Low-res two-view results

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

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

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

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

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

PSi22a	0.44 1	0.33 4	0.82 1	0.78 186	0.27 8	0.56 6	0.24 8	1.33 42	0.40 1	0.45 4	0.25 2	0.66 149	0.50 63	0.83 57	0.33 1	0.20 54	0.16 52	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.19 19

mm2	0.45 2	0.42 46	0.88 4	0.61 23	0.36 43	0.66 12	0.25 10	0.95 14	0.90 90	0.52 28	0.43 23	0.56 94	0.32 5	0.71 11	0.41 29	0.16 7	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 57

PipStereo	0.46 3	0.31 1	0.89 8	0.82 211	0.27 8	0.58 7	0.27 22	1.58 73	0.42 3	0.43 3	0.27 3	0.68 156	0.50 63	0.82 54	0.35 3	0.18 29	0.17 93	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.17 1

BLMT-Stereo	0.46 3	0.31 1	0.97 20	0.61 23	0.38 83	0.42 3	0.36 59	0.68 2	0.77 42	0.50 19	0.83 114	0.61 120	0.33 8	0.61 3	0.62 161	0.19 40	0.14 11	0.24 125	0.22 242	0.20 33	0.19 19

S2M2_XL	0.46 3	0.41 33	1.09 70	0.65 68	0.34 33	0.29 1	0.23 5	0.67 1	0.50 6	0.53 34	0.92 148	0.65 143	0.53 75	0.54 1	0.50 100	0.28 268	0.24 392	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
mm1	0.47 6	0.42 46	0.88 4	0.61 23	0.36 43	0.66 12	0.25 10	1.32 39	0.90 90	0.52 28	0.43 23	0.56 94	0.32 5	0.71 11	0.41 29	0.16 7	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 57

PSi22b	0.47 6	0.31 1	0.89 8	0.82 211	0.28 10	0.58 7	0.32 39	1.61 78	0.41 2	0.42 1	0.27 3	0.69 163	0.48 52	0.84 64	0.36 6	0.18 29	0.17 93	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.18 7

Foundation-i32	0.47 6	0.34 6	1.00 24	0.73 142	0.24 1	0.66 12	0.28 24	1.31 38	0.44 4	0.53 34	0.27 3	0.81 215	0.46 44	0.73 24	0.41 29	0.22 93	0.15 25	0.19 10	0.16 33	0.19 10	0.17 1

VeloStereo	0.49 9	0.42 46	0.83 2	0.60 20	0.37 64	1.31 76	0.21 2	0.72 4	0.56 9	0.48 8	0.43 23	0.56 94	0.50 63	0.70 6	0.42 36	0.28 268	0.29 484	0.28 284	0.24 300	0.30 268	0.30 323

derf	0.49 9	0.40 22	0.90 14	0.70 108	0.35 38	1.17 47	0.24 8	1.17 29	0.92 104	0.53 34	0.41 16	0.51 62	0.29 2	0.77 37	0.37 10	0.18 29	0.18 148	0.19 10	0.17 57	0.18 1	0.21 105

qqai	0.49 9	0.41 33	0.92 15	0.69 102	0.33 26	0.99 29	0.25 10	1.33 42	0.89 89	0.51 25	0.41 16	0.55 88	0.29 2	0.78 39	0.38 15	0.19 40	0.17 93	0.19 10	0.17 57	0.18 1	0.21 105

DepthFocus	0.50 12	0.41 33	1.02 26	0.57 9	0.38 83	0.77 17	0.44 109	0.82 9	0.61 15	0.46 5	0.66 77	0.75 198	0.48 52	0.83 57	0.36 6	0.26 195	0.19 198	0.27 248	0.25 323	0.25 136	0.21 105

FoundationStereo	0.50 12	0.39 18	1.11 84	0.79 191	0.42 116	0.70 15	0.36 59	0.76 7	0.80 55	0.62 96	0.38 11	0.73 189	0.77 184	0.69 5	0.36 6	0.26 195	0.17 93	0.23 79	0.16 33	0.18 1	0.20 57

small-0shot	0.51 14	0.44 66	1.18 113	0.53 3	0.44 133	0.60 9	0.76 312	0.81 8	0.60 14	0.53 34	0.96 164	0.65 143	0.42 29	0.72 18	0.40 19	0.26 195	0.14 11	0.25 166	0.21 202	0.20 33	0.21 105

WAFT-Stereo (ZS)	0.51 14	0.36 8	1.12 87	0.51 1	0.33 26	1.16 46	0.37 68	0.83 11	0.56 9	0.61 87	0.50 38	0.23 1	0.38 20	0.83 57	0.43 46	0.21 66	0.28 472	0.39 531	0.43 597	0.32 326	0.31 336

DF_test	0.52 16	0.43 57	1.13 96	0.84 236	0.50 190	0.60 9	0.36 59	0.82 9	0.72 29	0.48 8	0.50 38	0.60 115	0.47 47	0.88 74	0.33 1	0.30 342	0.18 148	0.21 42	0.21 202	0.53 555	0.35 403

flow	0.52 16	0.42 46	0.83 2	0.60 20	0.37 64	1.31 76	0.21 2	0.72 4	0.56 9	0.48 8	0.43 23	0.56 94	0.50 63	1.22 191	0.42 36	0.28 268	0.29 484	0.28 284	0.24 300	0.30 268	0.30 323

GeoVLM	0.52 16	0.42 46	0.88 4	0.62 32	0.36 43	1.62 120	0.25 10	0.96 15	0.90 90	0.61 87	0.43 23	0.57 103	0.53 75	0.71 11	0.45 64	0.16 7	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.19 19

MonSter++	0.52 16	0.42 46	0.89 8	0.61 23	0.36 43	1.64 123	0.25 10	0.96 15	0.91 96	0.62 96	0.42 20	0.56 94	0.53 75	0.71 11	0.45 64	0.17 14	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 57

BridgeDepth_RVC	0.53 20	0.41 33	1.03 28	0.55 7	0.37 64	0.99 29	0.23 5	1.38 48	0.67 18	0.56 47	0.52 46	0.50 58	0.82 213	0.83 57	0.47 80	0.29 299	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
LACA_dic	0.54 21	0.41 33	1.05 34	0.59 15	0.30 13	2.25 194	0.25 10	0.75 6	0.52 7	0.58 62	0.33 8	0.54 78	0.56 90	0.98 109	0.35 3	0.27 223	0.16 52	0.20 21	0.15 11	0.27 194	0.19 19

BridgeDepth	0.54 21	0.42 46	1.05 34	0.58 11	0.25 5	1.30 74	0.36 59	1.53 67	0.86 83	0.56 47	0.37 10	0.57 103	0.65 130	0.87 68	0.40 19	0.20 54	0.15 25	0.19 10	0.16 33	0.22 80	0.17 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
416test1013	0.55 23	0.49 131	1.07 46	0.62 32	1.12 502	1.18 49	0.31 30	1.12 24	0.81 64	0.49 15	0.40 14	0.41 29	0.60 110	0.73 24	0.42 36	0.23 112	0.16 52	0.22 61	0.16 33	0.23 91	0.20 57

416test	0.55 23	0.48 120	1.06 42	0.62 32	1.13 507	1.20 53	0.31 30	1.17 29	0.81 64	0.49 15	0.41 16	0.40 21	0.59 103	0.70 6	0.43 46	0.23 112	0.16 52	0.22 61	0.16 33	0.23 91	0.20 57

depth_test_26	0.55 23	0.41 33	1.12 87	0.71 118	0.37 64	0.63 11	0.34 51	0.94 13	0.80 55	0.42 1	1.40 306	0.69 163	0.53 75	0.75 28	0.40 19	0.31 369	0.23 355	0.27 248	0.22 242	0.26 171	0.24 184

LACA3	0.55 23	0.48 120	0.89 8	0.52 2	0.43 122	2.28 197	0.53 150	1.02 20	0.53 8	0.53 34	0.41 16	0.47 48	0.45 39	0.90 81	0.36 6	0.23 112	0.18 148	0.20 21	0.15 11	0.21 56	0.20 57

LGtest1	0.55 23	0.41 33	1.14 103	0.70 108	0.40 100	0.99 29	0.26 19	1.32 39	0.93 114	0.53 34	0.60 63	0.44 39	0.49 59	1.02 123	0.45 64	0.27 223	0.19 198	0.23 79	0.16 33	0.21 56	0.23 165

rgla	0.56 28	0.53 170	1.07 46	0.63 42	1.08 491	1.18 49	0.31 30	1.29 36	0.80 55	0.49 15	0.47 34	0.38 16	0.52 72	0.80 44	0.41 29	0.22 93	0.17 93	0.21 42	0.17 57	0.23 91	0.20 57

PointNet	0.56 28	0.41 33	0.92 15	0.63 42	0.33 26	1.85 140	0.31 30	1.34 44	0.88 87	0.71 133	0.46 32	0.57 103	0.32 5	0.80 44	0.45 64	0.18 29	0.16 52	0.23 79	0.18 107	0.20 33	0.20 57

anonymous	0.57 30	0.55 202	1.24 143	0.88 272	0.38 83	0.40 2	0.59 186	0.98 18	0.92 104	0.71 133	0.93 151	0.68 156	0.40 23	0.98 109	0.43 46	0.21 66	0.16 52	0.26 212	0.21 202	0.21 56	0.21 105

Wavelet-MonSter	0.57 30	0.47 109	1.13 96	0.66 78	0.78 355	1.60 115	0.30 29	1.17 29	0.68 19	0.58 62	0.69 81	0.39 19	0.48 52	0.99 115	0.46 75	0.15 1	0.16 52	0.20 21	0.16 33	0.20 33	0.19 19

over v1	0.59 32	0.57 231	1.14 103	0.68 94	0.24 1	0.90 22	0.34 51	2.03 149	0.83 74	0.52 28	0.53 49	0.52 68	0.77 184	1.00 118	0.45 64	0.25 170	0.17 93	0.19 10	0.15 11	0.25 136	0.18 7

MGA	0.59 32	0.40 22	1.04 29	0.72 133	0.80 362	1.74 133	0.41 89	0.98 18	0.99 132	0.60 84	0.54 51	0.54 78	0.29 2	1.06 132	0.42 36	0.20 54	0.17 93	0.21 42	0.17 57	0.21 56	0.21 105

MSE-Stereo	0.59 32	0.40 22	1.04 29	0.72 133	0.61 267	2.02 158	0.33 42	1.13 26	0.94 119	0.60 84	0.49 36	0.54 78	0.35 11	1.06 132	0.42 36	0.21 66	0.17 93	0.21 42	0.17 57	0.22 80	0.21 105

CAR	0.60 35	0.41 33	1.04 29	0.72 133	0.61 267	2.02 158	0.33 42	1.13 26	0.94 119	0.61 87	0.49 36	0.54 78	0.35 11	1.14 158	0.45 64	0.21 66	0.17 93	0.21 42	0.17 57	0.22 80	0.21 105

LACA1	0.60 35	0.43 57	0.92 15	0.53 3	0.32 22	3.20 331	0.33 42	1.48 59	0.48 5	0.57 56	0.39 12	0.41 29	0.59 103	0.83 57	0.37 10	0.23 112	0.19 198	0.23 79	0.18 107	0.21 56	0.19 19

CSFM-Stereo	0.60 35	0.39 18	0.95 18	0.60 20	0.32 22	2.66 244	0.31 30	1.44 55	0.77 42	0.72 138	0.51 44	0.55 88	0.51 69	0.75 28	0.46 75	0.17 14	0.17 93	0.18 2	0.15 11	0.20 33	0.18 7

MLG-Stereo_test3	0.60 35	0.37 10	1.12 87	0.59 15	0.57 246	2.19 188	0.31 30	1.68 95	0.56 9	0.49 15	0.51 44	0.56 94	0.33 8	0.96 103	0.54 124	0.21 66	0.17 93	0.23 79	0.16 33	0.20 33	0.21 105

over-8	0.61 39	0.56 218	1.20 126	0.66 78	0.24 1	1.85 140	0.36 59	1.68 95	0.72 29	0.52 28	0.53 49	0.53 73	0.67 145	1.02 123	0.40 19	0.33 412	0.17 93	0.20 21	0.15 11	0.26 171	0.18 7

HiDET	0.61 39	0.41 33	0.88 4	0.64 55	0.39 90	2.67 245	0.25 10	1.59 76	0.91 96	0.59 75	0.44 29	0.52 68	0.50 63	0.76 32	0.54 124	0.17 14	0.15 25	0.18 2	0.15 11	0.19 10	0.21 105

LG-Stereo_L1	0.61 39	0.47 109	1.10 76	0.73 142	0.49 185	1.72 128	0.33 42	1.95 137	0.65 16	0.56 47	0.40 14	0.40 21	0.43 32	1.40 243	0.42 36	0.23 112	0.19 198	0.23 79	0.18 107	0.21 56	0.19 19

Anonymus	0.62 42	0.53 170	0.97 20	0.74 150	0.41 107	1.55 109	0.31 30	1.19 34	0.93 114	0.74 146	0.62 66	0.65 143	0.56 90	0.97 106	0.86 274	0.21 66	0.18 148	0.28 284	0.23 268	0.24 109	0.26 236

monster-pro	0.62 42	0.43 57	1.07 46	0.66 78	0.82 378	1.14 45	0.39 71	2.57 257	0.92 104	0.58 62	0.64 69	0.36 5	0.36 14	0.91 86	0.43 46	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 57	0.21 56	0.19 19

LACA2	0.62 42	0.53 170	1.20 126	0.54 5	0.26 7	3.15 321	0.47 126	1.56 70	0.57 13	0.52 28	0.47 34	0.47 48	0.45 39	0.71 11	0.37 10	0.23 112	0.17 93	0.21 42	0.15 11	0.23 91	0.17 1

Test_v1	0.62 42	0.40 22	1.13 96	0.74 150	0.55 229	1.60 115	0.39 71	1.68 95	0.92 104	0.60 84	0.88 129	0.53 73	0.50 63	0.93 95	0.39 16	0.19 40	0.16 52	0.20 21	0.17 57	0.20 33	0.21 105

MonStereo	0.62 42	0.43 57	1.07 46	0.66 78	0.82 378	1.13 37	0.39 71	2.57 257	0.92 104	0.58 62	0.64 69	0.36 5	0.36 14	0.90 81	0.43 46	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 57	0.21 56	0.19 19

Monster-pub-eth3d	0.62 42	0.43 57	1.07 46	0.66 78	0.82 378	1.13 37	0.39 71	2.57 257	0.92 104	0.58 62	0.64 69	0.36 5	0.36 14	0.88 74	0.43 46	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 57	0.21 56	0.19 19

MonSter	0.62 42	0.43 57	1.07 46	0.66 78	0.82 378	1.13 37	0.39 71	2.57 257	0.92 104	0.58 62	0.64 69	0.36 5	0.35 11	0.95 99	0.43 46	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 57	0.21 56	0.19 19

LCMNet	0.63 49	0.40 22	0.95 18	0.58 11	0.39 90	3.11 315	0.27 22	1.58 73	0.84 78	0.56 47	0.58 60	0.52 68	0.53 75	0.77 37	0.51 111	0.17 14	0.16 52	0.19 10	0.15 11	0.20 33	0.21 105

LG-Stereo_L2	0.63 49	0.46 84	1.15 106	0.70 108	0.43 122	2.32 201	0.28 24	1.86 121	0.68 19	0.56 47	0.42 20	0.37 12	0.45 39	1.36 234	0.40 19	0.23 112	0.18 148	0.22 61	0.18 107	0.21 56	0.20 57

over-9	0.64 51	0.59 258	1.20 126	0.65 68	0.24 1	2.26 195	0.36 59	1.76 106	0.73 36	0.53 34	0.50 38	0.53 73	0.68 146	1.06 132	0.40 19	0.33 412	0.17 93	0.20 21	0.15 11	0.25 136	0.18 7

PhaseNet	0.64 51	0.53 170	1.06 42	0.93 327	0.48 175	0.76 16	0.36 59	1.32 39	0.91 96	0.83 202	0.65 76	0.78 203	0.52 72	1.15 165	1.04 344	0.24 142	0.19 198	0.30 346	0.28 406	0.25 136	0.31 336

LGCAT	0.64 51	0.42 46	0.89 8	0.71 118	0.36 43	1.91 147	0.25 10	1.18 33	0.66 17	0.53 34	0.42 20	1.24 320	0.55 83	1.60 291	0.45 64	0.35 453	0.35 545	0.18 2	0.23 268	0.19 10	0.31 336

Monster-pub-mixall	0.64 51	0.42 46	1.00 24	0.83 224	0.48 175	1.39 85	0.32 39	1.45 56	0.82 70	0.88 218	0.85 121	0.39 19	0.36 14	1.99 363	0.47 80	0.20 54	0.16 52	0.17 1	0.15 11	0.18 1	0.21 105

S2M2_L	0.64 51	0.55 202	1.07 46	0.89 281	0.54 220	1.08 34	0.20 1	1.16 28	1.37 198	0.59 75	0.81 109	0.86 231	0.47 47	0.70 6	0.65 177	0.31 369	0.33 525	0.27 248	0.27 377	0.36 406	0.31 336
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GREATEN-IGEV_RVC	0.65 56	0.54 190	1.32 166	0.58 11	0.41 107	2.06 170	0.42 98	1.52 65	0.81 64	0.70 127	0.50 38	0.57 103	0.39 21	1.11 143	0.61 156	0.24 142	0.17 93	0.29 314	0.22 242	0.33 348	0.21 105

SGD-Stereo	0.65 56	0.41 33	1.06 42	0.85 251	0.31 18	2.44 215	0.46 120	1.09 22	0.69 22	0.84 206	0.52 46	0.55 88	0.53 75	1.49 268	0.46 75	0.31 369	0.14 11	0.25 166	0.18 107	0.23 91	0.20 57

aanet-new-34k	0.66 58	0.60 277	1.23 135	0.73 142	0.33 26	1.44 93	0.87 418	1.52 65	0.92 104	0.51 25	1.36 293	0.59 112	0.87 231	0.58 2	0.44 57	0.22 93	0.16 52	0.25 166	0.17 57	0.23 91	0.20 57

test410_97500	0.67 59	0.46 84	1.19 116	0.63 42	0.63 281	3.39 371	0.25 10	1.64 89	0.70 25	0.48 8	0.52 46	0.50 58	0.55 83	0.74 26	0.57 139	0.16 7	0.17 93	0.23 79	0.16 33	0.23 91	0.25 200

LiteMatch*	0.67 59	0.46 84	3.75 400	0.65 68	0.36 43	1.48 99	0.26 19	1.11 23	0.96 123	0.58 62	0.45 31	0.55 88	0.46 44	0.70 6	0.37 10	0.21 66	0.16 52	0.21 42	0.17 57	0.21 56	0.20 57

LiteMatch	0.67 59	0.84 491	0.89 8	0.80 194	0.39 90	1.60 115	0.68 249	0.96 15	0.91 96	0.62 96	0.43 23	0.56 94	1.40 412	0.71 11	1.10 357	0.28 268	0.16 52	0.29 314	0.22 242	0.29 240	0.37 425

4.5_new	0.67 59	0.46 84	1.11 84	0.63 42	0.78 355	1.97 153	0.51 140	2.18 170	0.78 47	0.73 141	0.90 140	0.42 32	0.49 59	0.81 50	0.49 93	0.21 66	0.14 11	0.26 212	0.19 152	0.22 80	0.20 57

4.5w-stereo	0.67 59	0.46 84	1.11 84	0.63 42	0.78 355	1.97 153	0.51 140	2.18 170	0.77 42	0.73 141	0.90 140	0.42 32	0.49 59	0.81 50	0.49 93	0.21 66	0.14 11	0.26 212	0.19 152	0.22 80	0.20 57

4w-stereo	0.67 59	0.49 131	1.07 46	0.63 42	0.75 341	1.63 122	0.44 109	2.23 183	0.77 42	0.56 47	0.92 148	0.40 21	0.82 213	1.08 137	0.53 118	0.18 29	0.13 1	0.25 166	0.18 107	0.19 10	0.20 57

Pro-Stereo	0.68 65	0.33 4	0.97 20	0.68 94	0.43 122	3.11 315	0.35 57	0.70 3	0.96 123	0.54 43	0.54 51	0.62 127	0.27 1	2.06 369	0.68 190	0.24 142	0.16 52	0.30 346	0.25 323	0.20 33	0.19 19

MatchStereo	0.68 65	0.46 84	1.93 251	0.67 90	0.28 10	0.98 27	0.33 42	2.01 144	1.69 374	0.48 8	1.02 175	0.47 48	0.59 103	0.91 86	0.58 145	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
dual_stereo	0.68 65	0.40 22	1.05 34	0.64 55	0.37 64	0.84 21	0.34 51	3.40 394	1.03 139	0.50 19	0.46 32	0.58 107	0.40 23	1.85 350	0.49 93	0.23 112	0.17 93	0.21 42	0.16 33	0.20 33	0.19 19

test410	0.69 68	0.47 109	1.19 116	0.63 42	0.71 326	3.65 440	0.26 19	1.73 101	0.70 25	0.50 19	0.50 38	0.49 56	0.51 69	0.74 26	0.58 145	0.16 7	0.17 93	0.23 79	0.16 33	0.23 91	0.25 200

testmc14	0.69 68	0.35 7	1.15 106	0.75 155	0.33 26	3.17 324	0.41 89	1.63 86	0.96 123	0.55 44	0.73 87	0.88 238	0.57 93	0.76 32	0.48 84	0.21 66	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.21 56	0.19 19

3.25w_new	0.69 68	0.46 84	1.10 76	0.61 23	0.61 267	2.23 191	0.51 140	2.45 227	0.90 90	0.63 104	0.78 101	0.47 48	0.71 154	0.78 39	0.50 100	0.17 14	0.14 11	0.20 21	0.17 57	0.20 33	0.20 57

3.25w	0.69 68	0.46 84	1.10 76	0.61 23	0.61 267	2.23 191	0.51 140	2.45 227	0.90 90	0.63 104	0.78 101	0.47 48	0.71 154	0.79 41	0.50 100	0.17 14	0.14 11	0.20 21	0.17 57	0.20 33	0.20 57

over-6	0.70 72	0.55 202	1.26 147	0.67 90	0.25 5	2.15 182	0.44 109	2.25 187	0.81 64	0.50 19	0.54 51	0.50 58	0.68 146	1.68 316	0.40 19	0.34 431	0.17 93	0.21 42	0.16 33	0.28 218	0.18 7

asd	0.70 72	0.45 72	1.10 76	0.67 90	0.90 424	2.88 269	0.43 104	1.64 89	0.79 51	0.68 120	0.88 129	0.43 34	0.74 168	0.85 66	0.49 93	0.19 40	0.13 1	0.24 125	0.17 57	0.22 80	0.20 57

IGEV	0.70 72	0.36 8	1.07 46	0.71 118	1.31 558	2.82 260	0.41 89	1.76 106	0.98 129	0.73 141	0.71 83	0.35 4	0.42 29	0.90 81	0.42 36	0.18 29	0.18 148	0.22 61	0.18 107	0.18 1	0.20 57

LG-G_1	0.70 72	0.40 22	1.12 87	0.71 118	0.30 13	2.80 256	0.40 82	2.21 177	0.78 47	0.59 75	0.55 54	0.51 62	0.58 98	1.24 198	0.49 93	0.24 142	0.18 148	0.23 79	0.15 11	0.21 56	0.21 105

LG-G	0.70 72	0.40 22	1.12 87	0.71 118	0.30 13	2.80 256	0.40 82	2.21 177	0.78 47	0.59 75	0.55 54	0.51 62	0.58 98	1.24 198	0.49 93	0.24 142	0.18 148	0.23 79	0.15 11	0.21 56	0.21 105

DEFOM-Stereo	0.70 72	0.46 84	1.13 96	0.72 133	0.48 175	3.40 375	0.44 109	0.90 12	0.77 42	0.86 214	0.58 60	0.45 43	0.43 32	1.76 330	0.43 46	0.24 142	0.18 148	0.22 61	0.16 33	0.21 56	0.20 57

3w_stereo	0.71 78	0.47 109	1.14 103	0.65 68	0.39 90	1.73 130	0.68 249	2.79 304	0.79 51	0.67 118	0.84 116	0.37 12	1.02 291	1.03 125	0.56 133	0.18 29	0.14 11	0.23 79	0.18 107	0.20 33	0.22 142

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.72 79	0.71 402	1.42 192	0.66 78	0.45 142	2.46 218	0.41 89	1.28 35	0.96 123	0.75 150	0.39 12	0.52 68	0.48 52	1.35 231	0.70 207	0.31 369	0.22 324	0.34 458	0.24 300	0.43 496	0.33 372

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.72 79	0.46 84	1.10 76	0.68 94	1.36 575	1.59 113	0.77 327	1.42 54	1.19 163	0.74 146	0.93 151	0.70 167	0.93 258	0.67 4	0.42 36	0.23 112	0.18 148	0.24 125	0.19 152	0.26 171	0.23 165

DispViT+	0.72 79	0.38 12	1.20 126	0.54 5	2.17 700	0.92 24	0.33 42	2.05 151	1.43 220	0.62 96	0.50 38	0.45 43	0.51 69	1.52 274	0.56 133	0.24 142	0.18 148	0.19 10	0.14 2	0.19 10	0.21 105

252Zero-FE	0.72 79	0.46 84	1.08 61	1.01 382	0.41 107	1.27 64	0.22 4	1.79 112	1.03 139	2.52 601	1.24 243	0.32 2	0.41 26	1.03 125	0.45 64	0.21 66	0.17 93	0.20 21	0.17 57	0.20 33	0.20 57

aanet-new-40k	0.73 83	0.59 258	1.25 145	0.75 155	1.49 606	1.42 89	0.96 482	1.95 137	0.84 78	0.52 28	1.06 197	0.51 62	0.76 179	0.85 66	0.47 80	0.18 29	0.15 25	0.24 125	0.18 107	0.26 171	0.22 142

VMStereo-Base	0.73 83	0.44 66	1.48 203	0.61 23	0.35 38	1.71 127	0.43 104	1.30 37	1.40 208	0.84 206	1.07 200	0.92 254	0.73 162	1.26 205	0.73 220	0.24 142	0.23 355	0.24 125	0.18 107	0.24 109	0.24 184

4.25_new	0.73 83	0.46 84	1.08 61	0.71 118	0.97 444	2.52 224	0.58 180	2.28 195	0.93 114	0.57 56	0.94 156	0.40 21	0.65 130	0.87 68	0.50 100	0.17 14	0.13 1	0.25 166	0.17 57	0.19 10	0.20 57

4.5w_new	0.73 83	0.46 84	1.08 61	0.71 118	0.97 444	2.52 224	0.58 180	2.28 195	0.93 114	0.57 56	0.94 156	0.40 21	0.65 130	0.87 68	0.50 100	0.17 14	0.13 1	0.25 166	0.17 57	0.19 10	0.20 57

4.25w-stereo	0.73 83	0.46 84	1.08 61	0.71 118	0.97 444	2.52 224	0.58 180	2.28 195	0.93 114	0.57 56	0.94 156	0.40 21	0.65 130	0.87 68	0.50 100	0.17 14	0.13 1	0.25 166	0.17 57	0.19 10	0.20 57

aanet-new-16k	0.74 88	0.51 144	1.56 215	0.73 142	0.37 64	2.14 181	0.88 425	2.01 144	0.91 96	0.56 47	0.91 145	0.70 167	0.96 265	0.76 32	0.54 124	0.20 54	0.15 25	0.23 79	0.18 107	0.26 171	0.21 105

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.74 88	0.45 72	1.13 96	0.69 102	0.77 351	1.77 134	0.88 425	2.04 150	1.47 240	0.61 87	1.04 186	0.61 120	0.79 199	0.89 80	0.43 46	0.21 66	0.18 148	0.23 79	0.18 107	0.25 136	0.28 279

Foundation-i1c-attn	0.74 88	0.38 12	1.05 34	0.71 118	0.35 38	0.95 26	0.67 238	2.42 217	1.68 366	0.77 170	0.88 129	0.76 199	1.25 377	1.38 242	0.48 84	0.23 112	0.17 93	0.21 42	0.17 57	0.20 33	0.21 105

Foundation-i1b	0.74 88	0.38 12	1.05 34	0.69 102	0.43 122	0.94 25	0.66 234	2.52 242	1.67 363	0.83 202	0.81 109	1.03 278	1.08 325	1.13 153	0.48 84	0.23 112	0.16 52	0.21 42	0.18 107	0.20 33	0.19 19

GREAT-IGEV	0.74 88	0.54 190	1.86 243	1.10 443	0.44 133	2.44 215	0.34 51	1.37 47	1.51 269	0.48 8	0.86 125	0.51 62	0.60 110	1.07 136	0.45 64	0.22 93	0.17 93	0.21 42	0.17 57	0.23 91	0.25 200
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FSD	0.75 93	0.64 328	1.23 135	0.76 174	0.60 262	0.77 17	0.67 238	1.57 72	0.68 19	0.72 138	0.62 66	1.02 276	0.72 157	0.81 50	0.73 220	0.59 631	0.54 648	0.57 640	0.54 642	0.57 573	0.55 568

FlowAnything_test	0.75 93	0.60 277	1.18 113	0.82 211	0.58 256	2.29 199	0.66 234	1.38 48	0.80 55	1.03 254	0.76 95	0.63 134	0.49 59	0.84 64	0.91 304	0.31 369	0.27 455	0.40 538	0.48 616	0.31 291	0.30 323

qwe	0.75 93	0.45 72	1.10 76	0.67 90	1.06 481	2.49 221	0.45 115	2.57 257	0.90 90	0.71 133	0.83 114	0.43 34	0.48 52	1.10 141	0.64 168	0.17 14	0.14 11	0.24 125	0.16 33	0.21 56	0.20 57

2.25w	0.75 93	0.47 109	1.09 70	0.69 102	0.65 293	2.28 197	0.40 82	2.42 217	0.80 55	0.73 141	1.03 181	0.40 21	0.81 209	1.24 198	0.80 250	0.16 7	0.15 25	0.21 42	0.17 57	0.19 10	0.21 105

2.5w	0.75 93	0.44 66	1.06 42	0.66 78	0.69 319	2.39 208	0.56 165	2.77 295	0.82 70	0.63 104	0.88 129	0.37 12	0.75 171	1.36 234	0.50 100	0.18 29	0.14 11	0.22 61	0.17 57	0.19 10	0.21 105

2.75w_new	0.75 93	0.45 72	1.10 76	0.65 68	0.62 277	2.45 217	0.56 165	2.75 292	0.74 38	0.78 174	0.73 87	0.38 16	0.92 255	1.04 130	0.66 181	0.17 14	0.14 11	0.22 61	0.17 57	0.18 1	0.19 19

3.75w	0.75 93	0.47 109	1.09 70	0.63 42	1.10 499	2.61 238	0.53 150	2.46 230	0.97 128	0.62 96	0.80 104	0.40 21	0.66 137	1.11 143	0.48 84	0.19 40	0.13 1	0.23 79	0.18 107	0.20 33	0.21 105

2w_stereo	0.75 93	0.46 84	1.08 61	0.68 94	0.56 234	2.00 156	0.61 196	2.87 316	0.83 74	0.93 229	0.93 151	0.36 5	1.13 342	0.90 81	0.61 156	0.17 14	0.13 1	0.23 79	0.17 57	0.20 33	0.21 105

RAStereo	0.75 93	0.52 152	2.86 355	0.58 11	0.62 277	1.19 52	0.32 39	1.81 114	0.99 132	0.75 150	1.05 193	0.64 137	0.47 47	0.80 44	0.94 320	0.22 93	0.20 253	0.27 248	0.21 202	0.34 369	0.22 142

aanet-new-70k	0.76 102	0.59 258	1.16 108	0.70 108	0.39 90	2.40 210	0.79 342	2.39 210	0.71 27	0.59 75	0.84 116	0.48 54	0.81 209	1.61 297	0.53 118	0.19 40	0.16 52	0.25 166	0.17 57	0.24 109	0.20 57

