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

BPD-Stereo	0.46 1	0.31 1	0.97 5	0.61 10	0.38 45	0.42 2	0.36 32	0.68 2	0.77 15	0.50 6	0.83 61	0.61 66	0.33 2	0.61 2	0.62 75	0.19 26	0.14 11	0.24 74	0.22 160	0.20 21	0.19 8

S2M2_XL	0.46 1	0.41 17	1.09 36	0.65 37	0.34 12	0.29 1	0.23 3	0.67 1	0.50 1	0.53 11	0.92 82	0.65 79	0.53 35	0.54 1	0.50 40	0.28 179	0.24 293	0.25 102	0.21 124	0.23 59	0.22 81
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.50 3	0.39 6	1.11 49	0.79 105	0.42 69	0.70 5	0.36 32	0.76 4	0.80 26	0.62 37	0.38 6	0.73 108	0.77 118	0.69 3	0.36 2	0.26 114	0.17 52	0.23 42	0.16 18	0.18 1	0.20 31

MonSter++	0.52 4	0.42 22	0.89 2	0.61 10	0.36 18	1.64 78	0.25 6	0.96 6	0.91 45	0.62 37	0.42 8	0.56 58	0.53 35	0.71 5	0.45 19	0.17 7	0.15 23	0.18 2	0.14 2	0.19 5	0.20 31

BridgeDepth_RVC	0.53 5	0.41 17	1.03 10	0.55 1	0.37 33	0.99 12	0.23 3	1.38 16	0.67 4	0.56 15	0.52 15	0.50 43	0.82 143	0.83 19	0.47 27	0.29 204	0.16 34	0.23 42	0.18 59	0.19 5	0.18 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.54 6	0.42 22	1.05 13	0.58 3	0.25 1	1.30 45	0.36 32	1.53 30	0.86 39	0.56 15	0.37 5	0.57 60	0.65 76	0.87 23	0.40 6	0.20 33	0.15 23	0.19 5	0.16 18	0.22 51	0.17 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LGtest1	0.55 7	0.41 17	1.14 60	0.70 59	0.40 55	0.99 12	0.26 8	1.32 14	0.93 53	0.53 11	0.60 24	0.44 31	0.49 28	1.02 59	0.45 19	0.27 137	0.19 122	0.23 42	0.16 18	0.21 38	0.23 93

Wavelet-MonSter	0.57 8	0.47 59	1.13 57	0.66 45	0.78 278	1.60 73	0.30 14	1.17 11	0.68 5	0.58 25	0.69 35	0.39 14	0.48 24	0.99 54	0.46 23	0.15 1	0.16 34	0.20 8	0.16 18	0.20 21	0.19 8

CSFM-Stereo	0.60 9	0.39 6	0.95 3	0.60 9	0.32 9	2.66 159	0.31 15	1.44 21	0.77 15	0.72 66	0.51 13	0.55 54	0.51 33	0.75 7	0.46 23	0.17 7	0.17 52	0.18 2	0.15 5	0.20 21	0.18 4

MLG-Stereo_test3	0.60 9	0.37 4	1.12 52	0.59 6	0.57 182	2.19 120	0.31 15	1.68 51	0.56 2	0.49 5	0.51 13	0.56 58	0.33 2	0.96 45	0.54 56	0.21 39	0.17 52	0.23 42	0.16 18	0.20 21	0.21 61

HiDET	0.61 11	0.41 17	0.88 1	0.64 29	0.39 49	2.67 160	0.25 6	1.59 37	0.91 45	0.59 29	0.44 10	0.52 48	0.50 32	0.76 8	0.54 56	0.17 7	0.15 23	0.18 2	0.15 5	0.19 5	0.21 61

LG-Stereo_L1	0.61 11	0.47 59	1.10 42	0.73 77	0.49 129	1.72 81	0.33 21	1.95 81	0.65 3	0.56 15	0.40 7	0.40 16	0.43 15	1.40 152	0.42 9	0.23 61	0.19 122	0.23 42	0.18 59	0.21 38	0.19 8

MonStereo	0.62 13	0.43 27	1.07 19	0.66 45	0.82 295	1.13 18	0.39 38	2.57 163	0.92 50	0.58 25	0.64 29	0.36 4	0.36 6	0.90 31	0.43 13	0.15 1	0.15 23	0.20 8	0.17 36	0.21 38	0.19 8

Monster-pub-eth3d	0.62 13	0.43 27	1.07 19	0.66 45	0.82 295	1.13 18	0.39 38	2.57 163	0.92 50	0.58 25	0.64 29	0.36 4	0.36 6	0.88 27	0.43 13	0.15 1	0.15 23	0.20 8	0.17 36	0.21 38	0.19 8

MonSter	0.62 13	0.43 27	1.07 19	0.66 45	0.82 295	1.13 18	0.39 38	2.57 163	0.92 50	0.58 25	0.64 29	0.36 4	0.35 5	0.95 41	0.43 13	0.15 1	0.15 23	0.20 8	0.17 36	0.21 38	0.19 8

LCMNet	0.63 16	0.40 10	0.95 3	0.58 3	0.39 49	3.11 216	0.27 9	1.58 35	0.84 37	0.56 15	0.58 22	0.52 48	0.53 35	0.77 10	0.51 49	0.17 7	0.16 34	0.19 5	0.15 5	0.20 21	0.21 61

LG-Stereo_L2	0.63 16	0.46 41	1.15 62	0.70 59	0.43 75	2.32 129	0.28 10	1.86 66	0.68 5	0.56 15	0.42 8	0.37 8	0.45 18	1.36 146	0.40 6	0.23 61	0.18 85	0.22 27	0.18 59	0.21 38	0.20 31

Monster-pub-mixall	0.64 18	0.42 22	1.00 8	0.83 131	0.48 121	1.39 53	0.32 19	1.45 22	0.82 31	0.88 133	0.85 66	0.39 14	0.36 6	1.99 259	0.47 27	0.20 33	0.16 34	0.17 1	0.15 5	0.18 1	0.21 61

S2M2_L	0.64 18	0.55 133	1.07 19	0.89 178	0.54 158	1.08 15	0.20 1	1.16 10	1.37 111	0.59 29	0.81 57	0.86 144	0.47 20	0.70 4	0.65 90	0.31 273	0.33 408	0.27 164	0.27 269	0.36 297	0.31 244
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.65 20	0.41 17	1.06 17	0.85 153	0.31 6	2.44 139	0.46 76	1.09 8	0.69 8	0.84 122	0.52 15	0.55 54	0.53 35	1.49 175	0.46 23	0.31 273	0.14 11	0.25 102	0.18 59	0.23 59	0.20 31

4.5_new	0.67 21	0.46 41	1.11 49	0.63 23	0.78 278	1.97 99	0.51 91	2.18 101	0.78 20	0.73 69	0.90 78	0.42 24	0.49 28	0.81 14	0.49 33	0.21 39	0.14 11	0.26 132	0.19 85	0.22 51	0.20 31

4.5w-stereo	0.67 21	0.46 41	1.11 49	0.63 23	0.78 278	1.97 99	0.51 91	2.18 101	0.77 15	0.73 69	0.90 78	0.42 24	0.49 28	0.81 14	0.49 33	0.21 39	0.14 11	0.26 132	0.19 85	0.22 51	0.20 31

4w-stereo	0.67 21	0.49 78	1.07 19	0.63 23	0.75 267	1.63 77	0.44 67	2.23 110	0.77 15	0.56 15	0.92 82	0.40 16	0.82 143	1.08 67	0.53 51	0.18 21	0.13 1	0.25 102	0.18 59	0.19 5	0.20 31

Pro-Stereo	0.68 24	0.33 2	0.97 5	0.68 55	0.43 75	3.11 216	0.35 30	0.70 3	0.96 59	0.54 13	0.54 17	0.62 69	0.27 1	2.06 265	0.68 102	0.24 75	0.16 34	0.30 247	0.25 220	0.20 21	0.19 8

MatchStereo	0.68 24	0.46 41	1.93 159	0.67 52	0.28 2	0.98 10	0.33 21	2.01 85	1.69 269	0.48 2	1.02 97	0.47 37	0.59 57	0.91 34	0.58 64	0.21 39	0.17 52	0.21 20	0.15 5	0.19 5	0.19 8

dual_stereo	0.68 24	0.40 10	1.05 13	0.64 29	0.37 33	0.84 9	0.34 26	3.40 285	1.03 66	0.50 6	0.46 12	0.58 61	0.40 10	1.85 248	0.49 33	0.23 61	0.17 52	0.21 20	0.16 18	0.20 21	0.19 8

3.25w_new	0.69 27	0.46 41	1.10 42	0.61 10	0.61 202	2.23 123	0.51 91	2.45 138	0.90 42	0.63 41	0.78 50	0.47 37	0.71 93	0.78 11	0.50 40	0.17 7	0.14 11	0.20 8	0.17 36	0.20 21	0.20 31

3.25w	0.69 27	0.46 41	1.10 42	0.61 10	0.61 202	2.23 123	0.51 91	2.45 138	0.90 42	0.63 41	0.78 50	0.47 37	0.71 93	0.79 12	0.50 40	0.17 7	0.14 11	0.20 8	0.17 36	0.20 21	0.20 31

asd	0.70 29	0.45 34	1.10 42	0.67 52	0.90 332	2.88 180	0.43 62	1.64 47	0.79 23	0.68 57	0.88 71	0.43 26	0.74 106	0.85 22	0.49 33	0.19 26	0.13 1	0.24 74	0.17 36	0.22 51	0.20 31

IGEV	0.70 29	0.36 3	1.07 19	0.71 65	1.31 451	2.82 172	0.41 52	1.76 57	0.98 61	0.73 69	0.71 36	0.35 3	0.42 14	0.90 31	0.42 9	0.18 21	0.18 85	0.22 27	0.18 59	0.18 1	0.20 31

LG-G_1	0.70 29	0.40 10	1.12 52	0.71 65	0.30 4	2.80 168	0.40 45	2.21 106	0.78 20	0.59 29	0.55 18	0.51 44	0.58 52	1.24 112	0.49 33	0.24 75	0.18 85	0.23 42	0.15 5	0.21 38	0.21 61

LG-G	0.70 29	0.40 10	1.12 52	0.71 65	0.30 4	2.80 168	0.40 45	2.21 106	0.78 20	0.59 29	0.55 18	0.51 44	0.58 52	1.24 112	0.49 33	0.24 75	0.18 85	0.23 42	0.15 5	0.21 38	0.21 61

DEFOM-Stereo	0.70 29	0.46 41	1.13 57	0.72 74	0.48 121	3.40 264	0.44 67	0.90 5	0.77 15	0.86 129	0.58 22	0.45 34	0.43 15	1.76 228	0.43 13	0.24 75	0.18 85	0.22 27	0.16 18	0.21 38	0.20 31

3w_stereo	0.71 34	0.47 59	1.14 60	0.65 37	0.39 49	1.73 83	0.68 183	2.79 203	0.79 23	0.67 54	0.84 63	0.37 8	1.02 201	1.03 60	0.56 59	0.18 21	0.14 11	0.23 42	0.18 59	0.20 21	0.22 81

252Zero-FE	0.72 35	0.46 41	1.08 28	1.01 272	0.41 62	1.27 36	0.22 2	1.79 62	1.03 66	2.52 475	1.24 152	0.32 1	0.41 12	1.03 60	0.45 19	0.21 39	0.17 52	0.20 8	0.17 36	0.20 21	0.20 31

VMBase	0.73 36	0.44 30	1.48 119	0.61 10	0.35 15	1.71 80	0.43 62	1.30 13	1.40 119	0.84 122	1.07 118	0.92 166	0.73 101	1.26 119	0.73 131	0.24 75	0.23 257	0.24 74	0.18 59	0.24 64	0.24 111

4.25_new	0.73 36	0.46 41	1.08 28	0.71 65	0.97 350	2.52 146	0.58 127	2.28 118	0.93 53	0.57 21	0.94 87	0.40 16	0.65 76	0.87 23	0.50 40	0.17 7	0.13 1	0.25 102	0.17 36	0.19 5	0.20 31

4.5w_new	0.73 36	0.46 41	1.08 28	0.71 65	0.97 350	2.52 146	0.58 127	2.28 118	0.93 53	0.57 21	0.94 87	0.40 16	0.65 76	0.87 23	0.50 40	0.17 7	0.13 1	0.25 102	0.17 36	0.19 5	0.20 31

4.25w-stereo	0.73 36	0.46 41	1.08 28	0.71 65	0.97 350	2.52 146	0.58 127	2.28 118	0.93 53	0.57 21	0.94 87	0.40 16	0.65 76	0.87 23	0.50 40	0.17 7	0.13 1	0.25 102	0.17 36	0.19 5	0.20 31

GREAT-IGEV	0.74 40	0.54 126	1.86 151	1.10 325	0.44 84	2.44 139	0.34 26	1.37 15	1.51 174	0.48 2	0.86 67	0.51 44	0.60 62	1.07 66	0.45 19	0.22 49	0.17 52	0.21 20	0.17 36	0.23 59	0.25 125
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 41	0.64 235	1.23 74	0.76 95	0.60 197	0.77 6	0.67 175	1.57 34	0.68 5	0.72 66	0.62 27	1.02 182	0.72 96	0.81 14	0.73 131	0.59 510	0.54 523	0.57 514	0.54 517	0.57 453	0.55 451

FlowAnything_test	0.75 41	0.60 189	1.18 66	0.82 120	0.58 191	2.29 127	0.66 173	1.38 16	0.80 26	1.03 160	0.76 45	0.63 72	0.49 28	0.84 21	0.91 209	0.31 273	0.27 347	0.40 418	0.48 494	0.31 197	0.30 234

qwe	0.75 41	0.45 34	1.10 42	0.67 52	1.06 381	2.49 143	0.45 71	2.57 163	0.90 42	0.71 64	0.83 61	0.43 26	0.48 24	1.10 70	0.64 82	0.17 7	0.14 11	0.24 74	0.16 18	0.21 38	0.20 31

2.25w	0.75 41	0.47 59	1.09 36	0.69 58	0.65 221	2.28 126	0.40 45	2.42 132	0.80 26	0.73 69	1.03 102	0.40 16	0.81 140	1.24 112	0.80 157	0.16 5	0.15 23	0.21 20	0.17 36	0.19 5	0.21 61

2.5w	0.75 41	0.44 30	1.06 17	0.66 45	0.69 246	2.39 135	0.56 115	2.77 195	0.82 31	0.63 41	0.88 71	0.37 8	0.75 109	1.36 146	0.50 40	0.18 21	0.14 11	0.22 27	0.17 36	0.19 5	0.21 61

2.75w_new	0.75 41	0.45 34	1.10 42	0.65 37	0.62 208	2.45 141	0.56 115	2.75 192	0.74 13	0.78 98	0.73 41	0.38 12	0.92 175	1.04 64	0.66 94	0.17 7	0.14 11	0.22 27	0.17 36	0.18 1	0.19 8

3.75w	0.75 41	0.47 59	1.09 36	0.63 23	1.10 396	2.61 157	0.53 101	2.46 141	0.97 60	0.62 37	0.80 53	0.40 16	0.66 83	1.11 72	0.48 29	0.19 26	0.13 1	0.23 42	0.18 59	0.20 21	0.21 61

2w_stereo	0.75 41	0.46 41	1.08 28	0.68 55	0.56 170	2.00 101	0.61 138	2.87 215	0.83 34	0.93 142	0.93 85	0.36 4	1.13 244	0.90 31	0.61 71	0.17 7	0.13 1	0.23 42	0.17 36	0.20 21	0.21 61

RAStereo	0.75 41	0.52 95	2.86 251	0.58 3	0.62 208	1.19 26	0.32 19	1.81 64	0.99 62	0.75 76	1.05 113	0.64 74	0.47 20	0.80 13	0.94 225	0.22 49	0.20 162	0.27 164	0.21 124	0.34 266	0.22 81

AdaDepth	0.76 50	0.45 34	1.41 110	0.70 59	1.27 443	3.12 218	0.43 62	1.02 7	0.94 57	0.63 41	0.91 80	0.43 26	0.58 52	1.41 157	0.48 29	0.18 21	0.21 196	0.23 42	0.19 85	0.25 80	0.26 157

MLG-Stereo_test2	0.76 50	0.40 10	1.07 19	0.64 29	0.82 295	3.49 285	0.23 3	1.69 52	2.14 366	0.62 37	0.32 3	0.67 84	0.33 2	1.14 84	0.37 3	0.23 61	0.19 122	0.23 42	0.16 18	0.19 5	0.20 31

AIO_test	0.76 50	0.47 59	1.31 93	0.81 110	0.70 250	1.36 50	0.88 331	1.40 19	1.45 132	0.55 14	0.95 90	1.81 306	0.58 52	1.16 93	0.46 23	0.27 137	0.17 52	0.24 74	0.19 85	0.24 64	0.21 61

fffft	0.76 50	0.47 59	1.28 89	0.82 120	0.54 158	1.51 65	0.80 269	2.09 94	1.18 78	0.63 41	0.84 63	0.59 64	0.55 42	1.80 235	0.85 175	0.19 26	0.18 85	0.27 164	0.20 106	0.26 101	0.24 111
1: 1. 1
ours_stereo	0.76 50	0.64 235	1.40 109	0.86 160	0.61 202	1.12 17	0.57 118	1.63 45	1.20 83	0.72 66	1.43 208	0.70 93	0.62 66	1.56 185	0.58 64	0.25 98	0.18 85	0.26 132	0.21 124	0.29 153	0.31 244

AIO-Stereo	0.76 50	0.54 126	1.07 19	0.73 77	0.40 55	1.28 42	0.82 283	2.26 113	1.49 161	0.70 60	1.58 248	0.89 153	0.45 18	1.03 60	0.55 58	0.24 75	0.18 85	0.25 102	0.20 106	0.26 101	0.21 61

GLC_STEREO	0.76 50	0.52 95	1.12 52	0.83 131	0.33 11	1.86 90	0.82 283	1.46 24	1.38 114	0.95 147	1.04 107	0.68 86	0.72 96	0.97 49	0.80 157	0.23 61	0.25 319	0.32 292	0.25 220	0.32 229	0.30 234

asda	0.77 57	0.46 41	1.10 42	0.64 29	0.82 295	3.33 255	0.49 85	2.40 128	0.81 30	0.63 41	0.80 53	0.44 31	0.85 151	0.88 27	0.60 69	0.17 7	0.13 1	0.24 74	0.17 36	0.20 21	0.20 31

3.5w_stereo	0.77 57	0.53 112	1.09 36	0.65 37	0.72 255	2.52 146	0.51 91	2.43 135	0.80 26	0.76 90	1.20 140	0.43 26	0.66 83	1.23 111	0.73 131	0.17 7	0.13 1	0.23 42	0.17 36	0.20 21	0.21 61

MLG-Stereo	0.77 57	0.39 6	1.04 11	0.64 29	0.41 62	3.01 201	0.31 15	1.89 70	2.92 510	0.47 1	0.29 2	0.66 83	0.47 20	1.35 144	0.39 4	0.20 33	0.18 85	0.24 74	0.16 18	0.19 5	0.20 31

mms	0.77 57	0.68 275	1.17 65	0.83 131	0.71 253	1.41 55	0.67 175	1.61 39	1.12 74	0.77 95	1.37 195	0.63 72	0.54 40	1.75 227	0.63 79	0.24 75	0.19 122	0.26 132	0.21 124	0.31 197	0.34 286

RSM++	0.77 57	0.51 89	1.08 28	0.95 230	0.42 69	1.52 67	0.71 198	2.11 95	1.40 119	0.80 105	1.23 151	0.90 158	0.59 57	1.14 84	0.69 114	0.24 75	0.19 122	0.25 102	0.21 124	0.28 134	0.20 31

water-stereo	0.78 62	0.45 34	1.94 160	0.79 105	0.48 121	2.36 132	0.47 82	1.53 30	1.09 73	0.88 133	1.04 107	0.82 131	0.75 109	0.72 6	0.78 150	0.22 49	0.23 257	0.25 102	0.23 179	0.24 64	0.29 205

AIO_rvc	0.78 62	0.55 133	1.25 80	0.75 81	0.65 221	1.46 60	0.99 389	2.13 96	1.52 183	0.57 21	1.15 131	1.09 189	0.55 42	1.15 90	0.53 51	0.24 75	0.17 52	0.24 74	0.17 36	0.25 80	0.21 61

CASnet	0.78 62	0.51 89	1.29 91	0.81 110	0.29 3	1.28 42	0.74 220	1.51 27	1.89 314	1.64 228	1.09 121	0.65 79	0.64 72	0.91 34	0.76 144	0.29 204	0.17 52	0.41 430	0.31 363	0.32 229	0.19 8
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Replicate-Monster	0.79 65	1.36 500	2.08 185	0.70 59	0.52 147	2.05 109	0.34 26	1.92 76	0.82 31	1.03 160	0.60 24	0.48 41	0.52 34	1.28 125	0.39 4	0.19 26	0.14 11	0.19 5	0.16 18	0.22 51	0.78 516

AEACV	0.79 65	0.54 126	1.35 102	0.97 244	0.63 211	1.13 18	0.92 362	2.02 87	0.91 45	0.76 90	0.79 52	0.80 127	1.61 365	1.28 125	0.61 71	0.22 49	0.18 85	0.26 132	0.23 179	0.27 114	0.23 93

Zero-FE251	0.80 67	0.75 339	1.71 137	0.88 171	0.70 250	2.59 156	0.45 71	1.38 16	0.83 34	1.79 260	0.61 26	0.73 108	0.81 140	0.82 18	0.61 71	0.29 204	0.23 257	0.27 164	0.19 85	0.20 21	0.20 31

MLG-Stereo_test1	0.80 67	0.39 6	1.02 9	0.65 37	1.20 426	3.14 220	0.29 13	1.59 37	3.05 523	0.50 6	0.24 1	0.67 84	0.43 15	1.33 140	0.40 6	0.21 39	0.18 85	0.23 42	0.15 5	0.19 5	0.20 31

SMoEStereo_RVC	0.80 67	0.53 112	1.12 52	0.92 205	0.44 84	2.41 137	0.79 259	1.49 26	1.16 75	0.70 60	1.12 127	0.64 74	0.64 72	1.69 218	0.87 188	0.22 49	0.16 34	0.31 272	0.22 160	0.26 101	0.25 125

fffy	0.80 67	0.59 177	1.56 129	1.00 266	0.47 113	1.27 36	0.76 233	1.90 73	1.02 65	0.75 76	1.35 190	0.83 133	0.72 96	1.70 221	0.62 75	0.23 61	0.19 122	0.27 164	0.21 124	0.28 134	0.32 255

rvit_stereo_0081	0.80 67	0.63 224	1.19 67	0.91 199	0.64 213	1.27 36	0.61 138	2.05 88	1.71 274	0.82 111	0.73 41	0.85 140	0.75 109	1.30 136	0.80 157	0.31 273	0.26 336	0.27 164	0.25 220	0.38 314	0.27 173

rvit_stereo_0082	0.80 67	0.63 224	1.19 67	0.91 199	0.64 213	1.27 36	0.61 138	2.05 88	1.71 274	0.82 111	0.73 41	0.85 140	0.75 109	1.30 136	0.80 157	0.31 273	0.26 336	0.27 164	0.25 220	0.38 314	0.27 173

RSM	0.80 67	0.50 82	1.08 28	0.83 131	0.51 135	1.31 46	0.77 245	2.28 118	1.43 129	0.82 111	1.44 209	1.22 213	0.62 66	1.17 99	0.63 79	0.22 49	0.18 85	0.24 74	0.19 85	0.27 114	0.20 31

MGS-Stereo	0.80 67	0.56 145	1.53 123	0.93 222	0.39 49	1.26 35	0.73 208	1.45 22	1.30 102	1.01 153	2.26 449	0.80 127	0.56 48	1.16 93	0.65 90	0.27 137	0.23 257	0.26 132	0.22 160	0.27 114	0.25 125

Selective-IGEV	0.80 67	0.52 95	1.05 13	0.75 81	0.61 202	1.31 46	0.82 283	2.60 172	1.41 123	0.82 111	1.64 267	0.71 100	0.62 66	1.22 109	0.64 82	0.22 49	0.19 122	0.24 74	0.18 59	0.25 80	0.20 31

DilatedVolume-Stereo	0.81 76	0.60 189	1.51 122	1.01 272	0.59 194	1.34 48	0.51 91	1.56 33	1.08 72	1.26 181	1.24 152	0.77 120	0.87 158	1.79 234	0.72 128	0.23 61	0.24 293	0.22 27	0.21 124	0.25 80	0.23 93

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 76	1.13 456	1.23 74	0.97 244	0.57 182	0.81 8	0.43 62	3.49 292	0.84 37	0.73 69	0.95 90	0.44 31	1.17 260	1.45 166	0.60 69	0.26 114	0.18 85	0.24 74	0.17 36	0.30 177	0.19 8

rvit_stereo_0081_aga	0.81 76	0.75 339	1.84 150	0.72 74	0.73 260	1.21 27	0.63 156	1.92 76	1.39 115	0.87 132	0.80 53	0.79 125	0.69 89	1.27 124	0.69 114	0.35 343	0.29 370	0.26 132	0.25 220	0.40 330	0.27 173

monsterstereo	0.82 79	0.50 82	1.26 81	0.77 101	1.41 483	2.54 152	0.40 45	3.14 244	0.71 10	0.70 60	1.11 125	0.41 23	0.39 9	1.50 176	0.50 40	0.19 26	0.16 34	0.22 27	0.16 18	0.21 38	0.17 1

monsters	0.82 79	0.58 169	1.16 63	0.76 95	1.52 499	2.92 188	0.40 45	2.66 179	0.72 11	0.66 51	0.84 63	0.38 12	0.41 12	1.84 242	0.48 29	0.20 33	0.16 34	0.20 8	0.16 18	0.19 5	0.19 8

castereo	0.82 79	0.70 289	1.04 11	0.85 153	0.50 133	1.29 44	0.91 349	3.22 254	1.20 83	0.83 120	1.24 152	0.72 102	0.91 172	1.00 55	0.67 99	0.26 114	0.16 34	0.25 102	0.20 106	0.24 64	0.21 61

