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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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-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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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-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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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-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

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

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

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
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

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

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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

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

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

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

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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

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

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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
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

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

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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

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

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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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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.
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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark