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

SCION-Mon(vits-remp)	1.14 268	0.94 533	7.79 454	1.05 409	1.92 692	2.90 273	0.39 72	2.57 258	0.92 105	0.58 63	0.64 70	0.36 6	0.36 15	0.93 96	0.43 47	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 57	0.21 56	0.19 19

monster-pro	0.62 43	0.43 58	1.07 46	0.66 79	0.82 380	1.14 46	0.39 72	2.57 258	0.92 105	0.58 63	0.64 70	0.36 6	0.36 15	0.91 87	0.43 47	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 57	0.21 56	0.19 19

MonStereo	0.62 43	0.43 58	1.07 46	0.66 79	0.82 380	1.13 38	0.39 72	2.57 258	0.92 105	0.58 63	0.64 70	0.36 6	0.36 15	0.90 82	0.43 47	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 57	0.21 56	0.19 19

Wavelet-MonSter	0.57 31	0.47 110	1.13 97	0.66 79	0.78 357	1.60 116	0.30 29	1.17 30	0.68 20	0.58 63	0.69 82	0.39 20	0.48 53	0.99 116	0.46 76	0.15 1	0.16 52	0.20 21	0.16 33	0.20 33	0.19 19

Monster-pub-eth3d	0.62 43	0.43 58	1.07 46	0.66 79	0.82 380	1.13 38	0.39 72	2.57 258	0.92 105	0.58 63	0.64 70	0.36 6	0.36 15	0.88 75	0.43 47	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 57	0.21 56	0.19 19

MonSter	0.62 43	0.43 58	1.07 46	0.66 79	0.82 380	1.13 38	0.39 72	2.57 258	0.92 105	0.58 63	0.64 70	0.36 6	0.35 12	0.95 100	0.43 47	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 57	0.21 56	0.19 19

test410_97500	0.67 60	0.46 85	1.19 117	0.63 43	0.63 282	3.39 372	0.25 10	1.64 90	0.70 26	0.48 9	0.52 47	0.50 59	0.55 84	0.74 26	0.57 140	0.16 7	0.17 93	0.23 79	0.16 33	0.23 91	0.25 202

test410	0.69 69	0.47 110	1.19 117	0.63 43	0.71 328	3.65 441	0.26 19	1.73 102	0.70 26	0.50 20	0.50 38	0.49 57	0.51 70	0.74 26	0.58 146	0.16 7	0.17 93	0.23 79	0.16 33	0.23 91	0.25 202

mm2	0.45 3	0.42 47	0.88 4	0.61 24	0.36 44	0.66 13	0.25 10	0.95 15	0.90 91	0.52 29	0.43 23	0.56 95	0.32 6	0.71 11	0.41 30	0.16 7	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 57

mm1	0.47 7	0.42 47	0.88 4	0.61 24	0.36 44	0.66 13	0.25 10	1.32 40	0.90 91	0.52 29	0.43 23	0.56 95	0.32 6	0.71 11	0.41 30	0.16 7	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 57

GeoVLM	0.52 17	0.42 47	0.88 4	0.62 33	0.36 44	1.62 121	0.25 10	0.96 16	0.90 91	0.61 88	0.43 23	0.57 104	0.53 76	0.71 11	0.45 65	0.16 7	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.19 19

2.25w	0.75 94	0.47 110	1.09 70	0.69 103	0.65 294	2.28 198	0.40 83	2.42 218	0.80 56	0.73 142	1.03 182	0.40 22	0.81 210	1.24 199	0.80 253	0.16 7	0.15 25	0.21 42	0.17 57	0.19 10	0.21 105

1w_stereo	0.86 161	0.42 47	1.07 46	0.72 134	0.81 370	3.00 296	0.67 239	3.28 369	0.75 40	0.74 147	1.32 277	0.37 13	1.37 407	0.92 91	0.68 191	0.16 7	0.14 11	0.20 21	0.16 33	0.19 10	0.22 142

GELT-Stereo	0.91 192	0.54 192	1.21 132	0.59 16	1.81 681	3.45 390	0.49 134	2.77 296	1.17 158	0.93 230	0.59 63	0.81 216	0.66 138	1.13 154	0.75 232	0.17 14	0.16 52	0.23 79	0.21 202	0.27 194	0.22 142

MonSter++	0.52 17	0.42 47	0.89 8	0.61 24	0.36 44	1.64 124	0.25 10	0.96 16	0.91 97	0.62 97	0.42 20	0.56 95	0.53 76	0.71 11	0.45 65	0.17 14	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 57

HiDET	0.61 40	0.41 34	0.88 4	0.64 56	0.39 91	2.67 246	0.25 10	1.59 77	0.91 97	0.59 76	0.44 29	0.52 69	0.50 64	0.76 32	0.54 125	0.17 14	0.15 25	0.18 2	0.15 11	0.19 10	0.21 105

LCMNet	0.63 50	0.40 22	0.95 18	0.58 12	0.39 91	3.11 316	0.27 22	1.58 74	0.84 79	0.56 48	0.58 61	0.52 69	0.53 76	0.77 37	0.51 112	0.17 14	0.16 52	0.19 10	0.15 11	0.20 33	0.21 105

CSFM-Stereo	0.60 36	0.39 18	0.95 18	0.60 21	0.32 22	2.66 245	0.31 31	1.44 56	0.77 43	0.72 139	0.51 44	0.55 89	0.51 70	0.75 28	0.46 76	0.17 14	0.17 93	0.18 2	0.15 11	0.20 33	0.18 7

asda	0.77 113	0.46 85	1.10 76	0.64 56	0.82 380	3.33 363	0.49 134	2.40 213	0.81 65	0.63 105	0.80 105	0.44 40	0.85 225	0.88 75	0.60 153	0.17 14	0.13 1	0.24 125	0.17 57	0.20 33	0.20 57

qwe	0.75 94	0.45 73	1.10 76	0.67 91	1.06 483	2.49 222	0.45 116	2.57 258	0.90 91	0.71 134	0.83 115	0.43 35	0.48 53	1.10 142	0.64 169	0.17 14	0.14 11	0.24 125	0.16 33	0.21 56	0.20 57

4.25_new	0.73 84	0.46 85	1.08 61	0.71 119	0.97 446	2.52 225	0.58 181	2.28 196	0.93 115	0.57 57	0.94 157	0.40 22	0.65 131	0.87 69	0.50 101	0.17 14	0.13 1	0.25 166	0.17 57	0.19 10	0.20 57

4.5w_new	0.73 84	0.46 85	1.08 61	0.71 119	0.97 446	2.52 225	0.58 181	2.28 196	0.93 115	0.57 57	0.94 157	0.40 22	0.65 131	0.87 69	0.50 101	0.17 14	0.13 1	0.25 166	0.17 57	0.19 10	0.20 57

4.25w-stereo	0.73 84	0.46 85	1.08 61	0.71 119	0.97 446	2.52 225	0.58 181	2.28 196	0.93 115	0.57 57	0.94 157	0.40 22	0.65 131	0.87 69	0.50 101	0.17 14	0.13 1	0.25 166	0.17 57	0.19 10	0.20 57

2.75w_new	0.75 94	0.45 73	1.10 76	0.65 69	0.62 278	2.45 218	0.56 166	2.75 293	0.74 39	0.78 175	0.73 88	0.38 17	0.92 257	1.04 131	0.66 182	0.17 14	0.14 11	0.22 61	0.17 57	0.18 1	0.19 19

3.25w_new	0.69 69	0.46 85	1.10 76	0.61 24	0.61 268	2.23 192	0.51 141	2.45 228	0.90 91	0.63 105	0.78 102	0.47 49	0.71 155	0.78 39	0.50 101	0.17 14	0.14 11	0.20 21	0.17 57	0.20 33	0.20 57

3.25w	0.69 69	0.46 85	1.10 76	0.61 24	0.61 268	2.23 192	0.51 141	2.45 228	0.90 91	0.63 105	0.78 102	0.47 49	0.71 155	0.79 41	0.50 101	0.17 14	0.14 11	0.20 21	0.17 57	0.20 33	0.20 57

3.5w_stereo	0.77 113	0.53 172	1.09 70	0.65 69	0.72 331	2.52 225	0.51 141	2.43 223	0.80 56	0.76 166	1.20 229	0.43 35	0.66 138	1.23 196	0.73 222	0.17 14	0.13 1	0.23 79	0.17 57	0.20 33	0.21 105

2w_stereo	0.75 94	0.46 85	1.08 61	0.68 95	0.56 235	2.00 157	0.61 197	2.87 317	0.83 75	0.93 230	0.93 152	0.36 6	1.13 345	0.90 82	0.61 157	0.17 14	0.13 1	0.23 79	0.17 57	0.20 33	0.21 105

derf	0.49 10	0.40 22	0.90 14	0.70 109	0.35 39	1.17 48	0.24 8	1.17 30	0.92 105	0.53 35	0.41 16	0.51 63	0.29 3	0.77 37	0.37 10	0.18 29	0.18 149	0.19 10	0.17 57	0.18 1	0.21 105

PointNet	0.56 29	0.41 34	0.92 15	0.63 43	0.33 27	1.85 141	0.31 31	1.34 45	0.88 88	0.71 134	0.46 32	0.57 104	0.32 6	0.80 44	0.45 65	0.18 29	0.16 52	0.23 79	0.18 107	0.20 33	0.20 57

aanet-new-60k	0.77 113	0.64 331	1.98 262	0.73 143	0.49 186	2.10 178	0.87 419	2.24 186	0.85 82	0.56 48	0.77 99	0.61 121	0.66 138	1.20 188	0.48 85	0.18 29	0.15 25	0.25 166	0.17 57	0.23 91	0.22 142

aanet-new-40k	0.73 84	0.59 261	1.25 146	0.75 156	1.49 611	1.42 90	0.96 485	1.95 138	0.84 79	0.52 29	1.06 198	0.51 63	0.76 180	0.85 67	0.47 81	0.18 29	0.15 25	0.24 125	0.18 107	0.26 171	0.22 142

PipStereo	0.46 4	0.31 1	0.89 8	0.82 212	0.27 8	0.58 8	0.27 22	1.58 74	0.42 4	0.43 4	0.27 3	0.68 157	0.50 64	0.82 54	0.35 3	0.18 29	0.17 93	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.17 1

PSi22b	0.47 7	0.31 1	0.89 8	0.82 212	0.28 10	0.58 8	0.32 40	1.61 79	0.41 3	0.42 2	0.27 3	0.69 164	0.48 53	0.84 64	0.36 6	0.18 29	0.17 93	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.18 7

AdaDepth	0.76 103	0.45 73	1.41 192	0.70 109	1.27 553	3.12 318	0.43 105	1.02 21	0.94 120	0.63 105	0.91 146	0.43 35	0.58 99	1.41 249	0.48 85	0.18 29	0.21 295	0.23 79	0.19 152	0.25 136	0.26 238

4w-stereo	0.67 60	0.49 132	1.07 46	0.63 43	0.75 343	1.63 123	0.44 110	2.23 184	0.77 43	0.56 48	0.92 149	0.40 22	0.82 214	1.08 138	0.53 119	0.18 29	0.13 1	0.25 166	0.18 107	0.19 10	0.20 57

2.5w	0.75 94	0.44 67	1.06 42	0.66 79	0.69 321	2.39 209	0.56 166	2.77 296	0.82 71	0.63 105	0.88 130	0.37 13	0.75 172	1.36 235	0.50 101	0.18 29	0.14 11	0.22 61	0.17 57	0.19 10	0.21 105

3w_stereo	0.71 79	0.47 110	1.14 104	0.65 69	0.39 91	1.73 131	0.68 250	2.79 305	0.79 52	0.67 119	0.84 117	0.37 13	1.02 294	1.03 126	0.56 134	0.18 29	0.14 11	0.23 79	0.18 107	0.20 33	0.22 142

IGEV	0.70 73	0.36 8	1.07 46	0.71 119	1.31 561	2.82 261	0.41 90	1.76 107	0.98 130	0.73 142	0.71 84	0.35 5	0.42 30	0.90 82	0.42 37	0.18 29	0.18 149	0.22 61	0.18 107	0.18 1	0.20 57

qqai	0.49 10	0.41 34	0.92 15	0.69 103	0.33 27	0.99 30	0.25 10	1.33 43	0.89 90	0.51 26	0.41 16	0.55 89	0.29 3	0.78 39	0.38 15	0.19 40	0.17 93	0.19 10	0.17 57	0.18 1	0.21 105

aanet-new-90k	0.85 157	0.57 234	1.82 244	0.75 156	0.92 429	3.26 348	0.72 276	2.51 242	0.86 84	0.47 7	0.67 80	0.49 57	0.76 180	1.56 280	0.45 65	0.19 40	0.16 52	0.25 166	0.17 57	0.24 109	0.20 57

aanet-new-70k	0.76 103	0.59 261	1.16 109	0.70 109	0.39 91	2.40 211	0.79 343	2.39 211	0.71 28	0.59 76	0.84 117	0.48 55	0.81 210	1.61 298	0.53 119	0.19 40	0.16 52	0.25 166	0.17 57	0.24 109	0.20 57

aanet-new-78k	1.46 345	0.57 234	14.51 553	0.74 151	0.34 34	3.31 361	0.68 250	2.34 206	0.72 30	0.58 63	0.88 130	0.50 59	1.06 317	1.42 252	0.45 65	0.19 40	0.15 25	0.25 166	0.17 57	0.24 109	0.20 57

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PSi22	0.93 197	0.71 405	1.23 136	1.00 378	0.36 44	1.73 131	0.36 60	3.46 399	1.44 225	0.98 244	1.39 302	1.16 301	0.64 123	1.95 363	0.75 232	0.19 40	0.17 93	0.21 42	0.17 57	0.34 371	0.35 406

Test_v1	0.62 43	0.40 22	1.13 97	0.74 151	0.55 230	1.60 116	0.39 72	1.68 96	0.92 105	0.60 85	0.88 130	0.53 74	0.50 64	0.93 96	0.39 16	0.19 40	0.16 52	0.20 21	0.17 57	0.20 33	0.21 105

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fffft	0.76 103	0.47 110	1.28 157	0.82 212	0.54 221	1.51 104	0.80 354	2.09 160	1.18 160	0.63 105	0.84 117	0.59 113	0.55 84	1.80 339	0.85 270	0.19 40	0.18 149	0.27 248	0.20 179	0.26 171	0.24 185
1: 1. 1
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aanet-new-28k	0.77 113	0.58 251	2.64 343	0.78 187	0.39 91	1.97 154	1.05 526	1.72 101	0.79 52	0.58 63	1.10 207	0.54 79	0.78 195	0.70 6	0.44 58	0.20 54	0.15 25	0.25 166	0.19 152	0.29 240	0.21 105

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PSi22a	0.44 2	0.33 4	0.82 1	0.78 187	0.27 8	0.56 7	0.24 8	1.33 43	0.40 2	0.45 5	0.25 2	0.66 150	0.50 64	0.83 57	0.33 1	0.20 54	0.16 52	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.19 19

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Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Monster-pub-mixall	0.64 52	0.42 47	1.00 24	0.83 226	0.48 176	1.39 86	0.32 40	1.45 57	0.82 71	0.88 219	0.85 122	0.39 20	0.36 15	1.99 366	0.47 81	0.20 54	0.16 52	0.17 1	0.15 11	0.18 1	0.21 105

monsters	0.82 149	0.58 251	1.16 109	0.76 175	1.52 620	2.92 280	0.40 83	2.66 281	0.72 30	0.66 116	0.84 117	0.38 17	0.41 27	1.84 347	0.48 85	0.20 54	0.16 52	0.20 21	0.16 33	0.19 10	0.19 19

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anonymous	0.57 31	0.55 205	1.24 144	0.88 274	0.38 84	0.40 3	0.59 187	0.98 19	0.92 105	0.71 134	0.93 152	0.68 157	0.40 24	0.98 110	0.43 47	0.21 66	0.16 52	0.26 212	0.21 202	0.21 56	0.21 105

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TS12	0.80 131	0.43 58	1.08 61	0.55 7	0.30 13	3.40 376	0.41 90	2.20 175	1.37 200	0.69 125	1.15 218	0.54 79	0.69 149	1.27 211	0.57 140	0.21 66	0.18 149	0.22 61	0.17 57	0.22 80	0.26 238

LiteMatch*	0.67 60	0.46 85	3.75 403	0.65 69	0.36 44	1.48 100	0.26 19	1.11 24	0.96 124	0.58 63	0.45 31	0.55 89	0.46 45	0.70 6	0.37 10	0.21 66	0.16 52	0.21 42	0.17 57	0.21 56	0.20 57

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MatchStereo	0.68 66	0.46 85	1.93 254	0.67 91	0.28 10	0.98 28	0.33 43	2.01 145	1.69 377	0.48 9	1.02 176	0.47 49	0.59 104	0.91 87	0.58 146	0.21 66	0.17 93	0.21 42	0.15 11	0.19 10	0.19 19
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
252Zero-FE	0.72 80	0.46 85	1.08 61	1.01 385	0.41 108	1.27 65	0.22 4	1.79 113	1.03 140	2.52 605	1.24 244	0.32 3	0.41 27	1.03 126	0.45 65	0.21 66	0.17 93	0.20 21	0.17 57	0.20 33	0.20 57

4.5_new	0.67 60	0.46 85	1.11 85	0.63 43	0.78 357	1.97 154	0.51 141	2.18 171	0.78 48	0.73 142	0.90 141	0.42 33	0.49 60	0.81 50	0.49 94	0.21 66	0.14 11	0.26 212	0.19 152	0.22 80	0.20 57

4.5w-stereo	0.67 60	0.46 85	1.11 85	0.63 43	0.78 357	1.97 154	0.51 141	2.18 171	0.77 43	0.73 142	0.90 141	0.42 33	0.49 60	0.81 50	0.49 94	0.21 66	0.14 11	0.26 212	0.19 152	0.22 80	0.20 57

MLG-Stereo_test3	0.60 36	0.37 10	1.12 88	0.59 16	0.57 247	2.19 189	0.31 31	1.68 96	0.56 10	0.49 16	0.51 44	0.56 95	0.33 9	0.96 104	0.54 125	0.21 66	0.17 93	0.23 79	0.16 33	0.20 33	0.21 105

MLG-Stereo_test1	0.80 131	0.39 18	1.02 26	0.65 69	1.20 535	3.14 321	0.29 28	1.59 77	3.05 653	0.50 20	0.24 1	0.67 155	0.43 33	1.33 228	0.40 19	0.21 66	0.18 149	0.23 79	0.15 11	0.19 10	0.20 57

MoCha-V2	0.87 167	0.48 121	1.87 247	0.88 274	0.32 22	1.37 84	0.55 161	2.71 287	1.42 218	0.92 228	1.75 413	0.65 144	1.17 362	1.45 261	0.57 140	0.21 66	0.21 295	0.20 21	0.19 152	0.24 109	0.23 166

LoS_RVC	0.94 201	1.30 613	1.31 162	0.84 238	1.63 642	2.02 159	0.59 187	1.51 63	1.36 198	0.81 187	1.33 279	0.84 222	0.88 241	1.36 235	0.73 222	0.21 66	0.17 93	0.20 21	0.14 2	0.20 33	1.45 694

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 302	0.72 412	1.74 236	1.05 409	0.36 44	4.13 571	0.42 99	2.95 323	2.84 631	2.02 459	2.40 604	1.61 381	1.11 342	1.26 206	0.97 330	0.21 66	0.15 25	0.26 212	0.23 269	0.29 240	0.23 166

AFF-stereo	1.31 325	0.77 455	1.46 198	1.10 446	0.45 143	3.93 504	0.48 132	2.92 320	2.92 637	1.90 410	2.21 568	2.11 476	1.52 462	1.93 360	1.12 369	0.21 66	0.16 52	0.25 166	0.25 325	0.29 240	0.20 57

rgla	0.56 29	0.53 172	1.07 46	0.63 43	1.08 493	1.18 50	0.31 31	1.29 37	0.80 56	0.49 16	0.47 34	0.38 17	0.52 73	0.80 44	0.41 30	0.22 93	0.17 93	0.21 42	0.17 57	0.23 91	0.20 57

aanet-new-34k	0.66 59	0.60 280	1.23 136	0.73 143	0.33 27	1.44 94	0.87 419	1.52 66	0.92 105	0.51 26	1.36 294	0.59 113	0.87 232	0.58 2	0.44 58	0.22 93	0.16 52	0.25 166	0.17 57	0.23 91	0.20 57

aanet-new-10k	0.82 149	0.58 251	1.16 109	0.78 187	0.37 65	3.52 410	1.04 522	2.34 206	0.76 41	0.89 222	0.70 83	0.64 138	0.88 241	0.94 99	0.59 149	0.22 93	0.16 52	0.25 166	0.18 107	0.26 171	0.20 57

aanet-new-8k	0.85 157	0.52 154	1.68 228	0.77 182	0.37 65	3.21 333	1.02 515	2.57 258	0.85 82	0.59 76	0.94 157	0.54 79	1.05 308	0.90 82	0.67 187	0.22 93	0.17 93	0.23 79	0.18 107	0.24 109	0.21 105

aanet-new	0.94 201	0.56 221	2.97 362	0.71 119	1.41 597	2.86 267	1.03 518	1.99 142	0.82 71	0.59 76	0.93 152	0.58 108	1.30 390	1.18 185	0.50 101	0.22 93	0.17 93	0.24 125	0.17 57	0.25 136	0.22 142

Foundation-i32	0.47 7	0.34 6	1.00 24	0.73 143	0.24 1	0.66 13	0.28 24	1.31 39	0.44 5	0.53 35	0.27 3	0.81 216	0.46 45	0.73 24	0.41 30	0.22 93	0.15 25	0.19 10	0.16 33	0.19 10	0.17 1

Selective-IGEV-i32	0.80 131	0.52 154	1.05 34	0.75 156	0.61 268	1.30 75	0.82 371	2.61 273	1.41 214	0.82 190	1.64 375	0.71 180	0.62 116	1.23 196	0.64 169	0.22 93	0.19 200	0.24 125	0.18 107	0.25 136	0.20 57

water-stereo	0.78 123	0.45 73	1.94 255	0.79 192	0.48 176	2.36 206	0.47 127	1.53 68	1.09 152	0.88 219	1.04 187	0.82 218	0.75 172	0.72 18	0.78 245	0.22 93	0.23 358	0.25 166	0.23 269	0.24 109	0.29 295

GREAT-IGEV	0.74 89	0.54 192	1.86 246	1.10 446	0.44 134	2.44 216	0.34 52	1.37 48	1.51 272	0.48 9	0.86 126	0.51 63	0.60 111	1.07 137	0.45 65	0.22 93	0.17 93	0.21 42	0.17 57	0.23 91	0.25 202
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SMoEStereo_RVC	0.80 131	0.53 172	1.12 88	0.92 312	0.44 134	2.41 213	0.79 343	1.49 62	1.16 156	0.70 128	1.12 211	0.64 138	0.64 123	1.69 321	0.87 284	0.22 93	0.16 52	0.31 381	0.22 243	0.26 171	0.25 202

tt45	0.96 214	0.48 121	1.19 117	0.89 283	0.66 302	3.91 496	0.76 313	1.90 129	1.26 180	0.70 128	1.30 266	0.71 180	0.63 120	2.59 426	0.74 229	0.22 93	0.17 93	0.28 285	0.23 269	0.27 194	0.27 259

WCG-NET	0.88 170	0.49 132	1.26 148	0.90 293	0.37 65	1.48 100	1.07 531	1.73 102	2.30 521	1.63 345	1.49 330	0.92 255	0.97 273	0.95 100	0.76 239	0.22 93	0.16 52	0.23 79	0.20 179	0.25 136	0.21 105

IGEV-Stereo++	0.93 197	0.44 67	1.08 61	0.70 109	1.20 535	3.87 491	0.33 43	3.36 388	1.43 222	0.75 151	1.17 224	0.68 157	1.04 303	0.95 100	0.42 37	0.22 93	0.16 52	0.23 79	0.17 57	0.24 109	0.20 57

RAStereo	0.75 94	0.52 154	2.86 358	0.58 12	0.62 278	1.19 53	0.32 40	1.81 115	0.99 133	0.75 151	1.05 194	0.64 138	0.47 48	0.80 44	0.94 323	0.22 93	0.20 256	0.27 248	0.21 202	0.34 371	0.22 142

WCG-NET（raft）	0.95 209	0.55 205	1.20 127	0.84 238	0.31 18	1.44 94	1.01 509	1.55 70	2.37 542	1.64 348	1.42 312	2.38 502	1.01 290	1.29 218	0.76 239	0.22 93	0.19 200	0.22 61	0.20 179	0.25 136	0.21 105

RSM	0.80 131	0.50 138	1.08 61	0.83 226	0.51 194	1.31 77	0.77 328	2.28 196	1.43 222	0.82 190	1.44 314	1.22 318	0.62 116	1.17 177	0.63 166	0.22 93	0.18 149	0.24 125	0.19 152	0.27 194	0.20 57

AEACV	0.79 129	0.54 192	1.35 178	0.97 355	0.63 282	1.13 38	0.92 462	2.02 149	0.91 97	0.76 166	0.79 104	0.80 211	1.61 484	1.28 213	0.61 157	0.22 93	0.18 149	0.26 212	0.23 269	0.27 194	0.23 166

CES	1.01 236	0.55 205	1.74 236	0.92 312	2.15 706	2.15 183	0.50 137	2.01 145	1.45 228	0.76 166	1.02 176	0.61 121	0.47 48	1.29 218	0.79 252	0.22 93	0.17 93	0.24 125	0.14 2	0.63 596	2.29 713

Selective-IGEV	0.80 131	0.52 154	1.05 34	0.75 156	0.61 268	1.31 77	0.82 371	2.60 272	1.41 214	0.82 190	1.64 375	0.71 180	0.62 116	1.22 192	0.64 169	0.22 93	0.19 200	0.24 125	0.18 107	0.25 136	0.20 57

416test1013	0.55 24	0.49 132	1.07 46	0.62 33	1.12 504	1.18 50	0.31 31	1.12 25	0.81 65	0.49 16	0.40 14	0.41 30	0.60 111	0.73 24	0.42 37	0.23 112	0.16 52	0.22 61	0.16 33	0.23 91	0.20 57

416test	0.55 24	0.48 121	1.06 42	0.62 33	1.13 509	1.20 54	0.31 31	1.17 30	0.81 65	0.49 16	0.41 16	0.40 22	0.59 104	0.70 6	0.43 47	0.23 112	0.16 52	0.22 61	0.16 33	0.23 91	0.20 57

GCAP-Stereo-DPT26K	0.76 103	0.51 146	2.13 286	0.72 134	0.38 84	2.35 205	0.99 501	1.82 116	0.80 56	0.68 121	0.88 130	0.56 95	0.64 123	0.87 69	0.55 130	0.23 112	0.16 52	0.25 166	0.20 179	0.24 109	0.20 57

GCAP-Stereo-cres-4k	0.80 131	0.50 138	1.52 208	0.71 119	1.26 550	2.61 239	0.93 466	1.85 120	0.80 56	0.62 97	1.15 218	0.66 150	0.76 180	0.88 75	0.54 125	0.23 112	0.16 52	0.24 125	0.18 107	0.26 171	0.21 105

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.97 216	1.76 661	2.51 326	0.69 103	1.40 589	2.95 292	0.99 501	2.18 171	1.04 143	0.68 121	0.80 105	0.69 164	0.64 123	0.87 69	0.40 19	0.23 112	0.19 200	0.25 166	0.21 202	0.30 270	0.64 606

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.72 80	0.46 85	1.10 76	0.68 95	1.36 578	1.59 114	0.77 328	1.42 55	1.19 164	0.74 147	0.93 152	0.70 168	0.93 260	0.67 4	0.42 37	0.23 112	0.18 149	0.24 125	0.19 152	0.26 171	0.23 166

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.97 216	0.41 34	3.72 400	0.63 43	0.80 364	1.51 104	0.84 384	1.84 118	1.51 272	0.82 190	1.00 173	0.70 168	1.00 284	0.75 28	0.41 30	0.23 112	0.18 149	0.24 125	0.18 107	0.43 499	2.30 714

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.91 192	1.57 648	2.54 328	0.69 103	1.41 597	2.08 173	0.83 377	2.11 162	1.38 204	0.65 113	0.75 94	0.66 150	0.64 123	0.72 18	0.40 19	0.23 112	0.19 200	0.24 125	0.18 107	0.33 350	0.54 565

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.88 170	0.80 471	1.43 196	0.68 95	1.19 527	3.73 455	0.92 462	2.05 152	0.96 124	0.71 134	0.85 122	0.80 211	0.81 210	0.72 18	0.56 134	0.23 112	0.19 200	0.26 212	0.18 107	0.23 91	0.36 413

LACA3	0.55 24	0.48 121	0.89 8	0.52 2	0.43 123	2.28 198	0.53 151	1.02 21	0.53 9	0.53 35	0.41 16	0.47 49	0.45 40	0.90 82	0.36 6	0.23 112	0.18 149	0.20 21	0.15 11	0.21 56	0.20 57

Foundation-i1c-attn	0.74 89	0.38 12	1.05 34	0.71 119	0.35 39	0.95 27	0.67 239	2.42 218	1.68 369	0.77 171	0.88 130	0.76 200	1.25 380	1.38 243	0.48 85	0.23 112	0.17 93	0.21 42	0.17 57	0.20 33	0.21 105

Foundation-i1b	0.74 89	0.38 12	1.05 34	0.69 103	0.43 123	0.94 26	0.66 235	2.52 243	1.67 366	0.83 203	0.81 110	1.03 279	1.08 328	1.13 154	0.48 85	0.23 112	0.16 52	0.21 42	0.18 107	0.20 33	0.19 19

Foundation-i1	0.86 161	0.38 12	1.13 97	0.77 182	1.12 504	1.06 33	0.69 261	2.94 322	1.61 346	0.89 222	1.39 302	1.24 321	1.01 290	1.08 138	0.55 130	0.23 112	0.19 200	0.22 61	0.20 179	0.21 56	0.20 57

LACA2	0.62 43	0.53 172	1.20 127	0.54 5	0.26 7	3.15 322	0.47 127	1.56 71	0.57 14	0.52 29	0.47 34	0.47 49	0.45 40	0.71 11	0.37 10	0.23 112	0.17 93	0.21 42	0.15 11	0.23 91	0.17 1

LACA1	0.60 36	0.43 58	0.92 15	0.53 3	0.32 22	3.20 332	0.33 43	1.48 60	0.48 6	0.57 57	0.39 12	0.41 30	0.59 104	0.83 57	0.37 10	0.23 112	0.19 200	0.23 79	0.18 107	0.21 56	0.19 19

depthmonostereo	0.94 201	0.71 405	2.39 316	0.85 253	0.54 221	2.21 191	0.53 151	1.83 117	1.17 158	0.95 237	1.09 204	0.99 270	0.97 273	2.37 401	0.68 191	0.23 112	0.27 458	0.22 61	0.20 179	0.25 136	0.26 238

DVStereo	0.81 144	0.60 280	1.51 207	1.01 385	0.59 260	1.34 81	0.51 141	1.56 71	1.08 151	1.26 290	1.24 244	0.77 203	0.87 232	1.79 338	0.72 219	0.23 112	0.24 395	0.22 61	0.21 202	0.25 136	0.23 166

