Low-res two-view results

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.46 3	0.41 31	1.09 63	0.65 56	0.34 26	0.29 1	0.23 3	0.67 1	0.50 6	0.53 24	0.92 127	0.65 124	0.53 63	0.54 1	0.50 84	0.28 254	0.24 371	0.25 150	0.21 187	0.23 86	0.22 128
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
aanet-new-34k	0.66 45	0.60 253	1.23 115	0.73 123	0.33 20	1.44 79	0.87 388	1.52 53	0.92 89	0.51 17	1.36 267	0.59 94	0.87 207	0.58 2	0.44 42	0.22 86	0.16 49	0.25 150	0.17 47	0.23 86	0.20 48

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

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

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

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

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

S2M2_L	0.64 39	0.55 186	1.07 42	0.89 259	0.54 204	1.08 30	0.20 1	1.16 20	1.37 171	0.59 57	0.81 89	0.86 207	0.47 40	0.70 6	0.65 155	0.31 350	0.33 496	0.27 229	0.27 349	0.36 379	0.31 312
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
mm2	0.45 2	0.42 43	0.88 2	0.61 16	0.36 36	0.66 9	0.25 8	0.95 8	0.90 75	0.52 20	0.43 19	0.56 79	0.32 5	0.71 9	0.41 23	0.16 6	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 48

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

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

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

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

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

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

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

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

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.91 170	1.57 610	2.54 296	0.69 83	1.41 562	2.08 156	0.83 346	2.11 140	1.38 175	0.65 92	0.75 73	0.66 129	0.64 105	0.72 16	0.40 17	0.23 104	0.19 179	0.24 109	0.18 92	0.33 325	0.54 531

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.53 15	0.41 31	1.03 26	0.55 5	0.37 57	0.99 25	0.23 3	1.38 37	0.67 13	0.56 34	0.52 34	0.50 51	0.82 190	0.83 49	0.47 64	0.29 283	0.16 49	0.23 68	0.18 92	0.19 10	0.18 7
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
U	12.82 706	0.38 10	1.99 232	0.66 65	58.94 735	63.38 738	0.34 43	1.91 110	0.94 101	0.59 57	0.80 84	0.46 39	0.57 79	0.83 49	0.44 42	0.29 283	0.17 85	63.35 739	59.81 738	0.29 224	0.20 48

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

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

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

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

MCSU-Stereo	0.64 39	0.34 6	1.18 101	0.76 154	0.33 20	2.10 159	0.45 96	1.72 83	0.87 69	0.48 8	0.57 42	1.11 264	0.52 60	0.86 59	0.48 68	0.20 50	0.16 49	0.19 9	0.14 2	0.20 33	0.20 48

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

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

BridgeDepth	0.54 16	0.42 43	1.05 32	0.58 9	0.25 2	1.30 62	0.36 50	1.53 54	0.86 67	0.56 34	0.37 9	0.57 86	0.65 113	0.87 60	0.40 17	0.20 50	0.15 24	0.19 9	0.16 28	0.22 75	0.17 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
4.25_new	0.73 65	0.46 75	1.08 54	0.71 99	0.97 418	2.52 204	0.58 159	2.28 171	0.93 96	0.57 43	0.94 134	0.40 17	0.65 113	0.87 60	0.50 84	0.17 11	0.13 1	0.25 150	0.17 47	0.19 10	0.20 48

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

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

gasm-f	0.89 155	0.49 119	1.30 137	0.85 231	0.44 122	4.42 598	0.95 442	1.88 102	0.91 81	0.75 127	1.46 289	0.53 61	0.88 214	0.88 66	0.57 122	0.30 325	0.19 179	0.27 229	0.19 137	0.28 203	0.19 15

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

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

CREStereo++_RVC	1.02 217	0.49 119	1.54 183	0.83 205	0.55 213	4.01 502	0.31 25	1.63 73	1.99 406	1.63 309	2.13 515	0.84 198	0.65 113	0.88 66	0.70 185	0.27 210	0.15 24	0.23 68	1.22 669	0.24 99	0.17 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
GCAP-Stereo-DPT-25K	0.74 70	0.45 63	1.13 87	0.69 83	0.77 332	1.77 120	0.88 395	2.04 129	1.47 212	0.61 69	1.04 161	0.61 101	0.79 176	0.89 71	0.43 36	0.21 63	0.18 131	0.23 68	0.18 92	0.25 126	0.28 258

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

LACA3	0.55 17	0.48 109	0.89 6	0.52 1	0.43 111	2.28 178	0.53 130	1.02 13	0.53 7	0.53 24	0.41 13	0.47 42	0.45 32	0.90 72	0.36 4	0.23 104	0.18 131	0.20 20	0.15 10	0.21 55	0.20 48

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

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

MatchStereo	0.68 51	0.46 75	1.93 223	0.67 73	0.28 6	0.98 23	0.33 34	2.01 124	1.69 344	0.48 8	1.02 150	0.47 42	0.59 88	0.91 77	0.58 127	0.21 63	0.17 85	0.21 36	0.15 10	0.19 10	0.19 15
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
GIP-stereo	0.88 149	0.50 123	1.34 146	1.32 520	0.94 410	2.90 246	0.42 81	3.41 362	1.06 126	0.63 84	0.76 75	0.90 220	0.76 157	0.91 77	0.52 98	0.27 210	0.18 131	0.25 150	0.16 28	0.25 126	0.19 15

CASnet	0.78 103	0.51 132	1.29 136	0.81 179	0.29 8	1.28 59	0.74 271	1.51 50	1.89 392	1.64 312	1.09 178	0.65 124	0.64 105	0.91 77	0.76 214	0.29 283	0.17 85	0.41 516	0.31 446	0.32 304	0.19 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
aanet-new-22k	0.76 84	0.65 317	2.50 293	0.74 131	0.34 26	1.47 83	1.32 546	1.61 65	0.81 53	0.57 43	1.05 168	0.54 64	0.84 197	0.92 81	0.50 84	0.21 63	0.16 49	0.24 109	0.19 137	0.27 181	0.20 48

GEAStereo	0.84 136	0.48 109	1.09 63	0.85 231	0.45 130	4.54 621	0.83 346	1.88 102	0.91 81	0.75 127	0.89 115	0.53 61	0.80 183	0.92 81	0.53 102	0.30 325	0.19 179	0.27 229	0.19 137	0.28 203	0.19 15

GSStereo	0.96 191	0.48 109	1.09 63	0.97 323	0.45 130	4.54 621	0.83 346	3.32 347	1.37 171	0.75 127	0.89 115	0.76 177	0.80 183	0.92 81	0.53 102	0.26 183	0.18 131	0.26 195	0.20 163	0.28 203	0.21 94

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GCAP-BAT	3.82 629	0.52 140	59.75 739	0.90 269	1.06 454	2.70 224	0.77 298	3.08 312	1.18 136	1.20 251	0.81 89	0.68 136	0.55 71	0.96 92	0.68 168	0.27 210	0.21 272	0.28 265	0.21 187	0.27 181	0.25 182

GCAPDPT-zeroshot	3.67 620	0.52 140	56.80 738	0.90 269	1.06 454	2.70 224	0.77 298	3.08 312	1.18 136	1.20 251	0.81 89	0.68 136	0.55 71	0.96 92	0.68 168	0.27 210	0.21 272	0.28 265	0.20 163	0.27 181	0.25 182

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

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

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

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

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

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

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

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

Wavelet-MonSter	0.57 21	0.47 99	1.13 87	0.66 65	0.78 334	1.60 101	0.30 24	1.17 21	0.68 14	0.58 49	0.69 62	0.39 15	0.48 44	0.99 102	0.46 59	0.15 1	0.16 49	0.20 20	0.16 28	0.20 33	0.19 15

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

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

Anonymus123	1.07 226	0.73 392	4.10 377	0.80 175	0.51 178	4.91 670	0.72 251	2.50 214	1.00 114	0.85 183	0.57 42	0.72 160	0.48 44	1.01 105	0.90 271	0.26 183	0.22 304	0.24 109	0.29 408	0.25 126	0.25 182

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.74 70	0.54 176	1.86 215	1.10 409	0.44 122	2.44 196	0.34 43	1.37 36	1.51 241	0.48 8	0.86 104	0.51 53	0.60 94	1.07 120	0.45 49	0.22 86	0.17 85	0.21 36	0.17 47	0.23 86	0.25 182
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Foundation-i1	0.86 141	0.38 10	1.13 87	0.77 161	1.12 474	1.06 28	0.69 236	2.94 293	1.61 314	0.89 195	1.39 275	1.24 294	1.01 262	1.08 121	0.55 113	0.23 104	0.19 179	0.22 52	0.20 163	0.21 55	0.20 48

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

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

trnet	0.91 170	0.48 109	1.46 169	0.62 25	0.31 12	4.40 593	0.41 73	2.20 152	1.53 260	0.94 205	1.14 190	0.88 213	0.89 220	1.09 124	0.71 189	0.27 210	0.19 179	0.22 52	0.15 10	0.21 55	0.19 15

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

CroCo-Stereo	0.98 199	0.87 474	3.44 353	0.87 246	0.53 202	0.49 3	0.50 116	3.99 497	1.49 228	0.81 162	1.25 226	1.00 247	0.75 149	1.10 125	1.09 331	0.24 132	0.21 272	0.24 109	0.19 137	0.35 365	0.27 235
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
DA	0.98 199	0.46 75	1.34 146	0.92 286	0.43 111	4.34 581	0.85 362	2.79 277	1.35 168	0.82 164	1.30 240	0.89 215	1.08 301	1.11 127	0.56 117	0.30 325	0.18 131	0.24 109	0.18 92	0.25 126	0.23 148

GGEV	0.98 199	0.46 75	1.34 146	0.92 286	0.43 111	4.34 581	0.85 362	2.79 277	1.35 168	0.82 164	1.30 240	0.89 215	1.08 301	1.11 127	0.56 117	0.30 325	0.18 131	0.24 109	0.18 92	0.25 126	0.23 148

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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.92 172	0.53 158	1.45 168	0.61 16	0.34 26	4.42 598	0.40 66	2.21 155	1.54 269	0.94 205	1.12 185	0.87 209	0.87 207	1.12 132	0.72 194	0.28 254	0.19 179	0.22 52	0.15 10	0.22 75	0.19 15
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
Foundation-i1b	0.74 70	0.38 10	1.05 32	0.69 83	0.43 111	0.94 21	0.66 210	2.52 218	1.67 334	0.83 176	0.81 89	1.03 252	1.08 301	1.13 136	0.48 68	0.23 104	0.16 49	0.21 36	0.18 92	0.20 33	0.19 15

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

CAS++	0.89 155	0.64 303	1.46 169	0.81 179	0.51 178	1.24 49	0.86 367	3.44 363	1.46 207	1.14 244	1.29 238	0.62 108	0.58 83	1.13 136	0.59 129	0.34 405	0.30 472	0.34 428	0.26 321	0.41 438	0.29 271
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
UniTT-Stereo	0.82 129	0.47 99	2.63 309	0.96 316	1.19 495	0.78 16	0.39 58	1.12 17	1.54 269	1.19 249	1.26 228	0.51 53	0.64 105	1.13 136	1.03 316	0.30 325	0.20 233	0.24 109	0.21 187	0.40 414	0.25 182

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

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

MLG-Stereo_test2	0.76 84	0.40 20	1.07 42	0.64 43	0.82 357	3.49 367	0.23 3	1.69 81	2.14 448	0.62 76	0.32 7	0.67 134	0.33 8	1.14 140	0.37 8	0.23 104	0.19 179	0.23 68	0.16 28	0.19 10	0.20 48

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

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

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

RCA-Stereo	1.21 259	0.52 140	1.58 189	0.90 269	0.46 142	4.68 647	0.79 313	4.13 537	1.74 363	1.92 380	1.80 407	0.94 237	1.48 416	1.14 140	0.70 185	0.27 210	0.18 131	0.25 150	0.19 137	0.25 126	0.23 148

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

AIO_rvc	0.78 103	0.55 186	1.25 123	0.75 136	0.65 274	1.46 82	0.99 465	2.13 142	1.52 253	0.57 43	1.15 192	1.09 259	0.55 71	1.15 147	0.53 102	0.24 132	0.17 85	0.24 109	0.17 47	0.25 126	0.21 94

