Low-res two-view results

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

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

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

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

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

PSi22a	0.44 1	0.33 4	0.82 1	0.78 167	0.27 4	0.56 5	0.24 6	1.33 31	0.40 1	0.45 4	0.25 2	0.66 129	0.50 54	0.83 49	0.33 1	0.20 50	0.16 49	0.19 9	0.15 10	0.18 1	0.19 15

PSi22b	0.47 6	0.31 1	0.89 6	0.82 192	0.28 6	0.58 6	0.32 31	1.61 65	0.41 2	0.42 1	0.27 3	0.69 142	0.48 44	0.84 55	0.36 4	0.18 25	0.17 85	0.19 9	0.15 10	0.18 1	0.18 7

PipStereo	0.46 3	0.31 1	0.89 6	0.82 192	0.27 4	0.58 6	0.27 17	1.58 60	0.42 3	0.43 3	0.27 3	0.68 136	0.50 54	0.82 46	0.35 2	0.18 25	0.17 85	0.19 9	0.15 10	0.18 1	0.17 1

Foundation-i32	0.47 6	0.34 6	1.00 22	0.73 123	0.24 1	0.66 9	0.28 19	1.31 27	0.44 4	0.53 24	0.27 3	0.81 193	0.46 37	0.73 21	0.41 23	0.22 86	0.15 24	0.19 9	0.16 28	0.19 10	0.17 1

LACA1	0.60 24	0.43 52	0.92 13	0.53 2	0.32 16	3.20 300	0.33 34	1.48 47	0.48 5	0.57 43	0.39 11	0.41 24	0.59 88	0.83 49	0.37 8	0.23 104	0.19 179	0.23 68	0.18 92	0.21 55	0.19 15

S2M2_XL	0.46 3	0.41 31	1.09 63	0.65 56	0.34 26	0.29 1	0.23 3	0.67 1	0.50 6	0.53 24	0.92 127	0.65 124	0.53 63	0.54 1	0.50 84	0.28 254	0.24 371	0.25 150	0.21 187	0.23 86	0.22 128
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LACA3	0.55 17	0.48 109	0.89 6	0.52 1	0.43 111	2.28 178	0.53 130	1.02 13	0.53 7	0.53 24	0.41 13	0.47 42	0.45 32	0.90 72	0.36 4	0.23 104	0.18 131	0.20 20	0.15 10	0.21 55	0.20 48

MLG-Stereo_test3	0.60 24	0.37 9	1.12 80	0.59 12	0.57 230	2.19 171	0.31 25	1.68 79	0.56 8	0.49 12	0.51 32	0.56 79	0.33 8	0.96 92	0.54 108	0.21 63	0.17 85	0.23 68	0.16 28	0.20 33	0.21 94

LACA2	0.62 30	0.53 158	1.20 110	0.54 3	0.26 3	3.15 292	0.47 108	1.56 57	0.57 9	0.52 20	0.47 28	0.47 42	0.45 32	0.71 9	0.37 8	0.23 104	0.17 85	0.21 36	0.15 10	0.23 86	0.17 1

DepthFocus	0.50 11	0.41 31	1.02 24	0.57 7	0.38 74	0.77 14	0.44 91	0.82 5	0.61 10	0.46 5	0.66 59	0.75 176	0.48 44	0.83 49	0.36 4	0.26 183	0.19 179	0.27 229	0.25 298	0.25 126	0.21 94

LG-Stereo_L1	0.61 28	0.47 99	1.10 69	0.73 123	0.49 171	1.72 114	0.33 34	1.95 117	0.65 11	0.56 34	0.40 12	0.40 17	0.43 25	1.40 219	0.42 29	0.23 104	0.19 179	0.23 68	0.18 92	0.21 55	0.19 15

LGCAT	0.64 39	0.42 43	0.89 6	0.71 99	0.36 36	1.91 132	0.25 8	1.18 24	0.66 12	0.53 24	0.42 16	1.24 294	0.55 71	1.60 267	0.45 49	0.35 425	0.35 515	0.18 2	0.23 247	0.19 10	0.31 312

BridgeDepth_RVC	0.53 15	0.41 31	1.03 26	0.55 5	0.37 57	0.99 25	0.23 3	1.38 37	0.67 13	0.56 34	0.52 34	0.50 51	0.82 190	0.83 49	0.47 64	0.29 283	0.16 49	0.23 68	0.18 92	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
Wavelet-MonSter	0.57 21	0.47 99	1.13 87	0.66 65	0.78 334	1.60 101	0.30 24	1.17 21	0.68 14	0.58 49	0.69 62	0.39 15	0.48 44	0.99 102	0.46 59	0.15 1	0.16 49	0.20 20	0.16 28	0.20 33	0.19 15

FSD	0.75 75	0.64 303	1.23 115	0.76 154	0.60 245	0.77 14	0.67 214	1.57 59	0.68 14	0.72 115	0.62 50	1.02 250	0.72 135	0.81 42	0.73 197	0.59 597	0.54 615	0.57 605	0.54 607	0.57 543	0.55 537

LG-Stereo_L2	0.63 37	0.46 75	1.15 95	0.70 89	0.43 111	2.32 182	0.28 19	1.86 101	0.68 14	0.56 34	0.42 16	0.37 9	0.45 32	1.36 211	0.40 17	0.23 104	0.18 131	0.22 52	0.18 92	0.21 55	0.20 48

aanet-new-24k	0.78 103	0.59 237	1.59 190	0.72 114	0.84 373	2.43 194	0.98 463	1.99 121	0.69 17	0.62 76	1.25 226	0.60 97	0.75 149	0.82 46	0.55 113	0.21 63	0.15 24	0.25 150	0.19 137	0.26 159	0.21 94

SGD-Stereo	0.65 44	0.41 31	1.06 39	0.85 231	0.31 12	2.44 196	0.46 102	1.09 15	0.69 17	0.84 180	0.52 34	0.55 73	0.53 63	1.49 244	0.46 59	0.31 350	0.14 11	0.25 150	0.18 92	0.23 86	0.20 48

StereoAnything_RVC	0.94 178	2.66 653	2.20 261	0.76 154	0.34 26	1.18 42	0.39 58	2.31 176	0.69 17	0.51 17	0.34 8	0.32 1	0.89 220	1.57 259	0.35 2	0.32 372	0.16 49	0.23 68	0.15 10	3.31 679	0.18 7

aanet-new-70k	0.76 84	0.59 237	1.16 96	0.70 89	0.39 80	2.40 191	0.79 313	2.39 186	0.71 20	0.59 57	0.84 96	0.48 48	0.81 186	1.61 273	0.53 102	0.19 36	0.16 49	0.25 150	0.17 47	0.24 99	0.20 48

monsterstereo	0.82 129	0.50 123	1.26 125	0.77 161	1.41 562	2.54 210	0.40 66	3.14 317	0.71 20	0.70 107	1.11 183	0.41 24	0.39 18	1.50 245	0.50 84	0.19 36	0.16 49	0.22 52	0.16 28	0.21 55	0.17 1

aanet-new-78k	1.46 313	0.57 211	14.51 516	0.74 131	0.34 26	3.31 329	0.68 225	2.34 181	0.72 22	0.58 49	0.88 108	0.50 51	1.06 290	1.42 227	0.45 49	0.19 36	0.15 24	0.25 150	0.17 47	0.24 99	0.20 48

aanet-32k-new	0.89 155	0.90 480	2.17 260	0.75 136	0.62 259	3.41 348	0.99 465	2.09 138	0.72 22	0.53 24	1.13 188	0.66 129	0.96 240	1.04 115	0.52 98	0.21 63	0.15 24	0.24 109	0.18 92	0.25 126	0.20 48

aanet-new-32k	0.81 124	0.64 303	3.94 375	0.70 89	0.97 418	1.43 76	0.96 449	1.36 34	0.72 22	0.61 69	1.02 150	0.62 108	0.87 207	0.72 16	0.44 42	0.20 50	0.16 49	0.25 150	0.17 47	0.25 126	0.22 128

aanet-new-30k	0.81 124	0.64 303	3.91 374	0.70 89	0.97 418	1.43 76	0.96 449	1.36 34	0.72 22	0.61 69	1.02 150	0.62 108	0.87 207	0.72 16	0.44 42	0.20 50	0.16 49	0.25 150	0.17 47	0.25 126	0.22 128

monsters	0.82 129	0.58 227	1.16 96	0.76 154	1.52 582	2.92 252	0.40 66	2.66 254	0.72 22	0.66 95	0.84 96	0.38 13	0.41 21	1.84 317	0.48 68	0.20 50	0.16 49	0.20 20	0.16 28	0.19 10	0.19 15

zero-FE	0.95 186	0.52 140	2.63 309	0.86 240	1.27 520	1.41 73	0.86 367	2.27 168	0.73 27	0.50 13	0.64 53	0.54 64	0.78 171	2.70 402	1.02 314	0.35 425	0.17 85	0.24 109	0.18 92	1.03 631	0.29 271

2.75w_new	0.75 75	0.45 63	1.10 69	0.65 56	0.62 259	2.45 198	0.56 145	2.75 266	0.74 28	0.78 150	0.73 68	0.38 13	0.92 230	1.04 115	0.66 159	0.17 11	0.14 11	0.22 52	0.17 47	0.18 1	0.19 15

1w_stereo	0.86 141	0.42 43	1.07 42	0.72 114	0.81 347	3.00 266	0.67 214	3.28 338	0.75 29	0.74 123	1.32 251	0.37 9	1.37 379	0.92 81	0.68 168	0.16 6	0.14 11	0.20 20	0.16 28	0.19 10	0.22 128

aanet-new-10k	0.82 129	0.58 227	1.16 96	0.78 167	0.37 57	3.52 376	1.04 485	2.34 181	0.76 30	0.89 195	0.70 63	0.64 118	0.88 214	0.94 87	0.59 129	0.22 86	0.16 49	0.25 150	0.18 92	0.26 159	0.20 48

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.86 141	0.45 63	1.07 42	0.68 76	1.74 629	3.37 335	0.91 416	2.46 206	0.76 30	0.85 183	0.94 134	0.72 160	0.87 207	0.71 9	0.49 77	0.25 159	0.15 24	0.26 195	0.17 47	0.23 86	0.19 15

BLMT-Stereo	0.46 3	0.31 1	0.97 18	0.61 16	0.38 74	0.42 2	0.36 50	0.68 2	0.77 32	0.50 13	0.83 94	0.61 101	0.33 8	0.61 3	0.62 139	0.19 36	0.14 11	0.24 109	0.22 223	0.20 33	0.19 15

CSFM-Stereo	0.60 24	0.39 16	0.95 16	0.60 15	0.32 16	2.66 220	0.31 25	1.44 43	0.77 32	0.72 115	0.51 32	0.55 73	0.51 58	0.75 22	0.46 59	0.17 11	0.17 85	0.18 2	0.15 10	0.20 33	0.18 7

4.5w-stereo	0.67 46	0.46 75	1.11 77	0.63 33	0.78 334	1.97 138	0.51 120	2.18 148	0.77 32	0.73 118	0.90 119	0.42 26	0.49 50	0.81 42	0.49 77	0.21 63	0.14 11	0.26 195	0.19 137	0.22 75	0.20 48

4w-stereo	0.67 46	0.49 119	1.07 42	0.63 33	0.75 322	1.63 108	0.44 91	2.23 160	0.77 32	0.56 34	0.92 127	0.40 17	0.82 190	1.08 121	0.53 102	0.18 25	0.13 1	0.25 150	0.18 92	0.19 10	0.20 48

DEFOM-Stereo	0.70 56	0.46 75	1.13 87	0.72 114	0.48 161	3.40 343	0.44 91	0.90 6	0.77 32	0.86 188	0.58 45	0.45 37	0.43 25	1.76 303	0.43 36	0.24 132	0.18 131	0.22 52	0.16 28	0.21 55	0.20 48

aanet-new-12k	0.80 111	0.44 58	1.68 197	0.81 179	0.31 12	3.00 266	0.97 454	2.65 251	0.78 37	0.69 104	0.55 38	0.58 89	0.77 162	0.99 102	0.54 108	0.21 63	0.14 11	0.24 109	0.19 137	0.26 159	0.22 128

4.5_new	0.67 46	0.46 75	1.11 77	0.63 33	0.78 334	1.97 138	0.51 120	2.18 148	0.78 37	0.73 118	0.90 119	0.42 26	0.49 50	0.81 42	0.49 77	0.21 63	0.14 11	0.26 195	0.19 137	0.22 75	0.20 48

LG-G_1	0.70 56	0.40 20	1.12 80	0.71 99	0.30 9	2.80 231	0.40 66	2.21 155	0.78 37	0.59 57	0.55 38	0.51 53	0.58 83	1.24 176	0.49 77	0.24 132	0.18 131	0.23 68	0.15 10	0.21 55	0.21 94

LG-G	0.70 56	0.40 20	1.12 80	0.71 99	0.30 9	2.80 231	0.40 66	2.21 155	0.78 37	0.59 57	0.55 38	0.51 53	0.58 83	1.24 176	0.49 77	0.24 132	0.18 131	0.23 68	0.15 10	0.21 55	0.21 94

aanet-new-28k	0.77 94	0.58 227	2.64 311	0.78 167	0.39 80	1.97 138	1.05 489	1.72 83	0.79 41	0.58 49	1.10 181	0.54 64	0.78 171	0.70 6	0.44 42	0.20 50	0.15 24	0.25 150	0.19 137	0.29 224	0.21 94

DDF-Stereo	0.90 164	0.53 158	1.16 96	0.88 251	1.31 527	1.59 99	0.86 367	2.26 166	0.79 41	0.48 8	0.63 52	0.54 64	0.73 140	2.97 413	1.03 316	0.39 476	0.17 85	0.24 109	0.18 92	1.06 634	0.29 271

asd	0.70 56	0.45 63	1.10 69	0.67 73	0.90 399	2.88 244	0.43 86	1.64 75	0.79 41	0.68 100	0.88 108	0.43 28	0.74 146	0.85 57	0.49 77	0.19 36	0.13 1	0.24 109	0.17 47	0.22 75	0.20 48

3w_stereo	0.71 61	0.47 99	1.14 93	0.65 56	0.39 80	1.73 116	0.68 225	2.79 277	0.79 41	0.67 98	0.84 96	0.37 9	1.02 266	1.03 109	0.56 117	0.18 25	0.14 11	0.23 68	0.18 92	0.20 33	0.22 128

depth_test_26	0.55 17	0.41 31	1.12 80	0.71 99	0.37 57	0.63 8	0.34 43	0.94 7	0.80 45	0.42 1	1.40 279	0.69 142	0.53 63	0.75 22	0.40 17	0.31 350	0.23 334	0.27 229	0.22 223	0.26 159	0.24 166

GCAP-Stereo-DPT26K	0.76 84	0.51 132	2.13 255	0.72 114	0.38 74	2.35 185	0.99 465	1.82 96	0.80 45	0.68 100	0.88 108	0.56 79	0.64 105	0.87 60	0.55 113	0.23 104	0.16 49	0.25 150	0.20 163	0.24 99	0.20 48

aanet-new-14k	0.77 94	0.50 123	1.32 142	0.81 179	0.37 57	1.73 116	1.01 473	2.24 162	0.80 45	0.79 154	1.30 240	0.46 39	1.29 358	1.03 109	0.57 122	0.21 63	0.16 49	0.24 109	0.18 92	0.28 203	0.22 128

GCAP-Stereo-cres-4k	0.80 111	0.50 123	1.52 179	0.71 99	1.26 517	2.61 216	0.93 433	1.85 100	0.80 45	0.62 76	1.15 192	0.66 129	0.76 157	0.88 66	0.54 108	0.23 104	0.16 49	0.24 109	0.18 92	0.26 159	0.21 94

FlowAnything_test	0.75 75	0.60 253	1.18 101	0.82 192	0.58 239	2.29 180	0.66 210	1.38 37	0.80 45	1.03 225	0.76 75	0.63 115	0.49 50	0.84 55	0.91 280	0.31 350	0.27 433	0.40 504	0.48 582	0.31 271	0.30 301

2.25w	0.75 75	0.47 99	1.09 63	0.69 83	0.65 274	2.28 178	0.40 66	2.42 193	0.80 45	0.73 118	1.03 156	0.40 17	0.81 186	1.24 176	0.80 227	0.16 6	0.15 24	0.21 36	0.17 47	0.19 10	0.21 94

3.5w_stereo	0.77 94	0.53 158	1.09 63	0.65 56	0.72 310	2.52 204	0.51 120	2.43 198	0.80 45	0.76 141	1.20 203	0.43 28	0.66 120	1.23 173	0.73 197	0.17 11	0.13 1	0.23 68	0.17 47	0.20 33	0.21 94

FoundationStereo	0.50 11	0.39 16	1.11 77	0.79 172	0.42 105	0.70 12	0.36 50	0.76 4	0.80 45	0.62 76	0.38 10	0.73 167	0.77 162	0.69 5	0.36 4	0.26 183	0.17 85	0.23 68	0.16 28	0.18 1	0.20 48

aanet-new-22k	0.76 84	0.65 317	2.50 293	0.74 131	0.34 26	1.47 83	1.32 546	1.61 65	0.81 53	0.57 43	1.05 168	0.54 64	0.84 197	0.92 81	0.50 84	0.21 63	0.16 49	0.24 109	0.19 137	0.27 181	0.20 48

asda	0.77 94	0.46 75	1.10 69	0.64 43	0.82 357	3.33 331	0.49 114	2.40 188	0.81 53	0.63 84	0.80 84	0.44 33	0.85 200	0.88 66	0.60 132	0.17 11	0.13 1	0.24 109	0.17 47	0.20 33	0.20 48

aanet-new	0.94 178	0.56 200	2.97 330	0.71 99	1.41 562	2.86 241	1.03 481	1.99 121	0.82 55	0.59 57	0.93 130	0.58 89	1.30 362	1.18 164	0.50 84	0.22 86	0.17 85	0.24 109	0.17 47	0.25 126	0.22 128

Monster-pub-mixall	0.64 39	0.42 43	1.00 22	0.83 205	0.48 161	1.39 71	0.32 31	1.45 44	0.82 55	0.88 192	0.85 100	0.39 15	0.36 14	1.99 336	0.47 64	0.20 50	0.16 49	0.17 1	0.15 10	0.18 1	0.21 94

Replicate-Monster	0.79 109	1.36 589	2.08 251	0.70 89	0.52 191	2.05 152	0.34 43	1.92 112	0.82 55	1.03 225	0.60 47	0.48 48	0.52 60	1.28 190	0.39 14	0.19 36	0.14 11	0.19 9	0.16 28	0.22 75	0.78 603

2.5w	0.75 75	0.44 58	1.06 39	0.66 65	0.69 301	2.39 189	0.56 145	2.77 269	0.82 55	0.63 84	0.88 108	0.37 9	0.75 149	1.36 211	0.50 84	0.18 25	0.14 11	0.22 52	0.17 47	0.19 10	0.21 94

VIP-Stereo	0.85 137	0.83 457	1.59 190	0.76 154	0.87 387	3.18 296	0.80 324	1.94 116	0.83 59	0.78 150	1.04 161	0.64 118	0.59 88	1.24 176	0.61 135	0.28 254	0.18 131	0.23 68	0.17 47	0.22 75	0.19 15

Zero-FE251	0.80 111	0.75 414	1.71 199	0.88 251	0.70 305	2.59 214	0.45 96	1.38 37	0.83 59	1.79 349	0.61 49	0.73 167	0.81 186	0.82 46	0.61 135	0.29 283	0.23 334	0.27 229	0.19 137	0.20 33	0.20 48

2w_stereo	0.75 75	0.46 75	1.08 54	0.68 76	0.56 218	2.00 141	0.61 173	2.87 289	0.83 59	0.93 203	0.93 130	0.36 4	1.13 317	0.90 72	0.61 135	0.17 11	0.13 1	0.23 68	0.17 47	0.20 33	0.21 94

aanet-new-40k	0.73 65	0.59 237	1.25 123	0.75 136	1.49 575	1.42 75	0.96 449	1.95 117	0.84 62	0.52 20	1.06 172	0.51 53	0.76 157	0.85 57	0.47 64	0.18 25	0.15 24	0.24 109	0.18 92	0.26 159	0.22 128

LCMNet	0.63 37	0.40 20	0.95 16	0.58 9	0.39 80	3.11 286	0.27 17	1.58 60	0.84 62	0.56 34	0.58 45	0.52 59	0.53 63	0.77 30	0.51 95	0.17 11	0.16 49	0.19 9	0.15 10	0.20 33	0.21 94

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 124	1.13 543	1.23 115	0.97 323	0.57 230	0.81 17	0.43 86	3.49 370	0.84 62	0.73 118	0.95 139	0.44 33	1.17 334	1.45 236	0.60 132	0.26 183	0.18 131	0.24 109	0.17 47	0.30 251	0.19 15

aanet-new-60k	0.77 94	0.64 303	1.98 231	0.73 123	0.49 171	2.10 159	0.87 388	2.24 162	0.85 65	0.56 34	0.77 78	0.61 101	0.66 120	1.20 167	0.48 68	0.18 25	0.15 24	0.25 150	0.17 47	0.23 86	0.22 128

aanet-new-8k	0.85 137	0.52 140	1.68 197	0.77 161	0.37 57	3.21 301	1.02 478	2.57 233	0.85 65	0.59 57	0.94 134	0.54 64	1.05 281	0.90 72	0.67 164	0.22 86	0.17 85	0.23 68	0.18 92	0.24 99	0.21 94

aanet-new-90k	0.85 137	0.57 211	1.82 213	0.75 136	0.92 402	3.26 316	0.72 251	2.51 217	0.86 67	0.47 6	0.67 60	0.49 50	0.76 157	1.56 255	0.45 49	0.19 36	0.16 49	0.25 150	0.17 47	0.24 99	0.20 48

BridgeDepth	0.54 16	0.42 43	1.05 32	0.58 9	0.25 2	1.30 62	0.36 50	1.53 54	0.86 67	0.56 34	0.37 9	0.57 86	0.65 113	0.87 60	0.40 17	0.20 50	0.15 24	0.19 9	0.16 28	0.22 75	0.17 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MCSU-Stereo	0.64 39	0.34 6	1.18 101	0.76 154	0.33 20	2.10 159	0.45 96	1.72 83	0.87 69	0.48 8	0.57 42	1.11 264	0.52 60	0.86 59	0.48 68	0.20 50	0.16 49	0.19 9	0.14 2	0.20 33	0.20 48

aanet-new-36k	0.77 94	0.54 176	1.39 159	0.72 114	0.32 16	2.92 252	0.60 168	2.21 155	0.87 69	0.55 32	1.12 185	0.56 79	0.87 207	0.98 98	0.48 68	0.19 36	0.15 24	0.25 150	0.17 47	0.26 159	0.21 94

WQFJA1++	10.56 696	0.40 20	3.21 342	0.89 259	0.82 357	1.43 76	0.41 73	2.15 146	0.87 69	96.02 744	0.71 64	0.46 39	0.55 71	1.29 195	0.50 84	0.27 210	0.17 85	0.21 36	0.18 92	100.47 742	0.22 128

PointNet	0.56 20	0.41 31	0.92 13	0.63 33	0.33 20	1.85 126	0.31 25	1.34 33	0.88 72	0.71 111	0.46 26	0.57 86	0.32 5	0.80 37	0.45 49	0.18 25	0.16 49	0.23 68	0.18 92	0.20 33	0.20 48

IGEV-Stereo+	0.94 178	0.47 99	1.19 103	0.86 240	2.02 659	1.40 72	0.39 58	1.17 21	0.88 72	0.61 69	0.44 23	0.47 42	0.79 176	2.14 353	0.42 29	0.27 210	0.19 179	0.22 52	0.17 47	2.26 672	2.41 677

qqai	0.49 9	0.41 31	0.92 13	0.69 83	0.33 20	0.99 25	0.25 8	1.33 31	0.89 74	0.51 17	0.41 13	0.55 73	0.29 2	0.78 32	0.38 13	0.19 36	0.17 85	0.19 9	0.17 47	0.18 1	0.21 94

mm2	0.45 2	0.42 43	0.88 2	0.61 16	0.36 36	0.66 9	0.25 8	0.95 8	0.90 75	0.52 20	0.43 19	0.56 79	0.32 5	0.71 9	0.41 23	0.16 6	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 48

mm1	0.47 6	0.42 43	0.88 2	0.61 16	0.36 36	0.66 9	0.25 8	1.32 28	0.90 75	0.52 20	0.43 19	0.56 79	0.32 5	0.71 9	0.41 23	0.16 6	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 48

GeoVLM	0.52 13	0.42 43	0.88 2	0.62 25	0.36 36	1.62 106	0.25 8	0.96 9	0.90 75	0.61 69	0.43 19	0.57 86	0.53 63	0.71 9	0.45 49	0.16 6	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.19 15

qwe	0.75 75	0.45 63	1.10 69	0.67 73	1.06 454	2.49 201	0.45 96	2.57 233	0.90 75	0.71 111	0.83 94	0.43 28	0.48 44	1.10 125	0.64 146	0.17 11	0.14 11	0.24 109	0.16 28	0.21 55	0.20 48

3.25w_new	0.69 54	0.46 75	1.10 69	0.61 16	0.61 250	2.23 174	0.51 120	2.45 203	0.90 75	0.63 84	0.78 81	0.47 42	0.71 132	0.78 32	0.50 84	0.17 11	0.14 11	0.20 20	0.17 47	0.20 33	0.20 48

3.25w	0.69 54	0.46 75	1.10 69	0.61 16	0.61 250	2.23 174	0.51 120	2.45 203	0.90 75	0.63 84	0.78 81	0.47 42	0.71 132	0.79 34	0.50 84	0.17 11	0.14 11	0.20 20	0.17 47	0.20 33	0.20 48

PhaseNet	0.64 39	0.53 158	1.06 39	0.93 302	0.48 161	0.76 13	0.36 50	1.32 28	0.91 81	0.83 176	0.65 58	0.78 181	0.52 60	1.15 147	1.04 319	0.24 132	0.19 179	0.30 320	0.28 378	0.25 126	0.31 312

aanet-new-16k	0.74 70	0.51 132	1.56 186	0.73 123	0.37 57	2.14 164	0.88 395	2.01 124	0.91 81	0.56 34	0.91 124	0.70 146	0.96 240	0.76 26	0.54 108	0.20 50	0.15 24	0.23 68	0.18 92	0.26 159	0.21 94

LiteMatch	0.67 46	0.84 462	0.89 6	0.80 175	0.39 80	1.60 101	0.68 225	0.96 9	0.91 81	0.62 76	0.43 19	0.56 79	1.40 387	0.71 9	1.10 332	0.28 254	0.16 49	0.29 291	0.22 223	0.29 224	0.37 398

MonSter++	0.52 13	0.42 43	0.89 6	0.61 16	0.36 36	1.64 109	0.25 8	0.96 9	0.91 81	0.62 76	0.42 16	0.56 79	0.53 63	0.71 9	0.45 49	0.17 11	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 48

HiDET	0.61 28	0.41 31	0.88 2	0.64 43	0.39 80	2.67 221	0.25 8	1.59 63	0.91 81	0.59 57	0.44 23	0.52 59	0.50 54	0.76 26	0.54 108	0.17 11	0.15 24	0.18 2	0.15 10	0.19 10	0.21 94

GEAStereo	0.84 136	0.48 109	1.09 63	0.85 231	0.45 130	4.54 620	0.83 346	1.88 102	0.91 81	0.75 127	0.89 115	0.53 61	0.80 183	0.92 81	0.53 102	0.30 325	0.19 179	0.27 229	0.19 137	0.28 203	0.19 15

gasm-f	0.89 155	0.49 119	1.30 137	0.85 231	0.44 122	4.42 597	0.95 442	1.88 102	0.91 81	0.75 127	1.46 289	0.53 61	0.88 214	0.88 66	0.57 122	0.30 325	0.19 179	0.27 229	0.19 137	0.28 203	0.19 15

AEACV	0.79 109	0.54 176	1.35 151	0.97 323	0.63 263	1.13 33	0.92 430	2.02 128	0.91 81	0.76 141	0.79 83	0.80 188	1.61 451	1.28 190	0.61 135	0.22 86	0.18 131	0.26 195	0.23 247	0.27 181	0.23 148

derf	0.49 9	0.40 20	0.90 12	0.70 89	0.35 31	1.17 40	0.24 6	1.17 21	0.92 89	0.53 24	0.41 13	0.51 53	0.29 2	0.77 30	0.37 8	0.18 25	0.18 131	0.19 9	0.17 47	0.18 1	0.21 94

monster-pro	0.62 30	0.43 52	1.07 42	0.66 65	0.82 357	1.14 39	0.39 58	2.57 233	0.92 89	0.58 49	0.64 53	0.36 4	0.36 14	0.91 77	0.43 36	0.15 1	0.15 24	0.20 20	0.17 47	0.21 55	0.19 15

aanet-new-34k	0.66 45	0.60 253	1.23 115	0.73 123	0.33 20	1.44 79	0.87 388	1.52 53	0.92 89	0.51 17	1.36 267	0.59 94	0.87 207	0.58 2	0.44 42	0.22 86	0.16 49	0.25 150	0.17 47	0.23 86	0.20 48

Test_v1	0.62 30	0.40 20	1.13 87	0.74 131	0.55 213	1.60 101	0.39 58	1.68 79	0.92 89	0.60 66	0.88 108	0.53 61	0.50 54	0.93 86	0.39 14	0.19 36	0.16 49	0.20 20	0.17 47	0.20 33	0.21 94

MonStereo	0.62 30	0.43 52	1.07 42	0.66 65	0.82 357	1.13 33	0.39 58	2.57 233	0.92 89	0.58 49	0.64 53	0.36 4	0.36 14	0.90 72	0.43 36	0.15 1	0.15 24	0.20 20	0.17 47	0.21 55	0.19 15

Monster-pub-eth3d	0.62 30	0.43 52	1.07 42	0.66 65	0.82 357	1.13 33	0.39 58	2.57 233	0.92 89	0.58 49	0.64 53	0.36 4	0.36 14	0.88 66	0.43 36	0.15 1	0.15 24	0.20 20	0.17 47	0.21 55	0.19 15

