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.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

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

asda	0.77 113	0.46 85	1.10 76	0.64 56	0.82 380	3.33 363	0.49 134	2.40 213	0.81 65	0.63 105	0.80 105	0.44 40	0.85 225	0.88 75	0.60 153	0.17 14	0.13 1	0.24 125	0.17 57	0.20 33	0.20 57

asd	0.70 73	0.45 73	1.10 76	0.67 91	0.90 426	2.88 270	0.43 105	1.64 90	0.79 52	0.68 121	0.88 130	0.43 35	0.74 169	0.85 67	0.49 94	0.19 40	0.13 1	0.24 125	0.17 57	0.22 80	0.20 57

4.25_new	0.73 84	0.46 85	1.08 61	0.71 119	0.97 446	2.52 225	0.58 181	2.28 196	0.93 115	0.57 57	0.94 157	0.40 22	0.65 131	0.87 69	0.50 101	0.17 14	0.13 1	0.25 166	0.17 57	0.19 10	0.20 57

4.5w_new	0.73 84	0.46 85	1.08 61	0.71 119	0.97 446	2.52 225	0.58 181	2.28 196	0.93 115	0.57 57	0.94 157	0.40 22	0.65 131	0.87 69	0.50 101	0.17 14	0.13 1	0.25 166	0.17 57	0.19 10	0.20 57

4.25w-stereo	0.73 84	0.46 85	1.08 61	0.71 119	0.97 446	2.52 225	0.58 181	2.28 196	0.93 115	0.57 57	0.94 157	0.40 22	0.65 131	0.87 69	0.50 101	0.17 14	0.13 1	0.25 166	0.17 57	0.19 10	0.20 57

4w-stereo	0.67 60	0.49 132	1.07 46	0.63 43	0.75 343	1.63 123	0.44 110	2.23 184	0.77 43	0.56 48	0.92 149	0.40 22	0.82 214	1.08 138	0.53 119	0.18 29	0.13 1	0.25 166	0.18 107	0.19 10	0.20 57

3.75w	0.75 94	0.47 110	1.09 70	0.63 43	1.10 501	2.61 239	0.53 151	2.46 231	0.97 129	0.62 97	0.80 105	0.40 22	0.66 138	1.11 144	0.48 85	0.19 40	0.13 1	0.23 79	0.18 107	0.20 33	0.21 105

3.5w_stereo	0.77 113	0.53 172	1.09 70	0.65 69	0.72 331	2.52 225	0.51 141	2.43 223	0.80 56	0.76 166	1.20 229	0.43 35	0.66 138	1.23 196	0.73 222	0.17 14	0.13 1	0.23 79	0.17 57	0.20 33	0.21 105

2w_stereo	0.75 94	0.46 85	1.08 61	0.68 95	0.56 235	2.00 157	0.61 197	2.87 317	0.83 75	0.93 230	0.93 152	0.36 6	1.13 345	0.90 82	0.61 157	0.17 14	0.13 1	0.23 79	0.17 57	0.20 33	0.21 105

CAS	1.26 310	0.40 22	1.46 198	2.97 723	1.61 638	4.13 571	0.73 284	1.78 112	1.49 259	0.83 203	1.10 207	0.59 113	0.53 76	1.26 206	0.80 253	2.99 726	0.13 1	0.21 42	0.13 1	0.31 293	1.72 702

small-0shot	0.51 15	0.44 67	1.18 114	0.53 3	0.44 134	0.60 10	0.76 313	0.81 9	0.60 15	0.53 35	0.96 165	0.65 144	0.42 30	0.72 18	0.40 19	0.26 196	0.14 11	0.25 166	0.21 202	0.20 33	0.21 105

aanet-new-12k	0.80 131	0.44 67	1.68 228	0.81 199	0.31 18	3.00 296	0.97 490	2.65 278	0.78 48	0.69 125	0.55 55	0.58 108	0.77 185	0.99 116	0.54 125	0.21 66	0.14 11	0.24 125	0.19 152	0.26 171	0.22 142

BLMT-Stereo	0.46 4	0.31 1	0.97 20	0.61 24	0.38 84	0.42 4	0.36 60	0.68 3	0.77 43	0.50 20	0.83 115	0.61 121	0.33 9	0.61 3	0.62 162	0.19 40	0.14 11	0.24 125	0.22 243	0.20 33	0.19 19

Replicate-Monster	0.79 129	1.36 626	2.08 282	0.70 109	0.52 207	2.05 168	0.34 52	1.92 133	0.82 71	1.03 255	0.60 64	0.48 55	0.52 73	1.28 213	0.39 16	0.19 40	0.14 11	0.19 10	0.16 33	0.22 80	0.78 641

qwe	0.75 94	0.45 73	1.10 76	0.67 91	1.06 483	2.49 222	0.45 116	2.57 258	0.90 91	0.71 134	0.83 115	0.43 35	0.48 53	1.10 142	0.64 169	0.17 14	0.14 11	0.24 125	0.16 33	0.21 56	0.20 57

4.5_new	0.67 60	0.46 85	1.11 85	0.63 43	0.78 357	1.97 154	0.51 141	2.18 171	0.78 48	0.73 142	0.90 141	0.42 33	0.49 60	0.81 50	0.49 94	0.21 66	0.14 11	0.26 212	0.19 152	0.22 80	0.20 57

4.5w-stereo	0.67 60	0.46 85	1.11 85	0.63 43	0.78 357	1.97 154	0.51 141	2.18 171	0.77 43	0.73 142	0.90 141	0.42 33	0.49 60	0.81 50	0.49 94	0.21 66	0.14 11	0.26 212	0.19 152	0.22 80	0.20 57

2.5w	0.75 94	0.44 67	1.06 42	0.66 79	0.69 321	2.39 209	0.56 166	2.77 296	0.82 71	0.63 105	0.88 130	0.37 13	0.75 172	1.36 235	0.50 101	0.18 29	0.14 11	0.22 61	0.17 57	0.19 10	0.21 105

2.75w_new	0.75 94	0.45 73	1.10 76	0.65 69	0.62 278	2.45 218	0.56 166	2.75 293	0.74 39	0.78 175	0.73 88	0.38 17	0.92 257	1.04 131	0.66 182	0.17 14	0.14 11	0.22 61	0.17 57	0.18 1	0.19 19

3.25w_new	0.69 69	0.46 85	1.10 76	0.61 24	0.61 268	2.23 192	0.51 141	2.45 228	0.90 91	0.63 105	0.78 102	0.47 49	0.71 155	0.78 39	0.50 101	0.17 14	0.14 11	0.20 21	0.17 57	0.20 33	0.20 57

3.25w	0.69 69	0.46 85	1.10 76	0.61 24	0.61 268	2.23 192	0.51 141	2.45 228	0.90 91	0.63 105	0.78 102	0.47 49	0.71 155	0.79 41	0.50 101	0.17 14	0.14 11	0.20 21	0.17 57	0.20 33	0.20 57

3w_stereo	0.71 79	0.47 110	1.14 104	0.65 69	0.39 91	1.73 131	0.68 250	2.79 305	0.79 52	0.67 119	0.84 117	0.37 13	1.02 294	1.03 126	0.56 134	0.18 29	0.14 11	0.23 79	0.18 107	0.20 33	0.22 142

1w_stereo	0.86 161	0.42 47	1.07 46	0.72 134	0.81 370	3.00 296	0.67 239	3.28 369	0.75 40	0.74 147	1.32 277	0.37 13	1.37 407	0.92 91	0.68 191	0.16 7	0.14 11	0.20 21	0.16 33	0.19 10	0.22 142

SGD-Stereo	0.65 57	0.41 34	1.06 42	0.85 253	0.31 18	2.44 216	0.46 121	1.09 23	0.69 23	0.84 207	0.52 47	0.55 89	0.53 76	1.49 269	0.46 76	0.31 371	0.14 11	0.25 166	0.18 107	0.23 91	0.20 57

SCION-Mon(vits-remp)	1.14 268	0.94 533	7.79 454	1.05 409	1.92 692	2.90 273	0.39 72	2.57 258	0.92 105	0.58 63	0.64 70	0.36 6	0.36 15	0.93 96	0.43 47	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 57	0.21 56	0.19 19

testmc14	0.69 69	0.35 7	1.15 107	0.75 156	0.33 27	3.17 325	0.41 90	1.63 87	0.96 124	0.55 45	0.73 88	0.88 239	0.57 94	0.76 32	0.48 85	0.21 66	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.21 56	0.19 19

mm2	0.45 3	0.42 47	0.88 4	0.61 24	0.36 44	0.66 13	0.25 10	0.95 15	0.90 91	0.52 29	0.43 23	0.56 95	0.32 6	0.71 11	0.41 30	0.16 7	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 57

mm1	0.47 7	0.42 47	0.88 4	0.61 24	0.36 44	0.66 13	0.25 10	1.32 40	0.90 91	0.52 29	0.43 23	0.56 95	0.32 6	0.71 11	0.41 30	0.16 7	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 57

monster-pro	0.62 43	0.43 58	1.07 46	0.66 79	0.82 380	1.14 46	0.39 72	2.57 258	0.92 105	0.58 63	0.64 70	0.36 6	0.36 15	0.91 87	0.43 47	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 57	0.21 56	0.19 19

aanet-new-60k	0.77 113	0.64 331	1.98 262	0.73 143	0.49 186	2.10 178	0.87 419	2.24 186	0.85 82	0.56 48	0.77 99	0.61 121	0.66 138	1.20 188	0.48 85	0.18 29	0.15 25	0.25 166	0.17 57	0.23 91	0.22 142

aanet-new-78k	1.46 345	0.57 234	14.51 553	0.74 151	0.34 34	3.31 361	0.68 250	2.34 206	0.72 30	0.58 63	0.88 130	0.50 59	1.06 317	1.42 252	0.45 65	0.19 40	0.15 25	0.25 166	0.17 57	0.24 109	0.20 57

aanet-new-40k	0.73 84	0.59 261	1.25 146	0.75 156	1.49 611	1.42 90	0.96 485	1.95 138	0.84 79	0.52 29	1.06 198	0.51 63	0.76 180	0.85 67	0.47 81	0.18 29	0.15 25	0.24 125	0.18 107	0.26 171	0.22 142

aanet-new-36k	0.77 113	0.54 192	1.39 186	0.72 134	0.32 22	2.92 280	0.60 192	2.21 178	0.87 86	0.55 45	1.12 211	0.56 95	0.87 232	0.98 110	0.48 85	0.19 40	0.15 25	0.25 166	0.17 57	0.26 171	0.21 105

aanet-32k-new	0.89 176	0.90 513	2.17 291	0.75 156	0.62 278	3.41 381	0.99 501	2.09 160	0.72 30	0.53 35	1.13 214	0.66 150	0.96 268	1.04 131	0.52 115	0.21 66	0.15 25	0.24 125	0.18 107	0.25 136	0.20 57

aanet-new-28k	0.77 113	0.58 251	2.64 343	0.78 187	0.39 91	1.97 154	1.05 526	1.72 101	0.79 52	0.58 63	1.10 207	0.54 79	0.78 195	0.70 6	0.44 58	0.20 54	0.15 25	0.25 166	0.19 152	0.29 240	0.21 105

aanet-new-24k	0.78 123	0.59 261	1.59 220	0.72 134	0.84 399	2.43 214	0.98 499	1.99 142	0.69 23	0.62 97	1.25 252	0.60 116	0.75 172	0.82 54	0.55 130	0.21 66	0.15 25	0.25 166	0.19 152	0.26 171	0.21 105

aanet-new-16k	0.74 89	0.51 146	1.56 216	0.73 143	0.37 65	2.14 182	0.88 426	2.01 145	0.91 97	0.56 48	0.91 146	0.70 168	0.96 268	0.76 32	0.54 125	0.20 54	0.15 25	0.23 79	0.18 107	0.26 171	0.21 105

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.86 161	0.45 73	1.07 46	0.68 95	1.74 668	3.37 367	0.91 448	2.46 231	0.76 41	0.85 210	0.94 157	0.72 183	0.87 232	0.71 11	0.49 94	0.25 170	0.15 25	0.26 212	0.17 57	0.23 91	0.19 19

Foundation-i32	0.47 7	0.34 6	1.00 24	0.73 143	0.24 1	0.66 13	0.28 24	1.31 39	0.44 5	0.53 35	0.27 3	0.81 216	0.46 45	0.73 24	0.41 30	0.22 93	0.15 25	0.19 10	0.16 33	0.19 10	0.17 1

GeoVLM	0.52 17	0.42 47	0.88 4	0.62 33	0.36 44	1.62 121	0.25 10	0.96 16	0.90 91	0.61 88	0.43 23	0.57 104	0.53 76	0.71 11	0.45 65	0.16 7	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.19 19

NLSM3	0.90 185	0.46 85	1.19 117	0.62 33	1.30 558	3.19 331	0.45 116	2.81 309	1.27 181	0.78 175	0.95 162	0.55 89	1.03 295	1.14 159	0.87 284	0.20 54	0.15 25	0.26 212	0.22 243	0.24 109	0.23 166

MonSter++	0.52 17	0.42 47	0.89 8	0.61 24	0.36 44	1.64 124	0.25 10	0.96 16	0.91 97	0.62 97	0.42 20	0.56 95	0.53 76	0.71 11	0.45 65	0.17 14	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 57

HiDET	0.61 40	0.41 34	0.88 4	0.64 56	0.39 91	2.67 246	0.25 10	1.59 77	0.91 97	0.59 76	0.44 29	0.52 69	0.50 64	0.76 32	0.54 125	0.17 14	0.15 25	0.18 2	0.15 11	0.19 10	0.21 105

BridgeDepth	0.54 22	0.42 47	1.05 34	0.58 12	0.25 5	1.30 75	0.36 60	1.53 68	0.86 84	0.56 48	0.37 10	0.57 104	0.65 131	0.87 69	0.40 19	0.20 54	0.15 25	0.19 10	0.16 33	0.22 80	0.17 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.62 43	0.43 58	1.07 46	0.66 79	0.82 380	1.13 38	0.39 72	2.57 258	0.92 105	0.58 63	0.64 70	0.36 6	0.36 15	0.90 82	0.43 47	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 57	0.21 56	0.19 19

Monster-pub-eth3d	0.62 43	0.43 58	1.07 46	0.66 79	0.82 380	1.13 38	0.39 72	2.57 258	0.92 105	0.58 63	0.64 70	0.36 6	0.36 15	0.88 75	0.43 47	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 57	0.21 56	0.19 19

2.25w	0.75 94	0.47 110	1.09 70	0.69 103	0.65 294	2.28 198	0.40 83	2.42 218	0.80 56	0.73 142	1.03 182	0.40 22	0.81 210	1.24 199	0.80 253	0.16 7	0.15 25	0.21 42	0.17 57	0.19 10	0.21 105

MonSter	0.62 43	0.43 58	1.07 46	0.66 79	0.82 380	1.13 38	0.39 72	2.57 258	0.92 105	0.58 63	0.64 70	0.36 6	0.35 12	0.95 100	0.43 47	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 57	0.21 56	0.19 19

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 257	3.30 705	2.61 336	0.82 212	0.38 84	1.27 65	0.62 212	1.51 63	1.29 184	0.91 225	0.92 149	0.65 144	0.57 94	1.08 138	0.59 149	1.55 716	0.15 25	0.32 405	0.28 409	1.10 679	1.98 709

CREStereo++_RVC	1.02 241	0.49 132	1.54 213	0.83 226	0.55 230	4.01 542	0.31 31	1.63 87	1.99 443	1.63 345	2.13 551	0.84 222	0.65 131	0.88 75	0.70 208	0.27 224	0.15 25	0.23 79	1.22 713	0.24 109	0.17 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
RAFT-Stereo + iAFF	1.25 302	0.72 412	1.74 236	1.05 409	0.36 44	4.13 571	0.42 99	2.95 323	2.84 631	2.02 459	2.40 604	1.61 381	1.11 342	1.26 206	0.97 330	0.21 66	0.15 25	0.26 212	0.23 269	0.29 240	0.23 166

416test1013	0.55 24	0.49 132	1.07 46	0.62 33	1.12 504	1.18 50	0.31 31	1.12 25	0.81 65	0.49 16	0.40 14	0.41 30	0.60 111	0.73 24	0.42 37	0.23 112	0.16 52	0.22 61	0.16 33	0.23 91	0.20 57

416test	0.55 24	0.48 121	1.06 42	0.62 33	1.13 509	1.20 54	0.31 31	1.17 30	0.81 65	0.49 16	0.41 16	0.40 22	0.59 104	0.70 6	0.43 47	0.23 112	0.16 52	0.22 61	0.16 33	0.23 91	0.20 57

LACA_dic	0.54 22	0.41 34	1.05 34	0.59 16	0.30 13	2.25 195	0.25 10	0.75 7	0.52 8	0.58 63	0.33 8	0.54 79	0.56 91	0.98 110	0.35 3	0.27 224	0.16 52	0.20 21	0.15 11	0.27 194	0.19 19

GELT-Stereo	0.91 192	0.54 192	1.21 132	0.59 16	1.81 681	3.45 390	0.49 134	2.77 296	1.17 158	0.93 230	0.59 63	0.81 216	0.66 138	1.13 154	0.75 232	0.17 14	0.16 52	0.23 79	0.21 202	0.27 194	0.22 142

anonymous	0.57 31	0.55 205	1.24 144	0.88 274	0.38 84	0.40 3	0.59 187	0.98 19	0.92 105	0.71 134	0.93 152	0.68 157	0.40 24	0.98 110	0.43 47	0.21 66	0.16 52	0.26 212	0.21 202	0.21 56	0.21 105

MCSU-Stereo	0.77 113	0.37 10	1.22 133	0.76 175	0.30 13	3.96 527	0.47 127	1.40 52	1.07 149	0.81 187	0.96 165	1.00 273	0.41 27	0.99 116	0.56 134	0.21 66	0.16 52	0.21 42	0.14 2	0.20 33	0.19 19

PointNet	0.56 29	0.41 34	0.92 15	0.63 43	0.33 27	1.85 141	0.31 31	1.34 45	0.88 88	0.71 134	0.46 32	0.57 104	0.32 6	0.80 44	0.45 65	0.18 29	0.16 52	0.23 79	0.18 107	0.20 33	0.20 57

LiteMatch*	0.67 60	0.46 85	3.75 403	0.65 69	0.36 44	1.48 100	0.26 19	1.11 24	0.96 124	0.58 63	0.45 31	0.55 89	0.46 45	0.70 6	0.37 10	0.21 66	0.16 52	0.21 42	0.17 57	0.21 56	0.20 57

aanet-new-90k	0.85 157	0.57 234	1.82 244	0.75 156	0.92 429	3.26 348	0.72 276	2.51 242	0.86 84	0.47 7	0.67 80	0.49 57	0.76 180	1.56 280	0.45 65	0.19 40	0.16 52	0.25 166	0.17 57	0.24 109	0.20 57

aanet-new-70k	0.76 103	0.59 261	1.16 109	0.70 109	0.39 91	2.40 211	0.79 343	2.39 211	0.71 28	0.59 76	0.84 117	0.48 55	0.81 210	1.61 298	0.53 119	0.19 40	0.16 52	0.25 166	0.17 57	0.24 109	0.20 57

aanet-new-34k	0.66 59	0.60 280	1.23 136	0.73 143	0.33 27	1.44 94	0.87 419	1.52 66	0.92 105	0.51 26	1.36 294	0.59 113	0.87 232	0.58 2	0.44 58	0.22 93	0.16 52	0.25 166	0.17 57	0.23 91	0.20 57

aanet-new-32k	0.81 144	0.64 331	3.94 408	0.70 109	0.97 446	1.43 91	0.96 485	1.36 46	0.72 30	0.61 88	1.02 176	0.62 128	0.87 232	0.72 18	0.44 58	0.20 54	0.16 52	0.25 166	0.17 57	0.25 136	0.22 142

aanet-new-30k	0.81 144	0.64 331	3.91 407	0.70 109	0.97 446	1.43 91	0.96 485	1.36 46	0.72 30	0.61 88	1.02 176	0.62 128	0.87 232	0.72 18	0.44 58	0.20 54	0.16 52	0.25 166	0.17 57	0.25 136	0.22 142

GCAP-Stereo-DPT26K	0.76 103	0.51 146	2.13 286	0.72 134	0.38 84	2.35 205	0.99 501	1.82 116	0.80 56	0.68 121	0.88 130	0.56 95	0.64 123	0.87 69	0.55 130	0.23 112	0.16 52	0.25 166	0.20 179	0.24 109	0.20 57

aanet-new-22k	0.76 103	0.65 345	2.50 325	0.74 151	0.34 34	1.47 98	1.32 584	1.61 79	0.81 65	0.57 57	1.05 194	0.54 79	0.84 221	0.92 91	0.50 101	0.21 66	0.16 52	0.24 125	0.19 152	0.27 194	0.20 57

aanet-new-10k	0.82 149	0.58 251	1.16 109	0.78 187	0.37 65	3.52 410	1.04 522	2.34 206	0.76 41	0.89 222	0.70 83	0.64 138	0.88 241	0.94 99	0.59 149	0.22 93	0.16 52	0.25 166	0.18 107	0.26 171	0.20 57

aanet-new-14k	0.77 113	0.50 138	1.32 167	0.81 199	0.37 65	1.73 131	1.01 509	2.24 186	0.80 56	0.79 179	1.30 266	0.46 46	1.29 386	1.03 126	0.57 140	0.21 66	0.16 52	0.24 125	0.18 107	0.28 218	0.22 142

GCAP-Stereo-cres-4k	0.80 131	0.50 138	1.52 208	0.71 119	1.26 550	2.61 239	0.93 466	1.85 120	0.80 56	0.62 97	1.15 218	0.66 150	0.76 180	0.88 75	0.54 125	0.23 112	0.16 52	0.24 125	0.18 107	0.26 171	0.21 105

PSi22a	0.44 2	0.33 4	0.82 1	0.78 187	0.27 8	0.56 7	0.24 8	1.33 43	0.40 2	0.45 5	0.25 2	0.66 150	0.50 64	0.83 57	0.33 1	0.20 54	0.16 52	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.19 19

Foundation-i1b	0.74 89	0.38 12	1.05 34	0.69 103	0.43 123	0.94 26	0.66 235	2.52 243	1.67 366	0.83 203	0.81 110	1.03 279	1.08 328	1.13 154	0.48 85	0.23 112	0.16 52	0.21 42	0.18 107	0.20 33	0.19 19

LiteMatch	0.67 60	0.84 494	0.89 8	0.80 195	0.39 91	1.60 116	0.68 250	0.96 16	0.91 97	0.62 97	0.43 23	0.56 95	1.40 415	0.71 11	1.10 360	0.28 269	0.16 52	0.29 316	0.22 243	0.29 240	0.37 428

Lsterematch	1.15 269	0.84 494	4.02 410	0.80 195	0.39 91	1.68 126	0.68 250	2.01 145	2.02 450	1.58 333	2.02 520	1.35 341	1.40 415	1.41 249	1.10 360	0.28 269	0.16 52	0.29 316	0.22 243	0.29 240	0.37 428

Test_v1	0.62 43	0.40 22	1.13 97	0.74 151	0.55 230	1.60 116	0.39 72	1.68 96	0.92 105	0.60 85	0.88 130	0.53 74	0.50 64	0.93 96	0.39 16	0.19 40	0.16 52	0.20 21	0.17 57	0.20 33	0.21 105

Pro-Stereo	0.68 66	0.33 4	0.97 20	0.68 95	0.43 123	3.11 316	0.35 58	0.70 4	0.96 124	0.54 44	0.54 52	0.62 128	0.27 2	2.06 372	0.68 191	0.24 142	0.16 52	0.30 348	0.25 325	0.20 33	0.19 19

BridgeDepth_RVC	0.53 21	0.41 34	1.03 28	0.55 7	0.37 65	0.99 30	0.23 5	1.38 49	0.67 19	0.56 48	0.52 47	0.50 59	0.82 214	0.83 57	0.47 81	0.29 301	0.16 52	0.23 79	0.18 107	0.19 10	0.18 7
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LCMNet	0.63 50	0.40 22	0.95 18	0.58 12	0.39 91	3.11 316	0.27 22	1.58 74	0.84 79	0.56 48	0.58 61	0.52 69	0.53 76	0.77 37	0.51 112	0.17 14	0.16 52	0.19 10	0.15 11	0.20 33	0.21 105

Wavelet-MonSter	0.57 31	0.47 110	1.13 97	0.66 79	0.78 357	1.60 116	0.30 29	1.17 30	0.68 20	0.58 63	0.69 82	0.39 20	0.48 53	0.99 116	0.46 76	0.15 1	0.16 52	0.20 21	0.16 33	0.20 33	0.19 19

Monster-pub-mixall	0.64 52	0.42 47	1.00 24	0.83 226	0.48 176	1.39 86	0.32 40	1.45 57	0.82 71	0.88 219	0.85 122	0.39 20	0.36 15	1.99 366	0.47 81	0.20 54	0.16 52	0.17 1	0.15 11	0.18 1	0.21 105

monsterstereo	0.82 149	0.50 138	1.26 148	0.77 182	1.41 597	2.54 232	0.40 83	3.14 346	0.71 28	0.70 128	1.11 209	0.41 30	0.39 22	1.50 270	0.50 101	0.19 40	0.16 52	0.22 61	0.16 33	0.21 56	0.17 1

monsters	0.82 149	0.58 251	1.16 109	0.76 175	1.52 620	2.92 280	0.40 83	2.66 281	0.72 30	0.66 116	0.84 117	0.38 17	0.41 27	1.84 347	0.48 85	0.20 54	0.16 52	0.20 21	0.16 33	0.19 10	0.19 19

FLISNet	1.27 315	0.90 513	2.33 310	1.10 446	0.68 314	2.92 280	0.45 116	2.49 235	1.76 401	2.13 494	1.65 382	2.42 510	1.84 547	1.58 285	1.61 496	0.26 196	0.16 52	0.28 285	0.29 440	0.26 171	0.25 202

CoSv	1.27 315	0.90 513	2.33 310	1.10 446	0.68 314	2.92 280	0.45 116	2.49 235	1.76 401	2.13 494	1.65 382	2.42 510	1.84 547	1.58 285	1.61 496	0.26 196	0.16 52	0.28 285	0.29 440	0.26 171	0.25 202

StereoAnything_RVC	0.94 201	2.66 695	2.20 292	0.76 175	0.34 34	1.18 50	0.39 72	2.31 202	0.69 23	0.51 26	0.34 9	0.32 3	0.89 247	1.57 284	0.35 3	0.32 394	0.16 52	0.23 79	0.15 11	3.31 721	0.18 7

castereo	0.82 149	0.70 391	1.04 29	0.85 253	0.50 191	1.29 74	0.91 448	3.22 357	1.20 166	0.83 203	1.24 244	0.72 183	0.91 253	1.00 119	0.67 187	0.26 196	0.16 52	0.25 166	0.20 179	0.24 109	0.21 105

SMoEStereo_RVC	0.80 131	0.53 172	1.12 88	0.92 312	0.44 134	2.41 213	0.79 343	1.49 62	1.16 156	0.70 128	1.12 211	0.64 138	0.64 123	1.69 321	0.87 284	0.22 93	0.16 52	0.31 381	0.22 243	0.26 171	0.25 202

WCG-NET	0.88 170	0.49 132	1.26 148	0.90 293	0.37 65	1.48 100	1.07 531	1.73 102	2.30 521	1.63 345	1.49 330	0.92 255	0.97 273	0.95 100	0.76 239	0.22 93	0.16 52	0.23 79	0.20 179	0.25 136	0.21 105

IGEV-Stereo++	0.93 197	0.44 67	1.08 61	0.70 109	1.20 535	3.87 491	0.33 43	3.36 388	1.43 222	0.75 151	1.17 224	0.68 157	1.04 303	0.95 100	0.42 37	0.22 93	0.16 52	0.23 79	0.17 57	0.24 109	0.20 57

ffm	1.72 386	0.60 280	5.21 429	1.14 467	0.99 458	3.62 435	0.86 398	4.22 605	3.37 684	2.20 525	2.30 588	3.48 619	1.62 488	2.21 393	0.65 178	0.29 301	0.16 52	0.48 595	0.37 550	0.30 270	0.29 295

ff1	2.96 607	0.60 280	5.21 429	1.14 467	0.99 458	3.62 435	0.86 398	4.22 605	3.37 684	2.20 525	2.30 588	3.48 619	1.62 488	11.62 705	16.09 736	0.29 301	0.16 52	0.48 595	0.37 550	0.30 270	0.29 295

tt1	1.79 400	0.73 423	10.41 494	1.75 667	0.36 44	4.55 667	0.79 343	4.22 605	3.37 684	1.08 264	1.80 438	0.74 196	1.48 447	2.21 393	0.65 178	0.29 301	0.16 52	0.31 381	0.22 243	0.30 270	0.29 295

AFF-stereo	1.31 325	0.77 455	1.46 198	1.10 446	0.45 143	3.93 504	0.48 132	2.92 320	2.92 637	1.90 410	2.21 568	2.11 476	1.52 462	1.93 360	1.12 369	0.21 66	0.16 52	0.25 166	0.25 325	0.29 240	0.20 57

AnonStereo	1.25 302	0.54 192	1.67 225	0.82 212	1.22 541	3.93 504	0.92 462	4.19 594	1.36 198	1.73 375	1.96 504	1.52 367	0.95 266	1.66 310	0.78 245	0.33 414	0.17 93	0.28 285	0.25 325	0.42 488	0.26 238

rgla	0.56 29	0.53 172	1.07 46	0.63 43	1.08 493	1.18 50	0.31 31	1.29 37	0.80 56	0.49 16	0.47 34	0.38 17	0.52 73	0.80 44	0.41 30	0.22 93	0.17 93	0.21 42	0.17 57	0.23 91	0.20 57

test410_97500	0.67 60	0.46 85	1.19 117	0.63 43	0.63 282	3.39 372	0.25 10	1.64 90	0.70 26	0.48 9	0.52 47	0.50 59	0.55 84	0.74 26	0.57 140	0.16 7	0.17 93	0.23 79	0.16 33	0.23 91	0.25 202

test410	0.69 69	0.47 110	1.19 117	0.63 43	0.71 328	3.65 441	0.26 19	1.73 102	0.70 26	0.50 20	0.50 38	0.49 57	0.51 70	0.74 26	0.58 146	0.16 7	0.17 93	0.23 79	0.16 33	0.23 91	0.25 202

monster_256*512	1.03 242	0.65 345	1.23 136	0.66 79	0.77 353	2.08 173	0.64 221	2.90 318	1.58 325	1.02 254	1.39 302	1.91 439	1.82 544	1.36 235	1.02 341	0.30 344	0.17 93	0.31 381	0.26 350	0.35 392	0.29 295

GREATEN-IGEV_RVC	0.65 57	0.54 192	1.32 167	0.58 12	0.41 108	2.06 171	0.42 99	1.52 66	0.81 65	0.70 128	0.50 38	0.57 104	0.39 22	1.11 144	0.61 157	0.24 142	0.17 93	0.29 316	0.22 243	0.33 350	0.21 105

over-6	0.70 73	0.55 205	1.26 148	0.67 91	0.25 5	2.15 183	0.44 110	2.25 188	0.81 65	0.50 20	0.54 52	0.50 59	0.68 147	1.68 318	0.40 19	0.34 434	0.17 93	0.21 42	0.16 33	0.28 218	0.18 7

over v1	0.59 33	0.57 234	1.14 104	0.68 95	0.24 1	0.90 23	0.34 52	2.03 150	0.83 75	0.52 29	0.53 50	0.52 69	0.77 185	1.00 119	0.45 65	0.25 170	0.17 93	0.19 10	0.15 11	0.25 136	0.18 7

over-8	0.61 40	0.56 221	1.20 127	0.66 79	0.24 1	1.85 141	0.36 60	1.68 96	0.72 30	0.52 29	0.53 50	0.53 74	0.67 146	1.02 124	0.40 19	0.33 414	0.17 93	0.20 21	0.15 11	0.26 171	0.18 7

over-9	0.64 52	0.59 261	1.20 127	0.65 69	0.24 1	2.26 196	0.36 60	1.76 107	0.73 37	0.53 35	0.50 38	0.53 74	0.68 147	1.06 133	0.40 19	0.33 414	0.17 93	0.20 21	0.15 11	0.25 136	0.18 7

qqai	0.49 10	0.41 34	0.92 15	0.69 103	0.33 27	0.99 30	0.25 10	1.33 43	0.89 90	0.51 26	0.41 16	0.55 89	0.29 3	0.78 39	0.38 15	0.19 40	0.17 93	0.19 10	0.17 57	0.18 1	0.21 105

quiztm	1.09 257	0.79 466	1.33 172	0.77 182	1.50 614	2.48 220	0.76 313	3.65 434	1.55 307	1.65 352	1.80 438	1.18 308	0.64 123	1.17 177	1.07 353	0.30 344	0.17 93	0.23 79	0.20 179	0.36 408	0.28 282