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

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

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

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

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

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

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

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

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

quiztm	1.09 231	0.79 435	1.33 145	0.77 161	1.50 578	2.48 199	0.76 285	3.65 399	1.55 277	1.65 316	1.80 407	1.18 281	0.64 105	1.17 156	1.07 325	0.30 325	0.17 85	0.23 68	0.20 163	0.36 379	0.28 258

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo-weight	1.11 235	0.48 109	1.22 113	0.99 337	0.42 105	4.17 551	0.80 324	3.60 390	1.50 234	1.97 396	1.50 303	1.30 305	0.65 113	1.24 176	0.85 244	0.25 159	0.19 179	0.26 195	0.22 223	0.27 181	0.23 148

DCRE	1.44 310	0.74 403	3.50 356	1.13 428	0.72 310	1.78 121	0.67 214	2.14 144	1.56 284	1.99 403	8.09 675	1.73 369	1.07 295	1.24 176	0.83 238	0.23 104	0.25 402	0.26 195	0.26 321	0.28 203	0.30 301

DIP-Stereo	1.24 268	0.69 351	1.77 207	0.65 56	0.61 250	4.29 576	0.58 159	4.44 637	2.53 541	1.98 398	1.33 253	0.91 222	0.86 202	1.25 182	1.25 381	0.36 439	0.23 334	0.32 373	0.23 247	0.32 304	0.29 271
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
VMStereo-Base	0.73 65	0.44 58	1.48 175	0.61 16	0.35 31	1.71 113	0.43 86	1.30 26	1.40 181	0.84 180	1.07 175	0.92 228	0.73 140	1.26 183	0.73 197	0.24 132	0.23 334	0.24 109	0.18 92	0.24 99	0.24 166

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

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

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

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

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

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

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

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

HUF	1.15 242	0.64 303	8.62 432	0.90 269	0.35 31	1.35 67	0.78 305	1.97 119	1.50 234	0.63 84	1.52 306	0.83 196	0.66 120	1.28 190	0.63 143	0.29 283	0.23 334	0.26 195	0.17 47	0.23 86	0.25 182

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

111	1.83 368	0.92 488	9.08 436	0.81 179	0.36 36	4.25 568	0.91 416	4.44 637	2.70 565	2.39 545	1.96 470	2.30 455	1.64 471	1.28 190	1.82 502	0.28 254	0.22 304	0.24 109	0.20 163	0.31 271	0.54 531

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

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

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

CES	1.01 212	0.55 186	1.74 204	0.92 286	2.15 663	2.15 165	0.50 116	2.01 124	1.45 198	0.76 141	1.02 150	0.61 101	0.47 40	1.29 195	0.79 226	0.22 86	0.17 85	0.24 109	0.14 2	0.63 563	2.29 672

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

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

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

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

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

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

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

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

ACVNet	1.46 313	0.64 303	3.56 359	0.93 302	0.85 377	4.22 564	0.80 324	2.85 284	2.08 429	1.78 345	1.88 449	3.10 547	1.46 412	1.33 205	1.89 510	0.29 283	0.26 421	0.30 320	0.26 321	0.39 409	0.27 235

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

MLG-Stereo	0.77 94	0.39 16	1.04 27	0.64 43	0.41 97	3.01 269	0.31 25	1.89 105	2.92 599	0.47 6	0.29 6	0.66 129	0.47 40	1.35 209	0.39 14	0.20 50	0.18 131	0.24 109	0.16 28	0.19 10	0.20 48

MC-Stereo	1.06 222	0.48 109	1.55 184	1.15 442	0.41 97	4.56 631	0.61 173	2.06 134	1.46 207	1.90 373	1.61 339	0.89 215	1.12 315	1.35 209	0.73 197	0.25 159	0.18 131	0.26 195	0.22 223	0.25 126	0.24 166

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	1.20 256	0.58 227	1.81 211	0.99 337	0.67 288	3.78 428	0.90 408	4.09 527	1.51 241	2.16 472	1.71 371	1.13 268	0.94 236	1.40 219	0.91 280	0.30 325	0.24 371	0.26 195	0.21 187	0.26 159	0.25 182
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Lsterematch	1.15 242	0.84 462	4.02 376	0.80 175	0.39 80	1.68 111	0.68 225	2.01 124	2.02 413	1.58 298	2.02 485	1.35 312	1.40 387	1.41 224	1.10 332	0.28 254	0.16 49	0.29 291	0.22 223	0.29 224	0.37 398

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

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

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

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

rvit_stereo_0075_2	1.18 248	0.74 403	2.66 313	0.90 269	1.27 520	2.51 203	0.69 236	2.25 164	2.06 426	1.40 279	1.86 445	1.46 333	0.84 197	1.42 227	0.94 296	0.46 541	0.40 554	0.48 558	0.38 527	0.46 499	0.51 518

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

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

DCANet-4	1.96 395	0.51 132	14.31 514	0.82 192	0.40 90	4.16 546	0.57 150	4.29 594	2.98 606	2.30 518	1.80 407	1.03 252	1.54 439	1.44 231	1.44 422	0.29 283	0.23 334	0.23 68	0.18 92	0.24 99	0.42 453

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

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

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

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

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

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

AE-Stereo	1.18 248	0.60 253	2.05 239	1.10 409	0.60 245	4.39 589	0.72 251	3.74 423	1.62 320	1.10 238	1.90 460	1.01 248	0.92 230	1.45 236	0.82 234	0.28 254	0.22 304	0.28 265	0.28 378	0.26 159	0.22 128

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

MyStereo8	2.33 474	1.13 543	19.26 600	1.22 474	1.62 602	4.16 546	0.57 150	3.50 373	2.36 499	2.15 466	1.75 383	2.28 449	1.14 324	1.46 240	2.20 550	0.24 132	0.21 272	0.32 373	0.27 349	0.36 379	0.43 463

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

CRE-IMP	1.23 263	0.61 273	2.14 256	0.82 192	0.39 80	4.54 621	0.83 346	2.63 249	1.55 277	1.95 390	1.46 289	1.87 404	0.96 240	1.48 242	1.33 403	0.45 532	0.21 272	0.31 350	0.26 321	0.41 438	0.31 312

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

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

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

PMTNet	0.99 207	0.48 109	1.73 201	0.62 25	0.56 218	4.20 563	0.43 86	1.88 102	1.58 294	1.00 217	1.05 168	0.78 181	0.98 252	1.50 245	0.85 244	1.21 658	0.20 233	0.23 68	0.15 10	0.22 75	0.19 15

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

DCANet	1.74 354	0.73 392	9.08 436	0.82 192	0.40 90	4.18 554	0.59 165	4.25 576	2.97 603	2.35 536	1.84 434	1.18 281	1.63 468	1.51 248	1.55 454	0.29 283	0.24 371	0.23 68	0.18 92	0.30 251	0.53 525

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

ADStereo(finetuned)	2.04 410	0.73 392	13.28 488	0.82 192	0.40 90	4.16 546	0.59 165	4.25 576	2.97 603	2.35 536	1.84 434	1.18 281	3.40 617	1.52 250	1.54 453	0.29 283	0.24 371	0.23 68	0.18 92	0.30 251	0.51 518

ACRE	2.27 455	1.11 541	19.45 605	0.91 280	1.30 524	3.94 474	0.87 388	4.21 558	1.80 373	2.28 512	2.62 589	1.17 277	1.04 275	1.52 250	1.30 396	0.37 447	0.23 334	0.27 229	0.22 223	0.31 271	0.46 486

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

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

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

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

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

Any-RAFT	1.40 302	0.53 158	2.78 322	1.09 399	0.64 266	4.41 596	0.81 336	3.97 490	2.78 575	1.99 403	1.34 259	2.36 463	1.56 443	1.56 255	0.75 207	0.27 210	0.20 233	0.25 150	0.18 92	0.25 126	0.28 258

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

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

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

Anonymous3	1.72 351	0.76 420	11.61 472	0.83 205	0.84 373	4.46 603	0.84 353	3.57 386	1.16 133	1.34 263	1.37 269	1.11 264	1.03 267	1.58 260	1.13 342	0.70 626	0.58 628	0.33 409	0.35 492	0.47 503	0.42 453

GMStereo	1.01 212	1.00 515	2.86 326	0.83 205	0.45 130	1.47 83	0.57 150	1.89 105	2.11 442	1.52 290	1.24 218	0.87 209	0.74 146	1.58 260	0.94 296	0.40 484	0.21 272	0.30 320	0.30 430	0.47 503	0.36 382
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DMCA	1.72 351	0.74 403	6.63 406	1.14 429	0.96 414	3.98 496	0.90 408	3.75 424	2.76 573	2.83 609	1.58 326	2.35 461	1.18 336	1.58 260	1.98 526	0.40 484	0.27 433	0.42 523	0.26 321	0.36 379	0.38 415

LoS	0.94 178	0.52 140	1.88 217	0.86 240	0.36 36	4.15 535	0.51 120	2.18 148	1.45 198	0.97 215	0.88 108	0.62 108	0.79 176	1.59 265	0.86 251	0.26 183	0.19 179	0.24 109	0.16 28	0.21 55	0.20 48
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	1.29 289	0.66 329	2.62 307	0.95 311	0.66 281	2.84 237	0.69 236	3.00 301	1.79 372	2.57 573	1.95 469	1.39 321	1.55 440	1.59 265	1.06 322	0.50 571	0.28 448	0.34 428	0.28 378	0.46 499	0.63 566
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
LGCAT	0.64 39	0.42 43	0.89 6	0.71 99	0.36 36	1.91 132	0.25 8	1.18 24	0.66 12	0.53 24	0.42 16	1.24 294	0.55 71	1.60 267	0.45 49	0.35 425	0.35 515	0.18 2	0.23 247	0.19 10	0.31 312

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

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

BSDual-CNN	1.46 313	0.59 237	1.94 224	0.87 246	0.85 377	4.16 546	1.16 518	4.48 643	1.88 388	2.93 614	1.83 429	2.60 495	1.31 364	1.60 267	1.21 368	0.34 405	0.25 402	0.31 350	0.28 378	0.35 365	0.33 346

psmg	1.47 317	0.59 237	1.94 224	0.92 286	0.85 377	4.30 578	1.42 570	4.10 534	1.88 388	2.64 590	2.09 505	2.60 495	1.31 364	1.60 267	1.21 368	0.34 405	0.27 433	0.33 409	0.34 476	0.36 379	0.34 362

FENet	2.25 450	0.50 123	20.29 643	1.35 538	0.67 288	4.01 502	0.60 168	3.95 482	1.99 406	1.96 394	1.11 183	2.43 477	1.43 402	1.60 267	1.39 410	0.32 372	0.22 304	0.33 409	0.26 321	0.29 224	0.39 422

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

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

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

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

MyStereo06	2.46 503	0.72 381	19.97 624	1.02 363	0.99 430	4.26 569	0.86 367	3.51 376	1.68 337	1.92 380	1.73 376	4.01 615	4.22 639	1.62 275	0.88 263	0.24 132	0.23 334	0.34 428	0.26 321	0.42 457	0.36 382

ICVP	2.26 453	0.66 329	21.18 679	0.99 337	0.88 391	4.28 575	0.95 442	3.32 347	1.60 310	1.66 318	1.76 392	1.34 310	1.14 324	1.62 275	1.32 399	0.53 586	0.35 515	0.33 409	0.29 408	0.40 414	0.51 518
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	1.38 301	0.64 303	2.61 304	1.09 399	0.57 230	4.30 578	1.02 478	3.86 450	1.51 241	1.72 334	1.74 379	1.28 300	1.77 497	1.62 275	1.61 466	0.39 476	0.27 433	0.33 409	0.30 430	0.41 438	0.47 491

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

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

Anonymous_2	3.01 580	0.89 478	4.53 387	1.06 381	1.18 488	2.93 257	0.87 388	3.24 332	1.46 207	1.86 361	1.35 262	4.11 621	2.35 563	1.64 282	1.28 392	0.82 637	0.90 660	8.71 719	15.84 725	4.44 697	0.74 594

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

EAI-Stereo	2.35 483	0.63 290	2.97 330	0.95 311	0.65 274	3.84 443	14.27 710	5.04 671	2.19 457	2.06 436	7.25 668	1.10 262	0.94 236	1.65 284	1.37 409	0.31 350	0.22 304	0.27 229	0.60 621	0.27 181	0.32 325