LG-Stereo_L2	0.63 50	0.46 85	1.15 107	0.70 109	0.43 123	2.32 202	0.28 24	1.86 122	0.68 20	0.56 48	0.42 20	0.37 13	0.45 40	1.36 235	0.40 19	0.23 112	0.18 149	0.22 61	0.18 107	0.21 56	0.20 57

LG-Stereo_L1	0.61 40	0.47 110	1.10 76	0.73 143	0.49 186	1.72 129	0.33 43	1.95 138	0.65 17	0.56 48	0.40 14	0.40 22	0.43 33	1.40 244	0.42 37	0.23 112	0.19 200	0.23 79	0.18 107	0.21 56	0.19 19

MLG-Stereo_test2	0.76 103	0.40 22	1.07 46	0.64 56	0.82 380	3.49 401	0.23 5	1.69 99	2.14 485	0.62 97	0.32 7	0.67 155	0.33 9	1.14 159	0.37 10	0.23 112	0.19 200	0.23 79	0.16 33	0.19 10	0.20 57

HART	1.03 242	0.85 500	3.13 370	0.84 238	0.38 84	1.17 48	0.42 99	3.54 416	1.47 243	1.08 264	2.17 559	1.48 363	0.57 94	1.37 242	0.74 229	0.23 112	0.18 149	0.28 285	0.21 202	0.32 328	0.24 185

AIO-test1	2.18 476	0.66 358	18.95 636	0.89 283	1.48 610	3.40 376	0.97 490	4.19 594	1.68 369	0.86 215	1.35 289	0.99 270	0.75 172	4.47 486	1.27 417	0.23 112	0.23 358	0.28 285	0.33 501	0.31 293	0.35 406

999	0.97 216	0.48 121	1.24 144	1.03 405	0.64 286	3.25 346	0.92 462	1.40 52	1.39 206	0.71 134	1.68 389	0.70 168	0.66 138	3.03 449	0.89 293	0.23 112	0.19 200	0.25 166	0.21 202	0.25 136	0.29 295

fffy	0.80 131	0.59 261	1.56 216	1.00 378	0.47 167	1.27 65	0.76 313	1.90 129	1.02 138	0.75 151	1.35 289	0.83 220	0.72 158	1.70 325	0.62 162	0.23 112	0.19 200	0.27 248	0.21 202	0.28 218	0.32 354

dual_stereo	0.68 66	0.40 22	1.05 34	0.64 56	0.37 65	0.84 22	0.34 52	3.40 395	1.03 140	0.50 20	0.46 32	0.58 108	0.40 24	1.85 353	0.49 94	0.23 112	0.17 93	0.21 42	0.16 33	0.20 33	0.19 19

Pointernet	0.88 170	0.44 67	2.26 301	0.84 238	0.37 65	2.29 200	0.38 70	3.06 339	1.46 238	0.66 116	1.39 302	0.91 249	0.73 163	1.01 121	0.72 219	0.23 112	0.19 200	0.20 21	0.18 107	0.19 10	0.20 57

GCAPDPT-zeroshot4090	0.97 216	0.41 34	3.70 399	0.63 43	0.80 364	1.51 104	0.84 384	1.84 118	1.51 272	0.82 190	1.00 173	0.70 168	1.00 284	0.75 28	0.41 30	0.23 112	0.18 149	0.24 125	0.18 107	0.43 499	2.30 714

DCRE	1.44 342	0.74 434	3.50 388	1.13 465	0.72 331	1.78 136	0.67 239	2.14 166	1.56 315	1.99 440	8.09 721	1.73 400	1.07 322	1.24 199	0.83 264	0.23 112	0.25 426	0.26 212	0.26 350	0.28 218	0.30 326

GLC_STEREO	0.76 103	0.52 154	1.12 88	0.83 226	0.33 27	1.86 144	0.82 371	1.46 59	1.38 204	0.95 237	1.04 187	0.68 157	0.72 158	0.97 107	0.80 253	0.23 112	0.25 426	0.32 405	0.25 325	0.32 328	0.30 326

cross-raft	2.01 444	0.57 234	19.01 639	1.03 405	0.56 235	2.11 180	0.72 276	3.63 431	1.57 321	1.77 380	1.51 333	3.17 593	1.13 345	1.16 170	0.85 270	0.23 112	0.21 295	0.26 212	0.23 269	0.28 218	0.25 202

GREATEN-IGEV_RVC	0.65 57	0.54 192	1.32 167	0.58 12	0.41 108	2.06 171	0.42 99	1.52 66	0.81 65	0.70 128	0.50 38	0.57 104	0.39 22	1.11 144	0.61 157	0.24 142	0.17 93	0.29 316	0.22 243	0.33 350	0.21 105

PhaseNet	0.64 52	0.53 172	1.06 42	0.93 330	0.48 176	0.76 17	0.36 60	1.32 40	0.91 97	0.83 203	0.65 77	0.78 204	0.52 73	1.15 166	1.04 347	0.24 142	0.19 200	0.30 348	0.28 409	0.25 136	0.31 339

GGDA	1.42 337	0.77 455	2.96 361	1.09 436	0.54 221	3.04 300	0.58 181	3.26 366	2.25 507	1.34 297	1.35 289	1.13 295	0.98 280	6.44 537	1.15 374	0.24 142	0.19 200	0.24 125	0.20 179	0.29 240	0.25 202

Foundation-i1a	0.78 123	0.38 12	1.07 46	0.71 119	0.33 27	0.91 24	0.63 217	2.42 218	1.93 434	0.93 230	0.73 88	0.95 265	1.22 371	1.66 310	0.57 140	0.24 142	0.17 93	0.20 21	0.17 57	0.19 10	0.22 142

VMStereo-Base	0.73 84	0.44 67	1.48 204	0.61 24	0.35 39	1.71 128	0.43 105	1.30 38	1.40 210	0.84 207	1.07 201	0.92 255	0.73 163	1.26 206	0.73 222	0.24 142	0.23 358	0.24 125	0.18 107	0.24 109	0.24 185

DispViT+	0.72 80	0.38 12	1.20 127	0.54 5	2.17 707	0.92 25	0.33 43	2.05 152	1.43 222	0.62 97	0.50 38	0.45 44	0.51 70	1.52 275	0.56 134	0.24 142	0.18 149	0.19 10	0.14 2	0.19 10	0.21 105

Pro-Stereo	0.68 66	0.33 4	0.97 20	0.68 95	0.43 123	3.11 316	0.35 58	0.70 4	0.96 124	0.54 44	0.54 52	0.62 128	0.27 2	2.06 372	0.68 191	0.24 142	0.16 52	0.30 348	0.25 325	0.20 33	0.19 19

xyz-stereo-finetune2	1.16 274	0.63 318	1.50 205	0.57 10	0.36 44	3.47 394	0.65 232	2.70 286	1.23 170	0.88 219	1.75 413	0.91 249	1.76 528	3.54 462	1.74 522	0.24 142	0.22 327	0.30 348	0.27 380	0.31 293	0.26 238

xyz-stereo-finetune	1.05 245	0.62 310	1.46 198	0.59 16	0.36 44	3.48 398	0.81 367	2.69 285	1.74 397	0.94 233	1.21 234	0.91 249	0.78 195	2.53 421	1.28 421	0.24 142	0.24 395	0.26 212	0.23 269	0.30 270	0.23 166

111111	0.87 167	0.50 138	1.13 97	0.66 79	1.08 493	3.37 367	0.33 43	2.33 205	1.47 243	0.74 147	1.50 331	0.61 121	0.59 104	1.40 244	0.48 85	0.24 142	0.19 200	0.22 61	0.16 33	0.24 109	0.19 19

LG-G_1	0.70 73	0.40 22	1.12 88	0.71 119	0.30 13	2.80 257	0.40 83	2.21 178	0.78 48	0.59 76	0.55 55	0.51 63	0.58 99	1.24 199	0.49 94	0.24 142	0.18 149	0.23 79	0.15 11	0.21 56	0.21 105

LG-G	0.70 73	0.40 22	1.12 88	0.71 119	0.30 13	2.80 257	0.40 83	2.21 178	0.78 48	0.59 76	0.55 55	0.51 63	0.58 99	1.24 199	0.49 94	0.24 142	0.18 149	0.23 79	0.15 11	0.21 56	0.21 105

MM-Stereo_test2	1.79 400	0.53 172	20.16 681	1.43 605	0.47 167	2.57 233	0.73 284	1.67 93	1.47 243	0.94 233	0.96 165	0.84 222	0.79 200	1.16 170	0.68 191	0.24 142	0.17 93	0.25 166	0.22 243	0.30 270	0.22 142

MM-Stereo_test1	1.90 418	0.53 172	19.85 667	1.39 597	0.48 176	1.81 139	0.79 343	3.00 330	1.82 409	1.69 360	1.09 204	0.87 235	0.97 273	1.45 261	0.74 229	0.24 142	0.21 295	0.27 248	0.24 301	0.35 392	0.24 185

AIO_rvc	0.78 123	0.55 205	1.25 146	0.75 156	0.65 294	1.46 97	0.99 501	2.13 164	1.52 283	0.57 57	1.15 218	1.09 286	0.55 84	1.15 166	0.53 119	0.24 142	0.17 93	0.24 125	0.17 57	0.25 136	0.21 105

DEFOM-Stereo	0.70 73	0.46 85	1.13 97	0.72 134	0.48 176	3.40 376	0.44 110	0.90 13	0.77 43	0.86 215	0.58 61	0.45 44	0.43 33	1.76 333	0.43 47	0.24 142	0.18 149	0.22 61	0.16 33	0.21 56	0.20 57

mms	0.77 113	0.68 377	1.17 113	0.83 226	0.71 328	1.41 88	0.67 239	1.61 79	1.12 154	0.77 171	1.37 296	0.63 135	0.54 83	1.75 332	0.63 166	0.24 142	0.19 200	0.26 212	0.21 202	0.31 293	0.34 392

AIO-Stereo	0.76 103	0.54 192	1.07 46	0.73 143	0.40 101	1.28 72	0.82 371	2.26 191	1.49 259	0.70 128	1.58 355	0.89 242	0.45 40	1.03 126	0.55 130	0.24 142	0.18 149	0.25 166	0.20 179	0.26 171	0.21 105

RSM++	0.77 113	0.51 146	1.08 61	0.95 342	0.42 117	1.52 108	0.71 273	2.11 162	1.40 210	0.80 183	1.23 241	0.90 247	0.59 104	1.14 159	0.69 202	0.24 142	0.19 200	0.25 166	0.21 202	0.28 218	0.20 57

MyStereo8	2.33 512	1.13 579	19.26 646	1.22 513	1.62 640	4.16 585	0.57 171	3.50 407	2.36 536	2.15 505	1.75 413	2.28 484	1.14 352	1.46 265	2.20 584	0.24 142	0.21 295	0.32 405	0.27 380	0.36 408	0.43 494

MyStereo07	1.01 236	0.80 471	1.26 148	1.00 378	1.04 477	3.95 517	0.95 477	2.07 158	1.42 218	0.75 151	1.22 237	0.68 157	0.91 253	1.63 305	0.67 187	0.24 142	0.24 395	0.34 461	0.26 350	0.41 469	0.37 428

MyStereo06	2.46 541	0.72 412	19.97 672	1.02 397	0.99 458	4.26 608	0.86 398	3.51 410	1.68 369	1.92 417	1.73 406	4.01 654	4.22 678	1.62 300	0.88 289	0.24 142	0.23 358	0.34 461	0.26 350	0.42 488	0.36 413

MyStereo05	2.37 527	0.72 412	19.94 670	1.02 397	0.99 458	4.26 608	0.86 398	4.01 541	2.62 592	2.14 497	1.26 254	2.28 484	1.63 501	2.07 373	1.68 512	0.24 142	0.23 358	0.34 461	0.26 350	0.42 488	0.36 413

MyStereo04	2.29 501	0.80 471	18.77 631	1.00 378	1.04 477	3.95 517	0.95 477	3.91 508	2.54 582	1.99 440	1.27 261	2.31 491	1.65 506	2.02 371	1.77 526	0.24 142	0.24 395	0.34 461	0.26 350	0.41 469	0.37 428

MIM_Stereo	1.20 284	0.78 462	3.30 380	1.05 409	0.43 123	3.04 300	0.60 192	2.46 231	1.51 272	1.60 335	1.58 355	1.82 424	1.29 386	2.00 367	1.07 353	0.24 142	0.24 395	0.28 285	0.25 325	0.27 194	0.27 259

ProNet	0.82 149	0.71 405	1.50 205	0.86 262	0.45 143	1.78 136	0.83 377	1.75 105	1.28 183	0.66 116	1.13 214	0.78 204	0.76 180	1.66 310	0.71 214	0.24 142	0.20 256	0.25 166	0.23 269	0.29 240	0.25 202

CroCo-Stereo	0.98 222	0.87 507	3.44 385	0.87 269	0.53 218	0.49 5	0.50 137	3.99 537	1.49 259	0.81 187	1.25 252	1.00 273	0.75 172	1.10 142	1.09 359	0.24 142	0.21 295	0.24 125	0.19 152	0.35 392	0.27 259
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
raft+_RVC	1.21 287	0.83 488	2.61 336	1.35 577	0.97 446	3.60 430	0.76 313	3.23 360	1.51 272	1.33 295	1.67 386	1.03 279	1.10 338	1.87 355	0.92 312	0.24 142	0.22 327	0.25 166	0.24 301	0.26 171	0.25 202

NoBS	0.40 1	0.40 22	1.10 76	0.55 7	0.32 22	0.33 2	0.30 29	0.43 1	0.39 1	0.41 1	0.51 44	0.27 2	0.25 1	0.84 64	0.40 19	0.25 170	0.19 200	0.32 405	0.24 301	0.29 240	0.22 142

over v1	0.59 33	0.57 234	1.14 104	0.68 95	0.24 1	0.90 23	0.34 52	2.03 150	0.83 75	0.52 29	0.53 50	0.52 69	0.77 185	1.00 119	0.45 65	0.25 170	0.17 93	0.19 10	0.15 11	0.25 136	0.18 7

ManiGeoR	2.11 461	0.93 525	18.17 614	0.84 238	0.84 399	2.72 252	0.56 166	3.67 439	2.82 627	1.08 264	1.23 241	1.12 293	1.07 322	4.60 489	1.17 383	0.25 170	0.20 256	0.30 348	0.20 179	0.23 91	0.26 238

HLF11	2.10 457	0.80 471	18.68 630	0.88 274	0.83 390	2.11 180	0.58 181	3.39 394	2.56 585	1.33 295	1.30 266	0.98 268	1.00 284	4.75 495	1.51 477	0.25 170	0.21 295	0.24 125	0.18 107	0.23 91	0.27 259

HLf10	2.11 461	0.93 525	18.17 614	0.84 238	0.84 399	2.72 252	0.56 166	3.67 439	2.82 627	1.08 264	1.23 241	1.12 293	1.07 322	4.60 489	1.17 383	0.25 170	0.20 256	0.30 348	0.20 179	0.23 91	0.26 238

TestStereo_HLe17	2.22 481	1.13 579	17.87 609	0.85 253	0.79 361	3.54 416	0.62 212	3.97 530	3.06 656	1.15 276	1.14 216	1.16 301	1.05 308	5.89 520	0.73 222	0.25 170	0.19 200	0.29 316	0.22 243	0.25 136	0.25 202

TestStereo_HL3	2.30 504	0.54 192	20.47 700	1.03 405	0.70 325	2.70 249	0.78 335	3.61 428	1.71 383	1.82 390	1.53 340	1.29 331	0.95 266	6.56 541	0.70 208	0.25 170	0.24 395	0.25 166	0.22 243	0.26 171	0.30 326

TestStereo_HL2	1.42 337	0.76 451	3.87 406	1.08 428	0.63 282	2.59 236	0.62 212	3.27 368	2.22 497	1.34 297	1.33 279	1.14 299	0.91 253	5.97 522	1.24 406	0.25 170	0.20 256	0.23 79	0.19 152	0.27 194	0.24 185

TestStereo-Hl	1.43 339	0.66 358	2.69 347	1.02 397	0.48 176	3.12 318	0.75 308	3.60 424	2.23 501	1.66 354	1.31 274	1.33 337	1.15 360	6.24 532	0.88 289	0.25 170	0.20 256	0.26 212	0.21 202	0.28 218	0.25 202

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.86 161	0.45 73	1.07 46	0.68 95	1.74 668	3.37 367	0.91 448	2.46 231	0.76 41	0.85 210	0.94 157	0.72 183	0.87 232	0.71 11	0.49 94	0.25 170	0.15 25	0.26 212	0.17 57	0.23 91	0.19 19

Hybrid-DGEV-2	1.55 351	1.43 636	3.19 373	1.16 488	0.51 194	4.15 575	0.54 160	4.28 633	2.22 497	2.06 473	1.37 296	2.37 500	1.61 484	3.24 454	1.15 374	0.25 170	0.24 395	0.30 348	0.26 350	0.29 240	0.28 282

GASTEREO	1.00 233	0.98 545	1.23 136	0.90 293	0.40 101	3.40 376	0.88 426	2.77 296	1.44 225	1.39 312	1.30 266	0.55 89	1.35 401	1.33 228	0.64 169	0.25 170	0.19 200	0.25 166	0.25 325	0.25 136	0.31 339

MSCF	0.97 216	0.82 484	1.26 148	0.88 274	0.40 101	3.17 325	0.88 426	2.79 305	1.39 206	1.32 294	1.19 227	0.58 108	1.33 395	1.28 213	0.64 169	0.25 170	0.19 200	0.25 166	0.25 325	0.28 218	0.32 354

xyz-stereo	10.85 741	0.45 73	79.01 792	0.62 33	0.45 143	83.70 790	0.77 328	2.59 270	1.34 192	2.19 521	32.02 777	2.76 556	1.62 488	5.75 517	2.39 596	0.25 170	0.17 93	0.33 442	0.21 202	0.25 136	0.19 19

castereo++	0.93 197	0.56 221	1.26 148	0.92 312	0.73 336	2.48 220	1.00 506	2.99 328	1.03 140	0.68 121	1.41 310	1.92 440	0.59 104	1.26 206	0.44 58	0.25 170	0.19 200	0.28 285	0.19 152	0.23 91	0.23 166

ours_stereo	0.76 103	0.64 331	1.40 191	0.86 262	0.61 268	1.12 37	0.57 171	1.63 87	1.20 166	0.72 139	1.43 313	0.70 168	0.62 116	1.56 280	0.58 146	0.25 170	0.18 149	0.26 212	0.21 202	0.29 240	0.31 339

RAFT-Stereo-weight	1.11 261	0.48 121	1.22 133	0.99 369	0.42 117	4.17 590	0.80 354	3.60 424	1.50 265	1.97 433	1.50 331	1.30 333	0.65 131	1.24 199	0.85 270	0.25 170	0.19 200	0.26 212	0.22 243	0.27 194	0.23 166

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 195	0.73 423	1.42 193	0.92 312	1.08 493	2.97 295	0.53 151	1.77 111	1.39 206	1.16 277	1.54 343	0.58 108	0.65 131	1.03 126	0.84 267	0.25 170	0.23 358	0.30 348	0.24 301	0.43 499	0.29 295

GCAP-Stereo	0.93 197	0.68 377	1.35 178	0.85 253	0.41 108	3.61 434	0.52 150	2.20 175	1.50 265	1.11 272	1.04 187	1.17 304	0.84 221	1.11 144	0.71 214	0.25 170	0.20 256	0.27 248	0.18 107	0.28 218	0.23 166

CBFPSM	2.05 450	0.95 536	10.12 490	1.07 420	1.05 479	2.84 263	1.20 567	3.28 369	1.73 391	1.82 390	1.30 266	4.56 684	4.06 674	2.34 400	2.34 595	0.25 170	0.38 576	0.32 405	0.27 380	0.37 423	0.79 645

MC-Stereo	1.06 247	0.48 121	1.55 214	1.15 480	0.41 108	4.56 672	0.61 197	2.06 156	1.46 238	1.90 410	1.61 368	0.89 242	1.12 343	1.35 232	0.73 222	0.25 170	0.18 149	0.26 212	0.22 243	0.25 136	0.24 185

RAFT_CTSACE	1.80 402	1.06 565	10.00 486	1.71 662	1.39 587	3.49 401	1.06 528	3.05 336	1.62 352	1.70 365	2.04 526	2.51 524	1.80 538	1.98 365	0.94 323	0.25 170	0.22 327	0.28 285	0.30 463	0.30 270	0.26 238

GMOStereo	1.13 263	0.70 391	2.26 301	0.75 156	0.44 134	3.05 303	0.91 448	2.78 300	1.45 228	2.37 580	1.52 334	1.53 368	1.05 308	1.17 177	0.92 312	0.25 170	0.19 200	0.35 482	0.28 409	0.34 371	0.26 238

error version	1.13 263	0.70 391	2.26 301	0.75 156	0.44 134	3.05 303	0.91 448	2.78 300	1.45 228	2.37 580	1.52 334	1.53 368	1.05 308	1.17 177	0.92 312	0.25 170	0.19 200	0.35 482	0.28 409	0.34 371	0.26 238

test-v	1.13 263	0.70 391	2.26 301	0.75 156	0.44 134	3.05 303	0.91 448	2.78 300	1.45 228	2.37 580	1.52 334	1.53 368	1.05 308	1.17 177	0.92 312	0.25 170	0.19 200	0.35 482	0.28 409	0.34 371	0.26 238

test-2	1.13 263	0.70 391	2.26 301	0.75 156	0.44 134	3.05 303	0.91 448	2.78 300	1.45 228	2.37 580	1.52 334	1.53 368	1.05 308	1.17 177	0.92 312	0.25 170	0.19 200	0.35 482	0.28 409	0.34 371	0.26 238

small-0shot	0.51 15	0.44 67	1.18 114	0.53 3	0.44 134	0.60 10	0.76 313	0.81 9	0.60 15	0.53 35	0.96 165	0.65 144	0.42 30	0.72 18	0.40 19	0.26 196	0.14 11	0.25 166	0.21 202	0.20 33	0.21 105

HLf8	2.17 475	0.96 542	17.42 600	0.83 226	0.81 370	3.37 367	0.55 161	3.88 494	2.99 648	1.19 281	1.20 229	1.22 318	1.00 284	5.68 514	0.82 260	0.26 196	0.20 256	0.29 316	0.20 179	0.25 136	0.27 259

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.88 170	0.45 73	1.31 162	0.63 43	1.63 642	3.91 496	0.66 235	2.28 196	1.02 138	1.10 268	0.98 172	0.60 116	0.46 45	0.83 57	0.47 81	0.26 196	0.18 149	0.29 316	0.23 269	0.24 109	0.18 7

DepthFocus	0.50 13	0.41 34	1.02 26	0.57 10	0.38 84	0.77 18	0.44 110	0.82 10	0.61 16	0.46 6	0.66 78	0.75 199	0.48 53	0.83 57	0.36 6	0.26 196	0.19 200	0.27 248	0.25 325	0.25 136	0.21 105

gcap_with_dpt	0.89 176	0.45 73	1.28 157	0.64 56	1.61 638	3.93 504	0.67 239	2.41 214	1.01 137	1.18 279	0.96 165	0.60 116	0.45 40	0.76 32	0.44 58	0.26 196	0.18 149	0.29 316	0.23 269	0.25 136	0.18 7

Hybrid-DGEV-03	1.34 328	0.70 391	2.74 353	1.00 378	0.52 207	3.99 537	0.99 501	3.22 357	1.64 357	2.15 505	3.31 672	1.37 348	1.07 322	1.29 218	1.22 400	0.26 196	0.18 149	0.32 405	0.24 301	0.28 218	0.24 185

BStereo	0.88 170	0.73 423	4.10 411	0.80 195	0.51 194	1.13 38	0.72 276	2.57 258	1.00 135	0.85 210	0.57 59	0.72 183	0.48 53	1.01 121	0.90 298	0.26 196	0.22 327	0.24 125	0.29 440	0.25 136	0.25 202

Anonymus123	1.07 251	0.73 423	4.10 411	0.80 195	0.51 194	4.91 711	0.72 276	2.50 239	1.00 135	0.85 210	0.57 59	0.72 183	0.48 53	1.01 121	0.90 298	0.26 196	0.22 327	0.24 125	0.29 440	0.25 136	0.25 202

WQFJA1	2.11 461	0.52 154	1.23 136	0.63 43	1.87 687	2.81 259	0.61 197	11.67 743	15.01 753	0.80 183	0.86 126	0.92 255	1.03 295	1.13 154	1.48 464	0.26 196	0.25 426	0.27 248	0.22 243	0.31 293	0.24 185

NLMM	2.10 457	0.53 172	1.23 136	0.63 43	1.86 684	2.81 259	0.61 197	11.68 744	14.99 752	0.80 183	0.86 126	0.92 255	1.03 295	1.12 150	1.48 464	0.26 196	0.25 426	0.27 248	0.22 243	0.31 293	0.24 185

NLSM1	1.86 408	0.53 172	1.39 186	0.73 143	1.89 689	3.09 311	0.64 221	8.41 736	12.10 746	0.79 179	1.21 234	0.73 190	0.86 227	1.67 316	1.45 455	0.26 196	0.24 395	0.29 316	0.24 301	0.31 293	0.27 259

GSStereo	0.96 214	0.48 121	1.09 70	0.97 355	0.45 143	4.54 662	0.83 377	3.32 378	1.37 200	0.75 151	0.89 137	0.76 200	0.80 207	0.92 91	0.53 119	0.26 196	0.18 149	0.26 212	0.20 179	0.28 218	0.21 105

GS-Stereo							0.83 377	3.32 378	1.37 200	0.75 151	0.89 137	0.76 200	0.80 207	0.92 91	0.53 119	0.26 196	0.18 149	0.26 212	0.20 179	0.28 218	0.21 105

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 176	0.47 110	2.08 282	0.76 175	0.73 336	3.91 496	0.41 90	2.07 158	1.07 149	0.77 171	0.89 137	0.64 138	0.86 227	0.95 100	0.77 244	0.26 196	0.18 149	0.26 212	0.19 152	0.32 328	0.32 354

FLISNet	1.27 315	0.90 513	2.33 310	1.10 446	0.68 314	2.92 280	0.45 116	2.49 235	1.76 401	2.13 494	1.65 382	2.42 510	1.84 547	1.58 285	1.61 496	0.26 196	0.16 52	0.28 285	0.29 440	0.26 171	0.25 202

CoSv	1.27 315	0.90 513	2.33 310	1.10 446	0.68 314	2.92 280	0.45 116	2.49 235	1.76 401	2.13 494	1.65 382	2.42 510	1.84 547	1.58 285	1.61 496	0.26 196	0.16 52	0.28 285	0.29 440	0.26 171	0.25 202

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 144	1.13 579	1.23 136	0.97 355	0.57 247	0.81 21	0.43 105	3.49 404	0.84 79	0.73 142	0.95 162	0.44 40	1.17 362	1.45 261	0.60 153	0.26 196	0.18 149	0.24 125	0.17 57	0.30 270	0.19 19

FoundationStereo	0.50 13	0.39 18	1.11 85	0.79 192	0.42 117	0.70 16	0.36 60	0.76 8	0.80 56	0.62 97	0.38 11	0.73 190	0.77 185	0.69 5	0.36 6	0.26 196	0.17 93	0.23 79	0.16 33	0.18 1	0.20 57

castereo	0.82 149	0.70 391	1.04 29	0.85 253	0.50 191	1.29 74	0.91 448	3.22 357	1.20 166	0.83 203	1.24 244	0.72 183	0.91 253	1.00 119	0.67 187	0.26 196	0.16 52	0.25 166	0.20 179	0.24 109	0.21 105

Occ-G	0.86 161	0.52 154	1.39 186	0.82 212	0.66 302	1.37 84	0.79 343	1.58 74	1.31 188	1.56 330	0.87 129	2.18 479	0.89 247	0.97 107	0.88 289	0.26 196	0.19 200	0.26 212	0.19 152	0.25 136	0.24 185

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 580	1.26 609	22.01 745	1.08 428	0.99 458	1.61 119	0.86 398	3.69 448	1.64 357	1.52 325	5.62 705	3.35 608	3.44 660	2.20 391	1.33 432	0.26 196	0.21 295	0.30 348	0.62 664	0.93 659	0.67 612

MSKI-zero shot	2.22 481	0.64 331	20.09 679	0.96 348	0.56 235	4.04 548	0.70 271	3.91 508	1.50 265	1.92 417	2.28 580	1.92 440	0.71 155	2.93 442	0.67 187	0.26 196	0.23 358	0.26 212	0.21 202	0.28 218	0.26 238

HH	2.23 484	0.86 503	21.59 737	0.98 363	0.51 194	1.49 102	0.82 371	2.74 291	1.54 299	1.10 268	1.69 394	4.62 687	1.86 552	2.55 422	0.69 202	0.26 196	0.22 327	0.29 316	0.23 269	0.34 371	0.27 259

HanStereo	2.23 484	0.86 503	21.59 737	0.98 363	0.51 194	1.49 102	0.82 371	2.74 291	1.54 299	1.10 268	1.69 394	4.62 687	1.86 552	2.55 422	0.69 202	0.26 196	0.22 327	0.29 316	0.23 269	0.34 371	0.27 259

LoS	0.94 201	0.52 154	1.88 248	0.86 262	0.36 44	4.15 575	0.51 141	2.18 171	1.45 228	0.97 243	0.88 130	0.62 128	0.79 200	1.59 290	0.86 277	0.26 196	0.19 200	0.24 125	0.16 33	0.21 56	0.20 57
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
anonymousa	2.16 472	0.67 369	19.19 640	1.04 408	1.67 653	2.06 171	0.79 343	2.86 315	1.96 437	1.85 394	2.14 554	3.23 598	1.81 541	1.12 150	1.15 374	0.26 196	0.26 446	0.34 461	0.32 493	0.30 270	0.28 282

test-1	1.23 292	0.65 345	1.88 248	0.96 348	0.52 207	3.84 478	0.62 212	4.01 541	1.47 243	1.93 421	1.78 431	1.83 427	0.92 257	1.19 187	1.28 421	0.26 196	0.29 487	0.31 381	0.24 301	0.29 240	0.36 413

HITNet	2.07 453	0.82 484	14.77 556	1.34 572	0.56 235	3.47 394	0.80 354	4.07 563	2.35 533	2.16 511	1.61 368	1.64 384	1.44 435	2.09 378	2.56 619	0.26 196	0.18 149	0.41 553	0.26 350	0.45 519	0.25 202
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
LACA_dic	0.54 22	0.41 34	1.05 34	0.59 16	0.30 13	2.25 195	0.25 10	0.75 7	0.52 8	0.58 63	0.33 8	0.54 79	0.56 91	0.98 110	0.35 3	0.27 224	0.16 52	0.20 21	0.15 11	0.27 194	0.19 19

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.89 176	0.46 85	1.34 173	0.62 33	1.70 659	3.95 517	0.67 239	2.36 208	1.05 146	1.05 257	0.90 141	0.60 116	0.42 30	0.80 44	0.46 76	0.27 224	0.18 149	0.29 316	0.23 269	0.24 109	0.18 7

WQFJA1++	10.56 740	0.40 22	3.21 374	0.89 283	0.82 380	1.43 91	0.41 90	2.15 168	0.87 86	96.02 798	0.71 84	0.46 46	0.55 84	1.29 218	0.50 101	0.27 224	0.17 93	0.21 42	0.18 107	100.47 797	0.22 142

WQFJX1	2.20 479	0.52 154	1.38 184	0.62 33	1.78 675	3.07 308	0.67 239	12.26 748	15.24 755	0.84 207	1.05 194	0.91 249	0.97 273	1.88 356	1.26 413	0.27 224	0.25 426	0.28 285	0.21 202	0.36 408	0.25 202

NLMM1	2.18 476	0.55 205	1.34 173	0.62 33	1.86 684	3.30 360	0.62 212	11.92 745	15.07 754	0.86 215	0.96 165	0.84 222	0.90 250	1.83 344	1.35 436	0.27 224	0.27 458	0.27 248	0.24 301	0.31 293	0.28 282

DFGA-Net	2.11 461	3.00 700	7.43 450	1.11 453	0.76 347	3.72 451	0.60 192	2.63 276	1.91 432	2.01 454	2.07 537	1.22 318	1.04 303	10.26 648	2.26 588	0.27 224	0.22 327	0.34 461	0.34 511	0.61 590	0.48 527

LGtest1	0.55 24	0.41 34	1.14 104	0.70 109	0.40 101	0.99 30	0.26 19	1.32 40	0.93 115	0.53 35	0.60 64	0.44 40	0.49 60	1.02 124	0.45 65	0.27 224	0.19 200	0.23 79	0.16 33	0.21 56	0.23 166

MM-Stereo_test3	1.09 257	0.59 261	1.55 214	1.73 665	1.18 520	1.91 148	0.86 398	3.52 411	1.76 401	1.25 288	1.86 479	1.10 289	0.69 149	1.32 227	0.86 277	0.27 224	0.23 358	0.27 248	0.22 243	0.34 371	0.30 326

AIO_test	0.76 103	0.47 110	1.31 162	0.81 199	0.70 325	1.36 83	0.88 426	1.40 52	1.45 228	0.55 45	0.95 162	1.81 423	0.58 99	1.16 170	0.46 76	0.27 224	0.17 93	0.24 125	0.19 152	0.24 109	0.21 105

GIP-stereo	0.88 170	0.50 138	1.34 173	1.32 559	0.94 438	2.90 273	0.42 99	3.41 396	1.06 148	0.63 105	0.76 96	0.90 247	0.76 180	0.91 87	0.52 115	0.27 224	0.18 149	0.25 166	0.16 33	0.25 136	0.19 19

tg	1.15 269	0.67 369	1.31 162	0.94 337	0.54 221	4.02 544	0.41 90	2.96 325	1.59 341	1.69 360	1.85 475	1.84 430	0.97 273	1.78 335	0.83 264	0.27 224	0.17 93	0.29 316	0.26 350	0.29 240	0.27 259

PAM_32	2.45 538	0.63 318	20.74 709	1.05 409	0.65 294	2.83 262	0.46 121	2.91 319	1.54 299	1.95 427	2.66 630	4.99 697	3.78 667	1.96 364	0.92 312	0.27 224	0.22 327	0.27 248	0.25 325	0.36 408	0.48 527

PAM	2.43 535	0.61 300	20.86 713	1.07 420	0.73 336	2.93 285	0.53 151	3.24 362	1.53 290	1.89 409	2.43 605	5.29 708	2.76 623	1.84 347	1.02 341	0.27 224	0.24 395	0.26 212	0.25 325	0.40 445	0.50 541

GCAP-BAT	3.82 668	0.52 154	59.75 789	0.90 293	1.06 483	2.70 249	0.77 328	3.08 341	1.18 160	1.20 284	0.81 110	0.68 157	0.55 84	0.96 104	0.68 191	0.27 224	0.21 295	0.28 285	0.21 202	0.27 194	0.25 202

IGEV-Stereo+	0.94 201	0.47 110	1.19 117	0.86 262	2.02 701	1.40 87	0.39 72	1.17 30	0.88 88	0.61 88	0.44 29	0.47 49	0.79 200	2.14 383	0.42 37	0.27 224	0.19 200	0.22 61	0.17 57	2.26 713	2.41 718

gcap-zeroshot	0.90 185	0.46 85	1.36 180	0.64 56	1.71 661	3.95 517	0.68 250	2.49 235	0.98 130	1.05 257	0.85 122	0.62 128	0.43 33	0.79 41	0.51 112	0.27 224	0.19 200	0.30 348	0.24 301	0.24 109	0.19 19

trnet	0.91 192	0.48 121	1.46 198	0.62 33	0.31 18	4.40 632	0.41 90	2.20 175	1.53 290	0.94 233	1.14 216	0.88 239	0.89 247	1.09 141	0.71 214	0.27 224	0.19 200	0.22 61	0.15 11	0.21 56	0.19 19

MGS-Stereo	0.80 131	0.56 221	1.53 210	0.93 330	0.39 91	1.26 63	0.73 284	1.45 57	1.30 186	1.01 247	2.26 575	0.80 211	0.56 91	1.16 170	0.65 178	0.27 224	0.23 358	0.26 212	0.22 243	0.27 194	0.25 202

ff7	0.98 222	0.69 380	2.05 270	0.84 238	0.52 207	4.55 667	0.86 398	1.62 82	1.24 172	0.75 151	1.03 182	0.70 168	0.77 185	1.84 347	0.68 191	0.27 224	0.17 93	0.29 316	0.21 202	0.31 293	0.27 259

ffff	0.98 222	0.69 380	2.05 270	0.84 238	0.52 207	4.55 667	0.86 398	1.62 82	1.24 172	0.75 151	1.03 182	0.70 168	0.77 185	1.84 347	0.68 191	0.27 224	0.17 93	0.29 316	0.21 202	0.31 293	0.27 259

11t	0.98 222	0.69 380	2.05 270	0.84 238	0.52 207	4.55 667	0.86 398	1.62 82	1.24 172	0.75 151	1.03 182	0.70 168	0.77 185	1.84 347	0.68 191	0.27 224	0.17 93	0.29 316	0.21 202	0.31 293	0.27 259

testlalala	0.90 185	0.46 85	1.36 180	0.64 56	1.71 661	3.95 517	0.68 250	2.49 235	0.98 130	1.05 257	0.85 122	0.62 128	0.43 33	0.79 41	0.51 112	0.27 224	0.19 200	0.30 348	0.24 301	0.24 109	0.19 19

GCAPDPT-zeroshot	3.67 659	0.52 154	56.80 788	0.90 293	1.06 483	2.70 249	0.77 328	3.08 341	1.18 160	1.20 284	0.81 110	0.68 157	0.55 84	0.96 104	0.68 191	0.27 224	0.21 295	0.28 285	0.20 179	0.27 194	0.25 202

Any-RAFT	1.40 334	0.53 172	2.78 354	1.09 436	0.64 286	4.41 635	0.81 367	3.97 530	2.78 613	1.99 440	1.34 285	2.36 499	1.56 476	1.56 280	0.75 232	0.27 224	0.20 256	0.25 166	0.18 107	0.25 136	0.28 282

RAFT-Test	1.44 342	0.59 261	6.10 437	1.01 385	0.69 321	2.90 273	0.80 354	3.68 443	1.70 382	1.85 394	1.68 389	3.15 591	1.03 295	1.20 188	0.99 336	0.27 224	0.22 327	0.25 166	0.23 269	0.27 194	0.25 202

4D-IteraStereo	1.97 434	0.84 494	20.43 698	0.78 187	1.56 630	2.09 177	1.05 526	2.43 223	1.56 315	1.41 316	1.00 173	1.94 443	0.61 115	1.22 192	1.06 350	0.27 224	0.18 149	0.31 381	0.26 350	0.27 194	0.23 166

anonymousdsp	0.95 209	0.69 380	1.27 155	0.83 226	0.52 207	4.54 662	0.84 384	1.76 107	1.24 172	0.76 166	1.06 198	0.78 204	0.77 185	1.67 316	0.69 202	0.27 224	0.17 93	0.29 316	0.21 202	0.31 293	0.26 238

EGLCR-Stereo	1.06 247	0.51 146	1.56 216	1.02 397	0.39 91	4.27 613	0.42 99	4.08 567	1.48 253	0.90 224	0.68 81	1.09 286	0.66 138	1.81 341	0.62 162	0.27 224	0.19 200	0.29 316	0.23 269	0.37 423	0.25 202

ToySt	1.35 329	0.72 412	3.65 397	1.01 385	0.50 191	3.31 361	1.01 509	3.46 399	1.73 391	1.30 292	1.55 347	2.07 471	1.47 445	1.88 356	1.40 442	0.27 224	0.27 458	0.30 348	0.32 493	0.42 488	0.39 452

RCA-Stereo	1.21 287	0.52 154	1.58 219	0.90 293	0.46 157	4.68 688	0.79 343	4.13 579	1.74 397	1.92 417	1.80 438	0.94 264	1.48 447	1.14 159	0.70 208	0.27 224	0.18 149	0.25 166	0.19 152	0.25 136	0.23 166

CroCo-Stereo Lap2	0.99 230	0.89 511	2.55 329	0.99 369	1.80 679	0.54 6	0.46 121	3.10 343	1.24 172	1.07 263	1.21 234	1.05 284	0.78 195	1.26 206	1.08 356	0.27 224	0.23 358	0.27 248	0.21 202	0.43 499	0.34 392

ccc-4	0.98 222	0.69 380	2.05 270	0.84 238	0.52 207	4.55 667	0.86 398	1.62 82	1.24 172	0.75 151	1.03 182	0.70 168	0.77 185	1.84 347	0.68 191	0.27 224	0.17 93	0.29 316	0.21 202	0.31 293	0.27 259

RAFT+CT+SA	1.62 369	0.72 412	7.42 449	0.97 355	1.42 601	4.04 548	0.94 471	3.90 502	1.61 346	1.61 340	1.63 373	1.33 337	1.18 364	2.73 438	1.10 360	0.27 224	0.19 200	0.31 381	0.34 511	0.33 350	0.33 375

Sa-1000	1.63 372	0.79 466	3.56 391	1.11 453	0.48 176	4.06 551	1.41 606	4.49 689	2.75 609	2.00 452	2.80 642	1.84 430	1.43 431	2.64 431	1.50 471	0.27 224	0.19 200	0.36 498	0.33 501	0.36 408	0.30 326

SA	1.62 369	0.75 445	3.78 405	1.07 420	0.43 123	4.26 608	1.36 591	4.45 683	3.12 659	1.63 345	1.97 510	1.68 390	2.26 592	2.55 422	1.27 417	0.27 224	0.22 327	0.37 512	0.37 550	0.35 392	0.30 326

test_4	1.30 322	0.50 138	6.16 438	0.84 238	0.45 143	1.61 119	1.12 547	2.14 166	1.42 218	1.52 325	2.31 594	1.84 430	0.79 200	2.52 419	1.19 388	0.27 224	0.17 93	0.29 316	0.29 440	0.29 240	0.25 202

IGEV-Stereo	0.95 209	0.69 380	1.27 155	0.84 238	0.52 207	4.54 662	0.84 384	1.76 107	1.24 172	0.75 151	1.06 198	0.79 209	0.77 185	1.68 318	0.69 202	0.27 224	0.17 93	0.29 316	0.21 202	0.31 293	0.26 238
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLG	2.48 546	0.65 345	19.63 660	0.91 304	0.79 361	4.60 677	0.56 166	4.31 648	1.84 417	1.91 415	2.00 517	1.31 334	1.38 408	6.61 543	1.53 482	0.27 224	0.20 256	0.27 248	0.23 269	0.31 293	0.36 413

test-3	1.19 278	0.52 154	2.00 264	1.01 385	0.42 117	1.95 152	0.91 448	4.35 660	1.47 243	2.24 543	1.16 222	2.06 468	0.79 200	2.68 432	0.76 239	0.27 224	0.18 149	0.28 285	0.26 350	0.26 171	0.25 202

test_1	1.19 278	0.52 154	2.00 264	1.01 385	0.42 117	1.95 152	0.90 440	4.36 665	1.47 243	2.17 515	1.16 222	2.06 468	0.78 195	2.68 432	0.76 239	0.27 224	0.18 149	0.28 285	0.26 350	0.26 171	0.25 202

test_3	1.19 278	0.51 146	2.08 282	0.99 369	0.41 108	2.05 168	0.87 419	4.40 674	1.42 218	1.99 440	1.18 225	2.03 462	0.79 200	2.70 434	0.75 232	0.27 224	0.17 93	0.29 316	0.29 440	0.30 270	0.27 259

CREStereo++_RVC	1.02 241	0.49 132	1.54 213	0.83 226	0.55 230	4.01 542	0.31 31	1.63 87	1.99 443	1.63 345	2.13 551	0.84 222	0.65 131	0.88 75	0.70 208	0.27 224	0.15 25	0.23 79	1.22 713	0.24 109	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
RALAANet	1.28 319	1.08 569	3.21 374	1.25 523	0.94 438	1.44 94	0.69 261	3.15 348	2.57 586	2.01 454	1.80 438	1.29 331	1.05 308	2.00 367	1.48 464	0.27 224	0.20 256	0.27 248	0.24 301	0.40 445	0.27 259

CFNet-RSSM	2.08 456	0.52 154	20.06 675	1.01 385	0.56 235	3.39 372	0.64 221	3.67 439	1.55 307	1.72 370	1.37 296	2.57 530	1.19 368	1.11 144	0.86 277	0.27 224	0.20 256	0.25 166	0.23 269	0.27 194	0.23 166

Gwc-CoAtRS	1.58 359	0.57 234	11.69 510	1.01 385	0.60 263	2.53 229	0.64 221	2.36 208	1.56 315	1.80 387	1.47 322	2.74 548	1.18 364	1.12 150	0.90 298	0.27 224	0.21 295	0.25 166	0.22 243	0.27 194	0.23 166

EE1	1.17 275	0.49 132	1.69 230	0.92 312	0.65 294	3.84 478	0.94 471	4.06 559	1.45 228	1.62 342	1.72 405	1.32 335	0.87 232	1.68 318	0.70 208	0.28 269	0.18 149	0.27 248	0.21 202	0.29 240	0.24 185

VeloStereo	0.49 10	0.42 47	0.83 2	0.60 21	0.37 65	1.31 77	0.21 2	0.72 5	0.56 10	0.48 9	0.43 23	0.56 95	0.50 64	0.70 6	0.42 37	0.28 269	0.29 487	0.28 285	0.24 301	0.30 270	0.30 326

flow	0.52 17	0.42 47	0.83 2	0.60 21	0.37 65	1.31 77	0.21 2	0.72 5	0.56 10	0.48 9	0.43 23	0.56 95	0.50 64	1.22 192	0.42 37	0.28 269	0.29 487	0.28 285	0.24 301	0.30 270	0.30 326

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.89 176	0.46 85	1.19 117	0.64 56	1.71 661	3.95 517	0.69 261	2.43 223	1.04 143	1.05 257	0.90 141	0.61 121	0.44 38	0.80 44	0.52 115	0.28 269	0.19 200	0.31 381	0.24 301	0.24 109	0.19 19

LiteMatch	0.67 60	0.84 494	0.89 8	0.80 195	0.39 91	1.60 116	0.68 250	0.96 16	0.91 97	0.62 97	0.43 23	0.56 95	1.40 415	0.71 11	1.10 360	0.28 269	0.16 52	0.29 316	0.22 243	0.29 240	0.37 428

Lsterematch	1.15 269	0.84 494	4.02 410	0.80 195	0.39 91	1.68 126	0.68 250	2.01 145	2.02 450	1.58 333	2.02 520	1.35 341	1.40 415	1.41 249	1.10 360	0.28 269	0.16 52	0.29 316	0.22 243	0.29 240	0.37 428

WQFJX	2.14 470	0.54 192	1.28 157	0.61 24	1.85 683	2.87 269	0.77 328	11.60 742	14.62 751	0.82 190	1.15 218	0.89 242	1.10 338	1.69 321	1.39 439	0.28 269	0.25 426	0.25 166	0.21 202	0.32 328	0.25 202

NLCSM	2.07 453	0.57 234	1.26 148	0.68 95	1.83 682	3.24 342	0.69 261	8.40 735	9.75 740	0.92 228	1.30 266	0.87 235	1.06 317	7.60 568	1.57 488	0.28 269	0.25 426	0.29 316	0.25 325	0.36 408	0.27 259

VIP-Stereo	0.85 157	0.83 488	1.59 220	0.76 175	0.87 414	3.18 328	0.80 354	1.94 137	0.83 75	0.78 175	1.04 187	0.64 138	0.59 104	1.24 199	0.61 157	0.28 269	0.18 149	0.23 79	0.17 57	0.22 80	0.19 19

S2M2_XL	0.46 4	0.41 34	1.09 70	0.65 69	0.34 34	0.29 1	0.23 5	0.67 2	0.50 7	0.53 35	0.92 149	0.65 144	0.53 76	0.54 1	0.50 101	0.28 269	0.24 395	0.25 166	0.21 202	0.23 91	0.22 142
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	2.13 468	0.78 462	10.06 487	1.19 500	1.06 483	3.84 478	0.93 466	3.32 378	2.27 513	2.20 525	1.47 322	2.65 540	1.20 370	8.38 584	1.81 530	0.28 269	0.19 200	0.23 79	0.22 243	0.28 218	0.32 354

G2L-Stereo_test	2.11 461	0.86 503	7.12 446	1.65 653	1.19 527	3.54 416	1.02 515	3.57 420	2.01 449	2.50 599	1.68 389	3.15 591	1.50 455	9.21 608	1.62 501	0.28 269	0.19 200	0.23 79	0.22 243	0.27 194	0.31 339

UGAM-zero	2.79 586	0.57 234	20.87 715	0.98 363	0.77 353	2.08 173	0.35 58	3.88 494	1.51 272	2.05 468	1.64 375	5.07 701	3.42 659	9.83 624	1.24 406	0.28 269	0.21 295	0.27 248	0.29 440	0.29 240	0.28 282

UGAM	2.58 566	0.56 221	18.55 628	0.89 283	0.71 328	3.23 338	1.03 518	2.75 293	1.75 399	1.36 303	2.77 639	2.69 543	1.28 383	10.75 664	1.40 442	0.28 269	0.24 395	0.40 541	0.31 479	0.35 392	0.30 326

test_for_model	0.89 176	0.46 85	1.19 117	0.64 56	1.71 661	3.95 517	0.69 261	2.43 223	1.04 143	1.05 257	0.90 141	0.61 121	0.44 38	0.80 44	0.52 115	0.28 269	0.19 200	0.31 381	0.24 301	0.24 109	0.19 19

AE-Stereo	1.18 276	0.60 280	2.05 270	1.10 446	0.60 263	4.39 628	0.72 276	3.74 459	1.62 352	1.10 268	1.90 494	1.01 275	0.92 257	1.45 261	0.82 260	0.28 269	0.22 327	0.28 285	0.28 409	0.26 171	0.22 142

11t1	1.11 261	0.53 172	1.80 241	1.55 637	0.65 294	2.20 190	0.60 192	3.66 438	1.49 259	1.60 335	1.26 254	1.03 279	1.35 401	1.72 328	0.97 330	0.28 269	0.31 511	0.29 316	0.23 269	0.30 270	0.34 392

IGEVStereo-DCA	0.86 161	0.65 345	2.05 270	0.90 293	0.46 157	1.57 111	0.86 398	1.62 82	1.24 172	0.65 113	0.77 99	0.74 196	0.72 158	2.59 426	0.86 277	0.28 269	0.21 295	0.28 285	0.21 202	0.29 240	0.27 259

rrr	2.27 493	0.65 345	23.82 756	0.90 293	0.46 157	1.57 111	0.96 485	7.98 732	1.19 164	0.65 113	0.77 99	0.74 196	0.72 158	2.59 426	0.86 277	0.28 269	0.21 295	0.28 285	0.21 202	0.29 240	0.25 202

riskmin	1.25 302	0.56 221	2.05 270	1.05 409	0.93 435	2.86 267	0.55 161	3.23 360	1.34 192	1.55 328	1.07 201	3.56 634	2.03 566	1.29 218	1.00 338	0.28 269	0.27 458	0.34 461	0.21 202	0.41 469	0.43 494

qqq	1.30 322	0.57 234	1.67 225	1.15 480	0.51 194	2.18 186	0.91 448	3.98 533	1.53 290	1.50 324	1.24 244	1.79 415	1.34 398	4.66 491	0.98 333	0.28 269	0.31 511	0.33 442	0.33 501	0.33 350	0.32 354

x	1.15 269	0.57 234	1.53 210	1.44 608	0.67 309	1.94 151	0.97 490	3.87 491	1.57 321	1.61 340	1.28 262	1.58 376	1.22 371	1.93 360	1.04 347	0.28 269	0.30 502	0.34 461	0.29 440	0.32 328	0.31 339

raft_robust	1.92 425	1.15 585	3.34 383	1.02 397	0.43 123	3.84 478	0.46 121	4.42 676	2.52 576	1.67 357	1.36 294	2.17 478	6.37 715	6.78 552	1.04 347	0.28 269	0.24 395	0.30 348	0.35 528	0.31 293	0.32 354

IPLGR	2.53 555	0.58 251	20.46 699	0.82 212	0.52 207	4.56 672	0.50 137	4.30 645	2.38 547	1.87 400	1.53 340	1.68 390	1.72 521	6.95 555	1.15 374	0.28 269	0.21 295	0.27 248	0.23 269	0.33 350	0.32 354

PSM-AAD	2.43 535	0.54 192	1.32 167	0.92 312	0.54 221	4.48 646	7.47 738	2.96 325	1.55 307	2.31 563	2.56 620	1.26 326	16.23 755	2.46 406	0.89 293	0.28 269	0.21 295	0.58 645	0.41 589	0.34 371	1.32 688

GMM-Stereo	2.45 538	0.52 154	20.38 694	0.89 283	0.82 380	4.18 593	1.91 654	2.45 228	1.48 253	2.48 596	2.30 588	1.69 394	1.86 552	2.93 442	1.08 356	0.28 269	0.18 149	0.33 442	0.48 619	0.35 392	2.41 718

iRaftStereo_RVC	1.09 257	0.70 391	1.39 186	0.95 342	0.45 143	3.83 473	0.42 99	2.37 210	1.58 325	1.69 360	1.76 422	1.80 418	0.83 219	1.50 270	0.98 333	0.28 269	0.18 149	0.29 316	0.26 350	0.30 270	0.31 339

TANstereo	1.01 236	0.55 205	1.73 233	0.76 175	0.36 44	4.04 548	0.38 70	1.48 60	1.62 352	2.03 463	2.10 541	0.84 222	0.93 260	0.98 110	0.62 162	0.28 269	0.36 555	0.23 79	0.20 179	0.25 136	0.46 517

raftrobust	1.19 278	0.72 412	2.30 307	1.26 530	1.31 561	3.55 420	0.68 250	2.75 293	1.47 243	2.21 534	1.38 300	1.17 304	1.22 371	1.20 188	1.11 365	0.28 269	0.24 395	0.21 42	0.19 152	0.25 136	0.28 282

111	1.83 404	0.92 521	9.08 473	0.81 199	0.36 44	4.25 607	0.91 448	4.44 680	2.70 602	2.39 585	1.96 504	2.30 490	1.64 504	1.28 213	1.82 532	0.28 269	0.22 327	0.24 125	0.20 179	0.31 293	0.54 565

delet	1.92 425	0.76 451	5.14 426	1.01 385	1.65 649	3.44 384	2.03 661	3.76 462	2.48 567	2.01 454	2.05 532	2.63 537	1.90 558	5.34 504	2.12 573	0.28 269	0.29 487	0.40 541	0.31 479	0.41 469	0.45 506

CREStereo	0.92 195	0.53 172	1.45 197	0.61 24	0.34 34	4.42 637	0.40 83	2.21 178	1.54 299	0.94 233	1.12 211	0.87 235	0.87 232	1.12 150	0.72 219	0.28 269	0.19 200	0.22 61	0.15 11	0.22 80	0.19 19
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
noway7	2.85 592	13.00 753	18.98 637	1.01 385	0.83 390	2.94 291	0.76 313	3.38 390	2.95 640	1.19 281	1.57 353	1.93 442	2.07 572	1.69 321	2.46 608	0.29 301	0.18 149	0.29 316	0.23 269	0.63 596	0.52 554

BridgeDepth_RVC	0.53 21	0.41 34	1.03 28	0.55 7	0.37 65	0.99 30	0.23 5	1.38 49	0.67 19	0.56 48	0.52 47	0.50 59	0.82 214	0.83 57	0.47 81	0.29 301	0.16 52	0.23 79	0.18 107	0.19 10	0.18 7
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FE-Mocha	1.06 247	0.74 434	2.45 322	0.97 355	0.69 321	1.57 111	0.40 83	2.92 320	1.47 243	1.82 390	1.81 451	1.62 382	0.88 241	1.36 235	0.78 245	0.29 301	0.20 256	0.35 482	0.31 479	0.26 171	0.33 375

IGEV-FE	2.16 472	0.69 380	20.56 702	1.22 513	0.54 221	2.18 186	0.53 151	3.38 390	1.61 346	1.93 421	1.55 347	3.74 640	1.06 317	1.56 280	0.91 307	0.29 301	0.20 256	0.27 248	0.29 440	0.40 445	0.32 354

Zero-FE251	0.80 131	0.75 445	1.71 231	0.88 274	0.70 325	2.59 236	0.45 116	1.38 49	0.83 75	1.79 386	0.61 66	0.73 190	0.81 210	0.82 54	0.61 157	0.29 301	0.23 358	0.27 248	0.19 152	0.20 33	0.20 57

z-ln-s-r	2.67 576	1.16 588	12.43 516	1.34 572	1.26 550	3.70 447	1.21 570	4.20 596	2.38 547	2.04 466	1.92 499	2.43 514	1.60 483	10.58 655	5.19 670	0.29 301	0.20 256	0.32 405	0.24 301	0.51 548	0.38 445

HUF	1.15 269	0.64 331	8.62 469	0.90 293	0.35 39	1.35 82	0.78 335	1.97 140	1.50 265	0.63 105	1.52 334	0.83 220	0.66 138	1.28 213	0.63 166	0.29 301	0.23 358	0.26 212	0.17 57	0.23 91	0.25 202

IGEV-RUCA	0.90 185	0.53 172	1.05 34	0.81 199	0.74 341	3.89 493	0.80 354	1.92 133	1.41 214	0.96 242	0.71 84	0.70 168	0.73 163	1.30 224	0.68 191	0.29 301	0.20 256	0.25 166	0.19 152	0.43 499	0.34 392

model_zeroshot	1.21 287	0.60 280	3.55 389	1.05 409	0.57 247	3.46 391	0.63 217	2.73 290	1.55 307	2.05 468	1.38 300	1.50 366	0.82 214	1.69 321	0.87 284	0.29 301	0.23 358	0.30 348	0.23 269	0.27 194	0.32 354

U	12.82 755	0.38 12	1.99 263	0.66 79	58.94 786	63.38 788	0.34 52	1.91 131	0.94 120	0.59 76	0.80 105	0.46 46	0.57 94	0.83 57	0.44 58	0.29 301	0.17 93	63.35 794	59.81 793	0.29 240	0.20 57

ACVNet-DCA	1.85 407	0.74 434	13.77 534	1.78 670	0.36 44	4.48 646	0.74 297	3.98 533	1.53 290	1.01 247	1.81 451	0.72 183	1.62 488	2.13 380	0.64 169	0.29 301	0.17 93	0.32 405	0.21 202	0.33 350	0.32 354

xx1	2.03 446	0.74 434	13.77 534	1.78 670	0.36 44	4.48 646	0.74 297	4.23 609	3.95 702	1.01 247	1.81 451	1.79 415	1.34 398	2.13 380	0.64 169	0.29 301	0.17 93	0.33 442	0.33 501	0.33 350	0.32 354

1test111	1.99 440	0.74 434	13.77 534	1.78 670	0.36 44	4.48 646	0.74 297	3.98 533	1.53 290	1.01 247	1.81 451	0.72 183	1.62 488	4.66 491	0.98 333	0.29 301	0.17 93	0.32 405	0.21 202	0.33 350	0.32 354

cc1	1.98 437	0.74 434	13.77 534	1.78 670	0.36 44	4.48 646	0.74 297	4.23 609	3.95 702	1.01 247	1.81 451	0.72 183	1.62 488	2.13 380	0.64 169	0.29 301	0.17 93	0.32 405	0.21 202	0.31 293	0.29 295

ffm	1.72 386	0.60 280	5.21 429	1.14 467	0.99 458	3.62 435	0.86 398	4.22 605	3.37 684	2.20 525	2.30 588	3.48 619	1.62 488	2.21 393	0.65 178	0.29 301	0.16 52	0.48 595	0.37 550	0.30 270	0.29 295

ff1	2.96 607	0.60 280	5.21 429	1.14 467	0.99 458	3.62 435	0.86 398	4.22 605	3.37 684	2.20 525	2.30 588	3.48 619	1.62 488	11.62 705	16.09 736	0.29 301	0.16 52	0.48 595	0.37 550	0.30 270	0.29 295

tt1	1.79 400	0.73 423	10.41 494	1.75 667	0.36 44	4.55 667	0.79 343	4.22 605	3.37 684	1.08 264	1.80 438	0.74 196	1.48 447	2.21 393	0.65 178	0.29 301	0.16 52	0.31 381	0.22 243	0.30 270	0.29 295

MaDis-Stereo	0.82 149	0.66 358	1.53 210	0.65 69	1.87 687	1.24 60	0.36 60	2.13 164	1.27 181	0.67 119	0.75 94	0.88 239	0.70 152	1.15 166	1.07 353	0.29 301	0.23 358	0.26 212	0.20 179	0.31 293	0.22 142

IGEV_Zeroshot_test	2.16 472	0.69 380	20.60 706	1.22 513	0.54 221	2.18 186	0.53 151	3.38 390	1.61 346	1.93 421	1.55 347	3.76 642	1.05 308	1.55 279	0.91 307	0.29 301	0.20 256	0.27 248	0.29 440	0.40 445	0.32 354

CASnet	0.78 123	0.51 146	1.29 160	0.81 199	0.29 12	1.28 72	0.74 297	1.51 63	1.89 428	1.64 348	1.09 204	0.65 144	0.64 123	0.91 87	0.76 239	0.29 301	0.17 93	0.41 553	0.31 479	0.32 328	0.19 19
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp2	1.26 310	0.60 280	3.74 401	1.02 397	0.41 108	3.60 430	0.72 276	3.68 443	1.47 243	1.37 307	1.56 351	1.83 427	1.01 290	2.00 367	0.66 182	0.29 301	0.20 256	0.28 285	0.20 179	0.32 328	0.29 295

gwcnet-sp	2.31 506	1.21 596	17.34 594	1.08 428	0.92 429	3.56 422	1.04 522	3.69 448	2.09 469	2.55 610	1.60 364	1.80 418	1.62 488	3.87 473	1.95 552	0.29 301	0.29 487	0.30 348	0.28 409	0.38 428	0.39 452

scenet	2.31 506	1.21 596	17.34 594	1.08 428	0.92 429	3.56 422	1.04 522	3.69 448	2.09 469	2.55 610	1.60 364	1.80 418	1.62 488	3.87 473	1.95 552	0.29 301	0.29 487	0.30 348	0.28 409	0.38 428	0.39 452

ssnet	2.31 506	1.21 596	17.34 594	1.08 428	0.92 429	3.56 422	1.04 522	3.69 448	2.09 469	2.55 610	1.60 364	1.80 418	1.62 488	3.87 473	1.95 552	0.29 301	0.29 487	0.30 348	0.28 409	0.38 428	0.39 452

