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

MLG-Stereo_test1	0.80 124	0.39 18	1.02 26	0.65 62	1.20 521	3.14 309	0.29 25	1.59 72	3.05 635	0.50 15	0.24 1	0.67 146	0.43 30	1.33 218	0.40 18	0.21 63	0.18 141	0.23 73	0.15 11	0.19 10	0.20 54

PSi22a	0.44 1	0.33 4	0.82 1	0.78 179	0.27 8	0.56 6	0.24 8	1.33 38	0.40 1	0.45 4	0.25 2	0.66 141	0.50 61	0.83 52	0.33 1	0.20 51	0.16 51	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.19 19

PipStereo	0.46 3	0.31 1	0.89 8	0.82 204	0.27 8	0.58 7	0.27 19	1.58 69	0.42 3	0.43 3	0.27 3	0.68 148	0.50 61	0.82 49	0.35 3	0.18 26	0.17 89	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.17 1

PSi22b	0.47 6	0.31 1	0.89 8	0.82 204	0.28 10	0.58 7	0.32 33	1.61 74	0.41 2	0.42 1	0.27 3	0.69 155	0.48 50	0.84 59	0.36 5	0.18 26	0.17 89	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.18 7

Foundation-i32	0.47 6	0.34 6	1.00 24	0.73 135	0.24 1	0.66 12	0.28 21	1.31 34	0.44 4	0.53 29	0.27 3	0.81 207	0.46 42	0.73 23	0.41 28	0.22 90	0.15 25	0.19 10	0.16 32	0.19 10	0.17 1

MLG-Stereo	0.77 106	0.39 18	1.04 29	0.64 49	0.41 106	3.01 287	0.31 27	1.89 119	2.92 620	0.47 6	0.29 6	0.66 141	0.47 45	1.35 222	0.39 15	0.20 51	0.18 141	0.24 116	0.16 32	0.19 10	0.20 54

MLG-Stereo_test2	0.76 96	0.40 22	1.07 44	0.64 49	0.82 372	3.49 387	0.23 5	1.69 93	2.14 468	0.62 87	0.32 7	0.67 146	0.33 8	1.14 150	0.37 9	0.23 108	0.19 191	0.23 73	0.16 32	0.19 10	0.20 54

StereoAnything_RVC	0.94 193	2.66 673	2.20 281	0.76 167	0.34 32	1.18 47	0.39 65	2.31 195	0.69 21	0.51 20	0.34 8	0.32 2	0.89 237	1.57 274	0.35 3	0.32 385	0.16 51	0.23 73	0.15 11	3.31 699	0.18 7

BridgeDepth	0.54 21	0.42 45	1.05 34	0.58 11	0.25 5	1.30 68	0.36 53	1.53 63	0.86 77	0.56 42	0.37 9	0.57 95	0.65 122	0.87 63	0.40 18	0.20 51	0.15 25	0.19 10	0.16 32	0.22 78	0.17 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FoundationStereo	0.50 12	0.39 18	1.11 79	0.79 184	0.42 115	0.70 15	0.36 53	0.76 6	0.80 52	0.62 87	0.38 10	0.73 181	0.77 176	0.69 5	0.36 5	0.26 189	0.17 89	0.23 73	0.16 32	0.18 1	0.20 54

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.72 73	0.71 392	1.42 184	0.66 72	0.45 141	2.46 211	0.41 80	1.28 32	0.96 115	0.75 141	0.39 11	0.52 61	0.48 50	1.35 222	0.70 199	0.31 362	0.22 316	0.34 446	0.24 291	0.43 484	0.33 363

LACA1	0.60 31	0.43 56	0.92 15	0.53 3	0.32 21	3.20 319	0.33 36	1.48 55	0.48 5	0.57 51	0.39 11	0.41 25	0.59 97	0.83 52	0.37 9	0.23 108	0.19 191	0.23 73	0.18 99	0.21 56	0.19 19

LG-Stereo_L1	0.61 35	0.47 105	1.10 71	0.73 135	0.49 183	1.72 122	0.33 36	1.95 131	0.65 15	0.56 42	0.40 13	0.40 18	0.43 30	1.40 234	0.42 34	0.23 108	0.19 191	0.23 73	0.18 99	0.21 56	0.19 19

derf	0.49 9	0.40 22	0.90 14	0.70 101	0.35 37	1.17 45	0.24 8	1.17 27	0.92 98	0.53 29	0.41 14	0.51 55	0.29 2	0.77 33	0.37 9	0.18 26	0.18 141	0.19 10	0.17 52	0.18 1	0.21 99

qqai	0.49 9	0.41 33	0.92 15	0.69 95	0.33 25	0.99 29	0.25 10	1.33 38	0.89 83	0.51 20	0.41 14	0.55 80	0.29 2	0.78 35	0.38 14	0.19 37	0.17 89	0.19 10	0.17 52	0.18 1	0.21 99

LACA3	0.55 22	0.48 115	0.89 8	0.52 2	0.43 121	2.28 190	0.53 141	1.02 19	0.53 7	0.53 29	0.41 14	0.47 43	0.45 37	0.90 76	0.36 5	0.23 108	0.18 141	0.20 21	0.15 11	0.21 56	0.20 54

LGCAT	0.64 47	0.42 45	0.89 8	0.71 111	0.36 42	1.91 141	0.25 10	1.18 30	0.66 16	0.53 29	0.42 17	1.24 311	0.55 79	1.60 282	0.45 58	0.35 443	0.35 533	0.18 2	0.23 259	0.19 10	0.31 327

MonSter++	0.52 16	0.42 45	0.89 8	0.61 22	0.36 42	1.64 117	0.25 10	0.96 14	0.91 90	0.62 87	0.42 17	0.56 86	0.53 71	0.71 10	0.45 58	0.17 11	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 54

LG-Stereo_L2	0.63 45	0.46 81	1.15 101	0.70 101	0.43 121	2.32 194	0.28 21	1.86 115	0.68 18	0.56 42	0.42 17	0.37 10	0.45 37	1.36 225	0.40 18	0.23 108	0.18 141	0.22 57	0.18 99	0.21 56	0.20 54

VeloStereo	0.49 9	0.42 45	0.83 2	0.60 19	0.37 63	1.31 70	0.21 2	0.72 4	0.56 8	0.48 8	0.43 20	0.56 86	0.50 61	0.70 6	0.42 34	0.28 261	0.29 474	0.28 275	0.24 291	0.30 259	0.30 314

flow	0.52 16	0.42 45	0.83 2	0.60 19	0.37 63	1.31 70	0.21 2	0.72 4	0.56 8	0.48 8	0.43 20	0.56 86	0.50 61	1.22 182	0.42 34	0.28 261	0.29 474	0.28 275	0.24 291	0.30 259	0.30 314

mm2	0.45 2	0.42 45	0.88 4	0.61 22	0.36 42	0.66 12	0.25 10	0.95 13	0.90 84	0.52 23	0.43 20	0.56 86	0.32 5	0.71 10	0.41 28	0.16 6	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 54

mm1	0.47 6	0.42 45	0.88 4	0.61 22	0.36 42	0.66 12	0.25 10	1.32 35	0.90 84	0.52 23	0.43 20	0.56 86	0.32 5	0.71 10	0.41 28	0.16 6	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 54

LiteMatch	0.67 55	0.84 480	0.89 8	0.80 187	0.39 89	1.60 109	0.68 240	0.96 14	0.91 90	0.62 87	0.43 20	0.56 86	1.40 403	0.71 10	1.10 348	0.28 261	0.16 51	0.29 304	0.22 233	0.29 232	0.37 416

GeoVLM	0.52 16	0.42 45	0.88 4	0.62 31	0.36 42	1.62 114	0.25 10	0.96 14	0.90 84	0.61 78	0.43 20	0.57 95	0.53 71	0.71 10	0.45 58	0.16 6	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.19 19

HiDET	0.61 35	0.41 33	0.88 4	0.64 49	0.39 89	2.67 237	0.25 10	1.59 72	0.91 90	0.59 66	0.44 26	0.52 61	0.50 61	0.76 28	0.54 118	0.17 11	0.15 25	0.18 2	0.15 11	0.19 10	0.21 99

IGEV-Stereo+	0.94 193	0.47 105	1.19 111	0.86 253	2.02 680	1.40 80	0.39 65	1.17 27	0.88 81	0.61 78	0.44 26	0.47 43	0.79 191	2.14 370	0.42 34	0.27 217	0.19 191	0.22 57	0.17 52	2.26 692	2.41 697

LiteMatch*	0.67 55	0.46 81	3.75 391	0.65 62	0.36 42	1.48 93	0.26 17	1.11 22	0.96 115	0.58 57	0.45 28	0.55 80	0.46 42	0.70 6	0.37 9	0.21 63	0.16 51	0.21 39	0.17 52	0.21 56	0.20 54

PointNet	0.56 25	0.41 33	0.92 15	0.63 39	0.33 25	1.85 134	0.31 27	1.34 40	0.88 81	0.71 124	0.46 29	0.57 95	0.32 5	0.80 40	0.45 58	0.18 26	0.16 51	0.23 73	0.18 99	0.20 33	0.20 54

dual_stereo	0.68 60	0.40 22	1.05 34	0.64 49	0.37 63	0.84 21	0.34 45	3.40 383	1.03 131	0.50 15	0.46 29	0.58 99	0.40 21	1.85 340	0.49 87	0.23 108	0.17 89	0.21 39	0.16 32	0.20 33	0.19 19

LACA2	0.62 38	0.53 163	1.20 119	0.54 5	0.26 7	3.15 310	0.47 117	1.56 66	0.57 12	0.52 23	0.47 31	0.47 43	0.45 37	0.71 10	0.37 9	0.23 108	0.17 89	0.21 39	0.15 11	0.23 89	0.17 1

CAR	0.60 31	0.41 33	1.04 29	0.72 126	0.61 265	2.02 152	0.33 36	1.13 24	0.94 111	0.61 78	0.49 32	0.54 71	0.35 11	1.14 150	0.45 58	0.21 63	0.17 89	0.21 39	0.17 52	0.22 78	0.21 99

MSE-Stereo	0.59 28	0.40 22	1.04 29	0.72 126	0.61 265	2.02 152	0.33 36	1.13 24	0.94 111	0.60 75	0.49 32	0.54 71	0.35 11	1.06 124	0.42 34	0.21 63	0.17 89	0.21 39	0.17 52	0.22 78	0.21 99

DF_test	0.52 16	0.43 56	1.13 91	0.84 229	0.50 188	0.60 9	0.36 53	0.82 8	0.72 26	0.48 8	0.50 34	0.60 107	0.47 45	0.88 69	0.33 1	0.30 335	0.18 141	0.21 39	0.21 193	0.53 543	0.35 394

GREATEN-IGEV_RVC	0.65 52	0.54 181	1.32 159	0.58 11	0.41 106	2.06 164	0.42 89	1.52 61	0.81 60	0.70 118	0.50 34	0.57 95	0.39 19	1.11 135	0.61 148	0.24 136	0.17 89	0.29 304	0.22 233	0.33 339	0.21 99

over-9	0.64 47	0.59 249	1.20 119	0.65 62	0.24 1	2.26 188	0.36 53	1.76 100	0.73 33	0.53 29	0.50 34	0.53 66	0.68 138	1.06 124	0.40 18	0.33 405	0.17 89	0.20 21	0.15 11	0.25 129	0.18 7

WAFT-Stereo (ZS)	0.51 14	0.36 8	1.12 82	0.51 1	0.33 25	1.16 44	0.37 62	0.83 10	0.56 8	0.61 78	0.50 34	0.23 1	0.38 18	0.83 52	0.43 43	0.21 63	0.28 462	0.39 519	0.43 585	0.32 317	0.31 327

DispViT+	0.72 73	0.38 12	1.20 119	0.54 5	2.17 686	0.92 24	0.33 36	2.05 145	1.43 212	0.62 87	0.50 34	0.45 38	0.51 67	1.52 265	0.56 127	0.24 136	0.18 141	0.19 10	0.14 2	0.19 10	0.21 99

CSFM-Stereo	0.60 31	0.39 18	0.95 18	0.60 19	0.32 21	2.66 236	0.31 27	1.44 51	0.77 39	0.72 129	0.51 39	0.55 80	0.51 67	0.75 24	0.46 69	0.17 11	0.17 89	0.18 2	0.15 11	0.20 33	0.18 7

MLG-Stereo_test3	0.60 31	0.37 10	1.12 82	0.59 15	0.57 244	2.19 182	0.31 27	1.68 90	0.56 8	0.49 14	0.51 39	0.56 86	0.33 8	0.96 96	0.54 118	0.21 63	0.17 89	0.23 73	0.16 32	0.20 33	0.21 99

BridgeDepth_RVC	0.53 20	0.41 33	1.03 28	0.55 7	0.37 63	0.99 29	0.23 5	1.38 44	0.67 17	0.56 42	0.52 41	0.50 52	0.82 205	0.83 52	0.47 74	0.29 292	0.16 51	0.23 73	0.18 99	0.19 10	0.18 7
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
SGD-Stereo	0.65 52	0.41 33	1.06 41	0.85 244	0.31 17	2.44 208	0.46 111	1.09 21	0.69 21	0.84 196	0.52 41	0.55 80	0.53 71	1.49 259	0.46 69	0.31 362	0.14 11	0.25 157	0.18 99	0.23 89	0.20 54

over v1	0.59 28	0.57 222	1.14 98	0.68 87	0.24 1	0.90 22	0.34 45	2.03 143	0.83 68	0.52 23	0.53 43	0.52 61	0.77 176	1.00 110	0.45 58	0.25 164	0.17 89	0.19 10	0.15 11	0.25 129	0.18 7

over-8	0.61 35	0.56 209	1.20 119	0.66 72	0.24 1	1.85 134	0.36 53	1.68 90	0.72 26	0.52 23	0.53 43	0.53 66	0.67 137	1.02 115	0.40 18	0.33 405	0.17 89	0.20 21	0.15 11	0.26 164	0.18 7

over-6	0.70 66	0.55 193	1.26 140	0.67 83	0.25 5	2.15 176	0.44 100	2.25 181	0.81 60	0.50 15	0.54 45	0.50 52	0.68 138	1.68 307	0.40 18	0.34 421	0.17 89	0.21 39	0.16 32	0.28 210	0.18 7

MGA	0.59 28	0.40 22	1.04 29	0.72 126	0.80 356	1.74 127	0.41 80	0.98 17	0.99 124	0.60 75	0.54 45	0.54 71	0.29 2	1.06 124	0.42 34	0.20 51	0.17 89	0.21 39	0.17 52	0.21 56	0.21 99

Pro-Stereo	0.68 60	0.33 4	0.97 20	0.68 87	0.43 121	3.11 304	0.35 51	0.70 3	0.96 115	0.54 38	0.54 45	0.62 119	0.27 1	2.06 359	0.68 182	0.24 136	0.16 51	0.30 336	0.25 314	0.20 33	0.19 19

PStereo	1.08 246	1.10 555	1.37 174	0.73 135	0.52 204	1.69 120	0.97 476	1.91 124	1.14 146	1.23 276	0.55 48	0.63 126	1.81 527	1.44 246	1.19 376	0.88 662	0.90 680	0.53 612	0.49 609	1.06 654	1.54 677

aanet-new-12k	0.80 124	0.44 63	1.68 218	0.81 191	0.31 17	3.00 284	0.97 476	2.65 269	0.78 44	0.69 115	0.55 48	0.58 99	0.77 176	0.99 107	0.54 118	0.21 63	0.14 11	0.24 116	0.19 144	0.26 164	0.22 136

LG-G_1	0.70 66	0.40 22	1.12 82	0.71 111	0.30 13	2.80 247	0.40 73	2.21 171	0.78 44	0.59 66	0.55 48	0.51 55	0.58 92	1.24 189	0.49 87	0.24 136	0.18 141	0.23 73	0.15 11	0.21 56	0.21 99

LG-G	0.70 66	0.40 22	1.12 82	0.71 111	0.30 13	2.80 247	0.40 73	2.21 171	0.78 44	0.59 66	0.55 48	0.51 55	0.58 92	1.24 189	0.49 87	0.24 136	0.18 141	0.23 73	0.15 11	0.21 56	0.21 99

BStereo	0.88 163	0.73 409	4.10 397	0.80 187	0.51 191	1.13 37	0.72 266	2.57 251	1.00 126	0.85 199	0.57 52	0.72 174	0.48 50	1.01 112	0.90 286	0.26 189	0.22 316	0.24 116	0.29 427	0.25 129	0.25 193

Anonymus123	1.07 242	0.73 409	4.10 397	0.80 187	0.51 191	4.91 691	0.72 266	2.50 232	1.00 126	0.85 199	0.57 52	0.72 174	0.48 50	1.01 112	0.90 286	0.26 189	0.22 316	0.24 116	0.29 427	0.25 129	0.25 193

LCMNet	0.63 45	0.40 22	0.95 18	0.58 11	0.39 89	3.11 304	0.27 19	1.58 69	0.84 72	0.56 42	0.58 54	0.52 61	0.53 71	0.77 33	0.51 105	0.17 11	0.16 51	0.19 10	0.15 11	0.20 33	0.21 99

DEFOM-Stereo	0.70 66	0.46 81	1.13 91	0.72 126	0.48 173	3.40 362	0.44 100	0.90 11	0.77 39	0.86 204	0.58 54	0.45 38	0.43 30	1.76 320	0.43 43	0.24 136	0.18 141	0.22 57	0.16 32	0.21 56	0.20 54

GELT-Stereo	0.91 184	0.54 181	1.21 124	0.59 15	1.81 662	3.45 376	0.49 124	2.77 287	1.17 149	0.93 219	0.59 56	0.81 207	0.66 129	1.13 145	0.75 222	0.17 11	0.16 51	0.23 73	0.21 193	0.27 187	0.22 136

Replicate-Monster	0.79 122	1.36 607	2.08 271	0.70 101	0.52 204	2.05 161	0.34 45	1.92 126	0.82 64	1.03 244	0.60 57	0.48 49	0.52 69	1.28 203	0.39 15	0.19 37	0.14 11	0.19 10	0.16 32	0.22 78	0.78 623

LGtest1	0.55 22	0.41 33	1.14 98	0.70 101	0.40 99	0.99 29	0.26 17	1.32 35	0.93 106	0.53 29	0.60 57	0.44 34	0.49 57	1.02 115	0.45 58	0.27 217	0.19 191	0.23 73	0.16 32	0.21 56	0.23 158

Zero-FE251	0.80 124	0.75 431	1.71 220	0.88 265	0.70 319	2.59 228	0.45 106	1.38 44	0.83 68	1.79 372	0.61 59	0.73 181	0.81 201	0.82 49	0.61 148	0.29 292	0.23 347	0.27 239	0.19 144	0.20 33	0.20 54

Anonymus	0.62 38	0.53 163	0.97 20	0.74 143	0.41 106	1.55 103	0.31 27	1.19 31	0.93 106	0.74 137	0.62 60	0.65 135	0.56 85	0.97 99	0.86 266	0.21 63	0.18 141	0.28 275	0.23 259	0.24 102	0.26 227

FSD	0.75 87	0.64 318	1.23 128	0.76 167	0.60 260	0.77 17	0.67 229	1.57 68	0.68 18	0.72 129	0.62 60	1.02 267	0.72 149	0.81 45	0.73 212	0.59 617	0.54 634	0.57 627	0.54 629	0.57 561	0.55 557

DDF-Stereo	0.90 178	0.53 163	1.16 103	0.88 265	1.31 546	1.59 107	0.86 387	2.26 184	0.79 48	0.48 8	0.63 62	0.54 71	0.73 154	2.97 432	1.03 332	0.39 495	0.17 89	0.24 116	0.18 99	1.06 654	0.29 283

monster-pro	0.62 38	0.43 56	1.07 44	0.66 72	0.82 372	1.14 43	0.39 65	2.57 251	0.92 98	0.58 57	0.64 63	0.36 5	0.36 14	0.91 81	0.43 43	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 52	0.21 56	0.19 19

MonStereo	0.62 38	0.43 56	1.07 44	0.66 72	0.82 372	1.13 37	0.39 65	2.57 251	0.92 98	0.58 57	0.64 63	0.36 5	0.36 14	0.90 76	0.43 43	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 52	0.21 56	0.19 19

Monster-pub-eth3d	0.62 38	0.43 56	1.07 44	0.66 72	0.82 372	1.13 37	0.39 65	2.57 251	0.92 98	0.58 57	0.64 63	0.36 5	0.36 14	0.88 69	0.43 43	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 52	0.21 56	0.19 19

zero-FE	0.95 201	0.52 145	2.63 329	0.86 253	1.27 538	1.41 81	0.86 387	2.27 186	0.73 33	0.50 15	0.64 63	0.54 71	0.78 186	2.70 420	1.02 329	0.35 443	0.17 89	0.24 116	0.18 99	1.03 651	0.29 283

MonSter	0.62 38	0.43 56	1.07 44	0.66 72	0.82 372	1.13 37	0.39 65	2.57 251	0.92 98	0.58 57	0.64 63	0.36 5	0.35 11	0.95 92	0.43 43	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 52	0.21 56	0.19 19

PhaseNet	0.64 47	0.53 163	1.06 41	0.93 320	0.48 173	0.76 16	0.36 53	1.32 35	0.91 90	0.83 192	0.65 68	0.78 195	0.52 69	1.15 157	1.04 335	0.24 136	0.19 191	0.30 336	0.28 397	0.25 129	0.31 327

DNSM	1.74 374	2.04 655	1.19 111	0.92 303	0.53 215	2.93 273	0.80 343	2.22 175	1.31 179	0.70 118	0.66 69	0.70 159	0.87 223	3.23 436	2.53 599	0.34 421	2.87 717	0.23 73	0.17 52	5.37 722	5.08 728

DepthFocus	0.50 12	0.41 33	1.02 26	0.57 9	0.38 82	0.77 17	0.44 100	0.82 8	0.61 14	0.46 5	0.66 69	0.75 190	0.48 50	0.83 52	0.36 5	0.26 189	0.19 191	0.27 239	0.25 314	0.25 129	0.21 99

aanet-new-90k	0.85 150	0.57 222	1.82 233	0.75 148	0.92 419	3.26 335	0.72 266	2.51 235	0.86 77	0.47 6	0.67 71	0.49 51	0.76 171	1.56 270	0.45 58	0.19 37	0.16 51	0.25 157	0.17 52	0.24 102	0.20 54

EGLCR-Stereo	1.06 238	0.51 137	1.56 207	1.02 385	0.39 89	4.27 595	0.42 89	4.08 547	1.48 242	0.90 213	0.68 72	1.09 276	0.66 129	1.81 328	0.62 153	0.27 217	0.19 191	0.29 304	0.23 259	0.37 410	0.25 193

Wavelet-MonSter	0.57 26	0.47 105	1.13 91	0.66 72	0.78 349	1.60 109	0.30 26	1.17 27	0.68 18	0.58 57	0.69 73	0.39 16	0.48 50	0.99 107	0.46 69	0.15 1	0.16 51	0.20 21	0.16 32	0.20 33	0.19 19

aanet-new-10k	0.82 142	0.58 239	1.16 103	0.78 179	0.37 63	3.52 396	1.04 507	2.34 199	0.76 37	0.89 211	0.70 74	0.64 129	0.88 231	0.94 91	0.59 140	0.22 90	0.16 51	0.25 157	0.18 99	0.26 164	0.20 54

WQFJA1++	10.56 718	0.40 22	3.21 362	0.89 274	0.82 372	1.43 84	0.41 80	2.15 161	0.87 79	96.02 775	0.71 75	0.46 40	0.55 79	1.29 208	0.50 94	0.27 217	0.17 89	0.21 39	0.18 99	100.47 773	0.22 136

IGEV	0.70 66	0.36 8	1.07 44	0.71 111	1.31 546	2.82 251	0.41 80	1.76 100	0.98 121	0.73 132	0.71 75	0.35 4	0.42 27	0.90 76	0.42 34	0.18 26	0.18 141	0.22 57	0.18 99	0.18 1	0.20 54

IGEV-RUCA	0.90 178	0.53 163	1.05 34	0.81 191	0.74 334	3.89 477	0.80 343	1.92 126	1.41 204	0.96 231	0.71 75	0.70 159	0.73 154	1.30 214	0.68 182	0.29 292	0.20 245	0.25 157	0.19 144	0.43 484	0.34 380

rvit_0105_6	1.00 224	0.93 510	2.21 283	0.92 303	0.55 227	1.52 101	0.79 332	2.41 207	2.96 624	0.76 156	0.72 78	1.02 267	0.75 163	1.42 242	0.81 247	0.40 503	0.43 592	0.34 446	0.31 466	0.43 484	0.34 380

testmc14	0.69 63	0.35 7	1.15 101	0.75 148	0.33 25	3.17 312	0.41 80	1.63 82	0.96 115	0.55 39	0.73 79	0.88 229	0.57 87	0.76 28	0.48 78	0.21 63	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.21 56	0.19 19

Foundation-i1a	0.78 116	0.38 12	1.07 44	0.71 111	0.33 25	0.91 23	0.63 207	2.42 211	1.93 418	0.93 219	0.73 79	0.95 255	1.22 359	1.66 300	0.57 133	0.24 136	0.17 89	0.20 21	0.17 52	0.19 10	0.22 136

2.75w_new	0.75 87	0.45 69	1.10 71	0.65 62	0.62 274	2.45 210	0.56 156	2.75 284	0.74 35	0.78 165	0.73 79	0.38 14	0.92 247	1.04 122	0.66 173	0.17 11	0.14 11	0.22 57	0.17 52	0.18 1	0.19 19

rvit_stereo_0081	0.80 124	0.63 305	1.19 111	0.91 295	0.64 281	1.27 59	0.61 187	2.05 145	1.71 370	0.82 180	0.73 79	0.85 218	0.75 163	1.30 214	0.80 242	0.31 362	0.26 435	0.27 239	0.25 314	0.38 415	0.27 247

rvit_stereo_0082	0.80 124	0.63 305	1.19 111	0.91 295	0.64 281	1.27 59	0.61 187	2.05 145	1.71 370	0.82 180	0.73 79	0.85 218	0.75 163	1.30 214	0.80 242	0.31 362	0.26 435	0.27 239	0.25 314	0.38 415	0.27 247

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.78 116	0.45 69	1.12 82	0.71 111	1.00 457	2.05 161	0.87 408	2.25 181	1.18 151	0.56 42	0.74 84	0.44 34	1.03 284	0.81 45	0.41 28	0.21 63	0.19 191	0.23 73	0.18 99	0.27 187	0.91 640

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.91 184	1.57 628	2.54 316	0.69 95	1.41 581	2.08 166	0.83 366	2.11 155	1.38 194	0.65 103	0.75 85	0.66 141	0.64 114	0.72 17	0.40 18	0.23 108	0.19 191	0.24 116	0.18 99	0.33 339	0.54 551

MaDis-Stereo	0.82 142	0.66 345	1.53 201	0.65 62	1.87 668	1.24 54	0.36 53	2.13 157	1.27 172	0.67 109	0.75 85	0.88 229	0.70 143	1.15 157	1.07 341	0.29 292	0.23 347	0.26 203	0.20 170	0.31 282	0.22 136

FlowAnything_test	0.75 87	0.60 268	1.18 108	0.82 204	0.58 254	2.29 192	0.66 225	1.38 44	0.80 52	1.03 244	0.76 87	0.63 126	0.49 57	0.84 59	0.91 295	0.31 362	0.27 447	0.40 526	0.48 604	0.31 282	0.30 314

GIP-stereo	0.88 163	0.50 129	1.34 164	1.32 542	0.94 428	2.90 262	0.42 89	3.41 384	1.06 139	0.63 95	0.76 87	0.90 237	0.76 171	0.91 81	0.52 108	0.27 217	0.18 141	0.25 157	0.16 32	0.25 129	0.19 19

test_xeample3	2.12 449	0.63 305	21.55 715	0.91 295	0.47 164	1.85 134	0.94 458	7.96 710	1.23 161	0.75 141	0.76 87	0.64 129	0.70 143	1.77 321	0.83 253	0.30 335	0.21 284	0.27 239	0.21 193	0.27 187	0.24 177

aanet-new-60k	0.77 106	0.64 318	1.98 251	0.73 135	0.49 183	2.10 171	0.87 408	2.24 179	0.85 75	0.56 42	0.77 90	0.61 112	0.66 129	1.20 178	0.48 78	0.18 26	0.15 25	0.25 157	0.17 52	0.23 89	0.22 136

IGEVStereo-DCA	0.86 154	0.65 332	2.05 259	0.90 284	0.46 154	1.57 104	0.86 387	1.62 77	1.24 163	0.65 103	0.77 90	0.74 187	0.72 149	2.59 412	0.86 266	0.28 261	0.21 284	0.28 275	0.21 193	0.29 232	0.27 247

rrr	2.27 476	0.65 332	23.82 734	0.90 284	0.46 154	1.57 104	0.96 471	7.98 711	1.19 155	0.65 103	0.77 90	0.74 187	0.72 149	2.59 412	0.86 266	0.28 261	0.21 284	0.28 275	0.21 193	0.29 232	0.25 193

3.25w_new	0.69 63	0.46 81	1.10 71	0.61 22	0.61 265	2.23 185	0.51 131	2.45 221	0.90 84	0.63 95	0.78 93	0.47 43	0.71 146	0.78 35	0.50 94	0.17 11	0.14 11	0.20 21	0.17 52	0.20 33	0.20 54

3.25w	0.69 63	0.46 81	1.10 71	0.61 22	0.61 265	2.23 185	0.51 131	2.45 221	0.90 84	0.63 95	0.78 93	0.47 43	0.71 146	0.79 37	0.50 94	0.17 11	0.14 11	0.20 21	0.17 52	0.20 33	0.20 54

AEACV	0.79 122	0.54 181	1.35 169	0.97 343	0.63 278	1.13 37	0.92 450	2.02 142	0.91 90	0.76 156	0.79 95	0.80 202	1.61 470	1.28 203	0.61 148	0.22 90	0.18 141	0.26 203	0.23 259	0.27 187	0.23 158

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.97 208	1.76 641	2.51 314	0.69 95	1.40 573	2.95 280	0.99 487	2.18 164	1.04 134	0.68 111	0.80 96	0.69 155	0.64 114	0.87 63	0.40 18	0.23 108	0.19 191	0.25 157	0.21 193	0.30 259	0.64 590

asda	0.77 106	0.46 81	1.10 71	0.64 49	0.82 372	3.33 350	0.49 124	2.40 206	0.81 60	0.63 95	0.80 96	0.44 34	0.85 216	0.88 69	0.60 144	0.17 11	0.13 1	0.24 116	0.17 52	0.20 33	0.20 54

3.75w	0.75 87	0.47 105	1.09 65	0.63 39	1.10 489	2.61 231	0.53 141	2.46 224	0.97 120	0.62 87	0.80 96	0.40 18	0.66 129	1.11 135	0.48 78	0.19 37	0.13 1	0.23 73	0.18 99	0.20 33	0.21 99

rvit_stereo_0081_aga	0.81 137	0.75 431	1.84 234	0.72 126	0.73 329	1.21 49	0.63 207	1.92 126	1.39 196	0.87 207	0.80 96	0.79 200	0.69 140	1.27 201	0.69 193	0.35 443	0.29 474	0.26 203	0.25 314	0.40 431	0.27 247