MonSter	0.62 30	0.43 52	1.07 42	0.66 65	0.82 357	1.13 33	0.39 58	2.57 233	0.92 89	0.58 49	0.64 53	0.36 4	0.35 11	0.95 88	0.43 36	0.15 1	0.15 24	0.20 20	0.17 47	0.21 55	0.19 15

Anonymus	0.62 30	0.53 158	0.97 18	0.74 131	0.41 97	1.55 95	0.31 25	1.19 25	0.93 96	0.74 123	0.62 50	0.65 124	0.56 77	0.97 95	0.86 251	0.21 63	0.18 131	0.28 265	0.23 247	0.24 99	0.26 215

4.25_new	0.73 65	0.46 75	1.08 54	0.71 99	0.97 418	2.52 204	0.58 159	2.28 171	0.93 96	0.57 43	0.94 134	0.40 17	0.65 113	0.87 60	0.50 84	0.17 11	0.13 1	0.25 150	0.17 47	0.19 10	0.20 48

4.5w_new	0.73 65	0.46 75	1.08 54	0.71 99	0.97 418	2.52 204	0.58 159	2.28 171	0.93 96	0.57 43	0.94 134	0.40 17	0.65 113	0.87 60	0.50 84	0.17 11	0.13 1	0.25 150	0.17 47	0.19 10	0.20 48

4.25w-stereo	0.73 65	0.46 75	1.08 54	0.71 99	0.97 418	2.52 204	0.58 159	2.28 171	0.93 96	0.57 43	0.94 134	0.40 17	0.65 113	0.87 60	0.50 84	0.17 11	0.13 1	0.25 150	0.17 47	0.19 10	0.20 48

LGtest1	0.55 17	0.41 31	1.14 93	0.70 89	0.40 90	0.99 25	0.26 15	1.32 28	0.93 96	0.53 24	0.60 47	0.44 33	0.49 50	1.02 108	0.45 49	0.27 210	0.19 179	0.23 68	0.16 28	0.21 55	0.23 148

CAR	0.60 24	0.41 31	1.04 27	0.72 114	0.61 250	2.02 143	0.33 34	1.13 18	0.94 101	0.61 69	0.49 29	0.54 64	0.35 11	1.14 140	0.45 49	0.21 63	0.17 85	0.21 36	0.17 47	0.22 75	0.21 94

MSE-Stereo	0.59 22	0.40 20	1.04 27	0.72 114	0.61 250	2.02 143	0.33 34	1.13 18	0.94 101	0.60 66	0.49 29	0.54 64	0.35 11	1.06 117	0.42 29	0.21 63	0.17 85	0.21 36	0.17 47	0.22 75	0.21 94

AdaDepth	0.76 84	0.45 63	1.41 164	0.70 89	1.27 520	3.12 288	0.43 86	1.02 13	0.94 101	0.63 84	0.91 124	0.43 28	0.58 83	1.41 224	0.48 68	0.18 25	0.21 272	0.23 68	0.19 137	0.25 126	0.26 215

U	12.82 706	0.38 10	1.99 232	0.66 65	58.94 735	63.38 737	0.34 43	1.91 110	0.94 101	0.59 57	0.80 84	0.46 39	0.57 79	0.83 49	0.44 42	0.29 283	0.17 85	63.35 739	59.81 738	0.29 224	0.20 48

LiteMatch*	0.67 46	0.46 75	3.75 371	0.65 56	0.36 36	1.48 85	0.26 15	1.11 16	0.96 105	0.58 49	0.45 25	0.55 73	0.46 37	0.70 6	0.37 8	0.21 63	0.16 49	0.21 36	0.17 47	0.21 55	0.20 48

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.88 149	0.80 440	1.43 167	0.68 76	1.19 495	3.73 420	0.92 430	2.05 130	0.96 105	0.71 111	0.85 100	0.80 188	0.81 186	0.72 16	0.56 117	0.23 104	0.19 179	0.26 195	0.18 92	0.23 86	0.36 382

Pro-Stereo	0.68 51	0.33 4	0.97 18	0.68 76	0.43 111	3.11 286	0.35 48	0.70 3	0.96 105	0.54 31	0.54 36	0.62 108	0.27 1	2.06 342	0.68 168	0.24 132	0.16 49	0.30 320	0.25 298	0.20 33	0.19 15

3.75w	0.75 75	0.47 99	1.09 63	0.63 33	1.10 471	2.61 216	0.53 130	2.46 206	0.97 108	0.62 76	0.80 84	0.40 17	0.66 120	1.11 127	0.48 68	0.19 36	0.13 1	0.23 68	0.18 92	0.20 33	0.21 94

IGEV	0.70 56	0.36 8	1.07 42	0.71 99	1.31 527	2.82 235	0.41 73	1.76 88	0.98 109	0.73 118	0.71 64	0.35 3	0.42 23	0.90 72	0.42 29	0.18 25	0.18 131	0.22 52	0.18 92	0.18 1	0.20 48

gcap-zeroshot	0.90 164	0.46 75	1.36 153	0.64 43	1.71 622	3.95 479	0.68 225	2.49 210	0.98 109	1.05 227	0.85 100	0.62 108	0.43 25	0.79 34	0.51 95	0.27 210	0.19 179	0.30 320	0.24 278	0.24 99	0.19 15

testlalala	0.90 164	0.46 75	1.36 153	0.64 43	1.71 622	3.95 479	0.68 225	2.49 210	0.98 109	1.05 227	0.85 100	0.62 108	0.43 25	0.79 34	0.51 95	0.27 210	0.19 179	0.30 320	0.24 278	0.24 99	0.19 15

MGA	0.59 22	0.40 20	1.04 27	0.72 114	0.80 341	1.74 119	0.41 73	0.98 12	0.99 112	0.60 66	0.54 36	0.54 64	0.29 2	1.06 117	0.42 29	0.20 50	0.17 85	0.21 36	0.17 47	0.21 55	0.21 94

RAStereo	0.75 75	0.52 140	2.86 326	0.58 9	0.62 259	1.19 43	0.32 31	1.81 95	0.99 112	0.75 127	1.05 168	0.64 118	0.47 40	0.80 37	0.94 296	0.22 86	0.20 233	0.27 229	0.21 187	0.34 344	0.22 128

BStereo	0.88 149	0.73 392	4.10 377	0.80 175	0.51 178	1.13 33	0.72 251	2.57 233	1.00 114	0.85 183	0.57 42	0.72 160	0.48 44	1.01 105	0.90 271	0.26 183	0.22 304	0.24 109	0.29 408	0.25 126	0.25 182

Anonymus123	1.07 226	0.73 392	4.10 377	0.80 175	0.51 178	4.91 669	0.72 251	2.50 214	1.00 114	0.85 183	0.57 42	0.72 160	0.48 44	1.01 105	0.90 271	0.26 183	0.22 304	0.24 109	0.29 408	0.25 126	0.25 182

gcap_with_dpt	0.89 155	0.45 63	1.28 133	0.64 43	1.61 600	3.93 468	0.67 214	2.41 189	1.01 116	1.18 247	0.96 142	0.60 97	0.45 32	0.76 26	0.44 42	0.26 183	0.18 131	0.29 291	0.23 247	0.25 126	0.18 7

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.88 149	0.45 63	1.31 138	0.63 33	1.63 604	3.91 460	0.66 210	2.28 171	1.02 117	1.10 238	0.98 146	0.60 97	0.46 37	0.83 49	0.47 64	0.26 183	0.18 131	0.29 291	0.23 247	0.24 99	0.18 7

fffy	0.80 111	0.59 237	1.56 186	1.00 345	0.47 152	1.27 53	0.76 285	1.90 108	1.02 117	0.75 127	1.35 262	0.83 196	0.72 135	1.70 296	0.62 139	0.23 104	0.19 179	0.27 229	0.21 187	0.28 203	0.32 325

252Zero-FE	0.72 62	0.46 75	1.08 54	1.01 352	0.41 97	1.27 53	0.22 2	1.79 93	1.03 119	2.52 564	1.24 218	0.32 1	0.41 21	1.03 109	0.45 49	0.21 63	0.17 85	0.20 20	0.17 47	0.20 33	0.20 48

castereo++	0.93 174	0.56 200	1.26 125	0.92 286	0.73 315	2.48 199	1.00 470	2.99 299	1.03 119	0.68 100	1.41 282	1.92 408	0.59 88	1.26 183	0.44 42	0.25 159	0.19 179	0.28 265	0.19 137	0.23 86	0.23 148

dual_stereo	0.68 51	0.40 20	1.05 32	0.64 43	0.37 57	0.84 18	0.34 43	3.40 361	1.03 119	0.50 13	0.46 26	0.58 89	0.40 19	1.85 323	0.49 77	0.23 104	0.17 85	0.21 36	0.16 28	0.20 33	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.97 193	1.76 623	2.51 294	0.69 83	1.40 554	2.95 262	0.99 465	2.18 148	1.04 122	0.68 100	0.80 84	0.69 142	0.64 105	0.87 60	0.40 17	0.23 104	0.19 179	0.25 150	0.21 187	0.30 251	0.64 570

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.89 155	0.46 75	1.19 103	0.64 43	1.71 622	3.95 479	0.69 236	2.43 198	1.04 122	1.05 227	0.90 119	0.61 101	0.44 30	0.80 37	0.52 98	0.28 254	0.19 179	0.31 350	0.24 278	0.24 99	0.19 15

test_for_model	0.89 155	0.46 75	1.19 103	0.64 43	1.71 622	3.95 479	0.69 236	2.43 198	1.04 122	1.05 227	0.90 119	0.61 101	0.44 30	0.80 37	0.52 98	0.28 254	0.19 179	0.31 350	0.24 278	0.24 99	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.89 155	0.46 75	1.34 146	0.62 25	1.70 620	3.95 479	0.67 214	2.36 183	1.05 125	1.05 227	0.90 119	0.60 97	0.42 23	0.80 37	0.46 59	0.27 210	0.18 131	0.29 291	0.23 247	0.24 99	0.18 7

GIP-stereo	0.88 149	0.50 123	1.34 146	1.32 520	0.94 410	2.90 246	0.42 81	3.41 362	1.06 126	0.63 84	0.76 75	0.90 220	0.76 157	0.91 77	0.52 98	0.27 210	0.18 131	0.25 150	0.16 28	0.25 126	0.19 15

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 155	0.47 99	2.08 251	0.76 154	0.73 315	3.91 460	0.41 73	2.07 136	1.07 127	0.77 146	0.89 115	0.64 118	0.86 202	0.95 88	0.77 219	0.26 183	0.18 131	0.26 195	0.19 137	0.32 304	0.32 325

DilatedVolume-Stereo	0.81 124	0.60 253	1.51 178	1.01 352	0.59 242	1.34 66	0.51 120	1.56 57	1.08 128	1.26 257	1.24 218	0.77 180	0.87 207	1.79 308	0.72 194	0.23 104	0.24 371	0.22 52	0.21 187	0.25 126	0.23 148

SE	1.07 226	0.63 290	1.22 113	0.85 231	0.45 130	3.47 360	0.80 324	2.16 147	1.09 129	1.37 272	1.90 460	0.95 238	1.74 493	1.17 156	1.00 311	1.00 650	0.24 371	0.36 464	0.28 378	0.35 365	0.33 346

water-stereo	0.78 103	0.45 63	1.94 224	0.79 172	0.48 161	2.36 186	0.47 108	1.53 54	1.09 129	0.88 192	1.04 161	0.82 194	0.75 149	0.72 16	0.78 220	0.22 86	0.23 334	0.25 150	0.23 247	0.24 99	0.29 271

mms	0.77 94	0.68 348	1.17 100	0.83 205	0.71 308	1.41 73	0.67 214	1.61 65	1.12 131	0.77 146	1.37 269	0.63 115	0.54 70	1.75 302	0.63 143	0.24 132	0.19 179	0.26 195	0.21 187	0.31 271	0.34 362

PStereo	1.08 229	1.10 537	1.37 156	0.73 123	0.52 191	1.69 112	0.97 454	1.91 110	1.14 132	1.23 254	0.55 38	0.63 115	1.81 508	1.44 231	1.19 359	0.88 642	0.90 660	0.53 590	0.49 587	1.06 634	1.54 657

SMoEStereo_RVC	0.80 111	0.53 158	1.12 80	0.92 286	0.44 122	2.41 193	0.79 313	1.49 49	1.16 133	0.70 107	1.12 185	0.64 118	0.64 105	1.69 293	0.87 258	0.22 86	0.16 49	0.31 350	0.22 223	0.26 159	0.25 182

Anonymous3	1.72 351	0.76 420	11.61 472	0.83 205	0.84 373	4.46 602	0.84 353	3.57 386	1.16 133	1.34 263	1.37 269	1.11 264	1.03 267	1.58 260	1.13 342	0.70 626	0.58 628	0.33 409	0.35 492	0.47 503	0.42 453

depthmonostereo	0.94 178	0.71 376	2.39 284	0.85 231	0.54 204	2.21 173	0.53 130	1.83 97	1.17 135	0.95 209	1.09 178	0.99 244	0.97 245	2.37 371	0.68 168	0.23 104	0.27 433	0.22 52	0.20 163	0.25 126	0.26 215

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.78 103	0.45 63	1.12 80	0.71 99	1.00 439	2.05 152	0.87 388	2.25 164	1.18 136	0.56 34	0.74 72	0.44 33	1.03 267	0.81 42	0.41 23	0.21 63	0.19 179	0.23 68	0.18 92	0.27 181	0.91 620

fffft	0.76 84	0.47 99	1.28 133	0.82 192	0.54 204	1.51 89	0.80 324	2.09 138	1.18 136	0.63 84	0.84 96	0.59 94	0.55 71	1.80 309	0.85 244	0.19 36	0.18 131	0.27 229	0.20 163	0.26 159	0.24 166
1: 1. 1
GCAP-BAT	3.82 629	0.52 140	59.75 738	0.90 269	1.06 454	2.70 224	0.77 298	3.08 312	1.18 136	1.20 251	0.81 89	0.68 136	0.55 71	0.96 92	0.68 168	0.27 210	0.21 272	0.28 265	0.21 187	0.27 181	0.25 182

GCAPDPT-zeroshot	3.67 620	0.52 140	56.80 737	0.90 269	1.06 454	2.70 224	0.77 298	3.08 312	1.18 136	1.20 251	0.81 89	0.68 136	0.55 71	0.96 92	0.68 168	0.27 210	0.21 272	0.28 265	0.20 163	0.27 181	0.25 182

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.72 62	0.46 75	1.10 69	0.68 76	1.36 544	1.59 99	0.77 298	1.42 42	1.19 140	0.74 123	0.93 130	0.70 146	0.93 233	0.67 4	0.42 29	0.23 104	0.18 131	0.24 109	0.19 137	0.26 159	0.23 148

rrr	2.27 455	0.65 317	23.82 707	0.90 269	0.46 142	1.57 96	0.96 449	7.98 689	1.19 140	0.65 92	0.77 78	0.74 173	0.72 135	2.59 394	0.86 251	0.28 254	0.21 272	0.28 265	0.21 187	0.29 224	0.25 182

castereo	0.82 129	0.70 362	1.04 27	0.85 231	0.50 176	1.29 61	0.91 416	3.22 327	1.20 142	0.83 176	1.24 218	0.72 160	0.91 226	1.00 104	0.67 164	0.26 183	0.16 49	0.25 150	0.20 163	0.24 99	0.21 94

ours_stereo	0.76 84	0.64 303	1.40 163	0.86 240	0.61 250	1.12 32	0.57 150	1.63 73	1.20 142	0.72 115	1.43 285	0.70 146	0.62 98	1.56 255	0.58 127	0.25 159	0.18 131	0.26 195	0.21 187	0.29 224	0.31 312

xyz-stereo-finetune2	1.16 247	0.63 290	1.50 176	0.57 7	0.36 36	3.47 360	0.65 207	2.70 259	1.23 144	0.88 192	1.75 383	0.91 222	1.76 495	3.54 426	1.74 492	0.24 132	0.22 304	0.30 320	0.27 349	0.31 271	0.26 215

test_xeample3	2.12 428	0.63 290	21.55 688	0.91 280	0.47 152	1.85 126	0.94 438	7.96 688	1.23 144	0.75 127	0.76 75	0.64 118	0.70 130	1.77 304	0.83 238	0.30 325	0.21 272	0.27 229	0.21 187	0.27 181	0.24 166

ff7	0.98 199	0.69 351	2.05 239	0.84 217	0.52 191	4.55 625	0.86 367	1.62 68	1.24 146	0.75 127	1.03 156	0.70 146	0.77 162	1.84 317	0.68 168	0.27 210	0.17 85	0.29 291	0.21 187	0.31 271	0.27 235

IGEVStereo-DCA	0.86 141	0.65 317	2.05 239	0.90 269	0.46 142	1.57 96	0.86 367	1.62 68	1.24 146	0.65 92	0.77 78	0.74 173	0.72 135	2.59 394	0.86 251	0.28 254	0.21 272	0.28 265	0.21 187	0.29 224	0.27 235

ffff	0.98 199	0.69 351	2.05 239	0.84 217	0.52 191	4.55 625	0.86 367	1.62 68	1.24 146	0.75 127	1.03 156	0.70 146	0.77 162	1.84 317	0.68 168	0.27 210	0.17 85	0.29 291	0.21 187	0.31 271	0.27 235

11t	0.98 199	0.69 351	2.05 239	0.84 217	0.52 191	4.55 625	0.86 367	1.62 68	1.24 146	0.75 127	1.03 156	0.70 146	0.77 162	1.84 317	0.68 168	0.27 210	0.17 85	0.29 291	0.21 187	0.31 271	0.27 235

anonymousdsp	0.95 186	0.69 351	1.27 131	0.83 205	0.52 191	4.54 620	0.84 353	1.76 88	1.24 146	0.76 141	1.06 172	0.78 181	0.77 162	1.67 290	0.69 179	0.27 210	0.17 85	0.29 291	0.21 187	0.31 271	0.26 215

CroCo-Stereo Lap2	0.99 207	0.89 478	2.55 297	0.99 337	1.80 640	0.54 4	0.46 102	3.10 314	1.24 146	1.07 233	1.21 208	1.05 257	0.78 171	1.26 183	1.08 328	0.27 210	0.23 334	0.27 229	0.21 187	0.43 467	0.34 362

ccc-4	0.98 199	0.69 351	2.05 239	0.84 217	0.52 191	4.55 625	0.86 367	1.62 68	1.24 146	0.75 127	1.03 156	0.70 146	0.77 162	1.84 317	0.68 168	0.27 210	0.17 85	0.29 291	0.21 187	0.31 271	0.27 235

IGEV-Stereo	0.95 186	0.69 351	1.27 131	0.84 217	0.52 191	4.54 620	0.84 353	1.76 88	1.24 146	0.75 127	1.06 172	0.79 186	0.77 162	1.68 292	0.69 179	0.27 210	0.17 85	0.29 291	0.21 187	0.31 271	0.26 215
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
tt45	0.96 191	0.48 109	1.19 103	0.89 259	0.66 281	3.91 460	0.76 285	1.90 108	1.26 154	0.70 107	1.30 240	0.71 157	0.63 102	2.59 394	0.74 204	0.22 86	0.17 85	0.28 265	0.23 247	0.27 181	0.27 235

NLSM3	0.90 164	0.46 75	1.19 103	0.62 25	1.30 524	3.19 299	0.45 96	2.81 281	1.27 155	0.78 150	0.95 139	0.55 73	1.03 267	1.14 140	0.87 258	0.20 50	0.15 24	0.26 195	0.22 223	0.24 99	0.23 148

MaDis-Stereo	0.82 129	0.66 329	1.53 180	0.65 56	1.87 647	1.24 49	0.36 50	2.13 142	1.27 155	0.67 98	0.75 73	0.88 213	0.70 130	1.15 147	1.07 325	0.29 283	0.23 334	0.26 195	0.20 163	0.31 271	0.22 128

ProNet	0.82 129	0.71 376	1.50 176	0.86 240	0.45 130	1.78 121	0.83 346	1.75 87	1.28 157	0.66 95	1.13 188	0.78 181	0.76 157	1.66 285	0.71 189	0.24 132	0.20 233	0.25 150	0.23 247	0.29 224	0.25 182

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 231	3.30 663	2.61 304	0.82 192	0.38 74	1.27 53	0.62 188	1.51 50	1.29 158	0.91 198	0.92 127	0.65 124	0.57 79	1.08 121	0.59 129	1.55 672	0.15 24	0.32 373	0.28 378	1.10 642	1.98 669

sCroCo_RVC	1.06 222	0.82 453	5.05 391	1.02 363	1.05 451	0.98 23	0.61 173	2.06 134	1.29 158	0.69 104	1.26 228	0.82 194	1.10 310	1.20 167	0.90 271	0.42 510	0.40 554	0.33 409	0.30 430	0.46 499	0.38 415

S	1.19 250	0.55 186	1.36 153	0.68 76	1.06 454	4.10 524	0.80 324	2.39 186	1.30 160	1.69 324	2.19 526	1.36 314	1.73 491	1.17 156	1.03 316	0.45 532	0.28 448	0.47 549	0.45 571	0.36 379	0.33 346

MGS-Stereo	0.80 111	0.56 200	1.53 180	0.93 302	0.39 80	1.26 52	0.73 259	1.45 44	1.30 160	1.01 218	2.26 538	0.80 188	0.56 77	1.16 150	0.65 155	0.27 210	0.23 334	0.26 195	0.22 223	0.27 181	0.25 182

SMOE	1.01 212	0.55 186	1.47 174	0.81 179	0.47 152	2.40 191	1.30 543	1.89 105	1.31 162	1.36 268	1.73 376	1.05 257	1.36 376	1.23 173	1.13 342	0.43 516	0.24 371	0.59 610	0.29 408	0.32 304	0.32 325

Occ-G	0.86 141	0.52 140	1.39 159	0.82 192	0.66 281	1.37 69	0.79 313	1.58 60	1.31 162	1.56 295	0.87 107	2.18 444	0.89 220	0.97 95	0.88 263	0.26 183	0.19 179	0.26 195	0.19 137	0.25 126	0.24 166

knoymous	1.30 290	0.60 253	5.57 400	0.88 251	0.75 322	3.04 270	0.90 408	2.68 256	1.33 164	1.48 286	1.07 175	2.78 520	0.88 214	1.29 195	0.85 244	0.31 350	0.22 304	0.35 448	0.20 163	0.45 487	0.37 398

xyz-stereo	10.85 697	0.45 63	79.01 741	0.62 25	0.45 130	83.70 739	0.77 298	2.59 243	1.34 165	2.19 482	32.02 727	2.76 518	1.62 455	5.75 480	2.39 562	0.25 159	0.17 85	0.33 409	0.21 187	0.25 126	0.19 15

LG-Stereo	0.85 137	0.60 253	2.71 316	0.59 12	0.45 130	2.85 239	0.55 140	2.41 189	1.34 165	0.59 57	1.19 201	0.43 28	0.40 19	0.76 26	0.75 207	0.20 50	0.17 85	0.31 350	0.24 278	0.29 224	0.19 15

riskmin	1.25 272	0.56 200	2.05 239	1.05 375	0.93 408	2.86 241	0.55 140	3.23 330	1.34 165	1.55 293	1.07 175	3.56 595	2.03 531	1.29 195	1.00 311	0.28 254	0.27 433	0.34 428	0.21 187	0.41 438	0.43 463

DA	0.98 199	0.46 75	1.34 146	0.92 286	0.43 111	4.34 580	0.85 362	2.79 277	1.35 168	0.82 164	1.30 240	0.89 215	1.08 301	1.11 127	0.56 117	0.30 325	0.18 131	0.24 109	0.18 92	0.25 126	0.23 148

GGEV	0.98 199	0.46 75	1.34 146	0.92 286	0.43 111	4.34 580	0.85 362	2.79 277	1.35 168	0.82 164	1.30 240	0.89 215	1.08 301	1.11 127	0.56 117	0.30 325	0.18 131	0.24 109	0.18 92	0.25 126	0.23 148

LoS_RVC	0.94 178	1.30 577	1.31 138	0.84 217	1.63 604	2.02 143	0.59 165	1.51 50	1.36 170	0.81 162	1.33 253	0.84 198	0.88 214	1.36 211	0.73 197	0.21 63	0.17 85	0.20 20	0.14 2	0.20 33	1.45 654

TS12	0.80 111	0.43 52	1.08 54	0.55 5	0.30 9	3.40 343	0.41 73	2.20 152	1.37 171	0.69 104	1.15 192	0.54 64	0.69 127	1.27 188	0.57 122	0.21 63	0.18 131	0.22 52	0.17 47	0.22 75	0.26 215

GSStereo	0.96 191	0.48 109	1.09 63	0.97 323	0.45 130	4.54 620	0.83 346	3.32 347	1.37 171	0.75 127	0.89 115	0.76 177	0.80 183	0.92 81	0.53 102	0.26 183	0.18 131	0.26 195	0.20 163	0.28 203	0.21 94

GS-Stereo							0.83 346	3.32 347	1.37 171	0.75 127	0.89 115	0.76 177	0.80 183	0.92 81	0.53 102	0.26 183	0.18 131	0.26 195	0.20 163	0.28 203	0.21 94

S2M2_L	0.64 39	0.55 186	1.07 42	0.89 259	0.54 204	1.08 30	0.20 1	1.16 20	1.37 171	0.59 57	0.81 89	0.86 207	0.47 40	0.70 6	0.65 155	0.31 350	0.33 496	0.27 229	0.27 349	0.36 379	0.31 312
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GCAP-Stereo-DPT-50K	0.91 170	1.57 610	2.54 296	0.69 83	1.41 562	2.08 156	0.83 346	2.11 140	1.38 175	0.65 92	0.75 73	0.66 129	0.64 105	0.72 16	0.40 17	0.23 104	0.19 179	0.24 109	0.18 92	0.33 325	0.54 531

GLC_STEREO	0.76 84	0.52 140	1.12 80	0.83 205	0.33 20	1.86 128	0.82 340	1.46 46	1.38 175	0.95 209	1.04 161	0.68 136	0.72 135	0.97 95	0.80 227	0.23 104	0.25 402	0.32 373	0.25 298	0.32 304	0.30 301

MSCF	0.97 193	0.82 453	1.26 125	0.88 251	0.40 90	3.17 294	0.88 395	2.79 277	1.39 177	1.32 260	1.19 201	0.58 89	1.33 367	1.28 190	0.64 146	0.25 159	0.19 179	0.25 150	0.25 298	0.28 203	0.32 325

999	0.97 193	0.48 109	1.24 122	1.03 371	0.64 266	3.25 314	0.92 430	1.40 40	1.39 177	0.71 111	1.68 360	0.70 146	0.66 120	3.03 415	0.89 267	0.23 104	0.19 179	0.25 150	0.21 187	0.25 126	0.29 271

rvit_stereo_0081_aga	0.81 124	0.75 414	1.84 214	0.72 114	0.73 315	1.21 44	0.63 193	1.92 112	1.39 177	0.87 191	0.80 84	0.79 186	0.69 127	1.27 188	0.69 179	0.35 425	0.29 459	0.26 195	0.25 298	0.40 414	0.27 235

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 172	0.73 392	1.42 165	0.92 286	1.08 464	2.97 265	0.53 130	1.77 91	1.39 177	1.16 246	1.54 315	0.58 89	0.65 113	1.03 109	0.84 241	0.25 159	0.23 334	0.30 320	0.24 278	0.43 467	0.29 271

VMStereo-Base	0.73 65	0.44 58	1.48 175	0.61 16	0.35 31	1.71 113	0.43 86	1.30 26	1.40 181	0.84 180	1.07 175	0.92 228	0.73 140	1.26 183	0.73 197	0.24 132	0.23 334	0.24 109	0.18 92	0.24 99	0.24 166

rvit_stereo_0080	0.94 178	0.72 381	2.56 298	0.64 43	0.59 242	1.90 130	0.75 281	2.71 260	1.40 181	0.91 198	1.04 161	0.85 203	0.82 190	1.14 140	0.78 220	0.35 425	0.29 459	0.25 150	0.27 349	0.45 487	0.29 271

RSM++	0.77 94	0.51 132	1.08 54	0.95 311	0.42 105	1.52 93	0.71 248	2.11 140	1.40 181	0.80 158	1.23 215	0.90 220	0.59 88	1.14 140	0.69 179	0.24 132	0.19 179	0.25 150	0.21 187	0.28 203	0.20 48

whm_eth	0.94 178	0.72 381	2.56 298	0.64 43	0.59 242	1.90 130	0.75 281	2.71 260	1.40 181	0.91 198	1.04 161	0.85 203	0.82 190	1.14 140	0.78 220	0.35 425	0.29 459	0.25 150	0.27 349	0.45 487	0.29 271

Selective-IGEV-i32	0.80 111	0.52 140	1.05 32	0.75 136	0.61 250	1.30 62	0.82 340	2.61 246	1.41 185	0.82 164	1.64 346	0.71 157	0.62 98	1.23 173	0.64 146	0.22 86	0.19 179	0.24 109	0.18 92	0.25 126	0.20 48

IGEV-RUCA	0.90 164	0.53 158	1.05 32	0.81 179	0.74 320	3.89 457	0.80 324	1.92 112	1.41 185	0.96 214	0.71 64	0.70 146	0.73 140	1.30 201	0.68 168	0.29 283	0.20 233	0.25 150	0.19 137	0.43 467	0.34 362

Selective-IGEV	0.80 111	0.52 140	1.05 32	0.75 136	0.61 250	1.31 64	0.82 340	2.60 245	1.41 185	0.82 164	1.64 346	0.71 157	0.62 98	1.22 171	0.64 146	0.22 86	0.19 179	0.24 109	0.18 92	0.25 126	0.20 48

MoCha-V2	0.87 147	0.48 109	1.87 216	0.88 251	0.32 16	1.37 69	0.55 140	2.71 260	1.42 188	0.92 201	1.75 383	0.65 124	1.17 334	1.45 236	0.57 122	0.21 63	0.21 272	0.20 20	0.19 137	0.24 99	0.23 148

