18 35	0.20 13	0.47 192

rvit_stereo_0081	0.87 49	0.73 192	1.54 47	0.92 164	0.65 166	1.27 35	0.61 135	2.11 91	2.35 260	0.86 99	0.75 43	0.86 141	0.74 110	1.36 113	0.83 106	0.33 243	0.26 200	0.27 157	0.25 206	0.38 298	0.35 76

rvit_stereo_0082	0.87 49	0.73 192	1.54 47	0.92 164	0.65 166	1.27 35	0.61 135	2.11 91	2.35 260	0.86 99	0.75 43	0.86 141	0.74 110	1.36 113	0.83 106	0.33 243	0.26 200	0.27 157	0.25 206	0.38 298	0.35 76

2.75w_new	0.88 52	0.51 40	2.22 84	0.67 31	0.66 174	2.44 128	0.55 107	2.75 176	1.08 29	0.87 107	0.75 43	0.39 13	0.91 174	1.41 128	0.74 68	0.21 23	0.43 362	0.22 28	0.18 35	0.19 3	0.41 140

castereo	0.88 52	0.78 233	1.15 13	0.89 136	0.51 89	1.31 43	0.90 345	3.42 263	1.28 51	0.88 112	1.28 161	0.72 104	0.91 174	1.05 34	1.01 170	0.28 114	0.17 10	0.26 130	0.20 92	0.24 64	0.34 65

SMoEStereo_RVC	0.88 52	0.92 289	1.55 49	0.96 202	0.46 59	2.56 142	0.78 258	1.60 30	1.20 42	0.71 49	1.20 133	0.64 76	0.63 72	1.71 183	1.01 170	0.22 30	0.18 18	0.31 270	0.22 144	0.28 111	0.42 149

2.25w	0.89 55	0.51 40	2.54 91	0.72 60	0.66 174	2.27 113	0.40 49	2.43 124	1.22 44	0.83 89	1.05 103	0.40 16	0.80 138	1.28 85	0.89 126	0.18 6	0.56 431	0.21 20	0.18 35	0.19 3	0.38 111

MLG-Stereo_test1	0.89 55	0.42 6	2.06 79	0.67 31	1.33 425	3.13 202	0.29 12	1.60 30	3.31 436	0.53 2	0.25 1	0.67 86	0.43 14	1.34 107	0.47 7	0.22 30	0.25 172	0.24 67	0.16 11	0.19 3	0.30 31

1w_stereo	0.91 57	0.46 21	1.12 9	0.74 64	0.80 235	2.98 185	0.67 172	3.29 247	1.04 26	0.83 89	1.36 181	0.38 10	1.36 292	1.03 28	0.75 72	0.17 5	0.18 18	0.20 8	0.17 24	0.20 13	0.57 266

monsters	0.91 57	0.67 146	1.83 70	0.79 91	1.55 474	2.91 175	0.40 49	2.66 167	0.99 21	0.70 47	0.87 64	0.38 10	0.44 17	1.90 228	0.79 91	0.22 30	0.35 295	0.20 8	0.18 35	0.20 13	0.28 21

rvit_stereo_0083	0.91 57	0.73 192	1.60 59	0.90 148	0.66 174	1.21 26	0.64 162	1.75 53	2.71 311	0.83 89	0.93 78	0.94 176	1.06 222	1.50 150	0.79 91	0.34 265	0.36 305	0.30 248	0.27 246	0.34 245	0.34 65

IGEV-RUCA	0.93 60	0.56 67	1.31 26	0.85 112	0.74 207	3.89 368	0.78 258	1.93 67	1.42 68	1.02 149	0.72 39	0.70 95	0.73 102	1.37 118	0.77 79	0.30 170	0.20 47	0.25 96	0.19 57	0.43 360	0.40 131

NLSM3	0.94 61	0.55 61	1.62 60	0.67 31	1.30 414	3.19 210	0.45 71	2.87 196	1.30 56	0.85 97	0.96 88	0.55 56	1.02 201	1.15 55	0.98 159	0.21 23	0.16 5	0.26 130	0.23 165	0.25 70	0.34 65

DilatedVolume-Stereo	0.94 61	0.70 171	3.01 103	1.06 262	0.63 157	1.34 46	0.49 81	1.58 29	1.16 38	1.41 192	1.26 152	0.88 150	0.88 162	1.81 215	0.93 135	0.25 58	0.28 228	0.22 28	0.23 165	0.25 70	0.39 124

LG-Stereo	0.94 61	0.71 178	3.31 107	0.62 6	0.51 89	2.85 165	0.54 104	2.59 160	1.40 65	0.88 112	1.23 142	0.53 51	0.40 9	0.81 4	0.86 118	0.23 36	0.18 18	0.31 270	0.24 188	0.29 132	0.22 1

252Zero-FE	0.95 64	0.49 29	1.65 61	1.03 246	0.45 55	1.25 32	0.22 2	1.85 62	2.13 216	3.05 527	1.31 168	0.33 1	0.41 12	1.14 53	0.56 24	0.22 30	1.93 528	0.20 8	0.20 92	0.20 13	0.39 124

DispViT+	0.96 65	0.67 146	4.07 126	0.76 75	1.15 363	1.14 18	0.38 35	2.87 196	1.62 127	0.76 61	0.67 35	0.48 41	0.63 72	0.86 7	0.65 38	0.44 399	0.99 497	0.22 28	0.19 57	0.31 169	0.30 31

BStereo	0.96 65	0.82 250	4.46 129	0.85 112	0.56 117	1.19 23	0.72 205	2.57 151	1.23 46	0.88 112	0.58 20	0.73 105	0.48 24	1.08 42	1.17 203	0.28 114	0.23 121	0.24 67	0.29 308	0.26 88	0.51 224

Replicate-Monster	0.97 67	1.43 410	2.10 80	0.73 61	0.60 140	2.04 93	0.34 28	1.94 69	1.14 36	1.08 158	0.64 29	0.49 43	0.52 35	1.33 100	0.45 3	0.20 17	2.78 553	0.19 5	0.17 24	0.23 53	0.99 391

water-stereo	0.98 68	0.63 121	5.05 134	0.82 102	0.48 69	2.36 121	0.52 98	1.56 27	1.32 57	0.95 135	1.05 103	0.86 141	0.75 116	0.84 6	0.82 103	0.25 58	0.25 172	0.25 96	0.24 188	0.24 64	0.46 180

3w_stereo	0.99 69	0.52 49	4.37 128	0.70 51	0.42 43	1.73 77	0.68 183	2.80 182	1.26 50	0.78 70	0.87 64	0.37 5	1.01 198	1.34 107	0.66 41	0.19 8	0.95 490	0.23 40	0.20 92	0.21 29	0.43 157

Pointernet	0.99 69	0.50 35	3.54 112	0.89 136	0.44 52	2.30 117	0.38 35	3.12 226	1.48 78	0.69 42	1.44 200	0.92 165	0.73 102	1.28 85	0.82 103	0.24 43	0.23 121	0.21 20	0.19 57	0.19 3	0.25 11

RSM++	0.99 69	0.56 67	1.35 31	1.54 477	0.50 87	1.53 62	0.68 183	2.31 114	4.13 515	0.86 99	1.27 159	0.90 157	0.60 65	1.21 72	0.78 82	0.27 91	0.20 47	0.25 96	0.21 109	0.29 132	0.42 149

RSM	0.99 69	0.54 59	1.25 19	0.94 181	0.61 144	1.32 44	0.74 224	2.54 141	4.08 512	0.89 122	1.49 209	1.22 214	0.62 69	1.24 75	0.80 96	0.25 58	0.20 47	0.25 96	0.21 109	0.29 132	0.42 149

Former-RAFT_DAM_RVC	0.99 69	0.85 258	1.58 54	0.95 193	1.08 343	2.95 179	0.53 102	1.93 67	2.00 198	1.19 168	1.63 259	0.59 65	0.65 79	1.10 48	0.90 131	0.28 114	0.23 121	0.31 270	0.25 206	0.45 383	0.32 41

ours_stereo	1.00 74	0.88 268	2.52 89	0.91 154	0.74 207	1.10 17	0.57 114	1.68 41	1.24 48	0.76 61	1.49 209	0.70 95	0.62 69	1.61 164	0.62 35	0.26 77	0.20 47	0.26 130	0.21 109	0.30 155	3.24 503

WCG-NET	1.00 74	0.81 243	1.65 61	0.93 172	0.38 21	1.48 59	1.04 407	1.81 57	2.80 326	1.67 227	1.52 216	0.93 172	0.97 188	1.18 61	0.84 109	0.25 58	0.81 479	0.23 40	0.21 109	0.27 98	0.26 12

trnet	1.00 74	0.55 61	1.89 72	0.66 25	0.33 7	4.41 498	0.40 49	2.42 123	1.95 187	0.96 136	1.24 144	0.88 150	0.89 168	1.27 81	0.78 82	0.30 170	0.19 30	0.23 40	0.15 3	0.22 45	0.22 1

CREStereo	1.00 74	0.59 95	1.82 69	0.66 25	0.36 12	4.43 501	0.40 49	2.43 124	1.98 193	0.96 136	1.22 140	0.88 150	0.87 161	1.30 90	0.79 91	0.30 170	0.20 47	0.23 40	0.16 11	0.23 53	0.22 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
CAS++	1.01 78	0.77 232	3.30 106	0.86 121	0.53 100	1.23 31	0.85 311	3.43 264	1.57 104	1.16 166	1.33 173	0.62 72	0.58 54	1.18 61	0.63 37	0.37 326	0.30 249	0.35 366	0.27 246	0.41 339	0.38 111
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DEFOM-Stereo_RVC	1.03 79	1.15 363	1.34 30	1.03 246	0.59 134	0.81 8	0.43 63	3.53 276	4.67 554	0.78 70	0.98 94	0.44 31	1.16 259	1.46 138	0.71 59	0.27 91	0.19 30	0.24 67	0.18 35	0.30 155	0.34 65

LG-Stereo_Zeroshot	1.04 80	0.53 53	2.93 102	0.80 95	0.77 224	3.99 397	0.39 40	2.10 89	1.96 191	0.90 125	0.93 78	0.75 119	0.85 154	1.31 94	0.87 120	0.28 114	0.21 71	0.26 130	0.21 109	0.32 195	0.38 111

LoS	1.05 81	0.58 84	3.31 107	0.91 154	0.38 21	4.14 437	0.50 87	2.22 100	1.49 83	1.02 149	0.88 67	0.62 72	0.84 151	1.69 179	0.94 143	0.27 91	0.20 47	0.24 67	0.17 24	0.22 45	0.32 41
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
LACA2	1.06 82	1.00 330	8.79 165	0.56 1	0.27 1	3.12 201	0.47 79	1.62 35	0.94 18	0.57 9	0.48 14	0.47 37	0.44 17	0.76 3	0.41 2	0.27 91	0.17 10	0.21 20	0.16 11	0.23 53	0.22 1

DDF-Stereo	1.06 82	0.57 79	3.31 107	0.92 164	1.46 458	1.58 64	0.83 293	2.28 106	0.97 20	0.54 5	0.63 27	0.55 56	0.73 102	3.12 337	1.15 196	0.43 391	0.30 249	0.25 96	0.19 57	1.05 541	0.39 124

rvit_stereo_0081_aga	1.06 82	1.02 333	5.34 137	0.75 71	0.74 207	1.21 26	0.63 156	2.00 77	2.30 250	0.88 112	0.82 55	0.79 126	0.69 93	1.42 129	0.78 82	0.36 310	0.29 239	0.26 130	0.26 225	0.41 339	0.32 41

2.5w	1.07 85	0.49 29	2.54 91	0.68 41	0.71 199	2.37 123	0.56 110	2.77 178	1.39 64	0.67 38	0.92 75	0.37 5	0.74 110	1.40 124	0.62 35	0.25 58	3.40 565	0.22 28	0.19 57	0.20 13	0.90 378

CroCo-Stereo	1.07 85	1.18 369	3.66 115	0.91 154	0.60 140	0.49 3	0.49 81	4.07 391	1.91 180	0.84 94	1.29 166	1.00 182	0.75 116	1.32 99	1.38 260	0.26 77	0.21 71	0.24 67	0.20 92	0.37 284	0.30 31
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
tt45	1.08 87	0.92 289	2.50 88	0.92 164	0.67 180	3.90 369	0.75 235	2.00 77	1.29 52	0.74 53	1.35 176	0.71 102	0.63 72	2.59 306	0.97 154	0.23 36	0.19 30	0.28 194	0.23 165	0.29 132	0.37 101

999	1.08 87	0.86 260	2.44 86	1.06 262	0.65 166	3.27 225	0.91 356	1.47 20	1.43 70	0.74 53	1.73 292	0.70 95	0.66 86	3.03 334	1.18 205	0.24 43	0.22 88	0.25 96	0.21 109	0.27 98	0.37 101

mms	1.08 87	0.87 264	1.41 35	0.89 136	0.87 267	1.40 51	0.67 172	1.63 37	1.70 146	0.82 82	1.41 195	0.64 76	0.54 42	1.81 215	0.66 41	0.25 58	0.23 121	0.26 130	0.21 109	0.32 195	5.10 532

IGEV-Stereo+	1.08 87	0.55 61	2.59 95	0.89 136	2.06 546	1.40 51	0.38 35	1.18 10	1.29 52	0.76 61	0.45 11	0.47 37	0.79 133	2.16 263	0.65 38	0.29 141	0.25 172	0.22 28	0.19 57	2.27 579	2.70 489

CES	1.08 87	0.63 121	2.53 90	0.95 193	2.18 552	2.13 101	0.50 87	2.07 86	1.46 74	0.79 74	1.06 106	0.61 69	0.48 24	1.45 135	0.87 120	0.24 43	0.18 18	0.24 67	0.15 3	0.64 473	2.36 478

rvit_0105_6	1.10 92	1.17 366	3.33 110	0.93 172	0.55 110	1.45 56	0.79 268	2.51 135	3.30 433	0.78 70	0.74 41	1.03 184	0.75 116	1.45 135	0.97 154	0.42 375	0.43 362	0.34 347	0.31 348	0.44 374	0.38 111

rvit_stereo_0080	1.10 92	1.09 347	3.78 116	0.65 20	0.60 140	1.91 84	0.74 224	2.74 174	2.65 304	0.94 132	1.09 112	0.85 138	0.81 143	1.20 69	0.89 126	0.39 350	0.29 239	0.25 96	0.28 273	0.46 393	0.35 76

whm_eth	1.10 92	1.09 347	3.78 116	0.65 20	0.60 140	1.91 84	0.74 224	2.74 174	2.65 304	0.94 132	1.09 112	0.85 138	0.81 143	1.20 69	0.89 126	0.39 350	0.29 239	0.25 96	0.28 273	0.46 393	0.35 76

IGEV-BASED-STEREO-	1.13 95	3.31 508	2.61 96	0.87 128	0.40 40	1.26 33	0.61 135	1.55 26	1.61 123	0.93 130	0.94 86	0.65 79	0.57 51	1.10 48	0.68 50	1.55 576	0.19 30	0.32 291	0.28 273	1.11 552	2.04 467

PMTNet	1.13 95	0.55 61	3.88 121	0.71 57	0.59 134	4.21 464	0.43 63	2.00 77	1.58 108	1.02 149	1.06 106	0.78 123	0.98 191	1.58 162	0.93 135	1.21 563	0.20 47	0.23 40	0.15 3	0.23 53	0.27 16

Wave_Phase_stereo	1.14 97	0.82 250	4.46 129	0.85 112	0.56 117	5.00 576	0.72 205	2.52 139	1.23 46	0.88 112	0.58 20	0.73 105	0.48 24	1.08 42	1.17 203	0.28 114	0.23 121	0.24 67	0.29 308	0.26 88	0.51 224

xyz-stereo-finetune	1.14 97	0.88 268	1.93 73	0.63 12	0.37 19	3.48 270	0.79 268	2.86 195	1.95 187	1.02 149	1.26 152	0.91 160	0.78 125	2.53 302	1.84 377	0.30 170	0.24 153	0.26 130	0.24 188	0.31 169	0.30 31

111111	1.15 99	0.56 67	1.31 26	0.69 43	1.19 387	3.37 243	0.33 22	2.41 119	1.68 139	0.82 82	1.54 228	0.61 69	0.59 60	1.44 132	0.66 41	0.26 77	0.23 121	0.23 40	0.17 24	0.25 70	4.66 529

AdaDepth	1.16 100	0.53 53	7.56 153	0.73 61	1.29 411	3.13 202	0.43 63	1.13 6	1.92 182	0.69 42	0.93 78	0.43 25	0.58 54	1.67 171	0.66 41	0.20 17	0.33 273	0.24 67	0.19 57	0.25 70	0.36 98

fffy	1.18 101	0.92 289	3.05 104	1.09 277	0.68 188	1.27 35	0.74 224	1.98 76	1.06 28	0.78 70	1.39 189	0.83 133	0.72 100	1.71 183	0.80 96	0.24 43	0.53 421	0.27 157	0.21 109	0.29 132	5.07 531

depthmonostereo	1.22 102	0.96 310	6.67 148	0.89 136	0.56 117	2.21 104	0.57 114	1.84 61	1.21 43	1.01 148	1.09 112	1.38 232	0.99 192	2.41 289	0.93 135	0.24 43	0.28 228	0.22 28	0.21 109	0.25 70	0.53 244

LoS_RVC	1.23 103	1.51 420	6.09 144	0.88 134	1.71 513	1.96 89	0.59 127	1.61 33	1.37 62	0.84 94	1.35 176	0.84 134	1.15 257	1.49 145	0.83 106	0.21 23	0.17 10	0.20 8	0.14 1	0.20 13	1.49 436

MGS-Stereo	1.24 104	0.66 143	9.68 169	0.97 210	0.40 40	1.26 33	0.72 205	1.50 23	1.35 59	1.03 153	2.26 446	0.80 128	0.56 49	1.28 85	0.78 82	0.31 194	0.23 121	0.26 130	0.22 144	0.28 111	0.34 65

castereo++	1.26 105	0.99 327	3.48 111	0.95 193	0.74 207	2.48 130	0.98 391	3.14 227	4.28 529	0.75 57	1.46 203	1.92 318	0.58 54	1.29 89	0.51 16	0.27 91	0.24 153	0.28 194	0.19 57	0.24 64	0.35 76

rvit_stereo_ft	1.28 106	1.39 405	6.72 149	0.99 223	0.66 174	1.06 14	0.79 268	2.81 185	3.14 397	0.83 89	1.02 99	0.95 178	1.13 245	1.27 81	1.00 166	0.34 265	0.24 153	0.27 157	0.29 308	0.40 319	0.35 76

VIP-Stereo	1.29 107	1.10 350	6.84 150	0.79 91	0.91 286	3.20 211	0.79 268	1.95 72	3.31 436	0.88 112	1.07 109	0.65 79	0.59 60	1.31 94	0.76 78	0.32 216	0.44 372	0.24 67	0.17 24	0.22 45	0.32 41

FE-Mocha	1.31 108	0.79 237	5.00 133	1.08 273	0.77 224	1.59 65	0.39 40	2.94 203	1.56 100	1.83 259	1.81 321	2.44 386	0.88 162	1.68 173	1.18 205	0.32 216	0.49 406	0.35 366	0.32 364	0.27 98	0.48 204

monsterstereo	1.31 108	0.58 84	2.10 80	0.79 91	1.41 448	2.51 137	0.40 49	3.15 230	0.84 8	0.74 53	1.18 130	0.41 23	0.40 9	1.55 158	0.97 154	0.20 17	8.12 591	0.22 28	0.18 35	0.22 45	0.33 53

xyz-stereo-finetune2	1.31 108	0.95 306	3.28 105	0.60 4	0.36 12	3.48 270	0.65 166	2.82 187	1.47 76	0.99 143	1.86 349	0.91 160	1.75 404	3.54 347	1.86 381	0.27 91	0.22 88	0.30 248	0.28 273	0.33 222	0.34 65

CAS	1.34 111	0.48 26	2.20 82	3.01 585	1.66 506	4.08 421	0.73 214	1.96 74	1.51 88	0.86 99	1.10 115	0.59 65	0.53 36	1.36 113	0.94 143	3.07 590	0.14 1	0.21 20	0.14 1	0.38 298	1.78 456

Selective-RAFT	1.34 111	0.58 84	2.21 83	1.01 234	0.49 78	4.19 460	0.51 91	3.39 259	3.62 488	1.15 165	1.40 192	1.45 243	1.40 303	2.09 251	1.31 244	0.43 391	0.40 342	0.25 96	0.26 225	0.29 132	0.38 111

FACV-RUCA	1.35 113	0.70 171	2.58 94	1.07 270	1.49 462	2.70 151	1.13 428	3.21 235	2.64 302	1.42 195	1.99 387	1.06 189	1.15 257	1.44 132	1.16 201	0.41 364	0.42 360	0.73 553	0.41 456	0.63 468	0.67 319

RAFT-Stereo-weight	1.38 114	0.57 79	5.44 138	1.05 256	0.63 157	4.19 460	0.77 251	3.95 358	1.53 91	2.01 305	1.53 217	1.30 222	0.65 79	1.30 90	1.05 178	0.27 91	0.26 200	0.26 130	0.22 144	0.28 111	0.38 111

RCA-Stereo	1.38 114	0.61 110	3.95 124	0.94 181	0.48 69	4.68 558	0.78 258	4.17 434	1.95 187	1.93 271	1.84 339	0.94 176	1.48 329	1.23 73	0.75 72	0.30 170	0.43 362	0.25 96	0.20 92	0.26 88	0.37 101

AnonymousM	1.38 114	1.33 399	2.35 85	0.95 193	0.56 117	4.03 407	0.67 172	2.63 164	2.49 284	1.51 206	1.36 181	1.15 199	1.00 195	1.26 79	1.04 175	0.41 364	0.46 385	2.07 587	1.71 587	0.25 70	0.40 131

tg	1.40 117	1.14 361	2.71 99	0.97 210	0.54 103	4.02 404	0.42 59	3.02 216	2.64 302	1.70 235	1.85 343	1.84 304	0.97 188	1.81 215	0.99 162	0.31 194	0.22 88	0.29 222	0.26 225	0.32 195	2.01 466

AIO-Stereo	1.40 117	0.62 118	1.44 38	0.85 112	0.76 220	1.28 41	0.79 268	2.39 117	2.83 333	0.75 57	1.62 254	0.89 154	0.46 20	1.30 90	0.77 79	0.28 114	0.27 217	0.25 96	0.23 165	0.27 98	9.88 570

Selective-IGEV	1.42 119	0.58 84	8.82 166	0.92 164	0.85 254	1.32 44	0.80 278	2.85 194	3.84 499	0.87 107	1.68 274	0.71 102	0.62 69	1.30 90	0.75 72	0.24 43	0.27 217	0.24 67	0.19 57	0.27 98	1.18 412

WCG-NET（raft）	1.44 120	0.92 289	1.56 51	0.89 136	0.32 5	1.43 55	0.97 388	1.69 48	2.42 269	1.68 229	1.44 200	2.37 372	1.01 198	1.33 100	0.85 114	0.25 58	8.56 594	0.22 28	0.21 109	0.28 111	0.32 41

knoymous	1.50 121	0.65 135	8.73 164	0.91 154	0.75 215	2.97 183	0.90 345	2.93 201	1.38 63	1.56 210	1.07 109	2.75 419	0.88 162	1.43 131	1.13 192	0.32 216	0.22 88	0.35 366	0.20 92	0.45 383	0.41 140

GMStereo_Zeroshot	1.51 122	1.27 387	4.75 131	1.54 477	0.72 201	3.33 241	0.54 104	2.67 168	1.74 154	2.34 426	1.57 238	2.40 373	0.96 185	2.51 296	1.21 213	0.48 439	0.23 121	0.41 429	0.24 188	0.82 522	0.40 131

RAStereo	1.53 123	0.71 178	17.55 289	0.62 6	0.65 166	1.18 20	0.32 20	1.94 69	1.15 37	0.80 76	1.07 109	0.64 76	0.47 21	0.89 8	1.01 170	0.25 58	0.20 47	0.27 157	0.21 109	0.36 278	0.27 16

MaDis-Stereo	1.60 124	1.11 352	16.13 251	0.67 31	1.87 533	1.22 30	0.39 40	2.17 96	1.42 68	0.69 42	0.78 48	0.88 150	0.70 94	1.24 75	1.13 192	0.32 216	0.23 121	0.26 130	0.21 109	0.32 195	0.28 21