U	12.82 733	0.38 12	1.99 252	0.66 72	58.94 762	63.38 764	0.34 45	1.91 124	0.94 111	0.59 66	0.80 96	0.46 40	0.57 87	0.83 52	0.44 51	0.29 292	0.17 89	63.35 770	59.81 769	0.29 232	0.20 54

Foundation-i1b	0.74 82	0.38 12	1.05 34	0.69 95	0.43 121	0.94 25	0.66 225	2.52 236	1.67 354	0.83 192	0.81 101	1.03 269	1.08 317	1.13 145	0.48 78	0.23 108	0.16 51	0.21 39	0.18 99	0.20 33	0.19 19

S2M2_L	0.64 47	0.55 193	1.07 44	0.89 274	0.54 218	1.08 34	0.20 1	1.16 26	1.37 190	0.59 66	0.81 101	0.86 223	0.47 45	0.70 6	0.65 169	0.31 362	0.33 514	0.27 239	0.27 368	0.36 396	0.31 327
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GCAP-BAT	3.82 651	0.52 145	59.75 765	0.90 284	1.06 472	2.70 240	0.77 317	3.08 332	1.18 151	1.20 273	0.81 101	0.68 148	0.55 79	0.96 96	0.68 182	0.27 217	0.21 284	0.28 275	0.21 193	0.27 187	0.25 193

GCAPDPT-zeroshot	3.67 642	0.52 145	56.80 764	0.90 284	1.06 472	2.70 240	0.77 317	3.08 332	1.18 151	1.20 273	0.81 101	0.68 148	0.55 79	0.96 96	0.68 182	0.27 217	0.21 284	0.28 275	0.20 170	0.27 187	0.25 193

DN	1.08 246	0.54 181	3.15 360	0.90 284	1.00 457	3.37 354	0.48 122	2.59 261	1.45 218	0.95 226	0.82 105	1.32 325	0.73 154	1.86 341	0.64 160	0.30 335	0.26 435	0.28 275	0.24 291	0.34 360	0.32 342

BLMT-Stereo	0.46 3	0.31 1	0.97 20	0.61 22	0.38 82	0.42 3	0.36 53	0.68 2	0.77 39	0.50 15	0.83 106	0.61 112	0.33 8	0.61 3	0.62 153	0.19 37	0.14 11	0.24 116	0.22 233	0.20 33	0.19 19

qwe	0.75 87	0.45 69	1.10 71	0.67 83	1.06 472	2.49 214	0.45 106	2.57 251	0.90 84	0.71 124	0.83 106	0.43 29	0.48 50	1.10 133	0.64 160	0.17 11	0.14 11	0.24 116	0.16 32	0.21 56	0.20 54

FAST (zero-shot)	0.87 160	0.59 249	1.18 108	0.91 295	2.13 684	2.08 166	0.73 274	1.75 98	1.41 204	0.61 78	0.84 108	0.52 61	0.84 212	1.22 182	0.59 140	0.38 482	0.62 655	0.26 203	0.26 338	0.30 259	0.25 193

aanet-new-70k	0.76 96	0.59 249	1.16 103	0.70 101	0.39 89	2.40 203	0.79 332	2.39 204	0.71 24	0.59 66	0.84 108	0.48 49	0.81 201	1.61 288	0.53 112	0.19 37	0.16 51	0.25 157	0.17 52	0.24 102	0.20 54

3w_stereo	0.71 72	0.47 105	1.14 98	0.65 62	0.39 89	1.73 124	0.68 240	2.79 296	0.79 48	0.67 109	0.84 108	0.37 10	1.02 283	1.03 117	0.56 127	0.18 26	0.14 11	0.23 73	0.18 99	0.20 33	0.22 136

monsters	0.82 142	0.58 239	1.16 103	0.76 167	1.52 602	2.92 268	0.40 73	2.66 272	0.72 26	0.66 106	0.84 108	0.38 14	0.41 24	1.84 334	0.48 78	0.20 51	0.16 51	0.20 21	0.16 32	0.19 10	0.19 19

fffft	0.76 96	0.47 105	1.28 149	0.82 204	0.54 218	1.51 97	0.80 343	2.09 153	1.18 151	0.63 95	0.84 108	0.59 104	0.55 79	1.80 326	0.85 259	0.19 37	0.18 141	0.27 239	0.20 170	0.26 164	0.24 177
1: 1. 1
GCAP-Stereo-DPT-FT	0.88 163	0.80 457	1.43 187	0.68 87	1.19 513	3.73 440	0.92 450	2.05 145	0.96 115	0.71 124	0.85 113	0.80 202	0.81 201	0.72 17	0.56 127	0.23 108	0.19 191	0.26 203	0.18 99	0.23 89	0.36 401

Monster-pub-mixall	0.64 47	0.42 45	1.00 24	0.83 217	0.48 173	1.39 79	0.32 33	1.45 52	0.82 64	0.88 208	0.85 113	0.39 16	0.36 14	1.99 353	0.47 74	0.20 51	0.16 51	0.17 1	0.15 11	0.18 1	0.21 99

gcap-zeroshot	0.90 178	0.46 81	1.36 171	0.64 49	1.71 642	3.95 500	0.68 240	2.49 228	0.98 121	1.05 246	0.85 113	0.62 119	0.43 30	0.79 37	0.51 105	0.27 217	0.19 191	0.30 336	0.24 291	0.24 102	0.19 19

testlalala	0.90 178	0.46 81	1.36 171	0.64 49	1.71 642	3.95 500	0.68 240	2.49 228	0.98 121	1.05 246	0.85 113	0.62 119	0.43 30	0.79 37	0.51 105	0.27 217	0.19 191	0.30 336	0.24 291	0.24 102	0.19 19

WQFJA1	2.11 444	0.52 145	1.23 128	0.63 39	1.87 668	2.81 249	0.61 187	11.67 721	15.01 732	0.80 173	0.86 117	0.92 245	1.03 284	1.13 145	1.48 452	0.26 189	0.25 415	0.27 239	0.22 233	0.31 282	0.24 177

NLMM	2.10 440	0.53 163	1.23 128	0.63 39	1.86 665	2.81 249	0.61 187	11.68 722	14.99 731	0.80 173	0.86 117	0.92 245	1.03 284	1.12 141	1.48 452	0.26 189	0.25 415	0.27 239	0.22 233	0.31 282	0.24 177

GREAT-IGEV	0.74 82	0.54 181	1.86 235	1.10 431	0.44 132	2.44 208	0.34 45	1.37 43	1.51 261	0.48 8	0.86 117	0.51 55	0.60 103	1.07 128	0.45 58	0.22 90	0.17 89	0.21 39	0.17 52	0.23 89	0.25 193
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Occ-G	0.86 154	0.52 145	1.39 177	0.82 204	0.66 296	1.37 77	0.79 332	1.58 69	1.31 179	1.56 318	0.87 120	2.18 466	0.89 237	0.97 99	0.88 278	0.26 189	0.19 191	0.26 203	0.19 144	0.25 129	0.24 177

aanet-new-78k	1.46 332	0.57 222	14.51 536	0.74 143	0.34 32	3.31 348	0.68 240	2.34 199	0.72 26	0.58 57	0.88 121	0.50 52	1.06 306	1.42 242	0.45 58	0.19 37	0.15 25	0.25 157	0.17 52	0.24 102	0.20 54

GCAP-Stereo-DPT26K	0.76 96	0.51 137	2.13 275	0.72 126	0.38 82	2.35 197	0.99 487	1.82 109	0.80 52	0.68 111	0.88 121	0.56 86	0.64 114	0.87 63	0.55 123	0.23 108	0.16 51	0.25 157	0.20 170	0.24 102	0.20 54

Foundation-i1c-attn	0.74 82	0.38 12	1.05 34	0.71 111	0.35 37	0.95 26	0.67 229	2.42 211	1.68 357	0.77 161	0.88 121	0.76 191	1.25 368	1.38 233	0.48 78	0.23 108	0.17 89	0.21 39	0.17 52	0.20 33	0.21 99

Test_v1	0.62 38	0.40 22	1.13 91	0.74 143	0.55 227	1.60 109	0.39 65	1.68 90	0.92 98	0.60 75	0.88 121	0.53 66	0.50 61	0.93 90	0.39 15	0.19 37	0.16 51	0.20 21	0.17 52	0.20 33	0.21 99

asd	0.70 66	0.45 69	1.10 71	0.67 83	0.90 416	2.88 260	0.43 95	1.64 85	0.79 48	0.68 111	0.88 121	0.43 29	0.74 160	0.85 61	0.49 87	0.19 37	0.13 1	0.24 116	0.17 52	0.22 78	0.20 54

2.5w	0.75 87	0.44 63	1.06 41	0.66 72	0.69 315	2.39 201	0.56 156	2.77 287	0.82 64	0.63 95	0.88 121	0.37 10	0.75 163	1.36 225	0.50 94	0.18 26	0.14 11	0.22 57	0.17 52	0.19 10	0.21 99

LoS	0.94 193	0.52 145	1.88 237	0.86 253	0.36 42	4.15 557	0.51 131	2.18 164	1.45 218	0.97 232	0.88 121	0.62 119	0.79 191	1.59 280	0.86 266	0.26 189	0.19 191	0.24 116	0.16 32	0.21 56	0.20 54
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GEAStereo	0.84 149	0.48 115	1.09 65	0.85 244	0.45 141	4.54 642	0.83 366	1.88 116	0.91 90	0.75 141	0.89 128	0.53 66	0.80 198	0.92 85	0.53 112	0.30 335	0.19 191	0.27 239	0.19 144	0.28 210	0.19 19

GSStereo	0.96 206	0.48 115	1.09 65	0.97 343	0.45 141	4.54 642	0.83 366	3.32 368	1.37 190	0.75 141	0.89 128	0.76 191	0.80 198	0.92 85	0.53 112	0.26 189	0.18 141	0.26 203	0.20 170	0.28 210	0.21 99

GS-Stereo							0.83 366	3.32 368	1.37 190	0.75 141	0.89 128	0.76 191	0.80 198	0.92 85	0.53 112	0.26 189	0.18 141	0.26 203	0.20 170	0.28 210	0.21 99

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 169	0.47 105	2.08 271	0.76 167	0.73 329	3.91 480	0.41 80	2.07 151	1.07 140	0.77 161	0.89 128	0.64 129	0.86 218	0.95 92	0.77 234	0.26 189	0.18 141	0.26 203	0.19 144	0.32 317	0.32 342

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.89 169	0.46 81	1.19 111	0.64 49	1.71 642	3.95 500	0.69 251	2.43 216	1.04 134	1.05 246	0.90 132	0.61 112	0.44 35	0.80 40	0.52 108	0.28 261	0.19 191	0.31 367	0.24 291	0.24 102	0.19 19

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.89 169	0.46 81	1.34 164	0.62 31	1.70 640	3.95 500	0.67 229	2.36 201	1.05 137	1.05 246	0.90 132	0.60 107	0.42 27	0.80 40	0.46 69	0.27 217	0.18 141	0.29 304	0.23 259	0.24 102	0.18 7

4.5_new	0.67 55	0.46 81	1.11 79	0.63 39	0.78 349	1.97 147	0.51 131	2.18 164	0.78 44	0.73 132	0.90 132	0.42 27	0.49 57	0.81 45	0.49 87	0.21 63	0.14 11	0.26 203	0.19 144	0.22 78	0.20 54

4.5w-stereo	0.67 55	0.46 81	1.11 79	0.63 39	0.78 349	1.97 147	0.51 131	2.18 164	0.77 39	0.73 132	0.90 132	0.42 27	0.49 57	0.81 45	0.49 87	0.21 63	0.14 11	0.26 203	0.19 144	0.22 78	0.20 54

test_for_model	0.89 169	0.46 81	1.19 111	0.64 49	1.71 642	3.95 500	0.69 251	2.43 216	1.04 134	1.05 246	0.90 132	0.61 112	0.44 35	0.80 40	0.52 108	0.28 261	0.19 191	0.31 367	0.24 291	0.24 102	0.19 19

aanet-new-16k	0.74 82	0.51 137	1.56 207	0.73 135	0.37 63	2.14 175	0.88 415	2.01 138	0.91 90	0.56 42	0.91 137	0.70 159	0.96 257	0.76 28	0.54 118	0.20 51	0.15 25	0.23 73	0.18 99	0.26 164	0.21 99

AdaDepth	0.76 96	0.45 69	1.41 183	0.70 101	1.27 538	3.12 306	0.43 95	1.02 19	0.94 111	0.63 95	0.91 137	0.43 29	0.58 92	1.41 239	0.48 78	0.18 26	0.21 284	0.23 73	0.19 144	0.25 129	0.26 227

rvit_0105_4	1.07 242	0.99 530	2.39 304	0.93 320	0.54 218	1.62 114	0.84 373	2.77 287	2.91 618	0.80 173	0.91 137	1.09 276	0.86 218	1.63 295	0.85 259	0.40 503	0.45 602	0.35 467	0.31 466	0.43 484	0.40 461

S2M2_XL	0.46 3	0.41 33	1.09 65	0.65 62	0.34 32	0.29 1	0.23 5	0.67 1	0.50 6	0.53 29	0.92 140	0.65 135	0.53 71	0.54 1	0.50 94	0.28 261	0.24 384	0.25 157	0.21 193	0.23 89	0.22 136
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
4w-stereo	0.67 55	0.49 125	1.07 44	0.63 39	0.75 336	1.63 116	0.44 100	2.23 177	0.77 39	0.56 42	0.92 140	0.40 18	0.82 205	1.08 129	0.53 112	0.18 26	0.13 1	0.25 157	0.18 99	0.19 10	0.20 54

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 248	3.30 683	2.61 324	0.82 204	0.38 82	1.27 59	0.62 202	1.51 58	1.29 175	0.91 214	0.92 140	0.65 135	0.57 87	1.08 129	0.59 140	1.55 693	0.15 25	0.32 391	0.28 397	1.10 662	1.98 689

anonymous	0.57 26	0.55 193	1.24 136	0.88 265	0.38 82	0.40 2	0.59 177	0.98 17	0.92 98	0.71 124	0.93 143	0.68 148	0.40 21	0.98 102	0.43 43	0.21 63	0.16 51	0.26 203	0.21 193	0.21 56	0.21 99

aanet-new	0.94 193	0.56 209	2.97 350	0.71 111	1.41 581	2.86 257	1.03 503	1.99 135	0.82 64	0.59 66	0.93 143	0.58 99	1.30 378	1.18 175	0.50 94	0.22 90	0.17 89	0.24 116	0.17 52	0.25 129	0.22 136

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.72 73	0.46 81	1.10 71	0.68 87	1.36 563	1.59 107	0.77 317	1.42 50	1.19 155	0.74 137	0.93 143	0.70 159	0.93 250	0.67 4	0.42 34	0.23 108	0.18 141	0.24 116	0.19 144	0.26 164	0.23 158

2w_stereo	0.75 87	0.46 81	1.08 56	0.68 87	0.56 232	2.00 150	0.61 187	2.87 308	0.83 68	0.93 219	0.93 143	0.36 5	1.13 333	0.90 76	0.61 148	0.17 11	0.13 1	0.23 73	0.17 52	0.20 33	0.21 99

rvit_stereo_0083	0.86 154	0.67 356	1.42 184	0.87 260	0.65 289	1.23 50	0.64 211	1.67 87	2.28 500	0.79 169	0.93 143	0.93 249	1.07 311	1.46 255	0.75 222	0.32 385	0.36 540	0.30 336	0.26 338	0.33 339	0.28 270

aanet-new-8k	0.85 150	0.52 145	1.68 218	0.77 174	0.37 63	3.21 320	1.02 500	2.57 251	0.85 75	0.59 66	0.94 148	0.54 71	1.05 297	0.90 76	0.67 178	0.22 90	0.17 89	0.23 73	0.18 99	0.24 102	0.21 99

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.86 154	0.45 69	1.07 44	0.68 87	1.74 649	3.37 354	0.91 436	2.46 224	0.76 37	0.85 199	0.94 148	0.72 174	0.87 223	0.71 10	0.49 87	0.25 164	0.15 25	0.26 203	0.17 52	0.23 89	0.19 19

4.25_new	0.73 77	0.46 81	1.08 56	0.71 111	0.97 436	2.52 217	0.58 171	2.28 189	0.93 106	0.57 51	0.94 148	0.40 18	0.65 122	0.87 63	0.50 94	0.17 11	0.13 1	0.25 157	0.17 52	0.19 10	0.20 54

4.5w_new	0.73 77	0.46 81	1.08 56	0.71 111	0.97 436	2.52 217	0.58 171	2.28 189	0.93 106	0.57 51	0.94 148	0.40 18	0.65 122	0.87 63	0.50 94	0.17 11	0.13 1	0.25 157	0.17 52	0.19 10	0.20 54

4.25w-stereo	0.73 77	0.46 81	1.08 56	0.71 111	0.97 436	2.52 217	0.58 171	2.28 189	0.93 106	0.57 51	0.94 148	0.40 18	0.65 122	0.87 63	0.50 94	0.17 11	0.13 1	0.25 157	0.17 52	0.19 10	0.20 54

NLSM3	0.90 178	0.46 81	1.19 111	0.62 31	1.30 543	3.19 318	0.45 106	2.81 300	1.27 172	0.78 165	0.95 153	0.55 80	1.03 284	1.14 150	0.87 273	0.20 51	0.15 25	0.26 203	0.22 233	0.24 102	0.23 158

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 137	1.13 561	1.23 128	0.97 343	0.57 244	0.81 20	0.43 95	3.49 392	0.84 72	0.73 132	0.95 153	0.44 34	1.17 350	1.45 251	0.60 144	0.26 189	0.18 141	0.24 116	0.17 52	0.30 259	0.19 19

AIO_test	0.76 96	0.47 105	1.31 154	0.81 191	0.70 319	1.36 76	0.88 415	1.40 47	1.45 218	0.55 39	0.95 153	1.81 411	0.58 92	1.16 161	0.46 69	0.27 217	0.17 89	0.24 116	0.19 144	0.24 102	0.21 99

small-0shot	0.51 14	0.44 63	1.18 108	0.53 3	0.44 132	0.60 9	0.76 302	0.81 7	0.60 13	0.53 29	0.96 156	0.65 135	0.42 27	0.72 17	0.40 18	0.26 189	0.14 11	0.25 157	0.21 193	0.20 33	0.21 99

MCSU-Stereo	0.77 106	0.37 10	1.22 125	0.76 167	0.30 13	3.96 510	0.47 117	1.40 47	1.07 140	0.81 177	0.96 156	1.00 263	0.41 24	0.99 107	0.56 127	0.21 63	0.16 51	0.21 39	0.14 2	0.20 33	0.19 19

DNS	1.67 366	1.99 652	1.12 82	0.86 253	0.57 244	2.61 231	0.75 297	2.29 194	1.21 159	0.58 57	0.96 156	0.85 218	0.70 143	3.09 435	1.82 520	0.33 405	2.92 719	0.38 514	0.17 52	5.06 720	5.06 727

gcap_with_dpt	0.89 169	0.45 69	1.28 149	0.64 49	1.61 620	3.93 488	0.67 229	2.41 207	1.01 128	1.18 268	0.96 156	0.60 107	0.45 37	0.76 28	0.44 51	0.26 189	0.18 141	0.29 304	0.23 259	0.25 129	0.18 7

NLMM1	2.18 459	0.55 193	1.34 164	0.62 31	1.86 665	3.30 347	0.62 202	11.92 723	15.07 733	0.86 204	0.96 156	0.84 213	0.90 240	1.83 331	1.35 424	0.27 217	0.27 447	0.27 239	0.24 291	0.31 282	0.28 270

MM-Stereo_test2	1.79 385	0.53 163	20.16 660	1.43 588	0.47 164	2.57 225	0.73 274	1.67 87	1.47 232	0.94 222	0.96 156	0.84 213	0.79 191	1.16 161	0.68 182	0.24 136	0.17 89	0.25 157	0.22 233	0.30 259	0.22 136

rvit_stereo_ft	1.00 224	0.87 492	3.55 377	0.97 343	0.66 296	1.06 32	0.80 343	2.78 291	1.67 354	0.78 165	0.96 156	0.95 255	1.14 340	1.06 124	0.90 286	0.32 385	0.24 384	0.27 239	0.28 397	0.39 426	0.27 247

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.88 163	0.45 69	1.31 154	0.63 39	1.63 624	3.91 480	0.66 225	2.28 189	1.02 129	1.10 257	0.98 163	0.60 107	0.46 42	0.83 52	0.47 74	0.26 189	0.18 141	0.29 304	0.23 259	0.24 102	0.18 7

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.97 208	0.41 33	3.72 388	0.63 39	0.80 356	1.51 97	0.84 373	1.84 111	1.51 261	0.82 180	1.00 164	0.70 159	1.00 273	0.75 24	0.41 28	0.23 108	0.18 141	0.24 116	0.18 99	0.43 484	2.30 693

GCAPDPT-zeroshot4090	0.97 208	0.41 33	3.70 387	0.63 39	0.80 356	1.51 97	0.84 373	1.84 111	1.51 261	0.82 180	1.00 164	0.70 159	1.00 273	0.75 24	0.41 28	0.23 108	0.18 141	0.24 116	0.18 99	0.43 484	2.30 693

4D-IteraStereo	1.97 418	0.84 480	20.43 677	0.78 179	1.56 612	2.09 170	1.05 511	2.43 216	1.56 303	1.41 304	1.00 164	1.94 431	0.61 106	1.22 182	1.06 338	0.27 217	0.18 141	0.31 367	0.26 338	0.27 187	0.23 158

aanet-new-32k	0.81 137	0.64 318	3.94 395	0.70 101	0.97 436	1.43 84	0.96 471	1.36 41	0.72 26	0.61 78	1.02 167	0.62 119	0.87 223	0.72 17	0.44 51	0.20 51	0.16 51	0.25 157	0.17 52	0.25 129	0.22 136

aanet-new-30k	0.81 137	0.64 318	3.91 394	0.70 101	0.97 436	1.43 84	0.96 471	1.36 41	0.72 26	0.61 78	1.02 167	0.62 119	0.87 223	0.72 17	0.44 51	0.20 51	0.16 51	0.25 157	0.17 52	0.25 129	0.22 136

MatchStereo	0.68 60	0.46 81	1.93 243	0.67 83	0.28 10	0.98 27	0.33 36	2.01 138	1.69 364	0.48 8	1.02 167	0.47 43	0.59 97	0.91 81	0.58 138	0.21 63	0.17 89	0.21 39	0.15 11	0.19 10	0.19 19
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
CES	1.01 227	0.55 193	1.74 225	0.92 303	2.15 685	2.15 176	0.50 127	2.01 138	1.45 218	0.76 156	1.02 167	0.61 112	0.47 45	1.29 208	0.79 241	0.22 90	0.17 89	0.24 116	0.14 2	0.63 581	2.29 692

sAnonymous2	1.37 318	1.22 584	9.79 466	0.92 303	0.88 408	1.23 50	0.61 187	2.56 249	1.69 364	0.85 199	1.02 167	0.73 181	1.23 364	0.98 102	0.78 235	0.29 292	0.25 415	0.31 367	0.30 450	1.06 654	0.71 605

CroCo_RVC	1.37 318	1.22 584	9.79 466	0.92 303	0.88 408	1.23 50	0.61 187	2.56 249	1.69 364	0.85 199	1.02 167	0.73 181	1.23 364	0.98 102	0.78 235	0.29 292	0.25 415	0.31 367	0.30 450	1.06 654	0.71 605

2.25w	0.75 87	0.47 105	1.09 65	0.69 95	0.65 289	2.28 190	0.40 73	2.42 211	0.80 52	0.73 132	1.03 173	0.40 18	0.81 201	1.24 189	0.80 242	0.16 6	0.15 25	0.21 39	0.17 52	0.19 10	0.21 99

ff7	0.98 214	0.69 367	2.05 259	0.84 229	0.52 204	4.55 647	0.86 387	1.62 77	1.24 163	0.75 141	1.03 173	0.70 159	0.77 176	1.84 334	0.68 182	0.27 217	0.17 89	0.29 304	0.21 193	0.31 282	0.27 247

ffff	0.98 214	0.69 367	2.05 259	0.84 229	0.52 204	4.55 647	0.86 387	1.62 77	1.24 163	0.75 141	1.03 173	0.70 159	0.77 176	1.84 334	0.68 182	0.27 217	0.17 89	0.29 304	0.21 193	0.31 282	0.27 247

11t	0.98 214	0.69 367	2.05 259	0.84 229	0.52 204	4.55 647	0.86 387	1.62 77	1.24 163	0.75 141	1.03 173	0.70 159	0.77 176	1.84 334	0.68 182	0.27 217	0.17 89	0.29 304	0.21 193	0.31 282	0.27 247

ccc-4	0.98 214	0.69 367	2.05 259	0.84 229	0.52 204	4.55 647	0.86 387	1.62 77	1.24 163	0.75 141	1.03 173	0.70 159	0.77 176	1.84 334	0.68 182	0.27 217	0.17 89	0.29 304	0.21 193	0.31 282	0.27 247

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.74 82	0.45 69	1.13 91	0.69 95	0.77 346	1.77 128	0.88 415	2.04 144	1.47 232	0.61 78	1.04 178	0.61 112	0.79 191	0.89 75	0.43 43	0.21 63	0.18 141	0.23 73	0.18 99	0.25 129	0.28 270

VIP-Stereo	0.85 150	0.83 474	1.59 211	0.76 167	0.87 404	3.18 315	0.80 343	1.94 130	0.83 68	0.78 165	1.04 178	0.64 129	0.59 97	1.24 189	0.61 148	0.28 261	0.18 141	0.23 73	0.17 52	0.22 78	0.19 19

water-stereo	0.78 116	0.45 69	1.94 244	0.79 184	0.48 173	2.36 198	0.47 117	1.53 63	1.09 143	0.88 208	1.04 178	0.82 209	0.75 163	0.72 17	0.78 235	0.22 90	0.23 347	0.25 157	0.23 259	0.24 102	0.29 283

rvit_stereo_0080	0.94 193	0.72 398	2.56 318	0.64 49	0.59 257	1.90 139	0.75 297	2.71 278	1.40 200	0.91 214	1.04 178	0.85 218	0.82 205	1.14 150	0.78 235	0.35 443	0.29 474	0.25 157	0.27 368	0.45 504	0.29 283

whm_eth	0.94 193	0.72 398	2.56 318	0.64 49	0.59 257	1.90 139	0.75 297	2.71 278	1.40 200	0.91 214	1.04 178	0.85 218	0.82 205	1.14 150	0.78 235	0.35 443	0.29 474	0.25 157	0.27 368	0.45 504	0.29 283

GCAP-Stereo	0.93 189	0.68 364	1.35 169	0.85 244	0.41 106	3.61 420	0.52 140	2.20 168	1.50 254	1.11 261	1.04 178	1.17 294	0.84 212	1.11 135	0.71 204	0.25 164	0.20 245	0.27 239	0.18 99	0.28 210	0.23 158

GLC_STEREO	0.76 96	0.52 145	1.12 82	0.83 217	0.33 25	1.86 137	0.82 360	1.46 54	1.38 194	0.95 226	1.04 178	0.68 148	0.72 149	0.97 99	0.80 242	0.23 108	0.25 415	0.32 391	0.25 314	0.32 317	0.30 314

aanet-new-22k	0.76 96	0.65 332	2.50 313	0.74 143	0.34 32	1.47 91	1.32 568	1.61 74	0.81 60	0.57 51	1.05 185	0.54 71	0.84 212	0.92 85	0.50 94	0.21 63	0.16 51	0.24 116	0.19 144	0.27 187	0.20 54

WQFJX1	2.20 462	0.52 145	1.38 175	0.62 31	1.78 656	3.07 296	0.67 229	12.26 726	15.24 734	0.84 196	1.05 185	0.91 239	0.97 262	1.88 343	1.26 401	0.27 217	0.25 415	0.28 275	0.21 193	0.36 396	0.25 193

RAStereo	0.75 87	0.52 145	2.86 346	0.58 11	0.62 274	1.19 48	0.32 33	1.81 108	0.99 124	0.75 141	1.05 185	0.64 129	0.47 45	0.80 40	0.94 311	0.22 90	0.20 245	0.27 239	0.21 193	0.34 360	0.22 136

PMTNet	0.99 222	0.48 115	1.73 222	0.62 31	0.56 232	4.20 584	0.43 95	1.88 116	1.58 313	1.00 235	1.05 185	0.78 195	0.98 269	1.50 260	0.85 259	1.21 679	0.20 245	0.23 73	0.15 11	0.22 78	0.19 19

aanet-new-40k	0.73 77	0.59 249	1.25 138	0.75 148	1.49 594	1.42 83	0.96 471	1.95 131	0.84 72	0.52 23	1.06 189	0.51 55	0.76 171	0.85 61	0.47 74	0.18 26	0.15 25	0.24 116	0.18 99	0.26 164	0.22 136

anonymousdsp	0.95 201	0.69 367	1.27 147	0.83 217	0.52 204	4.54 642	0.84 373	1.76 100	1.24 163	0.76 156	1.06 189	0.78 195	0.77 176	1.67 305	0.69 193	0.27 217	0.17 89	0.29 304	0.21 193	0.31 282	0.26 227

IGEV-Stereo	0.95 201	0.69 367	1.27 147	0.84 229	0.52 204	4.54 642	0.84 373	1.76 100	1.24 163	0.75 141	1.06 189	0.79 200	0.77 176	1.68 307	0.69 193	0.27 217	0.17 89	0.29 304	0.21 193	0.31 282	0.26 227
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
VMStereo-Base	0.73 77	0.44 63	1.48 195	0.61 22	0.35 37	1.71 121	0.43 95	1.30 33	1.40 200	0.84 196	1.07 192	0.92 245	0.73 154	1.26 196	0.73 212	0.24 136	0.23 347	0.24 116	0.18 99	0.24 102	0.24 177

knoymous	1.30 309	0.60 268	5.57 420	0.88 265	0.75 336	3.04 288	0.90 428	2.68 274	1.33 182	1.48 309	1.07 192	2.78 542	0.88 231	1.29 208	0.85 259	0.31 362	0.22 316	0.35 467	0.20 170	0.45 504	0.37 416

riskmin	1.25 290	0.56 209	2.05 259	1.05 397	0.93 425	2.86 257	0.55 151	3.23 350	1.34 183	1.55 316	1.07 192	3.56 617	2.03 552	1.29 208	1.00 326	0.28 261	0.27 447	0.34 446	0.21 193	0.41 455	0.43 482

depthmonostereo	0.94 193	0.71 392	2.39 304	0.85 244	0.54 218	2.21 184	0.53 141	1.83 110	1.17 149	0.95 226	1.09 195	0.99 260	0.97 262	2.37 388	0.68 182	0.23 108	0.27 447	0.22 57	0.20 170	0.25 129	0.26 227

MM-Stereo_test1	1.90 402	0.53 163	19.85 646	1.39 580	0.48 173	1.81 132	0.79 332	3.00 321	1.82 395	1.69 347	1.09 195	0.87 225	0.97 262	1.45 251	0.74 219	0.24 136	0.21 284	0.27 239	0.24 291	0.35 381	0.24 177