MGA	0.59 33	0.40 22	1.04 29	0.72 134	0.80 364	1.74 134	0.41 90	0.98 19	0.99 133	0.60 85	0.54 52	0.54 79	0.29 3	1.06 133	0.42 37	0.20 54	0.17 93	0.21 42	0.17 57	0.21 56	0.21 105

CAR	0.60 36	0.41 34	1.04 29	0.72 134	0.61 268	2.02 159	0.33 43	1.13 27	0.94 120	0.61 88	0.49 36	0.54 79	0.35 12	1.14 159	0.45 65	0.21 66	0.17 93	0.21 42	0.17 57	0.22 80	0.21 105

MSE-Stereo	0.59 33	0.40 22	1.04 29	0.72 134	0.61 268	2.02 159	0.33 43	1.13 27	0.94 120	0.60 85	0.49 36	0.54 79	0.35 12	1.06 133	0.42 37	0.21 66	0.17 93	0.21 42	0.17 57	0.22 80	0.21 105

aanet-new-8k	0.85 157	0.52 154	1.68 228	0.77 182	0.37 65	3.21 333	1.02 515	2.57 258	0.85 82	0.59 76	0.94 157	0.54 79	1.05 308	0.90 82	0.67 187	0.22 93	0.17 93	0.23 79	0.18 107	0.24 109	0.21 105

aanet-new	0.94 201	0.56 221	2.97 362	0.71 119	1.41 597	2.86 267	1.03 518	1.99 142	0.82 71	0.59 76	0.93 152	0.58 108	1.30 390	1.18 185	0.50 101	0.22 93	0.17 93	0.24 125	0.17 57	0.25 136	0.22 142

PipStereo	0.46 4	0.31 1	0.89 8	0.82 212	0.27 8	0.58 8	0.27 22	1.58 74	0.42 4	0.43 4	0.27 3	0.68 157	0.50 64	0.82 54	0.35 3	0.18 29	0.17 93	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.17 1

PSi22b	0.47 7	0.31 1	0.89 8	0.82 212	0.28 10	0.58 8	0.32 40	1.61 79	0.41 3	0.42 2	0.27 3	0.69 164	0.48 53	0.84 64	0.36 6	0.18 29	0.17 93	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.18 7

PSi22	0.93 197	0.71 405	1.23 136	1.00 378	0.36 44	1.73 131	0.36 60	3.46 399	1.44 225	0.98 244	1.39 302	1.16 301	0.64 123	1.95 363	0.75 232	0.19 40	0.17 93	0.21 42	0.17 57	0.34 371	0.35 406

Foundation-i1c-attn	0.74 89	0.38 12	1.05 34	0.71 119	0.35 39	0.95 27	0.67 239	2.42 218	1.68 369	0.77 171	0.88 130	0.76 200	1.25 380	1.38 243	0.48 85	0.23 112	0.17 93	0.21 42	0.17 57	0.20 33	0.21 105

Foundation-i1a	0.78 123	0.38 12	1.07 46	0.71 119	0.33 27	0.91 24	0.63 217	2.42 218	1.93 434	0.93 230	0.73 88	0.95 265	1.22 371	1.66 310	0.57 140	0.24 142	0.17 93	0.20 21	0.17 57	0.19 10	0.22 142

LACA2	0.62 43	0.53 172	1.20 127	0.54 5	0.26 7	3.15 322	0.47 127	1.56 71	0.57 14	0.52 29	0.47 34	0.47 49	0.45 40	0.71 11	0.37 10	0.23 112	0.17 93	0.21 42	0.15 11	0.23 91	0.17 1

WQFJA1++	10.56 740	0.40 22	3.21 374	0.89 283	0.82 380	1.43 91	0.41 90	2.15 168	0.87 86	96.02 799	0.71 84	0.46 46	0.55 84	1.29 218	0.50 101	0.27 224	0.17 93	0.21 42	0.18 107	100.47 797	0.22 142

MatchStereo	0.68 66	0.46 85	1.93 254	0.67 91	0.28 10	0.98 28	0.33 43	2.01 145	1.69 377	0.48 9	1.02 176	0.47 49	0.59 104	0.91 87	0.58 146	0.21 66	0.17 93	0.21 42	0.15 11	0.19 10	0.19 19
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
CSFM-Stereo	0.60 36	0.39 18	0.95 18	0.60 21	0.32 22	2.66 245	0.31 31	1.44 56	0.77 43	0.72 139	0.51 44	0.55 89	0.51 70	0.75 28	0.46 76	0.17 14	0.17 93	0.18 2	0.15 11	0.20 33	0.18 7

DDF-Stereo	0.90 185	0.53 172	1.16 109	0.88 274	1.31 561	1.59 114	0.86 398	2.26 191	0.79 52	0.48 9	0.63 69	0.54 79	0.73 163	2.97 446	1.03 344	0.39 512	0.17 93	0.24 125	0.18 107	1.06 671	0.29 295

252Zero-FE	0.72 80	0.46 85	1.08 61	1.01 385	0.41 108	1.27 65	0.22 4	1.79 113	1.03 140	2.52 605	1.24 244	0.32 3	0.41 27	1.03 126	0.45 65	0.21 66	0.17 93	0.20 21	0.17 57	0.20 33	0.20 57

zero-FE	0.95 209	0.52 154	2.63 341	0.86 262	1.27 553	1.41 88	0.86 398	2.27 193	0.73 37	0.50 20	0.64 70	0.54 79	0.78 195	2.70 434	1.02 341	0.35 456	0.17 93	0.24 125	0.18 107	1.03 667	0.29 295

xyz-stereo	10.85 741	0.45 73	79.01 792	0.62 33	0.45 143	83.70 790	0.77 328	2.59 270	1.34 192	2.19 521	32.02 777	2.76 556	1.62 488	5.75 517	2.39 596	0.25 170	0.17 93	0.33 442	0.21 202	0.25 136	0.19 19

MLG-Stereo_test3	0.60 36	0.37 10	1.12 88	0.59 16	0.57 247	2.19 189	0.31 31	1.68 96	0.56 10	0.49 16	0.51 44	0.56 95	0.33 9	0.96 104	0.54 125	0.21 66	0.17 93	0.23 79	0.16 33	0.20 33	0.21 105

LG-Stereo	0.85 157	0.60 280	2.71 348	0.59 16	0.45 143	2.85 265	0.55 161	2.41 214	1.34 192	0.59 76	1.19 227	0.43 35	0.40 24	0.76 32	0.75 232	0.20 54	0.17 93	0.31 381	0.24 301	0.29 240	0.19 19

MM-Stereo_test2	1.79 400	0.53 172	20.16 681	1.43 605	0.47 167	2.57 233	0.73 284	1.67 93	1.47 243	0.94 233	0.96 165	0.84 222	0.79 200	1.16 170	0.68 191	0.24 142	0.17 93	0.25 166	0.22 243	0.30 270	0.22 142

GREAT-IGEV	0.74 89	0.54 192	1.86 246	1.10 446	0.44 134	2.44 216	0.34 52	1.37 48	1.51 272	0.48 9	0.86 126	0.51 63	0.60 111	1.07 137	0.45 65	0.22 93	0.17 93	0.21 42	0.17 57	0.23 91	0.25 202
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FoundationStereo	0.50 13	0.39 18	1.11 85	0.79 192	0.42 117	0.70 16	0.36 60	0.76 8	0.80 56	0.62 97	0.38 11	0.73 190	0.77 185	0.69 5	0.36 6	0.26 196	0.17 93	0.23 79	0.16 33	0.18 1	0.20 57

AIO_rvc	0.78 123	0.55 205	1.25 146	0.75 156	0.65 294	1.46 97	0.99 501	2.13 164	1.52 283	0.57 57	1.15 218	1.09 286	0.55 84	1.15 166	0.53 119	0.24 142	0.17 93	0.24 125	0.17 57	0.25 136	0.21 105

AIO_test	0.76 103	0.47 110	1.31 162	0.81 199	0.70 325	1.36 83	0.88 426	1.40 52	1.45 228	0.55 45	0.95 162	1.81 423	0.58 99	1.16 170	0.46 76	0.27 224	0.17 93	0.24 125	0.19 152	0.24 109	0.21 105

tt45	0.96 214	0.48 121	1.19 117	0.89 283	0.66 302	3.91 496	0.76 313	1.90 129	1.26 180	0.70 128	1.30 266	0.71 180	0.63 120	2.59 426	0.74 229	0.22 93	0.17 93	0.28 285	0.23 269	0.27 194	0.27 259

tg	1.15 269	0.67 369	1.31 162	0.94 337	0.54 221	4.02 544	0.41 90	2.96 325	1.59 341	1.69 360	1.85 475	1.84 430	0.97 273	1.78 335	0.83 264	0.27 224	0.17 93	0.29 316	0.26 350	0.29 240	0.27 259

dual_stereo	0.68 66	0.40 22	1.05 34	0.64 56	0.37 65	0.84 22	0.34 52	3.40 395	1.03 140	0.50 20	0.46 32	0.58 108	0.40 24	1.85 353	0.49 94	0.23 112	0.17 93	0.21 42	0.16 33	0.20 33	0.19 19

U	12.82 755	0.38 12	1.99 263	0.66 79	58.94 786	63.38 788	0.34 52	1.91 131	0.94 120	0.59 76	0.80 105	0.46 46	0.57 94	0.83 57	0.44 58	0.29 301	0.17 93	63.35 794	59.81 793	0.29 240	0.20 57

ACVNet-DCA	1.85 407	0.74 434	13.77 534	1.78 670	0.36 44	4.48 646	0.74 297	3.98 533	1.53 290	1.01 247	1.81 451	0.72 183	1.62 488	2.13 380	0.64 169	0.29 301	0.17 93	0.32 405	0.21 202	0.33 350	0.32 354

xx1	2.03 446	0.74 434	13.77 534	1.78 670	0.36 44	4.48 646	0.74 297	4.23 609	3.95 702	1.01 247	1.81 451	1.79 415	1.34 398	2.13 380	0.64 169	0.29 301	0.17 93	0.33 442	0.33 501	0.33 350	0.32 354

1test111	1.99 440	0.74 434	13.77 534	1.78 670	0.36 44	4.48 646	0.74 297	3.98 533	1.53 290	1.01 247	1.81 451	0.72 183	1.62 488	4.66 491	0.98 333	0.29 301	0.17 93	0.32 405	0.21 202	0.33 350	0.32 354

cc1	1.98 437	0.74 434	13.77 534	1.78 670	0.36 44	4.48 646	0.74 297	4.23 609	3.95 702	1.01 247	1.81 451	0.72 183	1.62 488	2.13 380	0.64 169	0.29 301	0.17 93	0.32 405	0.21 202	0.31 293	0.29 295

ff7	0.98 222	0.69 380	2.05 270	0.84 238	0.52 207	4.55 667	0.86 398	1.62 82	1.24 172	0.75 151	1.03 182	0.70 168	0.77 185	1.84 347	0.68 191	0.27 224	0.17 93	0.29 316	0.21 202	0.31 293	0.27 259

ffff	0.98 222	0.69 380	2.05 270	0.84 238	0.52 207	4.55 667	0.86 398	1.62 82	1.24 172	0.75 151	1.03 182	0.70 168	0.77 185	1.84 347	0.68 191	0.27 224	0.17 93	0.29 316	0.21 202	0.31 293	0.27 259

11t	0.98 222	0.69 380	2.05 270	0.84 238	0.52 207	4.55 667	0.86 398	1.62 82	1.24 172	0.75 151	1.03 182	0.70 168	0.77 185	1.84 347	0.68 191	0.27 224	0.17 93	0.29 316	0.21 202	0.31 293	0.27 259

CASnet	0.78 123	0.51 146	1.29 160	0.81 199	0.29 12	1.28 72	0.74 297	1.51 63	1.89 428	1.64 348	1.09 204	0.65 144	0.64 123	0.91 87	0.76 239	0.29 301	0.17 93	0.41 553	0.31 479	0.32 328	0.19 19
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.94 201	1.30 613	1.31 162	0.84 238	1.63 642	2.02 159	0.59 187	1.51 63	1.36 198	0.81 187	1.33 279	0.84 222	0.88 241	1.36 235	0.73 222	0.21 66	0.17 93	0.20 21	0.14 2	0.20 33	1.45 694

anonymousdsp	0.95 209	0.69 380	1.27 155	0.83 226	0.52 207	4.54 662	0.84 384	1.76 107	1.24 172	0.76 166	1.06 198	0.78 204	0.77 185	1.67 316	0.69 202	0.27 224	0.17 93	0.29 316	0.21 202	0.31 293	0.26 238

CES	1.01 236	0.55 205	1.74 236	0.92 312	2.15 706	2.15 183	0.50 137	2.01 145	1.45 228	0.76 166	1.02 176	0.61 121	0.47 48	1.29 218	0.79 252	0.22 93	0.17 93	0.24 125	0.14 2	0.63 596	2.29 713

ccc-4	0.98 222	0.69 380	2.05 270	0.84 238	0.52 207	4.55 667	0.86 398	1.62 82	1.24 172	0.75 151	1.03 182	0.70 168	0.77 185	1.84 347	0.68 191	0.27 224	0.17 93	0.29 316	0.21 202	0.31 293	0.27 259

test_4	1.30 322	0.50 138	6.16 438	0.84 238	0.45 143	1.61 119	1.12 547	2.14 166	1.42 218	1.52 325	2.31 594	1.84 430	0.79 200	2.52 419	1.19 388	0.27 224	0.17 93	0.29 316	0.29 440	0.29 240	0.25 202

IGEV-Stereo	0.95 209	0.69 380	1.27 155	0.84 238	0.52 207	4.54 662	0.84 384	1.76 107	1.24 172	0.75 151	1.06 198	0.79 209	0.77 185	1.68 318	0.69 202	0.27 224	0.17 93	0.29 316	0.21 202	0.31 293	0.26 238
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_3	1.19 278	0.51 146	2.08 282	0.99 369	0.41 108	2.05 168	0.87 419	4.40 674	1.42 218	1.99 440	1.18 225	2.03 462	0.79 200	2.70 434	0.75 232	0.27 224	0.17 93	0.29 316	0.29 440	0.30 270	0.27 259

EE1	1.17 275	0.49 132	1.69 230	0.92 312	0.65 294	3.84 478	0.94 471	4.06 559	1.45 228	1.62 342	1.72 405	1.32 335	0.87 232	1.68 318	0.70 208	0.28 269	0.18 149	0.27 248	0.21 202	0.29 240	0.24 185

noway7	2.85 592	13.00 753	18.98 637	1.01 385	0.83 390	2.94 291	0.76 313	3.38 390	2.95 640	1.19 281	1.57 353	1.93 442	2.07 572	1.69 321	2.46 608	0.29 301	0.18 149	0.29 316	0.23 269	0.63 596	0.52 554

DF_test	0.52 17	0.43 58	1.13 97	0.84 238	0.50 191	0.60 10	0.36 60	0.82 10	0.72 30	0.48 9	0.50 38	0.60 116	0.47 48	0.88 75	0.33 1	0.30 344	0.18 149	0.21 42	0.21 202	0.53 558	0.35 406

Anonymus	0.62 43	0.53 172	0.97 20	0.74 151	0.41 108	1.55 110	0.31 31	1.19 35	0.93 115	0.74 147	0.62 67	0.65 144	0.56 91	0.97 107	0.86 277	0.21 66	0.18 149	0.28 285	0.23 269	0.24 109	0.26 238

derf	0.49 10	0.40 22	0.90 14	0.70 109	0.35 39	1.17 48	0.24 8	1.17 30	0.92 105	0.53 35	0.41 16	0.51 63	0.29 3	0.77 37	0.37 10	0.18 29	0.18 149	0.19 10	0.17 57	0.18 1	0.21 105

TS12	0.80 131	0.43 58	1.08 61	0.55 7	0.30 13	3.40 376	0.41 90	2.20 175	1.37 200	0.69 125	1.15 218	0.54 79	0.69 149	1.27 211	0.57 140	0.21 66	0.18 149	0.22 61	0.17 57	0.22 80	0.26 238

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.72 80	0.46 85	1.10 76	0.68 95	1.36 578	1.59 114	0.77 328	1.42 55	1.19 164	0.74 147	0.93 152	0.70 168	0.93 260	0.67 4	0.42 37	0.23 112	0.18 149	0.24 125	0.19 152	0.26 171	0.23 166

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.97 216	0.41 34	3.72 400	0.63 43	0.80 364	1.51 104	0.84 384	1.84 118	1.51 272	0.82 190	1.00 173	0.70 168	1.00 284	0.75 28	0.41 30	0.23 112	0.18 149	0.24 125	0.18 107	0.43 499	2.30 714

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.88 170	0.45 73	1.31 162	0.63 43	1.63 642	3.91 496	0.66 235	2.28 196	1.02 138	1.10 268	0.98 172	0.60 116	0.46 45	0.83 57	0.47 81	0.26 196	0.18 149	0.29 316	0.23 269	0.24 109	0.18 7

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.89 176	0.46 85	1.34 173	0.62 33	1.70 659	3.95 517	0.67 239	2.36 208	1.05 146	1.05 257	0.90 141	0.60 116	0.42 30	0.80 44	0.46 76	0.27 224	0.18 149	0.29 316	0.23 269	0.24 109	0.18 7

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.74 89	0.45 73	1.13 97	0.69 103	0.77 353	1.77 135	0.88 426	2.04 151	1.47 243	0.61 88	1.04 187	0.61 121	0.79 200	0.89 81	0.43 47	0.21 66	0.18 149	0.23 79	0.18 107	0.25 136	0.28 282

LACA3	0.55 24	0.48 121	0.89 8	0.52 2	0.43 123	2.28 198	0.53 151	1.02 21	0.53 9	0.53 35	0.41 16	0.47 49	0.45 40	0.90 82	0.36 6	0.23 112	0.18 149	0.20 21	0.15 11	0.21 56	0.20 57

gcap_with_dpt	0.89 176	0.45 73	1.28 157	0.64 56	1.61 638	3.93 504	0.67 239	2.41 214	1.01 137	1.18 279	0.96 165	0.60 116	0.45 40	0.76 32	0.44 58	0.26 196	0.18 149	0.29 316	0.23 269	0.25 136	0.18 7

Hybrid-DGEV-03	1.34 328	0.70 391	2.74 353	1.00 378	0.52 207	3.99 537	0.99 501	3.22 357	1.64 357	2.15 505	3.31 672	1.37 348	1.07 322	1.29 218	1.22 400	0.26 196	0.18 149	0.32 405	0.24 301	0.28 218	0.24 185

DispViT+	0.72 80	0.38 12	1.20 127	0.54 5	2.17 707	0.92 25	0.33 43	2.05 152	1.43 222	0.62 97	0.50 38	0.45 44	0.51 70	1.52 275	0.56 134	0.24 142	0.18 149	0.19 10	0.14 2	0.19 10	0.21 105

VIP-Stereo	0.85 157	0.83 488	1.59 220	0.76 175	0.87 414	3.18 328	0.80 354	1.94 137	0.83 75	0.78 175	1.04 187	0.64 138	0.59 104	1.24 199	0.61 157	0.28 269	0.18 149	0.23 79	0.17 57	0.22 80	0.19 19

GSStereo	0.96 214	0.48 121	1.09 70	0.97 355	0.45 143	4.54 662	0.83 377	3.32 378	1.37 200	0.75 151	0.89 137	0.76 200	0.80 207	0.92 91	0.53 119	0.26 196	0.18 149	0.26 212	0.20 179	0.28 218	0.21 105

GS-Stereo							0.83 377	3.32 378	1.37 200	0.75 151	0.89 137	0.76 200	0.80 207	0.92 91	0.53 119	0.26 196	0.18 149	0.26 212	0.20 179	0.28 218	0.21 105

DA	0.98 222	0.46 85	1.34 173	0.92 312	0.43 123	4.34 620	0.85 393	2.79 305	1.35 195	0.82 190	1.30 266	0.89 242	1.08 328	1.11 144	0.56 134	0.30 344	0.18 149	0.24 125	0.18 107	0.25 136	0.23 166

GGEV	0.98 222	0.46 85	1.34 173	0.92 312	0.43 123	4.34 620	0.85 393	2.79 305	1.35 195	0.82 190	1.30 266	0.89 242	1.08 328	1.11 144	0.56 134	0.30 344	0.18 149	0.24 125	0.18 107	0.25 136	0.23 166

IGEV	0.70 73	0.36 8	1.07 46	0.71 119	1.31 561	2.82 261	0.41 90	1.76 107	0.98 130	0.73 142	0.71 84	0.35 5	0.42 30	0.90 82	0.42 37	0.18 29	0.18 149	0.22 61	0.18 107	0.18 1	0.20 57

LG-Stereo_L2	0.63 50	0.46 85	1.15 107	0.70 109	0.43 123	2.32 202	0.28 24	1.86 122	0.68 20	0.56 48	0.42 20	0.37 13	0.45 40	1.36 235	0.40 19	0.23 112	0.18 149	0.22 61	0.18 107	0.21 56	0.20 57

MLG-Stereo_test1	0.80 131	0.39 18	1.02 26	0.65 69	1.20 535	3.14 321	0.29 28	1.59 77	3.05 653	0.50 20	0.24 1	0.67 155	0.43 33	1.33 228	0.40 19	0.21 66	0.18 149	0.23 79	0.15 11	0.19 10	0.20 57

MLG-Stereo	0.77 113	0.39 18	1.04 29	0.64 56	0.41 108	3.01 299	0.31 31	1.89 126	2.92 637	0.47 7	0.29 6	0.66 150	0.47 48	1.35 232	0.39 16	0.20 54	0.18 149	0.24 125	0.16 33	0.19 10	0.20 57

LG-G_1	0.70 73	0.40 22	1.12 88	0.71 119	0.30 13	2.80 257	0.40 83	2.21 178	0.78 48	0.59 76	0.55 55	0.51 63	0.58 99	1.24 199	0.49 94	0.24 142	0.18 149	0.23 79	0.15 11	0.21 56	0.21 105

LG-G	0.70 73	0.40 22	1.12 88	0.71 119	0.30 13	2.80 257	0.40 83	2.21 178	0.78 48	0.59 76	0.55 55	0.51 63	0.58 99	1.24 199	0.49 94	0.24 142	0.18 149	0.23 79	0.15 11	0.21 56	0.21 105

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 176	0.47 110	2.08 282	0.76 175	0.73 336	3.91 496	0.41 90	2.07 158	1.07 149	0.77 171	0.89 137	0.64 138	0.86 227	0.95 100	0.77 244	0.26 196	0.18 149	0.26 212	0.19 152	0.32 328	0.32 354

HART	1.03 242	0.85 500	3.13 370	0.84 238	0.38 84	1.17 48	0.42 99	3.54 416	1.47 243	1.08 264	2.17 559	1.48 363	0.57 94	1.37 242	0.74 229	0.23 112	0.18 149	0.28 285	0.21 202	0.32 328	0.24 185

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 144	1.13 579	1.23 136	0.97 355	0.57 247	0.81 21	0.43 105	3.49 404	0.84 79	0.73 142	0.95 162	0.44 40	1.17 362	1.45 261	0.60 153	0.26 196	0.18 149	0.24 125	0.17 57	0.30 270	0.19 19

GIP-stereo	0.88 170	0.50 138	1.34 173	1.32 559	0.94 438	2.90 273	0.42 99	3.41 396	1.06 148	0.63 105	0.76 96	0.90 247	0.76 180	0.91 87	0.52 115	0.27 224	0.18 149	0.25 166	0.16 33	0.25 136	0.19 19

fffft	0.76 103	0.47 110	1.28 157	0.82 212	0.54 221	1.51 104	0.80 354	2.09 160	1.18 160	0.63 105	0.84 117	0.59 113	0.55 84	1.80 339	0.85 270	0.19 40	0.18 149	0.27 248	0.20 179	0.26 171	0.24 185
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.70 73	0.46 85	1.13 97	0.72 134	0.48 176	3.40 376	0.44 110	0.90 13	0.77 43	0.86 215	0.58 61	0.45 44	0.43 33	1.76 333	0.43 47	0.24 142	0.18 149	0.22 61	0.16 33	0.21 56	0.20 57

ours_stereo	0.76 103	0.64 331	1.40 191	0.86 262	0.61 268	1.12 37	0.57 171	1.63 87	1.20 166	0.72 139	1.43 313	0.70 168	0.62 116	1.56 280	0.58 146	0.25 170	0.18 149	0.26 212	0.21 202	0.29 240	0.31 339

AIO-Stereo	0.76 103	0.54 192	1.07 46	0.73 143	0.40 101	1.28 72	0.82 371	2.26 191	1.49 259	0.70 128	1.58 355	0.89 242	0.45 40	1.03 126	0.55 130	0.24 142	0.18 149	0.25 166	0.20 179	0.26 171	0.21 105

RSM	0.80 131	0.50 138	1.08 61	0.83 226	0.51 194	1.31 77	0.77 328	2.28 196	1.43 222	0.82 190	1.44 314	1.22 318	0.62 116	1.17 177	0.63 166	0.22 93	0.18 149	0.24 125	0.19 152	0.27 194	0.20 57

GCAPDPT-zeroshot4090	0.97 216	0.41 34	3.70 399	0.63 43	0.80 364	1.51 104	0.84 384	1.84 118	1.51 272	0.82 190	1.00 173	0.70 168	1.00 284	0.75 28	0.41 30	0.23 112	0.18 149	0.24 125	0.18 107	0.43 499	2.30 714

IGEV++	0.90 185	0.58 251	1.32 167	0.94 337	0.45 143	1.27 65	1.00 506	3.32 378	1.55 307	0.82 190	1.34 285	0.86 232	1.09 331	1.16 170	0.89 293	0.33 414	0.18 149	0.23 79	0.19 152	0.29 240	0.22 142

AEACV	0.79 129	0.54 192	1.35 178	0.97 355	0.63 282	1.13 38	0.92 462	2.02 149	0.91 97	0.76 166	0.79 104	0.80 211	1.61 484	1.28 213	0.61 157	0.22 93	0.18 149	0.26 212	0.23 269	0.27 194	0.23 166

4D-IteraStereo	1.97 434	0.84 494	20.43 698	0.78 187	1.56 630	2.09 177	1.05 526	2.43 223	1.56 315	1.41 316	1.00 173	1.94 443	0.61 115	1.22 192	1.06 350	0.27 224	0.18 149	0.31 381	0.26 350	0.27 194	0.23 166

MC-Stereo	1.06 247	0.48 121	1.55 214	1.15 480	0.41 108	4.56 672	0.61 197	2.06 156	1.46 238	1.90 410	1.61 368	0.89 242	1.12 343	1.35 232	0.73 222	0.25 170	0.18 149	0.26 212	0.22 243	0.25 136	0.24 185

RCA-Stereo	1.21 287	0.52 154	1.58 219	0.90 293	0.46 157	4.68 688	0.79 343	4.13 579	1.74 397	1.92 417	1.80 438	0.94 264	1.48 447	1.14 159	0.70 208	0.27 224	0.18 149	0.25 166	0.19 152	0.25 136	0.23 166

test_5	1.87 411	0.75 445	10.23 491	1.14 467	1.40 589	3.85 487	1.27 576	3.91 508	1.93 434	1.69 360	1.78 431	1.67 388	1.79 533	2.99 447	1.17 383	0.30 344	0.18 149	0.35 482	0.33 501	0.34 371	0.33 375

test-3	1.19 278	0.52 154	2.00 264	1.01 385	0.42 117	1.95 152	0.91 448	4.35 660	1.47 243	2.24 543	1.16 222	2.06 468	0.79 200	2.68 432	0.76 239	0.27 224	0.18 149	0.28 285	0.26 350	0.26 171	0.25 202

test_1	1.19 278	0.52 154	2.00 264	1.01 385	0.42 117	1.95 152	0.90 440	4.36 665	1.47 243	2.17 515	1.16 222	2.06 468	0.78 195	2.68 432	0.76 239	0.27 224	0.18 149	0.28 285	0.26 350	0.26 171	0.25 202

STrans-v2	3.03 621	0.77 455	20.91 717	0.81 199	0.63 282	3.89 493	1.01 509	4.27 628	2.64 595	2.28 551	3.70 683	4.13 661	5.20 696	7.33 560	1.27 417	0.31 371	0.18 149	0.29 316	0.25 325	0.29 240	0.41 479

TransformOpticalFlow	3.03 621	0.77 455	20.99 720	1.00 378	0.55 230	4.18 593	0.64 221	4.33 656	3.02 650	2.18 517	3.09 659	4.35 673	5.07 694	7.36 563	1.27 417	0.32 394	0.18 149	0.32 405	0.26 350	0.28 218	0.46 517

GMM-Stereo	2.45 538	0.52 154	20.38 694	0.89 283	0.82 380	4.18 593	1.91 654	2.45 228	1.48 253	2.48 596	2.30 588	1.69 394	1.86 552	2.93 442	1.08 356	0.28 269	0.18 149	0.33 442	0.48 619	0.35 392	2.41 718

iRaftStereo_RVC	1.09 257	0.70 391	1.39 186	0.95 342	0.45 143	3.83 473	0.42 99	2.37 210	1.58 325	1.69 360	1.76 422	1.80 418	0.83 219	1.50 270	0.98 333	0.28 269	0.18 149	0.29 316	0.26 350	0.30 270	0.31 339

s12784h	1.31 325	0.45 73	2.41 319	0.71 119	0.35 39	4.42 637	0.50 137	4.22 605	2.73 605	2.01 454	2.48 610	0.91 249	0.96 268	2.01 370	0.70 208	0.29 301	0.18 149	0.24 125	0.16 33	0.27 194	0.18 7

ARAFT	2.56 562	1.13 579	19.50 656	0.89 283	0.48 176	4.15 575	1.40 603	4.36 665	2.82 627	2.36 579	1.88 483	1.70 396	1.04 303	6.45 538	1.22 400	0.29 301	0.18 149	0.37 512	0.35 528	0.35 392	0.25 202

HITNet	2.07 453	0.82 484	14.77 556	1.34 572	0.56 235	3.47 394	0.80 354	4.07 563	2.35 533	2.16 511	1.61 368	1.64 384	1.44 435	2.09 378	2.56 619	0.26 196	0.18 149	0.41 553	0.26 350	0.45 519	0.25 202
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
NoBS	0.40 1	0.40 22	1.10 76	0.55 7	0.32 22	0.33 2	0.30 29	0.43 1	0.39 1	0.41 1	0.51 44	0.27 2	0.25 1	0.84 64	0.40 19	0.25 170	0.19 200	0.32 405	0.24 301	0.29 240	0.22 142

GEAR-Net	0.90 185	0.53 172	1.32 167	0.94 337	0.45 143	1.27 65	1.01 509	3.32 378	1.55 307	0.82 190	1.34 285	0.86 232	1.09 331	1.16 170	0.89 293	0.33 414	0.19 200	0.23 79	0.19 152	0.29 240	0.22 142

PhaseNet	0.64 52	0.53 172	1.06 42	0.93 330	0.48 176	0.76 17	0.36 60	1.32 40	0.91 97	0.83 203	0.65 77	0.78 204	0.52 73	1.15 166	1.04 347	0.24 142	0.19 200	0.30 348	0.28 409	0.25 136	0.31 339

TestStereo_HLe17	2.22 481	1.13 579	17.87 609	0.85 253	0.79 361	3.54 416	0.62 212	3.97 530	3.06 656	1.15 276	1.14 216	1.16 301	1.05 308	5.89 520	0.73 222	0.25 170	0.19 200	0.29 316	0.22 243	0.25 136	0.25 202

GGDA	1.42 337	0.77 455	2.96 361	1.09 436	0.54 221	3.04 300	0.58 181	3.26 366	2.25 507	1.34 297	1.35 289	1.13 295	0.98 280	6.44 537	1.15 374	0.24 142	0.19 200	0.24 125	0.20 179	0.29 240	0.25 202