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

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

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

HHNet	2.48 508	0.71 376	20.52 653	0.64 43	0.64 266	4.07 516	0.93 433	3.76 426	1.56 284	2.15 466	4.92 659	0.98 242	3.37 616	1.66 285	1.79 499	0.32 372	0.20 233	0.31 350	0.27 349	0.36 379	0.42 453

Pruner-Stereo	1.32 295	0.59 237	2.11 254	1.79 634	0.47 152	4.73 660	0.79 313	2.53 219	1.72 355	2.47 555	1.58 326	1.48 334	1.03 267	1.66 285	1.47 432	0.44 523	0.21 272	0.34 428	0.30 430	0.30 251	0.39 422

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

anonymousdsp	0.95 186	0.69 351	1.27 131	0.83 205	0.52 191	4.54 621	0.84 353	1.76 88	1.24 146	0.76 141	1.06 172	0.78 181	0.77 162	1.67 290	0.69 179	0.27 210	0.17 85	0.29 291	0.21 187	0.31 271	0.26 215

IGEV-Stereo	0.95 186	0.69 351	1.27 131	0.84 217	0.52 191	4.54 621	0.84 353	1.76 88	1.24 146	0.75 127	1.06 172	0.79 186	0.77 162	1.68 292	0.69 179	0.27 210	0.17 85	0.29 291	0.21 187	0.31 271	0.26 215
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
WQFJX	2.14 432	0.54 176	1.28 133	0.61 16	1.85 643	2.87 243	0.77 298	11.60 698	14.62 703	0.82 164	1.15 192	0.89 215	1.10 310	1.69 293	1.39 410	0.28 254	0.25 402	0.25 150	0.21 187	0.32 304	0.25 182

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

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

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

AdaStereo	1.45 312	0.83 457	2.34 281	1.28 502	0.81 347	3.21 301	1.14 515	4.20 553	2.46 529	2.05 431	1.77 398	2.48 484	1.18 336	1.71 297	1.44 422	0.43 516	0.25 402	0.43 527	0.28 378	0.44 478	0.34 362
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
11t1	1.11 235	0.53 158	1.80 210	1.55 598	0.65 274	2.20 172	0.60 168	3.66 403	1.49 228	1.60 300	1.26 228	1.03 252	1.35 373	1.72 298	0.97 303	0.28 254	0.31 481	0.29 291	0.23 247	0.30 251	0.34 362

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

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

DeepStereo_RVC	1.55 319	0.63 290	3.32 349	0.77 161	0.42 105	4.49 611	0.72 251	2.50 214	1.58 294	2.02 422	1.81 420	1.54 342	6.38 674	1.73 299	1.19 359	0.46 541	0.22 304	0.29 291	0.28 378	0.35 365	0.38 415

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

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

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

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

dd	1.26 279	1.15 549	2.47 291	0.92 286	0.49 171	4.35 584	0.75 281	1.92 112	2.11 442	1.44 283	1.24 218	1.19 286	1.05 281	1.78 305	1.70 484	0.57 594	0.34 509	0.35 448	0.33 467	0.60 552	0.46 486

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

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

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

fffft	0.76 84	0.47 99	1.28 133	0.82 192	0.54 204	1.51 89	0.80 324	2.09 138	1.18 136	0.63 84	0.84 96	0.59 94	0.55 71	1.80 309	0.85 244	0.19 36	0.18 131	0.27 229	0.20 163	0.26 159	0.24 166
1: 1. 1
EGLCR-Stereo	1.06 222	0.51 132	1.56 186	1.02 363	0.39 80	4.27 574	0.42 81	4.08 525	1.48 222	0.90 197	0.68 61	1.09 259	0.66 120	1.81 311	0.62 139	0.27 210	0.19 179	0.29 291	0.23 247	0.37 393	0.25 182

TRStereo	2.31 468	1.87 628	19.74 615	1.53 591	1.16 486	4.26 569	1.08 499	4.73 663	1.45 198	1.55 293	1.28 236	1.75 371	0.85 200	1.81 311	1.20 364	0.36 439	0.26 421	0.32 373	0.36 502	0.34 344	0.33 346

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

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

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

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

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

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

ff7	0.98 199	0.69 351	2.05 239	0.84 217	0.52 191	4.55 626	0.86 367	1.62 68	1.24 146	0.75 127	1.03 156	0.70 146	0.77 162	1.84 317	0.68 168	0.27 210	0.17 85	0.29 291	0.21 187	0.31 271	0.27 235

ffff	0.98 199	0.69 351	2.05 239	0.84 217	0.52 191	4.55 626	0.86 367	1.62 68	1.24 146	0.75 127	1.03 156	0.70 146	0.77 162	1.84 317	0.68 168	0.27 210	0.17 85	0.29 291	0.21 187	0.31 271	0.27 235

11t	0.98 199	0.69 351	2.05 239	0.84 217	0.52 191	4.55 626	0.86 367	1.62 68	1.24 146	0.75 127	1.03 156	0.70 146	0.77 162	1.84 317	0.68 168	0.27 210	0.17 85	0.29 291	0.21 187	0.31 271	0.27 235

ccc-4	0.98 199	0.69 351	2.05 239	0.84 217	0.52 191	4.55 626	0.86 367	1.62 68	1.24 146	0.75 127	1.03 156	0.70 146	0.77 162	1.84 317	0.68 168	0.27 210	0.17 85	0.29 291	0.21 187	0.31 271	0.27 235

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

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

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

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

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

GwcNet-ADL	2.47 506	0.67 340	21.48 687	0.96 316	0.72 310	4.61 637	0.95 442	4.42 633	2.36 499	1.98 398	1.80 407	2.55 490	1.24 350	1.90 328	1.41 417	0.40 484	0.46 592	0.24 109	0.27 349	0.41 438	0.49 503

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

s12784h	1.31 293	0.45 63	2.41 287	0.71 99	0.35 31	4.42 598	0.50 116	4.22 562	2.73 568	2.01 417	2.48 573	0.91 222	0.96 240	2.01 340	0.70 185	0.29 283	0.18 131	0.24 109	0.16 28	0.27 181	0.18 7

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

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

MyStereo05	2.37 489	0.72 381	19.94 622	1.02 363	0.99 430	4.26 569	0.86 367	4.01 501	2.62 555	2.14 458	1.26 228	2.28 449	1.63 468	2.07 343	1.68 482	0.24 132	0.23 334	0.34 428	0.26 321	0.42 457	0.36 382

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

Selective-RAFT	1.15 242	0.46 75	1.64 194	0.99 337	0.45 130	4.17 551	0.51 120	3.21 325	1.69 344	1.12 243	1.34 259	1.45 331	1.40 387	2.08 345	0.94 296	0.41 499	0.20 233	0.24 109	0.23 247	0.27 181	0.25 182

ROB_FTStereo_v2	1.23 263	0.66 329	2.02 235	0.75 136	0.37 57	4.67 646	0.76 285	2.53 219	1.58 294	1.99 403	1.46 289	1.78 377	1.14 324	2.08 345	0.88 263	0.48 555	0.22 304	0.32 373	0.27 349	0.40 414	0.29 271

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

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

HITNet	2.07 415	0.82 453	14.77 519	1.34 533	0.56 218	3.47 360	0.80 324	4.07 521	2.35 496	2.16 472	1.61 339	1.64 354	1.44 405	2.09 348	2.56 583	0.26 183	0.18 131	0.41 516	0.26 321	0.45 487	0.25 182
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
ACVNet-DCA	1.85 371	0.74 403	13.77 497	1.78 629	0.36 36	4.48 605	0.74 271	3.98 493	1.53 260	1.01 218	1.81 420	0.72 160	1.62 455	2.13 350	0.64 146	0.29 283	0.17 85	0.32 373	0.21 187	0.33 325	0.32 325

xx1	2.03 408	0.74 403	13.77 497	1.78 629	0.36 36	4.48 605	0.74 271	4.23 566	3.95 662	1.01 218	1.81 420	1.79 384	1.34 370	2.13 350	0.64 146	0.29 283	0.17 85	0.33 409	0.33 467	0.33 325	0.32 325

cc1	1.98 399	0.74 403	13.77 497	1.78 629	0.36 36	4.48 605	0.74 271	4.23 566	3.95 662	1.01 218	1.81 420	0.72 160	1.62 455	2.13 350	0.64 146	0.29 283	0.17 85	0.32 373	0.21 187	0.31 271	0.29 271

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

KYRaft	1.59 332	0.52 140	1.73 201	0.95 311	0.49 171	4.38 587	1.79 607	2.43 198	1.51 241	2.49 557	2.98 613	2.00 424	3.41 618	2.14 353	0.82 234	0.30 325	0.21 272	0.33 409	0.46 574	0.35 365	2.45 680

UDGNet	1.40 302	1.52 607	2.22 266	1.38 556	0.62 259	4.39 589	0.68 225	1.80 94	2.18 456	1.34 263	1.18 199	0.99 244	1.00 256	2.16 355	1.19 359	1.09 652	0.34 509	1.30 668	0.98 656	1.10 642	0.58 551

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

H2IRNET	1.90 381	0.53 158	14.29 513	1.14 429	0.60 245	4.48 605	0.44 91	2.65 251	1.81 374	1.05 227	2.30 551	1.67 357	1.40 387	2.17 357	1.50 441	0.36 439	0.21 272	0.33 409	0.37 514	0.34 344	0.29 271

HUI-Stereo	1.25 272	0.66 329	2.33 278	0.75 136	0.37 57	4.68 647	0.78 305	2.53 219	1.58 294	1.99 403	1.46 289	1.79 384	1.13 317	2.17 357	0.85 244	0.48 555	0.23 334	0.32 373	0.27 349	0.40 414	0.29 271

PSM-adaLoss	1.24 268	0.65 317	2.03 236	0.75 136	0.37 57	4.68 647	0.73 259	2.53 219	1.58 294	1.99 403	1.47 294	1.78 377	1.13 317	2.18 359	0.87 258	0.48 555	0.23 334	0.32 373	0.27 349	0.40 414	0.29 271

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

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 542	1.26 573	22.01 696	1.08 392	0.99 430	1.61 104	0.86 367	3.69 413	1.64 325	1.52 290	5.62 665	3.35 569	3.44 622	2.20 361	1.33 403	0.26 183	0.21 272	0.30 320	0.62 625	0.93 623	0.67 575

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

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

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

RAFT-IKP	1.25 272	0.66 329	2.23 268	0.75 136	0.37 57	4.64 641	0.74 271	2.53 219	1.58 294	1.99 403	1.47 294	1.78 377	1.13 317	2.22 365	0.92 285	0.48 555	0.22 304	0.32 373	0.27 349	0.40 414	0.29 271

Prome-Stereo	1.61 335	0.55 186	1.71 199	0.98 331	0.60 245	4.41 596	1.82 611	3.03 305	1.53 260	2.18 478	3.45 638	1.72 368	3.49 624	2.23 366	1.08 328	0.29 283	0.20 233	0.26 195	0.25 298	0.34 344	2.16 671

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

ROB_FTStereo	1.25 272	0.66 329	2.14 256	0.75 136	0.37 57	4.65 643	0.77 298	2.53 219	1.58 294	1.99 403	1.47 294	1.78 377	1.13 317	2.26 368	0.86 251	0.47 550	0.22 304	0.32 373	0.27 349	0.40 414	0.29 271

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	1.25 272	0.65 317	2.06 248	0.75 136	0.37 57	4.68 647	0.76 285	2.53 219	1.58 294	1.99 403	1.47 294	1.78 377	1.14 324	2.44 373	0.90 271	0.48 555	0.23 334	0.32 373	0.27 349	0.40 414	0.29 271
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	1.25 272	0.65 317	2.06 248	0.75 136	0.37 57	4.68 647	0.76 285	2.53 219	1.58 294	1.99 403	1.47 294	1.78 377	1.14 324	2.44 373	0.90 271	0.48 555	0.23 334	0.32 373	0.27 349	0.40 414	0.29 271