GCAP-Stereo-DPT26K	0.76 102	0.51 144	2.13 283	0.72 133	0.38 83	2.35 204	0.99 498	1.82 115	0.80 55	0.68 120	0.88 129	0.56 94	0.64 122	0.87 68	0.55 129	0.23 112	0.16 52	0.25 166	0.20 179	0.24 109	0.20 57

aanet-new-22k	0.76 102	0.65 342	2.50 322	0.74 150	0.34 33	1.47 97	1.32 581	1.61 78	0.81 64	0.57 56	1.05 193	0.54 78	0.84 220	0.92 90	0.50 100	0.21 66	0.16 52	0.24 125	0.19 152	0.27 194	0.20 57

AdaDepth	0.76 102	0.45 72	1.41 191	0.70 108	1.27 550	3.12 317	0.43 104	1.02 20	0.94 119	0.63 104	0.91 145	0.43 34	0.58 98	1.41 248	0.48 84	0.18 29	0.21 292	0.23 79	0.19 152	0.25 136	0.26 236

MLG-Stereo_test2	0.76 102	0.40 22	1.07 46	0.64 55	0.82 378	3.49 400	0.23 5	1.69 98	2.14 482	0.62 96	0.32 7	0.67 154	0.33 8	1.14 158	0.37 10	0.23 112	0.19 198	0.23 79	0.16 33	0.19 10	0.20 57

AIO_test	0.76 102	0.47 109	1.31 161	0.81 198	0.70 323	1.36 82	0.88 425	1.40 51	1.45 226	0.55 44	0.95 161	1.81 420	0.58 98	1.16 169	0.46 75	0.27 223	0.17 93	0.24 125	0.19 152	0.24 109	0.21 105

fffft	0.76 102	0.47 109	1.28 156	0.82 211	0.54 220	1.51 103	0.80 353	2.09 159	1.18 159	0.63 104	0.84 116	0.59 112	0.55 83	1.80 336	0.85 267	0.19 40	0.18 148	0.27 248	0.20 179	0.26 171	0.24 184
1: 1. 1
ours_stereo	0.76 102	0.64 328	1.40 190	0.86 260	0.61 267	1.12 36	0.57 170	1.63 86	1.20 165	0.72 138	1.43 312	0.70 167	0.62 115	1.56 279	0.58 145	0.25 170	0.18 148	0.26 212	0.21 202	0.29 240	0.31 336

AIO-Stereo	0.76 102	0.54 190	1.07 46	0.73 142	0.40 100	1.28 71	0.82 370	2.26 190	1.49 256	0.70 127	1.58 354	0.89 241	0.45 39	1.03 125	0.55 129	0.24 142	0.18 148	0.25 166	0.20 179	0.26 171	0.21 105

GLC_STEREO	0.76 102	0.52 152	1.12 87	0.83 224	0.33 26	1.86 143	0.82 370	1.46 58	1.38 202	0.95 236	1.04 186	0.68 156	0.72 157	0.97 106	0.80 250	0.23 112	0.25 423	0.32 403	0.25 323	0.32 326	0.30 323

MCSU-Stereo	0.77 112	0.37 10	1.22 132	0.76 174	0.30 13	3.96 524	0.47 126	1.40 51	1.07 148	0.81 186	0.96 164	1.00 272	0.41 26	0.99 115	0.56 133	0.21 66	0.16 52	0.21 42	0.14 2	0.20 33	0.19 19

aanet-new-60k	0.77 112	0.64 328	1.98 259	0.73 142	0.49 185	2.10 177	0.87 418	2.24 185	0.85 81	0.56 47	0.77 98	0.61 120	0.66 137	1.20 187	0.48 84	0.18 29	0.15 25	0.25 166	0.17 57	0.23 91	0.22 142

aanet-new-36k	0.77 112	0.54 190	1.39 185	0.72 133	0.32 22	2.92 279	0.60 191	2.21 177	0.87 85	0.55 44	1.12 210	0.56 94	0.87 231	0.98 109	0.48 84	0.19 40	0.15 25	0.25 166	0.17 57	0.26 171	0.21 105

aanet-new-28k	0.77 112	0.58 248	2.64 340	0.78 186	0.39 90	1.97 153	1.05 523	1.72 100	0.79 51	0.58 62	1.10 206	0.54 78	0.78 194	0.70 6	0.44 57	0.20 54	0.15 25	0.25 166	0.19 152	0.29 240	0.21 105

aanet-new-14k	0.77 112	0.50 136	1.32 166	0.81 198	0.37 64	1.73 130	1.01 506	2.24 185	0.80 55	0.79 178	1.30 265	0.46 45	1.29 383	1.03 125	0.57 139	0.21 66	0.16 52	0.24 125	0.18 107	0.28 218	0.22 142

asda	0.77 112	0.46 84	1.10 76	0.64 55	0.82 378	3.33 362	0.49 133	2.40 212	0.81 64	0.63 104	0.80 104	0.44 39	0.85 224	0.88 74	0.60 152	0.17 14	0.13 1	0.24 125	0.17 57	0.20 33	0.20 57

3.5w_stereo	0.77 112	0.53 170	1.09 70	0.65 68	0.72 329	2.52 224	0.51 140	2.43 222	0.80 55	0.76 165	1.20 228	0.43 34	0.66 137	1.23 195	0.73 220	0.17 14	0.13 1	0.23 79	0.17 57	0.20 33	0.21 105

MLG-Stereo	0.77 112	0.39 18	1.04 29	0.64 55	0.41 107	3.01 298	0.31 30	1.89 125	2.92 634	0.47 6	0.29 6	0.66 149	0.47 47	1.35 231	0.39 16	0.20 54	0.18 148	0.24 125	0.16 33	0.19 10	0.20 57

mms	0.77 112	0.68 374	1.17 112	0.83 224	0.71 326	1.41 87	0.67 238	1.61 78	1.12 153	0.77 170	1.37 295	0.63 134	0.54 82	1.75 329	0.63 165	0.24 142	0.19 198	0.26 212	0.21 202	0.31 291	0.34 389

RSM++	0.77 112	0.51 144	1.08 61	0.95 339	0.42 116	1.52 107	0.71 272	2.11 161	1.40 208	0.80 182	1.23 240	0.90 246	0.59 103	1.14 158	0.69 201	0.24 142	0.19 198	0.25 166	0.21 202	0.28 218	0.20 57

aanet-new-24k	0.78 122	0.59 258	1.59 219	0.72 133	0.84 397	2.43 213	0.98 496	1.99 141	0.69 22	0.62 96	1.25 251	0.60 115	0.75 171	0.82 54	0.55 129	0.21 66	0.15 25	0.25 166	0.19 152	0.26 171	0.21 105

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.78 122	0.45 72	1.12 87	0.71 118	1.00 465	2.05 167	0.87 418	2.25 187	1.18 159	0.56 47	0.74 92	0.44 39	1.03 292	0.81 50	0.41 29	0.21 66	0.19 198	0.23 79	0.18 107	0.27 194	0.91 654

Foundation-i1a	0.78 122	0.38 12	1.07 46	0.71 118	0.33 26	0.91 23	0.63 216	2.42 217	1.93 431	0.93 229	0.73 87	0.95 264	1.22 368	1.66 309	0.57 139	0.24 142	0.17 93	0.20 21	0.17 57	0.19 10	0.22 142

water-stereo	0.78 122	0.45 72	1.94 252	0.79 191	0.48 175	2.36 205	0.47 126	1.53 67	1.09 151	0.88 218	1.04 186	0.82 217	0.75 171	0.72 18	0.78 243	0.22 93	0.23 355	0.25 166	0.23 268	0.24 109	0.29 292

AIO_rvc	0.78 122	0.55 202	1.25 145	0.75 155	0.65 293	1.46 96	0.99 498	2.13 163	1.52 280	0.57 56	1.15 217	1.09 285	0.55 83	1.15 165	0.53 118	0.24 142	0.17 93	0.24 125	0.17 57	0.25 136	0.21 105

CASnet	0.78 122	0.51 144	1.29 159	0.81 198	0.29 12	1.28 71	0.74 296	1.51 62	1.89 425	1.64 346	1.09 203	0.65 143	0.64 122	0.91 86	0.76 237	0.29 299	0.17 93	0.41 550	0.31 476	0.32 326	0.19 19
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Replicate-Monster	0.79 128	1.36 621	2.08 279	0.70 108	0.52 206	2.05 167	0.34 51	1.92 132	0.82 70	1.03 254	0.60 63	0.48 54	0.52 72	1.28 212	0.39 16	0.19 40	0.14 11	0.19 10	0.16 33	0.22 80	0.78 637

AEACV	0.79 128	0.54 190	1.35 177	0.97 352	0.63 281	1.13 37	0.92 461	2.02 148	0.91 96	0.76 165	0.79 103	0.80 210	1.61 481	1.28 212	0.61 156	0.22 93	0.18 148	0.26 212	0.23 268	0.27 194	0.23 165

TS12	0.80 130	0.43 57	1.08 61	0.55 7	0.30 13	3.40 375	0.41 89	2.20 174	1.37 198	0.69 124	1.15 217	0.54 78	0.69 148	1.27 210	0.57 139	0.21 66	0.18 148	0.22 61	0.17 57	0.22 80	0.26 236

aanet-new-12k	0.80 130	0.44 66	1.68 226	0.81 198	0.31 18	3.00 295	0.97 487	2.65 277	0.78 47	0.69 124	0.55 54	0.58 107	0.77 184	0.99 115	0.54 124	0.21 66	0.14 11	0.24 125	0.19 152	0.26 171	0.22 142

GCAP-Stereo-cres-4k	0.80 130	0.50 136	1.52 207	0.71 118	1.26 547	2.61 238	0.93 464	1.85 119	0.80 55	0.62 96	1.15 217	0.66 149	0.76 179	0.88 74	0.54 124	0.23 112	0.16 52	0.24 125	0.18 107	0.26 171	0.21 105

Selective-IGEV-i32	0.80 130	0.52 152	1.05 34	0.75 155	0.61 267	1.30 74	0.82 370	2.61 272	1.41 212	0.82 189	1.64 374	0.71 179	0.62 115	1.23 195	0.64 168	0.22 93	0.19 198	0.24 125	0.18 107	0.25 136	0.20 57

Zero-FE251	0.80 130	0.75 442	1.71 228	0.88 272	0.70 323	2.59 235	0.45 115	1.38 48	0.83 74	1.79 383	0.61 65	0.73 189	0.81 209	0.82 54	0.61 156	0.29 299	0.23 355	0.27 248	0.19 152	0.20 33	0.20 57

MLG-Stereo_test1	0.80 130	0.39 18	1.02 26	0.65 68	1.20 533	3.14 320	0.29 28	1.59 76	3.05 649	0.50 19	0.24 1	0.67 154	0.43 32	1.33 227	0.40 19	0.21 66	0.18 148	0.23 79	0.15 11	0.19 10	0.20 57

SMoEStereo_RVC	0.80 130	0.53 170	1.12 87	0.92 310	0.44 133	2.41 212	0.79 342	1.49 61	1.16 155	0.70 127	1.12 210	0.64 137	0.64 122	1.69 318	0.87 281	0.22 93	0.16 52	0.31 379	0.22 242	0.26 171	0.25 200

fffy	0.80 130	0.59 258	1.56 215	1.00 375	0.47 166	1.27 64	0.76 312	1.90 128	1.02 137	0.75 150	1.35 288	0.83 219	0.72 157	1.70 322	0.62 161	0.23 112	0.19 198	0.27 248	0.21 202	0.28 218	0.32 351

rvit_stereo_0081	0.80 130	0.63 315	1.19 116	0.91 302	0.64 285	1.27 64	0.61 196	2.05 151	1.71 380	0.82 189	0.73 87	0.85 226	0.75 171	1.30 223	0.80 250	0.31 369	0.26 443	0.27 248	0.25 323	0.38 426	0.27 256

rvit_stereo_0082	0.80 130	0.63 315	1.19 116	0.91 302	0.64 285	1.27 64	0.61 196	2.05 151	1.71 380	0.82 189	0.73 87	0.85 226	0.75 171	1.30 223	0.80 250	0.31 369	0.26 443	0.27 248	0.25 323	0.38 426	0.27 256

RSM	0.80 130	0.50 136	1.08 61	0.83 224	0.51 193	1.31 76	0.77 327	2.28 195	1.43 220	0.82 189	1.44 313	1.22 317	0.62 115	1.17 176	0.63 165	0.22 93	0.18 148	0.24 125	0.19 152	0.27 194	0.20 57

MGS-Stereo	0.80 130	0.56 218	1.53 209	0.93 327	0.39 90	1.26 62	0.73 283	1.45 56	1.30 185	1.01 246	2.26 572	0.80 210	0.56 90	1.16 169	0.65 177	0.27 223	0.23 355	0.26 212	0.22 242	0.27 194	0.25 200

Selective-IGEV	0.80 130	0.52 152	1.05 34	0.75 155	0.61 267	1.31 76	0.82 370	2.60 271	1.41 212	0.82 189	1.64 374	0.71 179	0.62 115	1.22 191	0.64 168	0.22 93	0.19 198	0.24 125	0.18 107	0.25 136	0.20 57

aanet-new-32k	0.81 143	0.64 328	3.94 405	0.70 108	0.97 444	1.43 90	0.96 482	1.36 45	0.72 29	0.61 87	1.02 175	0.62 127	0.87 231	0.72 18	0.44 57	0.20 54	0.16 52	0.25 166	0.17 57	0.25 136	0.22 142

aanet-new-30k	0.81 143	0.64 328	3.91 404	0.70 108	0.97 444	1.43 90	0.96 482	1.36 45	0.72 29	0.61 87	1.02 175	0.62 127	0.87 231	0.72 18	0.44 57	0.20 54	0.16 52	0.25 166	0.17 57	0.25 136	0.22 142

DVStereo	0.81 143	0.60 277	1.51 206	1.01 382	0.59 259	1.34 80	0.51 140	1.56 70	1.08 150	1.26 289	1.24 243	0.77 202	0.87 231	1.79 335	0.72 217	0.23 112	0.24 392	0.22 61	0.21 202	0.25 136	0.23 165

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 143	1.13 575	1.23 135	0.97 352	0.57 246	0.81 20	0.43 104	3.49 403	0.84 78	0.73 141	0.95 161	0.44 39	1.17 359	1.45 260	0.60 152	0.26 195	0.18 148	0.24 125	0.17 57	0.30 268	0.19 19

rvit_stereo_0081_aga	0.81 143	0.75 442	1.84 242	0.72 133	0.73 334	1.21 54	0.63 216	1.92 132	1.39 204	0.87 217	0.80 104	0.79 208	0.69 148	1.27 210	0.69 201	0.35 453	0.29 484	0.26 212	0.25 323	0.40 443	0.27 256

aanet-new-10k	0.82 148	0.58 248	1.16 108	0.78 186	0.37 64	3.52 409	1.04 519	2.34 205	0.76 40	0.89 221	0.70 82	0.64 137	0.88 239	0.94 98	0.59 148	0.22 93	0.16 52	0.25 166	0.18 107	0.26 171	0.20 57

monsterstereo	0.82 148	0.50 136	1.26 147	0.77 181	1.41 593	2.54 231	0.40 82	3.14 345	0.71 27	0.70 127	1.11 208	0.41 29	0.39 21	1.50 269	0.50 100	0.19 40	0.16 52	0.22 61	0.16 33	0.21 56	0.17 1

monsters	0.82 148	0.58 248	1.16 108	0.76 174	1.52 614	2.92 279	0.40 82	2.66 280	0.72 29	0.66 115	0.84 116	0.38 16	0.41 26	1.84 344	0.48 84	0.20 54	0.16 52	0.20 21	0.16 33	0.19 10	0.19 19

castereo	0.82 148	0.70 388	1.04 29	0.85 251	0.50 190	1.29 73	0.91 447	3.22 356	1.20 165	0.83 202	1.24 243	0.72 182	0.91 251	1.00 118	0.67 186	0.26 195	0.16 52	0.25 166	0.20 179	0.24 109	0.21 105

MaDis-Stereo	0.82 148	0.66 355	1.53 209	0.65 68	1.87 680	1.24 59	0.36 59	2.13 163	1.27 180	0.67 118	0.75 93	0.88 238	0.70 151	1.15 165	1.07 350	0.29 299	0.23 355	0.26 212	0.20 179	0.31 291	0.22 142

UniTT-Stereo	0.82 148	0.47 109	2.63 338	0.96 345	1.19 525	0.78 19	0.39 71	1.12 24	1.54 296	1.19 280	1.26 253	0.51 62	0.64 122	1.13 153	1.03 341	0.30 342	0.20 253	0.24 125	0.21 202	0.40 443	0.25 200

ProNet	0.82 148	0.71 402	1.50 204	0.86 260	0.45 142	1.78 135	0.83 376	1.75 104	1.28 182	0.66 115	1.13 213	0.78 203	0.76 179	1.66 309	0.71 212	0.24 142	0.20 253	0.25 166	0.23 268	0.29 240	0.25 200

GEAStereo	0.84 155	0.48 120	1.09 70	0.85 251	0.45 142	4.54 656	0.83 376	1.88 122	0.91 96	0.75 150	0.89 136	0.53 73	0.80 206	0.92 90	0.53 118	0.30 342	0.19 198	0.27 248	0.19 152	0.28 218	0.19 19

aanet-new-90k	0.85 156	0.57 231	1.82 241	0.75 155	0.92 427	3.26 347	0.72 275	2.51 241	0.86 83	0.47 6	0.67 79	0.49 56	0.76 179	1.56 279	0.45 64	0.19 40	0.16 52	0.25 166	0.17 57	0.24 109	0.20 57

aanet-new-8k	0.85 156	0.52 152	1.68 226	0.77 181	0.37 64	3.21 332	1.02 512	2.57 257	0.85 81	0.59 75	0.94 156	0.54 78	1.05 305	0.90 81	0.67 186	0.22 93	0.17 93	0.23 79	0.18 107	0.24 109	0.21 105

VIP-Stereo	0.85 156	0.83 485	1.59 219	0.76 174	0.87 412	3.18 327	0.80 353	1.94 136	0.83 74	0.78 174	1.04 186	0.64 137	0.59 103	1.24 198	0.61 156	0.28 268	0.18 148	0.23 79	0.17 57	0.22 80	0.19 19

LG-Stereo	0.85 156	0.60 277	2.71 345	0.59 15	0.45 142	2.85 264	0.55 160	2.41 213	1.34 191	0.59 75	1.19 226	0.43 34	0.40 23	0.76 32	0.75 230	0.20 54	0.17 93	0.31 379	0.24 300	0.29 240	0.19 19

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.86 160	0.45 72	1.07 46	0.68 94	1.74 661	3.37 366	0.91 447	2.46 230	0.76 40	0.85 209	0.94 156	0.72 182	0.87 231	0.71 11	0.49 93	0.25 170	0.15 25	0.26 212	0.17 57	0.23 91	0.19 19

Foundation-i1	0.86 160	0.38 12	1.13 96	0.77 181	1.12 502	1.06 32	0.69 260	2.94 321	1.61 343	0.89 221	1.39 301	1.24 320	1.01 287	1.08 137	0.55 129	0.23 112	0.19 198	0.22 61	0.20 179	0.21 56	0.20 57

1w_stereo	0.86 160	0.42 46	1.07 46	0.72 133	0.81 368	3.00 295	0.67 238	3.28 368	0.75 39	0.74 146	1.32 276	0.37 12	1.37 404	0.92 90	0.68 190	0.16 7	0.14 11	0.20 21	0.16 33	0.19 10	0.22 142

rvit_stereo_0083	0.86 160	0.67 366	1.42 192	0.87 267	0.65 293	1.23 55	0.64 220	1.67 92	2.28 514	0.79 178	0.93 151	0.93 258	1.07 319	1.46 264	0.75 230	0.32 392	0.36 552	0.30 346	0.26 347	0.33 348	0.28 279

Occ-G	0.86 160	0.52 152	1.39 185	0.82 211	0.66 300	1.37 83	0.79 342	1.58 73	1.31 187	1.56 329	0.87 128	2.18 476	0.89 245	0.97 106	0.88 286	0.26 195	0.19 198	0.26 212	0.19 152	0.25 136	0.24 184

IGEVStereo-DCA	0.86 160	0.65 342	2.05 267	0.90 291	0.46 156	1.57 110	0.86 397	1.62 81	1.24 171	0.65 112	0.77 98	0.74 195	0.72 157	2.59 423	0.86 274	0.28 268	0.21 292	0.28 284	0.21 202	0.29 240	0.27 256

FAST (zero-shot)	0.87 166	0.59 258	1.18 113	0.91 302	2.13 698	2.08 172	0.73 283	1.75 104	1.41 212	0.61 87	0.84 116	0.52 68	0.84 220	1.22 191	0.59 148	0.38 493	0.62 669	0.26 212	0.26 347	0.30 268	0.25 200

111111	0.87 166	0.50 136	1.13 96	0.66 78	1.08 491	3.37 366	0.33 42	2.33 204	1.47 240	0.74 146	1.50 330	0.61 120	0.59 103	1.40 243	0.48 84	0.24 142	0.19 198	0.22 61	0.16 33	0.24 109	0.19 19

MoCha-V2	0.87 166	0.48 120	1.87 244	0.88 272	0.32 22	1.37 83	0.55 160	2.71 286	1.42 216	0.92 227	1.75 411	0.65 143	1.17 359	1.45 260	0.57 139	0.21 66	0.21 292	0.20 21	0.19 152	0.24 109	0.23 165

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.88 169	0.45 72	1.31 161	0.63 42	1.63 636	3.91 494	0.66 234	2.28 195	1.02 137	1.10 267	0.98 171	0.60 115	0.46 44	0.83 57	0.47 80	0.26 195	0.18 148	0.29 314	0.23 268	0.24 109	0.18 7

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.88 169	0.80 468	1.43 195	0.68 94	1.19 525	3.73 454	0.92 461	2.05 151	0.96 123	0.71 133	0.85 121	0.80 210	0.81 209	0.72 18	0.56 133	0.23 112	0.19 198	0.26 212	0.18 107	0.23 91	0.36 410

BStereo	0.88 169	0.73 420	4.10 408	0.80 194	0.51 193	1.13 37	0.72 275	2.57 257	1.00 134	0.85 209	0.57 58	0.72 182	0.48 52	1.01 120	0.90 295	0.26 195	0.22 324	0.24 125	0.29 437	0.25 136	0.25 200

GIP-stereo	0.88 169	0.50 136	1.34 172	1.32 556	0.94 436	2.90 272	0.42 98	3.41 395	1.06 147	0.63 104	0.76 95	0.90 246	0.76 179	0.91 86	0.52 114	0.27 223	0.18 148	0.25 166	0.16 33	0.25 136	0.19 19

WCG-NET	0.88 169	0.49 131	1.26 147	0.90 291	0.37 64	1.48 99	1.07 528	1.73 101	2.30 518	1.63 343	1.49 329	0.92 254	0.97 270	0.95 99	0.76 237	0.22 93	0.16 52	0.23 79	0.20 179	0.25 136	0.21 105

Pointernet	0.88 169	0.44 66	2.26 298	0.84 236	0.37 64	2.29 199	0.38 69	3.06 338	1.46 235	0.66 115	1.39 301	0.91 248	0.73 162	1.01 120	0.72 217	0.23 112	0.19 198	0.20 21	0.18 107	0.19 10	0.20 57

aanet-32k-new	0.89 175	0.90 510	2.17 288	0.75 155	0.62 277	3.41 380	0.99 498	2.09 159	0.72 29	0.53 34	1.13 213	0.66 149	0.96 265	1.04 130	0.52 114	0.21 66	0.15 25	0.24 125	0.18 107	0.25 136	0.20 57

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.89 175	0.46 84	1.19 116	0.64 55	1.71 654	3.95 514	0.69 260	2.43 222	1.04 142	1.05 256	0.90 140	0.61 120	0.44 37	0.80 44	0.52 114	0.28 268	0.19 198	0.31 379	0.24 300	0.24 109	0.19 19

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.89 175	0.46 84	1.34 172	0.62 32	1.70 652	3.95 514	0.67 238	2.36 207	1.05 145	1.05 256	0.90 140	0.60 115	0.42 29	0.80 44	0.46 75	0.27 223	0.18 148	0.29 314	0.23 268	0.24 109	0.18 7

gcap_with_dpt	0.89 175	0.45 72	1.28 156	0.64 55	1.61 632	3.93 502	0.67 238	2.41 213	1.01 136	1.18 278	0.96 164	0.60 115	0.45 39	0.76 32	0.44 57	0.26 195	0.18 148	0.29 314	0.23 268	0.25 136	0.18 7

gasm-f	0.89 175	0.49 131	1.30 160	0.85 251	0.44 133	4.42 633	0.95 474	1.88 122	0.91 96	0.75 150	1.46 316	0.53 73	0.88 239	0.88 74	0.57 139	0.30 342	0.19 198	0.27 248	0.19 152	0.28 218	0.19 19

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 175	0.47 109	2.08 279	0.76 174	0.73 334	3.91 494	0.41 89	2.07 157	1.07 148	0.77 170	0.89 136	0.64 137	0.86 226	0.95 99	0.77 242	0.26 195	0.18 148	0.26 212	0.19 152	0.32 326	0.32 351

SCV_C0	0.89 175	0.59 258	1.96 258	0.83 224	0.44 133	1.24 59	0.64 220	3.33 384	1.66 361	0.82 189	1.20 228	0.73 189	0.66 137	1.62 299	0.66 181	0.32 392	0.21 292	0.24 125	0.20 179	0.28 218	0.23 165

CAS++	0.89 175	0.64 328	1.46 197	0.81 198	0.51 193	1.24 59	0.86 397	3.44 396	1.46 235	1.14 274	1.29 263	0.62 127	0.58 98	1.13 153	0.59 148	0.34 431	0.30 499	0.34 458	0.26 347	0.41 467	0.29 292
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.89 175	0.46 84	1.19 116	0.64 55	1.71 654	3.95 514	0.69 260	2.43 222	1.04 142	1.05 256	0.90 140	0.61 120	0.44 37	0.80 44	0.52 114	0.28 268	0.19 198	0.31 379	0.24 300	0.24 109	0.19 19

GEAR-Net	0.90 184	0.53 170	1.32 166	0.94 334	0.45 142	1.27 64	1.01 506	3.32 377	1.55 304	0.82 189	1.34 284	0.86 231	1.09 328	1.16 169	0.89 290	0.33 412	0.19 198	0.23 79	0.19 152	0.29 240	0.22 142

NLSM3	0.90 184	0.46 84	1.19 116	0.62 32	1.30 555	3.19 330	0.45 115	2.81 308	1.27 180	0.78 174	0.95 161	0.55 88	1.03 292	1.14 158	0.87 281	0.20 54	0.15 25	0.26 212	0.22 242	0.24 109	0.23 165

DDF-Stereo	0.90 184	0.53 170	1.16 108	0.88 272	1.31 558	1.59 113	0.86 397	2.26 190	0.79 51	0.48 8	0.63 68	0.54 78	0.73 162	2.97 443	1.03 341	0.39 509	0.17 93	0.24 125	0.18 107	1.06 667	0.29 292

IGEV-RUCA	0.90 184	0.53 170	1.05 34	0.81 198	0.74 339	3.89 491	0.80 353	1.92 132	1.41 212	0.96 241	0.71 83	0.70 167	0.73 162	1.30 223	0.68 190	0.29 299	0.20 253	0.25 166	0.19 152	0.43 496	0.34 389

gcap-zeroshot	0.90 184	0.46 84	1.36 179	0.64 55	1.71 654	3.95 514	0.68 249	2.49 234	0.98 129	1.05 256	0.85 121	0.62 127	0.43 32	0.79 41	0.51 111	0.27 223	0.19 198	0.30 346	0.24 300	0.24 109	0.19 19

IGEV++	0.90 184	0.58 248	1.32 166	0.94 334	0.45 142	1.27 64	1.00 503	3.32 377	1.55 304	0.82 189	1.34 284	0.86 231	1.09 328	1.16 169	0.89 290	0.33 412	0.18 148	0.23 79	0.19 152	0.29 240	0.22 142

testlalala	0.90 184	0.46 84	1.36 179	0.64 55	1.71 654	3.95 514	0.68 249	2.49 234	0.98 129	1.05 256	0.85 121	0.62 127	0.43 32	0.79 41	0.51 111	0.27 223	0.19 198	0.30 346	0.24 300	0.24 109	0.19 19

GELT-Stereo	0.91 191	0.54 190	1.21 131	0.59 15	1.81 674	3.45 389	0.49 133	2.77 295	1.17 157	0.93 229	0.59 62	0.81 215	0.66 137	1.13 153	0.75 230	0.17 14	0.16 52	0.23 79	0.21 202	0.27 194	0.22 142

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.91 191	1.57 642	2.54 325	0.69 102	1.41 593	2.08 172	0.83 376	2.11 161	1.38 202	0.65 112	0.75 93	0.66 149	0.64 122	0.72 18	0.40 19	0.23 112	0.19 198	0.24 125	0.18 107	0.33 348	0.54 562

trnet	0.91 191	0.48 120	1.46 197	0.62 32	0.31 18	4.40 628	0.41 89	2.20 174	1.53 287	0.94 232	1.14 215	0.88 238	0.89 245	1.09 140	0.71 212	0.27 223	0.19 198	0.22 61	0.15 11	0.21 56	0.19 19

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 194	0.73 420	1.42 192	0.92 310	1.08 491	2.97 294	0.53 150	1.77 110	1.39 204	1.16 276	1.54 342	0.58 107	0.65 130	1.03 125	0.84 264	0.25 170	0.23 355	0.30 346	0.24 300	0.43 496	0.29 292

CREStereo	0.92 194	0.53 170	1.45 196	0.61 23	0.34 33	4.42 633	0.40 82	2.21 177	1.54 296	0.94 232	1.12 210	0.87 234	0.87 231	1.12 149	0.72 217	0.28 268	0.19 198	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
PSi22	0.93 196	0.71 402	1.23 135	1.00 375	0.36 43	1.73 130	0.36 59	3.46 398	1.44 223	0.98 243	1.39 301	1.16 300	0.64 122	1.95 360	0.75 230	0.19 40	0.17 93	0.21 42	0.17 57	0.34 369	0.35 403

castereo++	0.93 196	0.56 218	1.26 147	0.92 310	0.73 334	2.48 219	1.00 503	2.99 327	1.03 139	0.68 120	1.41 309	1.92 437	0.59 103	1.26 205	0.44 57	0.25 170	0.19 198	0.28 284	0.19 152	0.23 91	0.23 165

IGEV-Stereo++	0.93 196	0.44 66	1.08 61	0.70 108	1.20 533	3.87 489	0.33 42	3.36 387	1.43 220	0.75 150	1.17 223	0.68 156	1.04 300	0.95 99	0.42 36	0.22 93	0.16 52	0.23 79	0.17 57	0.24 109	0.20 57

GCAP-Stereo	0.93 196	0.68 374	1.35 177	0.85 251	0.41 107	3.61 433	0.52 149	2.20 174	1.50 262	1.11 271	1.04 186	1.17 303	0.84 220	1.11 143	0.71 212	0.25 170	0.20 253	0.27 248	0.18 107	0.28 218	0.23 165

aanet-new	0.94 200	0.56 218	2.97 359	0.71 118	1.41 593	2.86 266	1.03 515	1.99 141	0.82 70	0.59 75	0.93 151	0.58 107	1.30 387	1.18 184	0.50 100	0.22 93	0.17 93	0.24 125	0.17 57	0.25 136	0.22 142

depthmonostereo	0.94 200	0.71 402	2.39 313	0.85 251	0.54 220	2.21 190	0.53 150	1.83 116	1.17 157	0.95 236	1.09 203	0.99 269	0.97 270	2.37 398	0.68 190	0.23 112	0.27 455	0.22 61	0.20 179	0.25 136	0.26 236