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.97 216	1.76 661	2.51 326	0.69 103	1.40 589	2.95 292	0.99 501	2.18 171	1.04 143	0.68 121	0.80 105	0.69 164	0.64 123	0.87 69	0.40 19	0.23 112	0.19 200	0.25 166	0.21 202	0.30 270	0.64 606

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.78 123	0.45 73	1.12 88	0.71 119	1.00 467	2.05 168	0.87 419	2.25 188	1.18 160	0.56 48	0.74 93	0.44 40	1.03 295	0.81 50	0.41 30	0.21 66	0.19 200	0.23 79	0.18 107	0.27 194	0.91 658

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.89 176	0.46 85	1.19 117	0.64 56	1.71 661	3.95 517	0.69 261	2.43 223	1.04 143	1.05 257	0.90 141	0.61 121	0.44 38	0.80 44	0.52 115	0.28 269	0.19 200	0.31 381	0.24 301	0.24 109	0.19 19

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.91 192	1.57 648	2.54 328	0.69 103	1.41 597	2.08 173	0.83 377	2.11 162	1.38 204	0.65 113	0.75 94	0.66 150	0.64 123	0.72 18	0.40 19	0.23 112	0.19 200	0.24 125	0.18 107	0.33 350	0.54 565

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.88 170	0.80 471	1.43 196	0.68 95	1.19 527	3.73 455	0.92 462	2.05 152	0.96 124	0.71 134	0.85 122	0.80 211	0.81 210	0.72 18	0.56 134	0.23 112	0.19 200	0.26 212	0.18 107	0.23 91	0.36 413

DepthFocus	0.50 13	0.41 34	1.02 26	0.57 10	0.38 84	0.77 18	0.44 110	0.82 10	0.61 16	0.46 6	0.66 78	0.75 199	0.48 53	0.83 57	0.36 6	0.26 196	0.19 200	0.27 248	0.25 325	0.25 136	0.21 105

Foundation-i1	0.86 161	0.38 12	1.13 97	0.77 182	1.12 504	1.06 33	0.69 261	2.94 322	1.61 346	0.89 222	1.39 302	1.24 321	1.01 290	1.08 138	0.55 130	0.23 112	0.19 200	0.22 61	0.20 179	0.21 56	0.20 57

Selective-IGEV-i32	0.80 131	0.52 154	1.05 34	0.75 156	0.61 268	1.30 75	0.82 371	2.61 273	1.41 214	0.82 190	1.64 375	0.71 180	0.62 116	1.23 196	0.64 169	0.22 93	0.19 200	0.24 125	0.18 107	0.25 136	0.20 57

LACA1	0.60 36	0.43 58	0.92 15	0.53 3	0.32 22	3.20 332	0.33 43	1.48 60	0.48 6	0.57 57	0.39 12	0.41 30	0.59 104	0.83 57	0.37 10	0.23 112	0.19 200	0.23 79	0.18 107	0.21 56	0.19 19

GEAStereo	0.84 156	0.48 121	1.09 70	0.85 253	0.45 143	4.54 662	0.83 377	1.88 123	0.91 97	0.75 151	0.89 137	0.53 74	0.80 207	0.92 91	0.53 119	0.30 344	0.19 200	0.27 248	0.19 152	0.28 218	0.19 19

gasm-f	0.89 176	0.49 132	1.30 161	0.85 253	0.44 134	4.42 637	0.95 477	1.88 123	0.91 97	0.75 151	1.46 317	0.53 74	0.88 241	0.88 75	0.57 140	0.30 344	0.19 200	0.27 248	0.19 152	0.28 218	0.19 19

GASTEREO	1.00 233	0.98 545	1.23 136	0.90 293	0.40 101	3.40 376	0.88 426	2.77 296	1.44 225	1.39 312	1.30 266	0.55 89	1.35 401	1.33 228	0.64 169	0.25 170	0.19 200	0.25 166	0.25 325	0.25 136	0.31 339

MSCF	0.97 216	0.82 484	1.26 148	0.88 274	0.40 101	3.17 325	0.88 426	2.79 305	1.39 206	1.32 294	1.19 227	0.58 108	1.33 395	1.28 213	0.64 169	0.25 170	0.19 200	0.25 166	0.25 325	0.28 218	0.32 354

G2L-ROB	2.13 468	0.78 462	10.06 487	1.19 500	1.06 483	3.84 478	0.93 466	3.32 378	2.27 513	2.20 525	1.47 322	2.65 540	1.20 370	8.38 584	1.81 530	0.28 269	0.19 200	0.23 79	0.22 243	0.28 218	0.32 354

111111	0.87 167	0.50 138	1.13 97	0.66 79	1.08 493	3.37 367	0.33 43	2.33 205	1.47 243	0.74 147	1.50 331	0.61 121	0.59 104	1.40 244	0.48 85	0.24 142	0.19 200	0.22 61	0.16 33	0.24 109	0.19 19

LG-Stereo_L1	0.61 40	0.47 110	1.10 76	0.73 143	0.49 186	1.72 129	0.33 43	1.95 138	0.65 17	0.56 48	0.40 14	0.40 22	0.43 33	1.40 244	0.42 37	0.23 112	0.19 200	0.23 79	0.18 107	0.21 56	0.19 19

MLG-Stereo_test2	0.76 103	0.40 22	1.07 46	0.64 56	0.82 380	3.49 401	0.23 5	1.69 99	2.14 485	0.62 97	0.32 7	0.67 155	0.33 9	1.14 159	0.37 10	0.23 112	0.19 200	0.23 79	0.16 33	0.19 10	0.20 57

G2L-Stereo_test	2.11 461	0.86 503	7.12 446	1.65 653	1.19 527	3.54 416	1.02 515	3.57 420	2.01 449	2.50 599	1.68 389	3.15 591	1.50 455	9.21 608	1.62 501	0.28 269	0.19 200	0.23 79	0.22 243	0.27 194	0.31 339

LGtest1	0.55 24	0.41 34	1.14 104	0.70 109	0.40 101	0.99 30	0.26 19	1.32 40	0.93 115	0.53 35	0.60 64	0.44 40	0.49 60	1.02 124	0.45 65	0.27 224	0.19 200	0.23 79	0.16 33	0.21 56	0.23 166

Reg-Stereo(zero)	1.60 365	0.42 47	10.69 497	0.89 283	0.68 314	3.27 351	0.47 127	2.27 193	1.54 299	1.48 321	1.24 244	2.55 528	2.68 621	1.48 267	1.10 360	0.19 40	0.19 200	0.22 61	0.18 107	0.24 109	0.26 238

castereo++	0.93 197	0.56 221	1.26 148	0.92 312	0.73 336	2.48 220	1.00 506	2.99 328	1.03 140	0.68 121	1.41 310	1.92 440	0.59 104	1.26 206	0.44 58	0.25 170	0.19 200	0.28 285	0.19 152	0.23 91	0.23 166

999	0.97 216	0.48 121	1.24 144	1.03 405	0.64 286	3.25 346	0.92 462	1.40 52	1.39 206	0.71 134	1.68 389	0.70 168	0.66 138	3.03 449	0.89 293	0.23 112	0.19 200	0.25 166	0.21 202	0.25 136	0.29 295

mms	0.77 113	0.68 377	1.17 113	0.83 226	0.71 328	1.41 88	0.67 239	1.61 79	1.12 154	0.77 171	1.37 296	0.63 135	0.54 83	1.75 332	0.63 166	0.24 142	0.19 200	0.26 212	0.21 202	0.31 293	0.34 392

fffy	0.80 131	0.59 261	1.56 216	1.00 378	0.47 167	1.27 65	0.76 313	1.90 129	1.02 138	0.75 151	1.35 289	0.83 220	0.72 158	1.70 325	0.62 162	0.23 112	0.19 200	0.27 248	0.21 202	0.28 218	0.32 354

Occ-G	0.86 161	0.52 154	1.39 186	0.82 212	0.66 302	1.37 84	0.79 343	1.58 74	1.31 188	1.56 330	0.87 129	2.18 479	0.89 247	0.97 107	0.88 289	0.26 196	0.19 200	0.26 212	0.19 152	0.25 136	0.24 185

Pointernet	0.88 170	0.44 67	2.26 301	0.84 238	0.37 65	2.29 200	0.38 70	3.06 339	1.46 238	0.66 116	1.39 302	0.91 249	0.73 163	1.01 121	0.72 219	0.23 112	0.19 200	0.20 21	0.18 107	0.19 10	0.20 57

IGEV-Stereo+	0.94 201	0.47 110	1.19 117	0.86 262	2.02 701	1.40 87	0.39 72	1.17 30	0.88 88	0.61 88	0.44 29	0.47 49	0.79 200	2.14 383	0.42 37	0.27 224	0.19 200	0.22 61	0.17 57	2.26 713	2.41 718

WCG-NET（raft）	0.95 209	0.55 205	1.20 127	0.84 238	0.31 18	1.44 94	1.01 509	1.55 70	2.37 542	1.64 348	1.42 312	2.38 502	1.01 290	1.29 218	0.76 239	0.22 93	0.19 200	0.22 61	0.20 179	0.25 136	0.21 105

RSM++	0.77 113	0.51 146	1.08 61	0.95 342	0.42 117	1.52 108	0.71 273	2.11 162	1.40 210	0.80 183	1.23 241	0.90 247	0.59 104	1.14 159	0.69 202	0.24 142	0.19 200	0.25 166	0.21 202	0.28 218	0.20 57

RAFT-Stereo-weight	1.11 261	0.48 121	1.22 133	0.99 369	0.42 117	4.17 590	0.80 354	3.60 424	1.50 265	1.97 433	1.50 331	1.30 333	0.65 131	1.24 199	0.85 270	0.25 170	0.19 200	0.26 212	0.22 243	0.27 194	0.23 166

gcap-zeroshot	0.90 185	0.46 85	1.36 180	0.64 56	1.71 661	3.95 517	0.68 250	2.49 235	0.98 130	1.05 257	0.85 122	0.62 128	0.43 33	0.79 41	0.51 112	0.27 224	0.19 200	0.30 348	0.24 301	0.24 109	0.19 19

test_for_model	0.89 176	0.46 85	1.19 117	0.64 56	1.71 661	3.95 517	0.69 261	2.43 223	1.04 143	1.05 257	0.90 141	0.61 121	0.44 38	0.80 44	0.52 115	0.28 269	0.19 200	0.31 381	0.24 301	0.24 109	0.19 19

trnet	0.91 192	0.48 121	1.46 198	0.62 33	0.31 18	4.40 632	0.41 90	2.20 175	1.53 290	0.94 233	1.14 216	0.88 239	0.89 247	1.09 141	0.71 214	0.27 224	0.19 200	0.22 61	0.15 11	0.21 56	0.19 19

testlalala	0.90 185	0.46 85	1.36 180	0.64 56	1.71 661	3.95 517	0.68 250	2.49 235	0.98 130	1.05 257	0.85 122	0.62 128	0.43 33	0.79 41	0.51 112	0.27 224	0.19 200	0.30 348	0.24 301	0.24 109	0.19 19

LoS	0.94 201	0.52 154	1.88 248	0.86 262	0.36 44	4.15 575	0.51 141	2.18 171	1.45 228	0.97 243	0.88 130	0.62 128	0.79 200	1.59 290	0.86 277	0.26 196	0.19 200	0.24 125	0.16 33	0.21 56	0.20 57
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.80 131	0.52 154	1.05 34	0.75 156	0.61 268	1.31 77	0.82 371	2.60 272	1.41 214	0.82 190	1.64 375	0.71 180	0.62 116	1.22 192	0.64 169	0.22 93	0.19 200	0.24 125	0.18 107	0.25 136	0.20 57

EGLCR-Stereo	1.06 247	0.51 146	1.56 216	1.02 397	0.39 91	4.27 613	0.42 99	4.08 567	1.48 253	0.90 224	0.68 81	1.09 286	0.66 138	1.81 341	0.62 162	0.27 224	0.19 200	0.29 316	0.23 269	0.37 423	0.25 202

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 534	1.47 641	14.14 545	1.30 552	1.35 575	3.51 407	1.64 635	4.04 551	2.10 477	2.46 593	1.88 483	2.28 484	2.51 611	4.73 494	3.17 639	0.38 496	0.19 200	0.35 482	0.20 179	0.40 445	0.36 413

RAFT+CT+SA	1.62 369	0.72 412	7.42 449	0.97 355	1.42 601	4.04 548	0.94 471	3.90 502	1.61 346	1.61 340	1.63 373	1.33 337	1.18 364	2.73 438	1.10 360	0.27 224	0.19 200	0.31 381	0.34 511	0.33 350	0.33 375

Sa-1000	1.63 372	0.79 466	3.56 391	1.11 453	0.48 176	4.06 551	1.41 606	4.49 689	2.75 609	2.00 452	2.80 642	1.84 430	1.43 431	2.64 431	1.50 471	0.27 224	0.19 200	0.36 498	0.33 501	0.36 408	0.30 326

iRaft-Stereo_5w	2.10 457	0.83 488	8.57 466	0.81 199	0.76 347	3.21 333	0.84 384	3.71 456	1.65 362	1.56 330	2.50 612	2.20 480	2.23 590	9.13 605	2.01 560	0.38 496	0.19 200	0.35 482	0.27 380	0.45 519	0.39 452

GMOStereo	1.13 263	0.70 391	2.26 301	0.75 156	0.44 134	3.05 303	0.91 448	2.78 300	1.45 228	2.37 580	1.52 334	1.53 368	1.05 308	1.17 177	0.92 312	0.25 170	0.19 200	0.35 482	0.28 409	0.34 371	0.26 238

error version	1.13 263	0.70 391	2.26 301	0.75 156	0.44 134	3.05 303	0.91 448	2.78 300	1.45 228	2.37 580	1.52 334	1.53 368	1.05 308	1.17 177	0.92 312	0.25 170	0.19 200	0.35 482	0.28 409	0.34 371	0.26 238

test-v	1.13 263	0.70 391	2.26 301	0.75 156	0.44 134	3.05 303	0.91 448	2.78 300	1.45 228	2.37 580	1.52 334	1.53 368	1.05 308	1.17 177	0.92 312	0.25 170	0.19 200	0.35 482	0.28 409	0.34 371	0.26 238

AAGNet	2.86 593	0.60 280	1.77 238	2.05 696	0.46 157	4.76 706	1.09 540	2.27 193	1.56 315	2.17 515	1.84 465	2.41 507	4.00 673	6.23 531	24.22 764	0.46 578	0.19 200	0.30 348	0.29 440	0.32 328	0.24 185

SST-Stereo	1.76 395	0.58 251	3.10 368	1.44 608	0.46 157	4.71 700	0.76 313	2.22 182	2.79 615	2.07 477	2.18 561	2.43 514	3.22 649	6.66 546	0.84 267	0.42 547	0.19 200	0.30 348	0.27 380	0.35 392	0.26 238

RAFT_R40	1.70 384	0.59 261	2.99 364	1.46 614	0.46 157	4.74 704	0.98 499	2.23 184	1.56 315	2.02 459	2.35 602	2.71 546	2.56 614	6.71 550	0.90 298	0.40 520	0.19 200	0.30 348	0.27 380	0.33 350	0.26 238

test-2	1.13 263	0.70 391	2.26 301	0.75 156	0.44 134	3.05 303	0.91 448	2.78 300	1.45 228	2.37 580	1.52 334	1.53 368	1.05 308	1.17 177	0.92 312	0.25 170	0.19 200	0.35 482	0.28 409	0.34 371	0.26 238

TestStereo	2.00 441	1.02 552	12.25 514	0.70 109	0.61 268	1.88 145	0.55 161	2.31 202	1.52 283	1.41 316	1.33 279	1.27 327	0.90 250	11.62 705	0.81 258	0.34 434	0.19 200	0.33 442	0.24 301	0.44 511	0.24 185

CREStereo	0.92 195	0.53 172	1.45 197	0.61 24	0.34 34	4.42 637	0.40 83	2.21 178	1.54 299	0.94 233	1.12 211	0.87 235	0.87 232	1.12 150	0.72 219	0.28 269	0.19 200	0.22 61	0.15 11	0.22 80	0.19 19
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DN-CSS_ROB	1.91 422	1.55 647	11.13 504	1.82 677	0.88 418	3.99 537	0.61 197	4.01 541	1.67 366	1.64 348	1.89 489	1.39 350	1.06 317	3.23 451	1.50 471	0.31 371	0.19 200	0.44 569	0.29 440	0.37 423	0.31 339

ManiGeoR	2.11 461	0.93 525	18.17 614	0.84 238	0.84 399	2.72 252	0.56 166	3.67 439	2.82 627	1.08 264	1.23 241	1.12 293	1.07 322	4.60 489	1.17 383	0.25 170	0.20 256	0.30 348	0.20 179	0.23 91	0.26 238

HLf10	2.11 461	0.93 525	18.17 614	0.84 238	0.84 399	2.72 252	0.56 166	3.67 439	2.82 627	1.08 264	1.23 241	1.12 293	1.07 322	4.60 489	1.17 383	0.25 170	0.20 256	0.30 348	0.20 179	0.23 91	0.26 238

HLf8	2.17 475	0.96 542	17.42 600	0.83 226	0.81 370	3.37 367	0.55 161	3.88 494	2.99 648	1.19 281	1.20 229	1.22 318	1.00 284	5.68 514	0.82 260	0.26 196	0.20 256	0.29 316	0.20 179	0.25 136	0.27 259

TestStereo_HL2	1.42 337	0.76 451	3.87 406	1.08 428	0.63 282	2.59 236	0.62 212	3.27 368	2.22 497	1.34 297	1.33 279	1.14 299	0.91 253	5.97 522	1.24 406	0.25 170	0.20 256	0.23 79	0.19 152	0.27 194	0.24 185

TestStereo-Hl	1.43 339	0.66 358	2.69 347	1.02 397	0.48 176	3.12 318	0.75 308	3.60 424	2.23 501	1.66 354	1.31 274	1.33 337	1.15 360	6.24 532	0.88 289	0.25 170	0.20 256	0.26 212	0.21 202	0.28 218	0.25 202

RT-Monster	1.05 245	0.53 172	2.62 339	0.83 226	1.40 589	2.96 293	0.47 127	2.81 309	1.83 416	1.21 286	1.22 237	0.93 259	0.83 219	1.36 235	0.60 153	0.21 66	0.20 256	0.23 79	0.18 107	0.21 56	0.29 295

FE-Mocha	1.06 247	0.74 434	2.45 322	0.97 355	0.69 321	1.57 111	0.40 83	2.92 320	1.47 243	1.82 390	1.81 451	1.62 382	0.88 241	1.36 235	0.78 245	0.29 301	0.20 256	0.35 482	0.31 479	0.26 171	0.33 375

IGEV-FE	2.16 472	0.69 380	20.56 702	1.22 513	0.54 221	2.18 186	0.53 151	3.38 390	1.61 346	1.93 421	1.55 347	3.74 640	1.06 317	1.56 280	0.91 307	0.29 301	0.20 256	0.27 248	0.29 440	0.40 445	0.32 354

z-ln-s-r	2.67 576	1.16 588	12.43 516	1.34 572	1.26 550	3.70 447	1.21 570	4.20 596	2.38 547	2.04 466	1.92 499	2.43 514	1.60 483	10.58 655	5.19 670	0.29 301	0.20 256	0.32 405	0.24 301	0.51 548	0.38 445

SCV	0.95 209	0.63 318	1.38 184	1.70 661	0.41 108	1.23 56	0.89 434	3.53 415	1.57 321	0.61 88	1.54 343	0.93 259	0.77 185	1.66 310	0.66 182	0.36 471	0.20 256	0.25 166	0.19 152	0.29 240	0.25 202

IGEV-RUCA	0.90 185	0.53 172	1.05 34	0.81 199	0.74 341	3.89 493	0.80 354	1.92 133	1.41 214	0.96 242	0.71 84	0.70 168	0.73 163	1.30 224	0.68 191	0.29 301	0.20 256	0.25 166	0.19 152	0.43 499	0.34 392

RAStereo	0.75 94	0.52 154	2.86 358	0.58 12	0.62 278	1.19 53	0.32 40	1.81 115	0.99 133	0.75 151	1.05 194	0.64 138	0.47 48	0.80 44	0.94 323	0.22 93	0.20 256	0.27 248	0.21 202	0.34 371	0.22 142

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 521	0.99 546	19.62 659	1.09 436	0.96 442	1.51 104	0.44 110	4.05 555	1.64 357	1.31 293	1.67 386	4.93 694	2.45 607	2.52 419	1.40 442	0.30 344	0.20 256	0.31 381	0.50 631	0.57 576	0.60 591

IGEV_Zeroshot_test	2.16 472	0.69 380	20.60 706	1.22 513	0.54 221	2.18 186	0.53 151	3.38 390	1.61 346	1.93 421	1.55 347	3.76 642	1.05 308	1.55 279	0.91 307	0.29 301	0.20 256	0.27 248	0.29 440	0.40 445	0.32 354

UniTT-Stereo	0.82 149	0.47 110	2.63 341	0.96 348	1.19 527	0.78 20	0.39 72	1.12 25	1.54 299	1.19 281	1.26 254	0.51 63	0.64 123	1.13 154	1.03 344	0.30 344	0.20 256	0.24 125	0.21 202	0.40 445	0.25 202

GCAP-Stereo	0.93 197	0.68 377	1.35 178	0.85 253	0.41 108	3.61 434	0.52 150	2.20 175	1.50 265	1.11 272	1.04 187	1.17 304	0.84 221	1.11 144	0.71 214	0.25 170	0.20 256	0.27 248	0.18 107	0.28 218	0.23 166

Any-RAFT	1.40 334	0.53 172	2.78 354	1.09 436	0.64 286	4.41 635	0.81 367	3.97 530	2.78 613	1.99 440	1.34 285	2.36 499	1.56 476	1.56 280	0.75 232	0.27 224	0.20 256	0.25 166	0.18 107	0.25 136	0.28 282

anonymousdsp2	1.26 310	0.60 280	3.74 401	1.02 397	0.41 108	3.60 430	0.72 276	3.68 443	1.47 243	1.37 307	1.56 351	1.83 427	1.01 290	2.00 367	0.66 182	0.29 301	0.20 256	0.28 285	0.20 179	0.32 328	0.29 295

Selective-RAFT	1.15 269	0.46 85	1.64 224	0.99 369	0.45 143	4.17 590	0.51 141	3.21 354	1.69 377	1.12 273	1.34 285	1.45 360	1.40 415	2.08 375	0.94 323	0.41 535	0.20 256	0.24 125	0.23 269	0.27 194	0.25 202

ProNet	0.82 149	0.71 405	1.50 205	0.86 262	0.45 143	1.78 136	0.83 377	1.75 105	1.28 183	0.66 116	1.13 214	0.78 204	0.76 180	1.66 310	0.71 214	0.24 142	0.20 256	0.25 166	0.23 269	0.29 240	0.25 202

TestStereo1	1.56 356	0.81 477	2.32 308	1.61 648	0.64 286	4.13 571	1.36 591	3.79 468	3.20 670	1.60 335	2.57 622	1.39 350	2.15 580	2.51 414	1.30 425	0.29 301	0.20 256	0.34 461	0.25 325	0.40 445	0.36 413

DisPM	1.36 330	0.55 205	2.39 316	1.54 632	0.51 194	4.59 675	0.79 343	2.50 239	1.88 424	2.50 599	1.83 460	1.45 360	1.01 290	2.71 436	0.93 321	0.46 578	0.20 256	0.32 405	0.31 479	0.31 293	0.44 500

SA-5K	1.56 356	0.81 477	2.32 308	1.61 648	0.64 286	4.13 571	1.36 591	3.79 468	3.20 670	1.60 335	2.57 622	1.39 350	2.15 580	2.51 414	1.30 425	0.29 301	0.20 256	0.34 461	0.25 325	0.40 445	0.36 413

IPLG	2.48 546	0.65 345	19.63 660	0.91 304	0.79 361	4.60 677	0.56 166	4.31 648	1.84 417	1.91 415	2.00 517	1.31 334	1.38 408	6.61 543	1.53 482	0.27 224	0.20 256	0.27 248	0.23 269	0.31 293	0.36 413

MIPNet	2.33 512	0.71 405	19.82 665	0.89 283	0.56 235	4.76 706	0.61 197	4.32 653	2.37 542	1.83 393	1.48 329	1.48 363	1.98 565	2.63 429	1.44 451	0.29 301	0.20 256	0.26 212	0.23 269	0.30 270	0.39 452

LCNet	1.55 351	0.54 192	1.88 248	0.99 369	0.55 230	3.60 430	1.21 570	2.86 315	1.53 290	2.18 517	1.74 409	1.43 359	4.17 677	3.62 465	0.87 284	0.29 301	0.20 256	0.28 285	0.77 682	0.47 535	1.85 705

HHNet	2.48 546	0.71 405	20.52 701	0.64 56	0.64 286	4.07 556	0.93 466	3.76 462	1.56 315	2.15 505	4.92 697	0.98 268	3.37 654	1.66 310	1.79 529	0.32 394	0.20 256	0.31 381	0.27 380	0.36 408	0.42 483

OMP-Stereo	1.97 434	0.93 525	1.88 248	2.76 719	0.67 309	4.58 674	1.48 613	4.31 648	1.54 299	3.15 673	2.76 638	3.25 599	1.38 408	7.66 572	1.35 436	0.40 520	0.20 256	0.33 442	0.26 350	0.33 350	0.24 185

IIG-Stereo	1.95 430	0.79 466	2.14 287	2.78 720	0.66 302	4.62 679	0.76 313	4.27 628	1.53 290	2.63 630	3.14 663	3.35 608	1.61 484	7.65 571	1.41 446	0.39 512	0.20 256	0.31 381	0.25 325	0.33 350	0.22 142

NF-Stereo	1.58 359	0.61 300	2.66 345	2.26 704	0.47 167	4.68 688	0.67 239	3.31 373	1.48 253	2.11 485	1.59 359	1.36 343	1.09 331	6.08 528	1.20 393	0.40 520	0.20 256	0.36 498	0.34 511	0.31 293	0.36 413

OCTAStereo	1.58 359	0.61 300	2.72 349	2.27 707	0.46 157	4.68 688	0.67 239	3.30 372	1.48 253	2.11 485	1.59 359	1.36 343	1.09 331	6.02 525	1.21 397	0.41 535	0.20 256	0.36 498	0.34 511	0.31 293	0.37 428

RE-Stereo	1.58 359	0.61 300	2.72 349	2.26 704	0.46 157	4.68 688	0.68 250	3.31 373	1.48 253	2.11 485	1.59 359	1.36 343	1.09 331	6.01 523	1.22 400	0.41 535	0.20 256	0.36 498	0.34 511	0.31 293	0.37 428

TVStereo	1.58 359	0.61 300	2.72 349	2.26 704	0.46 157	4.68 688	0.68 250	3.31 373	1.48 253	2.11 485	1.59 359	1.36 343	1.09 331	6.01 523	1.22 400	0.41 535	0.20 256	0.36 498	0.34 511	0.31 293	0.37 428

Prome-Stereo	1.61 367	0.55 205	1.71 231	0.98 363	0.60 263	4.41 635	1.82 649	3.03 334	1.53 290	2.18 517	3.45 677	1.72 399	3.49 663	2.23 396	1.08 356	0.29 301	0.20 256	0.26 212	0.25 325	0.34 371	2.16 712

RALAANet	1.28 319	1.08 569	3.21 374	1.25 523	0.94 438	1.44 94	0.69 261	3.15 348	2.57 586	2.01 454	1.80 438	1.29 331	1.05 308	2.00 367	1.48 464	0.27 224	0.20 256	0.27 248	0.24 301	0.40 445	0.27 259

CFNet-RSSM	2.08 456	0.52 154	20.06 675	1.01 385	0.56 235	3.39 372	0.64 221	3.67 439	1.55 307	1.72 370	1.37 296	2.57 530	1.19 368	1.11 144	0.86 277	0.27 224	0.20 256	0.25 166	0.23 269	0.27 194	0.23 166

PMTNet	0.99 230	0.48 121	1.73 233	0.62 33	0.56 235	4.20 602	0.43 105	1.88 123	1.58 325	1.00 246	1.05 194	0.78 204	0.98 280	1.50 270	0.85 270	1.21 702	0.20 256	0.23 79	0.15 11	0.22 80	0.19 19

MLCV	1.87 411	0.91 519	8.59 467	1.10 446	0.57 247	3.59 428	0.53 151	3.70 453	2.20 496	2.80 647	2.25 574	2.00 457	1.42 428	4.13 481	1.86 538	0.30 344	0.20 256	0.32 405	0.21 202	0.33 350	0.36 413

iResNet_ROB	1.89 416	1.02 552	8.60 468	1.39 597	0.98 455	3.72 451	0.66 235	3.84 480	2.65 596	1.88 403	2.05 532	1.98 454	1.27 381	4.52 487	1.67 511	0.30 344	0.20 256	0.28 285	0.18 107	0.31 293	0.40 473

HLF11	2.10 457	0.80 471	18.68 630	0.88 274	0.83 390	2.11 180	0.58 181	3.39 394	2.56 585	1.33 295	1.30 266	0.98 268	1.00 284	4.75 495	1.51 477	0.25 170	0.21 295	0.24 125	0.18 107	0.23 91	0.27 259

AdaDepth	0.76 103	0.45 73	1.41 192	0.70 109	1.27 553	3.12 318	0.43 105	1.02 21	0.94 120	0.63 105	0.91 146	0.43 35	0.58 99	1.41 249	0.48 85	0.18 29	0.21 295	0.23 79	0.19 152	0.25 136	0.26 238

MM-Stereo_test1	1.90 418	0.53 172	19.85 667	1.39 597	0.48 176	1.81 139	0.79 343	3.00 330	1.82 409	1.69 360	1.09 204	0.87 235	0.97 273	1.45 261	0.74 229	0.24 142	0.21 295	0.27 248	0.24 301	0.35 392	0.24 185

SCV_C0	0.89 176	0.59 261	1.96 261	0.83 226	0.44 134	1.24 60	0.64 221	3.33 385	1.66 364	0.82 190	1.20 229	0.73 190	0.66 138	1.62 300	0.66 182	0.32 394	0.21 295	0.24 125	0.20 179	0.28 218	0.23 166

UGAM-zero	2.79 586	0.57 234	20.87 715	0.98 363	0.77 353	2.08 173	0.35 58	3.88 494	1.51 272	2.05 468	1.64 375	5.07 701	3.42 659	9.83 624	1.24 406	0.28 269	0.21 295	0.27 248	0.29 440	0.29 240	0.28 282

GCAP-BAT	3.82 668	0.52 154	59.75 789	0.90 293	1.06 483	2.70 249	0.77 328	3.08 341	1.18 160	1.20 284	0.81 110	0.68 157	0.55 84	0.96 104	0.68 191	0.27 224	0.21 295	0.28 285	0.21 202	0.27 194	0.25 202

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 580	1.26 609	22.01 745	1.08 428	0.99 458	1.61 119	0.86 398	3.69 448	1.64 357	1.52 325	5.62 705	3.35 608	3.44 660	2.20 391	1.33 432	0.26 196	0.21 295	0.30 348	0.62 664	0.93 659	0.67 612

H2IRNET	1.90 418	0.53 172	14.29 550	1.14 467	0.60 263	4.48 646	0.44 110	2.65 278	1.81 408	1.05 257	2.30 588	1.67 388	1.40 415	2.17 387	1.50 471	0.36 471	0.21 295	0.33 442	0.37 550	0.34 371	0.29 295

MoCha-V2	0.87 167	0.48 121	1.87 247	0.88 274	0.32 22	1.37 84	0.55 161	2.71 287	1.42 218	0.92 228	1.75 413	0.65 144	1.17 362	1.45 261	0.57 140	0.21 66	0.21 295	0.20 21	0.19 152	0.24 109	0.23 166

MyStereo8	2.33 512	1.13 579	19.26 646	1.22 513	1.62 640	4.16 585	0.57 171	3.50 407	2.36 536	2.15 505	1.75 413	2.28 484	1.14 352	1.46 265	2.20 584	0.24 142	0.21 295	0.32 405	0.27 380	0.36 408	0.43 494