BSDual-CNN	1.61 125	0.64 127	3.82 118	0.94 181	0.86 258	4.18 452	1.14 431	4.49 540	2.29 247	2.96 522	1.82 324	2.58 401	1.30 283	1.79 205	1.44 276	0.39 350	0.25 172	0.31 270	0.28 273	0.38 298	0.41 140

Any-RAFT	1.62 126	0.59 95	5.29 136	1.12 295	0.76 220	4.41 498	0.79 268	4.12 414	3.26 420	2.02 307	1.36 181	2.82 426	1.56 351	1.90 228	0.81 98	0.29 141	0.25 172	0.26 130	0.19 57	0.25 70	0.35 76

rvit_0105_4	1.63 127	1.29 392	12.50 188	0.94 181	0.54 103	1.56 63	0.84 304	2.84 192	3.25 418	0.82 82	0.94 86	1.10 192	0.86 157	1.65 169	1.07 182	0.43 391	0.45 379	0.35 366	0.31 348	0.44 374	0.45 169

ProNet	1.63 127	0.91 282	5.70 139	0.96 202	0.64 161	2.40 125	0.82 289	1.92 66	3.28 424	0.69 42	1.17 129	0.78 123	0.76 119	1.72 189	0.87 120	0.27 91	0.97 494	0.25 96	0.26 225	0.31 169	7.97 549

psmg	1.63 127	0.64 127	3.82 118	0.96 202	0.86 258	4.35 485	1.41 477	4.11 409	2.29 247	2.68 488	2.09 412	2.58 401	1.30 283	1.79 205	1.44 276	0.39 350	0.29 239	0.33 327	0.34 383	0.38 298	0.44 163

BUS	1.64 130	0.64 127	3.82 118	0.94 181	0.86 258	4.50 515	0.75 235	4.49 540	2.29 247	2.96 522	1.82 324	3.61 500	1.03 204	1.79 205	1.18 205	0.39 350	0.25 172	0.31 270	0.28 273	0.38 298	0.41 140

CASS	1.65 131	0.73 192	8.72 163	0.97 210	0.67 180	2.88 170	0.69 193	3.07 219	1.86 171	2.82 508	2.02 391	1.39 233	1.55 349	1.75 201	1.36 254	0.51 468	0.28 228	0.34 347	0.28 273	0.47 406	0.63 304
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	1.65 131	1.14 361	14.70 222	1.00 231	1.80 526	0.53 4	0.46 77	3.18 233	1.62 127	1.10 164	1.24 144	1.05 187	0.78 125	1.40 124	1.18 205	0.31 194	0.23 121	0.27 157	0.22 144	0.46 393	0.38 111

RAFT-Test	1.67 133	0.64 127	6.13 145	1.25 366	1.82 527	3.06 190	0.78 258	4.02 376	3.09 391	1.88 263	1.70 280	3.76 507	1.03 204	1.40 124	1.07 182	0.29 141	0.33 273	0.25 96	0.23 165	0.29 132	0.33 53

IGEV-Stereo++	1.68 134	0.48 26	1.27 20	0.77 76	1.31 420	3.87 364	0.33 22	3.41 261	1.72 152	0.89 122	1.20 133	0.68 88	1.03 204	1.15 55	0.49 8	0.23 36	0.22 88	0.23 40	0.18 35	0.26 88	13.90 581

iRaftStereo_RVC	1.70 135	1.18 369	3.88 121	0.99 223	0.46 59	3.83 348	0.41 56	2.41 119	1.60 117	1.69 233	1.76 297	1.81 299	0.83 150	1.58 162	1.23 219	0.31 194	4.86 574	0.29 222	0.26 225	0.33 222	4.33 525

rvit_0105_5	1.72 136	1.26 383	13.05 194	0.92 164	0.56 117	1.92 87	0.90 345	3.07 219	3.04 381	0.98 141	1.24 144	1.19 208	0.93 180	1.55 158	1.22 216	0.43 391	0.43 362	0.37 395	0.36 408	0.43 360	0.51 224

UniTT-Stereo	1.73 137	0.60 103	20.25 445	0.98 216	1.19 387	0.78 7	0.39 40	1.19 11	1.55 96	1.21 169	1.28 161	0.52 48	0.64 76	1.17 60	1.16 201	0.35 283	0.20 47	0.25 96	0.22 144	0.42 350	0.31 38

DDVS	1.78 138	0.84 257	3.58 113	1.32 397	1.15 363	3.17 207	0.77 251	3.35 255	1.86 171	1.88 263	1.91 368	2.91 436	1.42 311	6.19 406	1.85 379	0.47 430	0.65 456	0.35 366	0.38 427	0.48 413	1.01 395

Gwc-CoAtRS	1.80 139	0.61 110	14.92 226	1.08 273	0.61 144	2.88 170	0.63 156	2.47 131	1.62 127	1.80 255	1.50 213	2.73 414	1.17 261	1.35 110	1.08 184	0.30 170	0.22 88	0.25 96	0.23 165	0.28 111	0.30 31

test-1	1.81 140	0.72 186	9.51 168	1.02 239	1.57 482	3.85 356	0.60 131	4.07 391	1.51 88	1.94 277	1.81 321	2.04 341	0.91 174	1.39 122	1.73 356	0.27 91	0.93 487	0.31 270	0.25 206	0.29 132	1.37 424

sCroCo_RVC	1.81 140	0.93 297	19.44 353	1.04 252	1.05 334	0.97 10	0.61 135	2.08 87	1.36 60	0.71 49	1.28 161	0.82 132	1.10 238	1.31 94	0.97 154	0.54 484	0.41 349	0.33 327	0.30 329	0.46 393	0.48 204

gcap_with_dpt	1.88 142	0.61 110	17.19 279	0.99 223	1.30 414	3.83 348	0.63 156	2.77 178	1.97 192	1.46 203	1.05 103	0.86 141	0.81 143	1.38 120	0.67 48	0.34 265	0.22 88	0.26 130	0.20 92	0.32 195	0.75 347

Reg-Stereo(zero)	1.88 142	0.45 19	11.07 178	0.94 181	2.06 546	4.52 520	0.55 107	2.72 172	1.69 143	1.54 207	1.26 152	2.55 395	2.52 486	1.73 195	2.43 446	0.20 17	0.28 228	0.22 28	0.19 57	0.25 70	0.40 131

NLSM1	1.93 144	0.60 103	1.67 64	0.75 71	1.88 534	3.09 193	0.62 150	8.71 602	12.22 605	0.83 89	1.26 152	0.73 105	0.86 157	1.72 189	1.72 352	0.27 91	0.25 172	0.29 222	0.25 206	0.31 169	0.48 204

MIF-Stereo (partial)	1.93 144	0.69 163	21.14 555	0.74 64	1.02 320	1.07 15	0.49 81	2.75 176	1.78 161	0.82 82	1.22 140	0.80 128	0.90 172	1.68 173	1.63 325	0.38 342	0.24 153	0.33 327	0.26 225	0.41 339	0.32 41

cross-raft	1.95 146	0.66 143	16.17 253	1.23 350	0.92 288	2.25 111	0.70 196	3.69 303	1.68 139	1.78 250	1.53 217	3.15 457	1.13 245	1.35 110	1.06 180	0.24 43	0.23 121	0.26 130	0.24 188	0.29 132	0.45 169

rvit_0105_3	1.97 147	1.34 401	16.03 247	0.98 216	0.59 134	2.37 123	1.08 414	3.30 248	3.01 366	1.21 169	1.47 205	1.24 216	1.04 211	1.82 218	1.23 219	0.47 430	0.44 372	0.40 420	0.43 467	0.43 360	0.55 257

ISRNet	1.98 148	0.94 301	10.75 175	1.30 386	1.35 433	2.84 164	0.69 193	3.80 327	2.07 203	2.14 344	2.11 414	2.89 432	1.41 308	2.52 300	1.74 359	0.49 446	0.50 412	0.56 512	0.47 482	0.51 424	0.59 287

test_for_model	1.98 148	0.53 53	19.22 341	1.01 234	1.36 435	3.96 392	0.54 104	3.15 230	1.77 158	1.08 158	0.71 36	0.75 119	0.54 42	2.84 324	0.55 21	0.31 194	0.18 18	0.29 222	0.21 109	0.25 70	0.45 169

test_4	1.98 148	0.68 158	15.65 239	0.91 154	0.48 69	4.11 427	1.09 418	2.41 119	1.50 85	1.55 209	2.31 459	1.87 310	0.79 133	2.86 327	1.51 288	0.34 265	0.19 30	0.29 222	0.29 308	0.30 155	0.40 131

CREStereo++_RVC	1.98 148	0.59 95	19.94 401	0.87 128	0.55 110	4.02 404	0.31 15	1.75 53	2.09 204	1.65 223	2.20 436	0.85 138	0.65 79	1.03 28	0.72 61	0.29 141	0.16 5	0.23 40	1.22 575	0.25 70	0.22 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	1.98 148	0.87 264	20.35 461	0.80 95	0.37 19	4.05 412	0.38 35	1.50 23	1.65 134	2.03 312	2.16 425	0.84 134	0.93 180	1.09 47	0.68 50	0.30 170	0.36 305	0.24 67	0.20 92	0.26 88	0.46 180

XX-TBD	1.98 148	1.08 344	20.29 453	1.31 390	0.43 48	3.97 395	0.33 22	1.76 55	1.77 158	1.59 215	2.18 431	0.69 94	0.59 60	1.44 132	0.75 72	0.33 243	0.25 172	0.23 40	0.16 11	0.31 169	0.22 1

CSP-Net	1.99 154	1.70 442	4.84 132	1.22 344	1.02 320	3.42 253	1.30 458	3.66 294	2.11 211	2.07 326	1.93 377	2.40 373	1.48 329	8.56 458	1.62 319	0.51 468	0.41 349	0.27 157	0.27 246	0.44 374	0.54 253

plain	2.00 155	0.89 273	21.49 577	0.67 31	0.73 202	1.66 73	0.57 114	3.27 246	2.18 220	0.80 76	1.25 148	0.80 128	0.86 157	1.72 189	1.13 192	0.34 265	0.21 71	0.32 291	0.25 206	0.44 374	0.34 65

sAnonymous2	2.00 155	1.54 424	21.24 565	0.93 172	0.89 273	1.21 26	0.62 150	2.58 156	2.28 243	0.86 99	1.04 101	0.73 105	1.22 270	1.10 48	0.85 114	0.30 170	0.25 172	0.31 270	0.31 348	1.06 543	0.72 334

CroCo_RVC	2.00 155	1.54 424	21.24 565	0.93 172	0.89 273	1.21 26	0.62 150	2.58 156	2.28 243	0.86 99	1.04 101	0.73 105	1.22 270	1.10 48	0.85 114	0.30 170	0.25 172	0.31 270	0.31 348	1.06 543	0.72 334

PSMNet-ADL	2.01 158	0.78 233	2.89 101	1.11 285	0.86 258	4.13 432	0.80 278	3.84 334	2.26 237	1.74 244	1.87 355	2.90 434	1.81 416	10.37 513	2.34 439	0.49 446	0.47 396	0.29 222	0.30 329	0.39 313	0.56 261

GMStereo	2.01 158	2.26 483	20.93 534	0.90 148	0.48 69	1.67 74	0.56 110	1.90 64	2.19 222	1.58 214	1.31 168	0.87 147	0.74 110	1.68 173	1.00 166	0.41 364	0.21 71	0.30 248	0.32 364	0.50 419	0.46 180
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
anonymity	2.02 160	1.28 390	5.16 135	1.73 517	1.63 495	1.86 80	1.06 411	3.50 272	2.42 269	2.19 370	2.11 414	1.88 311	3.89 542	1.92 230	1.56 302	1.11 557	1.14 505	1.08 568	1.11 567	1.05 541	2.68 488

DMCA	2.02 160	1.07 340	11.33 182	1.17 321	0.96 302	3.92 380	0.89 330	3.80 327	3.11 392	2.89 512	1.58 245	2.35 369	1.17 261	1.79 205	2.25 431	0.42 375	0.29 239	0.42 440	0.27 246	0.38 298	0.43 157

GIP-stereo	2.03 162	0.67 146	4.11 127	1.51 469	1.13 359	2.91 175	0.42 59	3.45 270	3.19 401	0.67 38	0.78 48	0.90 157	0.76 119	1.06 36	0.69 56	0.29 141	0.25 172	0.25 96	0.17 24	0.26 88	17.22 611

CFNet_pseudo	2.03 162	0.74 201	12.75 190	0.87 128	0.74 207	3.91 373	0.65 166	4.04 383	1.93 184	1.93 271	1.79 311	3.25 465	1.61 363	2.51 296	1.25 231	0.32 216	0.37 312	0.53 500	0.28 273	0.64 473	0.50 218

DIP-Stereo	2.03 162	0.98 318	16.44 266	0.67 31	0.62 154	4.30 480	0.58 125	4.43 532	2.89 347	1.97 288	1.40 192	0.91 160	0.86 157	1.31 94	1.27 239	0.38 342	0.23 121	0.33 327	0.23 165	0.33 222	0.57 266
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ccs_rob	2.03 162	0.74 201	12.67 189	0.87 128	0.75 215	3.91 373	0.66 169	4.04 383	1.93 184	1.92 270	1.79 311	3.24 463	1.63 377	2.52 300	1.25 231	0.32 216	0.37 312	0.54 508	0.28 273	0.66 484	0.51 224

raftrobust	2.05 166	1.45 413	13.44 197	1.29 381	5.81 600	3.59 295	0.67 172	2.80 182	1.50 85	2.21 380	1.41 195	1.17 201	1.22 270	1.37 118	1.46 282	0.29 141	0.33 273	0.22 28	0.20 92	0.27 98	0.36 98

DCANet-4	2.06 167	0.58 84	15.30 230	0.86 121	0.44 52	4.16 443	0.57 114	4.31 495	3.28 424	2.31 410	1.82 324	1.04 186	1.54 347	1.69 179	1.56 302	0.35 283	0.24 153	0.24 67	0.19 57	0.25 70	0.57 266

s12784h	2.08 168	0.50 35	16.85 271	0.75 71	0.36 12	4.42 500	0.49 81	4.23 457	3.08 388	2.03 312	2.67 507	0.91 160	1.05 220	2.05 245	0.78 82	0.37 326	0.18 18	0.24 67	0.16 11	0.27 98	0.26 12

SCV	2.09 169	0.89 273	11.43 183	1.91 536	2.09 548	1.27 35	0.87 323	3.66 294	2.13 216	0.67 38	1.59 248	0.93 172	0.77 121	1.80 211	0.89 126	0.37 326	0.38 326	0.25 96	0.22 144	0.30 155	9.45 565

IER	2.09 169	0.91 282	14.11 208	0.97 210	1.15 363	3.17 207	0.89 330	3.59 285	2.39 263	2.15 351	1.98 384	2.27 358	2.11 449	2.39 288	1.80 370	0.35 283	0.24 153	0.36 384	0.30 329	0.34 245	0.42 149

ITSA-stereo	2.11 171	0.85 258	7.84 157	1.24 351	0.68 188	4.06 416	0.91 356	4.30 483	2.57 293	1.94 277	1.77 304	1.61 255	2.12 451	6.12 404	2.79 465	0.42 375	0.38 326	0.40 420	0.41 456	0.51 424	1.26 418

AEACV	2.12 172	0.67 146	6.33 146	1.38 421	1.50 464	3.53 283	0.90 345	2.83 189	1.60 117	0.91 126	0.81 54	0.80 128	1.61 363	1.56 160	0.73 67	0.25 58	0.60 445	0.26 130	0.27 246	0.29 132	15.65 598

R-Stereo Train	2.13 173	0.65 135	19.43 351	1.02 239	0.67 180	3.79 341	0.89 330	4.12 414	1.55 96	2.15 351	1.72 286	1.13 196	0.94 182	1.46 138	1.30 242	0.32 216	0.25 172	0.27 157	0.21 109	0.28 111	0.37 101

RAFT-Stereo	2.13 173	0.65 135	19.43 351	1.02 239	0.67 180	3.79 341	0.89 330	4.12 414	1.55 96	2.15 351	1.72 286	1.13 196	0.94 182	1.46 138	1.30 242	0.32 216	0.25 172	0.27 157	0.21 109	0.28 111	0.37 101
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_stereo_0075_2	2.14 175	0.76 224	21.42 575	0.91 154	1.26 407	2.49 133	0.68 183	2.30 113	2.10 206	1.42 195	1.86 349	1.45 243	0.85 154	1.49 145	1.03 174	0.47 430	0.40 342	0.48 470	0.38 427	0.47 406	0.53 244

WQFJA1	2.15 176	0.57 79	1.41 35	0.64 15	1.86 531	2.81 160	0.61 135	11.70 608	15.02 612	0.82 82	0.88 67	0.92 165	1.02 201	1.24 75	1.62 319	0.28 114	0.26 200	0.27 157	0.22 144	0.31 169	0.57 266

NLMM	2.15 176	0.57 79	1.41 35	0.64 15	1.86 531	2.81 160	0.61 135	11.71 609	15.01 611	0.82 82	0.88 67	0.92 165	1.02 201	1.23 73	1.62 319	0.28 114	0.26 200	0.27 157	0.22 144	0.31 169	0.57 266

MMNet	2.15 176	1.33 399	12.06 185	1.22 344	1.23 398	3.55 287	0.89 330	3.84 334	2.26 237	2.19 370	1.78 308	2.15 350	2.10 447	3.70 352	2.35 440	0.45 409	0.38 326	0.34 347	0.28 273	0.40 319	0.52 235

PCWNet_CMD	2.16 179	0.71 178	15.44 234	0.84 106	0.76 220	3.38 244	0.68 183	3.69 303	2.24 231	1.72 238	1.63 259	3.20 460	3.00 509	2.09 251	1.23 219	0.32 216	0.37 312	0.47 464	0.27 246	0.65 480	0.51 224

SFCPSM	2.16 179	0.75 215	15.82 242	0.91 154	0.98 304	3.74 331	1.27 454	4.15 428	2.56 290	1.90 266	1.82 324	1.64 260	1.39 299	2.51 296	1.57 305	0.36 310	0.28 228	0.39 415	0.36 408	0.36 278	0.50 218

MSMDNet	2.16 179	0.71 178	15.36 232	0.86 121	0.75 215	3.41 251	0.69 193	3.70 306	2.25 234	1.73 241	1.64 264	3.21 461	2.95 501	2.09 251	1.24 224	0.32 216	0.37 312	0.45 455	0.27 246	0.63 468	0.50 218

SCV_C0	2.17 182	0.93 297	12.88 191	0.96 202	1.06 339	1.27 35	0.63 156	3.68 298	3.30 433	1.03 153	1.26 152	0.73 105	0.66 86	1.73 195	1.06 180	0.35 283	1.97 531	0.25 96	0.21 109	0.29 132	9.23 564

rvit_105_1	2.17 182	1.36 403	16.82 270	1.09 277	0.68 188	2.78 158	1.26 453	3.55 278	2.90 349	1.40 189	1.57 238	1.29 221	1.14 251	2.91 329	1.49 286	0.55 487	0.47 396	0.45 455	0.61 526	0.45 383	0.63 304

test_3	2.17 182	0.58 84	18.64 317	1.11 285	0.78 228	2.15 103	0.85 311	4.42 530	1.47 76	2.00 296	1.20 133	2.02 338	0.79 133	2.70 317	1.35 247	0.29 141	1.04 499	0.29 222	0.29 308	0.31 169	1.07 403

CFNet-RSSM	2.17 182	0.56 67	20.50 484	1.08 273	0.57 129	3.42 253	0.62 150	4.24 463	1.60 117	1.73 241	1.39 189	2.55 395	1.19 266	1.36 113	1.04 175	0.29 141	0.20 47	0.26 130	0.23 165	0.28 111	0.32 41

zero-FE	2.19 186	0.56 67	26.48 615	0.91 154	1.44 454	1.41 54	0.83 293	2.29 112	0.91 11	0.59 11	0.65 31	0.54 55	0.78 125	2.84 324	1.09 186	0.39 350	0.30 249	0.25 96	0.19 57	1.03 539	0.39 124

HI	2.19 186	1.11 352	19.93 398	1.14 304	0.69 196	2.98 185	0.45 71	2.58 156	1.87 174	2.18 363	1.65 267	2.41 377	1.83 421	1.72 189	1.63 325	0.30 170	0.17 10	0.28 194	0.31 348	0.27 98	0.32 41

CoSv	2.19 186	1.11 352	19.93 398	1.14 304	0.69 196	2.98 185	0.45 71	2.58 156	1.87 174	2.18 363	1.65 267	2.41 377	1.83 421	1.72 189	1.63 325	0.30 170	0.17 10	0.28 194	0.31 348	0.27 98	0.32 41

H2IRNET	2.19 186	0.83 252	19.13 333	1.25 366	0.61 144	4.48 512	0.44 69	2.94 203	1.86 171	1.08 158	2.29 454	1.67 261	1.40 303	2.18 267	1.64 331	0.41 364	0.21 71	0.33 327	0.37 418	0.38 298	0.39 124

test-3	2.19 186	0.59 95	18.63 316	1.13 300	0.75 215	2.07 99	0.89 330	4.37 518	1.53 91	2.25 387	1.20 133	2.05 344	0.79 133	2.68 313	1.35 247	0.29 141	0.95 490	0.28 194	0.27 246	0.27 98	1.47 435

test_1	2.19 186	0.59 95	18.67 318	1.13 300	0.78 228	2.07 99	0.89 330	4.37 518	1.53 91	2.18 363	1.20 133	2.05 344	0.78 125	2.68 313	1.36 254	0.29 141	0.93 487	0.28 194	0.27 246	0.28 111	1.53 439

ICVP	2.19 186	0.72 186	19.18 337	1.03 246	0.88 271	4.22 466	0.94 373	3.44 266	1.69 143	1.68 229	1.76 297	1.35 225	1.19 266	1.80 211	1.40 265	0.58 495	0.37 312	0.34 347	0.30 329	0.41 339	0.59 287
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
WQFJX	2.20 193	0.58 84	1.52 43	0.62 6	1.84 529	2.88 170	0.75 235	11.62 607	14.71 610	0.84 94	1.21 138	0.89 154	1.09 231	1.75 201	1.55 298	0.31 194	0.25 172	0.25 96	0.22 144	0.32 195	0.74 344

MM-Stereo_test3	2.20 193	0.95 306	19.62 364	1.94 539	1.18 379	1.95 88	0.83 293	3.56 280	3.91 505	1.33 182	1.86 349	1.10 192	0.68 92	1.48 143	1.63 325	0.29 141	0.35 295	0.27 157	0.22 144	0.37 284	0.56 261

test_sample2	2.20 193	0.70 171	6.07 143	1.49 461	0.81 240	2.96 180	0.86 316	4.13 418	3.31 436	2.07 326	1.54 228	1.56 251	1.63 377	10.61 517	1.80 370	0.33 243	0.77 474	0.32 291	0.32 364	0.38 298	2.35 477

Anonymous3	2.20 193	0.80 240	20.08 422	0.86 121	0.86 258	4.46 505	0.84 304	3.64 293	1.40 65	1.37 187	1.40 192	1.11 195	1.03 204	1.71 183	1.24 224	0.75 536	0.58 442	0.34 347	0.35 398	0.48 413	0.65 313

NLCSM	2.22 197	0.67 146	1.58 54	0.69 43	1.83 528	3.24 221	0.68 183	8.45 600	11.81 604	0.94 132	1.36 181	0.87 147	1.06 222	7.59 442	1.71 348	0.29 141	0.26 200	0.29 222	0.26 225	0.38 298	0.47 192

AdaStereo	2.22 197	0.90 279	16.41 264	1.33 402	0.83 245	3.21 212	1.12 426	4.25 474	2.91 351	2.06 320	1.76 297	2.47 388	1.17 261	1.93 234	1.65 335	0.50 460	0.26 200	0.43 444	0.29 308	0.46 393	0.39 124
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.
UPFNet	2.23 199	0.86 260	14.25 210	1.28 375	1.44 454	3.51 279	1.34 464	4.05 386	2.11 211	2.44 454	1.53 217	2.41 377	1.39 299	3.62 351	1.91 392	0.41 364	0.41 349	0.37 395	0.32 364	0.44 374	0.48 204

