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	0.24 352	0.25 136	0.21 171	0.23 77	0.22 120
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
PSi22b	0.47 5	0.31 1	0.89 4	0.82 176	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	0.25 277	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	2.28 163	0.53 117	1.02 10	0.53 7	0.53 19	0.41 13	0.47 42	0.45 25	0.90 66	0.36 4	0.23 95	0.18 123	0.20 14	0.15 7	0.21 49	0.20 48

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Monster-pub-mixall	0.64 30	0.42 36	1.00 16	0.83 189	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	0.55 173	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	0.33 470	0.27 213	0.27 328	0.36 356	0.31 293
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.65 32	0.41 27	1.06 30	0.85 212	0.31 12	2.44 180	0.46 89	1.09 12	0.69 16	0.84 168	0.52 27	0.55 69	0.53 54	1.49 227	0.46 50	0.31 330	0.14 11	0.25 136	0.18 84	0.23 77	0.20 48

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

LiteMatch*	0.67 34	0.46 65	3.75 350	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	0.84 440	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	1.40 363	0.71 9	1.10 312	0.28 235	0.16 47	0.29 274	0.22 206	0.29 205	0.37 371

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

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

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

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

MatchStereo	0.68 39	0.46 65	1.93 205	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	3.40 342	1.03 107	0.50 11	0.46 21	0.58 82	0.40 12	1.85 305	0.49 67	0.23 95	0.17 82	0.21 30	0.16 25	0.20 28	0.19 15

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

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

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

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

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

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

DEFOM-Stereo	0.70 44	0.46 65	1.13 76	0.72 107	0.48 151	3.40 318	0.44 79	0.90 6	0.77 31	0.86 176	0.58 35	0.45 37	0.43 18	1.76 285	0.43 29	0.24 123	0.18 123	0.22 42	0.16 25	0.21 49	0.20 48

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

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

DispViT+	0.72 50	0.38 9	1.20 98	0.54 3	2.17 636	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	1.01 330	0.41 90	1.27 47	0.22 2	1.79 81	1.03 107	2.52 537	1.24 202	0.32 1	0.41 14	1.03 102	0.45 42	0.21 57	0.17 82	0.20 14	0.17 44	0.20 28	0.20 48

aanet-new-40k	0.73 53	0.59 222	1.25 110	0.75 124	1.49 548	1.42 69	0.96 424	1.95 103	0.84 60	0.52 17	1.06 160	0.51 53	0.76 144	0.85 52	0.47 55	0.18 23	0.15 24	0.24 97	0.18 84	0.26 143	0.22 120

VMStereo-Base	0.73 53	0.44 48	1.48 158	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	0.23 316	0.24 97	0.18 84	0.24 87	0.24 158

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

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

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

aanet-new-16k	0.74 58	0.51 121	1.56 169	0.73 113	0.37 51	2.14 149	0.88 371	2.01 110	0.91 75	0.56 27	0.91 112	0.70 136	0.96 225	0.76 23	0.54 98	0.20 46	0.15 24	0.23 58	0.18 84	0.26 143	0.21 91

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

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

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

GREAT-IGEV	0.74 58	0.54 164	1.86 197	1.10 383	0.44 114	2.44 180	0.34 35	1.37 25	1.51 225	0.48 7	0.86 92	0.51 53	0.60 82	1.07 110	0.45 42	0.22 77	0.17 82	0.21 30	0.17 44	0.23 77	0.25 172
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FSD	0.75 63	0.64 286	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	0.59 571	0.54 588	0.57 578	0.54 579	0.57 516	0.55 510

FlowAnything_test	0.75 63	0.60 238	1.18 90	0.82 176	0.58 225	2.29 165	0.66 190	1.38 26	0.80 44	1.03 213	0.76 63	0.63 108	0.49 43	0.84 50	0.91 264	0.31 330	0.27 408	0.40 479	0.48 555	0.31 251	0.30 283

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

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

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

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

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

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

RAStereo	0.75 63	0.52 130	2.86 306	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	0.34 322	0.22 120

aanet-new-70k	0.76 72	0.59 222	1.16 85	0.70 85	0.39 73	2.40 176	0.79 290	2.39 170	0.71 19	0.59 50	0.84 84	0.48 48	0.81 173	1.61 255	0.53 92	0.19 33	0.16 47	0.25 136	0.17 44	0.24 87	0.20 48

GCAP-Stereo-DPT26K	0.76 72	0.51 121	2.13 236	0.72 107	0.38 67	2.35 170	0.99 439	1.82 84	0.80 44	0.68 90	0.88 96	0.56 74	0.64 93	0.87 54	0.55 103	0.23 95	0.16 47	0.25 136	0.20 153	0.24 87	0.20 48

aanet-new-22k	0.76 72	0.65 300	2.50 274	0.74 120	0.34 24	1.47 77	1.32 518	1.61 54	0.81 51	0.57 36	1.05 156	0.54 63	0.84 184	0.92 75	0.50 74	0.21 57	0.16 47	0.24 97	0.19 128	0.27 163	0.20 48

AdaDepth	0.76 72	0.45 53	1.41 148	0.70 85	1.27 493	3.12 265	0.43 74	1.02 10	0.94 92	0.63 74	0.91 112	0.43 28	0.58 71	1.41 208	0.48 59	0.18 23	0.21 254	0.23 58	0.19 128	0.25 113	0.26 202

MLG-Stereo_test2	0.76 72	0.40 19	1.07 32	0.64 41	0.82 335	3.49 341	0.23 3	1.69 70	2.14 428	0.62 66	0.32 7	0.67 125	0.33 3	1.14 130	0.37 8	0.23 95	0.19 169	0.23 58	0.16 25	0.19 8	0.20 48

AIO_test	0.76 72	0.47 89	1.31 125	0.81 164	0.70 287	1.36 62	0.88 371	1.40 29	1.45 182	0.55 25	0.95 127	1.81 364	0.58 71	1.16 138	0.46 50	0.27 191	0.17 82	0.24 97	0.19 128	0.24 87	0.21 91

fffft	0.76 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	0.64 286	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	0.29 205	0.31 293

AIO-Stereo	0.76 72	0.54 164	1.07 32	0.73 113	0.40 83	1.28 53	0.82 315	2.26 151	1.49 212	0.70 97	1.58 303	0.89 204	0.45 25	1.03 102	0.55 103	0.24 123	0.18 123	0.25 136	0.20 153	0.26 143	0.21 91

GLC_STEREO	0.76 72	0.52 130	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	0.25 379	0.32 351	0.25 277	0.32 283	0.30 283

aanet-new-60k	0.77 82	0.64 286	1.98 212	0.73 113	0.49 159	2.10 146	0.87 364	2.24 147	0.85 63	0.56 27	0.77 66	0.61 94	0.66 107	1.20 152	0.48 59	0.18 23	0.15 24	0.25 136	0.17 44	0.23 77	0.22 120

aanet-new-36k	0.77 82	0.54 164	1.39 143	0.72 107	0.32 16	2.92 230	0.60 150	2.21 140	0.87 67	0.55 25	1.12 173	0.56 74	0.87 194	0.98 91	0.48 59	0.19 33	0.15 24	0.25 136	0.17 44	0.26 143	0.21 91

aanet-new-28k	0.77 82	0.58 212	2.64 292	0.78 152	0.39 73	1.97 128	1.05 463	1.72 72	0.79 40	0.58 42	1.10 169	0.54 63	0.78 158	0.70 6	0.44 35	0.20 46	0.15 24	0.25 136	0.19 128	0.29 205	0.21 91

aanet-new-14k	0.77 82	0.50 113	1.32 129	0.81 164	0.37 51	1.73 108	1.01 447	2.24 147	0.80 44	0.79 143	1.30 224	0.46 39	1.29 336	1.03 102	0.57 112	0.21 57	0.16 47	0.24 97	0.18 84	0.28 185	0.22 120

asda	0.77 82	0.46 65	1.10 59	0.64 41	0.82 335	3.33 307	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	0.53 148	1.09 53	0.65 54	0.72 291	2.52 187	0.51 107	2.43 181	0.80 44	0.76 130	1.20 190	0.43 28	0.66 107	1.23 158	0.73 186	0.17 9	0.13 1	0.23 58	0.17 44	0.20 28	0.21 91

MLG-Stereo	0.77 82	0.39 15	1.04 21	0.64 41	0.41 90	3.01 247	0.31 20	1.89 93	2.92 573	0.47 5	0.29 6	0.66 120	0.47 33	1.35 193	0.39 12	0.20 46	0.18 123	0.24 97	0.16 25	0.19 8	0.20 48

mms	0.77 82	0.68 330	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	0.31 251	0.34 336

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	0.28 185	0.20 48

aanet-new-24k	0.78 91	0.59 222	1.59 173	0.72 107	0.84 350	2.43 178	0.98 437	1.99 107	0.69 16	0.62 66	1.25 210	0.60 90	0.75 136	0.82 41	0.55 103	0.21 57	0.15 24	0.25 136	0.19 128	0.26 143	0.21 91

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.78 91	0.45 53	1.12 70	0.71 94	1.00 415	2.05 139	0.87 364	2.25 149	1.18 122	0.56 27	0.74 60	0.44 33	1.03 249	0.81 37	0.41 20	0.21 57	0.19 169	0.23 58	0.18 84	0.27 163	0.91 593

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	1.93 378	0.93 191	0.73 56	0.95 227	1.22 321	1.66 267	0.57 112	0.24 123	0.17 82	0.20 14	0.17 44	0.19 8	0.22 120

water-stereo	0.78 91	0.45 53	1.94 206	0.79 157	0.48 151	2.36 171	0.47 95	1.53 43	1.09 117	0.88 180	1.04 149	0.82 183	0.75 136	0.72 14	0.78 207	0.22 77	0.23 316	0.25 136	0.23 227	0.24 87	0.29 252

AIO_rvc	0.78 91	0.55 173	1.25 110	0.75 124	0.65 257	1.46 76	0.99 439	2.13 128	1.52 236	0.57 36	1.15 179	1.09 244	0.55 61	1.15 136	0.53 92	0.24 123	0.17 82	0.24 97	0.17 44	0.25 113	0.21 91

CASnet	0.78 91	0.51 121	1.29 123	0.81 164	0.29 8	1.28 53	0.74 251	1.51 39	1.89 372	1.64 290	1.09 166	0.65 116	0.64 93	0.91 71	0.76 201	0.29 264	0.17 82	0.41 491	0.31 422	0.32 283	0.19 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Replicate-Monster	0.79 97	1.36 561	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	0.78 576

AEACV	0.79 97	0.54 164	1.35 137	0.97 301	0.63 247	1.13 28	0.92 405	2.02 114	0.91 75	0.76 130	0.79 71	0.80 177	1.61 426	1.28 174	0.61 125	0.22 77	0.18 123	0.26 180	0.23 227	0.27 163	0.23 140

TS12	0.80 99	0.43 42	1.08 44	0.55 5	0.30 9	3.40 318	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	3.00 244	0.97 429	2.65 234	0.78 36	0.69 94	0.55 30	0.58 82	0.77 149	0.99 95	0.54 98	0.21 57	0.14 11	0.24 97	0.19 128	0.26 143	0.22 120

GCAP-Stereo-cres-4k	0.80 99	0.50 113	1.52 162	0.71 94	1.26 490	2.61 198	0.93 408	1.85 88	0.80 44	0.62 66	1.15 179	0.66 120	0.76 144	0.88 60	0.54 98	0.23 95	0.16 47	0.24 97	0.18 84	0.26 143	0.21 91

Selective-IGEV-i32	0.80 99	0.52 130	1.05 23	0.75 124	0.61 236	1.30 56	0.82 315	2.61 229	1.41 169	0.82 153	1.64 324	0.71 147	0.62 86	1.23 158	0.64 136	0.22 77	0.19 169	0.24 97	0.18 84	0.25 113	0.20 48

Zero-FE251	0.80 99	0.75 396	1.71 182	0.88 230	0.70 287	2.59 197	0.45 84	1.38 26	0.83 57	1.79 324	0.61 39	0.73 157	0.81 173	0.82 41	0.61 125	0.29 264	0.23 316	0.27 213	0.19 128	0.20 28	0.20 48

MLG-Stereo_test1	0.80 99	0.39 15	1.02 18	0.65 54	1.20 476	3.14 267	0.29 18	1.59 52	3.05 586	0.50 11	0.24 1	0.67 125	0.43 18	1.33 189	0.40 15	0.21 57	0.18 123	0.23 58	0.15 7	0.19 8	0.20 48

SMoEStereo_RVC	0.80 99	0.53 148	1.12 70	0.92 264	0.44 114	2.41 177	0.79 290	1.49 38	1.16 119	0.70 97	1.12 173	0.64 110	0.64 93	1.69 275	0.87 243	0.22 77	0.16 47	0.31 328	0.22 206	0.26 143	0.25 172

fffy	0.80 99	0.59 222	1.56 169	1.00 323	0.47 143	1.27 47	0.76 264	1.90 95	1.02 105	0.75 116	1.35 242	0.83 185	0.72 122	1.70 278	0.62 129	0.23 95	0.19 169	0.27 213	0.21 171	0.28 185	0.32 304

rvit_stereo_0081	0.80 99	0.63 275	1.19 91	0.91 258	0.64 249	1.27 47	0.61 155	2.05 116	1.71 332	0.82 153	0.73 56	0.85 192	0.75 136	1.30 185	0.80 214	0.31 330	0.26 396	0.27 213	0.25 277	0.38 373	0.27 219

rvit_stereo_0082	0.80 99	0.63 275	1.19 91	0.91 258	0.64 249	1.27 47	0.61 155	2.05 116	1.71 332	0.82 153	0.73 56	0.85 192	0.75 136	1.30 185	0.80 214	0.31 330	0.26 396	0.27 213	0.25 277	0.38 373	0.27 219

RSM	0.80 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	0.56 185	1.53 163	0.93 280	0.39 73	1.26 46	0.73 239	1.45 33	1.30 146	1.01 206	2.26 510	0.80 177	0.56 66	1.16 138	0.65 145	0.27 191	0.23 316	0.26 180	0.22 206	0.27 163	0.25 172

Selective-IGEV	0.80 99	0.52 130	1.05 23	0.75 124	0.61 236	1.31 58	0.82 315	2.60 228	1.41 169	0.82 153	1.64 324	0.71 147	0.62 86	1.22 156	0.64 136	0.22 77	0.19 169	0.24 97	0.18 84	0.25 113	0.20 48

aanet-new-32k	0.81 112	0.64 286	3.94 353	0.70 85	0.97 394	1.43 70	0.96 424	1.36 23	0.72 21	0.61 60	1.02 138	0.62 101	0.87 194	0.72 14	0.44 35	0.20 46	0.16 47	0.25 136	0.17 44	0.25 113	0.22 120

aanet-new-30k	0.81 112	0.64 286	3.91 352	0.70 85	0.97 394	1.43 70	0.96 424	1.36 23	0.72 21	0.61 60	1.02 138	0.62 101	0.87 194	0.72 14	0.44 35	0.20 46	0.16 47	0.25 136	0.17 44	0.25 113	0.22 120

DilatedVolume-Stereo	0.81 112	0.60 238	1.51 161	1.01 330	0.59 228	1.34 60	0.51 107	1.56 46	1.08 116	1.26 241	1.24 202	0.77 170	0.87 194	1.79 290	0.72 183	0.23 95	0.24 352	0.22 42	0.21 171	0.25 113	0.23 140

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 112	1.13 517	1.23 102	0.97 301	0.57 216	0.81 13	0.43 74	3.49 350	0.84 60	0.73 108	0.95 127	0.44 33	1.17 312	1.45 219	0.60 122	0.26 165	0.18 123	0.24 97	0.17 44	0.30 231	0.19 15

rvit_stereo_0081_aga	0.81 112	0.75 396	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	0.29 433	0.26 180	0.25 277	0.40 389	0.27 219

aanet-new-10k	0.82 117	0.58 212	1.16 85	0.78 152	0.37 51	3.52 350	1.04 459	2.34 165	0.76 29	0.89 183	0.70 51	0.64 110	0.88 201	0.94 81	0.59 119	0.22 77	0.16 47	0.25 136	0.18 84	0.26 143	0.20 48

monsterstereo	0.82 117	0.50 113	1.26 112	0.77 148	1.41 535	2.54 193	0.40 56	3.14 300	0.71 19	0.70 97	1.11 171	0.41 24	0.39 11	1.50 228	0.50 74	0.19 33	0.16 47	0.22 42	0.16 25	0.21 49	0.17 1

monsters	0.82 117	0.58 212	1.16 85	0.76 142	1.52 554	2.92 230	0.40 56	2.66 237	0.72 21	0.66 85	0.84 84	0.38 13	0.41 14	1.84 299	0.48 59	0.20 46	0.16 47	0.20 14	0.16 25	0.19 8	0.19 15

castereo	0.82 117	0.70 344	1.04 21	0.85 212	0.50 164	1.29 55	0.91 391	3.22 310	1.20 128	0.83 165	1.24 202	0.72 150	0.91 213	1.00 97	0.67 154	0.26 165	0.16 47	0.25 136	0.20 153	0.24 87	0.21 91

MaDis-Stereo	0.82 117	0.66 312	1.53 163	0.65 54	1.87 619	1.24 43	0.36 41	2.13 128	1.27 141	0.67 88	0.75 61	0.88 202	0.70 117	1.15 136	1.07 306	0.29 264	0.23 316	0.26 180	0.20 153	0.31 251	0.22 120

UniTT-Stereo	0.82 117	0.47 89	2.63 290	0.96 294	1.19 469	0.78 12	0.39 48	1.12 14	1.54 252	1.19 234	1.26 212	0.51 53	0.64 93	1.13 126	1.03 299	0.30 306	0.20 220	0.24 97	0.21 171	0.40 389	0.25 172

ProNet	0.82 117	0.71 358	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	0.29 205	0.25 172

GEAStereo	0.84 124	0.48 99	1.09 53	0.85 212	0.45 122	4.54 592	0.83 321	1.88 90	0.91 75	0.75 116	0.89 103	0.53 60	0.80 170	0.92 75	0.53 92	0.30 306	0.19 169	0.27 213	0.19 128	0.28 185	0.19 15

aanet-new-90k	0.85 125	0.57 196	1.82 195	0.75 124	0.92 378	3.26 292	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	0.52 130	1.68 180	0.77 148	0.37 51	3.21 277	1.02 452	2.57 216	0.85 63	0.59 50	0.94 122	0.54 63	1.05 262	0.90 66	0.67 154	0.22 77	0.17 82	0.23 58	0.18 84	0.24 87	0.21 91

VIP-Stereo	0.85 125	0.83 435	1.59 173	0.76 142	0.87 362	3.18 272	0.80 301	1.94 102	0.83 57	0.78 139	1.04 149	0.64 110	0.59 76	1.24 160	0.61 125	0.28 235	0.18 123	0.23 58	0.17 44	0.22 68	0.19 15

LG-Stereo	0.85 125	0.60 238	2.71 296	0.59 12	0.45 122	2.85 217	0.55 127	2.41 172	1.34 149	0.59 50	1.19 188	0.43 28	0.40 12	0.76 23	0.75 195	0.20 46	0.17 82	0.31 328	0.24 256	0.29 205	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.86 129	0.45 53	1.07 32	0.68 74	1.74 601	3.37 311	0.91 391	2.46 189	0.76 29	0.85 171	0.94 122	0.72 150	0.87 194	0.71 9	0.49 67	0.25 148	0.15 24	0.26 180	0.17 44	0.23 77	0.19 15

Foundation-i1	0.86 129	0.38 9	1.13 76	0.77 148	1.12 448	1.06 23	0.69 216	2.94 276	1.61 296	0.89 183	1.39 254	1.24 271	1.01 244	1.08 111	0.55 103	0.23 95	0.19 169	0.22 42	0.20 153	0.21 49	0.20 48

1w_stereo	0.86 129	0.42 36	1.07 32	0.72 107	0.81 326	3.00 244	0.67 194	3.28 319	0.75 28	0.74 113	1.32 232	0.37 9	1.37 355	0.92 75	0.68 158	0.16 6	0.14 11	0.20 14	0.16 25	0.19 8	0.22 120

rvit_stereo_0083	0.86 129	0.67 322	1.42 149	0.87 225	0.65 257	1.23 39	0.64 177	1.67 66	2.28 457	0.79 143	0.93 118	0.93 221	1.07 275	1.46 223	0.75 195	0.32 351	0.36 495	0.30 301	0.26 300	0.33 303	0.28 240

Occ-G	0.86 129	0.52 130	1.39 143	0.82 176	0.66 264	1.37 63	0.79 290	1.58 49	1.31 147	1.56 273	0.87 95	2.18 416	0.89 207	0.97 89	0.88 248	0.26 165	0.19 169	0.26 180	0.19 128	0.25 113	0.24 158

IGEVStereo-DCA	0.86 129	0.65 300	2.05 220	0.90 247	0.46 133	1.57 89	0.86 343	1.62 57	1.24 132	0.65 82	0.77 66	0.74 163	0.72 122	2.59 376	0.86 237	0.28 235	0.21 254	0.28 248	0.21 171	0.29 205	0.27 219

111111	0.87 135	0.50 113	1.13 76	0.66 63	1.08 438	3.37 311	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	1.75 359	0.65 116	1.17 312	1.45 219	0.57 112	0.21 57	0.21 254	0.20 14	0.19 128	0.24 87	0.23 140

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.88 137	0.45 53	1.31 125	0.63 31	1.63 576	3.91 433	0.66 190	2.28 156	1.02 105	1.10 224	0.98 134	0.60 90	0.46 30	0.83 44	0.47 55	0.26 165	0.18 123	0.29 274	0.23 227	0.24 87	0.18 7

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.88 137	0.80 419	1.43 151	0.68 74	1.19 469	3.73 393	0.92 405	2.05 116	0.96 94	0.71 101	0.85 88	0.80 177	0.81 173	0.72 14	0.56 107	0.23 95	0.19 169	0.26 180	0.18 84	0.23 77	0.36 356

BStereo	0.88 137	0.73 374	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	0.22 286	0.24 97	0.29 385	0.25 113	0.25 172

GIP-stereo	0.88 137	0.50 113	1.34 132	1.32 493	0.94 386	2.90 224	0.42 69	3.41 343	1.06 114	0.63 74	0.76 63	0.90 209	0.76 144	0.91 71	0.52 88	0.27 191	0.18 123	0.25 136	0.16 25	0.25 113	0.19 15

WCG-NET	0.88 137	0.49 109	1.26 112	0.90 247	0.37 51	1.48 79	1.07 467	1.73 73	2.30 461	1.63 287	1.49 280	0.92 217	0.97 230	0.95 82	0.76 201	0.22 77	0.16 47	0.23 58	0.20 153	0.25 113	0.21 91

Pointernet	0.88 137	0.44 48	2.26 251	0.84 200	0.37 51	2.29 165	0.38 46	3.06 293	1.46 191	0.66 85	1.39 254	0.91 211	0.73 127	1.01 98	0.72 183	0.23 95	0.19 169	0.20 14	0.18 84	0.19 8	0.20 48

aanet-32k-new	0.89 143	0.90 458	2.17 241	0.75 124	0.62 243	3.41 323	0.99 439	2.09 124	0.72 21	0.53 19	1.13 176	0.66 120	0.96 225	1.04 107	0.52 88	0.21 57	0.15 24	0.24 97	0.18 84	0.25 113	0.20 48

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.89 143	0.46 65	1.19 91	0.64 41	1.71 594	3.95 452	0.69 216	2.43 181	1.04 110	1.05 215	0.90 107	0.61 94	0.44 23	0.80 32	0.52 88	0.28 235	0.19 169	0.31 328	0.24 256	0.24 87	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.89 143	0.46 65	1.34 132	0.62 23	1.70 592	3.95 452	0.67 194	2.36 167	1.05 113	1.05 215	0.90 107	0.60 90	0.42 16	0.80 32	0.46 50	0.27 191	0.18 123	0.29 274	0.23 227	0.24 87	0.18 7

gcap_with_dpt	0.89 143	0.45 53	1.28 120	0.64 41	1.61 572	3.93 441	0.67 194	2.41 172	1.01 104	1.18 232	0.96 130	0.60 90	0.45 25	0.76 23	0.44 35	0.26 165	0.18 123	0.29 274	0.23 227	0.25 113	0.18 7

gasm-f	0.89 143	0.49 109	1.30 124	0.85 212	0.44 114	4.42 569	0.95 417	1.88 90	0.91 75	0.75 116	1.46 267	0.53 60	0.88 201	0.88 60	0.57 112	0.30 306	0.19 169	0.27 213	0.19 128	0.28 185	0.19 15

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 143	0.47 89	2.08 232	0.76 142	0.73 296	3.91 433	0.41 63	2.07 122	1.07 115	0.77 135	0.89 103	0.64 110	0.86 189	0.95 82	0.77 206	0.26 165	0.18 123	0.26 180	0.19 128	0.32 283	0.32 304

SCV_C0	0.89 143	0.59 222	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	0.28 185	0.23 140

CAS++	0.89 143	0.64 286	1.46 153	0.81 164	0.51 166	1.24 43	0.86 343	3.44 344	1.46 191	1.14 230	1.29 222	0.62 101	0.58 71	1.13 126	0.59 119	0.34 382	0.30 446	0.34 406	0.26 300	0.41 413	0.29 252
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.89 143	0.46 65	1.19 91	0.64 41	1.71 594	3.95 452	0.69 216	2.43 181	1.04 110	1.05 215	0.90 107	0.61 94	0.44 23	0.80 32	0.52 88	0.28 235	0.19 169	0.31 328	0.24 256	0.24 87	0.19 15