TestStereo1	1.56 356	0.81 477	2.32 308	1.61 648	0.64 286	4.13 571	1.36 591	3.79 468	3.20 670	1.60 335	2.57 622	1.39 350	2.15 580	2.51 414	1.30 425	0.29 301	0.20 256	0.34 461	0.25 325	0.40 445	0.36 413

DCANet-4	1.96 432	0.51 146	14.31 551	0.82 212	0.40 101	4.16 585	0.57 171	4.29 637	2.98 645	2.30 557	1.80 438	1.03 279	1.54 472	1.44 256	1.44 451	0.29 301	0.23 358	0.23 79	0.18 107	0.24 109	0.42 483

fff	1.74 389	0.70 391	9.08 473	0.81 199	0.36 44	4.15 575	0.57 171	4.23 609	2.09 469	2.30 557	1.80 438	1.19 313	3.02 636	1.44 256	1.46 456	0.29 301	0.23 358	0.23 79	0.18 107	0.24 109	0.42 483

ADStereo(finetuned)	2.04 448	0.73 423	13.28 525	0.82 212	0.40 101	4.16 585	0.59 187	4.25 619	2.97 642	2.35 576	1.84 465	1.18 308	3.40 655	1.52 275	1.54 483	0.29 301	0.24 395	0.23 79	0.18 107	0.30 270	0.51 549

IER	1.69 381	0.65 345	7.19 447	0.94 337	1.15 513	3.28 355	0.89 434	3.48 401	1.97 440	2.10 481	1.98 512	2.28 484	2.12 576	2.25 397	1.75 525	0.29 301	0.23 358	0.36 498	0.30 463	0.32 328	0.34 392

SA-5K	1.56 356	0.81 477	2.32 308	1.61 648	0.64 286	4.13 571	1.36 591	3.79 468	3.20 670	1.60 335	2.57 622	1.39 350	2.15 580	2.51 414	1.30 425	0.29 301	0.20 256	0.34 461	0.25 325	0.40 445	0.36 413

iRaft-Stereo_20w	1.88 415	0.62 310	10.58 496	0.90 293	0.83 390	2.96 293	0.78 335	4.90 711	1.58 325	2.29 553	1.60 364	1.25 325	4.51 685	2.28 399	0.90 298	0.29 301	0.21 295	0.26 212	0.24 301	0.41 469	0.31 339

MIPNet	2.33 512	0.71 405	19.82 665	0.89 283	0.56 235	4.76 706	0.61 197	4.32 653	2.37 542	1.83 393	1.48 329	1.48 363	1.98 565	2.63 429	1.44 451	0.29 301	0.20 256	0.26 212	0.23 269	0.30 270	0.39 452

LCNet	1.55 351	0.54 192	1.88 248	0.99 369	0.55 230	3.60 430	1.21 570	2.86 315	1.53 290	2.18 517	1.74 409	1.43 359	4.17 677	3.62 465	0.87 284	0.29 301	0.20 256	0.28 285	0.77 682	0.47 535	1.85 705

Prome-Stereo	1.61 367	0.55 205	1.71 231	0.98 363	0.60 263	4.41 635	1.82 649	3.03 334	1.53 290	2.18 517	3.45 677	1.72 399	3.49 663	2.23 396	1.08 356	0.29 301	0.20 256	0.26 212	0.25 325	0.34 371	2.16 712

s12784h	1.31 325	0.45 73	2.41 319	0.71 119	0.35 39	4.42 637	0.50 137	4.22 605	2.73 605	2.01 454	2.48 610	0.91 249	0.96 268	2.01 370	0.70 208	0.29 301	0.18 149	0.24 125	0.16 33	0.27 194	0.18 7

sAnonymous2	1.37 331	1.22 602	9.79 483	0.92 312	0.88 418	1.23 56	0.61 197	2.56 256	1.69 377	0.85 210	1.02 176	0.73 190	1.23 376	0.98 110	0.78 245	0.29 301	0.25 426	0.31 381	0.30 463	1.06 671	0.71 622

CroCo_RVC	1.37 331	1.22 602	9.79 483	0.92 312	0.88 418	1.23 56	0.61 197	2.56 256	1.69 377	0.85 210	1.02 176	0.73 190	1.23 376	0.98 110	0.78 245	0.29 301	0.25 426	0.31 381	0.30 463	1.06 671	0.71 622

DCANet	1.74 389	0.73 423	9.08 473	0.82 212	0.40 101	4.18 593	0.59 187	4.25 619	2.97 642	2.35 576	1.84 465	1.18 308	1.63 501	1.51 273	1.55 484	0.29 301	0.24 395	0.23 79	0.18 107	0.30 270	0.53 557

csc	1.74 389	0.70 391	9.08 473	0.81 199	0.36 44	4.15 575	0.57 171	4.23 609	2.09 469	2.30 557	1.80 438	1.19 313	3.02 636	1.44 256	1.46 456	0.29 301	0.23 358	0.23 79	0.18 107	0.24 109	0.42 483

cscssc	1.74 389	0.70 391	9.08 473	0.81 199	0.36 44	4.15 575	0.57 171	4.23 609	2.09 469	2.30 557	1.80 438	1.19 313	3.02 636	1.44 256	1.46 456	0.29 301	0.23 358	0.23 79	0.18 107	0.24 109	0.42 483

ARAFT	2.56 562	1.13 579	19.50 656	0.89 283	0.48 176	4.15 575	1.40 603	4.36 665	2.82 627	2.36 579	1.88 483	1.70 396	1.04 303	6.45 538	1.22 400	0.29 301	0.18 149	0.37 512	0.35 528	0.35 392	0.25 202

ACVNet	1.46 345	0.64 331	3.56 391	0.93 330	0.85 403	4.22 603	0.80 354	2.85 312	2.08 466	1.78 382	1.88 483	3.10 586	1.46 443	1.33 228	1.89 541	0.29 301	0.26 446	0.30 348	0.26 350	0.39 440	0.27 259

acv_ft	1.55 351	0.64 331	3.29 379	1.14 467	2.01 698	2.93 285	0.97 490	3.81 473	2.08 466	2.22 536	1.88 483	3.10 586	1.66 508	1.33 228	2.22 586	0.29 301	0.26 446	0.30 348	0.26 350	0.39 440	0.27 259

monster_256*512	1.03 242	0.65 345	1.23 136	0.66 79	0.77 353	2.08 173	0.64 221	2.90 318	1.58 325	1.02 254	1.39 302	1.91 439	1.82 544	1.36 235	1.02 341	0.30 344	0.17 93	0.31 381	0.26 350	0.35 392	0.29 295

DF_test	0.52 17	0.43 58	1.13 97	0.84 238	0.50 191	0.60 10	0.36 60	0.82 10	0.72 30	0.48 9	0.50 38	0.60 116	0.47 48	0.88 75	0.33 1	0.30 344	0.18 149	0.21 42	0.21 202	0.53 558	0.35 406

quiztm	1.09 257	0.79 466	1.33 172	0.77 182	1.50 614	2.48 220	0.76 313	3.65 434	1.55 307	1.65 352	1.80 438	1.18 308	0.64 123	1.17 177	1.07 353	0.30 344	0.17 93	0.23 79	0.20 179	0.36 408	0.28 282

DN	1.08 255	0.54 192	3.15 372	0.90 293	1.00 467	3.37 367	0.48 132	2.59 270	1.45 228	0.95 237	0.82 114	1.32 335	0.73 163	1.86 354	0.64 169	0.30 344	0.26 446	0.28 285	0.24 301	0.34 371	0.32 354

GEAStereo	0.84 156	0.48 121	1.09 70	0.85 253	0.45 143	4.54 662	0.83 377	1.88 123	0.91 97	0.75 151	0.89 137	0.53 74	0.80 207	0.92 91	0.53 119	0.30 344	0.19 200	0.27 248	0.19 152	0.28 218	0.19 19

gasm-f	0.89 176	0.49 132	1.30 161	0.85 253	0.44 134	4.42 637	0.95 477	1.88 123	0.91 97	0.75 151	1.46 317	0.53 74	0.88 241	0.88 75	0.57 140	0.30 344	0.19 200	0.27 248	0.19 152	0.28 218	0.19 19

DA	0.98 222	0.46 85	1.34 173	0.92 312	0.43 123	4.34 620	0.85 393	2.79 305	1.35 195	0.82 190	1.30 266	0.89 242	1.08 328	1.11 144	0.56 134	0.30 344	0.18 149	0.24 125	0.18 107	0.25 136	0.23 166

GGEV	0.98 222	0.46 85	1.34 173	0.92 312	0.43 123	4.34 620	0.85 393	2.79 305	1.35 195	0.82 190	1.30 266	0.89 242	1.08 328	1.11 144	0.56 134	0.30 344	0.18 149	0.24 125	0.18 107	0.25 136	0.23 166

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 521	0.99 546	19.62 659	1.09 436	0.96 442	1.51 104	0.44 110	4.05 555	1.64 357	1.31 293	1.67 386	4.93 694	2.45 607	2.52 419	1.40 442	0.30 344	0.20 256	0.31 381	0.50 631	0.57 576	0.60 591

test_sample1	1.62 369	0.55 205	1.88 248	1.44 608	0.79 361	2.27 197	0.64 221	4.00 539	1.82 409	1.87 400	1.35 289	1.57 374	1.62 488	9.55 617	1.24 406	0.30 344	0.27 458	0.31 381	0.28 409	0.32 328	0.32 354

UniTT-Stereo	0.82 149	0.47 110	2.63 341	0.96 348	1.19 527	0.78 20	0.39 72	1.12 25	1.54 299	1.19 281	1.26 254	0.51 63	0.64 123	1.13 154	1.03 344	0.30 344	0.20 256	0.24 125	0.21 202	0.40 445	0.25 202

LL-Strereo	3.01 619	1.81 665	17.59 606	1.12 457	2.10 704	2.90 273	1.09 540	4.33 656	2.00 447	3.12 670	2.24 572	3.29 602	3.15 643	11.31 691	1.84 536	0.30 344	0.28 475	0.46 582	0.34 511	0.49 544	0.45 506

test_5	1.87 411	0.75 445	10.23 491	1.14 467	1.40 589	3.85 487	1.27 576	3.91 508	1.93 434	1.69 360	1.78 431	1.67 388	1.79 533	2.99 447	1.17 383	0.30 344	0.18 149	0.35 482	0.33 501	0.34 371	0.33 375

CrosDoStereo	5.24 703	0.60 280	20.23 684	0.82 212	0.51 194	3.39 372	18.11 761	3.82 476	2.27 513	1.98 435	8.74 726	1.96 450	6.96 721	7.35 561	26.35 768	0.30 344	0.22 327	0.30 348	0.28 409	0.33 350	0.38 445

KYRaft	1.59 364	0.52 154	1.73 233	0.95 342	0.49 186	4.38 626	1.79 645	2.43 223	1.51 272	2.49 597	2.98 650	2.00 457	3.41 656	2.14 383	0.82 260	0.30 344	0.21 295	0.33 442	0.46 611	0.35 392	2.45 721

DeepStereo_LL	5.24 703	0.60 280	20.23 684	0.82 212	0.51 194	3.39 372	18.11 761	3.82 476	2.27 513	1.98 435	8.74 726	1.96 450	6.96 721	7.35 561	26.35 768	0.30 344	0.22 327	0.30 348	0.28 409	0.33 350	0.38 445

THIR-Stereo	4.14 681	0.82 484	10.85 500	0.86 262	0.43 123	2.16 185	16.77 759	3.22 357	1.54 299	2.04 466	12.05 745	2.68 542	7.53 727	7.30 559	12.62 724	0.30 344	0.21 295	0.29 316	0.28 409	0.33 350	0.41 479

XX-TBD	1.03 242	0.95 536	1.94 255	1.30 552	0.43 123	3.97 533	0.33 43	1.74 104	1.73 391	1.59 334	2.02 520	0.69 164	0.60 111	1.16 170	0.66 182	0.30 344	0.25 426	0.23 79	0.15 11	0.31 293	0.22 142

RALCasStereoNet	1.19 278	1.02 552	2.06 279	1.12 457	1.14 511	3.08 310	0.70 271	2.99 328	1.73 391	1.34 297	1.68 389	1.18 308	0.91 253	2.16 385	1.00 338	0.30 344	0.26 446	0.24 125	0.21 202	0.29 240	0.30 326

test_xeample3	2.12 466	0.63 318	21.55 736	0.91 304	0.47 167	1.85 141	0.94 471	7.96 731	1.23 170	0.75 151	0.76 96	0.64 138	0.70 152	1.77 334	0.83 264	0.30 344	0.21 295	0.27 248	0.21 202	0.27 194	0.24 185

test_xeample	2.67 576	0.56 221	2.05 270	1.09 436	0.81 370	3.24 342	0.80 354	4.55 697	2.70 602	2.42 590	2.27 576	1.39 350	1.40 415	10.75 664	17.51 747	0.30 344	0.30 502	0.32 405	0.28 409	0.34 371	0.33 375

RAFT + AFF	2.51 551	2.66 695	4.48 420	1.15 480	1.95 695	4.15 575	2.01 660	4.46 684	3.30 681	2.19 521	2.51 614	2.22 481	4.87 689	8.91 598	2.06 566	0.30 344	0.60 671	0.48 595	0.38 563	0.77 641	0.69 617

R-Stereo Train	1.20 284	0.58 251	1.81 242	0.99 369	0.67 309	3.78 463	0.90 440	4.09 569	1.51 272	2.16 511	1.71 400	1.13 295	0.94 263	1.40 244	0.91 307	0.30 344	0.24 395	0.26 212	0.21 202	0.26 171	0.25 202

RAFT-Stereo	1.20 284	0.58 251	1.81 242	0.99 369	0.67 309	3.78 463	0.90 440	4.09 569	1.51 272	2.16 511	1.71 400	1.13 295	0.94 263	1.40 244	0.91 307	0.30 344	0.24 395	0.26 212	0.21 202	0.26 171	0.25 202
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	1.87 411	0.91 519	8.59 467	1.10 446	0.57 247	3.59 428	0.53 151	3.70 453	2.20 496	2.80 647	2.25 574	2.00 457	1.42 428	4.13 481	1.86 538	0.30 344	0.20 256	0.32 405	0.21 202	0.33 350	0.36 413

StereoDRNet-Refined	1.77 397	0.81 477	2.22 297	1.21 510	0.76 347	3.26 348	0.71 273	3.82 476	2.05 461	2.29 553	2.05 532	2.98 575	1.44 435	7.15 558	2.27 590	0.30 344	0.23 358	0.42 560	0.33 501	0.45 519	0.64 606
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	1.89 416	1.02 552	8.60 468	1.39 597	0.98 455	3.72 451	0.66 235	3.84 480	2.65 596	1.88 403	2.05 532	1.98 454	1.27 381	4.52 487	1.67 511	0.30 344	0.20 256	0.28 285	0.18 107	0.31 293	0.40 473

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.72 80	0.71 405	1.42 193	0.66 79	0.45 143	2.46 219	0.41 90	1.28 36	0.96 124	0.75 151	0.39 12	0.52 69	0.48 53	1.35 232	0.70 208	0.31 371	0.22 327	0.34 461	0.24 301	0.43 499	0.33 375

depth_test_26	0.55 24	0.41 34	1.12 88	0.71 119	0.37 65	0.63 12	0.34 52	0.94 14	0.80 56	0.42 2	1.40 307	0.69 164	0.53 76	0.75 28	0.40 19	0.31 371	0.23 358	0.27 248	0.22 243	0.26 171	0.24 185

FlowAnything_test	0.75 94	0.60 280	1.18 114	0.82 212	0.58 257	2.29 200	0.66 235	1.38 49	0.80 56	1.03 255	0.76 96	0.63 135	0.49 60	0.84 64	0.91 307	0.31 371	0.27 458	0.40 541	0.48 619	0.31 293	0.30 326

S2M2_L	0.64 52	0.55 205	1.07 46	0.89 283	0.54 221	1.08 35	0.20 1	1.16 29	1.37 200	0.59 76	0.81 110	0.86 232	0.47 48	0.70 6	0.65 178	0.31 371	0.33 528	0.27 248	0.27 380	0.36 408	0.31 339
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 57	0.41 34	1.06 42	0.85 253	0.31 18	2.44 216	0.46 121	1.09 23	0.69 23	0.84 207	0.52 47	0.55 89	0.53 76	1.49 269	0.46 76	0.31 371	0.14 11	0.25 166	0.18 107	0.23 91	0.20 57

rvit_stereo_0081	0.80 131	0.63 318	1.19 117	0.91 304	0.64 286	1.27 65	0.61 197	2.05 152	1.71 383	0.82 190	0.73 88	0.85 227	0.75 172	1.30 224	0.80 253	0.31 371	0.26 446	0.27 248	0.25 325	0.38 428	0.27 259

rvit_stereo_0082	0.80 131	0.63 318	1.19 117	0.91 304	0.64 286	1.27 65	0.61 197	2.05 152	1.71 383	0.82 190	0.73 88	0.85 227	0.75 172	1.30 224	0.80 253	0.31 371	0.26 446	0.27 248	0.25 325	0.38 428	0.27 259

DispNO	3.00 617	0.75 445	18.92 634	1.17 491	1.10 501	3.72 451	0.94 471	4.29 637	2.54 582	2.24 543	2.28 580	4.51 680	2.12 576	11.40 694	2.09 571	0.31 371	0.28 475	0.31 381	0.28 409	0.36 408	0.39 452

mmm	1.27 315	0.58 251	2.20 292	1.41 601	0.68 314	2.39 209	0.85 393	3.90 502	1.63 355	2.20 525	1.84 465	1.28 328	1.50 455	1.91 359	0.89 293	0.31 371	0.27 458	0.45 576	0.37 550	0.38 428	0.34 392

PCWNet_CMD	2.23 484	0.65 345	17.36 597	0.83 226	0.76 347	3.51 407	0.64 221	3.60 424	1.97 440	1.70 365	1.63 373	3.22 596	3.05 640	2.09 378	1.11 365	0.31 371	0.36 555	0.47 586	0.26 350	0.64 605	0.47 522

LL-Strereo2	1.23 292	0.85 500	2.38 315	0.93 330	0.68 314	3.72 451	1.37 596	2.54 253	1.99 443	1.75 378	1.40 307	1.82 424	0.73 163	1.40 244	0.99 336	0.31 371	0.23 358	0.55 638	0.35 528	0.29 240	0.24 185

knoymous	1.30 322	0.60 280	5.57 434	0.88 274	0.75 343	3.04 300	0.90 440	2.68 283	1.33 191	1.48 321	1.07 201	2.78 558	0.88 241	1.29 218	0.85 270	0.31 371	0.22 327	0.35 482	0.20 179	0.45 519	0.37 428

hknet	1.98 437	0.64 331	8.70 470	0.87 269	1.07 490	4.16 585	1.16 556	4.48 686	1.73 391	2.93 655	1.83 460	3.48 619	1.30 390	3.91 476	1.51 477	0.31 371	0.25 426	0.31 381	0.28 409	0.35 392	0.33 375

STrans-v2	3.03 621	0.77 455	20.91 717	0.81 199	0.63 282	3.89 493	1.01 509	4.27 628	2.64 595	2.28 551	3.70 683	4.13 661	5.20 696	7.33 560	1.27 417	0.31 371	0.18 149	0.29 316	0.25 325	0.29 240	0.41 479

ASMatch	2.62 568	0.60 280	20.65 707	1.37 593	0.64 286	4.39 628	0.78 335	1.97 140	1.58 325	1.70 365	3.89 687	1.94 443	3.79 668	5.46 507	1.64 507	0.31 371	0.24 395	0.34 461	0.28 409	0.33 350	0.50 541

CFNet_pseudo	2.12 466	0.67 369	15.14 567	0.85 253	0.74 341	3.95 517	0.64 221	3.95 522	1.78 404	1.90 410	1.79 435	3.27 601	1.62 488	2.51 414	1.16 379	0.31 371	0.36 555	0.53 628	0.27 380	0.63 596	0.44 500

XX-Stereo	2.54 557	0.61 300	20.21 683	1.78 670	1.19 527	4.30 617	0.46 121	4.39 671	1.58 325	2.32 567	1.89 489	4.64 689	0.60 111	4.16 482	0.82 260	0.31 371	0.21 295	0.28 285	0.27 380	0.51 548	0.26 238

EAI-Stereo	2.35 521	0.63 318	2.97 362	0.95 342	0.65 294	3.84 478	14.27 757	5.04 714	2.19 494	2.06 473	7.25 714	1.10 289	0.94 263	1.65 309	1.37 438	0.31 371	0.22 327	0.27 248	0.60 660	0.27 194	0.32 354

MMNet	2.02 445	0.81 477	10.76 498	1.12 457	1.23 543	3.53 412	0.89 434	3.79 468	2.08 466	2.15 505	1.76 422	2.15 477	2.12 576	3.69 468	2.32 593	0.31 371	0.29 487	0.34 461	0.27 380	0.38 428	0.42 483

MSMDNet	2.23 484	0.64 331	17.32 593	0.84 238	0.75 343	3.53 412	0.64 221	3.61 428	1.98 442	1.71 369	1.64 375	3.22 596	2.99 633	2.08 375	1.11 365	0.31 371	0.37 569	0.45 576	0.26 350	0.62 594	0.45 506

CFNet	2.34 516	1.10 573	8.96 472	1.34 572	1.24 545	4.09 558	0.73 284	4.04 551	2.77 612	1.62 342	1.87 482	2.27 483	1.45 439	11.41 695	1.82 532	0.31 371	0.24 395	0.43 564	0.36 538	0.43 499	0.33 375

ccs_rob	2.13 468	0.67 369	15.11 566	0.84 238	0.75 343	3.96 527	0.65 232	3.95 522	1.78 404	1.88 403	1.79 435	3.26 600	1.64 504	2.51 414	1.16 379	0.31 371	0.36 555	0.54 637	0.27 380	0.65 608	0.45 506

DN-CSS_ROB	1.91 422	1.55 647	11.13 504	1.82 677	0.88 418	3.99 537	0.61 197	4.01 541	1.67 366	1.64 348	1.89 489	1.39 350	1.06 317	3.23 451	1.50 471	0.31 371	0.19 200	0.44 569	0.29 440	0.37 423	0.31 339

SME	1.78 398	1.35 624	1.95 260	1.62 650	1.19 527	2.00 157	1.06 528	3.44 397	1.63 355	2.19 521	2.01 519	1.37 348	1.55 473	10.23 646	1.92 546	0.32 394	0.25 426	0.34 461	0.33 501	0.45 519	0.32 354

DF	0.97 216	0.56 221	1.59 220	0.93 330	0.51 194	1.13 38	0.97 490	4.39 671	1.44 225	0.95 237	1.59 359	1.01 275	0.57 94	1.62 300	0.75 232	0.32 394	0.22 327	0.25 166	0.19 152	0.25 136	0.25 202

Selective-IGEV-i1	1.43 339	0.59 261	2.42 321	1.15 480	1.07 490	3.82 472	1.09 540	3.79 468	2.11 479	1.62 342	1.91 496	2.65 540	1.22 371	1.80 339	1.12 369	0.32 394	0.27 458	0.46 582	0.54 646	0.31 293	0.39 452

Select-FE	2.25 488	0.87 507	17.36 597	1.06 417	0.99 458	2.04 167	0.46 121	3.79 468	1.61 346	2.52 605	1.81 451	4.41 676	3.15 643	1.83 344	0.92 312	0.32 394	0.35 548	0.30 348	0.41 589	0.32 328	0.55 571

SCV_C0	0.89 176	0.59 261	1.96 261	0.83 226	0.44 134	1.24 60	0.64 221	3.33 385	1.66 364	0.82 190	1.20 229	0.73 190	0.66 138	1.62 300	0.66 182	0.32 394	0.21 295	0.24 125	0.20 179	0.28 218	0.23 166

StereoAnything_RVC	0.94 201	2.66 695	2.20 292	0.76 175	0.34 34	1.18 50	0.39 72	2.31 202	0.69 23	0.51 26	0.34 9	0.32 3	0.89 247	1.57 284	0.35 3	0.32 394	0.16 52	0.23 79	0.15 11	3.31 721	0.18 7

rvit_stereo_0083	0.86 161	0.67 369	1.42 193	0.87 269	0.65 294	1.23 56	0.64 221	1.67 93	2.28 517	0.79 179	0.93 152	0.93 259	1.07 322	1.46 265	0.75 232	0.32 394	0.36 555	0.30 348	0.26 350	0.33 350	0.28 282

rvit_stereo_ft	1.00 233	0.87 507	3.55 389	0.97 355	0.66 302	1.06 33	0.80 354	2.78 300	1.67 366	0.78 175	0.96 165	0.95 265	1.14 352	1.06 133	0.90 298	0.32 394	0.24 395	0.27 248	0.28 409	0.39 440	0.27 259

test_sample2	1.75 394	0.56 221	2.25 300	1.41 601	0.80 364	2.91 277	0.86 398	4.05 555	2.04 458	1.91 415	1.39 302	1.57 374	1.55 473	10.65 659	1.06 350	0.32 394	0.28 475	0.32 405	0.30 463	0.36 408	0.33 375

1111x	3.13 631	0.57 234	8.38 465	1.20 504	0.76 347	3.80 468	0.88 426	4.61 701	2.63 593	2.31 563	2.16 557	1.95 445	1.81 541	11.54 701	18.13 750	0.32 394	0.31 511	0.32 405	0.30 463	0.35 392	0.34 392

HHNet	2.48 546	0.71 405	20.52 701	0.64 56	0.64 286	4.07 556	0.93 466	3.76 462	1.56 315	2.15 505	4.92 697	0.98 268	3.37 654	1.66 310	1.79 529	0.32 394	0.20 256	0.31 381	0.27 380	0.36 408	0.42 483

TransformOpticalFlow	3.03 621	0.77 455	20.99 720	1.00 378	0.55 230	4.18 593	0.64 221	4.33 656	3.02 650	2.18 517	3.09 659	4.35 673	5.07 694	7.36 563	1.27 417	0.32 394	0.18 149	0.32 405	0.26 350	0.28 218	0.46 517

AnonymousM	1.22 291	1.32 620	0.97 20	0.88 274	0.56 235	4.03 546	0.69 261	2.41 214	1.68 369	1.48 321	1.31 274	1.15 300	1.00 284	1.18 185	0.73 222	0.32 394	0.40 590	2.07 723	1.70 724	0.24 109	0.22 142

rafts_anoy	1.24 297	0.80 471	3.61 395	1.17 491	1.20 535	3.00 296	0.61 197	3.17 351	1.58 325	1.37 307	1.26 254	1.19 313	1.12 343	1.78 335	1.25 410	0.32 394	0.23 358	0.32 405	0.32 493	0.31 293	0.30 326

222	2.68 580	0.57 234	2.03 267	1.11 453	0.81 370	3.23 338	0.65 232	4.52 694	2.45 563	2.34 574	2.29 583	1.41 356	1.44 435	10.50 653	18.47 752	0.32 394	0.30 502	0.32 405	0.27 380	0.32 328	0.34 392

xxxx	2.67 576	0.54 192	2.03 267	1.22 513	0.81 370	3.49 401	0.63 217	4.49 689	2.49 571	2.22 536	2.23 571	2.05 466	1.38 408	10.05 638	17.91 748	0.32 394	0.32 521	0.30 348	0.27 380	0.33 350	0.34 392

UNet	2.51 551	0.74 434	20.17 682	1.14 467	1.44 602	3.48 398	0.76 313	3.77 464	1.87 422	2.05 468	1.57 353	2.75 550	2.39 602	3.51 461	2.51 612	0.32 394	0.26 446	0.41 553	0.26 350	0.38 428	0.39 452

FENet	2.25 488	0.50 138	20.29 691	1.35 577	0.67 309	4.01 542	0.60 192	3.95 522	1.99 443	1.96 431	1.11 209	2.43 514	1.43 431	1.60 292	1.39 439	0.32 394	0.22 327	0.33 442	0.26 350	0.29 240	0.39 452

cf-r	2.57 565	0.79 466	16.09 578	1.48 620	1.35 575	4.19 597	0.93 466	3.68 443	2.36 536	1.97 433	1.81 451	3.42 615	1.45 439	8.24 580	1.83 535	0.32 394	0.26 446	0.33 442	0.30 463	0.34 371	0.37 428

DISCO	2.25 488	0.73 423	10.06 487	1.76 668	1.12 504	3.47 394	1.25 575	3.24 362	2.26 511	2.65 635	1.96 504	4.53 682	1.92 560	4.17 483	3.61 646	0.32 394	0.25 426	0.31 381	0.29 440	0.66 614	0.41 479

AnonStereo	1.25 302	0.54 192	1.67 225	0.82 212	1.22 541	3.93 504	0.92 462	4.19 594	1.36 198	1.73 375	1.96 504	1.52 367	0.95 266	1.66 310	0.78 245	0.33 414	0.17 93	0.28 285	0.25 325	0.42 488	0.26 238

MWDA-net	1.86 408	0.86 503	2.26 301	1.15 480	1.05 479	3.16 324	1.15 553	4.03 546	1.71 383	2.12 493	1.78 431	2.31 491	4.99 692	6.40 536	2.02 561	0.33 414	0.31 511	0.28 285	0.28 409	0.36 408	0.57 580

GEAR-Net	0.90 185	0.53 172	1.32 167	0.94 337	0.45 143	1.27 65	1.01 509	3.32 378	1.55 307	0.82 190	1.34 285	0.86 232	1.09 331	1.16 170	0.89 293	0.33 414	0.19 200	0.23 79	0.19 152	0.29 240	0.22 142

MEA-ACV	1.97 434	0.61 300	7.48 452	1.13 465	0.61 268	2.76 255	0.89 434	3.70 453	1.96 437	2.11 485	1.85 475	2.42 510	2.38 601	7.09 557	2.16 580	0.33 414	0.36 555	0.30 348	0.34 511	0.38 428	0.53 557

over-8	0.61 40	0.56 221	1.20 127	0.66 79	0.24 1	1.85 141	0.36 60	1.68 96	0.72 30	0.52 29	0.53 50	0.53 74	0.67 146	1.02 124	0.40 19	0.33 414	0.17 93	0.20 21	0.15 11	0.26 171	0.18 7

over-9	0.64 52	0.59 261	1.20 127	0.65 69	0.24 1	2.26 196	0.36 60	1.76 107	0.73 37	0.53 35	0.50 38	0.53 74	0.68 147	1.06 133	0.40 19	0.33 414	0.17 93	0.20 21	0.15 11	0.25 136	0.18 7

