Low-res two-view results

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

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

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

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

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

PSi22a	0.44 1	0.33 4	0.82 1	0.78 152	0.27 4	0.56 5	0.24 6	1.33 21	0.40 1	0.45 3	0.25 2	0.66 120	0.50 47	0.83 44	0.33 1	0.20 46	0.16 47	0.19 6	0.15 7	0.18 1	0.19 15

PipStereo	0.46 2	0.31 1	0.89 4	0.82 176	0.27 4	0.58 6	0.27 12	1.58 49	0.42 3	0.43 2	0.27 3	0.68 127	0.50 47	0.82 41	0.35 2	0.18 23	0.17 82	0.19 6	0.15 7	0.18 1	0.17 1

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

S2M2_XL	0.46 2	0.41 27	1.09 53	0.65 54	0.34 24	0.29 1	0.23 3	0.67 1	0.50 6	0.53 19	0.92 115	0.65 116	0.53 54	0.54 1	0.50 74	0.28 235	0.24 351	0.25 136	0.21 171	0.23 77	0.22 120
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
PSi22b	0.47 5	0.31 1	0.89 4	0.82 176	0.28 6	0.58 6	0.32 25	1.61 54	0.41 2	0.42 1	0.27 3	0.69 133	0.48 37	0.84 50	0.36 4	0.18 23	0.17 82	0.19 6	0.15 7	0.18 1	0.18 7

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

DepthFocus	0.50 7	0.41 27	1.02 18	0.57 7	0.38 67	0.77 10	0.44 79	0.82 5	0.61 10	0.46 4	0.66 47	0.75 166	0.48 37	0.83 44	0.36 4	0.26 165	0.19 169	0.27 213	0.25 276	0.25 113	0.21 91

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.53 11	0.41 27	1.03 20	0.55 5	0.37 51	0.99 21	0.23 3	1.38 26	0.67 12	0.56 27	0.52 27	0.50 51	0.82 177	0.83 44	0.47 55	0.29 264	0.16 47	0.23 58	0.18 84	0.19 8	0.18 7
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.54 12	0.42 36	1.05 23	0.58 9	0.25 2	1.30 56	0.36 41	1.53 43	0.86 65	0.56 27	0.37 9	0.57 79	0.65 100	0.87 54	0.40 15	0.20 46	0.15 24	0.19 6	0.16 25	0.22 68	0.17 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LACA3	0.55 13	0.48 99	0.89 4	0.52 1	0.43 103	2.28 162	0.53 117	1.02 10	0.53 7	0.53 19	0.41 13	0.47 42	0.45 25	0.90 66	0.36 4	0.23 95	0.18 123	0.20 14	0.15 7	0.21 49	0.20 48

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

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

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

LACA1	0.60 17	0.43 42	0.92 9	0.53 2	0.32 16	3.20 275	0.33 28	1.48 36	0.48 5	0.57 36	0.39 11	0.41 24	0.59 76	0.83 44	0.37 8	0.23 95	0.19 169	0.23 58	0.18 84	0.21 49	0.19 15

CSFM-Stereo	0.60 17	0.39 15	0.95 11	0.60 15	0.32 16	2.66 200	0.31 20	1.44 32	0.77 31	0.72 105	0.51 25	0.55 69	0.51 51	0.75 20	0.46 50	0.17 9	0.17 82	0.18 2	0.15 7	0.20 28	0.18 7

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

HiDET	0.61 20	0.41 27	0.88 2	0.64 41	0.39 73	2.67 201	0.25 7	1.59 52	0.91 75	0.59 50	0.44 18	0.52 58	0.50 47	0.76 23	0.54 98	0.17 9	0.15 24	0.18 2	0.15 7	0.19 8	0.21 91

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

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

LACA2	0.62 22	0.53 147	1.20 98	0.54 3	0.26 3	3.15 267	0.47 95	1.56 46	0.57 9	0.52 17	0.47 23	0.47 42	0.45 25	0.71 9	0.37 8	0.23 95	0.17 82	0.21 30	0.15 7	0.23 77	0.17 1

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

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

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

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

LCMNet	0.63 28	0.40 19	0.95 11	0.58 9	0.39 73	3.11 262	0.27 12	1.58 49	0.84 60	0.56 27	0.58 35	0.52 58	0.53 54	0.77 27	0.51 85	0.17 9	0.16 47	0.19 6	0.15 7	0.20 28	0.21 91

LG-Stereo_L2	0.63 28	0.46 65	1.15 84	0.70 85	0.43 103	2.32 166	0.28 14	1.86 89	0.68 13	0.56 27	0.42 14	0.37 9	0.45 25	1.36 195	0.40 15	0.23 95	0.18 123	0.22 42	0.18 84	0.21 49	0.20 48

Monster-pub-mixall	0.64 30	0.42 36	1.00 16	0.83 189	0.48 151	1.39 65	0.32 25	1.45 33	0.82 53	0.88 180	0.85 88	0.39 15	0.36 7	1.99 318	0.47 55	0.20 46	0.16 47	0.17 1	0.15 7	0.18 1	0.21 91

S2M2_L	0.64 30	0.55 172	1.07 32	0.89 237	0.54 191	1.08 25	0.20 1	1.16 15	1.37 155	0.59 50	0.81 77	0.86 196	0.47 33	0.70 6	0.65 145	0.31 330	0.33 469	0.27 213	0.27 327	0.36 355	0.31 292
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.65 32	0.41 27	1.06 30	0.85 212	0.31 12	2.44 179	0.46 89	1.09 12	0.69 16	0.84 168	0.52 27	0.55 69	0.53 54	1.49 227	0.46 50	0.31 330	0.14 11	0.25 136	0.18 84	0.23 77	0.20 48

aanet-new-34k	0.66 33	0.60 237	1.23 102	0.73 113	0.33 20	1.44 73	0.87 363	1.52 42	0.92 82	0.51 15	1.36 246	0.59 87	0.87 194	0.58 2	0.44 35	0.22 77	0.16 47	0.25 136	0.17 44	0.23 77	0.20 48

LiteMatch*	0.67 34	0.46 65	3.75 350	0.65 54	0.36 33	1.48 79	0.26 10	1.11 13	0.96 94	0.58 42	0.45 20	0.55 69	0.46 30	0.70 6	0.37 8	0.21 57	0.16 47	0.21 30	0.17 44	0.21 49	0.20 48

LiteMatch	0.67 34	0.84 439	0.89 4	0.80 160	0.39 73	1.60 94	0.68 205	0.96 7	0.91 75	0.62 66	0.43 16	0.56 74	1.40 362	0.71 9	1.10 312	0.28 235	0.16 47	0.29 273	0.22 206	0.29 204	0.37 370

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

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

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

Pro-Stereo	0.68 39	0.33 4	0.97 13	0.68 74	0.43 103	3.11 262	0.35 39	0.70 3	0.96 94	0.54 24	0.54 29	0.62 101	0.27 1	2.06 324	0.68 158	0.24 123	0.16 47	0.30 300	0.25 276	0.20 28	0.19 15

MatchStereo	0.68 39	0.46 65	1.93 205	0.67 71	0.28 6	0.98 19	0.33 28	2.01 110	1.69 325	0.48 7	1.02 138	0.47 42	0.59 76	0.91 71	0.58 117	0.21 57	0.17 82	0.21 30	0.15 7	0.19 8	0.19 15
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
dual_stereo	0.68 39	0.40 19	1.05 23	0.64 41	0.37 51	0.84 14	0.34 35	3.40 341	1.03 107	0.50 11	0.46 21	0.58 82	0.40 12	1.85 305	0.49 67	0.23 95	0.17 82	0.21 30	0.16 25	0.20 28	0.19 15

3.25w_new	0.69 42	0.46 65	1.10 59	0.61 16	0.61 236	2.23 158	0.51 107	2.45 186	0.90 71	0.63 74	0.78 69	0.47 42	0.71 119	0.78 28	0.50 74	0.17 9	0.14 11	0.20 14	0.17 44	0.20 28	0.20 48

3.25w	0.69 42	0.46 65	1.10 59	0.61 16	0.61 236	2.23 158	0.51 107	2.45 186	0.90 71	0.63 74	0.78 69	0.47 42	0.71 119	0.79 29	0.50 74	0.17 9	0.14 11	0.20 14	0.17 44	0.20 28	0.20 48

asd	0.70 44	0.45 53	1.10 59	0.67 71	0.90 374	2.88 221	0.43 74	1.64 64	0.79 40	0.68 90	0.88 96	0.43 28	0.74 133	0.85 52	0.49 67	0.19 33	0.13 1	0.24 97	0.17 44	0.22 68	0.20 48

IGEV	0.70 44	0.36 7	1.07 32	0.71 94	1.31 499	2.82 212	0.41 63	1.76 76	0.98 98	0.73 108	0.71 52	0.35 3	0.42 16	0.90 66	0.42 24	0.18 23	0.18 123	0.22 42	0.18 84	0.18 1	0.20 48

LG-G_1	0.70 44	0.40 19	1.12 70	0.71 94	0.30 9	2.80 208	0.40 56	2.21 140	0.78 36	0.59 50	0.55 30	0.51 53	0.58 71	1.24 160	0.49 67	0.24 123	0.18 123	0.23 58	0.15 7	0.21 49	0.21 91

LG-G	0.70 44	0.40 19	1.12 70	0.71 94	0.30 9	2.80 208	0.40 56	2.21 140	0.78 36	0.59 50	0.55 30	0.51 53	0.58 71	1.24 160	0.49 67	0.24 123	0.18 123	0.23 58	0.15 7	0.21 49	0.21 91

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

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

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.72 50	0.46 65	1.10 59	0.68 74	1.36 516	1.59 92	0.77 276	1.42 31	1.19 126	0.74 113	0.93 118	0.70 136	0.93 219	0.67 4	0.42 24	0.23 95	0.18 123	0.24 97	0.19 128	0.26 143	0.23 140

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

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

aanet-new-40k	0.73 53	0.59 221	1.25 110	0.75 124	1.49 547	1.42 69	0.96 423	1.95 103	0.84 60	0.52 17	1.06 160	0.51 53	0.76 144	0.85 52	0.47 55	0.18 23	0.15 24	0.24 97	0.18 84	0.26 143	0.22 120

VMStereo-Base	0.73 53	0.44 48	1.48 158	0.61 16	0.35 29	1.71 105	0.43 74	1.30 18	1.40 165	0.84 168	1.07 163	0.92 217	0.73 127	1.26 167	0.73 186	0.24 123	0.23 315	0.24 97	0.18 84	0.24 87	0.24 158

4.25_new	0.73 53	0.46 65	1.08 44	0.71 94	0.97 393	2.52 186	0.58 143	2.28 156	0.93 88	0.57 36	0.94 122	0.40 17	0.65 100	0.87 54	0.50 74	0.17 9	0.13 1	0.25 136	0.17 44	0.19 8	0.20 48

4.5w_new	0.73 53	0.46 65	1.08 44	0.71 94	0.97 393	2.52 186	0.58 143	2.28 156	0.93 88	0.57 36	0.94 122	0.40 17	0.65 100	0.87 54	0.50 74	0.17 9	0.13 1	0.25 136	0.17 44	0.19 8	0.20 48

4.25w-stereo	0.73 53	0.46 65	1.08 44	0.71 94	0.97 393	2.52 186	0.58 143	2.28 156	0.93 88	0.57 36	0.94 122	0.40 17	0.65 100	0.87 54	0.50 74	0.17 9	0.13 1	0.25 136	0.17 44	0.19 8	0.20 48

aanet-new-16k	0.74 58	0.51 121	1.56 169	0.73 113	0.37 51	2.14 149	0.88 370	2.01 110	0.91 75	0.56 27	0.91 112	0.70 136	0.96 225	0.76 23	0.54 98	0.20 46	0.15 24	0.23 58	0.18 84	0.26 143	0.21 91

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.74 58	0.45 53	1.13 76	0.69 80	0.77 313	1.77 111	0.88 370	2.04 115	1.47 196	0.61 60	1.04 149	0.61 94	0.79 163	0.89 65	0.43 29	0.21 57	0.18 123	0.23 58	0.18 84	0.25 113	0.28 240

Foundation-i1c-attn	0.74 58	0.38 9	1.05 23	0.71 94	0.35 29	0.95 18	0.67 194	2.42 176	1.68 318	0.77 135	0.88 96	0.76 167	1.25 329	1.38 202	0.48 59	0.23 95	0.17 82	0.21 30	0.17 44	0.20 28	0.21 91

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

GREAT-IGEV	0.74 58	0.54 163	1.86 197	1.10 382	0.44 114	2.44 179	0.34 35	1.37 25	1.51 225	0.48 7	0.86 92	0.51 53	0.60 82	1.07 110	0.45 42	0.22 77	0.17 82	0.21 30	0.17 44	0.23 77	0.25 172
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FSD	0.75 63	0.64 285	1.23 102	0.76 142	0.60 231	0.77 10	0.67 194	1.57 48	0.68 13	0.72 105	0.62 40	1.02 236	0.72 122	0.81 37	0.73 186	0.59 570	0.54 587	0.57 577	0.54 578	0.57 515	0.55 509

FlowAnything_test	0.75 63	0.60 237	1.18 90	0.82 176	0.58 225	2.29 164	0.66 190	1.38 26	0.80 44	1.03 213	0.76 63	0.63 108	0.49 43	0.84 50	0.91 264	0.31 330	0.27 407	0.40 478	0.48 554	0.31 250	0.30 282

qwe	0.75 63	0.45 53	1.10 59	0.67 71	1.06 428	2.49 183	0.45 84	2.57 216	0.90 71	0.71 101	0.83 82	0.43 28	0.48 37	1.10 115	0.64 136	0.17 9	0.14 11	0.24 97	0.16 25	0.21 49	0.20 48

2.25w	0.75 63	0.47 89	1.09 53	0.69 80	0.65 257	2.28 162	0.40 56	2.42 176	0.80 44	0.73 108	1.03 144	0.40 17	0.81 173	1.24 160	0.80 214	0.16 6	0.15 24	0.21 30	0.17 44	0.19 8	0.21 91

2.5w	0.75 63	0.44 48	1.06 30	0.66 63	0.69 283	2.39 173	0.56 131	2.77 252	0.82 53	0.63 74	0.88 96	0.37 9	0.75 136	1.36 195	0.50 74	0.18 23	0.14 11	0.22 42	0.17 44	0.19 8	0.21 91

2.75w_new	0.75 63	0.45 53	1.10 59	0.65 54	0.62 243	2.45 181	0.56 131	2.75 249	0.74 27	0.78 139	0.73 56	0.38 13	0.92 216	1.04 107	0.66 149	0.17 9	0.14 11	0.22 42	0.17 44	0.18 1	0.19 15

3.75w	0.75 63	0.47 89	1.09 53	0.63 31	1.10 444	2.61 197	0.53 117	2.46 189	0.97 97	0.62 66	0.80 72	0.40 17	0.66 107	1.11 117	0.48 59	0.19 33	0.13 1	0.23 58	0.18 84	0.20 28	0.21 91

2w_stereo	0.75 63	0.46 65	1.08 44	0.68 74	0.56 204	2.00 131	0.61 155	2.87 272	0.83 57	0.93 191	0.93 118	0.36 4	1.13 295	0.90 66	0.61 125	0.17 9	0.13 1	0.23 58	0.17 44	0.20 28	0.21 91

RAStereo	0.75 63	0.52 129	2.86 306	0.58 9	0.62 243	1.19 37	0.32 25	1.81 83	0.99 101	0.75 116	1.05 156	0.64 110	0.47 33	0.80 32	0.94 280	0.22 77	0.20 220	0.27 213	0.21 171	0.34 321	0.22 120

aanet-new-70k	0.76 72	0.59 221	1.16 85	0.70 85	0.39 73	2.40 175	0.79 290	2.39 170	0.71 19	0.59 50	0.84 84	0.48 48	0.81 173	1.61 255	0.53 92	0.19 33	0.16 47	0.25 136	0.17 44	0.24 87	0.20 48

GCAP-Stereo-DPT26K	0.76 72	0.51 121	2.13 236	0.72 107	0.38 67	2.35 169	0.99 438	1.82 84	0.80 44	0.68 90	0.88 96	0.56 74	0.64 93	0.87 54	0.55 103	0.23 95	0.16 47	0.25 136	0.20 153	0.24 87	0.20 48

aanet-new-22k	0.76 72	0.65 299	2.50 274	0.74 120	0.34 24	1.47 77	1.32 517	1.61 54	0.81 51	0.57 36	1.05 156	0.54 63	0.84 184	0.92 75	0.50 74	0.21 57	0.16 47	0.24 97	0.19 128	0.27 163	0.20 48

AdaDepth	0.76 72	0.45 53	1.41 148	0.70 85	1.27 492	3.12 264	0.43 74	1.02 10	0.94 92	0.63 74	0.91 112	0.43 28	0.58 71	1.41 208	0.48 59	0.18 23	0.21 254	0.23 58	0.19 128	0.25 113	0.26 202

MLG-Stereo_test2	0.76 72	0.40 19	1.07 32	0.64 41	0.82 335	3.49 340	0.23 3	1.69 70	2.14 427	0.62 66	0.32 7	0.67 125	0.33 3	1.14 130	0.37 8	0.23 95	0.19 169	0.23 58	0.16 25	0.19 8	0.20 48

AIO_test	0.76 72	0.47 89	1.31 125	0.81 164	0.70 287	1.36 62	0.88 370	1.40 29	1.45 182	0.55 25	0.95 127	1.81 364	0.58 71	1.16 138	0.46 50	0.27 191	0.17 82	0.24 97	0.19 128	0.24 87	0.21 91

fffft	0.76 72	0.47 89	1.28 120	0.82 176	0.54 191	1.51 83	0.80 301	2.09 124	1.18 122	0.63 74	0.84 84	0.59 87	0.55 61	1.80 291	0.85 230	0.19 33	0.18 123	0.27 213	0.20 153	0.26 143	0.24 158
1: 1. 1
ours_stereo	0.76 72	0.64 285	1.40 147	0.86 219	0.61 236	1.12 27	0.57 134	1.63 62	1.20 128	0.72 105	1.43 263	0.70 136	0.62 86	1.56 238	0.58 117	0.25 148	0.18 123	0.26 180	0.21 171	0.29 204	0.31 292

AIO-Stereo	0.76 72	0.54 163	1.07 32	0.73 113	0.40 83	1.28 53	0.82 315	2.26 151	1.49 212	0.70 97	1.58 303	0.89 204	0.45 25	1.03 102	0.55 103	0.24 123	0.18 123	0.25 136	0.20 153	0.26 143	0.21 91

GLC_STEREO	0.76 72	0.52 129	1.12 70	0.83 189	0.33 20	1.86 119	0.82 315	1.46 35	1.38 159	0.95 197	1.04 149	0.68 127	0.72 122	0.97 89	0.80 214	0.23 95	0.25 378	0.32 350	0.25 276	0.32 282	0.30 282

aanet-new-60k	0.77 82	0.64 285	1.98 212	0.73 113	0.49 159	2.10 146	0.87 363	2.24 147	0.85 63	0.56 27	0.77 66	0.61 94	0.66 107	1.20 152	0.48 59	0.18 23	0.15 24	0.25 136	0.17 44	0.23 77	0.22 120

aanet-new-36k	0.77 82	0.54 163	1.39 143	0.72 107	0.32 16	2.92 229	0.60 150	2.21 140	0.87 67	0.55 25	1.12 173	0.56 74	0.87 194	0.98 91	0.48 59	0.19 33	0.15 24	0.25 136	0.17 44	0.26 143	0.21 91

aanet-new-28k	0.77 82	0.58 211	2.64 292	0.78 152	0.39 73	1.97 128	1.05 462	1.72 72	0.79 40	0.58 42	1.10 169	0.54 63	0.78 158	0.70 6	0.44 35	0.20 46	0.15 24	0.25 136	0.19 128	0.29 204	0.21 91

aanet-new-14k	0.77 82	0.50 113	1.32 129	0.81 164	0.37 51	1.73 108	1.01 446	2.24 147	0.80 44	0.79 143	1.30 224	0.46 39	1.29 335	1.03 102	0.57 112	0.21 57	0.16 47	0.24 97	0.18 84	0.28 184	0.22 120

asda	0.77 82	0.46 65	1.10 59	0.64 41	0.82 335	3.33 306	0.49 101	2.40 171	0.81 51	0.63 74	0.80 72	0.44 33	0.85 187	0.88 60	0.60 122	0.17 9	0.13 1	0.24 97	0.17 44	0.20 28	0.20 48

3.5w_stereo	0.77 82	0.53 147	1.09 53	0.65 54	0.72 291	2.52 186	0.51 107	2.43 181	0.80 44	0.76 130	1.20 190	0.43 28	0.66 107	1.23 158	0.73 186	0.17 9	0.13 1	0.23 58	0.17 44	0.20 28	0.21 91

MLG-Stereo	0.77 82	0.39 15	1.04 21	0.64 41	0.41 90	3.01 246	0.31 20	1.89 93	2.92 572	0.47 5	0.29 6	0.66 120	0.47 33	1.35 193	0.39 12	0.20 46	0.18 123	0.24 97	0.16 25	0.19 8	0.20 48

mms	0.77 82	0.68 329	1.17 89	0.83 189	0.71 289	1.41 67	0.67 194	1.61 54	1.12 118	0.77 135	1.37 248	0.63 108	0.54 60	1.75 284	0.63 133	0.24 123	0.19 169	0.26 180	0.21 171	0.31 250	0.34 335

RSM++	0.77 82	0.51 121	1.08 44	0.95 288	0.42 97	1.52 87	0.71 228	2.11 126	1.40 165	0.80 147	1.23 201	0.90 209	0.59 76	1.14 130	0.69 169	0.24 123	0.19 169	0.25 136	0.21 171	0.28 184	0.20 48

aanet-new-24k	0.78 91	0.59 221	1.59 173	0.72 107	0.84 350	2.43 177	0.98 436	1.99 107	0.69 16	0.62 66	1.25 210	0.60 90	0.75 136	0.82 41	0.55 103	0.21 57	0.15 24	0.25 136	0.19 128	0.26 143	0.21 91

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.78 91	0.45 53	1.12 70	0.71 94	1.00 414	2.05 139	0.87 363	2.25 149	1.18 122	0.56 27	0.74 60	0.44 33	1.03 249	0.81 37	0.41 20	0.21 57	0.19 169	0.23 58	0.18 84	0.27 163	0.91 592

Foundation-i1a	0.78 91	0.38 9	1.07 32	0.71 94	0.33 20	0.91 15	0.63 173	2.42 176	1.93 377	0.93 191	0.73 56	0.95 227	1.22 320	1.66 267	0.57 112	0.24 123	0.17 82	0.20 14	0.17 44	0.19 8	0.22 120

water-stereo	0.78 91	0.45 53	1.94 206	0.79 157	0.48 151	2.36 170	0.47 95	1.53 43	1.09 117	0.88 180	1.04 149	0.82 183	0.75 136	0.72 14	0.78 207	0.22 77	0.23 315	0.25 136	0.23 227	0.24 87	0.29 252

AIO_rvc	0.78 91	0.55 172	1.25 110	0.75 124	0.65 257	1.46 76	0.99 438	2.13 128	1.52 236	0.57 36	1.15 179	1.09 244	0.55 61	1.15 136	0.53 92	0.24 123	0.17 82	0.24 97	0.17 44	0.25 113	0.21 91

CASnet	0.78 91	0.51 121	1.29 123	0.81 164	0.29 8	1.28 53	0.74 251	1.51 39	1.89 371	1.64 289	1.09 166	0.65 116	0.64 93	0.91 71	0.76 201	0.29 264	0.17 82	0.41 490	0.31 421	0.32 282	0.19 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Replicate-Monster	0.79 97	1.36 560	2.08 232	0.70 85	0.52 179	2.05 139	0.34 35	1.92 98	0.82 53	1.03 213	0.60 37	0.48 48	0.52 53	1.28 174	0.39 12	0.19 33	0.14 11	0.19 6	0.16 25	0.22 68	0.78 575

AEACV	0.79 97	0.54 163	1.35 137	0.97 300	0.63 247	1.13 28	0.92 404	2.02 114	0.91 75	0.76 130	0.79 71	0.80 177	1.61 425	1.28 174	0.61 125	0.22 77	0.18 123	0.26 180	0.23 227	0.27 163	0.23 140

TS12	0.80 99	0.43 42	1.08 44	0.55 5	0.30 9	3.40 317	0.41 63	2.20 137	1.37 155	0.69 94	1.15 179	0.54 63	0.69 114	1.27 172	0.57 112	0.21 57	0.18 123	0.22 42	0.17 44	0.22 68	0.26 202

aanet-new-12k	0.80 99	0.44 48	1.68 180	0.81 164	0.31 12	3.00 243	0.97 428	2.65 234	0.78 36	0.69 94	0.55 30	0.58 82	0.77 149	0.99 95	0.54 98	0.21 57	0.14 11	0.24 97	0.19 128	0.26 143	0.22 120

GCAP-Stereo-cres-4k	0.80 99	0.50 113	1.52 162	0.71 94	1.26 489	2.61 197	0.93 407	1.85 88	0.80 44	0.62 66	1.15 179	0.66 120	0.76 144	0.88 60	0.54 98	0.23 95	0.16 47	0.24 97	0.18 84	0.26 143	0.21 91

Selective-IGEV-i32	0.80 99	0.52 129	1.05 23	0.75 124	0.61 236	1.30 56	0.82 315	2.61 229	1.41 169	0.82 153	1.64 323	0.71 147	0.62 86	1.23 158	0.64 136	0.22 77	0.19 169	0.24 97	0.18 84	0.25 113	0.20 48

Zero-FE251	0.80 99	0.75 395	1.71 182	0.88 230	0.70 287	2.59 196	0.45 84	1.38 26	0.83 57	1.79 323	0.61 39	0.73 157	0.81 173	0.82 41	0.61 125	0.29 264	0.23 315	0.27 213	0.19 128	0.20 28	0.20 48

MLG-Stereo_test1	0.80 99	0.39 15	1.02 18	0.65 54	1.20 475	3.14 266	0.29 18	1.59 52	3.05 585	0.50 11	0.24 1	0.67 125	0.43 18	1.33 189	0.40 15	0.21 57	0.18 123	0.23 58	0.15 7	0.19 8	0.20 48

SMoEStereo_RVC	0.80 99	0.53 147	1.12 70	0.92 264	0.44 114	2.41 176	0.79 290	1.49 38	1.16 119	0.70 97	1.12 173	0.64 110	0.64 93	1.69 275	0.87 243	0.22 77	0.16 47	0.31 327	0.22 206	0.26 143	0.25 172

fffy	0.80 99	0.59 221	1.56 169	1.00 322	0.47 143	1.27 47	0.76 264	1.90 95	1.02 105	0.75 116	1.35 242	0.83 185	0.72 122	1.70 278	0.62 129	0.23 95	0.19 169	0.27 213	0.21 171	0.28 184	0.32 303

rvit_stereo_0081	0.80 99	0.63 274	1.19 91	0.91 258	0.64 249	1.27 47	0.61 155	2.05 116	1.71 331	0.82 153	0.73 56	0.85 192	0.75 136	1.30 185	0.80 214	0.31 330	0.26 395	0.27 213	0.25 276	0.38 372	0.27 219

rvit_stereo_0082	0.80 99	0.63 274	1.19 91	0.91 258	0.64 249	1.27 47	0.61 155	2.05 116	1.71 331	0.82 153	0.73 56	0.85 192	0.75 136	1.30 185	0.80 214	0.31 330	0.26 395	0.27 213	0.25 276	0.38 372	0.27 219

RSM	0.80 99	0.50 113	1.08 44	0.83 189	0.51 166	1.31 58	0.77 276	2.28 156	1.43 176	0.82 153	1.44 264	1.22 269	0.62 86	1.17 144	0.63 133	0.22 77	0.18 123	0.24 97	0.19 128	0.27 163	0.20 48