IGEVStereo-DCA	0.86 161	0.65 345	2.05 270	0.90 293	0.46 157	1.57 111	0.86 398	1.62 82	1.24 172	0.65 113	0.77 99	0.74 196	0.72 158	2.59 426	0.86 277	0.28 269	0.21 295	0.28 285	0.21 202	0.29 240	0.27 259

rrr	2.27 493	0.65 345	23.82 756	0.90 293	0.46 157	1.57 111	0.96 485	7.98 732	1.19 164	0.65 113	0.77 99	0.74 196	0.72 158	2.59 426	0.86 277	0.28 269	0.21 295	0.28 285	0.21 202	0.29 240	0.25 202

plain	1.55 351	0.69 380	13.59 531	0.65 69	0.73 336	1.66 125	0.57 171	3.17 351	1.94 436	0.77 171	1.24 244	0.80 211	0.86 227	1.60 292	0.96 329	0.33 414	0.21 295	0.32 405	0.25 325	0.42 488	0.28 282

GCAPDPT-zeroshot	3.67 659	0.52 154	56.80 788	0.90 293	1.06 483	2.70 249	0.77 328	3.08 341	1.18 160	1.20 284	0.81 110	0.68 157	0.55 84	0.96 104	0.68 191	0.27 224	0.21 295	0.28 285	0.20 179	0.27 194	0.25 202

iRaft-Stereo_20w	1.88 415	0.62 310	10.58 496	0.90 293	0.83 390	2.96 293	0.78 335	4.90 711	1.58 325	2.29 553	1.60 364	1.25 325	4.51 685	2.28 399	0.90 298	0.29 301	0.21 295	0.26 212	0.24 301	0.41 469	0.31 339

IPLGR	2.53 555	0.58 251	20.46 699	0.82 212	0.52 207	4.56 672	0.50 137	4.30 645	2.38 547	1.87 400	1.53 340	1.68 390	1.72 521	6.95 555	1.15 374	0.28 269	0.21 295	0.27 248	0.23 269	0.33 350	0.32 354

PSM-AAD	2.43 535	0.54 192	1.32 167	0.92 312	0.54 221	4.48 646	7.47 738	2.96 325	1.55 307	2.31 563	2.56 620	1.26 326	16.23 755	2.46 406	0.89 293	0.28 269	0.21 295	0.58 645	0.41 589	0.34 371	1.32 688

KYRaft	1.59 364	0.52 154	1.73 233	0.95 342	0.49 186	4.38 626	1.79 645	2.43 223	1.51 272	2.49 597	2.98 650	2.00 457	3.41 656	2.14 383	0.82 260	0.30 344	0.21 295	0.33 442	0.46 611	0.35 392	2.45 721

THIR-Stereo	4.14 681	0.82 484	10.85 500	0.86 262	0.43 123	2.16 185	16.77 759	3.22 357	1.54 299	2.04 466	12.05 745	2.68 542	7.53 727	7.30 559	12.62 724	0.30 344	0.21 295	0.29 316	0.28 409	0.33 350	0.41 479

PFNet	2.47 544	0.60 280	16.95 591	2.15 701	0.81 370	4.63 681	0.91 448	2.55 254	1.52 283	2.40 587	2.79 640	1.83 427	1.42 428	7.54 565	1.34 435	0.33 414	0.21 295	0.36 498	0.27 380	0.32 328	0.39 452

GrayStereo	2.58 566	0.53 172	1.63 223	1.58 641	0.89 423	4.17 590	8.17 742	3.03 334	1.52 283	2.80 647	2.50 612	1.70 396	17.10 756	2.83 439	1.15 374	0.33 414	0.21 295	0.27 248	0.32 493	0.28 218	0.53 557

Pruner-Stereo	1.32 327	0.59 261	2.11 285	1.79 675	0.47 167	4.73 701	0.79 343	2.53 244	1.72 389	2.47 595	1.58 355	1.48 363	1.03 295	1.66 310	1.47 461	0.44 560	0.21 295	0.34 461	0.30 463	0.30 270	0.39 452

IRAFT_RVC	1.87 411	0.60 280	4.33 415	2.40 712	0.66 302	4.59 675	1.59 629	2.96 325	1.51 272	2.23 540	1.75 413	2.09 473	2.63 617	6.70 547	1.50 471	0.33 414	0.21 295	0.33 442	0.29 440	0.32 328	0.32 354

CRE-IMP	1.23 292	0.61 300	2.14 287	0.82 212	0.39 91	4.54 662	0.83 377	2.63 276	1.55 307	1.95 427	1.46 317	1.87 435	0.96 268	1.48 267	1.33 432	0.45 570	0.21 295	0.31 381	0.26 350	0.41 469	0.31 339

CroCo-Stereo	0.98 222	0.87 507	3.44 385	0.87 269	0.53 218	0.49 5	0.50 137	3.99 537	1.49 259	0.81 187	1.25 252	1.00 273	0.75 172	1.10 142	1.09 359	0.24 142	0.21 295	0.24 125	0.19 152	0.35 392	0.27 259
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
cross-raft	2.01 444	0.57 234	19.01 639	1.03 405	0.56 235	2.11 180	0.72 276	3.63 431	1.57 321	1.77 380	1.51 333	3.17 593	1.13 345	1.16 170	0.85 270	0.23 112	0.21 295	0.26 212	0.23 269	0.28 218	0.25 202

XX-Stereo	2.54 557	0.61 300	20.21 683	1.78 670	1.19 527	4.30 617	0.46 121	4.39 671	1.58 325	2.32 567	1.89 489	4.64 689	0.60 111	4.16 482	0.82 260	0.31 371	0.21 295	0.28 285	0.27 380	0.51 548	0.26 238

test_xeample3	2.12 466	0.63 318	21.55 736	0.91 304	0.47 167	1.85 141	0.94 471	7.96 731	1.23 170	0.75 151	0.76 96	0.64 138	0.70 152	1.77 334	0.83 264	0.30 344	0.21 295	0.27 248	0.21 202	0.27 194	0.24 185

GMStereo	1.01 236	1.00 550	2.86 358	0.83 226	0.45 143	1.47 98	0.57 171	1.89 126	2.11 479	1.52 325	1.24 244	0.87 235	0.74 169	1.58 285	0.94 323	0.40 520	0.21 295	0.30 348	0.30 463	0.47 535	0.36 413
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	1.58 359	0.57 234	11.69 510	1.01 385	0.60 263	2.53 229	0.64 221	2.36 208	1.56 315	1.80 387	1.47 322	2.74 548	1.18 364	1.12 150	0.90 298	0.27 224	0.21 295	0.25 166	0.22 243	0.27 194	0.23 166

iResNetv2_ROB	2.65 572	5.00 715	19.28 649	2.06 697	1.09 499	3.83 473	1.13 550	4.14 585	2.09 469	1.85 394	2.03 523	2.01 460	1.51 460	3.58 463	1.58 489	0.34 434	0.21 295	0.32 405	0.21 202	0.44 511	0.29 295

pmcnn	5.45 707	1.22 602	17.40 599	1.60 645	2.41 715	3.48 398	2.12 665	4.52 694	3.26 676	3.67 689	13.15 748	22.10 760	3.46 662	11.92 724	17.16 745	0.34 434	0.21 295	0.23 79	0.19 152	0.36 408	0.28 282

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.72 80	0.71 405	1.42 193	0.66 79	0.45 143	2.46 219	0.41 90	1.28 36	0.96 124	0.75 151	0.39 12	0.52 69	0.48 53	1.35 232	0.70 208	0.31 371	0.22 327	0.34 461	0.24 301	0.43 499	0.33 375

DF	0.97 216	0.56 221	1.59 220	0.93 330	0.51 194	1.13 38	0.97 490	4.39 671	1.44 225	0.95 237	1.59 359	1.01 275	0.57 94	1.62 300	0.75 232	0.32 394	0.22 327	0.25 166	0.19 152	0.25 136	0.25 202

BStereo	0.88 170	0.73 423	4.10 411	0.80 195	0.51 194	1.13 38	0.72 276	2.57 258	1.00 135	0.85 210	0.57 59	0.72 183	0.48 53	1.01 121	0.90 298	0.26 196	0.22 327	0.24 125	0.29 440	0.25 136	0.25 202

Anonymus123	1.07 251	0.73 423	4.10 411	0.80 195	0.51 194	4.91 711	0.72 276	2.50 239	1.00 135	0.85 210	0.57 59	0.72 183	0.48 53	1.01 121	0.90 298	0.26 196	0.22 327	0.24 125	0.29 440	0.25 136	0.25 202

xyz-stereo-finetune2	1.16 274	0.63 318	1.50 205	0.57 10	0.36 44	3.47 394	0.65 232	2.70 286	1.23 170	0.88 219	1.75 413	0.91 249	1.76 528	3.54 462	1.74 522	0.24 142	0.22 327	0.30 348	0.27 380	0.31 293	0.26 238

DFGA-Net	2.11 461	3.00 700	7.43 450	1.11 453	0.76 347	3.72 451	0.60 192	2.63 276	1.91 432	2.01 454	2.07 537	1.22 318	1.04 303	10.26 648	2.26 588	0.27 224	0.22 327	0.34 461	0.34 511	0.61 590	0.48 527

PAM_32	2.45 538	0.63 318	20.74 709	1.05 409	0.65 294	2.83 262	0.46 121	2.91 319	1.54 299	1.95 427	2.66 630	4.99 697	3.78 667	1.96 364	0.92 312	0.27 224	0.22 327	0.27 248	0.25 325	0.36 408	0.48 527

AE-Stereo	1.18 276	0.60 280	2.05 270	1.10 446	0.60 263	4.39 628	0.72 276	3.74 459	1.62 352	1.10 268	1.90 494	1.01 275	0.92 257	1.45 261	0.82 260	0.28 269	0.22 327	0.28 285	0.28 409	0.26 171	0.22 142

RAFT-Test	1.44 342	0.59 261	6.10 437	1.01 385	0.69 321	2.90 273	0.80 354	3.68 443	1.70 382	1.85 394	1.68 389	3.15 591	1.03 295	1.20 188	0.99 336	0.27 224	0.22 327	0.25 166	0.23 269	0.27 194	0.25 202

HH	2.23 484	0.86 503	21.59 737	0.98 363	0.51 194	1.49 102	0.82 371	2.74 291	1.54 299	1.10 268	1.69 394	4.62 687	1.86 552	2.55 422	0.69 202	0.26 196	0.22 327	0.29 316	0.23 269	0.34 371	0.27 259

HanStereo	2.23 484	0.86 503	21.59 737	0.98 363	0.51 194	1.49 102	0.82 371	2.74 291	1.54 299	1.10 268	1.69 394	4.62 687	1.86 552	2.55 422	0.69 202	0.26 196	0.22 327	0.29 316	0.23 269	0.34 371	0.27 259

knoymous	1.30 322	0.60 280	5.57 434	0.88 274	0.75 343	3.04 300	0.90 440	2.68 283	1.33 191	1.48 321	1.07 201	2.78 558	0.88 241	1.29 218	0.85 270	0.31 371	0.22 327	0.35 482	0.20 179	0.45 519	0.37 428

RAFT_CTSACE	1.80 402	1.06 565	10.00 486	1.71 662	1.39 587	3.49 401	1.06 528	3.05 336	1.62 352	1.70 365	2.04 526	2.51 524	1.80 538	1.98 365	0.94 323	0.25 170	0.22 327	0.28 285	0.30 463	0.30 270	0.26 238

SA	1.62 369	0.75 445	3.78 405	1.07 420	0.43 123	4.26 608	1.36 591	4.45 683	3.12 659	1.63 345	1.97 510	1.68 390	2.26 592	2.55 422	1.27 417	0.27 224	0.22 327	0.37 512	0.37 550	0.35 392	0.30 326

DAS	2.31 506	0.67 369	4.79 423	1.14 467	1.64 645	2.93 285	2.13 666	4.09 569	2.74 606	4.17 702	2.52 615	2.46 519	1.79 533	11.55 702	1.63 504	0.37 479	0.22 327	0.39 534	0.25 325	0.41 469	0.34 392

SepStereo	2.15 471	0.67 369	4.79 423	1.14 467	1.64 645	2.93 285	2.13 666	4.09 569	2.74 606	4.17 702	2.52 615	2.46 519	1.79 533	8.36 582	1.63 504	0.37 479	0.22 327	0.39 534	0.25 325	0.41 469	0.34 392

CrosDoStereo	5.24 703	0.60 280	20.23 684	0.82 212	0.51 194	3.39 372	18.11 761	3.82 476	2.27 513	1.98 435	8.74 726	1.96 450	6.96 721	7.35 561	26.35 768	0.30 344	0.22 327	0.30 348	0.28 409	0.33 350	0.38 445

NRIStereo	1.28 319	0.61 300	1.67 225	1.15 480	0.38 84	4.73 701	0.90 440	2.42 218	1.50 265	1.93 421	1.33 279	1.75 402	1.22 371	2.96 445	1.33 432	0.46 578	0.22 327	0.29 316	0.26 350	0.30 270	0.28 282

ROB_FTStereo_v2	1.23 292	0.66 358	2.02 266	0.75 156	0.37 65	4.67 687	0.76 313	2.53 244	1.58 325	1.99 440	1.46 317	1.78 408	1.14 352	2.08 375	0.88 289	0.48 592	0.22 327	0.32 405	0.27 380	0.40 445	0.29 295

ROB_FTStereo	1.25 302	0.66 358	2.14 287	0.75 156	0.37 65	4.65 684	0.77 328	2.53 244	1.58 325	1.99 440	1.47 322	1.78 408	1.13 345	2.26 398	0.86 277	0.47 587	0.22 327	0.32 405	0.27 380	0.40 445	0.29 295

DeepStereo_LL	5.24 703	0.60 280	20.23 684	0.82 212	0.51 194	3.39 372	18.11 761	3.82 476	2.27 513	1.98 435	8.74 726	1.96 450	6.96 721	7.35 561	26.35 768	0.30 344	0.22 327	0.30 348	0.28 409	0.33 350	0.38 445

DRaft	2.28 498	0.56 221	2.64 343	0.74 151	0.46 157	3.94 511	1.23 572	2.32 204	1.55 307	2.64 631	2.80 642	1.60 379	5.34 700	6.96 556	10.99 713	0.34 434	0.22 327	0.27 248	0.27 380	0.29 240	0.37 428

DeepStereo_RVC	1.55 351	0.63 318	3.32 381	0.77 182	0.42 117	4.49 652	0.72 276	2.50 239	1.58 325	2.02 459	1.81 451	1.54 372	6.38 717	1.73 329	1.19 388	0.46 578	0.22 327	0.29 316	0.28 409	0.35 392	0.38 445

RAFT-RH_RVC	2.63 569	0.55 205	19.97 672	1.26 530	0.47 167	4.46 643	0.57 171	1.71 100	1.64 357	3.06 667	5.51 702	2.03 462	1.28 383	6.70 547	1.52 481	0.42 547	0.22 327	0.37 512	0.34 511	0.28 218	0.29 295

RAFT-IKP	1.25 302	0.66 358	2.23 299	0.75 156	0.37 65	4.64 682	0.74 297	2.53 244	1.58 325	1.99 440	1.47 322	1.78 408	1.13 345	2.22 395	0.92 312	0.48 592	0.22 327	0.32 405	0.27 380	0.40 445	0.29 295

raft+_RVC	1.21 287	0.83 488	2.61 336	1.35 577	0.97 446	3.60 430	0.76 313	3.23 360	1.51 272	1.33 295	1.67 386	1.03 279	1.10 338	1.87 355	0.92 312	0.24 142	0.22 327	0.25 166	0.24 301	0.26 171	0.25 202

111	1.83 404	0.92 521	9.08 473	0.81 199	0.36 44	4.25 607	0.91 448	4.44 680	2.70 602	2.39 585	1.96 504	2.30 490	1.64 504	1.28 213	1.82 532	0.28 269	0.22 327	0.24 125	0.20 179	0.31 293	0.54 565

EAI-Stereo	2.35 521	0.63 318	2.97 362	0.95 342	0.65 294	3.84 478	14.27 757	5.04 714	2.19 494	2.06 473	7.25 714	1.10 289	0.94 263	1.65 309	1.37 438	0.31 371	0.22 327	0.27 248	0.60 660	0.27 194	0.32 354

FENet	2.25 488	0.50 138	20.29 691	1.35 577	0.67 309	4.01 542	0.60 192	3.95 522	1.99 443	1.96 431	1.11 209	2.43 514	1.43 431	1.60 292	1.39 439	0.32 394	0.22 327	0.33 442	0.26 350	0.29 240	0.39 452

BEATNet_4x	1.92 425	1.36 626	8.75 471	1.20 504	0.56 235	3.46 391	1.03 518	4.00 539	2.43 558	2.25 546	1.70 396	2.10 474	1.59 477	2.57 425	3.05 637	0.37 479	0.22 327	0.47 586	0.29 440	0.60 585	0.40 473

HSM	2.35 521	0.81 477	2.21 294	1.14 467	1.55 627	3.44 384	1.03 518	3.99 537	2.25 507	2.29 553	2.11 545	8.04 726	3.05 640	11.60 703	1.71 515	0.33 414	0.22 327	0.28 285	0.23 269	0.32 328	0.35 406

depth_test_26	0.55 24	0.41 34	1.12 88	0.71 119	0.37 65	0.63 12	0.34 52	0.94 14	0.80 56	0.42 2	1.40 307	0.69 164	0.53 76	0.75 28	0.40 19	0.31 371	0.23 358	0.27 248	0.22 243	0.26 171	0.24 185

VMStereo-Base	0.73 84	0.44 67	1.48 204	0.61 24	0.35 39	1.71 128	0.43 105	1.30 38	1.40 210	0.84 207	1.07 201	0.92 255	0.73 163	1.26 206	0.73 222	0.24 142	0.23 358	0.24 125	0.18 107	0.24 109	0.24 185

Zero-FE251	0.80 131	0.75 445	1.71 231	0.88 274	0.70 325	2.59 236	0.45 116	1.38 49	0.83 75	1.79 386	0.61 66	0.73 190	0.81 210	0.82 54	0.61 157	0.29 301	0.23 358	0.27 248	0.19 152	0.20 33	0.20 57

water-stereo	0.78 123	0.45 73	1.94 255	0.79 192	0.48 176	2.36 206	0.47 127	1.53 68	1.09 152	0.88 219	1.04 187	0.82 218	0.75 172	0.72 18	0.78 245	0.22 93	0.23 358	0.25 166	0.23 269	0.24 109	0.29 295

MM-Stereo_test3	1.09 257	0.59 261	1.55 214	1.73 665	1.18 520	1.91 148	0.86 398	3.52 411	1.76 401	1.25 288	1.86 479	1.10 289	0.69 149	1.32 227	0.86 277	0.27 224	0.23 358	0.27 248	0.22 243	0.34 371	0.30 326

HUF	1.15 269	0.64 331	8.62 469	0.90 293	0.35 39	1.35 82	0.78 335	1.97 140	1.50 265	0.63 105	1.52 334	0.83 220	0.66 138	1.28 213	0.63 166	0.29 301	0.23 358	0.26 212	0.17 57	0.23 91	0.25 202

AIO-test1	2.18 476	0.66 358	18.95 636	0.89 283	1.48 610	3.40 376	0.97 490	4.19 594	1.68 369	0.86 215	1.35 289	0.99 270	0.75 172	4.47 486	1.27 417	0.23 112	0.23 358	0.28 285	0.33 501	0.31 293	0.35 406

model_zeroshot	1.21 287	0.60 280	3.55 389	1.05 409	0.57 247	3.46 391	0.63 217	2.73 290	1.55 307	2.05 468	1.38 300	1.50 366	0.82 214	1.69 321	0.87 284	0.29 301	0.23 358	0.30 348	0.23 269	0.27 194	0.32 354

MGS-Stereo	0.80 131	0.56 221	1.53 210	0.93 330	0.39 91	1.26 63	0.73 284	1.45 57	1.30 186	1.01 247	2.26 575	0.80 211	0.56 91	1.16 170	0.65 178	0.27 224	0.23 358	0.26 212	0.22 243	0.27 194	0.25 202

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 195	0.73 423	1.42 193	0.92 312	1.08 493	2.97 295	0.53 151	1.77 111	1.39 206	1.16 277	1.54 343	0.58 108	0.65 131	1.03 126	0.84 267	0.25 170	0.23 358	0.30 348	0.24 301	0.43 499	0.29 295

MyStereo06	2.46 541	0.72 412	19.97 672	1.02 397	0.99 458	4.26 608	0.86 398	3.51 410	1.68 369	1.92 417	1.73 406	4.01 654	4.22 678	1.62 300	0.88 289	0.24 142	0.23 358	0.34 461	0.26 350	0.42 488	0.36 413

MyStereo05	2.37 527	0.72 412	19.94 670	1.02 397	0.99 458	4.26 608	0.86 398	4.01 541	2.62 592	2.14 497	1.26 254	2.28 484	1.63 501	2.07 373	1.68 512	0.24 142	0.23 358	0.34 461	0.26 350	0.42 488	0.36 413

GMStereo_Zeroshot	1.41 336	1.21 596	3.33 382	1.29 545	0.72 331	3.35 365	0.53 151	2.58 269	1.68 369	2.35 576	1.56 351	2.42 510	0.96 268	2.50 410	1.16 379	0.45 570	0.23 358	0.40 541	0.24 301	0.79 645	0.33 375

MaDis-Stereo	0.82 149	0.66 358	1.53 210	0.65 69	1.87 687	1.24 60	0.36 60	2.13 164	1.27 181	0.67 119	0.75 94	0.88 239	0.70 152	1.15 166	1.07 353	0.29 301	0.23 358	0.26 212	0.20 179	0.31 293	0.22 142

MSKI-zero shot	2.22 481	0.64 331	20.09 679	0.96 348	0.56 235	4.04 548	0.70 271	3.91 508	1.50 265	1.92 417	2.28 580	1.92 440	0.71 155	2.93 442	0.67 187	0.26 196	0.23 358	0.26 212	0.21 202	0.28 218	0.26 238

LL-Strereo2	1.23 292	0.85 500	2.38 315	0.93 330	0.68 314	3.72 451	1.37 596	2.54 253	1.99 443	1.75 378	1.40 307	1.82 424	0.73 163	1.40 244	0.99 336	0.31 371	0.23 358	0.55 638	0.35 528	0.29 240	0.24 185

CroCo-Stereo Lap2	0.99 230	0.89 511	2.55 329	0.99 369	1.80 679	0.54 6	0.46 121	3.10 343	1.24 172	1.07 263	1.21 234	1.05 284	0.78 195	1.26 206	1.08 356	0.27 224	0.23 358	0.27 248	0.21 202	0.43 499	0.34 392

DCANet-4	1.96 432	0.51 146	14.31 551	0.82 212	0.40 101	4.16 585	0.57 171	4.29 637	2.98 645	2.30 557	1.80 438	1.03 279	1.54 472	1.44 256	1.44 451	0.29 301	0.23 358	0.23 79	0.18 107	0.24 109	0.42 483

fff	1.74 389	0.70 391	9.08 473	0.81 199	0.36 44	4.15 575	0.57 171	4.23 609	2.09 469	2.30 557	1.80 438	1.19 313	3.02 636	1.44 256	1.46 456	0.29 301	0.23 358	0.23 79	0.18 107	0.24 109	0.42 483

IER	1.69 381	0.65 345	7.19 447	0.94 337	1.15 513	3.28 355	0.89 434	3.48 401	1.97 440	2.10 481	1.98 512	2.28 484	2.12 576	2.25 397	1.75 525	0.29 301	0.23 358	0.36 498	0.30 463	0.32 328	0.34 392

CIPLG	2.27 493	1.18 591	19.24 643	0.92 312	1.34 574	3.95 517	0.89 434	4.23 609	1.82 409	2.31 563	2.67 631	1.17 304	1.06 317	1.53 278	1.32 428	0.37 479	0.23 358	0.27 248	0.22 243	0.31 293	0.45 506

IPLGR_C	2.28 498	1.31 618	19.46 654	0.92 312	1.32 568	3.93 504	0.89 434	4.20 596	1.82 409	2.30 557	2.63 628	1.16 301	1.07 322	1.41 249	1.29 424	0.37 479	0.23 358	0.27 248	0.22 243	0.31 293	0.45 506

ACRE	2.27 493	1.11 577	19.45 653	0.91 304	1.30 558	3.94 511	0.87 419	4.21 601	1.80 407	2.28 551	2.62 626	1.17 304	1.04 303	1.52 275	1.30 425	0.37 479	0.23 358	0.27 248	0.22 243	0.31 293	0.46 517

Patchmatch Stereo++	1.25 302	0.65 345	2.06 279	0.75 156	0.37 65	4.68 688	0.76 313	2.53 244	1.58 325	1.99 440	1.47 322	1.78 408	1.14 352	2.44 404	0.90 298	0.48 592	0.23 358	0.32 405	0.27 380	0.40 445	0.29 295
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	1.66 377	0.59 261	5.15 427	2.25 702	0.48 176	4.68 688	0.69 261	2.57 258	1.52 283	2.14 497	1.45 315	1.42 357	0.99 282	6.04 526	1.20 393	0.41 535	0.23 358	0.37 512	0.39 571	0.32 328	0.31 339

KMStereo	1.66 377	0.59 261	5.15 427	2.25 702	0.48 176	4.68 688	0.69 261	2.57 258	1.52 283	2.14 497	1.45 315	1.42 357	0.99 282	6.04 526	1.20 393	0.41 535	0.23 358	0.37 512	0.39 571	0.32 328	0.31 339

PSM-adaLoss	1.24 297	0.65 345	2.03 267	0.75 156	0.37 65	4.68 688	0.73 284	2.53 244	1.58 325	1.99 440	1.47 322	1.78 408	1.13 345	2.18 389	0.87 284	0.48 592	0.23 358	0.32 405	0.27 380	0.40 445	0.29 295

HUI-Stereo	1.25 302	0.66 358	2.33 310	0.75 156	0.37 65	4.68 688	0.78 335	2.53 244	1.58 325	1.99 440	1.46 317	1.79 415	1.13 345	2.17 387	0.85 270	0.48 592	0.23 358	0.32 405	0.27 380	0.40 445	0.29 295

iGMRVC	1.26 310	0.66 358	2.14 287	0.75 156	0.37 65	4.66 685	0.74 297	2.53 244	1.58 325	1.99 440	1.46 317	1.78 408	1.14 352	2.46 406	0.92 312	0.48 592	0.23 358	0.32 405	0.27 380	0.40 445	0.29 295

RAFT-345	2.46 541	0.55 205	19.69 662	1.02 397	0.49 186	4.43 640	0.78 335	1.64 90	2.34 531	2.09 478	3.12 661	1.96 450	1.31 392	6.65 545	1.43 449	0.36 471	0.23 358	0.32 405	0.25 325	0.28 218	0.25 202

iRAFT	1.25 302	0.65 345	2.06 279	0.75 156	0.37 65	4.68 688	0.76 313	2.53 244	1.58 325	1.99 440	1.47 322	1.78 408	1.14 352	2.44 404	0.90 298	0.48 592	0.23 358	0.32 405	0.27 380	0.40 445	0.29 295

rafts_anoy	1.24 297	0.80 471	3.61 395	1.17 491	1.20 535	3.00 296	0.61 197	3.17 351	1.58 325	1.37 307	1.26 254	1.19 313	1.12 343	1.78 335	1.25 410	0.32 394	0.23 358	0.32 405	0.32 493	0.31 293	0.30 326

csc	1.74 389	0.70 391	9.08 473	0.81 199	0.36 44	4.15 575	0.57 171	4.23 609	2.09 469	2.30 557	1.80 438	1.19 313	3.02 636	1.44 256	1.46 456	0.29 301	0.23 358	0.23 79	0.18 107	0.24 109	0.42 483

cscssc	1.74 389	0.70 391	9.08 473	0.81 199	0.36 44	4.15 575	0.57 171	4.23 609	2.09 469	2.30 557	1.80 438	1.19 313	3.02 636	1.44 256	1.46 456	0.29 301	0.23 358	0.23 79	0.18 107	0.24 109	0.42 483

DIP-Stereo	1.24 297	0.69 380	1.77 238	0.65 69	0.61 268	4.29 615	0.58 181	4.44 680	2.53 578	1.98 435	1.33 279	0.91 249	0.86 227	1.25 205	1.25 410	0.36 471	0.23 358	0.32 405	0.23 269	0.32 328	0.29 295
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
StereoDRNet-Refined	1.77 397	0.81 477	2.22 297	1.21 510	0.76 347	3.26 348	0.71 273	3.82 476	2.05 461	2.29 553	2.05 532	2.98 575	1.44 435	7.15 558	2.27 590	0.30 344	0.23 358	0.42 560	0.33 501	0.45 519	0.64 606
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	2.52 554	0.94 533	21.17 726	1.84 680	0.72 331	3.75 458	0.81 367	4.14 585	2.55 584	2.33 573	2.03 523	1.35 341	1.44 435	3.27 455	2.16 580	0.35 456	0.23 358	0.28 285	0.22 243	0.44 511	0.45 506

zzzzzzz1	3.04 625	13.29 757	18.93 635	0.95 342	1.27 553	2.59 236	0.94 471	3.25 365	2.75 609	1.17 278	1.31 274	2.07 471	1.95 562	5.33 503	2.79 629	0.41 535	0.24 395	0.28 285	0.29 440	0.65 608	0.42 483

SE	1.07 251	0.63 318	1.22 133	0.85 253	0.45 143	3.47 394	0.80 354	2.16 170	1.09 152	1.37 307	1.90 494	0.95 265	1.74 526	1.17 177	1.00 338	1.00 693	0.24 395	0.36 498	0.28 409	0.35 392	0.33 375

SMOE	1.01 236	0.55 205	1.47 203	0.81 199	0.47 167	2.40 211	1.30 581	1.89 126	1.31 188	1.36 303	1.73 406	1.05 284	1.36 404	1.23 196	1.13 371	0.43 553	0.24 395	0.59 648	0.29 440	0.32 328	0.32 354

TestStereo_HL3	2.30 504	0.54 192	20.47 700	1.03 405	0.70 325	2.70 249	0.78 335	3.61 428	1.71 383	1.82 390	1.53 340	1.29 331	0.95 266	6.56 541	0.70 208	0.25 170	0.24 395	0.25 166	0.22 243	0.26 171	0.30 326

RT-IGEV	2.37 527	0.60 280	15.33 571	1.49 623	0.78 357	2.10 178	1.28 578	4.25 619	1.69 377	2.58 618	3.19 666	3.60 636	4.94 691	2.49 409	1.19 388	0.35 456	0.24 395	0.31 381	0.26 350	0.33 350	0.42 483

Hybrid-DGEV-2	1.55 351	1.43 636	3.19 373	1.16 488	0.51 194	4.15 575	0.54 160	4.28 633	2.22 497	2.06 473	1.37 296	2.37 500	1.61 484	3.24 454	1.15 374	0.25 170	0.24 395	0.30 348	0.26 350	0.29 240	0.28 282

NLSM1	1.86 408	0.53 172	1.39 186	0.73 143	1.89 689	3.09 311	0.64 221	8.41 736	12.10 747	0.79 179	1.21 234	0.73 190	0.86 227	1.67 316	1.45 455	0.26 196	0.24 395	0.29 316	0.24 301	0.31 293	0.27 259

MultiAttention	8.74 732	0.56 221	7.25 448	2.07 698	22.74 770	35.86 775	8.44 744	4.97 713	2.58 587	2.57 614	5.11 699	5.55 712	1.59 477	52.70 790	7.50 690	0.47 587	0.24 395	0.52 623	1.00 698	6.84 753	6.30 757

S2M2_XL	0.46 4	0.41 34	1.09 70	0.65 69	0.34 34	0.29 1	0.23 5	0.67 2	0.50 7	0.53 35	0.92 149	0.65 144	0.53 76	0.54 1	0.50 101	0.28 269	0.24 395	0.25 166	0.21 202	0.23 91	0.22 142
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DVStereo	0.81 144	0.60 280	1.51 207	1.01 385	0.59 260	1.34 81	0.51 141	1.56 71	1.08 151	1.26 290	1.24 244	0.77 203	0.87 232	1.79 338	0.72 219	0.23 112	0.24 395	0.22 61	0.21 202	0.25 136	0.23 166

xyz-stereo-finetune	1.05 245	0.62 310	1.46 198	0.59 16	0.36 44	3.48 398	0.81 367	2.69 285	1.74 397	0.94 233	1.21 234	0.91 249	0.78 195	2.53 421	1.28 421	0.24 142	0.24 395	0.26 212	0.23 269	0.30 270	0.23 166