PSM-AAD	2.43 497	0.54 176	1.32 142	0.92 286	0.54 204	4.48 605	7.47 696	2.96 296	1.55 277	2.31 524	2.56 583	1.26 298	16.23 706	2.46 375	0.89 267	0.28 254	0.21 272	0.58 607	0.41 553	0.34 344	1.32 648

iGMRVC	1.26 279	0.66 329	2.14 256	0.75 136	0.37 57	4.66 644	0.74 271	2.53 219	1.58 294	1.99 403	1.46 289	1.78 377	1.14 324	2.46 375	0.92 285	0.48 555	0.23 334	0.32 373	0.27 349	0.40 414	0.29 271

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SA	1.62 337	0.75 414	3.78 372	1.07 384	0.43 111	4.26 569	1.36 553	4.45 640	3.12 619	1.63 309	1.97 475	1.68 359	2.26 556	2.55 390	1.27 388	0.27 210	0.22 304	0.37 478	0.37 514	0.35 365	0.30 301

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

tt45	0.96 191	0.48 109	1.19 103	0.89 259	0.66 281	3.91 460	0.76 285	1.90 108	1.26 154	0.70 107	1.30 240	0.71 157	0.63 102	2.59 394	0.74 204	0.22 86	0.17 85	0.28 265	0.23 247	0.27 181	0.27 235

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

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

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

MIPNet	2.33 474	0.71 376	19.82 617	0.89 259	0.56 218	4.76 665	0.61 173	4.32 610	2.37 505	1.83 356	1.48 301	1.48 334	1.98 530	2.63 397	1.44 422	0.29 283	0.20 233	0.26 195	0.23 247	0.30 251	0.39 422

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

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

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

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

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

DisPM	1.36 298	0.55 186	2.39 284	1.54 593	0.51 178	4.59 634	0.79 313	2.50 214	1.88 388	2.50 558	1.83 429	1.45 331	1.01 262	2.71 404	0.93 294	0.46 541	0.20 233	0.32 373	0.31 446	0.31 271	0.44 469

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

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

GrayStereo	2.58 528	0.53 158	1.63 193	1.58 602	0.89 396	4.17 551	8.17 700	3.03 305	1.52 253	2.80 606	2.50 575	1.70 365	17.10 707	2.83 407	1.15 345	0.33 392	0.21 272	0.27 229	0.32 459	0.28 203	0.53 525

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

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

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

GMM-Stereo	2.45 500	0.52 140	20.38 646	0.89 259	0.82 357	4.18 554	1.91 616	2.45 203	1.48 222	2.48 556	2.30 551	1.69 363	1.86 518	2.93 410	1.08 328	0.28 254	0.18 131	0.33 409	0.48 582	0.35 365	2.41 677

NRIStereo	1.28 287	0.61 273	1.67 195	1.15 442	0.38 74	4.73 660	0.90 408	2.42 193	1.50 234	1.93 384	1.33 253	1.75 371	1.22 343	2.96 412	1.33 403	0.46 541	0.22 304	0.29 291	0.26 321	0.30 251	0.28 258

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ADCP+	3.74 625	1.96 632	16.90 552	1.09 399	1.55 589	4.35 584	3.65 680	3.93 476	2.98 606	2.22 497	1.66 355	3.95 610	4.83 649	3.41 423	18.87 705	0.38 464	0.41 563	0.63 624	0.53 605	0.64 571	0.81 609

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

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

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

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

PWCDC_ROB	2.95 565	3.26 661	14.06 507	1.59 603	1.56 592	4.19 558	0.86 367	4.30 602	4.08 664	2.06 436	7.37 669	2.75 512	2.42 567	3.59 428	2.67 588	1.34 670	0.36 522	0.39 498	0.34 476	1.13 645	0.62 562

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

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

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

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

FTStereo	3.71 624	0.53 158	20.37 645	0.96 316	0.65 274	4.34 581	11.29 704	2.62 248	1.50 234	2.58 577	5.04 660	1.90 406	13.84 701	3.71 433	1.25 381	0.38 464	0.24 371	0.31 350	0.32 459	0.30 251	2.10 670

DLNR-FE	28.68 722	56.10 739	49.61 726	183.75 745	105.98 739	3.44 351	0.28 19	29.58 723	1.49 228	1.01 218	1.26 228	0.93 232	0.63 102	3.81 434	1.51 447	33.14 734	0.41 563	0.26 195	0.23 247	99.94 741	0.32 325

EKT-Stereo	6.79 679	0.64 303	4.24 380	1.77 628	106.39 740	4.51 618	0.61 173	3.16 320	1.53 260	1.88 366	1.22 211	1.98 421	1.36 376	3.81 434	0.84 241	0.35 425	0.24 371	0.29 291	0.26 321	0.34 344	0.48 496

dad	1.65 342	1.19 557	3.04 335	0.98 331	0.56 218	4.22 564	0.84 353	1.99 121	2.48 530	2.14 458	1.68 360	1.62 352	1.13 317	3.85 436	2.04 531	1.03 651	0.40 554	2.04 677	0.48 582	0.75 604	0.53 525

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

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

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

hknet	1.98 399	0.64 303	8.70 433	0.87 246	1.07 461	4.16 546	1.16 518	4.48 643	1.73 357	2.93 614	1.83 429	3.48 580	1.30 362	3.91 440	1.51 447	0.31 350	0.25 402	0.31 350	0.28 378	0.35 365	0.33 346

DLNR_Zeroshot_test	28.62 721	55.50 738	49.94 728	183.62 744	115.05 743	3.43 350	0.28 19	29.49 722	1.49 228	1.01 218	1.26 228	0.93 232	0.63 102	3.92 441	1.51 447	29.81 732	0.41 563	0.26 195	0.23 247	93.28 739	0.32 325

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

ADCMid	3.96 635	3.27 662	15.48 535	1.26 491	1.40 554	4.66 644	2.28 633	4.06 518	3.54 650	3.94 653	3.02 615	3.85 607	3.67 627	4.03 443	18.65 703	0.68 621	0.61 635	1.09 662	1.18 667	1.38 659	1.08 634

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

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

XX-Stereo	2.54 519	0.61 273	20.21 635	1.78 629	1.19 495	4.30 578	0.46 102	4.39 628	1.58 294	2.32 528	1.89 455	4.64 650	0.60 94	4.16 446	0.82 234	0.31 350	0.21 272	0.28 265	0.27 349	0.51 516	0.26 215

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

DStereoO	3.90 631	2.13 638	7.90 423	4.43 700	2.84 678	4.40 593	5.30 690	4.31 605	3.21 632	2.41 549	3.08 619	2.93 535	7.14 682	4.20 448	11.12 668	4.11 697	1.30 675	1.33 669	1.63 677	3.09 676	1.26 642

tt	7.19 683	0.51 132	6.83 408	4.03 693	2.30 671	12.05 701	20.19 718	15.46 713	6.58 687	3.42 644	3.22 629	5.37 669	6.39 675	4.20 448	7.46 650	9.81 717	11.53 724	7.05 715	7.46 716	6.31 704	3.71 700

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

DeepPruner_ROB	2.05 412	1.09 536	10.50 458	1.01 352	1.20 503	4.39 589	0.91 416	3.14 317	1.72 355	2.60 582	1.54 315	2.78 520	1.27 353	4.52 451	1.72 487	0.51 577	0.40 554	0.37 478	0.34 476	0.48 506	0.52 523

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

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

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

1test111	1.99 402	0.74 403	13.77 497	1.78 629	0.36 36	4.48 605	0.74 271	3.98 493	1.53 260	1.01 218	1.81 420	0.72 160	1.62 455	4.66 455	0.98 306	0.29 283	0.17 85	0.32 373	0.21 187	0.33 325	0.32 325

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

PFNet+	1.46 313	0.57 211	2.84 324	0.92 286	0.47 152	4.64 641	0.84 353	2.46 206	1.99 406	2.14 458	1.64 346	1.34 310	1.03 267	4.68 457	1.23 375	0.45 532	0.33 496	0.37 478	0.39 535	0.32 304	0.49 503

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

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

GEStereo_RVC	1.91 385	0.80 440	6.57 405	1.20 465	1.06 454	4.02 504	1.43 572	4.13 537	1.89 392	2.03 426	1.80 407	2.34 459	1.86 518	4.94 460	1.77 496	0.48 555	0.38 540	0.32 373	0.28 378	0.42 457	0.50 510

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

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

ADCL	4.35 645	1.63 613	14.21 511	1.29 506	1.26 517	5.56 679	11.16 703	3.97 490	3.37 644	6.07 682	4.67 656	4.30 633	5.72 663	5.08 463	14.51 681	0.50 571	0.48 603	0.89 653	0.77 641	0.78 608	0.76 599

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

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

PDISCO_ROB	2.86 554	1.53 608	14.27 512	1.98 650	2.19 665	4.52 620	1.35 551	4.65 659	3.19 627	2.09 441	2.16 520	3.53 591	2.45 570	5.32 466	2.12 541	1.30 668	0.78 656	0.72 640	0.59 619	1.24 655	1.28 644

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

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

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

ASMatch	2.62 530	0.60 253	20.65 659	1.37 554	0.64 266	4.39 589	0.78 305	1.97 119	1.58 294	1.70 329	3.89 649	1.94 410	3.79 629	5.46 470	1.64 477	0.31 350	0.24 371	0.34 428	0.28 378	0.33 325	0.50 510

aanetorigin	3.30 605	1.66 617	17.52 567	1.18 458	1.58 597	2.57 211	3.80 682	2.65 251	2.03 417	6.12 684	4.30 653	2.82 523	5.70 662	5.47 471	4.67 618	0.50 571	0.44 578	0.43 527	0.47 577	1.17 651	0.92 622

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

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 519	1.04 523	16.73 549	1.53 591	2.00 655	3.96 489	0.87 388	3.87 453	2.31 488	2.54 568	1.67 357	2.85 525	1.63 468	5.55 473	1.62 471	0.46 541	0.33 496	0.38 494	0.38 527	0.53 526	0.62 562
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CRFU-Net	2.49 510	0.78 431	10.36 455	2.30 665	1.08 464	3.91 460	1.41 568	3.85 447	1.65 330	2.15 466	1.76 392	3.34 568	7.95 688	5.56 474	1.48 435	0.47 550	0.35 515	0.30 320	0.28 378	0.37 393	0.43 463

ADCPNet	3.89 630	1.63 613	20.25 640	1.28 502	1.27 520	6.43 684	2.65 648	3.93 476	2.70 565	2.78 604	2.20 529	4.28 632	6.16 670	5.56 474	10.27 664	0.65 612	1.18 669	0.71 636	1.70 680	0.84 617	1.37 650

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

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

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

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

xyz-stereo	10.85 697	0.45 63	79.01 742	0.62 25	0.45 130	83.70 740	0.77 298	2.59 243	1.34 165	2.19 482	32.02 728	2.76 518	1.62 455	5.75 480	2.39 562	0.25 159	0.17 85	0.33 409	0.21 187	0.25 126	0.19 15

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

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

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

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

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

RE-Stereo	1.58 327	0.61 273	2.72 317	2.26 661	0.46 142	4.68 647	0.68 225	3.31 342	1.48 222	2.11 448	1.59 330	1.36 314	1.09 304	6.01 486	1.22 371	0.41 499	0.20 233	0.36 464	0.34 476	0.31 271	0.37 398

TVStereo	1.58 327	0.61 273	2.72 317	2.26 661	0.46 142	4.68 647	0.68 225	3.31 342	1.48 222	2.11 448	1.59 330	1.36 314	1.09 304	6.01 486	1.22 371	0.41 499	0.20 233	0.36 464	0.34 476	0.31 271	0.37 398

OCTAStereo	1.58 327	0.61 273	2.72 317	2.27 664	0.46 142	4.68 647	0.67 214	3.30 341	1.48 222	2.11 448	1.59 330	1.36 314	1.09 304	6.02 488	1.21 368	0.41 499	0.20 233	0.36 464	0.34 476	0.31 271	0.37 398

PSM-softLoss	1.66 345	0.59 237	5.15 393	2.25 659	0.48 161	4.68 647	0.69 236	2.57 233	1.52 253	2.14 458	1.45 287	1.42 328	0.99 254	6.04 489	1.20 364	0.41 499	0.23 334	0.37 478	0.39 535	0.32 304	0.31 312

KMStereo	1.66 345	0.59 237	5.15 393	2.25 659	0.48 161	4.68 647	0.69 236	2.57 233	1.52 253	2.14 458	1.45 287	1.42 328	0.99 254	6.04 489	1.20 364	0.41 499	0.23 334	0.37 478	0.39 535	0.32 304	0.31 312