NLSM3	0.90 152	0.46 65	1.19 91	0.62 23	1.30 497	3.19 275	0.45 84	2.81 264	1.27 141	0.78 139	0.95 127	0.55 69	1.03 249	1.14 130	0.87 243	0.20 46	0.15 24	0.26 180	0.22 206	0.24 87	0.23 140

DDF-Stereo	0.90 152	0.53 148	1.16 85	0.88 230	1.31 500	1.59 92	0.86 343	2.26 151	0.79 40	0.48 7	0.63 41	0.54 63	0.73 127	2.97 395	1.03 299	0.39 452	0.17 82	0.24 97	0.18 84	1.06 607	0.29 252

IGEV-RUCA	0.90 152	0.53 148	1.05 23	0.81 164	0.74 301	3.89 430	0.80 301	1.92 98	1.41 169	0.96 202	0.71 52	0.70 136	0.73 127	1.30 185	0.68 158	0.29 264	0.20 220	0.25 136	0.19 128	0.43 442	0.34 336

gcap-zeroshot	0.90 152	0.46 65	1.36 139	0.64 41	1.71 594	3.95 452	0.68 205	2.49 193	0.98 98	1.05 215	0.85 88	0.62 101	0.43 18	0.79 29	0.51 85	0.27 191	0.19 169	0.30 301	0.24 256	0.24 87	0.19 15

IGEV++	0.90 152	0.58 212	1.32 129	0.94 285	0.45 122	1.27 47	1.00 444	3.32 328	1.55 260	0.82 153	1.34 239	0.86 196	1.09 282	1.16 138	0.89 251	0.33 370	0.18 123	0.23 58	0.19 128	0.29 205	0.22 120

testlalala	0.90 152	0.46 65	1.36 139	0.64 41	1.71 594	3.95 452	0.68 205	2.49 193	0.98 98	1.05 215	0.85 88	0.62 101	0.43 18	0.79 29	0.51 85	0.27 191	0.19 169	0.30 301	0.24 256	0.24 87	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.91 158	1.57 582	2.54 277	0.69 80	1.41 535	2.08 143	0.83 321	2.11 126	1.38 159	0.65 82	0.75 61	0.66 120	0.64 93	0.72 14	0.40 15	0.23 95	0.19 169	0.24 97	0.18 84	0.33 303	0.54 504

trnet	0.91 158	0.48 99	1.46 153	0.62 23	0.31 12	4.40 564	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	0.73 374	1.42 149	0.92 264	1.08 438	2.97 243	0.53 117	1.77 79	1.39 161	1.16 231	1.54 292	0.58 82	0.65 100	1.03 102	0.84 227	0.25 148	0.23 316	0.30 301	0.24 256	0.43 442	0.29 252

CREStereo	0.92 160	0.53 148	1.45 152	0.61 16	0.34 24	4.42 569	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	0.71 358	1.23 102	1.00 323	0.36 33	1.73 108	0.36 41	3.46 345	1.44 179	0.98 204	1.39 254	1.16 254	0.64 93	1.95 315	0.75 195	0.19 33	0.17 82	0.21 30	0.17 44	0.34 322	0.35 350

castereo++	0.93 162	0.56 185	1.26 112	0.92 264	0.73 296	2.48 183	1.00 444	2.99 282	1.03 107	0.68 90	1.41 260	1.92 380	0.59 76	1.26 167	0.44 35	0.25 148	0.19 169	0.28 248	0.19 128	0.23 77	0.23 140

IGEV-Stereo++	0.93 162	0.44 48	1.08 44	0.70 85	1.20 476	3.87 428	0.33 28	3.36 337	1.43 176	0.75 116	1.17 185	0.68 127	1.04 257	0.95 82	0.42 24	0.22 77	0.16 47	0.23 58	0.17 44	0.24 87	0.20 48

GCAP-Stereo	0.93 162	0.68 330	1.35 137	0.85 212	0.41 90	3.61 373	0.52 116	2.20 137	1.50 218	1.11 228	1.04 149	1.17 256	0.84 184	1.11 117	0.71 178	0.25 148	0.20 220	0.27 213	0.18 84	0.28 185	0.23 140

aanet-new	0.94 166	0.56 185	2.97 309	0.71 94	1.41 535	2.86 219	1.03 455	1.99 107	0.82 53	0.59 50	0.93 118	0.58 82	1.30 340	1.18 149	0.50 74	0.22 77	0.17 82	0.24 97	0.17 44	0.25 113	0.22 120

depthmonostereo	0.94 166	0.71 358	2.39 265	0.85 212	0.54 191	2.21 158	0.53 117	1.83 85	1.17 121	0.95 197	1.09 166	0.99 230	0.97 230	2.37 353	0.68 158	0.23 95	0.27 408	0.22 42	0.20 153	0.25 113	0.26 202

StereoAnything_RVC	0.94 166	2.66 625	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	3.31 651	0.18 7

rvit_stereo_0080	0.94 166	0.72 363	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	0.29 433	0.25 136	0.27 328	0.45 461	0.29 252

IGEV-Stereo+	0.94 166	0.47 89	1.19 91	0.86 219	2.02 631	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	2.26 644	2.41 649

whm_eth	0.94 166	0.72 363	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	0.29 433	0.25 136	0.27 328	0.45 461	0.29 252

LoS_RVC	0.94 166	1.30 550	1.31 125	0.84 200	1.63 576	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	1.45 627

LoS	0.94 166	0.52 130	1.88 199	0.86 219	0.36 33	4.15 507	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	0.52 130	2.63 290	0.86 219	1.27 493	1.41 67	0.86 343	2.27 153	0.73 26	0.50 11	0.64 42	0.54 63	0.78 158	2.70 384	1.02 297	0.35 402	0.17 82	0.24 97	0.18 84	1.03 604	0.29 252

SCV	0.95 174	0.63 275	1.38 141	1.70 592	0.41 90	1.23 39	0.89 378	3.53 361	1.57 272	0.61 60	1.54 292	0.93 221	0.77 149	1.66 267	0.66 149	0.36 415	0.20 220	0.25 136	0.19 128	0.29 205	0.25 172

WCG-NET（raft）	0.95 174	0.55 173	1.20 98	0.84 200	0.31 12	1.44 73	1.01 447	1.55 45	2.37 482	1.64 290	1.42 262	2.38 438	1.01 244	1.29 179	0.76 201	0.22 77	0.19 169	0.22 42	0.20 153	0.25 113	0.21 91

anonymousdsp	0.95 174	0.69 333	1.27 118	0.83 189	0.52 179	4.54 592	0.84 329	1.76 76	1.24 132	0.76 130	1.06 160	0.78 171	0.77 149	1.67 272	0.69 169	0.27 191	0.17 82	0.29 274	0.21 171	0.31 251	0.26 202

IGEV-Stereo	0.95 174	0.69 333	1.27 118	0.84 200	0.52 179	4.54 592	0.84 329	1.76 76	1.24 132	0.75 116	1.06 160	0.79 175	0.77 149	1.68 274	0.69 169	0.27 191	0.17 82	0.29 274	0.21 171	0.31 251	0.26 202
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GSStereo	0.96 179	0.48 99	1.09 53	0.97 301	0.45 122	4.54 592	0.83 321	3.32 328	1.37 155	0.75 116	0.89 103	0.76 167	0.80 170	0.92 75	0.53 92	0.26 165	0.18 123	0.26 180	0.20 153	0.28 185	0.21 91

tt45	0.96 179	0.48 99	1.19 91	0.89 237	0.66 264	3.91 433	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	0.56 185	1.59 173	0.93 280	0.51 166	1.13 28	0.97 429	4.39 600	1.44 179	0.95 197	1.59 308	1.01 234	0.57 67	1.62 257	0.75 195	0.32 351	0.22 286	0.25 136	0.19 128	0.25 113	0.25 172

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.97 181	1.76 595	2.51 275	0.69 80	1.40 527	2.95 240	0.99 439	2.18 133	1.04 110	0.68 90	0.80 72	0.69 133	0.64 93	0.87 54	0.40 15	0.23 95	0.19 169	0.25 136	0.21 171	0.30 231	0.64 543

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.97 181	0.41 27	3.72 347	0.63 31	0.80 321	1.51 83	0.84 329	1.84 86	1.51 225	0.82 153	1.00 135	0.70 136	1.00 240	0.75 20	0.41 20	0.23 95	0.18 123	0.24 97	0.18 84	0.43 442	2.30 645

MSCF	0.97 181	0.82 431	1.26 112	0.88 230	0.40 83	3.17 270	0.88 371	2.79 260	1.39 161	1.32 244	1.19 188	0.58 82	1.33 345	1.28 174	0.64 136	0.25 148	0.19 169	0.25 136	0.25 277	0.28 185	0.32 304

999	0.97 181	0.48 99	1.24 109	1.03 348	0.64 249	3.25 290	0.92 405	1.40 29	1.39 161	0.71 101	1.68 337	0.70 136	0.66 107	3.03 397	0.89 251	0.23 95	0.19 169	0.25 136	0.21 171	0.25 113	0.29 252

GCAPDPT-zeroshot4090	0.97 181	0.41 27	3.70 346	0.63 31	0.80 321	1.51 83	0.84 329	1.84 86	1.51 225	0.82 153	1.00 135	0.70 136	1.00 240	0.75 20	0.41 20	0.23 95	0.18 123	0.24 97	0.18 84	0.43 442	2.30 645

DA	0.98 187	0.46 65	1.34 132	0.92 264	0.43 103	4.34 552	0.85 338	2.79 260	1.35 152	0.82 153	1.30 224	0.89 204	1.08 279	1.11 117	0.56 107	0.30 306	0.18 123	0.24 97	0.18 84	0.25 113	0.23 140

GGEV	0.98 187	0.46 65	1.34 132	0.92 264	0.43 103	4.34 552	0.85 338	2.79 260	1.35 152	0.82 153	1.30 224	0.89 204	1.08 279	1.11 117	0.56 107	0.30 306	0.18 123	0.24 97	0.18 84	0.25 113	0.23 140

ff7	0.98 187	0.69 333	2.05 220	0.84 200	0.52 179	4.55 597	0.86 343	1.62 57	1.24 132	0.75 116	1.03 144	0.70 136	0.77 149	1.84 299	0.68 158	0.27 191	0.17 82	0.29 274	0.21 171	0.31 251	0.27 219

ffff	0.98 187	0.69 333	2.05 220	0.84 200	0.52 179	4.55 597	0.86 343	1.62 57	1.24 132	0.75 116	1.03 144	0.70 136	0.77 149	1.84 299	0.68 158	0.27 191	0.17 82	0.29 274	0.21 171	0.31 251	0.27 219

11t	0.98 187	0.69 333	2.05 220	0.84 200	0.52 179	4.55 597	0.86 343	1.62 57	1.24 132	0.75 116	1.03 144	0.70 136	0.77 149	1.84 299	0.68 158	0.27 191	0.17 82	0.29 274	0.21 171	0.31 251	0.27 219

MIF-Stereo (partial)	0.98 187	0.55 173	2.83 303	0.71 94	1.03 421	1.08 25	0.49 101	2.55 212	1.66 313	0.79 143	1.20 190	0.80 177	0.90 210	1.61 255	1.56 430	0.36 415	0.24 352	0.33 387	0.25 277	0.40 389	0.28 240

ccc-4	0.98 187	0.69 333	2.05 220	0.84 200	0.52 179	4.55 597	0.86 343	1.62 57	1.24 132	0.75 116	1.03 144	0.70 136	0.77 149	1.84 299	0.68 158	0.27 191	0.17 82	0.29 274	0.21 171	0.31 251	0.27 219

CroCo-Stereo	0.98 187	0.87 452	3.44 332	0.87 225	0.53 189	0.49 3	0.50 103	3.99 469	1.49 212	0.81 151	1.25 210	1.00 233	0.75 136	1.10 115	1.09 311	0.24 123	0.21 254	0.24 97	0.19 128	0.35 343	0.27 219
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
CroCo-Stereo Lap2	0.99 195	0.89 456	2.55 278	0.99 315	1.80 612	0.54 4	0.46 89	3.10 297	1.24 132	1.07 221	1.21 194	1.05 243	0.78 158	1.26 167	1.08 308	0.27 191	0.23 316	0.27 213	0.21 171	0.43 442	0.34 336

PMTNet	0.99 195	0.48 99	1.73 184	0.62 23	0.56 204	4.20 534	0.43 74	1.88 90	1.58 276	1.00 205	1.05 156	0.78 171	0.98 237	1.50 228	0.85 230	1.21 630	0.20 220	0.23 58	0.15 7	0.22 68	0.19 15

GASTEREO	1.00 197	0.98 486	1.23 102	0.90 247	0.40 83	3.40 318	0.88 371	2.77 252	1.44 179	1.39 255	1.30 224	0.55 69	1.35 351	1.33 189	0.64 136	0.25 148	0.19 169	0.25 136	0.25 277	0.25 113	0.31 293

rvit_0105_6	1.00 197	0.93 470	2.21 244	0.92 264	0.55 199	1.52 87	0.79 290	2.41 172	2.96 576	0.76 130	0.72 55	1.02 236	0.75 136	1.42 211	0.81 219	0.40 460	0.43 546	0.34 406	0.31 422	0.43 442	0.34 336

rvit_stereo_ft	1.00 197	0.87 452	3.55 336	0.97 301	0.66 264	1.06 23	0.80 301	2.78 255	1.67 315	0.78 139	0.96 130	0.95 227	1.14 303	1.06 109	0.90 255	0.32 351	0.24 352	0.27 213	0.28 357	0.39 384	0.27 219

MyStereo07	1.01 200	0.80 419	1.26 112	1.00 323	1.04 424	3.95 452	0.95 417	2.07 122	1.42 172	0.75 116	1.22 197	0.68 127	0.91 213	1.63 262	0.67 154	0.24 123	0.24 352	0.34 406	0.26 300	0.41 413	0.37 371

CES	1.01 200	0.55 173	1.74 187	0.92 264	2.15 635	2.15 150	0.50 103	2.01 110	1.45 182	0.76 130	1.02 138	0.61 94	0.47 33	1.29 179	0.79 213	0.22 77	0.17 82	0.24 97	0.14 2	0.63 536	2.29 644

TANstereo	1.01 200	0.55 173	1.73 184	0.76 142	0.36 33	4.04 481	0.38 46	1.48 36	1.62 302	2.03 400	2.10 479	0.84 187	0.93 219	0.98 91	0.62 129	0.28 235	0.36 495	0.23 58	0.20 153	0.25 113	0.46 459

GMStereo	1.01 200	1.00 490	2.86 306	0.83 189	0.45 122	1.47 77	0.57 134	1.89 93	2.11 422	1.52 268	1.24 202	0.87 198	0.74 133	1.58 243	0.94 280	0.40 460	0.21 254	0.30 301	0.30 406	0.47 476	0.36 356
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo++_RVC	1.02 204	0.49 109	1.54 166	0.83 189	0.55 199	4.01 475	0.31 20	1.63 62	1.99 386	1.63 287	2.13 488	0.84 187	0.65 100	0.88 60	0.70 175	0.27 191	0.15 24	0.23 58	1.22 641	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	0.85 446	3.13 317	0.84 200	0.38 67	1.17 35	0.42 69	3.54 362	1.47 196	1.08 222	2.17 495	1.48 306	0.57 67	1.37 201	0.74 192	0.23 95	0.18 123	0.28 248	0.21 171	0.32 283	0.24 158

XX-TBD	1.03 205	0.95 478	1.94 206	1.30 486	0.43 103	3.97 467	0.33 28	1.74 74	1.73 337	1.59 277	2.02 458	0.69 133	0.60 82	1.16 138	0.66 149	0.30 306	0.25 379	0.23 58	0.15 7	0.31 251	0.22 120

RT-Monster	1.05 207	0.53 148	2.62 288	0.83 189	1.40 527	2.96 241	0.47 95	2.81 264	1.83 362	1.21 237	1.22 197	0.93 221	0.83 182	1.36 195	0.60 122	0.21 57	0.20 220	0.23 58	0.18 84	0.21 49	0.29 252

xyz-stereo-finetune	1.05 207	0.62 267	1.46 153	0.59 12	0.36 33	3.48 338	0.81 311	2.69 241	1.74 343	0.94 193	1.21 194	0.91 211	0.78 158	2.53 371	1.28 366	0.24 123	0.24 352	0.26 180	0.23 227	0.30 231	0.23 140

FE-Mocha	1.06 209	0.74 385	2.45 271	0.97 301	0.69 283	1.57 89	0.40 56	2.92 274	1.47 196	1.82 328	1.81 395	1.62 324	0.88 201	1.36 195	0.78 207	0.29 264	0.20 220	0.35 425	0.31 422	0.26 143	0.33 323

EGLCR-Stereo	1.06 209	0.51 121	1.56 169	1.02 341	0.39 73	4.27 545	0.42 69	4.08 497	1.48 206	0.90 185	0.68 49	1.09 244	0.66 107	1.81 293	0.62 129	0.27 191	0.19 169	0.29 274	0.23 227	0.37 368	0.25 172

MC-Stereo	1.06 209	0.48 99	1.55 167	1.15 415	0.41 90	4.56 602	0.61 155	2.06 120	1.46 191	1.90 347	1.61 317	0.89 204	1.12 294	1.35 193	0.73 186	0.25 148	0.18 123	0.26 180	0.22 206	0.25 113	0.24 158

sCroCo_RVC	1.06 209	0.82 431	5.05 369	1.02 341	1.05 426	0.98 19	0.61 155	2.06 120	1.29 144	0.69 94	1.26 212	0.82 183	1.10 288	1.20 152	0.90 255	0.42 487	0.40 527	0.33 387	0.30 406	0.46 472	0.38 388

Wave_Phase_stereo	1.07 213	0.73 374	4.10 355	0.80 160	0.51 166	4.91 641	0.72 231	2.50 197	1.00 102	0.85 171	0.57 33	0.72 150	0.48 37	1.01 98	0.90 255	0.26 165	0.22 286	0.24 97	0.29 385	0.25 113	0.25 172

rvit_0105_4	1.07 213	0.99 487	2.39 265	0.93 280	0.54 191	1.62 99	0.84 329	2.77 252	2.91 571	0.80 147	0.91 112	1.09 244	0.86 189	1.63 262	0.85 230	0.40 460	0.45 556	0.35 425	0.31 422	0.43 442	0.40 416

DN	1.08 215	0.54 164	3.15 319	0.90 247	1.00 415	3.37 311	0.48 99	2.59 226	1.45 182	0.95 197	0.82 81	1.32 282	0.73 127	1.86 306	0.64 136	0.30 306	0.26 396	0.28 248	0.24 256	0.34 322	0.32 304

MM-Stereo_test3	1.09 216	0.59 222	1.55 167	1.73 596	1.18 462	1.91 123	0.86 343	3.52 357	1.76 347	1.25 239	1.86 420	1.10 247	0.69 114	1.32 188	0.86 237	0.27 191	0.23 316	0.27 213	0.22 206	0.34 322	0.30 283

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 216	3.30 635	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	1.55 644	0.15 24	0.32 351	0.28 357	1.10 614	1.98 641

iRaftStereo_RVC	1.09 216	0.70 344	1.39 143	0.95 288	0.45 122	3.83 411	0.42 69	2.37 169	1.58 276	1.69 300	1.76 368	1.80 359	0.83 182	1.50 228	0.98 290	0.28 235	0.18 123	0.29 274	0.26 300	0.30 231	0.31 293

RAFT-Stereo-weight	1.11 219	0.48 99	1.22 101	0.99 315	0.42 97	4.17 522	0.80 301	3.60 370	1.50 218	1.97 370	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	0.53 148	1.80 192	1.55 571	0.65 257	2.20 156	0.60 150	3.66 380	1.49 212	1.60 278	1.26 212	1.03 238	1.35 351	1.72 280	0.97 287	0.28 235	0.31 455	0.29 274	0.23 227	0.30 231	0.34 336

rvit_0105_5	1.13 221	0.93 470	2.60 282	0.91 258	0.56 204	1.92 124	0.91 391	3.02 287	2.63 532	0.95 197	1.20 190	1.18 260	0.93 219	1.51 231	0.93 278	0.40 460	0.43 546	0.37 453	0.35 466	0.42 432	0.44 442

GMOStereo	1.13 221	0.70 344	2.26 251	0.75 124	0.44 114	3.05 250	0.91 391	2.78 255	1.45 182	2.37 513	1.52 284	1.53 310	1.05 262	1.17 144	0.92 269	0.25 148	0.19 169	0.35 425	0.28 357	0.34 322	0.26 202

error version	1.13 221	0.70 344	2.26 251	0.75 124	0.44 114	3.05 250	0.91 391	2.78 255	1.45 182	2.37 513	1.52 284	1.53 310	1.05 262	1.17 144	0.92 269	0.25 148	0.19 169	0.35 425	0.28 357	0.34 322	0.26 202

test-v	1.13 221	0.70 344	2.26 251	0.75 124	0.44 114	3.05 250	0.91 391	2.78 255	1.45 182	2.37 513	1.52 284	1.53 310	1.05 262	1.17 144	0.92 269	0.25 148	0.19 169	0.35 425	0.28 357	0.34 322	0.26 202

test-2	1.13 221	0.70 344	2.26 251	0.75 124	0.44 114	3.05 250	0.91 391	2.78 255	1.45 182	2.37 513	1.52 284	1.53 310	1.05 262	1.17 144	0.92 269	0.25 148	0.19 169	0.35 425	0.28 357	0.34 322	0.26 202

Lsterematch	1.15 226	0.84 440	4.02 354	0.80 160	0.39 73	1.68 104	0.68 205	2.01 110	2.02 393	1.58 276	2.02 458	1.35 286	1.40 363	1.41 208	1.10 312	0.28 235	0.16 47	0.29 274	0.22 206	0.29 205	0.37 371

HUF	1.15 226	0.64 286	8.62 411	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	0.23 316	0.26 180	0.17 44	0.23 77	0.25 172

tg	1.15 226	0.67 322	1.31 125	0.94 285	0.54 191	4.02 477	0.41 63	2.96 279	1.59 291	1.69 300	1.85 417	1.84 371	0.97 230	1.78 287	0.83 224	0.27 191	0.17 82	0.29 274	0.26 300	0.29 205	0.27 219

Selective-RAFT	1.15 226	0.46 65	1.64 177	0.99 315	0.45 122	4.17 522	0.51 107	3.21 308	1.69 325	1.12 229	1.34 239	1.45 303	1.40 363	2.08 327	0.94 280	0.41 475	0.20 220	0.24 97	0.23 227	0.27 163	0.25 172

x	1.15 226	0.57 196	1.53 163	1.44 542	0.67 271	1.94 125	0.97 429	3.87 428	1.57 272	1.61 283	1.28 220	1.58 318	1.22 321	1.93 312	1.04 301	0.28 235	0.30 446	0.34 406	0.29 385	0.32 283	0.31 293

xyz-stereo-finetune2	1.16 231	0.63 275	1.50 159	0.57 7	0.36 33	3.47 335	0.65 187	2.70 242	1.23 130	0.88 180	1.75 359	0.91 211	1.76 468	3.54 408	1.74 466	0.24 123	0.22 286	0.30 301	0.27 328	0.31 251	0.26 202

rvit_stereo_0075_2	1.18 232	0.74 385	2.66 294	0.90 247	1.27 493	2.51 186	0.69 216	2.25 149	2.06 406	1.40 257	1.86 420	1.46 305	0.84 184	1.42 211	0.94 280	0.46 515	0.40 527	0.48 532	0.38 501	0.46 472	0.51 491

AE-Stereo	1.18 232	0.60 238	2.05 220	1.10 383	0.60 231	4.39 560	0.72 231	3.74 398	1.62 302	1.10 224	1.90 435	1.01 234	0.92 216	1.45 219	0.82 221	0.28 235	0.22 286	0.28 248	0.28 357	0.26 143	0.22 120

test-3	1.19 234	0.52 130	2.00 214	1.01 330	0.42 97	1.95 126	0.91 391	4.35 589	1.47 196	2.24 477	1.16 183	2.06 406	0.79 163	2.68 382	0.76 201	0.27 191	0.18 123	0.28 248	0.26 300	0.26 143	0.25 172

test_1	1.19 234	0.52 130	2.00 214	1.01 330	0.42 97	1.95 126	0.90 383	4.36 594	1.47 196	2.17 450	1.16 183	2.06 406	0.78 158	2.68 382	0.76 201	0.27 191	0.18 123	0.28 248	0.26 300	0.26 143	0.25 172

test_3	1.19 234	0.51 121	2.08 232	0.99 315	0.41 90	2.05 139	0.87 364	4.40 603	1.42 172	1.99 377	1.18 186	2.03 400	0.79 163	2.70 384	0.75 195	0.27 191	0.17 82	0.29 274	0.29 385	0.30 231	0.27 219

raftrobust	1.19 234	0.72 363	2.30 256	1.26 464	1.31 500	3.55 359	0.68 205	2.75 249	1.47 196	2.21 468	1.38 252	1.17 256	1.22 321	1.20 152	1.11 317	0.28 235	0.24 352	0.21 30	0.19 128	0.25 113	0.28 240

RALCasStereoNet	1.19 234	1.02 492	2.06 229	1.12 394	1.14 453	3.08 257	0.70 226	2.99 282	1.73 337	1.34 246	1.68 337	1.18 260	0.91 213	2.16 337	1.00 295	0.30 306	0.26 396	0.24 97	0.21 171	0.29 205	0.30 283

MIM_Stereo	1.20 239	0.78 411	3.30 327	1.05 351	0.43 103	3.04 248	0.60 150	2.46 189	1.51 225	1.60 278	1.58 303	1.82 365	1.29 336	2.00 319	1.07 306	0.24 123	0.24 352	0.28 248	0.25 277	0.27 163	0.27 219