MGS-Stereo	0.80 99	0.56 184	1.53 163	0.93 280	0.39 73	1.26 46	0.73 239	1.45 33	1.30 146	1.01 206	2.26 509	0.80 177	0.56 66	1.16 138	0.65 145	0.27 191	0.23 315	0.26 180	0.22 206	0.27 163	0.25 172

Selective-IGEV	0.80 99	0.52 129	1.05 23	0.75 124	0.61 236	1.31 58	0.82 315	2.60 228	1.41 169	0.82 153	1.64 323	0.71 147	0.62 86	1.22 156	0.64 136	0.22 77	0.19 169	0.24 97	0.18 84	0.25 113	0.20 48

aanet-new-32k	0.81 112	0.64 285	3.94 353	0.70 85	0.97 393	1.43 70	0.96 423	1.36 23	0.72 21	0.61 60	1.02 138	0.62 101	0.87 194	0.72 14	0.44 35	0.20 46	0.16 47	0.25 136	0.17 44	0.25 113	0.22 120

aanet-new-30k	0.81 112	0.64 285	3.91 352	0.70 85	0.97 393	1.43 70	0.96 423	1.36 23	0.72 21	0.61 60	1.02 138	0.62 101	0.87 194	0.72 14	0.44 35	0.20 46	0.16 47	0.25 136	0.17 44	0.25 113	0.22 120

DilatedVolume-Stereo	0.81 112	0.60 237	1.51 161	1.01 329	0.59 228	1.34 60	0.51 107	1.56 46	1.08 116	1.26 240	1.24 202	0.77 170	0.87 194	1.79 290	0.72 183	0.23 95	0.24 351	0.22 42	0.21 171	0.25 113	0.23 140

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 112	1.13 516	1.23 102	0.97 300	0.57 216	0.81 13	0.43 74	3.49 349	0.84 60	0.73 108	0.95 127	0.44 33	1.17 311	1.45 219	0.60 122	0.26 165	0.18 123	0.24 97	0.17 44	0.30 230	0.19 15

rvit_stereo_0081_aga	0.81 112	0.75 395	1.84 196	0.72 107	0.73 296	1.21 38	0.63 173	1.92 98	1.39 161	0.87 179	0.80 72	0.79 175	0.69 114	1.27 172	0.69 169	0.35 402	0.29 432	0.26 180	0.25 276	0.40 388	0.27 219

aanet-new-10k	0.82 117	0.58 211	1.16 85	0.78 152	0.37 51	3.52 349	1.04 458	2.34 165	0.76 29	0.89 183	0.70 51	0.64 110	0.88 201	0.94 81	0.59 119	0.22 77	0.16 47	0.25 136	0.18 84	0.26 143	0.20 48

monsterstereo	0.82 117	0.50 113	1.26 112	0.77 148	1.41 534	2.54 192	0.40 56	3.14 300	0.71 19	0.70 97	1.11 171	0.41 24	0.39 11	1.50 228	0.50 74	0.19 33	0.16 47	0.22 42	0.16 25	0.21 49	0.17 1

monsters	0.82 117	0.58 211	1.16 85	0.76 142	1.52 553	2.92 229	0.40 56	2.66 237	0.72 21	0.66 85	0.84 84	0.38 13	0.41 14	1.84 299	0.48 59	0.20 46	0.16 47	0.20 14	0.16 25	0.19 8	0.19 15

castereo	0.82 117	0.70 343	1.04 21	0.85 212	0.50 164	1.29 55	0.91 390	3.22 310	1.20 128	0.83 165	1.24 202	0.72 150	0.91 213	1.00 97	0.67 154	0.26 165	0.16 47	0.25 136	0.20 153	0.24 87	0.21 91

MaDis-Stereo	0.82 117	0.66 311	1.53 163	0.65 54	1.87 618	1.24 43	0.36 41	2.13 128	1.27 141	0.67 88	0.75 61	0.88 202	0.70 117	1.15 136	1.07 306	0.29 264	0.23 315	0.26 180	0.20 153	0.31 250	0.22 120

UniTT-Stereo	0.82 117	0.47 89	2.63 290	0.96 293	1.19 468	0.78 12	0.39 48	1.12 14	1.54 252	1.19 234	1.26 212	0.51 53	0.64 93	1.13 126	1.03 299	0.30 306	0.20 220	0.24 97	0.21 171	0.40 388	0.25 172

ProNet	0.82 117	0.71 357	1.50 159	0.86 219	0.45 122	1.78 112	0.83 321	1.75 75	1.28 143	0.66 85	1.13 176	0.78 171	0.76 144	1.66 267	0.71 178	0.24 123	0.20 220	0.25 136	0.23 227	0.29 204	0.25 172

GEAStereo	0.84 124	0.48 99	1.09 53	0.85 212	0.45 122	4.54 591	0.83 321	1.88 90	0.91 75	0.75 116	0.89 103	0.53 60	0.80 170	0.92 75	0.53 92	0.30 306	0.19 169	0.27 213	0.19 128	0.28 184	0.19 15

aanet-new-90k	0.85 125	0.57 195	1.82 195	0.75 124	0.92 377	3.26 291	0.72 231	2.51 200	0.86 65	0.47 5	0.67 48	0.49 50	0.76 144	1.56 238	0.45 42	0.19 33	0.16 47	0.25 136	0.17 44	0.24 87	0.20 48

aanet-new-8k	0.85 125	0.52 129	1.68 180	0.77 148	0.37 51	3.21 276	1.02 451	2.57 216	0.85 63	0.59 50	0.94 122	0.54 63	1.05 262	0.90 66	0.67 154	0.22 77	0.17 82	0.23 58	0.18 84	0.24 87	0.21 91

VIP-Stereo	0.85 125	0.83 434	1.59 173	0.76 142	0.87 362	3.18 271	0.80 301	1.94 102	0.83 57	0.78 139	1.04 149	0.64 110	0.59 76	1.24 160	0.61 125	0.28 235	0.18 123	0.23 58	0.17 44	0.22 68	0.19 15

LG-Stereo	0.85 125	0.60 237	2.71 296	0.59 12	0.45 122	2.85 216	0.55 127	2.41 172	1.34 149	0.59 50	1.19 188	0.43 28	0.40 12	0.76 23	0.75 195	0.20 46	0.17 82	0.31 327	0.24 256	0.29 204	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.86 129	0.45 53	1.07 32	0.68 74	1.74 600	3.37 310	0.91 390	2.46 189	0.76 29	0.85 171	0.94 122	0.72 150	0.87 194	0.71 9	0.49 67	0.25 148	0.15 24	0.26 180	0.17 44	0.23 77	0.19 15

Foundation-i1	0.86 129	0.38 9	1.13 76	0.77 148	1.12 447	1.06 23	0.69 216	2.94 276	1.61 296	0.89 183	1.39 254	1.24 271	1.01 244	1.08 111	0.55 103	0.23 95	0.19 169	0.22 42	0.20 153	0.21 49	0.20 48

1w_stereo	0.86 129	0.42 36	1.07 32	0.72 107	0.81 326	3.00 243	0.67 194	3.28 319	0.75 28	0.74 113	1.32 232	0.37 9	1.37 354	0.92 75	0.68 158	0.16 6	0.14 11	0.20 14	0.16 25	0.19 8	0.22 120

rvit_stereo_0083	0.86 129	0.67 321	1.42 149	0.87 225	0.65 257	1.23 39	0.64 177	1.67 66	2.28 456	0.79 143	0.93 118	0.93 221	1.07 275	1.46 223	0.75 195	0.32 351	0.36 494	0.30 300	0.26 299	0.33 302	0.28 240

Occ-G	0.86 129	0.52 129	1.39 143	0.82 176	0.66 264	1.37 63	0.79 290	1.58 49	1.31 147	1.56 272	0.87 95	2.18 416	0.89 207	0.97 89	0.88 248	0.26 165	0.19 169	0.26 180	0.19 128	0.25 113	0.24 158

IGEVStereo-DCA	0.86 129	0.65 299	2.05 220	0.90 247	0.46 133	1.57 89	0.86 342	1.62 57	1.24 132	0.65 82	0.77 66	0.74 163	0.72 122	2.59 376	0.86 237	0.28 235	0.21 254	0.28 248	0.21 171	0.29 204	0.27 219

111111	0.87 135	0.50 113	1.13 76	0.66 63	1.08 437	3.37 310	0.33 28	2.33 164	1.47 196	0.74 113	1.50 281	0.61 94	0.59 76	1.40 203	0.48 59	0.24 123	0.19 169	0.22 42	0.16 25	0.24 87	0.19 15

MoCha-V2	0.87 135	0.48 99	1.87 198	0.88 230	0.32 16	1.37 63	0.55 127	2.71 243	1.42 172	0.92 189	1.75 358	0.65 116	1.17 311	1.45 219	0.57 112	0.21 57	0.21 254	0.20 14	0.19 128	0.24 87	0.23 140

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.88 137	0.45 53	1.31 125	0.63 31	1.63 575	3.91 432	0.66 190	2.28 156	1.02 105	1.10 224	0.98 134	0.60 90	0.46 30	0.83 44	0.47 55	0.26 165	0.18 123	0.29 273	0.23 227	0.24 87	0.18 7

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.88 137	0.80 418	1.43 151	0.68 74	1.19 468	3.73 392	0.92 404	2.05 116	0.96 94	0.71 101	0.85 88	0.80 177	0.81 173	0.72 14	0.56 107	0.23 95	0.19 169	0.26 180	0.18 84	0.23 77	0.36 355

BStereo	0.88 137	0.73 373	4.10 355	0.80 160	0.51 166	1.13 28	0.72 231	2.57 216	1.00 102	0.85 171	0.57 33	0.72 150	0.48 37	1.01 98	0.90 255	0.26 165	0.22 285	0.24 97	0.29 384	0.25 113	0.25 172

GIP-stereo	0.88 137	0.50 113	1.34 132	1.32 492	0.94 385	2.90 223	0.42 69	3.41 342	1.06 114	0.63 74	0.76 63	0.90 209	0.76 144	0.91 71	0.52 88	0.27 191	0.18 123	0.25 136	0.16 25	0.25 113	0.19 15

WCG-NET	0.88 137	0.49 109	1.26 112	0.90 247	0.37 51	1.48 79	1.07 466	1.73 73	2.30 460	1.63 286	1.49 280	0.92 217	0.97 230	0.95 82	0.76 201	0.22 77	0.16 47	0.23 58	0.20 153	0.25 113	0.21 91

Pointernet	0.88 137	0.44 48	2.26 251	0.84 200	0.37 51	2.29 164	0.38 46	3.06 293	1.46 191	0.66 85	1.39 254	0.91 211	0.73 127	1.01 98	0.72 183	0.23 95	0.19 169	0.20 14	0.18 84	0.19 8	0.20 48

aanet-32k-new	0.89 143	0.90 457	2.17 241	0.75 124	0.62 243	3.41 322	0.99 438	2.09 124	0.72 21	0.53 19	1.13 176	0.66 120	0.96 225	1.04 107	0.52 88	0.21 57	0.15 24	0.24 97	0.18 84	0.25 113	0.20 48

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.89 143	0.46 65	1.19 91	0.64 41	1.71 593	3.95 451	0.69 216	2.43 181	1.04 110	1.05 215	0.90 107	0.61 94	0.44 23	0.80 32	0.52 88	0.28 235	0.19 169	0.31 327	0.24 256	0.24 87	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.89 143	0.46 65	1.34 132	0.62 23	1.70 591	3.95 451	0.67 194	2.36 167	1.05 113	1.05 215	0.90 107	0.60 90	0.42 16	0.80 32	0.46 50	0.27 191	0.18 123	0.29 273	0.23 227	0.24 87	0.18 7

gcap_with_dpt	0.89 143	0.45 53	1.28 120	0.64 41	1.61 571	3.93 440	0.67 194	2.41 172	1.01 104	1.18 232	0.96 130	0.60 90	0.45 25	0.76 23	0.44 35	0.26 165	0.18 123	0.29 273	0.23 227	0.25 113	0.18 7

gasm-f	0.89 143	0.49 109	1.30 124	0.85 212	0.44 114	4.42 568	0.95 416	1.88 90	0.91 75	0.75 116	1.46 267	0.53 60	0.88 201	0.88 60	0.57 112	0.30 306	0.19 169	0.27 213	0.19 128	0.28 184	0.19 15

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 143	0.47 89	2.08 232	0.76 142	0.73 296	3.91 432	0.41 63	2.07 122	1.07 115	0.77 135	0.89 103	0.64 110	0.86 189	0.95 82	0.77 206	0.26 165	0.18 123	0.26 180	0.19 128	0.32 282	0.32 303

SCV_C0	0.89 143	0.59 221	1.96 211	0.83 189	0.44 114	1.24 43	0.64 177	3.33 334	1.66 313	0.82 153	1.20 190	0.73 157	0.66 107	1.62 257	0.66 149	0.32 351	0.21 254	0.24 97	0.20 153	0.28 184	0.23 140

CAS++	0.89 143	0.64 285	1.46 153	0.81 164	0.51 166	1.24 43	0.86 342	3.44 343	1.46 191	1.14 230	1.29 222	0.62 101	0.58 71	1.13 126	0.59 119	0.34 382	0.30 445	0.34 405	0.26 299	0.41 412	0.29 252
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.89 143	0.46 65	1.19 91	0.64 41	1.71 593	3.95 451	0.69 216	2.43 181	1.04 110	1.05 215	0.90 107	0.61 94	0.44 23	0.80 32	0.52 88	0.28 235	0.19 169	0.31 327	0.24 256	0.24 87	0.19 15

NLSM3	0.90 152	0.46 65	1.19 91	0.62 23	1.30 496	3.19 274	0.45 84	2.81 264	1.27 141	0.78 139	0.95 127	0.55 69	1.03 249	1.14 130	0.87 243	0.20 46	0.15 24	0.26 180	0.22 206	0.24 87	0.23 140

DDF-Stereo	0.90 152	0.53 147	1.16 85	0.88 230	1.31 499	1.59 92	0.86 342	2.26 151	0.79 40	0.48 7	0.63 41	0.54 63	0.73 127	2.97 395	1.03 299	0.39 452	0.17 82	0.24 97	0.18 84	1.06 606	0.29 252

IGEV-RUCA	0.90 152	0.53 147	1.05 23	0.81 164	0.74 301	3.89 429	0.80 301	1.92 98	1.41 169	0.96 202	0.71 52	0.70 136	0.73 127	1.30 185	0.68 158	0.29 264	0.20 220	0.25 136	0.19 128	0.43 441	0.34 335

gcap-zeroshot	0.90 152	0.46 65	1.36 139	0.64 41	1.71 593	3.95 451	0.68 205	2.49 193	0.98 98	1.05 215	0.85 88	0.62 101	0.43 18	0.79 29	0.51 85	0.27 191	0.19 169	0.30 300	0.24 256	0.24 87	0.19 15

IGEV++	0.90 152	0.58 211	1.32 129	0.94 285	0.45 122	1.27 47	1.00 443	3.32 328	1.55 260	0.82 153	1.34 239	0.86 196	1.09 282	1.16 138	0.89 251	0.33 370	0.18 123	0.23 58	0.19 128	0.29 204	0.22 120

testlalala	0.90 152	0.46 65	1.36 139	0.64 41	1.71 593	3.95 451	0.68 205	2.49 193	0.98 98	1.05 215	0.85 88	0.62 101	0.43 18	0.79 29	0.51 85	0.27 191	0.19 169	0.30 300	0.24 256	0.24 87	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.91 158	1.57 581	2.54 277	0.69 80	1.41 534	2.08 143	0.83 321	2.11 126	1.38 159	0.65 82	0.75 61	0.66 120	0.64 93	0.72 14	0.40 15	0.23 95	0.19 169	0.24 97	0.18 84	0.33 302	0.54 503

trnet	0.91 158	0.48 99	1.46 153	0.62 23	0.31 12	4.40 563	0.41 63	2.20 137	1.53 243	0.94 193	1.14 178	0.88 202	0.89 207	1.09 114	0.71 178	0.27 191	0.19 169	0.22 42	0.15 7	0.21 49	0.19 15

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 160	0.73 373	1.42 149	0.92 264	1.08 437	2.97 242	0.53 117	1.77 79	1.39 161	1.16 231	1.54 292	0.58 82	0.65 100	1.03 102	0.84 227	0.25 148	0.23 315	0.30 300	0.24 256	0.43 441	0.29 252

CREStereo	0.92 160	0.53 147	1.45 152	0.61 16	0.34 24	4.42 568	0.40 56	2.21 140	1.54 252	0.94 193	1.12 173	0.87 198	0.87 194	1.12 122	0.72 183	0.28 235	0.19 169	0.22 42	0.15 7	0.22 68	0.19 15
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PSi22	0.93 162	0.71 357	1.23 102	1.00 322	0.36 33	1.73 108	0.36 41	3.46 344	1.44 179	0.98 204	1.39 254	1.16 254	0.64 93	1.95 315	0.75 195	0.19 33	0.17 82	0.21 30	0.17 44	0.34 321	0.35 349

castereo++	0.93 162	0.56 184	1.26 112	0.92 264	0.73 296	2.48 182	1.00 443	2.99 282	1.03 107	0.68 90	1.41 260	1.92 380	0.59 76	1.26 167	0.44 35	0.25 148	0.19 169	0.28 248	0.19 128	0.23 77	0.23 140

IGEV-Stereo++	0.93 162	0.44 48	1.08 44	0.70 85	1.20 475	3.87 427	0.33 28	3.36 336	1.43 176	0.75 116	1.17 185	0.68 127	1.04 257	0.95 82	0.42 24	0.22 77	0.16 47	0.23 58	0.17 44	0.24 87	0.20 48

GCAP-Stereo	0.93 162	0.68 329	1.35 137	0.85 212	0.41 90	3.61 372	0.52 116	2.20 137	1.50 218	1.11 228	1.04 149	1.17 256	0.84 184	1.11 117	0.71 178	0.25 148	0.20 220	0.27 213	0.18 84	0.28 184	0.23 140

aanet-new	0.94 166	0.56 184	2.97 309	0.71 94	1.41 534	2.86 218	1.03 454	1.99 107	0.82 53	0.59 50	0.93 118	0.58 82	1.30 339	1.18 149	0.50 74	0.22 77	0.17 82	0.24 97	0.17 44	0.25 113	0.22 120

depthmonostereo	0.94 166	0.71 357	2.39 265	0.85 212	0.54 191	2.21 157	0.53 117	1.83 85	1.17 121	0.95 197	1.09 166	0.99 230	0.97 230	2.37 353	0.68 158	0.23 95	0.27 407	0.22 42	0.20 153	0.25 113	0.26 202

StereoAnything_RVC	0.94 166	2.66 624	2.20 242	0.76 142	0.34 24	1.18 36	0.39 48	2.31 161	0.69 16	0.51 15	0.34 8	0.32 1	0.89 207	1.57 242	0.35 2	0.32 351	0.16 47	0.23 58	0.15 7	3.31 650	0.18 7

rvit_stereo_0080	0.94 166	0.72 362	2.56 279	0.64 41	0.59 228	1.90 121	0.75 261	2.71 243	1.40 165	0.91 186	1.04 149	0.85 192	0.82 177	1.14 130	0.78 207	0.35 402	0.29 432	0.25 136	0.27 327	0.45 460	0.29 252

IGEV-Stereo+	0.94 166	0.47 89	1.19 91	0.86 219	2.02 630	1.40 66	0.39 48	1.17 16	0.88 69	0.61 60	0.44 18	0.47 42	0.79 163	2.14 335	0.42 24	0.27 191	0.19 169	0.22 42	0.17 44	2.26 643	2.41 648

whm_eth	0.94 166	0.72 362	2.56 279	0.64 41	0.59 228	1.90 121	0.75 261	2.71 243	1.40 165	0.91 186	1.04 149	0.85 192	0.82 177	1.14 130	0.78 207	0.35 402	0.29 432	0.25 136	0.27 327	0.45 460	0.29 252

LoS_RVC	0.94 166	1.30 549	1.31 125	0.84 200	1.63 575	2.02 132	0.59 147	1.51 39	1.36 154	0.81 151	1.33 234	0.84 187	0.88 201	1.36 195	0.73 186	0.21 57	0.17 82	0.20 14	0.14 2	0.20 28	1.45 626

LoS	0.94 166	0.52 129	1.88 199	0.86 219	0.36 33	4.15 506	0.51 107	2.18 133	1.45 182	0.97 203	0.88 96	0.62 101	0.79 163	1.59 248	0.86 237	0.26 165	0.19 169	0.24 97	0.16 25	0.21 49	0.20 48
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
zero-FE	0.95 174	0.52 129	2.63 290	0.86 219	1.27 492	1.41 67	0.86 342	2.27 153	0.73 26	0.50 11	0.64 42	0.54 63	0.78 158	2.70 384	1.02 297	0.35 402	0.17 82	0.24 97	0.18 84	1.03 603	0.29 252

SCV	0.95 174	0.63 274	1.38 141	1.70 591	0.41 90	1.23 39	0.89 377	3.53 360	1.57 272	0.61 60	1.54 292	0.93 221	0.77 149	1.66 267	0.66 149	0.36 415	0.20 220	0.25 136	0.19 128	0.29 204	0.25 172

WCG-NET（raft）	0.95 174	0.55 172	1.20 98	0.84 200	0.31 12	1.44 73	1.01 446	1.55 45	2.37 481	1.64 289	1.42 262	2.38 438	1.01 244	1.29 179	0.76 201	0.22 77	0.19 169	0.22 42	0.20 153	0.25 113	0.21 91

anonymousdsp	0.95 174	0.69 332	1.27 118	0.83 189	0.52 179	4.54 591	0.84 328	1.76 76	1.24 132	0.76 130	1.06 160	0.78 171	0.77 149	1.67 272	0.69 169	0.27 191	0.17 82	0.29 273	0.21 171	0.31 250	0.26 202

IGEV-Stereo	0.95 174	0.69 332	1.27 118	0.84 200	0.52 179	4.54 591	0.84 328	1.76 76	1.24 132	0.75 116	1.06 160	0.79 175	0.77 149	1.68 274	0.69 169	0.27 191	0.17 82	0.29 273	0.21 171	0.31 250	0.26 202
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GSStereo	0.96 179	0.48 99	1.09 53	0.97 300	0.45 122	4.54 591	0.83 321	3.32 328	1.37 155	0.75 116	0.89 103	0.76 167	0.80 170	0.92 75	0.53 92	0.26 165	0.18 123	0.26 180	0.20 153	0.28 184	0.21 91

tt45	0.96 179	0.48 99	1.19 91	0.89 237	0.66 264	3.91 432	0.76 264	1.90 95	1.26 140	0.70 97	1.30 224	0.71 147	0.63 90	2.59 376	0.74 192	0.22 77	0.17 82	0.28 248	0.23 227	0.27 163	0.27 219

DF	0.97 181	0.56 184	1.59 173	0.93 280	0.51 166	1.13 28	0.97 428	4.39 599	1.44 179	0.95 197	1.59 307	1.01 234	0.57 67	1.62 257	0.75 195	0.32 351	0.22 285	0.25 136	0.19 128	0.25 113	0.25 172

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.97 181	1.76 594	2.51 275	0.69 80	1.40 526	2.95 239	0.99 438	2.18 133	1.04 110	0.68 90	0.80 72	0.69 133	0.64 93	0.87 54	0.40 15	0.23 95	0.19 169	0.25 136	0.21 171	0.30 230	0.64 542

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.97 181	0.41 27	3.72 347	0.63 31	0.80 321	1.51 83	0.84 328	1.84 86	1.51 225	0.82 153	1.00 135	0.70 136	1.00 240	0.75 20	0.41 20	0.23 95	0.18 123	0.24 97	0.18 84	0.43 441	2.30 644

MSCF	0.97 181	0.82 430	1.26 112	0.88 230	0.40 83	3.17 269	0.88 370	2.79 260	1.39 161	1.32 243	1.19 188	0.58 82	1.33 344	1.28 174	0.64 136	0.25 148	0.19 169	0.25 136	0.25 276	0.28 184	0.32 303

999	0.97 181	0.48 99	1.24 109	1.03 347	0.64 249	3.25 289	0.92 404	1.40 29	1.39 161	0.71 101	1.68 336	0.70 136	0.66 107	3.03 397	0.89 251	0.23 95	0.19 169	0.25 136	0.21 171	0.25 113	0.29 252

GCAPDPT-zeroshot4090	0.97 181	0.41 27	3.70 346	0.63 31	0.80 321	1.51 83	0.84 328	1.84 86	1.51 225	0.82 153	1.00 135	0.70 136	1.00 240	0.75 20	0.41 20	0.23 95	0.18 123	0.24 97	0.18 84	0.43 441	2.30 644

DA	0.98 187	0.46 65	1.34 132	0.92 264	0.43 103	4.34 551	0.85 337	2.79 260	1.35 152	0.82 153	1.30 224	0.89 204	1.08 279	1.11 117	0.56 107	0.30 306	0.18 123	0.24 97	0.18 84	0.25 113	0.23 140

GGEV	0.98 187	0.46 65	1.34 132	0.92 264	0.43 103	4.34 551	0.85 337	2.79 260	1.35 152	0.82 153	1.30 224	0.89 204	1.08 279	1.11 117	0.56 107	0.30 306	0.18 123	0.24 97	0.18 84	0.25 113	0.23 140

ff7	0.98 187	0.69 332	2.05 220	0.84 200	0.52 179	4.55 596	0.86 342	1.62 57	1.24 132	0.75 116	1.03 144	0.70 136	0.77 149	1.84 299	0.68 158	0.27 191	0.17 82	0.29 273	0.21 171	0.31 250	0.27 219

ffff	0.98 187	0.69 332	2.05 220	0.84 200	0.52 179	4.55 596	0.86 342	1.62 57	1.24 132	0.75 116	1.03 144	0.70 136	0.77 149	1.84 299	0.68 158	0.27 191	0.17 82	0.29 273	0.21 171	0.31 250	0.27 219

11t	0.98 187	0.69 332	2.05 220	0.84 200	0.52 179	4.55 596	0.86 342	1.62 57	1.24 132	0.75 116	1.03 144	0.70 136	0.77 149	1.84 299	0.68 158	0.27 191	0.17 82	0.29 273	0.21 171	0.31 250	0.27 219

MIF-Stereo (partial)	0.98 187	0.55 172	2.83 303	0.71 94	1.03 420	1.08 25	0.49 101	2.55 212	1.66 313	0.79 143	1.20 190	0.80 177	0.90 210	1.61 255	1.56 429	0.36 415	0.24 351	0.33 386	0.25 276	0.40 388	0.28 240

ccc-4	0.98 187	0.69 332	2.05 220	0.84 200	0.52 179	4.55 596	0.86 342	1.62 57	1.24 132	0.75 116	1.03 144	0.70 136	0.77 149	1.84 299	0.68 158	0.27 191	0.17 82	0.29 273	0.21 171	0.31 250	0.27 219

CroCo-Stereo	0.98 187	0.87 451	3.44 332	0.87 225	0.53 189	0.49 3	0.50 103	3.99 468	1.49 212	0.81 151	1.25 210	1.00 233	0.75 136	1.10 115	1.09 311	0.24 123	0.21 254	0.24 97	0.19 128	0.35 342	0.27 219
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
CroCo-Stereo Lap2	0.99 195	0.89 455	2.55 278	0.99 314	1.80 611	0.54 4	0.46 89	3.10 297	1.24 132	1.07 221	1.21 194	1.05 243	0.78 158	1.26 167	1.08 308	0.27 191	0.23 315	0.27 213	0.21 171	0.43 441	0.34 335

PMTNet	0.99 195	0.48 99	1.73 184	0.62 23	0.56 204	4.20 533	0.43 74	1.88 90	1.58 276	1.00 205	1.05 156	0.78 171	0.98 237	1.50 228	0.85 230	1.21 629	0.20 220	0.23 58	0.15 7	0.22 68	0.19 15