DNS	1.67 379	1.99 673	1.12 88	0.86 262	0.57 247	2.61 239	0.75 308	2.29 201	1.21 168	0.58 63	0.96 165	0.85 227	0.70 152	3.09 450	1.82 532	0.33 414	2.92 742	0.38 529	0.17 57	5.06 742	5.06 749

IGEV++	0.90 185	0.58 251	1.32 167	0.94 337	0.45 143	1.27 65	1.00 506	3.32 378	1.55 307	0.82 190	1.34 285	0.86 232	1.09 331	1.16 170	0.89 293	0.33 414	0.18 149	0.23 79	0.19 152	0.29 240	0.22 142

mmx	2.98 613	0.60 280	5.21 429	1.14 467	0.99 458	3.62 435	0.86 398	4.49 689	3.05 653	2.20 525	2.30 588	3.48 619	1.62 488	11.62 705	16.09 736	0.33 414	0.28 475	0.48 595	0.37 550	0.44 511	0.37 428

xxx	2.98 613	0.60 280	5.21 429	1.14 467	0.99 458	3.62 435	0.86 398	4.49 689	3.05 653	2.20 525	2.30 588	3.48 619	1.62 488	11.62 705	16.09 736	0.33 414	0.28 475	0.48 595	0.37 550	0.44 511	0.37 428

plain	1.55 351	0.69 380	13.59 531	0.65 69	0.73 336	1.66 125	0.57 171	3.17 351	1.94 436	0.77 171	1.24 244	0.80 211	0.86 227	1.60 292	0.96 329	0.33 414	0.21 295	0.32 405	0.25 325	0.42 488	0.28 282

PFNet	2.47 544	0.60 280	16.95 591	2.15 701	0.81 370	4.63 681	0.91 448	2.55 254	1.52 283	2.40 587	2.79 640	1.83 427	1.42 428	7.54 565	1.34 435	0.33 414	0.21 295	0.36 498	0.27 380	0.32 328	0.39 452

GrayStereo	2.58 566	0.53 172	1.63 223	1.58 641	0.89 423	4.17 590	8.17 742	3.03 334	1.52 283	2.80 647	2.50 612	1.70 396	17.10 756	2.83 439	1.15 374	0.33 414	0.21 295	0.27 248	0.32 493	0.28 218	0.53 557

IRAFT_RVC	1.87 411	0.60 280	4.33 415	2.40 712	0.66 302	4.59 675	1.59 629	2.96 325	1.51 272	2.23 540	1.75 413	2.09 473	2.63 617	6.70 547	1.50 471	0.33 414	0.21 295	0.33 442	0.29 440	0.32 328	0.32 354

SFCPSM	2.18 476	0.63 318	17.03 592	0.88 274	0.98 455	3.74 457	1.28 578	4.09 569	2.16 489	1.85 394	1.83 460	1.65 385	1.39 411	2.50 410	1.50 471	0.33 414	0.27 458	0.39 534	0.36 538	0.34 371	0.37 428

GwcNet-RSSM	2.66 574	1.05 559	15.91 575	1.22 513	1.19 527	4.12 568	1.12 547	3.84 480	2.02 450	1.93 421	1.79 435	3.12 589	1.46 443	10.37 650	2.05 565	0.33 414	0.27 458	0.35 482	0.30 463	0.40 445	0.36 413

CFNet-ft	1.90 418	0.95 536	3.56 391	1.07 420	1.54 623	4.09 558	0.90 440	2.85 312	1.82 409	1.78 382	1.70 396	2.75 550	1.48 447	9.33 610	1.72 517	0.33 414	0.30 502	0.61 657	0.36 538	0.52 552	0.39 452

CCAANet	2.64 571	0.63 318	19.43 652	1.12 457	1.03 473	2.65 244	0.88 426	3.95 522	1.71 383	1.37 307	1.66 384	2.40 503	1.36 404	10.70 662	1.93 547	0.33 414	0.25 426	0.36 498	0.31 479	0.31 293	0.33 375

CFNet_RVC	1.90 418	0.95 536	3.56 391	1.07 420	1.54 623	4.09 558	0.90 440	2.85 312	1.82 409	1.78 382	1.70 396	2.75 550	1.48 447	9.33 610	1.72 517	0.33 414	0.30 502	0.61 657	0.36 538	0.52 552	0.39 452

HSM	2.35 521	0.81 477	2.21 294	1.14 467	1.55 627	3.44 384	1.03 518	3.99 537	2.25 507	2.29 553	2.11 545	8.04 726	3.05 640	11.60 703	1.71 515	0.33 414	0.22 327	0.28 285	0.23 269	0.32 328	0.35 406

DNSM	1.74 389	2.04 676	1.19 117	0.92 312	0.53 218	2.93 285	0.80 354	2.22 182	1.31 188	0.70 128	0.66 78	0.70 168	0.87 232	3.23 451	2.53 614	0.34 434	2.87 740	0.23 79	0.17 57	5.37 745	5.08 750

over-6	0.70 73	0.55 205	1.26 148	0.67 91	0.25 5	2.15 183	0.44 110	2.25 188	0.81 65	0.50 20	0.54 52	0.50 59	0.68 147	1.68 318	0.40 19	0.34 434	0.17 93	0.21 42	0.16 33	0.28 218	0.18 7

G2L-Stereo	2.49 548	0.94 533	14.54 554	1.15 480	1.35 575	3.57 426	0.95 477	3.62 430	2.00 447	2.11 485	1.61 368	3.20 594	1.34 398	9.54 615	1.91 544	0.34 434	0.27 458	0.35 482	0.28 409	0.30 270	0.35 406

DCVSM-stereo	2.31 506	0.66 358	20.69 708	1.11 453	0.93 435	2.58 235	0.73 284	2.61 273	1.60 342	2.57 614	1.53 340	3.30 604	1.72 521	2.19 390	1.23 404	0.34 434	0.53 650	0.41 553	0.32 493	0.45 519	0.62 597

CAS++	0.89 176	0.64 331	1.46 198	0.81 199	0.51 194	1.24 60	0.86 398	3.44 397	1.46 238	1.14 275	1.29 264	0.62 128	0.58 99	1.13 154	0.59 149	0.34 434	0.30 502	0.34 461	0.26 350	0.41 469	0.29 295
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	2.00 441	0.57 234	4.46 416	1.36 583	0.57 247	2.03 162	0.73 284	4.25 619	2.80 619	2.32 567	2.31 594	1.95 445	1.52 462	10.99 677	2.13 576	0.34 434	0.32 521	0.36 498	0.31 479	0.38 428	0.36 413

tta	2.00 441	0.57 234	4.46 416	1.36 583	0.57 247	2.03 162	0.73 284	4.25 619	2.80 619	2.32 567	2.31 594	1.95 445	1.52 462	10.99 677	2.13 576	0.34 434	0.32 521	0.36 498	0.31 479	0.29 240	0.29 295

qqq1	1.92 425	0.57 234	4.46 416	1.36 583	0.57 247	2.03 162	0.73 284	4.25 619	2.80 619	2.32 567	2.31 594	1.95 445	1.52 462	10.99 677	0.71 214	0.34 434	0.32 521	0.30 348	0.23 269	0.29 240	0.29 295

fff1	1.92 425	0.57 234	4.46 416	1.36 583	0.57 247	2.03 162	0.73 284	4.25 619	2.80 619	2.32 567	2.31 594	1.95 445	1.52 462	10.99 677	0.71 214	0.34 434	0.32 521	0.30 348	0.23 269	0.29 240	0.29 295

CoDeX	2.40 530	0.78 462	13.21 524	1.00 378	1.18 520	3.24 342	1.32 584	4.14 585	2.41 554	1.74 376	1.84 465	2.05 466	1.47 445	10.03 637	1.60 493	0.34 434	0.28 475	0.32 405	0.27 380	0.32 328	0.39 452

BUS	1.49 350	0.59 261	1.94 255	0.87 269	0.85 403	4.50 655	0.76 313	4.48 686	1.88 424	2.93 655	1.83 460	3.63 637	0.97 273	1.60 292	1.17 383	0.34 434	0.25 426	0.31 381	0.28 409	0.35 392	0.33 375

BSDual-CNN	1.46 345	0.59 261	1.94 255	0.87 269	0.85 403	4.16 585	1.16 556	4.48 686	1.88 424	2.93 655	1.83 460	2.60 533	1.31 392	1.60 292	1.21 397	0.34 434	0.25 426	0.31 381	0.28 409	0.35 392	0.33 375

psmg	1.47 349	0.59 261	1.94 255	0.92 312	0.85 403	4.30 617	1.42 608	4.10 576	1.88 424	2.64 631	2.09 540	2.60 533	1.31 392	1.60 292	1.21 397	0.34 434	0.27 458	0.33 442	0.34 511	0.36 408	0.34 392

DRaft	2.28 498	0.56 221	2.64 343	0.74 151	0.46 157	3.94 511	1.23 572	2.32 204	1.55 307	2.64 631	2.80 642	1.60 379	5.34 700	6.96 556	10.99 713	0.34 434	0.22 327	0.27 248	0.27 380	0.29 240	0.37 428

TestStereo	2.00 441	1.02 552	12.25 514	0.70 109	0.61 268	1.88 145	0.55 161	2.31 202	1.52 283	1.41 316	1.33 279	1.27 327	0.90 250	11.62 705	0.81 258	0.34 434	0.19 200	0.33 442	0.24 301	0.44 511	0.24 185

HCRNet	1.60 365	0.56 221	2.47 323	0.78 187	1.36 578	4.11 566	0.71 273	3.57 420	2.79 615	1.75 378	1.61 368	1.58 376	1.41 423	5.79 518	1.56 486	0.34 434	0.28 475	0.36 498	0.29 440	0.33 350	0.37 428

UPFNet	1.81 403	0.63 318	6.71 441	1.25 523	1.44 602	3.50 405	1.35 589	4.02 545	1.85 419	2.40 587	1.52 334	2.41 507	1.40 415	3.62 465	1.88 540	0.34 434	0.33 528	0.37 512	0.31 479	0.41 469	0.39 452

GANet-RSSM	1.98 437	0.62 310	3.49 386	1.69 658	1.23 543	4.22 603	0.91 448	3.31 373	1.86 420	1.81 388	1.74 409	2.34 495	1.82 544	10.92 673	1.73 521	0.34 434	0.29 487	0.31 381	0.28 409	0.39 440	0.40 473

HSM-Net_RVC	2.87 597	0.57 234	17.46 603	0.92 312	0.90 426	3.70 447	1.20 567	5.64 726	2.51 575	3.22 676	2.43 605	2.54 526	1.59 477	11.41 695	1.65 509	0.34 434	0.25 426	0.26 212	0.23 269	0.30 270	0.29 295
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	2.65 572	5.00 715	19.28 649	2.06 697	1.09 499	3.83 473	1.13 550	4.14 585	2.09 469	1.85 394	2.03 523	2.01 460	1.51 460	3.58 463	1.58 489	0.34 434	0.21 295	0.32 405	0.21 202	0.44 511	0.29 295

LE_ROB	18.58 762	1.21 596	48.38 774	8.60 760	23.00 771	7.32 732	19.74 764	9.94 739	38.69 782	43.53 779	21.91 763	28.40 772	40.92 776	23.18 764	54.71 783	0.34 434	0.33 528	0.32 405	0.36 538	0.42 488	0.40 473

pmcnn	5.45 707	1.22 602	17.40 599	1.60 645	2.41 715	3.48 398	2.12 665	4.52 694	3.26 676	3.67 689	13.15 748	22.10 760	3.46 662	11.92 724	17.16 745	0.34 434	0.21 295	0.23 79	0.19 152	0.36 408	0.28 282

MWSP-net	1.69 381	0.71 405	3.76 404	0.94 337	0.77 353	2.63 243	3.20 707	3.86 487	1.86 420	2.34 574	1.84 465	3.06 584	2.65 618	1.71 326	2.19 582	0.35 456	0.33 528	0.30 348	0.31 479	0.35 392	0.65 609

LGCAT	0.64 52	0.42 47	0.89 8	0.71 119	0.36 44	1.91 148	0.25 10	1.18 34	0.66 18	0.53 35	0.42 20	1.24 321	0.55 84	1.60 292	0.45 65	0.35 456	0.35 548	0.18 2	0.23 269	0.19 10	0.31 339

IGEV_i1	1.83 404	0.60 280	10.98 502	1.30 552	0.53 218	3.09 311	0.86 398	3.70 453	1.57 321	1.67 357	1.76 422	2.33 494	1.35 401	3.23 451	1.16 379	0.35 456	0.27 458	0.53 628	0.58 655	0.34 371	0.40 473

RT-IGEV	2.37 527	0.60 280	15.33 571	1.49 623	0.78 357	2.10 178	1.28 578	4.25 619	1.69 377	2.58 618	3.19 666	3.60 636	4.94 691	2.49 409	1.19 388	0.35 456	0.24 395	0.31 381	0.26 350	0.33 350	0.42 483

zero-FE	0.95 209	0.52 154	2.63 341	0.86 262	1.27 553	1.41 88	0.86 398	2.27 193	0.73 37	0.50 20	0.64 70	0.54 79	0.78 195	2.70 434	1.02 341	0.35 456	0.17 93	0.24 125	0.18 107	1.03 667	0.29 295

rvit_stereo_0081_aga	0.81 144	0.75 445	1.84 245	0.72 134	0.73 336	1.21 55	0.63 217	1.92 133	1.39 206	0.87 218	0.80 105	0.79 209	0.69 149	1.27 211	0.69 202	0.35 456	0.29 487	0.26 212	0.25 325	0.40 445	0.27 259

rvit_stereo_0080	0.94 201	0.72 412	2.56 330	0.64 56	0.59 260	1.90 146	0.75 308	2.71 287	1.40 210	0.91 225	1.04 187	0.85 227	0.82 214	1.14 159	0.78 245	0.35 456	0.29 487	0.25 166	0.27 380	0.45 519	0.29 295

test_sample4	2.34 516	0.63 318	11.59 508	1.30 552	0.83 390	3.07 308	0.72 276	4.27 628	2.30 521	2.30 557	1.88 483	1.73 400	1.42 428	11.14 687	1.46 456	0.35 456	0.29 487	0.35 482	0.36 538	0.40 445	0.38 445

test_sample3	2.34 516	0.61 300	11.94 512	1.33 564	0.85 403	3.10 315	0.73 284	4.24 617	2.19 494	2.21 534	1.75 413	1.80 418	1.41 423	11.11 686	1.46 456	0.35 456	0.29 487	0.34 461	0.35 528	0.39 440	0.37 428

whm_eth	0.94 201	0.72 412	2.56 330	0.64 56	0.59 260	1.90 146	0.75 308	2.71 287	1.40 210	0.91 225	1.04 187	0.85 227	0.82 214	1.14 159	0.78 245	0.35 456	0.29 487	0.25 166	0.27 380	0.45 519	0.29 295

EKT-Stereo	6.79 722	0.64 331	4.24 414	1.77 669	106.39 795	4.51 659	0.61 197	3.16 349	1.53 290	1.88 403	1.22 237	1.98 454	1.36 404	3.81 470	0.84 267	0.35 456	0.24 395	0.29 316	0.26 350	0.34 371	0.48 527

iinet-f	2.26 491	1.18 591	13.71 532	1.14 467	1.11 503	3.77 461	1.10 543	4.14 585	2.17 491	2.06 473	1.76 422	2.99 576	2.99 633	2.50 410	2.49 610	0.35 456	0.39 585	0.27 248	0.28 409	0.45 519	0.39 452

DEmStereo	2.97 611	0.58 251	13.42 527	0.79 192	0.51 194	3.84 478	1.84 652	2.42 218	1.60 342	2.25 546	2.74 635	2.03 462	6.04 709	6.79 554	12.80 725	0.35 456	0.26 446	0.26 212	0.27 380	0.27 194	0.37 428

PSMNet-RSSM	1.96 432	0.77 455	3.26 377	1.29 545	1.31 561	4.19 597	0.96 485	3.68 443	1.89 428	2.05 468	1.80 438	2.60 533	1.70 517	9.84 625	1.81 530	0.35 456	0.29 487	0.35 482	0.37 550	0.42 488	0.35 406

iResNet	2.52 554	0.94 533	21.17 726	1.84 680	0.72 331	3.75 458	0.81 367	4.14 585	2.55 584	2.33 573	2.03 523	1.35 341	1.44 435	3.27 455	2.16 580	0.35 456	0.23 358	0.28 285	0.22 243	0.44 511	0.45 506

SCV	0.95 209	0.63 318	1.38 184	1.70 661	0.41 108	1.23 56	0.89 434	3.53 415	1.57 321	0.61 88	1.54 343	0.93 259	0.77 185	1.66 310	0.66 182	0.36 471	0.20 256	0.25 166	0.19 152	0.29 240	0.25 202

H2IRNET	1.90 418	0.53 172	14.29 550	1.14 467	0.60 263	4.48 646	0.44 110	2.65 278	1.81 408	1.05 257	2.30 588	1.67 388	1.40 415	2.17 387	1.50 471	0.36 471	0.21 295	0.33 442	0.37 550	0.34 371	0.29 295

MIF-Stereo (partial)	0.98 222	0.55 205	2.83 355	0.71 119	1.03 473	1.08 35	0.49 134	2.55 254	1.66 364	0.79 179	1.20 229	0.80 211	0.90 250	1.61 298	1.56 486	0.36 471	0.24 395	0.33 442	0.25 325	0.40 445	0.28 282

CFNet_ucs	2.36 526	0.68 377	18.42 626	0.89 283	0.81 370	3.85 487	0.68 250	4.29 637	2.37 542	2.09 478	2.04 526	3.31 605	1.24 378	2.63 429	1.14 373	0.36 471	0.45 619	0.56 640	0.29 440	0.66 614	0.49 534

TRStereo	2.31 506	1.87 667	19.74 663	1.53 630	1.16 518	4.26 608	1.08 536	4.73 706	1.45 228	1.55 328	1.28 262	1.75 402	0.85 225	1.81 341	1.20 393	0.36 471	0.26 446	0.32 405	0.36 538	0.34 371	0.33 375

RAFT-345	2.46 541	0.55 205	19.69 662	1.02 397	0.49 186	4.43 640	0.78 335	1.64 90	2.34 531	2.09 478	3.12 661	1.96 450	1.31 392	6.65 545	1.43 449	0.36 471	0.23 358	0.32 405	0.25 325	0.28 218	0.25 202

DIP-Stereo	1.24 297	0.69 380	1.77 238	0.65 69	0.61 268	4.29 615	0.58 181	4.44 680	2.53 578	1.98 435	1.33 279	0.91 249	0.86 227	1.25 205	1.25 410	0.36 471	0.23 358	0.32 405	0.23 269	0.32 328	0.29 295
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
UCFNet_RVC	1.57 358	0.84 494	3.25 376	1.36 583	1.40 589	4.07 556	1.01 509	2.68 283	1.50 265	2.11 485	1.88 483	2.37 500	1.50 455	3.41 459	1.42 448	0.36 471	0.28 475	0.52 623	0.40 582	0.53 558	0.43 494

coex_refinement	2.10 457	0.85 500	3.67 398	1.31 556	1.13 509	3.21 333	0.85 393	3.86 487	2.31 525	2.51 603	1.92 499	3.49 625	1.69 515	11.08 684	2.13 576	0.37 479	0.25 426	0.27 248	0.31 479	0.41 469	0.37 428

test_sample5	2.33 512	0.62 310	11.29 505	1.29 545	0.83 390	3.09 311	0.74 297	4.28 633	2.31 525	2.20 525	1.97 510	1.68 390	1.39 411	11.19 688	1.47 461	0.37 479	0.31 511	0.37 512	0.37 550	0.41 469	0.39 452

DualNet	2.33 512	0.62 310	11.29 505	1.29 545	0.83 390	3.09 311	0.74 297	4.28 633	2.31 525	2.26 549	2.04 526	1.68 390	1.39 411	11.19 688	1.47 461	0.37 479	0.31 511	0.37 512	0.37 550	0.41 469	0.39 452

fast-acv-ft	2.54 557	1.19 593	20.08 678	1.41 601	1.40 589	3.18 328	1.17 559	3.37 389	2.28 517	1.90 410	2.15 556	2.69 543	2.17 585	2.91 440	2.31 592	0.37 479	0.39 585	0.45 576	0.39 571	0.57 576	0.45 506

CIPLG	2.27 493	1.18 591	19.24 643	0.92 312	1.34 574	3.95 517	0.89 434	4.23 609	1.82 409	2.31 563	2.67 631	1.17 304	1.06 317	1.53 278	1.32 428	0.37 479	0.23 358	0.27 248	0.22 243	0.31 293	0.45 506

DAS	2.31 506	0.67 369	4.79 423	1.14 467	1.64 645	2.93 285	2.13 666	4.09 569	2.74 606	4.17 702	2.52 615	2.46 519	1.79 533	11.55 702	1.63 504	0.37 479	0.22 327	0.39 534	0.25 325	0.41 469	0.34 392

SepStereo	2.15 471	0.67 369	4.79 423	1.14 467	1.64 645	2.93 285	2.13 666	4.09 569	2.74 606	4.17 702	2.52 615	2.46 519	1.79 533	8.36 582	1.63 504	0.37 479	0.22 327	0.39 534	0.25 325	0.41 469	0.34 392

IPLGR_C	2.28 498	1.31 618	19.46 654	0.92 312	1.32 568	3.93 504	0.89 434	4.20 596	1.82 409	2.30 557	2.63 628	1.16 301	1.07 322	1.41 249	1.29 424	0.37 479	0.23 358	0.27 248	0.22 243	0.31 293	0.45 506

ACRE	2.27 493	1.11 577	19.45 653	0.91 304	1.30 558	3.94 511	0.87 419	4.21 601	1.80 407	2.28 551	2.62 626	1.17 304	1.04 303	1.52 275	1.30 425	0.37 479	0.23 358	0.27 248	0.22 243	0.31 293	0.46 517

ADLNet	2.29 501	0.83 488	3.62 396	1.35 577	1.60 636	3.67 444	1.24 574	3.95 522	2.98 645	2.58 618	2.29 583	4.01 654	1.79 533	11.23 690	2.09 571	0.37 479	0.38 576	0.36 498	0.34 511	0.45 519	0.71 622

psm_up	2.28 498	0.81 477	5.45 433	1.26 530	1.50 614	3.84 478	1.23 572	4.23 609	2.03 454	2.55 610	1.80 438	2.44 518	1.65 506	12.90 738	1.58 489	0.37 479	0.38 576	0.41 553	0.34 511	0.43 499	0.39 452

EDNetEfficientorigin	12.35 750	2.51 689	179.47 802	1.19 500	0.96 442	2.91 277	1.81 648	3.00 330	5.35 724	8.91 745	4.79 695	4.18 665	4.64 686	9.98 634	11.30 715	0.37 479	0.38 576	0.60 654	0.85 688	1.32 698	2.43 720

HGLStereo	2.03 446	0.74 434	7.50 453	1.23 519	1.56 630	3.62 435	0.95 477	3.78 467	1.89 428	2.03 463	2.20 566	3.12 589	2.14 579	5.68 514	2.04 563	0.37 479	0.31 511	0.32 405	0.29 440	0.40 445	0.45 506

BEATNet_4x	1.92 425	1.36 626	8.75 471	1.20 504	0.56 235	3.46 391	1.03 518	4.00 539	2.43 558	2.25 546	1.70 396	2.10 474	1.59 477	2.57 425	3.05 637	0.37 479	0.22 327	0.47 586	0.29 440	0.60 585	0.40 473

RASNet	2.56 562	0.70 391	10.06 487	1.60 645	2.25 711	3.67 444	1.00 506	3.38 390	3.14 662	1.81 388	2.11 545	4.60 685	2.30 594	10.25 647	2.61 621	0.37 479	0.24 395	0.25 166	0.24 301	0.28 218	0.26 238

RYNet	2.97 611	0.93 525	15.09 565	1.12 457	1.38 584	3.66 443	1.42 608	4.03 546	2.29 520	2.10 481	1.70 396	3.79 643	2.16 583	13.64 748	3.02 636	0.37 479	0.41 599	0.48 595	0.34 511	0.81 648	0.75 635

NaN_ROB	4.06 679	1.13 579	16.64 585	1.12 457	1.25 548	3.50 405	3.05 700	4.29 637	3.26 676	3.64 687	2.56 620	2.97 574	4.79 687	13.33 742	16.91 743	0.37 479	0.41 599	0.38 529	0.39 571	0.48 538	0.81 647

SCION-M(vits-remse)	0.99 230	0.43 58	7.79 454	1.05 409	0.82 380	1.13 38	0.39 72	2.57 258	0.92 105	0.58 63	0.64 70	0.36 6	0.36 15	0.93 96	0.43 47	0.38 496	0.27 458	0.20 21	0.17 57	0.21 56	0.19 19

SCION-MonSter(vits)	1.24 297	0.43 58	1.07 46	0.66 79	0.82 380	1.13 38	0.39 72	3.21 354	1.68 369	0.58 63	1.84 465	2.54 526	1.48 447	2.43 403	3.21 640	0.38 496	0.27 458	0.50 612	0.51 635	1.05 669	0.53 557

SCION-MonSter	1.70 384	1.05 559	3.98 409	1.08 428	1.93 693	2.89 272	0.74 297	3.33 385	1.84 417	1.34 297	2.13 551	2.02 461	1.43 431	3.01 448	3.40 643	0.38 496	0.36 555	0.70 675	0.65 668	1.20 691	0.62 597

FAST (zero-shot)	0.87 167	0.59 261	1.18 114	0.91 304	2.13 705	2.08 173	0.73 284	1.75 105	1.41 214	0.61 88	0.84 117	0.52 69	0.84 221	1.22 192	0.59 149	0.38 496	0.62 675	0.26 212	0.26 350	0.30 270	0.25 202

test_sample6	2.35 521	0.62 310	10.78 499	1.33 564	0.83 390	3.15 322	0.79 343	4.36 665	2.43 558	2.26 549	2.04 526	1.69 394	1.39 411	11.48 700	1.61 496	0.38 496	0.32 521	0.37 512	0.39 571	0.41 469	0.42 483

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 534	1.47 641	14.14 545	1.30 552	1.35 575	3.51 407	1.64 635	4.04 551	2.10 477	2.46 593	1.88 483	2.28 484	2.51 611	4.73 494	3.17 639	0.38 496	0.19 200	0.35 482	0.20 179	0.40 445	0.36 413

Wz-Net-MNSev	2.71 584	2.54 693	13.91 541	1.52 628	1.37 581	3.28 355	2.47 676	4.03 546	2.32 529	2.57 614	2.07 537	2.29 489	3.01 635	7.55 566	2.74 626	0.38 496	0.36 555	0.36 498	0.37 550	0.57 576	0.47 522

iRaft-Stereo_5w	2.10 457	0.83 488	8.57 466	0.81 199	0.76 347	3.21 333	0.84 384	3.71 456	1.65 362	1.56 330	2.50 612	2.20 480	2.23 590	9.13 605	2.01 560	0.38 496	0.19 200	0.35 482	0.27 380	0.45 519	0.39 452

GANet-ADL	2.20 479	0.73 423	20.11 680	1.25 523	0.69 321	3.83 473	0.76 313	3.49 404	1.71 383	1.65 352	1.99 515	2.10 474	1.10 338	1.42 252	1.26 413	0.38 496	0.33 528	0.25 166	0.22 243	0.42 488	0.36 413

FTStereo	3.71 663	0.53 172	20.37 693	0.96 348	0.65 294	4.34 620	11.29 746	2.62 275	1.50 265	2.58 618	5.04 698	1.90 437	13.84 745	3.71 469	1.25 410	0.38 496	0.24 395	0.31 381	0.32 493	0.30 270	2.10 711

RAFT	1.23 292	0.84 494	2.05 270	0.96 348	0.47 167	1.80 138	0.94 471	3.18 353	1.46 238	1.60 335	1.71 400	3.04 580	1.59 477	1.64 307	1.32 428	0.38 496	0.24 395	0.40 541	0.32 493	0.40 445	0.35 406

DMCA-RVC	2.45 538	1.22 602	18.29 620	1.23 519	1.14 511	2.49 222	0.85 393	3.29 371	1.68 369	3.02 662	1.41 310	2.00 457	1.53 469	6.39 535	2.00 558	0.38 496	0.30 502	0.44 569	0.35 528	0.45 519	0.44 500

FADNet-RVC-Resample	2.83 589	2.02 675	21.07 721	1.12 457	0.91 428	3.53 412	1.37 596	4.08 567	2.09 469	1.68 359	1.33 279	2.03 462	1.51 460	9.54 615	1.69 513	0.38 496	0.37 569	0.42 560	0.44 604	0.56 571	0.56 576

FADNet-RVC	2.51 551	2.27 685	14.03 543	1.09 436	0.81 370	3.54 416	1.10 543	4.13 579	2.48 567	1.39 312	1.22 237	1.85 433	1.77 530	9.78 623	2.06 566	0.38 496	0.37 569	0.40 541	0.40 582	0.67 616	0.48 527

STTStereo	2.34 516	0.95 536	14.93 562	1.43 605	1.54 623	3.86 489	0.86 398	3.65 434	2.44 562	2.15 505	1.55 347	2.49 523	1.59 477	5.14 500	1.44 451	0.38 496	0.39 585	0.47 586	0.51 635	0.52 552	0.51 549

ADCP+	3.74 664	1.96 671	16.90 590	1.09 436	1.55 627	4.35 623	3.65 721	3.93 516	2.98 645	2.22 536	1.66 384	3.95 649	4.83 688	3.41 459	18.87 755	0.38 496	0.41 599	0.63 662	0.53 644	0.64 605	0.81 647

DDF-Stereo	0.90 185	0.53 172	1.16 109	0.88 274	1.31 561	1.59 114	0.86 398	2.26 191	0.79 52	0.48 9	0.63 69	0.54 79	0.73 163	2.97 446	1.03 344	0.39 512	0.17 93	0.24 125	0.18 107	1.06 671	0.29 295

w-ln-seven	2.86 593	3.06 701	14.02 542	1.27 538	1.32 568	4.10 564	1.59 629	3.90 502	2.59 590	3.03 663	2.27 576	3.42 615	2.25 591	6.70 547	4.81 663	0.39 512	0.34 542	0.48 595	0.40 582	0.74 636	0.55 571

AASNet	2.44 537	0.92 521	19.79 664	1.35 577	1.49 611	3.81 470	1.07 531	3.85 483	2.93 639	1.95 427	2.29 583	1.96 450	1.29 386	1.73 329	1.93 547	0.39 512	0.33 528	0.45 576	0.30 463	0.55 565	0.45 506

AACVNet	1.83 404	1.02 552	2.41 319	1.45 612	0.87 414	3.21 333	0.73 284	3.16 349	1.61 346	2.01 454	1.82 459	2.28 484	1.33 395	10.98 676	1.49 470	0.39 512	0.32 521	0.38 529	0.32 493	0.43 499	0.44 500

ADLNet2	3.15 634	0.92 521	20.06 675	1.20 504	1.79 676	3.83 473	1.48 613	3.94 520	3.59 691	2.19 521	2.47 609	4.65 690	1.93 561	10.69 661	1.96 555	0.39 512	0.37 569	0.28 285	0.30 463	0.48 538	0.43 494