PAM	2.43 535	0.61 300	20.86 713	1.07 420	0.73 336	2.93 285	0.53 151	3.24 362	1.53 290	1.89 409	2.43 605	5.29 708	2.76 623	1.84 347	1.02 341	0.27 224	0.24 395	0.26 212	0.25 325	0.40 445	0.50 541

UGAM	2.58 566	0.56 221	18.55 628	0.89 283	0.71 328	3.23 338	1.03 518	2.75 293	1.75 399	1.36 303	2.77 639	2.69 543	1.28 383	10.75 664	1.40 442	0.28 269	0.24 395	0.40 541	0.31 479	0.35 392	0.30 326

rvit_stereo_ft	1.00 233	0.87 507	3.55 389	0.97 355	0.66 302	1.06 33	0.80 354	2.78 300	1.67 366	0.78 175	0.96 165	0.95 265	1.14 352	1.06 133	0.90 298	0.32 394	0.24 395	0.27 248	0.28 409	0.39 440	0.27 259

MyStereo07	1.01 236	0.80 471	1.26 148	1.00 378	1.04 477	3.95 517	0.95 477	2.07 158	1.42 218	0.75 151	1.22 237	0.68 157	0.91 253	1.63 305	0.67 187	0.24 142	0.24 395	0.34 461	0.26 350	0.41 469	0.37 428

MyStereo04	2.29 501	0.80 471	18.77 631	1.00 378	1.04 477	3.95 517	0.95 477	3.91 508	2.54 582	1.99 440	1.27 261	2.31 491	1.65 506	2.02 371	1.77 526	0.24 142	0.24 395	0.34 461	0.26 350	0.41 469	0.37 428

MIF-Stereo (partial)	0.98 222	0.55 205	2.83 355	0.71 119	1.03 473	1.08 35	0.49 134	2.55 254	1.66 364	0.79 179	1.20 229	0.80 211	0.90 250	1.61 298	1.56 486	0.36 471	0.24 395	0.33 442	0.25 325	0.40 445	0.28 282

EKT-Stereo	6.79 722	0.64 331	4.24 414	1.77 669	106.39 795	4.51 659	0.61 197	3.16 349	1.53 290	1.88 403	1.22 237	1.98 454	1.36 404	3.81 470	0.84 267	0.35 456	0.24 395	0.29 316	0.26 350	0.34 371	0.48 527

MIM_Stereo	1.20 284	0.78 462	3.30 380	1.05 409	0.43 123	3.04 300	0.60 192	2.46 231	1.51 272	1.60 335	1.58 355	1.82 424	1.29 386	2.00 367	1.07 353	0.24 142	0.24 395	0.28 285	0.25 325	0.27 194	0.27 259

ADStereo(finetuned)	2.04 448	0.73 423	13.28 525	0.82 212	0.40 101	4.16 585	0.59 187	4.25 619	2.97 642	2.35 576	1.84 465	1.18 308	3.40 655	1.52 275	1.54 483	0.29 301	0.24 395	0.23 79	0.18 107	0.30 270	0.51 549

raft_robust	1.92 425	1.15 585	3.34 383	1.02 397	0.43 123	3.84 478	0.46 121	4.42 676	2.52 576	1.67 357	1.36 294	2.17 478	6.37 715	6.78 552	1.04 347	0.28 269	0.24 395	0.30 348	0.35 528	0.31 293	0.32 354

FTStereo	3.71 663	0.53 172	20.37 693	0.96 348	0.65 294	4.34 620	11.29 746	2.62 275	1.50 265	2.58 618	5.04 698	1.90 437	13.84 745	3.71 469	1.25 410	0.38 496	0.24 395	0.31 381	0.32 493	0.30 270	2.10 711

ASMatch	2.62 568	0.60 280	20.65 707	1.37 593	0.64 286	4.39 628	0.78 335	1.97 140	1.58 325	1.70 365	3.89 687	1.94 443	3.79 668	5.46 507	1.64 507	0.31 371	0.24 395	0.34 461	0.28 409	0.33 350	0.50 541

RAFT	1.23 292	0.84 494	2.05 270	0.96 348	0.47 167	1.80 138	0.94 471	3.18 353	1.46 238	1.60 335	1.71 400	3.04 580	1.59 477	1.64 307	1.32 428	0.38 496	0.24 395	0.40 541	0.32 493	0.40 445	0.35 406

LMCR-Stereo	2.40 530	1.31 618	18.61 629	1.59 643	0.86 409	3.87 491	1.15 553	4.32 653	1.60 342	2.25 546	2.27 576	1.13 295	2.43 605	2.48 408	1.60 493	0.88 681	0.24 395	0.29 316	0.24 301	0.56 571	0.30 326

raftrobust	1.19 278	0.72 412	2.30 307	1.26 530	1.31 561	3.55 420	0.68 250	2.75 293	1.47 243	2.21 534	1.38 300	1.17 304	1.22 371	1.20 188	1.11 365	0.28 269	0.24 395	0.21 42	0.19 152	0.25 136	0.28 282

DCANet	1.74 389	0.73 423	9.08 473	0.82 212	0.40 101	4.18 593	0.59 187	4.25 619	2.97 642	2.35 576	1.84 465	1.18 308	1.63 501	1.51 273	1.55 484	0.29 301	0.24 395	0.23 79	0.18 107	0.30 270	0.53 557

R-Stereo Train	1.20 284	0.58 251	1.81 242	0.99 369	0.67 309	3.78 463	0.90 440	4.09 569	1.51 272	2.16 511	1.71 400	1.13 295	0.94 263	1.40 244	0.91 307	0.30 344	0.24 395	0.26 212	0.21 202	0.26 171	0.25 202

RAFT-Stereo	1.20 284	0.58 251	1.81 242	0.99 369	0.67 309	3.78 463	0.90 440	4.09 569	1.51 272	2.16 511	1.71 400	1.13 295	0.94 263	1.40 244	0.91 307	0.30 344	0.24 395	0.26 212	0.21 202	0.26 171	0.25 202
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	2.56 562	0.70 391	10.06 487	1.60 645	2.25 711	3.67 444	1.00 506	3.38 390	3.14 662	1.81 388	2.11 545	4.60 685	2.30 594	10.25 647	2.61 621	0.37 479	0.24 395	0.25 166	0.24 301	0.28 218	0.26 238

CFNet	2.34 516	1.10 573	8.96 472	1.34 572	1.24 545	4.09 558	0.73 284	4.04 551	2.77 612	1.62 342	1.87 482	2.27 483	1.45 439	11.41 695	1.82 532	0.31 371	0.24 395	0.43 564	0.36 538	0.43 499	0.33 375

Weightmod_eth	1.21 287	0.56 221	1.31 162	0.99 369	1.50 614	1.26 63	0.57 171	1.85 120	1.35 195	0.99 245	3.16 664	1.24 321	1.50 455	2.50 410	0.60 153	3.48 732	0.25 426	0.30 348	0.22 243	0.31 293	0.23 166

SME	1.78 398	1.35 624	1.95 260	1.62 650	1.19 527	2.00 157	1.06 528	3.44 397	1.63 355	2.19 521	2.01 519	1.37 348	1.55 473	10.23 646	1.92 546	0.32 394	0.25 426	0.34 461	0.33 501	0.45 519	0.32 354

WQFJA1	2.11 461	0.52 154	1.23 136	0.63 43	1.87 687	2.81 259	0.61 197	11.67 743	15.01 754	0.80 183	0.86 126	0.92 255	1.03 295	1.13 154	1.48 464	0.26 196	0.25 426	0.27 248	0.22 243	0.31 293	0.24 185

WQFJX1	2.20 479	0.52 154	1.38 184	0.62 33	1.78 675	3.07 308	0.67 239	12.26 748	15.24 756	0.84 207	1.05 194	0.91 249	0.97 273	1.88 356	1.26 413	0.27 224	0.25 426	0.28 285	0.21 202	0.36 408	0.25 202

WQFJX	2.14 470	0.54 192	1.28 157	0.61 24	1.85 683	2.87 269	0.77 328	11.60 742	14.62 752	0.82 190	1.15 218	0.89 242	1.10 338	1.69 321	1.39 439	0.28 269	0.25 426	0.25 166	0.21 202	0.32 328	0.25 202

NLMM	2.10 457	0.53 172	1.23 136	0.63 43	1.86 684	2.81 259	0.61 197	11.68 744	14.99 753	0.80 183	0.86 126	0.92 255	1.03 295	1.12 150	1.48 464	0.26 196	0.25 426	0.27 248	0.22 243	0.31 293	0.24 185

NLCSM	2.07 453	0.57 234	1.26 148	0.68 95	1.83 682	3.24 342	0.69 261	8.40 735	9.75 741	0.92 228	1.30 266	0.87 235	1.06 317	7.60 568	1.57 488	0.28 269	0.25 426	0.29 316	0.25 325	0.36 408	0.27 259

coex_refinement	2.10 457	0.85 500	3.67 398	1.31 556	1.13 509	3.21 333	0.85 393	3.86 487	2.31 525	2.51 603	1.92 499	3.49 625	1.69 515	11.08 684	2.13 576	0.37 479	0.25 426	0.27 248	0.31 479	0.41 469	0.37 428

DCRE	1.44 342	0.74 434	3.50 388	1.13 465	0.72 331	1.78 136	0.67 239	2.14 166	1.56 315	1.99 440	8.09 721	1.73 400	1.07 322	1.24 199	0.83 264	0.23 112	0.25 426	0.26 212	0.26 350	0.28 218	0.30 326

BUS	1.49 350	0.59 261	1.94 255	0.87 269	0.85 403	4.50 655	0.76 313	4.48 686	1.88 424	2.93 655	1.83 460	3.63 637	0.97 273	1.60 292	1.17 383	0.34 434	0.25 426	0.31 381	0.28 409	0.35 392	0.33 375

BSDual-CNN	1.46 345	0.59 261	1.94 255	0.87 269	0.85 403	4.16 585	1.16 556	4.48 686	1.88 424	2.93 655	1.83 460	2.60 533	1.31 392	1.60 292	1.21 397	0.34 434	0.25 426	0.31 381	0.28 409	0.35 392	0.33 375

hknet	1.98 437	0.64 331	8.70 470	0.87 269	1.07 490	4.16 585	1.16 556	4.48 686	1.73 391	2.93 655	1.83 460	3.48 619	1.30 390	3.91 476	1.51 477	0.31 371	0.25 426	0.31 381	0.28 409	0.35 392	0.33 375

GLC_STEREO	0.76 103	0.52 154	1.12 88	0.83 226	0.33 27	1.86 144	0.82 371	1.46 59	1.38 204	0.95 237	1.04 187	0.68 157	0.72 158	0.97 107	0.80 253	0.23 112	0.25 426	0.32 405	0.25 325	0.32 328	0.30 326

XX-TBD	1.03 242	0.95 536	1.94 255	1.30 552	0.43 123	3.97 533	0.33 43	1.74 104	1.73 391	1.59 334	2.02 520	0.69 164	0.60 111	1.16 170	0.66 182	0.30 344	0.25 426	0.23 79	0.15 11	0.31 293	0.22 142

sAnonymous2	1.37 331	1.22 602	9.79 483	0.92 312	0.88 418	1.23 56	0.61 197	2.56 256	1.69 377	0.85 210	1.02 176	0.73 190	1.23 376	0.98 110	0.78 245	0.29 301	0.25 426	0.31 381	0.30 463	1.06 671	0.71 622

CroCo_RVC	1.37 331	1.22 602	9.79 483	0.92 312	0.88 418	1.23 56	0.61 197	2.56 256	1.69 377	0.85 210	1.02 176	0.73 190	1.23 376	0.98 110	0.78 245	0.29 301	0.25 426	0.31 381	0.30 463	1.06 671	0.71 622

CCAANet	2.64 571	0.63 318	19.43 652	1.12 457	1.03 473	2.65 244	0.88 426	3.95 522	1.71 383	1.37 307	1.66 384	2.40 503	1.36 404	10.70 662	1.93 547	0.33 414	0.25 426	0.36 498	0.31 479	0.31 293	0.33 375

HSM-Net_RVC	2.87 597	0.57 234	17.46 603	0.92 312	0.90 426	3.70 447	1.20 567	5.64 726	2.51 575	3.22 676	2.43 605	2.54 526	1.59 477	11.41 695	1.65 509	0.34 434	0.25 426	0.26 212	0.23 269	0.30 270	0.29 295
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AdaStereo	1.45 344	0.83 488	2.34 313	1.28 541	0.81 370	3.21 333	1.14 552	4.20 596	2.46 566	2.05 468	1.77 428	2.48 521	1.18 364	1.71 326	1.44 451	0.43 553	0.25 426	0.43 564	0.28 409	0.44 511	0.34 392
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.
DISCO	2.25 488	0.73 423	10.06 487	1.76 668	1.12 504	3.47 394	1.25 575	3.24 362	2.26 511	2.65 635	1.96 504	4.53 682	1.92 560	4.17 483	3.61 646	0.32 394	0.25 426	0.31 381	0.29 440	0.66 614	0.41 479

DN	1.08 255	0.54 192	3.15 372	0.90 293	1.00 467	3.37 367	0.48 132	2.59 270	1.45 228	0.95 237	0.82 114	1.32 335	0.73 163	1.86 354	0.64 169	0.30 344	0.26 446	0.28 285	0.24 301	0.34 371	0.32 354

AIO-test2	1.61 367	1.30 613	3.40 384	1.16 488	1.31 561	3.18 328	0.74 297	4.06 559	1.52 283	1.72 370	2.21 568	0.78 204	0.74 169	3.64 467	0.95 328	3.64 735	0.26 446	0.35 482	0.42 596	0.37 423	0.33 375

rvit_stereo_0081	0.80 131	0.63 318	1.19 117	0.91 304	0.64 286	1.27 65	0.61 197	2.05 152	1.71 383	0.82 190	0.73 88	0.85 227	0.75 172	1.30 224	0.80 253	0.31 371	0.26 446	0.27 248	0.25 325	0.38 428	0.27 259

rvit_stereo_0082	0.80 131	0.63 318	1.19 117	0.91 304	0.64 286	1.27 65	0.61 197	2.05 152	1.71 383	0.82 190	0.73 88	0.85 227	0.75 172	1.30 224	0.80 253	0.31 371	0.26 446	0.27 248	0.25 325	0.38 428	0.27 259

anonymousa	2.16 472	0.67 369	19.19 640	1.04 408	1.67 653	2.06 171	0.79 343	2.86 315	1.96 437	1.85 394	2.14 554	3.23 598	1.81 541	1.12 150	1.15 374	0.26 196	0.26 446	0.34 461	0.32 493	0.30 270	0.28 282

TRStereo	2.31 506	1.87 667	19.74 663	1.53 630	1.16 518	4.26 608	1.08 536	4.73 706	1.45 228	1.55 328	1.28 262	1.75 402	0.85 225	1.81 341	1.20 393	0.36 471	0.26 446	0.32 405	0.36 538	0.34 371	0.33 375

DEmStereo	2.97 611	0.58 251	13.42 527	0.79 192	0.51 194	3.84 478	1.84 652	2.42 218	1.60 342	2.25 546	2.74 635	2.03 462	6.04 709	6.79 554	12.80 725	0.35 456	0.26 446	0.26 212	0.27 380	0.27 194	0.37 428

RALCasStereoNet	1.19 278	1.02 552	2.06 279	1.12 457	1.14 511	3.08 310	0.70 271	2.99 328	1.73 391	1.34 297	1.68 389	1.18 308	0.91 253	2.16 385	1.00 338	0.30 344	0.26 446	0.24 125	0.21 202	0.29 240	0.30 326

UNet	2.51 551	0.74 434	20.17 682	1.14 467	1.44 602	3.48 398	0.76 313	3.77 464	1.87 422	2.05 468	1.57 353	2.75 550	2.39 602	3.51 461	2.51 612	0.32 394	0.26 446	0.41 553	0.26 350	0.38 428	0.39 452

ACVNet	1.46 345	0.64 331	3.56 391	0.93 330	0.85 403	4.22 603	0.80 354	2.85 312	2.08 466	1.78 382	1.88 483	3.10 586	1.46 443	1.33 228	1.89 541	0.29 301	0.26 446	0.30 348	0.26 350	0.39 440	0.27 259

acv_ft	1.55 351	0.64 331	3.29 379	1.14 467	2.01 698	2.93 285	0.97 490	3.81 473	2.08 466	2.22 536	1.88 483	3.10 586	1.66 508	1.33 228	2.22 586	0.29 301	0.26 446	0.30 348	0.26 350	0.39 440	0.27 259

cf-r	2.57 565	0.79 466	16.09 578	1.48 620	1.35 575	4.19 597	0.93 466	3.68 443	2.36 536	1.97 433	1.81 451	3.42 615	1.45 439	8.24 580	1.83 535	0.32 394	0.26 446	0.33 442	0.30 463	0.34 371	0.37 428

SCION-M(vits-remse)	0.99 230	0.43 58	7.79 454	1.05 409	0.82 380	1.13 38	0.39 72	2.57 258	0.92 105	0.58 63	0.64 70	0.36 6	0.36 15	0.93 96	0.43 47	0.38 496	0.27 458	0.20 21	0.17 57	0.21 56	0.19 19

SCION-MonSter(vits)	1.24 297	0.43 58	1.07 46	0.66 79	0.82 380	1.13 38	0.39 72	3.21 354	1.68 369	0.58 63	1.84 465	2.54 526	1.48 447	2.43 403	3.21 640	0.38 496	0.27 458	0.50 612	0.51 635	1.05 669	0.53 557

IGEV_i1	1.83 404	0.60 280	10.98 502	1.30 552	0.53 218	3.09 311	0.86 398	3.70 453	1.57 321	1.67 357	1.76 422	2.33 494	1.35 401	3.23 451	1.16 379	0.35 456	0.27 458	0.53 628	0.58 655	0.34 371	0.40 473

Selective-IGEV-i1	1.43 339	0.59 261	2.42 321	1.15 480	1.07 490	3.82 472	1.09 540	3.79 468	2.11 479	1.62 342	1.91 496	2.65 540	1.22 371	1.80 339	1.12 369	0.32 394	0.27 458	0.46 582	0.54 646	0.31 293	0.39 452

NLMM1	2.18 476	0.55 205	1.34 173	0.62 33	1.86 684	3.30 360	0.62 212	11.92 745	15.07 755	0.86 215	0.96 165	0.84 222	0.90 250	1.83 344	1.35 436	0.27 224	0.27 458	0.27 248	0.24 301	0.31 293	0.28 282

FlowAnything_test	0.75 94	0.60 280	1.18 114	0.82 212	0.58 257	2.29 200	0.66 235	1.38 49	0.80 56	1.03 255	0.76 96	0.63 135	0.49 60	0.84 64	0.91 307	0.31 371	0.27 458	0.40 541	0.48 619	0.31 293	0.30 326

depthmonostereo	0.94 201	0.71 405	2.39 316	0.85 253	0.54 221	2.21 191	0.53 151	1.83 117	1.17 158	0.95 237	1.09 204	0.99 270	0.97 273	2.37 401	0.68 191	0.23 112	0.27 458	0.22 61	0.20 179	0.25 136	0.26 238

G2L-Stereo	2.49 548	0.94 533	14.54 554	1.15 480	1.35 575	3.57 426	0.95 477	3.62 430	2.00 447	2.11 485	1.61 368	3.20 594	1.34 398	9.54 615	1.91 544	0.34 434	0.27 458	0.35 482	0.28 409	0.30 270	0.35 406

test_sample1	1.62 369	0.55 205	1.88 248	1.44 608	0.79 361	2.27 197	0.64 221	4.00 539	1.82 409	1.87 400	1.35 289	1.57 374	1.62 488	9.55 617	1.24 406	0.30 344	0.27 458	0.31 381	0.28 409	0.32 328	0.32 354

mmm	1.27 315	0.58 251	2.20 292	1.41 601	0.68 314	2.39 209	0.85 393	3.90 502	1.63 355	2.20 525	1.84 465	1.28 328	1.50 455	1.91 359	0.89 293	0.31 371	0.27 458	0.45 576	0.37 550	0.38 428	0.34 392

ToySt	1.35 329	0.72 412	3.65 397	1.01 385	0.50 191	3.31 361	1.01 509	3.46 399	1.73 391	1.30 292	1.55 347	2.07 471	1.47 445	1.88 356	1.40 442	0.27 224	0.27 458	0.30 348	0.32 493	0.42 488	0.39 452

riskmin	1.25 302	0.56 221	2.05 270	1.05 409	0.93 435	2.86 267	0.55 161	3.23 360	1.34 192	1.55 328	1.07 201	3.56 634	2.03 566	1.29 218	1.00 338	0.28 269	0.27 458	0.34 461	0.21 202	0.41 469	0.43 494

psmg	1.47 349	0.59 261	1.94 255	0.92 312	0.85 403	4.30 617	1.42 608	4.10 576	1.88 424	2.64 631	2.09 540	2.60 533	1.31 392	1.60 292	1.21 397	0.34 434	0.27 458	0.33 442	0.34 511	0.36 408	0.34 392

GES	1.38 333	0.64 331	2.61 336	1.09 436	0.57 247	4.30 617	1.02 515	3.86 487	1.51 272	1.72 370	1.74 409	1.28 328	1.77 530	1.62 300	1.61 496	0.39 512	0.27 458	0.33 442	0.30 463	0.41 469	0.47 522

SFCPSM	2.18 476	0.63 318	17.03 592	0.88 274	0.98 455	3.74 457	1.28 578	4.09 569	2.16 489	1.85 394	1.83 460	1.65 385	1.39 411	2.50 410	1.50 471	0.33 414	0.27 458	0.39 534	0.36 538	0.34 371	0.37 428

GwcNet-RSSM	2.66 574	1.05 559	15.91 575	1.22 513	1.19 527	4.12 568	1.12 547	3.84 480	2.02 450	1.93 421	1.79 435	3.12 589	1.46 443	10.37 650	2.05 565	0.33 414	0.27 458	0.35 482	0.30 463	0.40 445	0.36 413

DMCA	1.72 386	0.74 434	6.63 440	1.14 467	0.96 442	3.98 535	0.90 440	3.75 460	2.76 611	2.83 650	1.58 355	2.35 497	1.18 364	1.58 285	1.98 557	0.40 520	0.27 458	0.42 560	0.26 350	0.36 408	0.38 445

WAFT-Stereo (ZS)	0.51 15	0.36 8	1.12 88	0.51 1	0.33 27	1.16 47	0.37 69	0.83 12	0.56 10	0.61 88	0.50 38	0.23 1	0.38 21	0.83 57	0.43 47	0.21 66	0.28 475	0.39 534	0.43 600	0.32 328	0.31 339

S	1.19 278	0.55 205	1.36 180	0.68 95	1.06 483	4.10 564	0.80 354	2.39 211	1.30 186	1.69 360	2.19 563	1.36 343	1.73 524	1.17 177	1.03 344	0.45 570	0.28 475	0.47 586	0.45 608	0.36 408	0.33 375

test_sample2	1.75 394	0.56 221	2.25 300	1.41 601	0.80 364	2.91 277	0.86 398	4.05 555	2.04 458	1.91 415	1.39 302	1.57 374	1.55 473	10.65 659	1.06 350	0.32 394	0.28 475	0.32 405	0.30 463	0.36 408	0.33 375

DispNO	3.00 617	0.75 445	18.92 634	1.17 491	1.10 501	3.72 451	0.94 471	4.29 637	2.54 582	2.24 543	2.28 580	4.51 680	2.12 576	11.40 694	2.09 571	0.31 371	0.28 475	0.31 381	0.28 409	0.36 408	0.39 452

CoDeX	2.40 530	0.78 462	13.21 524	1.00 378	1.18 520	3.24 342	1.32 584	4.14 585	2.41 554	1.74 376	1.84 465	2.05 466	1.47 445	10.03 637	1.60 493	0.34 434	0.28 475	0.32 405	0.27 380	0.32 328	0.39 452

mmx	2.98 613	0.60 280	5.21 429	1.14 467	0.99 458	3.62 435	0.86 398	4.49 689	3.05 653	2.20 525	2.30 588	3.48 619	1.62 488	11.62 705	16.09 736	0.33 414	0.28 475	0.48 595	0.37 550	0.44 511	0.37 428

xxx	2.98 613	0.60 280	5.21 429	1.14 467	0.99 458	3.62 435	0.86 398	4.49 689	3.05 653	2.20 525	2.30 588	3.48 619	1.62 488	11.62 705	16.09 736	0.33 414	0.28 475	0.48 595	0.37 550	0.44 511	0.37 428

LL-Strereo	3.01 619	1.81 665	17.59 606	1.12 457	2.10 704	2.90 273	1.09 540	4.33 656	2.00 447	3.12 670	2.24 572	3.29 602	3.15 643	11.31 691	1.84 536	0.30 344	0.28 475	0.46 582	0.34 511	0.49 544	0.45 506

CASS	1.29 321	0.66 358	2.62 339	0.95 342	0.66 302	2.84 263	0.69 261	3.00 330	1.79 406	2.57 614	1.95 503	1.39 350	1.55 473	1.59 290	1.06 350	0.50 608	0.28 475	0.34 461	0.28 409	0.46 531	0.63 602
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HCRNet	1.60 365	0.56 221	2.47 323	0.78 187	1.36 578	4.11 566	0.71 273	3.57 420	2.79 615	1.75 378	1.61 368	1.58 376	1.41 423	5.79 518	1.56 486	0.34 434	0.28 475	0.36 498	0.29 440	0.33 350	0.37 428

TDLM	2.29 501	1.08 569	4.61 422	1.29 545	1.01 470	4.26 608	2.17 668	3.75 460	2.79 615	2.31 563	1.98 512	2.06 468	1.59 477	12.45 733	1.72 517	0.51 614	0.28 475	0.52 623	0.35 528	0.56 571	0.50 541

UCFNet_RVC	1.57 358	0.84 494	3.25 376	1.36 583	1.40 589	4.07 556	1.01 509	2.68 283	1.50 265	2.11 485	1.88 483	2.37 500	1.50 455	3.41 459	1.42 448	0.36 471	0.28 475	0.52 623	0.40 582	0.53 558	0.43 494

VeloStereo	0.49 10	0.42 47	0.83 2	0.60 21	0.37 65	1.31 77	0.21 2	0.72 5	0.56 10	0.48 9	0.43 23	0.56 95	0.50 64	0.70 6	0.42 37	0.28 269	0.29 487	0.28 285	0.24 301	0.30 270	0.30 326

flow	0.52 17	0.42 47	0.83 2	0.60 21	0.37 65	1.31 77	0.21 2	0.72 5	0.56 10	0.48 9	0.43 23	0.56 95	0.50 64	1.22 192	0.42 37	0.28 269	0.29 487	0.28 285	0.24 301	0.30 270	0.30 326

rvit_stereo_0081_aga	0.81 144	0.75 445	1.84 245	0.72 134	0.73 336	1.21 55	0.63 217	1.92 133	1.39 206	0.87 218	0.80 105	0.79 209	0.69 149	1.27 211	0.69 202	0.35 456	0.29 487	0.26 212	0.25 325	0.40 445	0.27 259

rvit_stereo_0080	0.94 201	0.72 412	2.56 330	0.64 56	0.59 260	1.90 146	0.75 308	2.71 287	1.40 210	0.91 225	1.04 187	0.85 227	0.82 214	1.14 159	0.78 245	0.35 456	0.29 487	0.25 166	0.27 380	0.45 519	0.29 295

test_sample4	2.34 516	0.63 318	11.59 508	1.30 552	0.83 390	3.07 308	0.72 276	4.27 628	2.30 521	2.30 557	1.88 483	1.73 400	1.42 428	11.14 687	1.46 456	0.35 456	0.29 487	0.35 482	0.36 538	0.40 445	0.38 445

test_sample3	2.34 516	0.61 300	11.94 512	1.33 564	0.85 403	3.10 315	0.73 284	4.24 617	2.19 494	2.21 534	1.75 413	1.80 418	1.41 423	11.11 686	1.46 456	0.35 456	0.29 487	0.34 461	0.35 528	0.39 440	0.37 428

whm_eth	0.94 201	0.72 412	2.56 330	0.64 56	0.59 260	1.90 146	0.75 308	2.71 287	1.40 210	0.91 225	1.04 187	0.85 227	0.82 214	1.14 159	0.78 245	0.35 456	0.29 487	0.25 166	0.27 380	0.45 519	0.29 295

gwcnet-sp	2.31 506	1.21 596	17.34 594	1.08 428	0.92 429	3.56 422	1.04 522	3.69 448	2.09 469	2.55 610	1.60 364	1.80 418	1.62 488	3.87 473	1.95 552	0.29 301	0.29 487	0.30 348	0.28 409	0.38 428	0.39 452

scenet	2.31 506	1.21 596	17.34 594	1.08 428	0.92 429	3.56 422	1.04 522	3.69 448	2.09 469	2.55 610	1.60 364	1.80 418	1.62 488	3.87 473	1.95 552	0.29 301	0.29 487	0.30 348	0.28 409	0.38 428	0.39 452

ssnet	2.31 506	1.21 596	17.34 594	1.08 428	0.92 429	3.56 422	1.04 522	3.69 448	2.09 469	2.55 610	1.60 364	1.80 418	1.62 488	3.87 473	1.95 552	0.29 301	0.29 487	0.30 348	0.28 409	0.38 428	0.39 452

test-1	1.23 292	0.65 345	1.88 248	0.96 348	0.52 207	3.84 478	0.62 212	4.01 541	1.47 243	1.93 421	1.78 431	1.83 427	0.92 257	1.19 187	1.28 421	0.26 196	0.29 487	0.31 381	0.24 301	0.29 240	0.36 413

MMNet	2.02 445	0.81 477	10.76 498	1.12 457	1.23 543	3.53 412	0.89 434	3.79 468	2.08 466	2.15 505	1.76 422	2.15 477	2.12 576	3.69 468	2.32 593	0.31 371	0.29 487	0.34 461	0.27 380	0.38 428	0.42 483

delet	1.92 425	0.76 451	5.14 426	1.01 385	1.65 649	3.44 384	2.03 661	3.76 462	2.48 567	2.01 454	2.05 532	2.63 537	1.90 558	5.34 504	2.12 573	0.28 269	0.29 487	0.40 541	0.31 479	0.41 469	0.45 506

GANet-RSSM	1.98 437	0.62 310	3.49 386	1.69 658	1.23 543	4.22 603	0.91 448	3.31 373	1.86 420	1.81 388	1.74 409	2.34 495	1.82 544	10.92 673	1.73 521	0.34 434	0.29 487	0.31 381	0.28 409	0.39 440	0.40 473

PSMNet-RSSM	1.96 432	0.77 455	3.26 377	1.29 545	1.31 561	4.19 597	0.96 485	3.68 443	1.89 428	2.05 468	1.80 438	2.60 533	1.70 517	9.84 625	1.81 530	0.35 456	0.29 487	0.35 482	0.37 550	0.42 488	0.35 406

CAS++	0.89 176	0.64 331	1.46 198	0.81 199	0.51 194	1.24 60	0.86 398	3.44 397	1.46 238	1.14 275	1.29 264	0.62 128	0.58 99	1.13 154	0.59 149	0.34 434	0.30 502	0.34 461	0.26 350	0.41 469	0.29 295
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
x	1.15 269	0.57 234	1.53 210	1.44 608	0.67 309	1.94 151	0.97 490	3.87 491	1.57 321	1.61 340	1.28 262	1.58 376	1.22 371	1.93 360	1.04 347	0.28 269	0.30 502	0.34 461	0.29 440	0.32 328	0.31 339

NINENet	1.87 411	0.74 434	2.60 333	1.12 457	1.06 483	4.50 655	0.76 313	4.41 675	2.24 504	2.16 511	1.86 479	3.63 637	0.97 273	8.00 576	1.17 383	0.41 535	0.30 502	0.41 553	0.30 463	0.41 469	0.36 413