GASTEREO	1.00 197	0.98 485	1.23 102	0.90 247	0.40 83	3.40 317	0.88 370	2.77 252	1.44 179	1.39 254	1.30 224	0.55 69	1.35 350	1.33 189	0.64 136	0.25 148	0.19 169	0.25 136	0.25 276	0.25 113	0.31 292

rvit_0105_6	1.00 197	0.93 469	2.21 244	0.92 264	0.55 199	1.52 87	0.79 290	2.41 172	2.96 575	0.76 130	0.72 55	1.02 236	0.75 136	1.42 211	0.81 219	0.40 460	0.43 545	0.34 405	0.31 421	0.43 441	0.34 335

rvit_stereo_ft	1.00 197	0.87 451	3.55 336	0.97 300	0.66 264	1.06 23	0.80 301	2.78 255	1.67 315	0.78 139	0.96 130	0.95 227	1.14 302	1.06 109	0.90 255	0.32 351	0.24 351	0.27 213	0.28 356	0.39 383	0.27 219

MyStereo07	1.01 200	0.80 418	1.26 112	1.00 322	1.04 423	3.95 451	0.95 416	2.07 122	1.42 172	0.75 116	1.22 197	0.68 127	0.91 213	1.63 262	0.67 154	0.24 123	0.24 351	0.34 405	0.26 299	0.41 412	0.37 370

CES	1.01 200	0.55 172	1.74 187	0.92 264	2.15 634	2.15 150	0.50 103	2.01 110	1.45 182	0.76 130	1.02 138	0.61 94	0.47 33	1.29 179	0.79 213	0.22 77	0.17 82	0.24 97	0.14 2	0.63 535	2.29 643

TANstereo	1.01 200	0.55 172	1.73 184	0.76 142	0.36 33	4.04 480	0.38 46	1.48 36	1.62 302	2.03 399	2.10 478	0.84 187	0.93 219	0.98 91	0.62 129	0.28 235	0.36 494	0.23 58	0.20 153	0.25 113	0.46 458

GMStereo	1.01 200	1.00 489	2.86 306	0.83 189	0.45 122	1.47 77	0.57 134	1.89 93	2.11 421	1.52 267	1.24 202	0.87 198	0.74 133	1.58 243	0.94 280	0.40 460	0.21 254	0.30 300	0.30 405	0.47 475	0.36 355
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo++_RVC	1.02 204	0.49 109	1.54 166	0.83 189	0.55 199	4.01 474	0.31 20	1.63 62	1.99 385	1.63 286	2.13 487	0.84 187	0.65 100	0.88 60	0.70 175	0.27 191	0.15 24	0.23 58	1.22 640	0.24 87	0.17 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
HART	1.03 205	0.85 445	3.13 317	0.84 200	0.38 67	1.17 35	0.42 69	3.54 361	1.47 196	1.08 222	2.17 494	1.48 306	0.57 67	1.37 201	0.74 192	0.23 95	0.18 123	0.28 248	0.21 171	0.32 282	0.24 158

XX-TBD	1.03 205	0.95 477	1.94 206	1.30 485	0.43 103	3.97 466	0.33 28	1.74 74	1.73 336	1.59 276	2.02 457	0.69 133	0.60 82	1.16 138	0.66 149	0.30 306	0.25 378	0.23 58	0.15 7	0.31 250	0.22 120

RT-Monster	1.05 207	0.53 147	2.62 288	0.83 189	1.40 526	2.96 240	0.47 95	2.81 264	1.83 361	1.21 237	1.22 197	0.93 221	0.83 182	1.36 195	0.60 122	0.21 57	0.20 220	0.23 58	0.18 84	0.21 49	0.29 252

xyz-stereo-finetune	1.05 207	0.62 266	1.46 153	0.59 12	0.36 33	3.48 337	0.81 311	2.69 241	1.74 342	0.94 193	1.21 194	0.91 211	0.78 158	2.53 371	1.28 366	0.24 123	0.24 351	0.26 180	0.23 227	0.30 230	0.23 140

FE-Mocha	1.06 209	0.74 384	2.45 271	0.97 300	0.69 283	1.57 89	0.40 56	2.92 274	1.47 196	1.82 327	1.81 394	1.62 324	0.88 201	1.36 195	0.78 207	0.29 264	0.20 220	0.35 424	0.31 421	0.26 143	0.33 322

EGLCR-Stereo	1.06 209	0.51 121	1.56 169	1.02 340	0.39 73	4.27 544	0.42 69	4.08 496	1.48 206	0.90 185	0.68 49	1.09 244	0.66 107	1.81 293	0.62 129	0.27 191	0.19 169	0.29 273	0.23 227	0.37 367	0.25 172

MC-Stereo	1.06 209	0.48 99	1.55 167	1.15 414	0.41 90	4.56 601	0.61 155	2.06 120	1.46 191	1.90 346	1.61 316	0.89 204	1.12 293	1.35 193	0.73 186	0.25 148	0.18 123	0.26 180	0.22 206	0.25 113	0.24 158

sCroCo_RVC	1.06 209	0.82 430	5.05 369	1.02 340	1.05 425	0.98 19	0.61 155	2.06 120	1.29 144	0.69 94	1.26 212	0.82 183	1.10 288	1.20 152	0.90 255	0.42 486	0.40 526	0.33 386	0.30 405	0.46 471	0.38 387

Wave_Phase_stereo	1.07 213	0.73 373	4.10 355	0.80 160	0.51 166	4.91 640	0.72 231	2.50 197	1.00 102	0.85 171	0.57 33	0.72 150	0.48 37	1.01 98	0.90 255	0.26 165	0.22 285	0.24 97	0.29 384	0.25 113	0.25 172

rvit_0105_4	1.07 213	0.99 486	2.39 265	0.93 280	0.54 191	1.62 99	0.84 328	2.77 252	2.91 570	0.80 147	0.91 112	1.09 244	0.86 189	1.63 262	0.85 230	0.40 460	0.45 555	0.35 424	0.31 421	0.43 441	0.40 415

DN	1.08 215	0.54 163	3.15 319	0.90 247	1.00 414	3.37 310	0.48 99	2.59 226	1.45 182	0.95 197	0.82 81	1.32 282	0.73 127	1.86 306	0.64 136	0.30 306	0.26 395	0.28 248	0.24 256	0.34 321	0.32 303

MM-Stereo_test3	1.09 216	0.59 221	1.55 167	1.73 595	1.18 461	1.91 123	0.86 342	3.52 356	1.76 346	1.25 238	1.86 419	1.10 247	0.69 114	1.32 188	0.86 237	0.27 191	0.23 315	0.27 213	0.22 206	0.34 321	0.30 282

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 216	3.30 634	2.61 285	0.82 176	0.38 67	1.27 47	0.62 170	1.51 39	1.29 144	0.91 186	0.92 115	0.65 116	0.57 67	1.08 111	0.59 119	1.55 643	0.15 24	0.32 350	0.28 356	1.10 613	1.98 640

iRaftStereo_RVC	1.09 216	0.70 343	1.39 143	0.95 288	0.45 122	3.83 410	0.42 69	2.37 169	1.58 276	1.69 299	1.76 367	1.80 359	0.83 182	1.50 228	0.98 290	0.28 235	0.18 123	0.29 273	0.26 299	0.30 230	0.31 292

RAFT-Stereo-weight	1.11 219	0.48 99	1.22 101	0.99 314	0.42 97	4.17 521	0.80 301	3.60 369	1.50 218	1.97 369	1.50 281	1.30 280	0.65 100	1.24 160	0.85 230	0.25 148	0.19 169	0.26 180	0.22 206	0.27 163	0.23 140

11t1	1.11 219	0.53 147	1.80 192	1.55 570	0.65 257	2.20 156	0.60 150	3.66 379	1.49 212	1.60 277	1.26 212	1.03 238	1.35 350	1.72 280	0.97 287	0.28 235	0.31 454	0.29 273	0.23 227	0.30 230	0.34 335

rvit_0105_5	1.13 221	0.93 469	2.60 282	0.91 258	0.56 204	1.92 124	0.91 390	3.02 287	2.63 531	0.95 197	1.20 190	1.18 260	0.93 219	1.51 231	0.93 278	0.40 460	0.43 545	0.37 452	0.35 465	0.42 431	0.44 441

GMOStereo	1.13 221	0.70 343	2.26 251	0.75 124	0.44 114	3.05 249	0.91 390	2.78 255	1.45 182	2.37 512	1.52 284	1.53 310	1.05 262	1.17 144	0.92 269	0.25 148	0.19 169	0.35 424	0.28 356	0.34 321	0.26 202

error version	1.13 221	0.70 343	2.26 251	0.75 124	0.44 114	3.05 249	0.91 390	2.78 255	1.45 182	2.37 512	1.52 284	1.53 310	1.05 262	1.17 144	0.92 269	0.25 148	0.19 169	0.35 424	0.28 356	0.34 321	0.26 202

test-v	1.13 221	0.70 343	2.26 251	0.75 124	0.44 114	3.05 249	0.91 390	2.78 255	1.45 182	2.37 512	1.52 284	1.53 310	1.05 262	1.17 144	0.92 269	0.25 148	0.19 169	0.35 424	0.28 356	0.34 321	0.26 202

test-2	1.13 221	0.70 343	2.26 251	0.75 124	0.44 114	3.05 249	0.91 390	2.78 255	1.45 182	2.37 512	1.52 284	1.53 310	1.05 262	1.17 144	0.92 269	0.25 148	0.19 169	0.35 424	0.28 356	0.34 321	0.26 202

Lsterematch	1.15 226	0.84 439	4.02 354	0.80 160	0.39 73	1.68 104	0.68 205	2.01 110	2.02 392	1.58 275	2.02 457	1.35 286	1.40 362	1.41 208	1.10 312	0.28 235	0.16 47	0.29 273	0.22 206	0.29 204	0.37 370

HUF	1.15 226	0.64 285	8.62 410	0.90 247	0.35 29	1.35 61	0.78 283	1.97 105	1.50 218	0.63 74	1.52 284	0.83 185	0.66 107	1.28 174	0.63 133	0.29 264	0.23 315	0.26 180	0.17 44	0.23 77	0.25 172

tg	1.15 226	0.67 321	1.31 125	0.94 285	0.54 191	4.02 476	0.41 63	2.96 279	1.59 291	1.69 299	1.85 416	1.84 371	0.97 230	1.78 287	0.83 224	0.27 191	0.17 82	0.29 273	0.26 299	0.29 204	0.27 219

Selective-RAFT	1.15 226	0.46 65	1.64 177	0.99 314	0.45 122	4.17 521	0.51 107	3.21 308	1.69 325	1.12 229	1.34 239	1.45 303	1.40 362	2.08 327	0.94 280	0.41 475	0.20 220	0.24 97	0.23 227	0.27 163	0.25 172

x	1.15 226	0.57 195	1.53 163	1.44 541	0.67 271	1.94 125	0.97 428	3.87 427	1.57 272	1.61 282	1.28 220	1.58 318	1.22 320	1.93 312	1.04 301	0.28 235	0.30 445	0.34 405	0.29 384	0.32 282	0.31 292

xyz-stereo-finetune2	1.16 231	0.63 274	1.50 159	0.57 7	0.36 33	3.47 334	0.65 187	2.70 242	1.23 130	0.88 180	1.75 358	0.91 211	1.76 467	3.54 408	1.74 465	0.24 123	0.22 285	0.30 300	0.27 327	0.31 250	0.26 202

rvit_stereo_0075_2	1.18 232	0.74 384	2.66 294	0.90 247	1.27 492	2.51 185	0.69 216	2.25 149	2.06 405	1.40 256	1.86 419	1.46 305	0.84 184	1.42 211	0.94 280	0.46 514	0.40 526	0.48 531	0.38 500	0.46 471	0.51 490

AE-Stereo	1.18 232	0.60 237	2.05 220	1.10 382	0.60 231	4.39 559	0.72 231	3.74 397	1.62 302	1.10 224	1.90 434	1.01 234	0.92 216	1.45 219	0.82 221	0.28 235	0.22 285	0.28 248	0.28 356	0.26 143	0.22 120

test-3	1.19 234	0.52 129	2.00 214	1.01 329	0.42 97	1.95 126	0.91 390	4.35 588	1.47 196	2.24 476	1.16 183	2.06 406	0.79 163	2.68 382	0.76 201	0.27 191	0.18 123	0.28 248	0.26 299	0.26 143	0.25 172

test_1	1.19 234	0.52 129	2.00 214	1.01 329	0.42 97	1.95 126	0.90 382	4.36 593	1.47 196	2.17 449	1.16 183	2.06 406	0.78 158	2.68 382	0.76 201	0.27 191	0.18 123	0.28 248	0.26 299	0.26 143	0.25 172

test_3	1.19 234	0.51 121	2.08 232	0.99 314	0.41 90	2.05 139	0.87 363	4.40 602	1.42 172	1.99 376	1.18 186	2.03 400	0.79 163	2.70 384	0.75 195	0.27 191	0.17 82	0.29 273	0.29 384	0.30 230	0.27 219

raftrobust	1.19 234	0.72 362	2.30 256	1.26 463	1.31 499	3.55 358	0.68 205	2.75 249	1.47 196	2.21 467	1.38 252	1.17 256	1.22 320	1.20 152	1.11 317	0.28 235	0.24 351	0.21 30	0.19 128	0.25 113	0.28 240

RALCasStereoNet	1.19 234	1.02 491	2.06 229	1.12 393	1.14 452	3.08 256	0.70 226	2.99 282	1.73 336	1.34 245	1.68 336	1.18 260	0.91 213	2.16 337	1.00 295	0.30 306	0.26 395	0.24 97	0.21 171	0.29 204	0.30 282

MIM_Stereo	1.20 239	0.78 410	3.30 327	1.05 350	0.43 103	3.04 247	0.60 150	2.46 189	1.51 225	1.60 277	1.58 303	1.82 365	1.29 335	2.00 319	1.07 306	0.24 123	0.24 351	0.28 248	0.25 276	0.27 163	0.27 219

R-Stereo Train	1.20 239	0.58 211	1.81 193	0.99 314	0.67 271	3.78 400	0.90 382	4.09 498	1.51 225	2.16 445	1.71 347	1.13 250	0.94 222	1.40 203	0.91 264	0.30 306	0.24 351	0.26 180	0.21 171	0.26 143	0.25 172

RAFT-Stereo	1.20 239	0.58 211	1.81 193	0.99 314	0.67 271	3.78 400	0.90 382	4.09 498	1.51 225	2.16 445	1.71 347	1.13 250	0.94 222	1.40 203	0.91 264	0.30 306	0.24 351	0.26 180	0.21 171	0.26 143	0.25 172
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
model_zeroshot	1.21 242	0.60 237	3.55 336	1.05 350	0.57 216	3.46 331	0.63 173	2.73 246	1.55 260	2.05 404	1.38 252	1.50 309	0.82 177	1.69 275	0.87 243	0.29 264	0.23 315	0.30 300	0.23 227	0.27 163	0.32 303

RCA-Stereo	1.21 242	0.52 129	1.58 172	0.90 247	0.46 133	4.68 617	0.79 290	4.13 508	1.74 342	1.92 353	1.80 382	0.94 226	1.48 391	1.14 130	0.70 175	0.27 191	0.18 123	0.25 136	0.19 128	0.25 113	0.23 140

raft+_RVC	1.21 242	0.83 434	2.61 285	1.35 510	0.97 393	3.60 368	0.76 264	3.23 313	1.51 225	1.33 244	1.67 333	1.03 238	1.10 288	1.87 307	0.92 269	0.24 123	0.22 285	0.25 136	0.24 256	0.26 143	0.25 172

AnonymousM	1.22 245	1.32 555	0.97 13	0.88 230	0.56 204	4.03 478	0.69 216	2.41 172	1.68 318	1.48 263	1.31 231	1.15 253	1.00 240	1.18 149	0.73 186	0.32 351	0.40 526	2.07 649	1.70 651	0.24 87	0.22 120

LL-Strereo2	1.23 246	0.85 445	2.38 264	0.93 280	0.68 276	3.72 388	1.37 529	2.54 211	1.99 385	1.75 315	1.40 258	1.82 365	0.73 127	1.40 203	0.99 293	0.31 330	0.23 315	0.55 572	0.35 465	0.29 204	0.24 158

ROB_FTStereo_v2	1.23 246	0.66 311	2.02 216	0.75 124	0.37 51	4.67 616	0.76 264	2.53 202	1.58 276	1.99 376	1.46 267	1.78 349	1.14 302	2.08 327	0.88 248	0.48 528	0.22 285	0.32 350	0.27 327	0.40 388	0.29 252

CRE-IMP	1.23 246	0.61 257	2.14 237	0.82 176	0.39 73	4.54 591	0.83 321	2.63 232	1.55 260	1.95 363	1.46 267	1.87 376	0.96 225	1.48 225	1.33 377	0.45 507	0.21 254	0.31 327	0.26 299	0.41 412	0.31 292

RAFT	1.23 246	0.84 439	2.05 220	0.96 293	0.47 143	1.80 114	0.94 412	3.18 307	1.46 191	1.60 277	1.71 347	3.04 513	1.59 418	1.64 264	1.32 373	0.38 440	0.24 351	0.40 478	0.32 433	0.40 388	0.35 349

test-1	1.23 246	0.65 299	1.88 199	0.96 293	0.52 179	3.84 415	0.62 170	4.01 472	1.47 196	1.93 357	1.78 376	1.83 368	0.92 216	1.19 151	1.28 366	0.26 165	0.29 432	0.31 327	0.24 256	0.29 204	0.36 355

rvit_0105_3	1.24 251	0.93 469	2.84 304	0.97 300	0.58 225	2.38 171	1.08 471	3.26 318	2.53 517	1.18 232	1.40 258	1.24 271	1.04 257	1.73 281	0.97 287	0.44 498	0.44 550	0.40 478	0.42 533	0.42 431	0.50 482

PSM-adaLoss	1.24 251	0.65 299	2.03 217	0.75 124	0.37 51	4.68 617	0.73 239	2.53 202	1.58 276	1.99 376	1.47 272	1.78 349	1.13 295	2.18 341	0.87 243	0.48 528	0.23 315	0.32 350	0.27 327	0.40 388	0.29 252

rafts_anoy	1.24 251	0.80 418	3.61 342	1.17 424	1.20 475	3.00 243	0.61 155	3.17 305	1.58 276	1.37 251	1.26 212	1.19 264	1.12 293	1.78 287	1.25 355	0.32 351	0.23 315	0.32 350	0.32 433	0.31 250	0.30 282

DIP-Stereo	1.24 251	0.69 332	1.77 189	0.65 54	0.61 236	4.29 546	0.58 143	4.44 608	2.53 517	1.98 371	1.33 234	0.91 211	0.86 189	1.25 166	1.25 355	0.36 415	0.23 315	0.32 350	0.23 227	0.32 282	0.29 252
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
riskmin	1.25 255	0.56 184	2.05 220	1.05 350	0.93 383	2.86 218	0.55 127	3.23 313	1.34 149	1.55 270	1.07 163	3.56 566	2.03 502	1.29 179	1.00 295	0.28 235	0.27 407	0.34 405	0.21 171	0.41 412	0.43 435

Patchmatch Stereo++	1.25 255	0.65 299	2.06 229	0.75 124	0.37 51	4.68 617	0.76 264	2.53 202	1.58 276	1.99 376	1.47 272	1.78 349	1.14 302	2.44 355	0.90 255	0.48 528	0.23 315	0.32 350	0.27 327	0.40 388	0.29 252
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
ROB_FTStereo	1.25 255	0.66 311	2.14 237	0.75 124	0.37 51	4.65 613	0.77 276	2.53 202	1.58 276	1.99 376	1.47 272	1.78 349	1.13 295	2.26 350	0.86 237	0.47 523	0.22 285	0.32 350	0.27 327	0.40 388	0.29 252

HUI-Stereo	1.25 255	0.66 311	2.33 259	0.75 124	0.37 51	4.68 617	0.78 283	2.53 202	1.58 276	1.99 376	1.46 267	1.79 356	1.13 295	2.17 339	0.85 230	0.48 528	0.23 315	0.32 350	0.27 327	0.40 388	0.29 252

iRAFT	1.25 255	0.65 299	2.06 229	0.75 124	0.37 51	4.68 617	0.76 264	2.53 202	1.58 276	1.99 376	1.47 272	1.78 349	1.14 302	2.44 355	0.90 255	0.48 528	0.23 315	0.32 350	0.27 327	0.40 388	0.29 252

RAFT-IKP	1.25 255	0.66 311	2.23 249	0.75 124	0.37 51	4.64 611	0.74 251	2.53 202	1.58 276	1.99 376	1.47 272	1.78 349	1.13 295	2.22 347	0.92 269	0.48 528	0.22 285	0.32 350	0.27 327	0.40 388	0.29 252

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 255	0.72 362	1.74 187	1.05 350	0.36 33	4.13 502	0.42 69	2.95 277	2.84 566	2.02 395	2.40 538	1.61 323	1.11 292	1.26 167	0.97 287	0.21 57	0.15 24	0.26 180	0.23 227	0.29 204	0.23 140

FACV-RUCA	1.26 262	0.65 299	2.21 244	1.06 356	1.50 550	2.69 203	1.15 488	3.05 290	1.87 365	1.36 248	1.99 453	1.03 238	1.15 310	1.36 195	1.10 312	0.41 475	0.41 535	0.73 614	0.41 526	0.61 529	0.41 421

CAS	1.26 262	0.40 19	1.46 153	2.97 649	1.61 571	4.13 502	0.73 239	1.78 80	1.49 212	0.83 165	1.10 169	0.59 87	0.53 54	1.26 167	0.80 214	2.99 653	0.13 1	0.21 30	0.13 1	0.31 250	1.72 633

anonymousdsp2	1.26 262	0.60 237	3.74 348	1.02 340	0.41 90	3.60 368	0.72 231	3.68 382	1.47 196	1.37 251	1.56 300	1.83 368	1.01 244	2.00 319	0.66 149	0.29 264	0.20 220	0.28 248	0.20 153	0.32 282	0.29 252

dd	1.26 262	1.15 521	2.47 272	0.92 264	0.49 159	4.35 554	0.75 261	1.92 98	2.11 421	1.44 260	1.24 202	1.19 264	1.05 262	1.78 287	1.70 457	0.57 567	0.34 482	0.35 424	0.33 441	0.60 524	0.46 458

iGMRVC	1.26 262	0.66 311	2.14 237	0.75 124	0.37 51	4.66 614	0.74 251	2.53 202	1.58 276	1.99 376	1.46 267	1.78 349	1.14 302	2.46 357	0.92 269	0.48 528	0.23 315	0.32 350	0.27 327	0.40 388	0.29 252

HI	1.27 267	0.90 457	2.33 259	1.10 382	0.68 276	2.92 229	0.45 84	2.49 193	1.76 346	2.13 428	1.65 330	2.42 445	1.84 484	1.58 243	1.61 439	0.26 165	0.16 47	0.28 248	0.29 384	0.26 143	0.25 172

CoSv	1.27 267	0.90 457	2.33 259	1.10 382	0.68 276	2.92 229	0.45 84	2.49 193	1.76 346	2.13 428	1.65 330	2.42 445	1.84 484	1.58 243	1.61 439	0.26 165	0.16 47	0.28 248	0.29 384	0.26 143	0.25 172

mmm	1.27 267	0.58 211	2.20 242	1.41 534	0.68 276	2.39 173	0.85 337	3.90 437	1.63 305	2.20 458	1.84 408	1.28 276	1.50 398	1.91 311	0.89 251	0.31 330	0.27 407	0.45 513	0.37 487	0.38 372	0.34 335

NRIStereo	1.28 270	0.61 257	1.67 178	1.15 414	0.38 67	4.73 630	0.90 382	2.42 176	1.50 218	1.93 357	1.33 234	1.75 343	1.22 320	2.96 394	1.33 377	0.46 514	0.22 285	0.29 273	0.26 299	0.30 230	0.28 240

RALAANet	1.28 270	1.08 507	3.21 321	1.25 456	0.94 385	1.44 73	0.69 216	3.15 302	2.57 524	2.01 390	1.80 382	1.29 279	1.05 262	2.00 319	1.48 409	0.27 191	0.20 220	0.27 213	0.24 256	0.40 388	0.27 219

CASS	1.29 272	0.66 311	2.62 288	0.95 288	0.66 264	2.84 214	0.69 216	3.00 284	1.79 351	2.57 545	1.95 442	1.39 293	1.55 415	1.59 248	1.06 303	0.50 544	0.28 422	0.34 405	0.28 356	0.46 471	0.63 538
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	1.30 273	0.60 237	5.57 378	0.88 230	0.75 303	3.04 247	0.90 382	2.68 239	1.33 148	1.48 263	1.07 163	2.78 491	0.88 201	1.29 179	0.85 230	0.31 330	0.22 285	0.35 424	0.20 153	0.45 460	0.37 370

qqq	1.30 273	0.57 195	1.67 178	1.15 414	0.51 166	2.18 152	0.91 390	3.98 464	1.53 243	1.50 266	1.24 202	1.79 356	1.34 347	4.66 435	0.98 290	0.28 235	0.31 454	0.33 386	0.33 441	0.33 302	0.32 303

test_4	1.30 273	0.50 113	6.16 382	0.84 200	0.45 122	1.61 97	1.12 482	2.14 130	1.42 172	1.52 267	2.31 528	1.84 371	0.79 163	2.52 369	1.19 335	0.27 191	0.17 82	0.29 273	0.29 384	0.29 204	0.25 172

s12784h	1.31 276	0.45 53	2.41 268	0.71 94	0.35 29	4.42 568	0.50 103	4.22 533	2.73 543	2.01 390	2.48 544	0.91 211	0.96 225	2.01 322	0.70 175	0.29 264	0.18 123	0.24 97	0.16 25	0.27 163	0.18 7

AFF-stereo	1.31 276	0.77 404	1.46 153	1.10 382	0.45 122	3.93 440	0.48 99	2.92 274	2.92 572	1.90 346	2.21 502	2.11 413	1.52 404	1.93 312	1.12 320	0.21 57	0.16 47	0.25 136	0.25 276	0.29 204	0.20 48

Pruner-Stereo	1.32 278	0.59 221	2.11 235	1.79 605	0.47 143	4.73 630	0.79 290	2.53 202	1.72 334	2.47 527	1.58 303	1.48 306	1.03 249	1.66 267	1.47 406	0.44 498	0.21 254	0.34 405	0.30 405	0.30 230	0.39 394

Hybrid-DGEV-03	1.34 279	0.70 343	2.74 301	1.00 322	0.52 179	3.99 469	0.99 438	3.22 310	1.64 306	2.15 439	3.31 605	1.37 292	1.07 275	1.29 179	1.22 346	0.26 165	0.18 123	0.32 350	0.24 256	0.28 184	0.24 158

ToySt	1.35 280	0.72 362	3.65 344	1.01 329	0.50 164	3.31 304	1.01 446	3.46 344	1.73 336	1.30 241	1.55 296	2.07 409	1.47 389	1.88 308	1.40 387	0.27 191	0.27 407	0.30 300	0.32 433	0.42 431	0.39 394

DisPM	1.36 281	0.55 172	2.39 265	1.54 565	0.51 166	4.59 604	0.79 290	2.50 197	1.88 367	2.50 530	1.83 403	1.45 303	1.01 244	2.71 386	0.93 278	0.46 514	0.20 220	0.32 350	0.31 421	0.31 250	0.44 441

sAnonymous2	1.37 282	1.22 538	9.79 424	0.92 264	0.88 366	1.23 39	0.61 155	2.56 214	1.69 325	0.85 171	1.02 138	0.73 157	1.23 325	0.98 91	0.78 207	0.29 264	0.25 378	0.31 327	0.30 405	1.06 606	0.71 557

CroCo_RVC	1.37 282	1.22 538	9.79 424	0.92 264	0.88 366	1.23 39	0.61 155	2.56 214	1.69 325	0.85 171	1.02 138	0.73 157	1.23 325	0.98 91	0.78 207	0.29 264	0.25 378	0.31 327	0.30 405	1.06 606	0.71 557