NF-Stereo	1.58 327	0.61 273	2.66 313	2.26 661	0.47 152	4.68 647	0.67 214	3.31 342	1.48 222	2.11 448	1.59 330	1.36 314	1.09 304	6.08 491	1.20 364	0.40 484	0.20 233	0.36 464	0.34 476	0.31 271	0.36 382

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

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

AAGNet	2.86 554	0.60 253	1.77 207	2.05 653	0.46 142	4.76 665	1.09 503	2.27 168	1.56 284	2.17 476	1.84 434	2.41 471	4.00 634	6.23 494	24.22 714	0.46 541	0.19 179	0.30 320	0.29 408	0.32 304	0.24 166

TestStereo-Hl	1.43 307	0.66 329	2.69 315	1.02 363	0.48 161	3.12 288	0.75 281	3.60 390	2.23 464	1.66 318	1.31 249	1.33 308	1.15 332	6.24 495	0.88 263	0.25 159	0.20 233	0.26 195	0.21 187	0.28 203	0.25 182

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

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

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

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

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

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

AANet	3.15 594	2.93 657	15.16 531	1.41 562	1.08 464	2.23 174	1.37 558	2.95 294	3.65 653	4.12 659	4.40 654	4.13 622	5.32 658	6.55 502	3.76 610	0.60 599	0.42 572	0.50 575	0.42 560	0.99 629	0.93 624

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

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

IPLG	2.48 508	0.65 317	19.63 612	0.91 280	0.79 338	4.60 636	0.56 145	4.31 605	1.84 383	1.91 378	2.00 482	1.31 306	1.38 380	6.61 505	1.53 452	0.27 210	0.20 233	0.27 229	0.23 247	0.31 271	0.36 382

AnyNet_C01	4.37 646	7.80 682	16.40 543	1.98 650	1.40 554	6.37 683	6.47 695	4.09 527	5.03 675	4.06 658	3.78 645	4.16 625	3.31 614	6.62 506	10.00 662	0.61 603	0.67 644	0.63 624	0.67 629	2.01 667	1.31 646

RAFT-345	2.46 503	0.55 186	19.69 614	1.02 363	0.49 171	4.43 601	0.78 305	1.64 75	2.34 494	2.09 441	3.12 624	1.96 417	1.31 364	6.65 507	1.43 420	0.36 439	0.23 334	0.32 373	0.25 298	0.28 203	0.25 182

SST-Stereo	1.76 359	0.58 227	3.10 336	1.44 569	0.46 142	4.71 659	0.76 285	2.22 159	2.79 577	2.07 440	2.18 524	2.43 477	3.22 611	6.66 508	0.84 241	0.42 510	0.19 179	0.30 320	0.27 349	0.35 365	0.26 215

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

RAFT-RH_RVC	2.63 531	0.55 186	19.97 624	1.26 491	0.47 152	4.46 603	0.57 150	1.71 82	1.64 325	3.06 626	5.51 663	2.03 428	1.28 355	6.70 509	1.52 451	0.42 510	0.22 304	0.37 478	0.34 476	0.28 203	0.29 271

IRAFT_RVC	1.87 374	0.60 253	4.33 381	2.40 668	0.66 281	4.59 634	1.59 591	2.96 296	1.51 241	2.23 501	1.75 383	2.09 438	2.63 580	6.70 509	1.50 441	0.33 392	0.21 272	0.33 409	0.29 408	0.32 304	0.32 325

RAFT_R40	1.70 350	0.59 237	2.99 332	1.46 575	0.46 142	4.74 663	0.98 463	2.23 160	1.56 284	2.02 422	2.35 565	2.71 508	2.56 577	6.71 512	0.90 271	0.40 484	0.19 179	0.30 320	0.27 349	0.33 325	0.26 215

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

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

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

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

IPLGR	2.53 517	0.58 227	20.46 651	0.82 192	0.52 191	4.56 631	0.50 116	4.30 602	2.38 510	1.87 363	1.53 312	1.68 359	1.72 488	6.95 517	1.15 345	0.28 254	0.21 272	0.27 229	0.23 247	0.33 325	0.32 325

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

StereoDRNet-Refined	1.77 361	0.81 446	2.22 266	1.21 471	0.76 326	3.26 316	0.71 248	3.82 440	2.05 424	2.29 514	2.05 497	2.98 537	1.44 405	7.15 519	2.27 556	0.30 325	0.23 334	0.42 523	0.33 467	0.45 487	0.64 570
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
THIR-Stereo	4.14 641	0.82 453	10.85 463	0.86 240	0.43 111	2.16 166	16.77 712	3.22 327	1.54 269	2.04 429	12.05 698	2.68 504	7.53 684	7.30 520	12.62 676	0.30 325	0.21 272	0.29 291	0.28 378	0.33 325	0.41 449

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

CrosDoStereo	5.24 660	0.60 253	20.23 636	0.82 192	0.51 178	3.39 340	18.11 714	3.82 440	2.27 476	1.98 398	8.74 680	1.96 417	6.96 678	7.35 522	26.35 718	0.30 325	0.22 304	0.30 320	0.28 378	0.33 325	0.38 415

DeepStereo_LL	5.24 660	0.60 253	20.23 636	0.82 192	0.51 178	3.39 340	18.11 714	3.82 440	2.27 476	1.98 398	8.74 680	1.96 417	6.96 678	7.35 522	26.35 718	0.30 325	0.22 304	0.30 320	0.28 378	0.33 325	0.38 415

TransformOpticalFlow	3.03 582	0.77 424	20.99 672	1.00 345	0.55 213	4.18 554	0.64 197	4.33 613	3.02 611	2.18 478	3.09 622	4.35 634	5.07 653	7.36 524	1.27 388	0.32 372	0.18 131	0.32 373	0.26 321	0.28 203	0.46 486

ELAS	5.99 672	1.62 611	20.29 643	1.96 649	2.01 656	15.09 706	8.38 701	5.23 674	5.54 679	9.02 698	8.61 679	6.74 677	9.75 695	7.48 525	11.40 671	0.96 647	1.18 669	0.72 640	0.93 652	1.30 657	1.67 660
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PFNet	2.47 506	0.60 253	16.95 553	2.15 658	0.81 347	4.63 640	0.91 416	2.55 229	1.52 253	2.40 547	2.79 603	1.83 396	1.42 399	7.54 526	1.34 406	0.33 392	0.21 272	0.36 464	0.27 349	0.32 304	0.39 422

Wz-Net-MNSev	2.71 546	2.54 651	13.91 504	1.52 589	1.37 547	3.28 323	2.47 638	4.03 506	2.32 492	2.57 573	2.07 502	2.29 454	3.01 597	7.55 527	2.74 590	0.38 464	0.36 522	0.36 464	0.37 514	0.57 543	0.47 491

DStereoRT	3.28 604	1.06 529	14.58 518	1.33 525	1.12 474	4.51 618	1.29 542	4.21 558	3.48 649	2.50 558	2.13 515	1.89 405	7.69 686	7.57 528	2.43 569	0.66 614	0.33 496	4.46 711	2.84 705	0.38 398	1.12 637

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

RTS	3.90 631	7.04 680	17.94 571	1.92 644	2.19 665	5.00 672	2.96 658	4.29 594	3.19 627	4.05 656	3.08 619	4.94 656	3.16 607	7.64 530	6.72 639	0.66 614	0.44 578	0.51 579	0.47 577	0.95 624	0.76 599

RTSA	3.90 631	7.04 680	17.94 571	1.92 644	2.19 665	5.00 672	2.96 658	4.29 594	3.19 627	4.05 656	3.08 619	4.94 656	3.16 607	7.64 530	6.72 639	0.66 614	0.44 578	0.51 579	0.47 577	0.95 624	0.76 599

IIG-Stereo	1.95 393	0.79 435	2.14 256	2.78 675	0.66 281	4.62 638	0.76 285	4.27 585	1.53 260	2.63 589	3.14 626	3.35 569	1.61 451	7.65 532	1.41 417	0.39 476	0.20 233	0.31 350	0.25 298	0.33 325	0.22 128

OMP-Stereo	1.97 397	0.93 492	1.88 217	2.76 674	0.67 288	4.58 633	1.48 575	4.31 605	1.54 269	3.15 632	2.76 601	3.25 560	1.38 380	7.66 533	1.35 407	0.40 484	0.20 233	0.33 409	0.26 321	0.33 325	0.24 166

ACV-stereo	2.92 563	0.92 488	20.27 641	1.33 525	1.05 451	4.68 647	1.10 506	2.66 254	1.64 325	1.46 284	1.32 251	5.41 670	4.24 640	7.83 534	1.90 512	0.44 523	0.52 612	0.32 373	0.29 408	0.45 487	0.63 566

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

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

DStereoSA	10.13 692	4.62 670	12.76 483	4.78 706	13.35 711	9.97 696	22.80 719	4.74 665	16.44 708	5.11 674	15.31 709	4.61 647	13.82 699	8.00 537	27.60 722	6.51 713	8.86 715	1.43 672	8.28 717	3.16 677	10.38 715

NINENet	1.87 374	0.74 403	2.60 301	1.12 420	1.06 454	4.50 614	0.76 285	4.41 632	2.24 467	2.16 472	1.86 445	3.63 598	0.97 245	8.00 537	1.17 354	0.41 499	0.30 472	0.41 516	0.30 430	0.41 438	0.36 382

AnyNet_C32	4.17 642	5.75 677	12.62 482	1.60 605	1.54 585	5.51 678	4.09 686	3.90 464	3.23 634	4.22 665	3.03 616	3.10 547	3.41 618	8.01 539	18.85 704	0.53 586	0.58 628	0.53 590	0.74 637	1.19 653	0.97 627

cf-r	2.57 527	0.79 435	16.09 540	1.48 581	1.35 541	4.19 558	0.93 433	3.68 408	2.36 499	1.97 396	1.81 420	3.42 576	1.45 409	8.24 540	1.83 504	0.32 372	0.26 421	0.33 409	0.30 430	0.34 344	0.37 398

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

ELAS_RVC	5.72 669	1.64 616	20.40 647	2.09 656	2.01 656	4.95 671	11.47 706	4.66 660	6.31 686	8.09 695	8.01 673	8.06 686	11.65 696	8.36 541	10.22 663	0.99 649	1.17 668	0.81 649	0.76 639	1.14 646	1.58 658
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G2L-ROB	2.13 430	0.78 431	10.06 450	1.19 461	1.06 454	3.84 443	0.93 433	3.32 347	2.27 476	2.20 486	1.47 294	2.65 502	1.20 342	8.38 543	1.81 500	0.28 254	0.19 179	0.23 68	0.22 223	0.28 203	0.32 325

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

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

otaku	4.58 650	8.93 689	19.95 623	3.11 680	2.67 673	3.91 460	2.57 645	3.82 440	2.25 470	2.22 497	9.72 687	4.08 619	2.35 563	8.57 546	2.13 544	3.51 688	1.65 681	2.15 680	1.17 666	3.69 685	3.15 689

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

MADNet+	3.97 636	9.54 696	13.83 502	1.87 642	1.69 619	4.19 558	2.87 655	4.80 667	4.10 665	2.51 562	2.67 594	4.55 644	3.41 618	8.72 548	6.92 646	1.25 663	1.27 673	1.04 658	0.93 652	1.39 660	1.85 665

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

Selective-IGEV-i16pc	2.84 552	0.70 362	20.78 662	1.27 499	0.56 218	4.35 584	2.77 650	4.32 610	2.02 413	1.57 297	1.84 434	2.40 467	1.33 367	8.80 550	1.39 410	0.60 599	0.46 592	0.33 409	0.38 527	0.43 467	0.45 475

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

JetRed	10.48 694	27.10 723	35.70 718	4.27 695	4.09 699	15.55 709	12.83 709	12.16 702	5.50 678	5.83 680	5.56 664	10.14 689	7.43 683	8.88 552	26.39 720	3.32 685	3.81 707	3.51 701	2.96 708	7.85 712	6.69 714

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

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

RAFT + AFF	2.51 513	2.66 653	4.48 386	1.15 442	1.95 653	4.15 535	2.01 622	4.46 641	3.30 641	2.19 482	2.51 577	2.22 446	4.87 650	8.91 554	2.06 534	0.30 325	0.60 633	0.48 558	0.38 527	0.77 606	0.69 580