MyStereo07	1.01 212	0.80 440	1.26 125	1.00 345	1.04 449	3.95 479	0.95 442	2.07 136	1.42 188	0.75 127	1.22 211	0.68 136	0.91 226	1.63 280	0.67 164	0.24 132	0.24 371	0.34 428	0.26 321	0.41 438	0.37 398

test_4	1.30 290	0.50 123	6.16 404	0.84 217	0.45 130	1.61 104	1.12 510	2.14 144	1.42 188	1.52 290	2.31 557	1.84 399	0.79 176	2.52 387	1.19 359	0.27 210	0.17 85	0.29 291	0.29 408	0.29 224	0.25 182

test_3	1.19 250	0.51 132	2.08 251	0.99 337	0.41 97	2.05 152	0.87 388	4.40 631	1.42 188	1.99 403	1.18 199	2.03 428	0.79 176	2.70 402	0.75 207	0.27 210	0.17 85	0.29 291	0.29 408	0.30 251	0.27 235

DispViT+	0.72 62	0.38 10	1.20 110	0.54 3	2.17 664	0.92 20	0.33 34	2.05 130	1.43 192	0.62 76	0.50 31	0.45 37	0.51 58	1.52 250	0.56 117	0.24 132	0.18 131	0.19 9	0.14 2	0.19 10	0.21 94

IGEV-Stereo++	0.93 174	0.44 58	1.08 54	0.70 89	1.20 503	3.87 455	0.33 34	3.36 355	1.43 192	0.75 127	1.17 198	0.68 136	1.04 275	0.95 88	0.42 29	0.22 86	0.16 49	0.23 68	0.17 47	0.24 99	0.20 48

RSM	0.80 111	0.50 123	1.08 54	0.83 205	0.51 178	1.31 64	0.77 298	2.28 171	1.43 192	0.82 164	1.44 286	1.22 291	0.62 98	1.17 156	0.63 143	0.22 86	0.18 131	0.24 109	0.19 137	0.27 181	0.20 48

DF	0.97 193	0.56 200	1.59 190	0.93 302	0.51 178	1.13 33	0.97 454	4.39 628	1.44 195	0.95 209	1.59 330	1.01 248	0.57 79	1.62 275	0.75 207	0.32 372	0.22 304	0.25 150	0.19 137	0.25 126	0.25 182

PSi22	0.93 174	0.71 376	1.23 115	1.00 345	0.36 36	1.73 116	0.36 50	3.46 365	1.44 195	0.98 216	1.39 275	1.16 274	0.64 105	1.95 333	0.75 207	0.19 36	0.17 85	0.21 36	0.17 47	0.34 344	0.35 376

GASTEREO	1.00 209	0.98 511	1.23 115	0.90 269	0.40 90	3.40 343	0.88 395	2.77 269	1.44 195	1.39 277	1.30 240	0.55 73	1.35 373	1.33 205	0.64 146	0.25 159	0.19 179	0.25 150	0.25 298	0.25 126	0.31 312

DN	1.08 229	0.54 176	3.15 340	0.90 269	1.00 439	3.37 335	0.48 112	2.59 243	1.45 198	0.95 209	0.82 93	1.32 307	0.73 140	1.86 324	0.64 146	0.30 325	0.26 421	0.28 265	0.24 278	0.34 344	0.32 325

AIO_test	0.76 84	0.47 99	1.31 138	0.81 179	0.70 305	1.36 68	0.88 395	1.40 40	1.45 198	0.55 32	0.95 139	1.81 392	0.58 83	1.16 150	0.46 59	0.27 210	0.17 85	0.24 109	0.19 137	0.24 99	0.21 94

LoS	0.94 178	0.52 140	1.88 217	0.86 240	0.36 36	4.15 535	0.51 120	2.18 148	1.45 198	0.97 215	0.88 108	0.62 108	0.79 176	1.59 265	0.86 251	0.26 183	0.19 179	0.24 109	0.16 28	0.21 55	0.20 48
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	1.01 212	0.55 186	1.74 204	0.92 286	2.15 663	2.15 165	0.50 116	2.01 124	1.45 198	0.76 141	1.02 150	0.61 101	0.47 40	1.29 195	0.79 226	0.22 86	0.17 85	0.24 109	0.14 2	0.63 563	2.29 672

GMOStereo	1.13 237	0.70 362	2.26 270	0.75 136	0.44 122	3.05 273	0.91 416	2.78 272	1.45 198	2.37 540	1.52 306	1.53 338	1.05 281	1.17 156	0.92 285	0.25 159	0.19 179	0.35 448	0.28 378	0.34 344	0.26 215

error version	1.13 237	0.70 362	2.26 270	0.75 136	0.44 122	3.05 273	0.91 416	2.78 272	1.45 198	2.37 540	1.52 306	1.53 338	1.05 281	1.17 156	0.92 285	0.25 159	0.19 179	0.35 448	0.28 378	0.34 344	0.26 215

test-v	1.13 237	0.70 362	2.26 270	0.75 136	0.44 122	3.05 273	0.91 416	2.78 272	1.45 198	2.37 540	1.52 306	1.53 338	1.05 281	1.17 156	0.92 285	0.25 159	0.19 179	0.35 448	0.28 378	0.34 344	0.26 215

TRStereo	2.31 468	1.87 628	19.74 615	1.53 591	1.16 486	4.26 568	1.08 499	4.73 663	1.45 198	1.55 293	1.28 236	1.75 371	0.85 200	1.81 311	1.20 364	0.36 439	0.26 421	0.32 373	0.36 502	0.34 344	0.33 346

test-2	1.13 237	0.70 362	2.26 270	0.75 136	0.44 122	3.05 273	0.91 416	2.78 272	1.45 198	2.37 540	1.52 306	1.53 338	1.05 281	1.17 156	0.92 285	0.25 159	0.19 179	0.35 448	0.28 378	0.34 344	0.26 215

Pointernet	0.88 149	0.44 58	2.26 270	0.84 217	0.37 57	2.29 180	0.38 56	3.06 310	1.46 207	0.66 95	1.39 275	0.91 222	0.73 140	1.01 105	0.72 194	0.23 104	0.19 179	0.20 20	0.18 92	0.19 10	0.20 48

CAS++	0.89 155	0.64 303	1.46 169	0.81 179	0.51 178	1.24 49	0.86 367	3.44 363	1.46 207	1.14 244	1.29 238	0.62 108	0.58 83	1.13 136	0.59 129	0.34 405	0.30 472	0.34 428	0.26 321	0.41 438	0.29 271
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Anonymous_2	3.01 580	0.89 478	4.53 387	1.06 381	1.18 488	2.93 257	0.87 388	3.24 332	1.46 207	1.86 361	1.35 262	4.11 621	2.35 563	1.64 282	1.28 392	0.82 637	0.90 660	8.71 719	15.84 725	4.44 697	0.74 594

MC-Stereo	1.06 222	0.48 109	1.55 184	1.15 442	0.41 97	4.56 630	0.61 173	2.06 134	1.46 207	1.90 373	1.61 339	0.89 215	1.12 315	1.35 209	0.73 197	0.25 159	0.18 131	0.26 195	0.22 223	0.25 126	0.24 166

RAFT	1.23 263	0.84 462	2.05 239	0.96 316	0.47 152	1.80 123	0.94 438	3.18 324	1.46 207	1.60 300	1.71 371	3.04 542	1.59 444	1.64 282	1.32 399	0.38 464	0.24 371	0.40 504	0.32 459	0.40 414	0.35 376

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.74 70	0.45 63	1.13 87	0.69 83	0.77 332	1.77 120	0.88 395	2.04 129	1.47 212	0.61 69	1.04 161	0.61 101	0.79 176	0.89 71	0.43 36	0.21 63	0.18 131	0.23 68	0.18 92	0.25 126	0.28 258

FE-Mocha	1.06 222	0.74 403	2.45 290	0.97 323	0.69 301	1.57 96	0.40 66	2.92 291	1.47 212	1.82 353	1.81 420	1.62 352	0.88 214	1.36 211	0.78 220	0.29 283	0.20 233	0.35 448	0.31 446	0.26 159	0.33 346

111111	0.87 147	0.50 123	1.13 87	0.66 65	1.08 464	3.37 335	0.33 34	2.33 180	1.47 212	0.74 123	1.50 303	0.61 101	0.59 88	1.40 219	0.48 68	0.24 132	0.19 179	0.22 52	0.16 28	0.24 99	0.19 15

MM-Stereo_test2	1.79 364	0.53 158	20.16 633	1.43 566	0.47 152	2.57 211	0.73 259	1.67 77	1.47 212	0.94 205	0.96 142	0.84 198	0.79 176	1.16 150	0.68 168	0.24 132	0.17 85	0.25 150	0.22 223	0.30 251	0.22 128

HART	1.03 218	0.85 468	3.13 338	0.84 217	0.38 74	1.17 40	0.42 81	3.54 382	1.47 212	1.08 234	2.17 522	1.48 334	0.57 79	1.37 217	0.74 204	0.23 104	0.18 131	0.28 265	0.21 187	0.32 304	0.24 166

anonymousdsp2	1.26 279	0.60 253	3.74 369	1.02 363	0.41 97	3.60 396	0.72 251	3.68 408	1.47 212	1.37 272	1.56 323	1.83 396	1.01 262	2.00 337	0.66 159	0.29 283	0.20 233	0.28 265	0.20 163	0.32 304	0.29 271

test-3	1.19 250	0.52 140	2.00 233	1.01 352	0.42 105	1.95 136	0.91 416	4.35 617	1.47 212	2.24 504	1.16 196	2.06 434	0.79 176	2.68 400	0.76 214	0.27 210	0.18 131	0.28 265	0.26 321	0.26 159	0.25 182

test_1	1.19 250	0.52 140	2.00 233	1.01 352	0.42 105	1.95 136	0.90 408	4.36 622	1.47 212	2.17 476	1.16 196	2.06 434	0.78 171	2.68 400	0.76 214	0.27 210	0.18 131	0.28 265	0.26 321	0.26 159	0.25 182

test-1	1.23 263	0.65 317	1.88 217	0.96 316	0.52 191	3.84 443	0.62 188	4.01 501	1.47 212	1.93 384	1.78 401	1.83 396	0.92 230	1.19 166	1.28 392	0.26 183	0.29 459	0.31 350	0.24 278	0.29 224	0.36 382

raftrobust	1.19 250	0.72 381	2.30 275	1.26 491	1.31 527	3.55 386	0.68 225	2.75 266	1.47 212	2.21 495	1.38 273	1.17 277	1.22 343	1.20 167	1.11 337	0.28 254	0.24 371	0.21 36	0.19 137	0.25 126	0.28 258

EGLCR-Stereo	1.06 222	0.51 132	1.56 186	1.02 363	0.39 80	4.27 573	0.42 81	4.08 525	1.48 222	0.90 197	0.68 61	1.09 259	0.66 120	1.81 311	0.62 139	0.27 210	0.19 179	0.29 291	0.23 247	0.37 393	0.25 182

NF-Stereo	1.58 327	0.61 273	2.66 313	2.26 661	0.47 152	4.68 646	0.67 214	3.31 342	1.48 222	2.11 448	1.59 330	1.36 314	1.09 304	6.08 491	1.20 364	0.40 484	0.20 233	0.36 464	0.34 476	0.31 271	0.36 382

OCTAStereo	1.58 327	0.61 273	2.72 317	2.27 664	0.46 142	4.68 646	0.67 214	3.30 341	1.48 222	2.11 448	1.59 330	1.36 314	1.09 304	6.02 488	1.21 368	0.41 499	0.20 233	0.36 464	0.34 476	0.31 271	0.37 398

RE-Stereo	1.58 327	0.61 273	2.72 317	2.26 661	0.46 142	4.68 646	0.68 225	3.31 342	1.48 222	2.11 448	1.59 330	1.36 314	1.09 304	6.01 486	1.22 371	0.41 499	0.20 233	0.36 464	0.34 476	0.31 271	0.37 398

TVStereo	1.58 327	0.61 273	2.72 317	2.26 661	0.46 142	4.68 646	0.68 225	3.31 342	1.48 222	2.11 448	1.59 330	1.36 314	1.09 304	6.01 486	1.22 371	0.41 499	0.20 233	0.36 464	0.34 476	0.31 271	0.37 398

GMM-Stereo	2.45 500	0.52 140	20.38 646	0.89 259	0.82 357	4.18 553	1.91 616	2.45 203	1.48 222	2.48 556	2.30 551	1.69 363	1.86 518	2.93 410	1.08 328	0.28 254	0.18 131	0.33 409	0.48 582	0.35 365	2.41 677

DLNR-FE	28.68 722	56.10 739	49.61 725	183.75 745	105.98 739	3.44 351	0.28 19	29.58 723	1.49 228	1.01 218	1.26 228	0.93 232	0.63 102	3.81 434	1.51 447	33.14 734	0.41 563	0.26 195	0.23 247	99.94 741	0.32 325

AIO-Stereo	0.76 84	0.54 176	1.07 42	0.73 123	0.40 90	1.28 59	0.82 340	2.26 166	1.49 228	0.70 107	1.58 326	0.89 215	0.45 32	1.03 109	0.55 113	0.24 132	0.18 131	0.25 150	0.20 163	0.26 159	0.21 94

11t1	1.11 235	0.53 158	1.80 210	1.55 598	0.65 274	2.20 172	0.60 168	3.66 403	1.49 228	1.60 300	1.26 228	1.03 252	1.35 373	1.72 298	0.97 303	0.28 254	0.31 481	0.29 291	0.23 247	0.30 251	0.34 362

DLNR_Zeroshot_test	28.62 721	55.50 738	49.94 727	183.62 744	115.05 743	3.43 350	0.28 19	29.49 722	1.49 228	1.01 218	1.26 228	0.93 232	0.63 102	3.92 441	1.51 447	29.81 732	0.41 563	0.26 195	0.23 247	93.28 739	0.32 325

CAS	1.26 279	0.40 20	1.46 169	2.97 678	1.61 600	4.13 531	0.73 259	1.78 92	1.49 228	0.83 176	1.10 181	0.59 94	0.53 63	1.26 183	0.80 227	2.99 682	0.13 1	0.21 36	0.13 1	0.31 271	1.72 662

CroCo-Stereo	0.98 199	0.87 474	3.44 353	0.87 246	0.53 202	0.49 3	0.50 116	3.99 497	1.49 228	0.81 162	1.25 226	1.00 247	0.75 149	1.10 125	1.09 331	0.24 132	0.21 272	0.24 109	0.19 137	0.35 365	0.27 235
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
HUF	1.15 242	0.64 303	8.62 432	0.90 269	0.35 31	1.35 67	0.78 305	1.97 119	1.50 234	0.63 84	1.52 306	0.83 196	0.66 120	1.28 190	0.63 143	0.29 283	0.23 334	0.26 195	0.17 47	0.23 86	0.25 182

RAFT-Stereo-weight	1.11 235	0.48 109	1.22 113	0.99 337	0.42 105	4.17 550	0.80 324	3.60 390	1.50 234	1.97 396	1.50 303	1.30 305	0.65 113	1.24 176	0.85 244	0.25 159	0.19 179	0.26 195	0.22 223	0.27 181	0.23 148

MSKI-zero shot	2.22 443	0.64 303	20.09 631	0.96 316	0.56 218	4.04 508	0.70 246	3.91 469	1.50 234	1.92 380	2.28 543	1.92 408	0.71 132	2.93 410	0.67 164	0.26 183	0.23 334	0.26 195	0.21 187	0.28 203	0.26 215

GCAP-Stereo	0.93 174	0.68 348	1.35 151	0.85 231	0.41 97	3.61 400	0.52 129	2.20 152	1.50 234	1.11 242	1.04 161	1.17 277	0.84 197	1.11 127	0.71 189	0.25 159	0.20 233	0.27 229	0.18 92	0.28 203	0.23 148

NRIStereo	1.28 287	0.61 273	1.67 195	1.15 442	0.38 74	4.73 659	0.90 408	2.42 193	1.50 234	1.93 384	1.33 253	1.75 371	1.22 343	2.96 412	1.33 403	0.46 541	0.22 304	0.29 291	0.26 321	0.30 251	0.28 258

FTStereo	3.71 624	0.53 158	20.37 645	0.96 316	0.65 274	4.34 580	11.29 703	2.62 248	1.50 234	2.58 577	5.04 659	1.90 406	13.84 701	3.71 433	1.25 381	0.38 464	0.24 371	0.31 350	0.32 459	0.30 251	2.10 670

UCFNet_RVC	1.57 326	0.84 462	3.25 344	1.36 544	1.40 554	4.07 516	1.01 473	2.68 256	1.50 234	2.11 448	1.88 449	2.37 464	1.50 423	3.41 423	1.42 419	0.36 439	0.28 448	0.52 585	0.40 546	0.53 526	0.43 463

DNS	3.43 612	0.50 123	1.75 206	0.77 161	0.67 288	2.16 166	0.41 73	2.32 178	1.51 241	51.54 732	1.30 240	0.97 241	1.04 275	1.03 109	0.75 207	0.45 532	0.24 371	0.21 36	0.20 163	0.44 478	0.36 382

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.97 193	0.41 31	3.72 368	0.63 33	0.80 341	1.51 89	0.84 353	1.84 98	1.51 241	0.82 164	1.00 147	0.70 146	1.00 256	0.75 22	0.41 23	0.23 104	0.18 131	0.24 109	0.18 92	0.43 467	2.30 673

GREAT-IGEV	0.74 70	0.54 176	1.86 215	1.10 409	0.44 122	2.44 196	0.34 43	1.37 36	1.51 241	0.48 8	0.86 104	0.51 53	0.60 94	1.07 120	0.45 49	0.22 86	0.17 85	0.21 36	0.17 47	0.23 86	0.25 182
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
UGAM-zero	2.79 548	0.57 211	20.87 667	0.98 331	0.77 332	2.08 156	0.35 48	3.88 456	1.51 241	2.05 431	1.64 346	5.07 662	3.42 621	9.83 580	1.24 377	0.28 254	0.21 272	0.27 229	0.29 408	0.29 224	0.28 258

GCAPDPT-zeroshot4090	0.97 193	0.41 31	3.70 367	0.63 33	0.80 341	1.51 89	0.84 353	1.84 98	1.51 241	0.82 164	1.00 147	0.70 146	1.00 256	0.75 22	0.41 23	0.23 104	0.18 131	0.24 109	0.18 92	0.43 467	2.30 673

MIM_Stereo	1.20 256	0.78 431	3.30 348	1.05 375	0.43 111	3.04 270	0.60 168	2.46 206	1.51 241	1.60 300	1.58 326	1.82 393	1.29 358	2.00 337	1.07 325	0.24 132	0.24 371	0.28 265	0.25 298	0.27 181	0.27 235

KYRaft	1.59 332	0.52 140	1.73 201	0.95 311	0.49 171	4.38 586	1.79 607	2.43 198	1.51 241	2.49 557	2.98 613	2.00 424	3.41 618	2.14 353	0.82 234	0.30 325	0.21 272	0.33 409	0.46 574	0.35 365	2.45 680

IRAFT_RVC	1.87 374	0.60 253	4.33 381	2.40 668	0.66 281	4.59 633	1.59 591	2.96 296	1.51 241	2.23 501	1.75 383	2.09 438	2.63 580	6.70 509	1.50 441	0.33 392	0.21 272	0.33 409	0.29 408	0.32 304	0.32 325

raft+_RVC	1.21 259	0.83 457	2.61 304	1.35 538	0.97 418	3.60 396	0.76 285	3.23 330	1.51 241	1.33 261	1.67 357	1.03 252	1.10 310	1.87 325	0.92 285	0.24 132	0.22 304	0.25 150	0.24 278	0.26 159	0.25 182

GES	1.38 301	0.64 303	2.61 304	1.09 399	0.57 230	4.30 577	1.02 478	3.86 450	1.51 241	1.72 334	1.74 379	1.28 300	1.77 497	1.62 275	1.61 466	0.39 476	0.27 433	0.33 409	0.30 430	0.41 438	0.47 491

R-Stereo Train	1.20 256	0.58 227	1.81 211	0.99 337	0.67 288	3.78 428	0.90 408	4.09 527	1.51 241	2.16 472	1.71 371	1.13 268	0.94 236	1.40 219	0.91 280	0.30 325	0.24 371	0.26 195	0.21 187	0.26 159	0.25 182

RAFT-Stereo	1.20 256	0.58 227	1.81 211	0.99 337	0.67 288	3.78 428	0.90 408	4.09 527	1.51 241	2.16 472	1.71 371	1.13 268	0.94 236	1.40 219	0.91 280	0.30 325	0.24 371	0.26 195	0.21 187	0.26 159	0.25 182
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AIO_rvc	0.78 103	0.55 186	1.25 123	0.75 136	0.65 274	1.46 82	0.99 465	2.13 142	1.52 253	0.57 43	1.15 192	1.09 259	0.55 71	1.15 147	0.53 102	0.24 132	0.17 85	0.24 109	0.17 47	0.25 126	0.21 94

AIO-test2	1.61 335	1.30 577	3.40 352	1.16 449	1.31 527	3.18 296	0.74 271	4.06 518	1.52 253	1.72 334	2.21 531	0.78 181	0.74 146	3.64 431	0.95 301	3.64 690	0.26 421	0.35 448	0.42 560	0.37 393	0.33 346

PSM-softLoss	1.66 345	0.59 237	5.15 393	2.25 659	0.48 161	4.68 646	0.69 236	2.57 233	1.52 253	2.14 458	1.45 287	1.42 328	0.99 254	6.04 489	1.20 364	0.41 499	0.23 334	0.37 478	0.39 535	0.32 304	0.31 312

KMStereo	1.66 345	0.59 237	5.15 393	2.25 659	0.48 161	4.68 646	0.69 236	2.57 233	1.52 253	2.14 458	1.45 287	1.42 328	0.99 254	6.04 489	1.20 364	0.41 499	0.23 334	0.37 478	0.39 535	0.32 304	0.31 312

PFNet	2.47 506	0.60 253	16.95 553	2.15 658	0.81 347	4.63 639	0.91 416	2.55 229	1.52 253	2.40 547	2.79 603	1.83 396	1.42 399	7.54 526	1.34 406	0.33 392	0.21 272	0.36 464	0.27 349	0.32 304	0.39 422

GrayStereo	2.58 528	0.53 158	1.63 193	1.58 602	0.89 396	4.17 550	8.17 699	3.03 305	1.52 253	2.80 606	2.50 575	1.70 365	17.10 707	2.83 407	1.15 345	0.33 392	0.21 272	0.27 229	0.32 459	0.28 203	0.53 525

TestStereo	2.00 403	1.02 517	12.25 477	0.70 89	0.61 250	1.88 129	0.55 140	2.31 176	1.52 253	1.41 281	1.33 253	1.27 299	0.90 223	11.62 656	0.81 232	0.34 405	0.19 179	0.33 409	0.24 278	0.44 478	0.24 166

PAM	2.43 497	0.61 273	20.86 665	1.07 384	0.73 315	2.93 257	0.53 130	3.24 332	1.53 260	1.89 372	2.43 568	5.29 668	2.76 585	1.84 317	1.02 314	0.27 210	0.24 371	0.26 195	0.25 298	0.40 414	0.50 510

trnet	0.91 170	0.48 109	1.46 169	0.62 25	0.31 12	4.40 592	0.41 73	2.20 152	1.53 260	0.94 205	1.14 190	0.88 213	0.89 220	1.09 124	0.71 189	0.27 210	0.19 179	0.22 52	0.15 10	0.21 55	0.19 15

ACVNet-DCA	1.85 371	0.74 403	13.77 497	1.78 629	0.36 36	4.48 604	0.74 271	3.98 493	1.53 260	1.01 218	1.81 420	0.72 160	1.62 455	2.13 350	0.64 146	0.29 283	0.17 85	0.32 373	0.21 187	0.33 325	0.32 325

1test111	1.99 402	0.74 403	13.77 497	1.78 629	0.36 36	4.48 604	0.74 271	3.98 493	1.53 260	1.01 218	1.81 420	0.72 160	1.62 455	4.66 455	0.98 306	0.29 283	0.17 85	0.32 373	0.21 187	0.33 325	0.32 325

EKT-Stereo	6.79 679	0.64 303	4.24 380	1.77 628	106.39 740	4.51 617	0.61 173	3.16 320	1.53 260	1.88 366	1.22 211	1.98 421	1.36 376	3.81 434	0.84 241	0.35 425	0.24 371	0.29 291	0.26 321	0.34 344	0.48 496

qqq	1.30 290	0.57 211	1.67 195	1.15 442	0.51 178	2.18 168	0.91 416	3.98 493	1.53 260	1.50 289	1.24 218	1.79 384	1.34 370	4.66 455	0.98 306	0.28 254	0.31 481	0.33 409	0.33 467	0.33 325	0.32 325

LCNet	1.55 319	0.54 176	1.88 217	0.99 337	0.55 213	3.60 396	1.21 532	2.86 287	1.53 260	2.18 478	1.74 379	1.43 330	4.17 638	3.62 429	0.87 258	0.29 283	0.20 233	0.28 265	0.77 641	0.47 503	1.85 665

IIG-Stereo	1.95 393	0.79 435	2.14 256	2.78 675	0.66 281	4.62 637	0.76 285	4.27 585	1.53 260	2.63 589	3.14 626	3.35 569	1.61 451	7.65 532	1.41 417	0.39 476	0.20 233	0.31 350	0.25 298	0.33 325	0.22 128

Prome-Stereo	1.61 335	0.55 186	1.71 199	0.98 331	0.60 245	4.41 595	1.82 611	3.03 305	1.53 260	2.18 478	3.45 638	1.72 368	3.49 624	2.23 366	1.08 328	0.29 283	0.20 233	0.26 195	0.25 298	0.34 344	2.16 671

Reg-Stereo(zero)	1.60 333	0.42 43	10.69 460	0.89 259	0.68 294	3.27 319	0.47 108	2.27 168	1.54 269	1.48 286	1.24 218	2.55 490	2.68 583	1.48 242	1.10 332	0.19 36	0.19 179	0.22 52	0.18 92	0.24 99	0.26 215

PAM_32	2.45 500	0.63 290	20.74 661	1.05 375	0.65 274	2.83 236	0.46 102	2.91 290	1.54 269	1.95 390	2.66 593	4.99 658	3.78 628	1.96 334	0.92 285	0.27 210	0.22 304	0.27 229	0.25 298	0.36 379	0.48 496

UniTT-Stereo	0.82 129	0.47 99	2.63 309	0.96 316	1.19 495	0.78 16	0.39 58	1.12 17	1.54 269	1.19 249	1.26 228	0.51 53	0.64 105	1.13 136	1.03 316	0.30 325	0.20 233	0.24 109	0.21 187	0.40 414	0.25 182

HH	2.23 446	0.86 471	21.59 689	0.98 331	0.51 178	1.49 87	0.82 340	2.74 264	1.54 269	1.10 238	1.69 365	4.62 648	1.86 518	2.55 390	0.69 179	0.26 183	0.22 304	0.29 291	0.23 247	0.34 344	0.27 235

HanStereo	2.23 446	0.86 471	21.59 689	0.98 331	0.51 178	1.49 87	0.82 340	2.74 264	1.54 269	1.10 238	1.69 365	4.62 648	1.86 518	2.55 390	0.69 179	0.26 183	0.22 304	0.29 291	0.23 247	0.34 344	0.27 235

OMP-Stereo	1.97 397	0.93 492	1.88 217	2.76 674	0.67 288	4.58 632	1.48 575	4.31 605	1.54 269	3.15 632	2.76 601	3.25 560	1.38 380	7.66 533	1.35 407	0.40 484	0.20 233	0.33 409	0.26 321	0.33 325	0.24 166

THIR-Stereo	4.14 641	0.82 453	10.85 463	0.86 240	0.43 111	2.16 166	16.77 711	3.22 327	1.54 269	2.04 429	12.05 697	2.68 504	7.53 684	7.30 520	12.62 676	0.30 325	0.21 272	0.29 291	0.28 378	0.33 325	0.41 449

CREStereo	0.92 172	0.53 158	1.45 168	0.61 16	0.34 26	4.42 597	0.40 66	2.21 155	1.54 269	0.94 205	1.12 185	0.87 209	0.87 207	1.12 132	0.72 194	0.28 254	0.19 179	0.22 52	0.15 10	0.22 75	0.19 15
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
quiztm	1.09 231	0.79 435	1.33 145	0.77 161	1.50 578	2.48 199	0.76 285	3.65 399	1.55 277	1.65 316	1.80 407	1.18 281	0.64 105	1.17 156	1.07 325	0.30 325	0.17 85	0.23 68	0.20 163	0.36 379	0.28 258

model_zeroshot	1.21 259	0.60 253	3.55 357	1.05 375	0.57 230	3.46 357	0.63 193	2.73 263	1.55 277	2.05 431	1.38 273	1.50 337	0.82 190	1.69 293	0.87 258	0.29 283	0.23 334	0.30 320	0.23 247	0.27 181	0.32 325

IGEV++	0.90 164	0.58 227	1.32 142	0.94 308	0.45 130	1.27 53	1.00 470	3.32 347	1.55 277	0.82 164	1.34 259	0.86 207	1.09 304	1.16 150	0.89 267	0.33 392	0.18 131	0.23 68	0.19 137	0.29 224	0.22 128

PSM-AAD	2.43 497	0.54 176	1.32 142	0.92 286	0.54 204	4.48 604	7.47 695	2.96 296	1.55 277	2.31 524	2.56 583	1.26 298	16.23 706	2.46 375	0.89 267	0.28 254	0.21 272	0.58 607	0.41 553	0.34 344	1.32 648

DRaft	2.28 460	0.56 200	2.64 311	0.74 131	0.46 142	3.94 474	1.23 534	2.32 178	1.55 277	2.64 590	2.80 605	1.60 349	5.34 659	6.96 518	10.99 667	0.34 405	0.22 304	0.27 229	0.27 349	0.29 224	0.37 398

CRE-IMP	1.23 263	0.61 273	2.14 256	0.82 192	0.39 80	4.54 620	0.83 346	2.63 249	1.55 277	1.95 390	1.46 289	1.87 404	0.96 240	1.48 242	1.33 403	0.45 532	0.21 272	0.31 350	0.26 321	0.41 438	0.31 312

CFNet-RSSM	2.08 418	0.52 140	20.06 627	1.01 352	0.56 218	3.39 340	0.64 197	3.67 404	1.55 277	1.72 334	1.37 269	2.57 492	1.19 340	1.11 127	0.86 251	0.27 210	0.20 233	0.25 150	0.23 247	0.27 181	0.23 148