R-Stereo Train	1.20 239	0.58 212	1.81 193	0.99 315	0.67 271	3.78 401	0.90 383	4.09 499	1.51 225	2.16 446	1.71 348	1.13 250	0.94 222	1.40 203	0.91 264	0.30 306	0.24 352	0.26 180	0.21 171	0.26 143	0.25 172

RAFT-Stereo	1.20 239	0.58 212	1.81 193	0.99 315	0.67 271	3.78 401	0.90 383	4.09 499	1.51 225	2.16 446	1.71 348	1.13 250	0.94 222	1.40 203	0.91 264	0.30 306	0.24 352	0.26 180	0.21 171	0.26 143	0.25 172
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
model_zeroshot	1.21 242	0.60 238	3.55 336	1.05 351	0.57 216	3.46 332	0.63 173	2.73 246	1.55 260	2.05 405	1.38 252	1.50 309	0.82 177	1.69 275	0.87 243	0.29 264	0.23 316	0.30 301	0.23 227	0.27 163	0.32 304

RCA-Stereo	1.21 242	0.52 130	1.58 172	0.90 247	0.46 133	4.68 618	0.79 290	4.13 509	1.74 343	1.92 354	1.80 383	0.94 226	1.48 392	1.14 130	0.70 175	0.27 191	0.18 123	0.25 136	0.19 128	0.25 113	0.23 140

raft+_RVC	1.21 242	0.83 435	2.61 285	1.35 511	0.97 394	3.60 369	0.76 264	3.23 313	1.51 225	1.33 245	1.67 334	1.03 238	1.10 288	1.87 307	0.92 269	0.24 123	0.22 286	0.25 136	0.24 256	0.26 143	0.25 172

AnonymousM	1.22 245	1.32 556	0.97 13	0.88 230	0.56 204	4.03 479	0.69 216	2.41 172	1.68 318	1.48 264	1.31 231	1.15 253	1.00 240	1.18 149	0.73 186	0.32 351	0.40 527	2.07 650	1.70 652	0.24 87	0.22 120

LL-Strereo2	1.23 246	0.85 446	2.38 264	0.93 280	0.68 276	3.72 389	1.37 530	2.54 211	1.99 386	1.75 316	1.40 258	1.82 365	0.73 127	1.40 203	0.99 293	0.31 330	0.23 316	0.55 573	0.35 466	0.29 205	0.24 158

ROB_FTStereo_v2	1.23 246	0.66 312	2.02 216	0.75 124	0.37 51	4.67 617	0.76 264	2.53 202	1.58 276	1.99 377	1.46 267	1.78 349	1.14 303	2.08 327	0.88 248	0.48 529	0.22 286	0.32 351	0.27 328	0.40 389	0.29 252

CRE-IMP	1.23 246	0.61 258	2.14 237	0.82 176	0.39 73	4.54 592	0.83 321	2.63 232	1.55 260	1.95 364	1.46 267	1.87 376	0.96 225	1.48 225	1.33 377	0.45 508	0.21 254	0.31 328	0.26 300	0.41 413	0.31 293

RAFT	1.23 246	0.84 440	2.05 220	0.96 294	0.47 143	1.80 114	0.94 413	3.18 307	1.46 191	1.60 278	1.71 348	3.04 514	1.59 419	1.64 264	1.32 373	0.38 440	0.24 352	0.40 479	0.32 434	0.40 389	0.35 350

test-1	1.23 246	0.65 300	1.88 199	0.96 294	0.52 179	3.84 416	0.62 170	4.01 473	1.47 196	1.93 358	1.78 377	1.83 368	0.92 216	1.19 151	1.28 366	0.26 165	0.29 433	0.31 328	0.24 256	0.29 205	0.36 356

rvit_0105_3	1.24 251	0.93 470	2.84 304	0.97 301	0.58 225	2.38 172	1.08 472	3.26 318	2.53 518	1.18 232	1.40 258	1.24 271	1.04 257	1.73 281	0.97 287	0.44 499	0.44 551	0.40 479	0.42 534	0.42 432	0.50 483

PSM-adaLoss	1.24 251	0.65 300	2.03 217	0.75 124	0.37 51	4.68 618	0.73 239	2.53 202	1.58 276	1.99 377	1.47 272	1.78 349	1.13 296	2.18 341	0.87 243	0.48 529	0.23 316	0.32 351	0.27 328	0.40 389	0.29 252

rafts_anoy	1.24 251	0.80 419	3.61 342	1.17 425	1.20 476	3.00 244	0.61 155	3.17 305	1.58 276	1.37 252	1.26 212	1.19 264	1.12 294	1.78 287	1.25 355	0.32 351	0.23 316	0.32 351	0.32 434	0.31 251	0.30 283

DIP-Stereo	1.24 251	0.69 333	1.77 189	0.65 54	0.61 236	4.29 547	0.58 143	4.44 609	2.53 518	1.98 372	1.33 234	0.91 211	0.86 189	1.25 166	1.25 355	0.36 415	0.23 316	0.32 351	0.23 227	0.32 283	0.29 252
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
riskmin	1.25 255	0.56 185	2.05 220	1.05 351	0.93 384	2.86 219	0.55 127	3.23 313	1.34 149	1.55 271	1.07 163	3.56 567	2.03 503	1.29 179	1.00 295	0.28 235	0.27 408	0.34 406	0.21 171	0.41 413	0.43 436

Patchmatch Stereo++	1.25 255	0.65 300	2.06 229	0.75 124	0.37 51	4.68 618	0.76 264	2.53 202	1.58 276	1.99 377	1.47 272	1.78 349	1.14 303	2.44 355	0.90 255	0.48 529	0.23 316	0.32 351	0.27 328	0.40 389	0.29 252
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
ROB_FTStereo	1.25 255	0.66 312	2.14 237	0.75 124	0.37 51	4.65 614	0.77 276	2.53 202	1.58 276	1.99 377	1.47 272	1.78 349	1.13 296	2.26 350	0.86 237	0.47 524	0.22 286	0.32 351	0.27 328	0.40 389	0.29 252

HUI-Stereo	1.25 255	0.66 312	2.33 259	0.75 124	0.37 51	4.68 618	0.78 283	2.53 202	1.58 276	1.99 377	1.46 267	1.79 356	1.13 296	2.17 339	0.85 230	0.48 529	0.23 316	0.32 351	0.27 328	0.40 389	0.29 252

iRAFT	1.25 255	0.65 300	2.06 229	0.75 124	0.37 51	4.68 618	0.76 264	2.53 202	1.58 276	1.99 377	1.47 272	1.78 349	1.14 303	2.44 355	0.90 255	0.48 529	0.23 316	0.32 351	0.27 328	0.40 389	0.29 252

RAFT-IKP	1.25 255	0.66 312	2.23 249	0.75 124	0.37 51	4.64 612	0.74 251	2.53 202	1.58 276	1.99 377	1.47 272	1.78 349	1.13 296	2.22 347	0.92 269	0.48 529	0.22 286	0.32 351	0.27 328	0.40 389	0.29 252

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 255	0.72 363	1.74 187	1.05 351	0.36 33	4.13 503	0.42 69	2.95 277	2.84 567	2.02 396	2.40 539	1.61 323	1.11 292	1.26 167	0.97 287	0.21 57	0.15 24	0.26 180	0.23 227	0.29 205	0.23 140

FACV-RUCA	1.26 262	0.65 300	2.21 244	1.06 357	1.50 551	2.69 204	1.15 489	3.05 290	1.87 366	1.36 249	1.99 454	1.03 238	1.15 311	1.36 195	1.10 312	0.41 475	0.41 536	0.73 615	0.41 527	0.61 530	0.41 422

CAS	1.26 262	0.40 19	1.46 153	2.97 650	1.61 572	4.13 503	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	2.99 654	0.13 1	0.21 30	0.13 1	0.31 251	1.72 634

anonymousdsp2	1.26 262	0.60 238	3.74 348	1.02 341	0.41 90	3.60 369	0.72 231	3.68 383	1.47 196	1.37 252	1.56 300	1.83 368	1.01 244	2.00 319	0.66 149	0.29 264	0.20 220	0.28 248	0.20 153	0.32 283	0.29 252

dd	1.26 262	1.15 522	2.47 272	0.92 264	0.49 159	4.35 555	0.75 261	1.92 98	2.11 422	1.44 261	1.24 202	1.19 264	1.05 262	1.78 287	1.70 458	0.57 568	0.34 483	0.35 425	0.33 442	0.60 525	0.46 459

iGMRVC	1.26 262	0.66 312	2.14 237	0.75 124	0.37 51	4.66 615	0.74 251	2.53 202	1.58 276	1.99 377	1.46 267	1.78 349	1.14 303	2.46 357	0.92 269	0.48 529	0.23 316	0.32 351	0.27 328	0.40 389	0.29 252

HI	1.27 267	0.90 458	2.33 259	1.10 383	0.68 276	2.92 230	0.45 84	2.49 193	1.76 347	2.13 429	1.65 331	2.42 445	1.84 485	1.58 243	1.61 440	0.26 165	0.16 47	0.28 248	0.29 385	0.26 143	0.25 172

CoSv	1.27 267	0.90 458	2.33 259	1.10 383	0.68 276	2.92 230	0.45 84	2.49 193	1.76 347	2.13 429	1.65 331	2.42 445	1.84 485	1.58 243	1.61 440	0.26 165	0.16 47	0.28 248	0.29 385	0.26 143	0.25 172

mmm	1.27 267	0.58 212	2.20 242	1.41 535	0.68 276	2.39 174	0.85 338	3.90 438	1.63 305	2.20 459	1.84 409	1.28 276	1.50 399	1.91 311	0.89 251	0.31 330	0.27 408	0.45 514	0.37 488	0.38 373	0.34 336

NRIStereo	1.28 270	0.61 258	1.67 178	1.15 415	0.38 67	4.73 631	0.90 383	2.42 176	1.50 218	1.93 358	1.33 234	1.75 343	1.22 321	2.96 394	1.33 377	0.46 515	0.22 286	0.29 274	0.26 300	0.30 231	0.28 240

RALAANet	1.28 270	1.08 508	3.21 321	1.25 457	0.94 386	1.44 73	0.69 216	3.15 302	2.57 525	2.01 391	1.80 383	1.29 279	1.05 262	2.00 319	1.48 410	0.27 191	0.20 220	0.27 213	0.24 256	0.40 389	0.27 219

CASS	1.29 272	0.66 312	2.62 288	0.95 288	0.66 264	2.84 215	0.69 216	3.00 284	1.79 352	2.57 546	1.95 443	1.39 293	1.55 416	1.59 248	1.06 303	0.50 545	0.28 423	0.34 406	0.28 357	0.46 472	0.63 539
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	1.30 273	0.60 238	5.57 378	0.88 230	0.75 303	3.04 248	0.90 383	2.68 239	1.33 148	1.48 264	1.07 163	2.78 492	0.88 201	1.29 179	0.85 230	0.31 330	0.22 286	0.35 425	0.20 153	0.45 461	0.37 371

qqq	1.30 273	0.57 196	1.67 178	1.15 415	0.51 166	2.18 152	0.91 391	3.98 465	1.53 243	1.50 267	1.24 202	1.79 356	1.34 348	4.66 435	0.98 290	0.28 235	0.31 455	0.33 387	0.33 442	0.33 303	0.32 304

test_4	1.30 273	0.50 113	6.16 382	0.84 200	0.45 122	1.61 97	1.12 483	2.14 130	1.42 172	1.52 268	2.31 529	1.84 371	0.79 163	2.52 369	1.19 335	0.27 191	0.17 82	0.29 274	0.29 385	0.29 205	0.25 172

s12784h	1.31 276	0.45 53	2.41 268	0.71 94	0.35 29	4.42 569	0.50 103	4.22 534	2.73 544	2.01 391	2.48 545	0.91 211	0.96 225	2.01 322	0.70 175	0.29 264	0.18 123	0.24 97	0.16 25	0.27 163	0.18 7

AFF-stereo	1.31 276	0.77 405	1.46 153	1.10 383	0.45 122	3.93 441	0.48 99	2.92 274	2.92 573	1.90 347	2.21 503	2.11 413	1.52 405	1.93 312	1.12 320	0.21 57	0.16 47	0.25 136	0.25 277	0.29 205	0.20 48

Pruner-Stereo	1.32 278	0.59 222	2.11 235	1.79 606	0.47 143	4.73 631	0.79 290	2.53 202	1.72 335	2.47 528	1.58 303	1.48 306	1.03 249	1.66 267	1.47 407	0.44 499	0.21 254	0.34 406	0.30 406	0.30 231	0.39 395

Hybrid-DGEV-03	1.34 279	0.70 344	2.74 301	1.00 323	0.52 179	3.99 470	0.99 439	3.22 310	1.64 306	2.15 440	3.31 606	1.37 292	1.07 275	1.29 179	1.22 346	0.26 165	0.18 123	0.32 351	0.24 256	0.28 185	0.24 158

ToySt	1.35 280	0.72 363	3.65 344	1.01 330	0.50 164	3.31 305	1.01 447	3.46 345	1.73 337	1.30 242	1.55 296	2.07 409	1.47 390	1.88 308	1.40 388	0.27 191	0.27 408	0.30 301	0.32 434	0.42 432	0.39 395

DisPM	1.36 281	0.55 173	2.39 265	1.54 566	0.51 166	4.59 605	0.79 290	2.50 197	1.88 368	2.50 531	1.83 404	1.45 303	1.01 244	2.71 386	0.93 278	0.46 515	0.20 220	0.32 351	0.31 422	0.31 251	0.44 442

sAnonymous2	1.37 282	1.22 539	9.79 425	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	1.23 326	0.98 91	0.78 207	0.29 264	0.25 379	0.31 328	0.30 406	1.06 607	0.71 558

CroCo_RVC	1.37 282	1.22 539	9.79 425	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	1.23 326	0.98 91	0.78 207	0.29 264	0.25 379	0.31 328	0.30 406	1.06 607	0.71 558

GES	1.38 284	0.64 286	2.61 285	1.09 374	0.57 216	4.30 549	1.02 452	3.86 425	1.51 225	1.72 309	1.74 355	1.28 276	1.77 470	1.62 257	1.61 440	0.39 452	0.27 408	0.33 387	0.30 406	0.41 413	0.47 464

Any-RAFT	1.40 285	0.53 148	2.78 302	1.09 374	0.64 249	4.41 567	0.81 311	3.97 463	2.78 551	1.99 377	1.34 239	2.36 435	1.56 418	1.56 238	0.75 195	0.27 191	0.20 220	0.25 136	0.18 84	0.25 113	0.28 240

UDGNet	1.40 285	1.52 579	2.22 247	1.38 529	0.62 243	4.39 560	0.68 205	1.80 82	2.18 436	1.34 246	1.18 186	0.99 230	1.00 240	2.16 337	1.19 335	1.09 624	0.34 483	1.30 640	0.98 628	1.10 614	0.58 524

GMStereo_Zeroshot	1.41 287	1.21 533	3.33 329	1.29 479	0.72 291	3.35 309	0.53 117	2.58 225	1.68 318	2.35 509	1.56 300	2.42 445	0.96 225	2.50 361	1.16 328	0.45 508	0.23 316	0.40 479	0.24 256	0.79 583	0.33 323

Selective-IGEV-i1	1.43 288	0.59 222	2.42 270	1.15 415	1.07 435	3.82 410	1.09 476	3.79 407	2.11 422	1.62 285	1.91 436	2.65 473	1.22 321	1.80 291	1.12 320	0.32 351	0.27 408	0.46 520	0.54 579	0.31 251	0.39 395

rvit_105_1	1.43 288	0.90 458	3.27 325	1.08 368	0.68 276	2.79 208	1.27 511	3.52 357	2.35 473	1.38 254	1.54 292	1.28 276	1.14 303	2.91 390	1.40 388	0.54 562	0.47 570	0.45 514	0.59 591	0.44 453	0.58 524

RAFT-Test	1.44 290	0.59 222	6.10 381	1.01 330	0.69 283	2.90 224	0.80 301	3.68 383	1.70 330	1.85 331	1.68 337	3.15 524	1.03 249	1.20 152	0.99 293	0.27 191	0.22 286	0.25 136	0.23 227	0.27 163	0.25 172

DCRE	1.44 290	0.74 385	3.50 335	1.13 401	0.72 291	1.78 112	0.67 194	2.14 130	1.56 266	1.99 377	8.09 646	1.73 341	1.07 275	1.24 160	0.83 224	0.23 95	0.25 379	0.26 180	0.26 300	0.28 185	0.30 283

AdaStereo	1.45 292	0.83 435	2.34 262	1.28 475	0.81 326	3.21 277	1.14 488	4.20 525	2.46 506	2.05 405	1.77 374	2.48 455	1.18 314	1.71 279	1.44 397	0.43 493	0.25 379	0.43 502	0.28 357	0.44 453	0.34 336
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
aanet-new-78k	1.46 293	0.57 196	14.51 495	0.74 120	0.34 24	3.31 305	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	0.59 222	1.94 206	0.87 225	0.85 352	4.16 517	1.16 491	4.48 615	1.88 368	2.93 587	1.83 404	2.60 466	1.31 342	1.60 250	1.21 343	0.34 382	0.25 379	0.31 328	0.28 357	0.35 343	0.33 323

PFNet+	1.46 293	0.57 196	2.84 304	0.92 264	0.47 143	4.64 612	0.84 329	2.46 189	1.99 386	2.14 432	1.64 324	1.34 284	1.03 249	4.68 437	1.23 350	0.45 508	0.33 470	0.37 453	0.39 509	0.32 283	0.49 476

ACVNet	1.46 293	0.64 286	3.56 338	0.93 280	0.85 352	4.22 535	0.80 301	2.85 267	2.08 409	1.78 320	1.88 424	3.10 519	1.46 388	1.33 189	1.89 484	0.29 264	0.26 396	0.30 301	0.26 300	0.39 384	0.27 219

psmg	1.47 297	0.59 222	1.94 206	0.92 264	0.85 352	4.30 549	1.42 542	4.10 506	1.88 368	2.64 563	2.09 478	2.60 466	1.31 342	1.60 250	1.21 343	0.34 382	0.27 408	0.33 387	0.34 450	0.36 356	0.34 336

BUS	1.49 298	0.59 222	1.94 206	0.87 225	0.85 352	4.50 585	0.76 264	4.48 615	1.88 368	2.93 587	1.83 404	3.63 570	0.97 230	1.60 250	1.17 332	0.34 382	0.25 379	0.31 328	0.28 357	0.35 343	0.33 323

Hybrid-DGEV-2	1.55 299	1.43 571	3.19 320	1.16 422	0.51 166	4.15 507	0.54 126	4.28 562	2.22 440	2.06 410	1.37 248	2.37 436	1.61 426	3.24 400	1.15 324	0.25 148	0.24 352	0.30 301	0.26 300	0.29 205	0.28 240

plain	1.55 299	0.69 333	13.59 473	0.65 54	0.73 296	1.66 103	0.57 134	3.17 305	1.94 380	0.77 135	1.24 202	0.80 177	0.86 189	1.60 250	0.96 286	0.33 370	0.21 254	0.32 351	0.25 277	0.42 432	0.28 240

LCNet	1.55 299	0.54 164	1.88 199	0.99 315	0.55 199	3.60 369	1.21 505	2.86 270	1.53 243	2.18 452	1.74 355	1.43 302	4.17 610	3.62 411	0.87 243	0.29 264	0.20 220	0.28 248	0.77 613	0.47 476	1.85 637

DeepStereo_RVC	1.55 299	0.63 275	3.32 328	0.77 148	0.42 97	4.49 582	0.72 231	2.50 197	1.58 276	2.02 396	1.81 395	1.54 314	6.38 646	1.73 281	1.19 335	0.46 515	0.22 286	0.29 274	0.28 357	0.35 343	0.38 388

acv_ft	1.55 299	0.64 286	3.29 326	1.14 402	2.01 628	2.93 235	0.97 429	3.81 412	2.08 409	2.22 470	1.88 424	3.10 519	1.66 450	1.33 189	2.22 524	0.29 264	0.26 396	0.30 301	0.26 300	0.39 384	0.27 219

TestStereo1	1.56 304	0.81 424	2.32 257	1.61 581	0.64 249	4.13 503	1.36 525	3.79 407	3.20 602	1.60 278	2.57 557	1.39 293	2.15 516	2.51 364	1.30 370	0.29 264	0.20 220	0.34 406	0.25 277	0.40 389	0.36 356

SA-5K	1.56 304	0.81 424	2.32 257	1.61 581	0.64 249	4.13 503	1.36 525	3.79 407	3.20 602	1.60 278	2.57 557	1.39 293	2.15 516	2.51 364	1.30 370	0.29 264	0.20 220	0.34 406	0.25 277	0.40 389	0.36 356

UCFNet_RVC	1.57 306	0.84 440	3.25 323	1.36 517	1.40 527	4.07 489	1.01 447	2.68 239	1.50 218	2.11 422	1.88 424	2.37 436	1.50 399	3.41 405	1.42 394	0.36 415	0.28 423	0.52 559	0.40 520	0.53 499	0.43 436

NF-Stereo	1.58 307	0.61 258	2.66 294	2.26 633	0.47 143	4.68 618	0.67 194	3.31 323	1.48 206	2.11 422	1.59 308	1.36 288	1.09 282	6.08 468	1.20 339	0.40 460	0.20 220	0.36 441	0.34 450	0.31 251	0.36 356

OCTAStereo	1.58 307	0.61 258	2.72 297	2.27 636	0.46 133	4.68 618	0.67 194	3.30 322	1.48 206	2.11 422	1.59 308	1.36 288	1.09 282	6.02 465	1.21 343	0.41 475	0.20 220	0.36 441	0.34 450	0.31 251	0.37 371

RE-Stereo	1.58 307	0.61 258	2.72 297	2.26 633	0.46 133	4.68 618	0.68 205	3.31 323	1.48 206	2.11 422	1.59 308	1.36 288	1.09 282	6.01 463	1.22 346	0.41 475	0.20 220	0.36 441	0.34 450	0.31 251	0.37 371

TVStereo	1.58 307	0.61 258	2.72 297	2.26 633	0.46 133	4.68 618	0.68 205	3.31 323	1.48 206	2.11 422	1.59 308	1.36 288	1.09 282	6.01 463	1.22 346	0.41 475	0.20 220	0.36 441	0.34 450	0.31 251	0.37 371

Gwc-CoAtRS	1.58 307	0.57 196	11.69 452	1.01 330	0.60 231	2.53 191	0.64 177	2.36 167	1.56 266	1.80 325	1.47 272	2.74 482	1.18 314	1.12 122	0.90 255	0.27 191	0.21 254	0.25 136	0.22 206	0.27 163	0.23 140

KYRaft	1.59 312	0.52 130	1.73 184	0.95 288	0.49 159	4.38 558	1.79 579	2.43 181	1.51 225	2.49 530	2.98 585	2.00 396	3.41 590	2.14 335	0.82 221	0.30 306	0.21 254	0.33 387	0.46 547	0.35 343	2.45 652

CCAANet	1.59 312	0.51 121	6.84 389	0.95 288	0.91 376	2.20 156	0.83 321	3.35 336	1.70 330	1.23 238	1.58 303	2.71 479	1.11 292	4.89 439	1.37 383	0.41 475	0.21 254	0.28 248	0.24 256	0.27 163	0.29 252

Reg-Stereo(zero)	1.60 314	0.42 36	10.69 439	0.89 237	0.68 276	3.27 295	0.47 95	2.27 153	1.54 252	1.48 264	1.24 202	2.55 461	2.68 555	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	1.60 314	0.56 185	2.47 272	0.78 152	1.36 517	4.11 498	0.71 228	3.57 366	2.79 553	1.75 316	1.61 317	1.58 318	1.41 370	5.79 460	1.56 430	0.34 382	0.28 423	0.36 441	0.29 385	0.33 303	0.37 371

AIO-test2	1.61 316	1.30 550	3.40 331	1.16 422	1.31 500	3.18 272	0.74 251	4.06 490	1.52 236	1.72 309	2.21 503	0.78 171	0.74 133	3.64 413	0.95 285	3.64 662	0.26 396	0.35 425	0.42 534	0.37 368	0.33 323

Prome-Stereo	1.61 316	0.55 173	1.71 182	0.98 309	0.60 231	4.41 567	1.82 583	3.03 288	1.53 243	2.18 452	3.45 610	1.72 340	3.49 596	2.23 348	1.08 308	0.29 264	0.20 220	0.26 180	0.25 277	0.34 322	2.16 643

test_sample1	1.62 318	0.55 173	1.88 199	1.44 542	0.79 319	2.27 162	0.64 177	4.00 471	1.82 355	1.87 337	1.35 242	1.57 316	1.62 430	9.55 547	1.24 352	0.30 306	0.27 408	0.31 328	0.28 357	0.32 283	0.32 304

RAFT+CT+SA	1.62 318	0.72 363	7.42 394	0.97 301	1.42 539	4.04 481	0.94 413	3.90 438	1.61 296	1.61 283	1.63 322	1.33 283	1.18 314	2.73 388	1.10 312	0.27 191	0.19 169	0.31 328	0.34 450	0.33 303	0.33 323

SA	1.62 318	0.75 396	3.78 351	1.07 360	0.43 103	4.26 540	1.36 525	4.45 612	3.12 591	1.63 287	1.97 449	1.68 331	2.26 528	2.55 372	1.27 362	0.27 191	0.22 286	0.37 453	0.37 488	0.35 343	0.30 283

Sa-1000	1.63 321	0.79 415	3.56 338	1.11 390	0.48 151	4.06 484	1.41 540	4.49 618	2.75 548	2.00 389	2.80 577	1.84 371	1.43 378	2.64 381	1.50 416	0.27 191	0.19 169	0.36 441	0.33 442	0.36 356	0.30 283