StereoAnything_RVC	0.94 200	2.66 687	2.20 289	0.76 174	0.34 33	1.18 49	0.39 71	2.31 201	0.69 22	0.51 25	0.34 9	0.32 2	0.89 245	1.57 283	0.35 3	0.32 392	0.16 52	0.23 79	0.15 11	3.31 713	0.18 7

rvit_stereo_0080	0.94 200	0.72 409	2.56 327	0.64 55	0.59 259	1.90 145	0.75 307	2.71 286	1.40 208	0.91 224	1.04 186	0.85 226	0.82 213	1.14 158	0.78 243	0.35 453	0.29 484	0.25 166	0.27 377	0.45 516	0.29 292

IGEV-Stereo+	0.94 200	0.47 109	1.19 116	0.86 260	2.02 694	1.40 86	0.39 71	1.17 29	0.88 87	0.61 87	0.44 29	0.47 48	0.79 199	2.14 380	0.42 36	0.27 223	0.19 198	0.22 61	0.17 57	2.26 706	2.41 711

whm_eth	0.94 200	0.72 409	2.56 327	0.64 55	0.59 259	1.90 145	0.75 307	2.71 286	1.40 208	0.91 224	1.04 186	0.85 226	0.82 213	1.14 158	0.78 243	0.35 453	0.29 484	0.25 166	0.27 377	0.45 516	0.29 292

LoS_RVC	0.94 200	1.30 609	1.31 161	0.84 236	1.63 636	2.02 158	0.59 186	1.51 62	1.36 197	0.81 186	1.33 278	0.84 221	0.88 239	1.36 234	0.73 220	0.21 66	0.17 93	0.20 21	0.14 2	0.20 33	1.45 688

LoS	0.94 200	0.52 152	1.88 245	0.86 260	0.36 43	4.15 571	0.51 140	2.18 170	1.45 226	0.97 242	0.88 129	0.62 127	0.79 199	1.59 289	0.86 274	0.26 195	0.19 198	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.
zero-FE	0.95 208	0.52 152	2.63 338	0.86 260	1.27 550	1.41 87	0.86 397	2.27 192	0.73 36	0.50 19	0.64 69	0.54 78	0.78 194	2.70 431	1.02 338	0.35 453	0.17 93	0.24 125	0.18 107	1.03 663	0.29 292

SCV	0.95 208	0.63 315	1.38 183	1.70 656	0.41 107	1.23 55	0.89 433	3.53 414	1.57 318	0.61 87	1.54 342	0.93 258	0.77 184	1.66 309	0.66 181	0.36 468	0.20 253	0.25 166	0.19 152	0.29 240	0.25 200

WCG-NET（raft）	0.95 208	0.55 202	1.20 126	0.84 236	0.31 18	1.44 93	1.01 506	1.55 69	2.37 539	1.64 346	1.42 311	2.38 499	1.01 287	1.29 217	0.76 237	0.22 93	0.19 198	0.22 61	0.20 179	0.25 136	0.21 105

anonymousdsp	0.95 208	0.69 377	1.27 154	0.83 224	0.52 206	4.54 656	0.84 383	1.76 106	1.24 171	0.76 165	1.06 197	0.78 203	0.77 184	1.67 314	0.69 201	0.27 223	0.17 93	0.29 314	0.21 202	0.31 291	0.26 236

IGEV-Stereo	0.95 208	0.69 377	1.27 154	0.84 236	0.52 206	4.54 656	0.84 383	1.76 106	1.24 171	0.75 150	1.06 197	0.79 208	0.77 184	1.68 316	0.69 201	0.27 223	0.17 93	0.29 314	0.21 202	0.31 291	0.26 236
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GSStereo	0.96 213	0.48 120	1.09 70	0.97 352	0.45 142	4.54 656	0.83 376	3.32 377	1.37 198	0.75 150	0.89 136	0.76 199	0.80 206	0.92 90	0.53 118	0.26 195	0.18 148	0.26 212	0.20 179	0.28 218	0.21 105

tt45	0.96 213	0.48 120	1.19 116	0.89 281	0.66 300	3.91 494	0.76 312	1.90 128	1.26 179	0.70 127	1.30 265	0.71 179	0.63 119	2.59 423	0.74 227	0.22 93	0.17 93	0.28 284	0.23 268	0.27 194	0.27 256

DF	0.97 215	0.56 218	1.59 219	0.93 327	0.51 193	1.13 37	0.97 487	4.39 664	1.44 223	0.95 236	1.59 358	1.01 274	0.57 93	1.62 299	0.75 230	0.32 392	0.22 324	0.25 166	0.19 152	0.25 136	0.25 200

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.97 215	1.76 655	2.51 323	0.69 102	1.40 585	2.95 291	0.99 498	2.18 170	1.04 142	0.68 120	0.80 104	0.69 163	0.64 122	0.87 68	0.40 19	0.23 112	0.19 198	0.25 166	0.21 202	0.30 268	0.64 603

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.97 215	0.41 33	3.72 397	0.63 42	0.80 362	1.51 103	0.84 383	1.84 117	1.51 269	0.82 189	1.00 172	0.70 167	1.00 281	0.75 28	0.41 29	0.23 112	0.18 148	0.24 125	0.18 107	0.43 496	2.30 707

MSCF	0.97 215	0.82 481	1.26 147	0.88 272	0.40 100	3.17 324	0.88 425	2.79 304	1.39 204	1.32 293	1.19 226	0.58 107	1.33 392	1.28 212	0.64 168	0.25 170	0.19 198	0.25 166	0.25 323	0.28 218	0.32 351

999	0.97 215	0.48 120	1.24 143	1.03 402	0.64 285	3.25 345	0.92 461	1.40 51	1.39 204	0.71 133	1.68 388	0.70 167	0.66 137	3.03 446	0.89 290	0.23 112	0.19 198	0.25 166	0.21 202	0.25 136	0.29 292

GCAPDPT-zeroshot4090	0.97 215	0.41 33	3.70 396	0.63 42	0.80 362	1.51 103	0.84 383	1.84 117	1.51 269	0.82 189	1.00 172	0.70 167	1.00 281	0.75 28	0.41 29	0.23 112	0.18 148	0.24 125	0.18 107	0.43 496	2.30 707

DA	0.98 221	0.46 84	1.34 172	0.92 310	0.43 122	4.34 616	0.85 392	2.79 304	1.35 194	0.82 189	1.30 265	0.89 241	1.08 325	1.11 143	0.56 133	0.30 342	0.18 148	0.24 125	0.18 107	0.25 136	0.23 165

GGEV	0.98 221	0.46 84	1.34 172	0.92 310	0.43 122	4.34 616	0.85 392	2.79 304	1.35 194	0.82 189	1.30 265	0.89 241	1.08 325	1.11 143	0.56 133	0.30 342	0.18 148	0.24 125	0.18 107	0.25 136	0.23 165

ff7	0.98 221	0.69 377	2.05 267	0.84 236	0.52 206	4.55 661	0.86 397	1.62 81	1.24 171	0.75 150	1.03 181	0.70 167	0.77 184	1.84 344	0.68 190	0.27 223	0.17 93	0.29 314	0.21 202	0.31 291	0.27 256

ffff	0.98 221	0.69 377	2.05 267	0.84 236	0.52 206	4.55 661	0.86 397	1.62 81	1.24 171	0.75 150	1.03 181	0.70 167	0.77 184	1.84 344	0.68 190	0.27 223	0.17 93	0.29 314	0.21 202	0.31 291	0.27 256

11t	0.98 221	0.69 377	2.05 267	0.84 236	0.52 206	4.55 661	0.86 397	1.62 81	1.24 171	0.75 150	1.03 181	0.70 167	0.77 184	1.84 344	0.68 190	0.27 223	0.17 93	0.29 314	0.21 202	0.31 291	0.27 256

MIF-Stereo (partial)	0.98 221	0.55 202	2.83 352	0.71 118	1.03 471	1.08 34	0.49 133	2.55 253	1.66 361	0.79 178	1.20 228	0.80 210	0.90 248	1.61 297	1.56 483	0.36 468	0.24 392	0.33 439	0.25 323	0.40 443	0.28 279

ccc-4	0.98 221	0.69 377	2.05 267	0.84 236	0.52 206	4.55 661	0.86 397	1.62 81	1.24 171	0.75 150	1.03 181	0.70 167	0.77 184	1.84 344	0.68 190	0.27 223	0.17 93	0.29 314	0.21 202	0.31 291	0.27 256

CroCo-Stereo	0.98 221	0.87 504	3.44 382	0.87 267	0.53 217	0.49 4	0.50 136	3.99 532	1.49 256	0.81 186	1.25 251	1.00 272	0.75 171	1.10 141	1.09 356	0.24 142	0.21 292	0.24 125	0.19 152	0.35 390	0.27 256
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
SCION-M(vits-remse)	0.99 229	0.43 57	7.79 451	1.05 406	0.82 378	1.13 37	0.39 71	2.57 257	0.92 104	0.58 62	0.64 69	0.36 5	0.36 14	0.93 95	0.43 46	0.38 493	0.27 455	0.20 21	0.17 57	0.21 56	0.19 19

CroCo-Stereo Lap2	0.99 229	0.89 508	2.55 326	0.99 366	1.80 672	0.54 5	0.46 120	3.10 342	1.24 171	1.07 262	1.21 233	1.05 283	0.78 194	1.26 205	1.08 353	0.27 223	0.23 355	0.27 248	0.21 202	0.43 496	0.34 389

PMTNet	0.99 229	0.48 120	1.73 230	0.62 32	0.56 234	4.20 598	0.43 104	1.88 122	1.58 322	1.00 245	1.05 193	0.78 203	0.98 277	1.50 269	0.85 267	1.21 693	0.20 253	0.23 79	0.15 11	0.22 80	0.19 19

GASTEREO	1.00 232	0.98 542	1.23 135	0.90 291	0.40 100	3.40 375	0.88 425	2.77 295	1.44 223	1.39 311	1.30 265	0.55 88	1.35 398	1.33 227	0.64 168	0.25 170	0.19 198	0.25 166	0.25 323	0.25 136	0.31 336

rvit_0105_6	1.00 232	0.93 522	2.21 291	0.92 310	0.55 229	1.52 107	0.79 342	2.41 213	2.96 638	0.76 165	0.72 86	1.02 276	0.75 171	1.42 251	0.81 255	0.40 517	0.43 606	0.34 458	0.31 476	0.43 496	0.34 389

rvit_stereo_ft	1.00 232	0.87 504	3.55 386	0.97 352	0.66 300	1.06 32	0.80 353	2.78 299	1.67 363	0.78 174	0.96 164	0.95 264	1.14 349	1.06 132	0.90 295	0.32 392	0.24 392	0.27 248	0.28 406	0.39 438	0.27 256

SMOE	1.01 235	0.55 202	1.47 202	0.81 198	0.47 166	2.40 210	1.30 578	1.89 125	1.31 187	1.36 302	1.73 404	1.05 283	1.36 401	1.23 195	1.13 368	0.43 550	0.24 392	0.59 645	0.29 437	0.32 326	0.32 351

MyStereo07	1.01 235	0.80 468	1.26 147	1.00 375	1.04 475	3.95 514	0.95 474	2.07 157	1.42 216	0.75 150	1.22 236	0.68 156	0.91 251	1.63 304	0.67 186	0.24 142	0.24 392	0.34 458	0.26 347	0.41 467	0.37 425

CES	1.01 235	0.55 202	1.74 233	0.92 310	2.15 699	2.15 182	0.50 136	2.01 144	1.45 226	0.76 165	1.02 175	0.61 120	0.47 47	1.29 217	0.79 249	0.22 93	0.17 93	0.24 125	0.14 2	0.63 593	2.29 706

TANstereo	1.01 235	0.55 202	1.73 230	0.76 174	0.36 43	4.04 544	0.38 69	1.48 59	1.62 349	2.03 460	2.10 538	0.84 221	0.93 258	0.98 109	0.62 161	0.28 268	0.36 552	0.23 79	0.20 179	0.25 136	0.46 514

GMStereo	1.01 235	1.00 546	2.86 355	0.83 224	0.45 142	1.47 97	0.57 170	1.89 125	2.11 476	1.52 324	1.24 243	0.87 234	0.74 168	1.58 284	0.94 320	0.40 517	0.21 292	0.30 346	0.30 460	0.47 532	0.36 410
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo++_RVC	1.02 240	0.49 131	1.54 212	0.83 224	0.55 229	4.01 538	0.31 30	1.63 86	1.99 440	1.63 343	2.13 548	0.84 221	0.65 130	0.88 74	0.70 207	0.27 223	0.15 25	0.23 79	1.22 705	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
monster_256*512	1.03 241	0.65 342	1.23 135	0.66 78	0.77 351	2.08 172	0.64 220	2.90 317	1.58 322	1.02 253	1.39 301	1.91 436	1.82 541	1.36 234	1.02 338	0.30 342	0.17 93	0.31 379	0.26 347	0.35 390	0.29 292

HART	1.03 241	0.85 497	3.13 367	0.84 236	0.38 83	1.17 47	0.42 98	3.54 415	1.47 240	1.08 263	2.17 556	1.48 361	0.57 93	1.37 241	0.74 227	0.23 112	0.18 148	0.28 284	0.21 202	0.32 326	0.24 184

XX-TBD	1.03 241	0.95 533	1.94 252	1.30 549	0.43 122	3.97 530	0.33 42	1.74 103	1.73 388	1.59 333	2.02 517	0.69 163	0.60 110	1.16 169	0.66 181	0.30 342	0.25 423	0.23 79	0.15 11	0.31 291	0.22 142

RT-Monster	1.05 244	0.53 170	2.62 336	0.83 224	1.40 585	2.96 292	0.47 126	2.81 308	1.83 413	1.21 285	1.22 236	0.93 258	0.83 218	1.36 234	0.60 152	0.21 66	0.20 253	0.23 79	0.18 107	0.21 56	0.29 292

xyz-stereo-finetune	1.05 244	0.62 307	1.46 197	0.59 15	0.36 43	3.48 397	0.81 366	2.69 284	1.74 394	0.94 232	1.21 233	0.91 248	0.78 194	2.53 418	1.28 418	0.24 142	0.24 392	0.26 212	0.23 268	0.30 268	0.23 165

FE-Mocha	1.06 246	0.74 431	2.45 319	0.97 352	0.69 319	1.57 110	0.40 82	2.92 319	1.47 240	1.82 387	1.81 449	1.62 379	0.88 239	1.36 234	0.78 243	0.29 299	0.20 253	0.35 479	0.31 476	0.26 171	0.33 372

EGLCR-Stereo	1.06 246	0.51 144	1.56 215	1.02 394	0.39 90	4.27 609	0.42 98	4.08 561	1.48 250	0.90 223	0.68 80	1.09 285	0.66 137	1.81 338	0.62 161	0.27 223	0.19 198	0.29 314	0.23 268	0.37 421	0.25 200

MC-Stereo	1.06 246	0.48 120	1.55 213	1.15 477	0.41 107	4.56 666	0.61 196	2.06 155	1.46 235	1.90 407	1.61 367	0.89 241	1.12 340	1.35 231	0.73 220	0.25 170	0.18 148	0.26 212	0.22 242	0.25 136	0.24 184

sCroCo_RVC	1.06 246	0.82 481	5.05 422	1.02 394	1.05 477	0.98 27	0.61 196	2.06 155	1.29 183	0.69 124	1.26 253	0.82 217	1.10 335	1.20 187	0.90 295	0.42 544	0.40 587	0.33 439	0.30 460	0.46 528	0.38 442

S0	1.07 250	0.59 258	1.52 207	0.91 302	0.93 433	2.53 228	0.95 474	2.15 167	1.05 145	1.26 289	2.11 542	1.11 290	1.45 436	1.15 165	1.11 362	0.94 679	0.31 508	0.37 509	0.33 498	0.33 348	0.31 336

SE	1.07 250	0.63 315	1.22 132	0.85 251	0.45 142	3.47 393	0.80 353	2.16 169	1.09 151	1.37 306	1.90 492	0.95 264	1.74 523	1.17 176	1.00 335	1.00 685	0.24 392	0.36 495	0.28 406	0.35 390	0.33 372

Anonymus123	1.07 250	0.73 420	4.10 408	0.80 194	0.51 193	4.91 705	0.72 275	2.50 238	1.00 134	0.85 209	0.57 58	0.72 182	0.48 52	1.01 120	0.90 295	0.26 195	0.22 324	0.24 125	0.29 437	0.25 136	0.25 200

rvit_0105_4	1.07 250	0.99 543	2.39 313	0.93 327	0.54 220	1.62 120	0.84 383	2.77 295	2.91 632	0.80 182	0.91 145	1.09 285	0.86 226	1.63 304	0.85 267	0.40 517	0.45 616	0.35 479	0.31 476	0.43 496	0.40 470

PStereo	1.08 254	1.10 569	1.37 182	0.73 142	0.52 206	1.69 126	0.97 487	1.91 130	1.14 154	1.23 286	0.55 54	0.63 134	1.81 538	1.44 255	1.19 385	0.88 676	0.90 694	0.53 625	0.49 621	1.06 667	1.54 691

DN	1.08 254	0.54 190	3.15 369	0.90 291	1.00 465	3.37 366	0.48 131	2.59 269	1.45 226	0.95 236	0.82 113	1.32 334	0.73 162	1.86 351	0.64 168	0.30 342	0.26 443	0.28 284	0.24 300	0.34 369	0.32 351

quiztm	1.09 256	0.79 463	1.33 171	0.77 181	1.50 609	2.48 219	0.76 312	3.65 432	1.55 304	1.65 350	1.80 436	1.18 307	0.64 122	1.17 176	1.07 350	0.30 342	0.17 93	0.23 79	0.20 179	0.36 406	0.28 279

MM-Stereo_test3	1.09 256	0.59 258	1.55 213	1.73 660	1.18 518	1.91 147	0.86 397	3.52 410	1.76 398	1.25 287	1.86 477	1.10 288	0.69 148	1.32 226	0.86 274	0.27 223	0.23 355	0.27 248	0.22 242	0.34 369	0.30 323

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 256	3.30 697	2.61 333	0.82 211	0.38 83	1.27 64	0.62 211	1.51 62	1.29 183	0.91 224	0.92 148	0.65 143	0.57 93	1.08 137	0.59 148	1.55 707	0.15 25	0.32 403	0.28 406	1.10 675	1.98 703

iRaftStereo_RVC	1.09 256	0.70 388	1.39 185	0.95 339	0.45 142	3.83 472	0.42 98	2.37 209	1.58 322	1.69 358	1.76 420	1.80 415	0.83 218	1.50 269	0.98 330	0.28 268	0.18 148	0.29 314	0.26 347	0.30 268	0.31 336

RAFT-Stereo-weight	1.11 260	0.48 120	1.22 132	0.99 366	0.42 116	4.17 586	0.80 353	3.60 423	1.50 262	1.97 430	1.50 330	1.30 332	0.65 130	1.24 198	0.85 267	0.25 170	0.19 198	0.26 212	0.22 242	0.27 194	0.23 165

11t1	1.11 260	0.53 170	1.80 238	1.55 634	0.65 293	2.20 189	0.60 191	3.66 436	1.49 256	1.60 334	1.26 253	1.03 278	1.35 398	1.72 325	0.97 327	0.28 268	0.31 508	0.29 314	0.23 268	0.30 268	0.34 389

rvit_0105_5	1.13 262	0.93 522	2.60 330	0.91 302	0.56 234	1.92 149	0.91 447	3.02 332	2.63 590	0.95 236	1.20 228	1.18 307	0.93 258	1.51 272	0.93 318	0.40 517	0.43 606	0.37 509	0.35 525	0.42 486	0.44 497

GMOStereo	1.13 262	0.70 388	2.26 298	0.75 155	0.44 133	3.05 302	0.91 447	2.78 299	1.45 226	2.37 577	1.52 333	1.53 365	1.05 305	1.17 176	0.92 309	0.25 170	0.19 198	0.35 479	0.28 406	0.34 369	0.26 236

error version	1.13 262	0.70 388	2.26 298	0.75 155	0.44 133	3.05 302	0.91 447	2.78 299	1.45 226	2.37 577	1.52 333	1.53 365	1.05 305	1.17 176	0.92 309	0.25 170	0.19 198	0.35 479	0.28 406	0.34 369	0.26 236

test-v	1.13 262	0.70 388	2.26 298	0.75 155	0.44 133	3.05 302	0.91 447	2.78 299	1.45 226	2.37 577	1.52 333	1.53 365	1.05 305	1.17 176	0.92 309	0.25 170	0.19 198	0.35 479	0.28 406	0.34 369	0.26 236

test-2	1.13 262	0.70 388	2.26 298	0.75 155	0.44 133	3.05 302	0.91 447	2.78 299	1.45 226	2.37 577	1.52 333	1.53 365	1.05 305	1.17 176	0.92 309	0.25 170	0.19 198	0.35 479	0.28 406	0.34 369	0.26 236

SCION-Mon(vits-remp)	1.14 267	0.94 530	7.79 451	1.05 406	1.92 685	2.90 272	0.39 71	2.57 257	0.92 104	0.58 62	0.64 69	0.36 5	0.36 14	0.93 95	0.43 46	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 57	0.21 56	0.19 19

Lsterematch	1.15 268	0.84 491	4.02 407	0.80 194	0.39 90	1.68 125	0.68 249	2.01 144	2.02 447	1.58 332	2.02 517	1.35 339	1.40 412	1.41 248	1.10 357	0.28 268	0.16 52	0.29 314	0.22 242	0.29 240	0.37 425

HUF	1.15 268	0.64 328	8.62 466	0.90 291	0.35 38	1.35 81	0.78 334	1.97 139	1.50 262	0.63 104	1.52 333	0.83 219	0.66 137	1.28 212	0.63 165	0.29 299	0.23 355	0.26 212	0.17 57	0.23 91	0.25 200

tg	1.15 268	0.67 366	1.31 161	0.94 334	0.54 220	4.02 540	0.41 89	2.96 324	1.59 338	1.69 358	1.85 473	1.84 427	0.97 270	1.78 332	0.83 261	0.27 223	0.17 93	0.29 314	0.26 347	0.29 240	0.27 256

Selective-RAFT	1.15 268	0.46 84	1.64 223	0.99 366	0.45 142	4.17 586	0.51 140	3.21 353	1.69 374	1.12 272	1.34 284	1.45 358	1.40 412	2.08 372	0.94 320	0.41 532	0.20 253	0.24 125	0.23 268	0.27 194	0.25 200

x	1.15 268	0.57 231	1.53 209	1.44 605	0.67 307	1.94 150	0.97 487	3.87 488	1.57 318	1.61 339	1.28 261	1.58 373	1.22 368	1.93 357	1.04 344	0.28 268	0.30 499	0.34 458	0.29 437	0.32 326	0.31 336

xyz-stereo-finetune2	1.16 273	0.63 315	1.50 204	0.57 9	0.36 43	3.47 393	0.65 231	2.70 285	1.23 169	0.88 218	1.75 411	0.91 248	1.76 525	3.54 459	1.74 519	0.24 142	0.22 324	0.30 346	0.27 377	0.31 291	0.26 236

rvit_stereo_0075_2	1.18 274	0.74 431	2.66 342	0.90 291	1.27 550	2.51 223	0.69 260	2.25 187	2.06 460	1.40 313	1.86 477	1.46 360	0.84 220	1.42 251	0.94 320	0.46 575	0.40 587	0.48 592	0.38 560	0.46 528	0.51 546

AE-Stereo	1.18 274	0.60 277	2.05 267	1.10 443	0.60 262	4.39 624	0.72 275	3.74 457	1.62 349	1.10 267	1.90 492	1.01 274	0.92 255	1.45 260	0.82 257	0.28 268	0.22 324	0.28 284	0.28 406	0.26 171	0.22 142

S	1.19 276	0.55 202	1.36 179	0.68 94	1.06 481	4.10 560	0.80 353	2.39 210	1.30 185	1.69 358	2.19 560	1.36 341	1.73 521	1.17 176	1.03 341	0.45 567	0.28 472	0.47 583	0.45 605	0.36 406	0.33 372

test-3	1.19 276	0.52 152	2.00 261	1.01 382	0.42 116	1.95 151	0.91 447	4.35 653	1.47 240	2.24 540	1.16 221	2.06 465	0.79 199	2.68 429	0.76 237	0.27 223	0.18 148	0.28 284	0.26 347	0.26 171	0.25 200

test_1	1.19 276	0.52 152	2.00 261	1.01 382	0.42 116	1.95 151	0.90 439	4.36 658	1.47 240	2.17 512	1.16 221	2.06 465	0.78 194	2.68 429	0.76 237	0.27 223	0.18 148	0.28 284	0.26 347	0.26 171	0.25 200

test_3	1.19 276	0.51 144	2.08 279	0.99 366	0.41 107	2.05 167	0.87 418	4.40 667	1.42 216	1.99 437	1.18 224	2.03 459	0.79 199	2.70 431	0.75 230	0.27 223	0.17 93	0.29 314	0.29 437	0.30 268	0.27 256

raftrobust	1.19 276	0.72 409	2.30 304	1.26 527	1.31 558	3.55 419	0.68 249	2.75 292	1.47 240	2.21 531	1.38 299	1.17 303	1.22 368	1.20 187	1.11 362	0.28 268	0.24 392	0.21 42	0.19 152	0.25 136	0.28 279

RALCasStereoNet	1.19 276	1.02 548	2.06 276	1.12 454	1.14 509	3.08 309	0.70 270	2.99 327	1.73 388	1.34 296	1.68 388	1.18 307	0.91 251	2.16 382	1.00 335	0.30 342	0.26 443	0.24 125	0.21 202	0.29 240	0.30 323

MIM_Stereo	1.20 282	0.78 459	3.30 377	1.05 406	0.43 122	3.04 299	0.60 191	2.46 230	1.51 269	1.60 334	1.58 354	1.82 421	1.29 383	2.00 364	1.07 350	0.24 142	0.24 392	0.28 284	0.25 323	0.27 194	0.27 256

R-Stereo Train	1.20 282	0.58 248	1.81 239	0.99 366	0.67 307	3.78 462	0.90 439	4.09 563	1.51 269	2.16 508	1.71 399	1.13 294	0.94 261	1.40 243	0.91 304	0.30 342	0.24 392	0.26 212	0.21 202	0.26 171	0.25 200

RAFT-Stereo	1.20 282	0.58 248	1.81 239	0.99 366	0.67 307	3.78 462	0.90 439	4.09 563	1.51 269	2.16 508	1.71 399	1.13 294	0.94 261	1.40 243	0.91 304	0.30 342	0.24 392	0.26 212	0.21 202	0.26 171	0.25 200
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Weightmod_eth	1.21 285	0.56 218	1.31 161	0.99 366	1.50 609	1.26 62	0.57 170	1.85 119	1.35 194	0.99 244	3.16 661	1.24 320	1.50 452	2.50 407	0.60 152	3.48 723	0.25 423	0.30 346	0.22 242	0.31 291	0.23 165

model_zeroshot	1.21 285	0.60 277	3.55 386	1.05 406	0.57 246	3.46 390	0.63 216	2.73 289	1.55 304	2.05 465	1.38 299	1.50 364	0.82 213	1.69 318	0.87 281	0.29 299	0.23 355	0.30 346	0.23 268	0.27 194	0.32 351

RCA-Stereo	1.21 285	0.52 152	1.58 218	0.90 291	0.46 156	4.68 682	0.79 342	4.13 573	1.74 394	1.92 414	1.80 436	0.94 263	1.48 444	1.14 158	0.70 207	0.27 223	0.18 148	0.25 166	0.19 152	0.25 136	0.23 165

raft+_RVC	1.21 285	0.83 485	2.61 333	1.35 574	0.97 444	3.60 429	0.76 312	3.23 359	1.51 269	1.33 294	1.67 385	1.03 278	1.10 335	1.87 352	0.92 309	0.24 142	0.22 324	0.25 166	0.24 300	0.26 171	0.25 200

AnonymousM	1.22 289	1.32 615	0.97 20	0.88 272	0.56 234	4.03 542	0.69 260	2.41 213	1.68 366	1.48 320	1.31 273	1.15 299	1.00 281	1.18 184	0.73 220	0.32 392	0.40 587	2.07 714	1.70 716	0.24 109	0.22 142

LL-Strereo2	1.23 290	0.85 497	2.38 312	0.93 327	0.68 312	3.72 450	1.37 593	2.54 252	1.99 440	1.75 375	1.40 306	1.82 421	0.73 162	1.40 243	0.99 333	0.31 369	0.23 355	0.55 635	0.35 525	0.29 240	0.24 184

ROB_FTStereo_v2	1.23 290	0.66 355	2.02 263	0.75 155	0.37 64	4.67 681	0.76 312	2.53 243	1.58 322	1.99 437	1.46 316	1.78 405	1.14 349	2.08 372	0.88 286	0.48 589	0.22 324	0.32 403	0.27 377	0.40 443	0.29 292

CRE-IMP	1.23 290	0.61 297	2.14 284	0.82 211	0.39 90	4.54 656	0.83 376	2.63 275	1.55 304	1.95 424	1.46 316	1.87 432	0.96 265	1.48 266	1.33 429	0.45 567	0.21 292	0.31 379	0.26 347	0.41 467	0.31 336

RAFT	1.23 290	0.84 491	2.05 267	0.96 345	0.47 166	1.80 137	0.94 469	3.18 352	1.46 235	1.60 334	1.71 399	3.04 577	1.59 474	1.64 306	1.32 425	0.38 493	0.24 392	0.40 538	0.32 490	0.40 443	0.35 403

test-1	1.23 290	0.65 342	1.88 245	0.96 345	0.52 206	3.84 477	0.62 211	4.01 536	1.47 240	1.93 418	1.78 429	1.83 424	0.92 255	1.19 186	1.28 418	0.26 195	0.29 484	0.31 379	0.24 300	0.29 240	0.36 410

SCION-MonSter(vits)	1.24 295	0.43 57	1.07 46	0.66 78	0.82 378	1.13 37	0.39 71	3.21 353	1.68 366	0.58 62	1.84 463	2.54 523	1.48 444	2.43 400	3.21 637	0.38 493	0.27 455	0.50 609	0.51 632	1.05 665	0.53 554

rvit_0105_3	1.24 295	0.93 522	2.84 353	0.97 352	0.58 256	2.38 206	1.08 533	3.26 365	2.53 575	1.18 278	1.40 306	1.24 320	1.04 300	1.73 326	0.97 327	0.44 557	0.44 611	0.40 538	0.42 593	0.42 486	0.50 538

PSM-adaLoss	1.24 295	0.65 342	2.03 264	0.75 155	0.37 64	4.68 682	0.73 283	2.53 243	1.58 322	1.99 437	1.47 321	1.78 405	1.13 342	2.18 386	0.87 281	0.48 589	0.23 355	0.32 403	0.27 377	0.40 443	0.29 292

rafts_anoy	1.24 295	0.80 468	3.61 392	1.17 488	1.20 533	3.00 295	0.61 196	3.17 350	1.58 322	1.37 306	1.26 253	1.19 312	1.12 340	1.78 332	1.25 407	0.32 392	0.23 355	0.32 403	0.32 490	0.31 291	0.30 323

DIP-Stereo	1.24 295	0.69 377	1.77 235	0.65 68	0.61 267	4.29 611	0.58 180	4.44 673	2.53 575	1.98 432	1.33 278	0.91 248	0.86 226	1.25 204	1.25 407	0.36 468	0.23 355	0.32 403	0.23 268	0.32 326	0.29 292
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
riskmin	1.25 300	0.56 218	2.05 267	1.05 406	0.93 433	2.86 266	0.55 160	3.23 359	1.34 191	1.55 327	1.07 200	3.56 631	2.03 563	1.29 217	1.00 335	0.28 268	0.27 455	0.34 458	0.21 202	0.41 467	0.43 491