4D-IteraStereo	1.97 397	0.84 462	20.43 650	0.78 167	1.56 592	2.09 158	1.05 489	2.43 198	1.56 284	1.41 281	1.00 147	1.94 410	0.61 97	1.22 171	1.06 322	0.27 210	0.18 131	0.31 350	0.26 321	0.27 181	0.23 148

DCRE	1.44 310	0.74 403	3.50 356	1.13 428	0.72 310	1.78 121	0.67 214	2.14 144	1.56 284	1.99 403	8.09 674	1.73 369	1.07 295	1.24 176	0.83 238	0.23 104	0.25 402	0.26 195	0.26 321	0.28 203	0.30 301

HHNet	2.48 508	0.71 376	20.52 653	0.64 43	0.64 266	4.07 516	0.93 433	3.76 426	1.56 284	2.15 466	4.92 658	0.98 242	3.37 616	1.66 285	1.79 499	0.32 372	0.20 233	0.31 350	0.27 349	0.36 379	0.42 453

AAGNet	2.86 554	0.60 253	1.77 207	2.05 653	0.46 142	4.76 664	1.09 503	2.27 168	1.56 284	2.17 476	1.84 434	2.41 471	4.00 634	6.23 494	24.22 714	0.46 541	0.19 179	0.30 320	0.29 408	0.32 304	0.24 166

RAFT_R40	1.70 350	0.59 237	2.99 332	1.46 575	0.46 142	4.74 662	0.98 463	2.23 160	1.56 284	2.02 422	2.35 565	2.71 508	2.56 577	6.71 512	0.90 271	0.40 484	0.19 179	0.30 320	0.27 349	0.33 325	0.26 215

Gwc-CoAtRS	1.58 327	0.57 211	11.69 473	1.01 352	0.60 245	2.53 208	0.64 197	2.36 183	1.56 284	1.80 350	1.47 294	2.74 510	1.18 336	1.12 132	0.90 271	0.27 210	0.21 272	0.25 150	0.22 223	0.27 181	0.23 148

IGEV_i1	1.83 368	0.60 253	10.98 465	1.30 513	0.53 202	3.09 281	0.86 367	3.70 418	1.57 290	1.67 321	1.76 392	2.33 458	1.35 373	3.23 416	1.16 350	0.35 425	0.27 433	0.53 590	0.58 616	0.34 344	0.40 443

SCV	0.95 186	0.63 290	1.38 157	1.70 620	0.41 97	1.23 45	0.89 403	3.53 381	1.57 290	0.61 69	1.54 315	0.93 232	0.77 162	1.66 285	0.66 159	0.36 439	0.20 233	0.25 150	0.19 137	0.29 224	0.25 182

x	1.15 242	0.57 211	1.53 180	1.44 569	0.67 288	1.94 135	0.97 454	3.87 453	1.57 290	1.61 305	1.28 236	1.58 346	1.22 343	1.93 330	1.04 319	0.28 254	0.30 472	0.34 428	0.29 408	0.32 304	0.31 312

cross-raft	2.01 406	0.57 211	19.01 595	1.03 371	0.56 218	2.11 162	0.72 251	3.63 397	1.57 290	1.77 343	1.51 305	3.17 554	1.13 317	1.16 150	0.85 244	0.23 104	0.21 272	0.26 195	0.23 247	0.28 203	0.25 182

iRaft-Stereo_20w	1.88 378	0.62 282	10.58 459	0.90 269	0.83 365	2.96 263	0.78 305	4.90 668	1.58 294	2.29 514	1.60 335	1.25 297	4.51 646	2.28 369	0.90 271	0.29 283	0.21 272	0.26 195	0.24 278	0.41 438	0.31 312

Patchmatch Stereo++	1.25 272	0.65 317	2.06 248	0.75 136	0.37 57	4.68 646	0.76 285	2.53 219	1.58 294	1.99 403	1.47 294	1.78 377	1.14 324	2.44 373	0.90 271	0.48 555	0.23 334	0.32 373	0.27 349	0.40 414	0.29 271
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	1.24 268	0.65 317	2.03 236	0.75 136	0.37 57	4.68 646	0.73 259	2.53 219	1.58 294	1.99 403	1.47 294	1.78 377	1.13 317	2.18 359	0.87 258	0.48 555	0.23 334	0.32 373	0.27 349	0.40 414	0.29 271

ROB_FTStereo_v2	1.23 263	0.66 329	2.02 235	0.75 136	0.37 57	4.67 645	0.76 285	2.53 219	1.58 294	1.99 403	1.46 289	1.78 377	1.14 324	2.08 345	0.88 263	0.48 555	0.22 304	0.32 373	0.27 349	0.40 414	0.29 271

ROB_FTStereo	1.25 272	0.66 329	2.14 256	0.75 136	0.37 57	4.65 642	0.77 298	2.53 219	1.58 294	1.99 403	1.47 294	1.78 377	1.13 317	2.26 368	0.86 251	0.47 550	0.22 304	0.32 373	0.27 349	0.40 414	0.29 271

HUI-Stereo	1.25 272	0.66 329	2.33 278	0.75 136	0.37 57	4.68 646	0.78 305	2.53 219	1.58 294	1.99 403	1.46 289	1.79 384	1.13 317	2.17 357	0.85 244	0.48 555	0.23 334	0.32 373	0.27 349	0.40 414	0.29 271

ASMatch	2.62 530	0.60 253	20.65 659	1.37 554	0.64 266	4.39 588	0.78 305	1.97 119	1.58 294	1.70 329	3.89 648	1.94 410	3.79 629	5.46 470	1.64 477	0.31 350	0.24 371	0.34 428	0.28 378	0.33 325	0.50 510

DeepStereo_RVC	1.55 319	0.63 290	3.32 349	0.77 161	0.42 105	4.49 610	0.72 251	2.50 214	1.58 294	2.02 422	1.81 420	1.54 342	6.38 674	1.73 299	1.19 359	0.46 541	0.22 304	0.29 291	0.28 378	0.35 365	0.38 415

iGMRVC	1.26 279	0.66 329	2.14 256	0.75 136	0.37 57	4.66 643	0.74 271	2.53 219	1.58 294	1.99 403	1.46 289	1.78 377	1.14 324	2.46 375	0.92 285	0.48 555	0.23 334	0.32 373	0.27 349	0.40 414	0.29 271

iRAFT	1.25 272	0.65 317	2.06 248	0.75 136	0.37 57	4.68 646	0.76 285	2.53 219	1.58 294	1.99 403	1.47 294	1.78 377	1.14 324	2.44 373	0.90 271	0.48 555	0.23 334	0.32 373	0.27 349	0.40 414	0.29 271

RAFT-IKP	1.25 272	0.66 329	2.23 268	0.75 136	0.37 57	4.64 640	0.74 271	2.53 219	1.58 294	1.99 403	1.47 294	1.78 377	1.13 317	2.22 365	0.92 285	0.48 555	0.22 304	0.32 373	0.27 349	0.40 414	0.29 271

rafts_anoy	1.24 268	0.80 440	3.61 363	1.17 452	1.20 503	3.00 266	0.61 173	3.17 322	1.58 294	1.37 272	1.26 228	1.19 286	1.12 315	1.78 305	1.25 381	0.32 372	0.23 334	0.32 373	0.32 459	0.31 271	0.30 301

iRaftStereo_RVC	1.09 231	0.70 362	1.39 159	0.95 311	0.45 130	3.83 438	0.42 81	2.37 185	1.58 294	1.69 324	1.76 392	1.80 387	0.83 195	1.50 245	0.98 306	0.28 254	0.18 131	0.29 291	0.26 321	0.30 251	0.31 312

XX-Stereo	2.54 519	0.61 273	20.21 635	1.78 629	1.19 495	4.30 577	0.46 102	4.39 628	1.58 294	2.32 528	1.89 455	4.64 650	0.60 94	4.16 446	0.82 234	0.31 350	0.21 272	0.28 265	0.27 349	0.51 516	0.26 215

PMTNet	0.99 207	0.48 109	1.73 201	0.62 25	0.56 218	4.20 562	0.43 86	1.88 102	1.58 294	1.00 217	1.05 168	0.78 181	0.98 252	1.50 245	0.85 244	1.21 658	0.20 233	0.23 68	0.15 10	0.22 75	0.19 15

tg	1.15 242	0.67 340	1.31 138	0.94 308	0.54 204	4.02 504	0.41 73	2.96 296	1.59 309	1.69 324	1.85 442	1.84 399	0.97 245	1.78 305	0.83 238	0.27 210	0.17 85	0.29 291	0.26 321	0.29 224	0.27 235

DCVSM-stereo	2.31 468	0.66 329	20.69 660	1.11 416	0.93 408	2.58 213	0.73 259	2.61 246	1.60 310	2.57 573	1.53 312	3.30 565	1.72 488	2.19 360	1.23 375	0.34 405	0.53 613	0.41 516	0.32 459	0.45 487	0.62 562

DEmStereo	2.97 572	0.58 227	13.42 490	0.79 172	0.51 178	3.84 443	1.84 614	2.42 193	1.60 310	2.25 507	2.74 598	2.03 428	6.04 666	6.79 516	12.80 677	0.35 425	0.26 421	0.26 195	0.27 349	0.27 181	0.37 398

LMCR-Stereo	2.40 492	1.31 581	18.61 587	1.59 603	0.86 382	3.87 455	1.15 516	4.32 610	1.60 310	2.25 507	2.27 539	1.13 268	2.43 568	2.48 377	1.60 463	0.88 642	0.24 371	0.29 291	0.24 278	0.56 538	0.30 301

ICVP	2.26 453	0.66 329	21.18 679	0.99 337	0.88 391	4.28 574	0.95 442	3.32 347	1.60 310	1.66 318	1.76 392	1.34 310	1.14 324	1.62 275	1.32 399	0.53 586	0.35 515	0.33 409	0.29 408	0.40 414	0.51 518
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Foundation-i1	0.86 141	0.38 10	1.13 87	0.77 161	1.12 474	1.06 28	0.69 236	2.94 293	1.61 314	0.89 195	1.39 275	1.24 294	1.01 262	1.08 121	0.55 113	0.23 104	0.19 179	0.22 52	0.20 163	0.21 55	0.20 48

Select-FE	2.25 450	0.87 474	17.36 559	1.06 381	0.99 430	2.04 151	0.46 102	3.79 432	1.61 314	2.52 564	1.81 420	4.41 637	3.15 605	1.83 314	0.92 285	0.32 372	0.35 515	0.30 320	0.41 553	0.32 304	0.55 537

IGEV-FE	2.16 434	0.69 351	20.56 654	1.22 474	0.54 204	2.18 168	0.53 130	3.38 357	1.61 314	1.93 384	1.55 319	3.74 601	1.06 290	1.56 255	0.91 280	0.29 283	0.20 233	0.27 229	0.29 408	0.40 414	0.32 325

IGEV_Zeroshot_test	2.16 434	0.69 351	20.60 658	1.22 474	0.54 204	2.18 168	0.53 130	3.38 357	1.61 314	1.93 384	1.55 319	3.76 603	1.05 281	1.55 254	0.91 280	0.29 283	0.20 233	0.27 229	0.29 408	0.40 414	0.32 325

RAFT+CT+SA	1.62 337	0.72 381	7.42 415	0.97 323	1.42 566	4.04 508	0.94 438	3.90 464	1.61 314	1.61 305	1.63 344	1.33 308	1.18 336	2.73 406	1.10 332	0.27 210	0.19 179	0.31 350	0.34 476	0.33 325	0.33 346

AACVNet	1.83 368	1.02 517	2.41 287	1.45 573	0.87 387	3.21 301	0.73 259	3.16 320	1.61 314	2.01 417	1.82 428	2.28 449	1.33 367	10.98 628	1.49 440	0.39 476	0.32 489	0.38 494	0.32 459	0.43 467	0.44 469

AE-Stereo	1.18 248	0.60 253	2.05 239	1.10 409	0.60 245	4.39 588	0.72 251	3.74 423	1.62 320	1.10 238	1.90 460	1.01 248	0.92 230	1.45 236	0.82 234	0.28 254	0.22 304	0.28 265	0.28 378	0.26 159	0.22 128

RAFT_CTSACE	1.80 366	1.06 529	10.00 449	1.71 621	1.39 552	3.49 367	1.06 491	3.05 307	1.62 320	1.70 329	2.04 491	2.51 487	1.80 505	1.98 335	0.94 296	0.25 159	0.22 304	0.28 265	0.30 430	0.30 251	0.26 215

TANstereo	1.01 212	0.55 186	1.73 201	0.76 154	0.36 36	4.04 508	0.38 56	1.48 47	1.62 320	2.03 426	2.10 506	0.84 198	0.93 233	0.98 98	0.62 139	0.28 254	0.36 522	0.23 68	0.20 163	0.25 126	0.46 486

SME	1.78 362	1.35 587	1.95 229	1.62 610	1.19 495	2.00 141	1.06 491	3.44 363	1.63 323	2.19 482	2.01 484	1.37 319	1.55 440	10.23 600	1.92 515	0.32 372	0.25 402	0.34 428	0.33 467	0.45 487	0.32 325

mmm	1.27 284	0.58 227	2.20 261	1.41 562	0.68 294	2.39 189	0.85 362	3.90 464	1.63 323	2.20 486	1.84 434	1.28 300	1.50 423	1.91 329	0.89 267	0.31 350	0.27 433	0.45 539	0.37 514	0.38 398	0.34 362

Hybrid-DGEV-03	1.34 296	0.70 362	2.74 321	1.00 345	0.52 191	3.99 497	0.99 465	3.22 327	1.64 325	2.15 466	3.31 634	1.37 319	1.07 295	1.29 195	1.22 371	0.26 183	0.18 131	0.32 373	0.24 278	0.28 203	0.24 166

ACV-stereo	2.92 563	0.92 488	20.27 641	1.33 525	1.05 451	4.68 646	1.10 506	2.66 254	1.64 325	1.46 284	1.32 251	5.41 670	4.24 640	7.83 534	1.90 512	0.44 523	0.52 612	0.32 373	0.29 408	0.45 487	0.63 566

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 542	1.26 573	22.01 696	1.08 392	0.99 430	1.61 104	0.86 367	3.69 413	1.64 325	1.52 290	5.62 664	3.35 569	3.44 622	2.20 361	1.33 403	0.26 183	0.21 272	0.30 320	0.62 625	0.93 623	0.67 575

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 483	0.99 512	19.62 611	1.09 399	0.96 414	1.51 89	0.44 91	4.05 514	1.64 325	1.31 259	1.67 357	4.93 655	2.45 570	2.52 387	1.40 413	0.30 325	0.20 233	0.31 350	0.50 594	0.57 543	0.60 556

RAFT-RH_RVC	2.63 531	0.55 186	19.97 624	1.26 491	0.47 152	4.46 602	0.57 150	1.71 82	1.64 325	3.06 626	5.51 662	2.03 428	1.28 355	6.70 509	1.52 451	0.42 510	0.22 304	0.37 478	0.34 476	0.28 203	0.29 271

CRFU-Net	2.49 510	0.78 431	10.36 455	2.30 665	1.08 464	3.91 460	1.41 568	3.85 447	1.65 330	2.15 466	1.76 392	3.34 568	7.95 688	5.56 474	1.48 435	0.47 550	0.35 515	0.30 320	0.28 378	0.37 393	0.43 463

iRaft-Stereo_5w	2.10 419	0.83 457	8.57 429	0.81 179	0.76 326	3.21 301	0.84 353	3.71 420	1.65 330	1.56 295	2.50 575	2.20 445	2.23 554	9.13 561	2.01 529	0.38 464	0.19 179	0.35 448	0.27 349	0.45 487	0.39 422

SCV_C0	0.89 155	0.59 237	1.96 230	0.83 205	0.44 122	1.24 49	0.64 197	3.33 353	1.66 332	0.82 164	1.20 203	0.73 167	0.66 120	1.62 275	0.66 159	0.32 372	0.21 272	0.24 109	0.20 163	0.28 203	0.23 148

MIF-Stereo (partial)	0.98 199	0.55 186	2.83 323	0.71 99	1.03 445	1.08 30	0.49 114	2.55 229	1.66 332	0.79 154	1.20 203	0.80 188	0.90 223	1.61 273	1.56 456	0.36 439	0.24 371	0.33 409	0.25 298	0.40 414	0.28 258

Foundation-i1b	0.74 70	0.38 10	1.05 32	0.69 83	0.43 111	0.94 21	0.66 210	2.52 218	1.67 334	0.83 176	0.81 89	1.03 252	1.08 301	1.13 136	0.48 68	0.23 104	0.16 49	0.21 36	0.18 92	0.20 33	0.19 15

rvit_stereo_ft	1.00 209	0.87 474	3.55 357	0.97 323	0.66 281	1.06 28	0.80 324	2.78 272	1.67 334	0.78 150	0.96 142	0.95 238	1.14 324	1.06 117	0.90 271	0.32 372	0.24 371	0.27 229	0.28 378	0.39 409	0.27 235

DN-CSS_ROB	1.91 385	1.55 609	11.13 467	1.82 636	0.88 391	3.99 497	0.61 173	4.01 501	1.67 334	1.64 312	1.89 455	1.39 321	1.06 290	3.23 416	1.50 441	0.31 350	0.19 179	0.44 532	0.29 408	0.37 393	0.31 312

Foundation-i1c-attn	0.74 70	0.38 10	1.05 32	0.71 99	0.35 31	0.95 22	0.67 214	2.42 193	1.68 337	0.77 146	0.88 108	0.76 177	1.25 352	1.38 218	0.48 68	0.23 104	0.17 85	0.21 36	0.17 47	0.20 33	0.21 94

AIO-test1	2.18 438	0.66 329	18.95 593	0.89 259	1.48 574	3.40 343	0.97 454	4.19 552	1.68 337	0.86 188	1.35 262	0.99 244	0.75 149	4.47 450	1.27 388	0.23 104	0.23 334	0.28 265	0.33 467	0.31 271	0.35 376

MyStereo06	2.46 503	0.72 381	19.97 624	1.02 363	0.99 430	4.26 568	0.86 367	3.51 376	1.68 337	1.92 380	1.73 376	4.01 615	4.22 639	1.62 275	0.88 263	0.24 132	0.23 334	0.34 428	0.26 321	0.42 457	0.36 382

GMStereo_Zeroshot	1.41 304	1.21 560	3.33 350	1.29 506	0.72 310	3.35 333	0.53 130	2.58 242	1.68 337	2.35 536	1.56 323	2.42 474	0.96 240	2.50 379	1.16 350	0.45 532	0.23 334	0.40 504	0.24 278	0.79 610	0.33 346

SQANet	3.70 622	9.34 694	18.41 583	2.75 673	2.74 675	3.40 343	1.47 574	3.50 373	1.68 337	2.60 582	1.75 383	2.69 505	1.91 525	6.72 513	1.74 492	2.96 681	1.41 677	1.85 676	1.12 663	3.17 678	2.70 685

AnonymousM	1.22 262	1.32 583	0.97 18	0.88 251	0.56 218	4.03 506	0.69 236	2.41 189	1.68 337	1.48 286	1.31 249	1.15 273	1.00 256	1.18 164	0.73 197	0.32 372	0.40 554	2.07 678	1.70 680	0.24 99	0.22 128

DMCA-RVC	2.45 500	1.22 566	18.29 579	1.23 480	1.14 479	2.49 201	0.85 362	3.29 340	1.68 337	3.02 621	1.41 282	2.00 424	1.53 436	6.39 498	2.00 527	0.38 464	0.30 472	0.44 532	0.35 492	0.45 487	0.44 469

RT-IGEV	2.37 489	0.60 253	15.33 534	1.49 584	0.78 334	2.10 159	1.28 540	4.25 576	1.69 344	2.58 577	3.19 628	3.60 597	4.94 651	2.49 378	1.19 359	0.35 425	0.24 371	0.31 350	0.26 321	0.33 325	0.42 453

MatchStereo	0.68 51	0.46 75	1.93 223	0.67 73	0.28 6	0.98 23	0.33 34	2.01 124	1.69 344	0.48 8	1.02 150	0.47 42	0.59 88	0.91 77	0.58 127	0.21 63	0.17 85	0.21 36	0.15 10	0.19 10	0.19 15
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Selective-RAFT	1.15 242	0.46 75	1.64 194	0.99 337	0.45 130	4.17 550	0.51 120	3.21 325	1.69 344	1.12 243	1.34 259	1.45 331	1.40 387	2.08 345	0.94 296	0.41 499	0.20 233	0.24 109	0.23 247	0.27 181	0.25 182

sAnonymous2	1.37 299	1.22 566	9.79 446	0.92 286	0.88 391	1.23 45	0.61 173	2.56 231	1.69 344	0.85 183	1.02 150	0.73 167	1.23 348	0.98 98	0.78 220	0.29 283	0.25 402	0.31 350	0.30 430	1.06 634	0.71 585

CroCo_RVC	1.37 299	1.22 566	9.79 446	0.92 286	0.88 391	1.23 45	0.61 173	2.56 231	1.69 344	0.85 183	1.02 150	0.73 167	1.23 348	0.98 98	0.78 220	0.29 283	0.25 402	0.31 350	0.30 430	1.06 634	0.71 585

RAFT-Test	1.44 310	0.59 237	6.10 403	1.01 352	0.69 301	2.90 246	0.80 324	3.68 408	1.70 349	1.85 357	1.68 360	3.15 552	1.03 267	1.20 167	0.99 309	0.27 210	0.22 304	0.25 150	0.23 247	0.27 181	0.25 182

TestStereo_HL3	2.30 466	0.54 176	20.47 652	1.03 371	0.70 305	2.70 224	0.78 305	3.61 394	1.71 350	1.82 353	1.53 312	1.29 303	0.95 239	6.56 503	0.70 185	0.25 159	0.24 371	0.25 150	0.22 223	0.26 159	0.30 301

rvit_stereo_0081	0.80 111	0.63 290	1.19 103	0.91 280	0.64 266	1.27 53	0.61 173	2.05 130	1.71 350	0.82 164	0.73 68	0.85 203	0.75 149	1.30 201	0.80 227	0.31 350	0.26 421	0.27 229	0.25 298	0.38 398	0.27 235

rvit_stereo_0082	0.80 111	0.63 290	1.19 103	0.91 280	0.64 266	1.27 53	0.61 173	2.05 130	1.71 350	0.82 164	0.73 68	0.85 203	0.75 149	1.30 201	0.80 227	0.31 350	0.26 421	0.27 229	0.25 298	0.38 398	0.27 235

GANet-ADL	2.20 441	0.73 392	20.11 632	1.25 484	0.69 301	3.83 438	0.76 285	3.49 370	1.71 350	1.65 316	1.99 480	2.10 439	1.10 310	1.42 227	1.26 384	0.38 464	0.33 496	0.25 150	0.22 223	0.42 457	0.36 382

CCAANet	2.64 533	0.63 290	19.43 604	1.12 420	1.03 445	2.65 219	0.88 395	3.95 482	1.71 350	1.37 272	1.66 355	2.40 467	1.36 376	10.70 616	1.93 516	0.33 392	0.25 402	0.36 464	0.31 446	0.31 271	0.33 346

Pruner-Stereo	1.32 295	0.59 237	2.11 254	1.79 634	0.47 152	4.73 659	0.79 313	2.53 219	1.72 355	2.47 555	1.58 326	1.48 334	1.03 267	1.66 285	1.47 432	0.44 523	0.21 272	0.34 428	0.30 430	0.30 251	0.39 422

DeepPruner_ROB	2.05 412	1.09 536	10.50 458	1.01 352	1.20 503	4.39 588	0.91 416	3.14 317	1.72 355	2.60 582	1.54 315	2.78 520	1.27 353	4.52 451	1.72 487	0.51 577	0.40 554	0.37 478	0.34 476	0.48 506	0.52 523

CBFPSM	2.05 412	0.95 502	10.12 453	1.07 384	1.05 451	2.84 237	1.20 529	3.28 338	1.73 357	1.82 353	1.30 240	4.56 645	4.06 635	2.34 370	2.34 561	0.25 159	0.38 540	0.32 373	0.27 349	0.37 393	0.79 607

ToySt	1.35 297	0.72 381	3.65 365	1.01 352	0.50 176	3.31 329	1.01 473	3.46 365	1.73 357	1.30 258	1.55 319	2.07 437	1.47 414	1.88 326	1.40 413	0.27 210	0.27 433	0.30 320	0.32 459	0.42 457	0.39 422

hknet	1.98 399	0.64 303	8.70 433	0.87 246	1.07 461	4.16 545	1.16 518	4.48 643	1.73 357	2.93 614	1.83 429	3.48 580	1.30 362	3.91 440	1.51 447	0.31 350	0.25 402	0.31 350	0.28 378	0.35 365	0.33 346

XX-TBD	1.03 218	0.95 502	1.94 224	1.30 513	0.43 111	3.97 494	0.33 34	1.74 86	1.73 357	1.59 299	2.02 485	0.69 142	0.60 94	1.16 150	0.66 159	0.30 325	0.25 402	0.23 68	0.15 10	0.31 271	0.22 128

RALCasStereoNet	1.19 250	1.02 517	2.06 248	1.12 420	1.14 479	3.08 280	0.70 246	2.99 299	1.73 357	1.34 263	1.68 360	1.18 281	0.91 226	2.16 355	1.00 311	0.30 325	0.26 421	0.24 109	0.21 187	0.29 224	0.30 301

FADNet_RVC	2.65 534	2.28 645	16.51 546	0.98 331	0.92 402	4.09 518	0.83 346	4.26 584	1.73 357	1.46 284	1.78 401	1.60 349	1.50 423	8.88 552	2.39 562	0.47 550	0.38 540	0.44 532	0.58 616	0.89 619	0.97 627

xyz-stereo-finetune	1.05 220	0.62 282	1.46 169	0.59 12	0.36 36	3.48 364	0.81 336	2.69 258	1.74 363	0.94 205	1.21 208	0.91 222	0.78 171	2.53 389	1.28 392	0.24 132	0.24 371	0.26 195	0.23 247	0.30 251	0.23 148

RCA-Stereo	1.21 259	0.52 140	1.58 189	0.90 269	0.46 142	4.68 646	0.79 313	4.13 537	1.74 363	1.92 380	1.80 407	0.94 237	1.48 416	1.14 140	0.70 185	0.27 210	0.18 131	0.25 150	0.19 137	0.25 126	0.23 148

UGAM	2.58 528	0.56 200	18.55 586	0.89 259	0.71 308	3.23 306	1.03 481	2.75 266	1.75 365	1.36 268	2.77 602	2.69 505	1.28 355	10.75 617	1.40 413	0.28 254	0.24 371	0.40 504	0.31 446	0.35 365	0.30 301

CSP-Net	1.78 362	1.32 583	1.92 222	1.16 449	1.03 445	3.38 339	1.31 545	3.52 377	1.75 365	1.96 394	1.93 468	2.40 467	1.48 416	8.58 547	1.58 459	0.46 541	0.34 509	0.27 229	0.26 321	0.41 438	0.50 510

MM-Stereo_test3	1.09 231	0.59 237	1.55 184	1.73 624	1.18 488	1.91 132	0.86 367	3.52 377	1.76 367	1.25 255	1.86 445	1.10 262	0.69 127	1.32 204	0.86 251	0.27 210	0.23 334	0.27 229	0.22 223	0.34 344	0.30 301

fast-iter	1.27 284	0.90 480	2.33 278	1.10 409	0.68 294	2.92 252	0.45 96	2.49 210	1.76 367	2.13 455	1.65 353	2.42 474	1.84 513	1.58 260	1.61 466	0.26 183	0.16 49	0.28 265	0.29 408	0.26 159	0.25 182

CoSv	1.27 284	0.90 480	2.33 278	1.10 409	0.68 294	2.92 252	0.45 96	2.49 210	1.76 367	2.13 455	1.65 353	2.42 474	1.84 513	1.58 260	1.61 466	0.26 183	0.16 49	0.28 265	0.29 408	0.26 159	0.25 182

CFNet_pseudo	2.12 428	0.67 340	15.14 530	0.85 231	0.74 320	3.95 479	0.64 197	3.95 482	1.78 370	1.90 373	1.79 404	3.27 562	1.62 455	2.51 382	1.16 350	0.31 350	0.36 522	0.53 590	0.27 349	0.63 563	0.44 469

ccs_rob	2.13 430	0.67 340	15.11 529	0.84 217	0.75 322	3.96 489	0.65 207	3.95 482	1.78 370	1.88 366	1.79 404	3.26 561	1.64 471	2.51 382	1.16 350	0.31 350	0.36 522	0.54 599	0.27 349	0.65 574	0.45 475

CASS	1.29 289	0.66 329	2.62 307	0.95 311	0.66 281	2.84 237	0.69 236	3.00 301	1.79 372	2.57 573	1.95 469	1.39 321	1.55 440	1.59 265	1.06 322	0.50 571	0.28 448	0.34 428	0.28 378	0.46 499	0.63 566
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ACRE	2.27 455	1.11 541	19.45 605	0.91 280	1.30 524	3.94 474	0.87 388	4.21 558	1.80 373	2.28 512	2.62 589	1.17 277	1.04 275	1.52 250	1.30 396	0.37 447	0.23 334	0.27 229	0.22 223	0.31 271	0.46 486

H2IRNET	1.90 381	0.53 158	14.29 513	1.14 429	0.60 245	4.48 604	0.44 91	2.65 251	1.81 374	1.05 227	2.30 551	1.67 357	1.40 387	2.17 357	1.50 441	0.36 439	0.21 272	0.33 409	0.37 514	0.34 344	0.29 271

MM-Stereo_test1	1.90 381	0.53 158	19.85 619	1.39 558	0.48 161	1.81 124	0.79 313	3.00 301	1.82 375	1.69 324	1.09 178	0.87 209	0.97 245	1.45 236	0.74 204	0.24 132	0.21 272	0.27 229	0.24 278	0.35 365	0.24 166