222	2.68 580	0.57 234	2.03 267	1.11 453	0.81 370	3.23 338	0.65 232	4.52 694	2.45 563	2.34 574	2.29 583	1.41 356	1.44 435	10.50 653	18.47 752	0.32 394	0.30 502	0.32 405	0.27 380	0.32 328	0.34 392

test_xeample	2.67 576	0.56 221	2.05 270	1.09 436	0.81 370	3.24 342	0.80 354	4.55 697	2.70 602	2.42 590	2.27 576	1.39 350	1.40 415	10.75 664	17.51 747	0.30 344	0.30 502	0.32 405	0.28 409	0.34 371	0.33 375

CFNet-ft	1.90 418	0.95 536	3.56 391	1.07 420	1.54 623	4.09 558	0.90 440	2.85 312	1.82 409	1.78 382	1.70 396	2.75 550	1.48 447	9.33 610	1.72 517	0.33 414	0.30 502	0.61 657	0.36 538	0.52 552	0.39 452

DMCA-RVC	2.45 538	1.22 602	18.29 620	1.23 519	1.14 511	2.49 222	0.85 393	3.29 371	1.68 369	3.02 662	1.41 310	2.00 457	1.53 469	6.39 535	2.00 558	0.38 496	0.30 502	0.44 569	0.35 528	0.45 519	0.44 500

CFNet_RVC	1.90 418	0.95 536	3.56 391	1.07 420	1.54 623	4.09 558	0.90 440	2.85 312	1.82 409	1.78 382	1.70 396	2.75 550	1.48 447	9.33 610	1.72 517	0.33 414	0.30 502	0.61 657	0.36 538	0.52 552	0.39 452

CVANet_RVC	2.55 561	1.10 573	9.13 478	1.46 614	1.15 513	3.96 527	1.53 620	3.91 508	2.50 572	3.04 664	2.04 526	2.60 533	1.72 521	12.46 734	1.50 471	0.49 604	0.30 502	0.51 617	0.41 589	0.63 596	0.50 541

MWDA-net	1.86 408	0.86 503	2.26 301	1.15 480	1.05 479	3.16 324	1.15 553	4.03 546	1.71 383	2.12 493	1.78 431	2.31 491	4.99 692	6.40 536	2.02 561	0.33 414	0.31 511	0.28 285	0.28 409	0.36 408	0.57 580

S0	1.07 251	0.59 261	1.52 208	0.91 304	0.93 435	2.53 229	0.95 477	2.15 168	1.05 146	1.26 290	2.11 545	1.11 291	1.45 439	1.15 166	1.11 365	0.94 685	0.31 511	0.37 512	0.33 501	0.33 350	0.31 339

test_sample5	2.33 512	0.62 310	11.29 505	1.29 545	0.83 390	3.09 311	0.74 297	4.28 633	2.31 525	2.20 525	1.97 510	1.68 390	1.39 411	11.19 688	1.47 461	0.37 479	0.31 511	0.37 512	0.37 550	0.41 469	0.39 452

11t1	1.11 261	0.53 172	1.80 241	1.55 637	0.65 294	2.20 190	0.60 192	3.66 438	1.49 259	1.60 335	1.26 254	1.03 279	1.35 401	1.72 328	0.97 330	0.28 269	0.31 511	0.29 316	0.23 269	0.30 270	0.34 392

DualNet	2.33 512	0.62 310	11.29 505	1.29 545	0.83 390	3.09 311	0.74 297	4.28 633	2.31 525	2.26 549	2.04 526	1.68 390	1.39 411	11.19 688	1.47 461	0.37 479	0.31 511	0.37 512	0.37 550	0.41 469	0.39 452

1111x	3.13 631	0.57 234	8.38 465	1.20 504	0.76 347	3.80 468	0.88 426	4.61 701	2.63 593	2.31 563	2.16 557	1.95 445	1.81 541	11.54 701	18.13 750	0.32 394	0.31 511	0.32 405	0.30 463	0.35 392	0.34 392

qqq	1.30 322	0.57 234	1.67 225	1.15 480	0.51 194	2.18 186	0.91 448	3.98 533	1.53 290	1.50 324	1.24 244	1.79 415	1.34 398	4.66 491	0.98 333	0.28 269	0.31 511	0.33 442	0.33 501	0.33 350	0.32 354

ac_64	2.35 521	0.62 310	9.77 482	1.32 559	1.71 661	3.27 351	0.93 466	3.48 401	2.50 572	1.74 376	1.73 406	3.91 648	1.77 530	10.21 644	1.86 538	0.40 520	0.31 511	0.33 442	0.30 463	0.34 371	0.39 452

HGLStereo	2.03 446	0.74 434	7.50 453	1.23 519	1.56 630	3.62 435	0.95 477	3.78 467	1.89 428	2.03 463	2.20 566	3.12 589	2.14 579	5.68 514	2.04 563	0.37 479	0.31 511	0.32 405	0.29 440	0.40 445	0.45 506

PWC_ROB	2.69 582	2.01 674	8.36 464	1.33 564	1.90 691	3.23 338	1.18 560	4.33 656	3.25 675	3.11 669	3.41 675	2.71 546	2.18 587	9.15 606	4.48 655	0.56 629	0.31 511	0.61 657	0.36 538	0.69 621	0.74 632

test_sample6	2.35 521	0.62 310	10.78 499	1.33 564	0.83 390	3.15 322	0.79 343	4.36 665	2.43 558	2.26 549	2.04 526	1.69 394	1.39 411	11.48 700	1.61 496	0.38 496	0.32 521	0.37 512	0.39 571	0.41 469	0.42 483

SMFormer	2.00 441	0.57 234	4.46 416	1.36 583	0.57 247	2.03 162	0.73 284	4.25 619	2.80 619	2.32 567	2.31 594	1.95 445	1.52 462	10.99 677	2.13 576	0.34 434	0.32 521	0.36 498	0.31 479	0.38 428	0.36 413

tta	2.00 441	0.57 234	4.46 416	1.36 583	0.57 247	2.03 162	0.73 284	4.25 619	2.80 619	2.32 567	2.31 594	1.95 445	1.52 462	10.99 677	2.13 576	0.34 434	0.32 521	0.36 498	0.31 479	0.29 240	0.29 295

qqq1	1.92 425	0.57 234	4.46 416	1.36 583	0.57 247	2.03 162	0.73 284	4.25 619	2.80 619	2.32 567	2.31 594	1.95 445	1.52 462	10.99 677	0.71 214	0.34 434	0.32 521	0.30 348	0.23 269	0.29 240	0.29 295

fff1	1.92 425	0.57 234	4.46 416	1.36 583	0.57 247	2.03 162	0.73 284	4.25 619	2.80 619	2.32 567	2.31 594	1.95 445	1.52 462	10.99 677	0.71 214	0.34 434	0.32 521	0.30 348	0.23 269	0.29 240	0.29 295

AACVNet	1.83 404	1.02 552	2.41 319	1.45 612	0.87 414	3.21 333	0.73 284	3.16 349	1.61 346	2.01 454	1.82 459	2.28 484	1.33 395	10.98 676	1.49 470	0.39 512	0.32 521	0.38 529	0.32 493	0.43 499	0.44 500

xxxx	2.67 576	0.54 192	2.03 267	1.22 513	0.81 370	3.49 401	0.63 217	4.49 689	2.49 571	2.22 536	2.23 571	2.05 466	1.38 408	10.05 638	17.91 748	0.32 394	0.32 521	0.30 348	0.27 380	0.33 350	0.34 392

MWSP-net	1.69 381	0.71 405	3.76 404	0.94 337	0.77 353	2.63 243	3.20 707	3.86 487	1.86 420	2.34 574	1.84 465	3.06 584	2.65 618	1.71 326	2.19 582	0.35 456	0.33 528	0.30 348	0.31 479	0.35 392	0.65 609

DStereoRT	3.28 644	1.06 565	14.58 555	1.33 564	1.12 504	4.51 659	1.29 580	4.21 601	3.48 689	2.50 599	2.13 551	1.89 436	7.69 729	7.57 567	2.43 603	0.66 651	0.33 528	4.46 756	2.84 749	0.38 428	1.12 676

S2M2_L	0.64 52	0.55 205	1.07 46	0.89 283	0.54 221	1.08 35	0.20 1	1.16 29	1.37 200	0.59 76	0.81 110	0.86 232	0.47 48	0.70 6	0.65 178	0.31 371	0.33 528	0.27 248	0.27 380	0.36 408	0.31 339
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Wz-Net-LNSev	2.30 504	1.67 657	14.88 559	1.18 497	1.65 649	3.49 401	1.54 623	3.63 431	2.03 454	1.88 403	1.64 375	3.29 602	2.06 570	2.71 436	2.02 561	0.40 520	0.33 528	0.32 405	0.31 479	0.53 558	0.49 534

AASNet	2.44 537	0.92 521	19.79 664	1.35 577	1.49 611	3.81 470	1.07 531	3.85 483	2.93 639	1.95 427	2.29 583	1.96 450	1.29 386	1.73 329	1.93 547	0.39 512	0.33 528	0.45 576	0.30 463	0.55 565	0.45 506

GANet-ADL	2.20 479	0.73 423	20.11 680	1.25 523	0.69 321	3.83 473	0.76 313	3.49 404	1.71 383	1.65 352	1.99 515	2.10 474	1.10 338	1.42 252	1.26 413	0.38 496	0.33 528	0.25 166	0.22 243	0.42 488	0.36 413

PFNet+	1.46 345	0.57 234	2.84 356	0.92 312	0.47 167	4.64 682	0.84 384	2.46 231	1.99 443	2.14 497	1.64 375	1.34 339	1.03 295	4.68 493	1.23 404	0.45 570	0.33 528	0.37 512	0.39 571	0.32 328	0.49 534

UPFNet	1.81 403	0.63 318	6.71 441	1.25 523	1.44 602	3.50 405	1.35 589	4.02 545	1.85 419	2.40 587	1.52 334	2.41 507	1.40 415	3.62 465	1.88 540	0.34 434	0.33 528	0.37 512	0.31 479	0.41 469	0.39 452

SuperB	4.79 695	4.41 711	21.08 722	1.45 612	1.08 493	3.91 496	3.08 702	4.18 591	3.01 649	2.50 599	2.10 541	2.75 550	3.49 663	8.80 594	19.60 757	0.44 560	0.33 528	0.53 628	0.39 571	12.01 763	0.64 606

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 557	1.04 558	16.73 587	1.53 630	2.00 697	3.96 527	0.87 419	3.87 491	2.31 525	2.54 609	1.67 386	2.85 563	1.63 501	5.55 510	1.62 501	0.46 578	0.33 528	0.38 529	0.38 563	0.53 558	0.62 597
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet	2.84 590	1.49 643	14.48 552	1.33 564	1.57 634	3.44 384	2.06 662	3.69 448	2.36 536	3.26 677	1.84 465	2.79 560	1.80 538	10.88 670	3.16 638	0.41 535	0.33 528	0.39 534	0.36 538	0.59 581	0.58 586

MDST_ROB	5.53 708	0.59 261	23.11 752	2.55 715	2.69 717	21.20 762	1.98 658	4.77 709	2.65 596	9.36 748	4.25 689	4.14 663	4.45 683	22.57 762	3.68 648	0.48 592	0.33 528	0.47 586	0.44 604	0.44 511	0.44 500

DLCB_ROB	2.05 450	0.95 536	2.37 314	1.24 521	1.02 472	2.92 280	1.30 581	3.68 443	2.30 521	2.91 653	2.17 559	3.32 606	1.52 462	10.37 650	2.50 611	0.40 520	0.33 528	0.40 541	0.36 538	0.41 469	0.47 522

LE_ROB	18.58 762	1.21 596	48.38 774	8.60 760	23.00 771	7.32 732	19.74 764	9.94 739	38.69 783	43.53 780	21.91 763	28.40 772	40.92 776	23.18 764	54.71 783	0.34 434	0.33 528	0.32 405	0.36 538	0.42 488	0.40 473

MSAF-DinoV2	13.69 756	13.09 756	22.03 746	2.41 713	1.44 602	4.03 546	1.38 599	9.07 738	9.20 738	2.23 540	1.98 512	5.08 702	5.06 693	177.66 803	5.46 674	0.45 570	0.34 542	0.40 541	0.62 664	6.09 747	5.80 755

w-ln-seven	2.86 593	3.06 701	14.02 542	1.27 538	1.32 568	4.10 564	1.59 629	3.90 502	2.59 590	3.03 663	2.27 576	3.42 615	2.25 591	6.70 547	4.81 663	0.39 512	0.34 542	0.48 595	0.40 582	0.74 636	0.55 571

CSP-Net	1.78 398	1.32 620	1.92 253	1.16 488	1.03 473	3.38 371	1.31 583	3.52 411	1.75 399	1.96 431	1.93 502	2.40 503	1.48 447	8.58 589	1.58 489	0.46 578	0.34 542	0.27 248	0.26 350	0.41 469	0.50 541

UDGNet	1.40 334	1.52 645	2.22 297	1.38 595	0.62 278	4.39 628	0.68 250	1.80 114	2.18 493	1.34 297	1.18 225	0.99 270	1.00 284	2.16 385	1.19 388	1.09 696	0.34 542	1.30 712	0.98 697	1.10 679	0.58 586

dd	1.26 310	1.15 585	2.47 323	0.92 312	0.49 186	4.35 623	0.75 308	1.92 133	2.11 479	1.44 318	1.24 244	1.19 313	1.05 308	1.78 335	1.70 514	0.57 631	0.34 542	0.35 482	0.33 501	0.60 585	0.46 517

ADCRef	3.30 645	1.23 606	14.90 560	1.17 491	1.41 597	3.95 517	1.64 635	3.88 494	2.36 536	3.05 666	2.21 568	2.40 503	2.81 627	5.04 497	16.63 742	0.46 578	0.34 542	0.63 662	0.62 664	0.54 562	0.67 612

LGCAT	0.64 52	0.42 47	0.89 8	0.71 119	0.36 44	1.91 148	0.25 10	1.18 34	0.66 18	0.53 35	0.42 20	1.24 321	0.55 84	1.60 292	0.45 65	0.35 456	0.35 548	0.18 2	0.23 269	0.19 10	0.31 339

Select-FE	2.25 488	0.87 507	17.36 597	1.06 417	0.99 458	2.04 167	0.46 121	3.79 468	1.61 346	2.52 605	1.81 451	4.41 676	3.15 643	1.83 344	0.92 312	0.32 394	0.35 548	0.30 348	0.41 589	0.32 328	0.55 571

z-mn7	3.36 650	9.42 738	14.16 546	1.28 541	1.22 541	3.78 463	1.43 610	3.92 513	3.35 683	2.85 651	3.36 673	3.06 584	1.97 564	9.66 619	5.16 667	0.42 547	0.35 548	0.43 564	0.33 501	0.63 596	0.48 527

ssnet_v2	2.04 448	0.88 510	7.87 456	1.20 504	0.87 414	3.86 489	1.64 635	4.01 541	2.60 591	2.61 625	1.96 504	3.79 643	1.71 519	2.20 391	2.96 633	0.41 535	0.35 548	0.42 560	0.37 550	0.55 565	0.52 554

CRFU-Net	2.49 548	0.78 462	10.36 492	2.30 709	1.08 493	3.91 496	1.41 606	3.85 483	1.65 362	2.15 505	1.76 422	3.34 607	7.95 731	5.56 511	1.48 464	0.47 587	0.35 548	0.30 348	0.28 409	0.37 423	0.43 494

ICVP	2.26 491	0.66 358	21.18 727	0.99 369	0.88 418	4.28 614	0.95 477	3.32 378	1.60 342	1.66 354	1.76 422	1.34 339	1.14 352	1.62 300	1.32 428	0.53 623	0.35 548	0.33 442	0.29 440	0.40 445	0.51 549
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RTSC	2.95 604	2.51 689	15.49 573	1.54 632	1.30 558	3.51 407	0.86 398	3.89 497	2.48 567	3.64 687	3.12 661	3.04 580	2.30 594	5.70 516	6.67 677	0.55 627	0.35 548	0.37 512	0.39 571	0.70 622	0.60 591

SCION-MonSter	1.70 384	1.05 559	3.98 409	1.08 428	1.93 693	2.89 272	0.74 297	3.33 385	1.84 417	1.34 297	2.13 551	2.02 461	1.43 431	3.01 448	3.40 643	0.38 496	0.36 555	0.70 675	0.65 668	1.20 691	0.62 597

MEA-ACV	1.97 434	0.61 300	7.48 452	1.13 465	0.61 268	2.76 255	0.89 434	3.70 453	1.96 437	2.11 485	1.85 475	2.42 510	2.38 601	7.09 557	2.16 580	0.33 414	0.36 555	0.30 348	0.34 511	0.38 428	0.53 557

rvit_stereo_0083	0.86 161	0.67 369	1.42 193	0.87 269	0.65 294	1.23 56	0.64 221	1.67 93	2.28 517	0.79 179	0.93 152	0.93 259	1.07 322	1.46 265	0.75 232	0.32 394	0.36 555	0.30 348	0.26 350	0.33 350	0.28 282

StereoVision	1.65 374	0.75 445	7.47 451	1.01 385	1.80 679	2.61 239	0.61 197	3.06 339	1.96 437	1.25 288	3.46 678	1.85 433	0.88 241	2.07 373	1.93 547	0.43 553	0.36 555	0.37 512	0.36 538	0.48 538	0.33 375

PCWNet_CMD	2.23 484	0.65 345	17.36 597	0.83 226	0.76 347	3.51 407	0.64 221	3.60 424	1.97 440	1.70 365	1.63 373	3.22 596	3.05 640	2.09 378	1.11 365	0.31 371	0.36 555	0.47 586	0.26 350	0.64 605	0.47 522

Wz-Net-MNSev	2.71 584	2.54 693	13.91 541	1.52 628	1.37 581	3.28 355	2.47 676	4.03 546	2.32 529	2.57 614	2.07 537	2.29 489	3.01 635	7.55 566	2.74 626	0.38 496	0.36 555	0.36 498	0.37 550	0.57 576	0.47 522

TANstereo	1.01 236	0.55 205	1.73 233	0.76 175	0.36 44	4.04 548	0.38 70	1.48 60	1.62 352	2.03 463	2.10 541	0.84 222	0.93 260	0.98 110	0.62 162	0.28 269	0.36 555	0.23 79	0.20 179	0.25 136	0.46 517

CFNet_pseudo	2.12 466	0.67 369	15.14 567	0.85 253	0.74 341	3.95 517	0.64 221	3.95 522	1.78 404	1.90 410	1.79 435	3.27 601	1.62 488	2.51 414	1.16 379	0.31 371	0.36 555	0.53 628	0.27 380	0.63 596	0.44 500

AF-Net	2.87 597	1.30 613	16.24 579	1.33 564	1.75 670	3.26 348	1.59 629	4.09 569	2.43 558	2.69 638	2.94 648	4.51 680	3.20 648	5.84 519	2.75 627	0.76 667	0.36 555	0.72 681	0.49 624	0.70 622	0.56 576

ccs_rob	2.13 468	0.67 369	15.11 566	0.84 238	0.75 343	3.96 527	0.65 232	3.95 522	1.78 404	1.88 403	1.79 435	3.26 600	1.64 504	2.51 414	1.16 379	0.31 371	0.36 555	0.54 637	0.27 380	0.65 608	0.45 506

DRN-Test	3.03 621	0.99 546	18.18 616	1.35 577	1.60 636	3.59 428	1.48 613	4.13 579	2.45 563	3.47 686	1.92 499	2.58 532	2.53 612	10.88 670	2.80 630	0.39 512	0.36 555	0.44 569	0.41 589	0.55 565	0.57 580

ETE_ROB	2.07 453	1.40 632	3.01 366	1.09 436	0.92 429	3.94 511	1.53 620	4.25 619	2.23 501	3.31 678	2.06 536	2.35 497	1.52 462	8.74 593	2.07 569	0.44 560	0.36 555	0.51 617	0.48 619	0.54 562	0.62 597

PWCDC_ROB	2.95 604	3.26 703	14.06 544	1.59 643	1.56 630	4.19 597	0.86 398	4.30 645	4.08 704	2.06 473	7.37 715	2.75 550	2.42 604	3.59 464	2.67 624	1.34 714	0.36 555	0.39 534	0.34 511	1.13 682	0.62 597

PSMNet_ROB	2.95 604	1.38 629	18.46 627	1.19 500	1.20 535	3.80 468	1.65 638	3.54 416	2.35 533	1.98 435	1.71 400	2.75 550	1.79 533	11.43 697	2.78 628	0.42 547	0.36 555	0.50 612	0.60 660	0.59 581	0.49 534

Weightmod	1.27 315	0.83 488	1.39 186	0.93 330	0.85 403	3.94 511	0.59 187	1.67 93	1.22 169	1.12 273	3.44 676	1.65 385	1.40 415	2.94 444	1.48 464	0.44 560	0.37 569	0.29 316	0.25 325	0.31 293	0.22 142

GASNet	3.24 641	5.55 719	20.58 705	1.56 639	1.25 548	2.32 202	1.12 547	4.04 551	2.67 599	1.88 403	2.10 541	3.00 577	2.16 583	10.59 656	2.43 603	0.65 649	0.37 569	0.61 657	0.45 608	0.87 654	0.58 586

WZ-Net	3.62 657	4.87 714	16.77 589	1.43 605	1.40 589	3.75 458	2.29 672	4.12 577	2.50 572	2.74 642	2.19 563	4.06 657	5.29 698	10.19 643	7.36 688	0.54 625	0.37 569	0.47 586	0.49 624	0.77 641	0.73 631

ADLNet2	3.15 634	0.92 521	20.06 675	1.20 504	1.79 676	3.83 473	1.48 613	3.94 520	3.59 691	2.19 521	2.47 609	4.65 690	1.93 561	10.69 661	1.96 555	0.39 512	0.37 569	0.28 285	0.30 463	0.48 538	0.43 494

FADNet-RVC-Resample	2.83 589	2.02 675	21.07 721	1.12 457	0.91 428	3.53 412	1.37 596	4.08 567	2.09 469	1.68 359	1.33 279	2.03 462	1.51 460	9.54 615	1.69 513	0.38 496	0.37 569	0.42 560	0.44 604	0.56 571	0.56 576

FADNet-RVC	2.51 551	2.27 685	14.03 543	1.09 436	0.81 370	3.54 416	1.10 543	4.13 579	2.48 567	1.39 312	1.22 237	1.85 433	1.77 530	9.78 623	2.06 566	0.38 496	0.37 569	0.40 541	0.40 582	0.67 616	0.48 527

MSMDNet	2.23 484	0.64 331	17.32 593	0.84 238	0.75 343	3.53 412	0.64 221	3.61 428	1.98 442	1.71 369	1.64 375	3.22 596	2.99 633	2.08 375	1.11 365	0.31 371	0.37 569	0.45 576	0.26 350	0.62 594	0.45 506

ITSA-stereo	1.86 408	0.72 412	3.74 401	1.20 504	0.66 302	4.09 558	0.91 448	4.24 617	2.53 578	1.93 421	1.77 428	1.59 378	2.15 580	6.12 529	2.44 605	0.40 520	0.38 576	0.40 541	0.40 582	0.50 546	0.98 667

CBFPSM	2.05 450	0.95 536	10.12 490	1.07 420	1.05 479	2.84 263	1.20 567	3.28 369	1.73 391	1.82 390	1.30 266	4.56 684	4.06 674	2.34 400	2.34 595	0.25 170	0.38 576	0.32 405	0.27 380	0.37 423	0.79 645

GEStereo_RVC	1.91 422	0.80 471	6.57 439	1.20 504	1.06 483	4.02 544	1.43 610	4.13 579	1.89 428	2.03 463	1.80 438	2.34 495	1.86 552	4.94 496	1.77 526	0.48 592	0.38 576	0.32 405	0.28 409	0.42 488	0.50 541

ADLNet	2.29 501	0.83 488	3.62 396	1.35 577	1.60 636	3.67 444	1.24 574	3.95 522	2.98 645	2.58 618	2.29 583	4.01 654	1.79 533	11.23 690	2.09 571	0.37 479	0.38 576	0.36 498	0.34 511	0.45 519	0.71 622

psm_up	2.28 498	0.81 477	5.45 433	1.26 530	1.50 614	3.84 478	1.23 572	4.23 609	2.03 454	2.55 610	1.80 438	2.44 518	1.65 506	12.90 738	1.58 489	0.37 479	0.38 576	0.41 553	0.34 511	0.43 499	0.39 452

EDNetEfficientorigin	12.35 750	2.51 689	179.47 802	1.19 500	0.96 442	2.91 277	1.81 648	3.00 330	5.35 724	8.91 746	4.79 695	4.18 665	4.64 686	9.98 634	11.30 715	0.37 479	0.38 576	0.60 654	0.85 688	1.32 698	2.43 720

DSFCA	1.89 416	0.69 380	3.14 371	1.10 446	1.18 520	3.99 537	1.79 645	3.50 407	2.16 489	3.10 668	1.64 375	2.91 569	2.50 610	5.38 505	2.26 588	0.43 553	0.38 576	0.37 512	0.36 538	0.50 546	0.42 483

FADNet_RVC	2.65 572	2.28 687	16.51 584	0.98 363	0.92 429	4.09 558	0.83 377	4.26 627	1.73 391	1.46 319	1.78 431	1.60 379	1.50 455	8.88 596	2.39 596	0.47 587	0.38 576	0.44 569	0.58 655	0.89 655	0.97 665

SGM_RVC	4.57 689	0.72 412	17.46 603	1.84 680	0.58 257	4.23 606	3.45 713	4.66 703	3.66 695	7.99 743	8.82 729	7.56 724	8.74 736	12.30 728	6.84 682	0.43 553	0.38 576	0.39 534	0.35 528	0.51 548	0.48 527
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
fast-acv-ft	2.54 557	1.19 593	20.08 678	1.41 601	1.40 589	3.18 328	1.17 559	3.37 389	2.28 517	1.90 410	2.15 556	2.69 543	2.17 585	2.91 440	2.31 592	0.37 479	0.39 585	0.45 576	0.39 571	0.57 576	0.45 506

iinet-f	2.26 491	1.18 591	13.71 532	1.14 467	1.11 503	3.77 461	1.10 543	4.14 585	2.17 491	2.06 473	1.76 422	2.99 576	2.99 633	2.50 410	2.49 610	0.35 456	0.39 585	0.27 248	0.28 409	0.45 519	0.39 452

Wz-Net-SNSev	2.98 613	4.36 710	15.98 576	1.57 640	1.19 527	3.28 355	1.80 647	3.96 528	2.40 552	2.32 567	2.28 580	3.48 619	2.05 569	7.84 574	3.82 650	0.47 587	0.39 585	0.53 628	0.49 624	0.71 631	0.60 591

SACVNet	2.46 541	1.14 584	9.47 480	1.44 608	1.18 520	4.06 551	1.49 617	3.84 480	2.24 504	2.62 627	1.89 489	2.57 530	1.28 383	11.35 693	1.64 507	0.50 608	0.39 585	0.48 595	0.41 589	0.55 565	0.75 635

STTStereo	2.34 516	0.95 536	14.93 562	1.43 605	1.54 623	3.86 489	0.86 398	3.65 434	2.44 562	2.15 505	1.55 347	2.49 523	1.59 477	5.14 500	1.44 451	0.38 496	0.39 585	0.47 586	0.51 635	0.52 552	0.51 549

zh-mn7	3.15 634	9.61 740	12.45 517	1.26 530	0.99 458	2.91 277	1.32 584	4.12 577	2.74 606	3.33 680	3.07 655	2.84 562	1.89 557	8.91 598	4.69 659	0.49 604	0.40 590	0.38 529	0.38 563	0.56 571	0.63 602

w-ln-seven-2	2.73 585	2.13 679	12.47 518	1.18 497	1.01 470	3.54 416	1.58 628	3.93 516	3.26 676	2.43 592	2.02 520	2.63 537	2.28 593	7.93 575	5.45 673	0.40 520	0.40 590	0.44 569	0.34 511	0.62 594	0.47 522

rvit_stereo_0075_2	1.18 276	0.74 434	2.66 345	0.90 293	1.27 553	2.51 224	0.69 261	2.25 188	2.06 463	1.40 314	1.86 479	1.46 362	0.84 221	1.42 252	0.94 323	0.46 578	0.40 590	0.48 595	0.38 563	0.46 531	0.51 549

dad	1.65 374	1.19 593	3.04 367	0.98 363	0.56 235	4.22 603	0.84 384	1.99 142	2.48 567	2.14 497	1.68 389	1.62 382	1.13 345	3.85 472	2.04 563	1.03 694	0.40 590	2.04 722	0.48 619	0.75 639	0.53 557

AnonymousM	1.22 291	1.32 620	0.97 20	0.88 274	0.56 235	4.03 546	0.69 261	2.41 214	1.68 369	1.48 321	1.31 274	1.15 300	1.00 284	1.18 185	0.73 222	0.32 394	0.40 590	2.07 723	1.70 724	0.24 109	0.22 142

sCroCo_RVC	1.06 247	0.82 484	5.05 425	1.02 397	1.05 479	0.98 28	0.61 197	2.06 156	1.29 184	0.69 125	1.26 254	0.82 218	1.10 338	1.20 188	0.90 298	0.42 547	0.40 590	0.33 442	0.30 463	0.46 531	0.38 445

Nwc_Net	2.88 599	1.16 588	18.30 622	1.35 577	1.68 656	3.52 410	1.18 560	3.90 502	2.06 463	2.52 605	2.82 645	3.82 645	2.34 598	6.78 552	2.55 618	0.86 679	0.40 590	0.59 648	0.67 669	0.57 576	0.55 571

DeepPruner_ROB	2.05 450	1.09 572	10.50 495	1.01 385	1.20 535	4.39 628	0.91 448	3.14 346	1.72 389	2.60 623	1.54 343	2.78 558	1.27 381	4.52 487	1.72 517	0.51 614	0.40 590	0.37 512	0.34 511	0.48 538	0.52 554

NCCL2	2.53 555	1.35 624	10.90 501	1.15 480	0.97 446	3.53 412	2.56 682	3.65 434	2.23 501	2.76 643	1.80 438	2.41 507	1.66 508	10.35 649	2.07 569	0.44 560	0.40 590	0.57 643	0.53 644	0.59 581	0.65 609

DLNR-FE	28.68 773	56.10 790	49.61 775	183.75 800	105.98 794	3.44 384	0.28 24	29.58 773	1.49 259	1.01 247	1.26 254	0.93 259	0.63 120	3.81 470	1.51 477	33.14 787	0.41 599	0.26 212	0.23 269	99.94 796	0.32 354

FACV-RUCA	1.26 310	0.65 345	2.21 294	1.06 417	1.50 614	2.69 248	1.15 553	3.05 336	1.87 422	1.36 303	1.99 515	1.03 279	1.15 360	1.36 235	1.10 360	0.41 535	0.41 599	0.73 684	0.41 589	0.61 590	0.41 479

DLNR_Zeroshot_test	28.62 772	55.50 789	49.94 777	183.62 799	115.05 798	3.43 383	0.28 24	29.49 772	1.49 259	1.01 247	1.26 254	0.93 259	0.63 120	3.92 477	1.51 477	29.81 783	0.41 599	0.26 212	0.23 269	93.28 794	0.32 354

XQC	2.96 607	2.42 688	14.85 557	1.36 583	1.32 568	3.29 359	1.53 620	4.28 633	2.78 613	3.21 675	2.46 607	3.53 630	2.92 631	6.58 542	4.67 657	0.70 663	0.41 599	0.59 648	0.56 651	0.96 664	0.83 652

ADCP+	3.74 664	1.96 671	16.90 590	1.09 436	1.55 627	4.35 623	3.65 721	3.93 516	2.98 645	2.22 536	1.66 384	3.95 649	4.83 688	3.41 459	18.87 755	0.38 496	0.41 599	0.63 662	0.53 644	0.64 605	0.81 647

RYNet	2.97 611	0.93 525	15.09 565	1.12 457	1.38 584	3.66 443	1.42 608	4.03 546	2.29 520	2.10 481	1.70 396	3.79 643	2.16 583	13.64 748	3.02 636	0.37 479	0.41 599	0.48 595	0.34 511	0.81 648	0.75 635

GANet	2.93 603	1.05 559	11.29 505	1.64 651	0.96 442	3.91 496	2.52 679	3.72 457	2.41 554	2.95 660	3.00 651	3.21 595	2.03 566	12.42 732	4.72 660	0.51 614	0.41 599	0.46 582	0.39 571	0.60 585	0.50 541