GES	1.38 284	0.64 285	2.61 285	1.09 373	0.57 216	4.30 548	1.02 451	3.86 424	1.51 225	1.72 308	1.74 354	1.28 276	1.77 469	1.62 257	1.61 439	0.39 452	0.27 407	0.33 386	0.30 405	0.41 412	0.47 463

Any-RAFT	1.40 285	0.53 147	2.78 302	1.09 373	0.64 249	4.41 566	0.81 311	3.97 462	2.78 550	1.99 376	1.34 239	2.36 435	1.56 417	1.56 238	0.75 195	0.27 191	0.20 220	0.25 136	0.18 84	0.25 113	0.28 240

UDGNet	1.40 285	1.52 578	2.22 247	1.38 528	0.62 243	4.39 559	0.68 205	1.80 82	2.18 435	1.34 245	1.18 186	0.99 230	1.00 240	2.16 337	1.19 335	1.09 623	0.34 482	1.30 639	0.98 627	1.10 613	0.58 523

GMStereo_Zeroshot	1.41 287	1.21 532	3.33 329	1.29 478	0.72 291	3.35 308	0.53 117	2.58 225	1.68 318	2.35 508	1.56 300	2.42 445	0.96 225	2.50 361	1.16 328	0.45 507	0.23 315	0.40 478	0.24 256	0.79 582	0.33 322

Selective-IGEV-i1	1.43 288	0.59 221	2.42 270	1.15 414	1.07 434	3.82 409	1.09 475	3.79 406	2.11 421	1.62 284	1.91 435	2.65 473	1.22 320	1.80 291	1.12 320	0.32 351	0.27 407	0.46 519	0.54 578	0.31 250	0.39 394

rvit_105_1	1.43 288	0.90 457	3.27 325	1.08 367	0.68 276	2.79 207	1.27 510	3.52 356	2.35 472	1.38 253	1.54 292	1.28 276	1.14 302	2.91 390	1.40 387	0.54 561	0.47 569	0.45 513	0.59 590	0.44 452	0.58 523

RAFT-Test	1.44 290	0.59 221	6.10 381	1.01 329	0.69 283	2.90 223	0.80 301	3.68 382	1.70 330	1.85 330	1.68 336	3.15 523	1.03 249	1.20 152	0.99 293	0.27 191	0.22 285	0.25 136	0.23 227	0.27 163	0.25 172

DCRE	1.44 290	0.74 384	3.50 335	1.13 400	0.72 291	1.78 112	0.67 194	2.14 130	1.56 266	1.99 376	8.09 645	1.73 341	1.07 275	1.24 160	0.83 224	0.23 95	0.25 378	0.26 180	0.26 299	0.28 184	0.30 282

AdaStereo	1.45 292	0.83 434	2.34 262	1.28 474	0.81 326	3.21 276	1.14 487	4.20 524	2.46 505	2.05 404	1.77 373	2.48 455	1.18 313	1.71 279	1.44 396	0.43 492	0.25 378	0.43 501	0.28 356	0.44 452	0.34 335
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
aanet-new-78k	1.46 293	0.57 195	14.51 494	0.74 120	0.34 24	3.31 304	0.68 205	2.34 165	0.72 21	0.58 42	0.88 96	0.50 51	1.06 270	1.42 211	0.45 42	0.19 33	0.15 24	0.25 136	0.17 44	0.24 87	0.20 48

BSDual-CNN	1.46 293	0.59 221	1.94 206	0.87 225	0.85 352	4.16 516	1.16 490	4.48 614	1.88 367	2.93 586	1.83 403	2.60 466	1.31 341	1.60 250	1.21 343	0.34 382	0.25 378	0.31 327	0.28 356	0.35 342	0.33 322

PFNet+	1.46 293	0.57 195	2.84 304	0.92 264	0.47 143	4.64 611	0.84 328	2.46 189	1.99 385	2.14 431	1.64 323	1.34 284	1.03 249	4.68 437	1.23 350	0.45 507	0.33 469	0.37 452	0.39 508	0.32 282	0.49 475

ACVNet	1.46 293	0.64 285	3.56 338	0.93 280	0.85 352	4.22 534	0.80 301	2.85 267	2.08 408	1.78 319	1.88 423	3.10 518	1.46 387	1.33 189	1.89 483	0.29 264	0.26 395	0.30 300	0.26 299	0.39 383	0.27 219

psmg	1.47 297	0.59 221	1.94 206	0.92 264	0.85 352	4.30 548	1.42 541	4.10 505	1.88 367	2.64 562	2.09 477	2.60 466	1.31 341	1.60 250	1.21 343	0.34 382	0.27 407	0.33 386	0.34 449	0.36 355	0.34 335

BUS	1.49 298	0.59 221	1.94 206	0.87 225	0.85 352	4.50 584	0.76 264	4.48 614	1.88 367	2.93 586	1.83 403	3.63 569	0.97 230	1.60 250	1.17 332	0.34 382	0.25 378	0.31 327	0.28 356	0.35 342	0.33 322

Hybrid-DGEV-2	1.55 299	1.43 570	3.19 320	1.16 421	0.51 166	4.15 506	0.54 126	4.28 561	2.22 439	2.06 409	1.37 248	2.37 436	1.61 425	3.24 400	1.15 324	0.25 148	0.24 351	0.30 300	0.26 299	0.29 204	0.28 240

plain	1.55 299	0.69 332	13.59 472	0.65 54	0.73 296	1.66 103	0.57 134	3.17 305	1.94 379	0.77 135	1.24 202	0.80 177	0.86 189	1.60 250	0.96 286	0.33 370	0.21 254	0.32 350	0.25 276	0.42 431	0.28 240

LCNet	1.55 299	0.54 163	1.88 199	0.99 314	0.55 199	3.60 368	1.21 504	2.86 270	1.53 243	2.18 451	1.74 354	1.43 302	4.17 609	3.62 411	0.87 243	0.29 264	0.20 220	0.28 248	0.77 612	0.47 475	1.85 636

DeepStereo_RVC	1.55 299	0.63 274	3.32 328	0.77 148	0.42 97	4.49 581	0.72 231	2.50 197	1.58 276	2.02 395	1.81 394	1.54 314	6.38 645	1.73 281	1.19 335	0.46 514	0.22 285	0.29 273	0.28 356	0.35 342	0.38 387

acv_ft	1.55 299	0.64 285	3.29 326	1.14 401	2.01 627	2.93 234	0.97 428	3.81 411	2.08 408	2.22 469	1.88 423	3.10 518	1.66 449	1.33 189	2.22 523	0.29 264	0.26 395	0.30 300	0.26 299	0.39 383	0.27 219

TestStereo1	1.56 304	0.81 423	2.32 257	1.61 580	0.64 249	4.13 502	1.36 524	3.79 406	3.20 601	1.60 277	2.57 556	1.39 293	2.15 515	2.51 364	1.30 370	0.29 264	0.20 220	0.34 405	0.25 276	0.40 388	0.36 355

SA-5K	1.56 304	0.81 423	2.32 257	1.61 580	0.64 249	4.13 502	1.36 524	3.79 406	3.20 601	1.60 277	2.57 556	1.39 293	2.15 515	2.51 364	1.30 370	0.29 264	0.20 220	0.34 405	0.25 276	0.40 388	0.36 355

UCFNet_RVC	1.57 306	0.84 439	3.25 323	1.36 516	1.40 526	4.07 488	1.01 446	2.68 239	1.50 218	2.11 421	1.88 423	2.37 436	1.50 398	3.41 405	1.42 393	0.36 415	0.28 422	0.52 558	0.40 519	0.53 498	0.43 435

NF-Stereo	1.58 307	0.61 257	2.66 294	2.26 632	0.47 143	4.68 617	0.67 194	3.31 323	1.48 206	2.11 421	1.59 307	1.36 288	1.09 282	6.08 467	1.20 339	0.40 460	0.20 220	0.36 440	0.34 449	0.31 250	0.36 355

OCTAStereo	1.58 307	0.61 257	2.72 297	2.27 635	0.46 133	4.68 617	0.67 194	3.30 322	1.48 206	2.11 421	1.59 307	1.36 288	1.09 282	6.02 464	1.21 343	0.41 475	0.20 220	0.36 440	0.34 449	0.31 250	0.37 370

RE-Stereo	1.58 307	0.61 257	2.72 297	2.26 632	0.46 133	4.68 617	0.68 205	3.31 323	1.48 206	2.11 421	1.59 307	1.36 288	1.09 282	6.01 462	1.22 346	0.41 475	0.20 220	0.36 440	0.34 449	0.31 250	0.37 370

TVStereo	1.58 307	0.61 257	2.72 297	2.26 632	0.46 133	4.68 617	0.68 205	3.31 323	1.48 206	2.11 421	1.59 307	1.36 288	1.09 282	6.01 462	1.22 346	0.41 475	0.20 220	0.36 440	0.34 449	0.31 250	0.37 370

Gwc-CoAtRS	1.58 307	0.57 195	11.69 451	1.01 329	0.60 231	2.53 190	0.64 177	2.36 167	1.56 266	1.80 324	1.47 272	2.74 481	1.18 313	1.12 122	0.90 255	0.27 191	0.21 254	0.25 136	0.22 206	0.27 163	0.23 140

KYRaft	1.59 312	0.52 129	1.73 184	0.95 288	0.49 159	4.38 557	1.79 578	2.43 181	1.51 225	2.49 529	2.98 584	2.00 396	3.41 589	2.14 335	0.82 221	0.30 306	0.21 254	0.33 386	0.46 546	0.35 342	2.45 651

Reg-Stereo(zero)	1.60 313	0.42 36	10.69 438	0.89 237	0.68 276	3.27 294	0.47 95	2.27 153	1.54 252	1.48 263	1.24 202	2.55 461	2.68 554	1.48 225	1.10 312	0.19 33	0.19 169	0.22 42	0.18 84	0.24 87	0.26 202

HCRNet	1.60 313	0.56 184	2.47 272	0.78 152	1.36 516	4.11 497	0.71 228	3.57 365	2.79 552	1.75 315	1.61 316	1.58 318	1.41 369	5.79 459	1.56 429	0.34 382	0.28 422	0.36 440	0.29 384	0.33 302	0.37 370

AIO-test2	1.61 315	1.30 549	3.40 331	1.16 421	1.31 499	3.18 271	0.74 251	4.06 489	1.52 236	1.72 308	2.21 502	0.78 171	0.74 133	3.64 413	0.95 285	3.64 661	0.26 395	0.35 424	0.42 533	0.37 367	0.33 322

Prome-Stereo	1.61 315	0.55 172	1.71 182	0.98 308	0.60 231	4.41 566	1.82 582	3.03 288	1.53 243	2.18 451	3.45 609	1.72 340	3.49 595	2.23 348	1.08 308	0.29 264	0.20 220	0.26 180	0.25 276	0.34 321	2.16 642

test_sample1	1.62 317	0.55 172	1.88 199	1.44 541	0.79 319	2.27 161	0.64 177	4.00 470	1.82 354	1.87 336	1.35 242	1.57 316	1.62 429	9.55 546	1.24 352	0.30 306	0.27 407	0.31 327	0.28 356	0.32 282	0.32 303

RAFT+CT+SA	1.62 317	0.72 362	7.42 393	0.97 300	1.42 538	4.04 480	0.94 412	3.90 437	1.61 296	1.61 282	1.63 321	1.33 283	1.18 313	2.73 388	1.10 312	0.27 191	0.19 169	0.31 327	0.34 449	0.33 302	0.33 322

SA	1.62 317	0.75 395	3.78 351	1.07 359	0.43 103	4.26 539	1.36 524	4.45 611	3.12 590	1.63 286	1.97 448	1.68 331	2.26 527	2.55 372	1.27 362	0.27 191	0.22 285	0.37 452	0.37 487	0.35 342	0.30 282

Sa-1000	1.63 320	0.79 414	3.56 338	1.11 389	0.48 151	4.06 483	1.41 539	4.49 617	2.75 547	2.00 388	2.80 576	1.84 371	1.43 377	2.64 381	1.50 415	0.27 191	0.19 169	0.36 440	0.33 441	0.36 355	0.30 282

PSMNet-RUCA	1.64 321	1.50 577	2.57 281	1.50 558	1.38 522	3.05 249	1.36 524	3.31 323	2.24 444	1.36 248	2.07 474	1.40 298	1.09 282	1.83 296	1.55 427	1.15 627	0.69 620	1.26 638	0.96 625	1.64 635	0.94 597

test_sample7	1.65 322	0.70 343	2.60 282	1.48 553	0.76 307	2.38 171	1.07 466	4.35 588	2.11 421	2.14 431	1.75 358	1.75 343	1.67 451	6.26 471	1.26 358	0.44 498	0.48 575	0.43 501	0.40 519	0.46 471	0.43 435

StereoVision	1.65 322	0.75 395	7.47 395	1.01 329	1.80 611	2.61 197	0.61 155	3.06 293	1.96 380	1.25 238	3.46 610	1.85 374	0.88 201	2.07 325	1.93 488	0.43 492	0.36 494	0.37 452	0.36 475	0.48 478	0.33 322

dad	1.65 322	1.19 529	3.04 314	0.98 308	0.56 204	4.22 534	0.84 328	1.99 107	2.48 506	2.14 431	1.68 336	1.62 324	1.13 295	3.85 418	2.04 502	1.03 622	0.40 526	2.04 648	0.48 554	0.75 576	0.53 497

PSM-softLoss	1.66 325	0.59 221	5.15 371	2.25 630	0.48 151	4.68 617	0.69 216	2.57 216	1.52 236	2.14 431	1.45 265	1.42 300	0.99 238	6.04 465	1.20 339	0.41 475	0.23 315	0.37 452	0.39 508	0.32 282	0.31 292

KMStereo	1.66 325	0.59 221	5.15 371	2.25 630	0.48 151	4.68 617	0.69 216	2.57 216	1.52 236	2.14 431	1.45 265	1.42 300	0.99 238	6.04 465	1.20 339	0.41 475	0.23 315	0.37 452	0.39 508	0.32 282	0.31 292

DDVS	1.68 327	0.79 414	2.52 276	1.26 463	1.16 459	3.17 269	0.78 283	3.12 299	1.82 354	1.86 334	1.91 435	2.92 504	1.43 377	6.20 469	1.63 447	0.45 507	0.65 612	0.34 405	0.38 500	0.48 478	0.79 579

ISRNet	1.69 328	0.76 401	5.69 379	1.27 471	1.36 516	2.85 216	0.61 155	3.60 369	1.91 375	2.13 428	2.12 485	2.90 499	1.41 369	2.51 364	1.71 458	0.49 540	0.50 581	0.56 574	0.47 549	0.49 484	0.57 518

IER	1.69 328	0.65 299	7.19 391	0.94 285	1.15 454	3.28 298	0.89 377	3.48 346	1.97 382	2.10 417	1.98 450	2.28 421	2.12 511	2.25 349	1.75 468	0.29 264	0.23 315	0.36 440	0.30 405	0.32 282	0.34 335

RAFT_R40	1.70 330	0.59 221	2.99 311	1.46 547	0.46 133	4.74 633	0.98 436	2.23 145	1.56 266	2.02 395	2.35 536	2.71 479	2.56 548	6.71 485	0.90 255	0.40 460	0.19 169	0.30 300	0.27 327	0.33 302	0.26 202

ffm	1.72 331	0.60 237	5.21 373	1.14 401	0.99 405	3.62 373	0.86 342	4.22 533	3.37 615	2.20 458	2.30 522	3.48 551	1.62 429	2.21 345	0.65 145	0.29 264	0.16 47	0.48 531	0.37 487	0.30 230	0.29 252

Anonymous3	1.72 331	0.76 401	11.61 450	0.83 189	0.84 350	4.46 573	0.84 328	3.57 365	1.16 119	1.34 245	1.37 248	1.11 249	1.03 249	1.58 243	1.13 322	0.70 599	0.58 600	0.33 386	0.35 465	0.47 475	0.42 425

DMCA	1.72 331	0.74 384	6.63 384	1.14 401	0.96 389	3.98 468	0.90 382	3.75 398	2.76 548	2.83 581	1.58 303	2.35 433	1.18 313	1.58 243	1.98 497	0.40 460	0.27 407	0.42 497	0.26 299	0.36 355	0.38 387

fff	1.74 334	0.70 343	9.08 414	0.81 164	0.36 33	4.15 506	0.57 134	4.23 537	2.09 411	2.30 490	1.80 382	1.19 264	3.02 569	1.44 215	1.46 401	0.29 264	0.23 315	0.23 58	0.18 84	0.24 87	0.42 425

DCANet	1.74 334	0.73 373	9.08 414	0.82 176	0.40 83	4.18 524	0.59 147	4.25 547	2.97 576	2.35 508	1.84 408	1.18 260	1.63 442	1.51 231	1.55 427	0.29 264	0.24 351	0.23 58	0.18 84	0.30 230	0.53 497

csc	1.74 334	0.70 343	9.08 414	0.81 164	0.36 33	4.15 506	0.57 134	4.23 537	2.09 411	2.30 490	1.80 382	1.19 264	3.02 569	1.44 215	1.46 401	0.29 264	0.23 315	0.23 58	0.18 84	0.24 87	0.42 425

cscssc	1.74 334	0.70 343	9.08 414	0.81 164	0.36 33	4.15 506	0.57 134	4.23 537	2.09 411	2.30 490	1.80 382	1.19 264	3.02 569	1.44 215	1.46 401	0.29 264	0.23 315	0.23 58	0.18 84	0.24 87	0.42 425

test_sample2	1.75 338	0.56 184	2.25 250	1.41 534	0.80 321	2.91 226	0.86 342	4.05 485	2.04 400	1.91 351	1.39 254	1.57 316	1.55 415	10.65 585	1.06 303	0.32 351	0.28 422	0.32 350	0.30 405	0.36 355	0.33 322

anonymity	1.76 339	1.26 545	2.73 300	1.66 585	1.32 506	1.84 116	1.07 466	3.49 349	2.30 460	2.11 421	2.11 482	1.71 339	3.90 603	1.82 295	1.48 409	1.10 624	1.09 637	1.08 632	1.08 633	1.05 605	1.09 607

SST-Stereo	1.76 339	0.58 211	3.10 315	1.44 541	0.46 133	4.71 629	0.76 264	2.22 144	2.79 552	2.07 413	2.18 496	2.43 448	3.22 582	6.66 481	0.84 227	0.42 486	0.19 169	0.30 300	0.27 327	0.35 342	0.26 202

StereoDRNet-Refined	1.77 341	0.81 423	2.22 247	1.21 443	0.76 307	3.26 291	0.71 228	3.82 414	2.05 403	2.29 486	2.05 469	2.98 508	1.44 380	7.15 492	2.27 527	0.30 306	0.23 315	0.42 497	0.33 441	0.45 460	0.64 542
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CSP-Net	1.78 342	1.32 555	1.92 204	1.16 421	1.03 420	3.38 313	1.31 516	3.52 356	1.75 344	1.96 367	1.93 441	2.40 439	1.48 391	8.58 520	1.58 432	0.46 514	0.34 482	0.27 213	0.26 299	0.41 412	0.50 482

MM-Stereo_test2	1.79 343	0.53 147	20.16 605	1.43 538	0.47 143	2.57 193	0.73 239	1.67 66	1.47 196	0.94 193	0.96 130	0.84 187	0.79 163	1.16 138	0.68 158	0.24 123	0.17 82	0.25 136	0.22 206	0.30 230	0.22 120

tt1	1.79 343	0.73 373	10.41 435	1.75 597	0.36 33	4.55 596	0.79 290	4.22 533	3.37 615	1.08 222	1.80 382	0.74 163	1.48 391	2.21 345	0.65 145	0.29 264	0.16 47	0.31 327	0.22 206	0.30 230	0.29 252

RAFT_CTSACE	1.80 345	1.06 503	10.00 427	1.71 592	1.39 524	3.49 340	1.06 464	3.05 290	1.62 302	1.70 303	2.04 463	2.51 458	1.80 477	1.98 317	0.94 280	0.25 148	0.22 285	0.28 248	0.30 405	0.30 230	0.26 202

UPFNet	1.81 346	0.63 274	6.71 385	1.25 456	1.44 539	3.50 344	1.35 522	4.02 476	1.85 363	2.40 519	1.52 284	2.41 442	1.40 362	3.62 411	1.88 482	0.34 382	0.33 469	0.37 452	0.31 421	0.41 412	0.39 394

IGEV_i1	1.83 347	0.60 237	10.98 443	1.30 485	0.53 189	3.09 257	0.86 342	3.70 392	1.57 272	1.67 296	1.76 367	2.33 430	1.35 350	3.23 398	1.16 328	0.35 402	0.27 407	0.53 563	0.58 587	0.34 321	0.40 415

AACVNet	1.83 347	1.02 491	2.41 268	1.45 545	0.87 362	3.21 276	0.73 239	3.16 303	1.61 296	2.01 390	1.82 402	2.28 421	1.33 344	10.98 599	1.49 414	0.39 452	0.32 462	0.38 468	0.32 433	0.43 441	0.44 441

111	1.83 347	0.92 465	9.08 414	0.81 164	0.36 33	4.25 538	0.91 390	4.44 608	2.70 540	2.39 517	1.96 443	2.30 427	1.64 445	1.28 174	1.82 475	0.28 235	0.22 285	0.24 97	0.20 153	0.31 250	0.54 503

ACVNet-DCA	1.85 350	0.74 384	13.77 475	1.78 600	0.36 33	4.48 575	0.74 251	3.98 464	1.53 243	1.01 206	1.81 394	0.72 150	1.62 429	2.13 332	0.64 136	0.29 264	0.17 82	0.32 350	0.21 171	0.33 302	0.32 303

NLSM1	1.86 351	0.53 147	1.39 143	0.73 113	1.89 620	3.09 257	0.64 177	8.41 663	12.10 668	0.79 143	1.21 194	0.73 157	0.86 189	1.67 272	1.45 400	0.26 165	0.24 351	0.29 273	0.24 256	0.31 250	0.27 219

ITSA-stereo	1.86 351	0.72 362	3.74 348	1.20 437	0.66 264	4.09 490	0.91 390	4.24 545	2.53 517	1.93 357	1.77 373	1.59 320	2.15 515	6.12 468	2.44 542	0.40 460	0.38 512	0.40 478	0.40 519	0.50 486	0.98 601

test_5	1.87 353	0.75 395	10.23 432	1.14 401	1.40 526	3.85 423	1.27 510	3.91 442	1.93 377	1.69 299	1.78 376	1.67 329	1.79 472	2.99 396	1.17 332	0.30 306	0.18 123	0.35 424	0.33 441	0.34 321	0.33 322

NINENet	1.87 353	0.74 384	2.60 282	1.12 393	1.06 428	4.50 584	0.76 264	4.41 603	2.24 444	2.16 445	1.86 419	3.63 569	0.97 230	8.00 510	1.17 332	0.41 475	0.30 445	0.41 490	0.30 405	0.41 412	0.36 355

IRAFT_RVC	1.87 353	0.60 237	4.33 359	2.40 639	0.66 264	4.59 604	1.59 562	2.96 279	1.51 225	2.23 473	1.75 358	2.09 410	2.63 551	6.70 482	1.50 415	0.33 370	0.21 254	0.33 386	0.29 384	0.32 282	0.32 303

MLCV	1.87 353	0.91 463	8.59 408	1.10 382	0.57 216	3.59 366	0.53 117	3.70 392	2.20 438	2.80 578	2.25 508	2.00 396	1.42 374	4.13 427	1.86 480	0.30 306	0.20 220	0.32 350	0.21 171	0.33 302	0.36 355

iRaft-Stereo_20w	1.88 357	0.62 266	10.58 437	0.90 247	0.83 343	2.96 240	0.78 283	4.90 639	1.58 276	2.29 486	1.60 312	1.25 273	4.51 617	2.28 351	0.90 255	0.29 264	0.21 254	0.26 180	0.24 256	0.41 412	0.31 292

DSFCA	1.89 358	0.69 332	3.14 318	1.10 382	1.18 461	3.99 469	1.79 578	3.50 352	2.16 431	3.10 599	1.64 323	2.91 502	2.50 544	5.38 447	2.26 525	0.43 492	0.38 512	0.37 452	0.36 475	0.50 486	0.42 425

iResNet_ROB	1.89 358	1.02 491	8.60 409	1.39 530	0.98 402	3.72 388	0.66 190	3.84 418	2.65 534	1.88 339	2.05 469	1.98 393	1.27 330	4.52 433	1.67 454	0.30 306	0.20 220	0.28 248	0.18 84	0.31 250	0.40 415

MM-Stereo_test1	1.90 360	0.53 147	19.85 591	1.39 530	0.48 151	1.81 115	0.79 290	3.00 284	1.82 354	1.69 299	1.09 166	0.87 198	0.97 230	1.45 219	0.74 192	0.24 123	0.21 254	0.27 213	0.24 256	0.35 342	0.24 158

H2IRNET	1.90 360	0.53 147	14.29 491	1.14 401	0.60 231	4.48 575	0.44 79	2.65 234	1.81 353	1.05 215	2.30 522	1.67 329	1.40 362	2.17 339	1.50 415	0.36 415	0.21 254	0.33 386	0.37 487	0.34 321	0.29 252

CFNet-ft	1.90 360	0.95 477	3.56 338	1.07 359	1.54 556	4.09 490	0.90 382	2.85 267	1.82 354	1.78 319	1.70 343	2.75 483	1.48 391	9.33 539	1.72 460	0.33 370	0.30 445	0.61 590	0.36 475	0.52 492	0.39 394

CFNet_RVC	1.90 360	0.95 477	3.56 338	1.07 359	1.54 556	4.09 490	0.90 382	2.85 267	1.82 354	1.78 319	1.70 343	2.75 483	1.48 391	9.33 539	1.72 460	0.33 370	0.30 445	0.61 590	0.36 475	0.52 492	0.39 394

PSMNet-ADL	1.91 364	0.72 362	1.78 191	1.09 373	0.86 357	4.18 524	0.78 283	3.77 402	2.10 419	1.72 308	1.85 416	2.91 502	1.82 482	10.38 578	1.91 486	0.48 528	0.46 564	0.28 248	0.29 384	0.38 372	0.51 490

GEStereo_RVC	1.91 364	0.80 418	6.57 383	1.20 437	1.06 428	4.02 476	1.43 543	4.13 508	1.89 371	2.03 399	1.80 382	2.34 431	1.86 489	4.94 439	1.77 469	0.48 528	0.38 512	0.32 350	0.28 356	0.42 431	0.50 482

DN-CSS_ROB	1.91 364	1.55 580	11.13 445	1.82 607	0.88 366	3.99 469	0.61 155	4.01 472	1.67 315	1.64 289	1.89 429	1.39 293	1.06 270	3.23 398	1.50 415	0.31 330	0.19 169	0.44 506	0.29 384	0.37 367	0.31 292

qqq1	1.92 367	0.57 195	4.46 360	1.36 516	0.57 216	2.03 133	0.73 239	4.25 547	2.80 556	2.32 500	2.31 528	1.95 384	1.52 404	10.99 600	0.71 178	0.34 382	0.32 462	0.30 300	0.23 227	0.29 204	0.29 252

fff1	1.92 367	0.57 195	4.46 360	1.36 516	0.57 216	2.03 133	0.73 239	4.25 547	2.80 556	2.32 500	2.31 528	1.95 384	1.52 404	10.99 600	0.71 178	0.34 382	0.32 462	0.30 300	0.23 227	0.29 204	0.29 252

raft_robust	1.92 367	1.15 521	3.34 330	1.02 340	0.43 103	3.84 415	0.46 89	4.42 604	2.52 515	1.67 296	1.36 246	2.17 415	6.37 643	6.78 487	1.04 301	0.28 235	0.24 351	0.30 300	0.35 465	0.31 250	0.32 303

delet	1.92 367	0.76 401	5.14 370	1.01 329	1.65 582	3.44 325	2.03 594	3.76 400	2.48 506	2.01 390	2.05 469	2.63 470	1.90 495	5.34 446	2.12 512	0.28 235	0.29 432	0.40 478	0.31 421	0.41 412	0.45 447