StereoDRNet-Refined	2.23 199	0.98 318	10.62 174	1.25 366	0.78 228	3.29 232	0.71 201	3.96 360	2.20 225	2.43 451	2.05 402	2.97 438	1.46 323	6.87 426	2.33 438	0.37 326	0.25 172	0.42 440	0.34 383	0.47 406	0.80 358
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NLMM1	2.24 201	0.63 121	1.52 43	0.64 15	1.85 530	3.30 237	0.61 135	11.95 610	15.11 613	0.89 122	1.00 97	0.84 134	0.89 168	1.85 223	1.64 331	0.28 114	0.28 228	0.27 157	0.24 188	0.32 195	0.59 287

CBFPSM	2.24 201	2.06 471	12.12 186	1.13 300	1.05 334	2.85 165	1.23 449	3.37 258	2.05 201	1.82 257	1.33 173	4.55 551	4.00 544	2.38 287	2.35 440	0.27 91	0.38 326	0.32 291	0.28 273	0.39 313	0.89 376

HCRNet	2.24 201	0.74 201	14.54 217	0.82 102	1.36 435	4.11 427	0.70 196	3.61 289	3.03 376	1.83 259	1.61 250	1.58 252	1.40 303	5.79 391	1.60 314	0.35 283	0.28 228	0.36 384	0.29 308	0.34 245	0.46 180

WQFJX1	2.25 204	0.58 84	1.58 54	0.62 6	1.78 522	3.06 190	0.66 169	12.27 612	15.31 614	0.86 99	1.12 120	0.91 160	0.96 185	1.92 230	1.46 282	0.27 91	0.26 200	0.29 222	0.21 109	0.37 284	0.42 149

Occ-G	2.25 204	0.74 201	13.22 196	0.90 148	0.89 273	1.52 61	0.78 258	1.82 59	2.87 344	1.65 223	0.89 71	2.18 351	0.89 168	1.04 33	1.69 342	0.28 114	0.27 217	0.26 130	0.19 57	0.25 70	12.70 578

gcap-zeroshot	2.25 204	0.74 201	19.48 355	0.97 210	1.18 379	3.50 275	0.83 293	3.21 235	2.66 306	1.86 261	1.23 142	3.24 463	0.88 162	1.92 230	0.94 143	0.34 265	0.43 362	0.28 194	0.22 144	0.29 132	0.83 362

GANet-ADL	2.25 204	0.80 240	20.17 430	1.28 375	0.69 196	3.83 348	0.75 235	3.63 291	1.83 166	1.68 229	2.04 395	2.09 348	1.10 238	1.63 168	1.43 272	0.42 375	0.33 273	0.26 130	0.23 165	0.43 360	0.41 140

ROB_FTStereo_v2	2.25 204	0.74 201	20.45 473	0.77 76	0.38 21	4.66 549	0.74 224	2.54 141	3.20 403	2.00 296	1.53 217	1.77 284	1.14 251	2.13 259	0.96 151	0.50 460	0.22 88	0.32 291	0.28 273	0.40 319	0.35 76

PSM-adaLoss	2.26 209	0.74 201	20.53 487	0.77 76	0.38 21	4.67 550	0.71 201	2.54 141	3.22 413	2.00 296	1.53 217	1.77 284	1.13 245	2.22 273	0.96 151	0.50 460	0.23 121	0.32 291	0.28 273	0.40 319	0.35 76

ROB_FTStereo	2.26 209	0.74 201	20.44 470	0.77 76	0.38 21	4.65 546	0.75 235	2.54 141	3.19 401	2.00 296	1.54 228	1.77 284	1.13 245	2.28 280	0.94 143	0.49 446	0.22 88	0.32 291	0.28 273	0.40 319	0.35 76

GES	2.26 209	0.79 237	19.68 374	1.12 295	0.59 134	4.30 480	1.01 395	3.90 345	1.59 111	1.78 250	1.78 308	1.28 219	1.75 404	1.80 211	1.61 317	0.42 375	0.29 239	0.33 327	0.31 348	0.45 383	0.50 218

dd	2.27 212	3.06 504	20.18 431	0.96 202	0.51 89	4.24 472	0.74 224	1.94 69	2.43 273	1.48 204	1.28 161	1.19 208	1.05 220	1.82 218	1.69 342	0.63 510	0.34 285	0.35 366	0.33 373	0.61 457	0.57 266

HUI-Stereo	2.27 212	0.74 201	20.56 494	0.77 76	0.38 21	4.67 550	0.78 258	2.54 141	3.23 416	2.00 296	1.53 217	1.77 284	1.13 245	2.21 272	0.93 135	0.49 446	0.23 121	0.32 291	0.28 273	0.40 319	0.35 76

iGMRVC	2.27 212	0.74 201	20.46 474	0.77 76	0.38 21	4.65 546	0.73 214	2.54 141	3.21 406	2.00 296	1.53 217	1.77 284	1.14 251	2.47 293	0.99 162	0.51 468	0.23 121	0.32 291	0.28 273	0.40 319	0.35 76

RAFT-IKP	2.27 212	0.74 201	20.55 490	0.77 76	0.38 21	4.64 545	0.73 214	2.54 141	3.21 406	2.00 296	1.53 217	1.77 284	1.13 245	2.25 279	1.00 166	0.51 468	0.22 88	0.32 291	0.28 273	0.40 319	0.35 76

Patchmatch Stereo++	2.28 216	0.74 201	20.54 488	0.77 76	0.38 21	4.67 550	0.75 235	2.55 148	3.21 406	2.00 296	1.53 217	1.77 284	1.14 251	2.46 290	0.98 159	0.51 468	0.23 121	0.32 291	0.28 273	0.40 319	0.35 76
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
iRAFT	2.28 216	0.74 201	20.54 488	0.77 76	0.38 21	4.67 550	0.75 235	2.55 148	3.21 406	2.00 296	1.53 217	1.77 284	1.14 251	2.46 290	0.98 159	0.51 468	0.23 121	0.32 291	0.28 273	0.40 319	0.35 76

CRE-IMP	2.28 216	0.68 158	19.67 373	0.85 112	0.39 37	4.54 524	0.80 278	2.63 164	4.84 564	1.96 285	1.51 214	1.86 307	0.96 185	1.52 152	1.43 272	0.47 430	0.21 71	0.31 270	0.26 225	0.41 339	0.35 76

test_sample1	2.29 219	0.72 186	5.74 140	1.51 469	0.86 258	2.35 119	0.64 162	4.07 391	3.45 472	2.01 305	1.51 214	1.70 269	1.71 398	9.53 478	1.73 356	0.31 194	0.97 494	0.31 270	0.31 348	0.33 222	6.12 541

MyStereo07	2.29 219	1.18 369	20.10 425	1.04 252	1.21 395	3.96 392	0.95 377	2.13 93	3.37 451	1.09 161	1.28 161	0.68 88	0.91 174	1.74 200	0.86 118	0.26 77	3.49 567	0.34 347	0.27 246	0.43 360	0.49 213

DisPM	2.29 219	0.61 110	20.25 445	1.79 526	0.52 96	4.58 535	0.77 251	2.50 134	2.22 228	2.49 461	1.82 324	1.45 243	1.01 198	2.73 318	1.04 175	0.48 439	0.20 47	0.32 291	0.31 348	0.32 195	0.45 169

RALAANet	2.29 219	2.73 498	21.08 545	1.29 381	0.94 298	1.45 56	0.68 183	3.25 243	2.61 298	2.02 307	1.80 316	1.28 219	1.04 211	2.12 257	1.79 369	0.30 170	0.22 88	0.27 157	0.27 246	0.41 339	0.35 76

ADStereo(finetuned)	2.30 223	0.97 315	17.29 283	0.86 121	0.43 48	4.17 449	0.59 127	4.31 495	3.29 429	2.35 428	1.86 349	1.18 204	3.35 528	1.69 179	1.59 310	0.34 265	0.25 172	0.23 40	0.19 57	0.31 169	0.72 334

FENet	2.30 223	0.61 110	20.21 438	1.43 449	0.68 188	4.04 408	0.60 131	4.01 371	2.26 237	2.03 312	1.13 122	2.42 381	1.42 311	1.72 189	1.43 272	0.36 310	0.24 153	0.33 327	0.27 246	0.29 132	0.51 224

DCVSM-stereo	2.31 225	0.72 186	20.28 448	1.15 307	0.93 292	2.53 141	0.75 235	2.70 170	1.69 143	2.56 468	1.53 217	3.27 466	1.71 398	2.23 274	1.38 260	0.36 310	0.53 421	0.41 429	0.33 373	0.46 393	0.64 309

CFNet_ucs	2.32 226	0.75 215	17.05 276	0.90 148	0.81 240	3.86 359	0.68 183	4.31 495	2.68 307	2.13 342	2.04 395	3.30 468	1.24 273	2.63 309	1.23 219	0.37 326	0.46 385	0.56 512	0.30 329	0.67 486	0.53 244

RAFT+CT+SA	2.32 226	1.30 395	19.71 376	1.01 234	1.41 448	4.04 408	0.92 364	3.96 360	1.64 132	1.64 220	1.69 278	1.63 259	1.18 264	3.06 335	1.19 210	0.28 114	0.22 88	0.32 291	0.34 383	0.34 245	0.47 192

NRIStereo	2.32 226	0.69 163	20.07 416	1.35 406	0.38 21	4.73 565	0.89 330	2.43 124	3.35 449	1.95 283	1.37 185	1.75 277	1.21 269	2.97 332	1.35 247	0.49 446	0.22 88	0.29 222	0.26 225	0.31 169	0.33 53

AIO-test1	2.33 229	1.54 424	20.24 443	0.97 210	1.61 489	3.42 253	0.94 373	4.22 450	1.71 149	0.97 138	1.35 176	0.98 179	0.74 110	4.52 371	1.40 265	0.27 91	0.24 153	0.28 194	0.35 398	0.34 245	0.46 180

MSKI-zero shot	2.33 229	0.69 163	20.22 440	1.14 304	0.77 224	4.05 412	0.68 183	3.95 358	1.51 88	1.93 271	2.35 463	1.91 317	0.71 96	3.01 333	0.79 91	0.28 114	1.47 515	0.27 157	0.21 109	0.28 111	0.44 163

Pruner-Stereo	2.33 229	0.70 171	20.66 511	2.05 549	0.48 69	4.73 565	0.78 258	2.55 148	2.70 310	2.47 456	1.57 238	1.48 246	1.03 204	1.71 183	1.55 298	0.48 439	0.21 71	0.34 347	0.30 329	0.31 169	0.42 149

hknet	2.34 232	0.78 233	13.86 203	0.94 181	1.07 340	4.18 452	1.14 431	4.49 540	3.00 361	2.96 522	1.82 324	3.47 483	1.30 283	4.11 365	1.77 364	0.35 283	0.25 172	0.31 270	0.28 273	0.38 298	0.41 140

UDGNet	2.34 232	1.71 443	20.28 448	1.42 442	0.62 154	4.39 493	0.67 172	1.82 59	2.28 243	1.40 189	1.21 138	0.99 181	1.00 195	2.23 274	1.23 219	1.14 559	0.35 295	1.30 577	0.98 561	1.11 552	0.62 301

Hybrid-DGEV-03	2.35 234	1.15 363	20.06 415	1.06 262	0.52 96	3.99 397	0.96 383	3.34 253	1.68 139	2.16 355	3.31 543	1.37 231	1.07 226	1.40 124	1.55 298	0.28 114	0.22 88	0.32 291	0.24 188	0.30 155	1.97 462

FSD	2.35 234	0.67 146	1.30 22	0.84 106	0.76 220	0.77 6	0.67 172	1.63 37	2.26 237	0.76 61	0.63 27	1.69 265	0.72 100	1.05 34	0.78 82	0.59 499	7.66 588	0.57 516	0.54 509	0.57 445	22.45 621

qqq1	2.35 234	0.73 192	8.34 159	1.41 433	0.61 144	2.04 93	0.72 205	4.30 483	4.43 536	2.41 447	2.40 470	1.94 321	1.52 340	10.99 534	1.36 254	0.35 283	0.84 481	0.30 248	0.25 206	0.31 169	1.75 450

fff1	2.35 234	0.73 192	8.34 159	1.41 433	0.61 144	2.04 93	0.72 205	4.30 483	4.43 536	2.41 447	2.40 470	1.94 321	1.52 340	10.99 534	1.36 254	0.35 283	0.84 481	0.30 248	0.25 206	0.31 169	1.75 450

StereoVision	2.36 238	1.15 363	20.38 464	1.07 270	1.79 524	2.58 144	0.61 135	3.14 227	2.34 257	1.33 182	3.46 548	1.85 306	0.88 162	2.12 257	2.01 407	0.46 421	0.36 305	0.37 395	0.36 408	0.50 419	0.41 140

LL-Strereo2	2.36 238	1.81 455	19.35 348	1.04 252	1.03 325	3.73 329	1.35 467	2.70 170	2.04 200	1.76 247	1.44 200	1.82 301	0.73 102	1.48 143	1.53 292	0.33 243	0.30 249	0.55 509	0.35 398	0.30 155	3.51 514

SepStereo	2.36 238	0.76 224	7.72 154	1.16 314	1.64 499	2.96 180	2.10 538	4.14 423	3.31 436	4.16 570	2.51 488	2.56 399	1.81 416	8.34 454	1.83 375	0.44 399	0.23 121	0.39 415	0.25 206	0.42 350	0.45 169

RAFT	2.36 238	1.62 434	18.03 302	1.75 521	0.54 103	1.91 84	0.91 356	3.24 240	3.65 489	1.64 220	1.73 292	3.45 482	1.58 352	1.82 218	1.74 359	0.42 375	1.06 500	0.40 420	0.32 364	0.44 374	1.03 399

DCANet	2.37 242	0.98 318	20.47 476	0.86 121	0.43 48	4.18 452	0.59 127	4.31 495	3.29 429	2.35 428	1.86 349	1.18 204	1.63 377	1.69 179	1.59 310	0.34 265	0.25 172	0.24 67	0.19 57	0.31 169	0.73 339

gwcnet-sp	2.38 243	1.51 420	17.58 292	1.11 285	0.92 288	3.59 295	1.03 402	3.79 322	2.43 273	2.60 475	1.63 259	1.80 296	1.61 363	3.87 357	1.99 401	0.33 243	0.32 263	0.30 248	0.29 308	0.40 319	0.47 192

scenet	2.38 243	1.51 420	17.58 292	1.11 285	0.92 288	3.59 295	1.03 402	3.79 322	2.43 273	2.60 475	1.63 259	1.80 296	1.61 363	3.87 357	1.99 401	0.33 243	0.32 263	0.30 248	0.29 308	0.40 319	0.47 192

ssnet	2.38 243	1.51 420	17.58 292	1.11 285	0.92 288	3.59 295	1.03 402	3.79 322	2.43 273	2.60 475	1.63 259	1.80 296	1.61 363	3.87 357	1.99 401	0.33 243	0.32 263	0.30 248	0.29 308	0.40 319	0.47 192

DSFCA	2.38 243	1.03 334	11.06 177	1.15 307	1.18 379	3.97 395	1.75 514	3.63 291	2.44 279	3.14 536	1.68 274	2.90 434	2.48 481	5.38 383	3.17 485	0.49 446	0.45 379	0.37 395	0.37 418	0.54 432	0.46 180

SMFormer	2.40 247	0.73 192	8.34 159	1.41 433	0.61 144	2.04 93	0.72 205	4.30 483	4.43 536	2.41 447	2.40 470	1.94 321	1.52 340	10.99 534	3.10 482	0.35 283	0.84 481	0.36 384	0.33 373	0.40 319	0.77 350

fff	2.40 247	0.96 310	20.47 476	0.84 106	0.38 21	4.15 440	0.57 114	4.30 483	2.85 336	2.31 410	1.82 324	1.19 208	2.98 505	1.68 173	1.57 305	0.35 283	0.24 153	0.23 40	0.19 57	0.25 70	0.57 266

csc	2.40 247	0.96 310	20.47 476	0.84 106	0.38 21	4.15 440	0.57 114	4.30 483	2.85 336	2.31 410	1.82 324	1.19 208	2.98 505	1.68 173	1.57 305	0.35 283	0.24 153	0.23 40	0.19 57	0.25 70	0.57 266

cscssc	2.40 247	0.96 310	20.47 476	0.84 106	0.38 21	4.15 440	0.57 114	4.30 483	2.85 336	2.31 410	1.82 324	1.19 208	2.98 505	1.68 173	1.57 305	0.35 283	0.24 153	0.23 40	0.19 57	0.25 70	0.57 266

ACVNet	2.40 247	0.97 315	20.20 434	0.94 181	0.86 258	4.22 466	0.79 268	2.97 212	2.85 336	1.93 271	1.91 368	3.07 449	1.46 323	1.52 152	2.37 443	0.33 243	0.27 217	0.30 248	0.27 246	0.42 350	0.35 76

DISCO	2.40 247	0.99 327	11.99 184	1.81 527	1.12 356	3.47 264	1.24 451	3.34 253	2.57 293	2.73 495	1.96 380	4.52 550	1.90 432	4.18 368	3.62 494	0.37 326	0.27 217	0.31 270	0.30 329	0.70 495	0.62 301

RAFT_CTSACE	2.41 253	1.83 458	20.33 459	1.77 525	1.39 442	3.50 275	1.03 402	3.25 243	1.64 132	1.80 255	2.04 395	2.82 426	1.78 410	2.11 256	1.10 188	0.27 91	0.24 153	0.28 194	0.30 329	0.31 169	0.33 53

TestStereo	2.41 253	1.95 467	19.15 334	0.77 76	0.61 144	1.83 79	0.58 125	2.33 115	1.53 91	1.44 200	1.37 185	1.26 217	0.90 172	11.59 564	0.94 143	0.36 310	0.19 30	0.33 327	0.24 188	0.45 383	0.32 41

DeepStereo_RVC	2.42 255	0.70 171	18.41 310	0.79 91	0.43 48	4.50 515	0.70 196	2.51 135	3.51 480	2.02 307	1.79 311	1.54 250	6.35 572	1.93 234	1.22 216	0.47 430	0.22 88	0.29 222	0.29 308	0.35 260	0.40 131

model_zeroshot	2.43 256	0.72 186	19.99 407	1.24 351	1.23 398	3.70 323	0.63 156	3.76 317	1.61 123	2.79 503	1.41 195	2.24 355	0.82 149	2.87 328	1.22 216	0.33 243	0.52 418	0.30 248	0.25 206	0.28 111	2.59 484

MIPNet	2.43 256	1.13 358	20.00 408	0.93 172	0.58 133	4.74 567	0.62 150	4.33 506	2.95 354	1.94 277	1.49 209	1.52 249	1.96 435	2.77 319	1.60 314	0.35 283	0.20 47	0.27 157	0.23 165	0.32 195	0.59 287

tta	2.44 258	0.73 192	8.34 159	1.41 433	0.61 144	2.04 93	0.72 205	4.30 483	4.43 536	2.41 447	2.40 470	1.94 321	1.52 340	10.99 534	3.10 482	0.35 283	0.84 481	0.36 384	0.33 373	0.31 169	1.75 450

iinet-f	2.44 258	1.82 457	14.97 227	1.21 340	1.11 353	3.78 339	1.10 423	4.19 443	2.90 349	2.10 335	1.76 297	2.99 440	2.97 503	2.84 324	2.79 465	0.38 342	0.38 326	0.28 194	0.28 273	0.50 419	0.47 192

test_5	2.45 260	1.43 410	19.72 378	1.20 333	1.39 442	3.88 365	1.25 452	4.03 379	1.98 193	1.74 244	1.82 324	1.86 307	1.78 410	3.57 348	1.35 247	0.33 243	0.21 71	0.35 366	0.33 373	0.34 245	0.43 157

acv_ft	2.45 260	0.97 315	19.57 361	1.15 307	2.01 542	2.97 183	0.96 383	3.88 341	2.85 336	2.34 426	1.91 368	3.07 449	1.65 386	1.52 152	2.26 432	0.33 243	0.27 217	0.30 248	0.27 246	0.42 350	0.35 76

riskmin	2.46 262	0.61 110	12.91 193	1.22 344	1.65 503	3.56 290	0.61 135	4.30 483	1.50 85	1.86 261	1.16 128	4.30 540	2.02 440	1.53 155	1.32 245	0.29 141	0.95 490	0.34 347	0.23 165	0.43 360	8.34 557

PFNet+	2.46 262	0.64 127	21.10 552	0.98 216	0.48 69	4.63 543	0.83 293	2.47 131	3.48 477	2.14 344	1.67 272	1.34 223	1.03 204	4.66 373	1.35 247	0.49 446	0.33 273	0.38 409	0.39 436	0.33 222	0.49 213

CoDeX	2.47 264	0.91 282	13.65 199	1.03 246	1.17 376	3.28 229	1.30 458	4.17 434	2.99 359	1.78 250	1.85 343	2.04 341	1.46 323	9.99 497	1.66 336	0.38 342	0.28 228	0.32 291	0.28 273	0.34 245	0.57 266

iRaft-Stereo_5w	2.47 264	1.37 404	13.85 201	0.87 128	0.99 309	3.22 215	0.84 304	3.72 311	2.12 213	1.57 212	2.49 484	2.20 353	2.22 462	9.12 467	2.03 411	0.48 439	0.27 217	0.35 366	0.29 308	0.48 413	0.94 385

RAFT-Stereo + iAFF	2.49 266	1.68 439	20.50 484	1.11 285	1.32 424	4.13 432	0.42 59	3.23 239	3.30 433	2.05 319	2.40 470	1.61 255	1.11 241	1.49 145	1.63 325	0.22 30	0.22 88	0.26 130	0.24 188	0.31 169	2.47 483

HITNet	2.49 266	2.91 501	19.23 343	1.54 477	0.57 129	3.47 264	0.79 268	4.16 430	2.93 352	2.18 363	1.65 267	1.68 264	1.45 318	2.17 265	2.99 477	0.28 114	0.20 47	0.41 429	0.27 246	0.45 383	0.52 235
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
Hybrid-DGEV-2	2.50 268	2.49 490	20.10 425	1.20 333	0.51 89	4.16 443	0.52 98	4.30 483	2.42 269	2.09 332	1.49 209	2.36 371	1.61 363	3.40 341	1.39 263	0.28 114	0.25 172	0.30 248	0.26 225	0.30 155	0.55 257

GwcNet-ADL	2.51 269	0.75 215	21.41 574	0.98 216	0.73 202	4.58 535	0.95 377	4.46 538	2.61 298	2.06 320	1.80 316	2.54 394	1.24 273	1.98 240	1.73 356	0.41 364	0.46 385	0.24 67	0.27 246	0.41 339	0.55 257

HHNet	2.51 269	0.76 224	20.83 526	0.67 31	0.67 180	4.07 417	0.90 345	3.85 336	1.59 111	2.14 344	4.91 568	0.98 179	3.32 525	1.73 195	1.80 370	0.41 364	0.20 47	0.31 270	0.28 273	0.38 298	0.44 163

MM-Stereo_test1	2.52 271	0.64 127	20.07 416	1.83 528	0.52 96	1.86 80	0.77 251	3.11 224	3.40 460	1.77 249	1.12 120	0.87 147	0.97 188	1.54 157	1.51 288	0.27 91	2.44 548	0.27 157	0.24 188	0.37 284	6.91 546

EGLCR-Stereo	2.52 271	0.56 67	9.39 167	1.16 314	0.81 240	5.24 580	0.61 135	4.20 445	1.56 100	1.09 161	0.71 36	1.09 190	0.66 86	1.92 230	0.82 103	0.29 141	0.30 249	0.29 222	0.24 188	0.37 284	19.09 615

DAS	2.52 271	0.76 224	7.72 154	1.16 314	1.64 499	2.96 180	2.10 538	4.14 423	3.31 436	4.16 570	2.51 488	2.56 399	1.81 416	11.54 562	1.83 375	0.44 399	0.23 121	0.39 415	0.25 206	0.42 350	0.45 169

GMM-Stereo	2.52 271	0.56 67	20.57 498	0.92 164	0.83 245	4.18 452	1.88 522	2.51 135	2.40 266	2.48 458	2.30 458	1.69 265	1.84 424	2.93 331	1.25 231	0.32 216	0.19 30	0.33 327	0.49 490	0.37 284	2.40 479