NaN_ROB	4.06 679	1.13 579	16.64 585	1.12 457	1.25 548	3.50 405	3.05 700	4.29 637	3.26 676	3.64 687	2.56 620	2.97 574	4.79 687	13.33 742	16.91 743	0.37 479	0.41 599	0.38 529	0.39 571	0.48 538	0.81 647

LALA_ROB	1.95 430	1.48 642	3.11 369	1.05 409	0.98 455	3.99 537	1.82 649	4.44 680	2.28 517	3.31 678	1.85 475	2.76 556	1.67 510	4.04 480	3.23 641	0.46 578	0.41 599	0.55 638	0.52 640	0.60 585	0.57 580

AANet	3.15 634	2.93 699	15.16 568	1.41 601	1.08 493	2.23 192	1.37 596	2.95 323	3.65 693	4.12 700	4.40 692	4.13 661	5.32 699	6.55 540	3.76 649	0.60 636	0.42 608	0.50 612	0.42 596	0.99 665	0.93 662

rvit_0105_6	1.00 233	0.93 525	2.21 294	0.92 312	0.55 230	1.52 108	0.79 343	2.41 214	2.96 641	0.76 166	0.72 87	1.02 277	0.75 172	1.42 252	0.81 258	0.40 520	0.43 609	0.34 461	0.31 479	0.43 499	0.34 392

rvit_0105_5	1.13 263	0.93 525	2.60 333	0.91 304	0.56 235	1.92 150	0.91 448	3.02 333	2.63 593	0.95 237	1.20 229	1.18 308	0.93 260	1.51 273	0.93 321	0.40 520	0.43 609	0.37 512	0.35 528	0.42 488	0.44 500

EDNetEfficient	5.61 709	2.14 681	16.75 588	1.67 656	3.64 735	4.12 568	7.51 739	3.05 336	5.63 728	11.57 760	4.83 696	3.95 649	12.72 741	8.44 587	20.78 759	0.41 535	0.43 609	0.47 586	1.01 699	1.66 705	1.39 693

NVstereo2D	2.54 557	0.90 513	11.10 503	1.32 559	1.47 608	3.58 427	1.38 599	4.13 579	2.45 563	1.90 410	1.71 400	2.86 564	1.76 528	10.86 669	1.66 510	0.60 636	0.43 609	0.53 628	0.41 589	0.78 643	0.94 663

CBMV	3.32 647	0.96 542	21.16 725	1.32 559	0.83 390	3.81 470	3.91 726	4.47 685	2.53 578	3.34 681	2.24 572	4.45 677	2.58 615	10.07 639	1.96 555	0.45 570	0.43 609	0.48 595	0.38 563	0.52 552	0.53 557
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_0105_3	1.24 297	0.93 525	2.84 356	0.97 355	0.58 257	2.38 207	1.08 536	3.26 366	2.53 578	1.18 279	1.40 307	1.24 321	1.04 303	1.73 329	0.97 330	0.44 560	0.44 614	0.40 541	0.42 596	0.42 488	0.50 541

aanetorigin	3.30 645	1.66 655	17.52 605	1.18 497	1.58 635	2.57 233	3.80 723	2.65 278	2.03 454	6.12 728	4.30 691	2.82 561	5.70 703	5.47 508	4.67 657	0.50 608	0.44 614	0.43 564	0.47 614	1.17 688	0.92 660

RTS	3.90 670	7.04 723	17.94 611	1.92 686	2.19 708	5.00 713	2.96 696	4.29 637	3.19 667	4.05 697	3.08 656	4.94 695	3.16 645	7.64 569	6.72 678	0.66 651	0.44 614	0.51 617	0.47 614	0.95 660	0.76 637

RTSA	3.90 670	7.04 723	17.94 611	1.92 686	2.19 708	5.00 713	2.96 696	4.29 637	3.19 667	4.05 697	3.08 656	4.94 695	3.16 645	7.64 569	6.72 678	0.66 651	0.44 614	0.51 617	0.47 614	0.95 660	0.76 637

SANet	5.65 711	1.72 658	20.94 718	1.26 530	0.88 418	7.20 730	3.81 724	4.60 700	11.23 742	4.56 709	8.78 728	7.49 723	6.95 720	11.85 721	18.11 749	0.49 604	0.44 614	0.50 612	0.42 596	0.90 657	0.82 651

TCMNet	2.98 613	1.30 613	18.26 619	1.47 617	2.09 703	3.84 478	1.08 536	3.96 528	2.39 551	2.53 608	2.29 583	2.43 514	1.75 527	10.09 641	2.39 596	0.52 620	0.45 619	0.61 657	0.50 631	0.80 647	0.78 641

rvit_0105_4	1.07 251	0.99 546	2.39 316	0.93 330	0.54 221	1.62 121	0.84 384	2.77 296	2.91 635	0.80 183	0.91 146	1.09 286	0.86 227	1.63 305	0.85 270	0.40 520	0.45 619	0.35 482	0.31 479	0.43 499	0.40 473

CFNet_ucs	2.36 526	0.68 377	18.42 626	0.89 283	0.81 370	3.85 487	0.68 250	4.29 637	2.37 542	2.09 478	2.04 526	3.31 605	1.24 378	2.63 429	1.14 373	0.36 471	0.45 619	0.56 640	0.29 440	0.66 614	0.49 534

APVNet	3.13 631	1.25 608	21.14 723	1.31 556	1.52 620	3.94 511	1.13 550	3.32 378	2.14 485	2.20 525	2.03 523	3.05 583	1.96 563	11.79 718	2.53 614	0.42 547	0.45 619	0.64 665	0.46 611	0.67 616	0.57 580

Syn2CoEx	3.08 626	2.55 694	19.88 668	1.34 572	1.18 520	2.43 214	1.65 638	3.91 508	2.40 552	2.39 585	2.27 576	2.90 566	3.17 647	9.57 618	2.54 617	0.50 608	0.45 619	0.53 628	0.39 571	0.74 636	0.72 629

GwcNet	3.00 617	1.63 651	19.83 666	1.32 559	2.04 702	3.27 351	1.55 624	3.65 434	2.33 530	2.00 452	2.12 549	3.56 634	1.68 514	9.47 613	2.45 606	0.44 560	0.45 619	0.46 582	0.38 563	0.60 585	0.76 637

FADNet	2.49 548	1.76 661	13.17 523	1.17 491	0.95 441	3.27 351	0.88 426	3.94 520	2.27 513	1.40 314	1.29 264	2.51 524	2.06 570	9.93 630	1.94 550	0.43 553	0.45 619	0.40 541	0.43 600	1.06 671	0.53 557

PS-NSSS	2.22 481	1.33 623	2.90 360	0.97 355	1.53 622	4.11 566	1.08 536	4.55 697	2.65 596	2.10 481	2.32 599	1.77 407	1.40 415	11.79 718	1.61 496	0.68 658	0.45 619	0.96 697	0.43 600	0.95 660	0.92 660

CSAN	4.71 693	1.39 631	20.23 684	1.19 500	0.87 414	3.65 441	3.50 715	4.57 699	3.87 698	3.89 693	7.82 718	3.54 633	6.16 713	23.47 767	6.82 681	0.52 620	0.45 619	0.49 609	0.52 640	0.63 596	0.66 611

Selective-IGEV-i16pc	2.84 590	0.70 391	20.78 710	1.27 538	0.56 235	4.35 623	2.77 688	4.32 653	2.02 450	1.57 332	1.84 465	2.40 503	1.33 395	8.80 594	1.39 439	0.60 636	0.46 628	0.33 442	0.38 563	0.43 499	0.45 506

GwcNet-ADL	2.47 544	0.67 369	21.48 735	0.96 348	0.72 331	4.61 678	0.95 477	4.42 676	2.36 536	1.98 435	1.80 438	2.55 528	1.24 378	1.90 358	1.41 446	0.40 520	0.46 628	0.24 125	0.27 380	0.41 469	0.49 534

PSMNet-ADL	1.91 422	0.72 412	1.78 240	1.09 436	0.86 409	4.18 593	0.78 335	3.77 464	2.10 477	1.72 370	1.85 475	2.91 569	1.82 544	10.38 652	1.91 544	0.48 592	0.46 628	0.28 285	0.29 440	0.38 428	0.51 549

RGC	3.10 629	1.45 640	14.90 560	1.46 614	1.79 676	3.33 363	1.39 601	4.04 551	2.26 511	2.77 644	3.26 669	4.00 653	2.71 622	11.63 710	2.62 623	0.82 675	0.46 628	0.79 687	0.79 686	0.71 631	0.78 641

SGM-Forest	2.96 607	0.62 310	3.49 386	1.09 436	0.80 364	4.06 551	3.30 708	4.37 668	3.09 658	4.18 705	3.27 670	4.67 691	3.86 670	11.69 714	7.91 692	0.51 614	0.46 628	0.49 609	0.39 571	0.48 538	0.49 534
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
rvit_105_1	1.43 339	0.90 513	3.27 378	1.08 428	0.68 314	2.79 256	1.27 576	3.52 411	2.35 533	1.38 311	1.54 343	1.28 328	1.14 352	2.91 440	1.40 442	0.54 625	0.47 633	0.45 576	0.59 658	0.44 511	0.58 586

FINET	2.96 607	1.07 567	23.18 754	1.29 545	1.86 684	2.03 162	1.52 618	4.30 645	4.71 716	2.23 540	2.34 601	1.65 385	1.48 447	5.89 520	2.81 631	0.51 614	0.47 633	0.49 609	0.40 582	0.59 581	0.49 534

RP	2.79 586	1.20 595	10.36 492	1.54 632	1.93 693	3.44 384	1.97 657	4.05 555	2.34 531	2.66 636	2.79 640	3.98 652	2.58 615	10.21 644	2.61 621	0.95 688	0.47 633	0.71 677	0.57 654	0.71 631	0.68 615

SHD	2.82 588	2.04 676	13.80 538	1.69 658	1.79 676	2.73 254	1.07 531	3.85 483	3.18 666	4.63 710	2.74 635	3.38 613	2.77 624	5.48 509	3.66 647	0.62 642	0.47 633	0.51 617	0.55 649	0.65 608	0.74 632

AANet_RVC	3.03 621	1.72 658	12.78 521	1.17 491	1.12 504	3.79 467	1.10 543	3.86 487	3.13 660	2.62 627	4.26 690	3.96 651	1.41 423	11.43 697	5.23 671	0.94 685	0.47 633	0.34 461	0.23 269	0.40 445	0.55 571

XPNet_ROB	2.27 493	1.11 577	4.10 411	1.36 583	0.97 446	3.94 511	1.63 633	4.07 563	2.14 485	2.82 649	2.00 517	2.32 493	1.73 524	10.81 668	3.39 642	0.51 614	0.47 633	0.48 595	0.40 582	0.51 548	0.56 576

zh-sn7	3.81 666	11.43 748	15.78 574	1.25 523	1.15 513	3.68 446	2.58 684	4.15 589	2.42 557	2.61 625	3.10 660	3.38 613	3.03 639	11.43 697	6.88 683	0.45 570	0.48 639	0.45 576	0.43 600	0.72 634	0.71 622

DualNet (step1)	2.34 516	1.05 559	7.87 456	1.07 420	0.86 409	3.93 504	1.19 563	4.35 660	2.11 479	2.14 497	1.75 413	1.75 402	1.67 510	6.26 533	1.26 413	1.23 704	0.48 639	4.27 752	2.09 735	0.70 622	0.69 617

test_sample7	1.65 374	0.70 391	2.60 333	1.48 620	0.76 347	2.38 207	1.07 531	4.35 660	2.11 479	2.14 497	1.75 413	1.75 402	1.67 510	6.26 533	1.26 413	0.44 560	0.48 639	0.43 564	0.40 582	0.46 531	0.43 494

ADCL	4.35 685	1.63 651	14.21 548	1.29 545	1.26 550	5.56 720	11.16 745	3.97 530	3.37 684	6.07 726	4.67 694	4.30 672	5.72 705	5.08 499	14.51 730	0.50 608	0.48 639	0.89 695	0.77 682	0.78 643	0.76 637

SGM-ForestM	11.55 744	1.16 588	21.62 740	2.14 700	0.81 370	22.25 764	19.08 763	16.50 760	11.34 743	15.94 768	14.44 756	27.12 771	22.61 769	24.76 769	28.39 775	0.50 608	0.48 639	0.47 586	0.44 604	0.55 565	0.53 557

stereogan	3.09 627	0.93 525	16.43 582	1.37 593	1.66 652	3.70 447	1.67 640	3.87 491	3.15 664	3.04 664	2.70 634	5.04 700	2.79 625	9.96 632	1.78 528	0.63 643	0.49 644	0.69 673	0.47 614	0.83 651	0.68 615

Selective-IGEV-i16pb	3.23 640	0.73 423	21.29 729	1.22 513	0.68 314	3.99 537	3.38 711	4.52 694	2.52 576	1.72 370	3.60 681	2.92 571	2.21 589	10.07 639	2.59 620	0.68 658	0.50 645	0.37 512	0.48 619	0.54 562	0.54 565

ISRNet	1.69 381	0.76 451	5.69 435	1.27 538	1.36 578	2.85 265	0.61 197	3.60 424	1.91 432	2.13 494	2.12 549	2.90 566	1.41 423	2.51 414	1.71 515	0.49 604	0.50 645	0.56 640	0.47 614	0.49 544	0.57 580

pcwnet_v2	2.70 583	0.65 345	22.48 748	1.08 428	1.03 473	3.56 422	0.81 367	4.29 637	3.14 662	2.29 553	2.29 583	3.01 578	1.71 519	3.32 458	1.43 449	0.43 553	0.50 645	0.41 553	0.34 511	0.61 590	0.56 576

2222	4.03 678	1.81 665	17.63 607	1.58 641	1.38 584	3.98 535	5.28 730	3.92 513	3.04 652	2.49 597	5.26 700	6.19 717	3.44 660	9.93 630	10.56 705	0.86 679	0.51 648	0.67 671	0.51 635	0.86 653	0.72 629

ACV-stereo	2.92 602	0.92 521	20.27 689	1.33 564	1.05 479	4.68 688	1.10 543	2.66 281	1.64 357	1.46 319	1.32 277	5.41 710	4.24 679	7.83 573	1.90 543	0.44 560	0.52 649	0.32 405	0.29 440	0.45 519	0.63 602

DCVSM-stereo	2.31 506	0.66 358	20.69 708	1.11 453	0.93 435	2.58 235	0.73 284	2.61 273	1.60 342	2.57 614	1.53 340	3.30 604	1.72 521	2.19 390	1.23 404	0.34 434	0.53 650	0.41 553	0.32 493	0.45 519	0.62 597

hitnet-ft	2.37 527	0.73 423	8.34 463	0.96 348	0.89 423	3.77 461	0.80 354	3.55 418	2.58 587	2.24 543	2.04 526	3.65 639	1.49 454	11.71 715	1.89 541	0.44 560	0.53 650	0.44 569	0.35 528	0.52 552	0.48 527

FSD	0.75 94	0.64 331	1.23 136	0.76 175	0.60 263	0.77 18	0.67 239	1.57 73	0.68 20	0.72 139	0.62 67	1.02 277	0.72 158	0.81 50	0.73 222	0.59 634	0.54 652	0.57 643	0.54 646	0.57 576	0.55 571

YMNet	2.40 530	1.41 634	13.46 528	1.36 583	1.67 653	3.96 527	0.97 490	3.81 473	2.37 542	2.64 631	2.57 622	3.35 608	1.53 469	3.28 456	2.42 601	0.48 592	0.54 652	0.52 623	0.49 624	0.70 622	0.54 565

YMNet_1	2.40 530	1.41 634	13.46 528	1.36 583	1.67 653	3.96 527	0.97 490	3.81 473	2.37 542	2.64 631	2.57 622	3.35 608	1.53 469	3.28 456	2.42 601	0.48 592	0.54 652	0.52 623	0.49 624	0.70 622	0.54 565

PA-Net	3.09 627	1.24 607	18.84 632	1.38 595	1.19 527	3.42 382	1.75 643	3.89 497	3.27 680	1.88 403	2.10 541	3.03 579	1.88 556	11.60 703	2.88 632	0.40 520	0.54 652	0.44 569	0.62 664	0.52 552	1.02 669
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NOSS_ROB	2.27 493	0.73 423	3.00 365	1.71 662	1.00 467	3.90 495	0.97 490	4.29 637	2.81 625	2.94 659	2.19 563	3.88 647	1.19 368	11.77 717	1.62 501	0.59 634	0.54 652	0.56 640	0.52 640	0.56 571	0.54 565

Wz-Net-TNSev	3.67 659	8.83 729	13.47 530	1.48 620	1.18 520	3.60 430	2.49 678	4.27 628	3.13 660	2.18 517	1.89 489	4.21 669	2.80 626	12.10 726	7.58 691	0.57 631	0.55 657	0.47 586	0.54 646	0.91 658	1.05 671

DANet	2.63 569	1.07 567	8.10 462	1.83 679	1.70 659	3.25 346	1.16 556	4.31 648	2.38 547	3.40 684	2.18 561	4.08 658	1.80 538	9.77 621	3.89 651	0.52 620	0.55 657	0.59 648	0.44 604	0.63 596	0.86 653
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CBMV_ROB	3.62 657	0.70 391	21.42 734	1.21 510	0.89 423	4.43 640	1.76 644	4.39 671	2.79 615	5.88 724	3.38 674	4.18 665	5.12 695	10.75 664	2.32 593	0.56 629	0.55 657	0.53 628	0.51 635	0.55 565	0.46 517

TARStereo	17.40 761	0.99 546	27.70 764	1.66 654	47.94 784	18.87 760	35.88 775	13.76 754	16.36 757	15.12 765	16.16 762	21.76 759	18.07 761	12.38 731	14.22 729	0.92 683	0.57 660	0.80 690	34.56 785	2.36 714	47.91 790

FC-DCNN v2	6.91 725	0.77 455	19.25 644	1.69 658	1.64 645	9.13 737	2.40 675	7.20 730	9.47 740	11.07 759	11.62 743	20.05 758	15.79 754	12.55 736	11.99 723	0.66 651	0.57 660	0.58 645	0.56 651	0.63 596	0.61 594

HBP-ISP	3.25 643	1.10 573	20.86 713	1.54 632	1.15 513	4.50 655	2.89 694	4.43 679	2.38 547	4.14 701	1.96 504	1.90 437	2.04 568	11.08 684	1.32 428	0.66 651	0.57 660	0.66 669	0.61 663	0.64 605	0.61 594

FCDSN-DC	6.04 716	0.84 494	19.25 644	1.24 521	1.09 499	4.38 626	2.62 685	4.38 669	4.71 716	9.59 751	11.22 740	19.19 755	17.40 757	12.30 728	8.55 696	0.69 662	0.57 660	0.60 654	0.60 660	0.70 622	0.78 641
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
GANetREF_RVC	3.20 639	1.93 669	18.84 632	1.51 627	0.80 364	4.12 568	1.82 649	4.16 590	2.91 635	1.87 400	1.74 409	2.48 521	1.84 547	13.18 739	1.74 522	0.80 671	0.57 660	0.79 687	0.74 677	1.20 691	0.86 653
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
FC-DCNN	6.64 720	0.77 455	19.26 646	1.68 657	1.64 645	8.27 735	2.35 674	6.35 728	9.23 739	10.85 757	11.27 741	19.89 756	13.33 742	12.51 735	11.79 722	0.66 651	0.57 660	0.58 645	0.56 651	0.63 596	0.61 594

Anonymous3	1.72 386	0.76 451	11.61 509	0.83 226	0.84 399	4.46 643	0.84 384	3.57 420	1.16 156	1.34 297	1.37 296	1.11 291	1.03 295	1.58 285	1.13 371	0.70 663	0.58 666	0.33 442	0.35 528	0.47 535	0.42 483

AnyNet_C32	4.17 682	5.75 720	12.62 519	1.60 645	1.54 623	5.51 719	4.09 727	3.90 502	3.23 674	4.22 706	3.03 653	3.10 586	3.41 656	8.01 578	18.85 754	0.53 623	0.58 666	0.53 628	0.74 677	1.19 690	0.97 665

MSMD_ROB	5.61 709	1.08 569	16.68 586	1.21 510	0.83 390	10.14 739	2.07 664	3.93 516	6.22 731	10.37 754	8.03 720	22.22 761	9.45 737	11.66 711	4.52 656	0.66 651	0.58 666	0.66 669	0.68 672	0.65 608	0.63 602

WCMA_ROB	5.12 701	0.90 513	21.33 730	1.50 625	1.33 572	4.09 558	3.49 714	4.03 546	4.59 714	6.57 736	10.95 739	12.92 739	8.41 735	9.86 626	8.78 697	0.75 666	0.58 666	0.51 617	0.50 631	0.68 619	0.57 580

MeshStereo	5.35 705	1.32 620	21.34 731	1.34 572	1.15 513	4.40 632	3.90 725	5.18 716	4.55 712	10.14 753	11.82 744	11.47 733	5.84 706	13.84 750	7.03 686	0.61 640	0.58 666	0.60 654	0.58 655	0.72 634	0.59 590
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
1111	4.98 700	1.30 613	19.29 650	1.92 686	1.51 619	4.47 645	6.87 737	3.90 502	4.09 705	4.92 715	5.54 703	5.62 713	5.70 703	11.32 692	16.16 739	0.97 691	0.60 671	0.65 668	0.74 677	2.04 708	2.02 710

RAFT + AFF	2.51 551	2.66 695	4.48 420	1.15 480	1.95 695	4.15 575	2.01 660	4.46 684	3.30 681	2.19 521	2.51 614	2.22 481	4.87 689	8.91 598	2.06 566	0.30 344	0.60 671	0.48 595	0.38 563	0.77 641	0.69 617

DeepPrunerF	3.70 661	1.72 658	14.87 558	1.33 564	1.74 668	3.70 447	1.55 624	4.20 596	14.00 749	2.02 459	1.77 428	2.74 548	2.30 594	10.88 670	6.88 683	0.68 658	0.60 671	0.78 686	0.78 685	0.81 648	0.71 622

ADCMid	3.96 674	3.27 704	15.48 572	1.26 530	1.40 589	4.66 685	2.28 671	4.06 559	3.54 690	3.94 694	3.02 652	3.85 646	3.67 666	4.03 479	18.65 753	0.68 658	0.61 674	1.09 705	1.18 711	1.38 699	1.08 673

FAST (zero-shot)	0.87 167	0.59 261	1.18 114	0.91 304	2.13 705	2.08 173	0.73 284	1.75 105	1.41 214	0.61 88	0.84 117	0.52 69	0.84 221	1.22 192	0.59 149	0.38 496	0.62 675	0.26 212	0.26 350	0.30 270	0.25 202

coex-ft	18.59 763	6.62 722	113.53 799	1.17 491	1.31 561	2.33 204	1.93 655	2.81 309	14.00 749	124.82 803	8.45 724	5.90 715	51.74 788	9.99 635	22.69 760	0.57 631	0.62 675	0.50 612	0.49 624	1.08 678	1.28 684

FBW_ROB	3.24 641	1.02 552	9.21 479	1.49 623	1.07 490	3.78 463	1.48 613	4.31 648	3.08 657	2.46 593	2.32 599	4.20 668	2.08 574	15.19 754	7.16 687	0.84 678	0.62 675	1.33 713	0.92 692	0.99 665	1.31 686

edge stereo	3.37 651	1.01 551	21.99 744	1.28 541	1.37 581	2.67 246	1.39 601	3.98 533	2.87 632	2.93 655	3.27 670	4.35 673	2.43 605	11.62 705	2.39 596	0.60 636	0.63 678	0.79 687	0.55 649	0.68 619	0.67 612

ADCS	4.22 684	5.33 716	16.32 580	1.64 651	1.31 561	3.91 496	3.64 720	4.21 601	2.89 633	5.11 717	2.81 644	4.46 678	3.06 642	5.21 501	19.50 756	0.63 643	0.64 679	0.69 673	0.69 674	1.12 681	1.26 682

DDVS	1.68 380	0.79 466	2.52 327	1.26 530	1.16 518	3.17 325	0.78 335	3.12 345	1.82 409	1.86 398	1.91 496	2.92 571	1.43 431	6.20 530	1.63 504	0.45 570	0.65 680	0.34 461	0.38 563	0.48 538	0.79 645

BEATNet-Init1	49.72 788	64.32 793	97.77 798	4.68 750	4.28 744	84.75 791	60.42 783	73.38 793	68.59 795	88.29 798	88.51 799	91.94 797	97.99 798	85.26 798	70.96 794	0.80 671	0.65 680	0.85 693	0.70 675	7.96 758	2.33 716

NCC-stereo	3.16 637	1.28 611	18.31 623	1.25 523	1.75 670	4.06 551	1.40 603	3.89 497	2.22 497	2.72 640	2.55 618	3.49 625	2.65 618	9.91 628	2.99 634	1.29 710	0.65 680	0.64 665	0.86 689	0.65 608	0.71 622

Abc-Net	3.16 637	1.28 611	18.31 623	1.25 523	1.75 670	4.06 551	1.40 603	3.89 497	2.22 497	2.72 640	2.55 618	3.49 625	2.65 618	9.91 628	2.99 634	1.29 710	0.65 680	0.64 665	0.86 689	0.65 608	0.71 622
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FAT-Stereo	3.34 648	0.81 477	20.05 674	1.25 523	1.20 535	3.44 384	1.99 659	4.23 609	2.67 599	3.14 671	3.82 686	3.51 628	3.32 653	11.68 713	1.94 550	0.64 646	0.67 684	0.48 595	0.52 640	0.61 590	0.81 647

SAMSARA	3.55 655	2.16 682	14.18 547	1.86 683	1.49 611	4.62 679	2.65 686	3.58 423	2.80 619	7.05 738	3.05 654	5.16 706	4.07 675	9.18 607	4.80 662	0.64 646	0.67 684	0.59 648	0.68 672	0.89 655	0.91 658

AnyNet_C01	4.37 686	7.80 725	16.40 581	1.98 693	1.40 589	6.37 724	6.47 736	4.09 569	5.03 721	4.06 699	3.78 684	4.16 664	3.31 652	6.62 544	10.00 702	0.61 640	0.67 684	0.63 662	0.67 669	2.01 707	1.31 686

psmorigin	6.59 719	1.15 585	88.11 795	1.52 628	0.97 446	2.88 270	1.20 567	3.21 354	2.04 458	3.73 690	2.46 607	5.15 705	2.55 613	10.60 657	2.47 609	0.55 627	0.68 687	0.48 595	0.51 635	0.70 622	0.88 657

PSMNet-RUCA	1.64 373	1.50 644	2.57 332	1.50 625	1.38 584	3.05 303	1.36 591	3.31 373	2.24 504	1.36 303	2.07 537	1.40 355	1.09 331	1.83 344	1.55 484	1.15 700	0.69 688	1.26 711	0.96 695	1.64 704	0.94 663

PVD	3.12 630	1.97 672	12.80 522	1.79 675	1.63 642	3.83 473	1.34 588	3.48 401	3.88 699	5.77 722	3.56 680	3.45 618	3.29 651	5.58 513	5.30 672	0.71 665	0.69 688	0.74 685	0.77 682	0.79 645	1.13 677

mmmmmm	4.65 692	4.41 711	16.08 577	1.82 677	1.46 607	6.73 727	3.16 706	3.85 483	8.32 736	5.90 725	6.03 707	5.25 707	4.89 690	9.96 632	9.11 699	0.80 671	0.70 690	1.16 708	1.02 701	1.28 695	0.99 668

S-Stereo	3.48 653	0.91 519	22.06 747	1.36 583	1.50 614	3.55 420	2.53 681	4.21 601	2.81 625	2.37 580	3.81 685	3.75 641	1.84 547	11.90 723	2.51 612	0.63 643	0.71 691	0.48 595	0.76 680	0.67 616	1.19 680

SDNR	3.97 675	1.93 669	20.28 690	1.31 556	0.94 438	5.16 715	0.67 239	4.33 656	2.58 587	4.82 714	5.94 706	5.01 699	1.45 439	17.52 756	2.53 614	0.79 669	0.72 692	0.59 648	0.45 608	1.15 686	1.17 678

DPSNet	3.43 652	1.37 628	12.19 513	1.39 597	1.24 545	4.15 575	2.06 662	4.51 693	3.34 682	2.69 638	1.96 504	3.52 629	5.56 702	10.68 660	9.68 701	0.93 684	0.73 693	0.40 541	0.37 550	1.06 671	0.86 653

MANE	11.39 743	1.38 629	23.16 753	4.82 753	2.79 720	22.02 763	14.51 758	25.81 767	26.28 773	10.93 758	13.17 749	19.90 757	18.03 760	15.69 755	20.41 758	0.96 689	0.74 694	1.42 715	3.24 753	0.74 636	1.71 701

ccnet	2.66 574	0.97 544	8.01 461	1.54 632	1.24 545	3.75 458	2.18 669	4.07 563	2.41 554	2.66 636	3.25 668	2.87 565	2.31 597	9.89 627	3.50 644	0.78 668	0.75 695	0.71 677	0.67 669	0.76 640	0.81 647

GCST	2.56 562	1.79 664	18.02 613	1.92 686	1.33 572	1.72 129	0.51 141	3.67 439	2.03 454	1.70 365	1.61 368	1.55 373	1.29 386	5.06 498	1.24 406	2.06 719	0.77 696	1.45 717	0.97 696	1.14 683	1.34 689

PDISCO_ROB	2.86 593	1.53 646	14.27 549	1.98 693	2.19 708	4.52 661	1.35 589	4.65 702	3.19 667	2.09 478	2.16 557	3.53 630	2.45 607	5.32 502	2.12 573	1.30 712	0.78 697	0.72 681	0.59 658	1.24 693	1.28 684

fsdfsdds	8.87 733	2.16 682	21.61 739	2.61 716	3.45 732	18.25 758	24.41 767	8.05 733	8.09 735	10.74 756	14.36 754	16.91 746	10.35 739	10.95 674	11.69 720	1.08 695	0.79 698	1.94 721	1.10 706	5.07 743	3.78 742

G-Net	4.11 680	1.21 596	19.47 655	2.31 710	2.94 722	4.74 704	2.95 695	3.33 385	2.14 485	4.44 708	9.43 732	6.93 721	3.84 669	9.01 602	4.92 666	0.79 669	0.80 699	0.70 675	0.50 631	0.95 660	0.87 656

PASM	2.67 576	2.05 678	9.71 481	1.73 665	1.37 581	2.53 229	1.52 618	3.10 343	2.17 491	2.79 646	1.84 465	2.90 566	1.85 551	11.89 722	2.19 582	0.81 674	0.85 700	0.87 694	1.01 699	1.14 683	1.05 671

LSM	12.71 754	3.52 707	20.79 711	55.63 788	84.76 790	3.63 440	6.30 735	3.73 458	4.93 720	5.55 721	13.92 752	3.53 630	3.25 650	9.72 620	4.12 652	0.64 646	0.85 700	0.71 677	0.81 687	1.03 667	26.84 775

nnnnnnn	4.87 698	1.43 636	17.68 608	2.28 708	1.68 656	4.44 642	3.12 704	3.63 431	5.30 723	5.10 716	9.01 731	8.79 729	6.03 708	10.70 662	11.77 721	0.94 685	0.87 702	1.02 699	1.02 701	1.27 694	1.24 681

PStereo	1.08 255	1.10 573	1.37 183	0.73 143	0.52 207	1.69 127	0.97 490	1.91 131	1.14 155	1.23 287	0.55 55	0.63 135	1.81 541	1.44 256	1.19 388	0.88 681	0.90 703	0.53 628	0.49 624	1.06 671	1.54 697

MonStereo1	8.07 730	2.24 684	5.83 436	4.68 750	3.60 734	18.80 759	2.52 679	5.89 727	5.86 730	4.76 712	13.98 753	7.41 722	50.63 787	13.28 741	5.16 667	4.40 746	0.90 703	2.69 735	1.55 720	3.92 732	3.30 735

Anonymous_2	3.01 619	0.89 511	4.53 421	1.06 417	1.18 520	2.93 285	0.87 419	3.24 362	1.46 238	1.86 398	1.35 289	4.11 660	2.35 599	1.64 307	1.28 421	0.82 675	0.90 703	8.71 770	15.84 774	4.44 739	0.74 632