Patchmatch Stereo++	1.25 300	0.65 342	2.06 276	0.75 155	0.37 64	4.68 682	0.76 312	2.53 243	1.58 322	1.99 437	1.47 321	1.78 405	1.14 349	2.44 401	0.90 295	0.48 589	0.23 355	0.32 403	0.27 377	0.40 443	0.29 292
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
ROB_FTStereo	1.25 300	0.66 355	2.14 284	0.75 155	0.37 64	4.65 678	0.77 327	2.53 243	1.58 322	1.99 437	1.47 321	1.78 405	1.13 342	2.26 395	0.86 274	0.47 584	0.22 324	0.32 403	0.27 377	0.40 443	0.29 292

HUI-Stereo	1.25 300	0.66 355	2.33 307	0.75 155	0.37 64	4.68 682	0.78 334	2.53 243	1.58 322	1.99 437	1.46 316	1.79 412	1.13 342	2.17 384	0.85 267	0.48 589	0.23 355	0.32 403	0.27 377	0.40 443	0.29 292

iRAFT	1.25 300	0.65 342	2.06 276	0.75 155	0.37 64	4.68 682	0.76 312	2.53 243	1.58 322	1.99 437	1.47 321	1.78 405	1.14 349	2.44 401	0.90 295	0.48 589	0.23 355	0.32 403	0.27 377	0.40 443	0.29 292

RAFT-IKP	1.25 300	0.66 355	2.23 296	0.75 155	0.37 64	4.64 676	0.74 296	2.53 243	1.58 322	1.99 437	1.47 321	1.78 405	1.13 342	2.22 392	0.92 309	0.48 589	0.22 324	0.32 403	0.27 377	0.40 443	0.29 292

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 300	0.72 409	1.74 233	1.05 406	0.36 43	4.13 567	0.42 98	2.95 322	2.84 628	2.02 456	2.40 601	1.61 378	1.11 339	1.26 205	0.97 327	0.21 66	0.15 25	0.26 212	0.23 268	0.29 240	0.23 165

FACV-RUCA	1.26 307	0.65 342	2.21 291	1.06 414	1.50 609	2.69 247	1.15 550	3.05 335	1.87 419	1.36 302	1.99 512	1.03 278	1.15 357	1.36 234	1.10 357	0.41 532	0.41 596	0.73 679	0.41 586	0.61 587	0.41 476

CAS	1.26 307	0.40 22	1.46 197	2.97 714	1.61 632	4.13 567	0.73 283	1.78 111	1.49 256	0.83 202	1.10 206	0.59 112	0.53 75	1.26 205	0.80 250	2.99 717	0.13 1	0.21 42	0.13 1	0.31 291	1.72 696

anonymousdsp2	1.26 307	0.60 277	3.74 398	1.02 394	0.41 107	3.60 429	0.72 275	3.68 441	1.47 240	1.37 306	1.56 350	1.83 424	1.01 287	2.00 364	0.66 181	0.29 299	0.20 253	0.28 284	0.20 179	0.32 326	0.29 292

dd	1.26 307	1.15 581	2.47 320	0.92 310	0.49 185	4.35 619	0.75 307	1.92 132	2.11 476	1.44 317	1.24 243	1.19 312	1.05 305	1.78 332	1.70 511	0.57 628	0.34 539	0.35 479	0.33 498	0.60 582	0.46 514

iGMRVC	1.26 307	0.66 355	2.14 284	0.75 155	0.37 64	4.66 679	0.74 296	2.53 243	1.58 322	1.99 437	1.46 316	1.78 405	1.14 349	2.46 403	0.92 309	0.48 589	0.23 355	0.32 403	0.27 377	0.40 443	0.29 292

Weightmod	1.27 312	0.83 485	1.39 185	0.93 327	0.85 401	3.94 508	0.59 186	1.67 92	1.22 168	1.12 272	3.44 673	1.65 382	1.40 412	2.94 441	1.48 461	0.44 557	0.37 566	0.29 314	0.25 323	0.31 291	0.22 142

FLISNet	1.27 312	0.90 510	2.33 307	1.10 443	0.68 312	2.92 279	0.45 115	2.49 234	1.76 398	2.13 491	1.65 381	2.42 507	1.84 544	1.58 284	1.61 493	0.26 195	0.16 52	0.28 284	0.29 437	0.26 171	0.25 200

CoSv	1.27 312	0.90 510	2.33 307	1.10 443	0.68 312	2.92 279	0.45 115	2.49 234	1.76 398	2.13 491	1.65 381	2.42 507	1.84 544	1.58 284	1.61 493	0.26 195	0.16 52	0.28 284	0.29 437	0.26 171	0.25 200

mmm	1.27 312	0.58 248	2.20 289	1.41 598	0.68 312	2.39 208	0.85 392	3.90 499	1.63 352	2.20 522	1.84 463	1.28 327	1.50 452	1.91 356	0.89 290	0.31 369	0.27 455	0.45 573	0.37 547	0.38 426	0.34 389

NRIStereo	1.28 316	0.61 297	1.67 224	1.15 477	0.38 83	4.73 695	0.90 439	2.42 217	1.50 262	1.93 418	1.33 278	1.75 399	1.22 368	2.96 442	1.33 429	0.46 575	0.22 324	0.29 314	0.26 347	0.30 268	0.28 279

RALAANet	1.28 316	1.08 565	3.21 371	1.25 520	0.94 436	1.44 93	0.69 260	3.15 347	2.57 583	2.01 451	1.80 436	1.29 330	1.05 305	2.00 364	1.48 461	0.27 223	0.20 253	0.27 248	0.24 300	0.40 443	0.27 256

CASS	1.29 318	0.66 355	2.62 336	0.95 339	0.66 300	2.84 262	0.69 260	3.00 329	1.79 403	2.57 610	1.95 501	1.39 348	1.55 470	1.59 289	1.06 347	0.50 605	0.28 472	0.34 458	0.28 406	0.46 528	0.63 599
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	1.30 319	0.60 277	5.57 431	0.88 272	0.75 341	3.04 299	0.90 439	2.68 282	1.33 190	1.48 320	1.07 200	2.78 555	0.88 239	1.29 217	0.85 267	0.31 369	0.22 324	0.35 479	0.20 179	0.45 516	0.37 425

qqq	1.30 319	0.57 231	1.67 224	1.15 477	0.51 193	2.18 185	0.91 447	3.98 528	1.53 287	1.50 323	1.24 243	1.79 412	1.34 395	4.66 488	0.98 330	0.28 268	0.31 508	0.33 439	0.33 498	0.33 348	0.32 351

test_4	1.30 319	0.50 136	6.16 435	0.84 236	0.45 142	1.61 118	1.12 544	2.14 165	1.42 216	1.52 324	2.31 591	1.84 427	0.79 199	2.52 416	1.19 385	0.27 223	0.17 93	0.29 314	0.29 437	0.29 240	0.25 200

s12784h	1.31 322	0.45 72	2.41 316	0.71 118	0.35 38	4.42 633	0.50 136	4.22 598	2.73 602	2.01 451	2.48 607	0.91 248	0.96 265	2.01 367	0.70 207	0.29 299	0.18 148	0.24 125	0.16 33	0.27 194	0.18 7

AFF-stereo	1.31 322	0.77 452	1.46 197	1.10 443	0.45 142	3.93 502	0.48 131	2.92 319	2.92 634	1.90 407	2.21 565	2.11 473	1.52 459	1.93 357	1.12 366	0.21 66	0.16 52	0.25 166	0.25 323	0.29 240	0.20 57

Pruner-Stereo	1.32 324	0.59 258	2.11 282	1.79 670	0.47 166	4.73 695	0.79 342	2.53 243	1.72 386	2.47 592	1.58 354	1.48 361	1.03 292	1.66 309	1.47 458	0.44 557	0.21 292	0.34 458	0.30 460	0.30 268	0.39 449

Hybrid-DGEV-03	1.34 325	0.70 388	2.74 350	1.00 375	0.52 206	3.99 533	0.99 498	3.22 356	1.64 354	2.15 502	3.31 669	1.37 346	1.07 319	1.29 217	1.22 397	0.26 195	0.18 148	0.32 403	0.24 300	0.28 218	0.24 184

ToySt	1.35 326	0.72 409	3.65 394	1.01 382	0.50 190	3.31 360	1.01 506	3.46 398	1.73 388	1.30 291	1.55 346	2.07 468	1.47 442	1.88 353	1.40 439	0.27 223	0.27 455	0.30 346	0.32 490	0.42 486	0.39 449

DisPM	1.36 327	0.55 202	2.39 313	1.54 629	0.51 193	4.59 669	0.79 342	2.50 238	1.88 421	2.50 595	1.83 458	1.45 358	1.01 287	2.71 433	0.93 318	0.46 575	0.20 253	0.32 403	0.31 476	0.31 291	0.44 497

sAnonymous2	1.37 328	1.22 598	9.79 480	0.92 310	0.88 416	1.23 55	0.61 196	2.56 255	1.69 374	0.85 209	1.02 175	0.73 189	1.23 373	0.98 109	0.78 243	0.29 299	0.25 423	0.31 379	0.30 460	1.06 667	0.71 619

CroCo_RVC	1.37 328	1.22 598	9.79 480	0.92 310	0.88 416	1.23 55	0.61 196	2.56 255	1.69 374	0.85 209	1.02 175	0.73 189	1.23 373	0.98 109	0.78 243	0.29 299	0.25 423	0.31 379	0.30 460	1.06 667	0.71 619

GES	1.38 330	0.64 328	2.61 333	1.09 433	0.57 246	4.30 613	1.02 512	3.86 484	1.51 269	1.72 368	1.74 407	1.28 327	1.77 527	1.62 299	1.61 493	0.39 509	0.27 455	0.33 439	0.30 460	0.41 467	0.47 519

Any-RAFT	1.40 331	0.53 170	2.78 351	1.09 433	0.64 285	4.41 631	0.81 366	3.97 525	2.78 610	1.99 437	1.34 284	2.36 496	1.56 473	1.56 279	0.75 230	0.27 223	0.20 253	0.25 166	0.18 107	0.25 136	0.28 279

UDGNet	1.40 331	1.52 639	2.22 294	1.38 592	0.62 277	4.39 624	0.68 249	1.80 113	2.18 490	1.34 296	1.18 224	0.99 269	1.00 281	2.16 382	1.19 385	1.09 687	0.34 539	1.30 704	0.98 692	1.10 675	0.58 583

GMStereo_Zeroshot	1.41 333	1.21 592	3.33 379	1.29 542	0.72 329	3.35 364	0.53 150	2.58 268	1.68 366	2.35 573	1.56 350	2.42 507	0.96 265	2.50 407	1.16 376	0.45 567	0.23 355	0.40 538	0.24 300	0.79 642	0.33 372

TestStereo_HL2	1.42 334	0.76 448	3.87 403	1.08 425	0.63 281	2.59 235	0.62 211	3.27 367	2.22 494	1.34 296	1.33 278	1.14 298	0.91 251	5.97 519	1.24 403	0.25 170	0.20 253	0.23 79	0.19 152	0.27 194	0.24 184

GGDA	1.42 334	0.77 452	2.96 358	1.09 433	0.54 220	3.04 299	0.58 180	3.26 365	2.25 504	1.34 296	1.35 288	1.13 294	0.98 277	6.44 534	1.15 371	0.24 142	0.19 198	0.24 125	0.20 179	0.29 240	0.25 200

TestStereo-Hl	1.43 336	0.66 355	2.69 344	1.02 394	0.48 175	3.12 317	0.75 307	3.60 423	2.23 498	1.66 352	1.31 273	1.33 335	1.15 357	6.24 529	0.88 286	0.25 170	0.20 253	0.26 212	0.21 202	0.28 218	0.25 200

Selective-IGEV-i1	1.43 336	0.59 258	2.42 318	1.15 477	1.07 488	3.82 471	1.09 537	3.79 466	2.11 476	1.62 341	1.91 494	2.65 537	1.22 368	1.80 336	1.12 366	0.32 392	0.27 455	0.46 579	0.54 642	0.31 291	0.39 449

rvit_105_1	1.43 336	0.90 510	3.27 375	1.08 425	0.68 312	2.79 255	1.27 573	3.52 410	2.35 530	1.38 310	1.54 342	1.28 327	1.14 349	2.91 437	1.40 439	0.54 622	0.47 630	0.45 573	0.59 654	0.44 508	0.58 583

RAFT-Test	1.44 339	0.59 258	6.10 434	1.01 382	0.69 319	2.90 272	0.80 353	3.68 441	1.70 379	1.85 391	1.68 388	3.15 588	1.03 292	1.20 187	0.99 333	0.27 223	0.22 324	0.25 166	0.23 268	0.27 194	0.25 200

DCRE	1.44 339	0.74 431	3.50 385	1.13 462	0.72 329	1.78 135	0.67 238	2.14 165	1.56 312	1.99 437	8.09 715	1.73 397	1.07 319	1.24 198	0.83 261	0.23 112	0.25 423	0.26 212	0.26 347	0.28 218	0.30 323

AdaStereo	1.45 341	0.83 485	2.34 310	1.28 538	0.81 368	3.21 332	1.14 549	4.20 589	2.46 563	2.05 465	1.77 426	2.48 518	1.18 361	1.71 323	1.44 448	0.43 550	0.25 423	0.43 561	0.28 406	0.44 508	0.34 389
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
aanet-new-78k	1.46 342	0.57 231	14.51 550	0.74 150	0.34 33	3.31 360	0.68 249	2.34 205	0.72 29	0.58 62	0.88 129	0.50 58	1.06 314	1.42 251	0.45 64	0.19 40	0.15 25	0.25 166	0.17 57	0.24 109	0.20 57

BSDual-CNN	1.46 342	0.59 258	1.94 252	0.87 267	0.85 401	4.16 581	1.16 553	4.48 679	1.88 421	2.93 651	1.83 458	2.60 530	1.31 389	1.60 291	1.21 394	0.34 431	0.25 423	0.31 379	0.28 406	0.35 390	0.33 372

PFNet+	1.46 342	0.57 231	2.84 353	0.92 310	0.47 166	4.64 676	0.84 383	2.46 230	1.99 440	2.14 494	1.64 374	1.34 337	1.03 292	4.68 490	1.23 401	0.45 567	0.33 525	0.37 509	0.39 568	0.32 326	0.49 531

ACVNet	1.46 342	0.64 328	3.56 388	0.93 327	0.85 401	4.22 599	0.80 353	2.85 311	2.08 463	1.78 379	1.88 481	3.10 583	1.46 440	1.33 227	1.89 538	0.29 299	0.26 443	0.30 346	0.26 347	0.39 438	0.27 256

psmg	1.47 346	0.59 258	1.94 252	0.92 310	0.85 401	4.30 613	1.42 605	4.10 570	1.88 421	2.64 627	2.09 537	2.60 530	1.31 389	1.60 291	1.21 394	0.34 431	0.27 455	0.33 439	0.34 508	0.36 406	0.34 389

BUS	1.49 347	0.59 258	1.94 252	0.87 267	0.85 401	4.50 649	0.76 312	4.48 679	1.88 421	2.93 651	1.83 458	3.63 634	0.97 270	1.60 291	1.17 380	0.34 431	0.25 423	0.31 379	0.28 406	0.35 390	0.33 372

Hybrid-DGEV-2	1.55 348	1.43 631	3.19 370	1.16 485	0.51 193	4.15 571	0.54 159	4.28 626	2.22 494	2.06 470	1.37 295	2.37 497	1.61 481	3.24 451	1.15 371	0.25 170	0.24 392	0.30 346	0.26 347	0.29 240	0.28 279

plain	1.55 348	0.69 377	13.59 528	0.65 68	0.73 334	1.66 124	0.57 170	3.17 350	1.94 433	0.77 170	1.24 243	0.80 210	0.86 226	1.60 291	0.96 326	0.33 412	0.21 292	0.32 403	0.25 323	0.42 486	0.28 279

LCNet	1.55 348	0.54 190	1.88 245	0.99 366	0.55 229	3.60 429	1.21 567	2.86 314	1.53 287	2.18 514	1.74 407	1.43 357	4.17 673	3.62 462	0.87 281	0.29 299	0.20 253	0.28 284	0.77 677	0.47 532	1.85 699

DeepStereo_RVC	1.55 348	0.63 315	3.32 378	0.77 181	0.42 116	4.49 646	0.72 275	2.50 238	1.58 322	2.02 456	1.81 449	1.54 369	6.38 710	1.73 326	1.19 385	0.46 575	0.22 324	0.29 314	0.28 406	0.35 390	0.38 442

acv_ft	1.55 348	0.64 328	3.29 376	1.14 464	2.01 691	2.93 284	0.97 487	3.81 471	2.08 463	2.22 533	1.88 481	3.10 583	1.66 505	1.33 227	2.22 583	0.29 299	0.26 443	0.30 346	0.26 347	0.39 438	0.27 256

TestStereo1	1.56 353	0.81 474	2.32 305	1.61 644	0.64 285	4.13 567	1.36 588	3.79 466	3.20 666	1.60 334	2.57 619	1.39 348	2.15 577	2.51 411	1.30 422	0.29 299	0.20 253	0.34 458	0.25 323	0.40 443	0.36 410

SA-5K	1.56 353	0.81 474	2.32 305	1.61 644	0.64 285	4.13 567	1.36 588	3.79 466	3.20 666	1.60 334	2.57 619	1.39 348	2.15 577	2.51 411	1.30 422	0.29 299	0.20 253	0.34 458	0.25 323	0.40 443	0.36 410

UCFNet_RVC	1.57 355	0.84 491	3.25 373	1.36 580	1.40 585	4.07 552	1.01 506	2.68 282	1.50 262	2.11 482	1.88 481	2.37 497	1.50 452	3.41 456	1.42 445	0.36 468	0.28 472	0.52 620	0.40 579	0.53 555	0.43 491

NF-Stereo	1.58 356	0.61 297	2.66 342	2.26 697	0.47 166	4.68 682	0.67 238	3.31 372	1.48 250	2.11 482	1.59 358	1.36 341	1.09 328	6.08 525	1.20 390	0.40 517	0.20 253	0.36 495	0.34 508	0.31 291	0.36 410

OCTAStereo	1.58 356	0.61 297	2.72 346	2.27 700	0.46 156	4.68 682	0.67 238	3.30 371	1.48 250	2.11 482	1.59 358	1.36 341	1.09 328	6.02 522	1.21 394	0.41 532	0.20 253	0.36 495	0.34 508	0.31 291	0.37 425

RE-Stereo	1.58 356	0.61 297	2.72 346	2.26 697	0.46 156	4.68 682	0.68 249	3.31 372	1.48 250	2.11 482	1.59 358	1.36 341	1.09 328	6.01 520	1.22 397	0.41 532	0.20 253	0.36 495	0.34 508	0.31 291	0.37 425

TVStereo	1.58 356	0.61 297	2.72 346	2.26 697	0.46 156	4.68 682	0.68 249	3.31 372	1.48 250	2.11 482	1.59 358	1.36 341	1.09 328	6.01 520	1.22 397	0.41 532	0.20 253	0.36 495	0.34 508	0.31 291	0.37 425

Gwc-CoAtRS	1.58 356	0.57 231	11.69 507	1.01 382	0.60 262	2.53 228	0.64 220	2.36 207	1.56 312	1.80 384	1.47 321	2.74 545	1.18 361	1.12 149	0.90 295	0.27 223	0.21 292	0.25 166	0.22 242	0.27 194	0.23 165

KYRaft	1.59 361	0.52 152	1.73 230	0.95 339	0.49 185	4.38 622	1.79 642	2.43 222	1.51 269	2.49 594	2.98 647	2.00 454	3.41 653	2.14 380	0.82 257	0.30 342	0.21 292	0.33 439	0.46 608	0.35 390	2.45 714

Reg-Stereo(zero)	1.60 362	0.42 46	10.69 494	0.89 281	0.68 312	3.27 350	0.47 126	2.27 192	1.54 296	1.48 320	1.24 243	2.55 525	2.68 618	1.48 266	1.10 357	0.19 40	0.19 198	0.22 61	0.18 107	0.24 109	0.26 236

HCRNet	1.60 362	0.56 218	2.47 320	0.78 186	1.36 575	4.11 562	0.71 272	3.57 419	2.79 612	1.75 375	1.61 367	1.58 373	1.41 420	5.79 515	1.56 483	0.34 431	0.28 472	0.36 495	0.29 437	0.33 348	0.37 425

AIO-test2	1.61 364	1.30 609	3.40 381	1.16 485	1.31 558	3.18 327	0.74 296	4.06 554	1.52 280	1.72 368	2.21 565	0.78 203	0.74 168	3.64 464	0.95 325	3.64 726	0.26 443	0.35 479	0.42 593	0.37 421	0.33 372

Prome-Stereo	1.61 364	0.55 202	1.71 228	0.98 360	0.60 262	4.41 631	1.82 646	3.03 333	1.53 287	2.18 514	3.45 674	1.72 396	3.49 659	2.23 393	1.08 353	0.29 299	0.20 253	0.26 212	0.25 323	0.34 369	2.16 705

test_sample1	1.62 366	0.55 202	1.88 245	1.44 605	0.79 359	2.27 196	0.64 220	4.00 534	1.82 406	1.87 397	1.35 288	1.57 371	1.62 485	9.55 614	1.24 403	0.30 342	0.27 455	0.31 379	0.28 406	0.32 326	0.32 351

RAFT+CT+SA	1.62 366	0.72 409	7.42 446	0.97 352	1.42 597	4.04 544	0.94 469	3.90 499	1.61 343	1.61 339	1.63 372	1.33 335	1.18 361	2.73 435	1.10 357	0.27 223	0.19 198	0.31 379	0.34 508	0.33 348	0.33 372

SA	1.62 366	0.75 442	3.78 402	1.07 417	0.43 122	4.26 604	1.36 588	4.45 676	3.12 655	1.63 343	1.97 507	1.68 387	2.26 589	2.55 419	1.27 414	0.27 223	0.22 324	0.37 509	0.37 547	0.35 390	0.30 323

Sa-1000	1.63 369	0.79 463	3.56 388	1.11 450	0.48 175	4.06 547	1.41 603	4.49 682	2.75 606	2.00 449	2.80 639	1.84 427	1.43 428	2.64 428	1.50 468	0.27 223	0.19 198	0.36 495	0.33 498	0.36 406	0.30 323

PSMNet-RUCA	1.64 370	1.50 638	2.57 329	1.50 622	1.38 581	3.05 302	1.36 588	3.31 372	2.24 501	1.36 302	2.07 534	1.40 353	1.09 328	1.83 341	1.55 481	1.15 691	0.69 682	1.26 703	0.96 690	1.64 698	0.94 659

test_sample7	1.65 371	0.70 388	2.60 330	1.48 617	0.76 345	2.38 206	1.07 528	4.35 653	2.11 476	2.14 494	1.75 411	1.75 399	1.67 507	6.26 530	1.26 410	0.44 557	0.48 636	0.43 561	0.40 579	0.46 528	0.43 491

StereoVision	1.65 371	0.75 442	7.47 448	1.01 382	1.80 672	2.61 238	0.61 196	3.06 338	1.96 434	1.25 287	3.46 675	1.85 430	0.88 239	2.07 370	1.93 544	0.43 550	0.36 552	0.37 509	0.36 535	0.48 535	0.33 372

dad	1.65 371	1.19 589	3.04 364	0.98 360	0.56 234	4.22 599	0.84 383	1.99 141	2.48 564	2.14 494	1.68 388	1.62 379	1.13 342	3.85 469	2.04 560	1.03 686	0.40 587	2.04 713	0.48 616	0.75 636	0.53 554

PSM-softLoss	1.66 374	0.59 258	5.15 424	2.25 695	0.48 175	4.68 682	0.69 260	2.57 257	1.52 280	2.14 494	1.45 314	1.42 355	0.99 279	6.04 523	1.20 390	0.41 532	0.23 355	0.37 509	0.39 568	0.32 326	0.31 336

KMStereo	1.66 374	0.59 258	5.15 424	2.25 695	0.48 175	4.68 682	0.69 260	2.57 257	1.52 280	2.14 494	1.45 314	1.42 355	0.99 279	6.04 523	1.20 390	0.41 532	0.23 355	0.37 509	0.39 568	0.32 326	0.31 336

DNS	1.67 376	1.99 666	1.12 87	0.86 260	0.57 246	2.61 238	0.75 307	2.29 200	1.21 167	0.58 62	0.96 164	0.85 226	0.70 151	3.09 447	1.82 529	0.33 412	2.92 733	0.38 526	0.17 57	5.06 734	5.06 741

DDVS	1.68 377	0.79 463	2.52 324	1.26 527	1.16 516	3.17 324	0.78 334	3.12 344	1.82 406	1.86 395	1.91 494	2.92 568	1.43 428	6.20 527	1.63 501	0.45 567	0.65 674	0.34 458	0.38 560	0.48 535	0.79 641

MWSP-net	1.69 378	0.71 402	3.76 401	0.94 334	0.77 351	2.63 242	3.20 702	3.86 484	1.86 417	2.34 571	1.84 463	3.06 581	2.65 615	1.71 323	2.19 579	0.35 453	0.33 525	0.30 346	0.31 476	0.35 390	0.65 606

ISRNet	1.69 378	0.76 448	5.69 432	1.27 535	1.36 575	2.85 264	0.61 196	3.60 423	1.91 429	2.13 491	2.12 546	2.90 563	1.41 420	2.51 411	1.71 512	0.49 601	0.50 642	0.56 637	0.47 611	0.49 541	0.57 577

IER	1.69 378	0.65 342	7.19 444	0.94 334	1.15 511	3.28 354	0.89 433	3.48 400	1.97 437	2.10 478	1.98 509	2.28 481	2.12 573	2.25 394	1.75 522	0.29 299	0.23 355	0.36 495	0.30 460	0.32 326	0.34 389

SCION-MonSter	1.70 381	1.05 555	3.98 406	1.08 425	1.93 686	2.89 271	0.74 296	3.33 384	1.84 414	1.34 296	2.13 548	2.02 458	1.43 428	3.01 445	3.40 640	0.38 493	0.36 552	0.70 670	0.65 664	1.20 687	0.62 594

RAFT_R40	1.70 381	0.59 258	2.99 361	1.46 611	0.46 156	4.74 698	0.98 496	2.23 183	1.56 312	2.02 456	2.35 599	2.71 543	2.56 611	6.71 547	0.90 295	0.40 517	0.19 198	0.30 346	0.27 377	0.33 348	0.26 236

ffm	1.72 383	0.60 277	5.21 426	1.14 464	0.99 456	3.62 434	0.86 397	4.22 598	3.37 680	2.20 522	2.30 585	3.48 616	1.62 485	2.21 390	0.65 177	0.29 299	0.16 52	0.48 592	0.37 547	0.30 268	0.29 292

Anonymous3	1.72 383	0.76 448	11.61 506	0.83 224	0.84 397	4.46 638	0.84 383	3.57 419	1.16 155	1.34 296	1.37 295	1.11 290	1.03 292	1.58 284	1.13 368	0.70 660	0.58 661	0.33 439	0.35 525	0.47 532	0.42 480

DMCA	1.72 383	0.74 431	6.63 437	1.14 464	0.96 440	3.98 532	0.90 439	3.75 458	2.76 608	2.83 646	1.58 354	2.35 494	1.18 361	1.58 284	1.98 554	0.40 517	0.27 455	0.42 557	0.26 347	0.36 406	0.38 442

DNSM	1.74 386	2.04 669	1.19 116	0.92 310	0.53 217	2.93 284	0.80 353	2.22 181	1.31 187	0.70 127	0.66 77	0.70 167	0.87 231	3.23 448	2.53 611	0.34 431	2.87 731	0.23 79	0.17 57	5.37 736	5.08 742

fff	1.74 386	0.70 388	9.08 470	0.81 198	0.36 43	4.15 571	0.57 170	4.23 602	2.09 466	2.30 554	1.80 436	1.19 312	3.02 633	1.44 255	1.46 453	0.29 299	0.23 355	0.23 79	0.18 107	0.24 109	0.42 480

DCANet	1.74 386	0.73 420	9.08 470	0.82 211	0.40 100	4.18 589	0.59 186	4.25 612	2.97 639	2.35 573	1.84 463	1.18 307	1.63 498	1.51 272	1.55 481	0.29 299	0.24 392	0.23 79	0.18 107	0.30 268	0.53 554

csc	1.74 386	0.70 388	9.08 470	0.81 198	0.36 43	4.15 571	0.57 170	4.23 602	2.09 466	2.30 554	1.80 436	1.19 312	3.02 633	1.44 255	1.46 453	0.29 299	0.23 355	0.23 79	0.18 107	0.24 109	0.42 480

cscssc	1.74 386	0.70 388	9.08 470	0.81 198	0.36 43	4.15 571	0.57 170	4.23 602	2.09 466	2.30 554	1.80 436	1.19 312	3.02 633	1.44 255	1.46 453	0.29 299	0.23 355	0.23 79	0.18 107	0.24 109	0.42 480

test_sample2	1.75 391	0.56 218	2.25 297	1.41 598	0.80 362	2.91 276	0.86 397	4.05 550	2.04 455	1.91 412	1.39 301	1.57 371	1.55 470	10.65 654	1.06 347	0.32 392	0.28 472	0.32 403	0.30 460	0.36 406	0.33 372

anonymity	1.76 392	1.26 605	2.73 349	1.66 650	1.32 565	1.84 139	1.07 528	3.49 403	2.30 518	2.11 482	2.11 542	1.71 395	3.90 667	1.82 340	1.48 461	1.10 688	1.09 700	1.08 697	1.08 698	1.05 665	1.09 669

SST-Stereo	1.76 392	0.58 248	3.10 365	1.44 605	0.46 156	4.71 694	0.76 312	2.22 181	2.79 612	2.07 474	2.18 558	2.43 511	3.22 646	6.66 543	0.84 264	0.42 544	0.19 198	0.30 346	0.27 377	0.35 390	0.26 236

StereoDRNet-Refined	1.77 394	0.81 474	2.22 294	1.21 507	0.76 345	3.26 347	0.71 272	3.82 474	2.05 458	2.29 550	2.05 529	2.98 572	1.44 432	7.15 555	2.27 587	0.30 342	0.23 355	0.42 557	0.33 498	0.45 516	0.64 603
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SME	1.78 395	1.35 619	1.95 257	1.62 646	1.19 525	2.00 156	1.06 525	3.44 396	1.63 352	2.19 518	2.01 516	1.37 346	1.55 470	10.23 641	1.92 543	0.32 392	0.25 423	0.34 458	0.33 498	0.45 516	0.32 351

CSP-Net	1.78 395	1.32 615	1.92 250	1.16 485	1.03 471	3.38 370	1.31 580	3.52 410	1.75 396	1.96 428	1.93 500	2.40 500	1.48 444	8.58 586	1.58 486	0.46 575	0.34 539	0.27 248	0.26 347	0.41 467	0.50 538

MM-Stereo_test2	1.79 397	0.53 170	20.16 674	1.43 602	0.47 166	2.57 232	0.73 283	1.67 92	1.47 240	0.94 232	0.96 164	0.84 221	0.79 199	1.16 169	0.68 190	0.24 142	0.17 93	0.25 166	0.22 242	0.30 268	0.22 142

tt1	1.79 397	0.73 420	10.41 491	1.75 662	0.36 43	4.55 661	0.79 342	4.22 598	3.37 680	1.08 263	1.80 436	0.74 195	1.48 444	2.21 390	0.65 177	0.29 299	0.16 52	0.31 379	0.22 242	0.30 268	0.29 292

RAFT_CTSACE	1.80 399	1.06 561	10.00 483	1.71 657	1.39 583	3.49 400	1.06 525	3.05 335	1.62 349	1.70 363	2.04 523	2.51 521	1.80 535	1.98 362	0.94 320	0.25 170	0.22 324	0.28 284	0.30 460	0.30 268	0.26 236