PSMNet-RUCA	1.64 322	1.50 578	2.57 281	1.50 559	1.38 523	3.05 250	1.36 525	3.31 323	2.24 445	1.36 249	2.07 475	1.40 298	1.09 282	1.83 296	1.55 428	1.15 628	0.69 621	1.26 639	0.96 626	1.64 636	0.94 598

test_sample7	1.65 323	0.70 344	2.60 282	1.48 554	0.76 307	2.38 172	1.07 467	4.35 589	2.11 422	2.14 432	1.75 359	1.75 343	1.67 452	6.26 472	1.26 358	0.44 499	0.48 576	0.43 502	0.40 520	0.46 472	0.43 436

StereoVision	1.65 323	0.75 396	7.47 396	1.01 330	1.80 612	2.61 198	0.61 155	3.06 293	1.96 381	1.25 239	3.46 611	1.85 374	0.88 201	2.07 325	1.93 489	0.43 493	0.36 495	0.37 453	0.36 476	0.48 479	0.33 323

dad	1.65 323	1.19 530	3.04 314	0.98 309	0.56 204	4.22 535	0.84 329	1.99 107	2.48 507	2.14 432	1.68 337	1.62 324	1.13 296	3.85 418	2.04 503	1.03 623	0.40 527	2.04 649	0.48 555	0.75 577	0.53 498

PSM-softLoss	1.66 326	0.59 222	5.15 371	2.25 631	0.48 151	4.68 618	0.69 216	2.57 216	1.52 236	2.14 432	1.45 265	1.42 300	0.99 238	6.04 466	1.20 339	0.41 475	0.23 316	0.37 453	0.39 509	0.32 283	0.31 293

KMStereo	1.66 326	0.59 222	5.15 371	2.25 631	0.48 151	4.68 618	0.69 216	2.57 216	1.52 236	2.14 432	1.45 265	1.42 300	0.99 238	6.04 466	1.20 339	0.41 475	0.23 316	0.37 453	0.39 509	0.32 283	0.31 293

DDVS	1.68 328	0.79 415	2.52 276	1.26 464	1.16 460	3.17 270	0.78 283	3.12 299	1.82 355	1.86 335	1.91 436	2.92 505	1.43 378	6.20 470	1.63 448	0.45 508	0.65 613	0.34 406	0.38 501	0.48 479	0.79 580

ISRNet	1.69 329	0.76 402	5.69 379	1.27 472	1.36 517	2.85 217	0.61 155	3.60 370	1.91 376	2.13 429	2.12 486	2.90 500	1.41 370	2.51 364	1.71 459	0.49 541	0.50 582	0.56 575	0.47 550	0.49 485	0.57 519

IER	1.69 329	0.65 300	7.19 392	0.94 285	1.15 455	3.28 299	0.89 378	3.48 347	1.97 383	2.10 418	1.98 451	2.28 421	2.12 512	2.25 349	1.75 469	0.29 264	0.23 316	0.36 441	0.30 406	0.32 283	0.34 336

RAFT_R40	1.70 331	0.59 222	2.99 311	1.46 548	0.46 133	4.74 634	0.98 437	2.23 145	1.56 266	2.02 396	2.35 537	2.71 479	2.56 549	6.71 486	0.90 255	0.40 460	0.19 169	0.30 301	0.27 328	0.33 303	0.26 202

ffm	1.72 332	0.60 238	5.21 373	1.14 402	0.99 406	3.62 374	0.86 343	4.22 534	3.37 616	2.20 459	2.30 523	3.48 552	1.62 430	2.21 345	0.65 145	0.29 264	0.16 47	0.48 532	0.37 488	0.30 231	0.29 252

Anonymous3	1.72 332	0.76 402	11.61 451	0.83 189	0.84 350	4.46 574	0.84 329	3.57 366	1.16 119	1.34 246	1.37 248	1.11 249	1.03 249	1.58 243	1.13 322	0.70 600	0.58 601	0.33 387	0.35 466	0.47 476	0.42 426

DMCA	1.72 332	0.74 385	6.63 384	1.14 402	0.96 390	3.98 469	0.90 383	3.75 399	2.76 549	2.83 582	1.58 303	2.35 433	1.18 314	1.58 243	1.98 498	0.40 460	0.27 408	0.42 498	0.26 300	0.36 356	0.38 388

fff	1.74 335	0.70 344	9.08 415	0.81 164	0.36 33	4.15 507	0.57 134	4.23 538	2.09 412	2.30 491	1.80 383	1.19 264	3.02 570	1.44 215	1.46 402	0.29 264	0.23 316	0.23 58	0.18 84	0.24 87	0.42 426

DCANet	1.74 335	0.73 374	9.08 415	0.82 176	0.40 83	4.18 525	0.59 147	4.25 548	2.97 577	2.35 509	1.84 409	1.18 260	1.63 443	1.51 231	1.55 428	0.29 264	0.24 352	0.23 58	0.18 84	0.30 231	0.53 498

csc	1.74 335	0.70 344	9.08 415	0.81 164	0.36 33	4.15 507	0.57 134	4.23 538	2.09 412	2.30 491	1.80 383	1.19 264	3.02 570	1.44 215	1.46 402	0.29 264	0.23 316	0.23 58	0.18 84	0.24 87	0.42 426

cscssc	1.74 335	0.70 344	9.08 415	0.81 164	0.36 33	4.15 507	0.57 134	4.23 538	2.09 412	2.30 491	1.80 383	1.19 264	3.02 570	1.44 215	1.46 402	0.29 264	0.23 316	0.23 58	0.18 84	0.24 87	0.42 426

test_sample2	1.75 339	0.56 185	2.25 250	1.41 535	0.80 321	2.91 227	0.86 343	4.05 486	2.04 401	1.91 352	1.39 254	1.57 316	1.55 416	10.65 586	1.06 303	0.32 351	0.28 423	0.32 351	0.30 406	0.36 356	0.33 323

anonymity	1.76 340	1.26 546	2.73 300	1.66 586	1.32 507	1.84 116	1.07 467	3.49 350	2.30 461	2.11 422	2.11 483	1.71 339	3.90 604	1.82 295	1.48 410	1.10 625	1.09 638	1.08 633	1.08 634	1.05 606	1.09 608

SST-Stereo	1.76 340	0.58 212	3.10 315	1.44 542	0.46 133	4.71 630	0.76 264	2.22 144	2.79 553	2.07 414	2.18 497	2.43 448	3.22 583	6.66 482	0.84 227	0.42 487	0.19 169	0.30 301	0.27 328	0.35 343	0.26 202

StereoDRNet-Refined	1.77 342	0.81 424	2.22 247	1.21 444	0.76 307	3.26 292	0.71 228	3.82 415	2.05 404	2.29 487	2.05 470	2.98 509	1.44 381	7.15 493	2.27 528	0.30 306	0.23 316	0.42 498	0.33 442	0.45 461	0.64 543
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CSP-Net	1.78 343	1.32 556	1.92 204	1.16 422	1.03 421	3.38 314	1.31 517	3.52 357	1.75 345	1.96 368	1.93 442	2.40 439	1.48 392	8.58 521	1.58 433	0.46 515	0.34 483	0.27 213	0.26 300	0.41 413	0.50 483

MM-Stereo_test2	1.79 344	0.53 148	20.16 606	1.43 539	0.47 143	2.57 194	0.73 239	1.67 66	1.47 196	0.94 193	0.96 130	0.84 187	0.79 163	1.16 138	0.68 158	0.24 123	0.17 82	0.25 136	0.22 206	0.30 231	0.22 120

tt1	1.79 344	0.73 374	10.41 436	1.75 598	0.36 33	4.55 597	0.79 290	4.22 534	3.37 616	1.08 222	1.80 383	0.74 163	1.48 392	2.21 345	0.65 145	0.29 264	0.16 47	0.31 328	0.22 206	0.30 231	0.29 252

RAFT_CTSACE	1.80 346	1.06 504	10.00 428	1.71 593	1.39 525	3.49 341	1.06 465	3.05 290	1.62 302	1.70 304	2.04 464	2.51 458	1.80 478	1.98 317	0.94 280	0.25 148	0.22 286	0.28 248	0.30 406	0.30 231	0.26 202

UPFNet	1.81 347	0.63 275	6.71 385	1.25 457	1.44 540	3.50 345	1.35 523	4.02 477	1.85 364	2.40 520	1.52 284	2.41 442	1.40 363	3.62 411	1.88 483	0.34 382	0.33 470	0.37 453	0.31 422	0.41 413	0.39 395

IGEV_i1	1.83 348	0.60 238	10.98 444	1.30 486	0.53 189	3.09 258	0.86 343	3.70 393	1.57 272	1.67 297	1.76 368	2.33 430	1.35 351	3.23 398	1.16 328	0.35 402	0.27 408	0.53 564	0.58 588	0.34 322	0.40 416

AACVNet	1.83 348	1.02 492	2.41 268	1.45 546	0.87 362	3.21 277	0.73 239	3.16 303	1.61 296	2.01 391	1.82 403	2.28 421	1.33 345	10.98 600	1.49 415	0.39 452	0.32 463	0.38 469	0.32 434	0.43 442	0.44 442

111	1.83 348	0.92 466	9.08 415	0.81 164	0.36 33	4.25 539	0.91 391	4.44 609	2.70 541	2.39 518	1.96 444	2.30 427	1.64 446	1.28 174	1.82 476	0.28 235	0.22 286	0.24 97	0.20 153	0.31 251	0.54 504

ACVNet-DCA	1.85 351	0.74 385	13.77 476	1.78 601	0.36 33	4.48 576	0.74 251	3.98 465	1.53 243	1.01 206	1.81 395	0.72 150	1.62 430	2.13 332	0.64 136	0.29 264	0.17 82	0.32 351	0.21 171	0.33 303	0.32 304

NLSM1	1.86 352	0.53 148	1.39 143	0.73 113	1.89 621	3.09 258	0.64 177	8.41 664	12.10 669	0.79 143	1.21 194	0.73 157	0.86 189	1.67 272	1.45 401	0.26 165	0.24 352	0.29 274	0.24 256	0.31 251	0.27 219

ITSA-stereo	1.86 352	0.72 363	3.74 348	1.20 438	0.66 264	4.09 491	0.91 391	4.24 546	2.53 518	1.93 358	1.77 374	1.59 320	2.15 516	6.12 469	2.44 543	0.40 460	0.38 513	0.40 479	0.40 520	0.50 487	0.98 602

test_5	1.87 354	0.75 396	10.23 433	1.14 402	1.40 527	3.85 424	1.27 511	3.91 443	1.93 378	1.69 300	1.78 377	1.67 329	1.79 473	2.99 396	1.17 332	0.30 306	0.18 123	0.35 425	0.33 442	0.34 322	0.33 323

NINENet	1.87 354	0.74 385	2.60 282	1.12 394	1.06 429	4.50 585	0.76 264	4.41 604	2.24 445	2.16 446	1.86 420	3.63 570	0.97 230	8.00 511	1.17 332	0.41 475	0.30 446	0.41 491	0.30 406	0.41 413	0.36 356

IRAFT_RVC	1.87 354	0.60 238	4.33 359	2.40 640	0.66 264	4.59 605	1.59 563	2.96 279	1.51 225	2.23 474	1.75 359	2.09 410	2.63 552	6.70 483	1.50 416	0.33 370	0.21 254	0.33 387	0.29 385	0.32 283	0.32 304

MLCV	1.87 354	0.91 464	8.59 409	1.10 383	0.57 216	3.59 367	0.53 117	3.70 393	2.20 439	2.80 579	2.25 509	2.00 396	1.42 375	4.13 427	1.86 481	0.30 306	0.20 220	0.32 351	0.21 171	0.33 303	0.36 356

iRaft-Stereo_20w	1.88 358	0.62 267	10.58 438	0.90 247	0.83 343	2.96 241	0.78 283	4.90 640	1.58 276	2.29 487	1.60 313	1.25 273	4.51 618	2.28 351	0.90 255	0.29 264	0.21 254	0.26 180	0.24 256	0.41 413	0.31 293

DSFCA	1.89 359	0.69 333	3.14 318	1.10 383	1.18 462	3.99 470	1.79 579	3.50 353	2.16 432	3.10 600	1.64 324	2.91 503	2.50 545	5.38 448	2.26 526	0.43 493	0.38 513	0.37 453	0.36 476	0.50 487	0.42 426

iResNet_ROB	1.89 359	1.02 492	8.60 410	1.39 531	0.98 403	3.72 389	0.66 190	3.84 419	2.65 535	1.88 340	2.05 470	1.98 393	1.27 331	4.52 433	1.67 455	0.30 306	0.20 220	0.28 248	0.18 84	0.31 251	0.40 416

MM-Stereo_test1	1.90 361	0.53 148	19.85 592	1.39 531	0.48 151	1.81 115	0.79 290	3.00 284	1.82 355	1.69 300	1.09 166	0.87 198	0.97 230	1.45 219	0.74 192	0.24 123	0.21 254	0.27 213	0.24 256	0.35 343	0.24 158

H2IRNET	1.90 361	0.53 148	14.29 492	1.14 402	0.60 231	4.48 576	0.44 79	2.65 234	1.81 354	1.05 215	2.30 523	1.67 329	1.40 363	2.17 339	1.50 416	0.36 415	0.21 254	0.33 387	0.37 488	0.34 322	0.29 252

CFNet-ft	1.90 361	0.95 478	3.56 338	1.07 360	1.54 557	4.09 491	0.90 383	2.85 267	1.82 355	1.78 320	1.70 344	2.75 484	1.48 392	9.33 540	1.72 461	0.33 370	0.30 446	0.61 591	0.36 476	0.52 493	0.39 395

CFNet_RVC	1.90 361	0.95 478	3.56 338	1.07 360	1.54 557	4.09 491	0.90 383	2.85 267	1.82 355	1.78 320	1.70 344	2.75 484	1.48 392	9.33 540	1.72 461	0.33 370	0.30 446	0.61 591	0.36 476	0.52 493	0.39 395

PSMNet-ADL	1.91 365	0.72 363	1.78 191	1.09 374	0.86 357	4.18 525	0.78 283	3.77 403	2.10 420	1.72 309	1.85 417	2.91 503	1.82 483	10.38 579	1.91 487	0.48 529	0.46 565	0.28 248	0.29 385	0.38 373	0.51 491

GEStereo_RVC	1.91 365	0.80 419	6.57 383	1.20 438	1.06 429	4.02 477	1.43 544	4.13 509	1.89 372	2.03 400	1.80 383	2.34 431	1.86 490	4.94 440	1.77 470	0.48 529	0.38 513	0.32 351	0.28 357	0.42 432	0.50 483

DN-CSS_ROB	1.91 365	1.55 581	11.13 446	1.82 608	0.88 366	3.99 470	0.61 155	4.01 473	1.67 315	1.64 290	1.89 430	1.39 293	1.06 270	3.23 398	1.50 416	0.31 330	0.19 169	0.44 507	0.29 385	0.37 368	0.31 293

qqq1	1.92 368	0.57 196	4.46 360	1.36 517	0.57 216	2.03 133	0.73 239	4.25 548	2.80 557	2.32 501	2.31 529	1.95 384	1.52 405	10.99 601	0.71 178	0.34 382	0.32 463	0.30 301	0.23 227	0.29 205	0.29 252

fff1	1.92 368	0.57 196	4.46 360	1.36 517	0.57 216	2.03 133	0.73 239	4.25 548	2.80 557	2.32 501	2.31 529	1.95 384	1.52 405	10.99 601	0.71 178	0.34 382	0.32 463	0.30 301	0.23 227	0.29 205	0.29 252

raft_robust	1.92 368	1.15 522	3.34 330	1.02 341	0.43 103	3.84 416	0.46 89	4.42 605	2.52 516	1.67 297	1.36 246	2.17 415	6.37 644	6.78 488	1.04 301	0.28 235	0.24 352	0.30 301	0.35 466	0.31 251	0.32 304

delet	1.92 368	0.76 402	5.14 370	1.01 330	1.65 583	3.44 326	2.03 595	3.76 401	2.48 507	2.01 391	2.05 470	2.63 470	1.90 496	5.34 447	2.12 513	0.28 235	0.29 433	0.40 479	0.31 422	0.41 413	0.45 448

BEATNet_4x	1.92 368	1.36 561	8.75 413	1.20 438	0.56 204	3.46 332	1.03 455	4.00 471	2.43 498	2.25 480	1.70 344	2.10 411	1.59 419	2.57 375	3.05 572	0.37 423	0.22 286	0.47 524	0.29 385	0.60 525	0.40 416

IIG-Stereo	1.95 373	0.79 415	2.14 237	2.78 647	0.66 264	4.62 609	0.76 264	4.27 557	1.53 243	2.63 562	3.14 598	3.35 541	1.61 426	7.65 506	1.41 392	0.39 452	0.20 220	0.31 328	0.25 277	0.33 303	0.22 120

LALA_ROB	1.95 373	1.48 576	3.11 316	1.05 351	0.98 403	3.99 470	1.82 583	4.44 609	2.28 457	3.31 610	1.85 417	2.76 490	1.67 452	4.04 426	3.23 575	0.46 515	0.41 536	0.55 573	0.52 573	0.60 525	0.57 519

DCANet-4	1.96 375	0.51 121	14.31 493	0.82 176	0.40 83	4.16 517	0.57 134	4.29 566	2.98 580	2.30 491	1.80 383	1.03 238	1.54 415	1.44 215	1.44 397	0.29 264	0.23 316	0.23 58	0.18 84	0.24 87	0.42 426

PSMNet-RSSM	1.96 375	0.77 405	3.26 324	1.29 479	1.31 500	4.19 529	0.96 424	3.68 383	1.89 372	2.05 405	1.80 383	2.60 466	1.70 459	9.84 555	1.81 474	0.35 402	0.29 433	0.35 425	0.37 488	0.42 432	0.35 350

4D-IteraStereo	1.97 377	0.84 440	20.43 623	0.78 152	1.56 564	2.09 145	1.05 463	2.43 181	1.56 266	1.41 259	1.00 135	1.94 382	0.61 85	1.22 156	1.06 303	0.27 191	0.18 123	0.31 328	0.26 300	0.27 163	0.23 140

OMP-Stereo	1.97 377	0.93 470	1.88 199	2.76 646	0.67 271	4.58 604	1.48 547	4.31 577	1.54 252	3.15 605	2.76 573	3.25 532	1.38 356	7.66 507	1.35 381	0.40 460	0.20 220	0.33 387	0.26 300	0.33 303	0.24 158

cc1	1.98 379	0.74 385	13.77 476	1.78 601	0.36 33	4.48 576	0.74 251	4.23 538	3.95 634	1.01 206	1.81 395	0.72 150	1.62 430	2.13 332	0.64 136	0.29 264	0.17 82	0.32 351	0.21 171	0.31 251	0.29 252

hknet	1.98 379	0.64 286	8.70 412	0.87 225	1.07 435	4.16 517	1.16 491	4.48 615	1.73 337	2.93 587	1.83 404	3.48 552	1.30 340	3.91 422	1.51 422	0.31 330	0.25 379	0.31 328	0.28 357	0.35 343	0.33 323

GANet-RSSM	1.98 379	0.62 267	3.49 333	1.69 589	1.23 483	4.22 535	0.91 391	3.31 323	1.86 365	1.81 326	1.74 355	2.34 431	1.82 483	10.92 598	1.73 465	0.34 382	0.29 433	0.31 328	0.28 357	0.39 384	0.40 416

1test111	1.99 382	0.74 385	13.77 476	1.78 601	0.36 33	4.48 576	0.74 251	3.98 465	1.53 243	1.01 206	1.81 395	0.72 150	1.62 430	4.66 435	0.98 290	0.29 264	0.17 82	0.32 351	0.21 171	0.33 303	0.32 304

SMFormer	2.00 383	0.57 196	4.46 360	1.36 517	0.57 216	2.03 133	0.73 239	4.25 548	2.80 557	2.32 501	2.31 529	1.95 384	1.52 405	10.99 601	2.13 516	0.34 382	0.32 463	0.36 441	0.31 422	0.38 373	0.36 356

tta	2.00 383	0.57 196	4.46 360	1.36 517	0.57 216	2.03 133	0.73 239	4.25 548	2.80 557	2.32 501	2.31 529	1.95 384	1.52 405	10.99 601	2.13 516	0.34 382	0.32 463	0.36 441	0.31 422	0.29 205	0.29 252

TestStereo	2.00 383	1.02 492	12.25 456	0.70 85	0.61 236	1.88 120	0.55 127	2.31 161	1.52 236	1.41 259	1.33 234	1.27 275	0.90 210	11.62 628	0.81 219	0.34 382	0.19 169	0.33 387	0.24 256	0.44 453	0.24 158

cross-raft	2.01 386	0.57 196	19.01 569	1.03 348	0.56 204	2.11 148	0.72 231	3.63 375	1.57 272	1.77 318	1.51 283	3.17 526	1.13 296	1.16 138	0.85 230	0.23 95	0.21 254	0.26 180	0.23 227	0.28 185	0.25 172

MMNet	2.02 387	0.81 424	10.76 440	1.12 394	1.23 483	3.53 352	0.89 378	3.79 407	2.08 409	2.15 440	1.76 368	2.15 414	2.12 512	3.69 414	2.32 531	0.31 330	0.29 433	0.34 406	0.27 328	0.38 373	0.42 426

xx1	2.03 388	0.74 385	13.77 476	1.78 601	0.36 33	4.48 576	0.74 251	4.23 538	3.95 634	1.01 206	1.81 395	1.79 356	1.34 348	2.13 332	0.64 136	0.29 264	0.17 82	0.33 387	0.33 442	0.33 303	0.32 304

HGLStereo	2.03 388	0.74 385	7.50 397	1.23 453	1.56 564	3.62 374	0.95 417	3.78 406	1.89 372	2.03 400	2.20 501	3.12 522	2.14 515	5.68 457	2.04 503	0.37 423	0.31 455	0.32 351	0.29 385	0.40 389	0.45 448

ssnet_v2	2.04 390	0.88 455	7.87 398	1.20 438	0.87 362	3.86 426	1.64 569	4.01 473	2.60 530	2.61 557	1.96 444	3.79 576	1.71 461	2.20 343	2.96 568	0.41 475	0.35 489	0.42 498	0.37 488	0.55 505	0.52 496

ADStereo(finetuned)	2.04 390	0.73 374	13.28 467	0.82 176	0.40 83	4.16 517	0.59 147	4.25 548	2.97 577	2.35 509	1.84 409	1.18 260	3.40 589	1.52 233	1.54 427	0.29 264	0.24 352	0.23 58	0.18 84	0.30 231	0.51 491

CBFPSM	2.05 392	0.95 478	10.12 432	1.07 360	1.05 426	2.84 215	1.20 502	3.28 319	1.73 337	1.82 328	1.30 224	4.56 617	4.06 607	2.34 352	2.34 533	0.25 148	0.38 513	0.32 351	0.27 328	0.37 368	0.79 580

DeepPruner_ROB	2.05 392	1.09 511	10.50 437	1.01 330	1.20 476	4.39 560	0.91 391	3.14 300	1.72 335	2.60 555	1.54 292	2.78 492	1.27 331	4.52 433	1.72 461	0.51 551	0.40 527	0.37 453	0.34 450	0.48 479	0.52 496

DLCB_ROB	2.05 392	0.95 478	2.37 263	1.24 455	1.02 420	2.92 230	1.30 516	3.68 383	2.30 461	2.91 585	2.17 495	3.32 539	1.52 405	10.37 577	2.50 548	0.40 460	0.33 470	0.40 479	0.36 476	0.41 413	0.47 464

NLCSM	2.07 395	0.57 196	1.26 112	0.68 74	1.83 614	3.24 286	0.69 216	8.40 663	9.75 663	0.92 189	1.30 224	0.87 198	1.06 270	7.60 503	1.57 432	0.28 235	0.25 379	0.29 274	0.25 277	0.36 356	0.27 219

HITNet	2.07 395	0.82 431	14.77 498	1.34 506	0.56 204	3.47 335	0.80 301	4.07 493	2.35 473	2.16 446	1.61 317	1.64 326	1.44 381	2.09 330	2.56 555	0.26 165	0.18 123	0.41 491	0.26 300	0.45 461	0.25 172
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
ETE_ROB	2.07 395	1.40 567	3.01 313	1.09 374	0.92 378	3.94 447	1.53 554	4.25 548	2.23 443	3.31 610	2.06 474	2.35 433	1.52 405	8.74 523	2.07 509	0.44 499	0.36 495	0.51 553	0.48 555	0.54 502	0.62 535

CFNet-RSSM	2.08 398	0.52 130	20.06 600	1.01 330	0.56 204	3.39 315	0.64 177	3.67 381	1.55 260	1.72 309	1.37 248	2.57 463	1.19 318	1.11 117	0.86 237	0.27 191	0.20 220	0.25 136	0.23 227	0.27 163	0.23 140

NLMM	2.10 399	0.53 148	1.23 102	0.63 31	1.86 616	2.81 211	0.61 155	11.68 672	14.99 675	0.80 147	0.86 92	0.92 217	1.03 249	1.12 122	1.48 410	0.26 165	0.25 379	0.27 213	0.22 206	0.31 251	0.24 158

coex_refinement	2.10 399	0.85 446	3.67 345	1.31 490	1.13 452	3.21 277	0.85 338	3.86 425	2.31 465	2.51 535	1.92 439	3.49 558	1.69 457	11.08 608	2.13 516	0.37 423	0.25 379	0.27 213	0.31 422	0.41 413	0.37 371

iRaft-Stereo_5w	2.10 399	0.83 435	8.57 408	0.81 164	0.76 307	3.21 277	0.84 329	3.71 395	1.65 311	1.56 273	2.50 547	2.20 417	2.23 526	9.13 535	2.01 501	0.38 440	0.19 169	0.35 425	0.27 328	0.45 461	0.39 395