CASnet	0.78 116	0.51 137	1.29 152	0.81 191	0.29 12	1.28 65	0.74 287	1.51 58	1.89 412	1.64 335	1.09 195	0.65 135	0.64 114	0.91 81	0.76 229	0.29 292	0.17 89	0.41 538	0.31 466	0.32 317	0.19 19
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
aanet-new-28k	0.77 106	0.58 239	2.64 331	0.78 179	0.39 89	1.97 147	1.05 511	1.72 95	0.79 48	0.58 57	1.10 198	0.54 71	0.78 186	0.70 6	0.44 51	0.20 51	0.15 25	0.25 157	0.19 144	0.29 232	0.21 99

CAS	1.26 297	0.40 22	1.46 189	2.97 700	1.61 620	4.13 553	0.73 274	1.78 105	1.49 248	0.83 192	1.10 198	0.59 104	0.53 71	1.26 196	0.80 242	2.99 703	0.13 1	0.21 39	0.13 1	0.31 282	1.72 682

monsterstereo	0.82 142	0.50 129	1.26 140	0.77 174	1.41 581	2.54 224	0.40 73	3.14 337	0.71 24	0.70 118	1.11 200	0.41 25	0.39 19	1.50 260	0.50 94	0.19 37	0.16 51	0.22 57	0.16 32	0.21 56	0.17 1

FENet	2.25 471	0.50 129	20.29 670	1.35 560	0.67 303	4.01 524	0.60 182	3.95 504	1.99 426	1.96 417	1.11 200	2.43 499	1.43 419	1.60 282	1.39 427	0.32 385	0.22 316	0.33 427	0.26 338	0.29 232	0.39 440

aanet-new-36k	0.77 106	0.54 181	1.39 177	0.72 126	0.32 21	2.92 268	0.60 182	2.21 171	0.87 79	0.55 39	1.12 202	0.56 86	0.87 223	0.98 102	0.48 78	0.19 37	0.15 25	0.25 157	0.17 52	0.26 164	0.21 99

SMoEStereo_RVC	0.80 124	0.53 163	1.12 82	0.92 303	0.44 132	2.41 205	0.79 332	1.49 57	1.16 147	0.70 118	1.12 202	0.64 129	0.64 114	1.69 309	0.87 273	0.22 90	0.16 51	0.31 367	0.22 233	0.26 164	0.25 193

CREStereo	0.92 187	0.53 163	1.45 188	0.61 22	0.34 32	4.42 619	0.40 73	2.21 171	1.54 288	0.94 222	1.12 202	0.87 225	0.87 223	1.12 141	0.72 209	0.28 261	0.19 191	0.22 57	0.15 11	0.22 78	0.19 19
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
aanet-32k-new	0.89 169	0.90 498	2.17 280	0.75 148	0.62 274	3.41 367	0.99 487	2.09 153	0.72 26	0.53 29	1.13 205	0.66 141	0.96 257	1.04 122	0.52 108	0.21 63	0.15 25	0.24 116	0.18 99	0.25 129	0.20 54

ProNet	0.82 142	0.71 392	1.50 196	0.86 253	0.45 141	1.78 129	0.83 366	1.75 98	1.28 174	0.66 106	1.13 205	0.78 195	0.76 171	1.66 300	0.71 204	0.24 136	0.20 245	0.25 157	0.23 259	0.29 232	0.25 193

TestStereo_HLe17	2.22 464	1.13 561	17.87 589	0.85 244	0.79 353	3.54 402	0.62 202	3.97 512	3.06 638	1.15 265	1.14 207	1.16 291	1.05 297	5.89 505	0.73 212	0.25 164	0.19 191	0.29 304	0.22 233	0.25 129	0.25 193

trnet	0.91 184	0.48 115	1.46 189	0.62 31	0.31 17	4.40 614	0.41 80	2.20 168	1.53 279	0.94 222	1.14 207	0.88 229	0.89 237	1.09 132	0.71 204	0.27 217	0.19 191	0.22 57	0.15 11	0.21 56	0.19 19

TS12	0.80 124	0.43 56	1.08 56	0.55 7	0.30 13	3.40 362	0.41 80	2.20 168	1.37 190	0.69 115	1.15 209	0.54 71	0.69 140	1.27 201	0.57 133	0.21 63	0.18 141	0.22 57	0.17 52	0.22 78	0.26 227

GCAP-Stereo-cres-4k	0.80 124	0.50 129	1.52 199	0.71 111	1.26 535	2.61 231	0.93 453	1.85 113	0.80 52	0.62 87	1.15 209	0.66 141	0.76 171	0.88 69	0.54 118	0.23 108	0.16 51	0.24 116	0.18 99	0.26 164	0.21 99

WQFJX	2.14 453	0.54 181	1.28 149	0.61 22	1.85 664	2.87 259	0.77 317	11.60 720	14.62 730	0.82 180	1.15 209	0.89 232	1.10 326	1.69 309	1.39 427	0.28 261	0.25 415	0.25 157	0.21 193	0.32 317	0.25 193

AIO_rvc	0.78 116	0.55 193	1.25 138	0.75 148	0.65 289	1.46 90	0.99 487	2.13 157	1.52 272	0.57 51	1.15 209	1.09 276	0.55 79	1.15 157	0.53 112	0.24 136	0.17 89	0.24 116	0.17 52	0.25 129	0.21 99

test-3	1.19 267	0.52 145	2.00 253	1.01 373	0.42 115	1.95 145	0.91 436	4.35 639	1.47 232	2.24 527	1.16 213	2.06 455	0.79 191	2.68 418	0.76 229	0.27 217	0.18 141	0.28 275	0.26 338	0.26 164	0.25 193

test_1	1.19 267	0.52 145	2.00 253	1.01 373	0.42 115	1.95 145	0.90 428	4.36 644	1.47 232	2.17 499	1.16 213	2.06 455	0.78 186	2.68 418	0.76 229	0.27 217	0.18 141	0.28 275	0.26 338	0.26 164	0.25 193

IGEV-Stereo++	0.93 189	0.44 63	1.08 56	0.70 101	1.20 521	3.87 475	0.33 36	3.36 376	1.43 212	0.75 141	1.17 215	0.68 148	1.04 292	0.95 92	0.42 34	0.22 90	0.16 51	0.23 73	0.17 52	0.24 102	0.20 54

UDGNet	1.40 321	1.52 625	2.22 286	1.38 578	0.62 274	4.39 610	0.68 240	1.80 107	2.18 476	1.34 286	1.18 216	0.99 260	1.00 273	2.16 372	1.19 376	1.09 673	0.34 527	1.30 690	0.98 678	1.10 662	0.58 571

test_3	1.19 267	0.51 137	2.08 271	0.99 357	0.41 106	2.05 161	0.87 408	4.40 653	1.42 208	1.99 426	1.18 216	2.03 449	0.79 191	2.70 420	0.75 222	0.27 217	0.17 89	0.29 304	0.29 427	0.30 259	0.27 247

MSCF	0.97 208	0.82 470	1.26 140	0.88 265	0.40 99	3.17 312	0.88 415	2.79 296	1.39 196	1.32 283	1.19 218	0.58 99	1.33 383	1.28 203	0.64 160	0.25 164	0.19 191	0.25 157	0.25 314	0.28 210	0.32 342

LG-Stereo	0.85 150	0.60 268	2.71 336	0.59 15	0.45 141	2.85 255	0.55 151	2.41 207	1.34 183	0.59 66	1.19 218	0.43 29	0.40 21	0.76 28	0.75 222	0.20 51	0.17 89	0.31 367	0.24 291	0.29 232	0.19 19

HLf8	2.17 458	0.96 526	17.42 582	0.83 217	0.81 362	3.37 354	0.55 151	3.88 478	2.99 631	1.19 270	1.20 220	1.22 308	1.00 273	5.68 499	0.82 249	0.26 189	0.20 245	0.29 304	0.20 170	0.25 129	0.27 247

3.5w_stereo	0.77 106	0.53 163	1.09 65	0.65 62	0.72 324	2.52 217	0.51 131	2.43 216	0.80 52	0.76 156	1.20 220	0.43 29	0.66 129	1.23 186	0.73 212	0.17 11	0.13 1	0.23 73	0.17 52	0.20 33	0.21 99

SCV_C0	0.89 169	0.59 249	1.96 250	0.83 217	0.44 132	1.24 54	0.64 211	3.33 374	1.66 352	0.82 180	1.20 220	0.73 181	0.66 129	1.62 290	0.66 173	0.32 385	0.21 284	0.24 116	0.20 170	0.28 210	0.23 158

rvit_0105_5	1.13 254	0.93 510	2.60 321	0.91 295	0.56 232	1.92 143	0.91 436	3.02 324	2.63 576	0.95 226	1.20 220	1.18 298	0.93 250	1.51 263	0.93 309	0.40 503	0.43 592	0.37 497	0.35 513	0.42 474	0.44 488

MIF-Stereo (partial)	0.98 214	0.55 193	2.83 343	0.71 111	1.03 463	1.08 34	0.49 124	2.55 247	1.66 352	0.79 169	1.20 220	0.80 202	0.90 240	1.61 288	1.56 474	0.36 457	0.24 384	0.33 427	0.25 314	0.40 431	0.28 270

NLSM1	1.86 393	0.53 163	1.39 177	0.73 135	1.89 670	3.09 299	0.64 211	8.41 714	12.10 725	0.79 169	1.21 225	0.73 181	0.86 218	1.67 305	1.45 443	0.26 189	0.24 384	0.29 304	0.24 291	0.31 282	0.27 247

xyz-stereo-finetune	1.05 236	0.62 297	1.46 189	0.59 15	0.36 42	3.48 384	0.81 356	2.69 276	1.74 383	0.94 222	1.21 225	0.91 239	0.78 186	2.53 407	1.28 409	0.24 136	0.24 384	0.26 203	0.23 259	0.30 259	0.23 158

CroCo-Stereo Lap2	0.99 222	0.89 496	2.55 317	0.99 357	1.80 660	0.54 5	0.46 111	3.10 334	1.24 163	1.07 252	1.21 225	1.05 274	0.78 186	1.26 196	1.08 344	0.27 217	0.23 347	0.27 239	0.21 193	0.43 484	0.34 380

RT-Monster	1.05 236	0.53 163	2.62 327	0.83 217	1.40 573	2.96 281	0.47 117	2.81 300	1.83 402	1.21 275	1.22 228	0.93 249	0.83 210	1.36 225	0.60 144	0.21 63	0.20 245	0.23 73	0.18 99	0.21 56	0.29 283

MyStereo07	1.01 227	0.80 457	1.26 140	1.00 366	1.04 467	3.95 500	0.95 463	2.07 151	1.42 208	0.75 141	1.22 228	0.68 148	0.91 243	1.63 295	0.67 178	0.24 136	0.24 384	0.34 446	0.26 338	0.41 455	0.37 416

EKT-Stereo	6.79 701	0.64 318	4.24 400	1.77 650	106.39 771	4.51 639	0.61 187	3.16 340	1.53 279	1.88 389	1.22 228	1.98 442	1.36 392	3.81 455	0.84 256	0.35 443	0.24 384	0.29 304	0.26 338	0.34 360	0.48 515

FADNet-RVC	2.51 534	2.27 663	14.03 526	1.09 421	0.81 362	3.54 402	1.10 528	4.13 559	2.48 550	1.39 300	1.22 228	1.85 421	1.77 516	9.78 606	2.06 553	0.38 482	0.37 552	0.40 526	0.40 567	0.67 601	0.48 515

ManiGeoR	2.11 444	0.93 510	18.17 594	0.84 229	0.84 389	2.72 243	0.56 156	3.67 426	2.82 610	1.08 253	1.23 232	1.12 283	1.07 311	4.60 474	1.17 371	0.25 164	0.20 245	0.30 336	0.20 170	0.23 89	0.26 227

HLf10	2.11 444	0.93 510	18.17 594	0.84 229	0.84 389	2.72 243	0.56 156	3.67 426	2.82 610	1.08 253	1.23 232	1.12 283	1.07 311	4.60 474	1.17 371	0.25 164	0.20 245	0.30 336	0.20 170	0.23 89	0.26 227

RSM++	0.77 106	0.51 137	1.08 56	0.95 330	0.42 115	1.52 101	0.71 263	2.11 155	1.40 200	0.80 173	1.23 232	0.90 237	0.59 97	1.14 150	0.69 193	0.24 136	0.19 191	0.25 157	0.21 193	0.28 210	0.20 54

252Zero-FE	0.72 73	0.46 81	1.08 56	1.01 373	0.41 106	1.27 59	0.22 4	1.79 106	1.03 131	2.52 587	1.24 235	0.32 2	0.41 24	1.03 117	0.45 58	0.21 63	0.17 89	0.20 21	0.17 52	0.20 33	0.20 54

DVStereo	0.81 137	0.60 268	1.51 198	1.01 373	0.59 257	1.34 74	0.51 131	1.56 66	1.08 142	1.26 279	1.24 235	0.77 194	0.87 223	1.79 325	0.72 209	0.23 108	0.24 384	0.22 57	0.21 193	0.25 129	0.23 158

Reg-Stereo(zero)	1.60 352	0.42 45	10.69 480	0.89 274	0.68 308	3.27 338	0.47 117	2.27 186	1.54 288	1.48 309	1.24 235	2.55 512	2.68 605	1.48 257	1.10 348	0.19 37	0.19 191	0.22 57	0.18 99	0.24 102	0.26 227

castereo	0.82 142	0.70 378	1.04 29	0.85 244	0.50 188	1.29 67	0.91 436	3.22 347	1.20 157	0.83 192	1.24 235	0.72 174	0.91 243	1.00 110	0.67 178	0.26 189	0.16 51	0.25 157	0.20 170	0.24 102	0.21 99

plain	1.55 338	0.69 367	13.59 514	0.65 62	0.73 329	1.66 118	0.57 161	3.17 342	1.94 420	0.77 161	1.24 235	0.80 202	0.86 218	1.60 282	0.96 317	0.33 405	0.21 284	0.32 391	0.25 314	0.42 474	0.28 270

qqq	1.30 309	0.57 222	1.67 216	1.15 464	0.51 191	2.18 179	0.91 436	3.98 515	1.53 279	1.50 312	1.24 235	1.79 403	1.34 386	4.66 476	0.98 321	0.28 261	0.31 498	0.33 427	0.33 487	0.33 339	0.32 342

dd	1.26 297	1.15 567	2.47 311	0.92 303	0.49 183	4.35 605	0.75 297	1.92 126	2.11 462	1.44 306	1.24 235	1.19 303	1.05 297	1.78 322	1.70 502	0.57 614	0.34 527	0.35 467	0.33 487	0.60 570	0.46 505

GMStereo	1.01 227	1.00 533	2.86 346	0.83 217	0.45 141	1.47 91	0.57 161	1.89 119	2.11 462	1.52 313	1.24 235	0.87 225	0.74 160	1.58 275	0.94 311	0.40 503	0.21 284	0.30 336	0.30 450	0.47 520	0.36 401
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
aanet-new-24k	0.78 116	0.59 249	1.59 211	0.72 126	0.84 389	2.43 206	0.98 485	1.99 135	0.69 21	0.62 87	1.25 243	0.60 107	0.75 163	0.82 49	0.55 123	0.21 63	0.15 25	0.25 157	0.19 144	0.26 164	0.21 99

CroCo-Stereo	0.98 214	0.87 492	3.44 373	0.87 260	0.53 215	0.49 4	0.50 127	3.99 519	1.49 248	0.81 177	1.25 243	1.00 263	0.75 163	1.10 133	1.09 347	0.24 136	0.21 284	0.24 116	0.19 144	0.35 381	0.27 247
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
DLNR-FE	28.68 749	56.10 766	49.61 752	183.75 776	105.98 770	3.44 370	0.28 21	29.58 750	1.49 248	1.01 236	1.26 245	0.93 249	0.63 111	3.81 455	1.51 465	33.14 763	0.41 582	0.26 203	0.23 259	99.94 772	0.32 342

MyStereo05	2.37 510	0.72 398	19.94 649	1.02 385	0.99 448	4.26 590	0.86 387	4.01 523	2.62 575	2.14 481	1.26 245	2.28 471	1.63 487	2.07 360	1.68 500	0.24 136	0.23 347	0.34 446	0.26 338	0.42 474	0.36 401

11t1	1.11 252	0.53 163	1.80 230	1.55 620	0.65 289	2.20 183	0.60 182	3.66 425	1.49 248	1.60 323	1.26 245	1.03 269	1.35 389	1.72 315	0.97 318	0.28 261	0.31 498	0.29 304	0.23 259	0.30 259	0.34 380

UniTT-Stereo	0.82 142	0.47 105	2.63 329	0.96 336	1.19 513	0.78 19	0.39 65	1.12 23	1.54 288	1.19 270	1.26 245	0.51 55	0.64 114	1.13 145	1.03 332	0.30 335	0.20 245	0.24 116	0.21 193	0.40 431	0.25 193

DLNR_Zeroshot_test	28.62 748	55.50 765	49.94 754	183.62 775	115.05 774	3.43 369	0.28 21	29.49 749	1.49 248	1.01 236	1.26 245	0.93 249	0.63 111	3.92 462	1.51 465	29.81 759	0.41 582	0.26 203	0.23 259	93.28 770	0.32 342

rafts_anoy	1.24 286	0.80 457	3.61 383	1.17 474	1.20 521	3.00 284	0.61 187	3.17 342	1.58 313	1.37 295	1.26 245	1.19 303	1.12 331	1.78 322	1.25 398	0.32 385	0.23 347	0.32 391	0.32 479	0.31 282	0.30 314

sCroCo_RVC	1.06 238	0.82 470	5.05 411	1.02 385	1.05 469	0.98 27	0.61 187	2.06 149	1.29 175	0.69 115	1.26 245	0.82 209	1.10 326	1.20 178	0.90 286	0.42 530	0.40 573	0.33 427	0.30 450	0.46 516	0.38 433

MyStereo04	2.29 484	0.80 457	18.77 611	1.00 366	1.04 467	3.95 500	0.95 463	3.91 491	2.54 565	1.99 426	1.27 252	2.31 478	1.65 492	2.02 358	1.77 514	0.24 136	0.24 384	0.34 446	0.26 338	0.41 455	0.37 416

x	1.15 259	0.57 222	1.53 201	1.44 591	0.67 303	1.94 144	0.97 476	3.87 475	1.57 309	1.61 328	1.28 253	1.58 364	1.22 359	1.93 347	1.04 335	0.28 261	0.30 489	0.34 446	0.29 427	0.32 317	0.31 327

TRStereo	2.31 489	1.87 646	19.74 642	1.53 613	1.16 504	4.26 590	1.08 521	4.73 685	1.45 218	1.55 316	1.28 253	1.75 390	0.85 216	1.81 328	1.20 381	0.36 457	0.26 435	0.32 391	0.36 523	0.34 360	0.33 363

CAS++	0.89 169	0.64 318	1.46 189	0.81 191	0.51 191	1.24 54	0.86 387	3.44 385	1.46 227	1.14 264	1.29 255	0.62 119	0.58 92	1.13 145	0.59 140	0.34 421	0.30 489	0.34 446	0.26 338	0.41 455	0.29 283
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
FADNet	2.49 531	1.76 641	13.17 506	1.17 474	0.95 431	3.27 338	0.88 415	3.94 502	2.27 496	1.40 302	1.29 255	2.51 509	2.06 556	9.93 613	1.94 538	0.43 536	0.45 602	0.40 526	0.43 585	1.06 654	0.53 545

HLF11	2.10 440	0.80 457	18.68 610	0.88 265	0.83 380	2.11 173	0.58 171	3.39 382	2.56 568	1.33 284	1.30 257	0.98 258	1.00 273	4.75 480	1.51 465	0.25 164	0.21 284	0.24 116	0.18 99	0.23 89	0.27 247

aanet-new-14k	0.77 106	0.50 129	1.32 159	0.81 191	0.37 63	1.73 124	1.01 495	2.24 179	0.80 52	0.79 169	1.30 257	0.46 40	1.29 374	1.03 117	0.57 133	0.21 63	0.16 51	0.24 116	0.18 99	0.28 210	0.22 136

NLCSM	2.07 436	0.57 222	1.26 140	0.68 87	1.83 663	3.24 329	0.69 251	8.40 713	9.75 719	0.92 217	1.30 257	0.87 225	1.06 306	7.60 551	1.57 476	0.28 261	0.25 415	0.29 304	0.25 314	0.36 396	0.27 247

DA	0.98 214	0.46 81	1.34 164	0.92 303	0.43 121	4.34 602	0.85 382	2.79 296	1.35 186	0.82 180	1.30 257	0.89 232	1.08 317	1.11 135	0.56 127	0.30 335	0.18 141	0.24 116	0.18 99	0.25 129	0.23 158

GGEV	0.98 214	0.46 81	1.34 164	0.92 303	0.43 121	4.34 602	0.85 382	2.79 296	1.35 186	0.82 180	1.30 257	0.89 232	1.08 317	1.11 135	0.56 127	0.30 335	0.18 141	0.24 116	0.18 99	0.25 129	0.23 158

GASTEREO	1.00 224	0.98 529	1.23 128	0.90 284	0.40 99	3.40 362	0.88 415	2.77 287	1.44 215	1.39 300	1.30 257	0.55 80	1.35 389	1.33 218	0.64 160	0.25 164	0.19 191	0.25 157	0.25 314	0.25 129	0.31 327

tt45	0.96 206	0.48 115	1.19 111	0.89 274	0.66 296	3.91 480	0.76 302	1.90 122	1.26 171	0.70 118	1.30 257	0.71 171	0.63 111	2.59 412	0.74 219	0.22 90	0.17 89	0.28 275	0.23 259	0.27 187	0.27 247

CBFPSM	2.05 433	0.95 520	10.12 473	1.07 406	1.05 469	2.84 253	1.20 551	3.28 359	1.73 377	1.82 376	1.30 257	4.56 667	4.06 657	2.34 387	2.34 580	0.25 164	0.38 559	0.32 391	0.27 368	0.37 410	0.79 627

zzzzzzz1	3.04 608	13.29 733	18.93 615	0.95 330	1.27 538	2.59 228	0.94 458	3.25 355	2.75 592	1.17 267	1.31 265	2.07 458	1.95 548	5.33 488	2.79 614	0.41 518	0.24 384	0.28 275	0.29 427	0.65 593	0.42 471

TestStereo-Hl	1.43 326	0.66 345	2.69 335	1.02 385	0.48 173	3.12 306	0.75 297	3.60 412	2.23 484	1.66 341	1.31 265	1.33 326	1.15 348	6.24 517	0.88 278	0.25 164	0.20 245	0.26 203	0.21 193	0.28 210	0.25 193

AnonymousM	1.22 280	1.32 601	0.97 20	0.88 265	0.56 232	4.03 528	0.69 251	2.41 207	1.68 357	1.48 309	1.31 265	1.15 290	1.00 273	1.18 175	0.73 212	0.32 385	0.40 573	2.07 700	1.70 702	0.24 102	0.22 136

1w_stereo	0.86 154	0.42 45	1.07 44	0.72 126	0.81 362	3.00 284	0.67 229	3.28 359	0.75 36	0.74 137	1.32 268	0.37 10	1.37 395	0.92 85	0.68 182	0.16 6	0.14 11	0.20 21	0.16 32	0.19 10	0.22 136

ACV-stereo	2.92 585	0.92 506	20.27 668	1.33 547	1.05 469	4.68 668	1.10 528	2.66 272	1.64 345	1.46 307	1.32 268	5.41 692	4.24 662	7.83 556	1.90 531	0.44 543	0.52 631	0.32 391	0.29 427	0.45 504	0.63 586

TestStereo_HL2	1.42 324	0.76 437	3.87 393	1.08 414	0.63 278	2.59 228	0.62 202	3.27 358	2.22 480	1.34 286	1.33 270	1.14 289	0.91 243	5.97 507	1.24 394	0.25 164	0.20 245	0.23 73	0.19 144	0.27 187	0.24 177

LoS_RVC	0.94 193	1.30 595	1.31 154	0.84 229	1.63 624	2.02 152	0.59 177	1.51 58	1.36 189	0.81 177	1.33 270	0.84 213	0.88 231	1.36 225	0.73 212	0.21 63	0.17 89	0.20 21	0.14 2	0.20 33	1.45 674

NRIStereo	1.28 306	0.61 288	1.67 216	1.15 464	0.38 82	4.73 681	0.90 428	2.42 211	1.50 254	1.93 407	1.33 270	1.75 390	1.22 359	2.96 431	1.33 420	0.46 561	0.22 316	0.29 304	0.26 338	0.30 259	0.28 270

TestStereo	2.00 424	1.02 535	12.25 497	0.70 101	0.61 265	1.88 138	0.55 151	2.31 195	1.52 272	1.41 304	1.33 270	1.27 317	0.90 240	11.62 683	0.81 247	0.34 421	0.19 191	0.33 427	0.24 291	0.44 496	0.24 177

FADNet-RVC-Resample	2.83 572	2.02 654	21.07 700	1.12 442	0.91 418	3.53 398	1.37 580	4.08 547	2.09 452	1.68 346	1.33 270	2.03 449	1.51 446	9.54 598	1.69 501	0.38 482	0.37 552	0.42 545	0.44 589	0.56 556	0.56 562

DIP-Stereo	1.24 286	0.69 367	1.77 227	0.65 62	0.61 265	4.29 597	0.58 171	4.44 659	2.53 561	1.98 421	1.33 270	0.91 239	0.86 218	1.25 195	1.25 398	0.36 457	0.23 347	0.32 391	0.23 259	0.32 317	0.29 283
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
IGEV++	0.90 178	0.58 239	1.32 159	0.94 327	0.45 141	1.27 59	1.00 492	3.32 368	1.55 296	0.82 180	1.34 276	0.86 223	1.09 320	1.16 161	0.89 282	0.33 405	0.18 141	0.23 73	0.19 144	0.29 232	0.22 136

Any-RAFT	1.40 321	0.53 163	2.78 342	1.09 421	0.64 281	4.41 617	0.81 356	3.97 512	2.78 596	1.99 426	1.34 276	2.36 485	1.56 462	1.56 270	0.75 222	0.27 217	0.20 245	0.25 157	0.18 99	0.25 129	0.28 270

Selective-RAFT	1.15 259	0.46 81	1.64 215	0.99 357	0.45 141	4.17 572	0.51 131	3.21 345	1.69 364	1.12 262	1.34 276	1.45 349	1.40 403	2.08 362	0.94 311	0.41 518	0.20 245	0.24 116	0.23 259	0.27 187	0.25 193

GGDA	1.42 324	0.77 441	2.96 349	1.09 421	0.54 218	3.04 288	0.58 171	3.26 356	2.25 490	1.34 286	1.35 279	1.13 285	0.98 269	6.44 521	1.15 362	0.24 136	0.19 191	0.24 116	0.20 170	0.29 232	0.25 193

AIO-test1	2.18 459	0.66 345	18.95 616	0.89 274	1.48 593	3.40 362	0.97 476	4.19 574	1.68 357	0.86 204	1.35 279	0.99 260	0.75 163	4.47 471	1.27 405	0.23 108	0.23 347	0.28 275	0.33 487	0.31 282	0.35 394

fffy	0.80 124	0.59 249	1.56 207	1.00 366	0.47 164	1.27 59	0.76 302	1.90 122	1.02 129	0.75 141	1.35 279	0.83 211	0.72 149	1.70 313	0.62 153	0.23 108	0.19 191	0.27 239	0.21 193	0.28 210	0.32 342

test_sample1	1.62 356	0.55 193	1.88 237	1.44 591	0.79 353	2.27 189	0.64 211	4.00 521	1.82 395	1.87 386	1.35 279	1.57 362	1.62 474	9.55 600	1.24 394	0.30 335	0.27 447	0.31 367	0.28 397	0.32 317	0.32 342

Anonymous_2	3.01 602	0.89 496	4.53 407	1.06 403	1.18 506	2.93 273	0.87 408	3.24 352	1.46 227	1.86 384	1.35 279	4.11 643	2.35 585	1.64 297	1.28 409	0.82 657	0.90 680	8.71 746	15.84 752	4.44 717	0.74 614

aanet-new-34k	0.66 54	0.60 268	1.23 128	0.73 135	0.33 25	1.44 87	0.87 408	1.52 61	0.92 98	0.51 20	1.36 284	0.59 104	0.87 223	0.58 2	0.44 51	0.22 90	0.16 51	0.25 157	0.17 52	0.23 89	0.20 54

raft_robust	1.92 409	1.15 567	3.34 371	1.02 385	0.43 121	3.84 463	0.46 111	4.42 655	2.52 559	1.67 344	1.36 284	2.17 465	6.37 694	6.78 536	1.04 335	0.28 261	0.24 384	0.30 336	0.35 513	0.31 282	0.32 342

Hybrid-DGEV-2	1.55 338	1.43 617	3.19 361	1.16 471	0.51 191	4.15 557	0.54 150	4.28 612	2.22 480	2.06 459	1.37 286	2.37 486	1.61 470	3.24 439	1.15 362	0.25 164	0.24 384	0.30 336	0.26 338	0.29 232	0.28 270

mms	0.77 106	0.68 364	1.17 107	0.83 217	0.71 322	1.41 81	0.67 229	1.61 74	1.12 145	0.77 161	1.37 286	0.63 126	0.54 78	1.75 319	0.63 157	0.24 136	0.19 191	0.26 203	0.21 193	0.31 282	0.34 380

Anonymous3	1.72 371	0.76 437	11.61 492	0.83 217	0.84 389	4.46 624	0.84 373	3.57 408	1.16 147	1.34 286	1.37 286	1.11 281	1.03 284	1.58 275	1.13 359	0.70 646	0.58 647	0.33 427	0.35 513	0.47 520	0.42 471

CFNet-RSSM	2.08 439	0.52 145	20.06 654	1.01 373	0.56 232	3.39 359	0.64 211	3.67 426	1.55 296	1.72 357	1.37 286	2.57 514	1.19 356	1.11 135	0.86 266	0.27 217	0.20 245	0.25 157	0.23 259	0.27 187	0.23 158

model_zeroshot	1.21 276	0.60 268	3.55 377	1.05 397	0.57 244	3.46 377	0.63 207	2.73 281	1.55 296	2.05 454	1.38 290	1.50 355	0.82 205	1.69 309	0.87 273	0.29 292	0.23 347	0.30 336	0.23 259	0.27 187	0.32 342

raftrobust	1.19 267	0.72 398	2.30 295	1.26 513	1.31 546	3.55 406	0.68 240	2.75 284	1.47 232	2.21 518	1.38 290	1.17 294	1.22 359	1.20 178	1.11 353	0.28 261	0.24 384	0.21 39	0.19 144	0.25 129	0.28 270

monster_256*512	1.03 233	0.65 332	1.23 128	0.66 72	0.77 346	2.08 166	0.64 211	2.90 309	1.58 313	1.02 243	1.39 292	1.91 427	1.82 530	1.36 225	1.02 329	0.30 335	0.17 89	0.31 367	0.26 338	0.35 381	0.29 283

PSi22	0.93 189	0.71 392	1.23 128	1.00 366	0.36 42	1.73 124	0.36 53	3.46 387	1.44 215	0.98 233	1.39 292	1.16 291	0.64 114	1.95 350	0.75 222	0.19 37	0.17 89	0.21 39	0.17 52	0.34 360	0.35 394