MLCV	2.52 271	1.77 449	18.20 307	1.17 321	0.63 157	3.60 299	0.53 102	3.88 341	2.35 260	2.82 508	2.24 442	1.99 333	1.42 311	4.59 372	3.09 481	0.39 350	0.22 88	0.33 327	0.22 144	0.35 260	0.52 235

ToySt	2.53 276	0.89 273	19.20 339	1.12 295	0.95 300	3.47 264	1.13 428	3.72 311	2.25 234	1.36 185	1.71 284	2.22 354	1.59 355	2.14 262	1.81 374	0.28 114	0.64 453	0.30 248	0.33 373	0.43 360	5.14 533

LMCR-Stereo	2.53 276	2.30 485	18.81 321	1.64 501	0.86 258	3.88 365	1.14 431	4.33 506	1.63 130	2.27 396	2.35 463	1.13 196	2.41 476	2.63 309	2.26 432	1.06 555	0.24 153	0.29 222	0.25 206	0.62 462	0.42 149

UNet	2.53 276	0.91 282	20.07 416	1.19 331	1.44 454	3.45 261	0.75 235	3.80 327	1.98 193	2.09 332	1.57 238	2.74 417	2.37 473	3.51 346	2.52 455	0.35 283	0.30 249	0.41 429	0.28 273	0.40 319	0.50 218

UCFNet_RVC	2.53 276	1.29 392	20.56 494	1.42 442	1.40 447	4.01 401	1.04 407	2.79 180	1.67 138	2.27 396	1.88 357	2.94 437	1.50 334	3.48 344	1.68 339	0.37 326	0.29 239	0.52 493	0.41 456	0.55 435	0.51 224

MyStereo04	2.54 280	1.18 369	18.82 323	1.04 252	1.21 395	3.96 392	0.95 377	4.02 376	3.01 366	2.06 320	1.27 159	2.33 365	1.66 387	2.06 246	2.01 407	0.26 77	3.49 567	0.34 347	0.27 246	0.43 360	0.49 213

MC-Stereo	2.54 280	0.58 84	6.38 147	1.30 386	1.37 439	4.56 534	0.60 131	2.08 87	1.57 104	1.97 288	1.68 274	0.89 154	1.12 244	1.46 138	0.88 123	0.27 91	8.44 592	0.27 157	0.22 144	0.26 88	14.87 588

Sa-1000	2.54 280	1.47 416	20.36 462	1.16 314	0.55 110	4.07 417	1.39 474	4.49 540	3.01 366	2.06 320	2.79 516	1.84 304	1.43 315	2.68 313	1.53 292	0.31 194	0.26 200	0.36 384	0.33 373	0.37 284	0.46 180

LCNet	2.54 280	0.60 103	20.89 531	1.01 234	0.57 129	3.60 299	1.21 447	3.20 234	1.70 146	2.17 359	1.76 297	1.43 240	4.12 546	3.61 349	0.94 143	0.32 216	0.20 47	0.28 194	0.76 543	0.50 419	1.83 460

AFF-stereo	2.54 280	3.44 512	20.84 528	1.30 386	0.48 69	3.94 384	0.48 80	3.30 248	3.40 460	1.94 277	2.21 440	2.10 349	1.51 336	2.36 286	1.62 319	0.23 36	0.21 71	0.25 96	0.25 206	0.33 222	0.53 244

YMNet	2.55 285	1.78 450	14.80 223	1.41 433	1.67 509	3.95 386	0.96 383	3.86 337	3.02 370	2.68 488	2.57 496	3.35 474	1.53 344	3.40 341	2.57 457	0.49 446	0.54 423	0.52 493	0.49 490	0.76 511	0.69 324

YMNet_1	2.55 285	1.78 450	14.80 223	1.41 433	1.67 509	3.95 386	0.96 383	3.86 337	3.02 370	2.68 488	2.57 496	3.35 474	1.53 344	3.40 341	2.57 457	0.49 446	0.54 423	0.52 493	0.49 490	0.76 511	0.69 324

MyStereo05	2.55 285	1.07 340	19.87 393	1.06 262	1.08 343	4.26 474	0.86 316	4.10 406	3.01 366	2.19 370	1.26 152	2.30 362	1.64 380	2.13 259	1.99 401	0.25 58	2.43 546	0.34 347	0.27 246	0.46 393	0.48 204

SA	2.55 285	1.54 424	20.70 516	1.12 295	0.48 69	4.26 474	1.33 463	4.45 536	3.28 424	1.68 229	1.96 380	1.69 265	2.25 465	2.60 307	1.57 305	0.30 170	0.29 239	0.37 395	0.38 427	0.36 278	0.47 192

KYRaft	2.55 285	0.57 79	20.60 503	0.98 216	0.51 89	4.38 489	1.76 515	2.51 135	1.59 111	2.48 458	2.98 525	1.99 333	3.36 529	2.17 265	0.96 151	0.34 265	0.22 88	0.33 327	0.46 480	0.38 298	2.44 481

RAFT-345	2.55 285	0.60 103	19.89 395	1.22 344	0.49 78	4.43 501	0.77 251	1.68 41	3.54 482	2.09 332	3.10 532	1.95 325	1.30 283	6.65 417	1.47 284	0.41 364	0.23 121	0.32 291	0.26 225	0.29 132	0.28 21

DLCB_ROB	2.55 285	1.32 398	10.26 172	1.31 390	1.04 331	2.94 177	1.29 457	3.81 330	2.73 314	2.93 516	2.17 426	3.37 476	1.53 344	10.40 514	3.26 487	0.42 375	0.35 295	0.41 429	0.37 418	0.43 360	0.68 321

TestStereo1	2.56 292	1.41 408	20.56 494	1.63 497	0.74 207	4.13 432	1.34 464	3.93 354	3.38 454	1.61 216	2.56 493	1.43 240	2.13 454	2.55 304	1.70 345	0.32 216	0.22 88	0.34 347	0.26 225	0.40 319	0.53 244

CRFU-Net	2.56 292	0.89 273	10.77 176	2.53 570	1.09 346	3.91 373	1.40 475	3.87 340	1.92 182	2.25 387	1.80 316	3.32 471	7.85 589	5.53 388	1.54 295	0.58 495	0.36 305	0.31 270	0.28 273	0.39 313	0.56 261

SA-5K	2.56 292	1.41 408	20.56 494	1.63 497	0.74 207	4.13 432	1.34 464	3.93 354	3.38 454	1.61 216	2.56 493	1.43 240	2.13 454	2.55 304	1.70 345	0.32 216	0.22 88	0.34 347	0.26 225	0.40 319	0.53 244

IPLG	2.56 292	1.11 352	19.89 395	0.95 193	0.79 231	4.60 539	0.56 110	4.31 495	2.10 206	1.94 277	2.00 390	1.34 223	1.37 295	6.59 416	1.59 310	0.32 216	0.21 71	0.27 157	0.23 165	0.32 195	0.63 304

Prome-Stereo	2.57 296	0.60 103	20.29 453	1.01 234	0.62 154	4.40 496	1.80 518	3.22 238	1.74 154	2.18 363	3.43 547	1.71 272	3.45 534	2.24 276	1.19 210	0.32 216	0.20 47	0.27 157	0.25 206	0.37 284	2.15 471

Select-FE	2.58 297	1.05 337	18.42 311	1.09 277	1.24 402	3.70 323	0.61 135	3.97 363	2.27 242	2.61 479	1.83 337	5.04 565	3.16 518	2.02 243	1.40 265	0.35 283	0.56 431	0.31 270	0.48 486	0.35 260	1.14 408

GCAP-Stereo	2.59 298	1.07 340	20.48 482	0.91 154	4.13 591	3.67 315	0.51 91	2.27 104	1.76 157	1.18 167	1.15 127	1.18 204	0.84 151	1.36 113	1.54 295	0.27 91	8.46 593	0.27 157	0.19 57	0.29 132	0.30 31

NINENet	2.59 298	0.89 273	16.09 249	1.16 314	1.07 340	4.50 515	0.75 235	4.43 532	2.61 298	2.18 363	1.91 368	3.61 500	1.03 204	7.92 448	1.18 205	0.49 446	0.34 285	0.41 429	0.30 329	0.42 350	0.44 163

111	2.59 298	3.10 505	20.47 476	0.84 106	0.38 21	4.26 474	0.91 356	4.45 536	2.96 355	2.48 458	2.07 408	2.31 363	1.64 380	1.49 145	1.90 389	0.35 283	0.22 88	0.25 96	0.21 109	0.32 195	1.14 408

PSMNet-RUCA	2.60 301	1.83 458	20.55 490	1.51 469	1.39 442	3.07 192	1.36 470	3.56 280	2.43 273	1.41 192	2.07 408	1.42 237	1.09 231	2.07 248	1.60 314	1.20 562	0.69 468	1.26 576	0.96 557	1.65 575	0.97 388

ff7	2.60 301	0.81 243	16.25 254	0.89 136	0.56 117	4.55 530	0.83 293	1.68 41	3.44 466	0.88 112	1.10 115	0.70 95	0.78 125	1.93 234	0.93 135	0.29 141	0.37 312	0.29 222	0.21 109	0.33 222	15.08 591

ffff	2.60 301	0.81 243	16.25 254	0.89 136	0.56 117	4.55 530	0.83 293	1.68 41	3.44 466	0.88 112	1.10 115	0.70 95	0.78 125	1.93 234	0.93 135	0.29 141	0.37 312	0.29 222	0.21 109	0.33 222	15.08 591

11t	2.60 301	0.81 243	16.25 254	0.89 136	0.56 117	4.55 530	0.83 293	1.68 41	3.44 466	0.88 112	1.10 115	0.70 95	0.78 125	1.93 234	0.93 135	0.29 141	0.37 312	0.29 222	0.21 109	0.33 222	15.08 591

ccc-4	2.60 301	0.81 243	16.25 254	0.89 136	0.56 117	4.55 530	0.83 293	1.68 41	3.44 466	0.88 112	1.10 115	0.70 95	0.78 125	1.93 234	0.93 135	0.29 141	0.37 312	0.29 222	0.21 109	0.33 222	15.08 591

IPLGR	2.61 306	0.73 192	20.72 519	0.87 128	0.54 103	4.58 535	0.52 98	4.32 503	2.79 325	1.91 267	1.54 228	1.72 273	1.71 398	6.94 430	1.43 272	0.31 194	0.21 71	0.27 157	0.24 188	0.34 245	0.48 204

RAFT_R40	2.61 306	0.64 127	19.86 391	1.69 509	0.46 59	4.74 567	0.95 377	2.28 106	2.52 287	2.02 307	2.32 461	2.69 413	2.52 486	6.70 420	1.05 178	0.42 375	0.19 30	0.30 248	0.27 246	0.33 222	0.29 26

DeepPruner_ROB	2.61 306	1.97 468	19.32 347	1.03 246	1.20 390	4.38 489	0.90 345	3.44 266	1.77 158	2.61 479	1.54 228	2.77 423	1.27 275	5.05 376	2.08 417	0.52 479	0.40 342	0.37 395	0.35 398	0.52 427	0.62 301

fast-acv-ft	2.62 309	1.62 434	20.48 482	1.45 452	1.39 442	3.16 206	1.16 436	3.41 261	2.45 281	1.97 288	2.15 421	2.68 411	2.15 456	2.92 330	2.47 450	0.43 391	0.40 342	0.45 455	0.40 445	0.62 462	0.64 309

PSM-softLoss	2.62 309	0.65 135	21.11 553	2.46 567	0.49 78	4.68 558	0.68 183	2.61 162	4.23 521	2.14 344	1.47 205	1.42 237	0.99 192	6.04 401	1.24 224	0.47 430	0.23 121	0.37 395	0.39 436	0.33 222	0.34 65

KMStereo	2.62 309	0.65 135	21.11 553	2.46 567	0.49 78	4.68 558	0.68 183	2.61 162	4.23 521	2.14 344	1.47 205	1.42 237	0.99 192	6.04 401	1.24 224	0.47 430	0.23 121	0.37 395	0.39 436	0.33 222	0.34 65

STTStereo	2.62 309	1.28 390	19.16 335	1.52 474	1.55 474	3.84 351	0.89 330	3.75 316	2.59 297	2.23 384	1.59 248	2.48 390	1.58 352	5.11 377	1.72 352	0.38 342	0.41 349	0.47 464	0.54 509	0.53 428	0.75 347

SST-Stereo	2.63 313	0.63 121	19.76 382	1.69 509	0.46 59	4.71 564	0.74 224	2.27 104	3.07 387	2.07 326	2.15 421	2.42 381	3.17 519	6.66 418	0.95 149	0.45 409	0.19 30	0.30 248	0.27 246	0.35 260	0.31 38

GMOStereo	2.64 314	0.92 289	19.83 387	0.81 97	0.68 188	3.22 215	0.89 330	2.94 203	1.48 78	2.36 434	1.54 228	1.75 277	1.04 211	1.33 100	1.15 196	0.26 77	11.32 612	0.35 366	0.28 273	0.35 260	0.33 53

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GSStereo	2.65 318	0.61 110	2.62 97	1.07 270	1.33 425	4.53 522	0.81 286	3.44 266	4.24 523	0.80 76	0.93 78	0.76 121	0.80 138	1.07 38	0.84 109	0.28 114	0.54 423	0.26 130	0.26 225	0.29 132	27.59 629

test_sample3	2.65 318	0.75 215	15.69 240	1.42 442	0.85 254	3.14 205	0.73 214	4.28 479	3.21 406	2.28 398	1.79 311	1.78 293	1.46 323	11.11 544	1.84 377	0.36 310	0.46 385	0.34 347	0.36 408	0.40 319	0.76 349

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AASNet	2.65 318	3.20 506	20.19 432	1.38 421	1.49 462	3.84 351	1.06 411	3.92 350	3.28 424	2.07 326	2.28 452	1.95 325	1.28 278	2.19 268	2.17 425	0.42 375	0.33 273	0.45 455	0.30 329	0.59 451	0.52 235

ASMatch	2.65 318	0.68 158	20.65 510	1.60 490	0.71 199	4.40 496	0.77 251	2.02 81	1.65 134	1.71 237	3.89 556	1.93 319	3.75 540	5.45 385	1.67 337	0.33 243	0.24 153	0.34 347	0.28 273	0.34 245	0.57 266

BEATNet_4x	2.65 318	4.43 524	18.10 303	1.41 433	0.59 134	3.44 257	1.02 399	4.08 400	2.97 356	2.28 398	1.75 296	2.18 351	1.61 363	2.80 322	3.54 492	0.39 350	0.25 172	0.47 464	0.31 348	0.61 457	0.86 373

IGEV-FE	2.66 324	0.75 215	21.55 579	1.50 466	0.89 273	2.21 104	0.90 345	3.52 274	1.83 166	2.17 359	1.58 245	4.06 523	1.59 355	1.73 195	1.21 213	0.32 216	0.33 273	0.28 194	0.30 329	0.44 374	6.08 539

IGEV_Zeroshot_test	2.66 324	0.75 215	21.55 579	1.50 466	0.89 273	2.21 104	0.90 345	3.52 274	1.83 166	2.17 359	1.57 238	4.09 525	1.60 357	1.73 195	1.21 213	0.32 216	0.33 273	0.28 194	0.30 329	0.44 374	6.09 540

GEStereo_RVC	2.66 324	1.20 379	20.38 464	1.29 381	1.05 334	4.02 404	1.42 478	4.17 434	2.24 231	2.10 335	1.86 349	2.33 365	1.84 424	4.93 375	1.78 365	0.51 468	0.38 326	0.32 291	0.29 308	0.44 374	0.56 261

XX-Stereo	2.66 324	0.70 171	21.17 560	2.33 559	1.24 402	4.31 483	0.45 71	4.48 539	1.60 117	2.39 442	1.89 359	4.60 554	0.60 65	4.17 367	1.11 189	0.34 265	0.26 200	0.29 222	0.29 308	0.53 428	0.43 157

delet	2.66 324	1.11 352	18.42 311	1.05 256	1.65 503	3.47 264	2.00 531	3.81 330	2.82 332	2.15 351	2.11 414	2.62 405	1.88 431	5.38 383	2.21 429	0.34 265	0.38 326	0.40 420	0.32 364	0.45 383	0.54 253

OCTAStereo	2.67 329	0.67 146	21.08 545	2.43 563	0.47 64	4.67 550	0.67 172	3.68 298	4.31 533	2.11 337	1.62 254	1.36 227	1.09 231	6.02 400	1.25 231	0.45 409	0.20 47	0.36 384	0.34 383	0.32 195	0.37 101

RE-Stereo	2.67 329	0.67 146	21.08 545	2.43 563	0.47 64	4.67 550	0.67 172	3.68 298	4.30 530	2.11 337	1.62 254	1.36 227	1.09 231	6.01 397	1.26 236	0.45 409	0.20 47	0.36 384	0.34 383	0.32 195	0.37 101

TVStereo	2.67 329	0.67 146	21.08 545	2.43 563	0.47 64	4.67 550	0.67 172	3.68 298	4.30 530	2.11 337	1.62 254	1.36 227	1.09 231	6.01 397	1.26 236	0.45 409	0.20 47	0.36 384	0.34 383	0.32 195	0.37 101

test_sample5	2.68 332	0.76 224	14.56 218	1.40 429	0.83 245	3.11 198	0.74 224	4.33 506	4.48 542	2.29 404	2.04 395	1.67 261	1.45 318	11.18 547	1.88 385	0.37 326	0.47 396	0.37 395	0.39 436	0.43 360	0.78 353

test_sample4	2.68 332	0.76 224	15.85 243	1.45 452	0.83 245	3.10 194	0.72 205	4.31 495	3.37 451	2.39 442	1.90 367	1.72 273	1.47 328	11.13 546	1.86 381	0.36 310	0.47 396	0.35 366	0.37 418	0.42 350	0.85 369

DualNet	2.68 332	0.76 224	14.56 218	1.40 429	0.83 245	3.11 198	0.74 224	4.33 506	4.48 542	2.35 428	2.13 418	1.67 261	1.45 318	11.18 547	1.88 385	0.37 326	0.47 396	0.37 395	0.39 436	0.43 360	0.78 353

NF-Stereo	2.68 332	0.67 146	21.09 550	2.43 563	0.47 64	4.67 550	0.67 172	3.68 298	4.30 530	2.11 337	1.62 254	1.36 227	1.09 231	6.07 403	1.24 224	0.45 409	0.20 47	0.36 384	0.34 383	0.32 195	0.37 101

mmm	2.70 336	0.80 240	8.26 158	1.50 466	1.18 379	2.44 128	0.85 311	4.08 400	4.59 546	2.31 410	1.95 379	1.51 248	1.55 349	2.33 284	1.72 352	0.31 194	7.71 589	0.45 455	0.42 462	0.40 319	9.56 567

iResNet	2.70 336	1.35 402	20.93 534	2.01 545	0.73 202	3.76 334	0.83 293	4.28 479	2.93 352	2.38 440	2.03 393	1.35 225	1.54 347	3.28 339	4.42 505	0.42 375	0.25 172	0.29 222	0.23 165	0.45 383	0.64 309

test_sample6	2.71 338	0.76 224	14.30 211	1.43 449	0.83 245	3.17 207	0.79 268	4.40 525	4.65 553	2.35 428	2.13 418	1.69 265	1.45 318	11.48 559	1.99 401	0.39 350	0.46 385	0.38 409	0.40 445	0.43 360	0.77 350

MIM_Stereo	2.71 338	1.26 383	20.92 533	1.34 404	5.57 599	3.10 194	0.59 127	3.25 243	2.51 285	1.64 220	1.61 250	1.82 301	1.29 281	2.07 248	1.35 247	0.25 58	0.31 257	0.28 194	0.26 225	0.29 132	4.43 527

anonymousdsp2	2.72 340	0.68 158	11.15 179	1.20 333	0.64 161	3.66 313	0.71 201	3.71 309	2.14 218	1.62 218	1.61 250	1.95 325	1.00 195	2.24 276	0.81 98	0.32 216	0.50 412	0.28 194	0.20 92	0.34 245	19.58 616

Wz-Net-LNSev-Ref	2.72 340	2.55 494	14.91 225	1.37 417	1.36 435	3.50 275	1.63 504	4.11 409	3.38 454	2.55 467	2.04 395	2.35 369	2.50 484	5.14 378	4.64 509	0.53 481	0.22 88	0.35 366	0.21 109	0.41 339	0.60 293

RAFT-RH_RVC	2.72 340	0.64 127	20.10 425	1.48 460	0.49 78	4.46 505	0.56 110	1.73 52	2.86 342	3.06 528	5.50 572	2.02 338	1.28 278	6.70 420	1.56 302	0.46 421	0.22 88	0.37 395	0.34 383	0.29 132	0.33 53

DMCA-RVC	2.72 340	3.31 508	20.08 422	1.27 373	1.13 359	2.49 133	0.85 311	3.43 264	1.85 170	3.04 526	1.58 245	1.99 333	1.51 336	6.42 412	2.86 470	0.39 350	0.31 257	0.44 447	0.37 418	0.47 406	0.65 313

iResNet_ROB	2.72 340	10.38 563	14.41 214	1.46 454	0.99 309	3.74 331	0.66 169	4.01 371	2.84 335	2.04 315	2.05 402	1.98 332	1.38 296	4.73 374	1.91 392	0.35 283	0.20 47	0.28 194	0.19 57	0.33 222	0.41 140

pcwnet_v2	2.73 345	0.70 171	22.43 602	1.11 285	1.02 320	3.58 294	0.80 278	4.31 495	3.42 464	2.39 442	2.28 452	2.99 440	1.68 390	3.31 340	1.54 295	0.44 399	0.51 415	0.41 429	0.34 383	0.62 462	0.74 344

GCAP-BAT	2.74 346	0.79 237	19.74 381	1.06 262	0.85 254	4.25 473	0.91 356	2.80 182	1.83 166	2.14 344	2.08 411	2.55 395	0.80 138	1.87 227	1.41 268	0.35 283	7.97 590	0.24 67	0.22 144	0.27 98	2.72 490

MyStereo06	2.74 346	1.07 340	21.19 563	1.06 262	1.08 343	4.26 474	0.86 316	3.72 311	1.80 163	2.25 387	1.77 304	4.28 538	4.12 546	1.85 223	1.38 260	0.25 58	2.43 546	0.34 347	0.27 246	0.46 393	0.48 204

IRAFT_RVC	2.74 346	0.71 178	19.80 383	2.52 569	0.67 180	4.60 539	1.57 498	3.05 217	2.99 359	2.23 384	1.72 286	2.08 347	2.59 488	6.69 419	1.61 317	0.37 326	0.21 71	0.33 327	0.29 308	0.33 222	0.35 76

HGLStereo	2.74 346	1.03 334	20.80 524	1.24 351	1.55 474	3.62 305	0.94 373	3.83 333	2.09 204	2.18 363	2.20 436	3.11 453	2.12 451	5.65 389	2.07 416	0.50 460	0.34 285	0.32 291	0.30 329	0.42 350	0.50 218

G2L-ROB	2.75 350	1.93 465	19.94 401	1.25 366	1.05 334	3.84 351	0.93 370	3.45 270	2.56 290	2.29 404	1.47 205	2.64 408	1.20 268	8.34 454	2.28 434	0.29 141	0.20 47	0.24 67	0.23 165	0.29 132	0.52 235

ACRE	2.75 350	7.69 546	19.93 398	0.93 172	1.30 414	3.94 384	0.90 345	4.23 457	3.66 490	2.33 424	2.61 500	1.17 201	1.04 211	1.80 211	1.35 247	0.46 421	0.25 172	0.27 157	0.23 165	0.32 195	0.60 293

PFNet	2.75 350	0.69 163	19.96 404	2.25 554	0.80 235	4.63 543	0.90 345	2.60 161	3.85 501	2.39 442	2.71 511	1.82 301	1.41 308	7.53 440	1.41 268	0.36 310	0.21 71	0.36 384	0.27 246	0.32 195	0.46 180

rafts_anoy	2.76 353	1.68 439	20.42 468	1.42 442	3.90 586	3.03 189	0.61 135	3.24 240	1.66 136	1.42 195	1.26 152	1.19 208	1.11 241	2.13 259	1.64 331	0.33 243	8.77 599	0.32 291	0.32 364	0.32 195	0.38 111