MaDis-Stereo	0.82 79	0.66 257	1.53 123	0.65 37	1.87 556	1.24 32	0.36 32	2.13 96	1.27 97	0.67 54	0.75 44	0.88 151	0.70 91	1.15 90	1.07 251	0.29 204	0.23 257	0.26 132	0.20 106	0.31 197	0.22 81

UniTT-Stereo	0.82 79	0.47 59	2.63 236	0.96 237	1.19 420	0.78 7	0.39 38	1.12 9	1.54 199	1.19 175	1.26 161	0.51 44	0.64 72	1.13 81	1.03 244	0.30 249	0.20 162	0.24 74	0.21 124	0.40 330	0.25 125

ProNet	0.82 79	0.71 302	1.50 120	0.86 160	0.45 92	1.78 84	0.83 288	1.75 56	1.28 99	0.66 51	1.13 129	0.78 121	0.76 116	1.66 211	0.71 123	0.24 75	0.20 162	0.25 102	0.23 179	0.29 153	0.25 125

GEAStereo	0.84 85	0.48 69	1.09 36	0.85 153	0.45 92	4.54 528	0.83 288	1.88 67	0.91 45	0.75 76	0.89 74	0.53 50	0.80 137	0.92 37	0.53 51	0.30 249	0.19 122	0.27 164	0.19 85	0.28 134	0.19 8

VIP-Stereo	0.85 86	0.83 377	1.59 132	0.76 95	0.87 320	3.18 224	0.80 269	1.94 80	0.83 34	0.78 98	1.04 107	0.64 74	0.59 57	1.24 112	0.61 71	0.28 179	0.18 85	0.23 42	0.17 36	0.22 51	0.19 8

LG-Stereo	0.85 86	0.60 189	2.71 241	0.59 6	0.45 92	2.85 176	0.55 110	2.41 129	1.34 105	0.59 29	1.19 138	0.43 26	0.40 10	0.76 8	0.75 140	0.20 33	0.17 52	0.31 272	0.24 205	0.29 153	0.19 8

1w_stereo	0.86 88	0.42 22	1.07 19	0.72 74	0.81 286	3.00 199	0.67 175	3.28 263	0.75 14	0.74 74	1.32 180	0.37 8	1.37 296	0.92 37	0.68 102	0.16 5	0.14 11	0.20 8	0.16 18	0.19 5	0.22 81

rvit_stereo_0083	0.86 88	0.67 267	1.42 111	0.87 166	0.65 221	1.23 28	0.64 160	1.67 49	2.28 395	0.79 102	0.93 85	0.93 170	1.07 225	1.46 170	0.75 140	0.32 294	0.36 433	0.30 247	0.26 242	0.33 249	0.28 194

Occ-G	0.86 88	0.52 95	1.39 106	0.82 120	0.66 228	1.37 51	0.79 259	1.58 35	1.31 103	1.56 214	0.87 70	2.18 358	0.89 166	0.97 49	0.88 193	0.26 114	0.19 122	0.26 132	0.19 85	0.25 80	0.24 111

IGEVStereo-DCA	0.86 88	0.65 246	2.05 173	0.90 188	0.46 103	1.57 69	0.86 307	1.62 40	1.24 87	0.65 49	0.77 48	0.74 114	0.72 96	2.59 316	0.86 182	0.28 179	0.21 196	0.28 199	0.21 124	0.29 153	0.27 173

111111	0.87 92	0.50 82	1.13 57	0.66 45	1.08 390	3.37 259	0.33 21	2.33 125	1.47 145	0.74 74	1.50 226	0.61 66	0.59 57	1.40 152	0.48 29	0.24 75	0.19 122	0.22 27	0.16 18	0.24 64	0.19 8

MoCha-V2	0.87 92	0.48 69	1.87 152	0.88 171	0.32 9	1.37 51	0.55 110	2.71 185	1.42 125	0.92 140	1.75 301	0.65 79	1.17 260	1.45 166	0.57 62	0.21 39	0.21 196	0.20 8	0.19 85	0.24 64	0.23 93

BStereo	0.88 94	0.73 317	4.10 295	0.80 108	0.51 135	1.13 18	0.72 201	2.57 163	1.00 63	0.85 125	0.57 20	0.72 102	0.48 24	1.01 56	0.90 200	0.26 114	0.22 228	0.24 74	0.29 326	0.25 80	0.25 125

GIP-stereo	0.88 94	0.50 82	1.34 98	1.32 431	0.94 342	2.90 182	0.42 57	3.41 286	1.06 69	0.63 41	0.76 45	0.90 158	0.76 116	0.91 34	0.52 50	0.27 137	0.18 85	0.25 102	0.16 18	0.25 80	0.19 8

WCG-NET	0.88 94	0.49 78	1.26 81	0.90 188	0.37 33	1.48 62	1.07 409	1.73 54	2.30 399	1.63 225	1.49 225	0.92 166	0.97 186	0.95 41	0.76 144	0.22 49	0.16 34	0.23 42	0.20 106	0.25 80	0.21 61

Pointernet	0.88 94	0.44 30	2.26 202	0.84 141	0.37 33	2.29 127	0.38 36	3.06 234	1.46 140	0.66 51	1.39 201	0.91 160	0.73 101	1.01 56	0.72 128	0.23 61	0.19 122	0.20 8	0.18 59	0.19 5	0.20 31

gasm-f	0.89 98	0.49 78	1.30 92	0.85 153	0.44 84	4.42 505	0.95 373	1.88 67	0.91 45	0.75 76	1.46 212	0.53 50	0.88 160	0.88 27	0.57 62	0.30 249	0.19 122	0.27 164	0.19 85	0.28 134	0.19 8

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 98	0.47 59	2.08 185	0.76 95	0.73 260	3.91 377	0.41 52	2.07 92	1.07 71	0.77 95	0.89 74	0.64 74	0.86 153	0.95 41	0.77 149	0.26 114	0.18 85	0.26 132	0.19 85	0.32 229	0.32 255

SCV_C0	0.89 98	0.59 177	1.96 165	0.83 131	0.44 84	1.24 32	0.64 160	3.33 278	1.66 259	0.82 111	1.20 140	0.73 108	0.66 83	1.62 202	0.66 94	0.32 294	0.21 196	0.24 74	0.20 106	0.28 134	0.23 93

CAS++	0.89 98	0.64 235	1.46 114	0.81 110	0.51 135	1.24 32	0.86 307	3.44 287	1.46 140	1.14 172	1.29 171	0.62 69	0.58 52	1.13 81	0.59 66	0.34 323	0.30 383	0.34 346	0.26 242	0.41 354	0.29 205
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
NLSM3	0.90 102	0.46 41	1.19 67	0.62 17	1.30 448	3.19 227	0.45 71	2.81 207	1.27 97	0.78 98	0.95 90	0.55 54	1.03 202	1.14 84	0.87 188	0.20 33	0.15 23	0.26 132	0.22 160	0.24 64	0.23 93

DDF-Stereo	0.90 102	0.53 112	1.16 63	0.88 171	1.31 451	1.59 72	0.86 307	2.26 113	0.79 23	0.48 2	0.63 28	0.54 52	0.73 101	2.97 336	1.03 244	0.39 391	0.17 52	0.24 74	0.18 59	1.06 543	0.29 205

IGEV-RUCA	0.90 102	0.53 112	1.05 13	0.81 110	0.74 265	3.89 374	0.80 269	1.92 76	1.41 123	0.96 150	0.71 36	0.70 93	0.73 101	1.30 136	0.68 102	0.29 204	0.20 162	0.25 102	0.19 85	0.43 383	0.34 286

IGEV++	0.90 102	0.58 169	1.32 96	0.94 226	0.45 92	1.27 36	1.00 391	3.32 272	1.55 207	0.82 111	1.34 187	0.86 144	1.09 231	1.16 93	0.89 196	0.33 311	0.18 85	0.23 42	0.19 85	0.29 153	0.22 81

trnet	0.91 106	0.48 69	1.46 114	0.62 17	0.31 6	4.40 500	0.41 52	2.20 104	1.53 190	0.94 143	1.14 130	0.88 151	0.89 166	1.09 69	0.71 123	0.27 137	0.19 122	0.22 27	0.15 5	0.21 38	0.19 8

DispViT+	0.92 107	0.46 41	3.90 293	0.71 65	1.16 410	1.15 23	0.39 38	2.84 209	1.58 222	0.67 54	0.64 29	0.48 41	0.64 72	0.81 14	0.59 66	0.41 414	0.97 571	0.22 27	0.19 85	0.30 177	0.23 93

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 107	0.73 317	1.42 111	0.92 205	1.08 390	2.97 198	0.53 101	1.77 60	1.39 115	1.16 173	1.54 237	0.58 61	0.65 76	1.03 60	0.84 172	0.25 98	0.23 257	0.30 247	0.24 205	0.43 383	0.29 205

CREStereo	0.92 107	0.53 112	1.45 113	0.61 10	0.34 12	4.42 505	0.40 45	2.21 106	1.54 199	0.94 143	1.12 127	0.87 147	0.87 158	1.12 77	0.72 128	0.28 179	0.19 122	0.22 27	0.15 5	0.22 51	0.19 8
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
castereo++	0.93 110	0.56 145	1.26 81	0.92 205	0.73 260	2.48 142	1.00 391	2.99 223	1.03 66	0.68 57	1.41 205	1.92 322	0.59 57	1.26 119	0.44 17	0.25 98	0.19 122	0.28 199	0.19 85	0.23 59	0.23 93

IGEV-Stereo++	0.93 110	0.44 30	1.08 28	0.70 59	1.20 426	3.87 371	0.33 21	3.36 280	1.43 129	0.75 76	1.17 135	0.68 86	1.04 209	0.95 41	0.42 9	0.22 49	0.16 34	0.23 42	0.17 36	0.24 64	0.20 31

GCAP-Stereo	0.93 110	0.68 275	1.35 102	0.85 153	0.41 62	3.61 317	0.52 100	2.20 104	1.50 167	1.11 170	1.04 107	1.17 200	0.84 149	1.11 72	0.71 123	0.25 98	0.20 162	0.27 164	0.18 59	0.28 134	0.23 93

depthmonostereo	0.94 113	0.71 302	2.39 216	0.85 153	0.54 158	2.21 122	0.53 101	1.83 65	1.17 77	0.95 147	1.09 121	0.99 177	0.97 186	2.37 294	0.68 102	0.23 61	0.27 347	0.22 27	0.20 106	0.25 80	0.26 157

StereoAnything_RVC	0.94 113	2.66 562	2.20 193	0.76 95	0.34 12	1.18 25	0.39 38	2.31 122	0.69 8	0.51 10	0.34 4	0.32 1	0.89 166	1.57 188	0.35 1	0.32 294	0.16 34	0.23 42	0.15 5	3.31 587	0.18 4

rvit_stereo_0080	0.94 113	0.72 306	2.56 226	0.64 29	0.59 194	1.90 92	0.75 230	2.71 185	1.40 119	0.91 137	1.04 107	0.85 140	0.82 143	1.14 84	0.78 150	0.35 343	0.29 370	0.25 102	0.27 269	0.45 399	0.29 205

IGEV-Stereo+	0.94 113	0.47 59	1.19 67	0.86 160	2.02 568	1.40 54	0.39 38	1.17 11	0.88 41	0.61 35	0.44 10	0.47 37	0.79 130	2.14 276	0.42 9	0.27 137	0.19 122	0.22 27	0.17 36	2.26 580	2.41 585

whm_eth	0.94 113	0.72 306	2.56 226	0.64 29	0.59 194	1.90 92	0.75 230	2.71 185	1.40 119	0.91 137	1.04 107	0.85 140	0.82 143	1.14 84	0.78 150	0.35 343	0.29 370	0.25 102	0.27 269	0.45 399	0.29 205

LoS_RVC	0.94 113	1.30 489	1.31 93	0.84 141	1.63 520	2.02 102	0.59 131	1.51 27	1.36 110	0.81 109	1.33 182	0.84 135	0.88 160	1.36 146	0.73 131	0.21 39	0.17 52	0.20 8	0.14 2	0.20 21	1.45 565

LoS	0.94 113	0.52 95	1.88 153	0.86 160	0.36 18	4.15 444	0.51 91	2.18 101	1.45 132	0.97 151	0.88 71	0.62 69	0.79 130	1.59 194	0.86 182	0.26 114	0.19 122	0.24 74	0.16 18	0.21 38	0.20 31
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
zero-FE	0.95 120	0.52 95	2.63 236	0.86 160	1.27 443	1.41 55	0.86 307	2.27 115	0.73 12	0.50 6	0.64 29	0.54 52	0.78 126	2.70 324	1.02 242	0.35 343	0.17 52	0.24 74	0.18 59	1.03 540	0.29 205

SCV	0.95 120	0.63 224	1.38 104	1.70 528	0.41 62	1.23 28	0.89 336	3.53 303	1.57 219	0.61 35	1.54 237	0.93 170	0.77 118	1.66 211	0.66 94	0.36 354	0.20 162	0.25 102	0.19 85	0.29 153	0.25 125

WCG-NET（raft）	0.95 120	0.55 133	1.20 72	0.84 141	0.31 6	1.44 58	1.01 394	1.55 32	2.37 420	1.64 228	1.42 207	2.38 379	1.01 198	1.29 130	0.76 144	0.22 49	0.19 122	0.22 27	0.20 106	0.25 80	0.21 61

anonymousdsp	0.95 120	0.69 278	1.27 87	0.83 131	0.52 147	4.54 528	0.84 294	1.76 57	1.24 87	0.76 90	1.06 116	0.78 121	0.77 118	1.67 215	0.69 114	0.27 137	0.17 52	0.29 224	0.21 124	0.31 197	0.26 157

IGEV-Stereo	0.95 120	0.69 278	1.27 87	0.84 141	0.52 147	4.54 528	0.84 294	1.76 57	1.24 87	0.75 76	1.06 116	0.79 125	0.77 118	1.68 217	0.69 114	0.27 137	0.17 52	0.29 224	0.21 124	0.31 197	0.26 157
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GSStereo	0.96 125	0.48 69	1.09 36	0.97 244	0.45 92	4.54 528	0.83 288	3.32 272	1.37 111	0.75 76	0.89 74	0.76 118	0.80 137	0.92 37	0.53 51	0.26 114	0.18 85	0.26 132	0.20 106	0.28 134	0.21 61

tt45	0.96 125	0.48 69	1.19 67	0.89 178	0.66 228	3.91 377	0.76 233	1.90 73	1.26 96	0.70 60	1.30 173	0.71 100	0.63 69	2.59 316	0.74 137	0.22 49	0.17 52	0.28 199	0.23 179	0.27 114	0.27 173

MSCF	0.97 127	0.82 373	1.26 81	0.88 171	0.40 55	3.17 222	0.88 331	2.79 203	1.39 115	1.32 184	1.19 138	0.58 61	1.33 288	1.28 125	0.64 82	0.25 98	0.19 122	0.25 102	0.25 220	0.28 134	0.32 255

999	0.97 127	0.48 69	1.24 79	1.03 290	0.64 213	3.25 240	0.92 362	1.40 19	1.39 115	0.71 64	1.68 279	0.70 93	0.66 83	3.03 338	0.89 196	0.23 61	0.19 122	0.25 102	0.21 124	0.25 80	0.29 205

DA	0.98 129	0.46 41	1.34 98	0.92 205	0.43 75	4.34 489	0.85 302	2.79 203	1.35 108	0.82 111	1.30 173	0.89 153	1.08 229	1.11 72	0.56 59	0.30 249	0.18 85	0.24 74	0.18 59	0.25 80	0.23 93

GGEV	0.98 129	0.46 41	1.34 98	0.92 205	0.43 75	4.34 489	0.85 302	2.79 203	1.35 108	0.82 111	1.30 173	0.89 153	1.08 229	1.11 72	0.56 59	0.30 249	0.18 85	0.24 74	0.18 59	0.25 80	0.23 93

ff7	0.98 129	0.69 278	2.05 173	0.84 141	0.52 147	4.55 533	0.86 307	1.62 40	1.24 87	0.75 76	1.03 102	0.70 93	0.77 118	1.84 242	0.68 102	0.27 137	0.17 52	0.29 224	0.21 124	0.31 197	0.27 173

ffff	0.98 129	0.69 278	2.05 173	0.84 141	0.52 147	4.55 533	0.86 307	1.62 40	1.24 87	0.75 76	1.03 102	0.70 93	0.77 118	1.84 242	0.68 102	0.27 137	0.17 52	0.29 224	0.21 124	0.31 197	0.27 173

11t	0.98 129	0.69 278	2.05 173	0.84 141	0.52 147	4.55 533	0.86 307	1.62 40	1.24 87	0.75 76	1.03 102	0.70 93	0.77 118	1.84 242	0.68 102	0.27 137	0.17 52	0.29 224	0.21 124	0.31 197	0.27 173

MIF-Stereo (partial)	0.98 129	0.55 133	2.83 248	0.71 65	1.03 373	1.08 15	0.49 85	2.55 159	1.66 259	0.79 102	1.20 140	0.80 127	0.90 169	1.61 201	1.56 368	0.36 354	0.24 293	0.33 328	0.25 220	0.40 330	0.28 194

ccc-4	0.98 129	0.69 278	2.05 173	0.84 141	0.52 147	4.55 533	0.86 307	1.62 40	1.24 87	0.75 76	1.03 102	0.70 93	0.77 118	1.84 242	0.68 102	0.27 137	0.17 52	0.29 224	0.21 124	0.31 197	0.27 173

CroCo-Stereo	0.98 129	0.87 392	3.44 276	0.87 166	0.53 157	0.49 3	0.50 87	3.99 409	1.49 161	0.81 109	1.25 160	1.00 180	0.75 109	1.10 70	1.09 256	0.24 75	0.21 196	0.24 74	0.19 85	0.35 284	0.27 173
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
CroCo-Stereo Lap2	0.99 137	0.89 396	2.55 225	0.99 258	1.80 549	0.54 4	0.46 76	3.10 240	1.24 87	1.07 164	1.21 144	1.05 188	0.78 126	1.26 119	1.08 253	0.27 137	0.23 257	0.27 164	0.21 124	0.43 383	0.34 286

PMTNet	0.99 137	0.48 69	1.73 139	0.62 17	0.56 170	4.20 471	0.43 62	1.88 67	1.58 222	1.00 152	1.05 113	0.78 121	0.98 193	1.50 176	0.85 175	1.21 566	0.20 162	0.23 42	0.15 5	0.22 51	0.19 8

GASTEREO	1.00 139	0.98 425	1.23 74	0.90 188	0.40 55	3.40 264	0.88 331	2.77 195	1.44 131	1.39 196	1.30 173	0.55 54	1.35 293	1.33 140	0.64 82	0.25 98	0.19 122	0.25 102	0.25 220	0.25 80	0.31 244

rvit_0105_6	1.00 139	0.93 409	2.21 195	0.92 205	0.55 166	1.52 67	0.79 259	2.41 129	2.96 513	0.76 90	0.72 40	1.02 182	0.75 109	1.42 159	0.81 163	0.40 399	0.43 483	0.34 346	0.31 363	0.43 383	0.34 286

rvit_stereo_ft	1.00 139	0.87 392	3.55 280	0.97 244	0.66 228	1.06 14	0.80 269	2.78 198	1.67 261	0.78 98	0.96 93	0.95 175	1.14 251	1.06 65	0.90 200	0.32 294	0.24 293	0.27 164	0.28 298	0.39 325	0.27 173

MyStereo07	1.01 142	0.80 362	1.26 81	1.00 266	1.04 376	3.95 394	0.95 373	2.07 92	1.42 125	0.75 76	1.22 147	0.68 86	0.91 172	1.63 206	0.67 99	0.24 75	0.24 293	0.34 346	0.26 242	0.41 354	0.37 320

CES	1.01 142	0.55 133	1.74 142	0.92 205	2.15 572	2.15 115	0.50 87	2.01 85	1.45 132	0.76 90	1.02 97	0.61 66	0.47 20	1.29 130	0.79 156	0.22 49	0.17 52	0.24 74	0.14 2	0.63 473	2.29 582

TANstereo	1.01 142	0.55 133	1.73 139	0.76 95	0.36 18	4.04 418	0.38 36	1.48 25	1.62 248	2.03 338	2.10 418	0.84 135	0.93 178	0.98 51	0.62 75	0.28 179	0.36 433	0.23 42	0.20 106	0.25 80	0.46 402

GMStereo	1.01 142	1.00 429	2.86 251	0.83 131	0.45 92	1.47 61	0.57 118	1.89 70	2.11 361	1.52 209	1.24 152	0.87 147	0.74 106	1.58 189	0.94 225	0.40 399	0.21 196	0.30 247	0.30 347	0.47 414	0.36 306
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo++_RVC	1.02 146	0.49 78	1.54 126	0.83 131	0.55 166	4.01 412	0.31 15	1.63 45	1.99 327	1.63 225	2.13 427	0.84 135	0.65 76	0.88 27	0.70 120	0.27 137	0.15 23	0.23 42	1.22 577	0.24 64	0.17 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
HART	1.03 147	0.85 386	3.13 261	0.84 141	0.38 45	1.17 24	0.42 57	3.54 304	1.47 145	1.08 165	2.17 434	1.48 247	0.57 49	1.37 151	0.74 137	0.23 61	0.18 85	0.28 199	0.21 124	0.32 229	0.24 111

XX-TBD	1.03 147	0.95 417	1.94 160	1.30 425	0.43 75	3.97 404	0.33 21	1.74 55	1.73 280	1.59 216	2.02 398	0.69 92	0.60 62	1.16 93	0.66 94	0.30 249	0.25 319	0.23 42	0.15 5	0.31 197	0.22 81

xyz-stereo-finetune	1.05 149	0.62 216	1.46 114	0.59 6	0.36 18	3.48 282	0.81 279	2.69 183	1.74 286	0.94 143	1.21 144	0.91 160	0.78 126	2.53 311	1.28 306	0.24 75	0.24 293	0.26 132	0.23 179	0.30 177	0.23 93

FE-Mocha	1.06 150	0.74 327	2.45 221	0.97 244	0.69 246	1.57 69	0.40 45	2.92 217	1.47 145	1.82 264	1.81 336	1.62 265	0.88 160	1.36 146	0.78 150	0.29 204	0.20 162	0.35 365	0.31 363	0.26 101	0.33 273

EGLCR-Stereo	1.06 150	0.51 89	1.56 129	1.02 283	0.39 49	4.27 482	0.42 57	4.08 437	1.48 154	0.90 136	0.68 34	1.09 189	0.66 83	1.81 236	0.62 75	0.27 137	0.19 122	0.29 224	0.23 179	0.37 309	0.25 125

MC-Stereo	1.06 150	0.48 69	1.55 127	1.15 357	0.41 62	4.56 538	0.61 138	2.06 90	1.46 140	1.90 285	1.61 260	0.89 153	1.12 242	1.35 144	0.73 131	0.25 98	0.18 85	0.26 132	0.22 160	0.25 80	0.24 111

sCroCo_RVC	1.06 150	0.82 373	5.05 309	1.02 283	1.05 378	0.98 10	0.61 138	2.06 90	1.29 100	0.69 59	1.26 161	0.82 131	1.10 237	1.20 106	0.90 200	0.42 426	0.40 465	0.33 328	0.30 347	0.46 410	0.38 335

Wave_Phase_stereo	1.07 154	0.73 317	4.10 295	0.80 108	0.51 135	4.91 577	0.72 201	2.50 146	1.00 63	0.85 125	0.57 20	0.72 102	0.48 24	1.01 56	0.90 200	0.26 114	0.22 228	0.24 74	0.29 326	0.25 80	0.25 125

rvit_0105_4	1.07 154	0.99 426	2.39 216	0.93 222	0.54 158	1.62 76	0.84 294	2.77 195	2.91 508	0.80 105	0.91 80	1.09 189	0.86 153	1.63 206	0.85 175	0.40 399	0.45 493	0.35 365	0.31 363	0.43 383	0.40 362

MM-Stereo_test3	1.09 156	0.59 177	1.55 127	1.73 532	1.18 413	1.91 94	0.86 307	3.52 299	1.76 290	1.25 179	1.86 360	1.10 192	0.69 89	1.32 139	0.86 182	0.27 137	0.23 257	0.27 164	0.22 160	0.34 266	0.30 234

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 156	3.30 571	2.61 232	0.82 120	0.38 45	1.27 36	0.62 153	1.51 27	1.29 100	0.91 137	0.92 82	0.65 79	0.57 49	1.08 67	0.59 66	1.55 580	0.15 23	0.32 292	0.28 298	1.10 550	1.98 579

iRaftStereo_RVC	1.09 156	0.70 289	1.39 106	0.95 230	0.45 92	3.83 353	0.42 57	2.37 127	1.58 222	1.69 237	1.76 310	1.80 301	0.83 148	1.50 176	0.98 235	0.28 179	0.18 85	0.29 224	0.26 242	0.30 177	0.31 244

RAFT-Stereo-weight	1.11 159	0.48 69	1.22 73	0.99 258	0.42 69	4.17 459	0.80 269	3.60 312	1.50 167	1.97 308	1.50 226	1.30 223	0.65 76	1.24 112	0.85 175	0.25 98	0.19 122	0.26 132	0.22 160	0.27 114	0.23 93

11t1	1.11 159	0.53 112	1.80 147	1.55 507	0.65 221	2.20 121	0.60 134	3.66 322	1.49 161	1.60 217	1.26 161	1.03 184	1.35 293	1.72 223	0.97 232	0.28 179	0.31 393	0.29 224	0.23 179	0.30 177	0.34 286

rvit_0105_5	1.13 161	0.93 409	2.60 229	0.91 199	0.56 170	1.92 95	0.91 349	3.02 228	2.63 469	0.95 147	1.20 140	1.18 204	0.93 178	1.51 179	0.93 223	0.40 399	0.43 483	0.37 393	0.35 407	0.42 373	0.44 386

GMOStereo	1.13 161	0.70 289	2.26 202	0.75 81	0.44 84	3.05 204	0.91 349	2.78 198	1.45 132	2.37 451	1.52 229	1.53 251	1.05 214	1.17 99	0.92 214	0.25 98	0.19 122	0.35 365	0.28 298	0.34 266	0.26 157