Foundation-i1	0.86 154	0.38 12	1.13 91	0.77 174	1.12 492	1.06 32	0.69 251	2.94 313	1.61 334	0.89 211	1.39 292	1.24 311	1.01 279	1.08 129	0.55 123	0.23 108	0.19 191	0.22 57	0.20 170	0.21 56	0.20 54

Pointernet	0.88 163	0.44 63	2.26 290	0.84 229	0.37 63	2.29 192	0.38 63	3.06 330	1.46 227	0.66 106	1.39 292	0.91 239	0.73 154	1.01 112	0.72 209	0.23 108	0.19 191	0.20 21	0.18 99	0.19 10	0.20 54

test_sample2	1.75 379	0.56 209	2.25 289	1.41 584	0.80 356	2.91 265	0.86 387	4.05 536	2.04 441	1.91 401	1.39 292	1.57 362	1.55 459	10.65 640	1.06 338	0.32 385	0.28 462	0.32 391	0.30 450	0.36 396	0.33 363

depth_test_26	0.55 22	0.41 33	1.12 82	0.71 111	0.37 63	0.63 11	0.34 45	0.94 12	0.80 52	0.42 1	1.40 297	0.69 155	0.53 71	0.75 24	0.40 18	0.31 362	0.23 347	0.27 239	0.22 233	0.26 164	0.24 177

rvit_0105_3	1.24 286	0.93 510	2.84 344	0.97 343	0.58 254	2.38 199	1.08 521	3.26 356	2.53 561	1.18 268	1.40 297	1.24 311	1.04 292	1.73 316	0.97 318	0.44 543	0.44 597	0.40 526	0.42 581	0.42 474	0.50 529

LL-Strereo2	1.23 281	0.85 486	2.38 303	0.93 320	0.68 308	3.72 436	1.37 580	2.54 246	1.99 426	1.75 364	1.40 297	1.82 412	0.73 154	1.40 234	0.99 324	0.31 362	0.23 347	0.55 622	0.35 513	0.29 232	0.24 177

castereo++	0.93 189	0.56 209	1.26 140	0.92 303	0.73 329	2.48 212	1.00 492	2.99 319	1.03 131	0.68 111	1.41 300	1.92 428	0.59 97	1.26 196	0.44 51	0.25 164	0.19 191	0.28 275	0.19 144	0.23 89	0.23 158

DMCA-RVC	2.45 521	1.22 584	18.29 600	1.23 502	1.14 497	2.49 214	0.85 382	3.29 361	1.68 357	3.02 644	1.41 300	2.00 445	1.53 455	6.39 520	2.00 546	0.38 482	0.30 489	0.44 554	0.35 513	0.45 504	0.44 488

WCG-NET（raft）	0.95 201	0.55 193	1.20 119	0.84 229	0.31 17	1.44 87	1.01 495	1.55 65	2.37 525	1.64 335	1.42 302	2.38 488	1.01 279	1.29 208	0.76 229	0.22 90	0.19 191	0.22 57	0.20 170	0.25 129	0.21 99

ours_stereo	0.76 96	0.64 318	1.40 182	0.86 253	0.61 265	1.12 36	0.57 161	1.63 82	1.20 157	0.72 129	1.43 303	0.70 159	0.62 107	1.56 270	0.58 138	0.25 164	0.18 141	0.26 203	0.21 193	0.29 232	0.31 327

RSM	0.80 124	0.50 129	1.08 56	0.83 217	0.51 191	1.31 70	0.77 317	2.28 189	1.43 212	0.82 180	1.44 304	1.22 308	0.62 107	1.17 167	0.63 157	0.22 90	0.18 141	0.24 116	0.19 144	0.27 187	0.20 54

PSM-softLoss	1.66 364	0.59 249	5.15 413	2.25 681	0.48 173	4.68 668	0.69 251	2.57 251	1.52 272	2.14 481	1.45 305	1.42 346	0.99 271	6.04 511	1.20 381	0.41 518	0.23 347	0.37 497	0.39 556	0.32 317	0.31 327

KMStereo	1.66 364	0.59 249	5.15 413	2.25 681	0.48 173	4.68 668	0.69 251	2.57 251	1.52 272	2.14 481	1.45 305	1.42 346	0.99 271	6.04 511	1.20 381	0.41 518	0.23 347	0.37 497	0.39 556	0.32 317	0.31 327

gasm-f	0.89 169	0.49 125	1.30 153	0.85 244	0.44 132	4.42 619	0.95 463	1.88 116	0.91 90	0.75 141	1.46 307	0.53 66	0.88 231	0.88 69	0.57 133	0.30 335	0.19 191	0.27 239	0.19 144	0.28 210	0.19 19

ROB_FTStereo_v2	1.23 281	0.66 345	2.02 255	0.75 148	0.37 63	4.67 667	0.76 302	2.53 237	1.58 313	1.99 426	1.46 307	1.78 396	1.14 340	2.08 362	0.88 278	0.48 575	0.22 316	0.32 391	0.27 368	0.40 431	0.29 283

HUI-Stereo	1.25 290	0.66 345	2.33 298	0.75 148	0.37 63	4.68 668	0.78 324	2.53 237	1.58 313	1.99 426	1.46 307	1.79 403	1.13 333	2.17 374	0.85 259	0.48 575	0.23 347	0.32 391	0.27 368	0.40 431	0.29 283

iGMRVC	1.26 297	0.66 345	2.14 276	0.75 148	0.37 63	4.66 665	0.74 287	2.53 237	1.58 313	1.99 426	1.46 307	1.78 396	1.14 340	2.46 392	0.92 300	0.48 575	0.23 347	0.32 391	0.27 368	0.40 431	0.29 283

CRE-IMP	1.23 281	0.61 288	2.14 276	0.82 204	0.39 89	4.54 642	0.83 366	2.63 267	1.55 296	1.95 413	1.46 307	1.87 423	0.96 257	1.48 257	1.33 420	0.45 553	0.21 284	0.31 367	0.26 338	0.41 455	0.31 327

G2L-ROB	2.13 451	0.78 448	10.06 470	1.19 483	1.06 472	3.84 463	0.93 453	3.32 368	2.27 496	2.20 509	1.47 312	2.65 524	1.20 358	8.38 567	1.81 518	0.28 261	0.19 191	0.23 73	0.22 233	0.28 210	0.32 342

Patchmatch Stereo++	1.25 290	0.65 332	2.06 268	0.75 148	0.37 63	4.68 668	0.76 302	2.53 237	1.58 313	1.99 426	1.47 312	1.78 396	1.14 340	2.44 390	0.90 286	0.48 575	0.23 347	0.32 391	0.27 368	0.40 431	0.29 283
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	1.24 286	0.65 332	2.03 256	0.75 148	0.37 63	4.68 668	0.73 274	2.53 237	1.58 313	1.99 426	1.47 312	1.78 396	1.13 333	2.18 376	0.87 273	0.48 575	0.23 347	0.32 391	0.27 368	0.40 431	0.29 283

ROB_FTStereo	1.25 290	0.66 345	2.14 276	0.75 148	0.37 63	4.65 664	0.77 317	2.53 237	1.58 313	1.99 426	1.47 312	1.78 396	1.13 333	2.26 385	0.86 266	0.47 570	0.22 316	0.32 391	0.27 368	0.40 431	0.29 283

iRAFT	1.25 290	0.65 332	2.06 268	0.75 148	0.37 63	4.68 668	0.76 302	2.53 237	1.58 313	1.99 426	1.47 312	1.78 396	1.14 340	2.44 390	0.90 286	0.48 575	0.23 347	0.32 391	0.27 368	0.40 431	0.29 283

RAFT-IKP	1.25 290	0.66 345	2.23 288	0.75 148	0.37 63	4.64 662	0.74 287	2.53 237	1.58 313	1.99 426	1.47 312	1.78 396	1.13 333	2.22 382	0.92 300	0.48 575	0.22 316	0.32 391	0.27 368	0.40 431	0.29 283

Gwc-CoAtRS	1.58 346	0.57 222	11.69 493	1.01 373	0.60 260	2.53 221	0.64 211	2.36 201	1.56 303	1.80 373	1.47 312	2.74 532	1.18 352	1.12 141	0.90 286	0.27 217	0.21 284	0.25 157	0.22 233	0.27 187	0.23 158

MIPNet	2.33 495	0.71 392	19.82 644	0.89 274	0.56 232	4.76 686	0.61 187	4.32 632	2.37 525	1.83 379	1.48 319	1.48 352	1.98 551	2.63 415	1.44 439	0.29 292	0.20 245	0.26 203	0.23 259	0.30 259	0.39 440

WCG-NET	0.88 163	0.49 125	1.26 140	0.90 284	0.37 63	1.48 93	1.07 516	1.73 96	2.30 504	1.63 332	1.49 320	0.92 245	0.97 262	0.95 92	0.76 229	0.22 90	0.16 51	0.23 73	0.20 170	0.25 129	0.21 99

111111	0.87 160	0.50 129	1.13 91	0.66 72	1.08 482	3.37 354	0.33 36	2.33 198	1.47 232	0.74 137	1.50 321	0.61 112	0.59 97	1.40 234	0.48 78	0.24 136	0.19 191	0.22 57	0.16 32	0.24 102	0.19 19

RAFT-Stereo-weight	1.11 252	0.48 115	1.22 125	0.99 357	0.42 115	4.17 572	0.80 343	3.60 412	1.50 254	1.97 419	1.50 321	1.30 323	0.65 122	1.24 189	0.85 259	0.25 164	0.19 191	0.26 203	0.22 233	0.27 187	0.23 158

cross-raft	2.01 427	0.57 222	19.01 619	1.03 393	0.56 232	2.11 173	0.72 266	3.63 419	1.57 309	1.77 366	1.51 323	3.17 576	1.13 333	1.16 161	0.85 259	0.23 108	0.21 284	0.26 203	0.23 259	0.28 210	0.25 193

HUF	1.15 259	0.64 318	8.62 452	0.90 284	0.35 37	1.35 75	0.78 324	1.97 133	1.50 254	0.63 95	1.52 324	0.83 211	0.66 129	1.28 203	0.63 157	0.29 292	0.23 347	0.26 203	0.17 52	0.23 89	0.25 193

GMOStereo	1.13 254	0.70 378	2.26 290	0.75 148	0.44 132	3.05 291	0.91 436	2.78 291	1.45 218	2.37 563	1.52 324	1.53 356	1.05 297	1.17 167	0.92 300	0.25 164	0.19 191	0.35 467	0.28 397	0.34 360	0.26 227

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UPFNet	1.81 388	0.63 305	6.71 427	1.25 506	1.44 586	3.50 391	1.35 573	4.02 527	1.85 404	2.40 570	1.52 324	2.41 493	1.40 403	3.62 450	1.88 528	0.34 421	0.33 514	0.37 497	0.31 466	0.41 455	0.39 440

TestStereo_HL3	2.30 487	0.54 181	20.47 679	1.03 393	0.70 319	2.70 240	0.78 324	3.61 416	1.71 370	1.82 376	1.53 330	1.29 321	0.95 256	6.56 525	0.70 199	0.25 164	0.24 384	0.25 157	0.22 233	0.26 164	0.30 314

DCVSM-stereo	2.31 489	0.66 345	20.69 687	1.11 438	0.93 425	2.58 227	0.73 274	2.61 264	1.60 330	2.57 596	1.53 330	3.30 587	1.72 507	2.19 377	1.23 392	0.34 421	0.53 632	0.41 538	0.32 479	0.45 504	0.62 582

IPLGR	2.53 538	0.58 239	20.46 678	0.82 204	0.52 204	4.56 652	0.50 127	4.30 624	2.38 530	1.87 386	1.53 330	1.68 378	1.72 507	6.95 539	1.15 362	0.28 261	0.21 284	0.27 239	0.23 259	0.33 339	0.32 342

SCV	0.95 201	0.63 305	1.38 175	1.70 642	0.41 106	1.23 50	0.89 423	3.53 403	1.57 309	0.61 78	1.54 333	0.93 249	0.77 176	1.66 300	0.66 173	0.36 457	0.20 245	0.25 157	0.19 144	0.29 232	0.25 193

rvit_105_1	1.43 326	0.90 498	3.27 366	1.08 414	0.68 308	2.79 246	1.27 560	3.52 399	2.35 516	1.38 299	1.54 333	1.28 318	1.14 340	2.91 426	1.40 430	0.54 608	0.47 616	0.45 561	0.59 641	0.44 496	0.58 571

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 187	0.73 409	1.42 184	0.92 303	1.08 482	2.97 283	0.53 141	1.77 104	1.39 196	1.16 266	1.54 333	0.58 99	0.65 122	1.03 117	0.84 256	0.25 164	0.23 347	0.30 336	0.24 291	0.43 484	0.29 283

DeepPruner_ROB	2.05 433	1.09 554	10.50 478	1.01 373	1.20 521	4.39 610	0.91 436	3.14 337	1.72 375	2.60 605	1.54 333	2.78 542	1.27 369	4.52 472	1.72 505	0.51 597	0.40 573	0.37 497	0.34 497	0.48 523	0.52 542

IGEV-FE	2.16 455	0.69 367	20.56 681	1.22 496	0.54 218	2.18 179	0.53 141	3.38 378	1.61 334	1.93 407	1.55 337	3.74 623	1.06 306	1.56 270	0.91 295	0.29 292	0.20 245	0.27 239	0.29 427	0.40 431	0.32 342

IGEV_Zeroshot_test	2.16 455	0.69 367	20.60 685	1.22 496	0.54 218	2.18 179	0.53 141	3.38 378	1.61 334	1.93 407	1.55 337	3.76 625	1.05 297	1.55 269	0.91 295	0.29 292	0.20 245	0.27 239	0.29 427	0.40 431	0.32 342

ToySt	1.35 316	0.72 398	3.65 385	1.01 373	0.50 188	3.31 348	1.01 495	3.46 387	1.73 377	1.30 281	1.55 337	2.07 458	1.47 432	1.88 343	1.40 430	0.27 217	0.27 447	0.30 336	0.32 479	0.42 474	0.39 440

STTStereo	2.34 499	0.95 520	14.93 545	1.43 588	1.54 605	3.86 473	0.86 387	3.65 421	2.44 545	2.15 489	1.55 337	2.49 508	1.59 463	5.14 485	1.44 439	0.38 482	0.39 568	0.47 571	0.51 620	0.52 537	0.51 537

GMStereo_Zeroshot	1.41 323	1.21 578	3.33 370	1.29 528	0.72 324	3.35 352	0.53 141	2.58 260	1.68 357	2.35 559	1.56 341	2.42 496	0.96 257	2.50 396	1.16 367	0.45 553	0.23 347	0.40 526	0.24 291	0.79 630	0.33 363

anonymousdsp2	1.26 297	0.60 268	3.74 389	1.02 385	0.41 106	3.60 416	0.72 266	3.68 430	1.47 232	1.37 295	1.56 341	1.83 415	1.01 279	2.00 354	0.66 173	0.29 292	0.20 245	0.28 275	0.20 170	0.32 317	0.29 283

noway7	2.85 575	13.00 729	18.98 617	1.01 373	0.83 380	2.94 279	0.76 302	3.38 378	2.95 623	1.19 270	1.57 343	1.93 430	2.07 558	1.69 309	2.46 593	0.29 292	0.18 141	0.29 304	0.23 259	0.63 581	0.52 542

UNet	2.51 534	0.74 420	20.17 661	1.14 451	1.44 586	3.48 384	0.76 302	3.77 450	1.87 406	2.05 454	1.57 343	2.75 534	2.39 587	3.51 446	2.51 597	0.32 385	0.26 435	0.41 538	0.26 338	0.38 415	0.39 440

AIO-Stereo	0.76 96	0.54 181	1.07 44	0.73 135	0.40 99	1.28 65	0.82 360	2.26 184	1.49 248	0.70 118	1.58 345	0.89 232	0.45 37	1.03 117	0.55 123	0.24 136	0.18 141	0.25 157	0.20 170	0.26 164	0.21 99

MIM_Stereo	1.20 273	0.78 448	3.30 368	1.05 397	0.43 121	3.04 288	0.60 182	2.46 224	1.51 261	1.60 323	1.58 345	1.82 412	1.29 374	2.00 354	1.07 341	0.24 136	0.24 384	0.28 275	0.25 314	0.27 187	0.27 247

Pruner-Stereo	1.32 314	0.59 249	2.11 274	1.79 656	0.47 164	4.73 681	0.79 332	2.53 237	1.72 375	2.47 578	1.58 345	1.48 352	1.03 284	1.66 300	1.47 449	0.44 543	0.21 284	0.34 446	0.30 450	0.30 259	0.39 440

DMCA	1.72 371	0.74 420	6.63 426	1.14 451	0.96 432	3.98 518	0.90 428	3.75 446	2.76 594	2.83 632	1.58 345	2.35 483	1.18 352	1.58 275	1.98 545	0.40 503	0.27 447	0.42 545	0.26 338	0.36 396	0.38 433

DF	0.97 208	0.56 209	1.59 211	0.93 320	0.51 191	1.13 37	0.97 476	4.39 650	1.44 215	0.95 226	1.59 349	1.01 265	0.57 87	1.62 290	0.75 222	0.32 385	0.22 316	0.25 157	0.19 144	0.25 129	0.25 193

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OCTAStereo	1.58 346	0.61 288	2.72 337	2.27 686	0.46 154	4.68 668	0.67 229	3.30 362	1.48 242	2.11 471	1.59 349	1.36 332	1.09 320	6.02 510	1.21 385	0.41 518	0.20 245	0.36 483	0.34 497	0.31 282	0.37 416

RE-Stereo	1.58 346	0.61 288	2.72 337	2.26 683	0.46 154	4.68 668	0.68 240	3.31 363	1.48 242	2.11 471	1.59 349	1.36 332	1.09 320	6.01 508	1.22 388	0.41 518	0.20 245	0.36 483	0.34 497	0.31 282	0.37 416

TVStereo	1.58 346	0.61 288	2.72 337	2.26 683	0.46 154	4.68 668	0.68 240	3.31 363	1.48 242	2.11 471	1.59 349	1.36 332	1.09 320	6.01 508	1.22 388	0.41 518	0.20 245	0.36 483	0.34 497	0.31 282	0.37 416

gwcnet-sp	2.31 489	1.21 578	17.34 576	1.08 414	0.92 419	3.56 408	1.04 507	3.69 435	2.09 452	2.55 592	1.60 354	1.80 406	1.62 474	3.87 458	1.95 540	0.29 292	0.29 474	0.30 336	0.28 397	0.38 415	0.39 440

scenet	2.31 489	1.21 578	17.34 576	1.08 414	0.92 419	3.56 408	1.04 507	3.69 435	2.09 452	2.55 592	1.60 354	1.80 406	1.62 474	3.87 458	1.95 540	0.29 292	0.29 474	0.30 336	0.28 397	0.38 415	0.39 440

ssnet	2.31 489	1.21 578	17.34 576	1.08 414	0.92 419	3.56 408	1.04 507	3.69 435	2.09 452	2.55 592	1.60 354	1.80 406	1.62 474	3.87 458	1.95 540	0.29 292	0.29 474	0.30 336	0.28 397	0.38 415	0.39 440

iRaft-Stereo_20w	1.88 399	0.62 297	10.58 479	0.90 284	0.83 380	2.96 281	0.78 324	4.90 690	1.58 313	2.29 537	1.60 354	1.25 315	4.51 668	2.28 386	0.90 286	0.29 292	0.21 284	0.26 203	0.24 291	0.41 455	0.31 327

G2L-Stereo	2.49 531	0.94 518	14.54 537	1.15 464	1.35 560	3.57 412	0.95 463	3.62 418	2.00 430	2.11 471	1.61 358	3.20 577	1.34 386	9.54 598	1.91 532	0.34 421	0.27 447	0.35 467	0.28 397	0.30 259	0.35 394

GCST	2.56 545	1.79 644	18.02 593	1.92 666	1.33 557	1.72 122	0.51 131	3.67 426	2.03 437	1.70 352	1.61 358	1.55 361	1.29 374	5.06 483	1.24 394	2.06 696	0.77 675	1.45 695	0.97 677	1.14 666	1.34 669

MC-Stereo	1.06 238	0.48 115	1.55 205	1.15 464	0.41 106	4.56 652	0.61 187	2.06 149	1.46 227	1.90 396	1.61 358	0.89 232	1.12 331	1.35 222	0.73 212	0.25 164	0.18 141	0.26 203	0.22 233	0.25 129	0.24 177

HCRNet	1.60 352	0.56 209	2.47 311	0.78 179	1.36 563	4.11 548	0.71 263	3.57 408	2.79 598	1.75 364	1.61 358	1.58 364	1.41 411	5.79 503	1.56 474	0.34 421	0.28 462	0.36 483	0.29 427	0.33 339	0.37 416

HITNet	2.07 436	0.82 470	14.77 539	1.34 555	0.56 232	3.47 380	0.80 343	4.07 543	2.35 516	2.16 495	1.61 358	1.64 372	1.44 422	2.09 365	2.56 604	0.26 189	0.18 141	0.41 538	0.26 338	0.45 504	0.25 193
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
PCWNet_CMD	2.23 467	0.65 332	17.36 579	0.83 217	0.76 340	3.51 393	0.64 211	3.60 412	1.97 423	1.70 352	1.63 363	3.22 579	3.05 624	2.09 365	1.11 353	0.31 362	0.36 540	0.47 571	0.26 338	0.64 590	0.47 510

RAFT+CT+SA	1.62 356	0.72 398	7.42 435	0.97 343	1.42 585	4.04 530	0.94 458	3.90 486	1.61 334	1.61 328	1.63 363	1.33 326	1.18 352	2.73 424	1.10 348	0.27 217	0.19 191	0.31 367	0.34 497	0.33 339	0.33 363

Selective-IGEV-i32	0.80 124	0.52 145	1.05 34	0.75 148	0.61 265	1.30 68	0.82 360	2.61 264	1.41 204	0.82 180	1.64 365	0.71 171	0.62 107	1.23 186	0.64 160	0.22 90	0.19 191	0.24 116	0.18 99	0.25 129	0.20 54

UGAM-zero	2.79 569	0.57 222	20.87 694	0.98 351	0.77 346	2.08 166	0.35 51	3.88 478	1.51 261	2.05 454	1.64 365	5.07 684	3.42 643	9.83 607	1.24 394	0.28 261	0.21 284	0.27 239	0.29 427	0.29 232	0.28 270

Selective-IGEV	0.80 124	0.52 145	1.05 34	0.75 148	0.61 265	1.31 70	0.82 360	2.60 263	1.41 204	0.82 180	1.64 365	0.71 171	0.62 107	1.22 182	0.64 160	0.22 90	0.19 191	0.24 116	0.18 99	0.25 129	0.20 54

Wz-Net-LNSev	2.30 487	1.67 637	14.88 542	1.18 480	1.65 631	3.49 387	1.54 607	3.63 419	2.03 437	1.88 389	1.64 365	3.29 585	2.06 556	2.71 422	2.02 549	0.40 503	0.33 514	0.32 391	0.31 466	0.53 543	0.49 522

PFNet+	1.46 332	0.57 222	2.84 344	0.92 303	0.47 164	4.64 662	0.84 373	2.46 224	1.99 426	2.14 481	1.64 365	1.34 328	1.03 284	4.68 478	1.23 392	0.45 553	0.33 514	0.37 497	0.39 556	0.32 317	0.49 522

DSFCA	1.89 400	0.69 367	3.14 359	1.10 431	1.18 506	3.99 519	1.79 629	3.50 395	2.16 472	3.10 650	1.64 365	2.91 553	2.50 595	5.38 490	2.26 573	0.43 536	0.38 559	0.37 497	0.36 523	0.50 531	0.42 471

MSMDNet	2.23 467	0.64 318	17.32 575	0.84 229	0.75 336	3.53 398	0.64 211	3.61 416	1.98 425	1.71 356	1.64 365	3.22 579	2.99 617	2.08 362	1.11 353	0.31 362	0.37 552	0.45 561	0.26 338	0.62 579	0.45 494

FLISNet	1.27 302	0.90 498	2.33 298	1.10 431	0.68 308	2.92 268	0.45 106	2.49 228	1.76 387	2.13 478	1.65 372	2.42 496	1.84 533	1.58 275	1.61 484	0.26 189	0.16 51	0.28 275	0.29 427	0.26 164	0.25 193

CoSv	1.27 302	0.90 498	2.33 298	1.10 431	0.68 308	2.92 268	0.45 106	2.49 228	1.76 387	2.13 478	1.65 372	2.42 496	1.84 533	1.58 275	1.61 484	0.26 189	0.16 51	0.28 275	0.29 427	0.26 164	0.25 193

CCAANet	2.64 554	0.63 305	19.43 631	1.12 442	1.03 463	2.65 235	0.88 415	3.95 504	1.71 370	1.37 295	1.66 374	2.40 489	1.36 392	10.70 643	1.93 535	0.33 405	0.25 415	0.36 483	0.31 466	0.31 282	0.33 363

ADCP+	3.74 647	1.96 650	16.90 572	1.09 421	1.55 609	4.35 605	3.65 702	3.93 498	2.98 628	2.22 520	1.66 374	3.95 632	4.83 671	3.41 444	18.87 732	0.38 482	0.41 582	0.63 646	0.53 627	0.64 590	0.81 629

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 504	0.99 530	19.62 638	1.09 421	0.96 432	1.51 97	0.44 100	4.05 536	1.64 345	1.31 282	1.67 376	4.93 677	2.45 592	2.52 405	1.40 430	0.30 335	0.20 245	0.31 367	0.50 616	0.57 561	0.60 576

raft+_RVC	1.21 276	0.83 474	2.61 324	1.35 560	0.97 436	3.60 416	0.76 302	3.23 350	1.51 261	1.33 284	1.67 376	1.03 269	1.10 326	1.87 342	0.92 300	0.24 136	0.22 316	0.25 157	0.24 291	0.26 164	0.25 193

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 540	1.04 541	16.73 569	1.53 613	2.00 676	3.96 510	0.87 408	3.87 475	2.31 508	2.54 591	1.67 376	2.85 547	1.63 487	5.55 495	1.62 489	0.46 561	0.33 514	0.38 514	0.38 548	0.53 543	0.62 582
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
G2L-Stereo_test	2.11 444	0.86 489	7.12 432	1.65 635	1.19 513	3.54 402	1.02 500	3.57 408	2.01 432	2.50 581	1.68 379	3.15 574	1.50 441	9.21 591	1.62 489	0.28 261	0.19 191	0.23 73	0.22 233	0.27 187	0.31 327

999	0.97 208	0.48 115	1.24 136	1.03 393	0.64 281	3.25 333	0.92 450	1.40 47	1.39 196	0.71 124	1.68 379	0.70 159	0.66 129	3.03 434	0.89 282	0.23 108	0.19 191	0.25 157	0.21 193	0.25 129	0.29 283

RAFT-Test	1.44 329	0.59 249	6.10 423	1.01 373	0.69 315	2.90 262	0.80 343	3.68 430	1.70 369	1.85 380	1.68 379	3.15 574	1.03 284	1.20 178	0.99 324	0.27 217	0.22 316	0.25 157	0.23 259	0.27 187	0.25 193

dad	1.65 361	1.19 575	3.04 355	0.98 351	0.56 232	4.22 585	0.84 373	1.99 135	2.48 550	2.14 481	1.68 379	1.62 370	1.13 333	3.85 457	2.04 550	1.03 672	0.40 573	2.04 699	0.48 604	0.75 624	0.53 545

RALCasStereoNet	1.19 267	1.02 535	2.06 268	1.12 442	1.14 497	3.08 298	0.70 261	2.99 319	1.73 377	1.34 286	1.68 379	1.18 298	0.91 243	2.16 372	1.00 326	0.30 335	0.26 435	0.24 116	0.21 193	0.29 232	0.30 314

HH	2.23 467	0.86 489	21.59 716	0.98 351	0.51 191	1.49 95	0.82 360	2.74 282	1.54 288	1.10 257	1.69 384	4.62 670	1.86 538	2.55 408	0.69 193	0.26 189	0.22 316	0.29 304	0.23 259	0.34 360	0.27 247

HanStereo	2.23 467	0.86 489	21.59 716	0.98 351	0.51 191	1.49 95	0.82 360	2.74 282	1.54 288	1.10 257	1.69 384	4.62 670	1.86 538	2.55 408	0.69 193	0.26 189	0.22 316	0.29 304	0.23 259	0.34 360	0.27 247

CFNet-ft	1.90 402	0.95 520	3.56 379	1.07 406	1.54 605	4.09 540	0.90 428	2.85 303	1.82 395	1.78 368	1.70 386	2.75 534	1.48 434	9.33 593	1.72 505	0.33 405	0.30 489	0.61 641	0.36 523	0.52 537	0.39 440

BEATNet_4x	1.92 409	1.36 607	8.75 454	1.20 487	0.56 232	3.46 377	1.03 503	4.00 521	2.43 541	2.25 530	1.70 386	2.10 461	1.59 463	2.57 411	3.05 622	0.37 465	0.22 316	0.47 571	0.29 427	0.60 570	0.40 461

RYNet	2.97 594	0.93 510	15.09 548	1.12 442	1.38 569	3.66 428	1.42 592	4.03 528	2.29 503	2.10 467	1.70 386	3.79 626	2.16 569	13.64 725	3.02 621	0.37 465	0.41 582	0.48 580	0.34 497	0.81 633	0.75 617

CFNet_RVC	1.90 402	0.95 520	3.56 379	1.07 406	1.54 605	4.09 540	0.90 428	2.85 303	1.82 395	1.78 368	1.70 386	2.75 534	1.48 434	9.33 593	1.72 505	0.33 405	0.30 489	0.61 641	0.36 523	0.52 537	0.39 440

RAFT	1.23 281	0.84 480	2.05 259	0.96 336	0.47 164	1.80 131	0.94 458	3.18 344	1.46 227	1.60 323	1.71 390	3.04 564	1.59 463	1.64 297	1.32 416	0.38 482	0.24 384	0.40 526	0.32 479	0.40 431	0.35 394

R-Stereo Train	1.20 273	0.58 239	1.81 231	0.99 357	0.67 303	3.78 448	0.90 428	4.09 549	1.51 261	2.16 495	1.71 390	1.13 285	0.94 253	1.40 234	0.91 295	0.30 335	0.24 384	0.26 203	0.21 193	0.26 164	0.25 193

RAFT-Stereo	1.20 273	0.58 239	1.81 231	0.99 357	0.67 303	3.78 448	0.90 428	4.09 549	1.51 261	2.16 495	1.71 390	1.13 285	0.94 253	1.40 234	0.91 295	0.30 335	0.24 384	0.26 203	0.21 193	0.26 164	0.25 193
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NVstereo2D	2.54 540	0.90 498	11.10 486	1.32 542	1.47 591	3.58 413	1.38 583	4.13 559	2.45 546	1.90 396	1.71 390	2.86 548	1.76 514	10.86 649	1.66 498	0.60 619	0.43 592	0.53 612	0.41 574	0.78 628	0.94 645