NLCA_NET_v2_RVC	2.76 353	1.48 417	19.72 378	1.62 494	2.00 541	3.95 386	0.86 316	3.92 350	2.51 285	2.56 468	1.69 278	2.83 428	1.61 363	5.65 389	1.78 365	0.48 439	0.36 305	0.38 409	0.42 462	0.56 441	0.77 350
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DA	2.77 355	0.51 40	6.04 141	1.05 256	1.15 363	4.36 487	0.84 304	2.83 189	3.02 370	0.87 107	1.57 238	0.92 165	1.07 226	1.61 164	0.68 50	0.35 283	2.66 550	0.24 67	0.19 57	0.26 88	25.18 625

GGEV	2.77 355	0.51 40	6.04 141	1.05 256	1.15 363	4.36 487	0.84 304	2.83 189	3.02 370	0.87 107	1.57 238	0.92 165	1.07 226	1.61 164	0.68 50	0.35 283	2.66 550	0.24 67	0.19 57	0.26 88	25.18 625

AACVNet	2.77 355	1.64 437	19.22 341	1.57 484	0.86 258	3.28 229	0.74 224	3.31 251	1.66 136	2.06 320	1.82 324	2.47 388	1.40 303	10.95 533	1.92 396	0.41 364	0.35 295	0.38 409	0.33 373	0.46 393	0.61 297

UGAM	2.78 358	0.78 233	19.69 375	0.93 172	0.73 202	3.27 225	1.02 399	2.88 198	3.06 386	1.40 189	2.76 515	3.51 493	1.28 278	10.74 522	1.44 276	0.30 170	0.30 249	0.40 420	0.33 373	0.37 284	0.49 213

Wz-Net-LNSev	2.78 358	6.16 533	17.27 282	1.24 351	1.65 503	3.49 273	1.55 494	3.70 306	3.61 486	1.96 285	1.76 297	3.30 468	2.17 460	2.78 320	2.24 430	0.49 446	0.35 295	0.32 291	0.31 348	0.56 441	0.65 313

NVstereo2D	2.79 360	1.13 358	13.75 200	1.37 417	1.47 461	3.57 291	1.38 472	4.17 434	3.77 497	2.04 315	1.72 286	3.05 445	1.75 404	10.84 525	1.72 352	0.62 507	0.48 403	0.56 512	0.54 509	0.79 518	1.02 397

MM-Stereo_test2	2.80 361	0.63 121	20.19 432	1.75 521	0.52 96	2.77 155	0.71 201	1.80 56	1.72 152	0.99 143	0.98 94	0.84 134	0.79 133	1.45 135	1.26 236	0.27 91	0.62 450	0.25 96	0.23 165	0.31 169	17.86 612

ssnet_v2	2.81 362	1.39 405	21.16 558	1.25 366	0.90 281	3.86 359	1.63 504	4.10 406	3.22 413	2.79 503	1.96 380	3.78 508	1.70 396	2.53 302	3.12 484	0.44 399	0.37 312	0.42 440	0.38 427	0.59 451	0.58 284

11t1	2.82 363	0.72 186	17.81 300	1.60 490	0.93 292	2.27 113	0.62 150	3.76 317	4.47 541	1.72 238	1.33 173	1.05 187	1.34 289	1.84 222	1.45 280	0.29 141	5.57 579	0.29 222	0.26 225	0.32 195	8.80 562

DANet	2.82 363	1.17 366	10.20 171	1.87 531	1.72 515	3.25 224	1.15 434	4.36 515	3.02 370	3.42 549	2.18 431	4.09 525	1.79 413	9.78 484	4.32 502	0.55 487	0.57 433	0.60 524	0.44 471	0.65 480	1.25 416
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AIO-Stereo-zeroshot	2.84 365	1.17 366	20.72 519	1.15 307	2.05 545	3.61 301	0.49 81	4.63 560	2.10 206	1.41 192	1.66 271	6.02 583	2.40 474	2.79 321	2.09 420	0.30 170	0.51 415	0.31 270	0.96 557	0.59 451	1.93 461

G2L-Stereo	2.85 366	2.33 487	19.94 401	1.15 307	1.34 428	3.57 291	0.95 377	3.70 306	2.22 228	2.14 344	1.61 250	3.19 458	1.33 287	9.50 476	2.02 409	0.36 310	0.27 217	0.35 366	0.28 273	0.30 155	0.51 224

test_sample7	2.85 366	0.81 243	14.48 216	1.59 489	0.77 224	2.42 126	1.08 414	4.40 525	4.92 566	2.20 377	1.85 343	1.90 313	2.00 437	6.87 426	1.75 362	0.47 430	1.36 512	0.44 447	0.41 456	0.47 406	6.81 545

GCST	2.86 368	3.95 518	20.52 486	1.93 538	1.56 479	1.74 78	0.50 87	3.69 303	2.10 206	1.79 253	1.64 264	1.60 254	1.29 281	5.27 381	1.90 389	2.10 580	0.77 474	1.45 579	0.97 560	1.15 555	1.38 425

TRStereo	2.86 368	2.12 477	19.98 406	1.68 507	1.18 379	4.35 485	1.05 409	5.07 574	3.48 477	1.56 210	1.39 189	1.75 277	0.85 154	2.01 242	1.50 287	0.43 391	0.34 285	0.33 327	0.36 408	0.36 278	7.50 547

CFNet-ft	2.87 370	1.80 452	20.20 434	1.10 280	1.54 470	4.09 422	0.89 330	2.97 212	1.88 176	1.93 271	1.70 280	3.50 490	1.60 357	9.35 473	2.17 425	0.35 283	0.32 263	0.61 527	0.38 427	0.55 435	0.45 169

CFNet_RVC	2.87 370	1.80 452	20.20 434	1.10 280	1.54 470	4.09 422	0.89 330	2.97 212	1.88 176	1.93 271	1.70 280	3.50 490	1.60 357	9.35 473	2.17 425	0.35 283	0.32 263	0.61 527	0.38 427	0.55 435	0.45 169

CIPLG	2.88 372	10.01 561	20.02 411	0.95 193	1.34 428	3.95 386	0.91 356	4.24 463	3.69 493	2.36 434	2.66 505	1.17 201	1.06 222	1.82 218	1.37 259	0.45 409	0.25 172	0.27 157	0.23 165	0.33 222	0.60 293

LALA_ROB	2.88 372	2.13 479	19.08 331	1.10 280	0.99 309	3.91 373	1.81 519	4.50 544	3.04 381	3.32 546	1.87 355	2.75 419	1.66 387	4.06 363	4.02 498	0.47 430	0.44 372	0.55 509	0.53 506	0.61 457	0.73 339

G2L-Stereo_test	2.89 374	2.06 471	20.60 503	1.68 507	1.18 379	3.55 287	1.01 395	3.66 294	2.33 253	2.59 473	1.68 274	3.14 456	1.48 329	9.19 470	1.86 381	0.30 170	0.21 71	0.23 40	0.23 165	0.28 111	0.57 266

IIG-Stereo	2.89 374	0.98 318	19.80 383	2.78 577	0.67 180	4.62 541	0.74 224	4.29 481	2.26 237	2.62 482	3.10 532	3.33 472	1.60 357	7.64 443	1.51 288	0.42 375	0.21 71	0.32 291	0.25 206	0.33 222	0.28 21

DN-CSS_ROB	2.89 374	9.72 558	19.71 376	2.07 550	0.90 281	4.01 401	0.61 135	4.06 388	3.35 449	1.66 225	1.89 359	1.39 233	1.06 222	3.24 338	1.88 385	0.44 399	0.19 30	0.44 447	0.29 308	0.40 319	0.42 149

AE-Stereo	2.91 377	0.63 121	17.05 276	1.15 307	0.63 157	4.39 493	0.70 196	4.02 376	2.12 213	1.24 177	2.04 395	1.01 183	0.91 174	1.67 171	1.42 270	0.30 170	1.14 505	0.28 194	0.28 273	0.27 98	16.93 610

PSMNet-RSSM	2.91 377	1.55 428	20.10 425	1.32 397	1.30 414	4.19 460	0.95 377	3.78 321	2.28 243	2.28 398	1.80 316	2.64 408	1.87 429	9.83 487	1.93 397	0.37 326	0.33 273	0.35 366	0.38 427	0.46 393	0.40 131

DFGA-Net	2.93 379	7.27 543	18.55 314	1.18 326	0.79 231	3.68 318	0.60 131	2.84 192	1.98 193	2.19 370	2.07 408	1.22 214	1.04 211	10.28 510	2.51 454	0.30 170	0.23 121	0.34 347	0.35 398	0.63 468	0.54 253

Consistency-Raft	2.93 379	1.93 465	19.72 378	1.41 433	1.75 517	3.85 356	1.32 462	4.09 404	2.75 317	1.82 257	2.66 505	1.81 299	4.34 552	2.29 281	2.08 417	0.90 548	0.94 489	1.03 565	1.13 568	1.71 577	1.10 405

ac_64	2.93 379	0.87 264	19.66 366	1.35 406	1.70 512	3.29 232	0.92 364	3.56 280	3.46 475	1.91 267	1.79 311	3.90 514	1.76 407	10.23 506	1.93 397	0.44 399	0.32 263	0.33 327	0.31 348	0.35 260	0.51 224

cf-r	2.93 379	2.19 481	20.59 502	1.49 461	1.35 433	4.18 452	0.92 364	3.73 315	3.12 394	2.16 355	1.82 324	3.40 478	1.44 316	8.22 451	1.93 397	0.34 265	0.31 257	0.33 327	0.30 329	0.38 298	0.45 169

ETE_ROB	2.93 379	2.12 477	17.80 298	1.13 300	0.94 298	3.71 326	1.53 490	4.29 481	2.98 358	3.32 546	2.13 418	2.34 368	1.51 336	8.68 460	2.82 468	0.44 399	0.40 342	0.51 490	0.49 490	0.56 441	0.80 358

x	2.94 384	0.83 252	16.07 248	1.51 469	0.83 245	2.13 101	0.96 383	3.97 363	4.73 556	1.73 241	1.43 198	1.61 255	1.27 275	2.24 276	1.71 348	0.29 141	6.91 584	0.34 347	0.31 348	0.34 245	9.60 568

OMP-Stereo	2.94 384	1.26 383	20.07 416	2.73 575	0.67 180	4.58 535	1.46 484	4.33 506	2.21 227	3.14 536	2.68 508	3.22 462	1.38 296	7.65 444	1.42 270	0.46 421	0.21 71	0.33 327	0.26 225	0.34 245	0.31 38

4D-IteraStereo	2.95 386	1.83 458	20.75 521	0.81 97	1.56 479	2.22 110	1.03 402	2.48 133	1.56 100	1.42 195	1.00 97	1.93 319	0.61 68	1.65 169	2.04 413	0.31 194	0.22 88	0.31 270	0.26 225	0.28 111	16.75 607

ACV-stereo	2.96 387	1.09 347	20.34 460	1.37 417	1.05 334	4.65 546	1.09 418	2.82 187	1.68 139	1.48 204	1.32 171	5.40 572	4.22 548	7.83 447	2.08 417	0.46 421	0.52 418	0.33 327	0.30 329	0.45 383	0.71 330

qqq	2.96 387	0.88 268	15.54 237	1.27 373	0.74 207	2.29 115	0.90 345	4.07 391	4.63 548	1.63 219	1.32 171	1.78 293	1.36 292	5.19 379	1.68 339	0.29 141	6.43 582	0.33 327	0.36 408	0.35 260	8.09 550

IPLGR_C	2.96 387	11.71 570	20.02 411	0.95 193	1.31 420	3.93 381	0.92 364	4.22 450	3.76 495	2.35 428	2.62 501	1.16 200	1.07 226	1.71 183	1.34 246	0.45 409	0.25 172	0.27 157	0.23 165	0.33 222	0.60 293

GANet-RSSM	2.96 387	1.27 387	21.17 560	1.73 517	1.23 398	4.22 466	0.91 356	3.39 259	2.02 199	1.97 288	1.74 295	2.53 392	2.06 442	10.91 532	1.88 385	0.37 326	0.35 295	0.32 291	0.29 308	0.42 350	0.46 180

NCCL2	2.96 387	4.07 521	15.75 241	1.24 351	1.03 325	3.48 270	2.55 554	3.79 322	2.39 263	2.78 501	1.80 316	2.41 377	1.67 389	10.27 509	2.48 452	0.46 421	0.41 349	0.57 516	0.55 514	0.61 457	0.86 373

MyStereo8	2.97 392	1.76 447	18.94 325	1.55 481	1.62 492	4.16 443	0.57 114	3.79 322	2.41 268	2.22 382	2.93 523	2.27 358	1.14 251	2.16 263	2.28 434	0.27 91	8.58 595	0.32 291	0.29 308	0.37 284	1.72 449

hitnet-ft	2.99 393	1.23 381	19.37 350	0.96 202	0.90 281	3.76 334	0.79 268	3.60 287	2.68 307	2.31 410	2.04 395	3.63 503	1.49 333	11.70 571	2.37 443	0.45 409	0.54 423	0.44 447	0.36 408	0.54 432	0.56 261

XPNet_ROB	2.99 393	1.58 429	17.06 278	1.38 421	0.99 309	3.91 373	1.62 503	4.20 445	2.42 269	2.87 511	2.03 393	2.31 363	1.72 401	10.76 523	3.60 493	0.55 487	0.49 406	0.48 470	0.40 445	0.53 428	0.85 369

coex_refinement	3.01 395	1.69 441	20.28 448	1.31 390	1.15 363	3.21 212	0.86 316	3.94 357	2.43 273	2.51 463	1.92 374	3.49 485	1.68 390	11.06 538	2.54 456	0.38 342	0.26 200	0.27 157	0.31 348	0.41 339	0.58 284

PAM	3.02 396	0.69 163	20.70 516	1.20 333	1.15 363	8.88 600	1.28 455	4.06 388	1.91 180	2.32 421	2.42 479	5.75 578	2.75 492	2.47 293	1.55 298	0.28 114	0.35 295	0.27 157	0.30 329	0.41 339	1.65 447

DCRE	3.02 396	0.95 306	18.48 313	1.18 326	1.89 535	3.57 291	0.82 289	3.36 257	1.70 146	2.04 315	8.12 582	1.73 276	1.07 226	1.31 94	1.24 224	0.24 43	0.87 485	0.26 130	0.27 246	0.28 111	11.03 574

HSM-Net_RVC	3.02 396	0.65 135	19.48 355	0.94 181	0.90 281	3.71 326	1.20 441	5.61 588	2.87 344	3.24 542	2.49 484	2.53 392	1.61 363	11.39 554	1.90 389	0.37 326	0.27 217	0.27 157	0.24 188	0.31 169	0.39 124
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccnet	3.03 399	1.48 417	12.88 191	1.54 477	1.26 407	3.71 326	2.32 547	4.11 409	3.05 384	2.92 515	3.21 538	2.86 430	2.40 474	9.87 488	4.19 499	0.80 540	0.76 473	0.71 547	0.70 538	0.78 513	1.07 403

Nwc_Net	3.03 399	1.90 464	19.16 335	1.38 421	1.69 511	3.53 283	1.19 438	4.03 379	2.19 222	2.79 503	2.84 519	3.80 510	2.46 480	6.93 429	2.87 472	0.96 551	0.41 349	0.59 520	0.68 535	0.60 455	0.65 313

PAM_32	3.04 401	0.69 163	20.55 490	1.17 321	1.01 317	8.89 601	0.76 248	3.71 309	3.43 465	2.12 341	2.65 503	5.44 574	3.73 539	2.35 285	1.48 285	0.27 91	0.33 273	0.28 194	0.29 308	0.39 313	1.27 419

psm_up	3.04 401	1.30 395	18.97 328	1.31 390	1.51 466	3.86 359	1.22 448	4.26 475	2.31 251	2.72 493	1.83 337	2.43 383	1.68 390	12.86 595	1.78 365	0.43 391	0.41 349	0.41 429	0.34 383	0.46 393	0.67 319

CFNet	3.04 401	6.89 540	16.27 259	1.36 411	1.24 402	4.09 422	0.72 205	4.15 428	3.00 361	1.69 233	1.88 357	2.27 358	1.45 318	11.41 555	2.12 422	0.36 310	0.29 239	0.43 444	0.36 408	0.48 413	0.38 111

SACVNet	3.06 404	1.61 433	19.29 346	1.46 454	1.18 379	4.05 412	1.48 487	4.03 379	2.58 296	2.75 497	1.89 359	2.55 395	1.38 296	11.33 553	2.28 434	0.51 468	0.41 349	0.48 470	0.43 467	0.57 445	0.93 384

AIO-test2	3.07 405	12.11 572	20.58 501	1.49 461	1.34 428	3.22 215	0.73 214	4.07 391	1.56 100	1.72 238	2.20 436	0.90 157	0.74 110	3.75 354	1.39 263	3.67 598	0.26 200	0.35 366	0.44 471	0.41 339	0.44 163

TransformOpticalFlow	3.07 405	0.87 264	20.87 530	1.10 280	0.56 117	4.18 452	0.64 162	4.36 515	3.28 424	2.19 370	3.08 530	4.32 541	5.01 558	7.36 437	1.59 310	0.34 265	0.18 18	0.32 291	0.26 225	0.29 132	0.57 266

StereoDRNet	3.07 405	2.92 503	16.33 261	1.36 411	1.57 482	3.45 261	2.04 535	3.77 320	2.85 336	3.31 545	1.85 343	2.78 424	1.79 413	10.85 526	3.41 489	0.45 409	0.36 305	0.39 415	0.37 418	0.62 462	0.85 369

IGEVStereo-DCA	3.09 408	3.48 513	16.25 254	0.96 202	0.49 78	1.59 65	0.83 293	1.68 41	3.44 466	0.75 57	0.78 48	0.74 116	0.73 102	5.79 391	7.75 538	0.32 216	0.26 200	0.28 194	0.21 109	0.32 195	15.08 591

FADNet_RVC	3.10 409	7.62 544	19.12 332	1.05 256	0.93 292	4.09 422	0.84 304	4.34 511	2.05 201	1.54 207	1.78 308	1.61 255	1.50 334	8.92 464	2.64 464	0.50 460	0.38 326	0.44 447	0.61 526	0.91 531	1.16 411

iRaft-Stereo_20w	3.11 410	0.69 163	18.89 324	1.00 231	1.09 346	5.03 577	1.00 394	5.86 590	2.46 282	2.83 510	1.64 264	3.06 448	4.30 550	3.08 336	1.74 359	0.31 194	0.30 249	0.27 157	0.35 398	0.42 350	7.93 548

STrans-v2	3.11 410	0.95 306	20.80 524	0.86 121	0.64 161	3.90 369	1.01 395	4.30 483	3.61 486	2.28 398	3.65 551	4.11 528	5.17 561	7.32 434	1.63 325	0.34 265	0.18 18	0.29 222	0.26 225	0.30 155	0.65 313

PS-NSSS	3.11 410	1.60 432	19.48 355	1.00 231	1.53 469	4.12 429	1.08 414	4.59 558	2.80 326	2.19 370	2.38 467	1.76 283	1.39 299	11.79 575	1.94 400	0.69 519	0.45 379	0.95 563	0.43 467	1.03 539	1.00 393

DRaft	3.12 413	0.68 158	20.57 498	0.77 76	0.49 78	3.95 386	1.20 441	2.40 118	1.60 117	2.64 484	2.80 517	1.59 253	5.33 562	6.94 430	9.51 547	0.43 391	0.22 88	0.27 157	0.27 246	0.32 195	0.47 192

NOSS_ROB	3.12 413	0.89 273	19.03 330	2.01 545	1.07 340	3.90 369	0.97 388	4.32 503	3.08 388	2.94 518	2.19 434	3.85 513	1.18 264	11.75 573	1.69 342	0.69 519	0.54 423	0.57 516	0.52 504	0.57 445	0.72 334

TCMNet	3.13 415	1.71 443	19.53 359	1.49 461	2.11 549	3.84 351	1.07 413	4.12 414	3.03 376	2.64 484	2.29 454	2.43 383	1.74 403	10.10 502	2.47 450	0.56 491	0.45 379	0.61 527	0.50 498	0.87 528	1.04 401

GwcNet-RSSM	3.13 415	5.08 527	19.86 391	1.28 375	1.20 390	4.12 429	1.11 424	3.89 343	2.80 326	2.13 342	1.81 321	3.11 453	1.46 323	10.33 512	2.19 428	0.36 310	0.34 285	0.35 366	0.31 348	0.45 383	0.43 157

UGAM-zero	3.14 417	0.62 118	20.64 509	1.02 239	0.93 292	2.87 169	0.51 91	4.52 546	1.57 104	2.19 370	1.65 267	5.78 579	3.40 532	9.89 490	1.71 348	0.33 243	0.44 372	0.28 194	0.59 520	0.30 155	3.59 515

anonymousdsp	3.14 417	0.83 252	20.28 448	0.94 181	0.64 161	4.54 524	0.82 289	2.03 83	3.32 444	0.91 126	1.13 122	0.78 123	0.77 121	1.78 203	0.90 131	0.29 141	0.25 172	0.29 222	0.21 109	0.33 222	21.81 619

anonymousa	3.14 417	0.83 252	19.20 339	1.62 494	9.63 604	2.06 98	0.78 258	2.93 201	2.20 225	1.95 283	2.17 426	3.41 479	1.81 416	1.33 100	1.67 337	0.29 141	8.64 597	0.34 347	0.37 418	0.32 195	1.33 422

IGEV-Stereo	3.15 420	0.83 252	20.31 457	0.94 181	0.64 161	4.54 524	0.82 289	2.01 80	3.31 436	0.91 126	1.13 122	0.79 126	0.77 121	1.79 205	0.92 134	0.29 141	0.25 172	0.29 222	0.21 109	0.33 222	21.85 620
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
AF-Net	3.15 420	2.65 497	18.81 321	1.37 417	1.76 519	3.30 237	1.57 498	4.20 445	3.05 384	2.76 498	2.94 524	4.50 548	3.21 521	5.88 395	3.07 480	0.88 547	0.39 338	0.72 550	0.50 498	0.75 507	0.66 318

RASNet	3.15 420	1.20 379	19.81 385	1.63 497	2.26 555	3.67 315	1.09 418	3.58 283	3.44 466	1.99 292	2.15 421	4.59 553	2.30 469	10.24 508	2.98 476	0.57 494	0.26 200	0.25 96	0.25 206	0.30 155	0.54 253

RYNet	3.15 420	1.48 417	16.27 259	1.24 351	1.39 442	3.67 315	1.44 483	4.09 404	3.20 403	2.26 393	1.70 280	3.83 511	2.15 456	13.64 608	3.23 486	0.45 409	0.45 379	0.50 485	0.35 398	0.81 520	0.83 362

GEAStereo	3.16 424	0.61 110	2.62 97	0.99 223	1.33 425	4.53 522	0.81 286	2.05 84	1.71 149	0.97 138	0.93 78	0.53 51	0.80 138	1.07 38	0.84 109	0.31 194	18.89 627	0.27 157	0.20 92	0.29 132	23.53 623

raft_robust	3.17 425	2.15 480	20.28 448	1.06 262	0.55 110	3.86 359	0.46 77	4.42 530	2.77 321	1.70 235	1.37 185	7.48 591	6.35 572	6.81 425	1.44 276	0.31 194	0.74 472	0.30 248	0.37 418	0.32 195	0.57 266

RALCasStereoNet	3.17 425	1.87 462	20.86 529	1.17 321	1.63 495	3.10 194	0.70 196	3.21 235	2.19 222	1.39 188	1.73 292	1.18 204	0.91 174	2.46 290	1.64 331	0.31 194	8.75 598	0.25 96	0.22 144	0.31 169	9.45 565

DRN-Test	3.17 425	1.30 395	19.66 366	1.41 433	1.60 488	3.61 301	1.47 485	4.18 440	2.83 333	3.48 552	1.92 374	2.58 401	2.50 484	10.81 524	2.90 474	0.49 446	0.49 406	0.44 447	0.42 462	0.57 445	0.78 353

HH	3.19 428	0.91 282	21.34 570	1.24 351	0.61 144	4.16 443	0.80 278	2.94 203	1.82 164	1.23 175	1.84 339	4.61 555	1.84 424	2.63 309	0.99 162	0.29 141	1.53 517	0.30 248	0.24 188	0.34 245	14.22 586

HanStereo	3.19 428	0.91 282	21.34 570	1.24 351	0.61 144	4.16 443	0.80 278	2.94 203	1.82 164	1.23 175	1.84 339	4.61 555	1.84 424	2.63 309	0.99 162	0.29 141	1.53 517	0.30 248	0.24 188	0.34 245	14.22 586