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test-2	1.13 161	0.70 289	2.26 202	0.75 81	0.44 84	3.05 204	0.91 349	2.78 198	1.45 132	2.37 451	1.52 229	1.53 251	1.05 214	1.17 99	0.92 214	0.25 98	0.19 122	0.35 365	0.28 298	0.34 266	0.26 157

HUF	1.15 166	0.64 235	8.62 350	0.90 188	0.35 15	1.35 49	0.78 252	1.97 82	1.50 167	0.63 41	1.52 229	0.83 133	0.66 83	1.28 125	0.63 79	0.29 204	0.23 257	0.26 132	0.17 36	0.23 59	0.25 125

tg	1.15 166	0.67 267	1.31 93	0.94 226	0.54 158	4.02 414	0.41 52	2.96 220	1.59 238	1.69 237	1.85 357	1.84 313	0.97 186	1.78 230	0.83 169	0.27 137	0.17 52	0.29 224	0.26 242	0.29 153	0.27 173

Selective-RAFT	1.15 166	0.46 41	1.64 134	0.99 258	0.45 92	4.17 459	0.51 91	3.21 252	1.69 269	1.12 171	1.34 187	1.45 244	1.40 304	2.08 268	0.94 225	0.41 414	0.20 162	0.24 74	0.23 179	0.27 114	0.25 125

x	1.15 166	0.57 155	1.53 123	1.44 479	0.67 235	1.94 96	0.97 382	3.87 368	1.57 219	1.61 222	1.28 169	1.58 259	1.22 269	1.93 254	1.04 246	0.28 179	0.30 383	0.34 346	0.29 326	0.32 229	0.31 244

xyz-stereo-finetune2	1.16 170	0.63 224	1.50 120	0.57 2	0.36 18	3.47 279	0.65 170	2.70 184	1.23 85	0.88 133	1.75 301	0.91 160	1.76 407	3.54 348	1.74 404	0.24 75	0.22 228	0.30 247	0.27 269	0.31 197	0.26 157

rvit_stereo_0075_2	1.18 171	0.74 327	2.66 239	0.90 188	1.27 443	2.51 145	0.69 189	2.25 112	2.06 345	1.40 198	1.86 360	1.46 246	0.84 149	1.42 159	0.94 225	0.46 454	0.40 465	0.48 470	0.38 442	0.46 410	0.51 434

AE-Stereo	1.18 171	0.60 189	2.05 173	1.10 325	0.60 197	4.39 496	0.72 201	3.74 339	1.62 248	1.10 167	1.90 375	1.01 181	0.92 175	1.45 166	0.82 166	0.28 179	0.22 228	0.28 199	0.28 298	0.26 101	0.22 81

test-3	1.19 173	0.52 95	2.00 167	1.01 272	0.42 69	1.95 97	0.91 349	4.35 527	1.47 145	2.24 415	1.16 133	2.06 348	0.79 130	2.68 322	0.76 144	0.27 137	0.18 85	0.28 199	0.26 242	0.26 101	0.25 125

test_1	1.19 173	0.52 95	2.00 167	1.01 272	0.42 69	1.95 97	0.90 341	4.36 532	1.47 145	2.17 388	1.16 133	2.06 348	0.78 126	2.68 322	0.76 144	0.27 137	0.18 85	0.28 199	0.26 242	0.26 101	0.25 125

test_3	1.19 173	0.51 89	2.08 185	0.99 258	0.41 62	2.05 109	0.87 327	4.40 540	1.42 125	1.99 315	1.18 136	2.03 342	0.79 130	2.70 324	0.75 140	0.27 137	0.17 52	0.29 224	0.29 326	0.30 177	0.27 173

raftrobust	1.19 173	0.72 306	2.30 207	1.26 404	1.31 451	3.55 303	0.68 183	2.75 192	1.47 145	2.21 406	1.38 199	1.17 200	1.22 269	1.20 106	1.11 260	0.28 179	0.24 293	0.21 20	0.19 85	0.25 80	0.28 194

RALCasStereoNet	1.19 173	1.02 431	2.06 182	1.12 336	1.14 403	3.08 211	0.70 196	2.99 223	1.73 280	1.34 186	1.68 279	1.18 204	0.91 172	2.16 278	1.00 240	0.30 249	0.26 336	0.24 74	0.21 124	0.29 153	0.30 234

MIM_Stereo	1.20 178	0.78 354	3.30 271	1.05 293	0.43 75	3.04 202	0.60 134	2.46 141	1.51 174	1.60 217	1.58 248	1.82 307	1.29 281	2.00 260	1.07 251	0.24 75	0.24 293	0.28 199	0.25 220	0.27 114	0.27 173

R-Stereo Train	1.20 178	0.58 169	1.81 148	0.99 258	0.67 235	3.78 344	0.90 341	4.09 439	1.51 174	2.16 384	1.71 290	1.13 195	0.94 180	1.40 152	0.91 209	0.30 249	0.24 293	0.26 132	0.21 124	0.26 101	0.25 125

RAFT-Stereo	1.20 178	0.58 169	1.81 148	0.99 258	0.67 235	3.78 344	0.90 341	4.09 439	1.51 174	2.16 384	1.71 290	1.13 195	0.94 180	1.40 152	0.91 209	0.30 249	0.24 293	0.26 132	0.21 124	0.26 101	0.25 125
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
model_zeroshot	1.21 181	0.60 189	3.55 280	1.05 293	0.57 182	3.46 276	0.63 156	2.73 188	1.55 207	2.05 343	1.38 199	1.50 250	0.82 143	1.69 218	0.87 188	0.29 204	0.23 257	0.30 247	0.23 179	0.27 114	0.32 255

GCAP-BAT	1.21 181	0.74 327	3.23 266	0.95 230	0.70 250	3.86 368	0.93 364	1.89 70	1.48 154	1.85 268	1.96 383	1.68 272	0.79 130	1.78 230	0.81 163	0.29 204	0.20 162	0.24 74	0.20 106	0.26 101	0.35 300

RCA-Stereo	1.21 181	0.52 95	1.58 131	0.90 188	0.46 103	4.68 554	0.79 259	4.13 449	1.74 286	1.92 292	1.80 324	0.94 174	1.48 331	1.14 84	0.70 120	0.27 137	0.18 85	0.25 102	0.19 85	0.25 80	0.23 93

raft+_RVC	1.21 181	0.83 377	2.61 232	1.35 449	0.97 350	3.60 313	0.76 233	3.23 257	1.51 174	1.33 185	1.67 276	1.03 184	1.10 237	1.87 249	0.92 214	0.24 75	0.22 228	0.25 102	0.24 205	0.26 101	0.25 125

AnonymousM	1.22 185	1.32 495	0.97 5	0.88 171	0.56 170	4.03 416	0.69 189	2.41 129	1.68 263	1.48 205	1.31 179	1.15 198	1.00 196	1.18 104	0.73 131	0.32 294	0.40 465	2.07 585	1.70 587	0.24 64	0.22 81

LL-Strereo2	1.23 186	0.85 386	2.38 215	0.93 222	0.68 240	3.72 333	1.37 469	2.54 158	1.99 327	1.75 252	1.40 203	1.82 307	0.73 101	1.40 152	0.99 238	0.31 273	0.23 257	0.55 509	0.35 407	0.29 153	0.24 111

ROB_FTStereo_v2	1.23 186	0.66 257	2.02 169	0.75 81	0.37 33	4.67 553	0.76 233	2.53 149	1.58 222	1.99 315	1.46 212	1.78 291	1.14 251	2.08 268	0.88 193	0.48 468	0.22 228	0.32 292	0.27 269	0.40 330	0.29 205

CRE-IMP	1.23 186	0.61 206	2.14 189	0.82 120	0.39 49	4.54 528	0.83 288	2.63 175	1.55 207	1.95 302	1.46 212	1.87 318	0.96 183	1.48 173	1.33 317	0.45 447	0.21 196	0.31 272	0.26 242	0.41 354	0.31 244

RAFT	1.23 186	0.84 382	2.05 173	0.96 237	0.47 113	1.80 86	0.94 369	3.18 251	1.46 140	1.60 217	1.71 290	3.04 452	1.59 358	1.64 208	1.32 313	0.38 379	0.24 293	0.40 418	0.32 375	0.40 330	0.35 300

test-1	1.23 186	0.65 246	1.88 153	0.96 237	0.52 147	3.84 358	0.62 153	4.01 413	1.47 145	1.93 296	1.78 318	1.83 310	0.92 175	1.19 105	1.28 306	0.26 114	0.29 370	0.31 272	0.24 205	0.29 153	0.36 306

rvit_0105_3	1.24 191	0.93 409	2.84 249	0.97 244	0.58 191	2.38 133	1.08 414	3.26 262	2.53 455	1.18 174	1.40 203	1.24 215	1.04 209	1.73 224	0.97 232	0.44 438	0.44 488	0.40 418	0.42 474	0.42 373	0.50 426

PSM-adaLoss	1.24 191	0.65 246	2.03 170	0.75 81	0.37 33	4.68 554	0.73 208	2.53 149	1.58 222	1.99 315	1.47 217	1.78 291	1.13 244	2.18 282	0.87 188	0.48 468	0.23 257	0.32 292	0.27 269	0.40 330	0.29 205

rafts_anoy	1.24 191	0.80 362	3.61 286	1.17 366	1.20 426	3.00 199	0.61 138	3.17 249	1.58 222	1.37 193	1.26 161	1.19 208	1.12 242	1.78 230	1.25 295	0.32 294	0.23 257	0.32 292	0.32 375	0.31 197	0.30 234

DIP-Stereo	1.24 191	0.69 278	1.77 144	0.65 37	0.61 202	4.29 484	0.58 127	4.44 546	2.53 455	1.98 310	1.33 182	0.91 160	0.86 153	1.25 118	1.25 295	0.36 354	0.23 257	0.32 292	0.23 179	0.32 229	0.29 205
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	1.25 195	0.56 145	2.05 173	1.05 293	0.93 340	2.86 178	0.55 110	3.23 257	1.34 105	1.55 212	1.07 118	3.56 505	2.03 442	1.29 130	1.00 240	0.28 179	0.27 347	0.34 346	0.21 124	0.41 354	0.43 380

Patchmatch Stereo++	1.25 195	0.65 246	2.06 182	0.75 81	0.37 33	4.68 554	0.76 233	2.53 149	1.58 222	1.99 315	1.47 217	1.78 291	1.14 251	2.44 296	0.90 200	0.48 468	0.23 257	0.32 292	0.27 269	0.40 330	0.29 205
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	1.25 195	0.66 257	2.14 189	0.75 81	0.37 33	4.65 550	0.77 245	2.53 149	1.58 222	1.99 315	1.47 217	1.78 291	1.13 244	2.26 291	0.86 182	0.47 463	0.22 228	0.32 292	0.27 269	0.40 330	0.29 205

HUI-Stereo	1.25 195	0.66 257	2.33 210	0.75 81	0.37 33	4.68 554	0.78 252	2.53 149	1.58 222	1.99 315	1.46 212	1.79 298	1.13 244	2.17 280	0.85 175	0.48 468	0.23 257	0.32 292	0.27 269	0.40 330	0.29 205

iRAFT	1.25 195	0.65 246	2.06 182	0.75 81	0.37 33	4.68 554	0.76 233	2.53 149	1.58 222	1.99 315	1.47 217	1.78 291	1.14 251	2.44 296	0.90 200	0.48 468	0.23 257	0.32 292	0.27 269	0.40 330	0.29 205

RAFT-IKP	1.25 195	0.66 257	2.23 200	0.75 81	0.37 33	4.64 548	0.74 220	2.53 149	1.58 222	1.99 315	1.47 217	1.78 291	1.13 244	2.22 288	0.92 214	0.48 468	0.22 228	0.32 292	0.27 269	0.40 330	0.29 205

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 195	0.72 306	1.74 142	1.05 293	0.36 18	4.13 440	0.42 57	2.95 219	2.84 504	2.02 334	2.40 478	1.61 264	1.11 241	1.26 119	0.97 232	0.21 39	0.15 23	0.26 132	0.23 179	0.29 153	0.23 93

FACV-RUCA	1.26 202	0.65 246	2.21 195	1.06 299	1.50 496	2.69 162	1.15 430	3.05 231	1.87 308	1.36 190	1.99 394	1.03 184	1.15 259	1.36 146	1.10 257	0.41 414	0.41 474	0.73 551	0.41 467	0.61 467	0.41 367

CAS	1.26 202	0.40 10	1.46 114	2.97 586	1.61 517	4.13 440	0.73 208	1.78 61	1.49 161	0.83 120	1.10 124	0.59 64	0.53 35	1.26 119	0.80 157	2.99 590	0.13 1	0.21 20	0.13 1	0.31 197	1.72 572

anonymousdsp2	1.26 202	0.60 189	3.74 290	1.02 283	0.41 62	3.60 313	0.72 201	3.68 325	1.47 145	1.37 193	1.56 245	1.83 310	1.01 198	2.00 260	0.66 94	0.29 204	0.20 162	0.28 199	0.20 106	0.32 229	0.29 205

dd	1.26 202	1.15 461	2.47 222	0.92 205	0.49 129	4.35 492	0.75 230	1.92 76	2.11 361	1.44 202	1.24 152	1.19 208	1.05 214	1.78 230	1.70 396	0.57 507	0.34 421	0.35 365	0.33 383	0.60 462	0.46 402

iGMRVC	1.26 202	0.66 257	2.14 189	0.75 81	0.37 33	4.66 551	0.74 220	2.53 149	1.58 222	1.99 315	1.46 212	1.78 291	1.14 251	2.46 298	0.92 214	0.48 468	0.23 257	0.32 292	0.27 269	0.40 330	0.29 205

HI	1.27 207	0.90 398	2.33 210	1.10 325	0.68 240	2.92 188	0.45 71	2.49 144	1.76 290	2.13 367	1.65 273	2.42 385	1.84 424	1.58 189	1.61 378	0.26 114	0.16 34	0.28 199	0.29 326	0.26 101	0.25 125

CoSv	1.27 207	0.90 398	2.33 210	1.10 325	0.68 240	2.92 188	0.45 71	2.49 144	1.76 290	2.13 367	1.65 273	2.42 385	1.84 424	1.58 189	1.61 378	0.26 114	0.16 34	0.28 199	0.29 326	0.26 101	0.25 125

mmm	1.27 207	0.58 169	2.20 193	1.41 473	0.68 240	2.39 135	0.85 302	3.90 378	1.63 251	2.20 397	1.84 350	1.28 219	1.50 338	1.91 253	0.89 196	0.31 273	0.27 347	0.45 453	0.37 429	0.38 314	0.34 286

NRIStereo	1.28 210	0.61 206	1.67 135	1.15 357	0.38 45	4.73 567	0.90 341	2.42 132	1.50 167	1.93 296	1.33 182	1.75 285	1.22 269	2.96 335	1.33 317	0.46 454	0.22 228	0.29 224	0.26 242	0.30 177	0.28 194

RALAANet	1.28 210	1.08 447	3.21 264	1.25 397	0.94 342	1.44 58	0.69 189	3.15 246	2.57 462	2.01 329	1.80 324	1.29 222	1.05 214	2.00 260	1.48 348	0.27 137	0.20 162	0.27 164	0.24 205	0.40 330	0.27 173

CASS	1.29 212	0.66 257	2.62 235	0.95 230	0.66 228	2.84 174	0.69 189	3.00 225	1.79 295	2.57 484	1.95 382	1.39 234	1.55 355	1.59 194	1.06 248	0.50 484	0.28 360	0.34 346	0.28 298	0.46 410	0.63 480
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
gcap-zeroshot	1.30 213	0.61 206	4.09 294	0.94 226	0.56 170	3.50 289	0.84 294	3.12 242	1.72 277	1.84 267	1.22 147	2.72 420	0.88 160	1.46 170	0.80 157	0.29 204	0.30 383	0.27 164	0.21 124	0.29 153	0.25 125

knoymous	1.30 213	0.60 189	5.57 318	0.88 171	0.75 267	3.04 202	0.90 341	2.68 181	1.33 104	1.48 205	1.07 118	2.78 431	0.88 160	1.29 130	0.85 175	0.31 273	0.22 228	0.35 365	0.20 106	0.45 399	0.37 320

qqq	1.30 213	0.57 155	1.67 135	1.15 357	0.51 135	2.18 117	0.91 349	3.98 405	1.53 190	1.50 208	1.24 152	1.79 298	1.34 290	4.66 375	0.98 235	0.28 179	0.31 393	0.33 328	0.33 383	0.33 249	0.32 255

test_4	1.30 213	0.50 82	6.16 322	0.84 141	0.45 92	1.61 74	1.12 424	2.14 98	1.42 125	1.52 209	2.31 468	1.84 313	0.79 130	2.52 309	1.19 276	0.27 137	0.17 52	0.29 224	0.29 326	0.29 153	0.25 125

s12784h	1.31 217	0.45 34	2.41 219	0.71 65	0.35 15	4.42 505	0.50 87	4.22 474	2.73 481	2.01 329	2.48 484	0.91 160	0.96 183	2.01 263	0.70 120	0.29 204	0.18 85	0.24 74	0.16 18	0.27 114	0.18 4

AFF-stereo	1.31 217	0.77 348	1.46 114	1.10 325	0.45 92	3.93 384	0.48 84	2.92 217	2.92 510	1.90 285	2.21 442	2.11 355	1.52 344	1.93 254	1.12 263	0.21 39	0.16 34	0.25 102	0.25 220	0.29 153	0.20 31

Pruner-Stereo	1.32 219	0.59 177	2.11 188	1.79 542	0.47 113	4.73 567	0.79 259	2.53 149	1.72 277	2.47 466	1.58 248	1.48 247	1.03 202	1.66 211	1.47 345	0.44 438	0.21 196	0.34 346	0.30 347	0.30 177	0.39 342

Hybrid-DGEV-03	1.34 220	0.70 289	2.74 246	1.00 266	0.52 147	3.99 408	0.99 389	3.22 254	1.64 252	2.15 378	3.31 544	1.37 233	1.07 225	1.29 130	1.22 286	0.26 114	0.18 85	0.32 292	0.24 205	0.28 134	0.24 111

ToySt	1.35 221	0.72 306	3.65 288	1.01 272	0.50 133	3.31 254	1.01 394	3.46 288	1.73 280	1.30 182	1.55 241	2.07 351	1.47 329	1.88 250	1.40 326	0.27 137	0.27 347	0.30 247	0.32 375	0.42 373	0.39 342

DisPM	1.36 222	0.55 133	2.39 216	1.54 502	0.51 135	4.59 541	0.79 259	2.50 146	1.88 310	2.50 469	1.83 345	1.45 244	1.01 198	2.71 326	0.93 223	0.46 454	0.20 162	0.32 292	0.31 363	0.31 197	0.44 386

gcap_with_dpt	1.37 223	0.56 145	8.87 353	0.92 205	1.26 440	3.87 371	0.63 156	2.74 189	1.24 87	1.35 189	1.02 97	0.86 144	0.81 140	1.15 90	0.64 82	0.29 204	0.19 122	0.26 132	0.19 85	0.31 197	0.25 125

sAnonymous2	1.37 223	1.22 478	9.79 365	0.92 205	0.88 324	1.23 28	0.61 138	2.56 161	1.69 269	0.85 125	1.02 97	0.73 108	1.23 272	0.98 51	0.78 150	0.29 204	0.25 319	0.31 272	0.30 347	1.06 543	0.71 498

CroCo_RVC	1.37 223	1.22 478	9.79 365	0.92 205	0.88 324	1.23 28	0.61 138	2.56 161	1.69 269	0.85 125	1.02 97	0.73 108	1.23 272	0.98 51	0.78 150	0.29 204	0.25 319	0.31 272	0.30 347	1.06 543	0.71 498

GES	1.38 226	0.64 235	2.61 232	1.09 316	0.57 182	4.30 486	1.02 398	3.86 365	1.51 174	1.72 246	1.74 297	1.28 219	1.77 409	1.62 202	1.61 378	0.39 391	0.27 347	0.33 328	0.30 347	0.41 354	0.47 407

Any-RAFT	1.40 227	0.53 112	2.78 247	1.09 316	0.64 213	4.41 503	0.81 279	3.97 403	2.78 488	1.99 315	1.34 187	2.36 376	1.56 357	1.56 185	0.75 140	0.27 137	0.20 162	0.25 102	0.18 59	0.25 80	0.28 194

UDGNet	1.40 227	1.52 518	2.22 198	1.38 467	0.62 208	4.39 496	0.68 183	1.80 63	2.18 374	1.34 186	1.18 136	0.99 177	1.00 196	2.16 278	1.19 276	1.09 560	0.34 421	1.30 575	0.98 564	1.10 550	0.58 465

GMStereo_Zeroshot	1.41 229	1.21 472	3.33 273	1.29 418	0.72 255	3.35 257	0.53 101	2.58 170	1.68 263	2.35 447	1.56 245	2.42 385	0.96 183	2.50 301	1.16 270	0.45 447	0.23 257	0.40 418	0.24 205	0.79 520	0.33 273

rvit_105_1	1.43 230	0.90 398	3.27 269	1.08 310	0.68 240	2.79 167	1.27 452	3.52 299	2.35 411	1.38 195	1.54 237	1.28 219	1.14 251	2.91 331	1.40 326	0.54 501	0.47 506	0.45 453	0.59 527	0.44 391	0.58 465

RAFT-Test	1.44 231	0.59 177	6.10 321	1.01 272	0.69 246	2.90 182	0.80 269	3.68 325	1.70 273	1.85 268	1.68 279	3.15 462	1.03 202	1.20 106	0.99 238	0.27 137	0.22 228	0.25 102	0.23 179	0.27 114	0.25 125

DCRE	1.44 231	0.74 327	3.50 279	1.13 343	0.72 255	1.78 84	0.67 175	2.14 98	1.56 213	1.99 315	8.09 582	1.73 283	1.07 225	1.24 112	0.83 169	0.23 61	0.25 319	0.26 132	0.26 242	0.28 134	0.30 234

AdaStereo	1.45 233	0.83 377	2.34 213	1.28 414	0.81 286	3.21 228	1.14 429	4.20 465	2.46 444	2.05 343	1.77 315	2.48 395	1.18 262	1.71 222	1.44 335	0.43 432	0.25 319	0.43 441	0.28 298	0.44 391	0.34 286
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.
BSDual-CNN	1.46 234	0.59 177	1.94 160	0.87 166	0.85 310	4.16 454	1.16 432	4.48 552	1.88 310	2.93 524	1.83 345	2.60 406	1.31 285	1.60 196	1.21 283	0.34 323	0.25 319	0.31 272	0.28 298	0.35 284	0.33 273

PFNet+	1.46 234	0.57 155	2.84 249	0.92 205	0.47 113	4.64 548	0.84 294	2.46 141	1.99 327	2.14 370	1.64 267	1.34 226	1.03 202	4.68 377	1.23 290	0.45 447	0.33 408	0.37 393	0.39 449	0.32 229	0.49 419

ACVNet	1.46 234	0.64 235	3.56 282	0.93 222	0.85 310	4.22 472	0.80 269	2.85 210	2.08 348	1.78 256	1.88 364	3.10 457	1.46 327	1.33 140	1.89 422	0.29 204	0.26 336	0.30 247	0.26 242	0.39 325	0.27 173

psmg	1.47 237	0.59 177	1.94 160	0.92 205	0.85 310	4.30 486	1.42 480	4.10 446	1.88 310	2.64 500	2.09 417	2.60 406	1.31 285	1.60 196	1.21 283	0.34 323	0.27 347	0.33 328	0.34 391	0.36 297	0.34 286

BUS	1.49 238	0.59 177	1.94 160	0.87 166	0.85 310	4.50 521	0.76 233	4.48 552	1.88 310	2.93 524	1.83 345	3.63 507	0.97 186	1.60 196	1.17 273	0.34 323	0.25 319	0.31 272	0.28 298	0.35 284	0.33 273

Hybrid-DGEV-2	1.55 239	1.43 510	3.19 263	1.16 363	0.51 135	4.15 444	0.54 109	4.28 501	2.22 378	2.06 348	1.37 195	2.37 377	1.61 365	3.24 340	1.15 266	0.25 98	0.24 293	0.30 247	0.26 242	0.29 153	0.28 194

plain	1.55 239	0.69 278	13.59 412	0.65 37	0.73 260	1.66 79	0.57 118	3.17 249	1.94 321	0.77 95	1.24 152	0.80 127	0.86 153	1.60 196	0.96 231	0.33 311	0.21 196	0.32 292	0.25 220	0.42 373	0.28 194

LCNet	1.55 239	0.54 126	1.88 153	0.99 258	0.55 166	3.60 313	1.21 446	2.86 213	1.53 190	2.18 390	1.74 297	1.43 243	4.17 547	3.62 351	0.87 188	0.29 204	0.20 162	0.28 199	0.77 549	0.47 414	1.85 575

DeepStereo_RVC	1.55 239	0.63 224	3.32 272	0.77 101	0.42 69	4.49 518	0.72 201	2.50 146	1.58 222	2.02 334	1.81 336	1.54 255	6.38 581	1.73 224	1.19 276	0.46 454	0.22 228	0.29 224	0.28 298	0.35 284	0.38 335

acv_ft	1.55 239	0.64 235	3.29 270	1.14 344	2.01 565	2.93 192	0.97 382	3.81 352	2.08 348	2.22 408	1.88 364	3.10 457	1.66 389	1.33 140	2.22 462	0.29 204	0.26 336	0.30 247	0.26 242	0.39 325	0.27 173

TestStereo1	1.56 244	0.81 366	2.32 208	1.61 517	0.64 213	4.13 440	1.36 464	3.79 348	3.20 539	1.60 217	2.57 496	1.39 234	2.15 455	2.51 304	1.30 310	0.29 204	0.20 162	0.34 346	0.25 220	0.40 330	0.36 306

SA-5K	1.56 244	0.81 366	2.32 208	1.61 517	0.64 213	4.13 440	1.36 464	3.79 348	3.20 539	1.60 217	2.57 496	1.39 234	2.15 455	2.51 304	1.30 310	0.29 204	0.20 162	0.34 346	0.25 220	0.40 330	0.36 306

UCFNet_RVC	1.57 246	0.84 382	3.25 267	1.36 455	1.40 477	4.07 426	1.01 394	2.68 181	1.50 167	2.11 360	1.88 364	2.37 377	1.50 338	3.41 345	1.42 332	0.36 354	0.28 360	0.52 496	0.40 460	0.53 437	0.43 380