BEATNet_4x	1.92 367	1.36 560	8.75 412	1.20 437	0.56 204	3.46 331	1.03 454	4.00 470	2.43 497	2.25 479	1.70 343	2.10 411	1.59 418	2.57 375	3.05 571	0.37 423	0.22 285	0.47 523	0.29 384	0.60 524	0.40 415

IIG-Stereo	1.95 372	0.79 414	2.14 237	2.78 646	0.66 264	4.62 608	0.76 264	4.27 556	1.53 243	2.63 561	3.14 597	3.35 540	1.61 425	7.65 505	1.41 391	0.39 452	0.20 220	0.31 327	0.25 276	0.33 302	0.22 120

LALA_ROB	1.95 372	1.48 575	3.11 316	1.05 350	0.98 402	3.99 469	1.82 582	4.44 608	2.28 456	3.31 609	1.85 416	2.76 489	1.67 451	4.04 426	3.23 574	0.46 514	0.41 535	0.55 572	0.52 572	0.60 524	0.57 518

DCANet-4	1.96 374	0.51 121	14.31 492	0.82 176	0.40 83	4.16 516	0.57 134	4.29 565	2.98 579	2.30 490	1.80 382	1.03 238	1.54 414	1.44 215	1.44 396	0.29 264	0.23 315	0.23 58	0.18 84	0.24 87	0.42 425

PSMNet-RSSM	1.96 374	0.77 404	3.26 324	1.29 478	1.31 499	4.19 528	0.96 423	3.68 382	1.89 371	2.05 404	1.80 382	2.60 466	1.70 458	9.84 554	1.81 473	0.35 402	0.29 432	0.35 424	0.37 487	0.42 431	0.35 349

4D-IteraStereo	1.97 376	0.84 439	20.43 622	0.78 152	1.56 563	2.09 145	1.05 462	2.43 181	1.56 266	1.41 258	1.00 135	1.94 382	0.61 85	1.22 156	1.06 303	0.27 191	0.18 123	0.31 327	0.26 299	0.27 163	0.23 140

OMP-Stereo	1.97 376	0.93 469	1.88 199	2.76 645	0.67 271	4.58 603	1.48 546	4.31 576	1.54 252	3.15 604	2.76 572	3.25 531	1.38 355	7.66 506	1.35 381	0.40 460	0.20 220	0.33 386	0.26 299	0.33 302	0.24 158

cc1	1.98 378	0.74 384	13.77 475	1.78 600	0.36 33	4.48 575	0.74 251	4.23 537	3.95 633	1.01 206	1.81 394	0.72 150	1.62 429	2.13 332	0.64 136	0.29 264	0.17 82	0.32 350	0.21 171	0.31 250	0.29 252

hknet	1.98 378	0.64 285	8.70 411	0.87 225	1.07 434	4.16 516	1.16 490	4.48 614	1.73 336	2.93 586	1.83 403	3.48 551	1.30 339	3.91 422	1.51 421	0.31 330	0.25 378	0.31 327	0.28 356	0.35 342	0.33 322

GANet-RSSM	1.98 378	0.62 266	3.49 333	1.69 588	1.23 482	4.22 534	0.91 390	3.31 323	1.86 364	1.81 325	1.74 354	2.34 431	1.82 482	10.92 597	1.73 464	0.34 382	0.29 432	0.31 327	0.28 356	0.39 383	0.40 415

1test111	1.99 381	0.74 384	13.77 475	1.78 600	0.36 33	4.48 575	0.74 251	3.98 464	1.53 243	1.01 206	1.81 394	0.72 150	1.62 429	4.66 435	0.98 290	0.29 264	0.17 82	0.32 350	0.21 171	0.33 302	0.32 303

SMFormer	2.00 382	0.57 195	4.46 360	1.36 516	0.57 216	2.03 133	0.73 239	4.25 547	2.80 556	2.32 500	2.31 528	1.95 384	1.52 404	10.99 600	2.13 515	0.34 382	0.32 462	0.36 440	0.31 421	0.38 372	0.36 355

tta	2.00 382	0.57 195	4.46 360	1.36 516	0.57 216	2.03 133	0.73 239	4.25 547	2.80 556	2.32 500	2.31 528	1.95 384	1.52 404	10.99 600	2.13 515	0.34 382	0.32 462	0.36 440	0.31 421	0.29 204	0.29 252

TestStereo	2.00 382	1.02 491	12.25 455	0.70 85	0.61 236	1.88 120	0.55 127	2.31 161	1.52 236	1.41 258	1.33 234	1.27 275	0.90 210	11.62 627	0.81 219	0.34 382	0.19 169	0.33 386	0.24 256	0.44 452	0.24 158

cross-raft	2.01 385	0.57 195	19.01 568	1.03 347	0.56 204	2.11 148	0.72 231	3.63 374	1.57 272	1.77 317	1.51 283	3.17 525	1.13 295	1.16 138	0.85 230	0.23 95	0.21 254	0.26 180	0.23 227	0.28 184	0.25 172

MMNet	2.02 386	0.81 423	10.76 439	1.12 393	1.23 482	3.53 351	0.89 377	3.79 406	2.08 408	2.15 439	1.76 367	2.15 414	2.12 511	3.69 414	2.32 530	0.31 330	0.29 432	0.34 405	0.27 327	0.38 372	0.42 425

xx1	2.03 387	0.74 384	13.77 475	1.78 600	0.36 33	4.48 575	0.74 251	4.23 537	3.95 633	1.01 206	1.81 394	1.79 356	1.34 347	2.13 332	0.64 136	0.29 264	0.17 82	0.33 386	0.33 441	0.33 302	0.32 303

HGLStereo	2.03 387	0.74 384	7.50 396	1.23 452	1.56 563	3.62 373	0.95 416	3.78 405	1.89 371	2.03 399	2.20 500	3.12 521	2.14 514	5.68 456	2.04 502	0.37 423	0.31 454	0.32 350	0.29 384	0.40 388	0.45 447

ssnet_v2	2.04 389	0.88 454	7.87 397	1.20 437	0.87 362	3.86 425	1.64 568	4.01 472	2.60 529	2.61 556	1.96 443	3.79 575	1.71 460	2.20 343	2.96 567	0.41 475	0.35 488	0.42 497	0.37 487	0.55 504	0.52 495

ADStereo(finetuned)	2.04 389	0.73 373	13.28 466	0.82 176	0.40 83	4.16 516	0.59 147	4.25 547	2.97 576	2.35 508	1.84 408	1.18 260	3.40 588	1.52 233	1.54 426	0.29 264	0.24 351	0.23 58	0.18 84	0.30 230	0.51 490

CBFPSM	2.05 391	0.95 477	10.12 431	1.07 359	1.05 425	2.84 214	1.20 501	3.28 319	1.73 336	1.82 327	1.30 224	4.56 616	4.06 606	2.34 352	2.34 532	0.25 148	0.38 512	0.32 350	0.27 327	0.37 367	0.79 579

DeepPruner_ROB	2.05 391	1.09 510	10.50 436	1.01 329	1.20 475	4.39 559	0.91 390	3.14 300	1.72 334	2.60 554	1.54 292	2.78 491	1.27 330	4.52 433	1.72 460	0.51 550	0.40 526	0.37 452	0.34 449	0.48 478	0.52 495

DLCB_ROB	2.05 391	0.95 477	2.37 263	1.24 454	1.02 419	2.92 229	1.30 515	3.68 382	2.30 460	2.91 584	2.17 494	3.32 538	1.52 404	10.37 576	2.50 547	0.40 460	0.33 469	0.40 478	0.36 475	0.41 412	0.47 463

NLCSM	2.07 394	0.57 195	1.26 112	0.68 74	1.83 613	3.24 285	0.69 216	8.40 662	9.75 662	0.92 189	1.30 224	0.87 198	1.06 270	7.60 502	1.57 431	0.28 235	0.25 378	0.29 273	0.25 276	0.36 355	0.27 219

HITNet	2.07 394	0.82 430	14.77 497	1.34 505	0.56 204	3.47 334	0.80 301	4.07 492	2.35 472	2.16 445	1.61 316	1.64 326	1.44 380	2.09 330	2.56 554	0.26 165	0.18 123	0.41 490	0.26 299	0.45 460	0.25 172
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
ETE_ROB	2.07 394	1.40 566	3.01 313	1.09 373	0.92 377	3.94 446	1.53 553	4.25 547	2.23 442	3.31 609	2.06 473	2.35 433	1.52 404	8.74 522	2.07 508	0.44 498	0.36 494	0.51 552	0.48 554	0.54 501	0.62 534

CFNet-RSSM	2.08 397	0.52 129	20.06 599	1.01 329	0.56 204	3.39 314	0.64 177	3.67 380	1.55 260	1.72 308	1.37 248	2.57 463	1.19 317	1.11 117	0.86 237	0.27 191	0.20 220	0.25 136	0.23 227	0.27 163	0.23 140

NLMM	2.10 398	0.53 147	1.23 102	0.63 31	1.86 615	2.81 210	0.61 155	11.68 671	14.99 674	0.80 147	0.86 92	0.92 217	1.03 249	1.12 122	1.48 409	0.26 165	0.25 378	0.27 213	0.22 206	0.31 250	0.24 158

coex_refinement	2.10 398	0.85 445	3.67 345	1.31 489	1.13 451	3.21 276	0.85 337	3.86 424	2.31 464	2.51 534	1.92 438	3.49 557	1.69 456	11.08 607	2.13 515	0.37 423	0.25 378	0.27 213	0.31 421	0.41 412	0.37 370

iRaft-Stereo_5w	2.10 398	0.83 434	8.57 407	0.81 164	0.76 307	3.21 276	0.84 328	3.71 394	1.65 311	1.56 272	2.50 546	2.20 417	2.23 525	9.13 534	2.01 500	0.38 440	0.19 169	0.35 424	0.27 327	0.45 460	0.39 394

WQFJA1	2.11 401	0.52 129	1.23 102	0.63 31	1.87 618	2.81 210	0.61 155	11.67 670	15.01 675	0.80 147	0.86 92	0.92 217	1.03 249	1.13 126	1.48 409	0.26 165	0.25 378	0.27 213	0.22 206	0.31 250	0.24 158

DFGA-Net	2.11 401	3.00 629	7.43 394	1.11 389	0.76 307	3.72 388	0.60 150	2.63 232	1.91 375	2.01 390	2.07 474	1.22 269	1.04 257	10.26 574	2.26 525	0.27 191	0.22 285	0.34 405	0.34 449	0.61 529	0.48 468

G2L-Stereo_test	2.11 401	0.86 448	7.12 390	1.65 584	1.19 468	3.54 355	1.02 451	3.57 365	2.01 391	2.50 530	1.68 336	3.15 523	1.50 398	9.21 537	1.62 444	0.28 235	0.19 169	0.23 58	0.22 206	0.27 163	0.31 292

CFNet_pseudo	2.12 404	0.67 321	15.14 508	0.85 212	0.74 301	3.95 451	0.64 177	3.95 455	1.78 349	1.90 346	1.79 379	3.27 533	1.62 429	2.51 364	1.16 328	0.31 330	0.36 494	0.53 563	0.27 327	0.63 535	0.44 441

test_xeample3	2.12 404	0.63 274	21.55 659	0.91 258	0.47 143	1.85 117	0.94 412	7.96 659	1.23 130	0.75 116	0.76 63	0.64 110	0.70 117	1.77 286	0.83 224	0.30 306	0.21 254	0.27 213	0.21 171	0.27 163	0.24 158

G2L-ROB	2.13 406	0.78 410	10.06 428	1.19 433	1.06 428	3.84 415	0.93 407	3.32 328	2.27 452	2.20 458	1.47 272	2.65 473	1.20 319	8.38 516	1.81 473	0.28 235	0.19 169	0.23 58	0.22 206	0.28 184	0.32 303

ccs_rob	2.13 406	0.67 321	15.11 507	0.84 200	0.75 303	3.96 461	0.65 187	3.95 455	1.78 349	1.88 339	1.79 379	3.26 532	1.64 445	2.51 364	1.16 328	0.31 330	0.36 494	0.54 571	0.27 327	0.65 546	0.45 447

WQFJX	2.14 408	0.54 163	1.28 120	0.61 16	1.85 614	2.87 220	0.77 276	11.60 669	14.62 673	0.82 153	1.15 179	0.89 204	1.10 288	1.69 275	1.39 384	0.28 235	0.25 378	0.25 136	0.21 171	0.32 282	0.25 172

SepStereo	2.15 409	0.67 321	4.79 367	1.14 401	1.64 578	2.93 234	2.13 599	4.09 498	2.74 544	4.17 633	2.52 549	2.46 453	1.79 472	8.36 514	1.63 447	0.37 423	0.22 285	0.39 472	0.25 276	0.41 412	0.34 335

IGEV-FE	2.16 410	0.69 332	20.56 625	1.22 446	0.54 191	2.18 152	0.53 117	3.38 338	1.61 296	1.93 357	1.55 296	3.74 572	1.06 270	1.56 238	0.91 264	0.29 264	0.20 220	0.27 213	0.29 384	0.40 388	0.32 303

IGEV_Zeroshot_test	2.16 410	0.69 332	20.60 629	1.22 446	0.54 191	2.18 152	0.53 117	3.38 338	1.61 296	1.93 357	1.55 296	3.76 574	1.05 262	1.55 237	0.91 264	0.29 264	0.20 220	0.27 213	0.29 384	0.40 388	0.32 303

anonymousa	2.16 410	0.67 321	19.19 569	1.04 349	1.67 586	2.06 142	0.79 290	2.86 270	1.96 380	1.85 330	2.14 489	3.23 530	1.81 480	1.12 122	1.15 324	0.26 165	0.26 395	0.34 405	0.32 433	0.30 230	0.28 240

NLMM1	2.18 413	0.55 172	1.34 132	0.62 23	1.86 615	3.30 303	0.62 170	11.92 672	15.07 676	0.86 176	0.96 130	0.84 187	0.90 210	1.83 296	1.35 381	0.27 191	0.27 407	0.27 213	0.24 256	0.31 250	0.28 240

AIO-test1	2.18 413	0.66 311	18.95 566	0.89 237	1.48 546	3.40 317	0.97 428	4.19 523	1.68 318	0.86 176	1.35 242	0.99 230	0.75 136	4.47 432	1.27 362	0.23 95	0.23 315	0.28 248	0.33 441	0.31 250	0.35 349

SFCPSM	2.18 413	0.63 274	17.03 532	0.88 230	0.98 402	3.74 394	1.28 512	4.09 498	2.16 431	1.85 330	1.83 403	1.65 327	1.39 358	2.50 361	1.50 415	0.33 370	0.27 407	0.39 472	0.36 475	0.34 321	0.37 370

WQFJX1	2.20 416	0.52 129	1.38 141	0.62 23	1.78 607	3.07 254	0.67 194	12.26 675	15.24 677	0.84 168	1.05 156	0.91 211	0.97 230	1.88 308	1.26 358	0.27 191	0.25 378	0.28 248	0.21 171	0.36 355	0.25 172

GANet-ADL	2.20 416	0.73 373	20.11 604	1.25 456	0.69 283	3.83 410	0.76 264	3.49 349	1.71 331	1.65 293	1.99 453	2.10 411	1.10 288	1.42 211	1.26 358	0.38 440	0.33 469	0.25 136	0.22 206	0.42 431	0.36 355

MSKI-zero shot	2.22 418	0.64 285	20.09 603	0.96 293	0.56 204	4.04 480	0.70 226	3.91 442	1.50 218	1.92 353	2.28 514	1.92 380	0.71 119	2.93 392	0.67 154	0.26 165	0.23 315	0.26 180	0.21 171	0.28 184	0.26 202

PS-NSSS	2.22 418	1.33 558	2.90 308	0.97 300	1.53 555	4.11 497	1.08 471	4.55 625	2.65 534	2.10 417	2.32 533	1.77 348	1.40 362	11.79 640	1.61 439	0.68 594	0.45 555	0.96 626	0.43 537	0.95 596	0.92 594

PCWNet_CMD	2.23 420	0.65 299	17.36 537	0.83 189	0.76 307	3.51 346	0.64 177	3.60 369	1.97 382	1.70 303	1.63 321	3.22 528	3.05 573	2.09 330	1.11 317	0.31 330	0.36 494	0.47 523	0.26 299	0.64 543	0.47 463

HH	2.23 420	0.86 448	21.59 660	0.98 308	0.51 166	1.49 81	0.82 315	2.74 247	1.54 252	1.10 224	1.69 341	4.62 619	1.86 489	2.55 372	0.69 169	0.26 165	0.22 285	0.29 273	0.23 227	0.34 321	0.27 219

HanStereo	2.23 420	0.86 448	21.59 660	0.98 308	0.51 166	1.49 81	0.82 315	2.74 247	1.54 252	1.10 224	1.69 341	4.62 619	1.86 489	2.55 372	0.69 169	0.26 165	0.22 285	0.29 273	0.23 227	0.34 321	0.27 219

MSMDNet	2.23 420	0.64 285	17.32 533	0.84 200	0.75 303	3.53 351	0.64 177	3.61 372	1.98 384	1.71 307	1.64 323	3.22 528	2.99 566	2.08 327	1.11 317	0.31 330	0.37 506	0.45 513	0.26 299	0.62 533	0.45 447

Select-FE	2.25 424	0.87 451	17.36 537	1.06 356	0.99 405	2.04 138	0.46 89	3.79 406	1.61 296	2.52 536	1.81 394	4.41 608	3.15 576	1.83 296	0.92 269	0.32 351	0.35 488	0.30 300	0.41 526	0.32 282	0.55 509

FENet	2.25 424	0.50 113	20.29 615	1.35 510	0.67 271	4.01 474	0.60 150	3.95 455	1.99 385	1.96 367	1.11 171	2.43 448	1.43 377	1.60 250	1.39 384	0.32 351	0.22 285	0.33 386	0.26 299	0.29 204	0.39 394

DISCO	2.25 424	0.73 373	10.06 428	1.76 598	1.12 447	3.47 334	1.25 509	3.24 315	2.26 450	2.65 566	1.96 443	4.53 614	1.92 497	4.17 429	3.61 578	0.32 351	0.25 378	0.31 327	0.29 384	0.66 551	0.41 421

iinet-f	2.26 427	1.18 527	13.71 473	1.14 401	1.11 446	3.77 398	1.10 478	4.14 514	2.17 433	2.06 409	1.76 367	2.99 509	2.99 566	2.50 361	2.49 546	0.35 402	0.39 521	0.27 213	0.28 356	0.45 460	0.39 394

ICVP	2.26 427	0.66 311	21.18 650	0.99 314	0.88 366	4.28 545	0.95 416	3.32 328	1.60 292	1.66 294	1.76 367	1.34 284	1.14 302	1.62 257	1.32 373	0.53 559	0.35 488	0.33 386	0.29 384	0.40 388	0.51 490
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rrr	2.27 429	0.65 299	23.82 678	0.90 247	0.46 133	1.57 89	0.96 423	7.98 660	1.19 126	0.65 82	0.77 66	0.74 163	0.72 122	2.59 376	0.86 237	0.28 235	0.21 254	0.28 248	0.21 171	0.29 204	0.25 172

CIPLG	2.27 429	1.18 527	19.24 570	0.92 264	1.34 512	3.95 451	0.89 377	4.23 537	1.82 354	2.31 496	2.67 565	1.17 256	1.06 270	1.53 236	1.32 373	0.37 423	0.23 315	0.27 213	0.22 206	0.31 250	0.45 447

ACRE	2.27 429	1.11 514	19.45 577	0.91 258	1.30 496	3.94 446	0.87 363	4.21 529	1.80 352	2.28 484	2.62 560	1.17 256	1.04 257	1.52 233	1.30 370	0.37 423	0.23 315	0.27 213	0.22 206	0.31 250	0.46 458

NOSS_ROB	2.27 429	0.73 373	3.00 312	1.71 592	1.00 414	3.90 431	0.97 428	4.29 565	2.81 562	2.94 590	2.19 498	3.88 579	1.19 317	11.77 639	1.62 444	0.59 570	0.54 587	0.56 574	0.52 572	0.56 510	0.54 503

XPNet_ROB	2.27 429	1.11 514	4.10 355	1.36 516	0.97 393	3.94 446	1.63 566	4.07 492	2.14 427	2.82 580	2.00 455	2.32 429	1.73 465	10.81 592	3.39 575	0.51 550	0.47 569	0.48 531	0.40 519	0.51 488	0.56 514

IPLGR_C	2.28 434	1.31 553	19.46 578	0.92 264	1.32 506	3.93 440	0.89 377	4.20 524	1.82 354	2.30 490	2.63 562	1.16 254	1.07 275	1.41 208	1.29 369	0.37 423	0.23 315	0.27 213	0.22 206	0.31 250	0.45 447

DRaft	2.28 434	0.56 184	2.64 292	0.74 120	0.46 133	3.94 446	1.23 506	2.32 163	1.55 260	2.64 562	2.80 576	1.60 321	5.34 630	6.96 491	10.99 638	0.34 382	0.22 285	0.27 213	0.27 327	0.29 204	0.37 370

psm_up	2.28 434	0.81 423	5.45 377	1.26 463	1.50 550	3.84 415	1.23 506	4.23 537	2.03 396	2.55 541	1.80 382	2.44 452	1.65 447	12.90 659	1.58 432	0.37 423	0.38 512	0.41 490	0.34 449	0.43 441	0.39 394

MyStereo04	2.29 437	0.80 418	18.77 562	1.00 322	1.04 423	3.95 451	0.95 416	3.91 442	2.54 521	1.99 376	1.27 219	2.31 428	1.65 447	2.02 323	1.77 469	0.24 123	0.24 351	0.34 405	0.26 299	0.41 412	0.37 370

ADLNet	2.29 437	0.83 434	3.62 343	1.35 510	1.60 569	3.67 381	1.24 508	3.95 455	2.98 579	2.58 549	2.29 517	4.01 586	1.79 472	11.23 613	2.09 510	0.37 423	0.38 512	0.36 440	0.34 449	0.45 460	0.71 557

TDLM	2.29 437	1.08 507	4.61 366	1.29 478	1.01 417	4.26 539	2.17 601	3.75 398	2.79 552	2.31 496	1.98 450	2.06 406	1.59 418	12.45 654	1.72 460	0.51 550	0.28 422	0.52 558	0.35 465	0.56 510	0.50 482

Wz-Net-LNSev	2.30 440	1.67 590	14.88 500	1.18 430	1.65 582	3.49 340	1.54 556	3.63 374	2.03 396	1.88 339	1.64 323	3.29 534	2.06 506	2.71 386	2.02 501	0.40 460	0.33 469	0.32 350	0.31 421	0.53 498	0.49 475

DCVSM-stereo	2.31 441	0.66 311	20.69 631	1.11 389	0.93 383	2.58 195	0.73 239	2.61 229	1.60 292	2.57 545	1.53 290	3.30 536	1.72 462	2.19 342	1.23 350	0.34 382	0.53 585	0.41 490	0.32 433	0.45 460	0.62 534

gwcnet-sp	2.31 441	1.21 532	17.34 534	1.08 367	0.92 377	3.56 360	1.04 458	3.69 387	2.09 411	2.55 541	1.60 312	1.80 359	1.62 429	3.87 419	1.95 492	0.29 264	0.29 432	0.30 300	0.28 356	0.38 372	0.39 394

scenet	2.31 441	1.21 532	17.34 534	1.08 367	0.92 377	3.56 360	1.04 458	3.69 387	2.09 411	2.55 541	1.60 312	1.80 359	1.62 429	3.87 419	1.95 492	0.29 264	0.29 432	0.30 300	0.28 356	0.38 372	0.39 394

ssnet	2.31 441	1.21 532	17.34 534	1.08 367	0.92 377	3.56 360	1.04 458	3.69 387	2.09 411	2.55 541	1.60 312	1.80 359	1.62 429	3.87 419	1.95 492	0.29 264	0.29 432	0.30 300	0.28 356	0.38 372	0.39 394

DAS	2.31 441	0.67 321	4.79 367	1.14 401	1.64 578	2.93 234	2.13 599	4.09 498	2.74 544	4.17 633	2.52 549	2.46 453	1.79 472	11.55 624	1.63 447	0.37 423	0.22 285	0.39 472	0.25 276	0.41 412	0.34 335

TRStereo	2.31 441	1.87 599	19.74 587	1.53 563	1.16 459	4.26 539	1.08 471	4.73 634	1.45 182	1.55 270	1.28 220	1.75 343	0.85 187	1.81 293	1.20 339	0.36 415	0.26 395	0.32 350	0.36 475	0.34 321	0.33 322

test_sample5	2.33 447	0.62 266	11.29 446	1.29 478	0.83 343	3.09 257	0.74 251	4.28 561	2.31 464	2.20 458	1.97 448	1.68 331	1.39 358	11.19 611	1.47 406	0.37 423	0.31 454	0.37 452	0.37 487	0.41 412	0.39 394

MyStereo8	2.33 447	1.13 516	19.26 573	1.22 446	1.62 573	4.16 516	0.57 134	3.50 352	2.36 475	2.15 439	1.75 358	2.28 421	1.14 302	1.46 223	2.20 521	0.24 123	0.21 254	0.32 350	0.27 327	0.36 355	0.43 435

DualNet	2.33 447	0.62 266	11.29 446	1.29 478	0.83 343	3.09 257	0.74 251	4.28 561	2.31 464	2.26 482	2.04 463	1.68 331	1.39 358	11.19 611	1.47 406	0.37 423	0.31 454	0.37 452	0.37 487	0.41 412	0.39 394

MIPNet	2.33 447	0.71 357	19.82 589	0.89 237	0.56 204	4.76 635	0.61 155	4.32 581	2.37 481	1.83 329	1.48 279	1.48 306	1.98 501	2.63 379	1.44 396	0.29 264	0.20 220	0.26 180	0.23 227	0.30 230	0.39 394

DualNet (step1)	2.34 451	1.05 498	7.87 397	1.07 359	0.86 357	3.93 440	1.19 497	4.35 588	2.11 421	2.14 431	1.75 358	1.75 343	1.67 451	6.26 471	1.26 358	1.23 631	0.48 575	4.27 678	2.09 662	0.70 559	0.69 552

test_sample4	2.34 451	0.63 274	11.59 449	1.30 485	0.83 343	3.07 254	0.72 231	4.27 556	2.30 460	2.30 490	1.88 423	1.73 341	1.42 374	11.14 610	1.46 401	0.35 402	0.29 432	0.35 424	0.36 475	0.40 388	0.38 387

test_sample3	2.34 451	0.61 257	11.94 453	1.33 497	0.85 352	3.10 261	0.73 239	4.24 545	2.19 436	2.21 467	1.75 358	1.80 359	1.41 369	11.11 609	1.46 401	0.35 402	0.29 432	0.34 405	0.35 465	0.39 383	0.37 370

STTStereo	2.34 451	0.95 477	14.93 503	1.43 538	1.54 556	3.86 425	0.86 342	3.65 376	2.44 501	2.15 439	1.55 296	2.49 457	1.59 418	5.14 443	1.44 396	0.38 440	0.39 521	0.47 523	0.51 569	0.52 492	0.51 490

CFNet	2.34 451	1.10 511	8.96 413	1.34 505	1.24 484	4.09 490	0.73 239	4.04 481	2.77 549	1.62 284	1.87 422	2.27 420	1.45 384	11.41 617	1.82 475	0.31 330	0.24 351	0.43 501	0.36 475	0.43 441	0.33 322

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 456	0.99 486	19.62 583	1.09 373	0.96 389	1.51 83	0.44 79	4.05 485	1.64 306	1.31 242	1.67 333	4.93 626	2.45 541	2.52 369	1.40 387	0.30 306	0.20 220	0.31 327	0.50 565	0.57 515	0.60 528

test_sample6	2.35 456	0.62 266	10.78 440	1.33 497	0.83 343	3.15 267	0.79 290	4.36 593	2.43 497	2.26 482	2.04 463	1.69 335	1.39 358	11.48 622	1.61 439	0.38 440	0.32 462	0.37 452	0.39 508	0.41 412	0.42 425