AIO-Stereo-zeroshot1	3.20 430	1.87 462	21.91 587	1.18 326	2.03 543	4.07 417	0.98 391	3.99 367	2.17 219	1.57 212	5.62 574	4.27 536	2.92 500	2.69 316	2.50 453	0.27 91	0.49 406	0.31 270	1.20 572	0.92 533	3.04 500

ADLNet2	3.20 430	1.43 410	20.11 429	1.22 344	1.78 522	3.86 359	1.47 485	3.96 360	3.89 504	2.26 393	2.49 484	4.63 557	1.92 434	10.68 521	2.00 406	0.42 375	0.37 312	0.29 222	0.30 329	0.51 424	0.46 180

FADNet	3.20 430	11.55 569	16.16 252	1.24 351	0.95 300	3.30 237	0.87 323	4.00 369	2.73 314	1.42 195	1.35 176	2.51 391	2.04 441	9.95 495	2.39 445	0.44 399	0.46 385	0.40 420	0.44 471	1.13 554	0.61 297

TDLM	3.20 430	1.58 429	18.80 320	1.70 513	1.10 350	4.29 478	2.17 541	3.81 330	3.27 422	2.89 512	1.98 384	2.06 346	1.70 396	12.44 590	2.15 423	0.58 495	0.31 257	0.56 512	0.40 445	0.58 449	1.59 442

MSCF	3.21 434	1.25 382	4.06 125	1.06 262	10.61 606	3.29 232	0.85 311	2.81 185	3.31 436	1.36 185	1.19 132	0.58 63	1.33 287	2.07 248	0.88 123	0.27 91	0.65 456	0.26 130	0.66 534	0.31 169	27.42 628

DispNO	3.22 435	2.06 471	19.82 386	1.21 340	1.11 353	3.74 331	0.93 370	4.31 495	2.89 347	2.37 439	2.27 449	4.51 549	2.09 444	11.41 555	3.47 491	0.35 283	0.28 228	0.31 270	0.29 308	0.39 313	0.51 224

SHD	3.22 435	4.21 522	14.19 209	2.37 560	2.12 551	2.77 155	1.19 438	4.24 463	3.25 418	4.64 579	2.73 512	3.62 502	2.76 494	6.30 410	4.75 511	0.66 514	1.25 510	0.52 493	0.59 520	0.69 494	1.64 446

PASM	3.22 435	2.89 500	15.38 233	2.00 543	1.57 482	2.77 155	1.96 526	3.62 290	2.75 317	2.95 521	2.26 446	3.10 452	2.24 463	11.87 576	2.46 448	0.97 552	1.06 500	0.87 560	1.02 562	1.20 559	1.41 428

ADLNet	3.23 438	1.19 375	21.03 539	1.36 411	1.61 489	3.69 320	1.23 449	4.05 386	3.41 462	2.72 493	2.29 454	4.00 520	1.77 409	11.21 549	2.15 423	0.42 375	0.43 362	0.36 384	0.35 398	0.47 406	0.82 360

FADNet-RVC	3.23 438	12.51 574	17.02 275	1.17 321	0.81 240	3.52 281	1.09 418	4.16 430	2.74 316	1.44 200	1.29 166	1.86 307	1.76 407	9.82 486	2.46 448	0.39 350	0.38 326	0.40 420	0.41 456	0.68 492	0.59 287

DEmStereo	3.24 440	0.65 135	18.95 326	0.83 104	0.54 103	3.85 356	1.79 517	2.53 140	2.54 289	2.25 387	2.74 513	2.02 338	6.02 569	6.78 423	11.30 556	0.40 361	0.26 200	0.27 157	0.27 246	0.28 111	0.57 266

ARAFT	3.24 440	13.49 581	19.88 394	0.93 172	0.49 78	4.16 443	1.40 475	4.37 518	3.21 406	2.40 446	1.91 368	1.70 269	1.04 211	6.43 413	1.45 280	0.37 326	0.19 30	0.37 395	0.35 398	0.37 284	0.35 76

APVNet	3.24 440	1.59 431	21.72 583	1.36 411	1.52 468	3.93 381	1.12 426	3.58 283	2.80 326	2.32 421	2.02 391	3.05 445	1.96 435	11.77 574	2.61 462	0.44 399	0.46 385	0.65 539	0.47 482	0.73 502	0.73 339

GASTEREO	3.25 443	1.46 415	3.62 114	1.10 280	10.80 607	3.50 275	0.86 316	2.79 180	3.54 482	1.44 200	1.31 168	0.56 59	1.35 290	2.09 251	0.88 123	0.26 77	0.57 433	0.25 96	0.68 535	0.27 98	27.73 631

HSM	3.25 443	1.08 344	19.18 337	1.19 331	1.54 470	3.45 261	1.02 399	4.04 383	2.61 298	2.31 410	2.17 426	8.01 594	2.99 508	11.59 564	1.80 370	0.35 283	0.24 153	0.28 194	0.24 188	0.33 222	0.55 257

Wz-Net-MNSev	3.26 445	7.24 542	17.26 281	1.58 486	1.37 439	3.27 225	2.45 549	4.10 406	4.50 544	2.61 479	2.17 426	2.33 365	3.02 510	7.48 439	2.88 473	0.46 421	0.39 338	0.37 395	0.38 427	0.61 457	0.63 304

GwcNet	3.26 445	3.93 516	20.24 443	1.38 421	2.04 544	3.24 221	1.53 490	3.72 311	3.66 490	2.17 359	2.25 444	3.55 498	1.69 393	9.38 475	3.03 478	0.48 439	0.49 406	0.46 462	0.39 436	0.66 484	0.86 373

RP	3.26 445	1.73 446	17.70 297	1.56 483	1.93 538	3.43 256	1.94 524	4.18 440	2.72 312	2.77 499	3.05 528	3.96 518	2.69 490	10.17 503	2.86 470	1.04 553	0.50 412	0.71 547	0.59 520	0.75 507	0.83 362

stereogan	3.26 445	1.26 383	18.01 301	1.38 421	1.66 506	3.76 334	1.64 507	4.06 388	3.86 502	3.23 541	2.70 510	5.02 564	2.85 496	9.88 489	1.85 379	0.71 523	0.51 415	0.69 544	0.48 486	0.86 526	0.85 369

FADNet-RVC-Resample	3.31 449	8.52 549	22.84 604	1.18 326	0.91 286	3.52 281	1.35 467	4.13 418	2.32 252	1.75 246	1.35 176	2.26 357	1.51 336	9.51 477	2.03 411	0.42 375	0.38 326	0.42 440	0.44 471	0.59 451	0.71 330

iResNetv2_ROB	3.31 449	14.88 612	20.01 410	2.17 552	1.09 346	3.84 351	1.13 428	4.22 450	3.15 399	2.02 307	2.06 405	2.00 337	1.69 393	3.61 349	2.10 421	0.36 310	0.22 88	0.32 291	0.22 144	0.48 413	0.58 284

DualNet (step1)	3.32 451	1.19 375	20.68 512	1.11 285	0.87 267	4.22 466	1.20 441	4.40 525	4.92 566	2.20 377	1.85 343	1.90 313	2.00 437	6.87 426	1.75 362	1.41 570	1.36 512	4.19 616	2.07 601	0.70 495	1.43 430

CVANet_RVC	3.32 451	1.63 436	21.06 544	1.66 503	1.29 411	3.99 397	1.55 494	3.98 365	3.00 361	3.51 553	2.06 405	2.58 401	1.72 401	12.46 591	1.70 345	0.62 507	0.34 285	0.53 500	0.47 482	0.64 473	1.66 448

PDISCO_ROB	3.32 451	5.22 529	18.16 305	2.03 547	2.19 554	4.52 520	1.63 504	4.74 568	3.32 444	2.22 382	2.18 431	3.71 504	2.41 476	5.36 382	2.43 446	1.35 566	0.79 476	0.72 550	0.62 529	1.31 565	1.53 439

PWC_ROB	3.32 451	4.61 525	14.41 214	1.46 454	1.90 536	3.21 212	1.15 434	4.39 524	3.46 475	3.13 533	3.40 546	2.79 425	2.34 471	9.17 468	6.94 528	0.61 501	0.34 285	0.61 527	0.37 418	0.73 502	1.40 426

aanetorigin	3.34 455	2.00 469	17.58 292	1.20 333	1.57 482	2.57 143	3.75 589	2.73 173	2.10 206	6.11 592	4.27 561	2.88 431	5.64 565	5.46 386	4.60 508	0.53 481	0.46 385	0.45 455	0.48 486	1.15 555	1.22 413

RGC	3.35 456	1.84 461	18.13 304	1.52 474	1.79 524	3.33 241	1.37 471	4.18 440	2.39 263	2.96 522	3.23 540	3.98 519	2.71 491	11.53 560	3.42 490	0.90 548	0.48 403	0.79 556	0.79 546	0.75 507	0.89 376

z-ln-s-r	3.37 457	4.66 526	19.53 359	1.42 442	1.29 411	3.70 323	1.20 441	4.24 463	3.96 508	2.16 355	1.92 374	2.43 383	1.62 373	10.90 530	6.24 521	0.36 310	0.23 121	0.32 291	0.24 188	0.53 428	0.53 244

FAT-Stereo	3.38 458	0.88 268	19.96 404	1.28 375	1.20 390	3.44 257	1.97 527	4.26 475	3.15 399	3.14 536	3.92 557	3.50 490	3.28 523	11.68 570	2.04 413	0.65 513	0.68 461	0.48 470	0.54 509	0.63 468	0.91 379

PSMNet_ROB	3.38 458	5.24 530	20.61 505	1.24 351	1.22 397	3.76 334	1.64 507	3.59 285	2.80 326	2.07 326	1.72 286	2.75 419	1.79 413	11.42 557	4.58 507	0.42 375	0.38 326	0.50 485	0.62 529	0.62 462	0.69 324

PSM-AAD	3.41 460	0.58 84	20.55 490	0.95 193	0.56 117	4.46 505	7.40 604	3.11 224	1.58 108	2.30 407	2.56 493	1.26 217	16.19 615	2.47 293	1.00 166	0.32 216	0.22 88	0.58 519	0.41 456	0.37 284	1.32 421

XQC	3.41 460	6.58 536	15.18 229	1.97 540	1.62 492	3.40 248	1.76 515	4.53 547	3.67 492	3.40 548	2.45 480	3.73 505	2.91 499	6.78 423	5.36 515	0.73 531	0.90 486	0.60 524	0.61 526	1.02 538	0.99 391

Syn2CoEx	3.42 462	7.66 545	20.57 498	1.42 442	1.18 379	2.49 133	1.64 507	4.07 391	2.68 307	2.51 463	2.27 449	2.89 432	3.15 517	9.56 479	2.58 459	0.52 479	0.45 379	0.53 500	0.42 462	0.79 518	1.00 393

RTSC	3.44 463	6.78 538	16.53 267	1.76 524	1.54 470	3.53 283	0.94 373	4.22 450	2.97 356	3.65 558	3.23 540	3.31 470	2.29 467	6.22 407	7.41 534	0.61 501	1.32 511	0.37 395	0.42 462	0.78 513	0.98 390

MFMNet_re	3.44 463	8.89 550	19.36 349	3.25 589	1.91 537	3.13 202	1.99 528	3.60 287	4.16 517	3.17 539	2.86 520	2.25 356	2.41 476	2.61 308	2.35 440	1.13 558	1.06 500	0.94 562	0.91 555	1.29 564	1.57 441

edge stereo	3.45 465	1.08 344	22.14 595	1.31 390	1.36 435	2.68 150	1.54 492	4.13 418	3.27 422	2.94 518	3.27 542	4.34 542	2.48 481	11.60 566	2.79 465	0.62 507	0.64 453	0.79 556	0.56 516	0.70 495	0.82 360

PA-Net	3.45 465	2.50 491	20.39 467	1.42 442	1.20 390	3.39 246	1.73 513	3.93 354	3.57 485	1.94 277	2.17 426	3.02 443	1.87 429	11.67 567	6.48 525	0.40 361	0.55 429	0.44 447	0.63 533	0.55 435	1.13 407
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANetREF_RVC	3.45 465	5.10 528	19.89 395	1.58 486	0.80 235	4.13 432	1.82 520	4.24 463	3.33 446	1.91 267	1.76 297	2.46 387	1.83 421	13.17 600	1.87 384	0.83 545	0.57 433	0.79 556	0.77 544	1.21 560	0.91 379
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
raft+_RVC	3.46 468	2.57 495	19.51 358	1.49 461	17.54 621	3.63 306	0.76 248	3.24 240	1.53 91	1.35 184	1.67 272	1.03 184	1.10 238	1.98 240	1.53 292	0.25 58	7.10 585	0.25 96	0.24 188	0.28 111	2.18 474

Wz-Net-SNSev	3.47 469	10.51 564	16.90 273	1.65 502	1.20 390	3.29 232	2.03 534	4.16 430	3.03 376	2.35 428	2.39 469	3.48 484	2.12 451	7.95 449	4.28 501	0.51 468	0.40 342	0.53 500	0.49 490	0.74 506	1.46 434

NCC-stereo	3.49 470	2.07 474	20.23 441	1.31 390	1.76 519	4.04 408	1.42 478	4.01 371	2.34 257	3.06 528	2.59 498	3.51 493	3.02 510	10.02 499	5.44 516	1.38 568	0.66 459	0.64 537	0.88 552	0.67 486	0.84 366

Abc-Net	3.49 470	2.07 474	20.23 441	1.31 390	1.76 519	4.04 408	1.42 478	4.01 371	2.34 257	3.06 528	2.59 498	3.51 493	3.02 510	10.02 499	5.44 516	1.38 568	0.66 459	0.64 537	0.88 552	0.67 486	0.84 366
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
S-Stereo	3.51 472	0.96 310	22.00 593	1.38 421	1.50 464	3.55 287	2.49 552	4.27 478	3.00 361	2.38 440	3.94 558	3.73 505	1.84 424	11.89 577	2.59 460	0.64 511	0.71 470	0.49 483	0.81 548	0.68 492	1.31 420

MoCha-V2	3.53 473	0.90 279	17.00 274	1.32 397	8.54 602	1.38 50	0.55 107	2.89 200	3.31 436	0.99 143	1.82 324	0.66 83	1.16 259	1.79 205	0.84 109	0.26 77	15.15 620	0.20 8	0.20 92	0.25 70	11.33 576

HART	3.57 474	1.13 358	17.80 298	0.90 148	1.12 356	1.18 20	0.41 56	3.55 278	4.60 547	1.09 161	2.19 434	1.49 247	0.57 51	1.46 138	1.14 195	0.25 58	21.58 638	0.28 194	0.21 109	0.36 278	10.06 571

IGEV++	3.59 475	0.91 282	13.63 198	1.08 273	0.98 304	1.27 35	0.98 391	3.33 252	1.89 179	0.93 130	1.38 188	0.86 141	1.09 231	1.71 183	1.09 186	0.36 310	21.52 637	0.23 40	0.21 109	0.31 169	18.10 613

PWCDC_ROB	3.62 476	9.86 560	17.35 284	1.62 494	1.57 482	4.19 460	1.01 395	4.35 512	4.20 518	2.26 393	7.36 578	2.73 414	2.75 492	4.10 364	4.51 506	1.47 573	0.37 312	0.39 415	0.34 383	1.22 561	0.73 339

GANet	3.64 477	1.76 447	19.65 365	1.92 537	1.04 331	3.91 373	2.51 553	3.86 337	2.81 331	3.13 533	3.03 527	3.19 458	2.19 461	12.43 589	8.23 541	0.60 500	0.43 362	0.52 493	0.43 467	0.63 468	0.63 304

zh-mn7	3.65 478	13.21 579	16.35 262	1.28 375	1.01 317	2.94 177	1.31 460	4.24 463	3.12 394	3.44 550	3.10 532	2.84 429	2.09 444	9.17 468	5.46 518	0.61 501	0.43 362	0.38 409	0.38 427	0.60 455	0.94 385

w-ln-seven-2	3.65 478	9.76 559	15.93 245	1.26 371	1.02 320	3.54 286	1.56 496	4.14 423	3.86 502	2.57 471	2.05 402	2.63 406	2.26 466	8.48 457	10.24 549	0.50 460	0.52 418	0.44 447	0.34 383	0.64 473	1.25 416

DDUNet	3.65 478	2.81 499	19.59 363	3.57 594	2.26 555	3.47 264	1.35 467	4.21 449	2.40 266	2.68 488	2.48 483	4.17 531	1.78 410	5.48 387	2.61 462	2.25 582	1.77 525	2.61 596	2.43 607	2.63 584	2.40 479

rrr	3.66 481	3.48 513	23.50 608	0.96 202	0.49 78	1.59 65	0.92 364	8.19 599	2.75 317	0.75 57	0.78 48	0.74 116	0.73 102	5.79 391	7.75 538	0.32 216	0.26 200	0.28 194	0.21 109	0.32 195	13.47 579

ADCRef	3.66 481	5.95 532	15.50 236	1.20 333	1.41 448	3.93 381	1.61 501	3.92 350	2.77 321	3.13 533	2.20 436	2.40 373	2.78 495	6.23 409	16.59 589	0.50 460	0.35 295	0.63 535	0.62 529	0.58 449	0.92 381

ACVNet-DCA	3.67 483	0.94 301	19.66 366	1.87 531	0.42 43	4.47 508	0.73 214	4.07 391	4.63 548	1.21 169	1.89 359	0.73 105	1.62 373	2.20 269	0.81 98	0.31 194	18.77 621	0.32 291	0.21 109	0.35 260	8.09 550

test_xeample3	3.67 483	3.52 515	21.53 578	0.98 216	0.51 89	1.88 82	0.91 356	8.10 598	2.76 320	0.82 82	0.76 46	0.65 79	0.70 94	5.88 395	7.74 537	0.32 216	0.29 239	0.27 157	0.22 144	0.29 132	15.33 597

w-ln-seven	3.68 485	8.30 548	15.93 245	1.36 411	1.34 428	4.09 422	1.60 500	4.13 418	3.03 376	3.06 528	2.31 459	3.41 479	2.24 463	9.78 484	9.71 548	0.46 421	0.37 312	0.47 464	0.40 445	0.78 513	0.84 366

GrayStereo	3.68 485	0.56 67	20.61 505	1.71 514	0.90 281	4.17 449	8.11 606	3.17 232	4.13 515	2.80 506	2.49 484	1.70 269	17.06 617	2.83 323	1.25 231	0.37 326	0.23 121	0.27 157	0.32 364	0.30 155	0.57 266

xx1	3.69 487	0.94 301	19.66 366	1.87 531	0.42 43	4.47 508	0.73 214	4.24 463	4.01 510	1.21 169	1.89 359	1.78 293	1.36 292	2.20 269	0.81 98	0.31 194	18.77 621	0.33 327	0.36 408	0.35 260	8.09 550

AANet_RVC	3.70 488	7.03 541	17.25 280	1.21 340	1.12 356	3.79 341	1.09 418	3.98 365	3.38 454	2.65 486	4.29 562	3.95 517	1.40 303	11.43 558	7.88 540	1.25 564	0.57 433	0.34 347	0.25 206	0.43 360	0.71 330

FTStereo	3.74 489	0.60 103	20.43 469	0.99 223	0.66 174	4.34 484	11.24 609	2.63 164	1.95 187	2.58 472	5.03 569	1.90 313	13.77 606	3.70 352	1.28 240	0.41 364	0.24 153	0.31 270	0.33 373	0.32 195	2.08 468

AIO_test	3.76 490	0.71 178	19.58 362	0.93 172	17.34 620	1.36 48	0.86 316	1.61 33	1.99 197	0.74 53	0.97 89	1.77 284	0.58 54	1.49 145	0.55 21	0.35 283	0.97 494	0.24 67	0.20 92	0.25 70	22.60 622

MaskLacGwcNet_RVC	3.77 491	1.65 438	20.61 505	2.55 571	1.63 495	4.29 478	1.67 510	3.99 367	2.56 290	1.76 247	1.93 377	3.03 444	1.41 308	13.24 602	2.02 409	4.47 609	1.63 521	1.12 571	0.48 486	2.42 582	2.85 493

z-mn7	3.78 492	14.53 605	15.59 238	1.34 404	1.23 398	3.78 339	1.42 478	4.17 434	3.45 472	2.94 518	3.37 545	3.05 445	2.09 444	10.03 501	5.54 519	0.50 460	0.39 338	0.43 444	0.34 383	0.67 486	0.73 339

HBP-ISP	3.78 492	9.10 553	20.83 526	1.72 515	1.14 361	4.54 524	2.82 563	4.61 559	3.03 376	4.13 569	1.98 384	1.88 311	3.31 524	11.06 538	1.52 291	0.74 534	0.57 433	0.67 541	0.62 529	0.65 480	0.64 309

tt1	3.79 494	0.93 297	15.34 231	1.83 528	0.45 55	4.54 524	0.78 258	4.23 457	4.73 556	1.27 181	1.89 359	0.74 116	1.48 329	2.29 281	0.78 82	0.30 170	19.28 634	0.32 291	0.22 144	0.31 169	14.02 583

222	3.82 495	0.88 268	6.92 151	1.15 307	0.99 309	3.27 225	0.64 162	4.57 553	5.37 576	2.43 451	2.32 461	1.41 236	1.44 316	10.64 519	18.51 611	0.32 216	4.89 575	0.32 291	0.30 329	0.34 245	9.80 569

CC-Net-ROB	3.82 495	3.41 511	20.20 434	2.40 562	1.66 506	4.49 513	1.61 501	4.77 569	3.08 388	2.06 320	2.06 405	1.99 333	1.60 357	12.57 593	1.91 392	2.82 587	2.19 535	2.67 598	1.06 565	2.31 581	1.59 442

UDG	3.84 497	2.91 501	20.05 414	2.98 583	1.98 540	3.95 386	1.18 437	4.43 532	2.24 231	2.47 456	2.53 491	4.49 547	2.44 479	6.52 415	4.74 510	2.14 581	1.77 525	2.64 597	2.58 609	2.66 585	2.19 475

1test111	3.86 498	0.94 301	19.66 366	1.87 531	0.42 43	4.47 508	0.73 214	4.07 391	4.63 548	1.21 169	1.89 359	0.73 105	1.62 373	5.19 379	1.68 339	0.31 194	18.77 621	0.32 291	0.21 109	0.35 260	8.09 550

GASNet	3.86 498	15.35 619	21.16 558	1.63 497	1.25 406	2.35 119	1.11 424	4.11 409	2.86 342	1.99 292	2.11 414	2.99 440	2.16 458	10.62 518	3.75 495	0.71 523	0.37 312	0.61 527	0.46 480	0.91 531	0.70 328

AAGNet	3.88 500	0.67 146	20.04 413	2.27 555	0.46 59	4.76 569	1.05 409	2.28 106	3.38 454	2.16 355	1.84 339	2.40 373	3.95 543	6.22 407	24.21 622	0.49 446	0.19 30	0.30 248	0.29 308	0.33 222	0.29 26

PVD	3.91 501	4.36 523	13.89 205	2.81 581	4.79 596	3.80 344	1.94 524	3.89 343	4.11 513	5.75 588	3.56 550	3.59 499	3.34 527	6.44 414	6.44 524	0.73 531	2.84 554	0.74 554	0.84 550	0.82 522	3.45 513

FBW_ROB	3.91 501	2.07 474	15.46 235	1.60 490	1.16 372	3.80 344	1.48 487	4.37 518	3.41 462	2.53 465	2.45 480	4.19 533	2.10 447	15.17 615	9.45 546	0.86 546	0.65 456	1.54 583	0.96 557	1.08 548	3.80 516

cc1	3.93 503	0.94 301	19.66 366	1.87 531	0.42 43	4.47 508	0.73 214	4.24 463	4.01 510	1.21 169	1.89 359	0.73 105	1.62 373	2.20 269	0.81 98	0.31 194	18.77 621	0.32 291	0.21 109	0.32 195	13.93 582

Zero-FE251	3.94 504	0.81 243	12.30 187	0.94 181	0.75 215	2.59 145	0.45 71	1.44 17	0.91 11	50.12 637	0.62 26	0.73 105	0.81 143	0.97 19	0.75 72	0.36 310	0.33 273	0.28 194	0.19 57	0.21 29	3.31 507