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

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

G-Net	4.11 640	1.21 560	19.47 607	2.31 666	2.94 679	4.74 663	2.95 657	3.33 353	2.14 448	4.44 667	9.43 685	6.93 679	3.84 630	9.01 558	4.92 627	0.79 632	0.80 657	0.70 635	0.50 594	0.95 624	0.87 618

DStereoFS	11.11 698	13.81 713	11.82 474	5.73 710	11.05 708	20.81 712	11.36 705	8.68 693	16.52 711	14.90 714	15.81 713	11.63 693	13.85 702	9.05 559	15.60 685	7.57 714	8.88 716	2.41 682	5.29 711	2.16 670	15.30 721

SPS-STEREO	3.97 636	1.44 601	20.85 664	1.72 623	1.71 622	3.24 310	2.30 635	3.55 384	2.68 564	4.79 672	3.66 643	5.44 671	2.97 594	9.11 560	9.35 660	1.15 656	1.10 667	1.06 660	1.02 660	1.16 650	1.18 640
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
iRaft-Stereo_5w	2.10 419	0.83 457	8.57 429	0.81 179	0.76 326	3.21 301	0.84 353	3.71 420	1.65 330	1.56 295	2.50 575	2.20 445	2.23 554	9.13 561	2.01 529	0.38 464	0.19 179	0.35 448	0.27 349	0.45 487	0.39 422

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

SAMSARA	3.55 616	2.16 641	14.18 510	1.86 641	1.49 575	4.62 638	2.65 648	3.58 389	2.80 581	7.05 689	3.05 617	5.16 667	4.07 636	9.18 563	4.80 623	0.64 609	0.67 644	0.59 610	0.68 632	0.89 619	0.91 620

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

DGSMNet	7.55 685	1.62 611	17.42 562	1.92 644	12.73 709	7.45 691	42.99 732	4.13 537	2.07 428	2.10 444	3.16 627	3.42 576	1.70 484	9.24 565	2.30 557	3.70 693	10.89 723	11.80 725	5.54 712	4.24 692	2.66 681

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

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

JetBlue	6.27 675	9.15 692	13.76 496	1.94 648	4.60 703	11.91 699	12.00 707	5.12 672	3.45 648	3.79 650	4.52 655	9.54 688	6.56 676	9.40 568	13.48 679	1.26 664	1.37 676	1.17 665	1.34 673	7.06 710	3.95 702

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

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

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

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

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

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

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

LSM	12.71 705	3.52 665	20.79 663	55.63 737	84.76 737	3.63 406	6.30 694	3.73 422	4.93 674	5.55 678	13.92 705	3.53 591	3.25 612	9.72 576	4.12 613	0.64 609	0.85 658	0.71 636	0.81 646	1.03 631	26.84 726

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

DANet	2.63 531	1.07 531	8.10 425	1.83 637	1.70 620	3.25 314	1.16 518	4.31 605	2.38 510	3.40 643	2.18 524	4.08 619	1.80 505	9.77 577	3.89 612	0.52 583	0.55 620	0.59 610	0.44 567	0.63 563	0.86 615
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FADNet-RVC	2.51 513	2.27 643	14.03 506	1.09 399	0.81 347	3.54 382	1.10 506	4.13 537	2.48 530	1.39 277	1.22 211	1.85 402	1.77 497	9.78 579	2.06 534	0.38 464	0.37 534	0.40 504	0.40 546	0.67 581	0.48 496

UGAM-zero	2.79 548	0.57 211	20.87 667	0.98 331	0.77 332	2.08 156	0.35 48	3.88 456	1.51 241	2.05 431	1.64 346	5.07 662	3.42 621	9.83 580	1.24 377	0.28 254	0.21 272	0.27 229	0.29 408	0.29 224	0.28 258

PSMNet-RSSM	1.96 395	0.77 424	3.26 345	1.29 506	1.31 527	4.19 558	0.96 449	3.68 408	1.89 392	2.05 431	1.80 407	2.60 495	1.70 484	9.84 581	1.81 500	0.35 425	0.29 459	0.35 448	0.37 514	0.42 457	0.35 376

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

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

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

Abc-Net	3.16 597	1.28 575	18.31 581	1.25 484	1.75 631	4.06 511	1.40 565	3.89 459	2.22 460	2.72 599	2.55 581	3.49 586	2.65 581	9.91 584	2.99 597	1.29 666	0.65 640	0.64 627	0.86 648	0.65 574	0.71 585
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FADNet	2.49 510	1.76 623	13.17 486	1.17 452	0.95 413	3.27 319	0.88 395	3.94 480	2.27 476	1.40 279	1.29 238	2.51 487	2.06 535	9.93 586	1.94 519	0.43 516	0.45 583	0.40 504	0.43 564	1.06 634	0.53 525

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

EDNetEfficientorigin	12.35 704	2.51 647	179.47 748	1.19 461	0.96 414	2.91 249	1.81 610	3.00 301	5.35 677	8.91 697	4.79 657	4.18 626	4.64 647	9.98 588	11.30 669	0.37 447	0.38 540	0.60 616	0.85 647	1.32 658	2.43 679

coex-ft	18.59 713	6.62 679	113.53 745	1.17 452	1.31 527	2.33 184	1.93 617	2.81 281	14.00 700	124.82 748	8.45 678	5.90 674	51.74 738	9.99 589	22.69 710	0.57 594	0.62 636	0.50 575	0.49 587	1.08 641	1.28 644

ACVNet-4b	6.73 678	13.67 711	21.87 694	3.54 687	3.07 682	4.19 558	2.25 632	4.03 506	3.65 653	1.64 312	3.98 650	5.88 673	2.89 591	10.01 590	16.98 694	23.29 731	2.24 689	2.53 684	1.78 683	3.87 689	3.21 692

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

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

Selective-IGEV-i16pb	3.23 600	0.73 392	21.29 681	1.22 474	0.68 294	3.99 497	3.38 670	4.52 651	2.52 539	1.72 334	3.60 642	2.92 533	2.21 553	10.07 593	2.59 584	0.68 621	0.50 609	0.37 478	0.48 582	0.54 529	0.54 531

CBMV	3.32 607	0.96 508	21.16 677	1.32 520	0.83 365	3.81 435	3.91 685	4.47 642	2.53 541	3.34 640	2.24 535	4.45 638	2.58 578	10.07 593	1.96 524	0.45 532	0.43 573	0.48 558	0.38 527	0.52 520	0.53 525
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
TCMNet	2.98 574	1.30 577	18.26 578	1.47 578	2.09 661	3.84 443	1.08 499	3.96 488	2.39 514	2.53 567	2.29 546	2.43 477	1.75 494	10.09 595	2.39 562	0.52 583	0.45 583	0.61 619	0.50 594	0.80 612	0.78 603

TCMNet-wrong-test	12.32 703	14.13 715	19.38 603	22.38 722	19.85 715	15.99 710	12.34 708	22.95 716	4.56 668	6.24 685	6.27 667	18.40 705	15.71 704	10.10 596	10.72 665	9.06 715	4.78 709	5.35 712	3.95 710	12.28 719	11.97 717

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PSMNet-ADL	1.91 385	0.72 381	1.78 209	1.09 399	0.86 382	4.18 554	0.78 305	3.77 428	2.10 440	1.72 334	1.85 442	2.91 531	1.82 511	10.38 606	1.91 513	0.48 555	0.46 592	0.28 265	0.29 408	0.38 398	0.51 518

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

SGM+DAISY	8.36 688	3.82 666	24.83 709	2.02 652	1.75 631	14.80 705	17.22 713	4.27 585	11.79 696	13.88 711	14.38 707	11.74 694	13.83 700	10.56 608	15.12 682	1.21 658	1.19 671	1.14 664	1.13 665	1.17 651	1.37 650

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

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

psmorigin	6.59 676	1.15 549	88.11 743	1.52 589	0.97 418	2.88 244	1.20 529	3.21 325	2.04 421	3.73 649	2.46 570	5.15 666	2.55 576	10.60 611	2.47 574	0.55 590	0.68 647	0.48 558	0.51 598	0.70 587	0.88 619

UNDER WATER-64	9.33 690	5.37 674	22.60 701	5.22 709	4.86 704	10.75 698	4.61 689	11.45 697	17.30 713	7.59 690	9.80 688	15.99 702	17.90 710	10.63 612	15.72 686	4.36 699	2.87 697	4.39 710	2.86 706	7.01 709	5.36 709

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

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

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

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

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

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

CBMV_ROB	3.62 618	0.70 362	21.42 686	1.21 471	0.89 396	4.43 601	1.76 606	4.39 628	2.79 577	5.88 681	3.38 636	4.18 626	5.12 654	10.75 617	2.32 559	0.56 592	0.55 620	0.53 590	0.51 598	0.55 532	0.46 486

UNDER WATER	10.47 693	3.95 667	22.62 702	5.07 708	4.51 702	7.78 692	3.77 681	12.56 705	21.72 721	7.84 693	10.78 690	23.96 716	31.66 721	10.78 620	16.19 690	4.44 702	2.93 698	4.24 706	2.86 706	6.33 705	5.47 710

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

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

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

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

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

GANet-RSSM	1.98 399	0.62 282	3.49 354	1.69 617	1.23 510	4.22 564	0.91 416	3.31 342	1.86 385	1.81 351	1.74 379	2.34 459	1.82 511	10.92 626	1.73 491	0.34 405	0.29 459	0.31 350	0.28 378	0.39 409	0.40 443

Dean	7.52 684	9.08 691	21.41 685	3.74 691	3.53 689	4.81 667	3.53 675	5.33 679	5.25 676	4.17 661	26.53 719	25.62 720	4.09 637	10.97 627	4.32 614	3.69 692	2.30 691	2.91 693	1.87 687	4.03 691	3.24 693

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

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

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

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

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

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

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

ACVNet_1	6.04 673	13.97 714	21.36 684	3.58 688	3.14 685	4.73 660	2.48 639	4.20 553	3.17 625	2.98 620	2.83 609	23.31 714	4.34 642	11.06 633	2.45 572	3.68 691	2.33 692	2.60 686	1.79 684	3.69 685	3.19 691

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DispNO	3.00 578	0.75 414	18.92 592	1.17 452	1.10 471	3.72 416	0.94 438	4.29 594	2.54 545	2.24 504	2.28 543	4.51 641	2.12 540	11.40 645	2.09 539	0.31 350	0.28 448	0.31 350	0.28 378	0.36 379	0.39 422

HSM-Net_RVC	2.87 558	0.57 211	17.46 565	0.92 286	0.90 399	3.70 412	1.20 529	5.64 683	2.51 538	3.22 635	2.43 568	2.54 489	1.59 444	11.41 646	1.65 479	0.34 405	0.25 402	0.26 195	0.23 247	0.30 251	0.29 271
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	2.34 478	1.10 537	8.96 435	1.34 533	1.24 512	4.09 518	0.73 259	4.04 510	2.77 574	1.62 307	1.87 448	2.27 448	1.45 409	11.41 646	1.82 502	0.31 350	0.24 371	0.43 527	0.36 502	0.43 467	0.33 346

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

AANet_RVC	3.03 582	1.72 620	12.78 484	1.17 452	1.12 474	3.79 432	1.10 506	3.86 450	3.13 620	2.62 586	4.26 652	3.96 612	1.41 394	11.43 648	5.23 632	0.94 645	0.47 597	0.34 428	0.23 247	0.40 414	0.55 537

PSMNet_ROB	2.95 565	1.38 592	18.46 585	1.19 461	1.20 503	3.80 433	1.65 600	3.54 382	2.35 496	1.98 398	1.71 371	2.75 512	1.79 500	11.43 648	2.78 592	0.42 510	0.36 522	0.50 575	0.60 621	0.59 548	0.49 503

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

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

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

PA-Net	3.09 587	1.24 571	18.84 590	1.38 556	1.19 495	3.42 349	1.75 605	3.89 459	3.27 640	1.88 366	2.10 506	3.03 541	1.88 522	11.60 654	2.88 595	0.40 484	0.54 615	0.44 532	0.62 625	0.52 520	1.02 630
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
HSM	2.35 483	0.81 446	2.21 263	1.14 429	1.55 589	3.44 351	1.03 481	3.99 497	2.25 470	2.29 514	2.11 510	8.04 684	3.05 602	11.60 654	1.71 485	0.33 392	0.22 304	0.28 265	0.23 247	0.32 304	0.35 376