WQFJA1	2.11 402	0.52 130	1.23 102	0.63 31	1.87 619	2.81 211	0.61 155	11.67 671	15.01 676	0.80 147	0.86 92	0.92 217	1.03 249	1.13 126	1.48 410	0.26 165	0.25 379	0.27 213	0.22 206	0.31 251	0.24 158

DFGA-Net	2.11 402	3.00 630	7.43 395	1.11 390	0.76 307	3.72 389	0.60 150	2.63 232	1.91 376	2.01 391	2.07 475	1.22 269	1.04 257	10.26 575	2.26 526	0.27 191	0.22 286	0.34 406	0.34 450	0.61 530	0.48 469

G2L-Stereo_test	2.11 402	0.86 449	7.12 391	1.65 585	1.19 469	3.54 356	1.02 452	3.57 366	2.01 392	2.50 531	1.68 337	3.15 524	1.50 399	9.21 538	1.62 445	0.28 235	0.19 169	0.23 58	0.22 206	0.27 163	0.31 293

CFNet_pseudo	2.12 405	0.67 322	15.14 509	0.85 212	0.74 301	3.95 452	0.64 177	3.95 456	1.78 350	1.90 347	1.79 380	3.27 534	1.62 430	2.51 364	1.16 328	0.31 330	0.36 495	0.53 564	0.27 328	0.63 536	0.44 442

test_xeample3	2.12 405	0.63 275	21.55 660	0.91 258	0.47 143	1.85 117	0.94 413	7.96 660	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	2.13 407	0.78 411	10.06 429	1.19 434	1.06 429	3.84 416	0.93 408	3.32 328	2.27 453	2.20 459	1.47 272	2.65 473	1.20 320	8.38 517	1.81 474	0.28 235	0.19 169	0.23 58	0.22 206	0.28 185	0.32 304

ccs_rob	2.13 407	0.67 322	15.11 508	0.84 200	0.75 303	3.96 462	0.65 187	3.95 456	1.78 350	1.88 340	1.79 380	3.26 533	1.64 446	2.51 364	1.16 328	0.31 330	0.36 495	0.54 572	0.27 328	0.65 547	0.45 448

WQFJX	2.14 409	0.54 164	1.28 120	0.61 16	1.85 615	2.87 221	0.77 276	11.60 670	14.62 674	0.82 153	1.15 179	0.89 204	1.10 288	1.69 275	1.39 385	0.28 235	0.25 379	0.25 136	0.21 171	0.32 283	0.25 172

SepStereo	2.15 410	0.67 322	4.79 367	1.14 402	1.64 579	2.93 235	2.13 600	4.09 499	2.74 545	4.17 634	2.52 550	2.46 453	1.79 473	8.36 515	1.63 448	0.37 423	0.22 286	0.39 473	0.25 277	0.41 413	0.34 336

IGEV-FE	2.16 411	0.69 333	20.56 626	1.22 447	0.54 191	2.18 152	0.53 117	3.38 339	1.61 296	1.93 358	1.55 296	3.74 573	1.06 270	1.56 238	0.91 264	0.29 264	0.20 220	0.27 213	0.29 385	0.40 389	0.32 304

IGEV_Zeroshot_test	2.16 411	0.69 333	20.60 630	1.22 447	0.54 191	2.18 152	0.53 117	3.38 339	1.61 296	1.93 358	1.55 296	3.76 575	1.05 262	1.55 237	0.91 264	0.29 264	0.20 220	0.27 213	0.29 385	0.40 389	0.32 304

anonymousa	2.16 411	0.67 322	19.19 570	1.04 350	1.67 587	2.06 142	0.79 290	2.86 270	1.96 381	1.85 331	2.14 490	3.23 531	1.81 481	1.12 122	1.15 324	0.26 165	0.26 396	0.34 406	0.32 434	0.30 231	0.28 240

NLMM1	2.18 414	0.55 173	1.34 132	0.62 23	1.86 616	3.30 304	0.62 170	11.92 673	15.07 677	0.86 176	0.96 130	0.84 187	0.90 210	1.83 296	1.35 381	0.27 191	0.27 408	0.27 213	0.24 256	0.31 251	0.28 240

AIO-test1	2.18 414	0.66 312	18.95 567	0.89 237	1.48 547	3.40 318	0.97 429	4.19 524	1.68 318	0.86 176	1.35 242	0.99 230	0.75 136	4.47 432	1.27 362	0.23 95	0.23 316	0.28 248	0.33 442	0.31 251	0.35 350

SFCPSM	2.18 414	0.63 275	17.03 533	0.88 230	0.98 403	3.74 395	1.28 513	4.09 499	2.16 432	1.85 331	1.83 404	1.65 327	1.39 359	2.50 361	1.50 416	0.33 370	0.27 408	0.39 473	0.36 476	0.34 322	0.37 371

WQFJX1	2.20 417	0.52 130	1.38 141	0.62 23	1.78 608	3.07 255	0.67 194	12.26 676	15.24 678	0.84 168	1.05 156	0.91 211	0.97 230	1.88 308	1.26 358	0.27 191	0.25 379	0.28 248	0.21 171	0.36 356	0.25 172

GANet-ADL	2.20 417	0.73 374	20.11 605	1.25 457	0.69 283	3.83 411	0.76 264	3.49 350	1.71 332	1.65 294	1.99 454	2.10 411	1.10 288	1.42 211	1.26 358	0.38 440	0.33 470	0.25 136	0.22 206	0.42 432	0.36 356

MSKI-zero shot	2.22 419	0.64 286	20.09 604	0.96 294	0.56 204	4.04 481	0.70 226	3.91 443	1.50 218	1.92 354	2.28 515	1.92 380	0.71 119	2.93 392	0.67 154	0.26 165	0.23 316	0.26 180	0.21 171	0.28 185	0.26 202

PS-NSSS	2.22 419	1.33 559	2.90 308	0.97 301	1.53 556	4.11 498	1.08 472	4.55 626	2.65 535	2.10 418	2.32 534	1.77 348	1.40 363	11.79 641	1.61 440	0.68 595	0.45 556	0.96 627	0.43 538	0.95 597	0.92 595

PCWNet_CMD	2.23 421	0.65 300	17.36 538	0.83 189	0.76 307	3.51 347	0.64 177	3.60 370	1.97 383	1.70 304	1.63 322	3.22 529	3.05 574	2.09 330	1.11 317	0.31 330	0.36 495	0.47 524	0.26 300	0.64 544	0.47 464

HH	2.23 421	0.86 449	21.59 661	0.98 309	0.51 166	1.49 81	0.82 315	2.74 247	1.54 252	1.10 224	1.69 342	4.62 620	1.86 490	2.55 372	0.69 169	0.26 165	0.22 286	0.29 274	0.23 227	0.34 322	0.27 219

HanStereo	2.23 421	0.86 449	21.59 661	0.98 309	0.51 166	1.49 81	0.82 315	2.74 247	1.54 252	1.10 224	1.69 342	4.62 620	1.86 490	2.55 372	0.69 169	0.26 165	0.22 286	0.29 274	0.23 227	0.34 322	0.27 219

MSMDNet	2.23 421	0.64 286	17.32 534	0.84 200	0.75 303	3.53 352	0.64 177	3.61 373	1.98 385	1.71 308	1.64 324	3.22 529	2.99 567	2.08 327	1.11 317	0.31 330	0.37 507	0.45 514	0.26 300	0.62 534	0.45 448

Select-FE	2.25 425	0.87 452	17.36 538	1.06 357	0.99 406	2.04 138	0.46 89	3.79 407	1.61 296	2.52 537	1.81 395	4.41 609	3.15 577	1.83 296	0.92 269	0.32 351	0.35 489	0.30 301	0.41 527	0.32 283	0.55 510

FENet	2.25 425	0.50 113	20.29 616	1.35 511	0.67 271	4.01 475	0.60 150	3.95 456	1.99 386	1.96 368	1.11 171	2.43 448	1.43 378	1.60 250	1.39 385	0.32 351	0.22 286	0.33 387	0.26 300	0.29 205	0.39 395

DISCO	2.25 425	0.73 374	10.06 429	1.76 599	1.12 448	3.47 335	1.25 510	3.24 315	2.26 451	2.65 567	1.96 444	4.53 615	1.92 498	4.17 429	3.61 579	0.32 351	0.25 379	0.31 328	0.29 385	0.66 552	0.41 422

iinet-f	2.26 428	1.18 528	13.71 474	1.14 402	1.11 447	3.77 399	1.10 479	4.14 515	2.17 434	2.06 410	1.76 368	2.99 510	2.99 567	2.50 361	2.49 547	0.35 402	0.39 522	0.27 213	0.28 357	0.45 461	0.39 395

ICVP	2.26 428	0.66 312	21.18 651	0.99 315	0.88 366	4.28 546	0.95 417	3.32 328	1.60 292	1.66 295	1.76 368	1.34 284	1.14 303	1.62 257	1.32 373	0.53 560	0.35 489	0.33 387	0.29 385	0.40 389	0.51 491
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rrr	2.27 430	0.65 300	23.82 679	0.90 247	0.46 133	1.57 89	0.96 424	7.98 661	1.19 126	0.65 82	0.77 66	0.74 163	0.72 122	2.59 376	0.86 237	0.28 235	0.21 254	0.28 248	0.21 171	0.29 205	0.25 172

CIPLG	2.27 430	1.18 528	19.24 571	0.92 264	1.34 513	3.95 452	0.89 378	4.23 538	1.82 355	2.31 497	2.67 566	1.17 256	1.06 270	1.53 236	1.32 373	0.37 423	0.23 316	0.27 213	0.22 206	0.31 251	0.45 448

ACRE	2.27 430	1.11 515	19.45 578	0.91 258	1.30 497	3.94 447	0.87 364	4.21 530	1.80 353	2.28 485	2.62 561	1.17 256	1.04 257	1.52 233	1.30 370	0.37 423	0.23 316	0.27 213	0.22 206	0.31 251	0.46 459

NOSS_ROB	2.27 430	0.73 374	3.00 312	1.71 593	1.00 415	3.90 432	0.97 429	4.29 566	2.81 563	2.94 591	2.19 499	3.88 580	1.19 318	11.77 640	1.62 445	0.59 571	0.54 588	0.56 575	0.52 573	0.56 511	0.54 504

XPNet_ROB	2.27 430	1.11 515	4.10 355	1.36 517	0.97 394	3.94 447	1.63 567	4.07 493	2.14 428	2.82 581	2.00 456	2.32 429	1.73 466	10.81 593	3.39 576	0.51 551	0.47 570	0.48 532	0.40 520	0.51 489	0.56 515

IPLGR_C	2.28 435	1.31 554	19.46 579	0.92 264	1.32 507	3.93 441	0.89 378	4.20 525	1.82 355	2.30 491	2.63 563	1.16 254	1.07 275	1.41 208	1.29 369	0.37 423	0.23 316	0.27 213	0.22 206	0.31 251	0.45 448

DRaft	2.28 435	0.56 185	2.64 292	0.74 120	0.46 133	3.94 447	1.23 507	2.32 163	1.55 260	2.64 563	2.80 577	1.60 321	5.34 631	6.96 492	10.99 639	0.34 382	0.22 286	0.27 213	0.27 328	0.29 205	0.37 371

psm_up	2.28 435	0.81 424	5.45 377	1.26 464	1.50 551	3.84 416	1.23 507	4.23 538	2.03 397	2.55 542	1.80 383	2.44 452	1.65 448	12.90 660	1.58 433	0.37 423	0.38 513	0.41 491	0.34 450	0.43 442	0.39 395

MyStereo04	2.29 438	0.80 419	18.77 563	1.00 323	1.04 424	3.95 452	0.95 417	3.91 443	2.54 522	1.99 377	1.27 219	2.31 428	1.65 448	2.02 323	1.77 470	0.24 123	0.24 352	0.34 406	0.26 300	0.41 413	0.37 371

ADLNet	2.29 438	0.83 435	3.62 343	1.35 511	1.60 570	3.67 382	1.24 509	3.95 456	2.98 580	2.58 550	2.29 518	4.01 587	1.79 473	11.23 614	2.09 511	0.37 423	0.38 513	0.36 441	0.34 450	0.45 461	0.71 558

TDLM	2.29 438	1.08 508	4.61 366	1.29 479	1.01 418	4.26 540	2.17 602	3.75 399	2.79 553	2.31 497	1.98 451	2.06 406	1.59 419	12.45 655	1.72 461	0.51 551	0.28 423	0.52 559	0.35 466	0.56 511	0.50 483

Wz-Net-LNSev	2.30 441	1.67 591	14.88 501	1.18 431	1.65 583	3.49 341	1.54 557	3.63 375	2.03 397	1.88 340	1.64 324	3.29 535	2.06 507	2.71 386	2.02 502	0.40 460	0.33 470	0.32 351	0.31 422	0.53 499	0.49 476

DCVSM-stereo	2.31 442	0.66 312	20.69 632	1.11 390	0.93 384	2.58 196	0.73 239	2.61 229	1.60 292	2.57 546	1.53 290	3.30 537	1.72 463	2.19 342	1.23 350	0.34 382	0.53 586	0.41 491	0.32 434	0.45 461	0.62 535

gwcnet-sp	2.31 442	1.21 533	17.34 535	1.08 368	0.92 378	3.56 361	1.04 459	3.69 388	2.09 412	2.55 542	1.60 313	1.80 359	1.62 430	3.87 419	1.95 493	0.29 264	0.29 433	0.30 301	0.28 357	0.38 373	0.39 395

scenet	2.31 442	1.21 533	17.34 535	1.08 368	0.92 378	3.56 361	1.04 459	3.69 388	2.09 412	2.55 542	1.60 313	1.80 359	1.62 430	3.87 419	1.95 493	0.29 264	0.29 433	0.30 301	0.28 357	0.38 373	0.39 395

ssnet	2.31 442	1.21 533	17.34 535	1.08 368	0.92 378	3.56 361	1.04 459	3.69 388	2.09 412	2.55 542	1.60 313	1.80 359	1.62 430	3.87 419	1.95 493	0.29 264	0.29 433	0.30 301	0.28 357	0.38 373	0.39 395

DAS	2.31 442	0.67 322	4.79 367	1.14 402	1.64 579	2.93 235	2.13 600	4.09 499	2.74 545	4.17 634	2.52 550	2.46 453	1.79 473	11.55 625	1.63 448	0.37 423	0.22 286	0.39 473	0.25 277	0.41 413	0.34 336

TRStereo	2.31 442	1.87 600	19.74 588	1.53 564	1.16 460	4.26 540	1.08 472	4.73 635	1.45 182	1.55 271	1.28 220	1.75 343	0.85 187	1.81 293	1.20 339	0.36 415	0.26 396	0.32 351	0.36 476	0.34 322	0.33 323

test_sample5	2.33 448	0.62 267	11.29 447	1.29 479	0.83 343	3.09 258	0.74 251	4.28 562	2.31 465	2.20 459	1.97 449	1.68 331	1.39 359	11.19 612	1.47 407	0.37 423	0.31 455	0.37 453	0.37 488	0.41 413	0.39 395

MyStereo8	2.33 448	1.13 517	19.26 574	1.22 447	1.62 574	4.16 517	0.57 134	3.50 353	2.36 476	2.15 440	1.75 359	2.28 421	1.14 303	1.46 223	2.20 522	0.24 123	0.21 254	0.32 351	0.27 328	0.36 356	0.43 436

DualNet	2.33 448	0.62 267	11.29 447	1.29 479	0.83 343	3.09 258	0.74 251	4.28 562	2.31 465	2.26 483	2.04 464	1.68 331	1.39 359	11.19 612	1.47 407	0.37 423	0.31 455	0.37 453	0.37 488	0.41 413	0.39 395

MIPNet	2.33 448	0.71 358	19.82 590	0.89 237	0.56 204	4.76 636	0.61 155	4.32 582	2.37 482	1.83 330	1.48 279	1.48 306	1.98 502	2.63 379	1.44 397	0.29 264	0.20 220	0.26 180	0.23 227	0.30 231	0.39 395

DualNet (step1)	2.34 452	1.05 499	7.87 398	1.07 360	0.86 357	3.93 441	1.19 498	4.35 589	2.11 422	2.14 432	1.75 359	1.75 343	1.67 452	6.26 472	1.26 358	1.23 632	0.48 576	4.27 679	2.09 663	0.70 560	0.69 553

test_sample4	2.34 452	0.63 275	11.59 450	1.30 486	0.83 343	3.07 255	0.72 231	4.27 557	2.30 461	2.30 491	1.88 424	1.73 341	1.42 375	11.14 611	1.46 402	0.35 402	0.29 433	0.35 425	0.36 476	0.40 389	0.38 388

test_sample3	2.34 452	0.61 258	11.94 454	1.33 498	0.85 352	3.10 262	0.73 239	4.24 546	2.19 437	2.21 468	1.75 359	1.80 359	1.41 370	11.11 610	1.46 402	0.35 402	0.29 433	0.34 406	0.35 466	0.39 384	0.37 371

STTStereo	2.34 452	0.95 478	14.93 504	1.43 539	1.54 557	3.86 426	0.86 343	3.65 377	2.44 502	2.15 440	1.55 296	2.49 457	1.59 419	5.14 444	1.44 397	0.38 440	0.39 522	0.47 524	0.51 570	0.52 493	0.51 491

CFNet	2.34 452	1.10 512	8.96 414	1.34 506	1.24 485	4.09 491	0.73 239	4.04 482	2.77 550	1.62 285	1.87 423	2.27 420	1.45 385	11.41 618	1.82 476	0.31 330	0.24 352	0.43 502	0.36 476	0.43 442	0.33 323

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 457	0.99 487	19.62 584	1.09 374	0.96 390	1.51 83	0.44 79	4.05 486	1.64 306	1.31 243	1.67 334	4.93 627	2.45 542	2.52 369	1.40 388	0.30 306	0.20 220	0.31 328	0.50 566	0.57 516	0.60 529

test_sample6	2.35 457	0.62 267	10.78 441	1.33 498	0.83 343	3.15 268	0.79 290	4.36 594	2.43 498	2.26 483	2.04 464	1.69 335	1.39 359	11.48 623	1.61 440	0.38 440	0.32 463	0.37 453	0.39 509	0.41 413	0.42 426

EAI-Stereo	2.35 457	0.63 275	2.97 309	0.95 288	0.65 257	3.84 416	14.27 681	5.04 643	2.19 437	2.06 410	7.25 639	1.10 247	0.94 222	1.65 266	1.37 383	0.31 330	0.22 286	0.27 213	0.60 593	0.27 163	0.32 304

ac_64	2.35 457	0.62 267	9.77 424	1.32 493	1.71 594	3.27 295	0.93 408	3.48 347	2.50 512	1.74 314	1.73 353	3.91 581	1.77 470	10.21 572	1.86 481	0.40 460	0.31 455	0.33 387	0.30 406	0.34 322	0.39 395

HSM	2.35 457	0.81 424	2.21 244	1.14 402	1.55 561	3.44 326	1.03 455	3.99 469	2.25 448	2.29 487	2.11 483	8.04 656	3.05 574	11.60 626	1.71 459	0.33 370	0.22 286	0.28 248	0.23 227	0.32 283	0.35 350

CFNet_ucs	2.36 462	0.68 330	18.42 559	0.89 237	0.81 326	3.85 424	0.68 205	4.29 566	2.37 482	2.09 415	2.04 464	3.31 538	1.24 328	2.63 379	1.14 323	0.36 415	0.45 556	0.56 575	0.29 385	0.66 552	0.49 476

RT-IGEV	2.37 463	0.60 238	15.33 513	1.49 557	0.78 315	2.10 146	1.28 513	4.25 548	1.69 325	2.58 550	3.19 600	3.60 569	4.94 623	2.49 360	1.19 335	0.35 402	0.24 352	0.31 328	0.26 300	0.33 303	0.42 426

MyStereo05	2.37 463	0.72 363	19.94 595	1.02 341	0.99 406	4.26 540	0.86 343	4.01 473	2.62 531	2.14 432	1.26 212	2.28 421	1.63 443	2.07 325	1.68 456	0.24 123	0.23 316	0.34 406	0.26 300	0.42 432	0.36 356

hitnet-ft	2.37 463	0.73 374	8.34 405	0.96 294	0.89 371	3.77 399	0.80 301	3.55 364	2.58 526	2.24 477	2.04 464	3.65 572	1.49 398	11.71 638	1.89 484	0.44 499	0.53 586	0.44 507	0.35 466	0.52 493	0.48 469

YMNet	2.40 466	1.41 569	13.46 470	1.36 517	1.67 587	3.96 462	0.97 429	3.81 412	2.37 482	2.64 563	2.57 557	3.35 541	1.53 412	3.28 402	2.42 539	0.48 529	0.54 588	0.52 559	0.49 560	0.70 560	0.54 504

YMNet_1	2.40 466	1.41 569	13.46 470	1.36 517	1.67 587	3.96 462	0.97 429	3.81 412	2.37 482	2.64 563	2.57 557	3.35 541	1.53 412	3.28 402	2.42 539	0.48 529	0.54 588	0.52 559	0.49 560	0.70 560	0.54 504

CoDeX	2.40 466	0.78 411	13.21 466	1.00 323	1.18 462	3.24 286	1.32 518	4.14 515	2.41 494	1.74 314	1.84 409	2.05 404	1.47 390	10.03 565	1.60 437	0.34 382	0.28 423	0.32 351	0.27 328	0.32 283	0.39 395

LMCR-Stereo	2.40 466	1.31 554	18.61 562	1.59 576	0.86 357	3.87 428	1.15 489	4.32 582	1.60 292	2.25 480	2.27 511	1.13 250	2.43 540	2.48 359	1.60 437	0.88 616	0.24 352	0.29 274	0.24 256	0.56 511	0.30 283

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 470	1.47 575	14.14 487	1.30 486	1.35 514	3.51 347	1.64 569	4.04 482	2.10 420	2.46 526	1.88 424	2.28 421	2.51 546	4.73 438	3.17 574	0.38 440	0.19 169	0.35 425	0.20 153	0.40 389	0.36 356

PAM	2.43 471	0.61 258	20.86 637	1.07 360	0.73 296	2.93 235	0.53 117	3.24 315	1.53 243	1.89 346	2.43 540	5.29 640	2.76 557	1.84 299	1.02 297	0.27 191	0.24 352	0.26 180	0.25 277	0.40 389	0.50 483

PSM-AAD	2.43 471	0.54 164	1.32 129	0.92 264	0.54 191	4.48 576	7.47 667	2.96 279	1.55 260	2.31 497	2.56 555	1.26 274	16.23 678	2.46 357	0.89 251	0.28 235	0.21 254	0.58 580	0.41 527	0.34 322	1.32 621

AASNet	2.44 473	0.92 466	19.79 589	1.35 511	1.49 548	3.81 408	1.07 467	3.85 422	2.93 575	1.95 364	2.29 518	1.96 389	1.29 336	1.73 281	1.93 489	0.39 452	0.33 470	0.45 514	0.30 406	0.55 505	0.45 448

PAM_32	2.45 474	0.63 275	20.74 633	1.05 351	0.65 257	2.83 214	0.46 89	2.91 273	1.54 252	1.95 364	2.66 565	4.99 630	3.78 600	1.96 316	0.92 269	0.27 191	0.22 286	0.27 213	0.25 277	0.36 356	0.48 469

GMM-Stereo	2.45 474	0.52 130	20.38 619	0.89 237	0.82 335	4.18 525	1.91 588	2.45 186	1.48 206	2.48 529	2.30 523	1.69 335	1.86 490	2.93 392	1.08 308	0.28 235	0.18 123	0.33 387	0.48 555	0.35 343	2.41 649

DMCA-RVC	2.45 474	1.22 539	18.29 554	1.23 453	1.14 453	2.49 184	0.85 338	3.29 321	1.68 318	3.02 594	1.41 260	2.00 396	1.53 412	6.39 474	2.00 499	0.38 440	0.30 446	0.44 507	0.35 466	0.45 461	0.44 442

MyStereo06	2.46 477	0.72 363	19.97 597	1.02 341	0.99 406	4.26 540	0.86 343	3.51 356	1.68 318	1.92 354	1.73 353	4.01 587	4.22 611	1.62 257	0.88 248	0.24 123	0.23 316	0.34 406	0.26 300	0.42 432	0.36 356

SACVNet	2.46 477	1.14 521	9.47 422	1.44 542	1.18 462	4.06 484	1.49 551	3.84 419	2.24 445	2.62 559	1.89 430	2.57 463	1.28 333	11.35 616	1.64 451	0.50 545	0.39 522	0.48 532	0.41 527	0.55 505	0.75 570

RAFT-345	2.46 477	0.55 173	19.69 587	1.02 341	0.49 159	4.43 572	0.78 283	1.64 64	2.34 471	2.09 415	3.12 596	1.96 389	1.31 342	6.65 481	1.43 395	0.36 415	0.23 316	0.32 351	0.25 277	0.28 185	0.25 172

GwcNet-ADL	2.47 480	0.67 322	21.48 659	0.96 294	0.72 291	4.61 608	0.95 417	4.42 605	2.36 476	1.98 372	1.80 383	2.55 461	1.24 328	1.90 310	1.41 392	0.40 460	0.46 565	0.24 97	0.27 328	0.41 413	0.49 476

PFNet	2.47 480	0.60 238	16.95 532	2.15 630	0.81 326	4.63 611	0.91 391	2.55 212	1.52 236	2.40 520	2.79 575	1.83 368	1.42 375	7.54 500	1.34 380	0.33 370	0.21 254	0.36 441	0.27 328	0.32 283	0.39 395