PSMNet_ROB	2.95 587	1.38 610	18.46 607	1.19 483	1.20 521	3.80 453	1.65 622	3.54 404	2.35 516	1.98 421	1.71 390	2.75 534	1.79 519	11.43 675	2.78 613	0.42 530	0.36 540	0.50 597	0.60 643	0.59 566	0.49 522

SMOE	1.01 227	0.55 193	1.47 194	0.81 191	0.47 164	2.40 203	1.30 565	1.89 119	1.31 179	1.36 291	1.73 395	1.05 274	1.36 392	1.23 186	1.13 359	0.43 536	0.24 384	0.59 632	0.29 427	0.32 317	0.32 342

MyStereo06	2.46 524	0.72 398	19.97 651	1.02 385	0.99 448	4.26 590	0.86 387	3.51 398	1.68 357	1.92 403	1.73 395	4.01 637	4.22 661	1.62 290	0.88 278	0.24 136	0.23 347	0.34 446	0.26 338	0.42 474	0.36 401

ac_64	2.35 504	0.62 297	9.77 465	1.32 542	1.71 642	3.27 338	0.93 453	3.48 389	2.50 555	1.74 362	1.73 395	3.91 631	1.77 516	10.21 625	1.86 526	0.40 503	0.31 498	0.33 427	0.30 450	0.34 360	0.39 440

LCNet	1.55 338	0.54 181	1.88 237	0.99 357	0.55 227	3.60 416	1.21 554	2.86 306	1.53 279	2.18 501	1.74 398	1.43 348	4.17 660	3.62 450	0.87 273	0.29 292	0.20 245	0.28 275	0.77 663	0.47 520	1.85 685

GES	1.38 320	0.64 318	2.61 324	1.09 421	0.57 244	4.30 599	1.02 500	3.86 472	1.51 261	1.72 357	1.74 398	1.28 318	1.77 516	1.62 290	1.61 484	0.39 495	0.27 447	0.33 427	0.30 450	0.41 455	0.47 510

GANet-RSSM	1.98 420	0.62 297	3.49 374	1.69 639	1.23 528	4.22 585	0.91 436	3.31 363	1.86 405	1.81 374	1.74 398	2.34 481	1.82 530	10.92 653	1.73 509	0.34 421	0.29 474	0.31 367	0.28 397	0.39 426	0.40 461

GANetREF_RVC	3.20 622	1.93 648	18.84 612	1.51 610	0.80 356	4.12 550	1.82 633	4.16 570	2.91 618	1.87 386	1.74 398	2.48 506	1.84 533	13.18 716	1.74 510	0.80 654	0.57 642	0.79 668	0.74 659	1.20 674	0.86 635
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
xyz-stereo-finetune2	1.16 264	0.63 305	1.50 196	0.57 9	0.36 42	3.47 380	0.65 222	2.70 277	1.23 161	0.88 208	1.75 402	0.91 239	1.76 514	3.54 447	1.74 510	0.24 136	0.22 316	0.30 336	0.27 368	0.31 282	0.26 227

DualNet (step1)	2.34 499	1.05 542	7.87 439	1.07 406	0.86 399	3.93 488	1.19 547	4.35 639	2.11 462	2.14 481	1.75 402	1.75 390	1.67 496	6.26 518	1.26 401	1.23 681	0.48 622	4.27 729	2.09 713	0.70 607	0.69 600

test_sample9	3.79 648	1.05 542	7.87 439	1.07 406	0.86 399	3.93 488	1.19 547	4.35 639	2.11 462	2.14 481	1.75 402	1.75 390	1.67 496	11.06 660	11.61 699	1.23 681	14.45 752	4.27 729	2.09 713	0.70 607	0.69 600

test_sample7	1.65 361	0.70 378	2.60 321	1.48 603	0.76 340	2.38 199	1.07 516	4.35 639	2.11 462	2.14 481	1.75 402	1.75 390	1.67 496	6.26 518	1.26 401	0.44 543	0.48 622	0.43 549	0.40 567	0.46 516	0.43 482

test_sample3	2.34 499	0.61 288	11.94 495	1.33 547	0.85 393	3.10 303	0.73 274	4.24 596	2.19 477	2.21 518	1.75 402	1.80 406	1.41 411	11.11 665	1.46 444	0.35 443	0.29 474	0.34 446	0.35 513	0.39 426	0.37 416

MoCha-V2	0.87 160	0.48 115	1.87 236	0.88 265	0.32 21	1.37 77	0.55 151	2.71 278	1.42 208	0.92 217	1.75 402	0.65 135	1.17 350	1.45 251	0.57 133	0.21 63	0.21 284	0.20 21	0.19 144	0.24 102	0.23 158

MyStereo8	2.33 495	1.13 561	19.26 626	1.22 496	1.62 622	4.16 567	0.57 161	3.50 395	2.36 519	2.15 489	1.75 402	2.28 471	1.14 340	1.46 255	2.20 569	0.24 136	0.21 284	0.32 391	0.27 368	0.36 396	0.43 482

SQANet	3.70 644	9.34 714	18.41 605	2.75 695	2.74 697	3.40 362	1.47 596	3.50 395	1.68 357	2.60 605	1.75 402	2.69 527	1.91 545	6.72 535	1.74 510	2.96 702	1.41 697	1.85 698	1.12 685	3.17 698	2.70 705

IRAFT_RVC	1.87 395	0.60 268	4.33 401	2.40 690	0.66 296	4.59 655	1.59 613	2.96 316	1.51 261	2.23 524	1.75 402	2.09 460	2.63 602	6.70 531	1.50 459	0.33 405	0.21 284	0.33 427	0.29 427	0.32 317	0.32 342

IGEV_i1	1.83 389	0.60 268	10.98 485	1.30 535	0.53 215	3.09 299	0.86 387	3.70 440	1.57 309	1.67 344	1.76 411	2.33 480	1.35 389	3.23 436	1.16 367	0.35 443	0.27 447	0.53 612	0.58 638	0.34 360	0.40 461

iinet-f	2.26 474	1.18 573	13.71 515	1.14 451	1.11 491	3.77 446	1.10 528	4.14 565	2.17 474	2.06 459	1.76 411	2.99 560	2.99 617	2.50 396	2.49 595	0.35 443	0.39 568	0.27 239	0.28 397	0.45 504	0.39 440

CRFU-Net	2.49 531	0.78 448	10.36 475	2.30 687	1.08 482	3.91 480	1.41 590	3.85 469	1.65 350	2.15 489	1.76 411	3.34 590	7.95 710	5.56 496	1.48 452	0.47 570	0.35 533	0.30 336	0.28 397	0.37 410	0.43 482

ICVP	2.26 474	0.66 345	21.18 706	0.99 357	0.88 408	4.28 596	0.95 463	3.32 368	1.60 330	1.66 341	1.76 411	1.34 328	1.14 340	1.62 290	1.32 416	0.53 606	0.35 533	0.33 427	0.29 427	0.40 431	0.51 537
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	1.09 248	0.70 378	1.39 177	0.95 330	0.45 141	3.83 458	0.42 89	2.37 203	1.58 313	1.69 347	1.76 411	1.80 406	0.83 210	1.50 260	0.98 321	0.28 261	0.18 141	0.29 304	0.26 338	0.30 259	0.31 327

MMNet	2.02 428	0.81 463	10.76 481	1.12 442	1.23 528	3.53 398	0.89 423	3.79 454	2.08 449	2.15 489	1.76 411	2.15 464	2.12 562	3.69 453	2.32 578	0.31 362	0.29 474	0.34 446	0.27 368	0.38 415	0.42 471

ITSA-stereo	1.86 393	0.72 398	3.74 389	1.20 487	0.66 296	4.09 540	0.91 436	4.24 596	2.53 561	1.93 407	1.77 417	1.59 366	2.15 566	6.12 514	2.44 590	0.40 503	0.38 559	0.40 526	0.40 567	0.50 531	0.98 649

DeepPrunerF	3.70 644	1.72 638	14.87 541	1.33 547	1.74 649	3.70 432	1.55 608	4.20 575	14.00 727	2.02 445	1.77 417	2.74 532	2.30 580	10.88 650	6.88 666	0.68 641	0.60 652	0.78 667	0.78 666	0.81 633	0.71 605

AdaStereo	1.45 331	0.83 474	2.34 301	1.28 524	0.81 362	3.21 320	1.14 537	4.20 575	2.46 549	2.05 454	1.77 417	2.48 506	1.18 352	1.71 314	1.44 439	0.43 536	0.25 415	0.43 549	0.28 397	0.44 496	0.34 380
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.
test_5	1.87 395	0.75 431	10.23 474	1.14 451	1.40 573	3.85 471	1.27 560	3.91 491	1.93 418	1.69 347	1.78 420	1.67 376	1.79 519	2.99 433	1.17 371	0.30 335	0.18 141	0.35 467	0.33 487	0.34 360	0.33 363

test-1	1.23 281	0.65 332	1.88 237	0.96 336	0.52 204	3.84 463	0.62 202	4.01 523	1.47 232	1.93 407	1.78 420	1.83 415	0.92 247	1.19 177	1.28 409	0.26 189	0.29 474	0.31 367	0.24 291	0.29 232	0.36 401

FADNet_RVC	2.65 555	2.28 665	16.51 566	0.98 351	0.92 419	4.09 540	0.83 366	4.26 606	1.73 377	1.46 307	1.78 420	1.60 367	1.50 441	8.88 579	2.39 581	0.47 570	0.38 559	0.44 554	0.58 638	0.89 639	0.97 647

CFNet_pseudo	2.12 449	0.67 356	15.14 550	0.85 244	0.74 334	3.95 500	0.64 211	3.95 504	1.78 390	1.90 396	1.79 423	3.27 584	1.62 474	2.51 400	1.16 367	0.31 362	0.36 540	0.53 612	0.27 368	0.63 581	0.44 488

GwcNet-RSSM	2.66 557	1.05 542	15.91 558	1.22 496	1.19 513	4.12 550	1.12 532	3.84 466	2.02 433	1.93 407	1.79 423	3.12 572	1.46 430	10.37 631	2.05 552	0.33 405	0.27 447	0.35 467	0.30 450	0.40 431	0.36 401

ccs_rob	2.13 451	0.67 356	15.11 549	0.84 229	0.75 336	3.96 510	0.65 222	3.95 504	1.78 390	1.88 389	1.79 423	3.26 583	1.64 490	2.51 400	1.16 367	0.31 362	0.36 540	0.54 621	0.27 368	0.65 593	0.45 494

quiztm	1.09 248	0.79 452	1.33 163	0.77 174	1.50 597	2.48 212	0.76 302	3.65 421	1.55 296	1.65 339	1.80 426	1.18 298	0.64 114	1.17 167	1.07 341	0.30 335	0.17 89	0.23 73	0.20 170	0.36 396	0.28 270

tt1	1.79 385	0.73 409	10.41 477	1.75 648	0.36 42	4.55 647	0.79 332	4.22 584	3.37 666	1.08 253	1.80 426	0.74 187	1.48 434	2.21 380	0.65 169	0.29 292	0.16 51	0.31 367	0.22 233	0.30 259	0.29 283

RCA-Stereo	1.21 276	0.52 145	1.58 210	0.90 284	0.46 154	4.68 668	0.79 332	4.13 559	1.74 383	1.92 403	1.80 426	0.94 254	1.48 434	1.14 150	0.70 199	0.27 217	0.18 141	0.25 157	0.19 144	0.25 129	0.23 158

DCANet-4	1.96 416	0.51 137	14.31 534	0.82 204	0.40 99	4.16 567	0.57 161	4.29 616	2.98 628	2.30 541	1.80 426	1.03 269	1.54 458	1.44 246	1.44 439	0.29 292	0.23 347	0.23 73	0.18 99	0.24 102	0.42 471

fff	1.74 374	0.70 378	9.08 456	0.81 191	0.36 42	4.15 557	0.57 161	4.23 588	2.09 452	2.30 541	1.80 426	1.19 303	3.02 620	1.44 246	1.46 444	0.29 292	0.23 347	0.23 73	0.18 99	0.24 102	0.42 471

GwcNet-ADL	2.47 527	0.67 356	21.48 714	0.96 336	0.72 324	4.61 658	0.95 463	4.42 655	2.36 519	1.98 421	1.80 426	2.55 512	1.24 366	1.90 345	1.41 434	0.40 503	0.46 611	0.24 116	0.27 368	0.41 455	0.49 522

GEStereo_RVC	1.91 406	0.80 457	6.57 425	1.20 487	1.06 472	4.02 526	1.43 594	4.13 559	1.89 412	2.03 449	1.80 426	2.34 481	1.86 538	4.94 481	1.77 514	0.48 575	0.38 559	0.32 391	0.28 397	0.42 474	0.50 529

RALAANet	1.28 306	1.08 551	3.21 362	1.25 506	0.94 428	1.44 87	0.69 251	3.15 339	2.57 569	2.01 440	1.80 426	1.29 321	1.05 297	2.00 354	1.48 452	0.27 217	0.20 245	0.27 239	0.24 291	0.40 431	0.27 247

csc	1.74 374	0.70 378	9.08 456	0.81 191	0.36 42	4.15 557	0.57 161	4.23 588	2.09 452	2.30 541	1.80 426	1.19 303	3.02 620	1.44 246	1.46 444	0.29 292	0.23 347	0.23 73	0.18 99	0.24 102	0.42 471

cscssc	1.74 374	0.70 378	9.08 456	0.81 191	0.36 42	4.15 557	0.57 161	4.23 588	2.09 452	2.30 541	1.80 426	1.19 303	3.02 620	1.44 246	1.46 444	0.29 292	0.23 347	0.23 73	0.18 99	0.24 102	0.42 471

psm_up	2.28 481	0.81 463	5.45 419	1.26 513	1.50 597	3.84 463	1.23 556	4.23 588	2.03 437	2.55 592	1.80 426	2.44 503	1.65 492	12.90 715	1.58 477	0.37 465	0.38 559	0.41 538	0.34 497	0.43 484	0.39 440

PSMNet-RSSM	1.96 416	0.77 441	3.26 365	1.29 528	1.31 546	4.19 579	0.96 471	3.68 430	1.89 412	2.05 454	1.80 426	2.60 517	1.70 503	9.84 608	1.81 518	0.35 443	0.29 474	0.35 467	0.37 535	0.42 474	0.35 394

NCCL2	2.53 538	1.35 605	10.90 484	1.15 464	0.97 436	3.53 398	2.56 666	3.65 421	2.23 484	2.76 625	1.80 426	2.41 493	1.66 494	10.35 630	2.07 556	0.44 543	0.40 573	0.57 627	0.53 627	0.59 566	0.65 593

FE-Mocha	1.06 238	0.74 420	2.45 310	0.97 343	0.69 315	1.57 104	0.40 73	2.92 311	1.47 232	1.82 376	1.81 439	1.62 370	0.88 231	1.36 225	0.78 235	0.29 292	0.20 245	0.35 467	0.31 466	0.26 164	0.33 363

Select-FE	2.25 471	0.87 492	17.36 579	1.06 403	0.99 448	2.04 160	0.46 111	3.79 454	1.61 334	2.52 587	1.81 439	4.41 659	3.15 627	1.83 331	0.92 300	0.32 385	0.35 533	0.30 336	0.41 574	0.32 317	0.55 557

ACVNet-DCA	1.85 392	0.74 420	13.77 517	1.78 651	0.36 42	4.48 626	0.74 287	3.98 515	1.53 279	1.01 236	1.81 439	0.72 174	1.62 474	2.13 367	0.64 160	0.29 292	0.17 89	0.32 391	0.21 193	0.33 339	0.32 342

xx1	2.03 429	0.74 420	13.77 517	1.78 651	0.36 42	4.48 626	0.74 287	4.23 588	3.95 684	1.01 236	1.81 439	1.79 403	1.34 386	2.13 367	0.64 160	0.29 292	0.17 89	0.33 427	0.33 487	0.33 339	0.32 342

1test111	1.99 423	0.74 420	13.77 517	1.78 651	0.36 42	4.48 626	0.74 287	3.98 515	1.53 279	1.01 236	1.81 439	0.72 174	1.62 474	4.66 476	0.98 321	0.29 292	0.17 89	0.32 391	0.21 193	0.33 339	0.32 342

cc1	1.98 420	0.74 420	13.77 517	1.78 651	0.36 42	4.48 626	0.74 287	4.23 588	3.95 684	1.01 236	1.81 439	0.72 174	1.62 474	2.13 367	0.64 160	0.29 292	0.17 89	0.32 391	0.21 193	0.31 282	0.29 283

DeepStereo_RVC	1.55 338	0.63 305	3.32 369	0.77 174	0.42 115	4.49 632	0.72 266	2.50 232	1.58 313	2.02 445	1.81 439	1.54 360	6.38 696	1.73 316	1.19 376	0.46 561	0.22 316	0.29 304	0.28 397	0.35 381	0.38 433

cf-r	2.57 548	0.79 452	16.09 560	1.48 603	1.35 560	4.19 579	0.93 453	3.68 430	2.36 519	1.97 419	1.81 439	3.42 598	1.45 426	8.24 563	1.83 523	0.32 385	0.26 435	0.33 427	0.30 450	0.34 360	0.37 416

AACVNet	1.83 389	1.02 535	2.41 307	1.45 595	0.87 404	3.21 320	0.73 274	3.16 340	1.61 334	2.01 440	1.82 447	2.28 471	1.33 383	10.98 655	1.49 458	0.39 495	0.32 507	0.38 514	0.32 479	0.43 484	0.44 488

DisPM	1.36 317	0.55 193	2.39 304	1.54 615	0.51 191	4.59 655	0.79 332	2.50 232	1.88 408	2.50 581	1.83 448	1.45 349	1.01 279	2.71 422	0.93 309	0.46 561	0.20 245	0.32 391	0.31 466	0.31 282	0.44 488

BUS	1.49 337	0.59 249	1.94 244	0.87 260	0.85 393	4.50 635	0.76 302	4.48 665	1.88 408	2.93 637	1.83 448	3.63 620	0.97 262	1.60 282	1.17 371	0.34 421	0.25 415	0.31 367	0.28 397	0.35 381	0.33 363

BSDual-CNN	1.46 332	0.59 249	1.94 244	0.87 260	0.85 393	4.16 567	1.16 540	4.48 665	1.88 408	2.93 637	1.83 448	2.60 517	1.31 380	1.60 282	1.21 385	0.34 421	0.25 415	0.31 367	0.28 397	0.35 381	0.33 363

hknet	1.98 420	0.64 318	8.70 453	0.87 260	1.07 479	4.16 567	1.16 540	4.48 665	1.73 377	2.93 637	1.83 448	3.48 602	1.30 378	3.91 461	1.51 465	0.31 362	0.25 415	0.31 367	0.28 397	0.35 381	0.33 363

SFCPSM	2.18 459	0.63 305	17.03 574	0.88 265	0.98 445	3.74 442	1.28 562	4.09 549	2.16 472	1.85 380	1.83 448	1.65 373	1.39 399	2.50 396	1.50 459	0.33 405	0.27 447	0.39 519	0.36 523	0.34 360	0.37 416

Selective-IGEV-i16pc	2.84 573	0.70 378	20.78 689	1.27 521	0.56 232	4.35 605	2.77 672	4.32 632	2.02 433	1.57 320	1.84 453	2.40 489	1.33 383	8.80 577	1.39 427	0.60 619	0.46 611	0.33 427	0.38 548	0.43 484	0.45 494

CoDeX	2.40 513	0.78 448	13.21 507	1.00 366	1.18 506	3.24 329	1.32 568	4.14 565	2.41 537	1.74 362	1.84 453	2.05 453	1.47 432	10.03 618	1.60 481	0.34 421	0.28 462	0.32 391	0.27 368	0.32 317	0.39 440

mmm	1.27 302	0.58 239	2.20 281	1.41 584	0.68 308	2.39 201	0.85 382	3.90 486	1.63 343	2.20 509	1.84 453	1.28 318	1.50 441	1.91 346	0.89 282	0.31 362	0.27 447	0.45 561	0.37 535	0.38 415	0.34 380

ADStereo(finetuned)	2.04 431	0.73 409	13.28 508	0.82 204	0.40 99	4.16 567	0.59 177	4.25 598	2.97 625	2.35 559	1.84 453	1.18 298	3.40 639	1.52 265	1.54 471	0.29 292	0.24 384	0.23 73	0.18 99	0.30 259	0.51 537

AAGNet	2.86 576	0.60 268	1.77 227	2.05 675	0.46 154	4.76 686	1.09 525	2.27 186	1.56 303	2.17 499	1.84 453	2.41 493	4.00 656	6.23 516	24.22 741	0.46 561	0.19 191	0.30 336	0.29 427	0.32 317	0.24 177

DCANet	1.74 374	0.73 409	9.08 456	0.82 204	0.40 99	4.18 575	0.59 177	4.25 598	2.97 625	2.35 559	1.84 453	1.18 298	1.63 487	1.51 263	1.55 472	0.29 292	0.24 384	0.23 73	0.18 99	0.30 259	0.53 545

PASM	2.67 559	2.05 657	9.71 464	1.73 646	1.37 566	2.53 221	1.52 602	3.10 334	2.17 474	2.79 628	1.84 453	2.90 550	1.85 537	11.89 700	2.19 568	0.81 656	0.85 678	0.87 674	1.01 680	1.14 666	1.05 652

StereoDRNet	2.84 573	1.49 623	14.48 535	1.33 547	1.57 616	3.44 370	2.06 646	3.69 435	2.36 519	3.26 659	1.84 453	2.79 544	1.80 524	10.88 650	3.16 623	0.41 518	0.33 514	0.39 519	0.36 523	0.59 566	0.58 571

tg	1.15 259	0.67 356	1.31 154	0.94 327	0.54 218	4.02 526	0.41 80	2.96 316	1.59 329	1.69 347	1.85 461	1.84 418	0.97 262	1.78 322	0.83 253	0.27 217	0.17 89	0.29 304	0.26 338	0.29 232	0.27 247

PSMNet-ADL	1.91 406	0.72 398	1.78 229	1.09 421	0.86 399	4.18 575	0.78 324	3.77 450	2.10 460	1.72 357	1.85 461	2.91 553	1.82 530	10.38 633	1.91 532	0.48 575	0.46 611	0.28 275	0.29 427	0.38 415	0.51 537

LALA_ROB	1.95 414	1.48 622	3.11 357	1.05 397	0.98 445	3.99 519	1.82 633	4.44 659	2.28 500	3.31 660	1.85 461	2.76 540	1.67 496	4.04 465	3.23 625	0.46 561	0.41 582	0.55 622	0.52 623	0.60 570	0.57 566

MM-Stereo_test3	1.09 248	0.59 249	1.55 205	1.73 646	1.18 506	1.91 141	0.86 387	3.52 399	1.76 387	1.25 277	1.86 464	1.10 279	0.69 140	1.32 217	0.86 266	0.27 217	0.23 347	0.27 239	0.22 233	0.34 360	0.30 314

rvit_stereo_0075_2	1.18 265	0.74 420	2.66 333	0.90 284	1.27 538	2.51 216	0.69 251	2.25 181	2.06 446	1.40 302	1.86 464	1.46 351	0.84 212	1.42 242	0.94 311	0.46 561	0.40 573	0.48 580	0.38 548	0.46 516	0.51 537

NINENet	1.87 395	0.74 420	2.60 321	1.12 442	1.06 472	4.50 635	0.76 302	4.41 654	2.24 487	2.16 495	1.86 464	3.63 620	0.97 262	8.00 559	1.17 371	0.41 518	0.30 489	0.41 538	0.30 450	0.41 455	0.36 401

CFNet	2.34 499	1.10 555	8.96 455	1.34 555	1.24 530	4.09 540	0.73 274	4.04 532	2.77 595	1.62 330	1.87 467	2.27 470	1.45 426	11.41 673	1.82 520	0.31 362	0.24 384	0.43 549	0.36 523	0.43 484	0.33 363

test_sample4	2.34 499	0.63 305	11.59 491	1.30 535	0.83 380	3.07 296	0.72 266	4.27 607	2.30 504	2.30 541	1.88 468	1.73 388	1.42 416	11.14 666	1.46 444	0.35 443	0.29 474	0.35 467	0.36 523	0.40 431	0.38 433

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 517	1.47 621	14.14 528	1.30 535	1.35 560	3.51 393	1.64 619	4.04 532	2.10 460	2.46 576	1.88 468	2.28 471	2.51 596	4.73 479	3.17 624	0.38 482	0.19 191	0.35 467	0.20 170	0.40 431	0.36 401

ARAFT	2.56 545	1.13 561	19.50 635	0.89 274	0.48 173	4.15 557	1.40 587	4.36 644	2.82 610	2.36 562	1.88 468	1.70 384	1.04 292	6.45 522	1.22 388	0.29 292	0.18 141	0.37 497	0.35 513	0.35 381	0.25 193

ACVNet	1.46 332	0.64 318	3.56 379	0.93 320	0.85 393	4.22 585	0.80 343	2.85 303	2.08 449	1.78 368	1.88 468	3.10 569	1.46 430	1.33 218	1.89 529	0.29 292	0.26 435	0.30 336	0.26 338	0.39 426	0.27 247

acv_ft	1.55 338	0.64 318	3.29 367	1.14 451	2.01 677	2.93 273	0.97 476	3.81 459	2.08 449	2.22 520	1.88 468	3.10 569	1.66 494	1.33 218	2.22 571	0.29 292	0.26 435	0.30 336	0.26 338	0.39 426	0.27 247

UCFNet_RVC	1.57 345	0.84 480	3.25 364	1.36 566	1.40 573	4.07 538	1.01 495	2.68 274	1.50 254	2.11 471	1.88 468	2.37 486	1.50 441	3.41 444	1.42 436	0.36 457	0.28 462	0.52 607	0.40 567	0.53 543	0.43 482

test_sample8	4.76 675	1.05 542	7.87 439	1.07 406	0.86 399	3.93 488	1.19 547	4.38 648	2.05 444	5.49 700	1.89 474	12.98 719	6.37 694	11.06 660	11.61 699	1.23 681	14.45 752	4.27 729	2.09 713	0.70 607	0.69 600

Wz-Net-TNSev	3.67 642	8.83 706	13.47 513	1.48 603	1.18 506	3.60 416	2.49 662	4.27 607	3.13 642	2.18 501	1.89 474	4.21 652	2.80 610	12.10 704	7.58 674	0.57 614	0.55 639	0.47 571	0.54 629	0.91 642	1.05 652

SACVNet	2.46 524	1.14 566	9.47 463	1.44 591	1.18 506	4.06 533	1.49 601	3.84 466	2.24 487	2.62 609	1.89 474	2.57 514	1.28 371	11.35 671	1.64 495	0.50 591	0.39 568	0.48 580	0.41 574	0.55 550	0.75 617

XX-Stereo	2.54 540	0.61 288	20.21 662	1.78 651	1.19 513	4.30 599	0.46 111	4.39 650	1.58 313	2.32 551	1.89 474	4.64 672	0.60 103	4.16 467	0.82 249	0.31 362	0.21 284	0.28 275	0.27 368	0.51 533	0.26 227

DN-CSS_ROB	1.91 406	1.55 627	11.13 487	1.82 658	0.88 408	3.99 519	0.61 187	4.01 523	1.67 354	1.64 335	1.89 474	1.39 339	1.06 306	3.23 436	1.50 459	0.31 362	0.19 191	0.44 554	0.29 427	0.37 410	0.31 327

SE	1.07 242	0.63 305	1.22 125	0.85 244	0.45 141	3.47 380	0.80 343	2.16 163	1.09 143	1.37 295	1.90 479	0.95 255	1.74 512	1.17 167	1.00 326	1.00 671	0.24 384	0.36 483	0.28 397	0.35 381	0.33 363

AE-Stereo	1.18 265	0.60 268	2.05 259	1.10 431	0.60 260	4.39 610	0.72 266	3.74 445	1.62 340	1.10 257	1.90 479	1.01 265	0.92 247	1.45 251	0.82 249	0.28 261	0.22 316	0.28 275	0.28 397	0.26 164	0.22 136

Selective-IGEV-i1	1.43 326	0.59 249	2.42 309	1.15 464	1.07 479	3.82 457	1.09 525	3.79 454	2.11 462	1.62 330	1.91 481	2.65 524	1.22 359	1.80 326	1.12 357	0.32 385	0.27 447	0.46 567	0.54 629	0.31 282	0.39 440

DDVS	1.68 367	0.79 452	2.52 315	1.26 513	1.16 504	3.17 312	0.78 324	3.12 336	1.82 395	1.86 384	1.91 481	2.92 555	1.43 419	6.20 515	1.63 492	0.45 553	0.65 660	0.34 446	0.38 548	0.48 523	0.79 627

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 614	1.43 617	9.93 468	2.50 692	1.62 622	4.29 597	1.68 626	3.95 504	2.43 541	1.66 341	1.91 481	3.04 564	1.41 411	13.26 717	1.58 477	3.82 716	1.59 699	1.12 685	0.46 596	2.21 691	2.74 706

z-ln-s-r	2.67 559	1.16 570	12.43 499	1.34 555	1.26 535	3.70 432	1.21 554	4.20 575	2.38 530	2.04 452	1.92 484	2.43 499	1.60 469	10.58 636	5.19 653	0.29 292	0.20 245	0.32 391	0.24 291	0.51 533	0.38 433

coex_refinement	2.10 440	0.85 486	3.67 386	1.31 539	1.13 496	3.21 320	0.85 382	3.86 472	2.31 508	2.51 585	1.92 484	3.49 608	1.69 501	11.08 663	2.13 563	0.37 465	0.25 415	0.27 239	0.31 466	0.41 455	0.37 416

DRN-Test	3.03 604	0.99 530	18.18 596	1.35 560	1.60 618	3.59 414	1.48 597	4.13 559	2.45 546	3.47 668	1.92 484	2.58 516	2.53 597	10.88 650	2.80 615	0.39 495	0.36 540	0.44 554	0.41 574	0.55 550	0.57 566

CSP-Net	1.78 383	1.32 601	1.92 242	1.16 471	1.03 463	3.38 358	1.31 567	3.52 399	1.75 385	1.96 417	1.93 487	2.40 489	1.48 434	8.58 572	1.58 477	0.46 561	0.34 527	0.27 239	0.26 338	0.41 455	0.50 529

CASS	1.29 308	0.66 345	2.62 327	0.95 330	0.66 296	2.84 253	0.69 251	3.00 321	1.79 392	2.57 596	1.95 488	1.39 339	1.55 459	1.59 280	1.06 338	0.50 591	0.28 462	0.34 446	0.28 397	0.46 516	0.63 586
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	2.04 431	0.88 495	7.87 439	1.20 487	0.87 404	3.86 473	1.64 619	4.01 523	2.60 574	2.61 607	1.96 489	3.79 626	1.71 505	2.20 378	2.96 618	0.41 518	0.35 533	0.42 545	0.37 535	0.55 550	0.52 542

HBP-ISP	3.25 626	1.10 555	20.86 692	1.54 615	1.15 499	4.50 635	2.89 678	4.43 658	2.38 530	4.14 683	1.96 489	1.90 425	2.04 554	11.08 663	1.32 416	0.66 634	0.57 642	0.66 652	0.61 646	0.64 590	0.61 579