EAI-Stereo	2.35 456	0.63 274	2.97 309	0.95 288	0.65 257	3.84 415	14.27 680	5.04 642	2.19 436	2.06 409	7.25 638	1.10 247	0.94 222	1.65 266	1.37 383	0.31 330	0.22 285	0.27 213	0.60 592	0.27 163	0.32 303

ac_64	2.35 456	0.62 266	9.77 423	1.32 492	1.71 593	3.27 294	0.93 407	3.48 346	2.50 511	1.74 313	1.73 352	3.91 580	1.77 469	10.21 571	1.86 480	0.40 460	0.31 454	0.33 386	0.30 405	0.34 321	0.39 394

HSM	2.35 456	0.81 423	2.21 244	1.14 401	1.55 560	3.44 325	1.03 454	3.99 468	2.25 447	2.29 486	2.11 482	8.04 655	3.05 573	11.60 625	1.71 458	0.33 370	0.22 285	0.28 248	0.23 227	0.32 282	0.35 349

CFNet_ucs	2.36 461	0.68 329	18.42 558	0.89 237	0.81 326	3.85 423	0.68 205	4.29 565	2.37 481	2.09 414	2.04 463	3.31 537	1.24 327	2.63 379	1.14 323	0.36 415	0.45 555	0.56 574	0.29 384	0.66 551	0.49 475

RT-IGEV	2.37 462	0.60 237	15.33 512	1.49 556	0.78 315	2.10 146	1.28 512	4.25 547	1.69 325	2.58 549	3.19 599	3.60 568	4.94 622	2.49 360	1.19 335	0.35 402	0.24 351	0.31 327	0.26 299	0.33 302	0.42 425

MyStereo05	2.37 462	0.72 362	19.94 594	1.02 340	0.99 405	4.26 539	0.86 342	4.01 472	2.62 530	2.14 431	1.26 212	2.28 421	1.63 442	2.07 325	1.68 455	0.24 123	0.23 315	0.34 405	0.26 299	0.42 431	0.36 355

hitnet-ft	2.37 462	0.73 373	8.34 404	0.96 293	0.89 371	3.77 398	0.80 301	3.55 363	2.58 525	2.24 476	2.04 463	3.65 571	1.49 397	11.71 637	1.89 483	0.44 498	0.53 585	0.44 506	0.35 465	0.52 492	0.48 468

YMNet	2.40 465	1.41 568	13.46 469	1.36 516	1.67 586	3.96 461	0.97 428	3.81 411	2.37 481	2.64 562	2.57 556	3.35 540	1.53 411	3.28 402	2.42 538	0.48 528	0.54 587	0.52 558	0.49 559	0.70 559	0.54 503

YMNet_1	2.40 465	1.41 568	13.46 469	1.36 516	1.67 586	3.96 461	0.97 428	3.81 411	2.37 481	2.64 562	2.57 556	3.35 540	1.53 411	3.28 402	2.42 538	0.48 528	0.54 587	0.52 558	0.49 559	0.70 559	0.54 503

CoDeX	2.40 465	0.78 410	13.21 465	1.00 322	1.18 461	3.24 285	1.32 517	4.14 514	2.41 493	1.74 313	1.84 408	2.05 404	1.47 389	10.03 564	1.60 436	0.34 382	0.28 422	0.32 350	0.27 327	0.32 282	0.39 394

LMCR-Stereo	2.40 465	1.31 553	18.61 561	1.59 575	0.86 357	3.87 427	1.15 488	4.32 581	1.60 292	2.25 479	2.27 510	1.13 250	2.43 539	2.48 359	1.60 436	0.88 615	0.24 351	0.29 273	0.24 256	0.56 510	0.30 282

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 469	1.47 574	14.14 486	1.30 485	1.35 513	3.51 346	1.64 568	4.04 481	2.10 419	2.46 525	1.88 423	2.28 421	2.51 545	4.73 438	3.17 573	0.38 440	0.19 169	0.35 424	0.20 153	0.40 388	0.36 355

PAM	2.43 470	0.61 257	20.86 636	1.07 359	0.73 296	2.93 234	0.53 117	3.24 315	1.53 243	1.89 345	2.43 539	5.29 639	2.76 556	1.84 299	1.02 297	0.27 191	0.24 351	0.26 180	0.25 276	0.40 388	0.50 482

PSM-AAD	2.43 470	0.54 163	1.32 129	0.92 264	0.54 191	4.48 575	7.47 666	2.96 279	1.55 260	2.31 496	2.56 554	1.26 274	16.23 677	2.46 357	0.89 251	0.28 235	0.21 254	0.58 579	0.41 526	0.34 321	1.32 620

AASNet	2.44 472	0.92 465	19.79 588	1.35 510	1.49 547	3.81 407	1.07 466	3.85 421	2.93 574	1.95 363	2.29 517	1.96 389	1.29 335	1.73 281	1.93 488	0.39 452	0.33 469	0.45 513	0.30 405	0.55 504	0.45 447

PAM_32	2.45 473	0.63 274	20.74 632	1.05 350	0.65 257	2.83 213	0.46 89	2.91 273	1.54 252	1.95 363	2.66 564	4.99 629	3.78 599	1.96 316	0.92 269	0.27 191	0.22 285	0.27 213	0.25 276	0.36 355	0.48 468

GMM-Stereo	2.45 473	0.52 129	20.38 618	0.89 237	0.82 335	4.18 524	1.91 587	2.45 186	1.48 206	2.48 528	2.30 522	1.69 335	1.86 489	2.93 392	1.08 308	0.28 235	0.18 123	0.33 386	0.48 554	0.35 342	2.41 648

DMCA-RVC	2.45 473	1.22 538	18.29 553	1.23 452	1.14 452	2.49 183	0.85 337	3.29 321	1.68 318	3.02 593	1.41 260	2.00 396	1.53 411	6.39 473	2.00 498	0.38 440	0.30 445	0.44 506	0.35 465	0.45 460	0.44 441

MyStereo06	2.46 476	0.72 362	19.97 596	1.02 340	0.99 405	4.26 539	0.86 342	3.51 355	1.68 318	1.92 353	1.73 352	4.01 586	4.22 610	1.62 257	0.88 248	0.24 123	0.23 315	0.34 405	0.26 299	0.42 431	0.36 355

SACVNet	2.46 476	1.14 520	9.47 421	1.44 541	1.18 461	4.06 483	1.49 550	3.84 418	2.24 444	2.62 558	1.89 429	2.57 463	1.28 332	11.35 615	1.64 450	0.50 544	0.39 521	0.48 531	0.41 526	0.55 504	0.75 569

RAFT-345	2.46 476	0.55 172	19.69 586	1.02 340	0.49 159	4.43 571	0.78 283	1.64 64	2.34 470	2.09 414	3.12 595	1.96 389	1.31 341	6.65 480	1.43 394	0.36 415	0.23 315	0.32 350	0.25 276	0.28 184	0.25 172

GwcNet-ADL	2.47 479	0.67 321	21.48 658	0.96 293	0.72 291	4.61 607	0.95 416	4.42 604	2.36 475	1.98 371	1.80 382	2.55 461	1.24 327	1.90 310	1.41 391	0.40 460	0.46 564	0.24 97	0.27 327	0.41 412	0.49 475

PFNet	2.47 479	0.60 237	16.95 531	2.15 629	0.81 326	4.63 610	0.91 390	2.55 212	1.52 236	2.40 519	2.79 574	1.83 368	1.42 374	7.54 499	1.34 380	0.33 370	0.21 254	0.36 440	0.27 327	0.32 282	0.39 394

IPLG	2.48 481	0.65 299	19.63 584	0.91 258	0.79 319	4.60 606	0.56 131	4.31 576	1.84 362	1.91 351	2.00 455	1.31 281	1.38 355	6.61 478	1.53 425	0.27 191	0.20 220	0.27 213	0.23 227	0.31 250	0.36 355

HHNet	2.48 481	0.71 357	20.52 624	0.64 41	0.64 249	4.07 488	0.93 407	3.76 400	1.56 266	2.15 439	4.92 629	0.98 229	3.37 587	1.66 267	1.79 472	0.32 351	0.20 220	0.31 327	0.27 327	0.36 355	0.42 425

G2L-Stereo	2.49 483	0.94 475	14.54 495	1.15 414	1.35 513	3.57 364	0.95 416	3.62 373	2.00 389	2.11 421	1.61 316	3.20 526	1.34 347	9.54 544	1.91 486	0.34 382	0.27 407	0.35 424	0.28 356	0.30 230	0.35 349

CRFU-Net	2.49 483	0.78 410	10.36 433	2.30 636	1.08 437	3.91 432	1.41 539	3.85 421	1.65 311	2.15 439	1.76 367	3.34 539	7.95 659	5.56 453	1.48 409	0.47 523	0.35 488	0.30 300	0.28 356	0.37 367	0.43 435

FADNet	2.49 483	1.76 594	13.17 464	1.17 424	0.95 388	3.27 294	0.88 370	3.94 453	2.27 452	1.40 256	1.29 222	2.51 458	2.06 506	9.93 559	1.94 490	0.43 492	0.45 555	0.40 478	0.43 537	1.06 606	0.53 497

RAFT + AFF	2.51 486	2.66 624	4.48 364	1.15 414	1.95 624	4.15 506	2.01 593	4.46 612	3.30 612	2.19 455	2.51 548	2.22 418	4.87 621	8.91 527	2.06 505	0.30 306	0.60 605	0.48 531	0.38 500	0.77 578	0.69 552

UNet	2.51 486	0.74 384	20.17 606	1.14 401	1.44 539	3.48 337	0.76 264	3.77 402	1.87 365	2.05 404	1.57 302	2.75 483	2.39 536	3.51 407	2.51 548	0.32 351	0.26 395	0.41 490	0.26 299	0.38 372	0.39 394

FADNet-RVC	2.51 486	2.27 614	14.03 484	1.09 373	0.81 326	3.54 355	1.10 478	4.13 508	2.48 506	1.39 254	1.22 197	1.85 374	1.77 469	9.78 552	2.06 505	0.38 440	0.37 506	0.40 478	0.40 519	0.67 553	0.48 468

iResNet	2.52 489	0.94 475	21.17 649	1.84 609	0.72 291	3.75 395	0.81 311	4.14 514	2.55 523	2.33 506	2.03 460	1.35 286	1.44 380	3.27 401	2.16 519	0.35 402	0.23 315	0.28 248	0.22 206	0.44 452	0.45 447

IPLGR	2.53 490	0.58 211	20.46 623	0.82 176	0.52 179	4.56 601	0.50 103	4.30 573	2.38 486	1.87 336	1.53 290	1.68 331	1.72 462	6.95 490	1.15 324	0.28 235	0.21 254	0.27 213	0.23 227	0.33 302	0.32 303

NCCL2	2.53 490	1.35 559	10.90 442	1.15 414	0.97 393	3.53 351	2.56 615	3.65 376	2.23 442	2.76 574	1.80 382	2.41 442	1.66 449	10.35 575	2.07 508	0.44 498	0.40 526	0.57 577	0.53 576	0.59 520	0.65 545

fast-acv-ft	2.54 492	1.19 529	20.08 602	1.41 534	1.40 526	3.18 271	1.17 493	3.37 337	2.28 456	1.90 346	2.15 491	2.69 476	2.17 520	2.91 390	2.31 529	0.37 423	0.39 521	0.45 513	0.39 508	0.57 515	0.45 447

XX-Stereo	2.54 492	0.61 257	20.21 607	1.78 600	1.19 468	4.30 548	0.46 89	4.39 599	1.58 276	2.32 500	1.89 429	4.64 621	0.60 82	4.16 428	0.82 221	0.31 330	0.21 254	0.28 248	0.27 327	0.51 488	0.26 202

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 492	1.04 497	16.73 527	1.53 563	2.00 626	3.96 461	0.87 363	3.87 427	2.31 464	2.54 540	1.67 333	2.85 496	1.63 442	5.55 452	1.62 444	0.46 514	0.33 469	0.38 468	0.38 500	0.53 498	0.62 534
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	2.54 492	0.90 457	11.10 444	1.32 492	1.47 544	3.58 365	1.38 532	4.13 508	2.45 502	1.90 346	1.71 347	2.86 497	1.76 467	10.86 593	1.66 453	0.60 572	0.43 545	0.53 563	0.41 526	0.78 580	0.94 597

CVANet_RVC	2.55 496	1.10 511	9.13 419	1.46 547	1.15 454	3.96 461	1.53 553	3.91 442	2.50 511	3.04 595	2.04 463	2.60 466	1.72 462	12.46 655	1.50 415	0.49 540	0.30 445	0.51 552	0.41 526	0.63 535	0.50 482

GCST	2.56 497	1.79 597	18.02 549	1.92 615	1.33 510	1.72 106	0.51 107	3.67 380	2.03 396	1.70 303	1.61 316	1.55 315	1.29 335	5.06 441	1.24 352	2.06 646	0.77 627	1.45 644	0.97 626	1.14 617	1.34 621

ARAFT	2.56 497	1.13 516	19.50 580	0.89 237	0.48 151	4.15 506	1.40 536	4.36 593	2.82 564	2.36 511	1.88 423	1.70 337	1.04 257	6.45 474	1.22 346	0.29 264	0.18 123	0.37 452	0.35 465	0.35 342	0.25 172

RASNet	2.56 497	0.70 343	10.06 428	1.60 577	2.25 639	3.67 381	1.00 443	3.38 338	3.14 593	1.81 325	2.11 482	4.60 617	2.30 529	10.25 573	2.61 556	0.37 423	0.24 351	0.25 136	0.24 256	0.28 184	0.26 202

cf-r	2.57 500	0.79 414	16.09 518	1.48 553	1.35 513	4.19 528	0.93 407	3.68 382	2.36 475	1.97 369	1.81 394	3.42 547	1.45 384	8.24 513	1.83 477	0.32 351	0.26 395	0.33 386	0.30 405	0.34 321	0.37 370

UGAM	2.58 501	0.56 184	18.55 560	0.89 237	0.71 289	3.23 281	1.03 454	2.75 249	1.75 344	1.36 248	2.77 573	2.69 476	1.28 332	10.75 588	1.40 387	0.28 235	0.24 351	0.40 478	0.31 421	0.35 342	0.30 282

GrayStereo	2.58 501	0.53 147	1.63 176	1.58 574	0.89 371	4.17 521	8.17 670	3.03 288	1.52 236	2.80 578	2.50 546	1.70 337	17.10 678	2.83 389	1.15 324	0.33 370	0.21 254	0.27 213	0.32 433	0.28 184	0.53 497

ASMatch	2.62 503	0.60 237	20.65 630	1.37 526	0.64 249	4.39 559	0.78 283	1.97 105	1.58 276	1.70 303	3.89 619	1.94 382	3.79 600	5.46 449	1.64 450	0.31 330	0.24 351	0.34 405	0.28 356	0.33 302	0.50 482

RAFT-RH_RVC	2.63 504	0.55 172	19.97 596	1.26 463	0.47 143	4.46 573	0.57 134	1.71 71	1.64 306	3.06 598	5.51 633	2.03 400	1.28 332	6.70 482	1.52 424	0.42 486	0.22 285	0.37 452	0.34 449	0.28 184	0.29 252

DANet	2.63 504	1.07 505	8.10 403	1.83 608	1.70 591	3.25 289	1.16 490	4.31 576	2.38 486	3.40 615	2.18 496	4.08 590	1.80 477	9.77 550	3.89 583	0.52 556	0.55 592	0.59 582	0.44 540	0.63 535	0.86 587
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FADNet_RVC	2.65 506	2.28 616	16.51 524	0.98 308	0.92 377	4.09 490	0.83 321	4.26 555	1.73 336	1.46 261	1.78 376	1.60 321	1.50 398	8.88 525	2.39 533	0.47 523	0.38 512	0.44 506	0.58 587	0.89 591	0.97 599

iResNetv2_ROB	2.65 506	5.00 643	19.28 575	2.06 625	1.09 442	3.83 410	1.13 485	4.14 514	2.09 411	1.85 330	2.03 460	2.01 399	1.51 402	3.58 409	1.58 432	0.34 382	0.21 254	0.32 350	0.21 171	0.44 452	0.29 252

ccnet	2.66 508	0.97 484	8.01 402	1.54 565	1.24 484	3.75 395	2.18 602	4.07 492	2.41 493	2.66 567	3.25 601	2.87 498	2.31 532	9.89 556	3.50 576	0.78 604	0.75 626	0.71 607	0.67 600	0.76 577	0.81 581

GwcNet-RSSM	2.66 508	1.05 498	15.91 516	1.22 446	1.19 468	4.12 499	1.12 482	3.84 418	2.02 392	1.93 357	1.79 379	3.12 521	1.46 387	10.37 576	2.05 504	0.33 370	0.27 407	0.35 424	0.30 405	0.40 388	0.36 355

z-ln-s-r	2.67 510	1.16 524	12.43 457	1.34 505	1.26 489	3.70 384	1.21 504	4.20 524	2.38 486	2.04 402	1.92 438	2.43 448	1.60 424	10.58 581	5.19 602	0.29 264	0.20 220	0.32 350	0.24 256	0.51 488	0.38 387

xxxx	2.67 510	0.54 163	2.03 217	1.22 446	0.81 326	3.49 340	0.63 173	4.49 617	2.49 510	2.22 469	2.23 505	2.05 404	1.38 355	10.05 565	17.91 669	0.32 351	0.32 462	0.30 300	0.27 327	0.33 302	0.34 335

test_xeample	2.67 510	0.56 184	2.05 220	1.09 373	0.81 326	3.24 285	0.80 301	4.55 625	2.70 540	2.42 522	2.27 510	1.39 293	1.40 362	10.75 588	17.51 668	0.30 306	0.30 445	0.32 350	0.28 356	0.34 321	0.33 322

PASM	2.67 510	2.05 608	9.71 422	1.73 595	1.37 519	2.53 190	1.52 551	3.10 297	2.17 433	2.79 577	1.84 408	2.90 499	1.85 488	11.89 644	2.19 520	0.81 609	0.85 630	0.87 623	1.01 629	1.14 617	1.05 604

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 514	1.26 545	22.01 667	1.08 367	0.99 405	1.61 97	0.86 342	3.69 387	1.64 306	1.52 267	5.62 635	3.35 540	3.44 593	2.20 343	1.33 377	0.26 165	0.21 254	0.30 300	0.62 596	0.93 595	0.67 547

222	2.68 514	0.57 195	2.03 217	1.11 389	0.81 326	3.23 281	0.65 187	4.52 622	2.45 502	2.34 507	2.29 517	1.41 299	1.44 380	10.50 579	18.47 673	0.32 351	0.30 445	0.32 350	0.27 327	0.32 282	0.34 335

PWC_ROB	2.69 516	2.01 605	8.36 405	1.33 497	1.90 622	3.23 281	1.18 494	4.33 584	3.25 606	3.11 600	3.41 608	2.71 479	2.18 522	9.15 535	4.48 587	0.56 565	0.31 454	0.61 590	0.36 475	0.69 558	0.74 566

pcwnet_v2	2.70 517	0.65 299	22.48 670	1.08 367	1.03 420	3.56 360	0.81 311	4.29 565	3.14 593	2.29 486	2.29 517	3.01 511	1.71 460	3.32 404	1.43 394	0.43 492	0.50 581	0.41 490	0.34 449	0.61 529	0.56 514

Wz-Net-MNSev	2.71 518	2.54 622	13.91 482	1.52 561	1.37 519	3.28 298	2.47 609	4.03 477	2.32 468	2.57 545	2.07 474	2.29 426	3.01 568	7.55 500	2.74 561	0.38 440	0.36 494	0.36 440	0.37 487	0.57 515	0.47 463

w-ln-seven-2	2.73 519	2.13 609	12.47 459	1.18 430	1.01 417	3.54 355	1.58 561	3.93 449	3.26 607	2.43 524	2.02 457	2.63 470	2.28 528	7.93 509	5.45 605	0.40 460	0.40 526	0.44 506	0.34 449	0.62 533	0.47 463

UGAM-zero	2.79 520	0.57 195	20.87 638	0.98 308	0.77 313	2.08 143	0.35 39	3.88 430	1.51 225	2.05 404	1.64 323	5.07 633	3.42 592	9.83 553	1.24 352	0.28 235	0.21 254	0.27 213	0.29 384	0.29 204	0.28 240

RP	2.79 520	1.20 531	10.36 433	1.54 565	1.93 623	3.44 325	1.97 590	4.05 485	2.34 470	2.66 567	2.79 574	3.98 584	2.58 549	10.21 571	2.61 556	0.95 618	0.47 569	0.71 607	0.57 586	0.71 568	0.68 550

SHD	2.82 522	2.04 607	13.80 479	1.69 588	1.79 608	2.73 206	1.07 466	3.85 421	3.18 597	4.63 641	2.74 569	3.38 545	2.77 557	5.48 451	3.66 579	0.62 578	0.47 569	0.51 552	0.55 581	0.65 546	0.74 566

FADNet-RVC-Resample	2.83 523	2.02 606	21.07 644	1.12 393	0.91 376	3.53 351	1.37 529	4.08 496	2.09 411	1.68 298	1.33 234	2.03 400	1.51 402	9.54 544	1.69 456	0.38 440	0.37 506	0.42 497	0.44 540	0.56 510	0.56 514

Selective-IGEV-i16pc	2.84 524	0.70 343	20.78 633	1.27 471	0.56 204	4.35 554	2.77 621	4.32 581	2.02 392	1.57 274	1.84 408	2.40 439	1.33 344	8.80 523	1.39 384	0.60 572	0.46 564	0.33 386	0.38 500	0.43 441	0.45 447

StereoDRNet	2.84 524	1.49 576	14.48 493	1.33 497	1.57 567	3.44 325	2.06 595	3.69 387	2.36 475	3.26 608	1.84 408	2.79 493	1.80 477	10.88 594	3.16 572	0.41 475	0.33 469	0.39 472	0.36 475	0.59 520	0.58 523

w-ln-seven	2.86 526	3.06 630	14.02 483	1.27 471	1.32 506	4.10 496	1.59 562	3.90 437	2.59 528	3.03 594	2.27 510	3.42 547	2.25 526	6.70 482	4.81 595	0.39 452	0.34 482	0.48 531	0.40 519	0.74 573	0.55 509

AAGNet	2.86 526	0.60 237	1.77 189	2.05 624	0.46 133	4.76 635	1.09 475	2.27 153	1.56 266	2.17 449	1.84 408	2.41 442	4.00 605	6.23 470	24.22 685	0.46 514	0.19 169	0.30 300	0.29 384	0.32 282	0.24 158

Consistency-Raft	2.86 526	1.66 588	19.61 582	1.40 533	1.75 602	3.84 415	1.32 517	4.07 492	2.25 447	1.78 319	2.67 565	1.82 365	4.41 614	1.94 314	2.06 505	0.83 612	0.94 634	1.03 628	1.12 634	1.70 637	1.09 607

PDISCO_ROB	2.86 526	1.53 579	14.27 490	1.98 621	2.19 636	4.52 590	1.35 522	4.65 630	3.19 598	2.09 414	2.16 492	3.53 562	2.45 541	5.32 445	2.12 512	1.30 639	0.78 628	0.72 611	0.59 590	1.24 626	1.28 616

AF-Net	2.87 530	1.30 549	16.24 519	1.33 497	1.75 602	3.26 291	1.59 562	4.09 498	2.43 497	2.69 569	2.94 582	4.51 612	3.20 581	5.84 460	2.75 562	0.76 603	0.36 494	0.72 611	0.49 559	0.70 559	0.56 514

HSM-Net_RVC	2.87 530	0.57 195	17.46 542	0.92 264	0.90 374	3.70 384	1.20 501	5.64 654	2.51 514	3.22 607	2.43 539	2.54 460	1.59 418	11.41 617	1.65 452	0.34 382	0.25 378	0.26 180	0.23 227	0.30 230	0.29 252
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Nwc_Net	2.88 532	1.16 524	18.30 554	1.35 510	1.68 589	3.52 349	1.18 494	3.90 437	2.06 405	2.52 536	2.82 579	3.82 577	2.34 533	6.78 487	2.55 553	0.86 614	0.40 526	0.59 582	0.67 600	0.57 515	0.55 509

DDUNet	2.91 533	2.78 626	6.94 389	3.53 657	2.26 640	3.28 298	1.36 524	3.77 402	2.04 400	2.62 558	2.49 545	4.18 597	1.69 456	5.38 447	1.85 479	2.21 648	1.77 654	2.61 658	2.43 668	2.60 644	2.34 647

MFMNet_re	2.91 533	1.91 600	18.25 551	3.06 650	1.89 620	3.13 265	1.67 573	3.52 356	2.97 576	3.14 602	2.87 581	2.26 419	2.41 537	2.42 354	2.00 498	1.10 624	1.05 636	0.94 625	0.90 621	1.28 627	1.46 628

ACV-stereo	2.92 535	0.92 465	20.27 613	1.33 497	1.05 425	4.68 617	1.10 478	2.66 237	1.64 306	1.46 261	1.32 232	5.41 641	4.24 611	7.83 507	1.90 485	0.44 498	0.52 584	0.32 350	0.29 384	0.45 460	0.63 538

GANet	2.93 536	1.05 498	11.29 446	1.64 582	0.96 389	3.91 432	2.52 612	3.72 395	2.41 493	2.95 591	3.00 585	3.21 527	2.03 502	12.42 653	4.72 592	0.51 550	0.41 535	0.46 519	0.39 508	0.60 524	0.50 482

RTSC	2.95 537	2.51 618	15.49 514	1.54 565	1.30 496	3.51 346	0.86 342	3.89 432	2.48 506	3.64 618	3.12 595	3.04 513	2.30 529	5.70 457	6.67 609	0.55 563	0.35 488	0.37 452	0.39 508	0.70 559	0.60 528

PWCDC_ROB	2.95 537	3.26 632	14.06 485	1.59 575	1.56 563	4.19 528	0.86 342	4.30 573	4.08 635	2.06 409	7.37 639	2.75 483	2.42 538	3.59 410	2.67 559	1.34 641	0.36 494	0.39 472	0.34 449	1.13 616	0.62 534

PSMNet_ROB	2.95 537	1.38 563	18.46 559	1.19 433	1.20 475	3.80 405	1.65 571	3.54 361	2.35 472	1.98 371	1.71 347	2.75 483	1.79 472	11.43 619	2.78 563	0.42 486	0.36 494	0.50 548	0.60 592	0.59 520	0.49 475

ff1	2.96 540	0.60 237	5.21 373	1.14 401	0.99 405	3.62 373	0.86 342	4.22 533	3.37 615	2.20 458	2.30 522	3.48 551	1.62 429	11.62 627	16.09 658	0.29 264	0.16 47	0.48 531	0.37 487	0.30 230	0.29 252

FINET	2.96 540	1.07 505	23.18 676	1.29 478	1.86 615	2.03 133	1.52 551	4.30 573	4.71 641	2.23 473	2.34 535	1.65 327	1.48 391	5.89 461	2.81 565	0.51 550	0.47 569	0.49 545	0.40 519	0.59 520	0.49 475

XQC	2.96 540	2.42 617	14.85 498	1.36 516	1.32 506	3.29 302	1.53 553	4.28 561	2.78 550	3.21 606	2.46 541	3.53 562	2.92 564	6.58 477	4.67 589	0.70 599	0.41 535	0.59 582	0.56 583	0.96 600	0.83 586

SGM-Forest	2.96 540	0.62 266	3.49 333	1.09 373	0.80 321	4.06 483	3.30 638	4.37 596	3.09 589	4.18 636	3.27 603	4.67 623	3.86 602	11.69 636	7.91 624	0.51 550	0.46 564	0.49 545	0.39 508	0.48 478	0.49 475
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DEmStereo	2.97 544	0.58 211	13.42 468	0.79 157	0.51 166	3.84 415	1.84 585	2.42 176	1.60 292	2.25 479	2.74 569	2.03 400	6.04 637	6.79 489	12.80 648	0.35 402	0.26 395	0.26 180	0.27 327	0.27 163	0.37 370