DPSNet	3.94 504	2.01 470	14.69 221	1.58 486	1.30 414	4.17 449	2.08 537	4.57 553	4.63 548	2.78 501	1.99 387	3.79 509	7.88 590	10.66 520	11.35 558	0.94 550	0.99 497	0.41 429	0.57 517	1.09 549	1.40 426

AIO_rvc	3.97 506	1.01 331	18.99 329	0.98 216	11.92 608	1.45 56	0.97 388	2.17 96	4.51 545	0.71 49	1.18 130	1.09 190	0.56 49	1.56 160	0.72 61	0.28 114	11.98 617	0.24 67	0.19 57	0.25 70	18.74 614

RAFT + AFF	3.98 507	14.10 595	20.78 522	1.16 314	1.96 539	4.14 437	2.00 531	4.56 551	3.52 481	2.23 384	2.51 488	2.27 358	4.92 557	8.94 465	2.82 468	0.33 243	0.60 445	0.48 470	0.39 436	0.81 520	1.03 399

DeepPrunerF	4.00 508	5.64 531	16.81 269	1.36 411	1.75 517	3.69 320	1.54 492	4.24 463	13.98 609	2.21 380	1.77 304	2.73 414	2.29 467	10.90 530	6.64 526	0.71 523	0.61 447	0.77 555	0.79 546	0.87 528	0.79 357

Anonymous_2	4.03 509	0.99 327	11.19 180	1.20 333	1.71 513	3.68 318	0.93 370	3.76 317	1.63 130	2.07 326	1.43 198	4.76 559	2.34 471	1.86 226	1.78 365	0.82 544	2.42 545	8.69 628	16.64 632	4.38 605	8.29 555

GCAPDPT-zeroshot4090	4.05 510	0.56 67	62.50 640	1.02 239	1.16 372	2.70 151	0.75 235	3.10 221	2.33 253	1.26 178	0.82 55	0.68 88	0.55 45	1.01 23	0.72 61	0.28 114	0.22 88	0.28 194	0.22 144	0.28 111	0.53 244

MFN_U_SF_RVC	4.08 511	13.72 589	15.13 228	2.00 543	1.43 452	3.73 329	1.68 511	4.11 409	3.39 459	2.93 516	2.38 467	4.39 544	3.63 536	8.63 459	6.14 520	1.14 559	1.07 503	1.01 564	1.35 580	1.63 573	2.09 470

CBMV	4.12 512	1.27 387	21.14 555	1.52 474	0.85 254	3.80 344	3.89 593	4.58 555	3.02 370	3.56 556	2.37 466	4.44 545	13.88 608	11.23 551	3.78 496	0.56 491	0.43 362	0.48 470	0.39 436	0.55 435	0.74 344
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
zh-sn7	4.13 513	13.99 593	17.43 286	1.29 381	1.15 363	3.66 313	2.56 556	4.26 475	2.78 324	2.66 487	3.11 537	3.37 476	3.17 519	11.53 560	7.43 535	0.48 439	0.49 406	0.45 455	0.44 471	0.75 507	1.52 438

G-Net	4.16 514	1.39 405	20.31 457	2.30 557	2.91 568	4.68 558	2.86 565	3.35 255	2.44 279	4.43 576	9.43 594	6.89 587	3.83 541	8.91 463	4.83 512	0.80 540	0.80 477	0.70 545	0.50 498	0.95 536	0.97 388

StereoAnything_RVC	4.17 515	12.66 576	20.44 470	0.88 134	0.57 129	1.16 19	0.39 40	2.35 116	4.38 535	0.53 2	0.37 4	0.33 1	0.89 168	1.62 167	0.50 10	0.33 243	0.22 88	0.24 67	0.15 3	3.36 590	31.99 633

test_xeample	4.19 516	0.93 297	14.09 207	1.16 314	1.17 376	3.28 229	0.80 278	4.63 560	5.30 573	2.46 455	2.35 463	1.39 233	1.42 311	10.88 527	17.68 605	0.30 170	6.50 583	0.32 291	0.32 364	0.36 278	8.38 558

SQANet	4.22 517	14.03 594	20.30 455	2.78 577	2.75 566	3.41 251	1.48 487	3.66 294	2.25 234	2.62 482	1.77 304	2.68 411	1.90 432	7.41 438	3.78 496	2.97 589	1.42 514	1.85 585	1.13 568	3.28 588	2.86 494

Wz-Net-TNSev	4.22 517	13.55 582	15.87 244	1.57 484	1.19 387	3.61 301	2.48 551	4.38 522	3.45 472	2.29 404	1.91 368	4.20 534	2.86 497	12.11 581	10.56 551	0.61 501	0.59 443	0.48 470	0.54 509	0.93 534	1.24 415

xxxx	4.25 519	0.86 260	14.59 220	1.30 386	1.16 372	3.51 279	0.63 156	4.56 551	5.42 579	2.33 424	2.29 454	2.04 341	1.39 299	10.23 506	18.00 607	0.33 243	7.15 586	0.31 270	0.30 329	0.35 260	8.33 556

ADCPNet	4.25 519	4.04 519	21.95 589	1.33 402	1.31 420	6.34 589	2.63 559	4.07 391	3.23 416	2.81 507	2.21 440	4.27 536	6.08 570	6.01 397	11.73 564	0.67 517	1.17 507	0.71 547	1.71 587	0.87 528	1.82 458

LL-Strereo	4.26 521	13.69 586	20.37 463	1.24 351	2.18 552	2.90 174	1.08 414	4.35 512	2.22 228	3.20 540	2.26 446	3.29 467	3.13 514	11.30 552	1.91 392	0.33 243	3.89 570	0.46 462	0.34 383	0.54 432	6.47 544

ffm	4.27 522	0.98 318	21.04 540	1.24 351	1.03 325	3.64 307	0.87 323	4.23 457	4.73 556	2.31 410	2.40 470	3.49 485	1.64 380	2.29 281	0.78 82	0.30 170	19.28 634	0.48 470	0.40 445	0.31 169	14.02 583

RTS	4.29 523	9.35 554	18.25 308	2.79 579	2.29 557	4.98 574	3.41 577	4.72 565	4.27 527	4.35 573	3.10 532	4.93 561	3.14 515	7.71 445	6.99 529	0.71 523	0.68 461	0.51 490	0.50 498	1.07 546	1.98 463

RTSA	4.29 523	9.35 554	18.25 308	2.79 579	2.29 557	4.98 574	3.41 577	4.72 565	4.27 527	4.35 573	3.10 532	4.93 561	3.14 515	7.71 445	6.99 529	0.71 523	0.68 461	0.51 490	0.50 498	1.07 546	1.98 463

dual_stereo	4.32 525	0.42 6	1.51 42	0.75 71	1.37 439	0.88 9	0.34 28	3.50 272	4.78 562	0.55 6	0.47 13	0.60 68	0.40 9	2.09 251	0.95 149	0.24 43	32.26 642	0.21 20	0.17 24	0.21 29	34.78 641

SDNR	4.37 526	2.22 482	20.63 508	1.60 490	0.99 309	5.15 578	0.67 172	4.36 515	5.55 582	4.89 581	7.17 576	5.50 576	1.58 352	17.48 617	4.33 503	0.80 540	0.72 471	0.59 520	0.45 478	1.18 558	1.43 430

MFN_U_SF_DS_RVC	4.38 527	13.66 584	13.95 206	1.39 428	1.58 487	5.18 579	3.31 575	4.53 547	3.22 413	2.60 475	2.62 501	4.99 563	2.11 449	13.99 612	4.21 500	1.53 575	2.56 549	0.67 541	1.82 593	0.83 525	2.92 497

WZ-Net	4.39 528	12.37 573	17.44 287	1.47 458	1.42 451	3.76 334	2.27 545	4.17 434	3.11 392	2.89 512	2.24 442	4.05 522	5.69 567	10.89 529	12.07 565	0.66 514	0.41 349	0.47 464	0.49 490	0.78 513	1.12 406

gasm-f	4.41 529	0.71 178	10.58 173	0.99 223	16.98 618	4.39 493	0.92 364	2.05 84	1.71 149	0.97 138	1.46 203	0.53 51	0.88 162	1.39 122	1.12 190	0.31 194	18.89 627	0.27 157	0.20 92	0.30 155	23.53 623

ADCP+	4.42 530	12.67 577	18.95 326	1.12 295	1.55 474	4.30 480	3.60 586	4.01 371	3.80 498	2.30 407	1.71 284	3.93 515	4.29 549	3.49 345	18.77 615	0.40 361	0.41 349	0.63 535	0.53 506	0.67 486	1.35 423

GREAT-IGEV	4.43 531	0.74 201	13.12 195	1.32 397	9.52 603	2.48 130	0.34 28	1.40 15	1.88 176	0.61 19	0.89 71	0.51 44	0.60 65	1.26 79	1.01 170	0.23 36	31.64 641	0.21 20	0.18 35	0.24 64	20.38 618
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MADNet+	4.46 532	11.36 567	14.35 213	2.23 553	2.50 563	4.18 452	2.86 565	5.46 583	4.43 536	2.74 496	2.69 509	4.55 551	3.43 533	8.97 466	9.42 545	1.47 573	2.06 533	1.09 569	1.02 562	1.54 571	2.96 499

AnyNet_C32	4.49 533	9.53 556	13.85 201	1.67 504	1.56 479	5.40 582	4.06 595	4.03 379	3.69 493	4.21 572	3.09 531	3.09 451	3.38 531	8.24 452	18.76 614	0.56 491	0.64 453	0.53 500	0.81 548	1.36 567	1.42 429

THIR-Stereo	4.50 534	1.11 352	18.71 319	0.89 136	0.47 64	2.25 111	16.71 615	3.53 276	1.58 108	2.04 315	12.04 607	2.66 410	7.52 584	7.29 433	11.25 555	0.32 216	0.21 71	0.29 222	0.28 273	0.35 260	0.52 235

ADCMid	4.55 535	10.78 565	17.67 296	1.32 397	1.43 452	4.62 541	2.24 543	4.22 450	4.97 569	3.93 564	3.01 526	3.84 512	3.66 537	4.22 369	18.57 613	0.69 519	0.62 450	1.09 569	1.20 572	1.48 569	1.49 436

mmx	4.56 536	0.98 318	21.04 540	1.24 351	1.03 325	3.64 307	0.87 323	4.53 547	5.34 574	2.31 410	2.40 470	3.49 485	1.64 380	12.40 584	16.90 592	0.34 265	5.98 580	0.48 470	0.40 445	0.46 393	5.71 536

xxx	4.56 536	0.98 318	21.04 540	1.24 351	1.03 325	3.64 307	0.87 323	4.53 547	5.34 574	2.31 410	2.40 470	3.49 485	1.64 380	12.40 584	16.90 592	0.34 265	5.98 580	0.48 470	0.40 445	0.46 393	5.71 536

CBMV_ROB	4.57 538	0.90 279	21.30 569	1.46 454	0.89 273	4.43 501	1.69 512	4.51 545	3.14 397	5.97 590	4.23 560	4.16 530	7.83 588	11.06 538	16.47 588	0.61 501	0.55 429	0.53 500	0.51 503	0.56 441	0.59 287

GCAPDPT-zeroshot	4.58 539	0.56 67	73.16 643	1.02 239	1.17 376	2.70 151	0.75 235	3.10 221	2.33 253	1.26 178	0.82 55	0.68 88	0.55 45	1.01 23	0.72 61	0.28 114	0.22 88	0.28 194	0.22 144	0.28 111	0.52 235

DStereoRT	4.64 540	1.72 445	20.00 408	1.35 406	1.24 402	4.49 513	1.28 455	4.22 450	5.73 586	2.49 461	2.25 444	4.36 543	7.67 585	7.56 441	2.60 461	0.75 536	0.82 480	4.46 621	2.85 615	0.39 313	16.65 601

testlalala	4.66 541	0.56 67	74.68 644	1.02 239	1.16 372	2.70 151	0.75 235	3.10 221	2.33 253	1.26 178	0.82 55	0.68 88	0.55 45	1.01 23	0.72 61	0.28 114	0.22 88	0.28 194	0.22 144	0.28 111	0.51 224

SAMSARA	4.67 542	6.50 535	16.40 263	4.62 610	3.13 574	6.62 591	3.49 580	5.24 576	3.04 381	7.78 600	3.07 529	5.32 569	4.05 545	9.98 496	6.42 523	0.69 519	2.39 543	0.60 524	0.74 542	0.99 537	2.26 476

test_sample9	4.68 543	1.19 375	20.68 512	1.11 285	0.87 267	4.22 466	1.20 441	4.40 525	4.92 566	2.20 377	1.85 343	1.90 313	2.00 437	11.08 542	11.57 562	1.41 570	14.65 618	4.19 616	2.07 601	0.70 495	1.43 430

AnyNet_C01	4.68 543	10.90 566	16.41 264	2.03 547	1.62 492	6.25 587	6.40 601	4.19 443	5.13 572	4.03 566	3.77 554	4.14 529	3.26 522	7.23 432	11.19 554	0.64 511	0.80 477	0.65 539	0.72 540	2.18 578	2.08 468

ADCL	4.70 545	4.04 519	16.12 250	1.35 406	1.28 409	5.46 583	10.88 608	4.08 400	4.25 525	5.97 590	4.51 564	4.29 539	5.60 563	6.37 411	15.21 583	0.54 484	0.48 403	0.88 561	0.78 545	0.86 526	1.01 395

DispFullNet	4.71 546	3.93 516	23.92 610	4.00 599	3.01 570	3.38 244	1.31 460	4.23 457	3.26 420	6.31 594	2.92 522	4.03 521	7.80 587	3.93 360	5.15 513	2.80 586	1.61 520	3.11 607	2.70 612	3.32 589	3.38 511

NaN_ROB	4.73 547	6.66 537	21.89 585	1.26 371	1.28 409	3.49 273	3.02 570	4.38 522	3.93 506	3.65 558	2.55 492	2.97 438	5.01 558	13.23 601	17.43 603	0.38 342	0.42 360	0.38 409	0.40 445	0.50 419	1.82 458

1111x	4.75 548	1.05 337	20.89 531	1.28 375	1.02 320	3.81 347	0.88 329	4.65 562	5.52 580	2.43 451	2.27 449	1.97 331	1.81 416	12.40 584	18.19 609	0.32 216	9.06 604	0.32 291	0.34 383	0.38 298	6.34 543

ADCS	4.77 549	12.63 575	17.40 285	1.72 515	1.34 428	3.90 369	3.60 586	4.30 483	3.54 482	5.11 584	2.81 518	4.44 545	3.05 513	6.15 405	19.32 616	0.74 534	0.68 461	0.70 545	0.70 538	1.25 563	1.98 463

Ntro	4.83 550	14.73 607	20.47 476	3.24 588	2.97 569	4.12 429	1.88 522	4.00 369	2.57 293	1.79 253	2.15 421	3.34 473	2.16 458	10.01 498	7.34 531	3.53 597	1.77 525	2.13 588	1.32 578	3.89 598	3.23 502

EAI-Stereo	4.89 551	0.69 163	7.74 156	0.99 223	1.63 495	4.68 558	51.52 637	5.79 589	3.37 451	3.64 557	7.24 577	1.10 192	0.95 184	2.51 296	1.71 348	0.33 243	0.31 257	0.28 194	2.04 600	0.28 111	0.92 381

MSC_U_SF_DS_RVC	4.90 552	13.94 592	16.59 268	1.69 509	1.46 458	6.15 586	3.52 582	5.47 584	3.95 507	2.77 499	2.74 513	4.81 560	2.49 483	13.78 609	5.33 514	2.34 583	3.46 566	1.05 566	1.21 574	2.28 580	2.94 498

SGM-Forest	4.96 553	0.86 260	21.02 538	1.22 344	0.83 245	4.05 412	3.26 574	4.40 525	3.49 479	4.40 575	3.69 553	4.66 558	13.91 609	11.94 578	17.16 600	0.66 514	0.46 385	0.49 483	0.39 436	0.49 418	1.77 454
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SuperB	5.03 554	8.93 551	20.96 536	1.51 469	1.11 353	3.88 365	3.00 568	4.24 463	3.13 396	2.53 465	2.10 413	2.74 417	3.37 530	8.76 461	19.44 617	0.45 409	0.34 285	0.53 500	0.40 445	11.97 627	1.15 410

SPS-STEREO	5.18 555	10.36 562	21.09 550	1.74 519	1.72 515	3.24 221	2.26 544	3.92 350	4.12 514	5.06 583	3.66 552	5.43 573	3.33 526	9.56 479	12.34 567	1.17 561	1.17 507	1.07 567	1.03 564	1.17 557	10.25 572
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RainbowNet	5.20 556	15.03 614	21.14 555	3.66 596	3.25 578	4.18 452	2.98 567	4.22 450	3.20 403	2.30 407	2.65 503	4.24 535	2.97 503	9.92 492	6.29 522	3.92 603	2.27 539	2.71 601	1.73 589	3.82 597	3.43 512

HUF	5.25 557	1.03 334	26.85 618	1.03 246	13.21 610	1.35 47	0.76 248	2.97 212	3.00 361	0.79 74	1.56 237	0.92 165	0.66 86	1.53 155	0.74 68	0.35 283	27.70 640	0.26 130	0.18 35	0.24 64	19.90 617

CrosDoStereo	5.27 558	0.75 215	20.07 416	0.85 112	0.53 100	3.40 248	18.03 616	3.90 345	3.29 429	1.99 292	8.27 584	1.95 325	6.95 581	7.34 435	25.94 625	0.33 243	0.22 88	0.30 248	0.28 273	0.35 260	0.61 297

DeepStereo_LL	5.27 558	0.75 215	20.07 416	0.85 112	0.53 100	3.40 248	18.03 616	3.90 345	3.29 429	1.99 292	8.27 584	1.95 325	6.95 581	7.34 435	25.94 625	0.33 243	0.22 88	0.30 248	0.28 273	0.35 260	0.61 297

test_sample8	5.57 560	1.19 375	20.68 512	1.11 285	0.87 267	4.22 466	1.20 441	4.43 532	3.76 495	5.63 586	1.97 383	12.99 607	6.34 571	11.08 542	11.57 562	1.41 570	14.65 618	4.19 616	2.07 601	0.70 495	1.43 430

ff1	5.58 561	0.98 318	21.04 540	1.24 351	1.03 325	3.64 307	0.87 323	4.23 457	4.73 556	2.31 410	2.40 470	3.49 485	1.64 380	12.40 584	16.90 592	0.30 170	19.28 634	0.48 470	0.40 445	0.31 169	14.02 583

otaku	5.59 562	14.82 611	20.70 516	3.13 586	2.70 565	3.91 373	2.56 556	3.90 345	2.48 283	2.25 387	9.38 593	4.06 523	2.32 470	9.59 481	14.37 578	3.52 596	1.66 522	2.15 589	1.19 571	3.73 596	3.35 510

EDNetEfficient	5.62 563	2.26 483	17.51 288	1.67 504	3.59 580	3.99 397	7.25 602	3.14 227	5.63 584	11.52 619	4.82 567	3.94 516	12.48 602	8.39 456	20.56 619	0.46 421	0.46 385	0.48 470	1.06 565	1.65 575	1.62 445

MeshStereo	5.67 564	1.80 452	21.28 567	1.40 429	1.14 361	4.38 489	3.83 592	5.51 586	4.85 565	10.12 613	11.72 605	11.44 600	5.87 568	13.86 610	12.31 566	0.68 518	0.61 447	0.61 527	0.60 523	0.73 502	0.68 321
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
WCMA_ROB	5.78 565	2.42 489	21.71 582	1.67 504	1.55 474	4.07 417	3.53 583	4.14 423	4.73 556	6.59 595	10.89 600	12.82 606	9.59 598	10.17 503	12.65 570	1.05 554	0.61 447	0.52 493	0.52 504	0.71 500	5.64 535

pmcnn	5.90 566	1.81 455	22.30 598	1.69 509	2.37 560	3.47 264	2.10 538	4.58 555	5.56 583	3.75 561	13.12 610	22.07 620	3.70 538	11.99 580	17.13 598	0.58 495	0.23 121	0.23 40	0.19 57	0.37 284	0.70 328

CSAN	5.95 567	13.70 587	21.94 588	1.35 406	0.93 292	3.65 311	3.46 579	4.73 567	4.26 526	3.98 565	7.70 580	3.54 497	6.94 580	22.83 622	16.00 587	0.53 481	0.47 396	0.50 485	0.55 514	0.65 480	1.22 413

MSMD_ROB	5.99 568	1.29 392	19.23 343	1.40 429	0.84 253	10.25 604	2.05 536	4.20 445	6.02 590	10.42 615	8.00 581	22.21 621	9.45 597	11.67 567	8.73 542	0.76 538	0.59 443	0.67 541	0.68 535	0.67 486	0.72 334

WAO-7	6.00 569	14.29 598	20.46 474	1.97 540	1.51 466	5.31 581	3.06 572	5.00 572	5.92 589	4.55 578	8.87 591	6.52 585	6.47 575	13.38 605	13.85 574	1.35 566	1.24 509	1.48 580	1.36 581	1.63 573	1.79 457

ACVNet_2	6.09 570	15.28 618	21.36 572	3.30 590	3.17 575	4.50 515	3.00 568	4.70 563	3.96 508	3.52 554	5.34 571	7.79 592	2.95 501	12.40 584	13.76 573	3.28 592	2.23 537	2.70 600	1.70 586	3.52 591	3.24 503

IMH-64-1	6.10 571	13.83 590	17.55 289	4.34 603	3.78 583	4.79 570	5.94 598	5.34 577	4.20 518	4.10 567	8.31 586	5.07 566	6.92 578	9.63 482	7.36 532	4.60 613	2.96 559	3.04 603	2.14 604	4.30 603	3.88 519

IMH-64	6.10 571	13.83 590	17.55 289	4.34 603	3.78 583	4.79 570	5.94 598	5.34 577	4.20 518	4.10 567	8.31 586	5.07 566	6.92 578	9.63 482	7.36 532	4.60 613	2.96 559	3.04 603	2.14 604	4.30 603	3.88 519

SGM_RVC	6.11 573	1.10 350	20.44 470	2.15 551	0.66 174	15.87 616	3.98 594	5.00 572	6.19 591	9.79 611	11.46 603	8.23 596	12.63 603	12.32 583	9.15 544	0.54 484	0.39 338	0.41 429	0.35 398	0.55 435	1.05 402
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MDST_ROB	6.31 574	1.18 369	22.96 607	2.56 572	2.69 564	21.07 619	2.01 533	4.79 570	2.87 344	9.49 607	4.45 563	4.10 527	4.48 553	22.33 621	17.61 604	0.79 539	0.44 372	0.47 464	0.44 471	0.47 406	0.95 387

ELAS_RVC	6.36 575	2.53 492	20.21 438	2.67 574	2.48 561	4.90 573	11.89 610	4.84 571	6.31 595	9.03 605	8.54 589	8.09 595	12.73 604	9.32 472	13.25 572	1.92 577	2.18 534	1.51 581	1.31 576	1.40 568	2.15 471
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SANet	6.43 576	13.71 588	22.08 594	1.43 449	1.00 315	6.86 593	3.78 591	4.71 564	11.10 601	4.71 580	8.72 590	7.47 590	7.91 591	12.46 591	18.12 608	0.51 468	0.47 396	0.50 485	0.45 478	0.94 535	1.60 444

DStereoO	6.49 577	2.37 488	11.24 181	4.72 611	13.38 613	4.43 501	23.61 620	4.35 512	6.24 592	2.56 468	3.88 555	3.12 455	7.75 586	4.13 366	11.53 559	4.21 605	7.25 587	1.33 578	1.83 594	3.22 587	8.59 560

PWCK	6.49 577	13.40 580	20.27 447	2.95 582	1.61 489	5.68 585	7.63 605	5.37 580	4.77 561	3.90 563	7.48 579	7.96 593	5.63 564	15.15 614	10.93 553	3.21 591	1.55 519	2.34 590	1.43 583	6.05 611	2.45 482

ELAS	6.58 579	2.54 493	20.08 422	2.66 573	2.48 561	15.49 614	7.29 603	5.50 585	5.72 585	10.05 612	8.94 592	6.91 588	10.83 600	8.33 453	14.27 577	1.92 577	2.19 535	1.23 574	1.31 576	1.62 572	2.17 473
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
psmorigin	6.62 580	1.45 413	87.38 646	1.55 481	0.97 303	2.86 167	1.42 478	3.30 248	2.12 213	3.74 560	2.45 480	5.15 568	2.59 488	10.55 516	2.91 475	0.55 487	0.68 461	0.48 470	0.53 506	0.73 502	1.02 397