NF-Stereo	1.58 247	0.61 206	2.66 239	2.26 569	0.47 113	4.68 554	0.67 175	3.31 267	1.48 154	2.11 360	1.59 252	1.36 229	1.09 231	6.08 407	1.20 279	0.40 399	0.20 162	0.36 381	0.34 391	0.31 197	0.36 306

OCTAStereo	1.58 247	0.61 206	2.72 242	2.27 572	0.46 103	4.68 554	0.67 175	3.30 266	1.48 154	2.11 360	1.59 252	1.36 229	1.09 231	6.02 404	1.21 283	0.41 414	0.20 162	0.36 381	0.34 391	0.31 197	0.37 320

RE-Stereo	1.58 247	0.61 206	2.72 242	2.26 569	0.46 103	4.68 554	0.68 183	3.31 267	1.48 154	2.11 360	1.59 252	1.36 229	1.09 231	6.01 402	1.22 286	0.41 414	0.20 162	0.36 381	0.34 391	0.31 197	0.37 320

TVStereo	1.58 247	0.61 206	2.72 242	2.26 569	0.46 103	4.68 554	0.68 183	3.31 267	1.48 154	2.11 360	1.59 252	1.36 229	1.09 231	6.01 402	1.22 286	0.41 414	0.20 162	0.36 381	0.34 391	0.31 197	0.37 320

Gwc-CoAtRS	1.58 247	0.57 155	11.69 391	1.01 272	0.60 197	2.53 150	0.64 160	2.36 126	1.56 213	1.80 261	1.47 217	2.74 421	1.18 262	1.12 77	0.90 200	0.27 137	0.21 196	0.25 102	0.22 160	0.27 114	0.23 93

KYRaft	1.59 252	0.52 95	1.73 139	0.95 230	0.49 129	4.38 494	1.79 516	2.43 135	1.51 174	2.49 468	2.98 524	2.00 338	3.41 528	2.14 276	0.82 166	0.30 249	0.21 196	0.33 328	0.46 486	0.35 284	2.45 588

Reg-Stereo(zero)	1.60 253	0.42 22	10.69 379	0.89 178	0.68 240	3.27 244	0.47 82	2.27 115	1.54 199	1.48 205	1.24 152	2.55 401	2.68 493	1.48 173	1.10 257	0.19 26	0.19 122	0.22 27	0.18 59	0.24 64	0.26 157

HCRNet	1.60 253	0.56 145	2.47 222	0.78 103	1.36 468	4.11 435	0.71 198	3.57 308	2.79 490	1.75 252	1.61 260	1.58 259	1.41 309	5.79 399	1.56 368	0.34 323	0.28 360	0.36 381	0.29 326	0.33 249	0.37 320

AIO-test2	1.61 255	1.30 489	3.40 275	1.16 363	1.31 451	3.18 224	0.74 220	4.06 430	1.52 183	1.72 246	2.21 442	0.78 121	0.74 106	3.64 353	0.95 230	3.64 598	0.26 336	0.35 365	0.42 474	0.37 309	0.33 273

Prome-Stereo	1.61 255	0.55 133	1.71 137	0.98 252	0.60 197	4.41 503	1.82 520	3.03 229	1.53 190	2.18 390	3.45 548	1.72 282	3.49 534	2.23 289	1.08 253	0.29 204	0.20 162	0.26 132	0.25 220	0.34 266	2.16 581

test_sample1	1.62 257	0.55 133	1.88 153	1.44 479	0.79 281	2.27 125	0.64 160	4.00 411	1.82 298	1.87 275	1.35 190	1.57 257	1.62 369	9.55 484	1.24 292	0.30 249	0.27 347	0.31 272	0.28 298	0.32 229	0.32 255

RAFT+CT+SA	1.62 257	0.72 306	7.42 333	0.97 244	1.42 485	4.04 418	0.94 369	3.90 378	1.61 243	1.61 222	1.63 265	1.33 225	1.18 262	2.73 328	1.10 257	0.27 137	0.19 122	0.31 272	0.34 391	0.33 249	0.33 273

SA	1.62 257	0.75 339	3.78 292	1.07 302	0.43 75	4.26 477	1.36 464	4.45 549	3.12 528	1.63 225	1.97 389	1.68 272	2.26 466	2.55 312	1.27 302	0.27 137	0.22 228	0.37 393	0.37 429	0.35 284	0.30 234

Sa-1000	1.63 260	0.79 358	3.56 282	1.11 332	0.48 121	4.06 421	1.41 478	4.49 555	2.75 485	2.00 327	2.80 516	1.84 313	1.43 317	2.64 321	1.50 354	0.27 137	0.19 122	0.36 381	0.33 383	0.36 297	0.30 234

PSMNet-RUCA	1.64 261	1.50 517	2.57 228	1.50 495	1.38 473	3.05 204	1.36 464	3.31 267	2.24 383	1.36 190	2.07 414	1.40 239	1.09 231	1.83 239	1.55 366	1.15 564	0.69 556	1.26 574	0.96 562	1.64 572	0.94 536

test_sample7	1.65 262	0.70 289	2.60 229	1.48 491	0.76 271	2.38 133	1.07 409	4.35 527	2.11 361	2.14 370	1.75 301	1.75 285	1.67 391	6.26 411	1.26 298	0.44 438	0.48 512	0.43 441	0.40 460	0.46 410	0.43 380

StereoVision	1.65 262	0.75 339	7.47 335	1.01 272	1.80 549	2.61 157	0.61 138	3.06 234	1.96 322	1.25 179	3.46 549	1.85 316	0.88 160	2.07 266	1.93 427	0.43 432	0.36 433	0.37 393	0.36 417	0.48 417	0.33 273

dad	1.65 262	1.19 469	3.04 258	0.98 252	0.56 170	4.22 472	0.84 294	1.99 84	2.48 445	2.14 370	1.68 279	1.62 265	1.13 244	3.85 358	2.04 441	1.03 559	0.40 465	2.04 584	0.48 494	0.75 514	0.53 441

PSM-softLoss	1.66 265	0.59 177	5.15 311	2.25 567	0.48 121	4.68 554	0.69 189	2.57 163	1.52 183	2.14 370	1.45 210	1.42 241	0.99 194	6.04 405	1.20 279	0.41 414	0.23 257	0.37 393	0.39 449	0.32 229	0.31 244

KMStereo	1.66 265	0.59 177	5.15 311	2.25 567	0.48 121	4.68 554	0.69 189	2.57 163	1.52 183	2.14 370	1.45 210	1.42 241	0.99 194	6.04 405	1.20 279	0.41 414	0.23 257	0.37 393	0.39 449	0.32 229	0.31 244

DDVS	1.68 267	0.79 358	2.52 224	1.26 404	1.16 410	3.17 222	0.78 252	3.12 242	1.82 298	1.86 273	1.91 376	2.92 444	1.43 317	6.20 409	1.63 386	0.45 447	0.65 548	0.34 346	0.38 442	0.48 417	0.79 520

ISRNet	1.69 268	0.76 345	5.69 319	1.27 412	1.36 468	2.85 176	0.61 138	3.60 312	1.91 318	2.13 367	2.12 425	2.90 439	1.41 309	2.51 304	1.71 397	0.49 480	0.50 518	0.56 511	0.47 489	0.49 423	0.57 460

IER	1.69 268	0.65 246	7.19 331	0.94 226	1.15 405	3.28 248	0.89 336	3.48 289	1.97 324	2.10 356	1.98 391	2.28 363	2.12 451	2.25 290	1.75 407	0.29 204	0.23 257	0.36 381	0.30 347	0.32 229	0.34 286

RAFT_R40	1.70 270	0.59 177	2.99 255	1.46 485	0.46 103	4.74 570	0.98 388	2.23 110	1.56 213	2.02 334	2.35 476	2.71 418	2.56 487	6.71 424	0.90 200	0.40 399	0.19 122	0.30 247	0.27 269	0.33 249	0.26 157

ffm	1.72 271	0.60 189	5.21 313	1.14 344	0.99 360	3.62 318	0.86 307	4.22 474	3.37 553	2.20 397	2.30 462	3.48 490	1.62 369	2.21 286	0.65 90	0.29 204	0.16 34	0.48 470	0.37 429	0.30 177	0.29 205

Anonymous3	1.72 271	0.76 345	11.61 390	0.83 131	0.84 309	4.46 510	0.84 294	3.57 308	1.16 75	1.34 186	1.37 195	1.11 194	1.03 202	1.58 189	1.13 264	0.70 536	0.58 536	0.33 328	0.35 407	0.47 414	0.42 371

DMCA	1.72 271	0.74 327	6.63 324	1.14 344	0.96 346	3.98 407	0.90 341	3.75 340	2.76 486	2.83 519	1.58 248	2.35 374	1.18 262	1.58 189	1.98 436	0.40 399	0.27 347	0.42 437	0.26 242	0.36 297	0.38 335

fff	1.74 274	0.70 289	9.08 355	0.81 110	0.36 18	4.15 444	0.57 118	4.23 478	2.09 351	2.30 429	1.80 324	1.19 208	3.02 508	1.44 162	1.46 340	0.29 204	0.23 257	0.23 42	0.18 59	0.24 64	0.42 371

DCANet	1.74 274	0.73 317	9.08 355	0.82 120	0.40 55	4.18 462	0.59 131	4.25 488	2.97 514	2.35 447	1.84 350	1.18 204	1.63 382	1.51 179	1.55 366	0.29 204	0.24 293	0.23 42	0.18 59	0.30 177	0.53 441

csc	1.74 274	0.70 289	9.08 355	0.81 110	0.36 18	4.15 444	0.57 118	4.23 478	2.09 351	2.30 429	1.80 324	1.19 208	3.02 508	1.44 162	1.46 340	0.29 204	0.23 257	0.23 42	0.18 59	0.24 64	0.42 371

cscssc	1.74 274	0.70 289	9.08 355	0.81 110	0.36 18	4.15 444	0.57 118	4.23 478	2.09 351	2.30 429	1.80 324	1.19 208	3.02 508	1.44 162	1.46 340	0.29 204	0.23 257	0.23 42	0.18 59	0.24 64	0.42 371

test_sample2	1.75 278	0.56 145	2.25 201	1.41 473	0.80 283	2.91 185	0.86 307	4.05 426	2.04 340	1.91 290	1.39 201	1.57 257	1.55 355	10.65 522	1.06 248	0.32 294	0.28 360	0.32 292	0.30 347	0.36 297	0.33 273

anonymity	1.76 279	1.26 485	2.73 245	1.66 522	1.32 458	1.84 88	1.07 409	3.49 292	2.30 399	2.11 360	2.11 422	1.71 281	3.90 542	1.82 238	1.48 348	1.10 561	1.09 574	1.08 569	1.08 570	1.05 542	1.09 546

SST-Stereo	1.76 279	0.58 169	3.10 259	1.44 479	0.46 103	4.71 566	0.76 233	2.22 109	2.79 490	2.07 352	2.18 436	2.43 388	3.22 521	6.66 420	0.84 172	0.42 426	0.19 122	0.30 247	0.27 269	0.35 284	0.26 157

StereoDRNet-Refined	1.77 281	0.81 366	2.22 198	1.21 385	0.76 271	3.26 242	0.71 198	3.82 355	2.05 343	2.29 425	2.05 409	2.98 447	1.44 320	7.15 431	2.27 466	0.30 249	0.23 257	0.42 437	0.33 383	0.45 399	0.64 484
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CSP-Net	1.78 282	1.32 495	1.92 158	1.16 363	1.03 373	3.38 260	1.31 457	3.52 299	1.75 288	1.96 306	1.93 381	2.40 380	1.48 331	8.58 459	1.58 371	0.46 454	0.34 421	0.27 164	0.26 242	0.41 354	0.50 426

MM-Stereo_test2	1.79 283	0.53 112	20.16 542	1.43 476	0.47 113	2.57 153	0.73 208	1.67 49	1.47 145	0.94 143	0.96 93	0.84 135	0.79 130	1.16 93	0.68 102	0.24 75	0.17 52	0.25 102	0.22 160	0.30 177	0.22 81

test_for_model	1.79 283	0.50 82	16.65 463	0.95 230	1.29 447	3.97 404	0.55 110	3.09 239	1.06 69	1.03 160	0.71 36	0.75 117	0.54 40	2.83 329	0.49 33	0.30 249	0.18 85	0.29 224	0.20 106	0.24 64	0.21 61

tt1	1.79 283	0.73 317	10.41 376	1.75 534	0.36 18	4.55 533	0.79 259	4.22 474	3.37 553	1.08 165	1.80 324	0.74 114	1.48 331	2.21 286	0.65 90	0.29 204	0.16 34	0.31 272	0.22 160	0.30 177	0.29 205

RAFT_CTSACE	1.80 286	1.06 443	10.00 368	1.71 529	1.39 475	3.49 285	1.06 407	3.05 231	1.62 248	1.70 241	2.04 403	2.51 398	1.80 417	1.98 258	0.94 225	0.25 98	0.22 228	0.28 199	0.30 347	0.30 177	0.26 157

UPFNet	1.81 287	0.63 224	6.71 325	1.25 397	1.44 486	3.50 289	1.35 462	4.02 417	1.85 306	2.40 458	1.52 229	2.41 382	1.40 304	3.62 351	1.88 421	0.34 323	0.33 408	0.37 393	0.31 363	0.41 354	0.39 342

AACVNet	1.83 288	1.02 431	2.41 219	1.45 483	0.87 320	3.21 228	0.73 208	3.16 247	1.61 243	2.01 329	1.82 344	2.28 363	1.33 288	10.98 536	1.49 353	0.39 391	0.32 401	0.38 408	0.32 375	0.43 383	0.44 386

111	1.83 288	0.92 405	9.08 355	0.81 110	0.36 18	4.25 476	0.91 349	4.44 546	2.70 478	2.39 456	1.96 383	2.30 369	1.64 385	1.28 125	1.82 414	0.28 179	0.22 228	0.24 74	0.20 106	0.31 197	0.54 447

ACVNet-DCA	1.85 290	0.74 327	13.77 415	1.78 537	0.36 18	4.48 512	0.74 220	3.98 405	1.53 190	1.01 153	1.81 336	0.72 102	1.62 369	2.13 273	0.64 82	0.29 204	0.17 52	0.32 292	0.21 124	0.33 249	0.32 255

NLSM1	1.86 291	0.53 112	1.39 106	0.73 77	1.89 558	3.09 212	0.64 160	8.41 600	12.10 606	0.79 102	1.21 144	0.73 108	0.86 153	1.67 215	1.45 339	0.26 114	0.24 293	0.29 224	0.24 205	0.31 197	0.27 173

ITSA-stereo	1.86 291	0.72 306	3.74 290	1.20 379	0.66 228	4.09 428	0.91 349	4.24 486	2.53 455	1.93 296	1.77 315	1.59 261	2.15 455	6.12 408	2.44 481	0.40 399	0.38 451	0.40 418	0.40 460	0.50 425	0.98 540

test_5	1.87 293	0.75 339	10.23 373	1.14 344	1.40 477	3.85 366	1.27 452	3.91 383	1.93 320	1.69 237	1.78 318	1.67 270	1.79 412	2.99 337	1.17 273	0.30 249	0.18 85	0.35 365	0.33 383	0.34 266	0.33 273

NINENet	1.87 293	0.74 327	2.60 229	1.12 336	1.06 381	4.50 521	0.76 233	4.41 541	2.24 383	2.16 384	1.86 360	3.63 507	0.97 186	8.00 449	1.17 273	0.41 414	0.30 383	0.41 430	0.30 347	0.41 354	0.36 306

IRAFT_RVC	1.87 293	0.60 189	4.33 299	2.40 576	0.66 228	4.59 541	1.59 500	2.96 220	1.51 174	2.23 412	1.75 301	2.09 352	2.63 490	6.70 421	1.50 354	0.33 311	0.21 196	0.33 328	0.29 326	0.32 229	0.32 255

MLCV	1.87 293	0.91 403	8.59 348	1.10 325	0.57 182	3.59 311	0.53 101	3.70 335	2.20 377	2.80 516	2.25 448	2.00 338	1.42 314	4.13 367	1.86 419	0.30 249	0.20 162	0.32 292	0.21 124	0.33 249	0.36 306

iRaft-Stereo_20w	1.88 297	0.62 216	10.58 378	0.90 188	0.83 302	2.96 197	0.78 252	4.90 576	1.58 222	2.29 425	1.60 256	1.25 216	4.51 555	2.28 292	0.90 200	0.29 204	0.21 196	0.26 132	0.24 205	0.41 354	0.31 244

DSFCA	1.89 298	0.69 278	3.14 262	1.10 325	1.18 413	3.99 408	1.79 516	3.50 295	2.16 370	3.10 537	1.64 267	2.91 442	2.50 483	5.38 387	2.26 464	0.43 432	0.38 451	0.37 393	0.36 417	0.50 425	0.42 371

iResNet_ROB	1.89 298	1.02 431	8.60 349	1.39 469	0.98 357	3.72 333	0.66 173	3.84 359	2.65 472	1.88 278	2.05 409	1.98 335	1.27 276	4.52 373	1.67 393	0.30 249	0.20 162	0.28 199	0.18 59	0.31 197	0.40 362

MM-Stereo_test1	1.90 300	0.53 112	19.85 528	1.39 469	0.48 121	1.81 87	0.79 259	3.00 225	1.82 298	1.69 237	1.09 121	0.87 147	0.97 186	1.45 166	0.74 137	0.24 75	0.21 196	0.27 164	0.24 205	0.35 284	0.24 111

H2IRNET	1.90 300	0.53 112	14.29 431	1.14 344	0.60 197	4.48 512	0.44 67	2.65 177	1.81 297	1.05 163	2.30 462	1.67 270	1.40 304	2.17 280	1.50 354	0.36 354	0.21 196	0.33 328	0.37 429	0.34 266	0.29 205

CFNet-ft	1.90 300	0.95 417	3.56 282	1.07 302	1.54 502	4.09 428	0.90 341	2.85 210	1.82 298	1.78 256	1.70 286	2.75 423	1.48 331	9.33 477	1.72 399	0.33 311	0.30 383	0.61 527	0.36 417	0.52 431	0.39 342

CFNet_RVC	1.90 300	0.95 417	3.56 282	1.07 302	1.54 502	4.09 428	0.90 341	2.85 210	1.82 298	1.78 256	1.70 286	2.75 423	1.48 331	9.33 477	1.72 399	0.33 311	0.30 383	0.61 527	0.36 417	0.52 431	0.39 342

PSMNet-ADL	1.91 304	0.72 306	1.78 146	1.09 316	0.86 315	4.18 462	0.78 252	3.77 344	2.10 359	1.72 246	1.85 357	2.91 442	1.82 422	10.38 515	1.91 425	0.48 468	0.46 502	0.28 199	0.29 326	0.38 314	0.51 434

GEStereo_RVC	1.91 304	0.80 362	6.57 323	1.20 379	1.06 381	4.02 414	1.43 482	4.13 449	1.89 314	2.03 338	1.80 324	2.34 372	1.86 429	4.94 379	1.77 408	0.48 468	0.38 451	0.32 292	0.28 298	0.42 373	0.50 426

DN-CSS_ROB	1.91 304	1.55 520	11.13 385	1.82 544	0.88 324	3.99 408	0.61 138	4.01 413	1.67 261	1.64 228	1.89 370	1.39 234	1.06 221	3.23 339	1.50 354	0.31 273	0.19 122	0.44 446	0.29 326	0.37 309	0.31 244

qqq1	1.92 307	0.57 155	4.46 300	1.36 455	0.57 182	2.03 103	0.73 208	4.25 488	2.80 494	2.32 439	2.31 468	1.95 326	1.52 344	10.99 537	0.71 123	0.34 323	0.32 401	0.30 247	0.23 179	0.29 153	0.29 205

fff1	1.92 307	0.57 155	4.46 300	1.36 455	0.57 182	2.03 103	0.73 208	4.25 488	2.80 494	2.32 439	2.31 468	1.95 326	1.52 344	10.99 537	0.71 123	0.34 323	0.32 401	0.30 247	0.23 179	0.29 153	0.29 205

raft_robust	1.92 307	1.15 461	3.34 274	1.02 283	0.43 75	3.84 358	0.46 76	4.42 542	2.52 454	1.67 235	1.36 194	2.17 357	6.37 579	6.78 426	1.04 246	0.28 179	0.24 293	0.30 247	0.35 407	0.31 197	0.32 255

delet	1.92 307	0.76 345	5.14 310	1.01 272	1.65 526	3.44 270	2.03 532	3.76 342	2.48 445	2.01 329	2.05 409	2.63 410	1.90 435	5.34 386	2.12 451	0.28 179	0.29 370	0.40 418	0.31 363	0.41 354	0.45 392

BEATNet_4x	1.92 307	1.36 500	8.75 352	1.20 379	0.56 170	3.46 276	1.03 400	4.00 411	2.43 436	2.25 418	1.70 286	2.10 353	1.59 358	2.57 315	3.05 509	0.37 362	0.22 228	0.47 462	0.29 326	0.60 462	0.40 362

IIG-Stereo	1.95 312	0.79 358	2.14 189	2.78 583	0.66 228	4.62 545	0.76 233	4.27 496	1.53 190	2.63 499	3.14 537	3.35 479	1.61 365	7.65 444	1.41 330	0.39 391	0.20 162	0.31 272	0.25 220	0.33 249	0.22 81

LALA_ROB	1.95 312	1.48 515	3.11 260	1.05 293	0.98 357	3.99 408	1.82 520	4.44 546	2.28 395	3.31 547	1.85 357	2.76 429	1.67 391	4.04 366	3.23 512	0.46 454	0.41 474	0.55 509	0.52 511	0.60 462	0.57 460

DCANet-4	1.96 314	0.51 89	14.31 432	0.82 120	0.40 55	4.16 454	0.57 118	4.29 505	2.98 517	2.30 429	1.80 324	1.03 184	1.54 354	1.44 162	1.44 335	0.29 204	0.23 257	0.23 42	0.18 59	0.24 64	0.42 371

PSMNet-RSSM	1.96 314	0.77 348	3.26 268	1.29 418	1.31 451	4.19 466	0.96 380	3.68 325	1.89 314	2.05 343	1.80 324	2.60 406	1.70 398	9.84 492	1.81 412	0.35 343	0.29 370	0.35 365	0.37 429	0.42 373	0.35 300

4D-IteraStereo	1.97 316	0.84 382	20.43 559	0.78 103	1.56 509	2.09 113	1.05 406	2.43 135	1.56 213	1.41 200	1.00 96	1.94 324	0.61 65	1.22 109	1.06 248	0.27 137	0.18 85	0.31 272	0.26 242	0.27 114	0.23 93

OMP-Stereo	1.97 316	0.93 409	1.88 153	2.76 582	0.67 235	4.58 540	1.48 485	4.31 516	1.54 199	3.15 542	2.76 512	3.25 470	1.38 297	7.66 445	1.35 321	0.40 399	0.20 162	0.33 328	0.26 242	0.33 249	0.24 111

cc1	1.98 318	0.74 327	13.77 415	1.78 537	0.36 18	4.48 512	0.74 220	4.23 478	3.95 570	1.01 153	1.81 336	0.72 102	1.62 369	2.13 273	0.64 82	0.29 204	0.17 52	0.32 292	0.21 124	0.31 197	0.29 205

hknet	1.98 318	0.64 235	8.70 351	0.87 166	1.07 388	4.16 454	1.16 432	4.48 552	1.73 280	2.93 524	1.83 345	3.48 490	1.30 284	3.91 362	1.51 360	0.31 273	0.25 319	0.31 272	0.28 298	0.35 284	0.33 273

GANet-RSSM	1.98 318	0.62 216	3.49 277	1.69 525	1.23 433	4.22 472	0.91 349	3.31 267	1.86 307	1.81 262	1.74 297	2.34 372	1.82 422	10.92 534	1.73 403	0.34 323	0.29 370	0.31 272	0.28 298	0.39 325	0.40 362

1test111	1.99 321	0.74 327	13.77 415	1.78 537	0.36 18	4.48 512	0.74 220	3.98 405	1.53 190	1.01 153	1.81 336	0.72 102	1.62 369	4.66 375	0.98 235	0.29 204	0.17 52	0.32 292	0.21 124	0.33 249	0.32 255

SMFormer	2.00 322	0.57 155	4.46 300	1.36 455	0.57 182	2.03 103	0.73 208	4.25 488	2.80 494	2.32 439	2.31 468	1.95 326	1.52 344	10.99 537	2.13 454	0.34 323	0.32 401	0.36 381	0.31 363	0.38 314	0.36 306

tta	2.00 322	0.57 155	4.46 300	1.36 455	0.57 182	2.03 103	0.73 208	4.25 488	2.80 494	2.32 439	2.31 468	1.95 326	1.52 344	10.99 537	2.13 454	0.34 323	0.32 401	0.36 381	0.31 363	0.29 153	0.29 205

TestStereo	2.00 322	1.02 431	12.25 395	0.70 59	0.61 202	1.88 91	0.55 110	2.31 122	1.52 183	1.41 200	1.33 182	1.27 218	0.90 169	11.62 564	0.81 163	0.34 323	0.19 122	0.33 328	0.24 205	0.44 391	0.24 111

cross-raft	2.01 325	0.57 155	19.01 506	1.03 290	0.56 170	2.11 114	0.72 201	3.63 317	1.57 219	1.77 254	1.51 228	3.17 464	1.13 244	1.16 93	0.85 175	0.23 61	0.21 196	0.26 132	0.23 179	0.28 134	0.25 125

MMNet	2.02 326	0.81 366	10.76 380	1.12 336	1.23 433	3.53 296	0.89 336	3.79 348	2.08 348	2.15 378	1.76 310	2.15 356	2.12 451	3.69 354	2.32 469	0.31 273	0.29 370	0.34 346	0.27 269	0.38 314	0.42 371

xx1	2.03 327	0.74 327	13.77 415	1.78 537	0.36 18	4.48 512	0.74 220	4.23 478	3.95 570	1.01 153	1.81 336	1.79 298	1.34 290	2.13 273	0.64 82	0.29 204	0.17 52	0.33 328	0.33 383	0.33 249	0.32 255