111	1.83 389	0.92 506	9.08 456	0.81 191	0.36 42	4.25 589	0.91 436	4.44 659	2.70 585	2.39 568	1.96 489	2.30 477	1.64 490	1.28 203	1.82 520	0.28 261	0.22 316	0.24 116	0.20 170	0.31 282	0.54 551

DPSNet	3.43 635	1.37 609	12.19 496	1.39 580	1.24 530	4.15 557	2.06 646	4.51 672	3.34 664	2.69 620	1.96 489	3.52 612	5.56 683	10.68 641	9.68 683	0.93 664	0.73 672	0.40 526	0.37 535	1.06 654	0.86 635

DISCO	2.25 471	0.73 409	10.06 470	1.76 649	1.12 492	3.47 380	1.25 559	3.24 352	2.26 494	2.65 617	1.96 489	4.53 665	1.92 546	4.17 468	3.61 629	0.32 385	0.25 415	0.31 367	0.29 427	0.66 599	0.41 467

test_sample5	2.33 495	0.62 297	11.29 488	1.29 528	0.83 380	3.09 299	0.74 287	4.28 612	2.31 508	2.20 509	1.97 494	1.68 378	1.39 399	11.19 667	1.47 449	0.37 465	0.31 498	0.37 497	0.37 535	0.41 455	0.39 440

SA	1.62 356	0.75 431	3.78 392	1.07 406	0.43 121	4.26 590	1.36 575	4.45 662	3.12 641	1.63 332	1.97 494	1.68 378	2.26 578	2.55 408	1.27 405	0.27 217	0.22 316	0.37 497	0.37 535	0.35 381	0.30 314

MSAF-DinoV2	13.69 734	13.09 732	22.03 724	2.41 691	1.44 586	4.03 528	1.38 583	9.07 716	9.20 716	2.23 524	1.98 496	5.08 685	5.06 674	177.66 779	5.46 657	0.45 553	0.34 527	0.40 526	0.62 647	6.09 724	5.80 733

IER	1.69 368	0.65 332	7.19 433	0.94 327	1.15 499	3.28 342	0.89 423	3.48 389	1.97 423	2.10 467	1.98 496	2.28 471	2.12 562	2.25 384	1.75 513	0.29 292	0.23 347	0.36 483	0.30 450	0.32 317	0.34 380

TDLM	2.29 484	1.08 551	4.61 408	1.29 528	1.01 460	4.26 590	2.17 652	3.75 446	2.79 598	2.31 547	1.98 496	2.06 455	1.59 463	12.45 710	1.72 505	0.51 597	0.28 462	0.52 607	0.35 513	0.56 556	0.50 529

FACV-RUCA	1.26 297	0.65 332	2.21 283	1.06 403	1.50 597	2.69 239	1.15 538	3.05 327	1.87 406	1.36 291	1.99 499	1.03 269	1.15 348	1.36 225	1.10 348	0.41 518	0.41 582	0.73 665	0.41 574	0.61 575	0.41 467

GANet-ADL	2.20 462	0.73 409	20.11 659	1.25 506	0.69 315	3.83 458	0.76 302	3.49 392	1.71 370	1.65 339	1.99 499	2.10 461	1.10 326	1.42 242	1.26 401	0.38 482	0.33 514	0.25 157	0.22 233	0.42 474	0.36 401

IPLG	2.48 529	0.65 332	19.63 639	0.91 295	0.79 353	4.60 657	0.56 156	4.31 627	1.84 403	1.91 401	2.00 501	1.31 324	1.38 396	6.61 527	1.53 470	0.27 217	0.20 245	0.27 239	0.23 259	0.31 282	0.36 401

XPNet_ROB	2.27 476	1.11 559	4.10 397	1.36 566	0.97 436	3.94 494	1.63 617	4.07 543	2.14 468	2.82 631	2.00 501	2.32 479	1.73 510	10.81 648	3.39 626	0.51 597	0.47 616	0.48 580	0.40 567	0.51 533	0.56 562

SME	1.78 383	1.35 605	1.95 249	1.62 632	1.19 513	2.00 150	1.06 513	3.44 385	1.63 343	2.19 505	2.01 503	1.37 337	1.55 459	10.23 627	1.92 534	0.32 385	0.25 415	0.34 446	0.33 487	0.45 504	0.32 342

Lsterematch	1.15 259	0.84 480	4.02 396	0.80 187	0.39 89	1.68 119	0.68 240	2.01 138	2.02 433	1.58 321	2.02 504	1.35 330	1.40 403	1.41 239	1.10 348	0.28 261	0.16 51	0.29 304	0.22 233	0.29 232	0.37 416

w-ln-seven-2	2.73 568	2.13 658	12.47 501	1.18 480	1.01 460	3.54 402	1.58 612	3.93 498	3.26 658	2.43 575	2.02 504	2.63 521	2.28 579	7.93 558	5.45 656	0.40 503	0.40 573	0.44 554	0.34 497	0.62 579	0.47 510

XX-TBD	1.03 233	0.95 520	1.94 244	1.30 535	0.43 121	3.97 516	0.33 36	1.74 97	1.73 377	1.59 322	2.02 504	0.69 155	0.60 103	1.16 161	0.66 173	0.30 335	0.25 415	0.23 73	0.15 11	0.31 282	0.22 136

APVNet	3.13 614	1.25 590	21.14 702	1.31 539	1.52 602	3.94 494	1.13 535	3.32 368	2.14 468	2.20 509	2.03 507	3.05 567	1.96 549	11.79 696	2.53 599	0.42 530	0.45 602	0.64 649	0.46 596	0.67 601	0.57 566

iResNetv2_ROB	2.65 555	5.00 692	19.28 629	2.06 676	1.09 487	3.83 458	1.13 535	4.14 565	2.09 452	1.85 380	2.03 507	2.01 448	1.51 446	3.58 448	1.58 477	0.34 421	0.21 284	0.32 391	0.21 193	0.44 496	0.29 283

iResNet	2.52 537	0.94 518	21.17 705	1.84 660	0.72 324	3.75 443	0.81 356	4.14 565	2.55 567	2.33 557	2.03 507	1.35 330	1.44 422	3.27 440	2.16 567	0.35 443	0.23 347	0.28 275	0.22 233	0.44 496	0.45 494

test_sample6	2.35 504	0.62 297	10.78 482	1.33 547	0.83 380	3.15 310	0.79 332	4.36 644	2.43 541	2.26 533	2.04 510	1.69 382	1.39 399	11.48 678	1.61 484	0.38 482	0.32 507	0.37 497	0.39 556	0.41 455	0.42 471

DualNet	2.33 495	0.62 297	11.29 488	1.29 528	0.83 380	3.09 299	0.74 287	4.28 612	2.31 508	2.26 533	2.04 510	1.68 378	1.39 399	11.19 667	1.47 449	0.37 465	0.31 498	0.37 497	0.37 535	0.41 455	0.39 440

CFNet_ucs	2.36 509	0.68 364	18.42 606	0.89 274	0.81 362	3.85 471	0.68 240	4.29 616	2.37 525	2.09 464	2.04 510	3.31 588	1.24 366	2.63 415	1.14 361	0.36 457	0.45 602	0.56 624	0.29 427	0.66 599	0.49 522

RAFT_CTSACE	1.80 387	1.06 547	10.00 469	1.71 643	1.39 571	3.49 387	1.06 513	3.05 327	1.62 340	1.70 352	2.04 510	2.51 509	1.80 524	1.98 352	0.94 311	0.25 164	0.22 316	0.28 275	0.30 450	0.30 259	0.26 227

hitnet-ft	2.37 510	0.73 409	8.34 446	0.96 336	0.89 413	3.77 446	0.80 343	3.55 406	2.58 570	2.24 527	2.04 510	3.65 622	1.49 440	11.71 693	1.89 529	0.44 543	0.53 632	0.44 554	0.35 513	0.52 537	0.48 515

CVANet_RVC	2.55 544	1.10 555	9.13 461	1.46 597	1.15 499	3.96 510	1.53 604	3.91 491	2.50 555	3.04 646	2.04 510	2.60 517	1.72 507	12.46 711	1.50 459	0.49 587	0.30 489	0.51 601	0.41 574	0.63 581	0.50 529

delet	1.92 409	0.76 437	5.14 412	1.01 373	1.65 631	3.44 370	2.03 645	3.76 448	2.48 550	2.01 440	2.05 516	2.63 521	1.90 544	5.34 489	2.12 560	0.28 261	0.29 474	0.40 526	0.31 466	0.41 455	0.45 494

CC-Net-ROB	3.35 632	1.76 641	13.89 523	2.33 689	1.65 631	4.49 632	1.62 616	4.73 685	2.90 617	1.92 403	2.05 516	1.99 444	1.61 470	12.57 714	1.60 481	2.46 699	2.18 707	2.68 711	1.04 683	2.11 689	1.38 672

StereoDRNet-Refined	1.77 382	0.81 463	2.22 286	1.21 493	0.76 340	3.26 335	0.71 263	3.82 462	2.05 444	2.29 537	2.05 516	2.98 559	1.44 422	7.15 541	2.27 575	0.30 335	0.23 347	0.42 545	0.33 487	0.45 504	0.64 590
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	1.89 400	1.02 535	8.60 451	1.39 580	0.98 445	3.72 436	0.66 225	3.84 466	2.65 579	1.88 389	2.05 516	1.98 442	1.27 369	4.52 472	1.67 499	0.30 335	0.20 245	0.28 275	0.18 99	0.31 282	0.40 461

ETE_ROB	2.07 436	1.40 613	3.01 354	1.09 421	0.92 419	3.94 494	1.53 604	4.25 598	2.23 484	3.31 660	2.06 520	2.35 483	1.52 448	8.74 576	2.07 556	0.44 543	0.36 540	0.51 601	0.48 604	0.54 547	0.62 582

DFGA-Net	2.11 444	3.00 678	7.43 436	1.11 438	0.76 340	3.72 436	0.60 182	2.63 267	1.91 416	2.01 440	2.07 521	1.22 308	1.04 292	10.26 629	2.26 573	0.27 217	0.22 316	0.34 446	0.34 497	0.61 575	0.48 515

PSMNet-RUCA	1.64 360	1.50 624	2.57 320	1.50 608	1.38 569	3.05 291	1.36 575	3.31 363	2.24 487	1.36 291	2.07 521	1.40 344	1.09 320	1.83 331	1.55 472	1.15 677	0.69 668	1.26 689	0.96 676	1.64 684	0.94 645

Wz-Net-MNSev	2.71 567	2.54 671	13.91 524	1.52 611	1.37 566	3.28 342	2.47 660	4.03 528	2.32 512	2.57 596	2.07 521	2.29 476	3.01 619	7.55 549	2.74 611	0.38 482	0.36 540	0.36 483	0.37 535	0.57 561	0.47 510

psmg	1.47 336	0.59 249	1.94 244	0.92 303	0.85 393	4.30 599	1.42 592	4.10 556	1.88 408	2.64 613	2.09 524	2.60 517	1.31 380	1.60 282	1.21 385	0.34 421	0.27 447	0.33 427	0.34 497	0.36 396	0.34 380

GASNet	3.24 624	5.55 696	20.58 684	1.56 622	1.25 533	2.32 194	1.12 532	4.04 532	2.67 582	1.88 389	2.10 525	3.00 561	2.16 569	10.59 637	2.43 588	0.65 632	0.37 552	0.61 641	0.45 593	0.87 638	0.58 571

TANstereo	1.01 227	0.55 193	1.73 222	0.76 167	0.36 42	4.04 530	0.38 63	1.48 55	1.62 340	2.03 449	2.10 525	0.84 213	0.93 250	0.98 102	0.62 153	0.28 261	0.36 540	0.23 73	0.20 170	0.25 129	0.46 505

SuperB	4.79 676	4.41 689	21.08 701	1.45 595	1.08 482	3.91 480	3.08 686	4.18 571	3.01 632	2.50 581	2.10 525	2.75 534	3.49 646	8.80 577	19.60 734	0.44 543	0.33 514	0.53 612	0.39 556	12.01 740	0.64 590

PA-Net	3.09 610	1.24 589	18.84 612	1.38 578	1.19 513	3.42 368	1.75 627	3.89 481	3.27 662	1.88 389	2.10 525	3.03 563	1.88 542	11.60 681	2.88 617	0.40 503	0.54 634	0.44 554	0.62 647	0.52 537	1.02 650
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
S0	1.07 242	0.59 249	1.52 199	0.91 295	0.93 425	2.53 221	0.95 463	2.15 161	1.05 137	1.26 279	2.11 529	1.11 281	1.45 426	1.15 157	1.11 353	0.94 665	0.31 498	0.37 497	0.33 487	0.33 339	0.31 327

anonymity	1.76 380	1.26 591	2.73 340	1.66 636	1.32 553	1.84 133	1.07 516	3.49 392	2.30 504	2.11 471	2.11 529	1.71 386	3.90 654	1.82 330	1.48 452	1.10 674	1.09 686	1.08 683	1.08 684	1.05 653	1.09 655

RASNet	2.56 545	0.70 378	10.06 470	1.60 627	2.25 690	3.67 429	1.00 492	3.38 378	3.14 644	1.81 374	2.11 529	4.60 668	2.30 580	10.25 628	2.61 606	0.37 465	0.24 384	0.25 157	0.24 291	0.28 210	0.26 227

HSM	2.35 504	0.81 463	2.21 283	1.14 451	1.55 609	3.44 370	1.03 503	3.99 519	2.25 490	2.29 537	2.11 529	8.04 706	3.05 624	11.60 681	1.71 503	0.33 405	0.22 316	0.28 275	0.23 259	0.32 317	0.35 394

ISRNet	1.69 368	0.76 437	5.69 421	1.27 521	1.36 563	2.85 255	0.61 187	3.60 412	1.91 416	2.13 478	2.12 533	2.90 550	1.41 411	2.51 400	1.71 503	0.49 587	0.50 628	0.56 624	0.47 599	0.49 529	0.57 566

GwcNet	3.00 600	1.63 631	19.83 645	1.32 542	2.04 681	3.27 338	1.55 608	3.65 421	2.33 513	2.00 438	2.12 533	3.56 617	1.68 500	9.47 596	2.45 591	0.44 543	0.45 602	0.46 567	0.38 548	0.60 570	0.76 619

DStereoRT	3.28 627	1.06 547	14.58 538	1.33 547	1.12 492	4.51 639	1.29 564	4.21 580	3.48 671	2.50 581	2.13 535	1.89 424	7.69 708	7.57 550	2.43 588	0.66 634	0.33 514	4.46 733	2.84 727	0.38 415	1.12 657

CREStereo++_RVC	1.02 232	0.49 125	1.54 204	0.83 217	0.55 227	4.01 524	0.31 27	1.63 82	1.99 426	1.63 332	2.13 535	0.84 213	0.65 122	0.88 69	0.70 199	0.27 217	0.15 25	0.23 73	1.22 691	0.24 102	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
Ntro	4.21 665	8.94 710	19.89 648	3.22 703	2.96 702	4.15 557	1.89 637	3.92 496	2.36 519	1.77 366	2.14 537	3.35 591	2.17 571	9.48 597	2.24 572	3.52 711	1.76 702	2.13 701	1.31 693	3.83 708	3.09 707

anonymousa	2.16 455	0.67 356	19.19 620	1.04 396	1.67 635	2.06 164	0.79 332	2.86 306	1.96 421	1.85 380	2.14 537	3.23 581	1.81 527	1.12 141	1.15 362	0.26 189	0.26 435	0.34 446	0.32 479	0.30 259	0.28 270

fast-acv-ft	2.54 540	1.19 575	20.08 657	1.41 584	1.40 573	3.18 315	1.17 543	3.37 377	2.28 500	1.90 396	2.15 539	2.69 527	2.17 571	2.91 426	2.31 577	0.37 465	0.39 568	0.45 561	0.39 556	0.57 561	0.45 494

1111x	3.13 614	0.57 222	8.38 448	1.20 487	0.76 340	3.80 453	0.88 415	4.61 680	2.63 576	2.31 547	2.16 540	1.95 433	1.81 527	11.54 679	18.13 727	0.32 385	0.31 498	0.32 391	0.30 450	0.35 381	0.34 380

PDISCO_ROB	2.86 576	1.53 626	14.27 532	1.98 672	2.19 687	4.52 641	1.35 573	4.65 681	3.19 649	2.09 464	2.16 540	3.53 613	2.45 592	5.32 487	2.12 560	1.30 689	0.78 676	0.72 662	0.59 641	1.24 675	1.28 664

HART	1.03 233	0.85 486	3.13 358	0.84 229	0.38 82	1.17 45	0.42 89	3.54 404	1.47 232	1.08 253	2.17 542	1.48 352	0.57 87	1.37 232	0.74 219	0.23 108	0.18 141	0.28 275	0.21 193	0.32 317	0.24 177

DLCB_ROB	2.05 433	0.95 520	2.37 302	1.24 504	1.02 462	2.92 268	1.30 565	3.68 430	2.30 504	2.91 635	2.17 542	3.32 589	1.52 448	10.37 631	2.50 596	0.40 503	0.33 514	0.40 526	0.36 523	0.41 455	0.47 510

SST-Stereo	1.76 380	0.58 239	3.10 356	1.44 591	0.46 154	4.71 680	0.76 302	2.22 175	2.79 598	2.07 463	2.18 544	2.43 499	3.22 633	6.66 530	0.84 256	0.42 530	0.19 191	0.30 336	0.27 368	0.35 381	0.26 227

DANet	2.63 552	1.07 549	8.10 445	1.83 659	1.70 640	3.25 333	1.16 540	4.31 627	2.38 530	3.40 666	2.18 544	4.08 641	1.80 524	9.77 604	3.89 634	0.52 603	0.55 639	0.59 632	0.44 589	0.63 581	0.86 635
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
S	1.19 267	0.55 193	1.36 171	0.68 87	1.06 472	4.10 546	0.80 343	2.39 204	1.30 177	1.69 347	2.19 546	1.36 332	1.73 510	1.17 167	1.03 332	0.45 553	0.28 462	0.47 571	0.45 593	0.36 396	0.33 363

WZ-Net	3.62 640	4.87 691	16.77 571	1.43 588	1.40 573	3.75 443	2.29 656	4.12 557	2.50 555	2.74 624	2.19 546	4.06 640	5.29 679	10.19 624	7.36 671	0.54 608	0.37 552	0.47 571	0.49 609	0.77 626	0.73 613

NOSS_ROB	2.27 476	0.73 409	3.00 353	1.71 643	1.00 457	3.90 479	0.97 476	4.29 616	2.81 608	2.94 641	2.19 546	3.88 630	1.19 356	11.77 695	1.62 489	0.59 617	0.54 634	0.56 624	0.52 623	0.56 556	0.54 551

HGLStereo	2.03 429	0.74 420	7.50 438	1.23 502	1.56 612	3.62 421	0.95 463	3.78 453	1.89 412	2.03 449	2.20 549	3.12 572	2.14 565	5.68 499	2.04 550	0.37 465	0.31 498	0.32 391	0.29 427	0.40 431	0.45 494

ADCPNet	3.89 652	1.63 631	20.25 667	1.28 524	1.27 538	6.43 705	2.65 670	3.93 498	2.70 585	2.78 627	2.20 549	4.28 654	6.16 692	5.56 496	10.27 686	0.65 632	1.18 689	0.71 658	1.70 702	0.84 637	1.37 670

AIO-test2	1.61 354	1.30 595	3.40 372	1.16 471	1.31 546	3.18 315	0.74 287	4.06 540	1.52 272	1.72 357	2.21 551	0.78 195	0.74 160	3.64 452	0.95 316	3.64 712	0.26 435	0.35 467	0.42 581	0.37 410	0.33 363

AFF-stereo	1.31 312	0.77 441	1.46 189	1.10 431	0.45 141	3.93 488	0.48 122	2.92 311	2.92 620	1.90 396	2.21 551	2.11 463	1.52 448	1.93 347	1.12 357	0.21 63	0.16 51	0.25 157	0.25 314	0.29 232	0.20 54

ADCRef	3.30 628	1.23 588	14.90 543	1.17 474	1.41 581	3.95 500	1.64 619	3.88 478	2.36 519	3.05 648	2.21 551	2.40 489	2.81 611	5.04 482	16.63 719	0.46 561	0.34 527	0.63 646	0.62 647	0.54 547	0.67 595

xxxx	2.67 559	0.54 181	2.03 256	1.22 496	0.81 362	3.49 387	0.63 207	4.49 668	2.49 554	2.22 520	2.23 554	2.05 453	1.38 396	10.05 619	17.91 725	0.32 385	0.32 507	0.30 336	0.27 368	0.33 339	0.34 380

LL-Strereo	3.01 602	1.81 645	17.59 588	1.12 442	2.10 683	2.90 262	1.09 525	4.33 635	2.00 430	3.12 652	2.24 555	3.29 585	3.15 627	11.31 670	1.84 524	0.30 335	0.28 462	0.46 567	0.34 497	0.49 529	0.45 494

CBMV	3.32 630	0.96 526	21.16 704	1.32 542	0.83 380	3.81 455	3.91 707	4.47 664	2.53 561	3.34 663	2.24 555	4.45 660	2.58 600	10.07 620	1.96 543	0.45 553	0.43 592	0.48 580	0.38 548	0.52 537	0.53 545
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MLCV	1.87 395	0.91 504	8.59 450	1.10 431	0.57 244	3.59 414	0.53 141	3.70 440	2.20 479	2.80 629	2.25 557	2.00 445	1.42 416	4.13 466	1.86 526	0.30 335	0.20 245	0.32 391	0.21 193	0.33 339	0.36 401

MGS-Stereo	0.80 124	0.56 209	1.53 201	0.93 320	0.39 89	1.26 57	0.73 274	1.45 52	1.30 177	1.01 236	2.26 558	0.80 202	0.56 85	1.16 161	0.65 169	0.27 217	0.23 347	0.26 203	0.22 233	0.27 187	0.25 193

w-ln-seven	2.86 576	3.06 679	14.02 525	1.27 521	1.32 553	4.10 546	1.59 613	3.90 486	2.59 573	3.03 645	2.27 559	3.42 598	2.25 577	6.70 531	4.81 646	0.39 495	0.34 527	0.48 580	0.40 567	0.74 621	0.55 557

LMCR-Stereo	2.40 513	1.31 599	18.61 609	1.59 625	0.86 399	3.87 475	1.15 538	4.32 632	1.60 330	2.25 530	2.27 559	1.13 285	2.43 590	2.48 394	1.60 481	0.88 662	0.24 384	0.29 304	0.24 291	0.56 556	0.30 314

test_xeample	2.67 559	0.56 209	2.05 259	1.09 421	0.81 362	3.24 329	0.80 343	4.55 676	2.70 585	2.42 573	2.27 559	1.39 339	1.40 403	10.75 644	17.51 724	0.30 335	0.30 489	0.32 391	0.28 397	0.34 360	0.33 363

Syn2CoEx	3.08 609	2.55 672	19.88 647	1.34 555	1.18 506	2.43 206	1.65 622	3.91 491	2.40 535	2.39 568	2.27 559	2.90 550	3.17 631	9.57 601	2.54 602	0.50 591	0.45 602	0.53 612	0.39 556	0.74 621	0.72 612

DispNO	3.00 600	0.75 431	18.92 614	1.17 474	1.10 489	3.72 436	0.94 458	4.29 616	2.54 565	2.24 527	2.28 563	4.51 663	2.12 562	11.40 672	2.09 558	0.31 362	0.28 462	0.31 367	0.28 397	0.36 396	0.39 440

MSKI-zero shot	2.22 464	0.64 318	20.09 658	0.96 336	0.56 232	4.04 530	0.70 261	3.91 491	1.50 254	1.92 403	2.28 563	1.92 428	0.71 146	2.93 428	0.67 178	0.26 189	0.23 347	0.26 203	0.21 193	0.28 210	0.26 227

Wz-Net-SNSev	2.98 596	4.36 688	15.98 559	1.57 623	1.19 513	3.28 342	1.80 631	3.96 510	2.40 535	2.32 551	2.28 563	3.48 602	2.05 555	7.84 557	3.82 633	0.47 570	0.39 568	0.53 612	0.49 609	0.71 616	0.60 576

TCMNet	2.98 596	1.30 595	18.26 599	1.47 600	2.09 682	3.84 463	1.08 521	3.96 510	2.39 534	2.53 590	2.29 566	2.43 499	1.75 513	10.09 622	2.39 581	0.52 603	0.45 602	0.61 641	0.50 616	0.80 632	0.78 623

AASNet	2.44 520	0.92 506	19.79 643	1.35 560	1.49 594	3.81 455	1.07 516	3.85 469	2.93 622	1.95 413	2.29 566	1.96 438	1.29 374	1.73 316	1.93 535	0.39 495	0.33 514	0.45 561	0.30 450	0.55 550	0.45 494

pcwnet_v2	2.70 566	0.65 332	22.48 726	1.08 414	1.03 463	3.56 408	0.81 356	4.29 616	3.14 644	2.29 537	2.29 566	3.01 562	1.71 505	3.32 443	1.43 437	0.43 536	0.50 628	0.41 538	0.34 497	0.61 575	0.56 562

ADLNet	2.29 484	0.83 474	3.62 384	1.35 560	1.60 618	3.67 429	1.24 558	3.95 504	2.98 628	2.58 600	2.29 566	4.01 637	1.79 519	11.23 669	2.09 558	0.37 465	0.38 559	0.36 483	0.34 497	0.45 504	0.71 605

222	2.68 563	0.57 222	2.03 256	1.11 438	0.81 362	3.23 325	0.65 222	4.52 673	2.45 546	2.34 558	2.29 566	1.41 345	1.44 422	10.50 634	18.47 729	0.32 385	0.30 489	0.32 391	0.27 368	0.32 317	0.34 380

H2IRNET	1.90 402	0.53 163	14.29 533	1.14 451	0.60 260	4.48 626	0.44 100	2.65 269	1.81 394	1.05 246	2.30 571	1.67 376	1.40 403	2.17 374	1.50 459	0.36 457	0.21 284	0.33 427	0.37 535	0.34 360	0.29 283

ffm	1.72 371	0.60 268	5.21 415	1.14 451	0.99 448	3.62 421	0.86 387	4.22 584	3.37 666	2.20 509	2.30 571	3.48 602	1.62 474	2.21 380	0.65 169	0.29 292	0.16 51	0.48 580	0.37 535	0.30 259	0.29 283

ff1	2.96 590	0.60 268	5.21 415	1.14 451	0.99 448	3.62 421	0.86 387	4.22 584	3.37 666	2.20 509	2.30 571	3.48 602	1.62 474	11.62 683	16.09 714	0.29 292	0.16 51	0.48 580	0.37 535	0.30 259	0.29 283

mmx	2.98 596	0.60 268	5.21 415	1.14 451	0.99 448	3.62 421	0.86 387	4.49 668	3.05 635	2.20 509	2.30 571	3.48 602	1.62 474	11.62 683	16.09 714	0.33 405	0.28 462	0.48 580	0.37 535	0.44 496	0.37 416

xxx	2.98 596	0.60 268	5.21 415	1.14 451	0.99 448	3.62 421	0.86 387	4.49 668	3.05 635	2.20 509	2.30 571	3.48 602	1.62 474	11.62 683	16.09 714	0.33 405	0.28 462	0.48 580	0.37 535	0.44 496	0.37 416

GMM-Stereo	2.45 521	0.52 145	20.38 673	0.89 274	0.82 372	4.18 575	1.91 638	2.45 221	1.48 242	2.48 579	2.30 571	1.69 382	1.86 538	2.93 428	1.08 344	0.28 261	0.18 141	0.33 427	0.48 604	0.35 381	2.41 697

SMFormer	2.00 424	0.57 222	4.46 402	1.36 566	0.57 244	2.03 155	0.73 274	4.25 598	2.80 602	2.32 551	2.31 577	1.95 433	1.52 448	10.99 656	2.13 563	0.34 421	0.32 507	0.36 483	0.31 466	0.38 415	0.36 401

tta	2.00 424	0.57 222	4.46 402	1.36 566	0.57 244	2.03 155	0.73 274	4.25 598	2.80 602	2.32 551	2.31 577	1.95 433	1.52 448	10.99 656	2.13 563	0.34 421	0.32 507	0.36 483	0.31 466	0.29 232	0.29 283

qqq1	1.92 409	0.57 222	4.46 402	1.36 566	0.57 244	2.03 155	0.73 274	4.25 598	2.80 602	2.32 551	2.31 577	1.95 433	1.52 448	10.99 656	0.71 204	0.34 421	0.32 507	0.30 336	0.23 259	0.29 232	0.29 283

fff1	1.92 409	0.57 222	4.46 402	1.36 566	0.57 244	2.03 155	0.73 274	4.25 598	2.80 602	2.32 551	2.31 577	1.95 433	1.52 448	10.99 656	0.71 204	0.34 421	0.32 507	0.30 336	0.23 259	0.29 232	0.29 283

test_4	1.30 309	0.50 129	6.16 424	0.84 229	0.45 141	1.61 112	1.12 532	2.14 159	1.42 208	1.52 313	2.31 577	1.84 418	0.79 191	2.52 405	1.19 376	0.27 217	0.17 89	0.29 304	0.29 427	0.29 232	0.25 193

PS-NSSS	2.22 464	1.33 604	2.90 348	0.97 343	1.53 604	4.11 548	1.08 521	4.55 676	2.65 579	2.10 467	2.32 582	1.77 395	1.40 403	11.79 696	1.61 484	0.68 641	0.45 602	0.96 677	0.43 585	0.95 644	0.92 642

FBW_ROB	3.24 624	1.02 535	9.21 462	1.49 606	1.07 479	3.78 448	1.48 597	4.31 627	3.08 639	2.46 576	2.32 582	4.20 651	2.08 560	15.19 731	7.16 670	0.84 660	0.62 655	1.33 691	0.92 673	0.99 649	1.31 666

FINET	2.96 590	1.07 549	23.18 732	1.29 528	1.86 665	2.03 155	1.52 602	4.30 624	4.71 697	2.23 524	2.34 584	1.65 373	1.48 434	5.89 505	2.81 616	0.51 597	0.47 616	0.49 594	0.40 567	0.59 566	0.49 522

RAFT_R40	1.70 370	0.59 249	2.99 352	1.46 597	0.46 154	4.74 684	0.98 485	2.23 177	1.56 303	2.02 445	2.35 585	2.71 530	2.56 599	6.71 534	0.90 286	0.40 503	0.19 191	0.30 336	0.27 368	0.33 339	0.26 227

MFN_U_SF_RVC	3.81 649	10.78 722	15.01 546	1.84 660	1.39 571	3.73 440	1.63 617	4.05 536	3.26 658	2.91 635	2.38 586	4.36 658	3.65 648	8.43 569	4.91 648	1.11 676	1.04 684	0.99 678	1.31 693	1.58 682	1.75 684

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 290	0.72 398	1.74 225	1.05 397	0.36 42	4.13 553	0.42 89	2.95 314	2.84 614	2.02 445	2.40 587	1.61 369	1.11 330	1.26 196	0.97 318	0.21 63	0.15 25	0.26 203	0.23 259	0.29 232	0.23 158

PAM	2.43 518	0.61 288	20.86 692	1.07 406	0.73 329	2.93 273	0.53 141	3.24 352	1.53 279	1.89 395	2.43 588	5.29 690	2.76 607	1.84 334	1.02 329	0.27 217	0.24 384	0.26 203	0.25 314	0.40 431	0.50 529