ACVNet_1	6.63 581	14.79 610	21.40 573	3.59 595	3.17 575	4.69 563	2.46 550	4.24 463	3.34 448	3.11 532	2.86 520	23.21 622	4.59 555	11.06 538	12.59 569	3.75 599	2.34 541	2.60 594	1.80 592	3.70 593	3.31 507

NVStereoNet_ROB	6.63 581	9.57 557	19.28 345	3.19 587	2.11 549	3.69 320	1.99 528	4.32 503	6.27 594	3.26 544	24.57 626	5.45 575	11.39 601	13.56 606	12.37 568	2.79 585	2.05 532	1.76 584	1.75 590	1.49 570	1.75 450
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WAO-6	6.68 583	9.03 552	20.68 512	2.98 583	2.79 567	11.93 606	3.56 585	5.39 581	11.65 603	3.55 555	9.59 595	6.77 586	6.72 577	12.28 582	11.56 560	2.88 588	2.36 542	2.50 591	1.84 595	2.89 586	2.72 490

JetBlue	6.69 584	12.01 571	14.30 211	1.98 542	4.64 595	11.97 607	12.29 611	5.39 581	4.32 534	3.81 562	4.51 564	9.50 598	6.53 576	10.22 505	14.50 579	1.32 565	1.47 515	1.18 572	1.36 581	7.48 620	5.05 530

FCDSN-DC	6.71 585	1.18 369	21.61 581	1.29 381	1.10 350	4.38 489	2.59 558	4.58 555	5.52 580	9.58 608	11.19 601	19.17 616	17.69 619	13.03 598	17.11 597	0.73 531	0.57 433	0.61 527	0.60 523	0.71 500	0.92 381
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ACVNet-4b	6.98 586	14.78 609	22.17 596	3.56 593	3.11 573	4.14 437	2.23 542	4.08 400	3.84 499	1.67 227	3.96 559	5.86 580	2.87 498	10.30 511	17.16 600	26.09 638	2.24 538	2.53 592	1.79 591	3.91 599	3.28 506

FC-DCNN	7.08 587	1.01 331	21.89 585	1.74 519	1.64 499	8.18 599	2.31 546	6.50 593	9.16 599	10.85 617	11.33 602	19.85 618	13.33 605	12.94 596	17.10 596	0.72 528	0.57 433	0.59 520	0.57 517	0.64 473	0.69 324

IMH	7.25 588	16.24 624	21.08 545	4.40 605	3.79 585	5.46 583	3.03 571	5.58 587	6.26 593	4.92 582	10.32 597	9.24 597	8.30 593	13.62 607	11.56 560	4.84 617	3.00 562	3.09 606	2.14 604	4.38 605	3.83 518

tt	7.29 589	0.58 84	7.34 152	4.04 600	2.30 559	12.04 608	20.18 619	15.60 625	7.41 596	3.46 551	3.36 544	5.36 570	6.39 574	4.27 370	7.46 536	9.80 627	11.53 616	7.04 625	7.45 625	6.31 613	3.81 517

FC-DCNN v2	7.41 590	0.98 318	22.19 597	1.75 521	1.64 499	8.98 602	2.37 548	7.60 596	9.44 600	11.09 618	11.95 606	20.04 619	16.35 616	12.99 597	17.14 599	0.72 528	0.57 433	0.59 520	0.57 517	0.64 473	0.68 321

LVE	7.57 591	15.80 621	21.28 567	3.69 597	3.19 577	4.54 524	2.78 560	10.13 605	11.63 602	3.24 542	11.52 604	18.10 613	4.55 554	11.67 567	10.30 550	4.62 616	2.95 557	2.56 593	1.91 597	3.63 592	3.26 505

EKT-Stereo	7.93 592	0.75 215	21.17 560	1.84 530	109.80 646	4.51 519	0.61 135	4.13 418	1.59 111	1.89 265	1.24 144	1.96 330	1.35 290	4.02 362	1.36 254	0.42 375	0.31 257	0.29 222	0.27 246	0.35 260	0.78 353

DGSMNet	8.13 593	2.31 486	18.62 315	2.77 576	13.96 615	6.91 594	42.17 636	4.16 430	2.53 288	2.25 387	3.21 538	3.41 479	1.69 393	9.19 470	3.03 478	3.79 601	10.31 611	11.70 633	5.68 622	4.38 605	10.58 573

MonStereo1	8.19 594	2.63 496	9.96 170	4.90 612	3.64 581	18.09 618	2.55 554	5.89 591	5.83 587	5.29 585	13.95 612	7.40 589	45.20 641	13.30 603	6.87 527	4.47 609	1.10 504	2.69 599	1.59 585	4.07 602	4.31 524

Dean	8.35 595	15.23 617	22.34 599	3.76 598	3.55 579	4.81 572	3.51 581	5.34 577	5.37 576	4.49 577	26.13 627	25.59 628	4.33 551	11.21 549	13.12 571	3.78 600	2.31 540	2.90 602	1.89 596	4.04 600	3.34 509

MADNet++	8.64 596	6.17 534	13.88 204	6.61 615	5.25 598	10.15 603	14.20 614	5.89 591	8.25 597	7.14 597	8.18 583	6.41 584	9.84 599	11.71 572	16.73 591	9.65 626	5.03 576	8.63 627	5.68 622	4.83 609	8.57 559

MultiAttention	9.51 597	0.66 143	18.16 305	2.27 555	22.44 627	36.03 633	8.40 607	5.18 575	2.72 312	2.59 473	5.12 570	5.53 577	1.60 357	52.66 645	8.87 543	0.51 468	0.24 153	0.52 493	0.94 556	6.88 617	8.91 563

UNDER WATER-64	10.08 598	14.27 597	22.85 605	5.26 614	4.88 597	11.00 605	4.57 597	11.41 606	17.25 621	7.68 599	9.72 596	15.96 612	21.47 626	11.12 545	16.63 590	4.38 606	2.88 556	4.41 620	2.95 617	7.12 618	5.81 538

TorneroNet-64	10.52 599	14.33 599	21.95 589	4.29 602	3.76 582	13.77 611	2.83 564	14.96 622	23.11 629	10.24 614	23.77 625	13.44 608	8.15 592	13.98 611	17.70 606	4.03 604	2.73 552	3.23 608	2.53 608	7.27 619	4.35 526

FINET	10.59 600	14.44 604	25.84 613	2.30 557	3.90 586	21.74 620	25.19 623	8.85 603	16.99 617	2.68 488	15.19 614	11.45 601	13.83 607	6.71 422	15.11 582	0.80 540	8.59 596	0.53 500	0.44 471	0.62 462	16.67 602

JetRed	10.68 601	26.07 631	35.62 621	4.40 605	4.16 592	15.72 615	13.07 613	14.57 621	5.83 587	5.85 589	5.55 573	10.12 599	7.37 583	8.86 462	25.99 627	3.33 593	3.82 569	3.59 614	2.98 618	8.51 623	8.22 554

notaker	10.92 602	14.17 596	20.38 464	4.56 609	3.98 588	6.29 588	3.53 583	7.68 597	5.10 571	9.04 606	46.37 638	13.84 611	28.85 628	14.18 613	14.16 576	4.57 612	3.19 563	3.52 611	2.70 612	8.16 622	4.13 522

xyz-stereo	10.93 603	0.71 178	79.25 645	0.70 51	0.45 55	83.14 646	0.77 251	2.68 169	1.49 83	2.28 398	32.01 630	2.76 422	1.61 363	5.80 394	3.32 488	0.29 141	0.18 18	0.33 327	0.23 165	0.26 88	0.29 26

UNDER WATER	11.28 604	13.60 583	22.90 606	5.11 613	4.53 594	7.75 597	3.75 589	12.50 613	21.62 628	7.80 601	10.68 598	23.75 624	35.20 629	11.54 562	17.40 602	4.46 608	2.95 557	4.23 619	2.90 616	6.57 614	6.27 542

WQFJA1++	12.03 605	0.43 12	31.04 620	0.99 223	1.15 363	1.59 65	0.41 56	2.16 95	1.00 22	95.97 649	0.74 41	0.46 35	0.54 42	1.34 107	0.79 91	0.31 194	0.57 433	0.21 20	0.21 109	100.28 646	0.40 131

EDNetEfficientorigin	12.42 606	3.26 507	179.44 651	1.21 340	1.00 315	2.89 173	1.82 520	3.05 217	5.37 576	8.87 604	4.78 566	4.17 531	4.80 556	9.91 491	11.32 557	0.41 364	0.41 349	0.62 534	0.88 552	1.33 566	2.81 492

TCMNet-wrong-test	12.48 607	15.10 615	19.66 366	22.40 629	19.87 624	15.98 617	12.30 612	23.88 627	4.80 563	6.29 593	6.46 575	18.38 615	15.65 614	10.50 515	10.86 552	9.07 625	4.79 572	5.34 622	3.95 619	12.27 628	12.13 577

DStereoSA	12.54 608	6.88 539	16.88 272	11.79 626	16.87 617	22.28 621	25.54 625	6.75 594	17.06 619	6.99 596	15.95 618	6.00 582	13.94 610	7.99 450	27.57 629	8.61 623	9.15 605	1.51 581	8.23 627	4.04 600	16.83 609

WAO-8	12.61 609	16.02 622	21.99 591	3.55 591	3.10 571	15.07 612	2.80 561	12.81 615	19.10 626	7.93 602	13.05 608	11.75 602	8.46 595	83.86 647	15.10 580	3.51 594	1.94 529	3.54 612	1.96 598	3.72 594	2.89 495

Venus	12.61 609	16.02 622	21.99 591	3.55 591	3.10 571	15.07 612	2.80 561	12.81 615	19.10 626	7.93 602	13.05 608	11.75 602	8.46 595	83.86 647	15.10 580	3.51 594	1.94 529	3.54 612	1.96 598	3.72 594	2.89 495

U	12.87 611	0.43 12	2.54 91	0.68 41	58.93 640	63.36 645	0.33 22	1.95 72	1.08 29	0.62 23	0.83 61	0.46 35	0.57 51	0.91 12	0.50 10	0.31 194	0.17 10	63.34 645	59.81 644	0.30 155	0.26 12

LSM	13.03 612	7.72 547	21.01 537	55.44 643	85.65 641	3.65 311	6.27 600	3.91 349	5.06 570	5.63 586	13.91 611	3.53 496	3.46 535	9.93 493	4.36 504	0.72 528	0.95 490	0.72 550	0.85 551	1.09 549	26.67 627

SGM+DAISY	13.18 613	14.36 600	24.65 612	8.10 618	13.49 614	22.47 622	25.54 625	12.13 611	17.08 620	14.77 621	15.82 616	12.17 605	13.97 612	12.65 594	18.22 610	8.40 621	9.18 607	1.23 574	1.33 579	1.23 562	16.81 608

DStereoFS	13.73 614	14.37 601	21.48 576	14.07 627	16.86 616	23.31 623	25.20 624	13.01 617	17.04 618	15.22 622	16.10 621	11.86 604	13.95 611	10.88 527	15.98 586	8.74 624	9.17 606	2.60 594	5.33 621	2.58 583	16.74 606

MSAF-DinoV2	14.43 615	15.18 616	21.76 584	2.38 561	1.44 454	4.01 401	1.38 472	8.63 601	9.06 598	2.28 398	1.99 387	5.37 571	5.16 560	177.39 653	15.79 584	0.49 446	0.34 285	0.40 420	0.60 523	6.27 612	8.64 561

MANE	15.29 616	13.67 585	23.58 609	10.15 622	13.37 612	23.58 625	23.86 621	27.83 630	26.26 630	12.02 620	15.10 613	19.83 617	18.01 620	15.68 616	20.35 618	8.58 622	9.20 608	3.05 605	4.19 620	0.82 522	16.69 603

SGM-ForestM	15.60 617	14.94 613	28.17 619	7.84 617	10.49 605	23.43 624	24.58 622	20.87 626	16.87 615	15.92 625	15.89 617	27.08 629	22.45 627	24.86 627	28.42 633	3.85 602	8.90 600	0.55 509	1.15 570	0.64 473	15.05 589

USTest	15.98 618	15.57 620	22.51 603	18.47 628	16.98 618	26.39 626	36.05 632	27.65 629	12.77 606	10.72 616	10.87 599	18.34 614	15.08 613	18.60 618	23.36 620	4.90 618	5.38 578	7.40 626	7.45 625	9.88 625	11.26 575

DGTPSM_ROB	16.67 619	21.79 629	40.19 625	10.00 621	19.05 622	12.43 609	33.20 629	13.71 618	18.09 624	9.71 609	22.85 623	13.77 609	19.64 621	21.23 619	24.07 621	5.09 619	8.95 601	5.62 623	11.49 628	6.73 615	15.75 599

DPSMNet_ROB	16.76 620	21.81 630	40.95 626	10.20 623	19.08 623	12.43 609	33.21 630	13.73 619	18.21 625	9.76 610	22.88 624	13.78 610	19.64 621	21.39 620	24.21 622	5.20 620	8.97 602	5.63 624	11.51 631	6.80 616	15.82 600

KSHMR	17.50 621	14.38 603	22.35 600	4.50 607	4.51 593	8.17 598	3.33 576	15.44 624	76.15 646	7.32 598	61.40 642	56.33 642	5.66 566	32.91 630	13.97 575	4.42 607	2.99 561	3.64 615	2.79 614	5.13 610	4.55 528

LE_ROB	19.18 622	12.99 578	48.22 629	8.42 620	23.91 628	7.26 595	19.71 618	9.92 604	38.58 638	43.44 634	21.85 622	28.15 630	41.18 632	23.00 623	54.71 638	0.38 342	0.34 285	0.32 291	0.36 408	0.43 360	0.49 213

coex-ft	20.00 623	11.54 568	120.82 648	1.18 326	1.30 414	2.36 121	1.99 528	2.96 211	13.96 608	129.83 651	8.40 588	5.88 581	52.82 643	9.93 493	31.13 634	0.61 501	0.62 450	0.50 485	0.49 490	1.10 551	2.63 486

DPSM_ROB	20.83 624	20.01 627	26.54 616	23.64 631	22.42 625	31.06 628	39.94 634	34.02 633	17.42 622	15.35 623	16.05 619	24.04 625	20.69 624	23.28 625	27.60 630	10.77 628	9.41 609	11.68 631	11.50 629	14.48 629	16.71 604

DPSM	20.83 624	20.01 627	26.54 616	23.64 631	22.42 625	31.06 628	39.94 634	34.02 633	17.42 622	15.35 623	16.05 619	24.04 625	20.69 624	23.28 625	27.60 630	10.77 628	9.41 609	11.68 631	11.50 629	14.48 629	16.71 604

ktn	22.24 626	14.37 601	20.30 455	4.54 608	4.02 589	6.52 590	4.50 596	6.78 595	78.80 648	84.67 647	100.54 651	58.48 643	8.39 594	13.13 599	17.09 595	4.61 615	3.24 564	3.49 610	2.62 610	4.70 608	3.96 521

LRCNet_RVC	25.63 627	33.47 632	24.35 611	31.77 633	32.74 629	6.73 592	1.19 438	25.87 628	4.67 554	28.95 626	30.91 628	24.89 627	17.54 618	27.82 628	24.57 624	35.48 639	25.62 639	35.91 641	33.80 640	31.95 640	34.38 640

TorneroNet	26.32 628	14.70 606	22.40 601	4.24 601	4.08 590	54.72 637	3.19 573	15.11 623	76.73 647	57.99 642	82.55 648	86.65 647	45.79 642	13.34 604	18.51 611	4.52 611	2.86 555	3.45 609	2.63 611	8.75 624	4.28 523

DLNR_Zeroshot_test	29.83 629	55.48 643	50.99 632	183.84 649	114.74 647	3.44 257	0.28 8	29.52 631	1.59 111	1.03 153	1.25 148	0.93 172	0.64 76	3.95 361	1.62 319	37.16 640	1.69 524	0.26 130	0.23 165	92.97 644	15.07 590

DLNR-FE	29.89 630	56.07 645	50.63 631	183.98 650	105.34 643	3.44 257	0.28 8	29.60 632	1.59 111	1.03 153	1.25 148	0.93 172	0.64 76	3.83 355	1.62 319	40.96 641	1.67 523	0.26 130	0.23 165	99.33 645	15.08 591

HanzoNet	31.86 631	17.33 625	21.23 564	7.52 616	5.85 601	7.49 596	3.61 588	14.35 620	13.37 607	50.38 638	46.35 637	44.46 632	56.50 644	36.53 634	28.25 632	64.05 645	58.31 646	9.45 629	89.24 648	31.17 639	31.77 632

Hybrid-DGEV	41.83 632	40.11 636	53.12 635	47.72 638	44.97 634	62.36 638	80.65 645	68.25 640	34.71 631	30.51 627	31.94 629	48.29 640	41.41 633	46.69 643	55.61 645	21.63 635	18.85 625	23.48 639	23.21 636	29.16 634	33.99 639

FlowAnything	41.86 633	39.86 633	53.27 637	47.82 642	45.01 635	62.36 638	80.44 643	68.40 645	35.33 637	30.77 631	32.01 630	48.15 636	42.00 638	46.64 642	55.21 640	21.70 637	18.87 626	23.47 638	23.12 633	29.11 632	33.59 634

Selective-RAFT-Error	41.88 634	40.10 635	53.23 636	47.74 639	45.20 637	62.42 640	80.58 644	68.27 641	34.95 635	30.85 632	32.30 632	48.08 635	42.07 639	46.54 637	54.92 639	21.60 632	19.12 632	23.46 634	23.15 635	29.14 633	33.95 638

RAFT-FEzeroshot	41.89 635	40.15 638	52.92 633	47.78 640	45.48 638	62.42 640	80.67 647	68.35 643	34.76 632	30.69 629	32.35 634	48.23 638	41.82 636	46.61 639	55.50 642	21.61 633	18.89 627	23.46 634	23.21 636	29.18 636	33.72 635

RAFT-FE	41.89 635	40.15 638	52.92 633	47.78 640	45.48 638	62.42 640	80.67 647	68.35 643	34.76 632	30.69 629	32.35 634	48.23 638	41.82 636	46.61 639	55.50 642	21.61 633	18.89 627	23.46 634	23.21 636	29.18 636	33.72 635

CasAABBNet	41.89 635	40.14 637	53.33 638	47.71 637	45.10 636	62.42 640	80.65 645	68.29 642	34.85 634	30.67 628	32.34 633	48.22 637	41.76 635	46.61 639	55.60 644	21.59 631	18.89 627	23.46 634	23.21 636	29.17 635	33.75 637

HaxPig	43.31 638	43.63 640	45.01 627	33.88 634	35.67 631	32.79 630	30.52 628	45.50 636	42.95 639	48.75 635	48.14 639	43.24 631	40.44 631	44.58 635	43.63 635	47.17 642	49.30 643	51.65 643	50.37 642	43.72 641	45.27 643

AVERAGE_ROB	44.46 639	45.87 641	46.48 628	40.54 636	38.62 632	32.95 631	30.49 627	46.80 637	43.31 640	49.57 636	48.93 640	44.57 633	39.87 630	45.01 636	43.89 636	48.70 643	50.65 644	50.80 642	49.79 641	45.54 642	46.89 644

MEDIAN_ROB	47.37 640	49.00 642	49.74 630	40.28 635	39.94 633	34.93 632	33.41 631	49.78 638	46.38 642	53.04 639	52.61 641	47.67 634	42.28 640	48.33 644	47.25 637	52.06 644	53.99 645	54.28 644	53.48 643	48.70 643	50.27 645

LSM0	49.69 641	40.02 634	53.50 639	97.07 644	129.56 648	62.65 644	79.82 642	68.02 639	35.12 636	33.72 633	33.34 636	48.41 641	41.54 634	46.57 638	55.40 641	21.63 635	19.16 633	23.60 640	23.13 634	29.46 638	52.08 646

BEATNet-Init1	51.93 642	71.67 646	99.39 647	10.91 625	13.10 609	84.39 647	59.36 638	73.78 646	67.97 645	88.09 648	88.15 649	91.73 648	97.51 649	85.13 649	72.56 649	2.59 584	5.18 577	1.20 573	1.49 584	10.61 626	13.83 580

Anonymous_1	57.77 643	19.65 626	26.12 614	23.12 630	141.97 650	30.79 627	39.72 633	34.10 635	16.98 616	70.09 646	15.64 615	23.44 623	19.73 623	23.03 624	27.21 628	164.70 653	9.02 603	130.41 646	137.42 650	161.21 654	41.01 642

PML	64.55 644	56.00 644	20.79 523	8.10 618	32.82 630	147.60 651	247.57 654	12.71 614	45.39 641	111.32 650	288.85 654	101.42 649	100.62 650	31.63 629	15.84 585	13.96 630	4.84 573	10.95 630	6.18 624	28.99 631	5.33 534

RSGM-EC	109.57 645	104.25 650	68.53 641	115.30 645	109.29 644	116.06 648	139.00 650	126.85 650	55.85 643	55.24 640	70.93 643	116.40 651	111.43 651	176.32 651	174.60 652	117.23 647	71.46 647	140.49 649	83.40 646	123.40 648	115.37 648

acva	109.57 645	104.25 650	68.53 641	115.30 645	109.29 644	116.06 648	139.00 650	126.85 650	55.85 643	55.24 640	70.93 643	116.40 651	111.43 651	176.32 651	174.60 652	117.23 647	71.46 647	140.49 649	83.40 646	123.40 648	115.37 648

xxxxx1	112.85 647	94.19 647	38.10 622	228.21 652	161.02 651	39.23 634	61.26 639	92.54 647	79.08 649	63.44 643	74.84 645	77.80 644	69.88 645	33.55 631	70.96 646	117.25 649	130.44 651	258.49 652	273.88 652	145.63 651	147.24 651

tt_ll	112.85 647	94.19 647	38.10 622	228.21 652	161.02 651	39.23 634	61.26 639	92.54 647	79.08 649	63.44 643	74.84 645	77.80 644	69.88 645	33.55 631	70.96 646	117.25 649	130.44 651	258.49 652	273.88 652	145.63 651	147.24 651

ff	112.85 647	94.19 647	38.10 622	228.21 652	161.02 651	39.23 634	61.26 639	92.54 647	79.08 649	63.44 643	74.84 645	77.80 644	69.88 645	33.55 631	70.96 646	117.25 649	130.44 651	258.49 652	273.88 652	145.63 651	147.24 651

ASD4	117.27 650	129.52 652	123.56 649	122.58 647	90.02 642	142.70 650	121.49 649	155.40 653	106.26 652	137.15 652	93.99 650	116.23 650	77.54 648	123.37 650	97.34 650	115.20 646	101.37 649	138.98 648	118.15 649	131.38 650	103.11 647

DPSimNet_ROB	143.68 651	156.64 653	170.66 650	162.59 648	135.40 649	195.13 652	174.01 652	141.76 652	167.78 654	174.58 653	138.78 652	186.01 653	183.75 653	82.32 646	97.85 651	151.24 652	102.48 650	131.25 647	82.78 645	115.21 647	123.37 650

test_example2	213.42 652	219.67 654	222.97 652	213.78 651	220.82 654	199.03 653	200.49 653	189.27 654	143.61 653	211.05 654	218.08 653	210.69 654	205.21 654	221.14 654	216.49 654	236.74 654	242.08 654	213.66 651	216.96 651	235.55 655	231.06 654

ccccc	591.61 653	628.29 655	644.85 653	567.59 655	570.62 655	580.23 654	640.00 655	613.89 655	497.61 655	613.55 655	650.61 655	554.19 655	636.68 655	666.02 655	654.04 655	780.28 655	507.01 655	391.46 656	342.94 655	701.16 656	591.18 655

GS-Stereo							0.81 286	3.44 266	4.24 523	0.80 76	0.93 78	0.76 121	0.80 138	1.07 38	0.84 109	0.28 114	0.54 423	0.26 130	0.26 225	0.29 132	27.59 629

STTRV1_RVC		1.06 339		1.47 458	1.46 458	3.29 232	1.56 496	4.14 423	3.33 446	1.96 285	3.50 549	2.63 406	2.08 443	11.95 579	2.32 437	2.09 579	4.04 571	0.81 559	0.73 541	1.06 543	0.71 330

FADE		14.73 607		10.62 624	13.30 611													346.21 655		7.64 621

Low-res two-view benchmark