UPFNet	1.81 400	0.63 315	6.71 438	1.25 520	1.44 598	3.50 404	1.35 586	4.02 540	1.85 416	2.40 584	1.52 333	2.41 504	1.40 412	3.62 462	1.88 537	0.34 431	0.33 525	0.37 509	0.31 476	0.41 467	0.39 449

IGEV_i1	1.83 401	0.60 277	10.98 499	1.30 549	0.53 217	3.09 310	0.86 397	3.70 451	1.57 318	1.67 355	1.76 420	2.33 491	1.35 398	3.23 448	1.16 376	0.35 453	0.27 455	0.53 625	0.58 651	0.34 369	0.40 470

AACVNet	1.83 401	1.02 548	2.41 316	1.45 609	0.87 412	3.21 332	0.73 283	3.16 348	1.61 343	2.01 451	1.82 457	2.28 481	1.33 392	10.98 669	1.49 467	0.39 509	0.32 518	0.38 526	0.32 490	0.43 496	0.44 497

111	1.83 401	0.92 518	9.08 470	0.81 198	0.36 43	4.25 603	0.91 447	4.44 673	2.70 599	2.39 582	1.96 502	2.30 487	1.64 501	1.28 212	1.82 529	0.28 268	0.22 324	0.24 125	0.20 179	0.31 291	0.54 562

ACVNet-DCA	1.85 404	0.74 431	13.77 531	1.78 665	0.36 43	4.48 640	0.74 296	3.98 528	1.53 287	1.01 246	1.81 449	0.72 182	1.62 485	2.13 377	0.64 168	0.29 299	0.17 93	0.32 403	0.21 202	0.33 348	0.32 351

MWDA-net	1.86 405	0.86 500	2.26 298	1.15 477	1.05 477	3.16 323	1.15 550	4.03 541	1.71 380	2.12 490	1.78 429	2.31 488	4.99 687	6.40 533	2.02 558	0.33 412	0.31 508	0.28 284	0.28 406	0.36 406	0.57 577

NLSM1	1.86 405	0.53 170	1.39 185	0.73 142	1.89 682	3.09 310	0.64 220	8.41 728	12.10 739	0.79 178	1.21 233	0.73 189	0.86 226	1.67 314	1.45 452	0.26 195	0.24 392	0.29 314	0.24 300	0.31 291	0.27 256

ITSA-stereo	1.86 405	0.72 409	3.74 398	1.20 501	0.66 300	4.09 554	0.91 447	4.24 610	2.53 575	1.93 418	1.77 426	1.59 375	2.15 577	6.12 526	2.44 602	0.40 517	0.38 573	0.40 538	0.40 579	0.50 543	0.98 663

test_5	1.87 408	0.75 442	10.23 488	1.14 464	1.40 585	3.85 485	1.27 573	3.91 504	1.93 431	1.69 358	1.78 429	1.67 385	1.79 530	2.99 444	1.17 380	0.30 342	0.18 148	0.35 479	0.33 498	0.34 369	0.33 372

NINENet	1.87 408	0.74 431	2.60 330	1.12 454	1.06 481	4.50 649	0.76 312	4.41 668	2.24 501	2.16 508	1.86 477	3.63 634	0.97 270	8.00 573	1.17 380	0.41 532	0.30 499	0.41 550	0.30 460	0.41 467	0.36 410

IRAFT_RVC	1.87 408	0.60 277	4.33 412	2.40 704	0.66 300	4.59 669	1.59 626	2.96 324	1.51 269	2.23 537	1.75 411	2.09 470	2.63 614	6.70 544	1.50 468	0.33 412	0.21 292	0.33 439	0.29 437	0.32 326	0.32 351

MLCV	1.87 408	0.91 516	8.59 464	1.10 443	0.57 246	3.59 427	0.53 150	3.70 451	2.20 493	2.80 643	2.25 571	2.00 454	1.42 425	4.13 478	1.86 535	0.30 342	0.20 253	0.32 403	0.21 202	0.33 348	0.36 410

iRaft-Stereo_20w	1.88 412	0.62 307	10.58 493	0.90 291	0.83 388	2.96 292	0.78 334	4.90 704	1.58 322	2.29 550	1.60 363	1.25 324	4.51 681	2.28 396	0.90 295	0.29 299	0.21 292	0.26 212	0.24 300	0.41 467	0.31 336

DSFCA	1.89 413	0.69 377	3.14 368	1.10 443	1.18 518	3.99 533	1.79 642	3.50 406	2.16 486	3.10 664	1.64 374	2.91 566	2.50 607	5.38 502	2.26 585	0.43 550	0.38 573	0.37 509	0.36 535	0.50 543	0.42 480

iResNet_ROB	1.89 413	1.02 548	8.60 465	1.39 594	0.98 453	3.72 450	0.66 234	3.84 478	2.65 593	1.88 400	2.05 529	1.98 451	1.27 378	4.52 484	1.67 508	0.30 342	0.20 253	0.28 284	0.18 107	0.31 291	0.40 470

MM-Stereo_test1	1.90 415	0.53 170	19.85 660	1.39 594	0.48 175	1.81 138	0.79 342	3.00 329	1.82 406	1.69 358	1.09 203	0.87 234	0.97 270	1.45 260	0.74 227	0.24 142	0.21 292	0.27 248	0.24 300	0.35 390	0.24 184

H2IRNET	1.90 415	0.53 170	14.29 547	1.14 464	0.60 262	4.48 640	0.44 109	2.65 277	1.81 405	1.05 256	2.30 585	1.67 385	1.40 412	2.17 384	1.50 468	0.36 468	0.21 292	0.33 439	0.37 547	0.34 369	0.29 292

CFNet-ft	1.90 415	0.95 533	3.56 388	1.07 417	1.54 617	4.09 554	0.90 439	2.85 311	1.82 406	1.78 379	1.70 395	2.75 547	1.48 444	9.33 607	1.72 514	0.33 412	0.30 499	0.61 654	0.36 535	0.52 549	0.39 449

CFNet_RVC	1.90 415	0.95 533	3.56 388	1.07 417	1.54 617	4.09 554	0.90 439	2.85 311	1.82 406	1.78 379	1.70 395	2.75 547	1.48 444	9.33 607	1.72 514	0.33 412	0.30 499	0.61 654	0.36 535	0.52 549	0.39 449

PSMNet-ADL	1.91 419	0.72 409	1.78 237	1.09 433	0.86 407	4.18 589	0.78 334	3.77 462	2.10 474	1.72 368	1.85 473	2.91 566	1.82 541	10.38 647	1.91 541	0.48 589	0.46 625	0.28 284	0.29 437	0.38 426	0.51 546

GEStereo_RVC	1.91 419	0.80 468	6.57 436	1.20 501	1.06 481	4.02 540	1.43 607	4.13 573	1.89 425	2.03 460	1.80 436	2.34 492	1.86 549	4.94 493	1.77 523	0.48 589	0.38 573	0.32 403	0.28 406	0.42 486	0.50 538

DN-CSS_ROB	1.91 419	1.55 641	11.13 501	1.82 672	0.88 416	3.99 533	0.61 196	4.01 536	1.67 363	1.64 346	1.89 487	1.39 348	1.06 314	3.23 448	1.50 468	0.31 369	0.19 198	0.44 566	0.29 437	0.37 421	0.31 336

qqq1	1.92 422	0.57 231	4.46 413	1.36 580	0.57 246	2.03 161	0.73 283	4.25 612	2.80 616	2.32 564	2.31 591	1.95 442	1.52 459	10.99 670	0.71 212	0.34 431	0.32 518	0.30 346	0.23 268	0.29 240	0.29 292

fff1	1.92 422	0.57 231	4.46 413	1.36 580	0.57 246	2.03 161	0.73 283	4.25 612	2.80 616	2.32 564	2.31 591	1.95 442	1.52 459	10.99 670	0.71 212	0.34 431	0.32 518	0.30 346	0.23 268	0.29 240	0.29 292

raft_robust	1.92 422	1.15 581	3.34 380	1.02 394	0.43 122	3.84 477	0.46 120	4.42 669	2.52 573	1.67 355	1.36 293	2.17 475	6.37 708	6.78 549	1.04 344	0.28 268	0.24 392	0.30 346	0.35 525	0.31 291	0.32 351

delet	1.92 422	0.76 448	5.14 423	1.01 382	1.65 643	3.44 383	2.03 658	3.76 460	2.48 564	2.01 451	2.05 529	2.63 534	1.90 555	5.34 501	2.12 570	0.28 268	0.29 484	0.40 538	0.31 476	0.41 467	0.45 503

BEATNet_4x	1.92 422	1.36 621	8.75 468	1.20 501	0.56 234	3.46 390	1.03 515	4.00 534	2.43 555	2.25 543	1.70 395	2.10 471	1.59 474	2.57 422	3.05 634	0.37 476	0.22 324	0.47 583	0.29 437	0.60 582	0.40 470

IIG-Stereo	1.95 427	0.79 463	2.14 284	2.78 711	0.66 300	4.62 673	0.76 312	4.27 621	1.53 287	2.63 626	3.14 660	3.35 605	1.61 481	7.65 568	1.41 443	0.39 509	0.20 253	0.31 379	0.25 323	0.33 348	0.22 142

LALA_ROB	1.95 427	1.48 636	3.11 366	1.05 406	0.98 453	3.99 533	1.82 646	4.44 673	2.28 514	3.31 674	1.85 473	2.76 553	1.67 507	4.04 477	3.23 638	0.46 575	0.41 596	0.55 635	0.52 636	0.60 582	0.57 577

DCANet-4	1.96 429	0.51 144	14.31 548	0.82 211	0.40 100	4.16 581	0.57 170	4.29 630	2.98 642	2.30 554	1.80 436	1.03 278	1.54 469	1.44 255	1.44 448	0.29 299	0.23 355	0.23 79	0.18 107	0.24 109	0.42 480

PSMNet-RSSM	1.96 429	0.77 452	3.26 374	1.29 542	1.31 558	4.19 593	0.96 482	3.68 441	1.89 425	2.05 465	1.80 436	2.60 530	1.70 514	9.84 622	1.81 527	0.35 453	0.29 484	0.35 479	0.37 547	0.42 486	0.35 403

MEA-ACV	1.97 431	0.61 297	7.48 449	1.13 462	0.61 267	2.76 254	0.89 433	3.70 451	1.96 434	2.11 482	1.85 473	2.42 507	2.38 598	7.09 554	2.16 577	0.33 412	0.36 552	0.30 346	0.34 508	0.38 426	0.53 554

4D-IteraStereo	1.97 431	0.84 491	20.43 691	0.78 186	1.56 624	2.09 176	1.05 523	2.43 222	1.56 312	1.41 315	1.00 172	1.94 440	0.61 114	1.22 191	1.06 347	0.27 223	0.18 148	0.31 379	0.26 347	0.27 194	0.23 165

OMP-Stereo	1.97 431	0.93 522	1.88 245	2.76 710	0.67 307	4.58 668	1.48 610	4.31 641	1.54 296	3.15 669	2.76 635	3.25 596	1.38 405	7.66 569	1.35 433	0.40 517	0.20 253	0.33 439	0.26 347	0.33 348	0.24 184

cc1	1.98 434	0.74 431	13.77 531	1.78 665	0.36 43	4.48 640	0.74 296	4.23 602	3.95 698	1.01 246	1.81 449	0.72 182	1.62 485	2.13 377	0.64 168	0.29 299	0.17 93	0.32 403	0.21 202	0.31 291	0.29 292

hknet	1.98 434	0.64 328	8.70 467	0.87 267	1.07 488	4.16 581	1.16 553	4.48 679	1.73 388	2.93 651	1.83 458	3.48 616	1.30 387	3.91 473	1.51 474	0.31 369	0.25 423	0.31 379	0.28 406	0.35 390	0.33 372

GANet-RSSM	1.98 434	0.62 307	3.49 383	1.69 653	1.23 540	4.22 599	0.91 447	3.31 372	1.86 417	1.81 385	1.74 407	2.34 492	1.82 541	10.92 667	1.73 518	0.34 431	0.29 484	0.31 379	0.28 406	0.39 438	0.40 470

1test111	1.99 437	0.74 431	13.77 531	1.78 665	0.36 43	4.48 640	0.74 296	3.98 528	1.53 287	1.01 246	1.81 449	0.72 182	1.62 485	4.66 488	0.98 330	0.29 299	0.17 93	0.32 403	0.21 202	0.33 348	0.32 351

SMFormer	2.00 438	0.57 231	4.46 413	1.36 580	0.57 246	2.03 161	0.73 283	4.25 612	2.80 616	2.32 564	2.31 591	1.95 442	1.52 459	10.99 670	2.13 573	0.34 431	0.32 518	0.36 495	0.31 476	0.38 426	0.36 410

tta	2.00 438	0.57 231	4.46 413	1.36 580	0.57 246	2.03 161	0.73 283	4.25 612	2.80 616	2.32 564	2.31 591	1.95 442	1.52 459	10.99 670	2.13 573	0.34 431	0.32 518	0.36 495	0.31 476	0.29 240	0.29 292

TestStereo	2.00 438	1.02 548	12.25 511	0.70 108	0.61 267	1.88 144	0.55 160	2.31 201	1.52 280	1.41 315	1.33 278	1.27 326	0.90 248	11.62 697	0.81 255	0.34 431	0.19 198	0.33 439	0.24 300	0.44 508	0.24 184

cross-raft	2.01 441	0.57 231	19.01 633	1.03 402	0.56 234	2.11 179	0.72 275	3.63 430	1.57 318	1.77 377	1.51 332	3.17 590	1.13 342	1.16 169	0.85 267	0.23 112	0.21 292	0.26 212	0.23 268	0.28 218	0.25 200

MMNet	2.02 442	0.81 474	10.76 495	1.12 454	1.23 540	3.53 411	0.89 433	3.79 466	2.08 463	2.15 502	1.76 420	2.15 474	2.12 573	3.69 465	2.32 590	0.31 369	0.29 484	0.34 458	0.27 377	0.38 426	0.42 480

xx1	2.03 443	0.74 431	13.77 531	1.78 665	0.36 43	4.48 640	0.74 296	4.23 602	3.95 698	1.01 246	1.81 449	1.79 412	1.34 395	2.13 377	0.64 168	0.29 299	0.17 93	0.33 439	0.33 498	0.33 348	0.32 351

HGLStereo	2.03 443	0.74 431	7.50 450	1.23 516	1.56 624	3.62 434	0.95 474	3.78 465	1.89 425	2.03 460	2.20 563	3.12 586	2.14 576	5.68 511	2.04 560	0.37 476	0.31 508	0.32 403	0.29 437	0.40 443	0.45 503

ssnet_v2	2.04 445	0.88 507	7.87 453	1.20 501	0.87 412	3.86 487	1.64 632	4.01 536	2.60 588	2.61 621	1.96 502	3.79 640	1.71 516	2.20 388	2.96 630	0.41 532	0.35 545	0.42 557	0.37 547	0.55 562	0.52 551

ADStereo(finetuned)	2.04 445	0.73 420	13.28 522	0.82 211	0.40 100	4.16 581	0.59 186	4.25 612	2.97 639	2.35 573	1.84 463	1.18 307	3.40 652	1.52 274	1.54 480	0.29 299	0.24 392	0.23 79	0.18 107	0.30 268	0.51 546

CBFPSM	2.05 447	0.95 533	10.12 487	1.07 417	1.05 477	2.84 262	1.20 564	3.28 368	1.73 388	1.82 387	1.30 265	4.56 681	4.06 670	2.34 397	2.34 592	0.25 170	0.38 573	0.32 403	0.27 377	0.37 421	0.79 641

DeepPruner_ROB	2.05 447	1.09 568	10.50 492	1.01 382	1.20 533	4.39 624	0.91 447	3.14 345	1.72 386	2.60 619	1.54 342	2.78 555	1.27 378	4.52 484	1.72 514	0.51 611	0.40 587	0.37 509	0.34 508	0.48 535	0.52 551

DLCB_ROB	2.05 447	0.95 533	2.37 311	1.24 518	1.02 470	2.92 279	1.30 578	3.68 441	2.30 518	2.91 649	2.17 556	3.32 603	1.52 459	10.37 645	2.50 608	0.40 517	0.33 525	0.40 538	0.36 535	0.41 467	0.47 519

NLCSM	2.07 450	0.57 231	1.26 147	0.68 94	1.83 675	3.24 341	0.69 260	8.40 727	9.75 733	0.92 227	1.30 265	0.87 234	1.06 314	7.60 565	1.57 485	0.28 268	0.25 423	0.29 314	0.25 323	0.36 406	0.27 256

HITNet	2.07 450	0.82 481	14.77 553	1.34 569	0.56 234	3.47 393	0.80 353	4.07 557	2.35 530	2.16 508	1.61 367	1.64 381	1.44 432	2.09 375	2.56 616	0.26 195	0.18 148	0.41 550	0.26 347	0.45 516	0.25 200
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
ETE_ROB	2.07 450	1.40 627	3.01 363	1.09 433	0.92 427	3.94 508	1.53 617	4.25 612	2.23 498	3.31 674	2.06 533	2.35 494	1.52 459	8.74 590	2.07 566	0.44 557	0.36 552	0.51 614	0.48 616	0.54 559	0.62 594

CFNet-RSSM	2.08 453	0.52 152	20.06 668	1.01 382	0.56 234	3.39 371	0.64 220	3.67 437	1.55 304	1.72 368	1.37 295	2.57 527	1.19 365	1.11 143	0.86 274	0.27 223	0.20 253	0.25 166	0.23 268	0.27 194	0.23 165

HLF11	2.10 454	0.80 468	18.68 624	0.88 272	0.83 388	2.11 179	0.58 180	3.39 393	2.56 582	1.33 294	1.30 265	0.98 267	1.00 281	4.75 492	1.51 474	0.25 170	0.21 292	0.24 125	0.18 107	0.23 91	0.27 256

NLMM	2.10 454	0.53 170	1.23 135	0.63 42	1.86 677	2.81 258	0.61 196	11.68 736	14.99 745	0.80 182	0.86 125	0.92 254	1.03 292	1.12 149	1.48 461	0.26 195	0.25 423	0.27 248	0.22 242	0.31 291	0.24 184

coex_refinement	2.10 454	0.85 497	3.67 395	1.31 553	1.13 507	3.21 332	0.85 392	3.86 484	2.31 522	2.51 599	1.92 497	3.49 622	1.69 512	11.08 677	2.13 573	0.37 476	0.25 423	0.27 248	0.31 476	0.41 467	0.37 425

iRaft-Stereo_5w	2.10 454	0.83 485	8.57 463	0.81 198	0.76 345	3.21 332	0.84 383	3.71 454	1.65 359	1.56 329	2.50 609	2.20 477	2.23 587	9.13 602	2.01 557	0.38 493	0.19 198	0.35 479	0.27 377	0.45 516	0.39 449

ManiGeoR	2.11 458	0.93 522	18.17 608	0.84 236	0.84 397	2.72 251	0.56 165	3.67 437	2.82 624	1.08 263	1.23 240	1.12 292	1.07 319	4.60 486	1.17 380	0.25 170	0.20 253	0.30 346	0.20 179	0.23 91	0.26 236

HLf10	2.11 458	0.93 522	18.17 608	0.84 236	0.84 397	2.72 251	0.56 165	3.67 437	2.82 624	1.08 263	1.23 240	1.12 292	1.07 319	4.60 486	1.17 380	0.25 170	0.20 253	0.30 346	0.20 179	0.23 91	0.26 236

WQFJA1	2.11 458	0.52 152	1.23 135	0.63 42	1.87 680	2.81 258	0.61 196	11.67 735	15.01 746	0.80 182	0.86 125	0.92 254	1.03 292	1.13 153	1.48 461	0.26 195	0.25 423	0.27 248	0.22 242	0.31 291	0.24 184

DFGA-Net	2.11 458	3.00 692	7.43 447	1.11 450	0.76 345	3.72 450	0.60 191	2.63 275	1.91 429	2.01 451	2.07 534	1.22 317	1.04 300	10.26 643	2.26 585	0.27 223	0.22 324	0.34 458	0.34 508	0.61 587	0.48 524

G2L-Stereo_test	2.11 458	0.86 500	7.12 443	1.65 649	1.19 525	3.54 415	1.02 512	3.57 419	2.01 446	2.50 595	1.68 388	3.15 588	1.50 452	9.21 605	1.62 498	0.28 268	0.19 198	0.23 79	0.22 242	0.27 194	0.31 336

CFNet_pseudo	2.12 463	0.67 366	15.14 564	0.85 251	0.74 339	3.95 514	0.64 220	3.95 517	1.78 401	1.90 407	1.79 433	3.27 598	1.62 485	2.51 411	1.16 376	0.31 369	0.36 552	0.53 625	0.27 377	0.63 593	0.44 497

test_xeample3	2.12 463	0.63 315	21.55 729	0.91 302	0.47 166	1.85 140	0.94 469	7.96 724	1.23 169	0.75 150	0.76 95	0.64 137	0.70 151	1.77 331	0.83 261	0.30 342	0.21 292	0.27 248	0.21 202	0.27 194	0.24 184

G2L-ROB	2.13 465	0.78 459	10.06 484	1.19 497	1.06 481	3.84 477	0.93 464	3.32 377	2.27 510	2.20 522	1.47 321	2.65 537	1.20 367	8.38 581	1.81 527	0.28 268	0.19 198	0.23 79	0.22 242	0.28 218	0.32 351

ccs_rob	2.13 465	0.67 366	15.11 563	0.84 236	0.75 341	3.96 524	0.65 231	3.95 517	1.78 401	1.88 400	1.79 433	3.26 597	1.64 501	2.51 411	1.16 376	0.31 369	0.36 552	0.54 634	0.27 377	0.65 605	0.45 503

WQFJX	2.14 467	0.54 190	1.28 156	0.61 23	1.85 676	2.87 268	0.77 327	11.60 734	14.62 744	0.82 189	1.15 217	0.89 241	1.10 335	1.69 318	1.39 436	0.28 268	0.25 423	0.25 166	0.21 202	0.32 326	0.25 200

SepStereo	2.15 468	0.67 366	4.79 420	1.14 464	1.64 639	2.93 284	2.13 663	4.09 563	2.74 603	4.17 698	2.52 612	2.46 516	1.79 530	8.36 579	1.63 501	0.37 476	0.22 324	0.39 531	0.25 323	0.41 467	0.34 389

IGEV-FE	2.16 469	0.69 377	20.56 695	1.22 510	0.54 220	2.18 185	0.53 150	3.38 389	1.61 343	1.93 418	1.55 346	3.74 637	1.06 314	1.56 279	0.91 304	0.29 299	0.20 253	0.27 248	0.29 437	0.40 443	0.32 351

IGEV_Zeroshot_test	2.16 469	0.69 377	20.60 699	1.22 510	0.54 220	2.18 185	0.53 150	3.38 389	1.61 343	1.93 418	1.55 346	3.76 639	1.05 305	1.55 278	0.91 304	0.29 299	0.20 253	0.27 248	0.29 437	0.40 443	0.32 351

anonymousa	2.16 469	0.67 366	19.19 634	1.04 405	1.67 647	2.06 170	0.79 342	2.86 314	1.96 434	1.85 391	2.14 551	3.23 595	1.81 538	1.12 149	1.15 371	0.26 195	0.26 443	0.34 458	0.32 490	0.30 268	0.28 279

HLf8	2.17 472	0.96 539	17.42 596	0.83 224	0.81 368	3.37 366	0.55 160	3.88 491	2.99 645	1.19 280	1.20 228	1.22 317	1.00 281	5.68 511	0.82 257	0.26 195	0.20 253	0.29 314	0.20 179	0.25 136	0.27 256

NLMM1	2.18 473	0.55 202	1.34 172	0.62 32	1.86 677	3.30 359	0.62 211	11.92 737	15.07 747	0.86 214	0.96 164	0.84 221	0.90 248	1.83 341	1.35 433	0.27 223	0.27 455	0.27 248	0.24 300	0.31 291	0.28 279

AIO-test1	2.18 473	0.66 355	18.95 630	0.89 281	1.48 605	3.40 375	0.97 487	4.19 588	1.68 366	0.86 214	1.35 288	0.99 269	0.75 171	4.47 483	1.27 414	0.23 112	0.23 355	0.28 284	0.33 498	0.31 291	0.35 403

SFCPSM	2.18 473	0.63 315	17.03 588	0.88 272	0.98 453	3.74 456	1.28 575	4.09 563	2.16 486	1.85 391	1.83 458	1.65 382	1.39 408	2.50 407	1.50 468	0.33 412	0.27 455	0.39 531	0.36 535	0.34 369	0.37 425

WQFJX1	2.20 476	0.52 152	1.38 183	0.62 32	1.78 668	3.07 307	0.67 238	12.26 740	15.24 748	0.84 206	1.05 193	0.91 248	0.97 270	1.88 353	1.26 410	0.27 223	0.25 423	0.28 284	0.21 202	0.36 406	0.25 200

GANet-ADL	2.20 476	0.73 420	20.11 673	1.25 520	0.69 319	3.83 472	0.76 312	3.49 403	1.71 380	1.65 350	1.99 512	2.10 471	1.10 335	1.42 251	1.26 410	0.38 493	0.33 525	0.25 166	0.22 242	0.42 486	0.36 410

TestStereo_HLe17	2.22 478	1.13 575	17.87 603	0.85 251	0.79 359	3.54 415	0.62 211	3.97 525	3.06 652	1.15 275	1.14 215	1.16 300	1.05 305	5.89 517	0.73 220	0.25 170	0.19 198	0.29 314	0.22 242	0.25 136	0.25 200

MSKI-zero shot	2.22 478	0.64 328	20.09 672	0.96 345	0.56 234	4.04 544	0.70 270	3.91 504	1.50 262	1.92 414	2.28 577	1.92 437	0.71 154	2.93 439	0.67 186	0.26 195	0.23 355	0.26 212	0.21 202	0.28 218	0.26 236

PS-NSSS	2.22 478	1.33 618	2.90 357	0.97 352	1.53 616	4.11 562	1.08 533	4.55 690	2.65 593	2.10 478	2.32 596	1.77 404	1.40 412	11.79 710	1.61 493	0.68 655	0.45 616	0.96 691	0.43 597	0.95 656	0.92 656

PCWNet_CMD	2.23 481	0.65 342	17.36 593	0.83 224	0.76 345	3.51 406	0.64 220	3.60 423	1.97 437	1.70 363	1.63 372	3.22 593	3.05 637	2.09 375	1.11 362	0.31 369	0.36 552	0.47 583	0.26 347	0.64 602	0.47 519

HH	2.23 481	0.86 500	21.59 730	0.98 360	0.51 193	1.49 101	0.82 370	2.74 290	1.54 296	1.10 267	1.69 393	4.62 684	1.86 549	2.55 419	0.69 201	0.26 195	0.22 324	0.29 314	0.23 268	0.34 369	0.27 256

HanStereo	2.23 481	0.86 500	21.59 730	0.98 360	0.51 193	1.49 101	0.82 370	2.74 290	1.54 296	1.10 267	1.69 393	4.62 684	1.86 549	2.55 419	0.69 201	0.26 195	0.22 324	0.29 314	0.23 268	0.34 369	0.27 256

MSMDNet	2.23 481	0.64 328	17.32 589	0.84 236	0.75 341	3.53 411	0.64 220	3.61 427	1.98 439	1.71 367	1.64 374	3.22 593	2.99 630	2.08 372	1.11 362	0.31 369	0.37 566	0.45 573	0.26 347	0.62 591	0.45 503

Select-FE	2.25 485	0.87 504	17.36 593	1.06 414	0.99 456	2.04 166	0.46 120	3.79 466	1.61 343	2.52 601	1.81 449	4.41 673	3.15 640	1.83 341	0.92 309	0.32 392	0.35 545	0.30 346	0.41 586	0.32 326	0.55 568

FENet	2.25 485	0.50 136	20.29 684	1.35 574	0.67 307	4.01 538	0.60 191	3.95 517	1.99 440	1.96 428	1.11 208	2.43 511	1.43 428	1.60 291	1.39 436	0.32 392	0.22 324	0.33 439	0.26 347	0.29 240	0.39 449

DISCO	2.25 485	0.73 420	10.06 484	1.76 663	1.12 502	3.47 393	1.25 572	3.24 361	2.26 508	2.65 631	1.96 502	4.53 679	1.92 557	4.17 480	3.61 643	0.32 392	0.25 423	0.31 379	0.29 437	0.66 611	0.41 476

iinet-f	2.26 488	1.18 587	13.71 529	1.14 464	1.11 501	3.77 460	1.10 540	4.14 579	2.17 488	2.06 470	1.76 420	2.99 573	2.99 630	2.50 407	2.49 607	0.35 453	0.39 582	0.27 248	0.28 406	0.45 516	0.39 449

ICVP	2.26 488	0.66 355	21.18 720	0.99 366	0.88 416	4.28 610	0.95 474	3.32 377	1.60 339	1.66 352	1.76 420	1.34 337	1.14 349	1.62 299	1.32 425	0.53 620	0.35 545	0.33 439	0.29 437	0.40 443	0.51 546
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rrr	2.27 490	0.65 342	23.82 748	0.90 291	0.46 156	1.57 110	0.96 482	7.98 725	1.19 163	0.65 112	0.77 98	0.74 195	0.72 157	2.59 423	0.86 274	0.28 268	0.21 292	0.28 284	0.21 202	0.29 240	0.25 200

CIPLG	2.27 490	1.18 587	19.24 637	0.92 310	1.34 571	3.95 514	0.89 433	4.23 602	1.82 406	2.31 560	2.67 628	1.17 303	1.06 314	1.53 277	1.32 425	0.37 476	0.23 355	0.27 248	0.22 242	0.31 291	0.45 503

ACRE	2.27 490	1.11 573	19.45 646	0.91 302	1.30 555	3.94 508	0.87 418	4.21 594	1.80 404	2.28 548	2.62 623	1.17 303	1.04 300	1.52 274	1.30 422	0.37 476	0.23 355	0.27 248	0.22 242	0.31 291	0.46 514

NOSS_ROB	2.27 490	0.73 420	3.00 362	1.71 657	1.00 465	3.90 493	0.97 487	4.29 630	2.81 622	2.94 655	2.19 560	3.88 644	1.19 365	11.77 709	1.62 498	0.59 631	0.54 648	0.56 637	0.52 636	0.56 568	0.54 562

XPNet_ROB	2.27 490	1.11 573	4.10 408	1.36 580	0.97 444	3.94 508	1.63 630	4.07 557	2.14 482	2.82 645	2.00 514	2.32 490	1.73 521	10.81 662	3.39 639	0.51 611	0.47 630	0.48 592	0.40 579	0.51 545	0.56 573

IPLGR_C	2.28 495	1.31 613	19.46 647	0.92 310	1.32 565	3.93 502	0.89 433	4.20 589	1.82 406	2.30 554	2.63 625	1.16 300	1.07 319	1.41 248	1.29 421	0.37 476	0.23 355	0.27 248	0.22 242	0.31 291	0.45 503

DRaft	2.28 495	0.56 218	2.64 340	0.74 150	0.46 156	3.94 508	1.23 569	2.32 203	1.55 304	2.64 627	2.80 639	1.60 376	5.34 695	6.96 553	10.99 708	0.34 431	0.22 324	0.27 248	0.27 377	0.29 240	0.37 425

psm_up	2.28 495	0.81 474	5.45 430	1.26 527	1.50 609	3.84 477	1.23 569	4.23 602	2.03 451	2.55 606	1.80 436	2.44 515	1.65 503	12.90 729	1.58 486	0.37 476	0.38 573	0.41 550	0.34 508	0.43 496	0.39 449

MyStereo04	2.29 498	0.80 468	18.77 625	1.00 375	1.04 475	3.95 514	0.95 474	3.91 504	2.54 579	1.99 437	1.27 260	2.31 488	1.65 503	2.02 368	1.77 523	0.24 142	0.24 392	0.34 458	0.26 347	0.41 467	0.37 425