HGLStereo	2.03 327	0.74 327	7.50 336	1.23 393	1.56 509	3.62 318	0.95 373	3.78 347	1.89 314	2.03 338	2.20 440	3.12 460	2.14 454	5.68 396	2.04 441	0.37 362	0.31 393	0.32 292	0.29 326	0.40 330	0.45 392

ssnet_v2	2.04 329	0.88 395	7.87 337	1.20 379	0.87 320	3.86 368	1.64 506	4.01 413	2.60 467	2.61 494	1.96 383	3.79 513	1.71 400	2.20 284	2.96 505	0.41 414	0.35 427	0.42 437	0.37 429	0.55 442	0.52 439

ADStereo(finetuned)	2.04 329	0.73 317	13.28 406	0.82 120	0.40 55	4.16 454	0.59 131	4.25 488	2.97 514	2.35 447	1.84 350	1.18 204	3.40 527	1.52 181	1.54 365	0.29 204	0.24 293	0.23 42	0.18 59	0.30 177	0.51 434

CBFPSM	2.05 331	0.95 417	10.12 372	1.07 302	1.05 378	2.84 174	1.20 443	3.28 263	1.73 280	1.82 264	1.30 173	4.56 553	4.06 544	2.34 293	2.34 471	0.25 98	0.38 451	0.32 292	0.27 269	0.37 309	0.79 520

DeepPruner_ROB	2.05 331	1.09 450	10.50 377	1.01 272	1.20 426	4.39 496	0.91 349	3.14 244	1.72 277	2.60 492	1.54 237	2.78 431	1.27 276	4.52 373	1.72 399	0.51 490	0.40 465	0.37 393	0.34 391	0.48 417	0.52 439

DLCB_ROB	2.05 331	0.95 417	2.37 214	1.24 395	1.02 372	2.92 188	1.30 456	3.68 325	2.30 399	2.91 522	2.17 434	3.32 477	1.52 344	10.37 513	2.50 486	0.40 399	0.33 408	0.40 418	0.36 417	0.41 354	0.47 407

NLCSM	2.07 334	0.57 155	1.26 81	0.68 55	1.83 551	3.24 236	0.69 189	8.40 599	9.75 600	0.92 140	1.30 173	0.87 147	1.06 221	7.60 441	1.57 370	0.28 179	0.25 319	0.29 224	0.25 220	0.36 297	0.27 173

HITNet	2.07 334	0.82 373	14.77 436	1.34 444	0.56 170	3.47 279	0.80 269	4.07 433	2.35 411	2.16 384	1.61 260	1.64 267	1.44 320	2.09 271	2.56 493	0.26 114	0.18 85	0.41 430	0.26 242	0.45 399	0.25 125
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	2.07 334	1.40 506	3.01 257	1.09 316	0.92 335	3.94 389	1.53 492	4.25 488	2.23 381	3.31 547	2.06 413	2.35 374	1.52 344	8.74 461	2.07 447	0.44 438	0.36 433	0.51 490	0.48 494	0.54 440	0.62 476

CFNet-RSSM	2.08 337	0.52 95	20.06 536	1.01 272	0.56 170	3.39 261	0.64 160	3.67 323	1.55 207	1.72 246	1.37 195	2.57 403	1.19 266	1.11 72	0.86 182	0.27 137	0.20 162	0.25 102	0.23 179	0.27 114	0.23 93

NLMM	2.10 338	0.53 112	1.23 74	0.63 23	1.86 553	2.81 170	0.61 138	11.68 608	14.99 612	0.80 105	0.86 67	0.92 166	1.03 202	1.12 77	1.48 348	0.26 114	0.25 319	0.27 164	0.22 160	0.31 197	0.24 111

coex_refinement	2.10 338	0.85 386	3.67 289	1.31 428	1.13 402	3.21 228	0.85 302	3.86 365	2.31 403	2.51 473	1.92 378	3.49 496	1.69 396	11.08 544	2.13 454	0.37 362	0.25 319	0.27 164	0.31 363	0.41 354	0.37 320

iRaft-Stereo_5w	2.10 338	0.83 377	8.57 347	0.81 110	0.76 271	3.21 228	0.84 294	3.71 336	1.65 257	1.56 214	2.50 486	2.20 359	2.23 464	9.13 472	2.01 439	0.38 379	0.19 122	0.35 365	0.27 269	0.45 399	0.39 342

WQFJA1	2.11 341	0.52 95	1.23 74	0.63 23	1.87 556	2.81 170	0.61 138	11.67 607	15.01 613	0.80 105	0.86 67	0.92 166	1.03 202	1.13 81	1.48 348	0.26 114	0.25 319	0.27 164	0.22 160	0.31 197	0.24 111

DFGA-Net	2.11 341	3.00 566	7.43 334	1.11 332	0.76 271	3.72 333	0.60 134	2.63 175	1.91 318	2.01 329	2.07 414	1.22 213	1.04 209	10.26 511	2.26 464	0.27 137	0.22 228	0.34 346	0.34 391	0.61 467	0.48 412

G2L-Stereo_test	2.11 341	0.86 389	7.12 330	1.65 521	1.19 420	3.54 300	1.02 398	3.57 308	2.01 333	2.50 469	1.68 279	3.15 462	1.50 338	9.21 475	1.62 383	0.28 179	0.19 122	0.23 42	0.22 160	0.27 114	0.31 244

CFNet_pseudo	2.12 344	0.67 267	15.14 447	0.85 153	0.74 265	3.95 394	0.64 160	3.95 396	1.78 293	1.90 285	1.79 321	3.27 472	1.62 369	2.51 304	1.16 270	0.31 273	0.36 433	0.53 501	0.27 269	0.63 473	0.44 386

test_xeample3	2.12 344	0.63 224	21.55 594	0.91 199	0.47 113	1.85 89	0.94 369	7.96 596	1.23 85	0.75 76	0.76 45	0.64 74	0.70 91	1.77 229	0.83 169	0.30 249	0.21 196	0.27 164	0.21 124	0.27 114	0.24 111

G2L-ROB	2.13 346	0.78 354	10.06 369	1.19 375	1.06 381	3.84 358	0.93 364	3.32 272	2.27 391	2.20 397	1.47 217	2.65 413	1.20 268	8.38 455	1.81 412	0.28 179	0.19 122	0.23 42	0.22 160	0.28 134	0.32 255

ccs_rob	2.13 346	0.67 267	15.11 446	0.84 141	0.75 267	3.96 399	0.65 170	3.95 396	1.78 293	1.88 278	1.79 321	3.26 471	1.64 385	2.51 304	1.16 270	0.31 273	0.36 433	0.54 508	0.27 269	0.65 484	0.45 392

WQFJX	2.14 348	0.54 126	1.28 89	0.61 10	1.85 552	2.87 179	0.77 245	11.60 606	14.62 611	0.82 111	1.15 131	0.89 153	1.10 237	1.69 218	1.39 324	0.28 179	0.25 319	0.25 102	0.21 124	0.32 229	0.25 125

SepStereo	2.15 349	0.67 267	4.79 307	1.14 344	1.64 522	2.93 192	2.13 537	4.09 439	2.74 482	4.17 570	2.52 489	2.46 393	1.79 412	8.36 453	1.63 386	0.37 362	0.22 228	0.39 412	0.25 220	0.41 354	0.34 286

IGEV-FE	2.16 350	0.69 278	20.56 562	1.22 388	0.54 158	2.18 117	0.53 101	3.38 282	1.61 243	1.93 296	1.55 241	3.74 510	1.06 221	1.56 185	0.91 209	0.29 204	0.20 162	0.27 164	0.29 326	0.40 330	0.32 255

IGEV_Zeroshot_test	2.16 350	0.69 278	20.60 566	1.22 388	0.54 158	2.18 117	0.53 101	3.38 282	1.61 243	1.93 296	1.55 241	3.76 512	1.05 214	1.55 184	0.91 209	0.29 204	0.20 162	0.27 164	0.29 326	0.40 330	0.32 255

anonymousa	2.16 350	0.67 267	19.19 507	1.04 292	1.67 530	2.06 111	0.79 259	2.86 213	1.96 322	1.85 268	2.14 429	3.23 469	1.81 420	1.12 77	1.15 266	0.26 114	0.26 336	0.34 346	0.32 375	0.30 177	0.28 194

NLMM1	2.18 353	0.55 133	1.34 98	0.62 17	1.86 553	3.30 253	0.62 153	11.92 609	15.07 614	0.86 129	0.96 93	0.84 135	0.90 169	1.83 239	1.35 321	0.27 137	0.27 347	0.27 164	0.24 205	0.31 197	0.28 194

AIO-test1	2.18 353	0.66 257	18.95 504	0.89 178	1.48 493	3.40 264	0.97 382	4.19 464	1.68 263	0.86 129	1.35 190	0.99 177	0.75 109	4.47 372	1.27 302	0.23 61	0.23 257	0.28 199	0.33 383	0.31 197	0.35 300

SFCPSM	2.18 353	0.63 224	17.03 470	0.88 171	0.98 357	3.74 338	1.28 454	4.09 439	2.16 370	1.85 268	1.83 345	1.65 268	1.39 300	2.50 301	1.50 354	0.33 311	0.27 347	0.39 412	0.36 417	0.34 266	0.37 320

WQFJX1	2.20 356	0.52 95	1.38 104	0.62 17	1.78 545	3.07 209	0.67 175	12.26 612	15.24 615	0.84 122	1.05 113	0.91 160	0.97 186	1.88 250	1.26 298	0.27 137	0.25 319	0.28 199	0.21 124	0.36 297	0.25 125

GANet-ADL	2.20 356	0.73 317	20.11 541	1.25 397	0.69 246	3.83 353	0.76 233	3.49 292	1.71 274	1.65 232	1.99 394	2.10 353	1.10 237	1.42 159	1.26 298	0.38 379	0.33 408	0.25 102	0.22 160	0.42 373	0.36 306

MSKI-zero shot	2.22 358	0.64 235	20.09 540	0.96 237	0.56 170	4.04 418	0.70 196	3.91 383	1.50 167	1.92 292	2.28 454	1.92 322	0.71 93	2.93 333	0.67 99	0.26 114	0.23 257	0.26 132	0.21 124	0.28 134	0.26 157

PS-NSSS	2.22 358	1.33 498	2.90 253	0.97 244	1.53 501	4.11 435	1.08 414	4.55 562	2.65 472	2.10 356	2.32 473	1.77 290	1.40 304	11.79 577	1.61 378	0.68 532	0.45 493	0.96 563	0.43 477	0.95 534	0.92 534

PCWNet_CMD	2.23 360	0.65 246	17.36 475	0.83 131	0.76 271	3.51 292	0.64 160	3.60 312	1.97 324	1.70 241	1.63 265	3.22 467	3.05 512	2.09 271	1.11 260	0.31 273	0.36 433	0.47 462	0.26 242	0.64 481	0.47 407

HH	2.23 360	0.86 389	21.59 595	0.98 252	0.51 135	1.49 63	0.82 283	2.74 189	1.54 199	1.10 167	1.69 284	4.62 556	1.86 429	2.55 312	0.69 114	0.26 114	0.22 228	0.29 224	0.23 179	0.34 266	0.27 173

HanStereo	2.23 360	0.86 389	21.59 595	0.98 252	0.51 135	1.49 63	0.82 283	2.74 189	1.54 199	1.10 167	1.69 284	4.62 556	1.86 429	2.55 312	0.69 114	0.26 114	0.22 228	0.29 224	0.23 179	0.34 266	0.27 173

MSMDNet	2.23 360	0.64 235	17.32 471	0.84 141	0.75 267	3.53 296	0.64 160	3.61 315	1.98 326	1.71 245	1.64 267	3.22 467	2.99 505	2.08 268	1.11 260	0.31 273	0.37 445	0.45 453	0.26 242	0.62 471	0.45 392

Select-FE	2.25 364	0.87 392	17.36 475	1.06 299	0.99 360	2.04 108	0.46 76	3.79 348	1.61 243	2.52 475	1.81 336	4.41 545	3.15 515	1.83 239	0.92 214	0.32 294	0.35 427	0.30 247	0.41 467	0.32 229	0.55 451

FENet	2.25 364	0.50 82	20.29 552	1.35 449	0.67 235	4.01 412	0.60 134	3.95 396	1.99 327	1.96 306	1.11 125	2.43 388	1.43 317	1.60 196	1.39 324	0.32 294	0.22 228	0.33 328	0.26 242	0.29 153	0.39 342

DISCO	2.25 364	0.73 317	10.06 369	1.76 535	1.12 399	3.47 279	1.25 451	3.24 259	2.26 389	2.65 504	1.96 383	4.53 551	1.92 437	4.17 369	3.61 516	0.32 294	0.25 319	0.31 272	0.29 326	0.66 489	0.41 367

iinet-f	2.26 367	1.18 467	13.71 413	1.14 344	1.11 398	3.77 342	1.10 420	4.14 455	2.17 372	2.06 348	1.76 310	2.99 448	2.99 505	2.50 301	2.49 485	0.35 343	0.39 460	0.27 164	0.28 298	0.45 399	0.39 342

ICVP	2.26 367	0.66 257	21.18 586	0.99 258	0.88 324	4.28 483	0.95 373	3.32 272	1.60 239	1.66 233	1.76 310	1.34 226	1.14 251	1.62 202	1.32 313	0.53 499	0.35 427	0.33 328	0.29 326	0.40 330	0.51 434
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rrr	2.27 369	0.65 246	23.82 613	0.90 188	0.46 103	1.57 69	0.96 380	7.98 597	1.19 82	0.65 49	0.77 48	0.74 114	0.72 96	2.59 316	0.86 182	0.28 179	0.21 196	0.28 199	0.21 124	0.29 153	0.25 125

CIPLG	2.27 369	1.18 467	19.24 508	0.92 205	1.34 464	3.95 394	0.89 336	4.23 478	1.82 298	2.31 435	2.67 505	1.17 200	1.06 221	1.53 183	1.32 313	0.37 362	0.23 257	0.27 164	0.22 160	0.31 197	0.45 392

ACRE	2.27 369	1.11 454	19.45 515	0.91 199	1.30 448	3.94 389	0.87 327	4.21 470	1.80 296	2.28 423	2.62 500	1.17 200	1.04 209	1.52 181	1.30 310	0.37 362	0.23 257	0.27 164	0.22 160	0.31 197	0.46 402

NOSS_ROB	2.27 369	0.73 317	3.00 256	1.71 529	1.00 369	3.90 376	0.97 382	4.29 505	2.81 500	2.94 528	2.19 438	3.88 517	1.19 266	11.77 576	1.62 383	0.59 510	0.54 523	0.56 511	0.52 511	0.56 448	0.54 447

XPNet_ROB	2.27 369	1.11 454	4.10 295	1.36 455	0.97 350	3.94 389	1.63 504	4.07 433	2.14 366	2.82 518	2.00 396	2.32 371	1.73 405	10.81 529	3.39 513	0.51 490	0.47 506	0.48 470	0.40 460	0.51 427	0.56 456

IPLGR_C	2.28 374	1.31 493	19.46 516	0.92 205	1.32 458	3.93 384	0.89 336	4.20 465	1.82 298	2.30 429	2.63 502	1.16 199	1.07 225	1.41 157	1.29 309	0.37 362	0.23 257	0.27 164	0.22 160	0.31 197	0.45 392

DRaft	2.28 374	0.56 145	2.64 238	0.74 80	0.46 103	3.94 389	1.23 448	2.32 124	1.55 207	2.64 500	2.80 516	1.60 262	5.34 566	6.96 430	10.99 575	0.34 323	0.22 228	0.27 164	0.27 269	0.29 153	0.37 320

psm_up	2.28 374	0.81 366	5.45 317	1.26 404	1.50 496	3.84 358	1.23 448	4.23 478	2.03 336	2.55 480	1.80 324	2.44 392	1.65 387	12.90 596	1.58 371	0.37 362	0.38 451	0.41 430	0.34 391	0.43 383	0.39 342

MyStereo04	2.29 377	0.80 362	18.77 500	1.00 266	1.04 376	3.95 394	0.95 373	3.91 383	2.54 459	1.99 315	1.27 168	2.31 370	1.65 387	2.02 264	1.77 408	0.24 75	0.24 293	0.34 346	0.26 242	0.41 354	0.37 320

ADLNet	2.29 377	0.83 377	3.62 287	1.35 449	1.60 515	3.67 326	1.24 450	3.95 396	2.98 517	2.58 488	2.29 457	4.01 524	1.79 412	11.23 550	2.09 449	0.37 362	0.38 451	0.36 381	0.34 391	0.45 399	0.71 498

TDLM	2.29 377	1.08 447	4.61 306	1.29 418	1.01 370	4.26 477	2.17 539	3.75 340	2.79 490	2.31 435	1.98 391	2.06 348	1.59 358	12.45 591	1.72 399	0.51 490	0.28 360	0.52 496	0.35 407	0.56 448	0.50 426

Wz-Net-LNSev	2.30 380	1.67 529	14.88 439	1.18 372	1.65 526	3.49 285	1.54 495	3.63 317	2.03 336	1.88 278	1.64 267	3.29 473	2.06 446	2.71 326	2.02 440	0.40 399	0.33 408	0.32 292	0.31 363	0.53 437	0.49 419

DCVSM-stereo	2.31 381	0.66 257	20.69 568	1.11 332	0.93 340	2.58 155	0.73 208	2.61 173	1.60 239	2.57 484	1.53 235	3.30 475	1.72 402	2.19 283	1.23 290	0.34 323	0.53 521	0.41 430	0.32 375	0.45 399	0.62 476

gwcnet-sp	2.31 381	1.21 472	17.34 472	1.08 310	0.92 335	3.56 305	1.04 403	3.69 330	2.09 351	2.55 480	1.60 256	1.80 301	1.62 369	3.87 359	1.95 431	0.29 204	0.29 370	0.30 247	0.28 298	0.38 314	0.39 342

scenet	2.31 381	1.21 472	17.34 472	1.08 310	0.92 335	3.56 305	1.04 403	3.69 330	2.09 351	2.55 480	1.60 256	1.80 301	1.62 369	3.87 359	1.95 431	0.29 204	0.29 370	0.30 247	0.28 298	0.38 314	0.39 342

ssnet	2.31 381	1.21 472	17.34 472	1.08 310	0.92 335	3.56 305	1.04 403	3.69 330	2.09 351	2.55 480	1.60 256	1.80 301	1.62 369	3.87 359	1.95 431	0.29 204	0.29 370	0.30 247	0.28 298	0.38 314	0.39 342

DAS	2.31 381	0.67 267	4.79 307	1.14 344	1.64 522	2.93 192	2.13 537	4.09 439	2.74 482	4.17 570	2.52 489	2.46 393	1.79 412	11.55 561	1.63 386	0.37 362	0.22 228	0.39 412	0.25 220	0.41 354	0.34 286

TRStereo	2.31 381	1.87 537	19.74 524	1.53 500	1.16 410	4.26 477	1.08 414	4.73 571	1.45 132	1.55 212	1.28 169	1.75 285	0.85 151	1.81 236	1.20 279	0.36 354	0.26 336	0.32 292	0.36 417	0.34 266	0.33 273

test_sample5	2.33 387	0.62 216	11.29 386	1.29 418	0.83 302	3.09 212	0.74 220	4.28 501	2.31 403	2.20 397	1.97 389	1.68 272	1.39 300	11.19 548	1.47 345	0.37 362	0.31 393	0.37 393	0.37 429	0.41 354	0.39 342

MyStereo8	2.33 387	1.13 456	19.26 511	1.22 388	1.62 518	4.16 454	0.57 118	3.50 295	2.36 414	2.15 378	1.75 301	2.28 363	1.14 251	1.46 170	2.20 460	0.24 75	0.21 196	0.32 292	0.27 269	0.36 297	0.43 380

DualNet	2.33 387	0.62 216	11.29 386	1.29 418	0.83 302	3.09 212	0.74 220	4.28 501	2.31 403	2.26 421	2.04 403	1.68 272	1.39 300	11.19 548	1.47 345	0.37 362	0.31 393	0.37 393	0.37 429	0.41 354	0.39 342

MIPNet	2.33 387	0.71 302	19.82 526	0.89 178	0.56 170	4.76 572	0.61 138	4.32 521	2.37 420	1.83 266	1.48 224	1.48 247	1.98 441	2.63 319	1.44 335	0.29 204	0.20 162	0.26 132	0.23 179	0.30 177	0.39 342

DualNet (step1)	2.34 391	1.05 438	7.87 337	1.07 302	0.86 315	3.93 384	1.19 439	4.35 527	2.11 361	2.14 370	1.75 301	1.75 285	1.67 391	6.26 411	1.26 298	1.23 568	0.48 512	4.27 614	2.09 598	0.70 497	0.69 493

test_sample4	2.34 391	0.63 224	11.59 389	1.30 425	0.83 302	3.07 209	0.72 201	4.27 496	2.30 399	2.30 429	1.88 364	1.73 283	1.42 314	11.14 547	1.46 340	0.35 343	0.29 370	0.35 365	0.36 417	0.40 330	0.38 335

test_sample3	2.34 391	0.61 206	11.94 393	1.33 436	0.85 310	3.10 215	0.73 208	4.24 486	2.19 375	2.21 406	1.75 301	1.80 301	1.41 309	11.11 546	1.46 340	0.35 343	0.29 370	0.34 346	0.35 407	0.39 325	0.37 320

STTStereo	2.34 391	0.95 417	14.93 442	1.43 476	1.54 502	3.86 368	0.86 307	3.65 319	2.44 440	2.15 378	1.55 241	2.49 397	1.59 358	5.14 383	1.44 335	0.38 379	0.39 460	0.47 462	0.51 508	0.52 431	0.51 434

CFNet	2.34 391	1.10 451	8.96 354	1.34 444	1.24 435	4.09 428	0.73 208	4.04 422	2.77 487	1.62 224	1.87 363	2.27 362	1.45 324	11.41 554	1.82 414	0.31 273	0.24 293	0.43 441	0.36 417	0.43 383	0.33 273

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 396	0.99 426	19.62 520	1.09 316	0.96 346	1.51 65	0.44 67	4.05 426	1.64 252	1.31 183	1.67 276	4.93 563	2.45 480	2.52 309	1.40 326	0.30 249	0.20 162	0.31 272	0.50 504	0.57 453	0.60 470

test_sample6	2.35 396	0.62 216	10.78 381	1.33 436	0.83 302	3.15 221	0.79 259	4.36 532	2.43 436	2.26 421	2.04 403	1.69 277	1.39 300	11.48 559	1.61 378	0.38 379	0.32 401	0.37 393	0.39 449	0.41 354	0.42 371

EAI-Stereo	2.35 396	0.63 224	2.97 254	0.95 230	0.65 221	3.84 358	14.27 615	5.04 579	2.19 375	2.06 348	7.25 575	1.10 192	0.94 180	1.65 210	1.37 323	0.31 273	0.22 228	0.27 164	0.60 529	0.27 114	0.32 255

ac_64	2.35 396	0.62 216	9.77 364	1.32 431	1.71 536	3.27 244	0.93 364	3.48 289	2.50 450	1.74 250	1.73 295	3.91 518	1.77 409	10.21 508	1.86 419	0.40 399	0.31 393	0.33 328	0.30 347	0.34 266	0.39 342

HSM	2.35 396	0.81 366	2.21 195	1.14 344	1.55 506	3.44 270	1.03 400	3.99 409	2.25 386	2.29 425	2.11 422	8.04 592	3.05 512	11.60 562	1.71 397	0.33 311	0.22 228	0.28 199	0.23 179	0.32 229	0.35 300

CFNet_ucs	2.36 401	0.68 275	18.42 496	0.89 178	0.81 286	3.85 366	0.68 183	4.29 505	2.37 420	2.09 353	2.04 403	3.31 476	1.24 274	2.63 319	1.14 265	0.36 354	0.45 493	0.56 511	0.29 326	0.66 489	0.49 419

MyStereo05	2.37 402	0.72 306	19.94 531	1.02 283	0.99 360	4.26 477	0.86 307	4.01 413	2.62 468	2.14 370	1.26 161	2.28 363	1.63 382	2.07 266	1.68 394	0.24 75	0.23 257	0.34 346	0.26 242	0.42 373	0.36 306

hitnet-ft	2.37 402	0.73 317	8.34 344	0.96 237	0.89 329	3.77 342	0.80 269	3.55 306	2.58 463	2.24 415	2.04 403	3.65 509	1.49 337	11.71 574	1.89 422	0.44 438	0.53 521	0.44 446	0.35 407	0.52 431	0.48 412

YMNet	2.40 404	1.41 508	13.46 409	1.36 455	1.67 530	3.96 399	0.97 382	3.81 352	2.37 420	2.64 500	2.57 496	3.35 479	1.53 351	3.28 342	2.42 477	0.48 468	0.54 523	0.52 496	0.49 498	0.70 497	0.54 447

YMNet_1	2.40 404	1.41 508	13.46 409	1.36 455	1.67 530	3.96 399	0.97 382	3.81 352	2.37 420	2.64 500	2.57 496	3.35 479	1.53 351	3.28 342	2.42 477	0.48 468	0.54 523	0.52 496	0.49 498	0.70 497	0.54 447

CoDeX	2.40 404	0.78 354	13.21 405	1.00 266	1.18 413	3.24 236	1.32 458	4.14 455	2.41 432	1.74 250	1.84 350	2.05 346	1.47 329	10.03 502	1.60 375	0.34 323	0.28 360	0.32 292	0.27 269	0.32 229	0.39 342

LMCR-Stereo	2.40 404	1.31 493	18.61 499	1.59 512	0.86 315	3.87 371	1.15 430	4.32 521	1.60 239	2.25 418	2.27 450	1.13 195	2.43 478	2.48 300	1.60 375	0.88 552	0.24 293	0.29 224	0.24 205	0.56 448	0.30 234

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 408	1.47 514	14.14 426	1.30 425	1.35 465	3.51 292	1.64 506	4.04 422	2.10 359	2.46 464	1.88 364	2.28 363	2.51 484	4.73 378	3.17 511	0.38 379	0.19 122	0.35 365	0.20 106	0.40 330	0.36 306