Consistency-Raft	2.86 593	1.66 655	19.61 658	1.40 600	1.75 670	3.84 478	1.32 584	4.07 563	2.25 507	1.78 382	2.67 631	1.82 424	4.41 682	1.94 362	2.06 566	0.83 677	0.94 706	1.03 700	1.12 707	1.70 706	1.09 674

MFN_U_SF_RVC	3.81 666	10.78 745	15.01 563	1.84 680	1.39 587	3.73 455	1.63 633	4.05 555	3.26 676	2.91 653	2.38 603	4.36 675	3.65 665	8.43 586	4.91 665	1.11 699	1.04 707	0.99 698	1.31 715	1.58 702	1.75 704

MFMNet_re	2.91 600	1.91 668	18.25 618	3.06 724	1.89 689	3.13 320	1.67 640	3.52 411	2.97 642	3.14 671	2.87 647	2.26 482	2.41 603	2.42 402	2.00 558	1.10 697	1.05 708	0.94 696	0.90 691	1.28 695	1.46 696

anonymity	1.76 395	1.26 609	2.73 352	1.66 654	1.32 568	1.84 140	1.07 531	3.49 404	2.30 521	2.11 485	2.11 545	1.71 398	3.90 671	1.82 343	1.48 464	1.10 697	1.09 709	1.08 704	1.08 705	1.05 669	1.09 674

SPS-STEREO	3.97 675	1.44 639	20.85 712	1.72 664	1.71 661	3.24 342	2.30 673	3.55 418	2.68 601	4.79 713	3.66 682	5.44 711	2.97 632	9.11 604	9.35 700	1.15 700	1.10 710	1.06 703	1.02 701	1.16 687	1.18 679
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ELAS_RVC	5.72 712	1.64 654	20.40 695	2.09 699	2.01 698	4.95 712	11.47 748	4.66 703	6.31 733	8.09 744	8.01 719	8.06 728	11.65 740	8.36 582	10.22 703	0.99 692	1.17 711	0.81 691	0.76 680	1.14 683	1.58 698
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCPNet	3.89 669	1.63 651	20.25 688	1.28 541	1.27 553	6.43 725	2.65 686	3.93 516	2.70 602	2.78 645	2.20 566	4.28 671	6.16 713	5.56 511	10.27 704	0.65 649	1.18 712	0.71 677	1.70 724	0.84 652	1.37 690

ELAS	5.99 715	1.62 649	20.29 691	1.96 692	2.01 698	15.09 748	8.38 743	5.23 717	5.54 726	9.02 747	8.61 725	6.74 719	9.75 738	7.48 564	11.40 717	0.96 689	1.18 712	0.72 681	0.93 693	1.30 697	1.67 700
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	8.36 731	3.82 708	24.83 758	2.02 695	1.75 670	14.80 747	17.22 760	4.27 628	11.79 745	13.88 761	14.38 755	11.74 737	13.83 744	10.56 654	15.12 731	1.21 702	1.19 714	1.14 707	1.13 709	1.17 688	1.37 690

WAO-7	5.16 702	3.21 702	18.98 637	1.88 685	1.44 602	5.34 717	3.09 703	4.91 712	5.81 729	4.35 707	8.92 730	6.55 718	6.06 710	13.40 744	10.81 710	1.34 714	1.20 715	1.48 718	1.35 718	1.60 703	1.45 694

MADNet+	3.97 675	9.54 739	13.83 539	1.87 684	1.69 658	4.19 597	2.87 693	4.80 710	4.10 706	2.51 603	2.67 631	4.55 683	3.41 656	8.72 592	6.92 685	1.25 707	1.27 716	1.04 701	0.93 693	1.39 700	1.85 705

NVStereoNet_ROB	4.91 699	1.40 632	16.46 583	1.47 617	1.72 667	3.46 391	1.96 656	3.89 497	3.61 692	2.90 652	24.61 767	4.81 692	4.49 684	13.57 746	4.87 664	1.33 713	1.29 717	1.70 719	1.68 722	1.41 701	1.66 699
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DStereoO	3.90 670	2.13 679	7.90 460	4.43 746	2.84 721	4.40 632	5.30 731	4.31 648	3.21 672	2.41 589	3.08 656	2.93 573	7.14 725	4.20 484	11.12 714	4.11 742	1.30 718	1.33 713	1.63 721	3.09 718	1.26 682

JetBlue	6.27 718	9.15 735	13.76 533	1.94 691	4.60 747	11.91 741	12.00 749	5.12 715	3.45 688	3.79 691	4.52 693	9.54 731	6.56 719	9.40 612	13.48 727	1.26 708	1.37 719	1.17 709	1.34 717	7.06 755	3.95 744

SQANet	3.70 661	9.34 737	18.41 625	2.75 718	2.74 718	3.40 376	1.47 612	3.50 407	1.68 369	2.60 623	1.75 413	2.69 543	1.91 559	6.72 551	1.74 522	2.96 725	1.41 720	1.85 720	1.12 707	3.17 720	2.70 726

PWCK	5.85 713	9.95 741	15.22 570	2.90 721	1.56 630	5.66 721	7.69 740	5.27 718	4.74 718	3.88 692	7.51 716	8.04 726	5.28 697	15.18 753	8.40 695	3.08 727	1.51 721	2.24 726	1.37 719	5.55 746	1.96 708

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 631	1.43 636	9.93 485	2.50 714	1.62 640	4.29 615	1.68 642	3.95 522	2.43 558	1.66 354	1.91 496	3.04 580	1.41 423	13.26 740	1.58 489	3.82 739	1.59 722	1.12 706	0.46 611	2.21 712	2.74 727

DispFullNet	4.64 691	3.48 706	23.95 757	3.99 738	3.03 724	3.35 365	1.06 528	4.18 591	2.80 619	6.33 730	2.94 648	4.04 656	7.81 730	3.92 477	5.16 667	2.75 723	1.61 723	3.10 742	2.68 746	3.32 722	3.31 736

otaku	4.58 690	8.93 732	19.95 671	3.11 725	2.67 716	3.91 496	2.57 683	3.82 476	2.25 507	2.22 536	9.72 734	4.08 658	2.35 599	8.57 588	2.13 576	3.51 733	1.65 724	2.15 725	1.17 710	3.69 727	3.15 730

Ntro	4.21 683	8.94 733	19.89 669	3.22 726	2.96 723	4.15 575	1.89 653	3.92 513	2.36 536	1.77 380	2.14 554	3.35 608	2.17 585	9.48 614	2.24 587	3.52 734	1.76 725	2.13 724	1.31 715	3.83 730	3.09 728

DDUNet	2.91 600	2.78 697	6.94 445	3.53 732	2.26 712	3.28 355	1.36 591	3.77 464	2.04 458	2.62 627	2.49 611	4.18 665	1.69 515	5.38 505	1.85 537	2.21 721	1.77 726	2.61 732	2.43 741	2.60 715	2.34 717

UDG	3.55 655	2.81 698	17.45 602	2.69 717	1.98 696	3.97 533	1.19 563	4.35 660	2.02 450	2.42 590	2.53 617	4.50 679	2.46 609	6.53 539	2.41 600	2.12 720	1.77 726	2.63 733	2.57 743	2.64 716	1.95 707

WAO-8	11.95 745	13.02 754	20.56 702	3.50 730	3.08 726	15.11 749	2.80 690	12.91 750	19.11 769	7.69 740	13.12 746	11.62 734	7.01 723	84.40 796	7.91 692	3.42 730	1.92 728	3.54 748	1.93 733	3.68 725	2.69 724

Venus	11.95 745	13.02 754	20.56 702	3.50 730	3.08 726	15.11 749	2.80 690	12.91 750	19.11 769	7.69 740	13.12 746	11.62 734	7.01 723	84.40 796	7.91 692	3.42 730	1.92 728	3.54 748	1.93 733	3.68 725	2.69 724

CC-Net-ROB	3.35 649	1.76 661	13.89 540	2.33 711	1.65 649	4.49 652	1.62 632	4.73 706	2.90 634	1.92 417	2.05 532	1.99 456	1.61 484	12.57 737	1.60 493	2.46 722	2.18 730	2.68 734	1.04 704	2.11 710	1.38 692

ACVNet_2	5.41 706	12.60 749	20.42 697	3.27 728	3.15 729	4.50 655	3.02 699	4.66 703	3.73 697	3.35 683	5.36 701	7.86 725	2.88 628	12.33 730	4.76 661	3.12 728	2.22 731	2.70 736	1.69 723	3.49 723	3.10 729

ACVNet-4b	6.73 721	13.67 759	21.87 743	3.54 733	3.07 725	4.19 597	2.25 670	4.03 546	3.65 693	1.64 348	3.98 688	5.88 714	2.89 629	10.01 636	16.98 744	23.29 782	2.24 732	2.53 729	1.78 727	3.87 731	3.21 733

RainbowNet	4.56 688	8.28 726	20.07 677	3.64 736	3.23 731	4.15 575	2.99 698	4.18 591	3.03 651	2.20 525	2.65 629	4.26 670	2.90 630	9.77 621	2.12 573	3.88 740	2.27 733	2.71 737	1.72 726	3.78 729	3.31 736

Dean	7.52 727	9.08 734	21.41 733	3.74 737	3.53 733	4.81 708	3.53 716	5.33 722	5.25 722	4.17 702	26.53 768	25.62 770	4.09 676	10.97 675	4.32 653	3.69 737	2.30 734	2.91 738	1.87 731	4.03 733	3.24 734

ACVNet_1	6.04 716	13.97 762	21.36 732	3.58 734	3.14 728	4.73 701	2.48 677	4.20 596	3.17 665	2.98 661	2.83 646	23.31 764	4.34 681	11.06 681	2.45 606	3.68 736	2.33 735	2.60 731	1.79 728	3.69 727	3.19 732

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 673	10.88 746	12.30 515	1.26 530	1.55 627	5.19 716	3.33 710	4.42 676	2.82 627	2.58 618	2.62 626	5.00 698	2.11 575	14.03 752	2.73 625	1.28 709	2.34 736	0.67 671	1.83 729	0.81 648	1.03 670

WAO-6	5.87 714	2.27 685	15.05 564	2.96 722	2.77 719	12.01 742	3.58 719	5.37 723	11.91 746	3.34 681	9.69 733	6.78 720	5.84 706	11.82 720	8.89 698	2.87 724	2.35 737	2.50 728	1.84 730	2.85 717	2.67 723

TorneroNet-64	10.12 735	8.74 728	20.95 719	4.27 741	3.76 739	13.86 746	2.85 692	15.05 756	23.15 772	10.07 752	23.84 766	13.47 741	8.24 734	13.96 751	17.21 746	3.96 741	2.72 738	3.23 743	2.48 742	6.29 748	4.27 747

TorneroNet	25.88 770	11.28 747	21.62 740	4.20 740	4.07 742	55.25 780	3.15 705	15.16 757	76.94 797	58.09 791	82.72 797	86.88 796	41.15 777	13.35 743	18.13 750	4.32 743	2.85 739	3.45 744	2.62 744	8.33 760	4.14 746

DNSM	1.74 389	2.04 676	1.19 117	0.92 312	0.53 218	2.93 285	0.80 354	2.22 182	1.31 188	0.70 128	0.66 78	0.70 168	0.87 232	3.23 451	2.53 614	0.34 434	2.87 740	0.23 79	0.17 57	5.37 745	5.08 750

UNDER WATER-64	9.33 734	5.37 717	22.60 750	5.22 755	4.86 748	10.75 740	4.61 729	11.45 741	17.30 763	7.59 739	9.80 735	15.99 745	17.90 759	10.63 658	15.72 735	4.36 744	2.87 740	4.39 755	2.86 750	7.01 754	5.36 753

DNS	1.67 379	1.99 673	1.12 88	0.86 262	0.57 247	2.61 239	0.75 308	2.29 201	1.21 168	0.58 63	0.96 165	0.85 227	0.70 152	3.09 450	1.82 532	0.33 414	2.92 742	0.38 529	0.17 57	5.06 742	5.06 749

UNDER WATER	10.47 737	3.95 709	22.62 751	5.07 754	4.51 746	7.78 734	3.77 722	12.56 749	21.72 771	7.84 742	10.78 737	23.96 766	31.66 771	10.78 667	16.19 740	4.44 747	2.93 743	4.24 751	2.86 750	6.33 750	5.47 754

LVE	6.88 724	9.31 736	21.14 723	3.61 735	3.18 730	4.49 652	2.79 689	10.21 740	11.69 744	3.16 674	11.53 742	18.33 747	4.31 680	11.66 711	3.52 645	4.45 748	2.93 743	2.56 730	1.91 732	3.62 724	3.16 731

IMH-64-1	4.84 696	2.53 691	6.83 442	4.30 743	3.74 736	4.81 708	6.05 733	5.30 719	3.92 700	3.95 695	8.33 722	5.08 702	6.06 710	8.96 600	6.30 675	4.57 750	2.96 745	3.04 739	2.12 738	4.28 735	3.62 739

IMH-64	4.84 696	2.53 691	6.83 442	4.30 743	3.74 736	4.81 708	6.05 733	5.30 719	3.92 700	3.95 695	8.33 722	5.08 702	6.06 710	8.96 600	6.30 675	4.57 750	2.96 745	3.04 739	2.12 738	4.28 735	3.62 739

KSHMR	16.96 760	5.37 717	21.64 742	4.46 747	4.50 745	8.30 736	3.32 709	15.58 759	76.24 796	6.62 737	61.47 790	56.53 787	5.43 701	35.17 775	11.37 716	4.39 745	2.97 747	3.63 750	2.74 748	5.10 744	4.34 748

IMH	6.81 723	13.66 758	20.41 696	4.33 745	3.74 736	5.50 718	3.06 701	5.49 725	6.22 731	4.64 711	10.35 736	9.30 730	8.03 733	13.61 747	6.81 680	4.80 753	2.99 748	3.09 741	2.12 738	4.36 737	3.61 738

notaker	10.50 739	8.60 727	20.23 684	4.54 749	3.95 740	6.27 723	3.44 712	8.07 734	4.75 719	8.73 745	46.45 779	13.86 744	27.86 770	13.49 745	13.61 728	4.56 749	3.18 749	3.52 747	2.68 746	8.13 759	4.05 745

ktn	21.74 768	10.34 742	19.68 661	4.53 748	4.00 741	6.53 726	4.51 728	6.79 729	78.82 798	84.69 797	100.86 800	58.49 788	7.57 728	12.11 727	13.35 726	4.58 752	3.24 750	3.49 745	2.62 744	4.65 740	3.84 743

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 687	10.62 743	15.18 569	1.55 637	1.45 606	6.16 722	3.54 718	5.41 724	3.68 696	2.59 622	2.74 635	4.81 692	2.20 588	13.79 749	4.40 654	2.04 718	3.36 751	1.05 702	1.20 712	2.09 709	1.72 702

JetRed	10.48 738	27.10 774	35.70 768	4.27 741	4.09 743	15.55 751	12.83 756	12.16 746	5.50 725	5.83 723	5.56 704	10.14 732	7.43 726	8.88 596	26.39 770	3.32 729	3.81 752	3.51 746	2.96 752	7.85 757	6.69 758

STTRV1_RVC	3.52 654	1.03 557	20.87 715	1.47 617	1.47 608	3.23 338	1.55 624	4.06 559	3.22 673	1.95 427	3.50 679	2.63 537	2.07 572	11.96 725	2.21 585	1.86 717	4.03 753	0.81 691	0.73 676	1.06 671	0.70 621

UHP	27.62 771	12.79 750	51.76 778	3.35 729	19.91 760	32.31 771	30.93 770	42.54 780	52.02 788	30.72 778	53.61 789	32.18 773	41.25 778	24.40 768	33.48 777	11.38 772	4.27 754	5.79 765	20.16 775	19.71 775	29.76 779

TCMNet-wrong-test	12.32 749	14.13 763	19.38 651	22.38 770	19.85 759	15.99 752	12.34 753	22.95 763	4.56 713	6.24 729	6.27 708	18.40 749	15.71 753	10.10 642	10.72 708	9.06 760	4.78 755	5.35 762	3.95 759	12.28 768	11.97 761

PML	64.32 792	53.22 788	17.88 610	8.10 759	32.94 773	148.46 801	247.79 804	12.18 747	45.42 786	111.41 800	288.92 804	101.47 799	101.31 799	31.67 771	15.55 733	14.03 773	4.83 756	10.98 771	6.18 763	28.82 777	5.17 751

MADNet++	7.57 729	5.80 721	13.28 525	6.38 757	5.26 749	7.18 729	7.77 741	5.32 721	5.62 727	6.11 727	7.78 717	6.02 716	8.01 732	11.74 716	16.36 741	9.36 765	4.95 757	8.57 769	5.66 762	4.83 741	5.34 752

noway3	12.11 747	12.88 751	18.29 620	22.08 766	20.58 762	16.00 753	12.31 751	22.29 761	4.37 707	6.52 735	6.38 709	18.56 753	15.10 751	8.64 590	10.68 707	9.17 762	5.00 758	5.23 757	3.94 756	12.14 764	12.14 763

noway2	12.12 748	12.89 752	18.23 617	22.27 767	20.57 761	16.13 754	12.37 754	22.35 762	4.45 708	6.34 731	6.58 713	18.59 754	15.01 748	8.11 579	10.67 706	9.07 761	5.26 759	5.25 758	3.92 754	12.23 765	12.12 762

zzzz4	12.38 751	14.70 765	19.20 642	22.47 771	20.75 763	16.16 756	12.33 752	23.67 766	4.48 710	6.35 733	6.53 712	18.55 751	14.99 747	8.35 581	10.84 711	9.34 763	5.29 760	5.25 758	3.94 756	12.24 766	12.15 764

noway1	12.38 751	14.65 764	19.19 640	22.47 771	20.76 764	16.13 754	12.30 750	23.66 765	4.48 710	6.34 731	6.52 711	18.55 751	15.01 748	8.39 585	10.84 711	9.34 763	5.29 760	5.25 758	3.94 756	12.24 766	12.15 764

noway4	12.47 753	15.37 766	19.26 646	22.73 773	20.78 765	16.28 757	12.44 755	23.08 764	4.68 715	6.43 734	6.45 710	18.54 750	15.51 752	8.64 590	10.74 709	9.53 766	5.34 762	5.27 761	3.92 754	12.28 768	12.23 766

USTest	15.98 759	15.58 767	22.56 749	18.49 765	16.99 756	26.43 765	36.08 776	27.68 770	12.77 748	10.69 755	10.80 738	18.35 748	15.09 750	18.62 757	23.37 761	4.85 754	5.34 762	7.38 767	7.43 764	9.90 761	11.23 760

DPSMNet_ROB	15.52 758	8.89 731	31.44 766	10.07 763	18.91 758	12.44 744	33.22 772	13.51 753	17.94 768	9.58 750	22.91 765	13.79 743	19.67 762	21.43 759	23.73 763	5.17 756	8.84 764	5.63 764	11.52 772	6.79 752	14.90 769

DGTPSM_ROB	15.31 757	8.85 730	28.14 765	9.90 761	18.89 757	12.44 744	33.21 771	13.48 752	17.86 767	9.50 749	22.89 764	13.78 742	19.67 762	21.26 758	23.68 762	5.08 755	8.84 764	5.62 763	11.50 769	6.72 751	14.87 768

DStereoSA	10.13 736	4.62 713	12.76 520	4.78 752	13.35 755	9.97 738	22.80 766	4.74 708	16.44 758	5.11 717	15.31 757	4.61 686	13.82 743	8.00 576	27.60 772	6.51 758	8.86 766	1.43 716	8.28 766	3.16 719	10.38 759

DStereoFS	11.11 742	13.81 761	11.82 511	5.73 756	11.05 752	20.81 761	11.36 747	8.68 737	16.52 761	14.90 764	15.81 761	11.63 736	13.85 746	9.05 603	15.60 734	7.57 759	8.88 767	2.41 727	5.29 760	2.16 711	15.30 770

iinet-test	19.59 764	18.93 769	25.29 759	22.27 767	21.21 766	29.32 766	37.73 777	31.61 774	16.48 759	14.41 762	13.76 750	22.91 762	19.69 764	21.98 760	26.21 766	10.17 768	8.89 768	11.03 772	10.88 767	13.66 770	15.45 771

IINet	19.59 764	18.93 769	25.29 759	22.27 767	21.21 766	29.32 766	37.73 777	31.61 774	16.48 759	14.41 762	13.76 750	22.91 762	19.69 764	21.98 760	26.21 766	10.17 768	8.89 768	11.03 772	10.88 767	13.66 770	15.45 771

Anonymous_1	57.11 789	19.68 771	26.15 761	23.10 774	142.31 800	30.84 768	39.75 779	33.86 778	16.98 762	70.53 795	15.42 758	23.46 765	19.75 766	23.04 763	27.23 771	164.73 802	9.02 770	130.38 797	137.40 800	161.27 804	27.24 777

DPSM_ROB	20.78 766	20.03 772	26.57 762	23.62 775	22.46 768	31.10 769	39.97 780	33.52 776	17.41 765	15.25 766	15.80 759	24.06 767	20.71 767	23.30 765	27.62 773	10.78 770	9.41 771	11.69 774	11.50 769	14.49 772	16.36 773

DPSM	20.78 766	20.03 772	26.57 762	23.62 775	22.46 768	31.10 769	39.97 780	33.52 776	17.41 765	15.25 766	15.80 759	24.06 767	20.71 767	23.30 765	27.62 773	10.78 770	9.41 771	11.69 774	11.50 769	14.49 772	16.36 773

light-stereo	41.45 776	10.64 744	54.16 787	59.84 789	45.61 783	131.14 800	1.57 627	37.33 779	17.30 763	76.21 796	120.65 801	118.18 802	3.98 672	89.11 799	15.46 732	5.48 757	9.68 773	1.25 710	1.28 714	17.93 774	12.24 767

DGSMNet	7.55 728	1.62 649	17.42 600	1.92 686	12.73 753	7.45 733	42.99 782	4.13 579	2.07 465	2.10 481	3.16 664	3.42 615	1.70 517	9.24 609	2.30 591	3.70 738	10.89 774	11.80 776	5.54 761	4.24 734	2.66 722

tt	7.19 726	0.51 146	6.83 442	4.03 739	2.30 714	12.05 743	20.19 765	15.46 758	6.58 734	3.42 685	3.22 667	5.37 709	6.39 718	4.20 484	7.46 689	9.81 767	11.53 775	7.05 766	7.46 765	6.31 749	3.71 741

test_sample9	3.79 665	1.05 559	7.87 456	1.07 420	0.86 409	3.93 504	1.19 563	4.35 660	2.11 479	2.14 497	1.75 413	1.75 402	1.67 510	11.06 681	11.61 718	1.23 704	14.45 776	4.27 752	2.09 735	0.70 622	0.69 617

test_sample8	4.76 694	1.05 559	7.87 456	1.07 420	0.86 409	3.93 504	1.19 563	4.38 669	2.05 461	5.49 720	1.89 489	12.98 740	6.37 715	11.06 681	11.61 718	1.23 704	14.45 776	4.27 752	2.09 735	0.70 622	0.69 617

Selective-IGEV-i1pa	29.93 774	36.60 776	34.97 767	9.92 762	7.41 751	38.91 776	35.81 774	43.96 781	35.07 781	30.01 770	53.53 788	41.78 774	35.42 772	40.57 777	33.93 778	30.94 784	15.47 778	23.33 777	13.36 773	10.61 762	27.01 776

fast-reg	41.74 777	39.55 777	52.36 779	48.35 787	53.83 785	63.99 789	80.62 789	67.13 785	34.76 777	30.46 772	31.71 772	46.30 778	38.94 773	45.39 781	53.82 782	20.51 774	18.78 779	23.33 777	22.88 776	29.12 778	32.91 780

Hybrid-DGEV	41.74 777	40.15 780	53.21 782	47.72 781	45.04 777	62.46 782	80.71 791	67.23 787	34.70 774	30.38 771	31.64 771	48.32 785	41.44 779	46.71 788	55.65 790	21.63 779	18.85 780	23.50 784	23.21 780	29.18 781	33.09 786

Selective-RAFT-Error	41.77 780	40.16 781	53.34 783	47.73 782	45.25 782	62.51 783	80.64 790	67.22 786	34.93 780	30.64 777	31.81 773	48.11 780	42.11 785	46.57 782	54.95 784	21.61 776	18.87 781	23.48 779	23.15 779	29.16 780	33.08 785

FlowAnything	41.75 779	39.90 778	53.36 784	47.83 786	45.06 778	62.45 781	80.51 788	67.34 791	34.89 779	30.56 776	31.52 770	48.18 781	42.05 784	46.66 787	55.24 785	21.71 781	18.88 782	23.49 783	23.13 777	29.12 778	33.04 781

CasAABBNet	41.80 783	40.20 782	53.41 785	47.73 782	45.18 779	62.51 783	80.71 791	67.26 788	34.80 778	30.49 773	31.88 774	48.24 782	41.81 781	46.63 784	55.64 789	21.60 775	18.88 782	23.48 779	23.22 781	29.19 782	33.05 782

RAFT-FEzeroshot	41.78 781	40.21 783	53.07 780	47.74 784	45.19 780	62.51 783	80.73 793	67.30 789	34.75 775	30.51 774	31.88 774	48.27 783	41.88 782	46.64 785	55.54 787	21.62 777	18.89 784	23.48 779	23.22 781	29.20 783	33.05 782

RAFT-FE	41.78 781	40.21 783	53.07 780	47.74 784	45.19 780	62.51 783	80.73 793	67.30 789	34.75 775	30.51 774	31.88 774	48.27 783	41.88 782	46.64 785	55.54 787	21.62 777	18.89 784	23.48 779	23.22 781	29.20 783	33.05 782

LSM0	49.58 787	40.04 779	53.62 786	97.15 794	128.68 799	62.75 787	79.89 787	67.63 792	35.11 782	33.02 779	32.61 778	48.43 786	41.60 780	46.60 783	55.43 786	21.63 779	18.99 786	23.62 785	23.13 777	29.47 785	52.26 794

LRCNet_RVC	25.52 769	33.45 775	23.21 755	31.79 777	32.78 772	6.74 728	1.18 560	25.88 768	4.46 709	28.94 769	30.89 769	24.91 769	17.57 758	27.66 770	24.34 765	35.26 788	25.60 787	35.91 788	33.81 784	31.90 786	34.10 787

zzzz2	62.05 790	59.17 791	79.56 793	72.07 790	67.48 787	93.36 794	121.04 798	99.79 797	52.42 789	44.70 781	47.17 781	69.71 789	59.48 790	69.15 792	80.64 795	32.46 785	28.45 788	35.17 786	35.02 786	43.94 788	50.13 791

noway5	62.05 790	59.17 791	79.56 793	72.07 790	67.48 787	93.36 794	121.04 798	99.79 797	52.42 789	44.70 781	47.17 781	69.71 789	59.48 790	69.15 792	80.64 795	32.46 785	28.45 788	35.17 786	35.02 786	43.94 788	50.13 791

zzzzzz3	69.47 794	68.75 794	95.95 797	92.04 792	86.19 791	92.69 793	109.30 795	107.64 799	55.63 791	49.24 785	52.63 785	85.19 795	79.67 796	70.47 794	82.28 798	37.59 789	29.10 790	39.83 790	38.78 788	54.76 793	61.64 795

zzz1	69.44 793	68.76 795	95.90 796	92.07 793	86.22 792	92.47 792	109.30 795	107.66 800	55.65 792	49.21 784	52.63 785	85.10 794	79.74 797	70.47 794	82.00 797	37.59 789	29.10 790	39.82 789	38.78 788	54.75 792	61.65 796

HaxPig	43.25 784	43.65 785	45.00 772	33.85 778	35.61 774	32.69 772	30.52 768	45.09 782	42.97 784	48.77 783	48.17 783	43.00 775	40.26 775	44.58 779	43.61 779	47.18 791	49.30 792	51.54 792	50.25 791	43.73 787	45.29 788

AVERAGE_ROB	44.46 785	45.91 786	46.59 773	40.59 780	38.66 775	32.99 773	30.52 768	46.19 783	43.26 785	49.59 786	48.97 784	44.62 777	39.89 774	45.04 780	43.94 780	48.74 792	50.69 793	50.80 791	49.79 790	45.54 790	46.97 789

MEDIAN_ROB	47.37 786	49.08 787	49.92 776	40.32 779	39.97 776	34.95 774	33.43 773	49.17 784	46.39 787	53.06 788	52.65 787	47.65 779	42.23 786	48.35 789	47.29 781	52.10 793	54.04 794	54.28 793	53.48 792	48.76 791	50.33 793

HanzoNet	31.60 775	17.23 768	21.22 728	7.32 758	5.84 750	7.25 731	3.53 716	13.82 755	14.20 751	50.38 787	47.01 780	44.45 776	56.61 789	36.61 776	32.00 776	63.89 794	56.57 795	7.97 768	89.20 798	28.69 776	28.25 778

DPSimNet_ROB	102.30 795	119.72 802	143.59 801	109.42 796	94.10 793	127.22 799	127.15 800	26.62 769	102.36 803	149.58 804	83.99 798	139.34 803	137.54 802	64.62 791	82.36 799	105.18 796	66.15 796	120.15 796	69.61 795	99.58 795	77.72 797

RSGM-EC	108.14 797	104.44 799	68.66 790	115.42 797	109.31 796	116.48 797	139.19 801	127.02 802	55.95 793	55.27 789	71.01 791	116.54 800	111.76 800	176.57 801	175.06 801	117.34 800	71.64 797	140.65 799	83.55 796	123.96 798	82.91 798

acva	108.14 797	104.44 799	68.66 790	115.42 797	109.31 796	116.48 797	139.19 801	127.02 802	55.95 793	55.27 789	71.01 791	116.54 800	111.76 800	176.57 801	175.06 801	117.34 800	71.64 797	140.65 799	83.55 796	123.96 798	82.91 798

ASD4	103.30 796	113.98 801	120.24 800	106.67 795	79.75 789	115.36 796	120.35 797	119.13 801	79.65 802	120.04 802	74.64 793	101.45 798	65.48 792	109.11 800	84.31 800	104.31 795	90.04 799	133.15 798	103.58 799	130.15 800	94.66 800

Selective-IGEV-i16pa	129.35 802	164.95 803	19.57 657	3.26 727	2.26 712	202.88 803	5.86 732	236.38 805	207.45 805	116.27 801	209.82 802	153.71 804	219.30 804	258.04 805	190.96 803	192.94 803	94.03 800	90.21 795	64.92 794	4.40 738	149.67 804

xxxxx1	112.33 799	88.53 796	37.76 769	227.84 802	157.23 801	39.05 777	61.41 784	93.76 794	79.29 799	62.45 792	74.79 794	78.32 791	70.96 793	33.47 772	70.69 791	114.00 797	130.36 801	259.31 802	274.34 802	145.54 801	147.50 801

tt_ll	112.33 799	88.53 796	37.76 769	227.84 802	157.23 801	39.05 777	61.41 784	93.76 794	79.29 799	62.45 792	74.79 794	78.32 791	70.96 793	33.47 772	70.69 791	114.00 797	130.36 801	259.31 802	274.34 802	145.54 801	147.50 801

ff	112.33 799	88.53 796	37.76 769	227.84 802	157.23 801	39.05 777	61.41 784	93.76 794	79.29 799	62.45 792	74.79 794	78.32 791	70.96 793	33.47 772	70.69 791	114.00 797	130.36 801	259.31 802	274.34 802	145.54 801	147.50 801

FADE		13.79 760		10.71 764	13.34 754			28.60 771	8.36 737	5.15 719		11.85 738		44.37 778		474.90 805	161.58 804	347.36 805	322.13 805	7.29 756	6.23 756

test_example2	212.63 803	219.92 804	221.87 803	213.67 801	221.17 804	199.47 802	200.74 803	185.30 804	141.66 804	209.52 805	213.45 803	210.82 805	205.48 803	221.27 804	216.64 804	236.83 804	242.07 805	213.93 801	217.01 801	235.69 805	226.10 805

ccccc	590.94 804	629.75 805	645.59 804	567.84 805	570.84 805	582.44 804	641.68 805	613.82 806	494.59 806	614.58 806	651.20 805	555.57 806	637.59 805	666.94 806	652.42 805	781.57 806	507.24 806	391.36 806	342.44 806	689.82 806	581.48 806

Low-res two-view benchmark