DDVS	1.68 347	0.79 435	2.52 295	1.26 491	1.16 486	3.17 294	0.78 305	3.12 316	1.82 375	1.86 361	1.91 462	2.92 533	1.43 402	6.20 493	1.63 474	0.45 532	0.65 640	0.34 428	0.38 527	0.48 506	0.79 607

test_sample1	1.62 337	0.55 186	1.88 217	1.44 569	0.79 338	2.27 177	0.64 197	4.00 499	1.82 375	1.87 363	1.35 262	1.57 344	1.62 455	9.55 573	1.24 377	0.30 325	0.27 433	0.31 350	0.28 378	0.32 304	0.32 325

CIPLG	2.27 455	1.18 555	19.24 597	0.92 286	1.34 540	3.95 479	0.89 403	4.23 566	1.82 375	2.31 524	2.67 594	1.17 277	1.06 290	1.53 253	1.32 399	0.37 447	0.23 334	0.27 229	0.22 223	0.31 271	0.45 475

IPLGR_C	2.28 460	1.31 581	19.46 606	0.92 286	1.32 534	3.93 468	0.89 403	4.20 553	1.82 375	2.30 518	2.63 591	1.16 274	1.07 295	1.41 224	1.29 395	0.37 447	0.23 334	0.27 229	0.22 223	0.31 271	0.45 475

CFNet-ft	1.90 381	0.95 502	3.56 359	1.07 384	1.54 585	4.09 518	0.90 408	2.85 284	1.82 375	1.78 345	1.70 367	2.75 512	1.48 416	9.33 566	1.72 487	0.33 392	0.30 472	0.61 619	0.36 502	0.52 520	0.39 422

CFNet_RVC	1.90 381	0.95 502	3.56 359	1.07 384	1.54 585	4.09 518	0.90 408	2.85 284	1.82 375	1.78 345	1.70 367	2.75 512	1.48 416	9.33 566	1.72 487	0.33 392	0.30 472	0.61 619	0.36 502	0.52 520	0.39 422

RT-Monster	1.05 220	0.53 158	2.62 307	0.83 205	1.40 554	2.96 263	0.47 108	2.81 281	1.83 382	1.21 253	1.22 211	0.93 232	0.83 195	1.36 211	0.60 132	0.21 63	0.20 233	0.23 68	0.18 92	0.21 55	0.29 271

IPLG	2.48 508	0.65 317	19.63 612	0.91 280	0.79 338	4.60 635	0.56 145	4.31 605	1.84 383	1.91 378	2.00 482	1.31 306	1.38 380	6.61 505	1.53 452	0.27 210	0.20 233	0.27 229	0.23 247	0.31 271	0.36 382

UPFNet	1.81 367	0.63 290	6.71 407	1.25 484	1.44 567	3.50 371	1.35 551	4.02 505	1.85 384	2.40 547	1.52 306	2.41 471	1.40 387	3.62 429	1.88 509	0.34 405	0.33 496	0.37 478	0.31 446	0.41 438	0.39 422

GANet-RSSM	1.98 399	0.62 282	3.49 354	1.69 617	1.23 510	4.22 563	0.91 416	3.31 342	1.86 385	1.81 351	1.74 379	2.34 459	1.82 511	10.92 626	1.73 491	0.34 405	0.29 459	0.31 350	0.28 378	0.39 409	0.40 443

FACV-RUCA	1.26 279	0.65 317	2.21 263	1.06 381	1.50 578	2.69 223	1.15 516	3.05 307	1.87 386	1.36 268	1.99 480	1.03 252	1.15 332	1.36 211	1.10 332	0.41 499	0.41 563	0.73 643	0.41 553	0.61 557	0.41 449

UNet	2.51 513	0.74 403	20.17 634	1.14 429	1.44 567	3.48 364	0.76 285	3.77 428	1.87 386	2.05 431	1.57 325	2.75 512	2.39 565	3.51 425	2.51 577	0.32 372	0.26 421	0.41 516	0.26 321	0.38 398	0.39 422

DisPM	1.36 298	0.55 186	2.39 284	1.54 593	0.51 178	4.59 633	0.79 313	2.50 214	1.88 388	2.50 558	1.83 429	1.45 331	1.01 262	2.71 404	0.93 294	0.46 541	0.20 233	0.32 373	0.31 446	0.31 271	0.44 469

BUS	1.49 318	0.59 237	1.94 224	0.87 246	0.85 377	4.50 613	0.76 285	4.48 643	1.88 388	2.93 614	1.83 429	3.63 598	0.97 245	1.60 267	1.17 354	0.34 405	0.25 402	0.31 350	0.28 378	0.35 365	0.33 346

BSDual-CNN	1.46 313	0.59 237	1.94 224	0.87 246	0.85 377	4.16 545	1.16 518	4.48 643	1.88 388	2.93 614	1.83 429	2.60 495	1.31 364	1.60 267	1.21 368	0.34 405	0.25 402	0.31 350	0.28 378	0.35 365	0.33 346

psmg	1.47 317	0.59 237	1.94 224	0.92 286	0.85 377	4.30 577	1.42 570	4.10 534	1.88 388	2.64 590	2.09 505	2.60 495	1.31 364	1.60 267	1.21 368	0.34 405	0.27 433	0.33 409	0.34 476	0.36 379	0.34 362

CASnet	0.78 103	0.51 132	1.29 136	0.81 179	0.29 8	1.28 59	0.74 271	1.51 50	1.89 392	1.64 312	1.09 178	0.65 124	0.64 105	0.91 77	0.76 214	0.29 283	0.17 85	0.41 516	0.31 446	0.32 304	0.19 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GEStereo_RVC	1.91 385	0.80 440	6.57 405	1.20 465	1.06 454	4.02 504	1.43 572	4.13 537	1.89 392	2.03 426	1.80 407	2.34 459	1.86 518	4.94 460	1.77 496	0.48 555	0.38 540	0.32 373	0.28 378	0.42 457	0.50 510

HGLStereo	2.03 408	0.74 403	7.50 418	1.23 480	1.56 592	3.62 401	0.95 442	3.78 431	1.89 392	2.03 426	2.20 529	3.12 550	2.14 543	5.68 477	2.04 531	0.37 447	0.31 481	0.32 373	0.29 408	0.40 414	0.45 475

PSMNet-RSSM	1.96 395	0.77 424	3.26 345	1.29 506	1.31 527	4.19 557	0.96 449	3.68 408	1.89 392	2.05 431	1.80 407	2.60 495	1.70 484	9.84 581	1.81 500	0.35 425	0.29 459	0.35 448	0.37 514	0.42 457	0.35 376

DFGA-Net	2.11 423	3.00 658	7.43 416	1.11 416	0.76 326	3.72 416	0.60 168	2.63 249	1.91 396	2.01 417	2.07 502	1.22 291	1.04 275	10.26 602	2.26 554	0.27 210	0.22 304	0.34 428	0.34 476	0.61 557	0.48 496

ISRNet	1.69 348	0.76 420	5.69 401	1.27 499	1.36 544	2.85 239	0.61 173	3.60 390	1.91 396	2.13 455	2.12 513	2.90 528	1.41 394	2.51 382	1.71 485	0.49 567	0.50 609	0.56 602	0.47 577	0.49 512	0.57 546

Foundation-i1a	0.78 103	0.38 10	1.07 42	0.71 99	0.33 20	0.91 19	0.63 193	2.42 193	1.93 398	0.93 203	0.73 68	0.95 238	1.22 343	1.66 285	0.57 122	0.24 132	0.17 85	0.20 20	0.17 47	0.19 10	0.22 128

test_5	1.87 374	0.75 414	10.23 454	1.14 429	1.40 554	3.85 451	1.27 538	3.91 469	1.93 398	1.69 324	1.78 401	1.67 357	1.79 500	2.99 414	1.17 354	0.30 325	0.18 131	0.35 448	0.33 467	0.34 344	0.33 346

plain	1.55 319	0.69 351	13.59 494	0.65 56	0.73 315	1.66 110	0.57 150	3.17 322	1.94 400	0.77 146	1.24 218	0.80 188	0.86 202	1.60 267	0.96 302	0.33 392	0.21 272	0.32 373	0.25 298	0.42 457	0.28 258

StereoVision	1.65 342	0.75 414	7.47 417	1.01 352	1.80 640	2.61 216	0.61 173	3.06 310	1.96 401	1.25 255	3.46 639	1.85 402	0.88 214	2.07 343	1.93 516	0.43 516	0.36 522	0.37 478	0.36 502	0.48 506	0.33 346

anonymousa	2.16 434	0.67 340	19.19 596	1.04 374	1.67 615	2.06 155	0.79 313	2.86 287	1.96 401	1.85 357	2.14 517	3.23 559	1.81 508	1.12 132	1.15 345	0.26 183	0.26 421	0.34 428	0.32 459	0.30 251	0.28 258

PCWNet_CMD	2.23 446	0.65 317	17.36 559	0.83 205	0.76 326	3.51 373	0.64 197	3.60 390	1.97 403	1.70 329	1.63 344	3.22 557	3.05 602	2.09 348	1.11 337	0.31 350	0.36 522	0.47 549	0.26 321	0.64 571	0.47 491

IER	1.69 348	0.65 317	7.19 413	0.94 308	1.15 481	3.28 323	0.89 403	3.48 367	1.97 403	2.10 444	1.98 477	2.28 449	2.12 540	2.25 367	1.75 495	0.29 283	0.23 334	0.36 464	0.30 430	0.32 304	0.34 362

MSMDNet	2.23 446	0.64 303	17.32 555	0.84 217	0.75 322	3.53 378	0.64 197	3.61 394	1.98 405	1.71 333	1.64 346	3.22 557	2.99 595	2.08 345	1.11 337	0.31 350	0.37 534	0.45 539	0.26 321	0.62 561	0.45 475

LL-Strereo2	1.23 263	0.85 468	2.38 283	0.93 302	0.68 294	3.72 416	1.37 558	2.54 228	1.99 406	1.75 341	1.40 279	1.82 393	0.73 140	1.40 219	0.99 309	0.31 350	0.23 334	0.55 600	0.35 492	0.29 224	0.24 166

PFNet+	1.46 313	0.57 211	2.84 324	0.92 286	0.47 152	4.64 640	0.84 353	2.46 206	1.99 406	2.14 458	1.64 346	1.34 310	1.03 267	4.68 457	1.23 375	0.45 532	0.33 496	0.37 478	0.39 535	0.32 304	0.49 503

CREStereo++_RVC	1.02 217	0.49 119	1.54 183	0.83 205	0.55 213	4.01 502	0.31 25	1.63 73	1.99 406	1.63 309	2.13 515	0.84 198	0.65 113	0.88 66	0.70 185	0.27 210	0.15 24	0.23 68	1.22 669	0.24 99	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
FENet	2.25 450	0.50 123	20.29 643	1.35 538	0.67 288	4.01 502	0.60 168	3.95 482	1.99 406	1.96 394	1.11 183	2.43 477	1.43 402	1.60 267	1.39 410	0.32 372	0.22 304	0.33 409	0.26 321	0.29 224	0.39 422

G2L-Stereo	2.49 510	0.94 500	14.54 517	1.15 442	1.35 541	3.57 392	0.95 442	3.62 396	2.00 410	2.11 448	1.61 339	3.20 555	1.34 370	9.54 571	1.91 513	0.34 405	0.27 433	0.35 448	0.28 378	0.30 251	0.35 376

LL-Strereo	3.01 580	1.81 627	17.59 568	1.12 420	2.10 662	2.90 246	1.09 503	4.33 613	2.00 410	3.12 629	2.24 535	3.29 563	3.15 605	11.31 643	1.84 505	0.30 325	0.28 448	0.46 545	0.34 476	0.49 512	0.45 475

G2L-Stereo_test	2.11 423	0.86 471	7.12 412	1.65 613	1.19 495	3.54 382	1.02 478	3.57 386	2.01 412	2.50 558	1.68 360	3.15 552	1.50 423	9.21 564	1.62 471	0.28 254	0.19 179	0.23 68	0.22 223	0.27 181	0.31 312

Selective-IGEV-i16pc	2.84 552	0.70 362	20.78 662	1.27 499	0.56 218	4.35 583	2.77 650	4.32 610	2.02 413	1.57 297	1.84 434	2.40 467	1.33 367	8.80 550	1.39 410	0.60 599	0.46 592	0.33 409	0.38 527	0.43 467	0.45 475

Lsterematch	1.15 242	0.84 462	4.02 376	0.80 175	0.39 80	1.68 111	0.68 225	2.01 124	2.02 413	1.58 298	2.02 485	1.35 312	1.40 387	1.41 224	1.10 332	0.28 254	0.16 49	0.29 291	0.22 223	0.29 224	0.37 398

UDG	3.55 616	2.81 656	17.45 564	2.69 672	1.98 654	3.97 494	1.19 525	4.35 617	2.02 413	2.42 550	2.53 580	4.50 640	2.46 572	6.53 501	2.41 566	2.12 676	1.77 683	2.63 688	2.57 699	2.64 674	1.95 667

GwcNet-RSSM	2.66 536	1.05 524	15.91 538	1.22 474	1.19 495	4.12 528	1.12 510	3.84 444	2.02 413	1.93 384	1.79 404	3.12 550	1.46 412	10.37 604	2.05 533	0.33 392	0.27 433	0.35 448	0.30 430	0.40 414	0.36 382

GCST	2.56 524	1.79 626	18.02 573	1.92 644	1.33 538	1.72 114	0.51 120	3.67 404	2.03 417	1.70 329	1.61 339	1.55 343	1.29 358	5.06 462	1.24 377	2.06 675	0.77 655	1.45 673	0.97 655	1.14 646	1.34 649

Wz-Net-LNSev	2.30 466	1.67 619	14.88 522	1.18 458	1.65 611	3.49 367	1.54 585	3.63 397	2.03 417	1.88 366	1.64 346	3.29 563	2.06 535	2.71 404	2.02 530	0.40 484	0.33 496	0.32 373	0.31 446	0.53 526	0.49 503

psm_up	2.28 460	0.81 446	5.45 399	1.26 491	1.50 578	3.84 443	1.23 534	4.23 566	2.03 417	2.55 569	1.80 407	2.44 481	1.65 473	12.90 688	1.58 459	0.37 447	0.38 540	0.41 516	0.34 476	0.43 467	0.39 422

aanetorigin	3.30 605	1.66 617	17.52 567	1.18 458	1.58 597	2.57 211	3.80 682	2.65 251	2.03 417	6.12 684	4.30 652	2.82 523	5.70 662	5.47 471	4.67 618	0.50 571	0.44 578	0.43 527	0.47 577	1.17 651	0.92 622

test_sample2	1.75 358	0.56 200	2.25 269	1.41 562	0.80 341	2.91 249	0.86 367	4.05 514	2.04 421	1.91 378	1.39 275	1.57 344	1.55 440	10.65 613	1.06 322	0.32 372	0.28 448	0.32 373	0.30 430	0.36 379	0.33 346

DDUNet	2.91 561	2.78 655	6.94 411	3.53 686	2.26 669	3.28 323	1.36 553	3.77 428	2.04 421	2.62 586	2.49 574	4.18 626	1.69 482	5.38 468	1.85 506	2.21 677	1.77 683	2.61 687	2.43 697	2.60 673	2.34 676

psmorigin	6.59 676	1.15 549	88.11 742	1.52 589	0.97 418	2.88 244	1.20 529	3.21 325	2.04 421	3.73 649	2.46 570	5.15 666	2.55 576	10.60 611	2.47 574	0.55 590	0.68 647	0.48 558	0.51 598	0.70 587	0.88 619

test_sample8	4.76 653	1.05 524	7.87 419	1.07 384	0.86 382	3.93 468	1.19 525	4.38 626	2.05 424	5.49 677	1.89 455	12.98 697	6.37 672	11.06 633	11.61 672	1.23 660	14.45 725	4.27 707	2.09 691	0.70 587	0.69 580

StereoDRNet-Refined	1.77 361	0.81 446	2.22 266	1.21 471	0.76 326	3.26 316	0.71 248	3.82 440	2.05 424	2.29 514	2.05 497	2.98 537	1.44 405	7.15 519	2.27 556	0.30 325	0.23 334	0.42 523	0.33 467	0.45 487	0.64 570
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
rvit_stereo_0075_2	1.18 248	0.74 403	2.66 313	0.90 269	1.27 520	2.51 203	0.69 236	2.25 164	2.06 426	1.40 279	1.86 445	1.46 333	0.84 197	1.42 227	0.94 296	0.46 541	0.40 554	0.48 558	0.38 527	0.46 499	0.51 518

Nwc_Net	2.88 560	1.16 552	18.30 580	1.35 538	1.68 618	3.52 376	1.18 522	3.90 464	2.06 426	2.52 564	2.82 608	3.82 606	2.34 562	6.78 514	2.55 582	0.86 641	0.40 554	0.59 610	0.67 629	0.57 543	0.55 537

DGSMNet	7.55 685	1.62 611	17.42 562	1.92 644	12.73 709	7.45 690	42.99 731	4.13 537	2.07 428	2.10 444	3.16 627	3.42 576	1.70 484	9.24 565	2.30 557	3.70 693	10.89 723	11.80 725	5.54 712	4.24 692	2.66 681

MMNet	2.02 407	0.81 446	10.76 461	1.12 420	1.23 510	3.53 378	0.89 403	3.79 432	2.08 429	2.15 466	1.76 392	2.15 442	2.12 540	3.69 432	2.32 559	0.31 350	0.29 459	0.34 428	0.27 349	0.38 398	0.42 453

ACVNet	1.46 313	0.64 303	3.56 359	0.93 302	0.85 377	4.22 563	0.80 324	2.85 284	2.08 429	1.78 345	1.88 449	3.10 547	1.46 412	1.33 205	1.89 510	0.29 283	0.26 421	0.30 320	0.26 321	0.39 409	0.27 235

acv_ft	1.55 319	0.64 303	3.29 347	1.14 429	2.01 656	2.93 257	0.97 454	3.81 437	2.08 429	2.22 497	1.88 449	3.10 547	1.66 475	1.33 205	2.22 552	0.29 283	0.26 421	0.30 320	0.26 321	0.39 409	0.27 235

gwcnet-sp	2.31 468	1.21 560	17.34 556	1.08 392	0.92 402	3.56 388	1.04 485	3.69 413	2.09 432	2.55 569	1.60 335	1.80 387	1.62 455	3.87 437	1.95 521	0.29 283	0.29 459	0.30 320	0.28 378	0.38 398	0.39 422

scenet	2.31 468	1.21 560	17.34 556	1.08 392	0.92 402	3.56 388	1.04 485	3.69 413	2.09 432	2.55 569	1.60 335	1.80 387	1.62 455	3.87 437	1.95 521	0.29 283	0.29 459	0.30 320	0.28 378	0.38 398	0.39 422

ssnet	2.31 468	1.21 560	17.34 556	1.08 392	0.92 402	3.56 388	1.04 485	3.69 413	2.09 432	2.55 569	1.60 335	1.80 387	1.62 455	3.87 437	1.95 521	0.29 283	0.29 459	0.30 320	0.28 378	0.38 398	0.39 422

fff	1.74 354	0.70 362	9.08 436	0.81 179	0.36 36	4.15 535	0.57 150	4.23 566	2.09 432	2.30 518	1.80 407	1.19 286	3.02 598	1.44 231	1.46 427	0.29 283	0.23 334	0.23 68	0.18 92	0.24 99	0.42 453

csc	1.74 354	0.70 362	9.08 436	0.81 179	0.36 36	4.15 535	0.57 150	4.23 566	2.09 432	2.30 518	1.80 407	1.19 286	3.02 598	1.44 231	1.46 427	0.29 283	0.23 334	0.23 68	0.18 92	0.24 99	0.42 453

cscssc	1.74 354	0.70 362	9.08 436	0.81 179	0.36 36	4.15 535	0.57 150	4.23 566	2.09 432	2.30 518	1.80 407	1.19 286	3.02 598	1.44 231	1.46 427	0.29 283	0.23 334	0.23 68	0.18 92	0.24 99	0.42 453

FADNet-RVC-Resample	2.83 551	2.02 635	21.07 673	1.12 420	0.91 401	3.53 378	1.37 558	4.08 525	2.09 432	1.68 323	1.33 253	2.03 428	1.51 427	9.54 571	1.69 483	0.38 464	0.37 534	0.42 523	0.44 567	0.56 538	0.56 542

iResNetv2_ROB	2.65 534	5.00 672	19.28 602	2.06 654	1.09 469	3.83 438	1.13 513	4.14 543	2.09 432	1.85 357	2.03 488	2.01 427	1.51 427	3.58 427	1.58 459	0.34 405	0.21 272	0.32 373	0.21 187	0.44 478	0.29 271

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 496	1.47 603	14.14 508	1.30 513	1.35 541	3.51 373	1.64 597	4.04 510	2.10 440	2.46 553	1.88 449	2.28 449	2.51 574	4.73 458	3.17 602	0.38 464	0.19 179	0.35 448	0.20 163	0.40 414	0.36 382

PSMNet-ADL	1.91 385	0.72 381	1.78 209	1.09 399	0.86 382	4.18 553	0.78 305	3.77 428	2.10 440	1.72 334	1.85 442	2.91 531	1.82 511	10.38 606	1.91 513	0.48 555	0.46 592	0.28 265	0.29 408	0.38 398	0.51 518

Selective-IGEV-i1	1.43 307	0.59 237	2.42 289	1.15 442	1.07 461	3.82 437	1.09 503	3.79 432	2.11 442	1.62 307	1.91 462	2.65 502	1.22 343	1.80 309	1.12 340	0.32 372	0.27 433	0.46 545	0.54 607	0.31 271	0.39 422

DualNet (step1)	2.34 478	1.05 524	7.87 419	1.07 384	0.86 382	3.93 468	1.19 525	4.35 617	2.11 442	2.14 458	1.75 383	1.75 371	1.67 477	6.26 496	1.26 384	1.23 660	0.48 603	4.27 707	2.09 691	0.70 587	0.69 580

test_sample9	3.79 626	1.05 524	7.87 419	1.07 384	0.86 382	3.93 468	1.19 525	4.35 617	2.11 442	2.14 458	1.75 383	1.75 371	1.67 477	11.06 633	11.61 672	1.23 660	14.45 725	4.27 707	2.09 691	0.70 587	0.69 580

test_sample7	1.65 342	0.70 362	2.60 301	1.48 581	0.76 326	2.38 187	1.07 494	4.35 617	2.11 442	2.14 458	1.75 383	1.75 371	1.67 477	6.26 496	1.26 384	0.44 523	0.48 603	0.43 527	0.40 546	0.46 499	0.43 463

dd	1.26 279	1.15 549	2.47 291	0.92 286	0.49 171	4.35 583	0.75 281	1.92 112	2.11 442	1.44 283	1.24 218	1.19 286	1.05 281	1.78 305	1.70 484	0.57 594	0.34 509	0.35 448	0.33 467	0.60 552	0.46 486

GMStereo	1.01 212	1.00 515	2.86 326	0.83 205	0.45 130	1.47 83	0.57 150	1.89 105	2.11 442	1.52 290	1.24 218	0.87 209	0.74 146	1.58 260	0.94 296	0.40 484	0.21 272	0.30 320	0.30 430	0.47 503	0.36 382
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MLG-Stereo_test2	0.76 84	0.40 20	1.07 42	0.64 43	0.82 357	3.49 367	0.23 3	1.69 81	2.14 448	0.62 76	0.32 7	0.67 134	0.33 8	1.14 140	0.37 8	0.23 104	0.19 179	0.23 68	0.16 28	0.19 10	0.20 48

APVNet	3.13 591	1.25 572	21.14 675	1.31 517	1.52 582	3.94 474	1.13 513	3.32 347	2.14 448	2.20 486	2.03 488	3.05 545	1.96 528	11.79 669	2.53 579	0.42 510	0.45 583	0.64 627	0.46 574	0.67 581	0.57 546

G-Net	4.11 640	1.21 560	19.47 607	2.31 666	2.94 679	4.74 662	2.95 657	3.33 353	2.14 448	4.44 667	9.43 684	6.93 679	3.84 630	9.01 558	4.92 627	0.79 632	0.80 657	0.70 635	0.50 594	0.95 624	0.87 618

XPNet_ROB	2.27 455	1.11 541	4.10 377	1.36 544	0.97 418	3.94 474	1.63 595	4.07 521	2.14 448	2.82 608	2.00 482	2.32 457	1.73 491	10.81 621	3.39 604	0.51 577	0.47 597	0.48 558	0.40 546	0.51 516	0.56 542

SFCPSM	2.18 438	0.63 290	17.03 554	0.88 251	0.98 427	3.74 422	1.28 540	4.09 527	2.16 452	1.85 357	1.83 429	1.65 355	1.39 383	2.50 379	1.50 441	0.33 392	0.27 433	0.39 498	0.36 502	0.34 344	0.37 398

DSFCA	1.89 379	0.69 351	3.14 339	1.10 409	1.18 488	3.99 497	1.79 607	3.50 373	2.16 452	3.10 627	1.64 346	2.91 531	2.50 573	5.38 468	2.26 554	0.43 516	0.38 540	0.37 478	0.36 502	0.50 514	0.42 453

iinet-f	2.26 453	1.18 555	13.71 495	1.14 429	1.11 473	3.77 426	1.10 506	4.14 543	2.17 454	2.06 436	1.76 392	2.99 538	2.99 595	2.50 379	2.49 575	0.35 425	0.39 549	0.27 229	0.28 378	0.45 487	0.39 422

PASM	2.67 538	2.05 637	9.71 444	1.73 624	1.37 547	2.53 208	1.52 580	3.10 314	2.17 454	2.79 605	1.84 434	2.90 528	1.85 517	11.89 673	2.19 549	0.81 636	0.85 658	0.87 652	1.01 658	1.14 646	1.05 632

UDGNet	1.40 302	1.52 607	2.22 266	1.38 556	0.62 259	4.39 588	0.68 225	1.80 94	2.18 456	1.34 263	1.18 199	0.99 244	1.00 256	2.16 355	1.19 359	1.09 652	0.34 509	1.30 668	0.98 656	1.10 642	0.58 551

test_sample3	2.34 478	0.61 273	11.94 475	1.33 525	0.85 377	3.10 285	0.73 259	4.24 574	2.19 457	2.21 495	1.75 383	1.80 387	1.41 394	11.11 638	1.46 427	0.35 425	0.29 459	0.34 428	0.35 492	0.39 409	0.37 398

EAI-Stereo	2.35 483	0.63 290	2.97 330	0.95 311	0.65 274	3.84 443	14.27 709	5.04 671	2.19 457	2.06 436	7.25 667	1.10 262	0.94 236	1.65 284	1.37 409	0.31 350	0.22 304	0.27 229	0.60 621	0.27 181	0.32 325

MLCV	1.87 374	0.91 486	8.59 430	1.10 409	0.57 230	3.59 394	0.53 130	3.70 418	2.20 459	2.80 606	2.25 537	2.00 424	1.42 399	4.13 445	1.86 507	0.30 325	0.20 233	0.32 373	0.21 187	0.33 325	0.36 382

TestStereo_HL2	1.42 305	0.76 420	3.87 373	1.08 392	0.63 263	2.59 214	0.62 188	3.27 337	2.22 460	1.34 263	1.33 253	1.14 272	0.91 226	5.97 485	1.24 377	0.25 159	0.20 233	0.23 68	0.19 137	0.27 181	0.24 166

Hybrid-DGEV-2	1.55 319	1.43 599	3.19 341	1.16 449	0.51 178	4.15 535	0.54 139	4.28 590	2.22 460	2.06 436	1.37 269	2.37 464	1.61 451	3.24 418	1.15 345	0.25 159	0.24 371	0.30 320	0.26 321	0.29 224	0.28 258

NCC-stereo	3.16 597	1.28 575	18.31 581	1.25 484	1.75 631	4.06 511	1.40 565	3.89 459	2.22 460	2.72 599	2.55 581	3.49 586	2.65 581	9.91 584	2.99 597	1.29 666	0.65 640	0.64 627	0.86 648	0.65 574	0.71 585

Abc-Net	3.16 597	1.28 575	18.31 581	1.25 484	1.75 631	4.06 511	1.40 565	3.89 459	2.22 460	2.72 599	2.55 581	3.49 586	2.65 581	9.91 584	2.99 597	1.29 666	0.65 640	0.64 627	0.86 648	0.65 574	0.71 585
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TestStereo-Hl	1.43 307	0.66 329	2.69 315	1.02 363	0.48 161	3.12 288	0.75 281	3.60 390	2.23 464	1.66 318	1.31 249	1.33 308	1.15 332	6.24 495	0.88 263	0.25 159	0.20 233	0.26 195	0.21 187	0.28 203	0.25 182

NCCL2	2.53 517	1.35 587	10.90 464	1.15 442	0.97 418	3.53 378	2.56 644	3.65 399	2.23 464	2.76 602	1.80 407	2.41 471	1.66 475	10.35 603	2.07 537	0.44 523	0.40 554	0.57 605	0.53 605	0.59 548	0.65 573

ETE_ROB	2.07 415	1.40 595	3.01 334	1.09 399	0.92 402	3.94 474	1.53 582	4.25 576	2.23 464	3.31 637	2.06 501	2.35 461	1.52 429	8.74 549	2.07 537	0.44 523	0.36 522	0.51 579	0.48 582	0.54 529	0.62 562

PSMNet-RUCA	1.64 341	1.50 606	2.57 300	1.50 586	1.38 550	3.05 273	1.36 553	3.31 342	2.24 467	1.36 268	2.07 502	1.40 326	1.09 304	1.83 314	1.55 454	1.15 656	0.69 648	1.26 667	0.96 654	1.64 664	0.94 625

NINENet	1.87 374	0.74 403	2.60 301	1.12 420	1.06 454	4.50 613	0.76 285	4.41 632	2.24 467	2.16 472	1.86 445	3.63 598	0.97 245	8.00 537	1.17 354	0.41 499	0.30 472	0.41 516	0.30 430	0.41 438	0.36 382

SACVNet	2.46 503	1.14 548	9.47 443	1.44 569	1.18 488	4.06 511	1.49 579	3.84 444	2.24 467	2.62 586	1.89 455	2.57 492	1.28 355	11.35 644	1.64 477	0.50 571	0.39 549	0.48 558	0.41 553	0.55 532	0.75 597