ADLNet	2.29 498	0.83 485	3.62 393	1.35 574	1.60 630	3.67 443	1.24 571	3.95 517	2.98 642	2.58 614	2.29 580	4.01 651	1.79 530	11.23 683	2.09 568	0.37 476	0.38 573	0.36 495	0.34 508	0.45 516	0.71 619

TDLM	2.29 498	1.08 565	4.61 419	1.29 542	1.01 468	4.26 604	2.17 665	3.75 458	2.79 612	2.31 560	1.98 509	2.06 465	1.59 474	12.45 724	1.72 514	0.51 611	0.28 472	0.52 620	0.35 525	0.56 568	0.50 538

TestStereo_HL3	2.30 501	0.54 190	20.47 693	1.03 402	0.70 323	2.70 248	0.78 334	3.61 427	1.71 380	1.82 387	1.53 339	1.29 330	0.95 264	6.56 538	0.70 207	0.25 170	0.24 392	0.25 166	0.22 242	0.26 171	0.30 323

Wz-Net-LNSev	2.30 501	1.67 651	14.88 556	1.18 494	1.65 643	3.49 400	1.54 620	3.63 430	2.03 451	1.88 400	1.64 374	3.29 599	2.06 567	2.71 433	2.02 558	0.40 517	0.33 525	0.32 403	0.31 476	0.53 555	0.49 531

DCVSM-stereo	2.31 503	0.66 355	20.69 701	1.11 450	0.93 433	2.58 234	0.73 283	2.61 272	1.60 339	2.57 610	1.53 339	3.30 601	1.72 518	2.19 387	1.23 401	0.34 431	0.53 646	0.41 550	0.32 490	0.45 516	0.62 594

gwcnet-sp	2.31 503	1.21 592	17.34 590	1.08 425	0.92 427	3.56 421	1.04 519	3.69 446	2.09 466	2.55 606	1.60 363	1.80 415	1.62 485	3.87 470	1.95 549	0.29 299	0.29 484	0.30 346	0.28 406	0.38 426	0.39 449

scenet	2.31 503	1.21 592	17.34 590	1.08 425	0.92 427	3.56 421	1.04 519	3.69 446	2.09 466	2.55 606	1.60 363	1.80 415	1.62 485	3.87 470	1.95 549	0.29 299	0.29 484	0.30 346	0.28 406	0.38 426	0.39 449

ssnet	2.31 503	1.21 592	17.34 590	1.08 425	0.92 427	3.56 421	1.04 519	3.69 446	2.09 466	2.55 606	1.60 363	1.80 415	1.62 485	3.87 470	1.95 549	0.29 299	0.29 484	0.30 346	0.28 406	0.38 426	0.39 449

DAS	2.31 503	0.67 366	4.79 420	1.14 464	1.64 639	2.93 284	2.13 663	4.09 563	2.74 603	4.17 698	2.52 612	2.46 516	1.79 530	11.55 694	1.63 501	0.37 476	0.22 324	0.39 531	0.25 323	0.41 467	0.34 389

TRStereo	2.31 503	1.87 660	19.74 656	1.53 627	1.16 516	4.26 604	1.08 533	4.73 699	1.45 226	1.55 327	1.28 261	1.75 399	0.85 224	1.81 338	1.20 390	0.36 468	0.26 443	0.32 403	0.36 535	0.34 369	0.33 372

test_sample5	2.33 509	0.62 307	11.29 502	1.29 542	0.83 388	3.09 310	0.74 296	4.28 626	2.31 522	2.20 522	1.97 507	1.68 387	1.39 408	11.19 681	1.47 458	0.37 476	0.31 508	0.37 509	0.37 547	0.41 467	0.39 449

MyStereo8	2.33 509	1.13 575	19.26 640	1.22 510	1.62 634	4.16 581	0.57 170	3.50 406	2.36 533	2.15 502	1.75 411	2.28 481	1.14 349	1.46 264	2.20 581	0.24 142	0.21 292	0.32 403	0.27 377	0.36 406	0.43 491

DualNet	2.33 509	0.62 307	11.29 502	1.29 542	0.83 388	3.09 310	0.74 296	4.28 626	2.31 522	2.26 546	2.04 523	1.68 387	1.39 408	11.19 681	1.47 458	0.37 476	0.31 508	0.37 509	0.37 547	0.41 467	0.39 449

MIPNet	2.33 509	0.71 402	19.82 658	0.89 281	0.56 234	4.76 700	0.61 196	4.32 646	2.37 539	1.83 390	1.48 328	1.48 361	1.98 562	2.63 426	1.44 448	0.29 299	0.20 253	0.26 212	0.23 268	0.30 268	0.39 449

DualNet (step1)	2.34 513	1.05 555	7.87 453	1.07 417	0.86 407	3.93 502	1.19 560	4.35 653	2.11 476	2.14 494	1.75 411	1.75 399	1.67 507	6.26 530	1.26 410	1.23 695	0.48 636	4.27 743	2.09 727	0.70 619	0.69 614

test_sample4	2.34 513	0.63 315	11.59 505	1.30 549	0.83 388	3.07 307	0.72 275	4.27 621	2.30 518	2.30 554	1.88 481	1.73 397	1.42 425	11.14 680	1.46 453	0.35 453	0.29 484	0.35 479	0.36 535	0.40 443	0.38 442

test_sample3	2.34 513	0.61 297	11.94 509	1.33 561	0.85 401	3.10 314	0.73 283	4.24 610	2.19 491	2.21 531	1.75 411	1.80 415	1.41 420	11.11 679	1.46 453	0.35 453	0.29 484	0.34 458	0.35 525	0.39 438	0.37 425

STTStereo	2.34 513	0.95 533	14.93 559	1.43 602	1.54 617	3.86 487	0.86 397	3.65 432	2.44 559	2.15 502	1.55 346	2.49 520	1.59 474	5.14 497	1.44 448	0.38 493	0.39 582	0.47 583	0.51 632	0.52 549	0.51 546

CFNet	2.34 513	1.10 569	8.96 469	1.34 569	1.24 542	4.09 554	0.73 283	4.04 546	2.77 609	1.62 341	1.87 480	2.27 480	1.45 436	11.41 687	1.82 529	0.31 369	0.24 392	0.43 561	0.36 535	0.43 496	0.33 372

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 518	0.99 543	19.62 652	1.09 433	0.96 440	1.51 103	0.44 109	4.05 550	1.64 354	1.31 292	1.67 385	4.93 691	2.45 604	2.52 416	1.40 439	0.30 342	0.20 253	0.31 379	0.50 628	0.57 573	0.60 588

test_sample6	2.35 518	0.62 307	10.78 496	1.33 561	0.83 388	3.15 321	0.79 342	4.36 658	2.43 555	2.26 546	2.04 523	1.69 391	1.39 408	11.48 692	1.61 493	0.38 493	0.32 518	0.37 509	0.39 568	0.41 467	0.42 480

EAI-Stereo	2.35 518	0.63 315	2.97 359	0.95 339	0.65 293	3.84 477	14.27 750	5.04 707	2.19 491	2.06 470	7.25 708	1.10 288	0.94 261	1.65 308	1.37 435	0.31 369	0.22 324	0.27 248	0.60 656	0.27 194	0.32 351

ac_64	2.35 518	0.62 307	9.77 479	1.32 556	1.71 654	3.27 350	0.93 464	3.48 400	2.50 569	1.74 373	1.73 404	3.91 645	1.77 527	10.21 639	1.86 535	0.40 517	0.31 508	0.33 439	0.30 460	0.34 369	0.39 449

HSM	2.35 518	0.81 474	2.21 291	1.14 464	1.55 621	3.44 383	1.03 515	3.99 532	2.25 504	2.29 550	2.11 542	8.04 720	3.05 637	11.60 695	1.71 512	0.33 412	0.22 324	0.28 284	0.23 268	0.32 326	0.35 403

CFNet_ucs	2.36 523	0.68 374	18.42 620	0.89 281	0.81 368	3.85 485	0.68 249	4.29 630	2.37 539	2.09 475	2.04 523	3.31 602	1.24 375	2.63 426	1.14 370	0.36 468	0.45 616	0.56 637	0.29 437	0.66 611	0.49 531

RT-IGEV	2.37 524	0.60 277	15.33 568	1.49 620	0.78 355	2.10 177	1.28 575	4.25 612	1.69 374	2.58 614	3.19 663	3.60 633	4.94 686	2.49 406	1.19 385	0.35 453	0.24 392	0.31 379	0.26 347	0.33 348	0.42 480

MyStereo05	2.37 524	0.72 409	19.94 663	1.02 394	0.99 456	4.26 604	0.86 397	4.01 536	2.62 589	2.14 494	1.26 253	2.28 481	1.63 498	2.07 370	1.68 509	0.24 142	0.23 355	0.34 458	0.26 347	0.42 486	0.36 410

hitnet-ft	2.37 524	0.73 420	8.34 460	0.96 345	0.89 421	3.77 460	0.80 353	3.55 417	2.58 584	2.24 540	2.04 523	3.65 636	1.49 451	11.71 707	1.89 538	0.44 557	0.53 646	0.44 566	0.35 525	0.52 549	0.48 524

YMNet	2.40 527	1.41 629	13.46 525	1.36 580	1.67 647	3.96 524	0.97 487	3.81 471	2.37 539	2.64 627	2.57 619	3.35 605	1.53 466	3.28 453	2.42 598	0.48 589	0.54 648	0.52 620	0.49 621	0.70 619	0.54 562

YMNet_1	2.40 527	1.41 629	13.46 525	1.36 580	1.67 647	3.96 524	0.97 487	3.81 471	2.37 539	2.64 627	2.57 619	3.35 605	1.53 466	3.28 453	2.42 598	0.48 589	0.54 648	0.52 620	0.49 621	0.70 619	0.54 562

CoDeX	2.40 527	0.78 459	13.21 521	1.00 375	1.18 518	3.24 341	1.32 581	4.14 579	2.41 551	1.74 373	1.84 463	2.05 463	1.47 442	10.03 632	1.60 490	0.34 431	0.28 472	0.32 403	0.27 377	0.32 326	0.39 449

LMCR-Stereo	2.40 527	1.31 613	18.61 623	1.59 639	0.86 407	3.87 489	1.15 550	4.32 646	1.60 339	2.25 543	2.27 573	1.13 294	2.43 602	2.48 405	1.60 490	0.88 676	0.24 392	0.29 314	0.24 300	0.56 568	0.30 323

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 531	1.47 635	14.14 542	1.30 549	1.35 572	3.51 406	1.64 632	4.04 546	2.10 474	2.46 590	1.88 481	2.28 481	2.51 608	4.73 491	3.17 636	0.38 493	0.19 198	0.35 479	0.20 179	0.40 443	0.36 410

PAM	2.43 532	0.61 297	20.86 706	1.07 417	0.73 334	2.93 284	0.53 150	3.24 361	1.53 287	1.89 406	2.43 602	5.29 704	2.76 620	1.84 344	1.02 338	0.27 223	0.24 392	0.26 212	0.25 323	0.40 443	0.50 538

PSM-AAD	2.43 532	0.54 190	1.32 166	0.92 310	0.54 220	4.48 640	7.47 731	2.96 324	1.55 304	2.31 560	2.56 617	1.26 325	16.23 747	2.46 403	0.89 290	0.28 268	0.21 292	0.58 642	0.41 586	0.34 369	1.32 682

AASNet	2.44 534	0.92 518	19.79 657	1.35 574	1.49 606	3.81 469	1.07 528	3.85 481	2.93 636	1.95 424	2.29 580	1.96 447	1.29 383	1.73 326	1.93 544	0.39 509	0.33 525	0.45 573	0.30 460	0.55 562	0.45 503

PAM_32	2.45 535	0.63 315	20.74 702	1.05 406	0.65 293	2.83 261	0.46 120	2.91 318	1.54 296	1.95 424	2.66 627	4.99 694	3.78 663	1.96 361	0.92 309	0.27 223	0.22 324	0.27 248	0.25 323	0.36 406	0.48 524

GMM-Stereo	2.45 535	0.52 152	20.38 687	0.89 281	0.82 378	4.18 589	1.91 651	2.45 227	1.48 250	2.48 593	2.30 585	1.69 391	1.86 549	2.93 439	1.08 353	0.28 268	0.18 148	0.33 439	0.48 616	0.35 390	2.41 711

DMCA-RVC	2.45 535	1.22 598	18.29 614	1.23 516	1.14 509	2.49 221	0.85 392	3.29 370	1.68 366	3.02 658	1.41 309	2.00 454	1.53 466	6.39 532	2.00 555	0.38 493	0.30 499	0.44 566	0.35 525	0.45 516	0.44 497

MyStereo06	2.46 538	0.72 409	19.97 665	1.02 394	0.99 456	4.26 604	0.86 397	3.51 409	1.68 366	1.92 414	1.73 404	4.01 651	4.22 674	1.62 299	0.88 286	0.24 142	0.23 355	0.34 458	0.26 347	0.42 486	0.36 410

SACVNet	2.46 538	1.14 580	9.47 477	1.44 605	1.18 518	4.06 547	1.49 614	3.84 478	2.24 501	2.62 623	1.89 487	2.57 527	1.28 380	11.35 685	1.64 504	0.50 605	0.39 582	0.48 592	0.41 586	0.55 562	0.75 631

RAFT-345	2.46 538	0.55 202	19.69 655	1.02 394	0.49 185	4.43 636	0.78 334	1.64 89	2.34 528	2.09 475	3.12 658	1.96 447	1.31 389	6.65 542	1.43 446	0.36 468	0.23 355	0.32 403	0.25 323	0.28 218	0.25 200

GwcNet-ADL	2.47 541	0.67 366	21.48 728	0.96 345	0.72 329	4.61 672	0.95 474	4.42 669	2.36 533	1.98 432	1.80 436	2.55 525	1.24 375	1.90 355	1.41 443	0.40 517	0.46 625	0.24 125	0.27 377	0.41 467	0.49 531

PFNet	2.47 541	0.60 277	16.95 587	2.15 694	0.81 368	4.63 675	0.91 447	2.55 253	1.52 280	2.40 584	2.79 637	1.83 424	1.42 425	7.54 562	1.34 432	0.33 412	0.21 292	0.36 495	0.27 377	0.32 326	0.39 449

IPLG	2.48 543	0.65 342	19.63 653	0.91 302	0.79 359	4.60 671	0.56 165	4.31 641	1.84 414	1.91 412	2.00 514	1.31 333	1.38 405	6.61 540	1.53 479	0.27 223	0.20 253	0.27 248	0.23 268	0.31 291	0.36 410

HHNet	2.48 543	0.71 402	20.52 694	0.64 55	0.64 285	4.07 552	0.93 464	3.76 460	1.56 312	2.15 502	4.92 694	0.98 267	3.37 651	1.66 309	1.79 526	0.32 392	0.20 253	0.31 379	0.27 377	0.36 406	0.42 480

G2L-Stereo	2.49 545	0.94 530	14.54 551	1.15 477	1.35 572	3.57 425	0.95 474	3.62 429	2.00 444	2.11 482	1.61 367	3.20 591	1.34 395	9.54 612	1.91 541	0.34 431	0.27 455	0.35 479	0.28 406	0.30 268	0.35 403

CRFU-Net	2.49 545	0.78 459	10.36 489	2.30 701	1.08 491	3.91 494	1.41 603	3.85 481	1.65 359	2.15 502	1.76 420	3.34 604	7.95 724	5.56 508	1.48 461	0.47 584	0.35 545	0.30 346	0.28 406	0.37 421	0.43 491

FADNet	2.49 545	1.76 655	13.17 520	1.17 488	0.95 439	3.27 350	0.88 425	3.94 515	2.27 510	1.40 313	1.29 263	2.51 521	2.06 567	9.93 627	1.94 547	0.43 550	0.45 616	0.40 538	0.43 597	1.06 667	0.53 554

RAFT + AFF	2.51 548	2.66 687	4.48 417	1.15 477	1.95 688	4.15 571	2.01 657	4.46 677	3.30 677	2.19 518	2.51 611	2.22 478	4.87 685	8.91 595	2.06 563	0.30 342	0.60 666	0.48 592	0.38 560	0.77 638	0.69 614

UNet	2.51 548	0.74 431	20.17 675	1.14 464	1.44 598	3.48 397	0.76 312	3.77 462	1.87 419	2.05 465	1.57 352	2.75 547	2.39 599	3.51 458	2.51 609	0.32 392	0.26 443	0.41 550	0.26 347	0.38 426	0.39 449

FADNet-RVC	2.51 548	2.27 677	14.03 540	1.09 433	0.81 368	3.54 415	1.10 540	4.13 573	2.48 564	1.39 311	1.22 236	1.85 430	1.77 527	9.78 620	2.06 563	0.38 493	0.37 566	0.40 538	0.40 579	0.67 613	0.48 524

iResNet	2.52 551	0.94 530	21.17 719	1.84 674	0.72 329	3.75 457	0.81 366	4.14 579	2.55 581	2.33 570	2.03 520	1.35 339	1.44 432	3.27 452	2.16 577	0.35 453	0.23 355	0.28 284	0.22 242	0.44 508	0.45 503

IPLGR	2.53 552	0.58 248	20.46 692	0.82 211	0.52 206	4.56 666	0.50 136	4.30 638	2.38 544	1.87 397	1.53 339	1.68 387	1.72 518	6.95 552	1.15 371	0.28 268	0.21 292	0.27 248	0.23 268	0.33 348	0.32 351

NCCL2	2.53 552	1.35 619	10.90 498	1.15 477	0.97 444	3.53 411	2.56 679	3.65 432	2.23 498	2.76 639	1.80 436	2.41 504	1.66 505	10.35 644	2.07 566	0.44 557	0.40 587	0.57 640	0.53 640	0.59 578	0.65 606

fast-acv-ft	2.54 554	1.19 589	20.08 671	1.41 598	1.40 585	3.18 327	1.17 556	3.37 388	2.28 514	1.90 407	2.15 553	2.69 540	2.17 582	2.91 437	2.31 589	0.37 476	0.39 582	0.45 573	0.39 568	0.57 573	0.45 503

XX-Stereo	2.54 554	0.61 297	20.21 676	1.78 665	1.19 525	4.30 613	0.46 120	4.39 664	1.58 322	2.32 564	1.89 487	4.64 686	0.60 110	4.16 479	0.82 257	0.31 369	0.21 292	0.28 284	0.27 377	0.51 545	0.26 236

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 554	1.04 554	16.73 583	1.53 627	2.00 690	3.96 524	0.87 418	3.87 488	2.31 522	2.54 605	1.67 385	2.85 560	1.63 498	5.55 507	1.62 498	0.46 575	0.33 525	0.38 526	0.38 560	0.53 555	0.62 594
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	2.54 554	0.90 510	11.10 500	1.32 556	1.47 603	3.58 426	1.38 596	4.13 573	2.45 560	1.90 407	1.71 399	2.86 561	1.76 525	10.86 663	1.66 507	0.60 633	0.43 606	0.53 625	0.41 586	0.78 640	0.94 659

CVANet_RVC	2.55 558	1.10 569	9.13 475	1.46 611	1.15 511	3.96 524	1.53 617	3.91 504	2.50 569	3.04 660	2.04 523	2.60 530	1.72 518	12.46 725	1.50 468	0.49 601	0.30 499	0.51 614	0.41 586	0.63 593	0.50 538

GCST	2.56 559	1.79 658	18.02 607	1.92 680	1.33 569	1.72 128	0.51 140	3.67 437	2.03 451	1.70 363	1.61 367	1.55 370	1.29 383	5.06 495	1.24 403	2.06 710	0.77 689	1.45 709	0.97 691	1.14 679	1.34 683

ARAFT	2.56 559	1.13 575	19.50 649	0.89 281	0.48 175	4.15 571	1.40 600	4.36 658	2.82 624	2.36 576	1.88 481	1.70 393	1.04 300	6.45 535	1.22 397	0.29 299	0.18 148	0.37 509	0.35 525	0.35 390	0.25 200

RASNet	2.56 559	0.70 388	10.06 484	1.60 641	2.25 704	3.67 443	1.00 503	3.38 389	3.14 658	1.81 385	2.11 542	4.60 682	2.30 591	10.25 642	2.61 618	0.37 476	0.24 392	0.25 166	0.24 300	0.28 218	0.26 236

cf-r	2.57 562	0.79 463	16.09 574	1.48 617	1.35 572	4.19 593	0.93 464	3.68 441	2.36 533	1.97 430	1.81 449	3.42 612	1.45 436	8.24 577	1.83 532	0.32 392	0.26 443	0.33 439	0.30 460	0.34 369	0.37 425

UGAM	2.58 563	0.56 218	18.55 622	0.89 281	0.71 326	3.23 337	1.03 515	2.75 292	1.75 396	1.36 302	2.77 636	2.69 540	1.28 380	10.75 658	1.40 439	0.28 268	0.24 392	0.40 538	0.31 476	0.35 390	0.30 323

GrayStereo	2.58 563	0.53 170	1.63 222	1.58 638	0.89 421	4.17 586	8.17 735	3.03 333	1.52 280	2.80 643	2.50 609	1.70 393	17.10 748	2.83 436	1.15 371	0.33 412	0.21 292	0.27 248	0.32 490	0.28 218	0.53 554

ASMatch	2.62 565	0.60 277	20.65 700	1.37 590	0.64 285	4.39 624	0.78 334	1.97 139	1.58 322	1.70 363	3.89 684	1.94 440	3.79 664	5.46 504	1.64 504	0.31 369	0.24 392	0.34 458	0.28 406	0.33 348	0.50 538

RAFT-RH_RVC	2.63 566	0.55 202	19.97 665	1.26 527	0.47 166	4.46 638	0.57 170	1.71 99	1.64 354	3.06 663	5.51 698	2.03 459	1.28 380	6.70 544	1.52 478	0.42 544	0.22 324	0.37 509	0.34 508	0.28 218	0.29 292

DANet	2.63 566	1.07 563	8.10 459	1.83 673	1.70 652	3.25 345	1.16 553	4.31 641	2.38 544	3.40 680	2.18 558	4.08 655	1.80 535	9.77 618	3.89 648	0.52 617	0.55 653	0.59 645	0.44 601	0.63 593	0.86 649
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CCAANet	2.64 568	0.63 315	19.43 645	1.12 454	1.03 471	2.65 243	0.88 425	3.95 517	1.71 380	1.37 306	1.66 383	2.40 500	1.36 401	10.70 657	1.93 544	0.33 412	0.25 423	0.36 495	0.31 476	0.31 291	0.33 372

FADNet_RVC	2.65 569	2.28 679	16.51 580	0.98 360	0.92 427	4.09 554	0.83 376	4.26 620	1.73 388	1.46 318	1.78 429	1.60 376	1.50 452	8.88 593	2.39 593	0.47 584	0.38 573	0.44 566	0.58 651	0.89 651	0.97 661

iResNetv2_ROB	2.65 569	5.00 706	19.28 643	2.06 690	1.09 497	3.83 472	1.13 547	4.14 579	2.09 466	1.85 391	2.03 520	2.01 457	1.51 457	3.58 460	1.58 486	0.34 431	0.21 292	0.32 403	0.21 202	0.44 508	0.29 292

ccnet	2.66 571	0.97 541	8.01 458	1.54 629	1.24 542	3.75 457	2.18 666	4.07 557	2.41 551	2.66 632	3.25 665	2.87 562	2.31 594	9.89 624	3.50 641	0.78 665	0.75 688	0.71 672	0.67 665	0.76 637	0.81 643

GwcNet-RSSM	2.66 571	1.05 555	15.91 572	1.22 510	1.19 525	4.12 564	1.12 544	3.84 478	2.02 447	1.93 418	1.79 433	3.12 586	1.46 440	10.37 645	2.05 562	0.33 412	0.27 455	0.35 479	0.30 460	0.40 443	0.36 410

z-ln-s-r	2.67 573	1.16 584	12.43 513	1.34 569	1.26 547	3.70 446	1.21 567	4.20 589	2.38 544	2.04 463	1.92 497	2.43 511	1.60 480	10.58 650	5.19 667	0.29 299	0.20 253	0.32 403	0.24 300	0.51 545	0.38 442

xxxx	2.67 573	0.54 190	2.03 264	1.22 510	0.81 368	3.49 400	0.63 216	4.49 682	2.49 568	2.22 533	2.23 568	2.05 463	1.38 405	10.05 633	17.91 739	0.32 392	0.32 518	0.30 346	0.27 377	0.33 348	0.34 389

test_xeample	2.67 573	0.56 218	2.05 267	1.09 433	0.81 368	3.24 341	0.80 353	4.55 690	2.70 599	2.42 587	2.27 573	1.39 348	1.40 412	10.75 658	17.51 738	0.30 342	0.30 499	0.32 403	0.28 406	0.34 369	0.33 372

PASM	2.67 573	2.05 671	9.71 478	1.73 660	1.37 578	2.53 228	1.52 615	3.10 342	2.17 488	2.79 642	1.84 463	2.90 563	1.85 548	11.89 714	2.19 579	0.81 670	0.85 692	0.87 688	1.01 694	1.14 679	1.05 666

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 577	1.26 605	22.01 737	1.08 425	0.99 456	1.61 118	0.86 397	3.69 446	1.64 354	1.52 324	5.62 700	3.35 605	3.44 657	2.20 388	1.33 429	0.26 195	0.21 292	0.30 346	0.62 660	0.93 655	0.67 609

222	2.68 577	0.57 231	2.03 264	1.11 450	0.81 368	3.23 337	0.65 231	4.52 687	2.45 560	2.34 571	2.29 580	1.41 354	1.44 432	10.50 648	18.47 743	0.32 392	0.30 499	0.32 403	0.27 377	0.32 326	0.34 389

PWC_ROB	2.69 579	2.01 667	8.36 461	1.33 561	1.90 684	3.23 337	1.18 557	4.33 649	3.25 671	3.11 665	3.41 672	2.71 543	2.18 584	9.15 603	4.48 652	0.56 626	0.31 508	0.61 654	0.36 535	0.69 618	0.74 628

pcwnet_v2	2.70 580	0.65 342	22.48 740	1.08 425	1.03 471	3.56 421	0.81 366	4.29 630	3.14 658	2.29 550	2.29 580	3.01 575	1.71 516	3.32 455	1.43 446	0.43 550	0.50 642	0.41 550	0.34 508	0.61 587	0.56 573

Wz-Net-MNSev	2.71 581	2.54 685	13.91 538	1.52 625	1.37 578	3.28 354	2.47 673	4.03 541	2.32 526	2.57 610	2.07 534	2.29 486	3.01 632	7.55 563	2.74 623	0.38 493	0.36 552	0.36 495	0.37 547	0.57 573	0.47 519

w-ln-seven-2	2.73 582	2.13 672	12.47 515	1.18 494	1.01 468	3.54 415	1.58 625	3.93 511	3.26 672	2.43 589	2.02 517	2.63 534	2.28 590	7.93 572	5.45 670	0.40 517	0.40 587	0.44 566	0.34 508	0.62 591	0.47 519

UGAM-zero	2.79 583	0.57 231	20.87 708	0.98 360	0.77 351	2.08 172	0.35 57	3.88 491	1.51 269	2.05 465	1.64 374	5.07 698	3.42 656	9.83 621	1.24 403	0.28 268	0.21 292	0.27 248	0.29 437	0.29 240	0.28 279

RP	2.79 583	1.20 591	10.36 489	1.54 629	1.93 686	3.44 383	1.97 654	4.05 550	2.34 528	2.66 632	2.79 637	3.98 649	2.58 612	10.21 639	2.61 618	0.95 681	0.47 630	0.71 672	0.57 650	0.71 628	0.68 612

SHD	2.82 585	2.04 669	13.80 535	1.69 653	1.79 669	2.73 253	1.07 528	3.85 481	3.18 662	4.63 706	2.74 632	3.38 610	2.77 621	5.48 506	3.66 644	0.62 639	0.47 630	0.51 614	0.55 645	0.65 605	0.74 628

FADNet-RVC-Resample	2.83 586	2.02 668	21.07 714	1.12 454	0.91 426	3.53 411	1.37 593	4.08 561	2.09 466	1.68 357	1.33 278	2.03 459	1.51 457	9.54 612	1.69 510	0.38 493	0.37 566	0.42 557	0.44 601	0.56 568	0.56 573

Selective-IGEV-i16pc	2.84 587	0.70 388	20.78 703	1.27 535	0.56 234	4.35 619	2.77 685	4.32 646	2.02 447	1.57 331	1.84 463	2.40 500	1.33 392	8.80 591	1.39 436	0.60 633	0.46 625	0.33 439	0.38 560	0.43 496	0.45 503

StereoDRNet	2.84 587	1.49 637	14.48 549	1.33 561	1.57 628	3.44 383	2.06 659	3.69 446	2.36 533	3.26 673	1.84 463	2.79 557	1.80 535	10.88 664	3.16 635	0.41 532	0.33 525	0.39 531	0.36 535	0.59 578	0.58 583

noway7	2.85 589	13.00 743	18.98 631	1.01 382	0.83 388	2.94 290	0.76 312	3.38 389	2.95 637	1.19 280	1.57 352	1.93 439	2.07 569	1.69 318	2.46 605	0.29 299	0.18 148	0.29 314	0.23 268	0.63 593	0.52 551

w-ln-seven	2.86 590	3.06 693	14.02 539	1.27 535	1.32 565	4.10 560	1.59 626	3.90 499	2.59 587	3.03 659	2.27 573	3.42 612	2.25 588	6.70 544	4.81 660	0.39 509	0.34 539	0.48 592	0.40 579	0.74 633	0.55 568

AAGNet	2.86 590	0.60 277	1.77 235	2.05 689	0.46 156	4.76 700	1.09 537	2.27 192	1.56 312	2.17 512	1.84 463	2.41 504	4.00 669	6.23 528	24.22 755	0.46 575	0.19 198	0.30 346	0.29 437	0.32 326	0.24 184

Consistency-Raft	2.86 590	1.66 649	19.61 651	1.40 597	1.75 663	3.84 477	1.32 581	4.07 557	2.25 504	1.78 379	2.67 628	1.82 421	4.41 678	1.94 359	2.06 563	0.83 673	0.94 697	1.03 693	1.12 699	1.70 700	1.09 669

PDISCO_ROB	2.86 590	1.53 640	14.27 546	1.98 686	2.19 701	4.52 655	1.35 586	4.65 695	3.19 663	2.09 475	2.16 554	3.53 627	2.45 604	5.32 499	2.12 570	1.30 703	0.78 690	0.72 676	0.59 654	1.24 689	1.28 678

AF-Net	2.87 594	1.30 609	16.24 575	1.33 561	1.75 663	3.26 347	1.59 626	4.09 563	2.43 555	2.69 634	2.94 645	4.51 677	3.20 645	5.84 516	2.75 624	0.76 664	0.36 552	0.72 676	0.49 621	0.70 619	0.56 573

HSM-Net_RVC	2.87 594	0.57 231	17.46 599	0.92 310	0.90 424	3.70 446	1.20 564	5.64 719	2.51 572	3.22 672	2.43 602	2.54 523	1.59 474	11.41 687	1.65 506	0.34 431	0.25 423	0.26 212	0.23 268	0.30 268	0.29 292
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Nwc_Net	2.88 596	1.16 584	18.30 616	1.35 574	1.68 650	3.52 409	1.18 557	3.90 499	2.06 460	2.52 601	2.82 642	3.82 642	2.34 595	6.78 549	2.55 615	0.86 675	0.40 587	0.59 645	0.67 665	0.57 573	0.55 568

DDUNet	2.91 597	2.78 689	6.94 442	3.53 722	2.26 705	3.28 354	1.36 588	3.77 462	2.04 455	2.62 623	2.49 608	4.18 662	1.69 512	5.38 502	1.85 534	2.21 712	1.77 717	2.61 723	2.43 733	2.60 707	2.34 710