HSM-Net_RVC	2.87 580	0.57 222	17.46 585	0.92 303	0.90 416	3.70 432	1.20 551	5.64 705	2.51 558	3.22 658	2.43 588	2.54 511	1.59 463	11.41 673	1.65 497	0.34 421	0.25 415	0.26 203	0.23 259	0.30 259	0.29 283
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
psmorigin	6.59 698	1.15 567	88.11 771	1.52 611	0.97 436	2.88 260	1.20 551	3.21 345	2.04 441	3.73 672	2.46 590	5.15 688	2.55 598	10.60 638	2.47 594	0.55 610	0.68 667	0.48 580	0.51 620	0.70 607	0.88 639

XQC	2.96 590	2.42 666	14.85 540	1.36 566	1.32 553	3.29 346	1.53 604	4.28 612	2.78 596	3.21 657	2.46 590	3.53 613	2.92 615	6.58 526	4.67 640	0.70 646	0.41 582	0.59 632	0.56 634	0.96 648	0.83 634

ADLNet2	3.15 617	0.92 506	20.06 654	1.20 487	1.79 657	3.83 458	1.48 597	3.94 502	3.59 673	2.19 505	2.47 592	4.65 673	1.93 547	10.69 642	1.96 543	0.39 495	0.37 552	0.28 275	0.30 450	0.48 523	0.43 482

s12784h	1.31 312	0.45 69	2.41 307	0.71 111	0.35 37	4.42 619	0.50 127	4.22 584	2.73 588	2.01 440	2.48 593	0.91 239	0.96 257	2.01 357	0.70 199	0.29 292	0.18 141	0.24 116	0.16 32	0.27 187	0.18 7

DDUNet	2.91 583	2.78 675	6.94 431	3.53 708	2.26 691	3.28 342	1.36 575	3.77 450	2.04 441	2.62 609	2.49 594	4.18 648	1.69 501	5.38 490	1.85 525	2.21 698	1.77 703	2.61 709	2.43 719	2.60 693	2.34 696

iRaft-Stereo_5w	2.10 440	0.83 474	8.57 449	0.81 191	0.76 340	3.21 320	0.84 373	3.71 442	1.65 350	1.56 318	2.50 595	2.20 467	2.23 576	9.13 588	2.01 548	0.38 482	0.19 191	0.35 467	0.27 368	0.45 504	0.39 440

GrayStereo	2.58 549	0.53 163	1.63 214	1.58 624	0.89 413	4.17 572	8.17 721	3.03 325	1.52 272	2.80 629	2.50 595	1.70 384	17.10 734	2.83 425	1.15 362	0.33 405	0.21 284	0.27 239	0.32 479	0.28 210	0.53 545

RAFT + AFF	2.51 534	2.66 673	4.48 406	1.15 464	1.95 674	4.15 557	2.01 644	4.46 663	3.30 663	2.19 505	2.51 597	2.22 468	4.87 672	8.91 581	2.06 553	0.30 335	0.60 652	0.48 580	0.38 548	0.77 626	0.69 600

DAS	2.31 489	0.67 356	4.79 409	1.14 451	1.64 627	2.93 273	2.13 650	4.09 549	2.74 589	4.17 684	2.52 598	2.46 504	1.79 519	11.55 680	1.63 492	0.37 465	0.22 316	0.39 519	0.25 314	0.41 455	0.34 380

SepStereo	2.15 454	0.67 356	4.79 409	1.14 451	1.64 627	2.93 273	2.13 650	4.09 549	2.74 589	4.17 684	2.52 598	2.46 504	1.79 519	8.36 565	1.63 492	0.37 465	0.22 316	0.39 519	0.25 314	0.41 455	0.34 380

UDG	3.55 638	2.81 676	17.45 584	2.69 694	1.98 675	3.97 516	1.19 547	4.35 639	2.02 433	2.42 573	2.53 600	4.50 662	2.46 594	6.53 523	2.41 585	2.12 697	1.77 703	2.63 710	2.57 721	2.64 694	1.95 687

NCC-stereo	3.16 620	1.28 593	18.31 603	1.25 506	1.75 651	4.06 533	1.40 587	3.89 481	2.22 480	2.72 622	2.55 601	3.49 608	2.65 603	9.91 611	2.99 619	1.29 687	0.65 660	0.64 649	0.86 670	0.65 593	0.71 605

Abc-Net	3.16 620	1.28 593	18.31 603	1.25 506	1.75 651	4.06 533	1.40 587	3.89 481	2.22 480	2.72 622	2.55 601	3.49 608	2.65 603	9.91 611	2.99 619	1.29 687	0.65 660	0.64 649	0.86 670	0.65 593	0.71 605
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PSM-AAD	2.43 518	0.54 181	1.32 159	0.92 303	0.54 218	4.48 626	7.47 717	2.96 316	1.55 296	2.31 547	2.56 603	1.26 316	16.23 733	2.46 392	0.89 282	0.28 261	0.21 284	0.58 629	0.41 574	0.34 360	1.32 668

NaN_ROB	4.06 661	1.13 561	16.64 567	1.12 442	1.25 533	3.50 391	3.05 684	4.29 616	3.26 658	3.64 669	2.56 603	2.97 558	4.79 670	13.33 719	16.91 720	0.37 465	0.41 582	0.38 514	0.39 556	0.48 523	0.81 629

YMNet	2.40 513	1.41 615	13.46 511	1.36 566	1.67 635	3.96 510	0.97 476	3.81 459	2.37 525	2.64 613	2.57 605	3.35 591	1.53 455	3.28 441	2.42 586	0.48 575	0.54 634	0.52 607	0.49 609	0.70 607	0.54 551

YMNet_1	2.40 513	1.41 615	13.46 511	1.36 566	1.67 635	3.96 510	0.97 476	3.81 459	2.37 525	2.64 613	2.57 605	3.35 591	1.53 455	3.28 441	2.42 586	0.48 575	0.54 634	0.52 607	0.49 609	0.70 607	0.54 551

TestStereo1	1.56 343	0.81 463	2.32 296	1.61 630	0.64 281	4.13 553	1.36 575	3.79 454	3.20 652	1.60 323	2.57 605	1.39 339	2.15 566	2.51 400	1.30 413	0.29 292	0.20 245	0.34 446	0.25 314	0.40 431	0.36 401

SA-5K	1.56 343	0.81 463	2.32 296	1.61 630	0.64 281	4.13 553	1.36 575	3.79 454	3.20 652	1.60 323	2.57 605	1.39 339	2.15 566	2.51 400	1.30 413	0.29 292	0.20 245	0.34 446	0.25 314	0.40 431	0.36 401

ACRE	2.27 476	1.11 559	19.45 632	0.91 295	1.30 543	3.94 494	0.87 408	4.21 580	1.80 393	2.28 535	2.62 609	1.17 294	1.04 292	1.52 265	1.30 413	0.37 465	0.23 347	0.27 239	0.22 233	0.31 282	0.46 505

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 656	10.88 723	12.30 498	1.26 513	1.55 609	5.19 696	3.33 691	4.42 655	2.82 610	2.58 600	2.62 609	5.00 681	2.11 561	14.03 729	2.73 610	1.28 686	2.34 713	0.67 654	1.83 707	0.81 633	1.03 651

IPLGR_C	2.28 481	1.31 599	19.46 633	0.92 303	1.32 553	3.93 488	0.89 423	4.20 575	1.82 395	2.30 541	2.63 611	1.16 291	1.07 311	1.41 239	1.29 412	0.37 465	0.23 347	0.27 239	0.22 233	0.31 282	0.45 494

RainbowNet	4.56 670	8.28 703	20.07 656	3.64 712	3.23 710	4.15 557	2.99 682	4.18 571	3.03 634	2.20 509	2.65 612	4.26 653	2.90 614	9.77 604	2.12 560	3.88 717	2.27 710	2.71 714	1.72 704	3.78 707	3.31 715

PAM_32	2.45 521	0.63 305	20.74 688	1.05 397	0.65 289	2.83 252	0.46 111	2.91 310	1.54 288	1.95 413	2.66 613	4.99 680	3.78 650	1.96 351	0.92 300	0.27 217	0.22 316	0.27 239	0.25 314	0.36 396	0.48 515

CIPLG	2.27 476	1.18 573	19.24 623	0.92 303	1.34 559	3.95 500	0.89 423	4.23 588	1.82 395	2.31 547	2.67 614	1.17 294	1.06 306	1.53 268	1.32 416	0.37 465	0.23 347	0.27 239	0.22 233	0.31 282	0.45 494

Consistency-Raft	2.86 576	1.66 635	19.61 637	1.40 583	1.75 651	3.84 463	1.32 568	4.07 543	2.25 490	1.78 368	2.67 614	1.82 412	4.41 665	1.94 349	2.06 553	0.83 659	0.94 683	1.03 679	1.12 685	1.70 686	1.09 655

MADNet+	3.97 658	9.54 716	13.83 522	1.87 664	1.69 639	4.19 579	2.87 677	4.80 689	4.10 687	2.51 585	2.67 614	4.55 666	3.41 640	8.72 575	6.92 668	1.25 684	1.27 693	1.04 680	0.93 674	1.39 680	1.85 685

stereogan	3.09 610	0.93 510	16.43 564	1.37 576	1.66 634	3.70 432	1.67 624	3.87 475	3.15 646	3.04 646	2.70 617	5.04 683	2.79 609	9.96 614	1.78 516	0.63 626	0.49 627	0.69 655	0.47 599	0.83 636	0.68 598

DEmStereo	2.97 594	0.58 239	13.42 510	0.79 184	0.51 191	3.84 463	1.84 636	2.42 211	1.60 330	2.25 530	2.74 618	2.03 449	6.04 688	6.79 538	12.80 704	0.35 443	0.26 435	0.26 203	0.27 368	0.27 187	0.37 416

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 669	10.62 720	15.18 552	1.55 620	1.45 590	6.16 702	3.54 699	5.41 703	3.68 678	2.59 604	2.74 618	4.81 675	2.20 574	13.79 726	4.40 637	2.04 695	3.36 728	1.05 681	1.20 690	2.09 688	1.72 682

SHD	2.82 571	2.04 655	13.80 521	1.69 639	1.79 657	2.73 245	1.07 516	3.85 469	3.18 648	4.63 692	2.74 618	3.38 596	2.77 608	5.48 494	3.66 630	0.62 625	0.47 616	0.51 601	0.55 632	0.65 593	0.74 614

OMP-Stereo	1.97 418	0.93 510	1.88 237	2.76 696	0.67 303	4.58 654	1.48 597	4.31 627	1.54 288	3.15 655	2.76 621	3.25 582	1.38 396	7.66 555	1.35 424	0.40 503	0.20 245	0.33 427	0.26 338	0.33 339	0.24 177

UGAM	2.58 549	0.56 209	18.55 608	0.89 274	0.71 322	3.23 325	1.03 503	2.75 284	1.75 385	1.36 291	2.77 622	2.69 527	1.28 371	10.75 644	1.40 430	0.28 261	0.24 384	0.40 526	0.31 466	0.35 381	0.30 314

PFNet	2.47 527	0.60 268	16.95 573	2.15 680	0.81 362	4.63 661	0.91 436	2.55 247	1.52 272	2.40 570	2.79 623	1.83 415	1.42 416	7.54 548	1.34 423	0.33 405	0.21 284	0.36 483	0.27 368	0.32 317	0.39 440

RP	2.79 569	1.20 577	10.36 475	1.54 615	1.93 673	3.44 370	1.97 641	4.05 536	2.34 514	2.66 618	2.79 623	3.98 635	2.58 600	10.21 625	2.61 606	0.95 667	0.47 616	0.71 658	0.57 637	0.71 616	0.68 598

Sa-1000	1.63 359	0.79 452	3.56 379	1.11 438	0.48 173	4.06 533	1.41 590	4.49 668	2.75 592	2.00 438	2.80 625	1.84 418	1.43 419	2.64 417	1.50 459	0.27 217	0.19 191	0.36 483	0.33 487	0.36 396	0.30 314

DRaft	2.28 481	0.56 209	2.64 331	0.74 143	0.46 154	3.94 494	1.23 556	2.32 197	1.55 296	2.64 613	2.80 625	1.60 367	5.34 681	6.96 540	10.99 694	0.34 421	0.22 316	0.27 239	0.27 368	0.29 232	0.37 416

ADCS	4.22 666	5.33 693	16.32 562	1.64 633	1.31 546	3.91 480	3.64 701	4.21 580	2.89 616	5.11 697	2.81 627	4.46 661	3.06 626	5.21 486	19.50 733	0.63 626	0.64 659	0.69 655	0.69 656	1.12 664	1.26 662

Nwc_Net	2.88 582	1.16 570	18.30 602	1.35 560	1.68 638	3.52 396	1.18 544	3.90 486	2.06 446	2.52 587	2.82 628	3.82 628	2.34 584	6.78 536	2.55 603	0.86 661	0.40 573	0.59 632	0.67 651	0.57 561	0.55 557

ACVNet_1	6.04 695	13.97 738	21.36 711	3.58 710	3.14 707	4.73 681	2.48 661	4.20 575	3.17 647	2.98 643	2.83 629	23.31 741	4.34 664	11.06 660	2.45 591	3.68 713	2.33 712	2.60 708	1.79 706	3.69 705	3.19 711

MFMNet_re	2.91 583	1.91 647	18.25 598	3.06 701	1.89 670	3.13 308	1.67 624	3.52 399	2.97 625	3.14 653	2.87 630	2.26 469	2.41 588	2.42 389	2.00 546	1.10 674	1.05 685	0.94 676	0.90 672	1.28 676	1.46 676

AF-Net	2.87 580	1.30 595	16.24 561	1.33 547	1.75 651	3.26 335	1.59 613	4.09 549	2.43 541	2.69 620	2.94 631	4.51 663	3.20 632	5.84 504	2.75 612	0.76 650	0.36 540	0.72 662	0.49 609	0.70 607	0.56 562

DispFullNet	4.64 673	3.48 684	23.95 735	3.99 714	3.03 703	3.35 352	1.06 513	4.18 571	2.80 602	6.33 709	2.94 631	4.04 639	7.81 709	3.92 462	5.16 650	2.75 700	1.61 700	3.10 719	2.68 724	3.32 700	3.31 715

KYRaft	1.59 351	0.52 145	1.73 222	0.95 330	0.49 183	4.38 608	1.79 629	2.43 216	1.51 261	2.49 580	2.98 633	2.00 445	3.41 640	2.14 370	0.82 249	0.30 335	0.21 284	0.33 427	0.46 596	0.35 381	2.45 700

GANet	2.93 586	1.05 542	11.29 488	1.64 633	0.96 432	3.91 480	2.52 663	3.72 443	2.41 537	2.95 642	3.00 634	3.21 578	2.03 552	12.42 709	4.72 643	0.51 597	0.41 582	0.46 567	0.39 556	0.60 570	0.50 529

ADCMid	3.96 657	3.27 682	15.48 555	1.26 513	1.40 573	4.66 665	2.28 655	4.06 540	3.54 672	3.94 676	3.02 635	3.85 629	3.67 649	4.03 464	18.65 730	0.68 641	0.61 654	1.09 684	1.18 689	1.38 679	1.08 654

AnyNet_C32	4.17 664	5.75 697	12.62 502	1.60 627	1.54 605	5.51 699	4.09 708	3.90 486	3.23 656	4.22 688	3.03 636	3.10 569	3.41 640	8.01 561	18.85 731	0.53 606	0.58 647	0.53 612	0.74 659	1.19 673	0.97 647

SAMSARA	3.55 638	2.16 661	14.18 530	1.86 663	1.49 594	4.62 659	2.65 670	3.58 411	2.80 602	7.05 717	3.05 637	5.16 689	4.07 658	9.18 590	4.80 645	0.64 629	0.67 664	0.59 632	0.68 654	0.89 639	0.91 640

zh-mn7	3.15 617	9.61 717	12.45 500	1.26 513	0.99 448	2.91 265	1.32 568	4.12 557	2.74 589	3.33 662	3.07 638	2.84 546	1.89 543	8.91 581	4.69 642	0.49 587	0.40 573	0.38 514	0.38 548	0.56 556	0.63 586

DStereoO	3.90 653	2.13 658	7.90 443	4.43 722	2.84 700	4.40 614	5.30 711	4.31 627	3.21 654	2.41 572	3.08 639	2.93 557	7.14 704	4.20 469	11.12 695	4.11 719	1.30 695	1.33 691	1.63 699	3.09 696	1.26 662

RTS	3.90 653	7.04 700	17.94 591	1.92 666	2.19 687	5.00 693	2.96 680	4.29 616	3.19 649	4.05 679	3.08 639	4.94 678	3.16 629	7.64 552	6.72 661	0.66 634	0.44 597	0.51 601	0.47 599	0.95 644	0.76 619

RTSA	3.90 653	7.04 700	17.94 591	1.92 666	2.19 687	5.00 693	2.96 680	4.29 616	3.19 649	4.05 679	3.08 639	4.94 678	3.16 629	7.64 552	6.72 661	0.66 634	0.44 597	0.51 601	0.47 599	0.95 644	0.76 619

TransformOpticalFlow	3.03 604	0.77 441	20.99 699	1.00 366	0.55 227	4.18 575	0.64 211	4.33 635	3.02 633	2.18 501	3.09 642	4.35 656	5.07 675	7.36 546	1.27 405	0.32 385	0.18 141	0.32 391	0.26 338	0.28 210	0.46 505

zh-sn7	3.81 649	11.43 725	15.78 557	1.25 506	1.15 499	3.68 431	2.58 668	4.15 569	2.42 540	2.61 607	3.10 643	3.38 596	3.03 623	11.43 675	6.88 666	0.45 553	0.48 622	0.45 561	0.43 585	0.72 619	0.71 605

RAFT-345	2.46 524	0.55 193	19.69 641	1.02 385	0.49 183	4.43 622	0.78 324	1.64 85	2.34 514	2.09 464	3.12 644	1.96 438	1.31 380	6.65 529	1.43 437	0.36 457	0.23 347	0.32 391	0.25 314	0.28 210	0.25 193

RTSC	2.95 587	2.51 667	15.49 556	1.54 615	1.30 543	3.51 393	0.86 387	3.89 481	2.48 550	3.64 669	3.12 644	3.04 564	2.30 580	5.70 501	6.67 660	0.55 610	0.35 533	0.37 497	0.39 556	0.70 607	0.60 576

IIG-Stereo	1.95 414	0.79 452	2.14 276	2.78 697	0.66 296	4.62 659	0.76 302	4.27 607	1.53 279	2.63 612	3.14 646	3.35 591	1.61 470	7.65 554	1.41 434	0.39 495	0.20 245	0.31 367	0.25 314	0.33 339	0.22 136

Weightmod_eth	1.21 276	0.56 209	1.31 154	0.99 357	1.50 597	1.26 57	0.57 161	1.85 113	1.35 186	0.99 234	3.16 647	1.24 311	1.50 441	2.50 396	0.60 144	3.48 709	0.25 415	0.30 336	0.22 233	0.31 282	0.23 158

DGSMNet	7.55 707	1.62 629	17.42 582	1.92 666	12.73 731	7.45 712	42.99 758	4.13 559	2.07 448	2.10 467	3.16 647	3.42 598	1.70 503	9.24 592	2.30 576	3.70 715	10.89 750	11.80 752	5.54 739	4.24 712	2.66 701

RT-IGEV	2.37 510	0.60 268	15.33 554	1.49 606	0.78 349	2.10 171	1.28 562	4.25 598	1.69 364	2.58 600	3.19 649	3.60 619	4.94 673	2.49 395	1.19 376	0.35 443	0.24 384	0.31 367	0.26 338	0.33 339	0.42 471

tt	7.19 705	0.51 137	6.83 428	4.03 715	2.30 693	12.05 722	20.19 744	15.46 735	6.58 714	3.42 667	3.22 650	5.37 691	6.39 697	4.20 469	7.46 672	9.81 744	11.53 751	7.05 742	7.46 743	6.31 726	3.71 720

ccnet	2.66 557	0.97 528	8.01 444	1.54 615	1.24 530	3.75 443	2.18 653	4.07 543	2.41 537	2.66 618	3.25 651	2.87 549	2.31 583	9.89 610	3.50 627	0.78 651	0.75 674	0.71 658	0.67 651	0.76 625	0.81 629

RGC	3.10 612	1.45 620	14.90 543	1.46 597	1.79 657	3.33 350	1.39 585	4.04 532	2.26 494	2.77 626	3.26 652	4.00 636	2.71 606	11.63 688	2.62 608	0.82 657	0.46 611	0.79 668	0.79 667	0.71 616	0.78 623

edge stereo	3.37 634	1.01 534	21.99 722	1.28 524	1.37 566	2.67 237	1.39 585	3.98 515	2.87 615	2.93 637	3.27 653	4.35 656	2.43 590	11.62 683	2.39 581	0.60 619	0.63 658	0.79 668	0.55 632	0.68 604	0.67 595

SGM-Forest	2.96 590	0.62 297	3.49 374	1.09 421	0.80 356	4.06 533	3.30 689	4.37 647	3.09 640	4.18 687	3.27 653	4.67 674	3.86 653	11.69 692	7.91 675	0.51 597	0.46 611	0.49 594	0.39 556	0.48 523	0.49 522
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Hybrid-DGEV-03	1.34 315	0.70 378	2.74 341	1.00 366	0.52 204	3.99 519	0.99 487	3.22 347	1.64 345	2.15 489	3.31 655	1.37 337	1.07 311	1.29 208	1.22 388	0.26 189	0.18 141	0.32 391	0.24 291	0.28 210	0.24 177

z-mn7	3.36 633	9.42 715	14.16 529	1.28 524	1.22 527	3.78 448	1.43 594	3.92 496	3.35 665	2.85 633	3.36 656	3.06 568	1.97 550	9.66 602	5.16 650	0.42 530	0.35 533	0.43 549	0.33 487	0.63 581	0.48 515

CBMV_ROB	3.62 640	0.70 378	21.42 713	1.21 493	0.89 413	4.43 622	1.76 628	4.39 650	2.79 598	5.88 704	3.38 657	4.18 648	5.12 676	10.75 644	2.32 578	0.56 612	0.55 639	0.53 612	0.51 620	0.55 550	0.46 505

PWC_ROB	2.69 565	2.01 653	8.36 447	1.33 547	1.90 672	3.23 325	1.18 544	4.33 635	3.25 657	3.11 651	3.41 658	2.71 530	2.18 573	9.15 589	4.48 638	0.56 612	0.31 498	0.61 641	0.36 523	0.69 606	0.74 614

Weightmod	1.27 302	0.83 474	1.39 177	0.93 320	0.85 393	3.94 494	0.59 177	1.67 87	1.22 160	1.12 262	3.44 659	1.65 373	1.40 403	2.94 430	1.48 452	0.44 543	0.37 552	0.29 304	0.25 314	0.31 282	0.22 136

Prome-Stereo	1.61 354	0.55 193	1.71 220	0.98 351	0.60 260	4.41 617	1.82 633	3.03 325	1.53 279	2.18 501	3.45 660	1.72 387	3.49 646	2.23 383	1.08 344	0.29 292	0.20 245	0.26 203	0.25 314	0.34 360	2.16 691

StereoVision	1.65 361	0.75 431	7.47 437	1.01 373	1.80 660	2.61 231	0.61 187	3.06 330	1.96 421	1.25 277	3.46 661	1.85 421	0.88 231	2.07 360	1.93 535	0.43 536	0.36 540	0.37 497	0.36 523	0.48 523	0.33 363

STTRV1_RVC	3.52 637	1.03 540	20.87 694	1.47 600	1.47 591	3.23 325	1.55 608	4.06 540	3.22 655	1.95 413	3.50 662	2.63 521	2.07 558	11.96 703	2.21 570	1.86 694	4.03 730	0.81 671	0.73 658	1.06 654	0.70 604

PVD	3.12 613	1.97 651	12.80 505	1.79 656	1.63 624	3.83 458	1.34 572	3.48 389	3.88 681	5.77 702	3.56 663	3.45 601	3.29 635	5.58 498	5.30 655	0.71 648	0.69 668	0.74 666	0.77 663	0.79 630	1.13 658

Selective-IGEV-i16pb	3.23 623	0.73 409	21.29 708	1.22 496	0.68 308	3.99 519	3.38 692	4.52 673	2.52 559	1.72 357	3.60 664	2.92 555	2.21 575	10.07 620	2.59 605	0.68 641	0.50 628	0.37 497	0.48 604	0.54 547	0.54 551

SPS-STEREO	3.97 658	1.44 619	20.85 691	1.72 645	1.71 642	3.24 329	2.30 657	3.55 406	2.68 584	4.79 695	3.66 665	5.44 693	2.97 616	9.11 587	9.35 682	1.15 677	1.10 687	1.06 682	1.02 682	1.16 670	1.18 660
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
STrans-v2	3.03 604	0.77 441	20.91 696	0.81 191	0.63 278	3.89 477	1.01 495	4.27 607	2.64 578	2.28 535	3.70 666	4.13 644	5.20 677	7.33 543	1.27 405	0.31 362	0.18 141	0.29 304	0.25 314	0.29 232	0.41 467

AnyNet_C01	4.37 668	7.80 702	16.40 563	1.98 672	1.40 573	6.37 704	6.47 716	4.09 549	5.03 702	4.06 681	3.78 667	4.16 647	3.31 636	6.62 528	10.00 684	0.61 623	0.67 664	0.63 646	0.67 651	2.01 687	1.31 666

S-Stereo	3.48 636	0.91 504	22.06 725	1.36 566	1.50 597	3.55 406	2.53 665	4.21 580	2.81 608	2.37 563	3.81 668	3.75 624	1.84 533	11.90 701	2.51 597	0.63 626	0.71 670	0.48 580	0.76 661	0.67 601	1.19 661

FAT-Stereo	3.34 631	0.81 463	20.05 653	1.25 506	1.20 521	3.44 370	1.99 643	4.23 588	2.67 582	3.14 653	3.82 669	3.51 611	3.32 637	11.68 691	1.94 538	0.64 629	0.67 664	0.48 580	0.52 623	0.61 575	0.81 629

ASMatch	2.62 551	0.60 268	20.65 686	1.37 576	0.64 281	4.39 610	0.78 324	1.97 133	1.58 313	1.70 352	3.89 670	1.94 431	3.79 651	5.46 492	1.64 495	0.31 362	0.24 384	0.34 446	0.28 397	0.33 339	0.50 529

ACVNet-4b	6.73 700	13.67 735	21.87 721	3.54 709	3.07 704	4.19 579	2.25 654	4.03 528	3.65 675	1.64 335	3.98 671	5.88 695	2.89 613	10.01 617	16.98 721	23.29 758	2.24 709	2.53 706	1.78 705	3.87 709	3.21 712

MDST_ROB	5.53 687	0.59 249	23.11 730	2.55 693	2.69 696	21.20 739	1.98 642	4.77 688	2.65 579	9.36 727	4.25 672	4.14 646	4.45 666	22.57 739	3.68 631	0.48 575	0.33 514	0.47 571	0.44 589	0.44 496	0.44 488

AANet_RVC	3.03 604	1.72 638	12.78 504	1.17 474	1.12 492	3.79 452	1.10 528	3.86 472	3.13 642	2.62 609	4.26 673	3.96 634	1.41 411	11.43 675	5.23 654	0.94 665	0.47 616	0.34 446	0.23 259	0.40 431	0.55 557

aanetorigin	3.30 628	1.66 635	17.52 587	1.18 480	1.58 617	2.57 225	3.80 704	2.65 269	2.03 437	6.12 707	4.30 674	2.82 545	5.70 684	5.47 493	4.67 640	0.50 591	0.44 597	0.43 549	0.47 599	1.17 671	0.92 642

AANet	3.15 617	2.93 677	15.16 551	1.41 584	1.08 482	2.23 185	1.37 580	2.95 314	3.65 675	4.12 682	4.40 675	4.13 644	5.32 680	6.55 524	3.76 632	0.60 619	0.42 591	0.50 597	0.42 581	0.99 649	0.93 644

JetBlue	6.27 697	9.15 712	13.76 516	1.94 670	4.60 725	11.91 720	12.00 728	5.12 694	3.45 670	3.79 673	4.52 676	9.54 710	6.56 698	9.40 595	13.48 706	1.26 685	1.37 696	1.17 687	1.34 695	7.06 732	3.95 722

ADCL	4.35 667	1.63 631	14.21 531	1.29 528	1.26 535	5.56 700	11.16 724	3.97 512	3.37 666	6.07 705	4.67 677	4.30 655	5.72 685	5.08 484	14.51 708	0.50 591	0.48 622	0.89 675	0.77 663	0.78 628	0.76 619

EDNetEfficientorigin	12.35 728	2.51 667	179.47 778	1.19 483	0.96 432	2.91 265	1.81 632	3.00 321	5.35 704	8.91 725	4.79 678	4.18 648	4.64 669	9.98 615	11.30 696	0.37 465	0.38 559	0.60 638	0.85 669	1.32 678	2.43 699

EDNetEfficient	5.61 688	2.14 660	16.75 570	1.67 637	3.64 713	4.12 550	7.51 718	3.05 327	5.63 708	11.57 738	4.83 679	3.95 632	12.72 719	8.44 570	20.78 736	0.41 518	0.43 592	0.47 571	1.01 680	1.66 685	1.39 673

HHNet	2.48 529	0.71 392	20.52 680	0.64 49	0.64 281	4.07 538	0.93 453	3.76 448	1.56 303	2.15 489	4.92 680	0.98 258	3.37 638	1.66 300	1.79 517	0.32 385	0.20 245	0.31 367	0.27 368	0.36 396	0.42 471

FTStereo	3.71 646	0.53 163	20.37 672	0.96 336	0.65 289	4.34 602	11.29 725	2.62 266	1.50 254	2.58 600	5.04 681	1.90 425	13.84 723	3.71 454	1.25 398	0.38 482	0.24 384	0.31 367	0.32 479	0.30 259	2.10 690

MultiAttention	8.74 711	0.56 209	7.25 434	2.07 677	22.74 747	35.86 751	8.44 723	4.97 692	2.58 570	2.57 596	5.11 682	5.55 694	1.59 463	52.70 766	7.50 673	0.47 570	0.24 384	0.52 607	1.00 679	6.84 730	6.30 735

ACVNet_2	5.41 685	12.60 726	20.42 676	3.27 705	3.15 708	4.50 635	3.02 683	4.66 682	3.73 679	3.35 665	5.36 683	7.86 705	2.88 612	12.33 708	4.76 644	3.12 705	2.22 708	2.70 713	1.69 701	3.49 701	3.10 708

RAFT-RH_RVC	2.63 552	0.55 193	19.97 651	1.26 513	0.47 164	4.46 624	0.57 161	1.71 94	1.64 345	3.06 649	5.51 684	2.03 449	1.28 371	6.70 531	1.52 469	0.42 530	0.22 316	0.37 497	0.34 497	0.28 210	0.29 283

JetRed	10.48 716	27.10 750	35.70 745	4.27 717	4.09 721	15.55 730	12.83 735	12.16 724	5.50 705	5.83 703	5.56 685	10.14 711	7.43 705	8.88 579	26.39 747	3.32 706	3.81 729	3.51 723	2.96 730	7.85 734	6.69 736