IPLG	2.48 482	0.65 300	19.63 585	0.91 258	0.79 319	4.60 607	0.56 131	4.31 577	1.84 363	1.91 352	2.00 456	1.31 281	1.38 356	6.61 479	1.53 426	0.27 191	0.20 220	0.27 213	0.23 227	0.31 251	0.36 356

HHNet	2.48 482	0.71 358	20.52 625	0.64 41	0.64 249	4.07 489	0.93 408	3.76 401	1.56 266	2.15 440	4.92 630	0.98 229	3.37 588	1.66 267	1.79 473	0.32 351	0.20 220	0.31 328	0.27 328	0.36 356	0.42 426

G2L-Stereo	2.49 484	0.94 476	14.54 496	1.15 415	1.35 514	3.57 365	0.95 417	3.62 374	2.00 390	2.11 422	1.61 317	3.20 527	1.34 348	9.54 545	1.91 487	0.34 382	0.27 408	0.35 425	0.28 357	0.30 231	0.35 350

CRFU-Net	2.49 484	0.78 411	10.36 434	2.30 637	1.08 438	3.91 433	1.41 540	3.85 422	1.65 311	2.15 440	1.76 368	3.34 540	7.95 660	5.56 454	1.48 410	0.47 524	0.35 489	0.30 301	0.28 357	0.37 368	0.43 436

FADNet	2.49 484	1.76 595	13.17 465	1.17 425	0.95 389	3.27 295	0.88 371	3.94 454	2.27 453	1.40 257	1.29 222	2.51 458	2.06 507	9.93 560	1.94 491	0.43 493	0.45 556	0.40 479	0.43 538	1.06 607	0.53 498

RAFT + AFF	2.51 487	2.66 625	4.48 364	1.15 415	1.95 625	4.15 507	2.01 594	4.46 613	3.30 613	2.19 456	2.51 549	2.22 418	4.87 622	8.91 528	2.06 506	0.30 306	0.60 606	0.48 532	0.38 501	0.77 579	0.69 553

UNet	2.51 487	0.74 385	20.17 607	1.14 402	1.44 540	3.48 338	0.76 264	3.77 403	1.87 366	2.05 405	1.57 302	2.75 484	2.39 537	3.51 407	2.51 549	0.32 351	0.26 396	0.41 491	0.26 300	0.38 373	0.39 395

FADNet-RVC	2.51 487	2.27 615	14.03 485	1.09 374	0.81 326	3.54 356	1.10 479	4.13 509	2.48 507	1.39 255	1.22 197	1.85 374	1.77 470	9.78 553	2.06 506	0.38 440	0.37 507	0.40 479	0.40 520	0.67 554	0.48 469

iResNet	2.52 490	0.94 476	21.17 650	1.84 610	0.72 291	3.75 396	0.81 311	4.14 515	2.55 524	2.33 507	2.03 461	1.35 286	1.44 381	3.27 401	2.16 520	0.35 402	0.23 316	0.28 248	0.22 206	0.44 453	0.45 448

IPLGR	2.53 491	0.58 212	20.46 624	0.82 176	0.52 179	4.56 602	0.50 103	4.30 574	2.38 487	1.87 337	1.53 290	1.68 331	1.72 463	6.95 491	1.15 324	0.28 235	0.21 254	0.27 213	0.23 227	0.33 303	0.32 304

NCCL2	2.53 491	1.35 560	10.90 443	1.15 415	0.97 394	3.53 352	2.56 616	3.65 377	2.23 443	2.76 575	1.80 383	2.41 442	1.66 450	10.35 576	2.07 509	0.44 499	0.40 527	0.57 578	0.53 577	0.59 521	0.65 546

fast-acv-ft	2.54 493	1.19 530	20.08 603	1.41 535	1.40 527	3.18 272	1.17 494	3.37 338	2.28 457	1.90 347	2.15 492	2.69 476	2.17 521	2.91 390	2.31 530	0.37 423	0.39 522	0.45 514	0.39 509	0.57 516	0.45 448

XX-Stereo	2.54 493	0.61 258	20.21 608	1.78 601	1.19 469	4.30 549	0.46 89	4.39 600	1.58 276	2.32 501	1.89 430	4.64 622	0.60 82	4.16 428	0.82 221	0.31 330	0.21 254	0.28 248	0.27 328	0.51 489	0.26 202

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 493	1.04 498	16.73 528	1.53 564	2.00 627	3.96 462	0.87 364	3.87 428	2.31 465	2.54 541	1.67 334	2.85 497	1.63 443	5.55 453	1.62 445	0.46 515	0.33 470	0.38 469	0.38 501	0.53 499	0.62 535
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	2.54 493	0.90 458	11.10 445	1.32 493	1.47 545	3.58 366	1.38 533	4.13 509	2.45 503	1.90 347	1.71 348	2.86 498	1.76 468	10.86 594	1.66 454	0.60 573	0.43 546	0.53 564	0.41 527	0.78 581	0.94 598

CVANet_RVC	2.55 497	1.10 512	9.13 420	1.46 548	1.15 455	3.96 462	1.53 554	3.91 443	2.50 512	3.04 596	2.04 464	2.60 466	1.72 463	12.46 656	1.50 416	0.49 541	0.30 446	0.51 553	0.41 527	0.63 536	0.50 483

GCST	2.56 498	1.79 598	18.02 550	1.92 616	1.33 511	1.72 106	0.51 107	3.67 381	2.03 397	1.70 304	1.61 317	1.55 315	1.29 336	5.06 442	1.24 352	2.06 647	0.77 628	1.45 645	0.97 627	1.14 618	1.34 622

ARAFT	2.56 498	1.13 517	19.50 581	0.89 237	0.48 151	4.15 507	1.40 537	4.36 594	2.82 565	2.36 512	1.88 424	1.70 337	1.04 257	6.45 475	1.22 346	0.29 264	0.18 123	0.37 453	0.35 466	0.35 343	0.25 172

RASNet	2.56 498	0.70 344	10.06 429	1.60 578	2.25 640	3.67 382	1.00 444	3.38 339	3.14 594	1.81 326	2.11 483	4.60 618	2.30 530	10.25 574	2.61 557	0.37 423	0.24 352	0.25 136	0.24 256	0.28 185	0.26 202

cf-r	2.57 501	0.79 415	16.09 519	1.48 554	1.35 514	4.19 529	0.93 408	3.68 383	2.36 476	1.97 370	1.81 395	3.42 548	1.45 385	8.24 514	1.83 478	0.32 351	0.26 396	0.33 387	0.30 406	0.34 322	0.37 371

UGAM	2.58 502	0.56 185	18.55 561	0.89 237	0.71 289	3.23 282	1.03 455	2.75 249	1.75 345	1.36 249	2.77 574	2.69 476	1.28 333	10.75 589	1.40 388	0.28 235	0.24 352	0.40 479	0.31 422	0.35 343	0.30 283

GrayStereo	2.58 502	0.53 148	1.63 176	1.58 575	0.89 371	4.17 522	8.17 671	3.03 288	1.52 236	2.80 579	2.50 547	1.70 337	17.10 679	2.83 389	1.15 324	0.33 370	0.21 254	0.27 213	0.32 434	0.28 185	0.53 498

ASMatch	2.62 504	0.60 238	20.65 631	1.37 527	0.64 249	4.39 560	0.78 283	1.97 105	1.58 276	1.70 304	3.89 620	1.94 382	3.79 601	5.46 450	1.64 451	0.31 330	0.24 352	0.34 406	0.28 357	0.33 303	0.50 483

RAFT-RH_RVC	2.63 505	0.55 173	19.97 597	1.26 464	0.47 143	4.46 574	0.57 134	1.71 71	1.64 306	3.06 599	5.51 634	2.03 400	1.28 333	6.70 483	1.52 425	0.42 487	0.22 286	0.37 453	0.34 450	0.28 185	0.29 252

DANet	2.63 505	1.07 506	8.10 404	1.83 609	1.70 592	3.25 290	1.16 491	4.31 577	2.38 487	3.40 616	2.18 497	4.08 591	1.80 478	9.77 551	3.89 584	0.52 557	0.55 593	0.59 583	0.44 541	0.63 536	0.86 588
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	2.65 507	2.28 617	16.51 525	0.98 309	0.92 378	4.09 491	0.83 321	4.26 556	1.73 337	1.46 262	1.78 377	1.60 321	1.50 399	8.88 526	2.39 534	0.47 524	0.38 513	0.44 507	0.58 588	0.89 592	0.97 600

iResNetv2_ROB	2.65 507	5.00 644	19.28 576	2.06 626	1.09 443	3.83 411	1.13 486	4.14 515	2.09 412	1.85 331	2.03 461	2.01 399	1.51 403	3.58 409	1.58 433	0.34 382	0.21 254	0.32 351	0.21 171	0.44 453	0.29 252

ccnet	2.66 509	0.97 485	8.01 403	1.54 566	1.24 485	3.75 396	2.18 603	4.07 493	2.41 494	2.66 568	3.25 602	2.87 499	2.31 533	9.89 557	3.50 577	0.78 605	0.75 627	0.71 608	0.67 601	0.76 578	0.81 582

GwcNet-RSSM	2.66 509	1.05 499	15.91 517	1.22 447	1.19 469	4.12 500	1.12 483	3.84 419	2.02 393	1.93 358	1.79 380	3.12 522	1.46 388	10.37 577	2.05 505	0.33 370	0.27 408	0.35 425	0.30 406	0.40 389	0.36 356

z-ln-s-r	2.67 511	1.16 525	12.43 458	1.34 506	1.26 490	3.70 385	1.21 505	4.20 525	2.38 487	2.04 403	1.92 439	2.43 448	1.60 425	10.58 582	5.19 603	0.29 264	0.20 220	0.32 351	0.24 256	0.51 489	0.38 388

xxxx	2.67 511	0.54 164	2.03 217	1.22 447	0.81 326	3.49 341	0.63 173	4.49 618	2.49 511	2.22 470	2.23 506	2.05 404	1.38 356	10.05 566	17.91 670	0.32 351	0.32 463	0.30 301	0.27 328	0.33 303	0.34 336

test_xeample	2.67 511	0.56 185	2.05 220	1.09 374	0.81 326	3.24 286	0.80 301	4.55 626	2.70 541	2.42 523	2.27 511	1.39 293	1.40 363	10.75 589	17.51 669	0.30 306	0.30 446	0.32 351	0.28 357	0.34 322	0.33 323

PASM	2.67 511	2.05 609	9.71 423	1.73 596	1.37 520	2.53 191	1.52 552	3.10 297	2.17 434	2.79 578	1.84 409	2.90 500	1.85 489	11.89 645	2.19 521	0.81 610	0.85 631	0.87 624	1.01 630	1.14 618	1.05 605

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 515	1.26 546	22.01 668	1.08 368	0.99 406	1.61 97	0.86 343	3.69 388	1.64 306	1.52 268	5.62 636	3.35 541	3.44 594	2.20 343	1.33 377	0.26 165	0.21 254	0.30 301	0.62 597	0.93 596	0.67 548

222	2.68 515	0.57 196	2.03 217	1.11 390	0.81 326	3.23 282	0.65 187	4.52 623	2.45 503	2.34 508	2.29 518	1.41 299	1.44 381	10.50 580	18.47 674	0.32 351	0.30 446	0.32 351	0.27 328	0.32 283	0.34 336

PWC_ROB	2.69 517	2.01 606	8.36 406	1.33 498	1.90 623	3.23 282	1.18 495	4.33 585	3.25 607	3.11 601	3.41 609	2.71 479	2.18 523	9.15 536	4.48 588	0.56 566	0.31 455	0.61 591	0.36 476	0.69 559	0.74 567

pcwnet_v2	2.70 518	0.65 300	22.48 671	1.08 368	1.03 421	3.56 361	0.81 311	4.29 566	3.14 594	2.29 487	2.29 518	3.01 512	1.71 461	3.32 404	1.43 395	0.43 493	0.50 582	0.41 491	0.34 450	0.61 530	0.56 515

Wz-Net-MNSev	2.71 519	2.54 623	13.91 483	1.52 562	1.37 520	3.28 299	2.47 610	4.03 478	2.32 469	2.57 546	2.07 475	2.29 426	3.01 569	7.55 501	2.74 562	0.38 440	0.36 495	0.36 441	0.37 488	0.57 516	0.47 464

w-ln-seven-2	2.73 520	2.13 610	12.47 460	1.18 431	1.01 418	3.54 356	1.58 562	3.93 450	3.26 608	2.43 525	2.02 458	2.63 470	2.28 529	7.93 510	5.45 606	0.40 460	0.40 527	0.44 507	0.34 450	0.62 534	0.47 464

UGAM-zero	2.79 521	0.57 196	20.87 639	0.98 309	0.77 313	2.08 143	0.35 39	3.88 431	1.51 225	2.05 405	1.64 324	5.07 634	3.42 593	9.83 554	1.24 352	0.28 235	0.21 254	0.27 213	0.29 385	0.29 205	0.28 240

RP	2.79 521	1.20 532	10.36 434	1.54 566	1.93 624	3.44 326	1.97 591	4.05 486	2.34 471	2.66 568	2.79 575	3.98 585	2.58 550	10.21 572	2.61 557	0.95 619	0.47 570	0.71 608	0.57 587	0.71 569	0.68 551

SHD	2.82 523	2.04 608	13.80 480	1.69 589	1.79 609	2.73 207	1.07 467	3.85 422	3.18 598	4.63 642	2.74 570	3.38 546	2.77 558	5.48 452	3.66 580	0.62 579	0.47 570	0.51 553	0.55 582	0.65 547	0.74 567

FADNet-RVC-Resample	2.83 524	2.02 607	21.07 645	1.12 394	0.91 376	3.53 352	1.37 530	4.08 497	2.09 412	1.68 299	1.33 234	2.03 400	1.51 403	9.54 545	1.69 457	0.38 440	0.37 507	0.42 498	0.44 541	0.56 511	0.56 515

Selective-IGEV-i16pc	2.84 525	0.70 344	20.78 634	1.27 472	0.56 204	4.35 555	2.77 622	4.32 582	2.02 393	1.57 275	1.84 409	2.40 439	1.33 345	8.80 524	1.39 385	0.60 573	0.46 565	0.33 387	0.38 501	0.43 442	0.45 448

StereoDRNet	2.84 525	1.49 577	14.48 494	1.33 498	1.57 568	3.44 326	2.06 596	3.69 388	2.36 476	3.26 609	1.84 409	2.79 494	1.80 478	10.88 595	3.16 573	0.41 475	0.33 470	0.39 473	0.36 476	0.59 521	0.58 524

w-ln-seven	2.86 527	3.06 631	14.02 484	1.27 472	1.32 507	4.10 497	1.59 563	3.90 438	2.59 529	3.03 595	2.27 511	3.42 548	2.25 527	6.70 483	4.81 596	0.39 452	0.34 483	0.48 532	0.40 520	0.74 574	0.55 510

AAGNet	2.86 527	0.60 238	1.77 189	2.05 625	0.46 133	4.76 636	1.09 476	2.27 153	1.56 266	2.17 450	1.84 409	2.41 442	4.00 606	6.23 471	24.22 686	0.46 515	0.19 169	0.30 301	0.29 385	0.32 283	0.24 158

Consistency-Raft	2.86 527	1.66 589	19.61 583	1.40 534	1.75 603	3.84 416	1.32 518	4.07 493	2.25 448	1.78 320	2.67 566	1.82 365	4.41 615	1.94 314	2.06 506	0.83 613	0.94 635	1.03 629	1.12 635	1.70 638	1.09 608

PDISCO_ROB	2.86 527	1.53 580	14.27 491	1.98 622	2.19 637	4.52 591	1.35 523	4.65 631	3.19 599	2.09 415	2.16 493	3.53 563	2.45 542	5.32 446	2.12 513	1.30 640	0.78 629	0.72 612	0.59 591	1.24 627	1.28 617

AF-Net	2.87 531	1.30 550	16.24 520	1.33 498	1.75 603	3.26 292	1.59 563	4.09 499	2.43 498	2.69 570	2.94 583	4.51 613	3.20 582	5.84 461	2.75 563	0.76 604	0.36 495	0.72 612	0.49 560	0.70 560	0.56 515

HSM-Net_RVC	2.87 531	0.57 196	17.46 543	0.92 264	0.90 374	3.70 385	1.20 502	5.64 655	2.51 515	3.22 608	2.43 540	2.54 460	1.59 419	11.41 618	1.65 453	0.34 382	0.25 379	0.26 180	0.23 227	0.30 231	0.29 252
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Nwc_Net	2.88 533	1.16 525	18.30 555	1.35 511	1.68 590	3.52 350	1.18 495	3.90 438	2.06 406	2.52 537	2.82 580	3.82 578	2.34 534	6.78 488	2.55 554	0.86 615	0.40 527	0.59 583	0.67 601	0.57 516	0.55 510

DDUNet	2.91 534	2.78 627	6.94 390	3.53 658	2.26 641	3.28 299	1.36 525	3.77 403	2.04 401	2.62 559	2.49 546	4.18 598	1.69 457	5.38 448	1.85 480	2.21 649	1.77 655	2.61 659	2.43 669	2.60 645	2.34 648

MFMNet_re	2.91 534	1.91 601	18.25 552	3.06 651	1.89 621	3.13 266	1.67 574	3.52 357	2.97 577	3.14 603	2.87 582	2.26 419	2.41 538	2.42 354	2.00 499	1.10 625	1.05 637	0.94 626	0.90 622	1.28 628	1.46 629

ACV-stereo	2.92 536	0.92 466	20.27 614	1.33 498	1.05 426	4.68 618	1.10 479	2.66 237	1.64 306	1.46 262	1.32 232	5.41 642	4.24 612	7.83 508	1.90 486	0.44 499	0.52 585	0.32 351	0.29 385	0.45 461	0.63 539

GANet	2.93 537	1.05 499	11.29 447	1.64 583	0.96 390	3.91 433	2.52 613	3.72 396	2.41 494	2.95 592	3.00 586	3.21 528	2.03 503	12.42 654	4.72 593	0.51 551	0.41 536	0.46 520	0.39 509	0.60 525	0.50 483

RTSC	2.95 538	2.51 619	15.49 515	1.54 566	1.30 497	3.51 347	0.86 343	3.89 433	2.48 507	3.64 619	3.12 596	3.04 514	2.30 530	5.70 458	6.67 610	0.55 564	0.35 489	0.37 453	0.39 509	0.70 560	0.60 529

PWCDC_ROB	2.95 538	3.26 633	14.06 486	1.59 576	1.56 564	4.19 529	0.86 343	4.30 574	4.08 636	2.06 410	7.37 640	2.75 484	2.42 539	3.59 410	2.67 560	1.34 642	0.36 495	0.39 473	0.34 450	1.13 617	0.62 535

PSMNet_ROB	2.95 538	1.38 564	18.46 560	1.19 434	1.20 476	3.80 406	1.65 572	3.54 362	2.35 473	1.98 372	1.71 348	2.75 484	1.79 473	11.43 620	2.78 564	0.42 487	0.36 495	0.50 549	0.60 593	0.59 521	0.49 476

ff1	2.96 541	0.60 238	5.21 373	1.14 402	0.99 406	3.62 374	0.86 343	4.22 534	3.37 616	2.20 459	2.30 523	3.48 552	1.62 430	11.62 628	16.09 659	0.29 264	0.16 47	0.48 532	0.37 488	0.30 231	0.29 252

FINET	2.96 541	1.07 506	23.18 677	1.29 479	1.86 616	2.03 133	1.52 552	4.30 574	4.71 642	2.23 474	2.34 536	1.65 327	1.48 392	5.89 462	2.81 566	0.51 551	0.47 570	0.49 546	0.40 520	0.59 521	0.49 476

XQC	2.96 541	2.42 618	14.85 499	1.36 517	1.32 507	3.29 303	1.53 554	4.28 562	2.78 551	3.21 607	2.46 542	3.53 563	2.92 565	6.58 478	4.67 590	0.70 600	0.41 536	0.59 583	0.56 584	0.96 601	0.83 587

SGM-Forest	2.96 541	0.62 267	3.49 333	1.09 374	0.80 321	4.06 484	3.30 639	4.37 597	3.09 590	4.18 637	3.27 604	4.67 624	3.86 603	11.69 637	7.91 625	0.51 551	0.46 565	0.49 546	0.39 509	0.48 479	0.49 476
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DEmStereo	2.97 545	0.58 212	13.42 469	0.79 157	0.51 166	3.84 416	1.84 586	2.42 176	1.60 292	2.25 480	2.74 570	2.03 400	6.04 638	6.79 490	12.80 649	0.35 402	0.26 396	0.26 180	0.27 328	0.27 163	0.37 371

RYNet	2.97 545	0.93 470	15.09 507	1.12 394	1.38 523	3.66 381	1.42 542	4.03 478	2.29 460	2.10 418	1.70 344	3.79 576	2.16 519	13.64 670	3.02 571	0.37 423	0.41 536	0.48 532	0.34 450	0.81 586	0.75 570

TCMNet	2.98 547	1.30 550	18.26 553	1.47 551	2.09 633	3.84 416	1.08 472	3.96 461	2.39 491	2.53 540	2.29 518	2.43 448	1.75 467	10.09 569	2.39 534	0.52 557	0.45 556	0.61 591	0.50 566	0.80 585	0.78 576

mmx	2.98 547	0.60 238	5.21 373	1.14 402	0.99 406	3.62 374	0.86 343	4.49 618	3.05 586	2.20 459	2.30 523	3.48 552	1.62 430	11.62 628	16.09 659	0.33 370	0.28 423	0.48 532	0.37 488	0.44 453	0.37 371

xxx	2.98 547	0.60 238	5.21 373	1.14 402	0.99 406	3.62 374	0.86 343	4.49 618	3.05 586	2.20 459	2.30 523	3.48 552	1.62 430	11.62 628	16.09 659	0.33 370	0.28 423	0.48 532	0.37 488	0.44 453	0.37 371

Wz-Net-SNSev	2.98 547	4.36 640	15.98 518	1.57 574	1.19 469	3.28 299	1.80 581	3.96 461	2.40 492	2.32 501	2.28 515	3.48 552	2.05 506	7.84 509	3.82 583	0.47 524	0.39 522	0.53 564	0.49 560	0.71 569	0.60 529

DispNO	3.00 551	0.75 396	18.92 566	1.17 425	1.10 445	3.72 389	0.94 413	4.29 566	2.54 522	2.24 477	2.28 515	4.51 613	2.12 512	11.40 617	2.09 511	0.31 330	0.28 423	0.31 328	0.28 357	0.36 356	0.39 395

GwcNet	3.00 551	1.63 585	19.83 591	1.32 493	2.04 632	3.27 295	1.55 558	3.65 377	2.33 470	2.00 389	2.12 486	3.56 567	1.68 456	9.47 543	2.45 544	0.44 499	0.45 556	0.46 520	0.38 501	0.60 525	0.76 572

LL-Strereo	3.01 553	1.81 599	17.59 546	1.12 394	2.10 634	2.90 224	1.09 476	4.33 585	2.00 390	3.12 602	2.24 507	3.29 535	3.15 577	11.31 615	1.84 479	0.30 306	0.28 423	0.46 520	0.34 450	0.49 485	0.45 448

Anonymous_2	3.01 553	0.89 456	4.53 365	1.06 357	1.18 462	2.93 235	0.87 364	3.24 315	1.46 191	1.86 335	1.35 242	4.11 593	2.35 535	1.64 264	1.28 366	0.82 611	0.90 633	8.71 691	15.84 697	4.44 669	0.74 567

STrans-v2	3.03 555	0.77 405	20.91 641	0.81 164	0.63 247	3.89 430	1.01 447	4.27 557	2.64 534	2.28 485	3.70 616	4.13 594	5.20 627	7.33 495	1.27 362	0.31 330	0.18 123	0.29 274	0.25 277	0.29 205	0.41 422

TransformOpticalFlow	3.03 555	0.77 405	20.99 644	1.00 323	0.55 199	4.18 525	0.64 177	4.33 585	3.02 584	2.18 452	3.09 594	4.35 606	5.07 625	7.36 498	1.27 362	0.32 351	0.18 123	0.32 351	0.26 300	0.28 185	0.46 459

AANet_RVC	3.03 555	1.72 592	12.78 463	1.17 425	1.12 448	3.79 405	1.10 479	3.86 425	3.13 592	2.62 559	4.26 623	3.96 584	1.41 370	11.43 620	5.23 604	0.94 618	0.47 570	0.34 406	0.23 227	0.40 389	0.55 510

DRN-Test	3.03 555	0.99 487	18.18 551	1.35 511	1.60 570	3.59 367	1.48 547	4.13 509	2.45 503	3.47 618	1.92 439	2.58 465	2.53 547	10.88 595	2.80 565	0.39 452	0.36 495	0.44 507	0.41 527	0.55 505	0.57 519

Syn2CoEx	3.08 559	2.55 624	19.88 593	1.34 506	1.18 462	2.43 178	1.65 572	3.91 443	2.40 492	2.39 518	2.27 511	2.90 500	3.17 581	9.57 548	2.54 553	0.50 545	0.45 556	0.53 564	0.39 509	0.74 574	0.72 565

stereogan	3.09 560	0.93 470	16.43 523	1.37 527	1.66 586	3.70 385	1.67 574	3.87 428	3.15 596	3.04 596	2.70 569	5.04 633	2.79 559	9.96 561	1.78 472	0.63 580	0.49 581	0.69 605	0.47 550	0.83 589	0.68 551