MFMNet_re	2.91 597	1.91 661	18.25 612	3.06 715	1.89 682	3.13 319	1.67 637	3.52 410	2.97 639	3.14 667	2.87 644	2.26 479	2.41 600	2.42 399	2.00 555	1.10 688	1.05 699	0.94 690	0.90 686	1.28 690	1.46 690

ACV-stereo	2.92 599	0.92 518	20.27 682	1.33 561	1.05 477	4.68 682	1.10 540	2.66 280	1.64 354	1.46 318	1.32 276	5.41 706	4.24 675	7.83 570	1.90 540	0.44 557	0.52 645	0.32 403	0.29 437	0.45 516	0.63 599

GANet	2.93 600	1.05 555	11.29 502	1.64 647	0.96 440	3.91 494	2.52 676	3.72 455	2.41 551	2.95 656	3.00 648	3.21 592	2.03 563	12.42 723	4.72 657	0.51 611	0.41 596	0.46 579	0.39 568	0.60 582	0.50 538

RTSC	2.95 601	2.51 681	15.49 570	1.54 629	1.30 555	3.51 406	0.86 397	3.89 494	2.48 564	3.64 683	3.12 658	3.04 577	2.30 591	5.70 513	6.67 674	0.55 624	0.35 545	0.37 509	0.39 568	0.70 619	0.60 588

PWCDC_ROB	2.95 601	3.26 695	14.06 541	1.59 639	1.56 624	4.19 593	0.86 397	4.30 638	4.08 700	2.06 470	7.37 709	2.75 547	2.42 601	3.59 461	2.67 621	1.34 705	0.36 552	0.39 531	0.34 508	1.13 678	0.62 594

PSMNet_ROB	2.95 601	1.38 624	18.46 621	1.19 497	1.20 533	3.80 467	1.65 635	3.54 415	2.35 530	1.98 432	1.71 399	2.75 547	1.79 530	11.43 689	2.78 625	0.42 544	0.36 552	0.50 609	0.60 656	0.59 578	0.49 531

ff1	2.96 604	0.60 277	5.21 426	1.14 464	0.99 456	3.62 434	0.86 397	4.22 598	3.37 680	2.20 522	2.30 585	3.48 616	1.62 485	11.62 697	16.09 728	0.29 299	0.16 52	0.48 592	0.37 547	0.30 268	0.29 292

FINET	2.96 604	1.07 563	23.18 746	1.29 542	1.86 677	2.03 161	1.52 615	4.30 638	4.71 711	2.23 537	2.34 598	1.65 382	1.48 444	5.89 517	2.81 628	0.51 611	0.47 630	0.49 606	0.40 579	0.59 578	0.49 531

XQC	2.96 604	2.42 680	14.85 554	1.36 580	1.32 565	3.29 358	1.53 617	4.28 626	2.78 610	3.21 671	2.46 604	3.53 627	2.92 628	6.58 539	4.67 654	0.70 660	0.41 596	0.59 645	0.56 647	0.96 660	0.83 648

SGM-Forest	2.96 604	0.62 307	3.49 383	1.09 433	0.80 362	4.06 547	3.30 703	4.37 661	3.09 654	4.18 701	3.27 667	4.67 688	3.86 666	11.69 706	7.91 689	0.51 611	0.46 625	0.49 606	0.39 568	0.48 535	0.49 531
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DEmStereo	2.97 608	0.58 248	13.42 524	0.79 191	0.51 193	3.84 477	1.84 649	2.42 217	1.60 339	2.25 543	2.74 632	2.03 459	6.04 702	6.79 551	12.80 718	0.35 453	0.26 443	0.26 212	0.27 377	0.27 194	0.37 425

RYNet	2.97 608	0.93 522	15.09 562	1.12 454	1.38 581	3.66 442	1.42 605	4.03 541	2.29 517	2.10 478	1.70 395	3.79 640	2.16 580	13.64 739	3.02 633	0.37 476	0.41 596	0.48 592	0.34 508	0.81 645	0.75 631

TCMNet	2.98 610	1.30 609	18.26 613	1.47 614	2.09 696	3.84 477	1.08 533	3.96 523	2.39 548	2.53 604	2.29 580	2.43 511	1.75 524	10.09 636	2.39 593	0.52 617	0.45 616	0.61 654	0.50 628	0.80 644	0.78 637

mmx	2.98 610	0.60 277	5.21 426	1.14 464	0.99 456	3.62 434	0.86 397	4.49 682	3.05 649	2.20 522	2.30 585	3.48 616	1.62 485	11.62 697	16.09 728	0.33 412	0.28 472	0.48 592	0.37 547	0.44 508	0.37 425

xxx	2.98 610	0.60 277	5.21 426	1.14 464	0.99 456	3.62 434	0.86 397	4.49 682	3.05 649	2.20 522	2.30 585	3.48 616	1.62 485	11.62 697	16.09 728	0.33 412	0.28 472	0.48 592	0.37 547	0.44 508	0.37 425

Wz-Net-SNSev	2.98 610	4.36 702	15.98 573	1.57 637	1.19 525	3.28 354	1.80 644	3.96 523	2.40 549	2.32 564	2.28 577	3.48 616	2.05 566	7.84 571	3.82 647	0.47 584	0.39 582	0.53 625	0.49 621	0.71 628	0.60 588

DispNO	3.00 614	0.75 442	18.92 628	1.17 488	1.10 499	3.72 450	0.94 469	4.29 630	2.54 579	2.24 540	2.28 577	4.51 677	2.12 573	11.40 686	2.09 568	0.31 369	0.28 472	0.31 379	0.28 406	0.36 406	0.39 449

GwcNet	3.00 614	1.63 645	19.83 659	1.32 556	2.04 695	3.27 350	1.55 621	3.65 432	2.33 527	2.00 449	2.12 546	3.56 631	1.68 511	9.47 610	2.45 603	0.44 557	0.45 616	0.46 579	0.38 560	0.60 582	0.76 633

LL-Strereo	3.01 616	1.81 659	17.59 602	1.12 454	2.10 697	2.90 272	1.09 537	4.33 649	2.00 444	3.12 666	2.24 569	3.29 599	3.15 640	11.31 684	1.84 533	0.30 342	0.28 472	0.46 579	0.34 508	0.49 541	0.45 503

Anonymous_2	3.01 616	0.89 508	4.53 418	1.06 414	1.18 518	2.93 284	0.87 418	3.24 361	1.46 235	1.86 395	1.35 288	4.11 657	2.35 596	1.64 306	1.28 418	0.82 671	0.90 694	8.71 760	15.84 766	4.44 731	0.74 628

STrans-v2	3.03 618	0.77 452	20.91 710	0.81 198	0.63 281	3.89 491	1.01 506	4.27 621	2.64 592	2.28 548	3.70 680	4.13 658	5.20 691	7.33 557	1.27 414	0.31 369	0.18 148	0.29 314	0.25 323	0.29 240	0.41 476

TransformOpticalFlow	3.03 618	0.77 452	20.99 713	1.00 375	0.55 229	4.18 589	0.64 220	4.33 649	3.02 647	2.18 514	3.09 656	4.35 670	5.07 689	7.36 560	1.27 414	0.32 392	0.18 148	0.32 403	0.26 347	0.28 218	0.46 514

AANet_RVC	3.03 618	1.72 652	12.78 518	1.17 488	1.12 502	3.79 466	1.10 540	3.86 484	3.13 656	2.62 623	4.26 687	3.96 648	1.41 420	11.43 689	5.23 668	0.94 679	0.47 630	0.34 458	0.23 268	0.40 443	0.55 568

DRN-Test	3.03 618	0.99 543	18.18 610	1.35 574	1.60 630	3.59 427	1.48 610	4.13 573	2.45 560	3.47 682	1.92 497	2.58 529	2.53 609	10.88 664	2.80 627	0.39 509	0.36 552	0.44 566	0.41 586	0.55 562	0.57 577

zzzzzzz1	3.04 622	13.29 747	18.93 629	0.95 339	1.27 550	2.59 235	0.94 469	3.25 364	2.75 606	1.17 277	1.31 273	2.07 468	1.95 559	5.33 500	2.79 626	0.41 532	0.24 392	0.28 284	0.29 437	0.65 605	0.42 480

Syn2CoEx	3.08 623	2.55 686	19.88 661	1.34 569	1.18 518	2.43 213	1.65 635	3.91 504	2.40 549	2.39 582	2.27 573	2.90 563	3.17 644	9.57 615	2.54 614	0.50 605	0.45 616	0.53 625	0.39 568	0.74 633	0.72 626

stereogan	3.09 624	0.93 522	16.43 578	1.37 590	1.66 646	3.70 446	1.67 637	3.87 488	3.15 660	3.04 660	2.70 631	5.04 697	2.79 622	9.96 628	1.78 525	0.63 640	0.49 641	0.69 668	0.47 611	0.83 648	0.68 612

PA-Net	3.09 624	1.24 603	18.84 626	1.38 592	1.19 525	3.42 381	1.75 640	3.89 494	3.27 676	1.88 400	2.10 538	3.03 576	1.88 553	11.60 695	2.88 629	0.40 517	0.54 648	0.44 566	0.62 660	0.52 549	1.02 664
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RGC	3.10 626	1.45 634	14.90 557	1.46 611	1.79 669	3.33 362	1.39 598	4.04 546	2.26 508	2.77 640	3.26 666	4.00 650	2.71 619	11.63 702	2.62 620	0.82 671	0.46 625	0.79 682	0.79 681	0.71 628	0.78 637

PVD	3.12 627	1.97 665	12.80 519	1.79 670	1.63 636	3.83 472	1.34 585	3.48 400	3.88 695	5.77 716	3.56 677	3.45 615	3.29 648	5.58 510	5.30 669	0.71 662	0.69 682	0.74 680	0.77 677	0.79 642	1.13 672

1111x	3.13 628	0.57 231	8.38 462	1.20 501	0.76 345	3.80 467	0.88 425	4.61 694	2.63 590	2.31 560	2.16 554	1.95 442	1.81 538	11.54 693	18.13 741	0.32 392	0.31 508	0.32 403	0.30 460	0.35 390	0.34 389

APVNet	3.13 628	1.25 604	21.14 716	1.31 553	1.52 614	3.94 508	1.13 547	3.32 377	2.14 482	2.20 522	2.03 520	3.05 580	1.96 560	11.79 710	2.53 611	0.42 544	0.45 616	0.64 662	0.46 608	0.67 613	0.57 577

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 628	1.43 631	9.93 482	2.50 706	1.62 634	4.29 611	1.68 639	3.95 517	2.43 555	1.66 352	1.91 494	3.04 577	1.41 420	13.26 731	1.58 486	3.82 730	1.59 713	1.12 699	0.46 608	2.21 705	2.74 720

AANet	3.15 631	2.93 691	15.16 565	1.41 598	1.08 491	2.23 191	1.37 593	2.95 322	3.65 689	4.12 696	4.40 689	4.13 658	5.32 694	6.55 537	3.76 646	0.60 633	0.42 605	0.50 609	0.42 593	0.99 661	0.93 658

zh-mn7	3.15 631	9.61 731	12.45 514	1.26 527	0.99 456	2.91 276	1.32 581	4.12 571	2.74 603	3.33 676	3.07 652	2.84 559	1.89 554	8.91 595	4.69 656	0.49 601	0.40 587	0.38 526	0.38 560	0.56 568	0.63 599

ADLNet2	3.15 631	0.92 518	20.06 668	1.20 501	1.79 669	3.83 472	1.48 610	3.94 515	3.59 687	2.19 518	2.47 606	4.65 687	1.93 558	10.69 656	1.96 552	0.39 509	0.37 566	0.28 284	0.30 460	0.48 535	0.43 491

NCC-stereo	3.16 634	1.28 607	18.31 617	1.25 520	1.75 663	4.06 547	1.40 600	3.89 494	2.22 494	2.72 636	2.55 615	3.49 622	2.65 615	9.91 625	2.99 631	1.29 701	0.65 674	0.64 662	0.86 684	0.65 605	0.71 619

Abc-Net	3.16 634	1.28 607	18.31 617	1.25 520	1.75 663	4.06 547	1.40 600	3.89 494	2.22 494	2.72 636	2.55 615	3.49 622	2.65 615	9.91 625	2.99 631	1.29 701	0.65 674	0.64 662	0.86 684	0.65 605	0.71 619
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	3.20 636	1.93 662	18.84 626	1.51 624	0.80 362	4.12 564	1.82 646	4.16 584	2.91 632	1.87 397	1.74 407	2.48 518	1.84 544	13.18 730	1.74 519	0.80 668	0.57 656	0.79 682	0.74 673	1.20 687	0.86 649
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
Selective-IGEV-i16pb	3.23 637	0.73 420	21.29 722	1.22 510	0.68 312	3.99 533	3.38 706	4.52 687	2.52 573	1.72 368	3.60 678	2.92 568	2.21 586	10.07 634	2.59 617	0.68 655	0.50 642	0.37 509	0.48 616	0.54 559	0.54 562

GASNet	3.24 638	5.55 710	20.58 698	1.56 636	1.25 545	2.32 201	1.12 544	4.04 546	2.67 596	1.88 400	2.10 538	3.00 574	2.16 580	10.59 651	2.43 600	0.65 646	0.37 566	0.61 654	0.45 605	0.87 650	0.58 583

FBW_ROB	3.24 638	1.02 548	9.21 476	1.49 620	1.07 488	3.78 462	1.48 610	4.31 641	3.08 653	2.46 590	2.32 596	4.20 665	2.08 571	15.19 745	7.16 684	0.84 674	0.62 669	1.33 705	0.92 687	0.99 661	1.31 680

HBP-ISP	3.25 640	1.10 569	20.86 706	1.54 629	1.15 511	4.50 649	2.89 691	4.43 672	2.38 544	4.14 697	1.96 502	1.90 434	2.04 565	11.08 677	1.32 425	0.66 648	0.57 656	0.66 665	0.61 659	0.64 602	0.61 591

DStereoRT	3.28 641	1.06 561	14.58 552	1.33 561	1.12 502	4.51 653	1.29 577	4.21 594	3.48 685	2.50 595	2.13 548	1.89 433	7.69 722	7.57 564	2.43 600	0.66 648	0.33 525	4.46 747	2.84 741	0.38 426	1.12 671

aanetorigin	3.30 642	1.66 649	17.52 601	1.18 494	1.58 629	2.57 232	3.80 718	2.65 277	2.03 451	6.12 721	4.30 688	2.82 558	5.70 698	5.47 505	4.67 654	0.50 605	0.44 611	0.43 561	0.47 611	1.17 684	0.92 656

ADCRef	3.30 642	1.23 602	14.90 557	1.17 488	1.41 593	3.95 514	1.64 632	3.88 491	2.36 533	3.05 662	2.21 565	2.40 500	2.81 624	5.04 494	16.63 733	0.46 575	0.34 539	0.63 659	0.62 660	0.54 559	0.67 609

CBMV	3.32 644	0.96 539	21.16 718	1.32 556	0.83 388	3.81 469	3.91 721	4.47 678	2.53 575	3.34 677	2.24 569	4.45 674	2.58 612	10.07 634	1.96 552	0.45 567	0.43 606	0.48 592	0.38 560	0.52 549	0.53 554
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FAT-Stereo	3.34 645	0.81 474	20.05 667	1.25 520	1.20 533	3.44 383	1.99 656	4.23 602	2.67 596	3.14 667	3.82 683	3.51 625	3.32 650	11.68 705	1.94 547	0.64 643	0.67 678	0.48 592	0.52 636	0.61 587	0.81 643

CC-Net-ROB	3.35 646	1.76 655	13.89 537	2.33 703	1.65 643	4.49 646	1.62 629	4.73 699	2.90 631	1.92 414	2.05 529	1.99 453	1.61 481	12.57 728	1.60 490	2.46 713	2.18 721	2.68 725	1.04 697	2.11 703	1.38 686

z-mn7	3.36 647	9.42 729	14.16 543	1.28 538	1.22 539	3.78 462	1.43 607	3.92 509	3.35 679	2.85 647	3.36 670	3.06 581	1.97 561	9.66 616	5.16 664	0.42 544	0.35 545	0.43 561	0.33 498	0.63 593	0.48 524

edge stereo	3.37 648	1.01 547	21.99 736	1.28 538	1.37 578	2.67 245	1.39 598	3.98 528	2.87 629	2.93 651	3.27 667	4.35 670	2.43 602	11.62 697	2.39 593	0.60 633	0.63 672	0.79 682	0.55 645	0.68 616	0.67 609

DPSNet	3.43 649	1.37 623	12.19 510	1.39 594	1.24 542	4.15 571	2.06 659	4.51 686	3.34 678	2.69 634	1.96 502	3.52 626	5.56 697	10.68 655	9.68 697	0.93 678	0.73 686	0.40 538	0.37 547	1.06 667	0.86 649

S-Stereo	3.48 650	0.91 516	22.06 739	1.36 580	1.50 609	3.55 419	2.53 678	4.21 594	2.81 622	2.37 577	3.81 682	3.75 638	1.84 544	11.90 715	2.51 609	0.63 640	0.71 684	0.48 592	0.76 675	0.67 613	1.19 675

STTRV1_RVC	3.52 651	1.03 553	20.87 708	1.47 614	1.47 603	3.23 337	1.55 621	4.06 554	3.22 669	1.95 424	3.50 676	2.63 534	2.07 569	11.96 717	2.21 582	1.86 708	4.03 744	0.81 685	0.73 672	1.06 667	0.70 618

UDG	3.55 652	2.81 690	17.45 598	2.69 708	1.98 689	3.97 530	1.19 560	4.35 653	2.02 447	2.42 587	2.53 614	4.50 676	2.46 606	6.53 536	2.41 597	2.12 711	1.77 717	2.63 724	2.57 735	2.64 708	1.95 701

SAMSARA	3.55 652	2.16 675	14.18 544	1.86 677	1.49 606	4.62 673	2.65 683	3.58 422	2.80 616	7.05 731	3.05 651	5.16 703	4.07 671	9.18 604	4.80 659	0.64 643	0.67 678	0.59 645	0.68 668	0.89 651	0.91 654

WZ-Net	3.62 654	4.87 705	16.77 585	1.43 602	1.40 585	3.75 457	2.29 669	4.12 571	2.50 569	2.74 638	2.19 560	4.06 654	5.29 693	10.19 638	7.36 685	0.54 622	0.37 566	0.47 583	0.49 621	0.77 638	0.73 627

CBMV_ROB	3.62 654	0.70 388	21.42 727	1.21 507	0.89 421	4.43 636	1.76 641	4.39 664	2.79 612	5.88 718	3.38 671	4.18 662	5.12 690	10.75 658	2.32 590	0.56 626	0.55 653	0.53 625	0.51 632	0.55 562	0.46 514

GCAPDPT-zeroshot	3.67 656	0.52 152	56.80 778	0.90 291	1.06 481	2.70 248	0.77 327	3.08 340	1.18 159	1.20 283	0.81 109	0.68 156	0.55 83	0.96 103	0.68 190	0.27 223	0.21 292	0.28 284	0.20 179	0.27 194	0.25 200

Wz-Net-TNSev	3.67 656	8.83 720	13.47 527	1.48 617	1.18 518	3.60 429	2.49 675	4.27 621	3.13 656	2.18 514	1.89 487	4.21 666	2.80 623	12.10 718	7.58 688	0.57 628	0.55 653	0.47 583	0.54 642	0.91 654	1.05 666

SQANet	3.70 658	9.34 728	18.41 619	2.75 709	2.74 711	3.40 375	1.47 609	3.50 406	1.68 366	2.60 619	1.75 411	2.69 540	1.91 556	6.72 548	1.74 519	2.96 716	1.41 711	1.85 712	1.12 699	3.17 712	2.70 719

DeepPrunerF	3.70 658	1.72 652	14.87 555	1.33 561	1.74 661	3.70 446	1.55 621	4.20 589	14.00 741	2.02 456	1.77 426	2.74 545	2.30 591	10.88 664	6.88 680	0.68 655	0.60 666	0.78 681	0.78 680	0.81 645	0.71 619

FTStereo	3.71 660	0.53 170	20.37 686	0.96 345	0.65 293	4.34 616	11.29 739	2.62 274	1.50 262	2.58 614	5.04 695	1.90 434	13.84 737	3.71 466	1.25 407	0.38 493	0.24 392	0.31 379	0.32 490	0.30 268	2.10 704

ADCP+	3.74 661	1.96 664	16.90 586	1.09 433	1.55 621	4.35 619	3.65 716	3.93 511	2.98 642	2.22 533	1.66 383	3.95 646	4.83 684	3.41 456	18.87 746	0.38 493	0.41 596	0.63 659	0.53 640	0.64 602	0.81 643

test_sample9	3.79 662	1.05 555	7.87 453	1.07 417	0.86 407	3.93 502	1.19 560	4.35 653	2.11 476	2.14 494	1.75 411	1.75 399	1.67 507	11.06 674	11.61 713	1.23 695	14.45 766	4.27 743	2.09 727	0.70 619	0.69 614

zh-sn7	3.81 663	11.43 739	15.78 571	1.25 520	1.15 511	3.68 445	2.58 681	4.15 583	2.42 554	2.61 621	3.10 657	3.38 610	3.03 636	11.43 689	6.88 680	0.45 567	0.48 636	0.45 573	0.43 597	0.72 631	0.71 619

MFN_U_SF_RVC	3.81 663	10.78 736	15.01 560	1.84 674	1.39 583	3.73 454	1.63 630	4.05 550	3.26 672	2.91 649	2.38 600	4.36 672	3.65 661	8.43 583	4.91 662	1.11 690	1.04 698	0.99 692	1.31 707	1.58 696	1.75 698

GCAP-BAT	3.82 665	0.52 152	59.75 779	0.90 291	1.06 481	2.70 248	0.77 327	3.08 340	1.18 159	1.20 283	0.81 109	0.68 156	0.55 83	0.96 103	0.68 190	0.27 223	0.21 292	0.28 284	0.21 202	0.27 194	0.25 200

ADCPNet	3.89 666	1.63 645	20.25 681	1.28 538	1.27 550	6.43 719	2.65 683	3.93 511	2.70 599	2.78 641	2.20 563	4.28 668	6.16 706	5.56 508	10.27 700	0.65 646	1.18 703	0.71 672	1.70 716	0.84 649	1.37 684

DStereoO	3.90 667	2.13 672	7.90 457	4.43 736	2.84 714	4.40 628	5.30 725	4.31 641	3.21 668	2.41 586	3.08 653	2.93 570	7.14 718	4.20 481	11.12 709	4.11 733	1.30 709	1.33 705	1.63 713	3.09 710	1.26 676

RTS	3.90 667	7.04 714	17.94 605	1.92 680	2.19 701	5.00 707	2.96 693	4.29 630	3.19 663	4.05 693	3.08 653	4.94 692	3.16 642	7.64 566	6.72 675	0.66 648	0.44 611	0.51 614	0.47 611	0.95 656	0.76 633

RTSA	3.90 667	7.04 714	17.94 605	1.92 680	2.19 701	5.00 707	2.96 693	4.29 630	3.19 663	4.05 693	3.08 653	4.94 692	3.16 642	7.64 566	6.72 675	0.66 648	0.44 611	0.51 614	0.47 611	0.95 656	0.76 633

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 670	10.88 737	12.30 512	1.26 527	1.55 621	5.19 710	3.33 705	4.42 669	2.82 624	2.58 614	2.62 623	5.00 695	2.11 572	14.03 743	2.73 622	1.28 700	2.34 727	0.67 667	1.83 721	0.81 645	1.03 665

ADCMid	3.96 671	3.27 696	15.48 569	1.26 527	1.40 585	4.66 679	2.28 668	4.06 554	3.54 686	3.94 690	3.02 649	3.85 643	3.67 662	4.03 476	18.65 744	0.68 655	0.61 668	1.09 698	1.18 703	1.38 693	1.08 668

SDNR	3.97 672	1.93 662	20.28 683	1.31 553	0.94 436	5.16 709	0.67 238	4.33 649	2.58 584	4.82 710	5.94 701	5.01 696	1.45 436	17.52 747	2.53 611	0.79 666	0.72 685	0.59 645	0.45 605	1.15 682	1.17 673

MADNet+	3.97 672	9.54 730	13.83 536	1.87 678	1.69 651	4.19 593	2.87 690	4.80 703	4.10 701	2.51 599	2.67 628	4.55 680	3.41 653	8.72 589	6.92 682	1.25 698	1.27 707	1.04 694	0.93 688	1.39 694	1.85 699

SPS-STEREO	3.97 672	1.44 633	20.85 705	1.72 659	1.71 654	3.24 341	2.30 670	3.55 417	2.68 598	4.79 709	3.66 679	5.44 707	2.97 629	9.11 601	9.35 696	1.15 691	1.10 701	1.06 696	1.02 696	1.16 683	1.18 674
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NaN_ROB	4.06 675	1.13 575	16.64 581	1.12 454	1.25 545	3.50 404	3.05 697	4.29 630	3.26 672	3.64 683	2.56 617	2.97 571	4.79 683	13.33 733	16.91 734	0.37 476	0.41 596	0.38 526	0.39 568	0.48 535	0.81 643

G-Net	4.11 676	1.21 592	19.47 648	2.31 702	2.94 715	4.74 698	2.95 692	3.33 384	2.14 482	4.44 704	9.43 725	6.93 715	3.84 665	9.01 599	4.92 663	0.79 666	0.80 691	0.70 670	0.50 628	0.95 656	0.87 652

THIR-Stereo	4.14 677	0.82 481	10.85 497	0.86 260	0.43 122	2.16 184	16.77 752	3.22 356	1.54 296	2.04 463	12.05 738	2.68 539	7.53 720	7.30 556	12.62 717	0.30 342	0.21 292	0.29 314	0.28 406	0.33 348	0.41 476

AnyNet_C32	4.17 678	5.75 711	12.62 516	1.60 641	1.54 617	5.51 713	4.09 722	3.90 499	3.23 670	4.22 702	3.03 650	3.10 583	3.41 653	8.01 575	18.85 745	0.53 620	0.58 661	0.53 625	0.74 673	1.19 686	0.97 661

Ntro	4.21 679	8.94 724	19.89 662	3.22 717	2.96 716	4.15 571	1.89 650	3.92 509	2.36 533	1.77 377	2.14 551	3.35 605	2.17 582	9.48 611	2.24 584	3.52 725	1.76 716	2.13 715	1.31 707	3.83 722	3.09 721

ADCS	4.22 680	5.33 707	16.32 576	1.64 647	1.31 558	3.91 494	3.64 715	4.21 594	2.89 630	5.11 711	2.81 641	4.46 675	3.06 639	5.21 498	19.50 747	0.63 640	0.64 673	0.69 668	0.69 670	1.12 677	1.26 676

ADCL	4.35 681	1.63 645	14.21 545	1.29 542	1.26 547	5.56 714	11.16 738	3.97 525	3.37 680	6.07 719	4.67 691	4.30 669	5.72 699	5.08 496	14.51 722	0.50 605	0.48 636	0.89 689	0.77 677	0.78 640	0.76 633

AnyNet_C01	4.37 682	7.80 716	16.40 577	1.98 686	1.40 585	6.37 718	6.47 730	4.09 563	5.03 716	4.06 695	3.78 681	4.16 661	3.31 649	6.62 541	10.00 698	0.61 637	0.67 678	0.63 659	0.67 665	2.01 701	1.31 680

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 683	10.62 734	15.18 566	1.55 634	1.45 602	6.16 716	3.54 713	5.41 717	3.68 692	2.59 618	2.74 632	4.81 689	2.20 585	13.79 740	4.40 651	2.04 709	3.36 742	1.05 695	1.20 704	2.09 702	1.72 696

RainbowNet	4.56 684	8.28 717	20.07 670	3.64 726	3.23 724	4.15 571	2.99 695	4.18 585	3.03 648	2.20 522	2.65 626	4.26 667	2.90 627	9.77 618	2.12 570	3.88 731	2.27 724	2.71 728	1.72 718	3.78 721	3.31 729

SGM_RVC	4.57 685	0.72 409	17.46 599	1.84 674	0.58 256	4.23 602	3.45 708	4.66 696	3.66 691	7.99 736	8.82 723	7.56 718	8.74 729	12.30 720	6.84 679	0.43 550	0.38 573	0.39 531	0.35 525	0.51 545	0.48 524
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
otaku	4.58 686	8.93 723	19.95 664	3.11 716	2.67 709	3.91 494	2.57 680	3.82 474	2.25 504	2.22 533	9.72 727	4.08 655	2.35 596	8.57 585	2.13 573	3.51 724	1.65 715	2.15 716	1.17 702	3.69 719	3.15 723

DispFullNet	4.64 687	3.48 698	23.95 749	3.99 728	3.03 717	3.35 364	1.06 525	4.18 585	2.80 616	6.33 723	2.94 645	4.04 653	7.81 723	3.92 474	5.16 664	2.75 714	1.61 714	3.10 733	2.68 738	3.32 714	3.31 729

CSAN	4.71 688	1.39 626	20.23 677	1.19 497	0.87 412	3.65 440	3.50 710	4.57 692	3.87 694	3.89 689	7.82 712	3.54 630	6.16 706	23.47 758	6.82 678	0.52 617	0.45 616	0.49 606	0.52 636	0.63 593	0.66 608

test_sample8	4.76 689	1.05 555	7.87 453	1.07 417	0.86 407	3.93 502	1.19 560	4.38 662	2.05 458	5.49 714	1.89 487	12.98 733	6.37 708	11.06 674	11.61 713	1.23 695	14.45 766	4.27 743	2.09 727	0.70 619	0.69 614

SuperB	4.79 690	4.41 703	21.08 715	1.45 609	1.08 491	3.91 494	3.08 699	4.18 585	3.01 646	2.50 595	2.10 538	2.75 547	3.49 659	8.80 591	19.60 748	0.44 557	0.33 525	0.53 625	0.39 568	12.01 754	0.64 603

IMH-64-1	4.84 691	2.53 683	6.83 439	4.30 733	3.74 728	4.81 702	6.05 727	5.30 712	3.92 696	3.95 691	8.33 716	5.08 699	6.06 703	8.96 597	6.30 672	4.57 741	2.96 736	3.04 730	2.12 730	4.28 727	3.62 732

IMH-64	4.84 691	2.53 683	6.83 439	4.30 733	3.74 728	4.81 702	6.05 727	5.30 712	3.92 696	3.95 691	8.33 716	5.08 699	6.06 703	8.96 597	6.30 672	4.57 741	2.96 736	3.04 730	2.12 730	4.28 727	3.62 732

NVStereoNet_ROB	4.91 693	1.40 627	16.46 579	1.47 614	1.72 660	3.46 390	1.96 653	3.89 494	3.61 688	2.90 648	24.61 758	4.81 689	4.49 680	13.57 737	4.87 661	1.33 704	1.29 708	1.70 711	1.68 714	1.41 695	1.66 693
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WCMA_ROB	5.12 694	0.90 510	21.33 723	1.50 622	1.33 569	4.09 554	3.49 709	4.03 541	4.59 709	6.57 729	10.95 732	12.92 732	8.41 728	9.86 623	8.78 694	0.75 663	0.58 661	0.51 614	0.50 628	0.68 616	0.57 577

WAO-7	5.16 695	3.21 694	18.98 631	1.88 679	1.44 598	5.34 711	3.09 700	4.91 705	5.81 723	4.35 703	8.92 724	6.55 712	6.06 703	13.40 735	10.81 705	1.34 705	1.20 706	1.48 710	1.35 710	1.60 697	1.45 688

CrosDoStereo	5.24 696	0.60 277	20.23 677	0.82 211	0.51 193	3.39 371	18.11 754	3.82 474	2.27 510	1.98 432	8.74 720	1.96 447	6.96 714	7.35 558	26.35 759	0.30 342	0.22 324	0.30 346	0.28 406	0.33 348	0.38 442

DeepStereo_LL	5.24 696	0.60 277	20.23 677	0.82 211	0.51 193	3.39 371	18.11 754	3.82 474	2.27 510	1.98 432	8.74 720	1.96 447	6.96 714	7.35 558	26.35 759	0.30 342	0.22 324	0.30 346	0.28 406	0.33 348	0.38 442