RYNet	2.97 544	0.93 469	15.09 506	1.12 393	1.38 522	3.66 380	1.42 541	4.03 477	2.29 459	2.10 417	1.70 343	3.79 575	2.16 518	13.64 669	3.02 570	0.37 423	0.41 535	0.48 531	0.34 449	0.81 585	0.75 569

TCMNet	2.98 546	1.30 549	18.26 552	1.47 550	2.09 632	3.84 415	1.08 471	3.96 460	2.39 490	2.53 539	2.29 517	2.43 448	1.75 466	10.09 568	2.39 533	0.52 556	0.45 555	0.61 590	0.50 565	0.80 584	0.78 575

mmx	2.98 546	0.60 237	5.21 373	1.14 401	0.99 405	3.62 373	0.86 342	4.49 617	3.05 585	2.20 458	2.30 522	3.48 551	1.62 429	11.62 627	16.09 658	0.33 370	0.28 422	0.48 531	0.37 487	0.44 452	0.37 370

xxx	2.98 546	0.60 237	5.21 373	1.14 401	0.99 405	3.62 373	0.86 342	4.49 617	3.05 585	2.20 458	2.30 522	3.48 551	1.62 429	11.62 627	16.09 658	0.33 370	0.28 422	0.48 531	0.37 487	0.44 452	0.37 370

Wz-Net-SNSev	2.98 546	4.36 639	15.98 517	1.57 573	1.19 468	3.28 298	1.80 580	3.96 460	2.40 491	2.32 500	2.28 514	3.48 551	2.05 505	7.84 508	3.82 582	0.47 523	0.39 521	0.53 563	0.49 559	0.71 568	0.60 528

DispNO	3.00 550	0.75 395	18.92 565	1.17 424	1.10 444	3.72 388	0.94 412	4.29 565	2.54 521	2.24 476	2.28 514	4.51 612	2.12 511	11.40 616	2.09 510	0.31 330	0.28 422	0.31 327	0.28 356	0.36 355	0.39 394

GwcNet	3.00 550	1.63 584	19.83 590	1.32 492	2.04 631	3.27 294	1.55 557	3.65 376	2.33 469	2.00 388	2.12 485	3.56 566	1.68 455	9.47 542	2.45 543	0.44 498	0.45 555	0.46 519	0.38 500	0.60 524	0.76 571

LL-Strereo	3.01 552	1.81 598	17.59 545	1.12 393	2.10 633	2.90 223	1.09 475	4.33 584	2.00 389	3.12 601	2.24 506	3.29 534	3.15 576	11.31 614	1.84 478	0.30 306	0.28 422	0.46 519	0.34 449	0.49 484	0.45 447

Anonymous_2	3.01 552	0.89 455	4.53 365	1.06 356	1.18 461	2.93 234	0.87 363	3.24 315	1.46 191	1.86 334	1.35 242	4.11 592	2.35 534	1.64 264	1.28 366	0.82 610	0.90 632	8.71 690	15.84 696	4.44 668	0.74 566

STrans-v2	3.03 554	0.77 404	20.91 640	0.81 164	0.63 247	3.89 429	1.01 446	4.27 556	2.64 533	2.28 484	3.70 615	4.13 593	5.20 626	7.33 494	1.27 362	0.31 330	0.18 123	0.29 273	0.25 276	0.29 204	0.41 421

TransformOpticalFlow	3.03 554	0.77 404	20.99 643	1.00 322	0.55 199	4.18 524	0.64 177	4.33 584	3.02 583	2.18 451	3.09 593	4.35 605	5.07 624	7.36 497	1.27 362	0.32 351	0.18 123	0.32 350	0.26 299	0.28 184	0.46 458

AANet_RVC	3.03 554	1.72 591	12.78 462	1.17 424	1.12 447	3.79 404	1.10 478	3.86 424	3.13 591	2.62 558	4.26 622	3.96 583	1.41 369	11.43 619	5.23 603	0.94 617	0.47 569	0.34 405	0.23 227	0.40 388	0.55 509

DRN-Test	3.03 554	0.99 486	18.18 550	1.35 510	1.60 569	3.59 366	1.48 546	4.13 508	2.45 502	3.47 617	1.92 438	2.58 465	2.53 546	10.88 594	2.80 564	0.39 452	0.36 494	0.44 506	0.41 526	0.55 504	0.57 518

Syn2CoEx	3.08 558	2.55 623	19.88 592	1.34 505	1.18 461	2.43 177	1.65 571	3.91 442	2.40 491	2.39 517	2.27 510	2.90 499	3.17 580	9.57 547	2.54 552	0.50 544	0.45 555	0.53 563	0.39 508	0.74 573	0.72 564

stereogan	3.09 559	0.93 469	16.43 522	1.37 526	1.66 585	3.70 384	1.67 573	3.87 427	3.15 595	3.04 595	2.70 568	5.04 632	2.79 558	9.96 560	1.78 471	0.63 579	0.49 580	0.69 604	0.47 549	0.83 588	0.68 550

PA-Net	3.09 559	1.24 543	18.84 563	1.38 528	1.19 468	3.42 323	1.75 576	3.89 432	3.27 611	1.88 339	2.10 478	3.03 512	1.88 493	11.60 625	2.88 566	0.40 460	0.54 587	0.44 506	0.62 596	0.52 492	1.02 602
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RGC	3.10 561	1.45 573	14.90 501	1.46 547	1.79 608	3.33 306	1.39 534	4.04 481	2.26 450	2.77 575	3.26 602	4.00 585	2.71 555	11.63 632	2.62 558	0.82 610	0.46 564	0.79 617	0.79 616	0.71 568	0.78 575

PVD	3.12 562	1.97 604	12.80 463	1.79 605	1.63 575	3.83 410	1.34 521	3.48 346	3.88 630	5.77 650	3.56 612	3.45 550	3.29 584	5.58 455	5.30 604	0.71 601	0.69 620	0.74 615	0.77 612	0.79 582	1.13 610

1111x	3.13 563	0.57 195	8.38 406	1.20 437	0.76 307	3.80 405	0.88 370	4.61 629	2.63 531	2.31 496	2.16 492	1.95 384	1.81 480	11.54 623	18.13 671	0.32 351	0.31 454	0.32 350	0.30 405	0.35 342	0.34 335

APVNet	3.13 563	1.25 544	21.14 646	1.31 489	1.52 553	3.94 446	1.13 485	3.32 328	2.14 427	2.20 458	2.03 460	3.05 516	1.96 499	11.79 640	2.53 550	0.42 486	0.45 555	0.64 598	0.46 546	0.67 553	0.57 518

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 563	1.43 570	9.93 426	2.50 641	1.62 573	4.29 546	1.68 575	3.95 455	2.43 497	1.66 294	1.91 435	3.04 513	1.41 369	13.26 661	1.58 432	3.82 665	1.59 650	1.12 634	0.46 546	2.21 642	2.74 657

AANet	3.15 566	2.93 628	15.16 509	1.41 534	1.08 437	2.23 158	1.37 529	2.95 277	3.65 624	4.12 631	4.40 624	4.13 593	5.32 629	6.55 476	3.76 581	0.60 572	0.42 544	0.50 548	0.42 533	0.99 601	0.93 596

zh-mn7	3.15 566	9.61 668	12.45 458	1.26 463	0.99 405	2.91 226	1.32 517	4.12 506	2.74 544	3.33 611	3.07 589	2.84 495	1.89 494	8.91 527	4.69 591	0.49 540	0.40 526	0.38 468	0.38 500	0.56 510	0.63 538

ADLNet2	3.15 566	0.92 465	20.06 599	1.20 437	1.79 608	3.83 410	1.48 546	3.94 453	3.59 622	2.19 455	2.47 543	4.65 622	1.93 498	10.69 587	1.96 495	0.39 452	0.37 506	0.28 248	0.30 405	0.48 478	0.43 435

NCC-stereo	3.16 569	1.28 547	18.31 555	1.25 456	1.75 602	4.06 483	1.40 536	3.89 432	2.22 439	2.72 571	2.55 552	3.49 557	2.65 552	9.91 557	2.99 568	1.29 637	0.65 612	0.64 598	0.86 619	0.65 546	0.71 557

Abc-Net	3.16 569	1.28 547	18.31 555	1.25 456	1.75 602	4.06 483	1.40 536	3.89 432	2.22 439	2.72 571	2.55 552	3.49 557	2.65 552	9.91 557	2.99 568	1.29 637	0.65 612	0.64 598	0.86 619	0.65 546	0.71 557
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	3.20 571	1.93 601	18.84 563	1.51 560	0.80 321	4.12 499	1.82 582	4.16 519	2.91 570	1.87 336	1.74 354	2.48 455	1.84 484	13.18 660	1.74 465	0.80 607	0.57 595	0.79 617	0.74 608	1.20 625	0.86 587
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
Selective-IGEV-i16pb	3.23 572	0.73 373	21.29 652	1.22 446	0.68 276	3.99 469	3.38 641	4.52 622	2.52 515	1.72 308	3.60 613	2.92 504	2.21 524	10.07 566	2.59 555	0.68 594	0.50 581	0.37 452	0.48 554	0.54 501	0.54 503

GASNet	3.24 573	5.55 647	20.58 628	1.56 572	1.25 487	2.32 166	1.12 482	4.04 481	2.67 537	1.88 339	2.10 478	3.00 510	2.16 518	10.59 582	2.43 540	0.65 585	0.37 506	0.61 590	0.45 544	0.87 590	0.58 523

FBW_ROB	3.24 573	1.02 491	9.21 420	1.49 556	1.07 434	3.78 400	1.48 546	4.31 576	3.08 588	2.46 525	2.32 533	4.20 600	2.08 509	15.19 675	7.16 619	0.84 613	0.62 608	1.33 640	0.92 622	0.99 601	1.31 618

HBP-ISP	3.25 575	1.10 511	20.86 636	1.54 565	1.15 454	4.50 584	2.89 627	4.43 607	2.38 486	4.14 632	1.96 443	1.90 378	2.04 504	11.08 607	1.32 373	0.66 587	0.57 595	0.66 601	0.61 595	0.64 543	0.61 531

DStereoRT	3.28 576	1.06 503	14.58 496	1.33 497	1.12 447	4.51 588	1.29 514	4.21 529	3.48 620	2.50 530	2.13 487	1.89 377	7.69 657	7.57 501	2.43 540	0.66 587	0.33 469	4.46 682	2.84 676	0.38 372	1.12 609

aanetorigin	3.30 577	1.66 588	17.52 544	1.18 430	1.58 568	2.57 193	3.80 653	2.65 234	2.03 396	6.12 655	4.30 623	2.82 494	5.70 633	5.47 450	4.67 589	0.50 544	0.44 550	0.43 501	0.47 549	1.17 622	0.92 594

ADCRef	3.30 577	1.23 542	14.90 501	1.17 424	1.41 534	3.95 451	1.64 568	3.88 430	2.36 475	3.05 597	2.21 502	2.40 439	2.81 560	5.04 440	16.63 663	0.46 514	0.34 482	0.63 595	0.62 596	0.54 501	0.67 547

CBMV	3.32 579	0.96 483	21.16 648	1.32 492	0.83 343	3.81 407	3.91 656	4.47 613	2.53 517	3.34 612	2.24 506	4.45 609	2.58 549	10.07 566	1.96 495	0.45 507	0.43 545	0.48 531	0.38 500	0.52 492	0.53 497
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FAT-Stereo	3.34 580	0.81 423	20.05 598	1.25 456	1.20 475	3.44 325	1.99 592	4.23 537	2.67 537	3.14 602	3.82 618	3.51 560	3.32 586	11.68 635	1.94 490	0.64 582	0.67 616	0.48 531	0.52 572	0.61 529	0.81 581

CC-Net-ROB	3.35 581	1.76 594	13.89 481	2.33 638	1.65 582	4.49 581	1.62 565	4.73 634	2.90 569	1.92 353	2.05 469	1.99 395	1.61 425	12.57 658	1.60 436	2.46 649	2.18 658	2.68 660	1.04 632	2.11 640	1.38 624

z-mn7	3.36 582	9.42 666	14.16 487	1.28 474	1.22 481	3.78 400	1.43 543	3.92 447	3.35 614	2.85 582	3.36 606	3.06 517	1.97 500	9.66 548	5.16 599	0.42 486	0.35 488	0.43 501	0.33 441	0.63 535	0.48 468

edge stereo	3.37 583	1.01 490	21.99 666	1.28 474	1.37 519	2.67 201	1.39 534	3.98 464	2.87 567	2.93 586	3.27 603	4.35 605	2.43 539	11.62 627	2.39 533	0.60 572	0.63 610	0.79 617	0.55 581	0.68 556	0.67 547

DPSNet	3.43 584	1.37 562	12.19 454	1.39 530	1.24 484	4.15 506	2.06 595	4.51 621	3.34 613	2.69 569	1.96 443	3.52 561	5.56 632	10.68 586	9.68 632	0.93 616	0.73 624	0.40 478	0.37 487	1.06 606	0.86 587

S-Stereo	3.48 585	0.91 463	22.06 669	1.36 516	1.50 550	3.55 358	2.53 614	4.21 529	2.81 562	2.37 512	3.81 617	3.75 573	1.84 484	11.90 645	2.51 548	0.63 579	0.71 622	0.48 531	0.76 610	0.67 553	1.19 613

STTRV1_RVC	3.52 586	1.03 496	20.87 638	1.47 550	1.47 544	3.23 281	1.55 557	4.06 489	3.22 604	1.95 363	3.50 611	2.63 470	2.07 508	11.96 647	2.21 522	1.86 644	4.03 679	0.81 620	0.73 607	1.06 606	0.70 556

UDG	3.55 587	2.81 627	17.45 541	2.69 643	1.98 625	3.97 466	1.19 497	4.35 588	2.02 392	2.42 522	2.53 551	4.50 611	2.46 543	6.53 475	2.41 537	2.12 647	1.77 654	2.63 659	2.57 670	2.64 645	1.95 638

SAMSARA	3.55 587	2.16 612	14.18 488	1.86 612	1.49 547	4.62 608	2.65 619	3.58 368	2.80 556	7.05 660	3.05 588	5.16 638	4.07 607	9.18 536	4.80 594	0.64 582	0.67 616	0.59 582	0.68 603	0.89 591	0.91 592

WZ-Net	3.62 589	4.87 642	16.77 529	1.43 538	1.40 526	3.75 395	2.29 605	4.12 506	2.50 511	2.74 573	2.19 498	4.06 589	5.29 628	10.19 570	7.36 620	0.54 561	0.37 506	0.47 523	0.49 559	0.77 578	0.73 565

CBMV_ROB	3.62 589	0.70 343	21.42 657	1.21 443	0.89 371	4.43 571	1.76 577	4.39 599	2.79 552	5.88 652	3.38 607	4.18 597	5.12 625	10.75 588	2.32 530	0.56 565	0.55 592	0.53 563	0.51 569	0.55 504	0.46 458

GCAPDPT-zeroshot	3.67 591	0.52 129	56.80 707	0.90 247	1.06 428	2.70 204	0.77 276	3.08 295	1.18 122	1.20 235	0.81 77	0.68 127	0.55 61	0.96 86	0.68 158	0.27 191	0.21 254	0.28 248	0.20 153	0.27 163	0.25 172

Wz-Net-TNSev	3.67 591	8.83 657	13.47 471	1.48 553	1.18 461	3.60 368	2.49 611	4.27 556	3.13 591	2.18 451	1.89 429	4.21 601	2.80 559	12.10 648	7.58 623	0.57 567	0.55 592	0.47 523	0.54 578	0.91 594	1.05 604

SQANet	3.70 593	9.34 665	18.41 557	2.75 644	2.74 646	3.40 317	1.47 545	3.50 352	1.68 318	2.60 554	1.75 358	2.69 476	1.91 496	6.72 486	1.74 465	2.96 652	1.41 648	1.85 647	1.12 634	3.17 649	2.70 656

DeepPrunerF	3.70 593	1.72 591	14.87 499	1.33 497	1.74 600	3.70 384	1.55 557	4.20 524	14.00 670	2.02 395	1.77 373	2.74 481	2.30 529	10.88 594	6.88 615	0.68 594	0.60 605	0.78 616	0.78 615	0.81 585	0.71 557

FTStereo	3.71 595	0.53 147	20.37 617	0.96 293	0.65 257	4.34 551	11.29 674	2.62 231	1.50 218	2.58 549	5.04 630	1.90 378	13.84 672	3.71 415	1.25 355	0.38 440	0.24 351	0.31 327	0.32 433	0.30 230	2.10 641

ADCP+	3.74 596	1.96 603	16.90 530	1.09 373	1.55 560	4.35 554	3.65 651	3.93 449	2.98 579	2.22 469	1.66 332	3.95 581	4.83 620	3.41 405	18.87 676	0.38 440	0.41 535	0.63 595	0.53 576	0.64 543	0.81 581

test_sample9	3.79 597	1.05 498	7.87 397	1.07 359	0.86 357	3.93 440	1.19 497	4.35 588	2.11 421	2.14 431	1.75 358	1.75 343	1.67 451	11.06 604	11.61 643	1.23 631	14.45 696	4.27 678	2.09 662	0.70 559	0.69 552

zh-sn7	3.81 598	11.43 676	15.78 515	1.25 456	1.15 454	3.68 383	2.58 617	4.15 518	2.42 496	2.61 556	3.10 594	3.38 545	3.03 572	11.43 619	6.88 615	0.45 507	0.48 575	0.45 513	0.43 537	0.72 571	0.71 557

MFN_U_SF_RVC	3.81 598	10.78 673	15.01 504	1.84 609	1.39 524	3.73 392	1.63 566	4.05 485	3.26 607	2.91 584	2.38 537	4.36 607	3.65 597	8.43 517	4.91 597	1.11 626	1.04 635	0.99 627	1.31 642	1.58 633	1.75 635

GCAP-BAT	3.82 600	0.52 129	59.75 708	0.90 247	1.06 428	2.70 204	0.77 276	3.08 295	1.18 122	1.20 235	0.81 77	0.68 127	0.55 61	0.96 86	0.68 158	0.27 191	0.21 254	0.28 248	0.21 171	0.27 163	0.25 172

ADCPNet	3.89 601	1.63 584	20.25 612	1.28 474	1.27 492	6.43 654	2.65 619	3.93 449	2.70 540	2.78 576	2.20 500	4.28 603	6.16 641	5.56 453	10.27 635	0.65 585	1.18 640	0.71 607	1.70 651	0.84 589	1.37 622

DStereoO	3.90 602	2.13 609	7.90 401	4.43 671	2.84 649	4.40 563	5.30 660	4.31 576	3.21 603	2.41 521	3.08 590	2.93 506	7.14 653	4.20 430	11.12 639	4.11 668	1.30 646	1.33 640	1.63 648	3.09 647	1.26 614

RTS	3.90 602	7.04 651	17.94 547	1.92 615	2.19 636	5.00 642	2.96 629	4.29 565	3.19 598	4.05 628	3.08 590	4.94 627	3.16 578	7.64 503	6.72 610	0.66 587	0.44 550	0.51 552	0.47 549	0.95 596	0.76 571

RTSA	3.90 602	7.04 651	17.94 547	1.92 615	2.19 636	5.00 642	2.96 629	4.29 565	3.19 598	4.05 628	3.08 590	4.94 627	3.16 578	7.64 503	6.72 610	0.66 587	0.44 550	0.51 552	0.47 549	0.95 596	0.76 571

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 605	10.88 674	12.30 456	1.26 463	1.55 560	5.19 645	3.33 640	4.42 604	2.82 564	2.58 549	2.62 560	5.00 630	2.11 510	14.03 673	2.73 560	1.28 636	2.34 664	0.67 603	1.83 656	0.81 585	1.03 603

ADCMid	3.96 606	3.27 633	15.48 513	1.26 463	1.40 526	4.66 614	2.28 604	4.06 489	3.54 621	3.94 625	3.02 586	3.85 578	3.67 598	4.03 425	18.65 674	0.68 594	0.61 607	1.09 633	1.18 638	1.38 630	1.08 606

SDNR	3.97 607	1.93 601	20.28 614	1.31 489	0.94 385	5.16 644	0.67 194	4.33 584	2.58 525	4.82 645	5.94 636	5.01 631	1.45 384	17.52 677	2.53 550	0.79 605	0.72 623	0.59 582	0.45 544	1.15 620	1.17 611

MADNet+	3.97 607	9.54 667	13.83 480	1.87 613	1.69 590	4.19 528	2.87 626	4.80 638	4.10 636	2.51 534	2.67 565	4.55 615	3.41 589	8.72 521	6.92 617	1.25 634	1.27 644	1.04 629	0.93 623	1.39 631	1.85 636

SPS-STEREO	3.97 607	1.44 572	20.85 635	1.72 594	1.71 593	3.24 285	2.30 606	3.55 363	2.68 539	4.79 644	3.66 614	5.44 642	2.97 565	9.11 533	9.35 631	1.15 627	1.10 638	1.06 631	1.02 631	1.16 621	1.18 612
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NaN_ROB	4.06 610	1.13 516	16.64 525	1.12 393	1.25 487	3.50 344	3.05 633	4.29 565	3.26 607	3.64 618	2.56 554	2.97 507	4.79 619	13.33 663	16.91 664	0.37 423	0.41 535	0.38 468	0.39 508	0.48 478	0.81 581

G-Net	4.11 611	1.21 532	19.47 579	2.31 637	2.94 650	4.74 633	2.95 628	3.33 334	2.14 427	4.44 639	9.43 655	6.93 650	3.84 601	9.01 531	4.92 598	0.79 605	0.80 629	0.70 606	0.50 565	0.95 596	0.87 590

THIR-Stereo	4.14 612	0.82 430	10.85 441	0.86 219	0.43 103	2.16 151	16.77 682	3.22 310	1.54 252	2.04 402	12.05 668	2.68 475	7.53 655	7.30 493	12.62 647	0.30 306	0.21 254	0.29 273	0.28 356	0.33 302	0.41 421

AnyNet_C32	4.17 613	5.75 648	12.62 460	1.60 577	1.54 556	5.51 648	4.09 657	3.90 437	3.23 605	4.22 637	3.03 587	3.10 518	3.41 589	8.01 512	18.85 675	0.53 559	0.58 600	0.53 563	0.74 608	1.19 624	0.97 599

Ntro	4.21 614	8.94 661	19.89 593	3.22 652	2.96 651	4.15 506	1.89 586	3.92 447	2.36 475	1.77 317	2.14 489	3.35 540	2.17 520	9.48 543	2.24 524	3.52 660	1.76 653	2.13 650	1.31 642	3.83 659	3.09 658

ADCS	4.22 615	5.33 644	16.32 520	1.64 582	1.31 499	3.91 432	3.64 650	4.21 529	2.89 568	5.11 646	2.81 578	4.46 610	3.06 575	5.21 444	19.50 677	0.63 579	0.64 611	0.69 604	0.69 605	1.12 615	1.26 614

ADCL	4.35 616	1.63 584	14.21 489	1.29 478	1.26 489	5.56 649	11.16 673	3.97 462	3.37 615	6.07 653	4.67 626	4.30 604	5.72 634	5.08 442	14.51 652	0.50 544	0.48 575	0.89 624	0.77 612	0.78 580	0.76 571

AnyNet_C01	4.37 617	7.80 653	16.40 521	1.98 621	1.40 526	6.37 653	6.47 665	4.09 498	5.03 646	4.06 630	3.78 616	4.16 596	3.31 585	6.62 479	10.00 633	0.61 576	0.67 616	0.63 595	0.67 600	2.01 638	1.31 618

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 618	10.62 671	15.18 510	1.55 570	1.45 543	6.16 651	3.54 648	5.41 652	3.68 627	2.59 553	2.74 569	4.81 624	2.20 523	13.79 670	4.40 586	2.04 645	3.36 677	1.05 630	1.20 639	2.09 639	1.72 633

RainbowNet	4.56 619	8.28 654	20.07 601	3.64 661	3.23 659	4.15 506	2.99 631	4.18 520	3.03 584	2.20 458	2.65 563	4.26 602	2.90 563	9.77 550	2.12 512	3.88 666	2.27 661	2.71 663	1.72 653	3.78 658	3.31 666

SGM_RVC	4.57 620	0.72 362	17.46 542	1.84 609	0.58 225	4.23 537	3.45 643	4.66 631	3.66 626	7.99 665	8.82 653	7.56 653	8.74 664	12.30 650	6.84 614	0.43 492	0.38 512	0.39 472	0.35 465	0.51 488	0.48 468
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
otaku	4.58 621	8.93 660	19.95 595	3.11 651	2.67 644	3.91 432	2.57 616	3.82 414	2.25 447	2.22 469	9.72 657	4.08 590	2.35 534	8.57 519	2.13 515	3.51 659	1.65 652	2.15 651	1.17 637	3.69 656	3.15 660

DispFullNet	4.64 622	3.48 635	23.95 679	3.99 663	3.03 652	3.35 308	1.06 464	4.18 520	2.80 556	6.33 657	2.94 582	4.04 588	7.81 658	3.92 423	5.16 599	2.75 650	1.61 651	3.10 668	2.68 673	3.32 651	3.31 666

CSAN	4.71 623	1.39 565	20.23 608	1.19 433	0.87 362	3.65 379	3.50 645	4.57 627	3.87 629	3.89 624	7.82 642	3.54 565	6.16 641	23.47 688	6.82 613	0.52 556	0.45 555	0.49 545	0.52 572	0.63 535	0.66 546

test_sample8	4.76 624	1.05 498	7.87 397	1.07 359	0.86 357	3.93 440	1.19 497	4.38 597	2.05 403	5.49 648	1.89 429	12.98 668	6.37 643	11.06 604	11.61 643	1.23 631	14.45 696	4.27 678	2.09 662	0.70 559	0.69 552

SuperB	4.79 625	4.41 640	21.08 645	1.45 545	1.08 437	3.91 432	3.08 635	4.18 520	3.01 582	2.50 530	2.10 478	2.75 483	3.49 595	8.80 523	19.60 678	0.44 498	0.33 469	0.53 563	0.39 508	12.01 689	0.64 542

IMH-64-1	4.84 626	2.53 620	6.83 386	4.30 668	3.74 663	4.81 637	6.05 662	5.30 647	3.92 631	3.95 626	8.33 646	5.08 634	6.06 638	8.96 529	6.30 607	4.57 676	2.96 671	3.04 665	2.12 665	4.28 664	3.62 669

IMH-64	4.84 626	2.53 620	6.83 386	4.30 668	3.74 663	4.81 637	6.05 662	5.30 647	3.92 631	3.95 626	8.33 646	5.08 634	6.06 638	8.96 529	6.30 607	4.57 676	2.96 671	3.04 665	2.12 665	4.28 664	3.62 669

NVStereoNet_ROB	4.91 628	1.40 566	16.46 523	1.47 550	1.72 599	3.46 331	1.96 589	3.89 432	3.61 623	2.90 583	24.61 688	4.81 624	4.49 616	13.57 667	4.87 596	1.33 640	1.29 645	1.70 646	1.68 649	1.41 632	1.66 630
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WCMA_ROB	5.12 629	0.90 457	21.33 653	1.50 558	1.33 510	4.09 490	3.49 644	4.03 477	4.59 640	6.57 658	10.95 662	12.92 667	8.41 663	9.86 555	8.78 629	0.75 602	0.58 600	0.51 552	0.50 565	0.68 556	0.57 518

WAO-7	5.16 630	3.21 631	18.98 567	1.88 614	1.44 539	5.34 646	3.09 636	4.91 640	5.81 653	4.35 638	8.92 654	6.55 647	6.06 638	13.40 665	10.81 637	1.34 641	1.20 643	1.48 645	1.35 645	1.60 634	1.45 626

CrosDoStereo	5.24 631	0.60 237	20.23 608	0.82 176	0.51 166	3.39 314	18.11 684	3.82 414	2.27 452	1.98 371	8.74 650	1.96 389	6.96 649	7.35 495	26.35 689	0.30 306	0.22 285	0.30 300	0.28 356	0.33 302	0.38 387