PAM	2.43 409	0.61 206	20.86 572	1.07 302	0.73 260	2.93 192	0.53 101	3.24 259	1.53 190	1.89 284	2.43 479	5.29 576	2.76 495	1.84 242	1.02 242	0.27 137	0.24 293	0.26 132	0.25 220	0.40 330	0.50 426

PSM-AAD	2.43 409	0.54 126	1.32 96	0.92 205	0.54 158	4.48 512	7.47 601	2.96 220	1.55 207	2.31 435	2.56 494	1.26 217	16.23 613	2.46 298	0.89 196	0.28 179	0.21 196	0.58 516	0.41 467	0.34 266	1.32 559

AASNet	2.44 411	0.92 405	19.79 525	1.35 449	1.49 494	3.81 351	1.07 409	3.85 362	2.93 512	1.95 302	2.29 457	1.96 331	1.29 281	1.73 224	1.93 427	0.39 391	0.33 408	0.45 453	0.30 347	0.55 442	0.45 392

PAM_32	2.45 412	0.63 224	20.74 569	1.05 293	0.65 221	2.83 173	0.46 76	2.91 216	1.54 199	1.95 302	2.66 504	4.99 566	3.78 538	1.96 257	0.92 214	0.27 137	0.22 228	0.27 164	0.25 220	0.36 297	0.48 412

GMM-Stereo	2.45 412	0.52 95	20.38 555	0.89 178	0.82 295	4.18 462	1.91 525	2.45 138	1.48 154	2.48 467	2.30 462	1.69 277	1.86 429	2.93 333	1.08 253	0.28 179	0.18 85	0.33 328	0.48 494	0.35 284	2.41 585

DMCA-RVC	2.45 412	1.22 478	18.29 491	1.23 393	1.14 403	2.49 143	0.85 302	3.29 265	1.68 263	3.02 531	1.41 205	2.00 338	1.53 351	6.39 413	2.00 437	0.38 379	0.30 383	0.44 446	0.35 407	0.45 399	0.44 386

MyStereo06	2.46 415	0.72 306	19.97 533	1.02 283	0.99 360	4.26 477	0.86 307	3.51 298	1.68 263	1.92 292	1.73 295	4.01 524	4.22 548	1.62 202	0.88 193	0.24 75	0.23 257	0.34 346	0.26 242	0.42 373	0.36 306

SACVNet	2.46 415	1.14 460	9.47 362	1.44 479	1.18 413	4.06 421	1.49 489	3.84 359	2.24 383	2.62 496	1.89 370	2.57 403	1.28 278	11.35 552	1.64 389	0.50 484	0.39 460	0.48 470	0.41 467	0.55 442	0.75 510

RAFT-345	2.46 415	0.55 133	19.69 523	1.02 283	0.49 129	4.43 508	0.78 252	1.64 47	2.34 409	2.09 353	3.12 535	1.96 331	1.31 285	6.65 419	1.43 333	0.36 354	0.23 257	0.32 292	0.25 220	0.28 134	0.25 125

GwcNet-ADL	2.47 418	0.67 267	21.48 593	0.96 237	0.72 255	4.61 544	0.95 373	4.42 542	2.36 414	1.98 310	1.80 324	2.55 401	1.24 274	1.90 252	1.41 330	0.40 399	0.46 502	0.24 74	0.27 269	0.41 354	0.49 419

PFNet	2.47 418	0.60 189	16.95 469	2.15 566	0.81 286	4.63 547	0.91 349	2.55 159	1.52 183	2.40 458	2.79 514	1.83 310	1.42 314	7.54 438	1.34 320	0.33 311	0.21 196	0.36 381	0.27 269	0.32 229	0.39 342

IPLG	2.48 420	0.65 246	19.63 521	0.91 199	0.79 281	4.60 543	0.56 115	4.31 516	1.84 305	1.91 290	2.00 396	1.31 224	1.38 297	6.61 417	1.53 364	0.27 137	0.20 162	0.27 164	0.23 179	0.31 197	0.36 306

HHNet	2.48 420	0.71 302	20.52 561	0.64 29	0.64 213	4.07 426	0.93 364	3.76 342	1.56 213	2.15 378	4.92 566	0.98 176	3.37 526	1.66 211	1.79 411	0.32 294	0.20 162	0.31 272	0.27 269	0.36 297	0.42 371

G2L-Stereo	2.49 422	0.94 415	14.54 434	1.15 357	1.35 465	3.57 309	0.95 373	3.62 316	2.00 331	2.11 360	1.61 260	3.20 465	1.34 290	9.54 482	1.91 425	0.34 323	0.27 347	0.35 365	0.28 298	0.30 177	0.35 300

CRFU-Net	2.49 422	0.78 354	10.36 374	2.30 573	1.08 390	3.91 377	1.41 478	3.85 362	1.65 257	2.15 378	1.76 310	3.34 478	7.95 595	5.56 393	1.48 348	0.47 463	0.35 427	0.30 247	0.28 298	0.37 309	0.43 380

FADNet	2.49 422	1.76 533	13.17 404	1.17 366	0.95 345	3.27 244	0.88 331	3.94 394	2.27 391	1.40 198	1.29 171	2.51 398	2.06 446	9.93 497	1.94 429	0.43 432	0.45 493	0.40 418	0.43 477	1.06 543	0.53 441

RAFT + AFF	2.51 425	2.66 562	4.48 304	1.15 357	1.95 562	4.15 444	2.01 531	4.46 550	3.30 550	2.19 394	2.51 488	2.22 360	4.87 559	8.91 465	2.06 444	0.30 249	0.60 541	0.48 470	0.38 442	0.77 516	0.69 493

UNet	2.51 425	0.74 327	20.17 543	1.14 344	1.44 486	3.48 282	0.76 233	3.77 344	1.87 308	2.05 343	1.57 247	2.75 423	2.39 475	3.51 347	2.51 487	0.32 294	0.26 336	0.41 430	0.26 242	0.38 314	0.39 342

FADNet-RVC	2.51 425	2.27 552	14.03 424	1.09 316	0.81 286	3.54 300	1.10 420	4.13 449	2.48 445	1.39 196	1.22 147	1.85 316	1.77 409	9.78 490	2.06 444	0.38 379	0.37 445	0.40 418	0.40 460	0.67 491	0.48 412

iResNet	2.52 428	0.94 415	21.17 585	1.84 546	0.72 255	3.75 339	0.81 279	4.14 455	2.55 461	2.33 445	2.03 400	1.35 228	1.44 320	3.27 341	2.16 458	0.35 343	0.23 257	0.28 199	0.22 160	0.44 391	0.45 392

IPLGR	2.53 429	0.58 169	20.46 560	0.82 120	0.52 147	4.56 538	0.50 87	4.30 513	2.38 425	1.87 275	1.53 235	1.68 272	1.72 402	6.95 429	1.15 266	0.28 179	0.21 196	0.27 164	0.23 179	0.33 249	0.32 255

NCCL2	2.53 429	1.35 499	10.90 383	1.15 357	0.97 350	3.53 296	2.56 553	3.65 319	2.23 381	2.76 512	1.80 324	2.41 382	1.66 389	10.35 512	2.07 447	0.44 438	0.40 465	0.57 514	0.53 515	0.59 458	0.65 486

fast-acv-ft	2.54 431	1.19 469	20.08 539	1.41 473	1.40 477	3.18 224	1.17 435	3.37 281	2.28 395	1.90 285	2.15 431	2.69 415	2.17 460	2.91 331	2.31 468	0.37 362	0.39 460	0.45 453	0.39 449	0.57 453	0.45 392

XX-Stereo	2.54 431	0.61 206	20.21 544	1.78 537	1.19 420	4.30 486	0.46 76	4.39 538	1.58 222	2.32 439	1.89 370	4.64 558	0.60 62	4.16 368	0.82 166	0.31 273	0.21 196	0.28 199	0.27 269	0.51 427	0.26 157

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 431	1.04 437	16.73 465	1.53 500	2.00 564	3.96 399	0.87 327	3.87 368	2.31 403	2.54 479	1.67 276	2.85 436	1.63 382	5.55 392	1.62 383	0.46 454	0.33 408	0.38 408	0.38 442	0.53 437	0.62 476
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	2.54 431	0.90 398	11.10 384	1.32 431	1.47 491	3.58 310	1.38 471	4.13 449	2.45 441	1.90 285	1.71 290	2.86 437	1.76 407	10.86 530	1.66 392	0.60 512	0.43 483	0.53 501	0.41 467	0.78 518	0.94 536

CVANet_RVC	2.55 435	1.10 451	9.13 360	1.46 485	1.15 405	3.96 399	1.53 492	3.91 383	2.50 450	3.04 533	2.04 403	2.60 406	1.72 402	12.46 592	1.50 354	0.49 480	0.30 383	0.51 490	0.41 467	0.63 473	0.50 426

GCST	2.56 436	1.79 535	18.02 487	1.92 552	1.33 462	1.72 81	0.51 91	3.67 323	2.03 336	1.70 241	1.61 260	1.55 256	1.29 281	5.06 381	1.24 292	2.06 583	0.77 563	1.45 580	0.97 563	1.14 554	1.34 560

ARAFT	2.56 436	1.13 456	19.50 518	0.89 178	0.48 121	4.15 444	1.40 475	4.36 532	2.82 502	2.36 450	1.88 364	1.70 279	1.04 209	6.45 414	1.22 286	0.29 204	0.18 85	0.37 393	0.35 407	0.35 284	0.25 125

RASNet	2.56 436	0.70 289	10.06 369	1.60 514	2.25 576	3.67 326	1.00 391	3.38 282	3.14 531	1.81 262	2.11 422	4.60 554	2.30 468	10.25 510	2.61 494	0.37 362	0.24 293	0.25 102	0.24 205	0.28 134	0.26 157

cf-r	2.57 439	0.79 358	16.09 455	1.48 491	1.35 465	4.19 466	0.93 364	3.68 325	2.36 414	1.97 308	1.81 336	3.42 486	1.45 324	8.24 452	1.83 416	0.32 294	0.26 336	0.33 328	0.30 347	0.34 266	0.37 320

UGAM	2.58 440	0.56 145	18.55 498	0.89 178	0.71 253	3.23 232	1.03 400	2.75 192	1.75 288	1.36 190	2.77 513	2.69 415	1.28 278	10.75 525	1.40 326	0.28 179	0.24 293	0.40 418	0.31 363	0.35 284	0.30 234

GrayStereo	2.58 440	0.53 112	1.63 133	1.58 511	0.89 329	4.17 459	8.17 605	3.03 229	1.52 183	2.80 516	2.50 486	1.70 279	17.10 614	2.83 329	1.15 266	0.33 311	0.21 196	0.27 164	0.32 375	0.28 134	0.53 441

ASMatch	2.62 442	0.60 189	20.65 567	1.37 465	0.64 213	4.39 496	0.78 252	1.97 82	1.58 222	1.70 241	3.89 557	1.94 324	3.79 539	5.46 389	1.64 389	0.31 273	0.24 293	0.34 346	0.28 298	0.33 249	0.50 426

RAFT-RH_RVC	2.63 443	0.55 133	19.97 533	1.26 404	0.47 113	4.46 510	0.57 118	1.71 53	1.64 252	3.06 536	5.51 570	2.03 342	1.28 278	6.70 421	1.52 363	0.42 426	0.22 228	0.37 393	0.34 391	0.28 134	0.29 205

DANet	2.63 443	1.07 445	8.10 343	1.83 545	1.70 535	3.25 240	1.16 432	4.31 516	2.38 425	3.40 553	2.18 436	4.08 528	1.80 417	9.77 488	3.89 520	0.52 496	0.55 528	0.59 519	0.44 480	0.63 473	0.86 528
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FADNet_RVC	2.65 445	2.28 554	16.51 461	0.98 252	0.92 335	4.09 428	0.83 288	4.26 495	1.73 280	1.46 203	1.78 318	1.60 262	1.50 338	8.88 463	2.39 472	0.47 463	0.38 451	0.44 446	0.58 525	0.89 529	0.97 538

iResNetv2_ROB	2.65 445	5.00 580	19.28 513	2.06 562	1.09 394	3.83 353	1.13 427	4.14 455	2.09 351	1.85 268	2.03 400	2.01 341	1.51 342	3.58 349	1.58 371	0.34 323	0.21 196	0.32 292	0.21 124	0.44 391	0.29 205

ccnet	2.66 447	0.97 424	8.01 342	1.54 502	1.24 435	3.75 339	2.18 540	4.07 433	2.41 432	2.66 505	3.25 540	2.87 438	2.31 471	9.89 494	3.50 514	0.78 541	0.75 562	0.71 544	0.67 537	0.76 515	0.81 522

GwcNet-RSSM	2.66 447	1.05 438	15.91 453	1.22 388	1.19 420	4.12 437	1.12 424	3.84 359	2.02 334	1.93 296	1.79 321	3.12 460	1.46 327	10.37 513	2.05 443	0.33 311	0.27 347	0.35 365	0.30 347	0.40 330	0.36 306

z-ln-s-r	2.67 449	1.16 464	12.43 397	1.34 444	1.26 440	3.70 329	1.21 446	4.20 465	2.38 425	2.04 341	1.92 378	2.43 388	1.60 364	10.58 518	5.19 539	0.29 204	0.20 162	0.32 292	0.24 205	0.51 427	0.38 335

xxxx	2.67 449	0.54 126	2.03 170	1.22 388	0.81 286	3.49 285	0.63 156	4.49 555	2.49 449	2.22 408	2.23 445	2.05 346	1.38 297	10.05 503	17.91 605	0.32 294	0.32 401	0.30 247	0.27 269	0.33 249	0.34 286

test_xeample	2.67 449	0.56 145	2.05 173	1.09 316	0.81 286	3.24 236	0.80 269	4.55 562	2.70 478	2.42 461	2.27 450	1.39 234	1.40 304	10.75 525	17.51 604	0.30 249	0.30 383	0.32 292	0.28 298	0.34 266	0.33 273

PASM	2.67 449	2.05 546	9.71 363	1.73 532	1.37 470	2.53 150	1.52 490	3.10 240	2.17 372	2.79 515	1.84 350	2.90 439	1.85 428	11.89 581	2.19 459	0.81 546	0.85 566	0.87 560	1.01 566	1.14 554	1.05 543

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 453	1.26 485	22.01 602	1.08 310	0.99 360	1.61 74	0.86 307	3.69 330	1.64 252	1.52 209	5.62 572	3.35 479	3.44 532	2.20 284	1.33 317	0.26 114	0.21 196	0.30 247	0.62 533	0.93 533	0.67 488

222	2.68 453	0.57 155	2.03 170	1.11 332	0.81 286	3.23 232	0.65 170	4.52 560	2.45 441	2.34 446	2.29 457	1.41 240	1.44 320	10.50 516	18.47 609	0.32 294	0.30 383	0.32 292	0.27 269	0.32 229	0.34 286

PWC_ROB	2.69 455	2.01 543	8.36 345	1.33 436	1.90 560	3.23 232	1.18 436	4.33 523	3.25 544	3.11 538	3.41 547	2.71 418	2.18 462	9.15 473	4.48 524	0.56 505	0.31 393	0.61 527	0.36 417	0.69 496	0.74 507

pcwnet_v2	2.70 456	0.65 246	22.48 605	1.08 310	1.03 373	3.56 305	0.81 279	4.29 505	3.14 531	2.29 425	2.29 457	3.01 450	1.71 400	3.32 344	1.43 333	0.43 432	0.50 518	0.41 430	0.34 391	0.61 467	0.56 456

Wz-Net-MNSev	2.71 457	2.54 560	13.91 422	1.52 498	1.37 470	3.28 248	2.47 547	4.03 418	2.32 407	2.57 484	2.07 414	2.29 368	3.01 507	7.55 439	2.74 499	0.38 379	0.36 433	0.36 381	0.37 429	0.57 453	0.47 407

w-ln-seven-2	2.73 458	2.13 547	12.47 399	1.18 372	1.01 370	3.54 300	1.58 499	3.93 390	3.26 545	2.43 463	2.02 398	2.63 410	2.28 467	7.93 448	5.45 542	0.40 399	0.40 465	0.44 446	0.34 391	0.62 471	0.47 407

UGAM-zero	2.79 459	0.57 155	20.87 574	0.98 252	0.77 277	2.08 112	0.35 30	3.88 371	1.51 174	2.05 343	1.64 267	5.07 570	3.42 531	9.83 491	1.24 292	0.28 179	0.21 196	0.27 164	0.29 326	0.29 153	0.28 194

RP	2.79 459	1.20 471	10.36 374	1.54 502	1.93 561	3.44 270	1.97 528	4.05 426	2.34 409	2.66 505	2.79 514	3.98 522	2.58 488	10.21 508	2.61 494	0.95 555	0.47 506	0.71 544	0.57 524	0.71 506	0.68 491

SHD	2.82 461	2.04 545	13.80 419	1.69 525	1.79 546	2.73 166	1.07 409	3.85 362	3.18 535	4.63 578	2.74 509	3.38 484	2.77 496	5.48 391	3.66 517	0.62 516	0.47 506	0.51 490	0.55 519	0.65 484	0.74 507

FADNet-RVC-Resample	2.83 462	2.02 544	21.07 580	1.12 336	0.91 334	3.53 296	1.37 469	4.08 437	2.09 351	1.68 236	1.33 182	2.03 342	1.51 342	9.54 482	1.69 395	0.38 379	0.37 445	0.42 437	0.44 480	0.56 448	0.56 456

StereoDRNet	2.84 463	1.49 516	14.48 433	1.33 436	1.57 513	3.44 270	2.06 533	3.69 330	2.36 414	3.26 546	1.84 350	2.79 433	1.80 417	10.88 531	3.16 510	0.41 414	0.33 408	0.39 412	0.36 417	0.59 458	0.58 465

w-ln-seven	2.86 464	3.06 567	14.02 423	1.27 412	1.32 458	4.10 434	1.59 500	3.90 378	2.59 466	3.03 532	2.27 450	3.42 486	2.25 465	6.70 421	4.81 532	0.39 391	0.34 421	0.48 470	0.40 460	0.74 511	0.55 451

AAGNet	2.86 464	0.60 189	1.77 144	2.05 561	0.46 103	4.76 572	1.09 418	2.27 115	1.56 213	2.17 388	1.84 350	2.41 382	4.00 543	6.23 410	24.22 621	0.46 454	0.19 122	0.30 247	0.29 326	0.32 229	0.24 111

Consistency-Raft	2.86 464	1.66 527	19.61 519	1.40 472	1.75 540	3.84 358	1.32 458	4.07 433	2.25 386	1.78 256	2.67 505	1.82 307	4.41 552	1.94 256	2.06 444	0.83 549	0.94 570	1.03 565	1.12 571	1.70 574	1.09 546

PDISCO_ROB	2.86 464	1.53 519	14.27 430	1.98 558	2.19 573	4.52 527	1.35 462	4.65 567	3.19 536	2.09 353	2.16 432	3.53 501	2.45 480	5.32 385	2.12 451	1.30 576	0.78 564	0.72 548	0.59 527	1.24 563	1.28 555

AF-Net	2.87 468	1.30 489	16.24 456	1.33 436	1.75 540	3.26 242	1.59 500	4.09 439	2.43 436	2.69 507	2.94 522	4.51 549	3.20 520	5.84 400	2.75 500	0.76 540	0.36 433	0.72 548	0.49 498	0.70 497	0.56 456

HSM-Net_RVC	2.87 468	0.57 155	17.46 480	0.92 205	0.90 332	3.70 329	1.20 443	5.64 591	2.51 453	3.22 545	2.43 479	2.54 400	1.59 358	11.41 554	1.65 391	0.34 323	0.25 319	0.26 132	0.23 179	0.30 177	0.29 205
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Nwc_Net	2.88 470	1.16 464	18.30 492	1.35 449	1.68 533	3.52 295	1.18 436	3.90 378	2.06 345	2.52 475	2.82 519	3.82 515	2.34 472	6.78 426	2.55 492	0.86 551	0.40 465	0.59 519	0.67 537	0.57 453	0.55 451

DDUNet	2.91 471	2.78 564	6.94 329	3.53 593	2.26 577	3.28 248	1.36 464	3.77 344	2.04 340	2.62 496	2.49 485	4.18 534	1.69 396	5.38 387	1.85 418	2.21 585	1.77 591	2.61 594	2.43 604	2.60 581	2.34 584

MFMNet_re	2.91 471	1.91 538	18.25 489	3.06 587	1.89 558	3.13 219	1.67 511	3.52 299	2.97 514	3.14 540	2.87 521	2.26 361	2.41 476	2.42 295	2.00 437	1.10 561	1.05 573	0.94 562	0.90 558	1.28 564	1.46 567

ACV-stereo	2.92 473	0.92 405	20.27 550	1.33 436	1.05 378	4.68 554	1.10 420	2.66 179	1.64 252	1.46 203	1.32 180	5.41 578	4.24 549	7.83 446	1.90 424	0.44 438	0.52 520	0.32 292	0.29 326	0.45 399	0.63 480

GANet	2.93 474	1.05 438	11.29 386	1.64 519	0.96 346	3.91 377	2.52 550	3.72 337	2.41 432	2.95 529	3.00 525	3.21 466	2.03 442	12.42 590	4.72 529	0.51 490	0.41 474	0.46 459	0.39 449	0.60 462	0.50 426

RTSC	2.95 475	2.51 556	15.49 451	1.54 502	1.30 448	3.51 292	0.86 307	3.89 373	2.48 445	3.64 556	3.12 535	3.04 452	2.30 468	5.70 397	6.67 546	0.55 503	0.35 427	0.37 393	0.39 449	0.70 497	0.60 470

PWCDC_ROB	2.95 475	3.26 569	14.06 425	1.59 512	1.56 509	4.19 466	0.86 307	4.30 513	4.08 572	2.06 348	7.37 576	2.75 423	2.42 477	3.59 350	2.67 497	1.34 578	0.36 433	0.39 412	0.34 391	1.13 553	0.62 476

PSMNet_ROB	2.95 475	1.38 503	18.46 497	1.19 375	1.20 426	3.80 349	1.65 509	3.54 304	2.35 411	1.98 310	1.71 290	2.75 423	1.79 412	11.43 556	2.78 501	0.42 426	0.36 433	0.50 487	0.60 529	0.59 458	0.49 419

ff1	2.96 478	0.60 189	5.21 313	1.14 344	0.99 360	3.62 318	0.86 307	4.22 474	3.37 553	2.20 397	2.30 462	3.48 490	1.62 369	11.62 564	16.09 594	0.29 204	0.16 34	0.48 470	0.37 429	0.30 177	0.29 205

FINET	2.96 478	1.07 445	23.18 611	1.29 418	1.86 553	2.03 103	1.52 490	4.30 513	4.71 578	2.23 412	2.34 475	1.65 268	1.48 331	5.89 401	2.81 503	0.51 490	0.47 506	0.49 484	0.40 460	0.59 458	0.49 419

XQC	2.96 478	2.42 555	14.85 437	1.36 455	1.32 458	3.29 252	1.53 492	4.28 501	2.78 488	3.21 544	2.46 481	3.53 501	2.92 503	6.58 416	4.67 526	0.70 536	0.41 474	0.59 519	0.56 521	0.96 538	0.83 527

SGM-Forest	2.96 478	0.62 216	3.49 277	1.09 316	0.80 283	4.06 421	3.30 575	4.37 535	3.09 527	4.18 573	3.27 542	4.67 560	3.86 541	11.69 573	7.91 561	0.51 490	0.46 502	0.49 484	0.39 449	0.48 417	0.49 419
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DEmStereo	2.97 482	0.58 169	13.42 408	0.79 105	0.51 135	3.84 358	1.84 523	2.42 132	1.60 239	2.25 418	2.74 509	2.03 342	6.04 573	6.79 428	12.80 585	0.35 343	0.26 336	0.26 132	0.27 269	0.27 114	0.37 320

RYNet	2.97 482	0.93 409	15.09 445	1.12 336	1.38 473	3.66 325	1.42 480	4.03 418	2.29 398	2.10 356	1.70 286	3.79 513	2.16 458	13.64 606	3.02 508	0.37 362	0.41 474	0.48 470	0.34 391	0.81 523	0.75 510

TCMNet	2.98 484	1.30 489	18.26 490	1.47 488	2.09 570	3.84 358	1.08 414	3.96 401	2.39 429	2.53 478	2.29 457	2.43 388	1.75 406	10.09 505	2.39 472	0.52 496	0.45 493	0.61 527	0.50 504	0.80 522	0.78 516

mmx	2.98 484	0.60 189	5.21 313	1.14 344	0.99 360	3.62 318	0.86 307	4.49 555	3.05 523	2.20 397	2.30 462	3.48 490	1.62 369	11.62 564	16.09 594	0.33 311	0.28 360	0.48 470	0.37 429	0.44 391	0.37 320

xxx	2.98 484	0.60 189	5.21 313	1.14 344	0.99 360	3.62 318	0.86 307	4.49 555	3.05 523	2.20 397	2.30 462	3.48 490	1.62 369	11.62 564	16.09 594	0.33 311	0.28 360	0.48 470	0.37 429	0.44 391	0.37 320

Wz-Net-SNSev	2.98 484	4.36 576	15.98 454	1.57 510	1.19 420	3.28 248	1.80 518	3.96 401	2.40 430	2.32 439	2.28 454	3.48 490	2.05 445	7.84 447	3.82 519	0.47 463	0.39 460	0.53 501	0.49 498	0.71 506	0.60 470

DispNO	3.00 488	0.75 339	18.92 503	1.17 366	1.10 396	3.72 333	0.94 369	4.29 505	2.54 459	2.24 415	2.28 454	4.51 549	2.12 451	11.40 553	2.09 449	0.31 273	0.28 360	0.31 272	0.28 298	0.36 297	0.39 342

GwcNet	3.00 488	1.63 523	19.83 527	1.32 431	2.04 569	3.27 244	1.55 496	3.65 319	2.33 408	2.00 327	2.12 425	3.56 505	1.68 395	9.47 480	2.45 482	0.44 438	0.45 493	0.46 459	0.38 442	0.60 462	0.76 512

LL-Strereo	3.01 490	1.81 536	17.59 483	1.12 336	2.10 571	2.90 182	1.09 418	4.33 523	2.00 331	3.12 539	2.24 446	3.29 473	3.15 515	11.31 551	1.84 417	0.30 249	0.28 360	0.46 459	0.34 391	0.49 423	0.45 392