MeshStereo	5.35 698	1.32 615	21.34 724	1.34 569	1.15 511	4.40 628	3.90 720	5.18 709	4.55 707	10.14 746	11.82 737	11.47 726	5.84 700	13.84 741	7.03 683	0.61 637	0.58 661	0.60 651	0.58 651	0.72 631	0.59 587
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
ACVNet_2	5.41 699	12.60 740	20.42 690	3.27 719	3.15 722	4.50 649	3.02 696	4.66 696	3.73 693	3.35 679	5.36 697	7.86 719	2.88 625	12.33 722	4.76 658	3.12 719	2.22 722	2.70 727	1.69 715	3.49 715	3.10 722

pmcnn	5.45 700	1.22 598	17.40 595	1.60 641	2.41 708	3.48 397	2.12 662	4.52 687	3.26 672	3.67 685	13.15 741	22.10 751	3.46 658	11.92 716	17.16 736	0.34 431	0.21 292	0.23 79	0.19 152	0.36 406	0.28 279

MDST_ROB	5.53 701	0.59 258	23.11 744	2.55 707	2.69 710	21.20 753	1.98 655	4.77 702	2.65 593	9.36 741	4.25 686	4.14 660	4.45 679	22.57 753	3.68 645	0.48 589	0.33 525	0.47 583	0.44 601	0.44 508	0.44 497

EDNetEfficient	5.61 702	2.14 674	16.75 584	1.67 651	3.64 727	4.12 564	7.51 732	3.05 335	5.63 722	11.57 752	4.83 693	3.95 646	12.72 733	8.44 584	20.78 750	0.41 532	0.43 606	0.47 583	1.01 694	1.66 699	1.39 687

MSMD_ROB	5.61 702	1.08 565	16.68 582	1.21 507	0.83 388	10.14 732	2.07 661	3.93 511	6.22 725	10.37 747	8.03 714	22.22 752	9.45 730	11.66 703	4.52 653	0.66 648	0.58 661	0.66 665	0.68 668	0.65 605	0.63 599

SANet	5.65 704	1.72 652	20.94 711	1.26 527	0.88 416	7.20 723	3.81 719	4.60 693	11.23 734	4.56 705	8.78 722	7.49 717	6.95 713	11.85 713	18.11 740	0.49 601	0.44 611	0.50 609	0.42 593	0.90 653	0.82 647

ELAS_RVC	5.72 705	1.64 648	20.40 688	2.09 692	2.01 691	4.95 706	11.47 741	4.66 696	6.31 727	8.09 737	8.01 713	8.06 722	11.65 732	8.36 579	10.22 699	0.99 684	1.17 702	0.81 685	0.76 675	1.14 679	1.58 692
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	5.85 706	9.95 732	15.22 567	2.90 712	1.56 624	5.66 715	7.69 733	5.27 711	4.74 713	3.88 688	7.51 710	8.04 720	5.28 692	15.18 744	8.40 692	3.08 718	1.51 712	2.24 717	1.37 711	5.55 737	1.96 702

WAO-6	5.87 707	2.27 677	15.05 561	2.96 713	2.77 712	12.01 735	3.58 714	5.37 716	11.91 738	3.34 677	9.69 726	6.78 714	5.84 700	11.82 712	8.89 695	2.87 715	2.35 728	2.50 719	1.84 722	2.85 709	2.67 716

ELAS	5.99 708	1.62 643	20.29 684	1.96 685	2.01 691	15.09 741	8.38 736	5.23 710	5.54 720	9.02 740	8.61 719	6.74 713	9.75 731	7.48 561	11.40 712	0.96 682	1.18 703	0.72 676	0.93 688	1.30 691	1.67 694
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_1	6.04 709	13.97 752	21.36 725	3.58 724	3.14 721	4.73 695	2.48 674	4.20 589	3.17 661	2.98 657	2.83 643	23.31 755	4.34 677	11.06 674	2.45 603	3.68 727	2.33 726	2.60 722	1.79 720	3.69 719	3.19 725

FCDSN-DC	6.04 709	0.84 491	19.25 638	1.24 518	1.09 497	4.38 622	2.62 682	4.38 662	4.71 711	9.59 744	11.22 733	19.19 747	17.40 749	12.30 720	8.55 693	0.69 659	0.57 656	0.60 651	0.60 656	0.70 619	0.78 637
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
JetBlue	6.27 711	9.15 726	13.76 530	1.94 684	4.60 739	11.91 734	12.00 742	5.12 708	3.45 684	3.79 687	4.52 690	9.54 724	6.56 712	9.40 609	13.48 720	1.26 699	1.37 710	1.17 701	1.34 709	7.06 746	3.95 736

psmorigin	6.59 712	1.15 581	88.11 785	1.52 625	0.97 444	2.88 269	1.20 564	3.21 353	2.04 455	3.73 686	2.46 604	5.15 702	2.55 610	10.60 652	2.47 606	0.55 624	0.68 681	0.48 592	0.51 632	0.70 619	0.88 653

FC-DCNN	6.64 713	0.77 452	19.26 640	1.68 652	1.64 639	8.27 728	2.35 671	6.35 721	9.23 731	10.85 749	11.27 734	19.89 748	13.33 734	12.51 726	11.79 715	0.66 648	0.57 656	0.58 642	0.56 647	0.63 593	0.61 591

ACVNet-4b	6.73 714	13.67 749	21.87 735	3.54 723	3.07 718	4.19 593	2.25 667	4.03 541	3.65 689	1.64 346	3.98 685	5.88 709	2.89 626	10.01 631	16.98 735	23.29 772	2.24 723	2.53 720	1.78 719	3.87 723	3.21 726

EKT-Stereo	6.79 715	0.64 328	4.24 411	1.77 664	106.39 785	4.51 653	0.61 196	3.16 348	1.53 287	1.88 400	1.22 236	1.98 451	1.36 401	3.81 467	0.84 264	0.35 453	0.24 392	0.29 314	0.26 347	0.34 369	0.48 524

IMH	6.81 716	13.66 748	20.41 689	4.33 735	3.74 728	5.50 712	3.06 698	5.49 718	6.22 725	4.64 707	10.35 729	9.30 723	8.03 726	13.61 738	6.81 677	4.80 744	2.99 739	3.09 732	2.12 730	4.36 729	3.61 731

LVE	6.88 717	9.31 727	21.14 716	3.61 725	3.18 723	4.49 646	2.79 686	10.21 732	11.69 736	3.16 670	11.53 735	18.33 739	4.31 676	11.66 703	3.52 642	4.45 739	2.93 734	2.56 721	1.91 724	3.62 716	3.16 724

FC-DCNN v2	6.91 718	0.77 452	19.25 638	1.69 653	1.64 639	9.13 730	2.40 672	7.20 723	9.47 732	11.07 751	11.62 736	20.05 750	15.79 746	12.55 727	11.99 716	0.66 648	0.57 656	0.58 642	0.56 647	0.63 593	0.61 591

tt	7.19 719	0.51 144	6.83 439	4.03 729	2.30 707	12.05 736	20.19 758	15.46 749	6.58 728	3.42 681	3.22 664	5.37 705	6.39 711	4.20 481	7.46 686	9.81 758	11.53 765	7.05 756	7.46 757	6.31 740	3.71 734

Dean	7.52 720	9.08 725	21.41 726	3.74 727	3.53 725	4.81 702	3.53 711	5.33 715	5.25 717	4.17 698	26.53 759	25.62 761	4.09 672	10.97 668	4.32 650	3.69 728	2.30 725	2.91 729	1.87 723	4.03 725	3.24 727

DGSMNet	7.55 721	1.62 643	17.42 596	1.92 680	12.73 745	7.45 726	42.99 772	4.13 573	2.07 462	2.10 478	3.16 661	3.42 612	1.70 514	9.24 606	2.30 588	3.70 729	10.89 764	11.80 766	5.54 753	4.24 726	2.66 715

MADNet++	7.57 722	5.80 712	13.28 522	6.38 747	5.26 741	7.18 722	7.77 734	5.32 714	5.62 721	6.11 720	7.78 711	6.02 711	8.01 725	11.74 708	16.36 732	9.36 756	4.95 747	8.57 759	5.66 754	4.83 733	5.34 744

MonStereo1	8.07 723	2.24 676	5.83 433	4.68 740	3.60 726	18.80 751	2.52 676	5.89 720	5.86 724	4.76 708	13.98 746	7.41 716	50.63 777	13.28 732	5.16 664	4.40 737	0.90 694	2.69 726	1.55 712	3.92 724	3.30 728

SGM+DAISY	8.36 724	3.82 700	24.83 750	2.02 688	1.75 663	14.80 740	17.22 753	4.27 621	11.79 737	13.88 753	14.38 747	11.74 730	13.83 736	10.56 649	15.12 723	1.21 693	1.19 705	1.14 700	1.13 701	1.17 684	1.37 684

MultiAttention	8.74 725	0.56 218	7.25 445	2.07 691	22.74 761	35.86 765	8.44 737	4.97 706	2.58 584	2.57 610	5.11 696	5.55 708	1.59 474	52.70 780	7.50 687	0.47 584	0.24 392	0.52 620	1.00 693	6.84 744	6.30 749

UNDER WATER-64	9.33 726	5.37 708	22.60 742	5.22 745	4.86 740	10.75 733	4.61 724	11.45 733	17.30 754	7.59 732	9.80 728	15.99 738	17.90 751	10.63 653	15.72 727	4.36 735	2.87 731	4.39 746	2.86 742	7.01 745	5.36 745

TorneroNet-64	10.12 727	8.74 719	20.95 712	4.27 731	3.76 731	13.86 739	2.85 689	15.05 747	23.15 763	10.07 745	23.84 757	13.47 734	8.24 727	13.96 742	17.21 737	3.96 732	2.72 729	3.23 734	2.48 734	6.29 739	4.27 739

DStereoSA	10.13 728	4.62 704	12.76 517	4.78 742	13.35 747	9.97 731	22.80 759	4.74 701	16.44 749	5.11 711	15.31 749	4.61 683	13.82 735	8.00 573	27.60 763	6.51 749	8.86 756	1.43 708	8.28 758	3.16 711	10.38 751

UNDER WATER	10.47 729	3.95 701	22.62 743	5.07 744	4.51 738	7.78 727	3.77 717	12.56 741	21.72 762	7.84 735	10.78 730	23.96 757	31.66 762	10.78 661	16.19 731	4.44 738	2.93 734	4.24 742	2.86 742	6.33 741	5.47 746

JetRed	10.48 730	27.10 764	35.70 759	4.27 731	4.09 735	15.55 744	12.83 749	12.16 738	5.50 719	5.83 717	5.56 699	10.14 725	7.43 719	8.88 593	26.39 761	3.32 720	3.81 743	3.51 737	2.96 744	7.85 748	6.69 750

notaker	10.50 731	8.60 718	20.23 677	4.54 739	3.95 732	6.27 717	3.44 707	8.07 726	4.75 714	8.73 738	46.45 770	13.86 737	27.86 761	13.49 736	13.61 721	4.56 740	3.18 740	3.52 738	2.68 738	8.13 750	4.05 737

WQFJA1++	10.56 732	0.40 22	3.21 371	0.89 281	0.82 378	1.43 90	0.41 89	2.15 167	0.87 85	96.02 789	0.71 83	0.46 45	0.55 83	1.29 217	0.50 100	0.27 223	0.17 93	0.21 42	0.18 107	100.47 787	0.22 142

xyz-stereo	10.85 733	0.45 72	79.01 782	0.62 32	0.45 142	83.70 780	0.77 327	2.59 269	1.34 191	2.19 518	32.02 768	2.76 553	1.62 485	5.75 514	2.39 593	0.25 170	0.17 93	0.33 439	0.21 202	0.25 136	0.19 19

DStereoFS	11.11 734	13.81 751	11.82 508	5.73 746	11.05 744	20.81 752	11.36 740	8.68 729	16.52 752	14.90 756	15.81 753	11.63 729	13.85 738	9.05 600	15.60 726	7.57 750	8.88 757	2.41 718	5.29 752	2.16 704	15.30 762

MANE	11.39 735	1.38 624	23.16 745	4.82 743	2.79 713	22.02 754	14.51 751	25.81 758	26.28 764	10.93 750	13.17 742	19.90 749	18.03 752	15.69 746	20.41 749	0.96 682	0.74 687	1.42 707	3.24 745	0.74 633	1.71 695

SGM-ForestM	11.55 736	1.16 584	21.62 732	2.14 693	0.81 368	22.25 755	19.08 756	16.50 751	11.34 735	15.94 759	14.44 748	27.12 762	22.61 760	24.76 759	28.39 766	0.50 605	0.48 636	0.47 583	0.44 601	0.55 562	0.53 554

WAO-8	11.95 737	13.02 744	20.56 695	3.50 720	3.08 719	15.11 742	2.80 687	12.91 742	19.11 760	7.69 733	13.12 739	11.62 727	7.01 716	84.40 786	7.91 689	3.42 721	1.92 719	3.54 739	1.93 725	3.68 717	2.69 717

Venus	11.95 737	13.02 744	20.56 695	3.50 720	3.08 719	15.11 742	2.80 687	12.91 742	19.11 760	7.69 733	13.12 739	11.62 727	7.01 716	84.40 786	7.91 689	3.42 721	1.92 719	3.54 739	1.93 725	3.68 717	2.69 717

noway3	12.11 739	12.88 741	18.29 614	22.08 756	20.58 753	16.00 746	12.31 744	22.29 752	4.37 702	6.52 728	6.38 703	18.56 745	15.10 743	8.64 587	10.68 702	9.17 753	5.00 748	5.23 748	3.94 748	12.14 755	12.14 755

noway2	12.12 740	12.89 742	18.23 611	22.27 757	20.57 752	16.13 747	12.37 747	22.35 753	4.45 703	6.34 724	6.58 707	18.59 746	15.01 740	8.11 576	10.67 701	9.07 752	5.26 749	5.25 749	3.92 746	12.23 756	12.12 754

TCMNet-wrong-test	12.32 741	14.13 753	19.38 644	22.38 760	19.85 751	15.99 745	12.34 746	22.95 754	4.56 708	6.24 722	6.27 702	18.40 741	15.71 745	10.10 637	10.72 703	9.06 751	4.78 745	5.35 753	3.95 751	12.28 759	11.97 753

EDNetEfficientorigin	12.35 742	2.51 681	179.47 792	1.19 497	0.96 440	2.91 276	1.81 645	3.00 329	5.35 718	8.91 739	4.79 692	4.18 662	4.64 682	9.98 629	11.30 710	0.37 476	0.38 573	0.60 651	0.85 683	1.32 692	2.43 713

zzzz4	12.38 743	14.70 755	19.20 636	22.47 761	20.75 754	16.16 749	12.33 745	23.67 757	4.48 705	6.35 726	6.53 706	18.55 743	14.99 739	8.35 578	10.84 706	9.34 754	5.29 750	5.25 749	3.94 748	12.24 757	12.15 756

noway1	12.38 743	14.65 754	19.19 634	22.47 761	20.76 755	16.13 747	12.30 743	23.66 756	4.48 705	6.34 724	6.52 705	18.55 743	15.01 740	8.39 582	10.84 706	9.34 754	5.29 750	5.25 749	3.94 748	12.24 757	12.15 756

noway4	12.47 745	15.37 756	19.26 640	22.73 763	20.78 756	16.28 750	12.44 748	23.08 755	4.68 710	6.43 727	6.45 704	18.54 742	15.51 744	8.64 587	10.74 704	9.53 757	5.34 752	5.27 752	3.92 746	12.28 759	12.23 758

LSM	12.71 746	3.52 699	20.79 704	55.63 778	84.76 780	3.63 439	6.30 729	3.73 456	4.93 715	5.55 715	13.92 745	3.53 627	3.25 647	9.72 617	4.12 649	0.64 643	0.85 692	0.71 672	0.81 682	1.03 663	26.84 767

U	12.82 747	0.38 12	1.99 260	0.66 78	58.94 776	63.38 778	0.34 51	1.91 130	0.94 119	0.59 75	0.80 104	0.46 45	0.57 93	0.83 57	0.44 57	0.29 299	0.17 93	63.35 784	59.81 783	0.29 240	0.20 57

MSAF-DinoV2	13.69 748	13.09 746	22.03 738	2.41 705	1.44 598	4.03 542	1.38 596	9.07 730	9.20 730	2.23 537	1.98 509	5.08 699	5.06 688	177.66 793	5.46 671	0.45 567	0.34 539	0.40 538	0.62 660	6.09 738	5.80 747

DGTPSM_ROB	15.31 749	8.85 721	28.14 756	9.90 751	18.89 749	12.44 737	33.21 762	13.48 744	17.86 758	9.50 742	22.89 755	13.78 735	19.67 753	21.26 749	23.68 753	5.08 746	8.84 754	5.62 754	11.50 761	6.72 742	14.87 760

DPSMNet_ROB	15.52 750	8.89 722	31.44 757	10.07 753	18.91 750	12.44 737	33.22 763	13.51 745	17.94 759	9.58 743	22.91 756	13.79 736	19.67 753	21.43 750	23.73 754	5.17 747	8.84 754	5.63 755	11.52 764	6.79 743	14.90 761

USTest	15.98 751	15.58 757	22.56 741	18.49 755	16.99 748	26.43 756	36.08 766	27.68 761	12.77 740	10.69 748	10.80 731	18.35 740	15.09 742	18.62 748	23.37 752	4.85 745	5.34 752	7.38 757	7.43 756	9.90 752	11.23 752

KSHMR	16.96 752	5.37 708	21.64 734	4.46 737	4.50 737	8.30 729	3.32 704	15.58 750	76.24 786	6.62 730	61.47 780	56.53 777	5.43 696	35.17 765	11.37 711	4.39 736	2.97 738	3.63 741	2.74 740	5.10 735	4.34 740

LE_ROB	18.58 753	1.21 592	48.38 765	8.60 750	23.00 762	7.32 725	19.74 757	9.94 731	38.69 774	43.53 770	21.91 754	28.40 763	40.92 767	23.18 755	54.71 773	0.34 431	0.33 525	0.32 403	0.36 535	0.42 486	0.40 470

coex-ft	18.59 754	6.62 713	113.53 789	1.17 488	1.31 558	2.33 203	1.93 652	2.81 308	14.00 741	124.82 793	8.45 718	5.90 710	51.74 778	9.99 630	22.69 751	0.57 628	0.62 669	0.50 609	0.49 621	1.08 674	1.28 678

iinet-test	19.59 755	18.93 759	25.29 751	22.27 757	21.21 757	29.32 757	37.73 767	31.61 765	16.48 750	14.41 754	13.76 743	22.91 753	19.69 755	21.98 751	26.21 757	10.17 759	8.89 758	11.03 762	10.88 759	13.66 761	15.45 763

IINet	19.59 755	18.93 759	25.29 751	22.27 757	21.21 757	29.32 757	37.73 767	31.61 765	16.48 750	14.41 754	13.76 743	22.91 753	19.69 755	21.98 751	26.21 757	10.17 759	8.89 758	11.03 762	10.88 759	13.66 761	15.45 763

DPSM_ROB	20.78 757	20.03 762	26.57 754	23.62 765	22.46 759	31.10 760	39.97 770	33.52 767	17.41 756	15.25 757	15.80 751	24.06 758	20.71 758	23.30 756	27.62 764	10.78 761	9.41 761	11.69 764	11.50 761	14.49 763	16.36 765

DPSM	20.78 757	20.03 762	26.57 754	23.62 765	22.46 759	31.10 760	39.97 770	33.52 767	17.41 756	15.25 757	15.80 751	24.06 758	20.71 758	23.30 756	27.62 764	10.78 761	9.41 761	11.69 764	11.50 761	14.49 763	16.36 765

ktn	21.74 759	10.34 733	19.68 654	4.53 738	4.00 733	6.53 720	4.51 723	6.79 722	78.82 788	84.69 787	100.86 790	58.49 778	7.57 721	12.11 719	13.35 719	4.58 743	3.24 741	3.49 736	2.62 736	4.65 732	3.84 735

LRCNet_RVC	25.52 760	33.45 765	23.21 747	31.79 767	32.78 763	6.74 721	1.18 557	25.88 759	4.46 704	28.94 760	30.89 760	24.91 760	17.57 750	27.66 760	24.34 756	35.26 778	25.60 777	35.91 778	33.81 775	31.90 776	34.10 778

TorneroNet	25.88 761	11.28 738	21.62 732	4.20 730	4.07 734	55.25 770	3.15 701	15.16 748	76.94 787	58.09 781	82.72 787	86.88 786	41.15 768	13.35 734	18.13 741	4.32 734	2.85 730	3.45 735	2.62 736	8.33 751	4.14 738

DLNR_Zeroshot_test	28.62 762	55.50 779	49.94 768	183.62 789	115.05 788	3.43 382	0.28 24	29.49 763	1.49 256	1.01 246	1.26 253	0.93 258	0.63 119	3.92 474	1.51 474	29.81 773	0.41 596	0.26 212	0.23 268	93.28 784	0.32 351

DLNR-FE	28.68 763	56.10 780	49.61 766	183.75 790	105.98 784	3.44 383	0.28 24	29.58 764	1.49 256	1.01 246	1.26 253	0.93 258	0.63 119	3.81 467	1.51 474	33.14 777	0.41 596	0.26 212	0.23 268	99.94 786	0.32 351

Selective-IGEV-i1pa	29.93 764	36.60 766	34.97 758	9.92 752	7.41 743	38.91 766	35.81 765	43.96 771	35.07 772	30.01 761	53.53 779	41.78 764	35.42 763	40.57 767	33.93 768	30.94 774	15.47 768	23.33 767	13.36 765	10.61 753	27.01 768

HanzoNet	31.60 765	17.23 758	21.22 721	7.32 748	5.84 742	7.25 724	3.53 711	13.82 746	14.20 743	50.38 777	47.01 771	44.45 766	56.61 779	36.61 766	32.00 767	63.89 784	56.57 785	7.97 758	89.20 788	28.69 766	28.25 770

light-stereo	41.45 766	10.64 735	54.16 777	59.84 779	45.61 774	131.14 790	1.57 624	37.33 770	17.30 754	76.21 786	120.65 791	118.18 792	3.98 668	89.11 789	15.46 724	5.48 748	9.68 763	1.25 702	1.28 706	17.93 765	12.24 759

fast-reg	41.74 767	39.55 767	52.36 769	48.35 777	53.83 775	63.99 779	80.62 779	67.13 775	34.76 768	30.46 763	31.71 763	46.30 768	38.94 764	45.39 771	53.82 772	20.51 764	18.78 769	23.33 767	22.88 767	29.12 768	32.91 771

Hybrid-DGEV	41.74 767	40.15 770	53.21 772	47.72 771	45.04 768	62.46 772	80.71 781	67.23 777	34.70 765	30.38 762	31.64 762	48.32 775	41.44 769	46.71 778	55.65 780	21.63 769	18.85 770	23.50 774	23.21 771	29.18 771	33.09 777

FlowAnything	41.75 769	39.90 768	53.36 774	47.83 776	45.06 769	62.45 771	80.51 778	67.34 781	34.89 770	30.56 767	31.52 761	48.18 771	42.05 774	46.66 777	55.24 775	21.71 771	18.88 772	23.49 773	23.13 768	29.12 768	33.04 772

Selective-RAFT-Error	41.77 770	40.16 771	53.34 773	47.73 772	45.25 773	62.51 773	80.64 780	67.22 776	34.93 771	30.64 768	31.81 764	48.11 770	42.11 775	46.57 772	54.95 774	21.61 766	18.87 771	23.48 769	23.15 770	29.16 770	33.08 776

RAFT-FEzeroshot	41.78 771	40.21 773	53.07 770	47.74 774	45.19 771	62.51 773	80.73 783	67.30 779	34.75 766	30.51 765	31.88 765	48.27 773	41.88 772	46.64 775	55.54 777	21.62 767	18.89 774	23.48 769	23.22 772	29.20 773	33.05 773

RAFT-FE	41.78 771	40.21 773	53.07 770	47.74 774	45.19 771	62.51 773	80.73 783	67.30 779	34.75 766	30.51 765	31.88 765	48.27 773	41.88 772	46.64 775	55.54 777	21.62 767	18.89 774	23.48 769	23.22 772	29.20 773	33.05 773

CasAABBNet	41.80 773	40.20 772	53.41 775	47.73 772	45.18 770	62.51 773	80.71 781	67.26 778	34.80 769	30.49 764	31.88 765	48.24 772	41.81 771	46.63 774	55.64 779	21.60 765	18.88 772	23.48 769	23.22 772	29.19 772	33.05 773

HaxPig	43.25 774	43.65 775	45.00 763	33.85 768	35.61 765	32.69 762	30.52 760	45.09 772	42.97 775	48.77 773	48.17 774	43.00 765	40.26 766	44.58 769	43.61 769	47.18 781	49.30 782	51.54 782	50.25 781	43.73 777	45.29 779

AVERAGE_ROB	44.46 775	45.91 776	46.59 764	40.59 770	38.66 766	32.99 763	30.52 760	46.19 773	43.26 776	49.59 776	48.97 775	44.62 767	39.89 765	45.04 770	43.94 770	48.74 782	50.69 783	50.80 781	49.79 780	45.54 780	46.97 780

MEDIAN_ROB	47.37 776	49.08 777	49.92 767	40.32 769	39.97 767	34.95 764	33.43 764	49.17 774	46.39 778	53.06 778	52.65 778	47.65 769	42.23 776	48.35 779	47.29 771	52.10 783	54.04 784	54.28 783	53.48 782	48.76 781	50.33 783

LSM0	49.58 777	40.04 769	53.62 776	97.15 784	128.68 789	62.75 777	79.89 777	67.63 782	35.11 773	33.02 769	32.61 769	48.43 776	41.60 770	46.60 773	55.43 776	21.63 769	18.99 776	23.62 775	23.13 768	29.47 775	52.26 784

BEATNet-Init1	49.72 778	64.32 783	97.77 788	4.68 740	4.28 736	84.75 781	60.42 773	73.38 783	68.59 785	88.29 788	88.51 789	91.94 787	97.99 788	85.26 788	70.96 784	0.80 668	0.65 674	0.85 687	0.70 671	7.96 749	2.33 709

Anonymous_1	57.11 779	19.68 761	26.15 753	23.10 764	142.31 790	30.84 759	39.75 769	33.86 769	16.98 753	70.53 785	15.42 750	23.46 756	19.75 757	23.04 754	27.23 762	164.73 792	9.02 760	130.38 787	137.40 790	161.27 794	27.24 769

zzzz2	62.05 780	59.17 781	79.56 783	72.07 780	67.48 777	93.36 784	121.04 788	99.79 787	52.42 779	44.70 771	47.17 772	69.71 779	59.48 780	69.15 782	80.64 785	32.46 775	28.45 778	35.17 776	35.02 776	43.94 778	50.13 781

noway5	62.05 780	59.17 781	79.56 783	72.07 780	67.48 777	93.36 784	121.04 788	99.79 787	52.42 779	44.70 771	47.17 772	69.71 779	59.48 780	69.15 782	80.64 785	32.46 775	28.45 778	35.17 776	35.02 776	43.94 778	50.13 781

PML	64.32 782	53.22 778	17.88 604	8.10 749	32.94 764	148.46 791	247.79 794	12.18 739	45.42 777	111.41 790	288.92 794	101.47 789	101.31 789	31.67 761	15.55 725	14.03 763	4.83 746	10.98 761	6.18 755	28.82 767	5.17 743

zzz1	69.44 783	68.76 785	95.90 786	92.07 783	86.22 782	92.47 782	109.30 785	107.66 790	55.65 782	49.21 774	52.63 776	85.10 784	79.74 787	70.47 784	82.00 787	37.59 779	29.10 780	39.82 779	38.78 778	54.75 782	61.65 786

zzzzzz3	69.47 784	68.75 784	95.95 787	92.04 782	86.19 781	92.69 783	109.30 785	107.64 789	55.63 781	49.24 775	52.63 776	85.19 785	79.67 786	70.47 784	82.28 788	37.59 779	29.10 780	39.83 780	38.78 778	54.76 783	61.64 785

DPSimNet_ROB	102.30 785	119.72 792	143.59 791	109.42 786	94.10 783	127.22 789	127.15 790	26.62 760	102.36 793	149.58 794	83.99 788	139.34 793	137.54 792	64.62 781	82.36 789	105.18 786	66.15 786	120.15 786	69.61 785	99.58 785	77.72 787

ASD4	103.30 786	113.98 791	120.24 790	106.67 785	79.75 779	115.36 786	120.35 787	119.13 791	79.65 792	120.04 792	74.64 783	101.45 788	65.48 782	109.11 790	84.31 790	104.31 785	90.04 789	133.15 788	103.58 789	130.15 790	94.66 790

RSGM-EC	108.14 787	104.44 789	68.66 780	115.42 787	109.31 786	116.48 787	139.19 791	127.02 792	55.95 783	55.27 779	71.01 781	116.54 790	111.76 790	176.57 791	175.06 791	117.34 790	71.64 787	140.65 789	83.55 786	123.96 788	82.91 788

acva	108.14 787	104.44 789	68.66 780	115.42 787	109.31 786	116.48 787	139.19 791	127.02 792	55.95 783	55.27 779	71.01 781	116.54 790	111.76 790	176.57 791	175.06 791	117.34 790	71.64 787	140.65 789	83.55 786	123.96 788	82.91 788

xxxxx1	112.33 789	88.53 786	37.76 760	227.84 792	157.23 791	39.05 767	61.41 774	93.76 784	79.29 789	62.45 782	74.79 784	78.32 781	70.96 783	33.47 762	70.69 781	114.00 787	130.36 791	259.31 792	274.34 792	145.54 791	147.50 791

tt_ll	112.33 789	88.53 786	37.76 760	227.84 792	157.23 791	39.05 767	61.41 774	93.76 784	79.29 789	62.45 782	74.79 784	78.32 781	70.96 783	33.47 762	70.69 781	114.00 787	130.36 791	259.31 792	274.34 792	145.54 791	147.50 791

ff	112.33 789	88.53 786	37.76 760	227.84 792	157.23 791	39.05 767	61.41 774	93.76 784	79.29 789	62.45 782	74.79 784	78.32 781	70.96 783	33.47 762	70.69 781	114.00 787	130.36 791	259.31 792	274.34 792	145.54 791	147.50 791

Selective-IGEV-i16pa	129.35 792	164.95 793	19.57 650	3.26 718	2.26 705	202.88 793	5.86 726	236.38 795	207.45 795	116.27 791	209.82 792	153.71 794	219.30 794	258.04 795	190.96 793	192.94 793	94.03 790	90.21 785	64.92 784	4.40 730	149.67 794

test_example2	212.63 793	219.92 794	221.87 793	213.67 791	221.17 794	199.47 792	200.74 793	185.30 794	141.66 794	209.52 795	213.45 793	210.82 795	205.48 793	221.27 794	216.64 794	236.83 794	242.07 795	213.93 791	217.01 791	235.69 795	226.10 795

ccccc	590.94 794	629.75 795	645.59 794	567.84 795	570.84 795	582.44 794	641.68 795	613.82 796	494.59 796	614.58 796	651.20 795	555.57 796	637.59 795	666.94 796	652.42 795	781.57 796	507.24 796	391.36 796	342.44 796	689.82 796	581.48 796

GS-Stereo							0.83 376	3.32 377	1.37 198	0.75 150	0.89 136	0.76 199	0.80 206	0.92 90	0.53 118	0.26 195	0.18 148	0.26 212	0.20 179	0.28 218	0.21 105

FADE		13.79 750		10.71 754	13.34 746			28.60 762	8.36 729	5.15 713		11.85 731		44.37 768		474.90 795	161.58 794	347.36 795	322.13 795	7.29 747	6.23 748

Low-res two-view benchmark