GGDA	1.42 305	0.77 424	2.96 329	1.09 399	0.54 204	3.04 270	0.58 159	3.26 335	2.25 470	1.34 263	1.35 262	1.13 268	0.98 252	6.44 499	1.15 345	0.24 132	0.19 179	0.24 109	0.20 163	0.29 224	0.25 182

otaku	4.58 650	8.93 689	19.95 623	3.11 680	2.67 673	3.91 460	2.57 645	3.82 440	2.25 470	2.22 497	9.72 686	4.08 619	2.35 563	8.57 546	2.13 544	3.51 688	1.65 681	2.15 680	1.17 666	3.69 685	3.15 689

Consistency-Raft	2.86 554	1.66 617	19.61 610	1.40 561	1.75 631	3.84 443	1.32 546	4.07 521	2.25 470	1.78 345	2.67 594	1.82 393	4.41 643	1.94 332	2.06 534	0.83 639	0.94 663	1.03 657	1.12 663	1.70 666	1.09 635

HSM	2.35 483	0.81 446	2.21 263	1.14 429	1.55 589	3.44 351	1.03 481	3.99 497	2.25 470	2.29 514	2.11 510	8.04 684	3.05 602	11.60 654	1.71 485	0.33 392	0.22 304	0.28 265	0.23 247	0.32 304	0.35 376

RGC	3.10 589	1.45 602	14.90 523	1.46 575	1.79 637	3.33 331	1.39 563	4.04 510	2.26 474	2.77 603	3.26 631	4.00 614	2.71 584	11.63 661	2.62 587	0.82 637	0.46 592	0.79 646	0.79 645	0.71 596	0.78 603

DISCO	2.25 450	0.73 392	10.06 450	1.76 627	1.12 474	3.47 360	1.25 537	3.24 332	2.26 474	2.65 594	1.96 470	4.53 643	1.92 526	4.17 447	3.61 607	0.32 372	0.25 402	0.31 350	0.29 408	0.66 579	0.41 449

G2L-ROB	2.13 430	0.78 431	10.06 450	1.19 461	1.06 454	3.84 443	0.93 433	3.32 347	2.27 476	2.20 486	1.47 294	2.65 502	1.20 342	8.38 543	1.81 500	0.28 254	0.19 179	0.23 68	0.22 223	0.28 203	0.32 325

CrosDoStereo	5.24 660	0.60 253	20.23 636	0.82 192	0.51 178	3.39 340	18.11 713	3.82 440	2.27 476	1.98 398	8.74 679	1.96 417	6.96 678	7.35 522	26.35 718	0.30 325	0.22 304	0.30 320	0.28 378	0.33 325	0.38 415

DeepStereo_LL	5.24 660	0.60 253	20.23 636	0.82 192	0.51 178	3.39 340	18.11 713	3.82 440	2.27 476	1.98 398	8.74 679	1.96 417	6.96 678	7.35 522	26.35 718	0.30 325	0.22 304	0.30 320	0.28 378	0.33 325	0.38 415

FADNet	2.49 510	1.76 623	13.17 486	1.17 452	0.95 413	3.27 319	0.88 395	3.94 480	2.27 476	1.40 279	1.29 238	2.51 487	2.06 535	9.93 586	1.94 519	0.43 516	0.45 583	0.40 504	0.43 564	1.06 634	0.53 525

rvit_stereo_0083	0.86 141	0.67 340	1.42 165	0.87 246	0.65 274	1.23 45	0.64 197	1.67 77	2.28 480	0.79 154	0.93 130	0.93 232	1.07 295	1.46 240	0.75 207	0.32 372	0.36 522	0.30 320	0.26 321	0.33 325	0.28 258

fast-acv-ft	2.54 519	1.19 557	20.08 630	1.41 562	1.40 554	3.18 296	1.17 521	3.37 356	2.28 480	1.90 373	2.15 519	2.69 505	2.17 549	2.91 408	2.31 558	0.37 447	0.39 549	0.45 539	0.39 535	0.57 543	0.45 475

LALA_ROB	1.95 393	1.48 604	3.11 337	1.05 375	0.98 427	3.99 497	1.82 611	4.44 637	2.28 480	3.31 637	1.85 442	2.76 518	1.67 477	4.04 444	3.23 603	0.46 541	0.41 563	0.55 600	0.52 601	0.60 552	0.57 546

RYNet	2.97 572	0.93 492	15.09 528	1.12 420	1.38 550	3.66 408	1.42 570	4.03 506	2.29 483	2.10 444	1.70 367	3.79 604	2.16 547	13.64 698	3.02 599	0.37 447	0.41 563	0.48 558	0.34 476	0.81 613	0.75 597

WCG-NET	0.88 149	0.49 119	1.26 125	0.90 269	0.37 57	1.48 85	1.07 494	1.73 85	2.30 484	1.63 309	1.49 302	0.92 228	0.97 245	0.95 88	0.76 214	0.22 86	0.16 49	0.23 68	0.20 163	0.25 126	0.21 94

test_sample4	2.34 478	0.63 290	11.59 471	1.30 513	0.83 365	3.07 278	0.72 251	4.27 585	2.30 484	2.30 518	1.88 449	1.73 369	1.42 399	11.14 639	1.46 427	0.35 425	0.29 459	0.35 448	0.36 502	0.40 414	0.38 415

anonymity	1.76 359	1.26 573	2.73 320	1.66 614	1.32 534	1.84 125	1.07 494	3.49 370	2.30 484	2.11 448	2.11 510	1.71 367	3.90 632	1.82 313	1.48 435	1.10 653	1.09 666	1.08 661	1.08 662	1.05 633	1.09 635

DLCB_ROB	2.05 412	0.95 502	2.37 282	1.24 482	1.02 444	2.92 252	1.30 543	3.68 408	2.30 484	2.91 612	2.17 522	3.32 567	1.52 429	10.37 604	2.50 576	0.40 484	0.33 496	0.40 504	0.36 502	0.41 438	0.47 491

coex_refinement	2.10 419	0.85 468	3.67 366	1.31 517	1.13 478	3.21 301	0.85 362	3.86 450	2.31 488	2.51 562	1.92 465	3.49 586	1.69 482	11.08 636	2.13 544	0.37 447	0.25 402	0.27 229	0.31 446	0.41 438	0.37 398

test_sample5	2.33 474	0.62 282	11.29 468	1.29 506	0.83 365	3.09 281	0.74 271	4.28 590	2.31 488	2.20 486	1.97 475	1.68 359	1.39 383	11.19 640	1.47 432	0.37 447	0.31 481	0.37 478	0.37 514	0.41 438	0.39 422

DualNet	2.33 474	0.62 282	11.29 468	1.29 506	0.83 365	3.09 281	0.74 271	4.28 590	2.31 488	2.26 510	2.04 491	1.68 359	1.39 383	11.19 640	1.47 432	0.37 447	0.31 481	0.37 478	0.37 514	0.41 438	0.39 422

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 519	1.04 523	16.73 549	1.53 591	2.00 655	3.96 489	0.87 388	3.87 453	2.31 488	2.54 568	1.67 357	2.85 525	1.63 468	5.55 473	1.62 471	0.46 541	0.33 496	0.38 494	0.38 527	0.53 526	0.62 562
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Wz-Net-MNSev	2.71 546	2.54 651	13.91 504	1.52 589	1.37 547	3.28 323	2.47 638	4.03 506	2.32 492	2.57 573	2.07 502	2.29 454	3.01 597	7.55 527	2.74 590	0.38 464	0.36 522	0.36 464	0.37 514	0.57 543	0.47 491

GwcNet	3.00 578	1.63 613	19.83 618	1.32 520	2.04 660	3.27 319	1.55 586	3.65 399	2.33 493	2.00 415	2.12 513	3.56 595	1.68 481	9.47 569	2.45 572	0.44 523	0.45 583	0.46 545	0.38 527	0.60 552	0.76 599

RAFT-345	2.46 503	0.55 186	19.69 614	1.02 363	0.49 171	4.43 600	0.78 305	1.64 75	2.34 494	2.09 441	3.12 624	1.96 417	1.31 364	6.65 507	1.43 420	0.36 439	0.23 334	0.32 373	0.25 298	0.28 203	0.25 182

RP	2.79 548	1.20 559	10.36 455	1.54 593	1.93 652	3.44 351	1.97 619	4.05 514	2.34 494	2.66 595	2.79 603	3.98 613	2.58 578	10.21 598	2.61 585	0.95 646	0.47 597	0.71 636	0.57 615	0.71 596	0.68 578

rvit_105_1	1.43 307	0.90 480	3.27 346	1.08 392	0.68 294	2.79 230	1.27 538	3.52 377	2.35 496	1.38 276	1.54 315	1.28 300	1.14 324	2.91 408	1.40 413	0.54 588	0.47 597	0.45 539	0.59 619	0.44 478	0.58 551

HITNet	2.07 415	0.82 453	14.77 519	1.34 533	0.56 218	3.47 360	0.80 324	4.07 521	2.35 496	2.16 472	1.61 339	1.64 354	1.44 405	2.09 348	2.56 583	0.26 183	0.18 131	0.41 516	0.26 321	0.45 487	0.25 182
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
PSMNet_ROB	2.95 565	1.38 592	18.46 585	1.19 461	1.20 503	3.80 433	1.65 600	3.54 382	2.35 496	1.98 398	1.71 371	2.75 512	1.79 500	11.43 648	2.78 592	0.42 510	0.36 522	0.50 575	0.60 621	0.59 548	0.49 503

MyStereo8	2.33 474	1.13 543	19.26 600	1.22 474	1.62 602	4.16 545	0.57 150	3.50 373	2.36 499	2.15 466	1.75 383	2.28 449	1.14 324	1.46 240	2.20 550	0.24 132	0.21 272	0.32 373	0.27 349	0.36 379	0.43 463

Ntro	4.21 643	8.94 690	19.89 621	3.22 681	2.96 680	4.15 535	1.89 615	3.92 474	2.36 499	1.77 343	2.14 517	3.35 569	2.17 549	9.48 570	2.24 553	3.52 689	1.76 682	2.13 679	1.31 671	3.83 688	3.09 687

GwcNet-ADL	2.47 506	0.67 340	21.48 687	0.96 316	0.72 310	4.61 636	0.95 442	4.42 633	2.36 499	1.98 398	1.80 407	2.55 490	1.24 350	1.90 328	1.41 417	0.40 484	0.46 592	0.24 109	0.27 349	0.41 438	0.49 503

cf-r	2.57 527	0.79 435	16.09 540	1.48 581	1.35 541	4.19 557	0.93 433	3.68 408	2.36 499	1.97 396	1.81 420	3.42 576	1.45 409	8.24 540	1.83 504	0.32 372	0.26 421	0.33 409	0.30 430	0.34 344	0.37 398

ADCRef	3.30 605	1.23 570	14.90 523	1.17 452	1.41 562	3.95 479	1.64 597	3.88 456	2.36 499	3.05 625	2.21 531	2.40 467	2.81 589	5.04 461	16.63 692	0.46 541	0.34 509	0.63 624	0.62 625	0.54 529	0.67 575

StereoDRNet	2.84 552	1.49 605	14.48 515	1.33 525	1.57 596	3.44 351	2.06 624	3.69 413	2.36 499	3.26 636	1.84 434	2.79 522	1.80 505	10.88 623	3.16 601	0.41 499	0.33 496	0.39 498	0.36 502	0.59 548	0.58 551

YMNet	2.40 492	1.41 597	13.46 491	1.36 544	1.67 615	3.96 489	0.97 454	3.81 437	2.37 505	2.64 590	2.57 585	3.35 569	1.53 436	3.28 420	2.42 567	0.48 555	0.54 615	0.52 585	0.49 587	0.70 587	0.54 531

YMNet_1	2.40 492	1.41 597	13.46 491	1.36 544	1.67 615	3.96 489	0.97 454	3.81 437	2.37 505	2.64 590	2.57 585	3.35 569	1.53 436	3.28 420	2.42 567	0.48 555	0.54 615	0.52 585	0.49 587	0.70 587	0.54 531

WCG-NET（raft）	0.95 186	0.55 186	1.20 110	0.84 217	0.31 12	1.44 79	1.01 473	1.55 56	2.37 505	1.64 312	1.42 284	2.38 466	1.01 262	1.29 195	0.76 214	0.22 86	0.19 179	0.22 52	0.20 163	0.25 126	0.21 94

CFNet_ucs	2.36 488	0.68 348	18.42 584	0.89 259	0.81 347	3.85 451	0.68 225	4.29 594	2.37 505	2.09 441	2.04 491	3.31 566	1.24 350	2.63 397	1.14 344	0.36 439	0.45 583	0.56 602	0.29 408	0.66 579	0.49 503

MIPNet	2.33 474	0.71 376	19.82 617	0.89 259	0.56 218	4.76 664	0.61 173	4.32 610	2.37 505	1.83 356	1.48 301	1.48 334	1.98 530	2.63 397	1.44 422	0.29 283	0.20 233	0.26 195	0.23 247	0.30 251	0.39 422

z-ln-s-r	2.67 538	1.16 552	12.43 479	1.34 533	1.26 517	3.70 412	1.21 532	4.20 553	2.38 510	2.04 429	1.92 465	2.43 477	1.60 450	10.58 609	5.19 631	0.29 283	0.20 233	0.32 373	0.24 278	0.51 516	0.38 415

HBP-ISP	3.25 603	1.10 537	20.86 665	1.54 593	1.15 481	4.50 613	2.89 656	4.43 636	2.38 510	4.14 660	1.96 470	1.90 406	2.04 533	11.08 636	1.32 399	0.66 614	0.57 623	0.66 630	0.61 624	0.64 571	0.61 559

IPLGR	2.53 517	0.58 227	20.46 651	0.82 192	0.52 191	4.56 630	0.50 116	4.30 602	2.38 510	1.87 363	1.53 312	1.68 359	1.72 488	6.95 517	1.15 345	0.28 254	0.21 272	0.27 229	0.23 247	0.33 325	0.32 325

DANet	2.63 531	1.07 531	8.10 425	1.83 637	1.70 620	3.25 314	1.16 518	4.31 605	2.38 510	3.40 643	2.18 524	4.08 619	1.80 505	9.77 577	3.89 612	0.52 583	0.55 620	0.59 610	0.44 567	0.63 563	0.86 615
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
TCMNet	2.98 574	1.30 577	18.26 578	1.47 578	2.09 661	3.84 443	1.08 499	3.96 488	2.39 514	2.53 567	2.29 546	2.43 477	1.75 494	10.09 595	2.39 562	0.52 583	0.45 583	0.61 619	0.50 594	0.80 612	0.78 603

Wz-Net-SNSev	2.98 574	4.36 668	15.98 539	1.57 601	1.19 495	3.28 323	1.80 609	3.96 488	2.40 515	2.32 528	2.28 543	3.48 580	2.05 534	7.84 535	3.82 611	0.47 550	0.39 549	0.53 590	0.49 587	0.71 596	0.60 556

Syn2CoEx	3.08 586	2.55 652	19.88 620	1.34 533	1.18 488	2.43 194	1.65 600	3.91 469	2.40 515	2.39 545	2.27 539	2.90 528	3.17 609	9.57 574	2.54 581	0.50 571	0.45 583	0.53 590	0.39 535	0.74 601	0.72 592

CoDeX	2.40 492	0.78 431	13.21 487	1.00 345	1.18 488	3.24 310	1.32 546	4.14 543	2.41 517	1.74 339	1.84 434	2.05 432	1.47 414	10.03 591	1.60 463	0.34 405	0.28 448	0.32 373	0.27 349	0.32 304	0.39 422

ccnet	2.66 536	0.97 510	8.01 424	1.54 593	1.24 512	3.75 423	2.18 631	4.07 521	2.41 517	2.66 595	3.25 630	2.87 527	2.31 561	9.89 583	3.50 605	0.78 631	0.75 654	0.71 636	0.67 629	0.76 605	0.81 609

GANet	2.93 564	1.05 524	11.29 468	1.64 611	0.96 414	3.91 460	2.52 641	3.72 421	2.41 517	2.95 619	3.00 614	3.21 556	2.03 531	12.42 682	4.72 621	0.51 577	0.41 563	0.46 545	0.39 535	0.60 552	0.50 510

zh-sn7	3.81 627	11.43 705	15.78 537	1.25 484	1.15 481	3.68 411	2.58 646	4.15 547	2.42 520	2.61 584	3.10 623	3.38 574	3.03 601	11.43 648	6.88 644	0.45 532	0.48 603	0.45 539	0.43 564	0.72 599	0.71 585

test_sample6	2.35 483	0.62 282	10.78 462	1.33 525	0.83 365	3.15 292	0.79 313	4.36 622	2.43 521	2.26 510	2.04 491	1.69 363	1.39 383	11.48 651	1.61 466	0.38 464	0.32 489	0.37 478	0.39 535	0.41 438	0.42 453

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 591	1.43 599	9.93 448	2.50 670	1.62 602	4.29 575	1.68 604	3.95 482	2.43 521	1.66 318	1.91 462	3.04 542	1.41 394	13.26 690	1.58 459	3.82 694	1.59 679	1.12 663	0.46 574	2.21 671	2.74 686

BEATNet_4x	1.92 388	1.36 589	8.75 434	1.20 465	0.56 218	3.46 357	1.03 481	4.00 499	2.43 521	2.25 507	1.70 367	2.10 439	1.59 444	2.57 393	3.05 600	0.37 447	0.22 304	0.47 549	0.29 408	0.60 552	0.40 443

AF-Net	2.87 558	1.30 577	16.24 541	1.33 525	1.75 631	3.26 316	1.59 591	4.09 527	2.43 521	2.69 597	2.94 611	4.51 641	3.20 610	5.84 482	2.75 591	0.76 630	0.36 522	0.72 640	0.49 587	0.70 587	0.56 542

STTStereo	2.34 478	0.95 502	14.93 525	1.43 566	1.54 585	3.86 453	0.86 367	3.65 399	2.44 525	2.15 466	1.55 319	2.49 486	1.59 444	5.14 464	1.44 422	0.38 464	0.39 549	0.47 549	0.51 598	0.52 520	0.51 518

222	2.68 542	0.57 211	2.03 236	1.11 416	0.81 347	3.23 306	0.65 207	4.52 651	2.45 526	2.34 535	2.29 546	1.41 327	1.44 405	10.50 607	18.47 702	0.32 372	0.30 472	0.32 373	0.27 349	0.32 304	0.34 362

NVstereo2D	2.54 519	0.90 480	11.10 466	1.32 520	1.47 572	3.58 393	1.38 561	4.13 537	2.45 526	1.90 373	1.71 371	2.86 526	1.76 495	10.86 622	1.66 480	0.60 599	0.43 573	0.53 590	0.41 553	0.78 608	0.94 625

DRN-Test	3.03 582	0.99 512	18.18 576	1.35 538	1.60 598	3.59 394	1.48 575	4.13 537	2.45 526	3.47 645	1.92 465	2.58 494	2.53 575	10.88 623	2.80 593	0.39 476	0.36 522	0.44 532	0.41 553	0.55 532	0.57 546

AdaStereo	1.45 312	0.83 457	2.34 281	1.28 502	0.81 347	3.21 301	1.14 515	4.20 553	2.46 529	2.05 431	1.77 398	2.48 484	1.18 336	1.71 297	1.44 422	0.43 516	0.25 402	0.43 527	0.28 378	0.44 478	0.34 362
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.
dad	1.65 342	1.19 557	3.04 335	0.98 331	0.56 218	4.22 563	0.84 353	1.99 121	2.48 530	2.14 458	1.68 360	1.62 352	1.13 317	3.85 436	2.04 531	1.03 651	0.40 554	2.04 677	0.48 582	0.75 604	0.53 525

delet	1.92 388	0.76 420	5.14 392	1.01 352	1.65 611	3.44 351	2.03 623	3.76 426	2.48 530	2.01 417	2.05 497	2.63 499	1.90 524	5.34 467	2.12 541	0.28 254	0.29 459	0.40 504	0.31 446	0.41 438	0.45 475

FADNet-RVC	2.51 513	2.27 643	14.03 506	1.09 399	0.81 347	3.54 382	1.10 506	4.13 537	2.48 530	1.39 277	1.22 211	1.85 402	1.77 497	9.78 579	2.06 534	0.38 464	0.37 534	0.40 504	0.40 546	0.67 581	0.48 496

RTSC	2.95 565	2.51 647	15.49 536	1.54 593	1.30 524	3.51 373	0.86 367	3.89 459	2.48 530	3.64 646	3.12 624	3.04 542	2.30 558	5.70 479	6.67 638	0.55 590	0.35 515	0.37 478	0.39 535	0.70 587	0.60 556

xxxx	2.67 538	0.54 176	2.03 236	1.22 474	0.81 347	3.49 367	0.63 193	4.49 646	2.49 534	2.22 497	2.23 534	2.05 432	1.38 380	10.05 592	17.91 698	0.32 372	0.32 489	0.30 320	0.27 349	0.33 325	0.34 362

WZ-Net	3.62 618	4.87 671	16.77 551	1.43 566	1.40 554	3.75 423	2.29 634	4.12 535	2.50 535	2.74 601	2.19 526	4.06 618	5.29 657	10.19 597	7.36 649	0.54 588	0.37 534	0.47 549	0.49 587	0.77 606	0.73 593

ac_64	2.35 483	0.62 282	9.77 445	1.32 520	1.71 622	3.27 319	0.93 433	3.48 367	2.50 535	1.74 339	1.73 376	3.91 609	1.77 497	10.21 598	1.86 507	0.40 484	0.31 481	0.33 409	0.30 430	0.34 344	0.39 422

CVANet_RVC	2.55 523	1.10 537	9.13 441	1.46 575	1.15 481	3.96 489	1.53 582	3.91 469	2.50 535	3.04 623	2.04 491	2.60 495	1.72 488	12.46 684	1.50 441	0.49 567	0.30 472	0.51 579	0.41 553	0.63 563	0.50 510

HSM-Net_RVC	2.87 558	0.57 211	17.46 565	0.92 286	0.90 399	3.70 412	1.20 529	5.64 683	2.51 538	3.22 635	2.43 568	2.54 489	1.59 444	11.41 646	1.65 479	0.34 405	0.25 402	0.26 195	0.23 247	0.30 251	0.29 271
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Selective-IGEV-i16pb	3.23 600	0.73 392	21.29 681	1.22 474	0.68 294	3.99 497	3.38 670	4.52 651	2.52 539	1.72 334	3.60 642	2.92 533	2.21 553	10.07 593	2.59 584	0.68 621	0.50 609	0.37 478	0.48 582	0.54 529	0.54 531

raft_robust	1.92 388	1.15 549	3.34 351	1.02 363	0.43 111	3.84 443	0.46 102	4.42 633	2.52 539	1.67 321	1.36 267	2.17 443	6.37 672	6.78 514	1.04 319	0.28 254	0.24 371	0.30 320	0.35 492	0.31 271	0.32 325

rvit_0105_3	1.24 268	0.93 492	2.84 324	0.97 323	0.58 239	2.38 187	1.08 499	3.26 335	2.53 541	1.18 247	1.40 279	1.24 294	1.04 275	1.73 299	0.97 303	0.44 523	0.44 578	0.40 504	0.42 560	0.42 457	0.50 510

ITSA-stereo	1.86 372	0.72 381	3.74 369	1.20 465	0.66 281	4.09 518	0.91 416	4.24 574	2.53 541	1.93 384	1.77 398	1.59 348	2.15 544	6.12 492	2.44 571	0.40 484	0.38 540	0.40 504	0.40 546	0.50 514	0.98 629

DIP-Stereo	1.24 268	0.69 351	1.77 207	0.65 56	0.61 250	4.29 575	0.58 159	4.44 637	2.53 541	1.98 398	1.33 253	0.91 222	0.86 202	1.25 182	1.25 381	0.36 439	0.23 334	0.32 373	0.23 247	0.32 304	0.29 271
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CBMV	3.32 607	0.96 508	21.16 677	1.32 520	0.83 365	3.81 435	3.91 685	4.47 642	2.53 541	3.34 640	2.24 535	4.45 638	2.58 578	10.07 593	1.96 524	0.45 532	0.43 573	0.48 558	0.38 527	0.52 520	0.53 525
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DispNO	3.00 578	0.75 414	18.92 592	1.17 452	1.10 471	3.72 416	0.94 438	4.29 594	2.54 545	2.24 504	2.28 543	4.51 641	2.12 540	11.40 645	2.09 539	0.31 350	0.28 448	0.31 350	0.28 378	0.36 379	0.39 422

MyStereo04	2.29 463	0.80 440	18.77 589	1.00 345	1.04 449	3.95 479	0.95 442	3.91 469	2.54 545	1.99 403	1.27 235	2.31 456	1.65 473	2.02 341	1.77 496	0.24 132	0.24 371	0.34 428	0.26 321	0.41 438	0.37 398

iResNet	2.52 516	0.94 500	21.17 678	1.84 638	0.72 310	3.75 423	0.81 336	4.14 543	2.55 547	2.33 534	2.03 488	1.35 312	1.44 405	3.27 419	2.16 548	0.35 425	0.23 334	0.28 265	0.22 223	0.44 478	0.45 475

HLF11	2.10 419	0.80 440	18.68 588	0.88 251	0.83 365	2.11 162	0.58 159	3.39 360	2.56 548	1.33 261	1.30 240	0.98 242	1.00 256	4.75 459	1.51 447	0.25 159	0.21 272	0.24 109	0.18 92	0.23 86	0.27 235

RALAANet	1.28 287	1.08 533	3.21 342	1.25 484	0.94 410	1.44 79	0.69 236	3.15 319	2.57 549	2.01 417	1.80 407	1.29 303	1.05 281	2.00 337	1.48 435	0.27 210	0.20 233	0.27 229	0.24 278	0.40 414	0.27 235

MultiAttention	8.74 689	0.56 200	7.25 414	2.07 655	22.74 720	35.86 724	8.44 701	4.97 670	2.58 550	2.57 573	5.11 660	5.55 672	1.59 444	52.70 739	7.50 651	0.47 550	0.24 371	0.52 585	1.00 657	6.84 708	6.30 713

SDNR	3.97 636	1.93 630	20.28 642	1.31 517	0.94 410	5.16 673	0.67 214	4.33 613	2.58 550	4.82 673	5.94 665	5.01 660	1.45 409	17.52 706	2.53 579	0.79 632	0.72 651	0.59 610	0.45 571	1.15 649	1.17 639

hitnet-ft	2.37 489	0.73 392	8.34 426	0.96 316	0.89 396	3.77 426	0.80 324	3.55 384	2.58 550	2.24 504	2.04 491	3.65 600	1.49 422	11.71 666	1.89 510	0.44 523	0.53 613	0.44 532	0.35 492	0.52 520	0.48 496

w-ln-seven	2.86 554	3.06 659	14.02 505	1.27 499	1.32 534	4.10 524	1.59 591	3.90 464	2.59 553	3.03 622	2.27 539	3.42 576	2.25 555	6.70 509	4.81 624	0.39 476	0.34 509	0.48 558	0.40 546	0.74 601	0.55 537

ssnet_v2	2.04 410	0.88 477	7.87 419	1.20 465	0.87 387	3.86 453	1.64 597	4.01 501	2.60 554	2.61 584	1.96 470	3.79 604	1.71 486	2.20 361	2.96 596	0.41 499	0.35 515	0.42 523	0.37 514	0.55 532	0.52 523

MyStereo05	2.37 489	0.72 381	19.94 622	1.02 363	0.99 430	4.26 568	0.86 367	4.01 501	2.62 555	2.14 458	1.26 228	2.28 449	1.63 468	2.07 343	1.68 482	0.24 132	0.23 334	0.34 428	0.26 321	0.42 457	0.36 382

rvit_0105_5	1.13 237	0.93 492	2.60 301	0.91 280	0.56 218	1.92 134	0.91 416	3.02 304	2.63 556	0.95 209	1.20 203	1.18 281	0.93 233	1.51 248	0.93 294	0.40 484	0.43 573	0.37 478	0.35 492	0.42 457	0.44 469

1111x	3.13 591	0.57 211	8.38 428	1.20 465	0.76 326	3.80 433	0.88 395	4.61 658	2.63 556	2.31 524	2.16 520	1.95 412	1.81 508	11.54 652	18.13 700	0.32 372	0.31 481	0.32 373	0.30 430	0.35 365	0.34 362

STrans-v2	3.03 582	0.77 424	20.91 669	0.81 179	0.63 263	3.89 457	1.01 473	4.27 585	2.64 558	2.28 512	3.70 644	4.13 622	5.20 655	7.33 521	1.27 388	0.31 350	0.18 131	0.29 291	0.25 298	0.29 224	0.41 449

PS-NSSS	2.22 443	1.33 586	2.90 328	0.97 323	1.53 584	4.11 526	1.08 499	4.55 654	2.65 559	2.10 444	2.32 562	1.77 376	1.40 387	11.79 669	1.61 466	0.68 621	0.45 583	0.96 655	0.43 564	0.95 624	0.92 622

MDST_ROB	5.53 665	0.59 237	23.11 703	2.55 671	2.69 674	21.20 712	1.98 620	4.77 666	2.65 559	9.36 699	4.25 650	4.14 624	4.45 644	22.57 712	3.68 609	0.48 555	0.33 496	0.47 549	0.44 567	0.44 478	0.44 469

iResNet_ROB	1.89 379	1.02 517	8.60 431	1.39 558	0.98 427	3.72 416	0.66 210	3.84 444	2.65 559	1.88 366	2.05 497	1.98 421	1.27 353	4.52 451	1.67 481	0.30 325	0.20 233	0.28 265	0.18 92	0.31 271	0.40 443

GASNet	3.24 601	5.55 676	20.58 657	1.56 600	1.25 515	2.32 182	1.12 510	4.04 510	2.67 562	1.88 366	2.10 506	3.00 539	2.16 547	10.59 610	2.43 569	0.65 612	0.37 534	0.61 619	0.45 571	0.87 618	0.58 551

FAT-Stereo	3.34 608	0.81 446	20.05 626	1.25 484	1.20 503	3.44 351	1.99 621	4.23 566	2.67 562	3.14 630	3.82 647	3.51 589	3.32 615	11.68 664	1.94 519	0.64 609	0.67 644	0.48 558	0.52 601	0.61 557	0.81 609