DeepStereo_LL	5.24 631	0.60 237	20.23 608	0.82 176	0.51 166	3.39 314	18.11 684	3.82 414	2.27 452	1.98 371	8.74 650	1.96 389	6.96 649	7.35 495	26.35 689	0.30 306	0.22 285	0.30 300	0.28 356	0.33 302	0.38 387

MeshStereo	5.35 633	1.32 555	21.34 654	1.34 505	1.15 454	4.40 563	3.90 655	5.18 644	4.55 638	10.14 675	11.82 667	11.47 661	5.84 635	13.84 671	7.03 618	0.61 576	0.58 600	0.60 587	0.58 587	0.72 571	0.59 527
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
ACVNet_2	5.41 634	12.60 677	20.42 621	3.27 654	3.15 657	4.50 584	3.02 632	4.66 631	3.73 628	3.35 614	5.36 632	7.86 654	2.88 561	12.33 652	4.76 593	3.12 655	2.22 659	2.70 662	1.69 650	3.49 652	3.10 659

pmcnn	5.45 635	1.22 538	17.40 539	1.60 577	2.41 643	3.48 337	2.12 598	4.52 622	3.26 607	3.67 620	13.15 671	22.10 681	3.46 594	11.92 646	17.16 666	0.34 382	0.21 254	0.23 58	0.19 128	0.36 355	0.28 240

MDST_ROB	5.53 636	0.59 221	23.11 674	2.55 642	2.69 645	21.20 683	1.98 591	4.77 637	2.65 534	9.36 670	4.25 621	4.14 595	4.45 615	22.57 683	3.68 580	0.48 528	0.33 469	0.47 523	0.44 540	0.44 452	0.44 441

EDNetEfficient	5.61 637	2.14 611	16.75 528	1.67 586	3.64 662	4.12 499	7.51 667	3.05 290	5.63 652	11.57 681	4.83 628	3.95 581	12.72 668	8.44 518	20.78 680	0.41 475	0.43 545	0.47 523	1.01 629	1.66 636	1.39 625

MSMD_ROB	5.61 637	1.08 507	16.68 526	1.21 443	0.83 343	10.14 667	2.07 597	3.93 449	6.22 655	10.37 676	8.03 644	22.22 682	9.45 665	11.66 633	4.52 588	0.66 587	0.58 600	0.66 601	0.68 603	0.65 546	0.63 538

SANet	5.65 639	1.72 591	20.94 641	1.26 463	0.88 366	7.20 658	3.81 654	4.60 628	11.23 663	4.56 640	8.78 652	7.49 652	6.95 648	11.85 643	18.11 670	0.49 540	0.44 550	0.50 548	0.42 533	0.90 593	0.82 585

ELAS_RVC	5.72 640	1.64 587	20.40 619	2.09 627	2.01 627	4.95 641	11.47 676	4.66 631	6.31 657	8.09 666	8.01 643	8.06 657	11.65 667	8.36 514	10.22 634	0.99 621	1.17 639	0.81 620	0.76 610	1.14 617	1.58 629
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	5.85 641	9.95 669	15.22 511	2.90 647	1.56 563	5.66 650	7.69 668	5.27 646	4.74 643	3.88 623	7.51 640	8.04 655	5.28 627	15.18 674	8.40 627	3.08 654	1.51 649	2.24 652	1.37 646	5.55 672	1.96 639

WAO-6	5.87 642	2.27 614	15.05 505	2.96 648	2.77 647	12.01 670	3.58 649	5.37 651	11.91 667	3.34 612	9.69 656	6.78 649	5.84 635	11.82 642	8.89 630	2.87 651	2.35 665	2.50 654	1.84 657	2.85 646	2.67 653

ELAS	5.99 643	1.62 582	20.29 615	1.96 620	2.01 627	15.09 676	8.38 671	5.23 645	5.54 650	9.02 669	8.61 649	6.74 648	9.75 666	7.48 498	11.40 642	0.96 619	1.18 640	0.72 611	0.93 623	1.30 628	1.67 631
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_1	6.04 644	13.97 685	21.36 655	3.58 659	3.14 656	4.73 630	2.48 610	4.20 524	3.17 596	2.98 592	2.83 580	23.31 685	4.34 613	11.06 604	2.45 543	3.68 662	2.33 663	2.60 657	1.79 655	3.69 656	3.19 662

FCDSN-DC	6.04 644	0.84 439	19.25 571	1.24 454	1.09 442	4.38 557	2.62 618	4.38 597	4.71 641	9.59 673	11.22 663	19.19 677	17.40 679	12.30 650	8.55 628	0.69 598	0.57 595	0.60 587	0.60 592	0.70 559	0.78 575
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
JetBlue	6.27 646	9.15 663	13.76 474	1.94 619	4.60 674	11.91 669	12.00 677	5.12 643	3.45 619	3.79 622	4.52 625	9.54 659	6.56 647	9.40 541	13.48 650	1.26 635	1.37 647	1.17 636	1.34 644	7.06 681	3.95 673

psmorigin	6.59 647	1.15 521	88.11 712	1.52 561	0.97 393	2.88 221	1.20 501	3.21 308	2.04 400	3.73 621	2.46 541	5.15 637	2.55 547	10.60 583	2.47 545	0.55 563	0.68 619	0.48 531	0.51 569	0.70 559	0.88 591

FC-DCNN	6.64 648	0.77 404	19.26 573	1.68 587	1.64 578	8.27 663	2.35 607	6.35 656	9.23 660	10.85 678	11.27 664	19.89 678	13.33 669	12.51 656	11.79 645	0.66 587	0.57 595	0.58 579	0.56 583	0.63 535	0.61 531

ACVNet-4b	6.73 649	13.67 682	21.87 665	3.54 658	3.07 653	4.19 528	2.25 603	4.03 477	3.65 624	1.64 289	3.98 620	5.88 644	2.89 562	10.01 563	16.98 665	23.29 701	2.24 660	2.53 655	1.78 654	3.87 660	3.21 663

EKT-Stereo	6.79 650	0.64 285	4.24 358	1.77 599	106.39 710	4.51 588	0.61 155	3.16 303	1.53 243	1.88 339	1.22 197	1.98 393	1.36 353	3.81 416	0.84 227	0.35 402	0.24 351	0.29 273	0.26 299	0.34 321	0.48 468

IMH	6.81 651	13.66 681	20.41 620	4.33 670	3.74 663	5.50 647	3.06 634	5.49 653	6.22 655	4.64 642	10.35 659	9.30 658	8.03 661	13.61 668	6.81 612	4.80 679	2.99 674	3.09 667	2.12 665	4.36 666	3.61 668

LVE	6.88 652	9.31 664	21.14 646	3.61 660	3.18 658	4.49 581	2.79 622	10.21 667	11.69 665	3.16 605	11.53 665	18.33 674	4.31 612	11.66 633	3.52 577	4.45 674	2.93 669	2.56 656	1.91 659	3.62 653	3.16 661

FC-DCNN v2	6.91 653	0.77 404	19.25 571	1.69 588	1.64 578	9.13 665	2.40 608	7.20 658	9.47 661	11.07 680	11.62 666	20.05 680	15.79 676	12.55 657	11.99 646	0.66 587	0.57 595	0.58 579	0.56 583	0.63 535	0.61 531

tt	7.19 654	0.51 121	6.83 386	4.03 664	2.30 642	12.05 671	20.19 688	15.46 684	6.58 658	3.42 616	3.22 600	5.37 640	6.39 646	4.20 430	7.46 621	9.81 688	11.53 695	7.05 686	7.46 687	6.31 675	3.71 671

Dean	7.52 655	9.08 662	21.41 656	3.74 662	3.53 660	4.81 637	3.53 646	5.33 650	5.25 647	4.17 633	26.53 689	25.62 691	4.09 608	10.97 598	4.32 585	3.69 663	2.30 662	2.91 664	1.87 658	4.03 662	3.24 664

DGSMNet	7.55 656	1.62 582	17.42 540	1.92 615	12.73 680	7.45 661	42.99 702	4.13 508	2.07 407	2.10 417	3.16 598	3.42 547	1.70 458	9.24 538	2.30 528	3.70 664	10.89 694	11.80 696	5.54 683	4.24 663	2.66 652

MADNet++	7.57 657	5.80 649	13.28 466	6.38 682	5.26 676	7.18 657	7.77 669	5.32 649	5.62 651	6.11 654	7.78 641	6.02 646	8.01 660	11.74 638	16.36 662	9.36 687	4.95 682	8.57 689	5.66 684	4.83 670	5.34 679

MonStereo1	8.07 658	2.24 613	5.83 380	4.68 675	3.60 661	18.80 681	2.52 612	5.89 655	5.86 654	4.76 643	13.98 676	7.41 651	50.63 706	13.28 662	5.16 599	4.40 672	0.90 632	2.69 661	1.55 647	3.92 661	3.30 665

SGM+DAISY	8.36 659	3.82 637	24.83 680	2.02 623	1.75 602	14.80 675	17.22 683	4.27 556	11.79 666	13.88 682	14.38 677	11.74 665	13.83 671	10.56 580	15.12 653	1.21 629	1.19 642	1.14 635	1.13 636	1.17 622	1.37 622

MultiAttention	8.74 660	0.56 184	7.25 392	2.07 626	22.74 691	35.86 695	8.44 672	4.97 641	2.58 525	2.57 545	5.11 631	5.55 643	1.59 418	52.70 708	7.50 622	0.47 523	0.24 351	0.52 558	1.00 628	6.84 679	6.30 683

UNDER WATER-64	9.33 661	5.37 645	22.60 672	5.22 680	4.86 675	10.75 668	4.61 659	11.45 668	17.30 683	7.59 661	9.80 658	15.99 673	17.90 681	10.63 584	15.72 657	4.36 670	2.87 668	4.39 681	2.86 677	7.01 680	5.36 680

TorneroNet-64	10.12 662	8.74 656	20.95 642	4.27 666	3.76 666	13.86 674	2.85 625	15.05 682	23.15 692	10.07 674	23.84 687	13.47 669	8.24 662	13.96 672	17.21 667	3.96 667	2.72 666	3.23 669	2.48 669	6.29 674	4.27 676

DStereoSA	10.13 663	4.62 641	12.76 461	4.78 677	13.35 682	9.97 666	22.80 689	4.74 636	16.44 678	5.11 646	15.31 679	4.61 618	13.82 670	8.00 510	27.60 693	6.51 684	8.86 686	1.43 643	8.28 688	3.16 648	10.38 685

UNDER WATER	10.47 664	3.95 638	22.62 673	5.07 679	4.51 673	7.78 662	3.77 652	12.56 676	21.72 691	7.84 664	10.78 660	23.96 687	31.66 692	10.78 591	16.19 661	4.44 673	2.93 669	4.24 677	2.86 677	6.33 676	5.47 681

JetRed	10.48 665	27.10 694	35.70 689	4.27 666	4.09 670	15.55 679	12.83 679	12.16 673	5.50 649	5.83 651	5.56 634	10.14 660	7.43 654	8.88 525	26.39 691	3.32 656	3.81 678	3.51 672	2.96 679	7.85 683	6.69 684

notaker	10.50 666	8.60 655	20.23 608	4.54 674	3.95 667	6.27 652	3.44 642	8.07 661	4.75 644	8.73 667	46.45 699	13.86 672	27.86 691	13.49 666	13.61 651	4.56 675	3.18 675	3.52 673	2.68 673	8.13 685	4.05 674

WQFJA1++	10.56 667	0.40 19	3.21 321	0.89 237	0.82 335	1.43 70	0.41 63	2.15 132	0.87 67	96.02 713	0.71 52	0.46 39	0.55 61	1.29 179	0.50 74	0.27 191	0.17 82	0.21 30	0.18 84	100.47 712	0.22 120

xyz-stereo	10.85 668	0.45 53	79.01 711	0.62 23	0.45 122	83.70 709	0.77 276	2.59 226	1.34 149	2.19 455	32.02 697	2.76 489	1.62 429	5.75 458	2.39 533	0.25 148	0.17 82	0.33 386	0.21 171	0.25 113	0.19 15

DStereoFS	11.11 669	13.81 684	11.82 452	5.73 681	11.05 679	20.81 682	11.36 675	8.68 664	16.52 681	14.90 685	15.81 683	11.63 664	13.85 673	9.05 532	15.60 656	7.57 685	8.88 687	2.41 653	5.29 682	2.16 641	15.30 691

MANE	11.39 670	1.38 563	23.16 675	4.82 678	2.79 648	22.02 684	14.51 681	25.81 688	26.28 693	10.93 679	13.17 672	19.90 679	18.03 682	15.69 676	20.41 679	0.96 619	0.74 625	1.42 642	3.24 680	0.74 573	1.71 632

SGM-ForestM	11.55 671	1.16 524	21.62 662	2.14 628	0.81 326	22.25 685	19.08 686	16.50 686	11.34 664	15.94 688	14.44 678	27.12 692	22.61 690	24.76 689	28.39 696	0.50 544	0.48 575	0.47 523	0.44 540	0.55 504	0.53 497

WAO-8	11.95 672	13.02 678	20.56 625	3.50 655	3.08 654	15.11 677	2.80 623	12.91 677	19.11 689	7.69 662	13.12 669	11.62 662	7.01 651	84.40 710	7.91 624	3.42 657	1.92 656	3.54 674	1.93 660	3.68 654	2.69 654

Venus	11.95 672	13.02 678	20.56 625	3.50 655	3.08 654	15.11 677	2.80 623	12.91 677	19.11 689	7.69 662	13.12 669	11.62 662	7.01 651	84.40 710	7.91 624	3.42 657	1.92 656	3.54 674	1.93 660	3.68 654	2.69 654

TCMNet-wrong-test	12.32 674	14.13 686	19.38 576	22.38 693	19.85 686	15.99 680	12.34 678	22.95 687	4.56 639	6.24 656	6.27 637	18.40 676	15.71 675	10.10 569	10.72 636	9.06 686	4.78 680	5.35 683	3.95 681	12.28 690	11.97 687

EDNetEfficientorigin	12.35 675	2.51 618	179.47 717	1.19 433	0.96 389	2.91 226	1.81 581	3.00 284	5.35 648	8.91 668	4.79 627	4.18 597	4.64 618	9.98 561	11.30 640	0.37 423	0.38 512	0.60 587	0.85 618	1.32 629	2.43 650

LSM	12.71 676	3.52 636	20.79 634	55.63 707	84.76 707	3.63 378	6.30 664	3.73 396	4.93 645	5.55 649	13.92 675	3.53 562	3.25 583	9.72 549	4.12 584	0.64 582	0.85 630	0.71 607	0.81 617	1.03 603	26.84 696

U	12.82 677	0.38 9	1.99 213	0.66 63	58.94 705	63.38 708	0.34 35	1.91 97	0.94 92	0.59 50	0.80 72	0.46 39	0.57 67	0.83 44	0.44 35	0.29 264	0.17 82	63.35 709	59.81 708	0.29 204	0.20 48

MSAF-DinoV2	13.69 678	13.09 680	22.03 668	2.41 640	1.44 539	4.03 478	1.38 532	9.07 665	9.20 659	2.23 473	1.98 450	5.08 634	5.06 623	177.66 717	5.46 606	0.45 507	0.34 482	0.40 478	0.62 596	6.09 673	5.80 682

DGTPSM_ROB	15.31 679	8.85 658	28.14 686	9.90 686	18.89 684	12.44 672	33.21 692	13.48 679	17.86 687	9.50 671	22.89 685	13.78 670	19.67 683	21.26 679	23.68 683	5.08 681	8.84 684	5.62 684	11.50 691	6.72 677	14.87 689

DPSMNet_ROB	15.52 680	8.89 659	31.44 687	10.07 688	18.91 685	12.44 672	33.22 693	13.51 680	17.94 688	9.58 672	22.91 686	13.79 671	19.67 683	21.43 680	23.73 684	5.17 682	8.84 684	5.63 685	11.52 694	6.79 678	14.90 690

USTest	15.98 681	15.58 687	22.56 671	18.49 690	16.99 683	26.43 686	36.08 696	27.68 691	12.77 669	10.69 677	10.80 661	18.35 675	15.09 674	18.62 678	23.37 682	4.85 680	5.34 683	7.38 687	7.43 686	9.90 687	11.23 686

KSHMR	16.96 682	5.37 645	21.64 664	4.46 672	4.50 672	8.30 664	3.32 639	15.58 685	76.24 710	6.62 659	61.47 705	56.53 706	5.43 631	35.17 695	11.37 641	4.39 671	2.97 673	3.63 676	2.74 675	5.10 671	4.34 677

LE_ROB	18.58 683	1.21 532	48.38 695	8.60 685	23.00 692	7.32 660	19.74 687	9.94 666	38.69 702	43.53 698	21.91 684	28.40 693	40.92 696	23.18 685	54.71 702	0.34 382	0.33 469	0.32 350	0.36 475	0.42 431	0.40 415

coex-ft	18.59 684	6.62 650	113.53 714	1.17 424	1.31 499	2.33 168	1.93 588	2.81 264	14.00 670	124.82 717	8.45 648	5.90 645	51.74 707	9.99 562	22.69 681	0.57 567	0.62 608	0.50 548	0.49 559	1.08 612	1.28 616

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

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

DPSM_ROB	20.78 687	20.03 692	26.57 684	23.62 695	22.46 689	31.10 690	39.97 700	33.52 696	17.41 685	15.25 686	15.80 681	24.06 688	20.71 688	23.30 686	27.62 694	10.78 691	9.41 691	11.69 694	11.50 691	14.49 693	16.36 694

DPSM	20.78 687	20.03 692	26.57 684	23.62 695	22.46 689	31.10 690	39.97 700	33.52 696	17.41 685	15.25 686	15.80 681	24.06 688	20.71 688	23.30 686	27.62 694	10.78 691	9.41 691	11.69 694	11.50 691	14.49 693	16.36 694

ktn	21.74 689	10.34 670	19.68 585	4.53 673	4.00 668	6.53 655	4.51 658	6.79 657	78.82 712	84.69 711	100.86 715	58.49 707	7.57 656	12.11 649	13.35 649	4.58 678	3.24 676	3.49 671	2.62 671	4.65 669	3.84 672

LRCNet_RVC	25.52 690	33.45 695	23.21 677	31.79 697	32.78 693	6.74 656	1.18 494	25.88 689	4.46 637	28.94 689	30.89 690	24.91 690	17.57 680	27.66 690	24.34 686	35.26 705	25.60 706	35.91 705	33.81 704	31.90 705	34.10 706

TorneroNet	25.88 691	11.28 675	21.62 662	4.20 665	4.07 669	55.25 700	3.15 637	15.16 683	76.94 711	58.09 705	82.72 712	86.88 711	41.15 697	13.35 664	18.13 671	4.32 669	2.85 667	3.45 670	2.62 671	8.33 686	4.14 675

DLNR_Zeroshot_test	28.62 692	55.50 708	49.94 698	183.62 714	115.05 713	3.43 324	0.28 14	29.49 692	1.49 212	1.01 206	1.26 212	0.93 221	0.63 90	3.92 423	1.51 421	29.81 702	0.41 535	0.26 180	0.23 227	93.28 709	0.32 303

DLNR-FE	28.68 693	56.10 709	49.61 696	183.75 715	105.98 709	3.44 325	0.28 14	29.58 693	1.49 212	1.01 206	1.26 212	0.93 221	0.63 90	3.81 416	1.51 421	33.14 704	0.41 535	0.26 180	0.23 227	99.94 711	0.32 303

Selective-IGEV-i1pa	29.93 694	36.60 696	34.97 688	9.92 687	7.41 678	38.91 696	35.81 695	43.96 700	35.07 700	30.01 690	53.53 704	41.78 694	35.42 693	40.57 697	33.93 698	30.94 703	15.47 698	23.33 697	13.36 695	10.61 688	27.01 697

HanzoNet	31.60 695	17.23 688	21.22 651	7.32 683	5.84 677	7.25 659	3.53 646	13.82 681	14.20 672	50.38 701	47.01 700	44.45 696	56.61 708	36.61 696	32.00 697	63.89 709	56.57 710	7.97 688	89.20 713	28.69 696	28.25 699

light-stereo	41.45 696	10.64 672	54.16 706	59.84 708	45.61 704	131.14 715	1.57 560	37.33 699	17.30 683	76.21 710	120.65 716	118.18 717	3.98 604	89.11 713	15.46 654	5.48 683	9.68 693	1.25 637	1.28 641	17.93 695	12.24 688

Hybrid-DGEV	41.74 697	40.15 699	53.21 701	47.72 701	45.04 698	62.46 702	80.71 710	67.23 705	34.70 694	30.38 691	31.64 692	48.32 704	41.44 698	46.71 706	55.65 709	21.63 698	18.85 699	23.50 703	23.21 700	29.18 700	33.09 705

FlowAnything	41.75 698	39.90 697	53.36 703	47.83 706	45.06 699	62.45 701	80.51 708	67.34 709	34.89 698	30.56 695	31.52 691	48.18 700	42.05 703	46.66 705	55.24 704	21.71 700	18.88 701	23.49 702	23.13 697	29.12 698	33.04 700

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

RAFT-FEzeroshot	41.78 700	40.21 702	53.07 699	47.74 704	45.19 701	62.51 703	80.73 712	67.30 707	34.75 695	30.51 693	31.88 694	48.27 702	41.88 701	46.64 703	55.54 706	21.62 696	18.89 703	23.48 698	23.22 701	29.20 702	33.05 701

RAFT-FE	41.78 700	40.21 702	53.07 699	47.74 704	45.19 701	62.51 703	80.73 712	67.30 707	34.75 695	30.51 693	31.88 694	48.27 702	41.88 701	46.64 703	55.54 706	21.62 696	18.89 703	23.48 698	23.22 701	29.20 702	33.05 701

CasAABBNet	41.80 702	40.20 701	53.41 704	47.73 702	45.18 700	62.51 703	80.71 710	67.26 706	34.80 697	30.49 692	31.88 694	48.24 701	41.81 700	46.63 702	55.64 708	21.60 694	18.88 701	23.48 698	23.22 701	29.19 701	33.05 701

HaxPig	43.25 703	43.65 704	45.00 693	33.85 698	35.61 695	32.69 692	30.52 690	45.09 701	42.97 703	48.77 699	48.17 701	43.00 695	40.26 695	44.58 698	43.61 699	47.18 706	49.30 707	51.54 707	50.25 706	43.73 706	45.29 707

AVERAGE_ROB	44.46 704	45.91 705	46.59 694	40.59 700	38.66 696	32.99 693	30.52 690	46.19 702	43.26 704	49.59 700	48.97 702	44.62 697	39.89 694	45.04 699	43.94 700	48.74 707	50.69 708	50.80 706	49.79 705	45.54 707	46.97 708

MEDIAN_ROB	47.37 705	49.08 706	49.92 697	40.32 699	39.97 697	34.95 694	33.43 694	49.17 703	46.39 706	53.06 702	52.65 703	47.65 698	42.23 705	48.35 707	47.29 701	52.10 708	54.04 709	54.28 708	53.48 707	48.76 708	50.33 709

LSM0	49.58 706	40.04 698	53.62 705	97.15 709	128.68 714	62.75 707	79.89 707	67.63 710	35.11 701	33.02 697	32.61 698	48.43 705	41.60 699	46.60 701	55.43 705	21.63 698	18.99 705	23.62 704	23.13 697	29.47 704	52.26 710

BEATNet-Init1	49.72 707	64.32 710	97.77 713	4.68 675	4.28 671	84.75 710	60.42 703	73.38 711	68.59 709	88.29 712	88.51 714	91.94 712	97.99 713	85.26 712	70.96 713	0.80 607	0.65 612	0.85 622	0.70 606	7.96 684	2.33 646

Anonymous_1	57.11 708	19.68 691	26.15 683	23.10 694	142.31 715	30.84 689	39.75 699	33.86 698	16.98 682	70.53 709	15.42 680	23.46 686	19.75 687	23.04 684	27.23 692	164.73 717	9.02 690	130.38 712	137.40 715	161.27 719	27.24 698

PML	64.32 709	53.22 707	17.88 546	8.10 684	32.94 694	148.46 716	247.79 719	12.18 674	45.42 705	111.41 714	288.92 719	101.47 714	101.31 714	31.67 691	15.55 655	14.03 693	4.83 681	10.98 691	6.18 685	28.82 697	5.17 678

DPSimNet_ROB	102.30 710	119.72 717	143.59 716	109.42 711	94.10 708	127.22 714	127.15 715	26.62 690	102.36 717	149.58 718	83.99 713	139.34 718	137.54 717	64.62 709	82.36 714	105.18 711	66.15 711	120.15 711	69.61 710	99.58 710	77.72 711

ASD4	103.30 711	113.98 716	120.24 715	106.67 710	79.75 706	115.36 711	120.35 714	119.13 715	79.65 716	120.04 716	74.64 708	101.45 713	65.48 709	109.11 714	84.31 715	104.31 710	90.04 714	133.15 713	103.58 714	130.15 715	94.66 714

RSGM-EC	108.14 712	104.44 714	68.66 709	115.42 712	109.31 711	116.48 712	139.19 716	127.02 716	55.95 707	55.27 703	71.01 706	116.54 715	111.76 715	176.57 715	175.06 716	117.34 715	71.64 712	140.65 714	83.55 711	123.96 713	82.91 712

acva	108.14 712	104.44 714	68.66 709	115.42 712	109.31 711	116.48 712	139.19 716	127.02 716	55.95 707	55.27 703	71.01 706	116.54 715	111.76 715	176.57 715	175.06 716	117.34 715	71.64 712	140.65 714	83.55 711	123.96 713	82.91 712

xxxxx1	112.33 714	88.53 711	37.76 690	227.84 717	157.23 716	39.05 697	61.41 704	93.76 712	79.29 713	62.45 706	74.79 709	78.32 708	70.96 710	33.47 692	70.69 710	114.00 712	130.36 716	259.31 717	274.34 717	145.54 716	147.50 715

tt_ll	112.33 714	88.53 711	37.76 690	227.84 717	157.23 716	39.05 697	61.41 704	93.76 712	79.29 713	62.45 706	74.79 709	78.32 708	70.96 710	33.47 692	70.69 710	114.00 712	130.36 716	259.31 717	274.34 717	145.54 716	147.50 715

ff	112.33 714	88.53 711	37.76 690	227.84 717	157.23 716	39.05 697	61.41 704	93.76 712	79.29 713	62.45 706	74.79 709	78.32 708	70.96 710	33.47 692	70.69 710	114.00 712	130.36 716	259.31 717	274.34 717	145.54 716	147.50 715

Selective-IGEV-i16pa	129.35 717	164.95 718	19.57 581	3.26 653	2.26 640	202.88 718	5.86 661	236.38 719	207.45 719	116.27 715	209.82 717	153.71 719	219.30 719	258.04 719	190.96 718	192.94 718	94.03 715	90.21 710	64.92 709	4.40 667	149.67 718

test_example2	212.63 718	219.92 719	221.87 718	213.67 716	221.17 719	199.47 717	200.74 718	185.30 718	141.66 718	209.52 719	213.45 718	210.82 720	205.48 718	221.27 718	216.64 719	236.83 719	242.07 720	213.93 716	217.01 716	235.69 720	226.10 719

ccccc	590.94 719	629.75 720	645.59 719	567.84 720	570.84 720	582.44 719	641.68 720	613.82 720	494.59 720	614.58 720	651.20 720	555.57 721	637.59 720	666.94 720	652.42 720	781.57 721	507.24 721	391.36 721	342.44 721	689.82 721	581.48 720

GS-Stereo							0.83 321	3.32 328	1.37 155	0.75 116	0.89 103	0.76 167	0.80 170	0.92 75	0.53 92	0.26 165	0.18 123	0.26 180	0.20 153	0.28 184	0.21 91

FADE		13.79 683		10.71 689	13.34 681							11.85 666				474.90 720	161.58 719	347.36 720	322.13 720	7.29 682

Low-res two-view benchmark