IIG-Stereo	1.95 430	0.79 466	2.14 287	2.78 720	0.66 302	4.62 679	0.76 313	4.27 628	1.53 290	2.63 630	3.14 663	3.35 608	1.61 484	7.65 571	1.41 446	0.39 512	0.20 256	0.31 381	0.25 325	0.33 350	0.22 142

GES	1.38 333	0.64 331	2.61 336	1.09 436	0.57 247	4.30 617	1.02 515	3.86 487	1.51 272	1.72 370	1.74 409	1.28 328	1.77 530	1.62 300	1.61 496	0.39 512	0.27 458	0.33 442	0.30 463	0.41 469	0.47 522

DRN-Test	3.03 621	0.99 546	18.18 616	1.35 577	1.60 636	3.59 428	1.48 613	4.13 579	2.45 563	3.47 686	1.92 499	2.58 532	2.53 612	10.88 670	2.80 630	0.39 512	0.36 555	0.44 569	0.41 589	0.55 565	0.57 580

w-ln-seven-2	2.73 585	2.13 679	12.47 518	1.18 497	1.01 470	3.54 416	1.58 628	3.93 516	3.26 676	2.43 592	2.02 520	2.63 537	2.28 593	7.93 575	5.45 673	0.40 520	0.40 590	0.44 569	0.34 511	0.62 594	0.47 522

rvit_0105_6	1.00 233	0.93 525	2.21 294	0.92 312	0.55 230	1.52 108	0.79 343	2.41 214	2.96 641	0.76 166	0.72 87	1.02 277	0.75 172	1.42 252	0.81 258	0.40 520	0.43 609	0.34 461	0.31 479	0.43 499	0.34 392

rvit_0105_5	1.13 263	0.93 525	2.60 333	0.91 304	0.56 235	1.92 150	0.91 448	3.02 333	2.63 593	0.95 237	1.20 229	1.18 308	0.93 260	1.51 273	0.93 321	0.40 520	0.43 609	0.37 512	0.35 528	0.42 488	0.44 500

rvit_0105_4	1.07 251	0.99 546	2.39 316	0.93 330	0.54 221	1.62 121	0.84 384	2.77 296	2.91 635	0.80 183	0.91 146	1.09 286	0.86 227	1.63 305	0.85 270	0.40 520	0.45 619	0.35 482	0.31 479	0.43 499	0.40 473

ITSA-stereo	1.86 408	0.72 412	3.74 401	1.20 504	0.66 302	4.09 558	0.91 448	4.24 617	2.53 578	1.93 421	1.77 428	1.59 378	2.15 580	6.12 529	2.44 605	0.40 520	0.38 576	0.40 541	0.40 582	0.50 546	0.98 667

Wz-Net-LNSev	2.30 504	1.67 657	14.88 559	1.18 497	1.65 649	3.49 401	1.54 623	3.63 431	2.03 454	1.88 403	1.64 375	3.29 602	2.06 570	2.71 436	2.02 561	0.40 520	0.33 528	0.32 405	0.31 479	0.53 558	0.49 534

GwcNet-ADL	2.47 544	0.67 369	21.48 735	0.96 348	0.72 331	4.61 678	0.95 477	4.42 676	2.36 536	1.98 435	1.80 438	2.55 528	1.24 378	1.90 358	1.41 446	0.40 520	0.46 628	0.24 125	0.27 380	0.41 469	0.49 534

OMP-Stereo	1.97 434	0.93 525	1.88 248	2.76 719	0.67 309	4.58 674	1.48 613	4.31 648	1.54 299	3.15 673	2.76 638	3.25 599	1.38 408	7.66 572	1.35 436	0.40 520	0.20 256	0.33 442	0.26 350	0.33 350	0.24 185

NF-Stereo	1.58 359	0.61 300	2.66 345	2.26 704	0.47 167	4.68 688	0.67 239	3.31 373	1.48 253	2.11 485	1.59 359	1.36 343	1.09 331	6.08 528	1.20 393	0.40 520	0.20 256	0.36 498	0.34 511	0.31 293	0.36 413

RAFT_R40	1.70 384	0.59 261	2.99 364	1.46 614	0.46 157	4.74 704	0.98 499	2.23 184	1.56 315	2.02 459	2.35 602	2.71 546	2.56 614	6.71 550	0.90 298	0.40 520	0.19 200	0.30 348	0.27 380	0.33 350	0.26 238

GMStereo	1.01 236	1.00 550	2.86 358	0.83 226	0.45 143	1.47 98	0.57 171	1.89 126	2.11 479	1.52 325	1.24 244	0.87 235	0.74 169	1.58 285	0.94 323	0.40 520	0.21 295	0.30 348	0.30 463	0.47 535	0.36 413
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ac_64	2.35 521	0.62 310	9.77 482	1.32 559	1.71 661	3.27 351	0.93 466	3.48 401	2.50 572	1.74 376	1.73 406	3.91 648	1.77 530	10.21 644	1.86 538	0.40 520	0.31 511	0.33 442	0.30 463	0.34 371	0.39 452

DMCA	1.72 386	0.74 434	6.63 440	1.14 467	0.96 442	3.98 535	0.90 440	3.75 460	2.76 611	2.83 650	1.58 355	2.35 497	1.18 364	1.58 285	1.98 557	0.40 520	0.27 458	0.42 560	0.26 350	0.36 408	0.38 445

PA-Net	3.09 627	1.24 607	18.84 632	1.38 595	1.19 527	3.42 382	1.75 643	3.89 497	3.27 680	1.88 403	2.10 541	3.03 579	1.88 556	11.60 703	2.88 632	0.40 520	0.54 652	0.44 569	0.62 664	0.52 552	1.02 669
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DLCB_ROB	2.05 450	0.95 536	2.37 314	1.24 521	1.02 472	2.92 280	1.30 581	3.68 443	2.30 521	2.91 653	2.17 559	3.32 606	1.52 462	10.37 650	2.50 611	0.40 520	0.33 528	0.40 541	0.36 538	0.41 469	0.47 522

zzzzzzz1	3.04 625	13.29 757	18.93 635	0.95 342	1.27 553	2.59 236	0.94 471	3.25 365	2.75 609	1.17 278	1.31 274	2.07 471	1.95 562	5.33 503	2.79 629	0.41 535	0.24 395	0.28 285	0.29 440	0.65 608	0.42 483

FACV-RUCA	1.26 310	0.65 345	2.21 294	1.06 417	1.50 614	2.69 248	1.15 553	3.05 336	1.87 422	1.36 303	1.99 515	1.03 279	1.15 360	1.36 235	1.10 360	0.41 535	0.41 599	0.73 684	0.41 589	0.61 590	0.41 479

Selective-RAFT	1.15 269	0.46 85	1.64 224	0.99 369	0.45 143	4.17 590	0.51 141	3.21 354	1.69 377	1.12 273	1.34 285	1.45 360	1.40 415	2.08 375	0.94 323	0.41 535	0.20 256	0.24 125	0.23 269	0.27 194	0.25 202

ssnet_v2	2.04 448	0.88 510	7.87 456	1.20 504	0.87 414	3.86 489	1.64 635	4.01 541	2.60 591	2.61 625	1.96 504	3.79 643	1.71 519	2.20 391	2.96 633	0.41 535	0.35 548	0.42 560	0.37 550	0.55 565	0.52 554

NINENet	1.87 411	0.74 434	2.60 333	1.12 457	1.06 483	4.50 655	0.76 313	4.41 675	2.24 504	2.16 511	1.86 479	3.63 637	0.97 273	8.00 576	1.17 383	0.41 535	0.30 502	0.41 553	0.30 463	0.41 469	0.36 413

OCTAStereo	1.58 359	0.61 300	2.72 349	2.27 707	0.46 157	4.68 688	0.67 239	3.30 372	1.48 253	2.11 485	1.59 359	1.36 343	1.09 331	6.02 525	1.21 397	0.41 535	0.20 256	0.36 498	0.34 511	0.31 293	0.37 428

PSM-softLoss	1.66 377	0.59 261	5.15 427	2.25 702	0.48 176	4.68 688	0.69 261	2.57 258	1.52 283	2.14 497	1.45 315	1.42 357	0.99 282	6.04 526	1.20 393	0.41 535	0.23 358	0.37 512	0.39 571	0.32 328	0.31 339

KMStereo	1.66 377	0.59 261	5.15 427	2.25 702	0.48 176	4.68 688	0.69 261	2.57 258	1.52 283	2.14 497	1.45 315	1.42 357	0.99 282	6.04 526	1.20 393	0.41 535	0.23 358	0.37 512	0.39 571	0.32 328	0.31 339

RE-Stereo	1.58 359	0.61 300	2.72 349	2.26 704	0.46 157	4.68 688	0.68 250	3.31 373	1.48 253	2.11 485	1.59 359	1.36 343	1.09 331	6.01 523	1.22 400	0.41 535	0.20 256	0.36 498	0.34 511	0.31 293	0.37 428

TVStereo	1.58 359	0.61 300	2.72 349	2.26 704	0.46 157	4.68 688	0.68 250	3.31 373	1.48 253	2.11 485	1.59 359	1.36 343	1.09 331	6.01 523	1.22 400	0.41 535	0.20 256	0.36 498	0.34 511	0.31 293	0.37 428

EDNetEfficient	5.61 709	2.14 681	16.75 588	1.67 656	3.64 735	4.12 568	7.51 739	3.05 336	5.63 728	11.57 759	4.83 696	3.95 649	12.72 741	8.44 587	20.78 759	0.41 535	0.43 609	0.47 586	1.01 699	1.66 705	1.39 693

StereoDRNet	2.84 590	1.49 643	14.48 552	1.33 564	1.57 634	3.44 384	2.06 662	3.69 448	2.36 536	3.26 677	1.84 465	2.79 560	1.80 538	10.88 670	3.16 638	0.41 535	0.33 528	0.39 534	0.36 538	0.59 581	0.58 586

z-mn7	3.36 650	9.42 738	14.16 546	1.28 541	1.22 541	3.78 463	1.43 610	3.92 513	3.35 683	2.85 651	3.36 673	3.06 584	1.97 564	9.66 619	5.16 667	0.42 547	0.35 548	0.43 564	0.33 501	0.63 596	0.48 527

SST-Stereo	1.76 395	0.58 251	3.10 368	1.44 608	0.46 157	4.71 700	0.76 313	2.22 182	2.79 615	2.07 477	2.18 561	2.43 514	3.22 649	6.66 546	0.84 267	0.42 547	0.19 200	0.30 348	0.27 380	0.35 392	0.26 238

RAFT-RH_RVC	2.63 569	0.55 205	19.97 672	1.26 530	0.47 167	4.46 643	0.57 171	1.71 100	1.64 357	3.06 667	5.51 702	2.03 462	1.28 383	6.70 547	1.52 481	0.42 547	0.22 327	0.37 512	0.34 511	0.28 218	0.29 295

sCroCo_RVC	1.06 247	0.82 484	5.05 425	1.02 397	1.05 479	0.98 28	0.61 197	2.06 156	1.29 184	0.69 125	1.26 254	0.82 218	1.10 338	1.20 188	0.90 298	0.42 547	0.40 590	0.33 442	0.30 463	0.46 531	0.38 445

APVNet	3.13 631	1.25 608	21.14 723	1.31 556	1.52 620	3.94 511	1.13 550	3.32 378	2.14 485	2.20 525	2.03 523	3.05 583	1.96 563	11.79 718	2.53 614	0.42 547	0.45 619	0.64 665	0.46 611	0.67 616	0.57 580

PSMNet_ROB	2.95 604	1.38 629	18.46 627	1.19 500	1.20 535	3.80 468	1.65 638	3.54 416	2.35 533	1.98 435	1.71 400	2.75 550	1.79 533	11.43 697	2.78 628	0.42 547	0.36 555	0.50 612	0.60 660	0.59 581	0.49 534

SMOE	1.01 236	0.55 205	1.47 203	0.81 199	0.47 167	2.40 211	1.30 581	1.89 126	1.31 188	1.36 303	1.73 406	1.05 284	1.36 404	1.23 196	1.13 371	0.43 553	0.24 395	0.59 648	0.29 440	0.32 328	0.32 354

StereoVision	1.65 374	0.75 445	7.47 451	1.01 385	1.80 679	2.61 239	0.61 197	3.06 339	1.96 437	1.25 288	3.46 678	1.85 433	0.88 241	2.07 373	1.93 547	0.43 553	0.36 555	0.37 512	0.36 538	0.48 538	0.33 375

pcwnet_v2	2.70 583	0.65 345	22.48 748	1.08 428	1.03 473	3.56 422	0.81 367	4.29 637	3.14 662	2.29 553	2.29 583	3.01 578	1.71 519	3.32 458	1.43 449	0.43 553	0.50 645	0.41 553	0.34 511	0.61 590	0.56 576

DSFCA	1.89 416	0.69 380	3.14 371	1.10 446	1.18 520	3.99 537	1.79 645	3.50 407	2.16 489	3.10 668	1.64 375	2.91 569	2.50 610	5.38 505	2.26 588	0.43 553	0.38 576	0.37 512	0.36 538	0.50 546	0.42 483

FADNet	2.49 548	1.76 661	13.17 523	1.17 491	0.95 441	3.27 351	0.88 426	3.94 520	2.27 513	1.40 314	1.29 264	2.51 524	2.06 570	9.93 630	1.94 550	0.43 553	0.45 619	0.40 541	0.43 600	1.06 671	0.53 557

AdaStereo	1.45 344	0.83 488	2.34 313	1.28 541	0.81 370	3.21 333	1.14 552	4.20 596	2.46 566	2.05 468	1.77 428	2.48 521	1.18 364	1.71 326	1.44 451	0.43 553	0.25 426	0.43 564	0.28 409	0.44 511	0.34 392
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.
SGM_RVC	4.57 689	0.72 412	17.46 603	1.84 680	0.58 257	4.23 606	3.45 713	4.66 703	3.66 695	7.99 742	8.82 729	7.56 724	8.74 736	12.30 728	6.84 682	0.43 553	0.38 576	0.39 534	0.35 528	0.51 548	0.48 527
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Weightmod	1.27 315	0.83 488	1.39 186	0.93 330	0.85 403	3.94 511	0.59 187	1.67 93	1.22 169	1.12 273	3.44 676	1.65 385	1.40 415	2.94 444	1.48 464	0.44 560	0.37 569	0.29 316	0.25 325	0.31 293	0.22 142

rvit_0105_3	1.24 297	0.93 525	2.84 356	0.97 355	0.58 257	2.38 207	1.08 536	3.26 366	2.53 578	1.18 279	1.40 307	1.24 321	1.04 303	1.73 329	0.97 330	0.44 560	0.44 614	0.40 541	0.42 596	0.42 488	0.50 541

ACV-stereo	2.92 602	0.92 521	20.27 689	1.33 564	1.05 479	4.68 688	1.10 543	2.66 281	1.64 357	1.46 319	1.32 277	5.41 710	4.24 679	7.83 573	1.90 543	0.44 560	0.52 649	0.32 405	0.29 440	0.45 519	0.63 602

test_sample7	1.65 374	0.70 391	2.60 333	1.48 620	0.76 347	2.38 207	1.07 531	4.35 660	2.11 479	2.14 497	1.75 413	1.75 402	1.67 510	6.26 533	1.26 413	0.44 560	0.48 639	0.43 564	0.40 582	0.46 531	0.43 494

Pruner-Stereo	1.32 327	0.59 261	2.11 285	1.79 675	0.47 167	4.73 701	0.79 343	2.53 244	1.72 389	2.47 595	1.58 355	1.48 363	1.03 295	1.66 310	1.47 461	0.44 560	0.21 295	0.34 461	0.30 463	0.30 270	0.39 452

GwcNet	3.00 617	1.63 651	19.83 666	1.32 559	2.04 702	3.27 351	1.55 624	3.65 434	2.33 530	2.00 452	2.12 549	3.56 634	1.68 514	9.47 613	2.45 606	0.44 560	0.45 619	0.46 582	0.38 563	0.60 585	0.76 637

hitnet-ft	2.37 527	0.73 423	8.34 463	0.96 348	0.89 423	3.77 461	0.80 354	3.55 418	2.58 587	2.24 543	2.04 526	3.65 639	1.49 454	11.71 715	1.89 541	0.44 560	0.53 650	0.44 569	0.35 528	0.52 552	0.48 527

SuperB	4.79 695	4.41 711	21.08 722	1.45 612	1.08 493	3.91 496	3.08 702	4.18 591	3.01 649	2.50 599	2.10 541	2.75 550	3.49 663	8.80 594	19.60 757	0.44 560	0.33 528	0.53 628	0.39 571	12.01 763	0.64 606

NCCL2	2.53 555	1.35 624	10.90 501	1.15 480	0.97 446	3.53 412	2.56 682	3.65 434	2.23 501	2.76 643	1.80 438	2.41 507	1.66 508	10.35 649	2.07 569	0.44 560	0.40 590	0.57 643	0.53 644	0.59 581	0.65 609

ETE_ROB	2.07 453	1.40 632	3.01 366	1.09 436	0.92 429	3.94 511	1.53 620	4.25 619	2.23 501	3.31 678	2.06 536	2.35 497	1.52 462	8.74 593	2.07 569	0.44 560	0.36 555	0.51 617	0.48 619	0.54 562	0.62 597

S	1.19 278	0.55 205	1.36 180	0.68 95	1.06 483	4.10 564	0.80 354	2.39 211	1.30 186	1.69 360	2.19 563	1.36 343	1.73 524	1.17 177	1.03 344	0.45 570	0.28 475	0.47 586	0.45 608	0.36 408	0.33 375

MSAF-DinoV2	13.69 756	13.09 756	22.03 746	2.41 713	1.44 602	4.03 546	1.38 599	9.07 738	9.20 737	2.23 540	1.98 512	5.08 702	5.06 693	177.66 802	5.46 674	0.45 570	0.34 542	0.40 541	0.62 664	6.09 747	5.80 755

zh-sn7	3.81 666	11.43 748	15.78 574	1.25 523	1.15 513	3.68 446	2.58 684	4.15 589	2.42 557	2.61 625	3.10 660	3.38 613	3.03 639	11.43 697	6.88 683	0.45 570	0.48 639	0.45 576	0.43 600	0.72 634	0.71 622

DDVS	1.68 380	0.79 466	2.52 327	1.26 530	1.16 518	3.17 325	0.78 335	3.12 345	1.82 409	1.86 398	1.91 496	2.92 571	1.43 431	6.20 530	1.63 504	0.45 570	0.65 680	0.34 461	0.38 563	0.48 538	0.79 645

GMStereo_Zeroshot	1.41 336	1.21 596	3.33 382	1.29 545	0.72 331	3.35 365	0.53 151	2.58 269	1.68 369	2.35 576	1.56 351	2.42 510	0.96 268	2.50 410	1.16 379	0.45 570	0.23 358	0.40 541	0.24 301	0.79 645	0.33 375

PFNet+	1.46 345	0.57 234	2.84 356	0.92 312	0.47 167	4.64 682	0.84 384	2.46 231	1.99 443	2.14 497	1.64 375	1.34 339	1.03 295	4.68 493	1.23 404	0.45 570	0.33 528	0.37 512	0.39 571	0.32 328	0.49 534

CRE-IMP	1.23 292	0.61 300	2.14 287	0.82 212	0.39 91	4.54 662	0.83 377	2.63 276	1.55 307	1.95 427	1.46 317	1.87 435	0.96 268	1.48 267	1.33 432	0.45 570	0.21 295	0.31 381	0.26 350	0.41 469	0.31 339

CBMV	3.32 647	0.96 542	21.16 725	1.32 559	0.83 390	3.81 470	3.91 726	4.47 685	2.53 578	3.34 681	2.24 572	4.45 677	2.58 615	10.07 639	1.96 555	0.45 570	0.43 609	0.48 595	0.38 563	0.52 552	0.53 557
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_stereo_0075_2	1.18 276	0.74 434	2.66 345	0.90 293	1.27 553	2.51 224	0.69 261	2.25 188	2.06 463	1.40 314	1.86 479	1.46 362	0.84 221	1.42 252	0.94 323	0.46 578	0.40 590	0.48 595	0.38 563	0.46 531	0.51 549

DisPM	1.36 330	0.55 205	2.39 316	1.54 632	0.51 194	4.59 675	0.79 343	2.50 239	1.88 424	2.50 599	1.83 460	1.45 360	1.01 290	2.71 436	0.93 321	0.46 578	0.20 256	0.32 405	0.31 479	0.31 293	0.44 500

CSP-Net	1.78 398	1.32 620	1.92 253	1.16 488	1.03 473	3.38 371	1.31 583	3.52 411	1.75 399	1.96 431	1.93 502	2.40 503	1.48 447	8.58 589	1.58 489	0.46 578	0.34 542	0.27 248	0.26 350	0.41 469	0.50 541

AAGNet	2.86 593	0.60 280	1.77 238	2.05 696	0.46 157	4.76 706	1.09 540	2.27 193	1.56 315	2.17 515	1.84 465	2.41 507	4.00 673	6.23 531	24.22 764	0.46 578	0.19 200	0.30 348	0.29 440	0.32 328	0.24 185

NRIStereo	1.28 319	0.61 300	1.67 225	1.15 480	0.38 84	4.73 701	0.90 440	2.42 218	1.50 265	1.93 421	1.33 279	1.75 402	1.22 371	2.96 445	1.33 432	0.46 578	0.22 327	0.29 316	0.26 350	0.30 270	0.28 282

DeepStereo_RVC	1.55 351	0.63 318	3.32 381	0.77 182	0.42 117	4.49 652	0.72 276	2.50 239	1.58 325	2.02 459	1.81 451	1.54 372	6.38 717	1.73 329	1.19 388	0.46 578	0.22 327	0.29 316	0.28 409	0.35 392	0.38 445

ADCRef	3.30 645	1.23 606	14.90 560	1.17 491	1.41 597	3.95 517	1.64 635	3.88 494	2.36 536	3.05 666	2.21 568	2.40 503	2.81 627	5.04 497	16.63 742	0.46 578	0.34 542	0.63 662	0.62 664	0.54 562	0.67 612

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 557	1.04 558	16.73 587	1.53 630	2.00 697	3.96 527	0.87 419	3.87 491	2.31 525	2.54 609	1.67 386	2.85 563	1.63 501	5.55 510	1.62 501	0.46 578	0.33 528	0.38 529	0.38 563	0.53 558	0.62 597
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
LALA_ROB	1.95 430	1.48 642	3.11 369	1.05 409	0.98 455	3.99 537	1.82 649	4.44 680	2.28 517	3.31 678	1.85 475	2.76 556	1.67 510	4.04 480	3.23 641	0.46 578	0.41 599	0.55 638	0.52 640	0.60 585	0.57 580

MultiAttention	8.74 732	0.56 221	7.25 448	2.07 698	22.74 770	35.86 775	8.44 744	4.97 713	2.58 587	2.57 614	5.11 699	5.55 712	1.59 477	52.70 789	7.50 690	0.47 587	0.24 395	0.52 623	1.00 698	6.84 753	6.30 756

Wz-Net-SNSev	2.98 613	4.36 710	15.98 576	1.57 640	1.19 527	3.28 355	1.80 647	3.96 528	2.40 552	2.32 567	2.28 580	3.48 619	2.05 569	7.84 574	3.82 650	0.47 587	0.39 585	0.53 628	0.49 624	0.71 631	0.60 591

CRFU-Net	2.49 548	0.78 462	10.36 492	2.30 709	1.08 493	3.91 496	1.41 606	3.85 483	1.65 362	2.15 505	1.76 422	3.34 607	7.95 731	5.56 511	1.48 464	0.47 587	0.35 548	0.30 348	0.28 409	0.37 423	0.43 494

ROB_FTStereo	1.25 302	0.66 358	2.14 287	0.75 156	0.37 65	4.65 684	0.77 328	2.53 244	1.58 325	1.99 440	1.47 322	1.78 408	1.13 345	2.26 398	0.86 277	0.47 587	0.22 327	0.32 405	0.27 380	0.40 445	0.29 295

FADNet_RVC	2.65 572	2.28 687	16.51 584	0.98 363	0.92 429	4.09 558	0.83 377	4.26 627	1.73 391	1.46 319	1.78 431	1.60 379	1.50 455	8.88 596	2.39 596	0.47 587	0.38 576	0.44 569	0.58 655	0.89 655	0.97 665

YMNet	2.40 530	1.41 634	13.46 528	1.36 583	1.67 653	3.96 527	0.97 490	3.81 473	2.37 542	2.64 631	2.57 622	3.35 608	1.53 469	3.28 456	2.42 601	0.48 592	0.54 652	0.52 623	0.49 624	0.70 622	0.54 565

YMNet_1	2.40 530	1.41 634	13.46 528	1.36 583	1.67 653	3.96 527	0.97 490	3.81 473	2.37 542	2.64 631	2.57 622	3.35 608	1.53 469	3.28 456	2.42 601	0.48 592	0.54 652	0.52 623	0.49 624	0.70 622	0.54 565

PSMNet-ADL	1.91 422	0.72 412	1.78 240	1.09 436	0.86 409	4.18 593	0.78 335	3.77 464	2.10 477	1.72 370	1.85 475	2.91 569	1.82 544	10.38 652	1.91 544	0.48 592	0.46 628	0.28 285	0.29 440	0.38 428	0.51 549

Patchmatch Stereo++	1.25 302	0.65 345	2.06 279	0.75 156	0.37 65	4.68 688	0.76 313	2.53 244	1.58 325	1.99 440	1.47 322	1.78 408	1.14 352	2.44 404	0.90 298	0.48 592	0.23 358	0.32 405	0.27 380	0.40 445	0.29 295
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
PSM-adaLoss	1.24 297	0.65 345	2.03 267	0.75 156	0.37 65	4.68 688	0.73 284	2.53 244	1.58 325	1.99 440	1.47 322	1.78 408	1.13 345	2.18 389	0.87 284	0.48 592	0.23 358	0.32 405	0.27 380	0.40 445	0.29 295

ROB_FTStereo_v2	1.23 292	0.66 358	2.02 266	0.75 156	0.37 65	4.67 687	0.76 313	2.53 244	1.58 325	1.99 440	1.46 317	1.78 408	1.14 352	2.08 375	0.88 289	0.48 592	0.22 327	0.32 405	0.27 380	0.40 445	0.29 295

HUI-Stereo	1.25 302	0.66 358	2.33 310	0.75 156	0.37 65	4.68 688	0.78 335	2.53 244	1.58 325	1.99 440	1.46 317	1.79 415	1.13 345	2.17 387	0.85 270	0.48 592	0.23 358	0.32 405	0.27 380	0.40 445	0.29 295

iGMRVC	1.26 310	0.66 358	2.14 287	0.75 156	0.37 65	4.66 685	0.74 297	2.53 244	1.58 325	1.99 440	1.46 317	1.78 408	1.14 352	2.46 406	0.92 312	0.48 592	0.23 358	0.32 405	0.27 380	0.40 445	0.29 295

iRAFT	1.25 302	0.65 345	2.06 279	0.75 156	0.37 65	4.68 688	0.76 313	2.53 244	1.58 325	1.99 440	1.47 322	1.78 408	1.14 352	2.44 404	0.90 298	0.48 592	0.23 358	0.32 405	0.27 380	0.40 445	0.29 295

RAFT-IKP	1.25 302	0.66 358	2.23 299	0.75 156	0.37 65	4.64 682	0.74 297	2.53 244	1.58 325	1.99 440	1.47 322	1.78 408	1.13 345	2.22 395	0.92 312	0.48 592	0.22 327	0.32 405	0.27 380	0.40 445	0.29 295

GEStereo_RVC	1.91 422	0.80 471	6.57 439	1.20 504	1.06 483	4.02 544	1.43 610	4.13 579	1.89 428	2.03 463	1.80 438	2.34 495	1.86 552	4.94 496	1.77 526	0.48 592	0.38 576	0.32 405	0.28 409	0.42 488	0.50 541

MDST_ROB	5.53 708	0.59 261	23.11 752	2.55 715	2.69 717	21.20 762	1.98 658	4.77 709	2.65 596	9.36 747	4.25 689	4.14 663	4.45 683	22.57 762	3.68 648	0.48 592	0.33 528	0.47 586	0.44 604	0.44 511	0.44 500

zh-mn7	3.15 634	9.61 740	12.45 517	1.26 530	0.99 458	2.91 277	1.32 584	4.12 577	2.74 606	3.33 680	3.07 655	2.84 562	1.89 557	8.91 598	4.69 659	0.49 604	0.40 590	0.38 529	0.38 563	0.56 571	0.63 602

ISRNet	1.69 381	0.76 451	5.69 435	1.27 538	1.36 578	2.85 265	0.61 197	3.60 424	1.91 432	2.13 494	2.12 549	2.90 566	1.41 423	2.51 414	1.71 515	0.49 604	0.50 645	0.56 640	0.47 614	0.49 544	0.57 580

CVANet_RVC	2.55 561	1.10 573	9.13 478	1.46 614	1.15 513	3.96 527	1.53 620	3.91 508	2.50 572	3.04 664	2.04 526	2.60 533	1.72 521	12.46 734	1.50 471	0.49 604	0.30 502	0.51 617	0.41 589	0.63 596	0.50 541

SANet	5.65 711	1.72 658	20.94 718	1.26 530	0.88 418	7.20 730	3.81 724	4.60 700	11.23 741	4.56 709	8.78 728	7.49 723	6.95 720	11.85 721	18.11 749	0.49 604	0.44 614	0.50 612	0.42 596	0.90 657	0.82 651

CASS	1.29 321	0.66 358	2.62 339	0.95 342	0.66 302	2.84 263	0.69 261	3.00 330	1.79 406	2.57 614	1.95 503	1.39 350	1.55 473	1.59 290	1.06 350	0.50 608	0.28 475	0.34 461	0.28 409	0.46 531	0.63 602
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
SACVNet	2.46 541	1.14 584	9.47 480	1.44 608	1.18 520	4.06 551	1.49 617	3.84 480	2.24 504	2.62 627	1.89 489	2.57 530	1.28 383	11.35 693	1.64 507	0.50 608	0.39 585	0.48 595	0.41 589	0.55 565	0.75 635

Syn2CoEx	3.08 626	2.55 694	19.88 668	1.34 572	1.18 520	2.43 214	1.65 638	3.91 508	2.40 552	2.39 585	2.27 576	2.90 566	3.17 647	9.57 618	2.54 617	0.50 608	0.45 619	0.53 628	0.39 571	0.74 636	0.72 629

aanetorigin	3.30 645	1.66 655	17.52 605	1.18 497	1.58 635	2.57 233	3.80 723	2.65 278	2.03 454	6.12 727	4.30 691	2.82 561	5.70 703	5.47 508	4.67 657	0.50 608	0.44 614	0.43 564	0.47 614	1.17 688	0.92 660

ADCL	4.35 685	1.63 651	14.21 548	1.29 545	1.26 550	5.56 720	11.16 745	3.97 530	3.37 684	6.07 725	4.67 694	4.30 672	5.72 705	5.08 499	14.51 730	0.50 608	0.48 639	0.89 695	0.77 682	0.78 643	0.76 637