Anonymous_2	3.01 490	0.89 396	4.53 305	1.06 299	1.18 413	2.93 192	0.87 327	3.24 259	1.46 140	1.86 273	1.35 190	4.11 530	2.35 473	1.64 208	1.28 306	0.82 547	0.90 568	8.71 626	15.84 629	4.44 604	0.74 507

STrans-v2	3.03 492	0.77 348	20.91 576	0.81 110	0.63 211	3.89 374	1.01 394	4.27 496	2.64 471	2.28 423	3.70 553	4.13 531	5.20 563	7.33 433	1.27 302	0.31 273	0.18 85	0.29 224	0.25 220	0.29 153	0.41 367

TransformOpticalFlow	3.03 492	0.77 348	20.99 579	1.00 266	0.55 166	4.18 462	0.64 160	4.33 523	3.02 521	2.18 390	3.09 533	4.35 542	5.07 561	7.36 436	1.27 302	0.32 294	0.18 85	0.32 292	0.26 242	0.28 134	0.46 402

AANet_RVC	3.03 492	1.72 530	12.78 402	1.17 366	1.12 399	3.79 348	1.10 420	3.86 365	3.13 529	2.62 496	4.26 560	3.96 521	1.41 309	11.43 556	5.23 540	0.94 554	0.47 506	0.34 346	0.23 179	0.40 330	0.55 451

DRN-Test	3.03 492	0.99 426	18.18 488	1.35 449	1.60 515	3.59 311	1.48 485	4.13 449	2.45 441	3.47 555	1.92 378	2.58 405	2.53 485	10.88 531	2.80 502	0.39 391	0.36 433	0.44 446	0.41 467	0.55 442	0.57 460

Syn2CoEx	3.08 496	2.55 561	19.88 529	1.34 444	1.18 413	2.43 138	1.65 509	3.91 383	2.40 430	2.39 456	2.27 450	2.90 439	3.17 519	9.57 485	2.54 491	0.50 484	0.45 493	0.53 501	0.39 449	0.74 511	0.72 505

stereogan	3.09 497	0.93 409	16.43 459	1.37 465	1.66 529	3.70 329	1.67 511	3.87 368	3.15 533	3.04 533	2.70 508	5.04 569	2.79 497	9.96 498	1.78 410	0.63 517	0.49 517	0.69 541	0.47 489	0.83 526	0.68 491

PA-Net	3.09 497	1.24 483	18.84 501	1.38 467	1.19 420	3.42 268	1.75 514	3.89 373	3.27 549	1.88 278	2.10 418	3.03 451	1.88 433	11.60 562	2.88 504	0.40 399	0.54 523	0.44 446	0.62 533	0.52 431	1.02 541
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RGC	3.10 499	1.45 513	14.90 440	1.46 485	1.79 546	3.33 255	1.39 473	4.04 422	2.26 389	2.77 513	3.26 541	4.00 523	2.71 494	11.63 569	2.62 496	0.82 547	0.46 502	0.79 554	0.79 553	0.71 506	0.78 516

PVD	3.12 500	1.97 542	12.80 403	1.79 542	1.63 520	3.83 353	1.34 461	3.48 289	3.88 567	5.77 588	3.56 551	3.45 489	3.29 523	5.58 395	5.30 541	0.71 538	0.69 556	0.74 552	0.77 549	0.79 520	1.13 549

1111x	3.13 501	0.57 155	8.38 346	1.20 379	0.76 271	3.80 349	0.88 331	4.61 566	2.63 469	2.31 435	2.16 432	1.95 326	1.81 420	11.54 560	18.13 607	0.32 294	0.31 393	0.32 292	0.30 347	0.35 284	0.34 286

APVNet	3.13 501	1.25 484	21.14 582	1.31 428	1.52 499	3.94 389	1.13 427	3.32 272	2.14 366	2.20 397	2.03 400	3.05 455	1.96 439	11.79 577	2.53 489	0.42 426	0.45 493	0.64 535	0.46 486	0.67 491	0.57 460

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 501	1.43 510	9.93 367	2.50 578	1.62 518	4.29 484	1.68 513	3.95 396	2.43 436	1.66 233	1.91 376	3.04 452	1.41 309	13.26 598	1.58 371	3.82 602	1.59 587	1.12 571	0.46 486	2.21 579	2.74 594

zh-mn7	3.15 504	9.61 605	12.45 398	1.26 404	0.99 360	2.91 185	1.32 458	4.12 447	2.74 482	3.33 549	3.07 529	2.84 435	1.89 434	8.91 465	4.69 528	0.49 480	0.40 465	0.38 408	0.38 442	0.56 448	0.63 480

ADLNet2	3.15 504	0.92 405	20.06 536	1.20 379	1.79 546	3.83 353	1.48 485	3.94 394	3.59 560	2.19 394	2.47 483	4.65 559	1.93 438	10.69 524	1.96 434	0.39 391	0.37 445	0.28 199	0.30 347	0.48 417	0.43 380

NCC-stereo	3.16 506	1.28 487	18.31 493	1.25 397	1.75 540	4.06 421	1.40 475	3.89 373	2.22 378	2.72 509	2.55 492	3.49 496	2.65 491	9.91 495	2.99 506	1.29 574	0.65 548	0.64 535	0.86 556	0.65 484	0.71 498

Abc-Net	3.16 506	1.28 487	18.31 493	1.25 397	1.75 540	4.06 421	1.40 475	3.89 373	2.22 378	2.72 509	2.55 492	3.49 496	2.65 491	9.91 495	2.99 506	1.29 574	0.65 548	0.64 535	0.86 556	0.65 484	0.71 498
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	3.20 508	1.93 539	18.84 501	1.51 497	0.80 283	4.12 437	1.82 520	4.16 460	2.91 508	1.87 275	1.74 297	2.48 395	1.84 424	13.18 597	1.74 404	0.80 544	0.57 531	0.79 554	0.74 545	1.20 562	0.86 528
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
GASNet	3.24 509	5.55 584	20.58 565	1.56 509	1.25 438	2.32 129	1.12 424	4.04 422	2.67 475	1.88 278	2.10 418	3.00 449	2.16 458	10.59 519	2.43 479	0.65 523	0.37 445	0.61 527	0.45 484	0.87 528	0.58 465

FBW_ROB	3.24 509	1.02 431	9.21 361	1.49 494	1.07 388	3.78 344	1.48 485	4.31 516	3.08 526	2.46 464	2.32 473	4.20 537	2.08 449	15.19 612	7.16 556	0.84 550	0.62 544	1.33 576	0.92 559	0.99 539	1.31 557

HBP-ISP	3.25 511	1.10 451	20.86 572	1.54 502	1.15 405	4.50 521	2.89 564	4.43 545	2.38 425	4.14 569	1.96 383	1.90 320	2.04 444	11.08 544	1.32 313	0.66 525	0.57 531	0.66 538	0.61 532	0.64 481	0.61 473

DStereoRT	3.28 512	1.06 443	14.58 435	1.33 436	1.12 399	4.51 525	1.29 455	4.21 470	3.48 558	2.50 469	2.13 427	1.89 319	7.69 593	7.57 440	2.43 479	0.66 525	0.33 408	4.46 618	2.84 612	0.38 314	1.12 548

aanetorigin	3.30 513	1.66 527	17.52 482	1.18 372	1.58 514	2.57 153	3.80 589	2.65 177	2.03 336	6.12 593	4.30 561	2.82 434	5.70 569	5.47 390	4.67 526	0.50 484	0.44 488	0.43 441	0.47 489	1.17 559	0.92 534

ADCRef	3.30 513	1.23 482	14.90 440	1.17 366	1.41 483	3.95 394	1.64 506	3.88 371	2.36 414	3.05 535	2.21 442	2.40 380	2.81 499	5.04 380	16.63 599	0.46 454	0.34 421	0.63 532	0.62 533	0.54 440	0.67 488

CBMV	3.32 515	0.96 423	21.16 584	1.32 431	0.83 302	3.81 351	3.91 592	4.47 551	2.53 455	3.34 550	2.24 446	4.45 546	2.58 488	10.07 504	1.96 434	0.45 447	0.43 483	0.48 470	0.38 442	0.52 431	0.53 441
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FAT-Stereo	3.34 516	0.81 366	20.05 535	1.25 397	1.20 426	3.44 270	1.99 530	4.23 478	2.67 475	3.14 540	3.82 556	3.51 499	3.32 525	11.68 572	1.94 429	0.64 520	0.67 552	0.48 470	0.52 511	0.61 467	0.81 522

CC-Net-ROB	3.35 517	1.76 533	13.89 421	2.33 575	1.65 526	4.49 518	1.62 503	4.73 571	2.90 507	1.92 292	2.05 409	1.99 337	1.61 365	12.57 595	1.60 375	2.46 586	2.18 595	2.68 596	1.04 569	2.11 577	1.38 563

z-mn7	3.36 518	9.42 603	14.16 427	1.28 414	1.22 432	3.78 344	1.43 482	3.92 388	3.35 552	2.85 520	3.36 545	3.06 456	1.97 440	9.66 486	5.16 536	0.42 426	0.35 427	0.43 441	0.33 383	0.63 473	0.48 412

edge stereo	3.37 519	1.01 430	21.99 601	1.28 414	1.37 470	2.67 160	1.39 473	3.98 405	2.87 505	2.93 524	3.27 542	4.35 542	2.43 478	11.62 564	2.39 472	0.60 512	0.63 546	0.79 554	0.55 519	0.68 494	0.67 488

DPSNet	3.43 520	1.37 502	12.19 394	1.39 469	1.24 435	4.15 444	2.06 533	4.51 559	3.34 551	2.69 507	1.96 383	3.52 500	5.56 568	10.68 523	9.68 569	0.93 553	0.73 560	0.40 418	0.37 429	1.06 543	0.86 528

S-Stereo	3.48 521	0.91 403	22.06 604	1.36 455	1.50 496	3.55 303	2.53 552	4.21 470	2.81 500	2.37 451	3.81 555	3.75 511	1.84 424	11.90 582	2.51 487	0.63 517	0.71 558	0.48 470	0.76 547	0.67 491	1.19 552

STTRV1_RVC	3.52 522	1.03 436	20.87 574	1.47 488	1.47 491	3.23 232	1.55 496	4.06 430	3.22 542	1.95 302	3.50 550	2.63 410	2.07 448	11.96 584	2.21 461	1.86 581	4.03 616	0.81 557	0.73 544	1.06 543	0.70 497

UDG	3.55 523	2.81 565	17.45 479	2.69 580	1.98 563	3.97 404	1.19 439	4.35 527	2.02 334	2.42 461	2.53 491	4.50 548	2.46 482	6.53 415	2.41 476	2.12 584	1.77 591	2.63 595	2.57 606	2.64 582	1.95 577

SAMSARA	3.55 523	2.16 550	14.18 428	1.86 549	1.49 494	4.62 545	2.65 557	3.58 311	2.80 494	7.05 598	3.05 528	5.16 575	4.07 545	9.18 474	4.80 531	0.64 520	0.67 552	0.59 519	0.68 540	0.89 529	0.91 533

WZ-Net	3.62 525	4.87 579	16.77 467	1.43 476	1.40 477	3.75 339	2.29 543	4.12 447	2.50 450	2.74 511	2.19 438	4.06 527	5.29 565	10.19 507	7.36 557	0.54 501	0.37 445	0.47 462	0.49 498	0.77 516	0.73 506

CBMV_ROB	3.62 525	0.70 289	21.42 592	1.21 385	0.89 329	4.43 508	1.76 515	4.39 538	2.79 490	5.88 590	3.38 546	4.18 534	5.12 562	10.75 525	2.32 469	0.56 505	0.55 528	0.53 501	0.51 508	0.55 442	0.46 402

GCAPDPT-zeroshot4090	3.65 527	0.52 95	56.48 638	0.90 188	1.06 381	2.70 163	0.77 245	3.08 236	1.18 78	1.20 176	0.81 57	0.68 86	0.55 42	0.96 45	0.68 102	0.27 137	0.21 196	0.28 199	0.21 124	0.27 114	0.25 125

GCAPDPT-zeroshot	3.67 528	0.52 95	56.80 639	0.90 188	1.06 381	2.70 163	0.77 245	3.08 236	1.18 78	1.20 176	0.81 57	0.68 86	0.55 42	0.96 45	0.68 102	0.27 137	0.21 196	0.28 199	0.20 106	0.27 114	0.25 125

Wz-Net-TNSev	3.67 528	8.83 594	13.47 411	1.48 491	1.18 413	3.60 313	2.49 549	4.27 496	3.13 529	2.18 390	1.89 370	4.21 538	2.80 498	12.10 585	7.58 560	0.57 507	0.55 528	0.47 462	0.54 517	0.91 532	1.05 543

SQANet	3.70 530	9.34 602	18.41 495	2.75 581	2.74 582	3.40 264	1.47 484	3.50 295	1.68 263	2.60 492	1.75 301	2.69 415	1.91 436	6.72 425	1.74 404	2.96 589	1.41 585	1.85 583	1.12 571	3.17 586	2.70 593

DeepPrunerF	3.70 530	1.72 530	14.87 438	1.33 436	1.74 539	3.70 329	1.55 496	4.20 465	14.00 608	2.02 334	1.77 315	2.74 421	2.30 468	10.88 531	6.88 552	0.68 532	0.60 541	0.78 553	0.78 552	0.81 523	0.71 498

FTStereo	3.71 532	0.53 112	20.37 554	0.96 237	0.65 221	4.34 489	11.29 609	2.62 174	1.50 167	2.58 488	5.04 567	1.90 320	13.84 608	3.71 355	1.25 295	0.38 379	0.24 293	0.31 272	0.32 375	0.30 177	2.10 580

testlalala	3.73 533	0.52 95	57.95 640	0.90 188	1.06 381	2.70 163	0.77 245	3.08 236	1.18 78	1.20 176	0.81 57	0.68 86	0.55 42	0.96 45	0.68 102	0.27 137	0.21 196	0.28 199	0.21 124	0.27 114	0.25 125

ADCP+	3.74 534	1.96 541	16.90 468	1.09 316	1.55 506	4.35 492	3.65 587	3.93 390	2.98 517	2.22 408	1.66 275	3.95 519	4.83 558	3.41 345	18.87 612	0.38 379	0.41 474	0.63 532	0.53 515	0.64 481	0.81 522

test_sample9	3.79 535	1.05 438	7.87 337	1.07 302	0.86 315	3.93 384	1.19 439	4.35 527	2.11 361	2.14 370	1.75 301	1.75 285	1.67 391	11.06 541	11.61 580	1.23 568	14.45 630	4.27 614	2.09 598	0.70 497	0.69 493

zh-sn7	3.81 536	11.43 612	15.78 452	1.25 397	1.15 405	3.68 328	2.58 555	4.15 459	2.42 435	2.61 494	3.10 534	3.38 484	3.03 511	11.43 556	6.88 552	0.45 447	0.48 512	0.45 453	0.43 477	0.72 509	0.71 498

MFN_U_SF_RVC	3.81 536	10.78 609	15.01 443	1.84 546	1.39 475	3.73 337	1.63 504	4.05 426	3.26 545	2.91 522	2.38 477	4.36 544	3.65 536	8.43 456	4.91 534	1.11 563	1.04 572	0.99 564	1.31 578	1.58 570	1.75 574

ADCPNet	3.89 538	1.63 523	20.25 549	1.28 414	1.27 443	6.43 591	2.65 557	3.93 390	2.70 478	2.78 514	2.20 440	4.28 540	6.16 577	5.56 393	10.27 572	0.65 523	1.18 577	0.71 544	1.70 587	0.84 527	1.37 561

DStereoO	3.90 539	2.13 547	7.90 341	4.43 607	2.84 585	4.40 500	5.30 596	4.31 516	3.21 541	2.41 460	3.08 530	2.93 445	7.14 589	4.20 370	11.12 576	4.11 605	1.30 583	1.33 576	1.63 584	3.09 584	1.26 553

RTS	3.90 539	7.04 588	17.94 485	1.92 552	2.19 573	5.00 579	2.96 566	4.29 505	3.19 536	4.05 566	3.08 530	4.94 564	3.16 517	7.64 442	6.72 547	0.66 525	0.44 488	0.51 490	0.47 489	0.95 534	0.76 512

RTSA	3.90 539	7.04 588	17.94 485	1.92 552	2.19 573	5.00 579	2.96 566	4.29 505	3.19 536	4.05 566	3.08 530	4.94 564	3.16 517	7.64 442	6.72 547	0.66 525	0.44 488	0.51 490	0.47 489	0.95 534	0.76 512

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 542	10.88 610	12.30 396	1.26 404	1.55 506	5.19 582	3.33 577	4.42 542	2.82 502	2.58 488	2.62 500	5.00 567	2.11 450	14.03 610	2.73 498	1.28 573	2.34 601	0.67 540	1.83 592	0.81 523	1.03 542

ADCMid	3.96 543	3.27 570	15.48 450	1.26 404	1.40 477	4.66 551	2.28 542	4.06 430	3.54 559	3.94 563	3.02 526	3.85 516	3.67 537	4.03 365	18.65 610	0.68 532	0.61 543	1.09 570	1.18 575	1.38 567	1.08 545

SDNR	3.97 544	1.93 539	20.28 551	1.31 428	0.94 342	5.16 581	0.67 175	4.33 523	2.58 463	4.82 582	5.94 573	5.01 568	1.45 324	17.52 614	2.53 489	0.79 542	0.72 559	0.59 519	0.45 484	1.15 557	1.17 550

MADNet+	3.97 544	9.54 604	13.83 420	1.87 550	1.69 534	4.19 466	2.87 563	4.80 575	4.10 573	2.51 473	2.67 505	4.55 552	3.41 528	8.72 460	6.92 554	1.25 571	1.27 581	1.04 566	0.93 560	1.39 568	1.85 575

SPS-STEREO	3.97 544	1.44 512	20.85 571	1.72 531	1.71 536	3.24 236	2.30 544	3.55 306	2.68 477	4.79 581	3.66 552	5.44 579	2.97 504	9.11 471	9.35 568	1.15 564	1.10 575	1.06 568	1.02 568	1.16 558	1.18 551
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NaN_ROB	4.06 547	1.13 456	16.64 462	1.12 336	1.25 438	3.50 289	3.05 570	4.29 505	3.26 545	3.64 556	2.56 494	2.97 446	4.79 557	13.33 600	16.91 600	0.37 362	0.41 474	0.38 408	0.39 449	0.48 417	0.81 522

G-Net	4.11 548	1.21 472	19.47 517	2.31 574	2.94 586	4.74 570	2.95 565	3.33 278	2.14 366	4.44 576	9.43 592	6.93 587	3.84 540	9.01 469	4.92 535	0.79 542	0.80 565	0.70 543	0.50 504	0.95 534	0.87 531

THIR-Stereo	4.14 549	0.82 373	10.85 382	0.86 160	0.43 75	2.16 116	16.77 617	3.22 254	1.54 199	2.04 341	12.05 605	2.68 414	7.53 591	7.30 432	12.62 584	0.30 249	0.21 196	0.29 224	0.28 298	0.33 249	0.41 367

AnyNet_C32	4.17 550	5.75 585	12.62 400	1.60 514	1.54 502	5.51 585	4.09 593	3.90 378	3.23 543	4.22 574	3.03 527	3.10 457	3.41 528	8.01 451	18.85 611	0.53 499	0.58 536	0.53 501	0.74 545	1.19 561	0.97 538

Ntro	4.21 551	8.94 598	19.89 530	3.22 589	2.96 587	4.15 444	1.89 524	3.92 388	2.36 414	1.77 254	2.14 429	3.35 479	2.17 460	9.48 481	2.24 463	3.52 597	1.76 590	2.13 586	1.31 578	3.83 596	3.09 595

ADCS	4.22 552	5.33 581	16.32 457	1.64 519	1.31 451	3.91 377	3.64 586	4.21 470	2.89 506	5.11 583	2.81 518	4.46 547	3.06 514	5.21 384	19.50 613	0.63 517	0.64 547	0.69 541	0.69 542	1.12 552	1.26 553

ADCL	4.35 553	1.63 523	14.21 429	1.29 418	1.26 440	5.56 586	11.16 608	3.97 403	3.37 553	6.07 591	4.67 563	4.30 541	5.72 570	5.08 382	14.51 589	0.50 484	0.48 512	0.89 561	0.77 549	0.78 518	0.76 512

AnyNet_C01	4.37 554	7.80 590	16.40 458	1.98 558	1.40 477	6.37 590	6.47 600	4.09 439	5.03 583	4.06 568	3.78 554	4.16 533	3.31 524	6.62 418	10.00 570	0.61 514	0.67 552	0.63 532	0.67 537	2.01 575	1.31 557

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 555	10.62 608	15.18 448	1.55 507	1.45 490	6.16 588	3.54 584	5.41 589	3.68 564	2.59 491	2.74 509	4.81 561	2.20 463	13.79 607	4.40 523	2.04 582	3.36 614	1.05 567	1.20 576	2.09 576	1.72 572

RainbowNet	4.56 556	8.28 591	20.07 538	3.64 597	3.23 595	4.15 444	2.99 568	4.18 461	3.03 522	2.20 397	2.65 503	4.26 539	2.90 502	9.77 488	2.12 451	3.88 603	2.27 598	2.71 599	1.72 589	3.78 595	3.31 603

SGM_RVC	4.57 557	0.72 306	17.46 480	1.84 546	0.58 191	4.23 475	3.45 579	4.66 568	3.66 563	7.99 603	8.82 590	7.56 590	8.74 600	12.30 587	6.84 551	0.43 432	0.38 451	0.39 412	0.35 407	0.51 427	0.48 412
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
otaku	4.58 558	8.93 597	19.95 532	3.11 588	2.67 580	3.91 377	2.57 554	3.82 355	2.25 386	2.22 408	9.72 594	4.08 528	2.35 473	8.57 458	2.13 454	3.51 596	1.65 589	2.15 587	1.17 574	3.69 593	3.15 597

DispFullNet	4.64 559	3.48 572	23.95 614	3.99 599	3.03 588	3.35 257	1.06 407	4.18 461	2.80 494	6.33 595	2.94 522	4.04 526	7.81 594	3.92 363	5.16 536	2.75 587	1.61 588	3.10 604	2.68 609	3.32 588	3.31 603

CSAN	4.71 560	1.39 505	20.23 545	1.19 375	0.87 320	3.65 324	3.50 581	4.57 564	3.87 566	3.89 562	7.82 579	3.54 504	6.16 577	23.47 623	6.82 550	0.52 496	0.45 493	0.49 484	0.52 511	0.63 473	0.66 487

test_sample8	4.76 561	1.05 438	7.87 337	1.07 302	0.86 315	3.93 384	1.19 439	4.38 536	2.05 343	5.49 586	1.89 370	12.98 605	6.37 579	11.06 541	11.61 580	1.23 568	14.45 630	4.27 614	2.09 598	0.70 497	0.69 493

SuperB	4.79 562	4.41 577	21.08 581	1.45 483	1.08 390	3.91 377	3.08 572	4.18 461	3.01 520	2.50 469	2.10 418	2.75 423	3.49 534	8.80 462	19.60 614	0.44 438	0.33 408	0.53 501	0.39 449	12.01 624	0.64 484

IMH-64-1	4.84 563	2.53 558	6.83 326	4.30 604	3.74 599	4.81 574	6.05 597	5.30 584	3.92 568	3.95 564	8.33 583	5.08 571	6.06 574	8.96 467	6.30 544	4.57 613	2.96 608	3.04 601	2.12 601	4.28 601	3.62 606

IMH-64	4.84 563	2.53 558	6.83 326	4.30 604	3.74 599	4.81 574	6.05 597	5.30 584	3.92 568	3.95 564	8.33 583	5.08 571	6.06 574	8.96 467	6.30 544	4.57 613	2.96 608	3.04 601	2.12 601	4.28 601	3.62 606

NVStereoNet_ROB	4.91 565	1.40 506	16.46 460	1.47 488	1.72 538	3.46 276	1.96 527	3.89 373	3.61 561	2.90 521	24.61 623	4.81 561	4.49 554	13.57 604	4.87 533	1.33 577	1.29 582	1.70 582	1.68 585	1.41 569	1.66 569
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	5.12 566	0.90 398	21.33 588	1.50 495	1.33 462	4.09 428	3.49 580	4.03 418	4.59 577	6.57 596	10.95 599	12.92 604	8.41 599	9.86 493	8.78 566	0.75 539	0.58 536	0.51 490	0.50 504	0.68 494	0.57 460

WAO-7	5.16 567	3.21 568	18.98 505	1.88 551	1.44 486	5.34 583	3.09 573	4.91 577	5.81 590	4.35 575	8.92 591	6.55 584	6.06 574	13.40 602	10.81 574	1.34 578	1.20 580	1.48 581	1.35 581	1.60 571	1.45 565

CrosDoStereo	5.24 568	0.60 189	20.23 545	0.82 120	0.51 135	3.39 261	18.11 619	3.82 355	2.27 391	1.98 310	8.74 587	1.96 331	6.96 585	7.35 434	26.35 623	0.30 249	0.22 228	0.30 247	0.28 298	0.33 249	0.38 335

DeepStereo_LL	5.24 568	0.60 189	20.23 545	0.82 120	0.51 135	3.39 261	18.11 619	3.82 355	2.27 391	1.98 310	8.74 587	1.96 331	6.96 585	7.35 434	26.35 623	0.30 249	0.22 228	0.30 247	0.28 298	0.33 249	0.38 335

MeshStereo	5.35 570	1.32 495	21.34 589	1.34 444	1.15 405	4.40 500	3.90 591	5.18 581	4.55 575	10.14 613	11.82 604	11.47 598	5.84 571	13.84 608	7.03 555	0.61 514	0.58 536	0.60 524	0.58 525	0.72 509	0.59 469
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	5.41 571	12.60 613	20.42 558	3.27 590	3.15 593	4.50 521	3.02 569	4.66 568	3.73 565	3.35 552	5.36 569	7.86 591	2.88 500	12.33 589	4.76 530	3.12 592	2.22 596	2.70 598	1.69 586	3.49 589	3.10 596

pmcnn	5.45 572	1.22 478	17.40 477	1.60 514	2.41 579	3.48 282	2.12 536	4.52 560	3.26 545	3.67 558	13.15 608	22.10 618	3.46 533	11.92 583	17.16 602	0.34 323	0.21 196	0.23 42	0.19 85	0.36 297	0.28 194