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

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

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

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

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

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

LVE	6.88 681	9.31 693	21.14 675	3.61 689	3.18 687	4.49 611	2.79 651	10.21 696	11.69 695	3.16 633	11.53 695	18.33 703	4.31 641	11.66 662	3.52 606	4.45 703	2.93 698	2.56 685	1.91 688	3.62 682	3.16 690

MSMD_ROB	5.61 666	1.08 533	16.68 548	1.21 471	0.83 365	10.14 697	2.07 626	3.93 476	6.22 684	10.37 705	8.03 674	22.22 711	9.45 694	11.66 662	4.52 617	0.66 614	0.58 628	0.66 630	0.68 632	0.65 574	0.63 566

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

SGM-Forest	2.96 568	0.62 282	3.49 354	1.09 399	0.80 341	4.06 511	3.30 667	4.37 625	3.09 618	4.18 664	3.27 632	4.67 652	3.86 631	11.69 665	7.91 653	0.51 577	0.46 592	0.49 572	0.39 535	0.48 506	0.49 503
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
hitnet-ft	2.37 489	0.73 392	8.34 426	0.96 316	0.89 396	3.77 426	0.80 324	3.55 384	2.58 550	2.24 504	2.04 491	3.65 600	1.49 422	11.71 666	1.89 510	0.44 523	0.53 613	0.44 532	0.35 492	0.52 520	0.48 496

MADNet++	7.57 686	5.80 678	13.28 488	6.38 711	5.26 705	7.18 687	7.77 699	5.32 678	5.62 680	6.11 683	7.78 671	6.02 675	8.01 689	11.74 667	16.36 691	9.36 716	4.95 711	8.57 718	5.66 713	4.83 699	5.34 708

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

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

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

WAO-6	5.87 671	2.27 643	15.05 527	2.96 677	2.77 676	12.01 700	3.58 678	5.37 680	11.91 697	3.34 640	9.69 686	6.78 678	5.84 664	11.82 671	8.89 659	2.87 680	2.35 694	2.50 683	1.84 686	2.85 675	2.67 682

SANet	5.65 668	1.72 620	20.94 670	1.26 491	0.88 391	7.20 688	3.81 683	4.60 657	11.23 693	4.56 668	8.78 682	7.49 681	6.95 677	11.85 672	18.11 699	0.49 567	0.44 578	0.50 575	0.42 560	0.90 621	0.82 613

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

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

pmcnn	5.45 664	1.22 566	17.40 561	1.60 605	2.41 672	3.48 364	2.12 627	4.52 651	3.26 636	3.67 648	13.15 701	22.10 710	3.46 623	11.92 675	17.16 695	0.34 405	0.21 272	0.23 68	0.19 137	0.36 379	0.28 258

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

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

ktn	21.74 718	10.34 699	19.68 613	4.53 702	4.00 697	6.53 685	4.51 688	6.79 686	78.82 743	84.69 742	100.86 746	58.49 737	7.57 685	12.11 678	13.35 678	4.58 707	3.24 705	3.49 700	2.62 700	4.65 698	3.84 701

FCDSN-DC	6.04 673	0.84 462	19.25 598	1.24 482	1.09 469	4.38 587	2.62 647	4.38 626	4.71 670	9.59 702	11.22 693	19.19 706	17.40 708	12.30 679	8.55 657	0.69 625	0.57 623	0.60 616	0.60 621	0.70 587	0.78 603
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM_RVC	4.57 649	0.72 381	17.46 565	1.84 638	0.58 239	4.23 567	3.45 672	4.66 660	3.66 655	7.99 694	8.82 683	7.56 682	8.74 693	12.30 679	6.84 643	0.43 516	0.38 540	0.39 498	0.35 492	0.51 516	0.48 496
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_2	5.41 663	12.60 706	20.42 649	3.27 683	3.15 686	4.50 614	3.02 661	4.66 660	3.73 657	3.35 642	5.36 662	7.86 683	2.88 590	12.33 681	4.76 622	3.12 684	2.22 688	2.70 691	1.69 679	3.49 681	3.10 688

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

TDLM	2.29 463	1.08 533	4.61 388	1.29 506	1.01 442	4.26 569	2.17 630	3.75 424	2.79 577	2.31 524	1.98 477	2.06 434	1.59 444	12.45 683	1.72 487	0.51 577	0.28 448	0.52 585	0.35 492	0.56 538	0.50 510

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

FC-DCNN	6.64 677	0.77 424	19.26 600	1.68 616	1.64 607	8.27 693	2.35 636	6.35 685	9.23 690	10.85 707	11.27 694	19.89 707	13.33 698	12.51 685	11.79 674	0.66 614	0.57 623	0.58 607	0.56 612	0.63 563	0.61 559

FC-DCNN v2	6.91 682	0.77 424	19.25 598	1.69 617	1.64 607	9.13 695	2.40 637	7.20 687	9.47 691	11.07 709	11.62 696	20.05 709	15.79 705	12.55 686	11.99 675	0.66 614	0.57 623	0.58 607	0.56 612	0.63 563	0.61 559

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

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

GANetREF_RVC	3.20 599	1.93 630	18.84 590	1.51 588	0.80 341	4.12 528	1.82 611	4.16 548	2.91 597	1.87 363	1.74 379	2.48 484	1.84 513	13.18 689	1.74 492	0.80 634	0.57 623	0.79 646	0.74 637	1.20 654	0.86 615
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MaskLacGwcNet_RVC	3.13 591	1.43 599	9.93 448	2.50 670	1.62 602	4.29 576	1.68 604	3.95 482	2.43 521	1.66 318	1.91 462	3.04 542	1.41 394	13.26 690	1.58 459	3.82 694	1.59 679	1.12 663	0.46 574	2.21 671	2.74 686

MonStereo1	8.07 687	2.24 642	5.83 402	4.68 704	3.60 690	18.80 711	2.52 641	5.89 684	5.86 683	4.76 671	13.98 706	7.41 680	50.63 737	13.28 691	5.16 628	4.40 701	0.90 660	2.69 690	1.55 676	3.92 690	3.30 694

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

TorneroNet	25.88 720	11.28 704	21.62 691	4.20 694	4.07 698	55.25 730	3.15 666	15.16 712	76.94 742	58.09 736	82.72 743	86.88 741	41.15 728	13.35 693	18.13 700	4.32 698	2.85 696	3.45 699	2.62 700	8.33 715	4.14 704

WAO-7	5.16 659	3.21 660	18.98 594	1.88 643	1.44 567	5.34 676	3.09 665	4.91 669	5.81 682	4.35 666	8.92 684	6.55 676	6.06 667	13.40 694	10.81 666	1.34 670	1.20 672	1.48 674	1.35 674	1.60 663	1.45 654

notaker	10.50 695	8.60 684	20.23 636	4.54 703	3.95 696	6.27 682	3.44 671	8.07 690	4.75 673	8.73 696	46.45 730	13.86 701	27.86 720	13.49 695	13.61 680	4.56 704	3.18 704	3.52 702	2.68 702	8.13 714	4.05 703

NVStereoNet_ROB	4.91 657	1.40 595	16.46 545	1.47 578	1.72 628	3.46 357	1.96 618	3.89 459	3.61 652	2.90 611	24.61 718	4.81 653	4.49 645	13.57 696	4.87 625	1.33 669	1.29 674	1.70 675	1.68 678	1.41 661	1.66 659
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH	6.81 680	13.66 710	20.41 648	4.33 699	3.74 692	5.50 677	3.06 663	5.49 682	6.22 684	4.64 670	10.35 689	9.30 687	8.03 690	13.61 697	6.81 641	4.80 708	2.99 703	3.09 696	2.12 694	4.36 695	3.61 697

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

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 647	10.62 700	15.18 532	1.55 598	1.45 571	6.16 681	3.54 677	5.41 681	3.68 656	2.59 581	2.74 598	4.81 653	2.20 552	13.79 699	4.40 615	2.04 674	3.36 706	1.05 659	1.20 668	2.09 668	1.72 662

MeshStereo	5.35 662	1.32 583	21.34 683	1.34 533	1.15 481	4.40 593	3.90 684	5.18 673	4.55 667	10.14 704	11.82 697	11.47 690	5.84 664	13.84 700	7.03 647	0.61 603	0.58 628	0.60 616	0.58 616	0.72 599	0.59 555
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
TorneroNet-64	10.12 691	8.74 685	20.95 671	4.27 695	3.76 695	13.86 704	2.85 654	15.05 711	23.15 722	10.07 703	23.84 717	13.47 698	8.24 691	13.96 701	17.21 696	3.96 696	2.72 695	3.23 698	2.48 698	6.29 703	4.27 705

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 634	10.88 703	12.30 478	1.26 491	1.55 589	5.19 675	3.33 669	4.42 633	2.82 589	2.58 577	2.62 589	5.00 659	2.11 539	14.03 702	2.73 589	1.28 665	2.34 693	0.67 632	1.83 685	0.81 613	1.03 631

PWCK	5.85 670	9.95 698	15.22 533	2.90 676	1.56 592	5.66 680	7.69 698	5.27 675	4.74 672	3.88 651	7.51 670	8.04 684	5.28 656	15.18 703	8.40 656	3.08 683	1.51 678	2.24 681	1.37 675	5.55 701	1.96 668

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

MANE	11.39 699	1.38 592	23.16 704	4.82 707	2.79 677	22.02 714	14.51 711	25.81 717	26.28 723	10.93 708	13.17 702	19.90 708	18.03 711	15.69 705	20.41 708	0.96 647	0.74 653	1.42 671	3.24 709	0.74 601	1.71 661

SDNR	3.97 636	1.93 630	20.28 642	1.31 517	0.94 410	5.16 674	0.67 214	4.33 613	2.58 550	4.82 673	5.94 666	5.01 660	1.45 409	17.52 706	2.53 579	0.79 632	0.72 651	0.59 610	0.45 571	1.15 649	1.17 639

USTest	15.98 710	15.58 716	22.56 700	18.49 719	16.99 712	26.43 716	36.08 726	27.68 720	12.77 699	10.69 706	10.80 691	18.35 704	15.09 703	18.62 707	23.37 711	4.85 709	5.34 712	7.38 716	7.43 715	9.90 716	11.23 716

DGTPSM_ROB	15.31 708	8.85 687	28.14 715	9.90 715	18.89 713	12.44 702	33.21 722	13.48 708	17.86 717	9.50 700	22.89 715	13.78 699	19.67 712	21.26 708	23.68 712	5.08 710	8.84 713	5.62 713	11.50 720	6.72 706	14.87 719

DPSMNet_ROB	15.52 709	8.89 688	31.44 716	10.07 717	18.91 714	12.44 702	33.22 723	13.51 709	17.94 718	9.58 701	22.91 716	13.79 700	19.67 712	21.43 709	23.73 713	5.17 711	8.84 713	5.63 714	11.52 723	6.79 707	14.90 720

iinet-test	19.59 714	18.93 718	25.29 710	22.27 720	21.21 716	29.32 717	37.73 727	31.61 724	16.48 709	14.41 712	13.76 703	22.91 712	19.69 714	21.98 710	26.21 716	10.17 718	8.89 717	11.03 721	10.88 718	13.66 720	15.45 722

IINet	19.59 714	18.93 718	25.29 710	22.27 720	21.21 716	29.32 717	37.73 727	31.61 724	16.48 709	14.41 712	13.76 703	22.91 712	19.69 714	21.98 710	26.21 716	10.17 718	8.89 717	11.03 721	10.88 718	13.66 720	15.45 722

MDST_ROB	5.53 665	0.59 237	23.11 703	2.55 671	2.69 674	21.20 713	1.98 620	4.77 666	2.65 559	9.36 699	4.25 651	4.14 624	4.45 644	22.57 712	3.68 609	0.48 555	0.33 496	0.47 549	0.44 567	0.44 478	0.44 469

Anonymous_1	57.11 738	19.68 720	26.15 712	23.10 723	142.31 745	30.84 719	39.75 729	33.86 728	16.98 712	70.53 740	15.42 710	23.46 715	19.75 716	23.04 713	27.23 721	164.73 747	9.02 719	130.38 742	137.40 745	161.27 749	27.24 728