SPS-STEREO	3.97 636	1.44 601	20.85 664	1.72 623	1.71 622	3.24 310	2.30 635	3.55 384	2.68 564	4.79 672	3.66 643	5.44 671	2.97 594	9.11 560	9.35 660	1.15 656	1.10 667	1.06 660	1.02 660	1.16 650	1.18 640
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
111	1.83 368	0.92 488	9.08 436	0.81 179	0.36 36	4.25 567	0.91 416	4.44 637	2.70 565	2.39 545	1.96 470	2.30 455	1.64 471	1.28 190	1.82 502	0.28 254	0.22 304	0.24 109	0.20 163	0.31 271	0.54 531

test_xeample	2.67 538	0.56 200	2.05 239	1.09 399	0.81 347	3.24 310	0.80 324	4.55 654	2.70 565	2.42 550	2.27 539	1.39 321	1.40 387	10.75 617	17.51 697	0.30 325	0.30 472	0.32 373	0.28 378	0.34 344	0.33 346

ADCPNet	3.89 630	1.63 613	20.25 640	1.28 502	1.27 520	6.43 683	2.65 648	3.93 476	2.70 565	2.78 604	2.20 529	4.28 632	6.16 670	5.56 474	10.27 664	0.65 612	1.18 669	0.71 636	1.70 680	0.84 617	1.37 650

s12784h	1.31 293	0.45 63	2.41 287	0.71 99	0.35 31	4.42 597	0.50 116	4.22 562	2.73 568	2.01 417	2.48 573	0.91 222	0.96 240	2.01 340	0.70 185	0.29 283	0.18 131	0.24 109	0.16 28	0.27 181	0.18 7

zh-mn7	3.15 594	9.61 697	12.45 480	1.26 491	0.99 430	2.91 249	1.32 546	4.12 535	2.74 569	3.33 639	3.07 618	2.84 524	1.89 523	8.91 554	4.69 620	0.49 567	0.40 554	0.38 494	0.38 527	0.56 538	0.63 566

DAS	2.31 468	0.67 340	4.79 389	1.14 429	1.64 607	2.93 257	2.13 628	4.09 527	2.74 569	4.17 661	2.52 578	2.46 482	1.79 500	11.55 653	1.63 474	0.37 447	0.22 304	0.39 498	0.25 298	0.41 438	0.34 362

SepStereo	2.15 433	0.67 340	4.79 389	1.14 429	1.64 607	2.93 257	2.13 628	4.09 527	2.74 569	4.17 661	2.52 578	2.46 482	1.79 500	8.36 541	1.63 474	0.37 447	0.22 304	0.39 498	0.25 298	0.41 438	0.34 362

Sa-1000	1.63 340	0.79 435	3.56 359	1.11 416	0.48 161	4.06 511	1.41 568	4.49 646	2.75 572	2.00 415	2.80 605	1.84 399	1.43 402	2.64 399	1.50 441	0.27 210	0.19 179	0.36 464	0.33 467	0.36 379	0.30 301

DMCA	1.72 351	0.74 403	6.63 406	1.14 429	0.96 414	3.98 496	0.90 408	3.75 424	2.76 573	2.83 609	1.58 326	2.35 461	1.18 336	1.58 260	1.98 526	0.40 484	0.27 433	0.42 523	0.26 321	0.36 379	0.38 415

CFNet	2.34 478	1.10 537	8.96 435	1.34 533	1.24 512	4.09 518	0.73 259	4.04 510	2.77 574	1.62 307	1.87 448	2.27 448	1.45 409	11.41 646	1.82 502	0.31 350	0.24 371	0.43 527	0.36 502	0.43 467	0.33 346

Any-RAFT	1.40 302	0.53 158	2.78 322	1.09 399	0.64 266	4.41 595	0.81 336	3.97 490	2.78 575	1.99 403	1.34 259	2.36 463	1.56 443	1.56 255	0.75 207	0.27 210	0.20 233	0.25 150	0.18 92	0.25 126	0.28 258

XQC	2.96 568	2.42 646	14.85 520	1.36 544	1.32 534	3.29 327	1.53 582	4.28 590	2.78 575	3.21 634	2.46 570	3.53 591	2.92 593	6.58 504	4.67 618	0.70 626	0.41 563	0.59 610	0.56 612	0.96 628	0.83 614

SST-Stereo	1.76 359	0.58 227	3.10 336	1.44 569	0.46 142	4.71 658	0.76 285	2.22 159	2.79 577	2.07 440	2.18 524	2.43 477	3.22 611	6.66 508	0.84 241	0.42 510	0.19 179	0.30 320	0.27 349	0.35 365	0.26 215

HCRNet	1.60 333	0.56 200	2.47 291	0.78 167	1.36 544	4.11 526	0.71 248	3.57 386	2.79 577	1.75 341	1.61 339	1.58 346	1.41 394	5.79 481	1.56 456	0.34 405	0.28 448	0.36 464	0.29 408	0.33 325	0.37 398

TDLM	2.29 463	1.08 533	4.61 388	1.29 506	1.01 442	4.26 568	2.17 630	3.75 424	2.79 577	2.31 524	1.98 477	2.06 434	1.59 444	12.45 683	1.72 487	0.51 577	0.28 448	0.52 585	0.35 492	0.56 538	0.50 510

CBMV_ROB	3.62 618	0.70 362	21.42 686	1.21 471	0.89 396	4.43 600	1.76 606	4.39 628	2.79 577	5.88 681	3.38 636	4.18 626	5.12 654	10.75 617	2.32 559	0.56 592	0.55 620	0.53 590	0.51 598	0.55 532	0.46 486

SMFormer	2.00 403	0.57 211	4.46 382	1.36 544	0.57 230	2.03 146	0.73 259	4.25 576	2.80 581	2.32 528	2.31 557	1.95 412	1.52 429	10.99 629	2.13 544	0.34 405	0.32 489	0.36 464	0.31 446	0.38 398	0.36 382

tta	2.00 403	0.57 211	4.46 382	1.36 544	0.57 230	2.03 146	0.73 259	4.25 576	2.80 581	2.32 528	2.31 557	1.95 412	1.52 429	10.99 629	2.13 544	0.34 405	0.32 489	0.36 464	0.31 446	0.29 224	0.29 271

qqq1	1.92 388	0.57 211	4.46 382	1.36 544	0.57 230	2.03 146	0.73 259	4.25 576	2.80 581	2.32 528	2.31 557	1.95 412	1.52 429	10.99 629	0.71 189	0.34 405	0.32 489	0.30 320	0.23 247	0.29 224	0.29 271

fff1	1.92 388	0.57 211	4.46 382	1.36 544	0.57 230	2.03 146	0.73 259	4.25 576	2.80 581	2.32 528	2.31 557	1.95 412	1.52 429	10.99 629	0.71 189	0.34 405	0.32 489	0.30 320	0.23 247	0.29 224	0.29 271

SAMSARA	3.55 616	2.16 641	14.18 510	1.86 641	1.49 575	4.62 637	2.65 648	3.58 389	2.80 581	7.05 689	3.05 617	5.16 667	4.07 636	9.18 563	4.80 623	0.64 609	0.67 644	0.59 610	0.68 632	0.89 619	0.91 620

DispFullNet	4.64 651	3.48 664	23.95 708	3.99 692	3.03 681	3.35 333	1.06 491	4.18 549	2.80 581	6.33 686	2.94 611	4.04 617	7.81 687	3.92 441	5.16 628	2.75 679	1.61 680	3.10 697	2.68 702	3.32 680	3.31 695

S-Stereo	3.48 614	0.91 486	22.06 698	1.36 544	1.50 578	3.55 386	2.53 643	4.21 558	2.81 587	2.37 540	3.81 646	3.75 602	1.84 513	11.90 674	2.51 577	0.63 606	0.71 650	0.48 558	0.76 639	0.67 581	1.19 641

NOSS_ROB	2.27 455	0.73 392	3.00 333	1.71 621	1.00 439	3.90 459	0.97 454	4.29 594	2.81 587	2.94 618	2.19 526	3.88 608	1.19 340	11.77 668	1.62 471	0.59 597	0.54 615	0.56 602	0.52 601	0.56 538	0.54 531

ManiGeoR	2.11 423	0.93 492	18.17 574	0.84 217	0.84 373	2.72 227	0.56 145	3.67 404	2.82 589	1.08 234	1.23 215	1.12 266	1.07 295	4.60 453	1.17 354	0.25 159	0.20 233	0.30 320	0.20 163	0.23 86	0.26 215

HLf10	2.11 423	0.93 492	18.17 574	0.84 217	0.84 373	2.72 227	0.56 145	3.67 404	2.82 589	1.08 234	1.23 215	1.12 266	1.07 295	4.60 453	1.17 354	0.25 159	0.20 233	0.30 320	0.20 163	0.23 86	0.26 215

ARAFT	2.56 524	1.13 543	19.50 608	0.89 259	0.48 161	4.15 535	1.40 565	4.36 622	2.82 589	2.36 539	1.88 449	1.70 365	1.04 275	6.45 500	1.22 371	0.29 283	0.18 131	0.37 478	0.35 492	0.35 365	0.25 182

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 634	10.88 703	12.30 478	1.26 491	1.55 589	5.19 674	3.33 669	4.42 633	2.82 589	2.58 577	2.62 589	5.00 659	2.11 539	14.03 702	2.73 589	1.28 665	2.34 693	0.67 632	1.83 685	0.81 613	1.03 631

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 272	0.72 381	1.74 204	1.05 375	0.36 36	4.13 531	0.42 81	2.95 294	2.84 593	2.02 422	2.40 567	1.61 351	1.11 314	1.26 183	0.97 303	0.21 63	0.15 24	0.26 195	0.23 247	0.29 224	0.23 148

edge stereo	3.37 611	1.01 516	21.99 695	1.28 502	1.37 547	2.67 221	1.39 563	3.98 493	2.87 594	2.93 614	3.27 632	4.35 634	2.43 568	11.62 656	2.39 562	0.60 599	0.63 638	0.79 646	0.55 610	0.68 584	0.67 575

ADCS	4.22 644	5.33 673	16.32 542	1.64 611	1.31 527	3.91 460	3.64 679	4.21 558	2.89 595	5.11 674	2.81 607	4.46 639	3.06 604	5.21 465	19.50 706	0.63 606	0.64 639	0.69 633	0.69 634	1.12 644	1.26 642

CC-Net-ROB	3.35 609	1.76 623	13.89 503	2.33 667	1.65 611	4.49 610	1.62 594	4.73 663	2.90 596	1.92 380	2.05 497	1.99 423	1.61 451	12.57 687	1.60 463	2.46 678	2.18 687	2.68 689	1.04 661	2.11 669	1.38 652

rvit_0105_4	1.07 226	0.99 512	2.39 284	0.93 302	0.54 204	1.62 106	0.84 353	2.77 269	2.91 597	0.80 158	0.91 124	1.09 259	0.86 202	1.63 280	0.85 244	0.40 484	0.45 583	0.35 448	0.31 446	0.43 467	0.40 443

GANetREF_RVC	3.20 599	1.93 630	18.84 590	1.51 588	0.80 341	4.12 528	1.82 611	4.16 548	2.91 597	1.87 363	1.74 379	2.48 484	1.84 513	13.18 689	1.74 492	0.80 634	0.57 623	0.79 646	0.74 637	1.20 654	0.86 615
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
MLG-Stereo	0.77 94	0.39 16	1.04 27	0.64 43	0.41 97	3.01 269	0.31 25	1.89 105	2.92 599	0.47 6	0.29 6	0.66 129	0.47 40	1.35 209	0.39 14	0.20 50	0.18 131	0.24 109	0.16 28	0.19 10	0.20 48

AFF-stereo	1.31 293	0.77 424	1.46 169	1.10 409	0.45 130	3.93 468	0.48 112	2.92 291	2.92 599	1.90 373	2.21 531	2.11 441	1.52 429	1.93 330	1.12 340	0.21 63	0.16 49	0.25 150	0.25 298	0.29 224	0.20 48

AASNet	2.44 499	0.92 488	19.79 616	1.35 538	1.49 575	3.81 435	1.07 494	3.85 447	2.93 601	1.95 390	2.29 546	1.96 417	1.29 358	1.73 299	1.93 516	0.39 476	0.33 496	0.45 539	0.30 430	0.55 532	0.45 475

rvit_0105_6	1.00 209	0.93 492	2.21 263	0.92 286	0.55 213	1.52 93	0.79 313	2.41 189	2.96 602	0.76 141	0.72 67	1.02 250	0.75 149	1.42 227	0.81 232	0.40 484	0.43 573	0.34 428	0.31 446	0.43 467	0.34 362

ADStereo(finetuned)	2.04 410	0.73 392	13.28 488	0.82 192	0.40 90	4.16 545	0.59 165	4.25 576	2.97 603	2.35 536	1.84 434	1.18 281	3.40 617	1.52 250	1.54 453	0.29 283	0.24 371	0.23 68	0.18 92	0.30 251	0.51 518

DCANet	1.74 354	0.73 392	9.08 436	0.82 192	0.40 90	4.18 553	0.59 165	4.25 576	2.97 603	2.35 536	1.84 434	1.18 281	1.63 468	1.51 248	1.55 454	0.29 283	0.24 371	0.23 68	0.18 92	0.30 251	0.53 525

MFMNet_re	2.91 561	1.91 629	18.25 577	3.06 679	1.89 649	3.13 290	1.67 602	3.52 377	2.97 603	3.14 630	2.87 610	2.26 447	2.41 566	2.42 372	2.00 527	1.10 653	1.05 665	0.94 654	0.90 650	1.28 656	1.46 656

DCANet-4	1.96 395	0.51 132	14.31 514	0.82 192	0.40 90	4.16 545	0.57 150	4.29 594	2.98 606	2.30 518	1.80 407	1.03 252	1.54 439	1.44 231	1.44 422	0.29 283	0.23 334	0.23 68	0.18 92	0.24 99	0.42 453

ADLNet	2.29 463	0.83 457	3.62 364	1.35 538	1.60 598	3.67 409	1.24 536	3.95 482	2.98 606	2.58 577	2.29 546	4.01 615	1.79 500	11.23 642	2.09 539	0.37 447	0.38 540	0.36 464	0.34 476	0.45 487	0.71 585

ADCP+	3.74 625	1.96 632	16.90 552	1.09 399	1.55 589	4.35 583	3.65 680	3.93 476	2.98 606	2.22 497	1.66 355	3.95 610	4.83 649	3.41 423	18.87 705	0.38 464	0.41 563	0.63 624	0.53 605	0.64 571	0.81 609

HLf8	2.17 437	0.96 508	17.42 562	0.83 205	0.81 347	3.37 335	0.55 140	3.88 456	2.99 609	1.19 249	1.20 203	1.22 291	1.00 256	5.68 477	0.82 234	0.26 183	0.20 233	0.29 291	0.20 163	0.25 126	0.27 235

SuperB	4.79 654	4.41 669	21.08 674	1.45 573	1.08 464	3.91 460	3.08 664	4.18 549	3.01 610	2.50 558	2.10 506	2.75 512	3.49 624	8.80 550	19.60 707	0.44 523	0.33 496	0.53 590	0.39 535	12.01 718	0.64 570

TransformOpticalFlow	3.03 582	0.77 424	20.99 672	1.00 345	0.55 213	4.18 553	0.64 197	4.33 613	3.02 611	2.18 478	3.09 622	4.35 634	5.07 653	7.36 524	1.27 388	0.32 372	0.18 131	0.32 373	0.26 321	0.28 203	0.46 486

RainbowNet	4.56 648	8.28 683	20.07 629	3.64 690	3.23 688	4.15 535	2.99 660	4.18 549	3.03 612	2.20 486	2.65 592	4.26 631	2.90 592	9.77 577	2.12 541	3.88 695	2.27 690	2.71 692	1.72 682	3.78 687	3.31 695

MLG-Stereo_test1	0.80 111	0.39 16	1.02 24	0.65 56	1.20 503	3.14 291	0.29 23	1.59 63	3.05 613	0.50 13	0.24 1	0.67 134	0.43 25	1.33 205	0.40 17	0.21 63	0.18 131	0.23 68	0.15 10	0.19 10	0.20 48

mmx	2.98 574	0.60 253	5.21 395	1.14 429	0.99 430	3.62 401	0.86 367	4.49 646	3.05 613	2.20 486	2.30 551	3.48 580	1.62 455	11.62 656	16.09 687	0.33 392	0.28 448	0.48 558	0.37 514	0.44 478	0.37 398

xxx	2.98 574	0.60 253	5.21 395	1.14 429	0.99 430	3.62 401	0.86 367	4.49 646	3.05 613	2.20 486	2.30 551	3.48 580	1.62 455	11.62 656	16.09 687	0.33 392	0.28 448	0.48 558	0.37 514	0.44 478	0.37 398

TestStereo_HLe17	2.22 443	1.13 543	17.87 569	0.85 231	0.79 338	3.54 382	0.62 188	3.97 490	3.06 616	1.15 245	1.14 190	1.16 274	1.05 281	5.89 483	0.73 197	0.25 159	0.19 179	0.29 291	0.22 223	0.25 126	0.25 182

FBW_ROB	3.24 601	1.02 517	9.21 442	1.49 584	1.07 461	3.78 428	1.48 575	4.31 605	3.08 617	2.46 553	2.32 562	4.20 629	2.08 538	15.19 704	7.16 648	0.84 640	0.62 636	1.33 669	0.92 651	0.99 629	1.31 646

SGM-Forest	2.96 568	0.62 282	3.49 354	1.09 399	0.80 341	4.06 511	3.30 667	4.37 625	3.09 618	4.18 664	3.27 632	4.67 652	3.86 631	11.69 665	7.91 653	0.51 577	0.46 592	0.49 572	0.39 535	0.48 506	0.49 503
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SA	1.62 337	0.75 414	3.78 372	1.07 384	0.43 111	4.26 568	1.36 553	4.45 640	3.12 619	1.63 309	1.97 475	1.68 359	2.26 556	2.55 390	1.27 388	0.27 210	0.22 304	0.37 478	0.37 514	0.35 365	0.30 301

Wz-Net-TNSev	3.67 620	8.83 686	13.47 493	1.48 581	1.18 488	3.60 396	2.49 640	4.27 585	3.13 620	2.18 478	1.89 455	4.21 630	2.80 588	12.10 677	7.58 652	0.57 594	0.55 620	0.47 549	0.54 607	0.91 622	1.05 632

AANet_RVC	3.03 582	1.72 620	12.78 484	1.17 452	1.12 474	3.79 432	1.10 506	3.86 450	3.13 620	2.62 586	4.26 651	3.96 612	1.41 394	11.43 648	5.23 632	0.94 645	0.47 597	0.34 428	0.23 247	0.40 414	0.55 537

pcwnet_v2	2.70 545	0.65 317	22.48 699	1.08 392	1.03 445	3.56 388	0.81 336	4.29 594	3.14 622	2.29 514	2.29 546	3.01 540	1.71 486	3.32 422	1.43 420	0.43 516	0.50 609	0.41 516	0.34 476	0.61 557	0.56 542

RASNet	2.56 524	0.70 362	10.06 450	1.60 605	2.25 668	3.67 409	1.00 470	3.38 357	3.14 622	1.81 351	2.11 510	4.60 646	2.30 558	10.25 601	2.61 585	0.37 447	0.24 371	0.25 150	0.24 278	0.28 203	0.26 215

stereogan	3.09 587	0.93 492	16.43 544	1.37 554	1.66 614	3.70 412	1.67 602	3.87 453	3.15 624	3.04 623	2.70 597	5.04 661	2.79 587	9.96 587	1.78 498	0.63 606	0.49 608	0.69 633	0.47 577	0.83 616	0.68 578

ACVNet_1	6.04 673	13.97 714	21.36 684	3.58 688	3.14 685	4.73 659	2.48 639	4.20 553	3.17 625	2.98 620	2.83 609	23.31 714	4.34 642	11.06 633	2.45 572	3.68 691	2.33 692	2.60 686	1.79 684	3.69 685	3.19 691

SHD	2.82 550	2.04 636	13.80 501	1.69 617	1.79 637	2.73 229	1.07 494	3.85 447	3.18 626	4.63 669	2.74 598	3.38 574	2.77 586	5.48 472	3.66 608	0.62 605	0.47 597	0.51 579	0.55 610	0.65 574	0.74 594

RTS	3.90 631	7.04 680	17.94 571	1.92 644	2.19 665	5.00 671	2.96 658	4.29 594	3.19 627	4.05 656	3.08 619	4.94 656	3.16 607	7.64 530	6.72 639	0.66 614	0.44 578	0.51 579	0.47 577	0.95 624	0.76 599

RTSA	3.90 631	7.04 680	17.94 571	1.92 644	2.19 665	5.00 671	2.96 658	4.29 594	3.19 627	4.05 656	3.08 619	4.94 656	3.16 607	7.64 530	6.72 639	0.66 614	0.44 578	0.51 579	0.47 577	0.95 624	0.76 599

PDISCO_ROB	2.86 554	1.53 608	14.27 512	1.98 650	2.19 665	4.52 619	1.35 551	4.65 659	3.19 627	2.09 441	2.16 520	3.53 591	2.45 570	5.32 466	2.12 541	1.30 668	0.78 656	0.72 640	0.59 619	1.24 655	1.28 644

TestStereo1	1.56 324	0.81 446	2.32 276	1.61 608	0.64 266	4.13 531	1.36 553	3.79 432	3.20 630	1.60 300	2.57 585	1.39 321	2.15 544	2.51 382	1.30 396	0.29 283	0.20 233	0.34 428	0.25 298	0.40 414	0.36 382

SA-5K	1.56 324	0.81 446	2.32 276	1.61 608	0.64 266	4.13 531	1.36 553	3.79 432	3.20 630	1.60 300	2.57 585	1.39 321	2.15 544	2.51 382	1.30 396	0.29 283	0.20 233	0.34 428	0.25 298	0.40 414	0.36 382

DStereoO	3.90 631	2.13 638	7.90 423	4.43 700	2.84 678	4.40 592	5.30 689	4.31 605	3.21 632	2.41 549	3.08 619	2.93 535	7.14 682	4.20 448	11.12 668	4.11 697	1.30 675	1.33 669	1.63 677	3.09 676	1.26 642

STTRV1_RVC	3.52 615	1.03 522	20.87 667	1.47 578	1.47 572	3.23 306	1.55 586	4.06 518	3.22 633	1.95 390	3.50 640	2.63 499	2.07 537	11.96 676	2.21 551	1.86 673	4.03 708	0.81 649	0.73 636	1.06 634	0.70 584

AnyNet_C32	4.17 642	5.75 677	12.62 482	1.60 605	1.54 585	5.51 677	4.09 686	3.90 464	3.23 634	4.22 665	3.03 616	3.10 547	3.41 618	8.01 539	18.85 704	0.53 586	0.58 628	0.53 590	0.74 637	1.19 653	0.97 627

PWC_ROB	2.69 544	2.01 634	8.36 427	1.33 525	1.90 651	3.23 306	1.18 522	4.33 613	3.25 635	3.11 628	3.41 637	2.71 508	2.18 551	9.15 562	4.48 616	0.56 592	0.31 481	0.61 619	0.36 502	0.69 586	0.74 594

w-ln-seven-2	2.73 547	2.13 638	12.47 481	1.18 458	1.01 442	3.54 382	1.58 590	3.93 476	3.26 636	2.43 552	2.02 485	2.63 499	2.28 557	7.93 536	5.45 634	0.40 484	0.40 554	0.44 532	0.34 476	0.62 561	0.47 491

MFN_U_SF_RVC	3.81 627	10.78 702	15.01 526	1.84 638	1.39 552	3.73 420	1.63 595	4.05 514	3.26 636	2.91 612	2.38 566	4.36 636	3.65 626	8.43 544	4.91 626	1.11 655	1.04 664	0.99 656	1.31 671	1.58 662	1.75 664

NaN_ROB	4.06 639	1.13 543	16.64 547	1.12 420	1.25 515	3.50 371	3.05 662	4.29 594	3.26 636	3.64 646	2.56 583	2.97 536	4.79 648	13.33 692	16.91 693	0.37 447	0.41 563	0.38 494	0.39 535	0.48 506	0.81 609

pmcnn	5.45 664	1.22 566	17.40 561	1.60 605	2.41 672	3.48 364	2.12 627	4.52 651	3.26 636	3.67 648	13.15 700	22.10 710	3.46 623	11.92 675	17.16 695	0.34 405	0.21 272	0.23 68	0.19 137	0.36 379	0.28 258

PA-Net	3.09 587	1.24 571	18.84 590	1.38 556	1.19 495	3.42 349	1.75 605	3.89 459	3.27 640	1.88 366	2.10 506	3.03 541	1.88 522	11.60 654	2.88 595	0.40 484	0.54 615	0.44 532	0.62 625	0.52 520	1.02 630
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RAFT + AFF	2.51 513	2.66 653	4.48 386	1.15 442	1.95 653	4.15 535	2.01 622	4.46 641	3.30 641	2.19 482	2.51 577	2.22 446	4.87 650	8.91 554	2.06 534	0.30 325	0.60 633	0.48 558	0.38 527	0.77 606	0.69 580

DPSNet	3.43 612	1.37 591	12.19 476	1.39 558	1.24 512	4.15 535	2.06 624	4.51 650	3.34 642	2.69 597	1.96 470	3.52 590	5.56 661	10.68 614	9.68 661	0.93 644	0.73 652	0.40 504	0.37 514	1.06 634	0.86 615

z-mn7	3.36 610	9.42 695	14.16 509	1.28 502	1.22 509	3.78 428	1.43 572	3.92 474	3.35 643	2.85 610	3.36 635	3.06 546	1.97 529	9.66 575	5.16 628	0.42 510	0.35 515	0.43 527	0.33 467	0.63 563	0.48 496

ffm	1.72 351	0.60 253	5.21 395	1.14 429	0.99 430	3.62 401	0.86 367	4.22 562	3.37 644	2.20 486	2.30 551	3.48 580	1.62 455	2.21 363	0.65 155	0.29 283	0.16 49	0.48 558	0.37 514	0.30 251	0.29 271

ff1	2.96 568	0.60 253	5.21 395	1.14 429	0.99 430	3.62 401	0.86 367	4.22 562	3.37 644	2.20 486	2.30 551	3.48 580	1.62 455	11.62 656	16.09 687	0.29 283	0.16 49	0.48 558	0.37 514	0.30 251	0.29 271

tt1	1.79 364	0.73 392	10.41 457	1.75 626	0.36 36	4.55 625	0.79 313	4.22 562	3.37 644	1.08 234	1.80 407	0.74 173	1.48 416	2.21 363	0.65 155	0.29 283	0.16 49	0.31 350	0.22 223	0.30 251	0.29 271

ADCL	4.35 645	1.63 613	14.21 511	1.29 506	1.26 517	5.56 678	11.16 702	3.97 490	3.37 644	6.07 682	4.67 655	4.30 633	5.72 663	5.08 463	14.51 681	0.50 571	0.48 603	0.89 653	0.77 641	0.78 608	0.76 599

JetBlue	6.27 675	9.15 692	13.76 496	1.94 648	4.60 703	11.91 698	12.00 706	5.12 672	3.45 648	3.79 650	4.52 654	9.54 688	6.56 676	9.40 568	13.48 679	1.26 664	1.37 676	1.17 665	1.34 673	7.06 710	3.95 702

DStereoRT	3.28 604	1.06 529	14.58 518	1.33 525	1.12 474	4.51 617	1.29 542	4.21 558	3.48 649	2.50 558	2.13 515	1.89 405	7.69 686	7.57 528	2.43 569	0.66 614	0.33 496	4.46 711	2.84 705	0.38 398	1.12 637

ADCMid	3.96 635	3.27 662	15.48 535	1.26 491	1.40 554	4.66 643	2.28 633	4.06 518	3.54 650	3.94 653	3.02 615	3.85 607	3.67 627	4.03 443	18.65 703	0.68 621	0.61 635	1.09 662	1.18 667	1.38 659	1.08 634

ADLNet2	3.15 594	0.92 488	20.06 627	1.20 465	1.79 637	3.83 438	1.48 575	3.94 480	3.59 651	2.19 482	2.47 572	4.65 651	1.93 527	10.69 615	1.96 524	0.39 476	0.37 534	0.28 265	0.30 430	0.48 506	0.43 463

NVStereoNet_ROB	4.91 657	1.40 595	16.46 545	1.47 578	1.72 628	3.46 357	1.96 618	3.89 459	3.61 652	2.90 611	24.61 717	4.81 653	4.49 645	13.57 696	4.87 625	1.33 669	1.29 674	1.70 675	1.68 678	1.41 661	1.66 659
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
AANet	3.15 594	2.93 657	15.16 531	1.41 562	1.08 464	2.23 174	1.37 558	2.95 294	3.65 653	4.12 659	4.40 653	4.13 622	5.32 658	6.55 502	3.76 610	0.60 599	0.42 572	0.50 575	0.42 560	0.99 629	0.93 624

ACVNet-4b	6.73 678	13.67 711	21.87 694	3.54 687	3.07 682	4.19 557	2.25 632	4.03 506	3.65 653	1.64 312	3.98 649	5.88 673	2.89 591	10.01 590	16.98 694	23.29 731	2.24 689	2.53 684	1.78 683	3.87 689	3.21 692

SGM_RVC	4.57 649	0.72 381	17.46 565	1.84 638	0.58 239	4.23 566	3.45 672	4.66 660	3.66 655	7.99 694	8.82 682	7.56 682	8.74 693	12.30 679	6.84 643	0.43 516	0.38 540	0.39 498	0.35 492	0.51 516	0.48 496
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 647	10.62 700	15.18 532	1.55 598	1.45 571	6.16 680	3.54 677	5.41 681	3.68 656	2.59 581	2.74 598	4.81 653	2.20 552	13.79 699	4.40 615	2.04 674	3.36 706	1.05 659	1.20 668	2.09 668	1.72 662

ACVNet_2	5.41 663	12.60 706	20.42 649	3.27 683	3.15 686	4.50 613	3.02 661	4.66 660	3.73 657	3.35 642	5.36 661	7.86 683	2.88 590	12.33 681	4.76 622	3.12 684	2.22 688	2.70 691	1.69 679	3.49 681	3.10 688