PA-Net	3.09 560	1.24 544	18.84 564	1.38 529	1.19 469	3.42 324	1.75 577	3.89 433	3.27 612	1.88 340	2.10 479	3.03 513	1.88 494	11.60 626	2.88 567	0.40 460	0.54 588	0.44 507	0.62 597	0.52 493	1.02 603
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RGC	3.10 562	1.45 574	14.90 502	1.46 548	1.79 609	3.33 307	1.39 535	4.04 482	2.26 451	2.77 576	3.26 603	4.00 586	2.71 556	11.63 633	2.62 559	0.82 611	0.46 565	0.79 618	0.79 617	0.71 569	0.78 576

PVD	3.12 563	1.97 605	12.80 464	1.79 606	1.63 576	3.83 411	1.34 522	3.48 347	3.88 631	5.77 651	3.56 613	3.45 551	3.29 585	5.58 456	5.30 605	0.71 602	0.69 621	0.74 616	0.77 613	0.79 583	1.13 611

1111x	3.13 564	0.57 196	8.38 407	1.20 438	0.76 307	3.80 406	0.88 371	4.61 630	2.63 532	2.31 497	2.16 493	1.95 384	1.81 481	11.54 624	18.13 672	0.32 351	0.31 455	0.32 351	0.30 406	0.35 343	0.34 336

APVNet	3.13 564	1.25 545	21.14 647	1.31 490	1.52 554	3.94 447	1.13 486	3.32 328	2.14 428	2.20 459	2.03 461	3.05 517	1.96 500	11.79 641	2.53 551	0.42 487	0.45 556	0.64 599	0.46 547	0.67 554	0.57 519

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 564	1.43 571	9.93 427	2.50 642	1.62 574	4.29 547	1.68 576	3.95 456	2.43 498	1.66 295	1.91 436	3.04 514	1.41 370	13.26 662	1.58 433	3.82 666	1.59 651	1.12 635	0.46 547	2.21 643	2.74 658

AANet	3.15 567	2.93 629	15.16 510	1.41 535	1.08 438	2.23 159	1.37 530	2.95 277	3.65 625	4.12 632	4.40 625	4.13 594	5.32 630	6.55 477	3.76 582	0.60 573	0.42 545	0.50 549	0.42 534	0.99 602	0.93 597

zh-mn7	3.15 567	9.61 669	12.45 459	1.26 464	0.99 406	2.91 227	1.32 518	4.12 507	2.74 545	3.33 612	3.07 590	2.84 496	1.89 495	8.91 528	4.69 592	0.49 541	0.40 527	0.38 469	0.38 501	0.56 511	0.63 539

ADLNet2	3.15 567	0.92 466	20.06 600	1.20 438	1.79 609	3.83 411	1.48 547	3.94 454	3.59 623	2.19 456	2.47 544	4.65 623	1.93 499	10.69 588	1.96 496	0.39 452	0.37 507	0.28 248	0.30 406	0.48 479	0.43 436

NCC-stereo	3.16 570	1.28 548	18.31 556	1.25 457	1.75 603	4.06 484	1.40 537	3.89 433	2.22 440	2.72 572	2.55 553	3.49 558	2.65 553	9.91 558	2.99 569	1.29 638	0.65 613	0.64 599	0.86 620	0.65 547	0.71 558

Abc-Net	3.16 570	1.28 548	18.31 556	1.25 457	1.75 603	4.06 484	1.40 537	3.89 433	2.22 440	2.72 572	2.55 553	3.49 558	2.65 553	9.91 558	2.99 569	1.29 638	0.65 613	0.64 599	0.86 620	0.65 547	0.71 558
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	3.20 572	1.93 602	18.84 564	1.51 561	0.80 321	4.12 500	1.82 583	4.16 520	2.91 571	1.87 337	1.74 355	2.48 455	1.84 485	13.18 661	1.74 466	0.80 608	0.57 596	0.79 618	0.74 609	1.20 626	0.86 588
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	3.23 573	0.73 374	21.29 653	1.22 447	0.68 276	3.99 470	3.38 642	4.52 623	2.52 516	1.72 309	3.60 614	2.92 505	2.21 525	10.07 567	2.59 556	0.68 595	0.50 582	0.37 453	0.48 555	0.54 502	0.54 504

GASNet	3.24 574	5.55 648	20.58 629	1.56 573	1.25 488	2.32 167	1.12 483	4.04 482	2.67 538	1.88 340	2.10 479	3.00 511	2.16 519	10.59 583	2.43 541	0.65 586	0.37 507	0.61 591	0.45 545	0.87 591	0.58 524

FBW_ROB	3.24 574	1.02 492	9.21 421	1.49 557	1.07 435	3.78 401	1.48 547	4.31 577	3.08 589	2.46 526	2.32 534	4.20 601	2.08 510	15.19 676	7.16 620	0.84 614	0.62 609	1.33 641	0.92 623	0.99 602	1.31 619

HBP-ISP	3.25 576	1.10 512	20.86 637	1.54 566	1.15 455	4.50 585	2.89 628	4.43 608	2.38 487	4.14 633	1.96 444	1.90 378	2.04 505	11.08 608	1.32 373	0.66 588	0.57 596	0.66 602	0.61 596	0.64 544	0.61 532

DStereoRT	3.28 577	1.06 504	14.58 497	1.33 498	1.12 448	4.51 589	1.29 515	4.21 530	3.48 621	2.50 531	2.13 488	1.89 377	7.69 658	7.57 502	2.43 541	0.66 588	0.33 470	4.46 683	2.84 677	0.38 373	1.12 610

aanetorigin	3.30 578	1.66 589	17.52 545	1.18 431	1.58 569	2.57 194	3.80 654	2.65 234	2.03 397	6.12 656	4.30 624	2.82 495	5.70 634	5.47 451	4.67 590	0.50 545	0.44 551	0.43 502	0.47 550	1.17 623	0.92 595

ADCRef	3.30 578	1.23 543	14.90 502	1.17 425	1.41 535	3.95 452	1.64 569	3.88 431	2.36 476	3.05 598	2.21 503	2.40 439	2.81 561	5.04 441	16.63 664	0.46 515	0.34 483	0.63 596	0.62 597	0.54 502	0.67 548

CBMV	3.32 580	0.96 484	21.16 649	1.32 493	0.83 343	3.81 408	3.91 657	4.47 614	2.53 518	3.34 613	2.24 507	4.45 610	2.58 550	10.07 567	1.96 496	0.45 508	0.43 546	0.48 532	0.38 501	0.52 493	0.53 498
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FAT-Stereo	3.34 581	0.81 424	20.05 599	1.25 457	1.20 476	3.44 326	1.99 593	4.23 538	2.67 538	3.14 603	3.82 619	3.51 561	3.32 587	11.68 636	1.94 491	0.64 583	0.67 617	0.48 532	0.52 573	0.61 530	0.81 582

CC-Net-ROB	3.35 582	1.76 595	13.89 482	2.33 639	1.65 583	4.49 582	1.62 566	4.73 635	2.90 570	1.92 354	2.05 470	1.99 395	1.61 426	12.57 659	1.60 437	2.46 650	2.18 659	2.68 661	1.04 633	2.11 641	1.38 625

z-mn7	3.36 583	9.42 667	14.16 488	1.28 475	1.22 482	3.78 401	1.43 544	3.92 448	3.35 615	2.85 583	3.36 607	3.06 518	1.97 501	9.66 549	5.16 600	0.42 487	0.35 489	0.43 502	0.33 442	0.63 536	0.48 469

edge stereo	3.37 584	1.01 491	21.99 667	1.28 475	1.37 520	2.67 202	1.39 535	3.98 465	2.87 568	2.93 587	3.27 604	4.35 606	2.43 540	11.62 628	2.39 534	0.60 573	0.63 611	0.79 618	0.55 582	0.68 557	0.67 548

DPSNet	3.43 585	1.37 563	12.19 455	1.39 531	1.24 485	4.15 507	2.06 596	4.51 622	3.34 614	2.69 570	1.96 444	3.52 562	5.56 633	10.68 587	9.68 633	0.93 617	0.73 625	0.40 479	0.37 488	1.06 607	0.86 588

S-Stereo	3.48 586	0.91 464	22.06 670	1.36 517	1.50 551	3.55 359	2.53 615	4.21 530	2.81 563	2.37 513	3.81 618	3.75 574	1.84 485	11.90 646	2.51 549	0.63 580	0.71 623	0.48 532	0.76 611	0.67 554	1.19 614

STTRV1_RVC	3.52 587	1.03 497	20.87 639	1.47 551	1.47 545	3.23 282	1.55 558	4.06 490	3.22 605	1.95 364	3.50 612	2.63 470	2.07 509	11.96 648	2.21 523	1.86 645	4.03 680	0.81 621	0.73 608	1.06 607	0.70 557

UDG	3.55 588	2.81 628	17.45 542	2.69 644	1.98 626	3.97 467	1.19 498	4.35 589	2.02 393	2.42 523	2.53 552	4.50 612	2.46 544	6.53 476	2.41 538	2.12 648	1.77 655	2.63 660	2.57 671	2.64 646	1.95 639

SAMSARA	3.55 588	2.16 613	14.18 489	1.86 613	1.49 548	4.62 609	2.65 620	3.58 369	2.80 557	7.05 661	3.05 589	5.16 639	4.07 608	9.18 537	4.80 595	0.64 583	0.67 617	0.59 583	0.68 604	0.89 592	0.91 593

WZ-Net	3.62 590	4.87 643	16.77 530	1.43 539	1.40 527	3.75 396	2.29 606	4.12 507	2.50 512	2.74 574	2.19 499	4.06 590	5.29 629	10.19 571	7.36 621	0.54 562	0.37 507	0.47 524	0.49 560	0.77 579	0.73 566

CBMV_ROB	3.62 590	0.70 344	21.42 658	1.21 444	0.89 371	4.43 572	1.76 578	4.39 600	2.79 553	5.88 653	3.38 608	4.18 598	5.12 626	10.75 589	2.32 531	0.56 566	0.55 593	0.53 564	0.51 570	0.55 505	0.46 459

GCAPDPT-zeroshot	3.67 592	0.52 130	56.80 708	0.90 247	1.06 429	2.70 205	0.77 276	3.08 295	1.18 122	1.20 235	0.81 77	0.68 127	0.55 61	0.96 86	0.68 158	0.27 191	0.21 254	0.28 248	0.20 153	0.27 163	0.25 172

Wz-Net-TNSev	3.67 592	8.83 658	13.47 472	1.48 554	1.18 462	3.60 369	2.49 612	4.27 557	3.13 592	2.18 452	1.89 430	4.21 602	2.80 560	12.10 649	7.58 624	0.57 568	0.55 593	0.47 524	0.54 579	0.91 595	1.05 605

SQANet	3.70 594	9.34 666	18.41 558	2.75 645	2.74 647	3.40 318	1.47 546	3.50 353	1.68 318	2.60 555	1.75 359	2.69 476	1.91 497	6.72 487	1.74 466	2.96 653	1.41 649	1.85 648	1.12 635	3.17 650	2.70 657

DeepPrunerF	3.70 594	1.72 592	14.87 500	1.33 498	1.74 601	3.70 385	1.55 558	4.20 525	14.00 671	2.02 396	1.77 374	2.74 482	2.30 530	10.88 595	6.88 616	0.68 595	0.60 606	0.78 617	0.78 616	0.81 586	0.71 558

FTStereo	3.71 596	0.53 148	20.37 618	0.96 294	0.65 257	4.34 552	11.29 675	2.62 231	1.50 218	2.58 550	5.04 631	1.90 378	13.84 673	3.71 415	1.25 355	0.38 440	0.24 352	0.31 328	0.32 434	0.30 231	2.10 642

ADCP+	3.74 597	1.96 604	16.90 531	1.09 374	1.55 561	4.35 555	3.65 652	3.93 450	2.98 580	2.22 470	1.66 333	3.95 582	4.83 621	3.41 405	18.87 677	0.38 440	0.41 536	0.63 596	0.53 577	0.64 544	0.81 582

test_sample9	3.79 598	1.05 499	7.87 398	1.07 360	0.86 357	3.93 441	1.19 498	4.35 589	2.11 422	2.14 432	1.75 359	1.75 343	1.67 452	11.06 605	11.61 644	1.23 632	14.45 697	4.27 679	2.09 663	0.70 560	0.69 553

zh-sn7	3.81 599	11.43 677	15.78 516	1.25 457	1.15 455	3.68 384	2.58 618	4.15 519	2.42 497	2.61 557	3.10 595	3.38 546	3.03 573	11.43 620	6.88 616	0.45 508	0.48 576	0.45 514	0.43 538	0.72 572	0.71 558

MFN_U_SF_RVC	3.81 599	10.78 674	15.01 505	1.84 610	1.39 525	3.73 393	1.63 567	4.05 486	3.26 608	2.91 585	2.38 538	4.36 608	3.65 598	8.43 518	4.91 598	1.11 627	1.04 636	0.99 628	1.31 643	1.58 634	1.75 636

GCAP-BAT	3.82 601	0.52 130	59.75 709	0.90 247	1.06 429	2.70 205	0.77 276	3.08 295	1.18 122	1.20 235	0.81 77	0.68 127	0.55 61	0.96 86	0.68 158	0.27 191	0.21 254	0.28 248	0.21 171	0.27 163	0.25 172

ADCPNet	3.89 602	1.63 585	20.25 613	1.28 475	1.27 493	6.43 655	2.65 620	3.93 450	2.70 541	2.78 577	2.20 501	4.28 604	6.16 642	5.56 454	10.27 636	0.65 586	1.18 641	0.71 608	1.70 652	0.84 590	1.37 623

DStereoO	3.90 603	2.13 610	7.90 402	4.43 672	2.84 650	4.40 564	5.30 661	4.31 577	3.21 604	2.41 522	3.08 591	2.93 507	7.14 654	4.20 430	11.12 640	4.11 669	1.30 647	1.33 641	1.63 649	3.09 648	1.26 615

RTS	3.90 603	7.04 652	17.94 548	1.92 616	2.19 637	5.00 643	2.96 630	4.29 566	3.19 599	4.05 629	3.08 591	4.94 628	3.16 579	7.64 504	6.72 611	0.66 588	0.44 551	0.51 553	0.47 550	0.95 597	0.76 572

RTSA	3.90 603	7.04 652	17.94 548	1.92 616	2.19 637	5.00 643	2.96 630	4.29 566	3.19 599	4.05 629	3.08 591	4.94 628	3.16 579	7.64 504	6.72 611	0.66 588	0.44 551	0.51 553	0.47 550	0.95 597	0.76 572

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 606	10.88 675	12.30 457	1.26 464	1.55 561	5.19 646	3.33 641	4.42 605	2.82 565	2.58 550	2.62 561	5.00 631	2.11 511	14.03 674	2.73 561	1.28 637	2.34 665	0.67 604	1.83 657	0.81 586	1.03 604

ADCMid	3.96 607	3.27 634	15.48 514	1.26 464	1.40 527	4.66 615	2.28 605	4.06 490	3.54 622	3.94 626	3.02 587	3.85 579	3.67 599	4.03 425	18.65 675	0.68 595	0.61 608	1.09 634	1.18 639	1.38 631	1.08 607

SDNR	3.97 608	1.93 602	20.28 615	1.31 490	0.94 386	5.16 645	0.67 194	4.33 585	2.58 526	4.82 646	5.94 637	5.01 632	1.45 385	17.52 678	2.53 551	0.79 606	0.72 624	0.59 583	0.45 545	1.15 621	1.17 612

MADNet+	3.97 608	9.54 668	13.83 481	1.87 614	1.69 591	4.19 529	2.87 627	4.80 639	4.10 637	2.51 535	2.67 566	4.55 616	3.41 590	8.72 522	6.92 618	1.25 635	1.27 645	1.04 630	0.93 624	1.39 632	1.85 637

SPS-STEREO	3.97 608	1.44 573	20.85 636	1.72 595	1.71 594	3.24 286	2.30 607	3.55 364	2.68 540	4.79 645	3.66 615	5.44 643	2.97 566	9.11 534	9.35 632	1.15 628	1.10 639	1.06 632	1.02 632	1.16 622	1.18 613
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NaN_ROB	4.06 611	1.13 517	16.64 526	1.12 394	1.25 488	3.50 345	3.05 634	4.29 566	3.26 608	3.64 619	2.56 555	2.97 508	4.79 620	13.33 664	16.91 665	0.37 423	0.41 536	0.38 469	0.39 509	0.48 479	0.81 582

G-Net	4.11 612	1.21 533	19.47 580	2.31 638	2.94 651	4.74 634	2.95 629	3.33 334	2.14 428	4.44 640	9.43 656	6.93 651	3.84 602	9.01 532	4.92 599	0.79 606	0.80 630	0.70 607	0.50 566	0.95 597	0.87 591

THIR-Stereo	4.14 613	0.82 431	10.85 442	0.86 219	0.43 103	2.16 151	16.77 683	3.22 310	1.54 252	2.04 403	12.05 669	2.68 475	7.53 656	7.30 494	12.62 648	0.30 306	0.21 254	0.29 274	0.28 357	0.33 303	0.41 422

AnyNet_C32	4.17 614	5.75 649	12.62 461	1.60 578	1.54 557	5.51 649	4.09 658	3.90 438	3.23 606	4.22 638	3.03 588	3.10 519	3.41 590	8.01 513	18.85 676	0.53 560	0.58 601	0.53 564	0.74 609	1.19 625	0.97 600

Ntro	4.21 615	8.94 662	19.89 594	3.22 653	2.96 652	4.15 507	1.89 587	3.92 448	2.36 476	1.77 318	2.14 490	3.35 541	2.17 521	9.48 544	2.24 525	3.52 661	1.76 654	2.13 651	1.31 643	3.83 660	3.09 659

ADCS	4.22 616	5.33 645	16.32 521	1.64 583	1.31 500	3.91 433	3.64 651	4.21 530	2.89 569	5.11 647	2.81 579	4.46 611	3.06 576	5.21 445	19.50 678	0.63 580	0.64 612	0.69 605	0.69 606	1.12 616	1.26 615

ADCL	4.35 617	1.63 585	14.21 490	1.29 479	1.26 490	5.56 650	11.16 674	3.97 463	3.37 616	6.07 654	4.67 627	4.30 605	5.72 635	5.08 443	14.51 653	0.50 545	0.48 576	0.89 625	0.77 613	0.78 581	0.76 572

AnyNet_C01	4.37 618	7.80 654	16.40 522	1.98 622	1.40 527	6.37 654	6.47 666	4.09 499	5.03 647	4.06 631	3.78 617	4.16 597	3.31 586	6.62 480	10.00 634	0.61 577	0.67 617	0.63 596	0.67 601	2.01 639	1.31 619

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 619	10.62 672	15.18 511	1.55 571	1.45 544	6.16 652	3.54 649	5.41 653	3.68 628	2.59 554	2.74 570	4.81 625	2.20 524	13.79 671	4.40 587	2.04 646	3.36 678	1.05 631	1.20 640	2.09 640	1.72 634

RainbowNet	4.56 620	8.28 655	20.07 602	3.64 662	3.23 660	4.15 507	2.99 632	4.18 521	3.03 585	2.20 459	2.65 564	4.26 603	2.90 564	9.77 551	2.12 513	3.88 667	2.27 662	2.71 664	1.72 654	3.78 659	3.31 667

SGM_RVC	4.57 621	0.72 363	17.46 543	1.84 610	0.58 225	4.23 538	3.45 644	4.66 632	3.66 627	7.99 666	8.82 654	7.56 654	8.74 665	12.30 651	6.84 615	0.43 493	0.38 513	0.39 473	0.35 466	0.51 489	0.48 469
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
otaku	4.58 622	8.93 661	19.95 596	3.11 652	2.67 645	3.91 433	2.57 617	3.82 415	2.25 448	2.22 470	9.72 658	4.08 591	2.35 535	8.57 520	2.13 516	3.51 660	1.65 653	2.15 652	1.17 638	3.69 657	3.15 661

DispFullNet	4.64 623	3.48 636	23.95 680	3.99 664	3.03 653	3.35 309	1.06 465	4.18 521	2.80 557	6.33 658	2.94 583	4.04 589	7.81 659	3.92 423	5.16 600	2.75 651	1.61 652	3.10 669	2.68 674	3.32 652	3.31 667

CSAN	4.71 624	1.39 566	20.23 609	1.19 434	0.87 362	3.65 380	3.50 646	4.57 628	3.87 630	3.89 625	7.82 643	3.54 566	6.16 642	23.47 689	6.82 614	0.52 557	0.45 556	0.49 546	0.52 573	0.63 536	0.66 547

test_sample8	4.76 625	1.05 499	7.87 398	1.07 360	0.86 357	3.93 441	1.19 498	4.38 598	2.05 404	5.49 649	1.89 430	12.98 669	6.37 644	11.06 605	11.61 644	1.23 632	14.45 697	4.27 679	2.09 663	0.70 560	0.69 553

SuperB	4.79 626	4.41 641	21.08 646	1.45 546	1.08 438	3.91 433	3.08 636	4.18 521	3.01 583	2.50 531	2.10 479	2.75 484	3.49 596	8.80 524	19.60 679	0.44 499	0.33 470	0.53 564	0.39 509	12.01 690	0.64 543

IMH-64-1	4.84 627	2.53 621	6.83 386	4.30 669	3.74 664	4.81 638	6.05 663	5.30 648	3.92 632	3.95 627	8.33 647	5.08 635	6.06 639	8.96 530	6.30 608	4.57 677	2.96 672	3.04 666	2.12 666	4.28 665	3.62 670

IMH-64	4.84 627	2.53 621	6.83 386	4.30 669	3.74 664	4.81 638	6.05 663	5.30 648	3.92 632	3.95 627	8.33 647	5.08 635	6.06 639	8.96 530	6.30 608	4.57 677	2.96 672	3.04 666	2.12 666	4.28 665	3.62 670

NVStereoNet_ROB	4.91 629	1.40 567	16.46 524	1.47 551	1.72 600	3.46 332	1.96 590	3.89 433	3.61 624	2.90 584	24.61 689	4.81 625	4.49 617	13.57 668	4.87 597	1.33 641	1.29 646	1.70 647	1.68 650	1.41 633	1.66 631
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	5.12 630	0.90 458	21.33 654	1.50 559	1.33 511	4.09 491	3.49 645	4.03 478	4.59 641	6.57 659	10.95 663	12.92 668	8.41 664	9.86 556	8.78 630	0.75 603	0.58 601	0.51 553	0.50 566	0.68 557	0.57 519

WAO-7	5.16 631	3.21 632	18.98 568	1.88 615	1.44 540	5.34 647	3.09 637	4.91 641	5.81 654	4.35 639	8.92 655	6.55 648	6.06 639	13.40 666	10.81 638	1.34 642	1.20 644	1.48 646	1.35 646	1.60 635	1.45 627

CrosDoStereo	5.24 632	0.60 238	20.23 609	0.82 176	0.51 166	3.39 315	18.11 685	3.82 415	2.27 453	1.98 372	8.74 651	1.96 389	6.96 650	7.35 496	26.35 690	0.30 306	0.22 286	0.30 301	0.28 357	0.33 303	0.38 388

DeepStereo_LL	5.24 632	0.60 238	20.23 609	0.82 176	0.51 166	3.39 315	18.11 685	3.82 415	2.27 453	1.98 372	8.74 651	1.96 389	6.96 650	7.35 496	26.35 690	0.30 306	0.22 286	0.30 301	0.28 357	0.33 303	0.38 388

MeshStereo	5.35 634	1.32 556	21.34 655	1.34 506	1.15 455	4.40 564	3.90 656	5.18 645	4.55 639	10.14 676	11.82 668	11.47 662	5.84 636	13.84 672	7.03 619	0.61 577	0.58 601	0.60 588	0.58 588	0.72 572	0.59 528
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	5.41 635	12.60 678	20.42 622	3.27 655	3.15 658	4.50 585	3.02 633	4.66 632	3.73 629	3.35 615	5.36 633	7.86 655	2.88 562	12.33 653	4.76 594	3.12 656	2.22 660	2.70 663	1.69 651	3.49 653	3.10 660

pmcnn	5.45 636	1.22 539	17.40 540	1.60 578	2.41 644	3.48 338	2.12 599	4.52 623	3.26 608	3.67 621	13.15 672	22.10 682	3.46 595	11.92 647	17.16 667	0.34 382	0.21 254	0.23 58	0.19 128	0.36 356	0.28 240

MDST_ROB	5.53 637	0.59 222	23.11 675	2.55 643	2.69 646	21.20 684	1.98 592	4.77 638	2.65 535	9.36 671	4.25 622	4.14 596	4.45 616	22.57 684	3.68 581	0.48 529	0.33 470	0.47 524	0.44 541	0.44 453	0.44 442

EDNetEfficient	5.61 638	2.14 612	16.75 529	1.67 587	3.64 663	4.12 500	7.51 668	3.05 290	5.63 653	11.57 682	4.83 629	3.95 582	12.72 669	8.44 519	20.78 681	0.41 475	0.43 546	0.47 524	1.01 630	1.66 637	1.39 626

MSMD_ROB	5.61 638	1.08 508	16.68 527	1.21 444	0.83 343	10.14 668	2.07 598	3.93 450	6.22 656	10.37 677	8.03 645	22.22 683	9.45 666	11.66 634	4.52 589	0.66 588	0.58 601	0.66 602	0.68 604	0.65 547	0.63 539

SANet	5.65 640	1.72 592	20.94 642	1.26 464	0.88 366	7.20 659	3.81 655	4.60 629	11.23 664	4.56 641	8.78 653	7.49 653	6.95 649	11.85 644	18.11 671	0.49 541	0.44 551	0.50 549	0.42 534	0.90 594	0.82 586