MDST_ROB	5.53 573	0.59 177	23.11 609	2.55 579	2.69 581	21.20 620	1.98 529	4.77 574	2.65 472	9.36 608	4.25 559	4.14 532	4.45 553	22.57 618	3.68 518	0.48 468	0.33 408	0.47 462	0.44 480	0.44 391	0.44 386

EDNetEfficient	5.61 574	2.14 549	16.75 466	1.67 523	3.64 598	4.12 437	7.51 602	3.05 231	5.63 589	11.57 619	4.83 565	3.95 519	12.72 604	8.44 457	20.78 616	0.41 414	0.43 483	0.47 462	1.01 566	1.66 573	1.39 564

MSMD_ROB	5.61 574	1.08 447	16.68 464	1.21 385	0.83 302	10.14 604	2.07 535	3.93 390	6.22 592	10.37 614	8.03 581	22.22 619	9.45 601	11.66 570	4.52 525	0.66 525	0.58 536	0.66 538	0.68 540	0.65 484	0.63 480

SANet	5.65 576	1.72 530	20.94 577	1.26 404	0.88 324	7.20 595	3.81 590	4.60 565	11.23 601	4.56 577	8.78 589	7.49 589	6.95 584	11.85 580	18.11 606	0.49 480	0.44 488	0.50 487	0.42 474	0.90 531	0.82 526

ELAS_RVC	5.72 577	1.64 526	20.40 556	2.09 564	2.01 565	4.95 578	11.47 611	4.66 568	6.31 594	8.09 604	8.01 580	8.06 594	11.65 603	8.36 453	10.22 571	0.99 558	1.17 576	0.81 557	0.76 547	1.14 554	1.58 568
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	5.85 578	9.95 606	15.22 449	2.90 584	1.56 509	5.66 587	7.69 603	5.27 583	4.74 580	3.88 561	7.51 577	8.04 592	5.28 564	15.18 611	8.40 564	3.08 591	1.51 586	2.24 588	1.37 582	5.55 608	1.96 578

WAO-6	5.87 579	2.27 552	15.05 444	2.96 585	2.77 583	12.01 607	3.58 585	5.37 588	11.91 605	3.34 550	9.69 593	6.78 586	5.84 571	11.82 579	8.89 567	2.87 588	2.35 602	2.50 590	1.84 593	2.85 583	2.67 590

ELAS	5.99 580	1.62 521	20.29 552	1.96 557	2.01 565	15.09 613	8.38 606	5.23 582	5.54 587	9.02 607	8.61 586	6.74 585	9.75 602	7.48 437	11.40 579	0.96 556	1.18 577	0.72 548	0.93 560	1.30 565	1.67 570
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_1	6.04 581	13.97 621	21.36 590	3.58 595	3.14 592	4.73 567	2.48 548	4.20 465	3.17 534	2.98 530	2.83 520	23.31 620	4.34 551	11.06 541	2.45 482	3.68 599	2.33 600	2.60 593	1.79 591	3.69 593	3.19 599

FCDSN-DC	6.04 581	0.84 382	19.25 509	1.24 395	1.09 394	4.38 494	2.62 556	4.38 536	4.71 578	9.59 611	11.22 600	19.19 614	17.40 615	12.30 587	8.55 565	0.69 535	0.57 531	0.60 524	0.60 529	0.70 497	0.78 516
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
JetBlue	6.27 583	9.15 600	13.76 414	1.94 556	4.60 610	11.91 606	12.00 612	5.12 580	3.45 557	3.79 560	4.52 562	9.54 596	6.56 583	9.40 479	13.48 587	1.26 572	1.37 584	1.17 573	1.34 580	7.06 617	3.95 610

psmorigin	6.59 584	1.15 461	88.11 644	1.52 498	0.97 350	2.88 180	1.20 443	3.21 252	2.04 340	3.73 559	2.46 481	5.15 574	2.55 486	10.60 520	2.47 484	0.55 503	0.68 555	0.48 470	0.51 508	0.70 497	0.88 532

FC-DCNN	6.64 585	0.77 348	19.26 511	1.68 524	1.64 522	8.27 600	2.35 545	6.35 593	9.23 598	10.85 616	11.27 601	19.89 615	13.33 605	12.51 593	11.79 582	0.66 525	0.57 531	0.58 516	0.56 521	0.63 473	0.61 473

ACVNet-4b	6.73 586	13.67 618	21.87 600	3.54 594	3.07 589	4.19 466	2.25 541	4.03 418	3.65 562	1.64 228	3.98 558	5.88 581	2.89 501	10.01 501	16.98 601	23.29 635	2.24 597	2.53 591	1.78 590	3.87 597	3.21 600

EKT-Stereo	6.79 587	0.64 235	4.24 298	1.77 536	106.39 642	4.51 525	0.61 138	3.16 247	1.53 190	1.88 278	1.22 147	1.98 335	1.36 295	3.81 356	0.84 172	0.35 343	0.24 293	0.29 224	0.26 242	0.34 266	0.48 412

IMH	6.81 588	13.66 617	20.41 557	4.33 606	3.74 599	5.50 584	3.06 571	5.49 590	6.22 592	4.64 579	10.35 596	9.30 595	8.03 597	13.61 605	6.81 549	4.80 616	2.99 611	3.09 603	2.12 601	4.36 603	3.61 605

LVE	6.88 589	9.31 601	21.14 582	3.61 596	3.18 594	4.49 518	2.79 559	10.21 604	11.69 603	3.16 543	11.53 602	18.33 611	4.31 550	11.66 570	3.52 515	4.45 611	2.93 606	2.56 592	1.91 595	3.62 590	3.16 598

FC-DCNN v2	6.91 590	0.77 348	19.25 509	1.69 525	1.64 522	9.13 602	2.40 546	7.20 595	9.47 599	11.07 618	11.62 603	20.05 617	15.79 612	12.55 594	11.99 583	0.66 525	0.57 531	0.58 516	0.56 521	0.63 473	0.61 473

tt	7.19 591	0.51 89	6.83 326	4.03 600	2.30 578	12.05 608	20.19 623	15.46 621	6.58 595	3.42 554	3.22 539	5.37 577	6.39 582	4.20 370	7.46 558	9.81 624	11.53 629	7.05 622	7.46 623	6.31 611	3.71 608

Dean	7.52 592	9.08 599	21.41 591	3.74 598	3.53 596	4.81 574	3.53 582	5.33 587	5.25 584	4.17 570	26.53 624	25.62 626	4.09 546	10.97 535	4.32 522	3.69 600	2.30 599	2.91 600	1.87 594	4.03 599	3.24 601

DGSMNet	7.55 593	1.62 521	17.42 478	1.92 552	12.73 615	7.45 598	42.99 634	4.13 449	2.07 347	2.10 356	3.16 538	3.42 486	1.70 398	9.24 476	2.30 467	3.70 601	10.89 628	11.80 630	5.54 619	4.24 600	2.66 589

MADNet++	7.57 594	5.80 586	13.28 406	6.38 618	5.26 612	7.18 594	7.77 604	5.32 586	5.62 588	6.11 592	7.78 578	6.02 583	8.01 596	11.74 575	16.36 598	9.36 623	4.95 619	8.57 625	5.66 620	4.83 606	5.34 616

MonStereo1	8.07 595	2.24 551	5.83 320	4.68 611	3.60 597	18.80 618	2.52 550	5.89 592	5.86 591	4.76 580	13.98 611	7.41 588	50.63 639	13.28 599	5.16 536	4.40 609	0.90 568	2.69 597	1.55 583	3.92 598	3.30 602

SGM+DAISY	8.36 596	3.82 574	24.83 615	2.02 560	1.75 540	14.80 612	17.22 618	4.27 496	11.79 604	13.88 620	14.38 612	11.74 602	13.83 607	10.56 517	15.12 590	1.21 566	1.19 579	1.14 572	1.13 573	1.17 559	1.37 561

MultiAttention	8.74 597	0.56 145	7.25 332	2.07 563	22.74 624	35.86 630	8.44 607	4.97 578	2.58 463	2.57 484	5.11 568	5.55 580	1.59 358	52.70 643	7.50 559	0.47 463	0.24 293	0.52 496	1.00 565	6.84 615	6.30 621

UNDER WATER-64	9.33 598	5.37 582	22.60 607	5.22 616	4.86 611	10.75 605	4.61 595	11.45 605	17.30 619	7.59 599	9.80 595	15.99 610	17.90 617	10.63 521	15.72 593	4.36 607	2.87 605	4.39 617	2.86 613	7.01 616	5.36 617

TorneroNet-64	10.12 599	8.74 593	20.95 578	4.27 602	3.76 602	13.86 611	2.85 562	15.05 619	23.15 627	10.07 612	23.84 622	13.47 606	8.24 598	13.96 609	17.21 603	3.96 604	2.72 603	3.23 605	2.48 605	6.29 610	4.27 613

DStereoSA	10.13 600	4.62 578	12.76 401	4.78 613	13.35 617	9.97 603	22.80 624	4.74 573	16.44 616	5.11 583	15.31 614	4.61 555	13.82 606	8.00 449	27.60 627	6.51 620	8.86 623	1.43 579	8.28 624	3.16 585	10.38 623

UNDER WATER	10.47 601	3.95 575	22.62 608	5.07 615	4.51 609	7.78 599	3.77 588	12.56 613	21.72 626	7.84 602	10.78 597	23.96 622	31.66 626	10.78 528	16.19 597	4.44 610	2.93 606	4.24 613	2.86 613	6.33 612	5.47 618

JetRed	10.48 602	27.10 628	35.70 621	4.27 602	4.09 606	15.55 616	12.83 614	12.16 610	5.50 586	5.83 589	5.56 571	10.14 597	7.43 590	8.88 463	26.39 625	3.32 593	3.81 615	3.51 608	2.96 615	7.85 619	6.69 622

notaker	10.50 603	8.60 592	20.23 545	4.54 610	3.95 603	6.27 589	3.44 578	8.07 598	4.75 581	8.73 605	46.45 634	13.86 609	27.86 625	13.49 603	13.61 588	4.56 612	3.18 612	3.52 609	2.68 609	8.13 621	4.05 611

WQFJA1++	10.56 604	0.40 10	3.21 264	0.89 178	0.82 295	1.43 57	0.41 52	2.15 100	0.87 40	96.02 647	0.71 36	0.46 35	0.55 42	1.29 130	0.50 40	0.27 137	0.17 52	0.21 20	0.18 59	100.47 644	0.22 81

xyz-stereo	10.85 605	0.45 34	79.01 643	0.62 17	0.45 92	83.70 643	0.77 245	2.59 171	1.34 105	2.19 394	32.02 632	2.76 429	1.62 369	5.75 398	2.39 472	0.25 98	0.17 52	0.33 328	0.21 124	0.25 80	0.19 8

DStereoFS	11.11 606	13.81 620	11.82 392	5.73 617	11.05 614	20.81 619	11.36 610	8.68 601	16.52 617	14.90 621	15.81 618	11.63 601	13.85 609	9.05 470	15.60 592	7.57 621	8.88 624	2.41 589	5.29 618	2.16 578	15.30 628

MANE	11.39 607	1.38 503	23.16 610	4.82 614	2.79 584	22.02 621	14.51 616	25.81 625	26.28 628	10.93 617	13.17 609	19.90 616	18.03 618	15.69 613	20.41 615	0.96 556	0.74 561	1.42 578	3.24 616	0.74 511	1.71 571

SGM-ForestM	11.55 608	1.16 464	21.62 597	2.14 565	0.81 286	22.25 622	19.08 621	16.50 623	11.34 602	15.94 624	14.44 613	27.12 627	22.61 624	24.76 624	28.39 630	0.50 484	0.48 512	0.47 462	0.44 480	0.55 442	0.53 441

WAO-8	11.95 609	13.02 614	20.56 562	3.50 591	3.08 590	15.11 614	2.80 560	12.91 614	19.11 624	7.69 600	13.12 606	11.62 599	7.01 587	84.40 645	7.91 561	3.42 594	1.92 593	3.54 610	1.93 596	3.68 591	2.69 591

Venus	11.95 609	13.02 614	20.56 562	3.50 591	3.08 590	15.11 614	2.80 560	12.91 614	19.11 624	7.69 600	13.12 606	11.62 599	7.01 587	84.40 645	7.91 561	3.42 594	1.92 593	3.54 610	1.93 596	3.68 591	2.69 591

TCMNet-wrong-test	12.32 611	14.13 622	19.38 514	22.38 626	19.85 621	15.99 617	12.34 613	22.95 624	4.56 576	6.24 594	6.27 574	18.40 613	15.71 611	10.10 506	10.72 573	9.06 622	4.78 617	5.35 619	3.95 617	12.28 625	11.97 625

EDNetEfficientorigin	12.35 612	2.51 556	179.47 649	1.19 375	0.96 346	2.91 185	1.81 519	3.00 225	5.35 585	8.91 606	4.79 564	4.18 534	4.64 556	9.98 499	11.30 577	0.37 362	0.38 451	0.60 524	0.85 555	1.32 566	2.43 587

LSM	12.71 613	3.52 573	20.79 570	55.63 640	84.76 639	3.63 323	6.30 599	3.73 338	4.93 582	5.55 587	13.92 610	3.53 501	3.25 522	9.72 487	4.12 521	0.64 520	0.85 566	0.71 544	0.81 554	1.03 540	26.84 631

U	12.82 614	0.38 5	1.99 166	0.66 45	58.94 637	63.38 642	0.34 26	1.91 75	0.94 57	0.59 29	0.80 53	0.46 35	0.57 49	0.83 19	0.44 17	0.29 204	0.17 52	63.35 642	59.81 641	0.29 153	0.20 31

MSAF-DinoV2	13.69 615	13.09 616	22.03 603	2.41 577	1.44 486	4.03 416	1.38 471	9.07 602	9.20 597	2.23 412	1.98 391	5.08 571	5.06 560	177.66 651	5.46 543	0.45 447	0.34 421	0.40 418	0.62 533	6.09 609	5.80 619

DGTPSM_ROB	15.31 616	8.85 595	28.14 619	9.90 622	18.89 619	12.44 609	33.21 627	13.48 616	17.86 622	9.50 609	22.89 620	13.78 607	19.67 619	21.26 616	23.68 619	5.08 618	8.84 621	5.62 620	11.50 625	6.72 613	14.87 626

DPSMNet_ROB	15.52 617	8.89 596	31.44 620	10.07 623	18.91 620	12.44 609	33.22 628	13.51 617	17.94 623	9.58 610	22.91 621	13.79 608	19.67 619	21.43 617	23.73 620	5.17 619	8.84 621	5.63 621	11.52 628	6.79 614	14.90 627

USTest	15.98 618	15.58 623	22.56 606	18.49 625	16.99 618	26.43 623	36.08 630	27.68 628	12.77 607	10.69 615	10.80 598	18.35 612	15.09 610	18.62 615	23.37 618	4.85 617	5.34 620	7.38 623	7.43 622	9.90 623	11.23 624

KSHMR	16.96 619	5.37 582	21.64 599	4.46 608	4.50 608	8.30 601	3.32 576	15.58 622	76.24 644	6.62 597	61.47 639	56.53 640	5.43 567	35.17 630	11.37 578	4.39 608	2.97 610	3.63 612	2.74 611	5.10 607	4.34 614

LE_ROB	18.58 620	1.21 472	48.38 627	8.60 621	23.00 625	7.32 597	19.74 622	9.94 603	38.69 636	43.53 633	21.91 619	28.40 628	40.92 629	23.18 620	54.71 635	0.34 323	0.33 408	0.32 292	0.36 417	0.42 373	0.40 362

coex-ft	18.59 621	6.62 587	113.53 646	1.17 366	1.31 451	2.33 131	1.93 526	2.81 207	14.00 608	124.82 650	8.45 585	5.90 582	51.74 640	9.99 500	22.69 617	0.57 507	0.62 544	0.50 487	0.49 498	1.08 549	1.28 555

DPSM_ROB	20.78 622	20.03 626	26.57 617	23.62 628	22.46 622	31.10 625	39.97 632	33.52 632	17.41 620	15.25 622	15.80 616	24.06 623	20.71 622	23.30 621	27.62 628	10.78 625	9.41 626	11.69 628	11.50 625	14.49 626	16.36 629

DPSM	20.78 622	20.03 626	26.57 617	23.62 628	22.46 622	31.10 625	39.97 632	33.52 632	17.41 620	15.25 622	15.80 616	24.06 623	20.71 622	23.30 621	27.62 628	10.78 625	9.41 626	11.69 628	11.50 625	14.49 626	16.36 629

ktn	21.74 624	10.34 607	19.68 522	4.53 609	4.00 604	6.53 592	4.51 594	6.79 594	78.82 646	84.69 645	100.86 649	58.49 641	7.57 592	12.11 586	13.35 586	4.58 615	3.24 613	3.49 607	2.62 607	4.65 605	3.84 609

LRCNet_RVC	25.52 625	33.45 629	23.21 612	31.79 630	32.78 626	6.74 593	1.18 436	25.88 626	4.46 574	28.94 625	30.89 625	24.91 625	17.57 616	27.66 625	24.34 622	35.26 638	25.60 639	35.91 638	33.81 637	31.90 637	34.10 640

TorneroNet	25.88 626	11.28 611	21.62 597	4.20 601	4.07 605	55.25 634	3.15 574	15.16 620	76.94 645	58.09 640	82.72 646	86.88 645	41.15 630	13.35 601	18.13 607	4.32 606	2.85 604	3.45 606	2.62 607	8.33 622	4.14 612

DLNR_Zeroshot_test	28.62 627	55.50 641	49.94 630	183.62 646	115.05 645	3.43 269	0.28 10	29.49 630	1.49 161	1.01 153	1.26 161	0.93 170	0.63 69	3.92 363	1.51 360	29.81 636	0.41 474	0.26 132	0.23 179	93.28 641	0.32 255

DLNR-FE	28.68 628	56.10 642	49.61 628	183.75 647	105.98 641	3.44 270	0.28 10	29.58 631	1.49 161	1.01 153	1.26 161	0.93 170	0.63 69	3.81 356	1.51 360	33.14 637	0.41 474	0.26 132	0.23 179	99.94 643	0.32 255

HanzoNet	31.60 629	17.23 624	21.22 587	7.32 619	5.84 613	7.25 596	3.53 582	13.82 618	14.20 610	50.38 636	47.01 635	44.45 630	56.61 641	36.61 631	32.00 631	63.89 642	56.57 643	7.97 624	89.20 645	28.69 628	28.25 633

Hybrid-DGEV	41.74 630	40.15 632	53.21 633	47.72 634	45.04 631	62.46 636	80.71 642	67.23 639	34.70 629	30.38 626	31.64 627	48.32 638	41.44 631	46.71 641	55.65 642	21.63 632	18.85 632	23.50 636	23.21 633	29.18 632	33.09 639

FlowAnything	41.75 631	39.90 630	53.36 635	47.83 639	45.06 632	62.45 635	80.51 640	67.34 643	34.89 633	30.56 630	31.52 626	48.18 634	42.05 636	46.66 640	55.24 637	21.71 634	18.88 634	23.49 635	23.13 630	29.12 630	33.04 634

Selective-RAFT-Error	41.77 632	40.16 633	53.34 634	47.73 635	45.25 636	62.51 637	80.64 641	67.22 638	34.93 634	30.64 631	31.81 628	48.11 633	42.11 637	46.57 635	54.95 636	21.61 629	18.87 633	23.48 631	23.15 632	29.16 631	33.08 638

RAFT-FEzeroshot	41.78 633	40.21 635	53.07 631	47.74 637	45.19 634	62.51 637	80.73 644	67.30 641	34.75 630	30.51 628	31.88 629	48.27 636	41.88 634	46.64 638	55.54 639	21.62 630	18.89 636	23.48 631	23.22 634	29.20 634	33.05 635

RAFT-FE	41.78 633	40.21 635	53.07 631	47.74 637	45.19 634	62.51 637	80.73 644	67.30 641	34.75 630	30.51 628	31.88 629	48.27 636	41.88 634	46.64 638	55.54 639	21.62 630	18.89 636	23.48 631	23.22 634	29.20 634	33.05 635

CasAABBNet	41.80 635	40.20 634	53.41 636	47.73 635	45.18 633	62.51 637	80.71 642	67.26 640	34.80 632	30.49 627	31.88 629	48.24 635	41.81 633	46.63 637	55.64 641	21.60 628	18.88 634	23.48 631	23.22 634	29.19 633	33.05 635

HaxPig	43.25 636	43.65 637	45.00 625	33.85 631	35.61 628	32.69 627	30.52 625	45.09 635	42.97 637	48.77 634	48.17 636	43.00 629	40.26 628	44.58 633	43.61 632	47.18 639	49.30 640	51.54 640	50.25 639	43.73 638	45.29 641

AVERAGE_ROB	44.46 637	45.91 638	46.59 626	40.59 633	38.66 629	32.99 628	30.52 625	46.19 636	43.26 638	49.59 635	48.97 637	44.62 631	39.89 627	45.04 634	43.94 633	48.74 640	50.69 641	50.80 639	49.79 638	45.54 639	46.97 642

MEDIAN_ROB	47.37 638	49.08 639	49.92 629	40.32 632	39.97 630	34.95 629	33.43 629	49.17 637	46.39 640	53.06 637	52.65 638	47.65 632	42.23 638	48.35 642	47.29 634	52.10 641	54.04 642	54.28 641	53.48 640	48.76 640	50.33 643

LSM0	49.58 639	40.04 631	53.62 637	97.15 641	128.68 646	62.75 641	79.89 639	67.63 644	35.11 635	33.02 632	32.61 633	48.43 639	41.60 632	46.60 636	55.43 638	21.63 632	18.99 638	23.62 637	23.13 630	29.47 636	52.26 644

BEATNet-Init1	49.72 640	64.32 643	97.77 645	4.68 611	4.28 607	84.75 644	60.42 635	73.38 645	68.59 643	88.29 646	88.51 648	91.94 646	97.99 646	85.26 647	70.96 646	0.80 544	0.65 548	0.85 559	0.70 543	7.96 620	2.33 583

Anonymous_1	57.11 641	19.68 625	26.15 616	23.10 627	142.31 647	30.84 624	39.75 631	33.86 634	16.98 618	70.53 644	15.42 615	23.46 621	19.75 621	23.04 619	27.23 626	164.73 650	9.02 625	130.38 644	137.40 647	161.27 651	27.24 632

PML	64.32 642	53.22 640	17.88 484	8.10 620	32.94 627	148.46 649	247.79 651	12.18 611	45.42 639	111.41 648	288.92 651	101.47 648	101.31 647	31.67 626	15.55 591	14.03 627	4.83 618	10.98 627	6.18 621	28.82 629	5.17 615

DPSimNet_ROB	102.30 643	119.72 650	143.59 648	109.42 643	94.10 640	127.22 648	127.15 647	26.62 627	102.36 651	149.58 651	83.99 647	139.34 651	137.54 650	64.62 644	82.36 647	105.18 644	66.15 644	120.15 643	69.61 642	99.58 642	77.72 645

ASD4	103.30 644	113.98 649	120.24 647	106.67 642	79.75 638	115.36 645	120.35 646	119.13 649	79.65 650	120.04 649	74.64 642	101.45 647	65.48 642	109.11 648	84.31 648	104.31 643	90.04 647	133.15 645	103.58 646	130.15 647	94.66 648

RSGM-EC	108.14 645	104.44 647	68.66 641	115.42 644	109.31 643	116.48 646	139.19 648	127.02 650	55.95 641	55.27 638	71.01 640	116.54 649	111.76 648	176.57 649	175.06 649	117.34 648	71.64 645	140.65 646	83.55 643	123.96 645	82.91 646

acva	108.14 645	104.44 647	68.66 641	115.42 644	109.31 643	116.48 646	139.19 648	127.02 650	55.95 641	55.27 638	71.01 640	116.54 649	111.76 648	176.57 649	175.06 649	117.34 648	71.64 645	140.65 646	83.55 643	123.96 645	82.91 646

xxxxx1	112.33 647	88.53 644	37.76 622	227.84 649	157.23 648	39.05 631	61.41 636	93.76 646	79.29 647	62.45 641	74.79 643	78.32 642	70.96 643	33.47 627	70.69 643	114.00 645	130.36 648	259.31 649	274.34 649	145.54 648	147.50 649

tt_ll	112.33 647	88.53 644	37.76 622	227.84 649	157.23 648	39.05 631	61.41 636	93.76 646	79.29 647	62.45 641	74.79 643	78.32 642	70.96 643	33.47 627	70.69 643	114.00 645	130.36 648	259.31 649	274.34 649	145.54 648	147.50 649

ff	112.33 647	88.53 644	37.76 622	227.84 649	157.23 648	39.05 631	61.41 636	93.76 646	79.29 647	62.45 641	74.79 643	78.32 642	70.96 643	33.47 627	70.69 643	114.00 645	130.36 648	259.31 649	274.34 649	145.54 648	147.50 649

test_example2	212.63 650	219.92 651	221.87 650	213.67 648	221.17 651	199.47 650	200.74 650	185.30 652	141.66 652	209.52 652	213.45 650	210.82 652	205.48 651	221.27 652	216.64 651	236.83 651	242.07 652	213.93 648	217.01 648	235.69 652	226.10 652

ccccc	590.94 651	629.75 652	645.59 651	567.84 652	570.84 652	582.44 651	641.68 652	613.82 653	494.59 653	614.58 653	651.20 652	555.57 653	637.59 652	666.94 653	652.42 652	781.57 653	507.24 653	391.36 653	342.44 653	689.82 653	581.48 653

GS-Stereo							0.83 288	3.32 272	1.37 111	0.75 76	0.89 74	0.76 118	0.80 137	0.92 37	0.53 51	0.26 114	0.18 85	0.26 132	0.20 106	0.28 134	0.21 61

FADE		13.79 619		10.71 624	13.34 616			28.60 629	8.36 596	5.15 585		11.85 603		44.37 632		474.90 652	161.58 651	347.36 652	322.13 652	7.29 618	6.23 620

Low-res two-view benchmark