SGM-ForestM	11.55 744	1.16 588	21.62 740	2.14 700	0.81 370	22.25 764	19.08 763	16.50 760	11.34 742	15.94 767	14.44 756	27.12 771	22.61 769	24.76 769	28.39 775	0.50 608	0.48 639	0.47 586	0.44 604	0.55 565	0.53 557

FINET	2.96 607	1.07 567	23.18 754	1.29 545	1.86 684	2.03 162	1.52 618	4.30 645	4.71 716	2.23 540	2.34 601	1.65 385	1.48 447	5.89 520	2.81 631	0.51 614	0.47 633	0.49 609	0.40 582	0.59 581	0.49 534

GANet	2.93 603	1.05 559	11.29 505	1.64 651	0.96 442	3.91 496	2.52 679	3.72 457	2.41 554	2.95 660	3.00 651	3.21 595	2.03 566	12.42 732	4.72 660	0.51 614	0.41 599	0.46 582	0.39 571	0.60 585	0.50 541

TDLM	2.29 501	1.08 569	4.61 422	1.29 545	1.01 470	4.26 608	2.17 668	3.75 460	2.79 615	2.31 563	1.98 512	2.06 468	1.59 477	12.45 733	1.72 517	0.51 614	0.28 475	0.52 623	0.35 528	0.56 571	0.50 541

DeepPruner_ROB	2.05 450	1.09 572	10.50 495	1.01 385	1.20 535	4.39 628	0.91 448	3.14 346	1.72 389	2.60 623	1.54 343	2.78 558	1.27 381	4.52 487	1.72 517	0.51 614	0.40 590	0.37 512	0.34 511	0.48 538	0.52 554

XPNet_ROB	2.27 493	1.11 577	4.10 411	1.36 583	0.97 446	3.94 511	1.63 633	4.07 563	2.14 485	2.82 649	2.00 517	2.32 493	1.73 524	10.81 668	3.39 642	0.51 614	0.47 633	0.48 595	0.40 582	0.51 548	0.56 576

SGM-Forest	2.96 607	0.62 310	3.49 386	1.09 436	0.80 364	4.06 551	3.30 708	4.37 668	3.09 658	4.18 705	3.27 670	4.67 691	3.86 670	11.69 714	7.91 692	0.51 614	0.46 628	0.49 609	0.39 571	0.48 538	0.49 534
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
TCMNet	2.98 613	1.30 613	18.26 619	1.47 617	2.09 703	3.84 478	1.08 536	3.96 528	2.39 551	2.53 608	2.29 583	2.43 514	1.75 527	10.09 641	2.39 596	0.52 620	0.45 619	0.61 657	0.50 631	0.80 647	0.78 641

DANet	2.63 569	1.07 567	8.10 462	1.83 679	1.70 659	3.25 346	1.16 556	4.31 648	2.38 547	3.40 684	2.18 561	4.08 658	1.80 538	9.77 621	3.89 651	0.52 620	0.55 657	0.59 648	0.44 604	0.63 596	0.86 653
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CSAN	4.71 693	1.39 631	20.23 684	1.19 500	0.87 414	3.65 441	3.50 715	4.57 699	3.87 698	3.89 693	7.82 718	3.54 633	6.16 713	23.47 767	6.82 681	0.52 620	0.45 619	0.49 609	0.52 640	0.63 596	0.66 611

ICVP	2.26 491	0.66 358	21.18 727	0.99 369	0.88 418	4.28 614	0.95 477	3.32 378	1.60 342	1.66 354	1.76 422	1.34 339	1.14 352	1.62 300	1.32 428	0.53 623	0.35 548	0.33 442	0.29 440	0.40 445	0.51 549
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
AnyNet_C32	4.17 682	5.75 720	12.62 519	1.60 645	1.54 623	5.51 719	4.09 727	3.90 502	3.23 674	4.22 706	3.03 653	3.10 586	3.41 656	8.01 578	18.85 754	0.53 623	0.58 666	0.53 628	0.74 677	1.19 690	0.97 665

rvit_105_1	1.43 339	0.90 513	3.27 378	1.08 428	0.68 314	2.79 256	1.27 576	3.52 411	2.35 533	1.38 311	1.54 343	1.28 328	1.14 352	2.91 440	1.40 442	0.54 625	0.47 633	0.45 576	0.59 658	0.44 511	0.58 586

WZ-Net	3.62 657	4.87 714	16.77 589	1.43 605	1.40 589	3.75 458	2.29 672	4.12 577	2.50 572	2.74 642	2.19 563	4.06 657	5.29 698	10.19 643	7.36 688	0.54 625	0.37 569	0.47 586	0.49 624	0.77 641	0.73 631

psmorigin	6.59 719	1.15 585	88.11 795	1.52 628	0.97 446	2.88 270	1.20 567	3.21 354	2.04 458	3.73 690	2.46 607	5.15 705	2.55 613	10.60 657	2.47 609	0.55 627	0.68 687	0.48 595	0.51 635	0.70 622	0.88 657

RTSC	2.95 604	2.51 689	15.49 573	1.54 632	1.30 558	3.51 407	0.86 398	3.89 497	2.48 567	3.64 687	3.12 661	3.04 580	2.30 594	5.70 516	6.67 677	0.55 627	0.35 548	0.37 512	0.39 571	0.70 622	0.60 591

CBMV_ROB	3.62 657	0.70 391	21.42 734	1.21 510	0.89 423	4.43 640	1.76 644	4.39 671	2.79 615	5.88 723	3.38 674	4.18 665	5.12 695	10.75 664	2.32 593	0.56 629	0.55 657	0.53 628	0.51 635	0.55 565	0.46 517

PWC_ROB	2.69 582	2.01 674	8.36 464	1.33 564	1.90 691	3.23 338	1.18 560	4.33 656	3.25 675	3.11 669	3.41 675	2.71 546	2.18 587	9.15 606	4.48 655	0.56 629	0.31 511	0.61 657	0.36 538	0.69 621	0.74 632

coex-ft	18.59 763	6.62 722	113.53 799	1.17 491	1.31 561	2.33 204	1.93 655	2.81 309	14.00 748	124.82 802	8.45 724	5.90 715	51.74 788	9.99 635	22.69 760	0.57 631	0.62 675	0.50 612	0.49 624	1.08 678	1.28 684

Wz-Net-TNSev	3.67 659	8.83 729	13.47 530	1.48 620	1.18 520	3.60 430	2.49 678	4.27 628	3.13 660	2.18 517	1.89 489	4.21 669	2.80 626	12.10 726	7.58 691	0.57 631	0.55 657	0.47 586	0.54 646	0.91 658	1.05 671

dd	1.26 310	1.15 585	2.47 323	0.92 312	0.49 186	4.35 623	0.75 308	1.92 133	2.11 479	1.44 318	1.24 244	1.19 313	1.05 308	1.78 335	1.70 514	0.57 631	0.34 542	0.35 482	0.33 501	0.60 585	0.46 517

FSD	0.75 94	0.64 331	1.23 136	0.76 175	0.60 263	0.77 18	0.67 239	1.57 73	0.68 20	0.72 139	0.62 67	1.02 277	0.72 158	0.81 50	0.73 222	0.59 634	0.54 652	0.57 643	0.54 646	0.57 576	0.55 571

NOSS_ROB	2.27 493	0.73 423	3.00 365	1.71 662	1.00 467	3.90 495	0.97 490	4.29 637	2.81 625	2.94 659	2.19 563	3.88 647	1.19 368	11.77 717	1.62 501	0.59 634	0.54 652	0.56 640	0.52 640	0.56 571	0.54 565

AANet	3.15 634	2.93 699	15.16 568	1.41 601	1.08 493	2.23 192	1.37 596	2.95 323	3.65 693	4.12 700	4.40 692	4.13 661	5.32 699	6.55 540	3.76 649	0.60 636	0.42 608	0.50 612	0.42 596	0.99 665	0.93 662

Selective-IGEV-i16pc	2.84 590	0.70 391	20.78 710	1.27 538	0.56 235	4.35 623	2.77 688	4.32 653	2.02 450	1.57 332	1.84 465	2.40 503	1.33 395	8.80 594	1.39 439	0.60 636	0.46 628	0.33 442	0.38 563	0.43 499	0.45 506

edge stereo	3.37 651	1.01 551	21.99 744	1.28 541	1.37 581	2.67 246	1.39 601	3.98 533	2.87 632	2.93 655	3.27 670	4.35 673	2.43 605	11.62 705	2.39 596	0.60 636	0.63 678	0.79 687	0.55 649	0.68 619	0.67 612

NVstereo2D	2.54 557	0.90 513	11.10 503	1.32 559	1.47 608	3.58 427	1.38 599	4.13 579	2.45 563	1.90 410	1.71 400	2.86 564	1.76 528	10.86 669	1.66 510	0.60 636	0.43 609	0.53 628	0.41 589	0.78 643	0.94 663

AnyNet_C01	4.37 686	7.80 725	16.40 581	1.98 693	1.40 589	6.37 724	6.47 736	4.09 569	5.03 721	4.06 699	3.78 684	4.16 664	3.31 652	6.62 544	10.00 702	0.61 640	0.67 684	0.63 662	0.67 669	2.01 707	1.31 686

MeshStereo	5.35 705	1.32 620	21.34 731	1.34 572	1.15 513	4.40 632	3.90 725	5.18 716	4.55 712	10.14 752	11.82 744	11.47 733	5.84 706	13.84 750	7.03 686	0.61 640	0.58 666	0.60 654	0.58 655	0.72 634	0.59 590
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
SHD	2.82 588	2.04 676	13.80 538	1.69 658	1.79 676	2.73 254	1.07 531	3.85 483	3.18 666	4.63 710	2.74 635	3.38 613	2.77 624	5.48 509	3.66 647	0.62 642	0.47 633	0.51 617	0.55 649	0.65 608	0.74 632

S-Stereo	3.48 653	0.91 519	22.06 747	1.36 583	1.50 614	3.55 420	2.53 681	4.21 601	2.81 625	2.37 580	3.81 685	3.75 641	1.84 547	11.90 723	2.51 612	0.63 643	0.71 691	0.48 595	0.76 680	0.67 616	1.19 680

stereogan	3.09 627	0.93 525	16.43 582	1.37 593	1.66 652	3.70 447	1.67 640	3.87 491	3.15 664	3.04 664	2.70 634	5.04 700	2.79 625	9.96 632	1.78 528	0.63 643	0.49 644	0.69 673	0.47 614	0.83 651	0.68 615

ADCS	4.22 684	5.33 716	16.32 580	1.64 651	1.31 561	3.91 496	3.64 720	4.21 601	2.89 633	5.11 717	2.81 644	4.46 678	3.06 642	5.21 501	19.50 756	0.63 643	0.64 679	0.69 673	0.69 674	1.12 681	1.26 682

FAT-Stereo	3.34 648	0.81 477	20.05 674	1.25 523	1.20 535	3.44 384	1.99 659	4.23 609	2.67 599	3.14 671	3.82 686	3.51 628	3.32 653	11.68 713	1.94 550	0.64 646	0.67 684	0.48 595	0.52 640	0.61 590	0.81 647

SAMSARA	3.55 655	2.16 682	14.18 547	1.86 683	1.49 611	4.62 679	2.65 686	3.58 423	2.80 619	7.05 737	3.05 654	5.16 706	4.07 675	9.18 607	4.80 662	0.64 646	0.67 684	0.59 648	0.68 672	0.89 655	0.91 658

LSM	12.71 754	3.52 707	20.79 711	55.63 788	84.76 790	3.63 440	6.30 735	3.73 458	4.93 720	5.55 720	13.92 752	3.53 630	3.25 650	9.72 620	4.12 652	0.64 646	0.85 700	0.71 677	0.81 687	1.03 667	26.84 774

GASNet	3.24 641	5.55 719	20.58 705	1.56 639	1.25 548	2.32 202	1.12 547	4.04 551	2.67 599	1.88 403	2.10 541	3.00 577	2.16 583	10.59 656	2.43 603	0.65 649	0.37 569	0.61 657	0.45 608	0.87 654	0.58 586

ADCPNet	3.89 669	1.63 651	20.25 688	1.28 541	1.27 553	6.43 725	2.65 686	3.93 516	2.70 602	2.78 645	2.20 566	4.28 671	6.16 713	5.56 511	10.27 704	0.65 649	1.18 712	0.71 677	1.70 724	0.84 652	1.37 690

DStereoRT	3.28 644	1.06 565	14.58 555	1.33 564	1.12 504	4.51 659	1.29 580	4.21 601	3.48 689	2.50 599	2.13 551	1.89 436	7.69 729	7.57 567	2.43 603	0.66 651	0.33 528	4.46 756	2.84 749	0.38 428	1.12 676

FC-DCNN v2	6.91 725	0.77 455	19.25 644	1.69 658	1.64 645	9.13 737	2.40 675	7.20 730	9.47 739	11.07 758	11.62 743	20.05 758	15.79 754	12.55 736	11.99 723	0.66 651	0.57 660	0.58 645	0.56 651	0.63 596	0.61 594

HBP-ISP	3.25 643	1.10 573	20.86 713	1.54 632	1.15 513	4.50 655	2.89 694	4.43 679	2.38 547	4.14 701	1.96 504	1.90 437	2.04 568	11.08 684	1.32 428	0.66 651	0.57 660	0.66 669	0.61 663	0.64 605	0.61 594

RTS	3.90 670	7.04 723	17.94 611	1.92 686	2.19 708	5.00 713	2.96 696	4.29 637	3.19 667	4.05 697	3.08 656	4.94 695	3.16 645	7.64 569	6.72 678	0.66 651	0.44 614	0.51 617	0.47 614	0.95 660	0.76 637

RTSA	3.90 670	7.04 723	17.94 611	1.92 686	2.19 708	5.00 713	2.96 696	4.29 637	3.19 667	4.05 697	3.08 656	4.94 695	3.16 645	7.64 569	6.72 678	0.66 651	0.44 614	0.51 617	0.47 614	0.95 660	0.76 637

FC-DCNN	6.64 720	0.77 455	19.26 646	1.68 657	1.64 645	8.27 735	2.35 674	6.35 728	9.23 738	10.85 756	11.27 741	19.89 756	13.33 742	12.51 735	11.79 722	0.66 651	0.57 660	0.58 645	0.56 651	0.63 596	0.61 594

MSMD_ROB	5.61 709	1.08 569	16.68 586	1.21 510	0.83 390	10.14 739	2.07 664	3.93 516	6.22 731	10.37 753	8.03 720	22.22 761	9.45 737	11.66 711	4.52 656	0.66 651	0.58 666	0.66 669	0.68 672	0.65 608	0.63 602

Selective-IGEV-i16pb	3.23 640	0.73 423	21.29 729	1.22 513	0.68 314	3.99 537	3.38 711	4.52 694	2.52 576	1.72 370	3.60 681	2.92 571	2.21 589	10.07 639	2.59 620	0.68 658	0.50 645	0.37 512	0.48 619	0.54 562	0.54 565

ADCMid	3.96 674	3.27 704	15.48 572	1.26 530	1.40 589	4.66 685	2.28 671	4.06 559	3.54 690	3.94 694	3.02 652	3.85 646	3.67 666	4.03 479	18.65 753	0.68 658	0.61 674	1.09 705	1.18 711	1.38 699	1.08 673

DeepPrunerF	3.70 661	1.72 658	14.87 558	1.33 564	1.74 668	3.70 447	1.55 624	4.20 596	14.00 748	2.02 459	1.77 428	2.74 548	2.30 594	10.88 670	6.88 683	0.68 658	0.60 671	0.78 686	0.78 685	0.81 648	0.71 622

PS-NSSS	2.22 481	1.33 623	2.90 360	0.97 355	1.53 622	4.11 566	1.08 536	4.55 697	2.65 596	2.10 481	2.32 599	1.77 407	1.40 415	11.79 718	1.61 496	0.68 658	0.45 619	0.96 697	0.43 600	0.95 660	0.92 660

FCDSN-DC	6.04 716	0.84 494	19.25 644	1.24 521	1.09 499	4.38 626	2.62 685	4.38 669	4.71 716	9.59 750	11.22 740	19.19 755	17.40 757	12.30 728	8.55 696	0.69 662	0.57 660	0.60 654	0.60 660	0.70 622	0.78 641
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Anonymous3	1.72 386	0.76 451	11.61 509	0.83 226	0.84 399	4.46 643	0.84 384	3.57 420	1.16 156	1.34 297	1.37 296	1.11 291	1.03 295	1.58 285	1.13 371	0.70 663	0.58 666	0.33 442	0.35 528	0.47 535	0.42 483

XQC	2.96 607	2.42 688	14.85 557	1.36 583	1.32 568	3.29 359	1.53 620	4.28 633	2.78 613	3.21 675	2.46 607	3.53 630	2.92 631	6.58 542	4.67 657	0.70 663	0.41 599	0.59 648	0.56 651	0.96 664	0.83 652

PVD	3.12 630	1.97 672	12.80 522	1.79 675	1.63 642	3.83 473	1.34 588	3.48 401	3.88 699	5.77 721	3.56 680	3.45 618	3.29 651	5.58 513	5.30 672	0.71 665	0.69 688	0.74 685	0.77 682	0.79 645	1.13 677

WCMA_ROB	5.12 701	0.90 513	21.33 730	1.50 625	1.33 572	4.09 558	3.49 714	4.03 546	4.59 714	6.57 735	10.95 739	12.92 739	8.41 735	9.86 626	8.78 697	0.75 666	0.58 666	0.51 617	0.50 631	0.68 619	0.57 580

AF-Net	2.87 597	1.30 613	16.24 579	1.33 564	1.75 670	3.26 348	1.59 629	4.09 569	2.43 558	2.69 638	2.94 648	4.51 680	3.20 648	5.84 519	2.75 627	0.76 667	0.36 555	0.72 681	0.49 624	0.70 622	0.56 576

ccnet	2.66 574	0.97 544	8.01 461	1.54 632	1.24 545	3.75 458	2.18 669	4.07 563	2.41 554	2.66 636	3.25 668	2.87 565	2.31 597	9.89 627	3.50 644	0.78 668	0.75 695	0.71 677	0.67 669	0.76 640	0.81 647

SDNR	3.97 675	1.93 669	20.28 690	1.31 556	0.94 438	5.16 715	0.67 239	4.33 656	2.58 587	4.82 714	5.94 706	5.01 699	1.45 439	17.52 756	2.53 614	0.79 669	0.72 692	0.59 648	0.45 608	1.15 686	1.17 678

G-Net	4.11 680	1.21 596	19.47 655	2.31 710	2.94 722	4.74 704	2.95 695	3.33 385	2.14 485	4.44 708	9.43 732	6.93 721	3.84 669	9.01 602	4.92 666	0.79 669	0.80 699	0.70 675	0.50 631	0.95 660	0.87 656

mmmmmm	4.65 692	4.41 711	16.08 577	1.82 677	1.46 607	6.73 727	3.16 706	3.85 483	8.32 736	5.90 724	6.03 707	5.25 707	4.89 690	9.96 632	9.11 699	0.80 671	0.70 690	1.16 708	1.02 701	1.28 695	0.99 668

BEATNet-Init1	49.72 788	64.32 793	97.77 798	4.68 750	4.28 744	84.75 791	60.42 783	73.38 792	68.59 794	88.29 797	88.51 799	91.94 797	97.99 798	85.26 797	70.96 794	0.80 671	0.65 680	0.85 693	0.70 675	7.96 758	2.33 716

GANetREF_RVC	3.20 639	1.93 669	18.84 632	1.51 627	0.80 364	4.12 568	1.82 649	4.16 590	2.91 635	1.87 400	1.74 409	2.48 521	1.84 547	13.18 739	1.74 522	0.80 671	0.57 660	0.79 687	0.74 677	1.20 691	0.86 653
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
PASM	2.67 576	2.05 678	9.71 481	1.73 665	1.37 581	2.53 229	1.52 618	3.10 343	2.17 491	2.79 646	1.84 465	2.90 566	1.85 551	11.89 722	2.19 582	0.81 674	0.85 700	0.87 694	1.01 699	1.14 683	1.05 671

Anonymous_2	3.01 619	0.89 511	4.53 421	1.06 417	1.18 520	2.93 285	0.87 419	3.24 362	1.46 238	1.86 398	1.35 289	4.11 660	2.35 599	1.64 307	1.28 421	0.82 675	0.90 703	8.71 770	15.84 774	4.44 739	0.74 632

RGC	3.10 629	1.45 640	14.90 560	1.46 614	1.79 676	3.33 363	1.39 601	4.04 551	2.26 511	2.77 644	3.26 669	4.00 653	2.71 622	11.63 710	2.62 623	0.82 675	0.46 628	0.79 687	0.79 686	0.71 631	0.78 641

Consistency-Raft	2.86 593	1.66 655	19.61 658	1.40 600	1.75 670	3.84 478	1.32 584	4.07 563	2.25 507	1.78 382	2.67 631	1.82 424	4.41 682	1.94 362	2.06 566	0.83 677	0.94 706	1.03 700	1.12 707	1.70 706	1.09 674

FBW_ROB	3.24 641	1.02 552	9.21 479	1.49 623	1.07 490	3.78 463	1.48 613	4.31 648	3.08 657	2.46 593	2.32 599	4.20 668	2.08 574	15.19 754	7.16 687	0.84 678	0.62 675	1.33 713	0.92 692	0.99 665	1.31 686

2222	4.03 678	1.81 665	17.63 607	1.58 641	1.38 584	3.98 535	5.28 730	3.92 513	3.04 652	2.49 597	5.26 700	6.19 717	3.44 660	9.93 630	10.56 705	0.86 679	0.51 648	0.67 671	0.51 635	0.86 653	0.72 629

Nwc_Net	2.88 599	1.16 588	18.30 622	1.35 577	1.68 656	3.52 410	1.18 560	3.90 502	2.06 463	2.52 605	2.82 645	3.82 645	2.34 598	6.78 552	2.55 618	0.86 679	0.40 590	0.59 648	0.67 669	0.57 576	0.55 571

PStereo	1.08 255	1.10 573	1.37 183	0.73 143	0.52 207	1.69 127	0.97 490	1.91 131	1.14 155	1.23 287	0.55 55	0.63 135	1.81 541	1.44 256	1.19 388	0.88 681	0.90 703	0.53 628	0.49 624	1.06 671	1.54 697

LMCR-Stereo	2.40 530	1.31 618	18.61 629	1.59 643	0.86 409	3.87 491	1.15 553	4.32 653	1.60 342	2.25 546	2.27 576	1.13 295	2.43 605	2.48 408	1.60 493	0.88 681	0.24 395	0.29 316	0.24 301	0.56 571	0.30 326

TARStereo	17.40 761	0.99 546	27.70 764	1.66 654	47.94 784	18.87 760	35.88 775	13.76 754	16.36 756	15.12 764	16.16 762	21.76 759	18.07 761	12.38 731	14.22 729	0.92 683	0.57 660	0.80 690	34.56 785	2.36 714	47.91 789

DPSNet	3.43 652	1.37 628	12.19 513	1.39 597	1.24 545	4.15 575	2.06 662	4.51 693	3.34 682	2.69 638	1.96 504	3.52 629	5.56 702	10.68 660	9.68 701	0.93 684	0.73 693	0.40 541	0.37 550	1.06 671	0.86 653

nnnnnnn	4.87 698	1.43 636	17.68 608	2.28 708	1.68 656	4.44 642	3.12 704	3.63 431	5.30 723	5.10 716	9.01 731	8.79 729	6.03 708	10.70 662	11.77 721	0.94 685	0.87 702	1.02 699	1.02 701	1.27 694	1.24 681

S0	1.07 251	0.59 261	1.52 208	0.91 304	0.93 435	2.53 229	0.95 477	2.15 168	1.05 146	1.26 290	2.11 545	1.11 291	1.45 439	1.15 166	1.11 365	0.94 685	0.31 511	0.37 512	0.33 501	0.33 350	0.31 339

AANet_RVC	3.03 621	1.72 658	12.78 521	1.17 491	1.12 504	3.79 467	1.10 543	3.86 487	3.13 660	2.62 627	4.26 690	3.96 651	1.41 423	11.43 697	5.23 671	0.94 685	0.47 633	0.34 461	0.23 269	0.40 445	0.55 571

RP	2.79 586	1.20 595	10.36 492	1.54 632	1.93 693	3.44 384	1.97 657	4.05 555	2.34 531	2.66 636	2.79 640	3.98 652	2.58 615	10.21 644	2.61 621	0.95 688	0.47 633	0.71 677	0.57 654	0.71 631	0.68 615

MANE	11.39 743	1.38 629	23.16 753	4.82 753	2.79 720	22.02 763	14.51 758	25.81 767	26.28 772	10.93 757	13.17 749	19.90 757	18.03 760	15.69 755	20.41 758	0.96 689	0.74 694	1.42 715	3.24 753	0.74 636	1.71 701

ELAS	5.99 715	1.62 649	20.29 691	1.96 692	2.01 698	15.09 748	8.38 743	5.23 717	5.54 726	9.02 746	8.61 725	6.74 719	9.75 738	7.48 564	11.40 717	0.96 689	1.18 712	0.72 681	0.93 693	1.30 697	1.67 700
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
1111	4.98 700	1.30 613	19.29 650	1.92 686	1.51 619	4.47 645	6.87 737	3.90 502	4.09 705	4.92 715	5.54 703	5.62 713	5.70 703	11.32 692	16.16 739	0.97 691	0.60 671	0.65 668	0.74 677	2.04 708	2.02 710

ELAS_RVC	5.72 712	1.64 654	20.40 695	2.09 699	2.01 698	4.95 712	11.47 748	4.66 703	6.31 733	8.09 743	8.01 719	8.06 728	11.65 740	8.36 582	10.22 703	0.99 692	1.17 711	0.81 691	0.76 680	1.14 683	1.58 698
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SE	1.07 251	0.63 318	1.22 133	0.85 253	0.45 143	3.47 394	0.80 354	2.16 170	1.09 152	1.37 307	1.90 494	0.95 265	1.74 526	1.17 177	1.00 338	1.00 693	0.24 395	0.36 498	0.28 409	0.35 392	0.33 375

dad	1.65 374	1.19 593	3.04 367	0.98 363	0.56 235	4.22 603	0.84 384	1.99 142	2.48 567	2.14 497	1.68 389	1.62 382	1.13 345	3.85 472	2.04 563	1.03 694	0.40 590	2.04 722	0.48 619	0.75 639	0.53 557

fsdfsdds	8.87 733	2.16 682	21.61 739	2.61 716	3.45 732	18.25 758	24.41 767	8.05 733	8.09 735	10.74 755	14.36 754	16.91 746	10.35 739	10.95 674	11.69 720	1.08 695	0.79 698	1.94 721	1.10 706	5.07 743	3.78 742

UDGNet	1.40 334	1.52 645	2.22 297	1.38 595	0.62 278	4.39 628	0.68 250	1.80 114	2.18 493	1.34 297	1.18 225	0.99 270	1.00 284	2.16 385	1.19 388	1.09 696	0.34 542	1.30 712	0.98 697	1.10 679	0.58 586

anonymity	1.76 395	1.26 609	2.73 352	1.66 654	1.32 568	1.84 140	1.07 531	3.49 404	2.30 521	2.11 485	2.11 545	1.71 398	3.90 671	1.82 343	1.48 464	1.10 697	1.09 709	1.08 704	1.08 705	1.05 669	1.09 674

MFMNet_re	2.91 600	1.91 668	18.25 618	3.06 724	1.89 689	3.13 320	1.67 640	3.52 411	2.97 642	3.14 671	2.87 647	2.26 482	2.41 603	2.42 402	2.00 558	1.10 697	1.05 708	0.94 696	0.90 691	1.28 695	1.46 696

MFN_U_SF_RVC	3.81 666	10.78 745	15.01 563	1.84 680	1.39 587	3.73 455	1.63 633	4.05 555	3.26 676	2.91 653	2.38 603	4.36 675	3.65 665	8.43 586	4.91 665	1.11 699	1.04 707	0.99 698	1.31 715	1.58 702	1.75 704

PSMNet-RUCA	1.64 373	1.50 644	2.57 332	1.50 625	1.38 584	3.05 303	1.36 591	3.31 373	2.24 504	1.36 303	2.07 537	1.40 355	1.09 331	1.83 344	1.55 484	1.15 700	0.69 688	1.26 711	0.96 695	1.64 704	0.94 663

SPS-STEREO	3.97 675	1.44 639	20.85 712	1.72 664	1.71 661	3.24 342	2.30 673	3.55 418	2.68 601	4.79 713	3.66 682	5.44 711	2.97 632	9.11 604	9.35 700	1.15 700	1.10 710	1.06 703	1.02 701	1.16 687	1.18 679
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PMTNet	0.99 230	0.48 121	1.73 233	0.62 33	0.56 235	4.20 602	0.43 105	1.88 123	1.58 325	1.00 246	1.05 194	0.78 204	0.98 280	1.50 270	0.85 270	1.21 702	0.20 256	0.23 79	0.15 11	0.22 80	0.19 19

SGM+DAISY	8.36 731	3.82 708	24.83 758	2.02 695	1.75 670	14.80 747	17.22 760	4.27 628	11.79 744	13.88 760	14.38 755	11.74 737	13.83 744	10.56 654	15.12 731	1.21 702	1.19 714	1.14 707	1.13 709	1.17 688	1.37 690

DualNet (step1)	2.34 516	1.05 559	7.87 456	1.07 420	0.86 409	3.93 504	1.19 563	4.35 660	2.11 479	2.14 497	1.75 413	1.75 402	1.67 510	6.26 533	1.26 413	1.23 704	0.48 639	4.27 752	2.09 735	0.70 622	0.69 617

test_sample9	3.79 665	1.05 559	7.87 456	1.07 420	0.86 409	3.93 504	1.19 563	4.35 660	2.11 479	2.14 497	1.75 413	1.75 402	1.67 510	11.06 681	11.61 718	1.23 704	14.45 776	4.27 752	2.09 735	0.70 622	0.69 617

test_sample8	4.76 694	1.05 559	7.87 456	1.07 420	0.86 409	3.93 504	1.19 563	4.38 669	2.05 461	5.49 719	1.89 489	12.98 740	6.37 715	11.06 681	11.61 718	1.23 704	14.45 776	4.27 752	2.09 735	0.70 622	0.69 617

MADNet+	3.97 675	9.54 739	13.83 539	1.87 684	1.69 658	4.19 597	2.87 693	4.80 710	4.10 706	2.51 603	2.67 631	4.55 683	3.41 656	8.72 592	6.92 685	1.25 707	1.27 716	1.04 701	0.93 693	1.39 700	1.85 705

JetBlue	6.27 718	9.15 735	13.76 533	1.94 691	4.60 747	11.91 741	12.00 749	5.12 715	3.45 688	3.79 691	4.52 693	9.54 731	6.56 719	9.40 612	13.48 727	1.26 708	1.37 719	1.17 709	1.34 717	7.06 755	3.95 744

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 673	10.88 746	12.30 515	1.26 530	1.55 627	5.19 716	3.33 710	4.42 676	2.82 627	2.58 618	2.62 626	5.00 698	2.11 575	14.03 752	2.73 625	1.28 709	2.34 736	0.67 671	1.83 729	0.81 648	1.03 670