ELAS_RVC	5.72 641	1.64 588	20.40 620	2.09 628	2.01 628	4.95 642	11.47 677	4.66 632	6.31 658	8.09 667	8.01 644	8.06 658	11.65 668	8.36 515	10.22 635	0.99 622	1.17 640	0.81 621	0.76 611	1.14 618	1.58 630
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	5.85 642	9.95 670	15.22 512	2.90 648	1.56 564	5.66 651	7.69 669	5.27 647	4.74 644	3.88 624	7.51 641	8.04 656	5.28 628	15.18 675	8.40 628	3.08 655	1.51 650	2.24 653	1.37 647	5.55 673	1.96 640

WAO-6	5.87 643	2.27 615	15.05 506	2.96 649	2.77 648	12.01 671	3.58 650	5.37 652	11.91 668	3.34 613	9.69 657	6.78 650	5.84 636	11.82 643	8.89 631	2.87 652	2.35 666	2.50 655	1.84 658	2.85 647	2.67 654

ELAS	5.99 644	1.62 583	20.29 616	1.96 621	2.01 628	15.09 677	8.38 672	5.23 646	5.54 651	9.02 670	8.61 650	6.74 649	9.75 667	7.48 499	11.40 643	0.96 620	1.18 641	0.72 612	0.93 624	1.30 629	1.67 632
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_1	6.04 645	13.97 686	21.36 656	3.58 660	3.14 657	4.73 631	2.48 611	4.20 525	3.17 597	2.98 593	2.83 581	23.31 686	4.34 614	11.06 605	2.45 544	3.68 663	2.33 664	2.60 658	1.79 656	3.69 657	3.19 663

FCDSN-DC	6.04 645	0.84 440	19.25 572	1.24 455	1.09 443	4.38 558	2.62 619	4.38 598	4.71 642	9.59 674	11.22 664	19.19 678	17.40 680	12.30 651	8.55 629	0.69 599	0.57 596	0.60 588	0.60 593	0.70 560	0.78 576
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
JetBlue	6.27 647	9.15 664	13.76 475	1.94 620	4.60 675	11.91 670	12.00 678	5.12 644	3.45 620	3.79 623	4.52 626	9.54 660	6.56 648	9.40 542	13.48 651	1.26 636	1.37 648	1.17 637	1.34 645	7.06 682	3.95 674

psmorigin	6.59 648	1.15 522	88.11 713	1.52 562	0.97 394	2.88 222	1.20 502	3.21 308	2.04 401	3.73 622	2.46 542	5.15 638	2.55 548	10.60 584	2.47 546	0.55 564	0.68 620	0.48 532	0.51 570	0.70 560	0.88 592

FC-DCNN	6.64 649	0.77 405	19.26 574	1.68 588	1.64 579	8.27 664	2.35 608	6.35 657	9.23 661	10.85 679	11.27 665	19.89 679	13.33 670	12.51 657	11.79 646	0.66 588	0.57 596	0.58 580	0.56 584	0.63 536	0.61 532

ACVNet-4b	6.73 650	13.67 683	21.87 666	3.54 659	3.07 654	4.19 529	2.25 604	4.03 478	3.65 625	1.64 290	3.98 621	5.88 645	2.89 563	10.01 564	16.98 666	23.29 702	2.24 661	2.53 656	1.78 655	3.87 661	3.21 664

EKT-Stereo	6.79 651	0.64 286	4.24 358	1.77 600	106.39 711	4.51 589	0.61 155	3.16 303	1.53 243	1.88 340	1.22 197	1.98 393	1.36 354	3.81 416	0.84 227	0.35 402	0.24 352	0.29 274	0.26 300	0.34 322	0.48 469

IMH	6.81 652	13.66 682	20.41 621	4.33 671	3.74 664	5.50 648	3.06 635	5.49 654	6.22 656	4.64 643	10.35 660	9.30 659	8.03 662	13.61 669	6.81 613	4.80 680	2.99 675	3.09 668	2.12 666	4.36 667	3.61 669

LVE	6.88 653	9.31 665	21.14 647	3.61 661	3.18 659	4.49 582	2.79 623	10.21 668	11.69 666	3.16 606	11.53 666	18.33 675	4.31 613	11.66 634	3.52 578	4.45 675	2.93 670	2.56 657	1.91 660	3.62 654	3.16 662

FC-DCNN v2	6.91 654	0.77 405	19.25 572	1.69 589	1.64 579	9.13 666	2.40 609	7.20 659	9.47 662	11.07 681	11.62 667	20.05 681	15.79 677	12.55 658	11.99 647	0.66 588	0.57 596	0.58 580	0.56 584	0.63 536	0.61 532

tt	7.19 655	0.51 121	6.83 386	4.03 665	2.30 643	12.05 672	20.19 689	15.46 685	6.58 659	3.42 617	3.22 601	5.37 641	6.39 647	4.20 430	7.46 622	9.81 689	11.53 696	7.05 687	7.46 688	6.31 676	3.71 672

Dean	7.52 656	9.08 663	21.41 657	3.74 663	3.53 661	4.81 638	3.53 647	5.33 651	5.25 648	4.17 634	26.53 690	25.62 692	4.09 609	10.97 599	4.32 586	3.69 664	2.30 663	2.91 665	1.87 659	4.03 663	3.24 665

DGSMNet	7.55 657	1.62 583	17.42 541	1.92 616	12.73 681	7.45 662	42.99 703	4.13 509	2.07 408	2.10 418	3.16 599	3.42 548	1.70 459	9.24 539	2.30 529	3.70 665	10.89 695	11.80 697	5.54 684	4.24 664	2.66 653

MADNet++	7.57 658	5.80 650	13.28 467	6.38 683	5.26 677	7.18 658	7.77 670	5.32 650	5.62 652	6.11 655	7.78 642	6.02 647	8.01 661	11.74 639	16.36 663	9.36 688	4.95 683	8.57 690	5.66 685	4.83 671	5.34 680

MonStereo1	8.07 659	2.24 614	5.83 380	4.68 676	3.60 662	18.80 682	2.52 613	5.89 656	5.86 655	4.76 644	13.98 677	7.41 652	50.63 707	13.28 663	5.16 600	4.40 673	0.90 633	2.69 662	1.55 648	3.92 662	3.30 666

SGM+DAISY	8.36 660	3.82 638	24.83 681	2.02 624	1.75 603	14.80 676	17.22 684	4.27 557	11.79 667	13.88 683	14.38 678	11.74 666	13.83 672	10.56 581	15.12 654	1.21 630	1.19 643	1.14 636	1.13 637	1.17 623	1.37 623

MultiAttention	8.74 661	0.56 185	7.25 393	2.07 627	22.74 692	35.86 696	8.44 673	4.97 642	2.58 526	2.57 546	5.11 632	5.55 644	1.59 419	52.70 709	7.50 623	0.47 524	0.24 352	0.52 559	1.00 629	6.84 680	6.30 684

UNDER WATER-64	9.33 662	5.37 646	22.60 673	5.22 681	4.86 676	10.75 669	4.61 660	11.45 669	17.30 684	7.59 662	9.80 659	15.99 674	17.90 682	10.63 585	15.72 658	4.36 671	2.87 669	4.39 682	2.86 678	7.01 681	5.36 681

TorneroNet-64	10.12 663	8.74 657	20.95 643	4.27 667	3.76 667	13.86 675	2.85 626	15.05 683	23.15 693	10.07 675	23.84 688	13.47 670	8.24 663	13.96 673	17.21 668	3.96 668	2.72 667	3.23 670	2.48 670	6.29 675	4.27 677

DStereoSA	10.13 664	4.62 642	12.76 462	4.78 678	13.35 683	9.97 667	22.80 690	4.74 637	16.44 679	5.11 647	15.31 680	4.61 619	13.82 671	8.00 511	27.60 694	6.51 685	8.86 687	1.43 644	8.28 689	3.16 649	10.38 686

UNDER WATER	10.47 665	3.95 639	22.62 674	5.07 680	4.51 674	7.78 663	3.77 653	12.56 677	21.72 692	7.84 665	10.78 661	23.96 688	31.66 693	10.78 592	16.19 662	4.44 674	2.93 670	4.24 678	2.86 678	6.33 677	5.47 682

JetRed	10.48 666	27.10 695	35.70 690	4.27 667	4.09 671	15.55 680	12.83 680	12.16 674	5.50 650	5.83 652	5.56 635	10.14 661	7.43 655	8.88 526	26.39 692	3.32 657	3.81 679	3.51 673	2.96 680	7.85 684	6.69 685

notaker	10.50 667	8.60 656	20.23 609	4.54 675	3.95 668	6.27 653	3.44 643	8.07 662	4.75 645	8.73 668	46.45 700	13.86 673	27.86 692	13.49 667	13.61 652	4.56 676	3.18 676	3.52 674	2.68 674	8.13 686	4.05 675

WQFJA1++	10.56 668	0.40 19	3.21 321	0.89 237	0.82 335	1.43 70	0.41 63	2.15 132	0.87 67	96.02 714	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	100.47 713	0.22 120

xyz-stereo	10.85 669	0.45 53	79.01 712	0.62 23	0.45 122	83.70 710	0.77 276	2.59 226	1.34 149	2.19 456	32.02 698	2.76 490	1.62 430	5.75 459	2.39 534	0.25 148	0.17 82	0.33 387	0.21 171	0.25 113	0.19 15

DStereoFS	11.11 670	13.81 685	11.82 453	5.73 682	11.05 680	20.81 683	11.36 676	8.68 665	16.52 682	14.90 686	15.81 684	11.63 665	13.85 674	9.05 533	15.60 657	7.57 686	8.88 688	2.41 654	5.29 683	2.16 642	15.30 692

MANE	11.39 671	1.38 564	23.16 676	4.82 679	2.79 649	22.02 685	14.51 682	25.81 689	26.28 694	10.93 680	13.17 673	19.90 680	18.03 683	15.69 677	20.41 680	0.96 620	0.74 626	1.42 643	3.24 681	0.74 574	1.71 633

SGM-ForestM	11.55 672	1.16 525	21.62 663	2.14 629	0.81 326	22.25 686	19.08 687	16.50 687	11.34 665	15.94 689	14.44 679	27.12 693	22.61 691	24.76 690	28.39 697	0.50 545	0.48 576	0.47 524	0.44 541	0.55 505	0.53 498

WAO-8	11.95 673	13.02 679	20.56 626	3.50 656	3.08 655	15.11 678	2.80 624	12.91 678	19.11 690	7.69 663	13.12 670	11.62 663	7.01 652	84.40 711	7.91 625	3.42 658	1.92 657	3.54 675	1.93 661	3.68 655	2.69 655

Venus	11.95 673	13.02 679	20.56 626	3.50 656	3.08 655	15.11 678	2.80 624	12.91 678	19.11 690	7.69 663	13.12 670	11.62 663	7.01 652	84.40 711	7.91 625	3.42 658	1.92 657	3.54 675	1.93 661	3.68 655	2.69 655

TCMNet-wrong-test	12.32 675	14.13 687	19.38 577	22.38 694	19.85 687	15.99 681	12.34 679	22.95 688	4.56 640	6.24 657	6.27 638	18.40 677	15.71 676	10.10 570	10.72 637	9.06 687	4.78 681	5.35 684	3.95 682	12.28 691	11.97 688

EDNetEfficientorigin	12.35 676	2.51 619	179.47 718	1.19 434	0.96 390	2.91 227	1.81 582	3.00 284	5.35 649	8.91 669	4.79 628	4.18 598	4.64 619	9.98 562	11.30 641	0.37 423	0.38 513	0.60 588	0.85 619	1.32 630	2.43 651

LSM	12.71 677	3.52 637	20.79 635	55.63 708	84.76 708	3.63 379	6.30 665	3.73 397	4.93 646	5.55 650	13.92 676	3.53 563	3.25 584	9.72 550	4.12 585	0.64 583	0.85 631	0.71 608	0.81 618	1.03 604	26.84 697

U	12.82 678	0.38 9	1.99 213	0.66 63	58.94 706	63.38 709	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	63.35 710	59.81 709	0.29 205	0.20 48

MSAF-DinoV2	13.69 679	13.09 681	22.03 669	2.41 641	1.44 540	4.03 479	1.38 533	9.07 666	9.20 660	2.23 474	1.98 451	5.08 635	5.06 624	177.66 718	5.46 607	0.45 508	0.34 483	0.40 479	0.62 597	6.09 674	5.80 683

DGTPSM_ROB	15.31 680	8.85 659	28.14 687	9.90 687	18.89 685	12.44 673	33.21 693	13.48 680	17.86 688	9.50 672	22.89 686	13.78 671	19.67 684	21.26 680	23.68 684	5.08 682	8.84 685	5.62 685	11.50 692	6.72 678	14.87 690

DPSMNet_ROB	15.52 681	8.89 660	31.44 688	10.07 689	18.91 686	12.44 673	33.22 694	13.51 681	17.94 689	9.58 673	22.91 687	13.79 672	19.67 684	21.43 681	23.73 685	5.17 683	8.84 685	5.63 686	11.52 695	6.79 679	14.90 691

USTest	15.98 682	15.58 688	22.56 672	18.49 691	16.99 684	26.43 687	36.08 697	27.68 692	12.77 670	10.69 678	10.80 662	18.35 676	15.09 675	18.62 679	23.37 683	4.85 681	5.34 684	7.38 688	7.43 687	9.90 688	11.23 687

KSHMR	16.96 683	5.37 646	21.64 665	4.46 673	4.50 673	8.30 665	3.32 640	15.58 686	76.24 711	6.62 660	61.47 706	56.53 707	5.43 632	35.17 696	11.37 642	4.39 672	2.97 674	3.63 677	2.74 676	5.10 672	4.34 678

LE_ROB	18.58 684	1.21 533	48.38 696	8.60 686	23.00 693	7.32 661	19.74 688	9.94 667	38.69 703	43.53 699	21.91 685	28.40 694	40.92 697	23.18 686	54.71 703	0.34 382	0.33 470	0.32 351	0.36 476	0.42 432	0.40 416

coex-ft	18.59 685	6.62 651	113.53 715	1.17 425	1.31 500	2.33 169	1.93 589	2.81 264	14.00 671	124.82 718	8.45 649	5.90 646	51.74 708	9.99 563	22.69 682	0.57 568	0.62 609	0.50 549	0.49 560	1.08 613	1.28 617

iinet-test	19.59 686	18.93 690	25.29 682	22.27 692	21.21 688	29.32 688	37.73 698	31.61 695	16.48 680	14.41 684	13.76 674	22.91 684	19.69 686	21.98 682	26.21 688	10.17 690	8.89 689	11.03 693	10.88 690	13.66 692	15.45 693

IINet	19.59 686	18.93 690	25.29 682	22.27 692	21.21 688	29.32 688	37.73 698	31.61 695	16.48 680	14.41 684	13.76 674	22.91 684	19.69 686	21.98 682	26.21 688	10.17 690	8.89 689	11.03 693	10.88 690	13.66 692	15.45 693

DPSM_ROB	20.78 688	20.03 693	26.57 685	23.62 696	22.46 690	31.10 691	39.97 701	33.52 697	17.41 686	15.25 687	15.80 682	24.06 689	20.71 689	23.30 687	27.62 695	10.78 692	9.41 692	11.69 695	11.50 692	14.49 694	16.36 695

DPSM	20.78 688	20.03 693	26.57 685	23.62 696	22.46 690	31.10 691	39.97 701	33.52 697	17.41 686	15.25 687	15.80 682	24.06 689	20.71 689	23.30 687	27.62 695	10.78 692	9.41 692	11.69 695	11.50 692	14.49 694	16.36 695

ktn	21.74 690	10.34 671	19.68 586	4.53 674	4.00 669	6.53 656	4.51 659	6.79 658	78.82 713	84.69 712	100.86 716	58.49 708	7.57 657	12.11 650	13.35 650	4.58 679	3.24 677	3.49 672	2.62 672	4.65 670	3.84 673

LRCNet_RVC	25.52 691	33.45 696	23.21 678	31.79 698	32.78 694	6.74 657	1.18 495	25.88 690	4.46 638	28.94 690	30.89 691	24.91 691	17.57 681	27.66 691	24.34 687	35.26 706	25.60 707	35.91 706	33.81 705	31.90 706	34.10 707

TorneroNet	25.88 692	11.28 676	21.62 663	4.20 666	4.07 670	55.25 701	3.15 638	15.16 684	76.94 712	58.09 706	82.72 713	86.88 712	41.15 698	13.35 665	18.13 672	4.32 670	2.85 668	3.45 671	2.62 672	8.33 687	4.14 676

DLNR_Zeroshot_test	28.62 693	55.50 709	49.94 699	183.62 715	115.05 714	3.43 325	0.28 14	29.49 693	1.49 212	1.01 206	1.26 212	0.93 221	0.63 90	3.92 423	1.51 422	29.81 703	0.41 536	0.26 180	0.23 227	93.28 710	0.32 304

DLNR-FE	28.68 694	56.10 710	49.61 697	183.75 716	105.98 710	3.44 326	0.28 14	29.58 694	1.49 212	1.01 206	1.26 212	0.93 221	0.63 90	3.81 416	1.51 422	33.14 705	0.41 536	0.26 180	0.23 227	99.94 712	0.32 304

Selective-IGEV-i1pa	29.93 695	36.60 697	34.97 689	9.92 688	7.41 679	38.91 697	35.81 696	43.96 701	35.07 701	30.01 691	53.53 705	41.78 695	35.42 694	40.57 698	33.93 699	30.94 704	15.47 699	23.33 698	13.36 696	10.61 689	27.01 698

HanzoNet	31.60 696	17.23 689	21.22 652	7.32 684	5.84 678	7.25 660	3.53 647	13.82 682	14.20 673	50.38 702	47.01 701	44.45 697	56.61 709	36.61 697	32.00 698	63.89 710	56.57 711	7.97 689	89.20 714	28.69 697	28.25 700

light-stereo	41.45 697	10.64 673	54.16 707	59.84 709	45.61 705	131.14 716	1.57 561	37.33 700	17.30 684	76.21 711	120.65 717	118.18 718	3.98 605	89.11 714	15.46 655	5.48 684	9.68 694	1.25 638	1.28 642	17.93 696	12.24 689

Hybrid-DGEV	41.74 698	40.15 700	53.21 702	47.72 702	45.04 699	62.46 703	80.71 711	67.23 706	34.70 695	30.38 692	31.64 693	48.32 705	41.44 699	46.71 707	55.65 710	21.63 699	18.85 700	23.50 704	23.21 701	29.18 701	33.09 706

FlowAnything	41.75 699	39.90 698	53.36 704	47.83 707	45.06 700	62.45 702	80.51 709	67.34 710	34.89 699	30.56 696	31.52 692	48.18 701	42.05 704	46.66 706	55.24 705	21.71 701	18.88 702	23.49 703	23.13 698	29.12 699	33.04 701

Selective-RAFT-Error	41.77 700	40.16 701	53.34 703	47.73 703	45.25 704	62.51 704	80.64 710	67.22 705	34.93 700	30.64 697	31.81 694	48.11 700	42.11 705	46.57 701	54.95 704	21.61 696	18.87 701	23.48 699	23.15 700	29.16 700	33.08 705

RAFT-FEzeroshot	41.78 701	40.21 703	53.07 700	47.74 705	45.19 702	62.51 704	80.73 713	67.30 708	34.75 696	30.51 694	31.88 695	48.27 703	41.88 702	46.64 704	55.54 707	21.62 697	18.89 704	23.48 699	23.22 702	29.20 703	33.05 702

RAFT-FE	41.78 701	40.21 703	53.07 700	47.74 705	45.19 702	62.51 704	80.73 713	67.30 708	34.75 696	30.51 694	31.88 695	48.27 703	41.88 702	46.64 704	55.54 707	21.62 697	18.89 704	23.48 699	23.22 702	29.20 703	33.05 702

CasAABBNet	41.80 703	40.20 702	53.41 705	47.73 703	45.18 701	62.51 704	80.71 711	67.26 707	34.80 698	30.49 693	31.88 695	48.24 702	41.81 701	46.63 703	55.64 709	21.60 695	18.88 702	23.48 699	23.22 702	29.19 702	33.05 702

HaxPig	43.25 704	43.65 705	45.00 694	33.85 699	35.61 696	32.69 693	30.52 691	45.09 702	42.97 704	48.77 700	48.17 702	43.00 696	40.26 696	44.58 699	43.61 700	47.18 707	49.30 708	51.54 708	50.25 707	43.73 707	45.29 708

AVERAGE_ROB	44.46 705	45.91 706	46.59 695	40.59 701	38.66 697	32.99 694	30.52 691	46.19 703	43.26 705	49.59 701	48.97 703	44.62 698	39.89 695	45.04 700	43.94 701	48.74 708	50.69 709	50.80 707	49.79 706	45.54 708	46.97 709

MEDIAN_ROB	47.37 706	49.08 707	49.92 698	40.32 700	39.97 698	34.95 695	33.43 695	49.17 704	46.39 707	53.06 703	52.65 704	47.65 699	42.23 706	48.35 708	47.29 702	52.10 709	54.04 710	54.28 709	53.48 708	48.76 709	50.33 710

LSM0	49.58 707	40.04 699	53.62 706	97.15 710	128.68 715	62.75 708	79.89 708	67.63 711	35.11 702	33.02 698	32.61 699	48.43 706	41.60 700	46.60 702	55.43 706	21.63 699	18.99 706	23.62 705	23.13 698	29.47 705	52.26 711

BEATNet-Init1	49.72 708	64.32 711	97.77 714	4.68 676	4.28 672	84.75 711	60.42 704	73.38 712	68.59 710	88.29 713	88.51 715	91.94 713	97.99 714	85.26 713	70.96 714	0.80 608	0.65 613	0.85 623	0.70 607	7.96 685	2.33 647

Anonymous_1	57.11 709	19.68 692	26.15 684	23.10 695	142.31 716	30.84 690	39.75 700	33.86 699	16.98 683	70.53 710	15.42 681	23.46 687	19.75 688	23.04 685	27.23 693	164.73 718	9.02 691	130.38 713	137.40 716	161.27 720	27.24 699

PML	64.32 710	53.22 708	17.88 547	8.10 685	32.94 695	148.46 717	247.79 720	12.18 675	45.42 706	111.41 715	288.92 720	101.47 715	101.31 715	31.67 692	15.55 656	14.03 694	4.83 682	10.98 692	6.18 686	28.82 698	5.17 679

DPSimNet_ROB	102.30 711	119.72 718	143.59 717	109.42 712	94.10 709	127.22 715	127.15 716	26.62 691	102.36 718	149.58 719	83.99 714	139.34 719	137.54 718	64.62 710	82.36 715	105.18 712	66.15 712	120.15 712	69.61 711	99.58 711	77.72 712

ASD4	103.30 712	113.98 717	120.24 716	106.67 711	79.75 707	115.36 712	120.35 715	119.13 716	79.65 717	120.04 717	74.64 709	101.45 714	65.48 710	109.11 715	84.31 716	104.31 711	90.04 715	133.15 714	103.58 715	130.15 716	94.66 715

RSGM-EC	108.14 713	104.44 715	68.66 710	115.42 713	109.31 712	116.48 713	139.19 717	127.02 717	55.95 708	55.27 704	71.01 707	116.54 716	111.76 716	176.57 716	175.06 717	117.34 716	71.64 713	140.65 715	83.55 712	123.96 714	82.91 713

acva	108.14 713	104.44 715	68.66 710	115.42 713	109.31 712	116.48 713	139.19 717	127.02 717	55.95 708	55.27 704	71.01 707	116.54 716	111.76 716	176.57 716	175.06 717	117.34 716	71.64 713	140.65 715	83.55 712	123.96 714	82.91 713

xxxxx1	112.33 715	88.53 712	37.76 691	227.84 718	157.23 717	39.05 698	61.41 705	93.76 713	79.29 714	62.45 707	74.79 710	78.32 709	70.96 711	33.47 693	70.69 711	114.00 713	130.36 717	259.31 718	274.34 718	145.54 717	147.50 716

tt_ll	112.33 715	88.53 712	37.76 691	227.84 718	157.23 717	39.05 698	61.41 705	93.76 713	79.29 714	62.45 707	74.79 710	78.32 709	70.96 711	33.47 693	70.69 711	114.00 713	130.36 717	259.31 718	274.34 718	145.54 717	147.50 716

ff	112.33 715	88.53 712	37.76 691	227.84 718	157.23 717	39.05 698	61.41 705	93.76 713	79.29 714	62.45 707	74.79 710	78.32 709	70.96 711	33.47 693	70.69 711	114.00 713	130.36 717	259.31 718	274.34 718	145.54 717	147.50 716

Selective-IGEV-i16pa	129.35 718	164.95 719	19.57 582	3.26 654	2.26 641	202.88 719	5.86 662	236.38 720	207.45 720	116.27 716	209.82 718	153.71 720	219.30 720	258.04 720	190.96 719	192.94 719	94.03 716	90.21 711	64.92 710	4.40 668	149.67 719

test_example2	212.63 719	219.92 720	221.87 719	213.67 717	221.17 720	199.47 718	200.74 719	185.30 719	141.66 719	209.52 720	213.45 719	210.82 721	205.48 719	221.27 719	216.64 720	236.83 720	242.07 721	213.93 717	217.01 717	235.69 721	226.10 720

ccccc	590.94 720	629.75 721	645.59 720	567.84 721	570.84 721	582.44 720	641.68 721	613.82 721	494.59 721	614.58 721	651.20 721	555.57 722	637.59 721	666.94 721	652.42 721	781.57 722	507.24 722	391.36 722	342.44 722	689.82 722	581.48 721

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

FADE		13.79 684		10.71 690	13.34 682							11.85 667				474.90 721	161.58 720	347.36 721	322.13 721	7.29 683

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