LE_ROB	18.58 712	1.21 560	48.38 725	8.60 714	23.00 721	7.32 690	19.74 717	9.94 695	38.69 733	43.53 728	21.91 714	28.40 722	40.92 727	23.18 714	54.71 733	0.34 405	0.33 496	0.32 373	0.36 502	0.42 457	0.40 443

DPSM_ROB	20.78 716	20.03 721	26.57 713	23.62 724	22.46 718	31.10 720	39.97 730	33.52 726	17.41 715	15.25 715	15.80 711	24.06 717	20.71 717	23.30 715	27.62 723	10.78 720	9.41 720	11.69 723	11.50 720	14.49 722	16.36 724

DPSM	20.78 716	20.03 721	26.57 713	23.62 724	22.46 718	31.10 720	39.97 730	33.52 726	17.41 715	15.25 715	15.80 711	24.06 717	20.71 717	23.30 715	27.62 723	10.78 720	9.41 720	11.69 723	11.50 720	14.49 722	16.36 724

CSAN	4.71 652	1.39 594	20.23 636	1.19 461	0.87 387	3.65 407	3.50 674	4.57 656	3.87 658	3.89 652	7.82 672	3.54 594	6.16 670	23.47 717	6.82 642	0.52 583	0.45 583	0.49 572	0.52 601	0.63 563	0.66 574

SGM-ForestM	11.55 700	1.16 552	21.62 691	2.14 657	0.81 347	22.25 715	19.08 716	16.50 715	11.34 694	15.94 717	14.44 708	27.12 721	22.61 719	24.76 718	28.39 726	0.50 571	0.48 603	0.47 549	0.44 567	0.55 532	0.53 525

LRCNet_RVC	25.52 719	33.45 724	23.21 706	31.79 726	32.78 722	6.74 686	1.18 522	25.88 718	4.46 666	28.94 718	30.89 720	24.91 719	17.57 709	27.66 719	24.34 715	35.26 735	25.60 736	35.91 735	33.81 734	31.90 735	34.10 737

PML	64.32 739	53.22 737	17.88 570	8.10 713	32.94 723	148.46 747	247.79 751	12.18 703	45.42 736	111.41 745	288.92 751	101.47 744	101.31 745	31.67 720	15.55 684	14.03 722	4.83 710	10.98 720	6.18 714	28.82 726	5.17 707

xxxxx1	112.33 745	88.53 741	37.76 720	227.84 747	157.23 746	39.05 727	61.41 734	93.76 743	79.29 744	62.45 737	74.79 740	78.32 738	70.96 741	33.47 721	70.69 741	114.00 742	130.36 746	259.31 747	274.34 748	145.54 746	147.50 746

tt_ll	112.33 745	88.53 741	37.76 720	227.84 747	157.23 746	39.05 727	61.41 734	93.76 743	79.29 744	62.45 737	74.79 740	78.32 738	70.96 741	33.47 721	70.69 741	114.00 742	130.36 746	259.31 747	274.34 748	145.54 746	147.50 746

ff	112.33 745	88.53 741	37.76 720	227.84 747	157.23 746	39.05 727	61.41 734	93.76 743	79.29 744	62.45 737	74.79 740	78.32 738	70.96 741	33.47 721	70.69 741	114.00 742	130.36 746	259.31 747	274.34 748	145.54 746	147.50 746

KSHMR	16.96 711	5.37 674	21.64 693	4.46 701	4.50 701	8.30 694	3.32 668	15.58 714	76.24 741	6.62 688	61.47 736	56.53 736	5.43 660	35.17 724	11.37 670	4.39 700	2.97 702	3.63 705	2.74 704	5.10 700	4.34 706

HanzoNet	31.60 724	17.23 717	21.22 680	7.32 712	5.84 706	7.25 689	3.53 675	13.82 710	14.20 702	50.38 731	47.01 731	44.45 725	56.61 739	36.61 725	32.00 727	63.89 739	56.57 740	7.97 717	89.20 743	28.69 725	28.25 729

Selective-IGEV-i1pa	29.93 723	36.60 725	34.97 717	9.92 716	7.41 707	38.91 726	35.81 725	43.96 730	35.07 731	30.01 719	53.53 735	41.78 723	35.42 722	40.57 726	33.93 728	30.94 733	15.47 727	23.33 726	13.36 724	10.61 717	27.01 727

FADE	78.44 740	13.79 712	36.09 719	10.71 718	13.34 710	4.15 535	4.14 687	28.60 721	8.36 688	5.15 676	3.88 648	11.85 695	36.55 723	44.37 727	28.26 725	474.90 751	161.58 749	347.36 750	322.13 751	7.29 711	6.23 712

HaxPig	43.25 733	43.65 734	45.00 723	33.85 727	35.61 724	32.69 722	30.52 720	45.09 731	42.97 734	48.77 729	48.17 732	43.00 724	40.26 726	44.58 728	43.61 729	47.18 736	49.30 737	51.54 737	50.25 736	43.73 736	45.29 738

AVERAGE_ROB	44.46 734	45.91 735	46.59 724	40.59 729	38.66 725	32.99 723	30.52 720	46.19 732	43.26 735	49.59 730	48.97 733	44.62 726	39.89 725	45.04 729	43.94 730	48.74 737	50.69 738	50.80 736	49.79 735	45.54 737	46.97 739

fast-reg	41.74 726	39.55 726	52.36 729	48.35 736	53.83 734	63.99 739	80.62 739	67.13 734	34.76 727	30.46 721	31.71 723	46.30 727	38.94 724	45.39 730	53.82 732	20.51 723	18.78 728	23.33 726	22.88 726	29.12 727	32.91 730

Selective-RAFT-Error	41.77 729	40.16 730	53.34 733	47.73 731	45.25 732	62.51 733	80.64 740	67.22 735	34.93 730	30.64 726	31.81 724	48.11 729	42.11 735	46.57 731	54.95 734	21.61 725	18.87 730	23.48 728	23.15 729	29.16 729	33.08 735

LSM0	49.58 736	40.04 728	53.62 736	97.15 739	128.68 744	62.75 737	79.89 737	67.63 741	35.11 732	33.02 727	32.61 729	48.43 735	41.60 730	46.60 732	55.43 736	21.63 728	18.99 735	23.62 734	23.13 727	29.47 734	52.26 741

CasAABBNet	41.80 732	40.20 731	53.41 735	47.73 731	45.18 729	62.51 733	80.71 741	67.26 737	34.80 728	30.49 722	31.88 725	48.24 731	41.81 731	46.63 733	55.64 739	21.60 724	18.88 731	23.48 728	23.22 731	29.19 731	33.05 732

RAFT-FEzeroshot	41.78 730	40.21 732	53.07 730	47.74 733	45.19 730	62.51 733	80.73 743	67.30 738	34.75 725	30.51 723	31.88 725	48.27 732	41.88 732	46.64 734	55.54 737	21.62 726	18.89 733	23.48 728	23.22 731	29.20 732	33.05 732

RAFT-FE	41.78 730	40.21 732	53.07 730	47.74 733	45.19 730	62.51 733	80.73 743	67.30 738	34.75 725	30.51 723	31.88 725	48.27 732	41.88 732	46.64 734	55.54 737	21.62 726	18.89 733	23.48 728	23.22 731	29.20 732	33.05 732

FlowAnything	41.75 728	39.90 727	53.36 734	47.83 735	45.06 728	62.45 731	80.51 738	67.34 740	34.89 729	30.56 725	31.52 721	48.18 730	42.05 734	46.66 736	55.24 735	21.71 730	18.88 731	23.49 732	23.13 727	29.12 727	33.04 731

Hybrid-DGEV	41.74 726	40.15 729	53.21 732	47.72 730	45.04 727	62.46 732	80.71 741	67.23 736	34.70 724	30.38 720	31.64 722	48.32 734	41.44 729	46.71 737	55.65 740	21.63 728	18.85 729	23.50 733	23.21 730	29.18 730	33.09 736

MEDIAN_ROB	47.37 735	49.08 736	49.92 727	40.32 728	39.97 726	34.95 724	33.43 724	49.17 733	46.39 737	53.06 733	52.65 734	47.65 728	42.23 736	48.35 738	47.29 731	52.10 738	54.04 739	54.28 738	53.48 737	48.76 738	50.33 740

MultiAttention	8.74 689	0.56 200	7.25 414	2.07 655	22.74 720	35.86 725	8.44 702	4.97 670	2.58 550	2.57 573	5.11 661	5.55 672	1.59 444	52.70 739	7.50 651	0.47 550	0.24 371	0.52 585	1.00 657	6.84 708	6.30 713

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

WAO-8	11.95 701	13.02 707	20.56 654	3.50 684	3.08 683	15.11 707	2.80 652	12.91 706	19.11 719	7.69 691	13.12 699	11.62 691	7.01 680	84.40 741	7.91 653	3.42 686	1.92 685	3.54 703	1.93 689	3.68 683	2.69 683

Venus	11.95 701	13.02 707	20.56 654	3.50 684	3.08 683	15.11 707	2.80 652	12.91 706	19.11 719	7.69 691	13.12 699	11.62 691	7.01 680	84.40 741	7.91 653	3.42 686	1.92 685	3.54 703	1.93 689	3.68 683	2.69 683

BEATNet-Init1	49.72 737	64.32 740	97.77 744	4.68 704	4.28 700	84.75 741	60.42 733	73.38 742	68.59 740	88.29 743	88.51 745	91.94 742	97.99 744	85.26 743	70.96 744	0.80 634	0.65 640	0.85 651	0.70 635	7.96 713	2.33 675

light-stereo	41.45 725	10.64 701	54.16 737	59.84 738	45.61 733	131.14 746	1.57 589	37.33 729	17.30 713	76.21 741	120.65 747	118.18 747	3.98 633	89.11 744	15.46 683	5.48 712	9.68 722	1.25 666	1.28 670	17.93 724	12.24 718

ASD4	103.30 742	113.98 746	120.24 746	106.67 740	79.75 736	115.36 742	120.35 745	119.13 746	79.65 747	120.04 747	74.64 739	101.45 743	65.48 740	109.11 745	84.31 746	104.31 740	90.04 744	133.15 743	103.58 744	130.15 745	94.66 745

RSGM-EC	108.14 743	104.44 744	68.66 740	115.42 742	109.31 741	116.48 743	139.19 747	127.02 747	55.95 738	55.27 734	71.01 737	116.54 745	111.76 746	176.57 746	175.06 747	117.34 745	71.64 742	140.65 744	83.55 741	123.96 743	82.91 743

acva	108.14 743	104.44 744	68.66 740	115.42 742	109.31 741	116.48 743	139.19 747	127.02 747	55.95 738	55.27 734	71.01 737	116.54 745	111.76 746	176.57 746	175.06 747	117.34 745	71.64 742	140.65 744	83.55 741	123.96 743	82.91 743

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

test_example2	212.63 749	219.92 749	221.87 749	213.67 746	221.17 750	199.47 748	200.74 749	185.30 749	141.66 749	209.52 750	213.45 749	210.82 750	205.48 749	221.27 749	216.64 750	236.83 749	242.07 751	213.93 746	217.01 746	235.69 750	226.10 751

Selective-IGEV-i16pa	129.35 748	164.95 748	19.57 609	3.26 682	2.26 669	202.88 749	5.86 691	236.38 750	207.45 750	116.27 746	209.82 748	153.71 749	219.30 750	258.04 750	190.96 749	192.94 748	94.03 745	90.21 740	64.92 739	4.40 696	149.67 749

real-time stereo	294.68 750	361.72 750	234.10 750	360.76 750	210.43 749	375.05 750	223.65 750	363.10 751	232.81 751	354.86 751	229.37 750	375.57 751	227.99 751	370.78 751	229.70 751	356.99 750	232.37 750	363.28 751	226.29 747	350.99 751	213.87 750

ccccc	590.94 751	629.75 751	645.59 751	567.84 751	570.84 751	582.44 751	641.68 752	613.82 752	494.59 752	614.58 752	651.20 752	555.57 752	637.59 752	666.94 752	652.42 752	781.57 752	507.24 752	391.36 752	342.44 752	689.82 752	581.48 752

Low-res two-view benchmark