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 563	1.26 591	22.01 723	1.08 414	0.99 448	1.61 112	0.86 387	3.69 435	1.64 345	1.52 313	5.62 686	3.35 591	3.44 644	2.20 378	1.33 420	0.26 189	0.21 284	0.30 336	0.62 647	0.93 643	0.67 595

SDNR	3.97 658	1.93 648	20.28 669	1.31 539	0.94 428	5.16 695	0.67 229	4.33 635	2.58 570	4.82 696	5.94 687	5.01 682	1.45 426	17.52 733	2.53 599	0.79 652	0.72 671	0.59 632	0.45 593	1.15 669	1.17 659

TCMNet-wrong-test	12.32 727	14.13 739	19.38 630	22.38 746	19.85 737	15.99 731	12.34 732	22.95 740	4.56 694	6.24 708	6.27 688	18.40 727	15.71 731	10.10 623	10.72 689	9.06 737	4.78 731	5.35 739	3.95 737	12.28 745	11.97 739

noway3	12.11 725	12.88 727	18.29 600	22.08 742	20.58 739	16.00 732	12.31 730	22.29 738	4.37 688	6.52 714	6.38 689	18.56 731	15.10 729	8.64 573	10.68 688	9.17 739	5.00 734	5.23 734	3.94 734	12.14 741	12.14 741

noway4	12.47 731	15.37 742	19.26 626	22.73 749	20.78 742	16.28 736	12.44 734	23.08 741	4.68 696	6.43 713	6.45 690	18.54 728	15.51 730	8.64 573	10.74 690	9.53 743	5.34 738	5.27 738	3.92 732	12.28 745	12.23 744

noway1	12.38 729	14.65 740	19.19 620	22.47 747	20.76 741	16.13 733	12.30 729	23.66 742	4.48 691	6.34 710	6.52 691	18.55 729	15.01 726	8.39 568	10.84 692	9.34 740	5.29 736	5.25 735	3.94 734	12.24 743	12.15 742

zzzz4	12.38 729	14.70 741	19.20 622	22.47 747	20.75 740	16.16 735	12.33 731	23.67 743	4.48 691	6.35 712	6.53 692	18.55 729	14.99 725	8.35 564	10.84 692	9.34 740	5.29 736	5.25 735	3.94 734	12.24 743	12.15 742

noway2	12.12 726	12.89 728	18.23 597	22.27 743	20.57 738	16.13 733	12.37 733	22.35 739	4.45 689	6.34 710	6.58 693	18.59 732	15.01 726	8.11 562	10.67 687	9.07 738	5.26 735	5.25 735	3.92 732	12.23 742	12.12 740

EAI-Stereo	2.35 504	0.63 305	2.97 350	0.95 330	0.65 289	3.84 463	14.27 736	5.04 693	2.19 477	2.06 459	7.25 694	1.10 279	0.94 253	1.65 299	1.37 426	0.31 362	0.22 316	0.27 239	0.60 643	0.27 187	0.32 342

PWCDC_ROB	2.95 587	3.26 681	14.06 527	1.59 625	1.56 612	4.19 579	0.86 387	4.30 624	4.08 686	2.06 459	7.37 695	2.75 534	2.42 589	3.59 449	2.67 609	1.34 691	0.36 540	0.39 519	0.34 497	1.13 665	0.62 582

PWCK	5.85 692	9.95 718	15.22 553	2.90 698	1.56 612	5.66 701	7.69 719	5.27 697	4.74 699	3.88 674	7.51 696	8.04 706	5.28 678	15.18 730	8.40 678	3.08 704	1.51 698	2.24 703	1.37 697	5.55 723	1.96 688

MADNet++	7.57 708	5.80 698	13.28 508	6.38 733	5.26 727	7.18 708	7.77 720	5.32 700	5.62 707	6.11 706	7.78 697	6.02 697	8.01 711	11.74 694	16.36 718	9.36 742	4.95 733	8.57 745	5.66 740	4.83 719	5.34 730

CSAN	4.71 674	1.39 612	20.23 663	1.19 483	0.87 404	3.65 427	3.50 696	4.57 678	3.87 680	3.89 675	7.82 698	3.54 616	6.16 692	23.47 744	6.82 664	0.52 603	0.45 602	0.49 594	0.52 623	0.63 581	0.66 594

ELAS_RVC	5.72 691	1.64 634	20.40 674	2.09 678	2.01 677	4.95 692	11.47 727	4.66 682	6.31 713	8.09 723	8.01 699	8.06 708	11.65 718	8.36 565	10.22 685	0.99 670	1.17 688	0.81 671	0.76 661	1.14 666	1.58 678
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSMD_ROB	5.61 688	1.08 551	16.68 568	1.21 493	0.83 380	10.14 718	2.07 648	3.93 498	6.22 711	10.37 733	8.03 700	22.22 738	9.45 716	11.66 689	4.52 639	0.66 634	0.58 647	0.66 652	0.68 654	0.65 593	0.63 586

DCRE	1.44 329	0.74 420	3.50 376	1.13 450	0.72 324	1.78 129	0.67 229	2.14 159	1.56 303	1.99 426	8.09 701	1.73 388	1.07 311	1.24 189	0.83 253	0.23 108	0.25 415	0.26 203	0.26 338	0.28 210	0.30 314

IMH-64-1	4.84 677	2.53 669	6.83 428	4.30 719	3.74 714	4.81 688	6.05 713	5.30 698	3.92 682	3.95 677	8.33 702	5.08 685	6.06 689	8.96 583	6.30 658	4.57 727	2.96 722	3.04 716	2.12 716	4.28 713	3.62 718

IMH-64	4.84 677	2.53 669	6.83 428	4.30 719	3.74 714	4.81 688	6.05 713	5.30 698	3.92 682	3.95 677	8.33 702	5.08 685	6.06 689	8.96 583	6.30 658	4.57 727	2.96 722	3.04 716	2.12 716	4.28 713	3.62 718

coex-ft	18.59 740	6.62 699	113.53 775	1.17 474	1.31 546	2.33 196	1.93 639	2.81 300	14.00 727	124.82 779	8.45 704	5.90 696	51.74 764	9.99 616	22.69 737	0.57 614	0.62 655	0.50 597	0.49 609	1.08 661	1.28 664

ELAS	5.99 694	1.62 629	20.29 670	1.96 671	2.01 677	15.09 727	8.38 722	5.23 696	5.54 706	9.02 726	8.61 705	6.74 699	9.75 717	7.48 547	11.40 698	0.96 668	1.18 689	0.72 662	0.93 674	1.30 677	1.67 680
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CrosDoStereo	5.24 682	0.60 268	20.23 663	0.82 204	0.51 191	3.39 359	18.11 740	3.82 462	2.27 496	1.98 421	8.74 706	1.96 438	6.96 700	7.35 544	26.35 745	0.30 335	0.22 316	0.30 336	0.28 397	0.33 339	0.38 433

DeepStereo_LL	5.24 682	0.60 268	20.23 663	0.82 204	0.51 191	3.39 359	18.11 740	3.82 462	2.27 496	1.98 421	8.74 706	1.96 438	6.96 700	7.35 544	26.35 745	0.30 335	0.22 316	0.30 336	0.28 397	0.33 339	0.38 433

SANet	5.65 690	1.72 638	20.94 697	1.26 513	0.88 408	7.20 709	3.81 705	4.60 679	11.23 720	4.56 691	8.78 708	7.49 703	6.95 699	11.85 699	18.11 726	0.49 587	0.44 597	0.50 597	0.42 581	0.90 641	0.82 633

SGM_RVC	4.57 671	0.72 398	17.46 585	1.84 660	0.58 254	4.23 588	3.45 694	4.66 682	3.66 677	7.99 722	8.82 709	7.56 704	8.74 715	12.30 706	6.84 665	0.43 536	0.38 559	0.39 519	0.35 513	0.51 533	0.48 515
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WAO-7	5.16 681	3.21 680	18.98 617	1.88 665	1.44 586	5.34 697	3.09 687	4.91 691	5.81 709	4.35 689	8.92 710	6.55 698	6.06 689	13.40 721	10.81 691	1.34 691	1.20 692	1.48 696	1.35 696	1.60 683	1.45 674

G-Net	4.11 662	1.21 578	19.47 634	2.31 688	2.94 701	4.74 684	2.95 679	3.33 374	2.14 468	4.44 690	9.43 711	6.93 701	3.84 652	9.01 585	4.92 649	0.79 652	0.80 677	0.70 657	0.50 616	0.95 644	0.87 638

WAO-6	5.87 693	2.27 663	15.05 547	2.96 699	2.77 698	12.01 721	3.58 700	5.37 702	11.91 724	3.34 663	9.69 712	6.78 700	5.84 686	11.82 698	8.89 681	2.87 701	2.35 714	2.50 705	1.84 708	2.85 695	2.67 702

otaku	4.58 672	8.93 709	19.95 650	3.11 702	2.67 695	3.91 480	2.57 667	3.82 462	2.25 490	2.22 520	9.72 713	4.08 641	2.35 585	8.57 571	2.13 563	3.51 710	1.65 701	2.15 702	1.17 688	3.69 705	3.15 709

UNDER WATER-64	9.33 712	5.37 694	22.60 728	5.22 731	4.86 726	10.75 719	4.61 710	11.45 719	17.30 740	7.59 718	9.80 714	15.99 724	17.90 737	10.63 639	15.72 713	4.36 721	2.87 717	4.39 732	2.86 728	7.01 731	5.36 731

IMH	6.81 702	13.66 734	20.41 675	4.33 721	3.74 714	5.50 698	3.06 685	5.49 704	6.22 711	4.64 693	10.35 715	9.30 709	8.03 712	13.61 724	6.81 663	4.80 730	2.99 725	3.09 718	2.12 716	4.36 715	3.61 717

UNDER WATER	10.47 715	3.95 687	22.62 729	5.07 730	4.51 724	7.78 713	3.77 703	12.56 727	21.72 748	7.84 721	10.78 716	23.96 743	31.66 748	10.78 647	16.19 717	4.44 724	2.93 720	4.24 728	2.86 728	6.33 727	5.47 732

USTest	15.98 737	15.58 743	22.56 727	18.49 741	16.99 734	26.43 742	36.08 752	27.68 747	12.77 726	10.69 734	10.80 717	18.35 726	15.09 728	18.62 734	23.37 738	4.85 731	5.34 738	7.38 743	7.43 742	9.90 738	11.23 738

WCMA_ROB	5.12 680	0.90 498	21.33 709	1.50 608	1.33 557	4.09 540	3.49 695	4.03 528	4.59 695	6.57 715	10.95 718	12.92 718	8.41 714	9.86 609	8.78 680	0.75 649	0.58 647	0.51 601	0.50 616	0.68 604	0.57 566

FCDSN-DC	6.04 695	0.84 480	19.25 624	1.24 504	1.09 487	4.38 608	2.62 669	4.38 648	4.71 697	9.59 730	11.22 719	19.19 733	17.40 735	12.30 706	8.55 679	0.69 645	0.57 642	0.60 638	0.60 643	0.70 607	0.78 623
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	6.64 699	0.77 441	19.26 626	1.68 638	1.64 627	8.27 714	2.35 658	6.35 707	9.23 717	10.85 735	11.27 720	19.89 734	13.33 720	12.51 712	11.79 701	0.66 634	0.57 642	0.58 629	0.56 634	0.63 581	0.61 579

LVE	6.88 703	9.31 713	21.14 702	3.61 711	3.18 709	4.49 632	2.79 673	10.21 718	11.69 722	3.16 656	11.53 721	18.33 725	4.31 663	11.66 689	3.52 628	4.45 725	2.93 720	2.56 707	1.91 710	3.62 702	3.16 710

FC-DCNN v2	6.91 704	0.77 441	19.25 624	1.69 639	1.64 627	9.13 716	2.40 659	7.20 709	9.47 718	11.07 737	11.62 722	20.05 736	15.79 732	12.55 713	11.99 702	0.66 634	0.57 642	0.58 629	0.56 634	0.63 581	0.61 579

MeshStereo	5.35 684	1.32 601	21.34 710	1.34 555	1.15 499	4.40 614	3.90 706	5.18 695	4.55 693	10.14 732	11.82 723	11.47 712	5.84 686	13.84 727	7.03 669	0.61 623	0.58 647	0.60 638	0.58 638	0.72 619	0.59 575
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
THIR-Stereo	4.14 663	0.82 470	10.85 483	0.86 253	0.43 121	2.16 178	16.77 738	3.22 347	1.54 288	2.04 452	12.05 724	2.68 526	7.53 706	7.30 542	12.62 703	0.30 335	0.21 284	0.29 304	0.28 397	0.33 339	0.41 467

WAO-8	11.95 723	13.02 730	20.56 681	3.50 706	3.08 705	15.11 728	2.80 674	12.91 728	19.11 746	7.69 719	13.12 725	11.62 713	7.01 702	84.40 772	7.91 675	3.42 707	1.92 705	3.54 725	1.93 711	3.68 703	2.69 703

Venus	11.95 723	13.02 730	20.56 681	3.50 706	3.08 705	15.11 728	2.80 674	12.91 728	19.11 746	7.69 719	13.12 725	11.62 713	7.01 702	84.40 772	7.91 675	3.42 707	1.92 705	3.54 725	1.93 711	3.68 703	2.69 703

pmcnn	5.45 686	1.22 584	17.40 581	1.60 627	2.41 694	3.48 384	2.12 649	4.52 673	3.26 658	3.67 671	13.15 727	22.10 737	3.46 645	11.92 702	17.16 722	0.34 421	0.21 284	0.23 73	0.19 144	0.36 396	0.28 270

MANE	11.39 721	1.38 610	23.16 731	4.82 729	2.79 699	22.02 740	14.51 737	25.81 744	26.28 750	10.93 736	13.17 728	19.90 735	18.03 738	15.69 732	20.41 735	0.96 668	0.74 673	1.42 693	3.24 731	0.74 621	1.71 681

iinet-test	19.59 741	18.93 745	25.29 737	22.27 743	21.21 743	29.32 743	37.73 753	31.61 751	16.48 736	14.41 740	13.76 729	22.91 739	19.69 741	21.98 737	26.21 743	10.17 745	8.89 744	11.03 748	10.88 745	13.66 747	15.45 749

IINet	19.59 741	18.93 745	25.29 737	22.27 743	21.21 743	29.32 743	37.73 753	31.61 751	16.48 736	14.41 740	13.76 729	22.91 739	19.69 741	21.98 737	26.21 743	10.17 745	8.89 744	11.03 748	10.88 745	13.66 747	15.45 749

LSM	12.71 732	3.52 685	20.79 690	55.63 764	84.76 766	3.63 426	6.30 715	3.73 444	4.93 701	5.55 701	13.92 731	3.53 613	3.25 634	9.72 603	4.12 635	0.64 629	0.85 678	0.71 658	0.81 668	1.03 651	26.84 753

MonStereo1	8.07 709	2.24 662	5.83 422	4.68 726	3.60 712	18.80 737	2.52 663	5.89 706	5.86 710	4.76 694	13.98 732	7.41 702	50.63 763	13.28 718	5.16 650	4.40 723	0.90 680	2.69 712	1.55 698	3.92 710	3.30 714

SGM+DAISY	8.36 710	3.82 686	24.83 736	2.02 674	1.75 651	14.80 726	17.22 739	4.27 607	11.79 723	13.88 739	14.38 733	11.74 716	13.83 722	10.56 635	15.12 709	1.21 679	1.19 691	1.14 686	1.13 687	1.17 671	1.37 670

SGM-ForestM	11.55 722	1.16 570	21.62 718	2.14 679	0.81 362	22.25 741	19.08 742	16.50 737	11.34 721	15.94 745	14.44 734	27.12 748	22.61 746	24.76 745	28.39 752	0.50 591	0.48 622	0.47 571	0.44 589	0.55 550	0.53 545

DStereoSA	10.13 714	4.62 690	12.76 503	4.78 728	13.35 733	9.97 717	22.80 745	4.74 687	16.44 735	5.11 697	15.31 735	4.61 669	13.82 721	8.00 559	27.60 749	6.51 735	8.86 742	1.43 694	8.28 744	3.16 697	10.38 737

Anonymous_1	57.11 765	19.68 747	26.15 739	23.10 750	142.31 776	30.84 745	39.75 755	33.86 755	16.98 739	70.53 771	15.42 736	23.46 742	19.75 743	23.04 740	27.23 748	164.73 778	9.02 746	130.38 773	137.40 776	161.27 780	27.24 755

DPSM_ROB	20.78 743	20.03 748	26.57 740	23.62 751	22.46 745	31.10 746	39.97 756	33.52 753	17.41 742	15.25 743	15.80 737	24.06 744	20.71 744	23.30 742	27.62 750	10.78 747	9.41 747	11.69 750	11.50 747	14.49 749	16.36 751

DPSM	20.78 743	20.03 748	26.57 740	23.62 751	22.46 745	31.10 746	39.97 756	33.52 753	17.41 742	15.25 743	15.80 737	24.06 744	20.71 744	23.30 742	27.62 750	10.78 747	9.41 747	11.69 750	11.50 747	14.49 749	16.36 751

DStereoFS	11.11 720	13.81 737	11.82 494	5.73 732	11.05 730	20.81 738	11.36 726	8.68 715	16.52 738	14.90 742	15.81 739	11.63 715	13.85 724	9.05 586	15.60 712	7.57 736	8.88 743	2.41 704	5.29 738	2.16 690	15.30 748

LE_ROB	18.58 739	1.21 578	48.38 751	8.60 736	23.00 748	7.32 711	19.74 743	9.94 717	38.69 760	43.53 756	21.91 740	28.40 749	40.92 753	23.18 741	54.71 759	0.34 421	0.33 514	0.32 391	0.36 523	0.42 474	0.40 461

DGTPSM_ROB	15.31 735	8.85 707	28.14 742	9.90 737	18.89 735	12.44 723	33.21 748	13.48 730	17.86 744	9.50 728	22.89 741	13.78 721	19.67 739	21.26 735	23.68 739	5.08 732	8.84 740	5.62 740	11.50 747	6.72 728	14.87 746

DPSMNet_ROB	15.52 736	8.89 708	31.44 743	10.07 739	18.91 736	12.44 723	33.22 749	13.51 731	17.94 745	9.58 729	22.91 742	13.79 722	19.67 739	21.43 736	23.73 740	5.17 733	8.84 740	5.63 741	11.52 750	6.79 729	14.90 747

TorneroNet-64	10.12 713	8.74 705	20.95 698	4.27 717	3.76 717	13.86 725	2.85 676	15.05 733	23.15 749	10.07 731	23.84 743	13.47 720	8.24 713	13.96 728	17.21 723	3.96 718	2.72 715	3.23 720	2.48 720	6.29 725	4.27 725

NVStereoNet_ROB	4.91 679	1.40 613	16.46 565	1.47 600	1.72 648	3.46 377	1.96 640	3.89 481	3.61 674	2.90 634	24.61 744	4.81 675	4.49 667	13.57 723	4.87 647	1.33 690	1.29 694	1.70 697	1.68 700	1.41 681	1.66 679
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Dean	7.52 706	9.08 711	21.41 712	3.74 713	3.53 711	4.81 688	3.53 697	5.33 701	5.25 703	4.17 684	26.53 745	25.62 747	4.09 659	10.97 654	4.32 636	3.69 714	2.30 711	2.91 715	1.87 709	4.03 711	3.24 713

LRCNet_RVC	25.52 746	33.45 751	23.21 733	31.79 753	32.78 749	6.74 707	1.18 544	25.88 745	4.46 690	28.94 746	30.89 746	24.91 746	17.57 736	27.66 746	24.34 742	35.26 764	25.60 763	35.91 764	33.81 761	31.90 762	34.10 764

FlowAnything	41.75 755	39.90 754	53.36 760	47.83 762	45.06 755	62.45 757	80.51 764	67.34 767	34.89 756	30.56 753	31.52 747	48.18 757	42.05 760	46.66 763	55.24 761	21.71 757	18.88 758	23.49 759	23.13 754	29.12 754	33.04 758

Hybrid-DGEV	41.74 753	40.15 756	53.21 758	47.72 757	45.04 754	62.46 758	80.71 767	67.23 763	34.70 751	30.38 748	31.64 748	48.32 761	41.44 755	46.71 764	55.65 766	21.63 755	18.85 756	23.50 760	23.21 757	29.18 757	33.09 763

fast-reg	41.74 753	39.55 753	52.36 755	48.35 763	53.83 761	63.99 765	80.62 765	67.13 761	34.76 754	30.46 749	31.71 749	46.30 754	38.94 750	45.39 757	53.82 758	20.51 750	18.78 755	23.33 753	22.88 753	29.12 754	32.91 757

Selective-RAFT-Error	41.77 756	40.16 757	53.34 759	47.73 758	45.25 759	62.51 759	80.64 766	67.22 762	34.93 757	30.64 754	31.81 750	48.11 756	42.11 761	46.57 758	54.95 760	21.61 752	18.87 757	23.48 755	23.15 756	29.16 756	33.08 762

RAFT-FEzeroshot	41.78 757	40.21 759	53.07 756	47.74 760	45.19 757	62.51 759	80.73 769	67.30 765	34.75 752	30.51 751	31.88 751	48.27 759	41.88 758	46.64 761	55.54 763	21.62 753	18.89 760	23.48 755	23.22 758	29.20 759	33.05 759

RAFT-FE	41.78 757	40.21 759	53.07 756	47.74 760	45.19 757	62.51 759	80.73 769	67.30 765	34.75 752	30.51 751	31.88 751	48.27 759	41.88 758	46.64 761	55.54 763	21.62 753	18.89 760	23.48 755	23.22 758	29.20 759	33.05 759

CasAABBNet	41.80 759	40.20 758	53.41 761	47.73 758	45.18 756	62.51 759	80.71 767	67.26 764	34.80 755	30.49 750	31.88 751	48.24 758	41.81 757	46.63 760	55.64 765	21.60 751	18.88 758	23.48 755	23.22 758	29.19 758	33.05 759

xyz-stereo	10.85 719	0.45 69	79.01 768	0.62 31	0.45 141	83.70 766	0.77 317	2.59 261	1.34 183	2.19 505	32.02 754	2.76 540	1.62 474	5.75 502	2.39 581	0.25 164	0.17 89	0.33 427	0.21 193	0.25 129	0.19 19

LSM0	49.58 763	40.04 755	53.62 762	97.15 770	128.68 775	62.75 763	79.89 763	67.63 768	35.11 759	33.02 755	32.61 755	48.43 762	41.60 756	46.60 759	55.43 762	21.63 755	18.99 762	23.62 761	23.13 754	29.47 761	52.26 770

notaker	10.50 717	8.60 704	20.23 663	4.54 725	3.95 718	6.27 703	3.44 693	8.07 712	4.75 700	8.73 724	46.45 756	13.86 723	27.86 747	13.49 722	13.61 707	4.56 726	3.18 726	3.52 724	2.68 724	8.13 736	4.05 723

HanzoNet	31.60 751	17.23 744	21.22 707	7.32 734	5.84 728	7.25 710	3.53 697	13.82 732	14.20 729	50.38 763	47.01 757	44.45 752	56.61 765	36.61 752	32.00 753	63.89 770	56.57 771	7.97 744	89.20 774	28.69 752	28.25 756

zzzz2	62.05 766	59.17 767	79.56 769	72.07 766	67.48 763	93.36 770	121.04 774	99.79 773	52.42 765	44.70 757	47.17 758	69.71 765	59.48 766	69.15 768	80.64 771	32.46 761	28.45 764	35.17 762	35.02 762	43.94 764	50.13 767

noway5	62.05 766	59.17 767	79.56 769	72.07 766	67.48 763	93.36 770	121.04 774	99.79 773	52.42 765	44.70 757	47.17 758	69.71 765	59.48 766	69.15 768	80.64 771	32.46 761	28.45 764	35.17 762	35.02 762	43.94 764	50.13 767

HaxPig	43.25 760	43.65 761	45.00 749	33.85 754	35.61 751	32.69 748	30.52 746	45.09 758	42.97 761	48.77 759	48.17 760	43.00 751	40.26 752	44.58 755	43.61 755	47.18 767	49.30 768	51.54 768	50.25 767	43.73 763	45.29 765

AVERAGE_ROB	44.46 761	45.91 762	46.59 750	40.59 756	38.66 752	32.99 749	30.52 746	46.19 759	43.26 762	49.59 762	48.97 761	44.62 753	39.89 751	45.04 756	43.94 756	48.74 768	50.69 769	50.80 767	49.79 766	45.54 766	46.97 766

zzzzzz3	69.47 770	68.75 770	95.95 773	92.04 768	86.19 767	92.69 769	109.30 771	107.64 775	55.63 767	49.24 761	52.63 762	85.19 771	79.67 772	70.47 770	82.28 774	37.59 765	29.10 766	39.83 766	38.78 764	54.76 769	61.64 771

zzz1	69.44 769	68.76 771	95.90 772	92.07 769	86.22 768	92.47 768	109.30 771	107.66 776	55.65 768	49.21 760	52.63 762	85.10 770	79.74 773	70.47 770	82.00 773	37.59 765	29.10 766	39.82 765	38.78 764	54.75 768	61.65 772

MEDIAN_ROB	47.37 762	49.08 763	49.92 753	40.32 755	39.97 753	34.95 750	33.43 750	49.17 760	46.39 764	53.06 764	52.65 764	47.65 755	42.23 762	48.35 765	47.29 757	52.10 769	54.04 770	54.28 769	53.48 768	48.76 767	50.33 769

Selective-IGEV-i1pa	29.93 750	36.60 752	34.97 744	9.92 738	7.41 729	38.91 752	35.81 751	43.96 757	35.07 758	30.01 747	53.53 765	41.78 750	35.42 749	40.57 753	33.93 754	30.94 760	15.47 754	23.33 753	13.36 751	10.61 739	27.01 754

KSHMR	16.96 738	5.37 694	21.64 720	4.46 723	4.50 723	8.30 715	3.32 690	15.58 736	76.24 772	6.62 716	61.47 766	56.53 763	5.43 682	35.17 751	11.37 697	4.39 722	2.97 724	3.63 727	2.74 726	5.10 721	4.34 726

RSGM-EC	108.14 773	104.44 775	68.66 766	115.42 773	109.31 772	116.48 773	139.19 777	127.02 778	55.95 769	55.27 765	71.01 767	116.54 776	111.76 776	176.57 777	175.06 777	117.34 776	71.64 773	140.65 775	83.55 772	123.96 774	82.91 774

acva	108.14 773	104.44 775	68.66 766	115.42 773	109.31 772	116.48 773	139.19 777	127.02 778	55.95 769	55.27 765	71.01 767	116.54 776	111.76 776	176.57 777	175.06 777	117.34 776	71.64 773	140.65 775	83.55 772	123.96 774	82.91 774

ASD4	103.30 772	113.98 777	120.24 776	106.67 771	79.75 765	115.36 772	120.35 773	119.13 777	79.65 778	120.04 778	74.64 769	101.45 774	65.48 768	109.11 776	84.31 776	104.31 771	90.04 775	133.15 774	103.58 775	130.15 776	94.66 776

xxxxx1	112.33 775	88.53 772	37.76 746	227.84 778	157.23 777	39.05 753	61.41 760	93.76 770	79.29 775	62.45 768	74.79 770	78.32 767	70.96 769	33.47 748	70.69 767	114.00 773	130.36 777	259.31 778	274.34 778	145.54 777	147.50 777

tt_ll	112.33 775	88.53 772	37.76 746	227.84 778	157.23 777	39.05 753	61.41 760	93.76 770	79.29 775	62.45 768	74.79 770	78.32 767	70.96 769	33.47 748	70.69 767	114.00 773	130.36 777	259.31 778	274.34 778	145.54 777	147.50 777

ff	112.33 775	88.53 772	37.76 746	227.84 778	157.23 777	39.05 753	61.41 760	93.76 770	79.29 775	62.45 768	74.79 770	78.32 767	70.96 769	33.47 748	70.69 767	114.00 773	130.36 777	259.31 778	274.34 778	145.54 777	147.50 777

TorneroNet	25.88 747	11.28 724	21.62 718	4.20 716	4.07 720	55.25 756	3.15 688	15.16 734	76.94 773	58.09 767	82.72 773	86.88 772	41.15 754	13.35 720	18.13 727	4.32 720	2.85 716	3.45 721	2.62 722	8.33 737	4.14 724

DPSimNet_ROB	102.30 771	119.72 778	143.59 777	109.42 772	94.10 769	127.22 775	127.15 776	26.62 746	102.36 779	149.58 780	83.99 774	139.34 779	137.54 778	64.62 767	82.36 775	105.18 772	66.15 772	120.15 772	69.61 771	99.58 771	77.72 773

BEATNet-Init1	49.72 764	64.32 769	97.77 774	4.68 726	4.28 722	84.75 767	60.42 759	73.38 769	68.59 771	88.29 774	88.51 775	91.94 773	97.99 774	85.26 774	70.96 770	0.80 654	0.65 660	0.85 673	0.70 657	7.96 735	2.33 695

ktn	21.74 745	10.34 719	19.68 640	4.53 724	4.00 719	6.53 706	4.51 709	6.79 708	78.82 774	84.69 773	100.86 776	58.49 764	7.57 707	12.11 705	13.35 705	4.58 729	3.24 727	3.49 722	2.62 722	4.65 718	3.84 721

light-stereo	41.45 752	10.64 721	54.16 763	59.84 765	45.61 760	131.14 776	1.57 611	37.33 756	17.30 740	76.21 772	120.65 777	118.18 778	3.98 655	89.11 775	15.46 710	5.48 734	9.68 749	1.25 688	1.28 692	17.93 751	12.24 745

Selective-IGEV-i16pa	129.35 778	164.95 779	19.57 636	3.26 704	2.26 691	202.88 779	5.86 712	236.38 781	207.45 781	116.27 777	209.82 778	153.71 780	219.30 780	258.04 781	190.96 779	192.94 779	94.03 776	90.21 771	64.92 770	4.40 716	149.67 780

test_example2	212.63 779	219.92 780	221.87 779	213.67 777	221.17 780	199.47 778	200.74 779	185.30 780	141.66 780	209.52 781	213.45 779	210.82 781	205.48 779	221.27 780	216.64 780	236.83 780	242.07 781	213.93 777	217.01 777	235.69 781	226.10 781

PML	64.32 768	53.22 764	17.88 590	8.10 735	32.94 750	148.46 777	247.79 780	12.18 725	45.42 763	111.41 776	288.92 780	101.47 775	101.31 775	31.67 747	15.55 711	14.03 749	4.83 732	10.98 747	6.18 741	28.82 753	5.17 729

ccccc	590.94 780	629.75 781	645.59 780	567.84 781	570.84 781	582.44 780	641.68 781	613.82 782	494.59 782	614.58 782	651.20 781	555.57 782	637.59 781	666.94 782	652.42 781	781.57 782	507.24 782	391.36 782	342.44 782	689.82 782	581.48 782

FADE		13.79 736		10.71 740	13.34 732			28.60 748	8.36 715	5.15 699		11.85 717		44.37 754		474.90 781	161.58 780	347.36 781	322.13 781	7.29 733	6.23 734

Low-res two-view benchmark