NCC-stereo	3.16 637	1.28 611	18.31 623	1.25 523	1.75 670	4.06 551	1.40 603	3.89 497	2.22 497	2.72 640	2.55 618	3.49 625	2.65 618	9.91 628	2.99 634	1.29 710	0.65 680	0.64 665	0.86 689	0.65 608	0.71 622

Abc-Net	3.16 637	1.28 611	18.31 623	1.25 523	1.75 670	4.06 551	1.40 603	3.89 497	2.22 497	2.72 640	2.55 618	3.49 625	2.65 618	9.91 628	2.99 634	1.29 710	0.65 680	0.64 665	0.86 689	0.65 608	0.71 622
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PDISCO_ROB	2.86 593	1.53 646	14.27 549	1.98 693	2.19 708	4.52 661	1.35 589	4.65 702	3.19 667	2.09 478	2.16 557	3.53 630	2.45 607	5.32 502	2.12 573	1.30 712	0.78 697	0.72 681	0.59 658	1.24 693	1.28 684

NVStereoNet_ROB	4.91 699	1.40 632	16.46 583	1.47 617	1.72 667	3.46 391	1.96 656	3.89 497	3.61 692	2.90 652	24.61 767	4.81 692	4.49 684	13.57 746	4.87 664	1.33 713	1.29 717	1.70 719	1.68 722	1.41 701	1.66 699
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WAO-7	5.16 702	3.21 702	18.98 637	1.88 685	1.44 602	5.34 717	3.09 703	4.91 712	5.81 729	4.35 707	8.92 730	6.55 718	6.06 710	13.40 744	10.81 710	1.34 714	1.20 715	1.48 718	1.35 718	1.60 703	1.45 694

PWCDC_ROB	2.95 604	3.26 703	14.06 544	1.59 643	1.56 630	4.19 597	0.86 398	4.30 645	4.08 704	2.06 473	7.37 715	2.75 550	2.42 604	3.59 464	2.67 624	1.34 714	0.36 555	0.39 534	0.34 511	1.13 682	0.62 597

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 257	3.30 705	2.61 336	0.82 212	0.38 84	1.27 65	0.62 212	1.51 63	1.29 184	0.91 225	0.92 149	0.65 144	0.57 94	1.08 138	0.59 149	1.55 716	0.15 25	0.32 405	0.28 409	1.10 679	1.98 709

STTRV1_RVC	3.52 654	1.03 557	20.87 715	1.47 617	1.47 608	3.23 338	1.55 624	4.06 559	3.22 673	1.95 427	3.50 679	2.63 537	2.07 572	11.96 725	2.21 585	1.86 717	4.03 753	0.81 691	0.73 676	1.06 671	0.70 621

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 687	10.62 743	15.18 569	1.55 637	1.45 606	6.16 722	3.54 718	5.41 724	3.68 696	2.59 622	2.74 635	4.81 692	2.20 588	13.79 749	4.40 654	2.04 718	3.36 751	1.05 702	1.20 712	2.09 709	1.72 702

GCST	2.56 562	1.79 664	18.02 613	1.92 686	1.33 572	1.72 129	0.51 141	3.67 439	2.03 454	1.70 365	1.61 368	1.55 373	1.29 386	5.06 498	1.24 406	2.06 719	0.77 696	1.45 717	0.97 696	1.14 683	1.34 689

UDG	3.55 655	2.81 698	17.45 602	2.69 717	1.98 696	3.97 533	1.19 563	4.35 660	2.02 450	2.42 590	2.53 617	4.50 679	2.46 609	6.53 539	2.41 600	2.12 720	1.77 726	2.63 733	2.57 743	2.64 716	1.95 707

DDUNet	2.91 600	2.78 697	6.94 445	3.53 732	2.26 712	3.28 355	1.36 591	3.77 464	2.04 458	2.62 627	2.49 611	4.18 665	1.69 515	5.38 505	1.85 537	2.21 721	1.77 726	2.61 732	2.43 741	2.60 715	2.34 717

CC-Net-ROB	3.35 649	1.76 661	13.89 540	2.33 711	1.65 649	4.49 652	1.62 632	4.73 706	2.90 634	1.92 417	2.05 532	1.99 456	1.61 484	12.57 737	1.60 493	2.46 722	2.18 730	2.68 734	1.04 704	2.11 710	1.38 692

DispFullNet	4.64 691	3.48 706	23.95 757	3.99 738	3.03 724	3.35 365	1.06 528	4.18 591	2.80 619	6.33 729	2.94 648	4.04 656	7.81 730	3.92 477	5.16 667	2.75 723	1.61 723	3.10 742	2.68 746	3.32 722	3.31 736

WAO-6	5.87 714	2.27 685	15.05 564	2.96 722	2.77 719	12.01 742	3.58 719	5.37 723	11.91 745	3.34 681	9.69 733	6.78 720	5.84 706	11.82 720	8.89 698	2.87 724	2.35 737	2.50 728	1.84 730	2.85 717	2.67 723

SQANet	3.70 661	9.34 737	18.41 625	2.75 718	2.74 718	3.40 376	1.47 612	3.50 407	1.68 369	2.60 623	1.75 413	2.69 543	1.91 559	6.72 551	1.74 522	2.96 725	1.41 720	1.85 720	1.12 707	3.17 720	2.70 726

CAS	1.26 310	0.40 22	1.46 198	2.97 723	1.61 638	4.13 571	0.73 284	1.78 112	1.49 259	0.83 203	1.10 207	0.59 113	0.53 76	1.26 206	0.80 253	2.99 726	0.13 1	0.21 42	0.13 1	0.31 293	1.72 702

PWCK	5.85 713	9.95 741	15.22 570	2.90 721	1.56 630	5.66 721	7.69 740	5.27 718	4.74 718	3.88 692	7.51 716	8.04 726	5.28 697	15.18 753	8.40 695	3.08 727	1.51 721	2.24 726	1.37 719	5.55 746	1.96 708

ACVNet_2	5.41 706	12.60 749	20.42 697	3.27 728	3.15 729	4.50 655	3.02 699	4.66 703	3.73 697	3.35 683	5.36 701	7.86 725	2.88 628	12.33 730	4.76 661	3.12 728	2.22 731	2.70 736	1.69 723	3.49 723	3.10 729

JetRed	10.48 738	27.10 774	35.70 768	4.27 741	4.09 743	15.55 751	12.83 756	12.16 746	5.50 725	5.83 722	5.56 704	10.14 732	7.43 726	8.88 596	26.39 770	3.32 729	3.81 752	3.51 746	2.96 752	7.85 757	6.69 757

WAO-8	11.95 745	13.02 754	20.56 702	3.50 730	3.08 726	15.11 749	2.80 690	12.91 750	19.11 768	7.69 739	13.12 746	11.62 734	7.01 723	84.40 795	7.91 692	3.42 730	1.92 728	3.54 748	1.93 733	3.68 725	2.69 724

Venus	11.95 745	13.02 754	20.56 702	3.50 730	3.08 726	15.11 749	2.80 690	12.91 750	19.11 768	7.69 739	13.12 746	11.62 734	7.01 723	84.40 795	7.91 692	3.42 730	1.92 728	3.54 748	1.93 733	3.68 725	2.69 724

Weightmod_eth	1.21 287	0.56 221	1.31 162	0.99 369	1.50 614	1.26 63	0.57 171	1.85 120	1.35 195	0.99 245	3.16 664	1.24 321	1.50 455	2.50 410	0.60 153	3.48 732	0.25 426	0.30 348	0.22 243	0.31 293	0.23 166

otaku	4.58 690	8.93 732	19.95 671	3.11 725	2.67 716	3.91 496	2.57 683	3.82 476	2.25 507	2.22 536	9.72 734	4.08 658	2.35 599	8.57 588	2.13 576	3.51 733	1.65 724	2.15 725	1.17 710	3.69 727	3.15 730

Ntro	4.21 683	8.94 733	19.89 669	3.22 726	2.96 723	4.15 575	1.89 653	3.92 513	2.36 536	1.77 380	2.14 554	3.35 608	2.17 585	9.48 614	2.24 587	3.52 734	1.76 725	2.13 724	1.31 715	3.83 730	3.09 728

AIO-test2	1.61 367	1.30 613	3.40 384	1.16 488	1.31 561	3.18 328	0.74 297	4.06 559	1.52 283	1.72 370	2.21 568	0.78 204	0.74 169	3.64 467	0.95 328	3.64 735	0.26 446	0.35 482	0.42 596	0.37 423	0.33 375

ACVNet_1	6.04 716	13.97 762	21.36 732	3.58 734	3.14 728	4.73 701	2.48 677	4.20 596	3.17 665	2.98 661	2.83 646	23.31 764	4.34 681	11.06 681	2.45 606	3.68 736	2.33 735	2.60 731	1.79 728	3.69 727	3.19 732

Dean	7.52 727	9.08 734	21.41 733	3.74 737	3.53 733	4.81 708	3.53 716	5.33 722	5.25 722	4.17 702	26.53 768	25.62 770	4.09 676	10.97 675	4.32 653	3.69 737	2.30 734	2.91 738	1.87 731	4.03 733	3.24 734

DGSMNet	7.55 728	1.62 649	17.42 600	1.92 686	12.73 753	7.45 733	42.99 782	4.13 579	2.07 465	2.10 481	3.16 664	3.42 615	1.70 517	9.24 609	2.30 591	3.70 738	10.89 774	11.80 776	5.54 761	4.24 734	2.66 722

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 631	1.43 636	9.93 485	2.50 714	1.62 640	4.29 615	1.68 642	3.95 522	2.43 558	1.66 354	1.91 496	3.04 580	1.41 423	13.26 740	1.58 489	3.82 739	1.59 722	1.12 706	0.46 611	2.21 712	2.74 727

RainbowNet	4.56 688	8.28 726	20.07 677	3.64 736	3.23 731	4.15 575	2.99 698	4.18 591	3.03 651	2.20 525	2.65 629	4.26 670	2.90 630	9.77 621	2.12 573	3.88 740	2.27 733	2.71 737	1.72 726	3.78 729	3.31 736

TorneroNet-64	10.12 735	8.74 728	20.95 719	4.27 741	3.76 739	13.86 746	2.85 692	15.05 756	23.15 771	10.07 751	23.84 766	13.47 741	8.24 734	13.96 751	17.21 746	3.96 741	2.72 738	3.23 743	2.48 742	6.29 748	4.27 747

DStereoO	3.90 670	2.13 679	7.90 460	4.43 746	2.84 721	4.40 632	5.30 731	4.31 648	3.21 672	2.41 589	3.08 656	2.93 573	7.14 725	4.20 484	11.12 714	4.11 742	1.30 718	1.33 713	1.63 721	3.09 718	1.26 682

TorneroNet	25.88 770	11.28 747	21.62 740	4.20 740	4.07 742	55.25 780	3.15 705	15.16 757	76.94 796	58.09 790	82.72 797	86.88 796	41.15 777	13.35 743	18.13 750	4.32 743	2.85 739	3.45 744	2.62 744	8.33 760	4.14 746

UNDER WATER-64	9.33 734	5.37 717	22.60 750	5.22 755	4.86 748	10.75 740	4.61 729	11.45 741	17.30 762	7.59 738	9.80 735	15.99 745	17.90 759	10.63 658	15.72 735	4.36 744	2.87 740	4.39 755	2.86 750	7.01 754	5.36 753

KSHMR	16.96 760	5.37 717	21.64 742	4.46 747	4.50 745	8.30 736	3.32 709	15.58 759	76.24 795	6.62 736	61.47 790	56.53 787	5.43 701	35.17 775	11.37 716	4.39 745	2.97 747	3.63 750	2.74 748	5.10 744	4.34 748

MonStereo1	8.07 730	2.24 684	5.83 436	4.68 750	3.60 734	18.80 759	2.52 679	5.89 727	5.86 730	4.76 712	13.98 753	7.41 722	50.63 787	13.28 741	5.16 667	4.40 746	0.90 703	2.69 735	1.55 720	3.92 732	3.30 735

UNDER WATER	10.47 737	3.95 709	22.62 751	5.07 754	4.51 746	7.78 734	3.77 722	12.56 749	21.72 770	7.84 741	10.78 737	23.96 766	31.66 771	10.78 667	16.19 740	4.44 747	2.93 743	4.24 751	2.86 750	6.33 750	5.47 754

LVE	6.88 724	9.31 736	21.14 723	3.61 735	3.18 730	4.49 652	2.79 689	10.21 740	11.69 743	3.16 674	11.53 742	18.33 747	4.31 680	11.66 711	3.52 645	4.45 748	2.93 743	2.56 730	1.91 732	3.62 724	3.16 731

notaker	10.50 739	8.60 727	20.23 684	4.54 749	3.95 740	6.27 723	3.44 712	8.07 734	4.75 719	8.73 744	46.45 779	13.86 744	27.86 770	13.49 745	13.61 728	4.56 749	3.18 749	3.52 747	2.68 746	8.13 759	4.05 745

IMH-64-1	4.84 696	2.53 691	6.83 442	4.30 743	3.74 736	4.81 708	6.05 733	5.30 719	3.92 700	3.95 695	8.33 722	5.08 702	6.06 710	8.96 600	6.30 675	4.57 750	2.96 745	3.04 739	2.12 738	4.28 735	3.62 739

IMH-64	4.84 696	2.53 691	6.83 442	4.30 743	3.74 736	4.81 708	6.05 733	5.30 719	3.92 700	3.95 695	8.33 722	5.08 702	6.06 710	8.96 600	6.30 675	4.57 750	2.96 745	3.04 739	2.12 738	4.28 735	3.62 739

ktn	21.74 768	10.34 742	19.68 661	4.53 748	4.00 741	6.53 726	4.51 728	6.79 729	78.82 797	84.69 796	100.86 800	58.49 788	7.57 728	12.11 727	13.35 726	4.58 752	3.24 750	3.49 745	2.62 744	4.65 740	3.84 743

IMH	6.81 723	13.66 758	20.41 696	4.33 745	3.74 736	5.50 718	3.06 701	5.49 725	6.22 731	4.64 711	10.35 736	9.30 730	8.03 733	13.61 747	6.81 680	4.80 753	2.99 748	3.09 741	2.12 738	4.36 737	3.61 738

USTest	15.98 759	15.58 767	22.56 749	18.49 765	16.99 756	26.43 765	36.08 776	27.68 770	12.77 747	10.69 754	10.80 738	18.35 748	15.09 750	18.62 757	23.37 761	4.85 754	5.34 762	7.38 767	7.43 764	9.90 761	11.23 759

DGTPSM_ROB	15.31 757	8.85 730	28.14 765	9.90 761	18.89 757	12.44 744	33.21 771	13.48 752	17.86 766	9.50 748	22.89 764	13.78 742	19.67 762	21.26 758	23.68 762	5.08 755	8.84 764	5.62 763	11.50 769	6.72 751	14.87 767

DPSMNet_ROB	15.52 758	8.89 731	31.44 766	10.07 763	18.91 758	12.44 744	33.22 772	13.51 753	17.94 767	9.58 749	22.91 765	13.79 743	19.67 762	21.43 759	23.73 763	5.17 756	8.84 764	5.63 764	11.52 772	6.79 752	14.90 768

light-stereo	41.45 776	10.64 744	54.16 787	59.84 789	45.61 783	131.14 800	1.57 627	37.33 778	17.30 762	76.21 795	120.65 801	118.18 802	3.98 672	89.11 798	15.46 732	5.48 757	9.68 773	1.25 710	1.28 714	17.93 774	12.24 766

DStereoSA	10.13 736	4.62 713	12.76 520	4.78 752	13.35 755	9.97 738	22.80 766	4.74 708	16.44 757	5.11 717	15.31 757	4.61 686	13.82 743	8.00 576	27.60 772	6.51 758	8.86 766	1.43 716	8.28 766	3.16 719	10.38 758

DStereoFS	11.11 742	13.81 761	11.82 511	5.73 756	11.05 752	20.81 761	11.36 747	8.68 737	16.52 760	14.90 763	15.81 761	11.63 736	13.85 746	9.05 603	15.60 734	7.57 759	8.88 767	2.41 727	5.29 760	2.16 711	15.30 769

TCMNet-wrong-test	12.32 749	14.13 763	19.38 651	22.38 770	19.85 759	15.99 752	12.34 753	22.95 763	4.56 713	6.24 728	6.27 708	18.40 749	15.71 753	10.10 642	10.72 708	9.06 760	4.78 755	5.35 762	3.95 759	12.28 768	11.97 760

noway2	12.12 748	12.89 752	18.23 617	22.27 767	20.57 761	16.13 754	12.37 754	22.35 762	4.45 708	6.34 730	6.58 713	18.59 754	15.01 748	8.11 579	10.67 706	9.07 761	5.26 759	5.25 758	3.92 754	12.23 765	12.12 761

noway3	12.11 747	12.88 751	18.29 620	22.08 766	20.58 762	16.00 753	12.31 751	22.29 761	4.37 707	6.52 734	6.38 709	18.56 753	15.10 751	8.64 590	10.68 707	9.17 762	5.00 758	5.23 757	3.94 756	12.14 764	12.14 762

zzzz4	12.38 751	14.70 765	19.20 642	22.47 771	20.75 763	16.16 756	12.33 752	23.67 766	4.48 710	6.35 732	6.53 712	18.55 751	14.99 747	8.35 581	10.84 711	9.34 763	5.29 760	5.25 758	3.94 756	12.24 766	12.15 763

noway1	12.38 751	14.65 764	19.19 640	22.47 771	20.76 764	16.13 754	12.30 750	23.66 765	4.48 710	6.34 730	6.52 711	18.55 751	15.01 748	8.39 585	10.84 711	9.34 763	5.29 760	5.25 758	3.94 756	12.24 766	12.15 763

MADNet++	7.57 729	5.80 721	13.28 525	6.38 757	5.26 749	7.18 729	7.77 741	5.32 721	5.62 727	6.11 726	7.78 717	6.02 716	8.01 732	11.74 716	16.36 741	9.36 765	4.95 757	8.57 769	5.66 762	4.83 741	5.34 752

noway4	12.47 753	15.37 766	19.26 646	22.73 773	20.78 765	16.28 757	12.44 755	23.08 764	4.68 715	6.43 733	6.45 710	18.54 750	15.51 752	8.64 590	10.74 709	9.53 766	5.34 762	5.27 761	3.92 754	12.28 768	12.23 765

tt	7.19 726	0.51 146	6.83 442	4.03 739	2.30 714	12.05 743	20.19 765	15.46 758	6.58 734	3.42 685	3.22 667	5.37 709	6.39 718	4.20 484	7.46 689	9.81 767	11.53 775	7.05 766	7.46 765	6.31 749	3.71 741

iinet-test	19.59 764	18.93 769	25.29 759	22.27 767	21.21 766	29.32 766	37.73 777	31.61 773	16.48 758	14.41 761	13.76 750	22.91 762	19.69 764	21.98 760	26.21 766	10.17 768	8.89 768	11.03 772	10.88 767	13.66 770	15.45 770

IINet	19.59 764	18.93 769	25.29 759	22.27 767	21.21 766	29.32 766	37.73 777	31.61 773	16.48 758	14.41 761	13.76 750	22.91 762	19.69 764	21.98 760	26.21 766	10.17 768	8.89 768	11.03 772	10.88 767	13.66 770	15.45 770

DPSM_ROB	20.78 766	20.03 772	26.57 762	23.62 775	22.46 768	31.10 769	39.97 780	33.52 775	17.41 764	15.25 765	15.80 759	24.06 767	20.71 767	23.30 765	27.62 773	10.78 770	9.41 771	11.69 774	11.50 769	14.49 772	16.36 772

DPSM	20.78 766	20.03 772	26.57 762	23.62 775	22.46 768	31.10 769	39.97 780	33.52 775	17.41 764	15.25 765	15.80 759	24.06 767	20.71 767	23.30 765	27.62 773	10.78 770	9.41 771	11.69 774	11.50 769	14.49 772	16.36 772

UHP	27.62 771	12.79 750	51.76 778	3.35 729	19.91 760	32.31 771	30.93 770	42.54 779	52.02 787	30.72 777	53.61 789	32.18 773	41.25 778	24.40 768	33.48 777	11.38 772	4.27 754	5.79 765	20.16 775	19.71 775	29.76 778

PML	64.32 792	53.22 788	17.88 610	8.10 759	32.94 773	148.46 801	247.79 804	12.18 747	45.42 785	111.41 799	288.92 804	101.47 799	101.31 799	31.67 771	15.55 733	14.03 773	4.83 756	10.98 771	6.18 763	28.82 777	5.17 751

fast-reg	41.74 777	39.55 777	52.36 779	48.35 787	53.83 785	63.99 789	80.62 789	67.13 784	34.76 776	30.46 771	31.71 772	46.30 778	38.94 773	45.39 780	53.82 782	20.51 774	18.78 779	23.33 777	22.88 776	29.12 778	32.91 779

CasAABBNet	41.80 783	40.20 782	53.41 785	47.73 782	45.18 779	62.51 783	80.71 791	67.26 787	34.80 777	30.49 772	31.88 774	48.24 782	41.81 781	46.63 783	55.64 789	21.60 775	18.88 782	23.48 779	23.22 781	29.19 782	33.05 781

Selective-RAFT-Error	41.77 780	40.16 781	53.34 783	47.73 782	45.25 782	62.51 783	80.64 790	67.22 785	34.93 779	30.64 776	31.81 773	48.11 780	42.11 785	46.57 781	54.95 784	21.61 776	18.87 781	23.48 779	23.15 779	29.16 780	33.08 784

RAFT-FEzeroshot	41.78 781	40.21 783	53.07 780	47.74 784	45.19 780	62.51 783	80.73 793	67.30 788	34.75 774	30.51 773	31.88 774	48.27 783	41.88 782	46.64 784	55.54 787	21.62 777	18.89 784	23.48 779	23.22 781	29.20 783	33.05 781

RAFT-FE	41.78 781	40.21 783	53.07 780	47.74 784	45.19 780	62.51 783	80.73 793	67.30 788	34.75 774	30.51 773	31.88 774	48.27 783	41.88 782	46.64 784	55.54 787	21.62 777	18.89 784	23.48 779	23.22 781	29.20 783	33.05 781

Hybrid-DGEV	41.74 777	40.15 780	53.21 782	47.72 781	45.04 777	62.46 782	80.71 791	67.23 786	34.70 773	30.38 770	31.64 771	48.32 785	41.44 779	46.71 787	55.65 790	21.63 779	18.85 780	23.50 784	23.21 780	29.18 781	33.09 785

LSM0	49.58 787	40.04 779	53.62 786	97.15 794	128.68 799	62.75 787	79.89 787	67.63 791	35.11 781	33.02 778	32.61 778	48.43 786	41.60 780	46.60 782	55.43 786	21.63 779	18.99 786	23.62 785	23.13 777	29.47 785	52.26 793

FlowAnything	41.75 779	39.90 778	53.36 784	47.83 786	45.06 778	62.45 781	80.51 788	67.34 790	34.89 778	30.56 775	31.52 770	48.18 781	42.05 784	46.66 786	55.24 785	21.71 781	18.88 782	23.49 783	23.13 777	29.12 778	33.04 780

ACVNet-4b	6.73 721	13.67 759	21.87 743	3.54 733	3.07 725	4.19 597	2.25 670	4.03 546	3.65 693	1.64 348	3.98 688	5.88 714	2.89 629	10.01 636	16.98 744	23.29 782	2.24 732	2.53 729	1.78 727	3.87 731	3.21 733

DLNR_Zeroshot_test	28.62 772	55.50 789	49.94 777	183.62 799	115.05 798	3.43 383	0.28 24	29.49 771	1.49 259	1.01 247	1.26 254	0.93 259	0.63 120	3.92 477	1.51 477	29.81 783	0.41 599	0.26 212	0.23 269	93.28 794	0.32 354

Selective-IGEV-i1pa	29.93 774	36.60 776	34.97 767	9.92 762	7.41 751	38.91 776	35.81 774	43.96 780	35.07 780	30.01 769	53.53 788	41.78 774	35.42 772	40.57 777	33.93 778	30.94 784	15.47 778	23.33 777	13.36 773	10.61 762	27.01 775

zzzz2	62.05 790	59.17 791	79.56 793	72.07 790	67.48 787	93.36 794	121.04 798	99.79 796	52.42 788	44.70 780	47.17 781	69.71 789	59.48 790	69.15 791	80.64 795	32.46 785	28.45 788	35.17 786	35.02 786	43.94 788	50.13 790

noway5	62.05 790	59.17 791	79.56 793	72.07 790	67.48 787	93.36 794	121.04 798	99.79 796	52.42 788	44.70 780	47.17 781	69.71 789	59.48 790	69.15 791	80.64 795	32.46 785	28.45 788	35.17 786	35.02 786	43.94 788	50.13 790

DLNR-FE	28.68 773	56.10 790	49.61 775	183.75 800	105.98 794	3.44 384	0.28 24	29.58 772	1.49 259	1.01 247	1.26 254	0.93 259	0.63 120	3.81 470	1.51 477	33.14 787	0.41 599	0.26 212	0.23 269	99.94 796	0.32 354

LRCNet_RVC	25.52 769	33.45 775	23.21 755	31.79 777	32.78 772	6.74 728	1.18 560	25.88 768	4.46 709	28.94 768	30.89 769	24.91 769	17.57 758	27.66 770	24.34 765	35.26 788	25.60 787	35.91 788	33.81 784	31.90 786	34.10 786

zzzzzz3	69.47 794	68.75 794	95.95 797	92.04 792	86.19 791	92.69 793	109.30 795	107.64 798	55.63 790	49.24 784	52.63 785	85.19 795	79.67 796	70.47 793	82.28 798	37.59 789	29.10 790	39.83 790	38.78 788	54.76 793	61.64 794

zzz1	69.44 793	68.76 795	95.90 796	92.07 793	86.22 792	92.47 792	109.30 795	107.66 799	55.65 791	49.21 783	52.63 785	85.10 794	79.74 797	70.47 793	82.00 797	37.59 789	29.10 790	39.82 789	38.78 788	54.75 792	61.65 795

HaxPig	43.25 784	43.65 785	45.00 772	33.85 778	35.61 774	32.69 772	30.52 768	45.09 781	42.97 783	48.77 782	48.17 783	43.00 775	40.26 775	44.58 778	43.61 779	47.18 791	49.30 792	51.54 792	50.25 791	43.73 787	45.29 787

AVERAGE_ROB	44.46 785	45.91 786	46.59 773	40.59 780	38.66 775	32.99 773	30.52 768	46.19 782	43.26 784	49.59 785	48.97 784	44.62 777	39.89 774	45.04 779	43.94 780	48.74 792	50.69 793	50.80 791	49.79 790	45.54 790	46.97 788

MEDIAN_ROB	47.37 786	49.08 787	49.92 776	40.32 779	39.97 776	34.95 774	33.43 773	49.17 783	46.39 786	53.06 787	52.65 787	47.65 779	42.23 786	48.35 788	47.29 781	52.10 793	54.04 794	54.28 793	53.48 792	48.76 791	50.33 792

HanzoNet	31.60 775	17.23 768	21.22 728	7.32 758	5.84 750	7.25 731	3.53 716	13.82 755	14.20 750	50.38 786	47.01 780	44.45 776	56.61 789	36.61 776	32.00 776	63.89 794	56.57 795	7.97 768	89.20 798	28.69 776	28.25 777

ASD4	103.30 796	113.98 801	120.24 800	106.67 795	79.75 789	115.36 796	120.35 797	119.13 800	79.65 801	120.04 801	74.64 793	101.45 798	65.48 792	109.11 799	84.31 800	104.31 795	90.04 799	133.15 798	103.58 799	130.15 800	94.66 799

DPSimNet_ROB	102.30 795	119.72 802	143.59 801	109.42 796	94.10 793	127.22 799	127.15 800	26.62 769	102.36 802	149.58 803	83.99 798	139.34 803	137.54 802	64.62 790	82.36 799	105.18 796	66.15 796	120.15 796	69.61 795	99.58 795	77.72 796

xxxxx1	112.33 799	88.53 796	37.76 769	227.84 802	157.23 801	39.05 777	61.41 784	93.76 793	79.29 798	62.45 791	74.79 794	78.32 791	70.96 793	33.47 772	70.69 791	114.00 797	130.36 801	259.31 802	274.34 802	145.54 801	147.50 800

tt_ll	112.33 799	88.53 796	37.76 769	227.84 802	157.23 801	39.05 777	61.41 784	93.76 793	79.29 798	62.45 791	74.79 794	78.32 791	70.96 793	33.47 772	70.69 791	114.00 797	130.36 801	259.31 802	274.34 802	145.54 801	147.50 800

ff	112.33 799	88.53 796	37.76 769	227.84 802	157.23 801	39.05 777	61.41 784	93.76 793	79.29 798	62.45 791	74.79 794	78.32 791	70.96 793	33.47 772	70.69 791	114.00 797	130.36 801	259.31 802	274.34 802	145.54 801	147.50 800

RSGM-EC	108.14 797	104.44 799	68.66 790	115.42 797	109.31 796	116.48 797	139.19 801	127.02 801	55.95 792	55.27 788	71.01 791	116.54 800	111.76 800	176.57 800	175.06 801	117.34 800	71.64 797	140.65 799	83.55 796	123.96 798	82.91 797

acva	108.14 797	104.44 799	68.66 790	115.42 797	109.31 796	116.48 797	139.19 801	127.02 801	55.95 792	55.27 788	71.01 791	116.54 800	111.76 800	176.57 800	175.06 801	117.34 800	71.64 797	140.65 799	83.55 796	123.96 798	82.91 797

Anonymous_1	57.11 789	19.68 771	26.15 761	23.10 774	142.31 800	30.84 768	39.75 779	33.86 777	16.98 761	70.53 794	15.42 758	23.46 765	19.75 766	23.04 763	27.23 771	164.73 802	9.02 770	130.38 797	137.40 800	161.27 804	27.24 776

Selective-IGEV-i16pa	129.35 802	164.95 803	19.57 657	3.26 727	2.26 712	202.88 803	5.86 732	236.38 804	207.45 804	116.27 800	209.82 802	153.71 804	219.30 804	258.04 804	190.96 803	192.94 803	94.03 800	90.21 795	64.92 794	4.40 738	149.67 803

test_example2	212.63 803	219.92 804	221.87 803	213.67 801	221.17 804	199.47 802	200.74 803	185.30 803	141.66 803	209.52 804	213.45 803	210.82 805	205.48 803	221.27 803	216.64 804	236.83 804	242.07 805	213.93 801	217.01 801	235.69 805	226.10 804

FADE		13.79 760		10.71 764	13.34 754							11.85 738				474.90 805	161.58 804	347.36 805	322.13 805	7.29 756

ccccc	590.94 804	629.75 805	645.59 804	567.84 805	570.84 805	582.44 804	641.68 805	613.82 805	494.59 805	614.58 805	651.20 805	555.57 806	637.59 805	666.94 805	652.42 805	781.57 806	507.24 806	391.36 806	342.44 806	689.82 806	581.48 805

Low-res two-view benchmark