CSAN	4.71 652	1.39 594	20.23 636	1.19 461	0.87 387	3.65 407	3.50 674	4.57 656	3.87 658	3.89 652	7.82 671	3.54 594	6.16 670	23.47 717	6.82 642	0.52 583	0.45 583	0.49 572	0.52 601	0.63 563	0.66 574

PVD	3.12 590	1.97 633	12.80 485	1.79 634	1.63 604	3.83 438	1.34 550	3.48 367	3.88 659	5.77 679	3.56 641	3.45 579	3.29 613	5.58 476	5.30 633	0.71 628	0.69 648	0.74 644	0.77 641	0.79 610	1.13 638

IMH-64-1	4.84 655	2.53 649	6.83 408	4.30 697	3.74 692	4.81 666	6.05 691	5.30 676	3.92 660	3.95 654	8.33 675	5.08 663	6.06 667	8.96 556	6.30 636	4.57 705	2.96 700	3.04 694	2.12 694	4.28 693	3.62 698

IMH-64	4.84 655	2.53 649	6.83 408	4.30 697	3.74 692	4.81 666	6.05 691	5.30 676	3.92 660	3.95 654	8.33 675	5.08 663	6.06 667	8.96 556	6.30 636	4.57 705	2.96 700	3.04 694	2.12 694	4.28 693	3.62 698

xx1	2.03 408	0.74 403	13.77 497	1.78 629	0.36 36	4.48 604	0.74 271	4.23 566	3.95 662	1.01 218	1.81 420	1.79 384	1.34 370	2.13 350	0.64 146	0.29 283	0.17 85	0.33 409	0.33 467	0.33 325	0.32 325

cc1	1.98 399	0.74 403	13.77 497	1.78 629	0.36 36	4.48 604	0.74 271	4.23 566	3.95 662	1.01 218	1.81 420	0.72 160	1.62 455	2.13 350	0.64 146	0.29 283	0.17 85	0.32 373	0.21 187	0.31 271	0.29 271

PWCDC_ROB	2.95 565	3.26 661	14.06 507	1.59 603	1.56 592	4.19 557	0.86 367	4.30 602	4.08 664	2.06 436	7.37 668	2.75 512	2.42 567	3.59 428	2.67 588	1.34 670	0.36 522	0.39 498	0.34 476	1.13 645	0.62 562

MADNet+	3.97 636	9.54 696	13.83 502	1.87 642	1.69 619	4.19 557	2.87 655	4.80 667	4.10 665	2.51 562	2.67 594	4.55 644	3.41 618	8.72 548	6.92 646	1.25 663	1.27 673	1.04 658	0.93 652	1.39 660	1.85 665

LRCNet_RVC	25.52 719	33.45 724	23.21 706	31.79 726	32.78 722	6.74 685	1.18 522	25.88 718	4.46 666	28.94 718	30.89 719	24.91 719	17.57 709	27.66 719	24.34 715	35.26 735	25.60 736	35.91 735	33.81 734	31.90 735	34.10 737

MeshStereo	5.35 662	1.32 583	21.34 683	1.34 533	1.15 481	4.40 592	3.90 684	5.18 673	4.55 667	10.14 704	11.82 696	11.47 690	5.84 664	13.84 700	7.03 647	0.61 603	0.58 628	0.60 616	0.58 616	0.72 599	0.59 555
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
TCMNet-wrong-test	12.32 703	14.13 715	19.38 603	22.38 722	19.85 715	15.99 709	12.34 707	22.95 716	4.56 668	6.24 685	6.27 666	18.40 705	15.71 704	10.10 596	10.72 665	9.06 715	4.78 709	5.35 712	3.95 710	12.28 719	11.97 717

WCMA_ROB	5.12 658	0.90 480	21.33 682	1.50 586	1.33 538	4.09 518	3.49 673	4.03 506	4.59 669	6.57 687	10.95 691	12.92 696	8.41 692	9.86 582	8.78 658	0.75 629	0.58 628	0.51 579	0.50 594	0.68 584	0.57 546

FINET	2.96 568	1.07 531	23.18 705	1.29 506	1.86 644	2.03 146	1.52 580	4.30 602	4.71 670	2.23 501	2.34 564	1.65 355	1.48 416	5.89 483	2.81 594	0.51 577	0.47 597	0.49 572	0.40 546	0.59 548	0.49 503

FCDSN-DC	6.04 673	0.84 462	19.25 598	1.24 482	1.09 469	4.38 586	2.62 647	4.38 626	4.71 670	9.59 702	11.22 692	19.19 706	17.40 708	12.30 679	8.55 657	0.69 625	0.57 623	0.60 616	0.60 621	0.70 587	0.78 603
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PWCK	5.85 670	9.95 698	15.22 533	2.90 676	1.56 592	5.66 679	7.69 697	5.27 675	4.74 672	3.88 651	7.51 669	8.04 684	5.28 656	15.18 703	8.40 656	3.08 683	1.51 678	2.24 681	1.37 675	5.55 701	1.96 668

notaker	10.50 695	8.60 684	20.23 636	4.54 703	3.95 696	6.27 681	3.44 671	8.07 690	4.75 673	8.73 696	46.45 729	13.86 701	27.86 720	13.49 695	13.61 680	4.56 704	3.18 704	3.52 702	2.68 702	8.13 714	4.05 703

LSM	12.71 705	3.52 665	20.79 663	55.63 737	84.76 737	3.63 406	6.30 693	3.73 422	4.93 674	5.55 678	13.92 704	3.53 591	3.25 612	9.72 576	4.12 613	0.64 609	0.85 658	0.71 636	0.81 646	1.03 631	26.84 726

AnyNet_C01	4.37 646	7.80 682	16.40 543	1.98 650	1.40 554	6.37 682	6.47 694	4.09 527	5.03 675	4.06 658	3.78 645	4.16 625	3.31 614	6.62 506	10.00 662	0.61 603	0.67 644	0.63 624	0.67 629	2.01 667	1.31 646

Dean	7.52 684	9.08 691	21.41 685	3.74 691	3.53 689	4.81 666	3.53 675	5.33 679	5.25 676	4.17 661	26.53 718	25.62 720	4.09 637	10.97 627	4.32 614	3.69 692	2.30 691	2.91 693	1.87 687	4.03 691	3.24 693

EDNetEfficientorigin	12.35 704	2.51 647	179.47 747	1.19 461	0.96 414	2.91 249	1.81 610	3.00 301	5.35 677	8.91 697	4.79 656	4.18 626	4.64 647	9.98 588	11.30 669	0.37 447	0.38 540	0.60 616	0.85 647	1.32 658	2.43 679

JetRed	10.48 694	27.10 723	35.70 718	4.27 695	4.09 699	15.55 708	12.83 708	12.16 702	5.50 678	5.83 680	5.56 663	10.14 689	7.43 683	8.88 552	26.39 720	3.32 685	3.81 707	3.51 701	2.96 708	7.85 712	6.69 714

ELAS	5.99 672	1.62 611	20.29 643	1.96 649	2.01 656	15.09 705	8.38 700	5.23 674	5.54 679	9.02 698	8.61 678	6.74 677	9.75 695	7.48 525	11.40 671	0.96 647	1.18 669	0.72 640	0.93 652	1.30 657	1.67 660
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	7.57 686	5.80 678	13.28 488	6.38 711	5.26 705	7.18 686	7.77 698	5.32 678	5.62 680	6.11 683	7.78 670	6.02 675	8.01 689	11.74 667	16.36 691	9.36 716	4.95 711	8.57 718	5.66 713	4.83 699	5.34 708

EDNetEfficient	5.61 666	2.14 640	16.75 550	1.67 615	3.64 691	4.12 528	7.51 696	3.05 307	5.63 681	11.57 710	4.83 657	3.95 610	12.72 697	8.44 545	20.78 709	0.41 499	0.43 573	0.47 549	1.01 658	1.66 665	1.39 653

WAO-7	5.16 659	3.21 660	18.98 594	1.88 643	1.44 567	5.34 675	3.09 665	4.91 669	5.81 682	4.35 666	8.92 683	6.55 676	6.06 667	13.40 694	10.81 666	1.34 670	1.20 672	1.48 674	1.35 674	1.60 663	1.45 654

MonStereo1	8.07 687	2.24 642	5.83 402	4.68 704	3.60 690	18.80 710	2.52 641	5.89 684	5.86 683	4.76 671	13.98 705	7.41 680	50.63 736	13.28 691	5.16 628	4.40 701	0.90 660	2.69 690	1.55 676	3.92 690	3.30 694

IMH	6.81 680	13.66 710	20.41 648	4.33 699	3.74 692	5.50 676	3.06 663	5.49 682	6.22 684	4.64 670	10.35 688	9.30 687	8.03 690	13.61 697	6.81 641	4.80 708	2.99 703	3.09 696	2.12 694	4.36 695	3.61 697

MSMD_ROB	5.61 666	1.08 533	16.68 548	1.21 471	0.83 365	10.14 696	2.07 626	3.93 476	6.22 684	10.37 705	8.03 673	22.22 711	9.45 694	11.66 662	4.52 617	0.66 614	0.58 628	0.66 630	0.68 632	0.65 574	0.63 566

ELAS_RVC	5.72 669	1.64 616	20.40 647	2.09 656	2.01 656	4.95 670	11.47 705	4.66 660	6.31 686	8.09 695	8.01 672	8.06 686	11.65 696	8.36 541	10.22 663	0.99 649	1.17 668	0.81 649	0.76 639	1.14 646	1.58 658
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
tt	7.19 683	0.51 132	6.83 408	4.03 693	2.30 671	12.05 700	20.19 717	15.46 713	6.58 687	3.42 644	3.22 629	5.37 669	6.39 675	4.20 448	7.46 650	9.81 717	11.53 724	7.05 715	7.46 716	6.31 704	3.71 700

FADE		13.79 712		10.71 718	13.34 710			28.60 721	8.36 688	5.15 676		11.85 695		44.37 727		474.90 750	161.58 749	347.36 750	322.13 750	7.29 711	6.23 712

MSAF-DinoV2	13.69 707	13.09 709	22.03 697	2.41 669	1.44 567	4.03 506	1.38 561	9.07 694	9.20 689	2.23 501	1.98 477	5.08 663	5.06 652	177.66 748	5.46 635	0.45 532	0.34 509	0.40 504	0.62 625	6.09 702	5.80 711

FC-DCNN	6.64 677	0.77 424	19.26 600	1.68 616	1.64 607	8.27 692	2.35 636	6.35 685	9.23 690	10.85 707	11.27 693	19.89 707	13.33 698	12.51 685	11.79 674	0.66 614	0.57 623	0.58 607	0.56 612	0.63 563	0.61 559

FC-DCNN v2	6.91 682	0.77 424	19.25 598	1.69 617	1.64 607	9.13 694	2.40 637	7.20 687	9.47 691	11.07 709	11.62 695	20.05 709	15.79 705	12.55 686	11.99 675	0.66 614	0.57 623	0.58 607	0.56 612	0.63 563	0.61 559

NLCSM	2.07 415	0.57 211	1.26 125	0.68 76	1.83 642	3.24 310	0.69 236	8.40 691	9.75 692	0.92 201	1.30 240	0.87 209	1.06 290	7.60 529	1.57 458	0.28 254	0.25 402	0.29 291	0.25 298	0.36 379	0.27 235

SANet	5.65 668	1.72 620	20.94 670	1.26 491	0.88 391	7.20 687	3.81 683	4.60 657	11.23 693	4.56 668	8.78 681	7.49 681	6.95 677	11.85 672	18.11 699	0.49 567	0.44 578	0.50 575	0.42 560	0.90 621	0.82 613

SGM-ForestM	11.55 700	1.16 552	21.62 691	2.14 657	0.81 347	22.25 714	19.08 715	16.50 715	11.34 694	15.94 717	14.44 707	27.12 721	22.61 719	24.76 718	28.39 725	0.50 571	0.48 603	0.47 549	0.44 567	0.55 532	0.53 525

LVE	6.88 681	9.31 693	21.14 675	3.61 689	3.18 687	4.49 610	2.79 651	10.21 696	11.69 695	3.16 633	11.53 694	18.33 703	4.31 641	11.66 662	3.52 606	4.45 703	2.93 698	2.56 685	1.91 688	3.62 682	3.16 690

SGM+DAISY	8.36 688	3.82 666	24.83 709	2.02 652	1.75 631	14.80 704	17.22 712	4.27 585	11.79 696	13.88 711	14.38 706	11.74 694	13.83 700	10.56 608	15.12 682	1.21 658	1.19 671	1.14 664	1.13 665	1.17 651	1.37 650

WAO-6	5.87 671	2.27 643	15.05 527	2.96 677	2.77 676	12.01 699	3.58 678	5.37 680	11.91 697	3.34 640	9.69 685	6.78 678	5.84 664	11.82 671	8.89 659	2.87 680	2.35 694	2.50 683	1.84 686	2.85 675	2.67 682

NLSM1	1.86 372	0.53 158	1.39 159	0.73 123	1.89 649	3.09 281	0.64 197	8.41 692	12.10 698	0.79 154	1.21 208	0.73 167	0.86 202	1.67 290	1.45 426	0.26 183	0.24 371	0.29 291	0.24 278	0.31 271	0.27 235

USTest	15.98 710	15.58 716	22.56 700	18.49 719	16.99 712	26.43 715	36.08 725	27.68 720	12.77 699	10.69 706	10.80 690	18.35 704	15.09 703	18.62 707	23.37 711	4.85 709	5.34 712	7.38 716	7.43 715	9.90 716	11.23 716

coex-ft	18.59 713	6.62 679	113.53 744	1.17 452	1.31 527	2.33 184	1.93 617	2.81 281	14.00 700	124.82 748	8.45 677	5.90 674	51.74 737	9.99 589	22.69 710	0.57 594	0.62 636	0.50 575	0.49 587	1.08 641	1.28 644

DeepPrunerF	3.70 622	1.72 620	14.87 521	1.33 525	1.74 629	3.70 412	1.55 586	4.20 553	14.00 700	2.02 422	1.77 398	2.74 510	2.30 558	10.88 623	6.88 644	0.68 621	0.60 633	0.78 645	0.78 644	0.81 613	0.71 585

HanzoNet	31.60 724	17.23 717	21.22 680	7.32 712	5.84 706	7.25 688	3.53 675	13.82 710	14.20 702	50.38 731	47.01 730	44.45 725	56.61 738	36.61 725	32.00 726	63.89 739	56.57 740	7.97 717	89.20 743	28.69 725	28.25 729

WQFJX	2.14 432	0.54 176	1.28 133	0.61 16	1.85 643	2.87 243	0.77 298	11.60 698	14.62 703	0.82 164	1.15 192	0.89 215	1.10 310	1.69 293	1.39 410	0.28 254	0.25 402	0.25 150	0.21 187	0.32 304	0.25 182

NLMM	2.10 419	0.53 158	1.23 115	0.63 33	1.86 644	2.81 233	0.61 173	11.68 700	14.99 704	0.80 158	0.86 104	0.92 228	1.03 267	1.12 132	1.48 435	0.26 183	0.25 402	0.27 229	0.22 223	0.31 271	0.24 166

WQFJA1	2.11 423	0.52 140	1.23 115	0.63 33	1.87 647	2.81 233	0.61 173	11.67 699	15.01 705	0.80 158	0.86 104	0.92 228	1.03 267	1.13 136	1.48 435	0.26 183	0.25 402	0.27 229	0.22 223	0.31 271	0.24 166

NLMM1	2.18 438	0.55 186	1.34 146	0.62 25	1.86 644	3.30 328	0.62 188	11.92 701	15.07 706	0.86 188	0.96 142	0.84 198	0.90 223	1.83 314	1.35 407	0.27 210	0.27 433	0.27 229	0.24 278	0.31 271	0.28 258

WQFJX1	2.20 441	0.52 140	1.38 157	0.62 25	1.78 636	3.07 278	0.67 214	12.26 704	15.24 707	0.84 180	1.05 168	0.91 222	0.97 245	1.88 326	1.26 384	0.27 210	0.25 402	0.28 265	0.21 187	0.36 379	0.25 182

DStereoSA	10.13 692	4.62 670	12.76 483	4.78 706	13.35 711	9.97 695	22.80 718	4.74 665	16.44 708	5.11 674	15.31 708	4.61 647	13.82 699	8.00 537	27.60 722	6.51 713	8.86 715	1.43 672	8.28 717	3.16 677	10.38 715

iinet-test	19.59 714	18.93 718	25.29 710	22.27 720	21.21 716	29.32 716	37.73 726	31.61 724	16.48 709	14.41 712	13.76 702	22.91 712	19.69 714	21.98 710	26.21 716	10.17 718	8.89 717	11.03 721	10.88 718	13.66 720	15.45 722

IINet	19.59 714	18.93 718	25.29 710	22.27 720	21.21 716	29.32 716	37.73 726	31.61 724	16.48 709	14.41 712	13.76 702	22.91 712	19.69 714	21.98 710	26.21 716	10.17 718	8.89 717	11.03 721	10.88 718	13.66 720	15.45 722

DStereoFS	11.11 698	13.81 713	11.82 474	5.73 710	11.05 708	20.81 711	11.36 704	8.68 693	16.52 711	14.90 714	15.81 712	11.63 693	13.85 702	9.05 559	15.60 685	7.57 714	8.88 716	2.41 682	5.29 711	2.16 670	15.30 721

Anonymous_1	57.11 738	19.68 720	26.15 712	23.10 723	142.31 745	30.84 718	39.75 728	33.86 728	16.98 712	70.53 740	15.42 709	23.46 715	19.75 716	23.04 713	27.23 721	164.73 747	9.02 719	130.38 742	137.40 745	161.27 749	27.24 728

light-stereo	41.45 725	10.64 701	54.16 736	59.84 738	45.61 733	131.14 745	1.57 589	37.33 729	17.30 713	76.21 741	120.65 746	118.18 747	3.98 633	89.11 744	15.46 683	5.48 712	9.68 722	1.25 666	1.28 670	17.93 724	12.24 718

UNDER WATER-64	9.33 690	5.37 674	22.60 701	5.22 709	4.86 704	10.75 697	4.61 688	11.45 697	17.30 713	7.59 690	9.80 687	15.99 702	17.90 710	10.63 612	15.72 686	4.36 699	2.87 697	4.39 710	2.86 706	7.01 709	5.36 709

DPSM_ROB	20.78 716	20.03 721	26.57 713	23.62 724	22.46 718	31.10 719	39.97 729	33.52 726	17.41 715	15.25 715	15.80 710	24.06 717	20.71 717	23.30 715	27.62 723	10.78 720	9.41 720	11.69 723	11.50 720	14.49 722	16.36 724

DPSM	20.78 716	20.03 721	26.57 713	23.62 724	22.46 718	31.10 719	39.97 729	33.52 726	17.41 715	15.25 715	15.80 710	24.06 717	20.71 717	23.30 715	27.62 723	10.78 720	9.41 720	11.69 723	11.50 720	14.49 722	16.36 724

DGTPSM_ROB	15.31 708	8.85 687	28.14 715	9.90 715	18.89 713	12.44 701	33.21 721	13.48 708	17.86 717	9.50 700	22.89 714	13.78 699	19.67 712	21.26 708	23.68 712	5.08 710	8.84 713	5.62 713	11.50 720	6.72 706	14.87 719

DPSMNet_ROB	15.52 709	8.89 688	31.44 716	10.07 717	18.91 714	12.44 701	33.22 722	13.51 709	17.94 718	9.58 701	22.91 715	13.79 700	19.67 712	21.43 709	23.73 713	5.17 711	8.84 713	5.63 714	11.52 723	6.79 707	14.90 720

WAO-8	11.95 701	13.02 707	20.56 654	3.50 684	3.08 683	15.11 706	2.80 652	12.91 706	19.11 719	7.69 691	13.12 698	11.62 691	7.01 680	84.40 741	7.91 653	3.42 686	1.92 685	3.54 703	1.93 689	3.68 683	2.69 683

Venus	11.95 701	13.02 707	20.56 654	3.50 684	3.08 683	15.11 706	2.80 652	12.91 706	19.11 719	7.69 691	13.12 698	11.62 691	7.01 680	84.40 741	7.91 653	3.42 686	1.92 685	3.54 703	1.93 689	3.68 683	2.69 683

UNDER WATER	10.47 693	3.95 667	22.62 702	5.07 708	4.51 702	7.78 691	3.77 681	12.56 705	21.72 721	7.84 693	10.78 689	23.96 716	31.66 721	10.78 620	16.19 690	4.44 702	2.93 698	4.24 706	2.86 706	6.33 705	5.47 710

TorneroNet-64	10.12 691	8.74 685	20.95 671	4.27 695	3.76 695	13.86 703	2.85 654	15.05 711	23.15 722	10.07 703	23.84 716	13.47 698	8.24 691	13.96 701	17.21 696	3.96 696	2.72 695	3.23 698	2.48 698	6.29 703	4.27 705

MANE	11.39 699	1.38 592	23.16 704	4.82 707	2.79 677	22.02 713	14.51 710	25.81 717	26.28 723	10.93 708	13.17 701	19.90 708	18.03 711	15.69 705	20.41 708	0.96 647	0.74 653	1.42 671	3.24 709	0.74 601	1.71 661

Hybrid-DGEV	41.74 726	40.15 729	53.21 731	47.72 730	45.04 727	62.46 731	80.71 740	67.23 736	34.70 724	30.38 720	31.64 721	48.32 734	41.44 728	46.71 737	55.65 739	21.63 728	18.85 729	23.50 733	23.21 730	29.18 730	33.09 736

RAFT-FEzeroshot	41.78 730	40.21 732	53.07 729	47.74 733	45.19 730	62.51 732	80.73 742	67.30 738	34.75 725	30.51 723	31.88 724	48.27 732	41.88 731	46.64 734	55.54 736	21.62 726	18.89 733	23.48 728	23.22 731	29.20 732	33.05 732

RAFT-FE	41.78 730	40.21 732	53.07 729	47.74 733	45.19 730	62.51 732	80.73 742	67.30 738	34.75 725	30.51 723	31.88 724	48.27 732	41.88 731	46.64 734	55.54 736	21.62 726	18.89 733	23.48 728	23.22 731	29.20 732	33.05 732

fast-reg	41.74 726	39.55 726	52.36 728	48.35 736	53.83 734	63.99 738	80.62 738	67.13 734	34.76 727	30.46 721	31.71 722	46.30 727	38.94 723	45.39 730	53.82 731	20.51 723	18.78 728	23.33 726	22.88 726	29.12 727	32.91 730

CasAABBNet	41.80 732	40.20 731	53.41 734	47.73 731	45.18 729	62.51 732	80.71 740	67.26 737	34.80 728	30.49 722	31.88 724	48.24 731	41.81 730	46.63 733	55.64 738	21.60 724	18.88 731	23.48 728	23.22 731	29.19 731	33.05 732

FlowAnything	41.75 728	39.90 727	53.36 733	47.83 735	45.06 728	62.45 730	80.51 737	67.34 740	34.89 729	30.56 725	31.52 720	48.18 730	42.05 733	46.66 736	55.24 734	21.71 730	18.88 731	23.49 732	23.13 727	29.12 727	33.04 731

Selective-RAFT-Error	41.77 729	40.16 730	53.34 732	47.73 731	45.25 732	62.51 732	80.64 739	67.22 735	34.93 730	30.64 726	31.81 723	48.11 729	42.11 734	46.57 731	54.95 733	21.61 725	18.87 730	23.48 728	23.15 729	29.16 729	33.08 735

Selective-IGEV-i1pa	29.93 723	36.60 725	34.97 717	9.92 716	7.41 707	38.91 725	35.81 724	43.96 730	35.07 731	30.01 719	53.53 734	41.78 723	35.42 722	40.57 726	33.93 727	30.94 733	15.47 727	23.33 726	13.36 724	10.61 717	27.01 727

LSM0	49.58 736	40.04 728	53.62 735	97.15 739	128.68 744	62.75 736	79.89 736	67.63 741	35.11 732	33.02 727	32.61 728	48.43 735	41.60 729	46.60 732	55.43 735	21.63 728	18.99 735	23.62 734	23.13 727	29.47 734	52.26 741

LE_ROB	18.58 712	1.21 560	48.38 724	8.60 714	23.00 721	7.32 689	19.74 716	9.94 695	38.69 733	43.53 728	21.91 713	28.40 722	40.92 726	23.18 714	54.71 732	0.34 405	0.33 496	0.32 373	0.36 502	0.42 457	0.40 443

HaxPig	43.25 733	43.65 734	45.00 722	33.85 727	35.61 724	32.69 721	30.52 719	45.09 731	42.97 734	48.77 729	48.17 731	43.00 724	40.26 725	44.58 728	43.61 728	47.18 736	49.30 737	51.54 737	50.25 736	43.73 736	45.29 738

AVERAGE_ROB	44.46 734	45.91 735	46.59 723	40.59 729	38.66 725	32.99 722	30.52 719	46.19 732	43.26 735	49.59 730	48.97 732	44.62 726	39.89 724	45.04 729	43.94 729	48.74 737	50.69 738	50.80 736	49.79 735	45.54 737	46.97 739

PML	64.32 739	53.22 737	17.88 570	8.10 713	32.94 723	148.46 746	247.79 749	12.18 703	45.42 736	111.41 745	288.92 749	101.47 744	101.31 744	31.67 720	15.55 684	14.03 722	4.83 710	10.98 720	6.18 714	28.82 726	5.17 707

MEDIAN_ROB	47.37 735	49.08 736	49.92 726	40.32 728	39.97 726	34.95 723	33.43 723	49.17 733	46.39 737	53.06 733	52.65 733	47.65 728	42.23 735	48.35 738	47.29 730	52.10 738	54.04 739	54.28 738	53.48 737	48.76 738	50.33 740

RSGM-EC	108.14 742	104.44 744	68.66 739	115.42 742	109.31 741	116.48 742	139.19 746	127.02 747	55.95 738	55.27 734	71.01 736	116.54 745	111.76 745	176.57 746	175.06 746	117.34 745	71.64 742	140.65 744	83.55 741	123.96 743	82.91 743

acva	108.14 742	104.44 744	68.66 739	115.42 742	109.31 741	116.48 742	139.19 746	127.02 747	55.95 738	55.27 734	71.01 736	116.54 745	111.76 745	176.57 746	175.06 746	117.34 745	71.64 742	140.65 744	83.55 741	123.96 743	82.91 743

BEATNet-Init1	49.72 737	64.32 740	97.77 743	4.68 704	4.28 700	84.75 740	60.42 732	73.38 742	68.59 740	88.29 743	88.51 744	91.94 742	97.99 743	85.26 743	70.96 743	0.80 634	0.65 640	0.85 651	0.70 635	7.96 713	2.33 675

KSHMR	16.96 711	5.37 674	21.64 693	4.46 701	4.50 701	8.30 693	3.32 668	15.58 714	76.24 741	6.62 688	61.47 735	56.53 736	5.43 660	35.17 724	11.37 670	4.39 700	2.97 702	3.63 705	2.74 704	5.10 700	4.34 706

TorneroNet	25.88 720	11.28 704	21.62 691	4.20 694	4.07 698	55.25 729	3.15 666	15.16 712	76.94 742	58.09 736	82.72 742	86.88 741	41.15 727	13.35 693	18.13 700	4.32 698	2.85 696	3.45 699	2.62 700	8.33 715	4.14 704

ktn	21.74 718	10.34 699	19.68 613	4.53 702	4.00 697	6.53 684	4.51 687	6.79 686	78.82 743	84.69 742	100.86 745	58.49 737	7.57 685	12.11 678	13.35 678	4.58 707	3.24 705	3.49 700	2.62 700	4.65 698	3.84 701

xxxxx1	112.33 744	88.53 741	37.76 719	227.84 747	157.23 746	39.05 726	61.41 733	93.76 743	79.29 744	62.45 737	74.79 739	78.32 738	70.96 740	33.47 721	70.69 740	114.00 742	130.36 746	259.31 747	274.34 747	145.54 746	147.50 746

tt_ll	112.33 744	88.53 741	37.76 719	227.84 747	157.23 746	39.05 726	61.41 733	93.76 743	79.29 744	62.45 737	74.79 739	78.32 738	70.96 740	33.47 721	70.69 740	114.00 742	130.36 746	259.31 747	274.34 747	145.54 746	147.50 746

ff	112.33 744	88.53 741	37.76 719	227.84 747	157.23 746	39.05 726	61.41 733	93.76 743	79.29 744	62.45 737	74.79 739	78.32 738	70.96 740	33.47 721	70.69 740	114.00 742	130.36 746	259.31 747	274.34 747	145.54 746	147.50 746

ASD4	103.30 741	113.98 746	120.24 745	106.67 740	79.75 736	115.36 741	120.35 744	119.13 746	79.65 747	120.04 747	74.64 738	101.45 743	65.48 739	109.11 745	84.31 745	104.31 740	90.04 744	133.15 743	103.58 744	130.15 745	94.66 745

DPSimNet_ROB	102.30 740	119.72 747	143.59 746	109.42 741	94.10 738	127.22 744	127.15 745	26.62 719	102.36 748	149.58 749	83.99 743	139.34 748	137.54 747	64.62 740	82.36 744	105.18 741	66.15 741	120.15 741	69.61 740	99.58 740	77.72 742

test_example2	212.63 748	219.92 749	221.87 748	213.67 746	221.17 749	199.47 747	200.74 748	185.30 749	141.66 749	209.52 750	213.45 748	210.82 750	205.48 748	221.27 749	216.64 749	236.83 749	242.07 750	213.93 746	217.01 746	235.69 750	226.10 750

Selective-IGEV-i16pa	129.35 747	164.95 748	19.57 609	3.26 682	2.26 669	202.88 748	5.86 690	236.38 750	207.45 750	116.27 746	209.82 747	153.71 749	219.30 749	258.04 750	190.96 748	192.94 748	94.03 745	90.21 740	64.92 739	4.40 696	149.67 749

ccccc	590.94 749	629.75 750	645.59 749	567.84 750	570.84 750	582.44 749	641.68 750	613.82 751	494.59 751	614.58 751	651.20 750	555.57 751	637.59 750	666.94 751	652.42 750	781.57 751	507.24 751	391.36 751	342.44 751	689.82 751	581.48 751

Low-res two-view benchmark